온로봇코리아, 피지컬 AI 확산의 과제는 로봇 도입·운영의 간소화

[산업일보]
피지컬 AI 기술이 발전하면서 로봇의 성능과 활용 범위가 확대되고 있지만, 실제 산업 현장에 적용하기까지는 여전히 해결해야 할 과제가 남아 있다. 로봇 본체를 선정하는 것만으로 자동화가 완성되는 것이 아니라 주변 장치와의 인터페이스 구성, 프로그램 개발, 티칭, 시운전 등 후속 작업이 필요하기 때문이다.

김주연 온로봇코리아 이사는 10일 포스코타워 역삼에서 세이프틱스 주최로 열린 'Physical AI, Beyond Humanoids' 세미나에서 로봇 자동화의 실질적인 확산을 위해서는 설치와 운영 과정의 복잡성을 줄여야 한다고 강조했다.

김 이사는 피지컬 AI 발전으로 로봇이 가벼워지고 정밀해지는 등 하드웨어가 발전했지만, 이것이 곧바로 현장의 자동화로 이어지는 것은 아니라고 지적했다.

그는 “로봇을 선정한 다음에는 대상물에 맞는 툴과 주변 장치를 골라야 하고 기계·전기 인터페이스도 맞춰야 한다”며 “PLC와 인터록을 연결하고 프로그램을 개발한 뒤 티칭과 시운전, 안전성 검토, 현장 검증까지 거쳐야 한다”고 설명했다.

이러한 문제는 중소 제조기업에서 더욱 두드러진다는 것이 온로봇 측의 주장이다. 대기업은 생산 물량이 많고 생산라인이 장기간 유지되는 만큼 전용 자동화 설비에 투자할 여지가 있지만, 중소기업은 소량 다품종 생산과 빈번한 공정 변경으로 동일한 방식의 자동화를 적용하기 어렵다는 것이다. 이에 로봇을 도입하더라도 품종이 바뀔 때마다 프로그램을 수정해야 하지만 이를 담당할 전문 엔지니어를 확보하는 것 역시 난제로 남는다.

김 이사는 로봇 도입의 진입장벽을 낮추기 위한 방안으로 하드웨어와 소프트웨어의 간소화를 제시했다. 하드웨어 측면에서는 공압식 그리퍼를 전동식으로 전환하는 사례를 소개했다.

발표에 따르면, 공압식 그리퍼는 압축공기 공급 설비와 배관이 필요하고 누설이나 필터 관리 등 유지보수 부담도 발생한다. 반면 전동식 그리퍼는 파지 폭과 힘을 소프트웨어로 조절할 수 있어 작업 대상이 달라질 때 그리퍼를 교체해야 하는 상황을 줄일 수 있다.

하드웨어와 함께 자동화 구축 과정에서 중요한 요소로 제시된 것은 소프트웨어다. 기존에는 작업자가 로봇의 위치와 이동 경로를 직접 티칭하거나 프로그램을 작성해야 했지만, 온로봇은 작업 조건을 입력하면 로봇 동작을 자동으로 생성하는 애플리케이션 플랫폼 '디플로이(D:PLOY)'를 소개했다.

김 이사는 “디플로이는 로봇과 툴을 선택하고 작업 공간과 주변 장치, 작업물의 크기와 적재 조건 등을 설정하는 형태로 운영된다”며 “로봇이 이동할 수 없는 영역을 장애물로 지정하면 이를 고려한 경로를 생성하며, 팔레타이징의 경우 박스 크기와 무게, 적재 패턴 등을 입력해 작업 프로그램을 구성할 수 있다”고 설명했다.

그는 “그동안은 로봇을 어떻게 움직일 것인가를 고민했다면, 앞으로는 어떤 작업을 할 것인가를 정하고 그에 필요한 조건을 입력하는 방식으로 바뀌어야 한다”며 “하드웨어가 쉬워져도 애플리케이션을 만드는 과정이 어려우면 자동화는 여전히 반쪽짜리에 머물게 된다”고 강조했다.

피지컬 AI 생태계에서 엔드이펙터(말단 도구)의 중요성도 짚었다. AI가 환경을 인식하고 판단해 행동으로 옮길 때, 실제 물체와 맞닿아 작업을 끝내는 부위는 결국 로봇의 손끝이기 때문이다.

김 이사는 “휴머노이드든 이동형 로봇이든 형태는 달라도 물리적 작업을 하는 손끝에는 도구가 필수적”이라며 “온로봇은 인식과 행동에 필요한 도구를 공급하고, 그 사이에서 오가는 물리 데이터를 연결하는 역할을 맡겠다”고 밝혔다.