현장의 숙련을 자산으로 바꾸는 기술

1. 사라지는 기록,
머물러 있는 노하우

대한민국 제조 현장은 수십 년간 축적된 땀과 눈물의 결실이다. 뜨거운 열기 속에서 기계의 미세한 진동만으로 불량의 전조를 읽어내는 숙련공들의 직관은 그 자체로 기업의 핵심 경쟁력이었다. 그러나 오늘날 제조 기업들은 공통된 고민에 직면해 있다. 숙련된 인력의 은퇴와 함께, 그들의 소중한 노하우가 공장 밖으로 사라지고 있다는 점이다.

수만 장의 설계 도면, 복잡한 설비 매뉴얼 그리고 과거의 수리 이력들은 서버 어딘가에, 혹은 종이에 기록된 채 파편화되어 잠들어 있다. 통계에 따르면, 현장의 직원들은 하루 평균 2시간을 필요한 정보를 찾는 데 허비한다고 한다. 이는 50명 규모의 기업을 기준으로 연간 약 23,000시간, 비용으로 환산하면 4.6억 원에 달하는 막대한 생산성 손실이다. 정보가 ‘사일로(Silo)’ 현상에 갇혀 부서 간 공유되지 않으면서 중복된 질문과 답변이 반복되고, 기업의 혁신 속도는 점차 둔화된다.
2. 허들 I
: 설비 다운타임의 공포와 대응의 한계

제조업에서 가장 두려운 단어는 ‘다운타임(Down time)’이다. 설비 하나가 멈추면 라인 전체가 마비되고, 이는 곧 납기 지연과 신뢰도 하락으로 이어진다. 그러나 현장의 현실은 녹록하지 않다. 설비에 문제가 발생했을 때, 두꺼운 매뉴얼을 뒤지거나 퇴사한 담당자에게 전화를 거는 모습은 여전히 흔한 풍경이다.

기존 모니터링 시스템은 단순히 “문제가 발생했다”는 신호만 보낼 뿐, “어떻게 고쳐야 하는가”에 대한 답은 주지 못한다. 심비즈코리아가 개발한 ez2AI는 이 부분에서 혁신을 이룬다. 과거 수년간의 수리 보고서와 설비 사양서를 AI가 학습하여, 고장 신호가 감지되는 즉시 가장 확률 높은 원인과 최적의 조치 방법을 제안한다. ez2AI Edge는 설비 끝단에 설치되어 사건 발생 후 조치가 아닌 예지보전(Predic tive Maintenance) 시스템 구축도 가능하게 한다. 이 시스템은 초보 작업자도 베테랑의 지식을 빌려 즉각 대응할 수 있게 해 다운타임을 최소화하는 핵심 장치가 된다.

3. 허들 II
: ‘사람’에게 종속된 기술 전수의 단절

중견 제조업체일수록 특정 핵심 인력에 대한 기술 의존도가 높다. 특정 공정의 미세 조정이나 특수 불량 해결법이 문서화되지 않은 채 개인의 ‘감’에 의존하는 경우가 많기 때문이다. 이러한 ‘암묵지’의 사유화는 인력 이직이나 퇴사 시 기업에 치명적인 타격을 줄 수 있다.

많은 CEO가 디지털 전환(DX)을 시도하지만, 현장 직원들은 자신의 노하우를 시스템에 입력하는 것을 번거로워하거나 꺼린다. ez2AI는 이를 해결하기 위해 ‘자동 학습’ 기술을 도입했다. 직원이 일일이 데이터를 가공할 필요 없이, 업무 과정에서 생성되는 각종 문서를 AI가 스스로 맥락을 파악하여 지식화한다. 사람이 시스템을 위해 일하는 것이 아니라, 시스템이 사람의 경험을 자연스럽게 흡수하는 구조이다.

4. 허들 III
: 파편화된 비정형 데이터의 해석 불가능성

제조 현장에서 발생하는 데이터의 80% 이상은 정해진 틀이 없는 ‘비정형 데이터’이다. 수기로 작성된 점검표, 설계 변경 내역이 적힌 포스트잇 사진 그리고 CAD 도면의 주석 등이 이에 해당한다. 기존의 데이터베이스 방식으로는 정보를 검색하거나 분석하는 것이 사실상 불가능했다.

ez2AI는 이미지 분석 기술과 다중 모달(Multi-modal) 분석 능력을 통해 이 문제를 해결한다. 도면 속 복잡한 표와 수치를 AI가 직접 읽어내고, 이를 텍스트와 매핑하여 검색 가능한 자산으로 전환한다. 이제 CEO는 “지난 3년간 A 모델에서 발생한 크랙 결함의 공통점은 무엇인가?”와 같은 복잡한 질문에 대해, 단 몇 초 만에 종합 보고서를 받아볼 수 있다.

5. AI 도입의 높은 벽
: 고비용, 도입 기간 리스크

많은 기업이 인공지능(AI) 도입을 검토하지만, 현실적인 장벽은 여전히 높다. 기존의 ERP나 MES 같은 핵심 시스템을 통째로 교체하거나 수정해야 한다는 부담과, AI 전문가를 영입하기 어려운 인력난이 문제로 작용한다. 무엇보다 시스템 구축에 많은 시간이 소요되고, 심할 경우 생산 라인을 일정 기간 멈추어야 할 수도 있다. ez2AI는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 Add-on형 AI 솔루션이다.

6. ez2AI
: 기존의 가치를 존중하며 지능을 더하다

ez2AI는 ‘Add-on’ 방식으로 기업의 기존 인프라를 보호한다. 즉 이미 잘 운영되고 있는 시스템을 폐기하는 것이 아니라, 그 위에 스마트한 인공지능 엔진을 추가하는 방식이다. 특히 제조 현장에 최적화된 세 가지 제품군은 기업의 성장 단계별 맞춤 대응을 가능하게 한다.

7. ez2AI Edge
: “예지보전, 기술이 아닌 운영 전략으로”

앞에서 소개한 ez2AI Edge의 예지보전(Predictive Maintenance)은 단순한 고장 예측 기술이 아니다. 기존의 고장이 발생한 후 대응하는 방식과는 달리, 정상 상태의 패턴을 지속적으로 학습하고 변화 흐름을 감지하여 운영 리스크를 사전에 관리하는 접근 방식이다.

이 방식은 다음과 같은 경제적 효과로 이어진다.
•비계획 정지 감소로 인한 생산 손실 최소화
•유지보수 인력 투입의 효율화
•부품 교체 시점 최적화를 통한 비용 절감
•품질 이상 사전 감지로 인한 클레임 리스크 감소
이러한 효과는 개별적인 사례에서는 작게 느껴질 수 있지만, 연간 누적 효과로 보면 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있다.

8. 온톨로지 기반 AI와의 차이점

최근 제조업 AI 분야에서는 온톨로지 기반 접근 방식이 주목받고 있다. 공정, 설비, 품질 간의 관계를 구조적으로 정의하고, AI가 이를 기반으로 추론하는 방식은 이론적으로 매우 정교하다.

그러나 실제 현장에서는 다른 문제가 발생한다.
•초기 도메인 정의에 많은 시간과 비용이 소요된다.
•AI 전문가와 도메인 전문가의 협업이 필수적이다.
•설비나 공정 변경 시 구조 수정이 필요하다.
•유지보수를 위한 전문 인력이 상시 필요하다.

하지만 이러한 구조에서는 초기 투자 비용뿐만 아니라 운영 비용도 지속적으로 발생한다. 이로 인해 투자 회수 기간(Payback Period)이 길어질 수밖에 없다. 반면, ez2AI는 복잡한 온톨로지 설계 없이 기존의 데이터 구조를 활용하여 빠르게 적용할 수 있도록 설계됐다. 이는 기술 수준의 문제가 아니라, 운영 환경에 대한 적합성의 차이다.

이 비교가 보여주는 핵심은 명확하다. ez2AI는 처음부터 ROI를 고려해 설계된 제조업 특화 AI라는 점이다. 특히 중소기업의 경우, 온톨로지 기반 AI 도입에 천문학적인 비용이 드는 점을 감안할 때, ez2AI는 훌륭한 대안이 될 수 있다.

9. 기존 범용 AI 솔루션과의 차별성

기존의 범용 AI 솔루션은 다양한 산업을 대상으로 설계되었기 때문에, 제조업 환경에 적용하려면 추가적인 커스터마이징이 필요하다. 이는 결국 비용 증가와 도입 지연으로 이어진다. 반면, ez2AI는 제조업에 최적화되어 설계되었기 때문에 부담이 상대적으로 적으며, AI 특유의 환각(Hallucination) 현상을 획기적으로 감소시킨 점도 큰 장점이다.

AI는 모든 질문 응답 시 반드시 출처를 제시하고, 질문과 자료 간의 연관도를 정량적으로 평가하는 방식으로, 기존 범용 AI에서 자주 발생하는 20% 수준의 부정확성 문제를 4%로 줄였다. 4%의 사례는 오류나 환각이 아니라, ‘모르는 건 모른다고 정직하게 답하는’ 수치이다.

생각해 보면, 회사 업무에 대해 담당자에게 문의했을 때 ‘거짓말’로 답변받는다면, 현장에서 이를 이해할 수 있을까?

이러한 구조적 차이로 인해, ez2AI는 동일한 투자 규모에서도 빠르게 체감할 수 있는 효과를 제공하는 AI로 평가받는다.
 

10. 가성비 좋은 AI가
제조업에서 갖는 의미

제조업에서 가성비 좋은 AI란, 단순히 가격이 저렴한 솔루션을 의미하지 않는다. 적은 비용으로 빠르게 성과를 창출하고, 그 성과를 안정적으로 유지할 수 있는 구조를 뜻한다.

ez2AI는 다음과 같은 이유로 이 정의에 부합한다.
•초기 투자 부담이 낮다.
•도입 효과가 빠르게 나타난다.
•운영 비용이 안정적으로 관리된다.
•확장 시 추가 비용 예측이 가능하다.

이러한 특성은 의사결정자들이 AI를 실험적인 기술이 아닌, 관리 가능한 투자 자산으로 인식하게 만든다. 또한 중소기업기술정보진흥원 부설 스마트제조혁신추진단이 주최한 ‘2025 제조 AI 솔루션 공모전’에서 ez2AI가 TOP 10에 포함된 사실은, 솔루션의 향후 발전 가능성과 신뢰성을 입증하는 중요한 요소이다.
 

11. 수치로 증명되는
제조 혁신의 정량적 가치

기술의 진보는 결국 결과로 말한다. 50명 규모의 제조업체가 ez2AI를 도입하면, 단순한 업무 효율화를 넘어 기업의 재무적 성과로 직결되는 정량적 변화를 얻을 수 있다.

12. 맺음말
: 기술, 사람의 경험을 존중하다

제조업의 AI 전환은 단순히 기계가 사람을 대체하는 과정이 아니다. 오히려 사람이 평생 쌓아온 소중한 경험과 지식을 디지털화하여 안전하게 저장하고, 이를 다음 세대와 공유할 수 있도록 돕는 일에 가깝다.

전국의 수많은 기업과 기관이 ez2AI를 선택한 이유는 명확하다. 거창한 시스템 개편 없이도, 우리 회사만의 맞춤형 데이터를 안전하게 학습하고 현장의 언어로 답해줄 수 있는 ‘지능형 동료’가 필요했기 때문이다. 쇳가루 묻은 도면 속 지혜가 AI를 통해 다시 숨쉬기 시작할 때, 대한민국 제조업의 미래는 더욱 단단해질 것이다.

horongbul@simbizkorea.com