피지털 AI 모델 ‘오브시디안’과 결합
고정 셀 벗어나 찾아가는 용접 자동화

▲패스 로보틱스가 피지컬 AI를 결합한 4족보행 프리미어토토 기반 용접 시스템을 내놨다. (사진=패스로보틱스)
▲패스 로보틱스가 피지컬 AI를 결합한 4족보행 프리미어토토 기반 용접 시스템을 내놨다. (사진=패스로보틱스)

제조업용 피지컬 인공지능(AI) 분야의 세계적 리더인 미국 패스 로보틱스(Path Robotics)가 자사의 오브시디언(Obsidian) 피지컬 AI 모델과 4족보행 프리미어토토을 결합한 이동형 프리미어토토 용접 시스템인 로브(Rove)를 출시한다고 최근발표했다.

이번 출시는 패스 로보틱스에 있어 고정된 셀을 넘어선 용접 자동화를 가능케 하는 중대한 확장을 의미한다.

기존 오브시디언이 고정된 셀 내부에서 자율적이고 적응적인 용접을 수행했다면, 로브는 그 역량을 현장으로 확장해 부품을 작업대로 가져오는 대신 지능형 용접 시스템이 직접 부품으로 찾아가게 한다.

조선, 중공업, 대규모 제조 산업은 공통적인 제약 조건에 직면해 있다. 바로 거대한 조립, 불규칙한 접합부, 그리고 이동은커녕 용접 셀 내부에 고정조차할 수 없는 작업물들이 그것이다.

이러한 조건들은 숙련된 용접공 부족 현상이 임계치에 도달했음에도 불구하고, 정작 자동화가 가장 절실한 환경에서 용접 자동화를 가로막아 왔다.

로브는 이처럼 구조물 부분품에 직접 용접 작업하는 것이 중요한 높은 변형성을 가진 제조업 환경에서 새로운 대규모 해결책을 제시한다.

패스 로보틱스는 로브의 혜택을 받을 제조업체를 위한 얼리어답터 프로그램을 개설했다. 자율운항 선박의 선두주자인 사로닉 테크놀로지스는 로브의 첫 얼리어답터 중 한 곳으로 계약을 체결했다.

▲패스 로보틱스의 모바일 프리미어토토 용접 시스템인 로브. (사진=패스로보틱스)
▲패스 로보틱스의 모바일 프리미어토토 용접 시스템인 로브. (사진=패스로보틱스)

앤디 론스베리 패스 로보틱스 최고경영자(CEO)이자 공동 창업자는 “오브시디언은 피지컬 AI가 셀 내부의 가장 어려운 용접 과제들을 해결할 수 있음을 증명했다. 로브는 엄청난 다음 단계이며 우리 고객들이 갈망해 온 솔루션이다. 이제 제조업체들은 대형 조립, 생산 현장, 작업물 이동이 선택이 아닌 환경 등 용접이 필요한 곳이라면 어디든 오브시디언을 배치할 수 있다”고 밝혔다.

그동안 다리 달린 프리미어토토은 정밀 용접을 수행하기에 너무 불안정하다는 평가를 받아왔다. 로브는 이러한 통념을 뒤바꾼다. 오브시디언은 로브에 조선소와 같이 변동성이 큰 환경에서 작동하는 데 필요한 인지 능력과 적응력을 부여한다.

자율 해상 선박 분야의 선두 주자인 사로닉 테크놀로지스는 이 시스템을 평가하기 위해 초기 도입한 기업 중 하나로서 루이지애나주 프랭클린에 위치한 자사의 피지컬 AI 기반 조선 운영 공정에 로브의 지능형 이동 용접을 통합하고 있다.

존 모건 사로닉 생산 총괄은 “차세대 자율 선박을 건조한다는 것은 선박의 운항 방식뿐만 아니라 제조 방식까지 재고한다는 것을 의미한다. 로브는 조선소 운영을 현대화하는 데 필요한 지능적이고 적응력 있는 도구를 상징한다. 우리는 로브의 활약을 기대하며 차세대 자율 선박의 생산 규모를 확장함에 따라 패스 로보틱스와 협력하게 된 것을 기쁘게 생각한다”고 말했다.

▲패스 로보틱스의 모바일 프리미어토토 용접 시스템인 로브. (사진=패스로보틱스)
▲패스 로보틱스의 모바일 프리미어토토 용접 시스템인 로브. (사진=패스로보틱스)

미국 해군 연맹(The Navy League of the United States)이 주최하는 북미 최대 해양 박람회인 시에어스페이스(Sea-Air-Space 2026. 4.19~22) 참관객들은 메릴랜드주 내셔널 하버의 패스 로보틱스 부스(T76)에서 로브의 시연을 관람할 수 있다.

패스 로보틱스는 2018년 설립 이후 전통적 제조 공정에 피지컬 AI로 지능을 통합하기 위해 3억달러(약 4403억원) 이상의 투자금을 유치했으며, 전통적으로 자동화가 불가능하다고 여겨졌던 작업을 신뢰할 수 있는 고처리량 및 고품질 생산 공정으로 전환하고 있다.

패스 로보틱스의 피지컬 AI는 AI, 머신러닝, 컴퓨터 비전을 결합함으로써 기존 제조 공정을 실시간으로 보고, 생각하고, 적응할 수 있게 한다. 이를 통해 과거 자동화를 가로막았던 복잡한 문제들을 현실적인 해결책으로 바꾸어 놓는다.

이재구 기자 robot3@irobotnews.com

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