AI TRANSFORMATION
AX 전환 컨설팅 · 솔루션 구축
AX(AI 전환)는 AI를 도입하는 것이 아니라, 조직이 일하는 방식을 AI 중심으로 재설계하는 전환입니다.
지금 사람이 하고 있는 일을 먼저 세고, 그중 넘길 수 있는 것을 시스템에 심습니다.
AX와 DX는 무엇이 다른가
DX가 업무를 디지털화해 효율을 높이는 것이라면, AX는 그 위에서 AI가 데이터를 학습하고 스스로 판단하는 구조를 만드는 것입니다. 마이크로소프트 사티아 나델라는 DX를 자동화로, AX를 자율화로 구분했습니다.
| 구분 | DX (디지털 전환) | AX (AI 전환) |
|---|---|---|
| 핵심 | 자동화 | 자율화 |
| 주체 | 사람이 시스템을 조작 | AI가 분석·제안하고 사람과 협업 |
| 대상 | 업무 프로세스의 디지털화 | 의사결정 구조의 재설계 |
| 현장 예 | 실적을 화면에 입력 | 설비 이상 원인을 AI가 판단·보고 |
표 1.AX와 DX는 무엇이 다른가
왜 지금인가
정부의 제조 AI 전환 지원 예산이 큰 폭으로 확대되고 있습니다. 아래는 발표된 사업별 총액이며, 개별 공고의 지원 한도·자격·기간은 공고별로 상이하므로 상담 시 확인이 필요합니다.
| 사업 | 규모 | 출처 |
|---|---|---|
| 제조 AI 전환(M.AX) 합동 예산 | 4,230억원 | 과기정통부·산업부·중기부 통합공고 |
| 중기부 AI 관련 예산(2026) | 약 8,000억원 | 중기부 예산안 |
| ICT융합 스마트공장 보급확산 | 4,366억원 (전년비 +84.9%) | 중기부 예산안 |
| AX 원스톱 바우처 | AI개발 + 클라우드(GPU·SaaS) + 데이터 구매·가공 | 중소벤처24 공고 |
| 상생형 AX 선도모델 | 대기업 주관, 중소 제조기업 전사 AX 지원 | 모집 공고 |
표 2.왜 지금인가
APPROACH
자동화는 도구를 사는 일이 아니라 업무를 다시 그리는 일입니다
우리 방식 — 진단한 것을 시스템에 심습니다
컨설팅 보고서로 끝나지 않습니다. 업무를 진단하여 분류한 결과를 그대로 시스템 설계에 반영하고, 구축 단계에서 내장합니다. 진단과 구축을 한 회사가 수행하므로 중간에 의도가 손실되지 않습니다.
| 단계 | 내용 |
|---|---|
| 01 업무 진단 | 현재 수행 중인 업무를 공정·부서별로 조사 |
| 02 자동화/AI 분류 | 자동화할 일과 AI가 대신할 일을 구분 |
| 03 시스템 설계 | 분류 결과를 반영한 시스템·인프라 설계 |
| 04 구축·내재화 | MES·FMS·AI BOX 등에 자동화와 AI를 내장 |
표 3.우리 방식 — 진단한 것을 시스템에 심습니다
업무 분류 예시
제조 현장의 실제 업무를 자동화 대상과 AI 대체 대상으로 구분한 예입니다. 현장별 실제 분류는 진단 단계에서 확정합니다.
| 현재 업무 | 분류 | 전환 후 | 관련 솔루션 |
|---|---|---|---|
| 생산일보 수기 작성 | 자동화 | 실적 자동 수집·집계 | MES/POP |
| 자재 재고 수기 대조 | 자동화 | 바코드 기반 실시간 재고 | WMS·MSO |
| CCP 온도 수기 기록 | 자동화 | 센서 자동 기록·위변조 방지 | Smart HACCP |
| 금형 위치·수명 관리 | 자동화 | RFID 추적·교체주기 알람 | SMM |
| 설비 이상 원인 판단 | AI 대체 | 룰엔진 진단 + 한글 리포트 자동 생성 | AI BOX |
| 불량 원인 분석 | AI 대체 | 공정 데이터 상관 분석 | MES + 분석 |
| 검사 판정 | AI 대체 | 딥러닝 비전 검사 | 비전 시스템 |
| 설비 교체 시점 판단 | AI 대체 | 예지보전 이상탐지 | FMS·AI BOX |
표 4.업무 분류 예시
도입 효과 참고 지표
Gartner는 AI 자동화를 적극 도입한 제조업체의 생산성이 평균 15~25% 향상되었다고 보고했습니다. 품질 개선과 불량률 감소 효과는 공정 특성과 데이터 상태에 따라 편차가 크므로, 일반 수치를 제시하기보다 현장 진단 단계에서 해당 공장의 기대 효과를 산출해 드립니다.
| 지표 | 수치 | 출처 |
|---|---|---|
| 생산성 향상 | 15~25% | Gartner (2024) |
표 5.도입 효과 참고 지표
지원사업 연계
AX 원스톱 바우처, 제조 AI 전환(M.AX), 스마트공장 보급확산 등 정부 지원사업과 연계하여 구축할 수 있습니다. 사업별 신청 자격과 지원 범위가 다르므로, 현장 상황에 맞는 사업을 상담 단계에서 함께 검토합니다.
METHODOLOGY
구축 방법론 5단계
어느 단계에서 무엇이 정해지는지 미리 아시는 편이 낫습니다. 특히 02 설계에서 정해지는 것들은 나중에 바꾸려면 쌓인 데이터를 다시 정리해야 합니다.
현장 진단 · 컨설팅
- 공정 분석
- 요구사항 정의
- 구축 범위 산정
설계 · 표준화
- 프로세스 표준화
- 시스템 설계
- 인프라 설계
개발 · 인프라 구축
- 솔루션 개발
- 센서 · PLC · DAS
- 네트워크 설치
검증 · 시운전
- 데이터 정합성 검증
- 알람 검증
- 사용자 교육
안정화 · 운영
- 운영 모니터링
- 고도화
- A/S · 기술지원
일반적인 기대 효과 수치를 앞세우지 않습니다. 01 현장 진단에서 해당 공장의 공정과 설비를 보고 산출해 드립니다.
현장 진단 요청 →FAQ
자주 묻는 질문
- AX와 스마트공장 구축은 무엇이 다른가요?
- 스마트공장 구축이 데이터를 수집하고 보이게 만드는 단계라면, AX는 그 데이터를 근거로 AI가 판단하고 제안하는 단계입니다. 스마트공장이 구축되어 있으면 AX 전환이 훨씬 수월합니다.
- 컨설팅만 받을 수도 있나요?
- 가능합니다. 다만 업무 진단 결과를 시스템에 반영하는 것까지 한 회사가 수행할 때 의도가 손실되지 않습니다. 진단과 구축을 함께 제공하는 것이 저희 방식입니다.
- 데이터가 정리되어 있지 않은데 가능한가요?
- 대부분의 현장이 그렇습니다. 진단 단계에서 현재 수집 가능한 데이터와 추가 계측이 필요한 지점을 함께 파악하고, 데이터 수집 인프라부터 설계합니다.
- 노후 설비가 많은데 AI 적용이 가능한가요?
- PLC 통신 포트가 있으면 외장형 AI BOX로 적용할 수 있습니다. 기존 제어로직을 수정하지 않고 인터넷 없이 동작하므로 폐쇄망 환경에서도 사용 가능합니다.
- 정부 지원사업으로 진행할 수 있나요?
- AX 원스톱 바우처, 제조 AI 전환, 스마트공장 보급확산 등이 있습니다. 사업별 신청 자격과 지원 범위, 일정이 공고마다 다르므로 상담 시 현재 공고 기준으로 확인해 드립니다.
NEXT STEP
현장 진단부터 시작합니다
공정과 설비를 먼저 보고, 어디를 자동화할 수 있는지 정리해 드립니다. 그 결과를 근거로 도입 범위를 정합니다.