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Robotics & Automarion

로봇과 자동화의 새로운 비즈니스 환경

2021-09-13


 

 

1. 중소 중견기업 빠른 속도로 자동화 도입

 

로봇 및 자동화 도입을 어렵게 하는 주요 장벽 중 하나는 도입 비용이다. 최근 몇 년 일반적인 기술 전문가들이 로봇과 자동화의 이론적 이점을 주장하기는 아주 쉬운 일이었지만, 실제로 대다수의 중소 중견 제조기업들은 비용 때문에 필요한 투자를 쉽게 할 수 없던 것이 현실이었다.

 

그러나 지난 거의 2년 동안 지속된 팬데믹으로 인해 가속되고 있는 변화는 이제 중소 중견기업들로 하여금 다시 계산기를 두드리게 하고 있다. 로봇 및 자동화는 지속적으로 생산성 향상을 가져오며 어려운 시기에도 비즈니스 연속성을 지원하게 된다. 최근 중소 중견 제조기업들이 실질적 마켓이 되면서 로봇과 자동화 솔루션 제공업체들은 새로운 고객을 찾고 있다. 

 

 

2. 자동화의 마지막 마일은 로봇이 중심

 

공장에서의 노동집약적인 작업은 기존의 자동화나 로봇으로는 해결하기 어려운 과제로 남아있다. 인간의 손재주가 필요한 일들이기 때문이다. 공장 내에 이러한 "마지막 마일" 이라 일컬어지는 자동화 업무가 수십억 달러 규모의 시장으로, 아직 개발되지 않은 상태로 남아있다.

 

코봇의 등장과 AI 및 기타 새로운 플랫폼의 융합으로 보다 기능적이고 지능적인 기계개발이 가능해짐에 따라 마지막 남은 자동화 과제를 해결하는 것이 로봇 업계의 핵심 관심사라 할 수 있다. 인간과 로봇의 협업이 앞으로 당연한 것이 되면서 제4차 산업혁명 시대에 특히 '코봇'에 대해 더 많은 발전과 관심을 가지게 될 것이다.

 

 

3. 더 능력 있고 지능적인 기계 개발을 위한 기술의 융합

 

전통적인 산업용 로봇은 일반적으로 공장 현장에서 오로지 반복되는 작업만 처리하도록 설계되어 있다. 이러한 로봇은 딥 러닝 능력이나 마지막 남은 자동화 과제를 해결할 수 있는 능력이 없다. 필요한 것은 높은 인지 능력과 뛰어난 역량, 자율성을 갖춘 로봇이다.

 

나뉘어져 있던 기술들을 단일 통합 플랫폼으로 결합하는 인프라를 구축하기 위한 강력한 모멘 텀이 형성되었다. 기존 보다 스마트하고 기능이 다양한 로봇의 개발은 머신 비전, AI, 클라우드 컴퓨팅, 에지 컴퓨팅, 5G, 센서, 산업혁명 4.0 하드웨어 등 다양한 기술을 포함하는 융합기술이 필요하다.

 

 

4. RaaS(Robots-as-a-Service)는 보편적인 비즈니스 모델로 자리 매김

 

로봇 및 자동화 도입을 가로막는 주요 장벽은 로봇 사업 자체의 전통적인 비즈니스 모델, 즉 순수 자본 비용(CapEx play) 때문 이었다. 고객은 일반적으로 로봇 도입 시 수십만 또는 수백만 달러를 선불로 지불해야 했다. 이 금액은 비즈니스 범위를 훨씬 뛰어넘는 금액이 되기도 한다.

 

그러나, 이제 로봇 사업자들은 이 CapEx 모델에서 벗어나 RaaS(Robots-as-a-Service) 비즈니스 모델로 전환하고 있다. 종량제 요금 청구 방식으로 고객 기업은 선불 투자 없이 공장자동화 추진이 가능하다.

 

이 새로운 로봇 및 자동화 RaaS 비즈니스 모델로 인해 중견 중소기업의 로봇 및 자동화 도입이 촉진하고 있으며 점점 더 광범위하게 확산될 것이다.

 

 

5. 더 나은 일자리와 숙련된 노동력 등장 

 

산업 현장의 로봇 투입으로 나타나는 사회적 이점 중 하나는 그 동안 노동력에 의지했던 더럽고 따분하며 위험한 역할들이 단계적으로 사라지고 있다는 것이다. 통계에 따르면 로봇과 자동화 과정에서 훨씬 더 많은 수의 새로운 일자리가 창출되고 있다 한다. 따라서, 자동화로 인해 일자리가 줄어들고 있다는 인식은 점점 완화되어 갈 것이다.

 

이렇게 새로 생긴 직업 군의 급여 수준은 더 높다. 그리고, 어떤 경우에 있어서는 주당 평균 근무 시간이 줄어들어 사람들은 더 많은 여가 시간을 즐길 수 있게 될 것이다. 자동화는 인간과 기계의 상호 협력에도 기여하고 있다. 문제는 작업자들이 이러한 새로운 기계와 상호작용하며 작업할 수 있도록 재교육하고 스킬 향상을 어떠한 방법으로 실현할 것인가에 있다.

 

 

6. 데이터 기반 비즈니스 인텔리전스 증가.

 

작업장에 새로 도입된 로봇 작업 셀은 생산 라인을 모니터링하고, 로봇 자신을 유지 및 관리하는 동안 엄청난 양의 데이터를 생성한다. 데이터는 재고 추적, 실시간 생산, 예측 분석, 인 라인 품질 검사, 변화하는 고객 수요에 대한 실시간 대응 업무를 수행하면서 집계되고 있다.

 

솔루션 공급업체가 먼저 이러한 모든 데이터를 통합한 다음 고객사가 자신의 데이터 스트림을 시각화하고 이해할 수 있도록 지원함으로써 고객사에게 상당한 비즈니스 인텔리전스를 제공한다. 로봇과 자동화 비지니스도 관련 데이터 주도 서비스로 크게 변화하고 있다.

 

 

 

출처 : cityam