"제조 AI 90%가 설비관리에 편중…프로세스 통합해야 돈 버는 공장"

[아이뉴스24 설재윤 기자] 국내외 제조 인공지능(AI) 투자의 90% 이상이 특정 설비나 품질 관리에 편중돼 실질적인 생산성 개선으로 이어지지 못한다는 지적이 나왔다.

장영재 카이스트(KAIST) 제조피지컬AI연구소장(다임리서치 대표)은 19일 서울 여의도 FKI타워에서 열린 '2026 피지컬 AI 산업 전망 컨퍼런스'에서 "진짜 수익을 내는 공장을 구현하려면 전체 공정 운영과 프로세스 중심의 통합 설계가 선행되어야 한다"고 강조했다.

이날 발표자로 나선 장 소장은 현재 제조 AI 시장의 한계를 짚었다. 장 소장은 "현재 제조 AI 활용의 대부분은 품질 및 설비관리에 집중돼 있다"며 "실제 현장에서는 장비 하나가 고장 났다고 해서 전체 물량과 주문(오더) 상황을 고려하지 않고 무작정 라인을 멈출 수 없다"고 지적했다. 부분적으로만 AI를 적용하면 실질적인 생산성을 내지 못한다는 뜻이다.

공장 운영의 핵심 비유로 글로벌 패스트푸드 브랜드인 맥도날드의 사례를 들었다. 맥도날드가 첫 매장을 열기 전 테니스코트에 주방 레이아웃을 그려놓고 직원들의 동선과 조리 조합을 미리 맞춰본 것처럼, 제조 현장 역시 분절된 설비와 섹션을 유기적으로 이어주는 '운영 디자인'이 본질이라는 설명이다.

카이스트가 개발한 피지컬 AI 플랫폼 '카이로스(KAIROS)'는 이기종 로봇들을 하나의 운영체제(OS)로 통합 운영한다. 최근 거대언어모델(LLM)과 비전 인코더가 결합되면서 공장 내 전 공정을 100% 무인으로 구현하는 '다크팩토리' 환경에서 설비 이상 발생 시 AI가 스스로 원인을 추론하고 문제를 해결하는 단계까지 진화했다. 올해 안에는 이 환경에 이족보행 휴머노이드 로봇을 실제 적용할 계획이다.

다임리서치는 이 기술을 바탕으로 글로벌 로봇 제어 경진대회에서 MIT와 아마존 로보틱스를 제치고 2위를 달성했다. 현재 SK의 헝가리 배터리 공장(250대 규모)과 국내 대기업 제조 현장(1000대 규모)에서 실증(PoC)을 마쳤다.

과거 박사 인력 3명이 한 달간 작업하던 로봇 동선 설계와 3D 디지털 트윈 구축을 전문가 없이 3시간 만에 완료하는 수준이다.

장 소장은 시스템과 인력이 부족한 중소·중견기업을 위해 '모두의 AI 공정 장영실' 솔루션을 무상 공개하겠다고 밝혔다.

장 소장은 "전 세계가 제조 공장 확보에 사활을 거는 지금, AI 기반의 새로운 공장 인프라 설계를 우리가 주도해야 한다"고 말했다.