전력 계측 및 AI 기반 모터 진단 솔루션 전문기업, 엔텍시스템   산업 현장에서 고장이나 생산이 중단될 수 있는 상황을 미리 예측해, 장비 가동 중지 등의 사태를 막는 예지보전의 중요성이 높아지고 있다. AI 기반 산업 진단 기술 전문기업 엔텍시스템(www.nteksys.com)은 전력 계측과 모터 진단 분야에서 20년 이상 축적된 기술력으로 산업 설비의 안전성과 효율성을 높이는 데 앞장서고 있다.   엔텍시스템 김영식 부사장   산업 현장의 숨은 위험 신호, AI가 먼저 알아챈다 2002년 설립된 엔텍시스템은 전력 계측 및 AI 기반 모터 진단 솔루션을 전문으로 제공하는 기술 기업이다. 전기 신호 분석과 머신러닝 기술을 융합해 설비의 이상을 조기에 탐지하고, 운영 최적화를 유도하는 ‘AI 예지정비’ 분야에서 독자적 위치를 구축해왔다. 주요 제품으로는 ▲멀티채널 미터(GEMS 3500 시리즈) ▲AI 모터 진단 시스템(GEMS 5500 시리즈) ▲전기실 온라인 진단 시스템(EMS) 등이 있다. 이 중 멀티채널 미터는 수배전반의 인입 및 분기 회로를 동시에 고정밀 측정하여 에너지 효율과 전력 품질 감시에 활용되고, AI 모터 진단 솔루션은 전기 신호를 분석해 이상 징후를 조기에 탐지하고 머신러닝 기반 예지보전으로 설비 안정성 및 운영 효율을 향상시킨다. 또 전기실 온라인 진단 시스템은 실시간 전력 감시와 변압기 진단을 가능케 하여 원격 모니터링과 이상 감지에 강점을 보이고 있다. 삼성전자·LG전자·포스코 등 100여 개 이상의 기업과 150여 개 공장에 솔루션을 공급해 온 엔텍시스템은  2024년에는 미국 메릴랜드 법인을 설립하며 본격적인 글로벌 시장 공략에도 나섰다. 이와 함께 CE, UL, FCC 등 국제 인증을 확보하여 글로벌 경쟁력을 강화하고 있다. 산업AI EXPO에서 혁신적인 AI 진단시스템과 산업현장 적용 사례 소개 이 회사는 9월 3일부터 5일까지 코엑스 마곡에서 열리는 2025 산업AI EXPO에 참가해 대표 제품인 ‘SV500’ 모터 진단 시스템과 클라우드 기반 SaaS 서비스를 선보이며, 산업계의 스마트 유지보수 전환을 본격화할 계획이다. 엔텍시스템이 산업AI EXPO 2025 참가를 결정한 배경에는 “AI 기술의 실효성과 방향성을 업계에 선도적으로 제시하고자 하는 의지”가 있다. “국내 산업 AI 생태계 확산을 위한 첫 이정표로서, AI 기술의 방향성과 산업 현장 적용 사례를 업계에 선도적으로 알릴 수 있는 중요한 기회라고 판단해 산업AI EXPO에 참가하게 되었다”는 엔텍시스템 관계자는 “이번 전시를 통해 이미 여러 산업 현장에서 적용 사례를 갖춘 솔루션인 SV500의 기술 신뢰성과 실제 효과를 널리 알리고 싶다”고 전했다. 엔텍시스템이 주력으로 전시할 SV500은 24비트 해상도와 8kHz 샘플링의 전류·전압 실시간 파형 분석을 기반으로 인버터와 모터 전기 신호를 정밀 분석한다. 또 디지털 트윈 기술을 활용한 이상 탐지와 토크·고조파 분석, 웹기반 대시보드 시각화로 현장 상태를 실시간 확인할 수 있다. 이와 함께 이 회사의 전시부스에서는 클라우드 기반 실시간 모터 진단 SaaS 서비스도 선보일 예정이다. 이 서비스는 모터 이상 탐지 및 진단, 시공간 제약 없이 진단 현황 확인, 원격 실시간 모니터링 기능을 제공하여 현장 유지보수 업무의 효율성을 극대화한다. “산업AI EXPO는 산업계와 AI 기술이 실질적으로 만나는 통합 플랫폼으로서 의미가 크다”는 김영식 부사장은 “제조, 에너지, 인프라 분야에서 디지털 전환이 가속되는 가운데, 기업 간 AI 적용 경험과 니즈를 공유하고 협력할 수 있는 소통의 장이 될 것”이라고 덧붙였다. 특히 엔텍시스템은 이번 EXPO 참가를 통해 ‘스마트 유지보수의 새로운 기준’을 제시하며, 다양한 산업 고객 및 파트너와 실질적인 비즈니스 협업을 확대하는 계기로 삼을 계획이다. 이를 위해 전시 기간 내 SV500 실물 데모를 운영하여 방문객들이 센서 설치와 웹 대시보드를 직접 체험하도록 할 예정이다. 맞춤형 AI 유지보수 솔루션으로 산업계 표준 제시 엔텍시스템의 향후 목표는 명확하다. 산업 현장에서 발생할 수 있는 다양한 모터 고장 패턴을 AI가 정확히 예측할 수 있도록 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 고도화하고, 고객 맞춤형 유지보수 기능을 강화해 신뢰도 높은 예지보전 시스템을 완성하겠다는 것이다. 특히 사용자 맞춤 알람 임계값 설정 기능, 모바일 최적화 UI·UX 개선, 클라우드 기반 플랫폼 강화 등을 통해 산업 전반에 AI 유지보수 솔루션을 표준화해 나갈 계획이다. 더불어, 일본, 베트남, 중동 등지로의 해외 진출도 확대하며 글로벌 SaaS 플랫폼 기업으로의 도약을 준비 중이다.  

산업 AI 확산 가속 페달… 활용 정책, 데이터 인프라 구축 지원   산업통상자원부 산업인공지능혁신과 고상미 과장      산업 대전환을 주도하는 인공지능(AI) 활용을 본격적으로 지원하기 위해 산업통상자원부(이하 산업부)는 최근 산업 AI 정책을 주도적으로 추진하는 부서인 ‘산업인공지능혁신과’를 신설했다. 기존에 여러 부서로 분산되어 있던 산업AI 관련 정책과 업무를 통합해 전담 조직을 마련한 것으로, 조직 신설의 배경과 향후 산업AI 정책 추진 방향에 대해 해당 부서를 이끄는 산업인공지능혁신과 고상미 과장을 만나 이야기를 들어 보았다.   산업부 산업인공지능혁신과 신설의 배경은 무엇인가?   AI는 데이터 및 컴퓨팅 기술의 발전과 산업 자동화 수요 확대 등에 힘입어 다양한 산업에 빠르게 적용되고 있다. 산업 현장에서 AI의 중요성이 높아지면서, 산업부 내에서도 AI 정책을 체계적으로 수립하고 지원할 전담 조직의 필요성이 대두됐다. 이에 2024년 상반기부터 조직 신설을 준비해 2024년 12월 30일에 ‘산업인공지능혁신과’ 를 공식 출범시켰다. 산업 AI 확산과 기업지원 효과를 극대화하기 위해 산업정책과와 산업기술시장혁신과의 일부 업무인 ‘AI 산업정책 민관협의체 운영, 산업디지털전환 관련 법령, R&D 사업, 데이터 구축·관리’ 등을 산업인공지능혁신과로 이관했다. 산업인공지능혁신과의 주요 업무는 무엇인가? 산업인공지능혁신과는 제조업과 서비스업 전반에 걸쳐 인공지능(AI)과 산업데이터 활용을 촉진하기 위한 정책을 수립하고 제도를 정비하는 업무를 총괄하고 있다. 현재는 「산업디지털전환촉진법」을 개정해 「산업디지털 전환 및 인공지능활용촉진법(가칭)」으로 개편하는 방안 을 추진 중이며, 이를 통해 기존의 디지털 전환 중심 정책에 산업 AI 활용을 명시적으로 포함하고, 산업현장의 AI 확산을 위한 법·제도적 기반을 강화하고자 한다. 아울러, ‘AI 산업정책 위원회’와 ‘산업디지털전환 위원회’는 그 기능과 역할을 확대·통합해 ‘산업인공지능 위원회’로 개편하는 등 관련 위원회 체계도 정비 중이다. 산업 AI 기술의 확산과 현장 적용을 위해 산업별 맞춤 형 AI 기술개발과 기반구축, 산업현장에 필요한 AI 전문 인력 양성 등을 추진하고 있다. 또한, 산업데이터의 수집, 표준화, 연계, 품질관리 체계 마련은 물론, 데이터 플랫폼 구축 등 민간 활용 활성화를 위한 정책도 총괄한다. 민관 협력도 활발히 운영 중이다. 산업계와 학계, 전문가 그룹과 연계한 협의체와 자문단을 구성해 현장 중심의 정책 수립에 반영하고 있으며, 수요‧공급 기업 간 매칭 지 원, 산업 AI 컨설팅, 현장 실증 등의 사업도 확대할 예정이다. 이와 함께 한국산업지능화협회 등 유관기관과 협력해 산업 AI 세미나, 전시회, 컨퍼런스 등 교류 행사도 개최하고 있다. 산업부 내 타 부서와의 차별점은 무엇인가?  산업부 내 여러 부서가 산업 디지털전환 및 AI 활용 관 련 업무를 수행하고 있으나, 산업인공지능혁신과는 ‘산업 데이터’ 업무를 전담한다는 점에서 차별화된다. 「 산업디지털전환촉진법」에서도 산업데이터 지원 근거가 별도 장(章)으로 명시될 만큼 그 중요성이 커지고 있다. 그러나 현장에서는 산업데이터의 확보가 어렵고, 활용 수준 또한 낮은 것이 현실이다. 이를 개선하기 위해 산업 부는 2024년 R&D 사업으로 ‘데이터 전처리(산업AI용 데이터 전처리 자동화 기술개발)’, ‘탄소데이터 플랫폼 구축(제조데이터 표준 인공지능 활용 제품 전주기 탄소중립 지원 기술개발)’ 사업을 새롭게 추진하였으며, 산업데이터의 생성·가공·활용 전 주기를 촉진하기 위한 ‘데이터 스페이스(한국형 Manufacturing-X 플랫폼 표준모델 개발 및 실증)’ 사업도 기획 중이다. AI 확산이 기업에 실질적으로 영향을 미치기 위해 필요한 노력은 무엇이라고 보는가?  AI 확산이 기업에 실질적인 영향을 미치기 위해서는 산업 현장의 수요에 기반한 전략적 접근이 필요하다. 현장을 살펴보면, 많은 기업들이 AI 도입에 관심은 있으나 산업데이터 부족, 기술 검증 부담, 초기 투자 리스크 등 현실적 한계에 부딪히고 있다. 특히 제조업의 AI 적용을 위해서는 양질의 산업데이터 확보와 이를 기반으로 한 문제 정의 과정이 선행되어야 하며, 이를 위해 산업부는 기업 현장 문제 해결을 위한 산업데이터 기반 AI 기술개발을 추진하고 있다. 또한 산업 전반의 AI 확산이 실제 기업의 생산성과 경쟁력 향상으로 이어지기 위해서는 수요기업 중심의 실질적 확산 기반 마련이 중요하다. 이에 산업부는 권역별 거점으로 ‘산업AI 혁신센터’를 지정하고, 산업AI 수요기업(제조기업)과 공급기업(솔루션기업) 간 파트너십을 통해 AI 솔루션 공동 실증을 지원하여, 산업 전반에 걸친 전국적 산업 AI 확산을 추진하고자 한다.  ‘산업 AI 10대 과제’의 선정 배경과 중요성에 대해 소개한다면?  ‘산업 AI 10대 과제’는 2024년 5월부터 민관 합동으로 ‘AI산업정책위원회’를 출범한 이래, 한국공학한림원 회원 들을 비롯한 200여명의 민간 전문가들이 심도 있게 논의해 도출한 결과다. 민간 전문가 그룹이 산업 현장의 수요와 기술 변화를 반영해 과제를 선정했다는 점에서 의미가 크다. 10대 과제에는 ▲산업AI 선도 프로젝트 ▲AI 에이전트 와 피지컬 AI ▲산업 AI 컴퓨팅 인프라 ▲산업 데이터 ▲ AI 반도체 ▲AI 인재 ▲전력 인프라 ▲산업 AI 자본 ▲AI 생태계 ▲산업 AI 제도 등이 포함된다. 일부 선도 과제는 기존 사업과 연계해 조기 성과 도출을 지원하고, 산업데이터 스페이스 구축, AI 인재 양성 등 신규 과제도 추진 중이다.   최근 진행했던 ‘산업 AI 전략(M.A.P)’ 세미나의 성과와 향후 계획은 무엇인가? 최근 진행한 ‘산업 AI 전략(M.A.P, Manufacturing AI Policy)’ 세미나는 제조기업의 AI 도입을 실질적으로 지원하기 위한 소통의 장으로 의미 있는 성과를 거두었다. 많은 제조기업들이 AI 도입의 필요성에는 공감하지만, 실 제 도입 과정에서 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 산업인공지능혁신과는 기업들이 AI 전문가와 직접 소통하고 실질적인 해법을 모색할 수 있도록 ‘M.A.P 세미나’를 기획하였다. 해당 세미나는 서울, 광주, 창원 등에서 개최되었으며, 매 행사마다 높은 관심을 받았다. 세미나 이후 질의응답에서는 고난이도 기술 질문이 이어져 산업 현장의 실질적 수요를 확인할 수 있었다. 앞으로도 M.A.P와 현장 밀착형 프로그램을 지속 확대해 기업들의 AI 도입을 실질적으로 지원하고, 산업계의 요구를 정책에 적극 반영해 나갈 계획이다. 국내 산업 AI·DX 도입 수준은 어떠하고, 확산을 위해 필요한 선결 과제는 무엇인가?  국내 산업계의 AI·DX 도입 수준은 여전히 초기 단계에 머물러 있으며, 실질적 확산을 위해 해결해야 할 과제가 적지 않다. 2024년도 한국생산성본부(KPC) 조사에 따르면, 국내 제조업체의 약 90%가 아직 AI를 실제로 도입하지 않았으며, 그 주요 원인으로 산업데이터 확보의 어려 움과 인프라 부족이 지목되었다. 또한, ‘AI 기술을 어떻게 활용해야 할지 모른다’는 점도 도입 저해 요인으로 나타났다. 산업 현장에 특화된 AI 솔루션에 대한 정보와 접근성이 낮기 때문이다. 산업 AI 확산을 위해서는 국가 차원의 전략도 중요하지만, 현장에서 필요한 AI 기술을 신속히 개발하고, 기업들이 쉽게 접근할 수 있도록 기술과 현장을 연결하는 실질적인 ‘연결고리’의 구축이 무엇보다 중요하다.   산업인공지능혁신과의 올해 및 중장기 계획에 대해 소개한다면? 산업인공지능혁신과는 AI 기술의 빠른 발전과 산업 전 반에 미치는 영향력을 고려해, 중장기 로드맵보다는 현장 수요와 단기 실현 가능성이 높은 과제 중심으로 지원 방향을 유연하게 설정하려 한다. ‘산업 AI 10대 과제’ 발표 이후, 실행력 있는 세부 실행 계획을 단계적으로 추진하고 있으며, 산업 현장에서 실질적인 효과를 낼 수 있도록 정책의 실행력을 높이는 데 중점을 두고 있다. 앞으로는 산업부 전체 차원의 중장기 전략을 재정립하고, 기업들이 실제로 필요로 하는 기술·데이터·인프라 요건을 면밀히 검토해 정책 대응을 강화할 계획이다. 산업 AI 활용 수혜기업과 한국산업지능화협회에 전하고 싶은 말이 있다면?  산업 AI 확산을 위해 여러 기관이 적극적으로 사업을 기획·발굴하고 있다. 현장의 수요를 신속하게 전달하는 것이 무엇보다 중요하며, 이를 통해 실질적으로 도움이 되는 정책과 사업이 만들어질 수 있다. 특히 한국산업지능화협회는 ‘산업AI 얼라이언스’ 운영, ‘산업AI 엑스포’ 개최 등 현장 중심 활동을 통해 정보 교류와 성공사례 확산에 앞장서고 있다. 앞으로도 수요기업과 공급기업의 현장 목소리가 정확히 전달되고, 산업계의 적극적인 참여와 소통이 실효성 높은 정책으로 연결될 수 있도록 협회의 적극적인 협력을 당부한다. ■    캐드앤그래픽스 최경화 국장 mail@cadgraphics.co.kr  

제21회 PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025에 초대합니다! 제조, 엔지니어링 분야의 디지털 전환(DX)이 가속화되는 시점에서 4차 산업혁명의 중심에 있는 스마트공장, 산업IoT, 인더스트리 4.0, 디지털 트윈, 디지털 트랜스포메이션, 인공지능(AI) 등을 기반으로 한 PLM과 제조를 융합하고자 하는 시도가 계속되고 있습니다.  이번 컨퍼런스는 규모를 확대하여 기존 트랙외에 SDM(MES/MOM) 트랙을 추가하고, 최신 PLM, DX, MES, AI, AX 관련 기술 트렌드와 업계 현황, 성공사례 등이 발표될 예정입니다.  2년 만에 오프라인으로 찾아온 이번 컨퍼런스는 온오프 격년제로 치러질 예정입니다. 네트워킹의 기회 놓치지 마세요!!     아래 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!     PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025 아젠다  주제 : 제조의 미래를 위한 PLM 혁신과 AX 전략 [개회사] 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 서효원 위원장(카이스트 명예교수)          [격려사] 한국CDE학회 정현 회장(충남대학교 교수)         [기조연설] 제조 산업의 미래, 산업AI 트렌드와 과제 / 가천대학교 조영임 교수          [기조연설] 조선업의 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼 / HD현대 이태진 전무         [기조연설] AI 혁신을 기회로! 제조 경쟁력을 높이는 통합형 PLM 전략 / SAP코리아 고건 파트너(Solution Advisor)         Track A - 베스트 프랙티스 PLM 기반 Single BOM 구현을 통한 자동차 산업의 디지털 전환 가속화 / GM TCK 김성진 부장     디지털 자산 수명주기의 혁신: AVEVA와 Aras 기반의 통합 ALM 전략 / 아비바코리아 조영찬 프로 디지털 트윈과 AI 기반 디지털 스레드: 스마트 제조의 미래 / 지멘스 퍼시스그룹의 DX 전략 / 퍼시스홀딩스 정연석 팀장 AI 기반 차세대 Intelligent PLM 전략 / PTC 코리아 이봉기 상무 AI 자율 제조를 위한 로봇 기술 동향과 사이버물리 시스템 적용 사례 /  카이스트 윤희택 교수 Track B - 트렌드/신기술/솔루션 Generative Experience와 AI 기반 PLM 혁신: 제품 개발과 제조의 새로운 미래 / 다쏘시스템코리아 김병균 파트너 NVIDIA Omniverse만 가능한 디지털트윈의 비즈니스 실현 / 씨이랩 김건우 매니저 성공적인 PDM 라인 구축의 열쇠 '3D-SUITE' / 아이지피넷 윤정두 차장 Fast Forward : 디지털 전환과 제품 개발 / 세원에스텍 윤중근 이사  현장이 원하는 디지털 트윈: 최소 인프라, 최대 효과를 위한 접근법 / 팀솔루션 김지인 대표 제조 영역에서의 로우코드 및 AI 기반 개발 방식의 변화 / 한화시스템 박성수 팀장 Track C - SDM(MES/MOM) [기조연설] 미래제조 패러다임 전환, SDM 기반 자율제조 생산 체계 도입 / 인더스트리4.0협회 박한구 명예회장(스마트M&F그룹 대표) MES 도입과 진화 : 글로벌 트렌드와 국내 적용 전략 / 다쏘시스템코리아 장희준 파트너 자동차 부품 산업의 디지털 혁신을 위한 AI 기반 DX 플랫폼 개발 사례 / 에스에이치아이엔티 이종수 부장 Software-Defined Automation(소프트웨어 정의 자동화) / 슈나이더일렉트릭 김건 매니저 AI-DX-FOMs 기반 현장/실무 중심의 스마트팩토리 전략 : MES 연동부터 AI 챗봇, 자율 제조까지 / 호서대학교 김수영 교수(센터장) [기조연설] SDM 구현을 위한 생산자원 제조 데이터 표준화 / 첨단제조표준화포럼 차석근 운영위원장 #PLM #DX #AX #산업AI #디지털트윈 #AI자율제조 #CAD_CAM_CAE #스마트제조 #스마트팩토리 #SDM #MES #MOM #XR #베스트프랙티스 #제조IT #엔지니어링IT #ESG #생성형AI #SDV #ALM #모빌리티 #AI에이젠틱 #피지컬AI #클라우드 #가상화

PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025 제조의 미래를 위한 PLM 혁신과 AX 전략   6월 20일(금), 코엑스 E룸 전관, www.plm.or.kr 제조, 엔지니어링 분야의 디지털 전환(DX)이 가속화되는 시점에서 4차 산업혁명의 중심에 있는 스마트공장, 산업IoT, 인더스트리 4.0, 디지털 트윈, 디지털 트랜스포메이션, 인공지능(AI) 등을 기반으로 한 PLM과 제조를 융합하고자 하는 시도가 계속되고 있습니다. 올해는 SDM(MES/MOM) 트랙을 신설, 확대하고, AI, DX를 넘어 AX로 진화하는 트렌드와 성공 사례에 주목하고자 합니다. #산업AI #DX #AX #PLM #디지털트윈 #MES #SDM 외 아래 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!  

이미지 제공 : OpenAI DALL·E  산업통상자원부가 산업 인공지능(AI) 확산을 위한 본격적인 밑그림을 내놨다. 1월 22일 서울 롯데호텔에서 열린 제3차 AI산업정책위원회에서는 민간 전문가들의 정책 제언과 이를 바탕으로 한 10대 과제가 발표됐다. 이번 과제는 AI 기술을 산업 전반에 확산해 우리나라의 제조업 경쟁력을 강화하고 새로운 성장 동력을 창출하기 위해 마련됐다. 산업 AI 확산을 위한 10대 과제는 크게 성공모델 구축, 필수요소 확보, 인프라 조성의 세 가지 방향으로 나뉜다. 선도 프로젝트 자율제조, 디자인, 유통, 에너지, 공급망 등 다양한 산업 분야에 AI를 접목한 선도 프로젝트를 추진한다. 올해 말까지 60개 프로젝트를 선정하고, 2027년까지 200개로 확대할 계획이다. 이를 통해 AI 활용 성공사례를 창출하고, 이를 데이터베이스화해 산업 전반에 공유한다. AI 에이전트와 피지컬 AI 디지털 트윈 기반의 AI 에이전트를 개발하고 이를 자율제조 프로젝트에 활용한다. 또한, 휴머노이드 로봇과 자율주행차, 자율선박 등 피지컬 AI 제품을 개발·실증하며 관련 인프라를 조성할 예정이다. 산업 AI 컴퓨팅 인프라 주요 권역별 AI 컴퓨팅센터를 구축해 중소기업과 지역 산업의 AI 활용을 지원한다. 업종별 연합학습(Federated Learning) 등을 통해 기업 간 협업을 촉진할 계획이다. 산업 데이터 스페이스 구축 기업 간 데이터 연계·공유를 활성화하기 위한 산업 데이터 플랫폼을 설계한다. 이를 통해 탄소 배출, 제조 공정, 공급망 등의 데이터를 활용할 수 있는 생태계를 조성한다. AI 반도체 개발 고성능과 전력 효율을 갖춘 AI 반도체를 개발하고, 관련 생태계를 강화한다. 온디바이스 AI 반도체 기술을 비롯해 설계·검증·상용화 전 과정을 지원한다. AI 인재 양성 산업별 전문지식과 AI 활용 능력을 갖춘 인재를 양성하기 위해 AI 아카데미, 사내대학원, 융합 전공 트랙 등을 확대한다. 제조업 현장의 장인 지식과 경험을 AI로 전환하는 프로젝트도 추진한다. 전력 인프라 강화 안정적이고 경제적인 전력 공급을 위해 AI 데이터센터 전용 산업단지를 조성하고, 액침 냉각 기술 개발 및 실증에 나선다. 산업 AI 자본 조성 기업의 초기 AI 투자 리스크를 줄이기 위해 산업 AI 기금을 조성하고, 벤처캐피털과 사내 벤처를 활성화한다. 또한, 민간 자본 유치를 통해 AI 기술 개발을 촉진한다. AI 생태계 구축 산업 AI 바우처 지급으로 AI 수요를 창출하고, 해외 우수 인재 유치와 외국인 투자 활성화를 도모한다. AI 활용 네트워크 형성을 위해 투자자와 창업자를 연결하는 포럼도 계획 중이다. 산업 AI 제도 정비 AI 활용 촉진을 위한 법령과 제도를 정비하고, 규제 개선을 위해 규제 샌드박스 도입을 추진한다. 또한, 산업 AI 진흥센터를 지정해 지원  안덕근 산업부 장관은 "산업 AI는 인구 감소, 기술 추격, 공급 과잉 등 우리 산업이 직면한 위기를 극복할 돌파구이자 혁신의 수단"이라며 "AI 기술을 통해 새로운 비즈니스와 신산업 창출을 가속화할 것"이라고 강조했다. 김기남 전 한국공학한림원 회장은 "이번에 발표된 10대 과제는 민간 전문가들이 8개월간 논의해 도출한 실효성 높은 제안"이라며 "대한민국이 AI 강국으로 도약하는 데 중요한 기틀이 될 것"이라고 말했다. 산업부는 이번 10대 과제를 기반으로 관계 부처와 협력해 구체적인 실행 방안을 마련할 계획이다. 또한, 작년 신설된 산업인공지능혁신과를 중심으로 민관 협력을 통해 AI 시대에 적합한 산업 정책을 지속적으로 발전시킬 방침이다. 이번 발표는 AI를 산업에 본격적으로 적용해 한국 제조업의 디지털 전환과 경쟁력 강화에 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다. 관련 발표자료 등 상세 자료는 링크 에서 확인할 수 있다.  

데이터가 핵심 자원인 시대가 도래하면서 AI 기술이나 데이터스페이스는 글로벌 경쟁에서 가장 중요한 무기가 되고 있다. 미국과 중국, 유럽과 일본 등 글로벌 제조 선진국들은 ‘디지털 심화 시대’ 속 데이터 주도권과 주권 확보를 위한 산업지능화 전략을 수립하고 있다. 이러한 글로벌 환경변화에 대응하기 위한 산업데이터스페이스(IDS) 기술위원회의 발족 세미나가 2024년 12월 10일 한국산업지능화협회 협업지원센터에서 개최되었다. ■ 이성숙 기자     ‘데이터 스페이스(Data Space)’는 디지털 경제에서 협력을 가능하게 하고, 진입장벽을 낮추고, 혁신을 촉진하기 위해 개방적이고 투명한 표준을 기반으로 데이터를 공유하는 시스템을 말한다. 한국산업지능화협회(회장 김도훈, 이하 ‘협회’)는 산업 데이터 활용의 새로운 패러다임을 열고 데이터 커뮤니티 중심의 신산업 비즈니스 협력환경을 만들기 위해 결성된 KOIIA 산업데이터스페이스(IDS) 기술위원회(이하 IDS 기술위원회)의 발족 세미나를 열고 본격적인 활동을 예고했다. 이날 세미나에는 산업 데이터를 기반으로 한 디지털 전환(AIX)과 산업 혁신을 촉진하기 위해 공공기관, 대업, 중소·스타트업, 학계 전문가가 한자리에 모였다. 김태환 한국산업지능화협회 부회장은 축사를 통해 “유럽을 비롯한 세계 각국은 개별 기업의 데이터가 아니라 업종, 산업 전체의 데이터를 통합하려는 움직임이 활발하게 일어나고 있다. 이를 통해 공급망의 회복력이나 환경 규제에 대응하기 위한 하나의 설루션으로 데이터 수집과 분석을 지원하는 플랫폼인 데이터스페이스를 활용하고 있다”라며, “AI, 산업데이터에 데이터스페이스를 포함하면 또 다른 생태계가 만들어지고, 새로운 부가가치를 창출할 수 있기 때문에 이러한 변화에 대응하기 위해 IDS 기술위원회를 발족하게 되었다”라고 설명하고, “내년에는 더 많은 기업들이 모여 데이터스페이스 영역 확대에 대응할 설루션을 찾고, 신산업 창출에 기여해 주시길 바란다”라고 당부했다.   ▲ 산업데이터스페이스 기술위 참석자 사진   IDS 기술위원회는 산업 데이터를 통한 디지털 혁신과 국제 협력의 중심으로 자리 잡을 계획이며, 국내 산업데이터계의 새로운 패러다임을 제시할 예정이다. IDS 기술위원회 위원장을 맡은 고려대학교 디지털혁신연구센터장 이영환 교수는 인사말을 통해 “데이터가 미래를 선도하는 시대를 맞아, 국내 산업계의 데이터 서비스 경쟁력을 강화하고, 국제 데이터스페이스 협력에서도 주도적 역할을 수행하기 위해 협회와 함께 산업데이터스페이스 기술위원회 추진에 더욱 내실을 다질 계획”이라고 기술위원회의 향후 활동 계획을 공유했다. 발족식에 이어 IDS 기술위원회는 위원회 운영 방안 소개와 함께 융합데이터 선도형 생태계 조성과 신산업 비즈니스 협력 플랫폼이 될 산업데이터스페이스의 최신 트렌드 공유를 위한 세미나도 진행했다. 첫 번째 연사로 나선 한국인더스트리4.0협회 김인숙 부위원장은 ‘EU 산업데이터 시장동향 및 대응전략 발표’를 주제로 유럽의 데이터스페이스 진출사례와 산업데이터 시장 동향, 커뮤니티 비즈니스 설계 전략에 대해 소개했다. 이어 휴니버스글로벌 이상헌 대표가 의료데이터 활용사례를 소개했으며, IDS기술위원회 간사를 맡고 있는 포엠디엑스 김형국 대표가 모빌리티 산업데이터 사례를 발표했다.   ▲ 한국인더스트리4.0협회 김인숙 부위원장   ▲ 포엠디엑스 김형국 대표   주제발표 이후에는  AI 및 SW 소유자, 데이터 제공자, 인프라 및 서비스 제공자, 데이터 소비자 간 네트워킹이 진행되었다. 한국산업기술진흥원 최태훈 디지털전환PD는 “산업부에서는 산업데이터스페이스라는 용어 대신 산업 데이터 플랫폼 협력 포럼이라는 용어를 사용하고 있는데 국가적 관심 증가로 고무적인 상황”이라면서, “데이터 경제 생태계 구축에는 정책적 지원이 필수적이며, 이는 단일 기업이나 연구기관의 역량을 넘어 국가 차원의 노력이 필요하다”고 밝혔다. 이를 위해서는 IDS 기술위원회의 역할이 중요하며, 지속적인 홍보, 정부의 적극적인 정책 추진, 산업계의 협력 또한 따라주어야 할 것이라고 밝혔다. 한국산업지능화협회 산하 위원회로 정식 출범한 IDS 기술위원회는 산·학·연의 ‘산업데이터스페이스’ 전문가와 협회 회원사 등으로 구성되어 있으며 분야별 전문가(데이터 제공자와 소비자, 인프라 제공자와 개발자 등)를 확보하여 IDS 생태계를 활성화 하는데 집중할 예정이다. 한편, 협회는 설립 초기부터 PLM(Product Lifecycle Management), 디지털혁신 위원회, 디지털트윈위원회, 산업AI 기술위원회 등을 발족하며 회원사와 산업계 간 접점을 확대해 왔다. 이번 IDS 기술위원회는 이를 기반으로 산업 데이터 활용과 융합을 통해 새로운 가치를 창출할 것으로 기대된다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

「KOIIA 산업데이터스페이스(IDS) 기술위원회」 발족 세미나 개최 산업 데이터 활용의 새로운 패러다임을 열기 위한 산업데이터스페이스(IDS) 기술위원회가 12월 10일 한국산업지능화협회(이하 ‘협회’)의  협업지원센터에서 발족 세미나를 열고 본격적인 활동에 나섰다. 이 발족 세미나에는 산업 데이터를 기반으로 한 디지털 전환(AIX)과 산업 혁신을 촉진하기 위해 공공기관, 대기업, 중소·스타트업, 학계 전문가가 한자리에 모였다. 협회 산하 위원회로 정식 출범하는 산업데이터스페이스(IDS) 기술위원회는 산학연의‘산업데이터스페이스’전문가와 협회 회원사 등으로 구성되어 있으며 분야별 전문가(데이터 제공자와 소비자, 인프라 제공자와 개발자 등)를 확보하여 IDS 생태계 활성화 하는데 집중할 예정이다. 발족식과 더불어 IDS 기술위원회는 첫 번째 공식 행사로 한다포럼 김인숙 대표의 EU 산업데이터 시장동향 및 대응전략 발표와 휴니버스글로벌 이상헌 대표가 의료데이터 활용사례를 소개했다. 뿐만 아니라, AI 및 SW소유자, 데이터 제공자, 인프라 및 서비스 제공자, 데이터 소비자 간 네트워킹이 진행되었다. IDS기술위원회 위원장인 고려대학교 이영환 교수는 “데이터가 미래를 선도하는 시대를 맞아, 국내 산업계의 데이터 서비스 경쟁력을 강화하고, 국제 데이터스페이스 협력에서도 주도적 역할을 수행하기 위해 협회와 함께 산업데이터스페이스 기술위원회 추진에 더욱 내실을 다질 계획”이라고 밝혔다. 한국산업기술진흥원 최태훈 디지털전환PD는 "산업부에서는 산업데이터스페이스라는 용어 대신 산업 데이터 플랫폼 협력 포럼이라는 용어를 사용하고 있는데 국가적 관심 증가로 고무적인 상황"이라면서, "데이터 경제 생태계 구축에는 정책적 지원이 필수적이며, 이는 단일 기업이나 연구기관의 역량을 넘어 국가 차원의 노력이 필요하다"고 밝혔다. 이를 위해서는 IDS 기술위원회의 역할이 중요하며, 지속적인 홍보, 정부의 적극적인 정책 추진, 산업계의 협력 또한 따라주어야 할 것이라고 밝혔다. 한편, 협회는 설립 초기부터 PLM(Product Lifecycle Management), 디지털혁신 위원회, 디지털트윈위원회, 산업AI 기술위원회 등을 발족하며 회원사와 산업계 간 접점을 확대해 왔다. 이번 IDS 기술위원회는 이를 기반으로 산업 데이터 활용과 융합을 통해 새로운 가치를 창출할 것으로 기대된다. IDS 기술위원회는 산업 데이터를 통한 디지털 혁신과 국제 협력의 중심으로성공사례로 자리 잡으며, 국내 산업데이터계의 새로운 패러다임을 제시할 예정이다.    

산업AI 비전 및 세부 추진 과제 (1) AI 내재화+공급산업 육성 산업 AI 솔루션 상용화 프로젝트 추진 수요기업 핵심설비‧공정(Pain Point)에 AI 솔루션을 적용하는 수요-공급기업 협력 프로젝트를 통해 AI 내재화+글로벌 수준의 AI 솔루션을 확보할 계획이다. 2023년은 기존 사업을 활용해 지원(프로젝트당 10억원 내외, 5개)하며, 2024년부터는 신규예산을 확보해 본격적으로 추진할 방침이다. 또 산업 임팩트가 큰 프로젝트는 국가선도사업으로 선정해 R&D, 자금, 인력, 규제개선 등 관계 부처의 기업 지원 프로그램과 연계하여 전주기로 지원할 방침이다. (2) AI 활용 촉진 기술(Accelerator) 확보 수요기업의 AI 활용을 용이하게 하고, 공급기업의 기술역량을 강화할 수 있는 주요 AI 기반 기술을 확보할 수 있도록 사업을 추진할 계획이다. 데이터 전처리 부분에서는 수요기업 Raw 데이터를 AI가 학습 가능한 형태로 가공하는 기술을 개발하고, AI 활용 디지털 협업 Tool 측면에서는 현장 작업자의 AI 활용 및 협업 지원하는 디지털트윈, AR/VR 개발을 통해 공장간‧기업간 데이터 이동‧협업 가능한 가상공장을 구현할 계획이다(2023~2025년, 288억원). 또 비전문인력이 AI를 용이하게 활용할 수 있도록 로우코드‧노코드 개발에 집중할 계획이다. (3) 잠재력을 갖춘 수요기업의 AI 활용 역량 강화 수요기업 타기팅 및 AI 활용 기반 구축 1단계는 자발적 DX 투자와 성과 창출 가능한 수요기업 타겟팅이다. 이중 중견기업은 DX 투자 진행 중인 500개사를, 중소기업은 스마트공장 우수기업(고도화 단계) 500개 사를 타기팅할 계획이다. 2단계는 전사적 DX 역량을 분석하여 맞춤형 컨설팅을 지원할 방침이다. 역량 분석은 데이터 생성-수집-연계-분석 정도, 자동화·통합화 수준, AI 등 디지털 기술 활용 현황 등을 살펴볼 예정이다. 끝으로 3단계는 수요기업 스스로 데이터 수집‧처리‧가공할 수 있는 AI 활용 기반을 구축(데이터 처리 플랫폼, IoT시스템)하는 것이다. 산업 AI 융합인력 양성 인력양성은 기본교육과 전문교육, 고급교육으로 구분해 진행하며, 기본교육은 산업 도메인 전문인력 대상으로 데이터‧AI 이해도 증진부터 기본적인 AI 기술 활용까지 맞 춤형 교육으로 추진한다. 또 전문교육은 AI 非전공 인력(대학생‧구직자‧재직자) 대상으로 산업 AI 대학원 필수과정을 단기 압축 교육(4~6개월)하고 이수자에게 마이크로 디그리를 부여할 예정이다. 특히 산‧학‧연 협업하에 ‘산업인공지능 교육센터’(IAEC, Industrial AI Education Center) 운영을 통해 AI 이론 교육 및 현장 문제해결형 실습 교육을 병행할 방침이다. 올해는 시범사업으로 KAIST‧한국공학대에서 100여 명을 대상으로 진행하며, 2024년부터 참여대학을 확대해 연간 400여 명의 교육을 진행할 예정이다. 끝으로 현장 수요 맞춤형 교육 및 산‧학 협력 프로젝트 추진을 통해 산업 혁신을 주도할 수 있는 산업 AI 석박사 고급인력을 양성할 방침이다. AI 투자 확대 지원 중소‧중견 기업의 DX 관련 설비투자, M&A 등 자금지원을 위한 4,000억원 규모 산업 DX 펀드를 조성 및 확대 운영할 예정이다. 이 사업은 5년간(2020~2024) 매년 800억원 총 4,000억원 규모 펀드 조성‧운용(2호까지 조성完)해 오고 있다. (4) 민간 주도의 지속 가능한 DX 생태계 조성 기업 One-Stop 지원 체계 구축 정부는 기업 컨설팅, 수요‧공급 매칭, 글로벌 진출 등 기업 One-Stop 밀착 지원을 위해 협업지원센터를 지정하고, 점진적으로 지역 거점을 확대(~2027년, 11개)할 계획이다. 현재 산업지능화협회가 협업지원센터 기능을 수행하고 있으며(2021.6월~), 올해는 2개소를 추가할 계획이다. 산업데이터 활용 촉진 산업데이터 활용 촉진을 위해서 정부는 양질의 산업데이터를 제공‧공유‧거래가 가능하도록 이미 구축한 8개 플랫폼(전기차, 바이오 등) 등을 우선 연계하고 데이터 품질 및 AI 적합성 인증 등을 진행할 예정이다. 또 산업 마이데이터 활용 측면에서는 자동차, 가전 등 제품 사용자 데이터를 수집하여 관련 제조‧서비스업체에 제공, 데이터 제공자에 대한 인센티브 제공도 검토하고 있다. 이밖에도 데이터 가공, 데이터간 연계‧교환 등 산업데이터 표준 개발도 진행한다. 산업데이터 표준화는 스마트 제조(~2024년 실증완료), 자율차(2021년~, 표준‧실증개발), 로봇(2022년~, 표준 개발) 등의 산업에서 우선 진행되고 있다. 이와 함께 산업데이터 사용‧수익권자의 권리를 보호하고, 이해관계자간 계약을 통해 데이터 활용을 촉진하고자 가이드라인도 제공할 예정이다. 표 2. 주요 업종별 AI 내재화 추진 현황 철강 ▶ (공정) 고로·전기로, 가열·압연 등 탄소 多배출 공정의 효율화(Steel-AI) ▶ (생태계) 철강 상-하공정, 원료·제품 유통 등 데이터 연계·협력 기반 조성 미래차 ▶ (플랫폼) 기존 자동차 플랫폼 전환(전기·수소차, 자율차)을 위한 기술개발 ▶ (신BM) 자율주행 서비스, 차량내 인포테인먼트, 모빌리티 등 他업종 융합 바이오 ▶ (의약품) 산업데이터·AI의 제조공정 활용 통한 의약품 생산플랫폼 고도화 ▶ (의료기기) AI기반 진단·치료 의료기기 개발로 글로벌 경쟁력 강화 DX 친화적 규제환경 조성 정부는 DX를 방해하는 규제, DX로 인해 불필요한 규제를 지속적으로 발굴해 DX 친화적 환경을 조성해 나갈 방침이다. 특히 민간 스스로 규제확인 및 대응 가능한 ‘규제지원플랫폼’을 구축하고, 업종별 규제혁신 로드맵과 연 계하여 선제적 규제개선을 추진할 예정이다. AI 내재화 추진 체계 민간간 자발적 ‘수요-공급기업’ 협업 촉진을 위해 정부는 ‘산업 AI 얼라이언스’를 결성하고, AI 내재화 과제 발굴‧협업, 기업간 네트워킹 등을 강화할 예정이다. 특히 역량있는 수요‧공급 기업 중심으로 결성하고, 타 분야(금융, 교육 등) 공급기업의 참여도 확대할 방침이다. 정책적으로는 산업 디지털 전환 정책 컨트롤타워로서 민관 합동 ‘산업 디지털 전환 위원회’를 구성‧운영하고, 이를 기반으로 주요 정책 심의 및 추진실적을 점검할 방침이다. 이 위원회는 산업부 장관이 위원장을 맡으며, 기재‧교육‧과기‧행안‧중기‧고용 등 관계부처 차관+민간 위원들로 구성된다. 그림 1. 비전 및 세부 추진 과제 

  2023 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory + Automation World 2023)이 역대 최대 규모의 성과를 남기며 폐막했다. 3월 8일부터 10일까지 5만 5000 여 명의 참관객이 전시장을 찾았는데, 이는 코로나 이전 및 이후를 통틀어 역대 최대 참관객 규모다. 3월 9일과 10일 양일간 동시 행사로 개최된 ‘2023 산업지능화 컨퍼런스’ 역시 산업지능화 생태계를 구축하고, 지속가능한 혁신성장을 가속화하기 위한 교류의 장임을 확인할 수 있었다. ■ 최경화 국장, 이성숙 기자     ‘연결된 공장(We Connect Your Factory)’ 을 주제로 치러진 이번 행사는 제조업 분야의 경쟁력을 높일 새로운 혁신 기술 및 제품 트렌드를 공유하며, 제조업의 디지털 전환, 스마트화에 기여한 것으로 평가받고 있다. 특히 이번 행사는 스마트팩토리, 빅데이터, AI, 클라우드 컴퓨팅, 산업용 로봇 등 자동화 관련 기업들이 참여해 미래형 스마트 제조기술의 최신 트렌드를 선보이는 좋은 기회가 됐다. LS일렉트릭은 ‘디지털 매뉴팩처링’을 콘셉트로, 효율적인 에너지 관리를 위해 필수적인 저압(LV) 드라이브 신제품 ‘S300’, 중대재해처벌법으로 강화되는 산업안전에 대비한 ‘안전 솔루션’, 효율적이고 합리적인 제조·물류 공정을 구현하는 ‘델타로봇’과 ‘무빙마그넷’, 스마트공장을 구현하는 ‘디지털 트윈’ 등 디지털 전환 시대의 미래형 공장자동화 솔루션을 대거 선보였다. 또 제조 현장에서의 최적의 운영을 위한 스마트팩토리 솔루션, 스마트 통합 물류 솔루션 및 자동화 설비, 인공지능(AI) 예지보전·AI 비전 검사 솔루션 등을 전시한 CJ올리브네트웍스는 참관객들에게 미래형 물류 솔루션을 체험할 수 있게 했다. 한국지멘스는 ▲Digital Enterprise(DE) ▲Design ▲Realize ▲Optimize의 각 4개의 존을 통해 최신 디지털 솔루션을 소개했다. 먼저 DE 존에서는 지멘스의 디지털 솔루션들을 조합한 유연하고 확장가능한 스마트 제조 시스템에 대해 설명하였다. 이후 Design 존에서는 지멘스에서 접근하고 있는 디지털화의 방식인 OT와 IT의 통합 솔루션을 이용하여 제품과 제품 생산 공정에 대한 디지털 트윈 (Digital Twin) 방식의 Design에 대한 접근 방식을 보여줬다. 세번째 Realize 존에서는 실제 가공 라인과 장비 등을 Design 존에서 가져온 콘셉트를 이용하여 어떻게 효율적으로 제작하고 적용하며 표준화하여 관리할지에 대한 솔루션을 선보였다. 마지막 Optimize 존에서는 Design과 Realize 존에서 만들어진 공장 및 장비를 빅 데이터를 이용하여 어떻게 효율적으로 관리할지에 대한 솔루션들을 소개하고 디지털 전환(DT)이 고객과 함께 가는 여정임을 고객과 같이 인지하고 디지털 비즈니스를 위한 디지털 컨설팅 서비스 및 다양한 솔루션을 통해 함께 나아가는 방향에 대한 구체적인 방법도 소개했다.     산업AI 기반 설비 예측진단 솔루션 기업 원프레딕트는 이번 전시회에 모터 설비의 고장이나 결함을 진단 예측하는 솔루션인 ‘가디원 모터’를 출품했다. 특히 이 회사는 지난 전시회에서는 모터 제품 중심의 전시를 했다면, 올해는 클라우드를 통해 모터를 제공하면서 실시간 고객 대응을 지원하는 서비스의 확장성을 보여줘 많은 호평을 받았다. 알씨케이는 비주얼 콤포넌트(Visual Components)와 더불어 디지털트윈 및 스마트시티 플랫폼 Nextspace, 3D 콘텐츠 제작 툴 SAP Visual Enterprise 등을 소개하고 VR체험과 이벤트 등을 통해 다양한 재미를 선사했다.     버넥트는 전시에서 XR 솔루션인 ▲버넥트 리모트(Remote) ▲버넥트 메이크(Make) ▲버넥트 뷰(View) 등을 직접 경험해볼 수 있도록 다양한 체험 콘텐츠를 제공했다. 특히, ‘버넥트 리모트’로 전시장이 있는 코엑스와 버넥트 본사가 위치한 용산을 원격으로 연결해 실시간으로 협업해보는 체험 콘텐츠는 참관객들의 이목을 집중시켰다. 로크웰 오토메이션은 고객이 원하는 비즈니스 결과를 제공한다는 약속을 담은 ‘Results Achieved’라는 슬로건 하에 AR/VR, 클라우드 등을 기반으로 하는 소프트웨어 분야부터 독립형 카트 기술(Independent Cart Technology, ICT) 제품군 등 전통적으로 강점을 보여왔던 하드웨어 분야까지, 스마트공장 및 산업자동화에 필요한 최신 솔루션과 제품군을 총 5개의 테마로 구성하여 전시했다.     이밖에도 네트워크 공급업체 노키아(Nokia)는 스마트공장 맞춤형 네트워크 서비스 제공을 위한 5G 특화망을 소개했다. 5G 특화망은 이동통신사가 아닌 일반 기업이 직접 5G망을 구축해 자체 서비스를 하는 방식으로, 스마트공장 구축이 가속화되면서 5G 특화망에 대한 기업 니즈도 커지고 있다. 주최 측은 코로나 유행 이전 수준인 5만 5000 여 명이 전시회를 다녀간 것으로 집계했으며, 이는 코로나 이전 및 이후를 통틀어 역대 최대 참관객 규모다. 이번 전시회는 참가업체 500개 사가 2000부스 규모로  참가, 320개사, 1500부스 규모였던 전해 전시회에 비해 참가업체는 56%, 부스는 33% 증가했다. 또한 281개사 1242 부스가 행사 현장에서 2024년 전시회 사전 신청을 완료, 본 전시회의 인기를 실감케 했다. 한편, 내년 열리는 스마트공장·자동화산업전 2024는 2024년 3월 27일부터 3월 29일까지 3일간 코엑스 전관에서 개최될 예정이다.   ■  기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.