AI 팩토리 전문기업 유형과 선택 가이드 | 제조업에 맞는 솔루션 찾기

제조업 현장에서 데이터는 넘쳐나지만 정작 의사결정에 활용되지 못하는 경우가 많습니다. 공정 데이터, 품질 데이터, 설비 데이터가 각각의 시스템에 흩어져 있고, 이를 분석하려면 IT 부서에 요청해서 며칠을 기다려야 합니다. 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 'AI 팩토리'입니다.

이 글에서는 AI 팩토리 전문기업의 유형과 제조업 관점에서의 선택 기준을 상세히 안내합니다.

AI 팩토리란 무엇인가

AI 모델을 지속적으로 만들고 개선하는 공장

AI 팩토리(Artificial Intelligence Factory)는 AI 모델을 지속적으로 생산하고 개선하는 공정 시스템입니다. 기업의 데이터와 업무 프로세스를 기반으로 AI 모델을 자동으로 학습하고, 테스트하고, 배포하고, 운영하고, 개선하는 파이프라인을 갖춘 엔진입니다.

일반적인 AI 프로젝트는 한 번 모델을 만들고 끝나는 경우가 많습니다. 하지만 AI 팩토리는 다릅니다. 새로운 데이터가 들어올 때마다 AI가 자동으로 학습하고, 성능이 개선되며, 더 똑똑한 답변을 제공합니다. 마치 자동차 공장이 계속해서 차량을 생산하듯이, AI 팩토리는 계속해서 더 나은 AI 모델을 생산합니다.

• 기존 AI PoC vs AI 팩토리

AI 팩토리 전문기업이 필요한 이유

데이터는 많은데 왜 활용되지 않을까

대부분의 제조 기업은 이미 방대한 데이터를 보유하고 있습니다. ERP에는 구매와 재고 데이터가, MES에는 생산 실적이, WMS에는 물류 정보가 쌓여 있습니다. 하지만 정작 현장에서 이 데이터를 활용하려면 세 가지 장벽에 부딪힙니다.

바로, 접근성 문제, 데이터 연결, 분석 속도입니다.

※ 데이터 활용의 3대 장벽

1. 접근성 문제: 각 시스템에 개별적으로 접속해야 하고, SQL을 알아야 데이터를 조회할 수 있습니다.

2. 통합의 어려움: 여러 시스템의 데이터를 연결해서 보려면 별도 개발이 필요합니다.

3. 분석 속도: 데이터팀에 요청하면 답변까지 며칠이 걸리고, 그 사이 의사결정 타이밍을 놓칩니다.

결국 데이터는 많지만 실제 업무에서는 '감'으로 의사결정하는 상황이 반복됩니다.

과거에는 AI 모델을 한 번 개발하면 그것을 계속 사용했습니다. 하지만 제조 환경은 계속 변합니다. 신제품이 나오고, 공정이 개선되고, 설비가 바뀝니다. 이런 변화에 맞춰 AI도 계속 학습하고 진화해야 합니다.

AI 팩토리 전문기업이 필요한 이유는 바로 여기에 있습니다. 이들은 단순히 AI 모델을 납품하는 것이 아니라, AI가 스스로 데이터를 학습하고 성능을 개선하는 MLOps(Machine Learning Operations) 체계를 구축해줍니다. 신규 인력 투입 없이도 AI가 자동으로 운영되는 구조를 만드는 것이 핵심입니다.

AI 팩토리 전문기업의 4가지 유형

AI 팩토리는 단일 회사가 모든 것을 제공하는 것이 아니라, 여러 유형의 전문기업들이 생태계를 구성합니다. 제조업체는 자사의 상황에 맞춰 적합한 유형을 선택해야 합니다.

1. 인프라형 AI 팩토리 기업

대표 기업: NVIDIA, AWS, Microsoft Azure, Google Cloud

인프라형 AI 팩토리 전문기업은 AI 학습과 추론을 위한 기본 설비를 제공합니다. GPU, 클라우드 컴퓨팅, 데이터센터 같은 하드웨어와 기본 플랫폼이 여기에 해당합니다. NVIDIA는 "AI는 새로운 공장"이라는 철학을 내세우며 DGX 시스템과 같은 AI 전용 하드웨어를 공급하고 있습니다.

• 적합한 기업: 대규모 데이터를 처리하고 자체 AI 개발팀을 보유한 대기업이나, 클라우드 기반으로 AI를 운영하려는 기업에 적합합니다.

2. 플랫폼형 AI 팩토리 기업

대표 기업: 삼성 SDS Brightics, LG CNS DAP, 네이버 HyperCLOVA X

플랫폼형 AI 팩토리 전문기업은 기업 내부 시스템과의 연결이 강점입니다. ERP, MES, HR 시스템 같은 기존 엔터프라이즈 시스템과 자연스럽게 통합되며, 데이터 수집부터 분석, 모델 배포까지 전 과정을 지원합니다.

삼성 SDS의 Brightics AI는 제조 공정 자동 분석과 불량률 탐지에 특화되어 있으며, 네이버의 HyperCLOVA X는 한국어 문서와 업무 맥락에 최적화되어 공공기관과 금융권에서 많이 사용됩니다.

• 적합한 기업: 복잡한 IT 시스템을 운영 중이며, 여러 부서의 데이터를 통합해서 분석해야 하는 중견·대기업에 적합합니다.

3. 도메인 특화형 AI 팩토리 기업

대표 기업: Upstage(OCR/문서), OnePredict(설비 예지보전), 라온피플(영상 검사)

도메인 특화형 AI 팩토리 전문기업은 특정 업무나 산업에 최적화된 AI 솔루션을 제공합니다. Upstage는 OCR과 문서 분석에 강점이 있어 계약서, 증명서 같은 문서 업무 자동화에 탁월하고, OnePredict는 설비 고장을 사전에 예측하는 예지보전 솔루션에 특화되어 있습니다.

• 적합한 기업: 문서 처리, 품질 검사, 설비 관리 같은 특정 업무를 빠르게 자동화하고 싶은 기업에 적합합니다.

4. 운영형 AI 팩토리 기업 (AI 에이전트·MLOps 계층)

대표 기업: 디피니트 다비스(DARVIS)

운영형 AI 팩토리 전문기업은 사내 데이터를 기반으로 지속 학습 및 의사결정 자동화를 제공합니다. 단순히 AI 모델을 만드는 것이 아니라, 현장 직원들이 자연어로 질문하면 AI가 데이터를 분석해서 답변하고, 그 과정에서 계속 학습하며 똑똑해지는 구조를 만듭니다.

주요 기능으로는 RAG(검색 증강 생성) 기반 문서 및 데이터 통합, 자연어 질의를 통한 실시간 분석, 분석 결과의 자동 보고 및 개선 루프, 운영 데이터 기반 지속 학습 등이 있습니다.

• 적합한 기업: 스마트팩토리를 이미 구축했으나 데이터 활용도가 낮은 기업, 또는 현장 직원들이 직접 데이터를 조회하고 분석할 수 있게 만들고 싶은 기업에 적합합니다.

제조업 관점에서 AI 팩토리가 중요한 이유

시간이 지날수록 증가하는 데이터 가치

제조업의 데이터는 다른 산업과 다릅니다. 설비, 품질, 생산지표 데이터는 시간이 지날수록 패턴이 축적되고, 그 패턴 속에서 품질 문제의 원인, 설비 고장의 징후, 생산성 개선의 실마리를 찾을 수 있습니다. 작년과 올해 데이터를 비교하면 계절성을 발견할 수 있고, 3년치 데이터를 분석하면 설비 교체 주기를 예측할 수 있습니다.

하지만 이런 분석은 사람이 하기에는 시간이 너무 오래 걸립니다. 데이터가 쌓일수록 가치는 높아지지만, 활용 속도는 오히려 느려지는 역설이 발생합니다.

의사결정 지연이 만드는 비용

현장에서는 실시간 의사결정이 필요합니다. "지금 이 라인의 불량률이 왜 올라갔지?" "어제와 오늘 공정 조건이 어떻게 다르지?" 같은 질문에 즉시 답을 얻어야 조치를 취할 수 있습니다.

하지만 전통적인 방식은 이렇습니다.

• 데이터 팀에 분석 요청 → 며칠 기다림 → 보고서 받음 → 이미 상황 종료된 상태

이런 구조로는 데이터가 아무리 많아도 의사결정에 도움이 되지 않습니다. AI 팩토리는 이 문제를 해결합니다. 현장 직원이 "지난주 대비 오늘 불량률이 왜 높아?"라고 물으면, AI가 자동으로 관련 데이터를 조회하고, 공정 조건 변화를 분석하고, 가능한 원인을 3초 안에 제시합니다.

디피니트 다비스(DARVIS): 스마트팩토리를 AI 팩토리로 고도화

다비스(DARVIS)의 포지션

디피니트의 다비스(DARVIS)는 스마트 팩토리를 AI 팩토리 단계로 고도화하는 핵심 AI 운영 레이어입니다. 많은 제조 기업이 이미 스마트팩토리를 구축했습니다. ERP, MES, WMS, 품질관리 시스템이 갖춰져 있고, 데이터도 쌓이고 있습니다. 하지만 이 데이터들이 각각의 시스템에 흩어져 있어서 활용하기 어렵습니다. 다비스(DARVIS)는 바로 이 지점에서 작동합니다.

다비스(DARVIS)의 3가지 핵심 역할

1. 흩어진 데이터의 논리적 연결
ERP, MES, WMS 등의 데이터를 물리적으로 통합하지 않고 논리적으로 연결합니다. 기존 시스템을 건드리지 않으면서도, 마치 하나의 시스템처럼 질문할 수 있습니다. 이것이 다비스(DARVIS)가 강조하는 '데이터 통합이 아닌 데이터 연결' 철학입니다.

2. 자연어 기반 실시간 분석
SQL을 모르는 현장 직원도 "이번 달 A라인 평균 가동률은?"이라고 물으면 3초 안에 답을 얻습니다. Text2SQL 기술로 자연어를 자동으로 SQL로 변환하고 실행합니다. 정확도 100%, 응답 속도 3초 이내를 보장합니다.

3. 자동화된 리포팅과 지속 학습
품질 보고서, 불량 분석, 일일 생산 리포트를 AI가 자동으로 생성합니다. 이상 징후가 발견되면 자동으로 알림을 보냅니다. 운영 데이터를 기반으로 AI가 계속 학습하며 정확도를 높이는 MLOps 구조를 갖추고 있습니다.

다비스(DARVIS) 도입 효과

서울시여성가족재단 사례를 보면, 내부 규정집, 조례, 예산 자료 등 60개 이상의 문서를 AI가 학습한 결과 정보 검색 시간이 15분에서 30초로 단축되었고, 문서 검색 성능은 96%를 달성했습니다. 반복 문의의 90%가 자동화되어 담당자는 월 40시간의 업무시간을 확보할 수 있었습니다.

비즈니스PT는 200개 이상의 VOD 강의 내용을 DARVIS에 학습시켜 트레이너들의 수강생 질문 응대를 효율화했고, 질의응답 시간을 4시간에서 10분으로 단축했습니다.

AI 팩토리 전문기업 선택 체크리스트

AI 팩토리 전문기업을 선택할 때는 다음 4가지 기준을 반드시 확인해야 합니다.

1. 클라우드/온프레미스 지원 여부

보안이 중요한 제조업이라면 온프레미스(폐쇄망) 설치가 필수입니다. 클라우드만 지원하는 솔루션은 데이터 유출 위험 때문에 도입하기 어려울 수 있습니다. 다비스(DARVIS)처럼 온프레미스 환경에서도 작동하고, GUARDIA 보안 시스템으로 완벽한 감사 로그를 제공하는 솔루션을 선택하세요.

2. 사내 시스템 연결 능력

우리 회사가 사용하는 ERP가 SAP인지 Oracle인지, MES는 어떤 제품인지 확인하고, AI 팩토리 솔루션이 이들과 연결 가능한지 물어보세요. "확인해보겠습니다"라는 답변이 나온다면 그 업체는 준비가 부족한 것입니다.

3. LLM + RAG + MLOps 통합 가능 여부

진정한 AI 팩토리는 세 가지가 통합되어야 합니다. 자연어로 질문하고 답변받는 LLM(대규모 언어 모델), 사내 문서와 데이터를 검색하는 RAG(검색 증강 생성), 그리고 모델의 지속적 학습과 개선을 담당하는 MLOps입니다. 이 중 하나라도 빠지면 완전한 AI 팩토리가 아닙니다.

4. 현장에서 바로 쓰일 수 있는지 (UI/UX 중요)

아무리 좋은 AI 기술이라도 현장 직원들이 사용하기 어려우면 도입 효과가 없습니다. 데모를 요청해서 실제 직원들이 써보게 하고, 5분 안에 배울 수 있는지 확인하세요. 다비스(DARVIS)는 평균 1.5개월 이내에 전사 적용이 가능할 정도로 빠른 도입이 특징입니다.

AI 팩토리는 제조 경쟁력의 새로운 기반

데이터가 많아질수록 경쟁력이 생기는 시대가 왔지만, 그 데이터를 활용하지 못하면 오히려 비용과 복잡성만 증가합니다.

AI 팩토리 전문기업은 이런 데이터를 '죽은 데이터'가 아닌 '살아있는 지식'으로 만들어줍니다. 인프라형, 플랫폼형, 도메인 특화형, 운영형 중에서 우리 회사 상황에 맞는 솔루션을 선택하는 것이 첫 걸음입니다.

디피니트의 다비스(DARVIS)는 스마트팩토리 이후 단계인 'AI 운영 팩토리화'를 지원하는 현실적인 선택지입니다. 도입부터 운영, 지속 학습까지 모두를 지원하며, 기존 시스템을 건드리지 않고도 빠르게 적용할 수 있습니다.

제조 데이터를 실제 의사결정 속도로 연결하고 싶다면, 다비스(DARVIS) 데모를 요청하거나 실제 도입 사례 자료를 받아보는 것이 가장 빠른 시작점입니다.