일본산업뉴스요약

제조업에서 생성 AI 활황
지멘스 등, 의약품 조합에서 제어반 설계까지 선보여

생성 AI(인공지능)의 쇼케이스가 된 올해의 ‘하노버메세 2025(HANNOVER MESSE 2025)’. 그 배경에 있는 것은 현장의 인력 부족으로 인해 고조되고 있는 자동화 요구이다. 전회(2024년)에서 대형 산업 기기 제조사 등이 컨셉으로 내세운 생성 AI 활용이 밸류체인 전체로 확대되는 등 제품화 국면으로 들어섰다. 제조업에서의 생성 AI 활용이 드디어 유럽을 중심으로 본격적으로 확산될 것으로 보인다.

부스 곳곳에 생성 AI 서비스를 도입하는 등, 이번 하노버메세에서 크게 주목받은 곳 중 하나가 독일의 지멘스(Siemens)였다. 생성 AI가 탑재된 어시스턴트 'Siemens Industrial Copilot'을 설계 및 계획에서 엔지니어링, 운영, 서비스에 이르기까지 밸류체인 전체에서 활용할 수 있도록 기능을 확장. 일부는 이미 제품에 도입했다. 산업기기 업체인 프랑스의 슈나이더일레트릭(Schneider Electric)과 독일의 베크호프오토메이션(Beckhoff Automation) 등도 데모를 선보였다.

향후, 산업기기 제조사들의 경쟁 축은 기술 혁신이 빠른 생성 AI를 얼마나 신속하게 제품에 도입할 수 있는지, 데이터 활용을 포함해 현장의 니즈에 얼마나 세밀하게 대응할 수 있을지 등이 될 것 같다. 지멘스의 부시 CEO는 하노버메세 행사장에서 “우리는 전문지식을 가지고 있으며 우리의 산업을 이해하고 있다. 그리고 데이터도 보유하고 있다. AI와 데이터, 전문지식의 조합으로 승리할 수 있을 것이다”라고 말했다. 앞으로 수 년 안에 과연 어느 기업이 승자가 될 것인지 주목되고 있다.

-- 지멘스, 제약 분야에도 야심 드러내 --
자동차나 전자기기의 조립과 같은 디스크리트 산업용을 상정한 서비스가 많이 등장하고 있는 가운데, 이번 하노버메세에서 지멘스는 화학과 철강, 석유 등의 프로세스 산업을 대상으로 한 생성 AI 활용 중 하나로 제약 업계에서의 사례를 소개했다. 생성 AI를 활용해 의약품 레시피를 효율적으로 작성하는 것이다.

최근 제약 분야에서는 개발·생산의 효율화가 요구되고 있다. 이에 대응해 지멘스는 원료를 반죽하거나, 화학 반응을 시키는 제약 프로세스를 생성 AI를 활용해 효율화하고 있다. 예를 들어, 생성 AI가 탑재된 시스템 상에서 채팅 형식으로 '적절한 물-글리콜의 양은 얼마나 되는가'라고 물어보면 사양서 등을 참조해 허용량 등을 제시해준다. 이어서, ‘(물-글리콜을) 3% 늘린다’ 등의 지시를 주면, 데이터베이스상의 원래 레시피를 갱신한다. 이러한 기능은 올해 안의 프리릴리즈를 예정하고 있다.

이 밖에도 현장에서의 장치 가동이나 유지보수와 같은 오퍼레이션, 단순 작업 등 엔지니어링의 효율화를 위한 활용 사례도 선보였다.

전자인 오퍼레이션에 있어서 장비 가동 시의 가이던스에서는 매뉴얼 영상을 제시하면서 장비의 배치나 버튼 조작 등을 설명. 유지보수 시에는 로봇 상태를 감시하면서 이상이 있으면 어디에 오류가 발생하고 있는지를 알려주거나, 대처 방법을 제시하기도 한다.

후자인 엔지니어링 영역에서는 지멘스가 제공하는 ‘TIA(Totally Integrated Automation) 포털’에 생성 AI에 의한 지원 기능을 추가한 버전을 2024년 7월에 발매했다. 프로그램 생성 및 조작 화면과 같은 HMI(휴먼 머신 인터페이스) 작성을 채팅 형식으로 지원하는 것으로, 유럽의 일부 국가와 미국에서 무상으로 제공하고 있다. 또한 올해 안에 다국어 대응 및 기능을 강화한 차기 버전도 출시할 계획이다.

-- 슈나이더, 프로그램 비숙련자도 사용하기 쉽도록 –

생성 AI 활용을 통해 고객인 기계 제조사 등의 경쟁력 강화를 강하게 내세워온 곳이 프랑스의 슈나이더일레트릭이다. 프로그래밍을 잘 모르는 사람도 프로그램을 만들 수 있고, 프로그램을 만들 수 있는 사람의 경우, 한층 더 품질이 높은 것을 단기간에 만들 수 있는 등, 공수를 줄일 수 있다. 원가 절감, 더 나아가 경쟁사보다 수익률을 높일 수 있다는 점을 어필하고 있다.

특징적인 것은 원하는 것이 적힌 워드 등의 문서를 입력하면 바로 프로그램을 작성하는 것이 아니라, 우선은 자동으로 프로그램의 흐름을 나타낸 스켈레톤을 제시한다는 점이다. 그런 다음, 각각의 처리에 대해 프로그램을 작성한다.
 
프로그램에 대해 잘 알지 못해도 생성 AI에게 배우면서 이해할 수 있는 기능도 복수 마련되어 있다. 예를 들어, ‘Copilot Recommendations’는 추가하는 것이 좋을 것 같은 프로그램을 제안하거나, 출력한 프로그램에 대해 내용을 물으면 레퍼런스를 제시한다. 프로그램 작성 도중에 테스트도 실행할 수 있다.

슈나이더는 2024년의 하노메세에서 이러한 컨셉을 발표했다. 1년간 고객과의 트라이얼을 거쳐 올해 안에 'Automation Application Copilot'이라는 이름으로 제품화할 계획이다. 마이크로소프트가 제공하는 생성 AI인 ‘Microsoft Copilot’을 기반으로 가동되며, 단순 판매 모델과 서브스크립션 모델(정기구독 모델)을 모두 상정하고 있다.

-- 베크호프, LLM을 분리한 서비스를 새롭게 발표 --
독일의 베크호프는 2023년의 하노버메세에서 PC 베이스의 제어 소프트웨어 ‘TwinCAT’의 확장 기능으로 ‘TwinCAT Chat’을 발표. 일부 유저용으로 베타 버전의 생성 AI 서비스를 제공하고 있었다. 이번에 이것을 ‘TwinCAT CoAgent’라고 개명해 새로운 서비스로 발표했다. 베크호프 일본법인의 가와노(川野) 사장은” 이제 더 이상 생성 AI는 채팅의 세계가 아니다. 에이전트를 (유저가) 스스로 제작할 수 있는 아키텍처를 제공하는 방향으로 방침을 전환했다”라고 설명한다.

베크호프는 현장의 니즈에 대응하기 위해 개발 환경뿐만 아니라, 설비가 가동되는 런타임 환경에서도 생성 AI가 움직일 수 있도록 새롭게 대규모언어모델(LLM)과 접속하는 인터페이스를 개발했다. 지금까지와 크게 다른 것은 LLM 측과 에이전트 측을 분리해 인터페이스와 환경만을 제공하는 점에 있다. 이용하는 LLM을 유저가 자유롭게 선택할 수 있도록 하기 위해서이다. LLM의 기술 진화가 빠르고, 로컬 LLM의 활용 니즈도 높아지고 있어 다양한 LLM에 대응할 수 있는 것이 현장에 적합하다고 판단했다. 기존에는 클라우드 상에서 움직이는 오픈AI의 Chat GPT에만 대응하고 있었다.

HMI를 만드는 에이전트 등은 기본적으로는 최종 유저나 기계 제조사(로봇 제조사 등)가 자사에서 작성하는 것을 상정한다. 확정된 서비스가 아니기 때문에 유저가 자유롭게 서비스를 만들 수 있다. LLM 계약 자체는 유저가 하기 때문에 베크호프도 제품을 팔기 쉽다는 장점이 있다.

TwinCAT CoAgent는 TwinCAT의 옵션으로 제공해 나갈 계획이다. 하지만, 이번에 서비스 구성을 완전히 바꾸었기 때문에 제품화는 미정이다. 향후, 얼리어답터를 모집해 가격이나 제공 방법 등을 검토해 나갈 방침이다.

-- 독일 제조사들이 AI 서비스 속속 발표 --
독일의 EPLAN Software&Service는 마이크로소프트와 공동으로 개발한 ‘EPLAN Copilot’를 선보였다. 제어반 설계자용으로 최대 10종류의 서로 다른 샘플을 3D로 표시할 수 있다. EPLAN Software&Service의 시츠 CEO는 “더 많은 고객의 유스케이스 및 도면에 대응할 수 있게 되었다”라며 자신감을 내비쳤다.

AI의 활용을 전반적으로 어필한 곳은 독일의 페스토(Festo)이다. 생산 현장에서 데이터를 실시간으로 수집해 AI로 분석하는 'Festo AX Industrial Intelligence'와 기존 기술의 조합을 통해 다운타임을 최대 25%, 불량품을 최대 20% 줄일 수 있다고 한다. 생성 AI의 이용에 관해서도 학습이나 교재를 생성하는 ‘Festo Learning Experience’를 이미 실용화했다. 향후에는 생성 AI에 의한 어시스턴트를 통해 제품 정보 제공 및 트러블 해결을 도모하는 ‘Festo Virtual Assistant’도 정식으로 릴리스할 예정이다.

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