버티컬 AI를 활용해 AX 자율공장을 구현하는 방법

Vertical AI(버티컬 AI)는 말 그대로 “특정 산업(Vertical Industry)”에 특화된 인공지능을 뜻합니다.

일반적인 범용 AI(General AI)가 다양한 산업에 폭넓게 적용되는 반면, 버티컬 AI는 한 산업이나 특정 업무 도메인에 집중해 전문적으로 학습되고 최적화된 AI입니다.

1. 개념 요약

Horizontal AI (수평형 AI): 챗GPT, 클로드, 구글 제미니처럼 언어, 이미지, 음성 등 여러 산업에 범용적으로 사용되는 AI

Vertical AI (수직형 AI): 의료, 제조, 물류, 금융, 건설, 반도체 등 특정 산업의 데이터와 프로세스에 맞춰 설계된 전문 AI


예를 들어,

의료 버티컬 AI → CT 영상 진단, 환자 예후 예측
금융 버티컬 AI → 부정거래 탐지, 신용평가 자동화
제조 버티컬 AI → 공정 최적화, 품질 예측, 설비 이상 감지


2. 제조업에서의 버티컬 AI 특징

유리, 반도체, 화학, 자동차 같은 제조 산업에서는
범용 AI보다 산업별 공정 데이터(온도, 압력, 유량, 불량률 등)를 학습한 AI가 훨씬 높은 정확도와 효율을 보입니다.

즉, 버티컬 AI는 다음을 수행합니다:

공정별 데이터 분석 및 이상 탐지
설비 상태 예측 및 유지보수 시점 자동 판단
품질 변동 요인 분석 및 최적 파라미터 도출
생산계획 자동 수립 및 에너지 효율 향상


3. 유리 제조 분야 적용 예

유리산업용 버티컬 AI는 다음 영역에 적용할 수 있습니다:
배치공정: 원료 혼합 비율 자동 최적화
용해공정: 화염 온도·연료비 제어 자동화
성형공정: 결함 이미지 인식·불량 예측
가공·포장·물류공정: AGV 동선 최적화 및 재공 관리

이처럼 산업별 ‘언어와 논리’를 이해하는 AI가 바로 버티컬 AI이며, 이를 통해 궁극적으로 AX 자율공장(AI Factory) 로 진화할 수 있습니다.

제조업에 적용하는 방법을 살펴보면,

Why: 왜 유리제조산업에 버티컬 AI가 필요한가?

유리 제조업은 고온·고압·연속공정이라는 특수성을 가진 산업으로, 설비 한 대의 미세한 불안정이 전체 생산 효율을 좌우한다. 그러나 여전히 다수의 중견기업은 숙련자 의존형 공정운영에 머물러 있으며, 데이터 기반 제어보다는 경험과 감각이 중심이다.  이러한 방식은 품질 편차, 에너지 낭비, 인력 부담 증가라는 구조적 한계를 만든다.

최근 정부가 추진하는 ‘스마트공장 DX 기반 위 버티컬 AI 단계적 도입’ 정책은 바로 이 문제를 해결하기 위한 핵심 방향이다.
특히 유리 제조처럼 복잡한 열·유동·성형 공정에서는 산업별 특화 AI(버티컬 AI) 가 범용 AI보다 훨씬 높은 효과를 낸다.

버티컬 AI는 특정 산업 도메인 데이터를 기반으로 학습된 AI로,
용해로 온도 변화 예측,
배치 레시피 자동 최적화,
성형공정 품질분석,
물류 및 포장 자동화
등 각 공정의 실시간 의사결정과 자율제어를 가능하게 한다.


결국 유리제조 중견기업이 AI를 단순한 도구로 쓰는 것이 아니라, 전체 공장의 디지털 자율 운영체계(AX Factory) 로 발전시키는 출발점이 바로 버티컬 AI다.

What: 버티컬 AI 기반 AX 자율공장이란 무엇인가?

AX(Autonomous eXperience) 자율공장은 단순한 자동화를 넘어 스스로 판단하고 조정하는 공장을 의미한다.
DX(Digital Transformation)가 데이터를 모으는 단계라면, AX는 그 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 판단한다.

유리 제조기업에서의 AX는 다음과 같은 4단계로 진화한다:

1. 기초 단계 (DX 기반)
생산정보 수집 및 모니터링
MES·PLC 데이터의 표준화

2. 고도화 단계
생산정보 실시간 분석 및 제어
공정 데이터 기반 품질 예측

3. AI 부분 적용 공정
용해로, 배치, 성형 등 공정별 AI 최적화 모델 도입
에너지 관리, 결함 탐지 자동화

4. AX 자율공장 (AI Factory)
AI + Digital Twin을 기반으로 실시간 시뮬레이션
공정별 의사결정 자동화 및 사람과 협업 가능한 운영

즉, 사람이 데이터를 해석하던 시대에서 AI가 공정을 이해하고 개선을 주도하는 체계로 전환되는 것이다.


How: 유리 제조 중견기업이 버티컬 AI를 도입하는 단계별 방법

① 데이터 표준화 및 센서 네트워크 구축
용해로 온도, 원료 투입량, 성형 압력, 냉각속도 등 주요 변수에 IoT 센서를 설치한다.
PLC, SCADA, MES, ERP 간의 데이터 연동 표준을 확립해야 한다.
이 과정은 AI 학습의 토대이자 DX 완성도 향상 단계다.

② 버티컬 AI 모델 개발 및 적용
유리산업 특화 AI를 활용해 공정별 이상탐지 모델을 학습시킨다.
예를 들어, 용해로 내부 온도 패턴을 기반으로 에너지 효율을 10% 이상 향상시킬 수 있다.
성형공정에서는 결함 이미지 데이터를 분석해 불량률 30% 감소가 가능하다.

③ 디지털 트윈 통합 플랫폼 구축
실제 공정을 가상으로 복제한 디지털 트윈 공장을 구성한다.
시뮬레이션을 통해 생산 조건을 변경하고, AI가 최적의 파라미터를 제시하도록 한다.
이는 생산라인 변경, 신제품 테스트 시 비용과 시간을 크게 줄인다.

④ AI 기반 의사결정 자율화
AI가 스스로 생산계획을 수정하고, 이상이 발생하면 자동으로 대응하는 단계다.
작업자는 단순 제어에서 벗어나 AI 코디네이터로 역할이 전환된다.

⑤ 에너지·물류 통합 자율운영 체계 구축
AGV, 로봇, 창고 시스템을 AI와 연동해 WCS(창고제어시스템) 와 실시간으로 최적화한다.
에너지 사용 패턴을 예측해 피크전력을 조정하고 탄소배출을 줄인다.


Vision: 유리 제조의 새로운 패러다임, 인간과 AI의 협업공장

버티컬 AI 기반의 AX 자율공장은 단순히 기술적 혁신이 아니다. 그것은 사람이 중심이 되면서 AI가 함께 일하는 산업 진화 모델이다.
미래의 유리공장은 이렇게 달라진다.
사람은 데이터를 수집하지 않는다. AI가 알아서 분석한다.
품질 문제는 발생하지 않는다. 예측이 먼저 이루어진다.
생산라인은 멈추지 않는다. AI가 실시간으로 조정한다.
경영자는 현장 대신 대시보드에서 공장을 운영한다.

이러한 공장은 생산성과 품질은 물론, 지속가능한 경영과 인력 효율성까지 확보할 수 있다.
즉, 버티컬 AI는 단순한 공정 혁신이 아니라 유리제조 산업의 미래 경쟁력을 만든다.