산업 AI, 자동화를 넘어 자율화로... 생산성 극대화의 핵심 기술로 부상

2025년 3월 20일 | 테크 뉴스팀

산업용 AI 시장, 2032년까지 약 900억 달러 규모로 성장 전망

산업 현장에서 인공지능(AI)은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되고 있다. 제조, 에너지, 물류 등 다양한 산업 분야에서 생산성 향상과 경쟁력 강화를 위한 핵심 기술로 자리매김한 산업 AI는 2025년 현재, 그 활용 범위가 더욱 확대되고 있다.

Market Research Future의 조사에 따르면, 산업용 AI 시장은 2022년 약 20억 달러 규모에서 2023년 약 30억 달러 규모로 성장했으며, 2032년까지 연평균 약 46%의 고성장을 통해 약 900억 달러 규모의 시장을 형성할 것으로 전망된다. 특히 제조업 기반이 탄탄한 아시아권을 중심으로 시장이 확대될 것으로 예상되고 있다.

 

인구 감소와 전문가 부족, AI 도입 가속화 요인으로 작용

산업 AI가 주목받게 된 배경에는 여러 요인이 있다. 향후 25년 동안 한국의 생산 가능 인구는 31.4% 감소할 것으로 예상되며, 이는 업무 생산성 향상의 필요성을 높이고 있다. 또한, 고도화되는 산업 환경에서 전문가 부족 현상이 심화되고 있어, AI를 통한 지식 전달과 의사결정 지원이 중요해지고 있다.

IoT 시장이 20년 전 대비 약 1만 2,000배 이상 성장함에 따라, 산업 설비에서 수집된 방대한 데이터를 분석하여 가치를 창출하는 산업 AI의 중요성이 크게 대두되고 있다.

"산업 AI의 핵심은 자동화(Automation)를 넘어 자율화(Autonomy)를 지향하는 데 있습니다," 산업 AI 전문가는 말한다. "자동화가 사전에 정의된 제어 로직에 따라 기계가 작동하는 것이라면, 자율화는 AI 기술을 통해 사람의 개입 없이 산업 설비 스스로 상황을 인지하고, 판단하며, 행동할 수 있게 하는 것입니다."

제조부터 금융까지, 다양한 산업에서의 적용 사례

산업 AI는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 제조 분야에서는 현대자동차그룹의 글로벌 혁신센터(HMGICS)가 AI 기반 스마트 공장을 구축하여 센서를 통해 AI가 상황을 인식하고, 컴퓨터가 분석·판단하며, 로봇이 실행하는 지능형 제조 방식을 구현했다.

LG전자는 기획부터 양산까지 AI 플랫폼을 구축해 다양한 데이터를 표준화하고, 머신러닝 기술로 자동으로 데이터를 분석하여 제품의 불량률을 낮췄다. 또한, AI 기반 예측 유지보수(PDM) 시스템은 기계 고장을 사전에 감지하고 최적의 유지보수 시점을 예측함으로써 다운타임을 줄이고 유지비용을 평균 50% 절감하며 예방 유지보수 시간을 최대 70%까지 단축할 수 있다.

에너지 산업에서는 포스코가 제철소 내 용광로 공정에 딥러닝 모델을 적용해 최적의 조업 조건을 도출하고, 압연 공정에서는 AI 기반 최적화를 통해 불량률을 낮추면서 생산성을 향상시켰다. 원프리딕트의 가디언 PDX 솔루션은 발전사와 정유사에서 산업용 모터의 화재 예측, 터빈 진동 이상 탐지 등을 통해 대형 사고를 방지하는 성과를 거두고 있다.

금융 분야에서는 신한카드의 'AI음성봇(AI 상담사)' 서비스가 결제내역 안내, 분실신고 및 해제, 카드 발급심사, 대출 상담 등에 활용되어 상담 시간을 약 44% 단축했다. 로보어드바이저와 이상 거래 탐지 시스템 등도 AI를 활용한 금융 서비스의 혁신 사례로 꼽힌다.

2025년 산업 AI 트렌드: 수직적 AI와 데이터 플랫폼의 중요성 강조

2025년 현재, 산업 AI의 주요 트렌드로는 수직적(버티컬) AI의 부상이 주목받고 있다. 제조, 의료 등 특정 산업에 특화된 AI 기술이 범용 AI와 달리 도메인 전문성과 결합해 실질적인 생산성 향상을 이끌고 있다.

또한, AI 모델 개발보다 양질의 데이터 수집과 표준화를 위한 인프라 구축이 우선 과제로 꼽히고 있다. 불안정한 데이터 기반에서는 고도화된 AI도 효과를 발휘하기 어렵기 때문이다.

생성형 AI 기술이 산업 현장에 적용되어 공정 최적화, 프로토타입 디자인, 공급망 중단 예측 등에 활용되고 있다. PwC 보고서에 따르면, 2030년까지 제조업의 AI가 전 세계 경제에 1조 7천억 달러를 기여할 것으로 예측된다.

가트너는 2025년까지 AI 에이전트가 사람의 안내 없이 기업 관련 업무를 수행하는 최고의 기술 트렌드가 될 것으로 전망했다. 이는 단순 자동화를 넘어 복잡한 다단계 작업을 자율적으로 처리하는 AI 에이전트가 산업 현장에서 확산될 것임을 시사한다.

산업 AI 도입의 과제와 해결책

산업 AI 도입에는 여전히 여러 과제가 존재한다. 많은 기업이 AI 모델 개발에 집중하지만, 데이터 플랫폼 부재로 협업과 표준화가 어려운 실정이다. 또한, 신기술 도입 시 변화 관리와 직원 교육이 제대로 이루어지지 않아 실패로 이어지는 경우가 빈번하다. 고장 예방 성과는 즉각적인 ROI 측정이 어려워, 장기적인 관점의 평가 체계가 필요하다.

이러한 과제를 해결하기 위해서는 단계적 접근 전략이 필요하다. 첫째, 데이터 플랫폼 구축, 둘째, AI 모델 개발, 셋째, 전사적 적용의 순서로 진행하는 것이 바람직하다. 현장 경험을 보유한 의사결정자(Decision Maker)의 역할이 중요하며, 이들이 문제를 발견하고 AI 전문가와 협업하여 솔루션을 개발하는 구조가 필요하다. 또한, 공급사와 수요기업 간의 지속적인 협력과 데이터 거버넌스 체계 구축을 통해 시너지 효과를 얻을 수 있다.

전망: 산업 AI, 경쟁력의 핵심 요소로 자리매김

산업 AI는 자동화를 넘어 설비 자율화와 데이터 기반 의사결정으로 진화하고 있다. 인구 감소와 산업 복잡성 증가에 대응하기 위해 AI를 통한 업무 생산성 극대화는 피할 수 없는 흐름이 되었다.

성공적인 산업 AI 도입을 위해서는 양질의 데이터 플랫폼 구축이 선행되어야 하며, 조직 문화와 교육 체계 개선이 병행되어야 한다. 또한 단순한 ROI를 넘어 OEE(종합설비효율)와 같은 종합적인 성과 지표를 통해 장기적인 관점에서 AI 도입 효과를 평가할 필요가 있다.

2025년 현재, 산업 AI는 산업 혁신의 중심에 있으며 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 자리잡고 있다. 기업들은 AI 기술과 도메인 지식의 결합을 통해 산업의 새로운 기준을 만들어가는 중요한 전환점에 서 있다.

Industrial AI, Beyond Automation to Autonomy... Emerging as a Key Technology for Maximizing Productivity

March 20, 2025 | Tech News Team

Industrial AI Market Expected to Grow to Approximately $90 Billion by 2032

Artificial Intelligence (AI) in industrial settings is no longer optional but essential. Industrial AI, which has established itself as a key technology for improving productivity and strengthening competitiveness in various industries such as manufacturing, energy, and logistics, is expanding its range of applications in 2025.

According to research by Market Research Future, the industrial AI market grew from about $2 billion in 2022 to approximately $3 billion in 2023, and is projected to form a market worth about $90 billion by 2032, with an average annual growth rate of about 46%. The market is expected to expand particularly in Asia, which has a solid manufacturing base.

Population Decline and Shortage of Experts Act as Accelerating Factors for AI Adoption

There are several factors behind the growing attention to industrial AI. South Korea's working-age population is expected to decrease by 31.4% over the next 25 years, which increases the need for improving work productivity. Additionally, as industrial environments become more sophisticated, the shortage of experts is intensifying, making knowledge transfer and decision-making support through AI increasingly important.

As the IoT market has grown more than 12,000 times compared to 20 years ago, the importance of industrial AI, which creates value by analyzing vast amounts of data collected from industrial facilities, has significantly emerged.

"The core of industrial AI lies in aiming for autonomy beyond automation," says an industrial AI expert. "While automation refers to machines operating according to predefined control logic, autonomy enables industrial equipment to perceive situations, make judgments, and take actions on its own without human intervention through AI technology."

Application Cases Across Various Industries, From Manufacturing to Finance

Industrial AI is being utilized in various fields. In the manufacturing sector, Hyundai Motor Group's Global Innovation Center (HMGICS) has built an AI-based smart factory where AI recognizes situations through sensors, computers analyze and judge, and robots execute, implementing an intelligent manufacturing method.

LG Electronics has built an AI platform from planning to mass production to standardize various data and automatically analyze data using machine learning technology, reducing product defect rates. Additionally, AI-based Predictive Maintenance (PDM) systems can detect machine failures in advance and predict optimal maintenance timing, reducing downtime, cutting maintenance costs by an average of 50%, and shortening preventive maintenance time by up to 70%.

In the energy industry, POSCO has applied deep learning models to blast furnace processes in steel mills to derive optimal operating conditions, and has improved productivity while reducing defect rates through AI-based optimization in the rolling process. OnePredict's Guardian PDX solution has achieved results in preventing major accidents by predicting industrial motor fires and detecting turbine vibration anomalies in power plants and refineries.

In the financial sector, Shinhan Card's 'AI Voice Bot (AI Consultant)' service has been used for payment details guidance, loss reporting and cancellation, card issuance review, and loan consultation, reducing consultation time by about 44%. Robo-advisors and abnormal transaction detection systems are also cited as innovative cases of financial services using AI.

2025 Industrial AI Trends: Emphasis on Vertical AI and the Importance of Data Platforms

In 2025, the rise of vertical AI is being noted as a major trend in industrial AI. AI technologies specialized for specific industries such as manufacturing and healthcare are leading to substantial productivity improvements by combining with domain expertise, unlike general-purpose AI.

Also, building infrastructure for collecting and standardizing quality data is being cited as a priority task over AI model development. This is because even sophisticated AI cannot be effective on an unstable data foundation.

Generative AI technology is being applied to industrial sites for process optimization, prototype design, supply chain disruption prediction, and more. According to a PwC report, AI in manufacturing is predicted to contribute $1.7 trillion to the global economy by 2030.

Gartner predicted that AI agents will become the top technology trend for performing corporate-related tasks without human guidance by 2025. This suggests that AI agents that autonomously handle complex multi-stage tasks beyond simple automation will spread across industrial sites.

Challenges and Solutions for Industrial AI Adoption

There are still several challenges in adopting industrial AI. Many companies focus on AI model development, but collaboration and standardization are difficult due to the absence of data platforms. Also, failures frequently occur when new technologies are introduced without proper change management and employee training. Failure prevention performance is difficult to measure ROI immediately, requiring a long-term evaluation system.

A phased approach strategy is needed to solve these challenges. First, build a data platform; second, develop AI models; and third, apply them across the company. The role of decision-makers with field experience is important, and a structure is needed where they identify problems and collaborate with AI experts to develop solutions. Additionally, synergy effects can be obtained through continuous cooperation between suppliers and demand companies and by establishing a data governance system.

Outlook: Industrial AI Establishing Itself as a Core Element of Competitiveness

Industrial AI is evolving beyond automation to equipment autonomy and data-driven decision-making. Maximizing work productivity through AI has become an inevitable trend in response to population decline and increasing industrial complexity.

For successful industrial AI adoption, building quality data platforms must precede, and organizational culture and training systems must be improved in parallel. Also, there is a need to evaluate the effects of AI adoption from a long-term perspective through comprehensive performance indicators such as OEE (Overall Equipment Effectiveness) beyond simple ROI.

In 2025, industrial AI is at the center of industrial innovation and has established itself as a key factor determining corporate competitiveness. Companies are at a critical turning point, creating new industry standards through the combination of AI technology and domain knowledge.