같은 견적 업무라도 회사마다 확인하는 정보, 승인 순서, 예외 처리 방식이 다르다. 데이터가 같아도 담당자가 어떤 기준으로 판단하는지 모르면 범용 인공지능(AI)이 실제 업무를 이어받기 어렵다는 뜻이다. 기업 맞춤형 AI 업무 자동화 업체 호미에이아이는 이 차이를 ‘컴퍼니 브레인(Company Brain)’으로 구조화한다. ‘2026 산업AI EXPO’에서는 업무 흐름, 사내 데이터, 판단 기준을 연결해 AI 에이전트(AI Agent)가 실무를 수행하는 기업별 자동화 체계를 소개한다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 컴퍼니 브레인은 조직 내부에 흩어진 정보를 한곳에 모으고, 실제 업무가 어떤 순서로 진행되며 어떤 정보가 서로 영향을 주는지 분석한다. 담당자가 어느 조건에서 승인하거나 예외로 분류하는지까지 하나의 지식 구조로 연결하는 역할도 병행한다. 업무·데이터·담당자·판단 등 요소 사이 관계를 AI가 이해하도록 구조화
생성형 AI(Generative AI), 피지컬 AI(Physical AI) 그리고 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot). 이들 차세대 기술이 제조업의 미래로 주목받고 있다. 그러나 자율제조(Autonomous Manufacturing)의 본질은 기술 경쟁이 아니다. 현장 내 인공지능(AI)이 제대로 작동하기 위해서는 공정·물류·품질·설비·소재를 하나의 데이터 흐름으로 연결하는 것. 그리고 이를 기반으로 스스로 판단·최적화하는 운영 체계가 먼저 갖춰져야 한다. 이번 특집은 이러한 관점 에서 자율제조를 바라본다. 자동 보관과 물류 자동 화부터 AI 기반 3차원 비전(3D Vision), 온톨로지 AI(Ontology AI), 자동화 3D 품질 측정, 지능형 소재관리까지 자율제조 인프라 속 핵심 기술을 다룬다. 이러한 기술의 실제 적용 사례를 통해 제조 혁신의 현실적인 해법을 살펴봤다. [SPECIAL REPORT] AI 자율제조, 기술 넘어 ‘운영’을 혁신하다 - 물류 자동화 진화 - “작게 시작하고 크게 확장하라”…AX 시대 제조·물류 혁신의 공식 - AI 기반 3D 비전 - 작업자 대신 제조 현장 지키는 ‘3D 눈’, 소프트웨어 기반 공간 지능의 가
‘산업 데이터 의미·관계 구조화’ 온톨로지(Ontology) 기반 지능 플랫폼 ‘넥시스’ 정식 출시 지능형 운영 시스템 ‘NAX Ops’ 공개도 이어 “재현·예측부터 판단·운영까지 수직 계열화한 엔드투엔드 피지컬 AI 플랫폼 라인업 완성” 이에이트가 온톨로지(Ontology) 기반 차세대 운영 시스템을 공개했다. 이로써 산업 인공지능(AI)을 현장 실제 실행과 결합하는 ‘피지컬 AI 운영 플랫폼’ 업체로의 도약을 선포했다. 사측은 이번 발표의 핵심으로, 물리 세계를 가상에 구현하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’의 수준을 넘어선 가치를 강조했다. 데이터 간 인과관계를 스스로 학습하고 최적의 운영 결정을 내리는 지능형 엔진을 장착했다는 점을 내세운 것이다. 회사가 새롭게 선보인 데이터 지능 플랫폼 ‘넥시스(NAXiS)’는 설비·공정에서 발생하는 방대한 데이터를 의미 단위로 구조화하는 메커니즘을 탑재했다. 이를 통해 AI가 산업 맥락에 기반한 고차원적 판단을 내릴 수 있도록 돕는다. 여기에 지능형 운영 시스템 ‘넥스옵스(NAX Ops)’도 함께 공개됐다. 넥시스의 판단 결과를 실제 산업 현장의 기존(Legacy) 시스템과 연동해 물리적 실행으로 연결하는
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UPDATE: 2026년 10월 10일 16시 53분
