AI 핵심 요약
beta- 아이엘은 8일 아이엘봇 파일럿 테스트에서 작업시간 28% 단축됐다고 밝혔다.
- 2월 24일부터 4월 30일까지 자동차 부품 사출 공정 반복 작업 대상으로 진행했다.
- 평균 사이클타임 30초에서 21.6초로 줄고 생산량 1200개에서 1666개로 늘었다.
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[서울=뉴스핌] 양태훈 기자 = 아이엘은 휴머노이드 기반 자동화 프로젝트 '아이엘봇(ILBOT)'의 자동차 부품 사출공정 파일럿 테스트에서 기존 대비 작업시간이 약 28% 단축됐다고 8일 밝혔다.
이번 테스트는 2026년 2월 24일부터 4월 30일까지 약 2개월간 자동차 부품 사출 라인 내 반복 적재 및 이송 공정을 대상으로 진행됐다. 아이엘은 휴머노이드 로봇과 공정 자동화 소프트웨어를 결합해 파일럿 운용을 진행하고 제조 현장 데이터를 축적했다.
테스트 결과 아이엘봇 적용 공정의 평균 작업시간(Cycle Time)은 기존 30.0초에서 21.6초로 줄었다. 작업 편차(Standard Deviation)는 기존 ±3.5초에서 ±0.4초 수준으로 감소했다. 사출기 배출 후 발생하던 공정 대기시간(Wait Time)은 평균 2.5초에서 0.2초 수준으로 줄었고, 일일 생산 처리량은 기존 1200개에서 1666개 수준으로 증가했다.

아이엘은 이번 파일럿 테스트 과정에서 반복 작업 데이터를 기반으로 로봇 동선과 제어 알고리즘을 고도화했다. 테스트 기간에는 사출기 도어 개방 신호와 로봇 진입 타이밍 동기화, AI 기반 사출 패턴 예측 이동(Predictive Move), 로봇 팔 회전 반경 최적화, 엣지 컴퓨팅 기반 적재 위치 인식 속도 개선 등을 단계적으로 적용했다.
회사 측은 연속 가동 과정에서 축적한 데이터를 활용해 모터 가감속 패턴과 배터리 효율을 조정하고, 고속 운용 환경에서 반복 작업을 수행할 수 있도록 시스템을 개선했다고 설명했다.
아이엘은 제조 현장에 적용 가능한 피지컬 AI 기반 휴머노이드 운용 기술과 생산 공정 자동화 솔루션을 내재화하고 있다. 향후 자동차 부품 공정을 비롯한 제조 산업 현장으로 휴머노이드 기반 자동화 솔루션 적용 범위를 단계적으로 확대할 계획이다.
회사 관계자는 "이번 파일럿 테스트는 실제 제조 현장에서 휴머노이드 기반 자동화 효율성을 검증한 사례"라며 "반복 운용 과정에서 축적되는 데이터를 기반으로 공정 최적화 수준을 높이고, 향후 적용 공정을 확대해 한국형 제조 피지컬 AI 모델 구축을 추진할 계획"이라고 말했다.
이어 "아이엘은 제조 현장에 맞춘 휴머노이드 운영 솔루션과 배터리·전장 기술을 결합한 풀스택 미래 모빌리티 플랫폼 기업으로 성장해 나갈 것"이라고 덧붙였다.
dconnect@newspim.com












