제조 AX와 DX의 차이는 업무가 끝났을 때 남는 산출물로 판단할 수 있으며, 같은 공장 안에서도 업무마다 도달한 단계가 다릅니다. 2026년 3월 19일 중소벤처기업부가 낸 「2026년도 제조AI특화 스마트공장 구축지원사업 공고」도 지원 유형을 「데이터 수집·검증」과 「AI공장 구축」으로 나누었습니다. 두 유형의 구분을 업무 한 건에 적용하면 무엇을 먼저 준비할지 정하는 기준이 나옵니다.
제조 AX와 DX의 차이는 업무가 끝났을 때의 산출물에서 드러난다
DX(디지털 전환)는 설비와 업무 시스템의 데이터를 모으고 연결해 사람이 판단할 근거를 만드는 전환입니다. DX의 산출물은 생산 현황 화면, 품질 보고서처럼 사람이 읽는 결과물입니다. 판단과 조치는 담당자가 맡습니다.
AX(AI 전환)는 그 데이터로 내리는 판단과 조치의 일부를 AI가 맡는 전환입니다. AX의 산출물은 승인을 기다리는 계획안, 시스템에 입력된 작업 지시, 발송된 요청입니다. 두 전환은 산출물이 화면에서 끝나는지, 조치로 이어지는지로 구분됩니다.
정부 지원사업도 데이터 수집과 AI공장 구축을 다른 과제로 나눈다
산출물의 차이는 정부 지원사업의 유형 구분에도 반영되어 있습니다. 「AI공장 구축」은 최대 9개월, 최대 2억 원을 지원하고, 공정최적화나 예측유지보수 같은 AI 기능 구축을 대상으로 합니다. 「데이터 수집·검증」은 6개월 이내에 0.5억 원까지 지원합니다. 공고는 데이터 수집·활용 체계가 미흡한 기업이 데이터 수집·검증을 먼저 지원받은 뒤 AI공장 구축으로 연계한다고 적었습니다.
두 유형은 산출물이 다릅니다. 데이터 수집·검증은 DX에, AI공장 구축은 AX에 가깝습니다. 자격과 일정은 사업 안내 글에 있습니다.
DX는 데이터를 연결해 담당자의 판단 근거를 만든다
공고가 사전 준비단계로 둔 데이터 수집은 DX가 맡는 범위입니다. 제조 현장의 DX 과제는 생산관리용 MES, 전사자원관리용 ERP, 품질관리용 QMS를 도입하고 설비 데이터를 한 화면에서 조회하게 만드는 작업이 중심입니다.
판단은 사람에게 남습니다. DX를 일하는 방식의 재설계까지 넓게 보는 관점은 제조업 디지털 전환 로드맵에서 다룹니다.
AX는 판단과 조치의 일부를 AI가 맡고 승인은 사람이 한다
DX가 담당자에게 남겨 둔 판단과 조치가 AX의 대상입니다. AX 단계의 AI는 데이터와 작업표준서, 점검 기준서, 승인 규정을 근거로 판단안(조치 필요 여부와 근거를 정리한 제안)을 만들고, 담당자가 승인하면 그 결과를 업무 시스템에 반영합니다.
그래서 AX 과제에는 승인 규정과 실행 기록이 필요합니다. 승인 규정은 AI의 판단안을 누가 어느 범위까지 승인하는지 정하고, 실행 기록은 판단 근거와 결과를 나중에 확인할 수 있게 합니다.
DX와 AX는 판단 주체와 성과 지표가 다르다
두 전환은 판단 주체와 성과 지표에서 다릅니다.
구분 | DX(디지털 전환) | AX(AI 전환) |
|---|---|---|
목표 | 설비·시스템 데이터의 수집, 연결, 조회 | 판단과 조치의 일부를 AI가 수행 |
업무 산출물 | 현황 화면, 보고서, 알림 | 승인 대기 판단안, 시스템 입력, 발송된 요청 |
판단 주체 | 담당자 | AI가 판단안 작성, 담당자가 승인 |
실행 주체 | 담당자 | 승인된 범위 안에서 AI |
준비할 것 | 데이터 수집과 시스템 연결 | 데이터 연결, 판단 근거 문서, 승인 규정, 실행 기록 |
성과 지표 | 데이터 조회 시간, 데이터 정확도 | 업무 처리 시간, 판단안의 수정·반려 비율 |
가까운 2026년 제조AI특화 유형 | 데이터 수집·검증 | AI공장 구축 |
승인 규정과 실행 기록은 DX 과제에서 만들어지지 않습니다. AX 준비는 따로 필요합니다.
같은 공장 안에서도 업무마다 AX와 DX의 경계가 다르다
AX 준비는 업무 단위로 계획합니다. DX와 AX의 구분은 회사 전체에 하나의 단계로 매겨지지 않습니다. 공고 붙임1의 「제조AI 매트릭스」는 AI 기능 다섯 가지(인지, 예측, 자동화, 소통, 생성)를 행으로 둡니다. 열에는 공정 일곱 가지(재무/인사관리, 제품기획/설계, 구매, 제조공정, 물류, 환경/에너지/안전, 사후서비스)가 있습니다.
자동화 행에는 구매의 자재 수급 최적화, 제조공정의 불량 분석 자동화, 물류의 실시간 물류 제어가 들어 있습니다. 기업은 AI 기능과 적용 공정을 함께 선택하고, 사업계획서의 기술 타당성을 보는 기술성평가에서 일치 여부를 확인받습니다. 한 공장에서 구매 업무는 AX로 전환되고 설비 정비 업무는 DX에 머무를 수 있습니다.
설비 알람 대응은 DX 단계에서 담당자의 판단으로 끝난다
업무 단위의 경계는 업무 한 건을 따라가면 분명해집니다. 예를 들어 사출 설비에서 금형 온도 알람이 발생한 경우를 가정합니다. DX를 마친 공장에서는 알람이 모니터링 화면에 표시되고, 생산 실적은 MES에, 정비 이력은 설비 대장에 남아 있습니다.
정비 담당자는 세 화면을 확인해 정비 여부를 판단합니다. 요청서도 담당자가 씁니다. 일정 영향은 생산관리팀에 묻습니다. 데이터는 연결되어 있어도 판단과 요청서 작성은 사람이 처리합니다.
AX 단계의 설비 알람 대응은 승인된 정비 요청으로 끝난다
같은 알람 대응이 AX로 전환되면 순서가 바뀝니다. AI가 판단안을 먼저 씁니다. AI는 알람 이력과 정비 이력, 설비 점검 기준서를 대조해 정비 필요 여부와 근거를 정리합니다. 이어서 MES의 생산 일정에서 정비로 늦어지는 작업 지시를 찾아 요청서 초안에 붙입니다.
정비 책임자가 초안을 승인하면 정비 요청이 등록되고, 생산관리 담당자에게 일정 변경 요청이 발송됩니다. 담당자는 검토와 승인을 맡습니다. 승인과 반려 결과는 기록으로 남아 비슷한 알람이 발생하면 판단 근거로 쓰입니다.
업무가 어느 단계인지는 산출물, 승인 권한, 실행 기록으로 판단한다
설비 알람 예시에서 두 단계를 나눈 기준은 업무 산출물, 승인 권한, 실행 기록입니다. 세 기준은 데이터 연결을 전제로 적용합니다. 데이터가 없으면 DX 과제입니다.
기준 | 확인할 내용 | 충족하지 않을 때의 처분 |
|---|---|---|
업무 산출물 | 목표로 하는 산출물이 화면·보고서인가, 판단안·조치인가 | 화면·보고서면 DX 과제로 진행 |
승인 권한 | AI의 판단안을 누가 어느 범위까지 승인하는지 규정되어 있는가 | 승인 규정을 먼저 정한 뒤 AX로 전환 |
실행 기록 | 판단 근거와 승인·반려 결과가 업무 시스템에 남는가 | 기록 구조를 갖춘 뒤 실행을 위임 |
세 기준에 모두 해당하는 업무는 AX 과제로 진행합니다. 부족한 기준부터 준비합니다.
데이터를 모두 모은 뒤 AI 적용을 정하는 계획은 공고 요건과도 맞지 않는다
데이터가 연결되지 않아 DX 과제로 분류된 업무도 수집할 데이터의 범위는 AI가 맡을 업무에서 정해집니다. 데이터를 먼저 모두 모으고 AI 적용 업무를 나중에 정하는 계획에는 수집 범위를 정할 근거가 없습니다. 공고도 이 순서를 따르지 않습니다.
데이터 수집·검증을 신청하는 기업도 AI공장 구축의 사업계획서를 함께 제출하여야 합니다. 데이터 수집을 마친 뒤 AI공장 구축을 신청하면 선정평가를 다시 거치며, 공고는 이를 「자동 연계지원 아님」으로 명시하였습니다. 수집 과제만 마치고 AI공장 구축에 선정되지 않으면 모은 데이터를 적용할 지원 과제가 없습니다. 기술성평가 지표에도 공정개선 성과지표와 AI 목표의 연계를 묻는 항목이 있습니다.
DX 단계에 남은 업무는 AX 목표에서 데이터 수집 범위를 정한다
DX 단계에 남은 업무도 공고 요건과 같은 순서로 준비합니다. AX로 전환할 때 AI가 작성할 판단안을 정하고, 그 판단에 필요한 데이터만 수집 범위에 넣습니다. 설비 알람 예시라면 알람 이력, 정비 이력, 생산 일정이 수집 범위입니다. 나머지는 다음 업무에서 모읍니다.
AX로 먼저 전환할 업무는 제조 AX 첫 업무 선정 기준으로 고릅니다.
AX로 전환한 업무는 승인 절차와 실행 기록을 함께 설계한다
AX 단계에 들어선 업무는 승인 규정과 실행 기록을 AI 구축과 같은 일정으로 설계합니다. 승인 규정 없이 실행을 넘기면 AI의 판단이 틀렸을 때 책임 범위가 정해지지 않습니다. 기록이 없으면 사후 검증이 불가능합니다.
퓨처워크랩의 AX Flow는 승인 절차와 실행 기록을 실행 시스템 안에서 함께 관리하는 월드모델 기반 복합 업무 자동화 AI입니다. 설비 상태, 생산 일정, 재고와 주문 같은 시스템 데이터를 문서·메일과 함께 온톨로지(설비·공정·문서 같은 업무 대상과 그 관계를 정의한 데이터 구조)로 구조화합니다. 업무 실행은 노코드 Builder로 설계한 에이전트·워크플로우가 맡습니다. 승인 후 실행 구조는 대답하는 AI와 일을 끝내는 AI의 차이에서 설명합니다.
정리하며
제조 AX와 DX는 기술의 종류보다 업무가 끝났을 때의 산출물로 구분됩니다. 업무마다 산출물, 승인 권한, 실행 기록을 확인하면 그 업무의 현재 단계와 다음에 준비할 항목을 정할 수 있습니다. 스마트공장을 갖춘 공장의 다음 단계는 처리 시간이 긴 업무 하나를 골라 세 기준에 대입하는 데서 시작합니다.
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자주 묻는 질문 (FAQ)
제조 AX와 DX의 차이는 무엇인가요?
DX는 데이터를 모으고 연결해 사람의 판단 근거를 만들고, AX는 그 데이터를 근거로 한 판단과 조치 가운데 일부를 AI가 맡게 합니다. 업무가 끝났을 때 화면이나 보고서가 남으면 DX, 승인된 판단과 조치가 남으면 AX입니다.
DX를 모두 마쳐야 AX를 시작할 수 있나요?
전사 DX를 마칠 필요는 없습니다. AX로 전환할 업무에 필요한 데이터가 연결되어 있으면 그 업무부터 시작합니다.
스마트공장을 도입한 공장의 다음 단계는 무엇인가요?
업무별로 산출물, 승인 권한, 실행 기록을 확인해 AX로 전환할 업무를 정합니다. 데이터가 부족한 업무는 AX 목표에 맞추어 수집 범위를 정합니다.
제조AI특화 스마트공장 사업의 두 유형은 어떻게 다른가요?
2026년 공고 기준으로 「AI공장 구축」은 최대 9개월·최대 2억 원, 「데이터 수집·검증」은 최대 6개월·최대 0.5억 원을 지원합니다. 데이터 수집·검증을 신청할 때도 AI공장 구축 사업계획서를 함께 제출합니다.
참고한 것
중소벤처기업부, 「2026년도 제조AI특화 스마트공장 구축지원사업 공고」(2026.03.19) 본문 1항 사업개요
같은 공고 붙임1 「제조AI 기능별·공정별 지원 안내」
같은 공고 붙임3 「기술성평가 지표」