[인더스트리뉴스 이건오 기자] 카이스트 장영재 교수가 6월 20일 서울 코엑스(COEX) 그랜드볼룸에서 개최된 ‘2023 자율생산 월드콩그레스(AMWC)’에 강연자로 나서 ‘AI 자율제조와 디지털 트윈’을 주제로 발표했다. 강연에서는 자율생산의 의미와 정의, 그리고 인공지능과 디지털 트윈을 활용해 구축한 국내 자율화 기반 제조 시스템의 실증 사례를 소개했다.

먼저 장 교수는 자동화에서 자율화로 진화하고 있는 산업 변화에 주목했다. 그는 “공장의 현장 상황이 바뀌어도 스스로 파악해서 능동적으로 세팅을 변경하는 자율화 혹은 무인화에 대한 요구가 산업계에서 나오고 있다”며, “자동화(Automation System)에서 자율화(Autonomous System)로 패러다임이 옮겨지고 있다”고 설명했다.

산업계 요구 ‘자동화에서 자율화로’

장 교수에 따르면, 자동화는 사람이 ‘사전에 만든 규칙’을 기계가 ‘반복적’으로 수행하는 특징이 있다. 환경이 변하지 않은 상황에 적합하며, 동일한 제품 생산과 프로세스에서 가장 효율적이다. 또 예상하지 못한 상황의 변화, 제품 변화, 이슈 상황에 사람의 개입이 필수적으로 따른다는 특징이 있다.

자율화는 변화하는 상황에서도 자율적이고 능동적인 대응이 가능하며, 예상하지 못한 상황에서도 학습 등을 통한 자율적인 최적화를 구현해낸다. 극한 변종과 변량 대응이 가능하며, 사람의 개입을 최소화하는 무인화 개념을 포함하고 있다.

구체적으로 제조 자율화를 가능하게 한 기술들을 소개하기 위해 자동화 기술과 비교해 설명한 장 교수는 “자동화에서 오랜 기간 활용된 기술인 컨베이어는 AMR과 로봇기반의 제조 시스템으로 변화하고 있다”며, “룰기반 운영과 모델기반 최적화는 AI 기반의 머신러닝을 통해 스스로 알아서 판단하는 방향으로 바뀌고 있다”고 전했다.

이어 “실물기반의 검증 및 운영 방식에서 디지털 트윈의 접목을 통한 최적화가 이뤄지고 있고, 온프라미스(On-Premise) S/W 방식은 클라우드 기반 플랫폼으로 변화되고 있다”고 덧붙였다.

이해를 돕기 위한 사례로, 컨베이어 기반의 자동화로 100년 이상 제조산업을 이끌어온 포드의 사진을 소개한 장 교수는 테슬라, 현대차 등에서 적용하고 있는 변화된 생산방식을 소개했다.

사례 설명에 더해 장 교수는 “컨베이어 방식은 U나 S자로 생산라인이 구성됐으나 최근의 생산은 바둑판 모양으로 유연생산시스템을 구현하고 있다”며, “이는 80년대부터 나온 개념이지만 여러 가지 콤플렉스와 이슈로 구현이 어려웠으나 현재는 기술적인 지원이 가능해 빠른 속도로 확대되고 있다”고 말했다.

장 교수는 제조 자율화 활용 분야를 가치사슬 체계에서 살폈다. △제품설계 △생산시스템 설계/검증 △생산시스템 운영으로 구분해 앞서 언급한 △AMR & 로봇기반 제조 △인공지능(머신러닝) △디지털 트윈 △클라우드 기반 플랫폼의 사례들을 들어 소개했다.

디지털 트윈 : 인공지능 기반의 자율화 지원

디지털 트윈의 개념에 대해 언급한 장 교수는 “美항공우주국(NASA)과 그 개념을 같이 하고 있다”면서, “실험과 검증을 대체한다는 전제에서 실시간 통신, 가상의 시나리오 검증, 이를 통한 의사결정을 주요 조건으로 내세우고 있다”고 설명했다.

이어 “디지털 트윈은 우리 일상에서 네비게이션을 통해 경험하고 있다”고 언급하며, “수많은 경로 중 교통정보를 적용한 가장 최적의 경로를 찾아 추천을 통해 의사결정을 지원한다”고 덧붙였다.

장 교수는 디지털 트윈은 목적지향적인 성격을 갖는다고 피력했다. 그는 “디지털 트윈은 인공지능 기반의 무인화 혹은 자율화를 지원하며, 사람의 개입 없이 스스로 파라미터를 튜닝할 수 있다”고 전했다.

전혀 헬기 조종을 못하는 인물이 트레이닝을 통해 단번에 헬기조종사가 되는 영화 ‘매트릭스’의 한 장면을 소개한 장 교수는 “스스로 강화학습을 통해 가상에서 경험한 것들을 진짜로 믿고 룰을 생성해내는 개념까지 나아가고 있다”며, “10바퀴를 돌아 10m 가는 기계가 마모 등으로 10바퀴에 9m밖에 가지 못할 경우, 이를 오류로 받아들이는 것이 아니라 그에 맞춰 파라미터를 튜닝하고 그에 맞게 룰을 조정하는 방식을 말한다”고 설명했다.

장 교수는 대표적인 사례로 반도체와 이차전지 산업에서의 물류로봇 시스템 OHT(Overhead Hoist Transfer) 기술을 소개했다. 특히, 이차전지 산업의 경우 Ramping-Up 엔지니어링에 대한 이슈 대응에 디지털 트윈을 적용한 기술이 경쟁력 향상에 도움을 줄 수 있다고 설명했다.

그는 “이차전지 산업은 빠른 속도로 성장하고 있는 글로벌 시장 흐름에 따라 대한민국 역사상 처음으로 벤치마킹하고 따라가는 방식이 아닌 생산라인, 공장의 표준을 선도하고 있는 산업”이라고 언급하며, “기존에는 마더팩터리를 완성하고 해외에 공장을 건설했지만, 현재 시장 성장 속도를 따라가려면 바로 해외에 공장 신축과 장비 셋업, 테스트런, 양산에 이르는 전 과정의 리스크 관리 엔지니어링이 필요하게 됐다”고 말했다.

이어 “해외 현장에 와서 셋업과 테스트런을 진행하면서 이슈 상황을 정리하기에는 시간적, 비용적인 한계가 있다”며, “디지털 트윈 기술을 통해 이러한 환경에서 생산 공장을 구축하는 데에 보다 경쟁력 있는 방식을 가져갈 수 있다”고 전했다.

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