AI 핵심 요약
beta- LG전자는 9월부터 미국·국내 공장에 AI 로봇을 투입했다
- LG 클로이드는 부품 운반·조립·포장 작업을 검증했다
- LG는 내년 말까지 적용 공정을 수십 개로 확대한다
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美테네시·창원 생산라인 투입…운반·조립 등 실전 능력 검증
엔비디아 AI에 이노텍·CNS·AI연구원 역량 결집…상용화 가속
[서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = LG가 인공지능(AI)으로 학습한 로봇을 미국과 국내 생산현장에 투입하며 로봇 사업화에 속도를 내고 있다. 연구시설에서 개발한 기술을 실제 제조공정에서 검증하는 단계로 넘어가면서 LG의 피지컬 AI 사업이 상용화 가능성을 시험받고 있다.
LG전자는 미국 테네시 세탁기 공장과 경남 창원 생산라인에서 로봇의 부품 운반·조립·포장 능력을 검증하고 있다. 내년 말까지 적용 범위를 수십 개 공정으로 확대한다는 계획이다. LG이노텍의 센싱 기술, LG AI연구원의 AI 모델, LG CNS의 로봇 운영 플랫폼까지 결합하면서 그룹 차원의 로봇 사업화 체계도 구체화되고 있다.

◆ 로봇 훈련 규모 2배로…美·韓 생산현장서 실전 검증
26일 LG그룹과 전자업계에 따르면 LG전자는 지난 9월부터 미국 테네시 세탁기 공장과 경남 창원 액추에이터 생산라인에 이동형 로봇 'LG 클로이드'를 투입해 개념검증(PoC)을 진행하고 있다.
테네시 공장에서는 세탁기 상판을 운반하고 배수펌프를 정렬·적재하는 작업을 수행한다. 창원에서는 액추에이터 조립과 포장 작업을 시험하고 있다.
이번 검증의 핵심은 로봇이 실제 생산현장의 다양한 변수에 대응할 수 있는지 확인하는 것이다. 부품 위치나 작업 속도가 달라지는 상황에서도 정확하게 작업을 수행해야 생산라인에 본격적으로 투입할 수 있기 때문이다.
LG전자는 현장에서 발생한 오류와 작업 데이터를 다시 AI 학습에 활용하고 있다. 로봇을 공장에서 검증하고 부족한 동작을 개선하는 과정을 반복해 생산현장에 적용 가능한 수준으로 성능을 끌어올린다는 전략이다. LG전자는 내년 말까지 두 공장의 수십 개 공정으로 로봇 적용을 넓히겠다는 계획이다.
이를 뒷받침하는 핵심 시설이 서울 양재의 데이터팩토리다. LG전자는 현재 약 100대인 학습용 로봇을 연말까지 200대로 늘리고, 실제 데이터와 가상 데이터를 합쳐 10만 시간 규모의 학습 데이터를 확보할 계획이다.
지난 8월부터 부분 가동에 들어간 이 시설은 연면적 1만㎡ 규모로, 제조·물류와 가정 환경을 재현해 로봇의 동작 데이터를 수집하고 AI 모델을 학습·검증하는 역할을 한다. 연말까지 실제 수집 데이터와 가상으로 합성한 데이터를 합쳐 10만 시간 규모의 학습 데이터를 확보한다는 목표다.

◆ 이노텍 눈·AI연구원 두뇌·CNS 운영…'원LG' 상용화 속도
로봇 상용화를 위한 계열사 간 협력도 본격화되고 있다. LG그룹은 LG전자 데이터팩토리를 중심으로 LG이노텍·LG CNS·LG AI연구원의 기술과 역량을 결집해 로봇 개발부터 학습, 현장 적용까지 아우르는 '원LG' 협력 체계를 구축하고 있다.
LG전자가 로봇 본체와 구동장치 등 하드웨어 개발을 주도하면 LG이노텍은 로봇이 주변 환경과 사물을 인식하는 데 필요한 카메라와 센싱 기술을 제공한다. LG AI연구원은 로봇이 상황을 판단하고 움직일 수 있도록 AI 모델을 개발하고, LG CNS는 학습을 마친 로봇이 실제 고객 현장에서 작업할 수 있도록 추가 학습과 시스템 연동을 지원한다.
관련 기술도 구체적인 성과로 이어지고 있다. LG이노텍은 지난 20일 독일에서 엔비디아의 홀로스캔 센서 브리지(HSB) 기술을 적용한 카메라 모듈과 복합 센싱 솔루션을 공개했다. LG CNS는 로봇 학습부터 현장 운영까지 지원하는 플랫폼 '피지컬웍스'를 개발했다.
계열사별로 확보한 기술을 하나로 결합해 로봇의 개발과 생산, 고객 현장 적용까지 자체적으로 수행할 수 있는 경쟁력을 확보한다는 구상이다.
박기범 LG전자 데이터팩토리 담당은 "로봇 기체부터 제어, AI 모델, 서비스까지 하나로 묶어낼 수 있는 것은 LG밖에 없는 것 같다"며 "이러한 역량을 바탕으로 로봇을 가장 빠르게 대량생산할 수 있는 위치에 갈 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.
syu@newspim.com












