증강 현실을 통해 튜브 벤딩기 설치하기

숙련된 직원의 노하우를 어떻게 하면 다른 동료들에게 전달할 수 있을까? 디지털 도구로 다른 직원들을 도울 수는 있을까? 지겐 대학 연구원들이 벤딩기 설치 과정에서 두 질문에 답변하였다.

 

슈테파네 이타세(Stéphane Itasse)

 

튜브를 구부리는 작업은 어려운 일이다. 이 같은 작업 공정에는 여러 생산 설비와 많은 단계가 필요하다. 경험이 없는 새로운 인원을 추가할 경우 장착 시간과 생산 비용이 통제에서 벗어날 수도 있다. 지겐 대학의 한 프로젝트가 이런 공정에 해결책을 마련하였다. 연구 프로젝트 „Cyberrüsten 4.0“에서 성형기술 분야의 Dr. 크리스토퍼 쿤헨 교수는 먼저 Eyetracking 글래스를 이용하여 튜브 벤딩기 셋업 과정을 분석하였다. 이후 연구원들은 이 과정을 정적인 부분과 동적인 부분으로 나누었다. 정적인 부분은 사전 작업과 후속 작업 그리고 셋업을 포함하고, 동적인 부분은 벤딩 프로세스 시험과 부품 시험 그리고 경우에 따른 오류 해석과 오류 제거를 포함하고 있다.

 

각 작업 단계가 데이터 글래스를 통해 나타나다

설치 과정에서 작업자는 혼합 현실 글래스를 사용한다. 이번 프로젝트에는 Microsoft의 홀로렌즈를 사용하였다. 사용자가 기계를 바라보면 글래스에 가상 시뮬레이션이 나타나는데, 바로 증강 현실 개념이다. 글래스를 통해 각 작업 단계가 차례대로 나타나고, 제스처로 이를 컨트롤 할 수 있다. 이런 과정을 통해 경험이 없는 직원도 기계를 셋업할 수 있다. 또한 셋업에 들어가는 시간이 최대 50%까지 줄어든다. „한 응용 사례에서 특정 기계를 전혀 알지 못했던 신입 사원이 사전 지식 없이 해당 기계를 설치할 수 있었습니다.“라고 쿤헨 교수가 MM 마쉬넨마르크트와의 인터뷰에서 위와 같이 언급하였다.

                  물론 지금의 홀로렌즈는 무게가 500g을 넘어 계속 착용하기에는 상당히 부담스럽다. 하지만 앞으로 나올 데이터 글래스는 무게가 일반 안경처럼 가벼워 항상 착용할 수 있으며, 작업자가 필요한 경우에만 증강 현실을 지원을 받을 수 있도록 설계하였다. „홀로렌즈는 현 위치와 관련 있는 팝업 광고를 보낼 수도 있습니다. 이것이 증강 현실의 부가가치입니다.“(스벤 호프만, 지겐 대학 경제 정보학 연구직 연구원) 이 데이터 글래스는 경로를 분석할 수도 있다. 이는 이 프로젝트에서 매우 중요한 부분이다. „셋업 시간의 20 ~ 40%가 경로이기 때문입니다.“(호프만)

                  공구를 유연하게 모니터링하기 위해 기계에 내장된 PMD 카메라가 홀로렌즈에 홀로그램을 제공하고, 이 홀로그램은 작업자 앞에 나타난다. 하지만 이 홀로렌즈는 아직 공구가 올바르게 배치되었는지를 아직 정확하게 감지하지 못한다. 그렇게 하기에는 공간 해상도가 너무 부족하기 때문이다. „새로운 시리즈에는 카메라가 대폭 개선될 것입니다.“(스벤 호프만) 셋업 프로세스를 분석하고 최적화할 수 있다. 셋업 단계 편집을 위한 PC 어플리케이션이 있다.

 

소프트웨어가 직원이 경험을 쌓도록 돕는다

가상 현실 글래스를 통해 모든 작업 단계가 차례대로 나타나며, 제스처로 이를 제어할 수 있다.

셋업 프로세스에서 동적인 부분의 관건은 정확한 공구 설정이다. 로터리 드로우 벤딩 시 총 7개의 공구를 조정해야 한다. 프로이덴베르크의 개발 회사 Lachmann & Rink가 구현한 한 소프트웨어는 양호한 부품을 얻기 위해 연구 그룹이 개발하였으며, 작업자에게 최상의 매개변수를 제안한다. 이 소프트웨어는 힐헨바하에 있는 업체인 Westfalia Metallschlauchtechnik의 숙련된 연구원들이 지식을 기반으로 하여, 작업이 이루어지는 동안 그들의 오류와 수정을 기록한다. 다른 직원은 수집된 지식에 접근할 수 있고, 프로세스를 지속적으로 개선하기 위해 자신만의 접근법을 추가할 수 있다. 이 소프트웨어는 이러한 매개변수를 이용하여 유사한 과거의 오류를 바탕으로 수정안을 제안할 수 있다. „직원들이 함께 생각해야 합니다.“라고 쿤헨은 강조한다. 작업자는 시스템에 자신이 어떠한 조치를 취했으며 이 조치가 어떤 효과를 가져왔는지 피드백한다. 이후 해당 사례는 지식 베이스에 다시 유입된다.

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