[AMWS 2026 프리뷰] 인이지, 제조 피지컬AI 기반 '공정 자율제어' 기술 공...

‘2026 자율제조AI 월드쇼 : AMWS 2026’가 오는 4월 27일(월) 서울 코엑스(COEX) 1층 그랜드볼룸에서 개최된다. AMWS 2026는 △인공지능 △지능형 센서 △디지털트윈 △스마트 머신비전 △지능형 로봇 △스마트팩토리 제조 솔루션 등 미래 자율제조 공장을 구축을 위한 다양한 인사이트를 공유한다.

[인더스트리뉴스 최종윤 기자] 제조AI는 오랫동안 데이터 분석과 예측 중심의 기술로 발전해왔다. 그러나 최근 산업 현장에서는 이 같은 흐름을 넘어, AI가 실제 공정을 직접 제어하는 ‘자율운전(Auto Control)’ 단계로 전환이 본격화되고 있다.

인이지(INEEJI)는 시계열 예측과 설명가능 인공지능(XAI), 자동제어 기술을 통합한 구조를 기반으로 제조AI에 새로운 방향을 제시한다. [자료=인이지]

이런 변화의 흐름 속에서 인이지(INEEJI)는 시계열 예측과 설명가능 인공지능(XAI), 자동제어 기술을 통합한 구조를 기반으로 제조AI에 새로운 방향을 제시하고 있는 기업이다.

특히 지난해 3월 과학기술정보통신부로부터 AI 분야 ‘국가전략기술’ 보유 기업으로 지정되며 기술 경쟁력을 공식적으로 인정받았으며, 2026년 코스닥 상장을 위한 행보를 가속화하고 있다.

AMWS 2026에서는 피지컬AI(PhysicalAI) 기반 제조 파운데이션 모델(Manufacturing Foundation Model, MFM)과 LLM 기반 의사결정 지원 기술을 새롭게 공개하며 단순 분석을 넘어 ‘공정 자율제어’를 구현하는 제조AI 기술을 선보인다는 계획이다.

“예측 넘어 제어”… 제조AI 패러다임 전환 이끄는 MFM 구조

인이지 기술의 핵심은 데이터를 분석하는 수준을 넘어, AI가 실제 공정 설비를 직접 제어하는 ‘피지컬AI’에 있다.

기존 제조AI가 센서 데이터를 기반으로 이상을 예측하거나 운영자에게 판단을 보조하는 역할에 머물렀다면, 인이지는 AI가 공정 변수와 제어값을 실시간으로 조정하며 공정을 ‘운전’하는 단계까지 확장했다.

시계열 예측, 설명가능 AI, 자동제어 기술을 하나의 통합 구조로 구성한 제조 파운데이션 모델(MFM)을 기반으로 구현된다.

이 구조에서 AI는 공정 데이터를 단순히 해석하는 데 그치지 않고, 과거 패턴과 현재 상태를 동시에 비교·분석해 최적의 제어값을 도출하고 이를 실제 설비에 적용한다. 특히 설명가능 AI(XAI)는 이러한 제어 과정에서 중요한 역할을 한다.

AI가 특정 제어값을 선택한 이유와 영향을 미치는 변수들을 정량적으로 제시함으로써, 현장 운영자가 AI의 판단을 과학적으로 검증해 결과를 이해하고 신뢰할 수 있는 기반을 제공한다.

이처럼 예측-설명-제어가 하나의 흐름으로 연결되는 구조는 기존 제조 AI와의 가장 큰 차별점으로, 인이지는 이를 통해 ‘공정 자율운전’이라는 새로운 운영 패러다임을 제시하고 있다.

실증 기반 자율운전 성과… 현장 적용성 입증

인이지의 기술 경쟁력은 실제 산업 현장에서의 적용 성과를 통해 입증되고 있다. 2026년 기준 인이지는 시멘트 소성로, 정유 반응기, 철강 가열로 등 주요 연속 공정에서 약 1,167만톤의 누적 처리량과 6만 시간 이상의 AI 자율운전 가동 실적을 확보했다.

이 과정에서 △철강 가열로 연료 절감 △시멘트 소성 공정 자동제어율 향상 △정유 공정 품질 예측 정확도 개선 등 다양한 성과를 기록하며, 공정 운영 효율과 에너지 비용 측면에서 실질적인 개선 효과를 확인했다.

특히 기존 공정이 숙련 작업자의 경험과 직관에 의존해 운영되던 것과 달리, 인이지는 공정 원리를 반영한 피지컬 AI 모델을 통해 데이터 기반 자동운전 체계를 구현했다.

인이지 관계자는 “실제 중대형 산업 현장 적용 과정에서 장기간 블라인드 테스트를 거치며 AI의 안정성과 신뢰성을 검증해왔다”며, “이러한 검증 프로세스가 현장 도입을 가능하게 한 핵심 요소로 작용했다”고 설명했다.

실증 기반 접근으로 제조AI 기술이 단순한 분석 도구를 넘어 실제 운영 시스템으로 자리 잡게하는 데 중요한 전환점을 리드하고 있다.

인이지는 AMWS 2026에서 자사의 제조 파운데이션 모델(MFM) 아키텍처와 함께, 엣지(Edge) 디바이스에서 구현되는 자율제어 기술의 실제 구현 방식을 공개할 예정이다. [자료=인이지]

LLM 기반 의사결정 확장… ‘인간-AI 협업’ 시너지 극대화

이번 AMWS 2026에서는 LLM 기반 시계열 유사사례 검색 서비스(Time-Series LLM Agent)도 함께 공개된다. 설명가능 AI(XAI)와 검색증강생성(RAG)을 결합해 공정 이상 발생 시 과거 유사 사례를 자동으로 탐색하고, 대응 방안을 자연어 형태로 제시하는 것이 특징이다.

특히 기존 제조 환경에서 문제 대응이 작업자의 경험에 의존하거나 단순 데이터 조회에 머물렀던 것과 달리, 이 시스템은 시계열 데이터를 기반으로 의미 단위의 유사 패턴을 분석해 보다 정밀한 판단을 지원한다.

인이지 관계자는 “LLM은 ‘제어를 대체하는 기술’이 아닌 현업 전문가의 판단을 돕는 ‘보조 지능’이자 파트너”라며, “실제 제조 환경에서는 안정성과 설명 가능성을 확보하는 것이 핵심”이라고 강조했다.

MFM 아키텍처 공개… 자율제조 ‘최종 단계’ 제시

인이지는 AMWS 2026에서 자사의 제조 파운데이션 모델(MFM) 아키텍처와 함께, 엣지(Edge) 디바이스에서 구현되는 자율제어 기술의 실제 구현 방식을 공개할 예정이다. 단순한 솔루션 소개를 넘어 제조AI가 데이터 분석 단계 이상의 실제 설비 운영까지 확장되는 흐름을 보여주는 자리가 될 것으로 기대된다.

인이지 관계자는 “인이지는 실제 공정 설비를 안전하고 정밀하게 움직이는 제조 피지컬AI 기술력을 통해 자율제조의 최종 단계(Last Mile)를 완성하고 있다”며, “2026년 IPO를 발판 삼아 제조 공정 단위 최적화를 넘어 전 밸류체인을 책임지는 ‘AI 자율제조 운영 체계’로 사업 영역을 확장하고 글로벌 기술 표준을 선점할 계획”이라고 밝혔다.