“숙련공 의존 줄이는 제조 AI”… 이즈파크, 공정 지능화 전략 구체화

제조 인공지능 전환(AX) 전문기업 이즈파크(대표 김갑산)는 제조 현장의 구조적 문제에 대응하기 위해 제조 데이터를 기반으로 설비·공정·품질을 지능화하는 '제조 현장형 피지컬 AI' 전략을 마련하고, 관련 기술 개발과 사업화 준비에 나선다고 22일 밝혔다.

이번에 공개된 제조 피지컬 AI 전략은 단순히 로봇이 자율적으로 움직이는 기술에 한정되지 않는다. 제조 현장의 카메라, 센서, 설비 로그, MES 데이터, 품질 데이터 등을 AI가 인식하고, 공정 이상이나 불량 원인을 추론하며, 시뮬레이션과 현장 조건을 바탕으로 설비·공정 실행까지 연결하는 구조를 의미한다.

기존 제조 AI가 불량이나 설비 이상을 감지해 작업자에게 알림을 주는 수준이었다면, 이즈파크의 아키텍처는 한 단계 더 나아간다. AI가 품질 이상과 공정 파라미터의 상관관계를 분석하고, 원인 후보를 제시하며, 작업자 승인 또는 사전 설정된 제약 조건 안에서 공정 조건 보정까지 지원하는 'Closed-Loop(폐루프)' 체계로 확장되는 것이 핵심이다.

이즈파크는 기술 개발의 방향을 '로봇 하드웨어 제조'가 아닌 '제조 데이터 중심의 지능화 플랫폼'으로 명확히 정립했다.이를 바탕으로 비전 AI, 예지보전, 생성형 AI, 제조 데이터 분석 역량을 결합해 제조 현장형 피지컬 AI 분야로 사업 영역을 확장할 계획이다.

사업화 일환으로 이즈파크는 표면처리 전문기업 에어로코텍, 경남대학교와 함께 중소벤처기업부 주관 '지역혁신선도기업육성(R&D)' 과제에 참여 중이다. 해당 과제는 'AI 기반 두께 예측 시뮬레이션을 활용한 항공기 구동부 부품용 99% 이상급 고순도 Cd, Al 건식 코팅 기술 개발'을 목표로 한다. 항공 부품의 내식성, 밀착성, 도금 두께 균일도 등 엄격한 품질 조건을 만족해야 하는 고난도 공정이다.

기존 표면처리 방식은 챔버 내부 상태를 직접 확인하기 어렵고, 공정 조건이 소재·형상·환경에 따라 달라 숙련자의 경험과 사후 검사에 의존하는 비중이 컸다. 불량 발생 시 원인 규명이 어렵고, 고가 소재와 재작업 비용이 발생할 수 있다는 점도 현장의 주요 부담으로 꼽혔다.

이번 프로젝트에서 이즈파크는 도금 두께 예측 모델, 부품 인식, 공정 데이터 분석, 예측 플랫폼 설계 등 AI 기반 공정 지능화 영역을 담당한다. 특히 진공 챔버 내 공정 조건과 도금 결과 사이의 상관관계를 데이터로 분석하고, 도금 두께 예측 및 공정 변수 제어 체계 구축을 지원하는 것이 핵심이다. 이를 통해 '인지-예측-추론-검증-실행 지원'으로 이어지는 핵심 구조의 현장 기반을 확보한다는 계획이다.

김건형 이즈파크 부사장은 “제조 AI의 경쟁력은 범용 AI 모델 자체보다 제조 공정의 맥락, 설비 데이터, 품질 기준, 현장 실행 구조를 얼마나 정확히 이해하느냐에 달려 있다”며 “제조 데이터를 기반으로 공정과 설비를 이해하고, 이를 AI 판단과 실행 지원으로 연결하는 제조 현장형 피지컬 AI 기업으로 성장하겠다”고 말했다.

이경민 기자 kmlee@etnews.com