출처 : 임베스트 인포그래픽 = 최미리 기자
식품·바이오 제조업에 특화된 AI 자율제조 플랫폼 기업 아이제라(AIXERA)가 잇따라 전략적 투자를 유치했다. 회사는 2025년 8월 인천창업경제센터와 씨엔티테크로부터 시드 투자를 받은 데 이어, 올해 4월 풀무원이 출자한 한국바이오기술투자를 통해 프리 A(Pre-A) 단계 투자를 유치했고, 같은 해 5월 말 추가 프리 A 투자까지 연달아 마무리했다.
구체적인 금액과 투자사는 비공개지만, 최근 라운드에서 바이오·제약 쪽 투자자가 합류한 것으로 알려지면서 식품 제조 현장에서 검증된 운영 구조가 향후 GMP를 요구하는 바이오·제약, 화장품 등으로 확장될 수 있다는 기대감이 형성되고 있다. 또 이번 투자 라운드는 풀무원과의 접점도 눈에 띈다. 아이제라는 2025년 풀무원 오픈이노베이션 프로그램에서 공정 데이터를 기반으로 품질을 예측하고, 그 결과를 설비 운영에 반영하는 제조 AI 기술을 실증해 최우수상을 받은 바 있다. 이후 이 실증을 계기로 풀무원의 전략적 투자를 이끌어냈다.
아이제라의 전신은 식품 안전·스마트공장 솔루션을 제공해 온 에스엠해썹(SMHACCP)이다. 회사는 2026년 1월 1일부로 사명을 아이제라로 바꾸며, 식품 중심에서 식품·바이오·제약·화장품 등 규제가 강한 제조 산업 전반으로 확장하겠다는 방향성을 분명히 했다. 사명 자체에 'AI가 여는 새로운 시대(AI + Era)'라는 의미를 담아, 기존의 단순 자동화·모니터링을 넘어 공정 운영 전반을 AI 기반으로 재구성하는 쪽으로 사업의 무게 중심을 옮긴 것이다.
주력 사업 모델은 '지능형 AI 제조 플랫폼'이다. 아이제라는 공장 곳곳에서 생성되는 생산 이력과 공정 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 품질 이상 징후나 공정 편차를 예측한 뒤, 그 결과를 작업지시·설비 제어·로봇 자동화에 연결하는 플랫폼을 제공한다. 여기에 식품·바이오 산업 특유의 HACCP·GMP·표시사항 규제를 충족할 수 있도록 안전·위생 관리와 이력 관리를 함께 담아냈다. 단일 공정의 효율화가 아니라, 수주에서 출하까지 이어지는 제조 밸류체인 전체를 하나의 운영체제로 관리하고 있다.
플랫폼은 네 가지 핵심 솔루션으로 구성된다. △공정 데이터를 분석해 품질과 생산성을 관리하는 분석 솔루션(Analytics AI) △현장에서 실물 제품과 설비를 다루는 검사·제어 영역(Physical AI) △생산·재고·출하를 아우르는 제조 실행 시스템(SM-MES) △HACCP·GMP 등 규제 대응과 인증을 지원하는 안전·품질 관리 솔루션(SM-GMP·HACCP)이 서로 연동된 구조다. 고객 관점에서는 기존에 여러 공급사 시스템에 분산돼 있던 생산 관리, 품질 관리, 라벨·표기 관리, 규제 대응을 하나의 프레임 안에서 다룰 수 있다는 점이 비용·운영 측면에서 강점으로 작용한다.
데이터 보안과 운영 안정성을 중시하는 온프레미스(on-premise) 설계 또한 특징이다. 아이제라는 공장 내부에 AI 시스템을 직접 설치해 민감한 생산 데이터를 외부로 내보내지 않고, 데이터 수집·모델 학습·운영·설비 제어를 모두 동일한 내부 환경에서 처리하는 방식을 기본값으로 둔다. 필요할 경우에만 클라우드와 연동해 확장하는 구조를 택해, 보안이 중요한 식품·바이오 제조기업들의 요구에 대응하고 있다.
이러한 기술력은 실제 레퍼런스 성과로도 이어지고 있다. 회사는 삼양사, 광천김, 도드람푸드시스템, 코주부비앤에프 등 다수의 식품 제조기업에서 스마트공장 및 제조 AI 구축 프로젝트를 수행해 왔다. 정부·유관기관 평가에서도 성과를 내고 있다. 2025 제조 AI 솔루션 공모전 Top 20 선정, 중소기업 AI 전환 우수사례 장관상(최우수상) 수상, 3개년 연속 스마트공장 공급기업 역량진단 우수기업(Level 3) 선정, TIPS 선정 등의 이력이 있다.
Q. 이번 투자를 유치하기 위해 추구한 전략은?
이번 라운드에서 가장 중점을 둔 것은 기술이 식품·바이오 제조 현장에서 실제로 작동하는지를 먼저 입증하는 것이었다. 공정 데이터를 분석해 품질을 예측하는 Agentic AI와 그 판단을 설비 제어와 공정 운영으로 연결하는 Physical AI를 결합해 분석–실행–학습이 하나의 흐름으로 작동하는 AI 운영체계(OS)를 구축하고자 했다.
이에 따라 현장 PoC와 실증 결과를 선제적으로 축적하는 전략을 선택했다. 2025년 풀무원 오픈이노베이션 프로그램에서 Agentic AI 기반 자율제조 기술을 실증해 최우수상을 수상했고, 삼양사·광천김·도드람푸드시스템·코주부비앤에프 등 80여 개 고객사에서 실제 적용 사례를 확보했다.
이번 투자금은 AI 운영체계를 구성하는 핵심 기술 고도화에 집중 투입할 계획이다. 투자 방향은 '판단'과 '실행' 두 축으로 구분된다. 첫째, AI 기반 품질 검사 기술 고도화다. 이는 운영체계의 판단 영역에 해당하며, 식품 제조 현장의 비정형 패키지 환경에서 검증된 AI 머신비전 기술을 정교화하고, 바이오·제약 산업에서 요구되는 수준의 품질 검증 정밀도로 확장하는 것을 목표로 한다.
둘째, 제조 특화 AI 및 자율제어 기능 강화다. 이는 실행 영역에 해당하며, Agentic AI의 판단이 Physical AI를 통해 설비 제어로 이어지는 폐루프 구조의 응답 속도와 안정성을 높이고, 산업별 공정 특성에 최적화된 자율제어 모듈을 확장할 계획이다. 이와 함께 운영체계의 표준화·모듈화와 핵심 인재 확보도 병행하되, 이번 라운드에서는 AI 기술 자체의 완성도를 높이는 데 가장 큰 비중을 둔다.
Q. 해당 비즈니스 영역을 선택하게 된 계기는?
한국 제조업, 특히 식품·바이오 제조 현장에서는 방대한 공정 데이터가 지속적으로 생성된다. 그러나 이 데이터가 실제 의사결정이나 설비 제어로 연결되는 비율은 낮고, 운영은 여전히 사람의 경험과 감에 의존하는 경우가 많다.
즉, 데이터와 실행 간의 단절이 구조적으로 존재하는 것을 확인했으며, 이 단절을 해소하는 것이 제조업 경쟁력의 핵심 과제라고 판단했다. 또한 비정형 패키지, 다품종 소량 생산, 규제 환경 등 복합적인 변수가 작용하는 산업에서는 범용 AI 도구로 문제를 해결하기 어렵다는 점도 인식했다. 수집–판단–실행–학습이 통합된 도메인 특화 운영체계가 필요하다고 봤고, 이에 식품·바이오 산업에 특화된 자율제조 사업을 선택했다.
단기적으로는 향후 1~2년 내 AI 기반 품질 검사 기술과 자율제어 기술의 고도화를 완료하고, 식품 제조에서 검증된 운영체계를 바이오·제약 GMP 환경에 적용한 첫 레퍼런스 사이트를 확보하는 것이 목표다. 동시에 운영체계의 표준화와 모듈화를 통해 중소·중견 제조기업이 신속하게 도입할 수 있는 형태로 발전시키고자 한다.
최종 비전은 식품·바이오 제조 분야의 표준 AI 운영체계로 자리 잡는 것이다. 제조 현장에서 공정 분석, 예측, 제어가 특정 기업의 시스템이 아니라 산업 전반의 기본 인프라로 작동하는 환경을 구축하는 것을 목표로 한다. 도메인에 대한 깊이 있는 설계와 축적이 산업 표준으로 이어진다고 본다.
Q. 관련 분야 스타트업, 또는 창업을 준비하는 이들에게 전하고 싶은 말
이번 투자 유치는 단기적인 피칭 전략보다는 현장에서 검증된 기술과 도메인 중심의 시스템 설계가 기반이 되었다고 본다. 실제 작동하는 결과를 먼저 만들고 이를 통해 신뢰를 축적하는 과정이 중요하게 작용했다.
특히 B2B 및 딥테크 영역에서는 초기부터 범용 시장을 넓게 겨냥하기보다 특정 도메인에 집중하는 전략이 유효할 수 있다. 시장 규모만을 기준으로 접근하기보다, 특정 산업의 문제를 깊이 이해하고 구조적으로 해결하는 역량이 경쟁력으로 작용한다. 좁고 깊은 영역에서 운영체계 수준의 해법을 구축할 경우, 이후 확장은 자연스럽게 이어진다.
작은 규모의 PoC라도 현장 검증을 우선하고, 그 결과를 기반으로 단계적으로 자본을 축적하는 접근이 현실적인 성장 경로라고 생각한다.
출처 : 인베스트 | invest(https://www.investnews.co.kr)
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출처 : 임베스트 인포그래픽 = 최미리 기자
식품·바이오 제조업에 특화된 AI 자율제조 플랫폼 기업 아이제라(AIXERA)가 잇따라 전략적 투자를 유치했다. 회사는 2025년 8월 인천창업경제센터와 씨엔티테크로부터 시드 투자를 받은 데 이어, 올해 4월 풀무원이 출자한 한국바이오기술투자를 통해 프리 A(Pre-A) 단계 투자를 유치했고, 같은 해 5월 말 추가 프리 A 투자까지 연달아 마무리했다.
구체적인 금액과 투자사는 비공개지만, 최근 라운드에서 바이오·제약 쪽 투자자가 합류한 것으로 알려지면서 식품 제조 현장에서 검증된 운영 구조가 향후 GMP를 요구하는 바이오·제약, 화장품 등으로 확장될 수 있다는 기대감이 형성되고 있다. 또 이번 투자 라운드는 풀무원과의 접점도 눈에 띈다. 아이제라는 2025년 풀무원 오픈이노베이션 프로그램에서 공정 데이터를 기반으로 품질을 예측하고, 그 결과를 설비 운영에 반영하는 제조 AI 기술을 실증해 최우수상을 받은 바 있다. 이후 이 실증을 계기로 풀무원의 전략적 투자를 이끌어냈다.
아이제라의 전신은 식품 안전·스마트공장 솔루션을 제공해 온 에스엠해썹(SMHACCP)이다. 회사는 2026년 1월 1일부로 사명을 아이제라로 바꾸며, 식품 중심에서 식품·바이오·제약·화장품 등 규제가 강한 제조 산업 전반으로 확장하겠다는 방향성을 분명히 했다. 사명 자체에 'AI가 여는 새로운 시대(AI + Era)'라는 의미를 담아, 기존의 단순 자동화·모니터링을 넘어 공정 운영 전반을 AI 기반으로 재구성하는 쪽으로 사업의 무게 중심을 옮긴 것이다.
주력 사업 모델은 '지능형 AI 제조 플랫폼'이다. 아이제라는 공장 곳곳에서 생성되는 생산 이력과 공정 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 품질 이상 징후나 공정 편차를 예측한 뒤, 그 결과를 작업지시·설비 제어·로봇 자동화에 연결하는 플랫폼을 제공한다. 여기에 식품·바이오 산업 특유의 HACCP·GMP·표시사항 규제를 충족할 수 있도록 안전·위생 관리와 이력 관리를 함께 담아냈다. 단일 공정의 효율화가 아니라, 수주에서 출하까지 이어지는 제조 밸류체인 전체를 하나의 운영체제로 관리하고 있다.
플랫폼은 네 가지 핵심 솔루션으로 구성된다. △공정 데이터를 분석해 품질과 생산성을 관리하는 분석 솔루션(Analytics AI) △현장에서 실물 제품과 설비를 다루는 검사·제어 영역(Physical AI) △생산·재고·출하를 아우르는 제조 실행 시스템(SM-MES) △HACCP·GMP 등 규제 대응과 인증을 지원하는 안전·품질 관리 솔루션(SM-GMP·HACCP)이 서로 연동된 구조다. 고객 관점에서는 기존에 여러 공급사 시스템에 분산돼 있던 생산 관리, 품질 관리, 라벨·표기 관리, 규제 대응을 하나의 프레임 안에서 다룰 수 있다는 점이 비용·운영 측면에서 강점으로 작용한다.
데이터 보안과 운영 안정성을 중시하는 온프레미스(on-premise) 설계 또한 특징이다. 아이제라는 공장 내부에 AI 시스템을 직접 설치해 민감한 생산 데이터를 외부로 내보내지 않고, 데이터 수집·모델 학습·운영·설비 제어를 모두 동일한 내부 환경에서 처리하는 방식을 기본값으로 둔다. 필요할 경우에만 클라우드와 연동해 확장하는 구조를 택해, 보안이 중요한 식품·바이오 제조기업들의 요구에 대응하고 있다.
이러한 기술력은 실제 레퍼런스 성과로도 이어지고 있다. 회사는 삼양사, 광천김, 도드람푸드시스템, 코주부비앤에프 등 다수의 식품 제조기업에서 스마트공장 및 제조 AI 구축 프로젝트를 수행해 왔다. 정부·유관기관 평가에서도 성과를 내고 있다. 2025 제조 AI 솔루션 공모전 Top 20 선정, 중소기업 AI 전환 우수사례 장관상(최우수상) 수상, 3개년 연속 스마트공장 공급기업 역량진단 우수기업(Level 3) 선정, TIPS 선정 등의 이력이 있다.
이번 라운드에서 가장 중점을 둔 것은 기술이 식품·바이오 제조 현장에서 실제로 작동하는지를 먼저 입증하는 것이었다. 공정 데이터를 분석해 품질을 예측하는 Agentic AI와 그 판단을 설비 제어와 공정 운영으로 연결하는 Physical AI를 결합해 분석–실행–학습이 하나의 흐름으로 작동하는 AI 운영체계(OS)를 구축하고자 했다.
이에 따라 현장 PoC와 실증 결과를 선제적으로 축적하는 전략을 선택했다. 2025년 풀무원 오픈이노베이션 프로그램에서 Agentic AI 기반 자율제조 기술을 실증해 최우수상을 수상했고, 삼양사·광천김·도드람푸드시스템·코주부비앤에프 등 80여 개 고객사에서 실제 적용 사례를 확보했다.
이번 투자금은 AI 운영체계를 구성하는 핵심 기술 고도화에 집중 투입할 계획이다. 투자 방향은 '판단'과 '실행' 두 축으로 구분된다. 첫째, AI 기반 품질 검사 기술 고도화다. 이는 운영체계의 판단 영역에 해당하며, 식품 제조 현장의 비정형 패키지 환경에서 검증된 AI 머신비전 기술을 정교화하고, 바이오·제약 산업에서 요구되는 수준의 품질 검증 정밀도로 확장하는 것을 목표로 한다.
둘째, 제조 특화 AI 및 자율제어 기능 강화다. 이는 실행 영역에 해당하며, Agentic AI의 판단이 Physical AI를 통해 설비 제어로 이어지는 폐루프 구조의 응답 속도와 안정성을 높이고, 산업별 공정 특성에 최적화된 자율제어 모듈을 확장할 계획이다. 이와 함께 운영체계의 표준화·모듈화와 핵심 인재 확보도 병행하되, 이번 라운드에서는 AI 기술 자체의 완성도를 높이는 데 가장 큰 비중을 둔다.
한국 제조업, 특히 식품·바이오 제조 현장에서는 방대한 공정 데이터가 지속적으로 생성된다. 그러나 이 데이터가 실제 의사결정이나 설비 제어로 연결되는 비율은 낮고, 운영은 여전히 사람의 경험과 감에 의존하는 경우가 많다.
즉, 데이터와 실행 간의 단절이 구조적으로 존재하는 것을 확인했으며, 이 단절을 해소하는 것이 제조업 경쟁력의 핵심 과제라고 판단했다. 또한 비정형 패키지, 다품종 소량 생산, 규제 환경 등 복합적인 변수가 작용하는 산업에서는 범용 AI 도구로 문제를 해결하기 어렵다는 점도 인식했다. 수집–판단–실행–학습이 통합된 도메인 특화 운영체계가 필요하다고 봤고, 이에 식품·바이오 산업에 특화된 자율제조 사업을 선택했다.
단기적으로는 향후 1~2년 내 AI 기반 품질 검사 기술과 자율제어 기술의 고도화를 완료하고, 식품 제조에서 검증된 운영체계를 바이오·제약 GMP 환경에 적용한 첫 레퍼런스 사이트를 확보하는 것이 목표다. 동시에 운영체계의 표준화와 모듈화를 통해 중소·중견 제조기업이 신속하게 도입할 수 있는 형태로 발전시키고자 한다.
최종 비전은 식품·바이오 제조 분야의 표준 AI 운영체계로 자리 잡는 것이다. 제조 현장에서 공정 분석, 예측, 제어가 특정 기업의 시스템이 아니라 산업 전반의 기본 인프라로 작동하는 환경을 구축하는 것을 목표로 한다. 도메인에 대한 깊이 있는 설계와 축적이 산업 표준으로 이어진다고 본다.
이번 투자 유치는 단기적인 피칭 전략보다는 현장에서 검증된 기술과 도메인 중심의 시스템 설계가 기반이 되었다고 본다. 실제 작동하는 결과를 먼저 만들고 이를 통해 신뢰를 축적하는 과정이 중요하게 작용했다.
특히 B2B 및 딥테크 영역에서는 초기부터 범용 시장을 넓게 겨냥하기보다 특정 도메인에 집중하는 전략이 유효할 수 있다. 시장 규모만을 기준으로 접근하기보다, 특정 산업의 문제를 깊이 이해하고 구조적으로 해결하는 역량이 경쟁력으로 작용한다. 좁고 깊은 영역에서 운영체계 수준의 해법을 구축할 경우, 이후 확장은 자연스럽게 이어진다.
작은 규모의 PoC라도 현장 검증을 우선하고, 그 결과를 기반으로 단계적으로 자본을 축적하는 접근이 현실적인 성장 경로라고 생각한다.
출처 : 인베스트 | invest(https://www.investnews.co.kr)
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