협동 로봇 혁명: 스마트 팩토리의 미래

(댄 트리) - 더 이상 유리 우리에 갇힌 거대한 기계가 아닌, 새로운 세대의 로봇이 "동료"로서 공장에 들어오고 있습니다.

협동 로봇 - 제조 효율성을 위한 새로운 지렛대

세계는 제조업에서 조용하지만 심오한 혁명을 목격하고 있습니다.

이전처럼 유리 우리에 갇힌 거대한 로봇이 아니라, 인간과 함께 안전하고 효과적으로 일할 수 있는 지능형 로봇 "동료"입니다. 이는 더 이상 공상과학 소설이 아니라, 우리 눈앞에서 벌어지고 있는 현실입니다.

맥킨지앤컴퍼니의 최신 보고서에 따르면, 글로벌 산업용 로봇 시장의 신규 설치 가치는 165억 달러로 사상 최고치를 기록했으며, 전 세계 공장에서 428만 대가 넘는 로봇이 가동되고 있습니다.

이 수치는 업계의 강력한 성장을 반영할 뿐만 아니라, 로봇이 더 이상 대기업만이 누릴 수 있는 사치 솔루션이 아닌 새로운 시대가 왔음을 알립니다.

현재 로봇과 이전 세대 로봇의 가장 큰 차이점은 인간과 '협업'할 수 있는 능력입니다.

이러한 "협업" 로봇은 인간 노동을 완전히 대체하는 것이 아니라, 생산성을 지원하고 향상시키기 위해 작업자와 함께 작업하도록 설계되었습니다. 첨단 센서와 지능형 제어 시스템을 탑재하여 작업자의 존재를 감지하고 그에 따라 움직임을 조절하여 완벽한 안전을 보장합니다.

협동 로봇 시장은 놀라운 성장률로 급성장하고 있습니다. 2024년 21억 4천만 달러였던 시장 규모는 2030년에는 116억 4천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 최대 31.6%의 연평균 성장률(CAGR)에 해당합니다.

이 수치는 유연하고 배포가 쉬운 자동화 솔루션에 대한 기업의 수요가 증가하고 있음을 보여줍니다.

파일럿에서 풀 스케일까지

기업이 직면하는 가장 큰 과제 중 하나는 파일럿 로봇을 배치하는 것이 아니라 애플리케이션을 확장하는 것입니다.

맥킨지 조사에 따르면, 임원의 약 40%가 로봇 시범 프로젝트가 흥미롭고 제조업에 많은 관심을 끌었지만 실제 사업적 가치는 불분명하다고 답했습니다.

협동 로봇 시장은 놀라운 성장률로 호황을 누리고 있습니다(사진: Genedge).

이는 로봇이 효과적이지 않다는 것을 의미하는 것이 아니라, 로봇의 접근 방식이 다양하다는 것을 의미합니다. 기업은 로봇을 구매하고 사용하는 도구로 보는 대신, 전반적인 자동화 역량 구축에 대해 고민해야 합니다. 이는 장비 투자에서 운영 역량 개발로의 중요한 사고방식 전환입니다.

"가장 큰 차이점은 기존 자동화가 하나의 애플리케이션에 대해 모든 상황에 맞는 단일 솔루션이라는 점입니다."라고 Teradyne Robotics의 우즈왈 쿠마르는 말합니다. "새로운 세대의 AI 기반 로봇은 여러 애플리케이션을 지원하는 표준 제품을 갖추고 있습니다. 소프트웨어와 엔드투엔드 툴링의 차이점을 통해 여러 애플리케이션에 배포할 수 있습니다."

즉, 이전 기술처럼 10만 개의 다양한 구성이 필요했던 것과 달리 Universal Robots는 이제 전 세계적으로 10만 개의 협동 로봇 설비에 서비스를 제공하는 데 6개의 구성만 필요합니다.

이는 차세대 자동화의 총 소유 비용을 획기적으로 줄이는 핵심입니다.

AI - 차세대 로봇의 영혼

로봇에 인공지능을 통합하는 추세가 점점 더 커지고 있습니다. 다양한 AI 기술을 활용하여 로봇은 다양한 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다.

분석 AI는 로봇이 센서를 통해 수집된 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 실외 환경, 다품종 소량 생산, 그리고 공공 환경에서 발생하는 변동성과 예측 불가능성을 효과적으로 관리할 수 있습니다.

예를 들어, 컴퓨터 비전 시스템을 갖춘 로봇은 과거 작업을 분석하여 패턴을 식별하고 더 높은 정확도와 속도를 위해 작업을 최적화합니다.

컴퓨터 비전 시스템은 로봇 제조에 중요한 역할을 합니다(사진: New Ocean).

로봇 및 칩 제조업체들은 최근 현실 환경을 시뮬레이션하는 특수 하드웨어 및 소프트웨어 개발에 투자하고 있습니다. 이러한 물리적 인공지능을 통해 로봇은 가상 환경에서 스스로 훈련하고, 고정된 프로그래밍 방식이 아닌 경험에 기반하여 작동할 수 있습니다.

보스턴 다이내믹스의 마크 테어만은 "저희의 비전은 인간이 갈 수 있는 곳이라면 어디든 갈 수 있고, 주변 환경을 이해하고 조화롭게 조작할 수 있는 다재다능한 로봇을 만드는 것입니다."라고 설명합니다.

그리고 이 세 가지를 모두 할 수 있을 때 비로소 진정한 다목적 로봇이 탄생합니다. 지난 30년 동안 우리는 "어디든 갈 수 있는" 로봇을 개발해 왔고, 꽤 능숙해졌습니다. 이제 우리 로봇은 사람이 갈 수 있는 거의 모든 곳으로 갈 수 있습니다."

그들이 해결하려는 다음 두 가지 과제는 의미 이해와 조작입니다. 그들이 가장 많은 시간을 투자하는 부분이 바로 이 부분입니다.

이것이 사람들이 이런 유형의 로봇에 대해 예측하는 대규모의 기본 구성 요소입니다.

획기적인 기술

로봇공학 분야의 또 다른 중요한 혁신은 디지털 트윈 기술입니다.

디지털 트윈은 실제 시스템을 실시간으로 반영하는 가상 복제본입니다. 이러한 모델은 센서와 기계의 데이터를 사용하여 실제 시스템의 동작과 성능을 시뮬레이션합니다.

디지털 트윈은 상세한 디지털 표현을 제공함으로써 복제되는 시스템의 지속적인 모니터링, 분석 및 최적화를 가능하게 합니다. 이 기술은 특히 로봇 배치의 위험을 완화하는 데 유용합니다.

우즈왈 쿠마르는 이렇게 말합니다. "디지털 트윈을 사용하면 언급하신 위험 중 일부가 사라집니다. 이제 가상 세계에 새로운 자동화 시스템을 구축하고 테스트하여 완벽하게 만든 후, 동일한 디지털 트윈에서 코드를 프로덕션 환경에 다운로드할 수 있습니다."

디지털 트윈은 실제 시스템의 가상 복제본으로, 실제 세계의 대응물을 실시간으로 반영합니다(사진: Future).

이를 통해 기업은 실제 자본 투자를 시작하기 전에 디지털 트윈을 활용하여 제조 시스템을 시뮬레이션하고 최적화할 수 있습니다. 기업은 1~3년 안에 투자 수익을 기대할 수 있으며, 기존 IT 및 OT 시스템과의 통합 위험을 최소화하여 로봇 도입을 더욱 원활하게 진행할 수 있습니다.

올해와 그 이후에도 계속 성장할 로봇공학의 새로운 트렌드 중 하나는 MoMa로 흔히 알려진 모바일 매니퓰레이터의 개발입니다.

이러한 산업용 로봇은 물체를 잡거나 들어올리거나 옮기는 등 로봇 팔이 수행하는 작업과 공간을 탐색하는 로봇의 능력을 결합한 결과물입니다.

MoMa는 적합한 도구를 장착한 로봇 팔과 통합된 자율 이동 로봇(AMR)으로 구성되어 있습니다.

이동형 매니퓰레이터 로봇은 장비에서 미리 정의된 제조 작업을 수행하거나 생산 라인이나 창고에서 부품을 회수할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 어떤 위치로든 자재를 자동으로 운송할 수 있으며, 제조 및 창고 관리에 새로운 차원의 효율성을 도입합니다.

이러한 이동성은 로봇의 작동 범위를 확장할 뿐만 아니라, 변화하는 공장 레이아웃에 적응하고 유연하고 이동성이 뛰어난 제조의 요구 사항을 충족할 수 있게 해줍니다.

MoMa는 한 장소에 고정되어 있지 않고 비즈니스 요구에 따라 유연하게 배치할 수 있어 리소스 활용도를 최적화하고 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다.

로봇 도입에 있어 가장 큰 장벽 중 하나는 초기 투자 비용이 높다는 것입니다. 특히 중소기업의 경우 더욱 그렇습니다(사진: ITG Technology).

로봇 도입에 있어 가장 큰 장벽 중 하나는 초기 투자 비용이 높다는 점인데, 특히 중소기업의 경우 더욱 그렇습니다.

서비스로서의 로봇(RaaS)은 기업이 로봇을 직접 구매하는 대신 구독이나 대여 모델로 배포할 수 있도록 함으로써 이러한 상황을 바꾸고 있습니다.

RaaS 모델은 확장성, 탄력성, 유연성을 포함한 여러 가지 장점을 제공하므로 수색 및 구조 임무, 환경 모니터링, 제조, 농업 , 우주 탐사에 이상적인 선택입니다.

RaaS는 기업이 큰 자본 위험 없이 지역 제조 규모를 확장할 수 있도록 돕고, "실제로는 본사 근처에서 생산하는 제조업체가 비용 효율성을 희생하지 않고도 생산을 소비자 시장에 더 가깝게 옮길 수 있도록 합니다."

앞으로의 도전과 기회

긍정적인 전망에도 불구하고, 로봇 산업은 여전히 ​​상당한 어려움에 직면해 있습니다. 가장 큰 어려움 중 하나는 현재 인력의 기술 격차입니다.

현재 인력은 자율 로봇을 배치하고 관리할 전문성이 부족합니다. 이로 인해 인력 부족 현상이 발생하고 있지만, 이를 해결하는 한 가지 방법은 목표 지향적인 교육 및 훈련 프로그램을 통해 로봇에 대한 접근성을 높이고 근로자들에게 적합한 기술을 제공하는 것입니다.

기술 발전은 현재의 교육 및 훈련 체계를 앞지르고 있습니다. 근로자들은 프로그래밍부터 유지 보수까지 최신 로봇 시스템을 다룰 준비가 되어 있지 않은 경우가 많습니다.

이러한 불균형으로 인해 자동화 도입이 늦어지고, 기업들이 자격을 갖춘 인력을 찾는 데 어려움을 겪으면서 노동력 부족이 심화됩니다.

이 문제를 해결하려면 고급 로봇공학 및 자동화 기술을 포함하도록 교육 커리큘럼을 업데이트해야 합니다.

업계 파트너십은 인턴십과 견습 과정을 통해 실무 교육과 실제 경험을 제공할 수 있습니다. 맥킨지의 애니 켈카는 "경영진을 대상으로 장벽에 대한 설문조사를 실시한 결과, 61%가 주요 장벽 중 하나로 좋은 사업 계획을 세웠더라도 이를 실행할 내부 역량이 부족하다는 점을 꼽았습니다."라고 지적했습니다.

현재 인력은 자율 로봇을 배치하고 관리할 전문성이 부족합니다(사진: Mecalux).

로봇을 성공적으로 배치하려면 기업은 단순한 효율성에만 집중하는 것에서 유연성을 우선시하는 방향으로 접근 방식을 전환해야 합니다.

우즈왈 쿠마르는 리더들에게 효율성이 아닌 유연성이라는 관점에서 자동화를 재고하라고 조언합니다. 기존의 자동화 도구는 대량 생산, 저변동성 제조 환경에 맞춰 개발되었습니다. 하지만 오늘날의 시장은 민첩성을 요구합니다.

사회적 및 노동적 영향

로봇에 대한 일반적인 우려는 로봇이 인간 노동을 대체할 수 있다는 것입니다. 그러나 현실적으로 로봇, 특히 협동 로봇은 인간 노동을 완전히 대체하기보다는 주로 보완하는 역할을 합니다.

"이것은 사람을 대체하는 것이 아닙니다."라고 애니 켈카는 강조합니다. "업무를 더 안전하고, 유연하고, 의미 있게 만드는 것입니다. 직원들이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 시간을 벌어줍니다. 우리 직원들의 역량을 충분히 활용하지 못하는 반복적인 업무가 많습니다."

이러한 작업을 자동화하고 역량 강화에 투자하면 인력을 업그레이드하고 미래 운영에 대비하는 데 도움이 됩니다.

실제로 딜로이트 컨설팅에 따르면 2025년까지 200만 개의 새로운 제조업 일자리가 생길 수 있습니다. 이는 로봇이 없애는 일자리보다 창출하는 일자리가 더 많다는 추세를 반영하며, 특히 엔지니어링, 유지관리, 프로그래밍 및 시스템 운영 분야에서 그렇습니다.

인구 고령화와 공장 일자리에 대한 관심 감소 등 인력 문제로 인해 로봇 도입이 늘어나고 있습니다.

예를 들어, 미국은 용접공이 40만 명이 부족한 반면, 유럽은 2020년에 건설업 공석이 20만 개가 넘었다고 보고했습니다.

로봇은 반복적이고 노동 집약적인 작업을 수행함으로써 이러한 격차를 해소하며, 대기업과 중소기업 모두에게 귀중한 자산이 됩니다.

미래의 새로운 기술 전망

로봇 기술은 새로운 돌파구를 향해 나아가고 있습니다. 생성적 AI는 로봇에 통합되어 더욱 지능적이고 적응력 있는 행동을 만들어내고 있습니다.

이러한 프로젝트의 목표는 로봇이 인간처럼 자연스럽게 주변 환경을 이해하고 상호 작용할 수 있는 Physical AI의 "ChatGPT 순간"을 만드는 것입니다.

첨단 센서 기술 덕분에 로봇은 주변 환경에 더욱 민감하게 반응합니다.

생체 센서는 사람 피부처럼 섬세한 감지 기능을 제공하기 위해 개발되고 있습니다. 그립 기술의 발전은 생물학을 활용하여 에너지 소비가 거의 없는 상태에서 높은 그립력을 구현합니다.

군집 로봇공학은 복잡한 작업을 완료하기 위해 여러 대의 소형 로봇을 함께 배치할 수 있는 가능성을 열어줍니다.

이러한 접근 방식은 확장성, 회복성, 유연성을 포함한 여러 장점을 제공하여 군집 로봇 공학을 수색 및 구조 임무, 환경 모니터링, 제조, 농업, 우주 탐사에 이상적인 선택으로 만듭니다.

출처: https://dantri.com.vn/cong-nghe/cuoc-cach-mang-robot-hop-tac-tuong-lai-cua-nha-may-thong-minh-20250905101445097.htm