‘자동화’넘어 ‘자율화’,디지털 트윈이 해법 될 수 있어

“영화 매트릭스에서 헬기 조종법이 필요하자, 주인공의 두뇌에 헬기 조종 트레이닝 프로그램을 학습시키는 장면이 나온다. 이와 비슷한 개념으로 구현된 것이 디지털 트윈, 자율생산이다.”

‘2023 자율생산 월드 콩그레스(Autonomous Manufacturing World Congress,이하 AMWC)’의 ‘자율생산과 디지털 트윈 – 2차전지 자율생산을 위한 자동화 시스템 엔지니어링 실증사례’라는 주제로 진행된 강연에서 자율생산의 개념을 두고 나온 설명이다.

해당 강연의 연사로 나선 카이스트 장영재 교수는 “자율화는 산업계의 요구 사항”이라고 말했다.

현재 산업계는 ‘자동화’에서 ‘자율화’로 넘어가고 있다.

자동화는 사람이 사전에 만든 규칙을 기계가 반복적으로 수행하는 것인데, 예상치 못한 이상 상황 발생시 사람의 개입이 필수적이다. 반면 자율화는 변화하는 상황에도 자율적으로, 능동적으로 대응할 수 있다. 사람의 개입을 최소화해 무인화와도 일맥상통하다고 장영재 교수는 설명했다.

그렇다면 제조 산업에서 자율화는 어떻게 이뤄지고 있을까?

먼저 컨베이어 벨트는 AMR(자율주행로봇) 등 로봇기반 제조로 변하고 있다. 롤 기반의 운영은 AI가 스스로 판단해 운영되고 있으며 실물을 기반으로 했던 검증·운영은 디지털 트윈을 활용한 가상 공간에서 검증한다. 소프트웨어는 클라우드 플랫폼을 통해 이용하고 있다.

장영재 교수는 이어 “1912년 미국 포드사의 컨베이어 벨트를 기반으로 한 자동화가 100년 이상 패러다임을 이끌어 왔다.”라며 “현재 제조 공정에는 컨베이어 벨트가 없다. AMR이 제품을 들고 필요한 공정 단계로 가면 로봇팔이 조립한다. 부품 공급도 AMR의 역할”이라고 말했다. 또 “미래 이야기가 아니라 현재 활용 중인 모습이다”라고 재차 강조했다.

자동화의 주된 동력은 로봇에서 나오는데, 이 로봇이 물류운반 과정에서 알고리즘이 꼬여 교통체증을 일으키는 등의 예상치 못한 혼잡을 일으킨다. 하드웨어적인 문제로 멈춰 다른 로봇의 경로를 막아버리기도 한다. 이 때문에 현장에는 늘 사람이 대기하고 있다.

장교수는 이 같은 애로사항의 해법으로 ‘강화학습 AI 알고리즘’이 필요하다고 말했다. 강화학습은 AI가 반복적인 업무를 수행하며 최적의 방법을 찾아내는 것인데, 실제 작업장에서 로봇을 투입해 훈련을 시키기에는 어려움이 많다.

이때 필요한 것이 ‘디지털 트윈’이다. 디지털 트윈을 통해 구현된 가상 공간에 AI를 투입해 훈련을 시키고, 완성된 AI 지능이 탑재된 로봇을 투입시키면 비용과 시간을 아낄 수 있다는 것.

장영재 교수는 정부의 역할이 필요하다고 역설하기도 했다. 그는 “디지털 시대 인프라는 디지털 플랫폼이다”라며 “현재 대한민국의 디지털 산업은 인프라 없이 기술만 올려진 형국”이라고 밝혔다.

또한 “6,70년대에는 사회 인프라를 구축했고, IMF 탈출 전략으로 초고속 인터넷 및 IT산업 전략을 세웠다면 이제는 디지털플랫폼의 시대에 맞춰 정부 주도로 디지털 인프라를 구축해야 한다”라고 말했다.

한편, 자율생산과 관련된 최신 트렌드를 주제로 열린 AMCW는 삼성동 코엑스 그랜드볼룸에서 21일까지 진행된다.