슈나이더 일렉트릭은 16일 글로벌 소비재 제조업 분야 임원 및 제조 의사결정권자 1,453명을 대상으로 실시한 ‘2026 Industrial AI in CPG Survey’ 결과를 발표했다. 이번 조사는 소비재 제조업의 AI 활용 현황과 향후 투자 전망, 산업용 AI 도입 과제를 분석하기 위해 진행됐다.

조사 결과 제조 지연, 설비 가동 중단, 장비 고장 등으로 발생하는 생산 비효율 비용은 최종 제품 제조원가의 평균 20.3%로 집계됐다. 생산 지연, 재작업, 품질 편차, 자산 활용 저하 등으로 인한 손실은 제조 매출의 평균 15.2%에 달하는 것으로 나타났다.

응답 기업들은 이러한 손실 비중이 내년 21.37%까지 증가하고, 2030년에는 29.14% 수준에 이를 것으로 전망했다. 비용 부담이 확대되는 가운데 제조업체들은 AI·데이터·자동화를 결합한 산업용 AI를 생산성 향상과 비용 절감을 위한 주요 수단으로 인식하고 있는 것으로 조사됐다.

현재 AI가 핵심 운영 및 의사결정 과정 전반에 통합돼 있다고 답한 기업은 13%에 그쳤다. 그러나 2030년에는 37%가 AI를 핵심 운영 체계에 적용할 것으로 예상해 향후 도입 확대 가능성이 큰 것으로 나타났다.

AI 투자 효과에 대한 기대도 높았다. 응답자의 32.7%는 AI 프로젝트를 통해 50~74% 수준의 투자수익률(ROI)을 기대한다고 답했으며, 7.9%는 100% 이상의 ROI 달성을 예상했다. 반면 현재 성과는 기대에 미치지 못했다. 응답자의 70%는 현재 AI ROI가 20% 미만이라고 답했고, 이 가운데 28.4%는 5% 이하라고 응답했다.

AI 확산의 주요 장애요인으로는 AI 및 데이터 과학 인력 부족이 43.0%로 가장 높게 나타났다. 이어 레거시 자동화 시스템 및 인프라 37.5%, 운영 데이터 부족 36.3%, 조직 구성원의 변화 저항 25.7% 순으로 조사됐다. 사이버보안 및 규제 준수 문제는 21.7%로 집계됐다.

세실 베르셀리노 슈나이더 일렉트릭 산업 자동화 서비스 부문 수석부사장은 산업용 AI 성과를 실현하기 위해서는 기술 도입뿐 아니라 데이터 기반 운영 체계와 조직 전반의 변화가 함께 이뤄져야 한다고 설명했다.

이번 조사 결과는 슈나이더 일렉트릭과 아비바가 공동 발간한 ‘Beyond the Hype: Practical AI for Competitive Consumer Goods Manufacturing’ 보고서에 수록됐다. 보고서는 소비재 제조업의 산업용 AI 도입 현황과 제조 경쟁력 확보를 위한 실행 과제를 다뤘다.