박승훈 위즈코어 대표 “설계-현장 연결해 제조 AX 길 연다”

최근 국내 CAD 업계와 스마트팩토리 업계 모두에 의미 있는 시도가 관심을 모았다. 36년간 국산 CAD 소프트웨어(SW) ‘CADian’을 개발해 온 캐디안과 16년간 제조 현장 데이터 플랫폼을 구축해 온 위즈코어가 하나로 합쳐 통합법인 ‘위즈코어’로 출범한 것이다. 그동안 설계와 제조는 서로 다른 영역처럼 여겨져 왔기 때문에 통합 위즈코어 출범에 대해 의외라는 반응도 있었다. 박승훈 위즈코어 대표를 만나 설계 전문기업과 제조 현장 데이터 전문기업이 하나가 된 이유와 이를 통해 이루고자 하는 목표, 그리고 국내 제조 산업의 현실과 이를 극복하기 위한 AX 구현 방안을 들었다.

“이번 통합은 제조업의 오랜 과제인 ‘설계와 제조의 단절’을 해소하기 위한 결정이었습니다. 제조는 설계부터 생산, 품질, 유지보수로 이어지는 하나의 과정이지만, 현장에서는 CAD·자재명세서(BOM) 등 설계 시스템과 제조실행시스템(MES)·자동화제어장비(PLC)·사물인터넷(IoT) 등 현장 데이터가 단절된 채 운영돼 유기적으로 환류(Feedback)되지 못하는 한계가 있었습니다.

국산 CAD 엔진 기술을 독자 개발해 온 캐디안과 스마트팩토리 플랫폼 ‘NEXPOM’으로 현장 데이터를 수집·분석해 온 위즈코어가 하나가 되면, ‘제품이 어떻게 설계됐고, 실제 생산 현장에서 어떻게 만들어졌는가’를 하나의 흐름으로 선명하게 이해할 수 있습니다.

이번 통합은 단순히 두 회사의 세를 합치는 것을 넘어 설계와 제조 데이터를 하나로 이어주는 디지털 스레드를 완성하고, 나아가 설계부터 유지보수까지 아우르는 ‘제조 AX 데이터 플랫폼 기업’으로 도약하기 위한 결단이었습니다.”

“가장 큰 장애물은 데이터의 파편화입니다. 설비·MES·전사적자원관리(ERP)·CAD 등 서로 다른 시스템에 데이터가 나뉘어 있어 같은 부품 이야기인 데도 서로 연결되지 않는 것이 현장의 어려움입니다.

위즈코어는 이 문제를 ▲수집 및 통합(NEXPOM) ▲관계 정의 및 표준화(온톨로지 & AAS) ▲AI 자율 활용(제조 AX)의 3단계 프로세스로 해결합니다.

우선 위즈코어 플랫폼인 NEXPOM을 통해 이기종 설비와 공정 데이터를 한데 수집하고 통합합니다. 

이어 온톨로지(Ontology)와 국제표준 AAS(Asset Administration Shell)를 통해 제품, 부품, 설비, 공정 간 데이터의 의미와 상관관계를 정의합니다. 여기서 온톨로지는 단번에 만들어지는 기술이 아닌, 데이터 관계가 쌓이며 축적되는 지식 자산이며, AAS는 이를 글로벌 규격으로 표준화해 표현하는 기반이 됩니다.

마지막으로 구조화·표준화된 빅데이터를 AI가 수집·분석해 실제 현장의 판단과 의사결정에 즉시 활용하도록 만듭니다.

예를 들어 설비의 이상 진동 데이터, 생산 이력, 부품 도면이 각각 따로 존재할 때는 개별 수치에 불과하지만, 온톨로지로 유기적으로 연결되는 순간 AI는 ”이 부품의 특정 형상과 공정 조건 때문에 이상 진동이 반복된다“는 근본 원인을 스스로 판단할 수 있게 됩니다. 

결국 ‘모으고 → 연결하고 → 의미를 부여해 → AI가 자율적으로 활용하게 만드는 것’이 위즈코어가 구현하는 제조 AX 데이터 플랫폼의 핵심 구조입니다.”

“향후 CAD 시장은 단순한 작도 도구의 개념을 넘어 AI와 엔지니어가 실시간으로 협업하는 ‘종합 설계 플랫폼’으로 빠르게 진화할 것입니다. 이때 AI는 엔지니어를 대체하기보다 엔지니어의 숙련된 지식과 판단을 보조·확장하는 강력한 에이전트 역할을 수행하게 됩니다. 엔지니어가 기본 요구사항과 제약 조건을 입력하면 AI가 최적의 설계안을 제안하고, 저희의 AI 기반 견적·원가 산출 솔루션인 ‘CADian AI-CE(Cost Estimation)’ 기술과 결합해 건축·플랜트·설비·전기·조선 등 다양한 분야의 도면에서 BOM과 물량을 자동으로 산출해 줍니다. 나아가 설계 변경이 실제 제조 원가에 미치는 영향까지 즉시 역산하고 분석해 주는 단계로 진화합니다.

위즈코어는 오토캐드(AutoCAD)를 대체해 온 국산 DWG 표준 CAD ‘CADian’을 제조 AX의 출발점이 되는 핵심 플랫폼으로 가꿔 가고 있습니다. 이미 AI 디자인 에이전트(Design Agent) 개발을 비롯해 AI 기반 2D-3D 데이터 간 연동 및 활용성을 극대화하는 국제 공동개발 과제를 성공적으로 완료했습니다.

결국 CAD는 단순히 ‘도면을 그리는 도구’에 머물지 않고 ‘제품의 전체 생애주기 및 제조에 필요한 핵심 데이터를 생성하고 흐르게 만드는 출발점’으로 위상이 재정의될 것입니다.

저희는 최근 텍스트 프롬프트나 음성 명령만으로 600여 가지 편의 기능을 작동시키는 ‘AI 어시스턴트(Assistant)’ 개발을 완료했으며, 연말까지 적용 기능을 1600개 이상으로 대폭 확대할 예정입니다.

특히 36년간 축적된 독자적인 엔진 기술력을 바탕으로 글로벌 상용 CAD(오토캐드) 이상의 압도적인 처리 속도를 자랑하는 '차세대 국산 CADian 독자 엔진' 개발을 위해 노력하고 있습니다. 우리나라 설계 엔지니어들의 기대에 완벽히 부응하는 혁신적인 설계 환경을 제공하겠습니다.”

“가장 먼저 체감할 변화는 지금까지 영역별로 파편화돼 있던 제조 데이터를 하나의 데이터 환경에서 통합 관리하고 활용할 수 있게 된다는 점입니다.

지금까지 제조기업의 데이터는 ERP·MES·설비·공정·품질 등 여러 시스템에 나뉘어 있고, 설계 데이터도 설계실이나 연구소 등 CAD를 다루는 별도 환경에서 관리되는 경우가 많았습니다. 각각의 데이터는 개별 업무에서는 잘 쓰이고 있었지만, 제품과 제조 전체의 맥락에서 서로 연결해 활용하기에는 한계가 있었죠.

위즈코어는 현재 개발 중인 ‘제조 AX 데이터 플랫폼’을 통해 이 문제를 해결하고자 합니다. 이 플랫폼은 현장의 설비·공정·생산·품질·자재 데이터를 개별 시스템 단위가 아닌, 전체 제조 관점에서 연결하는 핵심 기반입니다. 나아가 CAD 설계 데이터까지 유기적으로 결합해 제품의 설계부터 제조, 품질 관리까지 전 과정을 하나의 데이터 흐름으로 확장합니다.

이러한 변화는 단순한 데이터 통합을 넘어섭니다. 설계 정보와 실제 생산 공정, 설비, 품질 결과를 상호 연계함으로써 설계 변경이 제조 결과에 미치는 영향과 관계까지 정밀하게 분석할 수 있게 됩니다. 나아가 이렇게 축적된 데이터를 AI가 제조 맥락을 학습하고 다룰 수 있는 환경으로 발전시켜 나가는 것, 이것이 바로 CAD와 스마트팩토리가 하나로 융합돼 창출하는 진짜 가치입니다.”

“저희는 글로벌 거인들과 무리하게 정면으로 승부하기보다, 국내 제조 현장에서 검증된 ‘실용적 접근법’을 발판으로 아시아를 비롯한 성장 시장으로 확장해 나가는 전략을 취하고 있습니다.

위즈코어의 핵심 경쟁력은 특정 기술이나 제품이 아니라 국내 제조 현장에서 오랫동안 데이터를 직접 수집하고 다뤄온 독보적인 ‘도메인 지식과 현장 노하우’에서 나옵니다. 

다쏘시스템·지멘스가 강조하는 엔드 투 엔드의 본질이 결국 ‘설계부터 제조까지 이어지는 데이터 흐름(Digital Thread)’을 의미한다면, 저희는 이 흐름을 국내 제조 환경의 특성에 맞게 가장 빠르게, 그리고 실용적으로 구현해 내고 있다는 점에서 명확히 차별화됩니다. 

특히 기존의 막대한 인프라를 전면 교체할 필요 없이 기존 시스템과 연동하며 단계적으로 확장 가능한 ‘제조 AX 데이터 플랫폼’을 제공하고 있으며, 여기에 스노우플레이크(Snowflake) 셀렉트 파트너십 등 글로벌 레벨의 데이터 기술을 접목함으로써 글로벌 빅테크에 대응할 수 있는 단단한 기반을 갖췄습니다.

이런 국내 실증 검증을 바탕으로 해외 진출도 차근차근 준비해 왔습니다. 독일 하노버 메세(Hannover Messe) 참가를 비롯해 시카고 IMTS(공작기계, 스마트제조 박람회), 라스베이거스 CES 등 글로벌 무대에서 기술력을 입증하고 있으며, 하노이 지사를 거점으로 베트남, 태국, 인도네시아 등 동남아시아 주요 성장 시장에서 초기 고객사를 확보해 나가고 있습니다. 다만 현재는 국내 제조업 도메인에서 확실한 데이터 플랫폼 표준을 다지는 것을 최우선 과제로 삼고 있으며, 해외 거점들은 향후 글로벌 시장으로 본격 도약하기 위한 핵심 교두보로 활용할 계획입니다.”

“제조 AX 시대에는 AI 모델 자체보다 그 AI를 실제 제조 현장과 연결할 수 있는 역량이 가장 핵심적인 경쟁력이라고 생각합니다.

대규모언어모델(LLM)과 AI 에이전트 같은 AI 기술이 가파르게 발전하면서 모델 자체는 점차 상용화되는 추세입니다. 이제 기업이 모든 모델을 직접 개발하기보다 상황에 맞게 필요한 모델과 서비스를 선택해 활용하는 환경이 일반화되고 있죠. 따라서 이제 핵심은 단순한 모델의 성능이 아니라 이를 제조 현장에 어떻게 적용하고 실제 생산 업무와 유기적으로 연결시키느냐에 있습니다.

이런 측면에서 위즈코어가 오랫동안 쌓아온 ‘제조 현장 경험(Domain Knowledge)’이야말로 독보적인 경쟁력입니다. 저희는 제조 데이터를 직접 수집하고 현장 시스템을 구축해 온 경험을 통해 어떤 데이터가 필요한지, 데이터가 어떻게 연결돼야 하는지, 그리고 실제 업무에서 어떻게 쓰이는지를 누구보다 깊이 이해하고 있습니다. 이러한 현장 경험이 뒷받침돼야만 AI 기술을 실제 제조 환경에 성공적으로 안착시키고 사업화할 수 있습니다.

온톨로지 역시 단순한 기술이 아니라 이 과정에서 쌓이는 ‘지식 자산(Knowledge Graph)’입니다. 현장의 데이터를 꾸준히 수집·표준화하고 실제 업무에 적용하는 과정에서 데이터 간의 관계가 정의되며, 그렇게 반복적으로 축적된 제조 지식과 노하우가 결국 온톨로지를 지속적으로 고도화하는 원동력이 되는 것이죠.”

“온톨로지는 그 자체가 목적이 아니라 파편화된 데이터를 유기적으로 연결하고 현장의 전문 지식을 실질적으로 활용하기 위한 구조적 기반입니다. 따라서 현장이 체감하는 진정한 변화는 단지 온톨로지를 구축했다는 사실이 아니라 정보를 탐색하고 활용하는 방식 자체가 근본적으로 달라진다는 점입니다.

기존에는 현장에 문제가 발생하면 설비 데이터, 생산 이력, 품질 관리 데이터를 각각 별도의 시스템에서 일일이 확인해야 했습니다. 하지만 온톨로지를 통해 데이터가 연결되면, 해당 설비의 생산 이력, 공정 조건, 품질 결과, 과거 이상 이력까지 하나의 맥락으로 즉시 파악할 수 있습니다. 나아가 AI가 이러한 연계 데이터를 바탕으로 원인 분석부터 최적의 대응 방안 제안까지 원스톱으로 지원하게 됩니다.

여기에 AAS와 같은 국제표준은 이러한 데이터 관계를 상호 호환 가능한 형태로 표현하는 표준화 기반이 됩니다. 이를 통해 서로 다른 제조사의 설비와 이종(heterogeneous) 시스템을 동일한 기준 아래 연결하며, 향후 공장 간·기업 간 데이터 확장까지 원활하게 지원합니다.

다만 팔란티어(Palantir) 사례처럼 처음부터 모든 것을 포함한 완성형으로 온톨로지를 구축하는 것은 현실적으로 불가능에 가깝습니다. 현장의 수많은 객체와 역동적인 관계를 사전에 완벽하게 정의하기 어렵고, 기업 및 공정별 요구사항도 제각각이기 때문입니다.

이에 따라 위즈코어는 단계적·실용적 접근 전략을 취하고 있습니다. 우선 현장의 기본 데이터를 수집·연결한 뒤 실제 업무 프로세스에 적용하면서 필요한 데이터 관계를 점진적으로 식별하고 구체화합니다. 이렇게 실무 현장에서 검증되며 쌓인 데이터 관계와 지식은 온톨로지를 지속적으로 고도화하는 자산이 되며, 궁극적으로는 AI 에이전트, 예측·최적화 등 위즈코어가 지향하는 제조 AX 서비스로 자연스럽게 확장되는 선순환 구조를 만들어냅니다.”

“위즈코어가 그리는 벤치마크는 글로벌 초대형 엔지니어링 기업이 아닌, 국내외 제조업 도메인에서 ‘데이터 플랫폼의 표준’을 다지는 기업입니다. 스노우플레이크가 클라우드 데이터 영역에서 산업 표준 인프라로 자리 잡았듯 위즈코어는 대한민국 제조 현장의 데이터를 유기적으로 연결하고 활용하는 표준 제조 데이터 플랫폼이 되고자 합니다.

위즈코어만의 독보적인 차별화는 단품 SW나 단발성 기술이 아닌, 오랜 시간 제조 현장에서 스몰데이터부터 빅데이터까지 직접 다뤄온 독보적인 제조 지식(Domain Knowledge)에서 나옵니다. 특히 CAD 중심의 설계 데이터와 스마트팩토리의 제조 현장 데이터를 단일 흐름으로 다룰 수 있다는 점은 경쟁사가 쉽게 따라올 수 없는 위즈코어만의 강력한 무기입니다. 대부분 기업이 설계와 제조를 분리된 영역으로 접근할 때, 위즈코어는 설계 변경이 실제 생산·품질 결과와 어떻게 직결되는지 그 맥락까지 입체적으로 파악합니다.

저희의 목표는 5년 안에 국내 제조업 도메인에서 데이터 플랫폼의 표준으로 압도적 입지를 다지고, 10년 안에 글로벌 시장에서 설계부터 생산·품질·유지보수까지 데이터가 끊김 없이 흐르는 ‘Design to Manufacturing AI Platform’ 기업으로 당당히 인정받는 것입니다. 거대한 플랫폼을 한 번에 만드는 게 아니라 현장에서부터 하나씩 쌓아 올린 실용적 접근이 결국 가장 강력한 차별화가 된다는 믿음에서 나온 목표입니다.

우선 국내에서 공장을 운영하고 제품을 설계할 때 자연스럽게 위즈코어의 플랫폼을 사용하는 생태계를 구축하고, 이 단단한 기반 위에서 글로벌 시장을 선도하는 제조 AX 대표 기업으로 성장해 나가겠습니다.”

강동식 기자 lavita@datanews.co.kr