제조 현장의 숙련된 노동력의 부족 코봇이 해결한다

Universal Robots

NAM(National Association of Manufacturers)은 설문 조사를 발표했다. 주요 내용은 오늘날 제조 현장의 가장 큰 과제 중 하나인 숙련된 인력의 부족을 해결해야 한다는 것이다. 제조 엔지니어 협회(Society of Manufacturing Engineers)에 따르면 제조업체의 89%가 숙련된 작업자를 찾는 데 어려움을 겪고 있다. 기술 격차에 관한 보고서도 향후 10년 동안 창출되는 460만 개의 제조 일자리 중 절반 이상이 채워지지 않을 것으로 전망했다.

NAM 연구팀은 이러한 현상의 원인은 베이비 붐 세대의 임박한 정년, 젊은 근로자들 제조업 일자리에 대한 오해, 첨단 기술의 도입으로 인한 기술 변화라고 발표했다. BLS 보고서에 따르면, 실제로 55~64세 근로자는 2018년 12월 전체 노동력의 65.5%를 차지했으며 미국 제조업 인력의 22~27%를 차지했다. 즉, 1,000명의 근로자가 넘는 제조 현장에서는 은퇴 공백을 채우기 위해 220~270명의 신규 근로자를 유치해야 한다.

한편, 미국인들은 베이붐 세대 이후 인력 부족를 해결하는데 큰 관심이 없다. Deloitte와 Manufacturing Institute의 최근 연구에 따르면 미국 국민의 83%가 제조업이 경제에 중요하다고 생각하지만 미국인 10명 중 3명 미만이 자녀가 제조업에 경력을 쌓도록 장려하는 것으로 나타났다.

기술 부족 문제를 어떻게 해결하고 있는지에 대한 설문에 경영진의 응답은 많은 초과 근무 할당(70.3%), 임시 직원에 더 많이 의존(57.7%) 그리고 은퇴 가능성이 있는 퇴직자가 자신의 역할에서 오래 머물도록 권장(30.7%) 하는 것이라고 답했다. 이 모든 전략은 결과적으로 부정적인 영향을 미친다. 또한 28.8%는 인력 제약으로 인해 새로운 비즈니스를 포기해야 하거나 매출 이익의 기회를 잃었다.

Anufacturing Institute에 따른 Accenture가 이러한 노동력 부족에 대해 조사한 결과 미국의 평균 기업의 손실 액수는 연간 소득 11% 또는 기존 근로자 1인당 연간 3,000 달러로 추정했다.

또한 BLS의 통계에 따르면 제조 업무 직책이 충원되기까지 평균 30일 이상 걸렸다. 제조 작업에 대한 기술 이동과 관련하여 Deloitte 연구 결과에 의하면, 숙련된 업무 근로자에 대한 충원 시간은 2015년 평균 70일에서 2018년 평균 93일로 증가했다.

Fortune의 100대 기업에서 신생 기업에 이르기까지 모든 유형의 제조업체는 노동력 부족이 성장을 제한한다고 밝혔다. 산업용 로봇 제조업체 역시 이러한 어려움에 직면해 있다. 1970년대 초기 로봇 공학은 생산성을 향상시켰지만 기술을 도입하고 설치하는 데 많은 시간과 비용이 소요됐다. 노동력 부족으로 인한 생산성 감소로 이익 손실이 발생하는 상황에서, 비용이 많이 들고 위험하며 느리게 진행되는 솔루션은 큰 효과를 발휘하지 못했다.

인더스트리 4.0

Deloitte는 2019년 글로벌 인적 자본 동향 보고서에서 모든 규모의 조직이 인더스트리 4.0의 과제를 해결하기 위해 작업 아키텍처를 재창조하는 것이 시급하다고 조언했다.
Universal Robots이 실현한 협동 로봇은 이러한 맥락에서 정의된 솔루션이다. 코봇은 로봇의 물리적 능력과 디지털 제어 시스템을 사람과 효과적으로 협력하는 데 필요한 유연성, 크기, 힘 등과 결합할 수 있다.

코봇, 최신 제조를 위한 입증된 솔루션

코봇은 열악한 환경에서 작업을 수행하여 품질을 개선하고 생산성을 향상시키는 등 기존 로봇과 동일한 이점과 더불어 새로운 이점도 제공한다.

분석

Accenture는 조사에 따르면 숙련된 노동력 부족으로 인해 초과 근무 비용, 가동 중지시간 등이 증가했다.

코봇은 사람 옆에서 안전하게 작동하도록 설계되었다. 독특한 디자인으로 인해 대부분의 코봇은 안전케이지나 생산 현장을 변경하는 재설계가 필요하지 않다. 대부분 설계가 산업용 로봇보다 50% 빠르게 진행될 수 있으며, 사람의 노동 임금보다 적게 든다.

엔지니어 수준의 프로그래밍이 필요한 기존 로봇과 달리 코봇은 스마트폰을 사용하는 모든 사람에게 친숙한 HMI(Human-Machine Interface)를 통해 프로그래밍을 단순화하도록 설계되었다.

인공지능 알고리즘의 발전으로 코봇도 학습이 가능하다. 작업자는 원하면 협동 로봇을 다시 프로그래밍 할 수 있다. 코봇은 명령을 기억하고 새 코드를 입력할 필요없이 독립적으로 반복한다. 프로그래밍 또는 교육의 필요성이 없어 기술 격차와 학습 시간을 최소화한다. 재작업에 대한 시간, 노력 및 비용을 크게 줄일 수 있다.

산업용 로봇은 사용자 정의가 필요하지만 코봇은 기업의 빠른 수익으로 이어진다. 공장 중단을 최소화하면서 최소의 교육을 받은 작업자가 안전하게 프로그래밍해서 사용할 수 있기 때문이다. 따라서 생산성은 올라가고 품질을 향상된다. 코봇의 투자 회수는 몇 주 또는 몇 달 만에 가능하기도 하다.

빠른 ROI는 작업자가 코봇을 통해 생산성이 높은 프로세스를 처리하고 현대의 제조 기술을 습득할 수 있게 한다. 노동 위기를 해결하기 위해서는 과감한 기술 변화를 수행할 필요가 있다. 인더스트리4.0 기술을 활용하면 비용을 절감하고 생산 시스템을 간소화하는 것 외에도 제조 현장을 개선하고 기업 가치를 높일 수 있다. 코봇을 통한 인간과 기계의 페어링은 이러한 가치를 제공하는 중요한 디딤돌이다.

자료 제공: Universal Robots(www.universal-robots)