“BMW, 가격 내리겠지? ” X5, X4 생산에 테슬라급 인간형 로봇 투입 확정

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BMW, 인간형 로봇 시범 도입
자동차 제조 혁신 및 자동화 주목
신차 품질 개선 및 가격 인하에 도움

BMW, 생산공장에
로봇 투입한다

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BMW iX2 SUV 생산예시 – 출처 : BMW

BMW가 테슬라처럼 인공지능(Ai)을 탑재한 인간형 로봇을 투입한다. 생산 라인에 작업자를 대신할 로봇을 배치해 생산 효율 증대 및 가격 부담 완화를 이루기 위해서다. 이를 위해 캘리포니아의 스타트업 FigureAI는 BMW와의 손을 잡고 생산 라인에 범용 로봇을 배치한다.

생산 로봇은 흔하지만
인간형 로봇은 특별

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BMW 생산 로봇 예시 – 출처 : BMW

사실 자동차 생산라인 내 로봇은 흔한 풍경이다. 용접, 대형 파츠 장착, 접착제 도포, 도장 등 각 공정에 맞춤형 산업 로봇이 투입되어 있다. 특히 우리나라는 생산라인 내 로봇 밀도 분야에서 세계 1위다. (2021년 기준) 독일과 미국, 일본의 2배 수준이며 세계 평균의 3배에 달한다.

하지만 이러한 로봇들은 크고 무겁거나 반복적인 작업을 수행할 때만 유용하다. 보다 세밀한 작업을 하거나 사람처럼 유연하게 움직일 수 없어, 별도 조립 직원이 반드시 필요하다. 오래전 테슬라는 이런 점을 극복하기 위해 ‘드레드노트‘라 불리는 생산로봇 100% 자동화를 꾀했다. 그러나 장비 오류에 의한 생산라인 중단이 잦아 실패로 끝났다.

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인간형 로봇 옵티머스 – 출처 : 테슬라

테슬라는 과거 실패를 교훈삼아, 인간형 생산로봇 ‘옵티머스’를 개발중이다. 무거운 물체를 들 순 없으나, 사람처럼 부드러운 움직임이 가능하다. 특히 테슬라 자율주행에 들어가는 센서 및 Ai 시스템을 그대로 사용한다는 특징을 가지고 있다.

로봇 도입이 보편화 되면 위험하고 고된 작업을 로봇이 대신하고, 실수가 없어 품질 개선으로 이어진다. 또한, 인건비는 유지보수 비용으로 절감하고 장시간 연속 노동으로 생산량을 늘릴 수 있다.

BMW의 생산로봇
스펙은 쓸만한 수준

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FigureAI 인간형 로봇 – 출처 : FigureAI

BMW가 도입할 FigureAI의 로봇은 사람과 비슷한 수준의 신체 스펙을 지녔다. 5피트 6인치(약 170cm)의 신장에 몸무게 60kg이다. 사람으로 치면 표준 신장에 권장 체중이다. 힘은 20kg의 물체를 들 수 있고 편하게 걷는 수준인, 1.2m/s 속도로 이동한다. 가동 시간은 배터리 완충 시 5시간이다. 

이 로봇은 개발 단계에서 비용절감, 안전성, 생산효율에 초점을 맞췄기에 자동차 생산라인 외 다양한 산업에 활용될 수 있다.

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BMW 생산 자동화 예시 – 출처 : BMW

현재 BMW는 인간형 로봇을 본격 투입하기에 앞서 적용 할 수 있는 공정을 파악하고 있다. 이후 제조 공정에 투입할 예정이다. 그렇다면, 로봇 투입으로 생산될 첫 BMW 차량은 무엇일까? 현재까지 알려진 바에 의하면 BMW SUV 라인업이 해당된다.

구체적으로, 미국 사우스캐롤라이나주 소재 BMW 공장에서 생산할 예정이다. 현재 이 곳에서 X3, X4, X5, X6, X7, XM이 생산된다.

현대차는 보스턴 다이내믹스
어떻게 활용할까? 

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인간형 로봇 아틀라스 예시 – 출처 : 보스턴 다이내믹스

한편, 로봇 연구기업 보스턴 다이내믹스를 인수한 현대차에도 관심이 쏠린다. 이미 산업 전반에 활용할 수 있는 4족 보행 로봇 ‘스팟’을 상용화 했으며, 춤을 추고 파쿠르를 할 수 있는 인간형 로봇 ‘아틀라스’를 개발한 전적이 있기 때문이다.

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아틀라스 예시 – 출처 : 보스턴 다이내믹스

그러나 아틀라스는 연구목적의 프로토타입 모델이기 때문에 양산하기에 적합하지 않다. 대신, 기아와 보스턴 다이내믹스가 협력해, 올해 안으로 자동차 생산 전용 로봇을 내놓을 예정이다. 인간형 로봇 여부는 알려지지 않았으며, 물류와 조립, 검사, 유지보수 등 생산 환경을 자동화 하는 데 목표를 두고 있다. 

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BMW 인간형 로봇 예시 – 출처 : FigureAI

FigureAI의 로봇은 최근 커피 타는 법을 배웠다고 한다. 한 가지 흥미로운 점은 10시간 동안 만드는 모습을 보고 배웠다고 한다. 자동차 조립 역시 비슷한 형식으로 학습할 경우 예상보다 빠른 시일 내에 생산라인 100% 자동화를 기대해 볼 수 있겠다.

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