[한경 BIZ School] 아마존 AIV, 수천만 개의 상품 정확히 배송
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Let's Master 인더스트리4.0 (4) 10년 안에 현실화될 모습
장애물 피해 업무 수행
전원 부족하면 스스로 충전
생산라인서 작업자와 함께
로봇이 스마트폰 조립
증강현실 응용…작업지원도
한석희 < 한국인더스트리4.0협회 사무총장 >
장애물 피해 업무 수행
전원 부족하면 스스로 충전
생산라인서 작업자와 함께
로봇이 스마트폰 조립
증강현실 응용…작업지원도
한석희 < 한국인더스트리4.0협회 사무총장 >
#1. 로봇과의 협업
전통적인 로봇은 사람에게 위험해서 철창 안에 가두고 일을 시켜야 했다. 철판 용접과 페인팅, 절단, 무거운 것 옮기기 등이 그것이다. 그런데 로봇을 사람 곁에 두고 함께 일하는 시대가 열리고 있다. 지금은 로봇이 사람의 일을 돕는 형태지만 점차 사람이 로봇을 돕는 식으로 바뀔 전망이다. 사람이 해야 할 일만 빼고 나머지는 로봇에 일을 시키고 관리하는 식이다. 우선 힘들고 위험하고 더러운 일부터 로봇에 넘길 것이다. 사람은 로봇을 가르치고 로봇보다 더 유연하게 처리해야 하는 일을 맡게 될 것이다. 들리는 바에 따르면 폭스콘이 애플 스마트폰 또는 스마트패드를 로봇 손으로 조립할 것 같다. 스마트폰에 쓰이는 작은 크기의 볼트와 너트, 스크루가 로봇에 넘겨질 정도가 됐단 뜻이다. 로봇이 하지 못할 일은 거의 없는 셈이다. 자동차 조립라인에서는 로봇과의 협업이 이미 시작됐다. 폭스바겐의 엔진조립공장, 독일 포드 조립생산라인에서는 로봇이 사람과 함께 조립 작업을 한다. 과거처럼 창유리나 엔드모듈 등을 옮기고 조립하는 정도가 아니라 일반적 부품을 작업자와 함께 조립하기 시작한 것이다.
#2. 지능형 자율운반차
완성품과 부품을 옮기는 일은 무인운반차(AGV)나 지게차 몫이었다. 그런데 이런 일이 지능이 더 높아진 지능형 자율운반차(AIV)로 대체될 것이다. AIV는 사전에 활동지침을 주면 알아서 장애물을 피해 스스로 일을 수행한다. 전원이 부족하면 스스로 충전소로 가서 충전하기도 한다. AIV를 가장 잘 활용하는 곳이 아마존이다. 아마존의 키바(KIVA)는 물류창고 개념을 근본적으로 바꿔놨다. 수천만 개에 이르는 다양한 상품을 정확히 찾아내 배송 데스크로 옮긴다. 그 덕분에 세계 최고의 빠른 배송을 보장한다. 중국 알리바바나 인도의 스냅딜도 키바 같은 로봇을 적용 중이다.
#3. 현장에서의 빅데이터 응용
빅데이터 응용이 산업현장 어디서나 일상화될 것이다. 현장의 이슈나 문제 대부분이 빅데이터 도움을 받게 된다는 뜻이다. 품질, 생산성, 사고, 원가, 인력관리, 에너지관리 등 모든 영역에서 이전과 비교할 수 없는 수준의 심오한 분석을 통해 근본적인 문제 해결에 다가설 수 있게 될 것이다. 제너럴일렉트릭(GE), IBM, 마이크로소프트(MS) 같은 회사도 있지만 이름도 생소한 몽고디비(MongoDB), 팔란티르테크놀로지(Palantir Technologies), 클라우데라(Cloudera), 심플리비티(SimpliVity), 뮤시그마(MuSigma) 같은 시가총액 1조원 이상인 유니콘기업들이 현장에서 활약 중이다. 이들 대부분은 스타트업(신생 벤처기업)이다.
#4. 공장의 실시간 시뮬레이션
오랜 역사를 갖는 시뮬레이션 기술이 활발하게 적용되지 못한 근본 이유는 비용과 시간 때문이었다. 이를 극복할 수 있는 기술적 발전 덕분에 실시간 시뮬레이션 시대가 열리고 있다. 특히 생산계획 영역에서의 시뮬레이션 능력은 실시간 고객 주문과 유연생산의 필수 요건이다. 이런 요건을 충분히 수용하는 시뮬레이션 기술이 점차 실현되면서 개별화된 고객을 받아들이기 쉬워지고, 다양한 수요를 더 유연하게 수용할 수 있게 된다. 대량 생산을 유지하면서 개별 고객의 욕구도 만족시키는 제조시대가 열린다.
#5. 증강현실·가상현실 응용 작업지원
좋은 제품을 생산하려면 적정 기능을 보유한 경험 있는 인력이 필요하다. 가까운 미래에는 그런 인력을 빠르게 육성할 수 있을 것이다. 초보자도 경험이 있는 사람처럼 실수 없이 일하는 환경이 제공될 것이다. 모두 증강현실 또는 가상현실 기반 작업시스템 덕에 이런 일이 가능하다. 일본이나 독일에서는 조립, 보수, 검사, 시험, 창고 물류 관리 등의 분야에서 이런 기술이 보편화되고 있다. 사람의 실수를 최소화하거나 방지하는 작업지원 시스템이 그런 예다.
#6. 3D로 부품 즉시 인쇄 생산라인
부품을 미리 만들어 쌓아두는 것보다 필요할 때 즉시 제조해 조립하는 것은 미래 공장의 공통된 꿈이다. 이게 완전히 실현되기까지는 시간이 더 걸리겠지만 언젠가는 이뤄질 것이다. 3차원(3D)프린팅의 약점인 프린팅 속도는 진화 중이다. 기존 방법보다 25~100배 빠른 방법도 등장하고 있다. 10여분 만에 주먹만 한 부품을 찍어내는 속도다. 바로 찍어서 조립하는 상상 속의 일이 현실화되고 있다.
#7. 실시간 리모트 모니터링·제어
마음만 먹으면 중소기업도 자신의 공장 운영 상태를 스마트폰으로 언제 어디서나 확인할 수 있는 시대다. 스마트폰으로 더 다양한 공장을 모니터링 및 제어하는 일이 점차 늘어날 것이다. 전국에 있는 공장 또는 해외 공장의 운영 상태를 이와 같은 원리로 실시간 모니터링하고 제어하는 일도 가능해진다.
#8. 예지적인 예측 기술
예지적인 예측 기술이 대세다. 예를 들어 알래스카의 정유 채취 설비 중 펌프와 같은 주요 설비는 산업 사물인터넷 기술에 의해 모두 미국 본토의 관리사무실과 실시간으로 연결돼 있다. 현장의 기술자조차 알아차리지 못한 문제점을 본사 관제실에서 예지적 예측 기술로 알아차리고, 현장에 즉시 통보하는 수준의 일이 실현되고 있다. 기계에 설치된 센서에 의해 문제가 발생되기 이전부터 원격지에서 그 징후를 감지, 사전 조치나 관련된 지원 활동을 하는 것이다.
4차 산업혁명이 몰고 올 기업 및 산업현장의 변화는 주의를 조금만 기울이면 주변에서 감지할 수 있다. 변화의 특징은 점진적이어서 10년 뒤 모습도 이처럼 예측해볼 수 있다. 관심을 두지 않으면 그 변화가 대수롭지 않게 보이지만, 꾸준하게 변하기 때문에 지금 일어나는 모습을 통해 미래를 준비할 수 있다.
한석희 < 한국인더스트리4.0협회 사무총장 >
전통적인 로봇은 사람에게 위험해서 철창 안에 가두고 일을 시켜야 했다. 철판 용접과 페인팅, 절단, 무거운 것 옮기기 등이 그것이다. 그런데 로봇을 사람 곁에 두고 함께 일하는 시대가 열리고 있다. 지금은 로봇이 사람의 일을 돕는 형태지만 점차 사람이 로봇을 돕는 식으로 바뀔 전망이다. 사람이 해야 할 일만 빼고 나머지는 로봇에 일을 시키고 관리하는 식이다. 우선 힘들고 위험하고 더러운 일부터 로봇에 넘길 것이다. 사람은 로봇을 가르치고 로봇보다 더 유연하게 처리해야 하는 일을 맡게 될 것이다. 들리는 바에 따르면 폭스콘이 애플 스마트폰 또는 스마트패드를 로봇 손으로 조립할 것 같다. 스마트폰에 쓰이는 작은 크기의 볼트와 너트, 스크루가 로봇에 넘겨질 정도가 됐단 뜻이다. 로봇이 하지 못할 일은 거의 없는 셈이다. 자동차 조립라인에서는 로봇과의 협업이 이미 시작됐다. 폭스바겐의 엔진조립공장, 독일 포드 조립생산라인에서는 로봇이 사람과 함께 조립 작업을 한다. 과거처럼 창유리나 엔드모듈 등을 옮기고 조립하는 정도가 아니라 일반적 부품을 작업자와 함께 조립하기 시작한 것이다.
#2. 지능형 자율운반차
완성품과 부품을 옮기는 일은 무인운반차(AGV)나 지게차 몫이었다. 그런데 이런 일이 지능이 더 높아진 지능형 자율운반차(AIV)로 대체될 것이다. AIV는 사전에 활동지침을 주면 알아서 장애물을 피해 스스로 일을 수행한다. 전원이 부족하면 스스로 충전소로 가서 충전하기도 한다. AIV를 가장 잘 활용하는 곳이 아마존이다. 아마존의 키바(KIVA)는 물류창고 개념을 근본적으로 바꿔놨다. 수천만 개에 이르는 다양한 상품을 정확히 찾아내 배송 데스크로 옮긴다. 그 덕분에 세계 최고의 빠른 배송을 보장한다. 중국 알리바바나 인도의 스냅딜도 키바 같은 로봇을 적용 중이다.
#3. 현장에서의 빅데이터 응용
빅데이터 응용이 산업현장 어디서나 일상화될 것이다. 현장의 이슈나 문제 대부분이 빅데이터 도움을 받게 된다는 뜻이다. 품질, 생산성, 사고, 원가, 인력관리, 에너지관리 등 모든 영역에서 이전과 비교할 수 없는 수준의 심오한 분석을 통해 근본적인 문제 해결에 다가설 수 있게 될 것이다. 제너럴일렉트릭(GE), IBM, 마이크로소프트(MS) 같은 회사도 있지만 이름도 생소한 몽고디비(MongoDB), 팔란티르테크놀로지(Palantir Technologies), 클라우데라(Cloudera), 심플리비티(SimpliVity), 뮤시그마(MuSigma) 같은 시가총액 1조원 이상인 유니콘기업들이 현장에서 활약 중이다. 이들 대부분은 스타트업(신생 벤처기업)이다.
#4. 공장의 실시간 시뮬레이션
오랜 역사를 갖는 시뮬레이션 기술이 활발하게 적용되지 못한 근본 이유는 비용과 시간 때문이었다. 이를 극복할 수 있는 기술적 발전 덕분에 실시간 시뮬레이션 시대가 열리고 있다. 특히 생산계획 영역에서의 시뮬레이션 능력은 실시간 고객 주문과 유연생산의 필수 요건이다. 이런 요건을 충분히 수용하는 시뮬레이션 기술이 점차 실현되면서 개별화된 고객을 받아들이기 쉬워지고, 다양한 수요를 더 유연하게 수용할 수 있게 된다. 대량 생산을 유지하면서 개별 고객의 욕구도 만족시키는 제조시대가 열린다.
#5. 증강현실·가상현실 응용 작업지원
좋은 제품을 생산하려면 적정 기능을 보유한 경험 있는 인력이 필요하다. 가까운 미래에는 그런 인력을 빠르게 육성할 수 있을 것이다. 초보자도 경험이 있는 사람처럼 실수 없이 일하는 환경이 제공될 것이다. 모두 증강현실 또는 가상현실 기반 작업시스템 덕에 이런 일이 가능하다. 일본이나 독일에서는 조립, 보수, 검사, 시험, 창고 물류 관리 등의 분야에서 이런 기술이 보편화되고 있다. 사람의 실수를 최소화하거나 방지하는 작업지원 시스템이 그런 예다.
#6. 3D로 부품 즉시 인쇄 생산라인
부품을 미리 만들어 쌓아두는 것보다 필요할 때 즉시 제조해 조립하는 것은 미래 공장의 공통된 꿈이다. 이게 완전히 실현되기까지는 시간이 더 걸리겠지만 언젠가는 이뤄질 것이다. 3차원(3D)프린팅의 약점인 프린팅 속도는 진화 중이다. 기존 방법보다 25~100배 빠른 방법도 등장하고 있다. 10여분 만에 주먹만 한 부품을 찍어내는 속도다. 바로 찍어서 조립하는 상상 속의 일이 현실화되고 있다.
#7. 실시간 리모트 모니터링·제어
마음만 먹으면 중소기업도 자신의 공장 운영 상태를 스마트폰으로 언제 어디서나 확인할 수 있는 시대다. 스마트폰으로 더 다양한 공장을 모니터링 및 제어하는 일이 점차 늘어날 것이다. 전국에 있는 공장 또는 해외 공장의 운영 상태를 이와 같은 원리로 실시간 모니터링하고 제어하는 일도 가능해진다.
#8. 예지적인 예측 기술
예지적인 예측 기술이 대세다. 예를 들어 알래스카의 정유 채취 설비 중 펌프와 같은 주요 설비는 산업 사물인터넷 기술에 의해 모두 미국 본토의 관리사무실과 실시간으로 연결돼 있다. 현장의 기술자조차 알아차리지 못한 문제점을 본사 관제실에서 예지적 예측 기술로 알아차리고, 현장에 즉시 통보하는 수준의 일이 실현되고 있다. 기계에 설치된 센서에 의해 문제가 발생되기 이전부터 원격지에서 그 징후를 감지, 사전 조치나 관련된 지원 활동을 하는 것이다.
4차 산업혁명이 몰고 올 기업 및 산업현장의 변화는 주의를 조금만 기울이면 주변에서 감지할 수 있다. 변화의 특징은 점진적이어서 10년 뒤 모습도 이처럼 예측해볼 수 있다. 관심을 두지 않으면 그 변화가 대수롭지 않게 보이지만, 꾸준하게 변하기 때문에 지금 일어나는 모습을 통해 미래를 준비할 수 있다.
한석희 < 한국인더스트리4.0협회 사무총장 >