AI는 이제 텍스트와 이미지 등 디지털 영역을 넘어, 제조와 로보틱스 등 현실 세계로 확장되고 있다. 그러나 제조 산업은 설비, 공정, 안전, 품질이 복합적으로 얽힌 물리 환경 기반 산업으로, 작은 오류도 생산 중단이나 비용 손실로 이어질 수 있어 AI 적용이 쉽지 않은 영역으로 꼽힌다.

이러한 한계를 극복하기 위한 접근으로 ‘Physical AI’가 제시되고 있으며, SK텔레콤은 제조 현장의 문제를 해결하기 위한 방향으로 이를 본격적으로 추진하고 있다.

제조 혁신의 난제는 ‘지능’이 아니라 ‘검증 환경’의 부재

제조 현장은 설비와 공정, 작업자와 물류가 동시에 얽혀 움직이는 환경으로, 작은 변화도 생산 전체에 영향을 미칠 수 있다. 새로운 공정을 도입하거나 변경할 때 실제 현장에서 반복적인 테스트가 필요해 시간과 비용 부담이 크다. 또한 설비 고장이나 공정 병목과 같은 돌발 상황은 여전히 사후 대응 중심으로 관리되는 경우가 많아 생산 중단, 즉 다운타임 리스크가 존재한다. 여기에 공정과 설비별 데이터가 분산돼 전체 흐름을 통합적으로 파악하기 어렵다는 점도 제조 AI 적용의 난이도를 높이는 요인이다.

이처럼 제조 환경은 구조적으로 AI 적용이 어려운 특성을 가지고 있으며, 현실에서 직접 검증하기 어려운 문제를 해결하기 위해 가상 환경 기반 접근의 필요성이 커지고 있다.

현실을 학습 가능한 환경으로 바꾸다, SKT Physical AI의 구조

SKT는 제조 현장의 여러 한계를 해결하기 위해 Digital Twin Platform과 Robot Training Platform을 결합한 Physical AI 구조를 구축하고 있다. 현실 공정을 가상 환경에 구현하고, 그 안에서 다양한 시나리오를 검증한 뒤 검증된 결과를 실제 현장에 적용하는 방식이다.

Digital Twin Platform :
Digital Twin Platform은 엔비디아 ‘Omniverse’ 기반 기술 위에서 구현되며, SKT는 이를 바탕으로 산업에서 요구되는 기능들을 결합해 실제 제조 공정에 적용 가능한 형태로 발전시키고 있다. 특히 서로 다른 설비와 시스템에서 생성되는 데이터를 하나의 가상 환경에 반영하고, 다양한 조건을 바꿔가며 결과를 비교하는 ‘what-if 시뮬레이션’을 통해 공정 변경이나 설비 도입 전 운영 시나리오를 사전에 검증할 수 있다. 이를 통해 시행착오를 줄이고 보다 안정적인 의사결정을 지원한다.

엔비디아 Omniverse는 실제 환경을 정밀하게 구현한 3D 가상 공간에서 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 물리 법칙을 반영해 설비, 공정, 로봇의 동작을 현실과 유사하게 재현하고, 다양한 데이터를 하나의 환경에 통합해 분석할 수 있다. 이를 통해 공정 변경 전 다양한 시나리오를 사전에 검증할 수 있다.

Robot Training Platform :
Robot Training Platform은 Digital Twin Platform의 가상 환경을 기반으로 로봇을 학습시키는 방식이다. 실제 제조 현장에서 로봇을 직접 학습시키기 어렵다는 한계를 보완하기 위해, 가상 환경에서 다양한 작업 조건과 상황을 반복적으로 검증하고 학습할 수 있도록 한 것이다. 이를 통해 실제 현장에 적용하기 전 로봇의 대응 능력과 안정성을 확보할 수 있다. 이 과정에서는 현실과 유사한 데이터를 인위적으로 생성한 합성 데이터를 활용하고, 다양한 작업을 수행할 수 있도록 학습된 로봇 파운데이션 모델(RFM) 학습을 통해 실제 데이터 부족 문제를 보완한다.

SKT는 Digital Twin과 Robot Training을 하나의 흐름으로 연결함으로써, 기술이 실제 제조 현장에서 작동할 수 있는 기반을 마련하고 있다.

제조 데이터를 연결부터 운영까지 이어지는 통신 인프라 경쟁력

제조 현장에서 Physical AI를 도입하는 목적은 단순한 기술 적용을 넘어, 공정 운영 방식을 보다 정교하게 개선하는 데 있다. 공정과 설비를 통합적으로 파악하고 다양한 상황을 사전에 검증함으로써 운영의 불확실성을 줄이고 의사결정의 정확도를 높이는 것이 핵심이다. 이러한 접근은 공정 복잡도가 높고 생산 중단 시 비용 손실이 큰 반도체, 자동차, 조선 등 제조 산업을 중심으로 적용이 시작되고 있다.

SKT는 Digital Twin Platform과 Robot Training Platform을 기반으로, 공정과 설비, 운영 프로세스를 디지털 자산으로 전환하고 전체 공정을 통합적으로 파악할 수 있는 기반을 구축하고 있다. 이를 통해 공정 레이아웃과 물류 동선, 생산 계획 등을 가상 환경에서 사전에 검증함으로써 시행착오를 줄이고, 공정 변경이나 설비 도입 과정에서 발생할 수 있는 비용과 리스크를 최소화하는 방향으로 활용하고 있다.

특히 SKT는 통신사로서 보유한 네트워크와 데이터센터 인프라를 기반으로 제조 현장 데이터를 연결하고, 이를 나아가 AI 모델 운영까지 이어갈 수 있는 환경을 제공한다. 이는 개별 기술을 도입하는 수준을 넘어, 실제 제조 현장에서 안정적으로 작동할 수 있도록 지원한다는 점에서 의미가 있다.

현재 Digital Twin Platform은 제조 고객사를 중심으로 적용 및 확대가 진행 중이며, Robot Training Platform은 파일럿 단계를 거쳐 본격적인 확장을 준비하고 있다.

SK텔레콤은 Physical AI를 단순 자동화 기술이 아니라, 제조 현장의 운영 방식을 AI 중심으로 전환하는 핵심 인프라로 보고 있습니다. NVIDIA와의 협업으로 Omniverse, Groot, Isaac Sim 등 NVIDIA의 핵심 기술을 활용하여 고객이 바로 쓸 수 있는 솔루션을 제공합니다. 앞으로 반도체,자동차, 조선 등 다양한 제조 산업으로 적용을 확대하며, 제조 현장에서 AI의 실질적인 가치를 만들어가는 데 집중할 계획입니다.

Physical AI는 현실 환경에서의 판단과 실행까지 연결되는 기술로, 제조 산업의 구조적 한계를 해결하기 위한 새로운 접근으로 주목받고 있다. SKT는 이를 실제 제조 현장에 적용하고 확대해 나가며, Physical AI를 AI 사업의 주요 축 가운데 하나로 발전시켜 나갈 계획이다.