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"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 기자

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 기자

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 기자

"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 기자

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 기자

스스로 생각하는 메타팩토리, 제조 혁신 본격화

급변하는 산업 환경 속에서 인력 공백과 시스템 단절 등 제조 현장의 어려움이 갈수록 심화되고 있다. 특히 예측하기 어려운 불확실성이 커지면서 기업의 생존까지 위협받는 상황이다. 이 위기를 넘기기 위해 제조 데이터와 인공지능(AI)을 활용해 공장 전체를 가상화하고, 모든 데이터를 실시간으로 분석·예측하는 방안이 주목받고 있다. 메타넷은 24일 디지털 트윈 기반 자율운영 솔루션 '메타팩토리'를 선보였다. 제조 산업의 어려움을 해소하고 기업 경쟁력 강화를 지원하겠다는 목표다. AI와 디지털 트윈으로 스스로 생각하는 공장 구현 최근 제조업은 설비 규모나 인력과 더불어 데이터를 얼마나 빠르고 정밀하게 분석하고 활용하는지가 기업 경쟁력을 좌우하고 있다. 한 번 공정에 차질이 생기면 손실이 수십억원 이상에 달할 만큼 민감하고 빠르게 업무가 이뤄지는 만큼 얼마나 오류를 최소화하고 효율성을 끌어올리는지가 핵심 이슈로 자리잡고 있다. 메타팩토리는 설비, 자재, 작업, 물류 등 공정 전 영역에서 발생하는 데이터를 한곳에 모아 통합 관리하고 이를 기반으로 공장 전체를 모니터링, 관리할 수 있는 시스템이다. 제조 실행 시스템(MES), 감시 제어 및 데이터 수집(SCADA), 전사적 자원 관리(ERP) 등 각 시스템에서 발생하는 데이터를 하나의 데이터 허브에 적재하고 이를 다시 3D 가상 환경에 구현한다. 이를 통해 가상환경에서 실시간으로 설비 위치와 상태, 생산 실적, 품질 지표, 에너지 사용량, 알람 발생 현황 등을 동시에 확인할 수 있다. 대화형 인터페이스를 활용해 AI나 분석 도구를 사용하기 어려운 실무자의 진입장벽도 낮췄다. 자연어로 "가장 오래된 자재 세 개를 보여줘"라고 입력하면 AI 어시스턴트가 창고 데이터를 조회해 조건에 맞는 자재를 골라내고 해당 위치를 3D 화면에 표시한다. 에이전틱 AI로 '스스로 분석하는 공장' 구현 메타넷은 최근 에이전틱 AI를 메타팩토리에 도입하며 플랫폼을 확대하고 있다. 연계된 다양한 서비스와 데이터를 활용해 주어진 업무나 요구사항에 따라 스스로 어떤 데이터를 찾고 분석할 것인지 계획을 세우고 실행하는 방식이다. 예를 들어 관리자가 "지난주 A제품 수율이 왜 떨어졌는지 알려줘"라고 요청하면 메타팩토리는 품질, 설비, 물류 등 영역별로 특화된 에이전트를 동시에 호출한다. 품질 에이전트는 제품별·시간대별 수율 변화를 살피고, 설비 에이전트는 해당 라인 설비의 온도·압력·전류·진동 로그를 분석한다. 물류 에이전트는 원자재 입출고 이력, 보관 기간, 공급업체 변경 여부를 확인한다. 이후 각 에이전트 분석 결과를 종합해 "특정 시점 이후 도입된 원자재 배치와 설비 온도 상승이 수율 하락과 밀접하게 연관돼 있다"는 식의 인사이트도 제시한다. 단일 화면에서 수율 그래프, 설비 로그, 자재 이력 등 관련 데이터를 함께 확인하며 의사결정이 가능하다. 메타넷 측은 "기존에는 IT, 데이터 분석 인력이 며칠씩 붙어서 처리해야 했던 업무를 AI가 자동으로 분류해 병렬로 처리 후 분석 결괴를 제공한다"며 "숙련된 현장 전문가의 직관과 데이터 과학자의 분석 능력을 동시에 발휘하는 것"이라고 설명했다. 보안과 성능 함께 잡은 하이브리드 AI 아키텍처 제조산업에서 AI, 클라우드 등 최신 기술 도입을 망설이는 이유 중 하나는 보안이다. 생산 라인 구성, 설비 운영 패턴, 불량 유형, 원가 구조 등은 모두 기업의 핵심 영업비밀에 해당하는 만큼 이러한 데이터 유출에 민감하기 때문이다. 메타팩토리는 이런 특성을 고려해 하이브리드 및 분산형 AI 아키텍처를 채택했다. 민감한 생산 데이터와 공정 노하우는 외부망과 분리된 사내 프라이빗 대규모언어모델(LLM)에서만 처리한다. 외부로 나가면 안 되는 데이터를 로컬 환경 안에서만 학습·추론하도록 설계한 것이다. 민감도가 상대적으로 낮은 매뉴얼, 공지, 기술 문서, 외부 레퍼런스 등은 오픈소스 LLM을 활용해 빠르게 시장에 대응한다. 메타넷은 이러한 구조를 바탕으로 메타팩토리의 활용 영역을 제조업에서 스마트 물류, 에너지 관리, 플랜트 운영 등으로 확대하고 있다. 설비와 자산이 넓은 지역에 분산돼 있고, 실시간 모니터링과 예측 정비가 중요한 산업일수록 디지털 트윈과 AI 결합 효과가 크다는 판단에서다. 메타넷 윤봉근 전무는 제조업의 변곡점을 "스스로 학습하고 판단하며 문제를 해결하는 '생각하는 공장' 시대로의 진입"이라며 "단순히 로봇과 자동화 설비를 많이 들여놓는다고 경쟁력이 확보되는 시대가 아니라 설비·사람·데이터를 하나로 보는 통합 관점이 필요하다"고 설명했다. 이어 "디지털트윈은 대규모 공장 데이터를 실시간으로 연동하고 3D 환경에서 공정을 정밀하게 시각화하는 기술을 바탕으로 자율운영 공장을 구현하는 핵심 인프라"라며 "이 과정에서 메타팩토리는 공장 운영의 가시성과 예측 정밀도를 높이고, 의사결정을 가속화해 기업 경쟁력 강화에 기여하고 있다"고 강조했다.

2025.11.24 18:56남혁우 기자

노타, '자율주행차 M.AX 얼라이언스' 참여…AI 최적화 기술로 국가 경쟁력 강화

노타가 인공지능(AI) 경량화·최적화 기술을 앞세워 국가 AI 자율주행차 경쟁력 강화에 나선다. 노타는 정부 주도의 AI 자율주행 패러다임 전환을 위한 '자율주행차 M.AX 얼라이언스'에 참여한다고 17일 밝혔다. M.AX 얼라이언스는 국내 제조업의 AI 전환(AX)을 가속화하기 위해 산업통상자원부와 대한상공회의소가 공동 출범한 대규모 민관 합동 협의체다. 총 10개 분야 중 자율주행 분과는 현대차·LG전자·현대모비스·HL클레무브·만도 등 앵커기업이 중심이 된다. 여기에 노타와 같은 AI 기술 기업 등이 참여해 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 구현을 위한 하드웨어·소프트웨어 플랫폼을 공동 개발한다. 노타는 이번 얼라이언스에서 온디바이스 AI 기술 공급기업으로서 핵심 역할을 수행한다. 고성능의 AI 모델을 차량용 고성능 AI 반도체에 적용하기를 희망하는 수요기업들의 AX를 지원할 계획이다. 특히 노타는 AI 모델 경량화·최적화 기술을 통해 얼라이언스의 목표 달성에 기여할 방침이다. 자율주행차 AI 모델을 온디바이스에서 실행 환경에 맞게 최적화함으로써 수요기업이 최소한의 비용과 시간으로 AI 모델의 성능을 극대화할 수 있도록 돕는다는 목표다. 그 일환으로 노타는 LG전자와 HL클레무브가 각각 주관하는 산자부 과제에 참여해 차량 내부 공간 대화형 에이전트 서비스와 자율주행 구현을 위한 AI 모델 경량화·최적화 기술을 공급한다. 이를 통해 엔드투엔드 자율주행 제품 상용화 등 SDV 완성을 지원한다. 채명수 노타 대표는 "우리의 AI 경량화·최적화 기술은 자율주행차를 넘어 AX를 꾀하는 모든 산업에 필수적인 기술"이라며 "정부가 추진하는 제조업 AX를 위해 다양한 분과에 참여하고 있으며 이를 통해 국가 AI 경쟁력 강화에 기여할 것"이라고 밝혔다.

2025.11.18 12:24한정호 기자

코엑스 점령한 다쏘시스템…AI 제조 혁신 캠페인 공개

다쏘시스템이 버추얼 트윈 기반 제조 산업 미래 방향을 제시하는 캠페인을 시작했다. 다쏘시스템은 11월 한 달간 서울 삼성동 코엑스 케이팝 스퀘어 미디어에서 '제조 산업을 위한 인공지능(AI)' 인지도 캠페인을 연다고 14일 밝혔다. 해당 디지털 캠페인은 가상 세계에서 현실로 매끄럽게 이어지는 제조의 전 과정을 담은 영상으로, AI와 버추얼 트윈 기술이 제조 산업의 혁신을 어떻게 주도하는지 직관적으로 제시한다. 캠페인 영상은 자동차 산업을 중심으로 설계와 시뮬레이션이 가상 환경에서 진행되고 실제 제조 공정으로 이어지는 흐름을 담았다. 가상세계가 현실의 생산성과 안정성을 높이는 근거를 제시한 구성이다. 앞서 다쏘시스템은 올해 4월 영국 피카딜리 서커스에서 글로벌 미디어 캠페인을 통해 건강, 도시, 제조업 등 다양한 분야에서 가상 세계가 실제 삶에 미치는 영향을 시사한 바 있다. 코엑스에서 진행되는 국내 매뉴팩처링 캠페인 또한 산업과 사회 전반의 혁신을 촉진하고 지속 가능한 발전을 제시할 방침이다. 회사는 설계 시뮬레이션 제조 생산 운영을 아우르는 통합 솔루션을 제공하고 있다. 국내 약 2만여 개 기업과 협력해 항공우주 자동차 생명과학 등 주요 산업 분야의 디지털 전환을 지원하는 중이다. AI는 설계를 자동 최적화하고 생산 공정과 공급망의 효율을 높이는 핵심 기술로 제시됐다. 시뮬레이션을 반복하며 학습을 강화하는 특성은 제조 환경을 더 스마트하고 지속 가능하게 만드는 요소로 설명됐다. 다쏘시스템은 14~15일 팝업 이벤트도 진행한다. 포토부스와 푸드트럭을 운영하고 한정판 굿즈 증정 프로그램을 운영한다. 방문객은 현장에서 방문객은 브랜드 경험형 콘텐츠를 직접 체험할 수 있다. 같은 날 오전 미디어 투어에서는 센스 컴퓨팅 시연이 이뤄졌다. 시연은 사용자가 몰입형 3D 환경에서 버추얼 트윈을 확인하고, 제품을 실제 크기와 동일한 감각으로 탐색하는 방식으로 이뤄졌다. 센스 컴퓨팅은 물리적 프로토타입 제작 없이도 설계 검증과 위험 요소 판단이 가능한 대안으로 제시됐다. 가상 환경에서 데이터를 확인해 비용과 시간 부담을 줄이는 효과가 강조됐다. 정운성 다쏘시스템코리아 대표이사는 "자체 생성형 AI와 3D익스피리언스 플랫폼의 결합이 전례 없는 가능성을 열어줄 것"이라며 "AI, 시뮬레이션 버추얼 트윈 경험을 통해 미래 제조 산업의 방향을 제시하는 선도적인 역할을 해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2025.11.14 15:50김미정 기자

"경주를 AI 제조혁신 허브로"…KOSA·경주시, AI 산업 협력

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 경주시와 인공지능(AI) 산업 협력을 추진한다. KOSA는 경주시를 방문해 주낙영 경주시장과 AI 산업 육성 협력 방안을 논의했다고 29일 밝혔다. 이번 방문은 문화관광 도시이면서 첨단 제조업 기반을 보유한 경주시의 특성을 활용해 실질적인 AI 산업 협력 체계를 구축하기 위해 마련됐다. KOSA와 경주시는 ▲AI 포럼 정례 개최 ▲지역 내 AI 인재 양성 프로그램 개발 ▲피지컬 AI 기술의 산업 적용 및 수출 전략 등 3대 핵심 과제를 중심으로 협력을 구체화하기로 했다. 먼저 AI 포럼을 정례화해 기업인과 공무원 등 관계자를 대상으로 AI에 대한 이해를 높이고 경주시 주력 산업에 실질적으로 적용할 수 있는 방안을 모색할 계획이다. 또 수도권 대비 부족한 AI 인재 풀 확충을 위해 지역 소재 대학과 협력해 맞춤형 교육·실습 과정을 설계한다. 아울러 정부의 '피지컬 AI 글로벌 얼라이언스' 기조에 맞춰 지역 기업과 제조 현장에 특화된 피지컬 AI 기술을 개발·고도화하고 개발된 플랫폼을 수출할 수 있는 생태계를 조성할 방침이다. 양 기관은 조속한 시일 내 업무협약(MOU)을 체결하고 구체적 실행 로드맵을 수립해 협력을 본격화하기로 약속했다. 조준희 KOSA 회장은 "경주시의 제조업 기반은 피지컬 AI 전술 최적지"라며 "인력과 기술 지원 등을 통해 경주를 AI 제조 혁신의 허브로 만들겠다"고 밝혔다. 주낙영 경주시장은 "경주는 문화와 산업이 공존하는 도시로, AI를 제조업 경쟁력의 새로운 동력으로 삼겠다"며 "협회와의 긴밀한 협력을 통해 지역 기업이 글로벌 AI 시장에 진출할 수 있도록 뒷받침하겠다"고 말했다.

2025.10.29 16:24한정호 기자

아이티센클로잇, '하이브리드 AI'로 제조 AX 시장 본격 공략

아이티센클로잇(대표 이세희)이 독자적인 '하이브리드 인공지능(AI)' 기술을 앞세워 제조 AI 전환(AX) 시장 공략에 속도를 내고 있다. 비전 AI와 생성형 AI를 결합한 새로운 접근법으로 품질 검사, 생산성, 물류 자동화 등 제조 현장의 난제를 해결하겠다는 전략이다. 아이티센클로잇은 서울 양재 aT센터에서 열리는 '2025 제조혁신코리아'에 참가해, '머신러닝(ML) & 생성형 AI(Gen AI) 멀티모달 기반의 제조/물류 프로세스 혁신'을 주제로 한 전시 부스를 운영한다고 23일 밝혔다. 22일부터 24일까지 진행하는 이번 전시를 통해 국내 제조기업들의 디지털 전환을 지원할 다양한 AI 솔루션을 선보인다. 특히 회사는 품질 검사 고도화, 생산 효율 향상, 물류 자동화 등 제조업의 핵심 과제를 해결하기 위해 비전 AI와 생성형 AI를 결합한 '하이브리드 AI' 기술을 공개한다. 기존 비전 AI가 정형화된 불량을 탐지하는 데 그쳤다면 생성형 AI는 학습되지 않은 비정형 이상 징후까지 인식할 수 있다. 두 기술의 융합으로 AI 모델의 한계를 넘어선 차세대 품질 관리 시스템이 구현된다. 아이티센클로잇은 이번 전시에서 자동차, 식음료, 전자부품 등 산업 현장에 적용된 실제 성공 사례와 데이터를 공유한다. 방문객들은 불량률을 획기적으로 줄이고 생산성과 효율성을 동시에 높인 구체적인 프로젝트 결과를 직접 확인할 수 있다. 또한 현장에서 '제조 현장의 AI 전환'을 주제로 맞춤형 기술 상담 부스도 운영한다. 제조기업 관계자들은 엔지니어와 함께 설비 데이터 분석, 품질 이상 탐지, AI 기반 생산성 향상 방안 등 현실적인 적용 전략을 심층적으로 논의할 수 있다. 아이티센클로잇은 구글 클라우드 프리미어 파트너로서 대규모 고객사를 대상으로 다수의 AI·클라우드 프로젝트를 성공적으로 수행한 경험을 보유하고 있다. 이를 기반으로 제조 산업 전반의 AI 전환을 주도하며, 국내 제조 AI 시장의 본격적인 혁신을 이끌어 나갈 계획이다. 아이티센클로잇 관계자는 "이번 전시는 AI 기술이 제조 현장의 고질적 문제를 실제로 어떻게 해결했는지를 보여주는 자리"라며 "당사의 차별화된 AI 아키텍처와 노하우를 바탕으로, 제조 AX 전환을 위한 현실적 해법과 경쟁력을 제공할 것"이라고 말했다.

2025.10.23 14:41남혁우 기자

네이버클라우드 "제조사와 솔루션사 잇겠다"…'제3의 플랫폼' 자처

네이버클라우드가 중견·중소 제조기업과 솔루션 기업 간의 정보 격차를 해소하는 '제3의 플랫폼' 역할을 자처하며 자율제조 생태계 공략에 나섰다. 엠아이큐브솔루션 등 핵심 파트너사와 손잡고 인공지능(AI) 도입 장벽을 낮추는 것이 핵심이다. 나창현 네이버클라우드 매니저는 21일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스에서 열린 '엠아이큐브 솔루션 2025' 행사에서 '자율제조 생태계 확장을 위한 클라우드 사업자의 역할'을 주제로 발표했다. 이날 나 매니저는 "엠아이큐브솔루션은 우리가 제조 시장에서 어떤 역할을 할지 고민할 때 함께 답을 찾아준 귀한 고객사이자 파트너사"라며 발표를 시작했다. 네이버클라우드가 본 제조 시장의 문제는 명확했다. 먼저 중소 제조사가 수억원대 AI를 '일회성 구축형'으로 도입하기 어렵다는 현실적 장벽이 있다. 여기에 제조사는 "믿을 만한 솔루션사가 없다"고 하고 솔루션사는 "좋은 솔루션을 알릴 유통 경로가 없다"고 토로하는 '수요-공급 간 신뢰 격차'까지 존재했다. 나 매지너는 이 두 가지 문제를 해결할 열쇠로 '클라우드 구독형 서비스'를 제시했다. 그는 "제조 AI 확산을 위해서는 MS오피스 365처럼 구독형 서비스가 필수"라며 "네이버 쇼핑이나 웹툰처럼 제조사와 솔루션사를 잇는 '제3의 플랫폼'이 되겠다"고 밝혔다. 네이버클라우드는 이 플랫폼 역할을 수행하기 위해 ▲혁신 기술 제공 ▲생태계 구축 ▲마중물(시장 조성)이라는 세 가지 구체적인 전략을 편다. 우선 '혁신 기술 제공'은 파트너사들이 클라우드 기반 서비스를 쉽게 만들도록 돕는 것이다. 엠아이큐브솔루션이 식품 제조실행시스템(MES)을 서비스형 소프트웨어(SaaS)화한 사례처럼 기존 솔루션의 클라우드 전환을 돕는 것이 대표적이다. 이와 함께 개별 기업이 관리하는 것보다 네이버가 전문적으로 백업하는 것이 훨씬 안전하다는 점을 강조하며 클라우드 사업자 본연의 강력한 보안과 인프라 제공을 약속했다. 더불어 '생태계 구축'을 위해 '제조 AI' 분야 스타트업을 집중 발굴한다. 나 매니저는 "기존 공급기업이 못 보던 영역을 새롭게 볼 스타트업이 필요하다"며 "엔터프라이즈 시장에 머물던 AI 파트너사들도 제조 시장으로 적극 연결할 것"이라고 말했다. 마지막 '마중물' 역할은 앞서 언급한 '신뢰 격차'를 해소하는 데 초점을 맞춘다. 반월, 시화공단 등 산업단지를 직접 찾아가 파트너사에게 발표 기회를 제공하고 '수요 공급 매칭데이'를 열어 제조사와 솔루션사를 직접 연결하는 식이다. 실제로 이 매칭 행사에서 한 제조사가 대기업 솔루션 대신 월 100만원 미만의 구독형 SaaS를 선택한 사례도 나왔다. 유지보수비와 관리 부담이 없는 클라우드형 서비스의 가능성을 확인했기 때문이다. 나 매니저는 "우리는 제조 전문가는 아니지만 플랫폼은 많이 만들어봤다"며 "기술, 스타트업, 수요와 공급을 연결하는 역할에 집중해 엠아이큐브솔루션 같은 파트너사들과 함께 성장하겠다"고 밝혔다.

2025.10.21 18:04조이환 기자

[현장] 엠아이큐브솔루션, '자율제조 코파일럿' 선언…"데이터부터 AI까지 원스톱 지원"

엠아이큐브솔루션이 인공지능(AI)과 클라우드를 기반으로 제조 현장의 '자율제조' 전환을 이끄는 동반 성장 생태계 구축에 착수했다. 엠아이큐브솔루션과 네이버클라우드는 21일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스에서 '엠아이큐브 솔루션 2025 : AI와 클라우드로 진화하는 자율제조의 모든 것'을 개최했다. 이날 기조연설에 나선 박문원 대표는 현 정부의 10조원대 AI 예산과 6대 육성 전략을 언급하며 "AI의 성장은 무궁무진하다"며 강한 자신감을 내비쳤다. 이미 박 대표는 지난 9월 카이스트에서 열린 'AI 대전환 릴레이 간담회'에 AI 전문기업 대표로 유일하게 초청된 바 있다. 그는 당시 경제부총리가 '개방과 협력'을 강조하며 과기부, 산업부, 중기부 등 부처 간 협력을 당부했다는 일화를 전하며 정부가 전방위적으로 AI에 매진하고 있음을 강조했다. 박 대표는 과기부의 '피지컬 AI' 혁신 거점 조성, 산업부의 'AI 팩토리 선도과제', 중기부의 '스마트 공장 고도화' 사업 등을 상세히 소개했다. 엠아이큐브솔루션은 이들 사업에 모두 참여하며 정부 정책과 보조를 맞추고 있다. 더불어 회사는 자율제조 구현을 위한 핵심 전략으로 '데이터 퍼스트'를 내세웠다. 박 대표는 "고객사에 가보면 쓸 만한 데이터가 없거나 숨어있는 경우가 많다"며 "단절되고 왜곡된 데이터를 정제해 클라우드로 올리는 과정은 '애벌레가 나비가 되는' 과정과 같다"고 비유했다. 이렇게 확보된 데이터는 '디지털 트윈'과 'AI' 기술을 만나 자율제조를 완성한다. 박 대표는 이를 공장 상황을 실시간 모니터링하고 미래를 예측하는 '공장용 티맵'에 비유했다. 그는 "설비가 멈추거나 자재가 부족하면 추천 경로를 알려주듯 실시간 스케줄링이 가능하다"고 설명했다. 현재 엠아이큐브솔루션은 제조실행시스템(MES) 등 기존 스마트 공장 솔루션과 스마트 물류 솔루션을 보유하고 있다. 회사는 이를 클라우드 기반 '자율 제조 플랫폼 수트'와 연동해 품질 예측, 예지, 보전, 공정 최적화까지 지원한다. 회사는 기술 상용화를 위해 전방위적 협력 체계도 구축했다. 네이버클라우드 같은 기업 파트너는 물론 한국전자통신연구원(ETRI), 카이스트 등 연구소와도 협력한다. 박 대표는 "R&D 인력을 현재 30명에서 내년 50명 수준으로 늘릴 것"이라며 "LLM 기반 공정 지원, 탄소 발자국 추적 솔루션 등 고객 수요 기반의 연구를 진행 중"이라고 말했다. 이어 "제조업 종사자들이 혁신을 위해 항해할 수 있도록 돕는 '코파일럿'이자 스마트 기술 솔루션과 자율 제조 플랫폼을 아우르는 원스톱 서비스로 고객의 든든한 동반자가 될 것을 약속한다"고 덧붙였다.

2025.10.21 16:25조이환 기자

[유미's 픽] "부총리 빨리 돼야 하는데"…野 어깃장에 속 타는 과기부, 왜

정부조직법을 두고 여야 간 대치 상황이 벌어지며 국회에서 진통을 겪고 있는 가운데 우리나라 인공지능(AI) 정책을 이끌고 있는 과학기술정보통신부가 속을 끓이고 있다. 과기정통부 장관을 부총리로 격상한다는 내용이 정부조직법에 포함돼 있지만, 예상 시점에 통과되지 못해 계획했던 AI 사업 추진 일정에 자칫 차질을 빚을까 염려돼서다. 26일 국회에 따르면 여야는 지난 25일 본회의를 앞두고 정부조직법을 포함한 쟁점 법안 처리 현안을 논의했으나, 결국 합의점을 찾지 못했다. ▲검찰청 폐지를 핵심으로 한 정부조직법 ▲방송미디어통신위원회설치법 ▲국회법 개정안 ▲국회 증언·감정법 개정안 등에서 팽팽한 의견 대립이 이어졌기 때문이다. 여당인 더불어민주당이 강행 처리를 예고하자, 국민의힘은 정부조직법을 포함해 4개 쟁점 법안에 대한 필리버스터(무제한토론)를 실시한다며 맞섰다. 이 탓에 전날 오후 3시 30분에 개의한 국회 본회의에서 정부조직법은 통과되지 못했다. 국민의힘은 정부조직법 개정안에 검찰청 폐지와 기획재정부를 기획예산처·재정경제부로 분리하는 내용이 담겼다는 점을 못마땅해 하고 있다. 하지만 국회법상 재적의원 3분의 1 이상인 국민의힘이 각 안건 표결 전 필리버스터를 신청해 개시하면, 최소 24시간 후 재적의원 298명 중 5분의 3(179명) 이상인 범여권이 찬성해 강제 종료시킬 수 있다. 1일 1건 처리할 수 있는 상황으로, 정부조직법 개정안은 이르면 이날 오후 늦게 본회의에 통과할 가능성이 있을 것으로 보인다. 과기정통부는 이번 정부조직법 개정안 통과가 절실한 상황이다. 과기부총리 직제를 17년 만에 부활시킨다는 내용이 포함돼 있어서다. 'AI 3대 강국(AI G3)'을 목표로 하고 있는 이재명 정부는 과학기술을 국가정책의 중심에 두고 AI를 미래 성장동력으로 삼겠다는 의지를 담아 과기부에 좀 더 힘을 실어주고자 이처럼 나섰다. 과기부가 부처 간 산재돼 있는 AI 정책을 범정부적으로 총괄·조정하기에 적합하다고 봐서다. 업계에서도 과기부가 빠른 시일 내에 AI 정책 주도권을 잡길 간절히 바라고 있다. 각 부처에서 쏟아지는 AI 정책과 사업 제안 요청으로 골머리를 앓고 있어서다. 특히 산업부가 지난 10일 선제적으로 삼성, LG, 현대차, SK 등 국내 대표 기업들이 참여하는 '제조 AX 얼라이언스(M.AX)'를 출범한 것이 대표적이다. 10개 분과로 운영되는 이 얼라이언스에는 1천 여개 기업과 대학, 연구기관 등이 참여키로 했다. 산업부는 내년 AI 예산을 올해의 두 배인 1조1천347억원으로 늘려 M.AX 주요 과제에 집중 투입키로 했다. 산업부가 지난 4월 출범시킨 'K-휴머노이드 연합'도 서울대, KAIST, 연세대, 포스텍 등 국내 주요 연구기관과 삼성전자, LG전자, SK, 포스코 등 주요 대기업, HD현대로보틱스, 레인보우로보틱스 등 로봇 제조사들이 포함됐다. M.AX 참여사 대부분이 중복돼 있다는 점에서 역할 분배가 다소 애매하다는 평가가 나온다. 또 휴머노이드의 '두뇌'에 해당하는 AI 원천기술은 과기부 소관이어서 두 부처간 기싸움도 팽팽하다. 여기에 과기부와 중기부, 산업부가 참여하는 '피지컬 AI 글로벌 얼라이언스' 출범도 곧 앞두고 있어 성격이 비슷한 얼라이언스들의 운영에 대한 비판이 나오고 있다. 산업부 눈치를 봐야 하는 제조 기업들은 이미 M.AX에 대거 참여해 '피지컬 AI 글로벌 얼라이언스' 합류에 적극적인 모습을 보이지 않았던 것으로 알려졌다. 실제 국내 주요 반도체 기업 한 곳과 조선 제조사 한 곳에 분과장사에 참여할 것을 요청했으나 거절한 것으로 전해졌다. 업계에선 과기부를 부총리급으로 하루 속히 격상시켜 AI관계장관회의를 주재하게 함으로써 정부의 AI 정책과 사업들을 일원화 시킬 필요가 있다고 지적했다. 약 10조1천억원이 배정된 내년도 AI 예산을 각 부처별로 효율적이고 집중적으로 집행할 필요가 있다고 봐서다. 업계 관계자는 "경제부총리인 기재부장관이 경제관계장관회의를 통해 정부 경제 정책들을 주도해 이끌어 가듯, AI 정책들도 과기부장관이 부총리가 돼 AI관계장관회의를 열어 일관되게 이끌어 가길 바란다"며 "부처 이기주의라는 오랜 공무원 사회의 관행을 깨야 'AI G3' 달성도 가능해질 것"이라고 지적했다. 일각에선 배경훈 과기부 장관이 부총리로 올라서면 산업부의 'M.AX'와 과기부 주도로 출범하는 '피지컬 AI 글로벌 얼라이언스'를 하나로 합쳐야 한다는 주장도 내놨다. 과기부는 'M.AX'와 협력한다는 방안이지만, 산재된 얼라이언스를 통합해야 운영 효율성을 높일 수 있다고 봐서다. 업계 관계자는 "과기정통부 부총리 주도 하에 과기부가 AI 장관 회의를 만들어 'M.AX'와 '피지컬 AI 글로벌 얼라이언스'가 운영 되거나, 국가AI전략위원회 밑에 2개의 얼라이언스를 두고 운영 되거나 할 테지만 결국 하나로 합쳐 운영하는 것을 정부가 추진해야 할 것"이라며 "과기부가 가장 많은 AI 예산을 확보하고 있고 부총리급으로 올라서는 곳인 만큼 각 부처가 AI 정책 관할권을 두고 신경전을 펼칠 것이 아니라 과기부에 힘을 실어줄 때"라고 강조했다.

2025.09.26 11:31장유미 기자

쿠팡, 제조 AX 얼라이언스 참여…"유통·물류 혁신 선도"

쿠팡이 국내 제조업의 인공지능 대전환(AX) 추진을 위해 정부가 분야별 AI선도기업과 전문가들로 구성한 민관합동 위원회에 참여한다. 쿠팡은 산업통상자원부가 10일 발족한 '제조업 AX(인공지능 전환) 얼라이언스'에 참여한다고 밝혔다. 이날 열린 출범식에는 김정관 산업부 장관과 박대준 쿠팡 대표, AI전문 기업, 대학·전문 연구기관 등이 참석했다. '제조 AX 얼라이언스'는 인공지능(AI) 팩토리·AI제조서비스·자율주행차·휴머노이드 등 업종별 10가지 얼라이언스로 구성된다. 각 업종별 얼라이언스에선 업종 대표 기업과 AI전문가, 학계가 머리를 맞대고 AI 대전환을 위한 규제 혁파 및 제도 개선 방안, 혁신 프로젝트 등을 논의한다. 쿠팡은 유통·물류 얼라이언스에서 정기적으로 활동하게 된다. 쿠팡은 이번 '제조 AX 얼라이언스'에 앞서 지난 4월 산업부가 발족한 '유통-AI 얼라이언스'에 참여해왔다. AI·로봇·자동화 등 최첨단 기술을 활용한 풀필먼트센터 업무 효율화 방안 등 유통·물류에 다양한 AI 기술을 접목한 사례를 공유해왔다. 쿠팡은 AI 기반의 최첨단 자동화와 로보틱스 기술 등을 풀필먼트 현장에 빠르게 도입하며 '미래형 물류'의 패러다임을 제시해왔다. 지난 2023년 문을 연 대구 풀필먼트센터와 지난해 준공한 광주첨단물류센터 등 주요 물류 인프라 시설에 무인 운반 로봇(AGV), 소팅 로봇(sorting bot), 디팔레타이징 로봇 같은 최첨단 AI기반 기술들을 확대 중이다. 쿠팡 관계자는 “산업부 등 유관 기관과 협력을 강화, 유통 물류 분야의 AI 대전환이 성공리에 추진될 수 있도록 최선의 노력을 기울이겠다”며 “앞으로 쿠팡은 테크 기반의 혁신 기업으로서 글로벌 시장과 경쟁할 수 있는 AI 기술기반의 물류 및 고객서비스 혁신에 속도를 내고 지역 중소상인과의 상생협력도 더욱 강화할 것”이라고 말했다.

2025.09.10 17:30김민아 기자

제조 AX 최강국 위해 기업 1000곳, 연구기관·학계 뭉쳤다

2030년 제조 AI 전환(AX) 최강국을 위해 1천 여개 국내 최고 기업과 연구기관·학계 전문가가 뭉쳤다. 산업통상자원부와 대한상공회의소(회장 최태원)는 10일 제조업의 구조적 위기를 정면 돌파하고 제조 AX 일등 국가로 도약하기 위해 '제조 AX 얼라이언스(M.AX 얼라이언스)'를 공동 출범했다. 얼라이언스는 10개 분과로 구성, 자율주행차·휴머노이드·AI 팩토리 등 제조 AX 분야에서 2030년 100조원 이상의 부가가치를 창출한다는 목표다. 맥스(M.AX) 얼라이언스는 ▲AI 팩토리 ▲AI 제조서비스 ▲AI 유통·물류 ▲자율주행차 ▲휴머노이드 ▲자율운항선박 ▲AI 가전 ▲AI 방산 ▲AI 바이오 ▲AI 반도체 등 10개 분야별 얼라이언스로 구성된다. 개별 얼라이언스는 업종별 대표 기업, AI 개발기업, 반도체·배터리 등 부품·소재 기업, 대학, 연구기관 등이 참여한다. 이들은 데이터 공유, 공동 기술개발 사업 등을 통해 AI 모델과 AI가 탑재된 제품·서비스를 개발한다. 정부는 우선 내년도 산업부 AI 관련 예산부터 얼라이언스 내 주요 프로젝트에 최대한 배정할 계획이다. 지난달 국무회의를 통과한 산업부의 내년도 AI 예산(안)은 올해 5천651억원의 두배인 1조1천347억원이다. 2027년 예산(안) 편성부터는 M.AX 얼라이언스에서 제안한 과제를 최우선 반영할 계획이다. 특히, 각 얼라이언스내 '제조 기업'-'AI 기업' 간, '제조 기업'-'소재·부품 기업' 간 협업 과제 등을 중점 지원한다. 이종 얼라이언스간 협업 과제도 확대 지원해 국내 AI 협력 생태계를 조성한다. M.AX 얼라이언스에 참여 중인 기업과 관련 프로젝트를 지원하기 위해 기업이 국민성장펀드, 각종 민·관 펀드 등의 자금을 이용할 수 있도록 관계 부처·금융기관과 적극 협의해 나갈 계획이다. 산업부는 AI팩토리 확산, AI 적용 제품개발 및 관련 인프라 구축, 업종 특화 AI모델 개발 등에 필요한 대규모 자금을 확보할 수 있을 것으로 기대했다. 산업부는 얼라이언스 내 기업이 공동으로 활용할 수 있도록 제조현장 등의 실증 공간, 가상 시뮬레이션 환경, 업종·제품 특성에 맞는 테스트베드 등을 지원한다. 또 얼라이언스 활동에 필요한 GPU, 데이터센터·컴퓨팅 공간 등의 확보도 관계 부처·민간 사업자와 협의해 나갈 계획이다. 특히 과학기술정보통신부가 준비 중인 국가 AI컴퓨팅센터 등과 연계하는 방안도 적극 모색할 예정이다. AI 모델 개발과 AI 적용 제품·서비스의 상용화에 걸림돌이 되는 규제를 발굴·개선하고, AI 융합 제품과 AI 데이터 처리 등과 관련된 표준 마련 등 제도 개선도 추진한다. 한편, 얼라이언스를 체계적으로 지원하기 위해 AI 전문기업 육성, 협력 프로젝트 지원, AI 데이터의 표준 및 활용, 규제 개선 등을 담은 '산업인공지능전환촉진법(가칭)' 제정(안)도 얼라이언스 내 기업과 전문가를 중심으로 마련할 계획이다. 김정관 산업부 장관은 “1천개가 넘는 대표 기업 등이 자발적으로 얼라이언스에 참여한 것은 제조 AX는 기업의 생존 문제라는 절박한 인식 때문”이라며 “우리가 가진 제조업 경쟁력을 바탕으로 기업 간 협력 시너지를 극대화해 2030년 제조 AX 1등 국가가 되겠다”고 밝혔다. 김 장관은 이어 “오늘 출범한 얼라이언스의 이름이 맥스인데, MAX의 어원이 '가장 위대한'을 뜻하는 라틴어 막시마인 만큼 제조 AX에서는 우리가 '가장 위대한 국가'가 될 수 있도록 기업뿐 아니라 관계 부처와 적극 소통하고 협력해 나가겠다”고 말했다.

2025.09.10 12:30주문정 기자

[현장] 마키나락스, '1인 100명 몫' 초생산성 시대 선언…'에이전틱 AI'가 판 바꾼다

마키나락스가 범용 인공지능(AI)의 한계를 지적하고 산업별 '에이전틱 AI'가 생산성을 100배 높이는 초생산성 시대를 열 것이라고 선언했다. 도메인 지식에 최적화된 AI 에이전트의 필요성을 강조하며 기업이 이를 직접 수천 개씩 만드는 청사진을 제시한 것이다. 마키나락스는 4일 서울 양재 엘타워에서 AI 컨퍼런스 '어텐션 2025'를 개최했다. 올해 2회째를 맞은 행사는 '생각하고, 행동하며, 산업을 바꾸는 AI'를 주제로 열렸으며 1천200명이 사전 신청해 조기 마감됐다. 이날 기조연설에 나선 윤성호 마키나락스 대표는 AI의 추론 역량이 매 7개월마다 2배씩 성장하는 시대에도 산업 현장 적용은 여전히 요원하다고 진단했다. 그는 "스탠포드 박사급 AI라도 도메인 지식과 경험이 없으면 울산 공장에서 즉시 일할 수 없다"며 "이는 지능이 아닌 경험의 문제"라고 설명했다. 결국 산업 AI 적용의 발목을 잡는 것은 범용 AI의 태생적 한계와 현장이 요구하는 높은 정밀도다. 기타 분야의 '그럴싸한' 결과물과 달리 제조 현장에서 80%의 정확도는 의미가 없기 때문이다. 일례로 윤 대표는 반도체 설비 하나에 7천 장의 도면을 전문가 500명이 24만 시간을 들여 검토하는 현실을 대표적인 산업 난제로 꼽았다. 범용 AI는 도면의 'Φ25'(지름 25)를 '025'로 잘못 읽는 등 문맥을 이해하지 못해 실사용이 불가능하다. 마키나락스의 해법은 도면의 의미를 사람처럼 이해하는 도메인 특화 AI다. 이 기술은 단순히 픽셀을 비교하는 것을 넘어 '왼쪽 도면의 범례와 오른쪽 도면의 범례를 비교하라'는 식의 의미 기반 분석을 수행한다. 실제로 엔지니어 2명이 3시간 넘게 걸리고도 오류를 놓친 도면 비교 작업을 AI는 단 1~2분 만에 완벽히 해냈다. 이를 통해 중공업 분야에서는 도면 검토 시간을 4배 이상 줄였고 반도체 분야에서는 견적 산출 시간을 최대 2.6배 단축하는 성과를 거뒀다. 윤 대표는 이러한 기술이 '초생산성' 시대를 열 것이라고 역설했다. 일의 본질은 바뀌지 않지만 한 사람이 해낼 수 있는 일의 양이 10배, 100배로 늘어난다는 의미다. 더불어 이 비전을 현실로 만들 도구로는 자체 AI 플랫폼 '런웨이'를 제시했다. 기업이 스스로 특정 업무에 특화된 AI 에이전트를 쉽고 빠르게 만들도록 지원하는 것이 핵심이다. 런웨이는 ▲그래픽처리장치(GPU) 활용 최적화 ▲조직 맞춤형 AI 포털 ▲엔터프라이즈 거버넌스 등 기업의 실질적 문제를 해결하는 기능을 갖췄다. 특히 코딩 기술을 활용해 10분 만에 데이터 모니터링 앱을 만드는 '앱 스튜디오' 기능이 현장에서 공개돼 주목받았다. 윤 대표는 "우리는 모든 기업 구성원이 '엑셀'처럼 런웨이를 사용해 자신의 업무에 맞는 수백, 수천 개의 AI 에이전트를 직접 만드는 미래를 그린다"며 "전문가의 영역이었던 AI 개발을 '시민 개발자'의 수준으로 민주화하겠다"고 말했다. 이날 행사에는 LG AI연구원, 퓨리오사AI, 업스테이지, 엔비디아 등 국내외 기술·산업 리더들이 연사로 참여했다. 오전에는 윤종필 한국생산기술연구원 센터장과 김한성 국방전산정보원장의 축사에 이어 임우형 LG AI연구원 공동원장이 기조연설을 맡았다. 이어진 패널토론에서는 음병찬 디스펙터 대표를 좌장으로 정영범 퓨리오사AI 상무, 이활석 업스테이지 CTO 등이 참여했다. 패널들은 "한국이 파운데이션 모델 경쟁을 넘어 산업 현장과 생태계 차원에서 AI 주권을 확보해야 한다"고 입을 모았다. 더불어 '산업 AI 실전 사례' 세션에서는 ▲한국수자원공사의 수자원 예측 ▲두산에너빌리티의 도면 검토 스마트화 ▲현대오토에버의 제조 AI 에이전트 활용 ▲육군사관학교의 AI 화력계획추천 등 구체적인 적용 경험이 공유됐다. 행사장에는 런웨이의 신기능 '앱 스튜디오'와 함께 ▲스마트 도면 에이전트 ▲스마트 공장 사업관리 챗봇 ▲지휘통제 상황관리 에이전트 등 다양한 버티컬 AI 에이전트 데모가 전시돼 큰 관심을 모았다. 윤 대표는 "올해 컨퍼런스는 다양한 고객, 파트너와 함께 버티컬 AI로 열어갈 미래를 확인한 뜻깊은 시간이었다"며 "산업 현장의 설비·기계·로봇까지 아우르는 기술력으로 초생산성을 이끄는 피지컬 AI 시대를 앞당겨 나가겠다"고 밝혔다.

2025.09.04 11:28조이환 기자

산업부, 내년 산업전반 AX에 1조1347억원 편성

산업부가 산업전반에 인공지능(AI) 전환(AX)을 확산하기 위해 내년에 1조1천247억원을 투입한다. 또 반도체·디스플레이·배터리·조선 등 첨단·주력산업에는 1조6천458억원, 재생에너지 중심 에너지 대전환에 1조2천703억원, 통상·수출 대응 강화에 1조7천353억원을 배정했다. 산업통상자원부는 재정이 민간 투자의 마중물이 돼 산업경쟁력을 높이고 경제성장을 실현할 수 있도록 2026년 예산안을 역대 최대 규모이자 올해보다 21.4% 증가한 13조8천778억원으로 편성했다고 1일 밝혔다. 올해 추가경정예산을 포함하면 7.9% 증가한 규모다. 문신학 산업부 제1차관은 “우리 제조업이 직면한 위기를 돌파하기 위해 제조현장과 제품에 AI를 적극 활용하겠다”면서 “관련 예산은 내년에 약 1조1천억원으로 올해보다 두배 수준으로 확대하겠다”고 밝혔다. 산업부는 제조업에 AI를 접목해 생산성을 혁신시키는 AI팩토리 선도 프로젝트를 차질없이 추진해 2030년까지 500개 이상 구축하기로 했다. 로봇·자동차 등이 스스로 외부상황을 인식하고 판단해 행동하는 피지컬 AI 개발에 4천22억원을 투자한다. 특히 사람과 원활한 소통과 협업이 가능하고 제조·물류·건설 등 현장에 특화된 휴머노이드 로봇 개발에 박차를 가해 세계 최고 수준 경쟁력을 확보한다는 계획이다. 단기간 내 시장 출시가 가능한 생활밀접형 AI 응용 제품 개발 사업도 1천575억원을 새로 배정해 2년 안에 60여 개 제품을 상용화한다. 자동차·가전 등이 AI 기능을 구현하는 데 필요한 온디바이스 AI 반도체 개발도 본격 착수한다. 앞으로 5년간 약 9천973억원을 투자하기로 하고 내년에는 국비 1천851억원을 투입한다. 첨단·주력산업 육성에도 올해보다 26% 이상 늘어난 1조6천억원을 투입해 초격차 기술 확보를 지원한다. 반도체는 양산 팹과 동일한 환경에서 성능 검증이 가능한 미니팹 구축에 1천157억원을 투자해 국산 소재·부품·장비 상용화를 앞당긴다는 계획이다. 조선은 쇄빙선·자율운항선박 등 기술개발에 1천786억원을 지원해 지속 가능한 경쟁력을 확보한다. 또 한미 조선 협력을 위해 미국에 협력센터를 마련, 현지 수요에 체계적으로 대응하고 미국진출을 지원한다. 재생에너지 중심의 에너지 대전환 분야는 지난 7월 추경에 이어 투자를 대폭 늘려 재생에너지 보급과 기술개발을 활성화한다. 재생에너지 예산은 올해 보다 42% 늘어난 1조3천억원이다. 신재생에너지 융자 사업은 역대 최대 규모인 6천480억원으로 편성해 ▲RE100 산단 ▲영농형 태양광 ▲햇빛·바람연금 ▲해상풍력 등 핵심 정책 과제 이행을 지원한다. 신재생 R&D에 3천358억 원을 투자해 고효율 탠덤 태양전지·20MW 이상 대형 풍력 블레이드 등 첨단기술을 확보해 재생에너지 산업 생태계를 강화한다. 원활한 재생에너지 공급을 위해 에너지 고속도로 등 전력 인프라도 확충한다. 서해안 전력망 조기 구축과 U자형 한반도 전력망 완공에 필요한 HVDC 핵심기술 개발을 차질 없이 추진한다. 배전망 연계 ESS 설치·분산 특구 지원 등 지역 내 전력생산 소비를 위한 차세대 전력망 구축에 2천285억 원을 투자한다. 원전은 소형모듈원전(SMR) 산업육성을 중점 지원한다. 2031년까지 SMR 혁신 제조기술 국산화를 완료해 글로벌 경쟁에 대비한다. 에너지바우처는 다자녀 가구 등 지원을 확대하고, 찾아가는 안내 서비스를 통해 사용 편의를 높이겠습니다. 급변하는 통상환경에 대응하고 수출경쟁력을 높이기 위해 예산을 1조7천억원 규모로 편성했다. 6천억원 규모 무역보험기금 출연을 통해 조선 등 국내 산업의 해외 진출을 뒷받침한다. 미국 관세조치 영향이 큰 중소·중견기업을 대상으로 물류비·생산거점 이전 등을 지원해 피해를 최소화할 계획이다. 높아진 한류 위상을 발판으로 유통산업 해외 진출을 촉진하기 위해 컨설팅·현지 파트너 발굴·마케팅 등을 지원한다. K-소비재의 해외 역직구 활성화를 위한 온라인 플랫폼 현지화도 추진한다. 미국의 고율 관세로 어려움을 겪는 철강·알루미늄·구리 등 업종 지원을 위한 2차 보전사업을 신설해 금융 부담을 완화할 계획이다. 대외리스크에도 공급망을 견고하게 유지할 수 있도록 2조원 규모 예산을 편성했다. 경제 안보 품목의 국내 생산과 소부장 중소·중견기업 신규 투자에 보조금을 지원해 공급망을 더욱 튼튼히 만들기로 했다. 사용후 배터리 등 재자원화 사업을 신규로 추진해 핵심 광물의 공급 기반도 확충한다. 5극 3특 지역 균형성장을 통한 지역 주도 성장엔진 육성에도 올해보다 16.8% 증가한 9천억원을 편성했다. 지역발전이 낮은 지역은 지방투자 촉진보조금 지원한도를 기업당 200억원에서 300억원으로 늘려 지역투자를 활성화한다. 지역 R&D 지원사업은 시도 단위에서 권역 단위로 개편하고, 광역 간 협력 R&D를 확대해 지역산업의 혁신 역량을 높일 계획이다. 지역 경제의 거점인 산업단지는 AX 인프라 확충 등을 통해 경쟁력을 높인다. RE100 산단 조성을 위한 전력망 구축사업도 신설했다. 산업위기지역의 중소·중견기업에 2차 보전, 기술 사업화 등을 지원하는 예산도 확대했다. 문 차관은 “2026년 산업부 예산을 한마디로 정리하면 위기를 극복하고 미래를 준비하는 투자”라며 “어려운 경제 여건을 타개하고 우리 국민과 기업이 변화를 체감할 수 있도록 국회와 긴밀히 소통하며 집행 계획을 철저히 세워 내년 초부터 신속하게 집행하겠다”고 말했다. 한편, 2026년 산업부 예산안은 3일 국회 제출 이후 국회 상임위원회·예결위원회 심사와 본회의 의결을 통해 최종 확정된다.

2025.09.01 13:02주문정 기자

"제조 DX 강화"…리미니스트리트, 범한메카텍에 오라클 시스템 지원

리미니스트리트가 범한메카텍의 오라클 시스템 유지보수를 맡아 IT 효율성과 비용절감을 돕는다. 리미니스트리트는 화학 공정 장비(CPE) 제조 분야 기업 범한메카텍의 미션 크리티컬한 오라클 시스템 도입 전 과정을 지원한다고 19일 밝혔다. 범한메카텍은 리미니스트리트의 '오라클 E-비즈니스 스위트(EBS)'와 '오라클 데이터베이스' 지원 분야에서 입증된 서비스 도입을 통해 IT 기반을 강화할 방침이다. 기존 시스템 안정성은 유지하면서도 연간 유지비 부담을 줄이고, 인공지능(AI)·로봇프로세스자동화(RPA) 등 기술 투자에 속도를 낼 수 있는 기반을 확보했다. 앞서 범한메카텍은 두산메카텍 시절에도 리미니스트리트의 지원 모델을 이용한 바 있다. 이번 재도입은 검증된 한국어 지원 품질과 선제적 대응 시스템, 그리고 총소유비용(TCO) 절감이라는 세 가지 요인을 바탕으로 결정됐다는 설명이다. 리미니스트리트의 지원을 통해 범한메카텍은 전사적자원관리(ERP)와 데이터베이스(DB)를 안정적으로 운영할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또 복잡한 엔지니어링 프로세스에 특화된 AI 언어모델과 업무 자동화를 위한 RPA도 적극 추진하고 있다. 특히 AI 도입과 IT 인프라 전환을 병행하면서 글로벌 시장 대응력을 높이고 있다. 이번 파트너십은 대규모 시스템 업그레이드 없이 기존 시스템을 유지한 채로도 혁신을 추진할 수 있음을 보여주는 사례로 평가받고 있다. 제조 분야에서 비용과 리스크를 최소화함으로써 전략적 디지털 전환(DX)을 추진할 수 있어서다. 김형욱 리미니스트리트 한국 대표는 "범한메카텍은 우리 전문성과 지원을 통해 파괴적이고 값비싼 업그레이드 없이도 AI 등 신기술 도입을 병행할 수 있다"며 "안정적인 시스템 운영을 바탕으로 고객은 더 전략적인 프로젝트에 집중할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2025.08.19 15:26김미정 기자

"사람 손 하나 안 거친다"…엔비디아 올라탄 아마존, 공장 '제로 터치' 혁명

엔비디아의 인공지능(AI)과 디지털 트윈 기술이 아마존의 '제로 터치' 제조 공정 혁신을 지원한다. 로봇 팔이 별도 하드웨어 변경 없이 신제품을 검사하고 생산 라인에 통합하는 등 물리적 프로토타입에 의존하던 기존 방식을 탈피하는 것이 핵심이다. 엔비디아는 글로벌 컴퓨터 그래픽 콘퍼런스 '시그라프'에서 아마존 디바이스 앤 서비스가 회사의 디지털 트윈 기술을 활용해 제조 혁신을 이끌고 있다고 13일 밝혔다. 이 솔루션은 이달부터 아마존 디바이스 생산 시설에 실제 도입됐다. 이번에 공개된 기술은 아마존이 자체 개발한 조립 라인 공정 시뮬레이션 소프트웨어와 엔비디아 기술 기반 디지털 트윈을 결합한 것이다. 시뮬레이션 우선 접근 방식을 통해 기존 검사 장비보다 빠르고 효율적인 검사를 수행한다. 공정과 제품을 디지털 트윈 안에서 먼저 시뮬레이션해 비용과 시간이 많이 드는 물리적 프로토타이핑 과정을 생략할 수 있다. 이를 통해 제조업체는 워크플로우를 간소화하고 신제품 출시 기간을 단축할 수 있다. 해당 솔루션은 아마존 장비와 공장 작업대의 사실적인 물리 기반 표현을 토대로 합성 데이터를 생성한다. 공장에 특화된 데이터는 시뮬레이션과 실제 작업 환경 간 AI 모델의 성능 격차를 최소화하며 로봇 운영을 위한 '제로샷' 제조를 구현한다. 아마존은 디지털 트윈 환경에서 로봇을 훈련시켜 새로운 장비를 인식하고 다루도록 한다. 이를 통해 소프트웨어만으로 제조 라인이 한 제품의 검수 작업에서 다른 제품으로 손쉽게 전환하는 모듈화된 파이프라인 구축이 가능해졌다. 엔비디아의 '아이작(Isaac)' 기술 제품군이 물리적으로 정확한 시뮬레이션 구현을 뒷받침한다. 아마존 디바이스 앤 서비스는 신규 장치의 컴퓨터 지원 설계(CAD) 모델을 엔비디아 옴니버스 기반 시뮬레이션 애플리케이션 '아이작 심(Sim)'에 적용한다. 엔비디아 측은 "아이작은 CAD 모델로 5만 개 이상의 다양한 합성 이미지를 생성해 물체 및 결함 탐지 모델을 훈련시킨다"며 "이후 '아이작 ROS'를 활용해 제품 취급을 위한 로봇 팔의 궤적을 생성할 수 있다"고 밝혔다.

2025.08.13 17:25조이환 기자

비아이매트릭스·서울대 '자율제조' 협력…AI로 생산라인 스스로 최적화

비아이매트릭스가 서울대학교와 손잡고 온톨로지 기반 인공지능(AI) 자율제조 핵심기술 공동연구에 나선다. 양측은 설비 시계열·머신 비전 데이터 분석, 대규모언어모델(LLM) 기반 이상 탐지, 자율제조 AI 에이전트 설계 등 제조 혁신 기술 개발을 본격화해 글로벌 시장 경쟁력을 강화할 계획이다. 비아이매트릭스가 서울대학교 산학협력단과 AI 자율제조 핵심기술 공동연구 협력을 체결하고, 차세대 제조 혁신 기술 개발을 위한 산학 협력을 본격화한다고 12일 밝혔다. 이번 협력에는 서울대학교 산업공학과 강필성 부교수가 책임자로 참여한다. 강 교수는 데이터사이언스 및 비즈니스 애널리틱스(DSBA) 연구실을 이끌고 있다. 해당 연구실은 머신러닝·딥러닝 기반 데이터 분석, 제조·산업 공정 최적화, AI 의사결정 지원 시스템 분야에서 국내 최고 수준의 연구 역량을 갖추고 있다. 그간 다양한 산업 현장과의 산학 협력을 통해 실질적인 연구 성과를 창출해왔다. 양 기관은 이번 공동연구를 통해 ▲AI 자율제조 핵심 기술 검토 및 연구 ▲설비 시계열 데이터와 머신 비전 데이터를 활용한 이상 탐지 기술 개발 방향 논의 ▲대규모언어모델(LLM) 기반 로그 이상 탐지 기술 검토 ▲자율제조 AI 에이전트 시스템과 온톨로지 설계 관련 협력 연구를 추진할 계획이다. 비아이매트릭스는 이번 협력을 통해 제조 현장의 데이터 기반 의사결정과 공정 최적화 기술을 고도화하고, 이를 바탕으로 AI 기반 자율제조 혁신 모델을 개발해 글로벌 제조 시장의 다양한 과제 해결에 기여할 방침이다. 특히 실시간 분석과 예측 시뮬레이션 기술을 결합해 생산 효율성과 품질 경쟁력을 동시에 높일 수 있는 솔루션을 제시한다는 목표다. 강필성 교수는 "이번 공동연구는 AI와 제조 데이터를 결합해 산업 현장에서 활용 가능한 새로운 기술적 해법을 제시할 수 있는 좋은 기회가 될 것"이라며 "산학 협력을 통해 실질적인 연구 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다. 비아이매트릭스 관계자는 "서울대학교와의 협력은 AI 기반 제조 혁신을 가속화할 수 있는 중요한 발판이 될 것"이라며 "앞으로도 다양한 산학연 파트너십을 통해 글로벌 제조 AI 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 밝혔다.

2025.08.12 09:21남혁우 기자

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