육체 노동에서 자동화로:일 없는 미래를 향한 길 추적

완전 자동화된 제품 제조를 향한 여정은 결국 인간의 노동에 대한 요구 사항을 제거합니다. 이를 제가 "일하지 않는 주간"이라고 부르고 싶습니다.  이 "목표"를 향한 진전은 인공 지능(AI) 및 로봇 공학의 진화와 복잡하게 연결되어 있습니다. 이 이야기에서는 이 야심찬 비전을 달성하는 데 있어서 AI의 역할과 주요 이정표를 탐구할 것입니다. 저는 10년 넘게 회사 웹사이트에서 로봇공학과 자동화의 역사적인 타임라인을 유지해 왔습니다. 매년 업데이트됩니다:https://futura-automation.com/2019/05/15/a-history-timeline-of-industrial-robotics/

1. 산업 혁명 이전(18세기 이전)

산업 혁명 이전에는 제조 공정이 대부분 수동적이고 노동 집약적이었습니다. 약 200만 년 전 선사시대 중앙아프리카에 “호모 에렉투스”가 처음 등장하기 전부터 고대 장인과 장인들은 수공구와 힘든 수작업 기술에 의존하여 제품을 생산했습니다(동굴 그림도 포함됩니다). 그러나 이러한 초기 단계에서도 기본적인 형태의 자동화가 나타나기 시작했습니다. 예를 들어, 레버, 바퀴, 물레방아, 기어 및 도르래는 간단한 기계에 동력을 공급하여 직물 생산 및 곡물 제분의 특정 측면을 자동화하는 데 사용되었습니다.

삶의 일부 측면을 재연하는 본질적으로 코일형 스프링, 물 또는 바람으로 구동되는 복잡한 기계인 오토마톤은 수천 년 전에 이집트 제국에서 존재하게 되었습니다. 보다 최근의 예로는 프랑스 스트라스부르 대성당에 있는 14세기 천문시계가 있습니다(저는 개인적으로 방문하여 놀랐습니다!). 1800년대 이전에는 복잡성과 제한된 도구 및 재료로 인해 복잡한 자동 장치를 의뢰할 수 있는 사람은 왕, 황제, 교황뿐이었습니다. 다음 비디오에는 초기 자동 장치의 몇 가지 예가 나와 있습니다.

2. 초기 산업혁명(18세기 말~19세기 초)

산업혁명은 제조업에 있어서 중요한 전환점이 되었습니다. 방적제니, 수틀, 증기기관 등의 혁신은 직물 제조에 혁명을 일으켜 생산성을 높이고 지루한 육체 노동에 대한 의존도를 줄였습니다. 1799년 엘리 휘트니(Eli Whitney)의 조면기 발명으로 종자에서 목화 섬유가 분리되는 과정이 자동화되어 생산 공정이 간소화되었습니다.

1790년경 엘리 휘트니(Eli Whitney)의 코튼 진

3. 대량생산(19세기 후반~20세기 초반)

19세기 말과 20세기 초에는 헨리 포드(Henry Ford)와 같은 선구자들이 개척한 대량 생산 기술이 등장했습니다. Ford는 자동차 제조에 조립 라인을 구현함으로써 생산 시간과 비용을 대폭 절감하여 추가 자동화를 위한 기반을 마련했습니다. 조립 라인에서는 복잡한 작업을 더 단순하고 반복적인 동작으로 분할함으로써 반숙련 작업자를 고용하여 전문적인 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.

헨리 포드 초기 자동차 생산 라인

4. 자동화 및 로봇공학(20세기 중후반)

20세기 중반에는 자동화와 로봇 공학이 크게 발전했습니다. 컴퓨터 수치 제어(CNC) 기계의 도입은 기계 가공 공정에 혁명을 일으켜 공작 기계의 정밀하고 자동화된 제어를 가능하게 했습니다. CNC 기계는 필수 정밀 부품(폐쇄 루프 서보 모터 및 위치 피드백 인코더)과 제어 소프트웨어(G 및 M 코드) 측면에서 산업용 로봇의 기반을 마련했습니다. 로봇은 공장에 투입되어 용접, 도장, 조립 등의 작업을 빠르고 정확하게 수행하기 시작했습니다. 1961년 General Motors가 최초의 산업용 로봇인 유압 작동식 Unimate를 설치한 것은 자동화 역사에 있어서 중요한 순간이었습니다.

초기 유압 Unimate 로봇

5. 컴퓨터화와 CAD/CAM(1970년대~1980년대)

1971년 인텔은 최초의 마이크로프로세서인 4004를 출시했습니다. 1970년대와 1980년대에는 제조업에서 컴퓨터화가 널리 채택되었습니다. CAD(컴퓨터 지원 설계) 및 CAM(컴퓨터 지원 제조) 시스템의 개발은 제품 설계 및 생산 계획에 혁명을 일으켰습니다. CAD/CAM 시스템을 통해 설계자는 자동화된 제조 프로세스에 대한 지침으로 직접 변환할 수 있는 제품의 디지털 모델을 만들 수 있었습니다. 이러한 컴퓨터 기술의 통합으로 생산이 더욱 간소화되고 효율성이 향상되었습니다.

최초의 마이크로프로세서인 Intel 4004

6. 프로그래밍 가능 논리 컨트롤러(PLC)의 부상(1980년대)

마이크로프로세서와 저렴한/유비쿼터스 컴퓨팅 및 Fortran, "C"와 같은 제어 언어의 개발로 산업화되고 전문화된 자동화 컴퓨터가 탄생했습니다. 1980년대에는 산업 자동화에 혁명을 일으킨 프로그래밍 가능 논리 컨트롤러(PLC)가 등장했습니다. PLC는 기존 전기 기계 릴레이 시스템을 디지털 제어로 대체하여 제조 공정을 더욱 유연하고 안정적으로 자동화할 수 있게 되었습니다. "래더 다이어그램"으로 알려진 릴레이 로직을 에뮬레이트하는 소프트웨어가 개발되었습니다. 기계와 장비를 제어하고, 센서의 입력을 모니터링하고, 논리 기반 작업을 실행하도록 PLC를 프로그래밍하여 공장 운영에 수동 개입의 필요성을 줄일 수 있습니다.

7. 사물 인터넷(IoT)과 스마트 제조(2000년대)

21세기는 제조업에 있어서 물리적 기술과 디지털 기술의 융합이 일어나는 시대입니다. 사물인터넷(IoT)은 공장 현장의 장치와 장비의 연결을 용이하게 하여 생산 공정을 실시간으로 모니터링하고 제어할 수 있게 해줍니다. 기계 및 제품에 내장된 스마트 센서는 귀중한 데이터 통찰력을 제공하여 예측 유지 관리, 품질 관리 및 생산 워크플로 최적화를 가능하게 합니다. 이 스마트 제조 시대는 더욱 지능적이고 자율적인 생산 시스템의 기반을 마련했습니다.

8. 인공 지능(AI) 및 기계 학습의 발전(2010년대)

2010년대와 20년대에는 인공지능(AI)과 “머신러닝”이 크게 발전하여 자동화된 제조 시스템의 역량이 더욱 향상되었습니다. AI 알고리즘을 통해 기계는 데이터로부터 학습하고 변화하는 조건에 적응하며 자율적으로 결정을 내릴 수 있었습니다. 기계 학습 알고리즘은 생산 일정, 예측 유지 관리, 품질 관리 프로세스를 최적화하여 효율성을 높이고 가동 중지 시간을 줄였습니다. 협동 로봇, 즉 코봇은 인간과 함께 작업하여 공장 현장의 생산성과 유연성을 향상시키도록 설계된 차세대 로봇으로 등장했습니다.

이제 AI 알고리즘은 실제 변수(조명(시각용), 색상, 무게, 기계적 움직임, 파지력/압력, 촉각 피드백 등)이 어떻게 상호 작용할 수 있는지에 대한 컴퓨터 "운동학적으로 정확한" 시뮬레이션을 통해 학습되는 경우가 많습니다. 시뮬레이션을 통해 로봇을 교육하는 기능은 새로운 작업에 대한 교육 노력을 가속화합니다. 이는 제조에서 더 적은 단가로 더 높은 수준의 맞춤화를 달성하는 데 매우 중요합니다. 다음은 로봇공학/AI 상호작용의 상태와 AI가 알려지지 않은 다양한 환경에서 다축 로봇에 적용하기가 그토록 어려운 이유를 개괄적으로 설명하는 Oxford Institute of Computer Science의 동영상입니다.

완전 자동화된 제조를 달성하는 데 있어 인공지능의 역할

인공지능(AI)은 완전 자동화된 제조로의 전환을 추진하는 데 중추적인 역할을 합니다. 제조 공정에 통합하면 기계가 더 큰 효율성, 정확성 및 자율성을 가지고 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. AI가 이 비전 실현에 어떻게 기여하는지 살펴보겠습니다.

1. 예측 유지 관리: AI 기반 예측 유지 관리 시스템은 장비 센서 데이터를 분석하여 잠재적인 결함과 이상 현상이 고장으로 이어지기 전에 이를 감지합니다. 제조업체는 기계가 고장날 가능성이 있는 시기를 예측함으로써 사전에 유지 관리 일정을 계획하고 가동 중지 시간을 최소화하고 생산성을 극대화할 수 있습니다.

2. 품질 관리: AI 알고리즘은 생산 공정의 실시간 데이터를 분석하여 품질 표준의 결함 및 편차를 식별합니다. AI가 탑재된 머신 비전 시스템은 정확하고 빠른 속도로 제품을 검사하여 고품질 제품만 시장에 출시되도록 보장합니다.

3. 생산 최적화: AI는 수요 예측, 기계 가용성, 원자재 가용성과 같은 요소를 기반으로 생산 일정과 리소스 할당을 최적화합니다. 기계 학습 알고리즘은 생산 데이터로부터 지속적으로 학습하여 병목 현상, 비효율성 및 개선 기회를 식별하므로 제조업체는 최대 효율성과 비용 효율성을 위해 운영을 최적화할 수 있습니다.

4. 자율 로봇: AI 기반 로봇, 즉 자율 로봇은 최소한의 감독만으로 전통적으로 인간이 수행했던 작업을 수행할 수 있습니다. 이 로봇은 복잡한 환경을 탐색하고, 물체를 조작하고, 변화하는 조건에 자율적으로 적응할 수 있어 조립, 선별, 포장, 자재 취급과 같은 작업에 이상적입니다.

5. 적응형 제조: AI는 수요 변화, 공급망 중단, 시장 상황에 동적으로 대응할 수 있는 적응형 제조 시스템을 구현합니다. 이러한 시스템은 변화하는 요구 사항을 충족하기 위해 실시간으로 생산 프로세스를 재구성하고, 제품 설계를 조정하고, 워크플로를 최적화하여 불확실성에 직면한 민첩성과 탄력성을 보장할 수 있습니다.

6. 인간-기계 협업: AI는 인간과 기계가 공동의 목표를 달성하기 위해 시너지 효과를 발휘하여 협력하는 인간-기계 협업을 촉진합니다. 협동 로봇 또는 코봇은 공유 작업 공간에서 인간과 함께 작업하여 공장 현장의 생산성, 안전 및 유연성을 향상시키도록 설계되었습니다. AI 알고리즘은 인간과 협동로봇 간의 원활한 상호작용과 조정을 가능하게 하여 인지적 능력과 물리적 능력이 모두 필요한 작업에서 효과적으로 협업할 수 있도록 해줍니다.

7. 의사결정 지원 시스템: AI 기반 의사 결정 지원 시스템은 제조업체에 데이터 분석 및 예측 모델링을 기반으로 실행 가능한 통찰력과 권장 사항을 제공합니다. 이러한 시스템은 관리자가 생산 계획, 자원 할당, 재고 관리, 공급망 최적화에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 성과를 최적화하고 비즈니스 성공을 촉진할 수 있도록 해줍니다.

8. 지속적인 개선: AI는 생산 데이터를 분석하여 추세, 패턴 및 최적화 기회를 식별함으로써 지속적인 개선 이니셔티브를 촉진합니다. 기계 학습 알고리즘은 과거 데이터로부터 학습하여 프로세스 개선을 위한 예측 모델과 규범적 권장 사항을 개발함으로써 제조업체가 혁신을 주도하고 경쟁에서 앞서갈 수 있도록 지원합니다.

도전과제 및 고려사항

완전 자동화된 제조를 달성하는 데 있어서 AI의 잠재적 이점은 엄청나지만, 다음과 같은 몇 가지 과제와 고려 사항을 해결해야 합니다.

1. 데이터 품질 및 보안: AI 알고리즘은 훈련과 의사결정을 위해 고품질 데이터에 의존합니다. 데이터의 정확성, 신뢰성, 보안을 보장하는 것은 제조 분야 AI 시스템의 효율성과 신뢰성에 필수적입니다.

2. 윤리적, 사회적 영향: 제조업에서 AI와 자동화가 널리 채택되면서 일자리 대체, 인력 재교육, 미래 소득원, 경쟁에 대한 인간의 욕구, 개인적 성취, 개인 정보 보호 및 알고리즘 편견과 관련된 윤리적, 사회적 우려가 제기됩니다. AI 기반 자동화가 사회 전체에 이익이 되도록 하려면 이러한 문제를 적극적이고 책임감 있게 해결하는 것이 중요합니다.

3. 통합 및 상호 운용성: AI 기술을 기존 제조 시스템 및 프로세스에 통합하려면 신중한 계획과 조정이 필요합니다. 다양한 AI 시스템, 장비, 소프트웨어 플랫폼 간의 상호 운용성을 보장하는 것은 원활한 통합을 달성하고 제조 분야에서 AI의 가치를 극대화하는 데 중요합니다.

4. 규제 및 법적 체계: 제조 분야에서 AI가 더욱 보편화됨에 따라 안전, 책임, 지적 재산권, 데이터 개인 정보 보호와 같은 문제를 해결하기 위해 규제 및 법적 프레임워크가 발전해야 합니다. AI 기반 자동화에서 신뢰, 책임, 책임 있는 혁신을 육성하려면 명확하고 투명한 규정이 필수적입니다.

5. 기술 및 교육: 제조 분야에서 AI와 자동화를 광범위하게 채택하려면 AI 시스템을 설계, 구현 및 유지 관리할 수 있는 숙련된 인력이 필요합니다. 교육, 훈련, 인력 개발 프로그램에 투자하는 것은 직원들이 AI 기반 자동화 시대에 성공하는 데 필요한 기술과 지식을 갖추는 데 매우 중요합니다.

결론

1889년 오스카 와일드(Oscar Wilde)가 대중화한 오래된 속담이 있습니다. “인생은 예술을 모방한다(Life Imitates Art)”. 2017년에 저는 Hanna-Barbera 애니메이션 만화 "Jetsons"가 어떻게 미래를 정확하게 예측하고 있는지에 대한 기사를 게재했습니다:https://futura-automation.com/2019/07/11/jetsons-predictedit/. 표면적으로는 조지 젯슨(George Jetson)이 일했던 것처럼 보이는 "Spacely Sprockets"(그는 일한 적이 없는 것처럼 보였지만)와 마찬가지로 우리의 미래도 사람의 작업에 대한 요구 사항을 완전히 제거하는 완전 자동화된 제조 비전을 내다보고 있습니다. 이러한 전망은 여전히 매력적이며 아마도 불가피할 전망입니다.

로봇 공학, AI, 나노기술 및 재료 과학의 지속적인 발전은 결국 인간의 개입 없이 작동할 수 있는 완전 자율 제조 시스템의 개발로 이어질 수 있습니다. 이러한 시스템은 매우 유연하고 적응력이 뛰어나며 복원력이 뛰어나 변화하는 시장 수요와 생산 요구 사항에 실시간으로 대응할 수 있습니다. 유일한 입력은 자본이 될 것입니다. 왜냐하면 궁극적으로 모든 자재는 AI 제어 로봇이 설계하고 구축한 채광 및 밀링 기계와 시스템을 사용하여 AI 제어 프로세스를 통해 생산될 수도 있기 때문입니다.

완전 자동화된 제조의 실현은 업무 성격의 패러다임 전환을 의미하며, 고용의 미래, 경제, 사회 및 개인 생활 성취에 대한 심오한 질문을 제기합니다. 제조된 인간 부품(세라믹 및 금속 관절 교체, 심장 박동 조율기, 눈 렌즈, 신경 자극기)의 수가 증가함에 따라 로봇, AI 및 인간 생명이 머지않은 시기에 합쳐져 "사이보그 사회"를 만들 것이라고 추측하는 것이 합리적입니다.