"AI가 실시간 판단후 결정 … 진정한 자율공장 눈앞에 왔죠"

작성일 07-07

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 디지털전환 전문 '메타넷글로벌' 제조운영기술 총괄 윤봉근 전무 미래 공장 관리자는 인간 아닌 AI 가상공간에 공장 구현 '디지털 트윈' AI와 결합해 '메타팩토리' 서비스 국내 제조사 22곳 해외법인서 도입 설비고장 대응 시간 50% 줄기도 
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 "스스로 생각하고 결정하며 실행하는 제조 현장이 현실로 다가오고 있습니다."
 메타넷디지털에서 제조운영기술(Operational Technology Group)을 총괄하고 있는 윤봉근 전무(사진)는 최근 매일경제 인터뷰에서 "디지털 트윈이 이제 자율형 공장의 시대를 열고 있다"며 이같이 밝혔다. 그러면서 "자사의 메타팩토리는 현재 예측 생산을 넘어 자율 운영으로 가는 단계 직전에 와 있다"며 "사람의 개입 없이 데이터와 인공지능(AI)이 실시간으로 판단하고 결정하는 진정한 자율 운영 공장으로의 진화를 준비하고 있다"고 강조했다.
 디지털 트윈은 실제 제조공장이나 설비, 시스템을 디지털 가상공간에 그대로 구현해 실시간으로 데이터를 연동하고 분석하는 기술이다. 이를 통해 물리적 공간에서 일어나는 모든 상황을 디지털 환경에서 시각화하고, 다양한 시나리오를 사전에 예측하거나 모의 실험함으로써 문제를 예방하고 효율성을 극대화할 수 있다.
 국내에 이 시장이 본격적으로 형성되기 시작한 것은 10년이 채 되지 않았다. 디지털전환(DX) 전문 기업 메타넷글로벌은 상대적으로 초기 주자에 속한다. 윤 전무는 "7~8년 전 당시 많은 대기업이 디지털 트윈 사업을 시도했지만 기술적인 한계 등으로 인해 발전이 어려워 중도 포기한 경우가 많았다"면서 "메타넷글로벌은 초기 많은 기업이 난항을 겪었던 렌더링 기술의 한계를 유니티 등 고성능 렌더링 엔진의 적극적 활용과 기술 내재화 등을 통해 빠르게 고도화할 수 있었고, 그 결과 제조 현장 전체를 3D로 실시간 입체화해 표현할 수 있는 자체 기술력을 확보하게 됐다"고 말했다.
 메타넷글로벌의 메타팩토리는 디지털 트윈과 제조 특화 AI를 결합해 생산 및 설비 데이터를 실시간으로 시각화하고, 이상 징후 감지부터 공정 제어까지 수행함으로써 제조 운영을 최적화한다.
 윤 전무는 "과거의 디지털 트윈은 렌더링 기술의 한계로 인해 특정 설비 일부를 시각화하는 수준에 머물렀다"면서 "이후 제조 시설이 외지에 있거나 공장 내부에서도 눈에 잘 띄지 않는 설비까지 가시화하는 기술적 진화를 이루면서 '블랙박스'였던 공장을 '화이트박스'로 전환했다"고 설명했다. 그는 "이러한 발전을 통해 디지털 트윈은 주요 생산 설비를 넘어 물류와 생산 흐름까지 파악하는 단계로 업그레이드됐다"고 강조했다.
 기술적 발전은 지속됐지만 시장 수요가 본격적으로 가시화된 것은 2020년 이후다. 윤 전무는 "제조업계가 디지털 전환을 위해 많은 시도를 했지만 노동시장의 경직성이나 숙련된 작업자 감소, 해외 생산라인 관리의 어려움과 같은 현실적인 문제에 부딪혀 한계가 있었다"며 "이로 인해 최근 3~4년 무인화와 자율 운영 공장의 필요성이 본격적으로 대두되면서 메타넷글로벌의 디지털 트윈 전략과 맞물려 고객사의 관심을 끌기 시작했다"고 말했다.
 메타팩토리는 국내 톱티어 제조사의 14개국, 22개 해외 생산법인에 도입됐다. 윤 전무는 "주로 휴대폰, TV, 네트워크 장비 등을 생산하는 다국적 공장에서 메타팩토리의 역할이 두드러진다"며 "모델 교체 주기가 짧고 생산 라인 변경이 잦은 환경에서 메타팩토리를 통해 라인 변경 현황, 생산 준비 상태, 병목 구간 등을 실시간으로 파악하고 적절히 대응할 수 있게 됐다"고 설명했다. 그는 "사람이 직접 접근하기 어려운 화학공정 구간이나 안전 문제가 있는 지역도 디지털 트윈으로 원격 관리가 가능해졌다"며 "특히 과거 표나 엑셀로 관리했던 작업자 위치, 투입 공정, 숙련도 등을 입체적으로 시각화해 인력 과투입과 안전 문제를 미리 발견하는 등 운영 효율성을 크게 높였다"고 전했다.
 또 동일 제품을 생산하는 해외 공장 간 운영 데이터를 실시간으로 비교 분석해 생산성 차이의 원인을 신속히 파악할 수 있게 됐다는 설명이다. 윤 전무는 "과거엔 담당자가 직접 해외 법인 공장에 가서 현장을 점검하고 보고서를 작성해야 했지만, 지금은 본사에서도 실시간으로 파악할 수 있고 현장에 가더라도 미리 시스템에서 확인한 특이사항만 점검하면 되기 때문에 업무 효율성이 크게 높아졌다"고 말했다.
 한 고객사는 설비 고장 대응 시간이 약 50% 단축됐고, 분석 시간 역시 80% 줄었다. 윤 전무는 "설비 가동률이 10~20% 향상됐고, 공정 품질도 5% 이상 개선돼 전사적으로 연간 수백억 원의 비용 절감 효과가 나타났다"며 "불량률 감소와 에너지·인력 낭비 최소화, 운영 민첩성 향상 등이 종합적으로 작용한 결과로, 특히 관리자 1인당 연간 300시간 이상 비효율 업무가 줄어 전략적 업무에 더 집중할 수 있게 됐다"고 강조했다.
 윤 전무는 메타팩토리의 다음 단계로 '자율형 트윈'을 꼽았다. 그는 "오랜 기간 대규모 데이터 세트 구축과 표준화에 집중해왔고, 이를 기반으로 공장 데이터를 학습한 AI가 사람의 자연어 질의에 응답할 수 있도록 고도화하고 있다"면서 "향후 사용자는 간단한 대화만으로 생산 이슈 파악, 원인 진단, 재고 분석, 예지보전 등 다양한 업무를 처리할 수 있을 것"이라고 전망했다.
 또 제조 특화 sLLM(소형언어모델)을 내재화하고 AI를 활용해 글로벌 공장의 다양한 언어와 매뉴얼을 통합하는 방식으로 언어 장벽을 해소할 계획이라고 밝혔다. 이 밖에도 그는 "컴퓨터 비전(CV)을 활용한 안전 모니터링과 AI 에이전트의 자동 보고서 작성 기능 등을 추가해 '메타팩토리 유니버스'를 구축하고 궁극적으로 자율운영 공장을 실현할 것"이라고 강조했다.
 향후 자율형 트윈이 실현된 제조 현장은 문제 해결의 주체가 인간에서 AI로 전환될 것이란 전망이다. 윤 전무는 "기존의 관리자 중심 운영에서 벗어나 데이터를 기반으로 학습하고 판단하는 AI가 설비 운영을 실시간 최적화하며 완전한 무인화와 자율 운영으로 발전할 것"이라며 "이를 위해 물류 자동화, 협력사 데이터 연동, 로봇과의 연계 등 생태계 발전이 필수"라고 전했다.
 [고민서 기자]
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