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피지컬 AI는 인공지능(AI)을 설비·센서·제어 시스템과 직접 연계, 제조 현장에서 발생하는 데이터를 기반으로 판단과 제어까지 수행하는 기술이다.
DH오토웨어는 스마트팩토리 전략을 SMT(Surface Mount Technology·표면 실장 기술), 조립, 검사, 물류 등 주요 생산 공정에 단계적으로 적용하고 있다.
설비 이상 징후 감지, 공정 편차 관리, 품질 불량 원인 분석, 생산 조건 최적화 등 기존에 인력 의존도가 높았던 영역에 AI 분석을 적용해 현장 대응 속도와 관리 정밀도를 높이는 것이 목표다.
특히 SMT 공정에서는 설비 로그와 공정 데이터를 연계해 이상 감지와 불량 분석을 통해 생산 안정성과 품질 관리 효율화가 기대된다.
또 전장 제조 전 공정을 유기적으로 연결해 생산성을 극대화 하는 전략도 단계적으로 실행할 계획이다. 단순히 개별 공정을 기계화·자동화하는 수준을 넘어, 인공지능과 로봇 기술을 활용하여 공정 간 단절 없는 흐름을 구축하는 게 목표다.
이를 통해 정밀 조립 및 가공 공정을 수행하며, 반복 공정의 품질 향상을 극대화할 수 있다. 또 고해상도 카메라와 AI 비전 알고리듬을 탑재해 육안으로 식별하기 힘든 미세 결함을 실시간 탐지할 수 있다. 자율주행 로봇(AMR) 및 무인운반차(AGV)가 공장 내 자재 이송 및 완제품 입고를 담당, 공간 및 물류 효율 최적화도 동시에 구현할 수 있게 된다.
DH오토웨어는 또 MES(Manufacturing Execution System·제조 실행 시스템)·ERP(Enterprise Resource Planning·전사적 자원 관리)·설비 데이터를 통합, 생산·품질·원가 정보를 연계 관리하는 스마트팩토리 체계를 구축 중이다.
시스템이 가동되면 △ 공정별 생산성 및 손익 영향 분석 △ 품질 이슈 발생 시 원인 공정 추적 △ 공정 조건 변경에 따른 원가·수익성 영향 가시화 등이 가능해져, 제조 현장과 경영 관리 간 연결성이 강화될 것으로 전망된다.
회사 측은 스마트팩토리를 현장 자동화뿐 아니라 경영 의사 결정을 지원하는 인프라로 활용한다는 방침이다.
회사는 피지컬AI 기반 스마트팩토리 모델을 각 공장의 특성과 운영 환경을 고려해 표준 모델과 현지 맞춤형 모델을 병행하고 있으며, 안정화 이후에는 외부 고객사와의 협력 가능성도 열어놓고 있다.
또한 자동화 구축 비용에 부담을 느끼던 중소·중견 기업들에 최적화된 대안 제시도 기대 효과중 하나다.
DH오토웨어 관계자는 “전장 부품 제조 과정에서 축적된 데이터와 공정 운영 경험을 바탕으로, AI를 제조 현장에 실질적으로 적용하는 데 집중하고 있다”며 “자동화·지능화는 선택이 아닌 생존의 문제이며, 스마트팩토리 고도화를 통해 생산성과 품질 경쟁력을 안정적으로 강화해 나갈 계획”이라고 말했다.
