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[‘쉬운’ 산업용 로봇 ③] 생산 스마트화 쉬워지는 새로운 개념의 로봇 플랫폼 등장

4차 산업혁명 시대. IoT, 클라우드, 인공지능(AI) 등의 첨단기술과 전통 제조 기술간의 융합이 활발해지고 있는 가운데, 로봇 업체들도 다양한 최신 기술을 활용해 로봇 플랫폼을 새롭게 정의하고 있다. 생산 스마트화를 앞당기는 로봇 업계의 움직임들을 살펴본다.

공장 내에 작업자는 한 명도 보이지 않고 수많은 로봇과 설비들이 알아서 공정을 진행하는 장면은 하이테크 또는 스마트공장을 표방하는 기업들의 홍보 영상에서 흔히 볼 수 있는, 일종의 이상향이라고 할 수 있겠다. 완벽한 고차원의 자동화. 이렇듯 제조업계가 그리는 유토피아는 IoT, 클라우드, 인공지능 등 첨단 ICT 기술의 발달로 점점 현실과 가까워지고 있는 중이다. 자동화의 상징이었던 산업용 로봇 업계도 새로운 제조 시대를 맞이하여 첨단 기술과의 융합에 적극적으로 나서며 제조업체들의 생산 스마트화 여정에 힘을 보태고 있다.

세계 최대 산업용 로봇 기업의 혁신

산업용 로봇의 대표 메이커 화낙(FANUC)은 2014년 GM(General Motors, 제너럴 모터스), Cisco와 ‘ZDT(Zero Down Time)’ 프로젝트를 진행했다. 계획되지 않은 가동 중단 상황이 발생할 시 낭비되는 분당 수천 달러의 손실을 막기 위한 프로젝트로, 공장 내 수천 대의 로봇을 인터넷에 연결하여 데이터를 지속적으로 모니터링함으로써 사전에 잠재적 문제들을 감지하고 유지보수를 수행하는 것이 골조다. 실제로 GM은 프로젝트 수행을 통해 상당한 다운타임 절감 효과를 경험했고, 이를 자사의 모든 공장에 있는 모든 로봇으로 확장하여 적용해 나가고 있는 상황이다. 화낙 역시 ZDT를 확장하여 전세계 40만 대에 달하는 자사 공급 로봇을 인터넷에 연결하고 운영 데이터를 수집 및 분석하는 프로젝트를 추가로 진행하기도 했다.

화낙과 GM은 공장 내 모든 로봇을 연결하여 상태를 관리하는 ZDT 프로젝트를 진행했다. (이미지 출처_GM)
화낙과 GM은 공장 내 모든 로봇을 연결하여 상태를 관리하는 ZDT 프로젝트를 진행했다. (이미지 출처_GM)

한편, 인공지능 기술 적용에도 적극적으로 나서고 있다. 화낙은 2015년 자국 내 인공지능 관련 스타트업 기업인 프레퍼드네트웍스 (Preferred Networks, PFN)에 투자를 시작하며 본격적으로 기술 개발에 나선 바 있다. 이후 딥러닝 기술을 활용해 아무렇게나 흩어져 있는 부품 중에 특정 부품을 찾아 집어낼 수 있는 ‘비정형 부품 피킹 시스템’을 공동으로 개발했다. 해당 시스템을 적용할 경우, 숙련된 기술자도 3일씩 걸리던 티칭 작업이 약 8시간으로 줄어든다고.

화낙은 최근까지 프리퍼드네트웍스, 히타치 제작소와 함께 인공지능 기술을 활용한 지능 형 엣지 시스템(Intelligence Edge System) 개발을 목표로 합자 회사를 설립하는 등 첨단 ICT 기술 융합을 위한 노력을 지속하고 있는 상황이다.

클라우드 로보틱스의 성장

국제로봇연맹(International Federation of Robotics, IFR)은 지난해 발표한 보고서에서 산업용 로봇 시장 내에서 클라우드 로보틱스가 급성장할 것이라는 전망을 내놓은 바 있다. 클라우드 로보틱스란 말 그대로 클라우드에 연결된 로봇을 이야기한다. 앞서 설명한 화낙의 ZDT 사례를 포함해 쿠카(KUKA)나 ABB와 같은 세계적 로봇 메이커들이 클라우드 서비스를 이용해 로봇을 다른 시스템에 쉽게 통합하고, 편리하게 데이터를 수집 및 분석함으로써 고객들이 스마트하고 효율적으로 로봇을 운영할 수 있도록 지원하고 있다.

쿠카는 IoT 개념이 적용된 클라우드 기반의 소프트웨어 플랫폼 ‘KUKA Connect’를 지원하고 있다. KUKA Connect는 사용자가 보유 중인 모든 쿠카 로봇을 온라인에서 한 번에 통합 관리할 수 있는 솔루션이다. 이 솔루션은 쿠카가 축적해온 빅데이터를 활용해 로봇 유지 및 관리 비용을 최소화하고, 다양한 심층 분석 자료를 제공함으로써 생산성 및 효율성을 극대화할 수 있게 해준다.

한편, 화웨이와 함께 세계 여러 공장에 설치된 쿠카 로봇을 연결할 수 있는 글로벌 5G 네트워크를 개발하는 프로젝트도 진행 중이다. 인공지능 및 딥러닝을 시스템에 통합하여 제조 기업들이 문제에 민첩하게 대응하고 성장을 도모할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 그 같은 협력의 일환으로 쿠카와 화웨이는 2016년 3월, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 모바일 기술 및 산업용 로봇 분야의 협력을 약속하는 계약을 체결한 바 있다.

ABB는 사용자들에게 ‘Connected Service’ 라는 옵션 소프트웨어 패키지를 제공하고 있다. 이는 24/7/365, 즉 365일 내내 고객이 로봇을 모니터링 및 관리할 수 있는 서비스다. ABB는 현재 Microsoft의 클라우드 플랫폼 Azure를 활용해 데이터를 지속적으로 모니터링하고 분석하여 고객에게 향상된 서비스를 제공하는 프로젝트를 진행하고 있는 중이다.

AI 가 낳은 Teachless 로봇

인공지능 역시 로봇 업계가 활발히 받아들이고 있는 기술이다. 다수의 로봇 메이커들은 인공지능 기술을 활용해 복잡한 티칭 (Teaching) 작업 없이 쉽고 효율적으로 로봇을 활용할 수 있는 솔루션들을 속속 선보이며 인력 부족 및 인건비 상승으로 인한 로봇 지능화 요구 증가에 대응하고 있다.

대표적인 사례가 미쓰비시전기의 독자적 AI 기술 브랜드인 마이사트(Maisart)다. 미쓰비시는 마이사트 브랜드 아래에서 지능형 로보틱스 기술을 꾸준히 개발하고 있다. 2017년 11월에 발표한 ‘역각 제어 고속화 알고리즘’은 역각 센서가 감지한 데이터를 바탕으로 AI 기술을 활용하여 상황에 따라 매개 변수를 자동으로 신속하게 조정하는 기술이다. 숙련된 인력만이 가능했던 프로그래밍 및 매개 변수 조정 작업에 대한 부담을 줄임과 동시에 로봇 정지 없이 자동으로 움직임을 정밀하게 제어하는 미쓰비시의 역각 제어 기술. 실제 조립 공정 테스트 사례에서는 로봇의 미세 위치 조정에 걸리는 시간이 1.9초로, 기존에 사람이 조정할 때 걸리는 5.5초의 1/3 가량으로 시간이 줄어드는 효과를 확인시켜 주기도 했다.

미쓰비시의 역각 제어 알고리즘은 AI 기술을 활용한 로봇 지능화 솔루션이다. (이미지 출처_미쓰비시전기)
미쓰비시의 역각 제어 알고리즘은 AI 기술을 활용한 로봇 지능화 솔루션이다. (이미지 출처_미쓰비시전기)

올해 2월에는 목표 물체의 조건 변화에 실시간으로 적응하는 ‘스마트 학습 AI’ 기술도 발표했다. AI 기술과 다중 센서를 활용하여 실시간으로 물체의 상태 파악 및 변경 사항을 인식하고 짧은 시간 내에 모션을 최적화한다. 상황 변화에 대해서는 심층 강화 학습(Deep reinforcement-learning) 기능을 통해 최적의 제어 알고리즘을 자동으로 생성하기 때문에 설계자가 복잡한 제어 알고리즘을 다시 설계할 필요가 없다. 이 기술을 산업용 로봇에 적용할 경우, 급격한 생산 환경 변화에도 신속하고 유연한 대응이 가능해질 것으로 보인다.

똑똑한 로봇에 대한 우려

이처럼 다양한 첨단 기술과 로봇의 만남은 공정 스마트화에 대한 기대감과 동시에 우려의 시선 또한 받고 있는 것이 사실이다. 로봇의 인터넷 연결로 야기된 해킹 문제로 발생할 수 있는 수많은 사고에 대한 걱정을, 인공지능을 얻고 똑똑해진 로봇에 의해 침범 당할 인간의 영역에 대한 두려움을 이야기하는 사람들이 많다. 하지만 명확한 사실은 로봇이 앞으로 더욱 지능화될 것이며, 로봇과 만물의 연결 역시 더욱 활발히 진행될 것이라는 점. 이제는 막연한 우려보다는 이러한 변화를 받아들이고, 똑똑한 로봇을 똑똑하게 활용할 수 있는 방법을 모색하여 새로운 기회를 만들어내야할 때인듯하다.

About 김솔 기자

다양한 취재 경험을 살려 여러분께 읽고 싶은 기사, 재미있는 기사 보여 드리겠습니다:)