자동차의 로봇 공학 사용 잠금 해제

로봇 혁명은 수십 년 동안 예상되었지만 아직 오지 않았습니다. 매년 자동차 제조업체와 공급업체는 수천 대의 로봇을 구매하는데, 이는 여전히 예측한 것보다 훨씬 적은 수입니다. 로봇은 예상보다 훨씬 오래 지속된 여러 장벽으로 인해 가능한 한 널리 사용되지 않습니다. 이러한 채택 장벽은 궁극적으로 국가의 제조 능력을 높이고 공급망을 개선할 기회를 놓칠 수 있습니다.

팬데믹이 상품 가용성의 부족을 악화시키고 중요한 공급망이 얼마나 쉽게 중단될 수 있는지에 대한 조명으로 인해 국가의 국내 역량을 강화하는 데 도움이 될 수 있는 기술과 솔루션에 집중하기에 이보다 더 좋은 시기는 없습니다. 최근 행정 명령에 따르면 이것이 바이든 행정부의 초점이 될 것이므로 지금이 행동해야 할 때입니다.

채택 장벽

일반적으로 자동차 산업에서 로봇 자동화의 광범위한 채택을 가로막는 세 가지 장벽이 있습니다. 무엇보다 비용이 너무 많이 듭니다. 비용에는 로봇 자체의 구매뿐만 아니라 기타 여러 중요한 관련 비용도 포함됩니다. 일반적인 로봇 작업 셀에는 광범위한 엔지니어링 조정이 필요합니다. 작업 셀에 하나 이상의 로봇을 배치하는 것은 비용이 많이 드는 작업입니다. 그런 다음 작업 셀이 엔지니어링되면 로봇을 프로그래밍해야 합니다. 로봇 프로그래밍은 많은 엔지니어와 비용을 지불해야 하는 제조업체의 골칫거리입니다. 로봇 공학 배포의 높은 비용은 소량의 제품이나 저가 제품을 생산하는 사람이 상각할 수 없으며 공급업체가 대규모로 출시할 여력이 없는 것으로 판명되었습니다. 국제 로봇 연맹(International Federation of Robotics)의 최근 연구 결과에 따르면 산업용 로봇의 평생 운영 비용 중 평균 75%가 프로그래밍에서 발생합니다. 작업이 변경될 때마다 응용 프로그램을 다시 프로그래밍해야 합니다.

채택에 대한 두 번째 장벽은 유연성입니다. 작업 셀을 설계하고 로봇을 프로그래밍하고 나면 어떤 식으로든 하고 있는 작업을 변경하지 않는 한 설정이 완료된 것입니다. 새로운 로봇이든 제조 공정의 변형이든 모든 변경에는 최소한 재프로그래밍이 필요하며 로봇 배치를 변경하기 위해 작업 셀을 재설계하고 재검증하는 프로세스가 시작될 가능성이 큽니다. 이러한 유연성으로 인해 로봇 공학은 소량으로 다양한 제품을 생산하는 사람에게 적합하지 않습니다.

세 번째 장벽은 작업실에 로봇을 추가하는 데 따른 열악한 한계 이점입니다. 단일 로봇을 프로그래밍하는 것은 어려운 일입니다. 충돌 없이 공유 공간에서 작동하도록 여러 로봇을 프로그래밍하는 것은 수개월의 엔지니어링 시간을 소비하는 매우 어려운 작업입니다. 사실, 다중 로봇 프로그래밍은 너무 어려워서 엔지니어는 효율성을 크게 떨어뜨리는 대신 프로그래밍 시간을 단축하기 위해 단순화합니다.

가장 일반적인 단순화는 실제로 여러 로봇이 충돌 없이 그러한 공간을 자주 공유할 수 있음에도 불구하고 둘 이상의 로봇이 도달할 수 있는 공간에 둘 이상의 로봇이 있는 것을 금지하는 "간섭 영역"을 사용하는 것입니다. 간섭 영역을 사용하기 때문에 4대의 로봇이 있는 작업 셀이 1대의 로봇보다 2배 미만의 성능을 달성한다는 사실을 발견하는 것은 드문 일이 아닙니다. 이러한 다중 로봇 작업 셀의 낮은 효율성은 로봇을 사용할 여유가 있는 회사에서도 로봇 사용을 줄입니다.

로봇의 잠재력을 깨우치려면 채택 장벽을 낮춰야 합니다. 우리는 자동차 부문의 모든 사람들이 로봇을 더 많이 사용할 수 있기를 바랍니다. 로봇 비용과 엔지니어링 시간이 줄어들 가능성이 낮기 때문에 우리가 제어하는 ​​핵심 수단은 배포 및 프로그래밍에 소요되는 시간과 비용입니다.

우리의 목표를 달성하려면 현재 상황에 적응할 수 있고 상대적으로 구조화되지 않은 작업 셀에서 작동할 수 있는 로봇이 필요합니다. 적응성은 신뢰할 수 있는 비전과 빠른 동작 계획이라는 두 가지 기능에 따라 달라집니다.

• 신뢰할 수 있는 비전—로봇이 주변 환경을 관찰하고 이에 반응할 수 있습니다. 민주화를 위해서는 비전이 신뢰할 수 있을 뿐만 아니라 상대적으로 저렴해야 합니다. 다행스럽게도 시력을 위한 좋은 저렴한 옵션이 많이 있으며 계속해서 더 좋아지고 저렴해지고 있습니다.
• 모션 계획(충돌 없이 로봇이 현재 자세에서 원하는 자세로 로봇을 얻는 방법을 계산하고 조정하는 프로세스)은 동적 환경, 특히 사람이 포함된 환경에 적응할 수 있을 만큼 충분히 빨라야 합니다. 모션 계획 성능은 역사적으로 범용 애플리케이션에 충분하지 않아 느리게 반응하거나 비전 없이 작동하는 로봇으로 이어집니다(예:로봇이 반응할 필요가 없도록 고도로 엔지니어링된 작업 셀에서). 그러나 최근 학계와 산업계의 발전은 모션 계획 병목 현상이 곧 사라질 것임을 시사합니다.

민주화는 또한 고성능을 달성하면서도 빠르게 프로그래밍할 수 있는 로봇을 필요로 합니다. 현재 우리는 고성능 또는 허용 가능한(그러나 여전히 긴) 프로그래밍 시간을 달성할 수 있으며 업계에서는 일관되게 후자를 선택했습니다. 프로그래밍 시간을 줄이고 성능을 향상시키는 유일한 솔루션은 프로그래밍 자체의 자동화를 높이는 것입니다.

엔지니어에게 모든 움직임을 안무하면서 여러 팔의 궤적에 대해 추론하도록 요청하는 것은 성공으로 가는 길이 아닙니다. 자동차 산업은 엔지니어의 노력의 대부분 또는 전부를 제거하는 새로운 소프트웨어 도구가 필요합니다. 따라서 엔지니어는 로봇이 수행할 작업을 지정하기만 하면 소프트웨어가 로봇 프로그램을 생성할 수 있습니다. 이러한 발전은 Java 또는 Python과 같은 고급 언어의 일반(로봇이 아닌) 프로그래밍이 어셈블리 언어로 프로그래밍하는 것보다 훨씬 더 큰 프로그래머 생산성을 가능하게 하는 것과 거의 동일한 방식으로 로봇 프로그래머의 생산성을 향상시킬 것입니다. 두 경우 모두 핵심은 프로그래머에게 더 높은 수준의 추상화를 제공하고 소프트웨어 도구를 사용하여 이 쓰기 쉬운 코드를 하위 수준에서 필요한 코드로 자동 변환하는 것입니다.

로봇 공학 산업은 자동차 제조 부문 및 공급망에서 잠재력에 거의 도달하지 않았지만 몇 가지 핵심 영역의 혁신으로 훨씬 더 큰 가치를 실현할 수 있습니다. 로봇을 민주화하면 많은 자동차 회사에서 추가 로봇을 도입하여 큰 이익을 얻을 수 있습니다. 또한 비용을 절감하고 작업 셀에 로봇을 추가하는 한계 이점을 개선함으로써 가치 제안을 추가할 수 있습니다. 최종 결과는 국내 제조 능력이 크게 증가하고 보다 안정적인 국내 공급망을 구축할 수 있는 기회가 될 것이며, 이는 향후 자재 또는 노동 분야에서 팬데믹 수준의 혼란에 대비하여 국가를 더 잘 준비하는 데 도움이 될 것입니다.