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공장 전체를 하나의 거대한 로봇으로 제어하는 한국형 제조 OS의 방향

DAIM 장영재 대표

1. 개별 장비 자동화를 넘어 `공장 전체의 지능화`로 

기존 자동화는 엔지니어가 일방통행, 1대만 통행 같은 규칙을 현장마다 일일이 코딩해야 했습니다. 

하지만 이동형 물류로봇(AMR), OHT, 3D 셔틀 등 이기종 장비가 복잡하게 얽힌 현장에서는 실시간 변수에 대응하기 어렵습니다. 

공장 전체를 하나의 거대한 로봇으로 바라보는 자율제조 플랫폼은 AI가 좁은 통로나 교차로의 정체를 실시간 감지하여 경로를 재산출하고 작업을 동적으로 재배정합니다. 개별 로봇 입장에선 돌아가는 우회 경로일지라도, 공장 전체의 생산 병목을 막는 `전체 최적화` 판단을 내리는 것이 피지컬 AI의 본질입니다. 

다임이 이기종 로봇 군집 통합 제어(xMS) 분야에서 오랜 기간 단 한 순간도 타협 없이 연구해 온 이유이자 기술적 지향점 역시 바로 이 전체 최적화에 있습니다.

2. 2억 원의 비용 장벽을 허무는 오퍼레이션 데이터와 디지털트윈

많은 중소·중견기업이 로봇 자동화를 주저했던 가장 큰 이유는 연간 2억 원에 달하는 외산 시뮬레이션 소프트웨어 비용과 전문 인력 부족이었습니다.

이를 해결하려면 가상 공장(디지털트윈)에서 작업 가능성과 병목을 사전 검증해 가상과 현실 간의 `심투리얼(Sim-to-Real) 갭`을 최소화해야 합니다. 과거 수주 이상 소요되던 복잡한 로봇 동선 설계를 수 시간 만에 자동 시뮬레이션하는 피지컬 AI 기술을 클라우드 기반으로 제공함으로써, 현장에서 생산·물류·설비가 맥락 있게 연결되는 `오퍼레이션 데이터` 표준 체계를 확립해야 합니다. 

3. 국산 NPU 탑재 풀스택 OS와 원격 공장 인프라 구축

[출처: AI로 제작한 이미지입니다]

해외 솔루션들이 고성능 GPU 기반의 중량급 시뮬레이션 환경 중심이라면, 현장용 제조 OS는 국산 NPU(AI 반도체) 및 센서·통신장비를 결합해 현장에서 가볍고 민첩하게 구동되는 플랫폼을 지향해야 합니다. 

나아가 해외에 공장을 짓더라도 국내에서 공동으로 활용할 수 있는 `원격 공장 운영 인프라`를 마련해야 합니다. 한국이 축적해 온 세계 최고 수준의 반도체·자동차·배터리 공장 운영 노하우를 바탕으로, 해외 공장을 원격 관리함으로써 국내 핵심 기술력과 일자리를 지키고 공장 시스템 전체를 글로벌 시장에 턴키 수출하는 결실을 만들어내야 합니다.

결국 글로벌 제조업의 승부처는 단품 로봇 경쟁이 아닌, 공장 전체를 자율 운영하는 `통합 제조 OS`에 있습니다. 현장에서 검증된 오퍼레이션 데이터와 지능화 플랫폼을 통해 대한민국 제조업의 지속 가능한 경쟁력을 확보해 나가야 할 때입니다.

☞ 이 인사이트는 장영재 대표의 언론 인터뷰를 바탕으로 요약·재구성한 글로 제목을 클릭하면 기사를 확인하실 수 있습니다.

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