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"대한민국 AI 전략 핵심은 현장"…국가AI전략위, 자문단에 '행동계획' 공개

국가인공지능(AI)전략위원회가 '대한민국 인공지능행동계획(안)'을 공유하고 각계 의견을 수렴하기 위한 공개 행보에 나섰다. 정부가 AI 3대 강국 도약을 목표로 제시한 가운데, 실행 중심의 세부 전략을 민간 전문가들과 점검하며 정책 완성도를 끌어올리겠다는 구상이다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 30일 서울 대한상공회의소 국제회의장에서 열린 자문단 네트워킹 데이에서 "대한민국 인공지능행동계획은 위원과 분과, 자문위원들이 지난 3개월간 매주 논의를 거쳐 만들어 온 결과물"이라며 "각 분야 전문가들이 연결되는 이 자문단 네트워크가 국가 AI 전략 수립의 가장 큰 힘"이라고 강조했다. 이날 행사는 위원회 자문단을 대상으로 인공지능행동계획(안)을 설명하고 자유 토론을 통해 의견을 청취하기 위해 마련됐다. 현장에는 임 부위원장을 비롯해 분과위원장과 태스크포스(TF) 리더, 자문위원 등 200여 명이 참석했다. 위원회는 동시에 350개 기관·단체 관계자를 대상으로 온라인 웨비나도 병행해 참여 폭을 넓혔다. 국가AI전략위원회 자문단은 산업계·학계·연구계·시민사회 전반에서 추천된 전문가들로 구성됐다. 자문위원들은 분과 및 TF 논의에 참여하며 행동계획(안) 수립 과정에서 정책의 전문성과 현장 수용성을 높이는 역할을 맡아왔다. 이날 행사에서는 먼저 기술혁신·인프라 분과가 그래픽처리장치(GPU) 기반 대규모 AI 클러스터 구축과 국산 AI 반도체 활용 전략을 핵심 과제로 제시했다. 국가 AI 데이터센터와 함께 지역 단위 강소형 데이터센터를 병행 구축하고 연구기관과 대학이 클라우드 기반으로 AI 인프라에 접근할 수 있도록 하는 방안이 담겼다. 산업AX·생태계 분과는 제조 데이터를 중심으로 한 산업 파운데이션 모델 구축을 통해 2030년 글로벌 제조 경쟁력 1위 달성을 목표로 제시했다. 반도체와 제조 데이터를 결합한 AI 모델과 에이전트 서비스를 고도화해 제조 AI 풀스택을 수출 산업으로 확장하겠다는 전략이다. 공공AX 분과는 AI 네이티브 정부 구현을 핵심 비전으로 내세웠다. 공무원 업무 전반에 AI 비서를 도입하고 클라우드 기반 AI 공동 플랫폼과 AI 통합 민원 플랫폼을 구축해 대국민 서비스 품질을 끌어올린다는 구상이다. 데이터 통합과 거버넌스 혁신을 통해 정부가 혁신을 창발하는 주체가 되겠다는 목표도 제시됐다. 데이터 분과는 국가 차원의 데이터 거버넌스 정립과 함께 개인정보·저작물의 AI 학습 활용 제도 개선을 주요 과제로 제시했다. 원본 개인정보의 안전한 활용을 전제로 한 AI 특례 제도 도입과 저작물 활용에 따른 법적 불확실성을 최소화하는 법·제도 정비를 추진할 계획이다. 사회 분과는 AI 기본사회를 핵심 키워드로 내걸었다. 노동·복지·돌봄 등 국민 접점이 큰 영역에 AI를 선제적으로 적용해 기존 사회 문제를 해결하고 사회적 취약계층의 AI 역량 강화를 통해 포용적 AI 활용 기반을 마련하겠다는 구상이다. AI 기반 문화콘텐츠 산업 육성 방안도 함께 논의됐다. 글로벌 협력 분과는 대한민국 AI 기술을 국제 표준으로 확산시키는 동시에 해외 AI 기술이 국내에서 안전하게 활용될 수 있는 협력 구조 구축을 목표로 한다. 국제 표준 논의, AI 특화지구 조성, ODA 연계 펀드 등 글로벌 협력 과제들을 행동계획(안)에 포함했다. 과학·인재 분과는 AI를 과학 연구의 동반자로 활용하는 과학 AI 전략을 제시했다. AI 연구동료 개발과 국가과학연구소 설립을 추진하고 바이오·제조·에너지 등 전략 분야에서 AI 융합 연구를 강화할 방침이다. 동시에 AI 중심 대학 확대와 글로벌 인재 유치를 통해 인재 생태계 전환을 이끌 계획이다. 국방·안보 분과는 국방 최고AI책임관(CAIO) 신설과 국방 AI 위원회 구축을 통해 거버넌스를 정비하고 국방 특화 AI 데이터센터와 독자 파운데이션 모델 개발을 추진한다. 이 외에도 보안 TF는 화이트해커를 활용한 선제적 보안 점검 체계 도입을 통해 사후 대응 중심의 보안 패러다임 전환을 제시했다. 위원회는 지난 16일부터 홈페이지에 행동계획(안)을 공개하고 이메일을 통해 의견을 접수 중이다. 이날 행사에서는 각계를 대표하는 350개의 기관·단체에 행동계획(안)을 안내해 의견 회신 등 참여를 독려했다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 "자문단 한 분 한 분의 적극적인 참여 덕분에 대한민국 인공지능행동계획(안)을 마련할 수 있었고 이는 우리나라가 AI 3대 강국으로 도약하기 위한 첫걸음을 내딛는 소중한 성과"라며 "정책 현장과 가장 가까운 전문가들의 지혜와 협력이 있어야만 정책이 현장에서 제대로 작동할 수 있다"고 말했다. 이어 "앞으로도 현장의 목소리를 정책에 담아내고 정책이 다시 현장에서 힘을 발휘하도록 노력해 나가겠다"며 "각계 주요 단체와 기관들은 대한민국 인공지능행동계획(안)에 많은 관심과 적극적인 참여를 부탁드린다"고 덧붙였다.

2025.12.30 17:37한정호

2024년 중견기업 매출 1030.5조원…R&D 투자 36.4조원

지난해 중견기업 매출액이 전년보다 4.7% 증가한 1천30조5천억원으로 집계됐다. 중견기업 수는 10.3% 많은 6천474개, 종사자 수는 3.1% 늘어난 175만7천명으로 나타났다. 산업통상부는 30일 발표한 '2024년 중견기업 기본통계'에 따르면 2024년 우리나라 중견기업 수는 총 6천474개사로 2023년 보다 606개사 증가했다. 대기업 성장·중소기업 회귀·휴폐업 등의 요인으로 669개 기업이 중견기업에서 제외되고, 중소기업 졸업·신규설립 등 요인으로 1천275개 기업이 중견기업으로 진입했다. 중견기업 수는 2021년 5천480개에서 2022년 5천576개, 2023년 5천868개, 2024년 6천474개로 늘어났다. 중견기업 종사자 수는 총 175만7천명으로 전년보다 3.1% 증가했다. 제조업은 1.3% 증가한 68만7천명, 비제조업은 4.4% 증가한 107만명으로 집계됐다. 중견기업 종사자 수는 2021년 159만4천명에서 2022년 158만7천명으로 줄었다가 2023년 170만4천명, 2024년 175만7천명으로 늘어났다. 중견기업 매출액은 4.7% 증가한 1천30조5천억원으로 집계됐다. 제조업(2.5% 증가)과 비제조업(6.9% 증가) 모두 증가했다. 제조업 분야에서는 전기장비(9.9% 증가), 바이오헬스(7.9% 증가), 식음료(6.2% 증가) 등 업종이, 비제조업 분야에서는 운수(17.6% 증가), 정보통신(15.2% 증가) 등 업종이 높은 증가세를 보였다. 중견기업 매출액은 2021년 852조7천억원, 2022년 961조4천억원, 2023년 984조3천억원, 2024년 1천30조5천억원으로 늘어났다. 중견기업 자산 규모는 전년보다 7.8% 증가한 1천322조6천억원이며 영업이익은 5.9% 증가한 50조3천억원으로 나타났다. 중견기업 투자금액은 36조4천억원으로 전년보다 5.3% 증가했다. 이 가운데 R&D 투자가 35.2% 증가한 13조원, 설비투자는 8.9% 증가한 23조4천억원으로 나타났다. 지난해 중견기업이 추진한 신사업 분야는 친환경이 25.7%로 가장 많았고 첨단바이오(23.9%), 신재생에너지(13.9%), 미래모빌리티(9.6%), 반도체(7.7%), AI 로봇(6.3%), 차세대 정보통신(4.5%) 순으로 조사됐다. ESG 경영을 도입한 기업도 전년보다 5.2%포인트 증가한 39.3%로 나타났다. 산업부는 코로나19 기간이 끝난 2022년부터 중견기업계가 기업 수, 고용, 매출, 자산, 투자 등 모든 지표에서 지속적인 성장세를 보여주고 있으며, 특히 R&D 투자가 전년보다 35.2% 증가한 것은 중견기업계의 기술혁신 노력을 보여주는 지표라고 평가했다.

2025.12.30 12:37주문정

AI가 반도체 제조장비 수요 촉진…"2027년 매출액 사상 최고치"

AI 인프라 투자 확대에 따라 반도체 제조장비 시장도 내후년까지 계단식 성장을 나타낼 것이라는 분석이 제기됐다. 29일 전자산업 관련 협회인 SEMI에 따르면 전 세계 반도체 제조장비 매출은 2027년 사상 최대 규모로 성장할 전망이다. 협회가 추산한 올해 전 세계 반도체 제조장비 매출액은 1천330억(한화 약 191조원) 달러로 전년 대비 13.7% 증가한 수준이다. 내년에는 1천450억 달러, 2027년에는 1천560억 달러(약 225조원)로 사상 최고치를 경신할 것으로 예상된다. 이번 성장세는 AI 수요 확대에 따른 첨단 로직, 메모리, 첨단 패키징 분야 투자 증가가 주도할 것으로 분석된다. 아짓 마노차 SEMI 최고경영자(CEO)는 “글로벌 반도체 장비 시장은 전공정과 후공정 모두에서 3년 연속 성장세를 보이며, 2027년에는 사상 처음으로 1천500억 달러를 넘어설 것”이라며 “AI 수요를 뒷받침하기 위한 투자가 당초 예상보다 강해 전 부문 전망치를 상향 조정했다”고 밝혔다. 세부적으로 보면 전공정 장비(WFE) 부문은 지난해 1천40억 달러로 사상 최대를 기록한 데 이어, 올해에는 11.0% 증가한 1천157억 달러에 이를 것으로 예상됐다. 이는 기존 중간 전망치(1천108억 달러)보다 상향된 수치로, AI 연산 수요 확대에 따른 D램 및 HBM(고대역폭메모리) 투자 증가와 중국 내 생산능력 확충이 반영됐다. 전공정 장비 시장은 내년 9.0%, 2027년 7.3% 성장하며 2027년에는 1천352억 달러 규모로 확대될 전망이다. 첨단 로직과 메모리 기술을 중심으로 장비 투자가 지속될 것으로 보인다. 후공정 장비 시장 역시 2024년부터 이어진 회복세를 이어갈 전망이다. 반도체 테스트 장비 매출은 올해 48.1% 급증한 112억 달러에 이를 것으로 예상되며, 조립·패키징 장비 매출은 19.6% 증가한 64억 달러로 전망됐다. 이후에도 테스트 장비는 2026년 12.0%, 2027년 7.1% 성장하고, 조립 및 패키징 장비는 각각 9.2%, 6.9% 증가할 것으로 예상된다. AI 및 HBM 반도체 확산에 따른 첨단·이기종 패키징 채택 확대와 설계 복잡성 증가가 주요 배경으로 꼽힌다. 다만 소비자, 자동차, 산업용 수요 부진은 일부 범용 후공정 장비 수요를 제약하는 요인으로 작용할 것으로 보인다. 한편 지역별로는 중국, 대만, 한국이 2027년까지 반도체 장비 투자 상위 3개 지역 자리를 유지할 것으로 보인다. 한국은 HBM을 포함한 첨단 메모리 투자 확대가 장비 수요를 견인할 것으로 분석됐다. 중국은 성장세가 다소 둔화되지만, 성숙 노드와 일부 첨단 공정에 대한 투자를 지속하며 최대 시장 지위를 유지할 것으로 예상된다. 대만은 AI 및 고성능 컴퓨팅용 첨단 공정 증설로 2025년 투자가 크게 확대될 전망이다.

2025.12.29 09:34장경윤

M.AX 얼라이언스, 3개월 만에 1300곳 돌파…가시적 성과도 속속

제조업의 인공지능(AI) 대전환을 위해 1천 여 산·학·연·관 기관이 참여한 제조 AI전환(M.AX) 얼라이언스가 출범 3개월 만에 1천300곳 이상으로 늘어났다. 또 AI팩토리 사업이 누적 100개를 넘어서고 연료비용이나 생산성이 개선되는 등 구체적인 성과가 나타나기 시작했다. 산업통상부는 24일 김정관 장관이 참석한 가운데 'M.AX 얼라이언스 제1차 정기총회'를 개최하고 제조 데이터 공유사업 등 내년도 5대 중점 추진과제를 발표했다. 산업부는 M.AX 얼라이언스를 지원하기 위해 내년 AI 예산 가운데 7천억원을 집행할 계획이다. M.AX 얼라이언스 출범 후 구체적인 성과들이 나오고 있다. 출범 당시 삼성전자·현대자동차·레인보우로보틱스 등 1천여 개 기관에서 SK주식회사·롯데호텔·코넥 등 300여 개 기관이 추가 합류하며 참여기관이 1천300개로 늘어났다. 양적 성장외에도 협력 사업도 순항 중이다. AI 팩토리는 삼성전자·현대자동차·삼성중공업 등이 새롭게 참여해 누적 사업이 102개로 늘어났고 생산성 향상 등의 성과도 나오고 있다. GS칼텍스는 AI로 원유증류 과정에서 발생하는 불완전연소를 최소화해 연료비용을 20% 감축했다. HD현대미포는 AI 로봇을 투입해 용접검사 등 작업시간을 12.5% 단축했다. 농기계업체 티와이엠은 AI가 제품 누유·스크래치·결함 등을 검사해 생산성을 11% 개선했다. 또 올해부터 휴머노이드가 디스플레이·조선 등 제조현장과 유통물류·병원·호텔 등 서비스 현장에 투입됐다. 올해 10개를 시작으로 2027년까지 100개 이상 실증사업을 통해 제조 핵심 데이터를 모으고 AI와 로봇을 학습시킬 계획이다. 이밖에 10개 분과는 2030년까지 기술 개발과 산업 생태계 조성을 위한 로드맵을 마련하고 이날 총회에서 발표했다. 산업부는 이날 M.AX 얼라이언스를 중심으로 내년에 7천억원을 투입해 5대 과제를 추진하기로 했다. 산업부는 제조 AX의 핵심이자 출발은 제조 데이터의 확보와 공유, 활용으로 보고 우선 분야별로 데이터 생성·공유·활용사업을 본격 개시한다. 이를 위해 2030년까지 1천억원 이상의 예산을 투입해 AI 팩토리·AI 로봇 등 분과별로 양질의 데이터를 확보하고 활용하기 위한 사업을 추진한다. 부문별 AI 모델 개발에도 속도를 낸다. 올해부터 시작한 AI 팩토리·AI 미래차·AI 로봇 분과의 AI 모델·제품 개발에 이어, 내년부터는 자율운항선박·AI 가전·AI 바이오 등의 분과까지 AI 모델과 제품 개발사업을 확대한다. 산업부는 2032년까지 7천억원 이상의 예산을 투입할 계획이다. 온디바이스 AI 반도체 개발사업도 착수한다. 올해 1조원 규모 프로젝트가 예타 면제됨에 따라 내년부터는 자동차·로봇·무인기·가전 등의 4대 업종을 중심으로 첨단 제품에 탑재할 AI 반도체 개발에 나선다. AI 반도체 분과와 AI 미래차·AI 로봇·AI 방산·AI 가전 분과 간 긴밀한 협력이 기대된다. 2028년에 시제품을 출시하고, 2030년까지 온디바이스 AI 반도체 10개의 개발을 추진할 계획이다. AI 팩토리 수출 기반을 마련한다. 특히 최고 수준의 자율공장인 다크팩토리 구현을 위해 AI 팩토리 분과를 통해 공정 설계, 공정 효율화, 공급망 관리, 물류 최적화 등 제조 전단계를 아우르는 풀스택 AI 기술을 개발할 계획이다. 산업부는 내년 AI 팩토리 분과를 중심으로 세계 최고의 AI 팩토리 수출국으로 성장하기 위한 전략을 수립할 계획이다. 지역 AX도 본격 확산한다. 5극 3특 성장엔진과 연계해 지역 AX를 확산하고, 지역별 주력 산단을 AI·로봇 기반 M.AX 클러스터로 전환할 계획이다. 산업부는 M.AX 얼라이언스의 기업·연구소·대학 등을 주요 사업에 적극 참여시켜 M.AX 얼라이언스와 지역 AX 정책간 연계를 강화할 예정이다. 한편, 이날 M.AX에 기여한 유공자 50명에게 산업부 장관 표창을 수여했다. AI 팩토리 등 10개 분과를 이끌고 있는 위원장과 자율운항선박 구현을 위한 데이터 수집·교환 및 원격제어 플랫폼을 개발한 마린웍스, E2E 자율주행에 필요한 인식·제어시스템 개발을 선도하는 HL클레무브 등이 장관상의 영예를 안았다. 김정관 산업부 장관은 “M.AX 얼라이언스는 출범 100일 만에 대한민국 제조 AX의 중심축으로 빠르게 자리매김하고 있다”며 “제조 AX는 미래 생존이 걸린 문제이고, 누구도 혼자서는 해결할 수 없어 서로 믿고 함께 가야한다는 공감대와 진심이 통한 결과”라고 말했다. 김 장관은 이어 '승리하지 못하면 생존조차 없다'는 윈스턴 처칠의 말을 인용하며 “총성 없는 제조업 전쟁 속에서 승자와 패자만 있을 것이고 승패를 가르는 단 하나의 열쇠는 제조 AX, M.AX”라고 강조했다.

2025.12.24 11:17주문정

[AI 리더스] 제조AI, '완벽' 기다리면 늦는다…'도입'해 완성한다

"한국은 명실상부한 제조 강국입니다. 하지만 제조 현장의 디지털 전환(DX)은 생각보다 더딥니다. 기술이 없어서가 아닙니다. '안전'과 '책임'의 무게 때문입니다." 인공지능(AI) 붐과 함께 제조업계에도 혁신에 대한 관심이 폭발적으로 늘고 있다. 하지만 현장에서는 여전히 기술검증(PoC) 단계를 넘어서지 못하는 사례가 적지 않다. 23일 서울 마포구 지디넷코리아 사옥에서 만난 PTC코리아 김도균 대표는 "도입이 늦는 건 기술 부족이 아니라 현장에서 검증해야 할 변수가 많기 때문"이라며 이를 극복하기 위한 해법으로 '제품수명주기관리(PLM)'를 중심축으로 AI 전환 속도를 끌어올리는 전략을 제시했다. "제조 강국 한국, AI 도입 늦는 이유는 '안전'과 '데이터' 때문" 김도균 대표는 클라우드, IT, 애플리케이션 분야에서 20년 이상 경력을 쌓은 업계 베테랑이다. 딥러닝의 대부로 불리는 제프리 힌튼 교수가 재직 중인 캐나다 토론토대학교에서 컴퓨터공학을 전공하고 이후 SAP, 델, 오토데스크, 아카마이 등 글로벌 기업에서 기술과 비즈니스를 아우르는 리더십을 쌓았다. PTC 합류 직전에는 클라우드플레어 초대 한국지사장으로 조직 설립과 성장을 이끌었다. 그는 제조 전문 소프트웨어(SW) 기업인 PTC에 합류한 배경으로 제조 분야의 AI 전환을 가속화하기 위함이라고 밝혔다. 김 대표는 "명실공히 제조강국인 한국에서 AI 도입이 늦어지고 있어 핵심 분야에서 함께 일하고 싶은 마음이 컸다"며 "시대 흐름에 필요한 일이고 잘할 수 있는 일이라고 생각해 오게 됐다"고 설명했다. 부임 후 8개월간 제조 업계를 분석한 김 대표는 관심에 비해 AI 도입 등이 상대적으로 늦어지는 원인을 제조업의 본질적 특성에서 찾았다. 사람의 안전과 직결되는 환경에서는 신기술 도입 자체가 신중할 수밖에 없다는 설명이다. 그는 "제조업의 핵심 영역은 기술적으로 구현 가능한지 여부와 더불어 윤리, 경영 정책 등을 검증해야 한다"며 "이 검증 과정은 1년 이상 소요되기도 하는 만큼 다른 소비재 산업보다 속도가 느리게 느껴질 수밖에 없다"고 말했다. 또 다른 장애물은 수십 년간 누적된 레거시 데이터다. 데이터 양은 방대하지만 정제되지 않고 파편화되어 있어 AI 학습이나 분석을 위해 데이터를 통합하고 재정리하는 데 많은 비용과 인력이 요구되기 때문이다. 특히 IT 역량이 부족한 중소, 중견 제조기업의 경우 이 과정에서 진입 장벽에 부딪히는 경우가 상당수다. 김 대표는 "보유 데이터를 AI 도입 등을 위해 새로운 시스템으로 옮기는 마이그레이션 작업은 기업 입장에서 엄청난 부담"이라며 "특히 공장을 멈추지 않으면서 비즈니스 연속성을 확보해야 하는 제조업의 특성상 이를 해결하기 위한 방법이 필수적"이라고 지적했다. AI전환 가속 해법은 '전사적 PLM'…표준 기능 도입으로 속도전 PTC가 제시한 해법은 PLM을 전사 데이터의 핵심 플랫폼으로 재정의하고 모든 데이터를 실시간으로 통합하는 것이다. 여기에 사람이 수작업으로 하던 데이터 분류와 통합 작업에 AI를 도입해 속도를 높이고 업무 연속성을 유지할 수 있도록 지원한다. 김 대표는 "현재 많은 분야에서 PLM이 설계 데이터 저장(PDM) 수준에 머무르며 데이터가 고립(Silo)되는 경우가 많다"며 "이제는 전사적자원관리(ERP) 등 기업 내 모든 서비스와 연결해 데이터를 아우를 수 있는 '진정한 PLM'으로 끌어올려야 한다"고 강조했다. 이를 위해 PTC가 내세운 전략은 '표준 기능(OOTB) 즉시 적용'이다. 기업마다 제각각인 프로세스를 맞춤 제작하던 관행에서 벗어나 이미 검증된 표준 기능을 활용하자는 제안이다. 이와 함께 클라우드 네이티브 컴퓨터 지원 설계(CAD)인 '온쉐이프'를 앞세워 중견기업도 비용 부담을 줄이며 DX에 합류하도록 돕겠다는 구상도 내놨다. PTC는 김 대표가 강조한 전략을 실현하기 위해 주력 솔루션에 실용적인 AI 기능을 대거 탑재했다. 우선 제품수명주기관리(PLM) 솔루션 '윈드칠'에는 설계 자산을 기반으로 한 AI 기능이 추가됐다. '파트 리유즈 앤 클래시피케이션' 기능은 3D 형상을 AI가 비교 분석해 유사 부품을 찾아줌으로써 불필요한 재설계를 막고 부품 재사용률을 높인다. 또한 '도큐먼트 인사이트 액세스'와 '서머라이즈 도큐먼트'는 설계자가 질문을 던지면 AI가 방대한 사내 문서 중 핵심 내용을 요약하고 근거 문서까지 연결해 신속한 의사결정을 지원하는 AI 챗봇 역할을 수행한다. 소프트웨어 개발 비중이 높아지는 제조 환경(SDV 등)에 대응하기 위해 애플리케이션 수명주기관리(ALM) 솔루션 '코드비머'도 AI 기능을 강화했다. 코드비머는 요구사항, 테스트 케이스 등 개발 산출물의 '추적성'을 관리하는 도구로 자동차 등 안전 규제가 엄격한 산업군을 위해 규제 인증용 표준 템플릿을 제공한다. 특히 새롭게 선보인 '요구사항 어시스턴트'는 인코스 표준을 기반으로 AI가 요구사항의 품질을 분석하고 재작성해 주며, '테스트 케이스 어시스턴트'는 요구사항만 선택하면 AI가 자동으로 테스트 케이스를 생성해 인간의 실수를 줄이고 검증 속도를 높여준다. 김 대표는 "이러한 기능들은 제조 현장에서 가장 시간이 많이 걸리는 데이터 검색, 규제 대응, 중복 설계 방지 등의 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘 것"이라며 "고객들이 바로 도입해 실질적인 효율을 체감할 수 있는 실용적 AI 전략의 일환"이라고 설명했다. 람보르기니도 택한 기술력… "AI는 조언자, 결정은 인간이" 실제 성공 사례로는 슈퍼카 브랜드 람보르기니를 꼽았다. 김 대표에 따르면 람보르기니는 현재 PTC의 전 제품군을 도입해 활용하고 있다. 단순한 솔루션 도입을 넘어, 럭셔리 자동차 제조의 복잡한 공정과 고성능 요구사항을 PTC의 디지털 기술로 해결하고 있다는 설명이다. 김 대표는 "람보르기니와 같은 글로벌 선도 기업이 PTC의 솔루션을 전면적으로 채택했다는 것은 우리 기술력이 하이엔드 제조 현장에서도 통한다는 방증"이라며 "내년 초 열리는 CES 등 주요 행사에서 구체적인 협업 성과를 공개할 예정"이라고 귀띔했다. 마지막으로 김 대표는 AI 시대의 미래 비전에 대해 '인간 중심의 결정권'을 강조했다. AI 기술이 고도화되어 여러 에이전트가 서로 소통하며 업무를 처리하는 시대가 오더라도 최종 결정의 권한과 책임은 인간에게 있어야 한다는 철학이다. 그는 "AI가 아무리 발전해도 공장의 안전이나 윤리적 딜레마와 같은 문제에서 최종 결정을 내릴 수는 없다"며 "AI는 최적의 경로를 제안하는 조언자 역할을 수행하고 인간은 그 제안을 바탕으로 결정 버튼을 누르는 결정권자로 남아야 한다"고 역설했다. 이어 "PTC는 40년간 제조 현장에서 축적된 방대한 노하우와 데이터 문맥을 이해하는 기술력을 갖췄다"며 "이를 바탕으로 인간의 결정을 돕고 제조 현장의 혁신을 앞당기는 가장 신뢰할 수 있는 파트너가 되겠다"고 포부를 밝혔다.

2025.12.23 12:26남혁우

이재용 회장 "반도체 본원적 기술 경쟁력 회복하자"

이재용 삼성전자 회장이 22일 경기도 기흥과 화성 반도체 캠퍼스를 잇따라 방문해 차세대 반도체 기술 경쟁력을 점검하고 임직원들을 격려했다. 삼성전자는 이 회장이 이날 오전 삼성전자 기흥캠퍼스 내 차세대 연구개발(R&D) 시설인 NRD-K를 찾아 미래 반도체 기술 개발 현황을 살폈다고 밝혔다. 현장에서는 메모리, 파운드리, 시스템반도체 등 차세대 제품·기술 경쟁력 전반을 점검했다. NRD-K는 삼성전자가 미래 반도체 기술 선점을 위해 구축한 최첨단 복합 R&D 단지다. 공정 미세화에 따른 기술적 한계를 극복하고, 차세대 반도체 설계 및 핵심 공정 기술 개발이 이뤄지고 있다. 이 회장은 오후에 화성캠퍼스를 방문해 디지털 트윈과 로봇 등을 적용한 제조 자동화 시스템 구축 현황과 인공지능(AI) 기술 활용 현황을 점검했다. 화성캠퍼스에서는 전영현 DS부문장, 송재혁 DS부문 CTO 등 반도체 사업 주요 경영진과 함께 글로벌 첨단 반도체 산업 트렌드와 향후 전략에 대해 논의했다. 이어 HBM, D1c, V10 등 최첨단 반도체 제품의 사업화에 기여한 개발·제조·품질 담당 직원들과 간담회를 갖고 현장 의견을 청취했다. 이재용 회장은 이 자리에서 “과감한 혁신과 투자로 본원적 기술 경쟁력을 회복하자”고 강조했다.

2025.12.22 17:30전화평

국표원, 기업 수요 기반 AI 표준 추진…M.AX 얼라이언스 연계

인공지능 전환(AX) 시대, 기업의 AI 산업융합을 지원하고 AI 국제표준 주도권 확보를 위해 민관이 함께 힘을 모은다. 산업통상부 국가기술표준원은 18일 서울에서 '2025년 산업 인공지능 표준화 포럼'을 개최하고 산·학·연 전문가들과 국내외 AI 동향과 표준화 방안을 논의했다. AI 국제표준화는 범용으로 활용할 수 있는 AI 데이터 품질, AI 시스템의 신뢰성·안전성 중심으로 추진됐다. 최근 AI가 전 산업으로 빠르게 확산하면서 자율제조·휴머노이드 등 산업별 특성을 반영한 제조데이터 수집·공유, AI 시스템 간 상호운용성 등과 같은 표준 수요가 점차 높아지고 있다. 이날 포럼에서는 산업 현장 목소리에 귀 기울이고자 지난 9월 발족한 '제조 AX(M.AX) 얼라이언스' 내 표준협력 체계와 추진 목표를 제시하고 대표적인 AI 산업융합 분야인 자율주행차와 자율제조의 기능안전, 제조데이터 관리지침 등에 대한 국제표준화 동향 및 추진 방향 등을 공유했다. 산업계는 AI 제품을 개발하는 과정에서 AI 위험관리 지침 표준(ISO/IEC 23894) 등을 활용한 우수사례를 소개하고, 기업이 바라는 국제표준의 역할과 표준화 방향을 제안했다. 참석자들은 지난 2일 'AI 표준 서밋'에서 발표된 '서울선언'의 신뢰·안전·포용의 AI 표준화 방향에 대한 의미를 되짚어 보며 이를 산업 현장에 반영하기 위한 방안도 모색했다. 김대자 국가기술표준원장은 “산업계의 성공적인 AX 지원을 위해서는 실제로 기업이 필요한 표준을 적기에 공급하는 것이 중요하다”며 “민관 협력을 통해 수요 맞춤형 AI 산업융합 표준들이 개발될 수 있도록 지원해 나가겠다”고 밝혔다.

2025.12.18 14:09주문정

SFA, HBM용 비파괴 검사장비 기술 개발 국책과제 선정

에스에프에이(이하 SFA)는 산업통상부가 주관하는 'AI 팩토리 선도사업'의 일환으로 향후 4년간 총 100억원에 달하는 규모의 'HBM의 불량 검출 및 분석을 위한 AI 기반 비파괴 장비 기술 개발' 국책과제의 주관 연구기관으로 선정됐다고 18일 밝혔다. 산업통상부는 우리나라의 2030년 제조 AI 최강국 진입을 목표로 기존의 'AI 자율제조 얼라이언스'를 확대 개편해 우리나라를 대표하는 각 산업별 제조기업은 물론 학계 및 연구기관이 참여하는 민관협의체 'AI 팩토리 M.AX 얼라이언스'를 발족하며 'AI 팩토리 선도사업'을 전개하고 있다. 이 사업은 각 산업별 제조 데이터 공유·협력체계 강화 및 제조 AI 파운데이션 모델 개발 등을 기반으로 제조공정에 AI를 접목하여 제조 생산성을 획기적으로 높이고 제조비용과 탄소 배출 등을 감축하는 프로젝트다. 이 사업에 적극적으로 참여한 SFA는 반도체부문에서 HBM의 품질혁신을 이끌어내는 AI 기반의 비파괴 검사장비 개발과제의 주관 연구기관으로 선정됐다. 이 과제에는 국내 반도체 대표기업이 수요기업으로 참여하고 있고, 한국전자기술연구원, 포항공과대학교, 충남테크노파크, 아이피투비 등이 공동 연구기관으로 참여한다. SFA는 이 과제를 통해 AI 기반의 고해상도 전기발열 검사 기능과 고속 나노급의 CT검사 기능을 통합한 검사장비를 개발해 HBM 검사시간을 획기적으로 단축할 수 있는 혁신을 이를 예정이다. 현재 해외 장비사가 공급한 CT장비는 HBM 칩 1개 검사에 수 시간이 소요되는 상황인데, 이를 30분 이내로 단축하는 품질혁신을 이루어 HBM 수율의 획기적인 개선 및 HBM 제조라인의 생산성 제고에 크게 기여할 것으로 기대된다. 구체적인 목표는 영상·이미지 활용 기반의 비파괴 검사를 통한 검사시간 25% 이상 단축 및 품질검사 정확도 99% 이상 확보 등이다. HBM은 AI 및 데이터센터 등의 폭발적인 확산에 힘입어 글로벌 수요가 급증하는 상황으로, 2028년까지 연평균 100% 이상의 급격한 성장이 예상되나 공급이 수요를 따라가지 못하고 있는 실정이다. 이는 HBM 그 자체의 특성에 따른 3D DRAM 적층 구조의 복잡성과 TSV(Through Silicon Via) 결함, Micro Bump 결함 및 복잡한 2.5D 패키징 구조 등의 여러가지 공정 변수로 인해 DRAM 대비 불량율이 높아 수율이 매우 낮기 때문이다. 즉 적층형 반도체인 HBM은 단층형 DRAM의 불량 위험이 층층이 쌓이는 구조라서 태생적으로 층수가 누적될수록 상기의 다양한 공정 변수에 의한 불량 위험이 배가될 수밖에 없어 그만큼 검사항목이 급증하게 된다. 하지만 현행 HBM 검사공정은 아직 자동화가 미진한 영역으로, 해외 장비사 공급 CT장비의 검사시간이 길어 추출된 일부 샘플을 물리적으로 절단(파괴)해서 검사인력이 일일이 내부 구조를 분석하고 있기 때문에 검사시간 과다 소요, 검사항목 누락 및 숙련도에 따른 검사결과 편차 발생 등의 품질 위험이 존재하는 상황이다. 이에 따라 각 세부 공정별로 불량 여부에 대한 신속하고도 정확한 확인을 통해 수율 개선을 이룰 수 있도록 검사공정의 혁신이 절실한 상황인데, 검사공정 혁신의 대안으로 In-line 3D CT 장비와 같은 고정밀/비파괴 검사장비가 손꼽히고 있다. 인-라인(In-line) 자동화를 통한 검사 시간 단축은 물론, 검사 정확도 제고 및 검사결과 일관성 확보 등 AI 기술 기반의 획기적인 검사 효율성 제고를 통해 품질혁신 및 수율 개선을 이룰 것으로 기대되기 때문이다. SFA 관계자는 "고도성장 중인 HBM 반도체 제조장비 분야에서도 성공적인 물류시스템 시장 진입은 물론 CT장비 개발 및 정밀분석장비인 FIB-SEM 시스템 개발 등을 통해 검사측정 영역까지 아우르는 강력한 성장동력을 확보해 나가고 있다"고 밝혔다.

2025.12.18 11:20장경윤

SFA, '완전 자율제조' 시스템 공급 역량 2030년까지 확보

종합장비회사 SFA는 인간 개입을 완전 배제한 완전 자율제조 시스템 공급 역량을 2030년까지 확보할 것이라고 16일 'SFA 테크 데이' 행사에서 밝혔다. 이날 SFA는 완전 자율제조로의 전환 가속에 따른 사업 전략과 스마트 로보틱스 기술을 활용한 물류센터 사업 고도화 방향을 설명했다. 향후 여러 산업 분야에서 완전 자율제조 수준까지 자동화를 추진하면서 자율제조 관련 글로벌 시장 규모는 지난해 약 9조원에서 2030년 약 77조원으로 연 평균 44.2% 성장할 전망이다. 알아서 물류센터 관리하는 AI 만든다 SFA는 자율제조 시장 내에서 선도적 지위를 확보하기 위해 완전 자율제조 시스템을 공급하는 것을 목표로, 사업화 핵심 요소 두 가지를 제시했다. 먼저 AI 기반 자동화 운영 시스템을 꼽았다. 이는 물류 최적화를 위한 기존 시스템인 창고실행시스템(WES)·창고제어시스템(WCS)을 AI 기반으로 구성하는 것이다. 이를 통해 단순 설비 제어를 넘어 상황 인지, 해결안 도출과 제어 영역까지 AI가 자율적으로 물류센터를 운영할 수 있도록 전환해 나간다는 계획이다. 디지털트윈(DT) 기반 사전 검증 솔루션도 핵심 요소로 언급했다. AI가 도출한 해결책의 신뢰성 확보를 위한 것으로, SFA는 이미 사업에 이 기술을 일정 부분 적용하고 있으며, 계속 고도화할 계획이다. 각 프로젝트마다 DT를 새로 구축하는 비용을 줄이기 위한 표준화 및 자동 생성 기술 개발도 진행하고 있다. SFA는 이런 핵심 요소들을 적용해 자율 복구, 자율 최적화, 자율 재배치 등의 자율제조 솔루션을 구성할 계획이다. 기존 솔루션에서 대응하지 못하는 다양한 형태의 돌발 상황에서도 빠르게 원인을 파악하고 해결안을 제시해 물류 효율을 향상시킨 자율제조 시스템을 공급한다는 목표다. 물류센터 보관 공정 100% 무인화…피킹·상하차 공정도 완전 자율화 목표 하드웨어 측면인 로보틱스 사업 분야에선 로봇 기술 발전 단계에 맞춰 시스템을 최적으로 구성, 다양한 현장 상황에 대응하도록 유연성을 부여해 나가고 있다고 소개했다. 다양한 형태의 AI 로봇 포트폴리오를 적극적으로 확충함과 동시에 모바일 로봇과 멀티 조인트 로봇을 결합해 산업별, 용도별 활용도를 제고하고 있다는 설명이다. AI 자율제조 및 로보틱스 기술이 가장 많이 활용되고 있는 분야인 물류센터 시스템 사업 전략도 소개했다. 최근 물류센터 시장은 운영비 절감과 고도화된 서비스 요구 충족을 위해 생산성을 극대화할 수 있는 '스마트 물류센터' 구축 수요가 지속 증대되고 있다. 향후 5년 내에는 AI와 로봇이 결합된 완전 자동화 및 자율 운영 단계로 진입할 것으로 예상된다. SFA는 하드웨어 측면에서 물류 전체 공정에 대한 '엔드투엔드 로보틱스' 기술의 지속적인 고도화, 보관 공정의 100% 무인화 기술을 확보했다고 강조했다. 고난도 공정으로 꼽히는 피킹 및 상·하차 공정에 대해서도 독자적인 로보틱스 기술로 완전 자율 운영 가능한 기술도 개발 및 적용하고 있다. 소프트웨어 측면에서도 기존 물류 제어 시스템(WCS)에 물류 실행 시스템(WES) 기능을 탑재하는 고도화를 꾀해 자동화 설비의 최적화, 자율 운영을 실현하는 차세대 지능형 물류 운영 시스템을 공급하고 있다고 소개했다. SFA는 2030년까지 스마트 물류 로봇 기반의 완전 무인화 체제를 확보, 물류 기술 개발 로드맵에 따라 단계별로 관련 기술을 상용화할 예정이다. SFA 관계자는 "오랜 기간 축적해 온 물류센터 관련 엔지니어링 역량과 로보틱스 기술을 결합해 2030년에는 완전 무인 운영 체제가 구현된 꿈의 물류센터를 공급할 것"이라며 "동시에 글로벌 시장의 전 산업으로 사업 영토를 확장해 글로벌 상위권 위상을 다질 것"이라고 밝혔다.

2025.12.16 17:30김윤희

한화·포스코가 선택한 슈퍼브에이아이, 140억원 투자 유치…내년 상장 목표

비전 인공지능(AI) 특화 기업 슈퍼브에이아이가 내년 기업공개(IPO)를 목표로 140억원 규모 프리 IPO 투자를 유치했다. 슈퍼브에이아이는 이번 투자에 한화자산운용의 벤처 펀드, 포스코기술투자 등이 참여했다고 15일 밝혔다. 누적 투자 유치 금액은 630억원 규모로, 내년 증시 상장이 목표다. 슈퍼브에이아이는 과거 투자 라운드부터 두산·현대자동차·삼성전자·KT·카카오·KT&G·HL그룹 등 국내 주요 대기업 계열사로부터 투자를 유치하며 기술력을 입증해왔다. 이들 기업은 제조·물류 등 산업 현장에서 슈퍼브에이아이의 솔루션을 활용 중이다. 특히 현대차와 두산과의 협력은 투자 이후 더 활발하게 진행 중이다. 슈퍼브에이아이는 사진이나 동영상, 3D 라이다 등을 분석·식별하는 영상 AI 분야 전문기업이다. 창업 초기부터 고품질 학습 데이터를 효과적으로 구축·활용하는 데이터 중심 AI 개발 기술들을 구축해왔다. 데이터 구축부터 AI 모델 학습까지 모두 자동화한 '슈퍼브 플랫폼'을 통해 누구나 쉽게 AI를 개발할 수 있도록 지원하고 산업용 영상 파운데이션 모델인 '제로'를 출시해 글로벌 벤치마크 및 대회에서 수상하며 기술력을 인정받았다. 제로는 추가 학습 없이도 다양한 시각적 작업에 적용 가능한 범용 AI 모델로, 소량 데이터로도 고성능 AI를 구현할 수 있어 산업 현장의 AI 도입 장벽을 낮추는 데 기여하고 있다. 또 슈퍼브에이아이는 과학기술정보통신부 주관 'AI 파운데이션 모델' 구축 사업에 LG AI연구원 컨소시엄으로 참여하고 있다. 비 LG 계열사 중 유일하게 파운데이션 AI 모델 개발을 담당하며 제로 기반 기술력을 활용해 피지컬 AI 구현을 위한 멀티모달 데이터 구축을 주도하고 있다. 아울러 한국·미국·일본 3개국에 진출해 국내외 100여 개 기업에 비전 AI 솔루션을 제공 중이다. 특히 지난해 설립한 일본 법인은 토요타·닛폰스틸 등 일본 대표 제조 기업을 고객사로 확보하며 빠르게 성장하고 있다. 최근 토요타와 재계약을 체결했으며 첫 고객사인 닛폰스틸과의 파트너십도 지속 중이다. 일본 국립 연구기관 및 전자제품 제조 대기업으로 고객층도 확대했다. 국내외 주요 파트너십을 통해 글로벌 기술력도 인정받고 있다. 지난해 아마존웹서비스(AWS) '올해의 라이징 스타 파트너상'에 선정됐으며 엔비디아와의 파트너십을 통해 영상 관제 솔루션(VSS) 분야 기술 협업을 강화하고 있다. 글로벌 산업 현장의 AI 프로젝트도 공동 수행하며 기술 리더십을 공고히 할 방침이다. 슈퍼브에이아이는 이번 투자 유치를 통해 확보한 자금을 AI 기술 고도화와 우수 인재 확보에 집중 투입하는 한편, 국내 대기업·계열사를 비롯한 AI 도입이 필요한 다양한 국내 산업에 적극적인 영업 확장을 추진할 계획이다. 또 글로벌 시장 확장을 가속화해 성장 동력을 확보할 예정이다. 슈퍼브에이아이와 주요 투자사들은 기술 도입을 넘어 기술·사업 공동 개발 및 상용화 파트너십을 통해 솔루션을 판매·유통하며 공동 성장을 추구할 계획이다. 이번 투자 라운드를 리드한 한화자산운용 벤처 펀드 관계자는 "슈퍼브에이아이의 비전 AI 기술은 제조·항공우주·푸드테크·조선·방산 등 다양한 산업 분야에 적용 가능하다"고 말했다. 슈퍼브에이아이는 2년 연속 한화시스템 AI 챌린지 우승을 차지하며 기술력을 인정받았다. 아울러 주요 투자자로 참여한 포스코기술투자 관계자는 "슈퍼브에이아이의 고객사로 시작해 솔루션의 효용성을 확인했으며 그 기술력과 성장 가능성을 평가해 투자를 결정했다"며 "제조·물류·안전관제 등 다양한 현장에 도입해 성과를 창출할 수 있는 실행력을 갖추고 있다"고 설명했다. 김현수 슈퍼브에이아이 대표는 "과거 투자 라운드부터 국내 주요 대기업 계열사로부터 투자를 유치하며 기술력을 입증해왔다"며 "파트너사들과의 협력을 통해 산업 전반의 AI 도입을 가속화하고 내년 예정된 IPO를 통해 산업 AI 시장의 글로벌 리더로 도약할 것"이라고 강조했다.

2025.12.15 15:22한정호

산업부, 로봇·방산·이차전지 국가첨단전략산업 특화단지 공모

산업통상부는 16일 로봇·방산·이차전지 분야 '국가첨단전략산업 특화단지' 지정을 위한 공모절차에 들어간다고 밝혔다. 특화단지 지정은 새로 추가된 로봇·방산 분야 국가첨단전략산업 초격차 경쟁력 확보와 이차전지 분야 공급망 강화를 위해 추진된다. 로봇·방산은 올해 국가첨단전략산업으로 신규 지정된 휴머노이드(로봇)·첨단항공엔진(방산) 분야 제조 생태계 조성을 위해 신규로 특화단지 지정을 추진하며, 이차전지는 기존 지정된 특화단지(셀·양극재 등)와 연계해 전주기 밸류체인 완성을 위해 기초원료 생산을 집중 지원하는 특화단지를 추가 지정할 계획이다. 이차전지 특화단지는 지난 2023년 7월 지정된 청주(셀)·울산(셀)·포항(양극재)·새만금(전구체·리사이클링) 등이다. 특화단지 지정을 희망하는 관계 중앙행정기관의 장, 광역 시·도지사, 전략산업 등 관련 기업은 내년 2월 27일(18시)까지 특화단지 육성계획서 등 관련 서류를 제출해 신청할 수 있다. 산업부는 공모를 통해 접수된 육성계획서 등 서류를 바탕으로 전문가 자문단을 구성하고 특화단지 소위원회 사전 검토·평가를 진행할 예정이다. 이후 국무총리 주재 국가첨단전략산업위원회 심의·의결을 거쳐 내년 하반기 중 신규 국가첨단전략산업 특화단지를 지정할 계획이다. 또 내년 1월 중 특화단지 지정 관련 설명회를 개최해 특화단지 지정요건·절차, 육성계획서 작성 지침 등을 안내하고 질의응답 시간 등을 가질 예정이다.

2025.12.15 11:00주문정

"제조업 디지털 전환"…로크웰오토메이션, 차세대 MES 공개

로크웰오토메이션이 제조업의 디지털 전환(DX) 가속을 위한 플랫폼을 새로 내놨다. 로크웰오토메이션은 새 제조 실행 시스템(MES) 포트폴리오를 출시했다고 10일 밝혔다. 새 MES 플랫폼은 모듈형 구조로 이뤄졌다. 이를 통해 운영 시스템의 가치 창출 시간을 단축하고 복잡성을 줄이며 기업 규모에 맞춘 확장을 지원한다. 특히 엣지 장애 대응력과 클라우드 성능을 결합해 다양한 제조 환경에서 상호운용성을 높였다. 로크웰오토메이션은 기존 MES가 사일로 구조에 갇혀 운영 전체를 파악하기 어려운 점을 지적하며 통합 플랫폼의 필요성을 강조했다. '2025년 스마트 제조 현황 보고서'에서 제조 리더 21%가 가장 큰 내부 장애 요인으로 운영 시스템 통합을 꼽은 점도 이를 뒷받침한다. 글로벌 시장조사기관 IDC는 기존 MES가 급변하는 제조 환경 요구를 충족하지 못한다고 분석했다. 보고서는 주문형 프로세스, 디지털 스레드 통합, 혁신 가속화를 지원할 수 있는 현대적 MES 플랫폼의 필요성이 높아지고 있다고 평가했다. 로크웰오토메이션의 MES 포트폴리오는 자재, 재고, 생산, 툴링 등 제조 라이프사이클 전반을 연결하는 단일 플랫폼을 제공한다. 이를 통해 기존 MES의 가시성 부족 문제를 해소하고 민첩한 생산 환경 구축을 지원한다. 또 이 포트폴리오는 임베디드 분석과 인공지능(AI) 기반 인사이트, 연결형 작업자 기술을 결합해 생산 최적화와 자율 운영 전환을 돕는 것을 목표로 한다. 로크웰오토메이션은 이 전략이 제조기업의 디지털 백본 역할을 수행할 것으로 보고 있다. 실제 다양한 제조기업이 로크웰오토메이션의 MES 솔루션을 도입해 운영 성과를 개선했다. 플렉스 MES를 채택한 문구, 라이터, 면도기 제조사는 확장 가능한 기능으로 생산 가시성을 확보했고 제빵 믹스 기업은 WIP 관리를 자동화해 재무, 운영 성과를 높였다. 또 제약·바이오 산업 특화 MES '팩토리톡 파마스위트'는 디지털 제조 코어 구축을 위한 대안으로 활용되고 있다. 이는 기업이 지능형 가이드, 예측 인사이트, 운영 민첩성 등의 이점을 확보하도록 설계된 솔루션이다. 앤서니 머피 로크웰오토메이션 제품 관리 부사장은 "MES는 장애 대응력이 뛰어난 클라우드 네이티브 아키텍처로 고객을 혁신할 것"이라고 밝혔다. 원톤푸드의 데이비드 루도프스키 최고재무책임자(CFO)는 "플렉스는 우리가 원하는 속도로 디지털 인프라를 확장할 수 있는 유연성을 제공한다"며 "산업 맞춤 설계를 통해 인증 규제를 간소화하고 구현 시간을 단축할 수 있다"고 강조했다.

2025.12.10 18:03김미정

임팩티브AI, 현대차 추가 투자 유치…누적 투자금 110억원

임팩티브AI가 인공지능(AI) 수요예측 솔루션의 성장성을 입증하며 지속적인 투자 유치에 속도를 낸다. 임팩티브AI는 현대자동차 제로원벤처스로부터 전략적 투자를 유치했다고 9일 밝혔다. 이번 투자를 통해 임팩티브AI의 누적 투자금은 총 110억원 규모로 늘어났다. 임팩티브AI는 한동대학교 AI융합학부 정두희 교수가 2021년 창업한 기업으로, 지난 8월 시리즈A 라운드에서 에이벤처스·현대투자파트너스·롯데벤처스·CJ인베스트먼트·IBK벤처투자·신용보증기금 등으로부터 82억원을 확보한 데 이어, 이번 현대차의 추가 투자까지 이끌어내며 성장성을 입증했다. 이번 투자를 통해 임팩티브AI는 단순 재무적 성격을 넘어 제조와 모빌리티 영역에서의 사업적 시너지 창출 가능성에 의미를 두고 있다. 임팩티브AI는 기업의 실질적인 재무 성과를 개선하는 정밀한 예측 기술을 기반으로 성장 중이다. 제품 수요예측, 재고 최적화, 원자재 가격예측 등 기업 운영의 핵심 의사결정 영역에 집중하고 있다. 국내에서는 삼성전자·SKT·CJ제일제당·한미사이언스·동국산업 등 주요 기업과 협력하는 등 제조·유통 분야에서 예측 기술을 통한 경영 혁신을 지원 중이다. 기술력은 해외에서도 주목받고 있다. 임팩티브AI는 독일 베를린에서 열린 '드라이버리 베를린' 마켓플레이스 대회에서 우승한 데 이어, 유럽 최대 응용기술 연구기관인 '프라운호퍼'와 제조 예측 기술 공동 연구를 수행 중이다. 최근에는 미국 전자상거래 풀필먼트 선도기업 '래디얼'과 기술 공급 협약을 체결하며 글로벌 고객 기반도 본격적으로 확대 중이다. 또 'CIKM 2025' 등 저명한 국제학술대회에서 논문이 다수 채택되는 등 기술 경쟁력도 인정받고 있다. 임팩티브AI의 솔루션 '딥플로우'는 복잡한 수요 예측을 자동화하고 재고 관리 및 데이터 기반 의사결정을 지원하는 플랫폼이다. 200개 이상의 고급 딥러닝·머신러닝 모델을 활용해 출고량과 판매량을 높은 정확도로 예측한다. 실제 도입 기업에서는 재고 비용 30% 이상 절감, 업무 시간 5분의 1 수준 단축 등 정량적 성과가 확인되고 있다. 임팩티브AI는 이번 투자를 바탕으로 딥플로우를 한층 고도화하고 연구개발(R&D) 강화, 해외 시장 확대 등 성장 전략을 가속화할 계획이다. 정두희 임팩티브AI 대표는 "현대차의 투자는 우리의 기술력이 글로벌 제조·모빌리티 시장에서도 통할 수 있다는 강한 신뢰의 표현"이라며 "딥플로우를 통해 자동차 및 모빌리티 산업의 경쟁력을 높여 명확한 AI 전환 혁신 사례를 만들어가겠다"고 말했다.

2025.12.09 16:24한정호

"복잡성은 곧 경쟁력"…PTC 코리아, 제조 현장 AI 전략 제시

PTC 코리아가 인공지능(AI)을 활용해 제조 현장의 복잡성을 개선하고 경쟁력으로 전환할 수 있는 방안을 제시했다. 제조 현장에서 활용하는 다양한 관리 서비스를 하나로 통합해 의사결정 속도를 높이고 제품 설계 효율을 향상시켜 차별화를 만들어낼 수 있다는 설명이다. PTC 코리아(대표 김도균)는 4일 서울 강남구 조선팰리스에서 'PTC 이노베이션 익스체인지 2025'를 개최하고 제조 분야 AI 로드맵과 한국 시장 비즈니스 전략, 공략 방향을 제시했다. PTC 코리아는 이날 행사에서 "인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)" 비전을 중심으로 설계, 생산, 서비스에 이르는 전 제품 수명주기를 아우르는 AI 전략과 국내 디지털 전환 방향을 집중적으로 소개했다. 인텔리전트 제품 라이프사이클의 핵심은 설계, 생산, 운영, 서비스 단계에 흩어져 있는 데이터를 하나의 흐름으로 통합하는 것이다. PTC는 CAD와 제품 수명 주기 관리(PLM)를 비롯해 앱 개발 수명 주기(ALM)와 서비스 라이프사이클 관리(SLM)까지 아우르는 솔루션으로 제품 수명 전 과정에서 데이터를 수집하고 분석해 설계 최적화와 유지보수 효율화, 서비스 기반 신규 매출 기회 발굴까지 지원하겠다는 구상을 밝혔다. 김 대표는 인텔리전트 제품 라이프사이클을 통해 제조 현장의 복잡성을 경쟁력으로 전환할 수 있다는 점을 강조했다. 그는 "노트북만 해도 수많은 설계 데이터와 부품이 들어 있고 하나의 제품으로 완성되기까지 매우 복잡한 공정을 거친다는 점을 쉽게 짐작할 수 있다"며 "이런 복잡한 과정에서 AI로 더 효율적인 설계와 제조 방식을 제안한다면 제품 출시 시간을 앞당기고 고객사의 품질 요구를 더 빠르게 반영할 수 있다"고 말했다. 제조업에 특화된 AI 적용 방식과 사례도 소개됐다. PTC 코리아 이봉기 마스터는 국가마다 다른 규제 요구사항을 AI로 분석해 중복을 줄이고 개발 기간과 비용을 낮춘 완성차 사례, 수많은 제품 라인업을 가진 전자 기업에서 공통 부품을 식별해 표준화와 대량 구매를 돕는 사례를 제시했다. 더불어 프랑수아 라미 PTC 수석 부사장은 국내 주력 산업 분야인 제조업에서 AI 도입이 늦어 보이는 것은 안전, 윤리, 보안 등 복합 요소를 고려해야 하기 때문에 신중할 수밖에 없기 때문이라고 설명했다. 한국 시장 공략 방향도 구체적으로 제시됐다. PTC 코리아는 그동안 자동차, 전자, 하이테크, 산업용 기계 분야에 집중해 왔지만 앞으로는 의료기기, 메디컬 테크, 우주항공, 방위 산업 등 복잡성이 높은 산업군으로 사업을 넓힐 계획이다. 이를 위해 AI 전문 인력과 영업, 기술 지원 인력 채용을 확대하고, 국내 파트너사와의 협업 체계를 강화한다는 방침이다. PTC는 산업 도메인 전문성을 기반으로 AI 엔진은 마이크로소프트, 클라우드 인프라는 AWS와 협력해 구축하고 있다. 이를 통해 글로벌 클라우드·AI 기업의 기술과 자사 제조·엔지니어링 역량을 결합해 고객 맞춤형 AI 기반 솔루션을 제공하겠다는 전략이다. 이날 행사에서는 에티버스와의 업무협약(MOU)도 공식 발표됐다. 양사는 항공우주, 방위, 의료기기 등 고복잡도 산업을 중심으로 차별화된 엔지니어링 서비스를 공동으로 제공하고, 국내외 시장 공략과 고객 지원을 함께 강화할 계획이다. 프랑수아 라미 부사장은 글로벌 협력 전략과 관련해 "파트너사의 AI 역량과 PTC의 산업 도메인 지식을 결합해 고객에게 더 완성도 높은 AI 기반 솔루션을 제공하려 한다"고 말했다. 김 대표는 한국 시장의 전략적 중요성도 거듭 강조했다. 그는 "한국은 PTC가 가장 중요하게 생각하는 전략 시장 가운데 하나"라며 "국내 제조 기술과 PTC의 소프트웨어, AI 기술을 결합해 진정한 AI 제조 강국으로 나아가는 데 기여하겠다"고 말했다. 더불어 교육·인재 양성 계획도 언급했다. 김도균 대표는 국내 대학교와 교육기관과의 협력을 확대해 PTC 솔루션을 활용한 교육 과정을 만들고, 이를 통해 산업 현장이 필요로 하는 인재를 길러내겠다고 밝혔다. 또 "이번 PTC 이노베이션 익스체인지 2025는 인텔리전트 제품 라이프사이클 비전과 AI 로드맵을 한국 시장에 정식으로 알리는 자리이자, 국내 제조업과 함께 새로운 성장 단계를 준비하는 출발점"이라고 의미를 부여했다.

2025.12.04 11:58남혁우

과기정통부·국방부·산업부·중기부, 최초 맞손…국방 AX 본격 협력

과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 국방부, 산업통상자원부(이하 산업부), 중소벤처기업부(이하 중기부) 등 4개 부처가 국방과 산업을 아우르는 인공지능(AI) 전환(AX)확산을 위해 공식적인 범정부 협력 체계를 최초로 구축한다. 과학기술정보통신부, 국방부, 산업부, 중기부는 국방 AI 생태계 발전포럼을 계기로 국방·산업 분야 인공지능 전환(AX) 확산을 위한 업무협약(MoU)을 체결한다고 3일 밝혔다. 최근 글로벌 안보 환경이 급변하면서 지능형 지휘통제, 무인·자율체계, 국방운영 자동화 등 국방 전반에서 인공지능 적용이 빠르게 확산되고 있다. 동시에 제조·에너지·공공서비스 등 민간 산업에서도 인공지능 전환(AX)이 기업 경쟁력과 생산성을 좌우하는 핵심 전략으로 부상하고 있다. AX는 기존 디지털 전환(DX)을 넘어, 인공지능 기술을 중심에 두고 산업과 조직의 구조, 업무 방식, 사용자 경험까지 전면 재구성하는 흐름을 뜻한다. 이번 협약에서 네 부처는 독자 AI 파운데이션 모델을 축으로 국방·산업 전반의 AX 혁신을 추진하기로 했다. 구체적으로는 국방 분야 AI 기술 수요를 발굴하고, 실증 기회를 제공하며, 국방 연구개발(R&D) 인프라 활용을 지원한다. 동시에 AI 핵심 기술 개발과 인프라 구축, 국방·산업·공공 분야 활용 확대, AI 인재 양성, 방산·제조 분야 AI 기술의 국방 적용 확대, 국방 AX 분야 혁신 스타트업·중소기업 발굴 및 육성까지 전 주기에 걸친 협력이 담겼다. 이를 통해 네 부처는 ▲AI 핵심 기술과 독자 파운데이션 모델 확보 ▲국방 분야 실증 ▲산업 전반 적용 ▲스타트업·중소기업 확산으로 이어지는 연속적인 AX 가치사슬을 구축한다는 구상이다. 국방·산업 분야 인공지능 전환 속도를 높여 방위산업 경쟁력을 강화하고, 국민에게 신뢰받는 첨단 강군이라는 목표에 한 걸음 더 다가가겠다는 의미다. 배경훈 부총리는 국방과 산업을 아우르는 AX 확산의 의미를 국가 차원 과제로 규정했다. 그는 "국방과 산업 전반에 AX를 확산하는 것은 국가 안보 역량을 강화할 뿐 아니라, 모든 국민이 AI 기반 서비스를 보다 쉽게 접근하고 활용할 수 있는 환경을 조성하고 동시에 국가 AI 경쟁력을 높이는 핵심 동력"이라고 말했다. 과기정통부는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 정예팀을 통해 연말까지 글로벌 파급력 있는 독자 AI 모델을 1차 개발·확보하고, 이를 오픈소스로 공개할 계획이다. 배 부총리는 확보한 모델과 GPU 인프라를 기반으로 국방과 산업 전반의 AX를 적극 추진하고, 기술·정책 지원을 통해 "실제 성과로 이어지도록 정부가 적극 뒷받침하겠다"고 강조했다. 국방부는 이번 협약을 계기로 국방 AI 전환을 본격화하겠다는 입장이다. 안규백 국방부 장관은 "국방 분야 AI 전환은 단순한 기술 혁신을 넘어, 대한민국의 국방력을 좌우하는 게임 체인저"라고 규정했다. 각 부처의 전문성과 역량을 융합해 정책 연계성을 확보함으로써 "국방 전반에 AI 기술을 확산시키고 나아가 국가 AI 발전으로 이어지는 생태계를 조성하는 중요한 전환점"이 될 것이라고 평가했다. 안 장관은 관계부처와 긴밀히 협력해 우리 군이 '스마트 첨단강군'으로 도약할 수 있도록 "모든 역량을 집중하겠다"고 밝혔다. 산업부는 제조AX와 국방 AX를 연계해 민군겸용 AI 기술 개발을 가속하겠다는 구상이다. 김정관 산업부 장관은 "AI 등 첨단 기술이 안보와 경제를 좌우하는 시대, 국방 AX 확산은 선택이 아닌 필수적 과제"라고 말했다. 이어 AI·제조·국방을 '강력한 삼각축'으로 제시하며 제조 AX(M.AX)와 연계한 AI 중심 민군겸용 기술개발 수요를 발굴해 집중 지원할 계획이라고 설명했다. 아울러 내년부터 방산 분야 AX 시장 창출을 위해 AX 스프린트 사업을 속도감 있게 추진하고, 군과 협업해 AI 기술이 탑재된 Embodied 신무기 실증 지원도 강화해 국방 AI 생태계 구축을 적극 지원하겠다고 밝혔다. 중기부는 국방 AX를 신성장 영역으로 삼는 스타트업·중소기업을 전략적으로 육성하겠다는 방침이다. 한성숙 중기부 장관은 "민간에 더해 국방 부문에서도 AI 적용이 가속화되며, 세계적으로 AX 스타트업이 국방의 중요 주체로 급부상했다"고 진단했다. 더불어 국내에서도 신산업 스타트업 참여를 촉진해 AI를 비롯한 첨단 분야로 방위산업 영역을 확장하고, 방산 기업 생태계 경쟁력을 높일 필요가 있다고 강조했다. 중기부는 관계부처와 협업해 스타트업의 국방 분야 진입 기회를 넓히고, 국방 AX 소요와 스타트업의 AX 역량을 결합해 민간·국방 양 축에서 활약할 수 있는 AX 혁신 스타트업을 집중 육성할 계획이다. 국가 차원의 AI 전략을 총괄하는 국가인공지능전략위원회도 속도전을 주문했다. 임문영 국가인공지능전략위원회 상근 부위원장은 "인공지능은 산업과 사회 전반, 그리고 국가 안보 영역까지 근본적 변화를 이끄는 핵심 동력이며, 국방 전 분야에 AI를 신속히 적용해야 한다"고 말했다. 또한 AI 기술 특성에 맞는 획득 제도를 마련하고, 보안·데이터 관리 체계를 현실화해 민간과의 협력을 확대해야 한다고 지적했다. 정부는 이번 네 부처 업무협약을 계기로 독자 AI 파운데이션 모델과 제조AX, 국방 R&D 인프라, 스타트업·중소기업 지원 정책을 하나의 축으로 엮어 국방·산업 전반의 인공지능 전환(AX)을 본격 가속한다는 계획이다. 국방과 산업을 잇는 AX 생태계가 구축될 경우, 방위산업 경쟁력 강화는 물론 국가 전체의 디지털·AI 전환 속도도 한층 빨라질 것으로 기대된다.

2025.12.03 17:35남혁우

AI 기술 표준화, 개념 논의 넘어 '현장 실행'으로…산·학·연 한자리

산업계가 현장에서 바로 쓸 수 있는 실무형 인공지능(AI) 표준의 필요성을 한 목소리로 제기했다. 다품종 소량생산, 거대언어모델(LLM) 서비스 확산, 글로벌 규제 강화 속에서 제조 데이터·검증 지표·신뢰성 프레임워크를 산업별 특성에 맞게 재설계해야 한다는 주장이다. 한국인공지능산업협회는 1일 서울 양재 엘타워에서 'AI 기술 표준화 세미나'를 개최하고 제조 AI 데이터 표준화, 산업별 AI 검증 기준, 신뢰성 표준화 전략 등 산업계의 표준화 수요를 집중 논의했다고 2일 밝혔다. 이번 세미나는 AIIA가 주최하고 한국정보통신기술협회(TTA) ICT 표준화포럼인 지능정보기술포럼과 의약데이터표준화포럼이 공동으로 주관했다. 이날 장하영 써로마인드 대표는 '제조 AI를 위한 데이터 표준화 필요성' 발표에서 다품종 소량생산과 공정 복잡화로 제조 현장의 데이터 수요가 급증하는 상황을 짚으며 "이제는 AI 활용을 전제로 한 데이터 표준 설계가 필요하다"고 말했다. 이어 "국내에서도 제조 데이터 표준화 사업이 여러 번 추진됐지만, 실제 현장에서는 AI를 돌리기 위한 데이터 관점이 부족해 활용도가 떨어졌다"고 진단했다. 또 그는 "설비·공정마다 제각각인 변수명, 수집 주기, 스키마를 정리해 의미·구조·품질·수집 방식을 일관되게 정의해야 한다"며 "공장 내 설비 간, 공장 간 데이터가 이어져야 예지보전·품질 최적화·에너지 효율화 등 제조 AI의 효과가 극대화되기에 상호 운용성에 머무르지 않고 AI 응용을 중심에 둔 데이터 표준이 필요하다"고 강조했다. 다음으로 티벨 이혜진 이사는 '산업별 차별화된 AI 검증 기준의 필요' 발표를 통해 LLM·AI 서비스 검증의 패러다임 전환을 강조했다. 그는 "AI 서비스는 정답이 하나가 아니고 편향·유해성·환각 등 다양한 요소가 얽혀 있어 '맞았다·틀렸다'만으로 품질을 평가하기 어렵다"며 "금융·의료·모빌리티·통신 등 산업별로 리스크와 사회적 영향도가 다른데 모든 산업에 동일한 지표를 적용하면 현장을 제대로 반영할 수 없다"고 지적했다. 이 이사는 이에 따른 범용 지표와 도메인 특화 지표를 결합한 '이중 레이어 프레임워크'를 제안했다. 그는 "검증 기준뿐 아니라 산업별 대표 테스트 케이스·검증 데이터셋, 평가 플랫폼이 함께 갖춰져야 한다"며 "티벨이 개발한 LLM 평가 플랫폼 'T-렌즈'처럼 평가 프로세스·지표·데이터·도구를 한 번에 관리할 수 있는 체계가 AI 검증의 실효성을 높일 것"이라고 말했다. 셀렉트스타 모세웅 사업전략리더는 'AI 신뢰성 확보를 위한 표준화 대응 전략' 발표를 통해 글로벌 규제·표준 환경 속에서 산업계가 겪는 실행 격차를 지적했다. 그는 "EU AI법, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 같은 문서들은 빠르게 늘어나지만 기업 입장에서 당장 무엇부터, 어떻게 해야 하는지는 여전히 불명확하다"며 "실무에서 바로 사용할 수 있는 체크리스트, 진단 템플릿, 예시 보고서, 평가 도구가 부족한 것이 문제"라고 말했다. 이어 제품·서비스, 모델·시스템, 데이터, 거버넌스 네 레이어 위에 국내·외 규제·표준을 재배치한 실행형 신뢰성 프레임워크를 제안했다. 모 리더는 "국제표준과 국내 AI 기본법·KS를 기업 내부의 위험 관리·품질 관리 체계와 연결하고 이를 지원하는 자동·반자동 평가 도구를 결합해야 한다"며 "여기에 'AI-마스터', 'CAT' 같은 민간 인증이 연동되면 기업은 한 번 준비한 신뢰성 체계를 내부 거버넌스와 외부 인증에 동시에 활용할 수 있다"고 설명했다.

2025.12.02 17:59한정호

10대 제조업 대표기업, 올해 122조원 투자계획 차질 없다

반도체·자동차 등 10대 제조업 대표 기업이 올초 발표한 122조원 투자 계획이 차질없이 진행되고 있는 것으로 나타났다. 산업통상부는 1일 '민관합동 산업투자전략회의'를 개최해 올해 10대 제조업 투자 계획과 3분기까지의 투자 이행상황을 점검하고 국내투자 촉진 방안을 논의한 결과 연초 조사된 119조원보다 3조원 늘어난 122조원으로 재집계됐다고 밝혔다. 미국 관세·글로벌 공급망 재편 등 영향으로 미국 등 해외 투자 수요가 확대되고 있음에도 애초 미정이었던 자동차·배터리 등의 투자 계획이 확정되면서 증가했다. 3분기까지 투자 이행률도 지난해 같은 기간과 같은 68%로 양호하고 반도체·배터리·디스플레이 등 투자가 속도감 있게 진행 중이다. 전체 산업 설비투자의 약 50%를 차지하는 10대 제조업 투자는 최근 3년간 꾸준히 우상향 중이며, 투자 계획의 약 80%를 차지하는 반도체·자동차가 확장세를 주도하고 있다. 반도체는 견고한 글로벌 인공지능(AI) 수요 성장세에 발맞춰 HBM 등 첨단 메모리 중심 투자가, 자동차는 전기차 시장 점유율 확대를 위한 투자가 확대되고 있다. 이 날 회의에 참석한 기업들은 국내투자 증가세 유지를 위해 전기차 보조금 신속 집행, 정책금융 공급 확대, 투자세액공제 직접환급제도 도입, 전기요금 인하 등을 요청했다. 김정관 산업부 장관은 “요즘처럼 각국이 기업을 유치하는 데 경쟁적인 시대에 국내 투자는 '내가 대한민국의 기업'임을 보여주는 가장 중요한 척도이자 바로미터”라며 계획된 투자가 차질 없이 이행되도록 기업 차원의 노력을 당부했다. 김 장관은 이어 “규제 개선 등 국내 투자 촉진을 위한 구체적이고, 실질적인 아이디어를 최대한 제안해달라”고 요청하며 “기업 경영 활동에 장애되는 요인을 해소하는데 총력을 다할 것”이라고 밝혔다.

2025.12.01 18:04주문정

"AI 기본법만으로 부족"…산학계, '한국형 표준 체계' 필요성 한목소리

산업 전반에 인공지능(AI)이 빠르게 확산되는 가운데, 현장의 요구를 직접 반영한 AI 기술 표준화 논의가 본격화되고 있다. 이에 한국인공지능산업협회(AIIA)와 산·학계는 산업별 AI 데이터 활용, 표준화 방향, 규제·법제 변화 등 다양한 현안을 공유하며 실질적인 표준 생태계 전략을 모색했다. 한국정보통신기술협회(TTA) 김정헌 팀장은 1일 서울 양재 엘타워에서 열린 'AI 기술 표준화 세미나'에서 "AI가 단순 도구를 넘어 스스로 작동하는 에이전틱 AI로 진화하고 있고 피지컬 AI와 결합해 산업 전반으로 스며드는 중요한 시점인 만큼, 현장의 의견을 신속하게 표준에 반영하고 민간 중심의 생태계를 강화할 것"이라고 밝혔다. 이날 세미나는 TTA ICT 표준화포럼인 '지능정보기술·의약데이터표준화포럼' 공동 주관과 AIIA 주최로 진행됐다. AI 기본법, 데이터·의약·저작권 등 주요 분야의 표준화 이슈를 다루며 산·학계와 법제 전문가가 참여해 현장에서 마주한 구체적 요구와 과제를 공유했다. 먼저 전주대학교 김시열 교수는 AI 시대 데이터 소유권·저작권·부정경쟁방지법 내 데이터 보호 체계 등 법적 쟁점들을 설명했다. 그는 "데이터는 단일한 소유권 개념으로 정리하기 어렵고 저작권·개인정보·부경법 등 다양한 규범이 복합적으로 적용되는 특수성을 가진다"며 "산업 현장에서 실무자가 참고할 수 있는 명확한 가이드라인이 필요하다"고 지적했다. 이어 전주대 안상호 교수는 의약 데이터 표준화의 지연 문제를 짚었다. 그는 "의약품 데이터는 식약처·심평원 간 코드 체계조차 연동되지 않는 등 국내 표준화가 걸음마 단계"라며 "국제 'IDMP·RxNorm' 체계와의 매핑을 포함해 의약 데이터 거버넌스를 구축할 주체가 필요하다"고 설명했다. 특히 가천대 조영임 교수는 산업 AI 밸류코드 표준 'IA3I'를 제안했다. 그는 산업계가 실제로 활용할 수 있는 10자리 AI 분류코드 체계를 구축해 산업 AI 개발·정책·투자 판단의 실시간성·정확성을 높인다는 목표다. 조 교수는 기존 산업 분류코드(KSIC), 기존 AI 산업·기술 분류체계의 한계를 짚으며 현재의 분류체계는 산업 AI를 세밀하게 포착하지 못한다고 지적했다. 그가 제안한 새로운 IA3I 체계는 ▲산업코드(2자리) ▲AI 기술·서비스·데이터(6자리) ▲산업 적용 목적·파급효과(2자리)를 결합한 구조로, 국내외 표준(ISO·IEC·KS)과의 연계 가능성까지 고려해 설계됐다. 조 교수는 "이 체계는 산업 AI를 국제표준 수준에서 코드화한 최초의 프레임"이라며 "향후 국가 연구개발(R&D), 기업 투자, 산업계 데이터 분석에 즉시 활용할 수 있고 1~2년간 현장 의견을 수렴해 KS·국제표준으로 제정하는 것을 목표로 한다"고 밝혔다. 이어 "산업별 AI 적용 현황을 실시간으로 파악하고 정책·제도에 바로 반영할 수 있는 유연한 분류 체계가 필요하다"고 덧붙였다. 이날 소개된 산업 AI 코드 예시에는 디지털 마케팅·제조·헬스케어·에너지 등 복수 산업의 AI 적용 사례가 포함됐다. 10자리 코드만 보면 어떤 산업에 어떤 AI 기술이 어떤 목적을 위해 쓰였는지 즉시 확인할 수 있도록 해 정부의 AI 정책 수립과 산업 분석 속도를 개선한다는 취지다. 학계 발표 이후에는 한국지능정보사회진흥원(NIA) 김형준 AI법제도센터장이 내년 1월 시행될 AI 기본법과 하위법령을 소개했다. 그는 "AI 기본법은 규제만이 아니라 AI 산업 육성, 데이터 인프라, 전문인력 양성, 공공 AI 도입 등 진흥과 안전을 균형 있게 설계한 법"이라며 "민간에서 우려하는 고영향 AI 판단 기준은 국내 산업 환경을 고려해 과도한 규제 적용을 피하는 방향으로 설계했다"고 강조했다. 이어진 산업계 발표에서는 제조·산업 AI 현장에서 마주한 표준화의 시급성이 제기됐다. 써로마인드·티벨·셀렉트스타 등 기업들은 제조 AI를 위한 데이터 표준화 필요성, 산업별로 차별화된 AI 검증 기준 마련, AI 신뢰성을 확보하기 위한 표준화 대응 전략 등을 발표하며 현장 중심의 표준 체계가 마련돼야 한다고 제언했다. 이날 참석자들은 산업 AI가 급속히 확산되는 만큼 표준화 작업이 개념 논의를 넘어 실질적인 적용 단계로 이동해야 한다는 목소리를 냈다. 특히 산업별 데이터 품질 기준, 검증 체계, 법제 연계, R&D 지원 체계가 함께 작동해야 표준화의 효과가 극대화된다는 의견이다. 이날 세미나에 참석한 한 기업인은 "생성형 AI에 이어 피지컬 AI까지 등장하는 빠른 변화의 흐름속에서 우리도 표준화·제도 속도를 맞춰야 한다"며 "해외 시스템이 국내 시장을 잠식하기 전에 정부·산업계·학계가 함께 협력해 실무적으로 활용 가능한 한국형 표준을 마련해야 한다"고 강조했다.

2025.12.01 13:39한정호

"기계장비 성능이 제조 AX 경쟁력의 핵심"

제조 AX의 경쟁력을 좌우하는 핵심요소는 '기계 장비의 본질적 성능'이라는 분석이 제기됐다. 한국기계연구원은 27일 제조업의 AI 전환과 주요국 정책·산업 구조를 종합 분석한 결과 제조 성능을 실제로 구현하는 '기계 장비의 본질적 성능'이 제조AI의 핵심 경쟁 요소라고 기계기술정책 보고서를 통해 언급했다. 이 보고서에 따르면 현재 AI 경쟁이 제조 혁신을 견인하고 있지만 추후 AI와 기계 기술이 상호 보완적으로 발전하는 '융합형 제조혁신'이 국가 경쟁력의 핵심이 될 것이라고 강조했다. AI 제조 전환은 세계적 패러다임이다. 해외 시장보고서(MarketsandMarkets, 2025.8.)에 따르면 제조 AI 시장은 2025년 342억 달러, 2030년 1,550억 달러로 연평균증가율 35.3%로 급성장할 전망이다. 이에 따라 해외 기업들도 생산 자동화, 공정 지능화를 중심으로 기술 투자를 가속화하고 있다. 미국의 GE, 엔비디아, 팔란티어 등은 AI·클라우드·로봇을 통합한 자율제조 생태계 구축을 추진 중이다. 유럽 지멘스나 ABB, 보쉬 등은 'AI 팩토리' 전략과 인간-로봇 협업에 초점을 두고 제조AX를 추진한다. 또 일본 히타치나 옴론, 파눅은 (Fanuc, Omron, Hitachi 등은 로봇 중심의 지능형 생산라인 혁신을 추진 중이다. 중국 화웨이, 며 중국의 Huawei, Siasun, Foxconn 등은 정부의 'AI+제조' 전략과 대규모 공장 자동화, 기술 내재화가 주요 전략이다. 우리나라는 AI를 전면 적용하여 제조 공정의 자동화·지능화를 가속하는 'AI 팩토리' 정책을 추진 중이다. 삼성전자, 두산로보틱스, 한화로보틱스 등을 중심으로 AI·로봇·디지털트윈 융합형 스마트팩토리를 구축하고 있다. 정부출연연구기관으로는 한국기계연구원이 기계산업의 AX 대전환을 위해 디지털 트윈, 기계데이터플랫폼, 가상공학플랫폼 등 AI/DX 3축 체계 구축에 매진하고 있다. 그러나 AI만으로는 제조 경쟁력 확보가 어렵고 결국 AI의 능력이 현실화하는 것은 기계·장비이며 하드웨어인 기계의 본질적 성능과 소프트웨어인 AI의 최적화 성능이 상호작용한 곱셈적 결과가 최종적인 경쟁력을 결정한다는 것이 이 보고서 핵심이다. 우리나라 제조업은 반도체·자동차·이차전지 등 글로벌 리더십을 유지하고 있지만 핵심장비나 핵심부품은 해외의존도가 높아 공급망 리스크가 크다. 미래 제조업도 기계 기술의 자립 없이 AI 기술만으로는 지속가능한 경쟁력 확보가 어렵다. 현재의 AI 경쟁이 성숙단계로 진입할수록 기계의 본질적 성능 경쟁이 점차 부각될 것이며 이에 대비해 기계와 AI가 함께 진화하는 융합기술 기반을 조성하는 R&D 정책이 필요한 상황이다. 기계연 기계정책센터 이운규 책임연구원은 “현재는 AI 중심으로 제조업 경쟁이 치열하나 향후에는 기계 기술로 경쟁 구도의 변화가 있을 것"이라며 "AI 고도화와 함께 기계 기술 내재화를 위한 정책적 준비를 해야 할 시점”이라고 말했다.

2025.11.27 14:20박희범

더블유피솔루션즈, AI시대 자율제조 전략 제시

더블유피솔루션즈(대표 이주기)가 제조업의 인공지능(AI) 전환(AX)을 화두로 자율제조 구현을 위한 전략과 정부 지원사업 활용 방안, 현장 적용 사례를 제시했다. 더블유피솔루션즈는 코엑스 컨퍼런스룸에서 제조업의 AI 전환 전략과 실질적 도입 방안을 주제로 '2025 WP 솔루션 데이'를 개최했다고 26일 밝혔다. 디지털 전환(DX)을 넘어 AI 전환(AX) 시대로 빠르게 재편되는 산업 환경 속에서 제조기업이 경쟁력을 확보하기 위한 AI 도입 전략, 정부 지원 활용 방법, 실제 현장 적용 사례를 집중적으로 다룬 행사다. 첫 번째 세션에서 AI전략기획본부 김이강 이사는 'DX/AX 가속화에 따른 자율제조와 대응 전략'을 주제로 발표했다. 김 이사는 "DX 시대를 넘어 AX 패러다임이 본격 시작됐다"며 "국내 제조업 경쟁력 강화를 위해 공정 최적화와 예측 유지보수 등 현장 맞춤형 AI 도입 전략이 필수"라고 강조했다. 이어 글로벌 제조기업들이 추진 중인 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시스템 구축 흐름과 단계별 대응 로드맵을 소개하며, 국내 기업들이 참고할 수 있는 실천 과제를 제시했다. 두 번째 세션에서 영업본부 이중호 부장은 '2026년 AI&스마트공장 정부지원사업 가이드'를 발표했다. 이 부장은 2026년 정부지원사업의 예산 규모 변화와 AI 중심 정책 방향, 신청 요건 등 실무에 필요한 정보를 설명했다. 특히 2026년도 정부지원사업의 핵심 키워드가 'AI'라는 점을 짚으며, 기업들이 초기 도입 비용 부담을 줄이기 위해 어떤 지원사업을 어떻게 활용해야 하는지 현실적인 전략을 제시해 참석자들의 관심을 모았다. 마지막 세션에서는 '제조업 AI 솔루션 적용사례 및 WP ML옵스(MLOps) 솔루션 시연'이 진행됐다. 더블유피솔루션즈는 불량 검출, 수요 예측, 품질 관리 등 실제 제조 현장에서 적용 중인 AI 활용 사례와 성과를 소개했다. 아울러 WP MLOps 솔루션 시연을 통해 AI 모델의 개발부터 배포, 운영, 관리를 통합적으로 수행해 성능 저하 없이 안정적인 운영을 지원하는 방안을 선보였다. 이를 통해 현장 엔지니어와 데이터 전문가가 협업하는 실질적인 운영 모델도 함께 제안했다. 같은 날 열린 KIDMA '제조 지능 컨퍼런스'에서도 더블유피솔루션즈는 실무 중심 제조 AI 기술 적용 경험을 공유하며 업계 관계자들의 주목을 받았다. 산학연 전문가들이 참석한 자리에서 실제 프로젝트 수행 과정과 현장 적용 노하우를 소개해, 이론이 아닌 실질 적용 관점의 인사이트를 제공했다는 평가다. 이주기 대표이사는 "제조 AI와 자율제조는 먼 미래 기술처럼 보이지만, 시작점은 현장의 작은 비효율과 고민을 해결하는 것"이라며 "이번 세미나와 컨퍼런스가 기업들이 AI 도입과 솔루션 적용 방향을 이해하고 기업 상황에 맞는 실천 전략을 세우는 계기가 되길 바란다"고 말했다. 이어 "더블유피솔루션즈가 앞으로도 제조 현장 중심의 AI·AX 적용 사례를 확대해 국내 제조업의 경쟁력 제고에 기여하겠다"고 덧붙였다.

2025.11.26 18:06남혁우

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