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[IT뉴스]마키나락스 “화성에 완전 자율 제조공장 짓겠다”
온카뱅크관리자
조회:
62
2026-09-03 15:27:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">국내 공장에서 자율제조 모델 구축… 2028년 완전자율화 목표</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="zQviYSgRvR"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="36f91f927afb5631fda1f059bb66c7da7ad45a75f24bc34e8cf9951563deb05c" dmcf-pid="qxTnGvaevM" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/552796-pzfp7fF/20260903151946933fvmp.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="715c3Zwahe" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/03/552796-pzfp7fF/20260903151946933fvmp.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="82a64e93709b9053f09bbd0bf73c3a1731798c38b84e0f7e8f52ffc835d49fe2" dmcf-pid="BMyLHTNdlx" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 구아현기자] 마키나락스가 화성에 완전 자율 제조공장을 구축하겠다는 장기 비전을 발표했다. 국내 제조 현장에서 관련 기술과 운영 체계를 먼저 검증해 2028년까지 완전 자율공장의 초기 모델을 구현한다는 계획이다.</p> <p contents-hash="eb36e9ae45b5f1d9223776691e1944bcb6aa42b1dd0570708f601014d11ab5bf" dmcf-pid="bRWoXyjJTQ" dmcf-ptype="general">윤성호 마키나락스 대표는 3일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 산업 인공지능(AI) 콘퍼런스 ‘어텐션 2026’에서 “인류가 화성에 문명을 건설하는 시대가 오면 마키나락스가 현지에 완전 자율 제조공장을 세우는 선도 기업이 되겠다”며 “이를 위한 기술과 운영 체계는 화성이 아닌 지구, 대한민국 산업 현장에서 먼저 완성해야 한다”고 말했다.</p> <p contents-hash="e59e0d82e36b47e0b30ec3249a333dfe3a1f3cdbe2bfa89254202540cd79a6d1" dmcf-pid="K1nuaiB3TP" dmcf-ptype="general">마키나락스는 전동 액추에이터 국내 시장점유율 1위 기업인 에너토크와 완전 자율공장의 초기 모델을 구축하고 있다. 액추에이터는 원자력발전소와 댐, 데이터센터 등 주요 기반시설에서 밸브를 제어하는 장치다.</p> <p contents-hash="c92aab10ea1665669b374d6c6368953890cb78768c864f9e4aa050be2aed9af2" dmcf-pid="9tL7Nnb0h6" dmcf-ptype="general">양사는 에너토크 여주공장의 사무·생산 영역에서 80개 이상의 AI 전환 과제를 발굴했다. 올해 공정 상태를 파악하는 ‘보이는 공장’을 만들고 2027년 설비와 시스템이 연계된 ‘연결된 공장’, 2028년 AI가 판단하고 행동하는 ‘자율화된 공장’으로 발전시킬 계획이다.</p> <p contents-hash="12ea1562ae21fc59eb3c37362da1c16e72e89688fc6acad0ed61b886bf491a85" dmcf-pid="2FozjLKpl8" dmcf-ptype="general">윤 대표는 범용 AI의 높은 벤치마크 점수가 산업 현장의 성과를 보장하지는 않는다고 지적했다. 공장과 전장에서는 온라인에 공개되지 않은 현장 데이터와 업무 방식, 전문가의 판단 기준을 바탕으로 예외 상황까지 처리해야 하기 때문이다.</p> <p contents-hash="1c42cdc874d0321cf511d6437745df34c70a7e828d8042aa13015fd328b8328b" dmcf-pid="V3gqAo9UW4" dmcf-ptype="general">그는 “공장과 전장은 작은 오류도 큰 사고나 손실로 이어질 수 있어 정확도 80% 수준의 AI를 적용하기 어렵다”며 “현장 데이터와 업무 맥락을 이해하고 실제 설비를 안정적으로 제어하는 AI가 필요하다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="f520ae4bd7b0a6cd74ce3766b594bf9b9bc8c45bd56f88035e010e454ea8f6b7" dmcf-pid="f0aBcg2uTf" dmcf-ptype="general">가령 범용 AI는 센서 데이터를 분석하고 추세선을 그릴 수 있지만, 특정 센서값이 의미하는 위험을 판단해 설비를 중단하거나 담당자를 호출하는 일에는 한계가 있다는 설명이다. 마키나락스는 현장 데이터와 업무 절차를 학습한 AI를 기존 설비·시스템과 연결하는 데 주력하고 있다.</p> <p contents-hash="425dd81de2024f983d4d7b1b99a54de4bd71130e182696eab3dbb9f149fbd74d" dmcf-pid="4pNbkaV7hV" dmcf-ptype="general">윤 대표는 현장 AI 확산의 핵심 조건으로 ‘기업 AI 주권’을 제시했다. 기업이 데이터와 업무 노하우, AI 학습 결과를 내부 자산으로 축적하고 AI의 판단과 실행 과정을 직접 관리할 수 있어야 한다는 개념이다.</p> <p contents-hash="869aeb5a71eef5815e499d99c3492abaf0c152b1fc9fc9dc67bbeac82b5aa29a" dmcf-pid="8UjKENfzv2" dmcf-ptype="general">그는 “특정 AI 모델이나 클라우드에 종속되지 않고 필요에 따라 기술을 선택하거나 교체할 수 있어야 한다”며 “AI가 어떤 데이터를 근거로 판단하고 행동했는지 기업이 기록하고 통제하는 체계도 필요하다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="258f8378b34c600c2b55480802f14291295c75a4a8ccf9b982071777c382ce85" dmcf-pid="6uA9Dj4qv9" dmcf-ptype="general">마키나락스는 자체 개발한 AI 운영체제(OS) ‘런웨이’를 기업 AI 주권을 구현하는 기반으로 제시했다. 런웨이는 데이터센터와 공장 서버, 엣지 장비를 연결해 AI 모델과 에이전트의 개발·배포·운영을 통합 관리한다. 외부 네트워크와 분리된 폐쇄망에서도 운용할 수 있다.</p> <p contents-hash="fc50412616cd0e612d312e27b42c5a6c3a99d6822d00100851095da17b783e52" dmcf-pid="P7c2wA8ByK" dmcf-ptype="general">마키나락스는 현재 글로벌 6개 자동차 공장의 로봇 1400대 이상에 AI를 적용했다. 설계도서 변경 검토 업무에서는 연간 1000시간 이상을 절감했다. 최근 한미연합훈련에서는 전장망에 AI를 시범 적용했으며, 산업 현장에 배포한 AI 모델은 6000건을 넘어섰다.</p> <p contents-hash="b38643c89c222d97feb4266d2d670eaafa158c444d1fe2597f4c67e029602f10" dmcf-pid="QO9T4KGhWb" dmcf-ptype="general">윤 대표는 “공장부터 전장까지 복잡하고 예측하기 어려운 환경에서도 안정적으로 작동하는 AI를 구현하겠다”며 “현장 중심의 AI를 바탕으로 완전 자율 제조공장과 생산성 혁신을 실현하는 것이 목표”라고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p>
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