그동안 필자는 글로벌 제조 및 데이터 기업들의 기술적 공백을 짚고, 글로벌 패권 경쟁 속에서 자체적인 제조 데이터 주권을 지키는 '온톨로지 소버린(Sovereign)'의 필요성을 역설해왔다. 그렇다면 구체적으로 대한민국 제조 생태계는 이를 어떻게 실현해 나가야 할 것인가. 그 해답은 제조업의 시작점인 '설계(Design)'와 끝단인 '생산(Manufacturing)'을 국산 온톨로지 기술로 긴밀하게 연결하는 데 있다.
◇설계와 생산을 잇는 'Design to Manufacturing AI 플랫폼'
그동안 제조 현장의 디지털 트윈(Digital Twin)은 주로 공장 설비의 실시간 상태를 모니터링하는 시각적 모사(模寫)에 머물렀다. 설계 도면(CAD) 정보와 생산 라인의 현장 데이터가 유기적으로 연동되지 못했기 때문이다. 다쏘시스템이나 지멘스 같은 엔지니어링 강자들은 설계 도면 내 기하학 데이터의 정밀한 해석에는 뛰어나지만, 현장의 가동 상황 변화와 긴밀하게 피드백 루프를 도는 스마트공장 솔루션과의 실시간 결합 영역은 상대적으로 채워지지 않은 구간으로 남아 있다.
반대로 데이터브릭스나 팔란티어 같은 데이터 지향 솔루션들은 거대한 데이터 수집과 가공에는 뛰어나지만, 설계 영역의 CAD 도면 데이터 코어까지 파고들어 엔지니어링 맥락을 정밀하게 가공하는 영역까지는 아직 닿지 못했다. 결국 제조업의 본질적인 혁신은 설계와 현장의 언어가 일치될 때 비로소 일어난다.
이 공백을 메우는 핵심 해법이 바로 'Design to Manufacturing AI 플랫폼'이다. 독자적인 CAD 엔진 기술력(설계 영역)과 스마트팩토리·산업용 AI 솔루션(제조 영역)을 자체 표준 기술로 융합하는 것이다.
설계 도면의 세부 CAD 데이터와 공장 설비의 사물인터넷(IoT) 데이터를 온톨로지 기반으로 표준화해 융합하면, AI는 제품 설계 단계에서부터 제조 원가, 불량률, 공정 최적화 경로를 실시간으로 시뮬레이션할 수 있게 된다. 설계 수정 시 어떤 생산 라인에서 병목이 생기고 비용이 증가하는지까지 선제적으로 예측할 수 있다. 비로소 '설계(Design)가 제조(Manufacturing)를 능동적으로 가이드하는' 고차원 디지털 트윈이 탄생하는 것이다.
◇추격이 아닌 선점, 독자적 제조 AX 강국으로
이 'Design to Manufacturing AI 플랫폼'은 서구 빅테크 솔루션을 뒤따라가는 추격자 모델이 아니다. 대기업 중심의 수직 계열화 구조와 중소·중견기업의 인프라 격차 등 대한민국 제조 생태계만의 고유한 특성과 한계를 면밀히 반영한 자주적 플랫폼이다.
다쏘시스템이나 지멘스가 지닌 정밀한 설계 중심 아키텍처의 문제의식과, 팔란티어나 데이터브릭스가 증명한 대규모 데이터 가공 노하우의 가치를, 국산 CAD 자산에서 출발하는 'K온톨로지'라는 단일 기술 규격 위에서 독자적으로 재구성해낸 모델이다.
제조업의 뿌리이자 핵심 자산인 '도면'에서 출발해 생산 라인의 '실시간 흐름'까지 관통하는 국산 인텔리전스를 제공할 때, 우리 제조 기업들은 데이터 구조의 설계 주도권을 스스로 쥔 채 고도화된 AI의 혜택을 온전히 누릴 수 있다. 이는 기술 경쟁력의 확보와 데이터 주권 확립이라는 두 가지 난제를 일거에 해결하는 완벽한 대안이다.
◇제조업의 지속 가능한 미래를 위하여
급격한 생산인구 감소와 글로벌 공급망 재편이라는 이중고 속에서, 기존 하드웨어 중심의 효율 개선 방식은 이미 임계점에 다다랐다. 이제 대한민국 제조업이 한 단계 더 도약하기 위해서는 소프트웨어와 데이터, 그리고 주권이 보장된 AI 플랫폼이라는 강력한 새로운 무기가 필요하다.
설계부터 생산까지 모든 데이터를 우리 힘으로 직접 통제하는 자주적 AI 플랫폼과 K온톨로지의 구축. 이것은 대한민국 제조업이 글로벌 기술 패권 경쟁 속에서 자립하고, 나아가 세계 시장에서 'K제조 AI'의 새로운 표준을 제시하는 가장 확실한 이정표가 될 것이다.
박승훈 위즈코어 대표이사 paul@cadian.com