한국생산기술연구원 강봉구 수석연구원은 마우저 일렉트로닉스가 주최한 'AI기반 디지털 팩토리 구축을 위한 설계 기술 세미나'에서 AI 자율제조 선도프로젝트의 현황을 소개하고, 향후 고도화를 위한 디지털트윈 기술의 역할에 대해 설명했다.

강 수석연구원에 따르면 AI 자율제조의 정의는 "기계·로봇·장비가 AI기술을 활용하여 제조 공정의 상황을 인지, 판단하고 제어하면서 자율적으로 협업 생산하는 미래 제조 환경"이다. 기존 공장자동화가 사전에 정의된 규칙을 반복 수행하는 수동적 방식이었다면, AI 자율제조는 실시간 의사결정을 통한 능동적 자율 생산 시스템이다. 인구 구조, 기후 변화, 공급망 패권 문제와 개인별 맞춤형 제품 생산을 위한 요구에 대응하기 위해 필수적인 개념이다.

AI 자율제조 선도프로젝트에서 자동차, 전자, 조선, 2차전지, 기계장비, 철강 등 12개 업종에서 26개 프로젝트가 진행되고 있으며, 현대차 같은 대기업부터 삼다수, 삼표시멘트 등 다양한 산업 분야 기업들이 참여했다. 이들 프로젝트에서는 총 100개가 넘는 AI 모델이 개발되었으며, 이 중 공정관리 분야에서 가장 높은 활용률을 보였다고 설명했다. 공정관리 분야는 생산공정 최적화와 공정제어에 관련한 연구가 활발히 수행되었다.

데이터 활용 현황에 대해서도 구체적인 분석 결과를 설명했다. 제조업 특성상 2D 이미지와 1차원 신호 등 비정형 데이터 비중이 높았으며, AI 모델 기능으로는 시계열 예측과 회귀 분석이 많은 비중을 차지하고 있다고 설명했다. 모델 아키텍처 면에서는 기존 모델의 커스터마이징 방식이 주로 활용되고 있다고 말했다. 또한 AI 공급기업 현황에 대한 조사 결과도 공개하였는데, 26개 선도프로젝트 중 SI 기업이 참여한 20개 프로젝트를 분석한 결과 21개 AI 공급기업 중 대부분이 기계장비, 자동차, 전자 등 전통 제조업 분야에서 사업을 해온 기업들인 것으로 나타났다.

강 수석연구원은 이러한 현황 분석을 바탕으로 AI 자율제조 고도화를 위한 디지털트윈 기술의 필요성을 강조했다.
AI 자율제조의 핵심이 '제어'에 있는데, 실제 제조 현장에서는 가동 중인 장비나 존재하지 않는 시스템에 대한 직접적인 제어가 어려운 상황이 많다고 지적했다. 이를 해결하기 위해 가상 환경에서 시뮬레이션하고 최적화한 후 실제 시스템에 적용하는 디지털트윈 기술이 유용하다고 강조했다.

디지털트윈 기술은 모사-관제-모의-예지-자율의 5단계로 발전하며, 현재 3단계 이상의 기술 확보가 중요한 시점이다. 또한 제조 환경이 대량생산에서 고객 맞춤형 유연생산으로 변화하면서 기존 컨베이어 벨트 방식 대신 셀 생산 방식이 확산되고 있으며, 효과적으로 운영하기 위해 소프트웨어 정의 공장(Software Defined Factory, SDF) 개념이 필요하다고 설명했다. 

소프트웨어 정의 공장을 구현하기 위해서는 AI기반 시뮬레이션 최적화 연구가 필수적이지만, 40조원 규모의 글로벌 시뮬레이션 소프트웨어 시장에서 한국이 차지하는 비중은 0.02%에 불과한 상황이며 대부분 해외 소프트웨어에 의존하고 있다. 강 수석연구원은 국내 제조업의 AI 자율제조 고도화를 위해서는 특히 제조 분야 디지털트윈 플랫폼 개발이 필요하다고 조언했다.

이번 특강은 현재 진행 중인 AI 자율제조 프로젝트들의 구체적인 현황과 함께 향후 발전 방향에 대한 종합적인 시각을 제공했다. 

오는 22일부터 7일간 온라인 다시보기로 제공되며, 링크를 통해 신청 할 수 있다.
관련 링크 : https://elec4.co.kr/seminar/mouser/webinar/