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“80개 현장서 AI 검증”…마키나락스, 2028년 자율공장 도전

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신영빈 기자I 2026.09.03 14:28:19

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글로벌 산업현장서 AI 적용·검증 확대
올해 FDE 현장 투입 7만시간
에너토크 공장 자율화 프로젝트 본격화
2028년 ‘행동하는 자율화 공장’ 구현 목표

[이데일리 신영빈 기자] 산업용 인공지능(AI) 기업 마키나락스가 완전 자율공장 구축에 나선다. 전 세계 산업 현장에서 쌓은 경험을 제조 현장에 적용한다. 국내 제조기업 에너토크와 80개 이상의 AI 전환 과제도 추진한다. 이를 바탕으로 2028년까지 자율화된 공장을 구현한다는 목표다.

윤성호 마키나락스 대표는 3일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 산업 AI 컨퍼런스 ‘어텐션 2026’에서 이 같은 구상을 밝혔다.윤 대표는 “마키나락스는 현장 데이터를 확인하고 분석하면서 고객의 비즈니스 로직과 업무 프로세스를 이해해왔다”며 “검증된 AI를 현장 시스템과 연결해 실제로 작동하는 AI를 만들어왔다”고 말했다.

윤성호 마키나락스 대표가 3일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 ‘어텐션2026’에서 기조연설을 하고 있다. (사진=마키나락스)
윤성호 마키나락스 대표가 3일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 ‘어텐션2026’에서 기조연설을 하고 있다. (사진=마키나락스)
마키나락스는 현장 경험을 쌓기 위해 AI 엔지니어를 고객 사업장에 직접 투입하는 전방배치엔지니어(FDE) 조직을 운영하고 있다. 윤 대표에 따르면 FDE는 지금까지 전 세계 5개국 32개 도시에서 80곳 이상의 고객 현장을 방문했다. 올해 엔지니어들이 산업 현장에 투입한 시간만 7만시간에 달한다. 지금까지 현장에 배포한 AI 모델도 6000개를 넘어섰다.

적용 범위도 빠르게 넓어지고 있다. 마키나락스는 설계도서 변경 검토에 AI 에이전트를 적용해 연간 1000시간 이상을 절감했다. 글로벌 6개 자동차 공장의 로봇 1400대 이상에도 AI를 적용했다. 최근에는 한미연합훈련 전장망에도 마키나락스의 AI 기술이 시범 적용됐다. 윤 대표는 “전장망에 AI가 사용된 것은 대한민국 국방 역사상 처음 있는 일”이라고 말했다.

다음 목표는 공장 전체의 자율화다. 마키나락스는 전동 액추에이터 기업 에너토크와 완전 자율공장의 초기 형태를 구축하고 있다. 현재까지 사무와 생산 현장 전반에서 80개 이상의 AI 전환 과제를 발굴했다.

윤 대표는 “에너토크와 협력해 완전 자율공장의 초기 모습을 완성해가고 있다”며 “현재까지 80개 이상의 AI 전환 과제를 발굴했다”고 말했다. 또 “2026년부터 2028년까지 3년에 걸쳐 ‘보이는 공장’에서 ‘연결된 공장’으로, 다시 ‘행동하는 자율화 공장’으로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.

목표는 개별 설비에 AI를 적용하는 데 그치지 않는다. 공장 전체가 데이터를 바탕으로 연결되고 스스로 판단해 움직이는 구조를 만드는 것이다.

이날 기조연설에 나선 장영재 KAIST 석좌교수 겸 다임리서치 대표도 제조업의 다음 단계로 ‘자율 제조’를 제시했다.

장영재 카이스트 산업및시스템공학과 교수가 3일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 ‘어텐션2026’에서 발표하고 있다. (사진=마키나락스)
장영재 카이스트 산업및시스템공학과 교수가 3일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 ‘어텐션2026’에서 발표하고 있다. (사진=마키나락스)
장 교수는 개별 설비 상당 부분이 이미 자동화됐지만 공장 전체를 운영하는 과정에는 여전히 사람의 판단과 수작업이 많이 필요하다고 진단했다. 원·부자재가 들어와 완제품이 나오기까지 물류와 생산설비, 로봇의 움직임을 하나의 체계로 조율하는 것이 자율공장의 핵심이라는 설명이다.

그는 이를 ‘공장 오케스트레이션’이라고 표현했다. 장 교수는 “어느 시점에 어떤 제품을 얼마나 생산하고, 어떤 자동화 시스템을 투입해 어떤 작업을 할지까지 전체 시스템을 관장해야 한다”며 “그 다음 단계가 공장 전체를 오케스트레이션하는 것”이라고 설명했다.

장 교수는 제조 피지컬 AI의 핵심도 여기에 있다고 봤다. AI가 로봇과 생산설비를 보다 쉽게 활용하도록 하고, 궁극적으로 공장 전체를 하나의 시스템처럼 움직이게 해야 한다는 것이다.

이를 두고 그는 “궁극적인 목표는 공장을 효율적으로 운영해 ‘돈 버는 공장’을 만드는 것”이라고 말했다.

KAIST와 다임리서치는 이런 개념을 구현한 AI 로봇 오케스트레이션 시스템 ‘카이로스’도 개발하고 있다. 생산·물류 시스템과 협동로봇, 물류로봇, 휴머노이드 등을 하나의 운영체계로 연결하는 방식이다. AI가 설비 이상을 진단하고 원인까지 추론하도록 설계했다.

윤 대표는 산업 현장에서 AI가 실제 성과를 내려면 범용 모델의 성능 경쟁만으로는 부족하다고 강조했다. 현장마다 축적된 데이터와 업무 노하우를 AI에 담고 이를 실제 시스템과 연결해야 한다는 설명이다.

윤 대표는 “공장부터 전장까지 가장 거칠고 예측하기 어려운 환경에서도 작동하는 AI를 만들겠다”며 완전 자율 제조공장과 초생산성 달성을 목표로 제시했다.

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