“1500도 쇳물도 로봇이 척척”… 제조 AI 현장 가보니 [강기자의 세종실록]
고위험·단순 노동, 사람 대신 AI 봇 AI휴머노이드, 고로 ‘쇳물’ 샘플링 진단 뜨거운 풍구 실시간 점검 ‘사족 보행봇’ 로봇이 알아서 고장 진단에 롤러 교체 숙련자보다 균일 용접…생산량 87% 쑥 에코프로 대표 “中 맞설 해법, AI 유일”
맥스(M.AX)라고 들어보셨나요? 요즘 산업계에서 핫한 나름 ‘신조어’인데요. 약자를 풀어보면 ‘제조업의 인공지능 대전환’(Manufacturing AI Transformation·제조 AX)이라고 읽습니다. 산업통상부가 추진하는 제조업 AI 혁신 프로젝트를 의미합니다. 현장의 제조 데이터를 기반으로 AI를 활용해 생산·설계·품질 관리·물류·공급망 관리 등 제조 전 주기 과정을 디지털화해 생산성과 경쟁력을 높이는 것이죠.
쉽게 얘기하면 일상생활에서 자주 쓰는 챗GPT 같은 인공지능(AI)이 제조 현장으로 확대됐다고 보시면 됩니다. 공장에서 나는 모든 소리와 냄새 그리고 숙련공의 경험과 노하우 등을 학습해 숫자로 데이터화하고 이를 제조 공정의 기획부터 설계, 생산, 사후 관리에 이르기까지 AI가 알아서 처리합니다. 사람이 할 수 없는, 또는 사람이 할 수 있어도 너무 시간이 오래 걸리거나 매우 위험한 일을 이 AI 산업용 로봇이나 인간을 닮은 로봇 ‘휴머노이드’가 알아서 자동화로 시간을 단축하고 매우 정확하게 결과물을 내줍니다.
M.AX가 주목받는 이유는 인구 소멸과도 무관하지 않습니다. 저출산으로 생산 인구는 줄고, 위험한 제조 현장은 기피하며, 산업화를 이끌었던 숙련공들은 세월 속에 은퇴를 하지만 ‘암묵지’(개인이 축적한 경험과 노하우)를 전수받을 사람도 없는 실정입니다. 제조업의 인력난은 중소·중견기업으로 갈수록, 지방으로 갈수록 심각합니다. 10명이 하루 종일 해야 할 일을 AI 봇 혼자서 1시간 만에 뚝딱, 그것도 99%의 불량률을 잡아낼 정도로 결과물이 완벽하다면 산업 경쟁력에서 우위에 설 수밖에 없겠죠. 그래서 제조 AI의 대전환은 글로벌 산업 경쟁력을 결정하는 ‘게임 체인저’라고 불리기도 합니다.
산업부는 지난해 삼성전자, 현대차, LG, 두산 등 기업과 대학·연구기관 등 1500여개 기관이 참여하는 ‘M.AX 얼라이언스’를 출범시키고 올해 예산 1조 2000억원을 투입했습니다. 제조업의 인력난과 생산성 정체를 AI로 해결해 한국 제조업 경쟁력을 높이겠다는 구상이죠. AI 팩토리·휴머노이드·자율주행차·산업단지 AX 등 11개 분과에서 공정 과정에 AI를 접목하는 제조 AI로 생산성을 극대화하고 자동차·선박 등에 AI를 탑재해 고부가가치 상품을 개발하겠다는 것입니다.
백문이 불여일견이죠. 지난 11~12일 산업부의 M.AX 프로젝트(AI 팩토리)가 진행되고 있는 철강·조선·이차전지 등 주요 산업 현장으로 달려갔습니다. 기업인들이 전하는 M.AX 프로젝트는 ‘선택이 아닌 필수’로 느껴졌습니다. 이걸 하지 않으면 결코 시장에서 판을 뒤집을 수 없다는 절실함 같은 것 말이죠.
이차전지 산업을 선도하고 있는 송호준 에코프로 대표는 경북 포항 에코프로비엠 캠퍼스에서 열린 M.AX 현장 언론 행사에서 “중국의 배터리 관련 인력 배출은 한국의 30배 이상으로 융단폭격하듯 결과물을 내고 있다”며 “가장 좋은 해결책은 AI”라고 강조했습니다. 에코프로는 2030년까지 AI에 1500억원을 투자해 양극재 업계 최초로 제조 무인화를 추진 중입니다. 보이지 않는 공정도 AI로 파악하고 말이죠. 이렇게 해서 제조 생산성을 중국보다 300% 이상 개선하겠다는 구상입니다.
송 대표는 한때 1위(2023년)였던 글로벌 하이니켈 양극재 출하량 기준 시장 점유율을 중국에 내준 배경에 대해 “한국 과학자 한 명이 한 달 동안 할 일을 중국은 10명 이상이 며칠 내 해내며 추격해왔고 끝내 중국이 앞서게 됐다”며 AI 팩토리를 하게 된 이유를 설명했습니다.
에코프로비엠이 산업부와 함께 진행한 ‘AI 자율제조 선도 프로젝트’는 배터리 핵심 원료인 양극재 생산 공정을 인력의 경험에 의존하던 방식에서 벗어나 AI 기반의 첨단 자동화 시스템으로 전환하는 게 핵심입니다. 설비를 자율 제어하고 AI가 품질을 예측하며 통합 데이터 플랫폼을 도입해 소성 설비를 로봇이 자율 점검하는 생산 공정 전반에 AI 도입을 본격화한 것이죠.
핵심 공정인 소성로 공정은 양극재와 음극재 원료를 혼합한 뒤 고온 열처리를 통해 결정 구조를 형성하는 과정인데, 약 65m 길이의 소성로 내부는 온도가 700~800도에 달해 사람이 직접 배터리의 용량·수명·출력 등 주요 성능을 좌우하는 공정 처리를 확인하는 것이 매우 어렵습니다. 에코프로는 한국전자통신연구원의 도움을 받아 소수 센서 데이터, 시뮬레이션 등을 통해 소성로 내부 온도·산소·압력 분포를 실시간으로 그리는 AI를 개발해 이젠 소성로 공정 내부를 실시간으로 정확하게 들여다볼 수 있게 돼 품질 관리가 가능해졌습니다.
송태현 에코프로 팀장은 “품질 관리에도 3만개 이상 데이터를 통한 품질 예측 AI를 도입해 예측 정확도 99.6%의 달성해 불량품 발생으로 인한 손실을 크게 줄였다”고 설명했습니다.
이차전지 소재 공정이 이뤄지는 공장에서는 음향 센서와 열화상·고성능 카메라 등을 장착한 설비 점검 자율주행 로봇(AMR)이 복잡한 기계 장비가 늘어선 80m 이상 길이의 공간을 오가며 실시간으로 점검이 진행 중이었습니다. 니켈·코발트 등 중금속과 유기용제를 사용하고 가루 형태로 원료를 분쇄하다 보니 분진으로 인해 작업자들이 유해 물질에 노출되거나 화재 위험이 있죠.
이런 공간에서 로봇이 사람을 대신해 수백 m의 배관에서 나는 미세한 소리를 잡아내 불량 여부를 판단하고 의심 부위를 카메라로 찍어 전송하는 것이죠. 이런 작업을 하루에 18시간 동안 할 수 있다니 놀랍죠. 이런 AI 효율화로 업무 과부하를 50% 줄이고 휴머노이드를 투입해 포장 공정도 자동화한다는 계획입니다.
사람이 하기에는 너무 위험한 공정을 대신해 주는 AI 봇은 포항에 있는 포스코 포항제철소에서도 볼 수 있습니다. 용광로로 불리는 ‘고로’에는 1500도의 매우 뜨거운 쇳물이 흐르는데요, 이 쇳물을 예전에는 사람이 직접 떠야 했습니다. 뜨거운 열기 속에 진행되는 매우 위험한 작업이라 작업자 부담이 매우 컸죠. 그 일을 이젠 로봇이 대신하고 있습니다.
포스코와 함께 M.AX 프로젝트를 진행 중인 포항 한국로봇융합연구원 안전로봇실증센터에서는 한편의 휴머노이드 로봇은 사람처럼 두 팔을 활용해 장비를 들고 측정 위치까지 이동한 뒤 쇳물을 떠 샘플링하고 온도 측정 동작을 반복합니다. ‘용선 측온·샘플링 로봇’입니다. 쇳물 품질 향상을 위해 직접 쇳물에 접근해 온도를 측정하고 샘플을 채취하는 제철소 내에서도 가장 고위험 업무인데 머리에 열화상 카메라와 각종 센서가 장착되어 있고 양팔 협업 기반 제어 알고리즘으로 마치 사람처럼 동선을 움직이도록 설계되어 있습니다. 20㎏ 아령을 들어 보이며 고하중 작업 수행이 가능하다는 것도 시연해 줍니다.
위험한 현장에 작업자 대신 로봇이 가서 일정 주기에만 할 수 있는 샘플링을 상시로 할 수 있다면 품질 관리 수준은 당연히 높아지겠죠?
제철소 내의 원료 저장고에서 철광석과 석탄 등 연료를 벨트 컨베이어를 통해 고로로 이동시키는 작업에도 로봇이 투입됩니다. 700㎞에 달하는 벨트 컨베이어를 지지하는 고속 회전하는 하단 롤러가 고장 나면 마찰열로 인해 불이 나거나 협소한 공간에서 교체 작업을 하다가 작업자가 기계에 끼어 목숨을 잃기도 합니다.
롤러는 매년 1만개가 교체되는데요, 제철소 내 벨트 컨베이어를 재현한 작업에서 모바일 자율 로봇은 고장 난 롤러를 스스로 찾아내 교체합니다. 작업자 4명이 30분 동안 교체 작업을 해야 하는 건데 로봇 1대가 혼자서 5분 만에 작업을 끝냅니다. 지금까지는 수십 년간 자리를 지켜온 숙련공들이 개인의 경험을 바탕으로 눈과 귀로 고장 부위를 찾아내 교체를 수작업으로 했었죠.
이런 로봇을 피지컬 AI, 즉 단순히 데이터를 수집·분석하는 단계를 넘어 실제 물리적 시스템과 결합해 스스로 판단해 장비를 제어하는 기술이 접목된 겁니다. 포스코와 한국로봇융합연구원 등 10개 산학연이 176억원을 들여 1단계 연구 개발을 마치고 실증 작업이 한창인데요. 최용준 포스코 연구위원은 “이 기술이 현장에 상용화되면 설비 안전성 개선은 물론 작업자가 위험에 노출되는 상황이 크게 줄어들 것”이라며 “시멘트 공장, 화력 발전소 등 컨베이어 설비를 사용하는 다른 산업에도 이 기술을 이전할 수 있다”고 말했습니다.
피지컬 AI의 영역은 고로 내부 공정뿐 아니라 외부 설비의 유지 보수와 안전 관리에도 쓰입니다.
포항제철소 2고로에서는 고온 가스와 폭발 위험으로 사람이 접근하기 어려운 풍구에 강아지처럼 만든 ‘사족 보행 로봇’이 돌아다닙니다. 이동형 자율주행 로봇이죠. 고로에 뜨거운 바람을 불어넣는 통로인 풍구는 내부 온도가 균일하지 못하면 사고로 이어져 실시간 온도 확인이 필수인데요, 이 로봇은 최대 55도의 열기 속에서 열화상 카메라와 각종 센서를 통해 실시간으로 데이터를 분석하고 이상 징후를 탐지하며 스스로 충전도 합니다. 2024년 포항제철소 3파이넥스 공장에서는 풍구 가스 팽창으로 화재가 나기도 해 이젠 위험 구역에 사람 대신 로봇을 투입해 점검시키겠다는 거죠.
제철소의 통합 관제 플랫폼에서는 디지털 트윈 기반 화면으로 설비 상태와 진단 결과가 실시간으로 확인이 됩니다. 포스코 측은 ‘스마트 고로’ 운영으로 생산량이 도입 직전 190.5만t에서 199만t으로 증가하고 품질 불량률도 63% 개선됐다고 설명했습니다.
12일에 찾은 울산 HD현대중공업에서도 피지컬 AI가 도입된 ‘레일형 협동 로봇’이 숙련 용접공을 대신해 불꽃을 튀기며 신속하게 용접 작업을 하고 있었습니다. 기존 협동 로봇은 도면 연동이 안 돼 작업자가 일일이 조건을 입력해야 해 작업자 1명이 2대의 로봇을 다룰 수 있었지만 설계 도면 정보가 연동된 레일형 로봇은 로봇이 자동으로 용접 조건을 계산해 레일을 따라 스스로 이동해 작업을 수행합니다.
윤대규 HD현대중공업 상무는 “이제는 단 1명의 작업자가 최대 6대의 로봇을 동시에 가동한다”며 “고숙련자가 하는 것보다 품질이 균일하게 잘 나오고 그라인딩으로 갈아내는 작업이 필요 없을 정도로 용접 상태가 깨끗하다”고 설명했습니다.
선박 블록 인양에 쓰이는 핵심 부재인 러그는 조선소에서 대량 생산이 가능한 유일한 정형 부품인데 HD현대로보틱스가 개발한 ‘러그 자율 제조 시스템’ 로봇으로 전 공장 무인화가 이뤄지고 있었습니다. 예전엔 6명이 하루에 100개를 겨우 만들었지만 6개월의 실증을 거쳐 이제 전 공정을 로봇이 합니다. 현장 관리자는 제조 작업 대신 ‘디지털 트윈’ 화면으로 실시간 모니터링을 하죠. 로봇이 연속 생산을 하면서 러그 생산량은 기존 수작업 대비 87.5%가 향상됐습니다. 윤 상무는 “조선업은 배마다 형태가 다르고 부재도 제각각이라 자동화가 쉽지 않은데 앞으로 비정형 부재로까지 자율 제조 기술로 만들 수 있도록 기술을 확대 개발하고 있다”고 말했습니다.
M.AX 프로젝트가 뭔지 감이 오시죠? 일각에서는 이렇게 AI가 제조 현장에서 모든 일을 해버리면 사람의 일자리를 뺏는 게 아니냐는 우려도 보냅니다. 이에 대해 정부와 함께 AI 팩토리 프로젝트를 추진 중인 이은호 성균관대 지능형로봇학과 교수는 통화에서 이렇게 말합니다.
“아무리 AI가 확산해도 생산성이 높은 숙련공의 노하우는 대체할 수 없고 은퇴 이후 재고용돼 더 대접받게 될 것”이라며 “숙련공이 수십 년간 쌓은 경험·노하우를 AI로 객관화하고 데이터화해 새로운 인력이 이어나갈 수 있도록 해야 한다”고 말이죠. 이 교수는 “창의적이고 비정형적인 업무에 인력 투입을 늘리는 게 중요하다”고 강조합니다. 안전을 위협하고 생산성을 높일 수 없는 단순 반복 노동에 가뜩이나 부족한 인력을 투입하기보다 더 가치 있고 경쟁력 있는 일을 사람이 맡자는 얘기입니다.
이 교수는 같은 과 문형필 교수와 함께 진행한 세계적인 국제 학술지 ‘네이처 리뷰 전기전자공학’의 인터뷰에서 “제조 AI는 단순 소프트웨어가 아니라 산업 현장·설비·숙련된 노동과 결합된 국가 제조 경쟁력 이슈”라고 말합니다. 미래 시장 선도를 위해 굴지의 글로벌 기업들이 M.AX에 앞다퉈 뛰어드는 이유겠지요?
‘강 기자의 세종실록’은 대한민국 행정의 수도 세종시에서 생산되는 정부 정책과 관가에서 일어나는 모든 일을 생생하게 보도하는 코너입니다. 세종시에 포진한 각 정부부처가 내놓는 모든 정책이 역사의 한 페이지로 남고, 오늘의 행정이 내일의 역사가 된다는 관점으로 ‘세종 현대사(現代史)’를 기록하겠습니다.
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