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들었다. 잠시 있었지. 제대로 이 회식자리면 얘기지.현대차그룹지난달 19일 경기도 화성시 기아 ‘이보(EVO) 플랜트 이스트’ 조립 공장에서 로봇이 차량 아랫쪽에 타이어를 장착하고 있다. AI(인공지능)가 카메라를 통해 차체와 타이어 위치를 분석하면, 로봇 팔이 타이어를 조립하는 방식이다. 무거운 타이어를 들어 올려야 하는 힘든 작업을 로봇이 대체할 뿐만 아니라 AI를 통해 조립 과정에서 발생할 수 있는 오차까지 줄였다.
무게 50㎏에 달하는 육중한 테일게이트(차량 트렁크 도어)를 집어 든 노란색 로봇 팔이 차체 근처에서 미세하게 각도를 튼다. 0.1㎜ 단위의 정밀한 조정이 수십 차례 반복된다. 오션파라다이스게임 사람이 손으로 밀고 당기며 최종 수평을 맞추던 광경은 사라졌다. 대신 차체를 응시하는 비전(vision) 카메라가 실시간으로 조립 구멍의 위치를 읽어내고, 이를 바탕으로 AI(인공지능)가 로봇 팔에 수정된 좌표를 명령한다. 단 105초 만에 한 치의 오차 없이 조립이 끝났다.
지난달 19일 방문한 기아 화성 ‘EVO 플랜트 이스트’는 ‘로 알라딘릴게임 봇은 시키는 대로만 한다’는 고정관념을 깨고 ‘판단하는 생산라인’을 자동차 공장에서 처음으로 구현한 현장이었다. 기아가 작년에 가동을 시작한 이 공장은 기아의 미래 먹거리인 목적기반차량(PBV·다양한 사용 목적별로 맞춤 제작된 자동차)을 생산하는 기지다. 이곳의 로봇 456대 중 상당수는 AI를 이식받아 스스로 판단하고 보정하면서, 918명의 숙련 작업자와 게임릴사이트 유기적으로 협업하고 있다.
◇‘판단하는 생산라인’ 구현
무거운 테일게이트를 조립하는 공정에는 예전에도 로봇들이 투입됐다. 하지만 부품 편차나 차체 흔들림 같은 변수에는 대응하지 못했다. 조립 위치가 정확한지에 대한 최종 판단은 결국 사람의 몫이었다. 하지만 E 야마토게임 VO 플랜트는 핵심 공정에서 모든 판단과 보정을 AI에 맡겼고, 공정 완성도는 오히려 높아졌다.
엠블럼 부착 공정도 달라졌다. 과거엔 작업자가 눈대중으로 붙여 “로고가 삐뚤어졌다”는 고객 불만이 단골로 접수되던 공정이었다. 지금은 비전 카메라가 외관을 스캔해 정확한 부착 위치를 AI가 계산하면 로봇이 해당 위치에 오차 없이 부착한다. 기아 바다이야기릴게임 관계자는 “엠블럼 공정에 AI를 도입한 자동화 이후 ‘로고가 삐뚤어져 있다’는 고객 민원이 거의 사라졌다”고 말했다.
AI를 통한 공정 전환은 생산되는 자동차 품질뿐 아니라 사람의 작업 환경도 바꿨다. 조립 공장의 대표적인 기피 공정인 타이어 장착, 헤드라이닝 부착, 하부 터치업 등에 AI를 장착한 로봇이 전면 배치됐기 때문이다. 무거운 타이어를 종일 수없이 들어 올리거나, 팔을 머리 위로 뻗어 천장 내장재를 붙이고, 허리를 90도로 꺾어 차량 하부를 살피던 고강도 노동은 이제 AI 로봇의 몫이다. 예컨대 하부 작업의 경우 로봇이 사물을 입체적으로 인식하는 ‘3D 비전’ 기술과 결합하면서, 복잡한 차량 하부의 미세한 틈까지 AI가 찾아내 실링(밀봉) 작업을 완수한다. 도장 공장은 자동화율이 무려 90.7%에 달한다. 로봇 170대가 도장 품질을 균일하게 유지한다.
◇다품종 PBV 시대, 유연한 AI 필수
EVO 플랜트가 제조 AI에 사활을 거는 이유는 PBV 특유의 ‘다품종 소량 생산’ 특성 때문이다. 고객 요구에 따라 차체 길이나 높이가 제각각인 PBV를 만들려면, 상황에 맞춰 공정을 스스로 바꾸는 AI의 유연함이 필수적이다.
기아는 지난해부터 가동 중인 이스트(East) 구역에 이어 2027년 웨스트(West) 구역까지 완공해 연간 25만대의 AI 생산 체제를 구축할 계획이다. 기아 관계자는 “AI 공정 도입으로 조립 정확도가 높아지고, 반복적이고 고된 작업을 하던 근로자들의 부담이 크게 줄었다”며 “AI 기반 생산체계를 앞으로 더 많은 공정에 적용해 나갈 계획”이라고 했다.
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기아는 지난해부터 가동 중인 이스트(East) 구역에 이어 2027년 웨스트(West) 구역까지 완공해 연간 25만대의 AI 생산 체제를 구축할 계획이다. 기아 관계자는 “AI 공정 도입으로 조립 정확도가 높아지고, 반복적이고 고된 작업을 하던 근로자들의 부담이 크게 줄었다”며 “AI 기반 생산체계를 앞으로 더 많은 공정에 적용해 나갈 계획”이라고 했다.
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