제조 산업은 기존의 자동화 및 디지털 전환 단계를 넘어, AI 기반 고도화 단계로 진입했습니다. 스마트 팩토리의 핵심은 현장 데이터를 실시간으로 수집·분석하고, 이를 제어 의사결정에 즉각 반영하는 역량으로 이동했습니다.
피지컬 AI는 AI의 판단 결과를 로봇과 장비의 실제 동작으로 연결하는 기술입니다. 그러나 시뮬레이션 환경에서 검증된 AI가 실제 공정에 적용될 경우, 미세한 지연과 오차로 인해 기대 성능을 충족하지 못하는 사례가 지속적으로 발생하고 있습니다. 이는 일반적으로 Sim2Real Gap으로 정의됩니다.
Sim2Real Gap의 주요 원인은 AI 추론 주기와 현장 모션 제어 주기 간의 시간 단위 불일치입니다. AI 추론은 수백 밀리초 단위로 수행되는 반면, 고속·고정밀 공정에서는 1밀리초 이하 주기의 반복 제어가 요구됩니다. 이 시간적 차이를 제어 구조에서 흡수하지 못할 경우, AI의 판단은 현장에서 안정적으로 실행되기 어렵습니다.
이러한 배경에서 제어기는 단순한 장비 제어 역할을 넘어, 실시간성·유연성·신뢰성을 갖춘 구조로 발전하고 있습니다. 국제 표준 ISA-95 모델에서 정의하는 Level 0~2의 현장 제어 영역 역시 AI 및 데이터 기술과 결합되며 변화하고 있습니다. 실시간 데이터 기반 분석, 공정 최적화, 예지보전을 구현하기 위해 제어 플랫폼은 소프트웨어 중심 구조로 재편되고 있습니다.
해당 변화는 반도체 물류(OHT), AGV·AMR 기반 이동 로봇, 기존 PLC 중심 생산라인 등 다양한 제조 현장에 이미 적용되기 시작했습니다. 다수의 장비를 통합 제어하고, 제어 흐름과 데이터 흐름을 하나의 플랫폼에서 관리하는 기술이 제조 경쟁력의 핵심 요소로 부상했습니다.
향후 스마트 제조는 개별 설비 자동화를 넘어, AI·센서·디지털 트윈이 결합된 통합 제어 구조로 발전할 것으로 예상됩니다. 피지컬 AI 환경에서는 모델 성능보다, 판단 결과를 현장에서 안정적으로 반복 실행할 수 있는 제어 구조의 완성도가 중요해질 것으로 판단됩니다.
*본 내용은 아래 기사를 참고해 요약·재구성했습니다.
출처: [봇규의 헬로BOT] “가상에서 키우고 현실서 단련한다”...모벤시스가 바꾸는 피지컬 AI의 ‘실행 공식’
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