산업 AI 전문기업 원프레딕트가 AMWS 2026에서 ‘AI Native Factory’ 구현 전략과 데이터 중심 제조 혁신 구조를 공개한다. 최근 제조 산업은 AI 도입이 빠르게 확산되고 있지만, 실제 현장에서 데이터가 단절되고 시스템 간 연계가 어려운 구조적 한계로 인해 기대만큼의 성과를 내지 못하는 사례도 적지 않다.
원프레딕트 성민석 부사장은 “AI가 실질적으로 작동하려면 무엇보다 ‘데이터 구조’가 중요하다”고 강조했다. [사진=원프레딕트]
원프레딕트 성민석 부사장은 “많은 제조 현장이 디지털 전환을 통해 데이터를 확보했지만, 서로 다른 형식과 기준으로 인해 연결되지 못한 채 ‘정보의 섬’으로 남아 있는 경우가 많다”고 지적했다. 이어 성 부사장은 “앞으로 제조 경쟁력은 개별 AI 모델의 성능이 아니라, 흩어진 데이터를 하나의 맥락으로 연결해 공장의 지능을 얼마나 일관되게 확장할 수 있는지에 달려 있다고 본다”고 전했다.
원프레딕트가 제시하는 ‘AI Native Factory’는 이러한 문제의식에서 출발한다. 공장의 전 과정이 AI를 중심으로 설계되고 구동되는 구조로, 단순 자동화를 넘어 데이터 흐름 자체를 기반으로 운영되는 지능형 제조시스템을 의미한다.
성 부사장은 “AI가 실질적으로 작동하려면 무엇보다 ‘데이터 구조’가 중요하다”며, “데이터를 쌓는 데 그치지 않고 실시간으로 흐르게 만들어야 공장 전체의 운영 중심 AI가 가능해진다”고 설명했다.
이러한 전략은 원프레딕트의 핵심 솔루션인 데이터 통합 플랫폼 ‘cyclone’과 산업 AI 솔루션 ‘pdx’로 구현된다. cyclone은 다양한 설비와 공정에서 발생하는 데이터를 온톨로지 기반으로 자동 결합해, 기존에 분절돼 있던 데이터를 하나의 구조로 통합한다.
pdx는 이를 기반으로 품질, 에너지, 예지보전 등 제조 운영 전반의 의사결정을 통합 관리하며, 실제 산업 현장에서 의미 있는 성과를 만들어내고 있다. 성 부사장은 “AI는 단순히 데이터를 분석하는 도구가 아니라, 실제 운영을 바꾸는 기술이어야 한다”며, “현장에서 바로 효과를 확인할 수 있는 수준의 실행력이 중요하다”고 말했다.
실제 적용 사례에서도 성과가 확인되고 있다. 반도체 제조라인에서는 OHT 운영 인력을 60% 절감하고 복구 리드타임을 40% 단축했으며, 특정 설비에서는 치명적 결함을 사전에 감지해 대규모 손실을 방지했다. 또 배터리 제조 공정에서는 불량률 감소와 생산성 향상 등, AI가 실질적인 비즈니스 성과로 이어지는 사례를 축적하고 있다.
원프레딕트의 기술 경쟁력은 설비 전문가의 도메인 지식을 AI에 반영한 ‘산업 특화 AI’에 있다. 성 부사장은 “산업AI에서 중요한 것은 데이터 간 인과관계를 얼마나 정확하게 이해하느냐”라며, “시스템간 시간 오차를 정밀하게 정렬하는 기술을 통해 AI 학습의 정확도를 확보하고 있다”고 설명했다.
또 그는 “제조 파운데이션 모델(MxFM)을 활용해 소량의 데이터만으로도 빠르게 AI를 적용할 수 있는 구조를 확보했다”며, “사이트 규모와 관계없이 AI 도입 속도를 높일 수 있다”고 덧붙였다.
데이터 통합 플랫폼 ‘cyclone’ [자료=원프레딕트]
행사장 내 부스에서는 이러한 기술이 실제 제조 환경에서 어떻게 작동하는지를 제시할 예정이다. 단순한 기능 시연이 아닌, 데이터 수집부터 통합, 분석, 의사결정까지 이어지는 ‘지능형 운영 구조’ 전체를 보여주는 것이 핵심이다.
성 부사장은 “이번 AMWS에서는 AI 모델 자체보다, 데이터가 어떻게 연결되고 공장 전체를 움직이는지 그 구조를 보여주는 데 집중할 것”이라고 밝혔다. 최근 제조 산업은 단일 신호 분석을 넘어 다양한 데이터를 통합 해석하는 ‘연계 분석’ 중심으로 빠르게 전환되고 있다. 이와 함께 공장 전체에 AI를 확장할 수 있는 데이터 인프라 구축이 핵심 과제로 부상하고 있다.
성 부사장은 “앞으로는 AI 모델보다 데이터를 어떻게 재사용하고 확장할 수 있는지가 경쟁력을 좌우하게 될 것”이라며, “데이터가 여러 모델에 활용되는 선순환 구조가 중요하다”고 강조했다.
원프레딕트는 향후 ‘AI Native Factory OS’ 생태계 구축을 목표로 사업을 확대할 계획이다. 예지보전을 넘어 품질, 생산, 설비제어, 에너지 관리 등 제조 운영 전반으로 AI 적용 범위를 확장하고 있다.
성 부사장은 “공장 전체가 하나의 지능형 시스템처럼 작동하는 구조를 만드는 것이 목표”라며, “글로벌 시장에서도 통할 수 있는 산업 AI 표준을 제시해 나가겠다”고 밝혔다. 다음은 성민석 부사장과의 일문일답.
AI 시대를 맞아 원프레딕트가 바라보는 제조 혁신 방향은?
제조 산업은 자동화나 단순 디지털화를 넘어, 공장의 전 과정이 AI 중심으로 설계·운영되는 구조로 전환되고 있다. 현재 현장에서는 데이터가 존재함에도 불구하고 시스템 간 연결이 어려워 실제 운영 개선으로 이어지지 않는 한계가 나타나고 있다. 원프레딕트는 이러한 문제를 해결하기 위해 개별 AI 모델보다 ‘데이터 구조 설계’에 초점을 두고 있으며, 데이터를 실시간으로 흐르게 만들어 공장 전체 의사결정이 연결되는 구조를 구현하는 것을 핵심 방향으로 보고 있다.
대표 솔루션과 주요 성과를 소개한다면?
데이터 통합 플랫폼 ‘cyclone’과 산업AI 솔루션 ‘pdx’를 중심으로 사업을 전개하고 있다. cyclone은 설비와 공정 데이터를 통합하는 기반을 제공하고, pdx는 이를 활용해 품질·에너지·설비 운영 등 전반적인 의사결정을 지원한다. 실제 현장에서는 반도체 제조라인 OHT 운영 효율 개선, 설비 이상 조기 감지, 배터리 공정 품질 개선 등 다양한 성과가 확인되고 있으며, AI가 실제 운영 성과로 이어지는 단계에 진입했다.
경쟁사 대비 차별화된 기술 경쟁력은?
설비 전문가의 도메인 지식을 반영한 산업 특화 AI를 기반으로 하고 있다. 특히 서로 다른 시스템에서 수집된 데이터를 정밀하게 정렬하는 시간 동기화 기술을 통해 데이터 간 인과관계를 정확하게 학습할 수 있도록 설계했다. 또한 제조 파운데이션 모델(MxFM)을 기반으로 소량 데이터 환경에서도 빠르게 적용 가능한 구조를 확보해, 다양한 제조 현장에 유연하게 대응할 수 있다는 점이 차별화 요소다.
산업AI 솔루션 ‘pdx’ [자료=원프레딕트]
최근 제조AI 시장의 주요 흐름은 어떻게 보고 있는가?
단일 데이터 분석에서 벗어나 다양한 데이터를 통합적으로 해석하는 방향으로 빠르게 전환되고 있다. 또한 AI 적용 범위가 개별 공정을 넘어 공장 전체로 확산되면서, 통합 데이터 인프라 구축의 중요성이 커지고 있다. 이와 함께 데이터 재사용성과 확장성을 기반으로 한 운영 구조가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있으며, AI 도입 역시 실질적인 운영 개선과 연결되는 방향으로 진화하고 있다.
2026년 사업 전략과 향후 방향은?
‘AI Native Factory OS’ 생태계 구축을 목표로, 예지보전을 넘어 품질, 생산, 공정 제어, 에너지 관리 등 제조 운영 전반으로 AI 적용 범위를 확대하고 있다. 단일 솔루션이 아닌 통합 운영 플랫폼을 통해 공장 전체를 하나의 지능형 시스템으로 구현하는 것이 목표이며, 글로벌 시장에서도 적용 가능한 산업 AI 표준을 제시하는 방향으로 사업을 전개할 계획이다.
AMWS 2026에서 전달하고자 하는 핵심 메시지는?
제조 혁신의 핵심은 개별 AI 모델이 아니라 ‘데이터의 통합과 활용 구조’에 있다. AI가 지속적으로 학습하고 확장되기 위해서는 데이터가 연결되고 재사용될 수 있는 기반이 필수적이다. 이번 행사에서는 이러한 구조가 실제 제조 환경에서 어떻게 작동하는지를 중심으로 소개할 예정이다.
출처 : 인더스트리뉴스(https://www.industrynews.co.kr)
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산업 AI 전문기업 원프레딕트가 AMWS 2026에서 ‘AI Native Factory’ 구현 전략과 데이터 중심 제조 혁신 구조를 공개한다. 최근 제조 산업은 AI 도입이 빠르게 확산되고 있지만, 실제 현장에서 데이터가 단절되고 시스템 간 연계가 어려운 구조적 한계로 인해 기대만큼의 성과를 내지 못하는 사례도 적지 않다.
원프레딕트 성민석 부사장은 “AI가 실질적으로 작동하려면 무엇보다 ‘데이터 구조’가 중요하다”고 강조했다. [사진=원프레딕트]
원프레딕트 성민석 부사장은 “많은 제조 현장이 디지털 전환을 통해 데이터를 확보했지만, 서로 다른 형식과 기준으로 인해 연결되지 못한 채 ‘정보의 섬’으로 남아 있는 경우가 많다”고 지적했다. 이어 성 부사장은 “앞으로 제조 경쟁력은 개별 AI 모델의 성능이 아니라, 흩어진 데이터를 하나의 맥락으로 연결해 공장의 지능을 얼마나 일관되게 확장할 수 있는지에 달려 있다고 본다”고 전했다.
원프레딕트가 제시하는 ‘AI Native Factory’는 이러한 문제의식에서 출발한다. 공장의 전 과정이 AI를 중심으로 설계되고 구동되는 구조로, 단순 자동화를 넘어 데이터 흐름 자체를 기반으로 운영되는 지능형 제조시스템을 의미한다.
성 부사장은 “AI가 실질적으로 작동하려면 무엇보다 ‘데이터 구조’가 중요하다”며, “데이터를 쌓는 데 그치지 않고 실시간으로 흐르게 만들어야 공장 전체의 운영 중심 AI가 가능해진다”고 설명했다.
이러한 전략은 원프레딕트의 핵심 솔루션인 데이터 통합 플랫폼 ‘cyclone’과 산업 AI 솔루션 ‘pdx’로 구현된다. cyclone은 다양한 설비와 공정에서 발생하는 데이터를 온톨로지 기반으로 자동 결합해, 기존에 분절돼 있던 데이터를 하나의 구조로 통합한다.
pdx는 이를 기반으로 품질, 에너지, 예지보전 등 제조 운영 전반의 의사결정을 통합 관리하며, 실제 산업 현장에서 의미 있는 성과를 만들어내고 있다. 성 부사장은 “AI는 단순히 데이터를 분석하는 도구가 아니라, 실제 운영을 바꾸는 기술이어야 한다”며, “현장에서 바로 효과를 확인할 수 있는 수준의 실행력이 중요하다”고 말했다.
실제 적용 사례에서도 성과가 확인되고 있다. 반도체 제조라인에서는 OHT 운영 인력을 60% 절감하고 복구 리드타임을 40% 단축했으며, 특정 설비에서는 치명적 결함을 사전에 감지해 대규모 손실을 방지했다. 또 배터리 제조 공정에서는 불량률 감소와 생산성 향상 등, AI가 실질적인 비즈니스 성과로 이어지는 사례를 축적하고 있다.
원프레딕트의 기술 경쟁력은 설비 전문가의 도메인 지식을 AI에 반영한 ‘산업 특화 AI’에 있다. 성 부사장은 “산업AI에서 중요한 것은 데이터 간 인과관계를 얼마나 정확하게 이해하느냐”라며, “시스템간 시간 오차를 정밀하게 정렬하는 기술을 통해 AI 학습의 정확도를 확보하고 있다”고 설명했다.
또 그는 “제조 파운데이션 모델(MxFM)을 활용해 소량의 데이터만으로도 빠르게 AI를 적용할 수 있는 구조를 확보했다”며, “사이트 규모와 관계없이 AI 도입 속도를 높일 수 있다”고 덧붙였다.
데이터 통합 플랫폼 ‘cyclone’ [자료=원프레딕트]
행사장 내 부스에서는 이러한 기술이 실제 제조 환경에서 어떻게 작동하는지를 제시할 예정이다. 단순한 기능 시연이 아닌, 데이터 수집부터 통합, 분석, 의사결정까지 이어지는 ‘지능형 운영 구조’ 전체를 보여주는 것이 핵심이다.
성 부사장은 “이번 AMWS에서는 AI 모델 자체보다, 데이터가 어떻게 연결되고 공장 전체를 움직이는지 그 구조를 보여주는 데 집중할 것”이라고 밝혔다. 최근 제조 산업은 단일 신호 분석을 넘어 다양한 데이터를 통합 해석하는 ‘연계 분석’ 중심으로 빠르게 전환되고 있다. 이와 함께 공장 전체에 AI를 확장할 수 있는 데이터 인프라 구축이 핵심 과제로 부상하고 있다.
성 부사장은 “앞으로는 AI 모델보다 데이터를 어떻게 재사용하고 확장할 수 있는지가 경쟁력을 좌우하게 될 것”이라며, “데이터가 여러 모델에 활용되는 선순환 구조가 중요하다”고 강조했다.
원프레딕트는 향후 ‘AI Native Factory OS’ 생태계 구축을 목표로 사업을 확대할 계획이다. 예지보전을 넘어 품질, 생산, 설비제어, 에너지 관리 등 제조 운영 전반으로 AI 적용 범위를 확장하고 있다.
성 부사장은 “공장 전체가 하나의 지능형 시스템처럼 작동하는 구조를 만드는 것이 목표”라며, “글로벌 시장에서도 통할 수 있는 산업 AI 표준을 제시해 나가겠다”고 밝혔다. 다음은 성민석 부사장과의 일문일답.
AI 시대를 맞아 원프레딕트가 바라보는 제조 혁신 방향은?
제조 산업은 자동화나 단순 디지털화를 넘어, 공장의 전 과정이 AI 중심으로 설계·운영되는 구조로 전환되고 있다. 현재 현장에서는 데이터가 존재함에도 불구하고 시스템 간 연결이 어려워 실제 운영 개선으로 이어지지 않는 한계가 나타나고 있다. 원프레딕트는 이러한 문제를 해결하기 위해 개별 AI 모델보다 ‘데이터 구조 설계’에 초점을 두고 있으며, 데이터를 실시간으로 흐르게 만들어 공장 전체 의사결정이 연결되는 구조를 구현하는 것을 핵심 방향으로 보고 있다.
대표 솔루션과 주요 성과를 소개한다면?
데이터 통합 플랫폼 ‘cyclone’과 산업AI 솔루션 ‘pdx’를 중심으로 사업을 전개하고 있다. cyclone은 설비와 공정 데이터를 통합하는 기반을 제공하고, pdx는 이를 활용해 품질·에너지·설비 운영 등 전반적인 의사결정을 지원한다. 실제 현장에서는 반도체 제조라인 OHT 운영 효율 개선, 설비 이상 조기 감지, 배터리 공정 품질 개선 등 다양한 성과가 확인되고 있으며, AI가 실제 운영 성과로 이어지는 단계에 진입했다.
경쟁사 대비 차별화된 기술 경쟁력은?
설비 전문가의 도메인 지식을 반영한 산업 특화 AI를 기반으로 하고 있다. 특히 서로 다른 시스템에서 수집된 데이터를 정밀하게 정렬하는 시간 동기화 기술을 통해 데이터 간 인과관계를 정확하게 학습할 수 있도록 설계했다. 또한 제조 파운데이션 모델(MxFM)을 기반으로 소량 데이터 환경에서도 빠르게 적용 가능한 구조를 확보해, 다양한 제조 현장에 유연하게 대응할 수 있다는 점이 차별화 요소다.
산업AI 솔루션 ‘pdx’ [자료=원프레딕트]
최근 제조AI 시장의 주요 흐름은 어떻게 보고 있는가?
단일 데이터 분석에서 벗어나 다양한 데이터를 통합적으로 해석하는 방향으로 빠르게 전환되고 있다. 또한 AI 적용 범위가 개별 공정을 넘어 공장 전체로 확산되면서, 통합 데이터 인프라 구축의 중요성이 커지고 있다. 이와 함께 데이터 재사용성과 확장성을 기반으로 한 운영 구조가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있으며, AI 도입 역시 실질적인 운영 개선과 연결되는 방향으로 진화하고 있다.
2026년 사업 전략과 향후 방향은?
‘AI Native Factory OS’ 생태계 구축을 목표로, 예지보전을 넘어 품질, 생산, 공정 제어, 에너지 관리 등 제조 운영 전반으로 AI 적용 범위를 확대하고 있다. 단일 솔루션이 아닌 통합 운영 플랫폼을 통해 공장 전체를 하나의 지능형 시스템으로 구현하는 것이 목표이며, 글로벌 시장에서도 적용 가능한 산업 AI 표준을 제시하는 방향으로 사업을 전개할 계획이다.
AMWS 2026에서 전달하고자 하는 핵심 메시지는?
제조 혁신의 핵심은 개별 AI 모델이 아니라 ‘데이터의 통합과 활용 구조’에 있다. AI가 지속적으로 학습하고 확장되기 위해서는 데이터가 연결되고 재사용될 수 있는 기반이 필수적이다. 이번 행사에서는 이러한 구조가 실제 제조 환경에서 어떻게 작동하는지를 중심으로 소개할 예정이다.
출처 : 인더스트리뉴스(https://www.industrynews.co.kr)