[2026 산업AX Korea ①] Track 1: 산업별 AX 혁신 사례와 확산 완전 분석 - 자율제조·MES 현대화·비전 AI·데이터 전략·자율화

 

2026 산업AX Korea: AX를 '연결 과제'로 재정의한 날

'AI Transformation, 산업의 판단 구조를 바꾸다'를 슬로건으로 내건 '산업AX Korea 2026'이 2026년 6월 16일 서울 코엑스 3층 E홀에서 개막했다. 주최사 ㈜첨단의 주최사 대표이사 I씨는 환영사에서 산업 AX를 기술 도입 이후의 '연결 과제'로 규정했다.1)

행사는 오전 공통 세션과 오후 3개 트랙으로 구성됐다. 오전에는 한국IBM(AI Ready Data·Physical AI), 코오롱베니트(다크팩토리 로드맵), LS일렉트릭(SDF 전략)이 제조 AX의 큰 그림을 제시했고, 오후부터는 Track 1: 산업별 AX 혁신 사례와 확산을 포함한 3개 트랙이 병렬로 진행됐다.

Track 1의 메시지를 한 문장으로 압축하면 이렇다: 'AI 도입이냐 아니냐'의 시대는 끝났다. '현장에서 어떤 데이터로 어떤 성과를 냈느냐'가 경쟁의 기준이 됐다.

 

[ 2026 산업AX Korea — Track 1 세션 구성 ]

시간	발표사	발표 주제	핵심 키워드	분류
13:30–14:00	코오롱베니트	데이터 기반 자율제조의 시작: AX 현장 적용 사례와 성과	자율제조, AX Core, Connected Data Platform, 골든배치	현장 사례
14:00–14:30	로크웰오토메이션	최적의 TCO 절감 효과를 제공하는 스마트하고 현대화된 MES	MES 현대화, TCO 절감, 스마트 제조, 디지털 트윈	MES/인프라
14:30–15:00	코그넥스코리아	코그넥스 고성능 AI 비전 솔루션 및 에코시스템 구현	엣지 AI 비전, 고속 검사 자동화, AI 비전 에코시스템	비전 AI
15:00–15:30	데이터랩스	데이터로 완성하는 제조 AX 전략	데이터 전략, 제조 AX, 데이터 품질, 현장 적용	데이터 전략
15:30–16:00	인터엑스	자동화가 아닌 자율화로서의 제조 AX	자율화, 소프트웨어 정의 자동화(SDA), 판단 구조 전환	자율화 전략

출처: 산업AX Korea 2026 공식 프로그램, 두비즈(dubiz.co.kr/conference/axkorea2026), 2026.06.16.

세션 ① 코오롱베니트 — 다크팩토리로 가는 길: 자율 운영 체계가 먼저다

발표 주제: 데이터 기반 자율제조의 시작: AX 현장 적용 사례와 성과

 

Track 1의 첫 발표자인 코오롱베니트는 이날 자율제조 전략의 출발점으로 'Manufacturing AX Core(제조 AX 코어)'를 제시했다. 핵심 메시지는 명확했다. 다크팩토리의 본질은 단순한 무인화가 아니라, AI와 로봇이 스스로 판단하고 실행하는 자율 운영 체계 구축에 있다.1)

코오롱베니트가 진단한 현재 한국 제조 현장의 문제는 '기술의 부재'가 아니라 '연결의 부재'다. 기존 ERP·MES·PLM·QMS 등 개별 시스템이 분리 운영되면서 데이터 단절, 실행 단절, 학습 단절이라는 세 가지 구조적 한계가 발생한다. Manufacturing AX Core는 이 세 가지 단절을 해소하는 통합 체계다.

 

[ 기존 제조 시스템의 3대 단절과 Manufacturing AX Core의 해법 ]

기존 제조 시스템의 단절	AX 시대의 질문	Manufacturing AX Core 역할	대표 솔루션
데이터 단절 (ERP·MES·PLM이 분리 운영)	AI는 무엇을 이해하는가?	제품·공정·설비·품질 데이터를 하나의 운영 흐름으로 연결	Connected Data Platform (CDP) 히스토리안·데이터웍스
실행 단절 (계획과 현장 실행의 괴리)	로봇은 무엇과 연결되는가?	AI·로봇·작업자를 단일 운영 체계로 통합	통합 생산운영(MOM) APS 고급 생산계획
학습 단절 (사고 후 분석, 예방 불가)	공장은 스스로 판단할 수 있는가?	실시간 데이터로 AI 지속 학습 골든배치·공정 최적화 자동화	RDE 골든레시피 도출 VLM 기반 안전 감지·CCTV

출처: 코오롱베니트 '2026 산업AX Korea' 발표, 디지털데일리·헬로티 현장 취재 기반 스마트팩토리아 자체 정리

 

트랙 세션에서는 실제 현장 적용 사례가 구체적으로 공개됐다. 품질 영역에서는 가상 센싱과 비전 AI 기반 외관 검사, 생산 영역에서는 AI 기반 공정 제어·최적화·골든배치 솔루션, 운영 영역에서는 AI CCTV·VLM 기반 안전 감지와 APS(고급 생산계획 솔루션)를 선보였다.1)

세션 ② 로크웰오토메이션 — "MES가 늙으면 공장도 퇴보한다"

발표 주제: 최적의 TCO 절감 효과를 제공하는 스마트하고 현대화된 MES

 

로크웰오토메이션의 발표는 제조 AX의 숨겨진 병목을 정확히 짚었다. 많은 기업이 AI를 도입하고 싶어도 노후화된 MES(제조실행시스템)가 데이터 흐름의 발목을 잡는 현실이다. AX 시대에 MES 현대화는 선택이 아니라 전제 조건이다.2)

로크웰오토메이션이 제시한 핵심 주제는 'TCO(총 소유 비용) 최적화'다. 단순히 최신 기능을 도입하는 것이 아니라, 유지보수 비용·커스터마이징 비용·확장 제약을 포함한 장기 총비용 관점에서 MES를 재평가해야 한다는 것이다. 글로벌 스마트 제조 보고서에 따르면 현시점 글로벌 제조 생태계는 DX를 생존의 조건으로 보고 있으며, AI가 보강하는 운영 영역도 전방위로 확대되는 추세다.

 

[ 레거시 MES vs 현대화된 스마트 MES 비교 ]

비교 항목	레거시 MES	현대화된 스마트 MES
운영 방식	고정 워크플로, 수동 예외 처리	AI 기반 자율 최적화, 예외 자동 감지
데이터 연결	개별 시스템 분리 (Data Silo)	ERP·설비·품질·에너지 통합 연계
총 소유 비용(TCO)	유지보수·커스터마이징 비용 高	표준화·클라우드 기반으로 TCO 절감
확장성	온프레미스 중심, 확장 제한적	클라우드·엣지 하이브리드, 유연 확장
AI 통합	외부 AI 별도 구축 필요	MES 내 AI 분석·예지보전 기본 내장
디지털 트윈 연동	불가능 또는 별도 솔루션	가상 시운전·생산 시뮬레이션 지원
변화 대응 속도	수주~수개월 변경 소요	소프트웨어 정의 방식으로 수시간~수일

출처: 로크웰오토메이션 '2026 산업AX Korea' 발표, 글로벌 스마트 제조 보고서, 헬로티 현장 취재 기반 스마트팩토리아 자체 정리

 

로크웰오토메이션은 특히 디지털 트윈과의 연동을 강조했다. NIST가 정의하는 제조 디지털 트윈의 5대 기능—상태 모니터링, 이상 감지, 예측, 운영 처방, 가상 시운전—이 현대화된 MES 위에서만 작동한다는 것이다. 투자 대상이 단일 솔루션이 아니라 데이터·클라우드·자동화·인력·보안이 하나의 유기체처럼 맞물려 돌아가는 구조여야 한다는 것이 핵심 메시지였다.2)

세션 ③ 코그넥스코리아 — 엣지 AI 비전 신제품 2종, 고속 라인 검사 자동화 혁신

발표 주제: 코그넥스 고성능 AI 비전 솔루션 및 에코시스템 구현

 

코그넥스코리아는 이번 행사에서 최신 엣지 AI 비전 솔루션 2종을 선보이며 고속 제조 현장의 검사 자동화 혁신을 제시했다. 머신비전 분야 글로벌 리더인 코그넥스의 이번 발표는 '엣지 AI'가 단순한 트렌드 키워드를 넘어 실제 고속 생산라인에서 작동 가능한 기술 수준에 도달했음을 보여주는 자리였다.3)

기존 규칙 기반 머신비전은 변종 결함, 조명 변화, 미세 표면 불량 앞에서 한계를 드러냈다. 코그넥스의 엣지 AI 비전은 딥러닝 모델을 카메라·검사 장비 내부에 직접 탑재하는 방식으로 이 문제를 해결했다. 클라우드 연동 없이 현장 설비에서 실시간 AI 추론이 가능해져 레이턴시와 보안 문제를 동시에 해소한다.

코그넥스가 강조한 또 다른 축은 AI 비전 에코시스템이다. 개별 검사 장비의 성능만이 아니라, 검사 결과 데이터를 MES·품질 관리 시스템·AI 분석 플랫폼으로 연결하는 생태계 구조가 실제 AX 성과를 만들어낸다는 것이다. 이는 앞선 코오롱베니트·로크웰오토메이션의 발표와 같은 방향성—개별 기술이 아닌 통합 운영 구조—을 강조한다.

•      고속 라인 적용: 초당 수백 개 단위 부품 검사에서 실시간 AI 추론 가능

•      학습 효율: 소량 불량 샘플만으로 학습 모델 구축 가능 (데이터 희소 환경 대응)

•      에코시스템 연동: 코그넥스 VisionPro·ViDi 플랫폼과 MES·ERP 연동 지원

세션 ④ 데이터랩스 — "모델이 아니라 데이터에서 승부가 갈린다"

발표 주제: 데이터로 완성하는 제조 AX 전략

 

데이터랩스의 발표는 Track 1 전체에서 가장 직접적인 경고 메시지를 담았다. "산업 AX의 다음 1년, 모델이 아니라 데이터에서 승부가 갈린다"는 핵심 명제는, 동일한 AI 모델을 쓰더라도 학습 데이터의 품질과 맥락 연결 수준이 성과의 차이를 만든다는 것이다.2)

데이터랩스가 현장에서 반복적으로 목격하는 실패 패턴은 두 가지다. 첫째, 데이터가 충분히 쌓였지만 '쓰이지 않는' 상태다. 생산 조건, 품질 결과, 작업 이력, 설비 상태가 개별 시스템에 분산되어 AI가 공정 현재 상태를 판단할 수 없는 구조다. 둘째, AI 도입 후 데이터 문제를 발견하는 경우다. 이 시점에서는 더 이상 구제하기 어려운 상황이 된다.

데이터랩스가 제시한 실행 체계는 수집(Collect) → 연결(Connect) → 분석(Analysis)의 3단계다. 특히 '연결' 단계—생산 조건과 품질 결과, 설비 상태와 에너지 소비, 작업 이력과 불량 발생을 하나의 맥락으로 연결하는 것—이 AI 성과를 가르는 분기점이라고 강조했다.

세션 ⑤ 인터엑스 — "자동화를 넘어 자율화로": SDA가 다음 경쟁의 축이다

발표 주제: 자동화가 아닌 자율화로서의 제조 AX

 

Track 1의 마지막 발표자인 인터엑스는 제조 AX의 다음 단계로 '자율화(Autonomy)'를 제시했다. 단순히 작업을 자동화하는 것을 넘어, 공장이 스스로 상황을 판단하고 최적 결정을 내리는 수준으로의 전환이다.

인터엑스가 이 전환의 핵심 기술로 제시한 것은 SDA(Software-Defined Automation, 소프트웨어 정의 자동화)다. 기존 공장 자동화는 하드웨어에 제어 로직이 고정되어 있어 변경이 어렵고 비용이 컸다. SDA는 제어 로직을 소프트웨어 계층으로 분리해, 생산 조건 변화에 빠르게 대응할 수 있는 유연성을 확보한다.

Track 1의 전반부(코오롱베니트·로크웰)가 '데이터와 시스템의 연결'을 다뤘다면, 인터엑스의 발표는 그 위에서 AI가 자율 판단하는 단계로의 진화를 조망했다. 실제로 SDA를 도입한 기업들은 엔지니어링 시간 30% 절감과 운영 효율 20% 향상이라는 실증 결과를 보이고 있다.2)

인터엑스가 지적한 현재 한국 제조 현장의 역설은 명쾌하다. '두뇌는 있지만 몸이 움직이지 않는 상태'다. 자동차 공정에서는 이미 로봇이 형상을 인식해 작업을 바꾸는 수준에 도달했지만, 공장은 여전히 2주 단위 계획에 묶여 있다. 기술은 준비됐지만 '제어 구조'가 가로막고 있다. SDA는 이 구조적 문제의 돌파구다.

Track 1 종합 인사이트: 5개 발표가 말하는 AX의 실전 공식

Track 1의 다섯 발표는 서로 다른 주제처럼 보이지만, 공통으로 하나의 방향을 가리킨다. AX의 실전 공식은 '데이터 연결 → 시스템 현대화 → AI 적용 → 자율화'의 순서로 구축된다

 

[ Track 1 5개 발표 핵심 인사이트 및 제조·SI 기업 시사점 ]

발표사	핵심 메시지	제조기업 실행 시사점	SI 기업 기회
코오롱베니트	다크팩토리의 본질은 무인화가 아닌 자율 운영 체계	ERP·MES·PLM 통합 데이터 기반 구축을 AX의 첫 단계로 설정	CDP 구축·운영 패키지 컨설팅부터 운영까지 수주 기회
로크웰오토메이션	MES가 노후화되면 공장도 퇴보한다 TCO 관점의 현대화가 필수	현재 MES 수명·확장성·TCO를 전수 진단하고 현대화 우선순위 도출	MES 마이그레이션·디지털 트윈 연동 솔루션 제공
코그넥스코리아	엣지 AI로 고속 라인에서도 실시간 정밀 검사 가능	비전 AI 파일럿 공정 선정 후 검사 자동화 ROI 검증	엣지 AI 비전 장비 공급 및 시스템 통합 구축
데이터랩스	AI 경쟁력은 모델 선택이 아닌 데이터 품질과 맥락에서 결정	생산 조건·품질·설비 데이터를 연결한 통합 데이터셋 구축 선행	데이터 파이프라인 설계· 구축 서비스로 차별화
인터엑스	자동화를 넘어 자율화(Autonomy) 소프트웨어 정의 자동화(SDA)로 전환	SDA 도입 기업의 엔지니어링 시간 30% 절감·효율 20% 향상 참고	소프트웨어 정의 제어 아키텍처 설계·구현 역량 선제 확보

출처: 코오롱베니트·로크웰오토메이션·코그넥스코리아·데이터랩스·인터엑스 2026 산업AX Korea 발표 내용 기반 스마트팩토리아 자체 정리

 

다섯 발표를 관통하는 공통 결론은 세 가지다.

•      기술보다 구조: AI 도입 전 데이터 연결 구조와 시스템 통합 아키텍처가 먼저 갖춰져야 한다.

•      부분보다 전체: 단일 솔루션의 성능이 아니라 MES·데이터 플랫폼·AI·비전·자율화가 유기적으로 연결된 전체 파이프라인이 성과를 만든다.

•      기술보다 현장: POC에서 현장 확산까지 이어지려면 현장 담당자 참여, 명확한 KPI, 단계적 접근이 필수다.

제조기업·SI 기업을 위한 실행 시사점

제조기업 관점

•      MES 수명 진단을 우선 수행하고 노후 MES가 AI 데이터 파이프라인의 병목인지 확인한다.

•      '데이터는 쌓여 있지만 AI가 쓸 수 없는' 상태를 점검하고, 생산 조건·품질·설비 데이터의 맥락 연결을 AX의 첫 과제로 설정한다.

•      비전 AI 적용은 소량 불량 샘플만으로도 시작할 수 있는 공정을 선별해 파일럿을 진행하고, 검사 자동화 ROI를 수치로 검증한다.

•      SDA 개념을 기존 하드웨어 제어 구조와 비교 검토해, 다음 설비 투자 시 소프트웨어 정의 방식의 도입을 검토한다.

 

SI(시스템 통합) 기업 관점

•      고객사 AX 프로젝트에 데이터 아키텍처 설계와 MES 진단을 기본 사전 단계로 포함한다.

•      엣지 AI 비전 장비 공급과 MES·품질 시스템 연동 솔루션을 패키지로 제안해 단품 공급에서 통합 구축으로 서비스를 확장한다.

•      SDA 아키텍처 설계 역량을 선제적으로 확보해 자율화 단계의 프로젝트를 선점할 수 있는 기반을 마련한다.

결론: '현장 실행력'이 AX 경쟁의 새로운 기준이 됐다

2026 산업AX Korea Track 1이 선언한 메시지를 한 문장으로 압축하면 이렇다. '이제 경쟁은 얼마나 좋은 AI를 도입했느냐가 아니라, 그 AI가 공장의 어느 공정에서 얼마만큼의 성과를 냈느냐로 판가름 난다.'1)

코오롱베니트의 자율 운영 체계, 로크웰오토메이션의 MES 현대화, 코그넥스의 엣지 AI 비전, 데이터랩스의 데이터 전략, 인터엑스의 SDA는 서로 다른 관점에서 같은 진실을 말하고 있다. AX는 단품 기술이 아닌 통합 운영 설계에서 완성된다.

Track 2(피지컬 AI & 엔지니어링 워크포스 혁신)와 Track 3(로보틱스 & 오토메이션) 리뷰는 이 시리즈의 ②, ③편에서 이어집니다.

참고문헌

1) 헬로티(HelloT). "[2026 산업AX KOREA] '현장 실행력' 경쟁의 서막 알린 산업 AX, 데이터·검증·실행의 실전 공식 나왔다." hellot.net. 2026.06.16. https://www.hellot.net/news/article.html?no=113207

2) 헬로티(HelloT). "[2026 산업AX KOREA] SDF부터 다크 팩토리까지...대전환기 속 제조 AX의 구동 접근법은?" hellot.net. 2026.06.09. https://www.hellot.net/news/article.html?no=113081

3) 헬로티(HelloT). "[2026 산업AX KOREA] 코그넥스코리아, 엣지 AI 비전 신제품 2종으로 고속 제조 현장의 검사 자동화 혁신 제시." hellot.net. 2026.06.16. https://www.hellot.net/news/article.html?no=113228