만개(滿開)하는 RPA 활용

19개사 사례에서 찾는 성공 비결

에너지, 금융, 건설, 상사, 식품, 제조, 통신, 부동산---. 다종다양한 업종의 대기업이 업무의 효율화를 목표로 ‘RPA(Robotic Process Automation)’의 도입과 활용을 추진하고 있다. 적용 범위는 사무실뿐만 아니라, 공장 등의 현장으로 확대. 효과적인 도입과 그 후의 보급 및 발전 활동에 도전하고 있다. 선진기업 19개사에 대한 철저한 취재를 바탕으로 ‘도입 성공’을 통해 효율화 등의 성과를 얻기 위한 필승 패턴을 살펴보았다.

Part 1. 사무실의 다음은 공장이다
RPA로 ‘가이젠(改善·개선)‘ 가속화

선진기업들이 RPA의 적용 범위를 사무실 밖으로 확대하기 시작했다. 제품 수율 분석 및 유지보수부품 수배 등으로의 활용을 도모하고 있다. 로봇이나 OCR, 엑셀(Excel)과 조합하는 방법도 눈에 띄고 있다.

사무실에서 일하는 직장인의 컴퓨터 작업을 효율화할 수 있다---. 2016년경부터 보급되기 시작한 RPA의 이와 같은 이미지가 조만간 바뀌게 될 전망이다. 초기에는 금융기관의 사무실을 중심으로 도입 기업들이 늘어났지만, 최근에는 제조업에서의 활용 사례가 눈에 띄기 시작했다. 

심각한 인재부족, 탁상로봇∙협동로봇

심각한 인력 부족을 배경으로 탁상형 로봇과 협동 로봇이 관심을 끌고 있다. 최근에는 복잡한 작업이나 여러 공정을 자동화하는 것이 아니라, 단순 작업이나 공정의 극히 일부인 ‘틈새 작업’을 자동화하는 도구로서 활용하는 움직임이 나오기 시작했다. 완전한 자동화를 목표로 하는 것이 아닌, 협동 로봇의 가능한 범위 안에서 잘 활용하는 ‘느긋한(ゆるい, 유루이)’ 사용 방법이다.

Part 1. 총론
‘완전’이라는 굴레에서 벗어나면 유루로봇으로 여러 가지 자동화가 가능

2019년 12월에 개최된 '2019 국제로봇전'은 관람객들의 관심을 끌어 모은 로봇 시스템을 선보인다. 덴소웨이브(아이치 현)와 히타치(日立) 캐피탈, 히타치 시스템즈의 3사가 공동 개발한 로봇 시스템 ‘RPA & COBOTTA 사무실용 자동화 지원’이 그 주인공이다. 자세한 것은 나중에 설명하겠지만, 도장의 날인이나 종이 서류의 전자화 작업을 자동화 하는 것이다.

최근, RPA & COBOTTA와 같이 어렵지는 않지만 사람이 하고 있던 작업이나 메인 작업 사이에 틈틈이 해야 했던 작업, 이른바 ‘틈새 작업’을 로봇으로 자동화하는 움직임이 눈에 띄기 시작했다.

EV가 주류가 될 때까지 PHEV를 속속 투입

코로나19의 영향이 자동차업계를 집어삼키고 있다. 중국을 중심으로 한 서플라이 체인(공급망)의 정지, 생산 공장의 가동 중지, 경제 정체로 인한 자동차 판매 부진 등 자동차업체의 실적에 대한 영향도 크다. 20년 후반이나 21년 이후에 판매될 자동차에도 영향을 미칠 것으로 보인다.

자동차업체는 머리가 아픈 문제도 안고 있다. 그 중 하나가 대대적으로 유저에게 어필할 수 있는 모터쇼 기회를 얻지 못하는 것이다. 예를 들면 20년 2월 17일 모터쇼 주최자는 20년 4월 21일부터 개막 예정이었던 ‘베이징모터쇼 2020’를 연기한다고 발표했다. 세계 최대 자동차 시장인 중국에서 열리는 모터쇼인 만큼 자동차 업체에게는 큰 손실이다.

그 이상으로 영향이 우려되는 것이 20년 3월 5일부터 열릴 예정이었던 ‘제네바 국제모터쇼 2020’다. 자동차업체들은 유럽 최대 모터쇼인 이 제네바 모터쇼에서 세계 첫 공개 차종을 준비하고 있었기 때문이다. 21년 판매를 위해 신형차를 선보일 자리였다.

그런 만큼 많은 스테이크 홀더는 제네바 모터쇼 개막을 강하게 희망했었고, 주최자 측은 개최일 직전까지 결정을 내리지 못했다. 주최자가 중지를 발표한 것은, 모터쇼 개막을 알리는 ‘European Car of the Year’의 발표회(20년 3월 2일)를 불과 3일 앞둔 2월 28일이었다. 

엣지 디바이스용

소니는 엣지 디바이스용 AI 기능을 탑재한 업계 최초의 이미지 센서를 개발, 최근 샘플 출하를 시작했다. 센서의 이름은 ‘인텔리전트 비전 센서(Intelligent Vision Sensor)’. 촬상부와 로직회로부를 적층(積層)한 후면조사형(BSI, Back Side Illumination)으로, 로직회로부에 ISP(Image Signal Processor) 외에도 추론 처리를 실행하는 소니의 독자적인 연산회로(DSP)와 메모리가 장착되어 있다.

클라우드로 처리하는 경우에 비해 지연이 짧고, 사생활 보호 및 소비전력 절감 효과 등의 특징이 있다. 예를 들어, 쇼핑몰의 고객 동향이나 점포 재고 관리, 공장 내에서의 작업자 상태를 검지하는 용도 등을 상정하고 있다.

이번 신제품에서 모바일기기용 물체 인식을 목적으로 한 화상분석용 추론 모델인 신제품 ‘MobileNet V1’을 실행시킨 경우, 처리 시간이 3.1ms에 불과해 동영상을 촬영하면서 대상물의 고정밀 및 실시간 트랙킹을 실현할 수 있다고 한다.

촬상부의 화소 수는 약 1,230만(4056x3040) 화소. 사이즈는1/2.3형이다. 프레임 속도는 전체 화소를 이용할 경우 60프레임/초(fps)로, 전체 화소를 이용해 동영상 촬영과 추론 처리를 동시에 실시하는 경우는 30fps이다.

드론의 카메라를 비스듬하게 기울여 측량 정밀도를 향상

후지타와 야마구치(山口)대학은 카메라를 드론에 약간 기울여 탑재하는 ‘사선구도 왕복 촬영 드론’을 공동으로 개발. 이 드론으로 항공사진 측량의 정밀도가 향상되었다. 조성 공사의 현장을 측량한 결과, 지상에 설치한 표시인 ‘표정점(標頂點)’으로 측량 결과를 보정하지 않고도 높이의 오차를 약 2cm로, 수평 방향의 오차도 그와 같거나 그 이하로 줄일 수 있다는 것이 확인되었다.

국토교통성이 드론 측량에 의한 토공사의 완성형 관리에서 요구하는 허용 오차인 5cm와 비교해도 충분히 실용 가능한 정밀도이다. 표정점의 설치 및 계측 시간을 줄여 드론에 의한 일련의 측량 시간을 최대 4분의 1로 단축할 수 있다.

드론을 사용한 공중사진 측량은 연직 하향 카메라로 연속 촬영한 사진을 기반으로, SfM(Structure From Motion) 분석을 통해 3차원 점 군을 만드는 것이 일반적이다. 점 군의 좌표는 드론의 위치정보 등을 사용해 전용 소프트웨어가 기하학적으로 구한다. 다만, 높이의 좌표는 다양한 파라미터로부터 추정하는 방법밖에 없어, 오차가 커지기 쉽다.

국토교통성은 드론 측량을 완성형 계측 및 수량 산출에 이용할 경우, 현장 내에 100~200m 이하의 간격으로 표정점을 배치하도록

환경∙에너지 과제를 배경으로 커지는 파워디바이스에 대한 기대

전세계가 대처해야 하는 문제다. 에너지 소비의 증가와 이산화탄소(CO₂)의 대량 배출이 긴급 사태로 돌입하고 있다. 증가하는 전력 수요에 대응하면서 에너지를 절약하기 위해서는 발전부터 전력 소비까지의 모든 단계에서 에너지 변환∙저장∙이용에 적용되고 있는 모든 기기나 시스템의 에너지 효율을 개선하는 것이 중요하다. 전세계에서 매년 소비되는 1차 에너지의 약 40%는 발전용이다. 이 숫자는 앞으로 25년 동안 50% 이상 증가할 것으로 예측된다.

또한 이들 전력 공급체인 전체에서 어떠한 형태의 에너지 변환 장치를 통해 처리되는 전기 비율은 30년까지 80%에 달할 가능성이 있다. 현재 비율의 약 2배가 될 것으로 추정된다. 때문에 에너지 변환∙저장∙이용에서 발생하는 과제에 대처하는 기능을 갖는 파워일렉트로닉스 및 디바이스 역할이 상당히 중요하며 주목을 받고 있다. 전력망(Power Grid)을 이용한 전력 공급체인의 각 단계에서의 전력제어∙변환에서 에너지 효율을 높일 수 있는 파워일렉트로닉스 기술의 보급이 요구되고 있다.

이로 인해 파워일렉트로닉스 적용 기기나 장치, 그 Key Component인 파워디바이스의 가일층의 기술적 혁신과 진화가 중요해진다.