연구 · 선박 Physical AI 와이어

선박 피지컬 AI 브리핑 · 2026년 10월 23일

  • 선상가열·곡가공 AI: 이번 주기 신규 없음. 참고 논문(3월 게재, 신규 아님) — 티타늄 곡판 변형 예측, FEM 시뮬레이션 데이터 기반
  • ESAB ‘ROBBI AI’: 경로 티칭 없이 취부 편차에 실시간 적응하는 Physical AI 협동로봇 용접 (회사 발표)
  • HD현대 CIO(WKF): ‘Twin FOS’·드론 이미지 인식·팔란티어 온톨로지로 2030 지능형 자율 조선소 운영 방식 소개 (매일경제 보도)

슬라이드 1 · 선상가열·곡가공 AI (참고 논문, 신규 아님)

선박용 TA5 티타늄 곡판 선상가열 변형 예측 — BWO-BPNN

Ships and Offshore Structures, 2026-03-30 게재 (대련해사대·대련이공대). 수치는 논문 초록 기준.

  • CNN과 BPNN으로 선상가열 수축량 예측 → BPNN이 CNN보다 우수, 이후 **벨루가고래최적화(BWO)**로 BPNN 튜닝
  • 티타늄 선상가열 모델은 연강의 시뮬레이션·실험과 비교해 타당성 확인 → 티타늄 시뮬레이션 모델로 101세트 성형 조건 데이터 생성
  • BWO-BPNN MAPE: 수축 2.82%, 처짐 2.57% — 튜닝 전 BPNN 대비 MAPE 61.55%·68.89% 감소, 상대오차 모두 5% 미만 (논문 수치)
  • 한계: 학습·검증 데이터가 FEM 시뮬레이션 101세트 — 티타늄 실판 검증은 제한적
  • 의미(분석): 연강 중심이던 선상가열 ML을 특수선·해양용 티타늄 곡판으로 넓히는 흐름. 같은 계열 선행 연구(TA5, SSA-BP, 73세트, 2024)의 후속 성격

https://doi.org/10.1080/17445302.2026.2646547

슬라이드 2 · ESAB ROBBI AI (10/22, 회사 발표)

경로 티칭 없는 Physical AI 협동로봇 용접 — 실시간 적응·결함 징후 시 정지

  • 카메라·레이저 센싱으로 이음부를 파악하고 용접 경로를 스스로 생성 — 수동 경로 티칭 불필요
  • 용접 중 갭이 벌어지거나 좁아지면 이동·위빙·용접 조건을 실시간 조정 — InduSuite로 WPS·자격 요건 범위 안에서만 조정
  • 배포 전 시뮬레이션 기반 학습, 현장에서는 용접 데이터·영상을 계속 축적. 결함 징후 시 조건 조정 또는 용접 중지
  • AI 처리는 고객 현장 로컬 컴퓨터에서 수행(클라우드 비의존). MIG·TIG 지원, UR10e/UR20e 기반
  • 타깃: 다품종 소량·취부 편차가 큰 작업 — 배관 제작(회사는 데이터센터 등 인프라 예시), TIG
  • 의미(분석): 조선소 배관·의장 용접에서 협동로봇을 막아온 취부 편차 문제에 범용 용접 OEM이 경로 자동 생성·실시간 적응·결함 시 정지를 상용 제품으로 제시. 10/22 다룬 ARM Institute 과제(엣지 AI 적응형 후판 용접)와 같은 방향 — 조선소 로봇 셀의 비교 기준이 하나 추가 (조선 적용 사례는 발표에 없음)

https://www.assemblymag.com/articles/100525-physical-ai-enables-cobot-to-automate-welding

슬라이드 3 · HD현대 FOS — 2030 지능형 자율 조선소 (10/21, 보도)

드론으로 매일 갱신되는 디지털 트윈 + 온톨로지 기반 공정 영향 분석

이태진 HD현대 CIO·CDO, 제27회 세계지식포럼 발언 (매일경제 영문 보도).

  • FOS(Future of Shipyard): 2020년부터 추진. 1단계(데이터 가시화) 완료, 현재 2단계(연결·예측·최적화), 3단계 2030 지능형 자율 조선소
  • ‘Twin FOS’: 야드 전체 3D 시각화. 드론을 하루 여러 차례 띄워 AI 이미지 인식으로 블록·자재 위치와 생산 상황 추적
  • 팔란티어 온톨로지: 조선소 데이터와 현장 노하우 연결 → “특정 블록이 지연되면 어떤 후속 공정이 영향을 받나”에 AI가 답하는 구조
  • 지멘스와 협력: 설계→생산→선박 운영까지 엔지니어링 데이터를 잇는 디지털 트윈 개발 중
  • 배경: 숙련 인력 은퇴·신규 인력 유입 감소 대응 (CIO 발언)
  • 의미(분석): 조선소 디지털 트윈이 드론 이미지 인식으로 매일 갱신되는 운영 형태로 제시됨. 공정 관리 측면의 첫 활용처는 블록 지연의 연쇄 영향을 자동 추적하는 일정 관리

https://www.mk.co.kr/en/business/12181832

슬라이드 4 · 확인했으나 제외 · 다음에 볼 것

제외 항목과 관전 포인트

확인했으나 제외

  • HD현대로보틱스 양팔로봇 후속 보도(뉴시스 10/22): ‘초기 시제품, 정밀도·안전성·경제성 입증 과제’ 수준만 추가
  • HD현대 CAIO 김영옥 강연(10/22): 사진 기사
  • 핀칸티에리 BOOST², Path Robotics Rove, 한화 곡누리, 일본 개방공간 AI 로봇 과제, 2025 선상가열 논문: 기존 보도

다음에 볼 것

  • ROBBI AI의 조선·해양 배관 적용 사례와 선급 인증 여부
  • FOS 2단계 성과(예측·최적화 지표) 공개 여부
  • 선상가열 예측 모델의 실판 검증 데이터

슬라이드 5 · 출처

출처