“숙련공과 AI의 결합”…삼성 반도체가 AX로 풀어낸 ‘불량 제로’ 작성일 09-03 49 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">마키나락스 산업 AI 컨퍼런스 ‘어텐션 2026’<br>삼전·HD현대·한타 등 ‘제조 AX’ 사례 소개<br>돈 버는 자율공장·AI주권 등 현장 중심 강조</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Q5CuwA8BlR"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8b120dd990a7077b8bfa2fc9cb48f04530bbc0d6e250e1bf5330fa2fd7b80457" dmcf-pid="x1h7rc6blM" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="윤성호 마키나락스 최고경영자(CEO)가 3일 서울 삼성동 웨스틴서울파르나스에서 열린 산업 AI 컨퍼런스 ‘어텐션 2026’에서 발표를 하고 있다. 장우진 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/dt/20260903153929098cnpo.png" data-org-width="640" dmcf-mid="8sdO89HlWJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/dt/20260903153929098cnpo.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 윤성호 마키나락스 최고경영자(CEO)가 3일 서울 삼성동 웨스틴서울파르나스에서 열린 산업 AI 컨퍼런스 ‘어텐션 2026’에서 발표를 하고 있다. 장우진 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="c7c56fdd3ba5f63c2c6c1b0fb6f04dc3c74ae8e6081ce1fb8dac392a37c21980" dmcf-pid="yL4kbuSrTx" dmcf-ptype="general"><br> 제조 현장에서의 인공지능 전환(AX)이 여전히 요원한 가운데 국내 대표 제조기업들이 피지컬 AI 도입 방식과 성과를 공유했다. 삼성전자는 숙련된 엔지니어의 노하우를 AI가 학습하는 방식으로 ‘사람과 AI’의 공존을 제시했고, HD현대는 회사의 노하우를 지속가능한 AI 자산으로 축적하는 방안을 추진하고 있다.</p> <p contents-hash="ae4f13be5c9d607cb6148f9f82e4aa22a01d456ceebd3487e9d14bf4597db860" dmcf-pid="Wo8EK7vmvQ" dmcf-ptype="general">전문가들은 단순히 제조업에 AI를 도입하는 것이 아닌, 현장의 다양한 변수를 대처할 수 있는 AX를 강조했다. 이를 위해서는 피지컬 AI 기업과의 파트너십 확대와 함께, 회사가 AI 주권을 확보하는 것이 필요하다는 제언이 나온다.</p> <p contents-hash="8a199dfd757b01ea38bef4a28ada01ab9cd73e1fa5ad3c0d1f34a00e72a2b7e5" dmcf-pid="Yg6D9zTsTP" dmcf-ptype="general">김주희 삼성전자 디바이스솔루션(DS)부문 디지털트윈센터 A-팹 기술팀 책임연구원은 3일 서울 삼성동 웨스틴 서울 파르나스에서 마키나락스가 주최한 산업 AI 컨퍼런스 ‘어텐션 2026’ 행사에서 반도체 제조 특화 AI 기반 하드웨어 FDC를 활용한 설비관리 체계를 소개했다.</p> <p contents-hash="96370fa848e4222e45243a6c79d1b1365109df4dcd3c2300d60fc2efe6f50f2f" dmcf-pid="GaPw2qyOy6" dmcf-ptype="general">FDC는 설비의 신호를 실시간으로 수집해서 이상이나 결함을 모니터링하는 운영체계로, 실시간 온도·압력·파워 등의 데이터를 수집해 이상 징후를 포착한다. 설비에서 발생하는 데이터를 기반으로 평소와 다른 움직임을 빠르게 찾아내는 역할로, 제조업에서 중요한 역할을 한다는 게 김 연구원의 설명이다.</p> <p contents-hash="b50fbddf273cfec89b17cb0763a957af29f04aca5de8b5ffeaa03c4c81a889c9" dmcf-pid="HNQrVBWIv8" dmcf-ptype="general">다만 김 연구원은 제조 환경이 워낙 다양한 만큼 현장에 AI를 온전히 접목하는 것이 어려운 작업 이라고 말했다. 이에 삼성전자 DS부문은 결과값을 놓고 AI를 학습하는 방식이 아닌, 엔지니어가 각 상황에서 판단하는 정보를 이해하는 방식으로 접근했다.</p> <p contents-hash="5bd26bdba68c0b7e2d03dc2b3d0b9dd6b390890ccbd06aacd7fd1b534d83bccb" dmcf-pid="XjxmfbYCS4" dmcf-ptype="general">김 연구원은 “어떤 유형의 불량이 발생하는지 해석하고, 필요시에 유사사례나 불량 이력을 참고하도록 했다. 이는 새로운 데이터가 아닌, 이미 현장에서 엔지니어들이 바라보던 것들”이라며 “많은 정보를 아는 것보다, 어떤 문제에서 어떤 정보를 어디까지 활용해야 되는지를 아는 것이 중요하다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="a9cb725bc072d63021ac4e9eab6d4520f6ca4529727a2925500bb2e391d13960" dmcf-pid="ZAMs4KGhlf" dmcf-ptype="general">이어 “이는 숙련된 엔지니어의 노하우가 맞닿아 있는 것”이라며 “제조 현장에서 AI가 엔지니어의 판단을 정확히 지원하려면 결과를 학습하는 것뿐 아니라 각 상황에서 엔지니어의 판단 흐름을 이해할 수 있는 구조가 필요하다”고 부연했다.</p> <p contents-hash="4e6e5f65a3192c99f1895030fab91a8b187601bc05078966b9d8c7ac8f6b81ef" dmcf-pid="5cRO89HlWV" dmcf-ptype="general">그러면서 “현장을 이해하고 판단할 수 있는 엔지니어와, 많은 가능성을 빠르게 탐색할 수 있는 AI의 능력은 서로 다른 강점을 가지고 있다”며 “이 두 가지를 결합했을 때 혼자서 문제를 해결하는 것보다 더 좋은 결과를 낼 수 있을 것”이라고 제언했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b2a586dace8816bc46916fea5bd5611b6f802b8ccb910ba551513c97bb3c8884" dmcf-pid="1keI62XSv2" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김영옥 HD현대 상무가 3일 서울 삼성동 웨스틴서울파르나스에서 열린 산업 AI 컨퍼런스 ‘어텐션 2026’에서 발표를 하고 있다. 장우진 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/dt/20260903153930419qaoy.png" data-org-width="640" dmcf-mid="6UhUDj4qvd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/dt/20260903153930419qaoy.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김영옥 HD현대 상무가 3일 서울 삼성동 웨스틴서울파르나스에서 열린 산업 AI 컨퍼런스 ‘어텐션 2026’에서 발표를 하고 있다. 장우진 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="a0f4bd1bb15133a1ee7dd5d84a6087cd573ab2754d0b4c48b6c4efb98f868fb6" dmcf-pid="tOgydQ0Hy9" dmcf-ptype="general"><br> 김성진 한국앤컴퍼니 전무는 전통적인 제조업에 AI를 접목한 실질적인 사례를 제시했다. 마키나락스와 협업해 진행하는 타이어 패턴 생성 프로젝트, 미국·독일에서 현재 적용 중인 글로벌 수요 예측 등이다. 김 전무를 이러한 AX로 기간을 17주 단축, 인력 85% 감축(1명+AI) 등의 성과를 내고 있다고 설명했다.</p> <p contents-hash="d701dfd9bf2c7607855b1eff0d48536a82532a69c2b32855d2440ef450d00b51" dmcf-pid="FIaWJxpXvK" dmcf-ptype="general">그러면서 그는 리더십과 거버넌스(지배구조)의 중요성도 강조했다. 김 전무는 “AI 수요 예측이 잘못됐을 때 그 책임을 AI 모델을 구축한 부서가 질지 SCM(공급망관리) 담당이 져야 할지 등의 프로세스를 고민할 필요가 있다”며 “실무진이 AX 의지만으로는 부족하다. 리더십 차원에서 어디까지 AX를 추진할지 결정해 실천하고, 외부 파트너십을 통해 이를 구현하는 방안을 추진해야 할 것”이라고 조언했다.</p> <p contents-hash="94903c71aa15da77df159cfef1fa251b2d0421325fe0c363c9ea10750a6d6c8f" dmcf-pid="3CNYiMUZvb" dmcf-ptype="general">김영옥 HD현대 상무는 제조 AX를 위한 세 가지 방향성을 소개했다. 50여 년 노하우를 어떻게 AI로 지식화해 지속가능한 자산으로 확보할지, 물리적인 노동력을 피지컬 AI로 어떻게 빠르게 적용할지, 자율운항과 탄소저감 등이다.</p> <p contents-hash="b980d8a707e2efba28990ef2998765084f93ac27a30d7a73eddb3961f7881891" dmcf-pid="0hjGnRu5CB" dmcf-ptype="general">김 상무는 “조선소 내 협동·산업용 로봇, 조달 등 생산품질 관리를 포함한 다양한 부분에서 AI를 활용하고 있다”며 “2030년까지 조선 AI 명장, 즉 회사의 노하우를 AI로 측정하고, 이를 실질적인 비즈니스로 활용하는 프로젝트를 추진하고 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="8b14b32c2d4e925429fc2f7920ea1b6a5c5cc196cffbef1f306ebedb253e6d7a" dmcf-pid="plAHLe71yq" dmcf-ptype="general">장영재 카이스트 석좌교수는 수익성에 기반한 제조 AI 전환의 중요성을 강조했다. 장 교수는 “공장에서는 로봇이 일을 하고, 사람은 공장 밖에서 AI로 관리하는 것이 미래공장이다. 현대차그룹 싱가포르 혁신센터(HMGICS)가 대표적인 예”라며 “복잡한 공정을 AI 기반으로 자율 제조하는 것이 핵심이다. 궁극적인 목표는 효율적으로 공장을 운영해 돈을 버는 공장을 만드는 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="344d231d81e90687412ecac751940b3ab66f4c4f448aa1d930a50983efcb292d" dmcf-pid="UScXodztWz" dmcf-ptype="general">윤성호 마키나락스 최고경영자(CEO)는 “미국 경제연구소의 조사에 따르면 기업 90%가 AI로 손익에 변화를 주고 있지 못하다고 답했다”며 “자동차·반도체 공장, 전투 현장 등은 단 1%에 오차도 허용하지 않는 곳이다. AI가 왜 현장에서 작동하지 못하는 지, 이로 인해 회사의 생산성에 기여하고 있지 못하는지를 들여다볼 필요가 있다”고 지적했다.</p> <p contents-hash="84a2a86ac7babf0f0b957c2a1d675e7e72f341d4467d3151a4cecf98ef9387e0" dmcf-pid="uvkZgJqFS7" dmcf-ptype="general">그러면서 “모든 방향성은 현장을 향해야 한다. 현장의 데이터들을 확인하고 분석하고 그들의 비즈니스 로직과 업무 프로세스를 이해한다”며 “이러한 데이터를 활용해 만든 AI나 그 결과물을 온전히 기업이 소유해 AI 주권을 확보하는 것이 중요하다”고 밝혔다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="64ed7154812f2ce036b317481d3f0ac1ced1866ffaf4440f0ff8a2f3be091574" dmcf-pid="7TE5aiB3hu" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="서울 삼성동 웨스틴 서울 파르나스에서 3일 열린 마키나락스 주최 산업 AI 컨퍼런스 ‘어텐션 2026’ 현장. 장우진 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/dt/20260903153931730dtre.png" data-org-width="640" dmcf-mid="PV3MXyjJve" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/dt/20260903153931730dtre.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 서울 삼성동 웨스틴 서울 파르나스에서 3일 열린 마키나락스 주최 산업 AI 컨퍼런스 ‘어텐션 2026’ 현장. 장우진 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="00f7312f2b973c0b49b07f764d5559631e5583384aaec485d3ae1511d6374a6c" dmcf-pid="zyD1Nnb0SU" dmcf-ptype="general"><br> 장우진 기자 jwj17@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 정부 "티빙 해킹범, 탈취경로 못찾아"[일문일답] 09-03 다음 에퀴닉스, 엔비디아와 '분산형 AI 추론' 승부수…인프라 연결성 강화 09-03 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
