일본 기업 아스터는 2026년 9월 1일, 회사 고유 기술인 ASTERCOIL과 ‘물리적 인공지능’(Physical AI) 기술을 활용해 알루미늄을 사용하는 모터 제조 기술을 개발하기 위해 일본의 한 산업 기관과 협력한다고 발표했다. 회사는 목표가 단일 부품을 개선하는 데 그치지 않고, 공장 현장에서 발생하는 데이터를 활용해 설계 및 생산 결정을 개선할 수 있는 ‘AI 오리지널 팩토리’ 모델을 구축하는 데까지 확장된다고 밝혔다.
아스터는 2021년 인공지능 분야의 스타트업으로 설립됐으며, 공장과 산업 기업을 위한 솔루션을 제공한다. 현재 회사가 집중하는 분야 중 하나는 알루미늄을 사용한 모터 코일 권선 및 제조 기술로, 모터의 경량화와 성능 및 생산성을 포함한 특성 개선 사이의 균형을 달성하는 것을 목표로 한다. 자료에 따르면 회사는 2025년 상업 생산을 시작한 이후 이 분야에 더 큰 관심을 기울이기 시작했으며, 잠재 시장 규모를 10조~20조 엔으로 추산하고 있다.
이번 협력은 제조 기술에 관한 아스터의 전문성과 모터 장비 또는 제품 개발에서 협력사의 전문성을 연결하려는 시도다. 회사는 또한 인공지능을 산업 업무 흐름과 분리된 도구로 다루는 대신 제조 데이터를 수집하고 분석할 수 있게 된다고 설명했다.
AI 지원 공장이라는 구상은 어떻게 구축되는가?
아스터의 구상은 두 단계에 기반한다. 첫 번째 단계에서는 생산 데이터 관리, 공정 분석, 운영 문제에 적합한 해결책 선택 등 현재 공장 업무에 인공지능 기술을 사용한다. 두 번째 단계는 휴머노이드 로봇과 산업용 로봇을 포함해 기계 자체에 인공지능을 통합하는 것과 관련된다.
이 구상에는 공장 부지와 생산 라인의 시뮬레이션을 사용하는 것과 함께 회사가 ‘생태계’라고 표현하는 인공지능이 포함된다. 자료에 따르면 공장의 3차원 데이터를 시뮬레이션 환경에 입력한 뒤, 로봇이 실제 환경으로 옮기기 전에 가상으로 작업을 수행하고 시험하도록 훈련할 수 있다. 또한 운영 데이터를 재사용해 시뮬레이션과 이후의 의사결정을 개선할 수도 있다.
이 발전이 중요한 이유는 무엇인가?
이번 발표에서 가장 중요한 측면은 생성형 또는 분석형 인공지능 기술을 기계와 센서가 만들어내는 물리적 데이터에 연결하려는 시도다. 실질적으로 이는 시스템의 가치가 인공지능 모델 자체에만 좌우되는 것이 아니라 제조 데이터의 품질, 공장이 데이터를 조직할 수 있는 능력, 그리고 시뮬레이션이 실제 운영 조건과 얼마나 일치하는지에 달려 있다는 뜻이다.
그러나 자료는 이 구상을 완전한 상업용 공장으로 전환하기 위한 전체 일정표를 제시하지 않으며, 산업 파트너의 세부 정보나 협력의 결과로 시장에 출시될 제품도 특정하지 않는다. 따라서 이번 발표는 완성된 생산 라인에 대한 발표라기보다 아스터의 기술적·투자적 방향을 보여주는 지표로 남는다. 실제 영향을 평가하려면 시뮬레이션의 정확도, 생산 수율, 기존 공장에 로봇과 지능형 시스템을 도입하는 비용에 관한 후속 데이터가 필요하다.