"숙련노동자 노하우 AI에 이식 … 중소 제조업 AX 돕죠" 작성일 05-18 28 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">이지현 시즐 대표<br>노후 장비에 컨트롤러 달아<br>데이터 수집·공정혁신 유도<br>스마트시티·탄소저감처럼<br>다양한 영역에서 활용될 것</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ZVt6mrIkvI"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="881098a72e2742ce68b42db9c335d8aa95dd3a1565f8e400315e5827c4838637" dmcf-pid="5fFPsmCEyO" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이지현 시즐 대표. 한주형 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/18/mk/20260518161818090zfkc.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="XtCpiJoMlC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/18/mk/20260518161818090zfkc.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이지현 시즐 대표. 한주형 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="be08b7dc088140444171c8e25fcc176befbaf1caf7876330aab1231689125bad" dmcf-pid="143QOshDvs" dmcf-ptype="general">제조업의 인공지능 전환(AX)이 한국 산업 혁신의 핵심 과제로 떠오르고 있지만, 국내 중소 제조업 현장에서는 여전히 먼 이야기다. 공장 장비 상당수가 수십 년 된 노후 설비인 데다 자금 사정도 넉넉지 않아 AI 도입 자체가 쉽지 않기 때문이다. 생산성과 품질 혁신이 필요하다는 건 알지만, 새 공장을 짓고 첨단 장비를 들여놓을 여력이 없는 중소기업이 대부분이다.</p> <p contents-hash="b8bf48d78f63c4037faff41259dd36293b6779224d56b31c85442e02a63687e8" dmcf-pid="t80xIOlwWm" dmcf-ptype="general">이지현 시즐 대표는 "국내 제조업은 중국·미국과의 경쟁 속에서 갈수록 어려워지고 있다"며 "중소기업을 위해 당장 적용할 수 있는 솔루션부터 준비해야 한다"고 했다. 매년 수만 개의 중소기업 공장이 사라지는데, AI 같은 거대 담론을 기다리면서 천천히 준비할 여유가 없다는 지적이다.</p> <p contents-hash="0ccd19639f805af63e0a8fd1927bcda12e7e998cbe092173e63a3efaed2e14cc" dmcf-pid="F6pMCISryr" dmcf-ptype="general">2016년 시즐을 창업한 이 대표는 제조 현장의 AX를 위해 직접 지방 곳곳의 제조업 현장을 찾아다닌다. 창업 당시 그는 우연히 노후화된 제조업 공장을 보게 됐는데, 수십 년 된 장비가 작동하면서 여러 불량품을 만드는데도, 회사 측은 생산량과 불량률조차 제대로 파악하지 못하고 있었다.</p> <p contents-hash="1c6370e0537cd506623ff1c42fd3b955038d064a114503ad8ef538b0d9977733" dmcf-pid="3FhUnigRSw" dmcf-ptype="general">이 대표는 "제조업은 우리나라의 뿌리 산업이지만, 여전히 주먹구구식으로 돌아가는 경우가 많다"며 "일단 디지털 전환을 통해 기업의 상황을 체계적으로 점검할 수 있는 기반을 만드는 게 시즐의 목표이자 AX의 시작"이라고 했다. 시즐은 프레스나 용접 기기 등 제조업 현장에 있는 노후 장비를 겨냥한다. 중소기업들은 재정이 어렵기 때문에 노후 기기의 문제를 알면서도 새로운 첨단 기기를 도입하지 못한다. 시즐은 이 기기를 해체한 후 자체 설계한 컨트롤러를 장착한다.</p> <p contents-hash="08710dd6dd99f218af0e218c980585d36649ba6ae9f315da972ccdffe10902ae" dmcf-pid="03luLnaeWD" dmcf-ptype="general">컨트롤러는 기기의 생산량과 품질을 측정해 데이터를 만든다. 장비의 움직임, 가동 상태 등 고정밀 데이터가 수백억 건 단위로 만들어진다. 낡은 기계에 AI 두뇌를 심는 것과 같다.</p> <p contents-hash="77a21a91fb2b9cc58bbe2b50ba519c67d2ef70948ee88d0857728f43e0586dff" dmcf-pid="p0S7oLNdWE" dmcf-ptype="general">원래 자사 공정에 대해 아무런 데이터도 갖지 못한 기업도 시즐의 컨트롤러를 이용하면 핵심 데이터를 확보할 수 있다. AI를 통해 데이터를 분석해 생산성과 품질을 끌어올릴 수도 있다. 큰돈을 들여 새 장비를 도입하지 않아도 공정 혁신을 이뤄낼 수 있는 것이다. 이 대표는 "단순 자동화가 아니라 제조업의 축적된 감각과 노하우를 데이터로 바꾸는 작업이 핵심"이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="87c9ff74f7ca4a43c01a49cdb63d72f9acad039ce5dd0080e0a54896fdd3c5a0" dmcf-pid="UpvzgojJCk" dmcf-ptype="general">중소기업 제조업 현장은 숙련 노동자의 노하우에 의존하는 경우가 많다. 기기가 작동하는 소리만 듣고도 윤활유의 양이나 기기 상태를 확인할 수 있는 식이다. 다만 노동인구가 고령화하고 인력 유치에 어려움을 겪으면서 숙련 노동자는 줄어들고 있고, 제조업 경쟁력도 떨어질 것이라는 우려가 나온다. 시즐의 기술은 숙련 노동자의 노하우를 기록하고 강화하는 역할을 한다. 이 대표는 "숙련 노동자의 경험과 직감을 AI로 검증하고 강화하는 것"이라며 "AI가 이들을 대체하는 게 아니라 이들의 노하우를 더 강력한 자산으로 만들어주는 것"이라고 했다. 이 대표가 처음 현장을 찾아가면 일부 노동자들이 반발하기도 하지만, 그는 현장 노동자들과 더 많은 시간을 보내며 설득을 거친다.</p> <p contents-hash="e28ac2b42ae1a7a0b8decb1900028977ccd2972a3825f79f8f620400fe287bfd" dmcf-pid="uUTqagAilc" dmcf-ptype="general">최근 시즐은 한 단계 더 나아가 'AI 에이전트' 개발에 집중하고 있다. 단순히 데이터를 보여주는 수준을 넘어 AI가 스스로 공장 상황을 분석하고 의사결정을 돕는 방식이다. 예를 들어 공장 운영자가 "오늘 불량률이 왜 높아졌느냐"고 물으면 AI 에이전트가 공정 데이터를 분석해 특정 장비나 제품군 문제를 짚어주는 식이다. 생산량 감소 원인이나 공정 개선 방향도 실시간으로 제안한다.</p> <p contents-hash="184a54791e8820e4663b97163a88aa6c46dd507fe904d7a506f5cb6ede80fd9b" dmcf-pid="7uyBNacnhA" dmcf-ptype="general">기존 생성형 AI가 외부 공개 정보만 활용한다면, 시즐의 AI 에이전트는 공장 내부 데이터에 직접 접근한다는 차이가 있다. 공정 데이터와 생산 이력, 품질 정보 등을 기반으로 실제 제조 현장에 특화된 판단을 내릴 수 있다는 설명이다. 이 대표는 "공장 운영자가 현장을 계속 돌아다니며 일일이 확인하지 않아도 AI가 먼저 상황을 분석해 알려주는 구조를 만들고 있다"고 했다.</p> <p contents-hash="ad7955cd294baa0b452f26791cbe8bd82de5c6a6d3503d69477d3b323076c6ce" dmcf-pid="z7WbjNkLyj" dmcf-ptype="general">시즐은 향후 제조업 외 산업으로도 기술 적용 범위를 넓힐 계획이다. 스마트팜과 스마트시티, 탄소 저감 인프라 등 다양한 영역에서 활용 가능성을 검토하고 있다. 이 대표는 "K팝과 K뷰티 다음은 결국 K매뉴팩처링 시대가 될 수 있다고 본다"며 "중소 제조업의 경쟁력을 살리는 것이 한국 산업 전체의 경쟁력을 지키는 길"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="4f1db276ee1b701b35da4a50c45880069ea778b59dbe8d6258fe3de8be2bbe1d" dmcf-pid="qzYKAjEoTN" dmcf-ptype="general">[최원석 기자]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 & mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p> 관련자료 이전 "AI가 가장 위험한 공격무기 될수도 … 보안설계부터 다시 해야" 05-18 다음 "반려동물 장례 부르는게 값 … 친환경 수분해장이 대안될 것" 05-18 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
