“개발자 없어도 AI 활용”…‘제조 AI 솔루션’으로 경북 중소기업 AX 촉진 작성일 06-09 15 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="6arTwggRIP"> <p contents-hash="c1d683a2e9823b8df0fcf1470af83b2c5ba084d88639a165dd18cc0c21f48520" dmcf-pid="PNmyraaem6" dmcf-ptype="general">[IT동아 김동진 기자] “AI가 중요하다는 건 알지만, 당장 개발자를 채용할 여력도 없습니다.”</p> <p contents-hash="ef8805da9be50b8292fd9eb63570401d7d1b05f442da7cef8184fb8e5a73c474" dmcf-pid="QjsWmNNdm8" dmcf-ptype="general">국내 제조 중소기업 현장에서 흔히 나오는 이야기다. AI 전환 여부가 산업 경쟁력을 좌우할 핵심으로 떠오르고 있지만, 상당수 중소기업은 인력과 비용 부담으로 기술 도입을 시도조차 하지 못하는 경우가 많다. 특히 제조업 현장은 설비와 생산 데이터를 다루는 특성상 구축 난도가 높고, 기업별 공정 환경도 제각각이어서 디지털 전환 장벽이 더욱 높다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2c26eb370c1d61d22a9ec2bdf1f2e08d3f97b5be4c35111fba53402e4dee26e7" dmcf-pid="xAOYsjjJI4" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="출처=셔터스톡" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/09/itdonga/20260609181803006rgvg.jpg" data-org-width="1800" dmcf-mid="71cCAJJ6I3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/09/itdonga/20260609181803006rgvg.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 출처=셔터스톡 </figcaption> </figure> <p contents-hash="c551bab8a728fc8fb1c726f4015264e442a33dfcb65ca2873a3802ecde740c28" dmcf-pid="yU2R9ppXsf" dmcf-ptype="general"><strong>AI 도입 원하지만 인력·비용 부담에 막힌 중소 제조 현장</strong></p> <p contents-hash="ef52bb44509da5640ff423a96025730644cee41080087a4e9ed37ef23490de40" dmcf-pid="WuVe2UUZEV" dmcf-ptype="general">다수 중소 제조기업은 여전히 숙련공 경험에 의존해 생산 공정을 운영한다. AI 전환을추진하고 싶어도 설비 데이터가 흩어져 있거나 수기로 관리되는 경우도 많다. 공정별 데이터를 수집하더라도 이를 분석하고 활용할 전문 인력이 부족해 실제 의사결정까지 이어지지 못하는 사례 또한 적지 않다.</p> <p contents-hash="5f62ec2e66cf8309310010ac93756c42bb98c223e14e900a3a7a7f6dc90ab58f" dmcf-pid="Y7fdVuu5D2" dmcf-ptype="general">예컨대 도장 공정을 운영하는 기업은 온도와 습도 변화에 따라 품질 편차가 발생한다. 금속 절삭·가공 기업은 설비 마모와 이상 징후를 실시간으로 파악하기 어렵다. 금형 제조 기업 역시 금형 수명과 교체 시점을 숙련자의 경험에 의존하는 경우가 많다. 생산성 향상과 품질 안정화가 필요하지만, 자체적으로 AI 시스템을 구축하기에는 부담이 크다. </p> <p contents-hash="d34b18fd4de7055bc39df055881e5fd541631bacbd39bc15b1b3bcf5a34b20c0" dmcf-pid="GZufUXXSD9" dmcf-ptype="general">대한상공회의소와 산업연구원이 진행한 ‘국내 기업 AI 기술 활용 실태 조사’에 따르면, 대기업 AI 활용률은 48.8%였던 반면 중소기업은 21.1% 수준에 머물렀다. 초기 투자 비용과 전문 인력 부족이 주요 원인으로 꼽혔다. 인구 소멸 위기에 처한 지역 제조 중소기업의 경우 인재 채용의 문턱은 더욱 높다. </p> <p contents-hash="a439e9a3dfed3e0550adf2a1f60c290de099427471da4197a19f05b946824167" dmcf-pid="H574uZZvEK" dmcf-ptype="general">이처럼 어려움에 처한 지역 중소 제조기업을 위해 경상북도 경제진흥원은 ‘K-경북형 AI 동반성장 주력산업 육성 AX 지원 사업’을 추진, 기업의 AI 전환을 지원한다. 자동차·반도체·이차전지 등 주력산업 분야에서 앵커기업과 협력 중소기업이 함께 제조혁신을 추진하도록 지원하는 내용이 골자다. 단순히 개별 기업에 보조금을 지급하는 방식이 아니라, 앵커기업을 중심으로 공급망 전체의 AI 전환을 추진하는 것이 특징이다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="63f99df463d2de2e259c38e5796242ebdf4e8daf43779c227be85c838fa22951" dmcf-pid="X1z8755TEb" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="출처=셔터스톡" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/09/itdonga/20260609181804292pkik.jpg" data-org-width="1620" dmcf-mid="F72R9ppXrk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/09/itdonga/20260609181804292pkik.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 출처=셔터스톡 </figcaption> </figure> <p contents-hash="15b2205a20d2f3f3e3dc0bdb425ceee0fbac7c830c9d237f95594ea6b1df3072" dmcf-pid="Ztq6z11ysB" dmcf-ptype="general">‘K-경북형 AI 동반성장 주력산업 육성 AX 지원 사업’의 공급 기업은 AI 에이전트 솔루션 전문기업 아티웰스다. </p> <p contents-hash="7951cd0753a9f3666877b58f750e633aafb517e6ef1003cf8d7839be2f2141ba" dmcf-pid="5FBPqttWEq" dmcf-ptype="general">아티웰스는 코스닥 상장사인 세아메카닉스를 중심으로 구성된 컨소시엄에 참여해 중소 제조기업의 AI 전환을 지원한다. 세아메카닉스와 협력 관계를 맺고 있는 경일산업, 백송, 성운, 제일칼라테크, 중수테크, 케이제이정공, 해성금속 등 7개 제조기업에 AI 전환 플랫폼 ‘노드 스튜디오(Node Studio)’를 공급하는 방식이다.</p> <p contents-hash="29594c92fbab9f8622753c6b9ba2d4b6833f8542aad35e8e54738810a9feedfc" dmcf-pid="13bQBFFYsz" dmcf-ptype="general">아티웰스가 자체 개발한 노드 스튜디오는 ERP, MES, 설비 로그, 품질 데이터 등 기업 내 다양한 데이터를 표준화된 형태로 연계하고, 별도 개발 과정 없이 비정형 데이터 정제와 이상 징후 탐지, 리포트 자동화 등의 업무를 구현할 수 있도록 돕는다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="27a1e7c8f4c2a69b989a6dfb667c713f838f035f3227e7c15bce3ea44351d7ca" dmcf-pid="t0Kxb33Gs7" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="출처=아티웰스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/09/itdonga/20260609181805512wzdt.jpg" data-org-width="1075" dmcf-mid="8R4Jf771rQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/09/itdonga/20260609181805512wzdt.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 출처=아티웰스 </figcaption> </figure> <p contents-hash="51fe450d351ab7b606a788e2e6d7f6f6e299d831c45182b534eadfba37b543df" dmcf-pid="Fp9MK00Hsu" dmcf-ptype="general"><strong>“ERP·MES 연동 부담 낮춘다”…노코드 AI 에이전트가 제조 데이터 분석·리포팅 자동화</strong></p> <p contents-hash="5046f4381cd6b71d636816553c1cb6696ba997628e4782d6fb4bebda116b04d9" dmcf-pid="3p9MK00HwU" dmcf-ptype="general">기존에는 ERP나 MES, 설비 로그, 품질 데이터 등을 AI와 연동하려면, 개발자가 각 시스템 API를 개별적으로 연결해야 했다. 새로운 설비나 데이터를 추가할 때마다 추가 개발도 필요했다. 개발 인력 확보가 어려운 중소기업 입장에서는 부담이 컸다.</p> <p contents-hash="687331a45a9ae5457f49a3f42de046b01f8f52bb97c564f1a57b1752df3002b1" dmcf-pid="0U2R9ppXDp" dmcf-ptype="general">아티웰스는 AI 에이전트를 통해 데이터 수집부터 분석, 리포팅까지 자동화한다. 현장 작업자가 복잡한 코딩 없이도 AI 워크플로우를 활용할 수 있도록 ‘노코드(No-Code)’ 기반 환경도 제공한다.</p> <p contents-hash="e094b69f47cf3d155c353a70a78adcacc21b951cb06220d5b84fcd6a657c5ee1" dmcf-pid="puVe2UUZD0" dmcf-ptype="general">예컨대 참여기업의 재고 데이터와 생산 데이터를 AI 에이전트가 자동으로 정리·비교 분석해, 누락·불일치 항목을 빠르게 확인할 수 있도록 지원한다. 생산 현장에서는 일별·공정별 생산현황을 한눈에 확인할 수 있도록 데이터를 정리하고, 향후 분석에 활용할 수 있는 형태로 데이터베이스화를 지원한다.</p> <p contents-hash="56cc2be66b6204221da480948f4de3e279fe380bc4557a4e3b8b5fced10d4ba3" dmcf-pid="U7fdVuu5D3" dmcf-ptype="general">설계·자재 관리 영역에서도 AI 활용을 추진한다. 설계 문서와 재고, 생산 데이터를 연계해 필요한 자재 정보를 보다 효율적으로 조회·관리할 수 있는 환경 구축을 지원한다.</p> <p contents-hash="95917ff9628efb34f2e69c2dd51206b098335ac25b154ed1a811220264eee8c6" dmcf-pid="uz4Jf771rF" dmcf-ptype="general">이번 사업에서는 참여기업 7개사의 재고·생산·관리 데이터를 업무 단위로 정리하고, AI 에이전트가 해당 데이터를 조회·분석·활용할 수 있는 환경 구축을 추진한다.</p> <p contents-hash="552aa2fd26c501f468b745a949576fc88732c6368b9beedbbf8159772a59715f" dmcf-pid="7q8i4zztDt" dmcf-ptype="general">단순한 시스템 도입에 그치지 않고, 기업별 업무 흐름에 맞춘 자동화 워크플로우를 적용, 재고 관리와 생산현황 관리, 데이터 정리 업무의 효율화를 지원할 계획이다.</p> <p contents-hash="4c2012d493dddfba633518466422c343f3691b0121cb575c224fdf19e0f1b6e9" dmcf-pid="zB6n8qqFI1" dmcf-ptype="general"><strong>개별 기업 넘어 공급망 단위 제조혁신 추진</strong></p> <p contents-hash="04ef1fc0f9e9cdeba5cc5e21ce11df0c802641e6afdaa2952d7c8b444ed10a81" dmcf-pid="qbPL6BB3O5" dmcf-ptype="general">K-경북형 AI 동반성장 주력산업 육성 AX 지원사업의 목표는 단순히 솔루션을 공급하는 데 그치지 않는다. 앵커기업인 세아메카닉스를 중심으로 협력사들의 데이터 활용 체계를 정비하고, 공급망 전반의 데이터 표준화와 AI 활용 기반 구축을 목표로 한다. 개별 기업을 넘어 공급망 단위의 AI 전환을 추진하는 셈이다.</p> <p contents-hash="50304245d6dcdbaee2230aa0c5d39e38e1cf919d595fbc76340d83d58d27bbec" dmcf-pid="BKQoPbb0DZ" dmcf-ptype="general">세아메카닉스는 전기차(EV)와 에너지저장장치(ESS)용 알루미늄 다이캐스팅 부품을 생산하는 기업이다. 글로벌 완성차 및 배터리 시장의 품질 요구 수준이 높아지는 상황에서 협력사 제조 경쟁력 확보의 중요성은 날로 커지고 있다. 협력사 품질 문제가 곧 공급망 전체 리스크로 이어질 수 있기 때문이다.</p> <p contents-hash="3928018b49be5e1af84cdee34eb103d373b919bfac407fdd36a13bdaab2a34a6" dmcf-pid="bp9MK00HIX" dmcf-ptype="general">경상북도 역시 공급망 관리의 중요성을 인식, 개별 기업 지원 중심 정책의 한계를 넘어 앵커기업과 협력기업이 함께 성장하는 ‘상생형 제조혁신 모델’ 구축을 목표로 사업을 추진 중이다. 경상북도 경제진흥원은 향후 AI 시스템 도입뿐만 아니라 스마트공장 구축, 정책자금 연계, 전문인력 양성 등 후속 지원까지 연계할 계획이다.</p> <p contents-hash="8935f2f58b7be21d5e75171c7a80f843a4b46f7aa129cf632b3b6d94e0f7e060" dmcf-pid="KU2R9ppXEH" dmcf-ptype="general">업계에서는 이번 사업이 지역 제조업 AI 전환의 실증 사례가 될 가능성에 주목한다. 대기업 중심 AI 활용을 넘어, 상대적으로 디지털 전환이 더딘 지역 중소 제조기업까지 AI 활용 범위를 넓히는 시도이기 때문이다.</p> <p contents-hash="be53c49a69c5836420fa300ba65aa186e07a46eabe99593fbe2ea9b8989625bb" dmcf-pid="9uVe2UUZrG" dmcf-ptype="general">이선구 아티웰스 대표는 “흩어져 있는 공급망 데이터를 ‘노드 스튜디오’로 연결해 개발 인력이 부족한 중소 제조기업도 AI를 실제 업무에 즉시 활용할 수 있도록 지원할 것”이라며 “AI 도입의 핵심 과제는 현장에 맞는 운영 구조와 데이터 연결 체계를 구축하는 것이며, 지역 제조 중소기업의 실질적인 AI 전환을 촉진하는 데 최선을 다하겠다”고 말했다. </p> <p contents-hash="cd9594910ebcf67b51d75f4ff993ef66f245a6460fade2ab19e63771a05fbe99" dmcf-pid="27fdVuu5sY" dmcf-ptype="general">IT동아 김동진 기자 (kdj@itdonga.com)</p> <p contents-hash="d61ad4f42ccac6088c96c030cc60a79feedd00eb22e4f89fff49827a4b8d4a92" dmcf-pid="Vz4Jf771wW" dmcf-ptype="general">사용자 중심의 IT 저널 - IT동아 (<span>it.donga.com</span>)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © IT동아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 ‘시종일관 포커페이스’ 스롱 피아비, 권발해 꺾고 결승 진출 확정되자 특유의 세리머니 “이겼다!”...김가영과 우승 격돌 06-09 다음 김정호 "초고속 S램까지 쌓는 메모리 타운, 피지컬 AI 핵심 될 것" 06-09 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
