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 – 생산 효율성을 높이는 새로운 수단.

세계는 제조업 분야에서 조용하지만 심오한 혁명을 목격하고 있다.

이것들은 예전처럼 유리 우리에 갇힌 거대 로봇이 아니라, 인간과 안전하고 효율적으로 함께 일할 수 있는 지능형 로봇 "동료"입니다. 이는 더 이상 공상 과학 소설이 아니라 우리 눈앞에서 펼쳐지는 현실입니다.

맥킨지앤컴퍼니의 최신 보고서에 따르면, 전 세계 산업용 로봇 시장은 신규 설치액 기준으로 165억 달러라는 기록적인 규모를 달성했으며, 전 세계 공장에서 428만 대 이상의 로봇이 가동되고 있습니다.

이 수치는 업계의 강력한 성장을 반영할 뿐만 아니라 로봇 공학이 더 이상 대기업만을 위한 사치스러운 솔루션이 아닌 새로운 시대가 도래했음을 시사합니다.

현대 로봇과 이전 세대 로봇의 가장 큰 차이점은 인간과 "협력"할 수 있는 능력입니다.

이러한 "협업 로봇"은 인간의 노동력을 완전히 대체하는 것이 아니라 작업자와 함께 작업하며 생산성을 지원 및 향상시키도록 설계되었습니다. 첨단 센서와 지능형 제어 시스템을 통해 사람의 존재를 감지하고 그에 따라 움직임을 조정하여 완벽한 안전을 보장합니다.

협동 로봇 시장은 놀라운 성장률을 보이며 급성장하고 있습니다. 2024년 21억 4천만 달러 규모였던 이 시장은 2030년에는 116억 4천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 연평균 복합 성장률(CAGR) 31.6%에 해당합니다.

이 수치는 기업들이 유연하고 손쉽게 구축할 수 있는 자동화 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있음을 반영합니다.

시범 사업에서 본격적인 규모 확장까지

기업들이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 로봇의 시범 도입이 아니라, 로봇 적용 범위를 확대하는 것입니다.

맥킨지 조사에 따르면, 경영진의 약 40%는 로봇 시범 프로젝트가 흥미롭고 제조업계에 상당한 관심을 불러일으켰지만, 실제 사업적 가치는 불분명하다고 답했습니다.

협동 로봇 시장은 놀라운 성장률을 보이며 호황을 누리고 있습니다(이미지: Genedge).

이는 로봇이 효과적이지 않다는 의미가 아닙니다. 문제는 접근 방식에 있습니다. 기업은 로봇을 단순히 구매하고 사용하는 도구로 보는 대신, 전반적인 자동화 역량을 구축하는 방안을 고려해야 합니다. 이는 장비 투자에서 운영 역량 개발로의 중요한 사고방식 전환을 의미합니다.

테라다인 로보틱스의 우즈왈 쿠마르는 다음과 같이 말했습니다. "가장 큰 차이점은 기존 자동화는 특정 용도에 맞춰 제작된 완벽한 솔루션이라는 점입니다. 반면 차세대 AI 통합 로봇은 다양한 용도에 활용 가능한 표준 제품을 제공합니다. 소프트웨어와 사용자 도구의 차이를 통해 여러 용도에 배포할 수 있습니다."

즉, 기존 기술처럼 10만 가지의 서로 다른 구성이 필요한 대신, 유니버설 로봇은 이제 전 세계 10만 대의 협동 로봇 설치에 단 6가지 구성만으로 서비스를 제공할 수 있다는 의미입니다.

이는 차세대 자동화의 총 소유 비용을 획기적으로 줄이는 데 핵심적인 요소입니다.

AI - 차세대 로봇의 핵심

인공지능을 로봇에 접목하는 추세가 점점 강해지고 있습니다. 다양한 인공지능 기술을 활용함으로써 로봇은 더욱 효율적으로 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

분석 인공지능은 로봇이 센서로 수집한 대량의 데이터를 처리하고 분석할 수 있도록 해줍니다. 이는 외부 환경의 변동성과 예측 불가능성, 다품종 소량 생산, 공공장소에서의 활용도를 높이는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 컴퓨터 비전 시스템을 탑재한 로봇은 과거 작업을 분석하여 패턴을 파악하고 정확성과 속도를 높이기 위해 작동을 최적화합니다.

컴퓨터 비전 시스템은 제조 로봇에서 중요한 역할을 합니다 (사진: 뉴오션).

최근 로봇 및 칩 제조업체들은 실제 환경을 시뮬레이션하는 특수 하드웨어와 소프트웨어 개발에 투자하고 있습니다. 이러한 물리적 인공지능을 통해 로봇은 가상 환경에서 스스로 학습하고, 엄격한 프로그래밍에 얽매이지 않고 경험을 바탕으로 작동할 수 있습니다.

보스턴 다이내믹스의 마크 티어만은 다음과 같이 설명합니다. "저희의 비전은 인간이 갈 수 있는 곳이라면 어디든 갈 수 있고, 주변 환경을 이해하고 조화롭게 상호 작용할 수 있는 다재다능한 로봇을 만드는 것입니다."

그리고 이 세 가지를 모두 해낼 수 있을 때 비로소 진정한 다재다능한 로봇이라고 할 수 있습니다. 지난 30년 동안 저희는 '어디든 갈 수 있는' 부분에 집중해 왔고, 그 분야에서 상당한 성과를 거두었습니다. 이제 저희 로봇은 인간이 갈 수 있는 거의 모든 곳에 갈 수 있습니다."

그들이 해결하고자 하는 다음 두 가지 과제는 의미 이해와 조작입니다. 그들은 대부분의 시간을 이 부분에 투자하고 있습니다.

이것들은 사람들이 이러한 유형의 로봇에 대해 기대하는 대규모 구현을 위한 기본적인 구성 요소입니다.

기술이 판도를 바꾸고 있습니다.

로봇공학 분야의 또 다른 중요한 혁신은 디지털 트윈 기술입니다.

디지털 트윈은 실제 시스템을 실시간으로 그대로 반영하는 물리적 시스템의 가상 복제본입니다. 이러한 모델은 센서와 기계에서 얻은 데이터를 사용하여 해당 물리적 ​​장치의 동작과 성능을 시뮬레이션합니다.

디지털 트윈은 상세한 디지털 표현을 제공함으로써 복제된 시스템을 지속적으로 모니터링, 분석 및 최적화할 수 있도록 합니다. 이 기술은 특히 로봇 배치와 관련된 위험을 완화하는 데 중요한 역할을 합니다.

우즈왈 쿠마르는 다음과 같이 말했습니다. "디지털 트윈을 사용하면 말씀하신 위험 요소 중 일부가 사라집니다. 이제 가상 세계에 새로운 자동화 시스템을 배포하고, 테스트하고, 개선한 다음, 바로 그 디지털 트윈에서 코드를 프로덕션 환경으로 다운로드할 수 있습니다."

디지털 트윈은 물리적 시스템의 가상 복제본으로, 실제 세계의 시스템을 실시간으로 그대로 반영합니다(이미지: 미래).

이를 통해 기업은 실제 자본 투자를 하기 전에 디지털 트윈을 사용하여 생산 시스템을 시뮬레이션하고 최적화할 수 있습니다. 기업은 1~3년 내에 투자 수익을 예측하고 기존 IT 및 OT 시스템과의 통합 위험을 최소화하여 로봇 도입을 더욱 원활하게 진행할 수 있습니다.

올해와 그 이후에도 계속 발전할 로봇 공학의 성장 추세 중 하나는 모바일 매니퓰레이터(MoMa)의 진화입니다.

이러한 산업용 로봇은 물체를 잡고, 들어 올리고, 옮기는 것과 같은 로봇 팔의 작업과 로봇이 공간을 탐색하는 능력을 결합한 결과물입니다.

MoMa는 적절한 도구를 장착한 로봇 팔이 통합된 자율 이동 로봇(AMR - 자율 이동 로봇)으로 구성됩니다.

이동형 자재 운반 로봇은 장비에서 미리 정의된 생산 작업을 수행하거나 생산 라인 또는 창고에서 부품을 회수할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 자재 운반을 어느 위치로든 자동화할 수 있어 제조 및 창고 관리 효율성을 한 차원 높일 수 있습니다.

이러한 이동성은 로봇의 작동 범위를 넓힐 뿐만 아니라 변화하는 공장 레이아웃에 적응하고 이동성이 뛰어나고 유연한 제조의 요구 사항을 충족할 수 있도록 해줍니다.

MoMa는 한 곳에 고정되어 있는 대신, 업무 필요에 따라 유연하게 배치할 수 있어 자원 활용을 최적화하고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

로봇 도입의 가장 큰 장벽 중 하나는 항상 높은 초기 투자 비용, 특히 중소기업에게 있어 그 부담이었습니다(이미지: ITG Technology).

로봇 도입의 가장 큰 장벽 중 하나는 항상 높은 초기 투자 비용, 특히 중소기업에게 있어서의 부담이었습니다.

서비스형 로봇(RaaS)은 기업들이 로봇을 직접 구매하는 대신 구독 또는 임대 방식으로 도입할 수 있도록 함으로써 이러한 상황을 변화시키고 있습니다.

RaaS 모델은 확장성, 복원력, 유연성 등 여러 가지 장점을 제공하여 수색 및 구조, 환경 모니터링, 제조, 농업, 우주 탐사 임무에 이상적인 선택입니다.

RaaS는 기업이 상당한 자본 위험 없이 현지 생산을 확대할 수 있도록 지원하며, 본질적으로 "본사 근처에서 생산하는 업체가 비용 효율성을 희생하지 않고 소비자 시장에 더 가까운 곳으로 생산 시설을 이전할 수 있도록 해줍니다."

앞으로의 도전과 기회

긍정적인 전망에도 불구하고 로봇 산업은 여전히 ​​상당한 어려움에 직면해 있습니다. 가장 큰 장애물 중 하나는 현재 인력 내 기술 격차입니다.

현재 인력은 자동화 로봇을 배치하고 관리하는 데 필요한 전문 지식이 부족합니다. 이로 인해 노동력 부족 현상이 발생하고 있는데, 해결책 중 하나는 근로자에게 적절한 기술을 제공하는 맞춤형 교육 및 훈련 프로그램을 통해 로봇 접근성을 높이는 것입니다.

기술 발전 속도는 현재의 교육 및 훈련 체계를 훨씬 앞지르고 있습니다. 근로자들은 프로그래밍부터 유지보수에 이르기까지 최신 로봇 시스템을 다룰 준비가 되어 있지 않은 경우가 많습니다.

이러한 비대칭성은 자동화 도입을 늦추고 기업들이 자격을 갖춘 인력을 찾는 데 어려움을 겪으면서 노동력 부족 현상을 악화시킨다.

이 문제를 해결하려면 교육과정에 첨단 로봇공학 및 자동화 기술을 포함하도록 개편해야 합니다.

산업 파트너십은 인턴십과 견습 과정을 통해 실무 교육과 실제 경험을 제공할 수 있습니다. 맥킨지의 아니 켈카르는 다음과 같이 언급했습니다. "경영진을 대상으로 장애물에 대해 설문 조사했을 때, 응답자의 61%가 훌륭한 사업 계획을 찾았더라도 이를 실행할 내부 역량이 부족하다는 점을 주요 장애물 중 하나로 꼽았습니다."

현재 인력은 자동화 로봇을 배치하고 관리하는 데 필요한 전문 지식이 부족합니다(사진: Mecalux).

로봇을 성공적으로 도입하려면 기업은 효율성에만 집중하는 접근 방식에서 벗어나 유연성을 우선시해야 합니다.

우즈왈 쿠마르는 리더들에게 효율성뿐 아니라 유연성이라는 관점에서 자동화를 재고해 볼 것을 조언합니다. 기존의 자동화 도구는 대량 생산 및 변동성이 낮은 생산 환경에 맞춰 설계되었습니다. 그러나 오늘날의 시장은 민첩성을 요구합니다.

사회적 및 노동적 영향

로봇에 대한 일반적인 우려는 인간 노동력을 대체할 가능성입니다. 그러나 현실은 로봇, 특히 협동 로봇이 인간 노동력을 완전히 대체하기보다는 보완하는 역할을 주로 한다는 것입니다.

아니 켈카르는 다음과 같이 강조했습니다. “이것은 사람들을 대체하려는 것이 아닙니다. 일을 더 안전하고, 더 유연하고, 더 의미 있게 만드는 것입니다. 이를 통해 근로자들은 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 우리 인력의 기술을 제대로 활용하지 못하는 반복적인 업무가 너무나 많습니다.”

이러한 작업을 자동화하는 동시에 역량 강화에 투자하면 인력을 향상시키고 운영의 미래를 대비할 수 있도록 도와줍니다.

실제로 딜로이트 컨설팅에 따르면 2025년까지 제조업 부문에서 200만 개의 새로운 일자리가 창출될 수 있다고 합니다. 이는 로봇이 없애는 일자리보다 더 많은 일자리를 만들어내는 추세를 반영하며, 특히 엔지니어링, 유지보수, 프로그래밍 및 시스템 운영 분야에서 이러한 현상이 두드러질 것으로 예상됩니다.

고령화와 공장 노동에 대한 관심 감소 등 인력 관련 문제들이 로봇 도입을 촉진하고 있습니다.

예를 들어, 미국은 용접공이 40만 명 부족하고, 유럽은 2020년에 건설업계에서 20만 개 이상의 일자리 공석이 발생했다고 보고했습니다.

로봇은 반복적이고 육체적으로 힘든 작업을 수행함으로써 이러한 공백을 메워주므로 중소기업과 대기업 모두에게 귀중한 자산이 됩니다.

미래의 신기술 전망.

로봇 기술은 새로운 도약을 향해 나아가고 있습니다. 생성형 인공지능이 로봇에 통합되어 더욱 지능적이고 적응력 있는 행동을 구현하고 있습니다.

이 프로젝트들은 물리적 AI를 위한 "ChatGPT 순간"을 만들어내는 것을 목표로 하며, 이를 통해 로봇은 인간처럼 자연스럽게 주변 환경을 이해하고 상호 작용할 수 있게 됩니다.

첨단 센서 기술 덕분에 로봇은 주변 환경에 더욱 민감해지고 있습니다.

인간의 피부와 유사한 미묘한 감각을 제공하는 생체 모방 센서가 개발되고 있습니다. 또한, 그리퍼 기술의 발전으로 생물학적 원리를 활용하여 에너지 소비를 거의 없이 강력한 파지력을 구현할 수 있게 되었습니다.

군집 로봇 기술은 복잡한 작업을 수행하기 위해 여러 대의 소형 로봇이 함께 작동하는 가능성을 열어주고 있습니다.

이러한 접근 방식은 확장성, 복원력 및 유연성을 포함한 여러 가지 이점을 제공하여 군집 로봇을 수색 및 구조 임무, 환경 모니터링, 제조, 농업 및 우주 탐사에 이상적인 선택으로 만듭니다.

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