SKT는 25일 철강 제조 기업 KG스틸, 자동차 부품 제조 기업 코넥과 독자 AI 파운데이션 모델 기반 AI 에이전트 현장 실증을 위한 전략적 업무 협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. SKT가 독자 개발한 AI 모델인 에이닷엑스 케이원(A.X K1)을 제조 현장에 적용하는 건 이번이 처음이다.
SK텔레콤이 구축한 팹(Fab·반도체 생산 전문 공장) 디지털 트윈 사례. 사진 SKT
SKT는 KG스틸과 코넥이 보유한 과거 공정 오류와 사고 분석 보고서, 장비 매뉴얼 등의 현장 데이터를 확보해 해당 공장에 특화된 AI 에이전트를 개발할 계획이다. 현장 엔지니어가 AI 에이전트에 “철강 압연 공정 중 베어링에 과도한 발열이 발생했다. 원인과 조치 이력을 찾아달라”고 요청하면 곧장 문제 해결에 나선다. 기존엔 공정에 이상이 생기면 엔지니어가 과거 정비 이력과 설비 매뉴얼 등을 일일이 찾아야 했다. 정석근 SKT AI CIC장은 “보안이 중요한 제조 현장에는 데이터를 외부로 내보내지 않고도 활용할 수 있는 독자 AI 파운데이션 모델이 효과적 해법”이라며 “적용 사례를 더 확대해 나갈 것”이라고 말했다.
SKT는 이와 함께 언어 AI 모델 다음으로 주목받고 있는 피지컬 AI 분야 주도권을 잡기 위해 디지털 트윈 구축 사업도 본격화하고 있다. 디지털 트윈은 제조 공장 현장을 디지털 세계로 쌍둥이처럼 복제해 AI가 현장을 이해하고 대응할 수 있게 하는 기술이다. 조익환 SKT 피지컬AI 담당(부사장)은 “복잡한 제조 현장을 3D 기반 디지털 세계로 재현하고, 실시간 데이터와 시뮬레이션 AI를 연결하는 것은 피지컬AI로 가기 위한 핵심 기반”이라며 “디지털 트윈을 단순히 시각화용이 아니라 AI가 제조 현장의 의사 결정과 실행에 참여하는 피지컬 AI 플랫폼으로 진화시킬 것”이라고 설명했다.
대표적인 구축 사례는 엔비디아의 3D 시뮬레이션 플랫폼인 ‘옴니버스’를 활용해 만든 SK하이닉스 팹(Fab·반도체 생산 전문 공장)의 디지털 트윈이다. 반도체 공정은 극단적 정밀도와 복잡성, 보안이 요구되기 때문에 이곳에서 얻은 노하우를 통해 다른 제조 분야로 확장하기 쉽다. 조 담당은 “AI를 제조 현장에서 실제로 작동하게 만드는 게 지금 가장 집중하고 있는 문제”라며 “AI가 앞으로 상황을 예측하면서 최적의 의사결정을 제안하고 로봇의 업무 처리까지 이어지는 구조를 만들어 내는 게 목표”라고 강조했다.
강광우([email protected])