더 똑똑해지는 공장 로봇

인공 지능(AI)이 사람들의 일상 생활에 어떻게 영향을 미치는지 예를 찾기 위해 멀리 볼 필요가 없습니다. 지능적 행동을 시뮬레이션할 수 있는 컴퓨터의 증거는 아마존의 알렉사와 애플의 시리와 같은 디지털 비서에서 볼 수 있으며 최근 지구 전역의 가정에서 등장하고 있습니다. Google 번역과 같은 서비스와 AI 기반 '챗봇'이 사람들을 맞이하고 문제를 처리하는 Microsoft 소프트웨어와 같은 제품의 콜 센터에서도 볼 수 있습니다. 현재 도로를 달리고 있는 차세대 자율주행 자동차도 AI를 사용합니다. 그리고 인공 지능은 산업 생산 프로세스, 특히 일반 제조에서도 빠르게 확산되고 있습니다. 제조 분야의 로봇과 자동화는 새로운 것이 아니지만, 차세대 로봇은 스스로 생각하고 결정을 내리고 추가 프로그래밍 없이 학습하기 시작한다는 점에서 이전 세대와 다릅니다.

오늘날 사용되는 일반적인 산업용 로봇은 단일 작업을 매우 정확하고 정확하게 수행하도록 프로그래밍되어 있습니다. 그러나 생산 실행이 변경될 때마다 이러한 로봇은 처음부터 다시 프로그래밍해야 하므로 시간과 기술 전문성이 필요한 작업입니다. 대조적으로 AI가 장착된 로봇은 '머신 러닝'이 가능할 수 있습니다. 즉, 작업을 연습하고 학습하여 스스로를 다시 프로그래밍하는 능력입니다. 이를 달성하기 위해 그들은 예를 들어 로봇 팔을 제어하는 ​​심층 신경망에 의존합니다. 시간이 지남에 따라 네트워크는 팔의 동작을 변화시키고 특정 물체를 집는 것과 같이 최종 목표에 더 가깝게 이끄는 동작을 선호합니다. 또한 많은 로봇이 협력하여 작업한 다음 학습한 내용을 공유함으로써 프로세스 속도를 높일 수도 있습니다.

이러한 추세는 산업용 로봇이 현재 안전상의 이유로 배치된 케이지에서 점점 더 복잡한 작업을 수행하고 인간 작업자와 상호 작용하고 협업할 공장 현장으로 이동하는 것을 보게 될 것입니다. 이는 사람과 기계가 함께 일하는 하이브리드 인력의 길을 열어줍니다.

시장 정보 컨설팅 회사인 IDC에 따르면 2020년까지 전 세계 2,000개 최대 제조 회사의 공장 작업자 중 약 60%가 로봇 공학, 3D 프린팅, AI, 인공 현실 또는 가상 현실과 같은 자동화를 가능하게 하는 지원 기술과 함께 일하게 될 것입니다.

한 예로 스웨덴계 스위스 회사인 ABB의 YuMi 로봇은 두 개의 팔이 있고 AI, 센서 및 카메라가 장착되어 있으며 인간과 협력하여 매우 섬세한 작업을 수행할 수 있습니다.

제조 환경에서 인공 지능과 기계 학습을 가능하게 하려면 금속 가공 도구, 광산 장비, 작업자 장비 및 데이터베이스와 같은 다양한 입력 소스에서 방대한 양의 데이터를 분석해야 합니다. 이를 통해 AI는 과거, 실시간 및 예상 운영에 대한 전체적인 관점을 생성하고 광산이나 공장 내에서 상호 연결된 센서 및 로봇 공학의 방대한 네트워크를 제어할 수 있습니다. 이러한 구성을 인더스트리 4.0 또는 인텔리전트 팩토리라고도 합니다.

아직 산업 부문에서 AI가 트렌드가 되기는 초기 단계이지만 상황은 빠르게 진행되고 있습니다. 예를 들어, 올해 초 ABB와 IBM은 로봇 공학 및 자동화에 대한 ABB의 전문성을 IBM의 AI인 Watson과 결합하여 이 분야의 개발을 가속화하기 위해 협력하겠다고 발표했습니다.

이러한 협업의 사용 중 하나는 Watson이 실시간 프로덕션 이미지를 분석하여 결함을 찾는 데 도움이 되도록 하는 것입니다. 지금까지 이러한 검사는 느리고 오류가 발생하기 쉬운 프로세스에서 수동으로 수행되었습니다. AI를 작동시키면 생산 라인을 통해 흐르는 양을 늘리는 동시에 품질 관리 전문가의 더 빠른 개입을 통해 정확성과 일관성을 개선할 수 있습니다.

제조 회사가 AI 배치를 고려하고 있는 분야는 지능형 로봇만이 아닙니다. 이른바 '챗봇'은 고객 서비스를 보다 효율적이고 사용자 친화적으로 만들기 위한 방법으로 소비자 대면 부문에서 보편화되고 있습니다.

챗봇은 인공 지능을 사용하여 사람들과 자연스럽게 흐르는 대화를 수행하는 컴퓨터 프로그램입니다. 회사에서 고객이나 직원에게 도움과 지원을 제공하는 데 사용됩니다.

Seco는 일상적인 문의나 작업에 대한 서비스를 개선하고 속도를 높이기 위해 고객 인터페이스에서 챗봇을 사용할 가능성을 찾고 있습니다. Seco의 전자 상거래 솔루션 책임자인 Brent Wilkinson은 "다양한 옵션을 탐색하고 평가하며 다른 시스템과 가장 잘 작동하는 동시에 학습 및 발전 능력도 갖추었습니다."라고 말합니다.

챗봇은 비교적 단순하고 일상적인 문의를 더 많이 처리하여 고객 서비스 직원이 더 복잡한 문제를 처리하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

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