2026 제조 고객을 위한 AWS 파트너 AI 클라우드 솔루션 컨퍼런스 행사 리뷰, 제조 AX의 미래는 실행에서 자율 의사결정으로

제조Cloud

2026 제조 고객을 위한 AWS 파트너 AI 클라우드 솔루션 컨퍼런스 행사 리뷰, 제조 AX의 미래는 실행에서 자율 의사결정으로

2026.04.27

한눈에 보는 핵심 인사이트

SK AX는 2026년 3월 27일 롯데호텔월드에서 개최된 「2026 제조 고객을 위한 AWS 파트너 AI 클라우드 솔루션 컨퍼런스」에 Platinum Sponsor로 참여했습니다. 안상만 제조서비스1본부장은 Keynote 세션에서 “제조 AX, 실행에서 자율 의사결정으로”를 주제로 발표하며, 운영 안정화 중심의 IT 시대와 데이터 가시성 중심의 DT 시대를 거쳐 자율 운영 체계로 진화하는 AX 시대의 청사진을 제시했습니다. 부스에서는 SK AX의 제조 통합 플랫폼 iFacts와 진동분석 AI Agent 시연, AWS OneOLA 기반 클라우드 전환 무료 사전 진단을 선보이며 제조 현장에서 즉시 적용 가능한 솔루션을 소개했습니다.

AWS 파트너가 한자리에 모인 제조 AX 컨퍼런스의 현장

지난 3월 27일, SK AX는 롯데호텔월드 3층에서 열린 「2026 제조 고객을 위한 AWS 파트너 AI 클라우드 솔루션 컨퍼런스」에 Platinum Sponsor로 참여했습니다. 이번 행사는 AWS의 주요 파트너사들이 모여 제조 산업의 클라우드와 AI 전환 전략을 공유하는 장이었습니다. 제조 기업의 IT·운영 의사결정자가 대거 참석해 행사장을 가득 메웠습니다.

컨퍼런스는 AWS 정승희 Head of Manufacturing의 오프닝 세션을 시작으로, Siemens·서울대학교·SK AX의 Keynote 세션이 이어졌습니다. 오후에는 Smart Manufacturing, AX Strategy, AI Data & Security 3개 트랙에서 Datadog, IBM Korea, 한국레드햇, BSG Partners, Notion Korea, 삼성SDS, 메가존클라우드 등 글로벌 솔루션 기업들의 발표가 동시에 진행되며, 제조 AX를 둘러싼 다양한 기술 의제가 다뤄졌습니다.

Keynote 발표, 운영 중심에서 지능형 의사결정 중심으로

이번 컨퍼런스에서 SK AX가 가장 주목받은 순간은 안상만 제조서비스1본부장이 진행한 Keynote 세션이었습니다. “제조 AX, 실행에서 자율 의사결정으로”를 주제로 한 이 발표는 제조 현장이 IT 시대와 DT 시대를 거쳐 AX 시대로 진입하는 흐름을 짚고, SK AX가 그동안 축적해 온 제조 혁신 경험을 바탕으로 자율 의사결정 체계를 어떻게 구현해 가고 있는지 구체적으로 제시했습니다.

제조 패러다임의 변화, 자율과 협업의 시대로

발표는 제조 현장의 패러다임 변화를 짚는 것으로 시작됐습니다. 안상만 본부장은 제조 현장이 단순한 연결과 자동화의 단계를 넘어 자율과 협업의 시대로 진화하고 있다고 설명했습니다. 연결과 모니터링 중심의 Smart Factory에서 가시성을 확보한 Digital Factory, 무인화를 실현한 Dark Factory를 거쳐, 이제는 스스로 판단하는 Autonomous Factory와 인간 중심의 협업을 지향하는 Industry 5.0으로 나아가고 있다는 설명입니다.

이러한 변화를 이끄는 IT Backbone 역시 함께 진화하고 있습니다. 표준 프로세스 정립과 시스템 안정화에 집중했던 IT 시대, 클라우드 전환과 데이터 통합으로 가시성을 확보하는 DT 시대를 지나, 이제는 AI 기반의 자율 운영 체계를 구축하는 AX 시대로 접어들고 있다는 점이 강조됐습니다. 특히 AX 시대에는 데이터에 기반한 지능형 의사결정과 Digital Twin을 통한 가상 검증이 제조 운영의 핵심 역량으로 자리잡을 것이라는 전망이 제시됐습니다.

Reactive에서 Predictive로, 의사결정의 전환점

발표의 핵심 메시지 가운데 하나는 의사결정 방식의 근본적 전환이었습니다. 기존 제조 현장은 “문제가 발생했는가”를 묻는 Reactive 방식에 머물러 있었고, 이로 인해 사후 대응에 따른 손실과 긴 복구 시간, 리포트 기반의 수동적 판단이라는 한계를 안고 있었습니다. 반면 AX 시대의 Predictive 방식은 “문제가 발생할 것인가”를 묻습니다. 다운타임과 스크랩을 선제적으로 줄이고, 대응 리드타임을 획기적으로 단축하며, 데이터와 AI를 기반으로 사전 조치가 가능한 운영 체계입니다.

안상만 본부장은 이러한 전환이 단순한 기술 도입의 결과가 아니라, 비즈니스 목표와 기술 역량의 정합성이 만들어 낸 실질적 가치라고 설명했습니다. 경험에 의존한 수동 실행이 데이터 기반의 자율 의사결정으로, 사후 문제 해결이 사전 예측 및 자동 제어로, 단절된 사일로 데이터가 초연결 실시간 통합 분석으로 전환되어야 한다는 것이 발표의 핵심 메시지였습니다.

Vertical AI, Digital Twin, Physical AI가 만드는 자율 운영 체계

데이터 수집부터 자율 실행까지, 제조 현장을 구성하는 세 가지 핵심 축은 Vertical AI, Digital Twin, Physical AI입니다. Vertical AI는 범용 LLM이 알지 못하는 제조 공정과 데이터 간 인과관계를 학습한 전용 모델로, 할루시네이션을 최소화하면서 현장 실무자가 자연어로 질의응답하고 실제 액션까지 수행하는 AI Worker 형태로 진화하고 있습니다.

Digital Twin은 설비·라인·공장 단위의 가상 복제와 실시간 동기화를 통해 운영의 불확실성을 줄입니다. 3D 시각화와 제어 로직, 생산 조건까지 가상 환경에서 검증하고, What-if 시뮬레이션으로 다양한 시나리오를 분석한 뒤 AI 기반의 최적 의사결정을 도출합니다. Physical AI는 여기서 한 걸음 더 나아가 추천을 넘어 실세계의 물리적 실행까지 담당합니다. 스마트 생산 장비, AMR·AGV·OHT 기반 물류 자동화, 휴머노이드와 협동로봇이 인간과 협업하며 공정의 마지막 단계를 자동화합니다.

Last Mile을 넘는 3단계 실행 전략

안상만 본부장은 발표 후반부에서 SK AX의 등대 과제 확산 경험을 토대로 도출한 현실적 인사이트를 공유했습니다. 성공적인 파일럿이 전사로 확산되는 과정에서 마주하는 가장 큰 장벽은 세 가지로 정리됩니다.

첫째, 공장과 회사마다 다른 IT·OT 환경과 레거시 의존성으로 인한 표준 모델 적용의 한계.
둘째, 설비·센서·공정 데이터의 정의와 규격이 서로 달라 발생하는 데이터 통합 비용 증가.
셋째, 기술적 구현은 완료되었으나 업무와 시스템의 최종 연결이 부족해 실제 활용도가 낮아지는 마지막 10%, 즉 Last Mile 문제입니다.

이러한 장벽을 극복하기 위한 SK AX의 실행 가이드는 세 단계로 구성됩니다. 가장 먼저 업무 프로세스와 데이터를 통합해 혁신의 기초를 다지고, 다음으로 견고한 IT Backbone을 마련해 AI의 잠재력을 실현할 기반을 구축하며, 마지막으로 파일럿에서 빠른 성공 경험을 만든 뒤 검증된 모델을 전사로 확산하는 전략입니다. 안상만 본부장은 “기반 없이 AI만 올리면 목표한 효과를 볼 수 없다”는 점을 강조하며, 제조 AX는 화려한 기술 도입이 아니라 견고한 구조 위에서 한 걸음씩 진전되어야 한다고 정리했습니다.

부스에서 만난 SK AX의 제조 솔루션, iFacts와 진동분석 AI Agent

Keynote 세션과 함께 SK AX 부스도 행사 내내 제조 기업 관계자들로 붐볐습니다. 부스의 메인 전시 솔루션은 SK AX의 Digital Factory Platform인 iFacts였습니다. iFacts는 공장의 데이터를 연결하고 운영의 흐름을 만들며, 문제를 예측할 수 있도록 설계된 통합 플랫폼으로, DiFlow·MOS·EAP/RMS·SPC·FDC·PPdM·QMS까지 공장의 모든 데이터를 하나의 구조 위에서 운영합니다.

iFacts의 출발점은 데이터의 추적과 통합입니다. 설비, 공정, 품질 데이터가 각 시스템에 흩어져 있는 한 분석도 예측도 자동화도 시작될 수 없다는 문제의식에서 출발한 iFacts는, DiFlow를 통해 흩어진 데이터를 하나의 흐름으로 연결합니다. 그 위에서 MOS는 운영을 통합 관리하고, EAP는 설비를 연결하며, RMS는 Recipe를 효율적으로 관리합니다. 데이터가 흐름으로 연결되면 SPC는 품질 이상을 조기 감지하고, FDC는 이상 상태를 탐지해 원인을 분류하며, PPdM은 고장을 예측하고 선제 대응을 지원합니다.

부스 한쪽에서는 진동분석 AI Agent의 실제 시연이 이뤄졌습니다. 제조 장비에 진동 센서를 연결하고, 그 데이터를 실시간 대시보드로 분석하는 형태였습니다. 이는 SK AX의 제조 Agentic AI Basic Model 가운데 진동 분석 Agent에 해당하는 것으로, 이상 진동의 실시간 탐지부터 고장 진단 보고서 생성, 진동 분석 가이드 제공까지의 일련의 과정을 보여줍니다. SK AX는 진동 분석 외에도 품질 분석, 생산 분석, SHE 영역의 Operational AI Agents를 함께 제공하며, 공장 데이터를 실시간 운영 인사이트로 전환하는 역량을 입증했습니다.

클라우드 전환의 첫걸음, AWS OneOLA 무료 사전 진단

SK AX 부스에서 또 하나 눈에 띈 프로그램은 AWS OneOLA 기반 클라우드 전환 무료 사전 진단이었습니다. OneOLA는 클라우드를 처음 검토하는 고객뿐 아니라 이미 클라우드를 사용 중인 고객을 대상으로, 현재 IT 환경의 구조와 리소스·라이선스 관리 관점에서 최적화된 클라우드 전환 비즈니스 케이스를 도출하는 프로그램입니다. VMware·Microsoft·Oracle·Storage·RDS 등 다양한 도메인을 하나의 통합 진단 솔루션으로 제공하며, 공장과 본사가 분리되고 다계정·복잡한 라이선스 구조를 가진 제조 IT 환경의 특성을 반영해 비용과 위험을 함께 점검합니다.

진단 과정은 AWS Tool을 활용한 분석으로 시작해 SK AX의 FinOps와 아키텍처 분석을 거쳐, Pre-Assessment 보고서와 컨설팅 서비스 제공으로 이어집니다. 제조 기업 고객은 이 과정을 통해 현행 온프레미스 대비 AWS 예상 비용 절감 규모, 워크로드별 권장 아키텍처와 리소스 사이징, Windows·Oracle 등 라이선스와 소유권 최적화 방안, Migration 우선순위와 로드맵, 선결 과제 리스트까지 객관적인 데이터로 확인할 수 있습니다. SK AX는 사전 진단 이후 Migration과 안정적인 운영까지 End-to-End 서비스로 연결하며, 자체 보유한 Cloud 운영 자동화 솔루션과 24×7 실시간 모니터링 체계로 클라우드 도입 이후의 운영 부담까지 함께 책임집니다.

제조 전문 AX Partner, SK AX와 함께 자율 운영의 시대로

이번 컨퍼런스에서 SK AX가 일관되게 전한 메시지는 명확합니다. 제조 AX는 화려한 기술의 나열이 아니라, 데이터를 연결하고 흐름을 만드는 견고한 구조 위에서 비로소 자율 의사결정의 단계로 도약할 수 있다는 점입니다. iFacts라는 IT Backbone, 진동·품질·생산·SHE 영역의 Operational AI Agents, AWS OneOLA 기반의 클라우드 전환 컨설팅까지, SK AX는 인프라부터 Agentic Service까지 고객 맞춤형 에이전트로 제조 기업의 전사적 AX 혁신을 함께합니다.

실행에서 자율 의사결정으로 나아가는 제조 AX의 여정에서 SK AX는 검증된 솔루션과 풍부한 현장 경험을 바탕으로 가장 신뢰할 수 있는 파트너가 되겠습니다. SK AX와 함께 제조 현장의 다음 단계를 설계해 보시기 바랍니다.

[FAQ]

Q1. iFacts는 어떤 솔루션이며 어떤 문제를 해결하나요?

iFacts는 공장의 데이터를 연결하고 운영의 흐름을 만들며, 문제를 예측할 수 있도록 설계된 SK AX의 Digital Factory Platform입니다. DiFlow·MOS·EAP/RMS·SPC·FDC·PPdM·QMS 등 공장의 모든 데이터를 하나의 구조 위에서 운영하며, 설비·공정·품질 데이터가 각 시스템에 흩어져 발생하는 사일로 문제를 해소합니다. 데이터가 흐름으로 연결되면 공장은 단순 대응이 아니라 사전 예측과 자동 대응이 가능한 시스템으로 전환됩니다.

Q2. AWS OneOLA 무료 사전 진단은 어떤 기업이 신청할 수 있나요?

AWS OneOLA 무료 사전 진단은 클라우드를 처음 검토하는 기업뿐 아니라 이미 클라우드를 사용 중인 기업도 신청할 수 있습니다. VMware·Microsoft·Oracle·Storage·RDS 등 다양한 도메인을 통합 진단하며, 공장과 본사가 분리되고 다계정·복잡한 라이선스 구조를 가진 제조 IT 환경에 특히 최적화되어 있습니다. 진단 결과로는 현행 온프레미스 대비 AWS 예상 비용 절감, 워크로드별 권장 아키텍처, 라이선스 최적화 방안, Migration 로드맵 등을 받아볼 수 있습니다.

Q3. 제조 AX를 추진할 때 가장 우선해야 할 과제는 무엇인가요?

SK AX는 안상만 제조서비스1본부장의 Keynote에서 제조 AX 추진 시 가장 먼저 해결해야 할 과제로 업무와 데이터의 통합을 제시했습니다. 업무 프로세스와 데이터가 통합되지 않은 상태에서의 혁신은 사상누각이 될 수 있으며, 견고한 IT Backbone이 마련되어야 AI의 잠재력이 비로소 실현됩니다. 이후 파일럿에서 빠른 성공 경험을 만들고 검증된 모델을 전사로 확산하는 단계적 접근이 효과적입니다.

Q4. SK AX의 제조 Agentic AI는 어떤 영역에서 작동하나요?

SK AX의 제조 Agentic AI Basic Model은 진동·품질·생산·SHE 4개 영역의 Operational AI Agents로 구성됩니다. 진동 분석 Agent는 이상 진동 실시간 탐지와 고장 진단 보고서 생성, 품질 분석 Agent는 공정 품질 이상 모니터링과 원인 분석, 생산 분석 Agent는 생산 KPI 모니터링과 최적 인사이트 제시, SHE Agent는 사고 이력 검색과 탄소 배출 보고서 생성, SHE 규정 질의응답을 담당합니다. 공장 데이터를 실시간 운영 인사이트로 전환해 의사결정 속도와 정확성을 높여 줍니다.

AX 컨설팅부터 비즈니스 모델 발굴까지
Global Top 10 AX Service Company｜SK AX