자동차 제조업을 혁신하는 6대 자동화 트렌드

공정 자동화는 자동차 제작 방식에 중대한 영향을 미쳤습니다. 헨리 포드의 단순한 컨베이어 벨트 생산 라인 초기부터 현대 AI와 로보틱스 발전까지.

또한 EV(전기차)와 자율주행차로 인해 공정 자동화의 새로운 애플리케이션을 기대할 수 있습니다. 게다가 현대 EV의 복잡성은 진화해야 하는 새로운 자동화 기술을 요구합니다. 결과적으로 제조와 자동화는 끊임없이 변화하고 있습니다.

첨단 3D 프린팅 기술

3D 프린팅 기술에 대해 들어보셨을 겁니다. 스타트렉처럼 집에서 기계로 실제 물건을 만들 수 있습니다. 물론 애플리케이션은 단일 부품으로 제한되고 기술은 초기 단계입니다.

그럼에도 개선은 끊임없이 이루어지고 있습니다. 더욱이 아이템 프린팅 시 다양한 모델, 레진, 소재를 사용할 수 있으며 각각 특정 작업에 적합합니다.

그러나 3D 프린팅이 뛰어난 부분은 단순 부품의 정확성입니다. 예를 들어 모형 자동차용 고품질 트럭 림을 사는 대신 프린트할 수 있습니다.

분명히 모형용 림을 3D 프린트할 수 있다면 양산 차량용은 왜 안 될까요? 현재 제조업체와 소비자 모두 자동차 부품을 프린트하고 있습니다.

그러나 교체 부품은 현재 안전 검사를 통과할 필요가 없는 품목으로 제한됩니다. 예를 들어 컵 홀더, 다이얼, 노브를 프린트할 수 있습니다.

또한 비용이 양산에 비해 여전히 높습니다. 그러나 전문가들은 10년 내 3D 프린팅 기술이 충분히 개선될 것으로 예측합니다.

이는 기계 엔진에서 비이동 부품 EV로 전환함에 따라 더 유용해질 것입니다.

'코봇(Cobots)'이 자동차 제작 방식을 바꾸다

폭스바겐 공장만 해도 각각 2,200대의 로봇이 자동화된 차량 제조에 투입됩니다. 로봇은 도장, 용접, 위험물 취급, 정밀 조립 등 차량 제조에 필수적인 역할을 합니다.

안타깝게도 지난 50년간 로봇이 일을 너무 잘해 많은 숙련 노동자를 대체했습니다. 여러분도 그중 한 명일 수 있습니다.

그러나 로봇 반란을 두려워할 필요 없습니다. 숙련된 인간을 대체하는 대신 돕는 더 나은 방식으로 사용되고 있기 때문입니다.

"코봇(Cobots, 협동로봇)"으로 알려진, 로보틱스 기술과 머신 러닝의 발전으로 기계를 가르쳐 제조를 도울 수 있게 되었습니다. 프로그래밍하는 대신 필요한 작업을 보여주면 기계가 배웁니다.

이는 더 안전하고 함께 일하기 쉽게 만듭니다. 예를 들어 로봇은 유압 파워 때문에 보통 펜스로 분리되고 출입이 제한됩니다.

반면 코봇은 여러분과 같은 공간에서 함께 일하도록 설계되었습니다. 현재 코봇의 일반적인 용도는 여러분이 더 시급한 일에 집중하는 동안 반복 작업을 수행하는 것입니다.

인공지능의 진화

스마트폰부터 가정 난방 시스템, 온라인 활동까지 인공지능(AI)은 어디에나 있습니다. 터미네이터 같은 영화의 디스토피아적 로봇 반란이 아닌, AI는 여러분을 돕기 위해 존재합니다.

예를 들어 까다로운 주차를 돕는 AI 지원 차량이 있을 수 있습니다. 요약하면 현대 AI가 못 하는 건 거의 없으며 끊임없이 개선되고 있습니다.

예를 들어 인간보다 효율적으로 차량을 운행하는 완전 자동화된 자율주행차가 임박했습니다. 많은 산업처럼 AI가 제조 자동화를 주도하고 있습니다.

AI의 가장 실용적인 용도 중 하나는 공급망 효율성 증대입니다. 인간의 부적절한 공급망 관리로 인해 AI가 많은 산업에 적용되고 있습니다.

AI는 복잡한 계산 기반으로 부족분을 예측하고 제조 프로토콜을 변경할 수 있습니다. 그러나 AI는 플랜트 운영을 넘어 매장 현장에도 도움을 줄 수 있습니다.

외골격(Exoskeletons)은 작업자에게 혜택을 주고 안전을 극대화하는 AI의 예입니다. 무거운 짐 들기를 돕도록 설계되었으며, AI 센서가 부상 방지를 위해 기술을 조정합니다.

EV와 통합 제조 방식

우리가 아는 자동차의 진화가 번개 같은 속도로 일어나고 있습니다. 전기차 산업이 자동차 제조 산업 자체와 공정 자동화를 급속히 변화시키고 있습니다.

EV 구동계에는 움직이는 부품이 없으므로 구식 로봇 조립이 필요하지 않습니다. 따라서 새롭고 더 진보된 기계가 필요하거나 기존 것을 용도 변경해야 합니다.

그러나 새로 통합된 제조 방식과 자동화 공정이 EV 수요 증가에 따라 표준이 되어가고 있습니다.

전기차 기술은 엔진보다 컴퓨터에 가깝고, 다음과 같은 첨단 기능을 가집니다:

• 사물인터넷(IoT) 연결
• 수소 연료 전지
• 적응형 조명

이 모든 기능은 엄격한 검사를 통과하기 위해 정밀하고 안전하게 제조된 부품을 요구합니다. 머신 비전 같은 자동화 발전은 X선, 적외선 디지털 비디오 신호 등 다양한 검사 방법을 사용해 육안으로 볼 수 없는 부품 결함을 찾아냅니다.

따라서 생산 시간은 단축되면서 정밀도는 향상됩니다.

자동차 제조가 데이터 주도형이 되다

데이터는 가정 블로거부터 다국적 기업까지 현대 비즈니스의 핵심입니다. 분석 도구로 모든 것의 데이터를 포착할 수 있고, 이는 손에 쥔 데이터를 기반으로 결정을 내리게 합니다.

물론 데이터를 어떻게 활용할지 모르면 무용지물이지만, 전문가 눈에는 데이터가 세상에서 가장 강력한 것 중 하나입니다.

현대 컴퓨터는 대량 데이터를 매우 짧은 시간에 처리할 수 있습니다. 게다가 공정 자동화는 제품 출력을 위한 데이터 입력으로 혜택을 볼 수 있습니다.

데이터는 많은 출처에서 올 수 있고, 제조 공장은 연결성에 기반해 수많은 방식으로 반응할 수 있습니다.

예를 들어 고객이 트림과 옵션으로 새로운 포드(Ford)를 커스터마이즈하길 원한다고 가정해 봅시다. 포드 판매 시스템이 귀사의 맞춤 부품 공장과 연결되어 있습니다.

그런 경우 영업팀이나 AI 챗봇이 입력한 데이터가 고객 요청 부품을 만들기 위해 귀사의 자동화 가공 공장으로 전송됩니다.

귀사의 자동화 시스템은 데이터 입력으로부터 작동하며, 인간 개입 없이 연결된 기계 간 데이터 전송만으로 작동합니다.

자율주행차 혁명

공정 자동화가 차량 제조에서 혁명을 겪고 있습니다. 한때 제조 공장에 국한되었던 자동화가 곧 세상으로 확장될 것입니다.

완전 자율주행차의 돌파구 직전에 있습니다. 생산이 시작되기까지 그리 오래 걸리지 않을 것입니다. 기술이 완성되는 건 시간문제입니다.

잘 진행된다면 2030년까지 안전 문제가 해결되면서 완전 자율주행차를 갖게 될 것입니다. 그럼에도 자동화는 특정 제조업체에 맞게 맞춤화되어야 합니다.

경직된 프로그래밍 대신, 차량용 자율 시스템에는 AI와 머신 러닝으로 결정된 상호 연결된 온보드 네트워크의 적응 프로세스가 포함될 것입니다.

또한 센서가 다른 도로 차량에 정보를 자동으로 전달해 충돌을 방지합니다. 본질적으로 자동화 시스템은 자동차가 서로 대화하게 하도록 적응될 것입니다.

기술이 완성되고 표준화되면 AI와 ML 같은 첨단 기술을 가진 공정 자동화 기업에 대한 수요가 크게 증가할 것입니다.

공정 자동화의 혁명

자동차 산업은 공정 자동화와 함께 해왔으며 최근까지 상대적으로 변함없었습니다.

그러나 특정 기술 발전이 공정 자동화에 혁명을 일으키고 있습니다.

여기에는 3D 프린팅, AI와 머신 러닝, 자기학습 '코봇'이 포함됩니다.

그러나 가장 큰 도전은 공장을 넘어 자율주행차로 자동화를 적응시키는 것입니다. 그럼에도 두 산업이 영원히 바뀌기까지 그리 오래 걸리지 않을 것입니다.