기사 1편을 보시고 오면 좋습니다. [헬로AX] 자동화는 이미 '끝났다'...아이브이웍스가 '자율공정'을 말하는 이유 제조 현장에 AI를 적용하려면 AI가 무엇을 정상으로 보고 어떤 상황을 이상으로 판단해야 하는지 학습할 데이터가 필요하다. 화합물 반도체 소재 전문기업 아이브이웍스가 2019년 생산 현장에 AI를 도입할 당시 택한 방법도 데이터에서 출발하는 것이었다. 외부의 범용 AI 솔루션을 생산라인에 적용하는 대신, 질화갈륨(GaN) 에피웨이퍼 생산 과정에서 나오는 데이터를 직접 모으고 이를 분석하는 AI 모델과 자동화 시스템도 자체 개발했다. 현재 아이브이웍스가 보유한 생산 시계열 데이터는 3억 3000만 건 이상, 반도체 결정이 성장하는 상태를 실시간으로 보여주는 RHEED(반사 고에너지 전자회절) 데이터는 30TB를 넘는다. 회사는 이를 기반으로 AI 에피택시 플랫폼 ‘DOMM’을 고도화하고 실제 양산라인의 분석과 자동화에 활용하고 있다. 실제 양산라인에 적용하는 과정에서는 시행착오도 있었다. 연구 단계에서 성능이 좋았던 AI도 실제 생산라인에 들어가자 정상적인 상황을 이상으로 판단하는 오탐이나 예상하지 못한 예외 상황에 부딪혔다. 같은 종류의 생산
AI 전문기업 라온피플(대표 이석중)이 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 피지컬 AI 분야 국책 프로젝트에 선정됐다. '무인공장 운용-피지컬AI SDF(Software-Defined Factory) 특화기반 모델 연구 개발' 과제로, 전북대학교가 주관하고 라온피플·NC AI 등 15개 산·학·연 기관이 참여하는 컨소시엄이다. 2030년까지 5년간 총 사업비 702억 원이 투입되는 피지컬 AI 분야 최대급 국책 프로젝트다. 이번 사업의 목표는 공장을 무인으로 운용하기 위한 '피지컬 AI 파운데이션 모델'을 개발하는 것이다. AI 모델은 생산 병목이나 설비 고장 같은 시시각각 변하는 공장 상황을 실시간으로 판단해 작업 할당과 생산계획 조정 등 최적의 운영 정책을 생성하는 '공장의 두뇌' 역할을 한다. 개발된 기술은 자동차 등 제조 기업 3곳의 생산 라인에 적용되고 총 7개 분야에서 운영될 예정이다. 라온피플은 AI 모델 개발 및 상용화에 참여하며, 이상탐지·예지보전·공정 최적화 같은 실전 AI 기술을 구현하고 검증하는 역할을 맡는다. VLM(Visual Language Model)과 AI 에이전트 기술을 이미 보유하고 있어 로봇이 '보고
KICEF 2026 부대행사로 3일간 운영…오픈이노베이션 프로그램도 병행 생산기지를 넘어 AI·수출 플랫폼으로…산업단지의 새로운 진화 모색 제조업의 인공지능(AI) 전환과 산업단지의 수출 경쟁력 강화 방안을 한자리에서 살펴보는 ‘산업단지 M.AX 혁신 서밋’이 오는 9월 14일부터 16일까지 사흘간 대구 EXCO 전시장 내 특설무대에서 열린다. 한국산업단지공단, 한국산업단지경영자연합회, ㈜첨단이 공동 주최·주관하는 이번 행사는 ‘제2회 대한민국 산업단지 수출박람회(KICEF 2026)’의 부대행사로 마련된다. 제조 AI 확산을 비롯해 지역산업 활성화, 스타트업 투자, 오픈이노베이션, 해외시장 진출 등 산업단지가 당면한 주요 현안을 폭넓게 다룰 예정이다. 제조 AI·MFM·피지컬 AI로 여는 ‘M.AX 혁신’ 첫날인 14일에는 ‘AI가 바꾸는 제조업, M.AX 혁신의 시작’을 주제로 제조 현장의 AI 적용 가능성과 핵심 기반 기술을 집중적으로 살펴본다. 최재식 인이지 대표가 제조 AI의 변화 방향을 소개하고, 고영명 포스텍 교수는 제조 파운데이션모델(MFM)의 구축 가능성과 활용 방안을 짚는다. 성민석 원프레딕트 부사장은 산업 현장의 피지컬 AI를, 박승훈 위
생산설비가 사람이 미리 정해둔 순서대로 움직이는 것과, 생산 중 발생하는 상황을 파악해 다음에 무엇을 해야 할지 시스템이 스스로 판단하는 것은 완전히 다르다. 전자가 ‘자동화’라면, 후자는 ‘자율공정’이다. 화합물 반도체 소재 전문기업 아이브이웍스(IVWorks)의 생산라인에서는 이미 웨이퍼를 로딩(장비 내부에 투입)한 뒤 성장공정(기판 위에 질화갈륨 결정층을 형성하는 과정)을 수행하고, 이후 언로딩(공정이 끝난 웨이퍼를 장비 밖으로 꺼내는 작업)하는 등의 주요 공정이 대부분 자동화돼 있다. 회사의 설명에 따르면 생산 조건과 입력값을 엔지니어가 직접 승인하는 비율도 현재 3% 미만이다. 하지만 예상하지 못한 문제가 발생하면 얘기가 달라진다. AI가 이상을 발견하더라도 어떤 조치를 취할지는 여전히 사람이 판단해야 하는 경우가 있고, 일부 주변 설비는 작업자가 직접 조작해야 한다. 사람이 현장에 올 때까지 생산이 멈출 수도 있다는 의미다. 아이브이웍스가 이 간극을 AI 에이전트와 추가 설비 자동화로 줄이는 작업에 나섰다. 회사는 최근 중소벤처기업부의 ‘제조AI특화 스마트공장 구축지원사업’ 도입 기업으로 선정됐다. 향후 9개월간 국비를 포함해 약 29억원을 투입해
제조 AI 전문기업 원프레딕트의 윤병동 대표(서울대학교 기계공학부 교수)가 AI 시대 제조업의 새로운 패러다임으로 'AI 네이티브 팩토리(AI Native Factory)'를 제시했다. 윤 대표는 최근 유튜브 채널 '지식인사이드'에 출연해 이 같은 비전을 공개했다. 윤 대표는 제조업이 단순한 생산 산업을 넘어 국가 안보와 공급망, 기술 패권을 좌우하는 전략 산업으로 변화하고 있다고 진단했다. 미국은 첨단 제조업을 국가 경쟁력의 핵심으로 육성하고, 중국은 방대한 제조 기반에 AI를 결합하며 제조 경쟁력을 빠르게 높이고 있다는 것이다. 제조업의 경쟁 기준 역시 '얼마나 많이 생산하느냐'에서 'AI가 얼마나 잘 일하는 공장을 구축하느냐'로 바뀌고 있다고 설명했다. 윤 대표가 제시하는 AI 네이티브 팩토리는 생산·품질·정비·에너지·공급망 등 제조 전반의 업무를 AI가 중심이 되어 운영하는 차세대 제조 운영체계다. 기존 스마트팩토리가 공장의 디지털화와 자동화에 초점을 맞췄다면, AI 네이티브 팩토리는 AI가 제조 데이터를 이해하고 스스로 판단하며 공장을 운영하는 것이 핵심이다. AI 네이티브 팩토리 구현의 핵심 경쟁력으로는 '제조 데이터의 자산화'가 꼽혔다. 현재 제
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 정하
화합물 반도체 소재 전문기업 아이브이웍스가 중소벤처기업부 주관 ‘제조AI특화 스마트공장 구축지원사업’ 도입 기업으로 최종 선정돼 설비 가동률을 기존 84%에서 89%까지 높이는 공정 완전 자율화에 나선다. 아이브이웍스는 이번 선정에 따라 향후 9개월간 국비 지원을 포함해 약 29억 원을 투입하고, 현재 추진 중인 ‘AI 기반 스마트공장 시스템 고도화’ 작업에 속도를 낼 예정이라고 14일 밝혔다. 제조AI특화 스마트공장 구축지원사업은 제조 현장의 업종과 공정에 특화된 맞춤형 AI 지원을 통해 기업 경쟁력을 강화하는 것을 목적으로 한다. 아이브이웍스는 지난 7년간 AI 기반 스마트공장 시스템 ‘DOMM(돔)’을 독자적으로 구축해왔다. RHEED 수집 파이프라인과 분석 모델 6종, XRD 측정 자동화, MRA(MBE Run Automation) 등 핵심 기술을 기반으로 AI 정량 계측(Lv.1~2), AI 판정 기반 공정(Lv.3), AI 기반 자동생산(Lv.3)까지 단계별 시스템을 완성했다. 현재는 다음 단계인 ‘자율 공정 운영(Lv.4)’을 추진하고 있다. 이번 지원을 통해 해당 단계에서 발생하는 구조적 한계를 해결하고 AI 에이전트 개발과 설비 자동화를 추진
가트너 “2027년 말까지 프로젝트 40% 이상 취소 전망”…성공 사례는 인간 감독·명확한 KPI·좁은 업무 범위에 집중 2026년 상반기가 지난 현재, 에이전트형 AI는 신기루도, 완전한 돌파구도 아닌 것으로 평가된다. 기업 소프트웨어와 산업 자동화 분야에서 기대는 여전히 높지만, 실제 배포는 제한적이며 성과는 인간의 감독 아래 명확히 정의된 업무에 적용될 때 나타나고 있다. 2년 전 AI 관련 약속들이 쏟아졌다. 가트너는 2028년까지 기업 소프트웨어의 3분의 1에 에이전트형 AI가 포함되고, 일상 업무 의사 결정의 15%가 자율적으로 이루어질 것이라고 예측했다. 지멘스는 “완전한 워크플로우를 독립적으로 실행하는” 산업용 AI 에이전트를 선보이며 생산성을 최대 50%까지 향상시킬 수 있다고 주장했다. 기업 소프트웨어 분야에서는 세일즈포스의 에이전트포스가 출시 후 약 18개월 만에 연간 반복 매출 10억 달러를 돌파했다. 그러나 2026년 중반 데이터를 기준으로 보면 에이전트형 AI는 신기루도 아니고, 즉각적인 획기적 발전도 아니다. 실제 기술이지만 허구의 시간표에 맞춰 홍보된 측면이 크며, 자동화 전문가에게 중요한 과제는 이 두 가지를 구분하는 것이다.
AI 기반 비전 시스템, 생산라인서 검사·불량률 감소·추적성 향상 실현…과제는 모델 개발보다 현장 배포와 통합으로 이동 인공지능(AI)이 제조업 혁신의 핵심 기술로 주목받는 가운데, 머신비전이 제조 현장에서 측정 가능한 성과를 내는 대표적인 AI 활용 사례로 자리잡고 있다. 생성형 AI와 AI 에이전트에 대한 논의가 확산되는 상황에서도, AI 기반 비전 시스템은 이미 전 세계 생산라인에서 제품 검사, 불량률 감소, 추적성 향상, 운영 정보 생성 등에 활용되며 산업 AI의 실질적 성공 모델로 부상하고 있다. 인공지능은 제조업을 혁신할 잠재력을 지니고 있지만, 많은 경영진은 여전히 “현재 인공지능이 측정 가능한 비즈니스 가치를 어디에서 제공하고 있는가”라는 질문을 던지고 있다. 현재 AI 관련 논의의 상당 부분은 생성형 AI와 새로운 AI 에이전트에 집중돼 있다. 그러나 제조 현장에서는 또 다른 해답이 점점 분명해지고 있다. 바로 머신비전이다. 머신비전은 제조업 분야에서 대규모 AI 성공 사례로 조용히 자리매김하고 있다. 많은 산업 AI 프로젝트가 여전히 시범 단계에 머물러 있는 반면, AI 기반 비전 시스템은 이미 전 세계 생산라인에서 제품 검사, 불량률 감소
HD한국조선해양과 마키나락스가 조선소 용접 공정에 AI 이상탐지 기술을 실적용하는 단계까지 나아갔다. 마키나락스는 지난 4일 HD한국조선해양과 공동으로 개발한 용접 로봇용 피지컬 AI 이상탐지 모델의 시험 적용을 완료했다고 밝혔다. 이는 지난해 체결한 로봇 공정 효율화 관련 AI 활용 양해각서(MOU)의 후속 성과다. 용접은 선박 구조의 안정성을 좌우하는 공정이어서 로봇의 미세한 오작동도 대규모 재작업이나 공정 손실로 번질 수 있다. 이 때문에 로봇 이상을 미리 감지하는 기술이 조선소 생산성을 가르는 변수로 떠오르고 있다. 실제 고장 이력 데이터가 부족한 조선 현장의 특성을 감안해, 이번 모델은 정상 운전 데이터만으로 이상을 탐지하는 방식으로 설계됐다. 마키나락스는 실험동에서 확보한 데이터로 이상 징후의 원인과 패턴을 먼저 분석한 뒤, 현장에서 가동 중인 용접 로봇 12대의 실데이터로 모델 성능을 끌어올렸다. 이상 점수와 주요 신호를 시각화해 보여주는 모니터링 기능도 함께 검증을 마쳤으며, 향후 조선소의 표준 운영 체계와 연계하는 방안도 검토될 예정이다. 윤성호 마키나락스 대표는 “물리적 자산의 데이터 한계를 극복하고 AI를 동작시키는 피지컬 AI는 제조 기
스마트제조혁신협회가 제조 인공지능(AI) 분야의 실무인재를 양성하기 위해 직무교육부터 기업 인턴십, 취업 연계까지 전 과정을 지원한다. 스마트제조혁신협회는 제조AI 분야의 실무역량을 갖춘 청년 인재를 양성하고 제조AI 솔루션 기업의 인력난 해소를 지원하기 위해 ‘2026년도 스마트제조 전문인력 육성사업’ 교육생을 오는 21일까지 모집한다고 밝혔다. 이번 사업은 중소벤처기업부가 추진하는 취업 연계형 인력양성사업으로, 스마트제조 현장에 필요한 전문인력을 양성하고 청년 구직자와 관련 기업의 취업 연계를 지원한다. 사업은 스마트공장 생산·유지·운영 인력과 제조AI 솔루션 개발인력을 양성하는 두 개 분야로 운영된다. 스마트제조혁신협회는 제조AI 솔루션 개발인력을 양성하는 Track 2 수도권·비수도권 사업단으로 선정됐다. 협회는 제조AI 솔루션 기업의 수요를 반영한 직무교육과 교육생·기업 매칭 인턴십, 취업 연계를 통합 지원한다. 선발된 교육생에게는 파이썬(Python) 기반 데이터 분석과 머신러닝·딥러닝, 비전AI, 생성형 AI 등 제조현장에서 활용되는 기술을 중심으로 실무교육을 제공한다. 교육수당도 지원한다. 교육 수료 후에는 ‘잡 매칭 데이(JOB Matchin
한국산업지능화협회, ‘K Connect AI’ 공동브랜드로 국가대표 산업AI 플랫폼 육성 정책·실증·사업화까지 연결하는 전시 구성…산업AI 비즈니스 프로그램 동시 운영 국내 산업AI 생태계를 한 단계 끌어올릴 대규모 전문 전시회가 오는 10월 열린다. 한국산업지능화협회는 10월 21일부터 23일까지 3일간 일산 킨텍스에서 '2026 산업AI EXPO'를 개최한다고 밝혔다. 이번 행사는 산업통상자원부가 추진하는 국가대표 산업AI 플랫폼 ‘K Connect AI’와 연계해 열리며, 산업AI 정책과 기술, 시장을 연결하는 대표 비즈니스 플랫폼으로 마련된다. ‘K Connect AI’는 산업 전반의 AI 전환을 하나의 생태계로 연결하기 위해 기획된 통합 브랜드다. 정부의 제조AI 확산 정책과 산업혁신 전략을 기반으로 전시회뿐 아니라 글로벌 컨퍼런스, 수출상담회, 투자 프로그램 등을 유기적으로 운영해 산업AI 협력 기반을 확대하는 것을 목표로 하고 있다. 제조AX 중심으로 산업AI 혁신 전략 공유 올해 전시회의 핵심 주제는 ‘Embodied AI : Beyond Physical AI’다. 최근 Embodied AI를 비롯한 차세대 AI 기술이 제조 현장과 실제 물리
제조 AI 전문기업 원프레딕트(대표 윤병동)가 2026년 상반기 신규 수주액이 전년 동기 대비 5.6배 증가했다고 3일 밝혔다. 상반기 신규 수주액은 지난해 연간 수주 총액을 크게 웃돌았으며, 평균 계약 규모도 전년 동기 대비 2.4배 확대됐다. 이번 성과는 단순한 수치 증가를 넘어 제조 AI가 기술 검증(PoC) 단계를 지나 실제 산업 현장에서 본격적으로 확산되고 있음을 보여준다. 초기 도입 효과를 확인한 고객들의 추가 프로젝트 발주가 이어지면서 제조 AI가 일회성 실증을 넘어 전사 차원에서 반복 도입·확산되는 단계에 진입했다. 수익성과 확장성을 갖춘 소프트웨어 제품 비중도 대폭 늘었다. 상반기 신규 수주 중 SW 제품 비중은 89.8%에 달했으며, 핵심 제품인 AI 네이티브 팩토리 OS 'pdx'가 전체 수주의 74.2%를 차지하며 성장을 견인했다. 제조 데이터를 AI에 최적화해 연결·관리하는 데이터 플랫폼 'cyclone(사이클론)'의 수주도 본격화되면서 팩토리 OS와 데이터 플랫폼을 아우르는 제품 포트폴리오를 빠르게 확대하고 있다. 제조 AI 적용 산업도 가파르게 다변화하고 있다. 원프레딕트는 GC녹십자, JW중외제약, 동화약품, 한국팜비오, 종근당
스마트제조 자동화·연결화·정보화·지능화 4대 영역 체계화…기술 중소기업 육성 위한 통계·정책 기반 마련 중소벤처기업부와 국가데이터처가 중소 제조현장의 스마트공장 구축에 활용되는 핵심 산업을 체계적으로 분류하기 위해 ‘스마트제조기술산업 특수분류’를 제정하고 오는 7월 24일부터 시행한다. 이번 특수분류는 제조 인공지능을 비롯한 스마트제조 관련 기술을 산업활동 관점에서 분류하는 최초의 기준으로, 제조업의 디지털·인공지능 전환을 국가 통계와 산업정책으로 연결하는 기반이 될 전망이다. 중소벤처기업부와 국가데이터처는 중소 제조현장의 스마트공장 구축에 활용되는 핵심 산업을 체계적으로 분류하기 위해 ‘스마트제조기술산업 특수분류’를 제정하고 오는 7월 24일 금요일부터 시행한다고 밝혔다. 최근 제조업은 인공지능, 디지털트윈, 산업용 로봇, 스마트센서 등 디지털·인공지능 기술 중심으로 빠르게 전환되고 있다. 제조현장의 지능화를 구현하는 핵심 기술은 다양한 분야의 기술이 융합되는 특성을 갖고 있다. 그러나 그동안 스마트제조기술을 공급하는 기업을 식별할 수 있는 산업분류가 없어 관련 기업 현황 파악과 정책 설계에 한계가 있었다. 이에 스마트제조기술 기업을 체계적으로 분류하기 위
제조 AX(M.AX) 등 우리 제조기술의 국제표준 선점 발판 마련 제조업의 인공지능 대전환(M.AX) 시대를 맞아 스마트제조 분야 국제표준화를 이끌 전담 조직의 운영을 우리나라가 맡게 됐다. 산업통상부 국가기술표준원(원장 김대자, 이하 국표원)은 우리나라가 ‘국제전기기술위원회 산업자동화위원회(IEC TC65)’ 산하에 신설되는 ‘스마트제조 표준화위원회(SC65F, 이하 위원회)’의 간사국을 수임했다고 13일 밝혔다. 이번에 신설되는 위원회는 인공지능(AI), 디지털트윈 등 첨단 디지털 기술이 제조 현장에 빠르게 확산되면서 제조업의 AI 전환이 본격화되는 흐름에 대응하기 위해 출범했다. 위원회는 현실의 생산 공정을 가상공간에 구현하는 디지털트윈 공장, 제조 설계부터 생산까지 전 과정을 데이터로 연결하는 스마트제조, AI를 활용해 제조공정을 스스로 판단·제어하는 자율제조 등 미래 제조 핵심 분야의 국제표준을 개발하게 된다. 국표원은 위원회 신설 논의 초기부터 독일, 프랑스 등 주요 표준 선도국과 긴밀히 협력하여 설립 작업에 선제적으로 참여한 결과, 간사국을 확보했다. 간사국은 별도의 임기 제한 없이 위원회의 운영과 국제표준 개발 업무를 총괄·조정하는 핵심 역할을
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