2026년 3D프린터 및 CNC 소공인 AX 전환 준비를 위한 체크리스트

소공인 3D프린터 및 CNC, AX 어디로 가고 있는가?

현장에서 CNC나 3D프린터를 10대 이하로 운영하는 소공인 및 중소기업은 “장비는 있는데 시스템은 없는” 경우가 많습니다. 그래서 4차 산업 전환이나 AX 전환이 필요하다는 이야기는 계속 듣지만, 막상 무엇부터 해야 하는지 감이 잡히지 않는 경우가 많습니다.

엠피니티(MPNITE)는 이 문제를 현장 기준으로 정리하기 위해 연구를 시작했습니다. 작은 규모의 제조업이라도 4차 산업 흐름에서 뒤처지지 않으려면, AX DX 이러한 기술을 개발 하기 전에 먼저 “데이터가 흐르는 구조”를 만들어야 합니다. 이번 글은 그 1편으로, 소공인 이나 중소기업이 겪는 핵심 문제와 해결 방향, 그리고 스스로 준비 수준을 확인할 수 있는 체크리스트까지 연구했던 기록을 공유 합니다.

1) 핵심 문제는 의지 부족이 아니라 “데이터가 끊겨 있는 구조”입니다

첨부 자료가 보여주는 현실은 단순합니다. 준비가 부족하다고 느끼는 곳이 많고, 대응을 하더라도 현장에 적용되는 구체적인 방식으로 이어지기 어렵습니다. 원인은 대체로 한 가지로 수렴합니다.

3D 데이터는 존재하지만 흩어져 있고
견적, 납기, 배정은 경험에 의존하고
장비 운영 기록은 남지 않으며
파일과 문서는 이메일과 메신저에 떠다닙니다

이렇게 데이터가 끊겨 있으면 AI를 붙여도 효과가 나기 어렵습니다. AX 전환은 “AI를 도입하는 일”이 아니라, AI가 일할 수 있도록 “입력 데이터와 기록이 이어지는 상태”를 만드는 일에 가깝습니다.

2) 소공인 현장을 막는 4가지 실무 장벽

첨부 자료의 문제 배경을 소공인 관점에서 정리하면, 전환을 막는 장벽이 명확해집니다.

장벽 1. 표준화된 입력이 없다

STEP, STL, 도면 PDF, 캡처 이미지가 혼재되고, 최신본 관리가 어렵습니다. 이 단계에서 이미 시간이 새고 오류가 생깁니다.

장벽 2. 견적이 “사람의 머리 속”에 있다

견적을 내는 방식이 작업자 경험에 의존하면, 재현이 어렵고 개선도 어렵습니다. 누가 빠지면 시스템이 멈춥니다.

장벽 3. 납기와 배정이 룰이 아니라 “관계”에 흔들린다

어떤 고객인지, 누가 부탁했는지, 급한지 아닌지에 따라 배정이 달라지면 데이터 기반 최적화가 시작될 수 없습니다.

장벽 4. 장비는 돌아가지만 기록이 없다

가동 여부만 알 뿐, 가동시간, 유휴시간, 실패율 같은 운영 데이터가 남지 않으면 생산성 향상도 불량 저감도 감으로만 반복됩니다.

3) 적게 연결하고 자동으로 기록 되는 솔루션의 시작.

소공인 AX 전환에서 중요한 건 거대한 ERP나 MES를 한 번에 도입하는 것이 아닙니다. 작은 조직에서도 실행 가능한 방식으로, 데이터가 자동으로 쌓이게 만들어야 합니다.

엠피니티가 제안하는 방향은 위의 첨부 자료와 같은 3단계 구조입니다.

1단계, IoT 센서로 장비 데이터 수집

설비가 있어도 시스템이 없는 소공인을 위해, 장비에 센서를 부착해 가동 상태와 유휴 시간 같은 바닥 데이터를 자동 수집합니다. “기록이 자동으로 쌓이는 구조”가 만들어져야 다음이 가능합니다.

2단계, AI 자동 견적 시스템

업로드된 3D 형상 데이터(STEP, STL 등)와 과거 유사 제작 사례를 비교해, 적합한 공정과 조건을 추천하고 견적을 자동화합니다. 이 단계의 핵심은 경험을 없애는 것이 아니라, 경험을 “기록 가능한 근거”로 바꾸는 것입니다.

3단계, 유휴 장비 중심 자동 작업 배정

MOQ, 납기, 장비 유휴율, 생산 위치 같은 변수를 함께 고려해 작업을 배정하면, 소규모 사업장도 단가 경쟁력을 만들 수 있습니다. 대규모 공장 자동화가 아니라 “장비 단위 연결”로 분산 제조를 가능하게 하는 방식입니다.

4) 우리 공장은 준비가 얼마나 되어 있을까? AX 전환 10점 체크리스트

아래 체크리스트는 “있다O=1점, 없다X=0점”으로 간단히 진단할 수 있습니다. 총점은 0~10점이며, 점수에 따라 5단계로 준비 수준을 해석할 수 있습니다.

구분	문 항 내 용	O/X
1	3D 데이터 가치 인식 3D 데이터가 자동견적, 공정추천, 일정 최적화 같은 AX의 핵심 입력 데이터라는 것을 조직이 알고 있다.
2	3D 데이터 및 관련 자료의 통합 보관 STEP, STL, 도면(PDF), 시방서, 견적서, 납기 기록 등 프로젝트 자료가 폴더 규칙 또는 시스템으로 함께 묶여 있다.
3	파일 버전 관리 및 최신본 통제 “최신 파일이 무엇인지”가 항상 명확하고, 버전명이 규칙화되어 있으며 덮어쓰기 사고를 예방한다.
4	견적 산출 근거가 기록된다 견적을 작업자 경험으로 하더라도, 최소한 산출 근거(가정, 단가, 시간, 후처리, 실패율 반영 등)가 남는다.
5	3D 데이터 기반의 견적 요소가 일부라도 정량화되어 있다 체적, 표면적, 서포트량 추정, 가공시간 추정, 적층 방향 조건 등 “형상 기준 항목” 이 있거나 기준표가 있다.
6	납기 및 작업배정에 ‘룰’이 있다 고객 등급이나 감에만 의존하지 않고, 최소한 납기 우선순위, 설비 여유, 공정 난이도 같은 기준 룰이 있다.
7	장비 운영 데이터가 기록된다 장비별 가동시간, 유휴시간, 출력 또는 가공 성공률(실패율), 작업 시작/종료가 로그 또는 기록지로라도 남는다.
8	불량 및 재작업 원인이 분류된다 실패가 발생했을 때 원인(설정, 소재, 서포트, 후처리, 작업자, 파일 문제 등)을 최소한 분류해서 재발 방지를 한다.
9	프로젝트 단위의 생산 이력 추적이 가능하다 “이 부품이 언제 어떤 파일로 어떤 장비에서 어떤 조건으로 만들어졌는지”를 나중에 추적할 수 있다.
10	자료 공유 및 보안 기준이 있다 이메일과 메신저로만 흩어져 있지 않고, 데이터 저장위치 공유 방식 , 범위, 외부 전송 기준 룰이 있다.

점수 합산

총점 : O=1점, X=0점 * 10개 항목 점수 합 (0~10점)

[0–2점] 매우 미흡

[3–4점] 미흡

[5–6점] 보통

[7–8점] 준비됨

[9–10점] 매우 준비됨

AX 전환 이전에 “자료 정리 및 기록”부터 필요

대부분 감과 개인 메신저에 의존

일부 하고 있으나 개인 역량에 묶여 확장 불가
최소한 파일 규칙, 견적 근거 기록부터 정착 필요

전환의 기반이 절반 정도 있음
장비 로그, 불량 분류, 납기 룰을 넣으면 급격히 좋아짐

AX 적용을 위한 데이터 흐름이 거의 만들어져 있음
자동견적, 배정 최적화 PoC에 적합

데이터, 프로세스, 보안까지 갖춘 상태
AI 학습과 운영 자동화 고도화 단계로 바로 진입 가능

위와 같은 정보에서 얼마나 준비 되어 있으신가요? “AX 전환은 거창한 AI 도입이 아니라, 3D 데이터와 장비 로그가 끊기지 않게 흐르는 구조를 만드는 것부터 시작됩니다.”

5) AX 준비 단계 진단 + 첫 번째 개선 사항 까지 함께 하겠습니다.

소공인 AX 전환은 큰 시스템부터 만들어가는 방식이 아니라, 지금 운영을 유지한 채 “데이터가 흐르게 만드는 첫 단추”를 끼우는 게 핵심입니다. 그래서 엠피니티는 체크리스트 기반으로 AX 준비도(0~10점)를 진단하고, 점수에 따라 가장 효과가 큰 개선 1가지를 선정해 현장에 적용될 수 있게 함께 정리해 드리겠습니다. 복잡한 컨설팅이 아니라, 바로 실행 가능한 한 가지를 확실히 만드는 방식입니다.

산출물 1: 준비도 점수(0~10점)와 5단계 결과(미흡~매우 준비됨)
산출물 2: 개선 우선순위 1개(예: 파일 통합 규칙, 장비 로그 최소 기록, 견적 근거 템플릿 중 1)
산출물 3: 바로 적용 가능한 1장 가이드(현장용)

6) 소공인과 중소기업을 위한 4차 산업 대응 방안 3단계 핵심

단계	목표	무엇을 한다 (핵심 실행)	최소 데이터	현장 산출물	기대 효과
1단계 기록화	감이 아닌 근거 만들기	장비 로그 최소 세트 기록, 프로젝트 단위로 파일과 문서 묶기, 최신본 통제	장비별 시작/종료, 가동시간, 유휴시간, 성공/실패, 실패 원인	장비 로그표, 프로젝트 폴더 규칙, 파일명/버전 규칙	납기 혼선 감소, 재작업 감소, 커뮤니케이션 비용 감소
2단계 룰화	견적, 납기, 배정을 “반복 가능”하게	견적 근거 템플릿 작성, 납기 우선순위 룰, 작업배정 룰(유휴 장비 우선 등)	견적 근거, 리드타임, 후처리 시간, 실패율 반영값	견적 템플릿, 납기 룰 1장, 배정 룰 1장	작업자 의존도 감소, 견적 품질 균일화, 인수인계 가능
3단계 자동화	자동견적, 자동배정으로 확장	3D 데이터 기반 자동견적 PoC, 유휴 기반 배정 최적화, 실패 원인 학습 반영	3D 데이터 특성값, 과거 견적/실적, 장비 가동 로그, 실패 분류	자동견적 기준, 배정 로직, 개선 리포트	견적 리드타임 단축, 단가 경쟁력, 납기 예측, 실패율 저감

7) AX 전환은 ‘AI 도입’이 아니라 ‘연결 가능한 운영’으로 바꾸는 일입니다

소공인 제조 현장에서 AX 전환은 거창한 시스템을 한 번에 도입하는 문제가 아니라, 3D 데이터와 견적, 납기, 장비 운영 기록이 끊기지 않고 이어지게 만드는 것이 핵심입니다. 자료가 이메일과 메신저에 흩어지고, 견적과 배정이 사람의 감에 의존하며, 장비의 가동 및 유휴가 기록되지 않는 상태에서는 AI를 붙여도 제대로 일할 수 없습니다. 그래서 엠피니티는 먼저 AX 준비도 10점 체크리스트로 현재 상태를 점수로 진단하고, 그 결과에 따라 가장 효과가 큰 개선 1가지를 현장에 바로 적용할 수 있게 정리해 함께 시작하겠습니다. 한 번에 모두 바꾸는 전환이 아니라, 데이터가 쌓이고 재사용되는 구조를 ‘하나라도 확실히’ 만드는 것, 그 작은 변화가 자동견적과 작업배정 같은 다음 단계로 확장되는 출발점이 됩니다. 결론, AX 전환은 ‘AI 도입’이 아니라 ‘연결 가능한 운영’으로 바꾸는 일입니다

소공인 제조 현장에서 AX 전환은 거창한 시스템을 한 번에 도입하는 문제가 아니라, 3D 데이터와 견적, 납기, 장비 운영 기록이 끊기지 않고 이어지게 만드는 것이 핵심입니다. 지금처럼 이메일과 메신저에 자료가 흩어지고, 견적과 배정이 사람의 감에만 의존하고, 장비의 가동 및 유휴가 기록되지 않으면 AI는 붙어도 일할 수 없습니다. 결국 AX 전환의 첫 단추는 “한 가지라도 좋으니 데이터가 쌓이고 재사용되는 구조”를 만드는 것이며, 그 작은 변화가 자동견적과 작업배정 같은 다음 단계로 확장되는 출발점이 됩니다.