4차 산업혁명, 로봇이 코봇으로 진화

산업용 로봇은 3차 산업혁명이 시작되면서 전산 제어, 자동화 등과 함께 등장하여 다양한 산업과 공정에 특화되어 오랜 세월에 걸쳐 진화해 왔습니다. 로봇은 대량 생산을 위해 설계되었으며, 일반적으로 단독으로 작동하거나 특정 작업에서 상대적으로 고립되어 작동합니다. 4차 산업혁명, 가상-물리 시스템, 사물 인터넷(IoT)의 등장으로 일부 로봇은 코봇(Cobot)이라고 하는 협동 로봇으로 진화했습니다. 코봇은 다른 로봇과 사람을 포함한 환경과 상호 작용하며 유연한 제조 및 대량 주문 생산을 지원합니다(그림 1).

그림 1: 기존의 산업용 로봇(좌)은 단독으로 작동하는 반면 코봇(우)은 다른 로봇과 사람 또는 기계를 포함한 환경과 상호 작용하도록 설계되었습니다. (이미지 출처: Omron)

로봇에서 코봇으로의 진화 경로에는 수많은 적응 과정이 포함되어 있습니다. 코봇은 작동 방식도 다르고 프로그래밍도 다르게 되어 있습니다. 또한 더 작고 단순하며 이동성을 갖춘 경우도 있습니다. 로봇과 다른 공정에 사용되며 다른 안전 표준을 준수해야 합니다. 일반적으로 코봇은 로봇들과 경쟁하거나 로봇을 대체하지 않고 자동화된 공정을 이용할 수 있는 기회를 넓혀줍니다.

이 기사는 로봇이 코봇으로 진화하는 과정을 따라가 봅니다. 로봇과 코봇이 어떻게 다르게 작동하는지 비교하고, 코봇과 함께 사용되는 다양한 프로그래밍 방법을 검토하며, 인공 지능(AI), IoT, 기타 기술을 사용하여 코봇의 이동성과 사람과의 상호 작용에 관해 살펴보고자 합니다. 공정 마감 작업, 품질 관리, 물류/자재 운송 등과 같이 코봇이 잘 할 수 있는 응용 분야에 대해서도 자세히 설명하며, 코봇을 위해 확장된 안전 표준을 검토합니다. 전체적으로 로봇, 코봇, 사람을 융합하여 생산성과 품질을 극대화하는 동시에 전체 비용을 최소화하는 미래의 가상 물리 작업에 대한 그림을 그립니다.

코봇은 사람과 함께 작업할 뿐만 아니라 다른 장소로 이동할 수 있도록 설계되었습니다(그림 2). 이러한 특성은 코봇 프로그래밍, 코봇 사용 장소와 시기, 코봇 안전 요구 사항에 중요한 영향을 미칩니다.

그림 2: 특정 작업에 필요한 경우 코봇을 이동할 수 있습니다. (이미지 출처: Omron)

코봇 교육

산업용 로봇은 C와 C++와 같은 언어를 사용하여 프로그래밍합니다. 코봇은 펜던트, 태블릿 컴퓨터, 심지어 코봇 팔을 한 지점에서 다른 지점으로 수동으로 움직이는 것까지도 다양한 코드 없는 도구를 사용하여 '교육'하는 방식으로 발전했습니다(그림 3). 기존 프로그래밍 대신 다른 교육 방법론을 사용하면 코봇이 새로운 작업을 더 빨리 학습할 수 있으며, 이는 코봇이 현재 작업에서 다른 작업으로 이동할 때 중요합니다. 산업용 로봇은 생산성이 높은 응용 분야에서 비교적 장기간 사용되기 때문에 프로그래밍에 시간이 걸리더라도 경제적이라고 말할 수 있습니다. 반면에 코봇은 비용이 많이 드는 다운타임이 길어지는 것을 방지하기 위해 새로운 공정을 빠르게 학습해야 합니다. 기계 운영자는 전문 프로그래머의 도움 없이 코봇에게 특정 작업을 가르칠 수 있습니다. 픽 앤 플레이스과 같은 작업은 결과에 대한 육안 검사를 비롯해 몇 분 만에 코봇에게 가르칠 수 있습니다.

그림 3: 코봇은 팔을 한 지점에서 다른 지점으로 움직여 훈련할 수 있습니다. 운영자의 오른손에 코봇의 현재 위치와 그 위치에 무엇이 있는지 확인하는 데 사용할 수 있는 고해상도 카메라가 있습니다. (이미지 출처: Omron)

AI와 머신 비전은 코봇 학습과 기능 개선에 도움을 줄 수 있습니다. 지능형 코봇 비전 시스템은 물체 식별 및 위치 선정, 바코드 및 토템 해석, 패턴 매칭, 색상 인식과 같은 다양한 기능을 제공합니다. 또한 비전 시스템은 손 제스처를 활성화하여 코봇을 한 지점에서 다른 지점으로 안내하고 새로운 프로세스를 가르칠 수 있습니다. 다른 방법으로 기계 운영자가 태블릿 컴퓨터의 드래그 앤 드롭 순서도 기반 시스템을 사용하여 신속하고 효율적으로 코봇을 교육할 수 있습니다(그림 4).

그림 4: 직관적인 드래그 앤 드롭 방식의 교육/프로그래밍은 코봇의 생산성과 유연성을 극대화합니다. (이미지 출처: Omron)

사람과 함께 작업하는 것 외에도 코봇은 자율 이동 로봇(AMR)과 팀을 이루어 작업 간에 이동할 수 있습니다(그림 5). AMR은 사람, 코봇, 로봇, 기계와 공동으로 작업하는 전문 코봇으로 자재 관리 등의 작업에 매우 효율적입니다. 자재 관리와 마찬가지로 코봇을 이곳저곳으로 옮기는 것은 고도로 숙련된 동작이 아니기 때문에 AMR 구현에 적합합니다. AMR은 온보드 센서와 근접 환경을 해석하는 컴퓨팅을 시설 전체의 중앙 집중식 컴퓨팅 리소스 및 정교한 센서 네트워크와 무선으로 결합하여 AMR이 계획된 경로의 장애물 위치를 파악하고 지게차, 다른 AMR, 사람과 같은 가변 장애물뿐만 아니라 작업 공간, 랙, 로봇과 같은 고정 장애물 주위를 효율적으로 탐색할 수 있도록 도와주는 방식으로 여러 위치를 탐색합니다.

그림 5: 머니퓰레이터 코봇(상단)은 자율 이동 로봇(하단)을 타고 새 작업공간으로 이동할 수 있습니다. (이미지 출처: Omron)

코봇의 장점

AMR, 사람, 다른 로봇, 기계와 함께 작업할 수 있는 코봇의 능력은 자동화에 새로운 기회를 열어줍니다. 코봇은 자동차에서 식품 가공 및 반도체 제조에 이르기까지 조립 작업, 분사, 전동나사 체결, 기계 작업, 적재, 픽 앤 플레이스 등과 같은 다양한 산업 분야와 공정에서 대량 주문 생산에 사용되고 있습니다(그림 6).

그림 6: 코봇은 유연하며 다양한 응용 분야에서 사용할 수 있습니다. (이미지 출처: Omron)

사람과 함께 일하는 코봇은 반복적이거나 복잡한 조립 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. AMR과 결합할 경우 코봇은 복잡한 피킹 작업의 구현과 작업 현장으로의 자재 배송을 개선할 수 있습니다. 자재가 라인 끝까지 전달되면 코봇은 배송을 위해 신속하게 제품을 적재할 수 있습니다. 머신 비전과 AI를 사용하여 코봇은 컨베이어 벨트에서 완성된 부품을 검사하고 분류한 다음 집어서 상자에 넣을 수 있습니다. 코봇은 새로운 제품과 계절 변화에 빠르게 적응할 수 있습니다.

코봇은 앞서 언급한 바와 같이 기계 작업, 전동나사 체결, 분사를 포함한 다양한 제조 공정에 적용할 수 있습니다. CNC 기계, 스탬핑 프레스, 펀치 프레스, 다양한 절단 기계, 사출 성형 스테이션은 코봇이 반복적이고 잠재적으로 위험한 동작에서 사람들을 대신할 수 있는 기계 기반 작업 중 하나입니다. 전동나사 체결 코봇은 정밀도와 일관된 토크를 갖추어 수동 조립보다 품질이 우수합니다. 접착제, 씰, 페인트, 기타 마감재와 같은 다양한 재료를 분사하는 작업은 코봇을 통해 높은 수준의 정밀도를 구현할 수 있습니다. 코봇 엔드 이펙터는 상호 교환이 가능하며 필요에 따라 작업 간에 코봇을 이동할 수 있습니다(그림 7).

그림 7: 코봇 엔드 이펙터는 모든 작업에서 쉽게 전환할 수 있습니다. 이를 통해 다운타임을 최소화하면서 다양한 생산 요구 사항으로 전환할 수 있는 유연성을 제공합니다. 상위 2개의 엔드 이펙터에는 AI 기반 비전 시스템용 고해상도 카메라가 포함되어 있습니다. (이미지 출처: Omron)

완성된 부품이나 제품을 검사하는 것은 머신 비전을 갖춘 코봇이 탁월하게 할 수 있는 또 다른 분야입니다. 부품이 복잡한 경우 철저한 검사를 위해 여러 대의 고정 카메라를 조정해야 하는 다양한 각도의 고해상도 이미지가 필요할 수 있습니다. 또는 단일 카메라가 장착된 코봇은 검사 중인 부품을 식별하고 그에 따라 부품 주변을 이동하여 육안 검사에 필요한 모든 이미지를 완벽하게 캡처할 수 있습니다.

진화하는 코봇 안전

코봇과 함께 안전 고려 사항도 발전해 왔습니다. 산업용 로봇에 비해 코봇의 안전 요건은 더 복잡합니다. 코봇과 사람으로 구성된 팀은 로봇의 반복 수행 능력과 사람들의 개인 기술 및 유연성을 결합할 수 있습니다. 코봇(및 로봇)은 정확성, 지구력, 힘을 요구하는 작업에 능숙한 반면, 사람들은 부정확한 상황과 가변적인 문제를 해결하는 데 능숙합니다. 이러한 상호 보완적인 기술을 결합하면 사람과 코봇 간의 안전과 관련된 상호 작용 문제가 발생합니다.

산업용 로봇의 안전 표준은 일반적으로 로봇이 작동하는 동안 작업 공간에서 작업자를 제외하는 것을 기반으로 합니다. 코봇 안전은 사람과의 상호작용을 예상합니다. 코봇의 안전 표준 정의에는 속도, 토크, 힘 제한이 있으며 비상 정지와 보호 정지를 포함합니다.

운전자가 코봇의 비상 정지를 시작합니다. 모든 코봇 동작을 정지하고 코봇의 전원을 차단합니다. 비상 정지에서 복구하려면 재부팅이 필요합니다. 사람이 코봇 주변의 보호 공간에 들어가면 자동으로 보호 정지가 발생합니다(그림 8). 보호 정지 중에도 코봇은 계속 전원이 공급됩니다. 또한 보호 정지 중에 코봇 동작 인코더가 의도하지 않은 동작을 모니터링합니다. 의도하지 않은 동작이 감지되면 전원이 차단됩니다.

그림 8: 코봇 주변의 안전한 직교 공간(파란색 상자)은 직사각형 또는 원통형일 수 있으며 제외 영역을 정의합니다. 코봇 옆에서 작업하는 사람이 제외 영역에 들어가면 코봇이 보호 정지를 시작합니다. (이미지 출처: Omron)

일부 코봇은 최대 성능과 최대 안전을 위한 두 가지 작동 속도 설정으로 설계되었습니다. 성능 설정으로 하면 코봇의 보호된 공간에 사람이 들어가지 않는다고 가정하여 최대 생산성을 위해 고속으로 작동합니다. 사람이 보호된 공간에 들어가면 코봇은 자동으로 휴먼-코봇 설정으로 들어가 속도, 토크, 힘을 줄여 최대한의 안전을 확보합니다.

코봇 안전에 관한 몇 가지 진전된 표준과 지침이 있습니다. ISO 기술 표준 15066:2016 및 RIA 기술 보고서 15.606-2016은 모두 안전 등급 모니터 정지, 수동 유도, 속도 및 분리 모니터링, 전력 및 힘 제한(PFL) 시스템 등 인간 작업자에 대한 위험을 줄이는 데 사용되는 네 가지 협동 기술을 설명합니다. TS 15066은 규범 관련 표준으로, 표준을 준수하는 데 필요한 단계를 자세히 설명하고, TS 15.606은 정보 제공용으로, 표준 준수에 사용할 수 있는 정보와 방법을 제공합니다.

RIA 기술 보고서 R15.806-2018은 PFL 시스템에 의해 가해지는 힘을 테스트하는 방법을 설명합니다 센서 시스템은 속도 및 분리 모니터링과 관련된 표준 준수를 위해 필요합니다. PFL 시스템과 안전 등급 모니터 정지의 경우 요구 사항으로 제외 구역 내에 보호 장치가 필요합니다.

ISO 13855:2010은 인체의 특정 부위에 대한 로봇 접근 속도와 관련하여 보호 장치의 위치를 설정합니다. 감지구역과 제외 구역 또는 작동하는 안전 장치에서 위험 구역까지의 최소 거리를 결정하는 방법론을 제공합니다.

요약

협업은 4차 산업혁명과 가상 물리 시스템의 특징이며, 코봇은 보다 높은 수준의 협업을 주도하는 핵심 참여자입니다. 코봇은 더 쉽고 안전하며 유연하게 사용할 수 있도록 계속 발전하고 있습니다. 코봇 교육 도구와 AI의 발전으로 코봇을 더욱 직관적으로 사용할 수 있으며 코봇의 발전하는 인간-기계 인터페이스(HMI)는 생산성 향상과 대량 주문 생산의 품질 향상으로 이어집니다. 코봇은 로봇의 대체품이 아닙니다. 코봇을 통해 자동화의 기회가 확대되며 로봇, 코봇, 사람 사이의 경계는 점점 허물어지고 있습니다. 코봇이 점점 산업용 로봇이 아니라 동료 역할을 하게 됨에 따라 코봇-인간 협업의 생산성 약속이 안전하게 실현될 수 있도록 코봇 안전 표준이 확대되고 점점 더 중요해지고 있습니다.