개별 맞춤 의 연속 생산 – Maschinenmarkt Korea 
 개별 맞춤 의 연속 생산 
 2018 년 8 월 5 일 2018 년 8 월 1 일 MM Korea 
 미래 의 공장 은 효율 성 면 에서 근본 적 으로 다르 다 . 디지털 화 와 네트워크 덕분 에 새로운 공장 은 개별 맞춤 제품 을 연속 으로 제조 할 수 있 다 . 인간 은 그 어느 때 보다 로봇 과 밀접 하 게 협업 한다 . 
 외르크 레거 ( Jörg Reger ) : ABB Automation GmbH 로컬 비즈니스 유닛 로보 틱 스 매니저 
 제조 산업 은 지금 까지 생산 과정 에서 일차 적 으로 규모 의 경제 가 지배 하 는 데 집중 하 였 다 . 제품 은 비용 을 낮추 고 마진 을 높이 기 위해 장시간 단일 품목 으로 대량 생산 하 였 다 . „ 산업 화 초기 부터 규모 의 경제 는 핵심 적 역할 을 했 습니다 . 규모 의 경제 에서 전형 적 인 것 은 고정 적 인 높 은 자본 비용 에 가변 비용 은 낮 은 것 입니다 . 하지만 오늘날 새로운 표준 은 변화 가 없 는 대량 생산 에서 생산 개수 는 적 고 다양 성 이 높 은 제품 믹스 에 있 습니다 . “ ( 스티븐 와이 야트 , ABB 로보 틱 스 비즈니스 유닛 마케팅 및 판매 책임자 ) 
 변하 는 구매 행동 이 새로운 생산 방식 을 요구 한다 
 ABB 의 협동 양팔 로봇 Yumi 는 생산 프로세스 에서 유연 하 고 사람 옆 의 작업 스테이션 에 통합 할 수 있 다 . 
 오늘날 소비자 들 의 취향 은 의류 에서 가전 , 식품 에 이르 기 까지 제품 의 원 하 는 요구사항 이 수시로 변하 고 있 다 . 소비자 들 은 개별 적 인 „ 트렌드 “ 제품 을 원하 고 있 다 . 제조 업체 들 은 이러 한 새로운 구매 활동 을 충족 하 기 위해 유연 한 자동 화 솔루션 이 필요 하 다 . 새로운 제품 라인 과 포장 그리고 현저히 짧아진 제품 라이프사이클 ( 몇몇 상품 의 경우 수 개월 에 불과 ) 이 요구 된다 . „ 새로운 생산 방식 은 소비자 들 이 광범위 한 다양 한 제품 군 에서 선택 하 기 를 원한다는 점 을 고려 해야 합니다 . 낡 은 제조 시스템 은 이 에 대한 유연 성 이 많이 떨어집니다 . 미래 의 공장 은 ‚ 소비자 맞춤 의 연속 생산 ‘ 이 가능 해야 합니다 . 각각 의 품목 은 개별 적 으로 조정 되 면서 제조 시 에 는 대량 으로 생산 됩니다 . “ ( 스티븐 와이 야트 ) 
 성장 하 는 제품 믹스 를 충족 하 기 위해 , 미래 의 공장 은 다양 한 타입 의 로봇 이 지닌 유연 성 과 인간 과 기계 의 긴밀 한 협업 이 중요 하 다 . 물론 자신 의 작업 을 실행 하 는 „ 전통 적 인 “ 산업 용 로봇 도 여전히 존재 할 것 이 다 . 그러나 이러 한 산업 용 로봇 도 수 분 내 에 그리고 생산 작업 중 에 중단 없이 장치 를 교체 할 수 있 어야 한다 . 미래 의 공장 에서 는 인간 과 로봇 의 긴밀 한 협업 을 위해 협동 로봇 을 더욱 많이 사용 하 게 될 것 이 다 . 협동 로봇 이 안전 펜스 없이 안 전하 게 작동 함 으로써 제조 업체 는 생산 흐름 을 자유 롭 게 고객 의 요건 에 맞추 어 정렬 할 수 있 다 . 예 를 들 어 협동 로봇 이 오전 근무 에 는 USB 스틱 접착 에 투입 되 지만 오후 에 는 레이저 각인 스테이션 에서 사용 할 수 있 어야 한다 . 
 기계 학습 이 가용성 을 높이 고 프로세스 를 단순 화 한다 
 미래 의 공장 은 유연 성 , 모듈 화 , 디지털 화 , 인간 과 기계 의 긴밀 한 협업 을 특징 으로 한다 . 기계 학습 과 인공지능 을 통해 로봇 은 스스로 학습 하 거나 스스로 최적 화 할 수 있 다 . 
 로봇 은 정비 목적 을 위해 중앙 컨트롤 시스템 과 연결 되 어 있 을 뿐 만 아니 라 사내 주문 , 데이터 수집 , 운전 시스템 에 도 연결 되 어 있 다 . 따라서 광범위 한 주문 과 관련 하 여 추가 자원 이 있 는지 그리고 제품 납품 이 제때 이루어지 는지 확인 할 수 있 다 . 심지어 이 시스템 은 다음 주 에 있 을 광고 캠페인 을 통해 수요 가 증가 할 것 을 예상 하 고 적절히 대응 할 수 있 어야 한다 . 
 다음 단계 는 기계 학습 과 인공지능 을 통한 패턴 인식 이 다 . 로봇 은 현재 프로그래밍 된 프로세스 에 제한 되 어 있 어 , 인간 처럼 자기 주변 이나 자신 의 업무 의 변화 에 대응 할 수 없 다 . „ 로봇 의 장기 적 인 목적 은 간단 하 게 사용 하 고 인간 의 개입 이 필요 없 는 로봇 입니다 . “ ( 스티븐 와이 야트 ) 
 이제 로봇 의 프로그래밍 도 리드 스루 프로그래밍 ( Lead - Through - programming ) 을 통해 „ 학습 “ 으로 전환 할 수 있 다 . 이 프로그램 에서 인간 은 로봇 암 을 원하 는 위치 로 안내 하 고 이 위치 를 사용 자 인터페이스 를 통해 저장 한다 . „ 그 리퍼 열기 와 닫 기 “ 와 같 은 명령 을 몇 번 의 클릭 으로 추가 할 수 있 다 . 이 는 프로세스 의 엄청난 단순 화 를 의미 한다 . 이전 에 는 전문가 의 광범위 한 프로그래밍 이 필요 했 지만 현재 는 프로그래밍 소요 시간 도 수 시간 에서 수 분 으로 단축 되 었 다 . 
 앞 으로 로봇 은 알 수 없 는 대상 을 들 어 올리 는 등 새로운 작업 을 다른 로봇 에게서 배울 수 있 다 . 머 지 않 아 기계 학습 을 통해 스스로 최적 화 되 는 로봇 이 실현 될 것 이 다 . 만일 로봇 이 사람 처럼 다음 날 작업 을 더 잘 하 기 위해 무엇 이 잘 진행 되 었 고 무엇 이 양호 하 지 않 았 는지 분석 할 수 있 다면 어떻게 될까 ? 한 가지 분명 한 것 은 유연 성 , 효율 성 그리고 성능 증대 를 위해 자동 화 솔루션 에 투자 하 는 기업 들 이 앞 으로 중요 한 역할 을 하 게 될 것 이 라는 사실 이 다 . 
 인더스 트리 4 . 0 데이터 가 잠재력 을 드러낸다 
 모든 ABB 로봇 은 ABB Ability Connected Services 에 연결 된 상태 로 납품 되 며 , 예측 , 예상 , 직접 적 인 서포트 를 통해 완전히 새로운 가능 성 을 제공 한다 . 
 미래 공장 의 관심사 는 새로운 생산 방식 을 가능 하 게 하 는 것 이 다 . 이 에 필요 한 도구 들 은 이미 시중 에 나와 있 다 . 예 를 들 어 가상 시운전 으로 생산 을 보다 빠르 게 시작 할 수 있 다 . 설치 전 테스트 를 통해 중요 한 인식 을 얻 고 최적화 를 이룰 수 있 기 때문 이 다 . 센서 와 클라우드 기반 시스템 으로 모든 기계 의 작동 데이터 를 수집 할 수 있 다 . 이러 한 정보 는 예측 유지 보수 에 사용 하 여 가용성 을 높이 거나 있 을 수 있 는 기계 고장 을 예방 할 수 있 다 . ABB 는 로봇 정비 를 디지털 서비스 포트폴리오 인 ABB Ability Connected Services 로 이전 에 는 사후 대응 방식 으로 대응 하 던 것 을 예측 및 예방 접근 법 으로 사전 대응 하 고 있 다 . 
 문제 발생 시 최대 60 % 단축 된 반응 시간 과 해결 시간 
 이 를 통해 사용 자 들 은 자신 들 이 사용 하 는 로봇 에서 최대 25 % 의 장애 를 줄이 고 , 문제 발생 시 반응 시간 과 해결 시간 을 최대 60 % 단축 할 수 있 게 되 었 다 . 하지만 전 세계 에서 사용 되 는 1 천 7 백만 대 의 산업 용 로봇 가운데 대다수 가 산업 용 인터넷 에 아직 연결 되 어 있 지 않 다 . 그 로 인해 공장 에서 작업 효율 을 개선 하 고 운전자 들 이 결정 을 내릴 때 에 지원 을 받 을 수 있 는 귀중 한 정보 가 사라지 고 있 다 . 스티븐 와이 야트 에 의하 면 현재 산업 용 로봇 의 약 5 % 만 네트워크 에 연결 되 어 있 다고 한다 . 여기 에 도 „ 많 은 잠재력 “ 이 숨 어 있 다고 할 수 있 다 . 
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 로봇 에 대한 “ 심리 적 거부 감 ” 을 극복 하 자 
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