[현장] 컨포트랩, '공장특화 AI OS' 제시...제조 AX 기간·비용 3분의 1로 작성일 06-12 35 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">구축 기간 74%·비용 65% 절감…파트너사와 AX 생태계 확산 본격화</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="7HlUZFFYA6"> <p contents-hash="aa6f5c81b1965b51e8fc4048808fa78737194119f95d9b803b9c2228ddd8800c" dmcf-pid="zXSu533Gg8" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=남혁우 기자)컨포트랩이 제조 현장 인공지능(AI) 전환(AX) 도입 기간과 비용을 기존 대비 3분의 1 수준으로 줄일 수 있는 '공장특화 AI 운영체제(OS)'를 앞세워 파트너 생태계 확장에 나섰다.</p> <p contents-hash="a31b9b49f09f9e08100451ee197cccdf93b413827b746ca2d05f54ce042f2707" dmcf-pid="qZv7100Hk4" dmcf-ptype="general">컨포트랩은 12일 서울 강남구 코엑스 스튜디오 159에서 '포타 커넥트(PORTA CONNECT) 2026'을 성황리에 개최하고, 산업용 AI OS '포타(PORTA)'를 앞세운 제조 AI 전환 전략과 파트너 협업 모델을 제시했다.</p> <p contents-hash="be909356a76e35678ac0f46c03172ebe584caa845ab47cda93a00d1902787737" dmcf-pid="B5TztppXNf" dmcf-ptype="general">김희중 컨포트랩 대표는 현재 제조 현장은 인프라 구성부터 데이터 수집, 모델링, 애플리케이션 개발까지 일일이 쌓아 올려야 하는 일종의 시스템 통합(SI)프로젝트라고 설명했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5fa5db5a58648ef7aa83b91e62d6668524445d3c0c7d91d27a21a8e93d9a2c32" dmcf-pid="b1yqFUUZoV" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김희중 컨포트랩 대표(사진=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/12/ZDNetKorea/20260612164948749mboc.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="ug2gRiiPAP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/12/ZDNetKorea/20260612164948749mboc.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김희중 컨포트랩 대표(사진=지디넷코리아) </figcaption> </figure> <p contents-hash="3af21fe13eca4335abe4322d8137c37c6a8664dbab5756973977e31cdf9bbfc5" dmcf-pid="KtWB3uu5g2" dmcf-ptype="general">이런 방식은 각 공장마다 구축된 환경이 달라 현장마다 엔지니어가 다수 투입돼 처음부터 새로 맞춤형 개발이 이뤄진다. 이는<span> 대규모 지출과 시간 소요로 이어지면서 기대 효과(ROI)마저 불확실해 중소기업이 선뜻 나서기 힘들다는 지적이다.</span></p> <p contents-hash="18b1ae604a4c352bbd2cb256881dbad5a0657c0b42c52d25a02a526da586eff5" dmcf-pid="9FYb0771a9" dmcf-ptype="general">컨포트랩은 이러한 구조적 한계를 줄이기 위한 해법으로 '공장특화 AI OS' 포타를 제시했다. </p> <p contents-hash="19c17694e6632d9cb7642d6b7e9c255db8d3e9b27eac017863cc070d3c86dc4b" dmcf-pid="23GKpzztkK" dmcf-ptype="general">포타는 현장 연결 장치부터 데이터 플랫폼, 온톨로지 기반 데이터 모델링, 머신러닝, 운영관리 애플리케이션, 대규모언어모델(LLM), 에이전트 기능까지 제조 AI 구현에 필요한 요소를 하나의 환경으로 통합한 플랫폼이다. 개발자 중심의 개별 구축 방식 대신 노코드 기반으로 필요한 기능을 빠르게 구성할 수 있도록 설계한 것이 특징이다.</p> <p contents-hash="75273b174a7d3a009d23b33ddb7c541f940788790d897fb4248fa73e1ae26770" dmcf-pid="V0H9UqqFNb" dmcf-ptype="general">김 대표는 "연 매출 300억원 규모의 중소 제조 기업을 기준으로 기존 방식을 적용하면 평균 38주의 시간과 4억5100만원에 달하는 막대한 비용이 소모된다"며 " 포타를 도입할 경우 구축 기간은 10주로 74% 단축하고 비용은 1억5900만원으로 65% 절감되는 효과를 얻을 수 있다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="e137b66a0b1f17794f6e5ec81d15363b4b693567479f2037a27160db205d8031" dmcf-pid="fLxDgAAiaB" dmcf-ptype="general">포타의 주요 활용 시나리오로는 설비, 품질, 에너지, 생산 영역에서 이상 상황 발생 시 대응 리드타임을 줄이는 기능이 제시됐다. </p> <p contents-hash="42cb9360a3f68aaa95c0c27f611a782da93d12b03ead2d25d708915b147c97d1" dmcf-pid="4oMwaccncq" dmcf-ptype="general">기존에는 임계치 초과 알람이 발생하면 담당자가 데이터를 일일이 확인해 원인을 파악해야 했다. <span>반면</span><span> 포타는 데이터 자동 수집 이후 규칙 기반 분석과 머신러닝으로 이상 징후를 탐지하고, AI 에이전트가 상황 맥락을 분석해 문제 성격과 조치 방향까지 정리해 전달하는 구조다.</span></p> <p contents-hash="05553aceec5421c0c11cb4756cd3cfd8525a06708f34f75c8a6557b9974cffd0" dmcf-pid="8gRrNkkLcz" dmcf-ptype="general">생성형 AI 활용 방식도 제조 현장에 맞춰 구체화했다. 외부 범용 AI에 데이터를 별도로 입력하는 방식이 아니라 공장 내부 데이터와 운영 맥락에 직접 연결된 AI를 통해 필요한 정보를 바로 확인할 수 있도록 했다는 설명이다. </p> <p contents-hash="2ad5144c93eace6602c54862a46e6eb9ab4d0907b818f211eaa2cbd7fb50df94" dmcf-pid="6aemjEEok7" dmcf-ptype="general">예를 들어 사용자가 특정 기간 품질 이상 발생 현황이나 라인별 이슈를 질의하면, 포타가 현장 데이터와 맥락 정보를 기반으로 답변과 인사이트를 제공하는 식이다.</p> <p contents-hash="9d2ad84fe3de73249a5b1e6c14fd7c05bbcc38fbb8825d8b3d78f45f5a134d6f" dmcf-pid="PNdsADDgku" dmcf-ptype="general">반복 업무 자동화 역시 핵심 기능으로 제시됐다. 컨포트랩은 아침 운영 현황 브리핑, 주간 운영 보고서 작성, 체크리스트 자동 점검, 월간 ESG·에너지 리포트 생성 등 현장에서 반복적으로 수행되는 업무를 자동화할 수 있다고 설명했다. </p> <p contents-hash="412dc4cb4776845b44691e5b2d453439893c2de436d6a5fb3c87f72097cc66a6" dmcf-pid="QjJOcwwaoU" dmcf-ptype="general">제조 AX 확산을 위한 파트너 전략도 본격화한다. 컨포트랩은 표준화된 '백본 OS' 개발에 집중하고 파트너사는 현장 채널과 도메인 노하우를 바탕으로 포타 위에서 고객 맞춤형 문제 해결과 수익화를 추진하는 구조다.</p> <p contents-hash="9eb27c8bfd911260193c1c0b6eb8148ca07e7941922206229e9c7519991c57de" dmcf-pid="xAiIkrrNop" dmcf-ptype="general">이를 위해 컨포트랩은 세 가지 협업 모델을 운영할 계획이다. 포타 기반으로 고객 맞춤형 제조 AI 솔루션을 구축하는 '빌드온파트너(Build on Partner)' 모델, 권역별 영업·구축·유지보수를 함께 수행하는 '셀앤디플로이(Sell and Deploy)' 모델, MES·자동화 설비·로봇 등 기존 솔루션에 포타를 결합해 공급하는 결합형 모델이다.</p> <p contents-hash="2eb560b260cf6ac3e8e1ce3428e68c98959a6936a7afdbac19fd45fe7358bac2" dmcf-pid="yUZV7bb0c0" dmcf-ptype="general">회사는 오는 8월까지 권역별 핵심 파트너 선정을 마무리하고 10월부터 교육과 공동 프로젝트를 본격 추진할 계획이다. 선정 파트너에는 포타 우선 공급, 설계·구축 교육, 엔지니어 지원, 고객 제안, 초기 PoC 공동 수행, 스마트공장 등 정부 지원사업 대응 지원을 포함한 실행 패키지가 제공될 예정이다.</p> <p contents-hash="3d366ccc836ba22833d94a2042711905c45efce6a654c7d84796d551a5f07bec" dmcf-pid="Wu5fzKKpg3" dmcf-ptype="general">김기중 컨포트랩 대표는 "제조 AX는 한 회사가 단독으로 완성할 수 있는 시장이 아니라 기술과 현장 경험을 가진 파트너가 함께 만들어야 한다"며 "컨포트랩은 포타를 통해 복잡한 기술 기반을 맡고 파트너가 고객 현장의 가치와 문제 해결에 집중할 수 있는 구조를 만들어 제조 AX 시장을 함께 열어가겠다"고 말했다.</p> <p contents-hash="452916874165974956984d885c36d76d1a32a593fe721cd6f3e66dbe7c9391ed" dmcf-pid="Y714q99UoF" dmcf-ptype="general">남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 대한체육회, 회원종목단체와 공동으로 ‘대한민국 체육인 호소문’ 발표 06-12 다음 디지털경제연합 "AI 병역특례 확대 환영…글로벌 경쟁력 강화 계기" 06-12 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
