전체 로봇 설치의 11%, 협동로봇이 일반 제조업으로 번지고 있다

국제로봇연맹(IFR)이 2026년 9월 24일 발표한 World Robotics 2026에 따르면, 2025년 전 세계에서 가동 중인 산업용 로봇은 500만 대로 사상 최고치를 기록했다¹⁾. 같은 발표에서 협동로봇 설치는 전년 대비 7% 늘어 전체 산업용 로봇 설치의 약 11% 수준에 안착한 것으로 나타났다¹⁾.

더 주목할 변화는 로봇 수요의 무게중심이다. IFR은 로봇 수요의 중심이 자동차 산업에서 일반 제조업(General Industry)으로 이동했으며, 일반 제조업의 로봇 수요가 10년 사이 다섯 배로 늘었다고 분석했다¹⁾. 소량 다품종, 좁은 공간, 잦은 공정 변경이라는 일반 제조업의 조건은 협동로봇이 강점을 보이는 영역과 정확히 겹친다.

안전 기준도 바뀌었다. 2025년 개정된 ISO 10218 시리즈는 기존 협동로봇 안전 기술 사양(ISO/TS 15066)의 내용을 통합했고, ‘협동로봇’이라는 표현 대신 ‘협동 애플리케이션’이라는 개념을 채택했다³⁾. 로봇이 아니라 실제 작업 구성 전체를 기준으로 안전을 판단하겠다는 의미다.

이 글은 협동로봇을 검토하는 제조기업과 SI 파트너사를 위해 협업 단계 구분, 안전 설계 방식, 적합 공정 선정, 데이터 연동과 AI 확장까지 도입 전 과정을 실무 관점에서 정리한다.

출처: Tech Times, “China Builds 55 Percent of Its Own Factory Robots Now” (2026.09.25) – https://www.techtimes.com/articles/328056/20260925/china-builds-55-percent-its-own-factory-robots-now-us-closes-its-market.htm

1. 협동로봇이란 무엇인가: ‘로봇’이 아니라 ‘애플리케이션’의 개념

협동로봇(Cobot, Collaborative Robot)은 사람과 작업 공간을 공유하며 함께 일하도록 설계된 산업용 로봇이다. 기존 산업용 로봇이 안전 펜스 안에서 사람과 분리되어 작동했다면, 협동로봇은 힘·토크 감지, 속도 제한, 충돌 감지 등 내장 안전 기능을 바탕으로 사람 가까이에서 작동할 수 있다.

IFR은 협동 사용을 위해 설계된 로봇을 두 부류로 구분한다. 하나는 산업용 로봇의 본질 안전 설계 요건인 ISO 10218-1을 충족하는 로봇이고, 다른 하나는 이를 충족하지 않지만 국가 기준이나 자체 기준 등 다른 안전 기준을 따르는 로봇이다²⁾.

여기서 실무자가 반드시 이해해야 할 점이 있다. 협동로봇이라는 제품을 구매했다고 해서 그 작업이 자동으로 안전한 협동 작업이 되는 것은 아니다. 날카로운 공구를 장착하거나, 무거운 작업물을 빠르게 옮기거나, 작업자 머리 높이에서 동작한다면 같은 로봇도 위험한 애플리케이션이 된다.

개정 ISO 10218-2:2025가 ‘로봇 시스템’이 아닌 ‘로봇 애플리케이션’을 강조하며, 작업물·작업 프로그램·지원 설비를 모두 포함해 안전을 평가하도록 한 것도 이 때문이다³⁾. 협동 여부는 로봇의 사양이 아니라 실제 사용 방식이 설계·시험·확인된 결과로 판단된다.

2. 협업의 4단계: 우리 공정은 어느 수준의 협동이 필요한가

사람과 로봇이 ‘함께 일한다’는 말에도 여러 수준이 있다. IFR은 사람과 로봇의 상호작용 정도에 따라 협동 작업을 네 가지 유형으로 구분한다²⁾.

아래 단계로 갈수록 안전 설계와 검증의 난이도가 높아진다. 실무적으로는 공존이나 순차 협업 수준에서 출발하는 것이 도입 리스크를 줄이는 방법이다. 응답형 협업은 기술적으로 가능하더라도 위험성 평가와 인증 부담이 크고, 사이클 타임 확보도 어렵다.

중요한 것은 필요 이상의 협업 수준을 설계하지 않는 것이다. 작업자와 로봇이 동시에 같은 부품을 다룰 이유가 없다면, 순차 협업으로 구성하는 편이 안전성과 생산성 모두에 유리하다.

3. 협동로봇과 기존 산업용 로봇, 무엇을 기준으로 선택할까

협동로봇은 기존 산업용 로봇을 대체하는 제품이 아니다. 두 로봇은 설계 철학과 최적 적용 조건이 다르며, 공정 특성에 따라 선택이 달라진다.

선택의 핵심 질문은 “사람이 그 공정에 계속 남아 있어야 하는가”다. 공정 전체를 무인화할 수 있고 요구 속도가 높다면 기존 산업용 로봇이 유리하다. 반면 판단·검사·미세 조정처럼 사람의 역할이 남는 공정이라면 협동로봇이 공간과 비용 면에서 합리적이다.

또한 협동로봇도 협동 운전이 필요 없는 구간에서는 펜스나 영역 감지 센서를 병행해 고속으로 운전하는 구성이 가능하다. 협동로봇을 ‘항상 느리게 움직이는 로봇’으로만 볼 필요는 없다.

4. FA 관점: 협동 애플리케이션의 안전 설계 방식

협동 애플리케이션의 안전은 크게 네 가지 방식으로 확보한다. 이 방식들은 기존 ISO/TS 15066에서 정리되었으며, 2025년 개정으로 ISO 10218 시리즈에 통합되었다³⁾.

1. 안전 등급 감시 정지(Safety-rated Monitored Stop): 작업자가 협동 공간에 들어오면 로봇이 정지 상태를 유지하고, 작업자가 나가면 자동 재개한다.
2. 핸드 가이딩(Hand Guiding): 작업자가 로봇을 직접 잡고 움직여 위치를 지정하거나 중량물을 함께 다룬다.
3. 속도·간격 감시(Speed and Separation Monitoring): 센서로 작업자와의 거리를 측정해, 가까워질수록 감속하고 일정 거리 이내에서는 정지한다.
4. 동력·힘 제한(Power and Force Limiting): 접촉이 발생해도 인체에 허용되는 힘과 압력을 넘지 않도록 로봇의 출력을 제한한다.

속도·간격 감시 방식에서는 보호 이격거리를 산정해 센서 감지 범위와 감속 구간을 설계한다. 개념적으로는 다음과 같이 구성된다.

이 식에서 알 수 있듯, 로봇이 빠를수록 정지 거리가 길어지고 보호 이격거리도 커진다. 결국 공간 여유가 없는 현장에서는 로봇 속도를 낮출 수밖에 없고, 이는 사이클 타임에 직접 영향을 준다. 레이아웃 설계와 안전 설계를 분리할 수 없는 이유다.

동력·힘 제한 방식에서는 개정 표준에 통합된 생체역학적 한계값이 설계 기준이 된다. 신체 부위별로 허용되는 힘과 압력이 다르므로, 로봇의 동작 경로가 작업자의 어느 신체 부위와 접촉할 수 있는지를 먼저 분석해야 한다. 특히 끼임(Clamping) 위험이 있는 지점은 순간 충돌보다 엄격하게 관리해야 한다.

5. 협동로봇에 적합한 공정과 피해야 할 공정

협동로봇 도입 실패의 상당수는 공정 선정 단계의 판단 착오에서 비롯된다. 협동로봇의 특성과 맞지 않는 공정에 적용하면, 안전을 위해 속도를 낮추다가 생산성 목표를 달성하지 못하는 결과로 이어진다.

공정 선정 시에는 현재 작업자가 그 공정에서 수행하는 동작을 세분화해 보는 것이 효과적이다. 집기, 옮기기, 맞추기, 확인하기 중 어느 동작을 로봇이 맡고 어느 동작을 사람이 유지할지 구분하면, 필요한 협업 유형과 안전 방식이 자연스럽게 정해진다.

또 하나의 기준은 작업물 편차다. 부품의 위치나 자세가 매번 달라지는 공정은 비전 시스템이 필요하고, 그만큼 시스템 복잡도와 검증 기간이 늘어난다. 초기 도입이라면 작업물 위치가 지그로 고정되는 공정부터 시작하는 것이 바람직하다.

6. DX 관점: 협동로봇을 데이터로 연결하기

협동로봇은 기존 산업용 로봇보다 데이터 연결에 유리한 조건을 갖추고 있다. 대부분 관절 토크와 외력을 측정하는 센싱 구조를 갖추고 있어, 작업 과정에서 발생하는 힘 데이터를 품질 정보로 활용할 수 있다.

IFR 역시 향후 로봇 산업의 기술 흐름으로 IT와 OT의 결합을 제시하며, 로봇이 연결된 생산 시스템의 일부가 되고 개방형 인터페이스와 공장 데이터 통합이 중요해진다고 전망했다¹⁾. 협동로봇 데이터를 활용하는 대표적인 방식은 다음과 같다.

• 체결 품질 추적: 나사 체결 시 토크·각도 곡선을 제품 LOT와 함께 저장해 불량 발생 시 원인을 추적한다.
• 조립 이상 감지: 삽입·압입 공정에서 평소와 다른 반력 패턴이 나타나면 부품 불량이나 지그 마모를 조기에 감지한다.
• 가동 현황 가시화: 협동 운전으로 인한 정지·감속 빈도를 기록해 레이아웃이나 작업 동선의 개선 포인트를 찾는다.
• 재배치 이력 관리: 협동로봇이 여러 공정을 오갈 경우, 공정별 프로그램 버전과 성과를 함께 관리한다.

특히 정지·감속 이벤트 데이터는 협동로봇에서만 얻을 수 있는 중요한 운영 정보다. 작업자 접근으로 인한 정지가 잦다면 사이클 타임이 계획보다 늘어나고 있다는 신호이며, 작업 분담이나 동선 설계를 다시 검토해야 한다.

연결이 늘어날수록 보안 요구도 커진다. IFR은 연결된 로봇 환경에서 사이버보안이 물리적 안전만큼 중요해지고 있다고 강조했고¹⁾, 개정 ISO 10218-2:2025에도 산업용 로봇 안전과 관련된 사이버보안 요구사항이 추가되었다³⁾. 원격 접속과 프로그램 변경 권한은 반드시 통제된 경로로만 허용해야 한다.

7. AX 관점: AI가 넓히는 협동로봇의 역할

AI는 협동로봇의 약점으로 꼽히던 설정의 번거로움과 환경 변화 대응력을 보완하고 있다. IFR은 AI를 로봇의 핵심 조력 기술로 보고, 머신비전과 센싱, 데이터 기반 최적화를 통해 더 적응적인 작업 수행과 쉬운 프로그래밍이 가능해진다고 분석했다¹⁾.

협동로봇 현장에서 AI가 결합되는 방향은 다음과 같다.

• AI 비전 기반 파지: 정렬되지 않은 부품을 인식해 파지 위치를 계산하고, 신규 품종도 적은 학습으로 대응한다.
• 시연·자연어 기반 교시: 작업자가 시범을 보이거나 말로 지시하면 로봇 프로그램을 생성해 전문 인력 의존도를 낮춘다.
• 작업자 의도 예측: 작업자의 동작을 인식해 다음 필요한 부품이나 공구를 미리 준비하는 응답형 협업으로 확장한다.
• 모바일 매니퓰레이터: 자율이동로봇(AMR)에 협동로봇을 결합해 여러 설비를 순회하며 투입·취출을 수행한다.

휴머노이드 로봇도 주목받고 있지만 현장 적용은 아직 초기 단계다. IFR에 따르면 2025년 전 세계에서 판매된 풀사이즈 휴머노이드는 약 7,000대였으며, 아직 실험실에서 파일럿으로 넘어가는 단계라는 평가다¹⁾. 당분간 제조 현장의 인간-로봇 협업은 협동로봇과 AI의 결합이 현실적인 주력 경로가 될 가능성이 높다.

다만 AI가 개입할수록 로봇 동작의 예측 가능성이 안전 검증의 새로운 과제가 된다. AI가 경로를 스스로 생성하는 구조라면, 생성된 동작이 안전 설계 범위를 벗어나지 않도록 안전 제한 기능을 AI와 독립적으로 유지해야 한다.

8. 협동로봇 도입 로드맵과 실패를 줄이는 체크포인트

협동로봇은 도입 장벽이 낮다는 점이 장점이지만, 바로 그 때문에 검증 없이 빠르게 설치했다가 활용도가 떨어지는 사례도 적지 않다. 다음 단계를 따르면 리스크를 줄일 수 있다.

1. 공정 분석: 작업자 동작을 세분화하고, 로봇 담당 동작과 사람 유지 동작을 구분한다.
2. 협업 유형·안전 방식 결정: 필요한 최소 협업 수준을 정하고, 네 가지 안전 방식 중 적합한 조합을 선택한다.
3. 위험성 평가: 엔드이펙터, 작업물, 주변 설비를 포함한 애플리케이션 단위로 접촉·끼임 위험을 평가한다.
4. 사이클 타임 검증: 협동 운전의 속도 제한과 정지 빈도를 반영해 실제 생산 목표 달성 여부를 확인한다.
5. 데이터 연동·확산: 운영 데이터를 수집하고, 검증된 셀을 표준화해 다른 공정으로 복제한다.

현장에서 자주 발생하는 착오도 함께 점검해야 한다.

• “협동로봇이니 펜스가 필요 없다”: 애플리케이션 위험성 평가 결과에 따라 추가 보호 장치가 필요할 수 있다.
• “사양서 속도로 생산량을 계산한다”: 협동 운전 시의 제한 속도와 정지 시간을 반영하지 않으면 목표 생산량에 미달한다.
• “작업자 교육은 간단하다”: 협동 공간 진입 규칙, 비상 정지, 재가동 절차를 작업자 전원이 숙지해야 한다.

SI 파트너를 선정할 때는 로봇 설치 경험뿐 아니라 협동 애플리케이션 위험성 평가 수행 역량을 반드시 확인해야 한다. 예를 들어 A사처럼 머신 텐딩 셀 구축 경험이 많은 기업이라도, B사와 같은 조립 라인의 협력형 작업을 설계하려면 힘 제한 설계와 검증 경험이 별도로 필요하다.

협동로봇의 경쟁력은 로봇이 아니라 설계에서 나온다

협동로봇은 전 세계 산업용 로봇 설치의 약 11%를 차지하며 일반 제조업으로 빠르게 확산되고 있다¹⁾. 개정 ISO 10218은 협동의 기준을 로봇에서 애플리케이션으로 옮겼고, AI는 협동로봇이 수행할 수 있는 작업의 범위를 넓히고 있다.

본문의 핵심을 정리하면 다음과 같다.

• 개념: 협동 여부는 로봇 사양이 아니라 애플리케이션 단위의 설계·검증 결과로 결정된다.
• FA: 필요한 최소 협업 수준을 정하고, 안전 방식과 레이아웃, 사이클 타임을 함께 설계한다.
• DX: 힘·토크 데이터와 정지·감속 이벤트를 품질 추적과 운영 개선에 활용하고, 보안을 함께 설계한다.
• AX: AI 비전·교시·의도 예측으로 적용 범위를 넓히되, 안전 제한 기능은 AI와 독립적으로 유지한다.

제조기업은 사람의 역할이 남는 공정에서 협동로봇의 가치를 찾고, 순차 협업 수준에서 시작해 검증된 셀을 표준화하는 전략을 권한다. SI 기업은 로봇 설치를 넘어 위험성 평가, 사이클 타임 검증, 데이터 연동을 하나로 제공하는 역량을 차별화 요소로 삼아야 한다. 협동로봇의 성과는 결국 사람과 로봇이 어떻게 일을 나누도록 설계했는가에서 결정된다.

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