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"기술보다 사람”…에이블런, 제조기업 AX 장벽 해소책 제시

에이블런이 '지역 제조기업 AX 전환 확산 웨비나 2026'의 주요 참가자 구성과 질의응답 내용을 공개하고, 제조 현장의 AX 실행 해법을 제안했다. 21일 에이블런에 따르면, 지난 16일 열린 이번 웨비나에는 제조·생산(47.0%), IT·정보통신(18.7%) 등 다양한 업종에서 총 198명이 신청하고 최대 115명이 동시 접속했다. 전체 신청자 중 교육·인사 및 경영·전략 직무가 65.7%를 차지했으며, 중소·중견기업 비중이 62.1%, 팀장 이상 리더급이 55.1%를 기록했다. 참가자들은 AX 도입의 시작점, 데이터 정리 및 보안, 개인의 AI 활용을 조직 전체로 넓히는 방법 등 실무 실행에 대해 집중 질의했다. 행사에서는 기술 도입 자체보다 사람과 업무 프로세스, 조직 운영 방식의 변화가 제조 AX의 본질적 과제라는 점이 집중적으로 다뤄졌다. 첫 순서로 나선 유응준 전 엔비디아코리아 대표는 전문인력 부재와 투자비 부담을 짚으며 결재선 축소, 정보 공개, 실패 보고 부담 완화 등 5가지 리더십 실천 과제를 제시했다. 이어 박진아 에이블런 대표는 목표 과제를 먼저 정하고 RAG(검색증강생성)나 기존 DB·API 연동을 통해 작게 검증을 시작할 것을 조언했다. 또 윤상순 신진엠텍 부장은 13개 부서 179명 대상의 수준별 4단계 AI 교육 사례를 공개했으며, 심누리 AX 컨설턴트는 직무훈련비 90~95%를 환급받는 '인재키움 프리미엄 훈련' 사업을 설명했다. 박진아 에이블런 대표는 "데이터가 다 갖춰질 때까지 AX를 미루는 제조기업이 많지만, 현장에서 풀어야 할 과제가 분명하면 지금 기업이 보유한 데이터로도 바로 시작할 수 있다"며 "에이블런은 교육을 통해 만든 결과물이 데이터로 쌓이고, 조직의 의사결정으로 이어질 수 있도록 제조기업의 AX 실행 체계를 함께 설계하겠다"고 말했다.

2026.09.21 08:52백봉삼 기자

미소정보기술, 정부 'M.AX 전문기업' 선정…제조 AI 사업 확대

미소정보기술이 정부의 제조업 인공지능(AI) 전환 정책인 '제조업 AI 대전환(M.AX)' 전문기업으로 선정되며 제조 AI 분야 경쟁력을 인정받았다. 미소정보기술은 산업통상자원부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 추진하는 M.AX 전문기업 AI 솔루션 기업 부문에 최종 선정됐다고 18일 밝혔다. M.AX 전문기업은 제조 현장에 AI를 적용해 생산성과 품질, 운영 효율성을 높이고 제조업의 AI 전환을 촉진할 기업을 발굴·육성하는 제도다. 정부는 최근 제조공정 중심의 AI 활용 범위를 생산계획, 공급망 관리, 재고 운영, 안전 관리 등 기업 운영 전반으로 확대하고 있다. 제조 AI는 단순한 자동화 기술이나 AI 모델만으로 구현하기 어렵다. 설비와 센서, 생산·품질 데이터를 안정적으로 수집·관리하는 데이터 플랫폼과 AI 분석 기술, 설비·로봇 제어 기술이 통합적으로 운영돼야 실제 현장에서 활용할 수 있기 때문이다. 미소정보기술은 제조 AI 플랫폼 '닥시(DAXI)'를 기반으로 제조 현장 데이터 수집부터 분석, 운영까지 아우르는 역량을 인정받아 이번 선정에 이름을 올렸다. 닥시는 설비·공정·품질·생산 데이터를 통합 관리하고 AI 분석을 통해 이상 징후 예측, 품질 관리, 생산 계획 수립 등을 지원하는 제조 특화 플랫폼이다. 생산 계획부터 실행, 분석에 이르는 전 과정을 연결해 의사결정을 지원하는 것이 특징이다. 회사는 이차전지, 자동차, 조선, 방산 등 다양한 산업 분야에서 제조 AI 프로젝트를 수행해 왔다. 에코프로, 현대제철, 롯데건설, CMTX 등과 협력하며 산업 현장 중심의 AI 적용 사례를 확보하고 있다. 또한 국산 시스템온칩(SoC) 기반 온디바이스 AI, 스마트 도시안전망, 특수강 공정 최적화, 반도체 생산라인 AI 비전검사, AI 엔지니어링 에이전트 등 다양한 산업 AI 사업을 추진하며 제조 AI 사업 영역을 넓히고 있다. 미소정보기술은 AI 모델 개발을 넘어 제조 데이터 플랫폼을 중심으로 MLOps, AI 모델 운영·검증, 데이터 품질관리, AI 거버넌스를 통합한 운영 체계 구축에도 집중하고 있다. 이를 통해 제조 현장에서 AI가 안정적으로 운영되고 지속적으로 고도화될 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 회사가 제시하는 장기 목표는 AI가 스스로 인지·판단·실행하는 '레벨5 완전자율 제조'와 다크팩토리 구현이다. 생산, 조립, 검사, 물류 전 과정에 AI 에이전트, 디지털트윈, 비전 AI, IoT, 지능형 센싱, 로봇 제어 기술을 연계해 데이터 수집부터 분석, 제어, 실행까지 하나의 체계로 통합한다는 전략이다. 남상도 미소정보기술 대표는 "이번 선정은 제조 데이터를 기반으로 AI를 실제 산업 현장에 적용하고 성과를 창출해 온 역량을 인정받은 결과"라며 "데이터가 현장을 이해하고 AI가 판단하는 지능형 제조 환경 구축을 통해 제조업 AX 전환을 지원하겠다"고 말했다.

2026.09.18 15:51남혁우 기자

원프레딕트, 기술성 평가 통과…연내 코스닥 예심

원프레딕트가 제조 인공지능(AI) 기술 경쟁력과 사업화 역량을 인정받으며 코스닥 기술특례상장 절차에 속도를 낸다. 원프레딕트는 기술성 평가 통과를 바탕으로 연내 상장예비심사 청구를 추진한다고 14일 밝혔다. 기술성 평가는 기술특례상장을 추진하는 기업을 대상으로 전문평가기관이 기술 완성도와 경쟁력, 시장성, 사업화 가능성 등을 살펴보는 절차다. 원프레딕트는 한국거래소가 지정한 전문평가기관 2곳으로부터 산업 현장에서 축적한 제조 AI 기술과 사업화 역량을 평가받았다. 원프레딕트는 2016년 설립 이후 산업 설비 데이터를 AI로 분석해 설비 상태를 진단하고 고장을 사전에 예측하는 예지보전(PdM) 기술을 중심으로 사업을 확대했다. 최근에는 개별 설비 진단을 넘어 생산·품질·정비 등 제조 운영 전반에 AI를 적용하는 'AI 네이티브 팩토리' 전략을 내세우고 있다. 핵심 제품인 산업 AI 플랫폼 'pdx'는 제조 현장의 설비 데이터와 운영 시스템을 연결해 이상 진단과 고장 예측, 공정 최적화 등 AI 기반 의사결정을 지원한다. 제조 데이터를 AI에 맞게 연결·관리하는 데이터 플랫폼 '사이클론'도 제공하며 제품 중심 사업 모델을 강화하고 있다. 솔루션 적용 산업군도 기존 정유·석유화학에서 제약·바이오, 항공, 디스플레이, 로봇, 연구시설 등으로 확대됐다. 지난 7월부터는 국내 주요 제약사 5곳과 AI 네이티브 팩토리 실증 사업을 추진 중이다. 사업 성과 또한 확대됐다. 원프레딕트의 올해 상반기 매출은 지난해 연간 매출의 약 1.6배를 기록했으며 신규 수주는 전년 동기 대비 5.6배 증가했다. 기존 고객사의 추가 프로젝트 발주도 이어지면서 일회성 실증을 넘어 반복 도입과 적용 범위를 넓히는 사례도 늘었다. 원프레딕트는 현재까지 누적 518억 원의 투자를 유치했다. 재무적 투자자(FI)뿐 아니라 LG에너지솔루션, S-오일, GS파워 등 주요 기업이 전략적 투자자(SI)로 참여했다. 윤병동 원프레딕트 대표는 "지난 10년간 제조 현장에서 기술을 개발하고 실제 고객 환경에 적용해 제조 AI 사업화 경험을 축적해왔다"며 "제품 경쟁력과 산업 현장의 적용 사례를 지속 확대해 AI가 제조 현장의 운영과 의사결정을 지원하는 AI 네이티브 팩토리를 구현하겠다"고 말했다.

2026.09.14 14:03이나연 기자

이노에이엑스, 日 금융 넘어 제조까지…글로벌 자동차 부품사 사업 수주

이노에이엑스가 일본에서 금융권을 넘어 제조업으로 인공지능 전환(AX) 사업 영역을 확대한다. 현지 진출 10년간 대형 금융사를 중심으로 쌓은 기술력과 레퍼런스를 바탕으로 자동차 부품 제조사까지 고객군을 넓히며 일본 현지 사업을 새로운 성장축으로 키운다는 목표다. 이노에이엑스는 일본법인이 글로벌 대형 자동차 부품 제조사의 벤더로 최종 선정됐다고 14일 밝혔다. 계약상 고객사명은 공개하지 않았다. 이노에이엑스 솔루션은 해당 고객사의 설비 컴플라이언스 자동화 시스템에 도입될 예정이다. 이를 통해 일본 금융 분야를 중심으로 확보해온 사업 레퍼런스를 제조 분야로 확장하게 됐다. 회사 측에 따르면 이번 사업자 선정 과정에선 글로벌 대형 솔루션 기업들과 경쟁했다. 이노에이엑스는 기술력과 도입 편의성, 비용 경쟁력 등이 수주에 영향을 미쳤다고 설명했다. 특히 현업 담당자가 IT 부서의 지원 없이 직접 업무 규칙을 관리하고 변경할 수 있다는 점이 기술 검증 과정에서 높은 평가를 받은 것으로 전해졌다. 업무 환경이나 규정 변화에 따라 현업에서 시스템 적용 기준을 직접 조정할 수 있도록 지원하는 방식이다. 이노에이엑스는 지난 2015년 일본법인을 설립하며 현지 시장에 진출했다. 이후 일본 3대 손해보험사인 손보재팬의 차세대 시스템 사업에서 미국·독일계 글로벌 벤더들과 경쟁해 자사 솔루션을 공급했다. 이를 발판으로 아플락생명과 오릭스생명, 일본생명 등 주요 금융사로 고객사를 확대했다. 손보재팬 한 곳에서만 누적 매출 약 120억원을 기록하며 기간계 시스템 전반의 장기 파트너로 자리 잡았다는 설명이다. 이번 자동차 부품 제조사 수주는 금융권에서 쌓은 일본 사업 기반을 다른 산업에 확장한 것으로 평가된다. 이노에이엑스는 금융 시스템을 중심으로 검증해온 솔루션을 제조 현장의 설비 컴플라이언스 자동화 영역에 적용하면서 현지 사업 포트폴리오를 넓히게 됐다. 일본법인의 수익 구조도 안정적인 반복 매출을 중심으로 구성돼 있다. 라이선스와 유지보수료가 매년 발생하는 구독형 사업 모델을 기반으로 신규 고객이 늘어날수록 누적 매출도 증가하는 구조다. 이노에이엑스는 이를 바탕으로 일본법인의 안정적인 매출 기반을 확보하고 장기적인 사업 계획과 전략적인 시장 확대를 추진한다는 방침이다. 금융에서 제조로 확대한 데 이어 향후 다양한 산업에서 신규 사업 기회를 발굴할 계획이다. 김길곤 이노에이엑스 일본법인 대표는 "일본은 고객과 신뢰를 쌓는 데 오랜 시간이 필요한 시장인 만큼 지난 10년간 현지 고객과의 다양한 사업을 통해 기술력과 신뢰를 꾸준히 검증받아 왔다"며 "앞으로도 다양한 분야에서 사업 기회를 확대해 일본법인을 그룹의 핵심 성장 동력으로 키워 나가겠다"고 말했다.

2026.09.14 13:39한정호 기자

데이터 쫓아 지방 간다…제조 AI 거점 확산

인공지능(AI) 기업들이 주요 산업단지로 거점을 넓히고 있다. 단순한 지사 확대를 넘어 제조 현장에서 발생하는 고품질 산업 데이터와 고객 수요를 확보하고, AI 솔루션을 실제 생산라인에서 실증하기 위한 '현장 밀착형 거점화'가 본격화되는 모습이다. 12일 업계에 따르면 최근 AI 업계에서는 지방에 첫 지역 거점을 세우는 사례가 잇따르고 있다. 크라우드웍스는 지난 10일 경남테크노파크에 첫 지역 거점인 '피지컬 AI 허브' 창원 오피스를 마련했다. 창원국가산업단지를 중심으로 제조기업의 AI 수요를 발굴하고 산학연 협력을 확대하는 한편, 내년부터 조선·방산·기계·항공 등 경남 주력 산업의 공정 데이터와 숙련 작업자의 노하우를 AI 데이터로 자산화할 계획이다. 향후 울산·전북 등 제조업 밀집 지역으로 허브망도 확대한다. 마키나락스도 지난달 창원에 첫 지역 거점인 'AI스튜디오@창원'을 개소했다. 영남권 제조 현장과 가까운 곳에서 자동차·중공업·조선 등 전략 산업군 고객을 지원하고 신규 고객을 발굴하기 위한 거점이다. 기업들이 창원을 주목하는 배경에는 제조업 집적도가 있다. 창원국가산업단지에는 기계·방산 등 제조기업이 밀집해 있어 AI 모델 개발과 실증에 필요한 생산 데이터와 현장 수요를 확보하기 유리하다. 특히 제조업의 AI 전환이 공정 자동화를 넘어 로봇과 설비가 직접 움직이는 피지컬 AI로 확대되면서 실제 생산환경에서 데이터를 확보하고 기술을 검증할 필요성도 커지고 있다. 이같은 움직임은 창원에만 국한되지 않는다. 대구에서는 메가존이 피지컬 AI 연구개발(R&D) 센터 구축을 추진하고 에이로봇과 협업해 로봇·AI 산업 기반을 확대하고 있다. 알체라는 부산을 거점으로 해양·조선 등 지역 특화 AI 사업을 강화 중이며, 마음AI도 광주 AI 클러스터를 기반으로 자율주행과 AI 솔루션 연계를 추진하고 있다. 정부 역시 산업단지를 제조 AI 전환(M.AX)의 핵심 거점으로 보고 있다. 산업통상부는 M.AX 얼라이언스 내 산업단지 AX 분과를 중심으로 지역 제조기업과 AI 기업, 대학·연구기관 간 협력을 확대하고 있다. 창원·광주 등 기존 10개 AX 실증산단을 중심으로 산단 입주기업이 AI 인프라와 기술·인력을 공동 활용하는 지역 맞춤형 M.AX 모델을 구축하고 있다. 올해 3개 산단을 추가 선정했으며 오는 2030년까지 AX 실증산단을 25개로 확대할 계획이다. 내년도 부처별 예산에서도 제조 AI와 지역 AX에 대한 투자 확대가 확인된다. 산업부는 2027년 예산안에서 제조혁신 가속화와 메가프로젝트에 3조 7261억원을 편성했다. 올해 1조 6309억원에서 128.5% 늘어난 규모다. 특히 풀스택 AI 팩토리·제조AI 파운데이션 모델 개발, 제조 암묵지 활용 AI 솔루션 개발, 국가 제조데이터 라이브러리 구축·운영, M.AX 자율제조 생태계 구축 등이 신규 사업으로 반영됐다. 과학기술정보통신부도 2027년 AI 대전환 예산을 9조 4211억원으로 확대한다. 이와 함께 대경·서남·전북·동남 등 4대 권역 지역 AX 연구개발(R&D)에 3345억원을 배정했다. 올해 1770억원에서 약 89% 늘어난 규모다. 권역별로 바이오·로봇, 모빌리티·에너지, AI 공장 플랫폼, 정밀제조 등 지역 주력산업을 중심으로 AI 적용을 확대한다. 제조 AX에서 현장 거점의 중요성이 커지는 이유도 여기에 있다. 제조 AI는 범용 데이터를 학습한 모델을 가져오는 것만으로는 충분하지 않다. 생산 설비와 공정에서 축적되는 데이터, 숙련 작업자의 경험과 노하우, 현장별 작업 환경을 함께 반영해야 실제 생산성과 품질 개선으로 이어질 수 있다. 산업부도 숙련공의 경험과 노하우를 데이터셋으로 전환하고 이를 학습한 AI 모델과 솔루션을 개발·검증하는 사업을 추진하고 있다. 업계 관계자는 "'데이터가 있는 곳에 AI가 모인다'는 산업 지형의 변화가 현장에서 확인되고 있다"며 "수도권 집중에서 벗어나 지역 산업단지와 접점을 넓히는 AI 기업들의 지방 거점화는 지역 제조 산업의 체질 개선과 균형발전을 이끄는 주요 변수가 될 전망"이라고 말했다.

2026.09.12 16:13이나연 기자

"문서 자동화 넘어 품질 예측까지"…포티투마루, 제조 AX 방안 제시

포티투마루가 에이전틱 인공지능(AI)을 활용한 디스플레이 제조 혁신 방안을 제시했다. 김동환 포티투마루 대표는 10일 충남테크노파크 디스플레이혁신공정센터에서 열린 '제1회 2026 AI·디스플레이 포럼'에서 '생성형 AI가 바꾸는 산업현장'을 주제로 발표했다. 김 대표는 제조업의 AI 활용 범위를 문서 작성이나 단순 질의응답에서 품질 관리와 설비 데이터 분석까지 넓혀야 한다고 강조했다. 현장 데이터를 토대로 문제를 예측하고 의사결정을 돕는 비즈니스 최적화 단계로 발전해야 한다는 설명이다. 김 대표는 구체적인 도입 방안으로 산업별 업무에 맞춘 소형언어모델(sLLM)과 기업 내부 데이터를 연결하는 검색증강생성(RAG)을 제시했다. 기업 보안망 안에서 기술문서와 설비 매뉴얼·품질 데이터를 검색하고 답변에 활용하는 식이다. 그는 현업 엔지니어가 직접 업무 자동화 과정을 설계하는 에이전틱 워크플로를 주요 전략으로 꼽았다. 이를 적용하면 AI가 보고서와 기술문서 초안을 작성하는 수준을 넘어 복잡한 업무 절차를 분석하고 반복 작업을 수행할 수 있다는 이유에서다. 그는 제조 현장에서 AI를 안정적으로 활용하기 위한 조건으로는 환각 통제와 답변 근거 제시를 들었다. 포티투마루는 RAG 기술과 인공지능 독해 기술, 산업별 경량 모델로 기업과 공공기관의 AI 전환을 지원하고 있다. 이번 행사는 충남디스플레이산업기업협의회가 '피지컬 AI가 여는 제조혁신, 디스플레이 산업의 미래를 연결하다'를 주제로 마련했다. 디스플레이와 반도체 및 이차전지 기업 임직원을 비롯한 충남 지역 산학연관 관계자 150여명이 참석했다. 정부가 반도체와 피지컬 AI, 인공지능 데이터센터(AIDC)를 축으로 '3대 메가프로젝트'를 추진하는 가운데 이번 포럼에서는 천안·아산 디스플레이 산업의 경쟁력 강화 방안이 논의됐다. 기조강연과 사례발표에 이어 공장 전체의 지능화를 다룬 패널토론도 진행됐다. 김동환 포티투마루 대표는 "글로벌 초격차 경쟁력을 유지하기 위해서는 제조 전 과정에 스스로 판단하고 행동하는 에이전틱 AI 기술을 선제적으로 결합해야 한다"며 "우리가 축적한 산업 AI 실증 기술력을 바탕으로 충남 디스플레이 생태계의 성공적인 AX 전환과 제조 산업의 글로벌 경쟁력 강화를 적극 지원하겠다"고 강조했다.

2026.09.10 16:41김미정 기자

크라우드웍스, 창원에 '피지컬 AI' 첫 거점 세웠다

크라우드웍스가 경남 창원에 '피지컬 인공지능(AI) 허브' 1호 거점을 구축하고 제조 특화 지역 AI 전환(AX) 사업 공략에 나선다. 크라우드웍스는 경남테크노파크 경남인공지능혁신본부에 첫 지역 거점인 창원 오피스를 마련했다고 10일 밝혔다. 창원국가산업단지를 중심으로 내년부터 '제조 AI·로보틱스 밸리' 조성이 본격화되는 데 따라 선제적 지역 거점을 가동한다는 목표다. 창원 오피스를 통해 경남 지역 제조기업 AI 수요 발굴·수주 지원, 지자체 피지컬 AI 생태계 참여, 지역 기반 산학연 협력 네트워크 확대를 추진한다. 크라우드웍스는 올해 상반기 '피지컬 AI 데이터 플랫폼' 개발과 '피지컬 AI 데이터 랩' 신설에 이어 지난 6월 정부의 '피지컬 AI 월드 파운데이션 모델' 개발 사업을 수주한 바 있다. 내년부터는 조선·방산·기계·항공 등 경남 지역 핵심 산업의 현장 공정 데이터와 숙련 작업자의 노하우를 고품질 AI 데이터로 자산화할 예정이다. 경남 창원을 시작으로 울산과 전북 등 주요 제조 산업 밀집 지역으로 피지컬 AI 허브망을 확대할 계획이다. 김광일 크라우드웍스 대표는 "성공적인 제조 AX는 로봇·설비 등과 연동되는 피지컬 AI 기술과 데이터 파이프라인 구축이 출발점"이라며 "지역 산업체들과 밀착 협력을 강화하고 지역 제조 생태계의 AX 혁신을 이끄는 데 앞장서겠다"고 말했다.

2026.09.10 14:17이나연 기자

AI 검증 넘어 구축으로…제조업계, '돈 버는 AI' 찾는다

인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 모델 성능과 기술 검증(PoC)을 넘어 실제 산업 현장의 생산성 향상으로 이동하고 있다. 제조업계는 AI와 로봇을 결합한 자율공장부터 현장 전문가의 노하우를 학습한 AI 에이전트까지 도입 범위를 넓히며 생산·운영 전반을 AI 중심으로 재편하는 모습이다. 마키나락스는 3일 웨스틴 서울 파르나스에서 'AI, 현장에 착륙하다'를 주제로 산업 AI 컨퍼런스 '어텐션 2026'을 개최했다. 올해 3회째를 맞은 행사에는 제조·에너지·반도체·국방·공공 분야 관계자 약 700명이 참석했으며 마키나락스를 비롯해 KAIST·한국앤컴퍼니그룹·HD현대 등이 산업 현장 AI 적용 전략과 성과를 공유했다. 이날 기업들은 AI 기술 자체보다 실제 현장의 문제를 해결하고 투자 대비 효과(ROI)를 만들어내는 역량이 향후 기업 경쟁력을 좌우할 것으로 내다봤다. 제조 현장에서 요구되는 정확도와 기업별 데이터·업무 노하우를 범용 AI만으로 해결하기 어려운 만큼 현장 데이터와 도메인 지식, AI를 연결하는 운영체계 구축이 중요하다는 데 의견을 모았다. 장영재 KAIST 지정 석좌교수 겸 다임리서치 대표는 제조업이 개별 설비 자동화를 넘어 공장 전체를 AI가 통합 운영하는 '5세대 자율공장'으로 전환될 것으로 전망했다. 그는 "AI 기술도 중요하지만 궁극적인 목표는 효율적으로 공장을 운영하고 돈 버는 공장을 만드는 것"이라며 "개별 프로세스뿐 아니라 전체 공장을 아우르는 운영체계를 갖추는 것이 핵심"이라고 말했다. 이를 구현할 핵심 기술로는 피지컬 AI를 꼽았다. 장 교수는 AI가 로봇과 설비 등 물리적 시스템을 이해하고 제어하면서 로봇 활용의 기술적 장벽과 비용을 낮출 것으로 예상했다. 이에 KAIST와 다임리서치는 생산·물류·로봇을 단일 운영체계로 통합하는 AI 기반 자율공장 오케스트레이션 플랫폼 '카이로스(KAIROS)'를 개발했다. 이를 통해 공장 내 개별 장비의 자동화를 넘어 원부자재 투입부터 완제품 생산까지 전체 흐름을 AI가 조율하는 체계를 구현했다. 한국앤컴퍼니그룹은 AI를 기존 업무에 단순히 추가하는 수준에서 벗어나 업무 프로세스 자체를 AI 중심으로 재설계하고 있다. 김성진 한국앤컴퍼니그룹 전무는 AI를 도입한 기업 가운데 실제 비즈니스 가치 창출로 이어지는 비율이 30% 미만이라며 상당수 기업이 여전히 PoC 단계에 머물러 있다고 진단했다. 이 가운데 회사는 연구개발(R&D)·생산·물류·재무 데이터를 연결하는 통합 데이터 플랫폼을 구축하고 현업 직원이 AI를 활용해 필요한 업무 시스템을 직접 만드는 'AI 바이브 코딩' 체계를 확대 중이다. AI와 사람의 전문성을 결합하는 시도도 이어지고 있다. 한국앤컴퍼니그룹은 마키나락스와 3년째 협력해 '타이어 패턴 생성 AI'를 개발하고 있으며 디자이너 전문성과 AI의 생성 능력을 결합하는 방식으로 디자인 다양성과 개발 효율을 높이고 있다. HD현대는 AI를 조선업의 인력 부족과 환경 규제, 비용 구조 변화에 대응하기 위한 핵심 수단으로 보고 제조 AI 전환(AX)을 확대 중이다. 현업 전문성과 데이터, 공통 AI 플랫폼을 축으로 설계·생산·품질·안전 전반을 지능화하고 궁극적으로는 지능형 자율운영 조선소를 구축한다는 구상이다. 특히 현장 숙련공의 경험과 노하우를 AI에 학습시켜 설계부터 안전까지 지원하는 '조선 AI 명장 에이전트' 구축도 추진하고 있다. 또 마키나락스를 비롯해 팔란티어·지멘스·구글 등 글로벌 기업과 제조 AI 생태계 확대에 속도를 내고 있다. 김영옥 HD현대 상무는 "피지컬 AI는 단순히 기술만 갖고 하는 것이 아니라 현장이 중요하다"며 "전방 배치 엔지니어(FDE)가 직접 현장 문제를 발굴해 협동설비와 크레인 예지보전, 생산공정 최적화 등을 AI 구축 전략으로 전환해야 한다"고 설명했다. 마키나락스는 이같은 산업 AI 확산을 뒷받침하기 위해 AI 운영체제 '런웨이'와 FDE를 중심으로 현장 적용 역량을 강화하고 있다. 현재까지 5개국 32개 도시 80여개 고객 현장에서 6000건 이상의 AI 모델을 배포했다. 장기적으로는 AI가 생산·물류·설비 운영을 스스로 판단하는 완전 자율 제조공장 구현까지 목표로 하고 있다. 전동 액추에이터 기업 에너토크와 협력해 사무·생산 영역에서 80개 이상의 AX 과제를 발굴하는 등 3개년 로드맵을 추진 중이다. 윤성호 마키나락스 대표는 "우리의 모든 방향성은 현장을 향해 있다"며 "현장 데이터를 확인·분석해 업무 프로세스를 이해하는 검증된 AI를 실제 시스템과 연결해 현장에서 구동되는 AI를 확산할 것"이라고 강조했다.

2026.09.03 13:50한정호 기자

윤성호 마키나락스 대표 "기업 AI 경쟁력, 벤치마크 아닌 현장에서 나온다"

마키나락스가 제조·국방 등 실제 산업 현장에서 작동하는 인공지능(AI)을 앞세워 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 범용 AI 모델의 성능 경쟁을 넘어 보유 데이터와 경험을 AI 자산으로 축적하는 환경을 구축해 완전 자율 제조공장을 실현한다는 목표다. 윤성호 마키나락스 대표는 3일 웨스틴 서울 파르나스에서 개최한 '어텐션 2026' 컨퍼런스에서 "우리의 모든 방향성은 현장을 향해 있다"며 "현장 데이터를 확인·분석해 업무 프로세스를 이해하는 검증된 AI를 실제 시스템과 연결해 현장에서 구동되는 AI를 확산할 것"이라고 밝혔다. 그는 최근 AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만 실제 기업 생산성 향상으로 이어지는 성과는 아직 제한적이라고 진단했다. 특히 제조와 국방 등 산업 현장은 작은 오류도 막대한 손실로 이어질 수 있어 단순히 높은 벤치마크 성능을 기록하는 범용 AI만으로는 한계가 있다고 짚었다. 윤 대표는 "글로벌 프론티어랩이 개발한 AI는 현장의 데이터와 업무 방식, 비즈니스 로직을 충분히 이해하지 못해 공장에선 이른바 '정확도 80%의 벽'을 넘어서지 못하고 있다"며 "이를 해결할 정답은 바로 현장에 있다"고 밝혔다. 이에 마키나락스는 현장 데이터와 업무 프로세스를 AI에 직접 연결하는 데 집중해왔다. 실제 설계 도서 변경 검토 업무에 AI 에이전트를 적용해 작업 시간을 1시간 이상 단축했으며 마키나락스가 지원한 글로벌 6개 자동차 공장에선 1400대 이상의 로봇 관리에 AI를 활용 중이다. 최근 한미연합훈련(UFS)에 마키나락스 AI 기술이 시범 적용되는 등 국방 분야에서도 성과를 확대 중이다. 군 내부 방대한 자료에서 필요한 정보를 찾고 권한에 따라 허용된 정보와 출처를 제공하는 한편 작전 보고서 작성과 장애 발생 시 복구 판단 등을 지원하는 방식이다. 이같은 현장 AI 확산을 위해 윤 대표가 강조한 개념은 '기업 AI 주권'이다. 기업이 보유한 데이터와 지식, 노하우뿐 아니라 이를 활용해 만들어진 AI와 결과물까지 직접 소유하고 지속적으로 축적할 수 있어야 한다는 의미다. 특정 파운데이션 모델이나 클라우드 인프라에 종속되지 않고 필요에 따라 모델과 인프라를 자유롭게 선택할 수 있는 환경도 기업 AI 주권의 핵심 요소로 제시했다. 마키나락스의 AI 운영체제 '런웨이'도 이 방향에 맞춰 고도화하고 있다. 기업 내부 다양한 데이터와 업무 프로세스를 AI에 적용하고 만들어진 결과를 다시 기업 내부 자산으로 축적하는 구조다. 다양한 오픈소스와 외부 AI 모델을 선택적으로 활용할 수 있도록 해 특정 모델이나 인프라에 대한 종속성도 낮추는 것이 목표다. 현장 적용·구축을 담당하는 '전방 배치 엔지니어(FDE)' 조직도 지속 확대 중이다. 마키나락스 FDE가 현재까지 방문한 현장은 전 세계 5개국 32개 도시 80곳 이상에 달한다. 올해에만 FDE 엔지니어들이 현장에서 약 7만 시간을 투입했으며 현재까지 6000개가 넘는 AI 모델을 실제 현장에 배포했다. 마키나락스는 이 경험을 기반으로 완전 자율 제조공장 구축에도 나선다. 전동 액추에이터 국내 시장 점유율 1위 기업 에너토크와 협력해 완전자율공장의 초기 모델을 구축 중이다. 윤 대표는 "에너토크와 협력해 현재까지 80개 이상의 AX 과제를 발굴했다"며 "올해부터 2028년까지 3년에 걸쳐 공장을 보이는 공장에서 연결된 공장, 다시 스스로 행동하는 자율화된 공장으로 전환할 계획"이라고 말했다. 궁극적으로는 사람이 직접 개입하기 어려운 환경에서도 스스로 운영되는 제조 시스템을 구현한다는 방침이다. 윤 대표는 인류가 향후 화성에 문명을 건설할 경우 필요한 완전 자율 제조공장 역시 지구에서 먼저 개발될 것이라며 에너토크와 진행하는 프로젝트를 그 출발점으로 제시했다. 윤 대표는 "공장부터 전장까지 가장 거칠고 예측 불가능한 환경에서 동작하는 AI를 만들겠다는 것이 우리의 비전"이라며 "완전 자율 제조공장과 초생산성을 달성해 나가겠다"고 강조했다.

2026.09.03 11:29한정호 기자

두산로보틱스, 산업부 M.AX 과제로 '제조 암묵지 획득' 추진...3분기 판가름

두산로보틱스가 산업통상부 제조업 인공지능(AI) 전환(M.AX) 얼라이언스 과제 일환으로 제조 현장 암묵지 데이터 획득에 시동을 건다. 숙련공 기술을 AI 자산으로 전환해 AI 제조 생태계 주도권을 확보하는 것이 목표다. M.AX 얼라이언스는 국내 제조업 AI 전환을 위해 지난해 9월 출범한 민·관·산·학·연 협력체다. 두산로보틱스가 제조업 숙련공의 암묵지 데이터를 획득하는 내용의 M.AX 과제를 산업부와 논의 중인 것으로 2일 확인됐다. 최종 승인은 3분기 안에 나올 예정이다. 암묵지는 말이나 글이 아닌 경험과 학습으로 체화한 지식을 뜻한다. 숙련공의 고령화와 청년 인력 유입 감소로 공정 최적화·품질 관리·설비 점검 노하우가 단절될 수 있다는 위기감이 사업 추진 배경이다. 이번 사안에 정통한 로봇업체 한 고위 임원은 "제조 기술자 암묵지를 빠르게 지능화하자는 목표로 두산과 산업부가 논의 중"이라며 "두산로보틱스는 자사 협동로봇을 용접, 픽앤드플레이스 등 다양한 고객 현장에 투입해 데이터를 확보할 것"이라고 말했다. 두산로보틱스 관계자도 관련 사안에 대해 "산업부와 논의를 진행 중"이라고 답했다. 산업부는 제조인력 경험과 노하우를 보존하고 이를 AI로 만드는 사업을 추진하고 있다. 해당 사업에 내년 산업부 예산 2900억원을 배정했다. 사업자로 선정된 기업은 산업부로부터 제조 암묵지 저장·유통·재사용과 AI 모델 개발을 지원받을 수 있다. 두산로보틱스는 협동로봇 기반 자동화 솔루션 고도화에 초점을 맞추고 있다. 완전한 인간 형태 휴머노이드 상용화에는 시간이 걸릴 것으로 보기 때문이다. 이족보행 휴머노이드보다 협동로봇에 에이전트 AI를 결합해 산업 현장에 빠르게 배치하고, 현장 암묵지 데이터를 우선 확보하겠다는 전략이다. 에이전트 AI 협동로봇은 하나의 로봇이 하나의 작업만 수행하는 단계를 넘어, 보다 복잡한 여러 작업을 동시에 수행하는 것을 말한다. 앞선 로봇업체 임원은 "휴머노이드는 아직 불완전한 만큼, 데이터를 쌓는 건 협동로봇으로 결판을 내자는 게 두산로보틱스 전략"이라고 설명했다. 두산로보틱스는 '에이전틱 로봇 운영체제(OS)'를 개발 중이다. 작업 경로 최적화와 정밀 제어, 고관측성 데이터 확보 등을 기대할 수 있다. 관측성이 높은 데이터란 입력, 판단, 결과가 시간축으로 정렬돼 함께 남아 있는 데이터를 뜻한다. 이 OS는 내년 배포 예정이다. 회사는 이를 발판 삼아 2028년 협동로봇 기반 산업용 휴머노이드를 선보일 계획이다.

2026.09.02 14:47진운용 기자

산업부, 내년에도 M.AX·메가프로젝트 총력 지원…예산 14조1691억원 편성

산업부가 올해에 이어 내년에도 제조 인공지능전환(M.AX)과 메가프로젝트에 총력 지원한다. 산업통상자원부는 2027년 예산안을 역대 최대 규모인 13조 2573억원으로 편성했다. 올해 본예산 9조 4342억원 보다 40.5% 증가한 규모다. 산업부 출범 이후 역대 최고 증가율이다. 국가 미래 성장동력 확충을 위해 신설되는 미래대응기금(기획예산처 세출)에 편성된 산업부 소관 사업(9118억원 규모)을 포함하면 실질적인 산업부 예산 규모는 2026년보다 50.2% 증가한 14조 1691억원에 이른다. 산업부 관계자는 “저성과·비효율 사업을 중심으로 약 1조 5000억원 규모(16%)의 과감한 구조조정으로 절감한 재원을 더해 제조 AI 전환과 메가프로젝트 총력지원, 5극3특 지역주도 성장, 산업·자원안보 강화 등 부처 핵심 국정과제에 집중 편성했다”고 설명했다. 또 K-반도체 강국 도약을 위한 통합 지원체계로 편성되는 '반도체특별회계'와 장기 시계에서 자원안보 대응역량 강화를 위한 '자원안보기금(1조 4000억원)'을 신설하여 국가 핵심 전략산업과 자원안보를 튼튼히 뒷받침할 수 있는 안정적 재정 기반도 구축한다. 내년 반도체특별회계는 전체 2조 6천억원이며 산업부 소관은 2조 1000억원이다. 2027년 산업부 예산안은 3일 국회에 제출한다. 이후 국회 상임위원회와 예결위원회 심사를 거쳐 본회의 의결을 통해 최종 확정될 예정이다.

2026.09.01 18:44주문정 기자

지역 AX 3345억원으로 확대…의료·농업·제조 AI 확산 가속

과학기술정보통신부가 지역 산업과 공공서비스의 인공지능(AI) 전환(AX)을 촉진하기 위해 지역 인공지능(AI) 전환(AX) 예산을 2배 가까이 확대한다. 정부는 대경·서남·전북·동남 등 4대 권역을 중심으로 농업·의료·에너지·제조 분야의 AI 적용을 늘리고, 민간 AI 개발자를 활용한 국민 서비스·행정 혁신에도 나선다는 방침이다. 1일 과기정통부는 2027년도 예산안에서 AI 대전환 분야에 9조4211억원을 편성하고 지역·산업 AX 사업을 전년대비 89.0% 증가 3345억원으로 확대했다고 발표했다. 지역 AX 사업은 수도권에 집중된 AI 기술과 인프라를 지역 산업 현장으로 확산하는 데 초점을 맞춘다. 지역별 주력산업과 특성을 반영해 AI 기술을 실증하고, 지역 기업과 연구기관이 관련 서비스를 실제 현장에 적용할 수 있도록 지원한다. 권역별로는 대경권에서 바이오·로봇 분야 AX를 추진한다. 서남권은 모빌리티·에너지, 전북은 AI 공장 플랫폼, 동남권은 정밀제조를 중심으로 사업을 진행한다. 농업·의료·에너지 분야의 AI 활용도 확대한다. 농업에서는 작물 생육과 기상 데이터를 활용한 스마트농업, 병해충 예측, 농업 자동화 등을 지원한다. 의료 분야에서는 지역 의료기관의 진료·판독 보조와 의료서비스 격차 완화를 위한 AI 도입이 추진된다. 에너지 분야에서는 수요 예측과 에너지 관리 최적화 등 지역 특화형 AI 서비스 개발이 이뤄질 예정이다. 제조 분야에서는 AI 공장 플랫폼과 정밀제조 기술을 기반으로 설비 이상 예측, 불량 검출, 공정 최적화, 물류 자동화 등을 지원한다. 지역 중소·중견기업의 AI 도입 부담을 낮추고, 현장 적용이 가능한 기술을 확산하는 것이 목표다. 4대 지역 AX 사업은 올해 신규 사업으로 선정돼 추진 중이며 내년에는 계속사업으로 운영된다. 사업 기간은 올해 9개월에서 내년 12개월로 늘어난다. 이에 따라 사업 내용의 대폭적인 변경보다는 1년 치 사업비가 반영되면서 예산 규모가 확대된 것으로 풀이된다. 과기정통부는 지역 AX와 함께 민간 AI 개발자를 채용해 AI 기반 국민 서비스와 행정을 혁신하는 '국민AI서비스혁신추진단'도 본격 운영한다. 민간의 AI 개발 역량을 공공서비스에 접목해 국민이 체감할 수 있는 행정 혁신을 추진한다는 계획이다. 추진단은 국민이 자주 이용하는 행정서비스를 중심으로 AI 적용 과제를 발굴하고, 행정업무 효율화와 맞춤형 서비스 제공을 지원할 예정이다. 민간 개발자와 공공부문 간 협업을 통해 서비스 기획부터 개발·실증·현장 적용까지 이어지는 체계를 구축할 방침이다. 한편 과기정통부는 2027년 전체 예산안으로 29조6476억원을 편성했다. 이는 2026년 추경예산보다 5조8272억원, 24.5% 증가한 역대 최대 규모다. 정부 R&D 예산은 14조1000억원, AI 예산은 9조4211억원으로 각각 확대된다. 전창훈 과기정통부 정책기획관 재정팀장은 "지역에 대한 요구가 많다 보니 AX도 지역 중심으로 방향성을 잡는 과정에서 4대 지역 AX 대형 사업 예산이 확대된 부분이 크게 작용했다"고 말했다.

2026.09.01 12:18남혁우 기자

산단공, 제조업 AI 대전환 이끌 'M.AX 표준·인증센터' 공식 출범

산단공이 제조데이터와 인공지능(AI) 인프라, 솔루션 표준·인증을 지원할 전담 조직을 공식 출범했다. 한국산업단지공단(이사장 이상훈)은 24일 대구 본사에서 '제조 인공지능전환(M.AX) 표준·인증센터' 신임 센터장 임명장 수여식과 현판식을 개최하고, 제조업 AI 전환을 지원하기 위한 표준·인증 전담체계를 본격 가동한다고 밝혔다. 'M.AX 표준·인증센터'는 제조업 AI 확산에 필요한 데이터·인프라·솔루션 3개 분야 표준화와 인증을 지원하는 전담조직이다. 지난달 산단공 안에 신설했다. 산단공은 센터의 전문성과 개방성을 확보하기 위해 외부 개방형 직위로 공개채용 절차를 거쳐 신임 이헌중 센터장을 선발했다. 이 센터장은 1997년부터 2026년까지 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 공공데이터본부장, 웹접근성 인증제도 총괄, 경영기획 총괄 등을 역임하며 국가 단위 인증제도 설계와 공공데이터 정책을 이끌어 왔다. 또 한국정보통신기술협회(TTA) 정보통신표준화위원회 활동을 통해 표준 제정과 인증 분야에서 폭넓은 실무 경험을 쌓아왔다. M.AX 표준·인증센터 출범은 산단공의 제조 AI 분야 국제표준화 활동과 맞물려 시너지를 낼 전망이다. 산단공은 이달부터 국제전기기술위원회(IEC) 산업자동화위원회(TC65) 산하에 신설된 스마트제조 및 기업응용 분과(SC65F)의 국제 간사 업무를 수행한다. 지난달 분과 간사국 지위를 확보한 우리나라는 앞으로 산단공과 국가기술표준원의 협력을 통해 분과 내 12개 작업반의 국제표준 개발과 보급·확산을 이끌며, 제조기업의 글로벌 시장 표준 선점을 적극 지원할 계획이다. 산단공은 센터 출범과 국제표준화 활동을 연계해 우리 기업의 우수한 기술과 성과가 국제표준으로 이어지도록 돕고, 나아가 표준과 인증 제도가 기업의 규제나 부담이 아닌 강력한 경쟁력이 되는 'M.AX 생태계'를 선제적으로 조성해 나갈 계획이다. 이상훈 산업단지공단 이사장은 “표준과 인증은 제조기업이 AI를 도입할 때 무엇을 어떻게 갖춰야 하는지를 알려주는 공통 언어이자, 서로 다른 설비와 데이터·솔루션이 하나로 연결되도록 만드는 기반”이라며 “공공 분야 표준과 인증제도에서 수십 년간 경험을 쌓은 전문가가 센터장으로 온 만큼, 기업이 신뢰하고 활용할 수 있는 탄탄한 표준·인증 지원체계를 속도감 있게 갖춰 나가겠다”고 밝혔다.

2026.08.24 15:35주문정 기자

[영상] "보고서에만 AI 쓰는 기업, 결국 뒤처진다"…포티투마루의 AX 생존법

"보고서 쓸 때, 자료 정리할 때만 인공지능(AI)을 쓰는 게 아닙니다. 이제 AI는 모든 활동에서 자연스럽게 활용하는 '반려 기술'이라고 생각해야 합니다." 김동환 포티투마루 대표는 21일 영상 인터뷰에서 AI를 특정 업무에만 한정해 적용하는 방식으로는 AI 전환(AX)의 본질을 구현할 수 없다고 강조했다. 사고방식부터 실행 구조까지 전반을 AI 중심으로 전환하는 것이 진정한 AX라는 설명이다. 그는 "아침에 눈을 떠서 잠들 때까지 모든 행동에 AI가 녹아 있어야 한다"며 이른바 'AI DNA'를 갖추는 방향으로 기업 업무 환경도 바뀌어야 한다고 말했다. 도메인 특화 산업AX와 공공AX를 주력으로 하는 포티투마루를 이끄는 김 대표는 이날 인터뷰에서 제조 현장에서 확인한 AX 성과부터 중소·중견기업의 도입 격차, 공공 부문의 활용 방향까지 AX의 현재와 과제를 짚었다. AX, 기술 도입 아닌 구조 전환…기업 전반에 'AI DNA' 심어야 김 대표는 AX를 단순히 생성형 AI를 붙이는 문제로 봐선 안 된다고 지적했다. 보고서 작성이나 자료 정리, 번역, 검색 보조처럼 일부 업무에 AI를 적용하는 수준으로는 조직 경쟁력을 근본적으로 바꾸기 어렵다는 것이다. AI를 필요할 때만 호출하는 도구가 아니라 업무 전 과정에서 자연스럽게 활용하는 체계로 끌어올려야 진정한 AX가 가능하다는 게 그의 판단이다. 그는 특히 많은 기업이 AX를 말하면서도 실제로는 디지털 전환(DX) 기반조차 충분히 갖추지 못한 경우가 적지 않다고 진단했다. AI가 제대로 작동하려면 문서와 데이터, 업무 프로세스가 일정 수준 이상 정비돼 있어야 하지만 현장에서는 자료와 이력이 개인 PC나 부서별 저장소에 흩어져 있는 사례가 여전히 많다는 설명이다. 김 대표는 "AX는 AI 기술 하나를 도입한다고 끝나는 문제가 아니다"라며 "데이터가 어디에 있고 어떤 형태로 쌓여 있으며 누가 어떤 방식으로 쓰는지부터 정리해야 한다"고 말했다. 이어 "AX는 기술 도입의 문제가 아니라 업무 체계와 정보 흐름을 다시 설계하는 문제"라고 강조했다. 50명이 2개월 걸리던 설계 초안, 2명이 10일 만에…비결은 선행 DX 김 대표는 대표 AX 사례로 제조 엔지니어링 분야를 들었다. 포티투마루는 한 제조 대기업의 설계 자동화 프로젝트에서 AI를 활용해 기존 전문 엔지니어 50명이 2개월 동안 맡던 설계 초안 작업을 2명이 10일 만에 처리할 수 있도록 했다. 그는 "초안 작성 속도가 늦어지면 견적과 제안 일정 전반이 밀릴 수밖에 없다"며 "제조업에서 AX는 단순한 효율 개선이 아니라 시장 대응 속도와 경쟁력을 좌우하는 전략"이라고 설명했다. 이어 "예전 같으면 생산성이 20~30%만 좋아져도 박수 치고 연말에 상을 줬는데 이 사례는 생산성으로 따지면 99.99%"라며 "AI 도입이 본격화된 지금은 기존 수준의 개선만으로는 경쟁력을 말하기 어렵다"고 AX의 중요성을 강조했다. 다만 김 대표는 이런 성과가 처음부터 가능했던 것은 아니라고 말했다. 2017년부터 AI 도입을 추진해온 이 기업은 설계 전 과정을 한 번에 자동화하는 것을 목표로 했다. 그러나 당시 현장은 설계 인력 50명이 함께 작업하는 문서가 개인 PC에 흩어져 있을 만큼 데이터와 문서 관리가 체계화되지 않은 상태였다. 이에 포티투마루는 고객사를 설득해 자료 정비와 표준화, 중앙 집중화 작업을 선행했고 이를 바탕으로 AI를 단계적으로 도입해 성과를 낼 수 있었다. 김 대표는 "제조업 AX의 성패는 AI 기술 자체보다 현장의 데이터와 업무 체계를 얼마나 정비했는지에 달려 있다"고 강조했다. 대기업은 AI 가속하지만 중소·중견은 제자리…AX 격차가 더 큰 위기 김 대표가 가장 우려한 지점은 대기업과 중소·중견기업 간 AX 격차다. 대기업은 이미 여러 영역에서 AI 도입을 확대하고 있지만 중소·중견기업은 어디서부터 시작해야 할지 가늠조차 못하는 경우가 많다고 진단했다. 그는 그 이유로 초기 비용 부담과 불확실한 투자 대비 효과(ROI), 운영 인력 부족을 들었다. 특히 국내 중소·중견기업은 당장의 생존 문제가 우선인 만큼 중장기 AX 투자에 쉽게 나서기 어려운 구조라고 설명했다. 김 대표는 이런 격차가 개별 기업을 넘어 산업 전반의 경쟁력 문제로 번질 수 있다고 우려했다. 그는 "대기업만 AX를 잘한다고 되는 게 아니다"라며 "중소·중견기업이 뒤처지면 국내 산업 전체의 경쟁력도 함께 흔들릴 수밖에 없다"고 지적했다. 이어 "예전에는 전문가 컨설팅이 필요했던 일을 이제는 AI로 스스로 판단하는 시대가 됐다"며 "이 격차를 방치하면 특정 산업이 서서히 약해지는 수준이 아니라 한순간에 경쟁력을 잃을 수도 있다"고 경고했다. 공공AX도 속도…'AX G1' 가능성 충분 국가 AI전략위원회 공공AX 분과에서 활동 중인 김동환 대표는 정부 차원의 AX도 속도를 내고 있다고 소개했다. 정부 부처와 공공기관이 공통으로 활용할 수 있는 초거대 AI 플랫폼을 구축해 공무원들이 보안 우려 없이 AI를 업무에 활용하도록 하고 API 연동 방식으로 부처별 필요한 기능을 추가하는 방안도 추진 중이라고 설명했다. 부산·경기·서울 등 지자체별 특화 플랫폼 구축과 AI 국민비서, 에이전틱 AI 기반 민원 서비스 고도화도 함께 진행되고 있다고 덧붙였다. 김 대표는 공공AX가 행정 효율화에 그치지 않고 국민 생활과 맞닿은 문제 해결로 이어져야 한다고 강조했다. 대표 사례로는 전 국민 대상 AI 심리 상담 시스템을 들었다. 그는 정신건강 문제에 대한 사회적 거부감이 여전히 큰 만큼 연령대에 맞춘 AI 상담 체계를 통해 보다 쉽게 도움을 받을 수 있는 환경을 만드는 방안이 검토되고 있다고 설명했다. 김 대표는 "AI가 완벽해질 때까지 기다릴 것이 아니라, 어디에 적용하면 효과가 크고 어디는 사람이 검증해야 하는지 기준을 세워 활용해야 한다"며 "AX는 거창한 개념이 아니라 생활 속 불편을 하나씩 해결해가는 과정"이라고 말했다. 이어 "한국은 산업과 공공 현장에서 이미 빠르게 AI를 도입하고 있고 각 산업 분야에 세계적인 수준의 기술력과 데이터를 보유하고 있다"며 "이를 바탕으로 적극적으로 발전한다면 AX 분야에서는 글로벌 1위(G1)도 충분히 가능하다"고 강조했다.

2026.08.22 08:43남혁우 기자

KIAT, 현장문제 해결하는 'ESTP형' 산업정책 지원기관 거듭난다

KIAT가 현장문제를 즉각 해결하는 신뢰·상생·혁신·주도(ESTP)형 산업기술 지원기관으로 거듭난다. 한국산업기술진흥원(KIAT·원장 전윤종)은 지난 11일 서울 역삼동 한국기술센터에서 'New 비전체계·CI 선포식'을 개최하고 새로운 기관 비전으로 '미래기술로 기업의 도약을, 균형발전으로 지역의 활력을 이끄는 혁신 동반자'를 선포하고 이를 상징하는 새 CI와 슬로건을 공개했다. 새 CI에는 KIAT가 새롭게 정의한 4가지 핵심가치인 ▲신뢰(Entire confidence) ▲상생(Symbiosis & Synergy) ▲혁신(Transformation-AX) ▲주도(Proactiveness)를 담았다. 각 이니셜을 따 성격유형검사(MBTI) 유형 중 하나인 'ESTP'로 재해석했다. ESTP는 현장 문제를 즉각 해결하는 강력한 돌파형 실행가로 분류된다. 특히 'KIAT'를 중심으로 상하좌우로 뻗어나가는 네 꼭짓점은 4가지 핵심가치를 상징한다. 또 네 꼭짓점이 역동적으로 융합해 하나로 모이는 형상은 돌파형 실행가인 'ESTP형 KIAT'가 혁신을 설계하고 주도한다는 의지를 담았다. 슬로건도 새롭게 바꿨다. KIAT는 이번 CI에 걸맞은 새 슬로건 '내일의 혁신을 그리다(Designing Innovation)'로 정했다. 혁신을 주도적·역동적으로 설계하고 그려나가겠다는 의미다. KIAT 관계자는 “지난 5월 현장 중심·성과 중심 조직으로 체질 개선을 위해 '재도약 프로젝트'를 추진한다고 밝힌 바 있다”며 “이번 비전 선포식은 그 연장선으로 조직 혁신 과정에서 쌓아온 원칙들을 공식 비전체계로 완성한 결과”라고 설명했다. KIAT는 지난 5월 말부터 전 직원 설문조사와 인터뷰, 외부 전문가 자문을 거쳐 비전체계 후보안을 도출했으며, 국민참여혁신단의 선호도 조사 결과를 반영해 최종안을 확정했다. 새 비전을 통해 기관의 역할도 명확히 했다. '미래기술로 기업의 도약을, 균형발전으로 지역의 활력을 이끄는 혁신 동반자'라는 비전에 한국이 대체불가 산업강국으로 도약하는 여정에서 KIAT가 정책을 뒷받침하는 데 그치지 않고, 산업 현장 변화를 주도적으로 이끌겠다는 의지를 담았다. 특히 정부 중점과제인 제조 AI 전환(M.AX)과 지방주도 성장 정책 방향을 더욱 구체적으로 담아냈다. 전윤종 KIAT 원장은 “새로운 CI와 슬로건은 단순한 디자인 변화가 아니라, 현장 문제를 해결하고 산업 혁신을 직접 설계해 나가겠다는 KIAT의 다짐”이라며 “비전 선포를 계기로 책상 위가 아닌 현장에서 성과로 증명하는 실행 중심의 혁신 동반자가 되겠다”고 강조했다.

2026.08.12 10:30주문정 기자

이용필 KEIT 원장 "제조AI전환과 미래 전략기술 혁신…제조업 새 도약 선도"

이용필 한국산업기술기획평가원(KEIT) 원장은 11일 “제조 인공지능전환(AX)과 미래 전략기술 혁신으로 대한민국 제조업의 새로운 도약을 이끌겠다”고 밝혔다. 이 원장은 이날 대구 본원에서 열린 취임식에서 “정부가 추진하는 맥스(M.AX)는 대한민국 제조업 경쟁력을 근본적으로 혁신하는 국가 프로젝트이며 이러한 국가 전략을 산업기술 연구개발(R&D)로 뒷받침하는 것이 바로 KEIT의 사명”이라며 이같이 말했다. 이 원장은 “KEIT는 제조 AX를 이끄는 핵심 R&D 전문기관으로서 산업별 AI모델과 제조데이터 기반 기술개발을 적극 지원하고 AI가 제조업 전반으로 확산하도록 해 우리 제조업의 생산성과 경쟁력을 획기적으로 높이겠다”고 강조했다. 이 원장은 이어 “핵심 소재와 부품, 장비와 자원의 안정적인 확보는 이제 산업의 지속가능성과 국가경쟁력을 좌우하는 필수조건이 됐다”며 “공급망 리스크를 단순히 대응하는 수준을 넘어 전략기술과 핵심품목을 선제적으로 발굴해 공급망 경쟁력을 근본적으로 강화하겠다”고 덧붙였다. 특히 R&D 성과가 과제 종료와 함께 사장되지 않도록 우수 성과를 발굴하고 경쟁력 있는 기술이 투자와 금융으로 이어지는 선순환 체계도 서둘러 마련하겠다고 밝혔다. 이 원장은 또 “KEIT는 산업기술 R&D 전문기관으로서 산업기술정책을 더욱 두텁게 뒷받침하는 역량을 갖춰야 한다”며 “산업별 기술전략과 미래 유망기술을 선제적으로 발굴하고 연구개발 전주기에서 축적되는 데이터와 성과를 체계적으로 분석해 정책으로 환류시키겠다”고 말했다. 이 원장은 업무 방식도 AI 시대에 맞게 혁신하기로 하고 기획과 평가, 성과관리 전반에 에이전틱 AI와 데이터를 활용해 업무 전문성과 효율성을 높이는 한편, 정보보안과 데이터 보호를 철저히 해 국민이 신뢰하는 기관으로 만들겠다고 밝혔다. 이 원장은 “평가와 관리는 공정하고 투명하게, 원칙은 엄정하게 지키되 연구자와 기업 입장에서 함께 고민하고 문제를 해결하는 책임있는 전문기관이 돼 고객에게 더욱 신뢰받는 R&D 전문기관으로 거듭나겠다”고 덧붙였다. 일하는 조직문화도 강조했다. 이 원장은 “기술정책부터 연구개발 평가·관리, 공급망과 글로벌 협력, 기관 운영 지원에 이르기까지 모든 부서가 하나의 목표를 향해 움직이는 '원팀 KEIT'를 만들겠다”고 밝혔다. 이어 “직급과 연차에 관계없이 자유롭게 의견을 제시하고 실력과 노력이 정당하게 인정받는 조직문화를 조성해 직원들이 업무에서 보람을 찾고 개인적인 역량도 키울 수 있게 하겠다”고 말했다. 한편, 이 원장은 수원 수성고와 서울대학교 농경제학과를 졸업하고 행정고시 41회로 공직에 입문했다. 산업통상부 소재융합산업정책관·첨단사업정책관·기획조정실장·대변인 등을 역임하며 산업·기술 정책 전반에서 풍부한 경험과 전문성을 갖췄다는 평이다.

2026.08.11 17:04주문정 기자

CJ올리브네트웍스, HD현대일렉트릭 물류 AI 전환 지원

CJ올리브네트웍스가 제조·물류 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 박차를 가한다. 생산·물류·자동화 설비에서 발생하는 데이터를 단일 플랫폼으로 연결하고 향후 AI 기반 물류 고도화까지 지원해 제조 현장 디지털 경쟁력을 강화한다는 전략이다. CJ올리브네트웍스는 HD현대일렉트릭 청주 배전캠퍼스에 차세대 창고관리시스템(WMS)을 구축하고 제조 현장 AX를 지원했다고 11일 밝혔다. HD현대일렉트릭 청주 배전캠퍼스는 지난해 12월 가동을 시작한 스마트 생산기지다. 축구장 12개 크기인 약 2만 5000평 부지에 안성·울산·부산 등에 분산돼 있던 생산·설계·물류 기능을 통합했다. 기중차단기(ACB)와 진공차단기(VCB), 배선용차단기(MCCB) 등 5만여 종의 배전기기를 생산 중이다. CJ올리브네트웍스는 이번 프로젝트를 통해 전사적자원관리(ERP)와 생산관리시스템(MES), 창고제어시스템(WCS), 물류 자동화 설비, 외부 협력 시스템을 단일 플랫폼으로 연결했다. 이를 기반으로 생산·물류 현황을 실시간 데이터로 파악할 수 있는 통합 관제 체계를 구현했다. 통합 관제 대시보드와 지능형 작업 관리(WAVE), 인터페이스 표준화, 사용자 중심 화면도 적용했다. 물류 흐름을 직관적으로 파악하고 현장 작업 효율을 높일 수 있도록 시스템을 구성했다. 물류 자동화 설비와의 연계도 강화했다. 자율주행 물류로봇(AMR)과 자동 케이스 처리 로봇(ACR), 물류 셔틀 등을 WMS와 연결해 자재 입고부터 디팔레타이징, 생산라인 배송, 완제품 출하에 이르는 전 과정을 데이터 기반으로 운영할 수 있도록 설계했다. 이를 통해 생산과 물류, 설비 데이터를 통합 관리하는 운영 체계도 마련했다. 아울러 AI 기반 물류 고도화와 글로벌 확장을 위한 기반도 구축한 것으로 평가된다. CJ올리브네트웍스는 국내 대규모 제3자물류(3PL) 자동화 물류센터와 스마트 생산기지 구축 경험을 바탕으로 제조·물류 분야 AX 사업을 확대 중이다. 국내외 자동화 설비 기업과의 협력을 바탕으로 축적한 기술과 물류 운영 경험을 활용해 고객 환경에 맞춘 AI 물류 플랫폼 구축 역량을 강화할 방침이다. 송원철 CJ올리브네트웍스 스마트물류∙팩토리담당은 "이번 프로젝트는 단순한 물류 시스템 구축을 넘어 AI 기반 데이터 활용을 중심으로 한 제조 물류 AX의 확고한 출발점"이라며 "우리가 축적해온 물류·제조 디지털 전환 경험을 바탕으로 앞으로도 고객의 글로벌 경쟁력 강화를 지속 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.08.11 14:41한정호 기자

엠아이큐브솔루션, 화장품 공장에 AI 자율제조 입힌다

엠아이큐브솔루션이 국내 화장품 연구개발생산(ODM) 대표 기업의 제조 전 공정을 인공지능(AI) 자율제조 환경으로 전환하는 사업에 착수한다. 엠아이큐브솔루션은 중소벤처기업부가 추진하고 중소기업기술정보진흥원 인공지능혁신추진단이 운영하는 'AI 응용제품 신속 상용화 지원 사업'을 통해 코스메카코리아의 AI 자율제조 플랫폼을 구축한다고 10일 밝혔다. 엠아이큐브솔루션은 이 사업 대표 공급기업으로, 코스메카코리아 생산 현장에 적용할 핵심 AI 솔루션을 개발한다. 연구개발부터 내용물 배합, 생산, 품질검사까지 화장품 제조 전 공정을 지능화된 자율제조 환경으로 구현하는 것이 목표다. 엠아이큐브솔루션이 개발할 주요 솔루션은 AI 멀티비전 품질검사, 레시피 생성 AI, 유사 클레임 사전 예방 AI, 생성형 AI 데이터 통합, 디지털 트윈 기반 자율제어 등 5가지다. AI 멀티비전 품질검사는 기존 단발성 비전 검사의 한계를 넘어 딥러닝 기반 이미지 분석으로 고도화한 것이 특징이다. 제품 다변화나 공정 변화에도 즉시 대응할 수 있는 범용 AI 개발 체계를 구축해 생산 효율성과 검사 정밀도를 높인다. 레시피 생성 AI는 신체·피부 정보와 원료·성분 데이터를 통합 분석해 최적의 화장품 레시피를 제안하고 이를 가상 환경에서 검증할 수 있도록 돕는다. 엠아이큐브솔루션은 실제 이차전지 산업에서 수많은 원료 조합을 분석해 최적의 배합을 도출하는 '수리적 구조 기반의 최적해 탐색 알고리즘'을 검증한 바 있다. 이를 화장품 레시피 개발에 적용할 예정이다. 유사 클레임 사전 예방 AI는 거대언어모델(LLM)로 과거 품질 및 클레임 데이터를 분석해 불량 발생 가능성을 사전에 예측하는 서비스다. 멀티에이전트 AI 분석 기술을 활용해 단순 키워드 검색을 넘어 자연어 질의응답이 가능하게 한다. 생성형 AI 데이터 통합은 연구개발부터 생산, 품질까지 전 공정 데이터를 연결해 실시간 의사결정을 지원한다. 디지털 트윈 기반 자율제어는 가상 제조 환경과 LLM을 결합해 공정을 실시간 최적화하고 AI가 최적의 제어 방안과 판단 근거를 함께 제공하는 솔루션이다. 사업은 2년에 걸쳐 단계적으로 추진한다. 1차 연도에는 AI 코어 모델과 데이터 인프라를 구축하는 데 집중한다. 2차 연도에는 AI 모델 고도화, 현장 실증을 거친 맞춤형 자율제조 시스템을 상용화하며 코스메카코리아의 글로벌 생산 거점까지 솔루션 공급을 확대할 계획이다. 엠아이큐브솔루션 심효준 대표는 "이번 사업은 코스메카코리아 제조 현장에 최적화된 자율제조 생태계를 구축하는 중요한 전환점이 될 것"이라며 "화장품 특화 AI 통합 프레임워크를 중소·중견 제조기업의 AI 전환(AX) 표준 모델로 확산해 제약, 바이오 등으로 자율제조 솔루션 적용을 확대하겠다"고 말했다.

2026.08.10 15:18이나연 기자

코엑스, 'AI 서밋 서울 & 엑스포 2026' 19일 개최

코엑스(사장 조상현)는 DMK글로벌(대표 박세정), 한국무역협회(KITA·회장 윤진식)와 공동으로 AI 컨펙스 'AI 서밋 서울 & 엑스포(AISE·AI Summit Seoul & Expo 2026)'를 19일부터 21일까지 사흘간 서울 삼성동 코엑스 B홀과 그랜드볼룸에서 개최한다고 밝혔다. AISE는 생성형 AI에서 에이전틱 AI와 피지컬 AI로 이어지는 기술 흐름과 이를 뒷받침하는 데이터·인프라, 산업별 솔루션, 기업의 실제 활용 사례와 비즈니스 전략을 전시회와 컨퍼런스에서 선보이는 AI 산업 플랫폼이다. 전시장에는 시게이트·어도비·오라클·HP·젠스파크 등 글로벌 기업 125개사 300부스가 꾸려진다. 참가기업은 제조 AX, 물류 자동화, 금융 AI, 헬스케어 AI, 고객경험 AI, 업무 생산성 AI 등 산업별 혁신 사례를 비롯해 기업 업무 혁신 솔루션, 생성형 AI 개발 및 운영 인프라 등 AI 솔루션과 제품을 선보인다. 올해는 AI 기술을 직접 경험할 수 있는 체험·시연존을 마련한다. 샷에이아이, 에이아이태권도, 이전 등 AI 기술 기업이 참여하는 'EX-Zone'에서 스포츠 동작 분석과 품새 체험, 로봇 시연 등 다양한 콘텐츠를 경험할 수 있다. 에지봇(AgiBot), 리얼맨 로보틱스(RealMan), 푸두로보틱스(Pudu Robotics) 등은 휴머노이드 로봇 체험존에서 각종 로봇을 선보인다. 전시장 내 세미나장에서는 김대식 KAIST 교수가 'AI에서 AGI로: 에이전트가 바꾸는 일과 산업의 미래'라는 주제로 강연에 나선다. 메타 출신 잭 추아 밸런트 헬스 CEO의 'AI 시대, 승리하는 스타트업 만들기', 김정균 시게이트 테크놀로지 이사의 'AI 컴퓨팅 그 너머, 초고용량 스토리지의 미래' 등 국내외 대표 연사 강연이 사흘간 이어진다. 마지막 날에는 코리아 스타트업 포럼의 스타트업 피칭 행사와 무역협회 IR 피칭 데이가 마련된다. AI 서밋 서울 & 엑스포 사무국 관계자는 “올해는 AI 산업을 이끄는 글로벌 기업이 참여해 최신 기술과 산업별 활용 사례를 폭넓게 살펴볼 수 있도록 프로그램을 구성했다”며 “특히 AI 체험존과 로봇 시연존은 AI 기술의 현재와 미래를 경험하는 계기가 될 것”이라고 말했다.

2026.08.05 14:05주문정 기자

제조업 AX 효과, 생산성 30% ↑ 불량률 15% ↓

산업통상자원부는 지난해 9월 출범한 제조 인공지능전환(M.AX) 얼라이언스를 통해 지원해 성과가 나타나기 시작한 42개 사업장을 점검한 결과, 생산성이 30.1% 향상되고 불량률은 평균 15.5% 낮아진 것으로 나타났다고 4일 밝혔다. 반도체 분야에서는 신한다이아몬드가 웨이퍼 연마 공정에 사용되는 소모품인 CMP 디스크에 AI 기반 자동검사시스템을 도입해 품질검사시간을 33% 단축했다. 서플러스글로벌은 반도체 장비 재자원화를 위한 장비 해체, 부품 선별·회수 등 하베스트 공정에 AI를 접목해 생산성을 66.7% 높였다. 자동차 분야에서는 아산성우하이텍이 전기차 배터리 무인 자율제조 시스템을 도입, 품질검사시간을 90% 단축했다. 화신은 배터리 케이스 생산공정에 설비 예지보전시스템을 도입해 제품 불량률을 20% 낮췄다. 조선 분야에서도 HD현대삼호가 선박 조타장치와 방향타 간 연결 축을 지지하는 핵심 구조물인 러더트렁크 용접·생산공정에 AI기반 자율용접·검사 솔루션을 도입해 생산성을 50% 향상시켰다. 이엔케이는 AI 비전검사 시스템을 통해 조선·특수가스용 고압 실린더 검사시간을 22% 줄였다. AI팩토리 선도 프로젝트는 국내 AI솔루션 기업 성장도 촉진했다. 인이지는 판단 근거를 제시하는 '설명가능 AI' 기반 공정 자율운전 기술을 철강·석유화학·시멘트 등 다양한 분야로 확대했다. 원프레딕트는 설비 한 대의 고장을 예측하는 예지보전 솔루션 기업에서 공장 전체를 AI 중심으로 재설계하는 '산업 AI 운영체계' 공급 기업으로 성장했다. M.AX 적용 범위도 개별 제조공정의 생산성과 품질을 높이는 데 그치지 않고 AI를 탑재한 혁신제품 개발과 지역 제조생태계 전환으로 확대되고 있다. 제품AX 분야에서는 조선 작업장의 화재 감시·진화, 화학산업의 유독가스 배출 환경 내 밸브 조작, 물류 현장의 제품 포장 등 위험하거나 반복적인 작업을 수행하는 산업 특화 휴머노이드 개발과 현장 실증에 착수했다. 국산 로봇 AI 모델인 RFM(Robot Foundation Model) 개발을 추진하는 한편, 자율주행차와 로봇·가전 등 혁신제품에 탑재하는 온디바이스 AI 반도체 개발과 실증도 본격화하고 있다. 지역AX 분야에서는 창원·광주 등 기존 10개 AX 실증산단을 거점으로 지역기업과 대학이 참여하는 'MINI 얼라이언스'를 출범시켰다. 개별 기업의 AI 도입을 넘어, 산단 입주기업이 AI 데이터센터 등 인프라와 기술·인력을 공동으로 활용하고 지역 주력산업 전체가 함께 혁신하는 지역 맞춤형 M.AX 협력모델을 구축해 나가고 있다. 올해 추가 선정된 3개 실증산단에도 MINI 얼라이언스를 출범시킬 예정이다. 산업부는 M.AX 얼라이언스를 중심으로 제조현장에서 확인된 성과를 기업·업종·산업단지 전반으로 확산하고 기술과 데이터, 인재가 선순환하는 제조AX 생태계를 조성해 나간다는 계획이다. 산업부는 2030년까지 AI팩토리 500개 구축을 목표로 고품질 제조데이터 수집과 AI모델 개발·실증을 지속 지원한다. 또 사람 개입 없이 AI가 제조 전 공정을 자율적으로 운영하는 풀스택 AI 팩토리의 핵심기술을 개발하고 국내 제조현장 실증을 거쳐 상용화 및 수출상품화를 추진한다. 명장과 숙련공이 보유한 경험과 노하우는 데이터셋으로 변환하고, 이를 학습한 AI 모델과 솔루션을 개발·검증한다. 숙련인력 감소와 세대교체에 따른 제조 암묵지 소멸에 대응하고 숙련자의 지식이 현장 인력에게 효과적으로 전수될 수 있도록 지원한다. 산업부는 AI팩토리와 제조 암묵지 사업 등으로 확보한 고품질 제조데이터를 안전하게 저장·관리·활용하기 위한 국가 제조데이터 라이브러리도 구축해 기업·사업별로 분산된 제조데이터를 AI 모델과 솔루션 개발에 연계·활용할 수 있는 기반을 마련한다. 제품AX 분야에서는 로봇 3대 취약 부품인 액추에이터·로봇손·센서를 국산화하고 조선·자동차·철강 등 10대 업종 특화 휴머노이드를 개발하는 한편, 로봇 학습용 데이터 수집을 위해 지역 전략산업과 연계한 로봇 데이터 팩토리를 구축한다. 자율주행차 분야에서도 AI 자율주행 모델과 SDV 플랫폼·차량용 반도체 등 핵심기술 확보를 지원한다. 지역AX 분야에서는 AX 실증산단을 2030년까지 25개로 확대하고, 지역 산업의 도메인 지식과 AI 전문성을 갖춘 현장형 인재를 양성하는 M.AX 아카데미를 운영한다. 산업부는 금융위원회와 함께 '국민성장펀드-M.AX 프론티어 프로젝트'를 추진해 AI팩토리·로봇·반도체 분야 유망기업에 대한 금융 지원에 착수했다. 김정관 산업부 장관은 “생산성은 높이고 불량률은 낮추는 성과가 현장에서 실제 확인된 만큼, 검증된 모델이 중소·중견기업과 지역 산업단지까지 빠르게 확산하도록 하겠다”며 “제조데이터와 숙련자의 노하우를 축적·활용하고 AI와 로봇으로 운영되는 풀스택 AI 팩토리를 구현해 우리나라가 2030년 M.AX 최강국으로 도약할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

2026.08.04 13:31주문정 기자

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