지난 호에서는 2028년부터 본격화되는 지속가능성 공시제도를 경영진의 전략 과제로 살펴보았다. 이번 호에서는 질문을 현장으로 옮긴다. 공시의 최종 결과물은 사업보고서에 담기지만, 그 신뢰성은 공장의 계측기, 생산기록, 안전점검표, 구매·물류 데이터에서 시작된다. 우리나라 지속가능성 공시 제도화 최종안에 따르면, 2028년부터 연결자산총액 10조원 이상 코스피 상장사는 2027 사업연도 기후 관련 정보를 사업보고서에 공시해야 한다. 2029년에는 적용 범위가 연결자산총액 5조원 이상 코스피 상장사로 확대된다. 2030년 연결자산총액 2조원 이상 기업까지의 확대는 2028~2029년 운영 상황을 평가한 뒤 검토할 계획이다. 이 제도는 일부 대형 상장사의 보고서 업무로 보일 수 있다. 그러나 제조 현장의 관점에서 보면 전혀 다른 이야기다. 공시의 근거가 되는 에너지·온실가스·생산·품질·안전·구매 데이터는 이미 공장 곳곳에서 생성되고 있다. 문제는 그 데이터가 공시와 경영 의사결정에 사용할 수 있는 구조로 연결돼 있는가에 있다. 지속가능성 공시는 결국 “보고서를 잘 쓰는 능력”보다 “데이터를 신뢰할 수 있게 만드는 능력”을 묻는다. 이번 글에서는 센서에서 사업보고서
제조 데이터에 '맥락'을 부여하는 'AI-Ready ERP'가 제조기업의 새로운 과제로 떠오르고 있다. 생성형 AI와 AI 에이전트가 업무 전반으로 확산되면서 ERP를 바라보는 관점도 달라지고 있다. 그동안 ERP는 구매와 생산 판매 재무 활동을 데이터로 기록하고 전표로 정리하는 역할을 맡아왔다. 그러나 AI가 기업의 상황을 직접 이해하고 판단하는 시대에는 이러한 기록 중심의 구조만으로는 한계가 분명하다. 그 대안으로 ERP가 축적하는 데이터를 AI가 곧바로 활용할 수 있도록 처음부터 설계하는 'AI-Ready ERP'가 부상하고 있다. 현대오토에버 장해진 실장은 이를 ERP에 AI 기능을 하나 추가하는 것과는 다른 개념으로 설명한다. 데이터의 의미와 상호 관계를 설계 단계에서부터 정의해 두어야 이후 경영 판단과 AI 의사결정에 그 데이터가 제대로 쓰일 수 있다는 것이다. 핵심은 데이터의 양이 아니다. 제조기업은 이미 방대한 데이터를 보유하고 있다. 생산라인에서는 설비와 품질 데이터가 발생하고 MES와 PLM ERP에도 구매 생산 재고 원가 정보가 축적된다. 관건은 이들 데이터가 서로 어떻게 연결되는지가 분명하지 않다는 데 있다. 한 라인에서 발생한 부품 부
도시·공장·도로·재난 등 현장에서 생성되는 데이터의 형식·위치는 제각각이다. 인공지능(AI) 기반 3차원(3D) 공간 정보 플랫폼 업체 이지스는 이렇게 파편화된 정보를 하나의 3D 공간에 구현한다. 이후 AI 분석과 예측 결과까지 겹쳐 보여준다. 현실 공간의 현재 상태와 이후 변화를 함께 살피는 ‘이지스 디지털 어스 플랫폼(EGIS Digital Earth Platform)’이 그 주인공. 여기서 디지털 어스(Digital Earth)는 현실의 지형·건물·시설물과 관련 데이터를 3D 공간에 옮겨 현재 상태와 변화를 분석하는 가상 환경을 뜻한다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 이번 전시에서 출격하는 이지스는 디지털 어스 플랫폼의 데이터 통합, 3D 시각화, AI 분석·예측·시뮬레이션 기능을 선보인다. 도시 관리, 재난 안전, 기상, 교통, 환경 등 현실 공간에서 발생하는 데이터를 이 플랫폼에 연결해 현장 판단에 필요한
PC, 공유 폴더, 메일 등에 흩어진 자료는 파일마다 버전이 다르다. 이러한 자재명세서(BOM), 견적서, 구매 문서 등은 별도로 관리되고 있다. 필요한 도면을 찾고 변경점을 대조하는 작업은 담당자의 경험과 수작업에 의존한다. 피지컬 AI(Physical AI) 기술 업체 마키나락스는 이번 ‘2026 산업AI EXPO’에서 도면 의사결정 AI 에이전트(AI Agent) ‘드로우엑스(DrawX)’를 대안으로 제시한다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 마키나락스 관계자는 “현재 제조 생태계에는 수많은 도면이 축적돼 있지만, 상당수는 여전히 제대로 활용되지 못한 채 보관되고 있다”고 우려했다. 드로우엑스는 이 도면을 ‘인공지능 준비 데이터(AI Ready Data)’로 변환한다. 이를 통해 검색·분석·비교·견적·수주 등 판단에 다시 투입한다. 이 과정에서 먼저 도면 업로드는 관리 체계의 시작점이다. ‘스마트 드라이브(Smar
검사·로보틱스·운영·데이터를 연결한 산업용 피지컬 AI(Physical AI) 풀스택(Full-stack)으로 난공정 자동화를 겨냥한다. 아이벡스가 자신들이 구축한 양산 데이터 순환 구조를 ‘2026 산업AI EXPO’에서 공식화한다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 검사 장비가 결함을 찾는고 작업자는 판정을 확정한다. 선별된 데이터는 재학습과 배포 단계로 돌아간다. 검사 결과를 일회성 기록으로 남기지 않고 AI 학습 자산으로 순환시키는 구조다. 이것이 아이벡스가 이번 박람회에서 공개할 데이터 방법론이다. 회사는 이 자리에서 산업 특화 머신러닝(Machine Learning) 운영 플랫폼 ‘아이브옵스(AIVOps)’와 품질 데이터 운영 엔진 ‘아이브데이터(AIVData)’를 선보인다. 회사 관계자는 품종이 다양하고 형상이 복잡해 기존 비전으로는 대응이 어려웠던 제품의 검사부터 정밀 조립 등을 핵심 적용 대상으로 꼽았다.
제조업의 인공지능 전환(AX)을 위해서는 휴머노이드나 거대 AI 모델 도입에 앞서 현장 데이터를 어떻게 확보하고 연결할 것인지부터 살펴야 한다는 지적이 나왔다. 공장 설비와 기업마다 제각각인 데이터 형식을 표준화하지 않으면 AI 도입 과정의 상당 부분을 데이터 정리와 변환에 써야 해 투자 대비 효과(ROI)를 확보하기 어렵다는 설명이다. 이정준 국제전기기술위원회(IEC) 이사·서울대학교 공학전문대학원 교수는 지난 28일 경기 성남시 판교타운홀에서 열린 ‘2026 제6회 디지털 ESG 조찬회’에서 ‘제조 AX와 피지컬 AI, 어떻게 구현할까?: 데이터를 중심으로’를 주제로 발표하며 이같이 밝혔다. 이 교수는 최근 제조업계에서 AI 팩토리와 피지컬 AI, 자율공장, 휴머노이드 등의 개념이 빠르게 확산하고 있지만 실제 제조 현장의 고민은 이보다 구체적이라고 짚었다. 그는 “실제로 공장을 운영하시는 분들은 ‘저건 먼 얘기고 지금 당장 어떻게 할 건데’라는 질문에 답을 찾아야 한다”며 “결국 AI를 어떻게 활용할 것인가의 관점에서 접근해야 하고, 그러려면 AI를 돌릴 데이터가 도대체 어디에 있는지부터 봐야 한다”고 말했다. 제조 AI의 현실적 활용, 예지보전·품질검사
제조업의 인공지능 전환(AX)과 피지컬 AI(Physical AI) 구현을 위해 기업이 무엇부터 준비해야 하는지 기업 C레벨 관계자와 산학연 전문가들이 모여 논의하는 자리가 열린다. 디지털 ESG 얼라이언스(i-DEA, 이하 이데아)는 오는 8월 28일 오전 7시 30분부터 9시까지 경기 성남시 판교타운홀 3층에서 ‘제6회 디지털 ESG 조찬회’를 개최한다고 밝혔다. 이번 조찬회는 ‘제조 AX와 피지컬 AI, 어떻게 구현할까?: 데이터를 중심으로’를 주제로 열린다. 제조 현장에서 AI 활용이 확대되는 가운데 데이터 관점에서 제조 AX와 피지컬 AI를 구현하기 위한 방향을 살펴보고, 실제 제조 AI 전환을 위한 실행 전략을 논의하는 데 초점을 맞춘다. 연사로는 이정준 국제전기기술위원회(IEC) 이사이자 서울대학교 공학전문대학원 교수가 나선다. 이 교수는 스마트 제조와 제조 AI, 디지털 전환(Digital Transformation), 스마트그리드, 국제표준화 등을 주요 전문 분야로 연구해왔다. 이 교수는 미국 퍼듀대학교에서 전기전자공학 박사 학위를 취득했으며 서울대학교에서 전기공학 석·학사 학위를 받았다. 현재 IEC IB(IEC Board) 보드멤버와 탄소
차세대 산업 혁신 테마의 제조 특화 행사 ‘산업AX 코리아 2026(IndustryAX Korea 2026)’가 이달 16일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 막을 올렸다. ‘AX(AI Transformation), 산업의 판단 구조를 바꾸다’를 주제로 한 본 행사는 제조·물류·로보틱스·정보기술(IT) 현장의 인공지능 전환(AX) 사례와 실행 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 행사는 콘퍼런스·쇼케이스 두 가지 갈래로 기획돼 참관객의 이해를 도왔다. 오전 공통 세션에서는 AI 레디 데이터(AI Ready Data), 피지컬 AI(Physical AI), 다크 팩토리(Dark Factory), 소프트웨어 정의 공장(SDF) 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 오후에는 산업별 AX 혁신, 피지컬 AI 및 엔지니어링 워크포스, 로보틱스·오토메이션 등 3개 트랙이 진행됐다. 현장에서는 데이터 기반 자율제조(Autinomous Manufacturing), 제조실행시스템(MES), AI 비전(Vision), 디지털 트윈(Digital Twin), 협동 로봇(코봇), 3D 비전 자동화, 제조·물류 운영 혁신 등 산업 AX 구현을 위한 주요 기술과 적용 사례가 소개됐다.
차세대 산업 혁신 테마의 제조 특화 행사 ‘산업AX 코리아 2026(IndustryAX Korea 2026)’가 이달 16일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 막을 올렸다. ‘AX(AI Transformation), 산업의 판단 구조를 바꾸다’를 주제로 한 본 행사는 제조·물류·로보틱스·정보기술(IT) 현장의 인공지능 전환(AX) 사례와 실행 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 행사는 콘퍼런스·쇼케이스 두 가지 갈래로 기획돼 참관객의 이해를 도왔다. 오전 공통 세션에서는 AI 레디 데이터(AI Ready Data), 피지컬 AI(Physical AI), 다크 팩토리(Dark Factory), 소프트웨어 정의 공장(SDF) 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 오후에는 산업별 AX 혁신, 피지컬 AI 및 엔지니어링 워크포스, 로보틱스·오토메이션 등 3개 트랙이 진행됐다. 현장에서는 데이터 기반 자율제조(Autinomous Manufacturing), 제조실행시스템(MES), AI 비전(Vision), 디지털 트윈(Digital Twin), 협동 로봇(코봇), 3D 비전 자동화, 제조·물류 운영 혁신 등 산업 AX 구현을 위한 주요 기술과 적용 사례가 소개됐다.
차세대 산업 혁신 테마의 제조 특화 행사 ‘산업AX 코리아 2026(IndustryAX Korea 2026)’가 이달 16일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 막을 올렸다. ‘AX(AI Transformation), 산업의 판단 구조를 바꾸다’를 주제로 한 본 행사는 제조·물류·로보틱스·정보기술(IT) 현장의 인공지능 전환(AX) 사례와 실행 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 행사는 콘퍼런스·쇼케이스 두 가지 갈래로 기획돼 참관객의 이해를 도왔다. 오전 공통 세션에서는 AI 레디 데이터(AI Ready Data), 피지컬 AI(Physical AI), 다크 팩토리(Dark Factory), 소프트웨어 정의 공장(SDF) 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 오후에는 산업별 AX 혁신, 피지컬 AI 및 엔지니어링 워크포스, 로보틱스·오토메이션 등 3개 트랙이 진행됐다. 현장에서는 데이터 기반 자율제조(Autinomous Manufacturing), 제조실행시스템(MES), AI 비전(Vision), 디지털 트윈(Digital Twin), 협동 로봇(코봇), 3D 비전 자동화, 제조·물류 운영 혁신 등 산업 AX 구현을 위한 주요 기술과 적용 사례가 소개됐다.
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UPDATE: 2026년 10월 10일 16시 53분
