한눈에 보는 핵심 인사이트 제조 기업의 데이터는 이미 충분하다. 문제는 분산된 데이터를 어떻게 하나의 구조로 연결하고 AI 가치로 전환하느냐에 있다. AWS Industrial Data Fabric(IDF)은 제조 환경 전반의 데이터를 수집·문맥화·통합하는 엔드투엔드 데이터 전략으로, 전사·글로벌 규모 확장의 기반을 마련한다. SK AX Data to AI Service Architecting은 IDF 위에서 AI 서비스를 실제 운영 환경까지 구현·확장하는 실행 전략으로, 두 솔루션의 결합이 제조 DT의 다음 단계를 완성한다.

 

데이터의 양이 아닌 ‘연결’이 경쟁력이다

 

 

현대 제조 산업에서 데이터의 양은 더 이상 그 자체로 경쟁력이 되지 않습니다. 오늘날 제조 기업들은 공장 설비, IT 시스템, 공급망, 현장 센서에 이르기까지 방대한 데이터를 매일 생성하고 있습니다. 그러나 정작 이 데이터들은 서로 단절된 사일로 안에 머물며 실질적인 비즈니스 가치로 전환되지 못하는 경우가 대부분입니다.

데이터 레이크와 데이터베이스, IoT 디바이스, 온프레미스 시스템에 분산된 산업 데이터는 IT와 OT 시스템 간 이질성이라는 기술적 문제에 더해 조직 문화와 거버넌스 구조의 차이로 인해 통합이 매우 어렵습니다. 공장마다 데이터 구조와 표준, 사용 도구가 제각각이다 보니, 특정 공장에서 성공한 개념 증명(PoC) 솔루션이 다른 공장에서는 작동하지 않는 상황이 반복됩니다.

제조 산업의 디지털 트랜스포메이션(DT)은 이제 개별 시스템의 고도화를 넘어서야 합니다. 공장 전반에 흩어져 있는 방대한 데이터를 하나의 구조로 연결하고, 이를 비즈니스 가치로 확장하는 것이 DT의 핵심 과제로 부상하고 있습니다. AWS와 SK AX는 바로 이 문제를 해결하기 위한 엔드투엔드 데이터·AI 전략을 제시하고 있습니다.

 

AWS Industrial Data Fabric: 제조 DT를 위한 데이터 전략의 토대

 

AWS가 제시하는 Industrial Data Fabric(IDF) 솔루션은 제조 산업의 이러한 과제를 정면으로 다루기 위해 설계된 엔드투엔드 데이터 전략이자 레퍼런스 아키텍처입니다. IDF는 제조 환경 전반에 분산된 데이터를 수집·통합·관리하여 일관된 데이터 접근과 활용이 가능한 Data Fabric 환경을 구축하는 것을 목표로 합니다.

IDF의 가장 큰 특징은 단순한 데이터 통합을 넘어, 설비·라인·공정·자산 단위로 데이터를 표준화하고 문맥화한다는 점입니다. 여러 산업 데이터 소스의 원시 데이터를 자산, 장비/라인, 자재, 프로세스 같은 엔터티와 연관 짓기 때문에, 분석 및 디지털 애플리케이션에서 해당 데이터를 훨씬 손쉽게 활용할 수 있게 됩니다. 이를 통해 제조 기업은 분석, AI, 디지털 트윈 등 다양한 활용 시나리오에 동일한 데이터 기반을 적용할 수 있습니다.

 

IDF의 핵심 4단계: 수집 → 저장 → 문맥화 → 조치

 

 

IDF가 제공하는 핵심 역량은 네 가지 단계로 구성됩니다.

첫째, 수집(Ingest) 단계에서는 일괄·스트리밍·간헐적 데이터를 동시에 처리하고 취급합니다. 실시간으로 쏟아지는 센서 데이터부터 주기적으로 전송되는 배치 데이터까지 어떤 형태의 데이터도 유연하게 수용합니다.

둘째, 저장(Store) 단계에서는 소스 데이터 변경에 따라 해당 관계를 지속적으로 유지·관리합니다. 원천 데이터가 변경되더라도 데이터 간 관계가 일관성을 유지하도록 설계되어 있어 데이터 품질과 신뢰성을 확보할 수 있습니다.

셋째, 문맥화(Contextualize) 단계에서는 ML을 포함하여 스크리닝, 필터링, 보간 등 다양한 데이터 컨디셔닝 기능을 활용합니다. 특히 여러 데이터 유형을 다양한 시간 차원에 배열함으로써 분석 모델이 필요로 하는 정제된 데이터 형태로 가공합니다.

넷째, 조치(Act) 단계에서는 데이터 소비자가 필요한 형식으로 데이터에 액세스할 수 있게 지원합니다. 이는 단순한 조회를 넘어 데이터 인프라를 통해 소비자에서 다른 시스템 및 애플리케이션으로 이어지는 양방향 데이터 흐름을 의미합니다.

 

IDF가 가져오는 변화: PoC를 넘어 전사 확장으로

 

IDF를 도입한 제조 기업은 단일 공장의 개념 증명에 머무르지 않고 전사·글로벌 규모로 확장이 가능해집니다. 각 공장마다 데이터 구조가 달라 발생하던 문제가 표준화된 데이터 모델로 해소되고, 실시간 데이터와 이력 데이터를 함께 활용하여 예지 보전, 품질 관리, 공정 최적화 등의 DT 과제를 보다 빠르게 실행할 수 있습니다.

IDF 솔루션은 AWS IoT Core, AWS IoT TwinMaker, AWS IoT SiteWise 같은 AWS 서비스뿐 아니라, HighByte, Cognite, Palantir, Siemens, Snowflake 등 다양한 AWS 파트너 솔루션과 결합하여 구성됩니다. 제조사는 자신의 비즈니스 환경에 맞는 서비스와 솔루션 조합을 선택하여 신속하게 산업 데이터를 수집하고 문맥화할 수 있습니다.

실제로 BMW Group은 온프레미스 데이터 레이크를 AWS 기반 BMW Cloud Data Hub(CDH)로 전환하면서, 서버리스 아키텍처 기반으로 독립적·자동으로 확장하며 빠르게 혁신하는 기반을 마련했습니다. 이처럼 IDF는 디지털 산업 트랜스포메이션을 위한 데이터 기반을 확립하고, 생성형 AI 및 ML 혁신을 활용하는 데 필요한 인프라적 토대 역할을 합니다.

 

Data Fabric과 AI 성과 사이의 간극, 어떻게 메울 것인가

 

그러나 Data Fabric을 구축했다고 해서 곧바로 AI 성과로 이어지는 것은 아닙니다. 많은 제조 기업들이 데이터 통합에는 성공했음에도 불구하고, AI 활용은 여전히 개별 프로젝트 중심으로 진행되며 실제 운영 환경으로의 확장과 지속적인 성과 창출에 어려움을 겪고 있습니다.

AI 도입의 복잡성은 기술 외적인 영역에서도 발생합니다. 다양한 데이터 소스 연계, 파이프라인 구성, 보안 및 거버넌스 설계, 그리고 조직 내 AI 운영 역량 확보까지 고려해야 할 요소들이 복잡하게 얽혀 있습니다. AI 도입은 단순한 기술 검토나 파일럿 수준의 테스트에서 그치는 것이 아니라, 실질적인 운영 환경에 적용될 수 있는 구조와 실행 계획까지 포함되어야 비로소 실효성을 확보할 수 있습니다.

이 간극은 기술적 문제이기도 하지만 동시에 전략적 문제이기도 합니다. 어떤 데이터를 어떤 AI 모델에 연결하고, 그 결과를 어떤 의사결정 프로세스에 반영할 것인지에 대한 명확한 설계 없이는 AI 투자가 성과로 이어지기 어렵습니다. 데이터 기반이 갖춰진 이후 실제 AI 서비스로 전환하는 ‘실행 아키텍처’가 필요한 이유가 바로 여기에 있습니다.

 

SK AX Data to AI Service Architecting: 데이터를 AI 가치로 전환하는 실행 전략

 

 

이러한 간극을 해소하기 위해 SK AX는 Data to AI Service Architecting 솔루션을 통해, 데이터를 AI 서비스로 전환하는 실행 아키텍처를 제공합니다. SK AX는 다양한 산업군에서 축적한 경험과 검증된 Cloud Native 레퍼런스 아키텍처를 기반으로, 고객이 각자의 비즈니스 요건과 기술 환경에 맞는 아키텍처를 단계적으로 경험할 수 있도록 지원합니다.

구체적으로 이 솔루션은 제조 데이터 특성을 고려한 AI 친화적 데이터 설계부터, 분석·ML·생성형 AI까지 이어지는 일관된 흐름을 제공합니다. PoC를 넘어 실제 운영 환경에서 활용 가능한 AI 적용을 지원하기 위해 초기에는 도입 효과를 검증할 수 있는 구조를 먼저 제공하고, 이후 운영 확장까지 이어질 수 있도록 체계적인 설계와 실행 방안을 함께 제시합니다.

SK AX는 Cloud Native 환경에서 데이터 처리 전 주기뿐 아니라 다양한 AI 활용 영역까지 포괄하는 전체 흐름을 유연하고 확장 가능하게 설계합니다. 유연하고 확장 가능한 구조를 통해 다양한 AI 서비스와의 연계를 용이하게 하며, 단계별 처리 성능과 운영 안정성을 동시에 확보합니다. 접근 통제, 암호화, 로깅 및 모니터링을 통해 기업 내부 데이터를 안전하게 관리하고 거버넌스를 유지하는 것도 이 솔루션의 핵심 요소입니다.

결국 AWS Industrial Data Fabric이 제조 DT를 위한 데이터 전략의 토대라면, SK AX의 Data to AI Service Architecting은 그 위에서 AI 가치를 현실로 만드는 실행 전략입니다. 두 솔루션의 유기적인 결합이 제조 기업에게 데이터를 연결하는 것을 넘어 AI로 확장하는 완성된 구조를 제공합니다.

 

[FAQ]

 

Q1. Data Fabric과 데이터 레이크(Data Lake)는 어떻게 다른가요?

데이터 레이크는 대용량 원시 데이터를 한곳에 저장하는 저장소 개념에 가깝습니다. 반면 Data Fabric은 저장소를 포함하되 데이터를 수집·정제·문맥화하고 다양한 소비자(애플리케이션, 분석 도구, AI 모델 등)에게 일관된 방식으로 제공하는 통합 아키텍처 패턴입니다. 쉽게 말해 데이터 레이크가 ‘창고’라면, Data Fabric은 창고를 포함한 물류 전체 시스템에 비유할 수 있습니다. AWS IDF는 특히 제조 환경의 IT·OT 이질성을 고려하여 설비·공정 단위의 문맥화(Contextualization)를 핵심 기능으로 제공한다는 점에서 차별화됩니다.

 

Q2. 이미 ERP나 MES 시스템이 있는데, AWS IDF를 추가 도입해야 하는 이유가 있나요?

ERP, MES, SCADA 같은 기존 시스템들은 각각의 목적에 최적화되어 설계되었기 때문에, 시스템 간 데이터를 연계하여 통합 분석하거나 AI 모델에 공급하는 데 구조적 한계가 있습니다. AWS IDF는 이러한 기존 시스템을 대체하는 것이 아니라, 각 시스템에서 생성되는 데이터를 표준화된 방식으로 수집·통합·문맥화하여 분석과 AI 활용이 가능한 형태로 변환하는 역할을 합니다. 결과적으로 기존 투자를 유지하면서 그 위에 AI·데이터 분석 역량을 추가하는 방식으로 도입이 가능합니다.

 

Q3. SK AX의 Data to AI Service Architecting은 어떤 기업에 특히 적합한가요?

데이터 통합 또는 데이터 레이크 구축은 완료했지만, 이를 실질적인 AI 서비스로 전환하는 데 어려움을 겪고 있는 기업에게 특히 적합합니다. 또한 단발성 AI PoC는 성공했으나 운영 확장 단계에서 기술적·조직적 장벽에 부딪힌 기업, Cloud Native 환경으로 전환을 추진하면서 AI 기반 의사결정 구조를 함께 갖추고자 하는 기업에도 유효합니다. SK AX는 제조, 에너지, 공공 등 다양한 산업군의 레퍼런스를 보유하고 있어 업종별 특성에 맞는 맞춤형 아키텍처를 제시할 수 있습니다.

 

Q4. 도입까지 얼마나 걸리나요? 단계별로 어떻게 진행되나요?

도입 기간은 기업의 현재 데이터 환경과 목표 범위에 따라 다르지만, 일반적으로 초기 PoC 단계는 6~12주 내에 구성할 수 있습니다. SK AX는 고객 환경 분석과 요구사항 정의 → 레퍼런스 아키텍처 기반 설계 → PoC 구현 및 효과 검증 → 운영 환경 확장의 단계적 방식으로 접근합니다. 각 단계에서 도출된 결과를 기반으로 다음 단계를 설계하기 때문에, 투자 리스크를 최소화하면서 단계적으로 AI 역량을 확장해 나갈 수 있습니다.

 

Q5. 보안과 데이터 거버넌스는 어떻게 보장되나요?

AWS IDF는 기본적으로 AWS의 엔터프라이즈급 보안 인프라 위에서 동작하며, 접근 통제, 데이터 암호화(전송 중 및 저장 시), 감사 로깅, 모니터링 기능을 기본 제공합니다. SK AX는 이를 바탕으로 각 기업의 내부 보안 정책과 컴플라이언스 요건에 맞는 거버넌스 체계를 함께 설계합니다. 특히 제조 현장의 OT 데이터는 민감도가 높은 경우가 많기 때문에, SK AX는 데이터 계층별 접근 권한 설계와 개인정보 및 영업비밀 보호를 위한 데이터 마스킹 등의 조치를 표준 프로세스로 포함합니다.

 

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