AW 2026 [AW 2026 프리뷰 인터뷰] 엣지크로스, 산업용 AI 에이전트 ‘머신GPT’ 전면에 “설비 교체 없이 현장 판단 속도 높인다”

제조 현장의 인공지능(AI) 도입 논의가 활발하다. 업계에서는 신속하게 판단을 돕고 운영 부담을 낮추는 AI에 주목하고 있다. 대시보드와 사용자 화면(UI)이 늘어나는 것만으로는 현장 대응 속도가 개선되지 않기 때문이다. 실제로 알람이 발생한 뒤 원인을 규명하고, 출동 여부를 결정하는 것. 그리고 조치 순서를 정하는 과정에서 여전히 작업자의 경험과 숙련도에 크게 의존하는 구조가 많다. 문제는 이러한 판단 지연이 단순한 불편에 그치지 않는다는 점이다. 초기 대응이 늦어지면 생산에 차질이 발생하고, 불필요한 출동과 점검의 반복, 부품 교체 비용 증가, 에너지 낭비까지 연쇄적으로 이어진다. 현장에서는 이미 AI 활용을 위한 데이터 부족보다 데이터를 운영 판단으로 전환하는 프로세스가 길고 분절돼 있다는 지적이 발생하는 중이다. 여기에 숙련 인력 감소와 지식 단절 문제가 겹치며 운영의 부담은 더욱 커졌다. 특정 설비를 오랜 기간 다뤄온 인력이 이탈하면 기존 매뉴얼만으로는 복원하기 어려운 운전 감각과 장애 대응 노하우까지 유실된다. 동일한 문제가 발생해도 대응 품질이 개인에 따라 달라지는 일이 반복되기도 한다. 제조 현장에서 산업용 AI를 바라보는 시선이 ‘운영 지식의

• 최재규 기자
• 2026-02-24 16:45