[인더스트리뉴스 정한교 기자] 스스로 판단하며, 학습하고 예측하는 자율형 제조 시스템이 산업 현장의 새로운 기준으로 부상하고 있다.
딥러닝 기반의 스마트 비전, 엣지 AI 컴퓨팅, 실시간 제어 가속기, 자율 이동 로봇, 예지 보전 시스템 등 각 기술은 개별적으로 진화하는 것이 아닌, 제조 생태계 전반을 유기적으로 연결하며 하나의 ‘지능형 공장’을 만들어가고 있다.
‘스스로 판단하고 움직이는 공장’을 찾는 이유는 명확하다. 생산성을 높이면서 품질을 유지하고, 인건비와 오류율은 낮춰야 하기 때문이다.
하지만 각각의 고도화된 솔루션을 도입한다고 ‘지능형 공장’이 완성되는 것은 아니다. 핵심은 ‘현장에 적용 가능한 형태로 통합’돼야 한다. 5일 서울 코엑스 그랜드볼룸에서 개최된 ‘2025 자율제조 월드쇼(AMWS 2025)’의 오후 트랙에서는 이러한 내용들로 주제별 강연이 진행돼 참관객들의 이목을 집중시켰다.
지능형 공장, 학습하는 설비… 자율제조 시대의 기술 지도
‘AMWS 2025’의 오후 강연 A트랙 첫 번째 연자로 나선 한국미쓰비시전기오토메이션 이동훈 과장은 △Empowering Manufacturing with Intelligent Data Tools를 주제로 디지털 제조 전략을 발표하며, 스마트팩토리 환경에서 데이터 기반 제조혁신의 중요성을 강조했다.
이동훈 과장은 “AI, IoT, 엣지 컴퓨팅, 사이버 보안 등이 스마트제조의 핵심 기술로 자리 잡은 상황에서 이는 미쓰비시전기가 지속적으로 디지털 전환을 위해 강조해 온 기술 방향과도 일치한다”며, “당사의 독자적인 AI 기술이 적용된 솔루션들은 생산 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 기반으로 한 통찰과 개선을 지원한다”고 말했다.
이어 에이디링크테크놀로지 정충근 부장이 △자율제조를 위한 엣지 AI 컴퓨팅 및 로보틱스 솔루션을 주제로 강연을 진행했다. 에이디링크는 산업 등급의 엣지 AI 컴퓨팅 기술을 앞세워 자율제조의 핵심 역량을 선보이고 있다.
정충근 부장은 산업 현장의 자동화에서 자율화로 전환하는 과정에서 중요한 기술로 ‘24/7 운영 가능한 딥러닝 가속 플랫폼’과 ‘ROS 기반 로봇 컨트롤러’를 제시했다.
특히, ‘DLAP-411-Orin’ 및 ‘DLAP-211-Orin’ 시리즈는 NVIDIA Jetson Orin 기반의 차세대 엣지 AI 플랫폼으로, GMSL2/FPD-Link III 카메라와 LiDAR까지 통합 가능한 실시간 센서 퓨전 기능을 제공하며 고정밀 자율이동로봇(AMR) 시스템 구축에 최적화됐다.
또한, SWARM CORE 플릿 관리 소프트웨어와 ‘SMR 시리즈’ AMR 솔루션은 1,000kg까지 적재할 수 있는 리프트형 로봇으로서, 다품종 소량생산 현장에서 효율적 자재 관리를 지원한다.
△AI 비전, ‘성능은 맥시멈, 비용은 미니멈’ 목표가 현실이 되는 구현 전략을 주제로 강연을 진행한 라온피플 홍현진 팀장은 기존 머신비전 시스템이 갖는 한계를 극복하기 위해 AI 자동화, 오토 레이블링, 데이터 분석 기반 모델 자동 최적화 기능 등을 통합한 플랫폼을 소개했다.
AI 비전 분야의 선두주자 라온피플은 자사의 ‘NAVI AI Pro’ 솔루션을 통해 사용자가 전문 지식 없이도 AI 프로젝트를 빠르게 실행할 수 있도록 지원한다.
실제로 B사 사례에서는 70% 정확도를 95%까지 향상시키는 성과를 보였으며, 비정형 결함 검사, PCB·디스플레이·배터리·철강 분야에 최적화된 알고리즘을 탑재하고 있어 현장 맞춤형 적용이 가능하다.
리쉐니에의 이용관 대표는 △자가구축형 자율제조 시스템을 위한 자율제어 가속기(DataStone) 구축과 활용-AI와 CPS로 구현하는 자율화 전략을 주제로 중앙집중식 자동제어 시스템을 탈피한, 분권화되고 자율적인 제조 시스템의 필요성을 역설했다.
DataStone은 SCADA, MES, 디지털트윈과 연동돼 장비 및 공정을 웹 기반으로 실시간 제어할 수 있는 플랫폼이다. 접근성과 유연성, AI 기반 예지 보전 기능을 통해 중소 제조기업의 스마트팩토리 전환을 손쉽게 지원한다.
오후 강연의 마지막 주자로 나선 한국전자통신연구원 김원종 책임연구원은 △스마트비전 품질 검사를 자동으로 수행하기 위한 Image 기반 Fault Detection을 주제로 강연을 진행했다.
김원종 책임연구원은 이미지 기반 이상 탐지(Image Fault Detection)를 주제로, 산업용 고속 비전 기술과 다양한 AI 모델(CNN, PatchCore, AnomalyDINO, GLASS 등)을 접목한 연구 성과를 소개했다.
특히, 제조 현장의 정밀 품질 관리를 위한 이미지 세분화, 패치 기반 이상도 계산, 라벨링 없는 학습 방식(Unsupervised Learning)을 통해 기존의 수작업 중심 품질 검사 시스템을 자동화하고, 정확도를 최대 99.7%까지 끌어올리는 기술을 시연했다.
한편, ‘AMWS 2025’는 자율제조 기술의 현재와 미래를 보여주는 국내 최대 규모의 스마트제조 컨퍼런스다. 국내외 기업들의 최신 기술이 실질적인 구현 사례와 함께 소개되며, 제조 현장의 디지털 전환을 고민하는 모든 산업 관계자에게 실질적인 방향을 제시해 업계의 큰 주목을 받았다.
