지멘스 CTO "AI 도입 최대 걸림돌은 데이터 맥락 부족 작성일 10-13 51 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">산업용 AI 에이전트 플랫폼 'ICX' 확장성·통합 역량 앞세워 韓 제조업 공략</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="WqK4DMXSSv"> <p contents-hash="0f7516ff2d4da4ada93190c99461891cbdee7fe3c14f1e15c344e73a94a8c08e" dmcf-pid="YB98wRZvWS" dmcf-ptype="general"><strong>"AI 프로젝트 74% 운영 단계 진입 못해"… 5대 장애 요인 제시</strong></p> <p contents-hash="445a5145e3d8beff60b8d83619c927b9036d3b094e72f1a3e02444372ea420b3" dmcf-pid="Gb26re5TCl" dmcf-ptype="general"><strong>산업용 AI 에이전트 플랫폼 'ICX' 확장성·통합 역량 앞세워 韓 제조업 공략</strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9ab71e57f46d3edfcd46fc8a69eb73f6e5c7bbdbc8ce95006fc4b307b8188677" dmcf-pid="HKVPmd1yvh" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/552796-pzfp7fF/20261013150701376npei.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="xd50dqsAWy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/552796-pzfp7fF/20261013150701376npei.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="1247e2da3894157da2db136a2f45f1cd091e5eb46487d0ba76951b48a92545b2" dmcf-pid="X9fQsJtWTC" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 구아현기자] "인공지능(AI) 도입의 가장 큰 걸림돌 중 하나는 데이터의 맥락 부족입니다. AI 모델의 성능을 높이는 것보다 기업 내부에 흩어진 데이터의 의미와 관계를 연결하는 것이 중요합니다."</p> <p contents-hash="6f0c7a2047d45895bc47c9b31c0216df26cd2192b11c2276258a8c65e0126962" dmcf-pid="Z24xOiFYyI" dmcf-ptype="general">사이먼 게린 지멘스 아시아태평양 데이터·AI 부문 최고기술책임자(CTO)는 13일 서울에서 열린 기자간담회에서 이같이 강조했다. 지멘스는 산업용 AI 에이전트 통합 플랫폼 '인텔리전스 센터 X(Intelligence Center X·ICX)'를 앞세워 국내 제조업 시장 공략에 나섰다.</p> <p contents-hash="0e3109354f15753155bd9a2a3ae56fb4921aa7e65f34171fa65de454d77d0297" dmcf-pid="5V8MIn3GyO" dmcf-ptype="general">이날 사이먼 CTO에 이어 톰 데 그루트(Tom de Groot) 지멘스 제품개발 디렉터는 기업의 AI 도입 한계를 해결할 산업용 AI 에이전트 통합 플랫폼 '인텔리전스 센터 X(Intelligence Center X·ICX)'를 소개했다. ICX는 기업 데이터를 외부로 복사하거나 별도 저장소로 이동하지 않고 기존 시스템에서 직접 조회·활용하는 방식이다. 온톨로지와 지식 그래프를 구축하는 '그래프 스튜디오(Graph Studio)'를 통해 제품수명주기관리(PLM), 전사적자원관리(ERP), 제조실행시스템(MES), 품질관리시스템(QMS) 등에 분산된 데이터를 연결하고 AI가 업무 맥락을 이해하도록 지원한다.</p> <p contents-hash="cc1fffc98758e04567a4a5c96107c081a1ad64b2cd57297ded3adda838e6bc80" dmcf-pid="1f6RCL0Hys" dmcf-ptype="general">AI 모델과 에이전트의 개발·운영은 'AI 스튜디오(AI Studio)', 사람과 에이전트 간 업무 실행과 협업은 로코드 플랫폼 '멘딕스(Mendix)'가 담당한다. AI 스튜디오는 다양한 대규모언어모델(LLM)과 산업 특화 모델을 연계하며, 멘딕스는 AI가 이상을 감지하고 대응 방안을 제시하면 담당자가 이를 승인해 실제 조치로 이어지도록 한다. 이 과정에서 AI가 활용한 데이터와 판단 근거, 실행·승인 이력을 기록하는 거버넌스 기능을 통합해 신뢰성과 추적성을 높였다.</p> <p contents-hash="87f3b31284891ac70b2076160534c3670472e966e0c399330ad01e5a094c6b23" dmcf-pid="t4PehopXSm" dmcf-ptype="general"><strong>◆ AI 프로젝트 74% 운영 실패… 5대 장애 요인 중 '맥락 부족' 지목</strong></p> <p contents-hash="219851dea4d497b5d719499ec3bcae91137614237985ffef1852cc060c31f32b" dmcf-pid="F4PehopXyr" dmcf-ptype="general">게린 CTO는 기업들의 AI 투자가 확대되고 있지만 실제 운영과 사업 성과로 이어지는 비율은 제한적이라고 진단했다. 지멘스가 발표에서 인용한 통계에 따르면 AI 프로젝트의 74%가 실제 운영 단계에 진입하지 못하는 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="1aaa766af63ae872f332eef8861161ded3428600ca53f28022678b3ad8205766" dmcf-pid="38QdlgUZlw" dmcf-ptype="general">게린 CTO는 기업의 AI 도입을 가로막는 요인으로 맥락 부족, 지능의 분절, 실행의 단절, 업무 조율 부족, 거버넌스 부재 등 다섯 가지를 꼽았다.</p> <p contents-hash="06959281e200c60039f49069e991629976e254f48a1b99111db8df45a04cabc2" dmcf-pid="06xJSau5hD" dmcf-ptype="general">맥락 부족은 AI가 기업 내부 데이터의 의미와 관계를 파악하지 못하는 문제다. 지능의 분절은 AI 모델이 개별 시스템에 갇혀 다른 업무와 연계되지 못하는 것을 뜻한다. 실행의 단절은 AI 분석이 실제 업무 조치로 이어지지 않는 문제이며, 업무 조율 부족은 사람과 AI 에이전트 간 작업이 유기적으로 연결되지 않는 상황이다. 거버넌스 부재는 AI의 판단 근거와 실행 과정을 추적·감독하기 어려운 문제다.</p> <p contents-hash="caec163e3bfce13e88b882dead6bb7b559b8ed1e484acf18d9e53f53fee53314" dmcf-pid="pPMivN71hE" dmcf-ptype="general">이 가운데 게린 CTO가 가장 시급한 과제로 꼽은 것은 맥락 부족이다. 그는 "많은 기업이 AI 도입 결과가 만족스럽지 않으면 모델 성능이 부족하다고 판단한다"며 "단기간에 가장 큰 개선 효과를 낼 수 있는 기술을 하나 꼽는다면 지식 그래프"라고 말했다.</p> <p contents-hash="4cf60a48b54e3229018720a808663b9b4fa84f46cd007aefb6e6caa54ebed5e9" dmcf-pid="UQRnTjztyk" dmcf-ptype="general">이어 "AI의 진정한 가치는 개별 업무를 자동화하는 데 그치지 않고 분절된 프로세스를 통합해 시스템 간 인계 과정을 줄이는 데 있다"며 "어떤 모델이 어떤 데이터를 바탕으로 판단하고 조치를 취했는지 추적할 수 있는 거버넌스도 중요하다"고 강조했다.</p> <div contents-hash="1d0079029a8ca39cc76803a40eb06cf6b583016b07799944d2c789c4fd7c3b35" dmcf-pid="uxeLyAqFlc" dmcf-ptype="general"> 제조업의 고질적인 실패 데이터 부족 문제에도 해법을 제시했다. 수율이 높은 제조 공정에서는 불량·고장 데이터가 상대적으로 적고, 확보한 데이터마저 여러 시스템에 분산돼 있다는 설명이다. 지멘스는 온톨로지로 분산 데이터를 연결하고 알테어의 시뮬레이션·테스트 기술을 활용해 부족한 실패 데이터를 보완한다는 전략이다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="18b994a0917034e24465dec97ba1bfa2d1303eefcea6efc70ed94f1bc9bc60d3" dmcf-pid="7MdoWcB3TA" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/552796-pzfp7fF/20261013150702702uzmf.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="yyUBafvmWT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/552796-pzfp7fF/20261013150702702uzmf.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="090d50891888849448a87f66596f8918ee2dfab9460cbb8b8bb5df27e6c5b6fa" dmcf-pid="zRJgYkb0hj" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 수십억 데이터 관계 처리…확장성·엔드투엔드 통합 역량 강조</strong></p> <p contents-hash="c0a8e4c9cbd33507b51d8da513bf03415eff4a836e85733283966ff40f112731" dmcf-pid="qeiaGEKpvN" dmcf-ptype="general">지멘스의 ICX는 산업 데이터와 AI 모델, 에이전트를 연결하는 산업용 AI 에이전트 통합 플랫폼이다. 온톨로지와 지식 그래프를 활용해 설계·생산·품질·공급망 데이터 간 관계를 파악하고, AI의 분석 결과를 실제 업무 실행으로 연결하도록 지원한다.</p> <p contents-hash="2cec02b4f8657581f99d142d55eeb4af8ef86c06985676cbd17424e94182d791" dmcf-pid="BdnNHD9UWa" dmcf-ptype="general">지멘스가 내세운 ICX의 핵심 경쟁력은 대규모 데이터 처리 능력과 통합성이다. 게린 CTO는 글로벌 제약기업 GSK가 지멘스의 그래프 스튜디오(Graph Studio)를 활용해 공급망 데이터를 연결하고 수십억 개의 데이터 관계를 관리하고 있다고 소개했다.</p> <p contents-hash="fbb680083ad49b63c8a86e02543d3f03d83d8a0e3e92de202fb0d5cbcbc367c6" dmcf-pid="bJLjXw2uhg" dmcf-ptype="general">그는 "선박 한 척에는 수백만 개의 부품이 들어가고, 이와 관련된 데이터 관계는 수십억 개까지 늘어날 수 있다"며 "이처럼 복잡한 산업 데이터를 처리할 수 있는 확장성이 중요하다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="17716635e6c5ce5b3564fc9cd8e3ef70d4f7fd981c85ab44816678021e39f15b" dmcf-pid="KTY5QpEovo" dmcf-ptype="general">ICX는 그래프 스튜디오와 AI 스튜디오(AI Studio), 로코드 개발 플랫폼 멘딕스(Mendix) 등을 결합한 엔드투엔드(End-to-End) 구조를 갖췄다. 데이터 연결부터 AI 모델 관리, 에이전트 개발과 업무 조율, 거버넌스까지 통합 지원하는 방식이다.</p> <p contents-hash="f0ddaff76449b1ba7471c33fe8a92761ba4468e10b10cb73ddad5b5988688b31" dmcf-pid="9yG1xUDgCL" dmcf-ptype="general">지멘스 관계자는 "솔루션 기반으로 온톨로지 구축을 자동화해 도입 기간과 비용을 줄이는 데 초점을 맞추고 있다"며 "데이터부터 AI 에이전트 실행과 관리까지 통합 제공하는 것이 차별점"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="250132a663295fbf4a674ce8d3adbd3465e38de2fa9b5a2c6601254dcc5372a9" dmcf-pid="2WHtMuwaTn" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 조선·HBM 등 국내 제조업 공략…내년 AI 프로젝트 확대 기대</strong></p> <p contents-hash="785eee83f0efb69713d86bc4a0903fe98b22e576680ffd3b26d9fe169d09a5f7" dmcf-pid="VYXFR7rNTi" dmcf-ptype="general">지멘스는 한국 시장에서 조선, 메모리 반도체와 고대역폭메모리(HBM), 디스플레이, 배터리, 자동차, 철강 등을 주요 공략 분야로 제시했다. 복잡한 제조 공정과 공급망을 보유한 기업을 대상으로 산업 데이터 연결과 AI 에이전트 활용을 확대한다는 구상이다.</p> <p contents-hash="b5ff48d206f7f1e816948430ddf1a0e5226fafe7d88821a31f9ea5cf7cdafb4e" dmcf-pid="fGZ3ezmjSJ" dmcf-ptype="general">이날 간담회에서는 AI 에이전트가 반도체 생산 수율 저하 원인을 분석하는 시연도 진행됐다. 가상의 HBM 제조 공장에서 AI가 설비·웨이퍼 데이터를 분석해 이상 원인을 추적하고 대응 방안을 제시하면 담당자가 이를 검토·승인하는 방식이다. AI의 판단 근거와 실행 이력도 기록해 추적할 수 있도록 했다.</p> <p contents-hash="2408413544522c907fab8383b976157350d9c66dd49e621f8d76b91a24f76060" dmcf-pid="4H50dqsAWd" dmcf-ptype="general">지멘스는 현재 국내 전기·전자, 조선, 반도체 분야 기업들과 파일럿 프로젝트를 진행하고 있다고 밝혔다. 구체적인 고객사와 계약 규모는 공개하지 않았다.</p> <p contents-hash="a556e551d9535177cb3bb7c8eb203f9c3d79494aabfe55162e8c9371721d4ff0" dmcf-pid="8X1pJBOcWe" dmcf-ptype="general">게린 CTO는 "올해가 소규모 기술검증과 투자수익률(ROI) 확인에 집중하는 시기"라며 "내년부터 국내 제조업에서 산업 AI 프로젝트가 본격적으로 확대될 것"으로 내다봤다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 노타, AI 영상관제 서버 구축비 최대 85% 절감…20여개 현장 적용 10-13 다음 ‘MRI로 암 조직 압력 측정’…전이 부추기는 조건 찾았다 10-13 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
