제조업은 지금 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. 과거에는 데이터 분석 중심의 디지털 전환(Digital Transformation, DX)이 혁신의 핵심이었지만, 이제는 현실 공장을 가상공간에 정밀하게 복제하고 그 결과를 실시간으로 현장에 반영하는 가상 전환(Virtual Transformation, VX) 시대로 진입하고 있습니다.

 VX는 현실과 가상이 긴밀히 연결되어 운영되는 새로운 전환 방식으로, 디지털 기술을 도입하는 수준을 넘어 실제 생산과 운영을 혁신하는 접근입니다. 그리고 그 중심에는 인지하고, 판단하며, 행동까지 수행할 수 있는 피지컬 AI가 있습니다.

이러한 흐름에 맞춰 정부는 피지컬 AI 확산에 속도를 내고 있습니다. 과학기술정보통신부는 426억 원 규모의 시범사업을 추진하며 제조 현장의 실증을 본격화하고 있고, 글로벌 시장에서도 피지컬 AI 로봇 분야는 연평균 16.4%의 성장세가 전망됩니다.¹⁾ 이러한 흐름은 제조 현장이 직면한 수요 변동, 설비 이상, 안전 규제와 같은 변수에 실시간 대응해야 한다는 특성과 맞닿아 있습니다.

가상 시뮬레이션 기반 개발도 확산되고 있습니다. ‘가상공장’에서 학습과 검증을 거친 뒤 실제 설비에 적용하는 방식으로, 기간과 비용을 절감할 수 있습니다. 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)와 같은 산업 플랫폼은 호환성과 물리 기반 시뮬레이션을 제공해 디지털 트윈과 로봇 시뮬레이션을 가속화하고 있습니다.

제조업의 변동성을 해결하는 피지컬 AI의 역할

제조업은 제품과 수요 변동, 설비 상태 변화, 인력난, 안전 규제 강화 등 복합적인 변수를 동시에 안고 있습니다. 데이터를 분석하는 AI만으로는 이런 변수에 즉각 대응하기 어렵습니다. 그래서 현장에서 상황을 인지하고, 판단하며, 조치까지 수행하는 피지컬 AI가 제조 경쟁력의 핵심 기술로 주목받고 있습니다.

피지컬 AI는 설비 오작동, 불량품, 안전사고가 발생했을 때 로봇과 장비를 바로 제어해 생산 차질을 최소화합니다. 공정 속도와 품질을 동시에 높이고, 병목을 해소하며, 자원 배분을 최적화해 운영 효율을 극대화할 수도 있습니다.

또한 설비 상태를 지속적으로 모니터링하며 이상 징후를 조기에 발견해 자동 수리나 교체로 다운타임을 줄입니다. 고령화와 숙련공 부족, 위험 작업 기피로 인한 인력난을 보완하고, 고위험 작업을 대체해 현장의 안전을 강화하는 것도 중요한 역할입니다.

더 나아가 설비와 에너지, 원자재 사용을 실시간으로 제어해 낭비를 줄이고 환경 목표 달성에도 기여합니다. 결국 제조업의 AI 전환은 데이터 분석에서 한 걸음 더 나아가 현장의 변동성을 실시간으로 자율 제어하는 단계로 확장되며, 이를 통해 생산성과 품질, 안전, 지속가능성을 동시에 확보할 수 있습니다.

피지컬 AI를 구성하는 핵심 기술 요소

피지컬 AI는 인지, 판단, 행동을 자율적으로 수행하며 △설비 △사람 △공정을 하나로 연결하는 제조의 핵심 기술입니다. 이를 가능하게 하는 첫 번째 기반은 고도화된 센서 기술입니다.

비전(Vision), 소리, 진동, 온·습도, 라이다(Light Detection and Ranging, LiDAR) 등 다양한 센서가 설비 상태와 작업 환경을 실시간으로 수집해 품질검사와 설비 모니터링을 자동화합니다.

수집된 데이터는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기반 인지·판단 시스템으로 이어집니다. 딥러닝, 강화학습, 컨텍스트 인지 AI가 현장의 맥락을 분석하고 최적 결정을 내려 설비를 코드 기반으로 즉시 최적화합니다.

분석 결과는 로봇과 작동장치(Actuator)로 전달됩니다. 산업용 로봇, 협동 로봇, 자율이동로봇(Autonomous Mobile Robot, AMR)이 AI 지시에 따라 조립, 이송, 검사, 포장 작업을 수행하며 설비 제어와 군집 운행까지 지원합니다. 사물인터넷(Internet of Things, IoT)과 엣지 컴퓨팅은 대규모 설비망을 연결하고 현장에서 직접 연산을 처리해 실시간 제어와 작업 조정을 가능하게 합니다.

가상환경에서의 시뮬레이션과 디지털 트윈(Digital Twin)은 또 하나의 핵심 축입니다. 공정을 재현하고 AI 모델을 학습·검증한 뒤 현장에 적용해 리스크를 줄입니다. 또한 제조 실행 시스템(Manufacturing Execution System, MES), 공급망 관리(Supply Chain Management, SCM), 전사 자원 관리(Enterprise Resource Planning, ERP)와 연동되는 통합 자동화 운영 소프트웨어는 공정 데이터를 관리해 불량률을 낮추고, 납기를 단축하며, 재고를 최소화합니다.

이처럼 피지컬 AI는 센서, AI 연산, 로봇, 시뮬레이션, 운영 소프트웨어가 통합된 생태계로 완성됩니다. 불량 감지, 자동화, 예지보전, 안전 관리, 에너지 절감 등 공정 전반이 지능화되며, 제조업은 VX단계로 진입합니다. 그 결과 설비 투자 효율, 다운타임 최소화, 생산 유연성, 안전, 환경 목표를 동시에 달성할 수 있습니다.

피지컬 AI 적용 사례로 본 제조 혁신

① Foxconn

Foxconn은 차세대 스마트팩토리 모델 ‘Genesis’를 통해 피지컬 AI 기술을 실제 제조 현장에 적용하고 있습니다. NVIDIA Omniverse 기반 디지털 트윈을 활용해 생산 라인의 설계부터 공정 시뮬레이션, 장비 동작 최적화까지 수백만 회의 가상 실험을 반복하고, 이 결과를 실시간 운영에 반영합니다. 특히 휴스턴 AI 서버 공장에서는 Omniverse로 훈련된 로봇이 실제 조립 라인에 적용되기 시작했으며, 비전 기반 센서 데이터와 시뮬레이션 정보를 바탕으로 장애물 회피와 작업 경로 조정 같은 자율 작업 수행이 가능해졌습니다.

② 포스코DX

포스코DX는 NVIDIA Omniverse의 로봇 시뮬레이션 툴킷(Tool Kit) 아이작 심(Isaac Sim)을 활용해 철강 공장의 크레인 운반·하역 과정을 가상환경에서 구현했습니다. 그리고 시뮬레이션을 통해 센서 응답과 제어 알고리즘을 사전 학습한 뒤 현장에 적용했고, AI는 최적 경로 및 속도를 판단·제어하여 비정형 작업과 위험 상황에도 자율 대응하도록 설계되었습니다. 이로 인해 생산성과 안전성이 동시에 향상되었으며, 가상환경 학습은 현장 적용 전 리스크를 줄였습니다.

③ 현대자동차

현대자동차는 현대차그룹 싱가포르 글로벌 혁신센터(Hyundai Motor Group Innovation Center Singapore, HMGICS)에서 소프트웨어 정의 공장(Software Defined Factory, SDF)을 구현했습니다. AI는 로봇의 실시간 작업 제어 및 불량·이상 상황 대응을 맡으며, 아이작 심 기반 가상 훈련으로 로봇 동작을 최적화한 뒤 실제 생산 라인에 적용했습니다. HMGICS 전체는 디지털 트윈 기반의 메타 팩토리로 운영되며, 컨베이어 없이 셀 중심의 유연한 생산 구조를 갖추고, 200대 이상의 로봇이 반복적 작업을 담당함으로써 작업자의 창의적 업무 전환과 생산 효율을 동시에 실현했습니다.

VX로 향하는 제조업의 다음 도약

VX 시대의 제조 혁신은 센서, AI, 로봇, 시뮬레이션, 운영 시스템이 복합적으로 얽힌 환경에서 출발합니다.성공적 구현을 위해서는 현장을 깊이 이해하고 통합 설계와 실행을 주도할 수 있는 역량이 필수적입니다.

피지컬 AI 기반 VX 운영 모델은 초기 설계부터 현장 데이터와 제약 조건을 반영해야 하며, 구축 이후에도 지속적인 최적화와 확장이 요구됩니다. 이를 뒷받침하려면 산업 도메인 지식과 글로벌 프로젝트 경험, 신뢰할 수 있는 파트너십이 필요합니다.

지금은 DX를 넘어 VX로 전환해야 할 시점이며, 올바른 로드맵과 실행을 통해 제조업은 새로운 도약을 맞이할 수 있습니다.

1) Eximius Ventures, <Physical AI and Its Role in Shaping Industry 5.0>

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