스마트제조 트렌드가 ‘자동화’를 넘어 ‘자율화’로 전환되고 있다. 로봇과 설비를 단순히 자동으로 동작시키는 단계를 지나, 공장 전체가 스스로 판단하고 운영하는 구조로 진화하는 것이다.
다임리서치(DAIM Research)는 5일 일산 킨텍스에서 열린 ‘2025 로보월드(ROBOTWORLD 2025)’에서 강화학습 기반의 AI 제조·물류 운영 플랫폼을 소개했다. 공장 내 여러 대의 자율 이동 장비(AMR·OHT·AGV)가 동시 주행할 때 발생하는 교착(Deadlock)과 경합(Contension)을 사전에 방지하는 것이 핵심이다.
강화학습(RL·Reinforcement Learning)은 바둑 AI ‘알파고’의 핵심 알고리즘이다. 이성욱 다임리서치 부사장은 “다임리서치는 이 알고리즘을 공장 전체 맵 단위의 통합 의사결정 구조로 확장한 것”이라 설명했다.
로봇 개체가 각자 경로를 계산하는 방식이 아니라, 공장 전체가 목표 생산성을 기준으로 최적 상태를 먼저 계산하고 개별 로봇은 그 지시에 따라 움직이는 구조라는 것이다.
이 부사장은 “현장에는 AMR·OHT·AGV 등 다양한 제조사·기종의 로봇이 함께 투입된다”며 “이를 단일 관제 체계에서 통합 제어할 수 있다면 로봇들이 양보·대기·우회·합류하는 최적 전략을 AI가 계산해 지시하기 때문에 공정 확장 시 병목이 발생하지 않는다”고 덧붙였다.
전시 부스에서는 디지털 트윈 기반 실시간 시뮬레이션(xDT) 이 함께 시연됐다. 설비 증설, 라인 재배치, 장비 고장 등 변수가 발생해도 1시간 이내에 공장 전체 라우팅과 스케줄링 정책이 자동 재설정되도록 구성할 수 있다. 이는 운영자가 수동 조정하던 기존 방식 대비 장비 중단 시간 감소와 생산 변동 최소화 효과가 있다.
회사는 이같은 로봇군 관리 시스템(xMS)과 디지털 트윈 기반 가상공장 솔루션(xDT)을 연동해 자동화 비용·운영 인력·구축 리드타임을 동시에 줄이는 효과를 제시했다.
다임리서치는 제조·물류 시뮬레이션, 실시간 관제 엔진, 디지털 트윈 기반 제조 최적화 솔루션을 포함한 AI 자율제조 통합 플랫폼을 운영하고 있으며, 삼성전자·현대차·아모레퍼시픽 등과 협업 레퍼런스를 보유하고 있다.