AI로 달라진 산업 현장, 스마트팩토리부터 피지컬AI까지 … 고객사 고민 덜어준다

자동화된 공장이라도 사람 손이 필요하고, 위험하지만 사람이 직접 해야만 하는 작업도 분명히 있다고 여겨졌다. 그러나 AI로 무장한 스마트팩토리는 품질과 정확도는 물론, 작업 효율성과 안전성에 기여하며 산업 현장의 풍경을 바꿔놓고 있다. 실제 사례를 통해 검증된 솔루션은 기업 입장에서 AI 전환이라는 막연한 과제를 구체적인 비즈니스 전략으로 탈바꿈시켰다.

4일 서울 코엑스에서 열리는 스마트공장 자동화산업전(AW2026) 2층에 위치한 ‘AI 팩토리 특별관’을 둘러봤다. 스마트팩토리 솔루션을 제공하는 사업자들 중 CJ올리브네트웍스와 포스코DX가 선도 기업으로서 나란히 입구 전면에 부스를 배치했다. 전시 시작시간에 맞춰 관람객들이 몰리면서 부스는 성황을 이뤘다.

CJ올리브네트웍스 부스에 들어서자마자 눈길을 사로잡은 것은 레고 블록들이다. 제조 공정에 맞춰 분주히 움직이는 블록들은 그룹사에서 운영하는 스마트팩토리 공장을 형상화했다. 반짝이는 불빛과 함께 컨베이어벨트를 따라 자동화된 시설에서 사람들은 위험한 현장 업무가 아닌 보안과 관제 업무를 담당했다.

레고 블록에서 보듯 CJ제일제당과 CJ대한통운 등 그룹사 내 제조와 물류 분야에서 쌓은 노하우를 기반으로 고객사의 AI전환 고민을 해결하기 위한 솔루션을 제시했다.

1대1 컨설팅인 ‘AI 디스커버리’는 2주간 워크샵을 통해 맞춤형 AX를 위한 액션플랜을 수립하는 과정이다. CJ올리브네트웍스 관계자는 “AI디스커버리는 정확도와 생산성을 기반으로 솔루션을 산출하는 과정”이라며 “현장의 어려움과 페인포인트를 데이터를 기반으로 해결한다는 취지”라고 설명했다.

액션플랜은 4단계를 거치며, AI 솔루션 도입 시 다운타임(공장이 멈추는 시간) 최소화와 투자수익률(ROI)등 정량적 비즈니스 가치를 얼마나 창출할 수 있는지를 주요 고려사항으로 한다. 대부분의 AX과정에서 솔루션과 현장간 괴리로 실제 접목에 실패하는 비율이 80% 이상이라는 점을 고려하면, 실제 실행 가능한 사례(레퍼런스)를 기반으로 실패율을 낮춘 것이 차별화 포인트다.

컨설팅을 통해 제시하는 4가지 AI 솔루션 중 가장 도입률이 높은 것은 ‘AI비전’이다. 사진을 통해 불량 여부를 판단해 품질과 정확도를 향상시킬 수 있다는 점에서다. ‘자율운전’ 솔루션은 미국에 위치한 무인화된 바이오 공장에 적용됐다는 설명이다.

물류에 특화된 ‘자동창고 최적화’는 아직 적용 사례가 없지만, 기술 고도화를 통해 그룹사 CJ프레시웨이에 도입을 앞두고 있다. 해당 솔루션은 CJ대한통운을 비롯해 컬리와 쿠팡 등 물류 기업들의 니즈가 높다는 설명이다. 물류 현장 최적화 방안을 설비 도입 이전에 확인하기 위한 ‘디지털트윈’ 솔루션은 지멘스, 다쏘시스템과 파트너십을 통해 구현했다.

CJ올리브네트웍스 관계자는 “통상 2주 워크샵을 마친 후 고객사 도입 비율은 30~40% 정도”라며 “자동화를 통한 인건비 감소 등 투자수익률이 확실히 나오는 부분은 수주로 이어지는 비중이 60%에 달한다”고 전했다.

솔루션에는 자체 개발한 AI모델이 사용됐다. 또한 제조생산관리 시스템(MES)를 중심으로 하는 AI에이전트에는 오픈소스를 기반으로 개발한 자체 LLM(대규모 언어모델)이 활용됐다는 설명이다. CJ올리브네트웍스 관계자는 “고객사 데이터를 바탕으로 한 레포트 에이전트는 표준일지를 자동생성해 준다”며 “유통기한 기반 트래킹 에이전트는 로트를 추적해 사진만 찍어도 언제 생산됐는지 알 수 있고 당시 공정 데이터까지 확인 가능하다”고 덧붙였다.

포스코DX 부스로 자리를 옮겼을 때 가장 눈길을 끄는 부분은 단연 ‘피지컬AI’다. 제철소에서 볼법한 설비들이 축소 모델로 배치됐고, 현장 환경을 카메라와 레이다로 구현한 화면이 띄워졌다. 마치 거대하고 정교한 인형뽑기 기계나 고성능 시뮬레이션 게임을 보는듯한 몰입감을 선사했다.

관람객은 철강 코일이 겹겹이 쌓인 창고에서 하차 작업을 위한 가상 시운전을 해볼 수 있다.가상환경 시뮬레이터로 구현된 화면은 카메라와 2개의 라이다 센서를 활용해 실제 현장과 똑같았다. 현실 물리법칙이 적용돼 차량이 움직일때마다 적재된 코일의 흔들림까지 화면에 드러나는 모습이 인상적이었다.

실제와 똑같은 시뮬레이션을 구현한 목적은 실제 현장에서 작업 전에 오차를 줄이고 작업 효율성을 높이기 위함이다. 자체 개발한 AI모델은 코일의 중심부인 구심점을 파악해 코일하차 크레인을 최적으로 제어하는 역할을 맡는다.

35대 1 크기로 제작한 항만하역기 모형은 선박에 적재된 원료를 크레인으로 담는 작업을 그대로 보여줬다. 상단에 설치된 두 대의 AI비전 카메라는 선박과 원료위치, 버켓(집게)의 실시간 위치를 탐지한다. AI모델이 인식하는 화면에는 보라색 점으로 원료를 퍼내기 위한 포인트가 표기됐다.

모형은 단순 전시용이 아니라 실험을 통해 데이터를 확보하고, 기술을 고도화하는데 활용된다. 이렇게 개발한 하역 자동화 기술은 사람이 직접 높이 60미터의 크레인에 올라 24시간 교대로 하는 고위험 작업을 완전 무인화하는 길을 열었다.

포스코DX도 피지컬AI를 구현하는 데 있어 자체 개발한 AI모델을 활용했다. 특히 이번 전시를 통해 선보이는 AI 워크포스 플랫폼 ‘에이전티’는 대외에 처음 공개됐다. AI 에이전트 개발과 운영을 전담하는 조직체계를 구축하고, 솔루션 개발과 현장 접목에 속도를 내겠다는 취지다.