[앵커]

울산의 제조산업 인공지능 전환, AX 가능성을 짚어보는 연속기획입니다.

전통 제조업은 현장 경험과 노하우가 중요하게 작용하는 대표적인 산업인데요.

최근 기업들은 이처럼 현장에서 현장으로 전수되는 기술들까지 AI로 전환해 숙련 기술을 더욱 고도화하는 노력을 기울이고 있습니다.

정인곤 기자

[리포트]

용암 같은 모습의 시뻘건 쇳물이 출렁거립니다.

산소 투입량을 결정해 철의 성분을 조정하는 취련사는 관측창 앞에서 쇳물을 살핍니다.

지난 수십 년 동안 철강 제품은 이처럼 취련사들의 경험에 의존하며 제작돼왔습니다.

이처럼 언어나 문서로 기록하기 어려워 경험과 학습을 통해서만 체득할 수 있는 지식을 이른바 '암묵지'라고 하는 데,

최근 산업계는 인공지능 기술로 이러한 암묵지까지 학습하고 판단하도록 하고 있습니다.

수십 년간 누적된 쇳물의 생산 결괏값을 분석하고, 적외선 카메라를 마치 눈처럼 활용하는 겁니다.

[김민혁 / 포스코 엔지니어]
"눈으로 확인하고 있는 것들을 데이터로 수집을 해서, 그걸 수치화한 다음에 그걸 AI가 판단할 수 있는 기준을 마련해서‥"

머신러닝 기술을 활용한 산업 자동화 수업이 진행 중인 대학원 강의실.

스스로 학습하고 판단하는 AI를 실생활은 물론 일자리에도 접목시키는 게 기업의 최대 화두로 떠오르면서,

대학에서도 맞춤형 AI 실무 과정을 개설해 운영하고 있습니다.

수업 내용은 산업 현장에 곧바로 적용할 수 있는 실습 위주로 진행됩니다.

[김요한 / 한국수력원자력 AI 인재개발원 차장]
"설비 고장 사례들이 재발하지 않게 하려면 어떤 부분들을 봐야 될까 그런 과정에서 이제 전에 전처리 느낌으로 운전 경험 사례들을 AI로 분석해서 도출하는 거죠."

수강생 대부분은 전통 제조업 종사자들인 데, 수십 년 동안 누적된 현장 노하우와 데이터를 AI로 학습시켜 숙련 기술 경쟁력을 고도화하는 노력을 기울이고 있습니다.

[김남훈 / UNIST 노바투스 대학원 원장]
"전 세계적으로 제조업이 이제 경쟁하는 영역은 더 이상 현장의 데이터를 가지고 경쟁을 하지는 않고요. 더 앞서 나가는 단계로서 판단력에 훨씬 더 높은 수준의 지능을 심을 수 있는가‥"

장인 정신을 계승하며 대를 이어온 산업 생태계가 대전환기를 맞으며,

AI 기술이 명장의 노하우를 대신할 수 있느냐가 전통 제조업의 과제이자 미래로 떠올랐습니다.

MBC뉴스 정인곤입니다.

영상취재 : 최영