이상훈 한국산업단지공단 이사장과 박승훈 위즈코어 대표 등 참석자들이 지난 27일 서울 성동구 위즈코어 성수생각공장에서 국산 온톨로지 기반 제조 AI 플랫폼과 열 공정 자율운영 기술에 대한 설명을 듣고 있다. 사진 제공=한국산업단지공단 한국산업단지공단이 전국 산업단지의 제조 데이터와 인공지능(AI)을 접목하는 ‘제조 AI 두뇌’ 구축을 추진한다. 기업마다 제각각인 설비·공정·품질 데이터를 국산 온톨로지 기술로 연결하고 제조 AI 파운데이션모델을 구축해 중소·중견기업의 AI 도입을 지원하겠다는 계획이다. 온톨로지는 서로 다른 데이터가 어떤 의미를 갖고 어떻게 연결돼 있는지를 AI가 이해할 수 있도록 관계를 정의하는 기술이다. 한국산업단지공단은 지난 27일 서울 성동구 위즈코어 성수생각공장을 방문해 국산 온톨로지 기반 제조 AI 기술의 현장 적용 가능성과 산업단지 중소·중견기업 확산 방안을 논의했다고 28일 밝혔다. 이 기술은 제조현장에서 설비 가동 정보와 공정 조건, 품질 데이터 등을 서로 연결해 이를 하나의 ‘제조지식’으로 활용하도록 만드는 역할을 한다. 모바일 바다이야기다운로드 이날 현장에는 이상훈 한국산업단지공단 이사장과 박승훈 위즈코어 대표, 박덕근 AI디비전 대표 등 10여 명이 참석했다. 참석자들은 제조현장에서 개별적으로 쌓이는 공정·설비·품질 데이터를 온톨로지 기반으로 연결하고 AI가 활용할 수 있는 제조지식으로 전환하는 방안을 논의했다. 특히 설계도면(CAD)과 생산현장 데이터를 연계해 설계부터 생산까지 데이터의 연속성을 확보하고 이를 AI가 공정 분석과 의사결정에 활용하는 기술을 산업단지 제조기업에 적용하는 방안을 살펴봤다. 현재 제조기업들은 설비 운전정보와 공정조건, 품질정보 등 방대한 데이터를 축적하고 있지만 기업과 공정마다 형식과 관리체계가 달라 AI 활용에 제약이 있다. 개별 기업이 자체 데이터를 토대로 AI 모델을 각각 개발해야 하는 만큼 자금과 전문인력이 부족한 중소·중견기업에는 진입 장벽도 높다. 산단공은 이를 해결하기 위해 2028년까지 국비 230억 원을 투입하는 ‘열 공정 특화 제조 AI 파운데이션모델 개발 및 실증’ 사업을 추진하고 있다. 백경 여러 제조기업과 공정에서 공동으로 활용할 수 있는 AI 파운데이션모델을 구축한 뒤 기업별 공정 특성에 맞게 적용해 AI 도입에 필요한 시간과 비용을 줄이는 것이 목표다. 열 공정은 철강과 시멘트, 주조 등 국내 주력 제조업에서 제품 품질과 에너지 효율을 좌우하는 공정이다. 산단공은 우선 철강산업의 가열·열처리 공정에 AI 모델을 적용한 뒤 시멘트산업의 예열·냉각 공정, 뿌리산업의 용해·주조 공정으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 총 3개 산업군 13개사 이상에서 모델을 적용·검증한다. 산단공은 이번 사업을 계기로 산업단지 제조 데이터를 단순히 수집·축적하는 데 그치지 않고 설비와 공정, 품질 데이터 간 관계를 연결한 ‘지식 자산’으로 고도화한다는 계획이다. 이를 통해 자체 AI 개발 역량이 부족한 중소·중견기업도 검증된 제조 AI 기술을 보다 쉽게 활용할 수 있도록 한다. 이상훈 한국산업단지공단 이사장은 “제조 현장에는 설비와 공정, 품질 등 많은 데이터가 축적되고 있지만 서로 다른 형태로 관리돼 인공지능이 충분히 활용하기 어려운 경우가 많다”며 “국산 온톨로지를 활용해 산업단지 제조기업의 데이터를 의미 있는 제조지식으로 연결하고, 이를 기업의 인공지능 전환과 생산성 향상으로 이어갈 수 있는 방안을 적극 모색하겠다”고 말했다. 지만 서로 다른 형