"피지컬 AI로 제조 원가 80%↓"…과기정통부, 전북 AX 사업 본격 시동

전북대 실증랩서 229억 규모 피지컬 AI 사전검증 성과공유회

제조 원가·불량률·처리시간 개선…사전검증 단계서 현장 성과 확인

전북 AX R&D 추진…2030년까지 이종로봇 협업지능 SW 개발

[서울=뉴시스] 과기정통부가 전북 등 지역에 대형 AX R&D 본격 추진한다. (사진=피지컬 AI 인터내셔널 포럼 홈페이지 캡처) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스] 심지혜 기자 = 전북지역 스티어링휠 전문 제조기업 DH오토리드는 피지컬 인공지능(AI)을 기반으로 작업의 로봇 자동화를 구현하면서 제조 원가를 80%까지 절감했다. 절삭가공 공정을 자동화한 대승정밀은 불량률을 19.4% 줄였고, 차체 부품 용접·조립 공정에 피지컬 AI를 도입한 동해금속은 생산 처리시간을 10% 단축했다.

이는 지난해 과학기술정보통신부가 추진한 ‘피지컬 AI 사전검증 사업’을 통해 전북 지역 제조 현장에 실제 적용한 결과다. 생산성, 품질, 공정 효율 등 주요 지표에서 개선 효과가 확인되면서 피지컬 AI 기반 제조혁신을 지역 사업 연계 가능성이 제시된 것으로 평가된다.

과학기술정보통신부는 이같은 내용을 포함한 '피지컬 AI 사전검증 사업' 성과 공유회를 전북대학교에서 개최했다고 26일 밝혔다.

전북·KAIST 실증랩 구축…제조·물류 현장 적용성 검증

과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 지난해 추경예산을 바탕으로 피지컬 AI 사전검증 사업을 추진했다. 전북대학교를 주관으로 KAIST, 성균관대, 캠틱과 DH오토리드·동해금속·대승정밀 등 실증기업이 참여했으며, 지난해 8월부터 12월까지 5개월간 국비 229억원이 투입됐다.

사업은 전북대(제조)와 KAIST(물류) 실증랩을 구축해 공정·장비 및 데이터 기반의 현장 적용성을 검증하고, 자동차 분야 3개 수요기업 공정에 피지컬AI 기반의 자율주행 이동로봇(AMR) 물류 자동화, 머신텐딩 자동화, 다품종 대응 유연생산 체계 등을 적용하는 방식으로 진행됐다.

전북대 실증랩은 피지컬 AI 현장 실증 기반을 구축한 첫 플랫폼으로 조립, 검사, 라벨링, 유연생산 등 기능별 기술 검증이 가능하도록 구축됐다. 제조생산(P-Zone)과 혁신(I-Zone)으로 구획해 ‘실험과 생산’ 시나리오를 동시에 검증할 수 있도록 했다.

다양한 생산 시나리오와 기술 검증이 실시간으로 이뤄질 수 있도록 하는 동시에 이기종 협업 운용을 실증하는 플랫폼 역할을 할 예정이다. 사전검증 사업에 참여한 실증기업들은 주요 공정에 피지컬 AI 기술을 적용한 결과 생산성, 품질, 공정 효율 등 주요 지표가 개선되는 성과를 확인했다고 설명했다.

과기정통부는 사전검증 사업을 통해 축적된 실증 성과를 바탕으로 올 상반기 ‘피지컬 AI 전북지역 AI전환(AX) 사업(R&D)’을 추진할 계획이다. 사업은 2030년까지 피지컬 AI 기반 이종 로봇 협업지능 소프트웨어(SW) 플랫폼 솔루션 개발을 핵심 내용으로 한다. 사업 규모는 적정성 검토 완료 이후 최종 결정된다.

[서울=뉴시스] 심지혜 기자= 전북대에 마련된 전북 피지컬AI 실증랩에 마련된 자동화 로봇. 20260126

실증기업, 원가 절감하고 불량률 개선

이날 성과 공유회에는 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관이 참석해 피지컬 AI 사전검증 사업을 통해 구축된 전북대 실증랩을 둘러보고 기업별 적용 사례와 실증 성과를 점검했다.

배 부총리는 DH오토리드, 대승정밀, 동해금속 등 실증기업 관계자들로부터 피지컬 AI 기술 적용 결과와 현장 적용 과정에 대한 설명을 듣고 사전검증 단계에서 확인된 성과를 향후 지역 AX 사업으로 연계·확대하는 방안에 대해 의견을 나눴다.

구체적으로 자동차 주요부품 기업 DH오토리드는 자율주행 이동로봇(AMR) 기반 무인 운반과 디지털 트윈 기반 사상·후처리 작업 로봇 자동화를 적용해 생산량을 7.4% 늘리고 생산 처리시간을 7.4% 단축했다. 특히 기존 수작업 중심 공정을 자동화하면서 제조 원가는 80%까지 절감됐다.

대승정밀은 절삭가공 설비의 투입·배출 작업을 로봇이 수행하는 머신텐딩 체계를 적용해 생산량을 11.4% 끌어올렸고, 불량률은 19.4% 감소했다. 이 과정에서 제조 원가도 75% 절감되는 성과를 거뒀다.

동해금속은 차체 부품 용접·조립 공정에 피지컬 AI 기반 유연생산 및 통합제어 체계를 적용해 다품종 소량 생산에 대응하는 공정 전환을 추진했다. 그 결과 생산량이 5.1% 증가했고 생산 처리시간은 10% 단축, 제조 원가는 14.3%를 줄일 수 있었다.

이후 진행된 현장 간담회에는 DH오토리드 이석근 대표, 대승정밀 김장송 대표, 동해금속 서호진 대표, 전북대 김순태 교수, KAIST 장영재 교수 등 기업 관계자와 전문가들이 참석해 국내 피지컬 AI 제조혁신 내재화를 위한 실행과제를 주제로 논의를 이어갔다.

참석자들은 피지컬 AI 기술이 산업 현장에서 지속 가능한 경쟁력으로 자리 잡기 위해서는 실증 중심의 정책 지원과 제도적 뒷받침이 필요하다는 데 의견을 모았다.

과기정통부는 이날 제기된 현장 의견을 향후 지역 AX 사업 설계와 정책 지원방안 마련에 반영할 계획이다.

배경훈 부총리는 "전북대 피지컬 AI 실증랩은 피지컬 AI 제조혁신의 출발점이자 확산 거점”이라며 “대한민국은 세계 최고 수준의 제조 현장과 반도체, 모빌리티, 로봇 등 피지컬 AI에 최적화된 산업 기반을 이미 보유한 만큼, 이를 현장에서 실증하여 독자적인 기술 확보와 산업 경쟁력으로 연결해야 한다”고 강조했다.

이어 “현장 실증을 통해 검증된 기술이 공정 적용으로 이어지고 산업 전반으로 폭넓게 확산될 수 있도록 정부 차원의 지원과 정책 연계를 강화하고, 향후 지역 AX와 5극3특 전략을 연계하여 피지컬 AI 제조혁신을 본격 가동하겠다”고 했다.


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