연구 개발 및 제조 분야에서 AI를 적용해 생산성을 달성하기 위한 논의의 장이 마련됐다.
 
제조 현장에서 공정 최적화를 위해 생성 AI 등과 융합한 디지털 트윈 기술을 제공하기 위해 개발부터 고객 서비스까지 전 과정을 하나의 프로세스를 연결해야 한다는 전문가의 주장이 제시됐다.
 
한국산업기술진흥협회(Koita)는 9일 유투브 채널로 ‘산기협-한경AI경제연구소 공동포럼'을 개최해 인더스트리얼 AI 적용 사례를 공유했다. LG이노텍 김민규 상무는 불확실한 변화에 따른 소재 및 부품 분야에서 LG 이노텍의 대응 사례에 대해 발표했다.
 
최신 산업 현장에서는 수요를 예측해 대량 생산하는 과거의 비즈니스와 달리 다품종 소량 생산이 요구되고 있다. 불확실한 상황 속에서 부품 수명 주기도 짧아지고 이익 확보 기간도 줄고 있다.

이에 따라 초정밀 부품 개발도 고객 맞춤형으로 형성돼 복잡성이 증가했으며, 유연성 확보가 필수가 됐다. 
김민규 상무는 “제조만으로 수익을 내는 크라잉 커브(Crying curve)는 경쟁력이 없고, 결국 스마일 커브(Smile curve)와 같이 제조업의 부가가치를 올리는 서비스의 형태로 이동해야 한다”고 주장했다.
 
이를 위한 방안으로 기존 행위의 30% 이상 시간 단축이 가능한 디지털 트윈의 구현을 꼽았다. 이는 일반적인 가상화 수준에 그치지 않고 인식형(Cognitive) 디지털 트윈으로 확장돼야 한다는 설명이다.

즉, 물리적 공장을 가상 세계로 구현하는 것에서 생성 AI 등을 융합해 고객 서비스로 발전시키는 개념을 의미한다.
 
■ 제조의 서비스화, 'MaaS 온 디지털 트윈'
 
LG 이노텍은 플랫폼을 설계해 제조 서비스로 연결하는 ‘서비스형 제조업(Manufacturing as a Service, MaaS)’의 개념을 제시한다.

주요 기능으로는 △버추얼 프로토타이핑 서비스 △최적 설계 서비스 △최적 생산 서비스 △온 타임 제조 서비스가 소개됐다.
 
LG 이노텍은 아날로그 환경을 디지털화 하고, 이를 지능화 단계로 가기 위한 논의를 지속하고 있다.

김 상무는 진정한 인식형 디지털 트윈 구현을 위해 인과관계와 상관 관계 데이터를 합한 현실 반영의 ‘물리적 환경(Physics) 기반 AI’, 인간과 대화를 하며 데이터를 축적해 판단 능력도 기르게 되는 ‘생성형(Generative) AI’, 그리고 디지털 프로세스로의 전환이 뒷받침돼야 한다고 말했다.
‘JEDFe(Joined Evolving Development Framework)’는 LG 이노텍의 개발부터 생산, 고객 서비스까지의 전 과정을 하나의 디지털 시스템으로 묶는 플랫폼이다.
 
특허를 AI로 판단해주는 ‘InnoTAAPs’, 설계 자동화 지원 ‘InnoDesign’, 시뮬레이션 자동화 ‘InnoSimPL’, 데이터 실시간 취득 ‘InnoLAB’ 등의 어플리케이션이 존재하며, 최근 데이터 기반 AI 자동 학습 도구로 ‘InnoMLOps’가 추가됐다.
 
‘InnoSimPL’ 기능을 통해 가상검증 및 공정 수행 프로세스와 데이터를 체계적으로 관리하고, 개발 품질을 조기 확보할 수 있다. 하루 내 90% 이상의 성능으로 모든 시뮬레이션을 제공할 수 있다.
 
또한 AI/ML 개발 및 운영을 통합한 환경에서 데이터 수집, 분석, 학습, 추론 등 파이프라인 프로세스를 구축해 자동화 및 지능화된 AI 솔루션 활용이 가능하다. 예컨대 LG 이노텍은 고객의 반도체 도면 설계 최적화에 AI를 적용해 취약점을 파악 및 불량을 차단함으로써 설계 시간을 단축했다.
 
LG 이노텍은 디지털 프로세스 연결의 개념을 가지고 고객 경쟁력 강화와 새로운 가치를 제안하기 위해 서비스로 제공하며, 현재는 협력업체와 시작하는 단계에 있다.
 
마지막으로 김 상무는 “AI는 단계별 전략이 반드시 필요하다. 시간과 정확도 해결뿐만 아니라 인식형 디지털 트윈으로써 데이터를 수집 및 판단하는 영역에 AI가 적용되기 위해 플랫폼 등 경험을 축적해나가야 한다”고 덧붙였다.