[딜사이트 최령 기자] LG CNS가 로봇 도입부터 학습·운영까지 전 과정을 하나로 통합한 로봇 전환(RX) 플랫폼 '피지컬웍스(PhysicalWorks)'를 공개하며 RX 사업 본격화를 선언했다. 전자·화학·전지·물류·조선 등 다양한 산업 현장에서 20건 이상의 개념검증(PoC)을 진행 중인 가운데 미국 로봇 기업 투자도 잇달아 단행하며 생태계 확장에 나섰다. LG CNS는 피지컬웍스를 앞세워 2년 내 사업 성과를 가시화한다는 목표다.

LG CNS는 7일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 'RX 미디어데이'를 열고 피지컬웍스와 RX 사업 전략을 발표했다. 이 자리에서 제조사·형태가 다른 로봇 4종이 사람의 원격 조종 없이 물류 현장에서 자율 협업하는 모습을 국내 최초로 시연했다. 현신균 LG CNS 대표는 "로봇 전환의 핵심은 개별 로봇의 성능이 아니라 현장에 맞는 학습과 검증, 통합 운영의 체계를 갖추는 데 있다"고 강조했다.

LG CNS는 이번 플랫폼의 의미를 기존 자동화 사업에서의 진화로 규정했다. 이준호 스마트물류시티 사업부 전무는 "기존 자동화는 미리 정해진 작업을 반복 수행하는 것이었다면 피지컬 AI는 스스로 상황을 인식하고 판단해 자율적으로 수행하는 것이 핵심"이라며 "기존에 자동화되지 못했던 영역까지 지능화·자율화를 통해 자동화율을 높일 수 있다"고 말했다. LG CNS는 로봇 하드웨어를 직접 제조하지 않고 현장에 적합한 로봇을 소싱해 현장 데이터와 업무 매뉴얼을 학습시킨 뒤 상위 IT 시스템과 연계해 운영·관제하는 역할을 맡겠다는 전략이다.

이 같은 지능형 자동화를 구현하기 위해 내놓은 것이 피지컬웍스다. 지난달 공식 출시된 LG CNS의 RX 플랫폼 브랜드로 로봇 데이터 수집·학습·검증·현장 적용·운영·관제까지 전 주기를 하나로 통합했다. 국내 기업이 로봇 학습부터 운영까지 엔드투엔드 플랫폼을 자체 브랜드로 선보인 것은 이번이 처음이다.

로봇 학습 데이터 수집부터 검증·현장 적용까지 지원하는 '피지컬웍스 포지(Forge)'와 다양한 로봇을 통합 관제하는 '피지컬웍스 바통(Baton)'으로 구성된다. 포지를 통해 기존 수개월이 걸리던 로봇 현장 투입 기간을 1~2개월로 단축할 수 있으며 바통을 100대 규모 운영 환경에 적용할 경우 생산성은 15% 이상 향상되고 운영비는 최대 18% 절감될 것으로 기대된다. 바통은 지난해 12월 부산 스마트시티 국가시범도시 사업에서 바리스타·청소·순찰·짐 운반 등 4종 로봇 통합 관제에 파일럿 버전이 실제 적용됐다.

경쟁력의 근거로는 40년간 쌓아온 생산 IT 시스템 역량을 내세웠다. 홍진헌 전략 담당 상무는 "로봇 학습을 위해서는 현장 데이터 확보와 이해가 핵심인데 LG CNS는 생산 IT 시스템 분야에서 최고 수준의 역량을 보유하고 있다"며 "전사적자원관리(ERP)·제조실행시스템(MES)·창고관리시스템(WMS)·창고제어시스템(WCS) 등 상위 레거시 시스템을 직접 구축해온 경험이 강점"이라고 말했다.

이 역량을 포지는 현장 데이터 확보·학습에, 바통은 레거시 시스템 연계·관제에 담아냈다는 설명이다. 엔비디아 아이작(Isaac) 등 기존 로봇 플랫폼과의 관계에 대해서는 "경쟁이 아닌 협업"이라고 선을 그었다.

LG CNS는 현재 전자·화학·전지·물류·조선 등 다양한 산업 고객사와 20건 이상의 PoC를 진행 중이며 이 중 10건은 협의 중이다. 이 전무는 "양질의 현장 데이터를 빠르게 수집하는 것이 PoC에서 본격 현장 적용으로 넘어가는 핵심 장벽"이라며 "물류·제조 현장을 중심으로 산업 특화 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 우선 구축한 뒤 확산해 나갈 계획이며 약 2년 후 성과가 가시화될 것"이라고 내다봤다. 국내 검증을 마친 뒤 LG그룹 해외 공장 등으로 적용 범위를 넓히는 방안도 검토하고 있다.

투자도 병행한다. LG CNS는 지난해 RFM 전문 기업 스킬드AI에 투자한 데 이어 올해 미국 로봇 하드웨어 기업 덱스메이트에 추가 투자했으며 현재 미국 기업 한 곳과 추가 투자를 협의 중으로 한 달 내 결과를 발표할 예정이다. 제조 분야 피지컬 AI 역량 강화를 위한 인수합병(M&A)도 지속 검토하고 있다.

자체 RFM 개발과 관련해서는 "상용화가 목적이 아니라 기존 RFM에 대한 포스트트레이닝 역량 확보 차원"이라며 상용화·시장 진출 여부는 아직 결정되지 않았다고 밝혔다.

끝으로 데이터 보안 우려에 대해서는 비전언어모델(VLM)·비전언어행동모델(VLA) 등 로봇 모델을 온프레미스 환경에서 운용하고 포스트트레이닝도 고객 전용 공간에서 진행하는 방식으로 데이터를 보호하겠다고 밝혔다.