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STEPI Insight 제조기업 인공지능 전환(AX)을 위한 공급망 기반 제조데이터 활용도 제고 정책과제

요약 탭컨텐츠

제조기업의 인공지능 전환(AX)은 인공지능 솔루션을 도입하는 것만으로 달성되기 어려우며, 제조 현장에서 생성되는 데이터의 수집·관리·분석·활용 체계를 함께 구축하는 것이 중요하다. 제조데이터는 불량 예측, 예지보전, 공정 최적화, 생산계획 고도화 및 공급망 리스크 대응을 가능하게 하는 전략적 자산이지만, 제조 중소기업은 데이터 인프라와 전문인력, 공정과 데이터의 연계 역량 부족으로 활용에 제약을 받고 있다.

 

제조데이터는 개별 기업 내부에만 머무르지 않고 장비기업, 솔루션기업, 인접 제조기업 및 중견·대기업과의 관계 속에서 생성·분석·공유되므로, 데이터 활용도 제고를 위해서는 공급망 내 데이터 흐름과 협력관계를 고려한 정책 접근이 필요하다. 본 연구는 네 가지 협력유형을 구분하여 유형별 병목과 정책과제를 검토하고, 국내외 데이터 플랫폼 및 데이터 스페이스 사례를 통해 데이터 표준·상호운용성·품질·접근권한·데이터 주권·표준계약 및 성과배분 등 기술적·제도적 기반의 중요성을 제시하였다.

 

(정책과제 1) 제조 중소기업–장비기업 간 장비 데이터의 접근성·표준화·품질검증 및 노후장비 데이터 이관 지원

(정책과제 2) 제조 중소기업–솔루션기업 간 데이터 인터페이스, 모델 재학습, 성능 모니터링 및 현장 환류를 포함한 제조AI 솔루션의 지속 운영체계 강화

(정책과제 3) 인접 제조 중소기업 간 공동 문제 해결을 위한 최소 데이터 항목, 원천데이터 비공개 공동 AI 모델, 데이터 트러스트 및 성과 산정기준 마련

(정책과제 4) 제조 중소기업–중견·대기업 간 양방향 공급망 데이터 공유, 분석 인사이트 환류, 국제표준 정합성 및 데이터 이용 관련 표준계약·공정거래 기반 구축

(정책과제 5) 공급망 전반의 데이터 표준화·상호운용성, 제조AI 전문인력, 데이터 권리관계·가치평가·성과배분 및 분쟁조정 기반을 단계적으로 정비

 

정책 추진은 단기적으로 기존 스마트공장·제조AI 지원사업의 평가·지원 기준에 데이터 표준, 품질검증, 시스템 연계 및 현장 환류 요건을 반영하고, 중기적으로 공동 문제해결형 데이터 협력과 공급망 환류 플랫폼을 실증하며, 장기적으로 관련 법·제도와 표준계약 체계를 정비하는 방향으로 추진할 필요가 있다.


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