디지털 기반 산업 혁신성장 전략｣ 발표

디지털 기반 산업 혁신성장 전략｣ 발표

 

담당부서산업기술시장혁신과 등록일2020-08-20

 

 

｢디지털 기반 산업 혁신성장 전략｣ 발표

▸ “산업 디지털 혁신을 통해 세계 4대 산업강국 도약”을 목표로

▸ 대-중견-중소 협업에 기초해 산업 전반에 데이터‧망‧인공지능(DNA) 기술을 접목하여 산업 가치사슬을 혁신하고, 고부가가치화를 추진

▸ 이를 위해, 3대 추진 과제를 제시

➊ 업계 수요에 기반한 적시·적절한 산업 데이터 활용 지원

➋ 데이터·인공지능을 활용한 산업 가치사슬 고도화

➌ 산업 디지털 혁신 기반 구축

▸ 이를 통해 코로나19 이후, 국제공급망 재편, 경기침체 등에 따른우리 산업의 어려움을 극복하고, 한 단계 도약하는 계기를 마련

□ 산업통상자원부(장관 성윤모)는 8.20일(목) 개최된 ｢제2차 한국판 뉴딜 관계장관회의 겸 제14차 비상경제 중앙대책본부 회의｣에서 ｢디지털 기반 산업 혁신성장 전략｣을 발표함

 

< 추진 과제 주요 내용 >

 

➊ 업종별 문제 해결형 산업 데이터 기반 구축·확대

➋ 표준·특허 등 공공 데이터 활용, 인공지능 기반 지능형 서비스 제공

▸ 신산업 참조표준데이터 개발, 참조표준센터 100개 구축
➌ 개발-생산-유통-소비 등 가치사슬 단계별 선도사례 창출

▸ (연구개발) ｢산업 연구개발 혁신｣으로 연구개발 지능화, 제조-서비스 융합 촉진, 대규모 통합 연구개발을 20% 추진

▸ (소재) 금속·세라믹·섬유 등 소재 데이터·인공지능 활용 소재 개발 촉진
▸ (생산 공정) 지능형야드, 인공지능 제철소, 디지털화력발전, 지능형 신재생 등

▸ (제품·서비스) 자율주행차, 자율운항선박, 로봇, 지능형가정 서비스 등
▸ (유통) 유통 신서비스, 지능형 물류 공급망, (무역) 맞춤형 해외진출 서비스

➍ 산업 지능화 기금 4,000억원 조성, 선도기업에 60%이상 집중 투자

➎ 디지털 경영 성공모델 10개 보급, 융합 연합체 10개 운영

▸ 디지털 경영(DX) : 국내외 기업의 디지털 전환 방법론, 성공 사례 모델화

▸ 디지털 융합 연합체 : 업계 수요기반 디지털 전환 과제 도출 → 협업 연합체 구성 → 디지털 전환 실행·확산

➏ 산업 데이터 활용ㆍ보호 원칙, 거래 지침, 표준화, 협력사업 지원 등을 담은 법적ㆍ제도적 기반 마련

➐ 디지털 전환에 필수적인 4대 핵심 부품·장비 집중 개발

▸ 지능형 반도체, 지능형 센서, 임베디드 인공지능, 인공지능 융합 로봇

➑ 산업 데이터·인공지능 전문인력 1.6만명 육성

▸ 업종 전문성을 보유한 현장인력 재교육 확대, 석·박사 전문인력 양성

➒ 디지털 통상협정(DPA) 본격화, 국제 협력사업 확대

▸ 아세안 시장 교두보인 싱가포르와 우선 추진 → 중견국 위주 디지털 블록 형성

 

추진 배경

□ (전략의 필요성) 전 세계 코로나19 확산에 따라 국제공급망(GVC) 재편, 산업 지형의 급변 등으로 불확실성이 커지는 가운데, 4차 산업혁명, 비대면 경제 활성화 등에 따라 산업 전반에 디지털 전환이 급격히 진행중
ㅇ 이러한 국제 흐름 속에서 세계 최고의 기업도 디지털 전환에 기초하여 기존 사업을 유연하게 변화하거나 새롭게 창출하지 못하면 빠르게 도태됨

* (998834) 노키아, 코닥 등 세계적 기업도 흐름에 뒤처지면 불과 3~4년내 사라짐

ㅇ 또한, 미국, 일본 등 세계 주요국들도 정보기술(IT) 기반 기업, 첨단 기술 등 자국이 보유한 강점에 산업 데이터와 디지털 기술을 융합하여 산업 경쟁력 강화를 추진중

ㅇ 이에, 정부는 새로운 시대적 요구(Next Normal)에 부응하여 우리 산업의 전통적인 생산, 경쟁 방식의 대전환 필요성을 인식하고,

ㅇ 우리가 강점을 보유한 주력 산업과 정보통신기술(ICT) 경쟁력을 활용하여 산업 활동 전 과정에 산업 데이터와 디지털 기술을 접목함으로써 산업 경쟁력을 근본적으로 제고시키기 위한 ‘디지털 기반 산업 혁신성장 전략’을 수립함

□ (전략의 도출) 정부는 ｢제조업 르네상스｣ 전략(‘19.6월)을 발표한 이후, 산업 현장에서 업계와 긴밀히 소통하면서* 디지털 전환에 필요한 지원 정책, 법·제도적 기반을 도출함

* 업계 간담회(‘19~’20년), 산업 지능화 전문가 간담회 및 산업 지능화 포럼(’20.1월), 산업 데이터 활용 관련 업계 설문조사(산업지능화협회, ‘20.7월) 등

ㅇ (애로 사항) 기업들은 기술·인력·자금 등 역량 부족, 디지털 전환 효과에 대한 불확실성(벤치마킹 사례 부족), 산업 데이터 특수성(기업 영업비밀 등)을 고려한 법·제도 미비 등으로 인하여 산업 데이터 활용 및 디지털 혁신이 어렵다고 호소함

ㅇ (활용 방안) 또한, 산업 데이터 활용은 제조 공정 효율화와 더불어 대·중견·중소기업, 협력 업체, 가치사슬 단계 등에서 협업을 통해, 산업 데이터가 생산되는 산업을 넘어서 새로운 산업, 비즈니스 등으로 확산 하는데 더욱 중요하다고 제안함
ㅇ (전략 방향) 이에 정부는 산업 현장에서 디지털 전환이 조기에 착근될 수 있도록 민간 중심의 데이터 활용 시스템을 구축하고, 민간의 협업 촉진 및 제도 기반을 마련하는데 노력하였음

□ (전략의 차별성) 산업 전반에 걸쳐 디지털 전환을 촉진시키기 위해 활용, 대상, 범위, 주체 등에서 그간 대책들과 차별성을 가짐

➊ (활용) 산업 데이터 ‘공급’과 병행하여 산업 현장에 ‘활용’ 하는데 방점을 두고 성공사례를 조속히 창출

◾ 데이터 생산·확보 뿐 아니라 데이터를 활용해 산업 부가가치를 제고

◾ 업계 수요에 기반하여 디지털 협력(산업 데이터 활용)과제를 도출하고 협력 사업을 통해 실제 산업 현장 혁신에 기여

◾ 전기차, 소재 등 파급효과가 큰 전략 분야 중심으로 성공사례 조기 창출

➋ (대상) 그간 상대적으로 활발했던 개인 정보 중심의 데이터 활용과는 다르게, ①산업 활동 전 과정에서 발생하는 산업 데이터의 특수성, ②개인 정보, 공공 데이터와의 연계성 측면에서 보다 활용되도록 추진

◾ 산업 데이터는 기업 영업비밀적 성격, 다양하고 방대한 범위 등으로 기존 기술ㆍ방식으로는 활용이 어려움

* 빅데이터 활용률(%. ‘18, NIA) : (제조) 0.9 《 (금융) 20.5 (통신) 7.4 (유통) 2.2

◾ 개인+공공+산업 데이터를 아우르는 데이터 생태계를 구축하여 국제공급망 재편 등에 따른 불확실성을 극복하고, 주력산업 부가가치를 제고

➌ (범위) 제조 공정을 넘어 산업 가치사슬 전 단계에 걸쳐 적용하고, 다른 산업ㆍ서비스ㆍ비즈니스 등으로 확산

◾ 제품개발-생산-유통-서비스 등 산업 가치사슬 전 과정 디지털 전환을 통해 산업 전반을 고도화·고부가가치화
◾ 산업 데이터를 활용하여 제조-서비스 융합을 촉진하고, 신제품·서비스·비즈니스 모델 창출

* 선박제조업 ⇒ 지능형야드 - 자율운항선박 - 선박수리 등

➍ (주체) 민간 중심의 추진체계를 구축하고, 정부는 협업 촉진 및 제도를 정비하여 불확실성 제거

◾ 산업계 수요와 관심을 반영하여 공통문제를 해결하는데 활용하고, 정부는 연구개발·인력·자금 등을 지원하는 역할

◾ 산업 지능화 협회, 업계 중심의 디지털 전환 융합 연합체, 산업 지능화 포럼 등 민간 중심의 협업 시스템 구축

◾ 정부는 데이터 수집·활용의 불확실성을 없애고, 민간의 연대와 협력을 촉진시키기 위한 지원 체계와 법·제도적 기반 마련

➎ (국제 협력) 국경을 넘은 자유로운 데이터 교류·활용과 데이터 기반 신산업의 해외진출 촉진을 위한 국제 협력 강화

◾ 국제 데이터 통상협정, 규범, 표준화(상호운용성 확보) 관련 논의에 주도적으로 참여

 

< 디지털 기반 산업 혁신 방향 >

 

 

 

< 디지털 기반 산업 혁신 주요 사례 >

 

□ 전기차 부품 데이터 기반

데이터 수집
데이터 활용
◾(개인)차량 운행 데이터,(산업)부품 고장‧검사 데이터,(공공)날씨 등 환경데이터 등
◾(제품) 전기차 부품 데이터를 기반으로 부품 성능개선 (배터리‧모터‧인버터‧센서‧제동장치 등), 신제품 개발

◾(서비스) 자동차 부품 고장 예지보전, 무인관리‧카쉐어링 서비스, 자동차 보험‧금융상품 개발

 

□ 사물인터넷 가전 데이터 기반

데이터 수집
데이터 활용
◾(개인)사용자 앱 활용 데이터,(산업)가전 구동‧에러 데이터,(공공)온도 등 환경데이터 등
◾(제품) 사용자의 제품 사용패턴, 라이프 스타일 등 수집된 데이터를 분석하여 고객 맞춤형 제품·서비스 개발

◾(서비스) 사용자 행동패턴, AS 이력, 기기에러 등을 분석하여 제품상태 및 고장 사전감지 및 정비 서비스 제공

 

□ 세계적 기업 사례

GE
구글

◾엔진하나에 센서 250개 장착, 항공기 이착륙시 수집한 데이터 분석하여, 엔진고장여부, 교체시기 등을 예측하여 선제적 유지보수 지원

→ 엔진장애 검출정확도 10% 향상, 결항건수 1000건 이상 감소, 고객사 이익 1억 7,500만 달러 상회

◾미국 중부 지역 700메가 와트 규모 풍력 발전 시설 데이터와 일기예보 데이터를 학습, 36시간 전 바람과 생산 가능한 전력량 사전예측

→ 최적 전력공급시간, 최적 전송량 등과 연계하여 생산전력가치 20% 향상

 

주요 내용

 

비전

: 디지털 기반 산업혁신을 통해 세계 4대 산업강국으로 도약

 

추진방향

? ①대-중견-중소 협업을 통해 ②산업 전반에 데이터‧망‧인공지능 기술을 접목해 ③산업 가치사슬 혁신 및 고부가가치화

 

추진과제

1. 적시・적절한데이터 확보 지원

➊ 업종별 문제해결형 데이터 수집ㆍ활용 촉진
➋ 공공 데이터 개방‧공유 확대

 

2. 데이터‧인공지능 활용산업 가치사슬 고도화

➊ 업종별 디지털 혁신 선도사례 창출
➋ 디지털 기반 사업화 지원
➌ 산업 디지털 혁신 비전 공유‧확산

 

3. 산업 디지털 혁신기반 구축

➊ 법령ㆍ제도 정비
➋ 디지털 핵심 부품ㆍ장비 개발
➌ 산업 디지털 융합인재 양성
➍ 개방형 혁신을 위한 국제통상전략 추진

 

실행 전략

? 업계 수요에 따라 외부효과가 큰 업종별 공통문제 해결에 활용

▸ 비즈니스 모델 기반(BM)의 산업 데이터 기반을 구축·활용하여실제 산업 현장과 가치사슬 전반의 혁신에 기여

? 성공사례를 조속히 창출하여 타 산업ㆍ기업ㆍ서비스로 확산

▸ 전략 분야(전기차ㆍ소재 등) 중심으로 성공사례 조기 창출하고,제조-서비스 연계, 기업 간, 기업과 개인 간 등 타 산업ㆍ서비스로 확산

? 민간 중심 추진체계를 구축하고, 정부는 협업 촉진 및 제도 정비

▸ 민간 중심의 협업 시스템 구축을 촉진하고,정부는 법・제도기반 마련, 연구개발・인력・표준 등 통합 지원

? 국제 “개방 혁신(오픈 이노베이션)” 전략을 통해 국제 협력 강화

▸ 글로벌 공급망 재편(GVC), 소재･부품･장비 국산화 등에 활용하고,국경을 넘은 자유로운 데이터 활용을 위해 국제적 논의에 선제적 대응

1. 적시·적절한 데이터 확보 지원

? 업종별 산업 데이터 수집·활용 촉진

☞ 산업 데이터란? 개발·생산∙유통∙소비 등 산업 全과정에서 생성되는 데이터로 구조화되지 않은 비정형의 이미지‧수치‧텍스트‧소리 등 다양한 형태로 구성

ㅇ 업종별 데이터 특성과 협업 유형을 고려한 문제 해결형 ｢산업 데이터 기반*｣을 구축·확대**하고, 전기차·소재 등 전략 분야 중심으로 성공사례를 조기 창출하여 타 산업ㆍ분야 등으로 확산

* 업계 수요 기반 디지털 전환 과제 도출→데이터 확보→솔루션 개발→활용체계 구축

? 공공 산업 데이터 개방·공유 확대

ㅇ 표준·특허 등 공공 데이터를 활용, 인공지능 기반 지능형 서비스를 제공하여 신제품·서비스의 시험·인증‧지재권 확보 지원, 신사업 창출 촉진

표준

‣ 신산업 참조표준데이터 개발, 참조표준센터 확대

 

특허

‣ 특허 데이터 수집‧분석, 특허 빅데이터 센터 확대

시험인증

‣ 개방형 시험인증 데이터 플랫폼 구축(KTL 등 7개 비영리기관 시행)

 

에너지

‣ 전력·열·가스 등 에너지원별 정보를 통합한 데이터 플랫폼 구축 추진

 

2. 산업 데이터·인공지능 활용 가치사슬 고도화

? 디지털 혁신 선도 사례 창출

ㅇ (연구개발·설계) 데이터·인공지능을 활용, 산업 연구개발을 혁신하고 지능형 디자인ㆍ설계 고도화 기반 구축

◾ 산업 연구개발 전 단계에 지능화 방법론*을 적용하고, 제조기반 신 서비스 창출이 유망한 전략분야** 발굴·지원, 신규과제 20% 이상을 대규모 통합형 연구개발 추진

* 데이터·인공지능기반 문제정의/기획 → 수행과정 데이터 축적 → 결과데이터 환류

** 자율주행차(자율주행 서비스 실증), 로봇(로봇 배달 서비스), 스마트전자(스마트홈), 조선해양(자율형 선박), 에너지효율(원격 수요관리) 등
◾ 디자인(CMF : 색상·소재·마감) 및 통합운영관리(O&M)·엔지니어링 데이터 수집·제공 기반을 구축*하여 지능화 구현

* 엔지니어링 데이터 표준화, 설계 자동화, 솔루션 개발 등 추진

ㅇ (전략분야 생산공정 혁신) 데이터 기반 소재·부품 개발을 촉진하고, 조선·철강 등 장치산업 고도화와 에너지 생산의 효율 및 안전성 제고

◾ 4대 소재‧부품(금속‧화학‧세라믹‧섬유) 빅데이터·인공지능을 활용하여 소재 개발환경 개선 및 비용·시간 절감

* 소재정보은행 데이터 통합·연계, 인공지능 학습 맞춤형 데이터 확보 등 소재혁신 인공지능 기반 구축

◾ 대규모 설비를 사용하고, 파급효과가 큰 조선·철강 등 장치산업과 에너지 산업의 생산·발전 전 공정에 디지털 기술 접목

장치산업

(조선)한국형 지능형야드(K-Yard) 구축, (철강)인공지능 기반 전기로 확산

 

에너지

지능형 신재생 발전, 디지털 화력발전소, 원전 운영 안전성 제고

ㅇ (제품‧서비스 창출) ①자율 제어, ②고객 맞춤형, ③제조기반 서비스 3대 축을 중심으로 지능형 신제품ㆍ신서비스 창출

신제품

인공지능을 접목하여 스스로 작동‧제어하는 고부가가치 지능형 제품 개발(자율주행차, 자율운항선박, 지능형가전, 서비스 로봇 등)

 

신서비스

인공지능‧데이터 기반 신개념 서비스 개발을 통한 국민생활 편의성 제고
(스마트홈 서비스, 맞춤형 헬스케어, 신전력 서비스 등)

ㅇ (지능형 유통‧물류 시스템 구축) 상품 정보, 판매망 등 유통 데이터를 활용하여 유통 신서비스* 개발 및 지능형 물류 공급망** 구축

* (신서비스) 시장 트렌드분석, 고객별 맞춤형 상품추천 등 유통 신 서비스

** (지능형 공급망) 고객 맞춤형 제조-재고관리-자동발주-예측배송 공급망 구축

ㅇ (무역지원 시스템 고도화) 수출입 거래, 해외시장‧바이어 등 무역 빅데이터를 활용하여 맞춤형 해외진출 지원 서비스* 제공

* 통관‧물류, 해외시장‧무역고객 등 수출 전단계 빅데이터 플랫폼 구축

? 디지털 기반 사업화 지원체계 구축

ㅇ 규제 샌드박스, 규제혁파 세부 이행계획 등을 통해 테이터 수집·활용 관련 규제 발굴 및 신속개선 추진

ㅇ ‘산업 지능화 기금(4,000억)’을 통해 선도 기업에 60%이상 집중 투자하고, 유망 사업에 사업화 통합 지원

ㅇ 국가기술은행(NTB) 등 기존 기술거래·평가 시스템을 데이터·인공지능 기반 지능형 기반으로 상향 조정

? 디지털 혁신 비전 공유‧확산

ㅇ (지능화 망) ‘산업 지능화 포럼’, ‘연합체*’ 운영을 통해 디지털 혁신 업계 수요 및 협업과제 발굴, 산업 지능화 방향 설정

* 산업지능화 협회를 중심으로 대·중견·중소기업, 산·학·연, 데이터·AI 전문기업 등 참여

ㅇ (디지털 경영 확산) 민간기업의 디지털 경영전략 수립 촉진을 위한 최고경영자·임직원 컨설팅, 디지털 경영 성공모델 보급 추진

3. 산업 디지털 혁신 인프라 구축

? 법령 및 제도 정비

ㅇ (법적 기반) 산업 전반의 디지털 전환을 촉진하기 위한 지원 체계를 구축하고 관련 법령* 정비

* 디지털 기반의 산업 혁신성장 촉진법 제정 혹은 산업융합 촉진법 개정 등 검토

◾ 산업 데이터 활용ㆍ보호 원칙, 민간의 산업 지능화 사업 통합 지원, 실태조사 등을 반영

* (日 ‘생산성향상특별법’) 민간의 혁신적 데이터 활용시, 공공데이터・세제 등 지원

ㅇ (표준화) 산업 유형별 데이터* 표준화, 상호운용성 인증 추진하고, 산업 전반의 데이터 거래 지침 정립

* 예 : 바이오 소재 데이터 코드·형식 표준화, 참조표준데이터 개발 연계 등 추진
? 디지털 핵심 부품·장비 개발

ㅇ 데이터·인공지능 활용에 필수적인 지능형 반도체, 지능형 센서, 임베디드인공지능, 융합로봇 등 핵심기술 조기 확보

차세대반도체

‣ 차세대 반도체, 지능형 반도체 설계‧제조‧소프트웨어 기술개발

 

지능형 센서

‣ 첨단센서 공통 핵심센서‧소자 개발, 첨단센서 제품화‧상용화

임베디드 인공지능

‣ 임베디드 인공지능 시스템 및 융합부품 기술개발

인공지능융합 로봇

‣ 인공지능・5세대(5G) 융합 차세대 로봇 제품, 지능형 생산장비 개발

? 산업 디지털 융합인재 양성

ㅇ 업종 전문성을 보유한 재직자 중심으로 현장 디지털 전문인력 교육을 강화하고, 디지털 경영 전략을 선도할 변화인재(Change Agent) 확보

ㅇ 석·박사급 산업 인공지능 전문인력 양성을 확대하고(‘19년 2개 대학 → ’20년 4개), 빅데이터 전문인력 양성 프로그램 신설 추진(‘21)

? 개방형 국제통상전략

ㅇ 해외 데이터 수집·활용과 데이터 기반 신산업 해외 진출을 촉진하기 위한 디지털 통상협정(DPA) 본격화

* 아세안시장 진출의 교두보인 싱가포르와 우선 추진 → 중견국 위주 디지털 블록 형성

ㅇ 국가간 데이터 교류·활용 촉진, 데이터 기반 신산업의 국가간 상호 운용성 확보 등을 위한 디지털 협력사업 발굴·추진

* (APEC) 마이데이터 협력 정책연구, (RCEP) 전자상거래 대화체 구축‧운영 등