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엠아이큐브솔루션, 코스메카코리아에 ‘AI 자율제조 플랫폼’ 구축…K-뷰티 제조 AX 본격화
스타트업엔
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엠아이큐브솔루션은 중소벤처기업부가 추진하고 중소기업기술정보진흥원 인공지능혁신추진단이 운영하는 ‘AI 응용제품 신속 상용화 지원 사업’의 대표 공급기업으로 선정돼 코스메카코리아의 AI 자율제조 플랫폼 구축에 착수한다고 밝혔다.
이번 사업은 유망 AI 제품과 서비스의 신속한 상용화를 지원하고 국내 AI 신산업 육성과 글로벌 경쟁력 강화를 목적으로 추진된다.
엠아이큐브솔루션은 사업을 통해 코스메카코리아 제조 현장에 적용할 AI 핵심 솔루션을 개발한다. 대상 범위는 연구개발(R&D), 화장품 내용물 배합, 생산, 품질검사 등 제조 전 공정이다.
특히 화장품 제조 과정에서 발생하는 다양한 데이터를 AI로 연결하고, 제조 과정에서 발생하는 품질 문제를 사전에 파악하는 한편 원료와 성분 조합에 따른 최적 레시피를 제안하는 시스템 구축에 초점이 맞춰졌다.
이번 사업에서 개발되는 솔루션은 △AI 멀티비전 품질검사 △레시피 생성 AI △유사 클레임 사전 예방 AI △생성형 AI 데이터 통합 △디지털 트윈 기반 자율제어 등 5종이다.
AI 멀티비전 품질검사는 기존 비전 검사 시스템을 딥러닝 기반 이미지 분석 방식으로 고도화하는 기술이다.
기존의 단일 검사 방식에서 벗어나 제품 종류와 제조공정 변화에 대응할 수 있는 범용 AI 개발 체계를 구축하는 것이 목표다. 제품 다변화가 빠른 화장품 제조 현장에서 검사 정밀도와 생산 효율을 높이는 데 활용될 전망이다.
레시피 생성 AI는 신체 및 피부 정보와 원료·성분 데이터를 함께 분석해 최적의 화장품 레시피를 제안하고, 가상 환경에서 결과를 검증할 수 있도록 지원한다.
엠아이큐브솔루션은 이미 이차전지 산업에서 다수의 원료 조합을 분석해 최적 배합을 도출하는 ‘수리적 구조 기반 최적해 탐색 알고리즘’을 검증한 경험이 있다. 회사는 해당 기술을 화장품 레시피 개발 영역으로 확대 적용한다는 계획이다.
화장품 산업에서 레시피 개발은 제품 경쟁력과 직결되는 분야다. 원료 종류와 조합이 다양하고 소비자의 피부 특성이나 제품 요구사항까지 고려해야 하는 만큼 AI를 활용한 배합 최적화가 실제 제조 현장에서 어느 수준의 개발 기간 단축과 품질 개선으로 이어질지가 중요한 과제가 될 전망이다.
유사 클레임 사전 예방 AI는 과거 품질 및 고객 클레임 데이터를 거대언어모델(LLM)로 분석해 불량이나 품질 문제 발생 가능성을 사전에 예측하는 서비스다.
단순한 키워드 검색 방식에서 한 단계 나아가 멀티에이전트 AI 분석 기술을 적용해 자연어 기반 질의응답이 가능하도록 개발한다.
연구개발과 생산 과정에서 축적되는 데이터를 통합하는 작업도 병행한다. 생성형 AI 데이터 통합 솔루션은 연구개발부터 생산, 품질관리까지 각 공정에 흩어진 데이터를 연결해 실시간 의사결정을 지원하는 역할을 맡는다.
디지털 트윈 기반 자율제어 솔루션은 가상 제조 환경과 LLM을 결합하는 방식이다. 실제 제조공정을 가상 환경에서 분석하고 실시간으로 공정을 최적화하는 동시에 AI가 제시한 제어 방안과 그 판단 근거까지 제공하는 것을 목표로 한다.
사업은 2년에 걸쳐 단계적으로 진행된다. 1차 연도에는 AI 코어 모델과 데이터 인프라 구축에 집중한다. 이후 2차 연도에는 AI 모델을 고도화하고 실제 제조 현장 실증을 진행해 코스메카코리아에 맞춘 자율제조 시스템을 상용화한다는 계획이다.
엠아이큐브솔루션은 현장 실증과 상용화 이후 코스메카코리아의 글로벌 생산 거점으로 솔루션 공급 범위를 확대할 방침이다.
심효준 엠아이큐브솔루션 대표는 “이번 ‘AI 응용제품 신속 상용화 지원 사업’은 코스메카코리아 제조 현장에 최적화된 자율제조 생태계를 구축하는 중요한 전환점이 될 것”이라며 “생성형 AI와 디지털 트윈을 결합한 화장품 특화 AI 통합 프레임워크를 성공적으로 실증하고, 이를 중소·중견 제조기업의 AX 표준 모델로 확산해 제약, 바이오 등 다양한 산업으로 자율제조 솔루션 적용을 확대해 나가겠다”고 말했다.
엠아이큐브솔루션은 화장품과 마찬가지로 원료 배합과 레시피 최적화가 중요한 식품·화학 산업에서도 AI 프로젝트를 수행해왔다.
식품 분야에서는 AI 기반 최적 배양 공정 추천을 통해 매출 9% 증대와 제조 비용 10% 절감 성과를 거뒀으며, 화학 분야에서는 AI 기반 배합 사양 추천을 적용해 개발 리드타임과 불량률을 약 30% 개선한 사례를 확보했다.
이번 코스메카코리아 프로젝트는 기존 제조업 AI 적용 경험을 화장품 ODM 산업으로 확대하는 성격을 갖는다. 특히 연구개발 데이터와 제조 데이터, 품질 데이터를 하나의 AI 기반 체계로 연결한다는 점에서 단순한 생산자동화보다 적용 범위가 넓다.
다만 AI 자율제조 플랫폼이 실제 산업 현장에서 안정적으로 작동하려면 양질의 제조 데이터 확보와 데이터 표준화, 현장 시스템과의 연동, AI 판단에 대한 검증 체계 등이 함께 뒷받침돼야 한다. 화장품 제조 특성상 제품 종류와 원료 조합이 다양하다는 점도 기술 상용화 과정에서 해결해야 할 과제로 꼽힌다.
엠아이큐브솔루션과 코스메카코리아는 2년간 AI 모델 개발과 현장 실증을 거쳐 자율제조 시스템 상용화를 추진한다. 화장품 ODM 제조공정에서 AI가 품질검사와 레시피 개발, 데이터 분석, 공정 제어까지 어느 범위에서 실제 생산성을 높일 수 있을지 이번 사업의 주요 성과 지표가 될 것으로 보인다.