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Dan Blystone

1시간 전

포스코 등 제조업체, AI·로봇 도입으로 공정 효율 확대 — AI로 혁신하는 제조업

한국 제조업 현장에서 인공지능과 로봇을 결합한 공정 전환이 확산되고 있다. 포항 제철소와 이차전지, 조선 생산라인까지 적용 범위가 넓어지면서 정부가 추진하는 제조업 AI 전환 정책도 속도를 내고 있다.

하이라이트

POSCO 포항 제철소 2고로에 4족 보행 로봇 'Spot'을 도입해 하루 12회 설비 이상을 실시간 감지하고 공정 안전·효율성을 향상。
EcoProBM CAM5N 공장은 AI·로봇 기술로 하루 16시간 생산설비를 자동 점검하고, 미세 소음·발열 등 이상 데이터를 AI 서버로 실시간 전송。
HD 현대중공업은 협동로봇·자율이동전동레일 도입 후 용접공정 생산량이 153.8% 증가, 산업부는 2024년 200개 AI 팩토리 구축에 1,600억원 투입 계획。

포항 제철소부터 조선소까지 적용 확대

매일경제 보도에 따르면, 경북 포항의 POSCO 제철소 2고로에서는 4족 보행 로봇 'Spot'이 하루 12차례 현장을 순찰하며 설비 이상을 실시간으로 포착하고 있다. 하루 5,700톤의 쇳물을 생산하는 핵심 설비인 만큼 고온, 고압의 열풍이 투입되는 풍구 주변은 누출 위험이 있지만, 안전 문제로 사람의 상시 점검에는 한계가 있었다.

Spot은 40도 이상의 열기 속에서도 운용되며, 현장에서 수집한 데이터는 향후 공정 효율 개선 자산으로 활용된다. 철광석을 녹여 쇳물을 만드는 고로 설비 관리에 AI와 로봇을 접목해 안전성과 생산성을 함께 높이는 사례로 평가된다.

EcoProBM의 CAM5N 공장도 로봇과 AI 기술을 생산 현장에 도입하고 있다. 소성 공정이 이뤄지는 약 60m 구간에서 직사각형 로봇 'Tfoi'가 이동하며 배관의 미세 누출을 점검하고, 사람의 눈이나 수작업 검사로 찾기 어려운 이상 징후를 감지한다.

Tfoi는 장애물 감지 센서를 작동시키며 이동한 뒤 설비 말단에서 목 부분을 최대 2m까지 들어 올려 정밀 측정 장비를 설비 상단에 밀착시킨다. 사람의 가청 범위를 벗어난 미세 소음과 약한 발열까지 포착해 이상 여부를 실시간으로 식별하며, 하루 16시간 순회로 확보한 소음, 온도 변화, 열 분포 데이터는 AI 서버로 전송된다.

정부 M.AX 정책과 생산성 개선 효과

울산의 HD Hyundai Heavy Industries 중형선박 사업본부에서는 선체를 연결하는 일부 용접 작업이 로봇으로 자동화되고 있다. 기존에는 작업자가 60~70cm 공간에 직접 들어가 순차적으로 수행해야 했던 공정을 이제 로봇이 맡으면서 작업 부담이 줄고 숙련도 의존도도 낮아지고 있다.

협동로봇 도입 이후에는 통상 5년 이상 경력의 숙련공이 주로 맡던 용접 작업을 1~2년 경력의 초급 기능 인력도 수행할 수 있게 됐다. 올해 3월 '자율이동전동레일' 도입 뒤에는 로봇 작업 공간을 사람이 일일이 변경해야 하는 절차도 사라졌고, 이에 따라 생산량은 이전보다 153.8% 증가했다.

산업통상자원부는 산업 경쟁력 강화를 위해 '제조업 AI 전환', M.AX 정책을 추진하고 있다. 2024년 시작된 이 사업은 지난해 9월부터 고도화 단계에 들어섰으며, 단순한 AI 도입을 넘어 업종별 자체 AI 모델을 만들고 축적된 제조 데이터를 결합해 성능을 높이는 데 초점이 맞춰져 있다.

산업통상자원부는 AI를 활용해 공정 효율과 안정성을 높인 'AI 팩토리'를 올해 200개, 2030년까지 500개로 늘릴 계획이다. 올해 투입되는 국비는 1,600억원이다.

정부의 차세대 전력반도체 육성 계획은 AI 데이터센터·전기차·전력망 확대로 고효율 전력 제어 수요가 커지는 흐름에 맞춰, 국비 5000억원 이상을 포함한 대규모 R&D와 사업화 로드맵을 추진하는 내용이었습니다. 부산·포항·나주 등 실증 인프라와 공공 팹 고도화를 통해 양산과 상용화까지 이어지는 국내 공급망 생태계 강화가 핵심으로 제시됐습니다.

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