산업 현장의 안전 점검은 여전히 인력 의존도가 높고, 그만큼 공백과 지연이 반복된다. 특히 제철·조선·발전·반도체·정유·화학처럼 공정이 복잡하고 위험 요소가 많은 산업일수록 이상 징후를 얼마나 빨리 발견하느냐가 사고 규모와 생산성에 직결된다. 위드로봇은 이러한 구조적 한계를 ‘로봇 기반 순찰’이라는 방식으로 재정의한다. 작업자가 접근하기 어려운 고열·고소·협소 공간과 장거리 배관 구간을 로봇이 대신 점검하고, 에지 AI 기반 현장 판단으로 이상 징후를 즉시 걸러내 대응 시간을 단축하는 전략이다. 이는 단순 자동화를 넘어 안전과 생산성을 동시에 관리하는 새로운 산업 안전 운영 모델로 주목받고 있다.
최근 산업 현장에 CCTV와 센서가 없어서 사고가 나는 경우는 드물다. 사고·화재·누수·고장 등이 반복되는 이유는 장비가 부족해서가 아니라 확인이 제때 이뤄지지 않기 때문이다. 문제는 넓고 위험한 구역이 늘어날수록 순찰에 소모되는 자원은 많아지고, 그 사이에 생긴 빈 시간이 발견 지연과 대응 지연으로 이어진다.
실제로 현장에서 치명적인 것은 이상이 커지기 전 신호를 놓치는 상황이다. 작은 누수는 바닥이 젖는 수준에서 끝날 수 있지만, 발견이 늦으면 설비 정지와 안전 조치로 번진다. 베어링의 미세한 이상 소음은 조기에 잡으면 교체로 끝나지만, 이를 놓치면 라인 전체가 멈추고 원인 찾기부터 다시 시작한다.
여기서 현장의 딜레마가 시작된다. 순찰에 필요한 공수를 늘리면 안전은 개선되지만 자원이 더 필요하고, 자원 소모가 확대되면 생산성 압박이 커지기 때문이다. 반대로 순찰을 줄이면 비용은 줄지만 리스크가 커진다. 한 번 큰 사고가 나면 훨씬 커다란 손실로 돌아온다. 결국 현장에서 요구하는 것은 문제를 확인하는 효율적인 운영 방식이다. 이처럼 산업 현장은 안전을 강화해야 한다는 압박과 동시에 생산 효율을 유지해야 한다는 요구를 같이 안고 있다.
로봇 기반 안전·설비 점검 솔루션 업체 위드로봇은 작업자가 수행하던 순찰을 로봇이 대신하는 방식으로 이 문제를 다룬다. 사측은 안전이 흔들리면 생산성이 바로 영향을 받는다는 기조를 바탕으로, 안전·생산성을 통합 관리하는 방식으로 솔루션을 제시한다.
위드로봇이 주요 타깃으로 하는 산업이 제철·조선·발전·반도체·정유·화학 등 공정이 복잡하고 위험 요소가 많은 곳들인 이유가 여기에 있다. 사측은 현장을 순회하면서 안전을 확인하는 일 자체가 지속 가능하지 않은 현실이 핵심 병목이라고 정의한다.
순찰이 끊기는 순간, 위험은 ‘발견 지연’으로
현장에서 사고가 커지는 흐름은 단순하다. 이상은 먼저 생기는데 발견이 늦고, 발견이 늦으니 대응도 늦는 순환이다. 유해가스 가능 구역, 고열·고소·협소 공간, 배관이 길게 뻗은 구간처럼 작업자가 자주 들어가기 어려운 장소가 많을수록 이 지연은 구조적으로 더 발생한다.
현장은 CCTV나 고정 센서로 이러한 사각지대를 줄이려 하지만, 현장이 넓어질수록 설치·유지 부담이 커지고, 고정 센서는 설치 지점 밖에서 벌어지는 변수를 놓치기 쉽다. 이동형 로봇도 대안이 될 수 있지만 가격, 접근성, 현장 적합성 등에서 제약이 남는다.
위드로봇이 겨냥한 지점은 작업자가 못 가는 구역을 누가 대신 확인하느냐다. 이는 로봇이 대신 돌면 순찰 공백이 줄고, 이상 징후를 더 빨리 끌어올릴 수 있다는 관점으로 연결된다.
위드로봇은 자사 통합 안전 솔루션에 대해 현장에서 데이터를 수집·판단하는 구조로 설명한다. 각종 데이터를 현장에서 곧바로 판단 가능하도록 하는 ‘에지 컴퓨팅(Edge Computing)’ 기법을 강조한다. 이러한 메커니즘은 세 가지 요소로 구성돼 있다. △현장 데이터를 모으는 로봇 △로봇에서 인공지능(AI)을 가동하는 에지 AI 보드(Edge AI Board) △데이터를 학습시키고 운영 화면으로 보여주는 소프트웨어 등이다.
여기서 위드로봇이 말하는 ‘로봇’은 ‘형태’가 아니라, 작업자가 못 들어가는 구역을 대신 순찰하고 데이터를 가져오는 ‘임무형 점검 장치’다. 작업자가 위험 구역에서 오감을 통해 상태를 보고하는 작업을 대신하는 기계가 바로 로봇이라는 것이다.
24시간 임무수행부터 즉각 추론까지...현장에서 즉시 판단·보고하는 법
위드로봇은 산업 현장의 안전 점검에 특화된 로봇 라인업을 갖췄다. 와이럴봇(WiralBot)과 스테이션봇(StationBot)이 이에 해당한다. 와이럴봇은 현장에 와이어를 설치하고, 그 와이어를 따라 이동하며 위험 구역을 반복 순찰하는 방식이다. RGB 및 열화상(LWIR) 카메라, 마이크, 센서 등을 조합해 현장 상황 데이터를 수집한다. 필요 시 총휘발성유기화합물(TVOC)·초음파 계측까지 더해 물질 누출과 이상 징후를 더 이른 단계에서 잡아내는 구성을 취한다.
이어 스테이션봇은 특정 지점을 24시간 감시하는 고정형 모델이다. 설비 이상, 누수, 위험 구역 감시 등 작업자가 상주하기 어려운 지점에 배치된다. 두 기체가 공통으로 내세우는 부분은 로봇 내부에서 AI 분석으로 이상 징후를 1차로 판정해 알람·리포트·이력으로 바로 넘기는 구조다.
그 현장 판단을 맡는 에지 AI 보드 키트가 ‘넥서스(Nexus)’다. 멀티 센서 입력을 받아 현장에서 즉시 추론하는 메커니즘을 갖췄다. 넥서스는 로봇이 모은 영상·열·소리 등 데이터를 전부 보내는 대신, 이상 징후로 보이는 구간만 먼저 걸러낸다. 그 결과 운영 화면에는 ‘원본 영상’이 아니라 이상 후보, 발생 시점·위치가 먼저 도출된다. 이러한 메커니즘을 통해 작업자는 확인과 조치에 집중할 수 있게 된다.
고위험 구간 정밀 감지와 디지털 트윈 기반 사전 검증이 주는 인사이트
위드로봇이 제시하는 솔루션 적용은 자주 사고가 나고, 사고 시 피해가 큰 지점부터다. 컨베이어 벨트의 경우 소리를 통해 이상 징후를 먼저 포착하고, 열화상으로 과열과 화재 위험을 확인한다. 이어 영상으로 찢김이나 손상 같은 물리적 변화를 실시간으로 분석한다. 배관 시스템은 누수·누액을 영상으로 점검하는 동시에 열 감지로 발열 위험을 확인하고, 가스 센서를 통해 누출 가능성을 보강하는 흐름을 갖췄다.
특히 여기서 활용되는 TVOC는 공기 중 휘발성 유기물 농도를 대표값으로 보여주는 지표다. 용제·유증기 누출 등 이상 징후를 신속하게 감지하는 데 효과적이다. 대형 이동 설비 구간에서는 사람과 물체 인식 기술을 활용해 충돌 리스크를 낮춘다. 특히 시야 확보가 어려운 환경은 라이다(LiDAR) 센서로 보완해 사각지대를 최소화하는 방식을 적용했다.
이 모든 과정의 목적은 단순하다. 이상 징후가 실제 사고로 확산되기 전에 현장 관리자가 확인해야 할 위치와 대응 우선순위를 빠르게 파악하도록 만드는 것이다.
현장 AI 도입의 고질적인 걸림돌은 학습에 필요한 데이터가 부족하거나, 위험성 때문에 데이터를 인위적으로 생성할 수 없다는 점이다. 위드로봇은 이러한 한계를 극복하기 위해 현장과 유사한 환경을 가상 환경 기술 방법론인 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’으로 구축해 데이터를 선제 확보하고 검증한다. 이후 로봇이 수집하는 실제 데이터를 결합해 현장 최적화를 이어간다. 즉, 현장에 투입된 후 학습하는 방법보다 투입 전에 학습을 시작하고 현장에서는 검증에 집중하는 접근법을 제시한 것이다.
“기술 고도화보다 현장 최적화가 최우선” 지속 가능한 로봇 순찰 체계는?
성공적인 순찰 로봇 도입을 위해서는 기술 자체보다 현장의 물리적 조건이 중요하다. 광활한 공장 부지는 구역별로 통신 환경이 다르다. 통신이 불안정하면 알람 발생과 리포트 전송 타이밍이 어긋날 수밖에 없다. 전원 공급 체계도 핵심이다. 로봇, 센서, 엣지 보드가 지속적으로 작동하려면 안정적인 전력망과 유지보수 동선이 설계 단계부터 반영돼야 한다.
이 과정에서 이동형 로봇은 와이어 설치 구간과 점검 설비 간 위치 관계가 정교한 것을 전제로 한다. 고정형 설비는 단일 지점에서 최대한 많은 위험 요소를 포착하는 시야 설계가 선행돼야 한다. 이처럼 고성능 AI 모델을 도입하는 것보다 중요한 것은 지속 가능한 가동 구조를 만드는 것이다.
위드로봇의 기술 로드맵은 단순 감지에서 예지정비 단계로 확장된다. 현재는 이상 징후를 조기에 발견해 확인·조치 시간을 단축하는 데 집중하고 있다. 향후 각종 현장에서의 순찰 데이터가 누적되면, 고장 직전의 상태를 예측해 ‘계획정지’로 유도하는 단계로 고도화할 방침이다.
산업 현장에서 안전은 사고 방지라는 본질적 역할뿐만 아니라, 설비 멈춤 시간을 줄이는 ‘가동 안정’과 직결된다. 위드로봇 측은 앞서 언급한 시스템이 정착되면, 안전과 생산성은 더 이상 충돌하는 가치가 아니라고 말한다. 오히려 확인 시간을 혁신적으로 단축함으로써 안전을 지키는 동시에 생산 효율을 끌어올리는 시너지를 창출하게 된다고 덧붙인다.
이러한 관점의 목표는 순찰 공백을 줄여 ‘발견·확인·조치’까지 걸리는 시간을 앞당기고, 그만큼 설비 멈춤과 안전 리스크를 같이 줄이는 운영 방식이다.
헬로티 최재규 기자 |
