IT 일반
인티그리트, 국내 반도체 생산시설에 피지컬 AI 플랫폼 상용화
-로봇 데이터 수집부터 AI 학습·재배포까지 연결하는 운영 체계 구축
-온디바이스 AI·5G 특화망 기반 제조 AX 인프라 확대
온디바이스 AI 및 로보틱스 플랫폼 전문기업 인티그리트가 국내 반도체 생산시설에 공급한 안전관리 로봇의 피지컬 AI 플랫폼을 상용 운영한다고 밝혔다.
인티그리트는 국내 글로벌 반도체 생산시설에 구축한 Physical AI 플랫폼이 약 8개월간의 최적화와 보안성 검증을 거쳐 본격적인 상용 운영 단계에 들어갔다고 밝혔다.
이번 상용화는 2025년 9월 해당 반도체 기업과 체결한 ‘이기종 로봇의 안전관리 플랫폼 공급 및 시스템 구축 계약’에 따른 것이다. 인티그리트는 이기종 로봇의 데이터 통합과 AI 확장을 위한 온디바이스 RFM, 로봇 파운데이션 모델 솔루션을 공급하고 시스템 통합 개발을 수행해 왔다.
인티그리트는 이번 프로젝트를 통해 4족보행 로봇을 포함한 이기종 로봇의 통합 제어와 관제 체계를 구축했다. 동시에 로봇에서 생성되는 30여 종의 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 기업 내부 AI 자산으로 축적해 AI 모델 학습과 재배포에 활용할 수 있는 독립적인 AI 운영 체계를 마련했다.
핵심은 산업 현장에서 생성되는 데이터를 기업 내부 AI 자산으로 전환하고, 이를 지속적으로 학습·고도화하는 피지컬 AI 루프를 생산 현장에 적용했다는 점이다.
특히 이번 프로젝트는 외산 로봇 제조사의 클라우드 플랫폼 의존 구조를 낮추는 데 초점을 맞췄다. 기존에는 로봇 제어와 운영 과정에서 제조사의 외부 클라우드 플랫폼을 경유해야 하는 경우가 있었고, 이 과정에서 현장 운영 데이터가 외부 시스템에 의존적으로 저장되는 문제가 제기돼 왔다.
반도체 생산시설, 방산, 에너지 등 보안 요구가 높은 산업 현장에서는 로봇 운영 데이터가 외부 클라우드에 분산되는 구조가 정보 보안과 데이터 자산화 측면에서 부담으로 작용할 수 있다. 인티그리트는 이번 상용화를 통해 외부 클라우드를 배제한 내부망 기반 AI 운영 환경을 구축했다고 밝혔다.
회사는 온디바이스 AI와 가상화 서버, 컨테이너 기반 운영 환경을 활용해 반도체 생산시설 내부망에서 로봇 데이터를 수집·분석·활용할 수 있도록 했다. 이를 통해 데이터 보안과 운영 독립성을 확보하고, 제조 현장의 AI 전환 기반을 강화한다는 계획이다.
인티그리트는 자사의 온디바이스 AI 플랫폼 ‘에어패스’와 데이터 통합 플랫폼 ‘플라잉렛’을 통해 AI 로봇에서 생성되는 데이터를 규격화된 데이터셋으로 구조화한다. 이렇게 축적된 데이터는 기업 내부 AI 자산으로 관리되며, 향후 AI 모델 고도화에 활용된다.
이번 상용화에서 수집되는 데이터는 객체 위치, 위험 행동, 설비 상태, 순찰 이력, 운영자 개입 정보, 환경 변화 정보 등 30여 종의 메타데이터로 구성된다. 해당 데이터는 향후 4족보행 로봇, 휴머노이드, 자율이동로봇, AMR 등 다양한 제조사 로봇에 공통 적용 가능한 로봇 파운데이션 모델 학습 자산으로 활용될 예정이다.
또한 인티그리트는 차세대 제조시설의 핵심 인프라로 꼽히는 5G 특화망, 이음5G와 연계해 저지연 AI 런타임 환경을 구축했다. 이를 통해 현장의 이상 상황을 실시간으로 탐지하고, 필요 시 관제실에서 즉각 원격 개입할 수 있는 자율·제어 연계형 위험 관리 체계를 구현했다는 설명이다.
이종민 인티그리트 AIR 연구소 AI 플랫폼 개발팀장은 “많은 기업이 로봇 파운데이션 모델과 Physical AI를 이야기하고 있지만 실제 산업 현장에서 중요한 것은 AI 모델 자체뿐 아니라 AI를 어떻게 실행하고 운영하며 지속적으로 진화시킬 것인가에 대한 런타임 구조”라고 말했다.
이어 “이번 프로젝트는 단순한 로봇 도입이 아니라 로봇 데이터를 기업의 AI 자산으로 내재화하고 AX 전환을 실현하는 엔터프라이즈 피지컬 AI 플랫폼 상용화 사례”라며 “산업 현장에서 생성되는 데이터는 기업의 미래 AI 경쟁력을 결정하는 핵심 자산이 될 것”이라고 덧붙였다.
인티그리트는 이번 상용화를 기반으로 로봇 자동화를 넘어 AI 데이터 통합과 고도화를 제공하는 피지컬 AI 플랫폼 사업을 확대할 계획이다. 지상 로봇, 휴머노이드, 드론, CCTV, 바디캠 등 다양한 AI 기기의 실행, 학습, 재배포를 통합하는 데이터 중심 피지컬 AI 팩토리 구현을 지원한다는 전략이다.
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