브이엠에스솔루션스가 오는 3월 '오토메이션월드 2026'에서 공급망계획 플랫폼 'MOZART'를 중심으로 AI·디지털 트윈 기반 생산계획 APS 솔루션을 선보인다. 25년 이상 글로벌 하이테크 제조기업과의 협업을 통해 축적한 계획 모델링 역량을 바탕으로 AI를 계획 모델 안에 직접 설계·적용해 온 브이엠에스솔루션스는 제조 기업이 데이터 기반으로 자율제조 환경으로 전환할 수 있도록 지원하는 파트너를 목표로 하고 있다.
공급망계획 솔루션 전문 기업
브이엠에스솔루션스는 제조 산업을 위한 공급망계획 솔루션 전문 기업이다. 제조 환경이 복잡해질수록 계획은 단순 일정 수립을 넘어 공정 제약과 자원 조건, 수요 변동성까지 반영하는 계획 운영 체계로 발전해야 한다.
브이엠에스솔루션스는 반도체, 디스플레이, 자동차, 제약, 전기·전자 등 첨단 산업부터 화장품, 식품, 소비재까지 공정 복잡도가 높은 다양한 산업군에 공급망 계획 솔루션을 적용해 왔으며, 이 과정에서 축적된 도메인 모델링 역량이 MOZART의 핵심 경쟁력이다.
현재는 AI와 디지털 트윈 기술을 기반으로 생산 현장의 데이터와 운영 조건을 통합적으로 반영해 정밀하면서도 유연한 계획 운영 체계를 구축하는 데 집중하고 있다. 중장기적으로는 계획 수립과 실행 데이터가 유기적으로 연결되어 운영 상황 변화에 따라 지속적으로 보완·조정되는 구조를 지향한다.
2025년, 계획 수립 및 운영 설계 역량 재평가
2025년은 공급망 변동성과 수요 불확실성이 뉴노멀화되면서 제조 기업들이 기존 계획 체계의 한계를 재점검한 한 해였다. 과거에는 생산관리 효율 개선 차원의 논의에 머물렀다면, 이제는 계획 수립 및 운영 체계 자체의 재설계가 전략적 과제로 부상하고 있다.
브이엠에스솔루션스는 이러한 흐름 속에서 영업별·계층별 동기화 계획 수립과 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 검증 수요에 대응하는 프로젝트를 다수 수행했으며, 특히 공정 복잡도가 높은 산업군에서 MOZART의 도입 사례를 확대했다.
브이엠에스솔루션스 관계자는 "이는 단순 기능 경쟁이 아닌 계획 수립 및 운영 설계 역량이 시장에서 재평가되고 있음을 보여주는 의미 있는 성과"라며 "AI 기술에 대한 관심이 실질적인 도입 검토 단계로 진입했다는 점도 중요한 변화"라고 평가했다.
"AI를 제조 현장의 의사결정 맥락 안에서 작동하는 기술로"
제조 산업에서의 AX는 단순히 AI 기능을 추가하는 것이 아니라 제조 공정의 제약 조건과 운영 특성을 반영한 계획 모델 안에서 AI를 어떻게 적용하느냐가 핵심이다.
브이엠에스솔루션스는 25년 이상 글로벌 하이테크 제조기업과의 협업을 통해 축적한 계획 모델링 역량을 바탕으로 AI를 MOZART 계획 모델 안에 직접 설계하고 적용해 왔다. MOZART는 단순한 Rule 기반 계획을 넘어 AI 기반 수요예측과 강화학습 기반 최적화 기술을 계획 모델과 연계해 운영 효율을 높이는 방향으로 발전하고 있다. 또한 대화형 AI 에이전트를 통해 생산 운영 데이터를 자연어로 조회·분석하고, 인사이트를 차트 형태로 시각화하며, 스마트 쿼리 생성을 지원하는 등 사용자 중심의 운영 지원 기능을 강화하고 있다.
브이엠에스솔루션스 측은 "AI를 범용 기능이 아닌 제조 현장의 의사결정 맥락 안에서 작동하는 기술로 발전시키는 것이 브이엠에스솔루션스의 AX 접근 방향"이라고 밝혔다.
MOZART 플랫폼 실시간 데모 선봬
이번 전시에서는 공급망계획 플랫폼 MOZART를 중심으로 AI·디지털 트윈 기반 생산계획 APS 솔루션의 핵심 기능을 실시간 데모를 통해 직접 체험할 수 있도록 선보일 예정이다.
현재 제조 현장은 다품종 생산 확대, 설비 제약, 수요 변동 등으로 인해 계획 수립과 변경 대응의 난이도가 크게 증가하고 있다. 특히 계획과 실행 간의 간극을 줄이는 계획 운영 체계에 대한 요구가 높다.
전시에서는 공정 제약 기반 모델링, 디지털 트윈 시뮬레이션을 통한 생산계획 최적화, AI 기반 수요예측 기능 등을 실제 화면으로 시연하며, 강화학습 기반 최적화 기술도 함께 소개한다. 계획 수립 결과를 실제 운영 조건 안에서 사전에 검증할 수 있다는 점이 MOZART만의 차별화된 가치다.
계획 의사결정과 데이터 연결 단절 해소
브이엠에스솔루션스는 제조 현장의 가장 큰 과제를 '설비 자동화와 데이터 수집 인프라는 구축되었으나 이를 계획 의사결정과 연결하는 단계에서의 단절'로 진단한다. 이에 대해 AI 기반 수요예측, 디지털 트윈 기반 What-if 시뮬레이션 계획 검증, 강화학습 기반 최적화 기술을 MOZART 계획 모델 안에 통합해 계획 수립의 정밀성과 대안 도출 속도를 동시에 높이고 있다. 이미 국내외 하이테크 제조 기업과의 프로젝트 경험을 통해 현장 적용 사례를 축적해 왔다.
또한 AI 에이전트 기능을 통해 메뉴 및 매뉴얼 탐색, 자연어 기반 데이터 분석, 시각화, 스마트 쿼리 생성까지 지원함으로써 계획 담당자의 업무 효율을 실질적으로 향상시키고 있다.
브이엠에스솔루션스는 생산 계획 최적화가 본질적으로 자원 낭비를 줄이는 활동이라고 본다. 불필요한 재공재고와 과잉 생산을 억제하고 설비 가동 효율을 높이는 과정은 에너지 소비와 탄소 배출 감소로 자연스럽게 이어진다. 또한 수요와 공급을 정밀하게 연계하는 계획 수립 및 운영 체계는 원자재의 사용 효율 개선과 폐기물 감소에도 기여한다.
AI 기반 자율제조 운영 플랫폼으로 발전 목표
브이엠에스솔루션스는 산업별 적용 사례를 더욱 체계화하고 AI·디지털 트윈 기반 계획 체계를 지속적으로 강화해 나갈 계획이다. 정부의 제조 AI 및 스마트팩토리 정책 방향에 맞춰 대기업 중심의 축적된 도입 경험을 중소·중견 제조기업에도 단계적으로 확산할 수 있도록 지원할 계획이다.
브이엠에스솔루션스 관계자는 "중장기적으로는 계획 수립부터 운영 관리까지 AI 기반 자율 제조 운영 플랫폼으로 발전하는 것이 목표"라며 "산업별 특성을 반영한 실행 가능한 계획 체계를 바탕으로 제조 기업이 데이터 기반의 자율제조 환경으로 단계적으로 전환할 수 있도록 장기적으로 지원하는 파트너가 되겠다"고 포부를 밝혔다.
헬로티 김재황 기자 |
