아이엘, 휴머노이드 ‘아이엘봇’ 공정 대기시간 92% 단축…작업시간 28% 줄어

일일 생산량 38.8% 증가 성과…‘피지컬 AI’ 기반 한국형 제조 모델 구축 본격화

▲아이엘봇 (사진제공 = 아이엘)

풀스택 미래모빌리티 플랫폼 기업 아이엘이 자체 개발한 휴머노이드 기반 자동화 프로젝트 ‘아이엘봇(ILBOT)’을 통해 제조 현장의 비약적인 효율성 개선을 입증했다.

아이엘은 자동차 부품 사출공정 파일럿 테스트 결과, 기존 공정 대비 작업시간이 약 28% 단축되는 성과를 확인했다고 8일 밝혔다. 이번 테스트는 2월 24일부터 4월 30일까지 약 2개월간 자동차 부품 사출 라인의 반복 적재 및 이송 공정을 대상으로 진행됐다.

테스트 결과에 아이엘봇 적용 공정의 평균 작업시간(Cycle Time)은 기존 30.0초에서 21.6초로 28.0% 단축됐다. 특히 눈에 띄는 점은 공정 대기시간(Wait Time)의 변화다. 사출기 배출 후 발생하던 대기시간이 평균 2.5초에서 0.2초 수준으로 무려 92% 감소하며 공정 흐름이 비약적으로 개선됐다.

작업의 균일성 또한 크게 향상됐다. 기존 ±3.5초에 달했던 작업 편차는 ±0.4초 수준으로 줄어들어 약 88.5%의 개선 효과를 보였으며, 이에 따라 일일 생산 처리량은 기존 1200pcs에서 1666pcs 수준으로 약 38.8% 증가했다.

아이엘은 테스트 기간 중 수집된 데이터를 바탕으로 로봇 동선과 제어 알고리즘을 고도화했다. 구체적으로는 △AI 기반 사출 패턴 예측 이동(Predictive Move) △로봇 팔(Arm) 회전 반경 최적화 △엣지 컴퓨팅 기반 적재 위치 인식 속도 개선 등을 단계적으로 적용해 시스템을 완성했다.

특히 연속 가동 데이터를 활용해 모터의 가감속 패턴과 배터리 효율을 최적화함으로써 고속 운용 환경에서도 안정적인 반복 작업이 가능하도록 설계했다. 회사는 현재 제조 현장에 특화된 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 기반 휴머노이드 운용 기술과 자동화 솔루션을 동시에 내재화하고 있다.

아이엘 관계자는 “이번 테스트는 실제 제조 현장에서 휴머노이드 기반 자동화의 효율성을 직접 검증했다는 점에서 의미가 크다”며 “축적된 데이터를 기반으로 공정 최적화 수준을 지속해서 향상해 한국형 제조 피지컬 AI 모델 구축을 본격화할 계획”이라고 말했다.

이어 “향후 자동차 부품 공정 외에도 다양한 제조 산업 현장으로 휴머노이드 솔루션 적용 범위를 단계적으로 확대할 것”이라며 “배터리 및 전장 기술이 결합한 풀스택 미래모빌리티 플랫폼 기업으로서의 입지를 다질 방침”이라고 덧붙였다.