스마트 팩토리가 더 이상 새로운 화두가 아닌 시대에, 제조 현장의 경쟁력을 가르는 기준은 설비 자동화 수준이 아니라 ‘데이터를 어떻게 연결하고 활용하느냐’로 옮겨가고 있다. 현장에서 생성되는 생산·물류·설비 데이터가 경영 시스템과 단절된 채 흩어져 있다면, 아무리 많은 시스템을 도입해도 의사결정은 느릴 수밖에 없다. 이러한 문제의식 속에서 비젠트로는 ERP와 MES를 개별 시스템이 아닌 하나의 유기적 구조로 통합하는 접근법을 제시하고 있다. 비젠트로 김병수 상무는 제조 데이터가 실시간으로 연결되고, 현장의 변화가 즉각 경영 지표로 반영되는 구조야말로 자율형 스마트 팩토리로 가는 핵심 조건이라고 강조한다. 엑셀 중심의 수작업 관리, 시스템 간 데이터 불일치, 현장 가시성 부족이라는 국내 제조사의 고질적 한계를 어떻게 해소할 수 있을지, 비젠트로의 솔루션이 그 해법을 제시한다. 국내 제조 현장의 스마트 팩토리 전환이 단순한 외형 성장을 넘어 ‘질적 고도화’라는 중대한 임계점에 도달했다. 정부의 강력한 드라이브와 기업의 대규모 투자로 자동화 설비와 로봇 도입은 가시적인 성과를 거뒀으나, 정작 이를 운영하는 ‘디지털 혈맥’인 데이터 연동에서는 여전히 심각한 병목 현
국내 기업들이 직면한 경영 환경은 어느 때보다 복잡하다. 인건비 상승, 숙련 인력 부족, 글로벌 경쟁 심화로 인해 많은 기업이 생산성과 효율성을 동시에 확보해야 하는 압박을 받고 있다. 하지만 여전히 상당수 기업은 레거시 시스템과 인력 중심의 운영에 머물러 있어 투자 대비 효과(ROI)를 극대화하는 데 어려움을 겪고 있다. 이러한 상황에서 AI Agent 자동화 플랫폼은 기업 혁신의 핵심 인프라로 주목받고 있다. AI Agent 자동화 플랫폼은 단순 반복 업무를 처리하는 기존 RPA(로보틱 프로세스 자동화)를 뛰어넘는다. 대규모 언어모델(LLM), RAG(Retrieval-Augmented Generation), API 연계, 워크플로우 오케스트레이션을 결합해 복잡한 비즈니스 프로세스를 스스로 이해하고 실행한다. 기존의 RPA가 정해진 규칙에 따라 단순 작업을 반복한다면, AI Agent는 데이터를 해석하고 상황에 맞게 의사결정을 보조하는 지능형 자동화를 제공한다. ROI 측면에서 효과는 분명하다. 첫째, 비용 절감이다. IT 헬프데스크, 고객 문의 처리, 데이터 보고서 작성 등 반복적이고 단순한 업무는 AI Agent가 대체할 수 있다. 이를 통해 인력 자