[인터뷰] "제조 AI 본질은 모델 아닌 '운영'" 임언호 앰버로드 대표

PoC 본가동 전환율 94% 달성, 11개 산업군 확산

[프라임경제] 수많은 제조 기업이 공정 혁신을 목표로 인공지능(AI)을 도입하지만, 개념검증(PoC) 이후 실제 양산 라인 적용에 실패하는 비율은 80%를 웃돈다. 시험 단계에서는 뛰어난 정확도를 보이던 알고리즘이 현장의 복잡한 설비 한계나 물리 법칙을 넘어서는 비현실적 값을 지시하거나, 공정 조건 변화에 대응하지 못해 방치되는 탓이다.

임언호 앰버로드 대표. ⓒ 앰버로드

   

포스코(POSCO) 현장에서 8년간 33개 프로젝트를 지휘하며 397억원의 실현 이익을 창출했던 임언호 앰버로드 대표는 이러한 실패의 원인을 정확히 꿰뚫고 있었다. 

임 대표는 "제조 AI에서 모델 자체의 비중은 10%에 불과하다"며 "나머지 90%는 현장에서 지속적으로 가동될 수 있는 운영 체계를 구축하는 일"이라고 말했다. 이어 "정확도 수치보다 중요한 것은 현장 엔지니어가 납득할 수 있는 결과가 안전한 범위 안에서 작동하도록 만드는 것"이라고 강조했다.   

회사는 공정 최적화 AI 운영 플랫폼 '마이너리포트(MinerReport™)'를 앞세워 업계의 한계를 극복하고 있었다. 통상 12개월 이상 소요되던 시스템 본가동 기간을 3개월로 단축, 16건의 PoC 중 15건을 본가동으로 연결해 94%라는 이례적인 전환율을 기록했다.   

이같은 속도와 안정성의 비결은 데이터 연결부터 현장 운영까지 하나의 플랫폼 안에서 완결되는 아키텍처에 있다. 전사 데이터를 무작정 취합하느라 수개월을 허비하는 대신 MES, PLC, 품질 데이터, 센서 등에서 필요한 데이터만 선별해 추출한다. 

서로 다른 단위와 시간 축을 자동 정렬하고 결측치와 이상치를 즉각 정제해 분석 가능한 상태로 만든 뒤, 별도 코딩 없이 현장 작업 화면과 기존 시스템으로 연결한다. 데이터 누락이나 모델 성능 저하(드리프트) 감지, 재학습 이력 관리까지 원스톱으로 처리할 수 있는 범용 기능이 제품 내에 갖춰져 있다.   

현장 설득의 기준 역시 기술 지표가 아닌 철저한 '재무 성과'에 뒀다. 

임 대표는 "알고리즘의 정확도는 출발점일 뿐, 고객이 최종 확인하는 것은 AI가 실제 운전 조건을 바꿔 손익을 개선했는가"라며 "도입 전 기준선을 합의한 후 원료·부재료 사용량, 에너지 원단위, 불량률, 생산량을 측정하고 고객사의 회계 기준으로 금액 효과를 직접 검증한다"고 설명했다.   

작업자가 무엇을 언제 얼마나 조정해야 하는지 명확한 가이드를 제공하고, 엔지니어가 추천 근거를 설명할 수 있도록 설계된 결과 앰버로드 고객사의 평균 ROI는 약 900%, 고객사당 연평균 실현 이익은 13억원 규모에 이른다.   

철강 분야에서 출발한 앰버로드는 현재 △이차전지 △화학 △식품 등 11개 산업군으로 외연을 넓혔다. 공정 특성이 전혀 다른 산업군에 유연하게 안착할 수 있었던 이유는 엔지니어의 '암묵지'를 디지털화하는 구조 덕분이다. 

철강 분야에서 출발한 앰버로드는 현재 △이차전지 △화학 △식품 등 11개 산업군으로 외연을 넓혔다. ⓒ 앰버로드

특정 변수의 반응 시간 지연, 설비 가용 범위, 작업자 판단 우선 조건 등 데이터만으로 알 수 없는 현장 경험식을 모델이 인식할 수 있는 변수와 규칙으로 모듈화해 저장한다. 한 번 자산화된 공정 지식은 새 라인이나 공장에 적용할 때 데이터 연결과 파라미터만 조정해 즉시 재사용할 수 있다.   

회사에 따르면 2026년은 앰버로드에 있어 수주형 프로젝트(SI) 기업에서 '반복 판매되는 구독형 제품 회사'로 체질을 전환하는 결정적 분기점이다. 지난해 11억원의 결산 매출을 거둔 앰버로드는 올해 매출 30억~40억원 달성과 함께 연간반복매출(ARR) 1억원 이상 확보를 목표로 제시했다. 

또 고객사 보안 요구에 따라 온프레미스와 클라우드 라이선스도 병행 공급 중이다. 최근에는 이차전지 소재 공정에서 첫 구독 계약을 체결해 장기 구독 모델의 실효성을 입증하기 시작했다. 누적 투자금 29억원(시드 9억원, 프리A 20억원) 역시 솔루션 고도화와 구독 확장에 투입되고 있다.   

글로벌 시장 공략과 생태계 확장도 구체화되고 있다. 올 4분기 베타 오픈을 앞둔 '제조 AI 마켓플레이스'는 단순 모델 다운로드가 아닌, 양산 검증을 마친 원료 절감·공정 최적화 패키지를 앱 형태로 공급하는 구조다. 파트너사는 마이너리포트 위에서 산업별 앱을 개발하고 현장 기술지원을 수행하며 수익을 공유하게 된다.   

아울러 미국, 베트남, 스위스 등 해외 진출 시 직조직을 늘리는 대신 BCG, Litmus Automation, POSCO DX 등 글로벌 파트너 채널과 연대하는 전략을 선택했다. 컨설팅사와 SI 파트너가 고객 발굴과 시스템 구축을 맡고 앰버로드는 코어 솔루션 공급에 집중해 조직 비대화 없이 스케일업을 달성하겠다는 구상이다.   

임언호 대표는 회사의 최종 목표를 'Factory AI Operating System'으로 정의했다. 기존의 MES나 PLC를 대체하는 것이 아니라, 공장 상단에서 흩어진 설비 데이터를 AI의 판단과 현장 실행으로 매끄럽게 연결해 주겠다는 의지다.   

그는 "제조기업이 매번 거액을 들여 신규 AI 프로젝트를 발주할 필요 없이, 자사의 공정 지식과 데이터, 모델 성과가 플랫폼 위에 누적돼 공장이 스스로 진화하는 환경을 만들겠다"며 "2028년 매출 300억원과 구독 비중 65%를 달성해 전 세계 제조 현장에서 가장 오랫동안 작동하며 지속적인 이익을 창출하는 표준 AI OS로 자리매김하겠다"고 포부를 전했다.