이 글의 요약
제조 AX는 제조 현장의 데이터와 업무에 AI를 연결해, 판단과 처리까지 맡기는 전환입니다.
설비보다 매일 오가는 문서 업무에서 시작하면 효과를 빨리 확인할 수 있습니다.
가장 부담인 문서 한 종을 고르고, 샘플로 결과를 본 뒤, 연결 범위를 넓히는 순서를 권합니다.
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정부는 제조업의 AI 전환을 국가 전략으로 내걸었지만, 현장의 속도는 아직 다릅니다.
숫자로 보는 제조 AX 현황 | |
|---|---|
2030년 국내 제조업 AI 활용률 목표 | 40% (산업통상부 「제조AI 2030 전략」, 2026년 6월) |
7대 첨단 제조업 1,212개 기업 중 AI 미도입 | 79.2% (KIAT 의뢰 조사, 아시아경제 2026년 7월) |
미도입 이유 1위 | 「도입 필요성을 크게 느끼지 못한다」 37.4% |
필요성이 잘 느껴지지 않는 것은 AI가 들어갈 자리가 아직 막연하기 때문일 수 있습니다. 아래 중 하나라도 해당한다면, 그 자리는 이미 있습니다.
주문서나 거래명세서 내용을 ERP에 다시 입력하고 있다
도면, 검사성적서, 사양서를 사람이 나란히 놓고 대조하고 있다
현장 작업일지를 종이나 사진으로 받아 다시 옮겨 적고 있다
제조 AX란? DX와 무엇이 다를까
제조 AX는 디지털로 쌓인 제조 데이터와 업무에 AI를 연결해, 사람이 하던 판단과 처리까지 AI가 맡도록 바꾸는 전환입니다. 정부는 이를 「M.AX(제조업의 인공지능 전환)」라고 부릅니다.
DX가 데이터를 쌓는 단계라면, AX는 그 데이터를 AI가 판단에 쓰는 단계입니다.
구분 | 제조 DX | 제조 AX | 자율제조 |
|---|---|---|---|
핵심 | 데이터를 디지털로 쌓기 | 쌓인 데이터로 AI가 판단·처리 | AI 판단이 제어·승인 체계와 맞물려 운영 |
대표 모습 | MES 도입, 설비 센서, 전자결재 | 불량 예측, 문서 대조 자동화, AI 에이전트 | 사람은 예외와 승인만 담당 |
사람의 역할 | 입력하고 확인 | 예외를 판단 | 기준을 정하고 승인 |
정부가 그리는 제조 AX는 다음과 같습니다.
투자 목표: 2030년까지 민관 합동 20조 원 투자, 100조 원 이상의 부가가치 창출(「제조AI 2030 전략」)
추진 순서: 기초(데이터·AI 모델·에이전트), 고도화(AI 팩토리·피지컬 AI), 확산(지역 M.AX 클러스터), 생태계 조성
협력 체계: M.AX 얼라이언스에 11개 분과, 1,500여 개 기업·기관 참여
일반적인 AX의 뜻이 궁금하다면 AI 전환(AX)이란? 글을 함께 보세요.
제조 AX, 어디부터? 업무별 적용 지도
제조 AX의 첫 대상은 사람이 매일 읽고, 옮기고, 대조하는 문서 업무입니다. 설비 AI보다 준비 기간이 짧고, 줄어든 시간을 바로 확인할 수 있기 때문입니다.
아래 표에서 우리 회사의 업무를 찾아보세요.
업무 | 매일 오가는 문서 | AI 에이전트가 맡을 수 있는 일 | 연결 시스템 |
|---|---|---|---|
수주·견적 | 주문서, 견적요청서, BOM 엑셀 | 품목·수량·납기를 뽑아 견적 항목으로 정리 | ERP |
구매·정산 | 거래명세서, 인보이스 | 발주 내용과 금액·수량을 대조하고 불일치 표시 | ERP |
설계 | 도면, 기술사양서 | 표제란·부품표·치수를 뽑아 사양서와 대조 | PLM |
생산 | 작업지시서, 현장 작업일지 | 생산수량·설비 상태·점검 결과를 항목별로 입력 | MES |
품질 | 검사성적서, 제조기록서 | 측정값을 기준과 비교하고 누락 항목 표시 | QMS |
출하 | 출하 서류, 포장 명세 | 출하 수량을 주문과 대조 | ERP |
설비보다 문서에서 먼저 막히는 이유는 제조 AI가 멈추는 진짜 이유 글에 정리했습니다.
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표에서 우리 업무를 찾으셨나요?
가장 부담인 문서 한 종을 알려 주시면, 첫 자동화 범위를 함께 정해 드립니다.
제조 AI 에이전트 사례: 무엇이 바뀌었나
제조 AI 에이전트는 문서를 읽는 데서 멈추지 않고, 값을 대조하고 시스템에 입력한 뒤 예외만 담당자에게 넘기는 AI입니다. 정부도 2026년부터 생산계획, 공급망, 안전환경, 제품설계 영역의 제조 AI 에이전트 사업을 지원하고 있습니다.
사례 | 전에는 | AI 에이전트 적용 후 | 결과 |
|---|---|---|---|
현장 작업 문서 | 촬영, 전달, 사무실 재입력까지 4단계 | 촬영과 웹 확인 2단계 | 출시 전 14개 현장 적용, 재입력 86% 감소 |
조선 도면(적용 예시) | 스캔 도면에서 부품 목록·사양을 사람이 뽑아 PLM·ERP에 입력 | 도면 값을 자동 추출, 확신이 낮은 값만 담당자 확인 | 기대 효과 처리 시간 70% 이상 단축 |
조선 도면은 비슷한 프로젝트 경험으로 잡은 기대 효과입니다. 자세한 구성은 조선업 도면 AI 도입 사례에 있습니다.
한국딥러닝은 2026년 10월 산업통상부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 선정하는 「제조업 AI 대전환(M.AX) 전문기업」에 AI 솔루션 기업 유형으로 선정됐습니다. 인정 분야는 네 가지입니다.
품질제어·검사자동화
생성형 AI
제조 데이터 가공·생성
제조 암묵지 데이터 가공·생성
문서마다 양식이 다르고 사내 기준도 제각각이라, 제조 현장에는 읽기와 대조, 입력을 한 흐름으로 이어 주는 도구가 필요했습니다. 한국딥러닝은 이 흐름을 맡는 제조 AI 에이전트를 제공합니다. 도면과 작업일지, 성적서에서 값을 뽑아 사내 기준과 대조하고, 예외만 담당자 승인으로 넘깁니다. 자세한 내용은 아래 페이지에서 확인할 수 있습니다.
제조 AX 도입 3단계: 문서 한 종부터
제조 AX는 업무 하나를 골라 작게 확인한 뒤 넓히는 것이 가장 빠릅니다.
단계 | 할 일 | 확인할 것 |
|---|---|---|
1. 업무 고르기 | 반복이 많고 재확인이 잦은 문서 한 종 선정 | 한 달 처리량, 처리 단계 수 |
2. 샘플로 결과 보기 | 실제 문서 몇 장으로 추출·대조 결과 확인 | 정확히 뽑히는 항목, 사람이 볼 항목 |
3. 연결 범위 정하기 | 결과를 보낼 시스템과 예외 처리 기준 확정 | ERP·MES·PLM 연동 범위 |
상담 전에 이것만 정리해 두면 충분합니다.
자동화하고 싶은 문서 종류와 한 달 처리량
지금 그 문서를 누가, 몇 단계로 처리하는지
결과를 보낼 시스템(ERP, MES, PLM 등)
DEEP Agent는 재학습 없이 평균 2주 안에 배포하는 것을 목표로 합니다. 실제 기간은 문서 종류와 연동 범위에 따라 달라집니다.
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샘플 파일이 없어도 됩니다.
업무만 설명해 주셔도 자동화 범위와 기간을 안내해 드립니다.
자주 묻는 질문
제조 AX와 스마트팩토리는 무엇이 다른가요?
스마트팩토리는 설비와 공정을 디지털로 연결해 데이터를 모으는 데 초점을 둡니다. 제조 AX는 그렇게 모인 데이터와 현장 문서를 AI가 읽고 판단·처리까지 맡도록 바꾸는 단계입니다.
중소 제조기업도 제조 AX를 시작할 수 있나요?
네. 설비 투자 없이 문서 한 종부터 시작할 수 있어 규모와 관계없이 작게 검증할 수 있습니다.
외부 인터넷이 막힌 공장(폐쇄망)에서도 쓸 수 있나요?
네. DEEP Agent는 외부 네트워크와 분리된 온프레미스·폐쇄망 환경에서도 동작하며, 문서와 모델이 고객사 밖으로 나가지 않습니다.
도면도 처리할 수 있나요?
표제란, 부품표, 기호와 치수의 관계를 구조대로 뽑고 사양서와 대조할 수 있습니다. 도면 자동화의 범위와 단계는 도면 자동화, 어디까지 AI로 맡길까에 정리했습니다.
정부 제조 AX 지원사업과 연계할 수 있나요?
지원사업은 공고마다 대상과 조건이 다릅니다. 최신 공고는 M.AX 얼라이언스의 수요조사·공고 메뉴에서 확인할 수 있으며, 공고에 맞는 업무 범위 설계는 상담으로 도와드립니다.
정리
제조 AX는 거창한 설비 투자보다, 사람이 매일 옮겨 적고 대조하는 문서 한 종에서 시작할 때 가장 빨리 성과를 확인할 수 있습니다. 표에서 찾은 우리 업무가 있다면, 그 문서부터 함께 살펴보겠습니다.
참고 자료
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