지멘스 연구진의 AI 에이전트는 가상 공장의 생산 과제를 93% 풀었습니다고장 난 설비가 「성공」이라고 답할 때는 구조마다 결과가 달랐습니다
공장 모듈마다 AI 에이전트를 하나씩 붙이고, 그 에이전트들이 서로 연락하며 설비를 직접 움직이게 하면 공장은 어디까지 스스로 일할 수 있을까요. 지멘스와 뮌헨공과대학교 연구진이 2026년 10월 1일 공개한 논문이 이 질문을 가상 공장에서 시험했습니다.
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전기가 공장 생산성을 바꾸기까지 40년이 걸린 이유웨이스가 AI 공장을 공정이 아니라 흐름으로 설계하는 까닭
덴마크 제약사 노보 노디스크가 비만 치료제 위고비를 만드는 힐레뢰드 공장을 한국 언론에 처음 공개했습니다. 조선일보 10월 13일 보도에 따르면 자율주행 로봇이 부품을 실어 나르고 로봇 팔 수십 개가 차례로 조립하며, 작업자는 주로 설비가 제대로 작동하는지 살폈습니다.
웨이스는 VEXPLOR로 공장의 판단을 공정 하나씩 어떻게 AI에게 넘기려 하는가
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 향하는 공장은 사람이 없는 공장이 아니라 사람이 정보를 옮기지 않는 공장입니다. 설비와 작업의 기록이 사람 손을 거치지 않고 쌓이고, AI가 그 기록을 읽어 판단을 올리고, 사람은 결정이 필요한 순간에 결정합니다.
엔지니어가 가상 시운전 결과를 믿기 전에 확인할 5가지
가상 시운전에서 PLC 프로그램이 합격했다고 해서 실제 라인에서도 같은 시점에 같은 동작을 한다는 보장은 없습니다. 합격·불합격 판정은 같아도 그 안에서 모터가 켜지는 시점이나 짧은 정지 신호의 처리가 달라질 수 있기 때문입니다. 이 차이는 PLC와 컴퓨터 속 공장을 연결한 방식에서 생깁니다.
웨이스가 VEXPLOR에서 AI의 판단을 PLC로 보내기 전에 같은 스캔의 가상 공장에서 먼저 실행하려는 이유
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스는 AI가 인지·판단·실행의 순환으로 운영하는 공장을 목표로 합니다. 이 순환의 마지막에서 AI의 판단은 PLC로 가는 명령이 됩니다. 웨이스는 이 명령이 실제 설비에 닿기 전에, 같은 래더와 같은 스캔으로 움직이는 가상 공장에서 먼저 실행해 보려 합니다.
웨이스가 만들려는 공장은 AI 판단을 화면이 아니라 설비로 보냅니다
제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 가려는 곳은 스스로 판단하고 멈추지 않는 공장입니다. 한국은행 조사국 서동현·오삼일·윤종원 연구진이 2025년 5~6월 취업자 5,512명을 조사해 분석한 결과(BOK 이슈노트 제2026-12호, 2026년 6월)를 보면, 생성형 AI를 쓰는 사람은 주당 약…
운반은 한 대를 빠르게 해서 빨라지지 않습니다AMR과 설비를 군집으로 제어해야 하는 이유
공장에서 설비 한 대의 성능을 올리는 일은 대개 그 설비 안에서 끝납니다. 프레스를 빠르게 하면 프레스가 빨라집니다. 옆 설비에 물어볼 것이 없습니다. 운반은 그렇지 않습니다. AMR 한 대를 빠르게 해도 라인은 그만큼 빨라지지 않습니다.
저희 공장 시뮬레이터가 2ms마다 무엇을 계산하는지 적었습니다
저희가 만드는 공장 시뮬레이터를 462초 돌렸습니다. 생산 지시가 26번 나갔고, 10개가 라인에 들어갔고, 4개는 로봇이 집어 AMR에 싣고 건너편 로봇이 내려놓는 데까지 갔습니다. 접촉을 9,243번 재는 동안 AMR이 벽이나 다른 AMR에 닿은 횟수는 0이었습니다.
디지털트윈 뜻, 국제표준 ISO 23247 기준으로 3D 화면·시뮬레이션과 무엇이 다른가
디지털트윈 뜻은 실물 설비나 공정과 짝을 이루고, 둘 사이에 데이터가 오가는 디지털 모델입니다. 제조 분야에서는 국제표준 ISO 23247이 이 기준을 담고 있어서, 실물의 상태가 모델로 들어오고 모델이 계산한 결과가 현장으로 나갈 수 있어야 디지털트윈으로 봅니다.
시뮬레이션 화면이 보여주는 것과 엔진이 계산하는 것은 같을까
저희는 공장을 짓거나 바꾸기 전에 컴퓨터 안에서 먼저 돌려 보는 가상공장 소프트웨어를 만들고 있습니다. 지난 글에서는 왜 만드는지를 적었는데, 이번 글은 그 반대쪽에 있는 이야기입니다.
공장이 없어도 공장을 테스트할 수 있어야 합니다저희가 가상공장 소프트웨어를 만드는 이유
저희는 지금 가상공장 소프트웨어를 만들고 있습니다. 완성해서 내놓는 발표가 아니라, 무엇을 왜 만드는지 중간에 적어 두는 글입니다. 기술 이야기는 하지 않겠습니다. 대신 이 소프트웨어를 누가, 어떤 순간에 쓰라고 만드는지를 말씀드리려 합니다.
공장을 짓기 전에 실험해 볼 수 있을까요가상공장이 필요한 순간 3가지
소프트웨어는 배포하기 전에 테스트 서버에서 돌려 봅니다. 그런데 수십억이 들어가는 공장은, 대부분 지어 보기 전에 테스트할 방법이 없습니다. 라인 배치가 맞는지, 설비 능력이 충분한지, 버퍼를 어디에 둬야 하는지 — 경험 많은 분들의 감과 업체의 말을 믿고 결정하고, 틀렸다는 것은…
자율형공장은 어떤 기술로 만들어질까인지·판단·실행 5계층
자율형공장을 설명할 때 가장 자주 나오는 문장은 "AI가 공장을 인지하고 판단해서 실행한다"입니다. 맞는 말인데, 이 문장만으로는 무엇을 사야 하는지도 무엇을 확인해야 하는지도 알 수 없습니다. 인지가 카메라를 다는 일인지, 아니면 데이터 형식을 맞추는 일인지부터 갈립니다.
웨이스, 자율형공장 1호 실증에서 설비 217대 동기화디지털트윈 정확도 85% 확인
웨이스가 중소벤처기업부 자율형공장 구축 지원사업 1호 과제에서 제조사와 통신 규격이 제각기 다른 설비 217대를 하나의 운영체제로 동시에 다루는 구조를 실증했습니다. 대상 기업은 표면실장(SMD)형 알루미늄 전해 콘덴서 케이스를 만드는 스피폭스이며, 총사업비는 10억 5,700만…
저희는 무인공장을 약속하지 않습니다세 용어 중 저희가 하는 일
앞선 글에서 자율형공장·다크팩토리·무인공장 3가지 말을 갈라 두었습니다. 정의가 문서로 확정된 말은 자율형공장 하나뿐이고, 나머지 둘은 방향을 가리키는 말이지 합격을 판정하는 말이 아니라는 내용이었습니다.
판단이 설비로 나가기까지VEXPLOR가 인과를 다루는 방법
앞선 글에서 상관은 알람을 만들고 인과는 결정을 만든다는 이야기를 했습니다. 이 글은 그 구분을 제품에서 어떻게 구현했는지에 대한 기록입니다. 개념이 아니라 구성과 순서, 그리고 아직 안 된 것까지 적었습니다.
상관은 알람을 만들고, 인과는 결정을 만든다
공장에 AI를 붙이면 대개 알람이 먼저 늘어납니다. 온도가 임계를 넘었다, 진동 패턴이 평소와 다르다, 불량률이 상승 추세다. 그런데 알람이 늘어난 만큼 결정이 빨라졌느냐고 물으면 대답이 잘 나오지 않습니다.
중소 제조도 디지털트윈 할 수 있나비용을 가르는 3가지 변수
"우리 같은 규모도 디지털트윈이 되나요, 비용은 얼마나 드나요." 디지털트윈 이야기가 나올 때마다 받는 질문입니다. 답부터 드리면, 됩니다. 저희가 디지털트윈을 구축하고 있는 현장 중에는 프레스로 부품을 양산하는 중소 제조 공장이 있습니다. 대기업 전용 기술이 아닙니다.
자율형공장이란 무엇인가정부가 2년, 6억을 거는 공장의 다음 단계
스마트공장까지는 많은 제조기업이 왔습니다. 데이터가 모이고, 화면에 보이고, 보고서가 자동으로 나옵니다. 그런데 정부가 그다음 단계로 정의한 공장이 있습니다. 자율형공장입니다.
트윈이 답을 미리 알고 있으면, 그건 트윈이 아닙니다
며칠 전 저희 데모 공장 트윈을 보던 대표가 물었습니다. "이게 완전한 자동 시뮬레이션 공장이 된 건가?"
