지멘스, 韓 반도체·조선·배터리 AI 공략…“내년 제조 AI 도입 본격화” 작성일 10-13 23 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">반도체·조선·배터리 등 6대 산업 집중 공략…국내 주요 대기업과 실증 진행<br>AI 에이전트 플랫폼 ‘인텔리전스 센터 X’ 공개…기업 데이터 연결해 제조 현장 의사결정 지원<br>“AI 프로젝트 74% 상용화 실패…모델 성능보다 산업 데이터 맥락 이해가 중요”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Q2uOYkb0aD"> <p contents-hash="5507d1ee3e20c34e5fcb99c3f82cf1e71e573b758bab89a28d18cf96b3e95c68" dmcf-pid="xV7IGEKpkE" dmcf-ptype="general">지멘스가 반도체와 조선, 배터리 등 한국의 주력 제조업을 겨냥한 산업용 인공지능(AI) 플랫폼 사업 확대에 나선다. 국내 주요 대기업들과 AI 기술 검증을 진행하고 있으며, 내년부터 제조 현장의 AI 도입이 본격화할 것으로 전망했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="db4f583b0e6fc4386b8eb47a8c2b184300458b813b1e8593c7afbc4bbd4a2815" dmcf-pid="yIkVezmjkk" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="지멘스 임원진이 13일 서울 강남구 조선팰리스에서 열린 ‘에이전틱 엔터프라이즈 커넥트 2026’ 기자간담회에서 기념촬영을 하고 있다. /최효정 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/chosunbiz/20261013161914390dyyh.jpg" data-org-width="4000" dmcf-mid="PSgq63cnkw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/chosunbiz/20261013161914390dyyh.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 지멘스 임원진이 13일 서울 강남구 조선팰리스에서 열린 ‘에이전틱 엔터프라이즈 커넥트 2026’ 기자간담회에서 기념촬영을 하고 있다. /최효정 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="c1167acf2aa63323de9b4d263fa431aa9a3e3e4ab6e8883ddcc7a4e7e3669d49" dmcf-pid="WCEfdqsAgc" dmcf-ptype="general">지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 13일 서울 강남구 조선팰리스에서 기자간담회 ‘에이전틱 엔터프라이즈 커넥트 2026’을 열고 기업용 AI 에이전트 플랫폼 ‘인텔리전스 센터 X(Intelligence Center X·ICX)’를 공개했다.</p> <p contents-hash="66e8bf7d06b90d8f0cc17b49019c85e786313e248c95b3d10fbc527a5e695f74" dmcf-pid="YhD4JBOcoA" dmcf-ptype="general">독일에 본사를 둔 지멘스는 1847년 설립된 글로벌 산업기술 기업으로, 공장 자동화와 산업용 소프트웨어, 디지털 트윈, 스마트 인프라 등을 주력 사업으로 한다. 제조업의 설계부터 생산·운영까지 전 과정을 디지털화하는 기술을 공급하고 있다.</p> <p contents-hash="46e3bf3d6804c25f379327a225ab57192b02687969399b32695a70be84bbdadb" dmcf-pid="Glw8ibIkgj" dmcf-ptype="general">지멘스는 한국 시장의 핵심 공략 분야로 반도체·메모리, 조선, 배터리, 자동차, 디스플레이, 철강 등 6개 산업을 제시했다. 제조 공정에서 발생하는 방대한 데이터를 AI로 연결해 생산 효율성을 높이고 업무를 자동화한다는 구상이다.</p> <p contents-hash="8258d80680b27345275db8590e9348cfde2094cf117263c5ee11e40f5aad7bd9" dmcf-pid="HSr6nKCEAN" dmcf-ptype="general">지멘스 한국법인 관계자는 “현재 국내 대표적인 전기·전자, 조선, 반도체 기업들과 파일럿 프로젝트를 진행하고 있다”며 “HD현대 등 주요 산업군에서도 AI 플랫폼 기반 운영 체계를 구축하려는 움직임이 활발하다”고 말했다.</p> <p contents-hash="07a35a43027a0b53cf6ac9308f4c9d8b83b036c491b15ea3dc854d3ab74e0200" dmcf-pid="XUZAIn3Gaa" dmcf-ptype="general">이어 “올해까지는 소규모 시나리오를 중심으로 기술과 투자수익률(ROI)을 검증하는 단계”라며 “내년부터 본격적인 AI 프로젝트 시대가 열릴 것으로 기대한다”고 했다.</p> <p contents-hash="57291391e2606f56c48f33bf832cd642f6b4d39c94a97c1bb01d0d6994f61281" dmcf-pid="Zu5cCL0Hog" dmcf-ptype="general"><strong>◇ 제조 데이터 복사 없이 AI 연결…HBM 수율 이상 6분 만에 대응</strong></p> <p contents-hash="3c0e51c83dbda96fce2d06cba05620427c1cf17c8a874c212e7dcfa2fbfe7324" dmcf-pid="571khopXjo" dmcf-ptype="general">인텔리전스 센터 X는 기업 내부에 흩어진 데이터를 연결하고 AI 에이전트가 이를 분석해 실제 업무까지 수행하도록 설계된 플랫폼이다. 제조 설비와 부품, 공정, 품질 데이터 사이의 관계를 AI가 이해하도록 하는 것이 핵심이다.</p> <p contents-hash="661c1a4a82ae85f97a0903bba0f3f682fd56e43bd6f78aedb24d0a88cb514448" dmcf-pid="1ztElgUZNL" dmcf-ptype="general">플랫폼은 기업 데이터를 연결하는 ‘그래프 스튜디오’, AI 에이전트를 구축·운영하는 ‘AI 스튜디오’, 사람과 AI의 협업을 지원하는 ‘멘딕스’로 구성된다. 제품수명주기관리(PLM), 전사적자원관리(ERP), 제조실행시스템(MES) 등에 저장된 데이터를 별도로 복사하지 않고 연결할 수 있다는 점이 특징이다.</p> <p contents-hash="d269b3d8d8406187c5ce0379d194e02f451e96edb5236591c83197517869474d" dmcf-pid="tqFDSau5kn" dmcf-ptype="general">이날 지멘스는 가상의 반도체 생산시설에서 고대역폭메모리(HBM) 수율 이상에 대응하는 시나리오를 시연했다. AI 에이전트가 수율 이탈을 감지하면 제조 데이터를 분석해 원인을 추적하고 생산 물량의 격리 조치안을 작성한다. 담당자가 승인하면 MES에 조치가 자동 반영된다.</p> <p contents-hash="415a2d3f8c129b1bc1debcb95f21f274f55df2e2265565af74be751eed0f9063" dmcf-pid="FB3wvN71Ni" dmcf-ptype="general">지멘스는 기존에 수일이 걸릴 수 있는 대응 과정을 시연 환경에서 약 6분으로 단축했다고 설명했다. 다만 실제 반도체 생산라인에서 검증된 성과는 아니다.</p> <p contents-hash="bb9582a11f42c87c2528a17624627f62e4d5a952aa51ee68164b0106db71e417" dmcf-pid="3b0rTjztgJ" dmcf-ptype="general"><strong>◇ “AI 실패 원인은 데이터 맥락 부족”…팔란티어와 차별화</strong></p> <p contents-hash="08cc9c891c15f694944b72e4c564f1b1fb128e23221c335868ce026c7e6edcc0" dmcf-pid="0KpmyAqFjd" dmcf-ptype="general">지멘스는 기업의 AI 도입이 실제 성과로 이어지지 못하는 주요 원인으로 데이터의 맥락 부족을 지목했다.</p> <p contents-hash="0564dd02fac8044ee6dcd5d0eee960f85ab5aa71a7a69afd4cb7b510d3521cb1" dmcf-pid="p9UsWcB3Ne" dmcf-ptype="general">사이먼 게린 지멘스 최고기술책임자(CTO)는 “기업들이 AI 프로젝트를 중단하는 이유는 모델의 성능보다 기업 업무와 데이터에 대한 맥락이 부족하기 때문”이라며 “AI 성능을 단기간에 크게 개선할 수 있는 방법은 지식 그래프(Knowledge Graph)”라고 말했다.</p> <p contents-hash="b57a1344bfdb5048f10fadde36084608f4beba2d6d9e62d8d1b1fe73bf35a586" dmcf-pid="U2uOYkb0kR" dmcf-ptype="general">지식 그래프는 데이터 간 관계를 연결해 AI가 업무 맥락을 이해하도록 하는 기술이다. 미국 팔란티어 등 경쟁사들도 유사한 기술을 활용하지만, 지멘스는 대규모 산업 데이터 처리 능력과 기존 제조 소프트웨어와의 연계성을 차별점으로 내세웠다.</p> <p contents-hash="195dc9d717e5f04e593d4333fcf00442a63e0b263a2a1707560346fc6eea63e7" dmcf-pid="uV7IGEKpjM" dmcf-ptype="general">게린 CTO는 “선박 한 척에는 수백만 개의 부품이 들어가고, 이들 사이에는 수십억 개의 데이터 관계가 존재할 수 있다”며 “복잡한 산업 데이터를 대규모로 연결하는 능력이 지멘스의 강점”이라고 강조했다.</p> <p contents-hash="a8f1786a2c68c9af0abfa03232fe96cdbf700877cf6859bb43d80307fc636768" dmcf-pid="7fzCHD9Ujx" dmcf-ptype="general"><strong>◇ 엔비디아와 피지컬 AI 협력…자율화 공장 추진</strong></p> <p contents-hash="b501a3318e1dc773964c00cd117541e945e5efccac4dcad768f909366492bb69" dmcf-pid="z4qhXw2uoQ" dmcf-ptype="general">지멘스는 산업용 AI 에이전트를 넘어 로봇과 공장을 자율적으로 운영하는 피지컬 AI 분야로도 사업을 확대하고 있다.</p> <p contents-hash="8e77fcebb7e85268aed2ffd117f927c1910e50e519e67ee72cf3c1d2530aa396" dmcf-pid="q8BlZrV7kP" dmcf-ptype="general">지멘스 한국법인 관계자는 “보스턴다이내믹스와 국내 로보틱스 기업들을 비롯해 다양한 업체와 협력하고 있다”며 “엔비디아와는 가상 공장 구축부터 로봇 개발과 학습에 이르는 분야에서 협업하고 있다”고 밝혔다.</p> <p contents-hash="bc3283f63524a2c1a92ec77b82fa49c21d5a774891a1fa0f50c2013b1d8f73f2" dmcf-pid="B6bS5mfzj6" dmcf-ptype="general">대표적으로 폭스콘의 멕시코 AI 공장 프로젝트에서는 지멘스의 제조 소프트웨어와 엔비디아의 AI·시뮬레이션 기술을 결합해 실제 공장 구축 전 가상 환경에서 생산 공정과 로봇 동작을 검증하고 있다.</p> <p contents-hash="d775fbc5979c57cda5fdf6294667cdf2e28b6e42e7de0693e27824e2ddbab3e1" dmcf-pid="bAiUV5aeg8" dmcf-ptype="general">다만 제조 설비를 AI가 어느 수준까지 자율적으로 제어할지는 기업의 보안 정책과 운영 체계에 따라 달라진다.</p> <p contents-hash="aaa25c951fe7db50ee5326a7628bced5b67496bf25a31d142087aa6fcc27d2f7" dmcf-pid="Kcnuf1Nda4" dmcf-ptype="general">톰 데 그루트 지멘스 디렉터는 “에이전트의 자율성을 결정하는 핵심은 기술적 한계보다 신뢰와 거버넌스”라며 “기업이 AI에 어떤 권한을 부여하고 의사결정을 어떻게 통제할지가 중요하다”고 말했다.</p> <p contents-hash="599c5ef28b12033a5f6b67c18bd5a25c85ece344a2fcd176ec5978d37445573b" dmcf-pid="9kL74tjJAf" dmcf-ptype="general">이어 “인텔리전스 센터 X는 규제와 보안 요건이 엄격한 대기업에 적합한 플랫폼”이라며 “반도체와 조선, 항공·방산 등 복잡한 산업에서 경쟁력을 발휘할 것”이라고 했다.</p> <p contents-hash="dbfdfecb1ee7eb0f9bcd3b6b6c45ca45103dd352d4df3722f7e7e98ea1faa728" dmcf-pid="2Eoz8FAigV" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 AI가 표적 찾고 해킹 공격까지…정부 대응체계는 '미흡' 10-13 다음 '카톡의 대변신' 카카오, '에이전틱 AI' 전면 도입…맞춤형 비서 플랫폼 진화 10-13 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
