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인공지능(AI)과 협동로봇(Cobots)의 통합으로 제조혁신

2024-10-22


 

인공지능(AI)과 협동 로봇(Cobots)의 통합으로 제조혁신

협동 로봇(Cobots)이 제조 분야에서 괄목할 만한 발전을 이루고 있다. 

자동화를 더 안전하고 유연하게 하고 있지만, 인공 지능(AI) 기능이 점점 보편화됨에 따라 더 발전할 여지가 많이 있다. 

AI와 협동 로봇을 결합하면 두 기술의 시너지 효과로 더 나은 결과를 얻을 수 있다.

 

이미 몇 가지 AI 기능이 결합되어 있는 협동 로봇도 많이 있다. 

일반 협동 로봇에 AI를 결합하려면 두 기술을 통합할 수 있는 기술 전문 지식이 있어야 한다. AI와 자동화 협업 사례를 아래에 소개한다.

 

머신 비전

컴퓨터 비전과 협동 로봇을 통합하면 가장 영향력 있는 AI응용 프로그램 중 하나가 된다. 

이 머신러닝 모델은 카메라 센서에서 얻은 시각적 데이터를 분석하여 주변 환경을 파악한다.

 

머신 비전과 협동 로봇의 결합은 공장에서 여러 이점을 가져다준다. 

주변의 작업자나 예상치 못한 장애물을 탐지하며 안전하게 이동한다. 

장애물과의 충돌 방지 외에도 이 기능을 통해 가장 효율적인 경로를 찾을 수 있다. 

창고 운영에 있어서 보행 이동에 많은 시간적 낭비를 소비하고 있는 현실을 고려하면 대폭적인 개선으로 운영 효율을 높일 수 있다.

 

또한, 이러한 기능을 갖춘 로봇으로 품질 검사 등 시각에 의존하는 업무를 자동화할 수 있어 생산성 향상에 도움이 된다.

 

센서 데이터 집계

AI는 또한 여러 센서의 데이터를 집계하여 코봇을 개선할 수 있다. 

기존의 로봇 기능은 각 동작에 대해 단일 센서 시스템에 의존하는 경우가 많다. 

AI는 다양하게 입력되는 데이터를 토대로 보다 정확한 결정을 내리고 변화하는 조건에 적응할 수 있다.

 

예를 들어, 카메라와 GPS를 결합한 모바일 로봇은 AI로 장애물을 정밀하게 탐지할 수 있다. 

품질 검사 로봇은 센서 데이터, 레이저 측정 및 육안 검사 데이터를 집계하여 제품이 표준에 부합하는지 정확하게 판단할 수 있다.

 

사물 인터넷(IoT) 네트워크를 운영하는 공장에서 센서테이터 집계는 매우 유용하다. 

코봇은 생산라인 전체의 IoT 연결 장치에서 정보를 수집 분석하여 공장 내 변화하는 조건을 파악할 수 있다. 

만일 어떠한 트러블로 인해 운영 속도가 지체되거나 부품을 찾는 등 필요에 따라 변화된 환경에 적응할 수 있다.

 

의사결정 개선

AI와 협동 로봇을 결합하여 미묘한 차이가 있는 경우의 의사 결정하는데 있어서 자동화도 가능하다. 

머신 런닝은 이러한 한계를 극복하는 데 필요한 사고 프로세스를 제공한다.

복잡한 의사 결정 프로세스가 상황에 따라 바뀔 때 최적의 판단 업무에 AI는 큰 도움이 된다. 

특히, 자재의 트럭 적재 및 취급 업무가 가장 일반적인 사례이다. 

AI 지원 로봇은 수많은 가능성 있는 레이아웃을 간단히 평가하여 가장 적합한 적재 방법을 결정할 수 있다.

 

이러한 AI 모델은 시간이 경과함에 따라 과거의 경험과 데이터를 학습하므로 점점 더 정확성이 높아진다. 

결과적으로 AI와 로봇의 통합으로 생산성과 오류를 대폭적으로 개선할 수 있다.

 

더 쉬워진 협업

AI와 통합된 협동 로봇은 기존 로봇과는 달리 사람과 함께 협업 할 수 있는 기능을 가지고 있다. 

사람과 로봇의 협업으로 생산량이 대폭 증가한 사례도 있다.

 

또한, 여러 다양한 AI 어플리케이션과 협동 로봇의 통합으로 협업을 강화할 수 있다. 

자동화 시스템이 자연어(NLP)인 구어체 또는 문어체를 해석할 수 있다는 점이 특징이다. 

자연어 처리 기능이 있는 협동 로봇은 음성 제어 또는 간단한 텍스트 입력으로 작동할 수 있어 협업자인 사람이 쉽게 지시하거나 조정할 수 있다.

 

협동 로봇은 특히 제조 분야에서 큰 발전을 이루고 있다. 

AI 기능이 점점 보편화됨에 따라 자동화의 안전성과 유연성이 좋아지고 있지만 더 발전할 여지가 많이 있다. 

AI와 협동 로봇을 결합하면 훨씬 더 큰 시너지 효과를 얻을 수 있다.

 

지속적인 개선

AI 통합으로 지속적인 개선이 확대된다. 

협동 로봇을 배치하여 주변 워크플로우를 조정하면 시간이 지날수록 개선 효과가 커진다. 

머신런닝으로 협동 로봇은 사람처럼 경험을 통해 학습하며 진화한다.

자재를 취급하는 모바일 협동 로봇을 생각해 보자. 

 

AI가 결합되지 않은 솔루션은 설정된 경로 또는 정적인 프로그래밍을 따라 매번 동일한 방식으로 부품을 검색하여 운반한다.

머신런닝 지원 솔루션은 어떤 경로가 다른 경로보다 더 효율적인지 또는 장애물이 자주 발생하는 위치를 인식할 수 있다. 

또한 어떤 상황에서도 최고의 생산성을 유지하기 위해 매번 최적의 경로를 선택할 수 있으므로 시간이 지날수록 상황판단이나 의사결정이 개선된다.

AI지원 협동로봇은 이러한 지속적인 개선으로 효율 향상뿐 아니라, 새로운 데이터를 기반으로 안전성과 정확성도 점점 높아진다.

 

예측 가능 유지보수

AI와 협동로봇 통합사례로 일부 응용 프로그램은 예측 유지보수 업무에도 유익하다.

머신러닝 알고리즘을 사용하여 생산설비의 온도, 진동 및 부품의 유격 허용 오차 같은 상태  데이터를 모니터링한다.

생산설비의 가동 데이터가 표준을 벗어날 때 경보를 알려 잠재적 문제나 오류를 예측할 수 있다. 

AI가 설비 보수정비 담당자에게 이러한 문제를 알림으로써 협동로봇의 고장을 사전에 방지하고 모든 정비와 수리를 필요한 요구사항 기반으로 추진하므로 불필요하거나 과잉 정비업무를 줄여준다.

 

이러한 유지보수 업무 최적화를 통해 비용을 절감하고 예상치 못한 설비의 가동 중지 시간을 줄일 수 있다. 

 

선제적 사이버 보안

현재 모든 사이버 공격의 25.7%는 제조기업을 대상으로 이루어지고 있다. 가장 표적이 되는 산업이므로 사전 예방적 보안이 필수적이다. 

머신런닝으로 보안의 수준을 높일 수 있다.

AI 보안 어플리케이션은 협동로봇 자체의 일부가 아니라 협동 로봇이 연결된 네트워크를 모니터링한다. 

사이버 침해를 탐지하거나 엔드포인트 행동 분석 알고리즘은 로봇 및 기타 장치가 네트워크에서 일반적으로 어떻게 동작하는지 학습한다. 

따라서 위험을 암시하는 의심스러운 활동을 실시간으로 발견할 수 있다.

 

AI 보안 툴이 잠재적인 공격 징후를 탐지하면 협동 로봇은 자동으로 오프라인으로 전환하고 관련 IT 팀에 경보를 알린다. 

이러한 문제를 보다 신속히 해결하여 로봇 손상으로 인한 최악의 상태를 사전에 방지할 수 있다.

 

AI와 협동 로봇 통합 새로운 기능 추가

AI와 협동 로봇의 통합은 완벽하게 조화를 이루어, AI가 제공하는 적응성, 정확성으로 협동 로봇의 이점을 더 높은 수준으로 높인다.

위의 몇 가지 사용 사례는 제조 기업이 AI를 통해 협동 로봇의 운영을 개선할 수 있는 방법 중 몇몇 사례에 불과하다. 

이러한 잠재력을 최대로 활용하면 협동 로봇의 ROI를 조기에 해결하고 제조 운영의 성공을 보장하는 데 도움이 될 것이다.​ 

 

참고 | https://www.roboticstomorrow.com/story/2024/09/ai-and-cobots-the-dynamic-duo-changing-manufacturing/23195/​