[한국로봇융합연구원] 2024년 첨단제조로봇 실증사업

 

조선업계에 첨단 제조 로봇 도입 바람이 불고 있다. 특히 선박구성 부품 제조업계를 중심으로 변화하는 조선 산업의 흐름에 발맞춰 첨단 제조 로봇 도입 움직임이 활발하다. 이 같은 움직임은 '글로벌 1위 K-조선'을 실현하고, 미래 경쟁력을 강화하기 위해선 첨단 제조 로봇 도입이 필요하다는 조선업계의 절박한 현실 인식에 기반하고 있다. 선박산업 첨단 제조 로봇 도입의 선두에는 한국로봇융합연구원(KIRO)이 자리하고 있다. KIRO는 첨단 제조로봇 실증 사업(선박 부분) 총괄주관기관으로 참여해 조선 산업의 제조 로봇 도입을 적극 지원하고 있다. 올해 추진된 선박 부분 첨단 제조 로봇 실증 사업의 현황과 성공 사례를 두 차례에 걸쳐 소개한다.(편집자)

 

KIRO는 산업통상자원부의 ‘로봇산업핵심기술개발사업’ 일환으로 추진된 ‘선박 제조 공정 개선을 위한 제조로봇 활용모델 기술개발’을 통해 9개의 표준공정 모델 개발을 완료하고 현장 적용을 추진해왔다. 현재 ▲소/중 부재면 자동 연삭 로봇 시스템 ▲수용접 대체를 위한 이동형 용접 로봇 공정 개발 ▲부재면 용접선 자동 인식 로봇 시스템 ▲다 종류 형상 인식을 통한 자동 로봇 절단 모델 ▲배관 자동 취부 로봇 시스템 ▲배관 초층 자동화 로봇 시스템 ▲다양한 부재 용접에 따른 AI기반 용접 조건 자동생성 및 로봇 시스템 등 총 7개의 표준 공정 모델이 개발돼 기업 현장에서 활용되고 있다. 선박 제조 표준공정 모델에 대한 자료는 KIRO 홈페이지(www.kiro.re.kr)에서 확인할 수 있다.

 

KIRO는 이 같은 연구 성과와 현장 경험을 바탕으로 올해 5월부터 ‘첨단 제조로봇 실증사업 선박부분’ 총괄주관기관으로 참여해 선박 구성 부품제조 기업, 로봇 SI기업들과 5개의 로봇 모델 실증사업을 진행해왔다.

 

 

 

 

 

KIRO는 올해 실증 사업을 추진하기 위해 제조 로봇 도입을 통한 공정 개선을 희망하는 선박 구성 부품 제조 기업을 대상으로 수요 조사를 실시했으며 사업 타당성, 공정 부합도, 로봇 및 주변 설비 유사성, 특수성 등을 종합적으로 고려해 삼성중공업ㆍ한빛이엔지ㆍ일룸산업ㆍ한진기공ㆍ트레스를 로봇 도입 기업(수요기업)으로, 엔바이어스ㆍ알엔티ㆍ뉴로메카를 로봇 SI기업(공급기업)으로 선정했다.

 

 

 

▲ 2024년 첨단 제조로봇 실증 사업 참여 기업

 

삼성중공업은 ‘다품종 부재 용접에 따른 AI기반 용접 공정’에 엔바이어스의 협동로봇을 도입해 'LNGC 멤브레인 앵글피스 용접 로봇자동화 시스템'을 구축했으며, 한빛이엔지와 이룸산업, 한진기공은 현대로보틱스의 산업용 로봇을 ‘파이프(플라즈마) 절단 로봇공정’에 도입해 'PIPE/H빔 전용 플라즈마 절단 로봇시스템'(한빛이엔지)과, '플라즈마 절단로봇 시스템'(이룸산업, 한진기공)을 구축했다. 트레스는 뉴로메카의 협동로봇을 ‘용접선 자동인식 로봇공정’에 도입해 '에너지 저감형 러더 내부 칸막이 용접선 인식 로봇 시스템'(트레스)을 구축했다.

 

 

 

▲ 로봇 도입 현장 사진

 

한국로봇융합연구원은 첨단 제조로봇 실증사업의 총괄주관기관으로서 개발된 로봇 자동화 공정 모델을 수요기업의 현장 상황에 알맞게 도입할 수 있도록 단계별 실증 패키지 지원사업을 수행하고 있다. KIRO는 2024년 실증사업을 통해 작업자 기반 현장 데이터 분석 및 AI 기반 작업 지시 및 분석, 타 제조 공정 분석을 통한 현장 맞춤형 표준 공정 모델 솔루션 제공, SI업체의 표준공정 모델 제작과 연구기관의 핵심 기술을 지원했다.

 

이를 바탕으로 해당 공정을 도입한 참여 기업들의 실증사업 성과를 ‘핵심 성과지표(KPI)’ 기준으로 산출한 결과 5개 공정의 평균 생산성 76.9% 향상, 불량률 69.2% 감소, 원가 40% 감소 효과를 확인했다.

 

KIRO는 표준공정모델의 도입을 통해 선박구성 부품업계가 노동집약적 제조환경과 고경력 인력 부족 문제를 해소하고, 나아가 생산성 향상과 원가 절감을 통한 매출 증대 및 글로벌 시장에서의 경쟁력 강화로 이어질 것으로 기대하고 있다.

 

장길수 ksjang@irobotnews.com

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