백호프, 하노버메쎄 2026 프레스 프리뷰서 “AI, 기계 안으로 들어오다”

[산업일보]
백호프오토메이션(Beckhoff Automation, 이하 백호프)이 제조 현장의 AI 적용 패러다임을 ‘외부 분석’에서 ‘기계 내 직접 실행’으로 전환하는 전략을 발표했다.

백호프는 지난 2월 25일 독일 하노버 전시장(Hannover Exhibition Center)에서 도이치메쎄(Deutsche Messe) 주최로 열린 ‘하노버메쎄 2026 프레스 프리뷰(Hannover Messe 2026 Press Preview)’에서 기계 제어 시스템과 AI의 완전한 통합 모델을 제시했다.

이날 발표를 맡은 야니스 도프마이어(Jannis Doppmeier) 트윈켓 머신러닝(TwinCAT Machine Learning) 제품 매니저는 “산업용 AI는 별도의 서버 환경이 아니라, 기계 자체에서 실시간으로 실행돼야 진정한 가치를 발휘한다”며 이를 구현할 소프트웨어 및 제어 플랫폼 전략을 공개했다.

기계 내부에서 실행되는 AI… TwinCAT CoAgent
백호프는 ‘트윈켓 코에이전트(TwinCAT CoAgent)’와 ‘트윈켓 3 머신러닝 크리에이터(TwinCAT 3 Machine Learning Creator)’를 AI 실행의 핵심 솔루션으로 소개했다.

TwinCAT CoAgent는 자동화 엔지니어링 과정에서 엔지니어를 보조하는 AI 솔루션이다. 코드 생성부터 오류 분석, 공정 최적화 제안 등 개발 단계 전반에 걸쳐 AI가 개입해 효율을 높인다.

함께 소개된 TwinCAT 3 Machine Learning Creator는 기계 내부에서 AI 모델을 직접 학습하고 실행할 수 있도록 설계됐다. 데이터 수집부터 모델 생성, 배포까지의 전 과정이 동일한 제어 환경에서 이뤄지기 때문에 별도의 외부 AI 서버가 필요 없다.

도프마이어 매니저는 “AI 애플리케이션을 기계 컨트롤러에 직접 탑재함으로써 데이터 전송 지연 시간을 줄이고, 공정 변화에 즉각적으로 대응할 수 있다”고 설명했다.

차세대 제어 기술 ‘TwinCAT PLC++’
백호프는 기존 PLC(Programmable Logic Controller)의 성능을 대폭 개선한 차세대 기술인 ‘트윈켓 PLC++(TwinCAT PLC++)’도 공개했다.

이 기술은 PC 기반 제어 아키텍처를 바탕으로 런타임 성능과 엔지니어링 효율을 극대화한 것이 특징이다. 복잡한 제어 로직과 무거운 AI 알고리즘을 단일 플랫폼에서 매끄럽게 운용할 수 있도록 설계됐으며, 소프트웨어 정의 자동화(Software-Defined Automation) 구조를 지향해 설비 변경이나 확장에 유연하게 대처할 수 있다.

개방형 제어와 지속가능성
백호프는 ‘개방형 PC 기반 제어(Open PC-based Control)’를 지속 가능한 제조의 핵심으로 꼽았다. 산업용 PC와 고성능 드라이브 기술, 제어반 없는 자동화(Control Cabinet-Free Automation), 지능형 이송 시스템을 하나로 통합해 생산 설비의 모듈화와 확장성을 높인다는 전략이다.

도프마이어 매니저는 “지속가능성은 하드웨어의 전력 효율뿐만 아니라, 소프트웨어 아키텍처를 얼마나 효율적으로 설계하느냐에 따라 결정된다”며 통합 플랫폼의 중요성을 강조했다.

한편, 베라 슈나트마이어(Vera K. Schnatmeyer) 백호프 기업 홍보 담당자는 “하노버메쎄는 글로벌 제조 산업과 직접 소통하는 중요한 무대”라며 “오는 4월 본 전시에서 AI 기반 자동화의 구체적인 적용 사례를 선보일 것”이라고 밝혔다.

백호프는 오는 4월 20일부터 24일까지 개최되는 ‘하노버메쎄 2026’ 본 전시에서 전체 자동화 포트폴리오를 공개하고, AI 솔루션과 PC 기반 제어 기술을 집중 조명하는 ‘하이라이트 포럼(Highlight Forum)’을 운영할 예정이다.