TGES·마크니카, 휴머노이드 로봇 점검 실증 추진

도쿄가스 엔지니어링 솔루션즈(TGES)와 마크니카는 2026년 11월 5일 공장과 유틸리티 설비의 일상 점검을 휴머노이드 로봇에 맡기는 공동 실증을 시작한다고 발표했습니다. 우선 자율 보행 등 기본 동작을 검증하고, 앞으로 순찰과 정보 수집, 설비 조작으로 대상을 단계적으로 넓힙니다. 두 회사는 사람과 로봇이 협력하는 점검 모델을 확립할 계획입니다.

실증은 일상적인 순찰, 계기·외관 확인, 기록이 공장과 유틸리티 설비의 안정적인 가동에 필수인 반면, 점검 인력 확보와 숙련 기술 전수, 야간·휴일 업무가 현장의 부담이 되는 상황에서 추진됩니다. 기존 설비는 사람이 이동해 조작하도록 설계돼 계단과 단차, 문, 좁은 통로, 사람이 조작하는 스위치가 있습니다. 두 회사는 사람과 비슷한 형태와 가동 범위를 지닌 로봇을 활용해 대규모 설비 개조를 피하면서 점검을 맡길 방침입니다.

실증에서는 3D 레이저 스캔으로 얻은 실제 설비 환경 데이터와 NVIDIA Omniverse 라이브러리를 이용해 디지털 트윈(실제 설비를 재현한 가상 환경)을 구축합니다. 실제 현장 데이터를 시뮬레이션에 반영하고, 가상 공간에서 학습·검증한 결과를 실제 로봇에 적용하는 Sim2Real(가상 환경의 성과를 실제 기기에 반영하는 방식)을 반복해 동작 정확도를 단계적으로 높입니다. 가상 공간에서는 여러 로봇을 병렬로 가동하는 시뮬레이션도 수행해 학습과 검증의 효율을 높입니다. 로봇 학습에는 TGES가 정리하는 숙련자의 동작, 시점, 점검 순서 등의 데이터를 사용합니다.

TGES는 에너지 설비 현장을 실증 환경으로 제공하고, 설비별 점검 항목과 관리 기준을 점검 계획 및 수집 데이터 평가에 반영합니다. 마크니카는 AI 모델 개발과 데이터 수집 기반, 시뮬레이션 환경 구축을 맡습니다. 양사는 현장 지식을 바탕으로 시뮬레이션과 실제 기기 검증을 반복해 자율화와 고도화를 위한 데이터와 노하우를 축적할 계획입니다.

두 회사는 2026회계연도 중 실증 계획을 수립하고, 위험을 줄일 수 있는 시험 환경에서 기본 동작 검증을 시작할 예정입니다. 검증에서 얻은 지식을 토대로 적용 범위를 단계적으로 넓혀 2030년경 공장 설비의 자율 점검을 목표로 합니다. 향후에는 순찰과 정보 수집뿐 아니라 설비 조작도 로봇이 담당하게 하는 방침입니다. 현재는 계획 수립과 기본 동작 검증을 준비하는 단계이며, 자율 점검 달성을 보고한 것은 아닙니다.

도쿄가스 엔지니어링 솔루션즈(TGES)와 마크니카는 2026년 11월 5일 공장과 유틸리티 설비의 일상 점검을 휴머노이드 로봇에 맡기는 공동 실증을 시작한다고 발표했습니다. 우선 자율 보행 등 기본 동작을 검증하고, 앞으로 순찰과 정보 수집, 설비 조작으로 대상을 단계적으로 넓힙니다. 두 회사는 사람과 로봇이 협력하는 점검 모델을 확립할 계획입니다.

실증은 일상적인 순찰, 계기·외관 확인, 기록이 공장과 유틸리티 설비의 안정적인 가동에 필수인 반면, 점검 인력 확보와 숙련 기술 전수, 야간·휴일 업무가 현장의 부담이 되는 상황에서 추진됩니다. 기존 설비는 사람이 이동해 조작하도록 설계돼 계단과 단차, 문, 좁은 통로, 사람이 조작하는 스위치가 있습니다. 두 회사는 사람과 비슷한 형태와 가동 범위를 지닌 로봇을 활용해 대규모 설비 개조를 피하면서 점검을 맡길 방침입니다.

실증에서는 3D 레이저 스캔으로 얻은 실제 설비 환경 데이터와 NVIDIA Omniverse 라이브러리를 이용해 디지털 트윈(실제 설비를 재현한 가상 환경)을 구축합니다. 실제 현장 데이터를 시뮬레이션에 반영하고, 가상 공간에서 학습·검증한 결과를 실제 로봇에 적용하는 Sim2Real(가상 환경의 성과를 실제 기기에 반영하는 방식)을 반복해 동작 정확도를 단계적으로 높입니다. 가상 공간에서는 여러 로봇을 병렬로 가동하는 시뮬레이션도 수행해 학습과 검증의 효율을 높입니다. 로봇 학습에는 TGES가 정리하는 숙련자의 동작, 시점, 점검 순서 등의 데이터를 사용합니다.

TGES는 에너지 설비 현장을 실증 환경으로 제공하고, 설비별 점검 항목과 관리 기준을 점검 계획 및 수집 데이터 평가에 반영합니다. 마크니카는 AI 모델 개발과 데이터 수집 기반, 시뮬레이션 환경 구축을 맡습니다. 양사는 현장 지식을 바탕으로 시뮬레이션과 실제 기기 검증을 반복해 자율화와 고도화를 위한 데이터와 노하우를 축적할 계획입니다.

두 회사는 2026회계연도 중 실증 계획을 수립하고, 위험을 줄일 수 있는 시험 환경에서 기본 동작 검증을 시작할 예정입니다. 검증에서 얻은 지식을 토대로 적용 범위를 단계적으로 넓혀 2030년경 공장 설비의 자율 점검을 목표로 합니다. 향후에는 순찰과 정보 수집뿐 아니라 설비 조작도 로봇이 담당하게 하는 방침입니다. 현재는 계획 수립과 기본 동작 검증을 준비하는 단계이며, 자율 점검 달성을 보고한 것은 아닙니다.