Physical AI CNC: LLM 제안을 시뮬레이터와 작업자 승인으로 거르는 FANUC의 공작기계 제어

FANUC는 생성형 AI가 공작기계의 설정과 가공 프로그램을 고치게 하되, AI의 안을 곧바로 기계에 보내지 않는 구조를 전시회에서 보였습니다. PC 위 디지털 트윈에서 먼저 돌려 보고 작업자가 승인한 안만 실기계로 갑니다. 따라 하려면 AI가 쓸 수 있는 도구를 읽기와 쓰기로 나누고 시뮬레이션 통과 기준과 승인 기록을 시범 전에 정해야 합니다.

요약

FANUC는 JIMTOF2026(제33회 일본국제공작기계견본시)에서 Physical AI CNC(생성형 AI와 CNC·디지털 트윈을 묶은 제어 시스템)를 선보였습니다. MONOist 長沢正博 기자가 전시 내용을 정리했습니다. 구조는 네 단계입니다. LLM이 MCP 서버(LLM이 외부 시스템의 데이터와 기능을 쓰게 하는 연결 규약의 서버)를 거쳐 CNC 데이터를 읽고 설정 변경안을 만듭니다. 이 안은 PC 위 시뮬레이터에서 먼저 돌아갑니다. 안전이 확인되면 작업자가 눈으로 보고 승인합니다. 승인한 안만 실기계에 반영됩니다. 시연 앱은 세 가지였습니다. 가공면 불량의 원인을 찾아 프로그램까지 고치는 AI 가공면 튜너, 알람이 났을 때 대책을 제안하는 AI 알람 진단 내비게이터, 손글씨를 장식 패턴으로 바꿔 레이저로 새기는 AI 문자 각인 디자이너입니다.

기사가 짚은 핵심은 안전 구조입니다. 현장이 가장 걱정하는 것은 AI가 잘못 판단해 기계를 엉뚱하게 움직이는 일입니다. FANUC는 디지털 트윈에서 자동으로 빠르게 미리 검증하는 단계와 사람이 마지막에 승인하는 단계를 겹쳐 두었습니다. 기사는 이를 여러 겹의 안전 구조라고 불렀습니다. FANUC는 그동안 머신러닝과 딥러닝으로 AI 열변위 보정, AI 서보 모니터, AI 서보 튜닝 같은 기능을 내 왔고 이번에는 그 위에 생성형 AI를 얹었습니다. MCP 서버는 앞으로 제공할 예정입니다. FANUC CNC를 쓰는 공작기계 메이커와 소프트웨어 회사가 자기 AI 앱을 만들 때 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 다만 이번 발표는 전시 시연입니다. 출시 시기, 가격, 쓰는 LLM 이름, 시간 단축이나 불량 감소 같은 성과 수치는 공개되지 않았습니다. 아래에서는 네 단계의 작동 방식을 풀고 같은 구조를 가공 공장에 옮길 때 필요한 도구 권한, 검증 규칙, 일정을 덧붙였습니다.

핵심 메커니즘

MCP Server: LLM이 CNC에 닿는 단일 창구

MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 제안한 규약으로 LLM이 외부 데이터와 기능을 정해진 방식으로 쓰게 합니다. FANUC가 제공할 MCP 서버는 LLM이 CNC의 데이터를 참조하고 필요한 설정 변경을 요청하는 창구입니다. 입력은 알람, CNC 상태, 서보 데이터, 가공 프로그램이고 출력은 LLM이 쓸 수 있는 조회 결과와 변경 요청입니다. FANUC 자신의 데모 앱도 이 창구를 쓰고 외부 공작기계 메이커와 소프트웨어 회사도 같은 창구로 자기 앱을 만듭니다. 창구가 하나면 AI가 기계에 무엇을 요청했는지를 한곳에서 막고 기록할 수 있습니다. 제공 시기는 아직 정해지지 않았습니다.

Digital Twin Check: 실기계 전에 PC에서 먼저 돌려 보기

AI가 낸 수정안은 실기계로 가지 않고 PC 위 디지털 트윈으로 갑니다. 기사가 든 도구는 CNC 시뮬레이터인 CNC 가이드 2(CNCガイド2)와, 프로그램 동작을 PC에서 검증하는 CNC Reflection Studio입니다. 수정된 프로그램과 파라미터를 넣으면 시뮬레이터가 동작과 공구 궤적을 보여 주고 안전이 확인된 안만 다음 단계로 넘어갑니다. 가공면 튜너는 미리 등록한 해석 절차와 규칙에 따라 이 검증을 진행합니다. AI가 아무 방식으로나 확인하지 않고 사람이 정한 순서를 따른다는 점이 이 단계의 요점입니다. 실제 재료를 깎아 보지 않아도 되니 시행착오 비용이 줄어드는 구조입니다. 다만 그 효과의 크기는 기사에 숫자로 나오지 않았습니다.

Operator Approval: 사람이 승인한 안만 기계로

시뮬레이션을 통과한 안도 바로 반영되지 않습니다. 작업자가 화면으로 내용을 확인하고 승인해야 실기계로 전송됩니다. 문자 각인 데모에서는 시뮬레이터가 레이저 궤적을 보여 주고 작업자가 승인하면 레이저 가공기가 새깁니다. 알람 진단 내비게이터는 시뮬레이션에서 성공한 대책을 작업자에게 제안하는 데서 멈춥니다. 자동 검증이 놓친 것을 사람이 한 번 더 거르고 기계를 움직이는 결정은 사람에게 남겨 두는 구조입니다. 이 단계를 실제로 돌리려면 누가 무엇을 보고 승인했는지 남기는 기록이 필요합니다(아래 기술 디테일).

세 데모: 원인 추정, 대책 제안, 의도의 가공 데이터 변환

세 데모는 AI가 맡는 일의 깊이가 다릅니다. 가공면 튜너는 가공면에 줄무늬 같은 불량이 생기면 서보 데이터와 가공 프로그램을 보고 가감속 파라미터 등에서 원인을 추정합니다. 이어 개선안을 시뮬레이션으로 검증하고 프로그램 수정까지 합니다. FANUC는 이 데모에 “トライ&エラーからの解放”(시행착오에서 벗어나기)이라는 이름을 붙였습니다. 알람 진단 내비게이터는 알람 내용과 CNC 상태로 원인을 추정하고 대책을 검토해 시뮬레이션에서 성공한 대책을 작업자에게 제안합니다. 문자 각인 디자이너는 태블릿에 쓴 손글씨로 장식 패턴 여러 개를 제안하고 고른 패턴을 가공 프로그램으로 바꿉니다. 셋 다 마지막 반영은 작업자 승인 뒤입니다.

통념과 다른 주장

저자가 든 사례

사례	상황	한 일	결과	연결
AI 가공면 튜너	가공면에 줄무늬 등 불량 발생	서보 데이터·프로그램으로 가감속 파라미터 등 원인 추정, 등록된 규칙으로 시뮬레이션 검증	개선안 제시, 프로그램 수정까지 수행(수치 원문에서 밝히지 않음)	Digital Twin Check
AI 알람 진단 내비게이터	CNC 알람 발생	알람 내용과 CNC 상태로 원인 추정, 대책 검토	시뮬레이션에서 성공한 대책을 작업자에게 제안	Operator Approval
AI 문자 각인 디자이너	작업자가 의도만 전하고 싶음	손글씨로 장식 패턴 여러 안 제안, 고른 안을 가공 프로그램으로 변환	시뮬레이터로 궤적 표시, 승인 뒤 레이저 가공	Operator Approval
MCP 서버	외부 회사도 AI 앱을 만들고 싶음	LLM이 CNC 데이터를 참조하고 설정을 바꾸는 서버 제공 예정	공작기계 메이커·소프트웨어 회사가 자체 앱 개발(시기 미정)	MCP Server

기술 디테일: 같은 구조를 직접 만든다면

아래 도구 이름, 필드, 설정값, 기준은 실행 제안이며 FANUC가 밝힌 구현이 아닙니다.

MCP Server에 도구를 열 때는 권한을 네 단계로 나눕니다. 읽기 도구(알람 이력, CNC 상태, 서보 데이터, 가공 프로그램 조회)와 제안 도구(수정안 작성), 검증 도구(시뮬레이터 실행)는 LLM이 자유롭게 부르게 합니다. 실기계로 보내는 반영 도구는 LLM 목록에서 빼고 승인 화면에서 작업자가 누를 때만 호출되게 합니다. LLM이 아무리 잘못 판단해도 기계에 닿는 길이 없게 만드는 것이 목적입니다. 제안 도구에는 바꿀 수 있는 파라미터의 허용 목록과 값의 범위를 걸어 둡니다. 처음에는 가감속 시정수처럼 가공면 품질과 직접 이어지는 몇 개만 엽니다.

수정안은 자유 문장이 아니라 구조화 출력으로 받습니다. 작업자 화면, 시뮬레이터 입력, 기록이 같은 필드를 씁니다. LLM은 temperature 0.2 이하로 두고 같은 입력으로 3회 돌려 바꾸려는 파라미터가 서로 다르면 사람에게 넘깁니다.

{
  "proposal_id": "P-2026-1104-017",
  "machine_id": "MC-L1-03",
  "trigger": {"type": "surface_defect", "note": "측면 줄무늬"},
  "evidence": ["servo_log_2026-11-04T09:12", "program_O1234_rev7"],
  "suspected_cause": "가감속 설정",
  "changes": [
    {"target": "param", "name": "accel_time_const_X", "from": 32, "to": 40, "allowed_range": [24, 64]}
  ],
  "sim": {"tool": "twin", "result": null},
  "llm_runs_agree": 3,
  "approval": {"operator_id": null, "decision": null, "at": null}
}

Digital Twin Check의 통과 기준은 미리 숫자로 정합니다. 축 이동 범위 초과 없음, 공구와 지그의 간섭 없음, 사이클 타임 증가 5% 이내, 시뮬레이션상 궤적 오차가 기준 프로그램보다 커지지 않음을 기본으로 둡니다. 판정은 LLM이 아니라 규칙 코드가 내리고 하나라도 어기면 안을 버리고 이유를 기록합니다. 가공면 튜너처럼 해석 절차를 미리 등록해 두면 LLM은 원인 후보를 고르고 절차 순서는 규칙이 지킵니다.

Operator Approval에는 기록이 따라야 합니다. 승인 화면에는 바뀌는 값의 전후, 시뮬레이션 결과, 근거로 쓴 데이터를 한 장에 보여 줍니다. 승인자 ID, 시각, 반영 전 설정값을 저장해 한 번에 되돌릴 수 있게 합니다. 반영 뒤 첫 가공품은 품질 담당이 측정해 결과를 같은 기록에 붙입니다.

막히는 경우	증상	대응
서보 데이터를 따로 모으지 않음	원인 추정 근거가 없음	불량이 잦은 기계 2대부터 가공 중 서보 로그 수집
LLM 안이 매번 다름	작업자가 안을 믿지 않음	temperature를 낮추고 3회 일치할 때만 화면에 올림
시뮬레이터와 실기계 결과가 어긋남	통과한 안이 실제로는 불량	반영 후 측정값을 기록해 트윈 설정 보정, 어긋난 유형은 승인 전 경고
승인이 형식이 됨	작업자가 확인 없이 누름	바뀌는 값과 위험 항목을 강조하고 허용 범위 끝 값은 반장 2차 승인
알람 대책이 매뉴얼과 다름	보전 담당이 거부	알람 매뉴얼과 과거 조치 기록을 검색 근거로 붙이고 출처 표시

현업 실행 디테일: 누가, 언제, 무엇을

역할	맡는 일
생산기술 팀장	대상 기계와 불량 유형 선정, 허용 파라미터 목록 승인, 확대 판정
기계 작업자·반장	승인 화면 확인과 승인, 반영 후 이상 보고
설비 보전 담당	알람 이력과 과거 조치 기록 정리, 대책 제안 검토
품질 담당	반영 후 첫 가공품 측정, 불량률 기준선 관리
AI·IT 엔지니어	MCP 도구 권한 설정, 시뮬레이터 연동, 기록 저장
공작기계 메이커·SI	CNC 데이터 접근 방식과 시뮬레이터 설정 지원

준비물. 대상 기계 2대의 최근 6개월 알람 이력과 조치 기록, 가공면 불량 기록과 해당 가공 프로그램, 서보 데이터 수집 경로, PC 시뮬레이터 라이선스와 기계 설정 사본, 알람 매뉴얼이 필요합니다. 기준선은 시작 전 4주치의 알람 복구 시간과 가공면 재작업 건수로 잡습니다.

순서는 위험이 낮은 쪽부터입니다. 1~2주차에 데이터와 허용 범위를 정하고 3~5주차에는 알람 진단처럼 제안만 하는 기능을 먼저 돌립니다. 6~8주차에 프로그램을 고치는 가공면 튜너를 열고 9주차에 확대 여부를 판정합니다.

현업에 물을 것.

1. 지난 6개월 동안 복구에 가장 오래 걸린 알람 다섯 개는 무엇이고 조치 내용이 기록돼 있나요?
2. 가공면 불량이 나면 지금은 누가, 무엇을 보고, 몇 번 시험 가공해서 조건을 바꾸나요?
3. 작업자가 직접 바꿔도 되는 파라미터와 생산기술 승인이 필요한 파라미터는 어떻게 나뉘어 있나요?
4. 시뮬레이터 결과와 실제 가공 결과가 어긋난 적이 있다면 어떤 경우였나요?
5. 설정을 바꾼 뒤 문제가 생기면 지금은 어떻게 되돌리나요?

진행 판정 기준(예시). 시범 9주 동안 다음을 채우면 다른 기계로 넓힙니다. 승인 없이 실기계에 반영된 건이 0건이어야 합니다. 작업자가 승인한 안 가운데 반영 후 되돌린 비율이 10% 이하여야 합니다. 알람 복구 시간 중앙값이 기준선보다 20% 이상 줄거나, 가공면 재작업 건수가 30% 이상 줄어야 합니다. 첫 조건을 어기면 다른 수치와 관계없이 멈추고 권한 설정부터 다시 봅니다.

AX 적용 제언. 이 구조는 공작기계에만 해당하지 않습니다. 로봇, 사출기, 설비 PLC처럼 AI의 판단이 물리 동작으로 이어지는 곳이라면 같은 세 겹(창구 하나, 사전 시뮬레이션, 사람 승인)을 설계 원칙으로 쓸 수 있습니다. 가공 공장이라면 FANUC CNC를 쓰는 기계를 기준으로 공작기계 메이커와 MCP 서버 제공 일정을 먼저 확인하고 그 전에는 알람 이력과 서보 데이터를 모으는 일부터 시작합니다. 첫 과제는 알람 대책 제안처럼 AI가 기계에 쓰지 않는 일로 고릅니다. 승인 기록이 쌓여 작업자가 안을 믿게 된 뒤에 프로그램 수정으로 넘어가면 현장 반발과 사고 위험을 함께 줄일 수 있습니다. 경영 보고에서는 성과 수치와 함께 승인 없이 반영된 건수를 늘 0으로 보고하게 하면 안전 구조가 실제로 지켜지는지 확인할 수 있습니다.

원문 사례

항목	내용
기사	MONOist, 長沢正博, 2026.10.30
행사	JIMTOF2026(제33회 일본국제공작기계견본시) 전시 시연
시스템	Physical AI CNC: CNC·디지털 트윈과 생성형 AI를 묶은 제어 시스템
흐름	LLM이 MCP 서버로 CNC 데이터 참조·설정안 작성 → PC 디지털 트윈 검증 → 작업자 확인·승인 → 실기계 반영
검증 도구	CNC 가이드 2(CNC 시뮬레이터), CNC Reflection Studio(PC 위 프로그램 동작 검증)
데모	AI 가공면 튜너, AI 알람 진단 내비게이터, AI 문자 각인 디자이너
MCP 서버	제공 예정(시기 미정), FANUC CNC를 쓰는 공작기계 메이커·소프트웨어 회사의 자체 앱 개발용
기존 AI 기능	AI 열변위 보정, AI 서보 모니터, AI 서보 튜닝(머신러닝·딥러닝)
공개하지 않은 것	사용 LLM, 출시 시기, 가격, 성과 수치

핵심 개념

CNC

Computer Numerical Control. 가공 프로그램에 따라 공작기계의 축과 공구를 움직이는 제어 장치입니다.

디지털 트윈

실기계의 동작을 PC 위에서 똑같이 재현하는 모델. 여기서는 수정안을 실기계 전에 돌려 보는 시뮬레이터를 뜻합니다.

가감속 파라미터

축이 빨라지고 느려지는 정도를 정하는 설정값. 맞지 않으면 가공면에 줄무늬 같은 자국이 남을 수 있습니다.

서보 데이터

축을 움직이는 서보 모터의 위치, 속도, 전류 기록. 가공 중 기계가 실제로 어떻게 움직였는지 보여 줍니다.

JIMTOF

일본국제공작기계견본시. 2026년이 33회째입니다.

내 메모

TODO: 내 생각 추가

원문은 MONOist에 실린 長沢正博 기자의 「ファナックがCNCで挑む安全なフィジカルAI デジタルツイン×人の承認で事故防止」(2026.10.30)입니다. 요약, 핵심 메커니즘의 원문 내용, 통념과 다른 주장, 사례, 원문 사례 표는 기사가 전한 FANUC의 전시 내용을 AX Review가 다시 정리했으며 기능과 효과는 회사 측 설명입니다. 기술·현업 실행 디테일, JSON 예시, 도구 권한 표, 통과 기준, 일정과 판정 기준, 인포그래픽은 원문에 없는 내용으로 새로 작성했고 그 안의 필드명과 숫자는 가상 예시입니다. 기사 전문은 원문 페이지에서 볼 수 있습니다.