중소 제조공장은 왜 AI를 못 쓰나 — 그리고 그 벽을 어떻게 허무나

제조 현장에는 데이터가 넘친다. 그런데 AI는 쓰지 못한다.

A: 데이터는 쌓이는데, 공정마다 형식이 다 달라요. B: AI가 읽으려면 '같은 언어'여야 하거든요.

A: 그럼 우리 회사만 AI 모델 따로 만들어야 하는 거잖아요. B: 인력도 돈도 없는 중소기업엔 사실상 불가능한 얘기죠.

B: 그래서 산단공이 2028년까지 공용 AI 파운데이션모델을 만들겠다는 거예요. A: 여러 회사가 같이 쓰는 모델이요?

B: 기업별 공정 특성에 맞게 얹어 쓰는 방식이에요. 처음부터 안 만들어도 되고요. A: 시간이랑 비용이 확 줄겠네요.

B: 먼저 철강 가열·열처리 공정에 적용하고, 시멘트·주조로 넓혀갈 거예요. A: 13개사 이상에서 검증한다고요? 우리도 해당될 수 있겠어요.

B: 온톨로지가 핵심이에요. 흩어진 데이터를 '지식'으로 연결하는 기술이거든요. A: 데이터가 아니라 지식 자산이 생기는 거군요.

데이터는 이미 공장 안에 있다. 이제 그것을 AI가 읽을 수 있는 언어로 잇는다.