생산 비효율에 따른 비용 부담 2030년까지 크게 증가 전망...AI 도입의 최대 과제, 데이터 품질·레거시 시스템·조직 변화 관리
슈나이더 일렉트릭(한국지사 대표 권지웅)이 글로벌 소비재(CPG, Consumer Packaged Goods) 제조업계를 대상으로 실시한 ‘2026 Industrial AI in CPG Survey’ 결과를 발표했다.
이번 조사는 전 세계 소비재 제조업 분야 임원 1,453명을 대상으로 진행됐다. 응답에 참여한 제조업체들은 향후 생산 비효율과 비용 압박이 심화될 것으로 전망하는 가운데, AI·데이터·자동화를 결합한 산업용 AI(Industrial AI)를 핵심 경쟁력 확보 수단으로 인식하고 있는 것으로 나타났다고 업체 측은 전했다.
조사에 따르면, 현재 제조 지연, 설비 가동 중단, 장비 고장 등으로 인한 생산 비효율은 최종 제품 제조 원가의 평균 20.3%를 차지하는 것으로 나타났다. 또한 생산 지연, 재작업, 품질 편차, 자산 활용 최적화 부족 등으로 인해 제조 매출의 평균 15.2%가 손실되고 있는 것으로 조사됐다. 이러한 손실 비중은 내년 21.37%까지 증가하고, 2030년에는 29.14% 수준에 이를 것으로 예상된다는 설명이다.
이와 함께 많은 제조업체들은 산업용 AI가 생산성 향상과 비용 절감의 핵심 수단이 될 것으로 기대하고 있는 것으로 나타났다. 현재 AI가 핵심 운영 및 의사결정 전반에 통합돼 있다고 답한 기업은 13%에 불과했지만, 2030년에는 37%가 AI를 핵심 운영 체계로 활용할 것으로 전망해 향후 4년간 약 3배 수준의 도입 확대가 예상된다.
AI 투자 효과에 대한 기대 역시 높게 나타났다. 응답자의 32.7%는 AI 프로젝트를 통해 50~74% 수준의 투자수익률(ROI)을 기대한다고 답했으며, 7.9%는 100% 이상의 ROI를 기대해 투자 비용을 1년 이내에 회수할 수 있을 것으로 전망했다. 반면 현재 AI 활용 성과는 기대 수준에 미치지 못하고 있는 것으로 나타났다. 응답자의 70%는 현재 AI ROI가 20% 미만이라고 답했으며, 이 중 28.4%는 ROI가 5% 이하라고 응답했다.
AI 확산의 주요 장애요인으로는 AI 및 데이터 과학 인력 부족(43.0%), 레거시 자동화 시스템 및 인프라(37.5%), 운영 데이터 부족(36.3%), 조직 구성원의 변화 저항(25.7%) 등이 꼽혔다. 이는 사이버보안 및 규제 준수 문제(21.7%)보다 높은 수치로, 기술 자체보다 디지털 전환 기반 마련이 더욱 중요한 과제로 인식되고 있음을 보여준다.
슈나이더 일렉트릭 산업 자동화 서비스 부문 수석부사장 세실 베르셀리노(Cecile Vercellino)는 “산업용 AI가 약속하는 혁신적인 성과를 실현하기 위해서는 기술 도입뿐 아니라 데이터 기반 운영 체계와 조직 전반의 변화가 함께 이뤄져야 한다”며, “슈나이더 일렉트릭은 자사의 등대공장 운영 경험과 SE Advisory Services를 기반으로 고객들이 디지털 전환 목표를 실질적인 성과로 연결할 수 있도록 지원하고 있다”고 말했다.
<저작권자(c)스마트앤컴퍼니. 무단전재-재배포금지>
