최근 공학저널에 아이제라의 제조 AX 기술과 실제 현장 적용 사례를 다룬 보도기사가 게재되었습니다.
이번 기사에서는 식품·바이오 제조 산업을 중심으로 아이제라가 추진하고 있는 제조 AX 플랫폼과 함께, K사 육포 건조 공정의 AI 품질 예측 사례, P사 OEM 두부 제조 공정의 AI 자율제조 적용 사례 등 실제 제조 현장에서 검증된 성과가 함께 소개되었습니다.
아래 기사 링크를 클릭해 내용을 확인해 주시고, 많은 관심과 조회 부탁드립니다.
▶ 공학저널 기사 바로보기[클릭]
✔️ 제조 산업이 주목하는 새로운 키워드, AX(AI Transformation)
최근 제조 산업은 글로벌 공급망 불확실성, 인건비 상승, 숙련 인력 부족, 규제 강화 등 다양한 변화가 동시에 나타나고 있습니다. 이러한 환경에서 제조 경쟁력은 단순 생산 규모가 아니라 공장을 얼마나 빠르게 판단하고 운영할 수 있는지에 따라 결정되고 있습니다.
많은 기업들이 스마트팩토리를 도입해 공정 데이터를 수집하고 있지만, 데이터 수집만으로는 실제 공정 운영을 바꾸기 어렵습니다. 데이터를 기반으로 판단하고 실행하는 체계를 구축하는 것이 중요하며, 이러한 흐름 속에서 AX(AI Transformation)가 스마트팩토리의 다음 단계로 주목받고 있습니다.
아이제라는 이러한 변화에 맞춰 스마트팩토리를 단순한 시스템 구축이 아니라 제조 운영 구조 자체의 전환으로 접근하고 있습니다.
✔️ 데이터와 AI가 연결되는 제조 AX 플랫폼
아이제라의 제조 AX 플랫폼은 공정, 설비, 품질, 규제 데이터를 각각 분리된 정보가 아니라 하나의 흐름으로 연결하고 AI가 이를 해석해 실제 운영 판단과 실행까지 이어지도록 설계된 것이 특징입니다.
특히 식품·바이오 제조 산업은 품질 변동성이 크고 규제 요건이 까다로우며 작은 오류도 곧바로 품질 리스크와 비용 손실로 이어질 수 있는 산업 구조를 가지고 있습니다.
아이제라는 이러한 산업 특성을 반영하여 다음과 같은 기술을 단계적으로 적용할 수 있는 플랫폼을 구축했습니다.
· 스마트 HACCP
· 식품 표시 AI 검증
· 라벨 관리 시스템
· MES 기반 생산 운영
· AI 머신비전 검사
· AI 품질 예측
· 멀티 AI 에이전트 기반 분석 및 판단
기업은 현장 상황과 투자 여건에 맞춰 필요한 기능부터 도입하고, 데이터가 축적될수록 자연스럽게 AX 수준을 고도화할 수 있습니다.
✔️ AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 현장을 지원합니다
아이제라의 AX 플랫폼은 AI가 사람을 완전히 대체하는 구조가 아니라 현장의 경험과 데이터를 기반으로 판단을 지원하는 방식으로 설계되었습니다.
현장 작업자와 관리자가 축적해 온 경험과 데이터를 기반으로 AI가 판단 근거를 제시하고 공정 운영에 반영함으로써 품질 편차를 줄이고 불량 원인을 체계적으로 추적할 수 있도록 합니다.
이를 통해 단기적인 자동화가 아니라 지속적으로 활용 가능한 제조 운영 체계를 구축할 수 있습니다.
✔️ K사 육포 건조 공정 AI 품질 예측 사례
K사는 육포, 소시지, 햄, 베이컨 등 100여 종 이상의 육가공 제품을 생산하는 식품 가공 전문 기업입니다.
육포 건조 공정은 외부 온·습도, 제품 두께와 형상, 투입량 등 다양한 변수에 영향을 받는 공정으로 작업자의 경험에 의존한 운영이 많았습니다. 이로 인해 LOT별 품질 편차와 재작업, 중량 손실 문제가 반복적으로 발생했습니다.
아이제라는 공정 센서 데이터, 외기 온습도, 제품 특성, 생산 이력 데이터를 학습한 AI 모델을 통해 목표 수분율 도달에 필요한 건조 시간을 예측하는 시스템을 구축했습니다.
예측 결과는 생산관리 DB와 작업자 화면에 실시간으로 반영되어 공정 운영과 생산 스케줄링에 활용됩니다.
그 결과 품질 편차 감소, 재건조 시간 감소, 중량 손실 감소, 생산 효율 향상이라는 성과가 나타났으며 해당 사례는 중소기업 AI 전환 우수사례로 선정되어 장관상과 경기지역 우수상을 동시에 수상했습니다.
✔️ P사 OEM 두부 제조 공정 AI 자율제조 사례
P사 OEM 두부 제조 공정에서는 품질관리 AI 에이전트와 AI 머신비전 기술이 적용되었습니다.
침지, 응고, 커트 등 주요 공정 데이터를 통합 수집하고 AI가 품질 상태를 사전에 예측하여 최적 공정 조건을 제시하는 구조가 구축되었습니다.
이 시스템을 통해 기존의 사후 불량 관리 중심 운영에서 벗어나 품질을 사전에 예측하고 제어하는 공정 운영 체계로 전환되었습니다.
그 결과
· 품질 안정도 30.8% 개선
· 공정 작업 공수 약 80% 절감
· 중량 안정 및 품질 불량률 최소화
라는 성과를 달성했으며 해당 프로젝트는 풀무원 오픈이노베이션 데모데이에서 최우수상을 수상했습니다.
✔️ 제조 AX, 데이터에서 시작해 현장에서 완성됩니다
아이제라는 2020년 창업 이후 스마트공장 고도화 사업, 스마트 제조혁신 R&D, 제조데이터 사업 등 다양한 프로젝트를 수행하며 제조 데이터 기반 기술을 지속적으로 발전시켜 왔습니다.
최근에는 스마트 HACCP, 식품 표시 AI 검증, MES, AI 머신비전 등 현장 적용성이 높은 기능을 중심으로 SaaS 기반 제조 AX 플랫폼 확장도 추진하고 있습니다.
또한 제조 데이터 분석 결과가 실제 설비 동작으로 이어질 수 있도록 피지컬 AI 기반 로봇 자동화 기술도 AX 플랫폼과 연계해 발전시키고 있습니다.
아이제라는 앞으로도 데이터 축적 → AI 분석 → 현장 활용 → 고도화로 이어지는 제조 AX 모델을 통해 식품 제조 산업의 디지털 전환과 제조 경쟁력 향상을 지속적으로 지원해 나갈 계획입니다.
이번 기사에서는 식품·바이오 제조 산업을 중심으로 아이제라가 추진하고 있는 제조 AX 플랫폼과 함께, K사 육포 건조 공정의 AI 품질 예측 사례, P사 OEM 두부 제조 공정의 AI 자율제조 적용 사례 등 실제 제조 현장에서 검증된 성과가 함께 소개되었습니다.
아래 기사 링크를 클릭해 내용을 확인해 주시고, 많은 관심과 조회 부탁드립니다.
▶ 공학저널 기사 바로보기[클릭]
✔️ 제조 산업이 주목하는 새로운 키워드, AX(AI Transformation)
많은 기업들이 스마트팩토리를 도입해 공정 데이터를 수집하고 있지만, 데이터 수집만으로는 실제 공정 운영을 바꾸기 어렵습니다. 데이터를 기반으로 판단하고 실행하는 체계를 구축하는 것이 중요하며, 이러한 흐름 속에서 AX(AI Transformation)가 스마트팩토리의 다음 단계로 주목받고 있습니다.
아이제라는 이러한 변화에 맞춰 스마트팩토리를 단순한 시스템 구축이 아니라 제조 운영 구조 자체의 전환으로 접근하고 있습니다.
✔️ 데이터와 AI가 연결되는 제조 AX 플랫폼
아이제라의 제조 AX 플랫폼은 공정, 설비, 품질, 규제 데이터를 각각 분리된 정보가 아니라 하나의 흐름으로 연결하고 AI가 이를 해석해 실제 운영 판단과 실행까지 이어지도록 설계된 것이 특징입니다.
특히 식품·바이오 제조 산업은 품질 변동성이 크고 규제 요건이 까다로우며 작은 오류도 곧바로 품질 리스크와 비용 손실로 이어질 수 있는 산업 구조를 가지고 있습니다.
아이제라는 이러한 산업 특성을 반영하여 다음과 같은 기술을 단계적으로 적용할 수 있는 플랫폼을 구축했습니다.
· 스마트 HACCP
· 식품 표시 AI 검증
· 라벨 관리 시스템
· MES 기반 생산 운영
· AI 머신비전 검사
· AI 품질 예측
· 멀티 AI 에이전트 기반 분석 및 판단
기업은 현장 상황과 투자 여건에 맞춰 필요한 기능부터 도입하고, 데이터가 축적될수록 자연스럽게 AX 수준을 고도화할 수 있습니다.
✔️ AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 현장을 지원합니다
현장 작업자와 관리자가 축적해 온 경험과 데이터를 기반으로 AI가 판단 근거를 제시하고 공정 운영에 반영함으로써 품질 편차를 줄이고 불량 원인을 체계적으로 추적할 수 있도록 합니다.
이를 통해 단기적인 자동화가 아니라 지속적으로 활용 가능한 제조 운영 체계를 구축할 수 있습니다.
✔️ K사 육포 건조 공정 AI 품질 예측 사례
K사는 육포, 소시지, 햄, 베이컨 등 100여 종 이상의 육가공 제품을 생산하는 식품 가공 전문 기업입니다.
육포 건조 공정은 외부 온·습도, 제품 두께와 형상, 투입량 등 다양한 변수에 영향을 받는 공정으로 작업자의 경험에 의존한 운영이 많았습니다. 이로 인해 LOT별 품질 편차와 재작업, 중량 손실 문제가 반복적으로 발생했습니다.
아이제라는 공정 센서 데이터, 외기 온습도, 제품 특성, 생산 이력 데이터를 학습한 AI 모델을 통해 목표 수분율 도달에 필요한 건조 시간을 예측하는 시스템을 구축했습니다.
예측 결과는 생산관리 DB와 작업자 화면에 실시간으로 반영되어 공정 운영과 생산 스케줄링에 활용됩니다.
그 결과 품질 편차 감소, 재건조 시간 감소, 중량 손실 감소, 생산 효율 향상이라는 성과가 나타났으며 해당 사례는 중소기업 AI 전환 우수사례로 선정되어 장관상과 경기지역 우수상을 동시에 수상했습니다.
✔️ P사 OEM 두부 제조 공정 AI 자율제조 사례
P사 OEM 두부 제조 공정에서는 품질관리 AI 에이전트와 AI 머신비전 기술이 적용되었습니다.
침지, 응고, 커트 등 주요 공정 데이터를 통합 수집하고 AI가 품질 상태를 사전에 예측하여 최적 공정 조건을 제시하는 구조가 구축되었습니다.
이 시스템을 통해 기존의 사후 불량 관리 중심 운영에서 벗어나 품질을 사전에 예측하고 제어하는 공정 운영 체계로 전환되었습니다.
그 결과
· 품질 안정도 30.8% 개선
· 공정 작업 공수 약 80% 절감
· 중량 안정 및 품질 불량률 최소화
라는 성과를 달성했으며 해당 프로젝트는 풀무원 오픈이노베이션 데모데이에서 최우수상을 수상했습니다.
✔️ 제조 AX, 데이터에서 시작해 현장에서 완성됩니다
최근에는 스마트 HACCP, 식품 표시 AI 검증, MES, AI 머신비전 등 현장 적용성이 높은 기능을 중심으로 SaaS 기반 제조 AX 플랫폼 확장도 추진하고 있습니다.
또한 제조 데이터 분석 결과가 실제 설비 동작으로 이어질 수 있도록 피지컬 AI 기반 로봇 자동화 기술도 AX 플랫폼과 연계해 발전시키고 있습니다.
아이제라는 앞으로도 데이터 축적 → AI 분석 → 현장 활용 → 고도화로 이어지는 제조 AX 모델을 통해 식품 제조 산업의 디지털 전환과 제조 경쟁력 향상을 지속적으로 지원해 나갈 계획입니다.