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휴머노이드가 바꾸는 산업 현장 풍경…제조 데이터가 경쟁력 좌우
3줄 요약
- KB경영연구소는 한국 제조 현장을 휴머노이드 학습과 검증의 핵심 자산으로 활용하자고 제안했습니다.
- 보고서는 로봇의 현장 도입 사례와 계획을 짚으면서 초기에는 인력 부족을 메우는 역할이 클 것으로 봤습니다.
- 작업 속도와 현장 통합 비용, 임금 격차 등은 확산 과정에서 풀어야 할 과제로 제시했습니다.
KB경영연구소가 발표한 '휴머노이드 로봇이 공장에 들어오면 생기는 일' 보고서는 한국의 배터리, 자동차, 반도체, 조선 현장을 로봇 학습에 필요한 실제 작업 데이터의 공급처이자 시험 장소로 활용해야 한다고 제안했습니다. 기존 협동로봇은 사람이 좌표를 입력하거나 로봇팔을 직접 움직여 작업을 가르치는 경우가 많지만, 보고서는 휴머노이드가 영상과 언어, 동작을 함께 처리하는 AI 모델과 모방·강화학습을 통해 작업을 익히는 방향으로 발전하고 있다고 설명했습니다.
보고서는 피규어AI의 피규어 02가 BMW 공장에서 11개월 동안 BMW X3 3만 대 이상의 생산 공정을 지원하고 99%의 작업 정밀도를 기록했다고 소개했습니다. 현대자동차그룹은 미국 조지아주 공장에 보스턴다이내믹스의 아틀라스를 2028년부터 순차 배치하고, 2030년까지 조립과 중량물 운반 등으로 작업 범위를 넓힐 계획이라고 전했습니다. 레인보우로보틱스의 이동형 양팔로봇 RB-Y1을 쿠팡 물류센터에 시범 투입한 사례도 언급했습니다. 이 수치와 계획은 보고서가 인용하거나 제시한 내용으로, 모든 현장에 같은 성과가 적용된다는 뜻은 아닙니다.
연구소는 2026년부터 2028년까지의 초기 도입 단계에서 로봇이 사람을 대체하기보다 일손이 부족한 업무를 보완할 가능성이 크다고 봤습니다. 2030년대에는 물류와 단순 조립 등 반복 작업으로 활용이 넓어질 것으로 전망했습니다. 다만 현재 휴머노이드의 작업 속도는 숙련된 사람이나 기존 산업용 로봇에 미치지 못하며, 현장에 맞춘 시스템 통합과 최적화 비용이 투자 수익을 크게 좌우할 것이라고 분석했습니다.
로봇 확산에 따라 반복 업무와 로봇 설계·운용 업무 사이의 임금 격차가 벌어질 가능성도 지적했습니다. 연구소는 한국이 로봇을 사서 쓰는 데 그치지 않고 제조 공정의 경험과 데이터를 축적해 글로벌 로봇 생태계에서 주도권을 확보해야 한다고 강조했습니다.
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