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새벽 두 시, 생산팀 담당자 휴대폰에 알림이 뜹니다. "이상 징후 감지. 3호기 자동 정지 완료." 좋은 소식처럼 들리시나요? 현장에 한번 계셔 보면 알게 됩니다. 이 문장을 본 담당자의 첫 반응은 안도가 아니라 등골이 서늘해지는 쪽이에요. 누가, 무슨 근거로, 무슨 권한으로 라인을 세웠지? 정지 자체가 옳았더라도,…

새벽 3시에 알람이 울립니다. 야간 당직자가 부스스 일어나 설비실로 뛰어갑니다. 가 보니 멀쩡합니다. 진동값이 잠깐 임계치를 살짝 넘었다가 바로 내려간 거예요. 거짓 경보였던 거죠. 이런 일이 한 주에 서너 번 반복되면 어떻게 될까요. 사람은 알람을 점점 안 믿게 됩니다. "또 그거겠지" 하고 끄고 다시 잡니다. 그…

제조 시스템 프로젝트를 몇 번 해 보면 어느 순간 기시감이 옵니다. 새 고객사 미팅에 들어가 요구사항을 듣는데, 머릿속에서 이미 같은 그림이 그려져요. 또 테이블을 설계하겠구나, 또 CRUD API를 짜겠구나, 또 입력 화면이랑 조회 화면을 만들겠구나. 솔직히 개발자 입장에서 이게 제일 김 빠지는 순간입니다. 새로운…

품질팀 회의실에서 이런 장면을 자주 봅니다. 어제 난 불량 한 건을 두고 다들 노트북을 열어 놓고 앉아 있어요. 한 분은 QMS에서 검사 기록을 찾고, 옆 분은 MES에서 그 LOT이 언제 어느 라인을 탔는지 뒤지고, 또 한 분은 SCM에서 그때 투입된 자재가 뭐였는지 캡니다. 같은 품목 얘기를 하는데 화면이 세 개…

데모를 켜면 모니터 한가운데에 공장이 통째로 떠 있습니다. 설비가 줄지어 서 있고, 조명도 그럴듯하고, 카메라를 돌리면 라인 사이사이가 다 보입니다. 처음 보는 분들은 보통 "오, 멋있다" 하고 한마디 하시죠. 그런데 현장을 좀 아는 분은 거기서 멈추지 않습니다. 화면을 한참 보다가 옆에 있는 실제 라인을 슬쩍 보고…

현장에 데모를 들고 가면 거의 매번 똑같은 장면이 나옵니다. 공장장님이 팔짱을 끼고 한참 보다가 이렇게 말씀하세요. "답은 잘 하네. 근데 이거 믿고 일해도 돼요?"

제조 현장에서 AI가 진짜로 어떻게 돌아가는지, 사람 말로 기록하는 공간입니다.

(주)웨이스가 2026년 6월 글로벌 기업 협업 사업 'MS 마중'에 선정되었습니다. 제조 특화 AI 플랫폼 VEXPLOR Logic Studio를 Microsoft Azure 기반의 글로벌 B2B SaaS로 전환하는 과제로, 국내 현장에서 검증한 제품을 해외 시장으로 확장하기 위한 발판을 마련했습니다.

(주)웨이스가 2026년 5월 중소벤처기업부 제조데이터 표준화 사업(공고 2026-247호)에서 참조모델 개발기관 컨소시엄의 주관기관으로 선정됐습니다. 장비마다 제각각인 국내 제조 데이터를 국제표준으로 통일하는 국가 표준화 과제를, 웨이스가 컨소시엄을 이끌며 직접 주관하게 됩니다.