마키나락스 "프론티어 모델도 못 푼 현장 문제, AI OS·FDE로 해결"

마키나락스, AI OS와 FDE로 산업 현장의 난제 해결 나선다

산업 AI의 발전이 가속화되고 있는 가운데, 마키나락스가 새로운 기술로 산업 현장의 문제들을 해결하겠다는 포부를 밝혔다. 서울 웨스틴 조선 파르나스에서 3일 열린 '어텐션(ATTENTION) 2026' 컨퍼런스에서 윤성호 대표는 AI 기술이 발전하고 있지만, 여전히 현장에서의 적용에는 한계가 있음을 지적했다. 약 700명의 관계자들이 참석한 이번 행사에서는 AI를 통한 산업 혁신의 가능성과 해결 방안에 대한 논의가 이어졌다.

프론티어 모델의 한계

윤 대표는 AI 기술이 고도로 발전했음에도 불구하고, 여전히 현장에서의 구체적인 질문에는 효과적으로 대응하지 못하고 있음을 강조했다. 예를 들어, 정형화된 요청인 "데이터 파일을 분석해 센서값의 추세선을 그려줘"는 프론티어 모델도 처리할 수 있지만, "특정 기계의 온도 감지 센서값이 40 이상인데 어떻게 해야 하나?"와 같은 구체적인 사례에 대해서는 해결책을 제시하기 어렵다는 것이다. 이러한 간극은 산업 현장에서 80%의 정확도로는 충분히 적용되지 못한다는 점에서 심각한 문제로 지적된다.

이에 마키나락스는 자체 개발한 AI 운영체제(OS) '런웨이'와 도면 검토 의사결정 에이전트 '드로우엑스(DrawX)'를 통해 이러한 문제를 해결할 수 있다고 밝혔다. 실제로 이 기술들은 설계도서 변경 검토 과정에 도입되어 연간 1000시간 이상의 시간 절약을 가능하게 했으며, 자동차 생산 공장에 있는 1400여 대의 로봇에도 적용되고 있다. 군사 분야에서도 AI를 시범 도입한 최초의 한미연합훈련(UFS)에 참여하며 성과를 거두었다.

협업으로 이루어진 성공 사례

세션에서는 마키나락스와 협업한 다양한 사례들이 소개되었다. KAIST의 장영재 교수는 공장 운영 플랫폼 '카이로스(KAIROS)'를 통해 기존 시스템 통합 방식에 비해 설비 투자비를 50%가량 절감하고 가동률을 크게 향상시킨 성과를 발표했다. 또한, 한국앤컴퍼니그룹은 마키나락스와 공동으로 개발한 '타이어 패턴 생성 AI'와 수요예측 모델이 생산성을 높이고 의사결정의 정확도를 개선한 사례를 공유했다.

그 외에도 HD현대는 '조선 AI 명장 에이전트' 구축 사례를, 디바이스 인사이트는 풍력 정비 전문 AI '노라(Nora)'를 통해 초진 해결률을 높이고 발전 원가를 낮춘 사례를 각각 발표하며 AI 기술의 다양한 적용 가능성을 보여주었다.

향후 AI 적용 범위의 확장

마키나락스는 앞으로 제조, 에너지, 국방 등 다양한 산업 분야에서 AI의 실질적인 적용 범위를 지속적으로 넓혀갈 계획이다. 윤 대표는 "AI 기술이 산업 현장에서 실질적인 문제를 해결하는 데 기여할 수 있도록 지속적으로 노력하겠다"며 향후 비전을 밝혔다. 이러한 흐름은 향후 산업 전반에 걸쳐 효율성과 생산성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

산업 AI의 혁신을 주도하는 마키나락스의 행보는 향후 산업 현장의 변화에 큰 영향을 미칠 것임이 분명하다. AI가 가져올 새로운 시대의 도래를 기대해도 좋을 듯하다.