스포트라이트 [헬로DX] 제조 현장 ‘데이터 장벽’ 깨부수기...변수에 대응하는 공정의 차세대 진화가 온다

제조 현장은 이미 많은 것을 자동으로 움직인다. 컨베이어는 정해진 속도로 가동하고, 로봇 팔(Robot Arm)은 입력된 궤적을 반복한다. 제조 최후방을 담당하는 검사 장비는 설정된 기준에 따라 양품·불량을 자동으로 찾아낸다. 그러나 이것만으로는 차세대 제조 인프라 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’가 완성됐다고 볼 수 없다. 자동화(Automation)는 정해진 명령을 수행하는 단계고, 자율화(Autonomous)는 현장에서 발생하는 변수를 감지하고 다음 행동을 판단하는 것이기 때문이다. 이 차이는 예외 상황에서 드러난다. 대상물이 정해진 위치에서 벗어나거나, 결함 데이터가 부족한 상황. 그리고 각종 시스템이 서로 다른 언어로 움직이면 공정은 다시 작업자의 판단에 기대게 된다. 자율제조가 운영 프로세스의 문제로 넘어가는 이유다. 결국 로봇과 자동화 장비를 들여놓는 것만으로 공장이 스스로 움직이지는 않는다는 점이 핵심 문제의식이다. 피지컬 AI(Physical AI) 운영 플랫폼 업체 이에이트의 류제형 최고기술책임자(CTO)는 이를 관통하는 메시지를 전했다. 그는 “자동화와 자율화는 완전히 다른 형태다. 자동화는 시키는 일을 잘하는 것

• 최재규 기자
• 2026-07-06 14:35