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다쏘시스템-오므론, 버추얼 트윈으로 제조 혁신 나서

다쏘시스템이 오므론 손잡고 제조 산업 디지털 전환 가속에 나선다. 다쏘시스템은 정보기술(IT)과 운영기술(OT) 간 격차 해소를 위해 오므론과 전략적 파트너십을 체결했다고 22일 밝혔다. 두 기업은 제조업체와 장비 기업이 가상과 실제 환경을 결합한 방식으로 생산 시스템을 설계하고 시뮬레이션하고 구축할 수 있도록 지원할 방침이다. 이번 협력 핵심은 버추얼 트윈 기반 생산 시스템 구축이다. 다쏘시스템 '3D 유니버스'와 오므론 '시스맥'을 결합해 설계부터 시뮬레이션 검증 구축까지 전 과정을 한 가상 환경에서 수행하도록 했다. 이를 통해 제조업체는 실제 설비를 구축하기 전 가상 환경에서 생산 라인을 테스트할 수 있다. 로봇 동작 검증과 물류 흐름 최적화도 사전에 수행해 오류와 비용 리스크를 줄인다. 현재 제조 현장은 설계 자동화 생산 시스템이 분리돼 운영되는 문제가 있다. 이로 인해 시운전 기간이 길어지고 오류 발생 가능성이 높아지며 생산 유연성이 떨어지는 한계가 있었다. 두 기업은 가상 세계의 3D 설계와 시뮬레이션을 물리적 로봇 센서 생산 라인과 연결해 이러한 단절을 해소한다. IT와 OT 융합을 통해 설계 단계부터 운영 단계까지 이어지는 디지털 연속성을 확보한다는 전략이다. 생산 라인은 가상 환경에서 설계와 검증을 거친 뒤 실제 구축으로 이어진다. 이후 운영 단계에서는 센서와 컨트롤러에서 수집된 데이터가 다시 버추얼 트윈에 반영돼 정밀 조정과 예측 유지보수를 지원한다. 양사는 이달 20~24일 독일 '하노버 메세 2026'에서 이번 협력을 공개한다. 현장에서는 버추얼 트윈과 자동화 기술이 결합된 생산 시스템 설계와 운영 방식을 시연할 예정이다. 파스칼 달로즈 다쏘시스템 최고경영자는 "제조 산업은 새로운 시대에 진입하고 있다"며 "AI 기반으로 스스로 진화하는 살아있는 생산 시스템을 구축하고 있으며 이는 가상 세계와 현실이 하나의 학습 루프로 연결된 형태"라고 밝혔다.

2026.04.22 11:18김미정 기자

"AI, 이제 현장 성과로"…코오롱베니트, 제조 AX 판 키운다

코오롱베니트가 제조 현장 중심 인공지능 전환(AX) 전략을 앞세워 산업계 공략에 나섰다. 품질·설비·안전 등 핵심 생산 영역을 아우르는 실행형 AX 모델을 통해 제조업의 실질적인 성과 창출을 지원한다는 전략이다. 코오롱베니트는 광주·대구·천안 등 3개 지역에서 '성공사례로 보는 AX 도입 전략 로드쇼'를 개최했다고 20일 밝혔다. 이번 행사에는 50여 개 기업 소속 약 90명의 제조업 관계자가 참석해 현장 중심 AX 적용 전략과 실제 도입 사례에 높은 관심을 보였다. 코오롱베니트는 AI 도입을 넘어 실제 현장 성과로 연결하는 실행 방안을 공유했다. 최근 제조업에선 AI 기반 스마트공장 도입이 확산되면서 단순 구축을 넘어 운영과 성능 개선, 보안, 현장 확산까지 이어지는 전주기 실행 역량이 중요해지고 있다. 코오롱베니트는 AX가 개념검증(PoC)에 머무르지 않기 위해서는 문제 정의부터 구축·운영·확산까지 함께할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너로 자리매김한다는 방침이다. 회사는 제조기업의 주요 고민인 '무엇부터 시작할 것인가'와 'PoC 이후 어떻게 현장에 적용·확산할 것인가'를 중심으로 이번 로드쇼를 구성했다. 품질·설비·안전 분야 AX와 생성형 AI, 데이터 인프라를 하나의 실행 로드맵으로 연결해 제시한 것이 특징이다. 특히 코오롱베니트는 AI 얼라이언스를 기반으로 한 통합 AX 모델을 강조했다. 뉴로클, 비스텔리전스, 아시아나IDT 등 파트너사와 협력해 개별 솔루션이 아닌 제조 현장의 과제 중심으로 기술을 결합한 점을 내세웠다. 또 '문제 정의부터 구축·운영까지 지속 가능한 AX 지원 체계' 세션을 통해 데이터 분산과 확장성 부족으로 인해 AX가 PoC 단계에 머무르는 한계를 짚고 진단부터 구축·운영·확산까지 이어지는 엔드투엔드 지원 체계를 공유했다. 비전 AI 기반 품질 검사, 설비 예지보전, 비전언어모델(VLM) 기반 영상 관제 등 주요 제조 영역별 AX 패키지를 통해 빠른 현장 적용 방안도 제시했다. 데이터 인프라 중요성도 강조됐다. 코오롱베니트는 데이터 수집·연결·분석으로 이어지는 3단계 실행 체계를 통해 통합 데이터 기반이 AX 성과를 좌우하는 핵심 요소라고 설명했다. 이를 통해 불량 분석, 설비 관리, 안전 관제, 공정 최적화 등 제조 현장의 실제 문제를 해결할 수 있다는 점을 부각했다. 코오롱베니트는 향후 AI 얼라이언스와 AX 솔루션 패키지를 기반으로 제조기업의 디지털 전환을 넘어 실질적인 성과 창출까지 지원하는 역할을 강화할 계획이다. 강재훈 코오롱베니트 AX커머스팀장은 "AX는 이제 도입 여부가 아니라 현장 문제를 어떻게 성과로 연결하고 이후 어떻게 확산할 것인가로 전환되고 있다"며 "AI 얼라이언스와 현장 적용이 가능한 AX 솔루션 패키지를 기반으로 고객 비즈니스에 실질적인 성과를 만들어 나가겠다"고 밝혔다.

2026.04.20 15:20한정호 기자

[현장] 제조·유통에 쌓인 '침묵 데이터'…삼성SDS, '브리티웍스'로 깨운다

삼성SDS가 제조·유통 산업에서 급증하는 데이터와 업무 복잡성에 대응하기 위해 협업 기반 인공지능(AI) 전략을 제시했다. 분산된 업무 데이터를 통합하고 생성형 AI를 결합해 실제 업무 활용도를 높이는 방향으로 기업 AI 전환(AX)을 지원한다는 구상이다. 조원영 삼성SDS C&C사업팀 그룹장은 17일 웨스틴 서울 파르나스 호텔에서 열린 '삼성SDS 인더스트리 데이'에서 "제조·유통 현장에서 가장 중요한 것은 사람과 함께 사라지는 데이터"라며 "이 데이터를 다시 활용할 수 있도록 만드는 것이 AX의 핵심"이라고 말했다. 이날 조 그룹장은 'AX, 제조·유통의 침묵하는 데이터를 깨우다'를 주제로 발표를 진행하며 산업 환경 변화와 이에 대응하는 데이터·AI 기반 협업 전략을 발표했다. 그는 먼저 제조·유통 산업이 직면한 핵심 변화로 ▲공급망 불확실성 확대 ▲글로벌 진출 가속 ▲숙련 인력 감소에 따른 노하우 소실 등을 꼽았다. 특히 베테랑 인력의 은퇴와 이직이 이어지면서 업무 경험과 데이터가 함께 사라지는 점을 주요 리스크로 지적했다. 최근 제조·유통 산업은 빠르게 변화하고 있다. 글로벌 소싱 확대와 초개인화 트렌드 확산으로 데이터 활용 중요성이 커졌고 제품 수명주기 단축에 따라 더 빠른 의사결정과 분석이 요구되고 있다. 조 그룹장에 따르면 이같은 변화는 IT 관점에서 데이터 구조에도 영향을 미치고 있다. 기존 정형 데이터 중심에서 벗어나 메신저·회의·영상 등 비정형 데이터 비중이 급증하고 있으며 과거 수개월 단위가 아닌 수년 단위 데이터 분석이 필요한 환경으로 전환되는 상황이다. 그는 "데이터는 계속 늘어나고 있지만 이를 통합적으로 활용하지 못하면 의미가 없다"며 "AI 시대 기업 경쟁력은 데이터 통합과 통찰력에서 나온다"고 강조했다. 삼성SDS는 산업이 겪는 문제를 해결하기 위해 '침묵하는 데이터'를 깨우는 3단계 접근 전략을 제시했다. 분산된 데이터를 통합하고 이를 생성형 AI로 분석한 뒤 실제 업무에 활용하는 구조다. 특히 전사적자원관리(ERP), 공급망관리(SCM), 고객관계관리(CRM) 등 기존 시스템 데이터와 협업 과정에서 발생하는 비정형 데이터를 함께 활용하는 것이 핵심이다. 여기에 생성형 AI를 결합해 기업 내부 지식과 외부 데이터를 동시에 분석할 수 있도록 지원한다. 조 그룹장은 "단순히 데이터를 모으는 것을 넘어 실제 업무에서 활용할 수 있는 시나리오를 만드는 것이 중요하다"며 "회사 임직원과 AI 에이전트가 함께 데이터를 활용하는 구조를 구축해야 한다"고 설명했다. 이 전략은 삼성SDS 협업 솔루션 '브리티웍스'를 통해 구현된다. 브리티웍스는 메일·메신저·회의·드라이브 등 협업 환경에서 발생하는 데이터를 통합한다. 또 생성형 AI '브리티 코파일럿'을 통해 이를 분석·활용할 수 있도록 지원한다. 대표 기능으로는 업무 시작 전 일정과 업무를 요약해 제공하는 '데일리 브리핑', 다국어 실시간 번역 회의, AI 기반 자동 회의록 작성 등이 꼽힌다. 업무 전반을 자동화해 효율을 높이고 숙련 인력의 노하우를 체계적으로 축적할 수 있도록 설계됐다. 아울러 문서 작성, 이메일 초안 생성, 데이터 분석 등 다양한 업무에 AI 코파일럿 기능을 적용해 생산성을 높이고 있다. 엑셀 기반 소비자 분석, 글로벌 피드백 번역 등 유통 현장에서의 실활용 사례도 빠르게 확대 중이다. 삼성SDS는 브리티웍스에 에이전틱 AI 기능도 지속 개발하고 있다. 필요한 정보를 자동으로 찾아 제공하는 '앤서링 에이전트', 음성 기반으로 업무를 처리하는 '보이스 에이전트' 등을 통해 협업 환경을 한층 고도화할 계획이다. 이와 함께 시맨틱 그래프 기반 데이터 연결 기술을 통해 여러 시스템과 문서에 흩어진 정보를 맥락 단위로 이해하고 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 단순 검색을 넘어 복합적인 질문에도 정확한 답변을 제공하는 것이 목표다. 조 그룹장은 "브리티웍스는 소통과 협업에서 발생하는 데이터를 놓치지 않고 활용할 수 있도록 돕는 AI 플랫폼"이라며 "앞으로도 침묵하는 데이터를 깨워 제조·유통 산업의 AX 혁신을 지원해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.04.17 16:14한정호 기자

[현장] 액센츄어 "제조 AI, PoC 멈추고 혁신 시작할 용기 필요"

전 세계 제조 기업 10곳 중 8곳이 인공지능(AI) 투자 대비 성과가 미흡하다는 진단이 나왔다. 파일럿 단계에서 벗어나지 못하는 이른바 '기술검증(PoC) 함정'이 제조업 AI 전환의 가장 큰 걸림돌이란 분석이다. 엄진 액센츄어 전무는 17일 서울 강남구 웨스틴 파르나스에서 열린 '삼성SDS 인더스트리 데이'에서 "진정한 변혁을 이룬 제조 기업은 거의 없다"며 "변혁을 이룬 기업과 그렇지 못한 기업의 차이는 지능이나 자원이 아니라 PoC를 멈추고 혁신을 시작할 용기"라고 밝혔다. 이날 엄 전무는 액센츄어가 '3W'로 요약하는 워크(Work)·워크포스(Workforce)·워크벤치(Workbench)를 순차적이 아닌 동시에 구축해야 한다고 강조했다. 그는 우선 많은 기업이 기존 프로세스를 그려놓고 대시보드를 교체하거나 수작업 구간을 자동화하는 식의 포인트 솔루션에 머물고 있다고 지적했다. 에이전틱 AI는 확장 가능하고 기억을 보유하며 프로세스 사일로를 넘나드는 만큼, 이를 기존 틀에 끼워 넣어서는 잠재력을 제대로 활용할 수 없다는 설명이다. 엄 전무는 "AI 품질 관리 하나, 수요 예측 하나처럼 점 단위 솔루션을 쌓아가면 점진적 개선밖에 불가능하다"며 "가치 사슬 전체를 AI를 중심에 두고 처음부터 다시 설계한다면 어떤 모습일지를 질문하는 순간 진정한 리인벤션(재발명)이 시작된다"고 말했다. 인력의 마인드셋 전환도 빠질 수 없다. 기술부터 먼저 도입하는 조직들이 많지만 엄 전무는 이 순서가 문제라고 봤다. 앞으로의 업무는 인간과 AI가 함께하는 것이 선택이 아닌 현실이며 AI 선도 조직을 '인간 없는 조직'으로 오해해선 안 된다는 것이다. 엄 전무는 "AI 선도 조직은 수백 명의 데이터 사이언티스트를 채용하는 조직이 아니다"라며 "이미 비즈니스를 아는 엔지니어, 기획자, 현장 운영자를 AI 기반 의사결정자로 키우는 것이 훨씬 나은 선택"이라고 강조했다. 이어 "AI가 사람을 대체하는 게 아니라 AI를 아는 사람이 모르는 사람을 대체하는 사회가 온다"고 덧붙였다. 기술 인프라인 워크벤치에선 단순 디지털 트윈을 넘어선 '디지털 브레인' 개념을 제시했다. 데이터가 아무리 방대해도 비즈니스적 맥락과 의도가 연결되지 않으면 AI는 올바른 추론을 할 수 없다는 전제에서다. 운영기술(OT)과 정보기술(IT)을 연결하고 데이터 정의를 표준화해 통합 산업 데이터 플랫폼을 구축하는 것이 선행돼야 한다. 이 기반이 없으면 각각의 AI 에이전트는 고립된 섬으로 남을 수밖에 없다. 엄 전무는 "데이터가 있어도 맥락과 의도가 없으면 기계는 제대로 추론하지 못한다"며 "이 두 가지는 인간만이 부여할 수 있다"고 짚었다. 실제 사례도 제시됐다. BMW는 액센츄어와 함께 기업 전체에 AI 에이전트를 배포하는 'EKHO(Enterprise Knowledge Harmonizer and Orchestrator)' 플랫폼을 구축해 차량 구성 처리 속도를 30% 높이고 전사 생산성을 40% 향상했다. 에어버스는 항공기 최종 조립 공정에 딥러닝 AI를 도입해 날개 부착 등 주요 작업의 완료 여부를 자동으로 인식하고 기록하는 시스템을 갖췄다. 조립 정확도 향상과 함께 제조 비용도 절감했다. 다만 전사적 혁신으로 나아가기까지 넘어야 할 산이 적지 않다는 게 엄 전무의 진단이다. 분기별 실적 사이클을 중시하는 제조업 특성상 장기 투자를 지속하기 어렵기 때문이다. 이 외에도 레거시 시스템에 갇힌 데이터 사일로, 제조와 AI 언어를 동시에 구사하는 인재 부족, AI 권고 이행 시 책임 소재 불명확, 반복되는 변화에 지친 조직 내 회의론 등이 현실적인 장벽으로 꼽힌다. 엄 전무는 "대규모 AI가 수익을 실현하기까지 최소 18개월에서 2년의 지속 투자가 필요하다"며 "이 시간을 버티는 것 자체가 전략"이라고 설명했다. 액센츄어는 삼성SDS와 에이전틱 AI 기반 산업 솔루션을 공동 개발 중이다. 이를 통해 국내 제조 기업의 전사적 리인벤션을 지원한다는 구상이다. 회사는 2023년 이후 제조·엔지니어링 등 산업 특화 AI·데이터 자산 포트폴리오에 약 4조원을 투자해 왔다. 검증된 자산을 기반으로 고객사의 가치 실현 시간을 앞당기는 것이 투자의 목적이다. 엄 전무는 "3W를 동시에 구축하면 AI 플라이휠이 작동하기 시작한다"며 "18개월 걸리던 유스케이스(적용 가능 사례) 배포가 6개월, 나아가 2~3주로 단축되는 사례가 실제로 나오고 있다"고 말했다.

2026.04.17 12:25이나연 기자

전북 찾은 국가AI전략위, AI 기반 제조 산업 강화 '약속'

정부가 지역 기반 피지컬 인공지능(AI) 산업 강화를 위한 점검에 나섰다. 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장은 지난 15일 전북 전주와 새만금을 방문해 '대한민국 AI 행동계획' 핵심 과제인 '5극 3특 기반 AX 혁신벨트' 호남권 이행 상황을 점검했다고 16일 밝혔다. 이번 방문은 전북 특화 산업에 AI를 접목한 AX 전략을 구체화하고 민간 투자와 연계한 성장 모델을 발굴하기 위한 후속 현장 점검 성격이다. 앞서 위원회는 이달 초 영남권 현장 점검을 진행한 바 있다. 위원회는 전북대에서 피지컬AI 사전검증 사업 성과를 확인하고 향후 본사업 추진 방향을 점검했다. 해당 사업은 올해부터 5년간 약 1조원 규모로 추진 검토 중이며 제조 공정에 특화된 로봇 협업 지능 소프트웨어(SW) 플랫폼 개발과 무인 자율 생산체계인 'AI 다크팩토리' 구현을 목표로 한다. 위원회는 전북대 제조기술 실증랩을 찾아 AI 기술이 실제 제조 공정에 적용되는 과정을 확인했다. 이후 과기정통부 전북도와 참여 기업 간담회를 통해 현장 애로와 확산 전략을 논의했다. 새만금에서는 현대자동차그룹의 대규모 투자 계획을 중심으로 제조 혁신 생태계 조성 방안이 점검됐다. 현대차는 100메가와트(MW)급 AI 데이터센터를 구축해 그래픽처리장치(GPU) 5만장 규모 연산 인프라를 확보하고 이를 자율주행과 로봇 학습 거점으로 활용할 계획이다. 로봇 제조 부품 클러스터와 200MW 수전해 플랜트와 기가와트(GW)급 태양광 사업을 병행 추진해 미래 모빌리티와 AI 청정에너지가 결합된 산업 거점을 구축한다는 구상이다. 간담회에서는 전력 확보와 인프라 구축 방안 규제 개선 필요성이 논의됐다. 위원회는 피지컬AI 실증과 민간 투자가 결합될 수 있도록 제도 개선을 추진할 계획이다. 위원회는 이어 광주와 전남 나주를 방문해 자율주행과 반도체 거점 조성과 AI 컴퓨팅 인프라 확충 상황을 점검할 예정이다. 이를 통해 호남권 AX 산업 생태계 고도화 방안을 구체화한다는 계획이다. 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장은 "전북은 피지컬 AI 실증과 대규모 투자 본사업이 결합된 지역으로 첨단 제조 거점으로 도약할 수 있는 잠재력을 갖추고 있다"며 "기술개발부터 실증 사업화까지 전 주기를 연계해 피지컬 AI 기반 제조 혁신이 실제 성과로 이어지도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.04.16 16:33김미정 기자

KETI, 기계들의 공통 언어 'ezAAS'로 AI팩토리 생태계 연다

한국전자기술연구원(KETI·원장 신희동)은 지난 13일부터 17일까지 닷새간 경기도 고양시 킨텍스에서 개최 중인 'SIMTOS 2026'에서 국내 제조기업이 제조데이터 표준(AAS·Asset Administration shell)을 실제 현장에 적용한 사례를 대거 공개해 관람객 눈길을 끌고 있다. 그간 제조 현장에서는 인공지능 전환(AX)이 활발히 논의돼 왔으나, 기업마다 다른 데이터 구조와 활용 역량 차이로 인해 데이터를 통합하고 상호운용성을 확보하는 데 한계가 있었다. 특히 개별 설비 단위로 단절된 데이터 구조는 산업 전반으로 AI가 확산하는 것을 저해하는 주요 요인으로 작용해 왔다. KETI는 이러한 문제를 해결하기 위해 제조기업이 AAS 기반 표준 데이터를 손쉽게 생성하고 연계·활용할 수 있도록 지원하는 통합 솔루션인 'ezAAS(easy AAS) 소프트웨어'를 개발했다. KETI는 SIMTOS에서 기존의 개별 시스템 중심 제조 환경에서 벗어나, 표준을 기반으로 모든 데이터가 하나로 연결되는 AI 제조 생태계의 실질적인 구현 가능성을 보여줬다. 특별관 전시에는 KETI의 기술지원을 받은 DN솔루션즈·현대위아·스맥·화천·대성하이텍·에이치케이·셰플러코리아 등 국내외 주요 제조기업이 참여했다. 이들은 각기 다른 설비와 시스템에서 발생하는 데이터를 AAS 기반 표준 구조로 통합함으로써 상호운용성을 확보했다. 특히 장비 사양과 공정 정보 등을 디지털 트윈이나 AI 기반 공정 최적화에 즉시 활용할 수 있는 '표준화된 디지털 자산' 형태로 구성하는 성과를 선보였다. 위즈코어·그란코·디라이트·벨리언트데이터 등 10개 제조 솔루션 기업은 KETI가 개발한 ezAAS 핵심 모듈을 기반으로 제조데이터 생성부터 연계, 활용에 이르는 전 과정(End to End)에서 혁신적인 서비스 구현이 가능함을 보여줬다. 개별 기업이나 설비 단위에 갇혀 있던 데이터가 표준 기반으로 연결돼 산업 전반으로 확장될 수 있다. KETI는 이번 AI팩토리 특별관을 통해 제조데이터 표준의 단계를 단순 '개발'에서 '산업 확산'으로 본격화하고 있다. 실제 제조 현장과 솔루션 기업 간 실증을 통해 AAS 표준 적용 가능성과 확장성을 동시에 확인했으며, 앞으로는 글로벌 데이터스페이스·국제 표준과 연계해 국내 제조기업의 데이터 경쟁력을 세계적인 수준으로 끌어올릴 계획이다. 송병훈 KETI 자율제조연구센터장은 “이번 전시는 국내 주요 장비 기업이 자체 규격이 아닌, 제조기업과 솔루션 기업이 함께 활용할 수 있는 표준 기술을 바탕으로 제조 AX 데이터 공유 생태계를 구축할 수 있음을 보여준 의미 있는 자리였다”며 “올해를 기점으로 AAS 기반 제조데이터 표준이 산업 현장에서 본격 활용되면서 AI 기반 다크 팩토리 전환이 더욱 가속할 것”이라고 밝혔다.

2026.04.15 16:54주문정 기자

한성숙 중기부 장관 "스마트공장 도입, 고용 오히려 늘어"

한국의 피지컬 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위해 산·학·연·관 전문가들이 머리를 맞댔다. 8일 오전 7시 국회 의원회관 제2세미나실에서 3회차 '피지컬 AI 프론티어 강국 신기술 조찬 포럼'이 개최됐다. 이날 행사는 정동영 더불어민주당 의원, 최형두 국민의힘 의원, 이철규 산업통상자원중소벤처기업위원회 위원장, 정진욱 산자중기위 의원이 주최한 행사다. 현장에는 한성숙 중소벤처기업부 장관을 비롯해 서울대, 고려대, KAIST 등 학계와 피지컬 AI 관련 산업계 관계자들이 참석했다. 한국산업기술기획평가원, 정보통신산업진흥원 등 연구기관도 동참했다. 행사를 주최한 정동영 의원은 개회사에서 "2년 전까지만 해도 한국의 AI에는 위기감과 초조함이 역력했다"면서도 "하지만 지금은 비전과 희망을 만들어내고 있으며, 그 선봉에 '피지컬 AI 프론티어 강국 신기술 조찬 포럼'이 섰다"고 밝혔다. 이날 중소벤처기업부(중기부)는 피지컬 AI 시대 중소기업·스타트업의 제조 혁신을 주제로 한 장관이 직접 발표했다. 한 장관은 "중기부는 지난 2017년부터 2024년까지 '스마트제조혁신 2.0'을 통해 스마트공장을 3만 개 보급했으며, 이 과정에서 많은 실험과 실패, 그리고 배움이 있었다"며 "지난해부터는 '스마트제조혁신 3.0'을 추진하고 있으며 AI 도입과, 자율화 시대로 가야 한다고 생각한다"고 밝혔다. 한 장관은 이날 중기부가 추진한 피지컬 AI 및 스마트 제조 공장 활성화 성과와 향후 계획 등을 소개하는 시간을 가졌다. 한 장관은 "제조기업 스마트공장 도입 현황을 보면 공장 보유 중소·중견 기업이 약 16만 개, 이 중 1~2명의 소공인이 운영하는 공장 10만 개를 제외하면 중기업과 소기업 제조 스마트공장 도입 개수는 6만 개"라며 "규모별로 스마트공장 도입 수준도 고도화 단계까지 올라온 것으로 파악된다"고 밝혔다. 이어 한 장관은 "그간 스마트공장 도입 성과를 보면 생산성, 품질, 납기준수율, 고용, 매출액 등 측면에서 고루 성장했다"며 "특히 스마트공장을 도입하면 고용이 위축될 수 있다는 시각이 있지만, 이와 달리 고용은 오히려 증가한 것으로 나타났다. 현장의 목소리를 들어보면 (스마트공장 도입 시) 생산성이 좋아지면서 매출이 늘고, 매출 증가에 따른 고용 증대로 이어졌다는 평가가 나온다. 실제 3년 만에 매출이 2배 이상 증가하는 기업도 나왔다"고 평가했다. 중기부의 피지컬 AI 시대 중소기업·스타트업의 제조 혁신 향후 정책 방향에 대해서는 박용선 중기부 중소기업정책실장이 발표했다. 박 실장은 ▲스마트공장 단계별 지원 ▲그룹단위·묶음 지원 ▲AI 전문인력 육성 ▲상생형 스마트공장 고도화 ▲제조AI 24 통합 플랫폼을 통한 원스톱 지원 ▲지방 정부가 기획한 AX(AI 전환) 지원 등의 방향을 제시했다. 아울러 AI 스마트제조 기술 로드맵 수립 및 제조 AI R&D 실증 및 상용화를 지원한다. AI 스마트제조 기술 로드맵에 따르면 중기부는 올해 14대 분야 100개 전략품목을 도출할 계획이다. 지난해 7대 분야 49개 전략품목 도출에서 2배 이상 늘었다. 스마트 공장을 통해 R&D를 지원하고 스마트공장에 피지컬AI를 탑재할 수 있도록 데이터·AI·설비를 연결하는 주체인 스마트제조 전문 기업도 육성한다. 박 실장은 "피지컬 AI 정책 마련에 참여하는 과학기술정보통신부(과기정통부), 재정경제부, 산업통상부 등 관계부처와 연계도 강화한다"며 "결국은 제조 기술을 공급할 전문 기업 육성이 중요하기 때문에 제조 특화 AI 모델 개발 등 필수적으로 추진해야 할 R&D 등을 선행할 것"이라고 밝혔다. 한편 이날 과기정통부, 재정경제부 등 관계부처는 각각 피지컬 AI 활성화를 위한 각 부처 간 협업 방안에 대해 공유했다. 피지컬 AI 관련 기업 관계자들도 산업 현장에서 겪는 다양한 의견과 개선점 및 애로사항을 공유하는 시간을 가졌다. 심텍, HL만도 등 산업계 관계자들은 ▲포럼을 통한 부처 간 협업 강화 ▲삼성전자, SK하이닉스, 애플, 브로드컴 등 대규모 고객사의 수요를 정부가 사전에 파악하고 중소기업에 전체적인 조언을 제공하는 것 ▲정부지원사업 컨소시엄의 유연성 제고 ▲제조현장 피지컬 AI 안전사고 가이드라인 등을 요구했다.

2026.04.08 13:28김기찬 기자

국가AI전략위, 창원서 제조 AX 점검…기업 의견 청취

정부가 '피지컬 인공지능(AI)' 중심으로 제조 AI 전환(AX) 현장 점검을 추진했다. 국가AI전략위원회는 7일 경남 창원을 방문해 '대한민국 인공지능 행동계획' 이행 상황을 점검하고 제조 현장 AI 적용 사례와 피지컬 AI 사업 추진 현황을 확인했다고 밝혔다. 이번 일정은 '5극 3특 기반 AX 혁신벨트' 영남권 점검 마지막 단계다. 대구, 울산에 이어 창원 제조 현장을 중심으로 지역 특화 AX 모델 실행 과제를 종합적으로 살펴봤다. 위원회는 LG전자 창원 스마트공장을 찾아 생산라인 전반에 적용된 AI와 디지털트윈 기반 공정 운영 사례를 확인했다. 실시간 데이터 분석을 통해 생산 흐름, 자재 공급을 최적화하고 불량 가능성과 설비 이상을 사전에 감지하는 지능형 공정 운영 체계가 핵심이다. 현장 점검에서는 제조 AI 고도화 수준을 비롯한 로봇, 자율이송, 설비 제어와 결합되는 피지컬 AI 확장 가능성이 주요 검토 대상이 됐다. 스마트공장을 넘어 설비, 데이터, AI 중심 무인화 공장인 '다크팩토리' 전환 가능성도 함께 논의됐다. 창원대에선 제조 AI 기업 간담회가 열렸다. 산업부, 한국산업단지공단, 창원대와 함께 현대위아, LG전자 등 10여 개 기업이 참여해 산업단지 단위 데이터 공동 활용과 AI 인재 양성 방안을 논의했다. 기업들은 개별 기업 단위로 데이터 확보와 AI 적용에 한계가 있다며 산업단지 기반 데이터·인프라 공동 활용 체계 구축 필요성을 제기했다. 이에 위원회는 권역 단위 협력 플랫폼을 통해 제조 데이터를 연계하고 AI 확산을 추진하는 방향을 제시했다. 위원회는 창원국가산단 내 경남테크노파크도 방문해 '피지컬 AI 기반 지역 AX 사업' 추진 현황을 점검했다. 창원을 제조 AX 거점으로 육성하고 물리지능행동모델 기반 기술 개발과 실증을 통해 산업단지 중심 AX 생태계를 구축하는 것이 목표다. 이후 진행된 간담회에서는 신성델타테크, 화승R&A, GMB코리아 등이 참여해 피지컬 AI 적용 사례와 현장 애로사항을 공유했다. 수요기업은 정밀 제어 공정에 필요한 데이터 확보와 맞춤형 모델 적용의 어려움을, 공급기업은 실증 확대를 위한 데이터 연계와 인프라 구축 필요성을 강조했다. 위원회는 오는 15일과 16일 호남 지역을 방문해 피지컬 AI와 에너지, 모빌리티 산업 AX 전환 현황을 추가 점검할 계획이다. 임문영 국가AI전략위원회 상근부위원장은 "창원 현장 방문을 통해 제조업이 피지컬 AI중심으로 생산공정과 운영체계 전반을 가속화하며 새로운 도약국면에 들어섰음을 확인했다"며 "산업단지 단위로 데이터와 기술, 인프라가 연결되는 AX 생태계 전환이 필요하다"고 밝혔다.

2026.04.07 16:37김미정 기자

[현장] 삼성·LG·현대가 선택한 '오토폼'…한국 제조 AI 전환 이끈다

삼성전자·LG전자·현대자동차 등 국내 주요 제조사를 고객으로 확보한 스위스 금형 시뮬레이션 소프트웨어(SW) 기업 오토폼엔지니어링이 인공지능(AI) 기반 디지털 제조 솔루션을 통해 한국 제조업 혁신에 앞장서겠다는 비전을 제시했다. 나딘 올리비에리 로자노 주한 스위스 대사는 7일 오토폼이 이비스 스타일 앰배서더 서울 용산에서 개최한 기자간담회에서 축사를 통해 "디지털화와 지속가능성은 더 이상 선택이 아니라 제조 산업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로, 오토폼은 이러한 변화를 한국 산업에 실제로 기여하는 대표적인 기업"이라고 강조했다. 이번 간담회에서 오토폼은 금형 산업의 숙련 기술을 AI 기반 지식 자산으로 전환해 제조 경쟁력을 끌어올리는 전략을 공개했다. 특히 설계 초기 단계부터 생산까지 전 과정을 하나의 디지털 흐름으로 연결하는 디지털 프로세스 트윈과 AI 기반 공정 최적화 기술을 통해 비용 절감과 품질 개선, 탄소 저감까지 동시에 달성할 수 있다는 점을 강조했다. 금형 산업은 자동차·가전 등 제품을 찍어내는 틀을 설계·제작하는 제조업의 핵심 기반으로 꼽힌다. 올리비에 르퇴르트르 오토폼엔지니어링 최고경영자(CEO)는 "자동차 산업은 지금 디지털 전환이라는 거대한 변곡점에 있고 스마트 엔지니어링과 스마트 제조를 연결하는 것이 앞으로 산업의 핵심 경쟁력이 될 것"이라며 "특히 AI가 단순한 자동화 기술을 넘어 효율성과 지식 전달을 동시에 가능케 할 것"이라고 설명했다. 이날 오토폼이 공개한 대표 AI 솔루션은 크게 세 가지다. 먼저 '카바디 플래너'는 차량 개발 초기 단계에서 부품 형상과 소재 사용량, 공정 가능성을 자동 분석해 원가 산출과 설계 의사결정을 지원한다. 기존 수작업 기반의 견적 및 입찰 과정을 데이터 기반으로 전환한다. 또 '다이 디자이너 AI'는 공정 지식이 없는 설계자도 제조 가능성을 판단할 수 있도록 돕는다. AI가 복잡한 금형 설계를 자동 생성하고 주름·파단 등 문제를 사전에 예측해 설계 단계에서 품질을 확보할 수 있게 한다. 기존에는 부서 간 협업에 일주일 이상 걸리던 작업을 수분 내로 단축하는 것이 강점이다. 르퇴르트르 CEO는 "AI는 공정 엔지니어의 지식을 모델로 학습해 비전문가에게까지 확산시키는 기술"이라며 "제조 현장의 경험을 데이터로 전환해 누구나 활용할 수 있게 만들 것"이라고 말했다. 오토폼은 한국 시장을 핵심 전략 지역으로 보고 투자와 지원도 확대하고 있다. 현재 삼성전자·LG전자·현대자동차를 비롯한 국내 약 100여 개 기업과 협력 중이다. AI 및 디지털 트윈 기술 확산과 더불어 인재 양성 생태계 구축도 병행하며 제조 AI 전환 파트너 입지를 강화하고 있다. 특히 국내 제조업의 디지털 전환 수준이 아직 낮은 점에 주목해 대기업뿐 아니라 중소기업까지 AI 기반 제조 혁신을 확산시키는 데 집중한다는 목표다. 조영빈 오토폼코리아 대표는 "국내 중소 제조기업의 디지털 전환 수준은 현저히 낮고 주요 제조 국가와의 경쟁이 지속되고 있어 생존이 어려운 상황"이라며 "AI를 활용해 실패 비용을 줄이고 동일한 품질을 더 낮은 비용으로 생산하는 구조로 바꿔야 한다"고 밝혔다. 이어 "중소기업이 기술을 도입하고 싶어도 인력과 인프라 부족으로 어려움을 겪는 만큼, 이를 해결하는 것이 가장 중요한 과제"라고 덧붙였다. 이를 위해 오토폼은 '이음 프로젝트'를 추진하며 인재 양성에 나섰다. 경북 지역 특성화고와 협력해 제조 현장에 바로 투입 가능한 디지털 엔지니어를 육성해 왔으며 향후 전국 단위로 확대할 계획이다. 이 프로젝트는 단순 교육을 넘어 취업까지 연결하는 구조로 설계됐다. 실제 참여 학생 상당수가 이미 취업을 확정하거나 현장 투입을 앞두고 있다. 조 대표는 "지금은 대한민국 제조업이 다시 도약할 수 있는 골든타임이기에 디지털 인프라 구축과 인재 육성을 통해 산업 전반의 경쟁력을 끌어올려야 한다"며 "AI 시대 많은 기업이 데이터를 활용해 지식을 내재화하고 성장할 수 있도록 지속적으로 투자하고 지원하겠다"고 강조했다.

2026.04.07 13:13한정호 기자

제조 AI, 국산 반도체로 실현한다…포스코DX-모빌린트 '맞손'

포스코DX가 국산 인공지능(AI) 반도체를 활용해 제조 현장 AI 전환(AX) 전략 강화에 나섰다. 외산 그래픽처리장치(GPU) 중심 구조에서 벗어나 엣지 AI 기반 인텔리전트 팩토리를 중심으로 비용 효율성과 보안, 실시간 대응 역량을 동시에 확보하겠다는 구상이다. 포스코DX는 모빌린트와 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 AX 구현을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 2일 밝혔다. 이번 협력은 단순 기술 도입을 넘어 투자와 사업 연계를 포함한 전략적 파트너십 성격을 띤다. 포스코DX는 지난 2월 포스코기술투자와 함께 조성한 기업형 벤처캐피탈(CVC)을 통해 모빌린트에 총 30억원을 투자하며 협력 기반을 마련한 바 있다. AI 인프라 기술을 외부에서 조달하는 방식에서 나아가 유망 스타트업과의 공동 성장 구조를 구축하려는 움직임으로 풀이된다. 핵심은 GPU 중심 AI 인프라를 국산 NPU로 대체하는 데 있다. NPU는 딥러닝·머신러닝 연산에 특화된 반도체로, 특히 추론 단계에서 높은 효율을 보이며 전력 소비와 비용 측면에서 강점을 갖는다. 이는 생산 설비와 가까운 현장에서 직접 데이터를 처리하는 엣지 AI 구현에 적합해 제조 현장의 실시간 의사결정과 보안 요구를 동시에 충족할 수 있다는 점이 주목받고 있다. 우선 포스코DX는 자체 산업용 제어시스템 '포스마스터'에 모빌린트의 NPU를 적용해 설비 제어 단계에서 AI 분석과 대응이 즉각 이뤄지는 인텔리전트 팩토리를 구현할 계획이다. 양사는 NPU 환경에서 AI 모델 성능을 최적화하기 위한 공동 기술 개발도 병행한다. 특히 모빌린트는 엣지 환경에서 대규모언어모델(LLM)을 구동할 수 있는 NPU 기술을 확보한 국내 기업으로, 현장 데이터 기반 실시간 판단과 제어를 지원한다. 철강과 이차전지 소재 생산 등 고도의 정밀성과 안정성이 요구되는 산업에서 활용도가 클 것으로 전망된다. 이번 협력은 제조 AI 인프라의 구조 전환을 가속화하는 계기가 될 것이라는 관측도 나온다. 기존에는 중앙 데이터센터 기반 GPU 인프라에 의존해 왔지만, 최근에는 현장에서 직접 데이터를 처리하는 엣지 AI 수요가 빠르게 증가하고 있어서다. 특히 데이터 외부 반출이 어려운 제조 환경에선 보안성과 지연 최소화가 핵심 경쟁 요소로 떠오르고 있다. 포스코DX는 향후 엣지 AI 기술을 철강, 이차전지소재 생산 현장뿐 아니라 물류 등 다양한 산업 영역으로 확장해 나갈 방침이다. 이는 포스코그룹이 추진 중인 인텔리전트 팩토리 전략과도 맞닿아 있다. 그룹은 제조 현장 전반에 AI 기반 자동화와 최적화 기술을 적용해 안전성과 생산성을 동시에 높이는 방향으로 AX를 확대 중이다. 조석주 포스코DX AX융합연구소장은 "이번 협력으로 인텔리전트 팩토리 구현에 필수적인 LLM 기반의 엣지 AI 기술을 확보할 수 있게 됐다"며 "단순 NPU 공급 관계가 아닌 국내 스타트업과의 성공적인 협업·상생 사례로 발전시킬 것"이라고 강조했다. 이어 "포스코그룹이 제조 AI의 패러다임 전환을 리딩하는 기업으로 자리매김할 수 있도록 하겠다"고 덧붙였다.

2026.04.02 14:44한정호 기자

국가AI전략위, 산업AX 분과 산하조직 신설…"구성원 논의 중"

정부가 산업 인공지능 전환(AX) 강화를 위해 전담 조직을 확대한 것으로 전해졌다. 1일 IT 업계에 따르면 이달부터 국가AI전략위 산업AX·생태계 분과위 산하에 자율주행과 휴머노이드, 제조그룹이 신설된 것으로 확인됐다. 조준희 산업AX·생태계 분과위원장은 개인 페이스북 계정을 통해 "지난 31일 제25회 위원회 회의를 진행했다"며 해당 소식을 공유했다. 국가AI전략위원회 산업AX·생태계 분과는 산업 전반에 AI를 확산해 생산성·경쟁력을 높이는 역할을 맡고 있다. 산업별 AI 도입 정책을 설계하고 민관 협력을 통해 AI 현장 적용을 추진한다. AI 기술과 데이터·인프라를 결합한 생태계 구축과 기업 글로벌 진출 확장도 지원한다. 전략위 관계자는 "해당 조직 구성 논의는 초기 단계"라며 "구체적인 역할이나 업무 범위, 의제는 확정되지 않은 상태"라고 밝혔다. 이어 "현재 위원 일부 중심으로 그룹 리더 구성 등을 포함한 초기 소통이 진행 중"이라며 "향후 총괄 부서와 협의를 거쳐 그룹 기능과 운영 방향을 구체화할 예정"이라고 덧붙였다. 조준희 분과위원장은 "산업AX를 위해 빈틈없이 꼼꼼하게 지원할 것"이라고 말했다.

2026.04.01 11:07김미정 기자

규모 커지는 미국 국방 '피지컬 AI' 시장…한국 제조 역량이 진출 열쇠

드론으로 대표되는 피지컬 인공지능(AI) 시대를 맞아 한국의 하드웨어 제조와 양산 역량이 국방 분야 글로벌 진출의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 특히 미국을 중심으로 재편되는 국방 AI 시장에서 한국 기업이 새로운 기회를 잡을 수 있다는 전망이 나온다. 성균관대학교 미래국방융합연구센터는 30일 판교 스타트업캠퍼스에서 '2026-2차 국방 AI 기술교류 세미나'를 개최했다. 이번 행사는 산·학·연·관 AI 전문가들이 모여 국방 AI 발전 방향을 논의하는 자리다. 방위사업청 지원 정책과 글로벌 기술 동향이 주요 의제로 다뤄졌다. 피지컬 AI 시대, 한국 제조 역량 글로벌 진출 핵심 요소 배정융 글로벌혁신센터(KIC) 실리콘밸리 센터장은 미국 실리콘밸리 중심 AI 산업 구조 변화와 글로벌 국방 시장 기회를 설명했다. 그는 "실리콘밸리는 막대한 자본과 우수 인재, 고수익을 겨냥한 리스크 감수 문화를 기반으로 글로벌 표준을 만들어가고 있다"며 "AI 중심 산업 구조 전환 속에서 적은 인력으로도 큰 성과를 내는 패러다임 변화가 진행되고 있다"고 말했다. 특히 드론과 로봇을 중심으로 한 피지컬 AI가 국방 분야 핵심 기술로 부상하고 있다고 강조했다. 이 과정에서 데이터가 경쟁력의 핵심 요소로 작용한다고 짚었다. 배 센터장은 "피지컬 AI 경쟁력은 결국 데이터에서 나온다"며 "데이터 확보와 활용 능력이 기술 격차를 좌우하게 될 것"이라고 설명했다. 이어 "현재 미국은 소프트웨어 중심 제조 체계로 전환하는 동시에 탈중국 공급망 구축을 추진하고 있다"며 "센서, 배터리, 모터 등 핵심 부품 분야에서 한국 기업의 제조 경쟁력과 고품질 양산 노하우는 중요한 기회가 될 수 있다"고 분석했다. 그는 "미국은 소프트웨어에 집중하는 반면 하드웨어 양산 역량은 상대적으로 부족한 영역"이라며 "한국 기업이 이 공백을 채울 수 있다"고 덧붙였다. 또한 미국 시장 진입 전략에 대해서는 단순 기술 경쟁력만으로는 부족하다고 강조했다. 미국 국방 시장은 민·관·군과 산업, 지역 정치가 결합된 구조로 생태계 이해와 네트워크 확보가 필수적이라는 설명이다. 배 센터장은 "국방 분야는 전 세계적으로 가장 빠르게 성장하는 시장 중 하나"라며 "한국 방산 기업들이 글로벌 흐름을 활용해 새로운 수출 기회를 확보해야 한다"고 말했다. 이어 "진입 장벽은 높지만 일단 진입하면 보안, 공공, 민간 시장으로 확장되는 파급 효과가 매우 크다"며 "이미 이스라엘과 일본 기업들이 미국 국방 시장에 진출한 사례가 있는 만큼 국내 기업도 충분히 가능할 것으로 생각한다"고 말했다. 방위사업청 방산 중소벤처 지원 1369억원…"실증부터 수출까지 확대" 최건환 방위사업청 방산중소기업지원과 소령은 중소·벤처기업의 방산 진입을 위한 지원 정책을 설명했다. 올해 관련 예산은 전년 대비 53.8% 증가한 1369억원으로 확대됐다. 기술, 경영, 행정, 법률 분야 컨설팅을 1:1로 지원하며 국비 75%를 지원한다. 신규 사업도 확대됐다. 창업 7년 이내 기업을 대상으로 하는 'K방산 스타트업 지원 사업'이 신설됐다. 혁신기술 지원 사업은 최대 3년 20억원 규모로 확대됐다. 초기 진입 부담을 낮추는 데 초점이 맞춰졌다. 올해 처음 도입된 '실증시험 지원 사업'도 주목된다. 기업이 개발한 로봇과 AI 기술을 육·해·공군 및 해병대 환경에서 시험할 수 있도록 기업당 최대 2억5천만원을 지원한다. 시험 결과는 군 인증서 형태로 제공돼 해외 수출에도 활용할 수 있다. 글로벌 진출 지원도 강화됐다. 해외 방산 기업 공급망 진입을 지원하는 'GVC 프로젝트'를 통해 최대 2년 50억원 규모의 개발비를 지원한다. 기존 '국가대표 100대 기업' 사업은 '방산혁신기업 사업'으로 개편돼 R&D와 군 수요 연계 지원이 지속된다. 최 소령은 "지원 정책이 크게 확대됐음에도 불구하고 이를 알지 못해 활용하지 못하는 기업이 여전히 많다"며 "국내 중소·중견기업들이 적극적으로 참여해 방산 시장 진입 기회를 확보하길 바란다"고 말했다.

2026.03.30 13:07남혁우 기자

엠아이큐브솔루션, 中 위에다 그룹과 스마트팩토리 현지화

엠아이큐브솔루션이 중국에 합자법인을 설립하고 소프트·하드웨어 통합 스마트팩토리 모델을 앞세워 현지 제조 디지털 전환 시장에 진입한다. 엠아이큐브솔루션은 산업용 로봇 전문기업인 모회사 에스피시스템스, 중국 국유기업 위에다 그룹과 중국 장쑤성 옌청에 3사 합자법인 '강소열달애사보지능시스템(江苏悦达爱思普智能系统有限公司)'을 설립했다고 30일 밝혔다. 지분은 위에다 그룹 산하 강소열달남방홀딩유한회사가 49%, 에스피시스템스 26%, 엠아이큐브솔루션이 25%를 각각 보유한다. 총 투자 규모는 200만 달러로 향후 사업 확대에 따라 투자 규모를 지속적으로 늘릴 예정이다. 엠아이큐브솔루션은 합자법인을 통해 중국 제조 기업의 디지털 전환을 지원하는 스마트팩토리 소프트웨어 개발과 구축을 담당한다. 회사의 제조실행시스템(MES), 설비관리시스템(EES) 등을 기반으로 제조 공정 최적화와 생산성 향상을 지원할 계획이다. 엠아이큐브솔루션의 모기업 에스피시스템스는 산업용 로봇 및 자동화 설비 등 하드웨어 영역을 담당한다. 양사는 소프트웨어와 하드웨어를 결합한 통합 스마트팩토리 구축을 통해 제조 현장의 전반적인 운영 효율을 고도화할 방침이다. 합자법인에 참여하는 위에다 그룹은 작년 기준 보유 자산 총액 약 900억 위안이 넘는 중국 국유기업이다. 2000년대 초부터 국내 대표 자동차 제조 기업의 중국 진출을 지원 중이며 현재도 제조 분야에서 대규모 생산 설비를 운영하고 있다. 엠아이큐브솔루션은 위에다 그룹이 보유한 현지 영업 네트워크를 활용해 중국 시장에 빠르게 안착할 것으로 기대한다. 초기 자동차 제조 분야 레퍼런스를 확보한 이후 클라우드 기반의 스마트팩토리 서비스를 중심으로 식품, 바이오 등 다양한 산업의 고객사를 확대할 계획이다. 이충헌 엠아이큐브솔루션 전무(합자법인 총경리)는 "이번 합자법인 설립은 단순한 해외 확장이 아니라 스마트팩토리 생태계를 중국 시장에서 검증하고 확장하는 전략적 기반을 마련한 것"이라며 "위에다 그룹의 강력한 영업망과 현지 인프라를 활용해 중국 시장에 빠르게 안착하고 글로벌 스마트팩토리 시장을 선도하겠다"고 말했다.

2026.03.30 10:36이나연 기자

"중국산 통로 막아야"…피지컬AI 국산화 외친 기업들

국내 로봇·제조업계가 피지컬 AI 확산 과정에서 국산 공급망 구축과 데이터 공유 체계 마련이 필요하다고 입을 모았다. 정부 지원이 투입되는 국가 인프라와 제조 현장에 중국산 로봇과 외산 시스템 의존이 심화할 경우 산업 경쟁력과 안보 측면에서 취약성이 커질 수 있다는 지적이다. 25일 서울 여의도 국회 의원회관에서 열린 '피지컬AI 프론티어 강국 신기술 조찬 포럼' 토론회에서는 휴머노이드와 항만 크레인, 제조 데이터 인프라, 산업 데이터 표준화 등과 관련한 현장의 문제의식이 제기됐다. 이날 토론회는 정동영 통일부 장관과 최형두 국민의힘 의원, 정진욱 더불어민주당 의원, 이철규 국민의힘 의원이 공동 주최했다. 국산 공급망 구축 필요성 제기 표윤석 로보티즈 최고기술책임자(CTO)는 과거 국내 서비스 로봇 시장이 중국산 제품에 잠식된 경험을 언급하며 국산 공급망 구축 필요성을 강조했다. 표 CTO는 “코로나19 시절 정부 지원금을 타고 값싼 중국산 서빙로봇이 밀고 들어오면서 국내 서비스 로봇 시장 점유율 85%를 중국산에 내준 뼈아픈 경험이 있다”며 “MAX 얼라이언스가 본격화되는 만큼 정부 지원금이 투입되는 국가 인프라에 중국산 로봇이 진입할 수 있는 통로를 열어줘서는 안 된다”고 말했다. 그는 이어 “휴머노이드는 단순한 산업용 로봇을 넘어 국가 기술 패권의 열쇠이자 안보를 좌우할 핵심 전략 기술”이라며 “우리 기술로 만든 로봇이 그 중심에 설 수 있도록 선제적인 제도적 방어 장치를 마련해 달라”고 요청했다. 엄윤설 에이로봇 대표는 국산 부품 사용 비중에 따른 인증 및 인센티브 제도 도입을 제안했다. 엄 대표는 “휴머노이드 도입 과정에서 구성 부품의 70% 이상을 국산으로 사용하면 국산 휴머노이드 인증을 부여하고, 인증을 받은 로봇을 제조공장에 도입한 수요처에 지원금을 지급하는 방안을 생각해볼 수 있다”며 “이 경우 수요처는 로봇을 더 낮은 비용으로 도입할 수 있고, 로봇 업체들도 국산 부품을 찾을 수밖에 없는 동력이 생겨 국산 생태계 조성에 도움이 될 것”이라고 말했다. 이준혁 HD현대삼호 전무는 항만 크레인 국산화 필요성을 언급했다. 이 전무는 “항만은 국가 수출을 책임지는 핵심 인프라인데 전 세계 항만 크레인의 70%를 중국 기업이 차지하고 있다”며 “피지컬 AI를 적용하려 해도 실제로 적용할 기반이 부족하다”고 말했다. 이어 “조선과 항만 크레인 사업은 미국·이란 전쟁 이후 일반 산업이 아닌 전략 산업이 됐다”며 “중국을 이길 수 있는 경쟁력을 확보할 수 있도록 정부도 관심을 기울여야 한다”고 덧붙였다. 데이터 없인 피지컬 AI도 없다…표준화·공유 체계 과제 이날 토론회에서는 데이터 공유와 표준화의 필요성에 대한 기업들의 의견도 잇따랐다. 이연수 NC AI 대표는 “MAX 얼라이언스를 추진하려면 데이터 교환과 공유에 대한 상호 신뢰 체계가 필요하다”며 “3D 파운데이션 모델을 MPU에 실증하기 위해 지난 5년간 수천억원을 들여 개발한 파운데이션 모델을 MPU 기업들과 교환·제공하고 있는데, 현장 데이터 역시 AI 기업들에 빠르게 전달될 수 있는 신뢰 체계가 마련되길 바란다”고 말했다. 박윤지 클라이온 대표는 산업 현장에서는 기업 간 데이터 공유가 여전히 쉽지 않다고 지적했다. 박 대표는 “3년 전 대형 건설사와 함께 AI 홈 프로젝트를 진행한 적이 있는데, 그 안에도 보안 시스템과 각종 전자기기 디바이스가 있었지만 국내 양대 가전업체들은 데이터를 제공하지 않았다”며 “대기업들은 데이터를 자산으로 인식하기 때문에 쉽게 공유하지 않는다”고 말했다. 이어 “앞으로 MAX 얼라이언스가 풀어야 할 핵심 과제는 이런 디바이스와 각종 기기의 데이터를 어떻게 표준화하고 확보할 것인지, 이를 규제로 풀지 촉진책으로 풀지 정하는 것”이라며 “실증랩에서는 '팀 코리아'가 작동하지만 실제 현장에서도 과연 같은 방식이 통할지는 의문”이라고 덧붙였다. 최낙선 한국항공우주(KAI) 전무는 국방 데이터 활용의 제약도 언급했다. 최 전무는 “현재 규정상 외부 데이터 서버를 활용할 수 없다”며 “이 문제가 해결되지 않으면 공공 부문 데이터 활용은 어렵다”고 말했다. 장영재 다임리서치 대표는 “제조업에서는 데이터가 매우 중요하지만 제어기는 미쓰비시, 공장 운영은 지멘스, 센서는 오므론 등 외산 시스템 비중이 높아 양질의 데이터를 확보하기 어렵다”며 “외국계 기업들이 우리를 위한 데이터 파이프라인을 제공하지 않기 때문에 한국의 제어기·센서·IT 시스템 플랫폼을 기반으로 전 체계에서 고품질 데이터를 수집할 수 있도록 테스트베드를 설계했다”고 설명했다. 정부 “자발적 데이터 공유에 인센티브 준비” 정부는 데이터 공유를 강제하기보다 인센티브를 통해 자발적 참여를 유도하겠다는 입장을 밝혔다. 김성열 산업통상자원부 실장은 “데이터를 자산으로 여기며 외부와 공유하지 않으려는 기업도 있고, 중견기업 가운데는 데이터를 보유하고 있지만 활용 방법을 몰라 협력이 필요한 곳도 많다”며 “정부가 데이터 공유를 강제할 수는 없는 만큼, 공유 의지가 있는 기업들에 더 많은 인센티브를 제공하는 방향으로 MAX 얼라이언스 지원법 개정을 추진하겠다”고 말했다. 산업부는 제조 데이터 라이브러리를 구축해 축적된 데이터를 산업 전략과 AI 기능에 활용할 수 있도록 한다는 계획이다. 분야별 기업은 특화 AI 모델을 개발하고, 하드웨어는 물론 소프트웨어와 운영체제(OS)까지 포함한 풀스택 AI 기술 확보를 추진할 방침이다. 이 밖에도 이날 토론회에서는 현대자동차의 피지컬 AI 운영 전문인력 필요성, SK텔레콤의 정부 주도 데이터 스페이스 구축, 위즈코어의 과거 데이터 전처리 및 현재 데이터와의 융합 필요성 등이 제기됐다

2026.03.25 14:51류은주 기자

[현장] 과기정통부·산업부·중기부 "현장 특화 AI 만든다"…AI 에이전트 저변확대 본격화

정부가 인공지능(AI) 에이전트를 중심으로 제조, 중소기업, 제도까지 아우르는 전방위 확산 전략을 내놨다. 생성형 AI를 넘어 스스로 계획하고 실행하는 행동형 AI로 기업 혁신을 본격화한다는 구상이다. 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부는 25일 서울 중구 웨스틴 조선 서울에서 AX 사업 통합 설명회를 개최하고 AX 정책을 공개했다. 이번 설명회는 'AI 에이전트', 'AX 스프린트', '산업·제조 AX' 세 축으로 나뉘어 진행됐다. 이 가운데 AI 에이전트 분야는 생성형 AI를 넘어 실제 업무 수행까지 가능한 행동형 AI 구현에 정책 초점을 맞춘 것이 특징이다. 이번 설명회는 'AI 에이전트', 'AX 스프린트', '산업·제조 AX' 세 축으로 나뉘어 진행됐다. 이 가운데 AI 에이전트 분야는 생성형 AI를 넘어 실제 업무 수행까지 가능한 행동형 AI 구현에 정책 초점을 맞춘 것이 특징이다. 과기정통부 "스스로 계획하고 반성하는 실세계 능동행동형 AI 개발" 정혜동 정보통신기획평가원(IITP) 인공지능(AI) PM은 '실세계 능동행동형 에이전틱 AI 기술개발'과 'AI 에이전트 융합 확산 지원'으로 구성된 과기정통부 소관 사업을 발표했다. 에이전틱 AI 기술개발 사업은 총 60억원 규모로, 단순 기술 개발을 넘어 실제 산업과 서비스에 적용 가능한 행동형 AI 구현을 목표로 한다. 총 4개 과제로 구성되며, 기업 주관 경쟁형 R&D 방식으로 추진된다. 1년6개월 동안 단계적으로 지원하는 단기 집중형 구조로 설계된 것이 특징이다. 정혜동 PM은 "기존 생성형 AI가 프롬프트에 따라 결과를 생성하는 수준이었다면, 에이전틱 AI는 목표를 기반으로 스스로 계획하고 도구를 활용하며 실행하고 결과를 반성하는 구조"라며 "이러한 기술을 실제 서비스로 연결하는 것이 이번 사업의 핵심"이라고 설명했다. AI 에이전트 융합 확산 지원 사업은 약 100억원 규모로, 다양한 산업 분야에 에이전틱 AI를 적용하고 확산하는 데 초점을 맞췄다. 기술개발 사업의 세부 과제는 총 4개 분야로 구성됐다. 환자 초음파 영상을 실시간으로 분석하는 의료 에이전트, 전사적자원관리(ERP)와 메일 등 기업 시스템과 연동해 조직 단위 업무를 수행하는 전사 업무 혁신 에이전트, 개인의 일상과 정서를 지원하는 공감형 에이전트, 물리 해석과 시뮬레이션을 자동 수행하는 AI 사이언티스트가 포함된다. 특히 행동형 AI의 특성을 고려해 안전성과 정렬 문제를 핵심 요건으로 설정했다. 정 PM은 "행동하는 AI는 영향 범위가 큰 만큼 안전성과 검증 체계를 반드시 포함한 기술 개발이 필요하다"고 강조했다. 분석 넘어 제어까지...산업부, 설비 파라미터 직접 바꾸는 AI 에이전트 추진 박지용 한국산업기술진흥원(KIAT) 산업AX PD가 발표한 산업부 사업은 고도화 산업 AI 에이전트와 경량화 산업 AI 에이전트로 구분된다. 고도화 산업 AI 에이전트는 지원 과제 6개, 총 300억원 규모로 추진된다. 제조 현장에서 발생하는 복잡한 문제를 AI가 직접 해결하는 산업 특화 에이전트 개발이 목표다. 단순 분석을 넘어 실제 공정 결과를 바꾸는 실행형 AI 구현에 초점이 맞춰졌다. 총 6개 컨소시엄을 선정해 약 33개월 동안 개발과 실증을 지원하며, AI가 설비 파라미터를 직접 제어하는 수준까지 요구된다. 박지용 PD는 "산업 AI 에이전트는 데이터를 기반으로 상황을 인지하고, 목표와 제약조건을 고려해 해결 전략을 도출한 뒤 설비와 시스템을 연동해 실제 행동까지 수행하는 구조"라고 설명했다. 경량화 산업 AI 에이전트는 4개 과제로 총 100억원 이내에서 추진된다. 4개 컨소시엄을 선정해 약 21개월간 지원되며, 생산계획, 품질 분석, 공급망 관리 등 다양한 제조 환경에 적용 가능한 범용형 에이전트 개발에 초점을 맞춘다. 특히 생산, 품질, 공급망, 안전 등 기능별 에이전트를 연결해 하나의 문제를 해결하는 멀티 에이전트 구조가 핵심으로 제시됐다. 시나리오 기반 설계와 오케스트레이션 구현이 주요 요구사항이다. 박 PD는 "단일 기능이 아니라 여러 에이전트가 협업하는 오케스트레이션 구조 구현이 중요하다"며 "AI 에이전트 성능을 좌우하는 핵심은 데이터"라고 강조했다. 이어 "향후 공공 활용까지 고려한 데이터 확보와 관리 체계도 함께 추진할 계획"이라고 밝혔다. 중기부, 중소 제조 특화 '멀티 AI 에이전트' 띄운다. 중기부 소관 사업 발표자로 나선 라재성 중소기업기술정보진흥원 부설 스마트제조혁신추진단(KOSMO) 실장은 중소 제조기업의 생산성과 직결되는 현장 문제 해결을 위한 '중소제조 특화 멀티 AI 에이전트 개발' 사업을 발표했다. 라재성 실장은 "중소 제조기업의 AX 전환을 촉진하고 지속 가능한 제조 혁신 생태계를 만드는 것이 이번 사업의 목표"라며 "단순 자동화를 넘어 실제 공정에서 활용 가능한 멀티 AI 에이전트를 구현하는 것이 핵심"이라고 말했다. 중기부 사업은 트랙 구분 없이 단일 사업으로 운영되며 지원 방식은 현장 검증을 위한 2단계 구조로 설계됐다. 총 12개 내외 과제를 대상으로 6개월간 개념증명(POC)을 통해 기술을 검증한 뒤 우수 과제를 대상으로 최대 24개월의 본 R&D를 연속 지원한다. 과제당 총 지원 규모는 최대 39억원 수준이다. 특히 중소 제조기업 분포가 높은 8대 특화 산업을 중심으로 사업을 추진한다. 식품, 뷰티, 제약, 자동차부품, 섬유, 생활소비재, 기계장비, 금속가공 분야가 대상이다. 라 실장은 "기업이 쉽게 접근할 수 있도록 가치사슬과 AI 기능을 결합한 35개 태스크 체계를 제시했다"며 "이를 기반으로 공정 중심 AI를 설계하고 확장할 수 있도록 했다"고 설명했다. 이어 "최소 2개 이상의 에이전트를 연계한 오케스트레이션 구조를 요구한다"며 "제조공정을 시작으로 기획, 설계, 판매까지 확장 가능한 멀티 에이전트 구조를 기대한다"고 덧붙였다. 각 부처는 AI 개발을 위한 사업과 더불어 지원 정책도 마련할 계획이다. 대표적으로 과기정통부는 신기술과 신서비스가 법과 제도에 막혀 시장에 출시되지 못하는 문제를 해소하기 위해 'ICT 규제 샌드박스' 제도를 함께 추진한다. 디지털신산업제도과 남승진 사무관은 "규제 여부가 불명확한 경우 신속하게 판단해주는 '신속처리', 제한된 조건에서 실증을 허용하는 '실증특례', 시장 출시를 가능하게 하는 '임시허가' 제도를 운영하고 있다"고 설명했다. 이어 "이미 모바일 전자고지, 모바일 운전면허 확인 서비스, 보이스피싱 탐지 서비스 등 다양한 사례가 시장에 안착했다"며 "AI와 신산업 분야에서도 규제 장벽을 낮춰 기술이 실제 시장으로 이어지도록 하는 역할을 하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.03.25 14:30남혁우 기자

[현장] 장병탁 교수 "피지컬 AI, 한국 제조 경쟁력으로 글로벌 주도권 잡을 기회"

피지컬 인공지능(AI)이 생성형 AI를 넘어 산업 전반의 생산성과 구조를 재편할 핵심 기술로 부상하면서, 한국이 제조·반도체 기반 경쟁력을 바탕으로 새로운 성장 기회를 선점할 수 있다는 전망이 나왔다. 장병탁 서울대학교 컴퓨터공학부 교수는 25일 서울 강남구 삼정호텔에서 열린 '제36회 KOSA 런앤그로우 포럼'에서 "우리나라는 제조업·반도체·배터리 등 물리적 산업 기반을 갖춘 만큼 AI가 실제 산업 현장에서 작동하는 피지컬 AI 시대에 더 큰 기회를 잡을 수 있다"고 강조했다. 이날 포럼은 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 주최한 행사로, 국내 주요 AI·SW 기업 대표와 임원진이 참석해 산업 현안을 공유하고 협력 방안을 논의하는 자리다. 기업 간 네트워크와 비즈니스 기회 발굴을 목적으로 정기적으로 열리고 있다. 대표 강연을 맡은 장 교수는 AI의 발전 방향이 단순한 정보 처리 수준을 넘어 인간처럼 지각·사고·행동을 통합하는 단계로 나아가고 있다고 설명했다. 기존 AI가 판단이나 생성에 집중됐다면 이제는 실제 행동까지 이어지는 기술로 확장되고 있다는 것이다. 그는 특히 AI 기술 흐름이 판단형 AI, 생성형 AI를 거쳐 행동형 AI로 진화한 뒤 이들이 모두 결합되는 형태가 피지컬 AI라고 진단했다. 이는 AI 모델이 로봇과 결합해 현실 세계에서 작업을 수행하는 형태다. 피지컬 AI는 환경을 인식하고 계획을 수립한 뒤 물리적 행동을 수행하는 기술로, 비전·언어·행동이 결합된 새로운 AI 아키텍처가 요구된다. 최근에는 비전언어행동(VLA) 모델과 로봇 파운데이션 모델(RFM) 등이 핵심 기술로 부상하고 있다. 글로벌 경쟁도 빠르게 확산되고 있다. 미국은 플랫폼과 SW, 하드웨어(HW)를 통합하는 전략을 추진 중이며 중국은 대량 생산과 데이터 확보를 기반으로 시장 확산에 나서고 있다. 엔비디아와 테슬라 등 주요 기업들도 휴머노이드 중심 경쟁에 본격적으로 뛰어든 상태다. 장 교수는 피지컬 AI가 제조·물류·국방·헬스케어 등 다양한 산업에서 활용되며 기존 산업 구조를 근본적으로 바꿀 것으로 내다봤다. 디지털 중심 AI보다 훨씬 큰 파급력을 갖는 차세대 핵심 기술이라는 전망이다. 그는 한국의 현 상황에 대해선 "제조와 로봇 HW 역량은 세계적 수준이지만, AI와 데이터가 결합된 통합형 피지컬 AI는 아직 초기 단계"라고 진단했다. 특히 데이터 확보와 현장 적용 경험을 중요한 과제로 꼽았다. 다만 한국이 가진 산업 구조가 강점으로 작용할 수 있다고도 분석했다. 반도체·배터리·통신·제조 등 다양한 기반 산업이 피지컬 AI 구현에 필수 요소인 만큼, 이를 연계한 전략이 필요하다고 강조했다. 장 교수는 한국 기업이 선택해야 할 전략으로 HW 제조, 플랫폼 개발, 데이터 기업, 응용 서비스 기업 등 다양한 방향을 제시했다. 특히 산업 현장에서 데이터를 확보하며 점진적으로 확장하는 전략이 현실적이라고 제언했다. 그는 "피지컬 AI는 아직 초기 단계지만 지금 방향을 정하고 투자를 확대해야 할 시점"이라며 "산업 현장에서 데이터를 확보하고 생태계를 구축하면 한국도 충분히 글로벌 경쟁을 선도할 수 있다"고 강조했다.

2026.03.25 10:39한정호 기자

'아마존 창업자' 제프 베이조스, 130조 베팅…AI로 산업 재편 승부수

제프 베이조스 아마존 창업자가 인공지능(AI)을 제조업에 접목해 생산성과 효율을 끌어올리기 위한 대규모 투자에 나섰다. 소프트웨어 중심 AI 경쟁을 넘어 실물 산업으로 확장해 새로운 성장 동력을 확보하려는 시도다.20일 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 베이조스는 글로벌 자산운용사들을 대상으로 약 1000억 달러(약 130조원) 규모의 펀드 조성을 논의 중인 것으로 알려졌다. 이 펀드는 제조업체를 인수한 뒤 AI 기술을 적용해 생산성과 수익성을 끌어올리는 것을 목표로 한다. 이를 위해 베이조스는 최근 중동과 싱가포르 등을 방문해 주요 기관투자가들과 접촉하며 자금 유치에 나선 것으로 전해졌다.투자 대상은 반도체, 방위산업, 항공우주 등 전략 산업이 포함된 것으로 알려졌다. 투자자 대상 자료에서는 이번 프로젝트를 '제조 혁신 수단'으로 소개한 것으로 알려졌다.베이조스는 2021년 아마존 최고경영자(CEO)에서 물러난 뒤 현재 이사회 의장을 맡고 있는 상태로, AI 사업을 병행하고 있다. 이번 구상은 베이조스가 설립에 참여한 AI 기업 '프로젝트 프로메테우스(Project Prometheus)'와도 맞닿아 있다. 이 회사는 제조·물류 등 물리적 산업 영역에서 AI를 적용하는 이른바 '물리적 AI(physical AI)' 구현에 초점을 맞추고 있다. 구글 출신 비크 바자이가 공동 창업자로 참여했으며 샌프란시스코와 취리히, 런던 등에서 AI 인재 채용을 진행 중인 것으로 알려졌다. AI 투자 흐름도 변화하고 있다. 그동안 시장은 대형 언어모델(LLM) 중심으로 성장해왔지만, 최근에는 로보틱스와 제조업 등 물리 기반 산업으로 자금이 이동하는 추세다. 실제로 아마존은 물류센터 자동화에 AI와 로봇을 적극 도입해왔으며 로봇 수가 인간 노동자 수에 근접한 수준까지 증가한 것으로 알려졌다. 금융권의 참여 가능성도 거론된다. JP모건체이스가 이번 프로젝트 투자 검토에 나선 것으로 전해지면서 대형 자본 유입 여부에도 관심이 쏠리고 있다. 업계에선 베이조스가 단순 투자에 그치지 않고 산업 구조 재편을 겨냥한 장기 전략에 나섰다고 보고 있다. 특히 노동집약적 제조업에 AI를 결합해 자동화 수준을 높이고 공급망 전반의 효율을 개선하려는 시도가 본격화될 것으로 예상했다. 업계 관계자는 "AI가 소프트웨어를 넘어 실제 공장과 생산라인에 적용되는 단계로 진입하고 있다"며 "대규모 자본과 기술을 동시에 투입하는 이번 시도는 제조업 경쟁 구도를 크게 바꿀 수 있다"고 말했다.

2026.03.20 10:23장유미 기자

한성숙 중기부 장관 "AI와 제조 결합 선택 아닌 필수"

중소벤처기업부(중기부)는 지난 13일 한성숙 중기부 장관이 경기도 평택시에 위치한 LG생산기술원을 방문해 '상생형 인공지능(AI) 스마트제조' 구축 현장을 시찰했다고 16일 밝혔다. 이날 한 장관은 대·중소기업 간 상생협력을 통한 제조 AI 확산 방안을 논의했다. 중기부는 '상생형 AI 스마트공장 구축 지원사업'을 추진 중이다. 정부와 대기업 간 협업을 통해 대기업이 보유한 우수 제조 AI 기술과 인프라를 중소기업에 공유하는 사업이다. LG전자의 경우 LG AI 연구원의 '엑사원(EXAOEN)'과 결합한 AI 솔루션과 스마트공장 솔루션, 자동화장비·제어기·센서 등을 패키지 형식으로 지원하고 있다. 해당 사업은 지난해에는 총 40억 원의 예산이 편성돼 과제당 최대 5억 원을 지원했다. 9개 중소기업을 선정해 AI 기반 스마트공장 구축을 추진하고 있다. 제품설계·생산공정 개선 등을 위한 AI 솔루션 구축과 함께 전문가 기술컨설팅을 함께 병행하고 있다. 한 장관이 방문한 LG생산기술원은 1987년 설립된 LG전자 소속 자립형 연구조직이다. 67년에 걸친 제조 경험과 글로벌 40여개 생산 거점을 기반으로 다양한 산업 분야에서 스마트팩토리 솔루션을 공급하고 있다. 구체적으로 ▲디지털트윈 기반 시뮬레이션 ▲자율주행 로봇 물류자동화 ▲협동로봇 공정 솔루션 등 가전조립·이차전지·디스플레이·반도체 다양한 영역에서 공정·조립·검사·물류 자동화 기술을 다수 보유하고 있다. 현장간담회에서는 참석자들이 중소 제조기업 생태계의 인공지능 도입 활성화 방안과 대·중소 상생형 사업 추진 관련 애로사항을 공유하고, 민·관 협력 확대를 위한 다양한 의견을 나눴다. 한 장관은 "글로벌 제조 경쟁이 심화하는 가운데, AI를 제조에 더하는 스마트 제조 혁신은 선택이 아닌 필수"라며 "대기업이 보유한 우수 제조 AI 기술과 인프라를 중소기업과 공유하는 상생형 사업의 중요성이 더욱 커지고 있다"고 밝혔다. 아울러 한 장관은 "정부는 올해 상생형 AI 스마트공장 구축 지원 규모를 확대해 더 많은 중소기업이 혜택을 받을 수 있도록 추진할 것"이라며 "앞으로도 우리 정부는 국내 중소 제조기업이 AI 시대에 한 단계 도약할 수 있도록 공장에 AI를 더하는 제조혁신을 아낌없이 지원하겠다"고 강조했다.

2026.03.16 16:38김기찬 기자

나무기술, 산업 AX 맞춤형 지원…에이전트형 AI 플랫폼 확산

나무기술이 정부 인공지능(AI) 지원 사업에 참여해 제조·바이오·금융 등 산업별 맞춤형 AI 솔루션 공급을 확대한다. 온프레미스 기반 에이전트형 AI와 엣지 AI 플랫폼을 앞세워 보안과 실시간 처리가 중요한 산업 현장의 AI 전환(AX)을 지원한다는 전략이다. 나무기술은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '2026년 AI 바우처 지원사업' 공급기업으로 선정됐다고 16일 밝혔다. AI 바우처 지원사업은 중소·중견기업과 공공기관이 AI 기술을 도입할 수 있도록 정부가 바우처 형태로 비용을 지원하는 사업이다. 나무기술은 이번 선정으로 정부 바우처를 활용해 제조·바이오·금융을 비롯한 다양한 산업군 기업과 공공기관에 맞춤형 AI 솔루션을 공급할 예정이다. 회사는 보안과 데이터 주권이 중요한 산업 환경을 고려해 온프레미스 완전 배포 방식과 엣지 AI 기술을 중심으로 솔루션을 제공할 계획이다. 특히 거대언어모델(LLM) 기반 AI 에이전트 플랫폼 '나무 AI 에이전트(NAA)'와 엣지 AI 분석 플랫폼 '나무 엣지 AI(NEA)'를 기반으로 산업별 특화된 활용 모델을 확대한다. NAA는 기업 내부 데이터와 기존 시스템을 연결해 문서 정리, 데이터 분석, 의사결정 지원 등 다양한 업무를 자동화하는 LLM 기반 AI 에이전트 플랫폼이다. 검색증강생성(RAG)과 멀티 에이전트 기능을 활용해 정확도를 높였으며 업계 표준 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 기존 레거시 시스템과도 쉽게 연동할 수 있다. 또 모든 연산을 고객 데이터센터 내부에서 처리하는 구조로 금융·바이오·공공 등 민감한 데이터를 다루는 환경에서도 안정적으로 활용할 수 있도록 설계했다. NEA는 생산 현장에 특화된 엣지 AI 분석 플랫폼으로 신경망처리장치(NPU)와 그래픽처리장치(GPU) 가속기를 활용해 설비와 센서 데이터를 실시간으로 분석한다. 이상 징후를 조기에 탐지해 예지보전과 품질 관리에 활용할 수 있으며 IoT 센서와 영상 데이터를 통합 분석해 제조 현장의 운영 효율을 높일 수 있다는 설명이다. 나무기술은 이번 사업으로 제조·바이오·금융·공공 등 산업별 AX 모델을 확산할 계획이다. 제조 분야에선 예지보전과 품질 관리, 바이오 분야에선 연구 데이터 분석과 자동화, 금융 분야에선 리스크 평가와 의사결정 지원, 공공 부문에선 행정 서비스와 민원 업무 자동화 등 다양한 활용 사례를 확대할 방침이다. 나무기술 관계자는 "이번 선정은 우리 에이전트형 AI와 소버린 AI 구현 역량을 공식 인정받은 결과"라며 "보안이 생명인 금융·공공과 실시간성이 중요한 제조·바이오 산업군이 데이터 유출 걱정 없이 고성능 AI 플랫폼을 도입해 실질적인 비즈니스 혁신을 이룰 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.03.16 09:39한정호 기자

이노그리드, 제조 AI 인프라 구축 나선다…산업 클라우드 공략 박차

이노그리드가 제조 산업의 인공지능 전환(AX) 확산 수요를 겨냥한 클라우드 기반 AI 인프라 구축 사업 확대에 나섰다. 이노그리드는 국내 대표 제조 대기업이 추진하는 AI 인프라 시스템 구축 프로젝트를 수행한다고 11일 밝혔다. 이번 사업은 제조 핵심 영역인 생산 설비 기술 업무에 AI 기반 가상화 인프라를 도입하는 프로젝트로, 대규모 산업 현장에서 생성되는 데이터를 안정적으로 수집·저장·분석할 수 있는 클라우드 기반 환경을 구축하는 것이 목표다. 이노그리드는 자사 대표 가상화 솔루션 '오픈스택잇''과 하이퍼컨버지드 플랫폼 '옵티머스잇'을 통합 적용해 제조 환경에 최적화된 AI 인프라를 구현 중이다. 최근 제조 업계에선 설비·센서·계장 장비에서 발생하는 대용량 데이터를 활용해 예지보전, 공정 최적화, 품질 분석 등 AI 기반 운영 혁신을 추진하고 있다. 이에 맞춰 고신뢰성·고확장성·고성능을 동시에 충족하는 클라우드 인프라의 중요성도 빠르게 커지는 추세다. 이노그리드의 오픈스택 기반 서비스형 인프라(IaaS) 오픈스택잇은 안정성과 유연성을 기반으로 빠른 가상 자원 배포와 통합 관리 기능을 제공한다. 특히 그래픽처리장치(GPU) 기반 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경을 지원해 AI 워크로드에 적합한 인프라 구현을 지원한다. 이와 함께 적용되는 옵티머스잇은 하이퍼컨버지드 인프라(HCI) 기반 일체형 클라우드 구조를 통해 구축 효율성을 높이고 제조 현장의 운영 특성에 맞춰 클러스터 단위로 확장할 수 있는 구조를 갖췄다. 이번 프로젝트는 단순한 가상화 시스템 도입을 넘어 제조 기업이 AI 분석 체계를 안정적으로 운영할 수 있는 기반을 마련하는 사례로 평가된다. 이노그리드는 ▲고신뢰성 인프라 ▲실시간 자원 확장성 ▲일원화된 통합 관리 체계를 구현해 제조 공정 데이터의 활용 가치를 극대화할 계획이다. 앞서 이노그리드는 공공·금융·민간 산업 전반에서 가상화 및 클라우드 인프라 구축 경험을 축적해왔다. 이번 프로젝트를 토대로 제조 AI 인프라 시장에서의 기술 경쟁력을 본격적으로 입증할 방침이다. 향후 스마트팩토리 및 산업 AI 확산을 위한 대표 레퍼런스로 자리매김할 것으로 예상된다. 김명진 이노그리드 대표는 "이번 프로젝트는 대규모 제조 환경에서 AI 워크로드를 안정적으로 수용할 수 있는 클라우드 인프라를 구현하는 사례"라며 "AI 클라우드 기술과 전문성을 바탕으로 산업 현장의 디지털 전환을 가속하고 제조 AI 인프라 시장에서 기술 중심의 AI 인프라 전문기업으로서 입지를 강화해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.03.11 18:18한정호 기자

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