[헬로즈업 세줄 요약]
· ‘제8회 자율제조 월드 쇼(2025 Autonomous Manufacturing World Show)’ 개막
· AI, 로보틱스, 디지털 트윈 등 기술 융합으로 완성될 자율제조 시스템의 미래 비전 제시
· 혁신 기술, 정책·지원 프로그램 등 집중 조명...데이터 인프라, OT 보안 등 제조 난제도 다뤄
미래 제조의 서막이 올랐다. 생산 시스템이 스스로 상황을 인지·판단해 최적의 공정을 자율적으로 수행하는 자율제조(Autonomous Manufacturing)이 이 중심에 있다. 이러한 물결 속으로 오늘날 제조업은 단순한 생산 효율성 증대를 넘어, 불확실성과 복잡성이 증대되는 시장 환경 속에서 끊임없는 변혁을 요구받고 있다.
글로벌 공급망 불안정, 사용자 요구 다변화, 숙련·가용 인력 부족, 지속가능성(Sustainability) 실현 압박 등은 전통적인 제조 방식만으로는 더 이상 감당하기 어려운 과제가 됐다. 이러한 시대적 요구에 맞춰 자율제조는 이제 선택이 아닌 필수가 돼가고 있다.
이러한 자율제조 시스템 안에는 인공지능(AI), 로보틱스, 디지털 트윈(DT), 머신러닝(ML), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등 각종 첨단 기술을 유기적으로 융합한다. 이는 단순히 공장·공정 자동화를 넘어선 지능화된 생산 시스템의 구현을 목표로 한다.
즉, 사람의 개입을 최소화하면서도 생산성·품질·유연성 등을 극대화하고, 예측 불가능한 상황에도 능동적으로 대응할 수 있는 역량을 갖추는 것이다. 이렇게 제조업은 기술 혁신을 통해 생산 방식의 효율성을 넘어, 위기 대응력과 새로운 가치 창출 능력을 확보하려는 절박한 요구에 직면해 있다.
‘자율제조 월드 쇼’, 제조 현장 난제 해결책 제시했다
이달 5일 이 같은 현실적인 트렌드를 한데 모은 ‘제8회 자율제조 월드 쇼(2025 Autonomous Manufacturing World Show 이하 AMWS)’가 베일을 벗었다. 이날 행사는 한국로봇산업진흥원(KIRIA)·한국자율제조플랫폼협회(KAMPA)·서울테크노파크·부산테크노파크·대전테크노파크·경남테크노파크·전남테크노파크·인더스트리뉴스·FA저널 등이 공동 주관해 진행됐다.
행사는 국내외 자율제조 분야에서 활약하는 생태계 전문가들이 한자리에 모여, AI·로보틱스·DT·ML 등 기술이 접목된 자율제조 시스템의 현재와 미래를 심도 깊게 조망했다. 실제 자율제조 시스템 구축 성공 사례를 공유하고, 바이어 상담회를 개최해 산업 생태계 활성화를 정조준했다. 여기에 실질적인 비즈니스 성과와 협력 기회를 창출하는 플랫폼 역할과 함께, 우수 솔루션 및 제품 전시를 통한 최신 기술 시연 과정도 참관객의 눈길을 사로잡았다.
이번 쇼는 자율제조 시스템 도입을 고민하는 기술 수요 이해관계와 혁신 솔루션을 제공하는 기술 공급 생태계를 위한 맞춤형 정보 공유 및 금융 지원 상담관을 운영해, 실질적인 투자와 도입이 이루어지도록 도왔다.
특히 이날 열린 기조 강연 및 기술 포럼에서는 제조업의 디지털 전환(DX)을 가속화하고, 글로벌 경쟁력을 확보하기 위한 AI 기반의 혁신 기술과 정책 방향이 집중 제시됐다. 데이터 한계, 운영기술(OT) 및 정보기술(IT) 보안, OT·IT 융합 방법론 등 현장 난제를 해결하는 데 기여하는 기술적 논의도 펼쳐졌다. 또 AI 에이전트, 파운데이션 모델, DT 기술의 잠재력이 함께 소개됐다.
오택수 한국로봇산업진흥원 산업혁신실장은 환영사에서, 이번 월드 쇼가 스마트 제조의 진화 방향이자 제조업 DX을 가속화하는 중요한 자리임을 강조했다. 그는 “AI, 로보틱스 기술, 머신비전, IoT 등의 유기적인 융합이 미래형 제조에 필수적인 기술 요소”라며 “이번 행사가 기술 간 협업의 중요한 기회가 될 것”이라고 역설했다. 그러면서 “향후 중소·중견 제업체의 로봇 기반 자율제조 환경 전환을 적극 지원하고, 산·학·연·관 협력을 통해 사람과 기술이 조화로운 미래 제조 생태계 조성에 앞장서겠다”고 포부를 내비쳤다.
이어 권순재 중소벤처기업부 지역기업정책관도 제조업에 AI를 접목하는 시대적 관심이 급증하는 현장에 주목하며, 정부의 ‘AI 3대 강국’ 목표 달성을 위한 제조업 AI 접목을 핵심 로드맵을 강조했다. 권 정책관은 “스마트 제조 생태계 구축을 위해 관련 사업 규모를 두 배 이상 확대하고, 전문기업 연구개발(R&D) 지원 및 개발 과제 실증 사업을 확대할 계획”이라고 말했다.
오전 세션 기조 강연에서는 자율제조 전문가로 구성된 각 강연자가 나서, 미래 제조업의 청사진을 제시했다. 이 과정에서 각종 융합 기술이 접목된 자율제조 시스템의 미래상을 다뤘다.
유영준 스누아이랩 연구소장은 AI 기반 결함 탐지 및 이미지 복원 기술의 현장 적용 시 어려움을 지적했다. 그는 특히 정상 및 비정상 샘플 확보의 어려움으로 인한 데이터 부족, 다양한 불량 유형 파악의 어려움, AI가 서로 다른 상태의 이미지를 비교 학습하도록 짝지어 만드는 ‘페어(Pair)’ 확보의 한계 등이 핵심 난제라고 강조했다.
유 소장은 ▲적은 데이터로도 학습하는 ‘Few-shot 학습(Few-shot learning)’ ▲새로운 환경에 잘 적응하는 ‘범용 학습(Generalizable learning)’ ▲새로운 정보를 계속 배우면서도 기존 지식을 잊지 않는 ‘지속 학습(Continual learning)’ 등 학계에서 활발히 연구되고 있는 첨단 AI 기술들이 실제 산업 현장에 적용될 때는 기대만큼 성능을 내지 못하는 괴리감이 있다고 지적했다.
하지만 그는 슈퍼 레졸루션(Super Resolution) 분야, 즉 저화질 이미지를 고화질로 복원하는 기술에서는 긍정적인 가능성을 봤다는 평가도 이었다. 그러면서 그는 “소수의 고해상도 이미지를 활용해 노이즈를 만들어내고, 이를 통해 더 가볍고 효율적인 AI 모델을 개발하는 방법이 가능하며, 이 기술이 특히 의료 분야에서도 맞춤형으로 활용되고 있다”고 덧붙였다.
궁극적으로, AI가 하나의 모델로 모든 것을 처리하는 통합된 형태의 솔루션을 제공하거나, 어떤 상황에도 완벽하게 작동하는 범용적·지속적 기술 단계에 도달하기까지는 아직 갈 길이 멀다고 강조했다. 그 대신, 지금은 특정 작업에 맞춰 AI를 미세 조정하고, 그 목적에 딱 맞는 특화된 모델을 개발하는 것이 중요하다고 부연했다.
다음으로 박정윤 인터엑스 CEO는 제조업의 본질을 끊임없는 혁신을 통한 사용자 만족에 있다고 정의했다. 그는 이 관점에서 AI 자율제조는 ‘자동화·정보화’에서, AI가 스스로 판단하고 행동하는 ‘지능화·자율화’ 단계로의 전환이 핵심임을 강조했다.
박 대표는 “AI 자율제조는 자동화·정보화가 중심인 기존 시스템에서 지능화·자율화 시스템으로 성격이 진화하면서, AI가 프로세스의 핵심이고 사람은 거기에 대한 의사결정하는 것으로 전환되는 과정이 중요하다”고 설명했다.
그는 이 과정에서 ▲자율적 인지·판단·처리가 가능한 ‘AI 에이전트(AI Agent)’ ▲가상 환경에서 훈련하고 실제 적용하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ ▲인간과 소통하는 ‘생성형 AI(Generative AI)’가 생산성·품질·원가·납기 등 제조업 혁신을 이끌 핵심 기술이라고 밝혔다.
연이어 윤종필 한국생산기술연구원 제조AI연구센터장은 현장에서 작동하는 AI 자율제조의 핵심 기술과 적용 사례를 발표했다. 그는 제조업 AI 적용 단계를 제품 설계부터 공정 관리까지 5가지로 분류했다. 이를 AI 연구에 적용할 때 데이터 센싱, 데이터 해석, 제조 특화 AI 모델 생성, 현장 시스템 연동 및 경량화의 4단계로 세분화된다고 설명했다.
윤종필 센터장은 제조업 AI 적용 시 데이터 부족 및 불균형, 데이터 레이블링의 어려움, AI 상용화 시 확장성·범용성 부족 등을 실질적 한계로 짚었다. 하지만 데이터 및 규칙 기반의 하이브리드 시스템이나, 진동 신호만으로 설비 마모를 진단하는 등 실제적인 해결책들을 제시하기도 했다. 특히 대규모 데이터를 학습한 파운데이션 모델이 제조업 AI 기술 발전을 가속화하고 시계열 데이터 예측 등 다양한 분야에 적용될 가능성이 크다는 부분도 내다봤다.
또 다른 기조 연설 참여자 쿠로키 다이스케 쿠로키 다이스케(Kuroki Daisuke) 미쓰비시전기 과장은 DX·IoT 확산으로 OT·IT가 연결되면서 OT 보안의 필요성이 급증했음을 역설했다. 그는 IT 보안과는 다른 OT 환경의 특성으로 인해 일반 IT 보안 대책만으로는 불충분하다고 지적했다.
쿠로키 과장은 “IT 보안과 동일한 보안 대책을 OT 영역에 적용하는 방법보다는 OT 영역에 특화된 네트워크 프로토콜 기반의 방법론이 필요하다”며 “OT 환경을 정확히 이해하고 위험을 평가한 후 적극적으로 모니터링하는 것이 안전하고 안정적인 생산을 위한 핵심”이라고 주장했다.
로봇 솔루션 업체 뉴로메카의 박종훈 대표는 자율제조 시스템에서 중추적인 역할을 맡을 로봇의 존재감에 대해 역설했다. 그는 로봇을 기계·전자·소프트웨어가 결합된 자동화 플랫폼으로 정의했다. 이때 가장 중요한 요소가 AI·로봇·시스템통합(SI)이 유기적으로 융합돼야 함을 덧붙여 강조했다.
그는 “지난 2009년 이후 중소 제조 공정 자동화에 기여한 협동 로봇(Cobot)이 2세대로 진화하고 있다”며 “AI 기반 충돌 회피 및 경로 생성, 생성형 AI 기반 모방학습(Imitation Learning) 등이 구현되는 중”이라고 현재 기술적 현황을 밝혔다.
이어 그는 이 관점에서 “이 같은 미래형 로봇은 인간과의 안전한 협업과 고속·고정밀 동작 구현을 목표로, AI가 물리 세계와 직접 상호작용하는 방향으로 발전해야 한다”고 단언했다.
끝으로, 기조 강연 세션의 마지막 발표를 맡은 안광현 스마트제조혁신추진단장은 국내 중소 제조업체의 75% 이상이 스마트 공장 ‘기초 단계’에 머물러 있다는 현황을 밝혔다. 그러면서 스마트 공장 도입 시 생산성·품질 향상, 고용 안정화 등 제조업 미션의 전반적인 개선 효과가 크다고 진단했다.
그는 “정부는 AI 확산 정책의 일환으로, AI 자율형 공장 구축 사업과 지역 특화 제조 AI 센터 구축 사업 등을 전개해, 중소 제조업의 AI 활용을 적극 지원할 계획”이라고 전했다. 아울러 안 단장은 “정보통신기술(ICT) 분야 생태계의 역할이 중요하며, 기술 관련 수요·공급·공공 이해관계의 긴밀한 협력을 통해 국내 제조업의 국제 경쟁력을 높여야 한다”고 의견을 피력했다.
한편, 이날 월드 쇼는 자율제조의 심화 기술을 파고드는 포럼을 세 개 기술 트랙으로 세분화해 진행했다. 인공지능·머신러닝·머신비전, 스마트컨트롤·지능형센서, 디지털트윈·스마트모델링 등 심화 트랙을 통해 자율제조 시스템의 구체적인 구현 방안과 최신 동향을 다각도로 탐구했다.
’초연결 지능‘ 탄생 예고...생산성·효율성 극대화의 새로운 방정식
올해 자율제조 월드 쇼 현장에는 자율제조 혁신에 기여하는 다양한 기술 업체가 자사 데모를 들고 나왔다. 이들은 미래 제조 현장의 지능화·자율화를 이끌 첨단 시스템의 진화를 생생하게 선보였다.
산업 DX 솔루션 업체 인터엑스는 생성형 AI 기반 AI 에이전트를 소개했다. 이 회사는 다양한 제조 도메인에 특화된 AI 에이전트 솔루션이 제조 생태계의 업무 효율성을 극대화할 것으로 내다봤다. 이 기술은 기업의 비정형 데이터를 학습한 생성형 AI와 제조 공정 워크플로(Workflow) 자동화 기능을 결합해 구현된다. 이 과정에서 파운데이션 모델을 기반으로, 기업별 맞춤형 생성형 AI를 구축한다. 사측은 문서 생성부터 생산 계획 수립까지 공정에 최적화된 에이전트 개발에 집중하고 있다고 설명했다.
관계자는 실제 적용 사례를 강조했다. 도면 비교 및 견적 자동화 솔루션을 통해 수십 분 걸리던 견적 시간을 단축한 사례를 공유했다. 또 연구 지원 및 생산 수요 예측·계획 최적화에도 이 에이전트가 활용됐다고 덧붙였다. 인터엑스는 현재 복잡한 변수를 AI 알고리즘으로 풀어내는 공동 연구를 진행 중이다.
인터엑스 부스에는 DT 솔루션도 함께 공개됐다. 단순 관제와 시뮬레이션을 넘어선 DT 기술로, IoT 센서로 수집된 실제 설비 데이터를 AI 알고리즘과 연계해 실시간 모니터링하고 최적 공정을 제안한다.
특히 글로벌 표준 ‘AAS(Asset Administration Shell)’를 통해 데이터를 표준화하며, 품질관리와 설비 제어까지 가능한 통합 AI 프레임워크를 제공한다.
또 부스에 마련된 또 다른 존에서는 숙련공의 감에 의존하던 복잡한 생산 라인 공정을 AI 알고리즘으로 자동 최적화해 수율·생산성을 노리는 솔루션이 소개됐다. 또한 LCA(Life Cycle Assessment) 솔루션은 유럽연합(EU)으로 제품 수출 시 필요한 표준화된 보고서 작성을 자동 지원하며, 기업의 규제 준수와 효율적인 수출을 돕는 기능이 펼쳐졌다.
인터엑스 관계자는 “제조 현장의 비효율을 혁신하고, 지능형 워크플로를 구현하는 데 주력하고 있다”고 말했다.
뉴로메카는 AI 기반 강화학습(Reinforcement Learning)을 통해 장애물을 회피하고 스스로 경로를 생성하는 2세대 협동 로봇 ‘인디(Indy)’를 선보였다. 관계자는 “일반적으로 협동 로봇은 반복 작업에 특화되어 있고, 작업 중 충돌이 발생하면 사람의 안전을 위해 즉시 멈추도록 설정돼 있다”며 “이는 펜스 없이 로봇을 운영하기 위한 충돌 안전 기술 인증의 필수 요건이었지만, 동시에 생산성 저하나 공정 중단으로 이어지는 문제점을 안고 있었다”고 분석했다.
뉴로메카 인디는 소프트웨어 업데이트만으로 이러한 문제를 해결한다. 강화학습을 통해 로봇이 주변 공간을 스스로 인지하고, 멈추기 전에 장애물을 피하는 기술이 적용됐다. 이는 미리 입력된 특정 물건이나 위치 명령에 따라 움직이는 것이 아니라, AI가 실시간으로 최적의 경로를 생성하며 움직이는 방식이다.
▲로봇에 장착된 카메라를 통해 공간을 인지하며, 밀어붙여도 부딪히지 않고 계속해서 새로운 경로를 만들어가는 실시간 경로 생성 과정. (출처 : 헬로티)
또한 인디는 로봇을 훈련하는 교시(Teaching) 기능이 강화돼 사용 편의성을 극대화했다. 로봇에 탑재된 센서가 사용자의 손을 인지해, 로봇이 움직이는 센서 기반의 교시 기능이 도입됐다. 대상자의 손을 따라다니는 기본 기능과, 손을 쥐었다 펴는 동작으로 카메라 앞에 보이는 물체를 인지해 집도록 세팅할 수 있다.
뉴로메카 관계자는 “자사 2세대 협동 로봇은 AI 기반으로 사람과 충돌하지 않고 스스로 경로를 생성하며, 직관적인 교시 기능을 제공하는 세 가지 핵심 기능을 통해 미래 협동 로봇의 새로운 기준을 제시한다”고 전했다.
헬로티 최재규 기자 |
