제조업 승계가 막히는 문제를 웨이스는 VEXPLOR로 어떻게 풀려 하는가판단 근거를 묶고 권한을 단계로 넘기는 방법
제조업 2세가 아버지의 공장을 물려받지 않는 이유는 결국 두 가지로 모입니다. 넘겨받는 사람이 회사를 움직이는 판단의 근거를 볼 수 없고, 결정 권한은 한 번에 넘어가거나 아예 넘어가지 않습니다. 공장에 AI를 들일 때도 똑같은 일이 생깁니다.
#제조AI
총 76개의 아티클
한 제조기업이 부서별로 적은 업무 120가지는 시작과 끝으로 묶으면 16개 흐름이었습니다제조기업 업무 다시 정의하기 1편
제조기업 한 곳이 AI를 붙일 업무 후보를 부서별로 적어 보니 12개 부서에서 120가지가 나왔습니다. 이 120가지를 부서가 아니라 「어디서 시작해 어디서 끝나는가」로 다시 묶으면 16개 흐름이 됩니다.
웨이스 현장 엔지니어 1명이 한 식품 공장의 제조 솔루션 화면을 7주 만에 102개까지 키웠습니다
엔지니어 1명, 개발 7주, 화면 58개에서 102개로. 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 한 식품 공장의 칭량·공정 제조 솔루션을 구축하며 회사 코드 저장소에 남긴 기록입니다. 관리 화면과 현장 키오스크 화면, 저울 연동이 함께 들어가는 제조 솔루션입니다.
AI가 코딩을 빠르게 해도, 제조 솔루션 구축 기간은 왜 그만큼 줄지 않을까
정부 스마트공장 지원사업은 제조 솔루션 구축 사업 기간의 상한을 6~9개월(연장 최대 3개월)로 둡니다. 민간 단일 공장용 제조 솔루션 계약을 찾아보면 검수와 안정화까지 포함한 계약 기간이 8~16개월인 사례가 나옵니다.
이 시대에 전공과 학벌이 필요한가웨이스가 채용 기준 1순위를 「틀렸을 때 알아채는가」로 둔 이유
AI가 코드를 짜고 모델 구조까지 제안해 주는 시대에 전공과 학벌은 얼마나 필요할까요. 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스는 이 질문에 채용 순서로 답해 두었습니다. 채용 페이지에 적은 1순위는 「틀렸을 때 알아채는가」, 2순위는 「모르는 분야도 AI와 함께 해내는가」, 3순위는 「개발을 이해하는가」입니다.
AI 시대에 전공과 학벌은 아직 필요한가제조 AI의 결과를 가르는 것은 일하는 습관 7가지입니다
AI가 코드를 짜고 논문을 요약하고 모델 구조까지 제안해 주는 지금, 제조 AI를 맡을 사람을 고를 때 전공과 학벌을 얼마나 봐야 할까요. 예전에는 AI 전공과 좋은 학교가 「이 사람은 어려운 기술을 다룰 수 있다」는 가장 빠른 신호였습니다.
10년 뒤 로봇이 일하는 공장에서 웨이스는 무엇을 맡는가공장이 스스로 판단하는 운영체제 VEXPLOR
지난 9월 16일 LG는 계열사 최고경영진 40여 명과 약 8시간 동안 사장단 회의를 열고, AI 팩토리와 피지컬 AI를 포함한 투자 전략을 점검했습니다. 보도에 실린 구광모 대표의 말은 「AI는 더 이상 선택적으로 대응할 수 있는 영역이 아니라 미래 경쟁력을 좌우하는 핵심 축」이었습니다.
10년 뒤 로봇을 누구나 살 수 있게 되면, 중소 제조기업은 무엇으로 앞서는가숙련공의 판단을 지금 기록하는 법
지난 9월 16일 LG는 계열사 최고경영진 40여 명을 모아 약 8시간 동안 사장단 회의를 열었습니다. 보도에 따르면 회의 주제는 「투자 전략 고도화」였고, AI 팩토리·피지컬 AI·반도체·AI 전환을 중심으로 투자 전략을 점검했습니다. 이 회의를 해설한 한 유튜브 채널은 흥미로운 비유를 하나 들었습니다.
웨이스가 AI 준비가 안 된 제조기업에 기초 DX부터 함께 만드는 이유더 큰 시장은 스마트공장이 없는 13만 곳(중기부 조사)에 있습니다
많은 AI 기업은 데이터가 잘 만들어져 있는 회사에서 빛을 냅니다. 품목 코드가 통일돼 있고 생산 실적이 시스템에 남는 회사라면 모델을 얹는 순간 답이 나오고, 데모도 그런 회사에서 찍힙니다. 그런데 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 현장에서 만나는 중소 제조기업의 대다수는 ERP부터 없습니다.
웨이스가 FIX 2026 이노베이션 어워즈 최고혁신상을 수상했습니다제조 AI 운영체제 VEXPLOR, 시상식은 10월 22일 대구 EXCO
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 「FIX 2026 이노베이션 어워즈」 AI·ICT 분야 최고혁신상을 수상했습니다. 2026년 9월 21일 오후, FIX 사무국(㈜엑스코)이 대표이사 앞으로 보낸 메일로 수상이 확정됐고, 상장은 10월 22일(목) 대구 EXCO에서 열리는 시상식에서 받습니다.
보안이 걱정돼 멈춘 AI 도입을 웨이스가 경영진 의지의 문제로 보는 이유걱정은 설계로 풀고, 실패해도 다시 하는 회사가 남습니다
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스에 한 제조사의 팀장이 찾아왔습니다. 현업은 AI를 쓰고 싶은데 임원진이 보안을 걱정해 검토가 멈춰 있다고 했습니다. 회사 자료가 외부 AI로 나가면 어떻게 하느냐는 질문에 답이 없어 회의가 멈춘다는 것이었고, 그 사이 AI를 안 써서 뒤처지는 비용은 누구도 세고 있지…
AI로 시간을 아끼고도 생산량이 그대로인 공장에는 무엇이 빠졌나
국내에서 공장을 가진 중소·중견 제조기업 16만 3,273곳 가운데 제조 AI를 도입한 곳은 0.1%입니다. 도입 계획이 있는 1.6%를 더해도 1.7%입니다(중소벤처기업부, 2024년 스마트제조혁신 실태조사, 2025년 4월 발표). 이 숫자만 보면 지금 AI를 도입하기만 해도 경쟁 공장을 크게 앞지를 것 같습니다.
웨이스가 부정적 결과로 끝난 AI 명령 검증 실험을 기술보고서 TR-2026-01로 공개했습니다
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 2026년 9월 21일 첫 기술보고서 TR-2026-01을 공개했습니다. 제목은 「Behavioral Equivalence Cannot See Dormant Logic」, 우리말로 옮기면 「동작 일치 검사는 잠자는 로직을 보지…
공급사 제안서, AI로 질문 20개 만들고 내 데이터로 검증하기 (50분)
오늘은 우리 공장 요구사항 1장(10줄), 공급사에게 던질 질문 20개, 우리 데이터로 시연을 요청하는 문안, 그리고 제안서 비교표를 만듭니다. 50분이면 됩니다. 제조 AI 운영체제 VEXPLOR 를 만드는 웨이스도 공급사입니다.
품목·설비·불량 기준정보 3장, 시스템 도입 전에 손보기 (60분)
오늘은 품목·설비·불량 기준정보 3장과, 지금 엑셀에서 같은 것을 다르게 적은 표기 목록 1장, 그리고 셀을 누르면 목록에서 고르게 바꾼 일보·불량 기록 서식을 만듭니다. 60분이면 됩니다. 기준정보는 품목·설비·불량의 이름과 번호를 하나로 정해 둔 목록이고, 공급사들은 「마스터」라고 부릅니다.
관리자 업무 20개, AI에 맡길 것과 내가 할 것 나누기 (40분)
오늘은 내 일주일 업무 20개를 4구역으로 나눈 분류표 1장, 다음 달에 AI 초안을 붙일 후보 3개, 사람이 계속 쥐는 업무 5개를 만듭니다. 40분이면 됩니다. 제조 AI 운영체제 VEXPLOR 를 만드는 웨이스가 공장에서 자주 받는 질문이 「그래서 뭘 맡기고 뭘 안 맡겨야 하나」입니다.
AI 답의 오류, 내 불량 기록으로 10분 안에 잡기 (40분)
오늘은 우리 공장용 「검증 체크표 5문」 1장을 만들고, 앞서 만든 결과물 2개를 그 체크표로 다시 검사합니다. 40분이면 됩니다. 제조 AI 운영체제 VEXPLOR 를 만드는 웨이스가 현장에서 자주 듣는 말이 「AI 가 근거까지 댔는데 열어 보니 아니더라」입니다.
생산 일보 한 달치, AI로 라인 손실 3가지 한 장 만들기 (50분)
오늘은 생산 일보 한 달치(예제는 A라인 25일)를 AI 대화 도구에 넣어 계획 대비 실적이 어디서 새는지를 정지 손실·속도 손실·불량 손실 3가지로 나눈 한 장과, 매주 다시 사용할 지시문 파일을 만듭니다. 50분 걸립니다. 4편의 불량, 5편의 정지, 7편의 「가정은 표 밖에」가 오늘 한 장에 모입니다.
재고 120품목, AI로 ABC 표와 발주점 만들기 (45분)
오늘은 재고 현황(예제는 120품목)을 AI 대화 도구에 넣어 금액 기준 ABC 표, 6개월 이상 안 나간 품목 목록, 그리고 A 품목 5개의 발주점 초안을 만듭니다. 45분 걸립니다. 이 연재에서 단가가 들어 있는 첫 데이터라, 오늘은 붙여넣기 전에 단가를 가리는 일부터 시작합니다.
수주·출하 150건, AI로 납기 지연률 표 3장 만들기 (45분)
오늘은 수주·출하 목록(예제는 150행)을 AI 대화 도구에 넣어 지연률 표 3장(품목별·고객구분별·수량별)과 가설 3개, 담당자에게 물을 질문 3개를 만듭니다. 45분 걸립니다. 4편·5편이 「세기」였다면 오늘은 센 결과를 놓고 처음으로 「왜」를 다루는 편입니다. 다만 그 「왜」를 AI 에게 묻지 않습니다.
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