자동화와 협동 로봇: 산업 테스팅의 미래를 형성하다

산업 조직이 디지털 전환과 전체 산업 가치 사슬을 따른 데이터 기반 분석 구현을 완전히 수용하려 함에 따라, 한 가지 주요 트렌드가 부상했습니다: 장치 테스팅에 로봇 적용.

제조업체들이 코로나19의 글로벌 공급망 영향을 제한하기 위해 디지털화를 향해 달려가면서, 일부 소스는 팬데믹이 제조 산업에서 로봇 채택을 75.7% 가속화할 수 있다고 주장하기까지 합니다.

제조업의 디지털 전환은 협동 로봇(코봇)에 의존하지만, 테스팅에 이들을 도입하는 것은 로봇뿐만 아니라 검증 및 검수 프로세스에 대한 도메인 이해가 필요한 전문적인 작업입니다.

왜 자동화인가?

제조업의 테스팅 프로세스는 다면적일 수 있으며, 필요한 데이터를 생성하기 위해 많은 동작을 동시에 완료해야 합니다. 동작 수가 증가함에 따라 작업 복잡성도 커집니다. 이는 수작업으로 테스팅할 때 속도와 정확성 유지에 어려움을 초래할 수 있습니다. 이는 생산성에 연쇄적 영향을 미치고, 궁극적으로 수익에 타격을 줍니다.

로보틱스 같은 기술 채택은 제품 및 시스템 테스팅의 효율성과 신뢰성을 크게 개선할 수 있습니다. 또한 특정 기능을 자동화함으로써 인간 운영자가 결과를 해석하고 분석하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있게 됩니다.

로보틱스의 새 시대: 코봇

로봇은 만능이 아닙니다. 상업적 애플리케이션에 고려할 수 있는 여러 유형이 있으며, 전혀 다른 작업에 적합한 역량을 가집니다. 이들은 크게 다음과 같이 분류됩니다:

• 서비스 로봇: 다양한 일상 작업에서 인간을 보조하는 로봇. 일반적으로 포장, 검사, 홈 어시스턴트 같은 정해진 범위와 전용 기능을 가짐
• 커스텀 로봇: 밀고 당기기 시스템 같은 전용 작업 수행을 위한 특정 메카트로닉 설계
• 산업용 로봇: 더 빠르고 성능 지향적이며 독립형 또는 클러스터형 장치로 사용 가능한 특수 서비스 로봇, 예: 제조 라인
• 협동 로봇(코봇): 인간 운영자와 협업 환경에서 함께 작업할 수 있는 더 작고 가벼운 로봇

여러 로봇 옵션이 있는 상황에서, 장치 테스팅에 어떤 것을 선택해야 할까요? 서비스 로봇이나 커스텀 로봇의 고도로 전문화된 특성은 테스팅 환경에 필요한 유연성이 부족합니다. 마찬가지로 산업용 로봇은 인간의 능력을 훨씬 뛰어넘는 작업에 더 적합합니다.

따라서 코봇이 명확한 선택입니다. 인간 운영자와 함께 작업하기에 이상적인 수많은 이점을 제공합니다—가볍고, 크기가 작으며, 에너지 효율적입니다. 정의상 협업이 가능하며, 구조적·작동적 메커니즘을 통해 인간 운영자와 같은 시간과 공간에서 안전하게 협업할 수 있는 자격을 갖춥니다. 속도와 힘 제한, 가상 안전 한계 같은 본질적 안전 기능이 모두 랩 설정에 이상적입니다. 반면 다른 형태의 로봇은 이러한 예방 조치가 없어 인간 운영자와 다른 장비에 안전 위협이 될 수 있습니다.

코봇화 로드맵

코봇은 시각, 청각, 센서 역량으로 강화되어 작동부터 시작해 엔드투엔드 테스팅을 수행하며, 테스팅 프로세스에서 광범위한 적용 범위를 가집니다:

• 기능 테스팅: 장치나 모듈의 물리적, 동작 기반 기능 테스팅
• 성능 테스팅: 장치 입력과 응답에 대한 일관되고 엄격한 테스팅
• 사용자 테스팅: 테스트 대상 장치(DUT) 기능을 커버하기 위한 최대 가능한 사용자 동작 모방
• 시스템 테스팅: 최종 사용을 위한 열악하거나 위험한 환경에서의 테스팅
• 보조 테스팅: 로봇이 인간이 반복 작업을 수행하도록 보조해 인간이 테스트 진화에 집중할 수 있게 함

코봇은 이미 일부 산업에서 사용 중입니다. 독일에서 프라운호퍼 IPA 연구원들이 보쉬를 위해 개발한 이동형 코봇은 식기세척기 같은 가전제품의 내구성을 테스트하며, 마모될 때까지 반복적으로 적재하고 하역합니다. 직원들은 고도로 반복적인 작업에서 해방되어 표준화되고 통제된 24시간 운영에 의존할 수 있게 되었고, 결과적으로 더 미묘한 작업에 자원을 투입할 수 있게 되었습니다.

한편, 스페인 자동차 산업 공급업체 콘티넨탈은 코봇으로 생산 라인을 개선해 왔습니다. 2016년 수많은 협동 로봇을 도입해 인쇄 회로 기판 제조와 핸들링을 자동화했습니다. 이로 인해 교체 시간이 50% 단축되어 수작업 시 40분이던 것이 20분으로 줄어들었고, 이 시간을 다른 곳에 더 잘 활용할 수 있게 되었습니다.

조직은 테스팅 프로세스에 코봇을 구현하기 전 여러 요소를 고려해야 합니다. 첫째는 다양한 모델 선택—테스트 조건에 들어갈 장치에 대한 철저한 이해가 필요해 로봇 유형, 센서, 테스팅 중 필요한 엔드 이펙터(로봇 손 또는 손가락)를 선택해야 합니다.

선정이 완료되면 직원들은 코봇 작동법을 제대로 이해하도록 훈련받아야 합니다. 이후 조직은 시험 운행을 해야 합니다—타이밍과 검증 효과 테스팅. 적절한 시험 운행이나 훈련 없이는 직원이 장비를 제대로 조작할 수 없어 직원의 안전이나 생산 지연 위험이 있습니다. 또한 실제로 프로세스를 시험하지 않으면 올바르게 작동하는지 알 수 없습니다—설계 재평가나 재보정, 커스터마이징의 기회가 없습니다.

이 단계들이 완료되어야만 생산 배포를 시작해야 합니다. 하지만 이는 일회성 평가가 아닙니다—조직은 지속적인 확장성 분석과 가치 모니터링을 수행하고, 예상치 못한 문제가 발생할 경우를 대비한 업그레이드 및 유지보수 전략을 수립해야 합니다.

코봇의 밝은 미래

엔드투엔드 장치 테스팅에서 코봇의 광범위한 용례가 이미 발견되었지만, 기술이 발전함에 따라 이러한 용례가 계속 확대될 것으로 기대됩니다. 코봇이 디지털 전환을 지원할 잠재력은 항공우주, 헬스케어, 산업 자동화, 소비재·유통(CPRD) 같은 산업에서 특히 큽니다.

설계상 코봇은 인간과의 더 긴밀한 협업을 장려하므로, 단순히 직원 손에서 일부 작업을 떼어내는 것이 아닙니다—직원의 시간을 확보해 산업 사슬에서 더 많은 가치를 창출하면서 자동화, 지속가능성, 안전한 협업 테스팅 환경을 극대화하는 방법을 고려하는 것입니다.

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