인공지능(AI) 기술이 실제 물리적 환경을 모사하고 예측하는 단계에 접어들었다. 이에 따라 제조·물류 현장의 고질적인 비효율과 복잡성을 해결할 열쇠로 ‘물리적 AI(Physical AI)’ 기반 시뮬레이션 솔루션이 주목받고 있다.

최근 업계 발표에 따르면, AI 기술의 발전 속도는 상상을 초월한다. 3년 전만 해도 AI는 실제 사람과 구분하기 어려운 가상의 얼굴을 생성하는 수준이었지만, 이제는 텍스트만으로 현실과 가상을 혼동할 만큼 정교한 동영상을 만들어내는 시대가 도래했다. 이는 AI가 물리적 환경의 복잡한 규칙과 상호작용까지 학습·예측하는 단계로 진화했음을 시사한다. 이러한 AI의 발전은 다품종 소량 생산, 급변하는 수요 등 갈수록 복잡해지는 제조·물류 현장에 필수적인 ‘물리적 AI’ 적용의 중요성을 부각시킨다.

제조·물류 현장은 재고품목단위(SKU), 작업자, 설비, 재료, 물류 로봇 등이 유기적으로 얽혀 매일 엄청난 경우의 수를 만들어내는 하나의 ‘복잡계 시스템’이다. 이러한 환경에서는 단순한 직관이나 통계적 방법만으로는 결과를 예측하거나 최적의 방안을 찾기가 불가능에 가깝다.

더욱이 이러한 현장에서는 작은 실패라도 막대한 비용과 리스크를 초래할 수 있다. 예를 들어, 자동화된 공장이나 물류센터를 한 번 구축하는 데는 천문학적인 투자금이 소요되는데, 만약 설계나 운영 과정에서 오류가 발생하면 전면적인 수정에 막대한 시간과 비용이 낭비될 수 있다.

또한 출고량 급증, 생산 라인 및 창고 레이아웃 변경, 새로운 설비 투입 등 예측 불가능한 상황이 발생하면, 사전에 실험하기 불가능한 시나리오가 속속 등장한다. 이 모든 문제에 대한 해답은 바로 AI 기반 시뮬레이션에 있다. 시뮬레이션은 실제와 동일한 환경을 가상으로 구현해, 무한 반복 검증을 거친 후 최적의 결과를 도출한다. 이 과정에서 오류를 사전에 제거해, 실제 환경에 적용할 수 있는 길을 열어준다.

AI 기반 디지털 트윈 및 시뮬레이션 기술 업체 다임리서치는 이러한 제조·물류 현장의 특성을 면밀히 분석했다. 그리고 시뮬레이션 솔루션이 갖춰야 할 핵심 요소를 정의한 뒤, 이를 자체 개발 AI 시뮬레이션 솔루션 ‘XSIM’ 개발에 반영했다. 해당 솔루션은 크게 세 가지 측면에서 현장의 요구를 충족시킨다.

첫 번째로, ‘연속성 확보’다. 기획·설계·구축·운영에 이르는 전 과정을 하나의 툴과 인터페이스로 일관된 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 이는 각 단계에서 발생하는 불일치를 최소화하고, 실제 운영에서 문제가 발생했을 때 그 원인을 정확히 추적하여 해결할 수 있도록 돕는다. 기존에는 단계별로 다른 시뮬레이션 툴을 사용해, 데이터 호환성이나 일관성 문제가 발생했지만, XSIM은 이러한 단점을 보완한다.

둘째, ‘현장 특성 반영’이다. 공장과 물류센터의 물리적 특징은 물론, 설비의 고유한 특성, 재료의 속성, 작업 방식 및 프로세스 등 현장의 미세한 요소까지 시뮬레이션에 담아 실제와 같은 모사를 지원한다. 이는 시뮬레이션 결과의 신뢰도를 높이는 데 결정적인 역할을 한다.

마지막으로, ‘운영 알고리즘 자가 내재화’ 원칙이다. 단순히 겉으로 보이는 움직임을 흉내 내는 것에서 벗어나, 제조·물류 현장을 움직이는 핵심 운영 알고리즘을 시뮬레이션 툴 내에 스스로 이식한다.

예컨대, 다임리서치의 핵심 강점인 다종·이기종 대규모 물류 로봇 운영 알고리즘이 XSIM에 그대로 탑재된다. 이를 통해 복잡한 상황에서도 신뢰성 높은 시뮬레이션 결과를 보장한다. 사측은 이에 대해, 기존 범용 시뮬레이션 툴이 대규모 환경에서 한계를 보이는 지점을 보완하고, 특정 산업에 최적화된 시뮬레이션 환경을 제공한다고 밝혔다.

오토메이션월드 최재규 기자 |

* 이 글은 지난 6월 25일 ‘피지컬 AI와 SDx가 창조하는 제조와 자동화산업의 미래’를 주제로 열린 포럼에서 이성욱 다임리서치 부사장이 발표한 내용을 재구성하여 정리한 것입니다.