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[현장] "AI 도입 비용 0"…슈퍼브에이아이, 산업용 비전 파운데이션 모델 '제로' 공개

슈퍼브에이아이가 인공지능(AI) 도입 비용과 시간을 대폭 줄인 산업용 비전 파운데이션(VFM) 모델을 통해 전 산업의 디지털 전환 가속화에 나선다. 기술 부담 없이 누구나 AI를 쓸 수 있도록 만들겠다는 전략이다. 슈퍼브에이아이는 24일 서울 콘래드호텔에서 기자간담회를 열고 산업 특화형 비전 파운데이션 모델 '제로(ZERO)'를 공개했다. 이날 행사에는 김현수 최고경영자(CEO)를 비롯해 차문수 최고기술책임자(CTO), 김진회 최고사업책임자(CBO)가 참석해 슈퍼브에이아이의 기술 전략과 시장 계획을 상세히 밝혔다. 김현수 CEO는 "AI 도입 비용을 완전히 '0'으로 만들겠다"는 선언과 함께 슈퍼브에이아이가 개발한 '제로'를 소개했다. 회사에 따르면 '제로'는 학습 데이터 없이도 즉시 활용 가능한 영상 AI 모델로, 기존 AI 개발에 요구되던 데이터 구축과 모델 학습 과정 자체를 생략할 수 있는 것이 핵심이다. 영상 속 객체 탐지, 추적, 질의응답까지 다양한 작업을 단일 모델로 처리할 수 있어 산업 적용성도 강조됐다. 산업용 범용 기반 모델 '제로'…AI 도입 병목 해소한다 이날 행사를 시작하며 김 CEO는 슈퍼브에이아이가 AI 도입에 있어 ▲전문 인력 부족 ▲데이터 부족 ▲기술 인프라 부재라는 세 가지 병목을 확인했다고 설명했다. 이를 해결하기 위해 이미 개발한 것이 머신러닝 기반의 'MLOps 플랫폼'과 '버티컬 솔루션'이다. 데이터 라벨링 자동화와 AI 개발 전 과정을 하나의 플랫폼에서 처리할 수 있는 이 플랫폼은 AI 개발 기간을 6개월에서 2주로 줄이는 데 성공했다. '버티컬 솔루션'은 개발 역량이 부족한 산업 현장에서 AI를 즉시 활용할 수 있도록 만든 제품군이다. CCTV 기반 화재 감지, 안전 모니터링 솔루션은 실제로 발전소, 공항, 지자체 등에서 쓰이고 있다. 김 대표는 "이제는 더 높은 목표를 설정할 시점"이라며 "이에 '제로' 모델을 개발할 필요성을 느꼈다"고 강조했다. 슈퍼브에이아이에 따르면 '제로'는 마치 '챗GPT'처럼 프롬프트 입력만으로 다양한 작업을 실행하는 멀티모달 인터페이스를 갖췄다. 예시 이미지 하나로 생산 현장의 결함 탐지나 수량 계산이 가능하고 프롬프트를 통해 다양한 산업 과업을 정의할 수 있다. 기존 AI의 한계였던 '사전 정의된 카테고리만 인식 가능' 문제도 해결한다는 설명이다. 김 대표는 제로가 지닌 '제로샷' 능력을 핵심 경쟁력으로 꼽았다. 학습 없이도 기존 지식만으로 새로운 상황을 추론할 수 있는 점은 제조업 기반이 강한 한국이 비전 AI 분야에서 세계 시장을 주도할 수 있는 전략적 교두보가 될 수 있다는 의미이기도 하다. 산업용 비전 데이터는 대부분 기업 내부에 있고 공개되지 않는다. 텍스트 기반의 언어 모델과 달리 접근이 어렵다. 김 대표는 "바로 이 점이 우리가 경쟁력을 가질 수 있는 이유"라며 "한국의 제조·조선·방산 같은 고도화된 산업 인프라 위에서 비전 파운데이션 모델은 세계 1등을 노릴 수 있다"고 말했다. 김 대표는 "AI의 3대 축으로 거대언어모델(LLM), 비전 파운데이션 모델(VFM), 피지컬 AI(로보틱스 등)가 제시된다"며 "이 가운데 비전 AI가 산업 현장의 눈이 될 것"이라고 말했다. 이어 "산업용 비전 AI가 한국의 국가 경쟁력에 기여하도록 '제로'를 통해 AI 민주화와 함께 산업 혁신의 속도를 끌어올리겠다"고 밝혔다. 구글·MS·중국 모델 제쳤다…국산 비전 '제로'로 CVPR 2위 이어 차문수 CTO는 '제로'의 기술적 배경과 성능 성과를 설명했다. 그는 기존 비전 AI의 구조적 한계부터 짚으며 제로가 어떤 기술 혁신을 통해 이를 극복했는지를 순차적으로 소개했다. 차 CTO는 기존 비전 AI가 ▲새 객체 인식 불가 ▲환경 변화에 취약 ▲작업마다 별도 모델이 필요한 복잡성 등 세 가지 태생적 한계를 안고 있다고 설명했다. 산업 현장에서는 이 같은 제약이 반복적인 데이터 수집과 학습 비용으로 이어졌고 AI 도입 자체를 가로막아 왔다고 진단했다. 그는 슈퍼브에이아이가 이 같은 구조적 병목을 해결하기 위해 '제로'를 설계했다고 밝혔다. 제로가 가진 '제로샷'이란 대규모 언어 데이터와 이미지 데이터를 함께 학습해 학습되지 않은 객체도 추론 가능한 능력이다. 더불어 정해진 분류 없이도 작동하는 '오픈월드' 구조로 설계됐다. 이미지나 텍스트 등 다양한 형태의 프롬프트를 지원하는 멀티모달 인터페이스와 수십 개의 태스크를 하나의 모델로 처리할 수 있는 멀티태스크 구조를 채택했다. 무엇보다도 산업현장에서 필요로 하는 문제를 곧바로 다룰 수 있도록 퍼블릭 웹 데이터 외에 슈퍼브에이아이 자체 구축 데이터와 국내 AI허브 데이터 등 산업용 특화 데이터를 중심으로 학습시킨 점이 특징이다. 추가 학습 없이 바로 제조, 유통, 건설 등 다양한 분야에서 사용 가능한 형태로 만들었다는 점에서 기술적 실용성이 강조됐다. '제로'는 벤치마크에서도 뚜렷한 성과를 냈다. 산업용 영상 AI 벤치마크에서 경쟁 모델들을 제치고 1위를 기록했다. 글로벌 비전학회인 국제 컴퓨티 비전 및 패턴 인식 학회(CVPR)의 객체 탐지 및 퓨샷 챌린지에서도 각각 2위, 4위를 기록했다. 중국의 '티렉스-2(T-Rex2)', 마이크로소프트의 '플로센스-2(Florence-2)', 구글 '오더블유엘브이2(OWLv2)' 등과 비교해도 성능 격차를 크게 벌린 것으로 나타났다. 또 차 CTO는 '제로'가 적은 리소스로 고성능을 구현한 점을 강조했다. 'A100' 그래픽 처리장치(GPU) 8장만으로 학습했으며 수집한 1억 장 규모의 데이터에서 약 90만 장만을 선별 학습에 사용했다. 이를 가능하게 한 것은 슈퍼브가 보유한 MLOps 플랫폼의 데이터 선별 기술이었다는 설명이다. 모델 경량화도 특징이다. 10억 파라미터 미만으로 설계돼 연산량이 작아 엣지 디바이스나 클라우드 등 다양한 환경에서 가볍게 배포 가능하다. 응용 프로그램 인터페이스(API) 호출 방식뿐 아니라 엣지AI 형태로도 쉽게 연동 가능하며 실제 산업 환경에서의 AI 도입을 빠르고 간편하게 만든다는 것이 슈퍼브에이아이의 설명이다. 차 CTO는 "'제로'는 단일 모델에 그치지 않는다"며 "하드웨어-플랫폼-모델-버티컬 솔루션을 포괄하는 '제로 스택'으로 풀스택 생태계를 구성하겠다"고 밝혔다. '제로'로 200조 시장 노린다…"지능형 비전, 모든 산업의 표준 될 것" 이어 김진회 CBO는 '제로'가 실제 비즈니스 현장에 어떻게 가치를 창출하는지 설명하며 기술 중심 전략에서 '고객 중심 전환'으로의 구체적 비전을 제시했다. 그는 '제로'의 활용이 단순한 AI 도입을 넘어 산업 전체의 운영 구조를 바꾸는 촉매가 될 수 있다고 강조했다. 김 CBO는 "AI가 중요한 게 아니라 여러분의 자연지능이 중요하다"며 기존 AI 도입 방식의 비효율성과 제로의 실용적 전환 능력을 대비해 설명했다. 학습 없이도 객체 탐지, 결함 검출, 수량 카운팅이 가능한 '제로샷'의 현장 데모를 통해 복잡한 모델 설계와 라벨링 없이도 AI 도입이 가능함을 시연했다. 데모에서는 리테일 환경에서는 변화가 잦은 제품군을 사전 학습 없이도 인식하고 분류할 수 있는 능력도 선보였다. 영상 속 인물의 행동을 추론하고 사고 현장을 이해해 답변을 제공하는 지능형 에이전트 형태로 확장된 기능도 함께 시연됐다. 김 CBO는 '제로'가 기존 AI 도입에서 필연적으로 요구되던 '문제 정의→데이터 수집→라벨링→모델 학습→배포'의 전 과정을 무력화했다고 밝혔다. 그는 "이제는 아이디어만 있으면 AI를 바로 쓸 수 있게 된다"며 "기술검증(PoC)에 수천만 원을 쓰지 않아도 된고 전문가를 고용하는데 소요되는 시간도 필요 없게 하는 것이 우리의 궁극적 목적이었다"고 말했다. 시장 확장 전략으로는 '플랫폼 중심 생태계 공급' 구조를 제시했다. 아마존웹서비스(AWS) 같은 글로벌 플랫폼에서 손쉽게 제로를 호출할 수 있는 구조를 갖춰 사용자가 가장 익숙하고 신뢰하는 환경에서 AI를 접할 수 있도록 하겠다는 것이다. 실제로 제로는 이날 오후부터 AWS를 통해 공개될 예정이다. 그는 궁극적으로 '제로'가 모든 산업 장비·시스템에 탑재되는 표준이 되겠다는 포부를 밝혔다. 20조원 규모의 기존 컴퓨터 비전 시장을 넘어 200조원에 달하는 글로벌 영상 관제 시장, 290조원 규모의 스마트팩토리 시장 등으로 진출하겠다는 계획이다. 김진회 CBO는 "의사는 의료 AI, 농업 전문가는 농업 AI를 만드는 시대를 '제로'가 열 것"이라며 "지금까지의 AI가 기술을 위한 것이었다면 이제는 사람을 위한 AI로 전환해야 한다"고 말했다.

2025.06.24 14:21조이환

[현장] AI로 도약하는 '인천'…제조·물류 특화 생태계 키운다

"인천광역시는 국제공항과 항만 등 물류 시설을 모두 갖췄으며 제조 산업 역시 굉장히 발달한 도시입니다. 따라서 선제적으로 다양한 분야에 인공지능(AI)을 도입하고 실증할 기회가 많습니다. 인천이 AI 역량을 높여갈 수 있도록 지원하겠습니다." 인천테크노파크 유광민 팀장은 지난 12일 인천스타트업파크에서 열린 '과실연 AI 미래포럼'에서 인천 AI 생태계 발전 방안에 대해 이같이 말했다. 이번 행사는 과실연·인천시·인하대학교가 주최하고 인천테크노파크와 인하대 물류AX실증센터가 주관한 행사로, AI 기반의 지역 과학기술 혁신 생태계 조성을 논의하는 자리로 마련됐다. 과실연은 지역 시민과 행정 기관, 기업 관계자들이 최신 AI 기술 트렌드를 파악하고 AI 문해력을 향상할 수 있도록 지난해부터 '지역으로 찾아가는 AI 미래포럼'을 개최해 오고 있다. 이날 행사에서는 다양한 최신 AI 기술과 인천 AI 문해력 조사 결과 등이 발표됐으며 인천의 AI 생태계를 발전시키기 위한 패널 토의가 진행됐다. 바이오부터 피지컬 AI까지…생활에 스며드는 '실전형 AI' 첫번째 강연은 과실연 AI 미래포럼 공동의장을 맡고 있는 LG AI연구원 임우형 그룹장이 맡아 'AI가 여는 건강한 미래 : 산업과 바이오의 대변혁'을 주제로 발표했다. 임 그룹장은 "기존에는 전문가만이 사용할 수 있었던 AI 기술을 이제는 일반 사용자 누구나 자연어로 활용할 수 있게 됐다"며 AI 문해력의 필요성을 강조했다. 특히 임 그룹장은 LG AI연구원이 미국의 유전체 연구기관 잭슨랩과 수행 중인 알츠하이머 공동 연구개발(R&D) 사례를 소개하며 AI가 바이오 분야에서도 깊이 활용되고 있다고 소개했다. 알츠하이머 외에도 LG AI연구원은 항암 치료를 위한 병리 이미지 분석 AI 모델인 '엑사원 패스 1.5'로 개인 맞춤형 의료 분야 지원에 나서고 있다. AI 윤리원칙의 중요성도 강조했다. 임 그룹장은 "AI가 특정 분야에서만 사용되는 것이 아니라 전 산업 영역에 걸쳐 활용될 것"이라며 "이 가운데 모든 이용자들이 AI를 믿고 이용할 수 있어야 한다는 책임감을 갖고 우리는 AI 윤리 관련 조직과 절차를 마련했다"고 설명했다. 끝으로 그는 "기업의 AI 적용에 앞서 문제 정의와 최적의 모델 탐색, 현업 데이터 학습 과정이 중요하다"며 AI 구축 이전에 수행돼야 하는 제반 환경 조성의 중요성도 강조했다. 이어 유태준 마음AI 대표는 최근 시장에서 주목받고 있는 피지컬 AI 산업과 이와 관련된 활성화 방안을 제언했다. 유 대표는 "피지컬 AI는 기존 룰베이스 코딩 방식의 AI를 넘어 자율 학습을 수행하는 엔드투엔드 방식으로 고도화되고 있다"며 "최근엔 클라우드 기반 구동 방식이 아닌 기계에 거대언어모델(LLM)이 탑재돼 오프라인에서도 AI 이용할 수 있는 온디바이스 AI가 주목받고 있다"고 설명했다. 유 대표는 성장하는 피지컬 AI 시장 기회와 유효 수요를 창출하기 위해 클라우드 AI 인프라 중심 투자만큼 피지컬 AI에도 국가적인 투자와 지원이 필요하다고도 강조했다. 특히 그는 국내 기업 간 협력 체계를 통한 발 빠른 발전이 가능할 것이라고 전망했다. 유 대표는 "피지컬 AI는 AI 칩 개발사를 비롯해 지역에 위치한 센서·부품·소프트웨어(SW) 기업 등 모든 회사와 산업의 융합이 필요하다"며 "전 산업에 맞물려 있는 피지컬 AI 기술을 강화해 나가면 국가 경제 고성장으로 이어질 수 있을 것"이라고 말했다. 생성형 AI 활용자 비율 '껑충'…인천시, AI 활용률 전국 1위 이날 행사에서는 과실연이 조사한 '2025 AI 리터러시·생성 AI 확산 정도' 설문조사 결과도 공유됐다. 해당 조사에는 전국에서 총 1천460명이 참여했다. 조사 결과에 따르면 29%의 참여자가 생성형 AI를 자주 사용하는 것으로 나타났다. 지난해 설문에서 기록한 18% 대비 크게 성장한 결과다. 자주 사용하지 않는다고 답변한 수치는 49%로 나타났으며 이 역시 지난해 기록한 56.6% 대비 감소한 수치다. AI 활용 목적으로는 정보 검색이 33%, 사진 및 그림 만들기가 22%, 글쓰기가 18%로 각각 상위권을 기록했다. 주로 사용하는 AI 도구로는 챗GPT가 58%를 기록하며 제미나이·클로드·클로바X 등 주요 AI 서비스를 크게 상회하는 결과가 나타났다. AI 활용이 가장 기대되는 산업 분야로는 의료·바이오(41%)와 교육(25%)이 꼽혔다. 생성형 AI를 업무에 어느 정도 활용하는가에 대한 질문에는 19%의 참여자들이 자주 활용하고 있다고 답했다. 반면 37%는 활용해 본 적이 없으며 13%는 활용하고 싶으나 방법을 모르겠다고 답했다. AI 관련 교육 및 정보 획득 방법에 대해서는 유튜브·인터넷 등이 53%로 가장 높게 나타났으며 전혀 배운 적 없다는 답변이 40%로 큰 수치를 기록했다. 이와 관련해 지역 AI 활성화 방안으로는 AI 기술 및 활용 기업에 대한 투자 확대(36%)와 AI 기술 및 활용 교육 행사 개최(32%) 등이 꼽혔다. 아울러 지역별 AI 활용 통계에서는 인천시가 전국 광역지자체 중 최다 활용률인 35%, 최소 미사용률인 37%를 기록한 것으로 조사됐다. 발표를 맡은 하정우 과실연 AI 미래포럼 공동의장 겸 네이버클라우드 AI센터장은 "인천시처럼 모든 지자체의 AI 리터러시가 향상될 수 있도록 노력해 나가겠다"고 말했다. AI 생태계 활성화 해법은 '수요 맞춤형'…전문인력·중기 확산에 방점 행사의 마지막 순서로는 인천의 AI 기반 과학기술 생태계 발전 방안을 주제로 한 패널 토의가 진행됐다. 패널들은 지역 특화 AI 정책 실행과 전문인력 양성이 중요하다고 입을 모았다. 인천시 디지털산업과 김진환 과장은 "인천시는 개발부터 실증까지 단계적으로 AI 기술 개발 기업들을 지원하고 있으며 수요 기업과 매칭해 주는 바우처 사업도 진행 중"이라며 "CJ올리브네트웍스와 같은 민간 기업과 시민·재직자 대상 AI 리터러시 교육도 진행해 왔다"고 말했다. 인천테크노파크 유광민 팀장은 "AI가 대기업만의 전유물이 되지 않고 지역 다수의 중소 기업들도 잘 활용할 수 있도록 보급 확산 사업을 추진해 나갈 것"이라며 "공공부문에서는 기업 내 AI 확산과 활용 역량을 강화할 수 있는 교육 기회를 창출하는 것이 중요하다"고 강조했다. 끝으로 인하대 박민영 교수는 "AI 요소 기술을 개발할 수 있는 AI 전문인력 양성도 중요한 만큼 교육이 선행돼야 한다"며 "인천시의 강점인 제조·물류·바이오 산업에 특화된 수요 맞춤형 AI를 개발하고 고도화해 나가는 노력이 필요할 것"이라고 역설했다.

2025.06.13 08:00한정호

헥사곤이 제시한 AI 시대 디지털 전환 핵심은?

헥사곤이 인공지능(AI)과 디지털 트윈, 로보틱스 자동화를 활용한 디지털 전환 전략을 제시한다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스가 오는 16일부터 19일까지 미국 라스베이거스 퐁텐블로 호텔에서 '헥사곤 라이브 글로벌 2025'를 개최한다고 12일 밝혔다. 이번 글로벌 기술 컨퍼런스는 AI, 디지털 트윈, 로보틱스 자동화 기술을 활용한 디지털 전환 전략과 실제 적용 사례를 소개하는 자리다. 헥사곤 고객과 파트너, 업계 전문가들이 참여해 건설, 측량, 제조 분야 최신 솔루션을 공유한다. 행사는 제조, 건설, 설비자산관리, 위치정보 등 4개 트랙으로 구성되며, 기조연설과 글로벌 고객사 사례 발표, 전시가 진행된다. 올라 롤렌 헥사곤AB 회장은 기조연설을 통해 정밀 측정 기술 기반의 산업 자율화 전략을 제시하고, 부르카르트 뵈켐 헥사곤AB 최고기술책임자(CTO)는 AI 기반 측정 기술과 공간 지능 활용 사례를 발표할 예정이다. 제조 트랙에서는 '영감을 주는 혁신가'와 '생산 현장의 개척자' '기업 비전가' 세션을 마련해 모빌리티, 항공우주, 모터스포츠 분야 전문가들이 참여한다. 현대자동차그룹, 레드불 어드밴스드 테크놀로지스 등 업계 선도기업들의 기술 도입 사례가 공개된다. 특히 오라클 레드불 레이싱과 헨드릭 모터스포츠가 함께하는 모터스포츠 패널' 세션에서는 정밀 엔지니어링과 실시간 데이터, 디지털 트윈 시뮬레이션 등 모터스포츠 첨단 기술이 소개된다. 참가자들은 '더 존'에서 최신 기술 체험과 '테크 토크' 오픈 세션, 파트너 부스 방문, 네트워킹 리셉션 등 다양한 프로그램에 참여할 수 있다. 성 브라이언 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 코리아 사장은 "이번 행사를 통해 국내 설계·엔지니어링 고객들이 글로벌 제조사들의 실제 사례를 바탕으로 경쟁력을 높일 수 있을 것"이라고 말했다.

2025.06.12 16:40김미정

문신학 산업부 차관 "기후·에너지, 산업·통상과 정책적으로 긴밀히 연결돼야”

문신학 산업통상자원부 제1차관은 11일 “기후·에너지 정책은 산업·통상과 정책적으로 연결돼야 하고, 될 수밖에 없다”고 밝혔다. 문 차관은 이날 취임식에서 “기후·에너지 문제는 시급히 추진, 해결해야 할 가장 중요한 사안 가운데 하나이며 에너지를 새로운 먹거리 산업으로 육성한다는 차원에서 공약에도 포함돼 있다”며 이같이 말했다. 문 차관은 “기후에너지부 신설과 관련해 산업부 식구들 관심이 크다는 것을 알고 있다”며 “향후 국정기획위원회와 협의를 통해 구체화할 것”이라고 말했다. 이어 “기후에너지부가 어떤 식으로 만들어진다 하더라도 기후 에너지 정책이 우리 산업 또는 통상 부분과 연결되지 않고 홀로만 있는 그런 정책은 없다”며 “어떤 식으로든 산업부와 새로 생기는 기후에너지부가 협력하면서 정책을 수립·이행하고 당연히 그렇게 될 것이고 그래야 한다”고 강조했다. 문 차관은 또 “기후·에너지 정책과 산업·통상이 정책적으로 긴밀하게 연결될 수밖에 없다는 점을 염두에 두고 국정기획위원회, 장관과 긴밀히 협의할 것”이라며 “절대 우왕좌왕하고 불안해할 사안이 아니다”고 강조했다. 문 차관은 “제가 산업부 1차관으로 복귀한 것은 경제·산업과 필수 불가결한 에너지 공약과 정책을 확실히 이행해야 한다는 것을 의미한다”고 말했다. 문 차관은 “새 정부의 핵심 비전은 '성장'”이라며 “대한민국의 미래를 위해 산업부가 대통령에게 가장 큰 힘이 돼야 하고 책임지고 성과를 내야 한다”고 강조했다. 경쟁국의 파괴적인 산업정책에 대응할 수 있는 공격적이고 창의적인 산업정책을 펼쳐나가야 한다는 각오를 다졌다. 문 차관은 “산업 AI 확산 등 산업 체질을 개선해 제조업 생산성을 높이고 미래 먹거리를 발굴해 나가야 한다”고 덧붙였다. 문 차관은 이어 “대통령이 후보 시절, 성실하고 열심히 일하는 공무원들이 다치는 일이 없어야 한다는 점을 여러 차례 강조했다”며 “일하는 과정에서 최선을 다하는 동료 직원이 다치는 일이 없게 하겠다”고 강조했다. 문 차관은 문재인 정부 시절 탈원전을 주도했다는 혐의로 구속·기소돼 1심에서 유죄를 받고 지난해 최종적으로 대법원 무죄를 받아 복직했다가 퇴직했다가 1차관으로 복귀했다.

2025.06.11 16:33주문정

산업부, AI 자율실험·휴머노이드·자율제조 기반구축 나서

산업통상자원부는 10일 자율실험실·휴머노이드 로봇·자율제조 등 산업 인공지능(AI) 기술 개발과 확산을 위한 공동활용 인프라 구축 과제 공모에 들어간다고 밝혔다. 과제들은 중소·중견기업이 기술개발과 사업화 과정에서 단독으로 구축하기 어려운 시설·장비를 공동으로 활용할 수 있도록 과제당 최대 5년간 국비 100억원을 지원하는 산업혁신기반구축 사업으로 지원된다. AI 기반 화학공정·소재합성 최적화 자율실험실 구축 AI·로봇·자동화 기술을 접목해 실험 기획부터 실행·분석·최적화까지 전 주기 자율화된 실험실(Autonomous Lab)을 구축한다. 대규모 실험 데이터를 AI로 분석해 유망 실험 조건을 예측하고 로봇·자동화 장비로 반복 실험을 수행해 결과를 학습, AI가 후속 실험을 스스로 설계해 최적 소재와 공정을 개발한다. 소재·화학 R&D는 실험 의존도가 높고 반복 작업이 많아 시간과 인력이 크게 소모되는 분야로, 자율실험 인프라를 통해 국내 기업의 개발 속도와 성공률을 혁신적으로 높이는 것이 목표다. 이 과제는 지난해 10월 산업부가 발표한 'AI+R&DI 추진전략'의 후속으로 추진하는 선도 프로젝트다. 산업부는 이 과제가 난이도가 높고 고도의 AI 전문성이 필요하다는 전문가 의견을 반영해 일반적인 공동 활용 기반구축 사업과 달리 참여기관을 출연연·대학 등 비영리기관으로 제한하지 않고 영리기관도 참여할 수 있도록 개방한다. AI 휴머노이드 로봇 기술혁신 센터 구축 AI 기반 휴머노이드 로봇을 제조현장과 일상생활에 적용하기 위한 실증 환경을 구축하고, 휴머노이드 개발·활용 기업의 사업화를 지원한다. 휴머노이드 로봇의 핵심기술 개발에 필수적인 시뮬레이션 플랫폼을 구축하는 한편, 산업표준 제정 등도 연계 지원해 신속한 사업화 성과 창출을 유도한다. 제조 AI 솔루션 개발 지원센터 구축 AI 팩토리 등 산업부가 추진하는 제조 AI와 연계해 자동차·전자·조선·이차전지 등 주력 제조산업 현장에서 확보한 고품질 데이터와 기술 등을 기반으로 기업들의 AI 솔루션 개발을 위한 각종 도구들을 지원한다. 산업부는 진행 중이거나 예정된 기술개발 사업과 연계해 기술의 신속한 사업화를 위해 공동활용 인프라 구축 과제에 선제적으로 투자할 계획이다. 또 AI 기술 발전 속도와 산업 수요를 고려해 일반적인 산업혁신기반구축 사업의 과제수행 기간인 5년보다 짧은 기간에 과제를 완료하는 방안도 검토한다. 구체적인 내용은 산업부 누리집 이나 한국산업기술진흥원 누리집에서 확인할 수 있다. 제경희 산업부 산업기술융합정책관은 “자율실험·휴머노이드 로봇·자율제조는 산업부문 AI 대전환의 핵심과제”라며 “차세대 첨단기술 개발과 시장성과 창출을 앞당기기 위해, 기존 틀에서 벗어나 현장 수요에 맞는 유연하고 신속한 투자를 추진해 나가겠다”고 밝혔다.

2025.06.10 16:09주문정

"신기술 투자 의향↑"…제조업, AI로 품질·보안 잡는다

인공지능(AI)이 제조 분야에서 품질 개선과 보안 강화 중심으로 활용되고 있다는 조사 결과가 나왔다. 7일 로크웰오토메이션이 발표한 전 세계 제조업체 디지털 전환 실태를 분석한 '스마트 제조 현황 보고서'에 따르면 AI 기술이 제조 분야에서 이같은 목표로 활용되고 있는 것으로 나타났다. 해당 보고서는 17개국 1천560명 제조업체 리더 대상으로 실시한 글로벌 설문을 바탕으로 발간됐다. 보고서에서 응답 기업 95%는 향후 5년 내 AI 또는 머신러닝(ML)에 투자했거나 투자 계획이 있다고 밝혔다. AI가 실험 단계를 넘어 실제 성과 창출을 위한 전략 기술로 부상했다는 점도 나타났다. AI의 대표적 활용 분야로는 '품질 관리'(50%)와 '사이버보안'(49%)이 꼽혔다. 이는 지난해보다 각각 5~9%포인트(p) 증가한 수치로 제조업계가 품질과 보안 이슈 해결을 AI에 의존하고 있음을 보여준다. 응답자 절반 이상은 AI를 통해 제품 표준을 유지하고, 품질 모니터링·개선을 자동화할 계획이라고 답했다. 사이버보안도 AI 도입의 핵심 분야로 디지털 인프라 확대와 운영기술(OT) 통합 보안이 주요 이슈로 떠오른 것으로 나타났다. 특히 제조 부문은 랜섬웨어 타깃 비율이 타 산업의 3배 이상 높은 것으로 전해졌다. 보고서는 AI가 제조업 인력 문제 해결에도 주요 역할을 하고 있다고 봤다. 특히 AI가 사람을 대체하는 기술이 아닌 기술 격차를 메우고 인력을 재편성하는 도구로 인식됐는 설명이다. 응답 기업 48%는 스마트 기술 도입으로 기존 직원을 재배치하거나 신규 인력을 고용할 계획이라고 밝혔다. 41%는 기술 격차 해소를 위해 AI·자동화 도입을 추진 중이라고 답했다. 응답자는 인재 육성과 AI 기술 도입이 함께 추진돼야 제조업 지속 가능성과 경쟁력을 확보할 수 있다고 입을 모았다. 실제 응답자 55%는 효율성 개선이 지속 가능성의 핵심 동인이라고 응답했으며, '제품 품질+안전'(43%)과 '에너지 관리'(42%)는 지속 가능성 프로그램에서 가장 중요한 요소로 지목됐다. 이 외에도 클라우드, 서비스형 소프트웨어(SaaS), 품질 관리 시스템(QMS)도 상위 4대 스마트 제조 투자 영역으로 꼽혔다. 로크웰오토메이션은 이런 기술 투자가 단순 비용 절감을 넘어 데이터 기반 의사결정과 복원력 있는 공급망 구축을 돕는다고 진단했다. 블레이크 모렛 로크웰오토메이션 최고경영자(CEO)는 "사람과 기술 잠재력이 결합되는 지금이야말로 제조업이 디지털 전환을 통해 새로운 기회를 창출할 시점"이라며 "복잡성을 단순화하고 민첩한 조직을 설계하는 데 AI가 결정적 역할을 하고 있다"고 강조했다.

2025.06.07 08:06김미정

제조업 노린 스노우플레이크, 차량 SW 지원 박차

스노우플레이크가 자동차 제조 산업을 겨냥한 인공지능(AI) 데이터 클라우드 기능을 확장했다. 스노우플레이크는 '제조 산업을 위한 AI 데이터 클라우드' 기능을 업그레이드해 커넥티드카를 비롯한 자율주행, 전기차 등 자동차 산업 흐름에 맞춰 높은 성장세를 보였다고 7일 밝혔다. 특히 2023년 4월부터 2년 동안 제조 산업군의 스노우플레이크 플랫폼 도입률은 큰 폭으로 증가했다는 설명이다. 데이터 협업 목적 도입률은 416% 뛰었고, 분석 목적 185%, AI 모델링·애플리케이션 목적 188% 증가했다. 스노우플레이크는 이같은 수요에 맞춰 차량 설계부터 생산, 서비스, 보증에 이르는 라이프사이클 전반 데이터를 통합할 수 있도록 지원하고 있다. 이를 통해 데이터 사일로를 제거하고 고객 경험과 운영 효율을 동시에 높이기 위해서다. 해당 기술은 자율주행차와 소프트웨어 정의 차량(SDV)에서 생성되는 대용량 커넥티드 데이터를 안정적으로 처리할 수 있다는 평가를 받고 있다. 축적된 데이터는 스노우플레이크 마켓플레이스를 통해 유통도 가능해 수익화 기회로 연결된다. 플랫폼은 예측 모델링 개발 시간 단축과 설계·정비 패러다임 변화까지 유도하고 있다. 공급망 전반의 실시간 가시성을 확보해 수요 예측과 재고 최적화를 통한 데이터 기반 의사결정도 가능해진다. 현재 지멘스를 포함해 전 세계 주요 완성차 제조사 중 약 80%가 스노우플레이크 플랫폼을 채택했다. 닛산, 카맥스, 콕스 오토모티브, 펜스케 로지스틱스 등이 대표 사례다. 스노우플레이크는 이 외에도 액센츄어, 아마존웹서비스, 딜로이트, EY 등과 함께 자동차 산업 맞춤형 AI 생태계를 확대하고 있다. SDV 개발, 품질 관리, 공급망 최적화 등 분야에서 협업 파트너들이 솔루션을 개발하고 있다. 스노우플레이크 팀 롱 글로벌 제조 산업 총괄은 "커넥티드와 자율주행차가 생성하는 방대한 데이터를 신뢰성 있게 처리하려는 수요가 커지고 있다"며 "우리는 자동차 기업의 데이터 통합과 커넥티드 차량 전략 확장을 지원하고 있다"고 밝혔다.

2025.05.07 14:27김미정

MIT에 앞선 KAIST...세계 최대 분석학회서 '혁신사례' 2위상 수상

KAIST는 산업및시스템공학과 장영재 교수 연구팀이 교내 창업기업 '다임리서치'와 함께 세계 최대 규모의 산업공학 및 경영과학 학회(INFORMS)가 주최한 인폼스 애널리틱스 컨퍼런스에서 우수 혁신사례상(IAAA)을 수상했다고 2일 밝혔다. 우수 혁신상은 1위에서 6위까지 순위를 매겨 시상한다. KAIST는 2위를 차지했다. 1위는 포드그룹, 3위는 MIT-암스텔담 대학 연합팀이 받았다. 아마존, 카이저 퍼머넌트, 스코티아 은행 등 전세계에서 40여 개 팀이 경합했다. 인폼스는 산업공학 및 경영과학 분야 세계 최대 학술 조직이다. 매년 실제 산업 현장에서 성공적으로 적용된 분석 및 혁신 기술을 조명하는 인폼스 애널리틱스 컨퍼런스를 개최 중이다. 이 컨퍼런스에 장영재 교수-다임리서치 팀이 출품한 기술은 'AI 자율제조'다. 강화학습 기반 시뮬레이션 엔진과 로봇 통합 운영 플랫폼(xMS) 솔루션을 통해 대규모 공장 및 물류창고 로봇을 최적화해 제어하는 기술이다. 로봇 오케스트레이션 플랫폼을 통해 공장 자동화 설계부터 시뮬레이션, 구축까지의 전 엔지니어링 과정을 지원한다. 기존에 수 주일에서 수 개월이 소요되던 자동화 설계 작업을 수 시간 내에 완료할 수 있다. 한편 이번에 KAIST와 함께 혁신상을 받은 (주)다임리서치는 지난 2020년 장영재 교수가 제자들과 공동 창업한 딥테크 스타트업이다. AI 자율 제조 기술을 전문 개발한다.

2025.05.02 09:34박희범

[유미's 픽] 올해 첫 성적표 받은 포스코DX, 해결 과제 산더미…1Q 실적 '우울'

포스코DX가 올해 1분기에 부진한 성적표를 받았다. 내부 거래 비중이 매우 높은 데다 철강, 이차전지 등 주요 계열사의 투자 집행시기가 조정되면서 실적에 악영향을 준 것이다. 1일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 포스코DX는 올해 1분기 매출이 전년 동기 대비 32.6% 줄어든 2천968억원, 영업이익이 35% 줄어든 229억원에 그쳤다. 신규 수주도 전년 대비 38.3%나 줄어든 2천38억원으로 마무리됐다. 수주는 경영실적 선행지표로, 손익 리드타임까지 7~12개월이 소요된다는 점에서 향후 실적에 대한 불안감을 키우고 있다. 올해 1분기 실적에선 자동화(EIC) 부문의 타격이 상당히 컸다. 이곳의 1분기 매출은 지난해 같은 기간보다 무려 56% 급감한 1천217억원으로 집계됐다. 관세 여파로 납품·납기 일정이 지연된데다 대형 프로젝트들이 막바지에 이르면서 수주잔고가 감소한 탓이다. 특히 이차전지 자동화 수주 잔액은 전년보다 65.5% 급락한 1천억원에 그쳤다. 이는 포스코DX가 맡았던 포스코의 이차전지 소재사업과 관련된 양극재·리튬 공장 준공 등이 마무리된 탓이다. 포스코DX는 ▲포항 양극재 통합제어시스템 ▲광양 양극재 스마트팩토리 ▲퀘백 양극재 스마트팩토리 등 주요 프로젝트를 2년 전에 시작해 최근 구축을 거의 마쳤다. 철강 자동화 수주 잔고도 1년 새 23.9% 줄어든 3천500억원으로 집계됐다. 반면 IT 서비스 부문은 ▲마케팅 DX 구축 ▲포스코 ITO ▲서부내륙고속도로 등의 프로젝트를 맡은 덕분에 수주 잔고가 전년 동기보다 5.1% 증가한 4천100억원을 기록했다. 포스코DX 관계자는 "2023년 이후 철강 및 이차전지 등에서 글로벌 매크로 상황이 반영되며 자동화 부문의 매출 감소가 불가피했다"며 "다만 포스코향 마케팅 DX 본격화로 IT 사업 매출은 증가세를 보였다"고 설명했다. 실제 IT 서비스 부문의 1분기 매출은 전년 동기 대비 16% 성장한 1천681억원을 기록했다. 포스코DX가 지난해 1월 수주해 올해 연말까지 진행되는 1천500억원 규모의 마케팅 DX 과제가 한 몫 했다. 이 과제는 포스코 그룹을 대상으로 한 마케팅 전용 기업용 소프트웨어를 구축하는 사업이다. 고객관계관리(CRM), 마케팅자동화(ABM), 제품정보관리(PIM) 등이 대표적으로, 자동화 사업과 달리 DX 과제는 구축 이후에도 지속적인 유지보수와 고도화가 동반되기 때문에 수익성이 높다. 하지만 포스코DX의 내부 거래 비중이 너무 높은 탓에 향후 실적 개선에 대한 기대감은 다소 떨어지고 있다. 글로벌 철강 업황 악화와 전기차 캐즘(Chasm·일시적 수요 정체) 등의 영향으로 계열사들의 부진도 장기화될 것으로 예상돼서다. 올해 1분기 포스코DX의 매출 비중은 포스코가 58%, 퓨처엠 등 계열사가 37%로, 내부 거래 비중은 95%나 됐다. 대외 고객 매출 비중은 지난 분기 8%에서 줄어든 5%에 그쳤다. 현재 수주 잔고가 포스코 계열사들이 대부분이란 점도 과제다. 심 대표는 산업 현장에 특화된 '피지컬 AI' 기술을 새로운 먹거리로 앞세워 성장 동력을 찾으려는 분위기지만, 아직까지 성과는 뚜렷하지 않은 상태다. 이 탓에 시장에서 포스코DX의 올해 실적에 대한 기대감도 다소 낮아졌다. 증권가에서 예측한 포스코DX의 올해 매출은 1조1천860억원으로 지난해 대비 20% 줄었다. 주가도 지난 달 30일 2만4천600원을 기록하며 1년 전에 비해 36.65%나 감소한 것으로 나타났다. 이상헌 iM증권 연구원은 "시스템통합(SI)과 IT아웃소싱(ITO) 사업이 성수기임에도 캡티브(그룹사) 고객의 투자 방향성으로 인해 매출이 다소 부진할 것"이라며 "(올해) 경기 둔화로 SI 사업 매출이 다소 주춤할 것으로 예상된다"고 말했다. 업계에선 포스코DX가 수익 구조를 다변화 해 나갈 필요가 있다고 보고 있다. 그러나 심 대표는 아직 수익 다변화보다 기타 매출로 분류돼 있던 인천공항 BHS(Baggage Handling system) 사업을 EIC, IT 부문으로 쪼개 최근 조직 및 인력 재편에 집중하는 모습을 보였다. 또 1분기 동안 '피지컬 AI' 사업 강화를 위해 고급 인력 충원에 적극 나서기도 했다. 업계 관계자는 "포스코DX는 올해 고정 매출이 가능한 IT 서비스와 DX 중심으로 수익 기반을 다변화하는 데 중점적으로 나설 필요가 있다"며 "철강·이차전지에 집중된 자동화 사업은 경기에 민감하기 때문에 일정한 매출을 창출하는데 한계가 있다는 점에서 수익구조 개편이 더욱 절실하다"고 짚었다.

2025.05.01 15:07장유미

제조현장 AI 도입률 3.9% 그쳐…정보통신 분야 25.7%에 비해 낮아

생성형 인공지능(AI)은 빠르게 확산하고 있지만 제조 현장의 AI 도입은 아직 부족한 상황이어서 산업 전반에 AI 도입을 가속해야 한다는 주장이 나왔다. 산업통상자원부가 17일 개최한 '산업 AI 전략(M.A.P·Manufacturing AI Policy) 세미나'에서 송단비 산업연구원 연구위원은 '산업 AI 기업 활용현황' 조사 결과, 기업의 AI 활용비율은 2017년 1.4%에서 2023년 6.4%까지 증가했지만, 여전히 낮은 것으로 나타났다고 발표했다. 산업별 AI 도입률은 정보통신과 금융·보험은 25.7%와 15.3%지만 제조업은 3.9% 수준에 그친 것으로 나타났다. 기업 규모별로는 250명 이상이 종사하는 기업의 경우 AI 도입률이 2017년 3.1%에서 2022년 9.3%로 상승했으나 50~250명이 종사하는 기업은 2017년 0.9%에서 2022년 3.1%로 늘어나는 데 그쳤다. 박일준 대한상의 부회장은 “AI 범위가 너무 넓어 모든 분야에서 잘하겠다고 하는 생각은 위험할 수 있다”며 “선택과 집중 전략이 필요한 상황에서 산업계는 산업 AI에 집중해야 한다”고 말했다. 박 부회장은 “제조분야 AI 주도권을 다른 국가에 내주지 않도록 민관이 힘을 모아 산업 AI를 확산하기 위해 총력을 다해야 한다”고 강조했다. 장영재 KAIST 산업 및 시스템공학과 교수(다임리서치 대표)는 “AI는 늦었지만, 산업 AI, 제조 AI에는 아직 기회가 있다”며 “자율제조의 핵심기술은 AI·로봇·디지털트윈이며 특히, AI 기술이 급격히 고도화되는 상황”이라고 말했다. 장 교수는 “기존에는 로봇의 운영 경로를 사람이 일일이 설정했지만, 지금은 AI가 스스로 최적 경로를 학습하고 조정하는 수준까지 발전했다”며 “이러한 상황에서 우리나라가 산업의 경쟁우위를 확보하려면 우리 제조 현장을 AI 활용의 대규모 테스트베드로 활용해야 한다”고 강조했다. 이어 “기술·투자 역량이 있는 대기업과 달리 중견·중소기업에는 AI 도입에 필요한 인프라·기술 등 정부 지원이 필요하다”고 덧붙였다. 허영신 마키나락스 부사장은 “범용 AI 관련 기술이 빠르게 발전하고 있으나 이 기술만으로는 현장의 문제를 해결할 수 없고, 이러한 범용 기술을 어떻게 산업 특화 솔루션으로 빠르고 비용 효율적으로 전환하는지가 중요하다”고 말했다. 허 부사장은 “AI 산업 활성화하는 데 중요한 것은 실제 활용도를 높이는 것”이라며 “정부 차원에서 다수 기업이 활용할 수 있는 산업 특화 AI 상용화 지원이 필요하다”고 강조했다. 엄재홍 DN솔루션즈 상무는 “기계·장비의 경우 기존 거대언어모델(LLM)을 곧바로 활용하기는 어렵고, 운용 생산성·가공 생산성·종합 생산성·비용 효율성을 모두 만족하는 특화 모델인 LDM(Large Domain model)이 필요하다”고 말했다. 이어 “산업에 AI를 적용하려면 산업 인프라·생태계 전반에 변화가 동반돼야 하지만 산업데이터는 지식재산권과 직결돼 공유가 어렵고, AI 등 기술역량을 보유한 인력이 부족하다”고 지적했다. 엄 상무는 “산업 AI의 시너지는 산업데이터의 상호 운용성을 바탕으로 하기 때문에 국가 거버넌스 중심의 표준화와 활용 가이드라인이 필요하다”며 “구체적인 산업데이터 활용 가이드라인으로 산업계 참여를 유도하고, 산업 AI 협업 생태계를 구축해 나갈 필요가 있다”고 덧붙였다. 산업부는 AI를 통해 산업 현장의 구체적 문제를 해결해야 하는 만큼, 선도 프로젝트를 발굴해 성공사례를 산업 전반으로 확산하고 산업데이터 생성·활용과 산업 현장에 익숙한 AI 인재 양성, 제조기업과 AI 기업이 함께하는 생태계 구축 등을 위해 범용 AI와는 차별화한 전략을 세운다는 계획이다. 산업부는 우선 AI 접목을 통해 제조공정과 제품의 혁신을 가져올 자율제조 선도프로젝트를 올해 30여 개 추가로 선정하고 디자인·유통·에너지 등 생산활동 지원을 위한 제조지원 선도프로젝트도 추진한다. 또 AI 모델 구축에 필수적인 산업데이터 생성·가공·활용을 촉진하기 위해 산업데이터 전처리·표준화 기술개발과 공유플랫폼(데이터 스페이스) 구축을 지원할 계획이다. 산업 AI 수요기업과 공급기업이 협업해 업종별 특성에 맞는 산업 AI 모델을 개발하고 현장에 실제 적용할 수 있도록 업종·지역 단위 산업 AI 혁신 인프라도 조성한다. 제조 분야 지식·노하우와 AI 역량을 모두 보유한 현장 맞춤형 AI 전문가를 육성하기 위해 산업 AI 석·박사 과정을 강화하고 주력·첨단산업 분야 재직자에 AI 활용 교육을 집중한다. 시장예측, 공급망·구매, 공정 최적화, 생산설계, 예지보전 등 산업현장 문제를 해결하기 위한 산업 AI 에이전트도 개발한다. 물리세계와 상호 작용하는 피지컬 AI 구현을 위해 K-휴머노이드 연합을 중심으로 휴머노이드 로봇 개발을 본격화하고 자율주행 자동차·선박·드론 등 모빌리티에 AI 도입을 지원한다. 수요-공급기업 간 매칭을 통해 산업 AI 도입 성공 우수사례를 널리 확산하고 선도사례를 전수할 수 있도록, 산업 AI 성공사례 인벤토리를 고도화하고 제1회 산업 AI 엑스포를 개최할 계획이다. 이승열 산업부 산업정책실장은 “우리 산업이 직면한 생산가능인구 감소, 생산성 정체 문제와 함께 최근 관세전쟁으로 인해 글로벌 공급망이 더욱 불안정해진 상황에서 산업부는 산업 경쟁력을 획기적으로 높일 수 있는 해법으로 '산업 AI 전략'에 주목하고 있다”고 밝혔다. 이 실장은 이어 “초기 원천기술 개발에서는 뒤처지더라도 창조적 응용·수요자 맞춤형 최적화에 강한 우리 산업계의 실력을 발휘할 때”라며 “기업이 실제 필요로 하는 산업 특화 AI 모델과 산업 AI 에이전트를 구축해 산업 현장을 지능화·자율화하는 것이 중요하다”고 강조했다.

2025.04.17 15:44주문정

"제조 특화 솔루션 다 갖췄다"…삼성SDS, 제조업 디지털 혁신 사례 공유

삼성SDS가 차별화된 생성형 인공지능(AI) 기술과 전사적자원관리(ERP), 제조실행시스템(MES), 제품수명주기관리(PLM), 제조프로세서운영(OT) 보안 등 제조 특화 솔루션의 실제 도입 사례를 소개하고 관련 노하우를 공유하기 위한 자리를 마련했다. 삼성SDS는 16일 잠실 스카이31 컨벤션에서 제조 기업을 대상으로 '제조의 미래를 준비하는 삼성SDS 인더스트리 데이(Industry Day)' 세미나를 개최했다. 이번 행사에는 제조 기업 IT 담당자 300여 명이 참석해 제조업의 디지털 혁신 사례에 높은 관심을 보였다. 이날 삼성SDS는 ▲제조 업종 AI 에이전트 활용 사례 ▲제조 ERP 혁신 방안 ▲랜섬웨어 대응을 위한 OT 보안 전략 ▲5G 특화망(Private 5G) 기반 제조 현장 혁신 ▲AI 기반 디지털 구매(SRM) 혁신 사례 등 다양한 주제를 다루며 디지털 제조 혁신 전략을 제시했다. 또 생성형 AI가 도입되면서 변화하는 ERP, MES, PLM 등 제조 특화 솔루션의 성공적인 활용 전략과 최적화 사례도 공유했다. 기조 연설을 맡은 김정욱 삼성SDS 컨설팅팀 상무는 자사가 보유한 제조 산업의 핵심 시스템 경험과 글로벌 사례를 바탕으로 기업별 맞춤형 디지털 혁신 전략을 발표하며 제조업의 미래 방향을 제시했다. 이어 진행된 'AI 에이전트 : 하이퍼오토메이션 핵심 노트' 세션에서는 제조업의 하이퍼오토메이션 주요 요소와 실제 적용 사례를 소개해 참석자들의 높은 관심을 끌었다. 이와 함께 삼성SDS는 스마트팩토리 확산과 IoT·5G 네트워크 확대에 따라 제조 현장의 보안 위협이 더욱 증가하고 있다고 강조했다. 이 자리에서 24시간 가동되는 IoT 센서, 로봇 등 생산 설비와 제조 공정을 실시간으로 보호하는 보안 솔루션의 필요성을 설명하며 사이버 공격 탐지 및 차단을 위한 구체적인 대응 전략을 제시했다. 또 삼성SDS는 글로벌 개발센터(GDC, Global Development Center)의 활용 사례와 방안을 공유하며 참석자들의 호응을 얻었다. 삼성SDS는 중국, 베트남, 인도에서 글로벌 개발센터를 운영 중이며 다양한 업종의 고객사 시스템 IT 개발부터 운영, 컨설팅 업무 등에 국내와 동일한 보안 수준과 품질 체계를 적용하고 있다. 삼성SDS는 지난 2월 국방 업종 세미나에 이어 제조, 유통·서비스, 금융, 공공 등 다양한 업종별 고객을 대상으로 세미나를 지속적으로 개최하며 클라우드 및 생성형 AI, 업종 특화 솔루션을 활용한 업무 생산성 혁신을 적극 지원할 계획이다. 삼성SDS 이정헌 전략마케팅실 부사장은 "이 행사는 생성형 AI 활용, 하이퍼오토메이션 전략 등 고객들의 고민을 함께 나누고 해결책을 제시하기 위해 마련된 것"이라며 "앞으로도 우리의 경험과 노하우를 바탕으로 고객들이 실질적인 혁신을 이룰 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2025.04.16 11:08장유미

[현장] SAP "유럽, 데이터 공유로 제조DX 활발…한국도 발맞춰야"

"유럽은 제조업 디지털 전환(DX)을 위해 기업 간 데이터를 개방형으로 구축하고 있습니다. 한국도 제조업 지속 가능성과 효율성을 높이려면 이런 글로벌 트렌드에 빠르게 발맞춰야 합니다." SAP코리아 정대영 부사장은 16일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '한국최고정보책임자(CIO)포럼'에서 국내 제조DX를 위한 방안을 이같이 강조했다. 정 부사장은 최근 독일 하노버에서 열린 '하노버 메세 2025'에서 해외 기업들의 제조DX 수준이 높아진 점을 재차 확인했다고 언급했다. 특히 독일 정부가 추진 중인 '메뉴팩쳐링-X(MX)' 이니셔티브 중요성을 실감했다고 강조했다. 메뉴팩쳐링-X는 2023년 독일 정부 자금 지원을 바탕으로 글로벌 제조사들이 협력해 개방형 데이터 생태계를 구축하는 프로젝트다. 기업이 데이터 공유를 통해 생산 공급망 효율성과 지속 가능성을 높이는 것이 주요 목표다. 참여 기업은 협력을 통해 공통 문제를 해결하고 관련 데이터 보호까지 동시에 실현할 수 있다. 현재 MX는 2023년 10월 자동차 산업에 해당하는 카테나(Catena)-X 프로젝트부터 시작했다. 향후 산업용 기계, 반도체, 항공, 화학 등 다양한 분야로 프로젝트를 확산할 방침이다. 또 중소기업 참여 확대와 산업 간 상호운영성 보장을 위한 이니셔티브도 동시에 추진 중이다. 정 부사장은 "카테나-X는 데이터를 중앙에 집중하지 않고 표준화된 방식으로 안전하고 간편하게 공유할 수 있는 개방형 생태계를 제공한다"며 "현재 자동차 산업 내에서 협력적 데이터 생태계 구축이 본격적으로 확산하고 있는 상황"이라고 설명했다. 정 부사장은 독일의 카테나-X 추진 배경에 대해서도 설명했다. 그는 "코로나19 팬데믹 후 자동차 산업의 공급망 취약성이 드러났다"며 "이후 자동차 기업 간 데이터 협력이 본격된 것"이라고 말했다. 이어 "아무리 규모가 큰 기업이라도 공급망 문제를 혼자 해결할 수 없다"며 "가치 사슬 내 다양한 계층 간 협업이 필수적"이라고 덧붙였다. 정 부사장은 한국에도 제조DX를 돕는 개방형 데이터 생태계 구축이 시급하다고 주장했다. 그는 "국내 제조업 지속 가능성과 효율성 높이기 위해선 국내 기업도 글로벌 변화에 발맞춰야 한다"며 "카테나-X에 적극 참여하거나 국내에 별도 조직을 만드는 등 다각적 노력이 절실하다"고 강조했다.

2025.04.16 10:41김미정

산업단지 자율제조 확산에 민관 역량 모은다

산업통상자원부는 15일 산업단지 자율제조 확산을 위해 한국산업단지공단·한국로봇산업진흥원·한국산업단지경영자연합회·한국로봇산업협회 등 산업단지와 로봇산업을 대표하는 4대 기관이 업무협약(MOU)을 체결하고, 산업단지 수요기업과 제조로봇 공급기업이 함께하는 세미나와 매칭 상담회를 개최했다고 밝혔다. 산업부 관계자는 “산업단지는 국가 전체 제조업 생산의 63%를 차지하고 약 12만 개의 기업이 집적된 공간으로, 인공지능(AI) 시대에 맞는 산업 경쟁력과 수출 역량을 갖추려면 산업단지 입주기업의 자율제조 전환이 무엇보다 중요하다”며 “4개 기관이 뜻을 같이하고 협력을 위한 첫 걸음을 내디뎠다”고 말했다. 4개 기관은 앞으로 ▲입주기업의 로봇 도입 지원 ▲로봇 도입 관련 정책 및 사업 협력 ▲로봇 도입 우수사례 발굴·확산 등을 함께 추진해 나갈 것이다. 이날 협약식 부대행사로 열린 로봇제조공정 세미나와 매칭상담회에는 사전 수요조사를 통해 선정된 산업단지 입주기업 20개사와 국내 제조로봇 SI기업 14개사가 참여해 자율제조 도입을 위한 방안을 논의하고, 비즈니스 상담을 진행했다. 김호철 산업부 지역경제정책관은 “우리의 우수한 제조역량에 AI를 결합해 견고한 산업 경쟁력을 확보해야 한다”며 “우리 기업의 인공지능 전환(AX) 촉진을 위한 AI 인프라와 실증 공간을 산업단지 내에 구축해 나가겠다”고 밝혔다. 이상훈 한국산업단지공단 이사장은 “이번 업무협약을 통해 산업단지 입주기업의 로봇도입 지원이 더욱 체계적으로 이루어질 것”이라며 “앞으로 산업부의 정책 지원을 바탕으로 한국로봇산업진흥원, 한국로봇산업협회, 한국산업단지경영자연합회와 협력하는 후속 사업을 통해 산업단지가 제조로봇 도입 등을 통한 디지털 전환의 중심으로 자리매김할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

2025.04.15 17:19주문정

"日 제조업, 韓 AI에 문 열었다"…마키나락스, 도쿄 진출로 새 시장 '개척'

마키나락스가 일본에서 산업용 인공지능(AI) 솔루션 시장 공략에 나섰다. 최근 국내에서도 제조업이 AI 도입에 가장 유리한 산업으로 주목받는 가운데 기술력을 앞세워 일본 제조업의 디지털 전환을 가속하는 행보다. 마키나락스는 지난 14일 일본 도쿄 토라노몬 소재 CIC 도쿄에서 일본 사무소 개소식을 열고 본격적인 현지 사업 확대에 돌입했다고 15일 밝혔다. 행사에는 도쿄도청, 키라보시은행 등 관계기관과 함께 히타치, KDDI, 후지코시, 모벤시스 등 일본 주요 제조사 인사들이 참석했다. 이번 개소는 도쿄도의 지원 아래 진행됐으며 일본 법인은 액센추어와 IBM을 거친 허영신 사업개발총괄이사가 법인장을 겸임한다. 마키나락스는 자체 개발한 AI 플랫폼 '런웨이'를 통해 일본 제조업에 특화된 솔루션을 신속히 공급할 계획이다. '런웨이'는 이상탐지, 공정 최적화, 머신비전, 산업용 거대언어모델(LLM) 등 복합 기능을 갖춘 산업용 AI 플랫폼이다. 5천 개 이상의 산업 특화 AI 모델 상용화 경험을 보유한 마키나락스는 글로벌 제조사의 공장 환경에 최적화된 기술 제공에 강점을 지닌다. 일본 정부는 최근 AI 산업을 국가 전략 산업으로 격상하고 글로벌 AI 기업 유치를 위한 보조금 정책을 확대하고 있다. 도요타와 일본전신전화(NTT)는 지난해 AI 소프트웨어 분야에 5천억 엔(한화 약 5조원)을 투자하겠다고 밝혔고 히타치는 AI와 산업용 소프트웨어 투자 확대를 통해 기업가치가 2년 만에 1천억 달러(한화 약 140조원)를 돌파했다. 마키나락스는 올해 약 3천195억 엔(한화 약 3조1천950억원) 규모로 성장할 것으로 예상되는 일본 기업 맞춤형 생성형 AI 시장을 집중 타깃으로 삼고 있다. 한국 제조 현장에서 이미 검증된 정보 검색, 프로그래머블 로직 컨트롤(PLC) 코드 분석·생성, 인쇄회로기판(PCB) 설계 자동화 등의 솔루션을 일본 공장 환경에 맞춰 제공한다는 전략이다. 지난 2017년 설립된 마키나락스는 현재 대한민국 서울, 미국 실리콘밸리, 일본 도쿄에 사무소를 두고 있으며 구성원의 약 75%가 AI 및 소프트웨어 엔지니어다. 삼성, LG, SK, 포스코, 한화, 현대 등 주요 대기업이 고객이자 전략적 투자자로 참여하고 있으며 누적 투자 유치액은 500억원 규모다. 윤성호 마키나락스 대표는 "일본 제조기업들은 AI 기술 자체보다는 이를 신속히 맞춤형 솔루션으로 구현할 수 있는 플랫폼에 주목하고 있다"며 "복합 AI 기반 산업 특화 기술로 일본 제조업의 AI 전환을 가속하며 대체불가한 파트너로 자리매김할 것"이라고 밝혔다.

2025.04.15 10:59조이환

제조AI, 생산성 돕지만 사용자 전문성·보안 우려

인공지능(AI)이 제조업 생산성을 극대화할 것으로 기대되지만 전문성 부족과 보안 우려가 여전히 장애물이라는 보고서 결과가 나왔다. 9일 팀뷰어가 발표한 '제조업 AI 기회 보고서'에 따르면 설문조사에 참여한 제조업 리더 71%가 이같이 전망한 것으로 전해졌다. 이들은 AI 도입 가속화로 인해 100년 만에 최대 규모의 제조업 생산성 혁신이 일어날 것으 예측했다. 보고서는 제조업 리더 중 78%가 주 1회 이상 AI를 활용한다고 밝혔다. 이는 전년보다 32%포인트 증가한 수치다. 응답자 72%는 AI 활용이 이미 성숙 단계에 접어들었다고 봤다. 반면 자신을 전문가로 인식하는 비율은 28%에 그쳤다. 현장에서는 고객 지원 자동화와 데이터 분석, 공급망 최적화에 AI를 주로 활용하고 있으며 예측과 의사결정 등 고도화된 적용 사례도 점차 늘고 있다는 결과도 나왔다. 응답자 77%는 AI가 효율성 향상에 핵심적이라고 평가했다. 78%는 전략적 의사결정 집중에 도움이 됐다고 답했다. 보고서는 AI가 제품 품질 개선과 결함 감소를 돕는다고 분석했다. 제조업 내 AI 효과는 33%로 전체 산업 평균인 20%를 크게 웃돌았다. 데이터 분석력과 기술 습득 능력 향상, 경력 성장 가능성까지 직원 개인의 역량 강화로도 이어졌다. 제조업체 71%는 AI가 2025년 수익을 증가시킬 것으로 예상했다. 성장률은 최대 188%에 이를 것으로 전망됐다. 응답자 96%는 AI 관련 리스크를 줄이기 위해 추가 교육이 필요하다고 답했고 74%는 교육 프로그램을 계획하고 있었다. 다만 도입 과정에는 장애물도 많았다. 가장 큰 문제는 데이터 보안으로 76%가 위험을 우려했고 이는 전체 산업 평균보다 높은 수치다. 이 외에도 AI 교육 부족과 높은 구현 비용, 재정 지원 부족이 주요 걸림돌로 지목됐다. 보고서는 AI 확대를 위해 목표 중심 교육과 전략적 재무 계획, 장기 가치에 대한 커뮤니케이션이 필요하다고 강조했다. 응답자 68%는 최고 AI 책임자 임명을 고려하고 있다고 답해 책임 있는 AI 전략 수립의 필요성도 드러났다. 팀뷰어 메이 덴트 최고 제품 및 기술 책임자는 "우리는 아직 AI의 잠재력 중 일부만 확인했을 뿐"이라며 "협업과 교육 책임 있는 도입을 통해 제조업에서 더 큰 혁신을 이끌 수 있다"고 밝혔다.

2025.04.09 15:19김미정

마키나락스, 日 시장 공략 '시동'…도쿄 사무소 열고 '제조 AI' 전면 배치

마키나락스가 일본 시장 공략을 본격화하며 현지 제조업 고객 확보에 나선다. 도쿄에 첫 해외 사무소를 열고 인공지능(AI) 엑스포 도쿄 참가와 세미나를 통해 기술력도 뽐낸다. 마키나락스는 오는 14일 도쿄 토라노몬에 일본 사무소를 공식 개소한다고 8일 밝혔다. 이를 통해 일본 제조업계와의 직접적인 접점을 넓히고 본격적인 현지 시장 공략에 나선다는 방침이다. 사무소 개소식에는 도쿄도청, 키라보시은행, 히타치 등 일본 내 주요 관공서 및 제조 기업 관계자들이 참석할 예정이다. 이번 일을 계기로 현지 파트너십 기반을 다지고 사업 협력 가능성을 구체화할 방침이다. 또 마키나락스는 오는 15일부터 사흘간 도쿄 빅사이트에서 열리는 'AI 엑스포 도쿄'에 참가해 제조 특화 에이전트를 대거 공개한다. 이 전시는 일본 최대 기술 박람회인 '넥스테크 위크 도쿄' 내 주요 행사로, 지난해 기준 약 3만 명의 참관객이 찾았다. 이번 행사에서 마키나락스는 ▲제품 디자인 생성 에이전트 ▲산업용 제어기(PLC) 코드 분석 도구 ▲공정 제어 AI ▲반도체 설계 자동화 ▲비전 AI 기반 배터리 검사 등 실제 산업 현장에 적용된 사례를 중심으로 데모를 진행한다. 전시 기간 중 열리는 'AI 엑스포 특별 세미나'에도 연사로 나선다. 마키나락스가 준비한 'AI 에이전트 시대의 시작 : 자동화에서 지능화로' 세션은 전체 25개 세션 중 유일하게 사전 등록이 조기 마감됐다. 발표는 오는 16일 오전 10시 도쿄 빅사이트 동 6~7홀에서 열린다. 윤성호 마키나락스 대표는 "산업 현장의 고유한 문제를 해결하는 특화된 솔루션을 AI 플랫폼 기반으로 신속히 제공하는 것이 우리 핵심 기술력"이라며 "일본 제조 기업의 AI 전환을 가속하는 든든한 AI 파트너가 되겠다"고 밝혔다.

2025.04.08 17:12조이환

헥사곤, 독일서 F1 공장 구현…제조 협업 플랫폼 '넥서스' 공개

헥사곤이 제조업 디지털 전환 가속을 위해 글로벌 전시회서 자사 기술과 솔루션을 선보였다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 오는 4일까지 독일 하노버에서 열리는 '하노버 메세'에 참가해 포뮬러원(F1) 공장 재현과 넥서스 확장 성과를 공개했다고 3일 밝혔다. 헥사곤은 전시장에서 오라클 레드불 레이싱의 실제 F1 차량을 비롯한 측정 장비, 생산 소프트웨어(SW), 넥서스 플랫폼까지 전 공정을 구현했다. 넥서스는 마이크로소프트의 클라우드와 인공지능(AI) 기술을 결합해 데이터 연결성과 실시간 협업 기능을 강화한 플랫폼이다. 외부 프로그램 통합은 마이크로소프트 플루이드 프레임워크 기반으로 파일 공유부터 실시간 데이터 처리까지 폭넓게 지원한다. 2023년 2월 출시된 넥서스는 현재까지 3만명 넘는 등록 사용자를 확보했다. 헥사곤 기술은 전 세계 산업 현장에서 하루 평균 50만명 이상이 사용하고 있다. 이 플랫폼은 전산 해석(CAE), 시뮬레이션, 제품수명주기관리(PLM) 시스템 간 데이터 단절 문제를 해결할 수 있다. 헥사곤은 이번 전시에서 솔루션 포트폴리오도 공개했다. 고성능 시뮬레이션을 지원하는 '넥서스 컴퓨트'를 비롯한 자율주행 검증용 '버츄얼 테스트 드라이브', 품질 리포트 자동화 도구, AI 기반 컴퓨터지원제조(CAM) SW 등으로 구성된다. 핵사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 스티븐 그레이엄 부사장 겸 넥서스 총괄은 "제조 프로세스 전반에서 모든 구성원이 협업할 수 있도록 돕는 넥서스 가치가 부각되고 있다"며 "워크플로 자동화와 AI 강화로 생산성을 끌어올릴 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2025.04.03 16:39김미정

중소기업 DX도입률 10% 미만...'허브센터' 구축 절실

디지털 전환(DX)이 기계산업의 혁신을 가속화하고 있다. 미국의 GE나 독일 지멘스 등이 대표적이다. 이들은 스마트 공장이나 AI 기반 품질 검사, 디지털 트윈을 활용한 설계 최적화 등으로 기업 경쟁력을 강화하며 글로벌 시장을 선도하고 있다. 지디넷코리아는 총 3회에 걸쳐 스마트팩토리와 AI 등 두뇌를 장착 중인 기계 산업의 변신을 한국기계연구원 DX전략 전문가 분석을 통해 짚어봤다.(편집자 주) # 2035년, 배터리 셀 제조 현장. 사람이 거의 없다. 100여 대의 자율주행 로봇과 협동로봇들만 라인을 따라 부품을 조립하고 운반한다. 생산 계획과 품질 관리, 장비 유지보수까지 모든 의사결정은 인공지능(AI)이 실시간 판단하며 수행한다. 공정 중단 없이 자율적으로 일정 조정과 에너지 절감이 이뤄지고, 인간은 운영 대시보드를 통해 공정 상태를 모니터링하고, AI가 보내는 알림을 통해 중요한 결정만을 내릴 뿐이다. 과거 수십 명이 필요했던 제조라인은 이제 AI 통제 아래 저절로 돌아간다. 이는 10년 뒤 예상하는 대한민국 자율제조 공장 모습입니다. 그리 될 것으로 예상합니다. 기계산업의 디지털 전환은 제조업에서 AI 자율제조라는 형태로 구현되며, 미래 산업에 혁신을 가져올 것입니다. AI 자율제조 기술은 제품 제조 과정에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 해결하는 과정에서 기존의 인간 전문가 개입을 점진적으로 인공지능이 대체하는 것을 의미합니다. 공장은 점차 로봇과 첨단 기계설비를 통해 완전 자동화를 향해 발전하며, 공정 운영과 의사결정 과정에서도 AI가 핵심적인 역할을 수행하게 될 것입니다. 즉, 생산성 향상과 원가 절감을 위해 AI를 제조업의 두뇌로 활용하여, 생산관리, 공정 최적화 및 자동화, 고장 예측 및 유지보수 등을 완전 자율화하는 것이 AI 자율제조의 본질입니다. 이처럼 미래 제조업이 완전 자율화된 모습을 세 가지 관점에서 살펴볼 수 있습니다. 자율제조 미래는 "모든 걸 AI가 관리/감독/수행" 첫째, AI 자율제조를 구성하는 핵심 기술별 시각입니다. 공장, 시설 또는 장비에서 데이터를 수집하는 기술과 이를 효율적으로 전처리하는 기술, 인공지능 모델링하는 기술, 이를 디지털트윈에 심어서 다시 실제 시스템에 최적화/예지보전/불량탐지 등에 적용하는 기술입니다. AI 자율제조의 미래상은 이 모든 기술을 인공지능이 관리/감독/수행하는 것입니다. 즉, 데이터 수집도 인공지능이 최적으로 명령하여 진행하고, 전처리도 인공지능이 하며, 인공지능 모델링 종류 및 모델링 구조 선정도 인공지능이 합니다. 최적 모델링의 적용도 인공지능이 수행하여 완전 자동화를 넘어 완전 자율화 되는 제조가 되는 것입니다. 둘째, 기술 개발의 시간적 흐름을 따라 단계별 발전 과정을 조망해보면 이렇습니다. AI 자율제조 기술에 이르기 위해서는 데이터 모니터링, 데이터 분석/진단, 예측/최적화, 자율 의사결정, 완전 자율화 단계의 다섯 단계를 거쳐 기술 개발이 완성될 수 있습니다. 이때 필요한 기능과 기술을 보면, 처음에는 데이터 파이프라인을 구축하고, 수집하여 전처리하고, 모니터링합니다. 2단계에서는 모은 데이터를 인공지능 모델링하고, 3단계에서는 모델링을 사용하여 최적화/예지보전/이상탐지 등을 수행할 것입니다. 4단계에서는 부분적인 강화학습을 통해 자율 의사결정을 수행하여 5단계인 자율화로 나아갈 것입니다. 셋째, 기술 적용 범위의 확장성을 기준으로 살펴보면 단위 공정 모듈 수준의 인공지능 모델링에서 출발해 여러 공정 모듈이 더해진 제조 장비 수준으로 확장됩니다. 이러한 여러 장비와 로봇 또는 이송계로 구성된 하나의 제조 라인 수준으로 확대되어 나중에는 제조 공장 레벨, 회사 레벨로 확장되어 나갈 것입니다. AI 자율제조 기술이 성공적으로 정착되기 위해서는 국가 차원의 디지털 전환 정책이 필수적입니다. 한국은 제조업, 특히 기계산업을 중심으로 생산성 향상과 글로벌 경쟁력 강화를 목표로 포괄적인 전략을 마련하고 있으며, 정부는 산업 데이터와 AI, 클라우드 등 첨단 기술을 기반으로 제조업의 혁신을 가속화하고 있으며, 데이터 표준화를 통해 기업 간 협업을 촉진해 디지털화된 제조 혁신 생태계를 구축하고 있습니다. 미국이나 중국, 일본, 독일도 제조공정 디지털화 전환에 속도를 내고 있습니다. 그럼 우리나라는 어떻게 해야할까요. TRL 7~8 수준 실증 상용화 위해선 DX 전문 공간 필요 우선 AI 자율제조를 가속화 하기 위해 국내에서도 디지털전환 허브 센터(DX 허브) 구축이 필요합니다. 현재 국내 기계산업의 AI/DX 지원을 위한 인프라가 부족해 중소기업의 DX 도입률이 10% 미만(중소기업연구원, 2023)에 불과한 상황입니다. AI/DX 기술을 활용할 수 있는 인재 부족으로 인해 기업들이 디지털 전환을 적극적으로 추진하지 못하고 있습니다. DX 허브는 디지털 트윈과 실제 제조 환경을 연결하는 실증 공간, AI/DX 교육 및 기술 검증을 수행하는 전문 기관, 산업현장에서 기술 이전과 확산을 촉진하는 협력 거점으로 기능해야 합니다. 기존 분산된 공간에서는 기술성숙도(TRL) 5~6 수준까지만 실현 가능하지만, TRL 7~8 수준의 실증 및 상용화를 위해서는 DX 전문 공간이 필요합니다. 이를 통해 제품 개발 비용 절감, 품질 개선, 외산 소프트웨어 대체 등 실질적인 산업적 효과를 창출할 수 있을 것입니다. AI 자율제조는 기계산업의 디지털전환을 통해 필연적으로 나아가야 할 방향입니다. 한국이 글로벌 제조업 경쟁에서 앞서 나가기 위해서는 디지털 전환 인프라 구축, 디지털 인재 양성, 제조업의 AI/DX 적용 확대, 디지털 트윈 기반의 실증 및 기술 확산이 절실합니다. DX 허브 센터를 중심으로 제조업 전반의 디지털 혁신이 가속화된다면, 한국은 글로벌 제조 패러다임 변화 속에서 주도적인 위치를 확보할 수 있을 것입니다.

2025.04.01 15:25이택민

LG전자, AI로 제조역량 강화…"품질 예측 시간 99% 단축"

LG전자는 인공지능(AI)을 활용해 완성 제품의 품질 예측 시간을 기존 대비 최대 99%까지 단축하는 AI 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. LG전자는 이 기술로 제품 개발 과정에서 수차례 반복되는 검증 시간을 줄여 개발기간 단축은 물론, 생산 효율성도 높일 것으로 기대하고 있다. 기존에는 시제품 제작 전에 품질을 예측하기까지 매번 약 3~8시간이 소요됐다. 반면 이번에 개발한 기술은 AI를 활용해 별도의 시뮬레이션 없이 3분 이내로 예측할 수 있다. 유사한 딥러닝 알고리즘 기반의 AI 기술과 비교해 분석을 위한 AI의 학습 시간을 95% 이상 단축하고, 메모리 사용량은 10분의 1 수준으로 줄이면서도 정확도는 15% 이상 높였다. 결과를 실제 제품에 가까운 3D 형태로 보여줘 개발자가 직관적으로 검토할 수 있는 것도 장점이다. 제품 개발자들의 편의성도 높였다. 이 기술은 3D 도면 정보만 입력하면 오차를 줄이기 위해 도면 좌표를 기준에 맞춰 정밀하게 정렬하는 등 별도의 과정 없이 정확하고 빠르게 품질 예측 결과를 보여준다. 입력된 데이터를 압축·경량화하는 기술도 적용해 더 빠르고 정확하게 세밀한 정보를 AI가 학습할 수 있다. LG전자는 개발자들이 이 기술을 업무에 편리하게 활용할 수 있도록, 웹 기반 서비스 플랫폼인 '엔지니어링 AI(Eng.AI)'도 선보일 계획이다. LG전자는 이 AI 기술을 자체 제조역량 강화에 우선 활용한다. 냉장고, 세탁기 등 생활 가전과 TV, 차량용 제품 등에 탑재되는 부품 설계에 순차 적용한다. 스마트팩토리 솔루션에도 적용해 지난해부터 본격 시작한 솔루션 외판 및 컨설팅 사업의 경쟁력도 높일 수 있을 것으로 기대된다. 올해 생산기술원이 LG그룹 계열사를 제외한 외부 업체에 스마트팩토리 솔루션을 공급하는 수주 규모는 전년 대비 30% 이상 증가한 4천억원 수준으로 예상된다. LG전자는 고객 군을 가전 산업뿐만 아니라, 반도체, 제약, 화학 산업 등으로 확대하며 오는 2030년까지 스마트팩토리 솔루션 사업을 외판 매출액 조 단위 이상의 사업으로 육성해 나갈 계획이다. 현재 스마트팩토리 솔루션은 ▲생산시스템 설계·모니터링·운영 ▲빅데이터 및 생성형 AI 기반 설비·공정관리, 산업안전, 품질검사 ▲산업용 로봇 등을 중심으로 사업을 진행하고 있다. 여기에 Eng.AI 플랫폼과 같은 제품개발 및 생산요소 경쟁력을 강화할 수 있는 AX솔루션도 준비 중이다. LG전자는 지난 67년간의 공장 설계·구축·운영을 통해 축적해 온 방대한 제조 데이터와 노하우, 글로벌 최고 수준의 생산요소기술에 AI와 DX를 연계, 스마트팩토리 솔루션의 차별화를 추구하고 있다. LG전자는 지난해부터 한국과학기술원(KAIST) 박찬영 교수팀과 제품 설계 과정의 효율화를 위한 검증 기술을 공동 연구해 왔다. 최근에는 AI 분야 글로벌 최고 수준 학회인 국제머신러닝학회에 관련 논문을 제출해 학술적으로도 기술 검증을 받을 계획이다. 정대화 LG전자 생산기술원장 사장은 "스마트팩토리 사업을 담당하고 있는 생산기술원에서는 스마트팩토리 전 단계에서 고객에게 최적의 솔루션을 제공하고 있다"며 "AI 기반의 검증 기술로 제품 개발 주기의 단축은 물론, 개발 효율성 역시 크게 향상될 것"이라고 말했다.

2025.03.27 15:36신영빈

"제조 AI 미래 논의"…알테어, 2025 AI 워크숍 성료

알테어가 인공지능(AI) 시뮬레이션을 비롯한 생성형 AI, 에이전트 등 최신 기술 실무 적용 방안을 공유했다. 알테어는 지난 21일 서울 과학기술회관에서 '2025 AI 워크숍'을 성황리에 마쳤다고 24일 밝혔다. 이번 워크숍에는 제조업체 실무진과 산업 전문가 약 300명이 참석해 제조 분야에 적용 가능한 AI 기술을 논의했다. 행사는 김도하 한국알테어 지사장 개회사로 시작됐다. 이어 우즈왈 파트나익 알테어 글로벌 전략 시니어 디렉터가 'AI 중심 엔지니어링에서의 엔지니어 역할 변화'를 주제로 AI가 엔지니어링 혁신의 핵심 요소로 자리매김하는 과정과 미래 대응 전략을 소개했다. 국내 제조업체들의 구체적인 AI 활용 사례도 공유됐다. HD현대사이트솔루션은 '구조해석 결과 예측을 위한 피직스 AI와 AI 스튜디오의 활용 사례'를 발표하며 AI를 활용한 구조 해석 정확도 개선 방법을 설명했다. LG이노텍은 '인스파이어 폴리폼과 피직스 AI를 적용한 선형, 비선형, 접착제 도포 공정 해석 사례'를 통해 디스플레이 제조 과정에서 중요한 접착제 도포 공정의 방대한 해석 데이터를 효과적으로 처리한 사례를 소개했다. 또 일진글로벌은 '휠 베어링 성능 예측을 위한 AI 스튜디오와 피직스 AI의 비교 검토'를 통해 AI 기반 예측 모델의 정확성과 효율성을 분석했다. 이어 자동차, 제조, 전자 등 다양한 산업 분야의 적용 사례가 발표됐다. ▲현업 담당자를 위한 생성형 AI 소형언어모델(sLLM) 실전 사례 ▲지식 그래프와 생성형 AI를 활용한 차량 안전을 위한 그래프 지원 엔지니어링 ▲설계, 테스트, 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 엔지니어를 위한 AI 기반 기술 민주화 ▲AI 기반 E-모터 전자기 해석 프로세스 제안 ▲ 제조업 AI를 위한 고성능컴퓨팅(HPC) 운영 전략: 알테어원과 데이터 분석의 시너지 등이 포함됐다. 김도하 지사장은 "AI는 이제 현장에서 필수적인 핵심 기술이며, 효과적인 도입을 위해서는 산업별 맞춤형 전략이 필요하다"며 "국내 제조업체들의 AI 도입과 경쟁력 강화를 지원하기 위해 세 번째 AI 워크숍을 개최했으며, 앞으로도 다양한 AI 솔루션을 제공해 산업 혁신을 선도하겠다"고 말했다.

2025.03.24 16:12김미정

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