[인더스트리뉴스 최종윤 기자] 제조산업에서 DX(Digital Transformation, 디지털전환)이 가속화되고 있다. 기업들이 생존을 위한 경쟁력 강화 및 새로운 성장동력 확보를 위해 최우선 순위로 DX 혁신을 추진하면서, 핵심 인프라로 제조 AI, 클라우드 솔루션이 주목받고 있다. 본격 자율제조 플랫폼 시대로 진입하고 있다고 분석된다.

기업들이 생존을 위한 경쟁력 강화 및 새로운 성장동력 확보를 위해 최우선 순위로 DX 혁신을 추진하면서, 핵심 인프라로 제조 AI, 클라우드 솔루션이 주목받고 있다. [사진=gettyimage]

정부도 글로벌 경쟁력을 상실한 제조업에 ‘AI 자율제조’를 답으로 내놨다. △생산인구감소 △제품고도화 △생산효율 제고 등 현재 국내 제조업이 당면한 복합적 문제를 해결할 수 있는 유일한 방안으로 보고 있다.

산업통상자원부는 지난 7월 22일 산학연 대표자 250여명이 모인 가운데, ‘AI 자율제조 얼라이언스’를 출범했다. 향후 민관 합동으로 2조5,000억에 달하는 자금이 투입될 예정이다.

이날 △현대자동차 △LG전자 △DN솔루션즈 △포스코 △에코프로 △GS칼텍스 △KAI △HD한국조선해양 등 업종별 대표 기업들은 AI 자율제조 확산을 위한 전략을 발표했다. 각 기업이 발표한 전략의 공통점은 생산성과 품질에 있어 AI를 활용한 개선과 협력업체 등 밸류체인 전반으로 AI를 확장하는 데 있다.

제조업 혁신 핵심 동력된 ‘AI’

‘ChatGPT’를 필두로 생성형 AI가 본격적으로 사회적 이슈가 된지 불과 채 2년이 되지 않았지만, 생성형 AI는 폭발적인 파급효과를 일으키고 있다. 그랜드뷰 리서치에 따르면 전세계 생성형 AI 시장은 2022년 101.4억 달러에서, 2030년 1,093.7억 달러에 이를 것으로 예측되고 있다. 연평균 35.6%에 달하는 성장률이다.

이는 제조업에서도 마찬가지다. 제품설계, 제조 프로세스, 품질관리, 공급망 관리, 로봇공학 및 자동화 개선 등 제조업 전반에 걸친 큰 파급효과를 불러일으키고 있다. 제조업에 새로운 핵심 동력이 된 셈이다.

노동인구 감소와 데이터 기반의 스마트팩토리 환경도 AI 도입을 앞당기고 있다. AI 기반의 스마트팩토리가 구축되고 있는 것. 구체적으로 AI는 센서 데이터를 수집하고 분석해 실시간으로 생산 현황을 파악하고, 데이터 기반 의사결정을 지원한다. 또 AI가 수요를 예측하고, 재고를 최적화해 공급망의 효율성을 높인다. 더 나아가 고객의 개별요구에 맞춰 제품을 생산하는 맞춤형 생산 시스템 구축도 가능하게 하고 있다.

이 같은 흐름은 올해 개최된 각종 제조 분야 자동화 전문 전시회에서도 확인할 수 있었다. 많은 공급기업들이 AI가 기본 탑재된 솔루션들을 대거 선보였으며, 참관객들도 신기술 등에 높은 관심을 보였다. 지난 6월 서울 코엑스에서 열린 ‘2024 자율제조 월드콩그레스’ 컨퍼런스에 참가한 AI 전문기업들은 제조 AI의 필요성을 거듭 강조했다.

제조 AI 전문기업 인터엑스 박정윤 대표는 “2050년이 되면 생산 가능 인력이 현재보다 최소 20~30% 감소할 것으로 예상된다”며, “현재의 방식, 즉 사람이 투입돼서 생산하는 방식에는 이제 한계가 있다. 이러한 문제들을 어떻게 극복해야 하는가에 대한 해답을 얻고자 하는 노력이 AI 자율제조에 대한 연구개발”이라고 말했다.

자율제조란 무인 또는 최소 사람으로 완전 자동화된 생산설비와 AI, 디지털트윈(Digital Twin) 등의 디지털 기술을 활용해 실시간 분석 및 최적화하고, 예측을 통해 제어, 공장/설비 스스로 제품을 생산하는 시스템이다.

박정윤 대표는 AI 자율제조를 통해 △DX △PQCD 혁신 △통상/규제에 대응할 수 있다고 강조했다. 직접적인 효과로는 △생산 시간 혁신 △비용 절감을 꼽았다. 박 대표는 “자율제조에서는 1년 365일 24시간 내내 생산이 가능하다”면서, “이러한 생산 시간의 혁신을 통해 자율제조 공장 하나면, 기존의 방식으로 운영되는 제조공장 3~5개에서 가질 수 있는 효과와 동일한 결과를 얻을 수 있다”고 말했다.

이어 그는 “값싼 인건비 등으로 인해 가격 경쟁력에서 어려움을 겪는 국산 기업들이 자율제조를 통해 더욱 높은 가격 경쟁력도 얻을 수 있다”고 덧붙였다.

인이지의 최재식 대표는 생성형 AI의 지속적인 성장에 초점을 맞췄다. 최재식 대표는 “챗GPT는 시작에 불과하다”며, “가트너의 2024 10대 전략기술 트렌드 중에서 산업 클라우드 플랫폼, 플랫폼 엔지니어링, AI 신뢰 리스크 보안관리(AI TRiSM) 등 세 가지 주제에 주목하고 있다”고 전했다.

실제 지난 3년 동안 생성형 AI 솔루션에 대한 벤처캐피탈 투자는 17억 달러를 넘어선 것으로 나타났다. 최 대표는 산업혁명에서 증기기관이 그러했던 것처럼 AI를 통한 자율제조는 수많은 다른 기술적 진보를 가능하게 하는 결정적 돌파구가 될 것이라고 전망했다.

최 대표는 “데이터 과학은 분석 난이도와 데이터 가치에 따라 정보(Information)를 넘어 최적화(Optimization)되는 과정으로 고도화된다”며, “그간 산업현장에서는 AI를 통한 생산 최적화에 초첨을 맞춰왔다면 운영 최적화로 AI 표준화와 고도화가 이뤄질 것”이라고 예상했다.

노동인구 감소로 물류창고 등에서의 자율이동로봇 도입은 필수가 됐다. [사진=gettyimage]

제조 AI 활용 필수조건, 클라우드 플랫폼

AI 활용이 극대화되고, 경쟁력 유지의 필수조건이 되면서 이를 활용하기 위한 클라우드 플랫폼 사용도 사실상 강제되고 있는 모양새다. 많은 양의 데이터가 확보돼 있다는 것만으로 AI를 원활하게 운용할 수 있는 것이 아니기 때문이다. 실제 AI가 최적의 성능을 유지하기 위해서는 실시간(real-time) 최신 데이터를 통합해 학습에 반영하는 과정이 필요하다.

공장의 데이터가 방대하게 계속 늘어나면서 기존 기업 자체의 데이터 센터나 서버 시설로는 더이상 운영이 힘들어졌다. 자연스럽게 방대한 양의 데이터를 저장하고 적재적소에 필요한 리소스를 배치해 주는 클라우드 컴퓨팅이 필수적으로 요구되고 있다. AI 모델이 점점 더 거대화되고 정교해질수록 더욱 많은 양의 데이터가 필요한 만큼 클라우드 솔루션도 핵심 인프라가 될 수밖에 없는 셈이다.

사실 클라우드는 제조 분야에서만 보안, 도메인 이슈로 도입이 늦어졌을 뿐, 민간·공공·금융 등 분야에서는 범용적인 IT 인프라로 자리 잡았다. 효용성이나 안정성에 대한 의심은 많이 가신 상황이다.

다만 제조 영역에서는 도메인 특성을 반영한 플랫폼 구현이나, 비용절감, 보안이슈 등이 여전히 남아 있다. 하지만 현재는 대부분의 클라우드 공급업체에서 이러한 문제를 해결한 제조 분야 맞춤 클라우드 플랫폼을 제공하면서, 최근에는 많은 기업에서 도입 속도를 높이고 있다.

글로벌 대기업, 클라우드 기반 시스템 구축중

이미 분야별 글로벌 대기업들은 클라우드 솔루션을 도입해 스마트팩토리 고도화를 구축해 나가고 있다. 먼저 테슬라의 기가팩토리는 클라우드 기반 AI를 활용해 생산 공정을 지속적으로 개선하고 있는 것으로 유명하며, 많은 자동차 부품 제조업체들은 클라우드를 통해 품질 관리 시스템을 구축해 제품 품질을 향상 시키고 있다.

삼성전자도 클라우드 기반 플랫폼을 활용해 반도체 및 디스플레이 생산 공정을 지능화하고 있으며, 스마트폰 등 가전제품 분야에서도 다양한 제품 개발 및 생산 과정에서 데이터분석, AI 개발 등을 수행하고 있는 것으로 알려졌다.

GE(General Electric)는 제조 과정의 모니터링 및 제어 영역에 클라우드 기반 시스템을 구축했으며, 해당 시스템은 머신러닝 기술을 활용해 고장 예측 및 유지보수를 수행하고, 생산성을 향상시키는데 도움을 주고 있다. BMW는 공급망 및 제조 프로세스의 효율성을 높이기 위해 클라우드 시스템을 도입했다. 해당 시스템은 자동차 부품의 재고와 생산 계획을 관리하며, 제조 프로세스의 최적화를 위한 데이터를 수집하고 분석한다.

지멘스는 자사의 디지털 제조 플랫폼인 Mindsphere를 기반으로 한 클라우드 시스템을 구축하고 있다. 해당 시스템은 제조 기계 및 설비에서 생성되는 데이터를 수집하고 분석해 고객사의 생산성을 높이는 서비스를 제공한다.

보잉(Boeing)사도 생산 프로세스의 효율성을 높이기 위해 클라우드 시스템을 구축했으며, 해당 시스템은 생산라인에서 생성되는 데이터를 수집하고 분석해 생산성을 개선하는 데 활용하고 있는 것으로 알려졌다.

자동화된 공장에서 AI, 클라우드 시스템 구축도 필수로 자리잡아 가고 있다. [사진=gettyimage]

클라우드 AI 넘어 엣지 AI도 급성장 예상

최근에는 클라우드를 넘어 엣지(Edge) AI도 급성장이 예상되고 있다. 엣지 AI란 스마트기기 내부에서 직접 정보 수집과 연산을 수행하는 컴퓨팅을 의미한다. 클라우드 AI와 비교해 응답시간이 빨라 실시간 처리가 중요하고 필요한 분야에서 유용하다. 클라우드에서 우려되는 부분인 보안 위험도 줄일 수 있다. 특히 데이터양이 폭발적으로 늘어나면서 엣지 AI의 필요성이 부각되고 있다.

산업용 컴퓨팅 분야 전문기업 어드밴텍은 최근 잇따라 엣지 AI 관련 세미나를 열고, 비지니스 전력 및 적용사례 등을 알리고 있다. 지난 6월 19일 열린 ‘2024 어드밴텍 임베디드 디자인-인 포럼’에서 어드밴텍 임베디드 아시아 스티브 창 총괄 부사장은 “현재의 클라우드 AI 위주의 시장에서 이제 엣지 AI가 급격히 성장해 나갈 것”이라며, “3년안에 AI PC가 확산될 것으로 예상되며, 어드밴텍은 다양한 분야 산업에 엣지 AI를 적용해 나갈 것”이라고 밝혔다.

스티브 창 부사장은 “엣지 AI 컴퓨팅 시장을 리드하기 위해 어드밴텍은 100개 이상의 엣지 컴퓨팅 플랫폼, 1,000명 이상의 테크니컬 디자인 엔지니어, 500개 이상의 글로벌 파트너라는 지원체계를 구축했다”며, “특히 한국시장에서는 로보틱스, AMR, 전기차충전인프라 시장을 집중 공략해 나갈 것”이라고 강조했다.

이어 지난 7월 18일 ‘Edge AI 시대 산업별 엔비디아 Jetson 도입 전략과 응용 사례’를 주제로한 세미나에서는 엔비디아(NVIDIA)코리아 함흥용 전무가 강연자로 참석해 “엣지(Edge) AI와 생성형 AI는 불가분의 관계로 계속해 발전해 나갈 것이고, 중심에는 로보틱스가 있다”고 밝히기도 했다.

AI 시대, 데이터 표준화·시스템간 상호운용성 확보 과제

다만 AI를 기반으로 로봇·장비 등을 제조공정에 결합시켜 자율화를 통해 생산 고도화를 구현하는 시스템을 구축하기 위해서는 제조공정에서 생성되는 방대한 데이터를 표준화하고, 다양한 시스템간 원활한 연동을 위한 상호운용성 확보는 여전히 과제로 남아 있다.

이에 정부는 물론 민간도 나서고 있다. 중소벤처기업부는 본격 ‘자율형 공장 프로젝트’을 가동해 롤모델이 될 20개의 자율형 공장을 선정했다. 2027년까지 80개의 자율형 공장을 구축하겠다는 목표다. 민간의 움직임도 활발하다.

지난 7월 25일에는 제조데이터 표준화 및 활용 생태계 조성을 위한 ‘한국자율제조플랫폼협회(KAMPA)’가 출범했다. 협회에는 회장사인 임픽스를 중심으로 엠아이큐브솔루션, 인터엑스, 에이비에이치 등 30여개의 전문기업들이 참여했으며, 각각의 전문 분야에서 다양한 역할을 맡아 협회의 목표 달성에 기여할 예정이다.

협회 관계자는 “협회는 중소제조업의 자율제조를 위한 글로벌 표준 기반 데이터 표준화와 관련 기업 및 기관의 협업을 위한 생태계 구축과 기술지원을 목표로 하고 있다”면서, “이를 위해 현장 중심의 민간주도 데이터 표준화와 현장 적용, 관련 공급기업의 역량 강화를 추진할 계획”이라고 밝혔다.

KAMPA 이상호 협회장은 “중소 제조기업의 현장 중심 자율제조에 필요한 표준 데이터 형식을 표준화하고, 데이터 통합 및 시스템 연동을 위한 공동 시스템 협력과 지원을 위해 자율제조 데이터 중심 협회를 구성했다”며, “앞으로 표준 데이터 기반의 지능형 자율제조 생태계를 완성하기 위해 데이터 표준화 및 통합, 공급기업 역량 강화 등 핵심 사업을 추진하고 지원해 나가겠다”고 밝혔다.

[최종윤 기자 (news@industrynews.co.kr)]

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