윤일용 포스코DX AI기술개발센터장이 3일 열린 ‘The AI Show 2025(TAS 2025)’ 제조 AI 컨퍼런스에서 제조업 AI 적용의 새로운 패러다임을 제시했다. 기조연설을 진행한 윤일용 센터장은 공장 자동화를 넘어 생산 주기 전반으로 확대되는 자율 제조의 비전을 공유했다.

윤 센터장은 “자율 제조는 공장에만 해당되지 내용이 아니다. 생산 주기 전 단위로 확대돼야 하고, 그래야 전체 비즈니스의 오퍼레이션이 최적화한다”고 강조했다. 특히 제조 AI는 알고리즘 개발보다 시스템 엔지니어링 관점의 통합적 접근이 필수적이라는 점을 역설하며, 포스코DX가 시뮬레이션 기반 가상 엔지니어링과 가상 시운전을 통해 개발 기간을 단축하고 현장 적용 성공률을 높이고 있다고 밝혔다. 

윤일용 센터장은 제조 AI의 핵심 특징과 도전 과제를 명확히 정의했다. 그는 “제조 AI는 정확도를 굉장히 높게 요구하고, 굉장히 보수적인 곳이기에 성능이 보장돼야 한다”며 소비자 대상 AI와의 차이를 지적했다. 실제로 제조 현장에서는 AI 리터러시가 낮은 이해관계자가 100% 성능을 요구하는 경우가 많고, 즉시 효과가 나타나야 한다는 압박이 존재한다. 윤일용 센터장은 “현장은 보수적이기도 하지만 이해 당사자가 굉장히 많다. 공정 하나만 하더라도 조업하는 부서, 품질 챙기는 부서, 설비 챙기는 부서, 유지 보수하는 부서 등 여러 부서의 목소리가 있기 때문에 이 사람들을 다 설득해야 AI를 적용할 수 있다”고 현장의 복잡성을 설명했다. 

제조 AI의 공정 카테고리에 대해서도 구체적으로 설명했다. 윤일용 센터장은 공정을 세 가지로 분류했는데, 첫 번째는 물리적 조작이 일어나는 부분으로 실제 물건을 이송하거나 변형시키는 작업이다. 두 번째는 화학적 프로세스로 제철의 용광로처럼 숫자 데이터를 보는 작업이다. 세 번째는 이들을 계획하고 감독하는 제어 단계다. 윤 센터장은 “물리적 조작은 AI 부분 중에서도 인지 파트의 비중이 높고, 화학적 변화 프로세스와 계획·감독·제어 부분은 판단 쪽이 더 우세한 분야다. AI가 제조에 들어갈 때는 인지, 판단, 제어의 순으로 들어간다”고 말했다.

윤일용 센터장은 제조 AI의 핵심을 ‘AI 시스템 엔지니어링’으로 정의하며, 알고리즘보다 시스템 전체를 대상으로 한 통합적 접근이 필요하다고 역설했다. 그는 “AI 알고리즘은 기본이며, 알고리즘 자체보다 시스템 전체를 대상으로 한 시스템 엔지니어링 통합적인 접근이 필요하다”고 강조했다. 이는 제조 공정이 센서, 설비, 제어 등 여러 요소의 상호작용으로 이뤄지기 때문이다.

구체적인 사례로 물류 센터의 광학기 시스템을 제시했다. 윤 센터장은 “택배 박스가 얼마나 빠르게 움직이느냐, 조명이 얼마나 세냐, 카메라의 셔터 스피드는 얼마냐에 따라서 AI 모델의 성능이 바뀐다”며 “AI 모델 개발하는 사람들은 작업 환경을 무시하고 데이터만을 요구하는 자세를 가져선 안 된다”이라고 단언했다. 

포스코DX가 제시한 핵심 기술은 시뮬레이션 기반 가상 엔지니어링과 가상 시운전이다. 윤일용 센터장은 “먼저 개발 방법론이 바뀌어야 한다. 시뮬레이션 기반으로 가상 엔지니어링을 철저하게 수행하는 것이 시스템 엔지니어링의 핵심”이라고 설명했다. 센서 엔지니어링이 고도화하면서 가상 환경에서 실시간으로 센서 설치 위치, 각도 등을 시뮬레이션하고, 엣지 케이스 학습 데이터를 가상으로 생성하게 됐다. 예를 들어 트럭에 가려진 코일이나 끝자락에 위치한 코일처럼 실제 상황에서 만들기 어려운 데이터를 시뮬레이션으로 확보하는 것이다. 

가상 시운전은 한 단계 더 나아간 기술이다. 한 예로, 포스코DX는 판교와 포항을 원격으로 연결해 엔비디아의 아이작 심(Isaac Sim) 시뮬레이터를 중심으로 AI와 OT를 연결, 실물이 통신하는 시스템을 구축했다. 윤일용 센터장은 “이 같은 시스템은 실제로 일어날 수 있는 여러 가지 에러 요인을 사전에 차단하고 시운전 기간을 단축할 수 있으며, 지역적인 한계를 극복하는 데 필요하다”고 밝혔다.