「人の介入なしに最低72時間稼働するフィジカルAI工場を実現し、これを韓国の新しい輸出商品に育てることが究極の目標である。」
27日、全北全州市の全北大学で出会った金順泰（キム・スンテ）全北大学人工知能（AI）大学ソフトウェア工学科教授（フィジカルAI融合技術事業推進団長）はこのように述べた。金教授は「我々の目標はフィジカルAIソフトウェアとプラットフォームをうまく作ることであるが、これを実現するためにはハードウェアも支えなければならない」と語った。
全北大学が構想するフィジカルAI工場は、従来の無人工場とは異なる。人をロボットで代替するだけでなく、特定の設備が停止した場合、他の製造業者の設備が作業を引き継いで工程を続ける形である。全北大学はこれを実現するため、製造業者が異なるロボットと設備を一つの運営システムでつなぐ『協業知能フィジカルAI』プラットフォームを開発している。
この日訪れた全北大学フィジカルAI技術実証ラボには、透明な安全フェンスで囲まれた組立設備と灰色のロボットアームが整然と配置されていた。各設備の間には部品を運ぶコンベヤーレールが続いていた。工程上の表示灯には緑色のランプが点灯していた。
研究員がAI工場長に工程実行を指示すると、設備が順次動き始めた。移動ロボットが部品を運ぶと、ビジョンシステムが状態を確認し、ロボットアームが部品をつかんで組み立てる。実際の設備の動きは約0.5秒の時差を置いて、仮想工場であるデジタルツイン画面にもそのまま表示された。
イ・ジュンウ情報通信産業振興院（NIPA）フィジカルAI事業責任者（PM）は「例えばA社の自律移動ロボット（AMR）が故障しても、B社のAMRが代わりに投入され、周囲の設備と作業情報を共有し、中断された運搬作業を引き継いで工程が続くことが目標である」と述べた。
製造業者に依存せずに設備を接続・交換できる構造は、国内製造設備産業にも新たな機会をもたらすと見込まれている。現在、全北大学実証ラボで部品を運搬するAMRは、日本企業オムロンが製造した製品である。このPMは「国産の汎用AMRは現在現場に多く普及しておらず、国産化率も高くない」とし、「今回の事業を通じて汎用AMRの国産化率を高めることが目標である」と述べた。
事業団は現在実証ラボを国産設備の市場進出を助けるショールームとして活用している。金教授は「フィジカルAIの導入を検討する需要企業に工場の完成した姿を見せ、設備供給企業には自社製品を実際の製造工程で試す機会を提供できる」と説明した。
設備の国産化とともに、工場運営プラットフォームの主導権を確保することも課題である。現在、実証ラボのデジタルツインとシミュレーションにはエヌビディア『アイザックシム』やシーメンス『プラントシミュレーション』などの外国製ソリューションが活用されている。実際の製造現場でもシーメンスの制御設備が広く使用されているため、既存の外国製技術をすぐに取り除くことは難しい。
事業団は既存の外国製設備とソフトウェアが互換性を持つ国産工場運営・制御システム（SDF-OCS）を構築する計画である。このPMは「既存の工場に設置されたシーメンス設備をすべて取り除くことはできない」とし、「既存設備との一定の互換性を確保せざるを得ない」と述べた。続けて「国産AMRと制御ソフトウェアの性能を検証した後、構成要素を段階的に交換する戦略を目指している」と付け加えた。
エヌビディア中心の演算・シミュレーションエコシステムを多様化する方策も推進する。事業団は今後、国産神経網処理装置（NPU）でフィジカルAIモデルの性能と安定性を検証できる技術検証ステーションも構築する計画である。
工場運営システムを通じた動作最適化の可能性も確認された。研究チームはロボットが部品を運搬する際に不必要な動線を発見し、デジタルツインで改善された動作をシミュレーションし、実際の設備に遠隔で反映させた。金教授はこれによりロボットの動作効率が16.7%改善されたと説明した。
実証ラボの最終目標は、工場運営プラットフォームを輸出産業に育てることである。これを実現するためには、異なる業種や設備、工程から実証データを蓄積し、プラットフォームの汎用性を検証する必要がある。
このPMは「現在、全北と慶南のフィジカルAI事業に参加する需要企業、研究開発機関などは200社を超える状況である」と述べ、「これらとの協定手続きを進めており、近く協定式を開く予定である」と言及した。続けて「商用化、技術拡散などの課題として、2030年までに最低55件の現場適用を目指している」と述べた。
国内で得た実証成果を海外工場に拡散しようとする動きも見られる。金教授は「DHオートリードは国内の実証結果を確認した後、メキシコ工場にも適用したいという意向を示した」と述べ、「国内で良いレファレンスを作れば、企業が保有する海外工場に技術を拡散できる」と強調した。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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