産業通商部は29日、京畿道成南市の板橋製造AIソリューションセンターで「M.AXアライアンスデータ分科の発足式」を開催した。
新設されるデータ分科は、金準河光州科学技術院（GIST）AI政策戦略大学院長と朴賢宇ソウル大学データサイエンス大学院教授が共同委員長を務める。韓国産業技術企画評価院（KEIT）、韓国産業技術振興院（KIAT）、韓国電子技術研究院（KETI）などの関係機関も参加する。
また、この場で製造データの収集から活用までを包括的に改善する「M.AX製造データ推進ロードマップ」が示された。現在、製造現場には膨大なデータが蓄積されているが、企業や業種ごとにデータの形式や管理基準が異なるため、活用に困難がある。企業が核心技術や営業秘密の漏洩を懸念し、データ共有をためらうことも製造AIの普及の障害として指摘されている。
産業部はこれらの問題を解決するため、製造データの標準化、戦略的収集、管理体制の構築、AIモデルの開発など4つの分野を中心に政策を推進する計画である。まず、製造現場で生産されるデータの形式と品質管理基準を標準化する。企業ごとに異なる設備や工程で発生するデータをAIが一貫して理解し活用できるように共通基準を設ける。
そのために、学習データセットと品質管理、データガバナンスなど3つの分野の標準を確立する。データ収集項目や構造、アクセス権、セキュリティ等級なども標準化する予定である。
データ収集方法も変更する。従来のように無作為にデータを集めるのではなく、AI開発に必要な核心データを優先的に確保する方式である。政府は10大主力産業の工程別AI活用シナリオを分析し、必要なデータと確保の優先順位を定める「製造データリファレンスマップ」を策定する計画である。
主要な事業は国家製造データライブラリの構築である。産業部は2027年から2031年まで関連事業を推進するため、2027年の政府予算案に1158億ウォンを反映した。ライブラリには業種別の核心製造データを集め、データ品質の検証とセキュリティ管理体制を構築する。企業の営業秘密を保護するために、データの非識別化とセキュリティ等級別の差別管理体制も導入する予定である。
蓄積されたデータは製造ファウンデーションモデル（MFM）の開発や製造AI専門企業の育成に活用される。製造現場の生産性向上や不良率の減少につながるように、AIモデルの開発から実証と普及までを支援する計画である。
先に産業部が28日に公開したAIファクトリーの優良事例38件の分析結果では、生産性が平均30.1%向上し、不良率は15.5%減少したことが示された。政府はこのようなAI活用の成果を個別の工場を超えて産業団地や他の企業に普及させる政策を推進している。
金正官産業部長官は「製造データの標準化と安全な共有基盤を構築する」と述べ、「企業が安心してデータを提供し活用できるよう支援する」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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