AI 지원 로봇으로 제조업 재편성

공장 현장에 AI 지원 로봇의 사용 사례가 점점 증가함에 따라 전체 인력 활용에 자칫 방해가 아닌 강화하는 방식으로 이러한 기능을 활용해야 한다.

여러 산업 분야에서 수년 동안 기업들은 효율과 안전 및 정밀도를 높이기 위해 공장 운영에 로봇을 배치하고 실험해 왔다. 

제조업도 예외는 아니며, 실제로 딜로이트의 2023년 제조업 전망에 따르면 제조업체의 62%가 향후 12개월 동안 운영 효율성을 높이기 위해 로봇 및 자동화를 구현할 계획이라고 답했으며, 제조업체가 투자를 집중하고 있는 #1 기술이었다.

https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/energy-resources/us-2023-outlook-manufacturing.pdf

2024년에 들어서면서 제조기업들은 이제 생성형 AI(GenAI)를 비롯한 AI가 주도하는 로봇 성장의 새로운 단계에 진입하고 있다. 

이것은 자동화에 있어서 몇 가지 역사적 장벽을 낮추기 때문에 새롭게 사용 사례의 문을 열어주는 도구가 되고 있다. 

로보틱스와 AI에 대한 전략적 선택을 통해 성장을 목표로 하는 제조기업은 미래 경쟁에서 앞서 나갈 수 있는 기회를 선점하게 된다.

제조기업의 경우 AI를 운영에 통합할 수 있는 몇 가지 새로운 기회가 닦아오고 있지만, 구현하기 전에 로봇과 인간 작업자 간의 신뢰를 개선하고 미래의 인력을 창출하기 위해 인간과 기술의 동기화된 에코시스템을 구축하는 등 여러 영역을 이해해야 한다.

로봇의 새로운 사용 사례 

전반적인 수요 증가와 사용 가능성 향상으로 다양한 형태의 로봇이 상용화되고 있다.

이는 로봇이 작동하기 쉬워졌을 뿐만 아니라 더 견고해지고 더 복잡하고 자율적인 환경을 해결할 수 있다는 것을 의미한다. 

초기 투자비용 및 운영비용 모두 감소하고 있는 반면 신뢰성은 향상되어 소프트웨어도 제조 환경에서 사용하기에 더 매력적인 환경이 되어가고 있다. 

로봇과 인공지능의 통합은 제조 현장에 새로운 기회를 제공할 것이다.

일상 업무에서 인간을 해방 : 

로봇이 반복적인 수동 작업을 대신할 때 인간은 혁신적이고 전략적인 업무에 시간을 최대한 할애할 수 있다.

공급망 간소화 : 

로봇이 생산 라인으로 부품과 재고를 운반할 수 있으므로 특히 공급망에 있어서 재고 및 인력 가용성 문제를 계속 조정함에 따라 생산의 신뢰성을 높일 수 있다.

더 안전해지는 제조 현장 : 

인간에게 물리적으로 위험할 수 있는 환경에 로봇을 배치하여 생산성을 유지하면서 작업자를 안전하게 보호할 수 있다.

물리적 세계와 디지털 세계의 연결 : 

로봇은 인간이 옴니버스에서 변경 사항을 테스트한 후 물리적으로 제품이나 프로세스에 변경 사항을 자동으로 적용하여 지연 시간을 줄이고 정확도를 높일 수 있다.

지난 5년 동안 AI는 로보틱스의 기능과 확장성을 크게 향상시켜 챗봇 같은 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 커뮤니케이션을 개선하고 합성 데이터 생성, 복잡한 물리 기반 제품 및 프로세스 시뮬레이션, 비전 감지, 점점 더 정밀하고 관절이 있는 움직임을 활용하는 등 보다 복잡한 적용 사례를 촉진시켰다. 

이 기간 동안 우리는 고객이 AI를 원활하게 통합하여 특정 비즈니스 운영에 로봇 배치를 최적화할 수 있도록 지원하면서 이러한 변화에 앞장섰다.

또한 로봇과 AI를 결합하는 실험에 거창한 작업이 필요가 없다는 것도 알게 되었다. 

하나 또는 두 개의 사용 사례를 위해서는 작게 시작하는 것이 측정 가능하고 구체적이기 때문에  좋은 방법이다.

예를 들어, AI로 로봇을 프로그래밍하여 사람에게 위험하고 어려운 작업인 자동차의 특정 부품을 조립시키거나 창고의 선반에 있는 볼트나 부품을 생산 라인으로 운반하는 것이 더 효율적인지 확인한다.

신뢰 구축

인간이 로봇과 함께하는 물리적 작업뿐만 아니라 안전 및 보안 관련 문제를 극복해야 한다. 

현장 관리자들은 여전히 다음과 같은 질문을 할 것이다. 로봇이 내가 시키는 대로 할까? 로봇을 신뢰할 수 있을까? 

로봇 사용 방법에 대한 명확한 지침을 세우고 로봇을 구동할 수 있는 AI 모델을 지속적으로 평가하고 개선하여 혁신과 실제 사용자의 요구 사항 간의 균형을 맞추는 일이 점점 더 중요해질 것이다.

신뢰의 또 다른 핵심은 제조 인력이 점점 더 기술 중심적인 환경에서 적응하고 성장할 수 있도록 지원하는 일이다. 

기업이 직원들에게 지속적으로 성장 기회를 제공하는 것은 필요한 기술이 변화하더라도 장기적으로 가치가 있다고 판단하기 때문이다. 

사이버 보안 숙련도 및 AI/머신 러닝 프로그래밍 같은 기술 역량만으로는 완전하지 않으므로 감성 지능, 사회적 유연성, 포용성 등 인적 요소의 역량은 점점 더 중요해질 것이다.

업무가 많아지고 기술이 고도화될수록 더 많은 인적 역량이 필요하며, 이러한 인력을 유지하려면 그들의 신뢰를 확보하는 일부터 시작되어야 한다.

업스킬링은 인간이 로봇 및 기타 도구를 효과적으로 커뮤니케이션하고, 협업하고, 활용하는 데 도움이 되고, 직원들이 비즈니스와 함께 성장하고 있다는 느낌을 받을 수 있기 때문에 신뢰를 구축하고 미래에 투자할 수 있는 좋은 방법이다.

로봇과 AI의 통합

로봇과 AI를 활용하려면 기본부터 시작해야 한다. 

현재 기술 스택의 목록을 작성하고 투자하려는 대상에 명확한 비즈니스 사례가 있는지 확인하여야 한다. 

전략 없이 기술을 추가하는 것은 실제로 진행을 복잡하게 만들 뿐이다. 

이미 로봇을 사용하고 있고 AI를 통합하려는 경우, 기술 인프라에 추가 워크로드를 지원할 수 있는 용량이 있고 시간 경과에 따라 더 많은 워크로드를 추가할 수 있을 만큼 충분히 적응할 수 있는지 확인해야 한다. 

그 후 어떤 AI 모델이 적합한지 생각하라. 사외 전문가들의 지원도 때에 따라 필요하다.

로봇을 안전하게 사용하기 위해서는 아직 해야 할 일이 있지만, 더 많은 실험을 계속할수록 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것이다. 

로봇과 AI에 전략적으로 투자하면 장기적으로 고객에게 더 많은 가치를 제공하여 경쟁 우위를 유지하거나 성장시킬 수 있다.

참고 | https://www.rtinsights.com/the-rise-of-robotics-how-ai-is-reshaping-robotics-in-manufacturing/​