‘협동 로봇’ 시장의 현재와 미래 ②

이 기사는 총 2회에 나눠서 연재된다. 지난 1월호에서는 협업 산업용 로봇의 정의와 유형 및 협업 방법 등에 대해 알아보았으며, 이번 2월호에서는 주요 산업별에서 이뤄지고 있는 실제적이고 다양한 CASE STUDY를 비롯 하여 미래 주요 트렌드와 기술 동향에 대해 살펴보기로 한다.

▲ 팔레타이징 코봇 (이미지 출처: Yaskawa)

코봇, 다양한 산업 공정에서 활용 확대
 

코봇은 픽 앤 플레이스(Pick-and-Place) 작업에서 널리 사용되고 있다. 이 작업은 물체를 정확하고 신속하게 한 장소에서 다른 장소로 옮기는 공정을 포함하며, 코봇은 이러한 작업을 효율적으로 수행할 수 있다. 또한, 포장 공정에서도 코봇의 활용이 두드러지고 있다. 제품 포장, 케이스 포장, 라벨 부착, 팔레타이징(palletizing) 등 다양한 자동화 작업을 지원하며, 광범위한 포장 재료와 형태를 처리할 수있어 포장 작업에서 다재다능한 솔루션으로 주목받고 있다.

코봇은 조립 공정 및 머신 텐딩(machine tending) 작업에서도 활발히 사용된다. CNC 기계, 사출 성형기, 기타 자동화 장비에서 부품을 로딩 및 언로딩하는 작업을 지원하여 생산성을 향상시키고 있다. 품질 검사 및 테스트 작업에서도 코봇은 큰 역할을 하고 있다. 시각적 검사, 치수 측정, 결함 탐지 등을 고도로 정확하고 반복적으로 수행할 수 있어 품질 관리 공정에서 중요한 위치를 차지한다.

최근 시장에서는 코봇 용접 응용이 증가하고 있는 추세다. 이는 숙련된 용접 기술자 부족 문제를 해결하기 위한 대안으로 주목받고 있다.

이와 더불어, 코봇은 더 지능적이고 효율적인 설계를 통해 지속 가능성을 추구하는 산업의 요구에 부응하고 있다. 작은 작업 공간 에서도 효과적으로 작동하며, 다품종 소량 생산 환경에 빠르게 적응하고 있다. 새로운 적용 분야로는 코봇을 활용한 페인팅 및 접착(글루잉) 작업이 추가되고 있다. 코봇은 다양한 산업 공정에서 점점 더 중요한 역할을 하며, 그 활용 범위를 지속적으로 확장하고 있다.

주요 응용 분야
 

코봇은 다양한 산업에서 폭넓게 활용되고 있다. 제조업에서는 특히 자동차 및 전자 산업이 주요 고객으로 꼽힌다. 이 산업들은 용접, 정밀 조립 작업, 품질 관리 등에서 코봇의 높은 효율성과 정밀 성을 활용하고 있다. 물류및 창고 관리 분야에서도 코봇의 수요가 급증하고 있다. 전자상거래(e-commerce)의 성장과 효율적인 물류 운영에 대한 요구가 높아지면서, 코봇은 주문 처리, 재고 관리, 팔레타이징, 분류 작업 등 다양한 공정에서 사용되고 있다.

식음료 산업은 효율성과 위생 수준을 개선하기 위해 코봇을 적극 도입하고 있다. 이 산업의 엄격한 요구 사항을 충족하기 위해 식품 등급 소재와 설계로 제작된 코봇이 활용되고 있다. 제약 산업에서는 배치(batch) 처리, 포장, 민감한 재료 취급과 같은 작업에 코봇이 도입되고 있다. 이로써 정밀성과 안전성이 요구 되는 공정을 자동화하여 생산성을 높이고 있다. 코봇은 각 산업의 특수한 요구를 충족시키는 맞춤형 설계와 기능으 로, 다양한 분야에서 핵심적인 생산성 향상 도구로 자리 잡고 있다.

<CASE STUDY> 조립 공정의 생산성 향상

▲ 이미지 출처: Yaskawa

조명 솔루션 제공업체인 Fagerhult Belysning은 조립 공정에서 생산성과 작업자 인체공학 개선을 목표로 야스카와 (Yaskawa)의 코봇 3대를 도입했다. 이 로봇들은 플러그/도관 삽입 조립, 패널 고정, 나사 체결, 단자 블록 배치와 같은 작업을 자동화하는 데 사용되었다. 야스카와 코봇은 고속 산업 모드와 안전 협동 모드를 모두 지원 하며, 안전 스캐너를 통해 작업자와 울타리 없이도 안전하게 협력할 수 있는 것이 주요 특징이다. 이를 통해 Fagerhult Belysning은 하루 240개 이상의 제품 생산을 달성했으며, 반복적인 수작업을 줄여 작업자의 피로를 감소시켰다. 또한, 내부 프로그래밍 역량을 유지하여 향후 자동화 프로젝트를 효과적으로 추진할 수 있는 기반을 마련 했다. 이 협동 조립 솔루션은 생산성 증대와 작업 환경 개선이라는 두가지 목표를 동시에 달성한 성공적인 사례로 평가받고 있다.

<CASE STUDY> 베이커리 자동화 시스템

▲ 이미지 출처: Fanuc

로봇 제조사 FANUC, 제빵 오븐 제조사 WIESHEU 및 유통 전문업체 Wanzl은 자동 시스템을 공동 개발했다. 이 시스템은 슈퍼마켓과 할인점 직원들이 반복적인 작업에서 벗어날수 있도록 돕고, 베이킹 공정의 신뢰성을 높이며 식품 폐기물을 줄이는 데 중점을 두고 있다. 이 자동화 시스템은 로봇이 베이킹 트레이 적재, 오븐에서의 트레이 삽입 및 제거, 디스플레이 진열 작업과 같은 중요한 단계를 수행하도록 설계되었다. 로봇을 베이커리 환경에 도입하면 직원들에게 많은 혜택을 제공한다. 특히, 더 유연하고 매력적인 근무 시간 설정이 가능해진다. 예를 들어, ‘Bakisto’ 시스템의 코봇은 아침 일찍 스스로 베이킹 작업을 시작하기 때문에, 직원들은 보다 긴 수면시간을 확보할 수 있다. 이 혁신적인 로봇 솔루션은 작업 효율성을 높이고 직원들의 근무 환경을 개선하며, 지속 가능한 식품 관리에 기여하는 사례로 평가받고 있다.

<CASE STUDY> 도장 공정의 혁신

▲이미지 출처: Universal Robots

덴마크의 파우더 코팅 전문업체 Brandt A/S는 수작업 도장 공정의 정확성과 일관성을 개선하기 위해 코봇을 도입했다. 이를 위해 UR10 코봇 두 대와 Nordbo Robotics의 Mimic 기술을 통합하여 코봇이 인간의 동작을모방해 정밀한 터치업 작업을 수행할 수 있도록 했다.

현재 코봇은 작업자들과 협력하여 도장 품질을 향상시키는 동시에, 직원들이 더 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 돕고 있다. 이 자동화 솔루션은 최소한의 교육으로도 쉽게 도입이 가능하 며, 생산성을 크게 향상시켰다. 특히, 코봇과 작업자는 공유 작업 공간에서 순차적으로 작업을 교대하며 높은 수준의 협업을 실현했다. 이 사례는 코봇이 도장 공정의 품질과 효율성을 동시에 개선하면서 작업 환경을 최적화하는 데 기여한 성공적인 모델로 평가받고 있다.

<CASE STUDY> 용접 및 기계 관리 작업의 생산성 향상

▲ 이미지 출처: Universal Robots

금속 제조업체인 Raymath A/S는 특히 복잡한 금속 불활성 가스(MIG) 및 텅스텐 불활성 가스 용접(TIG) 작업과 같은 다품종 소량 생산 공정을 자동화해야 하는 문제에 직면했다. 이 회사는 THG Automation의 용접 시스템과 함께 UR10e 코봇을 채택 하여 다양한 부품 형상에 대해 정밀하고 유연한 용접을 가능하게 했다. 

이 솔루션을 통해 Raymath는 생산성을 향상시킬 수 있었다. 코봇이 용접 속도를 두 배로 높이고, 4배의 생산성을 달성하는 동시에 더 적은 수의 작업자를 필요로 했기 때문이다. 코봇은 작업자와 순차적으로 협업하면서 용접 작업과 수동 개입을 번갈아 가며 수행한다. 다양한 부품을 다루는 데 있어 프로그래밍의 용이성과 유연성이 고정밀 맞춤형 용접 공정에 코봇을 사용하는 것을 정당화했다.

시장 동향
 

2017년 IFR 코봇 통계가 시작되었을 때 코봇의 시장 점유율은 2.8%에 불과 했다. 그 이후로 시장에서 사용 가능한 제품 포트폴리오는 지속적으로 확장되고 있다. 2022년에 새로 배치된 코봇의 수는 평균보다 39% 증가한 5만 7966대로 10.5%의 시장 점유율을 기록했다. 2023년 코봇 시장은 IFR의 코봇 통계가 시작된 이래 처음으로 위축되었다. 새로 배치된 코봇의 수는 2% 감소한 5만7040대로 집계되었지만 전체 산업용 로봇 시장의 10.5% 점유율을 유지했다. 

로봇을 사용하는 기업, 특히 중소기업에서 로봇을 사용하는 비율은 아직 다소 적다. 코봇은 기존 산업용 로봇의 크기가 지나치게 큰 이러한 고객층을 위한 솔루션을 제공한다. 많은 코봇 애플리케이션은 로봇 프로그래밍 및 교육, 정밀도, 페이로드, 서비스 수명 측면에서 요구 사항이더 낮다. 이는 소유 비용을 낮출 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

▲ 협업을 위해 설계된 로봇의 연간 신규 설치 대수는 기존 산업용 로봇과 비교하여 증가했다. (출처: World Robotics 2024)

기술 동향
 

IoT 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 디지털 기술은 코봇의 기능을 활성화하고 향상시키는 데 중요한 역할을 한다. 코봇에는 3D 비전 시스템, 심도 카메라, 라이더 센서와 같은 첨단 감지 기술이 점점 더 많이 탑재되고 있다. 이러한 센서를 통해 코봇은 주변 환경을 인식하고 이해하여 사물 및 사람과 더욱 지능적이고 안전하게 상호 작용할 수 있다.

인공 지능과 머신 러닝을 사용하는 추세는 계속 증가하고 있다. 코봇 제조업체들은 사용자가 코드 대신 자연어를 사용하여 로봇을 보다 직관적으로 프로그래밍할 수 있는 제너레이티브 AI 기반 인터페이스를 개발하고 있다.

코봇 사용에 대한 AI의 영향은 다방 면에 걸쳐 있다. AI 알고리즘을 통해 코봇은 사람의 시연을 통해 학습하고 새로운 작업에 적응할 수 있다. 또 다른 예로는 로봇의 성능 데이터를 분석하여 장비의 미래 상태를 파악하는 예측 AI가 있다.

새로운 경쟁자들이 코봇에 초점을 맞춰 시장에 진입하고 있다. 모바일 매니퓰레이터(Mobile Manipulator)는 코봇에 대한 수요를 크게 확대할 수 있는 새로운 사용 사례를 제공한다. 이러한 모바일 매니퓰레이터는 로봇플랫폼(AMR)의 이동성과 매니퓰레이터 팔의 민첩성을 결합한 제품이다. 산업 전반에 걸쳐 자재 취급 작업을 자동화하고 있다.

▲ 모바일 매뉴퓰레이터로 제품을 팔레타이징 (이미지 출처: Neura Robotics)

자료제공: IFR(www.ifr.org)