산단공, 국산 온톨로지로 제조 현장 ‘AI 두뇌’ 만든다

이상훈 한국산업단지공단 이사장과 박승훈 위즈코어 대표 등 참석자들이 27일 서울 성동구 위즈코어 성수생각공장에서 국산 온톨로지 기반 제조 AI 플랫폼과 열 공정 자율운영 기술에 대한 설명을 듣고 있다. ⓒ한국산업단지공단

기업과 공정마다 따로 인공지능(AI) 모델을 개발해야 했던 중소·중견 제조기업의 시간과 비용 부담을 줄이기 위해 정부가 2028년까지 230억원을 투입한다. 철강과 시멘트, 뿌리산업의 열 공정에 공통으로 활용할 수 있는 제조 AI 파운데이션모델을 개발해 13개사 이상에서 검증할 계획이다.

한국산업단지공단은 지난 27일 서울 성동구 위즈코어 성수생각공장을 찾아 국산 온톨로지 기반 제조 AI 기술의 현장 적용 가능성과 산업단지 기업 확산 방안을 논의했다.

온톨로지는 설비와 공정, 품질 등 서로 다른 제조데이터의 의미와 관계를 연결해 AI가 하나의 지식체계로 이해하고 활용할 수 있도록 하는 기술이다.

이날 현장에는 이상훈 산단공 이사장과 박승훈 위즈코어 대표이사, 박덕근 AI Division 대표 등 10여명이 참석했다. 참석자들은 개별적으로 축적된 제조데이터를 온톨로지로 연결해 AI가 활용할 수 있는 ‘제조지식’으로 전환하는 방안을 논의했다.

특히 설계도면(CAD)과 생산 현장 데이터를 연결해 설계부터 생산까지 데이터 연속성을 확보하고, 이를 AI가 공정 분석과 의사결정에 활용하는 기술의 산업단지 적용 가능성을 살폈다.

현재 제조현장에는 설비 운전정보와 공정조건, 품질정보 등이 축적되고 있지만 기업과 공정별로 데이터 형식과 관리체계가 달라 AI 활용에 한계가 있다. 개별 기업이 공정별 AI 모델을 별도로 개발해야 해 중소·중견기업의 비용과 시간 부담도 크다.

산단공은 이를 개선하기 위해 2028년까지 국비 230억원을 투입하는 ‘열 공정 특화 제조 AI 파운데이션모델 개발 및 실증’ 사업을 추진하고 있다.

여러 열 공정에 공통 적용할 수 있는 AI 파운데이션모델을 구축한 뒤 개별 기업 특성에 맞게 적용해 제조 AI 도입에 필요한 시간과 비용을 줄이는 것이 목표다.

사업은 총괄과 3개 세부과제로 진행된다. 1세부과제에서는 열 공정 특화 AI 파운데이션모델과 AI 에이전트 기술을 개발하고, 2세부과제에서는 제조데이터 수집·표준화와 합성데이터 생성 플랫폼을 구축한다.

위즈코어가 주관하는 3세부과제에서는 이를 제조현장의 설비와 시스템에 연결하는 ‘AI 에이전트 기반 열 공정 자율운영 플랫폼’을 개발·실증한다. 플랫폼은 공정 상태를 분석해 작업자에게 적정 운전조건을 제시하는 등 현장 운영을 지원한다.

개발된 모델은 철강산업의 가열·열처리 공정에 우선 적용한다. 이후 시멘트산업의 예열·냉각 공정과 뿌리산업의 용해·주조 공정으로 확대한다. 산단공은 3개 산업군 13개사 이상에서 모델을 적용·검증하고 성능을 최적화할 계획이다.

이 이사장은 “제조현장에는 설비와 공정, 품질 등 많은 데이터가 축적되고 있지만 서로 다른 형태로 관리돼 AI가 충분히 활용하기 어려운 경우가 많다”며 “국산 온톨로지를 활용해 데이터를 의미 있는 제조지식으로 연결하고 이를 기업의 AI 전환과 생산성 향상으로 이어갈 방안을 적극 모색하겠다”고 말했다.