AI를 도입하는 기업은 늘어나고 있지만, 실제 현장에선 ‘효과’보다 ‘피로감’이 더 커지고 있다. 글로벌 기업의 84%가 AI에 큰 기대를 걸지만 실제 적용률은 14%, 프로젝트 실패율은 무려 80%에 달한다. 데모는 화려하고 PoC는 준수하게 돌아가지만, 정작 프로덕션 확산 단계에서 번번이 좌초되는 이유는 무엇일까. AVEVA 윤병철 프로는 그 답을 ‘데이터 구조’에서 찾는다. 정유 플랜트의 경우 복잡한 조건, 패턴, 배치, 품질, 에너지 데이터를 AI가 스스로 이해할 수 있게 만들기 위해서는 시간·구조·맥락·추적성을 갖춘 지능형 데이터 허브가 필수라고 강조한다. 그는 EF(Event Frame)와 AF(Asset Framework)라는 두 축을 통해 AI가 현장 의사결정을 대체하는 수준으로 작동하는 실제 사례를 제시하며, 이제는 ‘시도’가 아닌 ‘실행’에 투자할 때라고 말한다. AI 도입 실패하는 이유, 기술이 아니라 데이터 구조의 빈틈 산업 현장에서 AI 도입은 선택이 아닌 생존 전략으로 인식되고 있다. 그러나 숫자는 냉정하다. 글로벌 기업의 84%가 AI에 큰 기대를 걸지만 실제 적용 비율은 14%에 머무르며, 프로젝트 실패율은 무려 80%를 기록한다
VMS솔루션스가 ‘2025 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2025, 이하 AW 2025)’에 부스를 마련해 제조 운영 최적화 APS 솔루션인 ‘MOZART’의 최신 기능을 소개했다. AW 2025는 지난 1990년 첫 개최 이후 올해로 35회차를 맞이한 국내 최대 산업 자동화(FA) 축제로, 사흘간 다양한 시각에서의 자동화·자율제조 인사이트를 제공했다. 서울 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 열린 AW 2025는 전 세계 400개사가 2200개 부스를 꾸려 약 8만 명의 참관객을 불러모았다. 전시장은 국제공장자동화전(aimex), 스마트공장엑스포(Smart Factory Expo), 한국머신비전산업전(Korea Vision Show) 등 세 가지 주요 전시 테마로 구성됐다. 여기에는 인공지능(AI), 빅데이터, 스마트 팩토리 솔루션, 클라우드 컴퓨팅, 로봇 등 산업 자동화 분야에서 주목하는 신기술이 한자리에 펼쳐졌다. 이번에 VMS솔루션스가 선보인 MOZART는 개발 및 운영을 위한 통합 솔루션으로 실제 제조 설비 환경을 반영한 가상 모델을 활용, 기존 대비 훨씬 효과적인 생산 계획 및 스케줄링 시스템을 구현하는
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