산업·공공 현장 적용에 초점 맞춘 AI 리더십 교육 프로그램 공동 운영 산업별 AI 적용사례부터 거버넌스까지…실전형 AX 교육 생태계 구축 AI가 기술 도입 단계를 넘어 조직과 경영 전반을 재설계하는 ‘AX(인공지능 전환)’ 국면에 접어들면서, 기업과 공공 부문의 리더십 교육 역시 새로운 전환점을 맞고 있다. 이러한 흐름 속에서 한국전파진흥협회(RAPA)와 전자신문이 손을 잡고 AI 리더 양성을 위한 협력에 나섰다. 한국전파진흥협회와 전자신문은 29일 서울 서초구 전자신문 본사에서 ‘AI 테크 리더스 포럼’ 공동 개최를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 전파·방송산업 진흥을 담당하는 전문기관과 IT 전문 미디어가 협력해, AI 전환 시대에 요구되는 경영 전략과 리더십을 체계적으로 다루겠다는 취지다. 이번 협약을 통해 양측은 ‘AI 테크 리더스 포럼’의 공동 기획 및 운영을 비롯해 포럼 홍보, 참가자 네트워크 구축 등 전반적인 운영 과정에서 협력한다. 특히 단순한 기술 트렌드 소개를 넘어, 산업과 조직 현장에서 실제로 적용 가능한 AX 실행 전략을 중심으로 프로그램을 고도화하는 데 초점을 맞춘다는 계획이다. 올해로 5기를 맞는 AI 테크 리더스 포럼은 3월
제조·산업 전반에서 인공지능 전환(AX)이 본격화되는 가운데, 산업 AI 솔루션 기업 엣지크로스가 실제 현장에 적용 가능한 Physical AI의 방향성을 제시한다. 엣지크로스는 오는 2월 3일 열리는 ‘2026 제조 AX 대전망 온라인 컨퍼런스’에 참가해, 산업 현장의 운영 방식을 바꾸는 실전형 AI 적용 사례를 공개한다고 밝혔다. 엣지크로스는 이번 컨퍼런스에서 ‘산업 지능 인프라로 진화하는 Physical AI와 MachineGPT’를 주제로 발표를 진행한다. 단순한 개념 소개를 넘어, 기계 데이터 기반 AI가 제조 현장에서 어떻게 작동하고, 운영 효율과 의사결정 구조를 어떻게 변화시키는지를 구체적인 사례 중심으로 설명할 계획이다. 최근 제조 현장에서는 AI 도입 필요성에 대한 공감대는 형성됐지만, 실제 적용 단계에서는 데이터 활용 방식과 운영 연계 문제로 어려움을 겪는 사례가 적지 않다. 엣지크로스는 이러한 현실을 반영해, 설비와 공정에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집·분석하고, 이를 기반으로 현장 의사결정을 지원하는 산업 지능 인프라의 개념을 제시한다. 특히 Physical AI 구현 사례로 소개될 ‘MachineGPT’는 기계 데이터와 현장 맥락
스노우플레이크는 에너지 산업에 특화된 ‘스노우플레이크 에너지 솔루션’을 출시했다고 밝혔다. 이번 솔루션은 스노우플레이크의 데이터 거버넌스 역량과 파트너가 개발한 솔루션, 산업 특화 데이터셋을 하나의 패키지로 통합해 제공한다. 스노우플레이크 에너지 솔루션은 전력, 유틸리티, 석유·가스 기업이 정보기술(IT), 사물인터넷(IoT), 운영기술(OT)에 분산된 데이터를 안전하게 연결할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 AI를 위한 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 구축하고, 인프라 현대화와 운영 효율성 제고는 물론 안정적이고 저탄소 중심의 미래 전환을 가속화하는 것을 목표로 한다. 엑손모빌, 익스팬드 에너지, IGS 에너지, 파워렉스, PG&E, 지멘스, 선런 등 글로벌 에너지 기업들은 이미 스노우플레이크를 활용해 핵심 인프라를 보호하고 운영 회복탄력성을 강화하는 한편, 실시간 인사이트를 기반으로 변동성이 큰 시장 환경에 대응하고 있다. 이번 솔루션은 SAP와의 새로운 파트너십을 기반으로 출시됐다. 에너지 기업은 SAP의 재무 및 공급망 데이터와 현장·운영 데이터를 스노우플레이크 플랫폼에서 결합할 수 있으며, 이를 통해 비즈니스 및 운영 시스템에서 도출된 인사이트
하이크비전은 2026년 AIoT 산업 환경을 분석하고, 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)의 융합을 기반으로 한 AIoT 분야 5대 핵심 트렌드를 발표했다. 하이크비전에 따르면 AI와 IoT 인프라의 결합은 산업 전반의 구조를 재편하며 운영 최적화와 보안 강화, 지속 가능성 개선 측면에서 빠른 진전을 보이고 있다. 동시에 AIoT 업계는 보다 안전하고 윤리적이며 사회 전반에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 방향으로 기술 발전의 초점을 맞추고 있다. 이에 하이크비전은 AIoT 기술이 산업 발전과 지속 가능한 미래 조성에 어떤 역할을 하고 있는지를 중심으로, 2026년 AIoT 산업을 주도할 주요 트렌드로 시나리오 기반 솔루션을 통한 비즈니스 가치 창출, 대규모 AI 모델 기반 ‘AI+’ 통합 지능 고도화, 엣지 AI를 통한 비용·효율 동시 개선, 책임감 있는 AI 거버넌스, 사회 전반으로의 활용 영역 확장 등을 제시했다. 첫 번째 트렌드는 AIoT와 운영기술(OT)이 결합된 시나리오 기반 솔루션을 통해 인사이트를 제공하고 비즈니스 가치를 창출하는 흐름이다. AIoT 기술의 발전으로 디지털 전환은 단순한 IT 정보화를 넘어 OT와의 긴밀한 통합 단계로 진화하고
마키나락스는 한국인공지능산업협회가 주관하는 ‘2026 Emerging AI+X Top 100’에 선정됐다고 밝혔다. 이로써 마키나락스는 2021년 이후 제조 부문에서 6년 연속 이름을 올리게 됐다. ‘Emerging AI+X Top 100’은 한국인공지능산업협회(AIIA)가 국내 AI 기업을 대상으로 기술 경쟁력과 산업 적용 성과, 성장성을 종합적으로 평가해 선정하는 리스트다. 마키나락스는 첨단 제조 현장에 특화된 AI 솔루션을 상용화하고 운영해 온 경험을 바탕으로 산업 융합 성과를 인정받았다. 마키나락스는 자체 AI 플랫폼 런웨이(MakinaRocks Runway)를 기반으로 제조 기업이 데이터를 수집·분석하는 단계부터 모델 개발, 운영, 확산까지 전 주기(End-to-end)를 관리할 수 있는 환경을 구축해왔다. 최적화, 예측, 예지보전 등 전통적인 제조 특화 AI 분야뿐 아니라, 최근에는 대형언어모델(LLM)과 에이전트 기술을 접목한 특화 솔루션 공급도 가속하고 있다. 중공업과 반도체 등 고복잡 제조 환경을 대상으로 한 도면 특화 AI 솔루션은 이러한 기술 역량을 대표하는 사례다. 첨단 제조 설비 하나를 제작하는 과정에서는 수천 장의 도면이 생성되며,
에스투더블유가 온톨로지와 지식그래프를 활용한 산업 문제 해결 전략을 주제로 기술 웨비나를 열고 기업의 AI 기반 의사결정 고도화 방안을 공유한다. 빅데이터 분석 인공지능 기업 에스투더블유는 ‘온톨로지로 산업의 문제를 해결하는 방법’을 주제로 오는 29일 라이브 웨비나 ‘WITH’를 개최한다고 밝혔다. 이번 웨비나는 온톨로지와 지식그래프 개념을 산업 현장에 적용하는 전략을 중심으로, 기업 맞춤형 AI 서비스 구현 방안을 소개하는 자리다. 웨비나에서는 온톨로지와 지식그래프의 기본 개념과 산업 적용 시 고려해야 할 관점을 시작으로 고도의 의사결정이 요구되는 산업 문제를 온톨로지 기반으로 해결하는 과정이 다뤄질 예정이다. 아울러 보안 도메인에서 온톨로지를 적용하며 축적한 기술 인사이트와 이를 산업 영역으로 확장한 사례도 함께 소개된다. 에스투더블유는 공공·정부기관용 안보 AI 플랫폼 ‘자비스’와 기업·기관용 보안 AI 플랫폼 ‘퀘이사’를 운영하며 안보 및 보안 분야에서 온톨로지 기반 지식그래프 기술을 축적해왔다. 이러한 기술 역량을 바탕으로 2024년 산업 환경에 최적화한 도메인 특화 온톨로지 플랫폼 ‘SAIP’를 출시했다. SAIP는 고객사 내부 데이터와 해당 산
앤시스코리아는 지난 22일 서울 삼성동 코엑스에서 엔지니어링 시뮬레이션 기반 AI 적용 전략을 공유하기 위해 마련한 ‘산업 맞춤형 시뮬레이션 AI 솔루션 세미나’를 성황리에 마쳤다고 밝혔다. 이번 세미나는 ‘설계부터 운영까지, AI가 바꾸는 엔지니어링’을 주제로, AI 도입 이후 엔지니어링 시뮬레이션의 역할과 범위가 어떻게 재정의되고 있는지를 살펴보고, 제품 개발 전 주기에서 변화하는 시뮬레이션 프로세스와 산업 현장의 주요 트렌드를 실제 사례를 바탕으로 공유하기 위해 마련됐다. 행사 당일에는 다양한 산업군의 엔지니어와 실무 담당자 약 190명이 참석했다. 세미나는 패드메쉬 맨들로이 앤시스 고객지원 부문 아시아 부사장이 ‘AI로 혁신하는 엔지니어링 시뮬레이션’을 주제로 개회사를 전하며 시작됐다. 이후 산업 현장에서 요구되는 시뮬레이션 기반 AI 적용 방안을 중심으로 총 6개의 발표 세션이 진행됐다. 첫 발표에서는 강태신 앤시스코리아 전무가 ‘앤시스가 만드는 디지털 제조 생태계’를 주제로 디지털 전환 시대 제조 산업이 직면한 핵심 과제를 짚고, 제품 설계부터 제조 공정까지 전 과정을 아우르는 엔드투엔드 시뮬레이션 플랫폼 기반 접근 방식을 소개했다. 또한 시뮬레이
지멘스는 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2026에서 대규모 산업용 메타버스 환경을 구축할 수 있는 신규 소프트웨어 솔루션 ‘디지털트윈 컴포저’(Digital Twin Composer)를 공개했다. 이 솔루션은 산업용 AI와 시뮬레이션, 실시간 물리 데이터를 결합해 기업이 가상 환경에서 신속하고 대규모의 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 디지털트윈 컴포저는 지멘스의 디지털 트윈 포트폴리오에서 생성된 2D·3D 디지털 트윈 데이터를 물리적 실시간 정보와 결합하고, 엔비디아의 엔비디아 옴니버스 라이브러리를 활용해 안전하고 관리 가능한 실시간 포토리얼리스틱 시각 환경을 구현한다. 이를 통해 기업은 제품과 공정, 설비 전반의 수명 주기에 걸쳐 가상 데이터와 물리 데이터를 통합한 글로벌 환경을 빠르게 구축·유지할 수 있다. 이 솔루션은 실제 환경을 반영한 상태에서 제품과 공정, 공장을 시각화하고 상호작용하며 반복 검증할 수 있도록 상황별 실시간 인사이트를 제공한다. 최신 스마트폰부터 대형 조선소의 유조선 탱커, 자율주행 전기차, 그린필드·브라운필드 부지에 조성되는 AI 공장까지 폭넓은 산업 분야에 적용 가능하다. 지멘스는 펩시코와 함께 미국 내 주요 제조·물류
생성형 AI 스타트업 포티투마루가 ‘2026 Emerging AI+X Top 100’에 선정되며, 대한민국 미래 AI를 이끌 100대 기업으로 6년 연속 이름을 올렸다. 포티투마루는 AI 기술과 산업을 결합한 융합 경쟁력을 바탕으로, 급변하는 AI 시장 환경 속에서도 흔들림 없는 기술 리더십을 재확인했다. ‘Emerging AI+X Top 100’은 AI 기술을 다양한 산업(X)에 접목해 미래 혁신을 주도할 기업을 발굴하는 프로젝트로, 올해는 약 3,000여 개 기업을 대상으로 엄격한 심사가 이뤄졌다. 주관 기관은 정량 지표와 정성 평가를 종합해 최종 100개 기업을 선정했으며, 포티투마루는 산업 간 경계를 넘나드는 융합 산업 부문에서 자연어 처리 기반 AI 플랫폼 대표 기업으로 선정됐다. 포티투마루가 높은 평가를 받은 배경에는 ‘실용주의 AI’ 전략이 있다. 단순한 기술 시연이나 모델 규모 경쟁이 아닌, 실제 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 AI를 구현해온 점이 강점으로 꼽힌다. 포티투마루는 초거대 언어모델의 한계로 지적돼 온 환각 현상을 검색증강생성 기술인 RAG42와 인공지능 독해 기술 MRC42를 통해 구조적으로 완화했다. 아울러 전문 산업 분야에 특
마키나락스는 윤성호 대표가 대한민국 공학기술 분야 최고 권위 단체인 한국공학한림원의 2026년 신입 일반회원으로 선정됐다고 밝혔다. 1995년 설립된 한국공학한림원은 대학, 기업, 연구기관 등에서 탁월한 성과를 거둔 공학기술 분야 전문가들로 구성된 단체다. 2026년 신입 회원으로는 노태문 삼성전자 사장, 최수연 네이버 대표 등 49명이 정회원에 선임됐다. 윤성호 대표는 일반회원 84명 중 한 명으로 이름을 올렸다. 일반회원은 15년 이상의 경력을 보유하고 선구적인 기술·사업 성과를 거둔 인물을 대상으로 추천을 받아 약 10개월간의 엄격한 심사를 거쳐 확정된다. 윤성호 대표는 MIT에서 물리학 박사를 취득한 뒤 삼성전자와 SK텔레콤을 거쳐 2017년 마키나락스를 창업했다. 이후 반도체, 배터리, 중공업, 자동차, 에너지 등 다양한 산업 현장에서 AI의 실제 적용과 운영을 이끌며, 자체 개발한 AI 플랫폼을 기반으로 버티컬 AI 생태계 확장에 기여한 공로를 인정받았다. 현재 윤성호 대표는 대통령 직속 AI 전략위원회 민간위원으로도 활동하며 국가 AI 전략 수립에도 참여하고 있다. 윤성호 대표는 “공학인에게 최고의 영예인 한국공학한림원의 일원이 된 것은 매우 영
HNIX(이하 에이치엔아이엑스)가 인공지능 플랫폼 기업 네이버클라우드의 공식 파트너사로 등록하고 AX와 클라우드 사업을 중심으로 전략적 협력을 본격 추진한다. 양사는 AI와 클라우드를 결합한 AX 중심의 장기 협업 모델을 구축하고 산업 현장에서 즉시 체감 가능한 성과 창출을 목표로 협력 범위를 확대한다는 방침이다. 이번 파트너십을 통해 에이치엔아이엑스는 기존 고객사를 대상으로 AI 기반 맞춤형 자동화와 예측 분석 솔루션을 우선 제공하고 이를 시스템과 패키지 형태로 정비해 범현대가 기업을 포함한 국내 기업 전반으로 확대 적용할 계획이다. 네이버클라우드는 안정성과 확장성을 갖춘 클라우드 인프라와 AI 플랫폼을 제공하고, 에이치엔아이엑스는 산업별 업무 이해도를 바탕으로 AX 기획, AI 솔루션 적용, 레거시 시스템 연계, 현장 밀착형 구축과 운영을 담당한다. 양사는 산업 특성에 따라 AX 적용 전략을 구분한다. 조선·자동차·기계 등 조립·생산 산업에서는 데이터 기반 AI 설계 자동화와 품질 지능화, 생산 의사결정 고도화를 핵심 축으로 공동 사업을 전개한다. 철강·화학·정유 등 공정·연속 산업에서는 AI 예지보전과 품질 예측, 에너지와 설비 운영 최적화를 중심으로
산업 현장의 안전 점검은 여전히 인력 의존도가 높고, 그만큼 공백과 지연이 반복된다. 특히 제철·조선·발전·반도체·정유·화학처럼 공정이 복잡하고 위험 요소가 많은 산업일수록 이상 징후를 얼마나 빨리 발견하느냐가 사고 규모와 생산성에 직결된다. 위드로봇은 이러한 구조적 한계를 ‘로봇 기반 순찰’이라는 방식으로 재정의한다. 작업자가 접근하기 어려운 고열·고소·협소 공간과 장거리 배관 구간을 로봇이 대신 점검하고, 에지 AI 기반 현장 판단으로 이상 징후를 즉시 걸러내 대응 시간을 단축하는 전략이다. 이는 단순 자동화를 넘어 안전과 생산성을 동시에 관리하는 새로운 산업 안전 운영 모델로 주목받고 있다. 최근 산업 현장에 CCTV와 센서가 없어서 사고가 나는 경우는 드물다. 사고·화재·누수·고장 등이 반복되는 이유는 장비가 부족해서가 아니라 확인이 제때 이뤄지지 않기 때문이다. 문제는 넓고 위험한 구역이 늘어날수록 순찰에 소모되는 자원은 많아지고, 그 사이에 생긴 빈 시간이 발견 지연과 대응 지연으로 이어진다. 실제로 현장에서 치명적인 것은 이상이 커지기 전 신호를 놓치는 상황이다. 작은 누수는 바닥이 젖는 수준에서 끝날 수 있지만, 발견이 늦으면 설비 정지와 안전
AI를 도입하는 기업은 늘어나고 있지만, 실제 현장에선 ‘효과’보다 ‘피로감’이 더 커지고 있다. 글로벌 기업의 84%가 AI에 큰 기대를 걸지만 실제 적용률은 14%, 프로젝트 실패율은 무려 80%에 달한다. 데모는 화려하고 PoC는 준수하게 돌아가지만, 정작 프로덕션 확산 단계에서 번번이 좌초되는 이유는 무엇일까. AVEVA 윤병철 프로는 그 답을 ‘데이터 구조’에서 찾는다. 정유 플랜트의 경우 복잡한 조건, 패턴, 배치, 품질, 에너지 데이터를 AI가 스스로 이해할 수 있게 만들기 위해서는 시간·구조·맥락·추적성을 갖춘 지능형 데이터 허브가 필수라고 강조한다. 그는 EF(Event Frame)와 AF(Asset Framework)라는 두 축을 통해 AI가 현장 의사결정을 대체하는 수준으로 작동하는 실제 사례를 제시하며, 이제는 ‘시도’가 아닌 ‘실행’에 투자할 때라고 말한다. AI 도입 실패하는 이유, 기술이 아니라 데이터 구조의 빈틈 산업 현장에서 AI 도입은 선택이 아닌 생존 전략으로 인식되고 있다. 그러나 숫자는 냉정하다. 글로벌 기업의 84%가 AI에 큰 기대를 걸지만 실제 적용 비율은 14%에 머무르며, 프로젝트 실패율은 무려 80%를 기록한다
제조업에서 AI의 역할을 둘러싼 논쟁은 오래 지속돼 왔다. 자동화가 인력을 대체하고 현장 역할을 약화시킬 것이라는 두려움도 여전히 남아 있다. 그러나 로크웰오토메이션코리아 신경철 부장이 제시한 글로벌 제조 트렌드는 다른 방향을 가리킨다. AI는 인력을 줄이는 기술이 아니라, 현장의 사고방식과 업무구조를 재편하는 촉매에 가깝다. 로직스 AI·가디언 AI·비전 AI·코파일럿은 설비 기반 예지보전, 품질 검사, 제어 자동화 등 제조업의 핵심 업무를 새로운 방식으로 재정의하며, 숙련 인력 부족·품질 편차·운영 복잡성 등 오래된 제조 과제를 풀기 위한 현실적 접근법을 제시한다. AI는 더 이상 미래의 실험이 아니다. 공장의 한 모터, 한 라인, 한 카메라에서 시작해 전체 운영 체계로 확장되는 실질적 전환의 시기가 도래했다. 글로벌 제조 AI 트렌드와 스마트 팩토리 과제의 재정의 전 세계 제조업이 AI 도입을 검토하는 단계에서 기업들은 기술 자체보다 ‘운영 지속성’에 초점을 맞추기 시작했다. 신경철 부장은 로크웰오토메이션이 10년 넘게 추적해 온 글로벌 스마트 제조 보고서의 데이터를 통해, 제조 AI가 단순한 기술 실험에서 벗어나 운영 체계 전반에 영향을 미치는 변곡점
중기부, 지역생태계, 팁스 R&D, 기술사업화 등에 역대 최대인 2.2조원 지원 산업부, 첨단·주력산업 기술혁신·산업AI확산 등 역대 최대 규모인 5.5조원 투자 중소벤처기업부(장관 한성숙, 이하 중기부)와 산업통상부(장관 김정관, 이하 산업부)는 양 부처가 추진하는 R&D사업의 지원내용·대상·절차·일정 등을 담은 ‘26년도 R&D사업 통합시행계획(이하 통합시행계획)’을 함께 공고한다고 밝혔다. 지금까지는 양 부처가 각각 통합시행계획을 공고함에 따라 기업들은 일일이 중기부, 산업부 또는 R&D전문기관 홈페이지에 방문해야만 기업지원 R&D정보를 확인할 수 있었다. 이에, 기업들의 편의 제공을 위해 양 부처가 통합시행계획을 함께 공고함으로써 중기부·산업부·R&D전문기관 어디든 한 곳에서 기업지원 R&D사업 시행계획을 모두 살펴볼 수 있게 되었다. 중기부는 ‘25년 대비 45% 증액된 총 2.2조원을 지원할 예정이다. 이 중 신규 지원과제 예산은 7,497억원으로, ’25년 신규과제 예산인 3,301억원의 2.3배 수준으로 대폭 증액되었다. 2026년 중기부 R&D 사업은 ➊ 지역 생태계에 과감하게 R&am
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