제조업의 로봇 기술은 머신 러닝과 자동화를 활용하여 AI 기반 시스템으로 진화하고 있습니다. 제조 공정을 혁신하는 방법을 알아보세요.
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2025년 9월 25일
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제조업의 로봇 기술은 머신 러닝과 자동화를 활용하여 AI 기반 시스템으로 진화하고 있습니다. 제조 공정을 혁신하는 방법을 알아보세요.
산업 직업은 무거운 부품을 들어 올리고 조립하는 것과 같이 동일한 물리적 작업을 반복해서 수행하는 경우가 많습니다. 이러한 유형의 수동 작업은 위험할 수 있습니다. 2023년에는 미국에서만 5,283건의 사망 산업재해가 보고되었습니다.
그러나 스마트 산업용 로봇과 인공 지능(AI) 및 컴퓨터 비전과 같은 기술의 사용이 증가함에 따라 이러한 고위험 작업 중 상당수가 현재 기계에서 처리되고 있습니다. 제조 로봇은 이제 무거운 자재를 들어 올리고, 장비 문제를 검사하고, 사람과 협력하여 공장 현장의 안전과 효율성을 개선할 수 있습니다.
본 문서에서는 산업용 로봇이 공장의 작업 방식을 어떻게 변화시키고 더 안전하고 생산적인 작업 환경을 만드는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다. 그럼 시작해 볼까요!
산업용 로봇은 제조 작업을 지원하기 위해 특별히 설계된 스마트 기계입니다. 특히 제조 분야의 로봇은 일반적으로 자동차 또는 비행기 부품과 같은 무거운 제품 구성 요소를 들어 올리거나 전자 회로 조립 또는 제품 포장과 같이 매우 작고 세부적인 작업을 매우 빠르게 처리하도록 제작됩니다.
터미네이터 또는 아이, 로봇과 같은 공상 과학 영화에서 흔히 볼 수 있는 인간형 로봇과 달리 산업용 로봇은 일반적으로 고정되어 있으며 단일 로봇 팔로 제작됩니다. 일반적으로 이 로봇 팔은 여러 방향으로 움직일 수 있으며 용접, 조립 또는 재료 이동과 같은 제조 작업에 맞게 프로그래밍할 수 있습니다.
산업용 로봇은 휴식이 필요 없이 반복적인 작업을 빠르고 정확하게 수행하는 데 특히 뛰어나 공장과 창고에서 사용하기에 이상적입니다. 그 결과 전 세계 공장에서 4백만 대 이상의 로봇이 사용되고 있습니다.
공장의 로봇은 점점 더 보편화되고 있으며 광범위한 작업을 수행하고 있습니다. 다음은 다양한 유형의 산업용 로봇과 공장 작업을 보다 효율적이고 안전하게 만드는 데 사용되는 방법입니다.
산업용 로봇이 어떻게 변화를 만들어내고 있는지에 대한 구체적인 예를 살펴보기 전에, 제조 분야에서 로봇의 진화를 살펴보고 산업용 로봇 공학이 수년에 걸쳐 어떻게 변화해 왔는지 더 잘 이해해 보겠습니다.
앞으로 산업용 로봇은 더욱 스마트하고 적응력이 높아질 것으로 예상됩니다. 연구원과 엔지니어는 로봇이 학습하고, 새로운 상황에 적응하고, 지원적이고 역동적인 방식으로 사람들과 더 긴밀하게 협력할 수 있도록 하는 기술을 적극적으로 연구하고 있습니다.
다음으로, 제조 분야에서 로봇의 실제 사례와 공장 현장에서 로봇이 어떻게 사용되고 있는지 살펴보겠습니다.
항공기 제조는 특히 Boeing 777과 같은 대형 항공기의 경우 복잡하고 섬세한 공정을 포함합니다. 예를 들어 단일 777을 조립하려면 60,000개 이상의 리벳이 필요합니다. 전통적으로 이 작업에는 두 명의 작업자가 참여했습니다. 한 명은 리벳 총을 작동하고 다른 한 명은 패널 뒤에 강철 막대를 잡고 패스너를 고정합니다.
이러한 유형의 작업은 신체적으로 힘들 수 있으며 팔, 등, 어깨에 부상을 입을 수 있습니다. 이 외에도 항공기 제조에서는 정밀도가 매우 중요하며 오류의 여지가 거의 없습니다.
이러한 워크플로우를 개선하기 위해 Boeing은 산업용 로봇을 도입했습니다. 워싱턴주 에버렛에 있는 777 공장에서 Boeing은 동체 섹션의 드릴링 및 리벳팅을 자동화하도록 설계된 로봇 조립 프로세스인 Fuselage Automated Upright Build (FAUB) 시스템을 도입했습니다.
프로그래밍이 완료되면 이러한 로봇은 리벳을 위한 수만 개의 완벽한 구멍을 뚫을 수 있습니다. 고정 장치가 있는 구형 설정과 달리 FAUB 로봇은 이동이 가능하며 유도 차량을 통해 조립 라인을 따라 이동할 수 있습니다. 작업자가 동체 패널을 배치하면 로봇이 드릴링 및 리벳팅을 수행하여 속도와 정확도를 모두 향상시킵니다. 이 접근 방식은 제조 분야에서 더 스마트하고 안전하며 효율적인 솔루션을 추진하는 로봇 산업의 최근 개발과 일치합니다.
제조업의 로봇은 식품 산업에서도 널리 채택되고 있습니다. 예를 들어, 독일의 네슬레 공장에서는 완전 자동화된 포장 라인을 통해 유아식 생산이 관리됩니다. 로봇은 채워지고 밀봉된 식품 트레이를 살균 상자로 옮기고, 그 후 배송을 위해 포장하는 등의 작업을 처리합니다. 이를 통해 전체 작업이 더 빠르고 안전하며 안정적으로 이루어집니다.
네슬레는 또한 시설 전반의 유지 보수 문제를 모니터링하기 위해 Boston Dynamics의 Spot과 같은 모바일 로봇을 사용합니다. 특정 영역의 문제만 감지할 수 있는 기존의 고정식 센서와 달리 Spot은 공장 주변을 자유롭게 이동할 수 있습니다. 이러한 모바일 방식의 유연한 자동화는 로봇 산업에서 점점 더 커지는 추세입니다.
Spot은 계단을 오르고, 좁은 공간을 탐색하고, 고르지 않은 바닥을 처리할 수 있습니다. 모터 및 압축기와 같은 공장 기계의 열, 소음 또는 기타 경고 신호를 확인하는 데 도움이 되는 특수 센서가 장착되어 있습니다. Spot은 또한 문제를 조기에 쉽게 발견하여 문제가 심각해지기 전에 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
산업용 로봇은 항상 자동차 제조의 핵심 부분이었습니다. 실제로 미국 내 모든 산업용 로봇 설치의 33%가 자동차 산업에 있습니다.
이에 대한 흥미로운 예는 2013년 BMW의 스파르탄버그 공장입니다. 이 시설에서 사람과 로봇은 안전 울타리 없이 도어 조립 라인에서 나란히 작업하여 이 종류의 직접적인 인간-로봇 협업을 정규 생산에 사용한 최초의 BMW 시설이 되었습니다.
4대의 로봇이 BMW X3 모델의 도어 내부에 방음 및 방습 단열재를 설치하는 데 사용되었습니다. 작업자는 먼저 접착 호일을 제자리에 놓고 가볍게 눌러 고정하고, 로봇이 롤러 헤드를 사용하여 작업을 높은 정밀도로 완료했습니다.
이 시스템은 완전 자동화되어 프로세스 중에 가해지는 정확한 압력을 측정할 수 있어 품질을 지속적으로 모니터링할 수 있었습니다. 로봇 작업이 중단될 경우, 작업자가 쉽게 개입하여 작업을 수동으로 완료할 수 있어 생산 지연 없이 계속 진행할 수 있었습니다.
다음으로, 제조 분야에서 로봇을 사용할 때의 주요 이점 중 일부를 자세히 살펴보겠습니다.
산업용 로봇은 많은 이점을 제공하지만, 특히 전문 지식 및 유지 관리와 관련하여 몇 가지 어려움도 있습니다. 공장의 이러한 로봇은 프로그래밍, 작동 및 유지 관리를 위해 숙련된 전문가가 필요합니다.
오늘날 산업 현장에서 많은 로봇이 인공 지능과 머신 러닝을 사용하지만, 고장을 방지하려면 정기적인 서비스가 여전히 필요합니다. 제조업체 팀이 이러한 지식을 아직 갖추고 있지 않다면 직원 교육은 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
흥미롭게도 이러한 문제에 대한 해결책은 Vision AI, 더 구체적으로는 시각적 데이터 이해에 중점을 둔 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전의 형태로도 제공됩니다. 예를 들어 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 산업용 로봇을 감지하고 추적하도록 훈련할 수 있습니다. YOLO11을 사용하여 이러한 로봇을 추적하여 얻은 통찰력을 통해 문제를 조기에 발견할 수 있습니다(예측 유지 관리라고 함). 이를 통해 전문가 감독의 필요성을 줄이고 예상치 못한 고장을 줄일 수 있습니다.
이 외에도 컴퓨터 비전은 실시간 디지털 트윈 생성을 지원할 수 있습니다. 디지털 트윈은 제조 환경에서 수집된 시각적 데이터를 사용하여 구축된 물리적 기계 및 로봇의 가상 모델입니다.
디지털 트윈을 통해 제조업체는 장비를 실시간으로 모니터링하고, 중단을 일으키기 전에 문제를 식별하고, 실제 생산을 중단하지 않고도 프로세스 개선 사항을 테스트할 수 있습니다. 이 기술은 보다 일관된 성능을 제공하고, 의사 결정을 개선하고, 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 줄입니다.
산업용 로봇 사용의 어려움에 대해 논의하면서 많은 로봇이 현재 AI 및 머신 러닝으로 구동된다는 것을 알게 되었습니다. 하지만 실제로 어떻게 작동하며 로봇 공학에서 AI의 역할은 무엇일까요?
기존 산업용 로봇은 고정된 반복 작업에만 국한됩니다. 미리 프로그래밍된 지침을 따르며 생산 라인의 변화에 쉽게 적응할 수 없습니다. 따라서 유연성, 속도 및 정확성이 필수적인 환경에서는 효율성이 떨어집니다.
AI가 없으면 로봇은 제품 결함을 실시간으로 감지하거나 재료 또는 위치의 약간의 변화에 적응할 수 없어 프로세스 속도가 느려지고 오류가 증가하며 가동 중지 시간이 늘어나는 경우가 많습니다. 제조 분야의 AI는 로봇이 단순하고 미리 프로그래밍된 작업을 넘어설 수 있도록 합니다.
특히, 제조 분야에서 머신 러닝을 통해 로봇은 환경에서 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하고, 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 비전 지원 로봇은 조립 라인에서 다양한 객체를 식별하고, 보이는 것에 따라 움직임을 조정하고, 실시간으로 결함이나 이상을 감지할 수도 있습니다. 이 혁신의 배후에는 컴퓨터 비전이 있습니다.
일반적으로 비전 지원 로봇에는 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델을 실행하는 데 필요한 하드웨어 인프라가 장착되어 있습니다. 카메라 및 컴퓨터 비전과 통합되면 로봇은 기본 모델의 기능을 얻게 됩니다. YOLO11의 경우 이는 로봇이 객체 감지, 추적, 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행할 수 있음을 의미합니다.
산업용 로봇과 관련된 또 다른 몇 가지 개념은 제조 분야의 IoT와 에지 컴퓨팅입니다. IoT는 데이터를 수집하고 공유하는 연결된 장치 네트워크(주로 인터넷을 통해)를 의미합니다. 반면에 에지 컴퓨팅은 모든 데이터를 먼저 중앙 서버로 보낼 필요 없이 로봇이나 센서와 같은 소스에서 직접 데이터를 처리합니다.
산업 IoT(IIoT) 장치가 많은 양의 데이터를 수집할 때 분석을 위해 클라우드의 중앙 시스템으로 보내면 지연(대기 시간이라고 함)이 발생하고 속도가 느려질 수 있습니다. 그러나 IoT와 함께 에지 컴퓨팅을 사용하면 제조업체는 데이터를 즉시 처리하여 실시간 응답을 얻고 자동화를 강화할 수 있습니다.
제조업에서 AI와 IoT가 함께 작동하는 명확한 예는 예측 유지보수입니다. 스마트 팩토리에서 Industry 4.0의 주요 목표 중 하나는 장비 고장이 발생하기 전에 예측하는 것입니다.
이를 달성하려면 IIoT 장치가 완전히 작동하고 안정적으로 유지되어야 합니다. 에지 컴퓨팅, AI 및 컴퓨터 비전을 결합하여 이러한 장치는 자체 상태를 지속적으로 모니터링하고, 유지 보수 또는 재충전이 필요한 시기를 감지하고, 필요한 조치를 자동으로 트리거할 수 있습니다. 이를 통해 기계가 원활하게 작동하고, 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이며, 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
이제 AI, 컴퓨터 비전, IoT, 에지 컴퓨팅과 같은 기술에 대한 이해도가 높아졌으므로 이러한 기술이 어떻게 협력하여 제조 자동화를 더욱 효율적으로 만들 수 있는지 살펴보겠습니다.
자동화의 주요 목표는 프로세스를 간소화하고 더 빠르고, 더 안정적이며, 인적 오류가 발생하기 쉽지 않도록 만드는 것입니다. 예를 들어 스마트폰과 같은 가전 제품을 조립하는 공장을 생각해 보십시오. 비전 지원 로봇 팔은 작은 부품을 회로 기판에 정밀하게 배치하는 섬세한 작업을 처리할 수 있습니다.
이와 동시에 AI 기반 비전 시스템은 조립의 각 단계를 검사하여 잘못 정렬된 부품이나 결함이 있는 솔더 조인트와 같은 결함을 실시간으로 식별할 수 있습니다. 한편, IoT 센서는 온도, 먼지, 진동과 같이 민감한 부품의 품질에 영향을 미칠 수 있는 환경적 요인을 모니터링할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅을 통해 시스템은 이 데이터를 즉시 처리하고 클라우드 기반 응답을 기다리지 않고도 라인 일시 중지 또는 로봇 재보정과 같은 즉각적인 조정을 수행할 수 있습니다. 함께 자동화된 제조는 더 빠르고 정확하며 적응력이 뛰어난 생산 라인을 만들어 제품 품질을 높이고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
산업용 로봇의 미래는 빠르게 움직이고 있으며 제조 분야의 Vision AI 및 IoT와 같은 기술이 중요한 역할을 합니다. 이러한 도구를 통해 로봇은 작업 중인 내용을 보고, 결함을 발견하고, 제품 품질을 확인하고, 발생하는 문제를 예측할 수 있습니다. 많은 제조업체에서 이미 이러한 시스템을 사용하여 운영 효율성과 일관성을 높이고 있습니다.
산업용 로봇 시장은 꾸준히 성장해 왔으며, 이러한 성장은 로봇 기술의 지속적인 개선, 숙련된 엔지니어에 대한 쉬운 접근성, 시뮬레이션 및 가상 테스트 사용에서 비롯됩니다. 이러한 개발 덕분에 실제 사용을 위해 로봇을 더 빠르게 설계하고 미세 조정할 수 있습니다. 더 많은 공장에서 디지털 도구와 자동화를 채택함에 따라 더욱 유연하고 안정적이며 미래의 과제를 처리할 준비가 되어가고 있습니다.
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