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AI [헬로AI] 산업 AI의 성패는 현장에 있다…“작업자 경험이 디지털 전환의 마지막 퍼즐”

AI 도입 기업 늘지만 현장 활용은 여전히 제한적 전문가들 “설비 데이터보다 중요한 것은 작업자의 암묵지와 실행 경험” 제조업 전반에서 산업용 인공지능(AI) 도입이 가속화되고 있지만, 실제 성과 창출을 위해서는 현장 작업자의 경험과 노하우를 AI 시스템에 반영해야 한다는 지적이 제기됐다. 산업 현장에서 발생하는 문제를 가장 먼저 인지하는 주체가 작업자라는 점에서, 이들의 통찰을 AI와 연결하는 것이 차세대 제조 혁신의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 산업계가 생성형 AI와 산업 AI를 차세대 성장 동력으로 주목하고 있지만, 기대만큼의 성과를 내는 기업은 아직 제한적이다. 제조기업들은 설비 데이터와 생산 데이터를 대규모로 수집하고 있으나, 실제 현장에서는 AI가 도출한 인사이트가 작업 현장의 실행으로 이어지지 못하는 경우가 많다. 전문가들은 이러한 현상을 '실행 격차(Execution Gap)'로 규정하며 AI 혁신의 다음 단계는 공장 현장에 있다고 분석한다. 최근 Automation.com에 게재된 산업 AI 분석에 따르면, 제조 현장의 유지보수 담당자와 운영 인력은 설비 이상 징후와 운영상의 문제를 가장 먼저 발견하는 존재다. 그러나 현재 대부분의 AI 시스

김진희 기자

2026-06-02 13:21

교육/세미나 시뮬레이션 데이터를 AI 자산으로, Rescale이 제시하는 Industrial AI 가속 전략

시뮬레이션과 테스트 데이터를 단순 소모 자원이 아닌 재사용 가능한 지식 자산으로 전환해 R&D 생산성을 높이려는 움직임이 제조·엔지니어링 업계에서 빠르게 확산되고 있다. 반복되는 후처리 작업과 중복 시뮬레이션으로 인한 비효율을 줄이고 축적된 엔지니어링 데이터를 Industrial AI 학습에 직접 활용하려는 수요 또한 커지고 있다. 이번 웨비나 '시뮬레이션 워크플로 자동화를 넘어: Industrial AI를 위한 엔지니어링 데이터 인텔리전스'는 제조·엔지니어링 기업을 대상으로 시뮬레이션·테스트 데이터를 자산화해 Industrial AI를 가속하는 Rescale Data Intelligence & AI의 실제 활용 방안을 다룬다. 특히 최근 NVIDIA GTC 2026에서 발표된 Rescale의 디지털 엔지니어링 플랫폼 비전을 바탕으로 Data Intelligence·AI Physics·Agentic Engineering이 어떻게 결합돼 엔지니어링 업무를 자동화·고도화하는지 소개하고, 글로벌 트렌드와 함께 시뮬레이션 데이터 재사용과 중복 작업 제거 및 후처리 자동화를 통해 얻을 수 있는 R&D 생산성 향상 효과를 사례 중심으로 공유한다.

구서경 기자

2026-03-30 15:21