2026년 3월, 코엑스에서 열린 AW2026(Automation World 2026)은 국내 대표 스마트 제조·자동화 전시회로, 제조 AI와 자율화 기술의 현재를 확인할 수 있는 자리였습니다.

DDI는 이번 전시에 참가해, 제조 AI 인텔리전스를 중심으로 실제 현장에서 어떻게 적용되는지를 직접 경험할 수 있는 부스를 선보였는데요. 그 후기를 생생하게 공유드립니다!

✅ DDI는 AW2026에서 제조 AI 인텔리전스 포트폴리오를 통합적으로 소개했습니다. 부스를 4개의 Zone으로 구성해서 데이터 수집부터 예측, 실행까지 이어지는 흐름을 체험할 수 있도록 구성했어요.

✅ 현장에서 특히 관심이 높았던 건 AI 예지정비, 품질관리, 공정 최적화와 같은 ‘직접적인 운영 개선’ 영역이었고, 방문객들도 기술 자체를 넘어 시스템 연동이나 ROI, 데이터 보안처럼 실제 도입을 전제로 한 질문을 많이 던졌습니다.

✅ 또 하나 눈에 띄었던 건, 단순 정보 탐색이 아니라 PoC나 후속 미팅으로 이어지는 상담이 많았다는 점이에요.

AW2026에서 DDI 부스는 무엇이 달랐을까요?

DDI 부스는 단순히 솔루션을 설명하는 방식이 아니라, 제조 데이터가 어떻게 실제 가치로 이어지는지를 ‘과정’ 중심으로 보여주는 데 초점을 맞췄어요.

AI 예지정비·품질관리, AI 안전관리, 제조 AI 애플리케이션, OT 보안까지 총 4개의 Zone으로 구성했고, 각 영역을 독립된 기술이 아닌 하나의 흐름으로 연결하여 소개했습니다.

미니 세션, 스탬프 투어, QR 설문, 현장 상담까지 함께 운영해 방문객들이 자연스럽게 “이걸 우리 공장에 적용하면 어떻게 되지?”를 떠올리게 했습니다. 한마디로 정리하면DDI 부스는 기술을 보여주는 공간이 아니라, “우리 공장에 적용하면 어떤 변화가 생기는지 상상해보는 공간”이었습니다.

이번 전시에서 DDI는 특정 AI기능이 아니라 “현장의 문제를 어떻게 풀 것인가”에 집중했습니다.

설비 예지정비 영역에서는 PreVision™과 AI 표준 설비 예지진단 솔루션을 소개했습니다. 소형 설비부터 터빈과 같은 대형설비까지 데이터를 기반으로 이상 징후를 사전에 감지하고 대응할 수 있도록 지원하며, ‘고장 후 대응’이 아닌 ‘사전 예방’ 중심의 운영을 가능하게 함을 시연했습니다.

품질관리 영역에서는 AI 비파괴 검사 솔루션 D Vision으로 영상 데이터를 기반으로 미세 결함을 자동으로 검출하고, 검사 결과를 데이터 자산으로 축적하여 발전된 품질관리 흐름을 소개했습니다.

안전관리 영역에서는 CCTV와 IoT 센서를 기반으로 한 실시간 모니터링과 Smart SHE 플랫폼, 법규-사규 Gap 분석을 함께 보여드렸는데요. 현장의 위험 요소를 사전에 감지하고 대응할 수 있도록 지원하면서, 산업 안전 관리 방식도 점점 ‘예방 중심’으로 변화하고 있다는 점을 설명했습니다.

또 하나 많은 관심을 받았던 부분은, 부스 입구에서 진행된 레고 기반 AI 안전관리 시연이었습니다.

복잡한 제조 현장을 보다 직관적으로 전달하기 위해 레고 모델을 활용해 공장 내 위험 상황을 구성하고, 이를 AI가 어떻게 감지하고 대응하는지를 시각적으로 보여주는 방식이었는데요. 단순한 설명보다 훨씬 이해하기 쉬워 방문객들의 발걸음을 자연스럽게 이끌었습니다.

시연에서는 작업자 쓰러짐, 협착 위험, 안전 장구 미착용과 같은 실제 현장에서 발생할 수 있는 다양한 위험 요소를 AI 비전 기술로 감지하는 방식이 소개되었습니다. 특히 AI CCTV를 통해 현장을 실시간으로 모니터링하고, 감지된 이벤트를 통합 대시보드에서 한눈에 확인할 수 있는 구조가 함께 강조되었습니다.

또한 CCTV가 커버하기 어려운 영역은 IoT 센서를 통해 보완하고, 감지된 위험 요소를 Smart SHE 시스템과 연동하여 관리자 측에서 빠르게 대응할 수 있는 운영 구조도 함께 설명되었습니다.

이처럼 체험형 시연과 함께 실제 적용 사례가 연결되면서, 현장에서는 자연스럽게 인터뷰와 상담으로 이어지는 흐름도 확인할 수 있었습니다. 단순히 기술을 이해하는 수준을 넘어 “어떻게 적용할 수 있는가”에 대한 논의가 이어졌다는 점에서, 안전관리 영역 역시 도입 검토를 넘어 실행 단계로 이동하고 있음을 보여줬습니다.

AI OCR, Generative BI, MLOps로 구성된 제조 AI 애플리케이션 영역에서는 생산과 품질, 수요 데이터를 통합적으로 분석해 AI가 실제 운영과 의사결정을 어떻게 지원하는지 소개했습니다.

마지막으로OT 보안 영역에서는 제조 환경을 구성하는 설비와 인프라를 보호하기 위한 CPS 기반 보안 솔루션을 소개했습니다. 제조 현장은 점점 더 많은 설비와 시스템이 연결되고 데이터가 실시간으로 흐르는 구조로 바뀌고 있는데요. 이러한 연결성이 높아질수록 사이버 위협 역시 함께 증가하는 것이 현실입니다. 이러한 변화에 대응하기 위해, 운영 환경에 영향을 주지 않으면서 설비와 네트워크 전반을 가시화하고 이상 징후를 탐지하는 보안 접근 방식을 강조했습니다.

현장에서 확인한 제조 기업의 진짜 관심과 고민

현장에서 얻은 가장 중요한 인사이트는 ‘무엇이 인기 있었는가’보다 ‘왜 관심을 가졌는가’였습니다.

DDI가 진행한 설문 결과, 가장 높은 관심을 받은 영역은 AI 설비 이상 조기 경보, AI 예지진단, 그리고 AI 품질관리로 결국 “설비 안정성과 품질 개선”을 의미했습니다.

반대로 기업들이 실제로 고민하는 건 훨씬 현실적이었습니다. 시스템 연동, ROI, 데이터 보안… 대부분 “AI 도입 이후”에 관한 이야기였습니다. 여기서 핵심은 명확합니다. 기술 그 자체보다 중요한 건 “이걸 실제로 돌릴 수 있느냐”입니다.

또 AI 도입 관련해서는PoC, 실제 사례, 내부 역량까지 함께 고민하는 흐름도 눈에 띄었습니다. 즉, 고객의 니즈 또한 “기능 설명 → 적용 검증 → 실행 지원”으로 이동하고 있습니다.

AW2026이 보여준 제조 AI의 변화

이번 전시에서 가장 인상적인 변화는 기술이 아니라, 도입 단계의 성숙도였습니다.

과거에는 정보를 수집하기 위해 부스를 방문하시는 분들이 많았다면, 이제는 PoC와 방문 미팅을 요청하시며 실제 도입 문의를 많이 하셨는데요. 기술 자체를 비교하던 흐름에서, 이제는 ROI와 실행 가능성을 중심으로 판단하는 구조로 바뀌고 있음을 체감했습니다. 제조 AI는 ‘검토’가 아니라 ‘도입을 전제로 한 평가 단계’에 들어섰다고 말할 수 있겠죠?

DDI가 제시하는 방향: 제조 AI 인텔리전스

DDI는 이번 AW2026에서 제조 AI를 “산업 현장을 연결하고, 데이터를 기반으로 운영을 지능화하는 인텔리전스”로 정의했는데요. 이건 단순히 기술을 도입하는 문제가 아니라 설비 안정성 확보, 품질 예측 및 개선, 안전 리스크 최소화, 그리고 운영 효율 극대화까지 연결되는 통합적인 가치를 의미합니다.

결국 여러분께 전달 드리고자 하는 메시지는 하나입니다. AI를 ‘개별 기술’이 아닌 ‘운영 체계’로 바라보는 것입니다.

그래서 DDI는 앞으로도 고객의 실제 제조 환경에 맞춘 AI 도입을 지원할 예정입니다. 데이터 기반 운영 체계를 구축하고, PoC를 통한 단계적 확산 전략을 함께 설계하는 것이죠. 그리고 가장 중요한 기준은 “실제로 효과가 나느냐(ROI)”입니다.

현장 중심의 제조 AI 도입은 이미 시작되었습니다.
DDI는 그 변화의 흐름 속에서, 고객과 함께 실행 단계로 나아가는 파트너 역할을 계속해 나가겠습니다!

DDI가 혁신한 제조 사례를 더 보고 싶다면?

✅ 생성형 AI를 활용해 더 효율적으로 제조 설비를 관리/운영하고 싶으신가요?

✅ 강화된 예지정비 솔루션을 자세히 알고 싶으신가요?

💡 제조 AI 혁신 전문가를 만나 궁금증을 해결해 보세요!