소상공인포커스 - [Special Report | Innovation Radar ⑦] 씨메스(CMES), AI는 제조업의 눈이 될 수 있는가

▲ 기존의 단순 반복적 자동화를 넘어 AI가 스스로 사물을 인식하고 판단하는 '자율형 제조(Autonomous Manufacturing)' 시대가 열리면서, 씨메스는 AI 머신비전과 3D 센서, 로봇 제어 기술을 통합해 제조·물류 현장의 정밀성과 유연성을 극대화하고 있습니다.(사진=씨메스 홈페이지 갈무리)

인공지능(AI)의 활용 범위는 빠르게 확대되고 있다. 많은 사람들은 생성형 AI와 챗봇을 먼저 떠올리지만, 산업 현장에서 AI는 또 다른 역할을 수행하고 있다. 사람의 눈으로 제품을 검사하고, 로봇의 움직임을 판단하며, 복잡한 생산 공정을 실시간으로 분석하는 기술이 제조업의 경쟁력을 새롭게 정의하고 있다.

제조업은 오랫동안 자동화를 추진해 왔다. 그러나 기존 자동화는 반복적인 작업을 기계가 수행하는 수준에 머무는 경우가 많았다. 제품의 미세한 불량을 찾아내거나 형태가 일정하지 않은 부품을 인식하는 일은 여전히 사람의 경험과 판단에 의존하는 경우가 적지 않았다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 AI 기반 머신비전 기술이다.

씨메스는 이러한 산업 변화 속에서 성장한 국내 AI 기업이다. 머신비전과 3차원 비전 기술, 인공지능 알고리즘, 로봇 제어 기술을 결합해 제조와 물류 자동화 분야의 새로운 솔루션을 개발하고 있다. 기존 자동화 설비가 반복 작업을 수행하는 데 집중했다면, 씨메스는 AI가 스스로 사물을 인식하고 판단하는 기술을 구현하는 데 역량을 집중하고 있다.

Innovation Radar가 씨메스를 주목하는 이유도 여기에 있다. AI는 더 이상 디지털 서비스만 변화시키는 기술이 아니다. 제조업과 물류산업의 생산성 향상, 품질관리, 인력 부족 문제를 해결하는 핵심 기술로 자리 잡고 있으며, 산업용 AI는 앞으로 스마트팩토리 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소가 될 가능성이 높다.

그러나 산업용 AI 시장은 일반 소프트웨어 시장과 성격이 다르다. 기술이 우수하다고 곧바로 시장에서 성공하는 것은 아니다. 실제 생산라인에서 안정적으로 작동해야 하며, 다양한 환경에서도 동일한 성능을 유지해야 한다. 또한 기존 생산설비와의 연계, 고객 맞춤형 구축, 장기간 유지보수까지 함께 제공할 수 있어야 한다. 제조기업은 새로운 기술보다 생산 차질 없이 운영할 수 있는 신뢰성을 더 중요하게 평가하기 때문이다.

Innovation Radar는 씨메스를 단순한 AI 기업으로 보지 않는다. AI가 제조업의 경쟁력을 어떻게 변화시키는지 보여주는 산업혁신 기업으로 바라본다. 이번 분석에서는 씨메스의 핵심 기술과 시장 경쟁력, 사업모델, 그리고 글로벌 스마트팩토리 시장에서 어떤 성장 기회를 만들어가고 있는지를 차례대로 살펴보고자 한다.

● AI는 어떻게 제조업의 '눈'이 되는가
씨메스의 핵심 경쟁력은 로봇을 만드는 기술이 아니다. 더 정확하게 말하면 로봇이 스스로 보고, 판단하고, 작업할 수 있도록 만드는 인공지능 비전(Vision) 기술에 있다. 제조업 자동화의 본질은 기계를 움직이는 것이 아니라, 사람의 눈과 판단을 얼마나 정밀하게 구현할 수 있는가에 달려 있으며, 씨메스는 바로 이 영역에 집중하고 있다.

기존 산업용 비전 시스템은 일정한 위치와 형태를 가진 제품을 인식하는 데 강점을 보였다. 그러나 실제 생산 현장은 훨씬 복잡하다. 부품의 방향이 일정하지 않거나 크기와 형태가 조금씩 달라지고, 조명과 작업 환경도 계속 변한다. 이러한 조건에서는 기존 규칙 기반 비전 시스템만으로 안정적인 자동화를 구현하기 어렵다.

씨메스는 이러한 한계를 인공지능과 3차원 머신비전 기술을 통해 해결하고 있다. 카메라와 3차원 센서가 제품의 형태와 위치를 실시간으로 인식하고, AI가 다양한 데이터를 분석해 가장 적절한 작업 방식을 판단한다. 이를 통해 로봇은 단순히 반복 작업을 수행하는 수준을 넘어 변화하는 환경에도 유연하게 대응할 수 있다.

이 기술은 물류 자동화에서도 중요한 역할을 한다. 물류센터에는 크기와 형태가 서로 다른 상품이 끊임없이 이동한다. 사람이 직접 분류하고 적재하던 작업을 자동화하려면 물체를 정확하게 인식하고 집어 올릴 수 있어야 한다. 씨메스는 AI 비전과 로봇 제어 기술을 결합해 이러한 작업을 자동화하는 솔루션을 개발하며 제조업뿐 아니라 물류 분야로도 기술 적용 범위를 넓혀가고 있다.

기술 경쟁력은 인식 정확도만으로 결정되지 않는다. 실제 산업 현장에서는 처리 속도와 안정성이 더욱 중요하다. 생산라인은 24시간 운영되는 경우가 많기 때문에 AI가 빠르게 판단하면서도 오류 없이 반복적으로 작동해야 한다. 한 번의 오작동이 생산 중단이나 품질 문제로 이어질 수 있기 때문이다. 따라서 산업용 AI는 연구실에서 높은 정확도를 기록하는 것보다 실제 공장에서 안정적으로 운영되는 것이 더 중요한 경쟁력이 된다.

또 하나 주목할 점은 학습 데이터의 축적이다. AI는 다양한 작업 환경과 생산 데이터를 지속적으로 학습할수록 인식 성능을 개선할 수 있다. 여러 산업과 고객사에서 축적되는 데이터는 알고리즘을 더욱 정교하게 만들고, 새로운 공정에도 빠르게 적용할 수 있는 기반이 된다. 이러한 데이터 자산은 후발 기업이 단기간에 확보하기 어려운 경쟁요소가 될 수 있다.

Innovation Radar는 씨메스의 기술 경쟁력을 AI 알고리즘 하나가 아니라 머신비전, 3차원 센서, 로봇 제어, 그리고 산업 현장에서 축적되는 데이터가 결합된 통합 기술에서 찾는다. 앞으로 산업용 AI 시장의 경쟁은 단순한 자동화가 아니라 얼마나 다양한 생산 환경에서도 안정적으로 판단하고 실행할 수 있는가에 의해 결정될 가능성이 크다. 씨메스가 축적하는 현장 경험과 데이터는 이러한 경쟁력을 뒷받침하는 중요한 기반이 될 것이다.

● 스마트팩토리의 경쟁력은 자동화에서 자율화로 이동하고 있다
제조업은 지금 새로운 전환점을 맞고 있다. 과거 스마트팩토리는 생산설비를 자동으로 움직이는 것이 목표였다면, 이제는 생산현장을 스스로 인식하고 판단하며 최적의 작업을 수행하는 자율형 공장(Autonomous Factory) 으로 진화하고 있다. 이러한 변화의 중심에는 산업용 AI와 머신비전 기술이 있다.

글로벌 제조기업들은 생산성 향상뿐 아니라 인력 부족, 품질 고도화, 공급망 불안정이라는 새로운 과제에 직면하고 있다. 숙련 인력 확보는 갈수록 어려워지고 있으며, 제품은 더욱 다양해지고 생산 주기는 짧아지고 있다. 기존의 고정형 자동화 시스템만으로는 이러한 변화를 유연하게 대응하기 어려운 환경이 만들어지고 있다.

이러한 시장 변화는 산업용 AI 기업에 새로운 기회를 제공하고 있다. 제조기업이 원하는 것은 단순한 자동화 설비가 아니라 변화하는 생산환경에 스스로 적응할 수 있는 지능형 생산 시스템이다. AI 머신비전은 제품의 형태가 달라져도 인식할 수 있고, 새로운 작업 환경에도 학습을 통해 대응할 수 있다는 점에서 기존 자동화와 차별화된다.

물류시장 역시 빠르게 변화하고 있다. 전자상거래 확대와 당일배송 경쟁이 심화되면서 물류센터의 처리 속도와 정확성은 기업 경쟁력의 핵심 요소가 됐다. 다양한 형태의 상품을 신속하게 분류하고 적재하는 작업은 기존 자동화 기술만으로는 한계가 있으며, AI 기반 비전 시스템과 로봇 자동화에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다.

그러나 산업용 AI 시장은 진입장벽도 높은 분야다. 제조기업은 새로운 기술을 도입할 때 생산 중단 위험을 가장 우려한다. 따라서 기술의 혁신성보다 실제 공장에서 안정적으로 운영된 경험과 구축 사례를 더욱 중요하게 평가한다. 여러 산업에서 축적된 프로젝트 경험과 고객 신뢰는 신규 경쟁사가 단기간에 확보하기 어려운 경쟁자산이 된다.

글로벌 시장에서는 이러한 변화가 더욱 뚜렷하다. 자동차, 반도체, 배터리, 전자, 물류 등 다양한 산업에서 AI 기반 스마트팩토리 투자가 확대되고 있으며, 자동화는 비용 절감이 아니라 생산 경쟁력을 확보하기 위한 전략으로 인식되고 있다. 특히 제조업 강국들은 AI와 로봇을 결합한 차세대 생산 시스템 구축을 국가 경쟁력의 핵심 과제로 추진하고 있다.

Innovation Radar는 씨메스가 진출한 시장을 단순한 스마트팩토리 시장으로 보지 않는다. AI가 제조업의 생산방식을 근본적으로 바꾸는 산업혁신 시장으로 바라본다. 앞으로 산업용 AI의 경쟁은 로봇을 얼마나 많이 판매하느냐가 아니라, 제조기업이 얼마나 안정적이고 효율적인 생산체계를 구축하도록 지원할 수 있느냐에 달려 있다. 씨메스가 이러한 변화 속에서 현장 경험과 기술을 지속적으로 축적한다면, 국내를 넘어 글로벌 스마트팩토리 시장에서도 의미 있는 경쟁력을 확보할 가능성이 있다.

● 산업용 AI의 경쟁력은 기술보다 현장 적용 능력에서 결정된다
산업용 AI 기업의 성패는 알고리즘의 성능만으로 결정되지 않는다. 제조기업이 원하는 것은 새로운 기술이 아니라 생산성을 높이고 품질을 안정적으로 유지할 수 있는 실행 가능한 솔루션이다. 따라서 산업용 AI는 연구실에서 높은 정확도를 기록하는 것보다 실제 생산현장에서 얼마나 안정적으로 작동하는지가 더욱 중요한 경쟁력이 된다.

씨메스의 사업모델도 이러한 산업의 특성을 반영하고 있다. 단순히 AI 소프트웨어를 공급하는 것이 아니라 머신비전, 로봇 제어, 자동화 시스템을 하나의 솔루션으로 통합해 제조기업의 생산공정에 적용하는 방식이다. 고객은 AI 프로그램을 구매하는 것이 아니라 생산성과 품질을 개선할 수 있는 시스템 전체를 도입하는 셈이다.

이러한 사업은 고객과의 장기적인 협력이 필수적이다. 제조공정은 기업마다 생산 방식과 설비 구성이 다르기 때문에 동일한 솔루션을 그대로 적용하기 어렵다. 생산라인 분석, 시스템 설계, 구축, 시험 운영, 유지보수까지 이어지는 과정에서 고객과 지속적으로 협력해야 한다. 산업용 AI 기업이 프로젝트 수행 경험을 중요한 경쟁자산으로 평가받는 이유도 여기에 있다.

사업 확장의 핵심은 특정 산업에 머무르지 않는 것이다. 자동차와 반도체, 배터리, 전자, 식품, 물류 등 제조 현장은 서로 다르지만, ’사물을 인식하고 판단해 자동으로 작업을 수행한다’는 기본 원리는 동일하다. 하나의 산업에서 축적한 기술과 경험은 다른 산업으로 확장될 수 있으며, 이러한 확장성이 산업용 AI 기업의 장기적인 성장 기반이 된다.

글로벌 시장에서도 변화는 분명하다. 제조기업들은 단순한 자동화 설비보다 데이터 기반의 지능형 생산체계를 구축하려 하고 있으며, AI를 활용한 품질관리와 예지보전, 물류 자동화에 대한 투자를 확대하고 있다. 이는 산업용 AI 기업에게 새로운 시장이 열리고 있음을 의미하지만, 동시에 글로벌 자동화 기업들과의 경쟁도 더욱 치열해지고 있음을 의미한다.

투자자의 관점에서도 산업용 AI 기업은 일반 소프트웨어 기업과 다른 기준으로 평가된다. 기술 특허보다 실제 구축 실적, 반복적인 프로젝트 수주, 고객사의 재계약, 다양한 산업으로의 확장 가능성을 더욱 중요하게 본다. 결국 기업가치는 AI 기술 자체보다 현장에서 검증된 실행력을 얼마나 축적했는지에 따라 달라질 가능성이 크다.

Innovation Radar는 씨메스의 사업 경쟁력을 AI 기술을 판매하는 기업이 아니라 제조 혁신을 실행하는 솔루션 기업이라는 점에서 찾는다. 앞으로 산업용 AI 시장의 승자는 가장 뛰어난 알고리즘을 보유한 기업보다, 고객의 생산성과 품질을 지속적으로 개선하며 신뢰를 축적하는 기업이 될 가능성이 높다. 씨메스 역시 이러한 실행력을 얼마나 다양한 산업과 글로벌 시장으로 확장하느냐가 장기적인 성장의 중요한 분기점이 될 것이다.

● 제조업의 미래는 자동화가 아니라 ‘자율화’에 있다
제조업은 지금 중요한 변곡점에 서 있다. 지난 수십 년 동안 제조기업의 경쟁력은 얼마나 많은 생산설비를 자동화했는가에 달려 있었다. 그러나 앞으로는 단순한 자동화를 넘어, 생산현장이 스스로 인식하고 판단하며 최적의 작업을 수행하는 자율형 제조(Autonomous Manufacturing)가 새로운 경쟁 기준이 될 가능성이 높다.

씨메스가 주목받는 이유도 여기에 있다. 이 기업은 로봇을 만드는 회사라기보다, 로봇이 스스로 판단하고 작업할 수 있도록 만드는 산업용 AI 기업에 가깝다. 머신비전과 3차원 센서, 인공지능, 로봇 제어기술을 하나의 시스템으로 통합해 제조와 물류 현장의 문제를 해결하려는 접근은 기존 자동화 기업과 차별화되는 부분이다.

산업용 AI 시장은 일반 IT 시장과 성장 방식이 다르다. 새로운 서비스를 빠르게 출시하는 것보다 실제 생산현장에서 안정적으로 운영되는 것이 더 중요하다. 한 번 구축된 시스템은 수년 동안 공장의 생산성과 품질을 책임지기 때문에 제조기업은 혁신성보다 신뢰성을 먼저 검증한다. 결국 산업용 AI 기업은 기술기업인 동시에 현장 경험을 축적하는 실행기업이어야 한다.

앞으로 제조업은 인력 부족과 생산비 상승, 품질관리 강화라는 과제를 동시에 해결해야 한다. 이러한 환경에서 AI는 사람을 대체하는 기술이 아니라, 사람이 더 높은 부가가치를 창출할 수 있도록 지원하는 생산혁신 도구로 자리매김할 가능성이 크다. 특히 반복적인 검사와 단순 작업은 AI와 로봇이 담당하고, 사람은 공정 개선과 품질 혁신에 집중하는 역할 분담이 더욱 확대될 것으로 예상된다.

대한민국 제조업에도 중요한 시사점이 있다. 우리나라는 세계적인 제조 경쟁력을 보유하고 있지만, 앞으로의 경쟁은 생산량보다 생산 효율과 유연성에서 결정될 가능성이 높다. 제조기업이 AI와 데이터 기반 생산체계를 얼마나 빠르게 구축하느냐가 글로벌 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 될 것이다. 산업용 AI 기업은 이러한 전환을 가능하게 하는 중요한 연결고리다.

Innovation Radar는 씨메스를 단순한 스마트팩토리 기업으로 평가하지 않는다. AI를 통해 제조업의 생산 방식을 근본적으로 혁신하려는 산업 전환 기업으로 바라본다. 이 기업의 미래는 AI 기술 자체보다 얼마나 많은 제조현장에서 생산성과 품질 개선이라는 실질적인 성과를 만들어 내느냐에 달려 있다.

씨메스의 사례는 한 기업의 성장 이야기에 그치지 않는다. AI가 서비스 산업을 넘어 제조업의 경쟁 방식까지 변화시키고 있다는 사실을 보여주는 사례다. 앞으로 제조업의 승자는 가장 많은 설비를 보유한 기업이 아니라, 데이터와 AI를 가장 효과적으로 활용해 생산혁신을 실현하는 기업이 될 가능성이 높다. 그리고 이러한 변화는 대한민국 제조업이 글로벌 시장에서 새로운 경쟁우위를 확보하는 중요한 기반이 될 것이다

● 제조업의 경쟁은 설비가 아니라 AI 생태계가 결정한다
산업용 AI 시장은 국가 간 제조 경쟁력과 직결되는 전략 산업으로 빠르게 성장하고 있다. 과거에는 생산설비를 얼마나 많이 보유하고 있는지가 경쟁력의 기준이었다면, 이제는 AI와 데이터를 얼마나 효과적으로 활용해 생산성을 높일 수 있는지가 새로운 기준으로 자리 잡고 있다. 이러한 변화는 산업용 AI 기업에도 새로운 기회와 동시에 치열한 경쟁을 가져오고 있다.

글로벌 시장에서는 독일과 일본, 미국이 산업 자동화 분야를 오랫동안 주도해 왔다. 독일은 제조 공정의 디지털화와 스마트팩토리를 중심으로 산업 경쟁력을 강화하고 있으며, 일본은 정밀 로봇과 생산 자동화 분야에서 높은 기술력을 축적해 왔다. 미국은 AI와 클라우드 기술을 제조업에 접목하며 데이터 기반 생산혁신을 빠르게 추진하고 있다.

이들 기업의 공통점은 단순히 자동화 장비를 판매하지 않는다는 것이다. 생산 데이터를 수집하고 분석하며, AI를 통해 생산 효율을 지속적으로 개선하는 통합 솔루션을 제공한다. 제조기업 역시 하나의 장비보다 공장 전체를 연결하는 플랫폼을 요구하고 있으며, 산업용 AI 기업은 이러한 변화에 맞춰 사업 영역을 확대하고 있다.

씨메스 역시 이러한 글로벌 흐름 속에서 경쟁하고 있다. 머신비전과 AI, 로봇 제어 기술을 결합한 솔루션은 글로벌 시장에서도 수요가 증가하는 분야다. 특히 다양한 형태의 제품을 인식하고 작업을 수행해야 하는 제조와 물류 현장은 AI 기술의 활용 가치가 더욱 높아지고 있다.

그러나 글로벌 시장에서는 기술력만으로 경쟁우위를 확보하기 어렵다. 해외 고객은 구축 실적과 안정적인 운영 경험, 유지보수 체계, 장기적인 기술 지원 능력을 함께 평가한다. 특히 대형 제조기업은 생산라인 중단이 막대한 손실로 이어질 수 있기 때문에 새로운 기술보다 검증된 솔루션을 우선적으로 선택하는 경향이 강하다.

대한민국 제조업은 세계적인 생산 역량을 보유하고 있다는 점에서 산업용 AI 기업에게 유리한 환경을 제공한다. 반도체와 자동차, 배터리, 조선, 디스플레이 등 다양한 산업 현장에서 축적한 경험은 글로벌 시장에서도 경쟁력이 될 수 있다. 국내 제조 현장에서 검증된 기술은 해외 진출 과정에서도 중요한 신뢰 자산으로 활용될 가능성이 높다.

Innovation Radar는 씨메스의 글로벌 경쟁력을 단순히 AI 기술의 우수성에서 찾지 않는다. 제조업의 현장 경험을 데이터로 축적하고, 이를 다양한 산업과 해외 시장으로 확장할 수 있는 실행 역량이 더 중요한 경쟁력이라고 본다. 앞으로 산업용 AI 시장의 승자는 가장 뛰어난 알고리즘을 가진 기업보다, 가장 많은 제조 현장에서 검증된 경험을 축적하고 이를 새로운 고객에게 빠르게 적용할 수 있는 기업이 될 가능성이 높다.

씨메스의 도전은 한 기업의 해외 진출을 넘어 대한민국 제조혁신 기술이 글로벌 스마트팩토리 시장에서 어떤 위치를 차지할 수 있는지를 보여주는 시험대이기도 하다. AI 시대의 제조 경쟁은 더 이상 설비 경쟁이 아니라 데이터와 AI를 기반으로 한 산업 생태계 경쟁으로 변화하고 있으며, 씨메스는 그 변화의 한가운데에서 새로운 가능성을 만들어가고 있다.

● 제조업의 미래는 AI를 도입한 공장이 아니라 AI를 활용하는 기업이 결정한다
제조업은 산업혁명의 출발점이었다. 증기기관은 생산 방식을 바꾸었고, 전기는 대량생산 시대를 열었으며, 정보기술은 공장을 디지털화했다. 이제 인공지능은 제조업의 네 번째 전환을 이끌고 있다. 그러나 이번 변화는 기계를 더 많이 설치하는 경쟁이 아니라 공장이 스스로 판단하고 최적의 결정을 내리는 생산체계를 구축하는 경쟁이라는 점에서 이전과 성격이 다르다.

씨메스가 보여주는 방향도 이러한 변화와 맞닿아 있다. 머신비전과 AI, 로봇 제어기술을 결합한 산업용 AI는 사람의 작업을 단순히 대체하는 것이 아니라, 생산공정 전체의 효율성과 품질을 동시에 높이는 역할을 한다. 제조기업이 AI를 도입하는 이유도 인력을 줄이기 위해서가 아니라 생산성과 경쟁력을 높이기 위해서다.

앞으로 제조기업의 경쟁력은 설비 규모보다 데이터 활용 능력에서 결정될 가능성이 크다. 생산라인에서 발생하는 수많은 데이터를 얼마나 빠르게 분석하고, 이를 공정 개선과 품질 향상으로 연결할 수 있는지가 기업의 새로운 경쟁력이 된다. AI는 이러한 데이터를 가치 있는 정보로 전환하는 핵심 도구이며, 산업용 AI 기업은 그 전환을 가능하게 하는 기술 파트너가 된다.

산업용 AI의 성장 가능성은 국내 시장에만 머물지 않는다. 세계 제조업은 공급망 재편과 인건비 상승, 숙련인력 부족이라는 공통 과제에 직면해 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트팩토리와 지능형 자동화에 대한 투자는 앞으로도 확대될 가능성이 높다. 이는 산업용 AI 기업에게 장기적인 성장 기회를 제공하는 중요한 배경이 된다.

다만 산업용 AI는 단기간에 성과가 나타나는 산업이 아니다. 제조기업은 새로운 시스템을 도입할 때 수년간의 운영 안정성과 투자 대비 효과를 면밀히 검토한다. 따라서 산업용 AI 기업은 화려한 기술보다 현장에서 축적된 신뢰와 성공 사례를 지속적으로 만들어가는 것이 무엇보다 중요하다. 결국 고객의 생산성을 실제로 개선한 경험이 가장 강력한 경쟁력이 된다.

대한민국 제조업 역시 새로운 선택의 기로에 서 있다. 세계 최고 수준의 생산기술을 유지하기 위해서는 AI를 기존 제조공정에 단순히 추가하는 수준을 넘어, AI를 중심으로 생산방식을 재설계하는 접근이 필요하다. 산업용 AI 기업과 제조기업이 함께 성장하는 생태계가 구축될 때 한국 제조업도 글로벌 경쟁에서 새로운 우위를 확보할 수 있을 것이다.

Innovation Radar는 씨메스를 산업용 AI 솔루션 기업이라는 범주에만 한정하지 않는다. 제조업의 디지털 전환을 넘어 자율형 생산체계로의 진화를 이끄는 혁신기업으로 바라본다. 앞으로 이 기업의 성장은 AI 기술의 우수성보다, 다양한 산업 현장에서 축적한 경험을 얼마나 글로벌 경쟁력으로 연결하느냐에 달려 있다.

씨메스의 사례는 한 기업의 성장 이야기를 넘어, 대한민국 제조업이 AI 시대에 어떤 방향으로 나아가야 하는지를 보여주는 하나의 이정표다. 미래 제조업의 경쟁은 더 많은 공장을 짓는 데 있지 않다. AI와 데이터를 가장 효과적으로 활용해 지속적으로 혁신하는 기업이 새로운 제조 강자가 될 것이라는 점을 씨메스는 보여주고 있다.

소상공인포커스 / 서영현 기자 93olivia@naver.com