독일 제조업은 AI 기술을 점진적으로 도입하며 생산 효율성과 품질 향상을 목표로 하고 있다. 그렇다면 현재 독일 제조업에서는 AI가 어떻게 활용되고 있을까? 이번 기사에서는 이 질문에 대한 해답을 찾기 위해, Fraunhofer ISI(Fraunhofer Institute for Systems and Innovation Research) 연구소가 지난해 12월 발표한 보고서 <제조업에서의 인공지능(Künstliche Intelligenz in der Produktion)>을 바탕으로 독일 제조업의 AI 활용 현황을 살펴보고, 이를 통해 AI 트렌드와 한국 기업이 주목할 만한 시사점을 분석하고자 한다.

*주: <제조업에서의 인공지능>보고서는 1993년부터 정기적으로 시행되는 "생산 현대화 (Modernisierung der Produktion)" 설문 조사 중 2022년 데이터를 기반으로 작성. 독일 내 1만4045개 제조업체를 대상으로 설문을 진행했으며, 이 중 1334개 기업(응답률 9%)의 데이터를 분석. 기업 규모별로는 중소기업이 66%, 중견기업이 32%, 대기업이 3%를 차지하며, 산업별로는 금속 가공(22%), 기계(21%), 전자(8%), 고무 및 플라스틱(9%), 식품(9%), 화학 산업(5%) 등 다양한 제조업 분야를 포함

독일 제조업의 AI 활용 현황 

독일 제조업에서 인공지능(AI)의 도입은 점진적으로 증가하고 있다. Fraunhofer ISI에 따르면, 현재 독일의 제조업체 중 약 16%가 AI를 활용하고 있으며, 8%의 기업이 2025년까지 AI 도입을 계획하고 있다. 하지만 AI 도입의 속도와 확산 범위는 기업의 규모, 산업 분야에 따라 차이를 보인다.

1) 기업 규모에 따른 차이

<기업 규모별 AI 활용 및 도입 계획>

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[자료: Fraunhofer ISI]

독일 제조업에서 AI의 활용률은 기업의 규모에 따라 큰 차이를 보인다. 500명 이상의 직원을 둔 대기업의 경우 약 29%가 이미 AI를 활용하고 있으며, 13%는 2025년까지 AI 도입을 계획하고 있다. 대기업은 방대한 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 인프라를 갖추고 있어, 생산 공정 자동화와 품질 관리 최적화에 AI를 적극적으로 활용하고 있다. 중견기업(100~499명)의 경우, 16%가 AI를 도입했으며, 9%가 추가 도입을 고려하고 있다. Fraunhofer ISI는 중견기업이 공정 자동화와 내부 물류 최적화에 AI를 주로 활용하며, 디지털 생산 시스템과의 연계를 통해 점진적으로 AI 도입을 확대하는 추세라고 분석한다.

중소기업(50~99명)에서는 18%가 AI를 도입했으며, 9%가 추가 도입을 고려하고 있다. 도입률이 낮지는 않지만, AI를 전사적으로 적용하기보다는 특정 공정에서 제한적으로 활용하는 경향이 강하다. 또한, 직원 50명 미만의 소규모 기업에서는 13%만이 AI를 활용하고 있고, 5%만이 2025년까지 도입을 계획하고 있다. Fraunhofer ISI는 소규모 기업이 AI 도입에 어려움을 겪는 이유로 자본과 인프라 부족, 내부 데이터 활용의 한계를 지적한다. 소기업은 초기 투자 비용과 AI 운용을 위한 전문 인력 부족으로 인해 대기업이나 중견기업처럼 AI 기술을 적극적으로 활용하기 어려운 실정이다. 또한, 기존 생산 시스템의 디지털화 수준이 낮은 경우가 많아 AI 솔루션을 효과적으로 도입하고 통합하는 데도 어려움을 겪을 가능성이 크다. Fraunhofer ISI는 이러한 요인으로 인해 소기업들이 AI 기술을 일부 공정에만 제한적으로 적용하는 경향을 보이며, 향후 도입 계획도 상대적으로 신중하게 검토하는 것으로 평가한다.

2) 산업별 차이

<산업별 AI 활용 및 도입 계획>

(단위: %)

[자료: Fraunhofer ISI]

산업에 따라서도 AI의 도입은 차이를 보인다. AI 도입이 가장 활발한 산업은 자동차 산업(31%)으로, 생산 자동화, 품질 검사, 자율 주행 테스트, 예측 유지보수 등의 분야에서 AI가 적극적으로 활용되고 있다. 자동차 제조업체들은 AI 기반 로봇과 스마트 제조 시스템을 활용해 생산 라인을 최적화하고 있으며, 머신러닝 알고리즘을 통해 실시간으로 데이터를 분석해 생산성을 높이고 품질 관리를 강화하고 있다

전자 및 반도체 산업에서도 19%의 기업이 AI를 활용하고 있다. 이 산업에서는 칩 제조 공정 개선, 웨이퍼 검사, 제품 결함 탐지 등의 영역에서 AI가 활용되고 있다. 특히, 고해상도 이미지 분석을 기반으로 한 머신러닝 기술이 불량 제품을 조기에 감지하고 있으며, 생산 과정에서 실시간 데이터 분석을 통해 공정의 정밀도가 향상되고 있다. 이처럼 AI 기반 자동화 기술은 반도체 제조업체들이 점점 더 작은 나노미터(nm) 단위의 칩을 생산하는 데 중요한 역할을 하고 있다.

반면, 화학 및 제약 산업(8%)에서는 AI 도입이 상대적으로 더디게 진행되고 있다. Fraunhofer ISI의 분석에 따르면, 화학 산업에서는 실험 데이터 분석, 신소재 개발, 생산 공정 최적화 등에 AI가 활용될 수 있지만, 여전히 전통적인 제조 방식과 실험 기반 연구에 의존하는 기업이 많아 AI 도입 속도가 느린 편이다. Fraunhofer ISI는 AI가 화학 반응 모델링과 공정 자동화를 통해 효율성을 높일 수 있음에도 불구하고, 기존 기술과의 호환성 문제와 초기 투자 비용 부담으로 인해 화학 산업에서 AI 도입이 제한적으로 이루어지고 있다고 분석한다. 또한, AI 적용을 위해서는 고품질의 데이터가 필요하지만, 화학 공정에서는 실험 기반 연구와 복잡한 변수들이 많아 데이터 표준화와 처리 과정이 까다롭다는 점도 도입을 지연시키는 요인으로 작용하고 있다.

AI의 주요 활용 분야

독일 제조업에서 AI는 다양한 방식으로 활용되고 있으며, 특히 생산 공정 최적화, 품질 관리, 유지보수, 내부 물류, 에너지 관리 등의 분야에서 두드러진 효과를 보인다.

<주요 활용 분야별 기업의 AI 활용 및 도입 계획>

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[자료: Fraunhofer ISI]

1) 생산 공정 최적화

생산 공정에서 AI는 다양한 방식으로 활용되고 있다. 예를 들어, 머신러닝 기반 생산 관리 시스템은 실시간 데이터 분석을 통해 공정의 병목 현상을 감지하고, 생산 속도를 자동으로 조정하는 기능을 수행한다. 이러한 시스템을 도입한 기업들은 불필요한 생산 지연을 최소화하고, 전반적인 생산성을 향상하고 있다. 또한, AI는 예측 분석(Predictive Analytics)을 통해 공정의 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 과거 데이터를 바탕으로 수요를 예측해 생산량을 최적화하고, 원자재와 부품 사용량을 조정하는 데 활용된다. 이를 통해 기업들은 불필요한 생산 낭비를 줄이고, 원가 절감 효과를 기대할 수 있다. 따라서, 생산 공정 최적화는 독일 제조업에서 AI가 가장 널리 활용되는 분야 중 하나로 평가된다. Fraunhofer ISI의 조사에 따르면, 제조업체의 8%가 AI를 활용해 생산 공정을 최적화하고 있으며, 추가로 5%의 기업이 2025년까지 AI를 도입할 계획인 것으로 나타났다.

2) 품질 관리 및 불량 감지

AI는 제조업에서 품질 관리 및 불량 감지 영역에서도 매우 중요한 역할을 한다. 기존의 품질 검사는 사람이 직접 맨눈으로 확인하는 방식이었으나, AI 기술이 발전함에 따라 머신러닝 및 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반 검사 시스템이 도입되면서 품질 검사의 정확성이 대폭 향상됐다. AI 기반 품질 검사 시스템은 고해상도 카메라와 센서를 이용해 제품의 결함을 자동으로 감지하고, 실시간으로 데이터를 분석해 이상 징후를 식별한다. 예를 들어, 전자 부품 제조업체들은 AI 기반 영상 분석 시스템을 활용해 회로 기판의 미세한 결함을 자동으로 감지하고 있으며, 자동차 제조업체들은 AI를 통해 차체의 용접 상태나 도장 품질을 평가하고 있다. 또한, AI는 불량 제품의 패턴을 학습해 불량 발생을 예방하는 역할도 수행한다. 머신러닝 알고리즘이 불량 발생 가능성이 높은 생산 단계를 사전에 감지하면, 제조업체는 해당 공정을 조정해 불량률을 최소화할 수 있다. 이를 통해 품질 보증 비용을 절감하고, 고객 만족도를 향상하는 효과를 얻을 수 있다. Fraunhofer ISI는 설문에 응답한 제조업체의 7%가 AI를 활용해 품질 검사를 수행하고 있으며, 향후 4%의 기업이 추가 도입을 계획하고 있다고 밝혔다.

3) 예측 유지보수(Predictive Maintenance) 

제조업에서 AI의 또 다른 핵심 활용 분야는 예측 유지보수(Predictive Maintenance)이다. 기존의 유지보수 방식은 일정한 주기에 따라 기계를 정기적으로 점검하는 방식이었으나, AI 기술이 발전하면서 실시간 상태 모니터링과 예측 유지보수가 가능해졌다. AI 기반 유지보수 시스템은 센서를 활용해 기계의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 데이터를 분석해 고장 가능성을 사전에 예측한다. 예를 들어, AI는 진동 센서 및 온도 센서에서 수집된 데이터를 분석해 이상 징후를 감지하고, 부품 교체 시점을 자동으로 예측할 수 있다. 이를 통해 기업들은 불필요한 가동 중단을 최소화하고, 설비의 수명을 연장할 수 있다. 특히 항공기 제조업체나 발전소와 같은 장비 유지보수가 중요한 산업에서는 AI 기반 유지보수 시스템이 필수적인 기술로 자리 잡고 있으며, 자동차 산업에서도 예측 유지보수를 위한 AI 도입이 빠르게 증가하고 있다. Fraunhofer ISI에 따르면, 현재 6%의 제조업체가 AI를 활용해 설비 유지보수를 자동화하고 있으며, 4%의 기업이 2025년까지 AI 도입을 계획하고 있다. 

4) 내부 물류

AI는 제조업 내부 물류 관리에서도 효율성을 높이고, 비용을 절감하며, 실시간 데이터 분석을 통해 운영 최적화하는 데 도움을 준다. 예를 들어 자율 물류 로봇(Automated Guided Vehicles, AGVs)의 경로를 최적화해 창고 내에서의 물류 이동을 자동화하는 등 작업 효율을 높이는 데 이바지한다. 또한 일부 공장에서는 AI 기반 로봇이 물류 센터에서 자동으로 부품을 운반하는 시스템이 도입됐으며, 이를 통해 물류비용을 절감하고 생산성을 높이고 있다. AI를 활용한 물류 최적화는 현재 7%의 제조기업이 활용하고 있으며, 향후 4%가 도입을 계획하고 있다.

5) 에너지 관리

AI는 제조업에서 에너지 사용을 최적화해 효율성을 향상하는 데에도 이바지한다. AI 기반 에너지 관리 시스템은 공장 내 전력 소비 데이터를 분석해 불필요한 에너지 낭비를 줄이고, 최적의 에너지 사용 패턴을 도출하는 역할을 한다. 특히 기계 작동 패턴을 분석해 비효율적인 전력 사용을 감지하고, 최적의 작동 조건을 자동으로 설정할 수 있다. 따라서 전력 사용이 많은 산업에서는 AI 기반 에너지 최적화 시스템을 통해 전력 소비량을 최대 15~20% 절감하는 효과를 얻고 있다. 현재 제조사 중 4%가 AI를 활용해 에너지 관리 시스템을 운영하고 있으며, 3%가 2025년까지 AI 도입을 계획하고 있다.

AI를 도입한 제조기업의 주요 특징

그렇다면, 독일의 제조기업들은 어떤 배경과 조건에서 AI를 도입하고 있을까? Fraunhofer ISI의 연구에 따르면, AI를 도입한 기업의 특징은 크게 네 가지로 정리할 수 있다. 첫째, 기존의 디지털 생산 시스템이 잘 구축된 기업일수록 AI를 더욱 효과적으로 활용하고 있다. 둘째, 대량 생산을 하거나 복잡한 제품을 제조하는 기업일수록 AI 활용률이 높다. 셋째, AI 도입은 기업의 디지털화 수준과 강한 연관성을 가지며, 디지털화가 잘 이루어진 기업일수록 AI 활용률이 높게 나타난다. 넷째, AI를 활용하는 기업들은 직원 교육에 더 많은 투자를 하고 있으며, AI 도입을 준비하는 기업 또한 직원 훈련을 강화하는 경향이 있다.

1) 자동화 생산 시스템, AI 기술 활용의 필수 기반

<디지털화에 따른 AI 활용 현황>

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[자료: Fraunhofer ISI]

자동화 생산 시스템은 AI 기술이 효과적으로 도입될 수 있도록 지원하는 필수적인 기반 요소이다. 제조업에서 AI는 단독으로 작동하기보다는 기존의 생산 관리 시스템과 결합해 공정 최적화, 품질 관리, 물류 자동화 등의 역할을 수행한다. 실시간 생산 제어 시스템(Manufacturing Execution System, MES), 전사적 자원관리 시스템(ERP), 자동화 물류 시스템과 같은 자동화 공정 인프라를 구축한 기업들은 AI를 활용해 더욱 정밀한 생산 공정 관리를 수행할 수 있다.

Fraunhofer ISI의 조사에 따르면, 실시간 생산 제어 시스템을 운영하는 기업의 29%가 AI를 활용하고 있으며, 자동화 물류 시스템을 도입한 기업의 25%가 AI를 적극 활용하고 있다. 이러한 조사 결과는 AI가 단독으로 운영되는 것이 아니라, 기존에 디지털화된 생산 환경에서 더욱 효과적으로 작동한다는 점을 보여준다.

2) 생산 방식에 따른 AI 활용도 차이

<생산 특성별 AI 활용 및 도입 계획>

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[자료: Fraunhofer ISI]

AI 도입의 여부는 기업이 운영하는 생산 방식과 제조하는 제품의 복잡성에 따라 또한 크게 달라진다. 대량 생산을 하는 기업일수록 AI를 더욱 적극적으로 도입하는 경향이 있으며, 복잡한 제품을 제조하는 기업일수록 AI 기술이 생산 공정 개선에 중요한 역할을 한다. 연구 결과에 따르면, 대량 생산을 하는 기업의 21%가 AI를 활용하고 있으며, 11%가 2025년까지 AI 도입을 계획하고 있다. 이는 대량 생산 공정에서 AI가 품질 향상, 생산 효율성 증가, 비용 절감 등의 효과를 제공하기 때문이다. 반면, 소량 생산을 하는 기업에서는 AI 도입이 비교적 더딘 편이며, AI 도입을 고려하는 기업의 비율도 상대적으로 낮게 나타났다.

제품 제조의 복잡성 또한 AI 도입률에 영향을 미치는 요소이다. 설문 조사에 따르면, 제조 과정이 복잡한 제품을 제조하는 기업의 20%가 현재 AI를 활용하고 있지만, 중간 복잡도의 제품을 제조하는 기업에서는 15%, 단순 제품 제조기업에서는 9%만이 AI를 활용하고 있다. 이는 AI가 대규모 생산 공정에서 더욱 효과적으로 활용될 수 있으며, 복잡한 제조 공정을 최적화하는 데 중요한 역할을 한다는 점을 시사한다.

3) 디지털화 수준에 따른 AI 활용 양상

<기업의 디지털화 수준에 따른 AI 활용 및 도입 계획>

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[자료: Fraunhofer ISI]

산업 4.0(Industrie 4.0)에 따른 기업의 디지털화 수준도 기업의 AI 도입 및 활용에 큰 영향을 미친다. 디지털화 수준이 높은 기업에서는 24%가 이미 AI를 도입하고 있으며, 10%가 2025년까지 추가 도입을 계획하고 있다. 기본적인 디지털화를 적용한 기업에서는 AI 활용 비율이 13%에 그쳤으며, 7%가 추가 도입을 계획하고 있다고 응답했다. 디지털화 수준이 낮은 기업에서는 AI 활용률이 11%에 머물렀으며, 향후 도입을 계획하는 기업도 5%에 불과한 것으로 조사됐다.

디지털화 수준이 높은 기업에서 AI 활용이 활발한 이유는 이미 내부 생산 공정을 효율적으로 운영할 수 있는 시스템을 갖추고 있어, AI 기반 자동화와 분석 기술을 더욱 쉽게 통합할 수 있기 때문으로 분석된다. 반면, 디지털화 수준이 낮은 기업은 데이터 인프라 부족과 기존 시스템과의 통합 문제로 인해 AI 도입에 어려움을 겪고 있다. 이러한 기업들은 생산 공정에서 실시간 데이터 수집 및 분석이 원활하지 않아 AI 기술을 효과적으로 적용하는 데 어려움을 겪고 있으며, 기존 운영 방식과 호환성 문제로 도입 과정에서 추가적인 비용과 기술적 난관에 직면하는 경우가 많다.

4) AI 도입 기업, 직원 교육 투자 확대

<AI 활용 여부에 따른 기업의 직원 추가 교육 투자 현황>

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[자료: Fraunhofer ISI]

AI를 도입한 기업들은 직원 교육과 기술 훈련을 더욱 강화하는 경향이 있다. Fraunhofer ISI에 따르면, AI를 활용하는 기업의 75%가 특정 업무에 맞춘 추가 교육을 제공하고 있으며, AI를 활용하지 않는 기업에서는 이 비율이 65%에 그쳤다. 부서 간 교차 교육을 시행하는 비율도 AI 도입 기업이 58%, 비도입 기업이 40%로 차이를 보였다. 디지털 시스템과 기술 활용 교육에서도 AI 도입 기업이 61%, 비도입 기업이 49%로 나타나 격차가 드러났다. 특히, 창의성과 혁신을 촉진하는 교육에서는 AI 도입 기업의 44%가 추가 교육을 제공했지만, 비도입 기업은 23%에 그쳐 더욱 두드러진 차이를 보였다.

이처럼 AI를 도입한 기업들은 비도입 기업보다 인적 역량 강화를 위한 투자를 더 적극적으로 하고 있음을 알 수 있다. 이는 AI 기술이 단순한 생산 공정의 자동화를 넘어 기업의 디지털 전환과 혁신 역량 강화를 위한 핵심 요소로 자리 잡고 있기 때문에, 이를 효과적으로 운영하고 활용할 인적 역량이 필수적이며, 이에 따라 AI를 도입한 기업들이 직원 교육과 훈련에 더욱 적극적으로 투자하고 있는 것으로 보인다.

독일 제조업에서 AI 도입 확산 전망

살펴본 바와 같이, 현재 독일 제조업체의 약 6곳 중 1곳이 생산 공정에 AI를 도입했으며, 전체 제조업체의 8%가 2025년까지 추가 도입을 계획하고 있다. AI 활용 및 도입 여부는 기업 규모, 디지털화 수준, 생산 방식 등 구조적 요인에 따라 차이를 보이지만, 전반적으로 향후 더 많은 제조 공정으로 확대될 가능성이 높다. Fraunhofer ISI 관계자는 KOTRA 함부르크 무역관과의 인터뷰에서 "독일 제조업에서 AI 활용이 여전히 기업의 구조적 조건과 산업 특성에 의해 제한되고 있지만, 앞으로 더 많은 제조 공정으로 확대될 것"이라고 언급했다.

시사점

독일 제조업에서 AI 기술의 확산이 가속화되면서 AI는 생산 공정 최적화와 운영 효율성 향상을 위한 핵심 기술로 자리 잡고 있다. AI 도입은 단순한 기술 트렌드를 넘어 제조업의 디지털 전환을 촉진하는 중요한 요인으로 작용하고 있으며, 이에 따라 한국 기업들도 독일 시장에서 협력 기회를 적극적으로 모색할 필요가 있다. 특히 AI 기반 제조 설루션을 보유한 한국 기업들은 AI 활용이 활발한 산업과 도입이 더딘 산업을 구분해 전략적으로 접근하고, 현지 시스템과 원활하게 연계할 수 있도록 설루션을 최적화하는 것이 중요하다. 또한 독일 기업들은 AI를 특정 공정에서 점진적으로 도입하는 경향을 보이므로, 한국 기업들도 단계적으로 AI 설루션을 제공하는 방식을 고려할 필요가 있을 것이다.

자료: Fraunhofer ISI, Industriemagazin, Produktion, Informationsdienst Wissenschaft e.V., Digital Manufacturing Magazin, Handelsblatt, KOTRA 함부르크 무역관 종합