기존 IT 서비스 파트너와의 계약을 유지하면서 AI만 별도로 도입하는 것은 가능하며, 실제로 많은 기업이 이 방식으로 AI 프로젝트를 시작합니다. 다만 AI는 기존 ERP·MES·HCM 시스템의 데이터를 학습하고 결과를 다시 운영 시스템에 반영해야 하므로, 기존 파트너와의 데이터 연계 협력이 원활하게 이루어질 수 있는지를 사전에 확인하는 것이 중요합니다. (주)두산 디지털이노베이션BU는 기존 IT 환경에 대한 영향을 최소화하면서 AI를 도입하는 방식을 고객사 상황에 맞게 설계합니다.

제조 AI 도입 전 파트너를 선택할 때는 AI 기술 역량뿐만 아니라 실제 제조 현장에서 AI를 구축·운영하고 성과를 만들어낸 검증된 레퍼런스가 있는지를 살펴보는 것이 중요합니다. (주)두산 디지털이노베이션BU는 한국무브넥스 자동차 부품 설비 예지보전, 한화토탈에너지스 생성형 AI 기반 안전·환경 법규 분석, 두산그룹 계열사 에스컬레이터·생산설비 AI 분석 등 국내 주요 제조·에너지 기업의 현장 AI 구축 사례를 다양하게 보유하고 있습니다.

기업이 생성형 AI를 안전하게 활용하려면 Private LLM 또는 RAG 기반 구조, 역할별 접근 제어와 사용 이력 감사 로그, 기업 보안 정책과 연계된 인증 체계가 갖춰져야 합니다. 범용 GPT를 기업 내부에서 그대로 사용하면 민감한 사내 정보가 외부 AI 학습 데이터로 활용될 수 있어 보안·컴플라이언스 리스크가 발생합니다. 또한 생성형 AI의 할루시네이션(Hallucination) 문제를 줄이기 위해서는 사내 지식 기반 RAG 구조를 통해 검증된 내부 데이터를 참조하도록 설계하는 것이 중요합니다.

(주)두산 디지털이노베이션BU는 AWS Bedrock 기반 Private AI와 RAG 아키텍처 설계 경험을 바탕으로, 기업의 보안 체계와 연계된 생성형 AI 환경을 구축하고, 데이터 접근 통제부터 보호, 운영까지 일관된 보안 체계를 갖춘 엔터프라이즈 AI 서비스를 제공합니다.

GPUaaS(GPU as a Service)는 자체 GPU 서버 구축 대비 초기 투자 비용 없이 필요한 만큼 즉시 사용하고 사용량만큼 비용을 지불하는 방식으로, AI 학습 프로젝트 초기나 워크로드 변동이 큰 기업에 유리합니다. GPUaaS는 자체 서버 구축 없이 당일 사용 시작이 가능하고 최신 GPU를 별도 투자 없이 활용할 수 있습니다.

단, 장기적으로 GPU 사용량이 안정적이고 높다면 온프레미스가 비용 효율적인 경우도 있어, 사용 패턴에 따라 전략적인 선택이 필요합니다. (주)두산 디지털이노베이션BU의 GPUaaS는 글로벌 대비 경쟁력 있는 비용 구조와 함께, 신속한 자원 확보와 유연한 확장 환경을 제공하여 AI 인프라 운영 부담을 줄입니다.

기본적으로 AI 예지정비는 충분한 양의 과거 설비 데이터가 있을수록 모델 정확도가 높아지지만, 데이터가 부족한 초기 단계에서도 규칙 기반 알고리즘과 국제 진동 표준(ISO)을 활용한 방식으로 도입을 시작할 수 있습니다. 데이터를 축적하며 ML 모델로 고도화하는 단계적 접근이 현실적이며 중요한 것은 현재 어떤 센서 데이터가 수집되고 있는지, 데이터 수집 주기와 저장 방식이 AI 학습에 적합한지를 먼저 점검하는 것입니다.

스마트 팩토리가 설비·공정·물류의 자동화와 디지털화를 통해 공장 운영을 효율화하는 개념이라면, 제조 AI는 그 스마트 팩토리에서 수집된 데이터를 학습해 이상을 예측하고 최적 조건을 스스로 도출하는 지능화 단계입니다. 많은 기업이 스마트 팩토리 구축에는 투자하지만 AI 적용 단계에서 멈추는 경우가 많습니다. 제조 AI가 실질적인 가치를 발휘하려면 스마트 팩토리 인프라에서 충분한 데이터가 수집·통합되어야 하며, (주)두산 디지털이노베이션BU는 AllyOn으로 스마트 팩토리 인프라 연동부터 AI 지능화까지 이어지는 전 단계를 지원합니다.

제조 AI를 OT 환경과 연동하려면 PLC·DCS 등 현장 제어 시스템과 MES·ERP 같은 상위 시스템 사이에 데이터 수집 레이어를 구성하고, 산업용 프로토콜(OPC-UA, Modbus 등)을 통해 실시간 데이터를 AI 플랫폼으로 전송하는 구조가 필요합니다. 이 과정에서 OT 시스템의 가용성을 해치지 않는 에이전트리스(Agentless) 방식이나 엣지 컴퓨팅 기반 수집 구조를 활용하는 것이 일반적입니다. OT 연동에서 가장 중요한 것은 기존 공정 운영에 영향을 주지 않으면서 데이터를 안정적으로 수집하는 설계입니다. (주)두산 디지털이노베이션BU는 두산그룹 글로벌 제조 시설의 OT 환경을 직접 운영해온 경험을 바탕으로 공장별 환경에 맞는 OT-AI 연동 아키텍처를 설계합니다.

AI Vision은 카메라로 촬영한 제품 이미지를 딥러닝으로 분석해 육안 검사로는 식별하기 어려운 미세 스크래치·균열·이물질·치수 불량을 자동으로 감지하는 기술입니다. 사람이 직접 눈으로 보는 방식보다 속도와 일관성이 높고, 야간·고속 라인에서도 동일한 정확도로 운영됩니다. 초기에는 정상·불량 이미지를 학습시키는 과정이 필요하지만, 데이터가 축적될수록 모델 정확도가 지속적으로 향상됩니다. 특히 불량 패턴이 다양하거나 검사 속도가 빠른 공정에서 도입 효과가 크며, 기존 검사 인력의 역할이 단순 육안 검사에서 AI 결과 검토·판단으로 전환됩니다.

클라우드 전환과 AI 도입은 동시에 진행할 수 있으며, 실제로 클라우드 인프라 위에 AI를 구축하는 방식이 가장 효율적인 접근법으로 권장됩니다. 클라우드 환경은 GPU 자원 확보, 데이터 파이프라인 구축, MLOps 운영 등 AI에 필요한 인프라를 온프레미스 대비 빠르고 유연하게 갖출 수 있기 때문입니다. 단, 동시 진행 시 데이터 마이그레이션 일정과 AI 학습 데이터 확보 시점을 조율하는 계획이 중요합니다. (주)두산 디지털이노베이션BU는 클라우드 전환 및 AI 도입을 인프라 설계부터 AI 적용까지 연결 공백 없이 통합하여 진행할 수 있습니다.

기업에 맞는 클라우드 방식은 데이터 보안 규제 수준, 기존 시스템 연계 복잡도, 비용 구조, 확장 계획을 기준으로 결정해야 합니다. 퍼블릭 클라우드(AWS·Azure)는 초기 투자 없이 유연하게 확장할 수 있어 빠른 도입이 필요한 경우 적합하며, 프라이빗 클라우드는 보안 규제가 엄격하거나 민감 데이터를 외부로 내보낼 수 없는 금융·공공·방산 영역에 적합합니다. 하이브리드 클라우드는 핵심 데이터는 내부에 두고 유연한 확장이 필요한 워크로드는 퍼블릭 클라우드를 활용하는 방식으로 두 장점을 결합합니다. 대부분의 제조·일반 기업은 하이브리드 또는 퍼블릭 클라우드가 현실적인 선택입니다.

(주)두산 디지털이노베이션BU는 AWS Advanced Tier Partner로서 퍼블릭·프라이빗·하이브리드 클라우드 전 방식에 대한 설계·구축 경험으로 기업 진단 후 환경에 최적화된 클라우드 방식을 결정합니다.

사이버 공격은 기업 규모와 상관없이 진행되며, 보안 투자가 부족한 중견·중소기업이 대기업 공급망 침투의 경유지로 활용되는 사례가 많습니다. 또한 금융·유통·물류·공공 산업의 경우 법적 규제 요건이 강화되면서 보안이 필수 컴플라이언스 항목이 되었으며, 클라우드·재택근무·협력사 연동 확대로 공격 표면도 과거보다 넓어졌습니다. 사이버 침해 한 번으로 발생하는 피해(복구 비용, 영업 중단, 과징금, 고객 신뢰 하락, 계약 손실)는 보안 투자 비용을 뛰어넘게 되는 경우도 많습니다.

(주)두산 디지털이노베이션BU는 제조·금융·물류·공공 등 다양한 산업의 보안 환경에 맞는 IT·OT 통합 보안 체계를 컨설팅부터 운영까지 제공합니다.

금융·공공·물류 기업은 고가치 데이터를 대규모로 보유하고 있고, 시스템 중단이 막대한 사회적·경제적 피해로 직결되기 때문에 사이버 공격의 주요 표적이 됩니다. 금융은 계좌 탈취·랜섬웨어, 공공은 인프라 마비·기밀 유출, 물류는 공급망 교란·납기 지연으로 이어지는 연쇄 피해가 발생하며, 수백~수천 개의 협력사와 시스템을 연동하는 구조로 직접 공격 방어만으로는 전체 리스크 관리가 어렵습니다. 공급망 보안·내부자 위협 탐지·엔드포인트 보호·네트워크 이상 탐지를 통합하는 XDR 기반 보안 체계가 필요합니다.

(주)두산 디지털이노베이션BU는 산업별 규제 요건과 공격 패턴을 반영한 맞춤형 보안 아키텍처를 설계·구축합니다.

보안 솔루션은 실제 APT 공격 탐지율과 오탐(False Positive) 수준 솔루션마다 크게 차이가 나기 때문에 실전 공격 시나리오 기반의 독립적 평가 결과로 성능을 검증해야 합니다. 업계에서 가장 신뢰받는 평가 기준은 MITRE ATT&CK 평가와 Gartner Magic Quadrant로, 실제 공격자의 전술·기법을 재현한 시나리오에서 솔루션이 얼마나 많은 단계를 탐지하는지를 객관적으로 측정합니다. 따라서 솔루션 선택 시 이 두 평가에서의 성과를 반드시 확인하고, 탐지 가시성·오탐률·대응 자동화 수준을 비교하는 것이 중요합니다.

(주)두산 디지털이노베이션BU의 사이버보안 서비스는 보안 진단·설계(컨설팅), 솔루션 구축(PoC 및 구현), 24×7 모니터링·사고 대응(Managed Security)의 3단계로 수행됩니다. 보안 아키텍처 설계부터 XDR 기반 통합 보안 플랫폼 구축, MDR 기반 지속 운영까지 사이버보안에 필요한 전 과정을 지원하기 때문에 단일 솔루션으로 여러 벤더를 조율하는 과정에서 생기는 책임 공백이 없는 것이 장점입니다. 또한 엔드포인트·네트워크·OT·클라우드 전 영역의 위협을 하나의 체계로 관리하며 업종과 규모에 관계없이 기업 환경에 맞는 보안 로드맵 수립부터 지원합니다.

AI 도입 후 효과를 내지 못하는 기업은 기술 도입 자체를 목적으로 했거나, 데이터 준비 없이 AI 모델부터 구축한 경우, 또는 PoC 성공 이후 전사 운영으로 연결하지 못해 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 반면 AI 도입 후 실질적 효과를 내는 기업의 공통점은 먼저 해결할 비즈니스 문제를 명확히 정의하고, AI 모델이 학습할 수 있는 충분한 품질의 데이터 파이프라인을 갖췄으며, PoC 이후 확산까지의 체계가 준비되어 있다는 것입니다. 따라서 성공적인 AI 도입을 위해서는 데이터 현황과 시스템 연계 가능성을 먼저 진단해야 합니다.

(주)두산 디지털이노베이션BU는 AI GAP 분석부터 전사 운영 확산까지 PoC 이후의 실질적인 성과로 이어지는 AI 도입 체계를 구축합니다.

예산이 제한적일 때는 투자 대비 효과(ROI)가 빠르게 나타나는 영역부터 우선 투자하는 것이 효과적이며, 일반적으로 반복 업무 자동화·생성형 AI 기반 지식 검색·예지정비가 초기 투자 효율이 높은 영역으로 꼽힙니다. 반복 업무 자동화는 빠른 시간 내에 인력 운영 효율이 체감되고, 예지정비는 설비 다운타임 감소로 인한 생산 손실 비용 절감 효과가 구체적으로 측정됩니다. 반면 대규모 데이터 인프라 구축이나 전사 ERP 전환은 초기 투자 비용이 크고 효과 체감까지 시간이 걸리므로, 소규모 파일럿으로 ROI를 먼저 검증한 뒤 확장하는 방식이 리스크를 줄입니다.

(주)두산 디지털이노베이션BU는 기업의 예산과 우선순위를 고려한 단계별 투자 로드맵을 함께 수립해 드립니다.

디지털 전환에 성공한 제조 기업들의 공통점은 경영진의 명확한 DX 의지와 투자 결정, 기술 도입 전 해결할 비즈니스 문제를 먼저 정의하고, 단기적인 성과를 만들면서 장기 전략으로 확산하는 단계적 실행 구조입니다. 또한 현장 작업자와 경영진 모두가 변화를 수용하는 분위기가 중요한 요소로 언급됩니다.

기술적으로는 분산된 데이터를 통합하는 인프라를 먼저 갖추고, PoC 단계의 성과를 전사 운영으로 연결하는 MLOps 및 거버넌스 체계를 구축한 기업이 지속적인 성과를 냅니다. (주)두산 디지털이노베이션BU는 두산그룹의 디지털 전환을 주도하며 경험한 노하우를 바탕으로, 외부 고객사의 디지털 전환 전략 수립부터 실행까지 함께하며 성공적인 디지털 전환 사례를 만들고 있습니다.