사람은 부족한데, 조립은 여전히 손으로 한다

고용노동부의 2026년 상반기 직종별사업체노동력조사에 따르면, 4월 1일 기준 사업체의 부족인원은 46만 7천 명으로 전년과 비슷한 수준이었다¹⁾. 인력 부족을 해소하기 위해 사업체가 가장 많이 택한 방법은 채용비용 증액이나 구인 방법 다양화(68.4%)였고, 임금 인상 등 근로조건 개선(28.6%)이 뒤를 이었다¹⁾. 대부분의 기업이 여전히 사람을 더 구하는 방식으로 문제를 풀고 있는 셈이다.

한편 자동화와 인공지능 도입의 효과는 숫자로 확인되고 있다. 산업통상부에 따르면 '제조업 인공지능 대전환' 선언 이후 인공지능 체계를 도입한 170개 사업장에서 생산성이 30% 개선되고 불량률이 15% 줄었다.

그러나 중소 제조 현장에서 사람 손이 가장 오래 남아 있는 공정이 있다. 바로 조립이다. 부품을 집고, 방향을 맞추고, 끼워 넣는 일은 사람에게는 쉽지만 기계에게는 의외로 까다롭다. 이번 글은 작은 부품을 끼워 맞추는 조립 공정을 자동화할 때 어디서 막히고 무엇부터 설계해야 하는지 정리한다.

출처: 서울신문, "공장에 AI 입히니 생산성 30% 쑥…정부, '제조 AX' 전국 확산" (2026.09.11) – https://www.seoul.co.kr/news/economy/2026/09/11/20260911500200

1. 사람에게 쉬운 조립이 기계에게 어려운 이유

작업자는 부품 상자에 손을 넣어 아무렇게나 섞인 부품 하나를 집는다. 손 안에서 돌려 방향을 맞추고, 끼울 자리에 대 보고, 살짝 비틀어 밀어 넣는다. 잘 들어갔는지는 손끝 느낌과 '딸깍' 소리로 안다.

이 짧은 동작 안에는 보고, 판단하고, 보정하는 과정이 계속 반복된다. 사람은 부품이 조금 비뚤어져 있어도 알아서 맞추고, 잘 안 들어가면 각도를 바꿔 다시 시도한다.

기계는 다르다. 로봇은 기본적으로 정해진 위치에서 정해진 동작을 반복한다. 부품이 매번 같은 자리, 같은 방향으로 오지 않으면 파지하지 못하고, 조립 위치가 조금만 어긋나도 부품이 걸리거나 부러진다. 그래서 조립 자동화는 사람이 무의식적으로 하던 일을 하나씩 나눠, 각각을 기계가 할 수 있는 형태로 바꾸는 작업이다.

• 흩어진 부품 중 하나를 꺼낸다 → 부품 공급
• 방향을 맞춘다 → 부품 정렬
• 조립할 자리에 정확히 가져간다 → 위치 결정
• 밀어 넣는다 → 끼워 맞춤 조립
• 잘 들어갔는지 확인한다 → 조립 검사

이 가운데 가장 먼저, 가장 오래 고민해야 할 단계가 부품 공급과 정렬이다.

2. 부품 공급과 정렬: 조립 자동화의 절반

조립 자동화 프로젝트가 현장에서 멈추는 원인을 살펴보면, 로봇이 아니라 부품이 제때, 제대로 오지 않는 문제인 경우가 많다. 부품이 공급기 안에서 엉키거나, 뒤집힌 채 나오거나, 공급 속도가 조립 속도를 따라가지 못하면 로봇은 기다리거나 헛손질을 한다.

부품 공급 방식은 크게 세 가지로 나뉜다.

방식을 고를 때는 부품 하나만 보지 말고 하루에 몇 개를, 몇 종류를, 얼마나 오래 공급해야 하는지를 함께 봐야 한다. 진동식 공급기는 빠르지만 부품이 바뀌면 다시 설계해야 하고, 적재함 방식은 단순하지만 사람이 주기적으로 부품을 채워야 한다.

공급기에는 조립 속도보다 여유 있는 공급 능력과 부품이 쌓여 있을 수 있는 완충 구간이 필요하다. 공급이 잠깐 끊겨도 조립 공정이 바로 멈추지 않게 하기 위해서다. 부품을 넣는 호퍼(부품 저장통)의 용량도 중요하다. 작업자가 몇 분마다 부품을 채워야 하는지가 이 용량으로 결정되기 때문이다.

3. 부품 모양이 자동화 난이도를 바꾼다

같은 조립이라도 부품 모양에 따라 자동화 난이도가 크게 달라진다. 조립성 설계(DFA, Design for Assembly)를 체계화한 연구는 부품의 대칭성과 방향 구분 특징이 공급과 조립의 어려움을 좌우한다고 설명한다²⁾.

• 대칭인 부품: 어느 방향으로 와도 끼울 수 있으면 정렬할 필요가 없다
• 비대칭인데 구분이 어려운 부품: 앞뒤가 미세하게 다르면 공급기나 영상 장비가 방향을 구분하기 어렵다
• 서로 엉키는 부품: 고리나 홈이 있는 부품은 공급기 안에서 서로 걸려 막힘을 일으킨다
• 얇거나 연질인 부품: 집을 때 휘거나 겹쳐서 두 개가 한꺼번에 딸려 올 수 있다

그래서 조립 자동화를 검토할 때는 공급기업에 실제 부품 샘플을 충분히 보내는 것이 좋다. 도면만으로는 부품이 엉키는지, 공급기 안에서 어떻게 공급되는지 알기 어렵다.

부품을 직접 설계하는 기업이라면 한 걸음 더 나아갈 수 있다. 방향을 구분하는 작은 돌기를 하나 넣거나, 끼울 자리 입구에 모따기를 주는 것만으로도 자동화 설비의 복잡도와 비용이 크게 줄어드는 경우가 있다. 제품 설계와 자동화 설계를 함께 검토하는 것이 가장 효과적인 원가 절감 방법이다.

4. 끼워 맞춤 조립: 정밀도보다 '부품 정렬 오차 및 위치 편차 등을 보정할 수 있는 설계'

부품이 정확히 공급됐다면 이제 끼워 넣을 차례다. 끼워 맞춤 조립에서 가장 흔한 문제는 위치가 조금 어긋나 부품이 걸리는 것이다. 부품 치수의 편차, 고정 지그의 유격, 로봇의 위치 오차가 겹치면 사람이라면 쉽게 맞췄을 작은 어긋남이 조립 실패로 이어진다.

이 문제를 모든 장비의 정밀도를 높여서 해결하려 하면 비용이 급격히 올라간다. 그래서 실무에서는 부품 정렬 오차 및 위치 편차 등을 고려하여 보정 가능한 설계를 한다.

• 유도 형상: 끼울 자리 입구에 모따기나 경사를 두어 부품이 미끄러져 들어가게 한다
• 유연 장치: 그리퍼나 로봇 끝단에 약간 움직일 수 있는 순응 장치(컴플라이언스)를 달아 작은 위치 오차를 스스로 보정하게 한다
• 위치 보정: 끼우기 직전 촬영 장치(카메라)로 위치를 한 번 더 확인하고 로봇 경로를 보정한다
• 고정 장치: 조립 대상이 되는 몸체를 멈춤 장치와 감지기(센서)로 정확한 위치에 고정한다

조립하는 힘도 관리해야 한다. 너무 약하면 덜 들어가고, 너무 세면 부품이 깨지거나 변형된다. 압입 구간에 힘과 이동 거리를 함께 재는 장치를 두면, 조립할 때마다 "정해진 힘으로 정해진 깊이까지 들어갔는지"를 기록할 수 있다. 이 기록은 다음에 설명할 조립 검사의 핵심 자료가 된다.

5. 로봇은 작업 특성에 맞춰 고른다

조립 자동화에 쓰이는 로봇은 하나가 아니다. 작업 범위, 동작 방향, 속도, 사람과의 거리에 따라 알맞은 형태가 다르다.

로봇을 고를 때 가장 먼저 확인할 것은 끼우는 방향이다. 모든 부품을 위에서 아래로 끼운다면 스카라나 직교 로봇이 빠르고 경제적이다. 옆이나 비스듬한 방향으로 끼워야 하거나 부품을 돌려 끼워야 한다면 회전축을 더하거나 수직 다관절 로봇을 검토한다.

한 라인에 서로 다른 종류의 로봇을 섞어 쓰는 것도 흔하다. 공정마다 가장 알맞은 로봇을 고르면 성능과 비용의 균형을 맞추기 쉽다. 다만 로봇 종류가 늘어날수록 제어 체계와 유지보수 부담도 함께 늘어난다는 점을 고려해야 한다.

6. 완전 무인화가 아니어도 된다: 사람과 로봇의 역할 나누기

조립 자동화를 검토하는 기업의 목표는 크게 두 가지로 나뉜다. 하나는 사람의 관리를 최소화한 무인화 공정이고, 다른 하나는 사람 한두 명이 로봇과 함께 일하는 반자동 공정이다.

완전 무인화는 사람의 개입이 가장 적지만, 부품 공급부터 배출까지 모든 구간을 자동화해야 하므로 투자비와 설계 난이도가 높다. 예외 상황(파지 불량, 부품 공급 이상, 불량)을 기계가 스스로 처리하도록 만드는 데 많은 비용이 든다.

반자동 공정은 기계가 하기 어려운 일은 사람에게 남겨 두는 방식이다. 예를 들어 다음 작업은 사람에게 남겨 두는 경우가 많다.

• 부품 저장통이나 적재함에 부품을 채우는 일
• 완성품을 꺼내 상자에 담거나 다음 공정으로 옮기는 일
• 공급 이상이나 불량이 발생했을 때 확인하고 처리하는 일

이렇게 나누면 투자비를 줄이면서도 반복성이 높은 조립 동작 자체는 자동화할 수 있다. 작업자는 단순 반복 대신 설비 감시와 품질 확인 역할을 맡는다.

사람과 로봇이 같은 공간에서 일할 때는 안전 설계가 핵심이다. 국제표준화기구(ISO)의 협동 로봇 기술 규격(ISO/TS 15066)은 협동 산업용 로봇 체계와 작업 환경에 대한 안전 요구사항을 정하며, 산업용 로봇 안전 표준(ISO 10218)을 보완한다³⁾. 규격은 사람과 로봇이 함께 일하는 방식을 크게 네 가지로 나눈다.

• 안전 감시 정지: 사람이 작업 공간에 들어오면 로봇이 멈춘다
• 손 안내(핸드 가이딩): 사람이 로봇을 직접 잡고 움직인다
• 속도·거리 감시: 사람과의 거리에 따라 로봇 속도를 줄인다
• 동력·힘 제한: 접촉이 생겨도 다치지 않을 수준으로 로봇의 힘을 제한한다

협동 로봇이라는 이름만으로 안전이 보장되지는 않는다. 그리퍼에 날카로운 모서리가 있거나 끼우는 힘이 크다면, 위험성 평가를 거쳐 어떤 협업 운전 방식을 적용할지 정해야 한다.

7. 조립 검사: '조립이 잘 되었는가?'를 확인하는 방법

조립 자동화에서 검사는 선택이 아니다. 사람은 조립하면서 동시에 확인하지만, 기계는 확인하는 단계를 따로 만들어야 한다. 조립 불량은 대개 다음과 같은 형태로 나타난다.

• 누락: 부품 하나가 빠진 채 다음 공정으로 넘어감
• 덜 끼움: 부품이 끝까지 들어가지 않고 걸려 있음
• 방향 오류: 부품이 뒤집히거나 돌아간 채 조립됨
• 파손·변형: 과도한 힘으로 부품이 깨지거나 휨

이를 잡아내는 방법은 여러 가지를 함께 쓰는 것이 일반적이다.

• 영상 검사(비전 검사): 부품 유무, 방향, 외관 이상을 촬영해 판정한다
• 감지기(센서 등) 확인: 높이나 위치를 재서 부품이 끝까지 들어갔는지 확인한다
• 힘·거리 기록: 압입 과정의 힘 변화 곡선을 기준과 비교해 덜 끼움이나 파손 징후를 찾는다

특히 힘·거리 기록은 겉으로 보이지 않는 불량까지 잡아낸다는 장점이 있다. 겉보기에 잘 끼워졌어도, 평소보다 힘이 훨씬 적게 들었다면 체결부가 제대로 결합되지 않았을 가능성이 있다.

검사 결과에 따라 불량품을 자동으로 분리할지, 라인을 멈추고 사람이 확인할지도 미리 정해 둬야 한다. 불량이 연속으로 나오는데도 라인이 계속 돌면 부품만 낭비된다. 연속 불량 횟수에 따라 경보를 울리는 기준을 두는 것이 좋다.

8. 도입 전 정리할 것, 그리고 데이터로의 확장

조립 자동화를 공급기업과 상담하기 전에 다음 항목을 정리해 두면 검토 속도가 훨씬 빨라진다.

여기에 한 가지를 더 고려하면 좋다. 조립 설비가 남기는 기록을 처음부터 설계 시 반영하는 것이다.

조립 자동화 설비는 운전 중에 많은 정보를 만든다. 부품 공급기가 몇 번 공급 이상이 발생했는지, 로봇이 몇 번 파지에 실패했는지, 압입할 때 힘이 어떻게 변했는지, 어떤 불량이 언제 나왔는지 등이다. 이 정보를 모으면 어느 공정이 라인을 자주 멈추게 하는지 수치로 확인할 수 있고, 설비 종합 효율(OEE)을 계산할 수 있다. 공장 자동화(FA)에서 디지털 전환(DX)으로 넘어가는 지점이다.

데이터가 쌓이면 인공지능 전환(AX)으로 확장할 수 있다. 축적된 영상으로 인공지능 영상 인식 모델을 학습시키면, 공급 방향이 일정하지 않은 부품도 인식해 집을 수 있다. 압입 힘 곡선을 학습시켜 사람이 정한 기준으로는 잡기 어려운 미세한 조립 이상을 찾아낼 수도 있다. 처음부터 인공지능을 도입할 필요는 없지만, 처음 설치하는 설비가 이런 기록을 남길 수 있는지는 반드시 확인해 두는 것이 좋다.

본 콘텐츠는 스마트팩토리아에 의뢰된 프로젝트에서 도출한 주제를 바탕으로 재구성했으며, 의뢰 기업과 프로젝트를 식별할 수 있는 정보는 포함하지 않습니다.