알림 목록

분석지역:경상남도
핵심영역: 거제·창원·통영·고성 조선소, 대형 조선사, 중소형 조선소, 사내외 협력사, 조선기자재 기업
Agenda:높은 선가와 장기 수주잔고가 유지되는 호황기에 경남 조선업이 노동집약형 건조구조를 AI·로봇·데이터 기반 생산체계로 실제 전환하고 있는가
Golden Time Type: Revenue Opportunity + Production AX Lock-in Risk
기준일: 2026년 8월 28일
Version: Regional AX Golden Time Intelligence v3.2 강화기준

2025년 한국 조선업은 318억 달러 수출로 8년 만의 최고치를 기록했고 세계 수주점유율은 전년보다 6.2%포인트 상승한 **20.2%**를 기록했다. 2026년 상반기에도 한국 수주는 전년 동기보다 약 60% 증가했으며, 6월 말 수주잔량은 3,881만CGT로 세계의 19%를 차지했다. 발주량과 선가가 동시에 침체했던 국면은 끝났다. (산업통상부, 연합뉴스)

그러나 중국의 2026년 6월 말 수주잔량은 1억3,403만CGT, 세계 점유율 65%였다. 한국의 고부가 선박 우위와 중국의 압도적 건조규모가 병존한다. 현재 호황은 한국 조선업이 시장 전체를 지배한 결과가 아니라 LNG운반선·고사양 선박·특수선에서 높은 가격과 기술력을 확보한 결과로 판정된다. (연합뉴스)

경남은 이 구조의 중심이다. 한국은행 분석에서 2021년 경남은 국내 조선업 생산의 **46.3%**를 담당했고, 2019년 기준 조선업은 경남 제조업 총부가가치의 **21.1%**를 차지했다. 거제의 한화오션·삼성중공업, 창원·진해의 케이조선과 조선기자재 집적은 전국 수주경기의 지역 파급경로를 형성한다. 동시에 과거 수주절벽과 해양플랜트 부실이 경남 경제를 장기 침체로 끌고 갔던 경기집중 위험도 그대로 남아 있다. (한국은행)

대형 조선사의 AX 투자는 시작됐다. 한화오션은 거제사업장을 빅데이터와 로봇 중심의 스마트야드로 전환하고 있으며, 공시된 투자계획에는 2025년 500억 원·2026년 1,500억 원의 스마트야드 시설투자가 포함됐다. 삼성중공업도 거제조선소의 설계·생산·안전·검사 공정에 디지털 기술과 자동화를 확대하고 있다. 대형 야드의 전환은 계획단계를 지났다. (한화오션, 한국거래소 공시)

경남도도 2026년 조선산업 초격차 확보를 위해 5개 분야 12개 사업을 가동했다. 거제 장목의 250억 원 규모 중소형 조선소 생산기술혁신 DX센터, 2027년까지 180억 원 규모 중소조선 스마트 생산혁신, 2028년까지 195억 원 규모 액체수소 기자재 실증설비, 316억 원 규모 암모니아 혼소 규제자유특구, 398억 원 규모 미래혁신인재 양성센터가 포함된다. AX·친환경·인재 기반은 복수 사업으로 형성되고 있다. (중소조선연구원, 경남 조선산업 추진계획 보도)

확인된 GAP은 투자 존재 여부가 아니다. 대형 조선사의 스마트야드 성과와 중소 조선소·사외 협력사·기자재 기업의 생산성 변화가 동일 기준으로 공개되지 않는다. 로봇 도입 대수, AI 적용 공정 수, 공정시간 단축률, 재작업률, 안전사고율, 납기준수율, 협력사 데이터 연결률을 한 번에 확인할 수 있는 경남 조선 AX Runtime도 확인되지 않는다.

2026~2028년은 높은 수주잔고가 실제 건조매출과 현금흐름으로 전환되는 시기이자, DX센터·스마트 생산혁신·친환경 기자재 실증사업의 성과가 결정되는 시기다. 이 기간에 생산방식이 바뀌지 않으면 현재의 일감은 기존 노동집약 구조로 소진되고, 다음 발주 조정기에는 인력·원가·납기 격차가 다시 노출된다.

따라서 경남 조선업의 현재 Golden Time은 Revenue Opportunity + Production AX Lock-in Risk로 판정된다.

• 수주잔고 증가 ≠ 생산성 우위
• 대형 조선사 스마트야드 ≠ 경남 조선생태계 AX
• 외국인력 증가 ≠ 구조적 인력위기 해소
• 실증센터 구축 ≠ 현장 확산
• 친환경선박 수주 ≠ 기자재 국산화
• AI 기술개발 ≠ 공정 Outcome

경남 조선업은 거제의 대형 조선소, 창원·진해의 중형 조선소와 기자재 기업, 통영·고성의 블록·선박수리·협력업체가 연결된 다층 생산구조다. 한화오션과 삼성중공업이 대형 고부가 선박의 설계·건조·수주를 주도하고, 중소 조선소와 사내외 협력사·기자재 기업이 블록제작·용접·도장·배관·전장·시운전 공정을 분담한다.

한국은행이 확인한 국내 생산 비중 46.3%와 경남 제조업 부가가치 비중 21.1%는 조선업이 하나의 주력업종을 넘어 지역 경기의 방향을 결정하는 산업임을 보여준다. 수주 증가가 생산·고용·소비로 확산되는 경로와 수주 감소가 협력사 폐업·인구유출·지역침체로 번지는 경로가 같은 공급망 안에 존재한다. (한국은행)

현재 생산구조는 대형 조선사의 장기 수주잔고와 다단계 협력생산의 결합이다. 고부가 선박의 기술경쟁력은 대형 조선사에 집중되고, 실제 건조 생산성은 수많은 협력업체의 인력·장비·공정관리 수준에 의해 결정된다.

경남 조선업은 수주경쟁력은 대형사 중심, 납기경쟁력은 지역생태계 전체 의존형으로 판정된다.

2025년 세계 발주량은 전년보다 27% 감소했지만 한국 수주는 1,160만CGT, 세계 점유율 21%를 기록했다. 2024년 17%까지 낮아졌던 점유율이 반등했고, 2025년 말 한국의 수주잔량은 3,512만CGT로 세계의 20%를 차지했다. 발주 감소기에도 고부가 선박 중심으로 일감을 확보한 결과다. (한국무역협회)

2026년 6월 말 신조선가지수는 185.15로 2021년 6월보다 약 33% 높았다. 높은 선가에 수주한 물량이 건조매출로 전환되면서 대형 조선사의 수익성은 개선되는 구조다. 반면 중국은 같은 시점 세계 수주잔량의 65%를 차지했다. 한국은 선종 선택과 기술가격에서, 중국은 규모와 공급능력에서 우위를 가진다. (연합뉴스)

수주 호황이 협력사 AX로 확산됐다는 공개 Evidence는 제한적이다. 대형 조선사의 수주잔고와 매출은 공시되지만 협력업체별 자동화율·공정시간·영업이익·인력구성·설비투자는 하나의 통계로 연결되지 않는다.

현재 호황의 확산수준은 대형사 매출회복은 확인 / 중소 협력생태계의 생산성 회복은 Data GAP으로 판정된다.

첫 번째 변화는 경쟁단위가 선박에서 건조시스템으로 이동한 것이다. 동일한 설계능력을 보유해도 선박 블록 이동, 곡면 용접, 도장, 배관, 검사, 시운전의 자동화 수준에 따라 원가와 납기가 달라진다. 중국의 건조능력 확대는 한국의 고부가 선박 우위만으로 상쇄되지 않는 생산규모 압력을 형성한다.

두 번째 변화는 선박의 가치가 하드웨어에서 Software-defined Ship으로 이동한 것이다. 운항 최적화, 예지정비, 디지털트윈, 원격관제, 자율운항은 인도 이후에도 데이터와 서비스를 발생시킨다. 조선사의 경쟁범위가 건조원가에서 선박 생애주기 운영데이터까지 확장됐다.

세 번째 변화는 친환경 선박 경쟁이 연료 선택에서 전 주기 탄소검증으로 이동한 것이다. IMO는 2030년 국제해운의 총 온실가스를 2008년 대비 최소 20%, 가능하면 30% 감축하고, 제로·저탄소 연료 비중을 최소 5%, 가능하면 10%까지 높이는 경로를 제시했다. 선박의 연료·엔진·저장·공급·안전·탄소데이터가 하나의 규제대상이 됐다. (IMO)

네 번째 변화는 생산인력의 단위가 인원 수에서 숙련 데이터로 이동한 것이다. 숙련 용접공·배관공·검사원의 판단을 로봇 경로·작업표준·품질데이터로 변환하지 못하면 인력 보충만으로 생산성 격차를 줄이기 어렵다.

경남 조선산업은 선박 수주경쟁에서는 회복국면, 건조시스템 경쟁에서는 전환국면으로 판정된다.

산업통상부는 2026년 조선해양산업 기술개발에 전년보다 약 23% 증가한 3,200억 원을 투입했다. 지원축은 친환경 선박, AI 조선소·선박, 중소조선이며 무인 블록이송, 로봇 자율용접, AI 안전관리, 자율운항 예인선 등이 신규 기술개발 범위에 포함됐다. 국가 R&D의 중심이 개별 장비개선에서 AI 기반 건조·운항체계로 이동했다. (산업통상부)

한화오션은 거제사업장의 생산방식을 사람과 경험 중심에서 데이터와 로봇 중심으로 바꾸는 스마트야드를 추진 중이다. 공시된 시설투자계획에는 2025년 500억 원, 2026년 1,500억 원이 배치됐다. 투자계획과 디지털 생산센터 운영은 확인되지만 공정별 생산성 개선수치는 제한적으로 공개돼 있다. (한화오션, 한국거래소 공시)

거제 장목의 중소형 조선소 생산기술혁신 DX센터에는 총 250억 원이 투입되고 있다. 부지 6,381㎡, 연면적 4,240㎡ 규모에 용접·도장·검사 실증장비 14종, 생산기술혁신 소프트웨어 2종, 품질·성능평가 장비 6종 등 총 22종이 구축되는 구조다. 중소조선소 공정 자동화를 위한 공동 테스트 기반은 형성 단계다. (중소조선연구원, 센터 구축 세부자료)

경남도는 2027년까지 180억 원을 투입하는 중소조선 스마트 생산혁신을 통해 조선소와 협력사의 데이터 연결을 추진하고 있다. 2028년까지 195억 원 규모 액체수소 기자재 실증설비, 316억 원 규모 암모니아 혼소 규제자유특구도 병행된다. 생산 DX와 친환경 기자재 전환이 동시에 추진되는 구조다. (경남 조선산업 추진계획 보도)

현재 대응수준은 대형사 자체투자와 공공 실증기반은 확인 / 공급망 전체 확산성과는 미확인으로 판정된다.

2026년 6월 말 중국의 세계 수주잔량 점유율은 65%, 한국은 19%였다. 척당 평균 수주규모는 한국이 3.8만CGT, 중국이 2.6만CGT로 한국의 고부가·대형 선박 집중도가 더 높았다. 한국은 수주량 전체가 아니라 선박당 기술가치와 가격에서 경쟁력을 유지하고 있다. (연합뉴스)

그러나 중국의 수주잔량은 1년 사이 약 3,020만CGT 증가했고 한국은 약 369만CGT 증가했다. 중국의 대규모 야드·공급망·내수금융·표준선 양산능력이 고부가 선종까지 올라올 경우 한국의 기술가격 우위와 중국의 생산규모 우위가 직접 충돌한다.

경남에는 한국 조선업 생산의 절반에 가까운 집적과 세계적 대형 조선사가 존재한다. 반면 지역 전체의 스마트야드 성숙도, 기자재 기업의 AI 도입률, 협력사 데이터 연결률을 해외 경쟁지역과 비교한 공개지표는 확인되지 않는다.

현재 위치는 High-value Ship Readiness는 상위권 / Regional Production AX Readiness는 측정불가 단계로 판정된다.

2025년 한국 조선업 수출은 318억 달러였다.

2025년 세계 수주점유율은 **20.2%**였다.

2026년 상반기 한국 수주는 전년 동기보다 약 60% 증가했다.

2026년 6월 말 한국의 수주잔량은 3,881만CGT, 세계의 19%였다.

같은 시점 중국의 수주잔량은 1억3,403만CGT, 세계의 65%였다.

신조선가지수는 185.15, 2021년 6월보다 약 33% 높은 수준이었다. (산업통상부, 연합뉴스)

경남은 국내 조선업 생산의 **46.3%**를 차지한 지역이다.

거제 DX센터는 250억 원, 중소조선 스마트 생산혁신은 180억 원, 액체수소 실증설비는 195억 원, 암모니아 혼소 규제자유특구는 316억 원, 조선해양 미래혁신인재 양성센터는 398억 원 규모다.

한화오션의 2026년 스마트야드 시설투자계획은 1,500억 원이다. 정부의 2026년 조선해양 R&D 투자액은 3,200억 원이다.

투자규모는 확인되지만 이 투자로 단축된 공정시간, 감소한 재작업, 대체된 위험작업, 연결된 협력사, 개선된 영업이익은 동일한 지표체계에서 확인되지 않는다.

숫자가 드러내는 병목은 자금 부족보다 Investment-to-Productivity Conversion GAP으로 판정된다.

첫 번째 GAP은 Orderbook과 Productivity 사이다. 장기 수주잔고는 수년간의 일감을 보장하지만 같은 기간의 생산성 향상을 보장하지 않는다. 공정 병목이 유지되면 높은 선가의 일부가 인건비·지연·재작업 비용으로 소진된다.

두 번째 GAP은 대형 조선사와 협력사 사이다. 대형사는 디지털 생산센터·로봇·AI 안전관리·스마트야드에 직접 투자할 수 있지만, 중소 협력사는 수주변동·인력난·낮은 투자여력 때문에 독자 시스템을 구축하기 어렵다. 동일 선박을 함께 만들면서 데이터 성숙도는 기업별로 갈린다.

세 번째 GAP은 장비 도입과 공정 통합 사이다. 용접로봇·도장장비·검사센서가 개별 공정에 적용돼도 설계변경, 자재입고, 블록이동, 작업배치, 품질검사, 납기정보가 연결되지 않으면 야드 전체 최적화는 발생하지 않는다.

네 번째 GAP은 인력 보충과 숙련 전환 사이다. 경남 제조업의 외국인 산업인력은 2023년 말 4만5,257명 수준이었고 경남도는 2024년 6만7천 명까지 확대하는 목표를 제시했다. 인력량은 늘었지만 다국어 작업지시, 숙련도 관리, 안전훈련, 장기정착, 생산성 변화의 연결자료는 제한적이다. (연합뉴스)

가장 큰 Readiness GAP은 대형 조선사의 AX 속도와 지역 공급망의 AX 속도가 동일 선박 안에서 분리되는 구조로 판정된다.

거제 DX센터의 시설·장비 22종과 중소조선 스마트 생산혁신 사업은 중소기업이 독자적으로 확보하기 어려운 자동화 실증기반을 제공한다. 산업통상부의 3,200억 원 R&D와 경남의 생산혁신 사업도 같은 시기에 집행되고 있다. 물리적 인프라와 사업재원은 형성 단계다. (산업통상부, 중소조선연구원)

미래혁신인재 양성센터는 기술인재 400명과 현장 생산인력 250명을 양성하는 계획을 포함한다. 반면 경남 조선업 전체의 퇴직예정 숙련인력, 직종별 부족인원, 외국인 숙련도, 로봇운영자 수요를 하나의 전망으로 연결한 공개자료는 확인되지 않는다.

대형 조선소에는 자체 생산데이터가 축적되지만 협력업체 데이터의 소유권·표준·공유범위·보안등급은 공개 Evidence가 부족하다. 생산설비는 구축되고 있으나 지역 단위 데이터 운영조건은 확인되지 않는다.

현재 조건은 Facility Readiness는 진행 / Workforce·Data Interoperability Readiness는 Data GAP으로 판정된다.

경남도는 중소조선 스마트 생산혁신에 2027년까지 180억 원을 투입하고 조선소와 협력사 사이의 데이터 연결을 사업범위로 명시했다. 거제 DX센터도 용접·도장·검사 실증장비를 공동 활용하는 구조다. 확산을 위한 사업대상과 장비는 확인된다. (경남 조선산업 추진계획 보도, 센터 구축 세부자료)

반면 공개자료에서는 지원기업 수보다 더 깊은 변화가 확인되지 않는다. 지원기업의 공정시간이 얼마나 단축됐는지, 대형 조선사 시스템과 몇 개 협력사가 연결됐는지, 실증 이후 자체투자가 이어졌는지, 납품단가와 영업이익이 개선됐는지는 통합 공개되지 않는다.

기자재 분야도 액체수소·암모니아 실증사업은 확인되지만 실증기업의 형식승인, 선급인증, 실제 발주, 수출매출로 이어진 비율은 아직 측정구간에 진입하지 않았다.

현재 확산수준은 공공지원 Reach는 확인 / Commercial Production Diffusion은 미확인으로 판정된다.

거제는 한화오션·삼성중공업의 대형 야드와 스마트야드 투자가 집중된 지역이다. 창원·진해에는 케이조선과 기계·전장·방산·조선기자재 기업이 집적돼 있다. 통영·고성에는 중소조선·블록·수리·협력업체가 분포한다.

대형 조선사의 디지털 투자는 거제 사업장 내부에서 빠르게 진행될 수 있지만, 지역 밖 사외 협력사에는 설비규모·수주안정성·데이터 접근권 차이가 존재한다. 하나의 조선 공급망 안에서 거제 대형 야드 AX와 통영·고성·창원 협력기업 AX의 속도차가 발생한다.

지역별 조선기업 수, 종사자 수, 외국인 비율은 부분적으로 확인되지만 시·군별 로봇 도입률·공정 디지털화율·생산성·안전·임금·수익성을 동일 기준으로 비교한 자료는 확인되지 않는다.

현재 공간적 GAP은 조선 물량은 광역 공급망으로 분산되지만 AX 투자와 데이터는 핵심 야드에 집중되는 구조로 판정된다.

2025년 한국 조선업 수출은 8년 만의 최고치를 기록했고, 2026년 6월 신조선가는 2021년보다 약 33% 높은 수준을 유지했다. 높은 가격에 수주한 선박이 2026~2028년 생산공정으로 들어오는 구간이다. 현재는 불황기의 생존자금이 아니라 호황기의 투자여력이 발생하는 시점이다. (산업통상부, 연합뉴스)

거제 DX센터, 중소조선 스마트 생산혁신, 액체수소 기자재 실증, 암모니아 혼소 규제특구도 2026~2028년에 구축·지원·실증 일정이 겹친다. 기업의 수주잔고와 공공 AX 기반이 동시에 존재하는 기간은 확인된다.

중국의 수주잔량 점유율 65%와 한국의 19%는 다음 경쟁이 발주회복 자체보다 생산능력·납기·원가·친환경 기술에서 벌어질 가능성을 보여준다. 현재의 고선가 구간이 끝난 뒤 같은 전환을 추진하면 투자재원과 현장여력이 동시에 줄어든다.

2026~2028년은 수주 호황의 현금흐름과 생산 AX 투자주기가 겹치는 제한된 구간으로 판정된다.

12-1. Golden Time 기초지자체 적용 사례 ① — 거제시

거제에는 한화오션과 삼성중공업의 대형 야드, 다수 사내외 협력사가 집중돼 있다. 한화오션은 2026년 스마트야드 시설투자계획으로 1,500억 원을 제시했고, 장목에는 250억 원 규모 중소형 조선소 DX센터가 구축되고 있다. 대형사 자체투자와 공공 중소조선 지원기반이 같은 도시에서 진행된다.

확인된 GAP은 대형 야드의 공정데이터와 지역 협력기업의 생산데이터가 어느 범위까지 연결되는지 공개되지 않는다는 점이다. 2~3년 안에 연결범위가 확정되지 않으면 대형사는 자체 최적화되고 협력사는 인력 중심 납품구조에 남는 이중 생산체계가 고착된다.

거제는 Smart Yard Concentration Opportunity + Supplier Data Divide Risk로 판정된다.

12-2. Golden Time 기초지자체 적용 사례 ② — 통영·고성

통영·고성에는 대형 조선사의 물량을 수행하는 블록·선박수리·중소조선·기자재 기업이 분포한다. 이들 기업은 수주 호황의 물량효과를 받지만 대형 야드보다 설비투자 여력과 전문인력 확보력이 낮다.

중소조선 생산혁신 사업은 존재하지만 통영·고성 기업의 참여율, 실증 이후 자동화 투자율, 공정별 생산성 변화는 공개자료에서 구분되지 않는다. 현재 호황기에 설비와 데이터를 축적하지 못하면 다음 수주조정기에는 낮은 원가경쟁력과 인력부족이 동시에 노출된다.

통영·고성은 Order Spillover는 확인 / AX Capability Spillover는 Data GAP으로 판정된다.

첫 번째 시간위험은 호황의 현금흐름 소진이다. 높은 선가의 수주물량이 기존 생산방식으로 처리되면 매출은 증가해도 생산성 자산은 축적되지 않는다. 발주가 조정된 뒤에는 자동화·데이터 투자의 내부수익성이 낮아지고 투자여력도 줄어든다.

두 번째 시간위험은 숙련기술의 비가역적 소멸이다. 고령 숙련자가 퇴직하기 전에 용접조건·작업순서·품질판정·위험회피 경험이 데이터와 작업표준으로 변환되지 않으면 같은 숙련을 다시 구축하는 데 수년이 걸린다.

세 번째 시간위험은 공급망 이중화다. 대형 조선사는 스마트야드로 이동하고 협력사는 수기·인력 중심으로 남을 경우 데이터 단절이 납기·품질·원가 병목으로 전환된다. 동일 선박 내부의 생산속도 차이는 개별 기업 문제가 아니라 야드 전체 병목으로 남는다.

네 번째 시간위험은 친환경 기자재 시장의 선점 실패다. 액체수소·암모니아 기술이 실증에서 인증·발주로 넘어가지 못하면 경남 기업은 친환경 선박을 건조하면서도 핵심 기자재의 부가가치를 외부 공급기업에 넘기는 구조에 고정된다.

현재 비가역성은 수주량 감소가 아니라 호황기 일감이 미래 생산자산을 남기지 않고 소진되는 것으로 판정된다.

2026~2028년에는 대형 조선사의 수주잔고, 높은 선가, 스마트야드 시설투자, 정부의 3,200억 원 R&D, 거제 DX센터, 중소조선 생산혁신 사업이 동시에 존재한다. 생산현장·투자재원·실증기반이 분리된 시기가 아니다.

이 기간의 측정 가능한 Outcome은 수주액이 아니라 공정시간·재작업·위험작업·납기·협력사 연결·기자재 인증의 변화다. 이 수치가 축적되면 호황기의 매출이 다음 불황기에도 남는 생산자산으로 전환된다.

반대로 동일 기간에 투자액과 장비 수만 기록되면 사업 종료 이후 현장 정착 여부를 복원하기 어렵다. 센터와 실증장비는 남아도 기업별 생산방식은 변하지 않는 분리가 발생한다.

현재 확보 가능한 이익은 추가 수주 자체가 아니라 수주변동에도 유지되는 경남 조선업의 구조적 생산성으로 판정된다.

Gyeongnam Shipbuilding AX Runtime

수주 → 설계 → 자재 → 블록 → 용접·도장 → 조립 → 검사 → 시운전 → 인도 → 운항데이터 → 정비·서비스

Supply-chain Outcome Chain

공공지원 → 실증 → 현장적용 → 공정시간 단축 → 납기·품질 개선 → 원가절감 → 협력사 수익성 → 재투자 → 다음 AX

Revenue Opportunity + Production AX Lock-in Risk

경남 조선업은 수주절벽 단계가 아니다.

대형 조선사의 AX 투자도 계획 이전 단계가 아니다.

중소조선 지원기반과 친환경 기자재 실증사업도 부재 상태가 아니다.

현재 위험은 호황과 투자가 존재하는데도 생산성 Outcome이 공급망 전체로 연결됐는지 판정할 데이터가 없다는 것이다.

대형 야드의 스마트화가 협력사의 자동화·수익성·숙련전환으로 확산되면 현재 수주잔고는 다음 경쟁주기의 생산자산으로 남는다. 대형사 내부에 머물면 경남 조선업은 높은 수주와 만성적 인력·납기 병목을 동시에 가진 구조로 고착된다.

경남 조선업의 Golden Time은 2026~2028년으로 판정한다.

1. 경남 조선업 수주잔고와 인도 예정량
2. 선종별 수주액·선가·영업이익
3. 대형 조선사 생산능력 대비 수주잔고
4. 선박별 계획 공기와 실제 공기
5. 공정별 병목시간
6. 설계변경 후 현장반영 시간
7. 블록별 납기준수율
8. 용접·도장·검사 자동화율
9. 로봇 도입 후 공정시간 단축률
10. 재작업률과 품질불량률
11. AI 안전관리 적용공정 수
12. 산업재해·중대재해·Near Miss
13. 대형 조선사 스마트야드 투자 집행률
14. 협력사 생산데이터 연결률
15. 중소조선 스마트 생산혁신 참여기업 수
16. 지원 종료 후 자체 설비투자율
17. 거제 DX센터 장비 가동률
18. DX센터 기업별 반복이용률
19. 실증기술의 현장 채택률
20. 조선 협력사 매출·영업이익
21. 원청과 협력사 생산성 격차
22. 직종별 내국인·외국인 구성
23. 외국인 숙련인력 장기근속률
24. 다국어 작업지시 적용률
25. 숙련퇴직자의 작업지식 데이터화율
26. 친환경 기자재 실증 건수
27. 실증 후 선급인증 획득률
28. 인증 후 실제 발주·수출률
29. 액체수소·암모니아 기자재 국산화율
30. 거제·창원·통영·고성 AX 성숙도 차이
31. 조선업 생산성의 전국·중국 대비 변화
32. 호황 종료 후 유지되는 AX 투자 비율

Data GAP:대형 조선사의 수주·매출·투자자료와 경남의 지원사업 자료는 존재하지만, 기업 → 야드 → 협력사 → 공정 → 인력 → 생산성 → 수익성 → 재투자를 동일 사업 ID로 연결한 공개 Runtime은 확인되지 않는다.

Runtime Chain

글로벌 발주 → 경남 수주 → 야드 Capacity → 협력사 물량 → 공정 AX → 생산성 → 납기·품질 → 수익성 → 인력정착 → 재투자 → 다음 수주경쟁

경남 조선업의 구조적 통찰은 하나다. 조선 AX의 실제 경쟁단위는 대형 조선소가 아니라 한 척의 선박을 함께 만드는 전체 생산망이다.

선박은 대형 조선사의 설계와 최종 조립만으로 완성되지 않는다. 수백 개 블록과 기자재, 용접·도장·배관·전장·검사 작업이 서로 다른 기업과 작업장에서 결합된다. 이 구조에서는 가장 앞선 공정의 AI 수준보다 가장 늦은 협력공정의 데이터 단절이 전체 납기를 결정한다.

따라서 대형 조선사의 스마트야드가 고도화될수록 협력사의 낮은 AX 수준은 사라지는 것이 아니라 더 선명한 병목으로 나타난다. 대형사 내부 생산속도가 빨라져도 외부 블록과 기자재의 납기·품질 데이터가 연결되지 않으면 야드 전체의 생산성은 동일한 속도로 상승하지 않는다.

Golden Time Thesis — 경남 조선업의 골든타임은 조선 호황이 얼마나 오래 지속되는가에 있지 않다. 2026~2028년의 높은 선가와 수주잔고가 대형 조선사의 이익으로 끝나는지, 아니면 거제·창원·통영·고성의 협력생산망 전체에 데이터·로봇·숙련자산을 남기는지가 경남 조선업의 다음 10년을 가른다. 대형 야드만 AX되면 경남은 스마트 조선소를 보유한 노동집약형 조선지역으로 남는다. 전체 생산망이 연결되면 현재의 호황은 일시적 수주회복이 아니라 구조적 생산성 전환으로 기록된다.