화낙, 도면 읽고 용접 프로그램 짜는 ‘AI 용접 에이전트’ 12월 출하… 구글 Gemini Enterprise 탑재

일본 화낙(FANUC)이 부품 도면을 읽고 로봇 아크용접 프로그램을 스스로 만드는 ‘AI 용접 에이전트’를 2026년 12월 말부터 출하한다. 화낙은 9월 11일 이 같은 신제품을 발표하며 구글 클라우드의 기업용 생성형 AI 플랫폼 Gemini Enterprise를 활용했다고 밝혔다. 5월 구글과 협업을 발표한 뒤 출하 일정까지 제시한 첫 피지컬 AI 제품이다.

화낙은 이 제품을 ‘제로 셋업, 제로 티칭’이라고 소개했다. 도면만으로 전류와 전압 같은 용접 조건과 로봇 동작 프로그램을 생성한다는 뜻이다. 가격과 성능 수치, 첫 고객사는 공개하지 않았다. 9월 16일 개막한 도쿄 빅사이트 국제용접전에서 실물을 시연했다.

작동 방식

발표에 따르면 작업자는 화낙 CRX 협동로봇의 태블릿 티칭펜던트에 내장된 카메라로 도면을 촬영한다. 별도 카메라나 장치는 필요 없다. AI가 부품을 해석해 용접 조건과 로봇 경로를 만들면 작업자는 그대로 실행하거나 미세 조정한 뒤 용접한다. 화낙 로봇에 연결된 용접 전원이라면 제조사와 관계없이 쓸 수 있어 기존 전원 장비를 바꿀 필요가 없다.

데이터 보안도 강조했다. 화낙은 고객 도면과 생산 데이터가 Gemini Enterprise의 기업용 보안으로 보호되며 다른 사용자의 AI 학습에 쓰이지 않는다고 밝혔다. 구글 클라우드와 따로 계약할 필요 없이 화낙 계약만으로 서비스를 이용할 수 있다.

겨냥하는 것은 인력 병목이다. 화낙은 용접 조건 설정과 로봇 티칭을 모두 할 수 있는 숙련 용접공이 세계적으로 부족해 소재와 부품 공급이 늦어지고 있다고 설명했다. 주요 대상으로 자동차와 트럭 부품, 건설 자재, 조선을 꼽았다.

화낙과 구글

이번 제품은 5월 13일 발표한 구글과의 협업에서 나왔다. 당시 화낙은 Gemini Enterprise와 구글의 로봇 소프트웨어 플랫폼 Intrinsic, 개발 환경 Flowstate를 활용한다고 밝혔다. 가반하중 3kg 협동로봇부터 2.3톤 대형 로봇까지 라인업을 갖췄고, 오픈소스 드라이버로 ROS를 지원하며, 구글 딥마인드 Gemini Robotics의 신뢰 테스터 프로그램에 참여하고 있다고 했다. 2025년 12월 국제로봇전 이후 피지컬 AI 용도로 1000대 넘는 로봇을 출하했다고도 밝혔다.

실적도 뒷받침한다. 화낙의 2026년 4~6월 연결 매출은 2310억3500만엔으로 17.7% 늘었고 로봇 부문 매출은 961억300만엔으로 18.7% 증가했다. 연간 전망은 매출 9481억엔, 영업이익 2180억엔으로 상향했다. 화낙은 같은 날 건설 현장용 초경량 이동식 협동로봇과 고속, 저변형 파이프 용접 시스템도 발표했고, 9월 30일에는 히타치와 피지컬 AI 제휴를 맺었다.

경쟁 구도

아크용접 로봇에서 화낙과 맞붙는 야스카와전기도 2026 국제용접전에 참가했다. 야스카와는 8월 31일 가반하중 12kg, 최대 도달거리 1410mm에 새 토크센서를 단 협동로봇 MOTOMAN-HC12를 출시하며 용도로 아크용접을 명시했고, 7월에는 구글 딥마인드와 에이전트형 로봇 시스템을 발표했다. 가와사키중공업의 정밀기계 및 로봇 부문은 용접보다 반도체용 로봇 덕분에 가장 빠르게 성장했다.

원리는 이렇다. 용접 도면에는 이음 형태, 용접 길이와 크기가 표준 기호로 적혀 있고, 숙련자가 이를 읽어 조건을 정한 뒤 토치 경로를 한 점씩 가르쳐 왔다. 기호를 해석하는 멀티모달 모델이 판독을 맡고, 화낙 소프트웨어가 결과를 조건과 동작으로 바꾸는 구조다. 다만 화낙은 정확도 데이터를 공개하지 않아 작업자가 얼마나 자주 수정해야 하는지는 알 수 없다.

한국 산업에 주는 의미는 크다. HD현대중공업, 한화오션, 삼성중공업 등 국내 조선소와 자동차 부품 협력사는 숙련 용접 인력 확보를 과제로 안고 있다. HD현대로보틱스 등 국내 로봇 업체도 용접 로봇을 공급하고 있지만, 도면에서 바로 프로그램을 만드는 상용 제품을 출하 일정과 함께 내놓은 사례는 아직 없다. 화낙이 조선을 핵심 대상으로 명시한 만큼 국내 조선 자동화 시장에서도 경쟁이 붙을 가능성이 있다.

남은 과제도 있다. 가격과 과금 방식, CRX 외 기종 지원 여부가 공개되지 않았다. 클라우드 모델을 쓰는 만큼 외부 네트워크를 제한하는 공장에서는 도입 장벽이 될 수 있다. AI가 정한 조건으로 용접했을 때 품질 책임을 누가 지는지도 조선처럼 안전이 중요한 업종에서 쟁점이 될 것이다.

앞으로 볼 일정은 출하가 시작되는 2026년 12월 말, 화낙의 7~9월 분기 실적, 그리고 자동차 부품사와 조선소의 첫 도입 사례다.