‘피지컬 AI’와 중소기업

인공지능(AI)이 이제는 사람의 언어·지식 노동을 넘어 ‘물리적 노동’까지 대체하는 단계로 발전하고 있다. 단순 반복 작업을 로봇이 대신하는 수준이 아니라 현장에서 데이터를 스스로 축적하고 학습하며 공정을 최적화하는 ‘피지컬 AI’ 개념이 빠르게 확산되고 있다. 최근 정부가 AI 반도체, 로봇·제조 AI를 국가 전략산업으로 지정하고 대규모 투자 계획을 발표한 것도 같은 흐름이다.

 

산업계 역시 자동화 설비와 생성형 AI를 결합한 생산혁신 프로젝트를 적극 확대하며 미래 경쟁력 확보에 속도를 내고 있다.

그렇다고 중소기업에 선택지가 없는 것은 아니다. 오히려 피지컬 AI는 중소기업이 ‘적은 비용으로 생산성을 끌어올릴 수 있는 새로운 도구’가 될 수도 있다.

(경기일보  12월 7일 내용 일부)

 

소견)첫 번째 전략은 ‘데이터 표준화’다. 많은 중소기업이 여전히 작업일지, 설비 기록, 품질 데이터를 수기로 남기고 있다. AI는 이런 비정형 데이터에서는 학습 효과가 거의 없다. 우선 작업 절차·설비 상태·불량 기록을 디지털로 수집하는 환경을 만드는 것이 출발점이 된다.