자동차 제조모델이 로봇에 유리한 이유는 한마디로 “복잡한 기계를 싸고(원가), 많이(수량), 일정한 품질로(Q) 만드는 산업의 경제학”이 로봇과 거의 동일하기 때문입니다. 아래를 경제학 프레임(비용함수·학습곡선·거래비용·수요/보완재)로 풀어볼게요.
1) 비용함수 관점: 로봇은 전형적인 ‘고정비 산업’
로봇(휴머노이드/산업용)은 R&D, 공정 개발, 금형/지그, 테스트 인프라, 소프트웨어/안전 인증 같은 고정비(F)가 큽니다.
단위당 평균비용은 보통
F/Q: 생산량이 커질수록 급격히 떨어짐(규모의 경제)
c(Q): 변동비(부품/조립/검사). 공정 최적화로 완만히 하락
👉 자동차 회사는 이미 F가 큰 산업을 운영해왔고, Q를 크게 만드는 능력(생산·판매·공급망)이 있음.
따라서 로봇도 초기엔 비싸도, 1만대/10만대 구간에서 AC를 빨리 내릴 수 있는 플레이어가 유리합니다.
2) 학습곡선(Experience curve): “만들수록 싸지고 좋아진다”
복잡한 조립산업은 흔히 학습곡선이 강합니다.
Q: 누적 생산량(누적 경험)
b: 학습계수(공정·품질·불량률 개선 속도)
자동차는 수십 년 동안
공정 설계
불량률↓ / 수율↑
공정시간(Takt time)↓
부품 공용화
를 반복해온 산업입니다.
👉 로봇도 동일하게 관절/감속/모터/배선/열/방수/충격/안전에서 불량·리워크 비용이 핵심인데,
자동차는 이걸 시스템적으로 줄이는 방법론(lean, Six Sigma, APQP 등)을 이미 체화했습니다.
3) 모듈화·플랫폼 전략: “부품 공용화가 곧 원가”
자동차 ...
