비전 AI 로봇 스마트 제조 : '타각 마킹 공정 자동화 도입 사례'

산업의 전환점, 철강 제조 현장의 현실

2024년 철강 생산량은 전년 대비 5.7% 감소하며, 최근 10년 내 가장 낮은 수치를 기록했습니다.

이 한 가지 수치만으로도 현재 철강 산업이 직면한 어려움을 여실히 보여줍니다.

글로벌 수요 둔화, 경쟁 국가의 과잉 생산, 보호 무역 주의 확산 등 대외 변수로 인해 수출 경쟁력은 점점 약화되고 있습니다. 여기에 더해 원자재 가격 상승과 에너지 비용 부담이 겹치며 수익성 또한 더욱 압박 받고 있는 것이 현실입니다.

산업 내부의 문제도 만만치 않습니다. 인구 고령화로 인해 현장 인력 확보는 갈수록 어려워지고, 고온·고위험 환경과 단순 반복 작업이 상존하는 철강 제조 현장은 젊은 세대의 기피 직종으로 전락하고 있습니다.

이처럼 다층적인 위기를 마주한 철강 업계는 자동화를 통한 생산성 향상과 작업 환경 개선이라는 두 가지 과제를 동시에 해결해야 하는 상황에 놓였습니다.

반복 공정 속 위험과 비효율, 자동화로 답하다

국내 대표 특수강 제조기업 세아베스틸 역시 이러한 과제를 현장에서 직접 체감하고 있었습니다.

세아베스틸 군산 공장은 특수강 환봉/각봉 제품을 생산하는 대형 압연 라인을 운영하고 있습니다. 그중 타각 마킹 공정은 반복성과 위험도가 모두 높은 대표적인 작업으로 꼽힙니다.

기존 타각 마킹 공정의 주요 특징

• 열간 압연을 거친 800도 특수강 단면에 6자리 문자를 타각하는 공정

• 공정 중 작업자가 직접 문자 핀을 조합해 마킹 뭉치 구성 후 타각 장비 장착

• 비좁은 고온 환경 내 반복 수작업 수행

이 과정은 다음과 같은 문제를 지속적으로 발생 시켰습니다.

✅ 고온 환경 속 작업자 안전 위협

✅ 협소한 공간에서의 작업 위험도

✅ 반복 수작업으로 인한 공정 효율성 저하 (병목 현상 발생)

세아베스틸에는 마킹 공정의 자동화 전환을 통한 생산성, 효율성, 안전성을 동시에 개선하는 공정 혁신이 반드시 필요했습니다.

어드밴스드 어셈블리, 고온의 압연 현장을 해결하다

씨메스는 고정밀 3D 비전 인식 기술과 AI 기반 경로 생성 알고리즘, 그리고 정밀 로봇 제어 기술을 바탕으로 복잡한 마킹 공정을 완전히 자동화하는 솔루션으로 현장 자동화를 구축했습니다.

핵심 자동화 단계는 아래와 같이 반복 진행됩니다.

1️⃣ 상위 통신에서 문자 데이터 송신

2️⃣ 지시에 맞게 문자핀을 피킹하여 마킹 뭉치 구성

3️⃣ 3D Vision을 이용하여 OCR 리딩 후 지시 받은 데이터와 조립 데이터 양ㆍ불 판정

4️⃣ 핀과 뭉치 체결을 위한 프레스기로 마킹 뭉치 이송

5️⃣ 프레스기로 핀 정렬하여 뭉치에 삽입 후 핀 틀어짐 방지 링크를 측면에서 삽입하여 완전 체결

6️⃣ 조립 완료 된 마킹 뭉치 타각 마킹기 위치로 이송

7️⃣ 타각 마킹기 촬영 후 틀어짐 확인 후 로봇 뭉치 체결 모션 패스 수정

8️⃣ 타각 뭉치 마킹기에 삽입

9️⃣ 다음 공정을 위해 미리 송신 받은 문자 데이터를 활용하여 마킹 뭉치 조립

해당 공정은 단순 반복 조립이 아닌, 고온 환경과 철강 스케일이 많은 비정형 부품 조립이라는 극한 조건을 동반합니다. 씨메스는 이를 위해 고내열성 방열 커버, 로봇 경로 최적화 알고리즘, OCR 기반 문자판 QC 로직까지 모두 커스터마이징했습니다.

세아베스틸은 씨메스의 어드밴스드 어셈블리 솔루션 도입을 통해 생산성, 안정성, 공정 품질의 세 가지 과제를 동시에 해결했습니다.

위기 속 제조업의 해법, 스마트 로봇 자동화

세아베스틸의 사례는 단순히 마킹 공정의 자동화 성공을 넘어, 위기 상황에서 제조 기업이 어떻게 기술을 활용해 생산성과 지속가능성을 동시에 확보할 수 있는지를 잘 보여주는 모델입니다.

특히 고온·고하중·협소 공간 등 사람이 일하기 어려운 환경에서 반복되는 조립·체결 작업을 수행 중인 기업이라면, 업종을 막론하고 적용 가능성을 검토해볼 수 있습니다.

자동차 부품, 조선 기자재, 에너지 플랜트 등 다품종·고정밀 조립이 요구되는 산업군에서 씨메스의 스마트 제조 솔루션은 생산 흐름의 병목을 제거하고 작업자 위험도를 근본적으로 줄이는 해법이 될 수 있습니다.

이번 사례는 단순한 생산 공정 개선을 넘어, 기업의 스마트팩토리 전환 전략과도 맞닿아 있습니다.

비전 인식, AI 알고리즘, 로봇 제어 기술을 조합해 사람의 판단과 손작업을 대체한 것은, 전통적인 제조 현장에도 AI 기반 의사결정 구조와 자동 운영 체계를 구축할 수 있다는 실질적 가능성을 보여준 사례입니다.

나아가 ESG 측면에서도 시사점이 큽니다. 고온 작업의 무인화는 산업 재해 발생 가능성을 줄이고, 인력난 속에서도 지속 가능한 생산 체계를 유지할 수 있도록 돕습니다.

이는 단기 생산성 개선을 넘어 ‘사람 중심의 안전한 일터’를 조성하려는 기업의 ESG 전략과도 맞물리는 부분입니다.

결국, 세아베스틸 사례가 말해주는 것은 하나입니다.

자동화는 특정한 설비를 바꾸는 문제가 아니라, 제조 현장의 근본적인 운영 방식을 바꾸는 전략적 선택이라는 점입니다.

제조 현장의 문제를 함께 정의하고, 함께 설계하는 씨메스

지금 여러분의 산업 현장은, 변화의 시작점에 서 있습니다.

👉지금 CMES의 스마트 제조 자동화 솔루션을 통해, 현장의 병목을 기회로, 반복 작업을 경쟁력으로 바꿔보세요.