원프레딕트 “버려지던 제조 데이터, AI 자산으로 바꾸겠다”

산업 AI 전문 기업 원프레딕트가 제조 데이터를 새로운 자산으로 전환하는 혁신적인 비전을 발표했다. 윤병동 대표는 "AI 네이티브 팩토리" 개념을 통해 기존의 파편화된 데이터 구조를 통합하여 공장 운영을 AI 중심으로 혁신하겠다고 밝혔다. 이는 단순히 데이터를 수집하는 것을 넘어, 제조 현장에서 발생하는 데이터를 의미 있게 활용하는 데 초점을 맞추고 있다.

제조 데이터의 새로운 가치 창출

제조업계에서 가장 큰 문제 중 하나는 데이터의 비효율적인 관리다. 설비와 시스템 간에 산재해 있는 데이터는 대부분 일회성으로 소비되고, 결국 소모성 데이터로 전락하곤 한다. 윤 대표는 이러한 문제를 해결하기 위해 "제조 데이터 자산화"를 강조했다. 이는 데이터 자체와 발생 맥락을 함께 축적하여 AI가 반복적으로 활용할 수 있도록 만드는 과정을 의미한다.

예를 들어, 단순히 설비의 진동 수치가 상승하는 것을 관찰하는 것에 그치지 않고, 해당 시점의 생산 제품, 운전 조건, 품질 결과와 함께 연동하여 분석하는 방식이 필요하다. 원프레딕트는 이를 위해 '데이터스루(DATATHRU)'라는 데이터 수집 및 정제 플랫폼을 개발했다. 이 플랫폼은 다양한 형태의 산업 데이터를 처리하고, 이를 AI가 즉시 활용할 수 있는 'AI 레디 데이터'로 재구성하는 역할을 한다.

AI 모델링과 운영의 통합

데이터 자산화가 이루어진 후, 원프레딕트는 AI 모델링과 실제 제조 운영을 연결하는 '사이클론(cyclone)' 플랫폼을 통해 데이터 관리의 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 이 플랫폼은 데이터의 맥락을 결합하여 전체 공정에 대한 유기적인 해석을 가능하게 한다. 이를 통해 AI는 단순한 경고 시스템을 넘어, 제조 현장에서의 판단과 조치를 자동화하는 데 기여할 수 있다.

산업 AI 운영 플랫폼인 'pdx'는 AI 모델의 분석 결과를 현장 담당자에게 제공하며, 생산 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 이미 원프레딕트는 230개 이상의 산업 현장에서 기술을 적용하며, 100개 이상의 기업과 거래를 통해 실질적인 성과를 입증하고 있다. 특히, 발전소 설비 예지보전 사례에서 AI가 전류 불평형을 감지하고 기어 결함을 특정함으로써 비계획 다운타임을 30% 줄인 사실은 이러한 혁신의 대표적인 사례로 평가받고 있다.

지속 가능한 데이터 활용의 중요성

윤병동 대표는 AI 네이티브 팩토리의 차별성을 강조하며, "기존의 AI 팩토리는 개별 공정에 단편적으로 AI를 도입하는 데 그쳤다"고 지적했다. 그는 제조 AI가 물리적 특성과 도메인 지식을 이해해야 한다는 점에서, 원프레딕트가 구축한 전주기 기술 체계의 중요성을 강조했다. 21건의 관련 특허를 포함해 42건의 국내 등록 특허를 확보한 원프레딕트는 데이터의 지속적인 축적과 재활용성이 AI 고도화의 핵심이 될 것이라고 말했다.

결국, 제조 산업에서의 AI 경쟁은 단순한 데이터의 양에서 데이터의 활용도로 점차 이동하고 있다. 윤 대표는 "일회성 데이터를 지속 가능한 자산으로 전환하는 것이 AI 네이티브 팩토리 구축의 출발점"이라며, 향후 제조 산업의 혁신을 이끌어갈 중요한 과제임을 강조했다.

원프레딕트는 최근 코스닥 기술특례 상장을 위한 기술성 평가를 통과했으며, 연내 상장 예비심사를 추진할 예정이다. AI를 통한 제조 혁신이 더욱 가속화될 것으로 기대되는 가운데, 원프레딕트의 행보가 주목받고 있다.