2025년 현재 제조업 현장에서는 인공지능(AI)을 활용한 생산 최적화가 더 이상 미래 기술이 아닌 현실이 되었습니다! 최근 발표된 다양한 AI 솔루션들은 단순한 데이터 분석을 넘어 실제 생산 라인에서 즉각적인 문제 해결과 자동화를 구현하고 있죠. 특히 완결형 데이터 처리 루프와 실시간 예측 기술이 접목되면서 기존의 생산 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 이번 글에서는 국내에서 주목받는 주요 AI 솔루션들의 실제 적용 사례와 기술적 특징을 상세히 비교해 드리겠습니다.
완결형 AI 플랫폼의 등장, 인터엑스 사례를 중심으로
최근 제조 현장에서 가장 주목받는 변화는 데이터 수집부터 분석, 현장 조치까지 연결되는 ‘완결형 루프’를 구현하는 AI 플랫폼의 등장입니다. 인터엑스는 지난 10월 말 창원에서 열린 SMATOF 2025 전시에서 ‘인터엑스.에이아이’ 플랫폼과 제조 특화 생성형 AI ‘젠.에이아이’의 통합 운영 데모를 공개했습니다. 이 플랫폼은 설비, 로봇, 센서 등에서 발생하는 다양한 현장 데이터를 AAS(Asset Administration Shell) 기반으로 표준화해 수집하는 기술적 특징을 가지고 있습니다.
인터엑스 관계자는 “대시보드에 도출되는 모든 데이터는 단순 시각화에 그치지 않고, 수집·분석을 거쳐 현장 조치까지 직접 연결되는 구조”라고 설명했습니다. 이는 기존의 모니터링 중심 솔루션과 차별화되는 점으로, 예를 들어 특정 설비의 이상 징후가 감지되면 AI가 자동으로 해당 공정의 운영 속도를 조절하거나 유지보수 요청을 발생시키는 식입니다. 실제로 이 플랫폼을 도입한 한 제조사에서는 불량률이 30% 이상 감소하고 설비 가동률이 15% 개선되는 성과를 거둔 사례가 보고되었습니다.
디지털 트윈 기술과의 연계도 이 플랫폼의 중요한 강점입니다. 가상 공간에서 실제 공장의 디지털 복제본을 만들어 시뮬레이션을 진행하면, AI가 다양한 시나리오 하에서의 최적 운영 조건을 찾아낼 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 단순한 문제 해결을 넘어 예방적 유지보수와 생산 계획 최적화까지 가능하게 하여 종합적인 생산성 향상을 이끌어내고 있습니다.
현장 밀착형 AI 솔루션의 실제 적용 사례
경남테크노파크의 ‘수요맞춤형 AI 솔루션 개발·실증’ 프로젝트를 통해 개발된 다양한 현장 맞춤형 솔루션들은 실제 공장 환경에서 그 효과성을 입증하고 있습니다. AI 기업 와프가 개발한 CNC 장비 공구 상태 모니터링 솔루션은 공구의 마모 상태를 실시간으로 추적하고 최적의 교체 시점을 정확히 예측합니다. 이 기술을 적용한 자동차 부품 제조업체에서는 공구 수명을 20% 이상 연장하고 불량률을 40% 가까이 낮출 수 있었습니다.
코드비전의 MLOps 기반 프레스 공정 모니터링 솔루션은 더욱 인상적인 성과를 보여주고 있습니다. 이 시스템은 프레스 공정에서 발생할 수 있는 불량과 금형 손상을 실시간으로 감지하며, 문제가 감지되면 0.1초 이내에 설비를 자동 정지시킵니다. 코드비전 송응열 대표는 “AI가 안전까지 통제하는 무사고 프레스 라인을 만들겠다”며 이 솔루션의 안전성 향상 효과를 강조했습니다.
이러한 현장 맞춤형 솔루션들의 공통적 강점은 다음과 같습니다:
- 구체적인 문제 해결에 집중: 각 솔루션은 특정 공정이나 장비에서 발생하는 실제 문제를 해결하기 위해 개발되어 즉각적인 효과를 발휘합니다
- 실시간 대응 능력:
초단위, 심지어 0.1초 단위의 빠른 판단과 조치가 가능해 품질과 안전을 동시에 확보합니다 - 점진적인 학습 능력: 현장 데이터가 계속 축적될수록 AI의 예측 정확도가 지속적으로 향상되는 자기 발전형 구조를 가지고 있습니다
대규모 AI 인프라의 구축, SK-엔비디아 협력 사례
SK그룹과 엔비디아의 협력으로 탄생한 ‘제조 AI 클라우드’는 국내 제조 AI 인프라 중 최대 규모를 자랑합니다. 이 클라우드는 엔비디아의 최신 GPU ‘RTX 프로™ 6000 블랙웰 서버 에디션’ 2,000여 장과 제조 AI 플랫폼 ‘옴니버스’를 기반으로 구축되었습니다. 단순히 하드웨어를 공급하는 수준을 넘어 제조 현장의 다양한 needs를 수용할 수 있는 종합적인 AI 생태계를 제공하는 것이 특징입니다.
이 클라우드 플랫폼의 가장 혁신적인 점은 개방형 구조에 있습니다. SK하이닉스 등 그룹사뿐만 아니라 정부, 공공기관, 스타트업 등 외부 기업들도 이 인프라를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 중소기업도 고성능 AI 연산 능력을 비교적 낮은 비용으로 활용할 수 있게 되었습니다. 실제로 이 플랫폼을 테스트한 한 중소 부품 기업은 생산 계획 최적화 AI 모델을 운영하며 납기 준수율을 95% 이상으로 높일 수 있었습니다.
클라우드 기반 AI 인프라의 확산은 제조업의 AI 도입 장벽을 크게 낮추는 계기가 되고 있습니다. 기존에는 AI 모델 학습과 운영을 위해 막대한 비용의 컴퓨팅 장비와 전문 인력이 필요했지만, 이제는 클라우드 서비스 형태로 필요한 만큼만 AI 연산 능력을 활용할 수 있게 된 것이죠. 이러한 인프라 공유 모델은 제조업 전반의 AI 활용 수준을 높이는 촉매제 역할을 하고 있습니다.
엣지 컴퓨팅 환경에서의 AI 최적화 기술
노타가 ‘디지털퓨처쇼 2025’에서 선보인 AI 모델 최적화 플랫루폼 ‘넷츠프레소’는 인터넷 접속이 제한된 산업 현장에서도 고성능 AI 기능을 활용할 수 있게 해주는 기술입니다. 이 플랫폼은 대규모 언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM)을 저전력 엣지 환경에서도 성능 저하 없이 실행할 수 있도록 경량화하는 독보적인 기술력을 가지고 있습니다.
노타 관계자는 “AI 모델 최적화 기술이 실제 디바이스에서 얼마나 효율적으로 구현되는지 직접 확인할 수 있도록 기획했다”며 이 기술의 실용성을 강조했습니다. 실제로 이 기술을 적용한 한 제조사에서는 공장 내 로컬 서버만으로도 고급 품질 검사 AI 모델을 운영하며 클라우드 의존도를 70% 이상 줄일 수 있었습니다. 데이터를 외부로 전송하지 않고도 AI 분석이 가능해졌기 때문에 보안 측면에서도 큰 이점을 얻을 수 있었습니다.
엣지 AI의 보급 확대는 제조 현장의 실시간 의사결정 능력을 획기적으로 향상시키고 있습니다:
- 즉각적인 반응: 데이터를 클라우드로 전송하고 결과를 기다릴 필요 없이 현장에서 바로 판단과 조치가 가능해집니다
- 안정적인 운영: 인터넷 연결이 불안정한 환경에서도 AI 기능이 중단되지 않고 지속적으로 운영됩니다
- 비용 효율성: 클라우드 사용량과 데이터 전송 비용을 크게 절감할 수 있습니다
글로벌 환경 변화에 대응하는 AI 기반 전략
LG전자의 사례는 AI를 통한 생산 최적화가 단순한 효율성 향상을 넘어 글로벌 경영 환경 변화에 대응하는 전략적 도구가 되고 있음을 보여줍니다. 미국 관세 부과로 약 6,000억 원 규모의 부담이 예상됐던 상황에서 LG전자는 AI 기반 생산지 최적화와 판가 인상, 원가 효율화 등 선제적 대응을 통해 3분기 누적 매출을 전년 대비 2.2% 증가시키는 성과를 거두었습니다.
이들의 접근 방식은 AI를 단일 공정 개선 도구가 아닌 종합적인 경영 의사결정 지원 시스템으로 활용한 데 특징이 있습니다. 공급망 데이터, 생산 데이터, 시장 데이터를 통합 분석해 최적의 생산 계획을 수립하고, 변화하는 관세 정책과 수요 패턴에 신속하게 대응할 수 있었습니다. AI 기반 데이터센터 냉각 솔루션 등 신사업으로의 다각화도 이 같은 데이터 분석 능력을 바탕으로 추진되었습니다.
글로벌 공급망의 불확실성이 증가하는 현실에서 AI 기반 생산 최적화의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 단순히 생산 속도를 높이는 것을 넘어, 다양한 시나리오에 대한 대응 능력을 갖춘 유연한 생산 체계를 구축하는 것이 경쟁력의 핵심이 되고 있는 것이죠. AI는 이처럼 복잡한 의사결정을 지원하는 필수 도구로 자리매김하고 있습니다.
정부와 지역 기관의 지원 체계 현황
과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)의 지원 아래 진행되는 ‘제조업 AI융합 기반조성사업’과 경남테크노파크의 ‘수요맞춤형 AI 솔루션 개발·실증’ 프로젝트는 중소·중견 제조기업의 AI 도입을 촉진하는 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 지원 체계는 기술력은 있지만 자본력이 부족한 스타트업과 AI 도입을 원하지만 방법을 모르는 중소기업을 연결하는 가교 역할을 수행하고 있습니다.
지역 거점 기관들의 지원은 특히 현장 맞춤형 솔루션 개발에 큰 힘이 되고 있습니다. 해당 지역의 주력 산업과 특화 분야를 잘 이해하는 지역 기관들이 중간에서 조정자 역할을 하면서, 개발되는 AI 솔루션의 현장 적용성이 크게 높아지고 있습니다. CNC 장비 모니터링, 프레스 공정 자동화 등 구체적인 문제 해결형 솔루션들이 실제 공장에 적용되며 그 효과성을 입증하고 있는 것이 대표적인 예입니다.
이러한 지원 정책의 성공 요인은 다음과 같습니다:
- 실질적 문제 해결 중심: 기술 개발 자체보다는 현장의 실제 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다
- 지속적 관리: 단순히 개발에서 그치지 않고 실제 현장 적용과 성과 측정까지 연계하고 있습니다
- 생태계 조성: 개별 기업 지원을 넘어 지역 산업 클러스터 형성까지 고려한 종합적 접근을 취하고 있습니다
마치며
2025년 현재 한국 제조업의 AI 기반 생산 최적화는 이론적 가능성을 넘어 실제 현장에서 가시적인 성과를 내고 있는 단계에 접어들었습니다. 인터엑스의 완결형 플랫폼부터 와프와 코드비전의 현장 밀착형 솔루션, SK-엔비디아의 클라우드 인프라, 노타의 엣지 최적화 기술에 이르기까지 다양한 접근 방식이 공존하며 풍부한 AI 생태계를 형성하고 있습니다. 이러한 다양성은 다양한 규모와 특성을 가진 제조 기업들이各自의 상황에 맞는 AI 도입 전략을 수립할 수 있게 해줍니다.
앞으로의 핵심 과제는 AI 기술의 지속적 발전과 더불어 이를 현장에 효과적으로 접목시키는 방법을 찾는 것이 될 것입니다. 단순한 기술 도입을 넘어 조직 문화와 업무 프로세스의 변화까지 수반되는 종합적 transformation이 필요합니다. 또한 글로벌 공급망의 불확실성과 환경 규제 강화 등 외부 변화에 대응할 수 있는 유연성도 점점 더 중요해질 전망입니다.
AI를 통한 생산 최적화는 이제 선택이 아닌 필수가 된 만큼, 기업들은 단기적 성과에 매몰되지 않고 장기적 관점에서 체계적인 AI 도입 전략을 수립해야 할 때입니다. 기술의 발전 속도가 빨라지고 있는 만큼, 지금이 바로行動에 나서기 가장 좋은 시기라고 할 수 있겠습니다.