[AI&빅데이터쇼] "국내 제조 AI 도입은 아직 초기…가격·보안 다 잡아 기술 확대 노려"

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝, 데이터 분석

대상자

제조업 관련 기술 담당자 및 중소기업 관리자, AI/ML 도입을 고려하는 기업

핵심 요약

• 제조 AI 도입의 주요 장벽은 가격과 보안이다.
• RTM의 ‘허블’은 데이터 라벨링 자동화로 비용을 83% 절감
• 엣지크로스는 월 1만원대의 ‘셀프AI 에이전트’로 비용 부담 완화
• SAP와 동국시스템즈는 클라우드 기반 MES로 보안과 확정성 강조

섹션별 세부 요약

1. 제조 AI 기업들의 가격 경쟁력 강조

• 제조 AI 기업들은 가격 경쟁력을 강조하며 중소기업 대상으로 제품 시연 및 컨설팅 진행
• 비전 AI, 안전관제, 예지보전 솔루션 등이 주요 기술로 소개됨
• RTM의 ‘허블’은 데이터 라벨링 과정 자동화로 인해 검사원 공수 83% 감소

2. 엣지크로스의 저비용 AI 솔루션

• 센서 장비와 AI 에이전트 ‘셀프AI 에이전트’를 결합한 솔루션 제공
• 월 1만원대의 저렴한 가격으로 중소기업의 AI 도입 부담 완화
• 기존 센서 장비를 보유한 고객을 대상으로 한 제안으로 호응 얻음

3. SAP와 동국시스템즈의 클라우드 기반 MES 솔루션

• 해외 공장 여러 곳을 운영하는 기업을 대상으로 클라우드 기반 MES 시스템 구축
• 기업 내 구축형 도입 선호하는 국내 기업의 보안 우려를 해소한 혼용 모델 제시
• 장기적으로 AI 모델 사용 비용 절감 및 다양한 가격 정책 제공

결론

• 중소기업은 가격, 대규모 기업은 보안과 확정성을 중시하기 때문에 AI 솔루션도 이에 맞춘 접근이 필요하다.
• 가격 경쟁력과 보안 강화가 제조 AI의 대중화에 핵심 요소로 작용할 것으로 예상됨.