[성공 사례] 조선업 인력난, '스마트 야드'와 비전 AI 로봇 자동화로 돌파

스마트 야드 시대: 조선업의 생존 전략

조선·중공업 산업은 현재 역사상 가장 빠르고 거대한 디지털 전환의 한복판에 서 있습니다. 글로벌 시장조사기관 모르도르 인텔리전스(Mordor Intelligence)의 최신 보고서에 따르면, 글로벌 디지털 조선소(Digital Shipyard) 시장 규모는 2025년 20억 6,000만 달러에서 2030년 47억 달러 규모로 연평균 약 18%의 가파른 성장세를 이어갈 전망입니다.

이처럼 기업들이 막대한 자본을 투자해 '스마트 야드' 구축에 사활을 거는 가장 큰 이유는 바로 '숙련 인력의 부족' 때문입니다. 최근 조선소 내 외국인 인력이 4년 만에 50배나 증가할 정도로 국내 조선업계의 숙련공 부족 현상은 그 어느 때보다 심각한 상황입니다.

특히, 선박 건조의 핵심이자 고강도·고숙련 직무인 용접과 도장 작업은 사람의 손길에 크게 의존해 왔습니다. 인력난을 해결하고 생산성을 유지하기 위해 로봇 도입은 필수적입니다. 실제로 국내 대형 조선소들은 용접 및 가공 로봇 도입을 확대해 생산 자동화율을 70%까지 끌어올리겠다는 목표를 밝히기도 했습니다.

하지만 단순히 공장에 로봇 팔을 들여놓는다고 해서 하루아침에 스마트 야드가 완성되는 것은 아닙니다.

도입 배경 및 직면한 과제: "로봇을 샀는데, 왜 못 쓰나요?"

많은 중공업 기업이 로봇을 도입하고도 실효성을 거두지 못하는 이유는 현장의 복잡성에 있습니다. 조선소 작업 환경은 통제된 실내 공장과 달리 변수가 무한에 가깝습니다. 블록의 크기와 형태가 매번 다르고, 조명과 날씨 등 외부 환경 요인도 끊임없이 변합니다.

기존의 단순 반복형 로봇으로는 이러한 환경에 적응할 수 없었습니다. 스마트 야드 전환을 위해 고객사가 직면했던 핵심 과제는 다음과 같았습니다.

숙련공의 '감'을 데이터로 만들 수 있는가?

• 수십 년 경력의 용접/도장 장인들은 불꽃의 색, 미세한 소리, 표면의 질감을 보고 즉각적으로 작업 방식을 바꿉니다. 이러한 '암묵적 노하우'를 기계가 학습할 수 있는 정량적인 데이터로 치환해야 했습니다.

로봇이 변화하는 환경을 스스로 인지할 수 있는가?

• 로봇 팔이 아무리 정교해도, 눈을 감고 움직이는 것과 같다면 무용지물입니다. 다양한 환경 변수 속에서도 작업 대상을 정확히 인식하고 궤적을 수정할 수 있는 고도화된 비전 AI(Vision AI) 기술이 필요했습니다.

이러한 문제를 해결하고자 글로벌 조선소는 슈퍼브에이아이를 찾았습니다.

비전 AI 기반 로봇 학습 파이프라인 솔루션

스마트 야드 구축을 위한 가장 빠르고 확실한 첫걸음은 무엇일까요?

슈퍼브에이아이는 단순히 데이터를 라벨링하는 것을 넘어, 로봇이 스스로 생각하고 움직일 수 있도록 '눈(비전 AI)'과 '경험(고품질 데이터)'을 결합한 통합 로봇 학습 파이프라인을 설계했습니다.

1단계: 데이터 자산 진단 및 맞춤형 수집 계획 수립

가장 먼저 고객사가 기존에 보유하고 있던 설계 도면, 품질 검사 이미지, 공정 영상 등 방대한 데이터를 진단했습니다. 기존 데이터를 통해 학습시킬 수 있는 영역과, 새롭게 확보해야 하는 고난도 작업 영역을 명확히 분리하여 불필요한 비용을 줄이고 AI 학습의 비즈니스 임팩트를 빠르게 확인할 수 있는 로드맵을 수립했습니다.

2단계: 원격 조작(Teleoperation) 기반 숙련공 데이터 수집 실험실 구축

슈퍼브에이아이 솔루션의 핵심은 바로 이 '데이터 수집 실험실'에 있습니다. 숙련된 작업자가 카메라와 센서가 부착된 산업용 로봇을 직접 원격 조작하며 실제 용접 및 도장 공정을 수행합니다. 이때 로봇에 장착된 비전 AI 카메라가 작업 대상과 주변 환경을 고해상도로 캡처하고, 동시에 로봇 팔의 궤적, 속도, 각도 정보를 실시간으로 기록합니다. 말로 설명하기 어려웠던 장인의 노하우가 완벽하게 동기화된 멀티모달(Multi-modal) 시계열 데이터로 변환되는 순간입니다.

3단계: 고품질 데이터의 '이중 자산화'

이렇게 수집된 고품질 데이터는 슈퍼브에이아이의 플랫폼을 통해 체계적으로 정제 및 관리됩니다. 이 데이터는 두 가지 강력한 무기로 활용됩니다.

• 첫째, 자율 로봇 모델 훈련용 AI 데이터: 비전 AI가 결합된 자율 로봇을 학습시키는 가장 완벽한 교보재가 됩니다.
• 둘째, 신규 인력을 위한 온보딩 콘텐츠: 숙련공의 감소로 어려움을 겪는 현장에서, 신규 작업자를 교육하는 가장 정확하고 직관적인 가이드라인으로 활용됩니다.

4단계: 비전 AI 기반 독보적 인프라 이식

로봇 팔, 휴머노이드 등 다양한 하드웨어에 적용해 본 대규모 데이터 구축 경험을 바탕으로, 비전 AI 모델을 고객사의 실제 스마트 야드 환경에 안정적으로 이식했습니다. 로봇은 이제 카메라를 통해 작업물의 상태를 실시간으로 인식하고, 학습된 데이터 파이프라인을 기반으로 최적의 작업을 수행합니다.

로봇 도입 성과와 비즈니스 임팩트

로봇을 훈련시킬 고품질 데이터 파이프라인을 선제적으로 구축한 글로벌 조선소 고객사는 다음과 같은 가시적인 성과를 달성할 수 있었습니다.

로봇 도입 시행착오 및 시간 획기적 단축

• 기존에는 로봇을 현장에 맞게 세팅하는 데 수개월이 걸렸다면, 정형화된 비전 AI 학습 데이터를 통해 도입 및 안정화 기간을 대폭 단축했습니다.

자동화 범위의 확장

• 단순 반복 작업을 넘어, 숙련된 작업자만이 가능했던 곡선 용접, 복잡한 구조물 도장 작업까지 로봇 자동화 영역을 넓히며 생산 자동화율을 높일 수 있었습니다.

지속 가능한 품질 유지 역량 확보

• 작업자의 컨디션이나 숙련도에 따라 편차가 발생하던 품질 현상을 넘어, 일관되고 높은 품질의 결과물을 보장하는 시스템을 갖추게 되었습니다.

스마트 야드 전환 시작하기

조선업 인력난을 극복하고 디지털 조선소로 나아가는 과정에서 하드웨어(로봇)의 도입만큼 중요한 것은, 그 로봇을 똑똑하게 만드는 소프트웨어 역량(비전 AI와 데이터)입니다.

확보된 데이터의 품질과 비전 AI의 정확도가 향후 귀사가 어떤 로봇을 어느 시점에, 어떤 공정에 도입할 수 있을지를 결정합니다. 성공적인 스마트 야드 구축을 고민하고 계신다면, 다양한 산업군에서 AI 도입과 데이터 파이프라인 구축을 성공적으로 이끌어온 슈퍼브에이아이 전문가팀과 논의해 보시기 바랍니다.