“공장 전체가 하나의 AI”…피지컬 AI, 제조업 패러다임 바꾼다 [GCC 2026]
전체 맥락을 이해하기 위해서는 본문 보기를 권장합니다.
"AI는 공장을 다시 설계하고, 로봇은 산업의 실행력을 다시 정의한다."
첫 번째 연사로 나선 장영재 카이스트 산업 및 시스템공학과 교수는 제조업 AI 혁신의 핵심으로 '전체 최적화'를 제시했다.
그는 "특정 로봇을 도입하는 식의 접근보다는 공장 전체를 하나의 거대한 로봇이자 AI 체계로 접근하는 것이 중요하다"며 "두뇌와 신경망, 근육이 따로 움직여서는 안 된다. 하나의 인테리어 업체가 전체적인 틀을 잡고 진두지휘하듯 제조업 공장에서도 턴키 시스템을 갖춰야 한다"고 말했다.
김 랩장은 "AI 에이전트를 산업 현장에 적용하기 위해서는 시스템 신뢰성과 설명 가능성을 확보해야 하며, 지속적인 자가 학습 체계를 갖추고, 실시간 대응 역량을 갖추는 것이 핵심"이라고 설명했다.
이 글자크기로 변경됩니다.
(예시) 가장 빠른 뉴스가 있고 다양한 정보, 쌍방향 소통이 숨쉬는 다음뉴스를 만나보세요. 다음뉴스는 국내외 주요이슈와 실시간 속보, 문화생활 및 다양한 분야의 뉴스를 입체적으로 전달하고 있습니다.
김승환 “생각하는 공장·행동하는 로봇 결합이 핵심”
엄윤설 “한국, 휴머노이드 최대 전장 될 것”
(시사저널=오유진 기자)
"AI는 공장을 다시 설계하고, 로봇은 산업의 실행력을 다시 정의한다."
산업 현장을 지배해온 자동화 시스템은 이제 지능화 체계로 빠르게 전환되고 있다. 반복 공정을 기계적으로 수행하던 기존 자동화와 달리, 지능화는 생산 흐름과 설비 상태를 실시간으로 분석해 스스로 최적의 운영 방식을 판단하는 자율 체계를 구축한다. 공장의 데이터를 읽고 의사결정을 내리는 AI가 산업의 심장을, 실제 생산과 물류·품질 관리 현장에서 수행하는 로봇과 기계는 실행의 근육 역할을 맡게 되는 셈이다.
산업계는 생산과 물류, 품질 관리가 하나의 시스템으로 연결돼 운영되는 '다크 팩토리(Dark Factory)' 시대가 현실화하는 가운데 AI와 로보틱스의 결합이 제조 경쟁력의 새로운 기준이 될 것으로 보고 있다. 이 같은 변화의 흐름 속에서 26일 서울 영등포구 페어몬트 앰배서더 서울에서 열린 굿컴퍼니컨퍼런스(GOOD COMPANY CONFERENCE·GCC)에서는 AI와 로보틱스 기반 제조 혁신 전략을 주제로 산업계 리더들의 논의가 이어졌다.
"공장 전체가 하나의 AI…턴키 체계 구축 필요"
첫 번째 연사로 나선 장영재 카이스트 산업 및 시스템공학과 교수는 제조업 AI 혁신의 핵심으로 '전체 최적화'를 제시했다. 공장 곳곳에 개별 AI 솔루션이나 로봇을 도입하는 수준을 넘어, 공장 전체를 하나의 거대한 AI 시스템으로 접근해야 한다는 주장이다.
장 교수는 "그동안 국내 제조업은 품질 관리와 설비 관리 중심으로 AI를 활용해왔지만, 앞으로는 생산 흐름 전체를 스스로 운영하는 '자율 운영' 단계로 나아가야 한다"며 "AI를 도입한다고 해서 생산성이 높아지는 것이 아니라, 조직 운영 방식과 비즈니스 프로세스까지 함께 변화해야만 생산성이 향상되는 것"이라고 짚었다.
장 교수는 이 같은 통합 체계가 구축되지 않을 경우 로봇·AGV·컨베이어 등 각 공정이 분리된 채 운영돼 생산성이 오히려 떨어지는 사례도 적지 않다고 지적했다. 그는 "특정 로봇을 도입하는 식의 접근보다는 공장 전체를 하나의 거대한 로봇이자 AI 체계로 접근하는 것이 중요하다"며 "두뇌와 신경망, 근육이 따로 움직여서는 안 된다. 하나의 인테리어 업체가 전체적인 틀을 잡고 진두지휘하듯 제조업 공장에서도 턴키 시스템을 갖춰야 한다"고 말했다.
한국의 피지컬 AI 경쟁 역시 개별 장비 수출을 넘어 '턴키형 다크팩토리 수출' 경쟁으로 확산되어야 한다고 주장했다. 중국 기업들이 공장 전체를 통합 구축하는 방식으로 시장을 확대하는 만큼, 한국 역시 산업별로 분절된 지원 정책에서 벗어나 산업 전체 체계를 아우르는 전략이 필요하다고 제언했다.
"비정형 공정에서의 AI 도입 확산될 것"
두 번째 연사로는 김승환 LG AI연구원 피지컬 인텔리전스랩장이 제조 현장에서 실제 활용 중인 AI 사례를 바탕으로 자율 제조의 방향성을 소개했다.
LG AI연구원은 자체 개발한 AI 모델 '엑사원(EXAONE)'을 활용해 제조 영역의 품질 검사와 수요 예측 AI를 운영하고 있으며, PCB 기판 설계 자동화와 바이오 특화 파운데이션 모델 연구 등 연구·개발(R&D) 영역까지 AI 적용 범위를 확대하고 있다.
다만 제조 현장에서는 여전히 데이터가 공정별로 단절돼 있고, 숙련공 의존도가 높아 최적화가 쉽지 않다는 한계도 존재한다고 진단했다. 김 랩장은 "AI 에이전트를 산업 현장에 적용하기 위해서는 시스템 신뢰성과 설명 가능성을 확보해야 하며, 지속적인 자가 학습 체계를 갖추고, 실시간 대응 역량을 갖추는 것이 핵심"이라고 설명했다.
특히 그는 산업 현장의 상당수가 이미 자동화돼 있다는 점에서 피지컬 AI의 역할은 '비정형 공정'에서 더욱 커질 것으로 내다봤다. 반복 작업이지만 작업 환경마다 변수와 예외 상황이 많아 기존 자동화 시스템만으로 대응하기 어려운 공정, 유해물질·고위험 작업 영역 등이 대표적이다. 김 랩장은 "제조업 영역에서 전체 공정의 80%는 자동화됐지만 비정형 공정 자동화율은 5% 미만"이라며 "앞으로는 위험도가 높고 사고 발생 가능성이 큰 영역을 중심으로 AI와 로봇이 사람의 역할을 보완·대체하게 될 것"이라고 내다봤다.
이어 다크팩토리의 미래와 관련해 "에이전틱 AI가 공장 전체를 판단하고, 휴머노이드 기반 피지컬 AI가 실제 행동을 수행하는 구조가 완전한 다크팩토리를 만들게 될 것"이라며 "생각하는 공장과 행동하는 로봇의 결합이 자율 제조의 핵심"이라고 전망했다.
"한국, 휴머노이드 3대 강국으로 성장"
엄윤설 에이로봇 대표는 휴머노이드 시장의 본격적인 성장을 전망하며 "휴머노이드 확산은 더 이상 가능성의 문제가 아니라 시간의 문제"라고 진단했다. 그는 "휴머노이드는 인간의 형체를 기반으로 인간이 사용하는 도구와 작업 환경에 최적화된 구조를 갖고 있다"며 "공장 구조를 크게 바꾸지 않고도 기존 노동자를 대체할 수 있다는 점에서 다크팩토리의 핵심 축이 될 것"이라고 설명했다.
특히 글로벌 휴머노이드 시장에서는 한국이 3대 핵심 국가로 부상할 가능성이 높다고 전망했다. 엄 대표는 휴머노이드 확산 조건으로 노동가능인구 감소, 높은 인건비, 제조업 기반 산업구조를 꼽았는데, 이 세 가지 조건을 모두 충족하는 국가가 한국이라는 설명이다. 그는 "미국은 제조업 기반이 상대적으로 약하고, 중국은 노동력이 풍부하고 인건비가 낮아 휴머노이드 전환 속도가 제한적일 수 있다"며 "반면 한국은 저출산과 고임금 구조, 제조업 중심 산업 생태계를 모두 갖추고 있어 휴머노이드 도입 수요가 가장 빠르게 확대될 수 있다"고 말했다.
이어 "피지컬 AI의 핵심은 결국 몸(피지컬)"이라며 "피지컬 AI는 하드웨어 경쟁력 위에서 완성된다"고 설명했다. 휴머노이드의 핵심 요소로는 배터리·AI칩·액추에이터를 꼽으며 "이 세 가지를 경쟁력 있게 만들 수 있는 국가는 사실상 한국과 중국 정도"라고 평가했다.
휴머노이드 시장의 위험 요소로는 가격 경쟁력을 꼽았다. 중국과 비교해 가격 경쟁력을 확보하지 못할 경우 글로벌 경쟁에서 밀릴 수 있는 만큼, 핵심 부품을 내재화해 가격을 낮추는 것이 중요하다는 설명이다. 엄 대표는 "중국과의 가격 경쟁에 미리 대비하지 않으면 한국 로봇 기업들은 글로벌 시장에서 승산이 없다"며 "에이로봇은 액추에이터를 내재화해 가격 경쟁력을 확보해나갈 것"이라고 말했다.
Copyright © 시사저널. 무단전재 및 재배포 금지.