BMW 생산 라인에 투입된 휴머노이드 로봇 'Figure 02', 3만대 이상 차량 생산 도우며 가능성 입증¶
원제목: Humanoid robot Figure 02 helps build over 30,000 BMW X3s | heise online
핵심 요약
- 휴머노이드 로봇 Figure 02가 BMW 생산 라인에서 10개월간 3만대 이상 X3 SUV 조립 공정에 기여함.
- 로봇은 높은 정밀도와 속도(2초 이내, 5mm 오차 범위) 요구 사항을 충족하며 인간 작업자의 업무를 보조함.
- 운영 중 발견된 팔 부위의 열 스트레스 문제 해결 및 설계 개선을 통해 로봇 성능과 신뢰성을 높였음.
상세 내용¶
미국 로봇 기업 Figure AI가 BMW 스파르탄버그 공장에서 자사 휴머노이드 로봇 'Figure 02'를 활용한 10개월간의 파일럿 프로그램을 성공적으로 마무리했다고 발표했습니다. 이 기간 동안 Figure 02는 BMW의 주력 모델인 X3 중형 SUV 3만 대 이상 생산에 투입되어, 부품 공급 및 조립 공정의 효율성을 높이는 데 기여했습니다. 해당 로봇은 주 5일, 하루 10시간씩 가동되며 BMW 생산 라인의 핵심 역할을 수행했습니다.
Figure 02는 복잡한 자동차 부품 조립 공정 중, 선반이나 컨테이너에서 3가지 종류의 철판 부품을 정확하게 집어 용접 설비에 장착하는 작업을 담당했습니다. 이 작업은 기존에 인간 작업자가 수행했으며, 높은 속도와 정밀도를 요구하는 공정으로 알려져 있습니다. 로봇은 부품을 2초 이내에, 5mm 미만의 오차 범위로 정확하게 안착시켜야 하는 까다로운 조건을 만족시켰습니다. 이는 휴머노이드 로봇이 단순 반복 작업뿐만 아니라, 고도의 정밀성이 요구되는 산업 현장에서도 충분히 활용될 수 있음을 보여주는 중요한 성과입니다.
Figure AI는 이번 프로젝트에서 로봇의 성능을 측정하기 위해 사이클 시간, 부품 배치 정확도, 그리고 인간의 개입 횟수 등 다양한 핵심 성과 지표(KPI)를 설정하고 엄격하게 관리했습니다. 목표는 부품 로딩을 포함한 전체 용접 사이클 시간을 84초 이내로, 특히 로딩 시간은 37초 이내로 맞추는 것이었습니다. 또한, 부품 배치 정확도는 매 시프트마다 99% 이상을 유지하고, 로봇의 오류 수정이나 유지보수를 위한 인간의 개입은 제로(0)로 만드는 것을 목표로 삼았습니다.
1,250시간 이상의 운영 시간 동안 Figure 02는 예상대로 몇 차례 하드웨어 오류를 경험했지만, 전반적으로는 견고한 성능을 보여주었습니다. 특히, 로봇의 팔 부분은 설계상 열 스트레스에 다소 취약한 것으로 나타났습니다. 이 부위에는 로봇의 메인 컴퓨터와 손목 액추에이터 간의 통신을 조절하는 마이크로컨트롤러 기반 회로 기판이 집적되어 있었습니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Figure AI는 통신 방식을 재설계하여 메인 컴퓨터가 손목 모터 제어를 직접 수행하도록 변경했습니다. 이 개선을 통해 로봇의 신뢰성은 더욱 향상되었으며, 열 관리 측면에서도 효율성을 높일 수 있었습니다.
이번 10개월간의 테스트 기간 동안, Figure 02 로봇은 총 90,000개 이상의 부품을 용접기에 공급했으며, 이는 약 320km에 달하는 엄청난 로봇 팔의 움직임을 통해 이루어졌습니다. 결과적으로, Figure 02는 BMW X3 3만대 이상의 생산에 간접적으로 기여했습니다. Figure AI는 이번 테스트에서 얻은 귀중한 경험과 데이터를 바탕으로 차세대 로봇인 Figure 03을 개발했으며, Figure 02는 이제 역사 속으로 물러나 새로운 로봇 세대를 위한 밑거름이 될 것입니다.
편집자 노트¶
이번 BMW 생산 라인에서 휴머노이드 로봇 'Figure 02'가 성공적으로 운영된 사례는 우리가 흔히 생각하는 공장 자동화의 수준을 한 단계 끌어올리는 중요한 이정표가 될 것입니다. 과거의 산업용 로봇들이 정해진 궤적만을 따라 움직이며 단순 반복 작업에 국한되었다면, Figure 02와 같은 휴머노이드 로봇은 인간과 유사한 형태와 움직임을 바탕으로 보다 유연하고 복잡한 작업 환경에 투입될 수 있다는 가능성을 보여주었습니다.
핵심은 '정밀도'와 '속도'를 동시에 요구하는 까다로운 공정에서 로봇이 인간 작업자의 능력을 대체하거나 보완할 수 있다는 점입니다. 특히, 2초 안에 5mm 오차 범위 내에서 부품을 정확하게 안착시키는 능력은 단순한 기계적인 움직임을 넘어선 '상황 인지' 및 '실시간 제어' 능력이 뒷받침되지 않으면 달성하기 어렵습니다. 이는 앞으로 휴머노이드 로봇이 다양한 산업 분야, 나아가서는 우리 일상생활 속에서도 더욱 폭넓게 활용될 수 있음을 시사합니다.
물론, 이번 사례에서 지적된 로봇 팔의 '열 스트레스'와 같은 기술적 문제는 앞으로 휴머노이드 로봇이 상용화되기 위해 해결해야 할 과제 중 하나임을 보여줍니다. 하지만 Figure AI가 이를 빠르게 인지하고 설계를 개선하여 신뢰성을 높였다는 점은 매우 긍정적입니다. 이러한 시행착오를 통해 얻는 경험은 로봇 기술의 발전을 더욱 가속화할 것이며, 먼 미래에는 인간과 로봇이 더욱 긴밀하게 협력하는 사회를 기대해 볼 수 있을 것입니다.