[연재] 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 -(3) 코봇의 부상

스마트 팩토리가 제조 산업에서의 디지털화와 디지털 전환 과정에서 최적의 제조 혁신 방안으로 제시되고, 추진되고 있습니다. 그렇다면 스마트 팩토리 구현을 위해 우리에게 필요한 기술들은 어떠한 것이 있을까요? 이에 대한 대답을 들어봅니다. ‘스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들’ 시리즈를 앞으로 5회에 걸쳐 기고글로 연재합니다. 독자 여러분의 많은 관심 기대합니다. [편집자 주]

이 글은 아이씨엔 매거진을 통해 다음과 같은 순서로 연재될 예정입니다.

1. 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 – 커넥티비티 (11월 18일)
2. 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 – 센서 (12월 9일)
3. 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 – 코봇의 부상 (1월 6일)
4. 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 – 디지털 트윈 (1월 18일)
5. 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 – AI
6. 스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들 – 데이터 보안

스마트 팩토리를 가능하게 하는 기술들
(3) 코봇의 부상

글_ 마크 패트릭(Mark Patrick), 마우저 일렉트로닉스(Mouser Electronics)

인더스트리 4.0(Industry 4.0)이 제조 현장으로 근본적인 변화들을 가져오고 있다. 이 글 시리즈에서 살펴보았듯이, 점점 더 많은 센서와 첨단 커넥티비티를 사용해서 더 많은 데이터를 포착하고 상세하게 분석할 수 있게 되었다. 그럼으로써 생산성을 높이고, 장비 가동 수명을 늘리고, 수익성을 높일 수 있다.

이러한 변화의 하나로서 공장에서 로봇의 사용이 점점 늘어나고 있다. 지난 수십 년 동안에 대량 생산을 위해서 고정적 기능으로 대형 로봇 제조 설비들이 사용되어 왔다. 이러한 설비들을 사용해서 사람이 개입할 필요없이 자동 생산이 가능하다. 이것을 ‘불 꺼진 공장’이라고 한다. 이를 위해서 다량의 전자 하드웨어와 복잡한 제어 소프트웨어가 필요하다. 이러한 제조 설비는 사람이 다치지 않게 안전 케이지 안에 집어넣고 작동시킨다.

그런데 오늘날에는 새로운 타입의 산업용 로봇이 등장하고 있다. 협동로봇(코봇)은 생산 라인에서 사람 작업자들과 함께 협력적으로 작업할 수 있는 자율 로봇이다. 이는 특히 다품종 소량 생산에 적합하다. 코봇(Cobot)은 복잡한 프로그래밍을 할 필요없이 사람이 동작하는 것을 따라서 학습시킬 수 있다. 코봇에게는 단순 반복적이거나 무거운 것을 들어야 하는 작업을 맡기고 사람 작업자는 지식과 경험을 최대한 활용할 수 있는 작업에 집중할 수 있다.

코봇의 소프트웨어로 주어진 제조 프로세스로 다양한 움직임에 관한 정보를 저장해서 유연하게 동작하도록 할 수 있다. 사람 작업자와 같은 속도로 움직이면서 작업을 수행하고, 갑작스런 움직임은 사람에게 위험할 수 있으므로 이러한 동작은 피한다. 또한 기존의 제조 로봇처럼 크기가 크지 않다. 완벽하게 학습을 마치고 나면 코봇이 어떠한 위험성 없이 사람 작업자들과 함께 협력적으로 작업이 가능하다.

동료 작업자의 안전 확보

안전은 모든 로봇 시스템에 중요하다. 하지만 사람과 가까이에서 일하고 로봇이 더 이상 안전 케이지 안에 들어있지 않을 때는 안전이 더더욱 중요한 문제이다. 그러므로 코봇으로 일련의 정교한 센서 메커니즘(주로 머신비전 기반)을 사용해서 동료인 사람 작업자들의 위치를 인식하도록 할 수 있다. 로봇 팔 끝에 이미지 센서를 탑재해서 정확한 위치 정보를 제공할 뿐만 아니라 어떠한 장애물(움직이지 않는 물체든 사람이든)을 식별할 수 있다. 근접 센서를 사용해서 어떤 물체에 가까이 근접하는지를 감지하고 컨트롤러의 안전 프로토콜이 재빨리 로봇 팔을 정지시켜서 사고를 방지할 수 있다.

카메라로부터 데이터를 활용한 이미지 분석을 로컬에서 수행함으로써 효과적인 폐루프 피드백 제어 알고리즘에 필요로 하는 밀리초 대의 지연시간을 달성할 수 있다. 대부분의 코봇 팔은 4~6개 동작 축으로 이루어져서 팔 끝의 그리퍼가 다양한 방향으로 움직일 수 있다. 이것은 전통적인 이미지 프로세싱 시스템으로는 매우 어려운 과제이다. 작업자가 로봇 팔의 위치를 알려주는 지원 학습을 통해서 코봇에게 필요로 하는 정확한 이미지를 제공할 수 있다. 해당 작업으로 코봇을 계속해서 학습시킴으로써 이미지 인식의 정확도를 향상시킬 수 있다.

로봇 팔 안의 센서는 모터 상태를 모니터링하는 것도 할 수 있다. 이 데이터를 해당 작업자에게 전달해서 어떤 문제를 파악하고 필요하다면 유지보수를 할 수 있다. 코봇은 수 주일이 아니라 단 며칠 만에 빠르게 설치할 수 있으므로 인더스트리 4.0 설비의 생산성을 높일 수 있다. 고도로 숙련된 작업자들과 협력적으로 작업함으로써 조기에 문제를 감지하고 교정할 수 있으며 중단시간을 줄일 수 있다.

코봇의 진화

다양한 산업 현장에서 코봇의 효과가 입증되고 있다. 스페인의 한 화장품 회사는 포장 설비로 6개의 코봇 팔을 사용해서 상자들을 팔레트에 적재하게 했다. 이들 코봇 장비는 분당 6개 패키지를 적재할 수 있으며 350가지 상품을 취급할 수 있다. 마찬가지로 대만의 한 사출 성형 회사는 심각한 인력난을 해결하기 위해서 자사 생산 라인으로 4개 코봇 팔을 추가했다. 이들 장비는 학습을 거친 후에 상품 혼합 비율이 높은 이 산업 프로세스의 요구를 처리하고 다양한 주문 상품을 취급할 수 있게 되었다.

민감한 부품을 손상시키지 않고 정확하게 잡을 수 있다면 코봇을 적용할 수 있는 애플리케이션 범위를 크게 확대할 수 있다. 이와 관련해서 코봇 팔로 통합하기 위한 새로운 타입의 액추에이터를 개발하기 위해서 연구가 활발하게 진행되고 있다. 미국 버펄로 대학의 연구진은 코봇 용으로 2핑거 마그넷 그리퍼를 개발했다. 이 그리퍼는 혁신적인 디자인으로 충격 에너지를 흡수하므로 파손을 방지한다.

이 그리퍼는 2개의 고정적 핑거가 아니라 마그네틱 베이스에 2개의 네오디뮴 마그넷을 사용한다. 이 둘이 반발해서 에어 갭을 형성하고 이것이 충격에 대해서 완충 작용을 한다. 마그넷들 사이에 간격을 늘리거나 줄이는 것으로 그립 강도를 순간적으로 조절할 수 있다. 센서로부터 피드백을 취해서 적절한 그립 강도를 달성할 수 있다.

이 연구진이 실시한 시험에서 그리퍼의 손가락 사이에 긴 스파게티를 쥐게 했다. 그리퍼가 이 고정된 물체에 접촉했을 때 센서가 외부적 힘을 감지했다. 이 주어진 피드백을 사용해서 마그넷들을 조절해서 그립 강도를 낮춤으로써 스파게티를 부러트리지 않고 쥘 수 있었다.

맺음말

코봇의 도입은 공장 디지털화(digitization)를 가속화할 것이며 이전에 볼 수 없던 수준의 생산라인 자동화를 가능하게 할 것이다. 코봇의 장점은 전체적인 생산 라인 설계를 변경할 필요없이 기존 생산라인으로도 빠르게 설치할 수 있다는 것이다. 코봇은 스스로를 모니터링할 뿐만 아니라 이 데이터를 중앙의 서버로 보내서 공장 전체에 대한 디지털 모델링을 가능하게 한다.

이것이 이 글 시리즈의 다음 편에서 다룰 주제이다. 이러한 모든 것이 상세한 가시성과 세밀한 제어를 가능하게 하므로 인더스트리 4.0을 위해서 중요한 역할을 할 것이다.  (제공. 마우저일렉트로닉스)