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자동차 부품 기업 코렌스가 피지컬 제조 AI 지원사업 참여기업으로 선정

OSEN

2025.10.12 18:21

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코렌스 EGR 쿨러 생산라인.

코렌스 EGR 쿨러 생산라인.


[OSEN=강희수 기자] 자동차 부품 전문기업 코렌스(KORENS)는 최근 과학기술정보통신부가 주관하는 피지컬 제조 AI(인공지능) 지원사업인 ‘PINN 모델 제조 융합데이터 수집·실증 사업’에 참여 기업으로 선정되었다고 13일 밝혔다. 코렌스는 이를 통해서 기존의 공장 자동화를 뛰어 넘어 인공지능과 에너지 혁신이 결합된 자율형 공장을 구축할 방침이다. 

코렌스는 해당 사업을 통해 한국형 피지컬 AI 기술을 도입해 자사 공장을 사람의 개입 없이도 스스로 판단하고 동작할 수 있는 AI 자율형 공장으로 탈바꿈한다는 계획이다. 코렌스는 기존의 생산 설비에 피지컬 AI를 적용하게 되면 생산성과 품질 측면에서 △공정 설정 시간 60% 단축 △불량률 50% 감소 △작업자 의존도 30% 이상 절감 등의 효과를 낼 수 있을 것으로 예측하고 있다.

피지컬 제조 AI 지원사업은 정부의 2025년 '산업 특화형 피지컬 AI 핵심기술 PoC(Proof of Concept)' 사업의 일환으로, 피지컬 AI 개발에 필요한 물리정보신경망(PINN) 모델을 개발하고 제조 융합데이터를 수집·실증하는 것을 목표로 하는 프로젝트다.

기존 AI가 텍스트 생성이나 이미지 인식 등에 그쳤다면, 피지컬 AI는 생산라인에 설치된 로봇과 센서, 사물인터넷을 연계하여 자율형 공장의 두뇌 역할을 하게 되는 것이다. 그 결과, 실시간으로 공정 데이터를 분석하고 설비를 자동 제어하는 한편, 불량 발생을 사전에 감지하고 대응하는 수준까지 향상시킬 수 있다.

코렌스의 자율형 공장 수립 계획은 AI를 현장에 단순 적용하는 수준을 넘어선다. AI가 제대로 기능하려면 방대한 데이터를 수집·분석할 수 있는 능력이 필수적으로 필요하다. 코렌스는 이를 위해 생산·품질·에너지 등 다양한 데이터를 한곳에 통합 관리하는 ‘데이터 레이크(Data Lake)’를 구축했다. 센서 기록, IoT 로그, 영상 데이터 등 가공되지 않은 원천 데이터를 그대로 저장하는 데이터 레이크는 AI가 스스로 학습하고 판단할 수 있는 ‘연료’ 역할을 하게 된다.

코렌스 생산라인에 적용된 디지털트윈 시스템 이미지.

코렌스 생산라인에 적용된 디지털트윈 시스템 이미지.


코렌스는 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 도입해, 실제 공장을 가상 공간에 구현함으로써 설비 상태와 공정 흐름을 시뮬레이션하고 문제 발생 가능성을 미리 점검하고 있다. 예를 들어 특정 설비의 효율 저하가 감지되면 디지털 트윈으로 고장 시점을 예측하고 사전에 유지보수 방안을 마련하게 된다. 이러한 선제적 대응은 설비 가동률 향상과 불량률 감소로 이어져 예기치 않은 생산 차질을 최소화한다.

에너지 효율화 또한 제조 현장에서 빼놓을 수 없는 과제다. 코렌스는 공장 내 주요 설비들의 에너지 사용을 실시간 모니터링하고 자동 제어하는 FEMS(Facility Energy Management System)를 도입하여 자율형 공장의 완성도를 높이고 있다. FEMS는 공장 전체부터 생산 라인, 개별 설비에 이르기까지 에너지 사용 패턴을 분석해 이상 징후를 조기에 감지하며, 냉각수 순환 펌프 등의 주요 장치 회전수를 자동 조정해 불필요한 공회전을 줄인다. 아울러 태양광 발전 시스템을 연계해 전력 비용 절감과 탄소 배출 감소 등 ESG 효과도 동시에 추구하고 있다.

코렌스는 이 같은 자사의 제조 프로세스에 한국형 피지컬AI 기술을 구현한다면 단순히 공정을 제어하는 것을 넘어 신소재 개발과 신제품 설계 등 연구개발 단계까지 AI가 관여하는 제조혁신이 가능할 것으로 기대하고 있다. 

코렌스 관계자는 “AI 자율형 공장과 데이터 기반 인프라를 통해 초격차 경쟁력을 확보하고, 전동화·수소·방산 등 다양한 분야로 사업 영역을 확장해 글로벌 제조 혁신의 주도자가 될 것”이라며, “관계사들과 함께 글로벌 제조혁신의 선두주자로 도약할 수 있도록 최선의 노력을 다하겠다”고 강조했다. /[email protected]


강희수([email protected])

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