제조·물류 산업은 갈수록 복잡해지는 주문과 다품종 소량 생산 트렌드에 대응하기 위해 끊임없이 자동화를 모색하고 있다. 그중에서도 물품을 팔레트에 적재하는 ‘팔레타이징(Palletizing)’ 작업은 단순 반복적이지만, 비정형 다물체를 다룬다는 점에서 자동화가 쉽지 않다. 형태, 무게, 적재 방식이 수시로 변해 완벽한 자동화가 어렵다는 뜻이다. 아울러 높은 초기 비용, 복잡한 프로그래밍, 유연성 부족 등 기존 자동화 시스템의 한계로 인해 투자 대비 효율이 낮다는 한계 또한 지적된다. 하지만 최근 협동 로봇(코봇)과 인공지능(AI) 기술이 융합하면서, 이 같은 난제를 해결할 새로운 솔루션이 부상하고 있다. 코봇은 안전 울타리 없이도 사람과 함께 작업하며, 직관적인 프로그래밍 방식으로 유연한 생산 환경을 구축하는 것이 강점으로 평가된다. 여기에 AI 기술이 결합하면, 불규칙한 위치에 놓인 제품을 스스로 인식하고 가장 효율적인 방식으로 적재하는 등 복잡한 상황에도 지능적으로 대처할 수 있게 된다. 이는 기존 로봇 자동화가 해결하지 못했던 문제를 해결하며, 제조 및 물류 현장의 생산성과 효율을 혁신적으로 끌어올릴 핵심 기술로 주목받고 있다. 이러한 기술 트렌드에 발맞
제조·물류 산업은 갈수록 복잡해지는 주문과 다품종 소량 생산 트렌드에 대응하기 위해 끊임없이 자동화를 모색하고 있다. 그중에서도 물품을 팔레트에 적재하는 ‘팔레타이징(Palletizing)’ 작업은 단순 반복적이지만, 비정형 다물체를 다룬다는 점에서 자동화가 쉽지 않다. 형태, 무게, 적재 방식이 수시로 변해 완벽한 자동화가 어렵다는 뜻이다. 아울러 높은 초기 비용, 복잡한 프로그래밍, 유연성 부족 등 기존 자동화 시스템의 한계로 인해 투자 대비 효율이 낮다는 한계 또한 지적된다. 하지만 최근 협동 로봇(코봇)과 인공지능(AI) 기술이 융합하면서, 이 같은 난제를 해결할 새로운 솔루션이 부상하고 있다. 코봇은 안전 울타리 없이도 사람과 함께 작업하며, 직관적인 프로그래밍 방식으로 유연한 생산 환경을 구축하는 것이 강점으로 평가된다. 여기에 AI 기술이 결합하면, 불규칙한 위치에 놓인 제품을 스스로 인식하고 가장 효율적인 방식으로 적재하는 등 복잡한 상황에도 지능적으로 대처할 수 있게 된다. 이는 기존 로봇 자동화가 해결하지 못했던 문제를 해결하며, 제조 및 물류 현장의 생산성과 효율을 혁신적으로 끌어올릴 핵심 기술로 주목받고 있다. 이러한 기술 트렌드에 발맞
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