제조 AI의 현장 인사이트

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제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 향하는 공장은 사람이 없는 공장이 아니라 사람이 정보를 옮기지 않는 공장입니다. 설비와 작업의 기록이 사람 손을 거치지 않고 쌓이고, AI가 그 기록을 읽어 판단을 올리고, 사람은 결정이 필요한 순간에 결정합니다.

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미국 디트로이트 뉴스가 쓰고 지역 신문 스포크스맨리뷰가 2026년 9월 29일 실은 기사는 중국 지리그룹 산하 전기차 브랜드 지커(Zeekr)의 공장을 이렇게 소개했습니다.

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웨이스는 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만듭니다. 2022년부터 대·중소 상생형 스마트공장 사업으로 중소 제조 공장의 시스템 구축에 4건 참여했고(그중 1건은 지금 수행 중), 대기업 협력사 공장에 제품 정보 관리 시스템(PLM)을 구축한 적도 있습니다.

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한국경제인협회가 8월 13일 발표한 조사에서 매출 800대 제조기업 가운데 응답한 200개사의 45.0%가 협력사의 AI 전환을 지원하고 있다고 답했습니다. 그런데 그 45.0%를 나눠 보면 시범사업 단계가 39.5%이고, 정착 단계에 이른 곳은 5.5%뿐입니다.

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미국의 제조 운영 플랫폼 회사 Tulip은 10월 6일 연례 행사에서 Factory Playback에 사람의 작업 동작을 감지하는 기능을 더했다고 발표했습니다. Factory Playback은 현장 카메라 영상과 시각·언어 AI 모델로 「공장 바닥에서 일어난 일을 빠짐없이 다시…

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웨이스는 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만듭니다. 공장과 AI 도입을 이야기하다 보면 「그 시스템은 우리 작업자를 얼마나 들여다봅니까?」라는 질문을 받습니다. 이번 주 미국 Tulip이 공장 영상을 다시 재생해 보는 Factory Playback에 사람의 작업 동작을 감지하는…

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공장 AI가 가장 위험해지는 순간은 틀릴 때가 아니라 틀린 답을 자신 있게 낼 때입니다. 흔한 불량은 학습한 사례가 많아 잘 맞히지만, 몇 달에 한 번 나오는 불량은 사례가 적어 엉뚱한 답이 나오기 쉽습니다.

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국내 반도체 대기업들이 공장 운영에 AI를 본격적으로 넣겠다는 목표를 내놓았습니다. SK하이닉스는 2030년까지 자율형 팹을 구축하겠다고 밝혔고, 삼성전자는 같은 해까지 전 세계 제조 현장을 AI가 주도하는 공장으로 바꾸겠다고 발표했습니다.

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제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스도 기능을 하나씩 늘려 팔고 싶은 유혹을 받습니다. 고객 요청은 현장 기능 하나를 두고 들어오는 경우가 많습니다. 불량 판정을 자동으로 해 달라, 설비가 멈추기 전에 알려 달라, 생산 일정을 다시 짜 달라는 식입니다.

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9월 30일 일본의 히타치와 화낙은 공장 로봇에 AI를 얹는 일에 손잡기로 했습니다. 히타치는 이바라키 지구의 자기 공장을 첫 고객으로 삼아 2027년도까지 부품 집기와 품목 전환 작업에서 기술을 확립합니다.

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제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스는 AI 제안서에 「생산성 30% 향상」 같은 기대 효과 비율 하나만 적고 끝내지 않습니다. 고객이 자기 회사 숫자를 넣으면 회수 기간이 나오는 표와, 도입 뒤 AI가 맞았는지를 그 회사 실무자의 질문으로 판정하는 평가 세트를 함께…

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Foundry Korea가 2026년 8월 국내 기업·기관 112곳 응답으로 낸 생성형 AI 도입 조사 결과를 보면, 생성형 AI를 실제 업무에 운영하고 있다는 응답은 33.0%였습니다. 운영을 넓히는 데 걸림돌로는 「명확한 ROI 부족」이 49.1%로 가장 많이 꼽혔습니다.

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제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 10월 2일 기술보고서 TR-2026-04를 공개했습니다. AI 세 가지에게 사양서만 주고 PLC 래더(설비를 움직이는 제어 프로그램)를 짜게 한 뒤, 세 단계로 시험한 실험입니다.

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중국은 지난 9월 상하이에서 폐막한 제48회 국제기능올림픽대회에서 금메달 41개를 따며 5회 연속 종합 우승했습니다. 2위 한국은 금메달 4개였습니다. 한국경제가 10월 6일 전한 중국 정부의 설명은 이렇습니다.

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2026년 9월 국회 임문영 의원실 조사에서 직원 50인 미만 제조기업 10곳 중 7곳은 스마트공장을 도입한 뒤 유지보수가 끊겼다고 답했습니다. 웨이스가 보기에 그 이유는 비용 구조에 있습니다.

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스마트공장을 들인 공장 가운데 상당수가 몇 년 뒤 그 시스템을 처음 목적대로 쓰지 못합니다. 국회 산업통상자원중소벤처기업위원회 임문영 의원실이 2026년 9월 제조기업 105곳을 조사한 결과, 직원 50인 미만 기업은 10곳 중 7곳이 도입한 뒤 유지보수가 끊겼다고 답했습니다.

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공정에는 불량률이 있고, 누구나 그 숫자를 관리합니다. 그런데 고치는 작업의 불량률은 잘 따지지 않습니다. 결함을 찾는 일에는 검사와 판정과 기록이 붙는데, 찾아낸 것을 반영하는 일은 "처리 완료" 한 줄로 넘어갑니다. 지적 78건을 반영했으면 78건이 없어진 것으로 칩니다.

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공장장이 AI 도입을 미루는 이유는 기술을 몰라서가 아닙니다. 함께 발행한 글에서 반도체 공장 인터뷰, 물류창고 실험, 병원 관찰 같은 연구·조사 13건을 모아 보니 이유는 여섯 가지로 모였습니다.

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공장을 가진 중소·중견 제조기업 16만 3,273곳 가운데 제조 AI를 도입한 곳은 0.1%이고, 데이터·AI 전담 인력을 둔 곳은 0.8%입니다(중소벤처기업부 「2024 스마트제조혁신 실태조사」, 2025년 4월 발표). 발표 보도자료에는 AI를 도입하지 않은 이유가 나오지 않습니다.