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기획특집

[자율제조 핵심 기술] DX·AX 가속화로 다가오는 산업 지능화 시대… 데이터 중심 가치 창출 기대↑

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산업 현장의 디지털 전환과 인공지능(AI) 도입이 가속화되는 가운데, 슈퍼브에이아이가 빠르게 적용 가능한 제조 AI와 보안 관제 AI 기술로 주목받고 있다. 이현동 부대표는 최근 발표에서 모바일 기반 3D 디지털 트윈, 텍스트 검색형 영상 관제 솔루션, 실시간 안전 감지 시스템 등을 소개하며, 고가 장비 없이도 산업 현장에서 AI 기술을 실질적으로 구현할 수 있는 방안을 제시했다. 특히 3개월 이내 현장 적용 가능한 빠른 개념증명(PoC)과 변화 관리 중심의 접근 전략을 통해 사용자 중심의 인공지능 전환(AX)을 실현하고 있다고 강조했다.

 

 

최근 산업 전반에서 센서 데이터를 디지털화하고 이를 디지털 트윈(Digital Twin) 기반으로 관리·분석하는 기술이 주목받고 있다. 이러한 흐름 속에서, 디지털 트윈을 어떻게 하면 보다 신속하고 효과적으로 실제 산업 현장에 적용할 수 있을지에 대한 통찰이 요구된다.

 

특히, 현장의 명시적·암묵적 지식을 데이터화하고, 인공지능(AI) 모델 구축 및 시스템 통합을 가속화하는 방법론이 필요하다. 디지털 트윈과 AI 기술은 현실적인 문제 해결과 효율성 증대를 위한 제조업의 핵심 동력으로서, 산업 현장에 실질적으로 스며들어야 한다.

 

글로벌 경영 컨설팅 업체 맥킨지앤컴퍼니(McKinsey & Company)가 발표한 보고서에 따르면, 지난 2023년에는 제조업에서의 AI 대체가 어렵다는 전망이 있었다. 그러나 이 같은 예측과 달리 2024년에는 AI 도입 사례가 급증했으며, 올해에는 디지털 전환(DX) 및 인공지능 전환(AX)이 기업의 필수 불가결한 토대로 인식되고 있다고 분석했다.

 

맥킨지는 제조업의 DX·AX가 더 이상 선택이 아닌 필수라고 강조하며, AI·IoT·자동화 등의 기술 융합을 통해 운영 방식을 근본적으로 변화시키는 기업들이 증가하고 있다고 진단했다. 데이터 기반의 의사결정, 예측 유지보수, 생산 라인 최적화 등을 통해 제조업의 생산성과 효율성을 극대화하는 것이 미래 경쟁력 확보의 핵심이라고 내다봤다.

 

또한 맥킨지는 디지털 트윈을 공장 운영 최적화의 다음 단계로 제시하며, 오는 2027년까지 관련 시장이 연평균 약 60% 성장해 약 735억 달러(약 100조 원) 규모에 이를 것으로 예측했다. 디지털 트윈은 실시간 성능 모니터링, 미래 예측, 가상 시뮬레이션 등을 통해 제조 현장의 효율성, 회복 탄력성, 의사결정 능력 등을 향상시키는 핵심 도구로 기대받고 있다.

 

제조업 DXAX 도입 사례↑...슈퍼브에이아이, 빠른 적용 속도로 경쟁력 갖춰

 

이러한 급변하는 흐름 속에서 슈퍼브에이아이는 자체 개발한 혁신 기술과 빠른 적용 속도를 강점으로 내세우고 있다. 특히, 2차원(2D) 카메라 영상을 모바일 촬영만으로 2분 만에 3차원(3D) 디지털 트윈으로 변환하는 기술을 보유하고 있다. 이는 플랜트 건설이나 제조 현장에서 고가의 라이다(LiDAR) 센서를 대체하여, 빠르고 효율적인 디지털 트윈 구축을 가능하게 한다. 또한 모바일 3D 디지털 트윈과 카메라 정보를 매칭함으로써, 2D 영상에서도 3D 공간 정보를 직관적으로 확인할 수 있도록 지원한다.

 

나아가, 텍스트 기반 검색 과정을 통해 영상 내 특정 상황을 빠르게 찾아주는 영상 관제 솔루션 ‘비전 에이전트 AI(Vision Agent AI)’ 기술도 갖추고 있다. 해당 기술은 제조 및 관제 환경에서 효율적인 상황 인식과 대응을 가능하게 한다. 특히, 영상 요약 및 리포트 자동 생성 기능은 업무 효율성을 높이며, AI 기반 객체 인식·추적 기술은 제품 불량 검사, 재고 관리 등 다양한 산업 현장의 문제 해결에 활용될 수 있다.

 

슈퍼브에이아이는 이 같은 기술을 최소 3개월 이내에 실제 현장에 도입하는 ‘빠른 기술 적용’을 핵심 가치로 강조한다. 빠른 개념 증명(PoC)을 통해 사용자 만족도를 극대화하고 있으며, 준비되지 않은 현장 상태에서도 카메라 설치, AI 모델 개발, 디스플레이 구축까지 3개월 이내 완료를 지원한다. 기존 카메라를 활용할 경우, 프로젝트 완료 목표를 6주 이내로 설정하고 있다.

 

이 과정에서 문제 정의부터 데이터 준비, 모델 개발, 솔루션 배포까지 자체 파이프라인을 구축해 빠른 도입을 가능하게 한다. 또한 AI 모델 자체보다는 현장의 전문 지식을 체계화한 고품질 데이터의 중요성을 강조한다. 이를 기반으로 전문가 중심의 데이터 라벨링 프로세스와 자동화 기술을 통해 효율적인 데이터 구축 및 관리 시스템을 운영하고 있다.

 

거대언어모델(Large Language Model, LLM)의 등장으로 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX)이 중요한 화두로 떠오르고 있는 가운데, 슈퍼브에이아이는 지도 기반 디지털 트윈과 챗봇 인터페이스를 결합해 사용자가 텍스트 기반으로 원하는 정보를 쉽게 검색하고 분석할 수 있도록 서비스를 구현했다. 이처럼 기본적인 베이스 소프트웨어를 빠르게 구축하고, 사용자 맞춤형으로 수정하는 전략을 통해 빠른 적용 속도를 유지하고 있다.

 

이때 사용자 및 현장의 전문 지식을 데이터화하여 기존 알고리즘에 적용하는 전략을 채택하고 있다. 이는 막대한 자본을 투자한 글로벌 기업들의 알고리즘 경쟁에서 벗어나, 현장의 실제 문제 해결에 집중하겠다는 구상이다.

 

AX 구현 위한 8가지 핵심 요소…데이터 인프라 구축부터 보안까지

 

슈퍼브에이아이는 AI 도입·활용의 성공적인 안착을 위해 데이터 인프라, 보안, 거버넌스, 예산, 인력, 투자 수익률(ROI), 변화 관리 등 8가지 핵심 요소를 제시한다. 특히 ‘변화 관리’의 중요성을 핵심으로 내세우며, 솔루션 제공과 함께 사용자 역량 내재화를 위한 교육 및 기술 지원의 필요성을 강조한다.

 

 

이처럼 슈퍼브에이아이는 매출 증대, 비용 절감, 사회적 가치 창출 등 사용자의 목표 달성을 위한 AX(Artificial Intelligence Transformation) 컨설팅을 제공하고 있다. 고객사의 ROI를 명확하게 제시하고 실행 단계까지 지원하는 실질적 접근 방식을 취하고 있다.

 

이 과정에서 문제 해결의 맥락, 센서 설치 환경, 분석 대상 피사체, 주변 환경 등 로우 데이터 설계를 체계화함으로써 AI 모델의 정확도와 효율성을 높인다. 또한 메타데이터 관리 시스템을 통해 다양한 현장의 특성을 고려한 맞춤형 AI 모델을 개발·배포·관리하는 통합 파이프라인도 구축했다.

 

이러한 노력을 바탕으로 지도 기반 물류 관리, 제조 외관 검사, 재고 관리, 상·하차 자동화 안전 관리, 졸음운전 감지, 폐기물 분류, 의료 헬스케어, 농업, 위성 데이터 분석 등 다양한 산업 분야에서 AI 기술을 적용해 혁신을 실현하고 있으며, 이에 대한 다양한 AX 레퍼런스를 보유하고 있다.

 

특히 안전 관리 시스템은 다중 카메라와 지도 정보를 융합해 크레인과 작업자 간의 거리를 실시간으로 측정하고, 경고를 알리는 기능을 갖추고 있다. 이는 사고 예방은 물론, 작업 방식의 변화를 이끌어내는 중요한 사례로 꼽힌다.

 

이처럼 슈퍼브에이아이는 빠른 기술 적용과 현장 맞춤형 솔루션 제공을 통해 다양한 산업 분야의 디지털 전환(DX) 및 인공지능 전환(AX)을 가속화하고 있다.

 

오토메이션월드 최재규 기자 |

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