산업통상부와 한국산업기술진흥원에 따르면 AI 기술의 발전 흐름에 따라 제조업이 단순 자동화를 넘어 제조 방식과 산업구조의 근본적 재편을 목표로 하는 '인공지능 전환(AX, AI Transformation)'의 전략적 변화 단계에 진입했다. 특히 생성형 AI, 에이전트 AI, 피지컬 AI로 이어지는 기술 진화는 제조 현장의 자율화, 적응화, 통합화를 실현하는 핵심 기반이 될 것으로 전망된다.

제조업 AX 단계별 특징

제조업의 고도화는 AI 발전에 따라 전 공정을 스스로 판단하고 운영하는 자율 제조 체제로 진화하고 있으며, 그 단계를 DX, 초기 AX, GAI-AX, Agent-AI AX, Physical-AI AX로 구분하여 선제적으로 대응하는 것이 요구된다.

특히 GAI-AX, Agent-AI AX, Physical-AI AX는 제조 AI 혁신(AX)의 핵심 영역으로, 향후 융합화가 심화되며 기업 경쟁력 및 국가 산업 주도권을 결정할 중요한 요소다.

현장에서는 피지컬 AI (센싱) → 생성형 AI (지식/계획 생성) → 에이전트 AI (통합 제어 및 의사결정) → 피지컬 AI (실행)로 이어지는 융합 구조가 확산되는 추세다. 이러한 구조 속에서 AI 기반 비전 검사 로봇, 자율주행 물류로봇 등 에이전트-피지컬-생성형 AI가 통합 적용되는 실증 사례가 증가하고 있다.

현대자동차는 디지털 트윈과 AI를 결합한 조립라인을 시범 운영하고 있으며, 자율이동로봇(AMR)과 AI 기반 물류 최적화 시스템 통합 등 공정+물류 자율화형 피지컬 AI 실증 중이다.

LG화학은 설비 센서+AI 분석을 통한 실시간 품질 제어, 로봇팔･비전 AI 기반 불량 검출･자동 대응 등 품질관리 중심 피지컬 AI 적용 중이다.

삼성전자, LG CNS, 포스코DX 등은 생성형 AI 기반 의사결정 지원, 공정 피드백, 자율제어 등 생성형 AI 및 에이전트 AI와 더불어 자율조정･예지보전 로봇 등 피지컬 AI 기능을 일부 공정 단위에서 실증 중이다.

AI 기술은 단선적으로 발전하는 것이 아니라, 다양한 형태가 병행·융합되며 전개되므로 각 유형의 특성을 정확히 파악하고 선제적이고 전략적인 대응이 중요하다. 특히 대기업 중심의 선도적 적용과 더불어 중소·중견기업의 AI 도입 장벽을 완화하기 위한 실증 지원의 병행이 필수적이다.