AI가 공장 로봇을 혁신하다: 더 똑똑하고, 안전하고, 효율적으로

인공지능(AI)이 일상에 미치는 영향은 어디서든 찾아볼 수 있습니다. 아마존 알렉사(Alexa), 애플 시리(Siri) 같은 디지털 비서가 전 세계 가정에 보급된 것, 구글 번역(Google Translate) 같은 서비스, 마이크로소프트 소프트웨어 콜센터에서 AI 기반 '챗봇'이 고객을 응대하고 문제를 해결하는 것, 도로를 달리기 시작한 신세대 자율주행차도 AI를 사용합니다. 그리고 인공지능은 산업 생산 공정, 특히 일반 제조업에서 급속히 확산되고 있습니다. 로봇과 자동화가 제조업에 새로운 건 아니지만, 새로운 세대의 로봇은 스스로 생각하고, 결정을 내리고, 추가 프로그래밍 없이 학습하기 시작한다는 점에서 선대와 차별화됩니다.

오늘날 사용되는 일반적인 산업용 로봇은 단일 작업을 매우 정밀하고 정확하게 수행하도록 프로그래밍됩니다. 하지만 생산 런이 바뀔 때마다 이런 로봇은 처음부터 재프로그래밍해야 하는데, 이는 시간과 기술 전문성이 필요합니다. 반면 AI를 탑재한 로봇은 '머신 러닝', 즉 연습과 학습을 통해 스스로 재프로그래밍할 수 있습니다. 이를 위해 로봇 팔을 제어하는 심층 신경망에 의존합니다. 시간이 지남에 따라 네트워크는 팔의 행동을 변화시키고, 특정 물체 집기 같은 최종 목표에 더 가까워지는 행동을 선호합니다. 이 과정은 많은 로봇이 협업해 학습한 내용을 공유하면 가속화될 수 있습니다.

이 트렌드는 현재 안전상의 이유로 케이지 안에 갇혀 있는 산업용 로봇이 공장 바닥으로 나와 점점 더 복잡한 작업을 수행하고 인간 작업자와 상호작용·협업하게 될 것임을 시사합니다. 이는 사람과 기계가 함께 일하는 하이브리드 인력 시대를 엽니다.

시장 정보 컨설팅 IDC에 따르면, 2020년까지 세계 최대 제조 기업 2,000곳의 플로어 작업자 60%가 로봇공학, 3D 프린팅, AI, 증강현실·가상현실 등 자동화를 가능케 하는 지원 기술과 함께 일하게 될 것입니다.

한 예로 스웨덴-스위스 기업 ABB의 유미(YuMi) 로봇이 있습니다. 두 팔을 가졌고 AI, 센서, 카메라를 탑재해 인간과 협업하며 꽤 섬세한 작업을 수행할 수 있습니다.

제조 환경에서 AI와 머신 러닝을 구현하려면 금속가공 공구, 채굴 장비, 작업자 장비, 데이터베이스 등 다양한 입력 소스에서 방대한 양의 데이터를 분석해야 합니다. 이를 통해 AI는 과거, 실시간, 예상 운영의 전체적 시각을 만들고, 광산이나 플랜트 내 상호 연결된 방대한 센서와 로봇 네트워크를 제어할 수 있습니다. 이런 구성을 인더스트리 4.0 또는 지능형 공장이라 부릅니다.

산업 부문에서 AI 트렌드는 아직 초기지만, 빠르게 진전되고 있습니다. 예를 들어 올해 초 ABB와 IBM이 ABB의 로봇공학·자동화 전문성과 IBM의 AI 왓슨(Watson)을 결합해 이 분야 개발을 가속화하기로 협력한다고 발표했습니다.

이 협력의 한 용례는 왓슨이 실시간 생산 이미지를 분석해 결함을 찾는 걸 돕는 것입니다. 지금까지 이런 검사는 수동으로 이뤄져 느리고 오류가 많았습니다. AI를 투입하면 품질 관리 전문가의 더 빠른 개입을 통해 생산 라인 처리량을 늘리면서 정확성과 일관성을 높일 수 있습니다.

지능형 로봇만이 제조 기업이 AI 배치를 검토하는 유일한 영역은 아닙니다. 소위 '챗봇'은 고객 서비스를 더 효율적이고 사용자 친화적으로 만들기 위해 소비자 대상 분야에서 흔해지고 있습니다.

챗봇은 AI를 사용해 사람과 자연스러운 대화를 이어가는 컴퓨터 프로그램입니다. 기업은 이를 고객이나 직원 지원에 활용합니다.

세코(Seco)는 고객 인터페이스에 챗봇을 활용해 일상적 문의나 작업에 대한 서비스를 개선하고 가속화할 가능성을 검토 중입니다. 세코의 이커머스 솔루션 오너 브렌트 윌킨슨(Brent Wilkinson)은 "다양한 옵션과 이들이 기존 시스템과 어떻게 최적으로 작동할지, 학습하고 진화할 역량도 갖출지 탐색·평가 중"이라고 말했습니다.

챗봇은 상대적으로 단순하고 일상적인 문의의 대량을 처리해, 고객 서비스 직원이 더 복잡한 이슈에 집중할 시간을 벌어줄 수 있습니다.

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