스마트공장 도입이 확산됐지만, 국내 제조 현장에서는 여전히 납기 지연과 계획 변경이 반복된다. ERP와 MES가 구축돼 있음에도 불구하고 생산 일정은 엑셀과 경험에 의존하는 경우가 많다. KSTEC 이윤준 기술이사는 이러한 현실을 두고 “데이터는 충분하지만, 그 데이터를 기반으로 미래를 예측하고 판단하는 체계가 없다”고 지적한다. 실제로 제조업의 디지털 전환은 설비 자동화와 실적 관리 단계에 머물러 있고, 수요 변동·설비 장애·긴급 주문에 선제적으로 대응하는 생산계획 체계는 부재한 경우가 많다. 이 간극을 메우는 해법으로 주목받는 것이 APS(Advanced Planning & Scheduling)다. KSTEC이 공개한 SyncPlan APS는 ERP와 MES 사이에서 수요 계획, 생산 계획, 공정 스케줄링을 연결하며, 다단계 계획과 목표 기반 알고리즘을 통해 납기, 재고, 설비 가동률을 동시에 고려한 의사결정을 가능하게 한다. 스마트공장 고도화의 다음 단계는 더 많은 데이터를 쌓는 것이 아니라, 계획을 중심으로 한 의사결정 구조를 만드는 데 있다. 스마트공장 고도화의 벽, ‘계획’이라는 블라인드 스폿 국내 제조업은 지난 10여 년간 빠르게 자동화와
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
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