'코로나19'로 SCM(공급망 관리)이 제조업의 이슈로 급부상했다. SCM을 위한 운영 계획을 제공하는 APS(Advanced Planning & Scheduling) 시스템도 인기다. 하지만 APS 시스템의 현장 보급 수준은 높지 않다. 복잡한 현장성을 시스템에 모두 반영하지 못하기 때문이다.
이런 가운데 뉴로코어(대표 윤영민)가 현장과 시스템 간의 괴리를 좁히는 솔루션을 선보였다. '이벤트 시뮬레이션 엔진'에 강화학습 기반 AI(인공지능) 알고리즘을 적용한 'APS 시스템'이다. 국내 대기업 계열의 소재 기업 등이 시스템을 도입·운영 중이다.
뉴로코어의 'APS 시스템'엔 자체 개발한 2가지 기술이 들어 있다. 첫 번째는 '이벤트 시뮬레이션 엔진'인데, 실제 제품이 생산되는 과정을 그대로 시스템에 투영할 수 있는 기술이다. '모델링용 표준 언어'(Syntax)도 자체 개발했다. 제조 현장의 구성 요소들과 제약들을 시각화된 형태로 조합, 모델링 결과를 점검·변경할 수 있다.
강화학습 알고리즘도 적용했다. 강화학습은 State(현재 상황), Action(대응 방안의 선택지), Reward(목표, 보상)를 스스로 학습하면서 최적의 의사결정을 자동 실행하는 AI 알고리즘이다. 회사의 APS 시스템에선 AI가 제조 현장의 상황을 파악, 납기를 준수하는 생산 계획을 자동으로 수립할 수 있다.
뉴로코어 측은 "제조 현장엔 AI 기술의 도입 속도가 느리다"면서 "AI 알고리즘이 좋은 결과를 내려면 양질의 데이터가 필요한데 이를 관리하고 시스템에 반영하기 쉽지 않기 때문"이라고 했다. 이어 "데이터가 충분하지 않아도 AI 기술을 적용할 수 있는 강화학습에 주목했다"면서 "서울대학교 연구실과의 공동 연구로 강화학습 알고리즘 기반의 APS 시스템을 개발했다"고 덧붙였다.
회사 측은 "강화학습을 실행하려면 시뮬레이션 기술이 선행되야 한다"고 했다. 이어 "뉴로코어가 이벤트 시뮬레이션 기술을 활용해 APS 시스템을 개발한 배경"이라면서 "고품질의 시뮬레이터 개발에 많은 노력을 투자할 것"이라고 했다