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재료의 양과 상태에 따라 요리하는 오븐 레인지, 시장의 움직임에 따라 적절한 매수 및 매도 시점을 결정하는 알고리즘 트레이딩 등 최근 데이터를 활용하여 지능적으로 기능하는 시스템을 널리 사용하고 있습니다. 심지어 인간과 유사한 정도로 높은 수준의 의사 결정을 내리거나 인간의 업무 수행 능력을 능가하는 기계도 등장했습니다.

 

오늘은 그 중에서 더욱 스마트해지고 있는 산업용 로봇에 대해서 소개해드리겠습니다.

 

 

센서와 AI를 활용하여 유연하게 작업을 수행하는 스마트 로봇

과거 전자제품과 정보 시스템은 미리 결정된 절차와 조건에 따라 단순 작업을 수행했습니다. 사용 환경이 바뀌어도 예상치 못한 동작을 하지 않는다는 점이 장점이지만 새로운 상황에 대처하는 능력이 부족했습니다. 그러나 자동화된 방식으로 빠르고 정확한 작업 수행이 가능하다는 장점이 있었습니다.

그러나 최근에는 스마트한 기계 및 시스템은 자율적으로 지능적인 응답을 생성하도록 발전하여, 인력에 의존해야 했던 작업 분야에도 적용 범위를 확장하고 있습니다. 특히 이러한 스마트한 기계와 시스템의 효과가 두드러진 분야는 제조업입니다. 제조 공정에서 작업의 개인차, 작업 품질의 편차 등을 감지하여 생산 조건을 자율적으로 조정합니다. 이를 통해 생산성과 품질이 높은 스마트 팩토리를 실현할 수 있게 되었습니다.

 

이러한 스마트한 기계로의 전환은 특히 산업용 로봇에서 진행되고 있습니다. 지금까지 산업용 로봇은 단조롭고 반복적인 작업 및 인간이 수행하기에는 어렵고 위험한 작업을 자동화하는 데에 사용되었습니다. 이제는 유연한 대응이 필요하고 인력에 의존해야 했던 다양한 형태의 작업에 이러한 기계를 적용하고 있습니다.

그림1 : 데이터 기반으로 유연하게 대응할 수 있는 스마트 로봇의 내부 프로세스

최근에 크게 발전한 스마트 로봇은 "정보 수집", "분석 및 인식", "행동 결정", "기계 제어"라는 네 가지 작업을 지속적으로 수행합니다.

 

이러한 작업 중 “정보 수집”은 카메라와 센서 등을 통해 주변 환경 및 생산 시스템에 대한 정보를 수집하는 작업입니다. 다음으로 “분석 및 인식” 작업은 인공지능(AI) 및 기타 고급 정보 처리 기술을 사용하여 수집된 데이터를 분석하여 상황을 판단합니다. 다시 말해, 스마트 로봇은 첨단 IoT 시스템으로 설명할 수 있습니다. 또한, “행동 결정” 작업은 로봇이 목적을 달성하기 위해 로봇을 움직여야 하는 조건을 결정합니다. 수집된 정보를 기반으로 행동 결정이 적절하게 수행된 경우, 이후 단계에서는 과거 산업 로봇을 제어했던 기존 FA 기술과 큰 차이가 없습니다. 마지막으로 “기계 제어” 작업은 로봇 팔, 손 및 기타 이동 부분을 움직이는 모터를 적절하게 제어합니다.

 

반도체 공장내 생산관리시스템과 연동을 통한 로봇 자율제어

현재 스마트 로봇은 최첨단 공장에서 어떤 작업을 수행하며 어떤 효과가 있을까요? 반도체와 자동차 공장을 예로 들어 로봇들의 작업을 설명 드리겠습니다.

 

먼저, 반도체 공장입니다. 반도체 공장에서는 실리콘 웨이퍼가 다양한 방식으로 가공 및 처리되어 복잡한 회로 패턴이 그려진 칩을 만들게 됩니다. 반도체 공장의 특징 중 하나는 제조 공정과 생산 라인에서 자동화와 노동력 절약을 추구한다는 것입니다. 이는 공장에 인력을 투입하면 칩 수율이 낮아질 가능성이 있기 때문입니다.

 

최근 반도체 산업에서는 설계와 제조 노동에서 분업이 진행되어, "파운드리(foundry)"라 불리는 위탁 생산 업체가 제조를 수행하게 되었습니다. 파운드리는 시장의 요구와 설계 전문 업체의 생산 계획에 따라 제조되는 칩의 종류가 변경되는 가변적인 수량 생산을 수행합니다. 또한, 제조된 각 칩마다 처리, 처리 공정, 조건이 변경될 수 있는 가능성이 있기 때문에, 공장에서는 설정 변경 및 장비 간 이동 등이 빈번하게 발생합니다. 이에 따라, 생산 품목의 변경에 따라 기계와 시스템만으로 유연하게 대응하고 가능한 적은 인력을 사용하는 메커니즘 도입이 필수적이 되었습니다.

그림 2 : MES 관리 및 제어 하에 있는 각 칩의 제조 공정에 따른 이동

 

반도체 공장에서는 AMHS*1 라고 불리는 운송 로봇을 사용합니다(그림 2). 반도체 공장에서 생산성을 극대화하기 위해서는 각 공정의 생산 일정 및 처리 상황에 따라 적시에 물자를 운송할 수 있는 메커니즘이 필요합니다. 따라서, 공정간 운송을 담당하는 AMHS의 이동은 각 공정의 처리와 상태를 관리하는 MES*2와 연동되어 최적의 시간에 물자가 이송되도록 합니다.

 

*1 AMHS는 "Automated Material Handling Systems"의 약자로, 자동 유도 차량(AGV)의 일종입니다. 일반적으로, 하나의 로트에 해당하는 웨이퍼가 담긴 "FOUP"이라는 상자를 들어 천장에 설치된 레일을 따라 목적지로 운송합니다.

*2 MES는 "Manufacturing Execution System"의 약자로, 제조 라인에서 가공/처리되는 장비 및 물품의 상태와 움직임을 시각화하여 작업자의 의사 결정을 지원하는 정보 시스템입니다. 반도체 공장에서는 정보 시스템이 사람의 판단 없이 로봇과 장비의 작동 조건을 자율적으로 조정하고 제어하는 시나리오가 많습니다.

 

자동차 공장내 조립 및 검사 과정에서의 인간과 로봇의 협력

이번에는 자동차 공장에 대해 알아보겠습니다. 현재 자동차는 한 대당 약 30,000개의 부품으로 구성된다고 합니다. 완성된 자동차를 만들기 위해서는 "압착," "용접," "도장," "조립," "검사"로 구성된 5개의 복잡하고 정확한 작업 과정에서 다양한 부품과 재료를 조립해야 합니다. 또한 각 과정에서 다양한 종류의 로봇을 사용하고 있습니다.

 

그 중에서도 압착, 용접, 도장의 3가지 과정에서는 반도체 공장과 유사한 노동 절약으로의 전환이 진행되고 있습니다. 이는 작업에 사용되는 재료가 매우 무거워서 사람이 지탱하기 어렵거나, 인간이 유해 가스나 화학물질에 노출될 수 있기 때문입니다. 따라서 크고 빠르게 움직이는 다축 로봇이 사용됩니다. 이곳에서 사용되는 로봇은 지능보다 빠르고 정확하게 작업을 수행할 수 있는 능력이 필요합니다.

그림 3 : 자동차 공장의 조립 및 검사 공정에서 인간과 함께 작업할 수 있는 협동로봇

동시에 로봇 기술이 높은 수준으로 발전한 지금도 조립 및 검사 공정에서는 아직 인력에 의존하는 작업이 남아 있습니다. 이러한 공정에는 부품의 정확한 위치 조정, 부착 시 섬세한 힘을 필요로 하는 작업, 인간 감성에 의존하는 검사 등이 필요하기 때문입니다. 그러나 모든 작업이 인력에 의존하는 것은 아니므로, 작업 효율성 및 품질 향상을 목표로 하는 로봇을 통한 자동화가 진행되어야 합니다. 이 곳에서는 사람들과 공존하며 협력적으로 작업할 수 있는 협동 로봇*3이 사용됩니다 (그림 3).

*3 협동 로봇은 안전을 보장하는 기능이 장착되어 있습니다. 안전 장벽을 준비하지 않아도 같은 현장에서 사람들과 공존하며 협력하여 작업할 수 있습니다.

 

최근 몇 년 동안 협동 로봇의 발전은 상당히 두드러졌습니다. 함께 작업하는 인력의 작업 진척 상황을 주시하면서 매끄럽게 작업을 조정할 수 있는 기능이 탑재된 로봇이 이미 등장했습니다. 사람들은 개인적인 작업 능력의 정도가 서로 다르며, 체력과 피로도에 따라 작업 효율이 달라질 수 있습니다. 따라서 공정 내에서 작업 효율을 높이기 위해서는 함께 일하는 로봇의 동작과 사람의 작업이 동기화 되어야 합니다.

 

공장에서 활발하게 활용되는 로봇들은 앞으로 더 지능적으로 발전할 것으로 예상됩니다. 이러한 발전은 데이터 수집을 위한 센서 기술, 장비 및 시설 간 정보 공유를 위한 산업용 네트워크 기술, AI 등 첨단 정보 처리 기술의 발전으로 이루어지고 있습니다. 따라서 스마트 로봇을 위한 전자 부품 및 반도체의 중요성은 앞으로도 계속해서 증가할 것입니다.

 

무라타에서는 발전하는 로봇 산업을 위해 계속해서 서포트 하고 있습니다.

다음 시간에는 더욱 알찬 정보를 전해 드릴 수 있도록 하겠습니다.  

  

* 출처  

- 한국무라타전자 매거진, https://koreamuratablog.tistory.com

- 무라타, https://murata.com

           

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