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'AI 제조업'통합검색 결과 입니다. (31건)

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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

이노룰스, PTC코리아와 AI 기반 제조업 자동화 나선다

이노룰스가 PTC코리아와 손잡고 제조업 분야 업무 자동화 시장 공략에 나선다. 이노룰스는 지난 23일 PTC코리아 본사에서 PTC코리아와 제조산업 분야 업무 자동화를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 26일 밝혔다. 이번 협약으로 양사는 PTC의 제조업 특화 플랫폼과 이노룰스의 룰엔진 및 인공지능(AI) 솔루션을 결합한다. 제조 현장의 복잡한 의사결정 프로세스를 자동화하고 업무 효율을 높인다는 목표다. PTC는 제품 수명주기 관리(PLM) 솔루션 '윈칠'을 비롯해 애플리케이션 수명주기 관리(ALM), 컴퓨터 지원 설계(CAD), 서비스 수명주기 관리(SLM) 등 제조업 전 과정을 지원하는 통합 솔루션을 보유 중이다. 제품 설계부터 개발·생산·서비스까지 제품 수명주기 전체에 걸친 제조 기업 디지털 혁신을 지원하고 있다. 이노룰스는 금융·제조·공공 분야에서 기업 업무 자동화 솔루션을 공급해온 AI 전환 전문기업이다. 특히 정책 변화가 잦고 의사결정 구조가 복잡한 업무 영역에서 강점을 보여왔다. 최근에는 AI 역량을 강화하며 룰엔진 기반 시스템의 AI 고도화와 상품관리 등 AI 업무 자동화 사업에 적극 진출하고 있다. 양사는 이번 협력을 통해 제조 현장 의사결정 최적화 및 자동화 영역을 확대하고 각 사 기술 역량을 결합해 차별화된 경쟁력으로 시장에 신속 대응한다는 계획이다. 김도균 PTC코리아 대표는 "제조 기업의 전사적 디지털 혁신을 지원하는 솔루션을 제공해온 우리와 이노룰스 간 협력은 업무 자동화라는 혁신 핵심 요소를 기업에게 함께 제공할 수 있는 중요한 기회가 될 것"이라며 "복잡한 제품 개발 과정에 대한 우리 전문성에 AI 기반 업무 자동화에 대한 이노룰스 기술력을 더해 제조업 혁신의 새로운 장을 열겠다"고 밝혔다. 장인수 이노룰스 대표는 "제조업은 AI를 통한 업무 자동화 효과가 가장 극대화될 수 있는 분야"라며 "PTC코리아와 협력해 제조 현장의 복잡한 정책 기반 의사결정을 AI가 자동화하고 이를 통해 고객사들이 생산성 향상과 비용 절감이라는 실질적 성과를 거둘 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

2026.01.26 16:33한정호 기자

AI 정책 드라이브 효과…지난해 외국인직접투자 360.5억달러로 역대 최대

새 정부의 인공지능(AI) 정책 드라이브와 함게 경주 APEC 정상회의를 계기로 한 투자유치 활동이 주효해 지난해 외국인직접투자(FDI)가 전년보다 4.3% 증가한 360억5천만 달러로 역대 최대 실적을 기록했다. 투자금 도착도 전년보다 16.3% 증가한 179억5천만 달러로 역대 3위를 기록했다. 남명우 산업통상부 투자정책관 전담직무대리는 7일 “이같은 실적은 글로벌 FDI 축소 추세에도 새 정부 출범 이후 우리 경제와 산업에 대한 신뢰가 회복되고 불확실성이 해소되면서 전반적인 투자심리가 되살아났기 때문”이라고 설명했다. 남 직무대리는 이어 “2025년 APEC 정상회의를 계기로 적극적으로 펼친 투자유치 활동이 주요하게 작용한 것으로 판단된다”고 덧붙였다. 유형별로는 공장이나 사업장을 설립해 직접 운영하기 위한 그린필드형 투자신고가 전년 대비 7.1% 증가하며, 역대 1위 규모인 285억9천만 달러를 기록했다. 기업 지분 인수합병을 위한 M&A형 투자신고는 5.1% 감소한 74억6천만 달러에 그쳤다. 업종별로는 제조업 투자신고 금액이 전년 보다 8.8% 증가한 157억7천만 달러를, 서비스업 투자신고 금액은 6.8% 증가한 190억5천만 달러로 집계됐다. 제조업 투자신고의 경우 화공·금속가공·운송용 기계업종 등을 중심으로 증가했다. 첨단산업에 사용되는 핵심 소재와 관련한 투자가 증가했다. 산업부는 외투기업들이 대외 불확실성에 대응하기 위해 공급망을 강화하기 위한 노력으로 분석했다. 서비스업 투자신고는 유통·정보통신업종 등을 중심으로 증가하고, 금융·보험, 운수·창고업종에서 감소했다. 산업부 측은 AI 데이터센터와 온라인 플랫폼 투자가 두드러지게 증가하면서 유통·정보통신업종 투자신고가 늘어났다고 설명했다. 국가별로는 미국과 EU 투자신고가 증가한 반면에 일본·중국 투자신고는 감소했다. 특히 미국 투자신고는 AI 인프라 소프트웨어 관련 투자와 반도체·배터리 등 첨단산업 관련 투자가 지속 유입되며 86.6% 증가한 97억7천만 달러를 기록했다. EU 투자는 화공과 유통업을 중심으로 유입되며, 35.7% 증가한 69억2천만 달러로 나타났다. 중국 투자는 38% 감소한 35억9천만 달러, 일본 투자도 28.1% 감소한 44억 달러를 기록했다. 남 직무대리는 “중국과 일본은 2024년 이미 많은 투자신고 이후에 투자 이행 단계에 접어들면서 2025년 투자가 줄어든 것”으로 해석했다. 자금별로는 신규투자가 6.8% 감소한 176억5천만 달러, 증액투자는 5.4% 증가한 146억6천만 달러를 기록했다. 장기차관은 37억4천만 달러로 전년 대비 117.7% 증가했다. 신규투자는 서비스업, 증액투자는 제조업을 중심으로 유입됐다. 산업부는 제조업 중심으로 증액투자가 증가한 것은 이미 한국에 진출한 외국인투자기업이 한국의 제조 펀더멘털을 좋게 평가하고 있다는 시그널로 해석했다. 산업부는 지난해 FDI 유치 최대 실적 달성 모멘텀을 이어가기 위해 올해도 지역 발전과 연계된 외국인투자 유치 인센티브를 확대하는 한편, 외국인투자기업에 대한 불합리한 규제를 적극 발굴해 개선할 계획이다.

2026.01.07 15:15주문정 기자

[AI는 지금] 한·중 '제조 AI' 협력 본격화되나…李 대통령 방중서 연대 부각

한·중 양국이 공통 경쟁력인 제조업을 바탕으로 실물 산업에 적용되는 인공지능(AI) 협력 모델을 모색하자는 연대 논의가 이재명 대통령의 중국 방문 공식 석상에서 제기됐다. 최재식 카이스트 교수 겸 국가 AI전략위원회 위원은 5일 중국 베이징에서 열린 '한중 비즈니스 포럼'에서 한·중 제조 AI 협력 발전 방향에 대해 발표했다. 그는 한국의 AI 3대 강국 비전을 공유하고 제조 AI 경쟁력을 강조했다. 특히 제조업과 AI의 결합이 양국 협력의 발판이 될 수 있다고 진단했다. 이번 포럼에서는 한국이 반도체·조선·자동차·로봇 등 제조 전반에서 축적한 산업 데이터와 공정 운영 경험을 보유하고 있다는 점이 부각됐다. 중국 역시 세계 최대 제조 인프라와 생산 현장을 기반으로 대규모 데이터 축적이 가능한 만큼, 양국이 제조 AI 분야에서 상호 보완적인 협력 구조를 구축할 가능성이 주목받았다. 특히 최 교수는 '한·중 제조 AI 파운데이션 모델' 공동 개발을 언급했다. 제조 공정, 설비 운영, 품질 검사 등 도메인 특화 데이터를 학습한 AI 모델을 공동으로 구축해 양국 기업이 활용할 수 있는 기반 모델로 발전시키자는 구상이다. 이는 글로벌 빅테크 중심의 초거대 범용 AI 모델 경쟁과는 다른 접근으로, 현실적인 양국 협력 방안으로 평가된다. 이같은 제조 AI 협력 논의는 최근 글로벌 기술 패권 경쟁의 무게중심이 피지컬 AI로 이동하는 흐름과도 맞닿아 있다. 피지컬 AI는 AI가 물리 세계를 인식하고 판단해 실제로 움직이는 기술로, 로봇·자율주행·스마트 공장 등 실물 산업 전반으로 확산되고 있다. 최근 중국은 정부 주도의 로봇·자동화 정책을 통해 피지컬 AI를 대규모 제조 현장에 빠르게 적용하고 있다. 한국 역시 제조·모빌리티·로봇 산업을 기반으로 '피지컬AI 글로벌 얼라이언스' 등 연합 형태의 피지컬 AI 전략을 추진 중이다. 양국 모두 실증 가능한 산업 현장을 강점으로 갖고 있다는 점에서 향후 협력 여지가 클 전망이다. 특히 제조 현장에서 축적되는 행동 데이터와 공정 데이터는 피지컬 AI 고도화의 핵심 자원으로 꼽힌다. 로봇과 AI가 실제 환경에서 어떻게 움직이는지를 학습하기 위해서는 대규모 실증 데이터가 필수적인데, 이 영역에서 한국과 중국은 공통의 경쟁력을 보유 중이다. 이재명 대통령은 포럼 기조연설에서 "한·중은 같은 바다를 향해 함께 항해하는 배와 같은 입장으로, 산업공급망 간 연계로 서로 발전에 도움을 주고 글로벌 경제를 선도해 왔다"며 "이제는 AI가 제조 서비스업 등 각 분야에서 협력의 폭을 넓히고 깊이를 더해줄 것"이라고 말했다.

2026.01.05 16:52한정호 기자

[신년사] 김정관 산업부 장관 "M.AX를 제조업 재도약 결정적 승부수로”

김정관 산업통상부 장관은 1일 “제조업 AI 대전환(M.AX)을 제조업 재도약의 결정적인 승부수로 삼겠다”고 밝혔다. 김 장관은 신년사에서 “산업정책이라는 큰 틀 안에서 지역·AI·통상을 유기적으로 결합해 '강한 산업정책'을 구현하겠다”며 이같이 말했다. 김 장관은 “2026년 새해가 밝았지만 실물경제 여건은 녹록지 않고 산업 기초체력은 약해지고 있는 반면에 글로벌 제조업 경쟁은 더욱 치열해지고 있다”고 진단했다. 이어 “한미 관세협상을 마무리했지만 15% 상호관세는 여전히 수출에 큰 부담이고 글로벌 공급망 분절도 경제 안보를 계속 위협하고 있다”고 덧붙였다. 김 장관은 “지금까지 걸어온 우리 경제에 위기가 아닌 적은 없었고 우리는 그때마다 결국 길을 찾는 위기 극복의 역사를 써왔다”며 “지난해 뿌린 성장의 씨앗들을 올해 반드시 결실을 맺도록 하겠다”고 강조했다. 김 장관은 “2026년은 '속도'와 '실행'의 해가 될 것이며 그 선두에 산업통상부가 서겠다”고 말했다. 김 장관은 “1천300개가 넘는 기업·학계·연구소·AI 기관 등이 참여하는 'M.AX 얼라이언스'를 중심으로 '제조 인공지능 대전환(M.AX)을 본격 가동하고 석유화학·철강 등 공급과잉 업종은 정부가 선제적으로 구조개편의 원칙과 틀을 제시해 산업 스스로 재편을 추진할 수 있는 첫 단추도 꿰었다”고 전했다. 김 장관은 “지역 대표 산업을 성장거점으로 육성하고 M.AX를 제조업 재도약의 결정적인 승부수로 삼아 통상전쟁에서 흔들리지 않고 국익 사수를 넘어 국익을 학장해 나가겠다”고 강조했다.

2026.01.01 20:25주문정 기자

"기계장비 성능이 제조 AX 경쟁력의 핵심"

제조 AX의 경쟁력을 좌우하는 핵심요소는 '기계 장비의 본질적 성능'이라는 분석이 제기됐다. 한국기계연구원은 27일 제조업의 AI 전환과 주요국 정책·산업 구조를 종합 분석한 결과 제조 성능을 실제로 구현하는 '기계 장비의 본질적 성능'이 제조AI의 핵심 경쟁 요소라고 기계기술정책 보고서를 통해 언급했다. 이 보고서에 따르면 현재 AI 경쟁이 제조 혁신을 견인하고 있지만 추후 AI와 기계 기술이 상호 보완적으로 발전하는 '융합형 제조혁신'이 국가 경쟁력의 핵심이 될 것이라고 강조했다. AI 제조 전환은 세계적 패러다임이다. 해외 시장보고서(MarketsandMarkets, 2025.8.)에 따르면 제조 AI 시장은 2025년 342억 달러, 2030년 1,550억 달러로 연평균증가율 35.3%로 급성장할 전망이다. 이에 따라 해외 기업들도 생산 자동화, 공정 지능화를 중심으로 기술 투자를 가속화하고 있다. 미국의 GE, 엔비디아, 팔란티어 등은 AI·클라우드·로봇을 통합한 자율제조 생태계 구축을 추진 중이다. 유럽 지멘스나 ABB, 보쉬 등은 'AI 팩토리' 전략과 인간-로봇 협업에 초점을 두고 제조AX를 추진한다. 또 일본 히타치나 옴론, 파눅은 (Fanuc, Omron, Hitachi 등은 로봇 중심의 지능형 생산라인 혁신을 추진 중이다. 중국 화웨이, 며 중국의 Huawei, Siasun, Foxconn 등은 정부의 'AI+제조' 전략과 대규모 공장 자동화, 기술 내재화가 주요 전략이다. 우리나라는 AI를 전면 적용하여 제조 공정의 자동화·지능화를 가속하는 'AI 팩토리' 정책을 추진 중이다. 삼성전자, 두산로보틱스, 한화로보틱스 등을 중심으로 AI·로봇·디지털트윈 융합형 스마트팩토리를 구축하고 있다. 정부출연연구기관으로는 한국기계연구원이 기계산업의 AX 대전환을 위해 디지털 트윈, 기계데이터플랫폼, 가상공학플랫폼 등 AI/DX 3축 체계 구축에 매진하고 있다. 그러나 AI만으로는 제조 경쟁력 확보가 어렵고 결국 AI의 능력이 현실화하는 것은 기계·장비이며 하드웨어인 기계의 본질적 성능과 소프트웨어인 AI의 최적화 성능이 상호작용한 곱셈적 결과가 최종적인 경쟁력을 결정한다는 것이 이 보고서 핵심이다. 우리나라 제조업은 반도체·자동차·이차전지 등 글로벌 리더십을 유지하고 있지만 핵심장비나 핵심부품은 해외의존도가 높아 공급망 리스크가 크다. 미래 제조업도 기계 기술의 자립 없이 AI 기술만으로는 지속가능한 경쟁력 확보가 어렵다. 현재의 AI 경쟁이 성숙단계로 진입할수록 기계의 본질적 성능 경쟁이 점차 부각될 것이며 이에 대비해 기계와 AI가 함께 진화하는 융합기술 기반을 조성하는 R&D 정책이 필요한 상황이다. 기계연 기계정책센터 이운규 책임연구원은 “현재는 AI 중심으로 제조업 경쟁이 치열하나 향후에는 기계 기술로 경쟁 구도의 변화가 있을 것"이라며 "AI 고도화와 함께 기계 기술 내재화를 위한 정책적 준비를 해야 할 시점”이라고 말했다.

2025.11.27 14:20박희범 기자

최수연 "네이버, 기술력으로 韓 AI 3대 강국 도약 기여"

“새로운 시대를 맞아 한국의 인공지능(AI)은 인프라에서 서비스로, 산업 전반으로 빠르게 확장되고 있다. 반도체·자동차·조선·방산으로 대표되는 한국의 제조업 경쟁력에 네이버의 AI 중심의 소프트웨어 혁신이 만날 때 대한민국 산업의 AI 혁신은 본격화될 것이다. 네이버만의 풀스택 AI 기술 역량을 바탕으로 한국의 AI 3대 강국 도약을 함께 하겠다” 최수연 네이버 대표는 6일 서울 코엑스에서 열린 팀네이버 통합 컨퍼런스 '단25'에서 이같이 말했다. 네이버가 주요 서비스를 중심으로 AI 에이전트를 전면에 도입하고, 반도체·자동차·조선 등 핵심 제조 산업의 AX 경쟁력을 높이는 등 서비스부터 기업 간 거래(B2B)까지 아우르는 두 축의 AI 전략 방향성을 공개한 것이다. 네이버는 주요 서비스에 AI를 접목한 그간의 경험과 기술력을 바탕으로, 쇼핑부터 검색, 광고 등 주요 서비스에 순차적으로 고도화된 에이전트를 본격 도입한다고 밝혔다. 내년 1분기에는 AI 쇼핑 서비스 '네이버플러스 스토어'에 쇼핑 에이전트가 출시될 예정이며, 2분기에는 통합검색이 AI 에이전트를 기반으로 진화한 'AI탭'을 선보일 계획이다. 최 대표는 “사용자는 어떤 검색어를 입력할지 고민하지 않고, '에이전트 N'과의 대화만으로 AI 에이전트가 사용자의 의도를 파악해 원하는 콘텐츠·상품·서비스로 연결하고 실제 행동까지 수행할 것” 이라고 설명했다. 이를 위해 네이버는 서비스 전반의 데이터와 기술 인프라를 하나로 통합한 에이전트 N을 새롭게 구축했다. 에이전트 N은 '온서비스 AI'를 통해 축적된 버티컬 AI 역량을 고도화해 사용자의 맥락을 이해하고 다음 행동을 예측·제안하며 실행까지 완결하는 구조로 설계됐다. 온서비스 AI를 에이전트 N으로 고도화하는 프로젝트를 이끌고 있는 김범준 최고운영책임자(COO)는 에이전트 N이 실제 서비스에 구현돼 구매와 결제까지 이어지는 사례에 대해 미리 공개했다. 김COO는 “다양한 유형의 메타데이터를 확보할 수 있는 자사만의 장점을 살려 쇼핑 에이전트의 경우 실제 구매자와 예약자만 남길 수 있는 리뷰, 판매자와 직접 연결된 재고 데이터 등 신뢰도 높은 데이터 인프라를 구축했으며, 이를 분석하는 기술적 검증 체계도 갖췄다”고 강조했다. 창작자와 비즈니스 파트너를 위한 AI 에이전트 생태계도 열린다. 네이버는 내년부터 순차적으로 비즈니스 통합 에이전트 '에이전트 N 포 비즈니스'를 공개할 예정이다. 이종민 광고 사업 부문장은 “네이버 비즈니스 에이전트는 쇼핑, 광고, 플레이스 등 모든 사업자들을 위한 AI 솔루션”이라며 “그동안 분산돼 있던 사업자 솔루션과 데이터를 하나의 비즈니스 허브로 통합해 사업자가 AI를 기반으로 비즈니스 환경을 분석하고, 현황을 손쉽게 진단, 개선하는데 도움을 줄 것”이라고 설명했다. 또한 네이버는 창작자들이 AI·XR 등 첨단 기술을 활용해 새로운 창작 실험을 이어갈 수 있도록 지원한다. 이재후 네이버앱 서비스 부문장은 “AI와 XR 기술을 통해 크리에이터들이 창작의 영역을 확장하고, 사용자는 초몰입·초실감의 콘텐츠를 경험할 수 있을 것”이라고 언급했다. 이를 위해 네이버는 게임, 음악, OTT 등 다양한 영역의 기업들과 지속적으로 협력을 확대할 예정이다. 뿐만 아니라 네이버는 국내 최대이자 최고 수준의 인프라를 목표로 AI 생태계 경쟁력을 위한 데이터센터와 컴퓨팅 투자를 공격적으로 확대한다. 내년까지 1조원 이상의 그래픽처리장치(GPU) 투자를 진행할 예정이며, 조만간 네이버 제2사옥 1784와 각 세종 데이터센터를 연결하는 '피지컬 AI'의 테스트베드가 본격 운영된다. 최 대표는 “앞으로 자사는 AI 시대에 가장 혁신적이지만 현실적인 파트너로서 기술이 사람과 사회에 더 가까이 닿을 수 있도록 모두를 위한 AI를 만들어 나가겠다”고 밝혔다.

2025.11.06 10:48박서린 기자

제조업 자율화 이끄는 '피지컬 AI'…포스코DX는 어떻게 쓰고 있을까?

포스코DX 윤일용 센터장이 차세대 인공지능(AI)으로 떠오른 '피지컬 AI'의 산업 현장 적용 사례를 소개했다. 그는 1일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 퓨처테크 컨퍼런스 무대에서 설비 관리부터 실제 장비 제어까지 업무 단계별로 구현된 피지컬 AI 솔루션을 발표하며 제조업 현장의 자율화 전략을 제시했다. 이번 컨퍼런스는 AI페스타 부대행사로 마련됐으며 국내외 주요 기업들이 산업별 AI 혁신 사례를 공유하는 자리로 꾸려졌다. 윤 센터장은 포스코DX가 AI를 바라보는 관점을 먼저 소개했다. 그는 "우리 회사는 정보기술(IT)과 운영기술(OT)을 융합하는 데 집중하고 있다"며 "공장 바닥까지 내려가는 전기·기계 제어 시스템과 AI가 결합해야 비로소 디지털 전환이 완성된다"고 말했다. 포스코DX에서 정의하는 '피지컬 AI'는 단순히 데이터를 분석하는 수준을 넘어 현실 환경을 인식하고 스스로 판단하며, 제어 시스템을 통해 기계를 움직일 수 있는 AI다. 윤 센터장은 "우리는 이를 단순 자동화가 아닌 '로보타이제이션(Robotization)'이라고 부른다"며 "기존 레거시 설비를 마치 로봇처럼 만드는 것"이라고 설명했다. 이어서 그는 제조업 현장에서 AI가 진화하는 방향을 소개했다. 그동안 AI는 설비 고장을 예측하거나 품질을 관리하는 데 주로 쓰였지만 이제는 직접 장비를 제어하고 비정형 작업을 수행하는 단계로 넘어가고 있다는 것이다. 이를 위한 핵심 요소로 ▲센서 엔지니어링 ▲시스템 엔지니어링 ▲자율 판단 기술 세 가지를 꼽았다. 윤 센터장은 "센서는 AI의 눈과 같기 때문에 데이터를 제대로 수집하지 못하면 아무리 좋은 알고리즘을 만들어도 소용이 없다"며 "현실과 가까운 환경을 직접 실험하고 노이즈까지 반영해야만 성능을 보장할 수 있다"고 강조했다. 이어 "AI가 센서로 감지한 정보를 실제 설비 전체로 연결해야 하는 만큼 제어 시스템과 통합되지 않으면 현장 적용은 불가능하다"며 "크레인 같은 대형 장비도 어디서 들어 올리고 어디로 옮길지 전체 공정을 고려해 움직일 수 있어야 한다"고 시스템 엔지니어링의 중요성을 짚었다. 또 그는 "제조업에서는 언제든 돌발 상황이 발생한다"며 "AI는 이런 상황에서도 최적의 결정을 내릴 수 있어야 하고 이를 위해 강화학습과 시뮬레이션을 통해 예기치 못한 상황에도 대응할 수 있는 자율 판단 능력을 갖춰야 한다"고 덧붙였다. 윤 센터장은 피지컬 AI가 이미 다양한 산업 현장에 적용되고 있다며 포스코DX에서 도입한 실제 사례를 소개했다. 먼저 물류 현장의 택배 분류 시스템을 예로 들었다. 그는 "겉으로 보기에는 단순히 상자를 인식해 세 갈래 라인으로 분류하는 작업처럼 보이지만 그 안에는 물품의 크기와 종류를 인식하고 최적의 이동 경로를 계산하며 속도와 간격까지 제어하는 복합적인 AI가 들어가 있다"며 "이는 피지컬 AI의 초기 단계로 인지와 제어가 결합된 사례"라고 설명했다. 철강업과 같은 대규모 산업에도 피지컬 AI가 점차 도입되고 있다. 포스코DX는 크레인 무인화 프로젝트를 진행 중이다. 윤 센터장은 "크레인을 단순히 원격으로 조종하는 수준을 넘어 어디서 들어 올려 어디로 옮길지 순서를 스스로 판단할 수 있는 단계를 개발 중"이라며 "이는 제어 시스템과 AI가 긴밀히 통합돼야 가능한 일"이라고 말했다. 하역기나 리프레임 같은 100m에 달하는 초대형 설비에서도 피지컬 AI는 활용된다. 공사와 설치에만 몇 년씩 걸리는 이들 장비를 보다 효율적으로 운용하기 위해 포스코DX는 시뮬레이터를 활용한다. 가상 공간에 설비를 구현한 뒤 AI 모델과 제어 시스템을 학습·검증하는 방식이다. 그는 "실제 현장에 적용할 때 발생할 문제를 시뮬레이션 단계에서 미리 검증할 수 있기 때문에 시행착오를 크게 줄일 수 있다"며 "초대형 설비일수록 이러한 병행 개발 방식이 필수적"이라고 강조했다. 이러한 사례를 바탕으로 이제 제조업에서도 AI가 점차 판단과 제어 단계로 확장되고 있다며 포스코DX가 지향하는 목표는 '인더스트리얼 에이전트(Industrial Agent)'라고 밝혔다. 윤일용 센터장은 "인더스트리얼 에이전트는 상황을 분석해 의사결정을 내리고 실제 기계와 설비를 움직이는 '판단·제어 AI'까지 통합한 개념으로 눈과 두뇌, 손을 모두 갖춘 제조업 특화 AI"라고 설명했다. 이어 "피지컬 AI는 전체 라인을 조망하고 어떤 순서로 움직여야 생산성이 높아지는지를 스스로 결정할 수 있어야 한다"며 "이것이 포스코DX에서 지향하는 궁극적인 목표라고 할 수 있다"고 포부를 밝혔다.

2025.10.01 12:12남혁우 기자

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