글로벌 자동차 제조 자동화 5대 주요 트렌드
2025-11-19
글로벌 자동차 제조 자동화 5대 주요 트렌드
자동차 산업은 급속한 기술 발전, 복잡성 증가, 시장 수요 진화로 인해 엄청난 변화를 겪고 있다. 자동화는 이러한 변화에 대응, 생산을 최적화하고,
인력 문제를 해결하고, 더 높은 효율성과 정밀도를 유지하며 차세대 차량을 만드는 초석이 되고 있다. 전기 자동차(EV)에서 자율주행차에 이르기까지
OEM과 공급업체의 자동화 적응 능력에 따라 향후 몇 년 동안 경쟁력이 결정될 것이다.
이 기사는 Hitachi Group 회사인 JR Automation이 자동차 제조의 미래를 형성하는 5가지 주요 트렌드를 소개하고 있다. 업계 최고의 데이터,
실제 엔지니어링 통찰력과 글로벌 모범 사례를 바탕으로 이 회사는 현재와 미래의 과제를 해결하는 데 있어 자동화의 역할을 분석하였다.
1. 모듈 및 유연 제조 시스템
(Modular and flexible manufacturing systems)
자동차 산업의 핵심이 EV로 전환됨에 따라 모듈 및 유연 제조 시스템은 필수적인 요소로 대두되고 있다. EV, 하이브리드, 기존 내연 기관(ICE) 차량에 대한
수요가 병존하는 상황에서 여러 플랫폼과 구성에 원활하게 적응할 수 있는 생산 라인이 필요하게 되었다. 유연 제조 시스템은 하나의 생산라인에서
여러 유형의 차량을 생산할 수 있으므로 비용과 시간을 대폭 절감할 수 있다.
Ford 등 자동차 OEM 들이 EV 유연 생산 시스템에 앞장서 나가고 있다. 이러한 유연한 범용 조립 라인 1개의 라인에서 ICE, 하이브리드 및 완전
전기차 모델을 조립할 수 있도록 설계하여 기종 변경으로 인한 가동 중지 시간 등 낭비를 줄이고 자원의 할당을 최적화한다.
JR Automation의 애플리케이션 엔지니어링 매니져 Keith Ruck는, “이제 생산 일정에는 차량 모델, 변형 및 옵션이 다양하게 섞여 있습니다.
이러한 복잡한 생산 시스템이 원활하게 운영하고 유지될 수 있도록 자동화가 구축되어 있습니다.”라고 말한다.
업계 연구가 이러한 추세를 뒷받침한다. Deloitte의 연구에 따르면,
첨단 자동화로 구동되는 모듈식 라인은 가동 중지 시간을 크게 줄이고 모델 전환을 간소화하며 JIT(Just-In-Time) 생산을 가능하게 한다.
서로 다른 플랫폼 간에 빠르게 전환할 수 있는 기능은 생산성을 향상시킬 뿐만 아니라 예측하기 어려운 시장의 변화 즉, 소비자 수요의 변화,
규제 변화 및 공급망 중단에 민첩하게 대응할 수 있음을 의미한다.
예를 들어, ICE 차량 전용 생산라인에서 EV 수요 급증에 신속히 대응할 수 있다. 이러한 탄력성과 변화에의 적응 능력이 오늘날 성공을 결정하는
경쟁 환경에서 매우 중요한 요소로 등장하였다.
2. 첨단 내부 물류: AGV, AMR 및 지능 시켄싱
(Advanced intralogistics: AGVs, AMRs, and Intelligent Sequencing)
효율적인 원자재 관리와 운반은 제조의 끊임없는 혁신 분야이다. 점점 더 복잡해지는 차량 설계와 다품종 소량 생산 수요로 인해 기존의
자재 운반 방법으로는 대응하기 어려운 점이 많다. 자율 운반차(AGV), 자율 이동 로봇(AMR) 및 자동 지게차로 운영되는 첨단 내부 물류시스템이 필요하다.
AGV와 AMR의 도입으로 생산라인에 부품이 필요할 때 어디에 정확하게 도착하는지 확인할 수 있다. 이러한 시스템은 키팅(부품 준비) 영역 또는
오프라인 서브 조립라인에서 메인 조립라인으로 부품을 가져온다. 자재 배송과 생산 일정 간의 이러한 동기화는 병목 현상과 수동으로 운반하는
작업의 위험을 줄이는 데 매우 중요한 역할을 한다.
자동화된 운송 시스템으로 바닥 공간을 최대한 활용하는 유연한 레이아웃을 구성할 수 있다. 예를 들어, 기존 컨베이어 방식의 물류 운반 시스템은
물류의 흐름 변경에 제한이 많지만, AGV 및 AMR을 사용하면 필요에 따라 작업의 흐름을 재설계할 수 있다. 업계 리더들은 이러한 시스템은
다품종 생산 환경에서 자재 관리를 단순화하여 오류를 줄이고 효율성을 높인다고 말한다.
첨단 내부 물류 자동화의 이점은 생산성 향상뿐 아니라 작업장 안전을 강화하고 반복적이거나 육체적으로 힘든 작업으로 인한 부상 위험을 최소화한다.
또한 자동화된 시퀀싱 시스템은 복잡한 생산라인의 원활한 작동으로 품질 향상과 촉박한 마감 기한 등 납기를 맞출 수 있도록 지원한다.
3. 품질 보증 및 비전 안내 AI 증강 시스템
(AI-augmented systems for quality assurance and vision guidance)
인공지능(AI)이 자동차 제조의 품질 관리를 변화시키고 있다. AI 기반 비전 시스템은 실시간 품질 검사와 부품 배치를 점점
더 정밀하게 하는데 사용되고 있다.
AI가 품질 보증에 미치는 영향은 상당하다. 인라인 비전 시스템은 실행 가능한 데이터를 즉시 제공하므로 프로세스를 지속적으로 개선하고 생산 제품을
고품질 표준으로 유지할 수 있다. 피드백 루프는 생산 복잡성이 증가하더라도 품질을 일관성있게 유지하는데 큰 역할을 한다.
AI 기반 비전 시스템은 로봇 안내에도 혁명을 일으켜 까다로운 환경에서도 자율적인 부품 피킹을 가능하게 한다. 부품이 잘 배열되어 있지 않은 상태로
놓여 있거나 일관되지 않은 조명에 어려움을 겪는 기존 머신 비전과 달리 이러한 첨단 시스템은 지능형 알고리즘을 활용하여 복잡한 조건에서도
부품을 정확하게 식별하고 처리할 수 있다.
비전 기반 자동화는 주로 품질 관리 및 안내에 중점을 두는 반면, 생산 일정 관리 및 물류 관리와 같은 다른 AI 애플리케이션은 별개의 시스템으로 작동된다.
이러한 기술은 제조 공정 전반에 걸쳐 효율성 향상에 중요한 역할을 하지만 상호 연결된 단일 시스템이 아닌 독립적으로 작동한다.
자동차 생산에서 자동화 분야의 AI 채택이 계속 증가하고 있는데, 이는 정밀도와 신뢰성에 대한 고객의 기대치를 충족하기 위해서는
품질관리 및 시스템관리가 필수적이라는 업계의 인식이 높아지고 있기 때문이다.
4. 디지털 통합 및 생태계 연결
(Digital integration and connected ecosystems)
자동화 시스템과 제조 실행 시스템(MES), 전사적 자원 관리(ERP), 창고 관리 시스템(WMS)과 같은 디지털 도구의 통합으로 자동차 산업이 변화하고 있다.
이러한 연결된 생태계 구축은 실시간 데이터 공유, 분석 기반 의사 결정, 생산 변화에 대한 원활한 적응을 가능하게 한다.
미들웨어는 이러한 디지털 통합에서 중요한 역할을 한다. 미들웨어 솔루션은 로봇, 레거시 시스템, 소프트웨어 플랫폼 간의 통신을 촉진함으로써
복잡한 환경에서도 생산이 중단되지 않도록 지원한다. 예를 들어, Hitachi Group의 또 다른 회사인 Flexware Innovation은 서로 다른 시스템 간의 활동을
동기화하여 가동 중지 시간을 최소화하고 운영 효율성을 보장하는 오케스트레이션 도구를 개발했다.
연결된 생태계로 재고 관리 및 처리량 능력도 향상된다. 자재 흐름에 대한 데이터의 가시성을 실시간으로 제공함으로써 린 생산 원칙을 지원하고
폐기물을 줄여 자원 활용도가 개선된다. 또한 생산 체인 전반의 데이터를 분석하는 기능을 통해 병목 현상을 파악하여 작업 흐름을 최적화하고 운영을
효과적으로 할 수 있다.
EV 수요가 급증해도 ICE 차량 전용 생산 라인을 중단하지 않고 생산을 수용할 수 있다.
디지털 통합은 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 공급망 문제, 인력 부족, 시장 수요 변화에 탄력적 대응할 수 있다.
5. 인간 중심 자동화: 안전, 기능교육 및 혼합 로봇 환경
(Human-centric automation:Workforce safety, upskilling, and mixed robotic environments)
아무리 자동화가 발달하여도 인간이 자동차 제조의 중심이다. 가장 효과적인 자동화 전략은 인력 안전을 우선시하고, 기술 향상을 가능하게 하며,
인간과 로봇의 균형을 맞추는 일이다. 협동로봇(코봇)과 시스템 설계, 산업용 로봇 등 통합된 혼합 로봇 환경이 이러한 추세를 주도한다.
코봇은 인간 작업자와 함께 협업, 특히 위험하거나 반복적이거나 육체적으로 힘든 작업을 안전하게 수행하도록 설계되어 있다. 작업 현장의 부상 위험을
줄이는 동시에 직원들이 작업장과 상호 작용할 수 있는 환경이다. 그러나 모든 환경이 코봇에 적합한 것은 아니므로, 다양한 시나리오 통해 안전하고
효율적인 환경을 보장하기 위해 협업 지원 시스템 설계를 갖춘 산업용 로봇이 필요하다는 점을 인식하는 것이 중요하다.
Deloitte의 2025년 스마트 제조 연구에 대한 제조업계 설문 조사에 의하면, 경쟁이 치열한 노동 시장에서 인재를 유치하고 유지하는 데 있어 자동화
이니셔티브의 중요성을 강조한다.
기술 향상은 인간 중심 자동화의 또 다른 중요한 요소이다. 자동화 시스템이 발전함에 따라 이러한 직원들이 기술을 구성, 유지 관리 및 최적화할 수 있도록
교육 프로그램에 투자하고 있다. 직원의 리스킬링은 인재 부족 문제를 해결할 뿐만 아니라, 보다 전략적인 역할을 담당할 수 있게 한다.
궁극적으로 자동화는 인력을 대체하기보다는 향상하는 도구로 생각하여야 한다. 안전과 참여, 전문성 개발을 우선시하면서 적합한 로봇 시스템 도입으로
기술과 인재가 함께 번창하는 제조 환경을 조성할 수 있다.
미래 첨단 자동화
지속적인 자동화 혁신이 자동차 제조의 미래 핵심 성장 요소이다. AI와 머신러닝은 예측 유지 관리, 품질관리 및 프로세스 최적화에서 점점 더 큰 역할을 하며
시간이 경과할수록 학습으로 더 지능화되고 개선될 것이다.
현장 물류에서 복잡한 작업을 수행할 수 있는 휴머노이드 로봇의 잠재력에 대해 테스트하고 있다. 이러한 기술은 새로운 수준의 유연성으로 제조업에서의
활동 한계를 뛰어넘을 수 있도록 해준다.
자동화는 더 이상 사치품이 아니라 장기적인 경쟁력을 위한 필수 요소이다. 혁신을 수용함으로써 지능, 효율성 및 탄력성으로 정의되는 미래의 제조 경쟁에
한발 앞서 나아갈 수 있다.
로그인
회원가입