이제 지난 12개월의 추세를 되돌아보고 2024년 로봇공학 세계에 어떤 일이 일어날지 미리 내다볼 때입니다.
2023년은 혁신에 있어 흥미로운 해였습니다. 생성적 AI(Generative AI)를 포함한 인공지능(AI) 기술의 출현은 전 세계의 관심을 끌고 헤드라인을 장식했습니다. 그러나 기업을 위한 생성 AI 채택은 아직 초기 단계에 불과하며 이 기술을 가장 잘 활용하는 방법에 대한 질문이 많은 사람들의 최우선 과제로 남아 있습니다.
디지털 변혁은 지속적인 과정이므로 올해의 획기적인 트렌드가 내년에도 계속해서 사회를 형성할 것으로 예상할 수 있습니다. 그러나 이러한 추세가 로봇 공학에 어떤 영향을 미칠 것이며 제조 산업은 내년에 무엇을 기대할 수 있습니까?
1. AI는 로봇공학 발전의 새로운 속도를 제시할 것이다
AI는 소프트웨어 개발의 세계를 변화시켜 더 저렴하고, 더 빠르고, 더 효과적으로 만들고 있습니다. 소프트웨어는 자동화의 핵심 구성 요소이며, AI를 통해 소프트웨어 개발자는 다양한 작업과 과제에 대해 보다 맞춤화되고 최적화된 솔루션을 만들 수 있습니다. 소프트웨어 개발이 때때로 삽으로 땅을 파는 것처럼 느껴졌다면, AI의 도입은 두 마리의 말과 쟁기를 가져오는 것과 같습니다. 그러나 AI가 제조를 혁신하는 과정에서 자동화 전문 지식은 여전히 부족하고 귀중한 자원으로 남을 것입니다.
AI가 대부분의 공장 작업 관행에 영향을 미치기 전에 AI가 직장인의 삶을 변화시키는 것을 보는 것은 흥미롭고 어쩌면 놀라운 일이었습니다. 2024년에는 머신러닝의 이점이 더 많은 제조업체에 전달되기를 기대합니다. 결국 기술은 이미 존재합니다. 우리는 로봇이 더 복잡하고 다양한 기능을 수행할 수 있도록 AI를 사용하는 애플리케이션을 개발하는 많은 파트너를 보유하고 있습니다. 예를 들어, AI를 통해 로봇은 인간과 같은 인식을 갖고, 변화를 처리하고, 부품을 정확하게 이동하고, 변화하는 환경에 적응하고, 자신의 경험을 통해 학습할 수 있습니다.
시간이 지남에 따라 이러한 기능은 제조 분야에서 전례 없는 유연성, 품질 및 신뢰성으로 이어질 것입니다.
2. 로봇 소프트웨어의 발전으로 더 많은 공유와 재사용이 가능해질 것입니다.
로봇공학 소프트웨어는 사용자를 기계적 상호작용에 연결하는 접착제, 즉 물리적 상호작용을 초월하는 디지털 연결입니다.
소프트웨어 개발은 로봇을 사용하는 사람들을 연결하는 새로운 차원의 협업을 가능하게 합니다. 2024년에는 소프트웨어 개발이 새로운 수준의 공유 및 재사용성을 가져올 것입니다. 바퀴를 다시 만드는 대신 구성 요소, 인터페이스, 알고리즘 등 기존 소프트웨어 자산을 여러 애플리케이션에 걸쳐 활용하는 세상을 상상해 보세요. 이는 이미 UR+ 파트너 생태계를 뒷받침하고 혁신을 간소화하고 출시 시간을 단축하는 원칙입니다. 2024년에는 이것이 진화하는 것을 보고 싶습니다.
3. 기업은 데이터를 활용해 IT와 OT를 융합해 운영을 개선할 것이다.
데이터가 혁신과 효율성을 뒷받침하므로 제조의 미래는 IT/OT 통합과 복잡하게 연결되어 있습니다. 연구에 따르면 제조 산업은 클라우드 기반 소프트웨어 서비스 채택에 앞장서 왔으며 이미 일부 고객이 이를 사용하여 품질, 비용 효율성 및 예측 가능성을 향상시키는 것을 목격하고 있습니다. 따라서 2024년에는 데이터 기반 물류 및 제조 시스템이 성장할 것이라고 확신합니다.
많은 사람들은 여전히 클라우드를 단지 데이터 수집기 및 백업 기능으로만 바라보는 시대에 뒤떨어진 견해를 갖고 있습니다. 이는 사생활에서 알고 있듯이 말입니다. 그러나 진정한 잠재력과 힘은 데이터를 저장하거나 기계를 연결하는 데 있지 않습니다. 클라우드 기반 소프트웨어 서비스가 인간과 기계를 연결하고 제조업체가 복잡한 프로세스를 단순화하고 보다 현명한 결정을 내릴 수 있도록 지원할 때 진정한 혁신적 도약이 이루어집니다.
이러한 디지털 진화의 이점은 상당합니다. 제조 데이터에 대한 원격 액세스를 통해 문제에 대한 신속한 대응과 지속적인 자동화 개선이 가능합니다. 이제 동적 시스템이 필수이기 때문에 신뢰할 수 있는 클라우드 기술은 최신 보안 및 최첨단 서비스를 제공합니다. 산업용 사물 인터넷(IIOT) 기업은 이러한 발전을 강조하며 OEE(전체 장비 효율성) 시각화 및 예측 유지 관리를 통해 효율성 향상과 가동 중지 시간 감소를 약속합니다.
2024년이 다가옴에 따라 제조업체는 이러한 발전을 통해 더 높은 품질, 가동 중지 시간 감소, 더 나은 예측 가능성 및 비용 최적화를 달성할 수 있습니다. 이러한 전환은 대량, 다품종 생산, 탄력적인 공급망, 경쟁력 있는 데이터 활용 및 지속 가능성 목표를 향한 전환을 지원하는 전략적 필요성입니다.
4. 물류는 로봇공학의 중점 분야가 될 것이다
올해 초 Interact Analysis는 산업 전반에 걸쳐 로봇 출하량의 예상 성장률을 조사했습니다. 눈에 띄는 예상 성장 영역은 무엇입니까? Logistics에서는 Interact Analysis가 2023-2027의 협동 로봇(cobot)에 대한 예상 CAGR을 46%로 예측합니다. 비산업용 애플리케이션 시장이 빠르게 성장하고 있다는 사실은 놀랍지 않습니다.
제조와 마찬가지로 많은 물류 회사도 세계화, 전자 상거래 및 복잡한 다채널 공급망으로 인해 압력이 증가하는 가운데 심각한 노동력 부족에 직면해 있습니다. 내년에는 더 많은 물류, 창고 및 유통 센터가 자동화로 전환되어 더 빠르고 정확한 서비스를 제공할 것입니다.
예를 들어, 급증하는 전자상거래 수요에 직면한 한 물류 회사는 코봇을 사용하여 주문 처리 센터를 혁신하여 효율성과 주문 정확성을 500% 높였습니다. 매일 수천 건의 주문을 처리하는 데 능숙한 자동화 시스템은 특히 블랙 프라이데이와 같은 성수기에는 로봇이 소수의 보충 인력만으로 하루에 최대 4,400건의 주문을 관리하는 데 탁월한 성능을 발휘했습니다.
로봇과 데이터의 스마트한 사용은 입고 패키지부터 아웃바운드 물류까지 전체 가치 사슬에 걸쳐 물류 비즈니스에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있습니다.
로봇 공학의 발전 속도는 여전히 인상적입니다. 저는 또 다른 흥미로운 발전의 한 해를 기대하며 기대하고 있습니다.