제조업 자율화 이끄는 '피지컬 AI'…포스코DX는 어떻게 쓰고 있을까?

포스코DX 윤일용 센터장이 차세대 인공지능(AI)으로 떠오른 '피지컬 AI'의 산업 현장 적용 사례를 소개했다.

그는 1일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 퓨처테크 컨퍼런스 무대에서 설비 관리부터 실제 장비 제어까지 업무 단계별로 구현된 피지컬 AI 솔루션을 발표하며 제조업 현장의 자율화 전략을 제시했다.

이번 컨퍼런스는 AI페스타 부대행사로 마련됐으며 국내외 주요 기업들이 산업별 AI 혁신 사례를 공유하는 자리로 꾸려졌다.

윤 센터장은 포스코DX가 AI를 바라보는 관점을 먼저 소개했다. 그는 "우리 회사는 정보기술(IT)과 운영기술(OT)을 융합하는 데 집중하고 있다"며 "공장 바닥까지 내려가는 전기·기계 제어 시스템과 AI가 결합해야 비로소 디지털 전환이 완성된다"고 말했다.

포스코DX에서 정의하는 '피지컬 AI'는 단순히 데이터를 분석하는 수준을 넘어 현실 환경을 인식하고 스스로 판단하며, 제어 시스템을 통해 기계를 움직일 수 있는 AI다. 윤 센터장은 "우리는 이를 단순 자동화가 아닌 '로보타이제이션(Robotization)'이라고 부른다"며 "기존 레거시 설비를 마치 로봇처럼 만드는 것"이라고 설명했다.

이어서 그는 제조업 현장에서 AI가 진화하는 방향을 소개했다. 그동안 AI는 설비 고장을 예측하거나 품질을 관리하는 데 주로 쓰였지만 이제는 직접 장비를 제어하고 비정형 작업을 수행하는 단계로 넘어가고 있다는 것이다. 이를 위한 핵심 요소로 ▲센서 엔지니어링 ▲시스템 엔지니어링 ▲자율 판단 기술 세 가지를 꼽았다.

윤 센터장은 "센서는 AI의 눈과 같기 때문에 데이터를 제대로 수집하지 못하면 아무리 좋은 알고리즘을 만들어도 소용이 없다"며 "현실과 가까운 환경을 직접 실험하고 노이즈까지 반영해야만 성능을 보장할 수 있다"고 강조했다.

이어 "AI가 센서로 감지한 정보를 실제 설비 전체로 연결해야 하는 만큼 제어 시스템과 통합되지 않으면 현장 적용은 불가능하다"며 "크레인 같은 대형 장비도 어디서 들어 올리고 어디로 옮길지 전체 공정을 고려해 움직일 수 있어야 한다"고 시스템 엔지니어링의 중요성을 짚었다.

또 그는 "제조업에서는 언제든 돌발 상황이 발생한다"며 "AI는 이런 상황에서도 최적의 결정을 내릴 수 있어야 하고 이를 위해 강화학습과 시뮬레이션을 통해 예기치 못한 상황에도 대응할 수 있는 자율 판단 능력을 갖춰야 한다"고 덧붙였다.

윤 센터장은 피지컬 AI가 이미 다양한 산업 현장에 적용되고 있다며 포스코DX에서 도입한 실제 사례를 소개했다.

먼저 물류 현장의 택배 분류 시스템을 예로 들었다. 그는 "겉으로 보기에는 단순히 상자를 인식해 세 갈래 라인으로 분류하는 작업처럼 보이지만 그 안에는 물품의 크기와 종류를 인식하고 최적의 이동 경로를 계산하며 속도와 간격까지 제어하는 복합적인 AI가 들어가 있다"며 "이는 피지컬 AI의 초기 단계로 인지와 제어가 결합된 사례"라고 설명했다.

철강업과 같은 대규모 산업에도 피지컬 AI가 점차 도입되고 있다. 포스코DX는 크레인 무인화 프로젝트를 진행 중이다.

윤 센터장은 "크레인을 단순히 원격으로 조종하는 수준을 넘어 어디서 들어 올려 어디로 옮길지 순서를 스스로 판단할 수 있는 단계를 개발 중"이라며 "이는 제어 시스템과 AI가 긴밀히 통합돼야 가능한 일"이라고 말했다.

하역기나 리프레임 같은 100m에 달하는 초대형 설비에서도 피지컬 AI는 활용된다. 공사와 설치에만 몇 년씩 걸리는 이들 장비를 보다 효율적으로 운용하기 위해 포스코DX는 시뮬레이터를 활용한다. 가상 공간에 설비를 구현한 뒤 AI 모델과 제어 시스템을 학습·검증하는 방식이다.

그는 "실제 현장에 적용할 때 발생할 문제를 시뮬레이션 단계에서 미리 검증할 수 있기 때문에 시행착오를 크게 줄일 수 있다"며 "초대형 설비일수록 이러한 병행 개발 방식이 필수적"이라고 강조했다.

이러한 사례를 바탕으로 이제 제조업에서도 AI가 점차 판단과 제어 단계로 확장되고 있다며 포스코DX가 지향하는 목표는 '인더스트리얼 에이전트(Industrial Agent)'라고 밝혔다.