인공 지능(AI)의 한 분야인 기계학습 을 통해 컴퓨터는 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하고 특정 작업의 성능을 향상시킬 수 있다. 패턴을 식별하고, 예측하고, 경험을 기반으로 적응하는 알고리즘을 활용함으로써 기계 학습은 문제 해결 및 의사 결정에 대한 혁신적인 접근 방식을 제공한다.
기계 학습 모델은 데이터를 기반으로 한다. 더 많은 데이터를 처리할수록 성능이 향상된다. 지속적인 학습과 개선을 통해 달성된 이러한 반복적인 개선은 정확성과 적응성을 모두 향상시켜 기계 학습을 동적 환경에서 특히 가치 있게 만든다.
방대한 데이터 세트를 처리하고 새로운 상황에 적응하는 기계 학습의 능력을 통해 제조 공정 및 조립 라인 최적화부터 로봇 공학 및 AI 발전에 이르기까지 복잡한 문제를 해결할 수 있다. 모든 작업에 대해 명시적인 프로그래밍의 필요성을 제거함으로써 AI 및 데이터 기반 의사 결정에 혁명을 일으키고 있다.
기계 학습 알고리즘은 세 가지 접근 방식을 활용하여 지능을 강화한다.
•지도 학습. 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 예측 또는 분류에 대한 알고리즘을 학습한다.
•비지도 학습. 레이블이 지정되지 않은 데이터를 분석하여 숨겨진 패턴 또는 클러스터를 발견한다.
•딥 러닝. 인간 두뇌의 기능에서 영감을 받은 다층 인공 신경망을 활용하여 복잡한 작업을 처리하는 전문 하위 분야다. 이러한 모델은 대량의 데이터를 처리하고 반복적인 훈련을 통해 내부 매개변수를 조정하여 패턴을 식별하고 결정을 내리는 방법을 학습한다.
이러한 접근 방식은 품질 보증, 사기 탐지, 공장의 완제품 최적화와 같은 실제 애플리케이션을 지원한다.
결과적으로 이 기술은 현대에 없어서는 안 될 요소가 되었으며 다음과 같은 힘을 실어준다.
•이미지 및 음성 인식
•자연어 처리(NLP)
•추천 엔진
•사기 탐지 시스템
•자율주행차
•예측 유지보수 솔루션
•로봇공학
로봇 발전에서 기계 학습이 수행하는 역할
산업용 로봇 공학 영역에서 기계 학습은 게임 체인저다. 기계 학습으로 생성된 알고리즘을 활용하는 로봇은 더욱 지능적이고 자율적이며 적응력이 뛰어나다. 기계 학습은 다음과 같은 수많은 방법으로 로봇 기능을 향상시킨다.
•인식 및 탐색. 기계 학습 알고리즘은 센서, 카메라 및 라이더의 데이터를 처리하여 로봇이 예측할 수 없거나 역동적인 환경에서도 복잡한 환경을 이해하고, 물체를 인식하고, 효율적으로 탐색할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 로봇은 창고 탐색, 경로 최적화, 장애물 회피와 같은 작업을 보다 정확하게 수행할 수 있다.
•객체 인식 및 조작. 딥 러닝 모델을 통해 로봇은 물체를 더 정확하게 식별하고 상호 작용할 수 있으므로 물체를 정밀하게 선택하고, 궁전으로 조작할 수 있다. 이는 로봇이 복잡한 조립 작업과 품질 관리 검사를 수행할 수 있도록 하여 제조 산업을 변화시키는 데 큰 도움이 되었다.
•적응형 학습. 강화 학습을 통해 로봇은 시행착오를 통해 학습하고 새로운 상황에 적응하며 시간이 지남에 따라 의사 결정 프로세스를 개선할 수 있다. 이는 동적 환경에서 작동하는 자율주행차 및 기타 유형의 로봇에 매우 중요하며, 이를 통해 수동 재프로그래밍 없이도 작업, 환경 및 작동 조건의 변화에 적응할 수 있다.
•인간-로봇 상호 작용. 기계 학습 알고리즘은 인간과 로봇 간의 의사소통을 향상시켜 협업을 더욱 자연스럽고 효과적으로 만든다. 예를 들어, 기계 학습을 통해 로봇은 음성 명령이나 제스처에 반응할 수 있다. 이는 의료, 제조, 서비스 산업과 같은 환경에서 특히 유용하다.
•예측 유지 관리. 기계 학습은 데이터 패턴을 분석하여 기업이 유지 관리 요구 사항을 예측할 수 있도록 한다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 예상치 못한 고장을 방지하고, 가동 중지 시간을 줄이고, 장비 수명을 연장하여 궁극적으로 효율성을 향상시키는 데 도움이 된다.
•에너지 최적화. 기계 학습 알고리즘은 로봇이 에너지 사용을 최적화하는 데 도움이 된다. 로봇은 작업, 움직임 및 전력 소비를 최적화함으로써 에너지 낭비를 줄이고 배터리 수명을 연장하며 운영 비용을 낮추어 보다 효율적이고 지속 가능하게 만들 수 있다.
•품질 관리. 제조업에서 기계 학습을 통해 로봇은 센서, 카메라 및 기타 모니터링 도구의 데이터를 분석하여 정밀한 검사를 수행하고 사람의 눈에는 보이지 않는 결함을 감지할 수 있다. 로봇은 결함과 관련된 패턴을 식별하는 방법을 학습함으로써 전반적인 제품 품질을 향상시킬 수 있다.
•작업 자동화. 기계 학습을 통해 로봇은 픽 앤 플레이스 작업, 포장, 팔레타이징과 같은 복잡한 작업을 자동화하고 우선순위를 지정할 수 있다. 데이터와 이전 작업에서 학습함으로써 로봇은 새로운 프로세스에 적응하고 전반적인 생산성을 향상시킬 수 있다.
이러한 발전은 효율성, 정확성 및 안전성을 향상시켜 제조, 의료, 물류 등 다양한 산업을 변화시키고 있다. 머신러닝이 계속 발전함에 따라 로봇 역량이 더욱 향상되어 미래에는 더욱 정교하고 다양한 로봇 시스템이 탄생할 것으로 예상된다.
제조 산업에서 로봇 공학이 수행하는 역할
기계 학습의 이러한 혁신적인 발전은 로봇 공학이 프로세스 최적화, 정밀도 향상, 작업장 안전 보장에 중추적인 역할을 하는 제조 산업에서 특히 분명하다. 제조업체는 기계 학습을 활용하여 로봇에 향상된 기능을 제공하여 복잡한 작업을 처리하고, 역동적인 환경에 적응하고, 인간 작업자와 원활하게 협업할 수 있도록 하고 있다.
실제로 제조에서 로봇 공학의 역할은 생산성, 효율성 및 비용 절감에 상당한 영향을 미치며 꾸준히 성장하고 있다. 2021년 현재 전 세계적으로 약 300만 대의 산업용 로봇이 운영되고 있으며, 이는 전년 대비 10% 증가한 수치다. 미국에서만 2020년에 310,000대의 산업용 로봇이 공장에서 작동했다.
2021년 653억 달러 규모의 글로벌 로봇 시장도 성장하고 있다. 2027년에는 1,800억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 전 세계적으로 직원 10,000명당 평균 113대에 달하는 제조 분야의 로봇 밀도 증가에 반영된다. 미국은 직원 10,000명당 228대로 로봇 밀도가 훨씬 더 높다.
로봇 시장의 이러한 급속한 성장은 기술 발전에 대한 증거일 뿐만 아니라 로봇이 산업에 가져오는 실질적인 이점에 대한 증거이기도 하다. 로봇 밀도가 증가함에 따라 생산성 수준도 높아지며, 데이터는 로봇 채택 증가와 다양한 부문에서 효율성의 상당한 향상 사이의 명확한 상관관계를 보여준다.
자율 이동 로봇은 로봇 산업에서 가장 빠르게 성장하는 부문 중 하나다. 이 라이브 가상 교육에서는 산업 환경에서 모바일 로봇 작업을 위한 안전 프로토콜과 모범 사례를 소개받게 된다.
예를 들어:
전반적으로 로봇 밀도가 1% 증가하면 모든 산업 분야에서 생산성이 0.8% 증가하고 로봇 채택 초기 단계의 산업에서 5.1% 증가하는 것과 관련이 있다.
자동차 산업에서는 로봇을 사용하여 2010년에서 2016년 사이에 생산성이 16% 향상되었다.
비용 절감은 또 다른 주요 이점이다.
제조에 로봇을 사용하면 생산 비용을 10%에서 30% 절감할 수 있다.
전 세계 조직은 초자동화 기술과 재설계된 프로세스의 결합을 통해 운영 비용을 30% 절감할 것으로 예상된다.
제조업의 미래에서 로봇 공학이 수행할 역할
향후 5-10년을 내다보면 로봇 공학이 제조업에 미치는 영향은 상당할 것으로 예상된다.
2025년까지 미국 근로자 1,000명당 로봇이 최대 5.25대 더 늘어날 것으로 예상되며, 2027년까지 중국의 로봇 채택이 연평균 5-10% 증가할 가능성이 있는 상황에서 제조 환경은 상당한 변화를 맞이할 준비가 되어 있다. 로봇 기반 제조로의 전환에는 로봇 기술자, 전문가, AI 통합과 같은 분야의 전문 지식 개발에 중점을 두고 고도로 숙련된 인력이 필요하다.
로봇 공학은 다음과 같은 여러 가지 이유로 제조의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것이다.
•효율성과 생산성 향상. AI 기반 로봇은 생산 프로세스를 최적화하여 낭비를 줄이고 효율성을 향상시킨다. 인공 지능의 통합을 통해 로봇은 변화하는 환경에 적응하고 경험을 통해 학습하면서 보다 복잡한 작업을 수행할 수 있다.
•향상된 품질 관리. AI 시스템은 제품을 더욱 정확하게 검사하고 실시간으로 결함을 감지하여 더 높은 제품 품질을 보장할 수 있다. 로봇 시스템의 정밀도와 결합된 이 기능은 제조 정확성과 일관성을 크게 향상시킨다.
•노동력 부족 해결. 2030년까지 약 210만 개의 제조 일자리가 채워지지 않을 가능성이 있는 가운데, 로봇 공학은 숙련된 노동력 부족에 대한 해결책을 제시하여 생산 능력을 유지하고 심지어 늘리는 데 도움이 된다. 반복적이거나 육체적으로 힘든 작업을 수행하기 위해 로봇을 채택하면 제조업체가 인력 문제를 극복하고 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 도움이 될 수 있다.
•경제적 영향. 로봇 공학의 채택으로 인해 일부 일자리가 대체될 수 있지만 로봇 유지 관리, 프로그래밍 및 운영 분야에서 새로운 기회를 창출하여 경제 성장을 촉진한다. 연구에 따르면 근로자 1,000명당 로봇이 추가될 때마다 임금이 0.42% 감소하여 인력 적응과 기술 향상이 필요함을 나타낸다. 말할 것도 없이, 로봇 공학은 효율성 향상, 생산량 증가, 궁극적으로 기업의 수익성 향상으로 이어진다.
•글로벌 경쟁력. 전 세계 산업이 자동화를 수용함에 따라 로봇 공학을 제조 공정에 성공적으로 통합하는 국가와 기업은 상당한 경쟁 우위를 확보할 가능성이 높다. 예를 들어, 중국은 전 세계 로봇 설치의 52%를 차지하며 제조 리더십을 유지하는 데 있어 로봇 공학의 중요성을 강조한다.
로봇 공학: 인간과 통합하여 제조업의 혁신 주도
제조업의 미래는 로봇 공학의 부상뿐만 아니라 로봇과 인간 작업자의 원활한 통합에 의해 형성될 것이다. 로봇 공학은 효율성, 품질 관리 및 글로벌 경쟁력에 혁명을 일으킬 것을 약속하지만, 이러한 변화의 다음 단계이자 "이 기술의 진정한 약속"은 협업에 있다고 Cyngn CEO Lior Tal은 말한다.
로봇은 더 이상 인간의 노동력을 대체하는 도구가 아니라 전략적 파트너가 되어 인간과 기계가 나란히 일하여 혁신과 운영 우수성을 주도하는 하이브리드 인력을 가능하게 하고 있다.
예를 들어, Comau에서는 로봇과 인간 작업자가 직원을 대체하지 않고 함께 일하도록 설계된 고급 로봇 시스템을 통해 스마트 팩토리에서 원활하게 협업한다. 이들의 혁신적인 "스마트 팩토리를 위한 지능형 HRC" 프로젝트는 로봇이 인간의 움직임에 동적으로 적응하고 작업 공간을 공유하며 서로의 강점을 보완할 수 있는 방법을 보여준다. Comau는 로봇을 단순한 도구가 아닌 전략적 파트너로 취급함으로써 기술이 인간의 역량을 향상시켜 제조 분야의 혁신과 운영 우수성을 주도하는 하이브리드 인력을 만들었다.
인간-로봇 협업의 이러한 하이브리드 모델은 효율성을 높였을 뿐만 아니라 회사는 비판적 사고와 의사 결정 기술이 필요한 보다 복잡한 감독 역할에 인간 근로자를 재배치할 수 있게 해주었다.
출처: A3
