한성시스코·로바이, 범용 로봇 제어 AI 플랫폼 상용화 맞손…고무·타이어 공정서 실증
- 스마트팩토리 엔지니어링과 AI 자가학습 기술 결합…산업용 로봇 제어 고도화
- 로봇별 제어 소프트웨어 개발 부담 줄이는 ‘로봇 아카데미’ 현장 PoC 추진
- 고무·타이어 제조라인서 모션·비전 데이터 검증…향후 다양한 산업으로 확대
산업 자동화·스마트팩토리 전문기업 한성시스코와 범용 로봇 제어 AI 플랫폼 기업 로바이가 손잡고 제조 현장의 로봇 제어를 인공지능 기반으로 고도화한다. 로봇마다 개별적으로 제어 소프트웨어를 개발해야 했던 기존 방식의 한계를 줄이고, 다양한 로봇과 작업 환경에 유연하게 적용할 수 있는 범용 AI 제어 플랫폼의 실증과 상용화를 추진한다.
양사는 로바이가 개발 중인 범용 로봇 AI 제어 플랫폼 ‘로봇 아카데미(Robot Academy)’를 고무·타이어 제조 현장에 적용하고 산업 현장에서의 활용성과 상용화 가능성을 공동 검증하기 위한 업무협약을 체결했다고 7일 밝혔다.
이번 협약은 한성시스코가 축적한 산업용 엔지니어링 및 스마트팩토리 시스템 통합 역량과 로바이의 AI 기반 로봇 제어 기술을 결합하는 것이 핵심이다. 특정 공정이나 특정 제조사의 로봇에 종속된 기존 자동화 시스템에서 벗어나 다양한 장비와 환경에서 활용할 수 있는 지능형 범용 제어 체계를 구축한다는 목표다.
한성시스코는 고무·타이어 제조 공정에 대한 도메인 지식과 현장 운영 경험을 바탕으로 설비 연동 규격과 공정별 요구사항을 분석해 플랫폼 개발에 반영한다.
특히 로봇 아카데미가 실제 생산라인에서 안정적으로 작동할 수 있도록 로봇과 설비를 연결하는 하드웨어 인터페이스 구축과 시스템 통합 분야를 담당한다. AI 플랫폼이 실험실 단계를 넘어 실제 제조 현장에서 활용될 수 있도록 산업용 인프라를 구축하는 역할이다.
로바이의 ‘로봇 아카데미’는 로봇이 자신의 구조와 움직임 특성, 주변 환경을 스스로 탐색하고 학습하는 ‘AI 자가학습’ 기술을 기반으로 한다.
기존 산업용 로봇은 제조사와 기종, 작업 내용이 달라질 때마다 엔지니어가 별도의 제어 프로그램을 설계하고 조정해야 하는 경우가 많았다. 새로운 공정을 추가하거나 로봇을 교체할 때도 상당한 개발 시간과 비용이 발생하는 것이 자동화 확대의 장애물로 지적돼 왔다.
로봇 아카데미는 AI가 로봇의 구조와 동작 범위, 센서 정보 등을 학습해 해당 장비에 적합한 제어 시스템을 빠르게 구축하도록 하는 것이 특징이다. 하나의 범용 AI 플랫폼을 다양한 형태의 산업용 로봇과 설비에 적용할 수 있도록 해 로봇 도입과 공정 전환에 필요한 개발 시간을 줄이는 것을 목표로 한다.
양사는 우선 고무와 타이어 제조 현장의 시범 라인을 선정해 현장 실증을 진행할 예정이다. 실제 생산 과정에서 발생하는 로봇의 움직임 데이터와 카메라를 이용한 비전 인식 데이터 등을 수집해 AI 플랫폼의 제어 정확성과 안정성을 평가한다.
생산라인에서 반복적으로 발생하는 작업뿐 아니라 작업물 위치 변화나 공정 조건 변화 등 예측하기 어려운 상황에 플랫폼이 얼마나 유연하게 대응할 수 있는지도 검증할 계획이다.
고무·타이어 제조 공정은 원재료 취급부터 성형, 검사, 이송, 적재 등 다양한 자동화 공정이 존재하고 높은 반복 정밀도가 요구되는 분야다. 동시에 작업 환경과 제품 규격 변화에 따라 로봇의 동작을 세밀하게 조정해야 하는 경우가 많아 범용 AI 제어 기술을 검증하기에 적합한 산업 현장으로 평가된다.
이번 협력은 최근 제조업에서 확산되고 있는 ‘피지컬 AI’ 흐름과도 맞닿아 있다. 기존 산업용 로봇이 미리 프로그램된 동작을 반복하는 자동화 장비였다면, AI와 비전 기술이 결합된 차세대 로봇은 주변 환경을 인식하고 작업 상황에 따라 스스로 동작을 조정하는 방향으로 발전하고 있다.
특히 다품종 소량생산과 잦은 공정 변경이 늘어나면서 하나의 작업에 특화된 로봇보다 다양한 작업을 빠르게 학습하고 전환할 수 있는 범용 로봇 제어 기술의 중요성이 커지고 있다.
AI 기반 제어 플랫폼이 본격적으로 상용화될 경우 제조기업은 로봇이나 설비를 새롭게 도입할 때마다 제어 프로그램을 처음부터 구축해야 하는 부담을 줄일 수 있다. 중소·중견 제조기업에서도 전문 로봇 엔지니어 부족 문제를 완화하면서 자동화 도입 문턱을 낮추는 효과가 기대된다.
다만 산업 현장에서 AI가 직접 로봇을 제어하기 위해서는 높은 수준의 안전성과 신뢰성이 필수적이다. 예상하지 못한 환경 변화에서도 안전하게 동작할 수 있는 제어 체계와 장애 발생 시 즉시 사람이 개입할 수 있는 안전장치, 제조사별 로봇 인터페이스 표준화 등이 상용화를 위한 주요 과제로 꼽힌다.
양사는 이번 실증에서 확보한 데이터를 바탕으로 플랫폼의 성능과 안정성을 개선하고 실제 제조기업이 도입할 수 있는 상용화 모델을 구체화할 예정이다. 고무·타이어 산업에서 기술 검증을 마친 뒤 다른 제조업과 물류, 조립 등 다양한 로봇 활용 분야로 적용 범위를 단계적으로 확대한다는 계획이다.
이번 협력이 성공적으로 이어질 경우 전통적인 스마트팩토리 시스템 통합 기술과 AI 기반 범용 로봇 제어 기술을 결합한 새로운 산업 자동화 모델이 만들어질 수 있다는 점에서도 주목된다.
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