버티컬 AI, 한 산업을 깊게 파는 인공지능이 제조 현장에 맞는 이유

넓게 아는 AI와 깊게 아는 AI, 버티컬 AI

무엇이든 물어보면 답하는 AI는 이제 낯설지 않습니다. 그런데 공장에서 “이 설비의 시험 결과가 정상입니까”라고 물으면, 넓게 아는 AI는 선뜻 답하지 못합니다.

이 글에서는 한 산업에 맞춰 만든 AI가 무엇이고, 제조 현장에서 왜 필요한지, 무엇이 갖춰져야 만들 수 있는지 정리했으니 참고해 보세요.

제조 AI

버티컬 AI, 한 산업의 일과 데이터에 맞춘 인공지능입니다

여러 분야의 일을 두루 다루는 AI를 범용 AI라고 한다면, 한 산업의 일과 데이터에 깊이 맞춘 AI를 버티컬 AI라고 부릅니다.

차이는 아는 범위보다 아는 깊이에 있습니다. 그 산업에서 쓰는 문서와 용어, 일의 순서, 판단 기준을 알고 있어야 합니다.

의료와 법률, 금융, 제조처럼 전문 지식과 고유한 문서가 있는 분야에서 이런 접근이 쓰입니다.

제조 분야에 맞춘 것이 버티컬 제조 AI입니다. 특정 제품이 만들어지는 과정과 그 과정에서 남는 데이터를 대상으로 합니다.

범용 AI를 대신하는 것은 아닙니다. 넓게 아는 AI 위에 한 분야의 데이터와 지식을 더해 그 현장의 질문에 답하게 하는 접근입니다.

제조 현장의 데이터는 분야마다 모양이 다릅니다

제조 현장에는 설계도와 작업 기록, 시험 성적서, 출고 이력이 남습니다. 이 문서들은 그 제품을 아는 사람이 읽어야 제대로 읽힙니다.

같은 온도 상승 값도 어떤 제품에서는 정상이고 다른 제품에서는 경고입니다. 값의 의미는 그 제품의 구조와 기준을 알아야 판단할 수 있습니다.

정부도 현장 데이터를 정책의 출발점으로 삼고 있습니다. 산업통상부가 2025년 9월 출범시킨 M.AX 얼라이언스는 세계적 수준의 제조기업과 양질의 현장 데이터라는 강점을 AI와 결합하는 것을 내세웁니다.

얼라이언스는 AI 팩토리, AI 반도체, AI 로봇 등 분야별 분과로 나뉘어 운영됩니다. 제조 AI를 업종과 분야별로 풀어 가고 있는 셈입니다.

산업통상부는 얼라이언스 참여 기관이 출범 여덟 달 만에 1,000여 곳에서 1,500여 곳으로 늘었다고 밝혔습니다.

분야마다 데이터의 모양이 다르다면, AI도 그 분야의 모양에 맞춰야 합니다.

버티컬 AI는 공장마다 처음부터 다시 만드는 문제를 줄입니다

산업통상부는 2026년 11월 발표한 AI 팩토리 확산전략에서 그동안의 한계를 짚었습니다. 한 공장에서 성공한 기술을 다른 공장에서 처음부터 다시 개발해야 하는 중복 투자가 생긴다는 것입니다.

같은 발표에서 산업부는 전국 245개 기업의 AI 팩토리 전환을 지원했고, 38개 우수사례에서 생산성 30.1% 향상과 불량률 15.5% 감소를 확인했다고 밝혔습니다.

성과가 확인된 만큼, 다음 과제는 한 곳의 성공을 다른 공장으로 옮기는 일입니다.

한 분야의 제품과 공정, 데이터 구조를 미리 알고 있는 AI라면 같은 분야의 다른 공장에서 다시 시작할 일이 줄어듭니다. 한 산업에 집중하는 접근이 갖는 장점입니다.

반대로 분야가 달라지면 그 지식을 그대로 쓸 수 없습니다. 깊이를 얻는 대신 범위를 좁히는 선택입니다.

분야의 지식과 이어진 데이터가 함께 있어야 합니다

이런 AI를 만들려면 두 가지가 필요합니다. 하나는 그 분야의 제품과 시험 방법에 대한 지식이고, 다른 하나는 과정마다 남는 데이터를 하나로 잇는 일입니다.

제조와 조립, 검사, 납품은 따로 떨어진 일이 아니라 한 제품이 지나가는 하나의 흐름입니다. 단계마다 남은 데이터가 이어져야 원인과 결과를 함께 볼 수 있습니다.

데이터를 잇는 일은 한 회사 안에서도 쉽지 않습니다. 부서마다 양식이 다르고, 같은 설비를 가리키는 번호가 다르게 적혀 있는 경우도 많습니다.

그래서 처음부터 큰 모델을 만들기보다, 한 설비의 기록을 처음부터 끝까지 이어 보는 작은 단계에서 시작하는 편이 현실적입니다.

산업통상부의 제조데이터 로드맵도 제조데이터의 수집부터 표준화, 저장·관리, 활용까지를 하나의 과정으로 다루고 있습니다.

모멘트큐브는 AI 데이터센터 전력 인프라를 주력 분야로, 수배전설비의 제조·조립·검사·납품 과정의 데이터를 활용하여 품질과 생산성을 높이는 버티컬 제조 AI를 만듭니다.

부스바 구조와 전기설계도, 출고 성능시험, 전류·열 물리 시뮬레이션에 대한 이해가 그 바탕입니다.

여기까지 한 산업에 맞춘 인공지능의 뜻과 제조 현장에서 필요한 이유를 설명드렸고, 저희가 만드는 솔루션은 전력설비 AI 안내에서 자세히 확인하실 수 있습니다.

자주 묻는 질문

범용 AI에 우리 자료를 넣어 쓰면 되지 않나요?

간단한 질문에는 도움이 됩니다. 다만 도면과 시험 성적서처럼 형식이 서로 다른 자료를 같은 설비 기준으로 잇고, 그 값이 정상인지 판단하려면 분야의 기준이 함께 들어가야 합니다.

우리 공장 데이터가 다른 회사를 위한 학습에 쓰이지 않나요?

데이터를 어디까지, 어떻게 쓸지는 시작 전에 정하는 것이 원칙입니다. 자료의 범위와 보관 방식은 협의해 정하고, 민감한 정보는 제외하거나 사내에서만 다루는 방식도 검토할 수 있습니다.

한 분야만 하면 넓히기 어렵지 않나요?

한 분야에서 쌓은 기준과 방법은 가까운 설비와 공정으로 넓힐 수 있습니다. 모멘트큐브는 저압 배전반에서 전력설비 디지털트윈, AI 데이터센터 전력·열 최적화로 넓혀 가려 합니다.