Industrial Next는 몇 주 또는 몇 달이 아니라 몇 분 만에 서로 다른 작업과 제품 사이를 전환할 수 있는 로봇을 통해 공장이 산업 자동화에 접근하는 방식을 바꾸고자 한다. 샌프란시스코에 본사를 둔 이 스타트업은 자사의 자율 로봇 스테이션을 기존의 프로그래밍에 의존하거나 생산 라인이 변경될 때마다 장비를 교체하지 않고도 재구성할 수 있다고 말한다.
Industrial Next는 TechCrunch Disrupt 2026의 Startup Battlefield 무대에 참가해 기술을 공개했으며, 제조 환경에서 인공지능으로 지원되는 정밀 수작업 처리 역량을 평가하기 위해 BMW Group Technology Office와의 파트너십도 발표했다.
Industrial Next가 개발하는 것은 무엇인가?
이 회사는 컴퓨터 비전, 작업 맥락 이해, 자체 개발한 파운데이션 모델을 통한 동작 제어를 결합한 로봇 스테이션을 기반으로 한다. 회사에 따르면 각 제품에 대해 로봇에 고정된 명령어 시퀀스를 가르치는 대신, 자사의 스테이션은 여러 생산 라인에 맞게 재구성·통합·배포할 수 있다.
로봇은 직접 작성한 프로그래밍 코드만이 아니라 시뮬레이션과 실제 시연을 통해 새로운 작업을 학습한다. Industrial Next는 실제 세계의 역학을 모사하는 고정밀 시뮬레이션 엔진을 사용하므로, 해당 공정이 부품의 시야 확보에 전적으로 의존하지 않는 경우에도 정밀하고 복잡한 작업을 로봇에 학습시킬 수 있다.
고정형 프로그래밍에서 유연한 제조로
기존 산업용 로봇은 일반적으로 매우 구체적이고 반복 가능한 작업을 수행한다. 따라서 제품 형태나 공정 단계가 조금만 바뀌어도 로봇이 실패하거나 비용이 많이 드는 중단이 발생할 수 있으며, 이 때문에 공장은 때때로 가용한 자동화의 한계에 맞추기 위해 제품을 단순화한다.
회사는 자사의 일부 스테이션이 이미 세계에서 가장 널리 보급된 스마트폰 중 하나의 제조에 사용되고 있으며, 제조업체들이 이전에 자동화를 시도했지만 성공하지 못했던 작업을 수행한다고 말한다. 여기에는 정밀한 플렉시블 케이블을 통과시키고 작은 커넥터 덮개를 고정하는 작업이 포함된다. 또한 다른 스테이션은 카메라 모듈과 버튼에서 보호 필름을 제거하며, 새로운 휴대전화 모델과 생산 라인으로 이동한 뒤에도 성능이 사람과 비슷하거나 이를 웃돌고 정확도는 100%에 달한다고 회사는 설명한다.
이 발전이 중요한 이유는 무엇인가?
이러한 결과가 사실이고 회사가 이를 특정 사용 사례를 넘어 확장할 수 있다면, 신제품 출시나 기존 제품 설계 변경 시 생산 라인을 조정하는 데 필요한 시간을 줄일 수 있다. 여기서 중요한 점은 로봇을 다른 로봇으로 교체하는 것이 아니라 제조 스테이션 자체를 더 재사용하기 쉽게 만들려는 시도에 있다.
그러나 이 자료는 현재 배포 규모, 스테이션 비용, 준비 및 운영 과정에서 인간의 개입에 얼마나 의존하는지에 관한 독립적인 세부 정보를 제공하지 않는다. 또한 BMW Group Technology Office와의 협력 발표는 상업적 광범위한 도입이 아니라 평가 단계라고 설명한다. Industrial Next는 궁극적으로 자사의 기술을 더 복잡한 작업에 적용해 완전한 자동차 제조에 이르기를 원한다고 말하지만, 이 목표는 현재 발표에서 입증된 결과가 아니라 미래의 야심찬 계획으로 남아 있다.
회사 배경
Industrial Next는 2021년 Tesla에서 근무했던 Lukas Pankau와 Allen Pan이 설립했다. Pankau는 Waymo로 이직하기 전에 Tesla에서 수석 전기 아키텍처 엔지니어를 맡았으며, Pan은 Tesla에서 자율 공장 관련 업무를 이끈 뒤 자율주행 전문 기업 Neolix에서 수석 아키텍처 엔지니어가 됐다.