[의왕=이데일리 이배운 기자] 지난 16일 현대자동차그룹 의왕연구소. 한 직원이 제자리에 놓여 있던 차체를 일부러 비스듬히 틀어놓았다. 상황에 변수가 발생하자 로봇팔은 잠시 머뭇거리는 듯하더니 차체 주변을 샅샅이 훑으며 달라진 위치를 탐색하기 시작했다.

이포레스트 테크데이 2026 '가니시 자동 장착' 시연 장면 (사진=현대차)

탐색은 오래 걸리지 않았다. 카메라가 차체의 달라진 위치를 학습하고 AI가 이동 경로를 새로 계산하자 로봇팔은 재빠르게 움직이며 용접 작업을 재개했다. 차체 위치가 달라져도 로봇이 스스로 새로운 작업 경로를 찾아낸 것이다.

기존에는 엔지니어가 1700개 가량의 용접점에 로봇이 도달할 수 있도록 이동 경로를 일일이 수동 설정해야 했다. 현대차그룹은 이러한 수고를 덜기 위해 AI가 이동 경로를 자동으로 생성하고 실제 차체와 가상 환경 사이의 오차까지 실시간 보정하는 기술을 개발했다.

이어진 시연에서는 로봇팔이 고무 부품을 집어 들었다. 부품은 크고 물렁해 작업을 자동화하기가 까다로워 보였다. 하지만 로봇팔은 장인의 손길처럼 적절한 압력을 유지하며 차근차근 부품을 차체에 장착했다. 먼 미래의 기술로만 여겨졌던 ‘피지컬 AI’가 현대차·기아의 제조 현장에서 빠르게 현실이 되고 있었다.

이포레스트 테크데이 2026 '바디 웨더스트립 자동 장착' 시연 장면 (사진=현대차)

18일 현대차그룹에 따르면 ‘이포레스트 테크데이’가 오는 19일부터 21일까지 경기 의왕시 현대차그룹 의왕연구소에서 열린다. 올해로 7회째를 맞은 이포레스트 테크데이는 현대차·기아 제조솔루션본부와 협력사들이 개발한 스마트 팩토리 기술을 공유하는 행사다.

올해 행사에는 소프트웨어 중심 공장(SDF)을 구현하기 위한 기반 기술과 자율화·자동화 기술 등 200여 건의 제조 신기술이 전시된다. 공장이 데이터를 바탕으로 스스로 판단하고 최적화하는 ‘자율운영공장’의 구체적인 모습을 보여주는 데 초점을 맞췄다.

특히 이번 행사에서는 울산 EV 신공장에 적용된 제조 특화 AI 에이전트 ‘폴라리스’가 공개됐다. 작업자가 음성으로 생산·품질 현황을 물으면 관련 데이터를 찾아 분석한 뒤 결과를 그래프와 함께 보여준다. 분석 결과를 보고서나 프레젠테이션으로 만들고 사내 협업 시스템을 통해 공유할 수도 있다.

함께 선보인 ‘디지털 트윈’ 기술은 가상 공간에 실제 공장과 동일한 환경을 구현해 새로운 설비를 현장에 설치하기 전에 문제점을 찾아내는 역할을 한다. 현대차·기아는 엔비디아와 협업해 중력과 마찰 등 물리 법칙까지 반영한 가상 시운전 기술을 개발하고 있다. 로봇과 설비의 움직임을 가상 공간에서 미리 검증해 실제 공장의 시운전 기간을 단축하고 신차 생산 준비의 효율을 높일 것으로 기대된다.

이들 기술의 궁극적인 목표는 각 설비가 주변 환경을 인식하고 데이터를 바탕으로 스스로 판단해 움직이는 ‘자율운영공장’을 구현하는 것이다. 설비가 정해진 명령만 반복하는 기존 자동화 공장과는 차별화된다.

이포레스트 테크데이 2026 '로봇 티칭 자동화' 시연 장면 (사진=현대차)

이 같은 자율운영공장을 구현하려면 핵심 기술의 내재화 및 표준화가 필수적이다. 현대차·기아에 따르면 기존 자동화 공장은 외부 업체 솔루션 의존도가 높아 차종이 바뀔 때마다 추가 개발을 맡겨야 했고 그만큼 비용 부담도 커졌다. 이에 앞으로는 핵심 기술을 자체 개발하고 한 공장에서 검증한 기술을 다른 생산 거점에도 신속하게 확산한다는 계획이다.

이번에 선보인 기술 상당수는 실제 생산공장 도입을 앞두고 있다. 일례로 ‘로봇 티칭 자동화 기술’은 내년 양산공장에 적용할 예정이며, ‘터널형 완성차 외관 검사 기술’은 화성 EVO 플랜트를 시작으로 울산·아산공장까지 확대 적용을 추진한다. ‘도어 하단 가니시 자동 장착 기술’도 내년 기아 광주 1공장에 도입할 예정이다.

일부 신기술은 이미 생산 현장에서 활용되고 있다. ‘물류로봇 관제 시스템’은 아산·울산공장을 비롯해 튀르키예와 싱가포르, 북미 공장에서도 운영되고 있다. 현대차·기아가 자체 개발한 ‘스마트 비전 센서’ 역시 광명 차체공장을 시작으로 전주·울산공장에 적용됐다.

최영태 현대차·기아 제조솔루션본부 상무는 “자동화의 목적은 사람을 줄이는 것이 아니라 작업자가 더욱 안전한 환경에서 중요한 일에 집중할 수 있도록 하는 것”이라며 “로봇은 위험하고 반복적인 작업을 맡고 사람은 판단과 관리, 가치 창출에 집중하는 방향으로 제조 현장이 변화할 것”이라고 강조했다.