지역 제조기업의 AI 전환(AX)에 대한 R-TOE-AX 모델 기반 정책 분석

Policy Analysis for Accelerating AI Transformation (AX) in Regional Manufacturing Firms: An R-TOE-AX Model-Based Framework

본 연구는 지역 제조업체의 인공지능 전환 실태와 전략을 분석하고, R-TOE-AX 모델에 기반한 정책 방안을 제시한다. 기술혁신이론, 지역혁신체제(RIS), TOE(기술-조직-환경) 프레임워크, 자원기반관점(RBV) 등 이론을 종합하여, 지역 제조기업의 AX 도입에 영향을 미치는 요인을 지역(Region)-기술(Technology)-조직(Organization)-환경(Environment) 측면에서 구조화하였다. 연구방법으로는 심층 사례분석을 통한 질적 접근을 활용하였으며, 지역의 주력 제조업 분야와 해외 선진 사례를 비교 분석하였다. 주요 분석 결과, 데이터 인프라 구축, 경영진의 혁신 의지, 전문인력과 조직역량, 지역 혁신 네트워크 및 정부 지원 등이 AX 성공의 핵심 요인으로 도출되었다. 반면 데이터 부재, 인력·예산 부족, 내부 저항 등은 공통적인 실패 요인으로 확인되었다. 특히 스마트공장 도입 초기의 부분 최적화와 데이터 사일로 현상이 AI 전환의 걸림돌로 작용하고 있었다. 이러한 분석에 근거하여 지역 제조 AX 촉진을 위한 정책 과제로서 데이터 인프라 확충, 개방형 AI 플랫폼 구축, AI 인재 양성 및 파견, 초기투자 지원 금융, 규제 특구 및 실증사업 추진, 선도 사례 확산 등을 제안한다. 이는 지역혁신체제 강화와 기업 자원 기반 향상을 통해 지역 제조업의 AI 자율혁신을 촉진하고, 나아가 지역 산업의 경쟁력 제고와 AI 대전환의 확산에 기여할 것으로 기대된다.

This study examines the current status and strategic patterns of artificial intelligence transformation (AX) among regional manufacturing firms and proposes policy measures grounded in the R-TOE-AX model. Drawing on an integrative theoretical foundation?including innovation theory, the Regional Innovation System (RIS) perspective, the Technology?Organization?Environment (TOE) framework, and the Resource-Based View (RBV)?the study conceptualizes and structures the determinants of AX adoption and performance across four dimensions: Region, Technology, Organization, and Environment. Methodologically, the study employs a qualitative approach based on in-depth case studies. It analyzes representative firms in major regional manufacturing sectors and conducts comparative assessments with advanced international cases to identify enabling conditions and structural barriers in regional AX ecosystems. The findings indicate that key success factors for manufacturing AX include the establishment of robust data infrastructure, strong executive commitment to innovation, the availability of specialized AI talent and organizational capabilities, regional innovation networks, and targeted government support. Conversely, common failure factors are characterized by insufficient or fragmented data resources, shortages of human and financial capital, and organizational resistance to change. In particular, early-stage smart factory implementations were frequently associated with partial optimization and data silo phenomena, which subsequently hindered the progression toward AI-driven transformation. Based on these insights, the study proposes several priority policy tasks to accelerate regional manufacturing AX: expanding shared data infrastructure, developing open AI platforms, cultivating and dispatching AI professionals, providing financial instruments for initial investment support, establishing regulatory sandboxes and demonstration projects, and disseminating leading practices across regions. These policy recommendations are expected to strengthen regional innovation systems and enhance firms’ resource bases, thereby fostering autonomous AI-enabled innovation in regional manufacturing and contributing to broader industrial competitiveness and the diffusion of nationwide AI transformation.