제조 산업의 디지털 전환(DX)이 가속화되는 가운데, 단순 시뮬레이션을 넘어 실시간 예측과 자율 제어까지 아우르는 디지털 트윈 솔루션이 주목받고 있다. 그 중심에 선 플랫폼이 바로 ‘PINOKIO’다. 공정 흐름 시뮬레이션(Pino SIM), 실시간 디지털 트윈(Pino DT), AI 기반 예측·분석(Pino AI)까지 통합한 이 플랫폼은 SK하이닉스, LG전자 등 복잡한 제조 환경에서 실효성을 입증하며 산업계의 주목을 받고 있다. 제조 기준정보 입력부터 예지 보전, AI 기반 의사결정까지 전 과정을 커버하며 기존 솔루션의 한계를 극복한 PINOKIO는, 스마트 팩토리 실현을 위한 결정적 해법으로 자리매김하고 있다. 이 글에서는 PINOKIO의 기술 구조와 실제 적용 사례, 그리고 산업적 파급력을 집중 분석한다.

 

 

제조 산업 전반에서 디지털 트윈 기술이 핵심 전략으로 부상하는 가운데, 차세대 물류 디지털 트윈 솔루션 ‘PINOKIO’가 주목받고 있다. PINOKIO는 최신 기술 흐름을 반영하여 개발된 솔루션으로, 기존 상용 시스템의 한계를 극복하고 스마트 제조로의 전환을 가속화하는 데 최적화된 기능을 제공한다.

 

기존 디지털 전환(DX) 솔루션이 주로 3D 모델링과 시뮬레이션 등 기초 단계의 디지털 트윈 기술에 기반을 두었다면, PINOKIO는 현장의 대용량 데이터를 바탕으로 실시간 물류 모니터링과 시뮬레이션 제공을 목표로 설계되었다. 이러한 기술적 차별성을 통해 SK하이닉스, LG전자 등 대규모 혼류 생산 제조 환경에서 정합성과 예측 정확도를 검증받았으며, 실제 도입을 통해 생산성과 운영 효율성 향상 등 실질적인 성과를 입증했다. 최근에는 고성능 시뮬레이터까지 제품 라인업에 포함되어 기존 상용 솔루션 대비 뛰어난 성능과 확장성을 갖춘 디지털 트윈 시스템으로 자리매김하고 있다. 앞으로도 다양한 산업군의 요구에 부응하며, 제조업의 스마트화를 실현하는 핵심 플랫폼으로 성장해 나갈 전망이다.

 

제품 소개

 

AI 기반 제조 물류 혁신의 중심에 선 디지털 트윈 플랫폼 ‘PINOKIO’는 디지털 전환(DX)의 새로운 기준을 제시하고 있다. 이 솔루션은 전통적인 시뮬레이션을 넘어 시뮬레이터, 디지털 트윈, AI 에이전트를 통합한 차세대 DES(이산 이벤트 시뮬레이션) 기반 플랫폼으로, 제조 물류 전반에 걸쳐 통합 솔루션을 제공한다.

 

PINOKIO는 총 세 가지 핵심 모듈로 구성된다.

 

첫 번째는 물류 시뮬레이터 솔루션 ‘Pino SIM’이다. 이 모듈은 공정 흐름 설계부터 시뮬레이션 실행, 결과 분석까지를 지원하며, Pino Editor라는 내장 도면 편집기와 레이아웃 설계 도구를 포함한다. 단순한 시뮬레이션을 넘어 제조 기준정보 입력, 물류 시나리오 구성, 시각화 분석 등 포괄적인 기능을 제공한다.

 

두 번째는 실시간 디지털 트윈 솔루션 ‘Pino DT’이다. 이 모듈은 MES, IoT, PLC, 센서 등 다양한 제조 운영 시스템과의 인터페이스를 통해 대용량 데이터를 실시간으로 수집·처리할 수 있으며, 이를 기반으로 실시간 모니터링, 미래 예측, 예지 보전 시뮬레이션이 가능하다. 이를 통해 생산 현장의 가시성과 대응력을 높이고, 정밀한 의사결정을 지원한다.

 

세 번째는 인공지능 기반의 ‘Pino AI’다. 대형 언어 모델(LLM)과 전문 특화 언어 모델(sLLM)을 활용한 대화형 UI를 통해 사용자는 데이터를 직관적으로 분석하고 의사결정에 활용할 수 있다. 또한 강화학습, 파라미터 최적화 등 다양한 AI 기법이 적용 가능해 생산성과 품질을 동시에 향상시킬 수 있다.

 

확장성 측면에서도 PINOKIO는 주목할 만하다. 최근에는 NVIDIA Omniverse와 같은 고급 시각화 플랫폼과의 연동을 지원하고, Python 기반 개발 환경 확장도 가능해 사용자 맞춤형 라이브러리 개발이 용이하다. 이를 통해 제조 기업은 공정 및 물류의 사전 최적화, 실시간 생산 모니터링, 미래 예측, AI 기반 고도화 등 다양한 지능형 서비스를 구현할 수 있다.

 

솔루션 특징

 

‘Pino SIM’은 디지털 트윈 구축 시 미래 예측 시뮬레이터로서의 역할뿐 아니라, 공장 신설이나 생산 라인 변경 등 제조 현장의 변화가 필요한 상황에서 사전 물류 계획 수립과 최적 레이아웃 구성을 지원한다. 이를 통해 공정의 효율성과 안정성을 확보할 수 있으며, 제조 현장의 디지털 전환을 실질적으로 이끄는 핵심 도구로 기능한다.

 

‘Pino DT’는 자체 개발한 최적화 시뮬레이션 및 모니터링 엔진을 기반으로 실시간 데이터에 기반한 정밀한 의사결정과 미래 예측을 가능하게 한다. 특히, 시뮬레이션 이벤트 처리 횟수를 최소화한 구조로 설계되어 불필요한 연산을 줄이고, 대용량 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 점이 큰 강점이다. 이를 통해 공정 변화나 예기치 못한 상황에도 유연하게 대응할 수 있으며, 작업자 개입 등 현장의 변수까지 반영한 고도화된 시뮬레이션을 수행할 수 있다. ‘Pino DT’는 실시간 운영 최적화와 미래 예측을 동시에 수행함으로써, 제조 현장의 민첩성과 안정성을 획기적으로 향상시키는 차세대 디지털 트윈 기반 물류 솔루션으로 각광받고 있다.

 

 

작업 과정 ①: Pino SIM®

 

‘Pino SIM’은 시뮬레이션 작업을 모델링 단계와 수행 단계로 체계적으로 구분함으로써, 제조 환경의 복잡한 요구사항을 효율적으로 처리할 수 있도록 지원한다.

 

모델링 단계에서는 실제 현장의 레이아웃을 적용해 제조 기준 정보를 입력하고, 이를 3D 시뮬레이션 환경으로 시각화한다. 이 과정에서 복잡하게 얽힌 CAD 도면 정보를 선별적으로 반영하여 시뮬레이션에 적용하며, 그 결과로부터 필요한 정보를 추출할 수 있다. 이를 통해 공장 레이아웃 담당자와의 협의 기간을 단축시키고, 신속한 시뮬레이션 모델 구축이 가능해진다.

 

모델링이 완료되면, 공장 물류 로직을 설정하고 시뮬레이션을 수행하는 단계로 이어진다. 이처럼 각 역할과 단계를 명확히 구분함으로써, 설계와 운영 간의 유기적인 협업과 업무 세분화가 가능해진다.

 

또한 Pino SIM은 Layout 도면 관리, 제조 기준 정보 입력 및 시스템 연동, 4M(Man, Machine, Material, Method) 관리 기능까지 지원함으로써 단순한 시뮬레이션 도구를 넘어 디지털 설계 기반의 통합 관리 솔루션으로 활용할 수 있다.

 

 

작업 과정 ②: Pino DT®

 

디지털 트윈(Digital Twin)은 총 4단계의 발전 과정을 통해 제조 산업의 스마트화를 실현해가고 있다.

 

1단계는 기존 범용 시뮬레이터처럼 공장 레이아웃을 사전 검증하는 수준으로, CAD 기반의 설계 및 시뮬레이션을 통해 구조적 문제를 미리 파악하는 데 중점을 둔다.

 

2단계는 디지털 트윈의 본격적인 시작점으로, MES, MCS, PLC, 센서 등 다양한 운영 시스템과의 실시간 연동을 통해 현장 데이터를 수집하고 이를 모니터링한다.

 

3단계는 수집된 데이터를 기반으로 미래의 이상 상황을 예측하고 경고하는 단계로 확장된다. 예를 들어 병목 현상, 지연, 장비 고장 등 이상을 사전에 감지하고 작업자에게 조치를 요청하는 방식이다.

 

4단계는 디지털 트윈의 궁극적인 형태로, 예측 기반의 자율 제어를 실현하는 단계이다. 이 단계에서는 이상이 발생했을 때 시스템이 사람의 개입 없이 스스로 판단하고 조치를 취하는 자율 운영이 핵심이다.

 

PINOKIO의 ‘Pino DT’는 이 가운데 2단계와 3단계 기능을 담당한다. 특히 2단계는 디지털 트윈의 정합성을 확보하는 데 있어 가장 중요한 단계로 평가된다. 높은 정합성을 갖춘 디지털 트윈이어야만 이후 단계에서의 미래 예측 정확도와 의사결정의 신뢰성이 확보되기 때문이다.

 

그러나 2단계는 동시에 구현이 가장 까다로운 구간이기도 하다. 실제 공장 환경과 동일한 수준의 정밀 모니터링을 실현하려면, 데이터 정확도, 처리량, 오류 보정, 작업자 개입, 외부 변수 등 복합적인 요소를 실시간으로 반영해야 하기 때문이다.

 

이처럼 복잡한 요구조건을 만족시키는 ‘Pino DT’는 디지털 전환(DX)과 인공지능 전환(AX)을 연결하는 핵심 고리로 작용하며, PINOKIO 통합 디지털 트윈 솔루션의 중추적인 역할을 수행하고 있다. 이어지는 ‘Pino AI’는 이 예측 정보를 바탕으로 자율 운영 단계까지 확장 가능하도록 설계되어 있다.

 

 

작업 과정 ③: Pino AI®

 

PINOKIO 플랫폼의 인공지능 모듈인 ‘Pino AI’는 LLM(대형 언어 모델), sLLM(도메인 특화 언어 모델), ChatGPT, Meta LLaMA 등과 결합된 대화형 UI를 제공함으로써, 사용자가 데이터를 직관적으로 분석하고 의사결정에 활용할 수 있도록 고도화된 인터페이스를 제공한다.

 

사용자는 데이터를 자연어로 질의할 수 있으며, 분석 결과는 대시보드 및 리포트 형태로 시각화되어 현황을 파악하고 결과를 공유할 수 있다. 또한 단순한 시각화 도구를 넘어서, AI 에이전시(AI Agency) 기능을 통해 자체 AI 모델을 구성하고, 이를 기반으로 자동 의사결정, 데이터 해석, 최적화 수행이 가능하다.

 

AI 및 머신러닝 기술이 시뮬레이션 소프트웨어에 통합되면서 미래 예측의 정확도는 크게 향상되었고, 디지털 트윈 데이터를 기반으로 이상 상황 발생 시 적절한 대응 방안을 제시하는 의사결정 지원이 가능해졌다.

 

특히 대규모 다품종 혼류 생산과 같은 복잡한 공정 환경에서도 AI 연산 성능을 활용한 고속 시뮬레이션이 가능하며, 실제 현장에서는 확보하기 어려운 비정상(불량) 데이터를 Pino DT와 연계해 생성할 수 있다. 이를 통해 데이터 불균형 문제를 해결하고 AI 모델의 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있다.

 

또한 Pino AI는 스케줄링(Scheduling), 경로 최적화(Routing), 작업 지시(Dispatching) 등 다양한 제조 운영 목적에 맞춘 AI 기능 적용이 가능하여, 제조 현장의 자동화 및 최적화를 한 단계 끌어올리는 핵심 도구로 주목받고 있다.

 

적용 사례 ①: S사, PINOKIO 기반 AI 시뮬레이션으로 반도체 공장 AMHS 효율 14% 향상

 

국내 S사는 대규모 반도체 생산공장(Mega FAB)에 PINOKIO 솔루션을 도입해 AMHS(Automatic Material Handling System) 운영 효율을 획기적으로 향상시키는 성과를 거뒀다. 해당 프로젝트는 약 1만6천 평 규모의 생산 부지에 설치된 1,000대 이상의 OHT(Overhead Transport) 시스템에서 발생하는 정체 및 지연 문제를 사전 예측하고 최적화하는 데 목적을 두었다. 특히, OHT 및 리프터(Lifter) 수가 최대 5,000대까지 확장되는 시나리오를 가정하여 Routing 및 Scheduling 로직 개선이 핵심 과제로 설정되었다.

 

이를 위해 S사는 PinoAI와 PinoSIM의 시뮬레이션 및 인공지능 기능을 결합하여 적용했다. AI 기반의 스케줄링, 제어, 라우팅 알고리즘을 다각도로 검토하고 시뮬레이션을 반복 수행함으로써, 복잡한 물류 흐름에 대한 예측 정확도와 최적화 수준을 크게 향상시켰다. 그 결과, OHT의 Delivery Time을 약 14% 단축시키는 성과를 달성했다.

 

또한 이번 시뮬레이션은 하드웨어 수준의 센서까지 모델링된 다이후쿠(Daifuku) 에뮬레이터와 유사한 수준의 높은 정합성을 확보하였다. SK하이닉스의 FAB 환경 기준으로 PinoSIM은 98.8%의 정합성을, 다이후쿠 에뮬레이터는 99.1%의 정합도를 기록해, 산업용 고정밀 시뮬레이터 수준의 성능을 입증했다.

 

이 사례는 AI와 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 기술이 반도체와 같은 초정밀 제조 산업에서도 실질적인 운영 성과로 이어질 수 있음을 보여주는 대표적인 사례로 평가된다.

 

이를 바탕으로 SK하이닉스는 ‘FAB OHT Routing 최적화 AI 챌린지’를 개최했다. 이 챌린지는 Mega FAB의 실제 반송 경로 데이터를 활용해 최적의 알고리즘을 도출하는 방식으로 진행되었으며, MS의 Azure 플랫폼과 SK하이닉스 FAB 환경의 실 데이터를 기반으로 임직원이 직접 공정 문제 해결에 도전하는 사내 이벤트로 구성되었다.

 

 

Mega FAB에서는 하루 평균 1,000대 이상의 OHT가 수십만 회에 걸쳐 웨이퍼를 이송하고 있으며, 이 과정에서 발생할 수 있는 정체와 지연을 최소화하는 것이 핵심 과제이다. 해당 대회는 단순한 기술 교육을 넘어, 구성원이 자발적으로 현장 문제를 고민하고 DT 기술 역량을 키울 수 있는 플랫폼으로 기획되었다.

 

참가자들은 Python을 활용해 AI 기반 OHT 이동 알고리즘을 개발하고, 이를 PINOKIO 플랫폼 내에서 기존 알고리즘과 비교·분석했다. 결과값은 서버 시스템으로 자동 전송되어 수집 및 검증되었으며, 이를 통해 실제 FAB 시뮬레이션 환경에서 AI 알고리즘의 라우팅 효율성과 안정성을 확보했다.

 

이번 프로젝트는 △효과적인 OHT 라우팅 솔루션 확보 △딥러닝 기반 AI 개발 인재 양성 △실제 공정 문제를 해결할 수 있는 데이터 기반 학습·검증 플랫폼 구축이라는 세 가지 주요 성과를 도출했다.

 

단순한 알고리즘 성능 비교를 넘어서, 구성원이 스스로 문제를 정의하고 해법을 제시하는 과정 속에서 디지털 트윈 및 AI 기반 문제 해결 문화가 조직 내 자연스럽게 정착되었다는 평가를 받고 있다.

 

 

적용 사례 ②: L사, 냉장고 생산라인에 PINOKIO 적용…혼류 생산 최적화·품질 예측 고도화 실현

 

L사는 냉장고 생산라인에서 발생하는 다품종 혼류 생산 문제를 해결하기 위해 PINOKIO의 디지털 트윈 솔루션 ‘Pino DT’를 도입하였으며, 예측 기반 공정 최적화 및 품질 향상을 성공적으로 구현하고 있다.

 

기존의 냉장고 생산 공정에서는 부품 부족이나 품종 불일치로 인한 대응 지연이 빈번하게 발생해 생산 손실과 품질 저하로 이어졌다. 이에 따라 L사는 디지털 트윈 기반의 실시간 생산 현황 모니터링, 미래 이상 상황 예측, 자동 대응 프로세스를 구축하는 것을 목표로 삼아 Pino DT를 도입했다.

 

 

Pino DT는 현장 데이터를 기반으로 모니터링 시스템과 AI 예측 시뮬레이션을 통합하여, 이상 상황 발생 이전에 사전 경고 시스템이 작동하고 작업자에게 알람을 전송하여 조치를 유도함으로써 다운타임을 감소시켰다.

 

특히 이번 프로젝트에서는 가상 센서 기술을 활용한 고정밀 데이터 수집이 이뤄졌으며, 이를 통해 생산량 증대, 품질 안정화, 에너지 소비 절감 등 다양한 성과를 달성했다.

 

 

적용 사례 ③: S사, 배터리 생산라인에 PinoSIM 도입…시뮬레이션 기간 1개월 → 1주 단축

 

S사는 배터리 생산라인의 시뮬레이션 모델링 및 분석 시간을 획기적으로 단축하고자 PINOKIO의 시뮬레이션 모듈 ‘PinoSIM’을 도입하여 디지털 트윈 기반 제조 혁신의 첫걸음을 내딛었다.

 

기존에는 타 솔루션을 활용해 레이아웃 모델링과 시뮬레이션 분석을 수행했으나, 하나의 모델 분석에 약 한 달이 소요될 정도로 작업 속도와 분석 효율성에 큰 제약이 있었다. 이에 따라 S사는 디지털 트윈 구축의 기반 확보를 위해 PINOKIO 도입을 결정했다.

 

 

PinoSIM 도입 이후에는 MES 및 설계도 기반의 레이아웃 모델링 자동화가 가능해졌고, AGV, OHT, 자동창고(STK) 등 실제 물류 장비 흐름을 반영한 생산·물류 통합 시뮬레이션을 통해 높은 정합성을 확보할 수 있었다.

 

또한 반복되는 생산 스케줄링과 물류 제어 로직의 단순화를 통해 시뮬레이션 준비 시간이 대폭 단축되었으며, 모델 분석 소요 기간도 약 1개월에서 1주일로 줄어들었다.