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| (사진=히타치) |
[알파경제=(고베)우소연 특파원] 히타치제작소가 생산 라인의 결함 원인을 인공지능(AI)이 추정하고 프로그램까지 자동으로 재작성하는 시스템을 2027 회계연도에 도입한다. 생산이 멈춘 뒤에도 자동 재개가 가능해지면, 인력 개입을 최소화한 ‘자율형 공장’에 한 걸음 다가서게 된다. 제조 라인의 결함을 AI가 스스로 수정하는 시도는 세계적으로도 드문 사례로 꼽힌다.
히타치는 가상 공간에서 재현한 생산 라인으로 시뮬레이션을 진행하고 있으며, 2026 회계연도에는 현장 시험도 시작할 계획이다. 이어 2027 회계연도 중 정밀기기 등을 생산하는 히타치그룹 공장에서 실용화하고, 이후 고객 기업으로의 확대도 검토한다.
공장 생산 라인은 로봇 팔이나 컨베이어 같은 설비의 고장 등 여러 이유로 멈춘다. 한 번 정지하면 기술자가 현장에 투입돼 원인을 찾고 재가동 작업을 해야 한다. 경우에 따라 원인 규명과 부품 교체에 며칠이 걸릴 수 있어, 중단 시간을 줄이는 것이 핵심 과제로 지목돼 왔다.
히타치는 자체 AI 개발팀이 생산 기술자에게 라인 정지 시 문제를 어떻게 특정하는지 묻는 방식으로 절차를 정리했다. 이후 기술자의 암묵적 지식을 생성형 AI가 학습해 재현할 수 있도록 했다. 부품을 조립하는 로봇 팔이 멈추면 AI가 원인을 추정하고, 기술자의 점검 순서를 따라 문제를 확인한다.
점검 과정에서는 카메라로 부품 크기 오차를 측정하거나 설비에서 수집한 데이터를 읽어 이상 여부를 판단한다. 가상 공간에서 생산 라인의 작동을 시험한 뒤, AI가 갱신한 프로그램이 정상적으로 작동하는지 기술자가 확인하면 생산 재개로 이어진다. 부품 크기 오탐 같은 경미한 수정은 1시간 이내 재가동 가능성도 있다.
라인 정지 시 원인 추정과 대책 수립에는 대규모 언어모델(LLM)이 쓰인다. 이미지와 영상을 활용한 현장 파악과 가설 검증은 시각언어모델(VLM)이 맡는 등 여러 AI 기술을 결합하는 구조다. 미국 그랜드 뷰 리서치에 따르면 피지컬 AI 시장은 2033년 9,604억 달러로, 2025년보다 12배 커질 전망이다.
해외에서는 독일 지멘스와 프랑스 슈나이더 일렉트릭이 센서와 AI로 설비 고장을 예측하고 있고, 독일 BMW는 인간형 로봇을 공장에 시험 도입하고 있다. 히타치는 프로그램 업데이트까지 AI로 자동화해 자체 제조 현장을 가진 강점을 내세우겠다는 구상이다.
다만 제조사별 장비 제어 언어가 달라 연동이 어렵고, 기술 표준화에는 설비 제조업체의 협조가 필요하다는 과제도 남아 있다고 니케이는 전했다.
알파경제 우소연 특파원(wsy0327@alphabiz.co.kr)
