이청일 부산지방중소벤처기업청장

부산 제조업의 경쟁력은 이제 숙련기술에 더해 데이터를 얼마나 잘 활용하느냐에 달려 있다. AI는 이미 품질관리, 설비점검, 납기관리처럼 제조현장의 구체적인 업무로 들어오고 있다. 이른바 AX(AI 전환)가 기업의 생산성과 경쟁력을 좌우하는 핵심 과제로 부상하면서, 제조 중소기업도 이 흐름에서 예외가 될 수 없는 시대가 됐다.

부산은 조선기자재, 자동차부품, 기계금속 등 전통 제조업 기반이 탄탄한 도시다. 오랜 현장 경험과 숙련기술이 축적되어 있고, 스마트공장 보급을 통해 디지털 전환의 토대도 갖춰가고 있다. 이 기반 위에 AI가 결합된다면 품질 고도화, 납기 대응력 강화, 원가 절감, 수출 경쟁력 제고로 이어질 수 있다. 스마트공장이 설비와 공정을 디지털로 연결하는 기반을 다졌다면, AX는 그 위에 쌓인 데이터를 기업의 판단력과 생산성으로 연결하는 다음 단계다.

중소기업의 AI 전환은 처음부터 대규모 투자나 전면적인 시스템 구축을 전제로 하지 않는다. 불량 패턴 분석을 통한 공정 개선, 납기·재고 데이터를 활용한 발주 관리 효율화, 설비 상태 모니터링을 통한 유지보수 부담 경감처럼 현장에서 바로 체감할 수 있는 과제부터 시작할 수 있다. 핵심은 최신 기술의 도입 자체가 아니라, 기업이 실제로 달라졌음을 느끼는 경험이다.

다만 업종마다 접근은 달라야 한다. 조선기자재 기업이 마주하는 납기와 품질관리의 문제, 자동차부품 기업의 공정 안정화와 원가 절감의 과제, 기계금속 기업의 숙련기술 표준화와 설비관리의 필요는 저마다 다른 해법을 요구한다. AI 전환도 일률적인 방식보다 기업의 여건과 업종 특성을 반영한 단계적 접근이 현실에 맞다.

부산 제조업의 AI 전환은 먼 미래의 이야기가 아니라 이미 현장에서 제기되는 구체적 과제와 맞닿아 있다. 숙련인력 감소, 생산공정의 복잡화, 납기 단축 요구, 품질관리 부담은 많은 제조 중소기업이 공통적으로 체감하는 문제다. 숙련자의 경험은 여전히 중요하지만, 여기에 데이터 기반 판단이 더해질 때 현장의 대응력은 더 높아진다. 축적된 데이터를 활용해 현장의 판단을 보완하고, 반복 업무를 줄이며, 공정의 안정성을 높이는 것이 AX가 지향해야 할 현실적인 방향이다.

이제 필요한 일은 현장에서 활용 가능한 과제를 꾸준히 발굴하고, 기업이 참고할 수 있는 사례를 하나씩 쌓아가는 일이다. 부산 제조기업이 보유한 설비와 공정 데이터가 실제 경영 성과로 이어지려면 업종별 특성과 기업 규모에 맞는 적용 경험이 필요하다. 작은 품질 개선, 납기 단축, 재고 효율화 같은 변화가 지역 안에서 공유될수록 더 많은 기업이 AI 전환을 현실적인 선택지로 받아들이게 된다. 성과가 확인된 사례는 업종이 비슷한 기업에 실질적인 참고자료가 될 수 있다.

무엇보다 기업이 부담 없이 첫걸음을 내딛을 수 있는 환경을 만드는 일이 중요하다. 처음부터 완벽한 AI 시스템을 구축하기보다, 작은 공정 하나, 반복 업무 하나, 관리 지표 하나부터 개선해 보는 경험이 필요하다. 결국 AI 전환은 사람을 대신하는 기술 경쟁이 아니라, 사람이 더 정확하게 판단하고 기업이 더 안정적으로 생산하도록 돕는 현장 혁신이어야 한다.

이를 뒷받침하기 위해 부산중기청은 최근 부산지역 스마트제조 AX 협의체를 출범시켰다. 협의체에는 부산테크노파크, 중소벤처기업진흥공단, 기술보증기금 등 유관기관과 스마트제조 공급기업이 함께 참여한다. AX 협의체는 기업의 현장 과제와 공급기업의 기술, 지원기관의 정책수단이 보다 자연스럽게 연결되도록 하는 협력 기반이다. 기업이 기술 선택이나 지원사업 활용 과정에서 필요한 정보를 쉽게 얻고, 자사 여건에 맞는 적용 방향을 찾을 수 있도록 지원하는 연결 창구 역할을 해나가고자 한다.

부산 제조업의 강점은 현장에 있다. 이제 그 현장에 데이터와 AI를 더해 더 정밀하게 판단하고, 더 안정적으로 생산하며, 더 넓은 시장으로 나아가야 한다. 부산중기청도 기업과 지원기관, 공급기업을 잇는 가교 역할을 충실히 하며, 부산 제조 중소기업이 AX를 통해 생산성과 경쟁력을 높이고 지역경제의 새로운 활력을 만들어가도록 뒷받침하겠다.