앞으로 디지털화는 전례 없는 속도와 규모로 생산 프로세스, 기업 구조, 제품, 비즈니스 모델, 고객-공급 업체 관계 그리고 품질 관리까지 변화시킬 것이다. 유연하고 자율적으로 운영되며 고도로 네트워크화된 생산 시스템이 생산 홀(production halls)로 옮겨가고 있다.

또한, 인간과 기계 사이의 협업은 혁명을 불러일으키고 있다. 이 모든 것이 성공적으로 이루어지기 위해서는 스마트 팩토리의 요구사항에 맞춘 특별한 구성 요소가 필요하다. SCHUNK의 연구&개발부(CINO) Markus Glueck 박사는 미래의 지능형 생산을 특징짓는 그리핑 시스템의 분야를 사용하여 8가지 트렌드를 소개하고 있다.


■ 모듈화 및 유연화

모듈식 생산 시스템을 사용하면 지능형 생산에서 새로운 퀄리티 레벨의 유연성을 얻을 수 있다. 생산 모듈은 언제든지 교체, 결합 그리고 어떤 방식으로도 대체될 수 있다.

전제 조건은 표준화된 인터페이스와 모듈-중립적인 제어 인프라이다. 또한, 시스템 모듈과 공구는 분명히 식별 가능해야 하며 상호 연결될 수 있어야 한다. 이것은 지능형 생산 시스템이 각각의 생산 프로그램에 자동으로 적용하기 위한 유일한 방법이다.


▲ 어셈블리 자동화를 위한 지능형 시스템은 매우 유연한 프로세스를 가능하게 한다. 표준화된 인터페이스를 사용함으로써 언제든지 모듈을 교체할 수 있다.



■ 효과적인 상호 접속 및 데이터 재인식

디지털화의 가장 핵심적인 특징은 생산 환경에서 비용 절감, 빠른 속도 그리고 자동화 컴포넌트, 퀄리티 및 생산관리 시스템과의 효율적인 상호 접속이다.

신경 기관과 비교할 때, 인텔리전트 공장의 효과는 매우 효율적이고 자기 조직적인 생산 네트워크이다. 지능형 핸들링 모듈은 생산 환경에서의 생산 시스템과 클라우드 기반의 에코시스템과의 완벽한 통합을 위한 전제 조건을 충족시킨다.

인텔리전트 공장의 핵심은 데이터의 재인식이다. SCHUNK 지능형 그리퍼의 인라인 측정 시스템은 데이터를 수집하고 즉시 평가한다. 이 시스템은 생산 사이클에서 생산 프로세스의 직접 모니터링 및 폐쇄 루프 품질 제어가 가능하게 만든다.

■ 센서 통합 및 융합

센서는 기계 또는 지능형 그리퍼의 기술적 감각 기관이다. 센서는 기계에 무슨 일이 일어나는지 기록하고 시스템 및 프로세스 규정 및 그리핑 시스템 진단에 사용되는 측정 데이터를 기록한다.

센서 융합을 통해 여러 센서를 병렬로 사용할 수 있으며, 측정값을 연결 및 분석하여 그리핑 프로세스를 모니터링하고, 그리퍼 및 액세스 상황의 현재 시스템 상태를 평가할 수 있다. 이것은 그립된 물체 또는 생산 시퀀스에서 오작동을 감지할 수 있다.

▲ 감각 조짐(Sensor aura)의 도움으로, SCHUNK Co-act JL1 그리퍼는 주변 환경을 지속적으로 모니터링한다. 만약 사람 손이 접근한다면 그리퍼는 자동으로 안전 작동 모드로 전환된다.

■ 엣지 컴퓨팅

상호 접속과 디지털화의 정도에 따라 결과 데이터 양은 엄청나게 증가하는데, 이는 데이터 센터에 기존의 데이터 연결이 한계에 도달했음을 의미한다.

실패 및 높은 대기 시간을 방지하기 위하여 엣지 컴퓨팅은 애매한 전략으로 자리 잡고 있다. 목표는 실시간으로 요구사항이 없는 CPU 집약적인 작업이 클라우드에서 이루어지는 반면에, 그립 시스템에서 주로 시간이 중요한 데이터를 현장에서 직접 처리하는 것이다.

지능이 점점 더 그리퍼 수준으로 이동함으로써 추가적인 기능 통합이 이루어질 수 있다. 또한 엣지 컴퓨팅에 대한 요구사항이 충족되어 기계 제어 시스템에 새로운 실시간 시나리오가 가능하다.

■ 디지털 트윈스

복잡한 시스템의 요구사항을 얻고 개발주기를 가속화하며 대부분 이상적으로 적합한 컴포넌트를 필요에 따라 선택할 수 있도록 디지털 트윈스를 사용하는 것이 좋다. 생산 시설 설계의 일부로서, 탄력 있는 통합 및 시스템 테스트의 기반을 형성한다.

실제 실행 전에, 프로세스 시퀀스는 CAx 시스템에서 평가되고 신속히 최적화된다. 가상의 그리핑 시스템 어셈블리 및 컴포넌트는 제어 환경 내에서 인터페이스, 물리적 작용 그리고 모수화와 관련하여 실제 모델에 정확하게 일치한다. 그것들은 전자 플랫폼을 통해 얻을 수 있고 디지털 및 개별적으로 구성될 수 있다.



▲ 디지털 트윈스는 전체적인 핸들링 프로세스를 시뮬레이션하고 가상으로 최적화하는 데 사용할 수 있다.



■ 인간과 기계 사이의 상호 작용

인간과 기계의 엄격한 분리를 통해 작업자의 안전을 달성하는, 오늘날 대량 생산의 완전 자동화의 지배적인 배치 시나리오는, 생산 프로세스를 위한 현대적인 지원 및 서비스 로봇으로 계속 발전하고 있다.

인간·로봇 간의 협업은 작업 환경을 근본적으로 변화시킬 것이다. 이는 인간과 로봇의 강점을 시너지 효과 있게 결합하고, 훨씬 더 유연한 생산을 촉진한다. 공동의 작업 영역에서 작업자와 상호 작용하는 로봇 및 컴포넌트는 생산 중에 직접 상호 작용하지 않는 경우보다 반드시 안전과 안전 기술에 대하여 훨씬 더 높은 요구사항을 충족해야 한다.

DGUV 인증 그리퍼는 인간과 모든 일반적인 보조 로봇의 무차별적이고 안전한 공통 기능을 보장한다. 또한, 협업 시스템 인증과 관련된 수고를 줄여준다.

▲ 생산 및 조립 라인의 전체 자동화가 지나치게 비싸거나 제한된 규모에서만 가능한 경우, 부분적인 프로세스를 해방하고 인간과 로봇 사이에 분산시키는 것이 이치에 맞다.

■ 온프레미스(On Premise)와 공공 클라우드 확장

인텔리전트 공장의 일환으로 지능형 그리핑 및 클램핑을 위하여 안전하고 확장 가능한 클라우드 솔루션이 필요하다. SCHUNK는 서비스 제공을 안정적으로 이용할 수 있도록 SAP, SIEMENS, Microsoft 또는 Adamos와 같은 클라우드 제공 업체의 기술을 사용한다.

목표는 좀 더 효율적인 프로세스를 만들기 위하여 기존 데이터를 저장하고 분석하는 것이다. 머신러닝 또는 인공지능의 방법과 같은 기술들은 미래의 클라우드에서 도래할 것이다. 온프레미스와 공공 클라우드 간의 확장은 언제든지 가능하다는 점을 명심해야 한다.

이는 현장에서 실시간으로 결과를 계산하고 기계를 제어하며, 가상화 및 기밀로 된 프로세스 및 중요한 업무 데이터가 로컬에 신속하게 저장되도록 하는 유일한 방법이다.

▲ 클라우드 기반의 그리핑 시스템 솔루션은 핸들링 프로세스의 퍼포먼스 데이터를 모니터링하는 것에도 사용된다.

■ 인공지능

인공지능은 디지털화의 중요한 트렌드 중 하나이다. 로봇과 관련하여 인공지능은 로봇과 그리퍼로 구성된 전체 키네마틱 체인에 대한 작업을 단계별로 프로그래밍할 필요 없이 자동화할 수 있을 것으로 예상된다. 이러한 맥락에서, 현대 기술 시스템 구성 요소는 인공지능 기술을 사용하기 위해 이미 준비되어 있어야 한다.


Prof. Dr.-Ing. Markus Glueck
Chief Innovations Officer
SCHUNK GmbH & Co. KG, Lauffen/Neckar