[리뷰] 피지컬 AI 시대의 서막, 핵심은 알고리즘이 아니라 데이터 연결성이다

지난 5월 22일 개최된 산업용 네트워크 글로벌 포럼에서 자버 슈미트 PI 글로벌 회장은 지능형 공장을 완성하기 위한 통신의 역할을 이같이 정의했다. 그의 발표는 인공지능이 현장의 원자재 낭비를 막고 에너지 효율을 극대화하려면, 센서의 기초 데이터부터 클라우드까지 끊김 없이 이어지는 '데이터의 수직 통합'이 필수적이라는 점을 명확히 보여주었다.

산업용 네트워크 PROFINET 글로벌 포럼 2026 현장 리뷰..
센서부터 AI까지 이어지는 차세대 제조 데이터 생태계의 미래

[리뷰] 피지컬 AI 시대의 서막, 핵심은 알고리즘이 아니라 데이터 연결성이다
한국프로피버스·프로피넷협회(KPA)는 지난 5월 22일 서울 광화문 코리아나호텔에서 ‘PROFINET 글로벌 포럼 2026’을 개최하고, 센서부터 AI까지 이어지는 차세대 산업용 데이터 생태계와 지능형 공장 구현 전략을 제시했다. (사진. 아이씨엔 미래기술센터)

[아이씨엔 오승모 기자] 인공지능(AI)이 산업 현장에 성공적으로 적용되기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터와 이를 안전하게 전달하는 네트워크 인프라가 필수적입니다. 지난 5월 22일 서울 광화문 코리아나호텔에서 열린 ‘산업용 네트워크 PROFINET 글로벌 포럼 2026’은 차세대 제조 환경의 나침반을 제시하는 자리였습니다. 한국프로피버스·프로피넷협회(KPA)가 주최한 이번 행사는 세계적인 산업용 네트워크 전문가들이 한자리에 모여 지능형 공장과 피지컬 AI의 미래를 논의하며 뜨거운 열기 속에 진행되었습니다.

하위 센서부터 시작되는 디지털 전환의 첫걸음

지속가능한 지능형 공장은 가장 작은 센서 데이터까지 연결하는 것에서 시작됩니다. 프랑크 모리츠(Frank Moritz) IO-Link 인터내셔널 의장은 공장의 가장 말단에 위치한 센서와 액추에이터 데이터를 디지털화하는 IO-Link 기술의 중요성을 역설했습니다. 공장 현장에 산재한 센서에서 만들어진 아주 작은 정보들이 서로 연결될 때, 비로소 피지컬 AI가 움직일 수 있는 기초 체력이 다져진다는 의미입니다.

여기에 두 가닥의 케이블만으로 데이터와 전력을 동시에 전송하는 SPE와 Ethernet-APL 기술이 더해지며 효율성은 배가 되었습니다. 자버 슈미트(Xaver Schmidt) PI(PROFIBUS-PROFINET International) 글로벌 회장은 글로벌 화학기업 바스프(BASF)의 실제 적용 사례를 통해 이 기술이 설치 비용을 줄이고 운영 효율을 높이는 데 이미 가시적인 성과를 내고 있다고 설명했습니다. 공장의 실핏줄 같은 배선을 단순화하면서도 폭발 위험이 있는 구역까지 안전하게 데이터를 이어주는 고속도로가 뚫린 셈입니다.

PI(Profibus & PROFINET International) 글로벌 회장인 자버 슈미트(Xaver Schmidt)
PI(Profibus & PROFINET International) 글로벌 회장인 자버 슈미트(Xaver Schmidt)는 “산업용 네트워크의 역할은 더 많은 장비를 연결하는 것이 아니라 지속가능한 생산과 지능형 제조를 가능하게 하는 것”이라고 말했다. (사진. 아이씨엔 미래기술센터)

프로토콜 수준에서 내재화되는 강력한 보안 인프라

공장의 모든 데이터가 연결될 때 반드시 선행되어야 하는 과제가 있습니다. 바로 보안입니다. 권터 스텐들(Gunter Steindl) PI PROFINET 기술위원회 의장은 차세대 규격인 PROFINET V2.5를 발표하며 보안의 패러다임 변화를 선언했습니다.

새로운 규격은 인증서 기반의 신원 관리와 역할에 따른 접근 제어, 그리고 높은 수준의 암호화 통신을 프로토콜 자체에 통합한 것이 특징입니다. 보안은 더 이상 필요할 때 덧붙이는 옵션이 아니라, 산업용 네트워크의 기본 요소가 되어야 합니다. AI 시대의 공장이 오작동 없이 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 움직이기 위해서는 뼈대부터 안전해야 하기 때문입니다.

최고의 AI 알고리즘도 데이터가 없으면 움직이지 않는다

이번 포럼의 대미를 장식한 주제는 단연 피지컬 AI(Physical AI)였습니다. 자버 슈미트 회장은 최고의 AI 알고리즘도 데이터가 없으면 의미가 없다고 단언하며, 피지컬 AI 구현의 핵심 조건으로 데이터 접근성과 연결성을 꼽았습니다.

현장의 센서 데이터가 IO-Link와 SPE, Ethernet-APL을 통해 수집되고, PROFINET과 OPC UA라는 표준화된 고속도로를 타고 올라와 의미 있는 정보로 변환될 때, 비로소 AI는 실질적인 가치를 창출합니다. 제조 현장의 파편화된 데이터들이 하나의 표준 생태계 안에서 연결될 때, 생산성 향상과 예지보전이라는 제조 혁신의 퍼즐이 비로소 완성되는 것입니다.

왼쪽부터 권터 스텐들 PI Committee B 의장, 송석순 KPA 이사, 차영식 KPA 회장, 자버 슈미트 PI 글로벌 회장
왼쪽부터 권터 스텐들 PI Committee B 의장, 송석순 KPA 이사, 차영식 KPA 회장, 자버 슈미트 PI 글로벌 회장

이번 포럼은 특정 기업의 기술 자랑이 아닌, 누구나 참여할 수 있는 개방형 표준 기술을 바탕으로 제조 혁신의 로드맵을 공유했다는 점에서 큰 의미를 가집니다. 센서에서 시작해 네트워크와 보안을 거쳐 AI로 완성되는 이 거대한 데이터 생태계야말로 미래 지능형 공장을 움직이는 진짜 원동력이 될 것입니다.

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기술로 이야기를 만드는 "테크 스토리텔러". 아이씨엔 미래기술센터 수석연구위원이며, 아이씨엔매거진 편집장을 맡고 있습니다. 디지털 전환을 위한 데이터에 기반한 혁신 기술들을 국내 엔지니어들에게 쉽게 전파하는데 노력하는 중입니다.
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