로이랩스, '자동차부품 절삭 공정 AI 자율 최적화 공정 제어 기술 개발' 국가 R&D 과제 본격 착수

로이랩스. 사진=로이랩스 제조 인공지능(AI) 전문기업 로이랩스가 주관하는 '자동차부품 절삭 공정 AI 자율 최적화 공정 제어 기술 개발' 국가 연구개발 과제가 본격적으로 시작됐다. 로이랩스는 지난 9월 28일 참여기관들과 킥오프 회의를 열고 과제 목표와 기관별 역할, 연차별 추진 일정 및 현장 실증 방향을 공유했다. 이번 과제는 산업통상부 기계장비산업기술개발사업으로 추진된다. 자동차 부품 절삭 현장에 분산된 생산·품질·설비 데이터를 연결하고 인공지능이 이상 상황을 분석해 현장 대응과 공정 최적화를 지원하는 제조 AI 플랫폼을 구축하는 것이 핵심이다. 주관연구개발기관인 로이랩스는 과제 전체를 총괄하며 수요기업 현장 분석과 요구사항 정의, 제조 시스템 간 MCP 기반 연계, 계층형 멀티에이전트, 설명가능 AI 기반 의사결정 플랫폼, Edge AI 통합 플랫폼 개발을 맡는다. 로이랩스가 제조 현장에서 축적해 온 설비·센서 데이터 수집과 시스템 연계, AI 분석 및 Edge 컴퓨팅 기술이 과제 전반에 활용된다. 컨소시엄에는 한국생산기술연구원, 한국과학기술원(KAIST), 충남대학교, 이에이트㈜, 명화공업㈜, ㈜코넥이 공동연구개발기관으로 참여한다. 미국 샌디에고주립대학교(SDSU)도 국외기관으로 참여해 Edge AI Foundation Model과 계층형 Agentic AI 기술 개발에 협력한다. 연구개발은 명화공업과 코넥의 자동차 부품 절삭 공정을 중심으로 진행된다. CNC·MCT 설비와 MES, POP, SPC, QMS 등 기존 생산·품질 시스템을 연계하고, 작업표준서와 작업일지, 도면, 설비·품질 이미지, 센서 시계열 데이터 등 현장 정보를 통합해 실제 공정에서 기술의 적용성과 성능을 검증한다. 플랫폼이 현장에 적용되면 작업자는 여러 시스템과 문서를 각각 확인하지 않고도 설비와 품질 상태를 한곳에서 파악할 수 있다. 이상이 발생했을 때에는 AI가 관련 데이터와 과거 조치 이력을 분석해 원인과 대응 정보를 제시하고, 숙련자의 경험은 제조 지식으로 축적돼 작업자 교육과 문제 해결에 활용될 수 있다. 로이랩스 관계자는 “이번 킥오프를 통해 참여기관의 역할과 기술 개발 방향을 구체화하고 본격적인 협업 체계를 가동했다”며 “각 기관의 전문기술과 실제 제조 현장의 데이터를 결합해 작업자와 관리자가 체감할 수 있는 제조 AI 플랫폼을 구현하겠다”고 말했다. 이번 과제는 제조 데이터의 수집과 모니터링을 넘어 이상 감지, 원인 ...