제조 현장에 인공지능(AI) 활용이 확산하면서 산업 데이터 플랫폼 시장도 커지고 있다. 생산 설비와 센서에서 발생하는 방대한 데이터를 저장하는 것을 넘어 AI가 분석할 수 있는 형태로 관리하는 기술이 중요해졌기 때문이다.
AI 제조 솔루션 기업 세인티(Sainti Inc.)도 최근 산업 데이터 AI 플랫폼 'SM-DataCore'를 선보이며 시장 공략에 나섰다.
11일 과학기술정보통신부의 ‘2025 데이터산업현황조사’에 따르면 2025년 국내 데이터산업 시장 규모는 33조2269억원으로 추정된다. 전년보다 5.2% 커진 수준이다. 제조 현장에서도 데이터 활용 수요가 뚜렷하다.
시계열 데이터베이스 관리시스템을 전문적으로 개발하는 마크베이스(대표 김성진)가 차세대 데이터 플랫폼 ‘Machbase NEO V8.5’를 공식 출시했다.
마크베이스 김성진 대표는 "피지컬 AI(AI 에이전트)가 사람을 대신해 대부분의 업무를 자율적으로 처리하는 시대로 빠르게 이동하고 있다"며 "앞으로 대부분의 B2B 제품과 솔루션의 최종 사용자는 사람이 아니라 AI 에이전트가 될 것이기 때문에 AI가 이해하기 쉽고 안정적으로 생산성을 발휘할 수 있는 인프라 구축이 우선"이라고 강조했다.
기존 데이터베이스는 사람이 직접 SQL을 작성하고 데이터를 탐색하는 방식으로 설계돼 있어 AI 에이전트가 실제 업무를 수행하기에는 한계가 있다. AI가 스키마와 데이터 구조를 스스로 이해하기 어렵고, 오류 발생 시 복구 경로가 부족해 전체 워크플로우가 쉽게 중단될 수 있기 때문이다. 마크베이스는 이러한 문제의 원인이 기존 DBMS 구조 자체에 있다고 보고 있다.
'Machbase NEO V8.5'는 이러한 한계를 해결하기 위해 개발된 ‘AI Agent Native DBMS’다. 단순히 질문에 답하는 데이터베이스가 아니라, AI가 직접 실행하고 복구하며 지속적으로 운영할 수 있는 실행형 데이터 플랫폼(Executable Data Platform)으로 설계됐다. 이를 통해 산업 현장에서 데이터 수집과 분석을 넘어 판단과 실행까지 가능한 환경을 제공하는…
마크베이스(Machbase)가 AI 에이전트(AI Agent)가 직접 업무를 수행할 수 있도록 설계된 차세대 데이터 플랫폼 'Machbase NEO V8.5'를 공식 출시했다고 27일 밝혔다.
제조업을 포함한 산업계의 AI 전환(AX)이 2026년 1분기를 기점으로 새로운 국면에 접어들고 있다는 점이 이번 출시의 배경으로 꼽힌다. 기존에는 산업 현장의 의사결정을 지원하는 AI 응용이 중심이었다면, 앞으로는 학습된 모델을 기반으로 대용량 산업 데이터를 실시간으로 인지·추론하고 자율적으로 운영하는 '피지컬 AI(Physical AI)'와 'AI Brain' 구현으로 중심축이 이동하고 있다는 설명이다.
AI 에이전트가 단순히 사람의 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 스스로 수행하기 위해서는 기존처럼 사람이 직접 SQL을 작성하고 수동으로 데이터를 탐색하는 방식으로는 한계가 있다는 지적이다.
마크베이스는 이러한 문제의 근본 원인이 기존 데이터베이스(DBMS) 구조에 있다고 보고 있다. 기존 데이터베이스는 사람이 사용하는 것을 전제로 설계돼 AI 에이전트가 스키마와 데이터 구조를 스스로 이해하기 어렵고, 오류 발생 시 복구 경로를 찾기 어려워 전체 워크플로우가 쉽게 중단될 수 있다는 것이다.
'Machbase NEO V8.5'는 이러한 한계를 해결하기 위해 개발된 'AI Agent Native DBMS'다. 단순히 질문에 답하는 데이터베이스가 아니라 AI가 직접…
마크베이스가 지난 4일부터 6일까지 사흘간 일정으로 진행된 ‘스마트공장·자동화산업전 2026(Automation World 2026, 이하 AW2026)’에 참가해 산업현장 데이터를 기반으로 한 ‘블랙박스 AI 플랫폼’을 공개했다.
‘산업현장 블랙박스 AI 플랫폼’은 PLC 등 산업제어시스템(ICS)에서 수집되는 센서·제어 데이터와 현장 영상 정보를 동일한 시간축에서 자동으로 결합해 설비 이상 발생 시 원인과 진행 과정을 즉시 확인할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 기존 산업 현장의 단순 알람 중심 모니터링을 넘어 데이터 간 맥락(Context)을 기반으로 이상 원인을 추론하고 문제 발생 과정을 분석할 수 있도록 설계됐다.
또한 산업제어시스템(ICS)의 센서 데이터와 제어 로그, 현장 영상 등 다양한 정보를 하나의 시간축으로 통합하는 멀티모달 기반 시계열 분석 구조가 적용됐다. 이를 통해 설비 이상 발생 시 관련 데이터를 동시에 확인해 근본 원인을 보다 신속하게 파악할 수 있다. 나아가 엣지–클라우드 환경에서 물리 데이터를 통합적으로 분석하는 산업 지능 데이터 플랫폼으로서 피지컬 AI 구현을 지향한다.
이번 전시에서는 LS일렉트릭의 차세대 PLC ‘SU-CM70’과 연동된 형태로 플랫폼이 시연됐다. ‘SU-CM70’은 고성능 PLC로 처리 속도를 크게 향상시켜 단일 컨트롤러에서 여러 장비를 동시에 제어할…
