멀티모달 AI, 초개인화 에이전트, 자율 제조 플랫폼이 융합되며 제조 산업에 거대한 전환이 시작됐다. 네이버의 김필수 본부장은 “AI 에이전트는 공정 판단과 생산성 향상뿐 아니라, 초개인화된 제안까지 수행하는 주체가 될 것”이라며 자율 제조의 미래를 제시했다. 단순한 자동화를 넘어, 상황 인식·판단·제안을 수행하는 ‘지능형 AI’의 시대가 도래하며, 제조 산업은 PoC 단계를 지나 본격 적용 단계로 진입하고 있다. 이 흐름에서 한국은 GPU·클라우드·데이터 인프라 강점을 기반으로 글로벌 제조 AI 플랫폼 수출 기회를 맞고 있다. AI 기술 진화와 제조 산업의 접점 제조 산업은 지금까지의 자동화 수준을 넘어서, 인공지능(AI)을 중심으로 한 ‘지능형 전환’을 겪고 있다. 특히 생성형 AI의 급속한 진보는 제조 공정 전반에 본질적인 변화의 가능성을 제시하고 있다. 김필수 네이버 본부장은 “AI 기술의 가장 큰 진화는 멀티모달 기술로, 비전·보이스·텍스트가 융합되어 산업 전체의 일하는 방식을 근본적으로 바꾸게 될 것”이라고 밝혔다. 단순한 로봇 자동화를 넘어, 현장을 인식하고 학습하며 대응하는 AI가 도입되고 있는 것이다. 예를 들어, 스마트폰에 내장된 카메라로
크라우드웍스가 9월 3일부터 5일까지 서울 코엑스 마곡 컨벤션센터에서 열리는 ‘제1회 산업AI 엑스포’에 참가한다. 이번 전시를 통해 산업 전반에서 AI 활용을 본격 확대하고, 현장 맞춤형 AI 솔루션을 선보이며 시장 공략에 나선다. 올해 처음 열리는 산업AI 엑스포는 산업별 난제를 해결하는 버티컬 AI의 최신 동향과 솔루션을 다루는 국내 최초의 산업 AI 전문 전시회다. 산업통상자원부가 주최하고 한국산업지능화협회, 한국산업기술진흥원, 한국산업기술시험원, 한국전자기술연구원, 한국생산성본부, 대한상공회의소 등 주요 기관과 단체가 공동으로 주관한다. 크라우드웍스는 이번 전시에서 자사의 에이전틱 AI 도입 솔루션 ‘Alpy(알피)’를 기반으로 구축한 산업 맞춤형 AI 에이전트 사례를 선보인다. 이를 통해 실제 제조, 물류, 금융, 서비스 등 다양한 산업 현장에서 적용 가능한 AI 활용 전략을 제시할 계획이다. 특히 전시 부스에는 산업별 AI 도입을 위한 상담 공간과 AI 에이전트 핵심 솔루션을 직접 체험할 수 있는 데모존이 마련된다. 또한, 부대행사로 진행되는 ‘AI Tech 세미나’에서 크라우드웍스 양수열 최고기술책임자(CTO)가 강연을 맡는다. 9월 4일 오전
엔텔스는 산업통상자원부 산하 한국산업기술기획평가원으로부터 ‘AI 팩토리 전문기업’ 인증을 획득했다고 20일 밝혔다. 이번 인증은 제조 AI 분야의 기술력과 실적을 기반으로 엔텔스의 전문성을 공식적으로 인정한 것이다. ‘AI 팩토리 전문기업’ 인증은 2024년 출범한 ‘AI 자율제조 얼라이언스’의 후속 조치로, 2025년 확대 개편된 ‘AI 팩토리 얼라이언스’의 일환으로 시행됐다. 인증은 제조 AI 프로젝트 수행 역량, 데이터 활용 방안, AI 파운데이션 모델 개발 기여 가능성 등을 종합적으로 평가해 부여된다. 엔텔스는 다이캐스팅, 배터리, 회전기모터 등 제조 현장에 특화된 AI 분석 프로젝트를 수행해왔다. 또한 데이터 수집·분석 및 MLOps 기능을 포함한 통합 AI 플랫폼을 통해 제조 현장의 디지털 전환을 지원하고 있다. 엔텔스 관계자는 “이번 인증은 AI 기술력과 제조 산업에 대한 이해를 바탕으로 얻은 성과”라며 “앞으로도 AI, 클라우드, IoT 등 ICT 기술을 융합해 제조 산업의 디지털 고도화를 이끌어 나가겠다”고 말했다. 엔텔스는 3000건 이상의 국내외 프로젝트 수행 경험을 바탕으로 AI 기반 분석 플랫폼, 클라우드 매니지드 서비스(MSP), 국
엠아이큐브솔루션은 산업통상자원부가 추진하고 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 주관하는 ‘AI 팩토리 전문기업’에 선정됐다고 19일 밝혔다. ‘AI 팩토리 전문기업’ 사업은 AI 기반 자율제조 전문기업을 발굴·육성해 AI 자율제조 생태계를 조성하는 것을 목표로 한다. 제조 현장에 AI 기술, 로봇, 스마트 장비를 적용해 생산성 향상과 공정 자율화를 실현하는 것이 핵심이다. 엠아이큐브솔루션은 자체 개발한 제조 특화 AI 솔루션 역량을 인정받아 ‘AI 솔루션 기업’ 부문에 선정됐다. 회사는 품질예측, 이상탐지, 예지보전, 공정최적화 등 제조 현장에 특화된 주요 AI 서비스를 개별 애플리케이션으로 재구성한 ‘MICUBE.AI’를 제공하고 있으며, AI 모델링과 서비스 개발·운영을 지원하는 로우코드 MLOps 플랫폼 ‘SmartAI’도 자체 개발해 공급하고 있다. 제조 AI 영역 외에도 MES(제조실행시스템), EES(설비엔지니어링시스템), 물류 솔루션, 디지털 트윈 플랫폼 등 다양한 스마트팩토리 및 자율제조 솔루션을 제공한다. 디지털 트윈 플랫폼은 제조 데이터 기반 시뮬레이션, 생산계획 최적화, 지능형 제어를 지원한다. 엠아이큐브솔루션은 2017년부터 제조 특화 A
델 테크놀로지스가 글로벌 시장조사기관 IDC에 의뢰해 한국을 포함한 아시아 태평양 지역의 엔터프라이즈 AI 도입 동향을 분석한 보고서를 발표했다. 이번 보고서는 델과 엔비디아가 공동 의뢰해 제작됐으며, AI 도입 과정에서 기업들이 직면하는 과제를 진단하고 이를 극복하기 위한 전략을 제시했다. 보고서에 따르면 아태지역 전반에서 AI, 생성형 AI, 머신러닝 기술 채택이 빠르게 확산되고 있다. 그러나 숙련 인재 부족, 데이터 품질 관리, 복잡한 시스템 구성 등은 여전히 주요 과제로 지적됐다. 특히 인재 부족 문제는 인력 경쟁이 치열한 선진 시장에서 비용 상승으로 이어지고 있다. 데이터 가용성과 거버넌스 역시 AI 성공을 좌우하는 핵심 요인으로 꼽혔다. 한국 기업들은 AI 도입에 있어 긍정적인 평가를 받았다. 조사에 따르면 한국 기업의 32%는 이미 AI를 다양한 직무에 적용했거나 AI를 경쟁우위의 핵심 역량으로 인식하고 있어 아태지역 평균인 24%를 웃돌았다. 자사 AI 역량이 초기 단계라고 답한 비율은 한국이 26%로, 아태지역 평균 31%보다 낮았다. 배포 전략도 다변화되고 있다. 퍼블릭 및 멀티클라우드 인기가 지속되는 가운데 보안, 비용 효율, 산업별 요구
써로마인드가 산업통상자원부가 주관하는 ‘AI 팩토리 전문 기업’에 선정됐다. AI 팩토리 사업은 제조 현장에 산업 AI를 기반으로 한 로봇과 장비를 전 과정에 결합해 생산의 고도화와 자율화를 구현하는 국가 전략 프로젝트다. 이번 선정으로 써로마인드는 AI 솔루션 공급 자격을 확보했으며, 향후 국가 주도 프로젝트와 선도 사업에 참여해 자사 AI 기술을 확대 적용할 계획이다. 써로마인드는 자동차, 의료기기, 반도체 등 다양한 제조 분야에 AI 기반 외관 품질 자동검사와 장비 구동 품질 진단 솔루션을 공급해왔다. 회사의 핵심 경쟁력은 AI 인식, 판단, 제어를 통합한 기술력과 데이터 중심 AI 모델의 자동 재학습 시스템이다. 이 시스템은 현장 환경 변화에 신속히 대응하며, 육안 검사에서 놓치기 쉬운 미세하고 복합적인 결함까지 안정적으로 감지할 수 있다. 해당 기술은 제조기업의 품질을 높이는 동시에 운영 효율성을 강화하는 효과를 가져온다. 검사 인력 의존도를 줄이면서도 일관된 품질 기준을 유지할 수 있도록 돕는 것이 특징이다. 더불어 최근에는 생성형 AI를 결합해 품질 데이터와 업무 문서를 자동으로 분석·관리하는 솔루션을 선보이며, 기업의 의사결정 속도와 정확성 향
마키나락스가 과학기술정보통신부 주관 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트의 정예팀으로 최종 선정됐다. 마키나락스는 업스테이지 컨소시엄의 산업 확산 파트너로 참여해 제조와 국방 분야에 특화된 AI 에이전트를 개발하고 현장 적용을 주도한다. 이번 사업은 ‘국가대표 AI 선발전’으로 불릴 만큼 경쟁이 치열했다. 총 15개 팀이 지원해 서면 심사와 발표 평가를 거쳐 5개 정예팀이 선정됐으며, 마키나락스가 속한 업스테이지 컨소시엄은 AI 네이티브 기술 기반 스타트업이 주축인 유일한 팀이다. 대기업 주도의 기존 컨소시엄과 달리, 파운데이션 모델 개발과 산업별 특화 AI 기술을 모두 갖춘 기업들이 연합해 독자 AI 생태계를 구축한다는 점에서 주목받고 있다. 제조 분야에서 마키나락스는 파운데이션 모델을 기반으로 MES, ERP 등 산업용 솔루션과 연동 가능한 현장 특화 AI 에이전트를 개발한다. 국내 2000여 개 중견 제조기업이 약 494조 원의 매출을 올리고 있지만, AI 도입률은 0.1%에 그치고 있는 현실을 개선하겠다는 목표다. 공정관리, 품질 분석, 작업 지시 자동화 등 핵심 업무를 지원하는 모델을 산업군별로 세분화하고, 중소기업 대상 SaaS형 경량 서비스와
슈타겐이 중소벤처기업부와 민간 주도형 기술창업 지원 프로그램 '딥테크 팁스(Deep Tech TIPS)'에 패스트트랙으로 선정됐다. 딥테크 팁스는 10대 초격차 분야의 유망 기술 스타트업을 집중 육성하는 사업으로, 시장성과 기술력을 동시에 인정받은 기업에는 일부 평가 절차를 면제하고 선제적 지원을 제공한다. 슈타겐은 소프트웨어 정의 공장(SDF, Software Defined Factory) 솔루션 ‘메타라인(Metaline)’의 우수성을 기반으로 2차 시장성 평가를 면제받았으며, 이를 통해 3년간 최대 18억 원 규모의 연구개발 자금과 입주공간, 전문가 멘토링, 글로벌 진출 프로그램 등의 지원을 받게 된다. 메타라인은 기존 제조 공정에서 파편화돼 있는 로봇 티칭 환경을 통합하고, AI 기반 최적화를 통해 생산성을 극대화하는 디지털 트윈 기반의 핵심 솔루션이다. 로봇 제어 코드의 표준화와 로봇 간 호환성 향상, 직관적인 작업 지시가 가능한 인터페이스 구현 등을 통해 스마트팩토리의 실질적인 생산성 향상을 돕는 것이 특징이다. 슈타겐은 이번 지원을 계기로 로봇 제어 코드의 표준화 작업에 본격 착수한다. 이를 통해 제조사마다 다른 로봇 제어 시스템의 호환성을 높이
제조 산업의 AI 기반 자율화 전략을 총망라한 ‘2025 AI 자율제조혁신포럼 in 부산’이 오는 9일 수요일, 온라인 컨퍼런스로 다시 한번 관객을 만난다. 이번 온라인 컨퍼런스는 지난 5월 21일부터 22일까지 부산국제기계대전(BUTECH 2025) 현장에서 개최된 오프라인 포럼의 주요 발표 세션을 온라인으로 다시 만날 수 있는 기회다. 현장 포럼에서는 제조 AI, 비전 AI, 엣지 AI, 로봇+AI 융합 기술 등 스마트 제조의 핵심 기술과 트렌드가 소개되며 지역 제조업계 관계자들과 기술 리더들이 함께하는 교류의 장으로 높은 호응을 얻었다. 이번 온라인 재송출은 당시 현장을 놓친 산업계 실무자 및 관계자들을 위해 기획된 것으로 국내외 제조 혁신 전문가들의 발표를 다시 보고 배울 수 있는 기회를 제공한다. 이번 웨비나는 △인텔리전트 데이터 도구를 활용한 제조 혁신 △PAIX 기반 제조·물류 고도화 전략 △AI 스마트 비전 및 APS 솔루션 △MES·AMHS를 통한 생산성 향상 △설비 예지보전 및 품질 표준화 기술 등 총 9개의 핵심 세션으로 구성된다. 발표자로는 이동훈 과장(한국미쓰비시전기오토메이션), 황진웅 CSO(씨메스), 김창모 차장(코그넥스 코리아),
제조 산업의 AI 기반 자율화 전략을 총망라한 ‘2025 AI 자율제조혁신포럼 in 부산’이 오는 9일 수요일, 온라인 컨퍼런스로 다시 한번 관객을 만난다. 이번 온라인 컨퍼런스는 지난 5월 21일부터 22일까지 부산국제기계대전(BUTECH 2025) 현장에서 개최된 오프라인 포럼의 주요 발표 세션을 온라인으로 다시 만날 수 있는 기회다. 현장 포럼에서는 제조 AI, 비전 AI, 엣지 AI, 로봇+AI 융합 기술 등 스마트 제조의 핵심 기술과 트렌드가 소개되며 지역 제조업계 관계자들과 기술 리더들이 함께하는 교류의 장으로 높은 호응을 얻었다. 이번 온라인 재송출은 당시 현장을 놓친 산업계 실무자 및 관계자들을 위해 기획된 것으로 국내외 제조 혁신 전문가들의 발표를 다시 보고 배울 수 있는 기회를 제공한다. 이번 웨비나는 △인텔리전트 데이터 도구를 활용한 제조 혁신 △PAIX 기반 제조·물류 고도화 전략 △AI 스마트 비전 및 APS 솔루션 △MES·AMHS를 통한 생산성 향상 △설비 예지보전 및 품질 표준화 기술 등 총 9개의 핵심 세션으로 구성된다. 발표자로는 이동훈 과장(한국미쓰비시전기오토메이션), 황진웅 CSO(씨메스), 김창모 차장(코그넥스 코리아),
사전 학습된 대규모 이미지 기반 AI 모델로, 추가 학습 없이 다양한 시각 작업에 적용 슈퍼브에이아이가 국내 최초 산업 특화 비전 파운데이션 모델 ‘제로(ZERO)’를 공개하며 AI 기술의 실용성과 확장성을 한 단계 끌어올렸다. 이번 모델은 단 90만 개의 데이터와 8개월의 개발 기간으로 글로벌 1위 수준의 성능을 구현해 업계의 이목을 끌고 있다. 제로는 사전 학습된 대규모 이미지 기반 AI 모델로, 추가 학습 없이도 다양한 시각 작업에 적용 가능한 것이 가장 큰 특징이다. 기존 텍스트 기반 LLM이 자연어 처리에서 역할을 해왔던 것처럼, 제로는 제조·물류·보안 등 산업 현장에서 이미지 인식과 분석을 수행하는 ‘비전 AI’로서의 역할을 맡는다. 슈퍼브에이아이는 이번 공개에서 AI 진입 장벽을 ‘제로’로 낮추겠다는 철학을 담아 네 가지 핵심 가치를 제시했다. 사전 준비 없이 바로 사용할 수 있는 ‘제로 학습’, 복잡한 설정이 필요 없는 ‘제로 복잡성’, 결과 확인까지 기다림이 없는 ‘제로 대기’, 다양한 환경에서도 일관된 성능을 제공하는 ‘제로 한계’가 그것이다. 이를 통해 기업은 데이터, 인력, 인프라 부족이라는 현실적 제약 없이 AI를 도입할 수 있게 됐다
AI가 예지보전을 넘어, 공장 운영 전반을 혁신하고 있다. 지멘스는 독일 작센우유 레퍼스도르프 공장에 AI 기반 예지보전 솔루션인 ‘센서아이(Senseye)’를 성공적으로 도입하며 그 가능성을 입증했다. 하루 470만 리터의 원유를 처리하는 이 대규모 공장은 고도의 자동화 설비를 갖추고 있으며, 생산 공정 전반이 365일 24시간 연중무휴로 운영된다. 이처럼 엄격한 품질 기준과 높은 가동률이 요구되는 환경에서 예기치 않은 설비 고장은 곧 막대한 손실로 이어질 수밖에 없다. 지멘스는 바로 이 지점에서 AI를 활용해 설비 신뢰도를 획기적으로 끌어올렸다. 센서아이는 다양한 설비 데이터—온도, 진동, 주파수 등—를 분석해 고장을 사전에 감지하고, 유지보수 시점을 예측함으로써 돌발 정지를 예방한다. 실제로 시범 적용 기간 동안, 고장 펌프를 조기에 감지해 수억 원대의 비용을 절감하는 효과를 거뒀다. 작센우유는 이미 투자 대비 효과가 충분히 입증됐다고 평가했다. 이 과정에서 지멘스는 진동 모니터링을 위한 신규 센서와 측정 시스템(Siplus CMS 1200)을 추가로 설치하고, 설비의 고장 시나리오 분석과 기존 제어 시스템 데이터를 통합했다. 이를 통해 현장의 복잡한
자율제조(Autonomous Manufacturing)’를 실현하기 위한 핵심 기술 중 하나는 ‘제조 AI’다. 최근 제조 AI는 품질 예측, 설비 이상 감지, 공정 최적화 등 다양한 영역에서 고도화되고 있다. 그러나 도입에는 여전히 높은 장벽이 존재한다. AI 학습을 위한 데이터 수집과 정제의 어려움이 있으며, 현장 중심의 도메인 지식과 AI 모델 간 융합 노하우 부족도 허들이다. 이를 해결하기 위해선 운영기술(OT) 데이터와 정보기술(IT) 인프라를 통합하는 데이터 플랫폼 구축, 소규모부터 단계적으로 적용 가능한 AI 모델 개발, 현장 전문가와 AI 엔지니어 간 협업 체계 마련 등이 필요하다. [특집] 자율제조 핵심 기술 2편 – 제조 AI [제조 AI와 ROI] 제조업 AI 도입…ROI 난제 해결 방안으로 급부상 [K-자율제조] AI, 멈춰선 제조 현장을 깨우다…자율제조 시대 혁신 ‘ON’ [제조 AI와 보안 관제 AI] DX·AX 가속화로 다가오는 산업 지능화 시대…데이터 중심 가치 창출 기대↑ [AI 예지보전] “멈추기 전에 예측한다”…제조업 게임체인저 ‘AI 예지보전’ [제조 AI 사례] AI로 재편되는 제조업…생기원, 제조 AI 기술 상용화 앞장
AI 기술이 제조 현장에 본격적으로 적용되며 품질검사와 설비진단의 방식이 근본적으로 달라지고 있다. 기존의 룰 기반 시스템이 가진 한계를 뛰어넘어 딥러닝과 트랜스포머 기반의 비전 시스템이 빠르게 상용화되고 있으며, 고정밀 진단과 유연한 공정 최적화가 가능해졌다. 특히 한국생산기술연구원의 제조AI연구센터는 의료기기, 자동차 부품, 공정 설비 등 다양한 산업 분야에 AI를 적용한 혁신 사례를 다수 제시하며 주목받고 있다. 이 글에서는 제조업 혁신의 중심에 서 있는 AI 기반 품질검사 및 설비진단 기술을 다각도로 조명한다. AI와 제조업, 새로운 융합의 시대 산업계 전반에서 인공지능(AI) 기술의 적용이 빠르게 확산되고 있는 가운데, 제조업 또한 그 흐름에 본격적으로 편입되고 있다. 과거 자동화와 센서 기반의 제어 시스템에 머물렀던 제조 공정은 이제 AI 기반의 지능형 시스템으로 진화하고 있으며, 이는 단순한 기술 업그레이드를 넘어 전반적인 생산 방식의 패러다임을 바꾸고 있다. 한국생산기술연구원(이하 생기원)은 이러한 변화의 중심에서 제조AI연구센터를 통해 AI의 실질적 적용 가능성과 기술 상용화를 위한 연구에 몰두하고 있다. 생기원이 정의하는 제조AI의 핵심 적
제조업은 설비 의존도가 높은 산업 구조상, 설비 고장으로 인한 품질 저하나 생산 중단은 치명적인 손실로 이어진다. 이에 따라 실시간 설비 모니터링과 고장 예측 기술인 ‘예지보전’이 주목받고 있다. 하지만 설비 유형과 고장 원인의 다양성, 그리고 도메인 지식의 한계로 인해 예지보전 도입은 쉽지 않다. 이런 현실 속에서 초음파 기반의 AI 예지보전 솔루션을 내세운 모빅랩은 다양한 제조 현장에 적용 가능한 고도화된 설비 관리 기술을 통해 주목받고 있다. 이원근 모빅랩 대표는 “설비 고장이 발생하면 수천만 원에서 수억 원의 손실로 이어지며, 이는 제품 품질뿐 아니라 고객 신뢰까지 흔들 수 있다. 이제는 설비 상태를 ‘예측’하고 ‘선제적으로 대응’하는 것이 기업 경쟁력”이라고 강조했다. 스마트공장 고도화를 위한 예지보전의 기술 동향과 실제 적용 사례를 짚어본다. 제조업에 필요한 설비 예지보전, 왜 지금인가 제조업은 설비 의존도가 절대적인 산업이다. 생산설비의 상태는 곧 제품의 품질과 생산성, 나아가 기업의 수익성과 직결된다. 설비 하나가 멈추거나 품질에 영향을 미칠 정도의 문제가 발생할 경우, 수천만 원에서 수억 원대의 손실이 발생하는 것은 물론이고 고객과의 신뢰에도
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UPDATE: 2025년 09월 05일 18시 08분
