디지털 전환 흐름이 지속되고 다양한 기술이 등장 및 발전함에 따라 자동화의 다음 단계인 ‘자율화(Autonomous)’가 주목받고 있다. 현재 인간의 개입이 없는 자율형 공장을 구축하기 위한 핵심 수단으로 ‘디지털 트윈’과 ‘AI’가 꼽히고 있다. 이에 인더스트리뉴스가 산업 자율화를 이끌 혁신 키워드로 AI 및 디지털 트윈을 선정하고 두 기술을 집중 조망했다.
[인더스트리뉴스 조창현 기자] 디지털 전환 흐름이 지속되고 다양한 기술이 등장 및 발전함에 따라 선도기업을 중심으로 스마트팩토리의 고도화 움직임이 활발하다. 자동화의 다음 단계로는 지능화된 공장이 스스로 판단해 움직이도록 하는 ‘자율화(Autonomous)’가 주목받고 있다. 노동인구가 감소하고 있어 국가 차원에서도 지원할 만큼 인력난이 심한 6대 업종 중 하나인 제조업에서는 관련 기술을 활용한 스마트제조 환경 구축이 노동력 감소에 대응하는 해결책이 될 수 있다.
인간의 개입이 없는 자율형 공장 혹은 자율생산 시스템 등을 구축하기 위한 수단이자 필수적인 요소 기술로는 현재 ‘디지털 트윈’과 ‘AI’가 꼽히고 있으며, 최근 정부에서도 두 기술에 관련된 정책적인 지원에 본격적으로 나서고 있다.
스마트팩토리의 미래 트렌드를 제시하는 자리로 업계 관계자들이 참석한 가운데 올해 6월 열린 ‘자율생산 월드콩그레스(2023 AMWC)’에서는 디지털 트윈과 AI가 전체 강연 프로그램 중 각각 한 트랙씩을 담당했다. 당시 두 트랙 모두 많은 참관객이 방문했는데, 제조업에서의 높은 관심도를 짐작케했다. 두 기술에 대해 중요성 및 필요도가 증가하고 있다는 해석도 가능하다. 특히 4차 산업혁명 시대 대표적인 특징이 △초지능(Hyper Intelligence) △초연결(Hyper Connectivity) △초융합(Hyper Convergence)인 만큼 두 기술은 미래형 제조를 이끌고 지능형 자율공장 구축을 앞당기는 핵심기술이 될 수 있다.
이에 인더스트리뉴스는 산업 자율화를 이끌 혁신 키워드로 ‘디지털 트윈’과 ‘AI’를 선정, 7월 3일부터 19일까지 관련 설문을 진행했다. 두 기술에 대해 현장에서 가지고 있는 관심을 증명하듯 업계 전문가 및 실무진으로 구성된 설문 참여자 대부분은 관련 기술에 대한 인지도가 높은 것으로 나타났다. 다만 두 기술에 대한 활용도는 높지 않은 것으로 집계됐다. 솔루션에 대한 높은 인지 수준 및 관심도와는 별개로 아직 본격적인 확산은 이뤄지고 있지 않다는 의미다.
한편 확산 가능성에 대한 응답은 긍정적인 것으로 조사됐다. 솔루션을 도입하지 않은 기업들은 디지털 트윈과 AI 관련 솔루션에 대한 도입을 적극적으로 검토하고 있었으며, 설문 참여자 대부분은 글로벌 디지털 전환 흐름이 가속화됨에 따라 두 솔루션에 대한 확산 속도도 빨라질 것이라는 긍정적인 전망을 내놨다.
|자율화 혁신 키워드① ‘디지털 트윈’
“그래서 디지털 트윈이 뭔데?”
인더스트리뉴스가 진행한 디지털 트윈 관련 설문 결과, 업계 관계자들 대부분을 ‘디지털 트윈’이라는 용어에 대해 들어봤다고 답했다. 다만 관련된 구체적인 설명을 요청할 경우, “알긴 아는데…그래서 디지털 트윈이 뭔데요?”라고 반문했다. 구체적인 개념이나 실제적인 활용처에 대한 인식이 아직 산업 깊은 곳까지는 퍼지지 않았다는 뜻이다.
최근 제조·에너지·도시·교통 등을 산업 분야를 막론하고 언급 횟수가 증가하고 있는 디지털 트윈은 용어 자체로 하나의 개념이다. 미국 NASA가 고장난 아폴로 13호를 무사 귀환할 수 있도록 지원하기 위해 지상 센터에서 모의 우주 환경을 구축, 시뮬레이션을 한 것이 가장 원시적인 형태다. 이후 2003년 마이클 그리브스(Michael Grieves) 박사가 산업 환경에서 제품에 대한 전체 수명주기를 최적화하기 위한 도구로 개념을 통합했다.
개념적으로만 존재하던 기술인 디지털 트윈은 초지능을 실현하는 ‘AI’와 함께 초연결을 대표하는 ‘5G’, 확장현실을 구현하는 ‘XR’ 같이 다양한 요소 기술이 등장하면서 실제적인 기술로 구체화 되고 있다. 특히 산업현장에서 계속 활용되고 있는 CAD나 BIM, GIS 등 다양한 기술이 데이터·네트워크·인공지능 기술과 융합하는 방향으로 발전하는 추세다.
다양한 기술이 융합되는 분야인 만큼 기관이나 기업별로 제시하는 디지털 트윈 관련 개념에는 차이가 있지만, △데이터를 통해 시뮬레이션을 하고 △3D모델링 등을 구현된 사물에 대한 내용이 공통적으로 언급되고 있다. 이에 디지털 트윈은 가상(Digital, Virtual) 세계에 실제 사물이 가진 물리적 특징을 똑같이 반영한 쌍둥이(Twin)를 3D모델로 구현하고, 실시간으로 동기화하는 시뮬레이션을 거쳐 분석·예측 및 모니터링 등을 수행하는 기술이라고 정의 내릴 수 있다. 쉽게 말해 실제 공장을 가상 세계에 구현한다는 것이다. 구현하는 단위는 단일 장비나 생산라인이 될 수도 있으며, 규모를 키워 전체 공장이나 플랜트 범위까지 확장이 가능하다.
원격 협업 등 다양한 이점 제공
디지털 트윈을 제공하는 플랫폼은 기계와 로봇, 계측기 등 다양한 장비를 손쉽게 연결할 수 있다. 연결 이후 5G 통신 인프라 등을 통해 데이터를 주고받게 된다. 현실 세계를 가상으로 구현해 실제 장비 등을 동기화하고, 가상 세계에서 최적화를 거친 항목은 현실로 반영할 수 있기에 원거리에서도 작업자간 협업을 진행할 수 있다. 특히 디지털 기술이기에 지역적 한계 및 이동의 제약도 극복할 수 있다. 국내에 있는 작업자가 해외 공장에 대한 모니터링을 진행하는 등 이전까지는 상상하기 어려웠던 작업이 가능해진다는 것이다.
아울러 디지털 트윈을 활용하면 설비로부터 실시간 데이터를 취득해 작업 시간을 단축할 수 있고 대시보드 등을 통한 데이터 시각화도 가능하다. 파악이 까다로운 공정 데이터도 차트나 그래프를 통해 확인하며 보다 효율적으로 작업할 수 있다.
데이터 분석을 통한 설비 이상 감지 등도 간편해진다. 지속적인 모니터링 및 사전 예측을 통해 설비 고장으로 인해 전체 생산라인이 멈추는 것을 방지할 수 있다는 것이다. 이에 공장 다운타임을 감소시킬 수 있어 공정 전체 생산성 향상에도 도움을 줄 수 있다. 또 취득한 공정 데이터에 대한 분석을 통해 비즈니스에 필요한 다양한 인사이트를 얻는 것도 가능하며 데이터에 기반한 실시간 의사결정에도 도움을 받을 수 있다.
수요기업 차원 준비 필요
혁신적인 미래형 제조를 실현할 수 있도록 도와주는 기술로 보이는 디지털 트윈이지만, 업계 내 전문가들은 아무런 계획 없이 무작정 디지털 트윈 공장 구축에 들어가서는 안 된다고 입을 모았다. 특히 전문가들은 디지털 트윈을 활용한 공정은 단번에 이뤄지는 게 아니기에 수요기업 차원에서는 인내심을 갖고 충분한 시간을 들여 구축해야 한다고 조언했다.
또 디지털 트윈 환경을 구축하려는 기업에서 보유하고 있는 통신 인프라와 제품 도면 등도 중요하다. 수요기업 차원에서 관련 항목에 대한 준비가 돼 있다면 효과적인 디지털 트윈 환경 구축을 앞당길 수 있다. 버추얼 트윈을 통해 고객 경험을 혁신하는 글로벌기업 다쏘시스템 양경란 비즈니스컨설팅및지속가능성부문대표는 “궁극적으로 버추얼 트윈 등을 통한 자율생산을 달성하기 위해서는 공정간 정보들에 대한 통신이 신속히 이뤄져야 한다”며, “만약 장비나 관련 설비가 3D모델링 돼 있다면 버추얼 트윈 구축을 효과적으로 진행할 수 있다”고 말했다.
국산 디지털 트윈 개발에 몰두하고 있는 전문기업 UVC 조규종 대표도 “디지털 트윈 구축을 위해서는 수요기업 차원에서 라인에 대해 최소한의 네트워크는 갖추고 있어야 한다”며, “고객이 디지털 트윈을 3D시각화 하고자 할 때, 장비 및 설비에 대한 CAD도면이 있다면 구축에 많은 도움이 된다”고 전했다.
정부 주도 ‘디지털 협업공장’ 구축 실시
정부 차원에서도 디지털 트윈 활용방안에 대한 논의를 거쳐 실제적인 구축에 나선다. 이에 2025년까지 자동차·조선·가전·기계 산업현장에 접목하는 디지털 협업공장이 6곳 구축될 전망이다. 산업통상자원부는 7월 20일 ‘대·중견·중소 디지털 협업공장 구축 기술개발 사업’ 착수보고회를 개최하고, 대·중소기업간 협력을 기반으로 디지털 협업공장 구축에 총 288억원을 지원한다고 밝혔다. 올해는 50.4억원이 투입될 예정이며, 중소·중견기업 23곳 및 대기업 6곳 등 총 29개 기업이 사업에 참여한다.
조선 분야는 대형조선사인 한화오션과 7개 참여기업이 협업, 친환경 선박 보조 추진체로 각광받고 있는 ‘로터세일(Rotor Sail)’ 기술에 대한 사업화를 위해 디지털 협업공장을 구축한다. 발주사와 제작사간 설계·도면부터 생산일정 및 운송정보까지 실시간 양방향 공유체계를 구축한다. 산업부는 공장 구축을 통해 공정 효율화 및 비용 절감에 도움이 될 것으로 기대하고 있으며, 추후 20개사가 공동 활용 예정이라고 설명했다.
자동차 분야에서는 디지털 트윈 기반 AI 품질관리 협업플랫폼을 구축한다. 플랫폼이 구축되면 10곳에 달하는 기업에서 활용하게 되며, 협력사에서 수기로 관리하던 불량률 관련 정보 등을 표준화해 공급망 파트너와 상호 실시간 추적 관리할 수 있게 될 전망이다.
산업부 관계자는 “개별 기업 수준의 디지털 전환을 넘어 같은 밸류체인(Value Chain)에 속한 기업들이 공동으로 활용 가능한 디지털 협업시스템이 필요한 시점”이라며, “디지털 기반으로 밸류체인 생태계가 연계·협업할 수 있는 플랫폼을 구축함으로써 디지털 전환을 산업생태계 전반으로 빠르게 확산시켜 나갈 계획”이라고 말했다.
긍정적인 시장 성장 전망
시장조사기관 글로벌마켓인사이트(Global Market Insights)에 따르면 전 세계 디지털 트윈 시장은 지난 2022년 80억 달러 수준에서 2032년까지 연평균 25%씩 성장해 900억 달러 규모에 이를 것으로 전망된다. 특히 항공우주나 국방 분야에서는 성장폭이 더 클 것으로 예측되고 있다. 또 글로벌 시장조사기관 마켓앤마켓(Markets and Markets)은 향후 국내 디지털 트윈 시장이 북미나 유럽, 아시아 등지보다 크게 성장할 것이라고 밝힌 바 있다.
인더스트리뉴스가 실시한 디지털 트윈 시장 관련 현재 및 향후 시장 전망 조사 결과, 응답자 중 69.7%가 현재 디지털 트윈 시장에 대해 긍정적인 입장을 갖고 있는 것으로 집계됐다. 한편 향후 전망은 더 밝을 것으로 조사됐다. 응답자 중 77.8%가 긍정적인 의견을 내놨는데, 제조 공정 전반에 걸쳐서 효율을 높여줄 수 있는 기술이며 앞으로 다가올 미래형 제조를 실현하는 데에도 적합해 본격 확산되면 시장이 더 커지게 될 것이라는 의견을 공유했다.
|자율화 혁신 키워드② ‘AI’
분야별 AI 기술 협력 확대
디지털 기술이 발전을 거듭하면서 AI 같은 기술은 산업계뿐만 아니라 일반 국민들도 적극 활용하고 있다. 정부기관에서도 관련 정책을 추진·검토하거나 민간 및 각 부처가 협업하는 사례가 늘고 있다. 디지털 전환을 통해 분산된 데이터를 통합하듯 각자가 보유한 전문성을 기반으로 힘을 합치겠다는 것이다. 현재 상호 협력을 강화해 디지털 분야 경쟁력을 높이기 위한 다양한 사례가 제시되고 있다.
이에 10대 주력산업 내 20개 대기업이 참여한 ‘산업 AI 얼라이언스’가 7월 25일 출범했다. 개별 기업 디지털 전환을 넘어 밸류체인 전체가 연계·협력해 경쟁력을 높여가겠다는 것이다. 얼라이언스에는 자동차·철강·기계·전자·에너지 등 주요 업종별 밸류체인을 대표하는 대기업 20개사를 포함한 400여개 기업이 참여한다.
기존 특허 시스템에도 변화가 생길 전망이다. 특허청(청장 이인실)은 LG AI연구원(원장 배경훈)과 협력해 초거대 AI 모델을 활용한 특허심사시스템 개발에 착수했다. 특허청은 특허행정 전반에 대한 AI 활용 기반 구축을 시작으로 심사·심판 및 고객서비스·데이터 구축 등 각 분야에 AI 기술을 본격 적용해 나갈 계획이다. 초거대 AI를 특허행정에 적용함으로써 심사 품질을 높이겠다는 것이다. 특허청은 세계 최초로 초거대 AI 선진 활용사례를 만들어 갈 수 있을 것으로 기대된다고 전했다.
국방혁신4.0을 추진하고 있는 국방부도 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 디지털 기술 확산 및 AI 과학기술강군 건설을 구현하고, 양 부처 정보통신기술(ICT) 융합을 통한 협력체계를 공고히 하고자 7월 14일 ‘제6차 ICT 정책협의회’를 개최했다. 협의회를 통해 양 부처는 △인공지능 기술융합 강화 및 ICT 연구개발 협력 확대 △국방 ICT 제품의 글로벌 진출 △국방분야 첨단 ICT 융합 및 기술교류 활성화 △디지털플랫폼정부 구현을 위한 협력 방안 등을 논의했다.
다양한 응용 솔루션 존재
AI 기술 발전이 빠른 만큼, 관련 IT기업에서는 다양한 솔루션을 공급하고 있는 것으로 확인됐다. 현재 일반적인 산업에서 활용할 수 있는 널리 쓰이고 있는 MES 혹은 POP 솔루션이나, 공장 내 운영 자동화를 돕는 솔루션 등 다양한 솔루션에 AI가 탑재되는 방향으로 발전하고 있다. 대표적으로 올해 7월 출범한 산업AI얼라이언스에 AI 솔루션 전문 공급기업 대표로 참여한 마키나락스와 엠아이큐브솔루션, 위즈코어도 각기 다른 서비스를 제공하고 있다.
마키나락스는 제조현장에서 직면하고 있는 문제 해결을 돕는 MLOps 플랫폼을 제공하며, 고객이 AI 모델 개발 주기를 단축해 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 지원하고 있다. 또 엠아이큐브솔루션은 설비 예지보전 시스템 구축, 최적 공정조건 탐색 등 제조업에 특화된 AI 서비스를 손쉽게 개발 및 운영할 수 있도록 지원하는 플랫폼을 제공하고 있다. 위즈코어는 인공지능을 기반으로 데이터 수집·제어부터 공장 지능화까지 스마트팩토리 전 과정을 지원할 수 있는 플랫폼을 공급 중이다.
한편 AI를 활용한 솔루션은 부품 불량 검사나 영상 분석 등 검사 자동화 영역에서 주로 활용하고 있는 것으로 조사됐다. 인더스트리뉴스가 실시한 설문 결과, 많은 참여자가 검사 정확도 및 공정 개선을 위해 사용 중이라고 응답했다. 실제로 머신비전 업계에서는 신기술을 접목해 다양한 제품을 선보이고 있다. 머신러닝이나 딥러닝 등 AI 관련 기술을 적용한 솔루션도 공급되는 추세다. 소프트웨어 역량을 올리고, 다양한 기능을 제공하는 솔루션 공급을 통해 시장을 선도하겠다는 것이다.
일례로 업계를 선도하는 코그넥스는 지난 2018년 6월 딥러닝 기반 이미지 분석 소프트웨어 ‘비전프로 비디(VisionPro ViDi)’를 공장 자동화 목적으로 최초 개발했으며, 자동화 시스템에 대한 △반복 가능성 △정확성 △빠른 처리 속도를 결합해 제조업 검사 자동화에 있어 혁신을 만들어낸 바 있다.
제조업 내 생성형AI 접목 예측
현재 AI는 챗GPT 등으로 대표되는 초거대·생성형AI가 빠르게 확산되고 있다. 일반적으로 생성형AI는 콘텐츠나 IT 분야에서만 활용된다고 생각하기 쉽지만, 제조업 분야에도 적용할 수 있다. KISTEP에서 공개한 자료에 따르면 생성형 AI를 활용해 재료를 설계하거나, 실제 데이터 대신 시뮬레이션 등을 통해 데이터를 합성하는 등 다양한 방식으로 활용할 수 있다.
AI 분야 전문가인 스누아이랩 유명호 대표도 “챗GPT 등 생성형AI 흐름이 확대돼 LLM이 멀티 모달(Multi-Modal)을 지원하는 백앤드 역할을 할 것으로 예상된다”며, “일례로 AI가 활발히 적용되고 있는 머신비전 솔루션 같은 경우, 이미지·영상만을 보고 상황판단을 하는 것이 아니라 주변 센서 데이터나 비정형 데이터가 추가적으로 입력돼 LLM에 의해 이후 발생할 상황을 예측하는 형태로 발전할 것이라고 보고 있다”며 제조업 내 생성형AI 기술 접목이 활발해질 것을 예측했다.
지속적인 시장 확대 전망
글로벌 시장조사기관 마켓앤마켓(Markets and Markets)에 따르면 글로벌 AI 시장은 지난 2022년 869억 달러 수준에서 2027년까지 연평균 36.2%씩 성장해 4,070억 달러 규모에 이를 것으로 전망된다. 특히 업계에서는 생성형AI에 대한 관심이 증폭되고 활용 범위가 커지면서 관련 산업이 전체 AI 시장 규모를 키우는 견인차 역할을 하게 될 것으로 기대되고 있다.
인더스트리뉴스가 진행한 현재 및 향후 AI 시장에 대한 조사 결과, 77.3%에 해당하는 응답자가 현재 AI 시장에 대해 긍정 혹은 매우 긍정적인 입장을 갖고 있음을 확인했다. 향후 전망에 대해서도 응답자 중 89.9%가 긍정적이라는 전망을 견지했는데, 현시대는 AI가 필요한 시기이자 본격적으로 관련 산업이 확산되고 있으며 디지털 전환에 있어 중요한 요소라는 응답이 지배적인 것으로 분석됐다.
한편 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 공개한 자료에 따르면, AI는 올해부터 향후 5년간 연평균 성장률 15.1%를 기록할 것으로 예측되고 있다. 또 기존 RPA 솔루션 등과 융합을 통해 시공간 제약을 해결하고, 24시간 무중단서비스를 제공하는 등 기술 활용 과정에서 사용자 편의성을 개선할 것으로 내다봤다. 아울러 NIA는 AI 기술이 자동화에서 ‘자율형’으로 고도화돼 전산업 디지털 대전환을 이끌 것이며 기술 고도화 측면에서는 딥러닝을 기반으로 스스로 학습·판단 및 진화해 상황과 맥락까지 읽을 수 있는 ‘복합지능’까지 대두하게 될 것이라고 전했다.