ChatGPT와 같은 도구로 대표되는 생성형AI의 통합은 자연어 프로그래밍을 가능하게 함으로써 로봇을 변화시키고 있다. 예측AI와 머신러닝은 로봇 성능을 최적화하여 효율성을 높이고 비용을 절감한다.

 

협동 로봇(코봇)은 노동력 부족 문제를 해결하고 기존 산업용 로봇을 보완하는 새로운 애플리케이션으로 다양화되고 있다. 모바일 매니퓰레이터(MoM)는 자재 취급을 자동화하여 디지털 세계와 물리적 세계 사이의 간극을 좁혀준다.

 

전 세계 작업 로봇의 재고량은 약 390만 대라는 신기록을 세웠다. 이러한 수요는 여러 가지 흥미로운 기술 혁신에 의해 주도되고 있다. 

 

 

국제로봇연맹(IFR)은 2024년 5대 자동화 트렌드를 선정했다. 

 

1. 인공지능(AI) 및 머신러닝(AI/ML)

 

로봇 및 자동화에 인공지능(AI)을 사용하는 추세는 계속 증가하고 있다. 생성형AI의 등장으로 새로운 솔루션이 등장하고 있다. 이 AI의 하위 집합은 훈련을 통해 학습한 것을 바탕으로 새로운 것을 만들어내는 데 특화되어 있으며 ChatGPT와 같은 도구를 통해 대중화되었다. 로봇 제조업체들은 코드 대신 자연어를 사용하여 사용자가 보다 직관적으로 로봇을 프로그래밍할 수 있는 생성형AI 기반 인터페이스를 개발하고 있다. 작업자는 더 이상 로봇의 동작을 선택하고 조정하기 위해 전문적인 프로그래밍 기술이 필요하지 않다.

 

또 다른 예로는 로봇 성능 데이터를 분석하여 장비의 미래 상태를 파악하는 예측 AI가 있다. 예측 유지보수를 통해 제조업체는 기계 다운타임 비용을 절감할 수 있다. 정보 기술 및 혁신 재단에 따르면 자동차 부품 산업에서 계획되지 않은 다운타임 1시간당 130만 달러의 비용이 발생하는 것으로 추정된다. 이는 예측 유지보수의 막대한 비용 절감 잠재력을 나타낸다. 머신러닝 알고리즘은 최적화를 위해 동일한 프로세스를 수행하는 여러 로봇의 데이터를 분석할 수도 있다. 일반적으로 머신러닝 알고리즘은 더 많은 데이터가 주어질수록 더 나은 성능을 발휘한다.

 

2. 새로운 애플리케이션으로 확장하는 코봇

 

인간과 로봇의 협업은 로봇 산업의 주요 트렌드가 되고 있다. 센서, 비전 기술, 스마트 그리퍼의 급속한 발전으로 로봇은 주변 환경 변화에 실시간으로 대응하여 인간 작업자와 함께 안전하게 작업할 수 있게 되었다.

협동 로봇 애플리케이션은 인간 작업자를 위한 새로운 도구를 제공하여 작업자의 부담을 덜어주고 지원한다. 무거운 물건을 들거나 반복적인 동작이 필요한 작업, 위험한 환경에서의 작업을 지원할 수 있다.

 

로봇 제조업체가 제공하는 협업 애플리케이션의 범위는 계속 확장되고 있다.

최근의 시장 발전은 숙련된 용접공 부족으로 인해 코봇 용접 애플리케이션이 증가하고 있다는 점이다. 이러한 수요는 자동화가 노동력 부족을 야기하는 것이 아니라 오히려 이를 해결할 수 있는 수단을 제공한다는 것을 보여준다. 따라서 협동 로봇은 훨씬 빠른 속도로 작동하는 기존 산업용 로봇에 대한 투자를 대체하는 것이 아니라 보완할 것이며, 따라서 제품 마진 감소에 대응하여 생산성을 향상시키는 데 여전히 중요한 역할을 할 것이다.

 

새로운 경쟁업체들도 협동 로봇에 중점을 두고 시장에 진입하고 있다. 협동 로봇 팔과 모바일 로봇(AMR)이 결합된 모바일 매니퓰레이터는 협동 로봇에 대한 수요를 크게 확대할 수 있는 새로운 사용 사례를 제공한다.

 

3. 모바일 매니퓰레이터

 

모바일 매니퓰레이터(MoM)는 자동차, 물류, 항공우주 등의 산업에서 자재 취급 작업을 자동화하고 있다. 모바일 매니퓰레이터는 로봇 플랫폼의 이동성과 매니퓰레이터 팔의 민첩성을 결합한다. 이를 통해 복잡한 환경을 탐색하고 물체를 조작할 수 있으며, 이는 제조 분야의 애플리케이션에 매우 중요하다. 

 

센서와 카메라가 장착된 이 로봇은 기계 및 장비에 대한 검사를 수행하고 유지보수 작업을 수행한다. 모바일 매니퓰레이터의 중요한 장점 중 하나는 인간 작업자와 협업하고 지원할 수 있다는 점이다. 숙련된 노동력 부족과 공장 일자리에 지원하는 직원 부족으로 인해 수요가 증가할 것으로 보인다.

 

4. 디지털 트윈

 

디지털 트윈 기술은 가상 복제본을 생성하여 물리적 시스템의 성능을 최적화하는 도구로 점점 더 많이 사용되고 있다. 공장에서 로봇이 점점 더 디지털 방식으로 통합되고 있기 때문에 디지털 트윈은 실제 운영 데이터를 사용하여 시뮬레이션을 실행하고 가능한 결과를 예측할 수 있다.

 

트윈은 순전히 컴퓨터 모델로만 존재하기 때문에 안전에 영향을 주지 않으면서 스트레스 테스트와 수정이 가능하며 비용도 절감할 수 있다. 모든 실험은 물리적 세계를 직접 만지기 전에 확인할 수 있다. 디지털 트윈은 디지털 세계와 물리적 세계 사이의 간극을 메워준다.

 

5. 휴머노이드 로봇

 

로봇은 다양한 환경에서 다양한 작업을 수행할 수 있도록 설계된 휴머노이드의 비약적인 발전을 목격하고 있다. 두 개의 팔과 두 개의 다리를 가진 인간과 유사한 디자인 덕분에 로봇은 실제로 인간을 위해 만들어진 작업 환경에서 유연하게 사용할 수 있다. 따라서 기존 창고 프로세스 및 인프라 등에 쉽게 통합할 수 있다.

 

중국 공업정보화부(MIIT)는 최근 2025년까지 휴머노이드를 대량 생산하겠다는 중국의 야심찬 목표를 발표했다. MIIT는 휴머노이드가 컴퓨터나 스마트폰처럼 상품 생산 방식과 인간의 생활 방식을 변화시킬 수 있는 또 다른 파괴적 기술이 될 것으로 예측하고 있다.

 

휴머노이드가 다양한 분야에 미칠 잠재적 영향력으로 인해 휴머노이드는 흥미로운 개발 분야이지만, 대중적인 시장 도입은 여전히 복잡한 과제로 남아 있다. 비용이 핵심 요소이며, 예를 들어 모바일 매니퓰레이터와 같이 잘 확립된 로봇 솔루션과의 경쟁에서 투자 수익률에 따라 성공 여부가 결정될 것이다.

 

국제로봇연맹의 마리나 빌(Marina Bill) 회장은  “2024년 상호 강화되는 5가지 자동화 트렌드는 로봇공학이 다양한 작업을 위한 지능형 솔루션을 만들기 위해 기술이 융합되는 다분야 분야임을 보여준다”며 “이러한 발전은 산업 및 서비스 로봇 분야의 통합과 업무의 미래를 계속해서 형성하고 있다”고 말했다. 

 

헬로티 김진희 기자 |