제조·물류·건설 산업은 오랫동안 자동화 기술을 발전시켜 왔지만, 최근 현장에서 나타나는 변화는 기계의 고도화 수준을 넘어섰습니다. 지금 글로벌 선도 기업들이 채택하고 있는 혁신의 중심에는 피지컬 AI(Physical AI)가 있습니다. 이는 반복 작업을 대신하는 로봇을 의미하는 것이 아니라, 데이터·AI 모델·센서·로봇이 결합해 현장을 스스로 판단하고 움직이는 운영 체계를 말합니다.

피지컬 AI는 생산성 향상, 안전성 강화, 운영 효율화라는 세 가지 목표를 동시에 충족할 수 있는 기술로 평가받으며, 이미 여러 산업에서 운영 전략의 핵심으로 자리 잡고 있습니다. 오늘은 물류·제조·건설 등 다양한 산업에서 피지컬 AI가 실제로 어떤 변화를 만들고 있는지, 그리고 이러한 흐름이 기업에 어떤 시사점을 주는지 살펴보겠습니다.

 

물류 – 피지컬 AI 기반 대규모 로봇 운영의 표준화

물류 산업은 주문량 증가와 속도 경쟁의 심화로 자동화 수요가 빠르게 확대되고 있습니다. 아마존은 가장 선제적으로 대응한 기업으로, 피지컬 AI 기반 로봇 운영 방식을 통해 물류센터 구조 전반을 발전시켰습니다.

현재 약 100만 대 이상의 로봇이 운영되고 있으며, 이는 개별 공정을 자동화하는 수준을 넘어 전체 운영 방식에 변화를 만들고 있습니다. 아마존이 개발한 로봇용 파운데이션 모델은 로봇 간 충돌 가능성, 대기 시간, 이동 동선 등을 실시간 분석해 이동 효율을 약 10% 향상시켰습니다.

이 개선은 동일한 설비에서 더 많은 물량을 처리하고 에너지 사용량을 줄이는 등 운영 전반에 긍정적인 영향을 미쳤습니다.

Vulcan 작업 수행 장면 (출처 : Amazon)

특히 아마존이 새롭게 공개한 촉각 기반 로봇 Vulcan은 기존 로봇이 어려워하던 섬세한 피킹 작업을 수행할 수 있습니다. 물건의 재질과 무게를 스스로 감지해 상·하단 선반에서 물건을 꺼내는 작업을 안정적으로 처리할 수 있어, 작업자가 사다리를 오르내리는 고위험 작업이 크게 줄어들며 생산성과 안전이 함께 개선되었습니다.

아마존의 물류센터는 사람과 로봇의 역할이 명확히 나뉜 협업 방식으로 운영됩니다. 로봇은 반복적이고 물리적 부담이 큰 작업을 맡고, 사람은 판단과 감독 중심의 업무에 집중하며 전체 운영 리듬이 효율적으로 유지되고 있습니다.

 

제조 – 디지털 트윈과 로봇이 결합된 AI Factory 전환

제조 산업은 생산성과 품질을 동시에 관리해야 하는 특성상 피지컬 AI 적용 효과가 빠르게 나타나는 분야입니다. 세계적인 최대 전자 제조 기업인 폭스콘(Foxconn)은 피지컬 AI 도입을 단순 설비 자동화가 아닌 공장 운영을 다시 설계하는 방식으로 도입하고 있습니다.

현재 주요 생산라인 일부에서는 로봇이 주도하는 라이트 아웃(Lights-out) 공장이 운영되고 있습니다. 반복성과 정밀성이 중요한 조립·검사 공정을 로봇이 수행하며, 공장은 24시간 일정한 조건을 유지합니다. 조명과 공조 시스템을 최소화해 에너지 효율을 높일 수 있고, 사람은 설비 최적화와 품질 판단처럼 고도 판단이 필요한 업무에 집중하는 구조로 재정비되었습니다.

폭스콘의 AI Factory (출처 : NVIDIA Korea)

또한 폭스콘은 엔비디아와 협력해 공장을 디지털 트윈으로 구현하는 AI Factory 전략도 추진하고 있습니다. 이 전략은 실제 공장의 환경을 가상 공간에 복제해 로봇 동선, 장비 배치, 병목 구간, 자재 흐름을 사전에 검증하고, 시뮬레이션한 결과를 실제 공정 개선에 바로 반영할 수 있어 라인 변경 시간과 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

폭스콘의 제조 운영은 로봇과 AI, 디지털 기반을 함께 활용해 공정을 조율하는 방향으로 변화하고 있습니다. 반복 작업은 자동화되고 사람이 집중해야 할 영역은 명확해지면서 제조 방식 전반이 데이터 중심 구조로 정비되고 있습니다.

 

건설 – 위험·반복 공정을 중심으로 시작된 단계적 피지컬 AI 적용

건설 산업은 제조나 물류와 달리 현장마다 조건과 환경이 크게 달라, 대규모 자동화가 쉽지 않은 분야입니다. 하지만 오히려 이러한 특성 때문에 글로벌 건설 기업들은 고위험·고강도·반복 공정부터 피지컬 AI를 선택적으로 적용하는 전략을 빠르게 확산시키고 있습니다.

TyBOT (출처: EquipmentWorld)

대표 사례인 철근 결속 로봇 TyBOT은 철근 교차점을 AI 비전으로 인식해 이동하며 결속 작업을 수행합니다. 기존에는 여러 작업자가 반복적으로 진행해야 했던 고강도 작업이었지만, 로봇이 투입되면서 인력 부담과 부상 위험이 크게 줄었습니다. 도입 현장에서는 결속 품질의 일관성, 작업 속도, 안전 측면에서 모두 개선이 확인되고 있습니다.

TyBOT과 같은 사례가 확대되자, 글로벌 건설사들은 피지컬 AI를 보다 넓은 영역으로 확장하고 있습니다. 특히 현장 점검·품질 검수·중장비 운행처럼 사람이 직접 수행해야 했던 영역에서 AI 기반 자동화 기술이 점차 도입되고 있습니다. 드론을 활용해 공정 진도나 위험 요소를 자동 분석하거나, 자율 주행 중장비가 굴착·적재 같은 반복 작업을 수행하고, 이미지 분석 기반 품질 검사가 균열·누수·마감 불량을 빠르게 찾아내는 방식이 대표적입니다.

 

피지컬 AI 전환의 핵심 시사점과 다음 단계

피지컬 AI는 물류·제조·건설 등 산업별 환경에 따라 서로 다른 방식으로 적용되고 있지만, 모두 운영 효율성과 안전성, 품질 수준을 동시에 높이는 방향으로 전환이 진행되고 있습니다. 물류에서는 대규모 로봇 운영과 AI 기반 흐름 최적화가, 제조에서는 디지털 트윈 기반의 전사적 공정 재설계가, 건설에서는 위험·반복 공정을 중심으로 한 단계적 전환이 특징적으로 나타납니다.

각 산업의 접근 방식은 다르지만, 궁극적으로는 현장의 운영 체계를 AI 중심으로 재구성하는 것이 공통된 방향입니다. 기업은 우선순위 공정을 명확히 정의하고, 데이터·센서·디지털 트윈 기반 구조를 갖추며, 파일럿을 통해 효과를 검증한 뒤 인접 공정으로 확장하는 방식으로 전환 속도를 높일 수 있습니다.

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