식품 공장에 AI가 들어온다는 말, 많이 들으셨을 겁니다.
그런데 실제로 AI를 쓰는 공장들은 뭐라고 할까요?
답이 의외입니다.
"아직 못 믿겠다."
한국농촌경제연구원이 보고서를 냈습니다.
제목은 '음·식료품 제조업의 AI 도입 실태와 과제'입니다.
(헤럴드경제, 11월 11일)
한국노동연구원 사업체패널조사(2023년 기준) 원자료를 분석했습니다.
음·식료품 제조업체 115곳 가운데 AI를 도입한 곳은 15곳이었습니다.
이 15곳에 도입 과정의 가장 큰 장벽을 물었습니다.
AI 기술에 대한 확신 부족 40.0%.
AI를 도입·활용할 기술 부족 26.7%.
비용이 너무 많이 든다 20.0%.
정부 규제 6.7%.
돈보다 '믿음'이 더 큰 문제였던 셈입니다.
기초 여건도 문제였습니다.
일부 중소기업은 생산설비에 통신 기능이 없습니다.
생산 정보를 손으로 적어 관리하는 곳도 있습니다.
데이터가 여러 시스템에 흩어져 있거나, AI가 분석할 만큼 쌓이지 않은 경우도 있었습니다.
정부 지원사업은 복잡한 행정절차와 협약 지연에 발목이 잡혔다고 보고서는 지적했습니다.
AI 기술을 가진 상대를 찾기 어렵다는 점도 꼽혔습니다.
보고서는 장비와 기술을 한꺼번에 지원하는 방식보다 먼저 진단이 필요하다고 봤습니다.
기업마다 생산공정과 데이터 사정이 다르기 때문입니다.
일부 생산라인에서 먼저 시험해 보는 개념검증(PoC)을 거칩니다.
불량률이 줄었는지, 생산성이 올랐는지, 투자만큼 효과가 있는지 확인합니다.
그다음 다른 공정으로 넓히자는 것입니다.
박시현 KREI 부연구위원은 "생산공정과 데이터 여건을 고려한 현장 맞춤형·단계적 AI 도입 지원체계 구축이 필요하다"고 말했습니다.
같은 날 대기업 쪽에서는 전혀 다른 소식이 나왔습니다.
CJ제일제당이 식음료 특화 '피지컬 AI' 개발에 나선다고 밝혔습니다.
(더파워, 11월 11일)
산업통상부 AI Factory 지원사업 과제입니다.
원프레딕트, 아이벡스, 한국생산기술연구원과 함께합니다.
서로 다른 설비의 데이터를 실시간으로 연결합니다.
물리 법칙을 반영한 AI 모델(PINN)로 운전 조건을 예측하고 공정을 자동 제어합니다.
품질 관리에는 머신비전, 로봇, 엣지AI를 씁니다.
이물, 파손, 포장 불량을 실시간으로 잡아냅니다.
설비 이상 징후를 미리 감지해 가동 중단을 줄이는 예지보전도 포함됩니다.
AI CCTV가 작업자 쓰러짐이나 위험구역 출입을 감지하면 설비를 늦추거나 멈춥니다.
강민수 CJ제일제당 생산총괄 부사장은 "현장 데이터와 공정 특성을 함께 이해하는 AI 기술이 중요하다"고 말했습니다.
풀무원은 11월 10일 서울 수서동 본사에서 오픈이노베이션 데모데이를 열었습니다.
(푸드투데이, 11월 11일)
스타트업 11곳과 진행한 협업 과제를 공개했습니다.
AI 전환(AX) 5개, 스마트농업·블루테크 4개, 지속가능식품 2개입니다.
AI 페르소나로 하는 소비자 조사, 협동로봇 기반 식품 공정 자동화, 사내 지식 AI 에이전트, 공급망 식품안전 리스크 사전감지 같은 과제가 포함됐습니다.
최우수팀에는 1000만 원, 우수팀에는 500만 원이 돌아갑니다.
KREI 조사는 AI 도입 기업 15곳의 응답이라 식품 제조업 전체로 일반화하기 어렵습니다. 기사도 이 점을 밝혔습니다.
조사 데이터는 2023년 기준이라 지금과 차이가 있을 수 있습니다.
CJ제일제당 과제의 기간, 예산, 적용 공장은 발표되지 않았습니다.
풀무원 협업 과제의 정량 성과는 기사에 나오지 않습니다.
AI를 쓰는 식품 제조업체 15곳 중 40%가 가장 큰 걸림돌로 '기술에 대한 확신 부족'을 꼽았습니다.
같은 날 CJ제일제당은 공정 예측·품질·안전을 묶는 피지컬 AI 과제를 시작했습니다.
대기업은 달리고, 중소 공장은 아직 믿음부터 쌓는 중입니다.
여러분이라면 AI가 만든 공정을 얼마나 믿으시겠어요?
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출처: 헤럴드경제(11/11), 더파워(11/11), 푸드투데이(11/11) 보도 내용을 정리했습니다. 조사 수치는 한국농촌경제연구원 보고서 기준입니다.
사진은 일반 공장·설비 이미지(과거 보도·홍보 이미지 포함)로, 이번 발표 장면이 아닙니다. 저작권은 각 촬영자와 기업·기관·언론사에 있습니다.