Physical AI Actuator System ‘MONOVA’가 여는 차세대 제조 생태계

Physical AI 액추에이터는
자동차 산업에서 이미 시작됐다

전동 트렁크와 테일게이트는 자동차 산업에서 가장 상징적인 ‘기능의 대중화’ 사례 중 하나다. 2002년 메르세데스-마이바흐에 적용된 전동 개폐 기술은 현재 5,000만 대 이상 양산됐다. 공급사 Stabilus는 자사의 POWERISE가 다양한 브랜드 차량의 약 3분의 1에 탑재되고 있다고 밝힌다. Brose는 차량 도어 및 리프트게이트용 메카트로닉 시스템 분야의 글로벌 리더를 자임하고 있으며, Edscha 역시 자동 개폐 구동 분야의 선도 기업으로 자리 잡았다.

2024년 유럽 신차 등록의 54%가 SUV였다는 점을 고려하면, 파워 테일게이트는 더 이상 일부 프리미엄 차량의 옵션이 아니라 구조적 변화의 결과라고 볼 수 있다. 상위 3개 업체가 시장의 약 63%를 차지하는 높은 집중도 속에서도 시장 규모는 지속적으로 확대되는 추세다. 중요한 것은 기능 자체가 아니다. 이 기능을 더 빠르고, 더 저렴하며, 더 정밀하게 개발하는 방식이 근본적으로 바뀌고 있다는 점이다.

제조 AX 시대, 왜 지금인가

제조 AX는 단순히 공장에 AI를 덧붙이는 문제가 아니다. 진짜 변화는 개발 프로세스의 구조를 바꾸는 데서 시작된다. 그동안 제조업에서의 AI 도입은 품질 검사 자동화, 예지보전, 문서 처리 최적화처럼 후단의 문제를 해결하는 데 집중돼 왔다.

그러나 액추에이터처럼 기구, 전장, 제어, 생산 기술이 밀접하게 결합된 시스템에서는 이러한 수준의 자동화만으로는 분명한 한계가 있다. 설계는 설계대로, 시뮬레이션은 별도로, 제어 로직은 이후에 추가되고, 실제 시험 단계에서 다시 수정하는 방식은 여전히 반복된다. 이처럼 단절된 프로세스는 개발 속도와 품질 모두에 제약을 준다.

결국 제조 AX의 본질은 “AI를 도입했는가”가 아니라, “설계부터 검증, 제어, 양산에 이르는 전 과정을 하나의 언어와 데이터 흐름으로 연결했느냐”에 있다. Siemens가 디지털 트윈을 물리 시스템의 가상 표현으로 정의하고, 설계·예측·최적화 과정에 실시간 데이터와 연결하는 이유도 바로 여기에 있다.

기존 제조·액추에이터 개발의 한계

기존 액추에이터 개발은 대체로 단절된 구조를 가진다. 기구 설계자는 메커니즘에 집중하고, 제어 엔지니어는 모터와 ECU를, 생산 기술은 양산성에 초점을 맞춘다. 이러한 전문화는 분명 강점이지만, 시스템이 복잡해질수록 구조적 비효율은 오히려 커진다. 파워 테일게이트처럼 사용자가 체감하는 품질이 소음, 개폐 속도, 중간 정지, 끼임 방지, 하중 변화 대응, 저온 및 부식 환경에서의 내구성까지 복합적으로 얽힌 경우, 이러한 분절 구조는 치명적인 한계로 작용한다.

Stabilus와 Brose가 공통적으로 강조하는 것도 ‘기구학, 카운터밸런스, 전기·전자 부품, 센서, 소프트웨어의 유기적 통합’이다. 문제는 많은 기업이 통합을 여전히 시스템 수준이 아니라 부품 조합 수준에서 다루고 있다는 점이다. 그 결과 프로젝트는 일부 숙련된 엔지니어의 경험과 감에 의존하게 되고, 개발 기간은 길어지며, 후반으로 갈수록 수정 비용은 급격히 증가한다.

이러한 한계는 외산 부품 및 소프트웨어 의존 구조와도 맞물린다. 하드웨어, 시뮬레이션 도구, 제어 툴체인이 각각 다른 공급사에 종속될 경우, 개발의 주도권은 통합 주체가 아니라 조정자에게 머물게 된다.

산업 자동화 분야에서도 유사한 문제의식이 확산되고 있다. UniversalAutomation.org는 기존 자동화가 하드웨어 종속성과 낮은 이식성, 노동집약적 엔지니어링으로 인해 혁신을 제약해 왔다고 지적하며, IEC 61499 기반의 하드웨어 독립형 런타임과 애플리케이션 이식성을 새로운 패러다임으로 제시한다. Schneider Electric 역시 소프트웨어와 하드웨어의 분리를 산업 자동화의 핵심 변화로 보고 있다.

액추에이터 개발 또한 같은 흐름 위에 있다. 이제 경쟁력은 ‘좋은 모터 하나’가 아니라, 기구·제어·데이터를 통합하는 플랫폼으로 이동하고 있다.
Physical AI와 제조 AX의 등장

Physical AI 시대가 중요한 이유는, AI가 마침내 현실의 물성치와 정면으로 마주하기 시작했기 때문이다. 시뮬레이션에서는 정상적으로 동작하던 제어 알고리즘이 현실에서 실패하는 이유는 분명하다. 실제 환경에는 마찰, 하중 편차, 구조 공차, 센서 노이즈, 온도 변화, 사용자 개입 등 다양한 변수가 존재한다. 이러한 간극을 학계에서는 Reality Gap이라고 부른다.

최근 로보틱스 연구에서도 Sim-to-real 전환의 핵심 과제로 이 문제를 지목하고 있으며, 가상 커미셔닝과 오차 모델링을 통해 시뮬레이션과 현실 간 차이를 줄이려는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 결국 제조 AX의 다음 단계는 AI가 더 많은 데이터를 처리하는 데 있는 것이 아니라, 시뮬레이션과 현실 사이의 차이를 학습하고 이를 지속적으로 줄여나가는 데 있다. 바로 이 지점에서 Digital Twin과 ‘Simulation to Reality’가 하나의 흐름으로 연결된다.

이 관점에서 액추에이터는 Physical AI의 핵심 인프라다. 로봇의 관절, 모빌리티의 도어·리프트게이트·프렁크, 스마트 농업 장비의 리니어 모션, 산업 기계의 각종 개폐 및 위치 제어 에 이르기까지, 결국 현실 세계를 실제로 움직이는 지점은 모두 액추에이터다. AI가 아무리 고도화되더라도, 물리 시스템과 만나는 마지막 접점이 불안정하면 제품은 시장에서 실패할 수밖에 없다.

그래서 제조 AX의 진짜 승부처는 데이터센터가 아니라 ‘현실에서 반복 가능하게 동작하는 메카트로닉스’에 있다. CTO의 관점에서 보면 이는 알고리즘의 문제가 아니라 아키텍처의 문제다. CEO의 관점에서는 신제품 리드타임과 원가 구조의 문제로 나타난다. 그리고 이 두 문제는 결국 하나의 결론으로 수렴한다. 하드웨어, 시뮬레이션, 제어를 하나의 플랫폼으로 통합해야 한다는 것이다.

MONOVA 플랫폼
: 액추에이터 개발 방식의 혁신

MoCon은 이러한 문제의 해법으로 MONOVA를 제시하고 있다. MONOVA는 2027년 상반기 출시를 목표로 하는 Physical AI 액추에이터 시스템 플랫폼으로, No-Coding 기반 제어, 정밀한 키네마틱 시뮬레이션, AI 통합 실시간 데이터 분석 그리고 시뮬레이션·제어·실환경 검증의 통합을 핵심 가치로 내세운다.

기존 플랫폼 구성을 살펴보더라도 방향성은 분명하다. STM32 기반 MCU, 최대 60A급 모터 드라이버, 센서 융합, PWM 기반 제어, AIoT 연계 및 내부 데이터 저장 기능을 강조하고 있다. 결국 MONOVA는 단순한 ‘컨트롤러 하나’가 아니라, 액추에이터 개발 전 과정을 하나의 흐름으로 재구성하려는 시도에 가깝다.

MONOVA의 의미는 세 가지로 요약된다. 첫째, 액추에이터를 개별 부품이 아니라 하나의 시스템으로 다룬다. 둘째, 설계와 제어가 뒤늦게 결합되지 않도록 처음부터 동일한 흐름 안에 통합한다. 셋째, 전문적인 임베디드 소프트웨어 코딩 역량이 없어도 동작 설계와 파라미터 튜닝에 접근할 수 있도록 한다.

필자의 관점에서 MONOVA는 액추에이터를 위한 일종의 ‘Actuator OS’에 가깝다. 운영체제가 하드웨어를 추상화해 개발 생산성을 높이듯, MONOVA는 메카트로닉 드라이브 시스템의 기구적 자유도, 제어 파라미터, 실제 센서 입력을 하나의 개발 표면으로 통합·추상화하려 한다.

이 구조가 완성되면 기업은 프로젝트마다 제어기를 새로 개발하는 대신, 검증된 라이브러리와 재사용 가능한 모듈을 기반으로 제품을 빠르게 변형할 수 있다. 이는 산업 자동화가 지향하는 Application portability 흐름과도 같은 방향이다.

여기서 중요한 전환점은 ‘Engineering Democra-tization’이다. 지금까지 액추에이터 개발은 기구·전장·제어를 동시에 이해하는 소수 전문가의 영역에 가까웠다. 그러나 No-Coding 기반 제어와 시뮬레이션 중심 인터페이스가 정착되면, 숙련 엔지니어의 역할은 달라진다. 매번 바닥부터 코드를 작성하는 대신, 설계 규칙과 검증 로직을 플랫폼에 축적하는 방향으로 이동하게 된다.

실제 산업 현장에서도 No-code 기반 산업용 컨트롤러는 빠른 배포와 낮은 유지보수 장벽을 강점으로 내세우고 있다. 이런 흐름 속에서 MONOVA의 경쟁력은 단순한 편의 기능에 있지 않다. 핵심은 고급 엔지니어의 암묵지를 플랫폼 자산으로 전환하는 데 있다.

이 점에서 MONOVA는 단순한 생산성 도구를 넘어, 지식을 자산화하는 도구다. ‘개발 속도 10배 향상’이라는 표현 역시 같은 맥락에서 이해해야 한다. 이는 개별 작업자의 능력이 갑자기 비약적으로 향상된다는 의미가 아니라, 반복 가능한 개발 체계를 구축함으로써 시행착오의 횟수를 구조적으로 줄인다는 뜻이다.

산업 적용 사례
: 로봇과 모빌리티를 중심으로

로봇 산업에서 액추에이터는 곧 제품 경쟁력이다. 관절의 토크 밀도, 응답성, 정숙성, 반복 정밀도, 제어 안정성은 하드웨어 설계와 제어 소프트웨어가 정교하게 맞물릴 때 비로소 확보된다. 모빌리티 산업도 다르지 않다. 전동 트렁크·테일게이트, 프렁크, 루프랙, 사이드스텝, 전동 시트처럼 사용자 편의성과 안전이 동시에 요구되는 시스템에서는 ‘잘 움직이는가’보다 ‘항상 동일한 품질로 안정적으로 동작하는가’가 더 중요하다.

결국 MONOVA가 겨냥하는 시장은 단일 부품이 아니라, 다양한 산업에서 반복적으로 등장하는 ‘구동·개폐·위치 제어’ 문제 전반이다. 이러한 산업에서는 원가의 중심 또한 점점 액추에이터 시스템으로 이동하고 있다. 더 이상 센서나 모터 개별 부품의 가격이 아니라 시스템 통합 난이도, 개발 지연 비용, 필드 불량 비용, 소프트웨어 변경 비용이 전체 원가를 좌우한다.

이러한 관점에서 MONOVA와 같은 Physical AI 액추에이터 시스템 플랫폼의 가치는 단순한 부품 국산화를 넘어선다. 설계 변경을 실물 제작 이전 단계에서 시뮬레이션으로 검증하고, 제어 로직을 No -Coding 환경에서 유연하게 조정하며, 실측 데이터를 다시 모델에 반영해 Reality Gap을 지속적으로 줄일 수 있다면, 제품 완성도와 개발 속도를 동시에 끌어올릴 수 있다.

특히 스타트업과 중소기업에게 이 변화는 더욱 중요하다. 기존에는 대기업 1차 협력사 수준의 조직만 감당할 수 있었던 메카트로닉 시스템 개발이, 플랫폼 기반 툴체인을 통해 훨씬 적은 인력으로도 가능해지기 때문이다.

제조 생태계의 미래
: Platform Economy

또 미래 제조 생태계의 핵심 키워드는 ‘Platform Economy’다. 자동차 산업에서 파워 테일게이트가 보여준 것은 단순한 기능의 진화가 아니라 통합 플랫폼의 승리였다. 사용자는 단순히 버튼 하나만 경험하지만, 그 뒤에는 기구 설계, 전장 아키텍처, 센서 로직, ECU, 안전 검증, 생산 공정, 품질 데이터가 하나의 시스템으로 연결되어 있다.

앞으로 경쟁의 기준은 “누가 더 좋은 액추에이터를 한 번 만들었는가”가 아니라 “누가 더 많은 응용 분야에 동일한 개발 자산을 재사용할 수 있는가”로 이동할 가능성이 크다. 산업 자동화 분야에서 IEC 61499 기반의 포터빌리티와 하드웨어 독립 런타임이 부상하는 이유도 재사용성과 이식성이 비용 구조와 혁신 속도를 결정하는 핵심축이 되었기 때문이다. 액추에이터 산업 역시 예외가 아니다.

이 흐름에서 하드웨어 기업이 플랫폼 기업으로 전환하지 못한다면, 결국 데이터와 제어 인터페이스를 보유한 플레이어의 하청 계층으로 밀려날 수밖에 없다. 이 관점에서 한국 제조업에는 분명한 기회가 존재한다. 한국은 자동차, 전장, 로봇, 배터리, 스마트 가전, 농기계, 물류 자동화 등 액추에이터 수요가 높은 산업을 폭넓게 보유하고 있다. 동시에 현장에서는 외산 제어 소프트웨어 및 부품 의존, 숙련 인력 부족, 개발 리드타임 장기화라는 공통된 문제도 여전히 존재한다.

만약 한국 기업이 액추에이터 성능 개선에만 머무르지 않고, 시뮬레이션–제어–하드웨어–데이터를 통합하는 플랫폼을 선점한다면 글로벌 공급망 재편 국면에서 유리한 위치를 확보할 수 있다. MONOVA가 던지는 질문도 결국 여기에 있다. 우리는 부품을 잘 만드는 나라에 머물 것인가, 아니면 메카트로닉스 개발 체계 전체를 수출하는 나라로 나아갈 것인가? 제조 AX는 단순한 기술 변화가 아니라, 선택의 문제이기도 하다.

제조 AX의 본질과 방향

제조 AX의 본질은 단순한 AI 도입이 아니다. 그것은 개발 구조의 혁신이자, 조직 지식의 플랫폼화이며, 시뮬레이션과 현실 사이의 단절을 줄이는 과정이다. 또한 Physical AI 시대의 액추에이터는 더 이상 말단 하드웨어가 아니다. 현실 세계를 직접 움직이는 최종 인터페이스이자, Digital Twin과 실제 제품을 연결하는 핵심 노드다. 따라서 미래 제조 경쟁력은 “얼마나 정교한 AI를 적용했는가”가 아니라, “얼마나 빠르고 안정적으로 현실로 구현할 수 있는가”로 결정될 것이다.

이 관점에서 MONOVA는 단순한 제품이 아니라 하나의 방향이다. Mechanical engineering, Control engineering, Simulation, AI, Manufacturing execution을 하나로 엮는 개발 운영체계, 다시 말해 ‘Actuator OS’의 출발점이다. 제조업이 AX로 전환된다는 것은 결국 이러한 플랫폼을 갖는다는 의미다. 그리고 한국 제조업의 다음 10년은, 이 질문에 누가 먼저 답하느냐에 달려 있다.

sangmin@moconlab.com