정부가 추진하는 지역 제조현장의 피지컬 인공지능(AI) 접목 사업이 가시적인 성과를 보이고 있다. 단순한 자동화 수준을 넘어 숙련된 인재의 기술을 AI 모델에 직접 반영하고, AI가 공정을 실제로 관리하는 방식이 업무 효율을 높인 것으로 나타났다.

과학기술정보통신부는 경남 창원의 신성델타테크(065350)를 방문해 피지컬 인공지능(AI) 사전 검증 사업 성과를 점검하고 지역 제조 기업인들과 소통했다고 8일 밝혔다.

이번 방문은 피지컬 AI 기반 정밀 제어 기술의 적용 가능성을 확인하고, 향후 추진될 '경남 AI 전환(AX)' 대형 연구개발(R&D) 사업과의 연계 방향과 관련한 기업과 연구진의 현장 의견을 청취하고자 이뤄졌다.

과기정통부가 올해 착수하는 경남 AX 사업은 기존의 단순 공정 자동화를 넘어 현장의 물리적 특성과 숙련자의 노하우를 AI 모델에 직접 반영하는 것이 핵심이다. 이를 위해 AI가 로봇과 설비를 직접 제어하는 '물리정보신경망(PINN) 기반 대형행동모델(LAM)' 기술 개발에 중점을 두고 있다.

이는 기존의 분석·판단 중심 AI를 넘어 현장을 가장 잘 알고, 공정을 실제로 움직이는 AI로의 전환을 뜻한다.

과기정통부와 정보통신산업진흥원은 2025년 추가경정예산을 통해 사전검증 사업을 추진하고, 경남 지역 8개 제조기업을 대상으로 현장 실증을 수행했다.

이번 실증을 통해 주요 참여 기업에서 공정 품질 예측과 생산 효율 개선 등 가시적인 성과가 확인됐다.

신성델타테크의 플라스틱 사출·조립 공정에 사출성형 공정 데이터(49종)와 작업자 행동·원자재 상태·불량 형상 등 액션 데이터(62종)를 연계한 AI 학습용 데이터세트를 구축하고, 디지털 트윈 모델로 공정 품질을 사전 예측·보정한 결과 불량률이 약 15% 감소했고 설비 가동률은 약 20% 향상했다.

화승R&A는 고무 압출 공정에서 발생하는 소재 변형을 사전 예측해 설비 종합 효율을 5% 이상 개선했다. CTR은 알루미늄 가공 공정에서 발생하는 기계 떨림(채터링) 현상을 예측해 불량률을 줄였고, 가공 사이클 타임을 17% 이상 단축하는 성과를 거뒀다.

과기정통부는 이 같은 사전 검증 성과를 바탕으로 올해 상반기부터 경남 AX 사업에 본격 착수한다. 이번 사업은 2030년까지 추진되며 현장 제조 데이터 기반의 '물리지능 행동모델' 기술 개발을 통해 초정밀 제어 피지컬 AI를 구현하는 데 집중할 계획이다.

배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "경남은 기계·부품·장비 등 정밀 제조 역량이 집적된 최적의 환경을 갖춘 곳으로, 이곳의 산업 경쟁력에 피지컬 AI를 결합하겠다"며 "향후 피지컬 AI 파운데이션 모델이 개발되면 이를 오픈소스 방식으로 확산해 많은 기업이 쉽게 활용할 수 있는 생태계를 만들겠다"고 말했다.

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