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'AI 제조업'통합검색 결과 입니다. (38건)

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원프레딕트, 대구 제조설비에 AI 적용…고장 예측·공정 개선 추진

원프레딕트가 대구 제조기업 생산설비에서 수집한 데이터를 인공지능(AI)과 연결해 고장 예측과 생산 공정 개선에 나선다. 제조 AI 기업 원프레딕트는 대구 원화정밀의 제조설비 14대에서 운전정보를 수집하는 체계를 구축하고 AI 기반 설비 예지보전과 공정 최적화를 추진한다고 28일 밝혔다. 성형설비 2대에서는 전류와 진동 데이터도 수집한다. 원프레딕트는 지난 21일 대구 성서공단 공정혁신시뮬레이션센터를 방문한 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장에게도 해당 기술을 소개했다. 당시 성민석 원프레딕트 부사장은 제조 데이터와 AI 모델 개발·운영 플랫폼 '싸이클론'을 활용한 원화정밀의 AI 전환 사례와 기술 적용 현황을 설명했다. 원프레딕트는 싸이클론을 기반으로 설비 데이터를 수집하고 가상환경을 활용한 AI 예지보전 기술을 적용하고 있다. 예지보전은 설비가 고장 나기 전에 운전 데이터를 분석해 이상 징후를 파악하고 정비 시점을 판단하는 기술이다. 영상 분석 AI를 활용해 자동교정장치의 생산 공정을 최적화하는 작업도 진행 중이다. 설비 관리뿐 아니라 생산 과정까지 AI 활용 범위를 넓히고 있다. 공장 운영 현황을 한눈에 확인할 수 있는 디지털 트윈도 구축하고 있다. 디지털 트윈은 실제 공장과 설비를 가상공간에 구현하는 기술이다. 원프레딕트는 공장 전체부터 생산라인과 개별 설비까지 정보를 시각화하고 데이터를 연결 중이다. 향후 AI 분석 결과를 설비 운영과 유지보수 판단에 활용할 계획이다. 현재는 데이터 수집과 디지털 트윈 연동 등 AI 활용 기반을 구축하는 단계다. 이번 프로젝트는 중소벤처기업부가 추진하는 '지역 주도형 AI 대전환' 사업과 연계해 진행된다. 지역 산업 특성과 제조기업 수요를 반영해 중소기업의 AI 도입을 지원하는 사업이다. 원프레딕트는 지난 22일 대구 엑스코에서 열린 'FIX 2026 이노베이션 어워즈'에서 'AI 네이티브 팩토리 솔루션'으로 미래모빌리티 분야 최고혁신기술상을 받았다. 회사는 설비 고장 예측을 넘어 생산과 품질, 유지보수, 에너지 관리 등을 AI로 연결하는 'AI 네이티브 팩토리'를 추진하고 있다. 제조 현장에서 확보한 데이터를 AI 모델과 연결해 공장 운영 전반으로 활용 범위를 확대할 계획이다. 성민석 원프레딕트 부사장은 "제조업의 AI 전환은 현장의 데이터를 확보하고 실제 운영 문제를 해결하는 기술로 연결하는 과정이 중요하다"며 "제조 현장에 특화된 데이터·AI 기술을 바탕으로 지역 제조기업의 AX 기반을 단계적으로 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.10.28 17:48김동원 기자

국가AI전략위 하정우, 대구 제조 AX 현장 점검

대통령 직속 국가인공지능전략위원회가 대구·경북 지역 제조업 인공지능 전환(AX) 현장 점검에 나섰다. 이차전지와 모빌리티, 로봇 등 지역 주력 산업에 인공지능(AI)을 접목하는 방안을 살피고 중소기업부터 선도 기업까지 산업 현장 의견을 듣기 위해서다. 국가인공지능전략위원회는 하정우 상근 부위원장이 21일 대구에서 열린 '2026 미래혁신기술박람회(FIX 2026)' 개막식에 참석하고 지역 제조 AX 현장을 방문했다고 밝혔다. 이번 방문은 지난 19~20일 강원 평창·강릉·동해에 이은 연속 현장 행보다. 정부는 지난 8월 발표한 '3대 메가프로젝트 연계 권역별 성장엔진 육성방안'에서 대구·경북을 첨단 소재부품·AI 로봇 중심지로 육성하겠다는 계획을 제시한 바 있다. 하 부위원장은 첫 일정으로 대구 엑스코에서 열린 FIX 2026 개막식에 참석했다. 올해로 3회째를 맞은 FIX 2026은 'AI, 기술을 넘어 일상이 되다'를 주제로 오는 24일까지 열린다. 국내외 510개 기업이 2100개 부스에서 미래모빌리티와 로봇, AI, 정보통신기술(ICT) 등을 선보인다. 하 부위원장은 개막식 이후 전시장을 둘러보고 대구광역시장 주재 오찬에서 지역 AX 정책 현안을 논의했다. 오후에는 대구 달서구 성서산업단지에 위치한 AI 기반 공정혁신시뮬레이션센터를 방문했다. 경북대학교 산학협력단이 운영하는 이 센터는 고성능 컴퓨팅(HPC)과 그래픽처리장치(GPU) 서버를 활용해 중소·중견기업 제품 개발과 성능 검증을 지원한다. 이어 하 부위원장은 대구 달성군 엘앤에프플러스 공장을 찾아 이차전지 양극활물질 생산 공정에 적용된 제조 AX 기술을 살펴봤다. 해당 공장 AI·빅데이터·블록체인(ABB) 실증팩토리는 디지털 트윈 컨소시엄(DTC)으로부터 소프트웨어 정의 제조(SDM) 테스트베드 사례로 공식 승인을 받을 예정이다. 하 부위원장은 22일 경북 포항으로 이동해 포항테크노파크 경북AX랩과 한국로봇융합연구원(KIRO) 안전로봇실증센터, 포스텍, 포항 네오 AI데이터센터 건설 현장 등을 방문한다. 하 부위원장은 "오늘 둘러본 모빌리티·로봇·이차전지 현장은 모두 대경권 성장엔진과 맞닿아 있는 곳"이라며 "중소기업부터 선도 기업까지 현장에서 들은 이야기를 꼼꼼히 살펴보겠다"고 말했다.

2026.10.21 15:30이나연 기자

지멘스, 신규 에이전틱 플랫폼 공개...반도체 등 제조 AX 겨냥

지멘스가 차세대 엔터프라이즈 에이전틱 시스템 '인텔리전스 센터 X'로 기업 인공지능 전환(AX) 시장을 겨냥한다. 메모리 반도체와 배터리, 디스플레이 등 산업이 1차 타깃이다. 지멘스는 13일 서울 강남 조선 팰리스에서 기자간담회를 열고, 기업용 인공지능(AI) 애플리케이션 확장을 위한 신규 에이전틱 플랫폼 인텔리전스 센터 X를 공개했다. AI 도입이 늘고 있지만 대다수 기업이 투자 대비 가치(ROI)를 창출하지 못하는 원인 진단과 기술 해법을 제시했다. 사이먼 게린 지멘스 최고기술책임자(CTO)는 기조발표에서 올해 글로벌 AI 시장 투자 규모가 2조 5000억달러(약 3360조원)에 달하지만 실질적으로 수익이 늘어난 기업은 전체의 6%에 불과하다고 지적했다. 게린 CTO는 "기업들이 추진하는 AI 파일럿 프로젝트 중 74%는 양산 단계에 이르지 못한 채 폐기됐다"고 설명했다. 그는 "조사 대상 직장인의 65%는 AI가 개인 업무에 도움이 된다고 답하지만, 조직 전체 성과 창출로 이어졌다는 응답은 12%에 그쳤다"며 "개인 차원 생산성 향상에 머문 채 전체 비즈니스 손익계산서로 전달되지 못하고 사라지는 중간 누수가 크다"고 덧붙였다. 지멘스는 수익화 실패 원인이 모델 성능 부족이 아니라 기업 환경에 내재된 '5가지 단절'에 있다고 짚었다. 구체적으로 기업의 고유 맥락을 이해하지 못해 거짓말(환각)을 일삼는 '컨텍스트(맥락) 부재', 기존 시스템 위에 임시방편으로 얹혀 일회성으로 사용되는 인텔리전스, AI가 정답을 찾아도 사람이 수작업으로 다른 시스템에 옮겨 적어야 하는 '단절된 액션', 사람과 AI가 파편화된 도구에서 따로 일해 전체 리드타임을 줄이지 못하는 '오케스트레이션 부재', 의사결정 근거와 이력을 추적할 수 없는 '거버넌스 결여' 등을 꼽았다. 지멘스가 선보인 인텔리전스 센터 X는 기존 데이터를 외부로 복제하거나 이동하지 않고, 기업의 보안 경계 내에서 AI 기능을 구현한다. 톰 데 그루트 지멘스 제품 개발 디렉터는 인텔리전스 센터 X가 크게 3가지 핵심 계층과 통합 거버넌스로 이뤄진다고 소개했다. 첫 번째 계층 '그래프 스튜디오'는 전사적 자원관리(ERP), 생산관리시스템(MES), 제품수명주기관리(PLM) 등에 분산된 정형·비정형 데이터를 복제 없이 연결해 엔터프라이즈 온톨로지와 지식 그래프를 구성한다. 이를 통해 AI는 제조현장 장비, 자재, 공정 간 상관관계를 입체적으로 파악한다. 두 번째인 'AI 스튜디오'는 목표 설정부터 계획, 호출, 검증을 아우르는 에이전트 라이프사이클을 관리한다. 세 번째 '멘딕스'는 사람과 에이전트가 단절 없이 협업하도록 지원한다. 시스템 이상이 감지되면 에이전트가 지식 그래프를 바탕으로 원인을 추적하고, 인간 관리자가 업무 흐름 내에서 조치를 승인하는 방식이다. 지멘스는 메모리 반도체를 비롯해 조선, 배터리, 모빌리티, 디스플레이, 철강 등 한국 6대 제조 산업을 1차 타깃으로 정하고 공급망을 확장할 계획이다. 기업의 도입 전략과 관련해 톰 데 그루트 디렉터는 "복잡한 공정일수록 AI 도입을 망설일 것이 아니라 당장 시작해야 한다"며 "비즈니스 마찰(병목)이 가장 크고 고부가가치를 낼 수 있는 부분을 찾고, 이 부분부터 AI를 도입해야 한다"고 조언했다.

2026.10.13 15:15진운용 기자

엔비디아 "피지컬 AI 공급망, 한국 제조업에 기회"

엔비디아가 한국의 제조업과 인공지능(AI) 기술력을 높이 평가하며 피지컬 AI 산업의 성장으로 글로벌 공급망에서 한국 기업의 역할이 확대될 수 있다고 전망했다. 정소영 엔비디아코리아 대표는 13일 서울 코엑스에서 열린 피지컬 AI 테크 위크 특별강연에서 "한국이 제조업과 AI 소프트웨어 역량을 바탕으로 피지컬 AI 산업에서 새로운 기회를 확보할 수 있다"고 밝혔다. 정 대표는 기존 AI 데이터센터와 피지컬 AI 산업의 공급망 차이에 주목했다. 데이터센터 산업은 TSMC와 같은 반도체 파운드리 기업과 서버·저장장치 제조업체들이 주요 공급망을 형성해 왔다. 반면 피지컬 AI는 로봇과 부품, 제조 기술까지 필요한 만큼 제조기업들의 참여 기회가 넓어질 수 있다. 한국은 세계적인 제조기업과 AI 소프트웨어 기술력, 국내 클라우드 사업자들을 보유하고 있다. 정 대표는 정부의 높은 관심까지 고려하면 피지컬 AI 산업이 성장할 수 있는 조건을 두루 갖췄다고 평가했다. 국내 협력 사례로는 LG를 소개했다. 양사는 지난 8월 로보틱스와 AI 팩토리, 미래 모빌리티 분야에서 협력을 확대하기로 했다. LG는 엔비디아의 로봇 AI 기술을 활용해 차세대 이족보행 휴머노이드를 개발하고 있으며 2027년 1분기 공개를 목표로 하고 있다. 정 대표는 LG가 엔비디아의 아이작 플랫폼을 활용해 휴머노이드와 피지컬 AI 기술을 개발하고 있다고 설명했다. 양사가 관련 분야에서 긴밀하게 협력하고 있으며 앞으로 구체적인 성과가 나올 것으로 기대했다. 피지컬 AI 테크 위크는 과학기술정보통신부가 주최하고 피지컬 AI 얼라이언스와 정보통신산업진흥원이 주관하는 행사다. 가상세계에서 로봇 훈련…옴니버스·코스모스로 데이터 확보 엔비디아는 로봇 개발에 필요한 데이터 생성부터 학습, 검증, 실제 구동까지 지원하는 기술을 제공하고 있다. 로봇을 가상 공간에서 훈련하고 현실 세계의 변화를 예측하는 AI를 학습시킨 뒤 실제 로봇에 적용하는 방식이다. 정 대표는 피지컬 AI 개발에서 시뮬레이션의 중요성을 강조했다. 기존 생성형 AI와 달리 피지컬 AI는 현실 공간을 이해하고 직접 행동해야 하기 때문이다. 로봇이 물체를 집거나 장애물을 피하려면 주변 환경을 파악하는 것은 물론 자신의 움직임이 어떤 결과를 가져올지도 예측해야 한다. 하지만 실제 환경에서 로봇을 반복적으로 훈련하는 데는 많은 시간과 비용이 든다. 충돌이나 사고가 발생할 수 있는 위험한 상황을 현실에서 재현하기도 어렵다. 엔비디아가 제공하는 대표적인 시뮬레이션 플랫폼은 옴니버스다. 실제 공장이나 물류창고를 디지털 공간에 구현하고 로봇의 움직임을 시험할 수 있도록 지원한다. 일례로 물류 로봇이 이동하는 도중 장애물을 만나거나 다른 로봇과 마주치는 상황을 가상으로 재현할 수 있다. 개발자는 로봇이 어떻게 대응하는지 확인하고 다양한 환경에서 학습할 데이터를 확보할 수 있다. 여기에는 현실의 시설과 장비를 가상 공간에 재현하는 디지털 트윈 기술이 활용된다. 엔비디아는 옴니버스를 기반으로 로봇 개발뿐 아니라 공장 운영과 자율주행 연구에도 시뮬레이션 기술을 제공하고 있다. 코스모스는 현실 세계의 움직임과 물리적 변화를 학습하는 월드 파운데이션 모델을 제공하는 플랫폼이다. 로봇이 특정 행동을 했을 때 주변 환경이 어떻게 달라질지 예측하고 학습에 필요한 데이터를 생성하는 데 활용된다. 기존 거대언어모델(LLM)이 사람의 언어와 문맥을 학습한다면 월드 파운데이션 모델은 물체의 움직임과 공간의 변화, 행동에 따른 결과 등을 학습한다. 옴니버스가 로봇을 시험할 가상 환경을 구현한다면 코스모스는 현실에서 발생할 수 있는 다양한 상황을 생성하는 데 활용된다. 개발자는 두 기술을 통해 실제로 수집하기 어려운 상황까지 학습 데이터로 만들 수 있다. 정 대표는 시뮬레이션이 데이터 생성에만 활용되는 것은 아니라고 설명했다. 데이터를 만들고 AI 모델을 학습시킨 뒤 성능을 검증하고 실제 현장에 적용하기까지 로봇 개발 전반에 사용된다고 밝혔다. 이 과정에서는 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다. 현실과 유사한 장면을 만드는 것은 물론 물체의 움직임과 물리적 변화까지 계산해야 하기 때문이다. 정 대표는 피지컬 AI의 합성 데이터 생성이 기존 언어모델보다 훨씬 많은 컴퓨팅 자원을 요구할 수 있다고 강조했다. 실제 환경을 가정한 검증에도 연산 능력이 필요해 피지컬 AI 발전에 따라 컴퓨팅 수요가 계속 증가할 것으로 내다봤다. 엔비디아는 실제 데이터와 시뮬레이션으로 생성한 합성 데이터도 개발자들에게 공개하고 있다. 정 대표는 로봇과 자율주행 분야의 연구자들이 관련 데이터를 활용해 다양한 학습과 검증 작업을 진행하고 있다고 소개했다. 로봇의 두뇌까지 지원…젯슨·아이작으로 실제 구동 엔비디아 기술은 가상 환경에서 로봇을 훈련하는 데 그치지 않는다. 학습한 AI를 실제 로봇에 탑재하고 움직이도록 하는 하드웨어와 소프트웨어도 제공한다. 정 대표는 과거 로봇 개발에서 기계적 움직임과 제어 기술이 중요했다면 최근에는 주변 환경을 이해하고 행동을 결정하는 AI의 역할이 커지고 있다고 설명했다. 로봇에 탑재하는 컴퓨팅 플랫폼으로는 젯슨을 소개했다. 젯슨은 로봇 내부에서 카메라와 센서 정보를 처리하고 AI 모델을 실행한다. 외부 데이터센터에 모든 정보를 보내지 않고도 현장에서 주변 상황을 인식하고 판단할 수 있도록 지원한다. 대표 제품은 젯슨 오린과 젯슨 토르다. 오린은 암페어, 토르는 블랙웰 그래픽처리장치(GPU) 아키텍처를 기반으로 한다. 정 대표는 데이터센터용 GPU와 아키텍처를 공유하기 때문에 기존 AI 개발 도구와 소프트웨어를 로봇에서도 폭넓게 활용할 수 있다고 강조했다. 로봇 개발을 위한 소프트웨어 플랫폼은 아이작이다. 가상 환경에서 로봇을 시험하는 아이작 심과 로봇 학습을 지원하는 아이작 랩 등이 있다. 휴머노이드 개발에는 로봇 파운데이션 모델 아이작 그루트도 활용된다. 그루트는 카메라로 인식한 시각 정보와 사람의 언어 명령을 로봇의 행동으로 연결하는 비전·언어·행동(VLA) 기술을 활용한다. 일례로 사람이 물건을 옮기라고 지시하면 로봇이 물체의 위치를 확인하고 팔과 손을 어떻게 움직일지 결정하는 데 활용할 수 있다. 개발자는 그루트를 기반으로 자체 로봇의 특성과 작업 환경에 맞춰 추가 학습을 진행할 수 있다. 엔비디아는 데이터 생성부터 AI 모델 학습, 시뮬레이션 검증, 실제 로봇 구동까지 연결하는 개발 환경을 제공하고 있다. LG와의 협력도 이러한 기술을 실제 휴머노이드 개발에 적용하는 사례다. 정 대표는 "한국은 강력한 제조기업들이 많고 AI 소프트웨어 역량도 뛰어나다"며 "정부도 많은 관심을 갖고 있어 피지컬 AI가 한국의 미래에 크게 기여할 수 있을 것으로 생각한다"고 말했다.

2026.10.13 13:09김동원 기자

"이상 감지하면 로봇 출동"…아이디비, '자율형 공장' AI 솔루션 전시

단순한 재난·안전 모니터링을 넘어 제조 현장 근본적 문제를 해결하는 맞춤형 인공지능(AI) 솔루션이 등장했다. 아이디비는 8일 서울 강남구 코엑스에서 진행 중인 'AI 페스타 2026'에서 생산성 향상과 불량률 저감, 최적 운전 조건을 제시하는 산업 현장 AI 패키지를 선보였다. 아이디비 솔루션은 각 공장 골칫거리를 해결하는 일종의 '제조업 컨설팅 AI' 역할을 수행한다. 통상 기업이 AI를 도입할 때 비용 70%가 현장 데이터 분석과 진단에 소모되지만, 아이디비는 현장에 에지(Edge) 디바이스를 부착함과 동시에 자동으로 학습을 시작하는 프로세스를 내장해 도입 장벽을 낮췄다. 아이디비 관계자는 "모터나 수배전반 등 특정 문제와 주제별로 솔루션이 패키지화돼 있다"며 "주관식이 아닌 객관식처럼 고객이 현장에 필요한 기능을 쉽게 골라서 적용할 수 있다"고 설명했다. 단순한 이상 탐지(추론)를 넘어 '운영 지능화'를 구현한 점도 핵심 경쟁력이다. 작업자의 오랜 경험과 지식, 상황별 대응 매뉴얼, 안전 규정 등을 지능형 판단 엔진에 녹여냈다. 이를 통해 날씨나 계절 등 예측하기 어려운 환경 변수와 센서 데이터를 종합해 최적의 현장 대응 지시를 내릴 수 있다. 최근에는 제조업을 넘어 수요가 폭증하는 모듈러 데이터센터와 AI 데이터센터(AIDC)로도 영역을 넓히고 있다. 액체냉각 환경에서 칩 과열을 방지하는 것은 물론, 후면에 위치한 수배전반과 유틸리티 등 데이터센터 전체 계통이 안정적으로 동작하는지 통합 감시한다. 아이디비 솔루션의 최종 지향점은 로봇과 연동된 '완전 자율형 공장'이다. 공장 내 특정 탭 하나가 아닌 부지 전체를 하나의 솔루션으로 통제한다. 아이디비 관계자는 "자율형으로 통제 시스템이 돌다가 특정 구역에서 가스 누출이나 담당자의 심박수 이상 등이 예측되면, 솔루션이 즉각 로봇에 현장 확인을 지시한다"며 "출동한 로봇이 장착된 가스 센서와 열화상 카메라, CCTV 등으로 상황을 정확히 파악하고 지휘부에 보고하는 시나리오까지 완벽하게 구현이 가능하다"고 강조했다.

2026.10.08 10:00전화평 기자

MS "제조 AI 성공, 숙련자 노하우·현장 데이터 통합에 달려"

"제조업에서 인공지능(AI)을 제대로 활용하려면 숙련자 노하우와 현장 데이터를 연결해야 합니다. AI가 실제로 불량을 줄이고 비용을 낮췄는지 확인한 뒤, 효과와 안전성이 검증된 업무부터 AI에 맡기는 식으로 적용 범위를 넓혀야 합니다." 최강림 한국마이크로소프트 제조·모빌리티 총괄은 30일 서울 코엑스에서 열린 '마이크로소프트 인더스트리 서밋'에서 제조업 AI 전략을 이같이 밝혔다. 최 총괄은 한국 제조업이 숙련 인력 부족과 원가 경쟁력 한계, 경영 환경 불확실성에 직면했다고 진단했다. 앞으로는 기업이 축적한 지식을 얼마나 빠르게 의사결정에 활용하고, 문제가 발생했을 때 신속하게 회복하느냐가 경쟁력을 좌우할 것이라고 봤다. 최 총괄은 "기업은 흩어진 데이터를 모으는 데서 나아가 설비·공정·정비 이력 사이 관계를 AI가 이해할 수 있도록 연결해야 한다"고 주장했다. 그러면서 "같은 설비가 시스템마다 다른 이름으로 기록됐다면 이를 식별하고, 데이터 생성 시점과 신뢰도, 접근 권한까지 함께 관리해야 한다"고 설명했다. 그는 AI 활용 범위도 질문에 답하는 수준에서 실제 업무를 수행하는 단계로 확장할 수 있다고 밝혔다. 설비가 멈췄을 때 AI가 원인과 대응 절차를 설명하고, 품질·비용·납기를 고려한 해결책을 추천한 뒤 구매·생산·물류 부서의 후속 업무까지 조율해야 한다는 이유에서다. 최 총괄은 현업 담당자가 직접 데이터를 분석하는 사례로 LG전자를 소개했다. 실제 LG전자 HS사업본부는 AI를 활용해 전문 부서에 분석을 요청하고 결과를 기다리던 업무 방식을 바꾼 것으로 전해졌다. 제품 기획자와 연구개발 담당자가 직접 질문하고 분석 결과를 받아보면서 며칠 걸리던 업무를 20분 미만에 처리할 수 있다. 이날 제조 현장 품질 개선 사례도 소개됐다. 마이크로소프트는 도요타 인더스트리즈와 약 3개월간 도장 공정 데이터를 분석해 약 400개 변수 중 품질에 영향 미치는 핵심 요인을 찾은 것으로 나타났다. 최 총괄은 온도와 관련 설비 값을 최적화한 결과 도장 불량이 약 25% 줄었다고 밝혔다. 그는 AI의 실행 범위를 넓히려면 권한과 책임을 먼저 정해야 한다는 점도 재차 당부했다. 정보를 조회하는 에이전트와 생산 계획을 변경하는 에이전트는 업무에 미치는 영향이 다른 만큼, 동일한 권한을 부여해서는 안 된다는 것이다. 최 총괄은 "기업은 AI 기반 운영 상황을 지속적으로 관찰하고, 필요하면 실행을 중단하거나 복구할 수 있는 체계를 마련해야 한다"며 "예외 상황에서는 업무를 사람에게 넘기고, 에이전트를 변경한 뒤에는 다시 검증하는 절차도 필요하다"고 강조했다.

2026.09.30 10:38김미정 기자

"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

아티피셜 애널리시스 "한국 AI 강점, 오픈웨이트·제조업…AGI도 키워야"

"한국이 글로벌 인공지능(AI) 경쟁력을 높이려면 산업 특화 모델 개발을 공략하면서도 범용인공지능(AGI) 기술 역량도 지속적으로 강화해야 합니다." 조지 카메론 아티피셜 애널리지스 공동창업자 겸 최고제품책임자(CPO)는 14일 오전 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 'LG AI 토크 콘서트 2026'에서 이홍락 LG AI연구원 공동원장과 진행한 대담에서 한국 AI 생태계 경쟁력과 향후 기술 개발 방향을 이같이 제시했다. 아티피셜 애널리시스는 전 세계 AI 모델의 성능과 비용·속도 등을 평가하는 독립 벤치마크 기업이다. 해당 기관이 운영하는 '아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수(AAII)'가 독파모 1~2차 평가에서 전체 100점 중 25점을 차지했다. 카메론 CPO는 한국 AI 생태계가 최근 1년 동안 빠르게 발전했다고 평가했다. LG AI연구원을 비롯한 국내 AI 기업 기술 개발과 한국 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 사업이 성장을 뒷받침했다고 설명했다. 그는 국내 AI 모델 지능 수준이 여전히 미국과 중국 최상위 모델에 뒤처진다고 진단했다. 다만 모델 경쟁력을 지능만으로 판단해서는 안 된다고도 강조했다. 카메론 공동창업자는 "AI 모델별 과업 수행 비용은 100배 이상 차이 날 수 있다"며 "기업은 성능뿐 아니라 비용 효율성과 운영 방식도 함께 고려해야 한다"고 설명했다. "한국 AI, 비용·현지화 경쟁력 갖춰" 카메론 CPO는 다수 한국 AI 모델이 오픈웨이트로 공개된 점을 경쟁력으로 꼽았다. 기업이 해당 모델을 자체 하드웨어(HW)와 시스템에 구축할 수 있어 비용을 줄이고 내부 업무에 맞춰 모델을 조정하기 쉽다는 이유에서다. 카메론 CPO는 한국어와 국내 산업 환경에 최적화된 현지화 역량도 강점으로 봤다. 범용 벤치마크 점수가 가장 높은 모델이 아니더라도 한국 기업 업무와 규제·데이터 환경에서는 국산 모델이 더 적합할 수 있다는 분석이다. 그는 한국 AI 기업이 우선 공략할 분야로 첨단 제조업과 지식 업무 부문을 꼽았다. 한국이 이미 제조업 기반과 관련 기업을 갖춘 만큼 산업 현장에서 활용할 수 있는 AI 기술을 개발하면 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있다는 이유에서다. 또 과학 연구를 지원하는 AI와 장시간 자율적으로 업무를 수행하는 에이전트 기술도 주요 개발 분야로 꼽혔다. 모델이 현실에서 과업을 수행하려면 직접 코드를 작성하고 외부 시스템을 조작할 수 있는 코딩 역량도 필요하다는 평가다. 카메론 CPO는 한국이 산업 특화 전략에만 집중해 범용 모델 개발을 소홀히해선 안 된다고 지적했다. 범용 지능이 제조·과학 등 특정 분야 문제를 해결하는 기반이 되는 만큼 한국 기업도 AGI 경쟁을 지속해야 한다는 주장이다. 그는 이에 발맞춰 AI 평가 방식도 실제 업무 수행 능력을 측정하는 방향으로 바뀌어야 한다고 내다봤다. 실제 아티피셜 애널리시스는 이메일 작성과 파워포인트 제작·엑셀 분석 등 기업 지식 업무를 평가하는 'AA-브리프케이스' 벤치마크를 인텔리전스 인덱스에 반영했다. 카메론 CPO는 "향후 문제가 발생하기 전 상황을 감지하고 조치하는 AI 능력도 주요 평가 대상이 될 전망"이라며 "제조 공정에서 이상이 발생하면 AI 에이전트가 이를 스스로 파악해 대응하고 담당자에게 결과를 알릴 수 있어야 할 것"이라고 강조했다.

2026.09.14 12:35김미정 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

숙련공 떠나는 제조현장…피지컬 AI로 '노하우' 보존한다

한국 제조업의 고령화가 빠르게 진행되면서 숙련공이 보유한 작업 노하우를 데이터로 전환해 인공지능(AI)과 로봇에 접목하려는 움직임이 확산되고 있다. 산업용 로봇 보급이 세계 최고 수준에 이르렀지만 작업자의 경험과 판단에 의존하는 공정은 여전히 자동화가 쉽지 않아 피지컬 AI가 제조 현장의 기술 단절을 보완할 대안으로 떠오르는 모습이다. 27일 업계에 따르면 국내 제조업에서 60세 이상 고용 비중은 2010년 5.4%에서 지난해 17.5%로 증가했다. 기간제 근로자 기준으로는 같은 기간 7.1%에서 31.7%로 높아지며 제조 현장의 고령화가 빠르게 진행 중이다. 제조업 고령화는 단순한 인력 구성 변화를 넘어 기술 전승 문제로 이어질 수 있다는 우려가 나온다. 도장·연마·용접·검사 등 일부 공정은 제품 형상과 표면 상태, 작업 각도와 순서 등에 따라 결과가 달라져 작업자의 오랜 경험을 통해 축적된 숙련도가 품질에 영향을 미친다. 이같은 노하우는 표준화된 매뉴얼만으로 전달하기 어려운 것으로 평가된다. 숙련 인력이 은퇴할 경우 작업 과정에서 축적한 암묵지도 함께 사라질 가능성이 있어 최근 제조 현장에선 숙련 기술을 데이터로 보존·활용하는 것이 주요 과제로 부상 중이다. 업계에 따르면 한국은 이미 산업용 로봇 활용 측면에선 높은 수준의 인프라를 갖추고 있다. 제조업 종사자 1만 명당 산업용 로봇은 약 1220대에 달한다. 그러나 기존 산업용 로봇은 정형화된 반복 작업에 강점을 가진 반면 작업 대상의 위치나 형상, 표면 상태가 달라지면 별도의 티칭과 보정 작업이 필요한 상황이다. 특히 표면처리처럼 제품별 편차가 크고 작업자의 판단이 많이 개입되는 공정은 자동화 난도가 높은 분야로 꼽힌다. 기업 규모에 따른 스마트 제조 역량 차이도 존재한다. 2024년 스마트 제조혁신 실태조사에 따르면 중견기업의 스마트공장 도입률은 85.7%인 반면 소상공인은 18.6%에 그쳤다. 이에 제조업 자동화의 무게중심도 단순한 로봇 도입에서 제조 AI와 피지컬 AI, AI 팩토리 등으로 확대되는 양상이다. 피지컬 AI는 AI를 로봇과 센서, 비전, 3D 측정, 제어 소프트웨어 등 물리적 시스템과 결합해 실제 작업을 수행하도록 하는 기술이다. 기업들의 관심도 높아지고 있다. 한국경영자총협회가 종사자 500인 이상 제조기업 100개사를 대상으로 실시한 피지컬 AI 도입 실태 및 인식 조사에선 응답 기업의 84%가 피지컬 AI를 이미 도입했거나 향후 도입할 예정이라고 답했다. 제조업 고령화와 인력난, 생산성 개선 요구가 맞물리면서 관련 기술 수요가 확대되는 것으로 풀이된다. 글로벌 로봇 경쟁에서도 현장 데이터의 중요성이 커지고 있다. 제조·물류·로봇 현장에서 작업 데이터를 확보하고 이를 AI 모델 개선에 다시 활용하는 이른바 '데이터 플라이휠' 구조가 경쟁력의 핵심으로 떠오르고 있어서다. 제조 현장에서 얼마나 많은 작업 데이터를 확보하고 실제 공정 자동화에 활용할 수 있느냐가 제조 AI 경쟁력을 좌우할 수 있다는 분석이다. 이런 흐름 속에서 금융 스마트 플랫폼 전문기업 핑거도 제조 AI와 로봇 지능화 사업으로 영역을 확대 중이다. 금융 IT와 데이터 처리, 플랫폼 구축, AI 서비스 개발 등을 주력으로 해온 핑거는 최근 표면처리 공정에 특화된 산업용 로봇 지능화 솔루션 기업 미켈로로보틱스의 지분 79.48%를 인수했다. 미켈로로보틱스는 작업자의 동작 기록과 CAD·3D 스캔 기반 로봇 경로 생성, 비전·3D 측정을 활용한 오차 보정 기술 등을 보유 중이다. 숙련 작업자의 동작을 데이터화하고 제품 형상과 현장 오차, 표면 상태 등을 반영해 로봇의 작업 경로를 생성·수정하는 방식이다. 핑거는 미켈로로보틱스의 표면처리 자동화 기술에 자사 데이터·AI 플랫폼 역량을 연계해 제조 AI 솔루션의 현장 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 대기업 양산 라인에서 축적한 적용 경험을 토대로 중견·중소 제조기업에도 적용할 수 있는 표준화 솔루션을 마련해 제조 현장의 자동화·지능화 수요에 대응한다는 목표다. 업계 관계자는 "한국 제조업은 높은 로봇 도입 기반을 갖추고 있지만, 숙련공 의존도가 높은 일부 공정에선 여전히 자동화와 데이터화가 과제로 남아 있다"며 "숙련 인력이 은퇴하기 전 현장의 작업 지식을 데이터로 전환하고 이를 AI와 로봇 제어 기술에 연결하는 것이 제조 AI 적용의 핵심 과제"라고 말했다.

2026.08.27 09:01한정호 기자

[유미's 픽] 인력난에 로봇 찾는 美 제조업…스마트공장 경쟁, '데이터 연결'서 갈린다

미국 제조업이 인력 부족과 생산성 압박에 대응하기 위해 인공지능(AI) 로봇을 앞세운 스마트공장 전환에 속도를 내고 있다. 로봇 활용이 조립과 운반을 넘어 품질검사와 설비점검, 생산관리로 확산되면서 경쟁의 중심도 장비 도입에서 로봇과 기존 생산설비, 공장 데이터를 연결하는 통합 역량으로 이동하고 있다. 27일 코트라에 따르면 미국 제조기업들은 숙련인력의 은퇴와 신규 인력 부족이 이어지자 AI와 로봇을 활용한 공정 자동화 투자를 확대하고 있다. 미국 제조혁신 네트워크 산하 첨단로봇제조연구소(ARM Institute)는 미국 제조업에서 약 50만 개 일자리가 채워지지 않은 상태로 남아 있다고 추산했다. 제조업 근로자의 평균 연령도 약 55세에 이른다. 스마트공장 투자는 자동화 장비를 넘어 데이터 분석과 센서, 클라우드 등 공장 운영을 연결하는 기반 기술로 확대되고 있다. 딜로이트가 미국 제조업 경영진 600명을 조사한 결과 응답자의 80%는 생산성 개선 예산의 20% 이상을 스마트제조 분야에 투자할 계획이라고 답했다. AI 로봇의 활용 범위도 넓어지고 있다. 기존 산업용 로봇이 일정한 위치에서 정해진 동작을 반복했다면 AI 로봇은 카메라와 센서로 작업환경을 인식하고 수집한 데이터를 바탕으로 작업 방식을 조정한다. 이에 따라 제품 상태가 달라지는 품질검사와 다품종 조립, 설비 이상 점검 등에도 로봇이 투입되고 있다. 미국 메릴랜드의 ST엔지니어링 MRAS 항공부품 공장은 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 '스팟'을 활용해 고압 설비인 오토클레이브와 주요 생산장비를 점검하고 있다. 로봇 수요는 자동차 산업에서 전자와 제약, 식품 등으로 확산되는 모습이다. 미국 자동화산업협회(A3)에 따르면 올해 1분기 북미 지역의 협동로봇 주문은 1637대로 전년 동기 대비 55.6% 증가했다. 주문금액도 78.2% 늘었다. 협동로봇은 기존 대형 산업용 로봇보다 설치공간이 작고 작업 변경이 쉬워 다품종·소량생산 현장과 중소 제조기업에 적합한 것으로 평가된다. 생명과학·제약 분야의 로봇 주문은 같은 기간 54.1%, 반도체·전자 분야는 31.7%, 식품·소비재 분야는 16% 증가했다. 스마트공장 경쟁의 핵심도 로봇 보유 대수에서 공장 전체의 연결성으로 바뀌고 있다. 생산관리시스템과 센서, 품질 데이터가 로봇과 연계되면 공장 가동상황을 실시간으로 파악하고 설비 이상이나 생산 차질에 맞춰 작업 순서를 조정할 수 있다. 미국 제조리더십위원회(MLC)가 올해 실시한 조사에선 제조기업의 76%가 비전시스템을, 66%가 머신러닝을 생산공정에 활용하고 있다고 답했다. 응답 기업의 90% 이상은 올해 스마트공장과 생산기술 투자를 유지하거나 확대할 계획이라고 밝혔다. 확산 속도는 기업 규모에 따라 차이가 컸다. 실제 미국 중소 제조기업 가운데 로봇을 활용하는 기업은 약 8%에 그치는 것으로 추정됐다. 이는 초기 투자 부담과 전문인력 부족, 기존 설비와 신규 로봇을 연결하는 시스템 통합 문제가 도입을 가로막고 있기 때문으로 분석됐다. 데이터 호환 문제를 스마트공장 전환의 장애요인으로 꼽은 기업 비중도 지난해 22%에서 올해 37%로 높아졌다. 서로 다른 제조사의 장비와 소프트웨어를 연결해야 하는 데다 공장 네트워크가 확대될수록 사이버보안과 데이터 보호 부담도 커지기 때문이다. 이 같은 분위기 속에 우리나라 기업에는 산업용·협동로봇뿐 아니라 머신비전과 센서, 제어장치, 엣지 AI, 로봇 운영 소프트웨어 분야에서 기회가 열릴 것으로 보인다. 미국 시장에선 제품 성능 외에도 기존 설비와의 호환성, 설치 편의성, 현지 교육과 유지보수 역량이 중요해질 전망이다. 코트라 관계자는 "향후 스마트공장 전환의 성패는 로봇 도입 자체보다 로봇과 생산설비에서 생성되는 데이터를 기존 시스템과 얼마나 원활히 연계하고 공정 전반에 통합하느냐에 달려 있다"고 말했다.

2026.07.27 09:43장유미 기자

엘리스그룹, 전국 첫 산업단지 GPU·NPU 엣지 AI 데이터센터 구축 지원

엘리스그룹이 그래픽처리장치(GPU)와 국산 신경망처리장치(NPU)를 함께 활용하는 엣지 인공지능(AI) 데이터센터 구축 사업에 참여하며 제조업 AI 전환(AX) 지원에 앞장선다. 엘리스그룹은 산업통상자원부 '2026년 산업단지 엣지 AIDC 실증 시범사업'에 선정된 한국산업단지공단 부산본부의 '부산 조선·해양 엣지 AI 데이터센터 구축사업'에 참여한다고 23일 밝혔다. 이번 사업은 전국 산업단지 최초로 GPU와 국산 NPU 기반 엣지 AI 데이터센터를 구축해 제조기업의 AX를 지원하는 프로젝트로 평가된다. 사업 참여로 엘리스그룹은 자사 AI 클라우드 '엘리스클라우드'에서 검증한 모듈형 AI 데이터센터 'AI PMDC'와 AI 클라우드 인프라 가상화 솔루션 'ECI'를 통합한 패키지를 외부 고객에게 공급하는 첫 상용 레퍼런스를 확보하게 됐다. AI 인프라 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 AI 인프라 기업으로서 기술 역량을 입증했다는 게 회사 측 설명이다. 엘리스그룹은 이번 사업에서 고밀도 전력 설계 기술을 적용한 AI PMDC 2기를 구축하고 이를 통합 운영하는 ECI 플랫폼을 제공할 예정이다. GPU와 국산 NPU 등 서로 다른 AI 가속기 자원을 효율적으로 분배·운영하는 ECI 기술을 통해 연산 자원 활용도를 높이고 제조업 환경에 최적화된 저지연·고효율 AI 인프라를 구현할 계획이다. 해당 데이터센터에서 GPU는 제조 AI 모델 학습과 검증, 고성능 연산을 담당하고 국산 NPU는 AI 추론과 서비스형 소프트웨어(SaaS) 서비스를 처리한다. 안정적인 서비스 운영을 위한 재해복구(DR) 체계도 함께 구축한다. 엣지 AI 데이터센터를 엘리스클라우드와 연계해 무중단 전력 공급과 보안 이중화 체계를 마련함으로써 장애 발생 시에도 안정적인 AI 서비스를 제공할 수 있도록 지원할 예정이다. 이를 통해 엘리스그룹은 제조업 AI 서비스의 현장 적용을 지원하는 동시에 국산 AI 반도체 생태계 확산에도 기여한다는 목표다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "이번 사업은 우리가 자체 AI 클라우드에서 검증한 AI PMDC와 ECI 통합 패키지를 산업 현장에 적용하는 첫 번째 사례"라며 "제조업 AI 전환은 물론 국산 AI 반도체 생태계 확산에도 기여하는 중요한 이정표가 될 것"이라고 말했다.

2026.07.23 11:39한정호 기자

"일본 제조업 위기 해결한다"...엔비디아, 후지쯔·화낙과 맞손

엔비디아가 후지쯔와 화낙, 야스카와전기, 가와사키중공업 등 일본 주요 제조업체와 함께 피지컬 AI(Physical AI) 기반 산업 자동화 생태계 구축에 나선다. 일본 제조업이 직면한 인력난과 생산성 과제에 대응하고 일본 산업계의 자국 주도 소버린 AI 역량 확보를 지원한다는 구상이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 16일 도쿄 토라노몬 힐스 모리타워에서 열린 미디어 간담회에서 일본 4개 제조업체와의 피지컬 AI 협업 계획을 발표했다. 이번 협업의 배경에는 일본 제조업의 구조적 과제가 있다. 후지쯔에 따르면 일본 제조업은 저출산·고령화에 따른 노동력 부족과 숙련 기술자 감소, 글로벌 경쟁 심화 속에서 지속가능한 성장을 위한 디지털전환(DX)이 필수 과제로 떠오른 상태다. 이에 따라 AI와 로봇을 활용헤 업무를 자동화는 피지컬 AI가 제조업 혁신의 해법으로 주목받고 있다는 설명이다. 화낙 야마구치 겐지 대표이사 사장 겸 CEO는 "이번 협업이 로보틱스 기반 피지컬 AI의 현장 구현을 앞당기는 중요한 걸음"이라며 "엔비디아 기술을 결합한 자율 AI 플랫폼을 화낙 AI 로봇과 결합해 인력 부족 등 현장 과제를 해결할 것"이라고 밝혔다. 이번 협업은 우선 공장, 유통·물류, 헬스케어 3개 영역에 집중한다. 공장에서는 생산계획 최적화와 현장 자율 대응을 통해 생산성과 유연성을 높이고, 유통·물류에서는 실시간 판매·재고 데이터를 반영한 작업 자동화로 인력 부담을 줄인다는 목표다. 헬스케어 분야에서는 의약품·검체 운송과 외래 접수·안내 등 병원 내 반복 업무 자동화를 추진한다. 하시모토 야스히코 가와사키중공업 대표이사 사장은 "고령화와 노동력 부족에 직면한 헬스케어·요양 분야에서 로보틱스와 AI를 활용한 신규 솔루션 창출이 시급한 과제"라며 "엔비디아와 파트너사의 역량을 결합하면 원스톱 헬스케어 솔루션을 실현할 수 있을 것"이라고 내다봤다. 후지쯔는 각사 협업을 총괄하면서 엔비디아의 AI, 월드모델, 시뮬레이션, 로보틱스 기술을 활용해 '소버린 협조제어 플랫폼'을 고도화할 계획이다. 이를 통해 산업 현장에 필요한 지능형 자동화 인프라를 구축하고 향후 적용 범위를 넓히겠다는 구상이다. 구체적 실행 일정도 공개됐다. 후지쯔는 오는 9월 말부터 이시카와현 가사시마의 AI 서버·슈퍼컴퓨터 제조 거점에서 협조제어 플랫폼의 사내 실장을 먼저 진행한 뒤 연내 각 파트너사에 버전 1을 전개할 계획이다. 이후 파트너사 피드백을 반영해 내년 버전 2를 개발·출시한다는 방침이다. 조인트벤처(JV) 설립이나 공동투자 가능성도 열어두고 있으나, 현재로서는 사업 검토 초기 단계라고 설명했다. 참여 기업들은 각자 강점을 살려 역할을 분담한다. 화낙은 오픈 플랫폼 기반 AI 로봇으로 제조 현장 자동화를 확대하고, 야스카와전기는 자율 AI 로봇과 오픈 플랫폼 전략을 바탕으로 공장 적용을 넓힌다. 가와사키중공업은 헬스케어·요양 분야에서 로보틱스와 AI를 결합한 병원 솔루션 구현에 집중한다. 후지쯔는 이들 기술을 연결하는 디지털 플랫폼과 시스템 통합을 맡는다. 도키타 다카히토 후지쯔 대표이사 CEO는 "각사의 로봇 제어 기술과 후지쯔의 디지털 기술, 고신뢰 컴퓨팅 역량을 결합해 제조, 물류, 헬스케어 전반에서 사람과 로봇이 협업하는 새로운 사회 인프라를 만들겠다"고 밝혔다. 협업의 또 다른 축은 소버린 AI다. 젠슨 황 CEO는 "어떤 국가나 기업도 지능 자체를 아웃소싱해서는 안 된다"며 "국가의 지능은 스스로 통제하고 소유해야 한다"고 강조했다. 오픈 모델로 출발하더라도 각 국가와 기업이 이를 자체적으로 정제하고 축적하는 순간 그 지능은 고유 자산이 된다는 설명이다. 업계에서는 이번 발표가 엔비디아가 반도체와 생성형 AI를 넘어 로보틱스와 산업 자동화로 영향력을 넓히는 신호탄이라는 점에 주목하고 있다. 일본은 정밀 메카트로닉스와 산업용 로봇 분야의 경쟁력을 갖춘 데다 고령화와 인력 부족이라는 구조적 과제를 안고 있어 피지컬 AI 도입 효과를 검증하기에 적합한 시장으로 평가된다. 젠슨 황 CEO는 "후지쯔, 화낙, 야스카와전기, 가와사키중공업은 세계에 제조 기술을 가르친 기업"이라고 평가하며 "엔비디아의 풀스택 피지컬 AI 플랫폼과 이들 기업의 현장 역량이 결합하면 공장과 병원, 도시 곳곳에서 기계가 사람과 함께 생각하고 움직이며 일하는 시대를 앞당길 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.07.16 16:54남혁우 기자

SKT 독자 AI 파운데이션 모델, 국방 이어 제조업에 첫 적용

SK텔레콤이 자체 개발한 독자 AI 파운데이션 모델이 철강, 자동차 부품 공장에 적용된다. SK텔레콤은 철강 제조 기업 KG스틸, 자동차 부품 제조 기업 코넥과 각각 독자 AI 파운데이션 모델 기반 AI 에이전트 현장 실증 추진을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 25일 밝혔다. 국방 분야에 이어 SK텔레콤 독자 AI 파운데이션 모델이 제조업에 적용되는 첫 사례다. SK텔레콤은 지난 4월부터 KG스틸과 코넥이 보유하고 있는 과거 공정 오류와 사고 분석 보고서, 장비 매뉴얼 및 로그 등 양질의 데이터를 확보하고 독자 AI 파운데이션 모델 A.X K1 기반으로 '제조 특화 AI 에이전트' 데모 버전을 개발했다. A.X K1은 5190억 개 매개변수를 갖춘 초거대 언어 모델이다. 복잡한 작업을 처리하는 능력이 뛰어나면서도, 추론할 때는 약 330억 개 매개변수만 활성화된다. 전체 모델은 크지만 필요한 부분만 활성화하는 구조로 산업 현장에서 효율적으로 사용할 수 있다. SK텔레콤과 KG스틸, 코넥은 하반기에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 도금 강판을 생산하는 KG스틸의 당진공장 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 각각 적용해 실증을 진행한다. KG스틸과 코넥은 SK텔레콤에 더 많은 양질의 제조 공정 데이터를 실시간으로 공유하고, SK텔레콤은 이 데이터와 실증 과정에서 발생하는 현장 피드백을 기반으로 제조 특화 AI 에이전트 성능과 추론 속도를 개선하고 기능도 확장한다. 또한 실증 과정에서 확보된 제조 현장 데이터를 현재 개발 중인 A.X K2 모델 학습에 활용할 계획이다. 실증 완료 후에 '제조 특화 AI에이전트' 상용화 및 도입을 검토할 예정이며, 필요 시 SK텔레콤 독자 AI 파운데이션 모델 후속 시리즈로 모델을 교체하는 방안도 검토한다. 그간 제조업은 AI 도입이 어려운 분야로 꼽혀 왔다. 제조 현장 데이터의 디지털화가 더디고, 그나마 쌓인 데이터도 공정별, 부서별로 각각 생성, 관리되고 있어 AI 활용이 어렵기 때문이다. 작업자의 숙련도와 경험에 따라 업무 처리 방식이 달라지는 점도 한계로 꼽힌다. 핵심 노하우가 특정 숙련공에게만 머무는 '지식 고립' 현상이 대표적이다. 이처럼 산재된 데이터와 숙련공의 경험 지식을 디지털 자산화하고, 이를 학습한 AI 에이전트를 제조 현장에 도입해 공정 과정에서 발생하는 오류에 빠르게 대응하여 조치 시간을 줄이고 공정 효율성을 높일 전망이다. 정석근 SK텔레콤 AI CIC장은 “보안이 중요한 제조 현장에는 데이터를 외부로 내보내지 않고도 활용할 수 있는 독자 AI 파운데이션 모델이 효과적인 해법”이라며 “KG스틸, 코넥과의 협력을 시작으로 제조업의 AI 전환을 앞당기고 독자 AI 파운데이션 모델의 적용 사례를 확대해 나가겠다”고 밝혔다. 배선우 KG스틸 기술연구소장은 “이번 협력으로 현장 데이터를 기반으로 한 AI 도입의 발판을 마련하게 됐다”며 “제조 경쟁력을 한층 끌어올리겠다”고 강조했다. 이광표 코넥 대표이사는 “현장에서 반복되는 품질 관련 이슈에 대한 빠른 대응은 제조업의 오랜 과제였다”며 “AI를 통해 제조 현장에서의 업무 효율성을 높여 나가겠다”고 말했다.

2026.06.25 09:02박수형 기자

AI 시대, 대한민국 제조업의 골든타임을 잡아야 한다

요즘 대한민국에서는 소버린 인공지능(AI)이 중요한 화두다. 자체 AI 모델을 개발하고, 국가 데이터센터를 구축하며, AI 인재를 육성해야 한다는 목소리가 높다. 모두 필요한 일이다. 그러나 우리는 한 가지 질문을 놓치고 있다. AI는 무엇으로 움직이는가. AI는 소프트웨어만으로 존재하지 않는다. AI 반도체가 필요하고, 데이터센터가 필요하며, 막대한 전력을 공급할 전력망이 필요하다. 반도체를 생산하는 소재·부품·장비 산업이 필요하고, 데이터센터에 전력을 공급하는 변압기와 배전반이 필요하다. AI가 발전할수록 소프트웨어보다 오히려 제조업의 중요성이 더욱 커지고 있는 이유다. 지금 세계는 AI 혁명과 함께 거대한 산업 재편을 겪고 있다. 미국은 제조업 부활을 외치고 있다. 관세 정책과 리쇼어링 정책을 통해 생산기지를 다시 미국으로 가져오려 한다. 그러나 현실은 쉽지 않다. 제조업 인력이 부족하고, 생태계가 약화되었으며, 높은 인건비 부담도 크다. 유럽 역시 에너지 비용 상승과 제조업 경쟁력 약화로 어려움을 겪고 있다. 중국은 또 다른 문제를 안고 있다. 세계 최대 제조국이지만 지정학적 리스크가 커지고 있다. 미국과 유럽은 공급망에서 중국 의존도를 줄이기 위해 '탈중국' 전략을 추진하고 있다. 세계는 지금 새로운 공급망을 찾고 있다. 중국을 대체할 수 있으면서도 기술력과 생산 역량을 갖춘 나라를 찾고 있는 것이다. 그 과정에서 대한민국이 주목받고 있다. 한국은 반도체, 방산, 조선, 원전 분야에서 세계 최고 수준의 제조 역량을 보유하고 있다. 미국은 기술은 강하지만 제조 기반이 약하고, 유럽은 경쟁력이 흔들리고 있으며, 일본은 대기업 중심 구조로 인해 공급망 확대가 쉽지 않다. 반면 한국은 세계 최고 수준의 제조 생태계와 글로벌 공급망 경험을 동시에 갖고 있다. 특히 AI 시대는 한국 제조업에 전례 없는 기회를 제공하고 있다. 반도체 소재·부품·장비 산업은 AI 반도체와 HBM 수요 증가의 직접적인 수혜를 받고 있다. 전력 인프라는 AI 데이터센터 확대와 함께 폭발적인 수요 증가가 예상된다. 방산 공급망은 K-방산 수출 확대에 힘입어 성장하고 있으며, LNG 운반선과 특수선 중심의 조선 기자재 산업 역시 세계 시장의 주목을 받고 있다. 여기에 원전 산업이 다시 부상하고 있다. AI 데이터센터의 막대한 전력 수요와 탄소중립 정책이 맞물리면서 미국, 영국, 프랑스, 체코, 폴란드, 중동 국가들이 원전 건설과 SMR 개발에 적극 나서고 있다. 한국은 이미 UAE 바라카 원전 수출 경험을 갖고 있으며, APR1400이라는 검증된 기술과 제조 역량을 동시에 보유한 몇 안 되는 국가다. 이차전지 산업도 마찬가지다. 전기차 수요 둔화로 어려움을 겪고 있지만 ESS와 AI 데이터센터용 전력 저장장치 수요가 빠르게 늘고 있다. 장기적으로 에너지 전환이 지속되는 한 이차전지 산업의 성장 가능성은 여전히 크다. 문제는 기술이 아니다. 한국 기업들은 이미 세계 최고 수준의 기술을 가지고 있다. 문제는 기회를 소화할 수 있는 자본과 글로벌화 역량이다. 많은 중견 제조기업들은 주문이 밀려들고 있지만 생산설비를 늘릴 자금이 부족하다. 해외 고객이 관심을 보이지만 인증과 영업망이 없다. 수십 년 동안 회사를 키워온 창업주들은 후계자를 찾지 못해 대규모 투자 결정을 망설이고 있다. 한국 제조업의 가장 큰 위험요인이다. 글로벌 수요는 지수함수적으로 증가하고 있지만 기업들은 여전히 과거의 선형 성장 경험에 머물러 있다는 것이다. 수요 증가를 과소평가하고, 투자 결정을 늦추고, 해외 진출을 주저하는 사이 기회는 사라질 수 있다. 여기서 주목할 사례가 있다. 싱가포르의 사모펀드 운용사인 노보 텔러스(Novo Tellus)는 2011년부터 동남아 제조 중견기업에 집중 투자했다. 단순한 금융투자가 아니었다. 성장 자금을 공급하고, 전문경영 체계를 구축하고, 글로벌 시장 진출을 지원했다. 그 결과 반도체 테스트 장비 기업인 AEM Holdings 투자에서 17배의 수익을 거두었고, 펀드 전체로도 3.9배의 성과를 달성했다. 중요한 점은 싱가포르가 한국보다 제조업 기반이 약한 나라라는 사실이다. 만약 싱가포르의 Tier 2·3 제조기업으로 이러한 성과를 만들 수 있었다면, 반도체·방산·조선·원전 분야에서 세계 최고 수준의 경쟁력을 갖춘 한국의 Tier 1 제조기업들은 더 큰 가능성을 가지고 있다고 볼 수 있다. 이제 필요한 것은 국가적 전략이다. AI 기업만 육성하는 것으로는 부족하다. AI 시대를 떠받치는 제조업 생태계를 함께 키워야 한다. 중견 제조기업의 설비투자와 해외 진출을 지원하고, 글로벌 인증 획득을 돕고, 정책금융과 민간 자본을 연결해야 한다. 또한 후계자 부족 문제를 해결하고 전문경영 체제로 전환할 수 있는 환경도 마련해야 한다. 대한민국은 미국처럼 거대 AI 플랫폼 기업을 다수 보유하기 어려울 수 있다. 그러나 AI 시대에 반드시 필요한 반도체, 전력설비, 방산, 조선, 원전 공급망의 중심국가가 되는 것은 충분히 가능하다. 우리는 이미 그 출발선에 서 있다. 10년 뒤 돌아보았을 때, 2026년이 대한민국 제조업 르네상스의 원년이었다고 평가받을 수 있도록 지금 결단해야 한다. AI 시대 대한민국의 진짜 기회는 소프트웨어만이 아니다. 그 AI를 움직이는 제조업에 있다.

2026.06.19 09:55이광재 컬럼니스트

[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

'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

KIAT, AI 내재화 시대 '2026년 10대 유망산업' 발표

한국산업기술진흥원(KIAT·원장 민병주)은 11일 '임베디드 인텔리전스 시대의 2026 KIAT 10대 유망산업'을 선정해 발표했다. 임베디드 인텔리전스 시대란 인공지능(AI)이 사회 전반에 내재화돼 혁신을 창출하는 시대를 뜻한다. 2026 KIAT 10대 유망산업은 ▲지능형 엣지 시스템반도체 ▲센서 퓨전 지능형 디스플레이 ▲AI 유무인 복합체계 ▲자율 에이전트 AI ▲자율공정 플랫폼 ▲휴머노이드 ▲분산형 에너지 저장 시스템 ▲저탄소 제조 소재 ▲바이오-메드 데이터 ▲로보틱 모빌리티이다. KIAT는 유망산업을 선정하기 위해 글로벌 메가트렌드, 정책·기술 이슈를 분석해 2026년의 핵심 주제를 도출하고, 분석의 기본 틀이 되는 4대 영역 8대 분야를 설정했다. 이후 국내·외 출원 특허과 논문 키워드, 산업 성장의 동인·정책 지원 요인을 종합적으로 검토하고, 대국민 설문을 추진해 유망산업 전망에 대한 국민 인식과 사회적 관심도를 반영했다. KIAT는 2021년부터 매년 유망산업 선정을 통해 축적된 분석 경험을 바탕으로, 데이터 기반 분석 방법론을 지속해서 고도화하고 있다. 올해는 생성형 AI 도구를 시범적으로 활용해 국내외 미래 전망·글로벌 이슈·정책 자료 등 문헌 특성에 맞춘 기초 프롬프트를 설계한 후 트렌드 키워드 구조화와 분석에 활용했다. AI 분석 결과는 분야별 산학연 전문가 93명의 검증과 보완을 거쳐 유망산업 도출 과정에 반영해 선정 결과 신뢰도와 객관성을 높였다. 선정한 유망산업은 법·제도, 기술지원, 인재육성 등 부문별 지원 방향을 도출해 정책수립과 사업기획에 반영해 왔다. 유망산업별 성장 여건을 고려해 연구개발(R&D), 실증 인프라, 전문인력 양성 등 정책을 구체화해 실질적인 기업지원까지 이어질 수 있도록 활용하고 있다. 민병주 KIAT 원장은 “올해로 여섯 번째 선정하는 KIAT 유망산업은 기술이나 이슈 중심의 일반적인 전망을 넘어, 산업 관점에서의 성장 흐름과 정책 지원 파급 효과를 함께 고려한다”며 “AI가 산업 전반에 내재화하는 환경 변화에 대응해, 정부의 제조업 인공지능 전환(M.AX) 정책 기조와 연계해 주요 산업의 지능화를 촉진할 유망산업 지원을 강화해 나가겠다”고 밝혔다. 한편, 임베디드 인텔리전스 시대, 2026 KIAT 10대 유망산업 보고서는 KIAT 누리집에서 확인할 수 있다.

2026.02.11 16:50주문정 기자

다쏘시스템 '델미아웍스'가 제조 AI 혁신한 비결…"데이터 통합 관건"

[휴스턴(미국)=김미정 기자] "제조업에서 인공지능(AI)은 단순 자동화 수단으로 도입돼선 안 됩니다. AI는 제조 데이터를 통합해 기업 의사결정 강화하는 데 우선 활용돼야 합니다." 데빈 앤서니 말론 다쏘시스템 델미아웍스 총괄 매니저 겸 브랜드 최고경영자(CEO)는 4일(현지시간) 미국 텍사스주 휴스턴에서 열린 '3D익스피리언스 월드 2026' 기자간담회에서 제조업 AI 핵심 역할로 데이터 통합을 꼽았다. 델미아웍스는 다쏘시스템이 제공하는 제조 특화 전사적자원관리(ERP)·제조실행시스템(MES) 통합 플랫폼이다. 설계 단계에서 생성된 데이터와 생산, 자재, 재고, 일정, 원가 정보를 하나로 연결해 제조 현장 실시간 운영과 의사결정을 돕는다. 말론 CEO는 제조업이 시스템 중심 디지털 전환(DX)에 머물렀다고 지적했다. 설계와 관리 시스템은 디지털화됐지만, 정작 병목은 현장에 남아 있다는 이유에서다. 그는 "현재 제조 설계 속도는 크게 빨라졌지만, 인력 부족과 공정 복잡성은 오히려 커지고 있다"고 꼬집었다. 말론 CEO는 제조 현장과 기업 경영진이 서로 다른 정보로 의사결정을 내리고 있다는 점도 문제로 꼽았다. 그는 "현장과 경영진이 각기 다른 데이터를 보고 있는 구조에서는 AI가 자동화를 강화해도 효과를 내기 어렵다"고 주장했다. 특히 그는 중소·중견 제조기업이 공통적으로 안고 있는 '트라이벌 지식' 문제를 언급했다. 수십 년간 축적된 현장 노하우가 문서나 시스템이 아닌 개별 직원 기억에 머물렀다는 설명이다. 그는 "이를 데이터로 축적하지 못하면 인력 교체와 기업 경쟁력도 약화될 수 있다"고 경고했다. 말론 CEO는 AI를 제조 시스템 자동화 도구로만 바라봐선 안 된다고 재차 당부했다. AI는 설계 데이터를 비롯한 PDF, 엑셀, 전사적자원관리(ERP) 파일 등 기업 전반에 흩어진 정보를 하나로 묶는 역할을 맡아야 한다고 주장했다. 그는 "제조 분야에서 AI는 모든 데이터를 우선 통합해야 한다"며 "기업 내 모든 직원이 동일한 정보를 같은 시점에 활용할 수 있어야 한다"고 말했다. 이어 "특히 CAD 모델 형상, 구멍, 공차 같은 핵심 제품 정보를 AI에 통합하면 반복 작업과 인적 오류까지 줄일 수 있을 것"이라고 설명했다. 말론 CEO는 AI가 제조 현장 의사결정 자체를 지원할 수 있을 것으로 내다봤다. 그는 "AI가 동일 부품에 대해 여러 가공 방식을 비교·제안하면서 공정 시간, 일정, 장비 조건에 맞는 선택지까지 제시할 수 있다"며 "현장 작업자는 가장 효율적인 판단에 집중할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2026.02.04 23:52김미정 기자

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