단순한 로봇 팔부터 광범위한 구현에 이르기까지, 산업용 로봇은 높은 가격과 복잡한 하드웨어 등 극복해야 할 많은 과제를 안고 있었습니다. 초기 로봇들은 트랙, 레일, 자석 등에 의존해야 하는 기반 시설 때문에 어려움을 겪었습니다. 또한 배터리 전력에 의존했기 때문에 주행 거리와 성능이 심각하게 제한되었습니다.

지난 20년 동안 인더스트리 4.0의 추진력은 개발 속도를 훨씬 빠르게 끌어올렸습니다. 하지만 그렇다고 해서 모든 것이 순탄하게 진행될 것이라는 의미는 아닙니다. 산업용 로봇 공학에는 여전히 많은 과제가 남아 있습니다. 가장 흔한 일곱 가지 과제는 다음과 같습니다.

소송 비용

높은 구현 비용은 산업용 로봇을 설치할 때 직면하는 주요 과제 중 하나입니다. 초기 통합 과정은 길고, 힘들며, 비용이 많이 들 수 있습니다. 새로운 작업의 사양에 따라 작업 공간을 재설계하고 로봇 작업자의 용도를 변경해야 할 수도 있습니다. 제조 라인의 사소한 변경에도 전문 통합자가 필요할 수 있습니다.

기존 인프라와 기술을 활용하여 새로운 로봇 시스템을 구축하는 것은 대기업에게는 쉽지 않은 일입니다. 소규모 중소기업은 종종 비용이 너무 많이 들거나 감당하기 어렵다고 생각합니다. 또한, 초기 투자금을 회수하기 위해서는 예상 투자 수익률(ROI) 기간 동안 생산량과 매출 수준을 유지해야 합니다.

굽힐 수 없음

이러한 조정 부족은 산업용 로봇 공학의 또 다른 과제입니다. 단일 제조업체는 자체 하드웨어뿐만 아니라 자체 소프트웨어 솔루션도 제공해야 합니다. 따라서 다양한 장치 간의 조정을 위해 수많은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)가 필요하며, 심지어 맞춤형 소프트웨어가 필요할 수도 있습니다. 현재의 로봇 공학 기술은 항상 쉽게 용도 변경이 가능하지 않아 로봇의 잠재적 역할이 제한됩니다. 지식과 경험이 풍부한 현장 작업자조차도 이러한 방법으로는 제조 공정을 개선하지 못하는 경우가 많습니다.

유연성이 향상되면 로봇 시스템은 더 빠른 통합 및 재통합 시간과 로봇 재사용성을 지원할 수 있습니다. 또한, 재구성 가능한 제조 라인과 작업 셀을 구현하고, 다품종 소량 생산의 기회도 제공할 수 있습니다. 단일 생산 라인에서 여러 제품을 생산함으로써 공장의 에너지 사용량을 줄일 수 있습니다.

안전 문제

새로운 기술은 새로운 절차를 요구하며, 이는 곧바로 작업장에 새로운 안전 위험을 초래합니다. 산업용 로봇도 예외는 아니며, 로봇 안전에 관한 엄격한 규정과 엄중한 처벌이 존재합니다.

산업용 로봇 시스템을 도입하기 전에 제조업체는 이에 대비하고, 모든 규정을 준수하는 안전한 작업 환경을 조성할 준비를 해야 합니다. 제조업체가 안전성, 다재다능함, 속도 간의 최적의 균형을 찾을 수 있다면 산업용 로봇에 대한 투자가 촉진될 것입니다.

인력 기술

작업자 또한 새로운 수준의 전문 지식을 습득해야 합니다. 작업자는 일반적으로 새로운 유형의 장비를 작동하는 방법을 이해하지 못하며, 특히 모바일 로봇의 경우, 그 주변에서 올바르게 행동하는 방법을 모릅니다. 로봇의 이동 경로를 방해하거나 인간과 자동화된 작업자 간의 작업 배분에 대해 혼란스러워하는 경우가 많습니다.

이 기술은 아직 비교적 새로운 기술이기 때문에 기존 기술에서 흔히 볼 수 있는 학문적 교육이 내장되어 있지 않습니다. 따라서 많은 직원들이 교육을 받아야 하며, 그동안 이미 필요한 교육, 자격증, 경험을 보유한 다른 직원들을 채용해야 할 것입니다.

인력 교육

산업용 로봇은 시설의 전반적인 성능을 향상시키도록 설계되었습니다. 즉, 로봇은 인간과 상호 의존적으로 상호작용해야 합니다. 직원들이 필요한 기술을 습득하지 못하면 시설의 효율성이 크게 떨어지고 결과적으로 비용 효율성도 떨어집니다. 기본적인 로봇 공학 교육을 통해 로봇 시스템의 작동 방식과 인간의 대응 방식에 대한 직원들의 인식을 높일 수 있습니다. 인간과 산업용 로봇의 상호 의존성을 보여줌으로써 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

고급 분석 및 데이터 수집을 통해 핵심 문제를 파악하면 도움이 될 수 있습니다. 운영자는 로봇 시스템의 이동 경로와 횟수, 오류 및 버그로 인한 가동 중단 시간, 배터리 충전 시간, 공회전 시간 등 최대한 많은 데이터를 수집해야 합니다. 이 정보를 활용하여 운영자는 특정 문제를 해결하고 로봇 효율성을 높이기 위해 필요한 프로세스를 조정할 수 있습니다.

워크플로 관리

로봇 통합을 통해 어떤 이점을 얻을 수 있는지 파악하기 위해 제품 워크플로우를 평가해야 합니다. 여기에는 기존 시스템에 과부하를 일으키지 않으면서 생산성을 극대화하기 위해 로봇에 부품을 제시하는 속도와 방향을 계산하는 것이 포함됩니다. 작업자의 경험적, 일화적 증거를 데이터 분석에 제출하여 워크플로우를 개선하고, 그들의 기여가 설계 및 통합 프로세스에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다. 또한, 이는 성과와 생산 주기에 미치는 전반적인 영향을 평가하여 비효율성을 제거하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.

최신 발전

산업용 로봇은 다양한 용도로 사용될 수 있지만, 그 문제는 비교적 유사합니다. 현대 로봇 시스템을 지원하는 인더스트리 4.0의 모든 기술 발전을 통해 이러한 과제 중 많은 부분이 해결되고 있습니다.

더 나은 교육을 통해 사람들은 로봇 플랫폼의 작동 방식을 더 잘 이해하게 될 것입니다. 장기적으로는 더 많은 사람들이 필요한 기술을 습득하고 자신만의 로봇 플랫폼을 개발하는 방법을 배울 수 있을 것입니다. 오픈소스 환경을 활용하는 프로그래밍 솔루션뿐만 아니라 노코드 또는 로우코드 솔루션도 개발되고 있습니다.

로봇 개발자들은 상황 인식에 더욱 집중하고 있으며, 복잡한 감각 배열을 통해 협동로봇의 지능을 크게 향상시키고 있습니다. 협동로봇은 주변 환경을 더 잘 이해하고 인간 주변에서 어떻게 행동해야 하는지 학습할 수 있게 될 것이며, 이는 마치 인간이 로봇 주변에서 어떻게 행동해야 하는지를 배우는 것과 같습니다. 결과적으로 로봇 상호작용이 개선되어 생산성이 향상되고 비용이 절감됩니다.