정책은 AI를 향하지만, 산업 승부는 장비·기계 기술에서 갈린다 AI 이후 준비하는 제조업, 한국이 마주한 구조적 한계와 선택지 제조업 현장에서 인공지능(AI)은 더 이상 선택의 문제가 아니다. 공정 자동화, 품질 검사, 예지보전, 자율로봇 운영까지 AI는 제조 경쟁력의 핵심 도구로 자리 잡았다. 글로벌 제조 AI 시장은 2025년 약 342억 달러에서 2030년 1,550억 달러 규모로 성장할 것으로 전망되며, 연평균 성장률은 35%를 상회한다. 주요 제조국들은 예외 없이 AI를 제조업 혁신의 핵심 축으로 삼고 정책과 투자를 확대하고 있다. 그러나 최근 산업계와 정책 현장에서 보다 근본적인 질문이 제기되고 있다. AI 경쟁이 일정 수준에 도달한 이후, 제조업의 진짜 승부처는 어디인가라는 물음이다. 한국기계연구원이 발간한 기계기술정책 보고서는 이에 대해 분명한 방향성을 제시한다. AI 경쟁의 다음 국면에서 국가와 기업의 경쟁력을 가르는 요소는 AI 그 자체가 아니라, AI가 구현되는 ‘기계와 장비의 본질적 성능’이라는 진단이다. AI가 주도한 제조 혁신, 그러나 물리적 한계는 여전히 존재 제조 AI는 방대한 데이터를 분석해 공정의 최적해를 도출하고, 불량과
씨이랩이 피지컬 AI 확산 흐름에 맞춰 산업 현장에서 인공지능을 빠르고 안정적으로 적용할 수 있는 통합 솔루션 모델을 강화하고 있다고 15일 밝혔다. 피지컬 AI는 센서와 카메라, 레이더 등을 통해 물리적 환경을 인식하고, AI가 상황을 판단한 뒤 로봇과 장비가 직접 행동하는 지능형 시스템이다. 이동과 조작, 협업 등 현실 공간에서의 물리적 상호작용을 기반으로 산업 자동화 수준을 한 단계 끌어올리는 핵심 기술로 주목받고 있다. 다만 실제 산업 현장에서는 AI 성능 검증 이후 확산 단계에서 인프라 운영 부담과 비용 증가, 현장 신뢰성 검증 부족 등의 문제로 적용에 속도를 내지 못하는 경우가 많다. 씨이랩은 이러한 병목을 해소하기 위해 AI 인프라 운영, 비전 AI 분석, 디지털 트윈 기반 검증이라는 세 가지 핵심 사업 영역을 유기적으로 연결한 통합 구조를 구축했다. AI 인프라 영역에서는 GPU 클러스터 관리 솔루션 아스트라고(AstraGo)를 통해 대규모 AI 모델이 구동되는 환경에서도 효율적인 자원 운영을 지원한다. GPU 자원의 자동 할당과 모니터링을 통해 성능 저하와 유휴 자원 낭비를 줄여, 산업 현장의 인프라 운영 부담을 낮춘다는 설명이다. 비전 AI
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
제조업에서 AI의 역할을 둘러싼 논쟁은 오래 지속돼 왔다. 자동화가 인력을 대체하고 현장 역할을 약화시킬 것이라는 두려움도 여전히 남아 있다. 그러나 로크웰오토메이션코리아 신경철 부장이 제시한 글로벌 제조 트렌드는 다른 방향을 가리킨다. AI는 인력을 줄이는 기술이 아니라, 현장의 사고방식과 업무구조를 재편하는 촉매에 가깝다. 로직스 AI·가디언 AI·비전 AI·코파일럿은 설비 기반 예지보전, 품질 검사, 제어 자동화 등 제조업의 핵심 업무를 새로운 방식으로 재정의하며, 숙련 인력 부족·품질 편차·운영 복잡성 등 오래된 제조 과제를 풀기 위한 현실적 접근법을 제시한다. AI는 더 이상 미래의 실험이 아니다. 공장의 한 모터, 한 라인, 한 카메라에서 시작해 전체 운영 체계로 확장되는 실질적 전환의 시기가 도래했다. 글로벌 제조 AI 트렌드와 스마트 팩토리 과제의 재정의 전 세계 제조업이 AI 도입을 검토하는 단계에서 기업들은 기술 자체보다 ‘운영 지속성’에 초점을 맞추기 시작했다. 신경철 부장은 로크웰오토메이션이 10년 넘게 추적해 온 글로벌 스마트 제조 보고서의 데이터를 통해, 제조 AI가 단순한 기술 실험에서 벗어나 운영 체계 전반에 영향을 미치는 변곡점
설비 신호가 흐르고 검사 장비의 측정치가 쌓이며 전사적자원관리(ERP)와 제조실행시스템(MES) 등 체계에도 방대한 이력이 남는다. 그런데도 불량 대응이나 공정 안정화 속도가 기대만큼 오르지 않는 이유는 데이터의 ‘양’이 부족해서가 아니다. 데이터가 ‘결론’과 ‘조치’까지로 이어지지 못하기 때문이다. 이레테크는 제조 데이터 활용을 단순한 ‘수집’ 단계에서 매듭짓지 않는다. 제조·품질 현장이 운영 의사결정하는 과정에서 병목 지점을 세분화해 그에 맞는 시스템을 지원한다. 특히 현장 내 데이터 수집·연결·모니터링·분석·시뮬레이션까지를 하나의 흐름으로 통합하는 방법론을 취한다. 이를 통해 현장에서 유사한 문제가 반복될 때마다 공정 설계를 처음부터 다시 시작해야 하는 비효율을 완전히 제거하겠다고 나섰다. 대시보드는 구축돼 있는데 왜 결론은 늦어지는가 산업 현장에는 대부분 모니터링·알람·리포트가 고도화된 대시보드가 도입돼 있다. 하지만 정작 의사결정이 지연되는 사례는 부지기수다. 지표가 ‘시각화되는 것’과 이상 발생 시 ‘즉각적으로 움직이는 것’은 전혀 다른 차원의 문제기 때문이다. 이레테크가 방법론의 최상단에 둔 것은 화려한 분석 기법이 아니라 실전적인 운영 효율 극
제조 현장에서 AI가 체감으로 이어지지 않는 이유는 ‘인공지능(AI) 성능이 약해서’가 아니라 ‘현장이 결론에 도달하는 속도가 느려서’라는 말이 나온다. 공정이 아무리 빨라도 문제가 생겼을 때 범위를 좁히고 원인을 가설화하고 재발 방지까지 결정하는 흐름이 느리면 비용은 커진다. 컨포트랩은 이러한 문제의 해법을 제조 AX 관점에서 제시한다. 핵심은 AI 도입 여부가 아니라, 기록·추적·보고가 자동화돼 의사결정까지 걸리는 시간을 얼마나 줄이느냐다. 노코드 기반 제조 운영 관리 솔루션 ‘포타(POTa)’는 현장 데이터를 구조화된 기록으로 연결하고, 품질·생산·설비 예지보전까지 하나의 흐름으로 묶는다. 이를 통해 제조 현장은 숙련자 의존에서 벗어나, 데이터 기반으로 빠르게 판단하고 계획정지를 설계하는 운영 체계로 전환하고 있다. 제조 AX의 승부처는 ‘정확도’보다 ‘결론까지 도달하는 시간’ 최근 현장에서 발생하는 모든 비용은 불량률 그래프 하나로 설명이 끝나지 않는다. 더 큰 비용은 불량이 터진 이후에 발생한다. 범위를 넓게 잡으면 폐기, 재작업, 자발적 수거, 납기 차질 등까지도 비용에 영향을 미친다. 이러한 위협은 고객 리스크로 이어진다. 결국 핵심은 얼마나 빨
2026년은 AI 실험 단계를 넘어 신뢰할 수 있는 데이터 기반의 자율 운영과 실질적 성과 창출의 해가 될 것 데이터 관리 분야 글로벌 선도 기업 디노도(Denodo)가 2026년 기업이 주목해야 할 데이터 시장 10대 전망을 발표했다. 디노도는 2026년이 기업들이 단순한 인공지능(AI) 실험 단계를 넘어, 신뢰할 수 있는 실시간 데이터와 강력한 거버넌스를 바탕으로 ‘자율 에이전트(Autonomous Agent)’를 본격 도입하고 실질적인 투자 수익률(ROI)을 거두는 원년이 될 것으로 내다봤다. 특히 물리적 데이터 이동을 최소화하는 ‘논리적 데이터 관리’가 데이터 레이크를 보완하며 AI 전환의 핵심 동력이 될 것이라고 강조했다. 디노도가 제시하는 2026년 주요 데이터 시장 전망은 다음과 같다. 하나, AI, ‘어시스턴트’를 넘어 ‘자율 에이전트 운영자’로 진화 AI는 수동적인 어시스턴트 역할을 넘어 다단계 업무 수행, 워크플로우 실행, 트랜잭션(Transaction) 작업 승인, 인간과의 협업까지 수행하는 자율형 에이전트로 진화할 것이다. 다만 이러한 자율형 에이전트가 확산되기 위해서는 실시간으로 관리할 수 있고 거버넌스가 적용된 데이터 기반이 필수적이
생산성·정밀가공 요구 커지는 제조 환경 변화에 공동 대응 SIMTOS 2026 공동 컨퍼런스 통해 기술 전략 공유 본격화 자동차 산업과 공작기계 산업이 생산제조 기술을 매개로 협력의 보폭을 넓힌다. 한국공작기계산업협회와 한국자동차산업협동조합은 지난 12월 23일 자동차 및 부품 제조 분야의 기술 경쟁력 강화를 위한 업무협약을 체결하고, 산업 간 연계를 통한 공동 대응 체계를 구축하기로 했다. 양 산업은 전통적으로 긴밀하게 연결돼 왔지만, 최근 협력의 필요성은 더욱 분명해지고 있다. 친환경차 전환 가속화, 글로벌 공급망 재편, 생산 효율과 품질을 동시에 요구하는 제조 환경 변화 속에서 고정밀 가공 기술과 고생산성 장비의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 여기에 데이터 기반 제조 AI 확산까지 더해지며, 공작기계 기술과 자동차 제조 공정 간 연계 수요도 빠르게 증가하고 있다. 이번 협약은 이러한 산업 환경 변화를 공동으로 대응하기 위한 실질적 협력 모델 구축에 초점이 맞춰져 있다. 양 기관은 산업 간 교류 확대를 위한 공동 사업 발굴을 비롯해, 생산제조 기술 관련 정보 교류를 위한 컨퍼런스 공동 기획·운영, 주최 전시회 상호 참가, 협력 사업 홍보 자료 공유 등
우리가 사용하는 플라스틱 제품 대부분은 녹인 플라스틱을 금형에 주입해 동일한 제품을 대량 생산하는 사출성형 공정을 통해 만들어진다. 그러나 공정 조건이 조금만 달라져도 불량이 발생하기 쉬워, 그동안 제조 현장에서는 숙련자의 경험과 감에 크게 의존해 왔다. 고숙련자 은퇴와 외국인 인력 증가로 제조 지식 단절이 우려되는 가운데, 국내 연구진이 인공지능으로 공정을 스스로 최적화하고 지식을 전수하는 해법을 제시했다. KAIST는 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 사출 공정을 스스로 최적화하는 생성형 AI 기술과, 현장 지식을 누구나 활용할 수 있도록 지원하는 LLM 기반 지식 전이 시스템을 세계 최초로 개발하고 그 성과를 국제학술지에 연속 게재했다고 22일 밝혔다. 연구는 기계공학과와 이노코어 PRISM-AI 센터가 공동으로 수행했다. 첫 번째 성과는 환경 변화나 요구 품질에 따라 자동으로 최적 공정 조건을 추론하는 생성형 AI 기반 공정추론 기술이다. 기존에는 온도나 습도, 목표 품질이 바뀔 때마다 숙련자가 반복적인 시행착오를 거쳐 공정 조건을 다시 설정해야 했다. 연구팀은 실제 사출 공장에서 수개월간 수집한 환경 데이터와 공정 파라미터를 활용해 확산 모델(Diff
AI가 제조업의 ‘안전’과 ‘자율화’를 동시에 끌어올리는 전환점에 도달했다. 중대재해처벌법과 ESG 규제가 강화되는 지금, 생산성만 높이는 공장은 더 이상 경쟁력을 갖기 어렵다. LS일렉트릭 김재신 부장은 ‘2025 AI 자율제조혁신 포럼’에서 “현재 국내 제조현장의 자율화 수준은 10점 만점에 4.5점”이라는 진단을 내놓으며, AI 기반 제조 안전 전략을 자율제조의 출발점으로 제시했다. 발표에서 김 부장은 위험성 평가를 자동화하는 AI 관제, 화재·끼임·지게차 충돌 등 9대 사고 감지, 디지털 트윈 기반 실시간 관제, 중소기업을 위한 SaaS형 안전 AI 등도 실제 사례와 함께 공개했다. 공장이 스스로 위험을 감지하고, 스스로 설비를 멈추고, 스스로 대피 동선을 제시하는 시대—LS일렉트릭이 공개한 로드맵은 제조업이 어디로 가야 하는지를 분명하게 보여준다. 왜 ‘AI 안전’이 먼저인가 제조업은 지금 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’라는 거대한 전환점 앞에 서 있다. 생산 오더가 발행되는 순간부터 완제품이 고객에게 인도되기까지, 사람의 개입 없이 공장이 스스로 판단하고 움직이는 상태를 목표로 삼는 흐름이 빨라지고 있다. 그러나 현실은
한국전자기술연구원(이하 KETI)이 제조 특화 AI 파운데이션 모델 연구 성과를 공유하고 산업 적용 전략을 논의하는 ‘AI 팩토리 해커톤 2025’ 컨퍼런스를 개최했다. 이번 행사는 제조 AI 분야의 국내외 전문가와 개발자 260여 명이 참석한 가운데 열렸으며 제조 AI 생태계 확산을 본격화하는 자리로 마련됐다. AI 팩토리 해커톤 2025는 산업통상부가 후원하고 한국산업기술기획평가원이 주최, KETI가 주관했다. 컨퍼런스에서는 제조 특화 AI 파운데이션 모델(MFM)과 소프트웨어 기반 제조(SDM) 기술의 연구 성과를 공개하고 이를 실제 산업 현장에 적용하기 위한 전략을 중심으로 논의가 이뤄졌다. KETI는 지난 10월 서울대, KAIST, 포항공대와 함께 MFM 공동 연구를 위한 업무협약을 체결하고 세계적 수준의 제조 특화 AI 모델 개발을 추진 중이다. 이번 컨퍼런스를 통해 제조 AI 연구의 주요 방향성과 기술적 접근 방식을 공유했다. MFM은 제조 공정 데이터를 사전 학습해 제조 도메인 지식을 내재화한 범용 AI 모델이다. 기존 언어모델과 달리 시계열, 이미지, 센서 데이터 등 제조 현장의 특성을 반영한 학습 구조를 갖춘 것이 특징이다. 이를 통해 데
엘리스그룹이 현대자동차 남양연구소와 제조 현장 특화 이미지 AI 솔루션을 개발했다. 이번 프로젝트는 충돌 시험 이미지를 자동으로 분류하고 검색과 관리를 통합하는 목적을 갖고 올해 3월 말부터 11월 말까지 약 8개월 동안 진행됐다. 현대자동차 남양연구소는 무작위로 저장돼 온 시험 사진을 분석 가능한 형태로 정리하는 데 많은 인력과 시간이 필요했던 문제를 해결하기 위해 이번 연구를 추진했다. 엘리스그룹은 딥러닝 기반 이미지 분류와 검색 모델을 개발해 목적에 따라 조합된 통합 서비스를 구축했다. 모델은 엘리스의 모듈형 보안 체계를 적용한 프라이빗 클라우드 환경에서 학습돼 데이터 유출 위험을 줄였고 보안성을 강화했다. 업체는 제조 현장의 데이터 특성을 고려해 상용 모델만으로는 정확한 분류가 어려웠던 충돌 시험 이미지를 공인 기관의 충돌 시험 데이터를 중심으로 다시 학습한 맞춤형 AI 모델을 적용했다. 이 모델은 약 60종 이상의 충돌 시험 이미지를 98% 이상 정확도로 분류할 수 있도록 구성됐다. 데이터 규모가 크지 않은 상황에서도 공공 데이터를 추가 학습해 남양연구소 시험 환경에 최적화된 모델을 완성했다. 충돌 시험 이미지와 같은 특수한 제조 데이터를 정밀하게
AI 전문기업 라온피플이 228억원 규모로 추진되는 국가전략 프로젝트 ‘K 디스플레이 AX 실증산단’ 사업에 참여한다. 이번 사업 참여는 디스플레이 제조의 고도화와 AI 기반 스마트 제조 전환이 가속화되는 산업 환경에서 라온피플의 기술력과 성장 가능성이 공인된 결과로 평가된다. 정부와 지자체가 참여하는 대규모 예산 사업에 선정되며 기업의 기술 경쟁력과 확장 가능성이 다시 한 번 입증된 셈이다. ‘K 디스플레이 AX 실증산단’ 사업은 산업통상부, 충청남도, 천안시 등이 참여해 국가 디스플레이 산업의 초격차 기술을 강화하고 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해 추진하는 전략 프로젝트다. 천안 산업단지를 AX(Autonomous Transformation) 제조혁신의 테스트베드로 삼아 디스플레이 제조 표준 모델을 구축하고, 이후 전국 1,200여 개 제조기업으로 확산하는 것이 핵심 목표다. 천안 2·3·4산업단지는 삼성디스플레이를 비롯해 국내 주요 설비·소재 기업이 밀집해 있어 AI 실증에 최적화된 환경을 갖추고 있어 본 사업의 추진 기반도 탄탄하다. 라온피플은 이번 사업에서 AX 대표 선도공장 구축, 제조 AI 오픈랩 운영, SaaS 기반 제조 AI 플랫폼 구축, 디스
오는 2026년 3월 4일부터 6일까지 3일간 코엑스에서 2026 AI자율제조혁신 컨퍼런스가 열린다. 이번 컨퍼런스는 스마트팩토리·오토메이션월드 2026과 연계해 진행되며, 제조업의 AI 기반 대전환(AX)을 주제로 8개 트랙, 30여 개 세션으로 구성된다. 행사 기간 동안 제조기업·기관·학계 등 약 3,000명을 대상으로 정책·기술·산업 트렌드를 총체적으로 조망할 예정이다. 국내 제조업은 현재 AI·로봇·데이터 중심으로 빠르게 재편되고 있다. 정부도 제조 AI 전환을 국가 전략으로 채택하며 2030년까지 100조 원 이상의 부가가치를 창출한다는 목표를 제시했다. 제조 AI 얼라이언스(M.AX Alliance) 출범과 함께 산업계의 변화 속도는 더욱 빨라지고 있으며, 기업들은 자율생산·스마트검사·스마트물류 등 전 공정의 혁신 전략을 마련해야 하는 상황이다. 이번 컨퍼런스는 이러한 흐름 속에서 2026년 제조혁신의 실제 방향성과 현장 적용 전략을 제시하는 자리로 마련되었다. 올해 프로그램은 3일 동안 8개 핵심 트랙으로 구성된다. 1일차 Track A는 생성형 AI·LLM을 활용한 제조 데이터 분석, 설계 자동화, 예측 최적화 등 AI 기반 제조혁신 전략을 다
현실 세계를 이해하고 움직이는 AI, 이른바 피지컬 AI(Physical AI)가 산업 현장의 새로운 변곡점으로 부상하고 있다. 12월 11일 오후 2시 토크아이티에서 열리는 웨비나는 피지컬 AI가 제조·물류·에너지 분야에서 필수 기술로 주목받는 이유와 디지털트윈과 결합해 AI 트윈 팩토리(AI Twin Factory)로 진화하는 과정을 집중 조명한다. 피지컬 AI는 단순한 로봇 제어가 아닌, 현실을 읽고 판단하며 행동하는 AI를 의미한다. 글로벌 기술 기업들은 시뮬레이션·로봇·AI 모델을 결합하는 방향으로 기술을 확장하고 있고, 국내에서도 생산성 향상과 운영 안정성을 위해 피지컬 AI 도입이 검토되고 있다. 그러나 기술 성숙도와 실제 적용 가능성에 대한 오해가 적지 않은 만큼, 이번 웨비나는 실제 사례를 기반으로 피지컬 AI의 기술적 실체를 설명한다. 디지털트윈과 피지컬 AI의 결합은 제조 현장의 데이터 기반 의사결정과 설비 최적화 수준을 한 단계 끌어올리는 핵심 전략으로 평가된다. 이번 세션에서는 제조·물류·에너지 산업에서 구현 중인 AI 기반 디지털트윈 모델, 산업별 데이터·시뮬레이션 활용 방식, 그리고 AI 트윈 팩토리로 발전하기 위한 단계별 로드맵이
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