제조 시설의 자동화가 가속화되면서 로봇의 역할이 커지고 있습니다. 협동 로봇(코봇)과 기타 로봇 시스템이 인간 작업자를 돕지만, 비용, 안전 등 해결해야 할 과제도 많습니다. Motion Design이 로봇 업계 리더 패널에게 주요 질문을 던졌습니다.
멜처: 안전 제한 속도, 힘 제한, 안전 작업 공간 정의 등 기능이 거의 모든 코봇에 기본 탑재되고 있습니다. ISO/TS 15066과 개별 애플리케이션별 안전 사양 요구가 광범위한 도입의 걸림돌입니다.
로튼: 코봇은 조립 작업뿐 아니라 다양한 용도로 검증되었습니다. 기존 로봇은 차지 면적이 큰 반면, 코봇은 저비용, 쉬운 배치, 작은 공간, 인간 근처에서의 안전 작동이 강점입니다. 본질적으로 안전한 기계란 모든 상황에서 부상 위험이 없는 것인데, 그런 기계는 없습니다. 심지어 작은 로봇도 독극물 주사바늘을 들면 위험할 수 있습니다. 오직 코봇의 '적용'만이 안전 여부를 판단할 수 있습니다.
이버센: 코봇은 놀라운 속도로 개선되어 페이로드 증가, 반복 정밀도 향상, 서드파티 컴포넌트·툴 생태계 확대가 이루어졌습니다. 이 모든 개선이 인간 근접 작업이 가능한 안전 기능을 희생하지 않고 달성되었습니다.
서머빌: 코봇도 속도와 반복 정밀도에서 한계가 있습니다. 인간 근처에서는 감속 운전이 필요하고, 반복 정밀도가 일반 산업용 로봇보다 낮아 용도가 제한됩니다. 코봇 시스템은 로봇 경험이 부족한 사용자가 설계하는 경우가 많아, 실패 사례의 상당수는 코봇 한계가 아닌 시스템 설계자의 미숙함 때문입니다.
새디: 현재 코봇은 로봇 팔 자체의 힘과 속도 측면에서 안전성을 제공합니다. 앞으로는 팔이 수행하는 작업과 사용하는 툴에 필요한 안전성을 이해하는 방향으로 발전해야 합니다. 안전 등급의 엔드 이펙터(그리퍼 등) 개선이 필요합니다.
서머빌: 로봇 간, 운영자, 외부 장치 간 통신은 예전부터 가능했습니다. IIoT는 이를 더 빠르고 쉽게 설정하게 해줍니다. 다만 대부분의 제조업체는 데이터를 인터넷으로 통신하길 원치 않습니다. IIoT가 데이터 중심으로 정의된다면, 공장 내 호스트 시스템이 데이터를 활용해 의미 있는 결정을 내리고 생산 영향 전 잠재 문제를 운영자에게 알리는 방식으로 진화하고 있습니다. 이로 인해 로봇 제조사들이 예방 정비 등 애플리케이션을 위한 데이터 분석 개발 비용을 정당화할 수 있게 되었습니다.
새디: IIoT는 로봇이 유연 자동화의 핵심 가치를 확장하게 했습니다. 스마트 로봇은 공장 시스템, 엔터프라이즈 IT 시스템과 통합되어 주문 변경, 제품 변경, 툴링 변경, 제품 구성을 처리합니다. 통합 로봇 비전도 기계, 툴링, 부품의 정확한 위치를 작업 간 이동 시 유지하게 해 로봇을 더 똑똑하게 만듭니다.
멜처: 연결된 로봇은 ISO/TS 15066 사양이 주는 한계를 극복하는 가장 관련성 높은 발전입니다. 연결된 웨어러블이 코봇과 운영자 간 정보 교환을 도울 수 있으며, 웨어러블이 운영자의 다음 동작 의도를 외부 레이저 스캐너나 카메라 시스템보다 더 편리하고 정확하게 감지할 수 있습니다.
로튼: IIoT는 자동화 배포에 전례 없는 세분성을 가져와 로봇 성능에 대한 자세한 통찰을 제공합니다. 원격 모니터링 엣지 디바이스로 코봇을 원격 모니터링·프로그래밍할 수 있어, 코로나19 이후 재택근무, 사회적 거리두기, 결근 문제 대응에 특히 유용합니다.
멜처: 기존 로보틱스는 주로 자동차 산업이 주도해 성능이 운송 제조업체 니즈에 맞춰졌습니다. 더 작고 가벼운 로보틱스를 구상하면서 코봇이 인간이 수행하는 수백만 조립 작업에 활용될 수 있음을 깨달았습니다. 조립용 코봇 판매가 비용을 중소기업 적용 가능한 수준으로 낮췄습니다. 비용 절감뿐 아니라 사용 편의성이 중소기업 코봇 도입을 견인합니다.
새디: 비용은 절대적으로 중소기업이 투자할 수 있는 수준에 도달했습니다. 과거 고속 로봇 자동화 셀은 수억 원대였지만, 현재 협동 로봇 자동화 셀은 훨씬 저렴해 높은 ROI를 제공합니다. 협동 모바일 로봇은 공장 내 다양한 작업·현장으로 이동 가능해 유연 제조에 가치를 더합니다.
서머빌: 로봇 구매 비용은 성능 향상과 물량 증가로 하락해 ROI 계산에 긍정적입니다. 로봇 내구성도 역대 최고 수준으로 ROI를 추가 개선합니다. 코봇은 아이콘 기반 프로그래밍 환경으로 신규 사용자도 쉽게 이해해 구축·재프로그래밍 시간이 단축됩니다. 안전 장비(펜스, 라이트 커튼 등)도 덜 필요해 워크셀 비용과 복잡성이 낮아집니다.
로튼: 낮은 진입 비용 외에도 협동 로봇은 로봇 경험이 거의 없는 사람도 쉽게 프로그래밍할 수 있어, 재프로그래밍 때마다 로봇 전문가를 불러올 필요가 없어 추가 비용 절감됩니다.
이버센: 중소 제조업체가 자동화를 빠르고 저렴하게 도입하기에 이보다 좋은 시기는 없었습니다. 국제로봇연맹 보고서에 따르면 2019년 코봇 설치가 11% 증가했습니다. 저렴한 진입 비용과 사용 편의성이 이 놀라운 성장의 두 가지 요인으로 봅니다.
이버센: "모든 엔드 이펙터가 모든 로봇에 연결되게 하기"는 매년 새로운 로봇과 엔드 이펙터가 나오고, 일부는 독자적 소프트웨어·하드웨어·통신 인터페이스를 고수하기 때문에 큰 도전입니다.
새디: 다른 자동화 제품처럼 엔드 이펙터 기술도 자동화 네트워크를 지원하고 로봇 컨트롤러에 업로드할 파일을 제공해 범용 인터페이스 제어를 가능케 해야 합니다. 현재 많은 엔드 이펙터 제품이 특정 로봇 전용 드라이버와 소프트웨어 통합을 가지고 있는데, 이는 범용 연결성 추구 과정에서 잃고 싶지 않은 특별한 장점들입니다.
멜처: 코봇의 추가 성공은 엔드 이펙터(EOAT) 유연성에 주로 달려 있으며, 이는 국가·국제 표준화 위원회의 우선순위가 되어야 합니다. 표준화된 EOAT 인터페이스는 매력적이지만, 몇 가지 그리핑 기능 이상을 수용해야 해 복잡하고 달성하기 어려운 목표입니다.
서머빌: 공통 기계·제어 인터페이스 부재가 로봇 구현을 저해하고 총 솔루션 비용을 높여왔습니다. 로봇 제조사들이 공통 인터페이스 세트에 합의할 것 같진 않습니다. 하지만 많은 기계 인터페이스 업체들이 자사 제품이 자사 로봇에 적응되길 원하므로, 당분간은 이 경로가 호환성의 길이 될 것입니다.
로튼: 로봇, 엔드 이펙터, 하드웨어·소프트웨어 인터페이스의 엄청난 다양성 때문에 단기적으로 "모든 엔드 이펙터가 모든 로봇에 연결"되는 상황은 오기 어렵습니다.
새디: 포스트 코로나 환경이 요구하는 창의적 솔루션이 흥미롭습니다. 제조, 보안, 접객, 물류, 상업 등 많은 시장에서 AMR과 협동 로봇 결합으로 잠재력이 더욱 커집니다.
서머빌: AMR 역량 향상으로 로봇과 AMR 통합 시스템이 점차 비용 효율적이고 구현하기 쉽게 되고 있습니다. 고정 로봇 활용도 팬데믹으로 증가했는데, 특히 식품 산업, 전자, 의료기기, 일반 제조에서 작업자, 조립원, 포장원, 검사원의 사회적 거리두기용으로 쓰입니다.
멜처: 서비스 로보틱스는 팬데믹 경험으로 새로운 코봇 역량이 필요하고 환영받을 분야입니다. 개인 케어, 물류, 창고가 AMR 수요가 두드러진 분야입니다.
로튼: 코로나19로 자동화 전반에 관심 급증, 특히 협동 로봇과 모바일 로봇 플랫폼에서 두드러집니다. 이 둘을 결합한 모바일 코봇은 두 기술의 잠재적 응용을 기하급수적으로 늘립니다. 병원 소독, 코로나19 검사 등에 모바일 코봇이 배치된 사례를 보았습니다.
감지기
1960년대와 1970년대, 산업용 로봇은 주로 도장 애플리케이션과 일부 조립 및 스폿 용접 애플리케이션에 사용되었습니다. 그러나 1980년대부터 현재까지 산업용 로봇은 많은 다른 제조 시장과 그 너머에서 시장에서 기하급수적으로 증가했습니다. 자동차 산업이 견인 자동차 산업은 전체적으로 로보틱스 판매를 실제로 증가시킨 첫 산업이었습니다. 1980년대 산업용 로보틱스 붐이 불붙자, 전 세계 공장들은 로봇이 자동차 조립과 용접을 더 쉽게 만들 뿐만 아니라 마무리에 필요한 도장, 코팅, 전자 장비 적용도 더 쉽게 만든다는 것을 깨달았습
모바일 로보틱스라고 하면 대부분 터미네이터, 스타워즈, 아이 로봇 같은 영화를 떠올립니다. 하지만 오늘날과 근미래에 구상되는 모바일 로봇은 C3PO보다 월-E에 가깝습니다. 오늘날 모바일 로봇은 로봇을 선반에서 내려 자동 유도 차량(AGV)에 탑재해 이동시키는 방식으로 발전 중입니다. 실용성과 수익성 이 로봇들이 뭘 할까요? 어떻게 실용적일까요? 그건 숍마다 다릅니다. 많은 숍이 한 스테이션에서 충분한 동작을 수행하지 않아 자동화 고려 대상이 안 됩니다. 하지만 한 로봇이 여러 스테이션을 이동하며 다양한 애플리케이션 수행하면 확실히
