최근 제조 산업 전반에서 데이터 보안과 유출 방지가 최우선 과제로 부상함에 따라, 외부 클라우드 의존도를 낮추고 공장 내부에서 독립적으로 데이터를 처리하는 온프레미스(On-Premise) 기반의 AI 전환(AX) 수요가 확대되고 있다.

이러한 상황에 산업 AI 플랫폼 전문 기업 ㈜시즐(SIZL)이 국내 인공지능(AI) 반도체(NPU) 기업 리벨리온(Rebellions)과 손잡고 제조 산업 현장을 겨냥한 '온프레미스(On-Premise) Agentic AI 추론 서버' 공동 개발 및 사업화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다.

이번 협약은 시즐의 산업 특화 AI 플랫폼인 'SIZL Agentic Brain'과 리벨리온의 고성능 NPU 'ATOM™ Max'를 결합하여, 제조 공정 현장에서 직접 구동할 수 있는 고성능·저비용 국산 AI 인프라를 구축하는 것을 골자로 한다. 양사는 글로벌 GPU 중심 시장의 높은 인프라 의존도를 낮추는 동시에, 데이터 주권과 보안이 최우선인 제조 환경에 최적화된 차세대 AI 실행 환경을 제공할 계획이다.

양사가 선보일 솔루션은 단순한 AI 추론 서버의 역할을 넘어, 제조 현장의 원시 데이터를 실시간으로 분석·추론하고 스스로 의사결정까지 내리는 'Agentic AI 기반 제조 운영 플랫폼'이다. 시즐의 Agentic Brain은 14개의 자율 에이전트와 125개 이상의 AI 툴체인(Tool Chain)으로 구성돼 있으며, ReACT 기반 추론, ETL 자동화, 멀티에이전트 오케스트레이션, LLM·VLM 연계 분석 등 최첨단 기능을 지원한다.

이 핵심 기능들이 리벨리온의 NPU 환경에 최적화됨에 따라 제조 현장에서 대규모 AI 추론을 실시간으로 무리 없이 수행할 수 있게 된다.

특히 이번 협력을 통해 설비 예지보전, 불량 원인 분석(RCA), 설비종합효율(OEE) 최적화, 생산계획 수립, 작업자 지원 AI 등 제조 업계의 핵심 업무들을 외부 클라우드망과 완전히 분리된 '에어갭(Air-Gap)' 환경에서도 완벽히 구동할 수 있도록 구현할 예정이다.

이를 통해 제조 기업들은 핵심 기술 유출 우려 없는 보안성과 실시간성을 동시에 확보하는 것은 물론, 고비용 GPU 도입에 따른 비용 부담을 낮출 수 있을 것으로 기대된다.

시즐은 초기 중소 제조기업 중심의 스마트팩토리 구축 사업을 통해 축적한 현장 데이터와 공정 노하우를 바탕으로, 현재 중견기업 및 대기업 그룹사 단위까지 시장 확장 및 비즈니스 고도화를 이뤄내고 있다. 리벨리온 역시 국내 NPU 생태계 확장을 가속화하고 있는 만큼, 이번 협약은 국산 AI 반도체와 산업 AI 플랫폼이 결합된 제조 AX(AI 전환) 협력 성공 사례가 될 전망이다.

시즐 관계자는 "향후 공동 PoC(기술검증) 및 파일럿 라인 구축을 통해 솔루션 검증을 신속히 마무리하고, 제조 산업 전반으로 사업화를 확대해 나갈 것"이라며, "외산 GPU 중심의 AI 인프라 독점 구조를 깨고 국산 NPU 기반 산업 AI 확산을 선도해 제조업의 AI 전환을 가속화하겠다"고 밝혔다.

Agentic AI 기술 전문기업 인터로이드는 시즐과 함께 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원이 추진하는 ‘2026년도 XaaS 선도 프로젝트 개발지원 사업’에 최종 선정됐다고 27일 밝혔다.

이번 과제는 ‘제조 Data Hub 기반 XaaS 선도 플랫폼 및 AI Copilot 서비스 개발’을 주제로 진행되며, 시즐이 주관기관을 맡고 인터로이드가 참여기관으로 공동 수행한다. 협약 기간은 2026년 12월 31일까지이며, 총 협약 규모는 약 8억6000만원이다.

XaaS 선도 프로젝트는 산업별 제품·기술·데이터·업무 프로세스를 소프트웨어 기반 디지털 서비스 형태로 전환·확산하기 위한 사업이다. 지속적으로 활용 가능한 서비스형 소프트웨어 모델 육성을 목표로 한다.

이번 과제는 제조 현장에서 발생하는 데이터를 통합·표준화하는 제조 Data Hub를 기반으로, 제조기업이 필요로 하는 분석·진단·의사결정 기능을 SaaS 플랫폼 형태로 제공하는 데 초점을 맞추고 있다. 특히 제조 공정·설비·품질·운영 데이터를 연계해 현장 업무자의 데이터 활용과 AI 기반 의사결정을 지원하는 AI Copilot 서비스 개발이 핵심이다.

주요 기술 특징은 멀티에이전트 기반 제조 AI Copilot 구조다. 공정 분석, 품질 이상 탐지, 설비 상태 진단, 에너지 사용 분석 등 역할별 AI Agent가 협업해 제조 현장 컨설팅, 원인 분석, 조치 제안 등을 지원하게 된다.

또한 인터로이드는 자사의 LLM 기반 대화 처리 및 AI Agent 기술을 활용해 제조 현장 특화형 Agentic AI Orchestration 기술을 적용할 계획이다. 이를 통해 사용자의 질문 의도를 파악하고 필요한 데이터를 호출한 뒤 분석 결과와 후속 조치까지 연결하는 업무 흐름을 지원한다.

시즐은 제조 데이터 기반 플랫폼 및 현장 적용 역량을 중심으로 사업을 주관하며, 인터로이드는 대화형 AI, LLM, 멀티에이전트 오케스트레이션 기술을 기반으로 제조 현장의 데이터 활용성과 업무 생산성 향상에 참여한다.

인터로이드 관계자는 “이번 프로젝트는 제조 Data Hub와 멀티에이전트 AI Copilot을 결합해 제조 현장의 데이터를 실제 업무 의사결정에 연결하는 계기가 될 것”이라며 “제조기업이 복잡한 데이터를 보다 쉽게 활용하고 운영 효율을 높일 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.

이어 “향후 제조 산업에서도 AI가 데이터를 이해하고 여러 전문 에이전트가 협업해 실행 가능한 판단을 지원하는 방향으로 발전할 것”이라며 “시즐과 협력을 통해 제조 현장에 특화된 SaaS 기반 Agentic AI 서비스 모델을 구축해 나가겠다”고 덧붙였다.

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.

[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.

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.

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.

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.

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.