설비의 예측 불가능한 고장은 막대한 경제적 손실과 생산 효율 저하를 초래하는 기술적 한계로 작용한다. 이 가운데 기존의 전통적인 유지보수 방식은 점차 한계를 드러내고 있다. 산업 현장에서 설비자산성능관리(APM)는 이제 고장 후 사후 대응에만 집중되지 않는다. 사전에 문제를 예측·대비하는 새로운 패러다임을 노리고 있다. 이처럼 비효율적인 대응 구조를 벗어나고자, 제조업의 미래를 결정지을 인공지능(AI) 기반 자율제조 시대가 도래했다. 과업별로 모델을 개발해야 했던 머신러닝의 부족한 부분을 근본적으로 극복하는 새로운 지향점을 제시하고 있다. 이는 단 하나의 거대 모델로 모든 문제를 해결하는 파운데이션 모델 시대로의 전환을 의미한다. 이러한 신규 트렌드는 생산 현장 전체의 운영 및 유지 보수(O&M) 프로세스를 혁신할 구체적인 로드맵으로 기대받고 있다. 이러한 배경에서 원프레딕트는 각 산업에 기반을 둔 새로운 접근법을 강조한다. 이 회사는 APM 솔루션을 공급하며 설비의 원초적 목적인 가동률을 극대화하는 것을 목표로 하고 있다. 피디엑스(PDX)·사이클론(Cyclone) 등 제품군을 통해 현장의 다양한 데이터를 통합 관리하는 데 기여한다. 특히 사이클론은
한국전자기술연구원(이하 KETI)이 제조 특화 AI 파운데이션 모델 연구 성과를 공유하고 산업 적용 전략을 논의하는 ‘AI 팩토리 해커톤 2025’ 컨퍼런스를 개최했다. 이번 행사는 제조 AI 분야의 국내외 전문가와 개발자 260여 명이 참석한 가운데 열렸으며 제조 AI 생태계 확산을 본격화하는 자리로 마련됐다. AI 팩토리 해커톤 2025는 산업통상부가 후원하고 한국산업기술기획평가원이 주최, KETI가 주관했다. 컨퍼런스에서는 제조 특화 AI 파운데이션 모델(MFM)과 소프트웨어 기반 제조(SDM) 기술의 연구 성과를 공개하고 이를 실제 산업 현장에 적용하기 위한 전략을 중심으로 논의가 이뤄졌다. KETI는 지난 10월 서울대, KAIST, 포항공대와 함께 MFM 공동 연구를 위한 업무협약을 체결하고 세계적 수준의 제조 특화 AI 모델 개발을 추진 중이다. 이번 컨퍼런스를 통해 제조 AI 연구의 주요 방향성과 기술적 접근 방식을 공유했다. MFM은 제조 공정 데이터를 사전 학습해 제조 도메인 지식을 내재화한 범용 AI 모델이다. 기존 언어모델과 달리 시계열, 이미지, 센서 데이터 등 제조 현장의 특성을 반영한 학습 구조를 갖춘 것이 특징이다. 이를 통해 데
산업 인공지능(AI) 전문기업 원프레딕트(onepredict)가 제조현장의 디지털 혁신을 위한 국가 프로젝트에 참여한다. 원프레딕트는 한국전자기술연구원(KETI)이 주관하는 ‘AI 자율제조 SDM(Software Defined Manufacturing, 소프트웨어 기반 제조)’ 플랫폼 개발 사업의 핵심 기술 설계 및 실증 과제를 수주했다고 14일 밝혔다. 이번 프로젝트를 통해 원프레딕트는 자사의 제조 특화 AI 파운데이션 모델(MFM, Manufacturing Foundation Model)을 적용해, 산업 현장에서 직접 활용 가능한 차세대 AI 기반 제조 시스템을 구현할 계획이다. 원프레딕트는 국내 최초의 산업용 AI 솔루션 ‘가디원(guardione)’으로 잘 알려져 있다. 설비 이상 징후를 조기에 감지하는 AI 예지보전(PdM) 기술을 중심으로 다양한 산업군에 맞춰 확장 가능한 AI 모델을 개발해 왔다. 특히 가디원에 적용된 ‘oneSolution’ 기술은 대량의 설비 데이터를 미리 학습, 여러 산업 환경에서도 스스로 적응하고 다양한 설비에 범용적으로 활용될 수 있는 모델을 만드는 것이 특징이다. 이번 MFM 개발은 이러한 기술력을 한 단계 발전시켜 산
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