[인더스트리뉴스 최종윤 기자] “AI 기술 도입만큼 중요한 것이 바로 ‘지속적인 운영’입니다. 아무리 뛰어난 AI 기술이라도 현장에서 꾸준히 관리하고 개선하지 않으면 효과가 반감될 수밖에 없습니다.”
IT 기술이 고도화되면서 제조업 현장에서는 AI를 활용한 스마트팩토리 구축이 확산되고 있다. AI 기술 도입이 본격적으로 이뤄지고 있는 가운데, 산업용 AI 전문기업 아하랩스(AHHA Labs) 함상화 대표는 도입만큼 ‘운영’이 중요하다고 강조했다.
함상화 대표는 “AI 모델은 시간이 지나면서 데이터 환경이 변화할 경우 성능이 저하될 수 있어 현장에서 지속적인 운영과 유지보수가 필수적”이라고 밝혔다.
산업용 AI 전문기업 아하랩스(AHHA Labs)는 최근 급성장하는 산업용 AI 시장에서 제조업 AX(인공지능 전환)를 주도하고 있는 기업 가운데 하나다. 2018년 AI 스타트업으로 출발한 아하랩스는 시작부터 각종 산업 도메인에 AI를 적용하며 노하우를 축적했다. 이후 이차전지 산업의 팽창과 함께 본격 성장 가도에 올랐다.
아하랩스 함상화 대표는 “이차전지 제조업이 데이터가 풍부하면서도 시장 수요가 높아 타겟으로 선택했으며, 국내 이차전지 분야 대기업들과 협력하며 데이터 수집·분석 솔루션을 개발하며 시장에 진출했다”고 말했다.
이어 함 대표는 “배터리 패스포트 제도와 같은 글로벌 규제 변화에 발맞춰, 데이터 수집부터 비전 기반 품질 검사, 시계열 데이터 이상 감지, 예측 분석까지 아우르는 통합 솔루션 플랫폼으로 발전시켰다”고 밝혔다.
아하랩스의 대표적인 솔루션으로는 ‘데이터 캠프’(데이터 수집·분석·모니터링·예측)와 ‘리사’(도메인 전문가도 AI 모델을 쉽게 설계할 수 있는 노코드 툴)가 있으며, 최근에는 AI 모델 운영 자동화를 위한 AIOps(AI Operations) 솔루션 ‘데이지’도 출시했다.
아하랩스의 강점은 제조 현장 도메인 노하우에 있다. 함상화 대표는 “다른 AI 기업들이 IT 기반에서 시작해 현장 요구를 이해하기 어려운 반면, 우리는 제조업 경험을 바탕으로 PoC(프로젝트 검증)에서 양산까지 성공률이 60~80%에 달한다”며, “현장 엔지니어들이 AI를 쉽게 활용할 수 있는 툴을 제공할 뿐만 아니라, 지속적인 운영 자동화가 차별화 포인트”라고 강조했다.
현재 아하랩스는 제조 현장에서 AI가 자율적으로 의사결정을 내리고 문제를 해결할 수 있는 AI 에이전트 솔루션을 준비중이다. AI 에이전트는 단순한 데이터 분석을 넘어, 실시간으로 공정 데이터를 모니터링하고 최적의 조치를 자동으로 실행하는 역할을 한다.
동시에 이차전지 분야에서 쌓은 기술력과 노하우를 바탕으로 반도체·자동차·소비재·유통/물류 등으로 공략 산업영역을 확대하고 있다. 해외시장 공략을 위해 미국 실리콘밸리에 현지 법인 설립도 완료했다.
함상화 대표는 “3년 내 CGR 50% 성장과 글로벌 진출을 완성할 것”이라며, “AI 도입과 운영 자동화로 제조업 경쟁력을 높이는 파트너가 되겠다”고 포부를 밝혔다.
간단히 아하랩스 회사소개 부탁한다.
아하랩스는 산업용 AI 및 빅데이터 솔루션 전문기업으로, 산업 현장의 디지털전환을 지원하고 있다. 이를 위한 데이터수집부터 분석, 머신비전 기반 품질 검사, 산업용 AI 모델을 활용한 분석 및 예측 최적화, 디지털트윈, AI 에이전트 등 다양한 선도 기술을 연구개발하고 있다. 특히 기업이 AI를 효과적으로 도입하고 운영할 수 있도록 독자 개발한 산업 빅데이터 통합 솔루션과 AI 개발·배포·운영 플랫폼으로 AI 도입의 초기 단계부터 지속적인 운영에 이르는 AX(인공지능 전환) 전 과정을 지원한다. 솔루션 도입기업은 공정 최적화, 생산성 향상, 비용효율 극대화 등 투자효과를 실현하고 있다.
특히 아하랩스는 이차전지 섹터에서 깊은 산업 도메인 지식과 고속·대량 생산라인에서 AI 구현 경험을 인정받아 국내 메이저 배터리 3사 핵심 협력사로 입지를 다지고 있다. 이 같은 기술력과 실전 경험 및 노하우를 토대로 반도체·자동차·소비재·유통·물류 등으로 산업영역을 확대 중이다. 시장도 국내를 넘어 북미·중국·일본·동남아시아 등 해외로 목표시장을 넓히고 있다. 이를 위해 2023년 미국 실리콘밸리에 현지 법인을 설립, 글로벌 성장의 발판을 마련했다.
아하랩스의 핵심 솔루션을 소개한다면?
먼저 다양한 데이터를 통합 관리하고, 실시간으로 분석해 인사이트를 도출하는 데이터 플랫폼으로 ‘데이터 캠프(Data CAMP)’가 있다. 생산설비와 센서 뿐만 아니라 각 산업 밸류체인에서 발생하는 방대한 데이터를 자동으로 수집하고 분석·시각화해 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 노코드 인터페이스를 통해 현장 작업자도 손쉽게 데이터 파이프라인을 구축할 수 있다.
‘리사(LISA)’는 AI 기반의 예측분석 솔루션이다. 수집된 데이터를 바탕으로 누구나 쉽게 산업용 AI 모델을 개발하고 배포해 이상탐지, 품질관리, 예지보전 등을 수행할 수 있다. 이미지, 영상, 소리, 진동 등 다양한 현장 멀티모달(Multi Modal) 데이터를 학습해 불량을 검출하고 이상을 감지한다. 정상 데이터만으로도 학습이 가능한 비지도 학습 알고리즘을 적용해 2주 정도면 검사 자동화 시스템을 안정화할 수 있다.
자율제조 AI 에이전트 기술이 집약된 AIOps 플랫폼 ‘데이지(DAISY)’도 있다. 데이터 전처리 및 오토라벨링부터 AI 모델 개발 배포뿐만 아니라 모델 성능 저하 모니터링, 재학습 기능을 갖춘 레벨4·5 수준 자율제조 AI 에이전트다. AI 도입 후에도 지속적으로 일관된 성능으로 운영할 수 있도록 돕는다.
주요 솔루션 적용 사례가 있다면?
글로벌 전기차 배터리 제조업체 A사는 대규모 조립 설비에서 빈번한 경고 알람으로 인해 운영 비효율이 발생했다. 담당자가 직접 이동해 문제를 확인해야 해 인력이 상시 투입돼야 했다. 아하랩스는 데이터캠프 기반 원격 관제 시스템을 구축해 모든 설비 데이터를 실시간으로 중앙에서 모니터링하고, PLC를 원격 제어할 수 있도록 개선했다.
웹 기반 솔루션을 활용해 1.5개월 만에 구축을 완료했으며, 기존 네트워크를 유지하면서도 최소한의 하드웨어 투자로 시스템을 구현했다. 현장 설비 관리 인력을 기존의 3분의 1 수준으로 유지하기 위해 원격관제 인력으로 전환(교육, 관제 개선)하고 있으며, 이를 통해 연간 6억원의 비용 절감 효과를 기대하고 있다. 앞으로도 AI를 활용한 알람 패턴 분석을 통해 자동화된 관제 시스템으로 발전시킬 계획이다.
또 전기차 배터리 제조공정에서 불량검사 솔루션을 구축한 사례도 있다. B사는 기존에 숙련된 인력이 3교대로 육안검사를 진행했지만, 해외 시장 진출 이후 높은 인건비와 숙련 노동자 부족으로 검사 자동화가 필요해졌다. 그러나 배터리 형태 특성상 불량 형태를 특정하기 어려워 기존 룰 베이스 검사나 지도학습 기반 AI 검사 방식 적용은 어려웠다. 아하랩스는 ‘리사’의 이상탐지 알고리즘을 활용해 정상 데이터만으로 모델을 학습한 후 불량을 판정하는 2단계 접근법을 적용했다.
비지도학습으로 정상 데이터만을 학습시켜 불량을 정상으로 분류하는 오류를 최소화한 뒤, 사람이 리뷰해 정상을 불량으로 판별하는 오류 데이터를 수정하고, 지도학습으로 모델을 보완했다. 검사 안정화 기간을 기존 3개월에서 2주로 단축할 수 있었으며, 검사 자동화를 통해 인건비 절감과 품질 검사 일관성 확보를 동시에 달성했다.
최근 연구개발(R&D) 방향이나 신기술이 있다면?
아하랩스는 △도메인 특화 AI 모델 개발 △소형 경량화 AI 모델 연구 △AI 기반 디지털트윈 기술 고도화 등에 집중하고 있다. 동시에 AI 모델의 학습 효율을 높이는 기술도 연구중이다. 구체적으로 산업별 다양한 공정과 품질 검사에 최적화된 AI 솔루션을 제공한다. 산업별로 요구되는 데이터 특성과 공정 조건이 다르기 때문에, 각 제조 환경에 맞춘 맞춤형 AI 모델을 구축해 높은 정확도와 실용성을 확보하고 있다.
또 제조업에서는 실시간 데이터 분석과 빠른 의사결정이 필수적이기 때문에, 클라우드 의존도를 줄이고 현장에서 직접 AI를 활용할 수 있도록 경량화된 AI 모델을 개발하고 있다. 아울러 가상 환경에서 시뮬레이션을 수행한 후 최적의 공정 조건을 도출하고 이를 실제 생산 현장에 적용할 수 있도록 AI 기반 디지털트윈 고도화 연구도 지속하고 있다. 동시에 AI 에이전트로 제조 현장에서 AI가 자율적으로 의사결정을 내리고 문제를 해결할 수 있는 기술과 솔루션을 연구개발하고 있다. AI 에이전트는 단순한 데이터 분석을 넘어, 실시간으로 공정데이터를 모니터링하고 최적의 조치를 자동으로 실행하는 역할을 한다.
아하랩스가 바라보는 제조업의 미래는?
제조업은 AI와 데이터 분석을 중심으로 혁신이 가속화될 것이다. 경험과 직관에 의존하던 방식에서 벗어나, AI와 빅데이터 분석을 통해 예측 유지보수, 품질 검사, 공정 최적화를 실현하는 완전한 데이터 기반 제조(Data-Driven Manufacturing)로 전환될 것이다. 또한 AI 기반 로봇과 자동화 시스템이 발전하면서, 단순 반복 작업은 AI와 로봇이 담당하고, 자율 의사결정 시스템이 도입돼 실시간으로 생산 속도와 공정 조건을 최적화하는 생산 공정의 자율화 및 무인화가 이뤄질 것이다. 한편 지속가능한 제조도 중요한 변화의 축이 될 것으로 본다. AI를 활용한 생산 스케줄링을 통해 낭비를 줄이고, 스마트 전력 관리를 통해 에너지 절감과 탄소 배출 최소화를 실현하는 방향으로 나아갈 것이다.
다만 이러한 변화 속에서도 AI는 사람을 완전히 대체하는 것이 아니라, 인공지능과 인간의 협업이 더욱 중요해질 것으로 예상한다. AI는 데이터 분석과 최적화를 담당하고, 로봇이 물리적 작업을 수행하는 한편, 인간은 창의적 문제 해결과 의사결정을 맡는 협업 구조로 변화할 가능성이 크다.
마지막으로 강조하고 싶은 부분이 있다면?
아하랩스는 산업 데이터 처리 및 AI 운영 자동화에 강점을 가진 기업이다. AI 기술이 제조업에서 실질적인 가치를 창출하려면 단순히 모델을 개발하는 것을 넘어, 현장에서 실제로 적용되고 지속적으로 운영될 수 있어야 한다. 이를 위해 아하랩스는 AI 도입부터 운영까지 전 과정에서 고객을 지원하며, 파일럿 프로젝트에서 양산까지 성공적으로 도입한 경험이 풍부한 것이 강점이다. 또 아하랩스는 산업 데이터 통합 관리에 대한 전문성을 바탕으로 AI 도입 시 발생하는 데이터 수집·정제·운영 문제를 효과적으로 해결하고 있다. 기존 제조 시스템(MES, ERP 등)과의 연동을 원활하게 지원하는 것은 물론, AI 모델이 시간이 지나면서 성능이 저하되지 않도록 AIOps 플랫폼인 ‘데이지’를 통해 실시간 모니터링과 자동 업데이트를 지원한다.
결국 제조업에서 AI의 성공적인 도입과 운영을 위해서는 현장 경험과 지속적인 운영 관리 역량이 필수적이다. 아하랩스는 AI 솔루션을 실제 제조 환경에서 안정적으로 적용하고, 지속적으로 운영할 수 있도록 지원하는 검증된 파트너로 앞으로도 고객과 함께 AI 기반 스마트팩토리를 실현하는 인더스트리얼 AX 전문기업으로 성장할 것이다.
