공장은 인공지능(AI)에게 까다로운 시험장 중 하나다. 데이터는 설비마다 다른 형식으로 파편화돼 축적되고, 작업 조건은 품질·납기·안전과 복잡하게 연결된다. 잘못된 판단은 곧바로 라인 정지와 불량률 상승으로 직결된다.

 

산업 인공지능 전환(AX)으로 가는 과정에서 이러한 병목이 발생한다. 일반적인 AI 모델 성능보다 공장 데이터를 읽어낼 구조, 판단을 검증할 가상 공간, 그 결과를 로봇·설비와 물리적 동작으로 구현하는 시스템적 면모가 요구되기 때문이다.

 

이처럼 제조 AI 도입은 시스템 차원의 혁신적 변화를 꾀해야 한다. 이 과정은 특히 기존 제조 조직의 공정 생태계에 물리적 마찰을 일으킨다. AI가 실질적인 비즈니스 성과로 이어지려면 데이터 인프라, 생산 관리 방식, 업무 흐름, 조직 운영 전반 등이 유기적으로 체질을 바꿔야 한다는 뜻이다.

 

거대언어모델(LLM)은 정제된 언어를 바탕으로 추론하지만, 제조 데이터는 설비, 공정, 품질 기준, 유지보수 조건마다 완전히 다르게 생성되기 때문에 보편적인 표준 데이터라는 개념이 성립하기 어렵다. 산업 AX가 데이터·검증·실행을 단일 파이프라인으로 통합해야 하는 이유다.

 

이러한 동향과 실전 인사이트를 담아 지난달 오프라인 현장을 달궜던 대한민국 제조 AX의 지식 자산이 온라인에서도 재차 전파된다. 제조 디지털 전환(DX) 혁신을 잇는 제조 AX의 실전 해법을 총망라하는 ‘산업AX 코리아 2026(IndustryAX Korea 2026)’ 온라인 세미나(웨비나)가 전개된다.

 

 

파편화된 다종·이기종 설비 파이프라인을 통합하는 지능형 데이터 인프라

 

자율화의 첫 관문은 기계·시스템이 즉각 읽고 판단할 수 있는 '데이터 맥락(Data Context)'을 매칭하는 동기화 작업이다. 공장 내부의 가치 있는 정보는 설비 상태, 품질 결과, 공정 조건, 에너지 사용량, 물류 흐름, 유지보수 이력 등으로 흩어져 생성된다.

 

이 파편화된 다종·이기종 장비의 로우 데이터(Raw Data), 다시 말해 날것의 데이터를 AI의 판단 재료로 활용하기 위해서는 다양한 작업이 선행돼야 한다. 어떤 설비에서 파생된 값인지, 어떤 공정 변수와 연결되는지 교통정리하는 과정이다.

 

최근 각광받는 ‘AI-준비 데이터(AI-Ready Data)’ 구축 전략이나 제조실행시스템(MES)의 현대화는 기존 아키텍처를 교체하는 단순한 과정으로 구현하기 어렵다. 분산된 업무 흐름(Work Flow) 속에 묻힌 데이터를 실시간 수집하고, 전사적자원관리(ERP) 등 상위 시스템의 데이터 패브릭(Data Fabric) 인프라 위에서 고성능 비전 데이터와 결합하는 일련의 동기화 과정이다.

 

이러한 가공 솔루션이 연동돼야만 작업자가 매번 수기로 재입력하던 것을 업무 흐름으로 전환할 수 있다. 더불어 생산 계획 변경이나 원가 변동 분석 같은 공장 운영 의사결정을 실시간 비즈니스 판단 속도로 끌어올릴 수도 있다.

 

가상 시뮬레이션, 시행착오 비용을 ‘제로화’하는 디지털 트윈에서

 

앞선 과정을 통해 데이터 맥락이 확보된 이후에는 제조 현장의 시행착오 비용을 통제할 '가상 검증 완충지대' 구축이 필수로 요구된다. 제조업은 공정 조건 하나를 임의로 변경하는 행위 자체가 다양한 리스크로 직결되는 공간이다. 한 번 배치한 설비·장비의 구조를 바꾸는 물리적 변형은 막대한 손실을 초래하기 때문이다.

 

그러므로 AI가 도출한 임의의 판단을 실제 라인에 곧바로 적용하기 전에 가상 공간에서 먼저 시험하고, 위험 요소를 제로에 수렴시키는 시뮬레이션 방파제가 필요하다.

 

 

이 검증 단계를 지탱하는 시설이 바로 다크 팩토리(Dark Factory) 조정(Tuning) 기술과 소프트웨어 정의 공장(SDF) 개념이다. 작업자 개입이 최소화된 다크 팩토리는 공정 상태를 정밀 데이터로 계측하고 운영 조건을 정교하게 미세 조정하는 방향성으로 나아간다.

 

하드웨어 중심의 경직된 기존 공장 체계를 소프트웨어 기반 제어와 유연한 업데이트가 가능한 구조로 바꾸는 SDF 진화 전략은 디지털 트윈 및 엔지니어링 솔루션과 결합할 때 완성된다는 게 업계의 주장이다.

 

여기에 고가용성 컴퓨팅 인프라, 3차원(3D) 프린팅 기반 적층 제조 기술, 가상 환경 생태계가 유기적으로 맞물린다. 이를 통해 실제 설비에 손을 대기 전 가상 환경에서 멀티 에이전트 기반의 자율 생산을 사전 검토하는 완충 지대를 형성한다는 계산이다.

 

가상 공간의 판단을 로봇·기계·설비의 물리적 역학 동작으로

 

산업 AX 파이프라인의 마지막 종착지는 가상 세계에서 검증된 판단 결과를 현실 속 물리적 '구동'으로 완결하는 단계다. AI가 불량을 예측하고 최적의 공정 조건을 도출해 내며 실시간 물류 동선을 계산하더라도, 현장 장비가 최종적으로 구동되지 않으면 비즈니스 성과로 이어질 수 없다. 도출된 디지털 지능은 다양한 하드웨어단을 제어하여 실제 물리적인 역학 동작과 정밀한 조작으로 구현돼야 한다.

 

이 실행단을 직관적으로 담당하는 기술이 로보틱스·자동화(Automation) 시스템의 융합이다. 로봇에 탑재되는 피지컬 AI(Physical AI) 기술과 3D 비전 기반 자동화 기술은 가상의 판단력을 로봇의 실시간 동작으로 전환하는 핵심 역할이다. 이 단계에서 비전 카메라는 대상물의 입체적인 표면과 정밀한 공간 좌표를 실시간으로 계측한다. 지능형 로봇은 작업자와 안전하게 협업하며 장애물을 회피해 물체를 정밀 조작한다.

 

아울러 에이전틱 AI(Agentic AI) 기반 자동 분류 시스템과 GTP(Goods-to-Person) 물류 솔루션이 공정 간 흐름을 단절 없이 연결하는 데 앞선 방법론이 작용한다. 그래야 작업 지시, 이상 대응, 유지보수 판단 등이 다음 물리적 행동으로 쉼 없이 이어지는 순환체계가 완성된다.

 

 

산업AX 코리아 관계자는 “이번 콘퍼런스는 산업 AX가 제조 운영 전반의 의사결정 방식을 처음부터 재정의되는 전방위적 생태계 경쟁임을 보여주는 이정표”라며 “고도화된 특정 기술을 독점하는 것보다, 그 기술을 얼마나 촘촘하고 견고하게 공장 인프라에 연결해 내느냐가 앞으로의 산업 경쟁력을 가를 유일한 기준이 될 것”이라고 전했다.

 

이번 생태계 구축 행사에는 한국IBM, 코오롱베니트, LS일렉트릭, 로크웰오토메이션, 인터엑스, 데이터랩스, 코그넥스코리아, 슈퍼브에이아이, 스트라타시스, 아이벡스, 어드밴텍케이알, 뉴로메카, 픽잇코리아, 카덱스코리아, LG CNS, 씨메스로보틱스 등 대한민국 산업 AX 실현에 기여하는 업체가 대거 참여했다.

 

한편, 산업AX 코리아 웨비나는 오는 7월 21일부터 이틀간 실시간 생방송으로 송출된다. 지난달 열린 본 행사 내용을 기반으로 하되, 현장에서 정립된 세 가지 핵심 어젠다에 따라 본질적인 기술 분석을 전개할 예정이다.

 

해당 웨비나는 웨비나 플랫폼 '두비즈(Dubiz)'를 통해 무료 송출된다. 관계자에 따르면, 차세대 산업 지능화의 실전 패러다임을 선점하고 비즈니스 해법을 자산화하고자 하는 엔지니어와 실무자를 모집하고 있다.

 

헬로티 최재규 기자 |