제조업계의 디지털 전환(DX)이 가속화되면서, 단순한 공정 자동화를 넘어 인공지능(AI) 중심의 전환, 즉 AX(AI Transformation)로의 진화가 본격화되고 있다. 과거에는 디지털 트윈(DT)의 실체나 도입 효과에 대한 회의적 시각도 존재했지만, 최근 다양한 기업들이 실제 도입 성과를 통해 그 가능성을 입증하고 있다.
특히 대용량 데이터를 기반으로 실시간 운영과 예측까지 구현하는 DT 기술이 주목받는 가운데, 기존 상용 시스템의 한계를 뛰어넘는 차세대 물류 디지털 트윈 솔루션 ‘PINOKIO’가 새롭게 부상하고 있다.
PINOKIO는 시뮬레이션, DT, AI를 통합한 플랫폼으로 제조 현장의 스마트화를 실현하고 있으며, AI 기반 의사결정과 고도화된 시뮬레이션을 통해 AX 시대의 핵심 도구로 자리매김하고 있다.
차세대 물류 DT 플랫폼 ‘PINOKIO’
차세대 물류 디지털 트윈 솔루션 ‘PINOKIO’는 최신 기술 흐름을 반영해 탄생한 솔루션으로, 기존 상용 시스템의 한계를 극복하고 제조 산업의 스마트화를 가속화하는 데 최적화된 해답을 제시한다.
기술 대전환의 시대에 기존 전통 DX 솔루션 기업들이 3D 모델링과 시뮬레이션 등 가장 낮은 단계의 디지털 트윈(DT) 기술을 기반으로 개선 및 확장에 집중하고 있는 반면, PINOKIO는 초기부터 현장의 대용량 데이터를 기반으로 실시간 물류 모니터링과 실시간 시뮬레이션을 제공하는 DT 기반 운영 시스템을 목표로 출발했다. 그 결과 SK하이닉스, LG전자 등 대량 혼류 생산이 이뤄지는 제조 현장에서 DT의 정합성과 예측 정확도 등을 검증받았으며, 실제 도입 효과도 입증됐다. 이를 바탕으로 최근에는 기존 상용 솔루션보다 월등한 성능의 시뮬레이터까지 라인업하여, 다양한 고객 요구를 충족할 수 있게 되었다.
기존 상용 물류 시뮬레이션 솔루션은 대부분 20~30년 전에 개발된 구형 구조를 기반으로 하고 있어, 최신 IT·OT 시스템과의 연동이나 AI 기술 적용이 어렵다. 이로 인해 대용량 데이터 처리에 한계가 있고, 사용자 API가 제공되지 않아 커스터마이징, 타 시스템 연계, 현장 실시간 운영에 필요한 유연성과 확장성에도 많은 제약이 있었다.
PINOKIO는 이러한 기존 솔루션의 문제점을 혁신적으로 개선한 플랫폼이다. 제조 물류 관련 다양한 AI 모델을 지원하며, 기존 솔루션 대비 두 배 이상의 모델링 속도를 구현할 수 있다. 멀티스레드 및 GPU 기반의 초고속 시뮬레이션 연산 기능과 더불어, 2차전지, AMR(자율이동로봇), OHT(오버헤드 트랜스퍼), 자동창고 등 다양한 제조 환경에 맞춘 특화 라이브러리를 제공한다. 특히 생산 현장에서 발생하는 실시간 빅데이터를 효과적으로 처리하며, 대화형 어시스턴트 방식의 직관적인 사용자 인터페이스(UI)를 통해 사용자 편의성을 극대화했다.
또한 사용자 API를 통한 고도화된 커스터마이징이 가능하며, MES, 센서, PLC, IoT 등 다양한 운영 시스템과의 실시간 연동 기능도 갖췄다. 더 나아가 전력 사용량 분석과 탄소세 예측 기능까지 탑재되어, 지속 가능한 제조 환경 구축을 위한 의사결정도 지원한다.
PINOKIO는 AI 기반 제조 혁신의 실질적 도구로, 앞으로 제조업계의 디지털 전환을 선도할 핵심 솔루션으로 자리매김할 전망이다.
제품소개
PINOKIO는 전통적인 시뮬레이션을 넘어서 시뮬레이터, 디지털 트윈, AI 에이전시를 통합한 차세대 DES(이산 이벤트 시뮬레이션) 기반 플랫폼으로, 제조 물류 전반을 아우르는 통합 솔루션을 제공한다.
PINOKIO는 세 가지 핵심 모듈로 구성된다. 첫 번째는 ‘Pino SIM’으로, 공정 흐름 설계부터 시뮬레이션 및 분석까지 수행하는 시뮬레이터다. ‘Pino SIM’은 도면 편집과 레이아웃 설계를 위한 Pino Editor를 내장하고 있어, 단순한 시뮬레이션을 넘어 제조 기준정보 입력, 물류 시나리오 구성, 시뮬레이션 실행 및 시각화 분석까지 폭넓은 기능을 제공한다. 이를 통해 설계 초기 단계부터 실제 운영에 이르기까지 전 과정을 효과적으로 최적화할 수 있다.
두 번째는 실시간 디지털 트윈 모듈인 ‘Pino DT’다. MES, IoT, PLC, 센서 등 다양한 제조 운영 시스템과의 실시간 연동을 통해 대용량 데이터를 수집·처리하고, 이를 기반으로 실시간 모니터링은 물론 미래 상황 예측 및 예지 보전 중심의 시뮬레이션도 가능하다. 이는 생산 현장의 가시성과 민첩성을 극대화하는 데 크게 기여한다.
세 번째는 인공지능 기반의 ‘Pino AI’다. LLM(대형 언어 모델)과 sLLM(도메인 특화 언어 모델)을 활용한 대화형 UI를 통해 사용자가 직관적으로 데이터를 분석하고, 이를 의사결정에 활용할 수 있다. 또한 목적에 따라 강화학습, 파라미터 최적화 등 다양한 AI 기법을 적용할 수 있어 생산성과 품질 향상을 동시에 도모할 수 있다.
PINOKIO는 최근 NVIDIA Omniverse와 같은 고급 시각화 플랫폼과의 연동이 가능하며, Python 개발 환경 확장도 지원함으로써 사용자 맞춤형 라이브러리 개발을 가능하게 한다. 이를 통해 제조 기업은 사전 공정 및 물류 최적화는 물론, 실시간 생산 모니터링, 미래 예측, AI 기반 정확도 향상 등 다양한 지능형 서비스를 구현할 수 있다.
특징
PINOKIO는 고도화된 시뮬레이션 엔진과 AI 통합 기능을 기반으로 대규모 데이터 처리 및 실시간 예측 분석을 지원하며, 스마트 제조 시대의 경쟁력을 한층 강화하고 있다. 이벤트 처리 기법의 최적화와 단순화된 엔진 설계를 통해 고성능 연산 속도를 구현했다. 특히 초당 60프레임(FPS) 기준으로 약 500만 개에 달하는 대규모 3D 데이터를 안정적으로 처리할 수 있으며, C# 기반의 네이티브 코드(Native Code)를 활용한 선택적 컴파일 방식의 전용 계산 도구를 통해 집약적 연산 작업도 고속으로 수행할 수 있다.
디지털 트윈 구축 측면에서도 PINOKIO는 강력한 성능을 발휘한다. MES, ACS, MCS 등 다양한 제조 운영 시스템과의 연동은 물론, IoT, 센서, PLC 등 생산 현장에서 수집되는 대용량 데이터를 실시간으로 처리하여 실시간 모니터링과 동시에 백그라운드 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 또한 Time Horizon 기반의 미래 예측 기술을 통해 병목 현상이나 이상 징후를 사전에 탐지하고 알람 기능을 제공함으로써, 생산 라인의 안정성과 효율성을 향상시킨다.
AI 활용을 위한 정상/이상 데이터 제공, 파라미터 최적화, 시나리오별 분석 기능도 포함되어 있다. 아울러 LLM(대형 언어 모델), sLLM(도메인 특화 언어 모델), ChatGPT, Meta LLaMA 등 다양한 AI 모델을 통합한 AI 에이전시 기능을 통해 대화형 데이터 분석, 자동 의사결정 지원, 데이터 해석 및 운영 최적화를 구현한다.
시뮬레이션 설계 및 모델링 측면에서도 사용자 편의성이 대폭 향상되었다. Pino Editor를 활용하면 레이아웃 도면을 직관적으로 확인하고 편집할 수 있으며, 제조 기준정보 입력 및 템플릿 매칭 기능을 통해 모델링 작업 시간을 획기적으로 줄일 수 있다. 또한 2차전지 및 반도체 공정에 특화된 전용 라이브러리를 제공하고, 고객 맞춤형 커스터마이징 시뮬레이터를 통해 목적에 따라 다양한 분석과 최적화가 가능한 유연한 개발 환경도 지원한다.
이처럼 PINOKIO는 고속 시뮬레이션, 실시간 예측, AI 기반 의사결정, 그리고 유연한 모델링 기능을 종합적으로 제공하며, 제조업의 지능화와 자동화를 실현하는 핵심 솔루션이다.
사전 레이아웃 및 물류 검토를 위한 솔루션 : Pino SIM®
최근 디지털 트윈(DT) 구축이 활발해지면서, 미래 예측을 위한 시뮬레이터의 역할이 더욱 중요해지고 있다. 특히 공장 신축이나 생산 라인 변경 등 제조 현장의 변화가 요구되는 상황에서, Pino SIM은 사전에 최적의 물류 계획과 레이아웃 구성을 지원하고, 공정의 효율성과 안정성을 미리 확보할 수 있는 디지털 전환의 핵심 도구이자 가상 공장 구현 솔루션으로 주목받고 있다.
Pino SIM은 제조 기준정보(제품, 공정, 레이아웃, 물류 흐름, 작업 순서, 스케줄링 등)를 기반으로 공정을 시뮬레이션하고, 그 결과를 차트와 그래프 등 다양한 시각화 도구를 통해 분석할 수 있다. 이를 통해 레이아웃 검증과 최적화는 물론, 생산성 향상 등 공장 운영 전반의 효율화를 실현할 수 있다.
특히 OHT(오버헤드 트랜스퍼), AMR(자율이동로봇) 등 신산업군을 위한 특화 라이브러리를 제공하며, 이송 설비 구현을 위한 이동, 충돌 방지, 회피 제어 기능(OCS, ACS)도 탑재되어 있다. 이러한 기능은 코드 작성 오류를 줄이고 디버깅 시간을 단축시켜, 보다 쉽고 효율적으로 시뮬레이션 모델을 구축할 수 있게 한다.
또한, 자동창고 모델링에 필요한 스토커(크레인, 랙, 레일)를 그룹화 형태로 제공하여 빠르고 직관적인 모델링이 가능하며, 전력 사용량 및 탄소 배출량(탄소세) 분석 기능을 통해 환경과 에너지 측면에서도 지속 가능한 생산 전략 수립을 지원한다. 이는 제조업의 친환경화와 ESG 경영 대응에도 긍정적인 기여를 한다.
이처럼 Pino SIM은 공장 설계 단계에서의 의사결정 품질을 높이고, 급변하는 제조 환경에 유연하게 대응할 수 있도록 지원하는 강력한 시뮬레이션 기반 솔루션이다
디지털 트윈 솔루션 : Pino DT®
제조 현장에서의 물류는 제품의 사이클 타임을 결정하는 핵심 요소 중 하나다. 물류에 정체가 발생하면 제품의 사이클 타임이 길어지거나, 생산 라인이 정지되는 등 심각한 손실로 이어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 업계는 시뮬레이션을 통한 최적화된 운영 방식을 시스템에 적용하려는 노력을 지속해왔다.
그러나 기존 물류 솔루션은 현장에서 발생하는 대용량 데이터를 시뮬레이션에 실시간으로 반영해 즉각적인 의사결정을 내리는 데 여러 가지 제약이 있었다. 특히, 현장 작업자의 개입과 같은 인간적 오류는 시스템이 예측할 수 없는 변수로 작용해, 생산 계획 단계에서의 사전 분석과 검증만으로는 시뮬레이션 정합성을 충분히 확보하기 어려웠다.
Pino DT는 이러한 한계를 극복하기 위해, 최적화된 자체 개발 시뮬레이션 및 모니터링 엔진을 탑재해 문제를 해결했다. 이 솔루션은 시뮬레이션 이벤트의 발생 횟수를 최소화하는 방식으로 설계되어, 효율적인 연산과 빠른 결과 도출이 가능하다. 또한, 계산 속도에 강점을 가진 C 및 C++ 언어 기반으로 물류 경로 최적화 알고리즘을 구현해, 기존 솔루션 대비 약 2만 평 규모의 공장에서 약 70배 향상된 성능을 입증했다
대용량 데이터 처리 및 실시간 모니터링
Pino DT는 시뮬레이션에 최적화된 알고리즘을 적용해 대용량 데이터를 효과적으로 처리하며, 현장에서 발생하는 데이터를 실시간으로 시뮬레이션에 반영할 수 있다. 기존 물류 시뮬레이션 솔루션 대비 60~700배 향상된 가속 성능을 제공하는 유일한 도구로, 제조 환경의 복잡한 조건을 빠르게 시각화하고 대응할 수 있는 역량을 갖추고 있다.
실제 제조 현장과 동일한 조건을 구현하기 위해, Pino DT는 현장 시스템과 연동된 데이터를 가공해 디지털 트윈 모델로 표현하며, 사용자가 설정한 시간 주기에 따라 미래를 예측하는 ‘Proactive Simulation(선제적 시뮬레이션)’을 백그라운드에서 수행한다. 이를 통해 제품의 공정 시간보다 짧은 시간 내에 결과를 도출하고, AI 기반 분석을 통해 더 정교하고 신속한 의사결정을 지원할 수 있다.
디지털 트윈 실시간 시뮬레이션 : 미래 예측
Proactive Simulation은 실시간 현장 데이터를 반영해 미래 상황을 예측하는 기술로, 제품의 Tact Time(공정 단위 시간)보다 빠르게 결과를 도출하지 못할 경우 현장에서 적시에 대응하지 못하는 문제가 발생할 수 있다.
Pino DT는 모니터링 엔진으로부터 라인의 상태 데이터를 실시간 수집하고, 사용자 설정에 따라 예측 범위 내에서 발생할 수 있는 이상 상황에 대해 사전 피드백을 제공한다. 예를 들어, 조립 라인에서 부품이 5분 후 부족해질 것으로 예상되면 해당 정보를 즉시 작업자에게 전달하여, 라인 정지 등 비상 상황을 사전에 방지할 수 있게 한다. PINOKIO는 이러한 역할 수행을 위해 초고속으로 가속화된 시뮬레이션 엔진을 기반으로 작동한다.
제조 물류 현장에 특화된 AI 플랫폼 : Pino AI®
AI 기반 솔루션을 개발하기 위해서는 다양한 시나리오에 대한 학습 데이터가 필요하다. 하지만 제조 현장의 특성상 실제 데이터를 확보하는 데에는 어려움이 따른다. PINOKIO는 이러한 한계를 극복하고자, 시뮬레이션을 통해 실제 현장에서 수집하기 어려운 데이터를 생성하고 이를 기반으로 AI 학습에 활용할 수 있도록 설계되었다.
즉, Pino DT는 AI가 분석할 수 있는 형태의 데이터를 생성하고, AI는 이를 바탕으로 최적의 의사결정 값을 도출하여 시뮬레이션에 반영한다. 또한, Pino DT에서 획득한 데이터를 파이썬, C, Java 등 다양한 언어로 구현한 알고리즘에 적용할 수 있는 개발 환경도 제공한다. 이를 통해 예측 정확도 향상은 물론, 데이터 기반 의사결정, 작업 스케줄링(Scheduling), 경로 최적화(Routing), 작업 지시(Dispatching) 등 다양한 AI 활용이 가능하다.
아울러, LLM(대형 언어 모델), sLLM(전문 도메인 특화 모델), ChatGPT, Meta LLaMA 등과 결합된 대화형 UI를 통해 사용자는 보다 직관적으로 데이터를 분석하고, 실시간으로 의사결정에 활용할 수 있다.
PinoDT®와 현장 데이터 인터페이스
디지털 트윈 구현에서 가장 핵심적인 요소는 현장과의 실시간 연결이다. 대부분의 물류 전문 솔루션은 이러한 연결을 위한 인터페이스를 지원하지만, 대용량 데이터를 실시간으로 처리하며 시뮬레이션까지 수행하는 데에는 많은 제약이 따른다.
PinoDT는 이러한 문제를 해결하기 위해, 대용량 데이터 처리 능력과 우수한 시뮬레이션 가속 성능을 기반으로 실시간 모니터링 시스템까지 구현 가능하다. 예를 들어, 아래 그림은 현장에 있는 MES와 PinoDT 간의 인터페이스 과정을 보여준다. 현장의 PLC가 데이터를 MES에 전달하면, MES는 이를 데이터베이스에 저장하고, PinoDT는 외부 통신(IP)을 통해 해당 데이터베이스에 접근해 데이터를 시뮬레이션에 반영한다.
이 과정에서 가장 중요한 것은 현장 데이터의 품질이다. 불필요한 데이터가 포함되거나, 손실되었거나, 시간 순서가 맞지 않는 경우가 대부분이다. PinoDT는 이러한 문제를 해결하기 위해, 데이터를 정제하고 가공하는 과정을 거쳐 실제 현장과 동일한 디지털 트윈 모델을 구축한다.
기대 효과
현장 운영 데이터를 디지털 트윈과 실시간 연동함으로써, 공정 모니터링이 가능해지고 전체 공장의 운영 상태를 PC, 웹, 모바일 등 다양한 환경에서 다수의 사용자들이 직관적으로 확인하고 공유하며 협업할 수 있다.
또한 현장과 연결된 디지털 트윈 모델을 통해 미래에 발생 가능한 문제를 사전에 예지(Predictive)하고, 이를 기반으로 선제 대응(Proactive)할 수 있는 의사결정이 가능하다. 여기서 사전 예지는 온라인 시뮬레이션 기술을 기반으로 하며, 선제 대응은 AI 기술을 통해 구현된다.
디지털 트윈 기반 예측의 시간 범위(Time Horizon)는 현장 특성에 따라 약 0.1시간에서 최대 10시간까지 유연하게 설정할 수 있으며, 예지 가능한 문제로는 생산 손실, 부품의 혼류 비율 불균형, 설비 고장, 물류 정체 등이 포함된다.
이러한 문제를 사전에 탐지하고, AI 기반 즉각적 의사결정을 통해 최적의 대응이 가능해지면, 생산성, 경제성, 안정성, 경쟁력 측면에서 전반적인 향상 효과를 기대할 수 있다.
맺으며
PINOKIO는 제조업의 디지털 전환과 AI 트랜스포메이션을 실현할 수 있는 실질적 도구로, 설계 단계부터 운영에 이르기까지 전 과정을 유기적으로 연결한다. Pino SIM을 통한 공정 시뮬레이션과 레이아웃 최적화, Pino DT 기반의 실시간 모니터링과 미래 예측, 그리고 Pino AI의 정교한 의사결정 기능은 제조 현장에 적용 가능한 현실적 디지털 트윈 솔루션을 완성시킨다. PINOKIO는 스마트 팩토리를 넘어 예지와 대응이 가능한 지능형 제조 혁신의 중심에 서 있다. 다음 호에는 각 제품별(PinoSIM, PinoDT, PinoAI) 소개와 적용 사례를 소개하고자 한다.
