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삼성중공업 호주의 로봇 기술 전문 기업인 FBR(Fastbrick Robotics)과 협력하여 조선 자동화 사업 시작

  세계 조선업계는 현재 심각한 인력 부족 문제와 생산성 향상 요구에 직면해 있습니다. 이러한 상황을 극복하고 경쟁력을 확보하기 위해 많은 조선사들이 자동화 기술 도입에 박차를 가하고 있습니다. 특히 용접이나 절단과 같은 특정 공정에는 이미 로봇이 활용되고 있지만, 선박 건조의 전반적인 과정에 걸쳐 더욱 고도화된 자동화 기술을 적용하려는 움직임이 활발합니다.  이러한 흐름 속에서 삼성중공업이 호주의 로봇 기술 전문 기업인 FBR(Fastbrick Robotics)과 협력하여 조선 자동화 사업을 시작한다는 발표는 매우 주목할 만합니다. 삼성중공업과 FBR의 협력 개요 삼성중공업과 FBR은 지난 2025년 6월 16일(현지시각) 조선 자동화 사업의 1단계 개발을 위한 엔지니어링 서비스 계약을 체결했습니다. 이는 양사가 세계 조선 부문의 자동화 발전을 목표로 체계적인 협력을 시작했음을 의미합니다. FBR(Fastbrick Robotics)은 어떤 회사인가요? FBR은 호주에 본사를 둔 로봇 기술 회사로, 특히 건설 자동화 로봇 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. FBR의 대표적인 기술은 '하드리안X(Hadrian X)'라는 건설 로봇입니다.  이 로봇은 동적 안정화 기술(DST, Dynamic Stabilisation Technology)과 장거리 붐 로보틱스를 활용하여 벽돌 쌓기 작업을 자동화하는 데 특화되어 있습니다. 하드리안X는 실외 환경에서도 안전하고 빠르게 작업할 수 있으며, 시간당 최대 500개의 벽돌을 쌓아 일반적인 주택의 벽을 하루 만에 완성할 수 있을 정도의 속도와 효율성을 자랑합니다.  FBR은 이러한 기술을 바탕으로 '서비스형 벽체 건설(WaaS, Wall-as-a-Service)'과 같은 새로운 사업 모델도 개발하고 있습니다. FBR은 호주증권거래소(ASX)와 미국 장외거래시장(OTCQB)에 상장되어 있으며, 건설 분야를 넘어 조선, 철강, 에너지 산업으로 로봇 응용 기술을 확장하려는 계획을 가지고 있습니다....

조선업 기술 대전환과 WAAM 기술의 역할

  조선업 기술 대전환과 WAAM 기술의 역할 ​ 조선업은 현재 인공지능, 디지털트윈, 로보틱스, 증강현실, 그리고 3D 프린팅과 같은 첨단 기술의 융합을 통해 '스마트 조선소'로의 전환을 가속화하고 있습니다. 이러한 기술 혁신은 생산 방식의 효율성을 높이고, 비용을 절감하며, 품질과 안전성을 향상시키는 데 크게 기여하고 있습니다. 그중에서도 3D 프린팅 기술, 특히 WAAM(Wire Arc Additive Manufacturing)은 대형 금속 부품 제작 및 수리 분야에서 조선업의 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. ​ WAAM(Wire Arc Additive Manufacturing) 기술 개요 WAAM은 와이어 형태의 금속 재료를 아크 용접을 통해 녹여 층층이 쌓아 올리는 방식의 금속 3D 프린팅 기술입니다. 이는 DED(Direct Energy Deposition) 방식의 일종으로, 제어된 전기 아크를 열원으로 사용하여 금속을 용융시키고 적층합니다. ​ WAAM 기술은 MIG(GMAW), CMT, TIG(GTAW) 등 다양한 용접 방식을 활용할 수 있으며, 특히 MIG 방식은 빠른 증착 속도와 저렴한 비용으로 대형 부품 제작에 유리합니다. 스테인리스강, 알루미늄, 구리 합금, 고강도 강철 등 다양한 표준 용접 와이어를 재료로 사용할 수 있다는 점도 큰 장점입니다. ​ 조선업에 WAAM 기술이 중요한 이유 조선업은 선박 건조에 사용되는 부품의 크기가 매우 크고, 다양한 종류의 금속 재료가 사용되며, 복잡한 형상의 부품이 많다는 특징이 있습니다. 또한, 선박 운항 중 발생하는 부품 손상에 대한 신속하고 효율적인 수리도 중요합니다. WAAM 기술은 이러한 조선업의 특성에 매우 적합한 여러 장점을 제공합니다. ​ 대형 부품 제작 능력:  WAAM은 다른 3D 프린팅 기술에 비해 대형 구조물을 비교적 빠르게 제작할 수 있습니다. 이는 선박 건조에 필요한 크고 무거운 금속 부품을 생산하는 데 유리합니다. 비용 및 시간 효율성:  기존의 주...

조선업 기술 대전환의 서막: 스마트 조선소로의 진화

  조선업 기술 대전환의 서막: 스마트 조선소로의 진화 현재 조선업계는 단순한 기술 발전 수준을 넘어 산업의 근본적인 체질이 변화하는 중대한 전환점에 서 있습니다. 인공지능(AI), 디지털트윈, 로보틱스, 증강현실(AR), 3D 프린팅 등 첨단 기술들이 동시에 성숙 단계에 접어들면서, 전통적인 조선소를 '스마트 팩토리'로 대체하는 새로운 제조 패러다임이 강력하게 부상하고 있습니다. 이러한 기술 집합체는 조선업의 전 영역을 재편하며, 이 변화를 주도하는 국가와 기업이 미래 해양 산업의 주도권을 확보할 것이라는 전망이 나오고 있습니다. ​ AI와 디지털트윈의 융합: 설계 및 운영의 혁신 이러한 기술 대전환의 가장 강력한 축은 인공지능(AI)과 디지털트윈의 융합입니다. AI는 이미 선박의 선형 최적화, 설계 자원 배분, 생산 공정 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용되어 효율성을 높이고 있습니다. 여기에 디지털트윈 기술이 결합되면, 실제 운항 중인 선박의 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 이를 설계 단계에 즉각적으로 반영하는 '실시간 운영-설계 피드백 루프'가 작동하게 됩니다. ​ 이러한 피드백 시스템을 통해 설계는 더욱 정밀해지고, 선박의 에너지 효율성과 안전성은 비약적으로 향상됩니다. 이는 단순히 설계를 고도화하는 것을 넘어, 조선업의 사고방식 자체가 진화하는 과정으로 평가받고 있습니다. 예를 들어, 운항 데이터를 통해 특정 부품의 마모율이나 성능 저하를 예측하고, 이를 다음 설계에 반영하여 내구성을 강화하거나 유지보수 주기를 최적화할 수 있습니다. 또한, 디지털트윈 환경에서 다양한 운항 조건을 시뮬레이션하여 최적의 운항 경로를 제시하거나 비상 상황에 대한 대응 훈련을 진행하는 것도 가능해집니다. HD현대와 같은 기업들은 이러한 디지털 혁신을 통해 조선 및 해양 산업의 패러다임 전환을 선도하고 있습니다. ​ 로보틱스와 자동화: 인력난 해소와 생산성 향상 전 세계 조선업계는 숙련된 기술 인력 부족이라는 만성적인 문제에 직면해 있습니다...

로봇이 배를 만든다!

  한국 조선업의 로봇 생산 시스템 분석 및 미래 전망 ​ 서론 글로벌 조선 시장은 기술 혁신과 경쟁 심화라는 격변의 시대를 맞이하고 있습니다. 특히 한국 조선업은 과거의 영광을 되찾고 세계 시장을 선도하기 위해 끊임없는 노력을 기울이고 있습니다. 최근 수주량 증가와 함께 새로운 기회를 맞이하고 있지만, 동시에 숙련 인력 부족, 환경 규제 강화, 후발국과의 경쟁 심화 등 다양한 도전에 직면해 있습니다. 이러한 상황에서 로봇 자동화는 한국 조선업이 생산성을 혁신적으로 높이고 기술 경쟁력을 강화하며 지속 가능한 성장을 이루기 위한 핵심 전략으로 부상하고 있습니다. 본 보고서는 한국 조선업에 적용되고 있는 로봇 생산 시스템의 현황을 심층적으로 분석하고, 로봇 자동화가 생산 효율성에 미치는 다각적인 영향을 평가하며, 미래 조선 산업을 혁신할 AI 기반 휴머노이드 로봇의 기능과 역할을 전망합니다. 또한, 로봇 자동화 도입 과정에서 발생하는 도전 과제를 제시하고, 이에 대한 해결 방안을 모색하여 한국 조선업의 성공적인 로봇 자동화 전략 수립에 기여하고자 합니다. ​ 제1장 : 한국 조선업의 현황과 로봇 자동화의 필요성 1.1 한국 조선업의 위상과 도전 한국 조선업은 과거 세계 시장 점유율 1위를 차지하며 한국 경제 성장을 견인하는 핵심 산업으로 자리매김했습니다. 하지만 2008년 글로벌 금융 위기 이후 중국의 급부상과 유럽 조선업의 기술 혁신으로 인해 경쟁력을 잃고 어려움을 겪었습니다. 최근 몇 년간 LNG 운반선, 초대형 컨테이너선 등 고부가가치 선박 수주에 성공하며 다시금 재도약의 발판을 마련하고 있지만, 여전히 해결해야 할 과제들이 산적해 있습니다. 숙련 인력 부족: 조선업은 3D 업종이라는 인식과 낮은 임금 수준으로 인해 젊은 인력 유입이 줄어들고, 숙련공들의 고령화가 심화되고 있습니다. 이는 생산성 저하와 품질 문제로 이어질 수 있습니다. 환경 규제 강화: 국제해사기구(IMO)의 선박 온실가스 배출 규제 강화로 인해 친환경 선박 건조 기술 확보가 시급...