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"숙련노동자 노하우 AI에 이식 … 중소 제조업 AX 돕죠"

이지현 시즐 대표
노후 장비에 컨트롤러 달아
데이터 수집·공정혁신 유도
스마트시티·탄소저감처럼
다양한 영역에서 활용될 것




제조업의 인공지능 전환(AX)이 한국 산업 혁신의 핵심 과제로 떠오르고 있지만, 국내 중소 제조업 현장에서는 여전히 먼 이야기다. 공장 장비 상당수가 수십 년 된 노후 설비인 데다 자금 사정도 넉넉지 않아 AI 도입 자체가 쉽지 않기 때문이다. 생산성과 품질 혁신이 필요하다는 건 알지만, 새 공장을 짓고 첨단 장비를 들여놓을 여력이 없는 중소기업이 대부분이다.



이지현 시즐 대표는 "국내 제조업은 중국·미국과의 경쟁 속에서 갈수록 어려워지고 있다"며 "중소기업을 위해 당장 적용할 수 있는 솔루션부터 준비해야 한다"고 했다. 매년 수만 개의 중소기업 공장이 사라지는데, AI 같은 거대 담론을 기다리면서 천천히 준비할 여유가 없다는 지적이다.


2016년 시즐을 창업한 이 대표는 제조 현장의 AX를 위해 직접 지방 곳곳의 제조업 현장을 찾아다닌다. 창업 당시 그는 우연히 노후화된 제조업 공장을 보게 됐는데, 수십 년 된 장비가 작동하면서 여러 불량품을 만드는데도, 회사 측은 생산량과 불량률조차 제대로 파악하지 못하고 있었다.


이 대표는 "제조업은 우리나라의 뿌리 산업이지만, 여전히 주먹구구식으로 돌아가는 경우가 많다"며 "일단 디지털 전환을 통해 기업의 상황을 체계적으로 점검할 수 있는 기반을 만드는 게 시즐의 목표이자 AX의 시작"이라고 했다. 시즐은 프레스나 용접 기기 등 제조업 현장에 있는 노후 장비를 겨냥한다. 중소기업들은 재정이 어렵기 때문에 노후 기기의 문제를 알면서도 새로운 첨단 기기를 도입하지 못한다. 시즐은 이 기기를 해체한 후 자체 설계한 컨트롤러를 장착한다.


컨트롤러는 기기의 생산량과 품질을 측정해 데이터를 만든다. 장비의 움직임, 가동 상태 등 고정밀 데이터가 수백억 건 단위로 만들어진다. 낡은 기계에 AI 두뇌를 심는 것과 같다.


원래 자사 공정에 대해 아무런 데이터도 갖지 못한 기업도 시즐의 컨트롤러를 이용하면 핵심 데이터를 확보할 수 있다. AI를 통해 데이터를 분석해 생산성과 품질을 끌어올릴 수도 있다. 큰돈을 들여 새 장비를 도입하지 않아도 공정 혁신을 이뤄낼 수 있는 것이다. 이 대표는 "단순 자동화가 아니라 제조업의 축적된 감각과 노하우를 데이터로 바꾸는 작업이 핵심"이라고 설명했다.


중소기업 제조업 현장은 숙련 노동자의 노하우에 의존하는 경우가 많다. 기기가 작동하는 소리만 듣고도 윤활유의 양이나 기기 상태를 확인할 수 있는 식이다. 다만 노동인구가 고령화하고 인력 유치에 어려움을 겪으면서 숙련 노동자는 줄어들고 있고, 제조업 경쟁력도 떨어질 것이라는 우려가 나온다. 시즐의 기술은 숙련 노동자의 노하우를 기록하고 강화하는 역할을 한다. 이 대표는 "숙련 노동자의 경험과 직감을 AI로 검증하고 강화하는 것"이라며 "AI가 이들을 대체하는 게 아니라 이들의 노하우를 더 강력한 자산으로 만들어주는 것"이라고 했다. 이 대표가 처음 현장을 찾아가면 일부 노동자들이 반발하기도 하지만, 그는 현장 노동자들과 더 많은 시간을 보내며 설득을 거친다.



최근 시즐은 한 단계 더 나아가 'AI 에이전트' 개발에 집중하고 있다. 단순히 데이터를 보여주는 수준을 넘어 AI가 스스로 공장 상황을 분석하고 의사결정을 돕는 방식이다. 예를 들어 공장 운영자가 "오늘 불량률이 왜 높아졌느냐"고 물으면 AI 에이전트가 공정 데이터를 분석해 특정 장비나 제품군 문제를 짚어주는 식이다. 생산량 감소 원인이나 공정 개선 방향도 실시간으로 제안한다.


기존 생성형 AI가 외부 공개 정보만 활용한다면, 시즐의 AI 에이전트는 공장 내부 데이터에 직접 접근한다는 차이가 있다. 공정 데이터와 생산 이력, 품질 정보 등을 기반으로 실제 제조 현장에 특화된 판단을 내릴 수 있다는 설명이다. 이 대표는 "공장 운영자가 현장을 계속 돌아다니며 일일이 확인하지 않아도 AI가 먼저 상황을 분석해 알려주는 구조를 만들고 있다"고 했다.


시즐은 향후 제조업 외 산업으로도 기술 적용 범위를 넓힐 계획이다. 스마트팜과 스마트시티, 탄소 저감 인프라 등 다양한 영역에서 활용 가능성을 검토하고 있다. 이 대표는 "K팝과 K뷰티 다음은 결국 K매뉴팩처링 시대가 될 수 있다고 본다"며 "중소 제조업의 경쟁력을 살리는 것이 한국 산업 전체의 경쟁력을 지키는 길"이라고 말했다.

로봇산업 앵커기업 5개사 전남과 MOU 체결

로봇산업 앵커기업 5개사 전남과 MOU 체결

[헤럴드경제(순천)=박대성 기자] (재)전남테크노파크가 국내 로봇 앵커기업들과 손잡고 로봇산업 생태계 구축에 나선다.


전남테크노파크(TP)는 29일 전남도청 서재필실에서 ▷레인보우로보틱스 ▷두산로보틱스 ▷뉴로메카 ▷클로봇 ▷시즐 등 국내 로봇 앵커기업 5개사와 ‘지능형 로봇산업 육성을 위한 업무협약’을 체결했다.


전날 협약식에는 김영록 전남도지사와 오익현 전남테크노파크 원장을 비롯해 각 기업의 대표 및 관계자들이 참석해 전남 로봇산업 발전을 위한 협력 의지를 다졌다.


이번 협약은 전남의 넓은 산업부지, 풍부한 전력과 용수 등 우수한 인프라를 기반으로 조선·에너지·농수산 등 지역 주력산업에 첨단 로봇 기술을 접목해 산업 경쟁력을 한 단계 끌어올리기 위해 마련됐다.


전남은 다양한 제조업 기반을 갖추고 있어 피지컬 AI(인공지능) 로봇 기술의 실증과 확산이 가능한 최적의 테스트베드 시험장으로 평가받고 있다.


이를 기반으로 로봇 기술의 현장 적용을 확대하고 기술개발부터 실증·상업화까지 로봇산업 전주기 지원을 통해 새로운 관련 시장을 창출하는 핵심 거점으로 육성할 방침이다.


전남테크노파크는 앞으로 산업현장 로봇 실증사업 확대를 시작으로, 유망 로봇 기업 유치 및 특화 클러스터 조성, 인공지능(AI)·데이터 기반 로봇산업 고도화 등을 단계적으로 추진할 예정이다.

시즐, 국가 소재 AI 플랫폼 코맵 운영사 선정

시즐, 국가 소재 AI 플랫폼 코맵 운영사 선정

산업통상자원부 주도 ‘Komap.ai’ 운영사 역할
공정 최적화 넘어 소재 개발까지 AI 플랫폼 확장
이지현 대표 “엔터프라이즈 AI 에이전트 기업 도약”


제조 인공지능(AI) 기업 시즐(SIZL)이 국가 소재 AI 플랫폿 코맵(Komap.ai)의 운영사로 선정됐다고 18일 밝혔다. 코맵은 산업통상자원부가 추진하는 플랫폼으로 AI 기반 소재 설계와 실험 최적화를 지원한다. 시즐은 대규모 국가 소재 데이터를 자사의 제조 AI 기술과 결합해 대한민국 소재·부품·장비 산업의 경쟁력을 제고한다는 목표다.

코맵 운영사 선정의 의미 [자료 제공=시즐]


시즐은 한국전자통신연구원(ETRI)과의 전략적으로 협력한다. 양측은 공정 최적화 AI 기술과 코맵 플랫폼을 결합해 최고 수준의 ‘에이전트형 소재 AI 서비스’를 보급할 예정이다. 먼저 가우시안 프로세스(GPR), 오토(Auto) ML, 머신러닝과 딥러닝을 활용해 정교한 소재 분석 기술을 갖췄다. 여기에 자연어 기반 제조 현장 분석 기능을 접목해 작업자가 쉽게 활용할 수 있는 지능형 에이전트 소재 AI 플랫폼을 선보일 계획이다.

시즐은 기존의 공정 최적화에 머무르지 않고 소재 개발 단계부터 양산에 이르는 전 주기에 걸쳐 의사결정을 지원하는 ‘통합 AI 서비스’를 확고히 구축한다는 방침이다.




이지현 시즐 대표는 “과거 스마트 팩토리 구축 중심의 비즈니스 모델을 뛰어넘어 제조 현장의 파편화된 지식을 하나로 연결하는 AI 기술 리딩 기업으로 도약하겠다”고 밝혔다.


시즐·가디언AI···스마트 공장 플랫폼 공동 개발

시즐·가디언AI···스마트 공장 플랫폼 공동 개발

제조 현장 고질병인 인력난과 중대재해 위험을 해결하려 국내 딥테크 기업 두 곳이 손을 잡았다. 제조 공정 최적화 솔루션 기업 시즐과 산업 안전 AI 솔루션 기업 가디언에이아이(이하 가디언AI)는 최근 ‘차세대 스마트 안전 공장’ 생태계 구축 업무협약을 맺었다. 이지현 시즐 대표(34)와 이상현 가디언AI 대표(33)가 주도한 이번 협약은 현장 중심 기술 융합으로 산업 생태계를 바꾸겠다는 포부를 담았다.

공정 데이터와 AI 안전망 융합

이번 협약 핵심은 양사가 보유한 인공지능(AI) 기술 융합이다. 시즐이 수집하는 기계 작동·상태 정보 등 정밀 공정 설비 데이터에 가디언AI 폐쇄회로(CC)TV 영상, 작업자 동선, 위험 감지 등 환경·안전 데이터를 통합 연동하는 솔루션을 공동 개발한다. 양사는 솔루션 개발을 넘어 차세대 통합 스마트 안전 공장 플랫폼을 앞세워 여러 대형 프로젝트에 공동 입찰하는 등 마케팅과 영업 활동에 속도를 낸다.

엔비디아 GTC 2026 동반 출격

양사 협력은 이달 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리는 세계 최대 AI 기술 컨퍼런스 ‘엔비디아 GTC 2026’을 기점으로 글로벌 무대에 오른다. 가디언AI는 이번 행사에서 ‘AI 기반 산업안전 모니터링 실시간 탐지·물리 정보 기반 안전 위험 추론’을 주제로 포스터 발표를 진행한다. 시즐은 200여 곳 고객사로부터 모은 5TB 이상 정밀 공정 데이터와 실증 사례를 지원해 기술 발표를 돕는다. 양사는 공동 연구 성과를 엔비디아 테크니컬 블로그에 올려 기술력을 입증하고, 미국·베트남 등 해외 산업 현장 진출에 속도를 낼 방침이다.


시즐은 기존 기계 컨트롤러만 교체하고 자체 개발한 에이전틱 AI를 접목하는 레트로핏 방식을 선보였다. 표준 스키마를 통해 구축 기간을 2주로, 비용을 10분의 1 수준으로 낮췄다. 이런 경쟁력을 바탕으로 2024년 237억원 규모 시리즈C 투자를 유치했고, 2025년 기준 매출 350억원을 달성, 코스닥 AI 기술 특례 상장을 준비 중이다.

가디언AI 역시 삼표그룹과 협력해 인천 레미콘 공장, 당진 슬래그 공장에서 딥러닝 기반 인간 자세 추정·행동 인식 기술을 실증했다. 열화상 카메라, 3D 라이다, 가스 감지 센서를 탑재한 자율주행 순찰 로봇을 현장에 투입해 24시간 위험 요소를 선제 감지한다.



“비싼 기계 사지 마세요”…낡은 기계 뇌만 AI로 바꿔 쓴다

“비싼 기계 사지 마세요”…낡은 기계 뇌만 AI로 바꿔 쓴다





“쾅, 쾅.”

기름때 묻은 30년 된 프레스 기계가 굉음을 낸다. 하루 종일 쇳덩이를 찍어내지만 이 설비가 오늘 몇 개를 만들었는지, 어디가 아픈지는 아무도 모른다. 작업자가 수첩에 ‘바를 정(正)’자를 그려가며 세야 겨우 파악되는 ‘깜깜이’ 현장. 대한민국 뿌리산업의 민낯이다.

그런데 이 투박한 기계에 손바닥만 한 단말기를 붙였더니 희한한 일이 벌어졌다. “지금 1000개째 생산 돌파했습니다.” “30초 뒤에 불량이 날 것 같으니 멈추세요.” 낡은 기계가 작업자에게 말을 건다. 수천만원짜리 최신 설비가 아니다. 고물에 가까운 기계의 ‘뇌’만 살짝 바꿨을 뿐인데 최첨단 스마트 공장으로 변신했다. 죽어가는 공장에 인공지능(AI) 호흡기를 달아주는 기업, ‘시즐(SIZL)’ 이야기다.

스타트업 업계에서 ‘흑자’는 유니콘(기업가치 1조원 이상 비상장사)보다 보기 힘든 희귀 동물이다. “계획된 적자”라는 그럴듯한 핑계로 몸집만 불리는 곳이 태반이다. 시즐은 이 공식을 보란 듯이 깼다. 돈을 번다. 그것도 잘 번다. 2024년 매출 271억원, 영업이익 15억원을 찍었다. 올해는 더 가파르다. 3분기 만에 영업이익 33억원을 남겼다.

투자 혹한기? 시즐에겐 딴 세상 얘기다. 지난 1월 237억원 규모 시리즈C 투자를 유치했다. 벤처캐피털(VC)들이 지갑을 닫는 시기에 수백억원을 끌어모은 건 숫자가 증명하는 확실한 ‘실탄’ 덕분이다.

“새 기계 사지 마세요” 현장에서 찾은 답

비결이 뭘까. 이지현 시즐 대표는 “안 되는 걸 되게 만드는 현장성”을 꼽는다. 영국 볼튼대 경영학과를 나온 이 대표는 10년 넘게 스마트팩토리 바닥을 굴렀다. 거친 제조 현장에서 30대 여성 창업가로 살아남은 건 오직 ‘실력’이었다. 그는 공장 사장님들이 진짜 원하는 게 뭔지 꿰뚫었다. “비싼 새 기계 사라는 말은 먹히지 않는다. 있는 기계 고쳐 쓰게 해줘야 한다.”

그래서 나온 게 ‘레트로핏(Retrofit)’이다. 기계 뼈대는 두고 컨트롤러(두뇌)만 교체한다. 여기에 시즐의 필살기인 ‘에이전틱(Agentic) AI’를 붙였다. 보통 스마트공장 구축에 수개월이 걸리지만 시즐은 2주면 끝낸다. 엑셀 파일 하나만 던져줘도 자체 개발한 ‘표준 스키마’가 알아서 데이터를 분석해 1주일 만에 AI 코파일럿을 가동한다. 비용은 기존 컨설팅의 10분의 1 수준. 가성비에 목숨 거는 중소기업 사장님들이 줄을 서는 이유다.

사장님이 영업사원…5TB 데이터의 장벽





마케팅 팀이 따로 필요 없다. 써본 사장님이 다른 사장님 손을 잡고 온다. 실제로 한 금속 가공업체에서 불량률이 32% 뚝 떨어지자 6개월 만에 주변 공장 15곳이 시즐을 도입했다. 이렇게 모은 고객사가 200여곳, 확보한 데이터만 5TB(테라바이트)가 넘는다. 이 데이터가 핵심 해자(Moat)다. 경쟁사가 지금 시작해 이 정도 데이터를 모으려면 꼬박 9년이 걸린다. 돈으로도 시간을 살 순 없다.

물론 장밋빛 미래만 있는 건 아니다. 넘어야 할 산도 있다. 우선 ‘확장성’ 증명이다. 시즐은 2026년 코스닥 상장을 목표로 하고 있다. 이를 위해선 프레스 공정을 넘어 스마트시티, 스마트팜 등 타 산업군에서도 시즐의 AI가 통한다는 것을 보여줘야 한다. 베트남 등 글로벌 시장 안착도 당면 과제다. 단순한 공장 구축 회사가 아닌, AI 플랫폼 기업으로서의 가치를 시장에 납득시키는 과정이 남아있다.


이 대표는 “K팝, K뷰티 다음 타자는 ‘K제조 AI’가 될 것”이라고 자신했다. 쇠 깎는 소리 요란한 공장 한구석에서 조용히 피어난 AI 혁명. 시즐이 보여주는 숫자는 지금 제조업이 가야 할 길을 명확히 가리키고 있다.

중기부, 제조AI 솔루션 피칭데이...더블티·시즐, 대상 수상

중기부, 제조AI 솔루션 피칭데이...더블티·시즐, 대상 수상


중소벤처기업부는 10일 서울 삼성동 코엑스에서 '제1회 제조AI 솔루션 피칭데이(피칭데이)'를 개최했다고 밝혔다.

이번 행사는 스타트업 페스티벌인 '컴업 2025'와 연계해 열렸다. 중소·중견 제조기업의 인공지능(AI) 도입을 촉진하고 제조 AI 솔루션 보급 기반을 확대하기 위해 이뤄졌다. 제조 인공지능 솔루션 개발기업, 제조기업, 스마트제조 전공 대학생, 스마트제조혁신추진단, 지역 스마트제조혁신센터(TP) 관계자 등 약 150명이 참석했다.

이번 공모에는 스타트업 부문 86개사, 글로벌·도약 부문 66개사 등 총 152건의 솔루션이 접수됐다. 최종 선정 예정인 4개 솔루션 기준 38대 1의 높은 경쟁률을 기록했다. 1차 서면검토에서 아이디어 혁신성 및 현장 적용성 등을 평가해 101개 솔루션을 선발하고, 2차 대면평가에서 기술 시연 및 사업화 가능성 등을 중심으로 20개 솔루션을 선정했다.

대상에는 스타트업 부문 더블티, 글로벌·도약 부문 시즐이 선정됐다. 더블티는 고정밀 위치 추적과 AI 위험패턴 분석으로 실시간 경보를 제공하는 산업안전사고 예방시스템을 발표했다. 시즐은 AI가 문제 진단부터 개선 제안, 실행 추적까지 담당하는 지속형 제조 컨설팅 에이전트를 소개했다.

우수상에는 솔버엑스의 피지컬AI 기반 해석·시뮬레이션 솔루션, 퍼즐데이터의 AI 프로세스 마이닝 기반 스마트 팩토리 운영혁신 플랫폼이 선정됐다.

선정된 4개 기업에는 중기부 장관 표창이 수여됐다. 대상 기업에는 상금도 수여됐다. 2차 평가를 통과한 상위 20개 솔루션은 유튜브 숏폼 영상 제작 등 홍보 지원과 함께 내년도 중기부 넥스트 유니콘 프로젝트의 후보기업으로 추천받는 등 투자 유치 기회가 주어진다.