로봇 엔지니어 면접 준비 예시

누리로보틱스에서 포장 공정 셀을 구축할 때, 제품 규격과 작업 순서, 설비 신호 대기 시간을 포함해 목표 사이클타임을 산정했습니다. 저는 6축 로봇 3대의 작업 구간을 나누고, 한 로봇이 적재를 기다리는 동안 다른 로봇이 다음 제품을 준비하도록 레이아웃과 동선을 조정했습니다. 시뮬레이션 뒤 현장에서 반복 운전하며 목표와 실측을 같은 시작·종료 신호 기준으로 비교했습니다. 그 결과 목표 대비 97%를 달성했고, 간섭이 생긴 구간은 동선을 다시 구성해 보완했습니다. 사이클타임은 로봇 동작뿐 아니라 신호 대기까지 함께 봐야 한다는 점을 배웠습니다.

누리로보틱스 비전 픽킹 현장에서는 같은 설정인데도 제품 위치에 따라 결과가 흔들려, 저는 기준점을 고정한 뒤 반복 측정값으로 캘리브레이션 오차를 비교했습니다. 작업 영역의 기준 위치 9곳에서 각 10회씩 측정하고, 평균 위치 편차를 비교 지표로 삼았습니다. 카메라와 로봇 기준 좌표 설정, 촬영 거리, 조명 조건을 절차에 고정하고 조명 3종을 시험해 반사 영향이 적은 조건을 선택했습니다. 대상물 위치와 그리퍼 파지 상태도 함께 확인했습니다. 위치 오차는 0.35밀리미터에서 0.12밀리미터로 줄었고, 픽킹 성공률은 98.4%가 됐습니다. 조건과 측정 기준을 같이 표준화해야 재현성이 생긴다는 점을 배웠습니다.

누리로보틱스 협동로봇 셀에서 작업자가 제품을 보충하는 구간과 로봇 동작이 겹쳐, 저는 위험성평가에서 접근 위치와 예상 접촉 위험을 먼저 나눠 정리했습니다. 작업자가 접근할 수 있는 구간에는 감속 영역을 설정하고, 보호 조건이 해제되거나 정지 신호가 들어오면 동작을 멈추도록 시나리오를 구성했습니다. 이후 안전 정지 시나리오 12종을 조건별로 실행해 정지 여부와 재가동 전 확인 항목을 기록했습니다. 위험성평가표와 시운전 체크리스트를 대조해 누락을 점검했고, 46개 항목으로 현장 검증을 마쳤습니다. 위험을 문서로 식별하는 단계와 실제 정지 동작을 확인하는 단계를 분리해야 한다고 배웠습니다.

도담오토메이션에서 설비 24기의 통신 상태를 관리할 때 오류가 월 9건 발생해 원인을 찾는 데 시간이 걸렸습니다. 저는 한 달 동안 같은 설비에서 반복된 건도 발생 시점별로 기록하고, 통신 끊김과 신호 상태 불일치를 구분해 집계했습니다. 설비당 평균 180개 신호를 맵으로 정리하고, HMI 화면 14종에 정상·대기·오류 상태를 표시했으며 알람 코드 62종에는 확인 순서와 조치 절차를 붙였습니다. 그 결과 월 오류 건수는 1건으로 줄었습니다. 신호 맵은 원인 추적을, 화면과 알람 기준은 현장 대응의 일관성을 높인다는 점을 배웠습니다.

박스 규격과 무게가 달라지는 피킹 셀이라면 저는 먼저 최소·최대 박스 크기와 무게, 시간당 물량, 성수기 목표, 컨베이어 속도와 투입 간격을 정리하겠습니다. 그다음 박스 유형별 접근 자세와 그리퍼 파지 범위를 확인하고, 작업별 로봇 동작 시간에 비전 판정과 설비 신호 대기 시간을 더해 병목을 찾겠습니다. 누리로보틱스에서는 연 8건의 셀을 구성하며 로봇 2~4대의 배치와 동선을 검토했고, 목표에 미달한 2건은 동선을 다시 설계했습니다. RoboDK로 간섭과 동작 순서를 확인한 뒤 실제 투입률과 정체 구간을 현장에서 측정하겠습니다. 평균만 보지 않고 박스 조건별 처리량을 검증해야 성수기에도 안정적인 셀이 된다고 생각합니다.

비전 완료 신호가 늦거나 누락되는 상황에서는 저는 정상 순서를 로봇 대기, 촬영 요청, 비전 판정 완료, 픽킹 허가, 컨베이어 이송으로 나눠 설계하겠습니다. 각 단계에 완료 확인 조건을 두고, 정해진 시간 안에 응답이 없으면 타임아웃 알람을 띄워 로봇과 컨베이어를 안전한 대기 상태로 유지하겠습니다. 도담오토메이션에서 설비 24기의 신호 맵과 알람 62종을 정리할 때 상태별 표시와 조치 기준을 연결했습니다. 현장에서는 신호 강제 시험으로 누락과 지연을 각각 만들고, 알람 발생과 원인 제거 후 재가동 조건까지 확인하겠습니다. 오류를 표시하는 데 그치지 않고 복구 가능한 상태를 분명히 하는 것이 중요합니다.

시뮬레이션과 실제 셀의 차이가 발견되면 저는 먼저 로봇 원점, 지그 기준 좌표, 설치 오차, 케이블과 주변 장치 위치를 다시 확인하겠습니다. 누리로보틱스에서 2024년 프로젝트 6건에 오프라인 프로그래밍을 적용할 때 로봇과 지그 모델 28종을 구축하고, 간섭과 접근 자세를 사전에 점검했습니다. 실제 현장에서는 기준점을 다시 맞춘 뒤 저속 운전으로 경로와 여유 공간을 확인하고, 변경된 좌표와 간섭 위치를 모델 및 체크리스트에 반영하겠습니다. 이 방식으로 프로젝트당 현장 티칭 시간을 32시간에서 11시간으로 줄였습니다. 시뮬레이션은 현장 검증을 대체하지 않으며, 차이를 다음 설계에 남겨야 효과가 이어진다고 배웠습니다.

인수 직후 운영자가 픽킹 실패나 알람을 만나면 저는 알람 코드, 발생 시점, 대상물 상태를 먼저 확인하도록 교육하겠습니다. 도담오토메이션에서 정리한 알람 대응 절차처럼 원인별 확인 순서를 안내하고, 로봇 동작 범위에 들어가기 전 정지 상태와 안전 조건을 확인하게 하겠습니다. 누리로보틱스에서는 설비 담당자 교육을 연 12회 진행하고 인수인계 문서 8종을 작성했습니다. 교육 때는 알람 발생 상황을 직접 재현하게 하고, 운영자가 알람 확인부터 안전한 복구와 재가동까지 수행하는지 체크리스트로 평가하겠습니다. 문서 전달로 끝내지 않고 실제 조작을 확인해야 운영자가 현장에서 스스로 대응할 수 있다고 배웠습니다.

WMS와 로봇 셀을 직접 연동한 경험은 없습니다. 가장 가까운 경험은 도담오토메이션에서 설비 24기의 신호 맵 4,320개 항목을 정리하고 HMI 상태 화면 14종과 알람 체계를 구성한 일입니다. 저는 신호의 의미와 정상·오류 상태, 복구 조건을 정리해 설비 간 연동을 검증했습니다. WMS 연동에서는 주문과 작업 지시, 셀 상태, 완료 수량, 통신 장애 시 재처리 기준을 추가로 확인해야 한다고 이해하고 있습니다. 입사 후 첫 2개월 동안 회사의 인터페이스 표준과 데이터 흐름을 익히고, 6개월 안에 피킹 셀 프로젝트에서 메시지와 예외 상황을 시험 항목으로 정리해 연동 검증 역량을 보완하겠습니다.

3D 비전 혼합 박스 디팔레타이징을 직접 구현한 경험은 없습니다. 가장 가까운 경험은 누리로보틱스에서 2D 비전 픽킹 6건을 수행하며 핸드-아이 캘리브레이션과 조명, 대상물 편차, 그리퍼 조건을 함께 조정한 일입니다. 저는 촬영 파라미터 12종을 정리하고 위치 오차를 0.35밀리미터에서 0.12밀리미터로 줄였습니다. 3D 적용에서는 깊이 측정 오차와 가림, 박스 간 접촉, 적재 안정성, 파지 순서를 별도로 검증해야 합니다. 입사 후 2개월 동안 기존 셀의 데이터와 검증 기준을 익히고, 6개월 내 피킹 셀 업무에서 박스 조건별 인식률과 파지 성공률 시험을 설계해 부족한 경험을 보완하겠습니다.

누리로보틱스 비전 픽킹에서는 실패 원인을 조명 설정으로 볼지, 그리퍼와 대상물 조건까지 볼지 의견이 달랐습니다. 저는 같은 촬영 조건에서 대상물 위치와 방향을 바꾸어 실패가 반복되는 지점을 기록하고, 비전 인식과 실제 파지 결과를 따로 비교했습니다. 이어 조명 3종과 촬영 파라미터 12종을 순차적으로 바꾸고, 그리퍼 접촉 위치와 대상물 편차도 함께 확인해 원인을 분리했습니다. 검증 결과 특정 조명에서 인식률은 안정됐지만 파지 실패는 그리퍼 조건에 남아 있었습니다. 조건을 나눠 시험한 뒤 함께 기준을 정리했고, 최종 픽킹 성공률은 91%에서 98.4%로 높아졌습니다. 공통 지표와 재현 가능한 시험이 협업의 근거라고 배웠습니다.

도담오토메이션 AMR 파일럿 운영 중 자재 적치 위치가 바뀌어 SLAM 지도와 실제 통로가 맞지 않는 구간이 생겼습니다. 저는 주행 중 위치 편차와 반복 정지 위치를 확인해 지도 갱신이 필요한 구간을 구분하고, 장애물 구간 4곳을 반영해 주 1회 지도를 업데이트했습니다. 변경 후에는 주행 경로 6개를 저속으로 점검하고, 현장 인원 18명에게 통로 변경과 운행 전 확인 절차를 교육했습니다. 반송 시간은 8분에서 5분으로 줄었지만, 시간 개선만으로 운영 적합성을 판단하지 않고 장애물 회피와 정지 동작도 확인했습니다. 지도 변경 이력과 운영 기준을 함께 공유해야 안전과 성능을 유지할 수 있다고 배웠습니다.