“중소 공장마다 AI 새로 만들 순 없어…OS로 표준화”

[이데일리 신영빈 기자] “공장마다 인공지능(AI) 시스템을 매번 새로 만들 필요는 없습니다. 제조 AI를 운영체제(OS) 형태로 표준화해 공장에 맞게 설치하고 필요한 기능만 붙여 쓸 수 있어야 합니다.”

김기중 컨포트랩 대표는 제조 AI 구축 방식도 이제 달라져야 한다고 강조했다. 기존에는 공장마다 여러 개발자와 업체를 투입해 시스템을 하나씩 만드는 방식이 일반적이었지만 이를 표준화된 소프트웨어로 바꿔 중소 제조기업의 AI 도입 문턱을 낮추겠다는 구상이다.

김기중 컨포트랩 대표 (사진=신영빈 기자)

컨포트랩은 2022년 설립된 제조 AI 소프트웨어 기업이다. 핵심 제품은 제조 AI OS ‘포타(PORTA)’다. 공장 설비·센서에서 데이터를 가져오는 단계부터 데이터 플랫폼, 온톨로지, 머신러닝, AI 에이전트, 제조 운영관리 기능까지 하나로 묶었다.

김 대표는 티맥스소프트와 두산에너빌리티 등을 거치며 약 15년간 시스템 소프트웨어와 산업용 솔루션을 개발해왔다. 제조 현장의 복잡하고 비싼 시스템 구축 과정을 직접 겪은 것이 창업 계기가 됐다.

컨포트랩은 먼저 중소 제조기업을 겨냥했다. 대기업은 머신러닝을 활용해 공정 효율을 1~2%만 개선해도 큰 경제적 효과를 얻을 수 있지만 중소기업은 사정이 다르다는 게 김 대표의 판단이다.

김 대표는 “중소기업은 품질 예측이나 공장 최적화로 효과가 나더라도 투입 비용 대비 효과가 크지 않다”며 “지속 가능한 시스템으로 남기가 쉽지 않은 상황”이라고 말했다.

컨포트랩은 공정 효율을 얼마나 높이는 것보다 사람이 반복적으로 수행하던 업무를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 설비 점검과 수기 기록, 데이터 집계·보고, 숙련자의 경험에 의존하던 판단 등을 AI 에이전트가 대신하도록 하는 방식이다.

김 대표는 “현장에서 숙련도나 수기 운영에 의존하는 일들을 에이전틱 AI 기반으로 없애보자는 방향으로 접근하고 있다”고 설명했다.

포타는 설비 이상이 발생하면 작업 상황과 설비 데이터, 과거 조치 사례를 함께 분석해 원인과 대응 방법까지 제시한다. 직원이 불량 원인을 물으면 관련 작업지시서와 운영 기준, 설비 데이터를 종합해 답하는 식이다. 김 대표는 이를 ‘내 공장만을 위한 AI’라고 설명했다.

또 다른 특징은 확장성이다. 기존 시스템 통합(SI) 방식과 달리 새 설비나 에너지관리 기능이 필요할 때 기존 시스템에 필요한 부분만 추가할 수 있다. 노코드·로코드 방식으로 개발 인력 투입도 줄였다.

김 대표는 “포타는 AI OS 형태로 표준화돼 있고 노코드로 공장에 맞게 설치할 수 있도록 시스템 소프트웨어로 패키지화돼 있다”며 “생산라인을 늘리거나 새로운 관리 기능이 필요해져도 필요한 부분만 붙여 계속 사용할 수 있다”고 말했다.

컨포트랩은 올해 상반기 21억원 규모의 수주를 확보했다. 네이버클라우드 생태계를 통해 제조기업 6곳과 사업을 진행했고, 약 20곳이 추가 도입을 검토 중이다. 일본 전자부품 기업의 국내 공장에서도 설비보전에서 생산기술·안전환경으로 적용 범위를 넓혔다.

앞으로는 지역 SI·제조실행시스템(MES)·공장자동화 업체가 포타를 활용해 제조 AI를 구축하는 파트너 사업을 확대한다. 국내 파트너 생태계를 키운 뒤 일본과 미국 진출도 추진하며 2029년 이후 목표로 기업공개(IPO)도 검토 중이다.

김 대표는 “당장의 매출보다 표준화된 시스템 소프트웨어를 통해 매출을 늘려갈 수 있어야 지속 가능한 회사가 될 수 있다”라며 “해외에서도 현지 파트너들이 우리 제품으로 직접 사업하면서 매출이 발생하는 구조를 만드는 것이 중요하다”고 말했다.