제조 AI 기업 원프레딕트(대표 윤병동)가 공장·설비가 바뀔 때마다 AI를 새로 개발해야 하는 제조업 현장의 고질적 문제를 해결하기 위해 '제조 파운데이션 모델(MFM, Manufacturing Foundation Model)' 고도화에 나섰다고 26일 밝혔다. 공장별·설비별로 따로 운영되던 AI를 하나의 체계로 연결하고, 공장 전체 운영을 AI 중심으로 통합 관리하는 'AI Native Factory' 구현도 함께 추진한다.

생성형 AI 확산과 함께 제조업 현장에서도 AI 도입이 빠르게 늘고 있지만, 제조 환경마다 데이터 구조와 운영 방식이 달라 기존 AI를 다른 현장에 그대로 적용하기 어렵다는 한계가 지속적으로 지적돼 왔다. 설비 이상 탐지, 품질 검사, 에너지 관리 등이 목적별로 각각 따로 개발되고, 특정 공장에서 잘 작동하던 AI라도 다른 공장이나 생산 라인에 적용하려면 데이터를 다시 수집하고 새롭게 학습해야 하는 과정이 반복돼 왔다. 이로 인해 AI 도입 비용과 시간 부담이 커지고 현장 확산에도 한계가 있다는 문제가 이어졌다.

실제 제조 현장에서는 설비 센서 데이터뿐 아니라 공정 조건, 품질 검사 결과, 정비 이력 등 다양한 정보가 동시에 연결돼 움직인다. 하지만 기존 AI는 특정 데이터만 개별적으로 분석하는 구조가 많아 공장 전체 흐름과 운영 상황을 종합적으로 이해하는 데 한계가 있었다. 원프레딕트는 이를 해결하기 위해 설비 상태 변화와 공정 조건, 품질 결과 등을 동시에 분석해 이상 징후와 품질 문제 발생 가능성을 함께 파악할 수 있도록 AI 구조를 고도화하고 있다.

핵심은 'One Model, Many Task' 체계다. 품질·유지보수·에너지·공정 운영 등 제조 현장의 다양한 과제를 하나의 AI 구조 안에서 함께 운영하는 방식이다. 신규 공장에도 적은 데이터만으로 빠르게 적용 가능한 'Few-shot' 방식과, 한 공장에서 학습한 제조 데이터를 다른 공장으로 확장 적용하는 전이 학습 구조도 함께 추진 중이다. 이를 통해 공장·설비 환경이 달라지더라도 AI를 처음부터 다시 개발하지 않고도 빠르게 현장에 적용할 수 있는 체계가 갖춰진다.

원프레딕트는 산업통상자원부 주관 '제조 파운데이션 모델(MFM) 핵심기술개발' 과제를 주도하고 있으며, 정유·철강·에너지 등 다양한 산업 현장에서 축적한 제조 데이터를 기반으로 MFM 고도화를 추진하고 있다. 2025년에는 미국 Motiva와 첫 해외 공급 계약을 체결하며 글로벌 제조 AI 시장 확대에도 속도를 내고 있으며, 2027년 기술특례상장을 목표로 하고 있다.

윤병동 원프레딕트 대표는 "제조 현장은 공정과 설비, 운영 환경이 모두 달라 AI를 현장마다 개별 구축하는 방식에는 분명한 한계가 있었다"며 "제조 AI는 단순 자동화를 넘어 공장 전체 운영 흐름을 연결하고 스스로 판단할 수 있는 '제조업 AI 컨트롤타워' 형태로 진화하게 될 것"이라고 말했다. 이어 "원프레딕트는 제조 파운데이션 모델을 기반으로 실제 현장에 빠르게 적용 가능한 AI 운영 체계를 고도화해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

헬로티 김재황 기자 (eltred@hellot.net)