생활가전 제조 기업 신성델타테크는 최근 불량률을 종전 대비 15% 낮추고 설비 가동률을 20% 높였다고 밝혔다. 산업용 고무 생산업체 화승 R&A는 고무 압출 공정에서 발생하는 소재 변형을 사전에 예측해 설비 종합효율을 5% 이상 개선했다고 설명했다.
두 기업의 이 같은 성과는 지난해 8~12월 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA)의 ‘피지컬 AI 사전검증 사업’에 참여한 결과다. 인공지능(AI) 학습용 데이터셋과 디지털 트윈 모델을 구축한 뒤 이를 바탕으로 공정 예측·제어 모델을 현장에 적용하니 곳곳에서 효율이 높아졌다. 과기정통부는 8일 이 같은 내용을 발표했다.
사전검증에는 신성델타테크, KG모빌리티, CTR, 삼현 등 경남 기반 중견·중소 제조기업 8곳이 참여했다. CTR은 알루미늄 가공 과정에서 발생하는 기계 떨림 현상을 예측해 불량률을 낮추는 동시에 가공 사이클 타임을 17% 이상 단축했다. 업계 관계자는 “제조업이 몰려 있는 경남 지역 기업들이 피지컬AI 검증 사업에 참여한 건 인력난과 생산성 정체 등 위기 속에서 인공지능전환(AX)을 더는 미룰 수 없다는 위기감이 반영된 것”이라고 말했다.
정부는 사전검증 성과를 바탕으로 경남 AX 사업을 올해 상반기부터 2030년까지 추진한다. 대량의 현장 데이터와 숙련 인력의 노하우를 AI 모델에 반영하고, AI가 로봇과 설비를 현장에서 직접 제어하는 ‘물리정보신경망(PINN) 기반 거대행동모델(LAM)’ 기술을 개발하기로 했다. 예산 규모는 추후 확정할 방침이다.
배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관(맨 왼쪽)은 “제조 현장에서 생성되는 데이터를 체계적으로 구축하는 것이 중요하다”며 “이를 토대로 피지컬 AI 파운데이션 모델이 개발되면 많은 기업이 활용할 수 있도록 오픈소스 생태계를 조성하겠다”고 말했다.
최영총 기자 youngchoi@hankyung.com