[AW 2026 프리뷰 인터뷰] 데이터랩스 “데이터 쌓이지만, 문제 해결 이어지지 않는 제조 현장 바꾼다” – 헬로티

핵심 요약

제조 데이터 분석 솔루션 전문 기업 데이터랩스는 Smart Factory+Automation World 2026(AW 2026, 3월 개최)을 앞두고 제조 현장의 데이터 축적이 실제 문제 해결로 이어지지 않는 현실을 지적했다. 데이터랩스는 미니탭(Minitab) 기반의 통합 플랫폼과 연결 솔루션을 통해 데이터 정리·분석·시각화·협업을 하나의 흐름으로 묶어 현장 적용을 촉진하겠다고 밝혔다. AW 2026 부스에서는 미니탭 솔루션 센터를 중심으로 Minitab Connect, Simul8, Prolink 등 실제 연동 데모를 선보이며 현장 적용 가능성을 직접 보여줄 예정이다.

핵심 사실

• AW 2026은 2026년 3월에 열리는 Smart Factory+Automation World 전시회로, 데이터랩스는 참가 기업 대상 데모를 준비 중이다.
• 데이터랩스는 미니탭을 기반으로 한 제조혁신 솔루션을 제공하며, 미니탭은 50년 이상 글로벌 산업에서 검증된 통계 소프트웨어다.
• 국내에서 데이터랩스는 20년 이상 미니탭 교육과 컨설팅을 수행해 왔으며, 솔루션 도입뿐 아니라 현장 적용까지 지원한다고 밝혔다.
• 주요 전시 품목은 미니탭 솔루션 센터(통합 플랫폼), Minitab Connect(데이터 통합), Simul8(이산 이벤트 시뮬레이션), Prolink(검사장비 실시간 연동)이다.
• 데이터랩스는 공정·품질 데이터가 여러 시스템에 분산되고 개인 단위로 관리되며 동일한 문제가 반복되는 점을 문제로 진단했다.
• LG화학은 미니탭 기반 통계 분석을 생산·품질·R&D 전반에 활용해 공정 고장 예방과 고장 부품 감소에 기여했으며, 회사는 2023년에 약 960억 원의 영업이익을 기록했다.
• 데이터랩스는 AW 2026을 통해 데모, 사례 공유, 교육·컨설팅 제공 계획을 강조하며 현장 적용성을 검증하겠다고 밝혔다.

사건 배경

제조업계는 지난 수년간 센서와 자동화 장비 도입으로 데이터가 대량으로 생성되는 단계에 진입했다. 그러나 데이터는 생산·품질·설비 등 여러 시스템에 흩어져 저장되거나, 분석 결과가 개인별 파일로만 남아 조직적 학습으로 연결되지 못하는 경우가 많았다. 이로 인해 동일한 품질 문제나 공정 병목이 반복적으로 발생하고, 원인 분석과 개선 활동의 효율성이 떨어진다. 국내 제조사는 스마트팩토리와 AI 도입을 추진하지만, 구체적인 데이터 활용 체계와 조직 내 협업 기준이 부족한 상황이다.

해외에서는 통계 기반 품질관리와 시뮬레이션을 결합해 공정 안정화를 이룬 사례가 다수 보고됐다. 다만 중소·중견 제조업체는 IT·OT(운영기술) 통합, 데이터 표준화, 인력 교육 등 초기 투자와 변화 관리가 걸림돌로 작용한다. 데이터랩스는 이러한 현장의 간극을 메우기 위해 ‘분석 도구 제공’을 넘어 ‘현장 적용 교육·컨설팅’을 병행하는 접근을 선택했다. 이는 단순 솔루션 판매에서 벗어나 운영 기준과 협업 프로세스 구축까지 지원하려는 전략으로 읽힌다.

주요 사건

데이터랩스는 AW 2026 부스에서 미니탭 솔루션 센터를 중심으로 한 통합 데모를 계획하고 있다. 솔루션 센터는 데이터 준비(ETL), 통계 분석, 대시보드 시각화, 협업 기능을 클라우드 환경에서 제공해 현장 담당자들이 동일한 데이터 해석 기준을 갖도록 돕는다. Minitab Connect는 ERP·MES·검사장비 등에서 데이터 파이프라인을 구성해 실시간·정기 데이터를 중앙에 모으는 역할을 한다. Simul8은 공정 흐름과 병목을 이산 이벤트 시뮬레이션으로 사전 검토해 개선 우선순위를 도출하며, Prolink는 검사 장비와 직접 연결해 실시간 품질 데이터를 수집·분석한다.

인터뷰에서 데이터랩스는 많은 제조사가 데이터를 보유하고 있으나 ‘문제 해결로 연결되는 연속적 흐름’을 만들지 못한다고 강조했다. 이를 해소하기 위해 통계 기반의 표준 프로세스와 협업 도구가 필요하며, AW 2026에서 실제 현장 데이터를 이용한 데모를 통해 구현 가능성을 확인시킬 계획이라고 밝혔다. 회사는 또한 솔루션 도입 이후에도 교육·컨설팅을 통해 현업 프로세스에 맞게 도구를 정착시키는 지원을 약속했다.

현장 적용 사례로 소개된 LG화학의 경우, 미니탭 기반 통계 분석을 통해 공정 고장을 예방하고 불량률을 줄이는 등 성과를 기록했다. 데이터랩스는 이와 같은 사례가 특정 설비나 품목에 국한되지 않고 전사적으로 확산 가능한 모델이라는 점을 강조했다. 다만 실제 도입 효과는 공정 특성, 데이터 품질, 조직 역량에 따라 달라질 수 있다고 회사 측은 덧붙였다.

분석 및 의미

첫째, 통계 기반 플랫폼의 도입은 제조 현장의 의사결정 속도와 일관성을 높인다. 동일한 데이터 정의와 분석 워크플로를 사용하면 부서 간 소통 비용이 줄고, 동일한 문제에 대해 반복되는 원인 분석을 줄일 수 있다. 둘째, 실시간 데이터 수집과 시뮬레이션 결합은 설비 가동률과 품질 안정성 개선에 기여할 수 있다. Prolink 같은 연동 솔루션으로 검사 데이터를 즉시 분석하면 불량 원인 추적과 조치가 빨라진다.

셋째, 경제적 효과는 사례별로 차이가 있으나 LG화학 사례처럼 품질 개선은 비용 절감과 수익성 향상으로 연결될 가능성이 크다. 다만 초기 통합 비용, 기존 시스템과의 연계 비용, 인력 교육 비용을 고려해야 한다. 넷째, 국내 제조업의 디지털 전환에서 중요한 변수는 데이터 거버넌스와 조직 문화다. 기술 도입만으로는 성과를 내기 어렵고, 현장 표준·역할·책임을 정의하는 변화 관리가 병행돼야 한다.

마지막으로 AI·머신러닝 기능은 데이터 준비와 패턴 탐지에서 유용하지만, 제조 현장의 신뢰를 얻으려면 통계적 근거와 해석 가능성(Explainability)이 필요하다. 데이터랩스의 접근은 통계 중심의 검증된 방법론에 AI 보조 기능을 결합하는 형태로, 제조 현장의 수용성을 높이는 방향으로 보인다.

비교 및 데이터

위 비교는 일반적 차이를 요약한 것으로, 실제 효과는 각 기업의 시스템 구조와 데이터 품질에 따라 달라진다. 데이터랩스는 통합 플랫폼과 연계 도구로 초기 표준화 비용을 낮추고 적용 속도를 높이는 것을 목표로 제시한다.

반응 및 인용

“제조 현장에는 데이터가 계속 쌓이지만, 실제 문제 해결과 의사결정으로 이어지지 못하는 경우가 많다.”

데이터랩스 관계자(기업 인터뷰)

이 발언은 데이터랩스가 제시하는 문제 인식의 핵심을 요약한다. 회사는 AW 2026에서 이를 해결할 수 있는 워크플로와 도구를 현장에서 시연하겠다고 밝혔다.

“통계 기반의 표준화된 분석 플랫폼은 복수 부서 간 의사결정 일관성을 높이고 개선 활동의 재현성을 확보하는 데 유리하다.”

업계 전문가(익명, 제조 데이터 분석 자문)

전문가는 특히 데이터 표준화와 협업 툴의 결합이 중소기업에서의 디지털 전환 가속화에 중요하다고 평가했다. 다만 초기 통합 비용과 조직 문화 변화가 병행돼야 한다고 지적했다.

불확실한 부분

• 도입 후 기대되는 정확한 ROI 산출은 공정 특성·데이터 품질·적용 범위에 따라 달라져 단일 수치로 일반화하기 어렵다.
• 기존 레거시 시스템과의 연동 비용 및 통합 기간은 업체별 편차가 크며 사전 평가가 필요하다.
• AI·머신러닝 모델의 현장 정확도와 유지보수 부담은 데이터 양·라벨링 품질에 따라 영향을 받는다.

총평

데이터랩스의 접근은 제조 데이터의 ‘축적’을 ‘해결력’으로 전환하려는 현실적 해법을 제시한다. 통계적으로 검증된 미니탭 기반 툴과 데이터 파이프라인, 시뮬레이션을 결합하면 공정 안정화와 품질 개선의 실행력을 높일 수 있다. 다만 성공적인 적용을 위해서는 초기 데이터 정제, 시스템 연동, 조직 내 표준화와 같은 변화 관리 요소가 병행되어야 한다.

AW 2026에서의 실시간 데모와 현장 사례 공유는 제조사들이 기술을 단순히 도입하는 단계를 넘어 실무에 정착시킬 수 있는지를 판단할 중요한 기회가 될 것이다. 기업들은 데모를 통해 자사 공정과의 적합성, 투자 대비 기대효과, 도입 로드맵을 구체적으로 점검할 필요가 있다.

출처

• 헬로티 보도(언론)
• Minitab 공식 홈페이지(공식)