많은 제조기업이 자동화 설비와 센서를 도입했지만 이것만으로 Physical AI가 완성되는 것은 아니다. 설비 상태와 공정 데이터를 이해하고 이상 징후를 감지하며 품질을 예측하고 최적의 생산 조건을 스스로 찾아 실제 제어로 연결하는 단계까지 나아가야 비로소 자율 생산이 실현된다. 정해진 대로 움직이는 공장을 넘어 스스로 판단하는 공장으로의 전환에 대한 제조업계의 관심이 높아지고 있다.
이 같은 흐름 속에서 토크아이티가 오는 8월 25일(화) 오후 2시부터 3시까지 '설비 자동화를 넘어 자율 생산으로: 제조 Physical AI 현실적 구현 전략'을 주제로 웨비나를 진행한다. 토크아이티의 제조업 디지털 전환 전문 토크 시리즈 '구해줘! Manufacturing'의 일환으로 진행되는 이번 웨비나는 라온피플 서주원 매니저, 이지아 매니저와 함께 Physical AI가 제조업의 생산 방식을 어떻게 바꾸는지, 어디서부터 시작해야 하는지를 살펴보는 자리다.
웨비나는 총 3개의 핵심 주제로 구성된다. 첫 번째로 Physical AI의 개념과 공장 적용 방식을 소개한다. 스스로 판단하는 AI가 만드는 제조업 패러다임의 전환과 설비가 이상을 감지하고 최적 조건을 스스로 정하는 자율 생산라인, 흩어진 조각들이 지능형 공장으로 완성되는 큰 그림을 살펴본다. 두 번째로 자동화 설비만으로 Physical AI가 아닌 이유를 짚는다. 설비 상태를 이해하고 품질을 예측하는 현장 Intelligence의 개념과 이상 감지·품질 예측·공정 최적화가 없이는 완성되지 않는 이유, 두뇌가 자율제어로 이어지는 원리를 다룬다. 세 번째로 우리 공장의 출발점을 제시한다. 의미 있는 데이터와 메타데이터의 중요성, 데이터를 처음부터 제대로 쌓는 것이 경쟁력이 되는 이유, 최소 데이터로 4~8주 내 시작하는 로드맵을 소개한다.
이번 웨비나는 스마트팩토리·제조 DX 전략을 수립하는 제조기업 임원 및 혁신 담당자, 생산설비·공정 자동화·스마트제조를 담당하는 공장장 및 생산기술 담당자, 품질 예측·이상 감지·공정 최적화를 추진하는 품질·설비보전 담당자, 제조 데이터와 AI 모델을 구축·운영하는 데이터·AI·IT 담당자를 주요 대상으로 한다.
게스트로는 라온피플 서주원 매니저와 이지아 매니저가 참여한다. 서주원 매니저는 식품·반도체 장비 등 제조 현장의 이상탐지·품질예측·공정최적화 AI 솔루션 기획 및 구축, 태양광·건축자재 제조기업 MES 기획 및 사업 총괄, LLM·RAG·Vision AI를 결합한 제조 특화 AI 플랫폼 기획 등을 수행했다. 이지아 매니저는 B2B·B2G AX 사업관리 및 AI Agent 플랫폼 사업 기획, AI 골프 솔루션 북미 시장 진출 사업화, 북미 자회사 반도체 IP 설계 사업관리 경험을 보유하고 있다.
토크형 웨비나 참가는 무료이며 토크아이티 홈페이지에서 사전 등록을 통해 참여할 수 있다.
헬로티 구서경 기자 |
