물리 기반 공정·인공지능(AI) 특화 모델을 통합하고 실제 플랜트 데이터를 지속 반영하는 최신 방법론. 이는 공정 내 현재 상태를 분석하는 데서 멈추지 않고 모델 자체 검증·배포, 업데이트까지 이어진다. 분석·예측·최적화 AI 기술 업체 시마크로가 공정 디지털 트윈(Digital Twin) 플랫폼 ‘프로세스모델 V(PMV)’를 색다른 기술 기법을 전한다.
이들이 출격하는 ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다.
PMV는 공정 원리를 반영한 물리 기반 모델과 데이터를 학습한 AI 모델, 두 방식을 결합한 하이브리드 모델을 결합한 플랫폼을 제시한다. 여기에 실제 플랜트에서 발생하는 운전 데이터를 연계해 공정 상태 변화가 모델에 지속 반영되도록 구성했다. 회사는 이를 통해 서로 다른 엔지니어링 모델을 설계부터 운영까지 이어지는 통합 공정 모델로 구성할 수 있다고 설명했다.
사측은 모델을 만든 뒤 이를 어떻게 관리할까에 대한 해결책을 주요 기능으로 담았다. PMV에는 모델의 생성·검증·배포·운영·업데이트까지 전 주기를 관리하는 모델운영관리(ModelOps) 개념이 적용됐다. 모델을 한 차례 구축해 사용하는 데 그치지 않고, 실제 운전 조건과 비교하면서 상태를 확인·갱신하는 방식이다.
특히 플랜트 데이터가 계속 연결되면서 공정 모델의 활용 범위를 확장하는 것이 이 플랫폼의 특징이다. 원료, 운전 조건, 설비 상태 등이 달라지면 기존 모델과 실제 공정 사이에도 차이가 생긴다는 것에서 착안한 해법이다.
실제로 PMV는 이러한 변화가 발생했을 때 현장 데이터를 다시 반영해 분석·예측·최적화에 활용 가능한 기반을 제공한다. 회사 측은 검증된 모델과 엔지니어링 지식을 여러 현장·설비로 확장 적용해 공정 운영의 표준화와 효율 향상에도 활용할 수 있다고 전했다.
이 구조는 개별 모델을 별도로 실행하는 방식보다 물리 모델, AI 모델, 실제 운영 데이터를 하나의 공정 맥락에서 연결하는 데 무게가 실린다. 엔지니어가 기존에 축적한 공정 지식과 데이터 기반 분석을 동시에 활용할 수 있는 디지털 엔지니어링 환경을 구축하는 셈이다.
시마크로는 PMV를 다양한 산업에 공급함녀서 AI 활용 범위를 넓히고 있다. 현재는 공정 디지털 트윈과 ModelOps를 중심으로 모델·현장 데이터를 연결하고, 이후 AI가 이 자산을 활용하는 방향으로 기술 개발 단계를 확장한다는 구상을 공론화했다.
다음 단계에는 산업 특화 AI 에이전트(AI Agent) ‘에이미(AIMIE)’가 활약을 앞두고 있다. 시마크로 관계자는 “향후 에이미·PMV가 융합된 엔지니어링 모델 및 플랜트 데이터를 연계하는 방향성을 설계하고 있다”며 “AI가 공정의 물리적 특성과 운전 상태를 이해하고 분석·예측·최적화를 지원하도록 기술을 고도화할 계획”이라고 밝혔다.
시마크로는 공정 엔지니어가 축적한 전문 지식과 검증된 모델을 AI가 활용할 수 있는 환경까지 연결하면서, 산업 현장에서 사용할 수 있는 AI 기반 엔지니어링 체계를 계속 확대할 계획이다.
한편, ‘2026 산업AI EXPO’는 오는 10월 21일부터 23일까지 일산 KINTEX에서 개최된다. 산업통상부가 추진하는 국가대표 산업AI 플랫폼 ‘K Connect AI’와 연계해 산업AI 기술·솔루션 전시와 함께 컨퍼런스, 수출상담회, 투자·오픈이노베이션 등 기술과 시장을 연결하는 다양한 비즈니스 프로그램을 운영한다.
헬로티 최재규 기자 |
