230억 투입해 열 공정 AI 모델 만든다…산업단지공단, 제조 AI 확산 나서

▲한국산업단지공단이 지난 27일 위즈코어를 방문해 국산 온톨로지 기반 제조 AI 기술의 현장 적용 가능성과 중소·중견기업 확산 방안을 논의했다. 사진=한국산업단지공단

한국산업단지공단이 지난 27일 위즈코어를 방문해 국산 온톨로지 기반 제조 AI 기술의 현장 적용 가능성과 중소·중견기업 확산 방안을 논의했다. 산단공은 2028년까지 국비 230억원을 투입해 열 공정 특화 제조 AI 파운데이션모델을 개발·실증한다.

한국산업단지공단(이사장 이상훈)은 산업단지 제조기업의 AI 전환(제조AX)을 촉진하기 위해 지난 27일 서울 성동구 위즈코어 성수생각공장을 방문했다고 28일 밝혔다. 국산 온톨로지 기반 제조 AI 기술의 현장 적용 가능성과 중소·중견 제조기업 확산 방안을 논의했다.

온톨로지는 설비와 공정, 품질 등 서로 다른 제조데이터의 의미와 관계를 연결해 AI가 이를 하나의 지식체계로 이해하고 활용하도록 하는 기술이다.

이날 현장에는 이상훈 산단공 이사장과 박승훈 위즈코어 대표, 박덕근 AI Division 대표 등 10여명이 참석했다. 참석자들은 위즈코어의 AI 플랫폼과 핵심 기술에 대한 설명을 듣고, 공정·설비·품질 데이터를 온톨로지로 연결해 AI가 활용할 수 있는 '제조지식'으로 바꾸는 방안을 집중 논의했다.

설계도면(CAD)과 생산 현장 데이터를 이어 설계부터 생산까지 데이터 연속성을 확보하고, AI가 이를 공정 분석과 의사결정에 쓰는 기술에도 관심이 모였다. 산업단지 중소·중견 제조기업에 적용하는 방안도 살폈다.

현재 제조 현장에는 설비 운전정보와 공정조건, 품질정보 등 다양한 데이터가 쌓이고 있다. 하지만 기업과 공정별로 형식과 관리체계가 달라 AI가 충분히 활용하기 어렵다. 기업·공정별로 AI 모델을 따로 개발해야 해 중소·중견기업의 비용과 시간 부담도 컸다.

산단공은 이런 비효율을 풀기 위해 2028년까지 국비 230억원을 투입하는 '열 공정 특화 제조 AI 파운데이션모델 개발 및 실증' 사업을 추진하고 있다. 여러 열 공정에서 공통으로 쓸 수 있는 AI 파운데이션모델을 먼저 만든 뒤 개별 기업의 공정 특성에 맞게 적용해 AI 도입에 드는 시간과 비용을 줄이겠다는 구상이다.

열 공정은 철강과 시멘트, 뿌리산업 등 국가 주력 제조업의 품질과 에너지 효율을 좌우하는 핵심 공정이다. 산단공은 이 사업으로 중소·중견 제조기업도 검증된 AI 기술을 쉽게 도입할 수 있는 기반을 마련할 계획이다.

연구개발 체계는 총괄과 세부과제 3개로 짰다. 1세부과제에서 열 공정 특화 AI 파운데이션모델과 AI 에이전트 기술을 개발하고, 2세부과제에서 제조데이터 수집·표준화와 합성데이터 생성 플랫폼을 구축한다. 위즈코어가 주관하는 3세부과제에서는 이를 실제 제조현장의 설비·시스템에 잇는 'AI 에이전트 기반 열 공정 자율운영 플랫폼'을 개발·실증한다. 이 플랫폼은 공정상태를 분석하고 적정 운전조건을 제시하는 등 현장 운영을 돕는다.

모델은 철강산업의 가열·열처리 공정에 먼저 적용된다. 이후 시멘트산업의 예열·냉각 공정과 뿌리산업의 용해·주조 공정으로 단계적으로 넓힌다. 3개 산업군 13개사 이상에 모델을 적용·검증하고 성능을 최적화할 계획이다.

이상훈 한국산업단지공단 이사장은 “제조 현장에는 설비와 공정, 품질 등 많은 데이터가 축적되고 있지만 서로 다른 형태로 관리돼 인공지능이 충분히 활용하기 어려운 경우가 많다"며 “국산 온톨로지를 활용해 산업단지 제조기업의 데이터를 의미 있는 제조지식으로 연결하고, 이를 기업의 인공지능 전환과 생산성 향상으로 이어갈 수 있는 방안을 적극 모색하겠다"고 말했다.

송민규 기자 songmg@ekn.kr