데이터, 제조 AX 핵심…R&D부터 판매까지 ‘지능형 공장’ [FAMS...

양훈철 CTO “자동화 넘어 ‘지능형’이 방향” 쩡샹루이 교수 “中 R&D~제조 데이터 통합” 송지성 총괄 “데이터 기반해 신호체계 실증”양훈철 LS그룹 가온전선 CTO. 이상섭 기자인공지능(AI) 관련 현장 재계 및 하계 전문가들이 제조업 인공지능(AX) 전환을 실현하기 위한 가장 핵심적인 요소로 ‘데이터 확보’를 꼽았다. 지난달 30일 서울 대한상의에서 열린 ‘FAMS 2026(미래 AI 모빌리티 서밋)’ 3·4세션에선 제조업 현장 실무진 및 관련 전문가들이 참석해 제조업 AX를 실현하기 위한 구체적인 방안들을 제시했다.세션3 연사로 나선 양훈철 LS그룹 가온전선 최고기술책임자(CTO)는 “앞으로는 AI에 기반해 제품의 품질을 예측하고, 자율주행 물류로봇(AMR)을 도입하는 24시간 다크 팩토리 운영 기반을 확보할 것”이라며 “단순 자동화를 넘어서 분류, 품질, 운영 데이터와 같이 연결된 ‘지능형 설비 공장’이 우리가 나아가야 할 방향”이라고 말했다.패널 토론에 참여한 배채윤 LS일렉트릭 이사는 데이터 확보 범위를 설계 및 판매 단계까지 확대할 수 있다고 제안했다. 배 이사는 “공장에 스마트 공정을 도입하니 수리 기사를 20분의 1로 줄여도 될 정도의 품질 향상이 일어났다”며 “이 사례에 비춰볼 때, 다음 세대 스마트 팩토리에선 설계부터 시작해 생산, 판매까지 데이터를 확보하는 모델을 구축할 때는 더 많은 혁신을 만들 수 있을 것”이라고 말했다.쩡샹루이 화중과기대 교수. 이상섭 기자쩡샹루이 중국 화중과기대 교수는 제조업 AX에 적용할 수 있는 ‘인간-사이버-물리-시스템(Human-Cyber-Physical-Systems·HCPS)’ 개념을 소개했다. 그는 “현재 우리는 인간이 사이버 시스템에 명령을 내리는 HCPS 1.5단계에서, 시스템이 스스로 학습하고 업데이트하는 HCPS 2.0 단계로 넘어가고 있다”며 “HCPS에서 인간은 제품 가치와 창의성을, 사이버 시스템은 인식, 추론, 학습을, 기계는 실제 실행만 담당한다. 이것이 제가 제시하는 미래 제조의 비전”이라고 말했다. 그는 “3년 전까지만 해도 개념만 있었던 ‘지능형 조작’도 이제 현실이 되고 있다”며 “반복적인 작업만 수행하던 기존의 산업용 로봇과 달리 새로운 시스템에선 로봇이 실시간으로 해법을 찾고, 피드백까지 반영해 작업을 완수할 것”이라고 설명했다.송지성 LG CNS 스마트시티 해외 총괄. 이상섭 기자데이터 기반 스마트 시티 인프라 사업에 진출해 해외에서 실적을 쌓고 있는 LNG CNS 사례도 소개됐다. 송지성 LG CNS 스마트시티 및 모빌리티 인프라 해외 사업 총괄은 “말레이시아 페낭에서 AI 기반으로 교통 환경을 자동화, 효율화하는 방법을 제안하고 있다”며 “무단횡단을 하는 시민에 대한 여러 정보를 찾고, 이에 대응하는 신호체계 운영에 대한 실증을 계획하고 있다”고 설명했다. 박혜원 기자