마키나락스 “AI, 현장 예외 상황까지 풀어야…'완전 자율 제조공장' 도전”

윤성호 마키나락스 대표가 3일 서울 삼성동 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 자체 AI 컨퍼런스 '어텐션 2026'에서 키노트 발표하고 있다. (마키나락스 제공) 마키나락스가 공장과 전장처럼 예측 불가능한 환경에서도 작동하는 인공지능(AI) 기술을 기반으로 '완전 자율 제조공장'과 초생산성 달성하겠다는 비전을 제시했다. 윤성호 마키나락스 대표는 3일 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 자체 AI 컨퍼런스 '어텐션 2026'에서 “화성에 문명이 건설되면 마키나락스는 가장 처음으로 그곳에 완전 자율 제조 공장을 지는 기업이 될 것”이라면서 “이를 위해 완전 자율 공장의 초기 모습을 만들어가는 프로젝트에 착수했다”고 밝혔다. 윤 대표는 “이러한 비전은 혼자 힘으로 이룰 수 없으며 많은 파트너사가 필요하다”면서 “국내 전동 액추에이터 점유율 1위 기업인 에너토크와 협력해 80개 이상의 AI 전환 과제를 발굴했으며, 올해부터 2028년까지 3개년 동안 보이는 공장에서, 연결된 공장을 거쳐 자율화된 공장으로 전환할 계획”이라고 말했다. 마키나락스는 AI가 산업 현장에서 제대로 작동하지 않는 이유로 '롱테일' 문제를 꼽았다. 일반적인 80% 문제는 AI가 잘 처리하지만 나머지 20%의 복잡하고 예외적인 문제를 해결하지 못하면서 도입 효과가 제한적이라는 분석이다. 예를 들어, 반도체 설비 예지정비의 경우 AI가 센서 데이터를 분석하고 추세선을 그리는 것은 가능하지만 특정 센서값이 임계치를 넘었을 때 설비를 중단할지, 담당자를 호출할지, 어떤 조치를 취할지 판단하는 것은 어렵다는 설명이다. 윤성호 마키나락스 대표가 3일 서울 삼성동 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 자체 AI 컨퍼런스 '어텐션 2026'에서 키노트 발표하고 있다. (마키나락스 제공) 윤 대표는 “자동차 생산라인이나 반도체 생산공정, 전장은 단 1%의 오차도 허용하기 어려운 만큼 80%의 정확도로는 절대 AI를 적용할 수 없다”면서 “프론티어 랩들이 내세우는 AI 모델 벤치마크 지표는 롱테일의 문제를 해결해주지 못하기 때문에 기업들의 AI 생산성과 전혀 관련이 없다“고 지적했다. 마키나락스는 이에 대한 해법으로 '현장'을 제시했다. 현장의 데이터와 업무 프로세스를 이해하고 AI를 실제 시스템과 연결해 현장에서 검증한 뒤 지속적으로 개선하는 방식이다. 실제 적용 사례로 △설계도서 변경 검토 과정에서 1000시간 이상 업무시간 절감 △글로벌 6개 자동차 공장에서 1400대 이상...