장영재 KAIST 지정석좌교수 겸 다임리서치 대표가 9월3일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 산업 AI 콘퍼런스 ‘어텐션 2026’에서 자율공장 성공의 조건에 대해 발표하고 있다. [사진=디지털데일리 구아현기자]

[디지털데일리 구아현기자] 인공지능(AI) 기반 자율공장을 구축하기 위한 기술검증(PoC)이 잇따르는 가운데 개별 설비 자동화만으로는 공장 전체의 생산성을 높이고 AI 투자 효과를 내기 어렵다는 지적이 나왔다.

장영재 KAIST 지정석좌교수 겸 다임리서치 대표는 3일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 산업 AI 콘퍼런스 ‘어텐션 2026’에서 “개별 공정과 장비를 자동화하는 데 그쳐서는 공장 전체의 투자 대비 효과를 높이기 어렵다”며 “원자재 투입부터 생산과 물류, 완제품 출하까지 전체 운영을 AI로 연결하고 조율해야 한다”고 말했다.

장 교수는 현재 공장에 설치된 설비 대부분이 자동화됐지만 공정 전체를 운영하는 과정은 여전히 사람의 판단과 개입에 의존한다고 진단했다. 특히 생산 일정과 원자재 투입, 설비 배치, 공장 내 물류 등을 각각 관리하면서 공정 사이의 흐름이 단절되고 있다는 설명이다.

그는 “AI 기술 자체보다 중요한 것은 공장을 효율적으로 운영해 실제로 수익을 내도록 만드는 일”이라며 “어떤 제품을 어디서 얼마나 생산하고 어떤 로봇을 언제 투입할지 AI가 전체적으로 판단하는 체계를 갖춰야 한다”고 강조했다.

장 교수는 이를 ‘공장 오케스트레이션’으로 정의했다. 생산설비와 협동로봇, 물류로봇, 창고 시스템을 개별적으로 자동화하는 데서 나아가 하나의 운영체계로 묶고 AI가 전체 흐름을 조정하는 방식이다. 공장 안에서는 로봇이 작업하고 사람은 공장 밖에서 AI를 통해 생산 시스템을 관리하는 구조가 궁극적인 자율공장의 모습이라고 설명했다.

피지컬 AI는 자율공장을 구현할 핵심 기술로 꼽았다. 기존 자동화 시스템이 센서 데이터를 사전에 설계된 규칙에 따라 처리했다면 피지컬 AI는 물리적 환경을 이해하고 상황에 맞는 행동을 스스로 판단한다. 로봇과 강화학습, 디지털트윈 기술이 결합하면서 산업 현장에 적용할 수 있는 단계에 접어들었다는 분석이다.

KAIST와 다임리서치는 AI 기반 자율공장 운영 플랫폼 ‘카이로스(KAIROS)’를 개발하고 있다. 카이로스는 센서와 설비 제어, 데이터 처리, 이기종 로봇을 하나의 운영체계로 통합한다. 공장에 이상이 발생하면 AI가 센서와 설비 상태를 분석해 원인을 추론하고 관리자에게 대응 방안을 제시한다.

장 교수는 “자율공장은 먼 미래의 이야기가 아니라 이미 진행 중인 제조 패러다임의 변화”라며 “개별 기업이 각각 시스템을 구축하는 방식에서 벗어나 여러 기업이 활용할 수 있는 공통 플랫폼을 중심으로 생태계를 만들어야 한다”고 말했다.

이어 “제조업의 경쟁 기준은 개별 설비의 자동화 수준이 아니라 공장 전체를 얼마나 유기적으로 운영하느냐로 바뀌고 있다”며 “이러한 변화에 선제적으로 대응하는 기업이 글로벌 제조 경쟁에서 새로운 기회를 확보할 수 있을 것”이라고 덧붙였다.