제조 온톨로지 팀 출범과 파편화된 제조 데이터 표준화의 전략

제조 분야의 데이터는 엔지니어링 도면, 공정 파라미터, 품질 기록, 설계 변경 이력 등 다양한 형식으로 흩어져 있습니다. 이로 인해 데이터 흐름은 여전히 산발적이고, 서로 다른 시스템 간의 정보 연계가 어렵습니다. 이러한 파편화 문제는 의사결정의 지연과 운영 효율 저하로 이어지며, 제조 경쟁력의 핵심인 데이터 기반의 스마트 제조 구현을 방해합니다. 이에 대응하기 위해 제조 온톨로지 팀이 공식적으로 출범했습니다. 이 팀은 산업별 도메인 지식과 표준 데이터 모델을 바탕으로 제조 데이터의 통합과 표준화, 그리고 기존 시스템과의 원활한 연계를 최우선 과제로 삼아, 단계별로 확산 가능한 아키텍처를 설계하고 있습니다.

파편화의 주된 원인은 용어의 차이, 데이터 형식의 불일치, 시스템 간 인터페이스의 불완전성 등으로 요약됩니다. 각 제조사나 공급망 파트너는 자사 시스템에 최적화된 데이터 모델을 사용해 왔고, 이로 인해 데이터 재현성 및 재사용성이 크게 떨어졌습니다. 따라서 제조 온톨로지 팀은 공통의 제조 데이터 언어와 계층적 온톨로지 체계를 구축하고, 제조 엔지니어링, 제조 공정, 품질 관리, 설비 상태 등의 정보를 하나의 동일한 프레임으로 묶어두려 합니다. 이 과정에서 데이터 정의의 표준화는 물론 데이터 품질 관리 체계와 거버넌스가 함께 강화됩니다.

저희의 전략은 ‘현장 친화적 표준화’와 ‘시스템 연계의 현실성’ 두 축으로 구성됩니다. 현장 친화적 표준화는 익숙한 용어와 업무 프로세스에 기반한 데이터 모델링을 통해 현장 엔지니어의 수용성을 높이고, 표준 코드를 적용함으로써 데이터의 해석 차이를 최소화하는 데 초점을 맞춥니다. 시스템 연계의 현실성은 기존 MES, ERP, PLM, 공정 제어 시스템 간의 인터페이스를 개방형 표준으로 재정의하고, 데이터 레이크나 데이터 허브를 중심으로 상호 운용성을 확보하는 방향으로 진행됩니다. 이를 통해 데이터가 사일로에 머물지 않고, 분석과 시뮬레이션으로 이어지도록 하는 것이 본 프로젝트의 핵심 목표입니다.

또한 반도체 및 중공업과 같은 핵심 제조 산업을 대상으로 파일럿을 시작합니다. 반도체 분야에서는 제조 공정의 미세 파라미터와 검사 데이터의 정합성을 높이고, 불량 원인 추적과 공정 개선 사이클을 단축하는 데 초점을 둡니다. 중공업 분야에서는 대형 설비의 운영 데이터와 품질 데이터를 연결해 예지 보전, 생산성 향상, 원가 절감 등의 효과를 목표로 합니다. 파일럿은 파일럿 단계에서 도메인 전문가의 참여를 확보하고, 데이터 수집, 정제, 매핑, 테스트 및 피드백 루프를 명확히 정의합니다. 이 과정을 통해 표준 데이터 모델이 현장에 실제로 적용될 수 있는지 확인하고, 확장 가능한 아키텍처를 검증합니다.

자세히 알아보기

커니의 AI 전문 조직은 글로벌 제조 컨설팅의 노하우를 바탕으로, 제조 온톨로지 설계와 데이터 거버넌스, AI 기반 분석 솔루션의 적용까지 전방위적으로 지원합니다. 커니의 AI 팀은 산업별 데이터 요구사항에 최적화된 AI 모델과 자동화 파이프라인을 구축하고, 현장 파일럿에서 도출된 인사이트를 전사 차원의 의사결정으로 연결하는 역할을 맡습니다. 또한, 고객의 디지털 전환 로드맷을 설계하고, 데이터 품질 관리 체계 구축, 데이터 보안 및 규정 준수 측면에서도 가시성과 신뢰성을 강화합니다.

본 프로젝트의 기대 효과는 명확합니다. 첫째, 제조 데이터의 표준화로 데이터 재사용성이 대폭 향상되고, 분석 속도와 정확도가 개선됩니다. 둘째, 기존 시스템과의 연계가 쉬워져 운영 효율이 상승하고, 신규 데이터 애플리케이션의 도입 장벽이 낮아집니다. 셋째, 반도체 및 중공업 분야의 파일럿에서 얻은 성과를 바탕으로 확장 적용이 가능해지며, 생산성 증가와 품질 개선, 불량률 감소를 통해 단기 ROI를 달성할 수 있습니다. 마지막으로, 데이터 거버넌스와 AI 윤리 원칙이 정립되어, 기업의 디지털 트랜스포메이션 추진이 더 안전하고 일관되게 진행됩니다.

향후 로드맷은 현장 피드백과 데이터 품질 지표를 바탕으로 단계적 확장을 포함합니다. 초기 파일럿 성공을 바탕으로 제조 OnToLoGy의 범위를 더 넓히고, 글로벌 제조 네트워크에 적용 가능한 표준 모델을 발전시킵니다. 동시에, 실무 중심의 교육과 워크숍을 통해 엔지니어와 데이터 사이언티스트 간의 협업을 강화하고, 데이터 기반 의사결정 문화의 확산을 촉진합니다. 이와 함께 커니의 글로벌 네트워크를 활용해 해외 사업장의 벤치마크 사례를 빠르게 공유하고, 현장 요구에 맞춘 현지화 전략도 병행합니다.