[인더스트리뉴스 최종윤 기자] “데이터 속에 문제를 풀기 위한 정보가 다 들어 있지 않다는 가정하에 프로젝트를 시작합니다.”

세상에서 가장 정확한 예측을 제공하는 인공지능 서비스를 제공하겠다는 비전을 바탕으로 2019년 설립된 인이지의 장윤석 CBO가 차별화된 경쟁력을 묻는 질문에 이같이 답했다. 장윤석 CBO는 “제조업의 생산 역량이라는 것은 설비 역량에 오퍼레이션하는 사람의 기술 역량이 들어가 있다”면서, “결국 설비가 동일하다면, AI는 사람이 운전한 결과 데이터에 기반할 수밖에 없다”고 설명했다.

인이지 장윤석 CBO는 “인이지는 데이터 이전에 공정을 먼저 본다”면서, “공정을 이해하고 실제 운전하는 작업자의 사상을 최대한 녹여 넣기 위해서다”라고 말했다. [사진=인더스트리뉴스]

이에 인이지는 AI 프로젝트에 앞서 ‘공정’에 대한 이해에 상당한 시간을 할애한다. 장 CBO는 “실제 인이지는 데이터 이전에 공정을 먼저 본다”면서, “원료·에너지·제어 등 흐름을 보고 필요한 데이터를 파악한다. 공정을 이해하고 실제 운전하는 작업자의 사상을 최대한 녹여 넣기 위해서다”라고 말했다.

이어 그는 “말 그대로 작업자의 암묵적인 지식을 형식화해 AI 시스템에 녹여 넣는 과정”이라고 설명했다. 프로젝트를 진행하면서 인이지는 작업자에 대한 무수히 많은 인터뷰를 진행한다고 밝혔다.

현재 인이지는 설명가능 인공지능(XAI) 예측기술을 바탕으로 철강, 정유·화학·시멘트 등 다양한 제조 산업 공정 내 공정 최적화를 통해 산업 전기료 및 에너지 비용 절감, 생산성과 품질 향상에 기여하고 있다.

전세계적인 인공지능 열풍 속에 제조업에도 도입 흐름이 거세다. 하지만 AI 솔루션의 편향성과 일관성 결여, 세이프티 이슈 등 서비스에 대한 신뢰성 문제도 꾸준하다. 이에 설명가능 인공지능(XAI)에 대한 필요성이 커지고 있으며, 산업 현장 내 활용 방안에 대한 관심도가 증가하고 있는 추세다.

AI로 에너지 제어, 소비 효율화 구축

현재 제조업을 대상으로 많은 AI 기업들이 나오고 있지만, 단순 예지보전·예측 수준에 그치는 가운데 인이지는 공정 제어까지 나아가고 있다. 장윤석 CBO는 “제어 부문은 리스크 때문에 레퍼런스 쌓기가 쉽지 않다”면서, “다만 ROI 때문에 시장의 주목을 받지 못해서 그렇지 시장에서도 조금씩 성공사례가 나오고 있다”고 전했다. 이어 장 CBO는 “인이지는 에너지 등 분야에서 대형 프로젝트 레퍼런스를 기반으로 기본적으로 제어까지 고려해 프로젝트를 진행한다”고 밝혔다. 실제 인이지는 에너지 등 대형 연속 공정에서 레퍼런스 등을 확보하면서, 기술력을 입증하고 있다.

대표적으로 인이지의 산업용 공정 효율 최적화 INFINITE OPTIMAL SERIES 솔루션은 자체 개발한 XAI 엔진을 탑재해 적용 공정의 시계열 데이터를 분석해 데이터에 숨겨진 저하 요인의 인사이트를 발견하고 적시에 실행가능한 인텔리전스를 제공한다. INFINITE OPTIMAL SERIES는 주요 변수 및 숙련된 작업자의 운전 패턴을 학습해 공정 개선을 위한 인사이트를 실시간으로 제공하고 최적의 운영 조건을 작업자에게 가이던스한다.

인이지는 AI 기반 #3CGL 스마트팩토리 모델라인을 구축했다. 운전조건에 따른 실시간 물성 및 가열로 구간 온도 예측으로 온도 제어 자동화를 실현했다. [자료=인이지]

구체적인 사례로 ‘제선 공정 가열로(CGL)’, ‘유리 제조 공정 용해로’ 최적화 제어 사례를 들 수 있다. 먼저 ‘제선 공정 가열로(CGL)’ 제어 사례는 운전 조건에 따른 실시간 물성 및 가열로 구간 온도 예측으로 온도 제어 자동화를 구현했다. 냉열강판을 열처리해 품질을 조정하고, 다품종 생산으로 제품마다 생산 조건도 변경 관리할 수 있게 했다. ‘유리 제조 공정 용해로’에서도 온도 제어를 최적화했다. 용해로 내부 공기 온도를 예측해 연료 투입량 및 부스터 최적 제어를 구축했다.

인이지의 AI 프로젝트 구축 과정, DX 그 자체

인이지 장윤석 CBO는 인이지의 솔루션 구축 과정을 그 자체로 기업의 디지털 트랜스포메이션(DX)이라고 표현했다. 장윤석 CBO는 “첫 미팅부터 프로젝트 계약까지 최소 2달 가량이 소요된다”면서, “고객도 저희를 판단하시지만, 저희도 고객이 프로젝트를 완성할 수 있을 만큼의 정보를 제공할 수 있는지 검토한다”고 밝혔다.

이어 장 CBO는 “고객이 제공할 수 있는 정보의 양으로 AI 성능치를 낮출 수도 있지만, 저희는 목표치를 낮추지 않는다”면서, “현장의 생산기술부터, IT 부서의 DX 수준까지 파악해 고객이 원하는 것 말고도, 개선 부분 과제도 추출한다”고 밝혔다.

사실 기업의 DX 추진은 초기 계획이 가장 중요하다. 실제 컨설팅에 상당한 비용을 지불하기도 한다. 장 CBO는 “DX는 계획서를 잘 짜는 것도 중요한 노하우 중에 하나”라면서, “아직은 계약전 컨설팅 파트를 무상으로 진행하고 있지만 향후에는 적절한 시점에 사업화로 진행할 예정”이라고 밝혔다.

유리 제조 공정에서 용해로 내부 공기 온도를 예측해 연료 투입량 및 부스터 최적 제어 솔루션 을 구축했다. [자료=인이지]

가까운 미래, 현장 오퍼레이팅은 AI가 대체할 것

멀게만 느껴졌던 AI 시대가 성큼 다가왔다. 일선에 있는 인이지는 어떻게 예상하고 있을까. 장윤석 CBO는 “사람은 창의적인 연구를 통해 제품을 개선하는 분야로 옮기고, 오퍼레이팅은 AI 등 기술이 대체할 것”이라며, “현장에는 유지보수 등 수리할 수 있는 사람만 남게 될 것으로 보인다”고 전했다.

이어 장 CBO는 “사람이 부족한 인구 구조의 변화가 자연스럽게 이런 형태의 제조업을 만들어 가고 있다”면서, “이미 현장은 고연차와 저연차가 비어 있는 상태로 지금 있는 분들이 은퇴하는 시기가 오는 빠르면 5년, 늦어도 10년 내에 사람이 부족한 상황이 될 것”이라고 설명했다. 덧붙여 “제조업은 특성상 단기간에 노하우를 습득할 수 없는 산업이기 때문”이라고 부연했다.

또 장윤석 CBO는 “AI도 이제 자동모드가 아닌 수동모드로 갈 것”이라고 말했다. 단일 목적이 아닌 다목적으로 범용화될 것이라는 뜻이다. 장 CBO는 “품질이 중요할 때는 품질모드로, 생산성이 더 중요할 때는 생산성 모드로 선택할 수 있게 될 것”이라고 전했다.

일본, 독일 등 해외시장 공략 시작

누적 투자금만 약 136억원. 인이지는 국내 대표 XAI 기업으로 사실상 기술검증을 끝냈다. 국내 대표 기업들과의 프로젝트로 독보적인 대형 레퍼런스도 확보했다. 이를 바탕으로 해외시장 공략도 시작했다. 일본은 이미 지사설립을 완료하고, 상표권 등록 및 해외 출원까지 완료한 상태다. 장윤석 CBO는 “일본에서는 프로젝트가 시작됐고, 올 연말 또는 내년 초면 성과가 나올 것 같다. 독일에서도 요청으로 IR 발표를 진행했다”면서, “올해 하노버메쎄 등 해외 전시회 등도 나갈 예정으로 글로벌 시장에서 더 큰 활약을 펼치겠다”고 말했다.

[최종윤 기자 (news@industrynews.co.kr)]

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