GS네오텍이 제조 현장 데이터를 실질적인 의사결정과 실행으로 연결하는 인공지능(AI) 플랫폼을 앞세워 산업 현장 AI 전환(AX) 확산에 앞장선다. 자체 개발한 노코드·로우코드 기반 AI 플랫폼 '미소(MISO)'를 중심으로 보안·유연성·확장성을 동시에 확보하며 제조 기업의 생산성 향상과 비용 절감, 보안 리스크 최소화를 동시에 구현한다는 전략이다.
GS네오텍 김용규 AI 리서치 엔지니어는 27일 서울 송파구 롯데호텔 월드에서 열린 제조 고객 대상 아마존웹서비스(AWS) 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스에서 "제조 AX를 위해선 데이터를 단순히 분석하는 데 그치지 않고 실제 실행까지 자동화해야 한다"고 강조했다.
그는 제조업 AI 시장이 빠르게 성장하고 있지만 실제 도입 성공률은 낮다고 진단했다. GS네오텍이 발췌한 시장조사 자료에 따르면 제조 분야 AI 시장은 2023년부터 2030년까지 5년간 평균 700% 이상 성장할 것으로 예상되지만, 프로젝트의 80% 이상이 실패하고 있다. AI로 해결할 문제 정의가 잘못되거나 데이터·인프라가 부족한 상태에서 시작하는 것이 주요 원인으로 꼽힌다.
이에 대해 김 엔지니어는 "AI 프로젝트의 가장 큰 위험은 기술적으로는 성공한 것처럼 보이지만 현장에서 사용되지 않는 경우"라며 "중요한 것은 기술의 화려함이 아니라 실제 문제 해결 역량"이라고 말했다.
GS네오텍은 이같은 문제를 해결하는 방법으로 AWS 기반 인프라와 생성형 AI를 결합한 제조 특화 플랫폼 아키텍처를 제시했다. 김 엔지니어는 "AWS IoT와 아마존 베드록이 지원하는 생성형 AI를 결합해 공장 데이터를 실시간으로 수집하고 분석해 즉각적인 인사이트로 전환한다"며 "AI 챗봇 기반 현장 어시스턴트, 품질 진단, 공정 시각화 기능까지 통합 제공한다"고 설명했다.
이 시스템은 센서와 비전 데이터를 IoT 환경에서 수집한 뒤 클라우드로 전송하고 람다와 베드록 등을 통해 분석하는 구조로 구성된다. 생산 공정·설비 간 연결 관계를 파악하고 이상 징후 발생 시 원인 분석과 대응 가이드를 즉시 제공한다. 단순 알림을 넘어 AI가 해결 방법까지 제시해 현장 대응 시간을 줄이도록 지원한다. 이를 통해 관리자가 현장에 직접 가지 않아도 실시간 데이터를 기반으로 정확한 의사결정을 할 수 있도록 돕는다는 목표다.
이날 GS네오텍은 전 산업군에 적용 가능한 핵심 솔루션으로 노코드·로우코드 기반 생성형 AI 플랫폼 미소도 선보였다. 미소는 기업 내부 데이터를 외부 대형언어모델(LLM)에 맡기지 않는 구조로 설계돼 보안을 강화한 것이 특징이다.
미소는 '클로드'를 비롯한 다양한 최신 생성형 AI 모델을 유연하게 선택·연동할 수 있도록 설계된 점도 강점이다. 기업 환경에 따라 최적의 모델을 적용할 수 있으며 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 통해 외부 API나 사내 시스템을 손쉽게 연결할 수 있도록 설계했다. 기존 업무 시스템과 AI를 자연스럽게 결합해 데이터 활용도를 높이고 복잡한 개발 과정 없이도 맞춤형 AI 서비스를 구현할 수 있다.
김 엔지니어는 "미소는 에이전트 방식과 워크플로우 방식을 모두 지원해 기업이 업무 특성에 맞는 AI 앱을 쉽게 구축할 수 있다"며 "100여 개 이상의 외부 서비스와 내부 시스템을 연동해 별도 코딩 없이 AI 애플리케이션을 만들 수 있다"고 말했다.
실제 활용 사례도 소개됐다. 한 고객사는 스마트 공장 안전 가이드 앱의 환경 변화 반영 시간을 기존 2~4주에서 실시간 수준으로 단축했고 안전 수칙 검색 시간도 96% 줄였다. 또 다른 기업은 AI 쇼카드 검수 시스템의 검수 시간을 1분에서 1~2초로 단축해 월 100시간 이상의 운영 시간을 절감했다.
이날 GS네오텍은 행사장 내 전시부스를 마련해 미소와 제조 특화 AI 솔루션을 직접 시연했다. 부스에선 미소 플랫폼을 활용해 노코드 방식으로 AI 에이전트를 구성하고 다양한 데이터를 연결하는 과정을 직관적으로 선보였다.
특히 이날 발표 세션에서 소개한 스마트팩토리 통합 플랫폼 '가디언 에이전트 팩 플랫폼'을 현장에서 전시했다. 이 플랫폼은 스마트팩토리 환경에서 실시간 데이터 수집과 품질 분석을 수행하는 솔루션으로, 센서와 비전 데이터를 기반으로 불량품을 자동 판별하고 설비 이상을 감지하는 기능을 갖췄다.
공정 흐름을 시각적으로 보여주고 실시간 데이터를 모니터링하며 AI 기반 분석을 결합하는 솔루션으로, 생산 현장의 상태를 한눈에 파악해 이상 여부를 빠르게 확인할 수 있도록 설계됐다.
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아울러 미소를 활용한 AI 앱 제작 과정도 공개됐다. 사용자가 노코드 형태의 클릭 기반 UI에서 워크플로우를 구성하고 다양한 AI 모델과 외부 API를 연결해 맞춤형 에이전트를 손쉽게 구축할 수 있도록 했다.
김 엔지니어는 "AX는 단순한 기술 도입을 넘어 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소"라며 "제조 현장에서 실제로 작동하는 AI를 지원해 고객과 함께 지속 가능한 혁신을 만들어가겠다"고 강조했다.











