안녕하십니까? 중소벤처기업부의 지역기업정책관 김우중입니다.

금일 시간을 내어 브리핑에 참석해 주신 기자분들께 먼저 감사 말씀드립니다.

참고로 금일 브리핑은 저희가 기배포해 드린 요약본을 중심으로 설명드리도록 하겠습니다.

오랜 기간 동안 준비한 신디지털 제조혁신 추진전략을 드디어 발표하게 되었습니다. 이번 대책을 내놓기까지 과거 정부의 정책 추진 상황을 냉철히 뒤돌아보고 많은 현장의 의견들을 청취했습니다.

이번 신디지털 제조혁신 추진전략은 그간의 제조혁신 정책의 문제점을 극복하고 새로운 패러다임을 담은 윤석열정부의 디지털 제조혁신 정책의 청사진이라고 할 수 있습니다.

기획재정부와도 그간 충분히 협의하여 대책에 필요한 예산도 충분히 담아서 대책의 이행력도 충분히 확보하였습니다.

이번 대책을 준비하게 된 배경과 의미를 설명드리겠습니다.

최근 세계는 제조업의 디지털 전환을 통해 글로벌 경쟁력 강화에 사활을 걸고 있습니다. 글로벌 제조강국이 곧 세계를 선도하는 패권국가이기 때문입니다.

제조업이 경제의 핵심인 우리나라도 중소 제조업의 경쟁력 강화를 위해 2014년부터 스마트공장 보급정책을 추진해 온 바 있습니다.

그 결과 현장에서의 디지털 전환의 필요성에 대한 인식이 전반적으로 확대되는 성과가 있었다고 판단하고 있습니다.

그러나 그간 정부 주도의 뿌려주기식 정책으로 기초 단계 중심의 보급, 일부 부정 고칙 등 개선해야 할 사항이 있는 것도 사실입니다.

이를 극복하기 위해 중소벤처기업부는 초일류 제조강국 도약을 목표로 중소 제조업의 현장 수요를 반영한 새로운 디지털 제조의 혁신정책을 추진하고자 합니다.

구체적으로 정부는 물론 민간과 지역이 함께 지난 정부와 유사한 수준인 2.5만 개+α를 보급해 지능형 공장의 질적 고도화와 양적 고도화를 동시에 이르고자 합니다.

다음으로 대책의 세부 내용을 설명드리겠습니다.

4대 과기원 및 전국에 있는 40개 폴리텍대학 등과 함께 약 500명의 민간 전문가가 참여하는 디지털 전환 역량평가시스템을 구축하고, 기업의 디지털 전환 역량에 따라 맞춤형으로 처음부터 끝까지 지원하고자 합니다.

그간 중소기업의 역량을 고려하지 않고 획일적으로 지원해 왔던 정책의 틀을 탈피하여 앞으로는 기업의 역량에 따른 맞춤 지원과 지원 후에도 철저한 사후 관리를 통해 기업의 제조혁신 성과를 확산해 나가고자 합니다.

우선 디지털 전환 역량이 우수한 기업은 다른 기업의 벤치마킹의 대상이 될 수 있도록 인공지능, 디지털 트윈 기술 등을 기반으로 한 선도모델로 만들어 나가고자 합니다.

역량이 일정 수준에 이른 기업은 제조데이터 실시간 분석과 설비·공정의 자동제어가 가능한 디지털 제조 고도화 기업으로 육성해 나가겠습니다.

디지털 전환 역량이 다소 부족한 기업은 고도화 단계로 발전해 나갈 수 있도록 로봇 및 자동화 설비, 기초 단계 지능형 공장 등을 기업 상황에 맞게 지자체, 민간과 함께 지원하겠습니다.

이를 통해 2027년까지 정부와 지자체, 민간이 함께 디지털 제조혁신의 질적 제고와 양적 개선을 동시에 추진해 나가겠습니다.

둘째, 국제 수준의 제조데이터 표준화에 기반한 디지털 제조혁신 생태계를 만들겠습니다.

제조데이터란, 디지털화된 설비·공정을 가동함에 따라 발생하는 다양한 데이터들을 다수의 센서 등을 통해 수집·가공·처리하여 얻은 데이터로써 공장운영데이터, 설비운영데이터, 에너지·환경 등에 대한 데이터로 구분해서 활용될 수 있습니다.

우리가 사람들끼리 대화를 위해서는 동일한 언어와 문법, 딕셔너리를 사용해야 원활한 소통이 가능하듯이 하나의 공장 안의 다양한 설비·공정뿐만 아니라 다른 공장들의 설비·공정들을 연결하여 원활한 자율제어 및 생산 최적화를 이루기 위해서는 기기 상호 간에 소통이 필요한 제조데이터 구조, 표현 방식 그리고 통신 방식 등의 표준화가 선행되어야 합니다.

또한, 제조데이터 표준화가 이루어지면 어떤 공급기업이든 제조 현장에서 빠르게 데이터 확인이 가능하므로 지능형 공장 구축의 업그레이드 및 유지·보수가 필요한 경우 비록 특정 공급기업이 해당 설비나 소프트웨어를 먼저 공급했다 하더라도 우수한 다른 공급기업과 자유롭게 거래할 수 있습니다.

다시 말해 특정 기술과 특정 공급기업에 종속되는 현재와 같은 낙인효과를 방지할 수 있는 효과가 있다고 볼 수 있습니다.

따라서 제조데이터에 대한 표준모델 개발은 디지털 제조혁신 생태계 조성에 있어 무엇보다 중요하다고 할 수 있습니다.

중소벤처기업부는 이를 위해 EU, 미국 등 제조 강국의 데이터 표준과 호환이 가능한 한국형 제조데이터 표준모델을 만들어 가겠습니다.

스마트공장에서 나오는 수많은 제조데이터를 표준화하고 AI 플랫폼을 통해 실증한 후 확산해 나가겠습니다.

또한, 표준화된 데이터 기반 위에서 기업 간, 공정 간 원활한 데이터 공유와 제조데이터 등록·검색·구매가 가능한 온라인 제조데이터 거래소 운영을 통해 데이터 경제 실현에도 앞장서도록 하겠습니다.

셋째, 민간과 지역이 주도하는 지속 가능한 협력 네트워크를 만들어 나가겠습니다.

디지털 전환 수요기업과 공급기업을 매칭해 주는 제조혁신 포털 구축, 지역별 공급기업 협회 육성 등 중소기업 간 협업 환경을 조성하는 한편, 상생형 공장 구축에 참여하는 대기업을 확대하는 등 대·중소기업 간 상생협력도 강화해 나가도록 하겠습니다.

지역 테크노파크를 중심으로 지역대학, 중진공 등 혁신기관이 참여하는 제조혁신, 즉 DX 네트워크를 구성 및 운영하여 테크노파크를 지역 제조... 중소 제조업의 디지털 전환을 촉진하는 허브기관으로 육성해 나가도록 하겠습니다.

아울러, 지자체에 지능형 공장 등 정부 제조혁신 사업에 참여할 수 있는 기업 추천권을 부여하여 지자체의 참여를 적극 확대해 나가겠습니다.

또한 산업계, 학계, 연구소 등 전문가가 참여하고 주도하는 워킹그룹을 구성해 제조업의 디지털 전환 정책과제와 규제개혁과제 등 국가 차원의 제조디지털 전환 정책 관련 어젠다를 지속 발굴해 나가도록 하겠습니다.

끝으로 디지털 제조혁신의 또 다른 한 축인 기술 공급기업, 제조 소프트웨어 기업의 역량을 강화하고, 사업 참여자들의 건전한 시장질서를 준수하도록 유도해 가겠습니다.

기술 공급기업 역량진단을 기반으로 역량 향상을 위한 민간 전문가의 컨설팅을 제공하고, 인공지능, 디지털 트윈 등 첨단기술 공급기업은 정부 사업에 대한 참여 기회를 적극 확대해 나갈 예정입니다.

또한, 그간의 부정행위 방지를 위해 온라인 신고센터 운영 및 사업비 집행, 활용률 점검을 강화하고, 업계 차원의 자발적 자정 활동도 유도해 나가도록 하겠습니다.

중소벤처기업부는 제조업의 한계를 만들겠다는 의지로 국정과제인 중소 제조업의 디지털 제조혁신을 강력히 추진해 나가겠습니다. 또한, 현장에서 성과를 체감할 수 있도록 정책을 속도감 있게 추진해 나가겠습니다.

오늘 브리핑에 참석해 주신 기자분들께서도 중소 제조업의 디지털 제조혁신을 통해 우리 경제가 초일류 제조강국으로 도약할 수 있도록 적극적인 취재와 홍보를 부탁드리겠습니다.

감사합니다.

[질문·답변]

※마이크 미사용으로 확인되지 않는 내용은 별표(***)로 표기하였으니 양해 바랍니다.

<질문> 2027년까지 하겠다는 계획을 말씀하셨는데 여기서 예산 문제가 언급이 안 된 것 같습니다. 예산 상황은 어떻게 될지, 특히 올 들어서... 중기부 내년 예산이 R&D 예산 같은 게 굉장히 많이 깎였는데 이런 긴축 기조 상황에서 실행 가능한 것인지 그것 좀 예산 문제를 말씀해 주시고요.

그리고 또 하나는 제조데이터 플랫폼으로서 캠프를 출범했지 않습니까? 세계 최초라고 출범을 했는데 현재 캠프 상황은 어떤지 그것 좀 말씀해 주시고요.

그다음에 데이터, 제조데이터 같은 경우에는 거래나 공유나 이런 식으로 정부가 추진한다 해도 개별 기업 입장에서는 이게 굉장히 기업의 기밀로 생각하는 경향이 많아서 오히려 제조데이터를 공유하거나 공개하거나 꺼려하는 측면이 많은데 이러한 문제를 어떻게 극복할 것인지 말씀해 주시기 바랍니다.

<답변> 답변드리겠습니다. 먼저, 예산 상황 관련해서는 지금 저희가 중기계획상으로 스마트 제조혁신 예산이 1조 5,000억 정도 투자하는 걸로 계획이 돼 있습니다. 그래서 이 계획, 잘 아시는 것처럼 중기계획은 계속 rolling 되기는 하지만 지금 현재 저희가 목표로 하는 것은 재정당국하고 이미 협의를 충분히 해서 지금 저희가 2027년까지의 구축 목표를 세웠다고 말씀드리겠습니다.

그리고 물론 긴축재정 상황이기는 하지만 금년 대비 지금 약 375억 정도 이 부분은 증액을 시켜놓은 상황입니다. 그래서 지금 저희가 과거에 기초 단계 중심으로 했던 것들을 다져보면서 계속적으로 고도화 중심으로 끌고 나가겠다는 것에 대해서는 재정당국과도 컨센서스가 이루어지고 있는 상황이라고 이해를 하시면 될 것 같습니다.

그리고 지금 캠프 상황은, 캠프는 따로 저희가 자료를 지금 상황을 좀 별도 자료로 드리는 게 좋을 것 같은데, 지금 현재 캠프의 누적 가입 수는 약 9,000명 정도고요. 지금 방문자는 방문횟수 약 16만 회 정도로 활용실적이 꾸준히 증가하고 있는 상황이라고 말씀을 드리고 싶습니다.

그리고 지금 제조거래시스템을 저희가 방금 말씀을 드렸는데 지금 현재 제조데이터 거래시스템은 금년 6월에 일단 시범운영을 지금 하고 있습니다. 거기에 제조 데이터세트는 약 50종 정도 올라가 있는 상황이고요. 그리고 지금 금년도까지 한 100종 정도 저희가 추가로 확보해서 거래시스템에 올리려고 계획을 하고 있습니다.

조금 더 구체적인 자료는 추가로 필요하신 부분들을 말씀 주시면 제가 조금 더 상세하게 설명을 드리도록 하겠고요.

지금 세 번째 말씀 주신 제조데이터 거래, 공유에 대한 기업들에 대한 기피, 물론 그거, 그런 상황에 대해서 저희도 충분히 잘 알고 있고, 독일에서 지금 하고 있는 방식을 말씀드리면 독일에서도 거래를 직접 무슨 마켓플레이스 같은 데다 올려서 거기서 직접 거래를 시키는 건 아니고요. 그리고 특히 운영데이터 있잖아요. 오퍼레이팅 데이터 같은 경우에는 거래 대상에서 제외를 시키고 있습니다. 왜냐하면 그것은 제조에 대한 노하우가 들어가 있는 거기 때문에. 그런데 저희가 지금 주로 타깃으로 하는 것은 설비데이터라고 생각하시면 될 것 같습니다.

왜냐하면 예를 들어서 프레스를, A라는 제조사에서 프레스를 하나 만들었습니다, 프레스기를. 그런데 그 프레스기를 굉장히 많은 제조기업들이 가져다 씁니다. 그런데 지금 현재 스마트공장 구축의 방식을 보면 그 A 사라는 제조사가 만든 프레스기기에 대해서 스마트공장을 구축할 때 각 공장마다 그 프레스에 대한 정보를 다 구축을 새로 하고 있습니다. 그런 비효율들을 정리해 주자는 거고요.

그리고 운영 부분에 있어서도 운영에 대한 데이터를 저희가 거래를 시키기보다는 지금 AS 데이터 표준모델을 기반으로 해서 데이터에 대한 구조, 딕셔너리 이런 것들을 저희가 표준화를 시켜준다면 일종의 문법과 딕셔너리 그리고 언어를 만들어 주면 거기다가 소설을 쓸지, 그거를 가지고 시를 쓸지 그런 콘텐츠에 대한 부분들은 그 기업의 상황에 맞춰서 그걸 활용하는 방식으로 가지고 가려고 하거든요.

그리고 기업 간에 예를 들어서 설비데이터라 하더라도 이것들을 정부가 직접 하는 게 아니고 일종의 서지 정보, 일종의 메타 정보를 저희가 올려주려고 생각하고 있습니다. 그래서 어느 제조·설비업체에 어느 기업이, 어느 설비업체가 어떤 제조데이터를 가지고 있다, 그러면 이 필요한 기업이 그 제조·설비업체에 연결을 해서 구매해 쓰는 방식, 그리고 예를 들어 어떤 제조업체의 어떤 운영 정보를 가지고 있다 그러면 그 운영 정보를 필요로 하는 기업들이 있다고 한다면 서로 간에 얘기를 해서, 상호 간에 접촉을 해서 이렇게 서로 교환을 하든 거래를 하든 할 수 있도록 그렇게 저희가 일종의 메타 마켓을 만들어 주려고 생각하고 있는 상황입니다.

그래서 이것은 어떤 강제성이 있는 게 아니고 그에 대해서 자기들이 줄 수 있는 정보에 한해서만 줄 수 있도록, 이렇게 자기들 굉장히 자기결정하에서 지금 거래가 이루어질 수 있도록 저희가 유도해 나가려고 생각을 하고 있습니다. 답변이 되셨나요?

<질문> 제조데이터 표준화 얘기해 주셨는데 이게 그러면 한국형 제조데이터 표준화 얘기를 해주신 거면 이게 구축을 됐을 때 글로벌과도 호환이 가능한 부분인 건지, 그리고 한국형 구축하는 과정에서 어느 나라 거를 참고해서 하고 계신지와, 현장에서는 이런 데이터 표준화가 필요한 사례 같은 거 있으면 말씀해 주시면 좋겠습니다.

<답변> 앞서 브리핑에서도 말씀드렸듯이 저희가 K-데이터, 제조데이터 표준모델을 만들려고 하지는 않습니다. 왜냐하면 이미 유럽 같은 경우는 AAS라는 데이터 표준모델을 구축해서 지금 국제 표준으로 선정되는 막바지 단계에 이르러 있습니다.

그래서 그 정도면 저희가 어느 정도 우리나라 표준으로 채택해도 되는 수준이라고 보통 전문가들 얘기를 하고 있습니다. 그래서 그거라든가 미국에서 세스비에서 하고 있는 SMP 모델이 있습니다. ‘Smart Manufacturing Profiling’이라고 그래서 OPCUA라는 통신 방식이 국제표준으로 채택돼 있는데 OPCUA 통신 표준을 만든 그 협회예요. 미국 정부의 지원을 받아서 지금 운영하고 있는 민간 협회인데 거기서 만들고 있는 게 미국 같은 경우에는 SMP 모델이 있고요.

그런 것들을 저희가 참조를 해서 그런 것들을 저희 한국형으로 채택하는 이런 방식이라고 생각을 하시면 됩니다. 그래서 결국은 호환의 문제는 없이 만들어진다, 우리가 따로 뭔가를 새롭게 만드는 어떤 K-모델을 만드는 그런 구조는 아니라고 생각을 하시면 좋을 것 같고요.

두 번째로는 저희가 제조데이터에 대한 표준화된 수요가 과연 현장에 있느냐, 라는 말씀을 주셨는데요. 속칭 기업들이 그런 얘기를 합니다. 공장에 가면, 현장에 가보면 데이터가 어마어마하게 많다, 그런데 데이터가 없더라. 그게 무슨 얘기냐면 데이터가 목적 없이, 그냥 설비단에서 나온 것들을 그냥 깡통에다가 저장해 놓고 있는 구조라고 생각을 하시면, 그래서 많다는 겁니다.

그런데 막상 그것을 어떤 솔루션을 가지고 인공지능 분석을 하기 위해서 데이터를 그걸 활용하려고 막상 해보니까 쓸 수 있는 데이터가 하나도 없더라. 그래서 이 데이터의 생산 단계부터 해서, 그리고 그 데이터를 솔루션을 도입하려면 어떤 데이터를 구조화시켜야 되잖아요. 그런 것들을 일종의 표준에 근거해서 입각해서 그렇게 해준다고 한다면 그 데이터를 상호 어떤 기업이 들어가더라도, 솔루션 기업이 들어가든 업그레이드를 하든 그게 가능해진다.

그래서 독일 같은 경우도 제조데이터 표준모델을 만들게 됐던 게 굉장히 많은 시행착오를 거쳐서 자기들도 데이터가 엄청 많으니까 그걸 어떻게든 써서 뭔가 생산성 향상이나 이런 걸 해보려고 했더니 그런 문제에 부딪혔던 겁니다. 그래서 독일이 유럽이 그런 AAS 표준모델 그리고 미국이 SMP 모델 이런 것들을 만들게 될... 그런 표준들을 만들게 됐다고 보시면 됩니다.

그 상황은 미국이나 유럽이나 한국이나 제조 현장의 DX를 하는 데 있어서는 똑같이 같은 문제가 있다고 생각해 주시면, 이해하시면 될 것 같습니다. 답변이 되셨나요?

<질문> 여기 보면 2027년까지 2만 5,000개 스마트공장을 만들겠다고 말씀하셨는데 사실 지난 정부에서도 2022년까지 3만 개 스마트공장 구축하겠다고 했었잖아요. 그런데 그게 작년 국감이나 이럴 때 의원실이나 이런 데 벌써, 되게 이게 양적인 거에만 치중을 했고 질적으로 보면 그렇게까지 많이 발전돼 있지 않다, 이런 지적이 되게 많았는데 그럼 2022년까지 3만 개 목표는 그래서 어느 정도 달성이 됐다고 보시는 건지, 그리고 2027년까지의 2만 5,000개는 추가 조성인 걸 텐데 그거는 기존 지난 정부 때 그거와는 어떻게 차별화가 될 수 있는 건지를 여쭤보겠습니다.

<답변> 먼저 첫 번째 질문, 3만 개, 지난 정부의 3만 개 목표는 달성했느냐, 라는 질문에 대해 답변드리겠습니다. 양적으로는 달성을 했다고 저희가 통계상으로는 판단하고 있습니다. 그렇지만 거기에 있어서의 구축했던, 하고자 했던 목적 물량, 양적인 목표는 달성했지만 질적인 측면에서는 한계가 있었다, 왜냐하면 전체 활용률이 50% 이하인 기업이 약 20%가 약간 넘습니다. 20~21% 정도 됩니다, 저희가 실태조사를 해보니까. 그래서 결국은 그것을 구축해 놓고 그게 장기 지속적으로 활용이 돼야 그게 질적인 의미에서의 어떤 달성이라고 볼 수 있는데 그런 측면에서 미흡했다고 저희가 평가를 하고 있고요.

그래서 저희는 그런 어떤 지난 정부의 레거시를 그대로 그냥 다 무시하는 게 아니고 그런 기초 중심으로 하다 보니까 그런 문제들이 있어서 정부의 재정 투자의 포커스는 기존의 기초 단계 중심으로 했던 것들을 고도화하는 방식으로 정부의 투자를 집중하겠다는 측면으로 이해해 주시면 될 것 같고요.

두 번째로는 2만 5,000개는 저희가 비전적인 목표라고 생각해 주시면 좋을 것 같습니다. 왜냐하면 거기에는 민간과 기초지자체, 기초자치단체의 적극적인 협조가 필요한 부분입니다. 그래서 저희가 기초 부분은 조금 더 민간과, 민간은 자기들이 투자할 필요가, 정부의 돈을 막 지원받아서 보조금 먼저 먹는 사람이 임자라는 식으로 그런 게 그렇게 흘러가지 않도록 그래서 민간 중심으로 진행을 시켜보겠다는 거라고, 기초지자체 같은 경우에도 관내에 있는 기업들을 굉장히 잘 알고 있습니다, 테크노파크나 이런 데서. 그러면 그게 진짜 필요한 기업들한테 진행될 수 있지 않겠느냐 해서 기초 부분은 민간과 기초지자체 중심으로 가고, 저희가 정부는 지금 현재 뿌리기업같이 인력난이 심각한 기업들 있잖아요. 그런 기업들에 대해서 저희가 로봇이나 자동화 이런 중심으로 정부가 지원을 해서 갖고 가겠다는 게 가장 큰 차이점이라고 보시면 될 것 같습니다.

그리고 지난 정부에서 가장 큰 차이점이라고 한다면 앞에서의 어떤 그냥 스마트공장 구축에 대한 물량 목표 부분에 대한 것보다는 저희가 지금 앞서 말씀드린 제조데이터 생태계를 구축하는 부분이 제일 큰 차이점이 아닌가, 라고 생각을 합니다.

그리고 두 번째로는 정부가 그동안은 좀 짧은 기간에 굉장히 많은 물량을 소화하려고 하다 보니까 정부 주도로 끌고 갔었습니다. 그래서 이번에는 아까, 앞서 브리핑에서 말씀드린 대로 정부가 지자체, 민간과 함께 이것들을 목표를 달성해 나가겠다, 어떤 추진 방식에 대한 어떤 큰... 추진 방식에 있어서의 차별화도 저희가 시켰다고 저희는 판단하고 있습니다.

<답변> (사회자) 잠깐 양해 말씀드리자고 하면 이 기자님 질·답 과정 속에서 충분한 예산이 확보되었느냐, 라는 부분들에 대해서 기획재정부하고 중기재정, 저희가 2027년도까지 1.5조 원에 대한 것들에 대한 합의는 됐고 이 부분들이 중기재정이다 보니까 재정당국에서는 구체적인 숫자가 노출되는 것들을 굉장히 꺼려하고 있어서 충분한 중기재정에 대한 합의는 되었다, 정도로 하고 1.5조라고 하는 수치는 조금 보도가 안 되도록 양해를 부탁드리겠습니다.

<답변> 그 부분을 제가 착오를 했네요. 충분히 지금 재정당국하고는 관련 목표를 달성하는 데 부족하지 않게끔 저희가 재정 쪽으로는 계획을 수립해 놨다는 정도로 이해해 주시면 좋을 것 같습니다.

<질문> ***

<답변> 지금 두 가지 질문을 주셨는데요. 대책이 당초의 발표 시점보다 좀 미뤄졌는데 그 과정에서 어떤 변화가 있었는지를 말씀을 주셨는데요. 저희가 대책을 발표하려면 관계부처 합동으로 해서 대책을 발표하지 않습니까?

그러다 보니까 이건 상당 부분 재정이 수반되는 그런 대책이다 보니까 재정당국이 차라리 저희가 전반적으로 내년도 예산 and 중기재정계획까지를 수립해서 예산까지 정리해서 대책을 발표하는 게 대책의 실행력이라든가 추진력을 담보할 수 있지 않겠느냐, 라는 그런 부처 협의 과정에서, 그래서 그런 어떤 이유 때문에 미뤄졌다, 라고 생각하시면 될 것 같고요.

내용적으로는 크게 바뀐 건 없고 좀 더 대책에 대한 숫자나 이런 것들을 좀 더 구체적으로 저희가 담아서 발표할 수 있게 되었다, 라고 이해해 주시면 될 것 같습니다.

그리고 두 번째 질문에 있어서 설비라든가 이런 것들이 지금 제조업에서 실제 돌아가는 게 국산 장비뿐만 아니라 외산 장비들도 많은데 그런 것들에 대한 장비 국산화 대책 같은 건 어떻게 가지고 있느냐, 그 부분은 저희 제조 대책의 영역이 아니라고 생각을 합니다, 그것은 소부장 쪽 이야기도 될 수도 있고요.

그런데 지금 현재 로봇이나 자동화 부분은 저희가 지금 최근에 로봇, 삼성이라든가 두산, 한화 로봇에 대해서 투자를 엄청 많이 하고 있거든요. 지금, 제가 알고 있기로는 지금 일본의 한 거의 90% 이상 수준까지 지금 로봇 기술이 따라왔다고 봅니다.

그렇지만, 그래서 그런 부분들이 저희들이 로봇이나 자동화에 대한 정부가 투자를 좀 더 함으로써 올해 시장, 국내 시장의 로봇 기업들에 대한 역량이라든가 capa를 좀 키워갈 수 있는 그런 하여튼 마중물 역할도 할 수 있지 않을까, 라는 생각을 하고 있습니다.

그리고 일단은 저희가 지금 제조데이터를 할 때 설비 쪽에 대한 데이터들을 많이 가져와야 됩니다. 그래서 그런 부분들은 저희가 투 트랙으로 가져가려고 그럽니다.

하나는 지금 설비·제작업체 부분에서 공작기계협회라든가 이쪽하고 같이 협의를, 협약을 해서 그쪽하고 같이 전체적인 정책을 추진해 나가려고 하고 있고요.

또 한 단으로는 이미 굉장히 레거시 설비들이 많습니다. 한 20~30년 된 설비들도 많고 한데 그런 설비들은 바텀업으로 또 그런 것들에 대한 설비들을, 설비에 대한 데이터를 구축하면 그것을 전체적으로 같이 공유할 수 있는, 그 자체가 하나의 새로운 제조데이터 거래의 어떤 상품으로서 이렇게 돌린다고 한다면 그런 부분도 마찬가지로 위아래로 바텀업과 톱다운을 같이 그런 데이터들을 모아간다면 전반적으로 제조, 중소 제조업의 DX를 하는 데 있어서 그리고 제조데이터 표준화해 나가는 데 있어서 효율적으로 접근할 수 있지 않을까, 라는 저희는 생각하고 있습니다.

<답변> (권순재 제조혁신과장) 국장님, 거기 로봇 국산화 파트만 조금 더 보완 설명드리겠습니다. 제조혁신과장입니다. 산업부하고 저희하고 업무 영역의 구분은 있고요. 로봇의 R&D라든지 국산화 파트 하는 부분들은 사실 산업부 업무 영역이고 산업부가 로봇 관련 대책은 준비해서 지금 아마 곧 발표하려고 하고 있는 부분이고 그 안에 그런 내용은 담겨 있습니다.

그리고 저희가 하는 부분은 그렇게 생산된 로봇이라든지 국산화된 것들을 저희가 중소기업 현장에 보급하는 역할은 저희가 중기부가 하고 있는데요. 이거는 언론에 보도는 되면 문제가 될 소지긴 한데요. 오프 더 레코드로 말씀드리면 저희가 암묵적으로는 중소기업 현장에 보급되는 로봇이나 자동화 장비는 최대한 국산화 장비를 써 달라, 라는 안 보이는 가이드라인을 갖고 있습니다.

이 가이드라인이 외부로 공표되면 이게 바로 거기 무역분쟁 소지가 되는 부분이 있어서 저희가 실제로 저희가 보급한 로봇 자동화 설비들을 보면 국산화로 된 것들이 90% 정도 이상입니다. 그래서 최대한 저희 로봇 공급 기업들을 키우는 역할들을 저희 정부 사업에서 같이 하고 있긴 한데 거기에 대놓고 저희가 아예 막 명시적으로 하고 있지는, 그렇게 못 하는 실정이긴 합니다. 보완 설명드렸습니다.

<답변> 혹시 추가적으로 오늘 현장에서 질문 못 하시거나 보시면서 궁금하신 사항이 있으면 저나 우리 권순재 과장님께 전화를 주시면 충실하게 최대한 답변을 드리도록 하겠습니다.

감사합니다. 오늘 참석해 주셔서요.

<끝>