자동차 메이커 HMI(Human-machine interfaces) 기술 활용 사례
2025-07-02
자동차 메이커 HMI(Human-machine interfaces) 기술 활용 사례
• 증강현실(AR), 인공지능(AI), 코봇 및 디지털트윈을 통한 교육훈련, 계획, 검사 및 협업 강화로 자동차 생산 혁신
• HMI 자동차 생산의 중심 기술로 진화 중. 포드, 볼보, GM, 메르세데스 벤츠 등 AR, 코봇, AI 및 디지털 트윈을 통해 생산 현장에서
사람과 기계의 상호작용 작업방식으로 재편
한 세기가 넘는 기간 동안 제조 라인은 인간의 손기술과 기계적 반복 작업으로 운영되어 왔으나, 지금 자동차 공장의 생산 리듬이 바뀌고 있다.
지금 글로벌 선진 자동차 생산 현장에서 사람과 기계 간의 인터페이스(HMI)는 철이 아닌 코드, 센서 및 홀로그램으로 다시 쓰여지고 있다.
신입 작업자 교육 훈련에 증강현실 헤드셋을 착용하고 작업지도서를 클릭하면서 스패너를 만지지 않고도 직접 학습할 수 있도록 한다.
AI 기반 비전 시스템은 아무리 숙련된 검사자도 따라올 수 없는 정밀함으로 용접 이음매를 스캔하여 품질을 판단한다.
디지털트윈(실제 공장을 시뮬레이션으로 렌더링)을 통해 생산 라인을 물리적으로 설치하기 전에 생산 라인을 시뮬레이션하여 프로세스를
플랜링해 볼 수 있다.
안전 문제상 안전책 내에서 작업하던 코봇은 이제 오퍼레이터 옆에서 같이 일하며 제스처와 음성 지시에 따라 응답한다.
결과적으로 작업자는 데이터 기반 인터페이스를 통해 직관적으로 기계와 협업하는 "디폴트 디지털" 공장이 탄생하였다.
이러한 기술적 연결은 스마트 도구를 새롭게 할 뿐만 아니라 산업을 보다 심층적으로 변화시킨다. 자동차 제조 공장은 시장의 요구에 따라
유연성과 소량 생산 체제를 추구의 필연성이 점점 높아져 기존 제어 시스템에 적응가능한 데이터 기반 HMI을 채용하고 있다.
공장에서의 HMI 활용은 프로세스에서 사람의 역할 대체를 의미하지 않는다. 오히려 작업자에게보다 정확한 판단력을 심어주고,
작업 범위를 넓히나 피로를 줄여준다.
HMI는 완전히 수동적이지도 완전 로봇도 아닌 하이브리드로 더 효율적이고 탄력적이며 포용적인 생산 모델이다.
자동차를 비롯한 제조기업에 있어서 노동의 미래는 신기술로 사람을 대체하는 것이 아니라 사람과 기계가 함께 생각하고 움직이는 방식을
재구성하는 일에 달려있다.
혼합현실(MR:Mixed Reality): 조립 작업 및 교육 훈련에 활용
Ford 자동차는 오랜 기간 자동차 생산방식의 혁신을 주도해 온 기업으로 알려져 있다. 오늘날 생산 현장의 첨단을 정의하는 기술은
조립라인의 분업화나 자동화보다는 혼합현실 헤드셋이다.
포드 자동차의 미시간 공장을 비롯한 현장에서 신입 작업자들이 Microsoft 홀로렌즈 2 디바이스를 착용하고 그들의 시야에 떠 있는
홀로그램 지침을 따라 작업을 한다.
이러한 증강 오버레이 활용은 복잡한 엔진 조립 작업을 습득하고 교육 속도를 높이며 작업 오류를 줄이는 데 도움이 된다.
“이 기술은 학습 곡선을 가속화한다”고 포드 측은 말한다. 미국 Rawsonville Components 공장에서는 신입 사원 교육 기간이 며칠에서
몇 시간으로 단축되었으며, 라인에서 작업하기 전에 먼저 ‘근육 기억’ 훈련을 한다.
한 품질 검사에서 홀로렌즈 지침서는 배선 하니스의 각 커넥터를 강조 표시한다. 교육생은 광 표시기를 따라 엔진 시동을 방해하는
배선 오류를 찾아낼 수 있도록 안내한다. 2024년 포드는 Dearborn, Louisville, Rawsonville 등 여러 공장으로 홀로렌즈 사용을
확대하였다. 이를 통해 온보딩 작업 속도와 정확도 향상은 물론 자신감 넘치는(그리고 연결된) 오퍼레이터로 육성할 수 있었다.
BMW도 공장 전반에 걸쳐 가상 조립 방식을 광범위한 iFactory 프로그램에 반영하여 홀로렌즈 디바이스와 연결 플랜닝, 데이터 분석 및
AI 진단 업무에 활용하고 있다.
볼보 또한 워크플로우에 AR 도구를 통합하여 활용하고 있는 모습을 볼 수 있다. 생산라인에서 AR 안경을 착용한 작업자는 실제
콤포넌트에 오버레이된 비쥬얼 단계별 지침서를 확인하며 오류를 최소화하고 효율성을 개선할 수 있다. QA 공정에서 볼보는 PTC의
Vuforia AR 플랫폼을 사용하여 엔진당 200가지로 변형 가능한 40가지 검사 지침을 검사 작업자에 안내한다. 지금까지 몇 년 동안
기술이 축적되어 성숙 단계에 접어들고 있다.
이전에 볼보에서 이러한 유형의 품질 관리 작업을 위해 교육 기간이 평균 5주간 필요했다. AR을 사용하면 교육 시간이 60%,
검사 시간이 90% 단축된다.
또 다른 사례는 PTC ThingWorx와 통합한 볼보의 시스템이다. 실시간 AR 검사를 엔지니어링 상류 프로세스 데이터와 연결하는
시스템으로 디지털 스레드를 생성한다. 모든 결함이 시각적으로 표시되어 볼보의 전 세계 제조 공장에서 지속적인 개선 루프의 일부가 되어
실질적인 비용 절감 효과를 가져온다.
증강현실(Augmented Reality)과 공장 계획
폭스바겐은 플랜트 플랜닝에도 홀로렌즈를 사용한다. 미국 chattanooga 플랜트의 엔지니어들은 AR 안경을 착용하고 미래 기계의 실물
크기 모델을 시각화하여 가상으로 살펴본다. 즉 설비를 비롯한 무엇이든 물리적으로 설치되기 전에 잠재적 위험을(예: 로봇과 컨베이어 간의
충돌 지점의 경우와 같이) 조기에 식별하는 데 도움이 된다.
이 시각적 얼라인먼트 도구는 부서 간 공동으로 레이아웃을 점검 및 검토할 수 있도록 해ID.4 전기차 라인 론칭에 중요한 역할을 하는 것으로
입증되었다. 폭스바겐은 AR도구를 AWS, Siemens와 함께 개발한 산업용 클라우드에 연결하여 전 세계 공장으로 확대하여
대규모로 적용하고 있다.
BMW는 AR 적용을 두 트랙으로 추진하고 있다. 변화가 심한 활성 라인(Active Line)에서는 AR 안경을 사용하여 복잡한
어셈블리 작업에 대한 안내를 단계적으로 제공한다.
그러나 더 심층적 혁신은 플랜닝에 사용한다, BMW는 레겐스부르크 공장의 미래 EV 라인의 몰입형 디지털 트윈을 만들었는데, 가상의 환경에서
아바타가 작업을 수행한다. 작업자들은 실제로 생산 시작보다 몇 년 앞서 새로운 워크플로우를 미리 경험하게 된다.
인체공학적 설계 속의 어색한 작업은 계획자가 시뮬레이션에서 찾아내어 개선한다. 이 가상 조립 접근 방식은 BMW의 광범위한
iFactory 프로그램에 반영되어 공장 전반의 계획, 데이터 분석 및 AI 진단과 통합된다.
디지털 트윈(Digital Twins)과 가상 공장(virtual factory)
디지털 트윈은 이제 공장 계획에 있어서 전략적 핵심 요소가 되었다. 메르세데스-벤츠는 이 개념 도입에 가장 앞서가고 있다.
이 회사는 NVIDIA의 Omniverse와 OpenUSD 형식을 사용하여 Rastatt, Kecskemét, Beijing 공장의 고정밀 디지털 트윈을 구축했다.
여기에는 모든 공정, 로봇 및 통로, 심지어 휴게실도 포함되어 있다.
엔지니어는 이 디지털 트윈을 사용하여 VR로 전체 공장을 살펴보고, 레이아웃 조정, 리툴링을 시뮬레이션하고, 병목 현상을 예측한다.
메르세데스-벤츠는 이러한 도구가 라인 구성의 속도를 두 배로 높이고 MMA 아키텍처 기반 새로운 EV 라인의 램프업 시간을 절반으로
줄였다고 보고하였다. 가상 램프업으로 물리적 변화가 발생하기 전에 안정성을 확보할 수 있다.
이 디지털 트윈은 실시간으로 생산 데이터를 수십 개의 글로벌 공장과 공유하는 MO360 에코시스템의 일부로, 이를 통해 메르세데스-벤츠는
각 각의 공장을 벤치마킹하고 최적화한다. 공급업체도 가상 계획에 참여하여 툴링 공급 및 협업 관련 사항을 간소화할 수 있다.
도요타자동차도 튀르키에 자동차 공장에 이와 유사한 개념을 적용했다. 이 공장의 디지털 트윈은 원격 협업을 가능하게 하여
신차 SUV 라인의 생산 론칭을 지원한다. 나타난 효과로 글로벌 팀은 현지에 출장 없이도 라인 밸런스와 장비 변경 사항을 검토할 수 있다.
엔지니어들은 이 모델을 사용하여 문제의 시나리오를 시뮬레이션하여 사전에 인체공학적인 면을 최적화한다.
도요타는 디지털 트윈을 활용하여 얻은 통찰력으로 준비 시간을 절반으로 줄여 도요타 생산방식을 뒷받침하고 있다. 또한 기가 캐스팅 및
자율 자재 운송과 같은 새로운 물리적 혁신 기술을 실행하기 전에 시뮬레이션할 수 있는 플랫폼 역할을 한다.
AI로 강화된 품질 검사
품질 관리에서 AI는 이제 검사자의 역할을 대신하고 있다. 포드의 MAIVS(Mobile AI Vision System)는 표준 스마트폰 카메라와 AI를
사용하여 조립한 사진을 참조 모델과 비교한다. 화스너 부품 누락이나 편차가 발생하면 시스템적으로 라인 흐름을 중지시키고
작업자에게 알린다.
포드는 20개 공장의 300개 이상의 공정에 MAIVS를 설치하여 연간 6,000만 건의 검사를 하고 있다.
Van Dyke Electric Powertrain Center의 이 시스템은 고무 인서트 부품의 오조립을 바로잡아 전기 오일펌프에서 반복적으로
발생했던 결함을 개선했다. 문제점은 각 공정의 모니터에 시각적으로 피드백되어 작업자가 즉시 조치하도록 한다.
GM은 로봇 주도의 접근 방식을 취하고 있다. AI 기반 비전 검사 도구를 이용하여 도어 패널의 레이져 용접과 페인트 마감 상태를 검사하여
결함이 있는지 확인한다. 이 시스템은 카메라와 열화상 지도를 사용하여 사용자 대시보드에 이상치가 표시된다. 사람의 눈으로 확인하기
어려운 흠이나 모공 등이 강조되어 나타난다.
GM은 머신러닝을 사용하여 압력을 테스트하고 센서 데이터를 분석하여 잠재적인 누출 현상을 조기에 찾아낸다. CEO인 Mary Barra는
“제조 분야의 AI 활용은 인력의 역량을 강화하는 동시에 보다 스마트한 차량을 만드는 데 도움이 된다” 고 말한다.
스코다 자동차는 VDS Vivaldi에서 제공하는 70개 이상의 고해상도 카메라 네트워크를 사용하여 전기 모터의 알루미늄 하우징을 스캔한다.
이 AI 비전 셀은 0.2mm의 작은 결함도 찾아낸다. 작업자는 AI가 의심스러운 부품을 표시할 때만 개입하여 속도, 일관성 및 인력 효율성을
향상한다.
생산라인의 코봇(Cobots)
협동 로봇인 코봇은 HMI 기술의 또 다른 진화를 나타내고 있다. 포드의 쾰른 공장에서는 로비라는 애칭의 코봇이 거동이 불편한
오퍼레이터 디트마 브라우너씨를 돕고 있다. 그는 엔진 커버를 올려놓은 다음, 로비에게 신호를 보내 정위치에 놓고 체결하도록 지시한다.
코봇은 트리거될 때만 움직이고 근처에서 사람의 손이 저촉되면 즉시 멈춘다.
학계 연구자들과 장애 기금의 지원을 받아 추진되고 있는 이 프로젝트는 코봇이 어떠한 능력이 필요하며 제조업에 얼마만큼 개방할 수 있는지
연구하고 있다. 현재 안전 케이지가 필요하지 않으며 직관적인 상호 작용이 이루어지고 있다.
한편, 루마니아 크라이오바에 있는 포드의 공장에서는 UR10 코봇을 사용하여 그리스를 바르고, 오일을 채우고, 카메라 기반 검사 작업을
하고 있다. 작업자는 UR의 터치스크린 인터페이스와 온라인으로 작업 지침을 받는다. 코봇은 작업자의 신체적 부담을 줄여주고 정확성과
일관성을 유지하며 협업한다.
포드의 쾰른 공장에서는 Fiesta 도장 연마 작업에 6대의 코봇을 사용한다. 작업자들은 코봇에게 팔의 움직임을 안내하여 필요한 동작을
학습시키고 있는데, 이 방법은 리드 스루 프로그래밍(lead-through programming)으로 알려져 있다.
국제로봇연맹(IFR)은 2030년까지 자동차 분야의 코봇 사용이 10배 증가할 것으로 보고 있다. 그러나, 대부분의 자동차제조사들은 유연한
생산 증가에 대한 이러한 예상이 코봇이 아닌 휴머노이드 로봇에 의해 실현될 가능성이 더 높다고 생각하고 있다.
아무튼, 태블릿, 드래그 앤 드롭 소프트웨어 및 음성 트리거와 같은 유연한 인터페이스는 이전의 수동 프로세스와 비교했을 때보다
더 빠르고 쉽게 통합하도록 해주는 면도 있다.
스마트 도구와 인터페이스 생산 효율성 촉진
로봇 외에도 많은 공장에서 현재 웨어러블 및 광 유도 도구를 활용하고 있다. 스마트 장갑은 볼트를 잘 못 선택하면 진동으로 알린다.
광 프로젝터는 부품을 배치할 위치를 알려준다. 외골격 스마트 장치는 작업자가 머리 위 작업 시 팔을 지지해 준다. 이러한 보조 HMI는
작업 오류와 부상 및 피로를 줄여준다.
엔지니어는 태블릿이나 스마트폰을 사용하여 ABB의 로봇스튜디오(RobotStudio) AR 앱으로작업 현장에 가상으로 로봇을 배치할 수 있다.
이렇게 하면 물리적으로 설치하기 전에 정확한 로봇의 운용 범위와 배치를 확인할 수 있다. 볼보는 시운전 시간을 최소화하기 위해 이러한
도구를 사용하여 EV 생산 라인에 1,000대 이상의 로봇을 배치하였다.
또한, 새로운 기술로 AI 생성 프로그래밍이 있다. 카메라가 인간이 작업을 수행하는 것을 관찰하고 소프트웨어로 시연을 통해 로봇의
반복 작업을 프로그래밍한다. 이러한 로우 코드 HMI 도구를 사용하면 누구나 자동화를 쉽게 구성할 수 있다.
디지털 팩토리는 디폴트
로크웰오토메이션, 지멘스, PTC(PTC)의 산업용 플랫폼인 FactoryTalk, SIMATIC WinCC 및 ThingWorx는 실시간 데이터 대시보드,
예측 분석 및 통합 제어 시스템을 지원하는 도구이다. 이러한 플랫폼은 유지보수 팀에게 베어링 고장을 예측하는 이상 진동과 같은
조기 알림 경고를 태블릿 또는 제어실 인터페이스를 통해 지원한다.
BMW의 란츠후트 공장은 품질뿐만 아니라 사이버 보안 경고에도 AI를 활용하고 있다. 설비 기계의 이상 현상 탐지를 통한 예측 유지보수가
표준이 되고 있다. 또한 Toyota의 디지털 트윈은 다운타임 시나리오를 시뮬레이션하여 비상 계획을 수립할 수 있다.
앞으로 작업자가 직관적이고 데이터 기반 인터페이스를 통해 기계와 협업하는 "디폴트 디지털 공장“이 기본이 될 것이다.