산업 자동화에서 자율화로

제조 산업은 여러 차례의 역사적 기술 전환을 거치며 발전해 왔다. 산업화는 생산 규모와 방식을 근본적으로 변화시켰고, 전기화는 제조 설비의 동력 체계를 혁신하였다. 이어 자동화는 반복적이고 정형화된 작업을 기계와 제어 시스템이 수행하도록 함으로써 생산성을 크게 향상시켰다. 이후 디지털화는 데이터 기반의 운영 최적화와 생산성 혁신을 가능하게 하였다.

그리고 지금, 제조 산업은 또 한 번의 중요한 변곡점에 서 있다. 바로 자동화(Automation)에서 자율화(Autonomy)로의 전환이다. 기존의 자동화가 사전에 정의된 명령과 고정된 제어 체계를 기반으로 생산성을 높이는 데 초점을 맞췄다면, 자율화는 시스템이 스스로 상황을 인식하고 판단하며 최적의 운영 방식을 결정·실행하는 단계로 나아간다.

이러한 변화의 중심에는 소프트웨어 정의 자동화(Software-Defined Automation, 이하 SDA), 인공지능(AI), 로보틱스가 자리하고 있다. 제조 산업은 이들 기술을 기반으로 소프트웨어와 하드웨어가 유기적으로 통합된 새로운 운영 체계로 전환되고 있다. 더욱 중요한 것은 이러한 변화가 먼 미래의 비전이 아니라, 제조 현장에서 단계적으로 구현되고 있는 현실이라는 점이다.

1. 자율 제조의 신경망이자 

첫 번째 요소, SDA

자율 운영을 실현하기 위한 첫 번째 기반은 소프트웨어 정의 자동화(Software-Defined Automation, 이하 SDA)다. SDA의 핵심은 생산 시스템 전반을 소프트웨어로 정의하고 운영하는 데 있다.

AI는 이미 우리의 일상 속에 빠르게 확산되고 있다. 그렇다면 제조 현장은 어떨까? 현재 AI 솔루션은 디바이스 수준은 물론 일부 설비 수준까지 적용되고 있지만, 생산 라인 전체를 아우르는 AI 기반 운영 사례는 아직 많지 않다.

그 이유는 제조 시스템의 구조적 한계에 있다. 아키텍처 관점에서 보면 AI가 생성한 의사결정이 공장 최하위 레벨까지 원활하게 전달되지 못하며, 많은 제조 솔루션이 개별 하드웨어 내부에 고립된 형태로 운영되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 소프트웨어와 하드웨어를 분리하는 디커플링(decoupling)이 필요하다.

기존 제조 시스템은 소프트웨어와 하드웨어가 긴밀하게 결합된 구조였다. 반면 SDA는 AI 기반 소프트웨어를 하드웨어로부터 분리함으로써 특정 장비나 벤더에 대한 종속성을 제거한다. 소프트웨어가 독립적으로 운영되면 특정 하드웨어 플랫폼에 얽매이지 않고 시스템을 운용할 수 있으며, 공장 전체의 유연성과 확장성을 크게 높일 수 있다.

요약하면, AI가 생성한 제어·분석 의사결정은 하드웨어에 의해 제약받지 않고 SDA라는 ‘신경망’을 통해 공장 전반으로 전달된다. 또한 필요에 따라 신속하게 수정하거나 업데이트할 수 있다. 다시 말해, 공장 설비를 소프트웨어 정의 시스템으로 전환하면 생산 방식과 운영 전략을 공장 전체 차원에서 유연하게 변경할 수 있다.

예를 들어, 로봇 한 대가 고장나더라도 인근의 가용 로봇에 새로운 작업을 소프트웨어로 할당해 생산을 지속할 수 있다. 더 나아가 전기요금이 높은 시간대에는 에너지 집약적 공정을 최소화하고, 요금이 낮은 시간대에는 생산량을 늘리는 방식으로 운영 전략을 자동 조정해 에너지 비용을 절감할 수도 있다.

이러한 접근은 특정 벤더 솔루션에 대한 의존도를 낮추는 동시에 IT 기반 AI 기술을 생산 현장 말단까지 빠르게 확산할 수 있는 기반을 제공한다. 결과적으로 생산 공정과 운영 방식 전반의 혁신을 가능하게 한다. 이처럼 SDA는 설계와 시뮬레이션·운영·시각화에 이르기까지 제조 시스템 전반을 소프트웨어 중심 구조로 전환하는 핵심 기반이며, 자율 운영 공장을 실현하기 위한 필수 요소라 할 수 있다.

Logix SDA로 시작하는 소프트웨어 정의 제어 

SDA를 논의할 때 가장 중요한 요소는 ‘제어(Control)’다. 자율 운영이 실제 제조 현장에서 구현되기 위해서는 AI가 내린 판단이 생산 시스템에서 정확하게 실행돼야 한다. 결국 제어는 자율 운영을 현실화하는 핵심 기능이며, 이 영역은 오랫동안 로크웰 오토메이션의 강력한 경쟁력으로 자리해 왔다.

로크웰 오토메이션은 SDA가 본격적으로 논의되기 이전부터 현대적 컴퓨팅 기반의 복합 제어(Multi-

discipline Control) 환경을 구현해 왔다. 과거의 제어 아키텍처에서는 안전, 모션, 로봇 제어, 프로세스 제어, 보안 등의 기능이 각각 별도의 시스템과 하드웨어로 운영되었다. 로크웰 오토메이션은 이러한 기능을 하나의 통합 플랫폼에서 구현하는 복합 제어 개념을 시장에 선도적으로 도입하였다.

이는 단순한 기술 개선을 넘어 산업 자동화 아키텍처 자체를 변화시킨 혁신이라 할 수 있다. 기능별 전용 하드웨어에 의존하던 구조를 통합 제어 환경으로 전환함으로써 시스템 복잡성을 크게 낮췄기 때문이다. 실제로 로크웰 오토메이션이 복합 제어 개념을 제시한 이후 많은 기업이 유사한 아키텍처를 채택했고, 이와 유사한 아키텍처는 산업 전반의 표준으로 자리 잡았다.

혁신의 중심에는 Logix 플랫폼이 있다. Logix는 다양한 제어 영역을 단일 소프트웨어 런타임으로 통합함으로써 생산 시스템의 설계와 운영 방식을 근본적으로 단순화해 왔다. 이를 통해 안전·로봇·프로세스·모션·보안 등 다양한 제어 기능을 하나의 통합 환경에서 구현할 수 있게 되었으며, 산업 제어의 새로운 기준을 제시해 왔다.

그리고 제어 통합의 다음 단계가 바로 Logix SDA다. Logix SDA는 기존 소프트 제어(Soft Control)와 가상 제어(Virtual Control)가 직면했던 두 가지 핵심 과제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있다.

첫째, 기능 안전(Function Safety)을 포함한 다양한 제어 영역을 통합적으로 지원한다. 기존 방식에서는 특정 기능을 구현하기 위해 별도의 전용 하드웨어가 필요했다. 반면 Logix SDA는 기존 PLC 자산을 활용하면서도 높은 수준의 유연성과 확장성을 제공한다. 이를 통해 시스템 복잡성을 줄이고 고객이 보다 빠르게 가치를 실현할 수 있도록 지원한다.

둘째, 오픈 플랫폼 환경에서 발생하는 복잡한 라이프사이클 관리 문제를 해결한다. 운영체제 관리, 실시간 제어 안정성 확보, 애플리케이션 간 충돌 방지, 사이버 보안 대응 등은 기존 소프트 제어의 확산을 가로막아 온 주요 과제였다. Logix SDA는 이러한 요소를 통합적으로 관리할 수 있는 기반을 제공함으로써, 보다 안정적이고 확장 가능한 제어 환경을 구현할 수 있도록 지원한다.

로크웰 오토메이션은 SDA 구현을 위한 핵심 제품으로 LogixEdge™를 선보일 예정이다. LogixEdge™는 엣지 컴퓨팅 환경에서 실행되는 차세대 제어 플랫폼으로 생산 현장(OT)과 IT 시스템 간의 경계를 낮추고, 제어·데이터·애플리케이션을 보다 유연하게 연결한다. 이를 통해 제조 현장은 기존의 고정된 제어 구조를 넘어 개방적이고 확장 가능한 자율 운영 환경으로 진화할 것으로 기대된다.

2. 자율 제조의 두뇌이자 

두 번째 요소, AI

SDA 기반의 운영 구조가 마련되면 AI 기반 자동화 솔루션을 공장 전반으로 확장할 수 있다. 이때 비로소 AI를 통한 ‘지능(Intelligence)’의 구현이 가능해진다. 중요한 것은 단순히 AI를 도입하는 것이 아니다. AI가 실제 제조 운영 과정에서 어떤 가치를 창출하고, 현장의 의사결정과 실행을 어떻게 고도화할 수 있는지가 핵심이다.

로크웰 오토메이션은 AI를 제조 시스템 전반에 내재화하고 고도화하는 방향으로 접근하고 있다. 특히 설계 자동화, 제어 최적화, 정보 시스템 혁신의 세 영역에서 AI 활용을 적극 확대하고 있다.

첫 번째 영역은 설계 자동화이다. FactoryTalkⓇ Design Studio™에는 생성형 AI 기능이 통합되어 있으며, 최근에는 Plan Agent와 Build Agent가 새롭게 추가되었다. Plan Agent는 목표와 설계 기준, 라이브러리를 기반으로 시스템 설계를 지원하고, Build Agent는 애플리케이션 생성을 자동화한다. 이러한 에이전트 기반 접근 방식은 설계 과정을 단순화하고, 엔지니어링 비용을 절감하는 데 기여한다.

두 번째 영역은 제어 최적화이다. 이 단계에서는 FactoryTalkⓇ Analytics™ LogixAIⓇ가 핵심 역할을 수행한다. LogixAI는 제어 입력과 시스템 상태를 분석해 출력값을 최적화함으로써 공정이 최적의 상태를 유지할 수 있도록 지원한다. 또한 기존 제어 기능을 넘어 사용자가 직접 워크로드를 추가할 수 있으며, 서드파티 워크로드도 Logix 실시간 제어 시스템과 통합할 수 있다.

세 번째 영역은 정보 시스템 혁신이다. MES 영역에서는 Plex가 핵심 역할을 담당한다. Plex는 수천 개 공장에서 생성되는 방대한 데이터를 활용해 AI 에이전트를 학습시키고, 생산 운영 전반을 효율적으로 관리할 수 있는 기반을 제공한다. 특히 Plex는 유지보수 리스크 예측, 예비 부품 수요 예측, 작업 지시 자동 생성, 사용자 정의 에이전트 개발 등의 기능을 통해 에이전트 기반 MES로의 진화를 이끌고 있다. 이러한 AI 기반 의사결정이 제어 시스템과 로보틱스를 통해 실제 현장에서 실행될 때, 자율 운영은 현실이 된다.

3. 자율 제조를 물리적으로 구현하는

세 번째 요소, 로보틱스

자율 제조를 구현하기 위해서는 AI가 내린 의사결정이 SDA라는 공장 내 ‘신경망’을 통해 생산 현장 전반으로 전달되고, 이를 물리적 시스템이 실행할 수 있어야 한다. 이를 위해 로크웰 오토메이션은 다양한 기술과 솔루션을 제공하고 있다.

로크웰 오토메이션은 물리적 실행 체계인 로보틱스 분야에서도 혁신을 이어가고 있다. 구체적으로는 서드파티 로봇과의 고도화된 통합, Logix 기반 소프트웨어 정의 로봇 제어, iTRAKⓇ 및 Magne-MotionⓇ 기반의 고성능 물류 솔루션, AMR 기반 자율 물류 시스템 등을 통해 생산 현장의 실행 유연성을 높이고 있다.

이는 단순히 개별 장비나 공정을 연결하는 수준을 넘어선다. 로봇과 물류 시스템을 SDA 및 AI 기반 운영 체계와 통합함으로써, 제조 기업은 생산과 물류의 흐름을 보다 일관되고 통합적인 방식으로 조율할 수 있다. 

미래 비전이 아닌 

현재의 과제 ‘자율 운영’

소프트웨어 정의 자동화(SDA), AI, 로보틱스의 융합은 제조 산업을 새로운 단계로 이끌고 있다. 공장은 더욱 유연하고 탄력적이며, 지속적으로 스스로를 최적화하는 시스템으로 진화하고 있다.

AI는 최적의 의사결정을 지원하고, SDA는 유연한 소프트웨어 중심의 제조 환경을 제공하며, 로보틱스는 이러한 의사결정을 생산 현장에서 물리적으로 실행한다. 그리고 이 세 요소가 유기적으로 결합될 때 비로소 자율 제조가 실현된다.

무엇보다 중요한 것은 이러한 기술이 사람을 대체하기 위한 수단이 아니라, 사람의 역량을 확장하고 극대화하기 위한 도구라는 점이다.

산업 자율 운영은 더 이상 먼 미래의 비전이 아니다. SDA와 AI, 로보틱스를 하나의 통합 운영 체계로 연결할 때, 제조 기업은 기존 공장을 더욱 지능적이고 자율적인 생산 시스템으로 전환할 수 있다. 

ohkwon@rockwellautomation.com