AI로 공장 ‘판단 구조’ 바꾼다…‘2026 산업AX Korea’ 개최

제조 현장의 인공지능(AI)이 단순 자동화를 넘어 공장의 판단 구조를 바꾸는 단계로 들어서고 있다. 설비가 정해진 명령에 따라 움직이는 수준을 지나 생산계획과 품질관리, 물류 운영, 설비 유지보수까지 AI가 데이터에 근거해 판단을 돕는 흐름이 빨라지는 모습이다.

이 같은 산업 현장의 변화를 짚는 ‘2026 산업AX Korea’가 16일 서울 코엑스 3층 E홀에서 열렸다. 제조와 물류, 로봇, 정보기술(IT) 분야의 디지털 전환(DX)과 AI 전환(AX) 사례를 공유하고, 현장과 인력, 조직, AI를 어떻게 결합할지 논의하기 위해 마련됐다.

행사장에는 국내 기업 혁신 담당자와 엔지니어, 현장 실무자, DX·AX 전문가들이 모였다. 논의의 중심에는 좋은 기술 자체보다 현장 적용성이 놓였다. 주최 측은 “누가 더 앞선 기술을 갖고 있는가보다 기술을 어떻게 현장과 조직 안에 녹여낼 것인가가 핵심”이라고 설명했다.

이번 핵심 의제는 산업 AX였다. 산업 AX는 공장과 물류센터, 연구개발, 엔지니어링 등 산업 현장의 데이터와 AI를 결합해 업무 방식과 의사결정 구조를 바꾸는 전환을 뜻한다. 기존 스마트공장이 설비 자동화와 데이터 수집에 초점을 맞췄다면, 산업 AX는 수집된 데이터를 활용해 현장이 더 빠르고 정교하게 움직이도록 만드는 데 방점이 있다.

공공망과 산업망이 결합된 ‘피지컬 AI(Physical AI)’, AI 팩토리, 멀티에이전트 기반 자율 생산·공급망 운영도 주요 키워드로 다뤄졌다. 행사 소개 자료는 2026년을 현실과 AI가 공존하는 ‘AI 팩토리’ 시범기로 규정했다. 산업AX Korea 2026은 기술 도입을 넘어 현장과 인력, 조직까지 함께 바뀌는 지능형 산업 생태계를 논의하는 무대로 기획됐다.

프로그램은 오전 기조 세션과 오후 트랙별 세션으로 이어졌다. 오전에는 산업 AI 전환의 큰 흐름이 다뤄졌다. IBM은 글로벌 AI·DX 변화가 산업 혁신에 미치는 영향을 조망했다. 코오롱베니트는 산업별 디지털 전환 전략과 현장 적용 사례를 바탕으로 실무적 해법을 내놨다. LS일렉트릭은 한국 제조업의 생산 현장에서 DX가 어떻게 구현되는지에 초점을 맞췄다.

오후 세션은 제조, 엔지니어링, 로봇·자동화 분야로 나뉘었다. ‘산업별 AX 혁신 사례와 확산’ 트랙에서는 제조업을 비롯한 다양한 산업군의 AI·DX 적용 경험이 집중적으로 논의됐다. 코오롱베니트의 제조·금융 전환 사례와 로크웰오토메이션의 글로벌 제조 자동화 흐름, 인텍의 현장 중심 프로젝트 성과가 이어졌다. 데이터힐릭스는 데이터 기반 운영 혁신을 다뤘고, 코그넥스는 머신비전을 활용한 품질 관리 고도화 사례로 제조 현장의 변화를 보여줬다.

‘피지컬 AI & 엔지니어링 혁신’ 트랙은 산업 인프라와 엔지니어링 업무가 AI와 만나는 지점을 파고들었다. IBM의 상시 가동 인프라 전략은 안정적인 산업 AI 운영 기반을 짚는 데 초점이 맞춰졌다. 슈퍼브AI는 엔지니어링 실무 자동화와 데이터 활용 방안을 중심으로 세션을 꾸렸다. 스트라타시스는 3D 프린팅이 제조 업무 전환에 가져올 변화를 다뤘고, 지브라는 작업자와 데이터, 설비가 연결되는 제조 현장의 디지털 혁신 사례를 선보였다.

‘로보틱스 & 오토메이션’ 트랙에서는 로봇과 자동화 기술을 기반으로 한 스마트 제조 인프라 구축 전략이 주요 화두가 됐다. 뉴로메카는 로봇 도입을 위한 컨설팅과 구축 전략을 중심으로 현장 접근법을 풀어냈다. 픽잇로보틱스는 머신비전과 로봇 통합 플랫폼이 제조 현장을 바꾸는 방식을 다뤘다. 카렉스코리아는 산업 인프라에 적용 가능한 로봇 솔루션 사례를 내세웠고, LG CNS는 Agentic AI와 Data Fabric, Knowledge Foundation을 기반으로 한 스마트 공장·물류 지능화 전략에 무게를 뒀다.

참석자들은 AI가 제조업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 변수로 부상하고 있다는 데 공감했다. 특히 공장 안의 AI는 더 이상 별도 시스템이나 시범사업에 머물지 않고 생산성과 안전, 품질, 납기 대응력을 함께 높이는 운영 체계로 확장되고 있다는 평가가 나왔다.

주최 측은 산업별 리더의 경험과 실패 사례, 적용 과정에서 확인된 과제를 공유함으로써 차세대 산업의 방향을 모색했다고 밝혔다. 참가자들은 제조·엔지니어링·로봇 분야에서 AI가 실제로 어떤 판단 구조를 바꾸고 있는지 확인하고, 자사 공장과 설비, 조직에 맞는 AX 전략을 구체화하는 계기가 됐다고 평가했다.