산업 현장에서는 무거운 부품을 들어올리거나 조립하는 등 동일한 육체적 작업을 반복적으로 수행하는 경우가 많습니다. 이러한 유형의 수작업은 위험할 수 있습니다. 2023년에 미국에서만 5,283건의 치명적인 업무상 재해 가 보고되었습니다.
하지만 스마트 산업용 로봇과 인공 지능(AI) 및 컴퓨터 비전과 같은 기술의 사용이 증가하면서 이러한 고위험 작업 중 상당수가 기계로 처리되고 있습니다. 이제 제조업의 로봇은 무거운 자재를 들어 올리고, 장비에 문제가 있는지 검사하고, 사람과 함께 작업하여 공장 현장의 안전과 효율성을 개선할 수 있습니다.
이 글에서는 산업용 로봇이 어떻게 공장의 작업 방식을 바꾸고 더 안전하고 생산적인 작업장을 만드는 데 도움을 주는지 살펴봅니다. 지금 바로 시작하세요!
산업용 로봇은 제조 작업을 지원하도록 특별히 설계된 스마트 기계입니다. 특히 제조업용 로봇은 자동차나 비행기 부품과 같이 무거운 제품 부품을 들어 올리거나 전자 회로 조립이나 제품 포장과 같이 작고 세밀한 작업을 매우 빠르게 처리하기 위해 제작됩니다.
터미네이터나 아이, 로봇과 같은 공상과학 영화에서 흔히 볼 수 있는 휴머노이드 로봇과 달리 산업용 로봇은 일반적으로 하나의 로봇 팔로 고정되어 제작됩니다. 일반적으로 이 로봇 팔은 여러 방향으로 움직일 수 있으며 용접, 조립 또는 자재 이동과 같은 제조의 다양한 작업에 맞게 프로그래밍할 수 있습니다.
산업용 로봇은 특히 휴식 시간 없이 반복적인 작업을 빠르고 정확하게 수행할 수 있어 공장과 창고에서 사용하기에 이상적입니다. 그 결과 전 세계적으로 4백만 대 이상의 로봇이 공장에서 사용되고 있습니다.
공장에서 로봇은 점점 더 보편화되고 있으며 다양한 작업을 수행하고 있습니다. 다음은 다양한 유형의 산업용 로봇과 이러한 로봇이 공장 작업을 보다 효율적이고 안전하게 만드는 데 사용되는 방법입니다:
산업용 로봇이 어떻게 변화를 가져오는지 구체적인 사례를 살펴보기 전에, 제조업에서 로봇의 진화를 살펴보고 수년에 걸쳐 산업용 로봇이 어떻게 변화해 왔는지 더 잘 이해해 보겠습니다:
앞으로 산업용 로봇은 더욱 스마트해지고 적응력이 높아질 것입니다. 연구자와 엔지니어들은 로봇이 학습하고 새로운 상황에 적응하며 사람과 더욱 긴밀하고 역동적인 방식으로 협업할 수 있는 기술을 개발하기 위해 활발히 연구하고 있습니다.
다음으로 제조 현장에서 로봇이 어떻게 활용되고 있는지 실제 사례를 살펴보겠습니다.
항공기 제조에는 특히 보잉 777과 같은 대형 항공기의 경우 복잡하고 섬세한 공정이 수반됩니다. 예를 들어 777기 한 대를 조립하려면 60,000개 이상의 리벳이 필요합니다. 전통적으로 이 작업에는 리벳 건을 조작하는 작업자와 패널 뒤에 철근을 잡고 패스너를 고정하는 작업자 두 명이 투입되었습니다.
이러한 유형의 작업은 육체적으로 힘들고 팔, 허리, 어깨에 부상을 입힐 수 있습니다. 이 외에도 항공기 제조는 정밀도가 매우 중요하며 오류가 발생할 여지가 거의 없습니다.
이러한 워크플로우를 개선하기 위해 보잉은 산업용 로봇을 도입했습니다. 워싱턴주 에버렛에 위치한 777 공장에서는 동체 섹션의 드릴링과 리벳팅을 자동화하도록 설계된 로봇 조립 공정인 FAUB(Fuselage Automated Upright Build) 시스템을 도입했습니다.
프로그래밍이 완료되면 이 로봇은 리벳을 위해 수만 개의 완벽한 구멍을 뚫을 수 있습니다. 고정식 리그가 있는 기존 설비와 달리 FAUB 로봇은 이동식이며 가이드 차량을 타고 조립 라인을 따라 이동할 수 있습니다. 작업자가 동체 패널을 배치하면 로봇이 드릴링과 리벳팅 작업을 대신하여 속도와 정확성을 모두 높입니다. 이러한 접근 방식은 제조 분야에서 더 스마트하고 안전하며 효율적인 솔루션을 지속적으로 추진하고 있는 로봇 산업의 최근 발전 추세에 부합합니다.
제조업 로봇은 식품 산업에도 널리 도입되고 있습니다. 예를 들어 독일 네슬레의 공장에서는 완전 자동화된 포장 라인을 통해 이유식 생산을 관리하고 있습니다. 로봇은 채워지고 밀봉된 식품 트레이를 멸균 상자로 옮기고, 이후 배송을 위한 포장으로 옮기는 등의 작업을 처리합니다. 이를 통해 전체 작업이 더 빠르고 안전하며 안정적으로 이루어집니다.
네슬레는 또한 시설 전반의 유지보수 문제를 모니터링하기 위해 Boston Dynamics의 Spot과 같은 모바일 로봇을 사용합니다. 특정 영역의 문제만 감지할 수 있는 기존의 고정식 센서와 달리 Spot은 공장 곳곳을 자유롭게 이동할 수 있습니다. 이러한 이동식 유연 자동화 개념은 로봇 업계에서 점점 더 확산되고 있는 추세입니다.
Spot은 계단을 오르고, 좁은 공간을 탐색하고, 고르지 않은 바닥을 다룰 수 있습니다. 특수 센서가 장착되어 있어 모터나 컴프레서와 같은 공장 기계의 열, 소음 또는 기타 경고 신호를 확인할 수 있습니다. 또한 Spot은 문제를 조기에 쉽게 포착하여 문제가 심각해지기 전에 해결할 수 있도록 도와줍니다.
산업용 로봇은 항상 자동차 제조에서 핵심적인 역할을 해왔습니다. 실제로 미국 내 전체 산업용 로봇 설치의 33%가 자동차 산업에 사용되고 있습니다.
흥미로운 사례로 2013년 BMW의 스파르탄버그 공장을 들 수 있습니다. 이 공장에서는 안전 펜스 없이 도어 조립 라인에서 사람과 로봇이 나란히 작업하여 일반 생산에서 이러한 종류의 인간과 로봇의 직접적인 협업을 사용한 최초의 BMW 시설이 되었습니다.
BMW X3 모델의 도어 내부에 방음 및 방습재를 설치하는 데 4대의 로봇이 사용되었습니다. 작업자가 먼저 접착 호일을 제자리에 놓고 가볍게 누른 다음 로봇이 롤러 헤드를 사용하여 고정밀로 작업을 완료합니다.
이 시스템은 완전 자동화되어 공정 중에 가해지는 정확한 압력을 측정할 수 있어 품질을 지속적으로 모니터링할 수 있었습니다. 로봇의 작업이 중단되는 경우 사람이 쉽게 개입하여 수동으로 작업을 완료할 수 있어 생산이 지연되지 않고 계속 진행되었습니다.
다음으로 제조 분야에서 로봇을 사용할 때 얻을 수 있는 몇 가지 주요 이점에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
산업용 로봇은 많은 장점을 제공하지만, 특히 전문 지식과 유지보수 측면에서 몇 가지 과제를 안고 있습니다. 공장에서 이러한 로봇을 프로그래밍, 작동 및 유지보수하려면 숙련된 전문가가 필요합니다.
오늘날 산업 현장에서 사용되는 많은 로봇이 인공지능과 머신러닝을 사용하고 있지만, 고장을 예방하기 위해서는 여전히 정기적인 서비스가 필요합니다. 제조업체 팀에 이러한 지식이 없는 경우 직원 교육에 많은 비용과 시간이 소요될 수 있습니다.
흥미롭게도 이러한 과제에 대한 해결책은 시각적 데이터 이해에 중점을 둔 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전, 즉 비전 AI의 형태로도 제공될 수 있습니다. 예를 들어, Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 산업용 로봇을 감지하고 추적하도록 훈련할 수 있습니다. YOLO11을 사용하여 이러한 로봇을 추적하여 얻은 인사이트를 통해 문제를 조기에 발견할 수 있습니다(예측적 유지보수). 이를 통해 전문가의 감독 필요성을 줄이고 예기치 않은 고장을 줄일 수 있습니다.
이 외에도 컴퓨터 비전은 실시간 디지털 트윈 생성을 지원할 수 있습니다. 디지털 트윈은 제조 환경에서 수집한 시각적 데이터를 사용하여 구축한 물리적 기계 및 로봇의 가상 모델입니다.
제조업체는 디지털 트윈을 통해 장비를 실시간으로 모니터링하고, 중단을 일으키기 전에 문제를 파악하고, 실제 생산을 중단하지 않고도 프로세스 개선 사항을 테스트할 수 있습니다. 이 기술은 보다 일관된 성능을 제공하고, 의사 결정을 개선하며, 비용이 많이 드는 다운타임을 줄여줍니다.
산업용 로봇 사용의 어려움을 논의하는 과정에서 현재 많은 로봇이 AI와 머신러닝으로 구동된다는 사실을 알게 되었습니다. 하지만 실제로 어떻게 작동하며 로봇 공학에서 AI의 역할은 무엇일까요?
기존의 산업용 로봇은 고정되고 반복적인 작업에만 국한되어 있습니다. 사전 프로그래밍된 지침을 따르기 때문에 생산 라인의 변화에 쉽게 적응할 수 없습니다. 따라서 유연성, 속도, 정확성이 필수적인 환경에서는 효율성이 떨어집니다.
AI가 없으면 로봇이 실시간으로 제품 결함을 감지하거나 재료나 위치의 미세한 변화에 적응할 수 없어 공정 속도가 느려지고 오류가 발생하며 가동 중단 시간이 늘어나는 경우가 많습니다. 제조 분야의 AI는 로봇이 사전 프로그래밍된 단순 작업을 뛰어넘을 수 있게 해줍니다.
특히 제조업에서 머신러닝을 활용하면 로봇은 주변 환경의 데이터를 분석하고 패턴을 인식하며 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 비전 지원 로봇은 조립 라인에서 다양한 물체를 식별하고, 보이는 것을 기반으로 움직임을 조정하며, 결함이나 이상을 실시간으로 감지할 수도 있습니다. 이러한 혁신의 원동력은 바로 컴퓨터 비전입니다.
일반적으로 비전 지원 로봇에는 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델을 실행하는 데 필요한 하드웨어 인프라가 장착되어 있습니다. 카메라 및 컴퓨터 비전과 통합되면 로봇은 기본 모델의 기능을 얻게 됩니다. YOLO11의 경우, 이는 로봇이 물체 감지, 추적, 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행할 수 있음을 의미합니다.
산업용 로봇과 관련된 또 다른 두 가지 개념은 제조 분야의 IoT와 엣지 컴퓨팅입니다. IoT는 주로 인터넷을 통해 데이터를 수집하고 공유하는 연결된 디바이스 네트워크를 말합니다. 반면에 엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙 서버로 먼저 보낼 필요 없이 로봇이나 센서와 같은 소스에서 바로 처리합니다.
산업용 IoT(IIoT) 디바이스가 대량의 데이터를 수집할 때 분석을 위해 클라우드의 중앙 시스템으로 전송하면 지연(지연 시간)이 발생하고 속도가 느려질 수 있습니다. 하지만 제조업체는 IoT와 함께 엣지 컴퓨팅을 사용하면 데이터를 즉시 처리하여 실시간 응답을 얻고 자동화를 강화할 수 있습니다.
제조 분야에서 AI와 IoT가 함께 작동하는 확실한 예는 예측 유지보수입니다. 스마트 팩토리에서 인더스트리 4.0의 주요 목표 중 하나는 장비 고장이 발생하기 전에 예측하는 것입니다.
이를 위해서는 IIoT 디바이스가 완전한 기능과 안정성을 유지해야 합니다. 엣지 컴퓨팅, AI, 컴퓨터 비전을 결합하여 이러한 디바이스는 자체 상태를 지속적으로 모니터링하고 유지보수 또는 충전이 필요한 시점을 감지하여 필요한 조치를 자동으로 트리거할 수 있습니다. 이를 통해 기계가 원활하게 작동하고 예기치 않은 다운타임을 줄이며 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다.
이제 AI, 컴퓨터 비전, IoT, 엣지 컴퓨팅과 같은 기술에 대해 더 잘 이해했으니 이러한 기술이 어떻게 함께 작동하여 제조 자동화를 더욱 효율적으로 만들 수 있는지 살펴봅시다.
자동화의 주요 목표는 프로세스를 간소화하고 더 빠르고 안정적이며 사람의 실수가 덜 발생하도록 만드는 것입니다. 스마트폰과 같은 가전제품을 조립하는 공장을 예로 들어보겠습니다. 비전 지원 로봇 팔은 회로 기판에 작은 부품을 정밀하게 배치하는 섬세한 작업을 처리할 수 있습니다.
동시에 AI 기반 비전 시스템은 조립의 각 단계를 검사하여 잘못 정렬된 부품이나 납땜 조인트 결함 등의 결함을 실시간으로 식별할 수 있습니다. 한편 IoT 센서는 민감한 부품의 품질에 영향을 미칠 수 있는 온도, 먼지, 진동과 같은 환경 요인을 모니터링할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅을 사용하면 시스템은 클라우드 기반 응답을 기다릴 필요 없이 이 데이터를 즉시 처리하고 라인을 일시 중지하거나 로봇을 재보정하는 등의 즉각적인 조정을 수행할 수 있습니다. 자동화된 제조를 통해 더 빠르고 정확하며 적응력이 뛰어난 생산 라인을 구축하여 제품 품질을 높이고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
산업용 로봇의 미래는 제조 분야의 비전 AI와 IoT와 같은 기술이 중요한 역할을 하면서 빠르게 변화하고 있습니다. 이러한 도구를 통해 로봇은 작업 중인 작업을 확인하고, 결함을 발견하고, 제품 품질을 확인하고, 문제가 발생할 때 이를 예측할 수 있습니다. 이미 많은 제조업체에서 이러한 시스템을 사용하여 보다 효율적이고 일관성 있는 운영을 하고 있습니다.
산업용 로봇 시장은 꾸준히 성장하고 있으며, 이러한 성장은 로봇 기술의 지속적인 개선, 숙련된 엔지니어에 대한 접근 용이성, 시뮬레이션 및 가상 테스트의 사용으로 인해 이루어지고 있습니다. 이러한 발전 덕분에 실제 사용 환경에 맞게 로봇을 더 빠르게 설계하고 미세 조정할 수 있게 되었습니다. 더 많은 공장이 디지털 도구와 자동화를 도입하면서 유연성과 신뢰성이 향상되고 미래의 도전과제를 처리할 준비가 되어가고 있습니다.
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