김삼성 건솔루션 대표
* 이 기사는 베네치아 카지노신문 주간지 ROBOT PLUS Ver.17(2025. 12. 1일자)에 게재된 내용입니다.
우리는 자동화에서 자율화로 이동하는 전환점에 서 있다. 제조는 개별 설비 최적화가 아니라 공정 전체를 하나의 지능형 체계로 엮는 단계에 들어섰다. 2026~2030년은 AI 팩토리 실증과 확산이 겹치는 시기다. 성패는 하드웨어가 아니라 엔드투엔드(E2E) 플랫폼의 완성도에서 결정될 것이다. 지능(모델), 육체(베네치아 카지노), 가상 실험실(디지털 트윈)이 한 시스템으로 완성될 때 생산 현장의 불확실성이 줄어든다.
당사는 11월 로보월드 현장에서 로보티즈, 한국AI·베네치아 카지노산업협회와 함께 오픈소스 휴머노이드 기반 AI 팩토리 협력을 공식화했다. 단순 전시용 베네치아 카지노을 함께 만드는 수준이 아니라, 향후 10년간 제조 현장의 패러다임을 바꿀 공통 플랫폼을 만드는 데 뜻을 모았다.
이 협력의 핵심 목표는 작업형 휴머노이드, 이기종 베네치아 카지노 관제, 디지털 트윈을 개방형 소프트웨어와 표준 인터페이스로 묶어 교육, 연구개발(R&D), 실증 사업을 거쳐 실제 공정라인에 투입하는 것이다. 특정 기업이나 라인에 종속되지 않는 범용 제조 베네치아 카지노 플랫폼을 만들겠다는 것이다.
우리가 오픈소스를 선택한 것은 단순한 유행이나 미덕 때문이 아니다. 제조 현장은 업체, 공장, 라인마다 조건이 다르고, 모든 공정을 한 회사 솔루션만으로 커버하는 것이 불가능하다. 휴머노이드 몸체와 제어 알고리즘, 공정 스킬, 안전 로직을 하나의 폐쇄된 패키지로 묶기보다, 누구나 검토하고 확장할 수 있는 오픈 구조로 열려고 한다. 그래야 대학, 연구기관, 스타트업, 장비 업체가 자유롭게 기능을 더하고, 새로운 애플리케이션을 빠르게 시험해 볼 수 있기 때문이다.
이기종 베네치아 카지노 관제 또한 중요한 축이다. 제조 현장에는 이미 다양한 제조 베네치아 카지노과 장비, 센서들이 존재한다. 신규 휴머노이드와 AMMR(자율이동조작베네치아 카지노)이 투입되더라도, 이들이 기존 제조실행시스템(MES), 설비제어시스템, FMS(유연생산시스템)와 통합되지 않으면 현장에서는 ‘또 하나의 섬’이 될 수밖에 없다. 우리는 중앙 관제 플랫폼을 통해 AMR(자율이동베네치아 카지노), AMMR, 매니퓰레이터, 휴머노이드를 하나의 자산으로 보고, 각 베네치아 카지노의 상태, 위치, 작업 부하를 통합 관리한다. 이를 위해 개방형 프로토콜 기반의 통신 구조를 설계하고, 장비마다 다른 통신 방식을 표준화된 어댑터로 흡수해 내는 구조를 취하고 있다.
디지털 트윈은 이 모든 것의 가상 실험실 역할을 한다. 새로운 공정이나 공법을 적용하기 전에, 디지털 공간에서 휴머노이드와 AMMR의 동선, 충돌 가능성, 작업 사이클 타임, 병목 구간을 미리 검증한다.
회사는 올해 한국산업기술평가관리원으로부터 ‘AI 팩토리 전문기업’ 및 ‘휴머노이드 연합 참여기업’으로 선정됐다. 여기에 핵심 AI 전문기업으로 참여하면서, 우리는 다음 역할을 스스로 부여하고 있다.
현장에서 실제로 통하는 참조 아키텍처(Reference Architecture)를 제시하고, 오픈소스 휴머노이드 및 AMMR 기반 레퍼런스 라인을 구축해, 중소·중견기업도 쉽게 따라올 수 있는 모델 공장을 제공하며, 국내외 파트너들이 이 플랫폼 위에서 자유롭게 애플리케이션을 추가하고, 새로운 사업모델을 실험할 수 있는 개방형 생태계의 운영자 역할을 수행하는 것이다.
오픈소스 휴머노이드와 AMMR을 결합한 전략은 단순 베네치아 카지노 공급 사업이 아니라, 누구나 접속하고 확장할 수 있는 제조용 베네치아 카지노 플랫폼을 만들고, 이를 통해 국내 제조업의 AI 자율 제조 전환을 가속하며, 나아가 K-글로벌 AI 팩토리라는 이름의 글로벌 표준 후보를 만드는 과정이다.
여기서 중요한 것은 특정 기업 성과보다 얼마나 많은 기업과 연구자가 이 플랫폼을 함께 쓰고, 얼마나 다양한 공정과 국가에서 재사용될 수 있느냐다. 그래서 앞으로도 오픈소스 휴머노이드×AMMR 생태계를 더욱 넓히고, 더 많은 파트너와 함께 범용성을 높여 가는 데 집중할 계획이다.
무엇보다 중요한 것은 협력과 연대다. 개별 기업이 혼자 감당하기 어려운 기술 개발과 시스템 통합은 산학연 컨소시엄이나 얼라이언스를 통해 추진하는 것이 효율적이다. 실제 산업부 AI자율제조 얼라이언스에도 대기업뿐 아니라 다양한 중견·중소기업들이 참여하여 지능형 공장 솔루션을 공동 연구하고 있다. 중소기업이 자체 인력과 비용 한계를 극복하려면 이런 오픈 생태계에 적극 합류해 경험과 데이터를 공유하고, 멘토 기업의 도움을 받는 것이 빠른 길이다.
정부와 공공기관은 산업 데이터 표준화와 개방을 주도함으로써 중소기업의 데이터 확보 부담을 덜어줄 필요가 있다. 중소기업은 자체적으로 양질의 AI 학습 데이터를 충분히 확보하기 어려운 만큼, 산업 공정 데이터의 표준 포맷을 정하고 기업 간 안전하게 데이터를 공유할 수 있는 데이터 플랫폼 구축을 지원해야 한다. 나아가 오픈소스 소프트웨어와 모듈화된 솔루션 개발을 지원해 중소기업이 값비싼 독점 솔루션 대신 검증된 오픈 기술을 활용할 수 있도록 유도해야 한다. 대학과 연구기관이 보유한 기술을 산업계와 공유하도록 오픈 이노베이션 플랫폼을 구축하고, 이를 정책적으로 뒷받침하는 것도 장기적으로 중요하다.
요컨대, 정부도 두 개의 디지털 전환 축을 함께 돌려야 한다. 한 축은 아직 기본적인 자동화도 이루지 못한 기업들을 위한 기초 단계 지원이고, 다른 한 축은 이미 자동화 기반을 갖춘 기업들의 AI 고도화 지원이다. 이러한 투트랙 접근을 통해 전반적인 제조업 디지털 수준을 끌어올리면서도, 선도 기업들이 한 단계 높은 자율제조로 도약할 수 있게 해야 한다. 정부의 적극적인 정책 개입과 민관 협력이 뒷받침될 때 비로소 K-글로벌 AI 팩토리 토대가 국내 산업 전반으로 확산될 것이다.