[AI 클로즈업] ‘공장서 돈 버는 AI’ 증시로… 제조AI IPO 2막 열린다 작성일 10-07 46 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">인터엑스 예심·원프레딕트 프리IPO 완료…인이지도 내년 기평 재도전</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="5cd5ON71ll"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2806d6cd4add16f1e43e34c8ea528e49e5dad6104d09ccdf56e305b78e276556" dmcf-pid="1kJ1Ijztlh" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/07/552796-pzfp7fF/20261007141017727jmlp.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="ZkJ1IjztyS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/07/552796-pzfp7fF/20261007141017727jmlp.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="ca01f985900d543b66bbbfc9049a2274387eecd2ea3c602c43dfbb6ccf11db2c" dmcf-pid="tEitCAqFyC" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 구아현기자] 공장에서 실제 매출을 만드는 제조 인공지능(AI) 기업들이 잇따라 증시 문을 두드리고 있다. 마키나락스가 지난 5월 코스닥에 입성한 데 이어 인터엑스와 원프레딕트, 인이지가 기업공개(IPO)를 추진하고 있다. 제조 현장의 AI 도입이 실증 단계를 지나 생산 최적화와 설비 제어, 예지보전 등 실제 운영 영역으로 확대되면서다.</p> <p contents-hash="50130d960edbbe471dac3d8cba1500af2f84c3225babfa47f39e585c4b4b7741" dmcf-pid="FDnFhcB3SI" dmcf-ptype="general">다만 시장의 눈높이도 달라지고 있다. 먼저 상장한 마키나락스의 실적이 공개되기 시작하면서 제조AI 기업도 기술력이나 수주 확대를 넘어 이를 실제 매출과 반복 가능한 소프트웨어 사업으로 연결할 수 있는지를 증명해야 하는 단계에 들어섰다.</p> <p contents-hash="c2f23effd2ce3232eec9f478cb2b4dd976122bde887f90425e70969ab20c25bb" dmcf-pid="3wL3lkb0CO" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 인터엑스, 공정 판단 넘어 설비 제어까지 ‘자율제조’</strong></p> <p contents-hash="cc41b9b4195da5a9a8e327048df029c4971141ecf644144a68c0333ededaf4df" dmcf-pid="0ro0SEKpvs" dmcf-ptype="general">후발주자 가운데 인터엑스는 상장 절차가 가장 앞서 있다. 지난해 기술성평가를 통과한 뒤 지난 5월 코스닥 상장예비심사를 청구했다. 앞서 프리IPO에서 160억원을 유치했다.</p> <p contents-hash="9a382fed350115946e3f61a3c47cded0bca286dcdcae3732a491ac05d517eb25" dmcf-pid="pmgpvD9Uhm" dmcf-ptype="general">인터엑스는 생산조건을 최적화하는 ‘레시피 AI’, 품질을 예측하는 ‘퀄리티 AI’, 제품 외관 불량을 찾는 ‘인스펙션 AI’, 산업안전 분야의 ‘세이프티 AI’ 등을 보유하고 있다. 개별 AI 분석에 그치지 않고 제조 데이터를 표준화해 AI의 판단을 생산 의사결정과 실제 설비 제어로 연결하는 ‘자율제조’를 지향한다.</p> <p contents-hash="60999d2bd856a11d3c63c766e9a191965830d43ac6e5bc5ae5171a869e3c1aca" dmcf-pid="UsaUTw2uWr" dmcf-ptype="general">특히 반도체 PCB·패키지 기판 분야에서는 비전AI로 미세 결함과 이상 패턴을 판별하고, 한 생산라인에서 검증한 AI를 다른 라인과 제품군으로 확장하는 구조를 구축하고 있다. 제조AI를 고객사마다 새로 만드는 방식에서 벗어나 데이터와 모델의 재사용성을 높이는 것이 기술 전략의 핵심이다. 현대자동차·삼성SDI·LG전자·현대모비스 등을 포함해 200여건의 구축 사례도 확보했다.</p> <p contents-hash="752e91031167d3890f88b9506229b3bc635c12ab8acfb4a15e43167d302b5966" dmcf-pid="uONuyrV7vw" dmcf-ptype="general">반면 실적 회복은 과제다. 매출은 2024년 146억원에서 지난해 86억원으로 감소했다. 다수의 제조 현장 레퍼런스와 올해 늘어난 수주를 다시 외형 성장으로 연결할 수 있을지가 IPO 과정에서 중요해졌다.</p> <p contents-hash="d435a3bdb6847d7b216adb899ecdff188609be150a183a4b2dc907d92a1f8c98" dmcf-pid="7Ij7WmfzvD" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 원프레딕트, 예지보전서 ‘AI 팩토리 OS’로</strong></p> <p contents-hash="395635b358c86555eded1fc3e63939bcaabe0ed0e24bcb3b3500b77dfa59e42a" dmcf-pid="zyr21SMVhE" dmcf-ptype="general">원프레딕트도 속도를 내고 있다. 지난달 기술성평가를 통과한 데 이어 프리IPO 투자 유치를 마무리했다. 아주IB투자와 NH벤처투자, 골든오크벤처스 등이 참여했으며 약 1500억원의 기업가치를 인정받았다. 회사는 연내 코스닥 상장예비심사 청구를 추진한다. 원프레딕트 관계자는 “올해 말 상장예비심사를 청구할 계획”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="bac2a59b95a9c9c87b86b16b4d8b80a4f3d76536a58279a109e44b943146de17" dmcf-pid="qWmVtvRflk" dmcf-ptype="general">원프레딕트는 산업설비의 고장 가능성과 원인을 예측하는 예지보전 AI에서 출발했다. 현재는 제조 데이터 수집·분석과 AI 학습을 통합 관리하는 ‘사이클론(cyclone)’과 품질·정비·에너지 등 공장 운영을 통합하는 산업 AI 플랫폼 ‘피디엑스(pdx)’를 핵심 제품으로 내세우고 있다. 사이클론에서 현장 데이터를 AI가 사용할 수 있는 형태로 만들고, 이를 피디엑스와 연결해 공장 운영 의사결정과 설비 관리에 활용하는 구조다.</p> <p contents-hash="0acefae6f18dcc2be3e6d67c33ec85cae3946cdc668c9995a1f35da16a98cd13" dmcf-pid="BYsfFTe4lc" dmcf-ptype="general">기존 제품인 ‘가디원 터보’는 회전설비의 이상 원인을 진단하고, ‘가디원 서브스테이션’은 변전설비의 고장 시점과 원인을 예측한다. 개별 설비의 고장을 예측하는 회사에서 공장 데이터를 통합해 품질·정비·에너지까지 관리하는 ‘AI 네이티브 팩토리’ 사업으로 영역을 넓히는 셈이다.</p> <p contents-hash="87af0b0c5dae566f6fd46a207b73b804d28936c0487a95f38236bd1d8b7aedb4" dmcf-pid="bGO43yd8TA" dmcf-ptype="general">올해 상반기 신규 수주는 전년 동기 대비 5.6배 증가했고 평균 계약 규모도 2.4배 커졌다. 신규 수주의 89.8%는 소프트웨어 제품에서 발생했으며 피디엑스가 전체 수주의 74.2%를 차지했다. 프로젝트형 사업에서 제품형 사업으로 넘어가고 있다는 점을 보여주는 수치다. 다만 수주 증가가 실제 매출 확대와 손익 개선으로 이어지는지는 앞으로 확인해야 한다.</p> <p contents-hash="abe2a1367b9f37cd13acfc3e75b14264ab3860c76c18c70ddd5bb6d1494be99b" dmcf-pid="KHI80WJ6Tj" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 인이지, 설명가능AI로 공정 최적화…기평 재도전</strong></p> <p contents-hash="6658e7fb964394bcaae49bf64a2ff5134fc61aeaef115a40a7bff545423a1668" dmcf-pid="9XC6pYiPvN" dmcf-ptype="general">인이지는 기술성평가 재도전을 준비하고 있다. 투자업계에 따르면 인이지는 올해 상반기 코스닥 기술특례상장을 위한 기술성평가에 도전했지만 통과하지 못했다. 현재 100억원 규모 프리IPO를 추진하고 있으며 내년 초 기술성평가에 다시 도전할 계획이다.</p> <p contents-hash="6464b6a73d3bf67174e7ee5b1ccdc3cd4d8a2779950b78e27e5122472c40a8ee" dmcf-pid="2ZhPUGnQSa" dmcf-ptype="general">인이지의 주력 제품은 공정 최적화 AI 솔루션 ‘인피니트 옵티멀 시리즈’다. 철강·시멘트·유리·정유·석유화학 등에서 발생하는 다변량 시계열 데이터를 학습해 향후 공정 상태를 예측하고 작업자에게 최적의 운전 조건을 제시한다.</p> <p contents-hash="359e79c56a4785b080e16cb82b2a0c71247019215952765cacdf73311281c4a8" dmcf-pid="V5lQuHLxTg" dmcf-ptype="general">특히 AI가 결과만 제시하는 것이 아니라 어떤 공정 변수가 예측에 영향을 미쳤는지를 보여주는 설명가능 인공지능(XAI)을 적용한 것이 특징이다. 생산성과 품질뿐 아니라 원료비·에너지 사용량 등을 함께 고려해 공정 운영을 최적화하는 데 초점을 맞춘다.</p> <p contents-hash="3803b04de25225b2bca153ae40fd6f6f6fcb0e32caa8f58b42698c635a0a2299" dmcf-pid="f1Sx7XoMTo" dmcf-ptype="general">최근 수주 확대를 바탕으로 회사는 올해 매출 100억원 달성을 목표로 하고 있다. 제조 공정 최적화라는 기술 경쟁력을 실제 매출 성장과 기술성평가 통과로 이어가는 것이 다음 과제다.</p> <p contents-hash="84bec5e5f258892089f22daa7cd07a6231e1c703b0c802b02da3ad84a4c4f8fc" dmcf-pid="4tvMzZgRWL" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 비전AI·피지컬 AI까지 IPO 후보군 확대</strong></p> <p contents-hash="ba3e01d90338641fb141aad6eabd10e4bbea94ddfaff50411affeff96f558530" dmcf-pid="8Ij7Wmfzvn" dmcf-ptype="general">제조AI IPO 후보군은 공정 데이터를 분석하는 기업에서 공장을 ‘보는’ 비전AI와 설비를 직접 움직이는 피지컬AI 기업으로도 넓어지고 있다.</p> <p contents-hash="109feb13cce2ecd5dbdfad97e539c235b81683ffe170dba2dc1af379de786674" dmcf-pid="6CAzYs4qTi" dmcf-ptype="general">슈퍼브에이아이는 지난 7월 기술특례상장을 위한 기술성평가를 통과했다. 회사의 핵심 제품은 데이터 수집·가공부터 AI 모델 학습·배포·모니터링을 통합하는 ‘슈퍼브 플랫폼’과 산업 특화 비전 파운데이션 모델 ‘제로(ZERO)’다.</p> <p contents-hash="c31bc3677083ca0d30395b850552feec14ae99acbe30cb2a33752a45ca06feed" dmcf-pid="PhcqGO8BhJ" dmcf-ptype="general">제로는 대규모 데이터를 별도로 다시 학습시키지 않아도 텍스트나 이미지 프롬프트를 통해 새로운 객체를 탐지할 수 있도록 설계됐다. 제조 현장에서는 제품 불량과 이상 상황을 영상으로 판별하는 데 활용할 수 있으며, 회사는 제조뿐 아니라 물류·모빌리티·국방으로 비전AI 적용 영역을 넓히고 있다.</p> <p contents-hash="d61020d633ffcf01e3297b42b3d1fd15d058da78af9c4674c89f49014cec7548" dmcf-pid="QlkBHI6bCd" dmcf-ptype="general">미스릴도 지난 8월 미래에셋증권을 대표주관사로 선정하며 IPO 준비에 착수했다. 제조 현장의 설비·공정 데이터를 분석해 이상 징후와 품질 문제를 찾는 ‘옵티마 알파(Optima Alpha)’와 비전AI 기반 제조 분석 제품 ‘옵티마 비전(Optima Vision)’, 산업안전 AI ‘가디언 알파(Guardian Alpha)’ 등을 보유하고 있다.</p> <p contents-hash="15117c8f454f7905d68bc94ef70ae58a46d1f234699d9e2424e5a26ff36e9b94" dmcf-pid="xSEbXCPKhe" dmcf-ptype="general">최근에는 자체 AI 모델 ‘넨야(NENYA)’를 기반으로 설비와 로봇의 행동까지 제어하는 피지컬AI로 기술 범위를 넓히고 있다. 로봇용 플랫폼 ‘넨야 RX(NENYA-RX)’는 시각·센서 데이터를 바탕으로 로봇과 무인운반차, 드론 등에 필요한 제어 명령을 생성하는 구조다. 단순 이상 감지에서 실제 장비의 행동을 제어하는 단계로 넘어가는 것이다.</p> <p contents-hash="130f9421f5571e6733f784b4a08faa5b6426184ed88c316ecd3e7fc14518246e" dmcf-pid="y6zrJfvmyR" dmcf-ptype="general">제조AI 기업들의 상장 행렬이 이어지면서 평가 기준도 달라지고 있다. 과거에는 제조 현장에 AI를 적용했다는 사실 자체가 경쟁력으로 받아들여졌다면 이제는 고객사별 실증과 구축을 넘어 얼마나 반복 가능한 제품 매출을 만들 수 있는지가 중요해졌다.</p> <p contents-hash="932687a8da7c3db359237bfbb0a5a99c2235839adda592a47d839c866d6212c9" dmcf-pid="WPqmi4TsSM" dmcf-ptype="general">AI 업계 관계자는 “제조 AI는 단순히 구축 레퍼런스를 많이 확보하는 것보다 이를 제품화해 반복 매출로 연결하는 게 중요하다”며 “제조 데이터의 개방과 공유를 확대하되 보안 체계도 함께 갖춰야 제조 AI 확산 속도를 높일 수 있다”고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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