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[현장] 컨포트랩, '공장특화 AI OS' 제시...제조 AX 기간·비용 3분의 1로

컨포트랩이 제조 현장 인공지능(AI) 전환(AX) 도입 기간과 비용을 기존 대비 3분의 1 수준으로 줄일 수 있는 '공장특화 AI 운영체제(OS)'를 앞세워 파트너 생태계 확장에 나섰다. 컨포트랩은 12일 서울 강남구 코엑스 스튜디오 159에서 '포타 커넥트(PORTA CONNECT) 2026'을 성황리에 개최하고, 산업용 AI OS '포타(PORTA)'를 앞세운 제조 AI 전환 전략과 파트너 협업 모델을 제시했다. 김희중 컨포트랩 대표는 현재 제조 현장은 인프라 구성부터 데이터 수집, 모델링, 애플리케이션 개발까지 일일이 쌓아 올려야 하는 일종의 시스템 통합(SI)프로젝트라고 설명했다. 이런 방식은 각 공장마다 구축된 환경이 달라 현장마다 엔지니어가 다수 투입돼 처음부터 새로 맞춤형 개발이 이뤄진다. 이는 대규모 지출과 시간 소요로 이어지면서 기대 효과(ROI)마저 불확실해 중소기업이 선뜻 나서기 힘들다는 지적이다. 컨포트랩은 이러한 구조적 한계를 줄이기 위한 해법으로 '공장특화 AI OS' 포타를 제시했다. 포타는 현장 연결 장치부터 데이터 플랫폼, 온톨로지 기반 데이터 모델링, 머신러닝, 운영관리 애플리케이션, 대규모언어모델(LLM), 에이전트 기능까지 제조 AI 구현에 필요한 요소를 하나의 환경으로 통합한 플랫폼이다. 개발자 중심의 개별 구축 방식 대신 노코드 기반으로 필요한 기능을 빠르게 구성할 수 있도록 설계한 것이 특징이다. 김 대표는 "연 매출 300억원 규모의 중소 제조 기업을 기준으로 기존 방식을 적용하면 평균 38주의 시간과 4억5100만원에 달하는 막대한 비용이 소모된다"며 " 포타를 도입할 경우 구축 기간은 10주로 74% 단축하고 비용은 1억5900만원으로 65% 절감되는 효과를 얻을 수 있다"고 강조했다. 포타의 주요 활용 시나리오로는 설비, 품질, 에너지, 생산 영역에서 이상 상황 발생 시 대응 리드타임을 줄이는 기능이 제시됐다. 기존에는 임계치 초과 알람이 발생하면 담당자가 데이터를 일일이 확인해 원인을 파악해야 했다. 반면 포타는 데이터 자동 수집 이후 규칙 기반 분석과 머신러닝으로 이상 징후를 탐지하고, AI 에이전트가 상황 맥락을 분석해 문제 성격과 조치 방향까지 정리해 전달하는 구조다. 생성형 AI 활용 방식도 제조 현장에 맞춰 구체화했다. 외부 범용 AI에 데이터를 별도로 입력하는 방식이 아니라 공장 내부 데이터와 운영 맥락에 직접 연결된 AI를 통해 필요한 정보를 바로 확인할 수 있도록 했다는 설명이다. 예를 들어 사용자가 특정 기간 품질 이상 발생 현황이나 라인별 이슈를 질의하면, 포타가 현장 데이터와 맥락 정보를 기반으로 답변과 인사이트를 제공하는 식이다. 반복 업무 자동화 역시 핵심 기능으로 제시됐다. 컨포트랩은 아침 운영 현황 브리핑, 주간 운영 보고서 작성, 체크리스트 자동 점검, 월간 ESG·에너지 리포트 생성 등 현장에서 반복적으로 수행되는 업무를 자동화할 수 있다고 설명했다. 제조 AX 확산을 위한 파트너 전략도 본격화한다. 컨포트랩은 표준화된 '백본 OS' 개발에 집중하고 파트너사는 현장 채널과 도메인 노하우를 바탕으로 포타 위에서 고객 맞춤형 문제 해결과 수익화를 추진하는 구조다. 이를 위해 컨포트랩은 세 가지 협업 모델을 운영할 계획이다. 포타 기반으로 고객 맞춤형 제조 AI 솔루션을 구축하는 '빌드온파트너(Build on Partner)' 모델, 권역별 영업·구축·유지보수를 함께 수행하는 '셀앤디플로이(Sell and Deploy)' 모델, MES·자동화 설비·로봇 등 기존 솔루션에 포타를 결합해 공급하는 결합형 모델이다. 회사는 오는 8월까지 권역별 핵심 파트너 선정을 마무리하고 10월부터 교육과 공동 프로젝트를 본격 추진할 계획이다. 선정 파트너에는 포타 우선 공급, 설계·구축 교육, 엔지니어 지원, 고객 제안, 초기 PoC 공동 수행, 스마트공장 등 정부 지원사업 대응 지원을 포함한 실행 패키지가 제공될 예정이다. 김기중 컨포트랩 대표는 "제조 AX는 한 회사가 단독으로 완성할 수 있는 시장이 아니라 기술과 현장 경험을 가진 파트너가 함께 만들어야 한다"며 "컨포트랩은 포타를 통해 복잡한 기술 기반을 맡고 파트너가 고객 현장의 가치와 문제 해결에 집중할 수 있는 구조를 만들어 제조 AX 시장을 함께 열어가겠다"고 말했다.

2026.06.12 16:47남혁우 기자

제프 베이조스가 만든 프로메테우스, 62조 가치 인정…"제조 패러다임 바꾼다"

아마존 창립자 제프 베이조스가 이끄는 인공지능(AI) 스타트업 프로메테우스가 출범 6개월 만에 기업가치가 6배 이상 오르는 가파른 상승세를 보이고 있다. 12일 악시오스 등 외신에 따르면 프로메테우스는 120억 달러(약 18조2280억원) 규모의 시리즈 B 투자를 유치하며 410억 달러(약 62조2790억원)의 기업 가치를 인정받았다. 이번 투자 라운드에는 JP모건, 블랙록, 골드만삭스 등 글로벌 대형 투자사들이 참여했다. 확보한 자금은 고도화된 AI 모델 학습과 운영에 필요한 대규모 컴퓨팅 인프라 확보에 집중 투입될 것으로 전해졌다. 프로메테우스는 제프 베이조스와 빅 바자즈가 공동 최고경영자(CEO)를 맡고 있는 신생 AI 기업이다. 출범 당시에 62억 달러(약 9조4178억원)를 조달하며 관심을 모은 바 있다. 빅 바자즈 CEO는 스탠퍼드 의대 교수이자 구글 계열 생명과학 기업 베릴리 공동창업자 출신이다. 프로메테우스가 내세우는 핵심은 물리적 제품 개발을 위한 AI다. 일반적인 챗봇이나 사무 자동화용 AI와 달리, 엔지니어가 제품을 더 빠르고 효율적으로 설계하고 제조할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞추고 있다. 적용 분야는 엔지니어링, 제조, 신약 설계 등으로 복잡한 산업 현장에서 제품 개발에 걸리는 시간을 줄이는 것이 목표다. 제프 베이조스 CEO는 프로메테우스가 로봇을 만드는 회사가 아닌 설계 최적화, 시제품 제작, 제조 이전 단계의 공정 개선 등 이른바 프리프로덕션 영역을 AI로 혁신하기 위한 기업이라고 밝혔다. 그는 "현재는 아이디어가 실제 제품이 되어 세상에 나오기까지 너무 오랜 시간이 걸린다"며 "우리가 만드는 도구는 그 과정을 10배 더 빠르게 만들 수 있도록 도울 것"이라고 말했다. 이번 투자 라운드에는 JP모건, 블랙록, 골드만삭스 등 글로벌 대형 투자사들이 참여했다. 확보한 자금은 고도화된 AI 모델 학습과 운영에 필요한 대규모 컴퓨팅 인프라 확보에 집중 투입될 것으로 전해졌다. 이번에 조달한 자금 상당 부분이 컴퓨팅 자원 확보에 쓰이는 배경도 이와 맞닿아 있다. 제프 베이조스CEO는 프로메테우스가 추진하는 기술이 매우 연산 집약적이며, 제조 분야의 경우 인터넷처럼 대규모 공개 데이터가 풍부하지 않아 관련 데이터를 직접 구축해야 한다고 설명했다. AI가 일자리를 줄일 것이라는 우려에 대해서도 낙관적인 시각을 내놨다. 제프 베이조스 CEO는 "AI가 미국 경제에 상당한 생산성 향상을 가져와 생활 수준을 높일 것"이라며 "오늘날 맞벌이 가구 중 일부는 앞으로 한 사람의 소득만으로도 생활할 수 있고 초과근무를 하던 사람 역시 더는 그렇게 일하지 않아도 될 수 있다"고 말했다. AI 규제와 관련해서는 필요성을 인정하면서도 기술 자체를 억누르는 방식에는 반대 입장을 밝혔다. 그는 의약품 개발과 항공산업을 예로 들며 "안전과 제품 개선 등을 위해 건전한 정부 규제가 필요한 이유는 많다"며 "다만 칼이 악용될 수 있다고 해서 칼 자체를 불법화해서는 안 되는 것처럼 AI 역시 기술 자체보다 활용 영역 중심으로 접근해야 한다"고 강조했다.

2026.06.12 10:08남혁우 기자

"컨베이어벨트 공장 시대 끝났다...피지컬AI가 제조 경쟁력 결정”

피지컬AI가 빠르게 발전하면서 로봇이 스스로 판단해 24시간 가동하는 불 꺼진 무인공장, 즉 '다크팩토리' 시대가 현실로 다가오고 있다. 한국정보통신진흥협회(KAIT)는 11일 조선팰리스 서울 강남에서 국내 주요 AI 디지털 기업, ICT 유관 기관, 학계 전문가, 정부 관계자 등 60여 명이 참석한 가운데 제조 피지컬AI와 자율형 무인공장을 주제로 디지털 인사이트 포럼을 열었다. 최재유 포럼 공동의장은 “글로벌 공급망 변화 속에서 반도체, 자동차, 조선, 국방 등 세계 최고 수준의 제조 경쟁력을 갖춘 한국은 대체 불가능한 핵심 파트너”라며 “위험하고 고된 공정은 AI 로봇이 전담하고 숙련 노동자의 경험은 AI가 계승해 인구 감소 시대에도 우리의 제조 경쟁력과 생산성을 지켜내는 핵심 생존 전략이 될 것”이라고 말했다. 이날 기조 강연자로 나선 제조 피지컬 AI 분야의 권위자인 장영재 한국과학기술원(KAIST) 석좌교수는 '제조 피지컬 AI: 자율형 공장 다크팩토리'를 주제로 제조업의 미래와 한국 제조 경쟁력의 새로운 성장 전략을 제시했다. 장 교수는 “AI 경쟁의 중심은 모델 성능 대결을 넘어 실제 산업 현장에서 얼마나 높은 생산성과 가치를 창출하느냐의 경쟁으로 이동하고 있다”라며 “피지컬 AI가 제조업의 경쟁력을 결정하는 핵심 기술이 될 것”이라고 말했다. 이어 “컨베이어벨트 중심의 제조 방식은 한계에 도달했다”며 “앞으로는 독립 작업 구역인 셀(Cell) 제조와 자율이동로봇(AMR)이 생산·물류·품질검사를 유기적으로 연결하는 자율형 공장이 제조 혁신의 핵심이 될 것”이라고 강조했다. 장 교수는 과학기술정보통신부 지원으로 개발한 무인공장 플랫폼 '카이로스-X'도 소개했다. 카이로스-X는 이기종 로봇과 센서, 설비, 디지털 트윈을 단일 운영체계(OS)로 통합 제어하는 플랫폼으로, 전 구간을 국산 기술로 구현한 것이 특징이다. 그는 “한국은 제품을 파는 나라를 넘어 공장 운영의 지능을 수출하는 나라로 도약해야 한다”며 “독일·일본 선도 기업과 경쟁할 수 있는 K-다크팩토리 수출 모델을 육성해야 한다”고 말했다.

2026.06.11 18:20박수형 기자

"자동화 늘려도 사람 공백 못 메워"…헥사곤이 짚은 제조 AI의 본질

"단순히 자동화 설비를 늘리는 것만으로 현장 인력 공백을 메울 수 없습니다. 지금 한국 제조업에 필요한 것은 사람을 대체하는 것이 아니라 숙련자의 판단 능력을 조직의 자산으로 확장하는 '실행 가능한 AI'입니다." 스테펜 딜거 헥사곤 생산소프트웨어 부문 사장은 3일 한국 제조업의 강점과 위기를 이같이 진단했다. 그는 인력 공백을 메우고 공급망 불확실성에 대응할 방안으로 '실행 가능한 AI(actionable AI)'와 설계부터 품질까지 연결하는 '디지털 스레드'를 제시했다. 딜거 사장은 한국 제조업의 강점인 정밀도를 떠받치는 핵심 지식이 소수 숙련자에게 집중돼 있다는 점을 구조적 취약점으로 꼽았다. 자동화 설비를 확충하더라도 숙련 인력의 공백이 발생할 경우 생산 차질과 품질 불안으로 이어질 가능성이 크다는 설명이다. 그는 "제조 경쟁력은 결국 사람의 경험과 판단에서 나온다"며 "공정 준비, CAM 프로그래밍, 가공 조건 설정, 품질 검증처럼 경험 의존도가 높은 업무일수록 숙련 인력 부족의 충격이 더 크다"고 말했다. 헥사곤은 이런 문제의 해법으로 '실행 가능한 AI'를 제시했다. 이는 현장에서 즉시 활용할 수 있고 작업자의 실제 판단을 지원하는 AI를 뜻한다. 단순히 자동화 기능을 추가하는 수준을 넘어 숙련자의 노하우를 체계적으로 축적·재사용할 수 있는 환경을 구축해야 한다는 설명이다. 구체적 사례로는 AI 기반 컴퓨터지원제조(CAM) 자동화 솔루션 '프로플랜 AI(ProPlan AI)'가 있다. 이 솔루션은 기업 내부에 축적된 프로그래밍 이력과 의사결정 패턴을 학습해 공정 계획 수립을 지원한다. 딜거 사장은 "프로플랜 AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 반복적으로 축적된 숙련자의 판단을 재사용 가능한 형태로 전환하는 도구"라며 "이를 통해 신입 인력의 조기 전력화와 숙련자의 고부가가치 업무 집중을 동시에 지원할 수 있다"고 설명했다. 이어 "소수 숙련자만이 보유한 노하우를 자산화해 인력 공백 리스크를 선제적으로 줄일 수 있다"며 "실제 현장에서는 공작기계 프로그래밍 시간을 최대 75%까지 단축한 사례도 있다"고 밝혔다. 이와 함께 딜거 사장은 실행 가능한 AI가 현장에서 제 가치를 발휘하려면 설계부터 생산, 품질 데이터를 하나로 잇는 디지털 스레드가 탄탄하게 뒷받침돼야 한다고 설명했다. 제조 현장에서는 여전히 설계, 생산, 검사 데이터가 부서별·시스템별로 끊겨 있는 경우가 많다. 이런 데이터 사일로가 유지되면 변환과 재입력, 재확인이 반복되고 그만큼 시간과 비용이 낭비된다. 오류 가능성도 커질 수밖에 없다는 지적이다. 헥사곤은 품질 정보 프레임워크(QIF) 등 상호운용성 표준을 적용해 설계 데이터를 검사 워크플로우에 직접 연계하고 있다. 측정 데이터가 생산팀에 다시 공유·반영되는 선순환 구조가 만들어져야 데이터가 공정 개선을 위한 능동적 자산이 될 수 있다는 설명이다. 현장 적용 사례도 제시했다. 프랑스 정밀 가공 업체 ARM은 헥사곤의 가상 검증 솔루션인 '엔씨시뮬(NCSIMUL)'과 '워크플랜(WORKPLAN)'을 도입해 실제 가공에 앞서 컴퓨터상에서 작업 과정을 먼저 재현했다. 기계를 움직이는 명령어인 G코드를 사전에 시뮬레이션해 프로그램 오류와 충돌 위험을 미리 점검하기 위해서다. 헥사곤은 반도체와 의료기기 등 고정밀 제조 분야에서도 이러한 가상 검증 방식이 불량 가능성을 낮추고 공정 안정성을 높이는 데 도움이 된다고 설명했다. 국내 협업도 확대하고 있다. 헥사곤은 공작기계 전문 기업 FFG DMC와 업무협약(MOU)을 체결하고 관련 협업을 추진 중이다. 기존 설비를 한꺼번에 교체하기보다 현재의 워크플로우 위에 소프트웨어와 데이터를 결합하는 방식으로 생산성 개선을 지원하겠다는 구상이다. 딜거 사장은 "기존 워크플로우 안에 AI를 녹이고, 설계부터 품질까지 데이터를 연결해 숙련자의 경험을 조직의 자산으로 전환하는 현실적 방안을 도입하고 있다"고 말했다. 이어 "중요한 것은 사람을 대체하는 기술이 아니라 현장에서 실제로 작동하며 생산성과 품질을 함께 끌어올릴 수 있는 실행 가능한 해법"이라고 강조했다. 숙련 인력 공백과 공급망 불확실성이 커지는 상황에서 실행 가능한 AI와 디지털 스레드는 제조 경쟁력을 지키기 위한 현실적 대안으로 떠오르고 있다.

2026.06.03 07:58남혁우 기자

[현장] "휴머노이드, 춤 잘춘다고 일까지 잘하진 않아"

"최근 휴머노이드가 춤을 추거나 달리는 모습은 쉽게 볼 수 있습니다. 하지만 제조·물류 현장에서 안정적으로 일하는 것은 또 다른 문제입니다. 단순히 잘 움직이는 로봇을 넘어 현장 데이터를 학습하고 작업을 배분, 관리하는 플랫폼이 뒷받침돼야 합니다." 손동신 LG CNS 위원은 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 LG CNS AX 페어 2026에서 휴머노이드가 실제 제조·물류 현장에 안정적으로 투입되기 위한 조건을 제시했다. 손 위원은 최근 휴머노이드 기술이 빠르게 발전하고 있지만 산업 현장 적용은 또 다른 과제라고 짚었다. 걷고 뛰고 춤추는 능력만으로는 부족하고, 실제 제조·물류 현장에서 반복적인 작업을 수행하며 여러 대의 로봇이 동시에 협업할 수 있어야 한다는 설명이다. 그는 "휴머노이드가 산업 현장에서 쓰이기 위해서는 사람처럼 움직이는 것을 넘어 일하는 방법을 배워야 한다"며 "기존 작업 매뉴얼과 현장 데이터를 로봇이 이해하고 스스로 업무를 수행할 수 있어야 한다"고 말했다. LG CNS는 이를 위한 해법으로 로봇 플랫폼 피지컬웍스(Physical Works)를 제시했다. 피지컬웍스는 로봇 학습 플랫폼 '포지(Forge)'와 운영 플랫폼 '바톤(Baton)'으로 구성된다. 포지는 로봇이 현장 작업을 익히는 학습 플랫폼이다. 작업자의 행동 데이터와 시뮬레이션 데이터를 수집·정제하고 이를 기반으로 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 학습시킨다. 학습이 끝난 모델은 검증을 거쳐 실제 로봇에 탑재된다. 바톤은 현장에 투입된 로봇을 통합 운영하는 플랫폼이다. 손 위원은 "바톤은 로봇 워크포스를 관리하는 작업반장 역할"이라며 "여러 제조사의 다양한 로봇에 작업을 배정하고 실시간으로 작업 순서와 이동 경로를 최적화한다"고 설명했다. 그는 휴머노이드 도입은 단순히 로봇 한두 대를 현장에 배치하는 데서 끝나는 문제가 아니라고 강조했다. 실제 생산 현장에서는 작업 순서와 동선이 시시각각 바뀌고, 여러 종류의 로봇과 사람, 설비가 동시에 움직이는 만큼 이를 실시간으로 조율할 수 있는 운영 체계가 필요하다는 설명이다. 손동신 위원은 "학습부터 운영, 유지보수, 성과 관리까지 로봇의 전체 라이프사이클을 연결하는 플랫폼이 필요하다"며 "궁극적으로는 변화하는 현장 상황에 맞춰 로봇이 스스로 판단하고 대응하면서 생산성과 효율을 극대화하는 '다이내믹 팩토리'를 구현하는 것이 목표"라고 말했다. 이어 "LG CNS는 피지컬웍스를 통해 개별 로봇의 물리적 지능을 넘어 공장과 물류센터 전체가 하나의 지능처럼 작동하는 '피지컬 AI' 환경을 만들어 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.05.27 17:33남혁우 기자

성심당 '튀김소보로' 판별 AI 모델, 반도체 기판 불량 잡는 '비전 AI 모델' 닮아

“일상 속 경제활동에 녹아든 인공지능(AI)이 제가 강조해 온 제조업 인공지능전환(M.AX)의 방향과 놀라울 정도로 닮아 있다는 것을 새삼 깨달았습니다.” 27일 대전 성심당 롯데백화점 대전점을 둘러본 김정관 산업통상부 장관은 “빵의 튀김 결과를 판별하는 AI가 M.AX에서 철판 균열이나 반도체 기판 불량을 판별하는 '비전 AI 모델'과 기술적으로 유사하다”며 이같이 말했다. 김 장관은 “M.AX가 주력제조업이나 첨단 산업에 국한하지 않고 소상공인과 서비스업 등 경제 전반에 적용될 수 있는 강력한 정책임을 입증하고 있다”며 “이러한 기술과 과제가 얼라이언스를 통해 확산하고 고도화하면 M.AX의 혁신 선순환 구조가 완성되는 것”이라고 덧붙였다. 성심당 롯데백화점 대전점은 AI와 로봇 기술을 활용해 튀겨낸 성심당 튀김 소보로를 맛볼 수 있는 매장이다. 튀김소보로 매장엔 튀기기 위해 선반에 가지런히 놓인 빵을 튀김기름 앞까지 운반하는 로봇팔과 다 튀긴 튀김소보로를 낱개 포장하는 로봇팔, 그리고 튀김소보로가 제대로 튀겨졌는지 확인하는 AI 센서와 모니터가 구축돼 있다. 하루에 1만~1만 5000개의 튀김소보로를 만들어 내는 매장은 온도가 36~42도에 이를 정도로 덥다. AI와 로봇이 뜨거운 기름 앞에서 땀 흘리는 제빵장인의 수고를 덜어주고 있다. 산업부는 성심당 등 모범사례들이 산업 생태계 전반으로 확산할 수 있도록 2026년 M.AX 예산 1조 2000억원을 활용해 제조 AI, 로봇 등 핵심기술 개발 등에 정책적 역량을 집중한다는 계획이다. 산업부는 성과를 제조현장 뿐만 아니라 식품·화장품·호텔 등 일상생활로 퍼뜨리는 '국민 체감형 프로젝트'를 확대할 계획이다. 성심당은 고온의 작업환경에서 고강도 반복 작업이 수행되는 튀김소보로 제조 공정에 AI 로봇을 도입한다. 반죽부터 빵 뒤집기, 튀김 정도·크기 등 불량 판정, 완제품 포장까지의 과정을 자동화해 생산성을 20% 향상한다는 계획이다. 안동 화곡양조장은 명인의 숙련도에 의존해 장시간 작업해야 하는 발효조 교반작업에 AI와 로봇을 적용한다. 발효조 상태 판단, 교반 타이밍·강도 등 암묵지를 로봇에 학습시키고 작업을 수행하게 해 제품 품질을 균일화하고 작업자 피로를 완화한다는 계획이다. 이 외에도 장충동 왕족발 보쌈의 AI 기반 불량육 선별 및 정량 포장 시스템, 육군 스마트물류센터의 보급품 분류·포장 로봇 실증 등이 국민 체감프로젝트의 일환으로 추진되고 있다. 이날 성심당 M.AX 현장 방문과 연계한 '국민체감 M.AX 현장 확산 간담회'에서 참석 기업들은 성공적인 제조 AX를 위해 AI 모델을 개발하는 공급기업의 역량 강화가 필수적이며 개발된 솔루션이 현장에 체계적으로 확산할 수 있도록 정부 지원이 확대돼야 한다고 입을 모았다. 임영진 성심당(로쏘) 대표는 “M.AX로 튀김 소보로 제작을 위해 뜨거운 열기를 견뎌야 했던 직원 고생을 경감할 수 있기를 기대한다”며 “이번에 도입한 AI 모델·로봇을 더욱 고도화해 다른 지점으로도 확산하는 방안을 긍정적으로 검토하겠다”고 밝혔다. 성심당 프로젝트에 AI솔루션 도입을 담당한 이한 로이랩스 대표는 “이번 프로젝트를 계기로 새로운 부문의 레퍼런스도 확보할 수 있었다”며 “제조현장을 넘어 식품·F&B 등 새로운 분야로의 사업 확대가 기대된다”고 말했다. 김 장관은 “'대전 시민과의 나눔'과 같이 선한 영향력을 확산하며 대전의 아이콘으로 자리잡은 성심당처럼 M.AX 얼라이언스도 대한민국 제조업과 경제를 지키는 혁신의 아이콘이 될 것”이라고 밝혔다. 산업부는 제조 AI·로봇 등의 핵심기술을 M.AX 얼라이언스를 중심으로 신속하게 개발하고 관계부처와의 긴밀한 협력을 통해 성과가 경제 전반에 빠르게 확산한다는 계획이다.

2026.05.27 16:16주문정 기자

제조현장 인공지능전환(M.AX) 국제협력으로 가속

인공지능(AI) 기반 국내 제조 혁신을 위해 국내 기업과 해외 최우수 연구기관이 기술협력을 강화하는 사업이 추진된다. 한국산업기술진흥원(KIAT·원장 전윤종)은 26일 '2026년 글로벌산업기술협력센터 사업(M.AX 공동연구)'을 공고했다고 밝혔다. 이 사업은 AI 기반으로 공정을 전환하려는 국내 제조 기업의 수요와 미국 예일, 존스홉킨스, 조지아텍, 퍼듀, MIT, 독일 프라운호퍼, 캐나다 토론토대, 영국 UCL 등 세계적 연구기관 8곳의 기술 역량을 연계해 제조업 인공지능 전환(M.AX)을 이끌고, 산업적 파급 효과가 큰 우수 연구성과 창출을 지원하기 위해 마련됐다. 제조업에 AI를 접목해 생산 공정과 운영 전반의 혁신을 촉진하는 기술개발 과제를 지원한다. 공고에 앞서 산업통상부와 KIAT는 M.AX 분야 신규과제 발굴을 위한 기술협력 수요조사와 이해관계자 의견 수렴, 기획 및 검증 등의 절차를 거친 뒤 산업 정책적 필요성, 해외기관 기술 역량과 국제공동연구 가능성을 종합적으로 검토했다. 결과적으로 AI 팩토리·휴머노이드·제조서비스·바이오 분야 9개 신규 과제를 도출했다. 과제의 핵심 연구목표로는 AI 자율제조 의사결정 수준과 에너지 절감률 등 세계 최고·최초 수준의 목표를 제시했다. 제조 현장의 성공적인 AX와 사업화를 위해 글로벌 현장이나 테스트베드 실증을 포함하는 데 초점을 맞췄다. 휴머노이드 분야에서는 제조 현장에 투입된 다양한 로봇이 공동 작업할 수 있게 하는 현장적응형 멀티 AI 에이전트 기술을 확보한다. 여러 종류의 로봇들을 안전하고 효율적으로 제어하기 위해 글로벌 연구기관이 보유한 멀티 AI 에이전트 기반 통합 제어 기술을 활용하고, 이를 통해 확보한 자율작업 운영 플랫폼을 확보하고, 다른 업종과 공정으로 확산할 계획이다. AI팩토리제조공정·설비 데이터를 통합 분석하고 자율 의사결정 AI를 적용해 품질·에너지 운영 최적화 기술, AI제조서비스석유화학 신소재 개발 전 과정을 자율실험실과 AI팩토리로 연계해 자동화하는 제조서비스 플랫폼 개발 등이 추진된다. 전윤종 KIAT 원장은 ”국제기술협력으로 제조 현장의 데이터·공정·설비를 AI로 연결함으로써 국내 제조업 생산성 혁신을 촉진하고 성공적인 제조 M.AX 사례를 만들겠다“고 말했다. 접수는 7월 15일까지다. 구체적인 공고 내용은 KIAT 누리집에서 확인할 수 있다.

2026.05.26 10:20주문정 기자

삼성전자 반도체 공장에 스며든 AI…델과 제조 인프라 혁신 가속

[라스베이거스(미국)=한정호 기자] 삼성전자가 델 테크놀로지스와 손잡고 반도체 설계와 생산, 유지보수 전반에 걸친 인공지능(AI) 기반 제조 혁신에 속도를 낸다. AI 반도체 수요 확대와 공정 복잡성 증가에 대응해 디지털 트윈과 AI 에이전트 기반 'AI 팩토리' 구축을 본격화하며 글로벌 생산 거점 전반의 지능형 운영 체계 강화에 나선다는 목표다. 송용호 삼성전자 반도체(DS) 부문 AI 센터장은 18일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 '델 테크놀로지스 월드(DTW) 2026'에서 영상 발표를 통해 "AI 도입이 가속화됨에 따라 반도체는 단순한 부품을 넘어 글로벌 혁신의 기반이 되고 있다"며 "우리는 설계·엔지니어링·생산 전반에 AI를 적용해 자동화를 넘어 지능화 단계로 전환하고 있다"고 밝혔다. 이어 "디지털 트윈과 실시간 분석, AI 에이전트를 활용해 잠재적 리스크를 예측하고 운영 정밀도와 수율, 품질을 높이고 있다"며 "이러한 전환에는 강력하고 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 인프라가 필수적"이라고 강조했다. 또 "델 테크놀로지스는 연구개발(R&D)과 칩 설계부터 핵심 생산 시스템까지 전반에 걸쳐 중요한 역할을 하고 있다"고 설명했다. 델 테크놀로지스는 이날 행사에서 삼성전자 반도체 AI 기반 팩토리 구축을 위한 인프라 협력 내용을 공개했다. 델은 컴퓨팅과 스토리지, 데이터 이동을 위한 AI 인프라를 공급해 삼성전자의 글로벌 제조 환경 혁신을 지원한다는 목표다. 양사는 AI 확산과 함께 반도체 제조 공정 복잡성이 빠르게 높아지고 있다는 점에 주목했다. 특히 고대역폭메모리(HBM)와 D램(DRAM), 낸드(NAND), 첨단 패키징 등 AI 핵심 반도체 수요가 급증하면서 생산 환경 자체도 실시간 데이터 분석과 AI 기반 자동화 체계 전환이 필요해지고 있다는 분석이다. 삼성전자는 메모리와 로직 설계, 파운드리, 첨단 패키징 등을 아우르는 종합반도체기업(IDM)으로서 설계와 엔지니어링, 생산 워크플로우 전반에 AI를 적용하고 있다. 생산 현장에서 수집되는 방대한 공정 데이터와 장비 원격 측정 정보를 AI 모델로 분석해 생산 효율성을 높이고 디지털 트윈 기반 시뮬레이션으로 공정 리스크를 사전에 예측하는 방식이다. 송 센터장은 "우리는 글로벌 제조 네트워크를 AI 기반 팩토리로 전환하는 가장 야심찬 변화 중 하나를 추진하고 있다"고 강조했다. 그러면서 "AI 기반 환경과 자동화 시스템에서 빠르고 안정적으로 방대한 데이터를 활용할 수 있도록 델 인프라가 적용되고 있다"고 밝혔다. 델은 AI 모델 운영과 핵심 생산 시스템을 동시에 지원할 수 있도록 표준화된 컴퓨팅·스토리지 인프라를 제공한다. 삼성전자 반도체 공장에선 이를 기반으로 디지털 트윈 구축과 공정 최적화, AI 기반 품질 관리 체계를 강화하고 있다. 특히 양사는 글로벌 생산 거점 전반에서 일관된 AI 운영 환경을 유지하는 데 초점을 맞췄다. 델은 삼성전자가 지역별 규제와 운영 요구사항을 충족하면서도 글로벌 표준 기반 반복 가능한 제조 아키텍처를 구축할 수 있도록 지원하고 있다. 송 센터장은 "AI 팩토리를 구축할 때 인프라 결정은 매우 중요하다"며 "델은 현재 제조 수요뿐 아니라 미래 혁신까지 지원할 수 있는 기반을 제공하고 있다"고 말했다. 이어 "우리와 델은 함께 AI 기반 글로벌 제조 혁신을 이끌고 있으며 미래를 함께 구축하고 있다"고 강조했다. 리치 맥러클린 델 테크놀로지스 아태지역 총괄사장은 "반도체는 AI 성장의 중심에 있으며 이를 대규모로 제조하기 위해서는 일관성과 복원력, 장기적인 확장성을 갖춘 인프라가 필요하다"며 "삼성전자는 설계부터 생산까지 반도체 전 라이프사이클에 걸쳐 AI를 적용하고 있다"고 밝혔다. 이어 "우리는 수십 년간 축적된 엔터프라이즈 인프라 전문성을 바탕으로 AI가 글로벌 제조의 핵심 요소로 자리잡는 데 필요한 안정적인 기반을 제공하고 있다"고 말했다.

2026.05.19 05:07한정호 기자

김정관 산업부 장관 "울산·미포 M.AX 모델, 전국 산단·유사업종으로 확산해야"

김정관 산업통상부 장관은 13일 “울산·미포의 제조인공지능전환(M.AX) 모델은 전국 산업단지와 유사업종으로 빠르게 확산할 수 있는 대표사례로 자리매김해야 한다”고 밝혔다. 김 장관은 이날 울산·미포산단에 입주한 SK에너지 현장을 둘러본 후 가진 울산 MINI얼라이언스 간담회에서 “울산에서 검증된 AI모델은 타 업종에서도 수요가 높은 분야”라며 이같이 말했다. 김 장관은 “울산 MINI 얼라이언스는 올해 상반기 중으로 마스터플랜을 수립하고 연말까지 5G 특화망 등 AI 운영기반을 구축하고 최종적으로는 AI모델 확산·서비스화를 추진하고 있는 것으로 알고 있다”며 “울산 MINI얼라이언스가 현장 중심 실행 플랫폼으로 기능하고 모든 위원들이 적극적으로 참여하고 긴밀하게 협력할 필요가 있다”고 강조했다. 김 장관은 그러면서 “울산·미포의 M.AX 모델이 향후 석유화학 공급망 전반의 경쟁력을 높이고 지역산업 생태계 활성화와 제조혁신을 달성한 대표사례로 자리매김하기를 기대하겠다”고 덧붙였다. 김 장관은 “울산이 생산 최적화, 설비 건정성 향상, 안전사고 예방을 통해 '더 정밀하고, 더 빠르고, 더 안전한' 지역 MAX 확산거점으로 거듭날 수 있도록 지방정부와 함께 5G 특화망·엣지 AIDC·M.AX아카데미·다크팩토리 전략수립 등 다방면으로 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다. 김 장관은 이날 간담회에 앞서 석유화학 AX 실증산단 구축사업의 선도공장인 SK에너지 공장 현장을 방문해 공정관리·설비관리·안전관리 분야에서 AI모델 필요성과 활용 가능성을 직접 확인했다. SK 에너지는 유동촉매분해설비(FCC) 공장의 디젤 품질 지표를 실시간 예측하는 AI 가상센서, 회전기계의 진동·온도를 실시간 감시하는 예지진단 알고리즘, AI 영상분석 알고리즘을 기반으로 한 현장 모니터링 등을 추진하고 있다.

2026.05.13 10:45주문정 기자

솔트웨어, 반도체 제조에 AI 에이전트 심는다…31억원 규모 정부 과제 선정

솔트웨어가 정부 주도 반도체 제조 인공지능(AI) 사업을 수주하며 제조형 AI 데이터 플랫폼 시장 공략에 본격 나선다. 단순 생성형 AI를 넘어 다수 AI 에이전트가 협업하며 의사결정을 수행하는 산업형 AI 운영체계를 구축해 반도체 제조 현장 생산성과 수율을 동시에 높인다는 목표다. 솔트웨어는 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 'AI 에이전트 융합·확산 지원 사업 과제'에 선정됐다고 12일 밝혔다. 이번 사업은 1차 연도 약 15억 5000만원 규모로 추진되며 성과 평가를 거쳐 2차 연도 사업까지 연계될 경우 전체 사업 규모는 약 31억원 수준이 될 전망이다. 이번 프로젝트는 반도체 제조 공정에 21종 전문 AI 에이전트를 적용해 생산성과 수율을 개선하는 것이 핵심이다. 솔트웨어는 이번 사업 수행을 계기로 제조 산업 특화 AI 데이터 플랫폼 시장에 본격 진입하는 첫 대형 실증 사례를 확보하게 됐다는 설명이다. 최근 반도체 제조 산업은 초 단위 공정 변수와 대규모 생산 데이터를 동시에 분석해야 하는 방향으로 고도화되고 있다. 이에 단순 질의응답형 생성형 AI를 넘어 여러 AI 에이전트가 데이터를 분석하고 협업하며 의사결정을 수행하는 자동화 수요도 빠르게 확대되는 추세다. 솔트웨어는 자체 개발한 '멀티 에이전트 오케스트레이션 프레임워크'를 기반으로 제조 데이터를 지식화하고 다수 AI 에이전트가 협업하는 지능형 제조 운영 플랫폼 구축에 나설 계획이다. 여러 AI가 동시에 공정 이상을 감지하고 원인을 분석해 대응 방안을 제시하는 방식이다. 이번 사업에선 공정관리 최적화, 제조 문서 기반 지식 질의응답(Q&A), 품질 분석 및 수율 극대화, 설비 예지정비 등 4대 핵심 워크플로를 중심으로 총 21종 전문 AI 에이전트가 구축된다. 솔트웨어는 반도체 소재·부품·장비(소부장) 제조 환경을 핵심 타깃 시장으로 삼고 폐쇄망 기반 하이브리드 AI 엔진도 함께 개발 중이다. 오픈소스 기반 경량 언어모델(SLM)에 검색증강생성(RAG) 추론 기술과 자연어처리 기능을 결합해 제조 현장 보안성과 운영 효율을 동시에 확보한다는 전략이다. 아울러 3억건 이상의 제조 데이터를 학습 가능한 형태로 가공하는 레이크하우스 기반 데이터 파이프라인 기술도 적용할 예정이다. 회사는 향후 반도체 제조 분야에서 확보한 실증 모델을 표준화·패키지화해 이차전지와 정밀화학 등 유사 제조 산업으로 확산 가능한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태 AI 서비스로 발전시킬 계획이다. 이정근 솔트웨어 대표는 "제조 현장에선 단순 답변형 AI보다 스스로 판단하고 협업하는 AI 에이전트가 필요하다"며 "이번 사업은 국내 반도체 제조 현장에 실제 작동하는 산업형 AI 운영체계를 구축하는 첫 단계가 될 것"이라고 말했다. 이어 "반도체 현장에서 검증한 운영형 AI 기술을 글로벌 제조 AI 플랫폼 시장으로 확장해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.

2026.05.12 17:44한정호 기자

일반청약 마친 마키나락스…'AI IPO' 흥행 시대 열까

피지컬 인공지능(AI) 기업 마키나락스가 일반투자자 대상 공모주 청약을 마감했다. 지난 2023년 '파두 사태' 이후 기술특례상장 심사 기조가 강화된 가운데 올해 코스닥 시장 첫 AI 기업 기업공개(IPO) 사례인 만큼, 향후 AI 업계 상장 흐름의 잣대가 될 전망이다. 상장 주관사인 미래에셋증권에 따르면 12일 오후 4시 기준 마키나락스 일반청약 경쟁률은 3041.89대 1을 기록했다. 마키나락스는 전날부터 이날까지 양일간 일반청약을 진행한 뒤 오는 20일 코스닥 시장에 상장할 예정이다. 최종 공모가는 희망밴드(1만2500원~1만5000원) 상단인 1만5000원으로 확정됐다. 총 공모주식수는 263만5000주, 공모금액은 약 395억원이며 예상 시가총액은 2631억원이다. 앞서 진행된 기관투자자 수요예측에서도 흥행에 성공했다. 4월 28일부터 5월 6일까지 진행된 수요예측엔 국내외 2427개 기관이 참여해 1196.1대 1의 경쟁률을 기록했다. 전체 참여기관 중 99.96%가 공모가 밴드 상단 이상을 제시했고 주문금액은 약 30조원에 달했다. 특히 전체 신청수량 중 78.2%가 15일 이상 의무보유를 확약하면서 코스닥 IPO 역대 최고 의무보유 확약 비율을 기록했다. 마키나락스는 2017년 설립된 엔터프라이즈 AI 운영체제(OS) 기반 피지컬 AI 기업이다. 자체 개발한 AI OS '런웨이'를 통해 네트워크가 단절된 폐쇄망 환경에서도 AI 개발부터 배포, 운영까지 전 주기를 통합 관리한다. 자동차·반도체·에너지·2차전지·국방 등 고난도 산업 현장에 6000건 이상의 AI 모델을 적용했으며, 25테라바이트(TB) 이상의 산업 특화 데이터를 확보했다. 삼성·한화·현대·LG·SK·GS 등 국내 주요 제조 대기업과 국방과학연구소·합동참모본부 등이 주요 고객사다. 실적 측면에서도 외형이 빠르게 확대되고 있다. 2025년 연간 매출은 115억원으로 창업 이래 연평균 성장률(CAGR)은 84%에 달한다. 2025년 신규 수주는 205억원, 2026년 1분기 수주액은 75억원으로 전년 동기(27억원) 대비 약 2.8배 늘었다. 런웨이 재계약률은 94% 수준이다. 이번 상장이 시장 주목을 받는 이유는 단순한 흥행 여부가 아닌 검증에 있다. 2023년 반도체 설계 기업 파두가 상장 당시 예상 매출을 부풀리는 '뻥튀기 상장' 논란에 휩싸이며 기술특례상장 기업 전반에 대한 신뢰도가 흔들렸기 때문이다. 이후 한국거래소와 금융당국은 기술기업 심사에서 실적의 절대 규모와 수익성, 매출 구조의 변동성까지 들여다보는 방향으로 기조를 옮긴 것으로 알려졌다. 마키나락스 관계자는 "지난 2024년 상장을 철회했을 당시 심사 강화를 가장 크게 체감했다"며 "올해는 사업 실적이 뒷받침되면서 거래소 측의 챌린지가 상대적으로 줄어든 편"이라고 설명했다. 실제 기술 기업들이 체감하는 심사 문턱은 한층 높아진 분위기다. 정부가 'ABCD 육성 방안'을 통해 AI·항공우주·바이오·반도체 등 첨단산업의 상장 문턱을 낮추는 방향으로 제도를 손보는 것과는 별개로, 자본시장 규율 측면에서 재무 실적은 물론 지배구조까지 들여다보는 검증 강도가 오히려 높아지고 있어서다. 한 업계 관계자는 "주관사와 기업설명회(IR) 과정에서 만난 투자사들 얘기를 종합해보면 최근 기술 평가 그레이드 자체를 받지 못하는 회사들도 있는 것으로 안다"며 "공식화된 기준은 아니지만 거래소가 매출 100억원 수준의 회사들을 위주로 보는 분위기가 있다는 얘기도 들린다"고 말했다. 이번 마키나락스 상장에서 형성되는 시장 검증 수준이 후속 AI 기업 IPO 기준선으로 작용할 가능성이 큰 이유다. 셀렉트스타·네오사피엔스·디토닉·인텔리빅스·엘리스그룹·슈퍼브AI·페르소나AI 등이 공모 절차에 착수했으며, 조 단위 몸값이 거론되는 업스테이지도 하반기 IPO가 유력하게 점쳐지고 있다. 마키나락스는 상장 이후 확보한 자금을 런웨이 플랫폼 고도화와 자체 파운데이션 모델 개발 등 핵심 연구개발과 해외 진출에 활용할 예정이다. 마키나락스는 2025년 4월 일본 법인을 설립해 현재까지 4건의 계약을 체결했으며 향후 유럽·중동까지 진출 지역을 넓힐 계획이다. 윤성호 마키나락스 대표는 "상장 이후 런웨이의 꾸준한 고도화를 통해 산업 현장을 혁신하고, 산업 생태계 변화를 선도하는 글로벌 피지컬 AI 기업으로 도약하겠다"고 말했다.

2026.05.12 16:21이나연 기자

자동차 부품 공정에 AI 적용하니 불량률 20% '뚝'

자동차 부품 생산공정에 인공지능(AI)을 적용한 결과, 공정 불량 발생률을 20% 이상 줄어든 것으로 나타났다. 자동차 엔진·구동·전장 부품을 생산하는 명화공업은 산업 AI 전문기업 원프레딕트와 손잡고 AI를 활용해 연마기와 조립기 가동 데이터를 분석하는 체계를 구축했다. 기존 숙련공의 기술에 의존하던 사후 정비 방식에서 벗어나 AI가 설비 이상을 사전에 감지하고 제어하는 '선제적 예지보전 체계'를 도입한 결과다. 명화공업은 지난해 산업통상부의 '산업 AI 솔루션 실증·확산' 사업에 참여했다. 전윤종 한국산업기술진흥원(KIAT) 원장은 지난 11일 경기도 안산시에 소재한 명화공업을 찾아 '산업 AI 솔루션 실증·확산' 사업 현황을 점검하고 현장 의견을 청취했다. 산업 AI 솔루션 실증·확산 사업은 국내 제조기업에 각 기업의 현장 수요에 맞는 AI 솔루션을 도입해 실증해볼 수 있도록 지원하는 사업이다. 산업 전반에 AI를 속도감 있게 확산하기 위해 산업 공급망의 허리 역할을 하는 중견기업을 중심으로, 파급효과가 큰 반도체·이차전지·자동차·조선·철강·화학 등 6대 업종 연합체를 선정해 지원하고 있다. 이날 간담회에서는 미래차 전환 등 글로벌 자동차 시장의 격변기 속에서 국내 부품 제조사들이 경쟁력을 확보하려면 제조 공정을 AI 기반으로 전환하는 데 선제적으로 투자해야 한다는 의견이 나왔다. 정부 정책 지원 확대 방안도 논의됐다. 전윤종 KIAT 원장은 “자동차는 한국 제조업의 위상을 결정짓는 핵심 산업으로, AI를 활용한 제조 공정 혁신이 매우 시급하다”며 “제조기업에 특화된 AI 솔루션을 적극 확산하고 산업 공통 문제 해결을 위한 제조데이터 공유·활용 생태계 구축을 적극 지원하겠다“고 말했다. 한편, KIAT는 '산업 디지털 전환 및 인공지능 활용 촉진법'에 따른 산업 AI 활용 촉진 전문기관으로, 국내 기업의 성공적인 인공지능전환(AX) 도입 사례를 발굴하고 산업 전반으로 확산하기 위한 현장 밀착형 지원을 지속해 나가고 있다.

2026.05.12 14:22주문정 기자

"사막·군용 환경도 버틴다"…HPE, 차세대 엣지 AI 서버 공개

HPE가 극한 환경에서도 인공지능(AI) 추론과 미션 크리티컬 워크로드를 처리할 수 있는 차세대 엣지 서버를 공개하며 AI 인프라 시장 공략에 나섰다. 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU)와 인텔·AMD 차세대 프로세서를 결합해 제조·리테일·국가안보·통신 분야 엣지 AI 수요를 겨냥한다는 전략이다. HPE는 극한·러기드 환경에서 AI와 미션 크리티컬 워크로드를 지원하는 신규 'HPE 프로라이언트' 엣지 포트폴리오를 공개했다고 6일 밝혔다. 이번에 공개된 핵심 제품은 'HPE 프로라이언트 컴퓨트 EL2000 섀시'와 이를 기반으로 한 'EL220 젠12', 'EL240 젠12' 서버다. 국가안보와 제조, 리테일, 통신 등 크기·무게·전력 제약이 큰 환경을 겨냥해 설계됐다. 회사 측에 따르면 EL2000 섀시는 인텔 제온 6 프로세서를 기반으로 최대 144코어까지 확장 가능하며 최대 350와트 열설계전력(TDP)을 지원한다. 영하 40도부터 영상 55도, 최대 습도 95% 환경에서도 안정적으로 작동하도록 설계됐으며 항공기·지상 차량 진동과 전자기 간섭(EMI), 환경 오염 물질에도 견딜 수 있는 내구성을 확보했다. 특히 EL240 젠12 서버는 엔비디아 RTX 프로 4500과 RTX 프로 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU를 지원한다. 엣지 환경에서도 AI 추론과 고성능 그래픽 처리 수요를 동시에 대응할 수 있도록 설계된 점이 특징이다. HPE는 AMD 기반 제품군도 강화했다. 새롭게 공개된 'HPE 프로라이언트 DL145 젠11' 강화 버전은 AMD 에픽 8005 시리즈 프로세서를 탑재했으며 최대 84개 e-코어를 제공한다. 저소음 설계와 고온 환경 지원 기능을 통해 제조·리테일·통신 환경에서 활용성을 높였다. 이 서버는 최근 MLPerf 인퍼런스 v6.0 테스트에서 엔비디아 RTX 프로 4500 블랙웰 서버 에디션 GPU 기반 엣지 AI 추론 전용 서버로 검증됐다. HPE는 이를 통해 분산형 AI 추론 시장 대응력을 강화한다는 계획이다. 마이크로소프트 애저 연계 전략도 병행한다. HPE는 '애저 로컬용 HPE 프로라이언트 DL145 젠11 프리미어 솔루션'을 이달 출시할 예정이다. 오프라인 상태에서도 애저 로컬 서비스를 운영할 수 있도록 지원해 원격지와 통신 환경 활용성을 높인다는 목표다. 보안과 운영 자동화 기능도 강화했다. HPE는 iLO와 'HPE 컴퓨트 옵스 매니지먼트'를 결합해 중앙 집중형 보안·운영 체계를 제공한다. 분산된 엣지 환경에서도 실시간 가시성과 규정 준수 기반 보안 운영을 지원한다는 설명이다. 출시 일정도 공개했다. EL2000 섀시와 EL220·EL240 젠12 서버는 올해 하반기 출시 예정이며 강화된 DL145 Gen11과 러기드 옵션 키트는 현재 공급 중이다. 애저 로컬용 DL145 젠11 프리미어 솔루션은 이달 출시된다. HPE는 이번 제품군이 미국 전쟁부(국방부) 환경 테스트 기준인 'MIL-STD-810H'와 전자파 간섭 기준 'MIL-STD-461G'를 충족했다고 설명했다. 통신 장비 분야에선 99.999% 가용성을 지원하는 표준도 충족했다. 크리스타 새터스웨이트 HPE 컴퓨트 부문 수석부사장 겸 총괄은 "많은 산업군에서 기존 IT 구조가 적용되기 어려운 엣지 환경으로 AI 추론 및 원격 운영을 확장하려 하고 있다"며 "HPE 프로라이언트는 엔터프라이즈급 보안, 최적화된 성능, 통합된 관리 및 자동화 방식을 갖춰 조직이 엣지 환경을 구축·관리·확장할 수 있도록 설계됐다"고 밝혔다. 이어 "차세대 플랫폼을 통해 고객이 견고한 성능을 바탕으로 엣지 컴퓨팅의 복잡성을 보다 효율적으로 해결할 수 있도록 지원할 것"이라고 덧붙였다.

2026.05.06 16:21한정호 기자

[현장] 상장 임박 마키나락스 "차세대 AI 격전지는 공장·전장"

"진짜 가치를 만들어야 할 차세대 인공지능(AI) 격전지는 거칠고 예측 불가능한 산업 현장이다." 윤성호 마키나락스 대표는 6일 서울 여의도 63스퀘어에서 기업공개(IPO) 기자간담회를 열고 "범용 AI는 산업 현장이 요구하는 정밀도·신뢰도·보안 조건을 충족하지 못하고 있다"며 이같이 밝혔다. 2017년 설립된 마키나락스는 자동차·반도체·에너지·배터리·국방 등 고난도 AI 운영을 요구하는 현장에서 AI 운영체제(OS)를 기반으로 6000건 이상의 산업 특화 AI 모델을 적용해 왔다. 삼성·한화·현대·LG·SK·GS 등 글로벌 제조 기업을 고객으로 확보했으며, 작년부터는 국방과학연구소·합동참모본부 등 국방 부처 및 기관으로 고객군을 넓혔다. 마키나락스 핵심 경쟁력은 대표 제품인 AI OS '런웨이(Runway)'다. 제조·국방과 같은 미션 크리티컬한 산업 현장은 ▲고정밀 ▲고신뢰 ▲고보안 조건을 충족하는 AI 운영 환경을 요구한다. 마키나락스는 런웨이를 기반으로 국내 최초로 머신러닝 보안 운영(MLSecOps) 기술을 상용화했다. 런웨이의 가장 큰 차별점은 폐쇄망 환경에서의 작동이다. 회사에 따르면 12~16개월이 걸리던 AI 솔루션 공급이 런웨이 도입 후 1~3개월로 단축됐다. 실제 자동차 생산 라인에 적용한 사례에선 연간 약 60만 달러의 비용 절감 효과를 거뒀다. 런웨이의 2025년 재계약률은 약 94% 수준이다. 윤 대표는 "아마존웹서비스(AWS) 세이지메이커나 마이크로소프트(MS) 애저와 달리 네트워크가 단절된 공장 내 서버, 설비 단에서도 동작한다"며 "개발·배포·운영 전 주기를 통합 관리하는 완성형 소프트웨어"라고 설명했다. 마키나락스는 2025년 연간 매출 115억원, 영업손실 80억원을 기록했다. 적자가 이어지고 있지만 외형 성장을 통해 연평균 약 84% 성장률(CAGR)을 달성했다고 회사 측은 강조했다. 올해 1분기 수주액은 75억원으로 전년 동기 27억원 대비 약 2.8배 증가했다. 올해 매출 목표는 225억원이다. 윤 대표는 2027년 흑자 전환, 2030년 매출 1000억원 달성을 목표로 제시했다. 핵심 성장 축은 글로벌 확장과 국방 분야로 나뉜다. 우선 해외 진출 우선순위는 일본과 유럽이다. 마키나락스는 지난해 4월 일본 법인을 설립해 현재까지 4건의 계약을 체결했다. 올해 고객사 수와 매출 규모를 2~3배 이상 키우는 것이 목표다. 2030년엔 글로벌 매출 비중 20~30%를 목표로 한다. 회사는 앞서 북미에서도 법인을 운영했으나 2024년 이후 수익성 악화로 사실상 사업을 철수했다. 윤 대표는 "일본·유럽에 리소스를 집중하는 것이 현 시점의 전략적 판단"이라고 부연했다. 국방에선 국방과학연구소·합동참모본부·한화시스템 등 핵심 레퍼런스를 확보하며 시장 진출 1년 여만에 빠르게 성장하고 있다. 전체 매출에서 국방 사업 비중은 2025년 22%에서 2026년 34%, 2027년 52%로 확대될 전망이다. 윤 대표는 "글로벌 빅테크는 클라우드 기반 의사결정 지원이나 전사자원관리(ERP)·재무 영역에 집중하지만, 우린 공장과 전장 등 실물 현장에서 직접 동작하는 AI에 특화됐다"고 강조했다. 마키나락스는 오는 11~12일 공모 청약을 거쳐 20일 코스닥 상장을 예정하고 있다. 공모 주식수는 263만 5000주, 주당 공모가액은 1만 2500원~1만 5000원으로 공모예정금액은 329억~395억원이다. 상장 후 예상 시가총액은 2194억~2631억원이다. 회사는 조달한 자금을 다크 팩토리·디펜스 OS 특화를 위한 런웨이 고도화와 일본·유럽 시장 확장에 집중 투입할 계획이다. 윤 대표는 "일본 시장 진출을 시작으로 유럽·중동 등 글로벌 파트너십을 활용한 시장 확장을 가속해 중장기 성장 기반을 강화하겠다"며 "AI OS 기반의 반복 매출 구조를 본격적으로 확장해 대한민국의 대체불가한 '피지컬 AI' 선도 기업으로 자리매김할 것"이라고 말했다.

2026.05.06 14:30이나연 기자

태성에스엔이가 그린 AI 시대 시뮬레이션 미래는

태성에스엔이가 인공지능(AI)과 디지털 트윈을 활용한 제조업 사례 공유하는 장을 연다. 태성에스엔이는 14일 서울 강서구 코엑스 마곡 르웨스트홀에서 'TSTS 2026'을 개최한다고 4일 밝혔다. 이번 행사는 AI과 디지털 트윈 중심으로 각 산업별 실제 시뮬레이션 적용 사례를 공유하는 기술 컨퍼런스다. TSTS는 1990년 '컴퓨터 보조 공학 컨퍼런스'로 시작해 2021년 기술 공유 플랫폼 형태로 개편된 태성에스엔이 대표 행사다. 올해 전기·전자·반도체, 자동차·모빌리티, 항공우주·방산, 에너지·중공업, 헬스케어 등 5개 전문 산업 트랙으로 이뤄졌다. 오전 키노트 세션에서는 AI 인프라와 시뮬레이션 기반 설계의 최신 흐름이 집중적으로 소개된다. 김정호 카이스트 교수가 초거대 AI 시대를 뒷받침할 고대역폭 메모리(HBM)-고대역폭 플래시(HBF) 메모리 구조 혁신과 차세대 기술 방향에 대해 강연을 진행한다. 이어 신동준 LIG D&A 수석연구원은 고밀도 능동전자주사식 위상배열(AESA) 레이더 시스템의 수냉식 냉각판 설계·검증 사례를 통해 시뮬레이션 기반 설계가 실제 제품 검증으로 이어지는 과정을 소개한다. 윤진환 태성에스엔이 본부장은 AI 확산에 따른 시뮬레이션 기술 변화와 산업 현장 적용 전략을 발표한다. 오후 세션은 5개 트랙으로 산업별 실무 적용 사례가 다뤄진다. 전기·전자·반도체 트랙에서는 인쇄회로기판(PCB)·패키지 워피지 해석, D램(DRAM) 반도체 테스트 장비 시뮬레이션, 자동차·모빌리티 트랙에서는 차량용 전자제어장치(ECU) 신호무결성 최적화, 대용량 배터리 시스템 열폭주 해석, 광섬유 광학계 적용 리어램프 연구 결과가 공유된다. 항공우주·방산 트랙은 극저온 유동 다상 시뮬레이션과 항공기 복합재 레이돔 조류충돌 해석을, 에너지·중공업 트랙은 파이앤시스 기반 자동화 플랫폼 연계와 원자력 파워 사이클 열유체 시스템 해석을 다룬다. 신설된 헬스케어 트랙에서는 바이오 제약(Bio-Pharma) 제조 공정 시뮬레이션, 전산유체역학(CFD) 기반 바이오공정 디지털 트윈, 의료기기 인실리코 적용 사례 등이 소개된다. 행사장에는 전문 엔지니어 상담존도 운영돼 참가자들이 현장에서 직접 기술 상담을 받을 수 있다. 사전등록은 오는 8일까지 태성포털 홈페이지에서 가능하다. 심진욱 태성에스엔이 기술총괄 대표는 "AI 시대의 시뮬레이션은 단순 검증을 넘어 설계 의사결정의 핵심"이라며 "이번 서밋이 최신 기술 트렌드와 실제 산업 적용 사례를 확인하는 자리가 되길 바란다"고 말했다.

2026.05.04 09:52김미정 기자

코난테크, 공공 AX 노하우 제조 현장에 이식

코난테크놀로지가 중소벤처기업부 스마트공장 공급기업으로 등록하며 공공 인공지능 전환(AX) 노하우를 제조 현장으로 확장한다. 코난테크놀로지는 중기부 '스마트공장 보급·확산 사업 서비스 및 제조 분야 공급기업 풀(POOL)' 등록을 이달 완료했다고 29일 밝혔다. 이번 행보는 정부가 추진 중인 '스마트제조기술 전문기업 지정제도'와 맞물린다. 코난테크놀로지는 하반기 시행될 제도적 기반에 선제적으로 대응해 솔루션 공급을 넘어 지속 가능한 고도화 관리 서비스를 제공할 계획이다. 코난테크놀로지는 지난 21일 세종컨벤션센터에서 열린 '인공지능(AI) 동행포럼'에도 공급기업으로 참가해 맞춤형 AI 컨설팅을 전개했다. 재정경제부(옛 기획재정부)·공공기관·중소기업 등 500여 명이 참석한 이 행사에서 고객사 데이터 기반 공정 개선 사례와 대규모언어모델(LLM)을 활용한 건설·발전 분야 업무 자동화 방안을 제시했다. 코난테크놀로지는 지난해 발전3사·대법원·경기도청 등 국내 최다 공공 LLM 기반 AX 사례를 확보했다. 이 노하우를 제조 산업에 이식해 고객사가 기술 장벽 없이 AI를 도입할 수 있도록 협력을 확대할 방침이다. 이형주 코난테크놀로지 AX서비스사업부 이사는 "이번 공급기업 등록은 우리 기술이 제조 현장의 실질적인 생산성 혁신을 이끄는 검증된 도구임을 보여준다"며 "수요기업의 AX 도입 문턱을 낮추고 산업 현장 지능화를 통한 실질적 수익 창출을 돕는 데 속도를 내겠다"고 말했다.

2026.04.29 14:53이나연 기자

산업부, 내년 R&D 예산 5극3특·M.AX·산업생태계 맞춤 편성

산업부가 5극3특 성장엔진 육성과 제조인공지능전환(M.AX)·산업생태계 강화에 중점을 둔 내년도 연구개발(R&D)예산안을 마련, 29일 '전략기획투자협의회'에서 발표한다. 산업부는 성과를 낼 수 있는 '진짜 R&D'에 집중할 수 있도록 분야별 민간 전문가 의견 수렴과 부내 심의 등을 거쳐 신규사업을 선별했다. 계속사업은 성과에 기반해 구조조정하는 한편, 파편화된 소규모 사업은 통합했다. 산업부는 5극3특 성장엔진 육성을 위해 내년 신규사업으로 권역별 기술개발·인프라·인력양성을 패키지 지원하는 5극3특 성장엔진 프로젝트와 지역첨단산업 그린전환 규제 대응 기술지원 사업 등을 포함했다. M.AX 분야에서는 숙련 제조 기술을 보존하고 숙련공 육성과 노동자 판단·작업을 돕기 위한 제조 암묵지 활용 제조 AI 모델 개발, 제조 현장 전 공정을 인공지능(AI)으로 최적화하는 풀스택 AI 팩토리 핵심 기술 개발, 노동자 안전을 지키는 AI 제조 안전 시스템 개발, 조선·바이오·유통 등 업종별 AI를 활용한 생산성 향상 기술개발 사업 등을 담았다. 산업생태계와 첨단·주력산업 경쟁력 강화를 위해 휴머노이드용 차세대 배터리 기술개발, 첨단항공엔진 핵심 소재·부품 국산화 개발, 화학산업의 고부가 스페셜티 전환 핵심 기술개발 등을 넣었다. 국가 리더급 스타엔지니어 육성, 산업기술 우수 성과 고도화 지원, 사업재편 승인기업의 신산업 전환을 위한 기술개발 사업 등도 포함했다. 최근 중동전쟁에 따른 공급망 이슈 대응과 미래 친환경 시장 선점을 위해 정유·석유화학 산업의 원료 다변화 대응을 위한 초중질유 전처리 기술 및 공정개발, 나프타 등 공급망 안정화를 위한 대체 소재기술 개발, 탄소 다배출 산업의 탄소감축 기술개발과 실증을 지원하는 산업 GX 플러스 등도 신규사업으로 추가했다. 문신학 산업부 차관은 “산업기술 경쟁력이 국가 경제와 안보의 근간으로 부상하며, 글로벌 기술패권 경쟁이 더욱 치열해지고 있는 상황에서 우리 산업이 경쟁 우위를 점하기 위해서는 민관이 함께 전략적으로 분야를 선정하고, 과감하고 신속하게 투자해야 한다”며 “민간위원 의견을 적극 반영해 정부 지원이 산업 현장과 지역, 시장에서 체감할 수 있는 기술혁신 성과로 이어지도록 전략적 투자를 강화해 나가겠다”고 밝혔다. 산업부는 이날 전략기획투자협의회에서 AI·로봇·자율제조·반도체·이차전지·디스플레이·모빌리티·바이오·핵심소재 등 분야별 전문가와 기술정책·기술금융 등 정책 전문가 14명의 민간위원을 신규 위촉하고 내년 산업 R&D 예산안을 논의한다. 내년 R&D 사업은 예산당국과 국회 심의 등의 절차를 거쳐 확정된다.

2026.04.29 11:13주문정 기자

산업단지 M.AX·GX 사업에 900억원 지원…사업기간 국비 3천억원 투입

산업통상부는 산업단지의 제조 인공지능 전환(M.AX)과 녹색 전환(GX)을 위한 '2026년 스마트그린산단 지원사업 통합공모'를 29일부터 6월 8일까지 진행한다고 28일 밝혔다. 산업부는 2019년부터 현재까지 24개 산업단지를 스마트그린산단으로 지정했다. 스마트그린산단을 대상으로 AX 실증산단 구축, 에너지 자급자족 인프라 구축 등 산업단지의 M.AX와 GX를 위한 스마트그린산단 지원사업을 추진 중이다. 산업부는 통합공모를 통해 M.AX 분야 5개 사업, GX 분야 4개 사업 등 총 9개 사업, 39개 신규과제를 선정해 올해 900억원을 지원한다. 선정된 과제에는 3~4년에 걸친 사업기간 약 3000억원의 국비를 투입할 예정이다. 지난해 스마트그린산단으로 신규지정된 아산부곡·마산자유무역지역·충주제1일반산단에는 스마트그린산단 공통 기본 사업인 ▲스마트물류플랫폼 ▲제조AX 산학혁신파크 ▲스마트에너지플랫폼 FEMS 구축사업이 진행된다. 또 전국 스마트그린산단을 대상으로는 ▲산업단지 5G특화망 인프라 구축 ▲엣지AIDC 실증 ▲에너지 자급자족 인프라 구축사업 등 경쟁 공모사업이 추진된다. 입주기업 14개사를 대상으로 스마트에너지플랫폼 FEMS+ 구축사업도 함께 지원된다. 이외에도 여수와 포항국가산업단지를 대상으로 디지털 기반 자원순환 시범산단 구축사업이 추진된다. 산업부는 산업단지의 M.AX와 GX 기반을 확충하고 입주기업의 제조혁신, 탄소저감과 함께 지역 간 균형 있는 산업단지 발전에도 기여할 것으로 기대했다. 산업부는 이번 공모에서 정부의 5극3특 지역균형발전을 강화하기 위한 정책방향을 적극 반영해 평가지표를 개편하고, 지역 간 균형성과 파급효과 등을 고려한 평가요소를 강화했다. 아울러 비수도권과 낙후지역 등에는 가점을 부여해 지방의 성장 속도를 대폭 높이고자 했다. 통합공모에 포함된 사업별 신청기간, 지원조건 등 상세한 공고내용은 '산업부 홈페이지'와 '한국산업단지공단 홈페이지'에서 확인할 수 있다. 산업부 관계자는 “산업단지의 AI기반 제조혁신과 무탄소 전환을 지속 지원해 나갈 계획”이라며 “이러한 변화가 산업단지 입주기업의 경쟁력 제고, 나아가 지역경제 활성화로 이어질 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

2026.04.28 11:00주문정 기자

[AI 리더스] 장인수 이노에이엑스 "AX 파트너로 도약…조직 재편해 실행형 AI 구축한다"

"이노에이엑스로의 사명 변경은 단순한 브랜드 교체를 넘어 우리가 무엇을 하는 회사인지 다시 정의하는 선언입니다. 이제는 룰 기반 자동화를 넘어 실제 고객 업무를 인공지능(AI)로 바꾸는 AI 전환(AX) 실행 파트너가 되겠습니다." 장인수 이노에이엑스 대표는 27일 서울 송파구 본사에서 지디넷코리아와 만나 사명 변경과 향후 전략에 대해 이같이 강조했다. 이노에이엑스는 올해 기존 이노룰스에서 사명을 바꾸고 AI 기반 초자동화 중심 AX 기업 전환을 공식화했다. 회사는 약 20년간 쌓아온 룰 기반 자동화 기술을 바탕으로 AI를 결합해 보험을 넘어 금융·공공·제조 등으로 시장을 확대한다는 목표다. 신규 솔루션 '룰 코파일럿'을 비롯해 AI 거버넌스, 지능형 의사결정 플랫폼(DIP) 등을 핵심 축으로 사업 재편에 나선다는 방침이다. "룰 위에 AI 얹는다"…전사 AX로 체질 전환 장 대표는 이번 사명 변경을 단순한 외형 변화를 넘어 사업 구조 전환의 출발점으로 평가했다. 20년간 쌓아온 룰 기반 기술은 그대로 가져가되, 그 위에 AI를 결합해 완전히 다른 가치를 만들어내겠다는 포부다. 앞서 이노룰스는 보험 산업 중심의 룰 기반 자동화 솔루션으로 시장에서 입지를 구축해 왔다. 실제 국내 보험사 고객 상당수가 해당 솔루션을 활용하고 있으며, 특정 도메인에서 강력한 경쟁력을 확보해왔다. 장 대표는 "그동안 룰이라는 기술만으로도 충분히 경쟁력이 있었지만 AI 시대에서는 그것만으로는 한계가 있다"며 "룰은 기반으로 두고 AI를 결합해 새로운 시장을 만들어 나갈 것"이라고 말했다. 이에 맞춰 조직 구조도 전면 개편했다. 이노에이엑스는 기존 단일 금융사업본부를 금융사업과 금융 AX 본부로 분리하고 별도 AX 기술실과 사업전략실을 신설했다. AX 기술·영업·전략 조직을 구성하면서 AI 중심 구조로 빠르게 전환하고 기술 조직 자체를 AX를 기준으로 운영하는 방식이다. 제품 전략 역시 변화하고 있다. 기존 솔루션에 AI를 접목하는 방식에서 나아가 '룰 코파일럿'과 같은 신규 제품 개발을 진행 중이다. 올 하반기 상용화 및 산업 적용 확산이 목표다. 장 대표는 "룰 코파일럿은 인력이 직접 하던 룰 생성 작업을 AI가 자동화하는 개념"이라며 "우리와 고객 생산성을 획기적으로 끌어올릴 수 있는 핵심 제품이 될 것"이라고 밝혔다. 이어 "단순 기술 공급자가 아니라 고객 업무를 실제로 바꾸는 회사로 발전시킬 것"이라며 "사명 변경은은 시작일 뿐이며 이제 성과로 증명할 단계"라고 덧붙였다. 여기에 더해 비즈니스 룰 관리 시스템(BRMS)을 AI 시대 핵심 인프라로 재정의하고 있다. 확률 기반 AI와 달리 BRMS는 규칙 기반 실행과 통제를 담당한다. 회사는 이를 토대로 BRMS를 지능형 의사결정 플랫폼(DIP)으로 확장해 AI 결과를 검증·통제하고 실제 의사결정까지 연결하는 구조를 구축한다는 전략이다. 장 대표는 "AI가 판단을 하더라도 최종 실행과 통제는 룰이 담당해야 한다"며 "이 구조가 AI 시대에서 기업이 실제로 AI를 쓸 수 있게 만드는 핵심"이라고 강조했다. 보험에서 시작된 AX…공공·엔터프라이즈로 확장 이노에이엑스는 기존 강점인 보험 산업을 중심으로 AX 사업 확장에 박차를 가한다. 보험 분야는 복잡한 규칙과 잦은 변경이 특징인 만큼 AI와 룰 결합 효과가 가장 빠르게 나타날 것으로 전망된다. 장 대표는 "보험 업계는 AI 도입이 본격적인 실행 단계로 들어가는 초기 국면"이라며 "상품 설계나 보험금 지급 등 핵심 업무에 AI 적용이 확대되고 있다"고 설명했다. 실제 일부 보험사에선 이노에이엑스와 함께 AI 기반 가입 설계나 보험 업무 자동화 프로젝트가 진행되고 있다. '다크 팩토리' 개념처럼 사람 개입을 최소화하는 방향으로도 발전하고 있다. 다만 금융 전반으로 보면 상황은 다르다. 그는 "금융은 망분리 등 규제 영향으로 AI 도입이 상대적으로 보수적"이라며 "AI 설명 가능성과 규제 대응이 중요한 과제가 될 것"이라고 말했다. 공공 시장 역시 이노에이엑스의 주요 타깃이나 현재 구조는 한계가 있다는 판단이다. 장 대표는 "최근 공공 AI 사업 발주가 늘고 있지만 단가 체계가 여전히 과거 시스템통합(SI) 중심이라 실제 구축 기업은 아직 수익을 내기 어려운 구조"라며 "솔루션 기반 접근으로 지속 가능한 사업 형태를 구축할 것"이라고 밝혔다. 이에 이노에이엑스는 룰 기반 AI 전략으로 공공 시장에 접근할 방침이다. 특히 정부 AI 기본법 시행과 유럽 AI 법 등 글로벌 규제 흐름에 맞춰 AI 거버넌스 영역을 핵심 축으로 삼고 있다. AI가 생성한 결과를 정책·규정·권한 체계에 따라 통제하고 의사결정 과정을 설명 가능한 형태로 관리하는 것이 주요 방향이다. 엔터프라이즈 시장에선 제조·유통·서비스 분야 공략도 강화한다. 기존 제조 대기업 고객 기반을 활용해 AI를 결합한 고도화 전략을 추진하고 유통 분야에선 AI 에이전트 기반 상품 추천과 데이터 처리 구조를 겨냥한 신규 사업도 검토 중이다. 아울러 향후 로봇·자동화 공정 확산에 따라 AI 거버넌스 수요가 크게 증가할 것으로 보고 관련 협력도 논의하고 있다. 장 대표는 "AI와 에이전트는 자유롭게 결과를 만드는데 반드시 통제와 정책이 필요하다"며 "우리가 보유한 룰 역량이 향후 AI 거버넌스 역할을 수행하는 구조로 작동할 것"이라고 말했다. 이어 "보험에서 검증된 도메인 기반 기술을 공공과 엔터프라이즈로 확장해 AX 시장을 넓혀갈 것"이라고 말했다. "지난 1년, 방향 잡았다"…주주가치·글로벌 확장 병행 장 대표는 지난해 취임 이후 1년간 가장 큰 변화로 방향성 확립을 꼽았다. 회사 내부적으로도 AX 기업으로의 정체성이 명확해졌다는 평가다. 그는 "초기에는 AX에 대해 조심스러운 내부 분위기가 있었지만, 실제 프로젝트와 고객 사례가 쌓이면서 강한 확신으로 바뀌었다"고 말했다. 특히 애자일소다 투자 등 AI 역량 확보와 조직 개편이 빠르게 진행되며 기반을 마련했다. 이노에이엑스는 약 50억원 규모 전략적 투자를 통해 애자일소다와 협력 기반을 구축했으며 이를 통해 AI 에이전트 및 의사결정 자동화 기술 경쟁력을 강화하고 있다. 현재 조직 체질 개선은 약 70~80% 수준에 도달했다는 게 장 대표의 평가다. 남은 과제는 수익성과 확장성이라고 짚었다. 그는 "기존 룰 기술은 이미 충분히 단단하게 구축돼 있었고 여기에 AI를 결합하는 것이 지난 1년의 핵심 과제였다"며 "AX 프로젝트를 단순히 수행하는 단계는 넘어섰고 이제는 이를 지속 가능한 사업 모델로 만드는 것이 중요하다"고 설명했다. 주주가치 제고도 병행한다. 회사는 상장 이후 지속적인 배당 정책을 유지하고 있으며 최근에는 감액배당 방식을 도입해 주주 실질 수익률을 높이는 전략도 추진 중이다. 단순 배당 확대를 넘어 기업가치 상승과 주주환원을 동시에 추구하는 투 트랙 전략을 이어간다는 방침이다. 글로벌 전략 측면에선 일본을 중심으로 한 기존 사업 기반을 활용하면서 룰 코파일럿과 같은 AI 기반 서비스형 소프트웨어(SaaS) 제품 확장을 통해 해외 시장을 공략할 계획이다. 특히 퍼블릭 클라우드 환경에서 제공되는 형태로 글로벌 확장을 추진한다. 아마존웹서비스(AWS) 등 클라우드 플랫폼을 기반으로 해외 고객이 손쉽게 사용할 수 있는 구조를 마련해 SaaS 중심 수익 모델을 키운다는 구상이다. 장 대표는 "SaaS를 통한 글로벌 확장의 중요한 수단이 될 것"이라며 "클라우드 기반으로 해외 시장에서도 경쟁력을 확보할 것"이라고 말했다. 끝으로 그는 "AI는 단순 기술 경쟁이 아니라 실행과 통제 구조까지 포함한 종합 역량의 싸움"이라며 "이노에이엑스는 고객이 실제로 AI를 활용해 성과를 낼 수 있는 구조를 만드는 기업으로 성장해 나가겠다"고 강조했다.

2026.04.27 11:00한정호 기자

[인터뷰] SAP "제조·공급망 운영, 실시간 오케스트레이션 체계로 재편한다"

SAP가 제조·공급망 운영의 무게중심을 단순 가시성에서 엔드투엔드 오케스트레이션 기반 실행 중심 인공지능(AI)으로의 재편을 선언했다. 설계·계획·생산·물류·자산 관리 전 과정을 통합하고 나아가 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 결합해 글로벌 제조업의 불확실성 대응력을 높인다는 목표다. 아담 피아나 SAP 아태지역 공급망 고객자문 총괄은 22일(현지시간) 독일 하노버 산업박람회 2026 현장에서 진행한 온라인 인터뷰를 통해 "올해 제조·공급망의 핵심 키워드는 오케스트레이션"이라며 "엔드투엔드 공급망을 재무와 고객 경험까지 연결함으로써 예기치 못한 리스크가 발생하는 순간 빠르게 대응할 수 있다"고 강조했다. SAP는 이번 박람회에서 '신뢰 기반 오케스트레이션, 더 똑똑한 실행'을 전면에 내걸고 에이전틱 AI 기반 제조·공급망 혁신을 선보였다. 전시 부스에선 설계부터 생산·물류·애프터서비스까지 이어지는 엔드투엔드 제조 스토리를 가이드 투어 형식으로 선보였다. 자율 로봇, 디지털 제품 여권, 엔터프라이즈 생성형 AI 'SAP 쥴(Joule)' 기반 물류·창고 관리 등을 시연하며 관람객들의 이목을 집중시켰다. 공급망 운영 중심축 된 '오케스트레이션' SAP가 이번 하노버 산업박람회에서 강조한 메시지는 단순 연결을 넘어선 '연결된 실행'이다. 피아나 총괄에 따르면 많은 기업이 이미 대시보드와 분석 도구를 통해 상당한 수준의 가시성을 확보했다. 하지만 실제 리스크가 발생했을 때 담당부서와 시스템이 끊겨 있으면 대응 속도는 급격히 떨어진다는 문제가 제기된다. SAP는 이를 해결할 방식으로 공급망 오케스트레이션을 제시했다. SAP가 정의하는 공급망 오케스트레이션은 설계·계획·구매·생산·납품·운영·서비스를 단일 레이어로 통합하는 개념이다. 기존 공급망관리(SCM) 시스템은 도메인별 수동 처리와 단절된 트랜잭션 중심으로 운영돼왔다. SAP가 내세운 새 구조는 애플리케이션·데이터·AI가 맞물리는 '플라이휠' 구조를 통해 상황을 예측하고 시나리오를 실행하는 데 초점을 맞췄다. 박람회 현장 시연도 이 메시지에 맞춰 설계됐다. SAP는 실제 제조·물류 전 과정을 직관적으로 보여주고자 음료 형태의 '진저 샷'을 데모 제품으로 설정하고 독일 발도르프 공장에서의 혼합·병입부터 하노버 부스 내 최종 패키징, 창고 이송, 출하에 이르기까지 전 과정을 하나의 흐름으로 구현했다. 생산 설비와 디지털 제조 시스템, 확장형 창고관리(EWM), 자율 로봇, 물류 관리가 따로 작동하는 것이 아니라 서로를 자동으로 호출하고 연결되는 구조가 부각됐다. 피아나 총괄은 "많은 고객이 이 기술이 실제로 구현 가능한지 여부를 가장 궁금해한다"며 "우리가 보여준 것은 개념증명(PoC)을 넘어선 실제 가동 가능한 연결·오케스트레이션 프로세스"라고 설명했다. 공급망을 담당부서만의 업무가 아니라 재무·고객 경험·외부 파트너 네트워크까지 포괄하는 기업 운영 체계로 보는 접근도 반영됐다. 부스 내 쇼룸에서도 SAP는 공급망 신호를 조기에 읽고 의사결정을 내리며 리드타임이 늘어나기 전에 공급을 확보하는 구조를 현대 제조의 핵심으로 제시했다. 이 과정에서 SAP의 비즈니스 네트워크가 오케스트레이션을 조직 외부까지 연결하는 구조로 함께 작동한다는 점이 강조됐다. 내부 공급·생산·물류·자산 유지보수 프로세스를 외부 공급업체, 운송사, 서비스 파트너와 연결해 리스크가 내부가 아닌 외부에서 발생할 때도 실시간으로 상황을 파악할 수 있도록 지원한다는 설명이다. 이는 단일 기업 내부 최적화만으로는 공급망 리스크를 통제하기 어려워진 최근 환경과 맞닿아 있다. 피아나 총괄은 "우리가 박람회에서 보여주고자 한 것은 엔드투엔드 공급망을 신뢰할 수 있게 오케스트레이션하는 역량"이라며 "50년 넘게 축적한 공급망 프로세스 이해를 바탕으로 실행을 더 똑똑하게 만드는 것이 핵심 전략이자 목표"라고 말했다. "이젠 AI가 움직인다"…피지컬 AI로 확장된 공급망 운영 SAP의 또 다른 제조·공급망 전략축은 AI를 보조 도구 수준이 아닌 운영 실행 레이어로 끌어올린 에이전틱 AI다. 피아나 총괄은 "기존 자동화가 정해진 규칙을 반복 실행하는 수준이었다면 'SAP 비즈니스 AI'는 품질 기준과 고객 우선순위, 규제 요건 같은 맥락을 읽고 상황별 대응책을 제시하는 구조로 진화하고 있다"며 "사용자는 SAP 쥴을 통해 원인과 대안을 자연어로 묻고 시스템은 그 답을 실행 가능한 판단으로 연결한다"고 강조했다. 가령 'SAP 통합 비즈니스 계획(IBP)'에선 특정 고객에게 납품이 이뤄지지 않은 이유를 쥴에 물으면 생산능력 부족인지, 원자재 부족인지 바로 설명받을 수 있다. 공급 최적화 결과를 데이터 과학자나 시스템 담당자를 거치지 않고 현업 사용자가 바로 해석할 수 있게 만든 것이다. SAP는 이를 통해 공급망 전문가의 역할도 개별 도메인 처리자에서 AI 에이전트 결과를 검증하고 조율하는 '오케스트레이션 총괄 운영자'로 바뀔 것으로 보고 있다. 피아나 총괄은 "복잡한 문제를 단순하고 빠르게 이해할 수 있게 만드는 것이 SAP 쥴 전략"이라며 "시스템이 답을 제시하는 수준을 넘어 실제 의사결정을 지원하는 것이 새로운 사용자 경험의 핵심"이라고 말했다. 하노버 산업박람회 현장에서 SAP는 피지컬 AI를 중심으로 이 전략을 구체화했다. 부스에선 자율 휴머노이드 로봇이 상품 피킹·패킹 작업을 수행하는 시연이 진행됐다. 디지털 의사결정이 실제 물리적 작업으로 이어지는 피지컬 AI 기반 차세대 제조 현장을 직관적으로 구현했다. 특히 고립된 자동화 설비를 여러 대 탑재하는 방식이 아닌 AI로 기업 프로세스 전체에 맥락을 입힌 자율 운영 체제를 갖췄다. 피아나 총괄은 "쥴과 비즈니스 AI가 확장형 창고관리, 디지털 제조 등에서 모이는 실시간 데이터를 바탕으로 로봇에 운반·피킹·내부 물류 작업을 지시한다"며 "로봇은 비용·품질·안전·컴플라이언스와 연결된 비즈니스 맥락 안에서 움직이도록 하는 구조"라고 설명했다. SAP는 이미 임바디드 AI 프로젝트를 통해 제조·물류·품질 검사 전반에서 예상치 못한 다운타임 최대 50% 감소, 생산성 최대 25% 향상, 운영 오류 감소 같은 성과를 확보해왔다. 다양한 제조 현장 파일럿을 통해 휴머노이드와 자율 로봇이 SAP 시스템과 직접 연결되는 가능성을 입증해가고 있다. 피아나 총괄은 "공급망·고객 경험·재무 전반의 프로세스를 하나로 묶는 데 에이전틱 AI와 피지컬 AI가 큰 역할을 하게 될 것"이라며 "궁극적으로는 분석을 넘어 실제 실행까지 이어지는 운영 체계를 구축하는 것이 목표"라고 밝혔다. 한국 제조 AI, 어디까지 왔나…SAP가 본 과제는 최근 이란발 중동 위기처럼 예측 어려운 지정학 변수는 SAP 전략의 현실성을 더 키우는 배경이 됐다. 피아나 총괄은 "공급망 위기 대응은 사후 보고 체계가 아닌 실시간 감지와 시나리오 조정으로 전환돼야 한다"며 "자동차·유통·소비재 기업들이 항공·해상·육상 운송 경로를 매일 재조정하는 일은 이미 일상이 됐다"고 진단했다. 박람회 현장 데모에서도 이 문제의식이 두드러졌다. SAP 공급망 오케스트레이션 화면에는 리스크 및 완화 전략 보드가 갖춰졌고 원자재 문제와 유통 차질, 품질 이슈, 제품 리콜 여부를 한눈에 파악할 수 있도록 구성됐다. 여러 공장에 흩어진 품질 정보와 설비효율 데이터를 단일 화면에서 보는 방식으로 위기 대응을 위한 통합 관제 역량을 선보였다. 피아나 총괄은 "중동에서 벌어지는 혼란은 중요 부품 수급, 연료와 가스 가격, 자산 서비스 일정까지 조직 여러 영역에 연쇄적으로 영향을 주고 있다"며 "이런 상황에서 SAP 비즈니스 네트워크와 공급망 오케스트레이션은 내부 시스템과 외부 파트너 데이터를 연결해 제품 가용성과 물류 이동, 유지보수 상태 변화를 실시간으로 보여준다"고 말했다. 그는 현재 호르무즈 해협 봉쇄 같은 위기 상황에서도 운송 경로 재조정과 운송 계획 전면 재수립 대안을 플랫폼 안에서 바로 검토할 수 있다고 설명했다. SAP AI 솔루션이 공급업체 전환, 비용 내부 흡수, 비용 전가 등 복수 시나리오를 제시하고 각각의 재무 영향을 미리 모델링하는 형식이다. 지난 2021년 수에즈 운하 마비 사고와 반도체 부족 사태에서 축적된 데이터가 향후 유사 위기 대응의 기준점으로 활용되고 있다는 점도 언급했다. 한국 시장에 대한 평가는 기대와 과제가 동시에 담겼다. 피아나 총괄은 한국 제조업이 AI 도입 압력이 강한 시장이며 특히 제조 프로세스와 연결된 로보틱스 추진 의지가 두드러진다고 평가했다. 다만 실제 현장에선 수십 년간 누적된 레거시 시스템과 데이터 사일로, 온프레미스 중심 환경이 최신 AI 기능 활용의 제약 요인으로 남아 있다고 짚었다. 이에 대해 한국 제조기업들이 단순한 AI 파일럿보다 클라우드 전환과 데이터 통합을 함께 추진하는 접근이 필요하다고 제언했다. 온프레미스 환경에서도 일부 AI 시나리오는 가능하지만 자율 에이전트와 쥴, 지속적 업데이트를 통한 혁신 속도는 결국 클라우드에서 본격화된다는 판단이다. 피아나 총괄은 "AI만으로는 충분하지 않고 통합된 애플리케이션, 조화로운 데이터, 엔터프라이즈급 거버넌스가 갖춰져야 자율 오케스트레이션 공급망이 현실이 된다"고 강조했다. 이어 "우리는 한국 제조기업이 AI 도입 과정에서 겪는 어려움을 잘 이해하고 있다"며 "단순한 소프트웨어 공급업체가 아니라 한국 기업들의 성과를 함께 책임지는 장기 파트너로서 적극 지원하겠다"고 강조했다.

2026.04.23 17:01한정호 기자

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