코오롱베니트, “AI보다 운영 구조가 먼저”… ‘제조 AX 코어’ 전략 공개

제조 현장의 인공지능(AI) 도입이 속도를 내고 있지만, 개별 솔루션 위주의 단편적 접근만으로는 자율 운영 공장 구현에 한계가 뚜렷하다. 화려한 AI 모델이나 로봇이 실제 공정 라인에서 제 몫을 다하려면, 이들을 유기적으로 엮어줄 전용 운영 인프라가 선행돼야 한다.

코오롱베니트는 16일 서울 코엑스에서 열린 ‘산업AX 코리아 2026’에 참가해 제조 기업의 자율 운영 전환 로드맵을 발표했다. 이 자리에서 현장의 설비와 시스템을 잇는 핵심 플랫폼 개념인 ‘제조 AX 코어(Manufacturing AX Core)’를 전면에 내세웠다.

정상섭 코오롱베니트 DX본부장은 이날 발표에서 다크팩토리의 개념을 새롭게 정의했다. 사람 없이 돌아가는 단순 무인공장을 넘어, 공장 자체가 스스로 상태를 인지하고 판단을 내리며 실행 결과를 다시 학습하는 완전한 ‘자율 운영 체계’로 봐야 한다는 시각이다. 정 본부장은 “단순히 AI 로봇을 몇 대 더 들여놓느냐가 아니라, 도입된 기술이 실제 공장의 운영 맥락과 얼마나 깊이 연동돼 있는지가 성패를 가른다”고 짚었다.

현재 산업 현장 곳곳에서 진행되는 AI 프로젝트가 상용화에 이르지 못하고 개념검증(PoC) 단계에 머무는 원인 역시 ‘운영 체계와의 단절’에서 찾았다. 정 본부장은 “정교한 비전 검사 AI나 첨단 협동로봇을 도입해 개별 공정에서는 눈에 띄는 성과를 거두더라도, 이를 전사적자원관리(ERP)나 제조실행시스템(MES), 물류망 등 전체 인프라와 연결하지 못하면 반쪽짜리 혁신에 그친다”고 지적했다.

그러면서 분절된 현장을 하나로 묶기 위한 대안으로 ‘제조 AX 코어’를 소개했다. 기존 업무 시스템과 다양한 현장 설비, 데이터 플랫폼 사이에서 두뇌 역할을 하는 중간 계층(미들 레이어) 아키텍처다. 흩어져 있던 데이터와 각 공정의 운영 맥락, 물리적 실행 권한을 통제해 기계와 시스템이 충돌 없이 하나의 흐름으로 일할 수 있도록 돕는다.

이와 함께 자율 운영을 완성할 필수 조건으로 ‘폐루프(Closed-loop) 구조’가 부각됐다. 현장 곳곳의 센서가 데이터를 수집하면 AI가 상황을 분석해 판단을 내리고, 이를 넘겨받은 설비가 물리적 실행을 마친 뒤 그 결과를 다시 AI가 학습하는 선순환 고리를 만들어야 한다는 설명이다. 단방향 명령이 아닌 끊임없이 피드백을 주고받는 체계다.

실제 현장 안착을 위해서는 막대한 예산을 들여 공장 전체 시스템을 한 번에 뒤엎기보다, 우선 과제를 정해 점진적으로 적용 범위를 넓혀갈 것을 권장했다.

정 본부장은 “AI와 로봇이 겉돌지 않고 스스로 일할 수 있는 근본적인 운영 구조를 짜는 것이 진정한 제조 AX의 본질”이라며 “단순한 신기술 도입 경쟁을 멈추고, 공장의 제조 운영 체계 밑바탕 자체를 재설계하는 관점의 전환이 시급하다”고 말했다.