요즘 AI 이야기를 하면 대부분 대화형 AI나 생성형 모델을 먼저 떠올립니다.
질문하면 답해주고, 문서를 써주고, 이미지를 만들어주는 AI 말이죠.
하지만 제조 현장에서는 조금 다른 질문이 나옵니다.
“그래서 이 AI가 현장에서 뭘 대신 판단해주나요?”
이 질문에서 출발하면, 자연스럽게 피지컬 AI(Physical AI)라는 개념으로 이어집니다.
제조 현장은 ‘정답’보다 ‘판단’이 필요한 곳입니다
제조 현장은 시험 문제가 아닙니다.
정답이 미리 정해져 있지도 않고, 조건도 매번 다릅니다.
설비 진동은 기준치 근처를 오가고
품질 불량은 아직 통계적으로 의미 없고
작업자는 오늘 컨디션이 다르고
납기는 이미 촉박합니다
이 상황에서 현장은 늘 이렇게 묻습니다.
“지금 멈출까, 그냥 갈까?”
“이건 이상일까, 변동일까?”
그리고 이 질문의 답은
매뉴얼이 아니라 사람의 경험과 감각에 의존해 왔습니다.
피지컬 AI는 바로 이 지점,
사람이 감으로 하던 판단의 일부를 데이터로 나누기 위해 등장한 AI입니다.
피지컬 AI는 ‘다시 뜨는 기술’이 아닙니다
한 가지 분명히 하고 싶은 게 있습니다.
피지컬 AI는 요즘 갑자기 유행처럼 등장한 개념이 아닙니다.
이미 우리는 오래전부터 피지컬 AI를 써왔습니다.
머신비전으로 불량을 판별했고
제어 알고리즘으로 설비를 움직였고
센서 데이터로 이상을 감지했습니다
다만 그 AI들은 항상 하나의 기능, 하나의 장비, 하나의 목적에 묶여 있었습니다.
지금 달라진 건 기술이 아니라 환경입니다.
데이터가 흩어지지 않고 쌓이기 시작했고
여러 공정과 설비를 동시에 볼 수 있게 되었고
AI가 단일 예측을 넘어 판단 구조를 가질 수 있게 되었습니다
그래서 이제 피지컬 AI는
‘기능’이 아니라 운영의 일부로 이야기되기 시작한 겁니다.
제조에서 중요한 건 생성이 아니라 연결입니다
제조 현장에서 AI에게 바라는 건
보고서를 예쁘게 써주는 능력이 아닙니다.
진짜 필요한 건 이것입니다.
이 이상 신호가 어디서 시작됐는지
지금 조치가 다른 공정에 어떤 영향을 주는지
멈추는 선택과 버티는 선택 중 어느 쪽이 더 합리적인지
이 판단을 하려면
AI는 단일 데이터만 봐서는 안 됩니다.
설비 로그
공정 이력
품질 데이터
이미지
작업 조건
이 모든 걸 하나의 판단 흐름으로 연결해야 합니다.
그래서 제조 AI는 결국 이렇게 진화합니다.
데이터를 보여주는 AI →
의미를 해석하는 AI →
판단을 제안하는 AI
이 단계에 들어선 AI를 우리는 보통
피지컬 AI라고 부릅니다.
제조 AI의 목적은 사람을 대체하는 게 아닙니다
많은 현장에서 AI 도입이 막히는 이유는 단순합니다.
“이거 사람 일자리 뺏는 거 아니에요?”
하지만 실제 현장에서 AI가 필요한 이유는 정반대입니다.
사람이 모든 데이터를 다 볼 수 없고
모든 판단을 혼자 떠안기엔 이미 너무 복잡해졌기 때문입니다
피지컬 AI의 역할은 명확합니다.
놓치기 쉬운 신호를 먼저 정리해주고
가능한 선택지를 줄여주고
그 판단의 근거를 데이터로 설명해주는 것
즉, 판단을 대신하는 게 아니라 판단을 분담하는 AI입니다.
이게 제대로 작동하기 시작하면
AI는 더 이상 ‘신기한 기술’이 아니라
없으면 위험한 운영 인프라가 됩니다.
그래서 요즘 제조 AI가 현실적인 이야기로 들리는 이유
피지컬 AI는 새로 등장한 기술이 아닙니다.
다만 이제서야 이런 질문을 던질 수 있는 시점이 된 겁니다.
“이 판단, 언제까지 사람만 해야 할까?”
이 질문에 진지하게 답하기 시작한 순간부터
제조 AI는 유행이 아니라 필수 선택지가 됩니다.
우리가 만들고 있는 제조 AI에 대해
포인랩은 AI를 ‘보여주는 도구’가 아니라 판단 구조로 설계된 제조 AI를 만듭니다.
이기종 제조 데이터를 하나의 흐름으로 연결하고
공정·설비·품질 판단을 AI 에이전트로 분담하며
실제 현장에서 바로 쓸 수 있는 형태로 구현합니다
화려한 데모보다 현장에서 하루라도 덜 고민하게 만드는 AI를 목표로 합니다.
📌 만약 이런 고민을 하고 계시다면
데이터는 있는데, 판단은 여전히 사람 몫이라 느껴질 때
AI를 도입했지만 현장에서는 잘 안 쓰일 때
“이걸 AI로 할 수 있을까?”라는 질문이 자주 나올 때
👉 제조 AI는 이미 다음 단계로 가고 있습니다.
포인랩은 그 다음 단계를 현실적인 방식으로 함께 고민합니다.
지금의 제조 AI가 답답하다면,한 번쯤은 ‘판단 구조’부터 다시 이야기해볼 때입니다.