아우디, 인골슈타트 공장서 휴머노이드 부품 정렬 시험

자동화가 어려운 이유

아우디의 자재 공급 과정에서는 하루 약 100만 건의 피킹 작업이 발생합니다. 이는 작업 규모를 보여 주는 수치이며, 새 로봇의 성과는 아닙니다. 부품의 모양과 포장재, 놓인 위치가 제각각이어서 기존 산업용 로봇에는 까다로운 일이었습니다. 로봇은 부품을 하나씩 식별하고, 손상 없이 잡는 방법을 고른 뒤, 정확한 위치에 놓아야 합니다. 유연하거나 반강성인 부품은 움직일 때 형태가 변할 수 있어 더 어렵습니다.

시험에는 'Agile One'이 쓰입니다. 사람 수준의 작업 반경과 양팔 조작 능력, 바퀴 기반의 이동성을 갖췄습니다. 고정형 로봇 작업대에 맞춰 공장을 새로 설계하지 않아도 기존 환경에서 일할 수 있다는 점이 특징입니다. AI 기반 인식과 양팔 협응 기술이 이런 난제를 푸는 데 활용됩니다.

가상 환경에서 사전 검증

Dassault Systèmes는 DELMIA와 3DEXPERIENCE 플랫폼으로 물류 환경의 가상 쌍둥이를 만들어 작업 타당성, 소요 시간, 작업 환경, 안전 수준을 검토합니다. 물리 환경과 로봇 상호작용 시뮬레이션에는 NVIDIA Omniverse 라이브러리를 활용합니다.

현재는 개념 증명 단계입니다. 피킹 성공률이나 오류율 같은 성능 데이터는 공개되지 않았고, 공장 전체로 확대할 일정도 제시되지 않았습니다. 실용화 여부는 다양한 부품을 꾸준히 다루고, 생산 속도에 맞게 작동하며, 기존 공장 인프라에 효율적으로 적응하는 능력에 달려 있습니다.