자동화 그 다음 시대의 기술




우리는 AI, 머신 러닝 및 비전으로 정의되는 새로운 제조 시대에 접어 들고 있다. 이를 통해 머신이 계획을 조정하고 학습하고 진정한 "Lot Size 1"이라는 생산방식의 유토피아로 나아가도록 가르칠 수 있다. 자동화의 다음 시대는 볼륨이 아니라 지능을 중심으로 정의 될 것이다.

자동화 그 다음 시대는 기계 프로그래밍이 아니라 기계를 가르치는 것이다. 지난 10 년 넘게 우리는 생산량과 생산능력을 높이기 위해 프로세스와 무브먼트를 모방하도록 기계를 프로그래밍해 왔다. 그러나, 단순히 기계에게 무엇을 해야 하는지, 재료가 불일치 하거나 생산 공차 문제가 발생하는 문제를 기계에 지정하면 자동화의 진정한 잠재력을 뒷받침 할 수 있다. AI, 머신비전 그리고 머신러닝 같은 새로운 기술은 "자동화"가 할 수 있고 배울 수 있는 영역을 확장하고 있다. 우리가 정말로 매뉴팩쳐링을 재창조하고 싶다면, 산업계는 지능 구축을 단순히 양을 늘리는 것 이상을 내다보는 티칭머신이라는 새로운 사고 방식을 받아들여야 한다.
지난 10 년 동안 자동화는 많은 것을 포괄하는 용어가 되었다. 자동화는 본질적으로 기계 또는 로봇에 의해 수행되는 사전 프로그래밍된 작업에 대한 포괄적인 용어가 되었다. 우리는 기계에게 무엇을 해야하는지 알려주고 기계는 이를 효율적이고 대규모로 수행한다. MHI의 데이터에 따르면 현재 제조 및 공급망 전문가의 약 39 %가 자신이 속한 조직이 로봇 공학과 자동화를 사용한다고 대답했다. 이러한 추세는 증가 할 것이다. 하지만 기계가 실수로부터 배우고 사람 개입 없이 프로세스를 개선하는 방법을 알아 내고 더 많은 일을 하도록 가르칠 수 있다면 어떻게 될까? 오늘날의 기술로 지능형 자동화의 새로운 시대는 지금 가능하며 기존의 자동화 투자를 능가할 수 있다.
3D 비전, LIDAR, 4D 센싱 및 매핑 등과 같은 기술을 통해 제조업체는 이전에 수동이었던 시스템을 자동화 할 수 있다. 이러한 기술을 결합하면 기계가 작업을 수행하는 것과는 대조적으로 작업을 "생각"하고 "학습"할 수 있다. 예를 들어 어떤 부품을 가공하는 예를 들어보자. 상용 3D 스캐닝 기술을 사용하여 고객 알고리즘으로 덮어 쒸우고 가공 스테이션에서 고유 부품을 가공하는 방법을 결정한다. 이 응용 프로그램은 부품을 스캔하여 주조 및 브레이징 후 블록의 사용 가능한 양을 파악하고 스캔 된 형상을 기반으로 가장 적합한 부품 모델을 결정하며 가공 및 연마하기 전에 가공 계획을 만든다.
이렇게 "학습"기술을 활용하는 프로젝트는 복잡하지만 수년에 걸쳐 상당히 발전해왔으며 가동하기도 쉽다. 로봇과 기계에게 무엇을 해야 하는지 알려주는 것이 아니라 작업 수행 방법을 가르치는 것이다. 이는 자동화에 대한 새롭고 보다 적응력있다는 것을 입증한 것이며 지속 발전될 것이다. 자동화에 대한 관점을 이러한 "학습"정신으로 확장하면 대량생산 및 생산증가를 넘는 더 광범위하게 혜택을 누릴 수 있다.

- 노동력 전반에 걸친 기술 전문성 수준이 그다지 높지 않다. 우리는 기계가 하는 일을 정의하고 감독하는 대신, 기계의 파라미터와 기계가 이러한 시나리오대로 진행하거나 복구해야 하는 방법을 정의 하도록 하여 사람들을 자유롭게 할 수 있다.
- 제조 또는 설계 프로세스에서 기계가 어떻게 진행하거나 복구해야 하는지 정의 할 수 있을 때, 출시 시간, 재 설계의 필요성 및 자원 낭비를 줄이는 부정적인 피드백 루프를 줄일 수 있다.
- 자동화 프로젝트의 현 상황을 뛰어넘는 생각으로 장기적인 혁신을 장려한다.


이러한 새로운 자동화 개념이 비즈니스 세계에서 구체화되고 있다. Wall Street Journal은 최근 Tyson의 Arkansas 로봇 연구소에서 색상 별로 구슬을 분류 할 수 있는 기계를 개발하고 있다고 특집으로 다루었다. 로봇은 크기, 모양 및 색상 별로 안전하고 효율적으로 육류 부품을 식별하고 절단하는 지속적인 자동화 프로젝트의 일부이다. 컴퓨터 비전과 소프트웨어를 사용하면 자동화만큼이나 AI도 진보된다.
이제 COVID는 우리가 자동화에 대해 기존과는 다르게 생각할 필요가 있음을 보여주고 있다. 바이러스로 인해 직원이 병가를 내야 할 때, 지식 센터는 사일로화되어 단절된다. 공급망 재구성과 자재 이동에 이르기까지, 적응성과 지능에 대한 필요성이 그 어느 때 보다 명확해졌다. 매뉴팩쳐링의 미래는 더욱 복잡해질 것이며, 공급망에 연결되고 개별 고객 / 맞춤요구에 따라 개인화 될 것입니다.
기술은 이미 세상을 지배해가고 있다. 매뉴팩쳐링분야는 이미 전자 상거래, 마케팅 및 사회 생활을 주도하는 지능형 기술사회의 마지막 개척지로 남아있다. 대량생산을 넘어 지능에 투자하지 않는 사람들은 뒤처질 위험이 있다. 오늘날 자동화는 무엇을 의미하며 미래에 우리를 어디로 데려 갈 수 있는지에 대한 이해를 넓히는 것에서 부터 자동화는 시작된다.

Darragh Staunton
지난 24 년 동안 IBM, HP, ATS Automation 에서 자동화 전문가로 근무.
BBS Automation의 COO로 근무
현 PaR Systems, LLC에 COO 겸 사장

출처 : [[https://www.manufacturingtomorrow.com/article/2020/09/the-next-era-of-automation-is-intelligence/15880|Manufacturing Tomorrow]]

번역 : K-SmartFactory