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이 자료는 2025년 11월 30일 산업 AI 리더십 포럼에서 경기대학교 장태수 교수가 발표한 자료를 토대로 요약과 제안에 대한 평가를 추가한 내용임(저자 주기 사항)
1) 자율 제조(Autonomous Manufacturing)의 개념
(1) 스마트 제조와 자율 제조의 관계
자율 제조는 스마트 제조와 완전히 다른 개념이라기보다 스마트 제조의 고도화된 단계로 설명된다.
기존 스마트 제조는 의사결정 지원 중심이지만, 자율 제조는 시스템이 스스로 판단하고 실행하는 수준을 의미한다. 즉, 제조 시스템의 **자율성(autonomy)**이 핵심 특징이다.
기존 스마트 공장 모델에서도 이미 5단계 수준에서 자율성이 포함되어 있었기 때문에 자율 제조는 별도의 개념이라기보다. 즉, 스마트 제조의 최고 수준 단계로 이해할 수 있다.
따라서 산업 현장에서는 용어 혼란을 줄이기 위해 “AI 기반 스마트 제조의 고도화” 정도로 이해하는 것이 현실적이다.
내용이 대체로 동의할 만한 내용임
(2) AI 팩토리와 자율 제조
최근 정책에서는 스마트 공장을 AI Factory라는 용어로 대체하여 사용하기도 한다.
이는 제조 시스템 전반에 AI를 적용하여 생산, 품질, 설비 운영 등을 지능적으로 운영하려는 방향을 의미한다.
자율 제조는 이러한 AI 기반 제조 시스템 중에서도 AI가 제조 의사결정과 실행을 스스로 수행하는 수준을 의미한다.
즉, AI가 단순 분석 도구가 아니라 실질적 운영 주체 역할을 수행하는 제조 시스템이다.
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2) 자율 제조 프레임워크
(1) 자율 제조 시스템 구조
자율 제조 시스템은 기본적으로 AI 중심의 인지–판단–제어 구조로 설명된다.
핵심 구조
인지 (Perception) : 데이터 수집 및 상태 인식
판단 (Decision / Reasoning) : 상황 분석 및 의사결정
제어 (Control / Action) : 설비 및 시스템 제어
이 구조는 자율주행 자동차 시스템의 구조와 유사하며, 제조 시스템에서도 센서 → AI 판단 → 자동 제어의 흐름으로 작동한다.
(2) 시스템 구축 요소
자율 제조 시스템 구축에는 다음 4가지 산업 요소가 필요하다.
자동화 기기 (Automation Hardware)
연결화 기기 (Connectivity Hardware)
정보화 솔루션 (Software Systems)
지능화 서비스 (AI Services)
즉 자율 제조는 하드웨어 + 소프트웨어 + AI 서비스가 결합된 산업 구조로 구성된다.
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3) 자율 제조 프레임워크의 3차원 구조 (X–Y–Z 모델)
경기대학교 장태수 교수는 자율 제조 수준을 평가하기 위해 3차원 프레임워크를 제안한다.
(1) X축: 제조 활동 영역
제조 시스템 내 어떤 영역에 AI가 적용되는 지를 의미한다.
주요 제조 활동 영역
생산 (Production)
품질 관리 (Quality)
설비 관리 (Maintenance)
공장 내 물류 (Intra-logistics)
공급망 관리 (Supply Chain)
이 영역 구분은 ISA-95 및 MOM(Manufacturing Operations Management) 개념을 기반으로 한다.
장교수가 실제 발표에서 제시 자료의 제조 활동(업무영역, MOM 중심) X: 제조 활동
생산계획
품질관리
공정관리
설비관리
물류관리
내용이 대체로 동의할 만한 내용이지만 산업 특성인 가공 공정, 조립 공정 또는 두 가지 Mix 등과 같은 산업 특성에 따른 차이점을 어떤 형태로 든 반영하는 것이 필요하다. 이런 산업 특성에 따라서 Y축 및 Z 축의 특성과 수준이 달라 지는 것에 대해서 고려해야 바른 모델이 될 수 있다.
(2) Y축: AI 기능 유형
제조 분야에서 사용되는 AI 기능을 7가지로 구분한다.
인지 영역
감각 지능 (Sensor Intelligence)
시각 지능 (Vision AI)
판단 영역
추론 지능 (Reasoning AI)
생성 지능 (Generative AI)
제어 영역
동작 지능 (Action AI)
협업 지능 (Collaborative AI)
추가
언어 지능 (Language AI)
장교수 제시 Y축 : AI 기능과 동일
시각지능
감각지능
언어지능
추론지능
생성지능
동작지능
협업지능
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(3) Z축: 자율화 수준
자율 제조의 수준은 인간 개입 수준을 기준으로 정의된다.
대표 개념
1️⃣ Human-in-the-loop
AI가 분석하고 인간이 최종 결정
2️⃣ Human-on-the-loop
AI가 실행하지만 인간이 감독
3️⃣ Human-out-of-the-loop
AI가 완전 자동 운영
궁극적인 단계는 **Dark Factory (무인 공장)**이다.
이를 장교수가 제안 자율화 수준 = Z축 과 합성하여 재 구성하면 다음과 같다.
(레벨5) 자율형 무인공장 = Human - out -of - the -loop = Level 5 ( Dark Factory)
(레벨4) 고도 자율공장 = Human - on - the -loop = Level 4
(레벨3) 조건부 자율공장 = Human - in - the -loop = Level 3
(레벨2) 부분 자율 운영 = Level 2
(레벨1) 자율화 준비 = Level 1
(레벨0) 수동 운영 = Level 0
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4) AI 기반 자율 제조 기술
(1) Agentic AI
AI 에이전트가 스스로 작업을 수행하는 구조이다.디지털 환경에서 계획과 실행을 수행하며 최적화 모델과 결합될 수 있다.
(2) Physical AI
물리 시스템을 직접 제어하는 AI이다.
예
로봇 제어
공정 제어
설비 운영
최근에는 Physics-informed AI (PINN) 또는 World Model 기반 접근이 중요해지고 있다.
(3) Generative AI 활용
Generative AI는 제조에서 다음 영역에 활용될 수 있다.
설비 유지보수 지식 관리
공정 분석 보고서 생성
품질 문제 원인 분석
특히 LLM 기반 설비 보전 시스템이 연구되고 있다.
내용이 대체로 동의할 만한 내용이지만 세부 내용에서 추가하고 검토해야 할 내용이 상당하다고 본다. 기존의 자동화 시스템에 대한 고려가 없이 무조건 AI로만 기술을 제안하는 것은 현실적이지 않다.
5) 자율 제조 평가 프레임워크
자율 제조 평가 방법은 다음 구조로 설계된다. 평가 시스템을 만드는 것은 일종의 표준을 구축하는 것이므로 각계 각층의 의견을 수렴하고 충분히 검증하여 만드는 것이 필요하다. 2014년에 스마트공장 수준 진단을 만든 방식으로 접근해서는 곤란하다. 한번 만들어진 평가 시스템을 수정하는 것은 쉽지 않다.
평가 기준의 큰 틀은 다음 3가지가 될 수 있을 것이다.
제조 활동 영역
AI 기능 유형
자율화 수준
4. Five Key Insights
1️⃣ 자율 제조는 스마트 제조의 상위 단계이다. 스마트 제조가 의사결정 지원이라면 자율 제조는 AI 기반 자율 운영 시스템이다.
2️⃣ 자율 제조는 3차원 프레임워크로 평가할 수 있다. 제조 활동 × AI 기능 × 자율화 수준)
3️⃣ 제조 AI는 인지–판단–제어 구조를 따른다. 이 구조는 자율주행 시스템과 유사하다.
4️⃣ 제조 AI 핵심 기술은 Vision AI, Reasoning AI, Generative AI이다.
5️⃣ 궁극적 목표는 Dark Factory (완전 자율 공장)이란 주장이 나올 수 있는데 이런 주장에 대해서는 세심한 평가가 필요하다. 진정한 자율 제조는 Level 4로도 충분하다고 볼 수 있다.
Manufacturing is evolving rapidly as companies seek to improve efficiency, reduce costs, and respond faster to market demands. One of the most significant trends shaping this evolution is the rise of autonomous manufacturing frameworks. These systems use advanced technologies to enable factories to operate with minimal human intervention, improving precision and flexibility. Among the tools supporting this transformation, Manufacturing AX stands out as a powerful solution that integrates automation, data, and process control to drive smarter production.
This post explores how autonomous manufacturing frameworks are changing the industry and why Manufacturing AX plays a crucial role in this shift. It also highlights practical examples and key benefits for manufacturers ready to embrace the future.
What Is an Autonomous Manufacturing Framework?
An autonomous manufacturing framework refers to a system where machines, software, and processes work together with limited human input to manage production. These frameworks rely on technologies such as:
Artificial intelligence (AI) for decision-making and predictive maintenance
Internet of Things (IoT) devices to collect real-time data from equipment
Robotics to perform repetitive or complex tasks
Advanced analytics to optimize workflows and quality control
The goal is to create a self-regulating environment where production lines adjust automatically to changes in demand, supply, or equipment status. This reduces downtime, improves product consistency, and lowers operational costs.
How Manufacturing AX Supports Autonomous Manufacturing
Manufacturing AX is a comprehensive software platform designed to connect various elements of the manufacturing process. It acts as a central hub that integrates data from machines, sensors, and enterprise systems, enabling real-time monitoring and control.
Key features of Manufacturing AX include:
Process automation that reduces manual tasks and errors
Data visualization dashboards for quick insights into production status
Quality management tools to detect defects early
Supply chain integration to align inventory and production schedules
By providing a unified view and control over manufacturing operations, Manufacturing AX helps companies implement autonomous frameworks more effectively. It ensures that machines and systems communicate seamlessly, enabling faster responses to issues and better resource allocation.
Real-World Examples of Autonomous Manufacturing with Manufacturing AX
Several manufacturers have successfully adopted autonomous frameworks supported by Manufacturing AX, demonstrating tangible benefits:
Automotive assembly plants use Manufacturing AX to coordinate robotic arms and conveyor systems. This reduces assembly time by up to 30% and improves quality by minimizing human error.
Electronics manufacturers rely on real-time data from IoT sensors connected through Manufacturing AX to predict equipment failures before they happen, cutting downtime by 25%.
Food and beverage producers automate packaging and labeling processes with Manufacturing AX, allowing flexible production runs that adapt quickly to changing product lines.
These examples show how integrating Manufacturing AX into autonomous frameworks can lead to measurable improvements in efficiency, quality, and agility.
Benefits of Adopting Autonomous Manufacturing Frameworks
Manufacturers who implement autonomous frameworks supported by platforms like Manufacturing AX can expect several advantages:
Increased productivity through continuous operation and faster cycle times
Improved product quality by reducing variability and catching defects early
Lower operational costs by minimizing waste and manual labor
Greater flexibility to switch between products or adjust volumes quickly
Enhanced safety by limiting human exposure to hazardous tasks
These benefits help companies stay competitive in a market where speed and precision are critical.
Challenges and Considerations
While the potential is clear, adopting autonomous manufacturing frameworks requires careful planning:
Integration complexity: Connecting legacy equipment with new systems can be difficult and may require custom solutions.
Data security: Increased connectivity raises concerns about protecting sensitive production data.
Workforce adaptation: Employees need training to work alongside automated systems and interpret data insights.
Initial investment: Upfront costs for technology and implementation can be significant, though often offset by long-term savings.
Manufacturing AX helps address some of these challenges by offering scalable, secure, and user-friendly tools that simplify integration and management.
Looking Ahead: The Role of Manufacturing AX in Industry 4.0
As Industry 4.0 continues to advance, autonomous manufacturing frameworks will become more common. Manufacturing AX is positioned to be a key enabler by:
Supporting end-to-end digital transformation from design to delivery
Enabling real-time collaboration across departments and supply chains
Incorporating machine learning to improve decision-making over time
Facilitating sustainability goals by optimizing resource use and reducing waste
Manufacturers that adopt these technologies early will gain a competitive edge through faster innovation and more resilient operations.
- 관리자
- 1월 31일
ESG와 관련된 공시나 고지, 또는 교육 등에서 등장하는 용어는 약어가 특히 많이 있습니다. 이런 약어를 일일이 확인하는 것이 쉽지 않고 그 의미 파악도 어렵습니다. 첨부된 자료를 활용하시면 쉽게 용어의 의미를 이해하실 수 있을 것입니다.
편리하게 활용하여 주세요
