[AI요약] 미래에 공장은 인공지능, 데이터 플랫폼 등에서 클라우드, 로봇 공학 및 센서에 이르는 다양한 기술에 훨씬 더 의존하며 연결된다. ‘디지털 트윈’ 기술은 실제 제품을 만들기 전 모의시험을 통해 발생할수 있는 문제점을 파악해 기업의 리스크를 줄인다. 완전 자동화로 불켤 필요 없이 ‘어두운’ 미래 AI 공장의 모습은 어떨까.

장비와 통신하고 기계 부품을 생성하는 데 사용할 수 있는 대화형 인공 지능(AI)에 대해 포브스, CNBC 등 외신이 19일(현지시간) 보도했다.

사람이 지나갈 때 움직이는 자율 로봇기술, 차량이나 비행기의 물리적 대응물을 미세 조정할수 있는 기술의 디지털 버전이 미래의 AI 공장에 활용될 전망이다. 이러한 기술은 미래 공장에 전력을 공급할 기술중 일부에 불과하다.

기계 및 자동차 공장부터 식품 가공공장에 이르기까지 오늘날의 공장은 기술 채택과 관련돼 점진적으로 발전해왔다. 재료 추가나 제거, 용접이나 상품 배치와 같은 제조 공정과 관련된 로봇 팔은 이제 흔히 볼수 있는 기술이 됐다.

여기에 훨씬 더 발전된 AI 기술이 추가됨에 따라 산업 제조 프로세스가 바뀔것으로 보인다. 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT(ChatGPT)와 같은 대화형 시스템은 로봇 공학에 통합돼 보다 정교하고 감정적으로 지능적인 기계 개발을 가능케 할수 있다.

구글의 경우 엄청난 양의 학습된 데이터 덕분에 더 인간적인 반응을 생성할 수 있는 대규모 언어 모델을 활용하려는 빅테크 중 하나다. 구글은 올해 초 오픈AI의 챗GPT와 경쟁하기 위해 자체 AI 챗봇 바드(Bard)를 출시했다.

구글은 이러한 소비자 제품 외에도 최근 제조업체가 기계에서 데이터를 보다 효율적으로 가져오고 생산 공정에서 이상을 감지할 수 있도록 클라우드 플랫폼을 업그레이드했다. AI는 자연어를 사용해 제조 장비와 대화하고 현재 상태와 예상되는 미래 성능을 이해할수 있으며, 이를 통해 사람들을 돕고 가치가 높은 작업에 집중할 수 있다.

또한 구글은 물리적 환경과 텍스트 기반 입력을 통해 감각 정보를 수집하는 ‘PaLM-E’라는 로봇용 언어 모델을 개발했다. 엔지니어들은 결국 생성 AI 도구를 활용해 새로운 기계를 개발할 수 있게 될 것이다.

현재 많은 산업 전문가들이 기대하는 또 한가지 기술은 바로 ‘디지털 트윈’이다. 모방하려는 항목과 동시에 수정 및 업데이트할 수 있는 물리적 세계의 개체에 대한 ‘3D 디지털 복제본’의 구현이다. 즉, 현실세계의 기계나 장비, 사물 등을 가상세계에 구현, 실제 제품을 만들기 전에 모의시험을 통해 발생할수 있는 문제점을 파악하는 기술이다.

한 예로, 영국 자동차 제조업체 롤스로이스는 실제 제조를 지원하기 위해 디지털 트윈을 사용하고 있다. 롤스로이스의 엔지니어는 제트 엔진의 정확한 가상 사본을 만든 다음 온보드 센서와 위성 네트워크를 설치해 디지털 사본에 데이터를 실시간으로 피드백한다. 프랑스 자동차 제조업체 르노는 서비스를 향상시키기 위해 AI기능을 갖춘 새로운 소프트웨어로 정의되는 자동차용 디지털 트윈을 개발했다.

시몬 플로이드 구글 제조 및 운송산업 이사는 “제너레이티브 AI(사용자 입력에 응답해 새로운 콘텐츠를 만드는 AI)는 로봇 프로세스부터 가공에 이르기까지 장비 최적화, 상호 작용 및 지능을 위한 제조 분야에서 엄청난 잠재력이 있다”고 설명했다. 그는 또 “미래에는 특정 수리 지침과 자산에 맞는 소프트웨어 코드에 이르기까지 다양한 유형의 제조 장비에서 콘텐츠를 생성할 가능성이 크다”고 내다봤다.

게츠 에르하르트 엑센츄어 디지털 엔지니어링 및 제조 부문 유럽 책임자는 “미래 AI 공장은 완전히 자동화된 ‘어두운’ 공장이 될 것”이라며 “자동화된 의사결정, 향산된 장비 모니터링, 재활용 및 업사이클링 기능을 갖춘 새로운 생산 네트워크가 이뤄질 것”이라고 관측했다.