인공지능과 IoT④ 인더스트리 4.0을 위한 로봇, YuMi

[Case Study]인공지능과 IoT④ 인더스트리 4.0을 위한 로봇, YuMi

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[Case Study] 인공지능과 IoT ④ 인더스트리 4.0을 위한 로봇, YuMi

*본 기고문은 텔릿에서 제공하였으며, ‘경영인을 위한 IoT 핸드북’에 수록돼 있음’

인더스트리 4.0을 위한 로봇, YuMi

by ABB Corporate Research 비요른 마티아스(Bjorn Matthias) 박사

인더스트리 4.0이라고도 알려져 있는 산업인터넷(Industrial Internet)에는 다양한 기술적, 비기술적 측면이 있다. ABB는 두 가지 측면 모두에 집중하기 위해 IoTSP(Internet of things, Services and People)라는 표현을 즐겨 쓴다. 이 용어에는 사물의 영향, 비즈니스 모델과 서비스의 중요성, 미래 생산 시스템에서 사람의 역할을 강조한다는 의미가 들어 있다. IoTSP는 유비쿼터스 연결성과 컴퓨팅 파워를 지역 및 세계 각지의 전문가들과 결합함으로써 사물인터넷, 서비스, 사람을 융합하여 산업 생산에서 완전히 새로운 가능성을 만들어낸다. 이와 관련한 이미 잘 알려진 예로 고비용 국가에서 경쟁력 있는 생산 시스템이 있다. 이 글에서는 IoTSP의 사례와 기술, 서비스, 사람 사이의 상호 역할을 설명해보고자 한다.

협업 로봇, YuMi

협업 로봇 YuMi (ABB) (출처=ABB)
협업 로봇 YuMi (ABB)
(출처=ABB)

ABB는 가전제품 조립을 부분적으로 자동화하기 위한 비전에 따라 팔이 두 개인 로봇, YuMi를 개발했다. YuMi는 사람과 함께 상호작용하면서 작업이 가능하도록 만들어졌다. 사람과 비슷한 크기로 경량 설계되었으며 적당한 하중/속도/힘을 갖추고 있다. 모서리를 곡선 처리하고 패드를 덧대어서 안정성과 생산성을 모두 고려했다. 가장 중요한 것은 유연성이다. YuMi는 사람과 로봇이 함께하는 환경에서 다양한 작업에 이동 배치할 수 있도록 만들어졌다.

사람과 로봇이 협업해서 각자의 강점에 초점을 맞추면 다양한 수준의 자동화를 이룰 수 있다. 로봇은 특정 단계들에서 반복적으로 계속해야 하는 작업의 품질을 담당하고, 사람은 복잡한 조작, 시스템 개요, 문제 해결을 맡는 식이 된다.

YuMi와 IoTSP

엄밀히 말해서 현재 시장에서 Yumi는 자주 변형되는 조립 생산 라인에 필요하다. 지금의 제조 설비 자원 환경에 연결성이 추가되지 않는다면 YuMi는 고립된 채 반복 작업만 계속하면서 제한적으로 활용될 수 밖에 없다. YuMi를 전체 생산 시스템의 정보 컨텍트로 통합하면 생산성을 향상 시킬 수 있다.

IoTSP에서는 YuMi를 자원 네트워크에 임베드하여 새로운 기능들을 제공할 수 있다. 즉, 생산 클라우드에 있는 네트워크, 스토리지, 검색된 데이터를 살펴보고, 생산 시스템의 다른 자원들과 상호작용하면서 전체적인 맥락에서 정보를 수집하고 제공한다. 그렇게 되면 IoTSP에서 YuMi는 더 높은 수준의 흥미로운 기능을 수행한다.

학습하고 가르치기

협업 로봇 YuMi (ABB) (출처=ABB)
협업 로봇 YuMi (ABB)
(출처=ABB)

IoTSP와 YuMi가 함께 하면 조립 작업 지식을 공유하는 새로운 방법을 제시할 수 있다. 산업용 로봇 프로그래밍을 단순화하는 일은 영구적인 연구 과제다. 협업 로봇과 관련한 최근 접근법 중에는 리드스루(lead-through) 및 데모와 같은 방법이 있다. 사람들 사이의 학습 및 전파에 있어서 데모와 모방은 오래되었지만 강력한 방법이다.

이 방법을 사람-기계 교육으로 확장해보려고 한다(1단계) / 로봇이 특정 조립 기술을 습득한 이후 IoTSP는 로봇의 기능을 클라우드에 저장한다(2단계) / 여기서부터 해당 기능이 필요한 다른 로봇들이 이 지식에 접근할 수 있다(3단계) / 이처럼 생산 자원들이 네트워크에서 서로를 인사하면 한 로봇의 기능을 다른 로봇에게 전파할 수 있다. 한 로봇이 특정 기술을 묻고, 다른 로봇이 가지고 있는 기술을 다운로드해서 사용할 수 있다. 그러면 로봇마다 해당 로봇에 맞는 프로그래밍을 별도로 하지 않아도 된다. 생산 클라우드에 로봇들이 연결되어 있으면 로봇이 가진 기술을 재사용할 수 있다.

마지막으로 이 개념이 적용되면 사람에서 사람으로 넘어가던 순환 고리가 끊어진다. 새로운 직원이 오면 YuMi가 그 직원에게 작업 과정을 시연한다(4단계) / 클라우드에서 1단계부터 4단계까지 지식이 흘러가면서 사람과 YuMi의 경험과 적용 가치가 증가한다. 즉, 사람과 YuMi가 작업 중에 발견한 개선 사항을 피드백으로 반영하고 그것이 퍼져서 널리 사용된다. 이런 접근 방식이 연구 조직에서는 논의되었지만 산업 환경에서의 실용성은 아직 평가되지 않았다. IoTSP가 경험 기반 학습 및 개선을 이끄는 주체가 될 것으로 본다.

협업 생산 전략

생산 시스템의 제조 자원들에 IoTSP가 연결되면 YuMi는 주변에 어떤 자원들이 있는지를 인식하고, 그 자원의 상태도 알 수 있다. 결과적으로 로봇이 자신의 동작을 자율적으로 조정할 수 있다. YuMi는 이웃 로봇에게 알리고 그 이웃 로봇은 자신의 이웃 로봇에게 알려서 특정 이벤트나 변경된 조건을 생산 시스템에 전반적으로 적용한다. 이것은 자연에서 흔히 볼 수 있는 지능형 벌떼 행위(intelligent swarm behavior)를 연상시킨다. 이러한 방법으로 생산 시스템은 스스로 적응하면서 생산 전략을 공동으로 추구하고 달성한다.

협업 로봇 YuMi (ABB) (출처=ABB)
협업 로봇 YuMi (ABB)
(출처=ABB)

이를 위해서는 대상 로봇들이 실시간으로 서로 연결되어 있어야 하는데 이것이 IoTSP의 핵심 기능들 중 하나다. 교환되는 정보가 단순히 상태 데이터일 수도 있고, 나머지 유닛의 수나 소모품 보충 요구와 같이 더 복잡한 정보일 수도 있다. 정보 교환은 생산에 참여한 직원들에게까지 확대된다.

생산 목표를 함께 인식하고 생산에 관계된 자원들이 정보에 실시간으로 접근하면서 생산 시스템의 견고한 운영 플랫폼이 만들어진다. 전체 시스템이 상황을 인식하고 필수 자원이 반응하면서 문제를 새로운 방식으로 해결할 수 있다. 그 범위는 특정 기계에 서비스가 필요하다는 사실을 직원에게 알리는 것에서부터 생산 흐름 경로를 동적으로 다시 잡는 것에 이르기까지 매우 넓다.

자동프로그래밍

오늘날, 특정 생산 작업을 처리하는 로봇 프로그램의 제작 및 테스트는 사람에 의해 수동으로 이루어지고, 한 번 만들어지면 수정되기 전까지 처음 상태를 유지한다.

IoTSP에서는 특정 제품에 대한 설계와 조립 정보가 클라우드에 올라간다. 그러면 YuMi가 작업에 필요한 프로그램을 자동으로 만들 수 있다. 사람이든 기계든 다른 제조자원들과 함께 진행되는 협업 생산이 가능해져 개별 생산 작업을 매우 유연한 방식으로 실행할 수 있고, 부분적으로 자동화된 소량 생산에 대한 전망을 가능하게 한다.

추가사항

YuMi 개념을 IoTSP 네트워크에 통합하면 추가 기회가 생긴다. 먼저, YuMi 워크스테이션을 작업자의 인간공학적 요구에 맞출 수 있고, 프로세스가 진행될 때 진행 과정을 측정해서 제품 품질을 관리할 수 있다. 또한 YuMi를 자율 이동 플랫폼과 결합해서 결함이 있는 로봇을 백업하고 조립 능력을 추가할 수 있다.

결론 및 전망

시장 요구 사항이 증가하고 기술력의 성장도 계속되면서 산업 생산도 더욱 복잡해지고 있다. 미래에는 고정된 프로세스와 장비 셋업을 단순화시키고 제조 작업과 자원 구성에서도 유연성을 확보해야 한다.

복잡성을 관리하는 방법이 충분한가? 복잡한 것을 꿰뚫어보고 본질적인 것을 간파하는 사람의 재능을 포함할 수 있는가? 통신과 저장에 필요한 표준을 성공적으로 만들 수 있는가?복잡성을 관리할 수 있어야 살아남는다. 그런 맥락에서 보면 YuMi는 복잡한 미래와 생산자 사이의 ‘잃어버린 고리’ 역할을 할 수 있다. 여기에 IoTSP를 활용하면 적용 가능성을 크게 높이고 복잡한 생산 시스템 관리에 필요한 기반을 제공할 수 있다.

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by ABB Corporate Research 비요른 마티아스(Bjorn Matthias) 박사

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