‘첨단 로봇 공학’ 시장의 4단계 채택 과정

대량 생산은 100년 전에 개발됐다. 육체 노동자들은 고정된 조립 라인에서 다양한 부품과 하위 조립품을 수작업으로 조립하여 제품을 만들었다. 제조업에 자동화가 도입되 면서 인간은 가장 지루하고 반복적인 조립 라인 작업에서 벗어날 수 있었고, 궁극적으로 더 빠르고 더 안정적인 생산이 가능해졌다. 이러한 새로운 기술은 생산 속도를 크게 향상시켰다. 그러나 오늘날에는 제품의 복잡성이 증가함에 따라 자동화를 통해 얻은 이점이 정체되기 시작했다.

산업 및 소비재 제품에서 커스터마이징이 강조되면서 제품의 복잡성이 증가하는 추세이다. 자동차 제조업체의 경우 첨단 운전자 지원 시스템을 추가할 수 있다. 가전 제품 제조업체의 경우 5G 네트워킹을 위한 최신 안테나를 포함할 수 있다.

일부 고객은 보다 맞춤화되고 개인화된 경험을 원할 수있으며, 이는 매우 복잡한 제품을 처리하기 위한 맞춤화및 프로세스의 필요성을 더욱 강조한다. 오늘날의 많은 제품은 기존 자동화 기술만으로는 생산하기에는 너무 복잡 하기 때문에 제조업체는 기존의 로봇 공학을 인간의 수동 조립으로 보강해야 한다. 사람은 프로세스의 변화를 빠르게 이해하고 설명할 수 있는 능력으로 가치를 인정받고 있다. 이러한 가치는 전자 및 자동차 제조업뿐만 아니라 물류 및 창고 운영에서도 분명하게 드러난다.

예를 들어, 전자제품 제조 시장은 여전히 인력에 크게 의존하고 있다. 그 이유는 무엇일까? 전자제품은 다른 시장보다 훨씬 더 자주 업데이트되며, 그 주기는 수개월 단위로 측정되는 경우가 많기 때문에 오늘날 공장에서 사용 되는 기존의 특수 로봇에 의존하는 것은 너무 많은 비용이 소요될 수 있다. 새로운 프로세스를 빠르게 변경하고 자체 적으로 절차를 생성할 수 있는 사람에 비해 로봇은 현재 변화에 효율적으로 적응하지 못하고 있다.

유연하고 자동화된 생산 시스템은 제품 복잡성 증가와 맞춤화 확대라는 과제를 동시에 극복하고자 하는 많은 제조업체에게 성배와도 같은 존재이다. 한 제품에서 다른 제품으로 생산을 신속하게 전환할 수 있는 능력은 로트 단위의 소량 생산과 미래의 고도로 맞춤화된 제품으로 가는 길목에 있는 기업에게 결정적인 특징이 될 것이다.

변화하는 로봇 공학 시장
 

다품종 소량 생산이 필요한 맞춤화와 이로 인한 복잡성만이 새로운 제조 시대의 요구 사항은 아니다. 제조업체는 그 어느 때보다 빠르게 고품질의 맞춤형 제품을 경쟁력 있는 가격으로 생산하기 위해 공정에서 낭비를 제거하고자 한다. 이를 위해서는 생산 과정에서 자재와 에너 지를 절약하고, 제품 변경이 필요할 때 지연을 최소화하며, 경험이 적은 인력을 활용한 유연한 생산으로 전환하고, 기존 생산 라인을 조정하여 초기 투자를 최소화하고 미래 역량을 극대화해야 한다.

이러한 대안 중 유연한 자동화는 미래 제조 산업의 요구 사항을 해결하는 데 있어 핵심 요소로 간주된다. IFR 세계 로봇 컨퍼런스의 예측에 따르면 향후 3년간 산업용 기계의 성장률은 연간 10%를 초과할 것으로 예상된다. 이러한 성장은 자동차, 전자, 플라스틱 및 화학 생산과 같은 기타 공정 중심 산업을 포함한 많은 산업에서 나타날 것으로 예상된다. 이러한 성장은 새로운 기술에 대한 문의와 투자에 의해 주도될 것으로 전망된다.

채택의 4단계
 

인더스트리 4.0과 고급 로봇 공학은 시각화를 개선하고 설계를 조기에 검증하며 비즈니스 전반의 협업을 촉진하는데 중점을 두고 있다. 이러한 목표를 달성하기 위해 첨단 로봇 프로세스는 포괄적인 디지털 트윈을 구현하고, 감지 기술을 기반으로 현대적이고 적응력 있는 솔루션을 제공하며, 유연하고 개방적인 에코시스 템을 유지하면서 이 모든 작업을 수행하는 데 중점을 둔다. 고급 로보틱스 도입을 고려 중이거나 이미 도입한 모든 기업은 고급 로보틱스라는 최종 목표를 달성하기 위해 단계적으로 진행 하고자 할 것이다. 기업은 진입자, 베테랑, 개척자, 선구자, 비전가의 네 가지 단계 중 하나에 속할 수 있으며, 오늘날 대부분의 기업은 처음 두 단계에 속해 있다. 전반적인 비용과 복잡성을 줄이기 위해 이러한 단계는 비즈니스와 다음 단계로 나아가기 위해 투자할 수 있는 정도에 따라 몇 년에 걸쳐 분산되는 경우가 많다. 4단계에 도달하기 위해 무엇이 필요한지 이해하려면 기업은 현재 프로세스를 가장 잘 설명할 수 있는 수준을 결정해야 한다. 그런 다음 고급 로보틱스 프로세스를 달성하는 데 가장 적합한 경로를 정의할 수 있다.

1단계, 진입 단계(Entrants)
 

고급 로봇 공학으로 가는 여정의 첫 번째 단계는 널리 사용되는 고정 자동화 로봇 또는 이와 유사한 기술을 채택하는 것이다. 이 단계에 속하는 기업은 진입 기업으로 간주되며 대부분의 작업이 수동으로 수행된다. 프로세스 계획은 사람이 설계하며, 로봇은 특정 위치와 시간을 기준으로 생성된다. 이러한 기계는 소프트웨어 환경 내에서 새로운 작업에 맞게 완전히 다시 프로그래밍할 수 있지만, 로봇 생산 시스템의 배포를 가속화하고 로봇에 새 프로그램을 다운로드 하는데 상당한 기계 가동 중단 시간이 발생하고 전반적인 설비 효율성이 저하된다. 새로운 공정으로 기계를 다시 가동하면 고정된 위치와 부품을 기준으로 수동으로 캘리브레이션을 수행한다.

이 단계에서는 로봇 동작 시뮬레이션과 생산 프로세스 검증도 수행되지만 주로 기계의 물리적 측면으로 제한된다. 기본 로봇 프로그래밍의 유효성을 검사하는 등 기계적 간섭을 확인하여 원하는 동작을 보장할 수 있다. 하지만 이러한 기능은 특히 고도로 맞춤화된 제품의 세계에서는 개선의 여지가 있다.

고정 자동화 로봇이 새로운 작업을 실행하는데 필요한 노동 집약적인 작업이 너무 많기 때문에 다양한 제품을 취급하는 시설에서 전체 프로세스를 자동화하려는 이유를 쉽게 알 수 있다. 그렇게 하면 기계 가동 중단 시간이 줄어들어 처리량과 수익이 증가한다.

2단계, 베테랑 단계(Veterans)
 

베테랑 단계에서는 제조업체가 진입 단계에서 사용할 수 있는 기능에 더해 몇 가지 고급 기능을 추가하기 시작한다. 이 단계에서는 고급 로봇 공학을 사용하는 많은 제조업체가 디지털 트윈을 구현하여 기계 및 제어 알고리즘을 포함한 전체 로봇 생산 프로세스를 검증해야 한다. 각 수작업은 디지털 트윈 내에서 시뮬레이션하여 로봇의 동작 경로를 최적화하고 전체 시스템을 더 잘 이해할 수 있다. 이러한 워크플로우를 디지털화하는 것은 나중에 고급 로봇으로 전환할때 개선할 수 있는 핵심요소이다.

프로세스 계획은 여전히 사람이 설계하고 할당하며 로봇 동작은 여전히 수동으로 생성한다. 하지만 디지털 트윈에 기반한 기능을 통해 이러한 기계로 작업할 때 보다 높은 수준의 입력과 디스 플레이가 가능하다. 로봇 동작은 일반적으로 가상 커미셔닝이라고 하는 프로세스인 진입 단계(위치 및 시간)에서 사용할 수 있는것 외에 시스템 신호와 PLC 내의 로직에 따라 생성된다.

이제 기계가 현장에 물리적으로 설치되기 전에 설비의 간격과 상호 연결성을 확인할 수 있다. 또한 프로그래밍 소프트웨어와 직접 인터페이스하여 가상 환경에서 PLC 및 휴먼 머신 인터페이스 (HMI) 프로그램에서 실행되는 소프트웨어를 검증할 수 있다. 다운 시 자동화 수준에서 원하는 작동을 시뮬레이션하면 기계가 최대한 효율적으로 작동하도록 수동으로 최적화할 수 있다. 또한 신규 또는 교체 장치를 구현하는 데 필요한 리드 타임이 단축되므로 시설의 다운타임이 훨씬 줄어든다.

진입 단계와 마찬가지로 로봇 프로그래밍은 여전히 오프라인 에서 이루어지지만 PLC가 디지털 트윈에 포함되어 있기 때문에 작업 현장이 아닌 사무실에서 보다 포괄적인 작업을 수행할 수 있다. 여러 대의 로봇이 동일한 작업을 수행하는 경우 각 로봇이 각자의 작업과 환경에 맞게 작동하도록 수동으로 프로그래밍하는 대신 변경 사항을 모든 로봇에 동시에 다운로드할 수 있다.

3단계, 개척자 단계(Pioneers)
 

3단계로 접어들면서 이 업계의 선구자들은 생산 시스템을 자동 화하기 시작했다. 앞의 두 단계와 마찬가지로 공정 계획은 여전히 수작업으로 이루어지지만, 여기서부터 차이점이 드러난다. 로봇 동작은 여전히 이전에 사용 가능한 정보를 기반으로 생성할 수 있지만, 이제는 피드백 최적화를 위해 센서 데이터에 액세 스할 수 있다. 여기에는 비전 데이터, 힘 판독값 또는 관련 프로세 스를 위한 기타 특수 센서 어레이의 정보가 포함될 수 있다. 방대한 양의 데이터로 인해 이러한 로봇은 위치, 시간, 신호, PLC 로직및 센서 데이터를 기반으로 적응형 계획을 수립하도록 설계 및 프로그래밍되어야 한다. 그 결과 최소한의 작업 조건에서도 생산 공정을 보다 충실하게 시뮬레이션하고 구현할 수 있다.

이제 다양하고 유연한 부품과 동적 환경으로 생산 공정 시뮬레 이션을 수행할 수 있다. 피드백 제어를 위한 간편한 작업 기반 프로그래밍을 통해 제조업체는 전체 작업 현장을 위한 커넥티드 다운로드를 생성할 수 있다. 기계의 반자동 프로그래밍을 통해 시설 내 다른 최적화 작업에더 많은 리소스를 확보할 수 있다. 로봇이 프로세스를 이해했으므로 로봇이 수집하고 실행한 정보를 취합하여 일종의 프로세스 라이브러리를 만들 수 있다. 이 정보를 재사용하는 것을 작업 기반 프로그래밍이라고 한다. 이러한 작업은 로봇을 위한 드래그 앤 드롭 명령어 세트와 거의 비슷하게 작동하며, 이러한 단순성 덕분에 로봇이 온라인 상태일 때 업로드할 수 있다. 이 접근 방식은 시설의 유연성을 크게 확장한다.

4단계, 선구자 단계(Visionaries)
 

고급 로봇 공학을 구현하고 4단계에 도달하는 기업은 해당 분야의 선구자가 될 것이다. 4단계는 로봇 기능을 완전히 자동화하는 단계로, 유연성/자동화 다이어그램의 오른쪽 상단 모서리에 도달 하는 단계이다. 이제 유연한 생산 시스템의 포괄적인 설계, 시뮬 레이션 및 배포가 가능하다. 머신러닝을 통해 자동화된 프로세스 계획 및 구현이 가능하다. 모션 경로는 이전 단계에서 구현된 실시간 시스템 데이터를 기반으로 자동으로 생성되며, 시스템은 생산 환경의 변화에 즉시 대응할 수 있다.

기계는 온라인 상태를 유지하면서 자동 프로그램 생성으로 업데이트되며, 3단계와 마찬가지로 각 기계는 동적 셀과 제품 변형 모두에 대해 온라인 폐쇄 루프 보정을 구현한다. 각 로봇에 엣지 컴퓨팅 장치를 번들로 제공함으로써 로봇은 머신러닝을 통해 공정을 학습하고 개선할 수 있다. 로봇-엣지 디바이스 시스템에 5G 통신을 포함하면 완전히 이동 가능하고 안전하며 재구성 가능한 설비를 구현할 수 있다.

사실상 4단계는 첨단 로봇 공학의 도입과 함께 도입된 모든 기술을 사용한다. AI가 제조 공정을 주도하고 데이터를 기반으로 모범 사례를 도출하여 시설에서 자체적으로 최적화하고 최상의 결과를 만들어낸다. 고급 로봇 프로세스는 미래 디지털 플랫폼의 기둥으로 설계되어 AI를 위한 통합 검증, IIoT를 사용한 데이터 분석, 자동화 시스 템을 통한 가상 시운전, 거의 무한한 커스터마이징을 위한 개방형 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)와 같은 핵심 가치를 제공한다. 이러한 각 기술을 통해 지멘스는 파트너를 위한 유연한 생태계를 조성하고자 한다.

제조는 도구와 프로세스의 융합이므로 자동화의 소프트웨어 측면도 함께 도입해야 한다. 작업자를 제공하는 것도 좋지만 고품 질의 제품을 조립하는 방법을 알고 있어야 한다. 대량 생산은 한세기가 넘게 발전해 왔고 앞으로도 계속 발전할 것이지만, 첨단 로봇 공학은 현재와 미래가 만나는 곳이다. 작업 중인 상황을 감지할 뿐만 아니라 해당 정 보에 반응하는 적응형 기계를 구현함으 로써 자동화에 의존하는 공장 및 기타 시설은 완전한 맞춤화와 개방성을 향해 한걸음 더 나아가고 있다.

자료제공: SIEMENS(www.siemens.com) 디지털 소프트웨어 산업부 Alexander Greenberg/Xin Guo/Shay Shomroni