“자동화도 작게 시작해야 성공한다”

지난 3월6일 서울 코엑스에서 열린 ‘e4ds Physical AI Frontier 2026’에서 이내형 Dobot Robotics 대표이사는 ‘제조업 자동화의 새로운 패러다임: 협동로봇 X 피지컬 AI’를 주제로 발표하며, 중소기업 자동화의 성패는 첨단 기술 자체보다 현장에 맞는 단계적 도입 전략에 달려 있다고 강조했다.

이내형 대표는 특히 인력난, 인건비 상승, 품질 불안, 산업재해 위험이 한꺼번에 커지는 제조업 환경에서 협동로봇이 중소기업의 경쟁력을 끌어올릴 수 있는 가장 현실적인 자동화 수단이라고 진단했다.

그는 국내 제조업이 자동화를 더 미룰 수 없는 이유로 구조적 노동력 부족을 꼽았다.

저출생 장기화로 제조 현장의 인력 기반이 줄어드는 데다, 야간근무 기피와 지방 공장의 구인난까지 겹치며 생산 현장은 이미 사람을 구하는 것 자체가 어려운 단계에 들어섰다는 것이다.

여기에 인건비 상승까지 더해지면서 기존처럼 인력을 추가 투입해 생산성을 유지하던 방식은 갈수록 한계를 드러내고 있다고 설명했다.

그는 결국 한국 제조업이 동남아 등 신흥 생산기지와의 경쟁에서 밀리지 않으려면 자동화를 선택이 아닌 생존 전략으로 받아들여야 한다고 말했다.

이 대표가 협동로봇을 중소기업형 해법으로 제시한 배경도 여기에 있다. 협동로봇은 산업용 로봇처럼 공장 전체를 새로 설계하지 않아도 기존 생산라인 일부에 셀 단위로 투입할 수 있고, 사람과 같은 공간에서 함께 작업할 수 있다는 점에서 중소 제조업체의 현실과 맞닿아 있다는 설명이다.

대규모 설비 교체 없이도 특정 공정을 자동화할 수 있고, 비교적 적은 투자로 생산성 개선과 인건비 절감, 작업자 부담 완화 효과를 동시에 기대할 수 있다는 점도 장점으로 제시됐다.

발표에 따르면 협동로봇은 프로젝트 규모에 따라 수천만원에서 1억∼2억원 수준의 투자로 공정 개선이 가능하며, 일반적으로 투자 회수 기간도 길지 않은 편이라고 했다.

반면에 그는 협동로봇 도입이 곧바로 성공으로 이어지는 것은 아니라고 선을 그었다.

실제 현장에서는 기대만 앞선 채 자동화에 뛰어들었다가 실패하는 사례도 적지 않았으며, 그 원인으로는 부정확한 ROI 분석, 공정에 맞지 않는 과잉 투자, 그리고 무엇보다 SI(시스템 인티그레이터) 역량 부족이 지목됐다.

로봇 제조사는 말하자면 핵심 부품을 공급하는 역할에 가깝고, 이를 실제 생산라인에서 작동하는 시스템으로 완성하는 것은 SI의 몫인데, 국내 현장에서는 이 SI 선택을 잘못해 낭패를 보는 경우가 많았다는 것이다.

그는 특히 중소기업들이 대기업 자동화 사례를 그대로 따라 하려 하다가 오히려 현장에 맞지 않는 대형 설비를 들이고, 기대했던 생산성 향상이나 인건비 절감 효과를 얻지 못하는 경우가 적지 않았다고 설명했다.

이 대표가 제시한 해법은 의외로 단순했다.

처음부터 크게 하지 말고, 가장 단순한 공정부터 작게 시작하라는 것이다.

그는 협동로봇 도입 초기에는 공정 전체를 한 번에 바꾸려 하기보다, 반복성이 높고 자동화 효과를 확인하기 쉬운 작업부터 파일럿 형태로 적용해 보는 것이 바람직하다고 조언했다.

실제로 한 자동차 2차 협력업체가 소규모로 로봇을 도입한 뒤 1∼2년간 운용 경험을 쌓으면서 현장 작업자들이 스스로 로봇 운용과 장애 대응 능력을 익혔고, 이후 여러 공정으로 확대한 사례를 소개하며, 자동화는 장비 구매보다 현장 내부의 운영 역량을 키우는 과정에 더 가깝다고 강조했다.

그는 특히 좋은 SI를 고르는 일이 자동화 성공의 핵심 조건이라고 거듭 강조했다.

단순히 가격이 저렴하다는 이유만으로 업체를 선택하면 실패 확률이 높아지고, 반드시 해당 산업과 공정 경험이 있는 SI를 골라야 한다는 설명이다.

자동차 부품 공정이면 자동차 공정을 이해하는 업체를, 용접 자동화면 용접 경험이 축적된 업체를 선택해야 한다는 것이다.

아울러 설치 능력뿐 아니라 유지보수 대응력도 반드시 확인해야 한다고 덧붙였다.

로봇은 현장에서 작업자 실수나 예기치 않은 변수로 인해 고장이 날 수밖에 없는데, 특히 중소기업은 장비가 하루만 멈춰도 손실이 크기 때문에 “누가 더 잘 설치하느냐” 못지않게 “누가 더 빨리 복구하느냐”가 중요하다는 설명이다.

협동로봇의 적용 분야 역시 보다 현실적으로 봐야 한다는 조언도 나왔다.

이 대표는 외식업처럼 초기 투자비가 크고 회수 구조가 불확실한 분야보다, 제조 현장에서 반복성과 표준성이 높은 작업이 협동로봇에 더 적합하다고 평가했다.

대표적인 예로는 CNC 머신 텐딩, 용접, 팔레타이징, 검사 공정을 들었다.

CNC 가공물의 투입·배출, 숙련 인력 부족이 심각한 용접, 반복적인 중량물 적재, 비전과 AI를 접목한 검사 작업 등은 협동로봇이 비교적 빠르게 성과를 낼 수 있는 영역이라는 것이다.

반면 형태가 일정하지 않거나 비정형성이 큰 소재를 다루는 작업은 아직 기술적 한계가 남아 있어 보다 시간이 필요하다고 진단했다.

이내형 대표이사는 “협동로봇은 중소기업에도 충분히 통하는 자동화 수단이지만, 성공의 조건은 화려한 기술보다 현실적인 투자, 검증된 파트너, 단계적 확대에 있다”며 “실제 경쟁력을 만드는 것은 미래 기술의 구호가 아니라, 지금 공장에 맞는 자동화를 얼마나 착실하게 성공시키느냐”라며, 중소 제조업 현장에 상당히 현실적인 방향성을 제시했다.