글로벌 엔터프라이즈 소프트웨어 기업 IAS(Industrial Application Software)는 WIN EURASIA 2026에서 산업 관계자들을 만나, Canias의 ERP, IoT, 빅데이터 및 의사결정 지원 역량을 기반으로 생산 현장의 데이터를 실제 업무 프로세스와 연결하는 통합 디지털 전환 접근법을 소개했다. IAS는 AI가 제조 현장에서 실질적인 가치를 창출하기 위해 신뢰할 수 있는 데이터 아키텍처와 실시간 가시성, 통합 프로세스 관리가 필수적이라고 강조했다.
제조업의 디지털 전환은 자동화, 사물인터넷(IoT), 데이터 분석, AI 기반 의사결정을 중심으로 빠르게 발전하고 있다. 딜로이트의 『2026 제조업 전망(2026 Manufacturing Industry Outlook)』에 따르면, 제조업 경영진의 80%가 운영 개선 예산의 최소 20%를 스마트 제조 프로젝트에 배정할 계획이라고 답했다. 주요 투자 분야는 자동화 하드웨어, 데이터 분석, 센서, 클라우드 컴퓨팅 등 기반 기술이다. 제조 기업들은 향후 3년간 경쟁력을 높이는 핵심 동력 중 하나로 스마트 제조를 주목하고 있다.
이러한 변화는 공장의 경쟁력이 생산 현장에서 생성되는 데이터의 속도와 신뢰성, 그리고 그 데이터가 의사결정 과정과 얼마나 긴밀하게 연결되는지에 따라 달라진다는 점을 보여준다. 설비, 생산 라인, 센서, 에너지 사용량, 비가동 시간, 유지보수 및 품질 데이터를 생산오더, 판매오더, 원가, 재고, 계획 정보와 함께 분석하면 더욱 탄탄한 의사결정 기반을 마련할 수 있다. AI 역시 이처럼 통합된 데이터 구조를 바탕으로 보다 정확한 분석과 예측, 의사결정 지원을 제공할 수 있다.
최근 이스탄불 엑스포 센터에서 열린 제32회 국제 자동화 및 기계기술 전시회 WIN EURASIA에서 IAS는 Canias 플랫폼의 ERP, IoT, 데이터 분석 및 AI 중심 접근법을 소개했다. 이를 통해 제조 기업이 생산 현장의 데이터를 실질적인 운영 의사결정 역량으로 전환할 수 있는 방법을 공유했다.
제조 AI의 기반, 신뢰할 수 있는 데이터 아키텍쳐
생산 현장의 자동화 수준이 높아질수록 설비와 생산 라인, 센서, 품질관리 지점에서 생성되는 데이터도 빠르게 늘어난다. 이러한 데이터가 기업의 실질적인 가치로 이어지려면 실제 운영 프로세스와 정확하게 연결되어야 한다. 예를 들어 설비 가동 시간, 생산 라인의 비가동 정보, 에너지 사용량, 품질 편차를 생산오더, 판매오더, 자재, 원가 및 유지보수 이력과 함께 분석하면 의사결정에 직접 활용할 수 있다.
AI는 이처럼 연결된 데이터를 바탕으로 제조 기업의 의사결정을 한 단계 더 발전시킨다. 생산계획, 설비 활용도, 이상 탐지, 품질관리, 유지보수, 에너지 소비 및 지속가능성 성과 등 다양한 영역에서 AI가 창출하는 가치는 입력 데이터의 정확성과 연속성, 그리고 해당 데이터가 어떤 업무 과정에서 생성됐는지를 파악할 수 있는지에 따라 달라진다. 따라서 산업용 AI를 도입할 때는 신뢰할 수 있는 데이터 인프라와 실시간 가시성, 통합 프로세스 아키텍처를 함께 고려해야 한다.
Canias, 생산 현장 데이터와 업무 프로세스를 연결하다
Canias는 ERP, IoT, 빅데이터 및 의사결정 지원 기능을 하나의 통합 디지털 기반에서 연결한다. 이를 통해 제조 기업은 생산 현장의 데이터를 실제 업무 프로세스와 함께 관리할 수 있다. Canias IoT Gateway는 ERP 서버와 제어장치, 센서, 스마트 기기를 양방향으로 연결해 자원 사용량과 환경 수치 등의 데이터를 실시간으로 모니터링하고 분석·시각화할 수 있도록 지원한다. 사전에 설정한 조건이 충족되면 수집된 데이터를 ERP 솔루션으로 자동 전송할 수도 있다.
Canias Production Intelligence(PRI) 모듈은 자동화 및 IoT 도구를 통해 수집된 데이터를 활용해 실시간 보고, KPI 추적, 생산 성과 모니터링 등 생산 운영 전반의 가시성을 높인다. caniasIQ는 데이터 분석, 다차원 평가, 시각화, 맞춤형 대시보드 및 실시간 보고 기능을 통해 의사결정을 지원한다. 여기에 다양한 데이터 유형을 지원하는 iasDB의 빅데이터 인프라와 유연한 개발 환경을 제공하는 TROIA가 더해져, 기업의 변화하는 기술 요구에 대응할 수 있는 견고한 디지털 기반을 구축한다.
Canias의 통합 디지털 기반은 AI가 의미와 맥락을 갖춘 데이터를 활용할 수 있도록 한다. 생산 현장의 데이터가 ERP의 업무 정보와 결합되면 AI 기반 분석은 생산계획과 품질관리부터 유지보수, 원가 최적화에 이르기까지 다양한 분야에서 보다 신뢰도 높은 의사결정을 지원할 수 있다. 이를 통해 데이터는 단순히 모니터링하는 대상에서 벗어나, 운영 의사결정을 위한 핵심 자원으로 활용된다.
제조 AI의 성패는 데이터 아키텍처에 달려 있다
IAS의 AI 사업개발 총괄 Candoğan Olgun은 AI가 제조업에서 가치를 창출하려면 데이터가 생성된 업무 과정과 함께 분석되어야 한다고 강조했다. 그는 “제조업에서 AI의 성공은 알고리즘의 기술적 성능만으로 결정되지 않습니다. 해당 데이터가 어떤 프로세스에서 생성됐는지가 매우 중요합니다. 하나의 설비 데이터가 어떤 생산오더와 판매오더, 품질 결과, 원가 항목에 해당하는지 파악하는 것은 신뢰할 수 있는 의사결정을 위한 기본 조건입니다. IoT가 현장의 데이터를 수집한다면 ERP는 그 데이터에 비즈니스 맥락을 부여합니다. AI는 이렇게 연결된 데이터를 바탕으로 제조 기업에 예측과 분석, 의사결정 지원을 제공합니다. WIN EURASIA에서 소개한 Canias의 접근법도 이러한 통합 구조를 기반으로 합니다. Canias가 제공하는 데이터 아키텍처와 데이터 거버넌스 인프라는 시스템 내 여러 업무 영역에서 사용되는 데이터의 관계를 AI가 해석할 수 있도록 합니다. 이를 통해 시스템은 의사결정을 지원하는 단계를 넘어 직접 판단하는 방향으로 발전할 수 있습니다”라고 말했다.
딜로이트의 『2026 제조업 전망』은 에이전틱 AI가 생산부터 공급망, 백오피스 프로세스까지 다양한 영역에서 가치를 창출할 수 있다고 설명한다. 동시에 대규모 도입을 위해서는 데이터, 기술, 거버넌스 및 업무 프로세스의 변화를 함께 검토해야 한다고 지적한다. 이는 제조 기업의 AI 프로젝트에서 견고한 디지털 인프라와 명확한 프로세스 관리 주체, 신뢰할 수 있는 데이터 흐름이 얼마나 중요한지를 보여준다.
피지컬 AI(Physical AI)
제조 기업이 주목해야 할 또 하나의 발전 영역은 피지컬 AI이다. 수집된 데이터와 업무 프로세스를 바탕으로 인간의 판단을 지원하는 AI 시스템뿐 아니라, 기계 및 설비와 직접 상호작용하는 시스템도 빠르게 발전하고 있다.
IoT 인프라를 통해 설비, AGV와 같은 자율주행 시스템, 공장 내 로봇을 양방향으로 연결하면 기업의 축적된 지식과 업무 방식이 실제 운영 시스템과 통합된다. 이를 통해 시스템이 보다 독립적으로 작동할 수 있는 환경을 구축할 수 있다. 기업이 보유한 지식이 물리적 현장에 반영되면서 자율생산 시스템으로 발전하는 것이다. Canias의 IoT 기술에 AI가 결합되면 완전 자동화된 스마트 팩토리도 현실에 가까워집니다. 생산 과정의 병목을 파악하고 생산·유지보수 계획에 따라 설비 운영을 조정하며, 카메라 등의 센서로 품질 문제를 감지할 수 있다. 이상 탐지 기술을 활용해 시스템과 실제 현장에서 생산 및 유지보수 계획을 관리하고, AGV와 자동 컨베이어 시스템으로 물류 프로세스를 운영하는 것도 가능하다. 에너지 사용량의 변화 역시 생산 흐름과 연계해 관리할 수 있다. Canias의 IoT 및 MES 제품과 함께 작동하는 피지컬 AI는 제조 현장의 디지털 전환을 한층 더 확장한다.
AI, 제조업의 예측과 의사결정을 지원하다
AI는 제조 기업이 생산 현장의 데이터를 더욱 빠르게 해석하고, 운영 의사결정에 필요한 데이터 기반을 강화하도록 돕습니다. 생산계획과 생산능력 데이터를 함께 분석하고, 품질 편차를 조기에 발견하며, 유지보수 시점을 예측하는 것이 대표적인 활용 사례이다. 에너지 사용량의 이상 징후를 확인하거나 원가에 미치는 영향을 신속하게 분석하는 것도 가능하다.
ERP 및 IoT 아키텍처와 통합된 Canias의 AI 접근법은 제조 기업이 다양한 데이터 소스를 하나의 운영 체계 안에서 활용할 수 있도록 지원한다. 기업은 현장에서 수집된 기술 데이터를 생산, 품질, 원가, 유지보수, 지속가능성 및 보고 프로세스와 연결해 관리할 수 있다. 이를 통해 AI는 운영 현황을 보다 명확하게 파악하고 의사결정 속도를 높이며, 데이터 기반의 경영 문화를 강화하는 역할을 한다.
Candoğan Olgun은 올바른 데이터 기반이 갖춰질 때 제조업에서 AI의 잠재력을 극대화할 수 있다고 강조했다. 그는 “AI는 제조 기업이 현장 데이터를 더 빠르게 해석하고, 보다 탄탄한 데이터에 근거해 운영 의사결정을 내릴 수 있도록 합니다. 이러한 가능성을 실현하려면 데이터를 생산, 유지보수, 품질, 원가 및 계획 프로세스와 함께 분석해야 합니다. IAS는 AI를 ERP와 IoT 아키텍처의 자연스러운 확장으로 보고 있습니다. Canias를 통해 기업은 생산 과정에서 더욱 예측 가능하고 추적 가능하며 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있습니다. ERP 시스템은 이제 의사결정을 위한 보고서를 생성하는 데 그치지 않고, 의사결정이 필요한 시점에 직접 판단하거나 적절한 대안을 제안하는 방향으로 발전하고 있습니다”라고 설명했다.
산업 전환의 새로운 단계에서는 생산 현장의 데이터를 신뢰할 수 있고 추적 가능한 방식으로 관리하고, 이를 의사결정 과정과 통합하는 역량이 기업의 경쟁력을 좌우한다. IAS는 Canias의 ERP, IoT, 빅데이터 및 의사결정 지원 역량을 바탕으로 제조 기업이 현장 데이터를 보다 명확하고 의미 있으며, 실제 의사결정에 활용할 수 있는 정보로 전환하도록 지원한다.
참고자료: 2026 Manufacturing Industry Outlook | Deloitte Insights