로봇과 AI, 산업 현장 어떻게 바꿀까…2023 스마트공장·자동화산업전

국내 최대 스마트공장, 자동화산업 전문 전시회인 2023 스마트팩토리·오토메이션 월드(스마트공장·자동화산업전)가 8일 서울 코엑스에서 막을 올렸다. 지난 2020년 코로나19로 취소된 이후 3년 만에 다시 열린 올해 행사에는 500개 기업이 2000여 부스 규모로 참여하며 역대 최대 규모를 예고했다.

2023 스마트공장·자동화산업전. 출처=IT동아

국제공장자동화전, 스마트팩토리 엑스포, 한국머신비전산업전으로 꾸려진 이번 행사는 스마트 팩토리, 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 산업용 로봇 등 산업 현장의 자동화에 필요한 각종 기술들과 최신 기술 트렌드를 만나볼 수 있는 자리로 꾸며졌다.

산업용 로봇 업체 로보스타의 부스. 출처=IT동아

올해 행사는 특히 국내 최초로 ‘스마트물류특별관’을 선보일 정도로 물류 분야에 방점을 찍었다. 물류특별관 뿐만 아니라 행사장 곳곳에서 물류 자동화 관련 솔루션이나 서비스가 눈에 띌 정도로 비중이 높았다. 카메라로 물류를 자동으로 인식해 재고를 관리하거나 분류하는 솔루션, 자율운행 지게차 등이 눈길을 끌었다. 물류 자동화를 통한 비용 효율화가 유통 업계 핵심 경쟁력으로 떠오른 최근 분위기가 고스란히 느껴지는 분위기다.

2023 스마트공장·자동화산업전에 전시된 다양한 물류 자동화 솔루션들

LG CNS는 물류 센터 자동화에 필요한 물류 로봇 시스템 도입을 구독 모델로 이용할 수 있는 RaaS(Robot as a Service)를 선보였다. 사업주는 기본적인 인프라만 구축하고, 도입 비용 부담이 큰 로봇과 플랫폼 등은 LG CNS에서 대여받아 사용하는 형태다. LG CNS 관계자는 “비교적 자금 여력이 부족한 중소 업체들의 초기 비용 부담을 크게 줄여줄 수 있다”고 설명했다.

자율주행로봇 개발사인 트위니는 물류센터에서 활용할 수 있는 자율주행로봇인 ‘나르고 오더피킹’을 선보였다. 나르고 오더피킹은 물류센터에서 작업자가 주문이 들어온 물품을 실으면 이를 이송해주는 로봇이다. 작업자와 협업하며 단순 이동 업무를 줄여줌으로써 생산성과 운용 비용을 줄여준다. 이외에도 최대 500Kg까지 적재할 수 있는 ‘나르고 500’, 직접 끌고 다니지 않아도 알아서 따라오는 대상 추종 로봇인 ‘따르고’ 등 물류창고, 병원, 도서관, 호텔 등의 산업 및 서비스 현장에서 활용할 수 있는 다양한 제품군을 구비했다.

트위니의 물류센터용 자율주행 로봇 '나르고 오더피킹'. 출처=IT동아

CJ올리브네트웍스도 스마트물류특별관에 마련한 부스에서 스마트 물류 기술력을 과시했다. 로봇이 제품을 운송하고, 인공지능(AI) 비전 기술이 제품 정보를 인식한 뒤 컨베이어 벨트로 목적지까지 제품을 운반하는 모습을 확인할 수 있게 했다. CJ올리브네트웍스는 지난해 네덜란드 물류 설비 제조기업 반델란드와 업무 협약을 맺고 스마트 물류 자동화 사업 확대를 예고한 바 있다.

최근 정보통신기술 업계 최대 화두로 떠오른 인공지능은 이번 전시에서도 존재감이 뚜렷했다. 인공지능 전문 기업 라온피플이 이차전지 AI 검사, 반도체 PCB 검사 등 기계에 시각을 부여하는 머신비전 기술을 활용한 검사 솔루션들과 그 실제 공정 적용 사례를 소개했다. 또한 인공지능 딥러닝을 활용한 검사 소프트웨어, 인공지능 학습에 필요한 불량품 이미지를 생성할 수 있는 소프트웨어, 데이터관리 플랫폼 등의 AI 소프트웨어도 선보였다.

플라잎의 AI가 적용된 산업용 로봇이 빈 피킹 작업을 시연하고 있다

로봇 인공지능 스타트업 플라잎은 한국로봇산업진흥원 부스에서 기존 머신비전 기반 빈 피킹 한계를 극복할 수 있는 인공지능 소프트웨어를 선보였다.

로봇 인공지능 스타트업 플라잎은 산업용 로봇에 강화학습을 활용한 AI 소프트웨어를 적용해 기존 머신비전 기반 빈 피킹의 한계를 극복했다. 출처=IT동아

빈 피킹은 로봇이 상자에서 물체를 집어 드는 작업을 말한다. 기존 머신비전 기반 빈 피킹은 금속 소재 부품처럼 빛을 반사하는 물체는 잘 인식하지 못하는 문제가 있었지만 플라잎은 강화 학습을 적용해 이 문제를 해결했다. 빛 반사로 인식이 잘 안되는 물체가 있다면 로봇 팔이 이를 밀어내어 인식이 잘 되는 위치로 이동시키는 등 스스로 해결책을 찾아낸다. 플라잎 관계자는 “금속 소재 부품을 많이 다루는 제조 현장에서 활약할 수 있으며, 향후 가전제품 조립 분야에 이를 적용할 계획”이라고 말했다.

동아닷컴 IT전문 권택경 기자 tk@itdonga.com