울랄라랩, 이수페타시스 DX 프로젝트로 ‘AI 팩토리’ 구현 청사진 제시

[인더스트리뉴스 최종윤 기자] 스마트팩토리·산업용 데이터 솔루션 전문기업 울랄라랩(대표 강학주)이 글로벌 PCB 선도기업 이수페타시스(대표 최창복)와 함께 진행한 디지털전환(DX) 프로젝트를 성공적으로 마무리했다.

울랄라랩은 이번 프로젝트를 통해 PCB 적층·플라즈마 공정 데이터를 비롯한 현장 OT 데이터와 MES·ERP 등 IT 데이터를 통합하고, 이를 기반으로 실시간 모니터링과 AI 분석이 가능한 데이터셋을 구축했다.

현재 정부가 추진하는 ‘AI 팩토리’ 정책의 핵심 목표인 데이터 기반 의사결정 체계 구현을 현장에서 실증한 사례로 국내 제조업 현장에서 벤치마킹할 수 있는 모델을 제시했다는 평가다.

특히 울랄라랩은 산업통상자원부가 선정하는 ‘AI 팩토리 전문기업’에도 이름을 올리면서, 기술력 및 기업 역량을 동시에 입증했다.

울랄라랩 도현수 데이터레이크사업부 책임연구원은 “이번 프로젝트는 단순히 데이터를 수집하는 데 그친 것이 아니라 실시간 모니터링부터 AI 분석까지 한 프로세스를 현장에서 완성했다는 점에서 의미가 크다”고 강조했다.

제조 현장에서 출발한 DX 전문기업, 울랄라랩

이 같은 성과는 울랄라랩이 걸어온 궤적과 무관하지 않다.

울랄라랩은 2011년 설립 이후 꾸준히 제조 현장에 특화된 IT 기업으로 성장해왔다. 정부의 스마트공장 보급 확산 사업에 공식 공급기업으로 참여하면서, 중소·중견기업을 중심으로 현장 데이터 기반 DX 플랫폼을 제공하고 있다.

특히 자체 개발한 ‘Wim-X Core’ 기술은 울랄라랩의 핵심 자산이다. ‘Wim-X Core’는 설비에서 발생하는 데이터와 MES·ERP 같은 레거시 시스템의 데이터를 수집·정제·변환해 하나의 데이터 레이크로 통합한다.

현장에서는 실시간 모니터링과 품질 분석, 예지보전, AI 기반 최적화까지 단계적으로 발전시킬 수 있다.

도 책임연구원은 “울랄라랩은 시작부터 제조 현장을 깊이 이해하며 IT 솔루션을 설계해왔고, 현장의 도메인 지식을 기반으로 기술을 발전시켜왔기 때문에 적용성과 완성도가 높다”고 설명했다.

최근 제조업계가 AI 기반 의사결정을 지원하는 AX(AI Transformation)로 이동하고 있는 가운데, 울랄라랩도 데이터 통합·분석·활용을 중심으로 AX를 실현할 수 있는 플랫폼을 구축하고 있다.

도 책임연구원은 “AX는 단순히 공정을 디지털화하는 수준을 넘어 데이터를 학습해 스스로 최적의 생산 조건을 제시할 수 있어야 한다”며, “이번 프로젝트를 통해 울랄라랩이 데이터 기반 AI 팩토리 구현 가능성을 실질적으로 입증했다”고 강조했다.

PCB 설계 데이터 이미지화, 기술적 돌파구 마련

이번 이수페타시스 DX 프로젝트의 가장 큰 난제 가운데 하나는 PCB 설계 단계에서의 ‘동막분포 점유율’ 데이터 처리였다.

PCB는 적층 구조와 미세 가공이 중요한 만큼, 설계 단계 데이터의 정밀도가 생산 품질에 직결된다. 그러나 기존에는 이 데이터가 단순 텍스트 형태로만 관리돼 실제 활용에 한계가 있었다.

울랄라랩은 이러한 한계를 극복하기 위해 ‘동막분포 점유율’ 설계 데이터를 이미지화하고, 이를 기반으로 딥러닝 분석이 가능하도록 전환했다. 혁신적 접근으로 데이터 활용의 폭을 넓혔을 뿐 아니라, 현장 엔지니어들의 업무 효율도 크게 높였다.

도 책임연구원은 “과거에는 담당자가 하루 종일 설계 데이터를 정리해야 했지만 울랄라랩 솔루션을 적용한 이후에는 클릭 한 번으로 이미지화가 가능해졌다”며, “이 데이터가 이후 백드릴 매칭이나 불량 예측에도 활용될 수 있어 공정 전반의 효율성이 크게 높아졌다”고 설명했다.

이처럼 텍스트 기반의 수치를 이미지화해 AI 학습에 적용한 것은 업계에서도 보기 드문 시도다. 그 결과 생산성과 품질 혁신이라는 기술적·비즈니스적 가치를 동시에 달성할 수 있었다.

7개월 만에 DX 성과 확보

울랄라랩과 이수페타시스의 DX 프로젝트 성공은 업계의 높은 관심을 끌고 있다.

이수페타시스는 글로벌 PCB 제조업체로 ESG 요구와 4차 산업혁명 대응 차원에서 일찍이 디지털 전환을 준비해왔다.

앞서 PoC(개념검증) 단계에서 울랄라랩은 플라즈마 공정 품질 데이터 예측을 성공적으로 수행하며 가능성을 입증했고, 이를 토대로 프로젝트 범위가 확대됐다.

이후 약 7개월간의 본격적 구축 기간을 거쳐, 생산·품질·설계 데이터를 아우르는 통합 플랫폼이 완성됐다.

도 책임연구원은 “이수페타시스가 경영진부터 현장 엔지니어까지 DX의 필요성을 명확히 이해하고 있었기 때문에 프로젝트가 원활히 진행될 수 있었다”며, “TF팀이 공정별로 긴밀히 협력한 덕분에 PoC에서 본 프로젝트까지 빠르게 이어질 수 있었다”고 말했다.

난제 극복과 조직적 협업이 맞물리면서 단기간에 가시적 성과를 만들어낼 수 있었다는 뜻이다.

데이터 수집부터 활용까지, 풀 프로세스 구현

많은 제조기업이 DX를 시도하지만 데이터셋 구축과 현장-IT 부서간 간극으로 인해 실패하는 사례도 적지 않다.

도 책임연구원은 “쉽게 ‘데이터 수집-분석-AI 적용’을 이야기하지만 실제로 한 프로세스를 끝까지 완성하는 경우는 드물다”며, “이번 프로젝트가 수집부터 분석·활용까지 풀 프로세스를 구현했다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.

울랄라랩은 프로젝트 관리에도 차별화를 뒀다.

애자일(Agile) 방법론을 적용해 개발 이슈를 실시간 추적·관리하고, 주간 단위 리뷰를 통해 현장 피드백을 즉시 반영했다.

또 이수페타시스와 함께하는 워크숍과 교육을 정기적으로 진행해 협업 시너지를 극대화했다.

도 책임연구원은 “울랄라랩과 이수페타시스가 원팀(One Team)으로 협력한 것이 가장 큰 성공 요인이었다”며, “경영진의 강력한 지원과 실무진의 적극적인 참여가 맞물려 프로젝트가 흔들림 없이 진행될 수 있었다”고 강조했다.

AI 팩토리 정책과 맞닿은 현장 성과

이번 프로젝트는 정부가 추진 중인 AI 팩토리 정책과도 맞닿아 있다.

울랄라랩은 OT와 IT 데이터를 통합하는 고도화된 데이터 파이프라인을 구축해, 실시간 모니터링·SPC 분석·AI 기반 예측 운영까지 가능케 했다.

이는 AI 팩토리 정책이 지향하는 데이터 기반 의사결정 체계와 일치한다.

도 책임연구원은 “이번 프로젝트는 국내 제조업 전반에서 확산 가능한 표준화 모델을 제시한 사례라며, 정부 정책과 궤를 같이해 AI 기반 제조혁신 확산을 견인할 수 있다”고 확신했다.

동시에 제조업 경쟁력 본질이 데이터 자산화에 있다는 점도 부각시켰다.

망분리 환경으로 인해 현장 데이터를 업무에 직접 활용하지 못했던 이수페타시스는 울랄라랩 솔루션 도입으로 실시간 데이터 조회와 분석이 가능해졌다.

도 책임연구원은 “엔지니어들이 직접 데이터 기반 의사결정에 참여할 수 있게 됐으며, 설계·생산·품질 부서간 협업도 강화됐다”고 설명했다.

울랄라랩과 이수페타시스가 국내 제조업이 데이터 중심 AI 팩토리로 나아갈 수 있다는 가능성을 보여줬다.

현재 울랄라랩은 중소·중견기업 중심으로 확대되는 DX 수요에 발맞춰, 전자·기계·소재 산업 등 공정 최적화 효과가 큰 분야에 집중해 솔루션 고도화와 산업 특화형 모델 개발에 주력하고 있다.

특히 공정 데이터의 자동 수집·분석·예지 기능을 핵심으로 하는 경량화 스마트팩토리 모델을 통해 다양한 산업군에서 AI 기반 제조혁신 확산을 가속화하겠다는 목표다.

글로벌 시장에서도 미국·일본·유럽·남미 등 DX 초기 수요가 높은 지역을 우선 공략하며, 현지 파트너십과 PoC를 통해 확산 모델을 구축하고 있다.

도 책임연구원은 “데이터 기반 제조혁신은 이제 선택이 아닌 필수”라며, “울랄라랩은 DX를 원하는 기업들과 적극적인 협업을 바탕으로 위험은 최소화하고 성과는 극대화해 기업들의 성공적인 디지털전환을 지원하겠다”고 밝혔다.