'산업지식IN'은 급변하는 산업 현장의 실무자들이 겪는 실제적인 질문에 최고 전문가들이 직접 심층적인 답변을 제공하는 특별 기획 콘텐츠입니다. 각 주제별로 진행된 온라인 세미나(웨비나) 현장에서 발표자와 참관객이 실시간으로 주고받은 핵심 질의응답을 엄선해 독자들에게 전달합니다. 이는 독자들이 당면한 문제에 대한 깊이 있는 통찰을 얻고, 실질적인 해결 방안을 모색하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 이 콘텐츠는 복잡한 이론보다 실제 사례와 구체적인 해법을 제시해, 제조 현장의 자율화(Autonomous), 디지털 전환(DX), 인공지능 전환(AX)과 혁신을 위한 로드맵 구축을 지원합니다.
지금 전 세계 산업계의 가장 큰 간극 중 하나는 ‘기술 과잉’과 ‘현장 결핍’의 공존입니다. 글로벌 빅테크들이 인간을 닮은 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)을 논하며 장밋빛 미래를 그릴 때, 실제 제조·물류 현장은 유례없는 인력난과 치솟는 운영 비용이라는 냉혹한 현실에 가로막혀 있는 상황입니다. 이 가운데 단순히 반복 작업을 대신하는 전통적인 로봇만으로는 더 이상 다품종 소량 생산과 복합적인 제조·물류 생태계를 감당할 수 없다는 것이 업계의 의견입니다.
특히 자동화(Automation)의 최종 관문이라 불리는 현장 하단부(End-of-line)의 실태는 더욱 가혹한 상태입니다. 수만 가지의 규격이 쏟아지는 혼합 공정 현장에서 로봇이 단순히 똑똑해지는 것만으로는 부족한데요. 정해진 공간 안에서 각종 로봇·장비·기계의 동선이 엉키지 않아야 하고, 24시간 쉬지 않고 돌아가는 현장의 요구를 물리적으로 맞춰내야 합니다. 결국 사용자가 원하는 것은 당장의 인건비를 상쇄하고 투자수익률(ROI)을 확실히 증명할 수 있는 실질적인 기술 방법론입니다.
이제 산업계의 시선은 화려한 기술적 시각화보다, 협소한 공간과 복잡한 작업 동선이라는 ‘실체적인 장벽’을 허물 수 있는 돌파구입니다. 이때 피지컬 AI(Physical AI)와 실용적 로보틱스 활용법이 주목받고 있습니다. 기술의 지향점과 현장의 생존 사이의 간극을 좁히는 유연한 하드웨어와 적응형 소프트웨어의 결합이 곧 산업 지형도를 바꾸는 실질적인 척도가 될 것으로 보입니다.
이러한 산업 인프라의 근본적인 전환기에 발맞춰, 유니버설로봇·로보에테크놀로지가 로보틱스 기반 물류 혁신을 정조준했습니다. 이번 웨비나는 현장의 고질적인 페인 포인트인 ‘공간 효율’과 ‘작업 유연성’을 어떻게 확보할 것인가라는 본질적인 질문에 답하기 위해 마련됐습니다.
기존의 고정식 산업용 로봇이 가진 폐쇄성을 탈피해, 전원만 꽂으면 즉시 현장에 투입 가능한 ‘협동 로봇(코봇) 기반 이동형 인공지능 팔레타이저’의 실전 사례를 통해 로봇 자동화가 유연한 인프라 확충의 영역임을 입증했는데요. 유니버셜로봇의 로봇 하드웨어 신뢰성과 로보에테크놀로지의 인공지능(AI) 적재 알고리즘의 결합이 만드는 시너지가 어떤 진보 방안을 제시했는지 지금 만나보시죠.
Q & A
Q. 최근 제조·물류 현장에서 팔레타이징 자동화 수요가 급격히 늘어난 근본적인 배경은?
A. 인구 구조 변화에 따른 ‘노동력의 질적 붕괴’가 핵심이다. 고중량 반복 작업을 기피하는 현상이 심화되면서, 공정 자체를 유지하기 위해 로봇 도입이 필수적인 생존 전략이 됐다.
Q. 기존 산업용 로봇과 비교했을 때, 코봇 솔루션이 갖는 구조적 차별점을 강조한다면.
A. 가장 큰 차이는 폐쇄성의 극복이다. 산업용 로봇은 고정된 울타리(Fence) 안에서만 작동한다. 반면 코봇은 이동형 카트(CBR) 시스템을 통해 공정 간 자유로운 배치가 가능하다. 특히 설치 면적이 작아 사람이 작업하던 좁은 공간에도 즉시 투입할 수 있다는 점이 강점이다.
Q. 유니버셜로봇이 코봇 하드웨어 측면에서 타사 대비 갖는 성능 우위는 어디서 나오는지.
A. 안정적인 모터 제어 알고리즘과 유연한 가동 범위다. 각 축의 720° 회전 기능을 통해 작업 사각지대를 없앴고, 높은 가속도 환경에서도 진동을 억제해 정밀한 적재와 빠른 생산 주기를 동시에 달성했다.
Q. 정밀한 힘 조절이나 토크 제어를 통한 정교한 작업도 가능한가?
A. 최근 도입된 DTC(Direct Torque Control) 기능이 해답이다. 외부 센서 없이도 모터 전류치를 통해 각 관절의 토크를 측정·제어할 수 있다. 덕분에 대상물을 쌓을 때 발생하는 미세한 압력까지 조절하며 제품 손상을 방지하고 정밀한 적재를 수행한다.
Q. 이번 솔루션에서 AI는 구체적으로 어떤 단계를 자동화하며 어떻게 공정의 성능을 높이는 건지.
A. 인식·판단·제어의 전 과정을 지능화한다. 비전 센서로 대상물 상태를 읽고, 최적의 적재 위치를 AI가 판단한다. 이어 코봇의 궤적을 실시간으로 생성한다. 기존처럼 작업자가 일일이 좌표를 입력하는 수동 훈련(Teaching) 과정이 사라진 것이다.
Q. 제품 규격이 수시로 바뀌는 ‘혼합 박스(Mixed Box)’ 환경에서도 로봇이 스스로 대응 가능한가?
A. 그렇다. AI가 박스의 크기와 무게를 실시간으로 파악해 ‘하단 중량물 우선’과 같은 논리적 적재 패턴을 생성한다. 5~10종 이상의 대상물이 불규칙하게 섞여 들어와도 별도의 세팅 변경 없이 최적의 적재율을 유지한다.
Q. 대상물의 라벨이 항상 바깥을 향하게 쌓아야 하는 까다로운 적재 조건에서는?
A. 3차원(3D) 비전 시스템을 연동하면 제어 가능하다. 대상물의 투입 방향이 제멋대로라도 비전 센서가 라벨 면을 감지한 뒤, 코봇이 적재 직전 스스로 박스를 회전시켜 규격에 맞춰 정렬하는 정밀 작업이 가능하다.
Q. 30kg급 고중량 코봇을 펜스 없이 사용할 때, 현장 작업자의 안전은 어떻게 보장하는지.
A. 다중 안전 방호 체계를 따른다. 로봇 자체의 충돌 감지는 물론, 안전(Safety) 센서가 작업자의 접근을 감지해 단계별 감속·정지를 수행한다. 코봇 설치 후 공인 안전인증을 통과해야 하므로 법적·물리적 안전성이 검증된다.
Q. 현장 작업자가 로봇을 조작하거나 공정을 변경할 때 전문 지식이 필수?
A. 비전문가도 유니버설로봇이 주관하는 이틀간의 교육만으로 기초 조작이 가능하다. 사용자 화면(UI)이 직관적이라는 점이 이를 가속화한다. 레이아웃 변경으로 코봇을 이동한 후 재가동까지 약 5분이면 충분하다. 설비 이동에 수일이 걸리던 기존 시스템과 차별화된 생산 유연성을 제공한다.
Q. 자동차·조선 등 산업군별 특수 공정에도 적용 전략이 궁금하다.
A. 자동차 분야는 운반 상자(Tote) 분류·적재에 AI를 즉시 적용할 수 있다. 무엇보다 조선소 용접 공정처럼 환경이 거친 곳은 레일형·도수형 등 현장 특성에 맞춘 하드웨어 구성이 필요하다. 방문 상담을 통해 최적의 모델을 제안하고 있다.
Q. 도입을 검토 중인 사용자가 ROI 분석을 위해 준비해야 할 체크리스트는?
A. 설치 가능 공간 규모, 로봇 일일 연속 가동 시간, 목표 투자 예산이 중요하겠다. 이 세 가지 데이터를 기반으로, 구체적인 인건비 절감액과 생산성 향상 폭을 계산한 맞춤형 컨설팅을 제공하고 있다.
이번 웨비나에서는 기업의 혁신을 위한 다양한 질문과 고민들에 대한 생생한 질의응답이 오갔는데요. 특히 양사가 제안하는 솔루션과 노하우가 실제 현장에서 어떻게 효율성 증대와 경쟁력 강화에 기여하는지 구체적으로 확인할 수 있었네요. 아직 해소되지 않은 궁금증이나, 더 깊이 논의하고 싶은 부분이 있다면, 주저하지 말고 하단 댓글창에 질문을 남기기 바랍니다. 해당 분야 전문가가 직접 나서서, 질문에 대해 자세하고 명쾌한 답변을 제공합니다. 또한 이번 웨비나에서 다뤄진 발표 자료를 받고 싶다면, 댓글창에 메일 주소를 남겨주세요.
헬로티 최재규 기자 |
