자율제조(Autonomous Manufacturing)가 생산·제조 현장의 차세대 방법론으로 채택된 분위기다. 자동화가 익숙해진 자리에, 스스로 판단하고 실행하는 생산 시스템이 들어서고 있다. 이러한 지능화 기술이 제조 시스템에 이식되면서, 공장은 새로운 변화에 대응해야 하는 과제에 직면했다.

 

이 가운데 인공지능(AI)·머신러닝(ML)은 공정의 판단력을 높이고, 증강현실(AR)과 3D 프린팅은 생산의 유연성을 확장할 수 있다는 등의 논의가 펼쳐지고 있다. 또 디지털 트윈(DT)은 피드백 구조를 정비하고, 에지 컴퓨팅(Edge Computing)은 응답 속도를 높이는 미래를 제시한다.

 

지난 5일 개막한 ‘제8회 자율제조 월드 쇼(2025 Autonomous Manufacturing World Show)’는 이 전환의 한복판에서 새로운 가능성을 열었다. 여기에 참여한 다양한 전문가들은 현장에서 이러한 기술들이 어떻게 구현되고 있는지를 실증 사례로 선보였다.

 

이 융합 기술들이 제조 시스템을 어떻게 새롭게 정의되는지, 자율제조 시스템 관점에서 다양한 시각이 제시됐다. 이렇게 자율제조는 생산, 유지보수, 검사, 공급망 관리 등 제조 공정 전 생애주기에 걸친 미래상을 제시하고 있다. 산업 환경이 ‘연결’보다 ‘연동’, ‘적용’보다 ‘적응’으로 진화하면서, 그 흐름은 생태계 전체로 확장되고 있다.

 

미쓰비시전기, 디지털 전환(DX) 흐름 속 지능형 제조 도구 제시

 

 

한국미쓰비시전기오토메이션(이하 미쓰비시)은 AI와 디지털 트윈을 활용한 스마트 제조 전략을 중심으로 다양한 솔루션을 소개했다. 이동훈 과장은 현장(Local) 5G 기반의 유연 생산 환경과 전 공정의 DX 적용 가능성을 강조했다. 이를 통해 생산 설비 운영에서 발생하는 데이터를 어떻게 수집하고 분석하며, 이러한 과정이 순환되는지를 설명했다. 그는 제조 전 과정에 걸쳐 설계부터 유지보수까지 데이터를 연결하는 선순환 구조의 중요성을 언급했다.

 

미쓰비시는 3D 시뮬레이터 ‘자미니(Jamini)’, 로직 시뮬레이터 ‘미러(Mirror)’, AI 외관검사 도구 ‘빅시오(VIXIO)’, 스카다(SCADA) 시스템 ‘제네시스64(Genesis64)’, 데이터 분석 툴 ‘마이랩(MaiLab)’ 등 다섯 축의 지능형 데이터 툴을 강조한다. 이를 통해 공정 개선의 자동화를 지향하고 있다.

 

아울러 자사 AI 기술인 ‘마이사트(Maisart)’와 통합 솔루션 플랫폼 ‘e-F@ctory’는 경기 안산 소재 DX 실증 모델라인에서 운용되고 있다. 이날 포럼 현장에 배치된 부스에서는 ‘SMKL’ 자가 진단 툴로 스마트 팩토리(Smart Factory) 구현 수준을 진단하는 솔루션 시연을 선보였다. 더불어 운영기술(OT) 보안기기 및 협력사와의 연동 사례도 함께 공개하며 사이버 보안까지 포괄하는 전략도 강조됐다.

 

이동훈 미쓰비시 과장은 “자미니는 실제 설비 구동 전부터 가상 환경에서 제어 로직 시뮬레이션 과정을 지원해, 설계 오류를 방지하고 재작업 없이 최적 설계를 실현할 수 있다”고 말했다. 이어 “미러를 통해 제어 프로그램을 가상 환경에서 시뮬레이션한 후 그 결과를 자미니로 연동해 시각화함으로써, 설비 전체의 동작을 보다 정확하게 사전 검증할 수 있다”고 덧붙였다.

 

다른 한편, 빅시오와 마이랩은 AI 비전 검사 및 데이터 분석 기반 예지보전을 통해 생산 라인의 정지 시간을 줄이고 불량률을 낮추는 데 기여하고 있다. 이러한 기술은 중소 제조 현장으로도 확산되고 있으며, 산업 전반의 DX를 앞당기는 기반 기술로 평가된다.

 

에이디링크, 에지 AI로 구현되는 자율 로보틱스의 현장성

 

 

에이디링크테크놀로지(이하 에이디링크)는 에지 컴퓨팅 기반의 자율제조 사례를 중심으로, 다양한 산업용 하드웨어 솔루션을 소개했다. 정충근 부장은 자율주행로봇(AMR) 시리즈 ‘SMR(Swarm Mobile Robot)’, 딥러닝(Deep Learning) 가속 플랫폼 ‘DLAP’, 산업용 AI 임베디드 시스템 등 하드웨어·소프트웨어를 포괄하는 기술을 강조했다. 이 가운데 AI 기반 6면 검사 시스템을 통해 검사 정확도 99.6%를 달성한 실제 사례도 공유됐다.

 

정충근 에이디링크 부장은 AI·로봇 개발용 임베디드 AI 컴퓨팅 플랫폼 ‘엔디비아 젯슨(NVIDIA Jetson)’ 모듈과 자체 SDK를 활용한 기술 고도화 사례를 공개했다. 그는 “해당 기술을 활용해 로봇 제어, 라이다(LiDAR) 기반 지도화(Mapping), 공정 데이터 연동 등 구현하고 있다”고 말했다.

 

에이디링크는 실제로 이를 실제 자사 스마트 공장에 적용해 생산성과 품질 향상을 모색하고 있다. 또한 그는 이기종 AMR 통합 관제 플랫폼 ‘스웜 코어(Swarm Core)’ 기반 다중 로봇 제어 기술을 비롯해, p5G 기반 통신, 디지털 트윈 구현 등 기술을 강조했다. 그러면서 이는 자율제조 실현의 핵심이라고 강조했다.

 

그가 연이어 소개한 DLAP 시리즈는 팬리스 구조와 내열·내충격 설계를 갖춘 산업용 AI 컴퓨터다. 다양한 산업 환경에서 안정적인 성능을 발휘한다. 이 플랫폼은 일본·대만 공장에서 영상 분석과 공정 최적화 시스템으로 실시간 활용되고 있으며, 기존 대비 생산성 15% 향상을 기록한 것으로 알려졌다.

 

정 부장은 “SMR은 여러 대의 로봇이 협업하는 다중 제어 기술이 적용돼 자재 운송, 조립, 품질 검사 등 스마트 팩토리의 핵심 공정에서 사람과 협업하는 중”이라고 밝혔다. 이러한 에지 AI 기반 하드웨어는 단순 자동화를 넘어서 자율성과 안전성, 유연성을 함께 구현하는 도구로 자리 잡고 있다.

 

리쉐니에, ‘자가구축형 자율제어’의 현실적 해법 제시

 

 

리쉐니에는 스마트 팩토리 기술 수요기업이 외부에 의존하지 않고, 자율적으로 공장을 설계·운영하도록 돕는 ‘자가구축형 자율제조’ 전략을 제시했다. 이용관 대표는 기존 국내 다양한 스마트 공장 관련 국책 사업이 기술 공급기업 중심으로 기획된 점을 지적했다. 그는 “이러한 구상은 지속가능성 측면에서 한계점을 노출했다”며 “기술 수요기업이 스스로 기술을 내재화해야 진정한 자율제조 실현으로 나아갈 수 있다”고 강조했다.

 

그는 핵심 기술로 ‘데이터 스톤(DataStone)’을 소개했다. 이 장치는 물리량 기반 데이터 수집, 저비용 설치, 원격 접근성, 높은 시스템 호환성 등을 갖춘 자율제어 가속기다. 진동·온도·전류·압력 등 공정 데이터를 AI가 판단해 다양한 설비에 대한 예지보전을 지원한다. 이 대표는 “센서를 통해 수집된 데이터를 분석함으로써 고장을 사전에 감지할 수 있으며, 이는 디지털 트윈과 연동도 가능하다”고 설명했다.

 

리쉐니에는 실제 공장에서 발생한 베어링 파손, 배관 균열, 카본 소진 등 이상 징후를 AI 기반으로 사전에 감지한 사례를 제시했다. 특히 해당 기술을 기반으로 한 스마트 팩토리 설계가 외부 평가에서 높은 기술력을 인정받아 기업 대출 이자율을 낮춘 경험도 함께 공유했다.

 

이 대표는 “이는 웹(Web) 기반 디지털 트윈 플랫폼으로, 원격에서도 장비 구동 상태를 확인하고 조건에 따라 장비를 정지하거나 제어할 수 있다”고 전했다. 해당 시스템은 실제 테스트베드(Testbed)를 통해 검증됐고, 교육용 키트를 활용한 인력 양성에도 활용되고 있다. 끝으로, 그는 “우리 중소 제조업체가 자율제조로 나아가기 위해서는 설비 특성에 맞는 데이터 수집 전략과 장기적 기술 내재화 계획이 필요하다”고 설파했다.

 

자율제조, 연결과 실증의 단계를 지나 고도화와 실현 단계 '겨냥'

 

이번 자율제조 월드 쇼는 단순한 기술 시연을 넘어, 실제 공장에 적용된 실증 기반 사례가 중심이 됐다는 점에서 의미가 깊다. 이 밖에 이번 행사에서는 고도화된 하드웨어 역량의 중요성, 데이터 분석 체계 확보, OT 보안 구축 방안 등이 포함된 전방위 전략이 강조됐다.

 

자율제조의 다음 단계는 연결된 기술의 통합을 넘어서, 산업적 실효성과 인간-기계 상호작용 (Human-Machine Interaction, HMI)의 안전성이라는 과제를 수반할 것이다. 이번 자율제조 월드 쇼에서는 그 변화를 조율하고 실현할 주체는 결국 기술이 아닌 기술을 운영하는 ‘현장’ 그 자체임을 산업에 전달했다.

 

헬로티 구서경 기자 |