공장에 필요한 것은 제품 자체보다는 더 많은 혁신과 엔지니어링 스킬이다.
일론 머스크
기존의 전통적인 자동화는 특정한 태스크만을 수행하는 로봇 팔을 상징했습니다. 로봇 팔은 기계일뿐, 공장의 양산 라인에서의 비정형 공정은 아주 어렵거나 불가능하여 사람이 하기 어려운 일을 대신할 수 없었습니다. 실제로 아마존의 물류 센터에서는 로봇을 도입한 뒤 사고가 늘어났다는 보도도 있었죠.
실제로 로봇이 사람이 하기 어려운 일을 대신하고, 자동화가 이루어지려면 ‘3D 로봇 비전’이 필요합니다. 로봇 자동화에 있어 머신 비전의 중요한 역할은 이동 중이거나 형태가 바뀌는 작업에서 특히 두드러집니다. 씨메스는 자체 기술을 통해 티칭 프로세스 없이 로봇 Path를 생성하고 실제 양산 현장에서 즉시 비정형 로봇 자동화를 구현하고 있습니다.
이러한 로봇 자동화가 실제로 현장에서 어떻게 활용되고 있는지, 한국물류제작소 물류 공장에 직접 가서 확인해보았습니다.
이번 시연은 랜덤 디팔레타이제이션 (Random De-Palletization)으로, 랜덤 디팔레타이제이션은 로봇이 팔레트에 쌓인 박스를 컨베이어 벨트로 옮기는 물류 자동화 솔루션입니다.
박스가 무거운 경우가 많기 때문에, 사람이 박스를 직접 컨베이어 벨트로 옮기는 작업은 물류 센터에서도 가장 힘든 작업으로 알려져 있습니다. 하나의 팔레트에 무작위로 쌓인 박스를 컨베이어로 옮기는 공정은 단순하지만 다양한 박스 형상 인식 문제로 로봇을 활용하기 어려운 상황이었습니다.
씨메스의 랜덤 디팔레타이제이션은 AI를 통해 개별 박스 및 박스의 위치를 인식하고, 3D 비전을 활용해 각 박스의 깊이 정보를 이용함으로써 충돌 방지 로봇 경로를 자동으로 생성합니다. 이를 통해 기존에는 해결하지 못했던 무작위하게 쌓인 박스를 작업자가 원하는 위치에 신속하고 정확하게 놓을 수 있습니다.
씨메스의 랜덤 디팔레타이제이션에 대한 자세한 설명은 유튜브 영상에서 확인하실 수 있습니다.
스마트 팩토리를 통해 기업, 생산 시설 및 공장의 운영을 가속화하고 최적화할 수 있습니다. 스마트화란 비용을 최소화하고, 생산 시간을 단축하며, 상품의 품질을 높이기 위한 노력의 일환으로 안전한 운영을 선택하는 것을 의미합니다. 이를 실현하기 위해서는 IoT를 통한 스마트 팩토리 구현 이전에 인건비 부담을 줄일 수 있는 비정형 공정에 대한 로봇 사용이 우선적으로 이루어져야 합니다.
