자체 AI 기술인 ‘Maisart’ 통해 효율적인 로봇 운영

[인더스트리뉴스 이건오 기자] 전 세계적인 인구 감소와 고령화, 인건비 상승 등의 요인으로 기업이 공장을 운영하는 데 많은 어려움을 느끼는 시대가 됐다. 대안으로 등장한 것이 로봇이다. 로봇은 기업이 느끼는 이러한 어려움을 해소하고 생산성 향상 및 비용절감에 기여할 것으로 기대되고 있다.

그러나 실제로 로봇을 공장에 적용하는 것은 생각만큼 쉽지 않은 일이다. 프로그래밍을 어떻게 할 것인지, 그립의 강도를 어떻게 가져갈 것인지, 속도는 어떻게 설정할 것인지, 장애물을 어떻게 피해갈 수 있도록 로직을 설정할 것인지 결정하고 적용해야 할 많은 프로세스가 있다.

미쓰비시전기 스기야마 하지메(Hajime Sugiyama) 그룹장 [사진=인더스트리뉴스]

미쓰비시전기의 스기야마 하지메(Hajime Sugiyama) 그룹장은 “인구 절벽의 시대를 앞둔 상황에서, 공장 내 인력이 감당하던 부분을 로봇으로 대체해야만 운영이 가능한 변화가 점점 강하게 몰려오고 있다”며, “공장에 로봇을 투입함에 있어 프로그래밍이 중요한데, 최근에는 시장변화가 너무 빨라 이에 대응하는 게 쉽지 않은 것도 사실”이라고 말했다. 이어 “중국의 경우, 대대적으로 공장에 로봇 도입을 검토했으나 빠른 시장변화에 대응할 수 있는 프로그램 인력 부족으로 이를 포기한 상태로 알고 있다”고 덧붙였다.

최근 제조현장에서는 스피드가 굉장히 중요한 화두라고 언급한 스기야마 그룹장은 현장에서 제품이 생산되는 속도인 택타임이 매우 중요하다고 강조했다. 제품 하나의 생산에서 1초를 단축하는 것은 짧은 단위지만 생산량이 수 만개, 수십 만개일 경우는 비용절감과 상당한 연결성을 갖고 있기 때문이다.

스기야마 그룹장은 “로봇을 비롯해 생산현장에서 사용되는 설비는 스피드가 생명이고, 현장에서 천천히 움직이는 로봇은 그렇게 환영받지 못한다”며, “최근 협동로봇이 각광받고 있는데, 일본 제조현장에서 선호도가 높지 않게 나타나는 것은 앞서 언급한 스피드가 원인이다”고 말했다. 이어 “제조현장에 투입되는 로봇의 안정성을 높이고 빠른 속도로 가동되는 환경을 만드는 것이 더 경쟁력을 가져갈 수 있을 것”이라고 전했다.

제조현장에 AI 기술을 적용함에 있어 또 한 가지 난관은 수용성이다. 기존 현장의 작업자들은 AI 기술을 받아들이는 것에 많은 어려움을 느끼고 있다. 이에 스기야마 그룹장은 “컴퓨터에 능숙하지 못한 현장의 작업자도 쉽게 활용할 수 있도록 단순한 AI를 만들어야 한다”며, “로봇청소기가 알아서 동선을 그리고 센서를 통해 먼지를 예측하는 것처럼, 어떠한 AI 기술이 적용됐는지 인식하기도 어렵지만 누구나 손쉽게 사용하는 기술이 필요한 것”이라고 설명했다.

로봇에 IoT 기술을 적용해 가져갈 수 있는 장점 중 하나는 데이터 전송 및 축적이다. 사람의 행위는 기록하지 않으면 패턴을 체크할 수 없는 반면, 로봇은 자동으로 데이터를 상위에 올리고 축적할 수 있을 뿐만 아니라 분석 툴을 통해 가치 있는 정보를 만들어낼 수 있다. 로봇에 AI 기술을 적용할 때, 한 곳에 데이터를 집약하는 것의 위험성을 언급한 스기야마 그룹장은 영화 터미네이터를 예로 들어 설명했다.

그는 “영화 터미네이터를 보면, 주인공 클라우드에 집약된 데이터를 없애 로봇의 활동을 중지시키는 장면이 나온다”며, “제조현장에서도 AI 기술 등 모든 데이터가 한 곳에 집약될 경우 큰 문제가 발생할 수 있다”고 말했다. 이어 “고속통신을 비롯해 여러 가지 툴을 적용할 수 있지만 투자비용에 대한 부담이 클 수 있다”며, “이에 각각의 디바이스나 로봇에 AI 기술과 필요한 데이터가 적용되는 게 맞다”는 의견을 전했다.

미쓰비시전기 e-F@ctory 아키텍처 [자료=미쓰비시전기오토메이션]

미쓰비시전기가 개발 및 적용하고 있는 AI는 마이사트(Maisart)로 앞서 언급된 디바이스 단에서의 AI 기술을 지향하고 있다. 특히, 역각 센서가 감지한 데이터를 바탕으로 AI 기술을 활용해 상황에 따라 매개 변수를 자동으로 신속하게 조정하는 ‘역각 제어 고속화 알고리즘’ 기술이 주목되고 있다.

AI 기술 적용에 있어 스피드와 편의성에 대한 중요성을 강조한 스기야마 그룹장은 “보다 현장의 수용성을 높이고 신뢰도를 가져갈 수 있도록 미쓰비시전기의 공장에서 우선 적용해 시장에 제공하고 있다”며, “디바이스 단에서의 AI 기술만큼 빅데이터에 올라가는 AI에 대한 중요성도 인지하고 있어 오라클, IBM 등의 기업들과도 협업을 이루고 있다”고 밝혔다.

AI 기술이 적용된 로봇을 제조현장에 투입함에 있어 스피드가 중요하다고 강조했는데, 빠른 시장변화에 대응해 보완할 점은?

실제 생산현장에 투입해서 인간보다 빠른 스피드를 찾아내는 것이 중요하다고 생각한다. 여기에는 제품을 정상적으로 생산해 낼 수 있도록 세팅하는 시간도 포함돼 있는데 이를 얼마만큼 단축시킬 수 있는가도 중요하다. 과거 2, 3년마다 새로운 기종이 나왔던 휴대폰이 지금은 매년 새로운 기종이 나오고 있다. 생산현장에 있는 로봇의 프로그래밍도 매년 새롭게 해줘야 하는 것이다.

AI 기술을 어떠한 영역에 적용 또는 적용하지 않아야 하는지에 대한 판단이 중요하겠다. 이에 대한 솔루션이 있는지?

판단의 가장 중요한 부분은 비용이다. 이 기술이 적용됐을 때 어느 정도의 비용 효과를 줄 수 있느냐 하는 것이다. 사람으로 대체하는 것이 더 나은지, 세팅하는 비용 부담, 택타임 단축 시 통합적인 비용 절감 등 다양한 부분을 고려해야 한다. 또한, 유사한 애플리케이션을 사용하고 있는가도 판단의 요소가 될 수 있다. 유사한 AI 기술을 적용하고 있다면 전체를 다 연결할 수 있고, 머신러닝을 적용할 수도 있다.

더불어 공장에서 가장 문제가 되는 부분에 AI 기술을 적용했을 때 얻을 수 있는 효과다. 휴먼 에러나 불량률이 높은 공정이 있을 시, AI 기술을 통해 얼마만큼 정상 운영을 할 수 있는지도 판단 요소가 된다. 이에 더더욱 현장에서의 수용성이 중요하다.

AI 기술이 미쓰비시전기의 스마트 제조 솔루션인 e-F@ctory에 어떻게 활용되고 고도화를 이끌 수 있는지?

실제로 AI 기술을 디바이스에 탑재해 판매하더라도 현장 작업자가 어려워하면 무용지물이다. 이에 미쓰비시전기는 제조현장을 개선해 스마트하게 공장을 운영할 수 있도록 하는 e-F@ctory에 쉬운 AI 기술을 적용해 소개하고 많은 효과를 볼 수 있도록 지원할 것이다. 특히, 이러한 분야에 개발 및 투자가 어렵고 전문 인력이 부족한 중소기업에 이를 적용해 함께하는 것이 우리가 추구하는 방향이라고 할 수 있다.

또한, 로컬에서 AI 기술을 도입할 수 있도록 전개해주는 역할이 필요한데, 로봇 하나만으로 이를 수행할 수 없고 센서, 머신비전 등 다양한 솔루션 기업과 협업을 통해 이를 추진해 나가고자 한다. 이것을 미쓰비시전기는 ‘e-F@ctory 얼라이언스’라고 부르고 있다.

[이건오 기자 (news@industrynews.co.kr)]

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