개별 맞춤의 연속 생산

미래의 공장은 효율성 면에서 근본적으로 다르다. 디지털화와 네트워크 덕분에 새로운 공장은 개별 맞춤제품을 연속으로 제조할 수 있다. 인간은 그 어느 때보다 로봇과 밀접하게 협업한다.

외르크 레거(Jörg Reger): ABB Automation GmbH 로컬 비즈니스 유닛 로보틱스 매니저

제조산업은 지금까지 생산과정에서 일차적으로 규모의 경제가 지배하는데 집중하였다. 제품은 비용을 낮추고 마진을 높이기 위해 장시간 단일품목으로 대량생산하였다. „산업화 초기부터 규모의 경제는 핵심적 역할을 했습니다. 규모의 경제에서 전형적인 것은 고정적인 높은 자본비용에 가변 비용은 낮은 것입니다. 하지만 오늘날 새로운 표준은 변화가 없는 대량생산에서 생산개수는 적고 다양성이 높은 제품믹스에 있습니다. “(스티븐 와이야트, ABB 로보틱스 비즈니스 유닛 마케팅 및 판매 책임자)

변하는 구매 행동이 새로운 생산 방식을 요구한다

ABB의 협동양팔로봇 Yumi는 생산 프로세스에서 유연하고 사람 옆의 작업 스테이션에 통합할 수 있다.

오늘날 소비자들의 취향은 의류에서 가전, 식품에 이르기까지 제품의 원하는 요구사항이 수시로 변하고 있다. 소비자들은 개별적인 „트렌드“ 제품을 원하고 있다. 제조업체들은 이러한 새로운 구매활동을 충족하기 위해 유연한 자동화 솔루션이 필요하다. 새로운 제품라인과 포장 그리고 현저히 짧아진 제품 라이프사이클(몇몇 상품의 경우 수 개월에 불과)이 요구된다. „새로운 생산방식은 소비자들이 광범위한 다양한 제품 군에서 선택하기를 원한다는 점을 고려해야 합니다. 낡은 제조시스템은 이에 대한 유연성이 많이 떨어집니다. 미래의 공장은 ‚소비자 맞춤의 연속 생산‘이 가능해야 합니다. 각각의 품목은 개별적으로 조정되면서 제조 시에는 대량으로 생산됩니다.“ (스티븐 와이야트)

성장하는 제품믹스를 충족하기 위해, 미래의 공장은 다양한 타입의 로봇이 지닌 유연성과 인간과 기계의 긴밀한 협업이 중요하다. 물론 자신의 작업을 실행하는 „전통적인“ 산업용 로봇도 여전히 존재할 것이다. 그러나 이러한 산업용 로봇도 수 분 내에 그리고 생산작업 중에 중단 없이 장치를 교체할 수 있어야 한다. 미래의 공장에서는 인간과 로봇의 긴밀한 협업을 위해 협동로봇을 더욱 많이 사용하게 될 것이다. 협동로봇이 안전펜스 없이 안전하게 작동함으로써 제조업체는 생산흐름을 자유롭게 고객의 요건에 맞추어 정렬할 수 있다. 예를 들어 협동로봇이 오전 근무에는 USB 스틱 접착에 투입되지만 오후에는 레이저 각인스테이션에서 사용할 수 있어야 한다.

기계학습이 가용성을 높이고 프로세스를 단순화한다

미래의 공장은 유연성, 모듈화, 디지털화, 인간과 기계의 긴밀한 협업을 특징으로 한다. 기계학습과 인공지능을 통해 로봇은 스스로 학습하거나 스스로 최적화할 수 있다.

로봇은 정비 목적을 위해 중앙 컨트롤시스템과 연결되어 있을 뿐만 아니라 사내 주문, 데이터 수집, 운전 시스템에도 연결되어 있다. 따라서 광범위한 주문과 관련하여 추가 자원이 있는지 그리고 제품 납품이 제때 이루어지는지 확인할 수 있다. 심지어 이 시스템은 다음 주에 있을 광고 캠페인을 통해 수요가 증가할 것을 예상하고 적절히 대응할 수 있어야 한다.

다음 단계는 기계학습과 인공지능을 통한 패턴인식이다. 로봇은 현재 프로그래밍된 프로세스에 제한되어 있어, 인간처럼 자기주변이나 자신의 업무의 변화에 대응할 수 없다. „로봇의 장기적인 목적은 간단하게 사용하고 인간의 개입이 필요 없는 로봇입니다.“ (스티븐 와이야트)

이제 로봇의 프로그래밍도 리드 스루 프로그래밍(Lead-Through-programming)을 통해 „학습“으로 전환할 수 있다. 이 프로그램에서 인간은 로봇 암을 원하는 위치로 안내하고 이 위치를 사용자 인터페이스를 통해 저장한다. „그리퍼 열기와 닫기“와 같은 명령을 몇 번의 클릭으로 추가할 수 있다. 이는 프로세스의 엄청난 단순화를 의미한다. 이전에는 전문가의 광범위한 프로그래밍이 필요했지만 현재는 프로그래밍 소요시간도 수 시간에서 수 분으로 단축되었다.

앞으로 로봇은 알 수 없는 대상을 들어 올리는 등 새로운 작업을 다른 로봇에게서 배울 수 있다. 머지 않아 기계학습을 통해 스스로 최적화되는 로봇이 실현될 것이다. 만일 로봇이 사람처럼 다음 날 작업을 더 잘하기 위해 무엇이 잘 진행되었고 무엇이 양호하지 않았는지 분석할 수 있다면 어떻게 될까? 한 가지 분명한 것은 유연성, 효율성 그리고 성능 증대를 위해 자동화 솔루션에 투자하는 기업들이 앞으로 중요한 역할을 하게 될 것이라는 사실이다.

인더스트리 4.0 데이터가 잠재력을 드러낸다

모든 ABB 로봇은 ABB Ability Connected Services에 연결된 상태로 납품되며, 예측, 예상, 직접적인 서포트를 통해 완전히 새로운 가능성을 제공한다.

미래공장의 관심사는 새로운 생산방식을 가능하게 하는 것이다. 이에 필요한 도구들은 이미 시중에 나와 있다. 예를 들어 가상 시운전으로 생산을 보다 빠르게 시작할 수 있다. 설치 전 테스트를 통해 중요한 인식을 얻고 최적화를 이룰 수 있기 때문이다. 센서와 클라우드 기반 시스템으로 모든 기계의 작동 데이터를 수집할 수 있다. 이러한 정보는 예측 유지보수에 사용하여 가용성을 높이거나 있을 수 있는 기계고장을 예방할 수 있다. ABB는 로봇 정비를 디지털 서비스 포트폴리오인 ABB Ability Connected Services로 이전에는 사후 대응 방식으로 대응하던 것을 예측 및 예방 접근법으로 사전 대응하고 있다.

문제발생 시 최대 60% 단축된 반응시간과 해결시간

이를 통해 사용자들은 자신들이 사용하는 로봇에서 최대 25%의 장애를 줄이고, 문제 발생 시 반응시간과 해결시간을 최대 60% 단축할 수 있게 되었다. 하지만 전세계에서 사용되는 1천 7백만 대의 산업용 로봇 가운데 대다수가 산업용 인터넷에 아직 연결되어 있지 않다. 그로 인해 공장에서 작업 효율을 개선하고 운전자들이 결정을 내릴 때에 지원을 받을 수 있는 귀중한 정보가 사라지고 있다. 스티븐 와이야트에 의하면 현재 산업용 로봇의 약 5%만 네트워크에 연결되어 있다고 한다. 여기에도 „많은 잠재력“이 숨어있다고 할 수 있다.