| 서울=한스경제 박정현 기자 | “로봇 산업은 그동안 하드웨어 성능 중심으로 발전해왔지만 산업 현장에서는 로봇이 실제 업무를 이해하고 안정적으로 수행하는 것이 더 중요합니다. 로봇 전환(RX)의 핵심은 개별 성능이 아니라 현장에 맞는 학습·검증·운영 체계를 갖추는 데 있습니다.”
현신균 LG CNS 사장은 7일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 기자간담회에서 이같이 말하며 RX 플랫폼 브랜드 ‘피지컬웍스(Physical Works)’를 공개했다. 이날 행사에서는 국내 최초로 이기종 로봇이 사람의 원격 조종 없이 학습 기반으로 자율 협업하는 모습도 시연됐다.
피지컬웍스는 로봇 데이터 수집부터 학습·검증·현장 적용·운영·관제까지 전 주기를 통합한 LG CNS의 RX 플랫폼 브랜드다. LG CNS는 국내 기업 가운데 처음으로 로봇 학습부터 운영까지 아우르는 엔드투엔드 플랫폼을 자체 브랜드로 선보였다고 설명했다.
현 사장은 “로봇 도입을 넘어 현장에서 실제 업무를 수행할 수 있도록 학습·검증·운영·고도화까지 하나의 체계로 보고 있다”며 “산업 현장에 대한 이해와 AI·로봇·시스템통합(SI) 역량을 기반으로 RX 시대 핵심 파트너가 되겠다”고 말했다.
LG CNS는 이날 로봇 학습 플랫폼 ‘포지(Forge)’와 통합 운영 플랫폼 ‘바통(Baton)’도 함께 공개했다. 행사 이후 진행된 시연에서는 이족보행·사족보행·휠형·AMR(자율주행로봇) 등 다양한 형태의 로봇이 스스로 역할을 나눠 협업하는 모습이 공개됐다.
LG CNS는 현재 전자·화학·전지·물류·조선 등 다양한 산업군에서 20건 이상의 휴머노이드 로봇 PoC(개념검증)를 진행 중이다. 물류센터 박스 적재, 화학 공정 원재료 투입, 조선소 용접 등 반복·위험 작업 중심으로 적용 범위를 확대하고 있다.
이준호 LG CNS 스마트물류·시티사업부장(전무)은 “개념검증(PoC)는 활발하지만 실제 현장 적용 속도는 느린 편”이라며 “결국 핵심은 양질의 현장 데이터를 얼마나 빠르게 확보하느냐에 달려 있고 성과는 약 2년 뒤부터 본격적으로 가시화될 것으로 본다”고 전했다.
▲ 1부터 10까지 다 하는 ‘포지’
'단련'의 의미를 가진 포지(Forge)는 로봇 학습 데이터 수집과 RFM(Robotics Foundation Model) 학습·검증을 담당하는 플랫폼이다. 원격 조작, 시뮬레이션, 영상 기반 학습 등을 통해 데이터를 수집하고 AI가 학습용 데이터를 자동 생성·정제한다. 학습된 모델은 3D 가상 환경에서 사전 검증을 거친 뒤 실제 현장에 배포된다.
LG CNS는 이를 통해 로봇 현장 투입 기간을 기존 수개월에서 1~2개월 수준으로 단축할 수 있다고 설명했다.
박상엽 LG CNS CTO 상무는 “춤추는 로봇은 이제 흔하지만 중요한 것은 현장에서 실제 일을 할 수 있느냐”라며 “피지컬웍스는 데이터 확보부터 학습·운영까지 로봇 라이프사이클 전체를 통합 지원하는 플랫폼”이라고 말했다.
이어 “로봇 한 대의 지능이 아니라 앞으로는 수백·수천 대 로봇이 하나의 지능으로 움직이는 군집 지능화 시대가 올 것”이라며 “공장 전체가 하나의 인텔리전스로 운영되는 시대를 준비하고 있다”고 강조했다.
포지는 단순 반복 학습에서 벗어나 실제 공장과 업무 환경을 3D 가상 공간으로 구현해 시뮬레이션 데이터를 학습에 활용한다. 사람의 행동을 수천 번 반복 모사하던 기존 방식보다 효율적으로 데이터를 확보할 수 있다.
LG CNS에 따르면 현장 데이터를 기반으로 추가 학습을 진행한 경우 성공률 향상과 실패 감소, 처리량 증가 효과가 확인됐는데 기업은 미래 피지컬AI애 았어 산업 특화 RFM 확보가 핵심 경쟁력이 될 것이라고 보고 있다.
▲ 이기종 로봇 통합 관제하는 ‘바통’
바통(Baton)은 지휘봉이라는 뜻이다. 여러 제조사의 로봇을 통합 관제하고 AI 기반으로 운영을 최적화다. 제조사마다 다른 제어 체계와 운영 화면을 표준화해 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있도록 했다.
AI 에이전트 기반으로 작업을 자동 배분하고 이동 동선을 최적화해 충돌을 방지한다. 컨베이어벨트 중단이나 특정 로봇 고장 같은 돌발 상황이 발생하면 다른 로봇으로 작업을 재할당하는 방식으로 실시간 대응도 가능하다.
기존 제조실행시스템(MES)으로 관리하기 어려웠던 비정형 작업까지 자동화 범위를 확장한 점도 특징이다. 공정 중간 단계에서 로봇이 상황을 인식하고 자연스럽게 작업을 이어가는 방식이다.
LG CNS는 자율주행로봇(AMR)·무인운반로봇(AGV) 등 100대 규모 환경에 바통을 적용할 경우 생산성은 약 15% 향상되고 운영비는 최대 18% 절감될 것으로 기대하고 있다.
현재 바통은 부산 스마트시티 국가시범도시 사업에서 순찰·바리스타·청소·짐 운반 등 4종 로봇 통합 관제에 적용 중이다.
박 상무는 “지금은 로봇 한 대의 지능을 고민하지만 앞으로는 수많은 로봇과 생산설비, ERP·MES 같은 레거시 시스템까지 하나로 연결되는 시대가 올 것”이라며 “결국 공장 전체가 하나의 지능처럼 움직이는 구조로 발전하게 될 것”이라고 말했다.
LG CNS는 향후 제조·물류 중심으로 RX 사업을 확대할 계획이다. 회사는 미국 RFM 전문기업과 하드웨어 기업 투자도 진행 중이며 추가 투자와 협력도 검토하고 있다고 밝혔다.
회사 관계자는 “LG CNS의 강점은 생산 현장 이해도와 생산 데이터, ERP·MES·WMS 등 기존 제조 시스템 연계 역량”이라며 “로봇 자체를 만드는 것이 아니라 현장에 가장 적합한 로봇을 빠르게 학습·운영할 수 있도록 하는 것이 목표”라고 말했다.
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