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인공지능 기술 적용 촉진 방안 제언 원문보기 1

□ 맥킨지는 독일 제조 생산성 향상을 위한 인공지능의 산업 내 적용부문을 분석하고, 기술 촉진 방안*을 제언(‘17.4.)

* Smartening up with Artificial Intelligence (AI) - What’s in it for Germany and its Industrial Sector?

○ 인공지능 기술은 최근 머신러닝에 필요한 대규모 데이터 확보, 분석 알고리즘 개선 등으로 제조 생산성 향상에 크게

기여할 전망

- 인공지능 기술에 기반을 둔 서비스, 소프트웨어, 하드웨어 시장은 연평균 15~25%의 성장률을 기록해 ‘25년에는 1,300억

달러에 이르는 규모에 달할 전망

○ 독일은 인구고령화가 빠르게 진행되고, 노동인구 감소로 ‘30년 GDP 목표 달성을 위해 목표치의 1/3을 결정하는 노동생산성

향상이 필수적임

- 보고서 분석결과, 인공지능 기술을 적극 도입할 경우 ‘30년 GDP 목표치를 4% 상회할 수 있지만, 기술도입 지연 시, 목표치의

1/3까지 미달성 초래

○ 인공지능 기술 활용사례를 제품 및 서비스, 제조공정, 경영활동 3개 부문 8개 분야에서 파급효과를 분석

< 산업별 인공지능 기술 파급효과 >

① 제품 및 서비스

- 자율주행차 : 자율주행차 및 드론 시장은 ‘25년부터 연간 40%의 성장률을 기록할 것이며, 자동차부품 외주가공 업체의 투자가

늘어날 전망

② 제조공정

- 예지적 유지보수 : 감지센서, 공정분석 알고리즘, 대안제시 기술 등을 통해 매년 최대 10%의 유지보수 비용 절감

- 협동·인지 로봇 : 주변 상황을 인지하는 로봇을 통해 최대 20%의 생산성 향상

- 제조 산출량 증가 : 불량 산출물을 최대 30% 줄이고 검사 비용을 절감

- 품질 검사 자동화 : 화상분석과 검사 부위 선별로 50%의 생산성 향상 기대

③ 경영 활동

- 인공지능 기반 공급 체인 관리 : 예측오류를 50% 절감하고, 최대 65%의 매출 기회 손실 및 50% 재고를 감소

- R&D 프로젝트 고효율화 : 연구 네트워크 최적화로 R&D 생산성을 10~15% 향상

- 기업 지원 기능 자동화 : 전문가의 지식을 인공지능 엔진에 코드화해 30% 업무의 자동화 지원　

□ 인공지능 기술을 통해 기업 생산성 개선을 위한 실용적 제언 제시

○ 인공지능의 활용 가능성 이해 및 우선 적용할 기술 선별

○ 인적자원 한계를 고려한 외부 인재 적극 활용

※ 북미지역 1억 명 넘는 근로자 중 데이터 과학자는 8,900명에 불과함

○ 가공되지 않은 데이터를 분류해 단위 요소별로 저장하고, 가치 창출 시 활용

○ 전문화된 자체 지식 및 시험, 검증, 시뮬레이션을 통한 인공지능 엔진 성능 향상