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발행일: 2026-10-21(수)

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로봇이 있어도 끼임사고…공장 안전, 기술만으론 못 막는다

공장에 로봇과 자동화 설비가 늘고 있지만 기계를 점검하고 수리하는 과정에서 발생하는 사고까지 사라진 것은 아니다. 생산 중에는 사람이 접근하지 않던 설비 내부에 정비 작업자가 들어가거나, 이물질을 제거하기 위해 손을 뻗는 순간 사고가 발생할 수 있다. 기계가 사람 대신 작업하는 공정이 늘어도 설비를 관리하는 사람의 안전은 여전히 현장에서 풀어야 할 문제다.고용노동부가 2026년 4월 27일 발표한 제조업 안전점검 계획에 따르면, 산업용 로봇과 압축기, 컨베이어 벨트 등에서 정비 작업 중 끼임사고가 이어졌다. 노동부가 공개한 사례에는 4월 8일 자동차 부품 공장에서 점검 중 산업용 로봇에 끼인 사고와 4월 9일 폐기물업체에서

AI 도입 기업, 일자리는 그대로인데 구조가 바뀌었다

인공지능(AI)이 일자리를 얼마나 없앨 것인지를 둘러싼 논쟁과 달리, 국내 사업체에서는 고용 인원 자체보다 일자리의 구성이 달라지는 움직임이 먼저 포착됐다. AI를 도입한 사업체에서 고숙련 직종의 비중은 늘고 저숙련 직종의 비중은 줄었다. 전체 고용이 일률적으로 감소했다고 보기는 어렵지만, 기업이 필요로 하는 인력의 종류와 노동자에게 요구하는 숙련 수준이 달라지고 있다는 분석이다.한국노동연구원이 지난 2026년 6월 24일 발표한 패널브리프 제36호 ‘사업체의 AI 도입 현황 및 영향에 대한 탐색적 분석’은 사업체패널조사 자료를 토대로 국내 기업의 AI 도입 현황과 생산성·고용 변화를 살펴봤다. 분석 결과 2023년 말 기준 국

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공장에 AI 넣으면 돈 벌까…중소 제조업의 계산은 아직 끝나지 않았다

제조업체가 인공지능(AI)을 도입할 때 가장 먼저 따지는 것은 기술의 수준보다 투자 비용과 회수 가능성이다. 불량품을 줄이고 생산량을 늘릴 수 있다는 설명만으로는 설비 투자 결정을 내리기 어렵다. 초기 구축비뿐 아니라 데이터를 모으고 정리하는 비용, 기존 생산관리 시스템과의 연동, 장비 유지보수, 직원 교육에 드는 비용까지 계산해야 하기 때문이다.대기업은 생산라인과 데이터를 연결해 AI를 적용할 여력이 상대적으로 크지만, 중소 제조업체는 투자 이후 효과가 얼마나 나타날지 확신하기 어려운 경우가 많다. AI가 생산성을 높일 수 있다는 전망과 실제 공장에 적용했을 때 비용을 회수할 수 있는지는 별개의 문제다.중소벤처기업부

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