대부분의 공장에서 자동화는 고정되어 있다. 로봇과 기계는 하나의 특정 작업과 제품에 맞게 프로그래밍되어 있다. 라인을 변경하려면 재프로그래밍과 물리적인 툴링 교체, 혹은 장비 교환이 필요하며, 이는 몇 주 혹은 몇 달이 걸릴 수 있다. 샌프란시스코에 기반을 둔 Industrial Next 는 자신들이 이를 바꾸고 있다고 말한다.
TechCrunch Disrupt 2026의 Startup Battlefield 무대에서 오늘 발표한 이 스타트업은 비전, 작업 맥락, 모션을 연결하는 독자 기반 모델로 구동되는 AI 기반 자립형 로봇 스테이션을 만든다. 이 회사는 이를 통해 전통적인 프로그래밍 없이도 몇 주가 아닌 몇 분 만에 생산 라인을 재구성할 수 있다고 말한다. 목표는 전통적으로 인력이 필요한 복잡하고 섬세한 작업을 제조업체가 자동화할 수 있게 하는 것이다.
이 회사는 무대에서 BMW Group Technology Office와 파트너십을 맺고 제조 분야에서 Industrial Next의 AI 기반 정교한 조작 능력을 평가할 것이라고 발표했다.
Industrial Next는 2021년에 Lukas Pankau와 Allen Pan이 설립했으며, 두 사람 모두 이전에 Tesla에서 일했다. Pankau는 Waymo로 옮기기 전 Tesla에서 수석 전기 아키텍트로 근무했다. Pan은 Tesla의 자율 공장 사업을 이끌었고 이후 자율주행 회사 Neolix의 최고 아키텍트가 되었다.
두 사람은 Tesla에서 함께 일하면서 Industrial Next에 대한 아이디어를 떠올렸다. Pankau가 Pan을 처음 만난 것은 문자 그대로 Pan을 밟고 넘어지면서였는데, Pan이 밤샘 작업 후 공장 캣워크에서 자고 있었던 것이다. 두 사람은 처음에는 잘 맞지 않았지만 곧 일을 해내는 것에 대한 집착을 공유하고 있고 서로 보완적인 기술을 가지고 있음을 깨달았다.
첨단 차량 및 자율주행 기술이 수십 년 된 공장 설비 때문에 발목이 잡히는 것을 수년간 지켜본 후, 창립자들은 제조업이 다시 만들어져야 한다고 깨달았다.
“우리는 자동차로 할 수 있는 멋진 일들이 많았습니다. 기계 학습 알고리즘을 실행해 자동차를 설계할 수 있었죠. 하지만 로봇을 프로그래밍하는 방법은 알 수 없었고, 이는 Tesla 엔지니어들에게 꽤 흔한 일이었습니다,”라고 Pankau가 말했다. “엄청난 격차가 있었죠. 자동차 설계와 자율주행 시스템 설계 등 자기 일을 정말 잘하는 사람들이 있었고, 그들이 1980년대 장비를 보며 공장에서 실질적으로 좌절하고 있었습니다. 그래서 우리는 오늘날 가지고 있는 기술과 오늘날 우리가 아는 모든 것을 사용해 이것이 어떤 모습이어야 하는지 다시 생각하기 시작했습니다.”
두 사람은 다음 직장으로 옮긴 후에도 산업 장비에 대한 좌절감을 계속 생각했다. 그들은 연락을 유지하며 원하는 대로 작동하지 않았던 기계들을 자주 회상했고, 결국 자신들이 더 잘할 수 있다고 판단했다.
“저는 당시 Waymo에 있었는데, Tesla의 그 속도가 그리워서 머리가 지루하다시피 했습니다,”라고 Pankau가 말했다. 그는 Pan도 중국의 자율주행 시스템 개발사인 Momenta에서 비슷한 처지였다고 덧붙였다. Pan은 그들의 결론을 회상했다: “우리는 젊어지지 않고 있고, 여전히 분명히 이 일에 열정적입니다. 여전히 산업 기술에 대해 불평하고 있고요. 3년이 지난 시점이니, 회사를 시작해야 합니다.”
Pankau는 전통적인 산업용 로봇이 일반적으로 매우 구체적이고 반복 가능한 작업을 수행하도록 프로그래밍된다고 지적한다. 결과적으로 공정이나 제품의 사소한 변화도 로봇의 실패나 값비싼 다운타임을 초래할 수 있으며, 이는 제조업체들이 반복 가능성을 위해 제품을 단순화하도록 만든다.
로봇을 진정으로 유연하게 만드는 것은 또 다른 과제다. 로봇에는 엄청난 양의 학습 데이터가 필요하며, 인터넷으로 학습된 AI 모델과 달리 로보틱스에는 기계에 복잡한 물리적 작업 수행 방법을 가르칠 방대한 데이터셋이 부족하다.
“로봇이 춤을 추는 것 같은 멋진 일들은 할 수 있습니다. 그런 데이터가 있으니까요. 하지만 고정밀 물건을 조립하게 만들 수는 없습니다,”라고 Pankau가 설명했다. “바로 이 지점에서 우리는 시뮬레이션 환경을 사용해 이러한 고정밀·고민철도 작업을 수행하는 데 많은 진전을 이루었습니다. 우리 로봇의 핵심 노하우는 로봇에게 공정 전반에 대한 이해를 부여했다는 것이며, 그 이해는 실제 역학에 가까운 극도로 고충실도의 시뮬레이션 엔진을 사용해 구축했기 때문에 로봇이 부품을 거의 보지 않고도 이런 종류의 고정밀 작업을 수행할 수 있습니다.”
다시 말해, 로봇들은 실제 세계의 물리를 충실히 모방한 고도로 상세한 가상 세계에서 연습한다. Industrial Next의 로봇 스테이션은 재구성, 결합, 그리고 여러 제품 라인에 걸쳐 재배치될 수 있다. 새로운 작업은 하드코딩된 스크립트가 아니라 시뮬레이션과 시범을 통해 학습된다.
Pankau는 이 스타트업의 일부 워크스테이션이 이미 세계에서 가장 인기 있는 스마트폰 중 하나의 제조에 사용되고 있다고 설명했다. 이 로봇들은 제조업체들이 수년간 자동화를 시도했지만 실패했던 작업, 즉 섬세한 플렉스 케이블을 통과시키고 작은 커넥터 캡을 끼우는 작업을 수행한다. (그는 고객사를 밝힐 수 없었다.) 그는 또한 “필름 벗기기” 스테이션에 대해 설명했는데, 거기서 AI 기반 로봇이 카메라 모듈과 버튼에서 보호 필름을 인간의 속도와 맞먹거나 그 이상의 속도로 100% 정확도로 벗겨내며, 심지어 한 번도 본 적 없는 새로운 폰 모델과 생산 라인으로 옮겨져도 그렇다고 했다.
“우리는 Tesla에 있을 때 전통적인 기술로는 로봇 스테이션을 충분히 효과적으로 프로그래밍할 수 없어서 로봇 스테이션을 건너뛰곤 했는데, 바로 그때 갖고 싶었던 것이 이런 종류의 성능이었기 때문에 이 회사를 시작했습니다.”라고 Pankau가 말했다. “이제 우리는 단순히 휴대폰을 만드는 것보다 더 복잡한 작업에 이 기술을 적용하고자 합니다. 궁극적으로는 사람이 전혀 손대지 않고 자동차 전체를 엔드투엔드로 만드는 것까지 가고 싶습니다.”
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