출처 : https://factoryjournal.jp/42146/

독일에 본부를 둔 국제로봇연맹(IFR)은 2024년 2월 15일에, 2024년의 자동화, 로봇 기술의 주요 트렌드 TOP 5를 발표했다. 인공지능(AI)을 도입하려는 움직임이 앞으로 더 활발해질 것으로 보인다.

IFR은 2022년에 전 세계에서 가동되는 로봇의 대수가 약 390만 대라는 신기록을 달성했다고 발표했다. 인구 1만 명당 로봇의 대수(평균 로봇 밀도)는 151만 대에 달한다. 국제로봇연맹이 발표한 2024년의 자동화, 로봇 기술의 주요 트렌드를 소개한다.

트렌드① : 인공지능(AI)과 기계학습

①-1. 특별한 프로그래밍 스킬이 필요치 않음

로보틱스와 자동화 기술에서 인공지능(AI)을 사용하는 경향은 증가하고 있다. 생성형 AI의 출현으로, 대화형 AI 서비스 ‘Chat GPT’ 등의 도구가 널리 보급되었다.

로봇 기업은 사용자가 코드를 사용하는 대신 자연언어를 사용하여 로봇을 직감적으로 프로그램할 수 있는 AI가 주도하는 생성형 인터페이스를 개발한다. 작업하는 사람은 로봇의 움직임을 선택하여 조정하기 위해 특별한 프로그래밍 스킬을 가질 필요는 없다.

①-2. 예측 AI

또 한 가지 예는 로봇의 성능 데이터를 분석하여 기기의 미래 상태를 예측하는 AI다. 연속적으로 기기의 상태를 계측ㆍ감시하고, 설비의 열화 상태를 파악 또는 예지하여 부품을 교환ㆍ수리하는 ‘예지보전’을 통해 기업의 기계의 다운타임 비용을 절약할 수 있다.

자동차 부품 업계에서는 예측하지 못한 상황으로 인해 발생하는 생산 라인 및 설비의 일시적인 정지, 기기 사고 및 부품 부족, 전력 문제 등으로 생산이 일시 중단되어 생산 효율이 떨어지고 비용이 증가하게 되는 ‘뜻밖의 다운타임’이 발생하게 되면, 1시간당 130만 달러의 손실이 발생하게 된다.

예지보전을 하게 되면 비용을 크게 절감할 수 있다. 기계학습 알고리즘은 최적화를 위해 같은 프로세스를 실행하는 여러 개의 로봇을 통해 데이터를 분석할 수도 있다. 기계학습 알고리즘에 부여되는 데이터가 많을수록 알고리즘의 성능이 향상된다.

트렌드② : 새로운 용도로 확장되는 협동 로봇

인간과 로보틱스의 협업은 로봇 공학의 큰 흐름이다. 센서나 비전 테크놀로지, 스마트글래스의 급격한 발전으로 인해 로봇은 환경 변화에 실시간으로 반응하고 인간 작업자와 함께 안전하게 작업할 수 있다.

협동 로봇의 ‘애플리케이션(사용법)’은 무거운 짐을 들어 올리거나 반복 동작을 필요로 하거나 위험한 환경에서 이루어지는 작업을 지원하는 등 범위가 방대하다.

최근에는 숙련된 용접공이 부족하여 ‘코봇 용접’의 수요가 증가하고 있다. 코봇(COBOT)이란 Collaborative Robot의 줄임말로서, 협동 로봇을 뜻한다. 사람과 같은 공간에서 작업하고 제조의 생산성과 작업 성능을 향상시키는 역할을 한다.

자동화가 노동력 부족을 일으키는 것이 아니라 노동력 부족의 해결 수단을 제공하는 것이 자동화이다. 현재 로봇은 자동차나 전기ㆍ전자 제품 등의 제조업을 중심으로 도입되고 있지만, 앞으로는 그 밖의 제조업이나 非제조업에도 확장될 것으로 판단된다.

트렌드③ : 모바일 매니퓰레이터

협동 로봇에 특화된 경쟁 타사도 잇따라 시장에 진출하고 있다. 협동 로봇암과 자율주행 로봇(AMR)과 COBOT을 조합한 모바일 매니퓰레이터, 통칭 ‘MoMa’는 협동 로봇의 수요를 크게 확대시킬 가능성이 있는 새로운 사용례를 제공한다.

MoMa는 자동차 및 물류, 항공우주 등의 업계에서 머티리얼 핸들링 작업을 자동화한다. 이들은 로봇 플랫폼의 기동성과 매니퓰레이터 암의 민첩함을 모두 가지고 있다.

이로 인해 복잡한 환경을 내비게이트하고, 목적물을 조작할 수 있게 한다. 센서나 카메라를 장착하고, 기계나 설비의 점검 및 관리를 수행하는 로봇으로서, 제조 분야의 애플리케이션에 있어 매우 중요한 존재다.

모바일 매니퓰레이터의 큰 이점 중 하나는 인간 작업자와 협력하여 지원할 수 있다는 것이다. ‘숙련된 노동자의 부족’, ‘공장일에 지원하는 인원의 부족’으로 인해 앞으로 점점 더 수요가 증가할 가능성이 있다.

트렌드④ : 디지털 트윈

‘디지털 트윈 테크놀로지’는 가상의 복제품을 만듦으로써 물리적인 시스템의 성능을 최적화하는 툴로 이용되고 있다. 공장에서는 로봇의 디지털 통합이 점점 더 가속화되고, 디지털 트윈은 운용 중인 데이터를 활용하여 시뮬레이션하고, 그로 인해 예상되는 결과를 예측할 수 있다.

트윈은 순수하게 컴퓨터 모델로 존재하기 때문에, 비용을 절약하면서 안전성에 영향을 미치지 않고 스트레스 테스트 및 변경을 수행할 수 있다. 디지털 트윈은 디지털 세계와 현실 세계를 연결하는 다리 역할을 한다.

트렌드⑤ : 인간형 로봇

로봇 공학은 다양한 환경에서 폭넓은 태스크를 수행할 수 있도록 설계된 휴머노이드(인간형) 로봇에 있어 눈부신 발전을 이루었다. 두 팔과 두 다리를 가진 사람과 같은 디자인을 가짐으로써, 로봇은 실제로 사람을 위해 만들어진 작업 환경에서 유연하게 사용될 수 있다. 기존 창고 프로세스와 인프라 정비에도 도입할 수 있고, 휴머노이드가 PC나 스마트폰처럼 인간의 라이프스타일을 변화시킬 가능성이 있다.

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