일본산업뉴스요약

로봇, 사회공헌의 미래상 (하)
제조업 분야
AI 융합 ‘혁신’ 전세계로

-- 커다란 진화 --
제조업의 세계에서 다양하게 이용되어 온 산업 로봇. 인공지능(AI)과 IoT와의 융합으로 커다란 진화를 얻고 있다.

상자에 뿔뿔이 쌓인 부품을 꺼내는 피킹 작업. 화낙과 프리퍼드 네트웍스(Preferred Networks)는 로봇과 카메라를 활용하고 이 작업을 AI로 학습하여 자동화하는 기술을 개발했다.

기존에는 숙련 작업자가 며칠 걸리던 로봇의 지시 작업을 8시간 정도로 실현한다. 또한 4대의 로봇을 IoT로 연결하여 경험을 공유하면서 학습하는 것으로 이론적으로는 학습시간을 4분의 1정도로 단축할 수 있다고 한다. 인간이라면 한 사람이 경험한 것을 다른 사람에게 전달하는 것은 어려운 일이지만, 화낙의 이나바(稲葉) 회장은 “로봇의 경우에는 네트워크에 접속하는 것으로 이러한 경험을 바로 공유할 수 있다.”며 생산혁명의 효과를 이야기한다.

-- ‘숙련’ 자동화 --
가와사키중공업은 AI와 원격 협조 시스템을 활용한 숙련 작업의 자동화에 나선다. 숙련자가 전용 장치로 로봇을 원격 조작하여 장치에 감각적으로 작업을 외우게 한다. 몇 번이나 반복하는 가운데 AI가 작업을 학습하여 최종적으로는 로봇이 자동으로 작업할 수 있도록 된다. 자동차 시트의 조립 및 도장 등 사람이 감각을 사용하여 작업하는 공정에서의 활용을 전망한다.

안정된 통신 환경이 있다면 일본에 있으면서 전세계 공장의 로봇을 원격 조작하는 것도 가능해진다. 하시모토(橋本) 상무는 “로봇과 AI를 활용한 생산 라인을 전세계로 확대할 수 있다.”라는 전망을 보인다.

로봇과 AI를 활용하여 실적을 올리는 기업도 나오고 있다. 시타라 흥산(Shitara Kousan)은 산업폐기물 분류 작업에 AI 로봇을 도입하여 선별 작업원을 약 10분의 1로 줄였다.

-- 로봇이 직접 판단 --
카메라의 영상과 적외선 센서, 3차원 레이저 스캐너 및 금속탐지기의 데이터를 토대로 AI로 로봇이 직접 판단한다. 기계학습으로 정밀도가 올라가 유용해진다. 폐기물을 보내는 벨트 컨베이어의 속도도 사람이 하는 작업과 비교해 5배 빨라졌다. “25~30명 있어도 이상하지 않은 작업이 7명으로 가능하다. 게다가 사람이 바뀌어도 같은 작업이 가능해 표준화되었다.”(시타라(設楽) 사장)며 작업 표준화와 일손부족의 해소에 크게 공헌하고 있다.

저출산 고령화와 작업 환경 개선의 분위기 고조로, 일하기 좋은 직장 조성이 세계적인 과제이다. 회사들은 로봇을 더욱 다루기 쉽게 하는 것으로 적용 범위를 넓혀 사회에 공헌하려고 분투 중이다.

-- 끝 --