제조 AI의 다음 단계는 ‘움직임을 이해하는 지능’이다 제조 AI의 다음 단계는 단순히 불량을 “찾는” 수준을 넘어, 공정의 상태를 읽고 그에 맞게 설비의 동작을 “조정하는” 능력이다. 이를 넓은 의미로 Physical AI라고 부르지만, 본 글에서 다루는 주제는 제조 공정의 움직임을 안정적으로 제어하고 적응시키는 데 초점을 둔 “제조형 Physical AI”다. 앞선 1편에서 공장이 세상을 정확히 ‘보는 법’을, 2편에서 데이터를 통해 ‘배우는 구조’를 다뤘다면, 이번 글은 그 두 축이 실제 설비의 움직임과 제어에 어떻게 연결되는지를 살펴본다. 즉 "보는 AI → 배우는 AI → 움직이는 AI"로 이어지는 마지막 단계다. 제조 공정은 정적이지 않다 : 왜 Physical AI인가 제조 라인은 고정된 좌표계 위에서 동일한 제품만 반복 생산하는 이상적인 환경이 아니다. 실제 현장에서는 소재 반사율이 온도·압력·배합비에 따라 미세하게 바뀌고, 금형 마모와 장비 오프셋이 누적되며, 조명 밝기·색온도·플리커가 서서히 변하고, 제품 형상은 설계 오차, 조립 편차, 진동에 따라 조금씩 달라진다. 이러한 변화는 정적인 레시피와 고정 임계값으로는 대응할 수 없다. 한 번
제르미 치즈공장(Jermi Käsewerk, 이하 제르미)은 1889년부터 이어져 온 치즈 업계의 전통 있는 명문 기업이다. 소규모 가족 경영 기업으로 시작해 현재는 탁월하고 차별화된 치즈 특산품으로 유명한 세계적인 기업으로 성장했다. 제르미는 경쟁력 유지를 위해 최첨단 기술과 혁신을 지속적으로 수용해 왔다. 회사는 특정 설비와 생산 라인의 디지털 통합에서 격차를 확인하고 이를 해결하기 위해 선제적으로 Tomorrow Things와 협업했다. 이러한 전략적 결정은 디지털 전환을 위한 제르미의 추진 과정에서 핵심 단계임을 보여준다. 목표는 운용 효율성 향상과 생산 공정 간소화로 명확했다. 특히 회사는 현장의 실시간 데이터에 접근할 수 있는 견고한 플러그 앤드 프로듀스(plug-and-produce) 디지털 트윈 솔루션의 필요성을 인식했다. 이 솔루션은 혁신을 주도하고 장기적인 경쟁력을 확보하는 데 핵심이 되는 통찰과 최적화 잠재력을 제공한다. 포괄적인 디지털화 솔루션을 구현하기 앞서 제르미는 몇 가지 주요 과제에 직면했다. · 전체 생산 라인 모니터링: 예방적 유지보수를 가능하게 하고 원활한 운용을 보장할 수 있는, 전체 생산 라인의 실시간 모니터링이 가능한
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