공장에 AI를 적용할 때 반복되는 문제 가운데 하나는 생산라인이나 설비, 로봇이 바뀔 때마다 소프트웨어를 다시 개발해야 한다는 점이다. 한 공장에서 작동한 AI가 다른 공장에서는 그대로 쓰이지 못하는 경우도 발생한다. 원프레딕트는 제조 AI를 공장별 맞춤 개발에서 여러 현장이 공유할 수 있는 공통 프레임워크로 전환하는 국가 연구개발 과제에 참여한다. 이상진단과 예지보전부터 생산계획·공정제어까지 제조현장에서 반복적으로 필요한 AI 기능을 모듈화하고 서로 다른 제조환경에서 실제 적용 가능성을 검증하는 것이 핵심이다.
제조 AI 기업 원프레딕트(대표 윤병동)는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 총 7368억원 규모 ‘협업지능 피지컬AI 기반 SW 플랫폼 연구개발 생태계 조성’ 사업에 공동연구개발기관으로 참여한다.
서울대학교 기계공학부 교수이자 원프레딕트 창업자인 윤병동 대표 (자료 제공: 원프레딕트)
전체 사업은 서로 다른 로봇과 설비가 소프트웨어를 기반으로 연계돼 판단하고 움직일 수 있는 피지컬AI 플랫폼을 개발하고 제조·물류 현장에서 실증하는 것을 목표로 한다. 2030년까지 국비 5150억원을 포함해 총 7368억원이 투입되며 전북 완주에는 연구개발과 현장 실증, 사업화를 연계하는 피지컬AI 실증단지가 조성된다.
원프레딕트가 참여하는 것은 전체 국가사업 가운데 전북대학교 산학협력단이 주관하는 ‘협업지능 피지컬AI SW 표준화 및 모듈형 SDF-OCS 설계·구축’ 세부과제다. 총 연구개발비는 약 720억원으로 2026년 8월부터 2030년 12월까지 진행되며 대학·연구기관·표준기관·소프트웨어 기업·수요기업 등 13개 기관이 참여한다.
이상진단부터 공정제어까지…제조 AI 6종 공통 프레임워크로
이번 세부과제는 SDF-OCS(Software-Defined Factory Operation & Control System)를 기반으로 서로 다른 설비와 로봇, AI 모델을 연결할 수 있는 제조 소프트웨어 체계를 구축한다.
공통 규약과 표준 인터페이스를 적용해 설비나 로봇, AI 모델이 변경되더라도 전체 소프트웨어를 다시 개발하는 대신 필요한 모듈을 교체하는 방식으로 공장 운영을 이어갈 수 있는 구조를 목표로 한다.
원프레딕트는 이 가운데 AI가 제조현장에서 작동하는 방식을 표준화하는 ‘공통·제조 프레임워크’ 개발을 담당한다. 구체적으로 AI 지능형 이상진단, AI 예지 품질분석, AI 자율 예지보전, AI 적응형 생산계획, AI 자율 공정제어, AI 자가보정 품질 등 제조 범용 AI 프레임워크 6종 개발을 총괄한다.
개별 공장에 적용해온 AI 기술을 다른 제조현장에서도 재사용할 수 있는 공통 기술로 전환하는 것이 목표다. 원프레딕트는 제조 주제별 파운데이션 모델을 개발하고 1000건 이하의 학습 데이터로 개별 공장에 맞는 특화 모델을 만드는 전환 기술도 개발할 예정이다.
개발된 모듈은 주조·식품·정밀부품 등 서로 다른 제조현장에 적용해 교차 검증한다. 산업과 공정 조건이 달라져도 같은 제조 AI 기술을 활용할 수 있는지 실제 현장에서 확인한다.
원프레딕트는 기존 생산관리시스템(MES)이나 설비 제어 시스템을 전면 교체하지 않고 필요한 공정부터 AI를 적용할 수 있는 구조도 개발한다. 표준화한 모듈은 향후 공개 카탈로그 ‘FacHub’를 통해 다른 기업과 제조현장이 활용할 수 있도록 한다는 구상이다.
성민석 원프레딕트 최고운영책임자(COO)는 “산업 현장에서 축적해 온 예지보전과 이상탐지 AI 기술을 국가 피지컬AI 사업의 제조 AI 공통 프레임워크로 확장한다는 점에서 의미가 크다”며 “특정 공장에 국한되지 않고 다양한 제조현장에서 재사용·확장할 수 있는 제조 AI 기술을 확보해 AI가 스스로 판단하고 대응하는 ‘AI Native Factory’ 실현을 앞당기겠다”고 말했다.
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