일본산업뉴스요약

베테랑의 신입 육성 부담 경감
PLC 제어의 '래더도'를 AI로 생성

“베테랑이 실무와 신입 육성을 동시에 맡고 있어 부담이 커지고 있다.” 이렇게 말하는 이는 생산설비의 수주 설계·제작을 담당하는 오지엔(이하 OGN)의 우타노(歌野) 사장이다. 기술 전승의 효율화는 설계 현장에서도 요구되고 있다. 생산설비 전기 설계에서의 기술 전승을 AI 활용으로 지원하는 OGN의 시도를 살펴본다.

ONG이 AI 적용 대상으로 삼은 업무는 PLC(프로그래밍 로직 컨트롤러)를 제어하는 래더 프로그램 작성이다. 이는 기계를 구동하는 전기 회로도(릴레이 시퀀스도)를 기반으로 하며, 두 개의 세로선과 이를 연결하는 가로선으로 구성된 형태가 사다리(래더)를 닮아 이런 이름이 붙었다. 래더 프로그램은 래더도라고도 불린다.

래더도는 위에서 아래로, 왼쪽에서 오른쪽으로 진행되는 구조이기 때문에 프로그램의 실행 순서를 직관적으로 파악할 수 있다. 또한 래더도 왼쪽에는 스위치나 센서 등의 ‘접점’, 오른쪽에는 액추에이터와 램프 등의 ‘코일’을 배치하여 “이 스위치가 켜지면 이 모터가 동작한다”, “이 센서가 반응하면 이 램프가 점등된다”와 같은 조건을 직관적으로 이해할 수 있다.

이러한 장점 때문에 래더도는 PLC 프로그래밍 언어로 현재도 널리 사용되고 있다. 수식을 이용한 복잡한 연산 처리에서는 다른 언어(ST 언어 등)를 사용하는 경우도 있지만, 지금까지 축적한 프로그램 활용과 기존 설비의 유지보수를 고려하면 래더도 작성 기술을 단절시킬 수는 없다.

가독성이 높고 겉보기에는 단순해 보이는 래더도지만 습득은 결코 쉽지 않다. 래더도의 규칙을 지식으로 알고 있더라도 어떤 접점이나 코일을 어떤 순서로 배치할지는 설계자의 실력에 달려 있다. 또한 동작이 제대로 이루어지지 않을 때의 수정에는 실제 설비에 대한 이해를 바탕으로 한 유연한 대응이 요구된다.

젊은 설계자가 래더도 기술을 습득하는 과정은 기존에 베테랑 설계자의 보조 업무를 수행하며 기초를 익힌 뒤, 부분적인 래더도 작성부터 맡는 식으로 수년에 걸쳐 업무 범위를 넓혀가는 방식이다. 우타노 사장은 “처음부터 많은 래더도를 작성하면 숙련 속도가 빨라질 수는 있지만, 베테랑이 확인하고 수정해야 하는 부담이 늘어난다”고 어려움을 토로한다.

그래서 고안한 것이, 신입 설계자가 경험을 쌓는 초기 단계에서 AI를 활용해 베테랑 설계자의 부담을 줄이는 방법이다. 우타노 사장은 “래더도를 AI로 생성할 수 있다면, 베테랑이 처음부터 가르치는 내용을 어느 정도 습득할 수 있어 학습 기간을 단축하고 베테랑의 부담을 줄일 수 있다고 생각했다”고 설명한다.

-- 중간 언어를 통해 래더도 생성 --
OGN의 래더도 자동 생성에 협력한 기업은 레이와AI(令和AI, 도쿄)다. 레이와AI가 개발한 시스템 ‘ISSAC(아이작)’은 하드웨어 도면과 타이밍 차트를 업로드하면 래더도를 자동으로 생성한다. 하드웨어 도면은 모터나 센서 등의 물리적 연결을 나타내는 도면이며, 타이밍 차트는 동작의 타이밍과 순서를 표현한 것이다.

다만, 하드웨어 도면과 타이밍 차트를 해석하고, 그것들에 대응하는 래더도를 AI로 한 번에 생성하는 것은 현재의 LLM(대규모 언어 모델)으로는 어려웠다. 그래서 레이와AI가 독자적으로 고안한 것이 ‘중간 언어’다. OGN의 노하우를 반영하기 위해 양사는 협의를 거듭했다. 래더도를 표현하는 데 필요한 충분한 정보를 담으면서도 AI가 이해하고 편집할 수 있도록 설계했다고 한다.

우선 OCR(광학문자인식) 기반 AI가 하드웨어 도면과 타이밍 차트에서 래더도 생성에 필요한 정보를 추출한다. 다음으로 이 정보를 중간 언어로 변환한다. 중간 언어는 AI가 변환하는 것이 아니라 내부 정보를 기반으로 논리적으로 변환한다. 이렇게 변환된 중간 언어는 렌더링 과정을 통해 래더도로 생성된다.

ISSAC에는 채팅을 통해 지시를 내리면 래더도를 수정하거나 설명해주는 기능도 탑재되어 있다. 이 부분에서는 LLM을 활용하고 있다. 미국 오픈AI의 ‘챗GPT’ 등 범용 LLM을 사용한다. LLM은 래더도에 대한 별도의 학습이 필요 없으며, 프롬프트 지시에 따라 중간 언어를 이해하고 편집할 수 있다.

OGN에서는 ISSAC을 래더도의 ‘초안’ 작성에 활용하고 있다. AI가 생성한 래더도를 사람이 확인하고 수정하는 방식이다. ISSAC 도입을 통해 현재 약 30%의 래더도 작성 공수를 절감하고 있다고 한다. 우타노 사장은 “더 잘 활용하면 50% 정도는 절감할 수 있을 것 같다”며 기대를 나타냈다.

-- 신입 설계자들이 자율적으로 학습 가능 --
ISSAC 도입으로 “신입 단계부터 래더도 작성을 경험할 수 있게 된다”고 우타노 사장은 말한다. 기존에는 래더도 기술 습득에 최소 1년, 경우에 따라서는 수년이 걸렸지만, 이를 크게 단축할 가능성이 높다.

또한 우타노 사장은 “래더도에 대해 모르는 점을 채팅으로 질문하면 AI가 답변해준다. 이전에는 이를 모두 베테랑 설계자가 담당했다”고 말하며, 베테랑 설계자의 부담 경감에도 기대를 표했다. 베테랑 설계자들도 적극적으로 ISSAC을 활용함으로써 교육 측면은 물론 실무 부담도 줄여 나가고 있다고 한다.

OGN의 다케우치(竹内) 계장은 “래더도는 완전히 새로 100% 작성하는 경우는 드물다. 기본적으로는 과거에 제작한 다양한 설비의 래더도를 조합하기 때문에 새로 작성하는 부분은 전체의 20~30% 정도에 불과하다”고 말했다. 과거 래더도를 찾아보거나 내용을 이해하는 업무에도 AI를 활용할 수 있을 것 같다.

OGN에서는 베테랑 설계자의 고령화와 은퇴가 진행되는 한편 업무량은 줄어들지 않아, 인력 확보를 위해 해외 채용이나 래더도 미경험자를 채용하는 경우가 늘고 있다. 그 결과 베테랑의 부담이 더욱 커지고 있으며, 우타노 사장은 “이러한 상황에서 벗어나고 싶었다”고 말한다.

레이와AI의 사카모토(坂本) 사장은 ISSAC의 개발에 대해 “래더도를 자동 생성하는 이번 시스템은 아직 시작 단계에 불과하다”고 평가했다. “앞으로는 ‘이런 기계를 설계하고 싶다’는 설명만으로도 래더도를 자동 생성할 수 있는 AI 개발을 목표로 하고 있다”고 의욕을 보였다.

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