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지금까지의 글을 한 줄로 줄이면 이렇습니다. AI는 화려한 기능이 아니라 표준화된 토대 위에서만 현장까지 살아남는다. 그렇다면 정작 우리 공장은 그 토대가 얼마나 갖춰져 있을까요? 이번 글은 읽고 끝나는 글이 아니라, 직접 체크해 볼 수 있는 자가진단입니다.

지난 아홉 편 동안 표준화, 온톨로지, 환각 없는 AI, 닫힌 루프, 공장의 운영체제를 이야기했습니다. 개념은 정리됐지만, 결국 남는 질문은 하나입니다. "그래서, 진짜 됩니까?"

(주)웨이스가 2026년 6월 정부 스마트공장 구축지원사업에 잇따라 선정되었습니다. 제조AI특화 4건(저스템·선영코리아·알피에스·스피폭스 검단)과 AI 자율형공장 2호(체카)를 웨이스가 공급기업으로 맡습니다. 대부분 2026년 하반기 착수합니다.

한 번쯤 이런 적 있으실 겁니다. 큰맘 먹고 AI를 들였습니다. 챗봇도 붙여 보고, 불량도 예측해 보고, PoC도 몇 번 돌렸습니다. 다들 좋다니까요. 그런데 막상 몇 달이 지나도 공장 돌아가는 모습은 예전이랑 별로 다르지 않습니다. 보고는 그럴듯한데 현장은 그대로고요. 그러면 슬슬 이런 생각이 들죠. "AI가 좋다…

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.