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[르포] 용접 기능장 대신하는 'AI협동로봇'…HD현대중공업, M.AX로 생산성 'UP'

지난 12일 울산 HD현대중공업 전망대에 올라서자, 조선소를 상징하는 거대한 주황색 골리앗(갠트리 크레인)들과 건조 중인 대형 선박, 그리고 도크들이 한눈에 펼쳐졌다. 울산 전하동 일대에 자리 잡은 HD현대중공업 부지는 메인야드와 해양야드, 중형선 야드를 포함해 총 242만평으로 여의도 면적의 2.7배, 축구장으로는 1100개에 이른다. HD현대중공업은 14개의 건조 도크를 보유하고 있다. 가장 큰 3도크는 100만톤급으로 도크 길이 672m, 폭 92m, 높이 13.4m로 축구장 9개 넓이와 같다. 물을 채우는데 5시간, 펌프를 이용해 물을 빼낼 때는 총 12시간이 소요될 정도로 크다. 기자가 방문한 12일엔 LNG선 등 선박 5척을 동시에 건조하고 있었다. 야드 곳곳에는 최대 1290톤까지 들어 올릴 수 있는 골리앗에서부터 450톤 규모 골리앗을 비롯해 짚크레인·타워크레인 등 1100 여 개 크레인이 가동 중이다. 버스로 현장을 도는 내내 사이렌과 경고를 알리는 음향이 뒤섞였다. 주요 건물 외벽에는 '다치면 안 된다' '아프면 안 된다'는 의미의 표어가 눈에 띄었다. 현장을 설명하는 임원들도 안전을 각별히 강조했다. 선박 건조는 레고 블록처럼 작은 단위 블록을 먼저 만들고, 그 블록을 하나하나 조립해 선박 형태를 만든다. 한 척의 대형 선박을 건조하는 데는 평균 250~300개의 대형 블록이 필요하다. 블록과 블록을 조립하는 데 가장 중요한 역할을 하는 것이 용접이다. HD현대중공업은 AI·로봇 기술을 조선 생산 현장에 적용해 반복·중량물 취급 작업을 자동화해 생산성과 안정성·품질을 함께 높이는 스마트 조선소 전환(M.AX)을 추진 중이다. 선각 2공장에 들어서자, 사방에 소형 블록들이 놓여 있고 작업자 한 명이 AI를 접목한 용접 협동로봇 2~4대를 관리하고 있었다. 2023년 11월 작업자가 용접을 마친 로봇을 직접 옮겨주는 도수 이동형 협동로봇 시스템을 구축한 데 이어, 지난해 1월에는 경량형 수동레일을 도입해 생산성을 높였다. 올 3월부터는 자율 이동형 전동레일 개발에 속도를 내고 있다. 7월 중이면 HD현대로보틱스의 신규 론칭 로봇이 도입된다는 전언이다. HD현대중공업 측은 자율 이동형 전동레일을 도입하면 기존 도수 운반형 협동로봇보다 생산량이 153.8% 늘어날 것으로 기대했다. 또 반복적 로봇·레일 이동·설치 부담 등이 줄어들 뿐 아니라 근골격계 질환을 예방하고 안전한 작업환경을 조성할 수 있을 것으로 내다봤다. 러그자율로봇 공장인 선각 5공장에는 지난해 5월 도입한 러그자율로봇라인이 자리를 잡고 있었다. 이곳에서는 선박 블록을 탑재할 때 사용하는 주요 부품인 러그를 제작한다. HD현대중공업의 산업통상부 지원을 받아 러그자율제조시스템을 개발했다. 1차 구축 단계에서는 총사업비 17억원 가운데 3억 5000만원을, 2차 고도화 사업에서는 총 9억 8000만원 가운데 5억원을 지원받아 기술 개발과 현장 실증을 이어가고 있다. 러그 자율제조 시스템은 러그 제작·재생·이송 공정을 자동화한 AI·로봇 기반자율제조 시스템이다. 러그 제작 과정의 용접과 사용 후 러그 재생을 위한 절단, 공정 간 이송 작업 등을 산업용로봇과 자율주행로봇(AMR)이 수행한다. 선각 5공장에서는 산업용로봇 8대와 AMR 2대를 운영 중이다. 윤대규 HD현대중공업 중형선자동화혁신부 상무는 “러그 자율제조 시스템의 가장 큰 특징은 기존 수동용접 중심 러그 생산 방식을 무인 기반 연속 생산 체계로 전환했다는 점”이라며 “사람이 직접 수행하던 용접·절단·이송 작업을 로봇과 AMR이 맡으면서 생산 흐름 연속성과 안정성이 높아졌다”고 설명했다. 다품종 생산 대응력도 강화됐다. HD현대중공업은 기존 수동용접 방식에서 3종 러그 자율제조 체계로 전환한 뒤 현재 43종까지 자율제조 가능 품목을 확대했다. 전체 러그 사용 물량의 약 95%까지 대응할 수 있는 수준에 이르렀다. 윤 상무는 “러그 자율제조 시스템을 도입한 이후 러그 생산량이 기존보다 87.5% 늘어났다”며 “자동화 설비가 반복 작업을 안정적으로 수행하면서 생산 효율이 높아졌고, 다품종 러그를 보다 유연하게 공급할 수 있는 기반도 마련됐다”고 전했다. HD현대중공업은 올해 말까지 러그 자율제조 시스템을 고도화할 계획이다. 다품종 유연생산 제작라인을 신설하고, 디지털트윈 기술을 접목해 기존 제작·재생 라인 시스템을 개선, 러그 생산 체계를 한층 고도화한다는 방침이다. 시스템 고도화 이후에는 함정·중형선사업부와 조선사업부에 필요한 러그를 안정적으로 공급하는 방안도 검토할 계획이다.

2026.06.15 18:47주문정 기자

산단공, 하나금융·산단 경제단체와 산단 생산적 금융 확산 협약

한국산업단지공단(이사장 이상훈)은 하나금융그룹(대표 함영주), 한국산업단지경영자연합회(회장 최철호), 글로벌선도기업협회(회장 이원해)와 함께 '산업단지 생산적 금융 협력 업무협약'을 체결했다고 밝혔다. 이날 협약은 5극3특 기반 성장엔진을 육성하고, 산업단지 입주기업의 글로벌 경쟁력 강화와 혁신기업의 성장을 지원하기 위해 마련됐다. 특히 산업단지 현장과 금융기관·입주기업 경제단체 간 협력체계를 구축해 산업단지 내 생산적 금융을 확산하고, 모험자본 투자 활성화를 통해 기업 성장 기반을 강화한다는 계획이다. 이들 기관은 협약에 따라 산업단지 입주기업의 성장단계별 금융지원과 사업화 촉진을 위한 협력사업을 공동 추진한다. 주요 협력 분야는 ▲산업단지 생산적 금융 펀드 500억원 조성 및 투자 매칭 ▲입주기업 ESG 경영·인증·금리 인하·오픈이노베이션 등 전주기 사업화 지원 ▲5극3특 기반 지역 균형발전 협력 ▲산업단지 개발 및 구조고도화 관련 금융지원 ▲신재생에너지 및 탄소중립 실현을 위한 녹색금융 지원 ▲제조 인공지능 전환을 위한 금융지원 및 자문 등이다. 하나금융그룹의 금융 역량과 산업단지공단의 산업현장 지원 기능, 산업단지경영자연합회와 글로벌선도기업협회의 우량 기업 네트워크를 연계해 산업단지 입주기업의 투자 유치, 기술개발, 수출 확대, 디지털·탄소중립 전환을 종합적으로 지원할 계획이다. 각 기관은 대한민국 산업단지 수출박람회 등 지역 산업단지 입주기업의 판로개척과 글로벌 진출을 지원하는 사업에도 협력해 산업단지형 성장 모델을 확산해 나갈 예정이다. 이상훈 산업단지공단 이사장은 “산업단지는 대한민국 제조업과 수출을 이끌어 온 핵심 기반으로, 제조 AX·탄소규제·보호무역 강화 등 산업환경 변화에 대응하기 위해서는 금융과 투자가 적기에 공급되는 것이 중요하다”며 “이번 협약을 계기로 산업단지 현장과 금융·경제단체의 역량을 결집해 입주기업의 경쟁력 강화를 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

2026.06.13 06:57주문정 기자

[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

"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

이주평 삼성SDS 상무 "제조AI 핵심 데이터는 시계열"

"제조AI의 규모 경제는 데이터를 어떻게 모으느냐에 달려있습니다. 이 문제를 먼저 해결한 곳이 AI 코딩 에이전트입니다. AI코딩 에이전트가 어떻게 주류가 됐는지 연구해 벤치마킹할 필요가 있습니다." 이주평 삼성SDS 상무(SPC개발팀장)는 산업부가 5일 서울 강남 한국산업기술센터에서 개최한 '제 3회 M.AX 전문가 컨퍼런스'에서 발제자로 나서 이 같이 밝혔다. 'M.AX'는 Manufacturing AI Transformation의 약어로 제조AX를 말한다. 성공적인 제조업의 AI 대전환을 위해서는 양질 제조 데이터를 확보하고, 이를 적극적으로 활용할 수 있는 기반을 구축해야 한다. 이에 산업부는 이재명 정부 출범 1주년을 맞아 제조AX를 성공하기 위한 방안을 모색하는 분야별 전문가 컨퍼런스를 연속 개최하고 있다. 이날 컨퍼런스는 제조 데이터가 M.AX 추진 과정에서 왜 중요한지, 또 양질의 제조 데이터를 확보 및 활용하기 위해서는 어떤 인프라를 구축해야 하는지를 놓고 참석 전문가들이 발제하고 토의를 했다. 이 상무는 KAIST 학사, 석사, 박사 출신이다. 삼성전자 종합기술원 연구원과 삼성전자 메모리사업부 연구원, 미국 메타 소프트웨어엔지니어를 거쳐 2024년 삼성SDS에 입사했다. 이날 이 상무는 '제조AX 확산을 위한 AI데이터센터 역할'을 주제로 발제했다. 그는 AI데이터센터를 "학습과 추론을 위한 전용 인프라"라고 정의하며 "네오 클라우드와 AI팩토리라고도 부른다"고 설명했다. AI데이터센터 설계시 고려해야 할 다섯 가지도 제시했다. ▲부지 및 전력 인프라 선정 ▲AI 워크로드 정의(학습 및 추론 비중, 목표 서비스 및 LLM 규모, 레이턴시 쓰루풋 목표) ▲컴퓨팅 인프라 선정(GPU와 NPU 벤더 모델 선정과 CPU· 메모리·GPU 상세 스펙 결정)▲네트워크 및 스토리지 아키텍처(인피니밴드, RoCE 등 네트워크 기술과 고성능 스토리지 구성) ▲냉각 및 운영체계(공냉식과 수냉식 냉각 방식, 운영 자동화 및 안정성 확보) 등이다. 이어 AI인프라가 학습에서 추론 중심으로 이동하고 있다면서 "올해 전체 AI데이터센터 워크로드의 31%가 추론인데 이 비중이 2030년에는 40%로 확대할 것"이라고 내다봤다. 기존 데이터센터는 수많은 독립 서버의 집합이다. 반면 AI데이터센터는 수천 개 GPU가 초고속 네트워크로 연결돼 하나의 슈퍼컴퓨터처럼 동작한다. 이 상무는 AI데이터센터 특징 두 가지를 소개했다. 첫째, GPU 서버간 저지연(low-latency) 네트워크 연결이다. 수천~수백개 GPU가 동기화하므로 일부 노드의 미세한 지연도 전체 학습 효율 저하로 이어질 수 있다면서 "AI학습에서는 가장 느린 GPU가 전체 학습 속도를 결정한다"고 짚었다. 둘째, 단일 학습(trainnug job)을 수행하는 경우 폴트 톨로런스(fault-tolerance,장애 허용성, 컴퓨터 시스템이나 네트워크, 서비스의 일부에 장애가 발생하더라도 전체 시스템이 중단되지 않고 계속 동작할 수 있도록 하는 것)가 역시 매우 중요하다. 이 상무는 "메타는 라마3를 54일간 학습하면서 466회의 장애가 발생했다. 제대로 처리하지 않으면 학습을 처음부터 재수행해야 한다"고 들려줬다. AI 인프라의 폭발적 성장 예도 메타를 사례로 들었다. 이 상무는 메타에서 2018년부터 2024년까지 약 6년간 근무하기도 했다. 2020년만해도 메타는 AI클러스터당 256개 GPU를 소비(장착)했는데 2023년에는 2만4000개로 껑충뛰었다. 2024년에는 5개 데이터센터를 비워 12만9000개 GPU 클러스터를 구성했다. 2025년에는 엔비디아 GB200을 도입했고, 2026년에는 1기가와트(1GW)급 클러스터를 구축하고 있다. LLM 데이터와 제조데이터간 차이점도 설명하며 "제조AI의 핵심 데이터는 시계열(Time-Series) 데이터"라고 밝혔다. 반면 LLM데이터는 텍스트로 이뤄져 있다. 데이터 원천도 LLM은 인터넷과 오픈소스 인데 반해 제조데이터는 센서와 산업장비로 다르다. 생성패턴도 차이가 있어 비정기(LLM)와 지속적(제조데이터)이다. 특히 민감정보 마스킹과 익명화가 LLM은 쉬운데 반해 제조데이터는 매우 어렵다. 대표 AI는 LLM이 라마와 GPT고 제조데이터는 타임FM(TimesFM), 크로노스(Chronos), 팩토리넷(FactoryNet)이다. 이 상무는 "제조데이터 학습은 어렵다"면서 그 이유로 첫째, 제조 제이터 민감 정보는 더 암묵적이며 둘째, 시계열과 영상데이터로 인해 규모가 매우 크며 셋째, 정답(Label) 확보가 어렵다고 진단했다. 이어 제조AI는 엔터프라이즈 파인 튜닝(기업 특화), 제조파운데이션모델(제조 도메인), 오픈월드모델(범용기반)과 같은 여러 계층이 결합, 전체 제조AI 모델을 구성한다면서 "제조AI데이터센터 규모 경제는 제조데이터 공유와 활용에 달려있다"고 밝혔다. 디지털 트윈도 강조했다. 디지털 트윈은 실물 운영 데이터를 활용해 물리 환경과 동일한 가상 환경을 구성, 가상 시뮬레이션 결과를 실물 운영에 재반영, 비공개 루프 체계를 구현한 것이다. 이 상무는 "좋은 코드에 테스트 체계가 있듯이 좋은 제조 데이터에는 디지털트윈이 필요하다"고 말했다.

2026.06.07 22:11방은주 기자

"AI만으론 공장 못 바꿔"…대전 찾아간 삼성SDS, 제조 AX 영토 넓힌다

삼성SDS가 충청·전라권 제조기업을 대상으로 AI 전환(AX) 전략을 제시했다. 수도권과 대기업 중심의 AX 논의를 지역 제조 현장으로 넓히며 데이터 플랫폼, 전사적자원관리(ERP), 제품수명주기관리(PLM), 운영기술(OT) 보안, 5G 특화망을 묶은 제조 특화 사업 확대에 나선 모습이다. 삼성SDS는 28일 대전 롯데시티호텔에서 충청·전라권 제조기업 IT 관계자 100여 명을 대상으로 '삼성SDS 인더스트리 데이'를 열고 제조 산업 AX 전략과 구축 사례를 공유했다. 이번 행사는 'AX, 제조 산업의 내일을 가속화하다'를 주제로 진행됐다. 삼성SDS는 제조기업의 AX 추진 전략과 AI 기반 업무 혁신 사례, 실제 비즈니스 성과 창출 사례를 소개했다. 삼성SDS가 이 행사를 추진한 것은 제조 AX 시장에서 고객 접점을 넓히기 위한 것으로 보인다. 충청·전라권은 반도체, 배터리, 식품, 소재, 부품, 장비 등 제조 기반이 두터운 지역으로, 삼성SDS는 이 지역에서 대외 고객 확대에 속도를 낼 것으로 전망된다. 삼성SDS가 이번 행사에서 강조한 키워드는 'AI 풀스택'으로, AI 인프라부터 플랫폼, 솔루션까지 보유하고 있는데다 컨설팅, 구축, 운영 전 영역을 지원할 수 있다는 점을 내세웠다. 또 단순 AI 도입 컨설팅을 넘어 실제 제조 현장 업무 혁신과 성과 창출까지 연결하겠다는 전략도 강조했다. 박창홍 삼성SDS 제조AM팀 상무는 "기업들은 이제 단순 AI 도입을 넘어 실제 업무에 AI를 적용해 어떤 성과를 창출할 수 있는지에 주목하고 있다"며 "우리는 AI 풀스택 전략을 기반으로 고객의 성공적인 AX 전환을 적극 지원하고 있다"고 말했다. 이날 발표 세션에서는 제조 AX를 위한 데이터 플랫폼, 하림그룹 통합 ERP 구축 사례, AI를 활용한 PLM 혁신 전략, 랜섬웨어 대응을 위한 제조 OT 보안 전략, 피지컬 AI 구현을 위한 5G 특화망 적용 사례, 생성형 AI 기반 협업 솔루션 브리티웍스 활용 방안 등이 다뤄졌다. 또 삼성SDS가 제조 AX를 ERP, PLM, OT 보안, 5G 특화망까지 확장해 제시한 점도 눈에 띈다. 제조기업은 생산 설비, 공급망, 품질 관리, 보안, 물류가 복잡하게 연결돼 있어 단일 AI 솔루션만으로는 성과를 내기 어렵다. 삼성SDS는 이 지점을 겨냥해 데이터 기반 업무 표준화와 현장 네트워크, 보안 체계를 함께 묶은 AX 전략을 앞세우고 있다. 특히 OT 보안과 5G 특화망은 제조 AX 사업 확대의 핵심 축으로 꼽힌다. 제조 현장은 랜섬웨어나 설비 장애가 발생할 경우 생산 중단 피해가 크다. 무인운반차(AGV), 자율이동로봇(AMR), 로봇 기반 자동화 설비가 늘어나면서 공장 내부에서 안정적인 실시간 데이터 송수신 수요도 커지고 있다. 삼성SDS는 이번 행사에서 로봇과 제어 시스템 간 실시간 통신을 지원하는 5G 특화망 기반 네트워크 구축 사례를 소개했다. AI가 로봇, 설비, 공정을 통합 제어하는 피지컬 AI 환경을 구현하려면 공장 내부 전용망과 보안 체계가 필수라는 점을 부각한 것이다. 하림그룹 통합 ERP 구축 사례도 제조 고객을 겨냥한 대표 레퍼런스로 제시됐다. 삼성SDS는 하림그룹 주요 18개 계열사를 연결하는 ERP 구축 경험을 소개하며 원료부터 유통까지 이어지는 사업 구조에 맞춰 ERP를 표준화하고 운영 효율성을 높인 사례를 공유했다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실 부사장은 "이번 세미나는 충청·전라권 제조기업을 대상으로 AX 추진 방향과 실제 혁신 사례를 공유했다는 점에서 의미가 있다"며 "앞으로 AI 풀스택 역량과 산업별 노하우를 바탕으로 다양한 산업 분야 고객에게 인사이트를 지속 제공해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.05.28 12:32장유미 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

LG CNS, 美 제조 현장에 AI 꽂는다…61억 달러 시장 정조준

LG CNS가 북미 제조 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 속도를 낸다. 미국 제조업의 생산기지 재편과 자동화 수요 확대로 공장 운영 효율화가 핵심 과제로 떠오르자 LG그룹 글로벌 제조 현장에서 검증한 운영기술(OT)과 AI 솔루션을 앞세워 현지 시장 확장에 본격 나섰다. LG CNS는 지난 18~19일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산호세에서 열린 'IoT 테크 엑스포 2026'에 국내 기업 중 유일하게 참가했다고 20일 밝혔다. 이 행사는 매년 글로벌 IT·제조 기업 200여 곳과 업계 관계자 약 8000명이 찾는 IoT·AI 융합 기술 행사다. 올해는 IBM, SAP, 딜로이트 등이 전시 부스를 운영했고 엔비디아, 슈나이더 일렉트릭 등이 컨퍼런스 연사로 참여했다. 북미 제조 AX 시장도 성장세가 뚜렷하다. 시장조사업체 모르도르 인텔리전스에 따르면 북미 스마트제조 시장은 2026년 662억9000만 달러(약 97조8000억원)에서 2031년 910억8000만 달러(약 134조3000억원)로 성장할 전망이다. 제조 현장 내 AI 도입도 빠르게 확산되고 있다. 또 다른 시장조사업체 날리지 소싱 인텔리전스(Knowledge Sourcing Intelligence)에 따르면 미국 제조 AI 시장은 올해 37억 달러(약 5조5000억원)에서 2031년에 248억 달러(약 36조6000억원)로 커질 것으로 예상된다. 글로벌 컨설팅펌은 올해 북미 스마트팩토리 솔루션 시장이 약 61억 달러(약 9조원) 규모에서 연평균 9% 성장할 것으로 전망했다. 이 같은 분위기 속에 LG CNS는 이번 전시에서 스마트팩토리 통합 브랜드 '팩토바(Factova)' 핵심 솔루션을 글로벌 고객에게 소개하며 북미 시장에 도전장을 던졌다. 팩토바는 제조 공정 전 과정에 AI, 빅데이터, IoT 등을 적용해 생산 운영을 최적화하고 공장을 지능화하는 솔루션이다. 또 LG 계열사를 포함한 국내외 제조 현장에서 20년 이상 축적한 기술 역량과 운영 노하우를 기반으로 한다. 대표 솔루션은 제조 실행 솔루션 '팩토바 MES'다. 팩토바 MES는 제조 현장 데이터를 실시간으로 수집·분석해 생산 과정의 비효율을 줄이고 공장 운영을 통합 관리한다. 산업별 공정 유형에 맞는 기능을 모듈 방식으로 제공해 고객사가 필요한 기능부터 우선 도입한 뒤 단계적으로 확장할 수 있다. LG CNS는 생산 설비 데이터를 통합 관리하는 '팩토바 컨트롤'도 선보였다. 이 솔루션은 서로 다른 제조사의 생산 설비 데이터를 실시간으로 수집·표준화하고 통합 제어한다. MES 등 공장 내 상위 운영 시스템과 연동할 수 있으며 AI 기반 설비 이상 감지와 고장 예측 기능도 지원한다. 예컨대 모터의 전류, 온도, 진동 데이터를 실시간으로 분석해 이상 징후를 사전에 감지하고 현장 엔지니어의 경험 중심 점검 체계를 AI 기반 예지보전 방식으로 고도화한다. 팩토바 컨트롤은 국내외 제조 현장 10만개 이상의 설비에 적용돼 있다. LG CNS는 이번 전시에서 반도체, 디스플레이, 항공우주, 의료기기 등 초정밀 공정 관리가 필요한 산업을 겨냥한 AI 솔루션도 공개했다. 이 솔루션은 설비 이상 감지(FDC), 공정 품질 관리(SPC), 이상 발생 대응(OCAP) 기능을 기반으로 공정 결함을 사전에 예측하고 데이터 기반 공정 최적화를 지원한다. 또 초정밀 제조업에서 핵심 경쟁력으로 꼽히는 생산 수율 개선에 초점을 맞췄다. LG CNS는 생성형 AI 기반 안전환경 서비스도 이번에 소개했다. 이 서비스는 현장 작업자가 스마트폰 앱으로 사고 사진을 촬영하고 음성 메모를 남기면 생성형 AI가 이를 분석해 사고 정보를 시스템에 자동 등록하는 것이 특징이다. 제조 현장에서 안전·환경 관리 요구가 높아지는 상황을 겨냥한 서비스로, 과거 유사 사례를 참고해 초기 대응 가이드도 제공한다. LG CNS는 팩토바 도입 성과도 제시했다. 한 배터리 공장은 솔루션 도입 한 달 만에 합격품 비중 90% 이상을 달성했고, 불량품 반품 비용도 약 70% 줄였다. 또 다른 전자 제조 공장에서는 현장 작업 생산성이 약 20% 향상됐으며 공정 데이터 90% 이상을 자동 수집하고 있다. 북미 스마트팩토리 사업 확대는 LG CNS의 대외 고객 확대 전략과도 맞물린다. LG CNS의 올해 1분기 매출 1조3150억원 중 특수관계자 매출은 6199억원으로 47.1%를 차지했다. 1분기 기준 내부거래 비중이 50% 아래로 내려간 것은 2023년 1분기 이후 두 번째다. 스마트팩토리는 LG CNS의 대외 AX 사업 확대 전략에서도 주요 축으로 꼽힌다. LG CNS는 AI·클라우드와 스마트엔지니어링을 중심으로 공공, 금융, 제조, 방산 등 다양한 산업에서 외부 고객 기반을 넓히고 있다. 특히 스마트엔지니어링 부문에서는 방산·조선·유통 등 비계열 수주가 확대되고 있다. 북미 스마트팩토리 사업은 이 같은 대외 AX 사업을 해외 제조 시장으로 넓히는 시도로 볼 수 있다. 이를 바탕으로 LG CNS는 대규모 제조 현장에서 검증한 팩토바를 향후 중소·중견 제조기업도 도입할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 초기에는 필요한 기능을 중심으로 도입하고 이후 생산, 설비, 품질, 안전환경 영역으로 확장할 수 있는 방식이다. 신재훈 LG CNS 스마트팩토리사업부 상무는 "대규모 제조 현장에서 축적한 스마트팩토리 구축·운영 경험과 AX 기술력을 바탕으로 북미 시장 공략을 본격화한다"며 "LG CNS의 다양한 스마트팩토리 솔루션을 통해 중소·중견 제조기업들까지 AI 기반 공장 지능화를 구현할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 업계 관계자는 "북미 제조 AX 시장에선 단순 시스템 구축보다 제조 현장 데이터와 설비 운영을 함께 이해하는 역량이 중요해지고 있다"며 "LG CNS가 계열사 제조 현장에서 축적한 OT 기반 스마트팩토리 경험을 앞세운다면 글로벌 제조 AX 사업자로 입지를 넓힐 수 있을 것"고 밝혔다.

2026.05.20 16:00장유미 기자

코오롱베니트, 제조 DX·AX 전담조직 띄웠다…외부 고객 확보 속도전

코오롱베니트가 제조 디지털 전환(DX)과 AI 전환(AX) 사업 확대를 위해 현장 컨설팅 기능을 강화한다. 제조 현장의 공정, 설비, 품질, 에너지 사용 환경을 진단하고 개선 과제 설계부터 시스템 구축·운영 안정화까지 지원하는 전담 조직을 앞세워 외부 고객 확보에 본격 나선다는 방침이다. 코오롱베니트는 최근 제조업 고객 대상 전담 조직인 '제조DX컨설팅팀'을 신설했다고 19일 밝혔다. 제조DX컨설팅팀은 제조 현장의 문제를 진단하고 이를 실제 개선 과제로 구체화하는 조직이다. 코오롱베니트는 이번 조직 신설을 통해 기존 구축·운영 중심의 사업 영역을 컨설팅 단계까지 넓히고, 고객 제조 현장의 문제 정의부터 실행까지 지원하는 제조 DX·AX 전 주기 사업 체계를 강화한다. 새 조직은 고객사의 생산 공정, 설비 운영, 품질 관리, 에너지 사용 환경 등을 종합적으로 분석해 개선 과제를 도출한다. 이후 데이터 수집·분석 체계 설계, 공정 개선 방안 수립, 시스템 구축, 운영 안정화까지 연계해 제조 현장의 성과 창출을 지원한다. 코오롱베니트는 단순 솔루션 도입이나 일회성 컨설팅에 그치지 않고 현장 운영 데이터를 기반으로 개선 방향을 설계한 뒤 적용과 고도화까지 이어간다는 계획이다. 제조 현장마다 공정 구조와 설비 환경, 데이터 축적 수준이 다른 만큼 문제 진단과 과제 설계 단계부터 관여해 실행 가능성을 높이겠다는 취지다. 제조업계에선 공정·품질·설비·에너지 운영을 데이터 기반으로 통합 관리하려는 수요가 커지고 있다. AI 기반 자동화와 지능화가 제조 경쟁력의 주요 과제로 부상하면서 기업들은 기술 도입뿐 아니라 현장의 문제를 정확히 파악하고 실행 가능한 개선 과제로 연결하는 역량을 요구하고 있다. 코오롱베니트는 데이터·AI 기반 제조 DX 역량도 확대하고 있다. 공정 전반에서 발생하는 데이터를 수집·분석해 이상 징후를 조기에 감지하고, 품질 안정화와 공정 최적화를 지원하는 제조 AI 적용 범위를 단계적으로 넓히고 있다. 향후 제조 현장의 자동화·지능화 수준을 높이고 자율제조 공정 구현을 위한 AX 사업 적용 범위도 확대할 계획이다. 그룹 제조 현장에서 쌓은 경험은 외부 고객 확보의 기반이 될 전망이다. 코오롱베니트는 지난 3년간 코오롱인더스트리, 코오롱생명과학, 코오롱제약 등 그룹 제조 계열사를 대상으로 제조 데이터 수집·분석, 설비 모니터링, 공정 개선, 품질 안정화 등 현장 중심 DX 과제를 수행해 왔다. 이번 제조DX컨설팅팀 신설을 통해 이러한 경험을 고객 산업과 공정 특성에 맞춘 맞춤형 컨설팅 역량으로 확장한다는 방침이다. 정상섭 코오롱베니트 상무는 "제조DX컨설팅팀은 제조 현장의 문제를 데이터 기반으로 진단하고, 이를 실행 가능한 개선 과제로 전환하기 위한 전담 조직"이라며 "진단과 기획에 머무르지 않고 구축과 운영 고도화까지 연계해 고객이 제조 DX·AX 전환 효과를 현장에서 체감할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.05.19 11:01장유미 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

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

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

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, 공장 품질검사도 맡는다"…코오롱베니트, 제조 AX 속도전

코오롱베니트가 인공지능(AI) 전문기업 뉴로클과 손잡고 제조 현장에 즉시 도입 가능한 비전 인공지능 패키지를 선보이며 제조 AX(인공지능 전환) 시장 공략에 속도를 낸다. 코오롱베니트는 오토딥러닝 비전 기술 기반의 품질검사 프리패키지 '프롬튼팩 인스펙션(PromptON Pak.Inspection)'을 출시했다고 27일 밝혔다. 이번 신제품은 코오롱베니트의 인공지능 브랜드 '프롬튼(PromptON)'의 실행형 패키지 라인업 중 하나로, 제조 기업들이 직면한 인공지능 도입의 높은 문턱을 낮추기 위해 기획됐다. 그동안 제조업계는 공정별로 상이한 검사 모델을 매번 새롭게 개발해야 하는 시간적, 비용적 부담 때문에 인공지능 도입에 어려움을 겪어왔다. 코오롱베니트는 이러한 페인 포인트(Pain Point)를 해결하기 위해 검증된 소프트웨어와 하드웨어를 하나로 묶은 '실행형 패키지' 전략을 택했다. 이 솔루션의 핵심은 뉴로클의 노코드(No-code) 비전 인공지능 소프트웨어인 '뉴로티(Neuro-T)'와 '뉴로알(Neuro-R)'이다. 코딩 지식이 없는 현장 담당자도 GUI(graphical user interface, 그래픽 사용자 인터페이스) 환경에서 모델 학습부터 성능 평가까지 전 과정을 수행할 수 있으며, 자동 모델 최적화 기능을 통해 전문 인력 없이도 고성능 검사 시스템을 구축할 수 있다. 코오롱베니트는 IT 유통 역량을 활용해 하드웨어 구성에도 내실을 기했다. 특히 세계적인 서버 기업인 델 테크놀로지스의 서버 및 워크스테이션은 물론, 산업용 컴퓨팅 강자인 어드밴텍(Advantech) 장비와 결합해 안정성을 높였다. 또 고객 환경에 따라 '하이엔드'와 '로우엔드' 두 가지 라인업으로 출시해 대규모 생산 라인부터 중소 규모 현장까지 유연한 대응이 가능하도록 설계했다. 이번 솔루션 출시는 최근 결성된 '코오롱베니트 인공지능 얼라이언스(AI Alliance)'의 실질적인 협업 결과물이라는 점에서 의미가 깊다. 뉴로클은 이 얼라이언스의 신규 참여사로, 양사는 단순한 기술 협력을 넘어 공동 상품 기획과 시장 진출까지 아우르는 강력한 시너지를 보여줬다. 코오롱베니트의 이 같은 행보는 단순한 아이티 서비스 기업을 넘어 파트너사의 기술을 엮어 고객에게 즉시 가치를 전달하는 인공지능 통합 솔루션 제공자로서의 정체성을 시장에 각인시키려는 전략으로 풀이된다. 특히 인공지능 얼라이언스를 통해 실질적인 수익 모델을 창출할 수 있는 실행력을 입증했다는 점에서도 의미가 크다. 코오롱베니트는 이번 품질검사 솔루션을 시작으로 안전 관제, 설비 예지보전 등으로 패키지 영역을 순차적으로 확대해 나갈 계획이다. 강재훈 코오롱베니트 에이엑스커머스팀장은 "제조 AX의 핵심은 인공지능 기술을 현장에 얼마나 빠르게 적용하고 실제 운영 성과로 연결하느냐에 있다"며 "프롬튼팩 인스펙션은 제조 품질을 위한 비전검사 영역에서 고객이 에이엑스 효과를 빠르게 체감할 수 있도록 기획한 실행형 패키지"라고 강조했다. 이어 "앞으로도 다양한 파트너사와 협업해 제조 현장에 최적화된 AX 패키지를 지속 확대해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.04.27 15:33장유미 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

"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] 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

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

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