[ET단상] 제조 AX의 서막, 왜 '온톨로지 소버린'인가

박승훈 위즈코어 대표이사 최근 글로벌 제조 산업은 단순한 디지털전환(DX)을 넘어, 인공지능(AI)을 결합한 '제조 AX(AI Transformation)'로의 거대한 전환기를 맞이하고 있다. 하지만 여전히 수많은 제조 현장에서는 데이터의 파편화라는 고질적인 장벽에 부딪히고 있다. 제품의 설계(Design) 데이터와 실제 공장의 생산(Manufacturing) 데이터가 서로 다른 언어로 존재하며 유기적으로 연결되지 못하기 때문이다. 진정한 제조 AX를 실현하기 위해서는 설계부터 최종 양산에 이르는 모든 물리적 가치 사슬을 디지털 공간에 정밀하게 모사하고 제어할 수 있는 엔드투엔드(End-to-End) 플랫폼이 필수다. 그리고 이 플랫폼의 '뇌'에 해당하는 핵심 기술이 바로 데이터 간의 인과관계와 맥락을 컴퓨터가 스스로 이해할 수 있도록 정의하는 '온톨로지(Ontology)'다. ◇두 흐름이 만나지 못하는 지점: 설계의 깊이와 데이터의 넓이 글로벌 시장에는 이미 제조 혁신을 이끄는 강자들이 존재한다. 한 부류는 설계와 엔지니어링에 뿌리를 둔 기업들이다. 다쏘시스템(Dassault Systemes)과 지멘스(Siemens) 같은 기업들은 강력한 3D CAD와 제품수명주기관리(PLM) 솔루션을 앞세워 가상 세계에서의 정교한 설계와 현장 데이터 연동까지 폭넓게 확장해왔다. 다만 이들의 강점은 태생적으로 설계·엔지니어링 도메인에서 출발한 만큼, 제조 현장에서 분초 단위로 발생하는 운영기술(OT) 데이터를 설계 맥락과 실시간으로 엮어내는 영역은 상대적으로 후발 구간에 가깝다. 다른 한 부류는 데이터를 지향하는 실리콘밸리 중심의 소프트웨어(SW) 기업들이다. 대규모 데이터·AI 파이프라인의 표준을 만들어온 데이터브릭스(Databricks)나 빅데이터 분석의 강자 팔란티어(Palantir)가 대표적이다. 이들은 사실상 무제한에 가까운 데이터 저장 능력을 바탕으로 공장의 수많은 사물인터넷(IoT) 센서 값들을 실시간으로 수집하고 시각화 하는데 매우 뛰어난 역량을 보여준다. 그러나 이들의 강점에도 아직 채워지지 않은 결정적 한 조각이 있다. 제조업의 뿌리이자 핵심 자산인 '도면(CAD)' 내부의 기하학적 연관성과 설계 맥락까지 스스로 이해하는 단계에는 이르지 못했다는 점이다. 설계 도면이 지닌 맥락 정보와 현장의 물리적 움직임이 긴밀하게 연결되지 않은 상태에서는, 아무리 정교한 센서 데이터 분석이라도 “무엇이 왜 일어났는가”라는...