4차 산업혁명이 한국 제조업에 미치는 영향과 시사점

(1)

김영수·김현우

2017. 5.

4차 산업혁명이 한국 제조업에 미치는 영향과 시사점

산업경쟁력연구본부

(2)

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제1편 총론 ... 9

1. 연구배경 및 목적 ... 11

(1) 추진배경 ... 11

(2) 연구목적 및 구성 ... 12

(3) 분석개요 ... 13

2. 4차 산업혁명이 주요 산업에 영향을 미치는 경로 ... 14

(1) 4차 산업혁명의 정의와 핵심 범용기술 ... 14

(2) 4차 산업혁명과 산업 관점에서의 의미 ... 17

3. 한국 제조업의 4차 산업혁명 대응 현황과 평가 ... 23

(1) 4차 산업혁명 핵심 기술의 활용 수준 ... 23

(2) 4차 산업혁명 주요 핵심기술이 가치사슬에 미치는 영향 ... 28

(3) 생산제품에 미치는 영향 ... 31

(4) 제조·공정에 미치는 영향 ... 33

(5) 4차 산업혁명에 대한 국내 산업의 대응 수준 ... 36

4. 주요 이슈 및 정책적 시사점 ... 39

(1) 경쟁원천의 변화 ... 39

(2) 비즈니스 방식의 변화 ... 41

(3) 산업구조의 변화 ... 43

(4) 기술적 가능성과 현실화의 시차 ... 43

(5) 정책적 시사점 ... 46

제2편 산업편 ... 49

1. 자동차산업 ... 51

2. 조선산업 ... 64

3. 로봇산업 ... 74

(4)

4. 일반기계산업 ... 86

5. 엔지니어링산업 ... 95 6. 철강산업 ... 107 7. 화학산업 ... 117 8. 의류산업 ... 128 9. 식품산업 ... 138

10. 통신기기산업 ... 145 11. 가전산업 ... 156

12. 반도체산업 ... 168

13. 디스플레이산업 ... 178

14. 스마트그리드산업 ... 185

15. 바이오헬스산업 ... 194

16. 3D프린팅산업 ... 206

참고문헌 ... 218

(5)

<표 1-2> 산업혁명을 가져온 범용기술과 주요 변화 ... 16

<표 1-3> 주요 산업별 4차 산업혁명 기술의 활용 수준 및 특징 ... 26

<표 1-4> 4차 산업혁명 주요 핵심기술이 제조업 가치사슬에 미치는 영향 ... 29

<표 1-5> 4차 산업혁명 주요 핵심기술과 가치사슬 간 관계와 영향력 ... 30

<표 1-6> 선진국 대비 국내 산업군별·가치사슬별 4차 산업혁명 대응 수준 ... 38

<표 2-1> 4차 산업혁명 주요기술이 자동차산업에 미치는 영향 ... 52

<표 2-2> 4차 산업혁명 주요 기술의 자동차산업에서의 적용단계 ... 52

<표 2-3> 4차 산업혁명이 자동차산업 가치사슬 및 관련 산업에 미치는 영향 ... 53

<표 2-4> 4차 산업혁명 주요 기술의 조선산업에서의 적용단계 ... 64

<표 2-5> 4차 산업혁명이 조선산업 가치사슬 및 관련 산업에 미치는 영향 ... 66

<표 2-6> 4차 산업혁명 주요 기술의 로봇산업에서의 적용단계 ... 75

<표 2-7> 4차 산업혁명이 로봇산업 가치사슬 및 관련 산업에 미치는 영향 ... 76

<표 2-8> 4차 산업혁명 주요 기술의 일반기계산업에서의 적용단계 ... 87

<표 2-9> 4차 산업혁명이 일반기계산업 가치사슬 및 관련 산업에 미치는 영향 .. 88

<표 2-10> 4차 산업혁명 주요 기술의 엔지니어링산업에서의 적용단계 ... 96

<표 2-11> 4차 산업혁명이 엔지니어링산업 가치사슬 및 관련 산업에 미치는 영향 .. 98

<표 2-12> 4차 산업혁명 주요 기술의 철강산업에서의 적용단계 ...107

<표 2-13> 4차 산업혁명이 철강산업 가치사슬 및 관련 산업에 미치는 영향 ...109

<표 2-14> 4차 산업혁명 주요 기술의 화학산업에서의 적용단계 ...117

<표 2-15> 4차 산업혁명이 화학산업 가치사슬 및 관련 산업에 미치는 영향 ...119

<표 2-16> 4차 산업혁명 주요 기술의 의류산업에서의 적용단계 ...128

<표 2-17> 4차 산업혁명이 의류산업 가치사슬 및 관련 산업에 미치는 영향 ...130

<표 2-18> 4차 산업혁명 주요 기술의 식품산업에서의 적용단계 ...138

<표 2-19> 4차 산업혁명이 식품산업 가치사슬 및 관련 산업에 미치는 영향 ...139

<표 2-20> 4차 산업혁명 주요 기술의 통신기기산업에서의 적용단계 ...146

<표 2-21> 4차 산업혁명이 통신기기산업 가치사슬 및 관련 산업에 미치는 영향 ..147

<표 2-22> 4차 산업혁명 주요 기술의 가전산업에서의 적용단계 ...156

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<표 2-23> 4차 산업혁명이 가전산업 가치사슬 및 관련 산업에 미치는 영향 ...158

<표 2-24> 4차 산업혁명 주요 기술의 반도체산업에서의 적용단계 ...169

<표 2-25> 4차 산업혁명이 반도체산업 가치사슬 및 관련 산업에 미치는 영향 ..170

<표 2-26> 4차 산업혁명 주요 기술의 디스플레이산업에서의 적용단계 ...179

<표 2-27> 4차 산업혁명이 디스플레이산업 가치사슬 및 관련 산업에 미치는 영향 ...179

<표 2-28> 4차 산업혁명 주요 기술의 스마트그리드산업에서의 적용단계 ...186

<표 2-29> 4차 산업혁명이 스마트그리드산업 가치사슬 및 관련 산업에 미치는 영향 ...187

<표 2-30> 4차 산업혁명 주요 기술의 바이오헬스산업에서의 적용단계 ...195

<표 2-31> 4차 산업혁명이 바이오헬스산업 가치사슬 및 관련 산업에 미치는 영향 ...196

<표 2-32> 4차 산업혁명 주요 기술의 3D프린팅산업에서의 적용단계 ...208

<표 2-33> 4차 산업혁명이 3D프린팅산업 가치사슬 및 관련 산업에 미치는 영향 ...209

(7)

<그림 1-2> 4차 산업혁명과 산업의 변화 ... 18

<그림 1-3> 4차 산업혁명을 통한 가치사슬상의 상향이동 ... 19

<그림 1-4> 주요국의 자동화 대체 확률이 높은 근로자의 비중 ... 22

<그림 1-5> 4차 산업혁명 핵심 기술의 제조업에서의 활용단계 ... 24

<그림 1-6> 산업군별 4차 산업혁명 핵심 기술의 활용단계 ... 26

<그림 1-7> 4차 산업혁명 주요 핵심기술이 제조업 가치사슬에 미치는 영향 ... 28

<그림 1-8> 국내 제조업의 선진 기업 대비 4차 산업혁명 대응 수준 ... 37

<그림 1-9> 자동화·스마트화의 확산속도 추정 ... 44

<그림 1-10> 제조역량 개발의 이행 개념도 ... 45

<그림 2-1> 제조업 패러다임 변화에 따른 제품의 변화 ... 56

<그림 2-2> 자율운항선박의 비용절감 추정 ... 68

<그림 2-3> 조선산업의 Supply-chain별 Industry 4.0 채용 유형 전망 ... 71

<그림 2-4> 로봇산업의 Supply-chain별 Industry 4.0 채용 유형 ... 81

<그림 2-5> 일반기계산업의 니즈(Needs)와 주요 동인 ... 86

<그림 2-6> 4차 산업혁명에 따른 일반기계산업 변화 전망 ... 92

<그림 2-7> ICT 연계형 일본 KOMATSU 건설중장비 사례 ... 93

<그림 2-8> 엔지니어링SW 활용사례 ...100

<그림 2-9> 의류산업과 4차 산업혁명 ...135

<그림 2-10> 4차 산업혁명을 통한 가전산업의 발전 모습 ...165

<그림 2-11> 바이오헬스산업의 가치사슬별 4차 산업혁명 대응 전망 ...202

<그림 2-12> 전통적 제조공정과 3D프린팅 가공의 비용구조 ...210

<그림 2-13> 4차 산업혁명 시대의 3D프린팅산업 발전양상 ...214

(8)

(9)

총론

(10)

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1. 연구배경 및 목적

(1) 추진배경

○ 최근 우리 경제·사회의 가장 뜨거운 화두로 등장한 ‘4차 산업혁명’

은 지능정보기술 발전을 기반으로 기존 제조업과 서비스업의 역할, 구조 그리고 범위를 크게 변화시킬 것으로 전망

- 2000년대 이후 활발하게 논의되었던 ‘제조 혁신’, ‘사물인터넷 혁 명’, ‘제조업 4.0’ 등의 제조업의 미래와 관련한 담론들은 2016년 다보스포럼 이후 ‘4차 산업혁명’으로 귀결되는 추세

○ 4차 산업혁명을 이끄는 핵심 기술인 사물인터넷(Internet of Things), 클라우드(Cloud), 빅데이터(Big Data), 모바일(Mobile), 인공지능 (Artificial Intelligence) 등의 지능정보기술은 로봇, 3D 프린팅 등 신 산업의 등장을 촉진뿐만 아니라 기존 주요 제조업의 생산·소비에서 혁명적 변화를 촉진할 것으로 예상

- 이러한 측면에서, 4차 산업혁명에 대한 선제적 대응은 우리 경제에

<표 1-1> 주요 국가별 GDP 중 제조업 비중

단위 : %

2005 2010 2014

독일 22.3 22.0 22.3

프랑스 13.3 11.3 11.2

인도 15.4 14.8 17.0

미국 13.5 12.5 12.0

한국 28.3 30.7 30.3

자료 : OECD.

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12 4차 산업혁명이 한국 제조업에 미치는 영향과 시사점

서 차지하는 제조업의 높은 비중을 고려할 때 향후 우리의 산업 경 쟁력을 좌우하는 중요한 과제

○ 4차 산업혁명에 대한 선제적인 대응의 중요성을 인식한 정부는 「4 차 산업혁명에 대응하는 지능정보사회 중장기 종합대책」(2016년 12월)을 통해 4차 산업혁명의 대응 기반을 마련하기 위한 토대를 구축

- 그러나 정부 차원의 4차 산업혁명에 대한 대응 노력에 비해 제조 업에 대해서는 개략적인 방향이나 추론 수준이며, 핵심 범용기술 의 영향이나 경로, 현재 수준에 대해서는 미흡

○ 따라서, 우리 산업의 근간인 주요 제조업의 4차 산업혁명에 대한 대 응 역량과 파급 영향에 대한 객관적 분석이 필요한 상황

- 산업 구조와 경쟁 환경이 상이한 개별 산업에 대해 4차 산업혁명 에 대한 효과적인 대응을 위해서는 각 산업의 현황과 속성에 대한 이해가 필요

(2) 연구목적 및 구성

○ 본 연구는 4차 산업혁명 도래에 따른 우리 주요 산업의 영향을 예상 하고 구조변화의 양상과 파급효과 분석을 목적으로 함.

- 우선적으로 4차 산업혁명이 전개되는 과정에서 각 산업의 구조 변 화를 초래하는 주요 동인을 분석

- 또한 가치사슬에 미치는 영향 및 수준을 파악하고 제품, 공정상의

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변화와 이로 인해 초래되는 변화의 방향을 예측하고 향후 예상되 는 주요 쟁점과 과제를 도출

○ 본 연구는 크게 Ⅰ편과 Ⅱ편으로 구성되며,Ⅰ편 총론에서는 4차 산 업혁명으로 인한 주요 산업의 영향과 변화 방향을 종합한 후 각 산 업군별 특징과 시사점을 도출하고, Ⅱ편에서는 개별 산업에 대한 분석을 추진

- 본 연구는 선행연구를 토대로 국내 산업 현장의 4차 산업혁명에 대 한 대응 현황 및 역량 점검, 국내·외 대응 현황, 주요 산업별 key player의 동향 등을 분석

(3) 분석개요

○ 제조업 주요 16대 산업을 대상으로 하며, 기계산업군, 소재산업군, 소비재산업군, IT산업군(제품, 부품), 신산업군으로 구분

- 기계산업군(자동차, 조선, 로봇, 일반기계, 엔지니어링), 소재산업 군(철강, 화학), 소비재산업군(식품, 의류), IT제품산업군(가전, 통 신기기), IT부품산업군(반도체, 디스플레이), 신산업군(바이오헬 스, 스마트그리드, 3D 프린팅)

○ 분석방법은 산업연구원 업종전문가들이 연구를 주도하되, 관련 기 업, 기관의 전문가 분석과 자문을 통하여 작성

- 해당 산업에서 4차 산업혁명 핵심기술의 발전과 적용 가능성에 대

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해서는 기술개발 관련 연구원, 기관의 분석결과를 활용하였으며, 산업(기업)의 활용 단계와 가치사슬에 미치는 영향은 주로 기업의 전문가 자문과 자료조사 등을 병행

- 향후 실태조사를 통해 국내 제조업내 기업들의 4차 산업혁명에 대 한 대응 현황과 향후 계획을 구체화할 계획

2. 4차 산업혁명이 주요 산업에 영향을 미치는 경로

(1) 4차 산업혁명의 정의와 핵심 범용기술

1) 4차 산업혁명의 의의

○ 최근 논의되는 4차 산업혁명은 장기적으로 진행되면서 제3차 혁명 을 주도한 ICT 기술을 기반으로 물리학, 생물학 분야의 기술이 상 호 교류와 융합하면서 새로운 사회경제적 측면에서 혁명적 변화를 가져올 것으로 예상¹⁾

- 2016년 다보스 포럼에서 클라우스 슈밥은 이번 4차 산업혁명의 특 징으로 “속도(velocity), 범위와 깊이(breath & depth), 시스템적 충격(system impact)의 측면에서 이전의 산업혁명과는 확연히 구 분되며, 근본적으로 그 궤를 달리한다.”고 주장.²⁾

1) 2016년 다보스포럼의 핵심의제가 되면서 주목받기 시작한 4차 산업혁명에 대해서는 Schwap, Klaus(2016)와 Foreign Affairs 2016년 1월 특집을 참조. 특히 후자는 4차 산업혁명에 대한 기 초적인 논의와 광범위한 분야의 미래 영향력(impact)과 정책적 대응방향 등에 대해 심도있는 논의결과를 제공하고 있음.

2) Schwab, Klaus(2016).

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○ 획기적인 생산성의 증대와 생산방식의 변화가 예상된다는 점에서 현재 진행중이거나 진행이 예상되는 변화를 산업혁명으로 볼 수 있음.

- 4차 산업혁명이 이전 산업혁명과 달리 전략적 지향점으로서 사전 적으로 제시되고 있다는 점에서 정의나 개념이 다소 모호하며 현 재 진행 중이라는 점에 유의할 필요가 있음.

2) 핵심 범용기술

○ 지금까지의 산업혁명의 핵심 주도기술은 특정 시점에 출현했다 사 라지는 것이 아니라 일반목적기술(general purpose technology)에 의해 진행되면서 지속적으로 영향력을 발휘

- 이러한 일반목적기술(GPT)은 특정 분야에 국한되지 않고 다양한 분야의 기술혁신을 유발하여 기존 생산양식을 변화시키며, 새로 운 기술패러다임을 이용하는 다양한 보완적 발명과 혁신이 장기 간에 걸쳐 연쇄적으로 나타나는 특성을 보임.³⁾

- 과거의 산업혁명은 모두 일반목적기술의 출현과 함께 시작되어 당 시 산업구조의 혁신적 변화를 가져온 것으로 평가되며, 1차 산업 혁명의 증기기관과 2차 산업혁명의 전기기술, 3차 산업혁명은 ICT 기술이 주도한 것으로 평가

·1차 산업혁명 : 증기기관, 기계화

3) 이에 관한 보다 자세한 논의는 Bresnahan, Timothy F. Bresnahan, M. Trajtenberg(1992), Hep- man E., and M. Trajtenberg(1998), Weil, David(2013) 등을 참조.

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·2차 산업혁명 : 전기, 분업기반 대량생산 ·3차 산업혁명 : ICT, 자동화

○ 이러한 측면에서 4차 산업혁명의 핵심 주도기술로 가장 유력한 후 보기술은 소위 지능정보기술이라고 할 수 있음.

- 지능정보기술은 인공지능기술(AI)과 사물인터넷(IoT), 클라우드, 빅데이터, 모바일(Mobile) 등 데이터활용기술군을 융합하여 기계 에 인간의 인지·학습·추론능력을 구현하는 기술군을 지칭⁴⁾⁵⁾

○ 정부도 지능정보기술을 ‘다양한 분야에 활용될 수 있는 범용기술 특성을 보유하여 사회 전반의 혁신을 유발하고, 광범위한 사회 경 제적 파급력을 갖는 기술’로 정의

4) 지능정보기술은 인간의 고차원적 정보처리를 ICT를 통해 구현하는 기술로 인공지능으로 구 현되는 “지능”과 데이터·네트워크 기술(ICBM)에 기반한 “정보”가 결합된 형태로 정의, 보다 자세한 내용은 관계부처 합동(2016) 참조

- 인공지능 기술 : 인간의 인지능력(언어·음성·시각·감성 등)과 학습, 추론 등 지능을 구현하 는 기술로 인공지능 SW/HW, 기초기술(뇌과학·산업수학 등)을 포괄

· 현재는 특정 영역에서 인간의 인지능력 일부를 모사하는 약한 인공지능(Weak A.I.)을 의 미하며 인간의 모든 지적 업무를 창조적으로 학습·수행하는 강한 인공지능(Strong A.I.) 으로 발전 예상

- 데이터·네트워크 기술 : 인공지능기술의 빠른 성능 향상과 보급·확산을 위한 핵심 기반으로 데이터를 생성·수집·전달·저장·분석하는데 필수적인 ICT 기술

· 모든 사물에서 데이터가 끊임없이 생성되고 네트워크를 통해 실시간으로 전달(IoT, Mo- bile)되며 수집된 데이터를 효율적으로 저장하고 그 의미를 분석(클라우드, 빅데이터) 5) IoT, Cloud, Big Data, Mobile 기술은 이하 ICBM으로 표시.

<표 1-2> 산업혁명을 가져온 범용기술과 주요 변화

1차 산업혁명 2차 산업혁명 3차 산업혁명

범용 기술 증기 기관 전기 에너지 ICT

산업구조 변화 기계화 분업기반 대량생산 생산 자동화

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- 알고리즘의 변형과 확장, 그리고 다양한 유형의 데이터 학습(딥러 닝 등)을 통해 적용분야가 지속적으로 확대될 뿐만 아니라 다양한 기술 및 산업과 융합하여 생산성과 효율성을 획기적으로 높이는 핵심(core) 역할을 할 것으로 전망

(2) 4차 산업혁명과 산업 관점에서의 의미

1) 제조업 차원의 의미

○ 4차 산업혁명은 초자동화, 초연결성, 초지능화의 특성을 갖는 사이 버 물리시스템⁶⁾ 기반을 통해 기존 하드웨어 제품 중심의 제조 및 조 립 위주의 생산방식에 변화

- 제품과 장비에 소프트웨어와 통신시스템을 탑재하면서 제품의 스

6) CPS(Cyber Physical Systems), 이하 CPS.

<그림 1-1> 지능정보기술과 타 산업 기술의 융합 - 예시

유전체 분석 지능형

로봇

자율주행 블록체인 자동차

체내 삽입형

기기

스마트 공장

3D 프린팅 커넥티드

홈

스마트

도시 웨어러블

▶ 청소, 요리, 육아, 간병 등에 특화된 감성형 가사로봇 보편화

▶ 개인별 유전자 특성을 분석하여 맞춤형 질병 치료

▶ 스마트 임플란트, 생체공학 안구 등 신체 일부로 진화

▶ 모든 전자제품을 자율제어로 가사노동에서 해방

▶ 수요예측과 맞춤형 생산으로 효율 극대화 및 불량 최소화

▶ 누구나 원하는 제품을 만드는 1인 제조시대

▶ 안전, 에너지, 교통, 오염 문제 등을 스스로 예측·해결하는 도시

▶ 의류 일체형 웨어러블 기술 등을 통해 초현실 가상체험 및 증강인간 구현

▶ 금융산업을 포함한 서비스 전반에 고도의 안전성/신뢰성 제공

▶ 사고 없이 안전하게 운행하는 무인버스·택시 및 무인물류 상용화 AI

IoT Mobile

DataBig Cloud

자료 : 관계부처 합동(2016.12).

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마트화, 커넥티드화, 나아가 시스템화가 빠르게 진행될 전망

○ 제품 및 제조공정에서의 혁신 이외에도 제품기획, 연구개발, 시제 품 제작, 공급사슬망관리(SCM)⁷⁾, 사후 서비스, 유통, 물류, 고객 관리 등 가치사슬 전반에서의 획기적 비용절감과 고부가가치화, 상호연계와 융합으로 제조업과 서비스간의 융합이 급속하게 진행

○ 사물인터넷, 클라우드 및 모바일기술과의 융합으로 초연결성 기 반의 플랫폼이 발전하고 O2O⁸⁾, 공유경제와 같은 새로운 비즈니 스모델 등장

- 산업의 디지털 전환, 공유경제 및 온디맨드 경제⁹⁾ 등 신경제에서 는 소비자 경험과 데이터 중심의 서비스, SW, 인공지능, 빅데이터, 기업 간 다양한 형태의 협업이 중시되면서 제조업, 서비스, IT 경제 의 구분과 경계는 모호해지고 장기적으로는 이들 세 영역이 융합 까지 나아갈 것으로 예상

7) Supply Chain Management, 이하 SCM.

8) On-line to Off-line.

9) On demand Economy.

<그림 1-2> 4차 산업혁명과 산업의 변화

산업혁명 조건성숙 1. new GPT 등장/확산 2. 동시다발적 보완기술발전 IT 제조업

IT 서비스업 확장

제조 서비스

현재상태 3차 산업혁명

혁신 front(현재) 완숙기(미래)

융합화

■디지털기술 + 인지/바이오/재료

·기존 IR의 단발적 변화보다는 4차 IR 점증적으로 나타남.

·단열 GPT보다는 기술군에 한꺼번에 필요 융합화

제조 서비스 제조 서비스

제조업의

서비스화 서비스업의 새로운 제조업화 사업모델 플랫폼화

New GPT New GPT

플랫폼

4차 산업혁명 4차 산업혁명

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○ 결국 제조업은 스마트 시스템과 연계된 플랫폼 기반의 비즈니스의 한 영역으로 변모할 가능성까지 대두

2) 기업 차원의 의미

○ 4차 산업혁명은 단순한 공장자동화 혹은 업무효율화 이상의 의미 를 지니며, 기업 가치사슬 전반에서 비용절감 또는 새로운 가치창 출 과정으로 이해해야 함.

- 현재 4차 산업혁명을 주도하는 독일과 미국의 제조업체들은 제조 공정상의 혁신은 물론이고 제품기획, 신모델개발과 시제품제작, SCM, 판매제품에 대한 원격관리 등을 통해 15~25%의 비용절감 또 는 수익성 제고 효과를 보이는 것으로 평가¹⁰⁾

○ 향후 미국과 독일이 제조업 가치사슬 전반에 걸쳐 업그레이드가 완 결될 경우 한국은 저비용우위 혹은 가성비 전략과 같은 기존의 방 식으로는 선진국 기업과의 경쟁은 어려워질 것으로 예상

10) 장석인(2017).

<그림 1-3> 4차 산업혁명을 통한 가치사슬상의 상향이동

가치사슬

제4차 산업혁명 선진국의 가치사슬

21세기 지식기반 경제

20세기 산업화 시대 부

가가

치 ICBM + AI 활용

디자인 제조 유통

브랜드 구축 마케팅

제품·연구 개발 판매·서비스

자료 : 장석인(2017).

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○ 4차 산업혁명의 기술발전, 그에 따른 생산혁명과 소비시장의 변화 는 선진국과 후발국 사이의 국제분업 유인을 약화시킬 가능성 초래 - 고도기술 인프라를 갖춘 선진국이 사물인터넷, 빅데이터, 인공지 능 및 자동화 등의 기술혁신을 선도하면서 산업 전반으로 확산에 유리

· 이 과정에서 선진국의 고임금은 생산자동화로 상쇄될 수 있으 며, 맞춤형 생산은 고급 소비시장에 접근할수록 유리하다는 점 에서 가치사슬상 생산과정의 선진국으로의 회귀 가능성 제고

○ 선진국에서의 생산혁명과 소비변화, Reshoring의 증가는 글로벌 위 기 이후 국가간 임금과 기술격차를 활용하기 위해 추진된 글로벌 가치사슬¹¹⁾ 참여를 통한 기업성장 전략의 변화 야기

- 최근 해외생산을 확대하고 있는 한국 제조업의 경우 근간이 되는 제조·조립 기반 대량생산체제를 초자동화, 초연결성, 초지능화 특 성을 갖는 사이버물리시스템 기반 스마트공장(Smart Factory)으로 고도화한다면 GVC 전략의 재검토 필요

3) 4차 산업혁명의 확산조건

○ 산업혁명의 전개과정에서 생산성 향상과 산업 전반의 구조변화는 산업혁명의 주도 범용기술 기반의 혁신이 다음의 방향으로 전개 될 때 가능

- 첫째, 범용기술 기반의 기술혁신과 확산이 특정 분야에 국한되지

11) 글로벌 가치사슬(Global Value Chain), 이하 GVC.

(21)

않고 다양한 산업 분야에서 나타나며, 특히 제조업에서 우선적으 로 나타나면서 생산양식을 획기적으로 변화

- 둘째, 새로운 기술의 패러다임을 이용하는 보완적 발명과 다양한 기술혁신이 연쇄적이고 다발적으로 나타나면서 장기간에 걸쳐 진행

·2차 산업혁명기의 범용기술인 전구와 전동모터는 각각 1879년 과 1883년에 발명되었으나, 30년이 지난 1929년에 이르러서야 전체 가구의 70%가 전구를 사용하고 전기모터는 기계원동력의 79%를 점유

·ICT에 의한 3차 산업혁명도 1980년대 컴퓨터가 확산되던 시기에 는 생산성 기여는 낮았지만 1990년대 중반 이후 급상승

○ 맥킨지 글로벌 연구소(2017)¹²⁾에 의하면, 산업혁명의 전개과정에 서 실제 자동화나 스마트화를 통한 생산성 증가와 제조업 전반의 구조변화의 속도와 정도는 다음의 5가지 요소에 의해 영향을 받음.

- 기술적 가능성(technical feasibility) : 자동화와 혁신을 주도하는 핵 심기술이라 하더라도 해당 활동에 사용되는 기술적 기능이 필요한 수준의 성능에 도달하고, 문제 해결을 위해서는 필요한 기술적 기 능이 모두 통합되어야 함.

- 솔루션의 개발과 적용 비용(cost of developing and deploying so- lutions) : 다양한 솔루션 개발 뿐 아니라 개발과 관련된 비용에 따 라 경제적 타당성에 도달하는 속도가 결정됨.

12) Mckinsey Global Institute(2017) .

(22)

- 노동시장의 역동성(labor market dynamics) : 자동화의 경제적 타 당성은 공급과 수요의 역동성의 영향을 크게 받는 인적 자원 비용 과의 비교에 의해 의존

- 경제적 혜택(economic benefits) : 인건비 절감 외 자동화를 통한 품질 및 효율성 향상, 오류의 감소 등 자동화를 추진하는 주체에게 어떠한 혜택이 제공되는 지가 중요

- 규제와 사회적 수용성(regulatory and social acceptance) : 조직 변 화, 정책 선택 및 이해 관계자 수용의 속도에 따라 자동화의 채택 속도와 규모가 결정됨.

○ 한국 산업에서 4차 산업혁명의 확산 속도와 범위는 위에서 언급된 기술적 가능성과 제반 비용 외에 이를 도입하는 기업, 근로자, 사회 등 이해관계자의 인식 및 적응도(adaptability)와 사회 전반의 수용

<그림 1-4> 주요국의 자동화 대체 확률이 높은 근로자의 비중

Korea Estonia Finland Belgium Japan Poland Sweden Ireland Denmark France United States All Countries Canada Italy Netherlands Czech Republic Norway United Kingdom Slovak Republic Spain Germany Austria

(%)

0 5

Share of Workers at High Risk (>70%) in Percent10 15

자료 : OECD (2016).

(23)

성(social acceptance)에 따라 크게 달라질 것으로 예상

- OECD(2016)에 의하면 자동화에 의해 일자리가 사라질 확률이 70% 이상인 직업 비중이 한국이 6%로 연구대상국 중 가장 낮은 것으로 분석(<그림 1-4> 참조)

- OECD는 작업장의 조직, 자동화¹³⁾에 대한 선행투자, 근로자의 교육 수준 등이 자동화를 지연시키는 요소로 작용할 수 있다고 평가¹⁴⁾

3. 한국 제조업의 4차 산업혁명 대응 현황과 평가

¹⁵⁾

(1) 4차 산업혁명 핵심 기술의 활용 수준

○ 국내 제조업은 4차 산업혁명의 주요 범용기술 중 우리가 강점을 가 진 ICT 기술과 스마트공장 추진에서 적용이 활발하며, CPS를 중심 으로 조사·검토 단계를 지나 계획수립 초기 단계로 진입

- 우리의 높은 ICT 역량을 반영하여 빅데이터와 모바일, IoT, 클라 우드 기술의 적용이 활발한 편이지만 인공지능은 아직 조사·검 토 단계

- 이외에도 음성인식기술, CPS의 활용을 상대적으로 적극적으로 추 진하고 있으며, 기술특성상 NT는 소재, BT는 바이오헬스, 클라우

13) 근로자 만명당 로봇 도입대수가 한국(531), 싱가포르(398), 일본(398), 독일(305) 순으로 나 타나 타국에 비해 우리나라 제조업이 제 4차 산업혁명의 영향을 추가로 받을 여지가 낮다고 평가, 로봇 도입대수는 IFR(2016), KDI(2017)에서 재인용.

14) 한국개발원 (2017)에서 재인용.

15) 이하 분석은 Ⅱ편 산업편에서의 분석결과를 종합한 결과를 정리하였음.

(24)

드는 통신산업에서 상대적으로 활용이 활발한 편

○ 현재 주요 산업들은 전반적으로 Mobile, 빅데이터, 클라우드 및 IoT 의 활용 계획을 수립 중인 경우가 많으며, 인공지능¹⁶⁾은 연구개발 수준으로 활용이 활발하지 않음.

- IT제품(통신기기, 가전)에서 대부분의 주요 기술에 대해 실행단계 이며, 반도체는 계획수립을 지나 실행단계에 진입

- 기계산업군(자동차, 조선, 로봇, 일반기계, 엔지니어링)은 빅데이 터와 모바일, 클라우드, IoT를 이용하여 제품혁신과 공정혁신을 추진 중

- 소재산업(철강, 화학)은 빅데이터와 CPS, NT¹⁷⁾를 활용하는 신소 재 개발과 공정혁신을 계획 중이며, 일부 선도국(기업)에서는 실

16) 인공지능(Artificial Intelligence), 이하 AI.

17) 나노기술(Nano Technology), 이하 NT.

<그림 1-5> 4차 산업혁명 핵심 기술의 제조업에서의 활용단계

2 1 0 8 6 4 7 5 3 9

AI IoT Cloud Big Cloud Mobile CPS 전체

현재 3년 후

3.4 5.0 4.7

6.6 4.6

6.4 4.9

6.8 5.1

6.5

4.4 6.2

4.4 6.0

자료 : 산업연구원.

주 : 적용단계는 9점 척도로 구분하며, 미실행(1), 조사·검토(3), 계획수립(5), 실행초기 (7), 확산·강화단계(9)를 의미.

(25)

행초기 단계

- 소비재산업(식품, 의류)에서는 모바일을 이용한 물류, 제품혁신이 일부 진행되고 있지만 4차 산업혁명 주요 기술의 활용에 대해 조 사검토 단계에 머물러 있음.

- 4차 산업혁명에 의해 부상하는 신산업(스마트그리드, 바이오헬 스, 3D 프린팅)에서는 바이오헬스산업이 대부분의 기술을 실행 중이며, 스마트그리드는 IoT, 3D프린팅은 NT를 이용한 소재개발 에 주력

○ 향후에는(3년 후) 국내 제조업 대부분이 4차 산업혁명 기술에 대한 활용계획 수립이 일단락되고 실행초기 단계에 진입할 것으로 예상 - 빅데이터, IoT, 모바일, 클라우드, 음성인식기술의 적용이 활발한

반면, AI의 활용은 기술발전 속도를 고려할 때 여전히 제한적일 것 으로 전망

- 통신기기, 가전, 반도체 등 IT산업에서는 주요 기술의 확산·강화단 계로 이행할 것으로 예상되며, 바이오헬스는 대부분의 기술을 활 발하게 적용하면서 정밀의료, 스마트의료로의 이행이 촉진될 전망 - 기계산업군에서는 빅데이터의 활용이 확산되고 IoT, 클라우드, CPS 등의 적용이 본격화하면서 제품·공정혁신과 아울러 산업의 서비스화와 융합화가 진행될 것으로 예상

- 소재산업에서는 빅데이터와 NT의 적용에 힘입어 신소재 개발과 고 기능 소재의 생산이 효율적으로 추진되는 한편, IoT, CPS의 적용으 로 공정 및 제품혁신이 본격적으로 이루어지기 시작할 것으로 예상

(26)

<표 1-3> 주요 산업별 4차 산업혁명 기술의 활용 수준 및 특징

산업 현재 3년 후

자동차

자율주행을 위한 기반인 연결성 강화를 위해 빅데이터 및 네트워크 기술 적용 활발

인공지능 적용을 위한 연구개발 단계 진입, 연결성 확산·강화

조선 선박 설계·제조 및 운항 관련 빅데이 터 및 네트워크기술 적용 준비단계

IoT와 클라우드 등 스마트선박을 위한 기술 적용 추진 시작

로봇

클라우드, IoT 및 약한 수준의 AI와 결합한 바리스타로봇, 피자로봇 등 서비스로봇 도입 초기

빅데이터 및 클라우드 컴퓨팅 강화 와 진전된 AI로 고난이도의 서비스 로봇의 적용 범위 확산

일반기계

Sensing, Networking 등 IoT를 적극 활용한 통합 솔루션제공(서비스 영역 강화 추세)

대부분의 핵심 기술이 확산·강화 단계에 진입할 것으로 예상

엔지니어링

기획, 설계 등 제조 서비스 영역에 4차 산업혁명 주요 기술이 활발히 적용

AI와 빅데이터를 활용한 3D 지능형 설계 등 대부분 기술이 엔지니어링 서비스 전 영역에 확산·강화 예상

(계속)

<그림 1-6> 산업군별 4차 산업혁명 핵심 기술의 활용단계

2 1 0 8 6 4 7 5 3 9

기계산업군 소재산업군 소비재산업군 IT제품산업군 IT부품산업군 신산업군

현재 3년 후

4.3 6.0 4.4

6.1 5.8 7.7

2.6 4.0 4.3

4.5 5.0 6.4

주 : 적용단계는 9점 척도로 구분하며, 미실행(1), 조사·검토(3), 계획수립(5), 실행초기 (7), 확산·강화단계(9)를 의미.

(27)

산업 현재 3년 후 철강

소재 물성 확인, 성능 향상 등을 위한 나노 기술 및 빅데이터 기술이 실행 초기 단계에 접근

데이터 및 공정기술을 기반으로 IoT, 클라우드, 모바일, CPS가 도입되면서 플랫폼 경쟁 예상 화학

최적 솔루션을 제공하기 위해 빅데이터, 모바일 등의 기술 일부 활용되면서 실행초기에 근접

센싱 등 IoT와 클라우드 적용이 보편화되면서 플랫폼 구축을 위한 기반기술 적용이 확산 예상 의류

현재 소재기술 혁신을 위해 빅데이터 를 활용이 검토되고 있는 수준

섬유소재 개발 관련하여 빅데이터의 활용이 활발할 것으로 보이지만 다른 기술의 적용은 낮을 것으로 예상

식품

소재개발, 소비자 선호조사에서 빅데이터의 활용이 검토되고 있는 단계

소비자 선호를 생산공정에 즉각 반 영하기 위해 지능정보기술 적용을 위한 계획 수립단계에 진입 예상 통신기기

이미 초기 수준의 4차 산업혁명 특징이 나타나고 있는 상황

대부분의 지능정보기술과 바이오 기술이 결합되면서 스마트기기의 초지능화 진행 예상

가전

홈네트워크 가전에서 IoT 가전으로 변하면서 이미 모든 분야에서 계획 수립 단계에 진입

대부분의 기술이 확대 적용되면서 빠르게 초연결·초지능화할 것으로 예상

반도체

제품설계 및 연구개발에서 성능 및 공정향상을 위한 빅데이터, AI, VR 술이 계획 및 실행초기단계에 진입

향후 활용범위가 확대되면서 신제품 개발, 연구개발 속도 향상에 영향을 미칠 것으로 예상

디스플레이

공정에 로봇이 적용되어 있으나 지능 정보기술의 전반적 활용에 대해서는 아직 조사·검토 단계

수율제고를 위한 IoT, 빅데이터 등 을 활용한 네트워크 활용이 확대될 것으로 예상

스마트 그리드

현재 양방향 송배전을 위한 IoT 기술이 실증 중

지능형 송배전이 더욱 확산될 것으로 예상되나 다른 기술의 활용은 3년 이내에는 제한적일 것으로 예상 바이오헬스

급증하는 건강·의료정보를 활용하기 위해 지능정보기술의 적용이 시작 되는 단계

향후 스마트 건강관리 플랫폼을 중심으로 지능정보기술의 활용이 확산·강화될 전망

3D 프린팅 빅데이터, 클라우드 및 모바일 기술 이 3D프린팅 산업에 적용

IoT 및 CPS 등의 기술은 다소 시간 이 소요될 것으로 전망

(28)

- 스마트그리드, 3D프린팅산업에서는 IoT, 클라우드의 활용으로 계 획수립 혹은 실행단계로 진입하겠지만 AI, CPS, 빅데이터 등은 조 사·검토 단계에 머물러 제한적으로만 적용될 것으로 예상

(2) 4차 산업혁명 주요 핵심기술이 가치사슬에 미치는 영향

○ 4차 산업혁명이 아직은 주요 제조업의 가치사슬에 미치는 영향이 크지 않지만 향후 5년 후에는 영향이 점차 커질 것으로 전망 - 현재는 제조공정에서의 변화가 상대적으로 빠른 편이며, 향후에

는 제품설계와 연구개발, 기획단계와 아울러 제품혁신이 빠르게 진행될 것으로 예상

- 특히 산업간 연계성이 높아지고 비즈니스 모델의 변화에 의해 제 조업의 서비스화가 빠르게 진행되면서 산업 간·산업 내 융합이 더 욱 활발하게 이루어질 것으로 전망

○ 현재 주요 산업에서 4차 산업혁명 주요 핵심기술이 활용되면서 주

<그림 1-7> 4차 산업혁명 주요 핵심기술이 제조업 가치사슬에 미치는 영향

3 8

6

4 7

5 9

원조·조달 설계·연구개발 브랜드 구축 디자인 제조·공정 물류 마케팅 서비스 전체

현재 3년 후

5.7 7.4

5.8 8.1

5.1 5.9

5.3 6.6

5.8 6.9

5.6 6.7

5.2 6.4

5.7 7.8

5.5 7.0

주 : 영향의 강도는 9점 척도로 구분하며, 현재(5점)보다 가치사슬상에서의 중요성이 크게 감소할수록 1점에 가깝게, 영향의 강도가 클수록 9점에 가깝게 표기.

(29)

로 영향을 미치는 가치사슬 영역은 제조공정, 원료조달, R&D, 물류 및 서비스 분야이지만 아직은 초기 단계

- 제조·공정에서 부분적 적용이 활발한 편이며, 제품 경쟁력 제고 를 위한 정보 획득, 이를 활용한 기획 및 연구개발, 소비자 선호를 반영하기 위한 판매 서비스 영역에서 빠르게 영향을 미치는 것으 로 분석

<표 1-4> 4차 산업혁명 주요 핵심기술이 제조업 가치사슬에 미치는 영향

가치사슬 주요 영향

원료 조달

- 빅데이터에 기반한 소재 물성 분석(성형 용이성, 초경량, 고기능성, 친환경 등)

- 연결 플랫폼을 위한 정보 구축(양방향성 연결을 위한 소재 개발)

제품기획·

설계·

연구개발

- 소재선택, 신제품 시뮬레이션 연구 활성화

- 빅데이터·클라우드에 집적된 정보를 바탕으로 수요 기반의 제품 기획 및 설계비용 크게 감소

- 3D프린팅을 활용한 원거리 시제품 제작 증가

- 가상설계시스템으로 공정 운용 및 제어에 대한 시뮬레이션 확대(CPS) - AI와 AR·VR 등을 통한 설계·검증 활성화

디자인 - 셀프 디자인(3D프린팅을 활용한 디자인) 확대 - 빅데이터 및 AI에 기반한 소비자 맞춤형 디자인 강화

제조

- 센서 → IoT → 빅데이터 → 클라우드 컴퓨팅으로 이어지는 유연한 공정 체계 확대

- 맞춤형 대량생산체제(Mass Customization) 확산 - 3D프린팅 및 나노·바이오공정 확대로 초미세 공정 가능 - 제조의 부가가치 창출 역량 확대

- 개인 제조화 가능

물류 - IoT, 빅데이터, AI 등을 활용한 물류 최적화 - 제품에 대한 이력 관리 등 제조 후 서비스 강화 마케팅 - 빅데이터를 활용한 온라인 마케팅 강화

- 수요 정보 획득 및 분석에 대한 AI 적용 확대

서비스 - 제조 영역의 서비스 분야(AS, 제품 유지·보수·관리) 확대 강화 - 제품과 결합된 서비스 제품 확대(비즈니스 모델 혁신) 자료 : 산업연구원.

(30)

○ 5년 후에는 주요 핵심기술의 적용이 보다 강화되면서 공정 내 데이 터의 수집과 분석을 통한 가치사슬에의 변화가 더욱 뚜렷해질 것 으로 예상되는데, 제품설계와 연구개발, 원료조달 및 디자인 등 가 치사슬 상류에 대한 영향이 클 전망

- 이러한 결과는 가치사슬에 적용되는 주요 기술의 범위 차이가 나 타나는데, 제품 디자인, 연구개발 등에는 빅데이터, AI, 클라우드 컴퓨팅이 상대적으로 활용이 용이하기 때문에 영향이 클 것으로 예상

- 제조·공정의 경우, IoT, CPS, 모바일, 클라우드 컴퓨팅, NT 및 BT¹⁸⁾ 등이 종합적으로 적용되어야 하고, 설비의 전면교체를 위한 투자 비용 부담으로 인해 다른 영역에 비해 상대적으로 속도가 더딜 것 으로 예상

○ 한편, 세부 산업군별로 살펴보면 신산업, 소비재산업, 기계수송산

18) 바이오기술(Bio Technology), 이하 BT.

<표 1-5> 4차 산업혁명 주요 핵심기술과 가치사슬 간 관계와 영향력

가치사슬 원료조달 R&D 디자인 제조 물류 마케팅 서비스

AI ◉ ◉ ◉ ◉ ◉ ◉

IoT ◉ ◉ ◉

빅데이터 ◉ ◉ ◉ ◉ ◉ ◉ ◉

모바일 ◉ ◉ ◉

클라우드 ◉ ◉ ◉ ◉

3D프린팅 ◉

CPS ◉

NT·BT ◉

(31)

업 등에서 4차 산업혁명 기술의 영향이 가치사슬 전반에 미치는 것 으로 평가

- 바이오헬스, 스마트그리드 등 신산업의 경우 5년 후에는 원료조달 에서 서비스까지 가치사슬 전반에 걸쳐 영향의 강도가 크게 높아 질 것으로 전망

- 반면, 부품, IT, 기계산업 등은 영향 강도가 신산업, 소비재산업에 비해 다소 낮게 나타났는데, 이는 타 산업분야에 비해 이미 상대적 으로 높은 수준의 활용을 보이고 있기 때문으로 분석

(3) 생산제품에 미치는 영향

○ ICT 기술 발전에 따라 제품 특성이 하드웨어형에서 소프트웨어형 으로 변화하고 있으며, 4차 산업혁명 기술의 결합으로 궁극적으로 네트워크형 제품으로 진화

- 지금까지 개별적인 개체로 존재하던 제품이 네트워크를 통해 서로 연결되면서 기존에 없던 기능과 서비스가 창출된다는 것을 의미 - 이는 기존의 하드웨어적인 제조 경쟁력 위주의 경쟁구도가 점차 약

화되며, 네트워크를 기반으로 하는 서비스 플랫폼의 경쟁력이 중 요해진다는 것을 의미

·자동차산업의 경우, 기존 파워트레인에 대한 제조경쟁력에서 보 안 솔루션, 자율주행 솔루션 등 네트워크 플랫폼의 완성도가 핵 심 경쟁력으로 부상

(32)

·조선산업도 엔진, 추진장치 등에 대한 제조 경쟁력에서 Condi- tion Monitoring, Self Diagnositics, Smart Maintenance, 에너지 최 적화, 운항 자동화, 무인화 등의 서비스경쟁력의 중요성 부각

·일반기계는 설계, 생산 공정, 제조 과정에 sensing, actuating, networking 등의 IT 기술을 결합하고 내재화하여 거래비용 감소 및 유지·보수 기능 강화(고객 중심적인 통합 솔루션 강화)

○ 자율주행자동차, 지능형로봇, 스마트공장 등 초경량·고강도의 가 공용이성이 높은 신소재를 적용한 제품의 증가 예상

- 분말소재 기술 개발에 따른 3D프린팅 활성화와 이종접합 가능 소 재의 사용이 강화되면서 개인 제조품 시장이 확대될 것으로 예상 - 기존 제품에 IT 기술을 결합하면서 연결성·전도성이 높은 소재를

적용한 제품 출시가 늘어날 것으로 기대

·의류산업의 경우, 기존 의류에 전자 디바이스를 장착한 초기 형 태에서 디지털 기능을 내장하는 단계로 발전한 후, 중장기적으 로는 IoT, AI 등이 결합된 첨단 스마트의류로 발전 예상

○ 고객정보를 분석한 자료가 즉각적으로 디자인, R&D, 제품 기획 단 계에 반영되면서 비용 상승 없이도 개인 맞춤형 제품 생산이 가능 해질 것으로 예상

- 제조기술의 범용성 강화로 니치마켓에 집중하는 개인 혹은 소규모 창업이 활성화될 것으로 예상되며, 제조와 유통을 융합하는 새로 운 유형의 비즈니스혁신이 일어날 것으로 전망

- 사용자의 기존 이용 패턴에 대한 정보 취합 및 분석을 통해 사용 편

(33)

의성을 강화한 제품 등 사용자 맞춤형 서비스가 강화된 제품으로 주력 제품이 전환·강화될 것으로 전망

·가전산업의 경우 제품의 가동횟수와 시간 등에 대한 정보를 IoT 를 통해 수집한 후 그 분석 결과를 토대로 비가동 시간에 자동으 로 절전 모드로 전환

·헬스케어처럼 개인정보가 핵심인 서비스제품의 경우 개별 소비 자에 대한 안전성·효과성을 극대화하는 제품과 서비스로 변화 예상

(4) 제조·공정에 미치는 영향

○ 4차 산업혁신을 견인하는 주요 핵심기술의 적극적인 활용에 의해 제조업에서는 가치사슬 전단계와 연계성을 갖는 공정혁신이 진행 될 것으로 예상

- IoT, 빅데이터 및 AI 등이 접목된 스마트공장의 도입으로 개인화 된 제품을 대량생산 가격에 맞추어 제공하는 것이 가능해지는 것 을 의미하며, 단순한 자동화와는 차이

·공장 내부의 설비 및 기계가 서로 연결되고 자율화된 형태로 작 동이 가능해지면서 제품수요에 대해 다양한 개인 요구사항을 반 영하되 비용 상승 없이 생산할 수 있는 유연하고 가벼운 생산 구 조로 전환

- 유연생산·학습을 통한 작업공정 습득, 인간과 협업이 가능한 로봇 이 적극 활용되면서 공정상의 안전성과 효율성이 크게 향상

(34)

·생산 현장에서 3D프린팅과 로봇의 활용이 늘어나고 초연결성 을 통해 제어가 가능해지면서 생산에 필요한 인력은 감축 예상

·공정이 위험한 화학산업의 경우 실시간 제어, 위험의 사전 예측 등 생산 공정의 안전성이 향상되면서 근로자들의 산업재해 발생 확률을 크게 낮출 수 있을 것으로 기대

○ 빅데이터의 이용과 클라우드 기술이 활용되면서 소프트웨어 중심 의 제조 환경이 중요해지고, 산업생태계 내에서 IT기업의 역할이 늘어날 것으로 전망

- 자동차산업의 경우 구글 등 IT 기업들이 자율주행시스템을 설계한 후 하드웨어 차량 제작을 위탁생산업체에 맡기는 소위 애플 방식 의 산업 생태계 구성이 확대될 것으로 예상

·동시에 차량 디자인, 모듈식 조립 방식 확대 등 오픈소스 기반의 자동차 제작이 가능해지면서 소비자가 직접 제조에 참여할 수 있는 개인 제조화가 가능해질 것으로 기대

- 유전자, 의료 정보, 생활 패턴 정보 등 개인 정보 수집 및 분석이 필수적인 바이오헬스산업의 경우에도 마찬가지로 기업이 구성한 모바일·웨어러블 플랫폼을 중심으로 가치사슬 구조가 변화 가능

○ 스마트공장, CPS 등 연결성과 지능성이 강화된 생산 공정의 도입 과 확산은 제품개발 및 설계 단계에서 소재 개발과 적용에 소요되 는 비용과 시간을 대폭 단축시킬 것으로 예상

- 수요산업(기업)의 제품 생산계획에 따라 순차적으로 정해지던 소 재산업의 소재개발·생산·납품이 스마트공장과 CPS가 확산되면서

(35)

수요산업(기업)의 의사결정과 동시에 진행되는 구조로 변화

·이는 소재산업의 공정 유연성과 공정간 통합역량 제고를 요구하 는 것으로, 수요산업에서의 제품 다양화에 대응할 수 있는 맞춤 형 소재 공급이 소재산업의 핵심 경쟁력으로 부상

○ 향후 투자에서 설비능력의 신증설을 위한 투자보다는 공정간 연 계를 위한 자동화 및 연결효율성 향상을 위한 투자가 확대될 것으 로 예상

- 현재 진행 중인 스마트공장은 비용절감과 생산성 향상이라는 성 과에도 불구하고 대부분 초기 혹은 중간 단계이므로 다음 단계로 의 발전이 필요

- 수요·마케팅뿐만 아니라 설비, 원료 등 모두 지능화단계에 진입해 야 제조·공정에서 스마트공장의 고도화 단계에서의 성과를 거둘 수 있지만 아직까지는 부분적으로만 진행

- 대기업이 스마트공장을 도입하는 경우가 많지만 부분적이며, 중 소기업에서의 적용은 초기단계이므로 확산·고도화는 여전히 과제

○ 고용구조는 전반적으로 가공·생산에서의 감소, 설계·정보보안·

신사업 영역에서의 고급인력 수요가 늘어나는 방향으로 변화할 것 으로 예상

- 단순업무는 빅데이터 혹은 로봇의 도입에 의해 인력감소가 더욱 빨라질 것으로 예상되며, 프로그래밍, 주요 부품-SW 설계를 위한 인력 수요는 늘어날 전망

(36)

(5) 4차 산업혁명에 대한 국내 산업의 대응 수준

○ 우리 제조업의 가치사슬별 4차 산업혁명에 대한 대응은 선진국 대 비 약 4년의 격차가 있으며, 가장 대응 수준이 높은 영역이 제조·공 정이지만 여전히 선진기업에 비해서는 2년 정도 뒤처진 것으로 평가 - 우리 제조업의 강점인 제조 분야에 4차 산업혁명의 담론이 본격화

하기 이전부터 적극적으로 ICT 기술이 적용된 결과이며, 대기업을 중심으로 공정 자동화가 상당 부분 진행된 것에서 비롯

- 반면 개별 공정간 혹은 가치사슬 내 연결성과 방대한 공정 데이터 를 수집, 분석, 조정, 제어하는 지능성, 그리고 이를 통합하는 플랫 폼 완성도 측면에서 선진 기업과 격차가 큰 편

○ 원료조달(소재), 연구개발, 디자인 등 제조 전단계 가치사슬 영역과 물류, 마케팅 등 제조 후 단계 영역은 제조·공정 영역에 비해 상대 적으로 우리 제조업의 대응이 미흡

- 이는 수직화된 산업간 분업 체계가 장기간 지속되면서 제조 서비 스업의 자생력과 경쟁력이 뒤처진 산업구조적 특성에 기인 - 수평적 협업관계의 확산과 제조기업의 외부 역량 활용, 그리고 연

계융합 및 네트워크화가 지금까지 매우 미흡했음을 시사

○ 산업군별로 살펴보면 우리가 선도하고 있는 산업에서는 4차 산업 혁명에 대한 대응 수준이 높은 반면, 신산업과 소재산업 등의 분야 에서는 대응 수준이 상당히 뒤처진 것으로 분석

- 반면 IT산업 가치사슬 전반의 4차 산업혁명 대응 수준은 약 97% 수

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준으로, 선진기업과의 격차 수준은 1년 미만

·반도체, 디스플레이 등 대표적인 IT부품산업의 경우 원료조달 (소재)에서는 대응이 다소 미흡하지만, 연구개발 이후의 가치사 슬에서는 가장 선도적으로 4차 산업혁명에 대응하고 있는 것으 로 파악

·통신기기, 가전 등의 IT제품산업은 가치사슬 중 물류 영역을 제 외하고 모두 선진기업 대비 95% 이상으로 1년 미만의 격차를 가 진 것으로 평가¹⁹⁾

- 소재산업과 신산업은 선진기업 대비 75% 수준에 머물러 있는데, 이는 수요산업의 특성 변화에 따라 소재개발 및 기획, 상용화에 이 르기까지 장기간이 소요되는 산업의 특성에서 비롯

·소재산업 가치사슬 중 4차 산업혁명에 대한 대응 수준이 가장 낮

19) IT산업에서 상대적으로 낮은 대응 수준을 보이고 있는 물류·마케팅 영역은 글로벌 시장을 상 대로 한 판매 구조에 기인하는 것으로 보이는데, 해당 시장에서의 물류·유통 주도권을 로컬 유통기업이 갖고 있기 때문에 국내 기업이 주도하기 어려운 데서 비롯.

<그림 1-8> 국내 제조업의 선진 기업 대비 4차 산업혁명 대응 수준

0 60

20 80

40 100

원조·조달 설계·연구개발 브랜드 구축 디자인 제조·공정 물류 마케팅 서비스 전체

85 83

75 73

90 80 80 83 81

주 : 해당 분야 선진기업을 100점으로 할 때 국내 선도기업의 상대적 대응 수준(선진기업 과의 격차가 1년일 경우 5점으로 환산하여 평가).

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은 영역은 연구개발 영역으로 수준은 65%으로 매우 미흡 - 국내 소비재 산업의 경우 선진기업에 비해 4차 산업혁명에 대한

대응이 90%에 약간 못 미치는 것으로 나타났는데, 이는 글로벌 기 업에 비해 우리 기업의 규모가 작고, 경쟁력 열위가 영향을 미친 것으로 분석

·대표적인 내수업종인 식품산업은 포장 디자인, 서비스 영역에 서 4차 산업혁명 대응 수준이 상대적으로 높지만, 연구개발, 제 조, 유통 등 식품산업의 핵심 경쟁력을 좌우하는 영역에서는 상 대적으로 더딘 대응

·글로벌 기업과 비교하여 브랜드 인지도가 낮은 의류산업은 의류 산업 경쟁력의 핵심인 디자인 분야에서 4차 산업혁명에 대응하 는 수준이 미흡

- 스마트공장, CPS의 적용이 가장 선도적으로 발생할 것으로 예상되 는 기계산업군에서는 자동차·조선산업에 비해 로봇·기계산업이

<표 1-6> 선진국 대비 국내 산업군별·가치사슬별 4차 산업혁명 대응 수준 원료조달 R&D 디자인 제조 물류 마케팅 서비스

기계산업군 84 82 75 91 80 87 81

IT제품산업군 98 98 98 99 93 95 100

IT부품산업군 90 95 100 100 100 100 100

소비재산업군 88 88 88 88 88 88 88

소재산업군 80 85 85 78 78 73 70

신산업군 78 83 80 88 80 70 78

주 : 해당 분야 선진기업을 100점이라고 할 때 국내 선도기업의 상대적 대응 수준(선진기업과의 격차가 1년일 경우 5점으로 환산하여 평가).

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상대적으로 대응 수준이 낮은 것으로 평가

·조선산업의 경우 개발 기획·제품 등의 부분에서 대응수준이 상 당히 높은 반면, 제품구조면에서 주력제품인 상선이 크루즈선, 요트와 달리 미적 조형성과 거리가 있어 디자인 분야는 상대적 으로 저조

·반면, 4차 산업혁명 시대를 이끄는 주요 산업인 기계·로봇 산업 에서도 제조 이외 가치사슬 다른 영역에서는 대응이 상당히 더 딘 것으로 파악

4. 주요 이슈 및 정책적 시사점

(1) 경쟁원천의 변화

○ 4차 산업혁명은 기존의 산업간 연계가 수직적 분업관계에서 수평 적 협업관계로 대전환을 가속화하면서 외부 역량의 활용 능력이 산업 혹은 기업의 경쟁원천이 될 것으로 예상

- 기존의 생산효율성, 제품혁신과 같은 구분을 뛰어넘어 산업간 연 계의 동시성과 통합성이 진행되고, 원료부터 제조, 수요여건 변화 에 대한 긴밀한 대응역량이 중요

- 이에 따라 개방형·융합형 혁신생태계의 구축이 필수적이며, 생태 계의 강건성과 지속가능성을 가질 수 있는 체제로의 전환이 필수 - 4차 산업혁명의 가치사슬에 대한 일반다목적기술(GPT)의 활용을

통해 유통과 제조, 제조업체와 소비자의 직접 연결에 대응 긴요

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○ 4차 산업혁명에 의해 가치사슬의 전반적인 업그레이드가 진행될 것 으로 예상되며, 이 과정에서 경쟁원천은 제조·조립에서 SW·플랫 폼 구축으로 급격하게 변화할 것으로 예상

- 따라서 설계, 엔지니어링의 중요성이 더욱 강화되고 전후방 연관 산업과의 네트워크화, 연결성을 기반으로 하는 플랫폼의 형성이 기업 혹은 산업생태계 생존의 필수조건이 될 전망

- 제조업 부문에서 서비스부문과의 융합·진출 확산이 가속화될 것 으로 보이며, 제조업 혹은 서비스업이라는 구분이 모호해질 가능 성도 높음

○ 제조·공정상의 변화와 아울러 가치사슬상의 인적자원의 결합관계 가 변화하면서 고용에서는 양적 변화와 아울러 질적인 측면에서도 구조변화가 진행될 것으로 예상

- 빅데이터의 활용, 스마트공장 확대 등에 의해 특정 산업·특정 공정 에서의 고용규모는 줄어들 가능성이 높지만, 동시에 데이터의 수 집·분석을 위한 인력, 스마트공장에 투입되는 장비와 SW를 생산 하는 산업에서의 고용은 늘어나는 효과

- 개발, 마케팅, 제조 등 가치사슬상 인력에 요구되는 직무나 직능이 달라질 것으로 예상되며 인력에 대한 직능수준이 높아지거나 단 순해지는 양극화가 예상

○ 제조업에서는 SW, 플랫폼의 구축과 활용을 위한 전문인력의 확보 와 아울러 빅데이터의 축적과 활용이 관건이 될 전망

- 인력양성은 산업에 대한 전문성과 아울러 ICBM, AI 등 4차 산업혁

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신의 주요 기술을 체화하여 활용하는 역량 확보에 주력해야 하며, 물량 위주 초급수준의 교육에 집중하는 것은 비효율적

(2) 비즈니스 방식의 변화

○ 4차 산업혁명은 제조업 부문의 가치사슬 영역별로 다른 산업 혹은 다른 영역과의 전면적인 융복합 현상이 진행되며, 새로운 비즈니스 모델의 출현으로 인해 경쟁방식도 변화할 것으로 예상

- 비즈니스 모델의 변화, 발굴된 새로운 제품·서비스의 조기 사업화 를 통한 시장선점이 중요해지고 있으며, 산업(제품)의 수명주기가 보다 빨라질 것으로 예상

- 이에 유연한 전략적 대응과 함께 민간이 변화를 주도하는 것이 필 요하며, 도구로서의 기술을 인식하고 소비패턴의 변화를 포착하 는 것이 중요

○ 정책적으로는 신산업의 출현과 조기 시장 진입을 위해 신속한 규 제개선과 아울러 선제적으로 필요한 제도(좋은 제도) 마련의 필요 성도 증대

- 신산업 분야에서의 시범사업의 효율적인 진행과 아울러 해외시장 진출을 위한 표준 및 인증의 중요성 강화

○ 초기 투자 비용 부담이 용이한 글로벌 대기업, 제조업체를 중심으 로 4차 산업혁명이 시작될 것으로 보이지만 점차 센싱, 컴퓨팅 용 량 기술이 발전하면 진입비용이 낮아지면서 중소기업의 적용 확

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대 가능할 것으로 예상되므로 이를 지원하기 위한 공공 인프라 구 축 필요

- 빅데이터의 활용과 플랫폼의 참여에서 중소기업이 소외된다면 산 업 내에서 대기업-중소기업 간 양극화 심화될 것으로 예상 - 따라서 4차 산업혁명의 핵심기술의 활용에서 경제주체간의 격차

가 나타나지 않도록 공공부문의 역할 필요

○ 4차 산업혁명에 의한 주요 산업의 변화와 신산업의 출현을 살펴보 면, 부품-소재-장비의 동시 확보 전략을 추진하는 것이 필요 - 4차 산업혁명에 의해 주요 산업에서 제품 포트폴리오와 생산방식

이 변화할 것으로 예상되는데, 이에 관련된 핵심 소재·부품의 공 급체제를 마련하지 못한다면 산업의 해외의존도가 높아질 것으로 예상

·예를 들면 로봇의 생산·활용을 위해서는 센서가 필요하며, 지능 형 자동차의 확대를 위해서는 전장부품의 고도화와 아울러 정보 보안이 필수적

·스마트의류의 경우 소재혁신이 병행되어야 하며, OLED, 디스플 레이에서도 정밀부품 및 소재혁신이 전제

- 따라서 우리 산업으로서는 4차 산업혁명에 의해 높은 성장세를 보 일 것으로 예상되는 산업(제품)군에 대하여 산업발전에 대한 로드 맵을 재검토하고 이를 구현하기 위한 정밀부품·핵심소재의 조달 전략 추진 필요

○ 4차 산업혁명은 산업 전반적으로 SW(플랫폼), 정보보안과 안전성

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을 필수적으로 요구하고 있는데, 이를 위한 사회인프라의 확충이 필요

(3) 산업구조의 변화

○ 4차 산업혁명은 그동안 형성되어 온 산업구조의 변화를 촉진하고 다양한 형태와 양상으로 분화하면서 미래의 산업은 현재와는 다른 산업구조로 전환될 것으로 전망

- 예를 들면 기존에는 공작기계의 한 형태로 구분하던 로봇은 AI, IoT 기술의 활용으로 지능형 로봇으로 진화하면서 점차 드론, 소 셜로봇 등의 신제품군이 창출되고, 제조용 기계에서 서비스용 기 계, 항공산업과의 교집합을 구성

- 일반기계 산업은 로봇산업으로 분화되고, 점차 서비스·플랫폼과 융합하면서 엔지니어링 산업으로 확장

- 제약, 의료산업은 각각 제조업, 서비스업으로 구분되었으나 IoT, 모바일, 빅데이터와 같은 핵심 범용기술의 활용에 의해 스마트 헬 스케어 산업이라는 신산업을 출현시키면서 산업간 경계를 와해

(4) 기술적 가능성과 현실화의 시차

○ 4차 산업혁명은 이제 초기 단계에 진입하고 있으며, 기술적 가능 성과 실제 산업적 측면에서의 변화에 시차가 존재할 것으로 예상 - 맥킨지 글로벌 연구소(2017)는 자동화·스마트화 역시 현재 시연

(44)

된 기술이 50% 정도 적용되려면 2055년경이 되겠지만 임금수준 이 높은 국가의 경우 상대적으로 빠른 속도로 진행될 것으로 예상

○ 4차 산업혁명이 진행되면서 새로운 비즈니스의 기회가 열리는 반면 위험과 불확실성도 있을 것으로 예상되지만 4차 산업혁명이 시사 하는 주요 의미는 기존의 방식에서 벗어나 대담한 일대 전환(Great Transformation)이 필요하다는 것임.

- 기존의 제조업과 산업정책에 대한 고정관념, 제조업과 서비스업, 정부주도 또는 민간주도라는 이분법적 사고에서 벗어나, 새로운 여건변화에 신속한 대응이 가능한 역량을 제고하는 것이 필요 - 정책수단도 연구개발 확대 일변도보다는 규제 및 제도개선을 통

해 기업 주도의 혁신 활성화와 과감한 사업재편 여건 조성으로의 전환이 필요

○ 4차 산업혁명 역시 기술적 가능성에 비해 실제 산업구조 및 가치 사슬의 변화가 시차를 갖고 진행하겠지만 기존의 산업혁명에 비

<그림 1-9> 자동화·스마트화의 확산속도 추정

20 10 0 80 60 40 70 50 30 100 90

2016 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 2100 Early scenario

Adoption

Late scenario Technical automation Early scenario potential Late scenario

자료 : Mckinsey Global Institute(2017).