크리에이팅 레볼루션즈(Creating Revolutions. CR)에서는 ‘마뉴엘 노리에가’(Manuel Noriega)라
그렇다. 현실 세계에 로봇 인력이 이미 빠르게 확산되고 있다. 마뉴엘은 CR이 요식업용 테이블 장치를 제조할 수 있도록 돕는 협업 로봇, 즉 코봇(Cobot)이다. 해당 스타트업이 식당의 고객들이 바쁜 직원에게 문자로 요청할 수 있는 장치를 조립함에 있어 처음부터 이 암회색 로봇 팔에 의존했던 것은 아니다. 조립 불량으로 불량률이 2자릿수에 달함에 따라 로봇을 도입하자는 결정을 내렸다.
CR의 CIO 아이너 로젠버그는 “인간이 특정 과정을 완벽하게 효율적으로 반복할 수 없다는 점이 문제였다”라고 말했다.
CR이 마뉴엘을 고용한 이후 제품 거부율이 0%에 가깝게 떨어졌다. 또 제조 공정을 더욱 유연하게 실시간으로 변경할 수 있게 됐으며, 생산율을 비용 효율적으로 증가시킴으로써 간접비를 두 자릿수나 줄일 수 있었다.
직원들은 처음에 코봇과 공장 공간을 공유한다는 아이디어를 거부했다. 하지만 CR은 직원들에게 일자리 상실이 없을 것이라고 안심 시켰고 이제는 모두가 마뉴엘을 ‘팀의 일부’로 생각한다고 로젠버그가 말했다.
이미 시작된 로봇 혁명
철재 케이지에 들어있는 거대한 산업용 기계의 시대는 끝난 지 오래다. 요즈음은 로봇들이 인간 직원과 나란히 근무하면서 적은 비용으로 더 높은 생산성을 달성하는 경우가 많다. 클라우드 기업 아마존(Amazon)은 배송 센터에서 4만 5,000대의 로봇을 이용해 주문을 받고 패키지화한다.
싱가포르의 난양기술대학교(Nanyang Technological University)에서는 감정을 표현하도록 프로그램된 인간과 유사한 로봇인 나딘(Nadine)으로 통화 업무를 처리하고 있다. 그리고 샌프란시스코의 로봇공학 기업 모멘텀 머신즈(Momentum Machines)는 시간당 400개의 버거를 요리하는 로봇을 개발했다.
RIA(Robotic Industries Association)에 따르면 2016년 북미의 로봇공학 시장은 사상 최대치의 주문 및 출고량을 기록했다. 작년 북미에서는 약 19억 달러의 가치에 달하는 3만 4,606대의 로봇이 주문됐으며, 이는 2015년과 비교하여 10% 증가한 수치다.
CR의 아이너 로젠버그 CIO가 스마트폰으로 로봇 생산량 데이터를 확인하고 있다.
한편 로봇들이 일터에서 물리 및 인지적 업무를 담당하기 시작하면서 IT의 역할이 완전히 바뀌게 되었다. 보안 액세스 제공, 데이터 보호, 복잡한 로봇 시스템 프로그래밍 등은 오늘날 IT 리더들이 직면하고 있는 문제들이다.
AAA(Association for Advancing Automation)의 홍보이사 밥 도일은 “로봇 도입 학습 곡선을 살펴보면 그리 만만하지 않다. 적절히 처리하기 위해서는 분명 훈련과 교육이 필요하다”라고 말했다.
이 때문에 CR은 하이어보틱스(Hirebotics)를 선택했다. 코봇 분야 인재 파견 대행사인 하이어보틱스는 CR 같은 스타트업에 시간 단위로 코봇을 대여한다. 하이어보틱스가 모든 기계 프로그래밍, 배치, 유지보수를 처리하고 CR은 운영 가능 시간에 대해 비용을 지불한다. 월간 약 5,000달러다.
로젠버그는 “우리는 스타트업이기 때문에 값 비싼 로봇을 구매할 수 없다. 그리고 우리는 필요에 따라 로봇을 활용하기 위해 필요한 소프트웨어에 대해 학습할 전문지식 또는 시간이 없다. 하이어보틱스가 경제적이었다”라고 말했다.
하이보틱스가 마뉴엘을 프로그래밍하는데에는 수 주가 소요됐다. 그러나 로젠버그는 CR의 IT팀이 직접 수행했다면 코봇을 정밀 작업을 수행하도록 훈련하는 “고문”을 10배는 더 오래 견뎌야 했을 것이라고 말했다. 그리고 마뉴엘은 클라우드에 연결되어 있기 때문에 하이어보틱스는 마뉴엘의 성능을 실시간으로 지속 모니터링하면서 결함을 빠르게 감지할 수 있다.
간접비 감소, 작업 부하 증가
IT리더들이 로봇 공학을 활용하기 위해서 넘어서야 할 관문은 복잡한 프로그래밍뿐만이 아니다. 프랙시스 패키징 솔루션즈(PPS ; Praxis Packaging Solutions)를 예로 들어보자. 이 계약 패키지화 기업은 리씽크 로보틱스(Rethink Robotics)에서 구매한 13대의 백스터(Baxter, 300파운드짜리 토마토색 양팔 로봇)와 소여(Sawyer, 백스터의 더욱 빠른 한 팔 버전)를 포함해 14대의 로봇을 소유하고 있다.
프랙시스(Praxis)의 미시간 서부 본사에서 실업률이 약 2%를 웃도는 정도로 매우 낮다. 프랙시스의 CEO 겸 사장 리차드 킹은 “우리의 성장을 강화하기 위해 백스터를 활용할 수 있다는 사실을 깨달았다”라고 말했다.
현재 프랙시스의 백스터는 판지 조각을 옮기는 것부터 박스 포장을 뜯는 것까지 광범위한 반복 작업을 수행하고 있다. 프랙시스의 IT이사였던 크리스 헤이거(Chris Hager)는 백스터 프로그래밍이 “아이패드(iPad)를 사용하는 것만큼” 단순하고 직관적이라고 말했다. 그는 현재 페록스 컨설팅(Ferox Consulting)을 통해 IT 컨설턴트로써 해당 기업에 지속적인 자문을 제공하고 있다. 백스터 프로그래밍이 쉬운 이유는 이 로봇이 시연을 통해 배우기 때문이다. 직원들은 백스터의 팔을 잡고 움직이면서 작업을 시뮬레이션하게 된다.
그러나 이러한 간결성에도 불구하고 백스터를 일련의 작업에 도입하기 위해 IT는 상당한 노력을 기울여야 했다. 프랙시스는 한 교대에 복수의 패키지 주문을 운영하곤 한다. 그 결과, 해당 기업은 백스터를 다양한 용도로 활용할 수 있도록 다양한 부착물을 장착해야 했다.
이에 대한 해답은 3D 프린터였다. 현재 프랙시스는 백스터의 로봇 암 끝에 장착하여 특정 작업을 수행할 수 있는 장치인 엔드 이펙터(End Effector)를 다양하게 제작할 수 있다.
3D 프린터를 통해 프랙시스가 실시간으로 백스터용 액세서리를 맞춤 제작하고 새로운 패키지화 요건을 맞출 수 있지만 킹은 IT팀이 로봇을 위한 새로운 3D 부품을 설계하는 작업을 “여전히 불만족스럽게” 여기고 있다고 말했다. 이를 학습하는데 수 개월이 소요되기 때문이다.
리씽크 로보틱스의의 소이어(Sawyer)
일터의 물리적 변화
프랙시스가코봇을 수용하기 위해서는 직장에 물리적인 변화도 적용시켜야 했다. 코봇은 케이지가 없고 다른 직원들 옆에 위치하기 때문에 안전 및 보안 장치가 필요했던 것이다.
헤어거는 “사람들이 백스터의 작업에 방해가 되지 않도록 매우 작은 진단 카메라를 배치해야 했다”라고 말했다. 한편 이런 카메라는 회사의 IT팀이 성능 문제를 진단하는데 도움이 됐다.
로봇이 직원들과 나란히 작업하는 프랙시스와는 달리 CR의 마뉴엘은 “별도의 안전한 공간”에 위치한다고 로젠버그가 말했다. 그는 “로봇에 액세스하기 위해서는 나와 관리자가 갖고 있는 2개의 키 중 하나가 필요하다”라고 말했다. CR에서도 카메라가 주변 영역을 지속적으로 모니터링하고 녹화한다.
안전 우선
카메라, 비밀번호, 바코드가 로봇에 대한 보안성을 제공하기는 하지만 문제는 여전히 남아 있다. 육중한 2미터짜리 로봇으로부터 직원들을 어떻게 보호할까?
도일은 로봇을 공용 작업 영역에 설치하기 전에 “로봇의 작업을 정확히 결정하기 위해 위험 평가가 필요하다”라고 말했다. 로봇과 인간은 얼마나 근접하게 작업하게 될까? 센서 등 어떤 안전 기능을 통해 로봇이 인간과의 물리적인 접촉을 피할 수 있을까? 작업을 수행하기 위해 사용하는 힘을 제한하려면 로봇을 어떻게 프로그래밍해야 할까?
이런 문제를 해결함으로써 IT 리더들은 인간 직원의 부상을 방지하는 조치를 취할 수 있다. 사실 CR 등이 사용하는 로봇의 제조사인 유니버설 로봇(Universal Robots)에 따르면 자사 코봇의 80% 이상이 초기 위험 평가 수행 후 안전 케이지 없이 인간과 나란히 작업을 수행하고 있다.
한편 업계 리더들은 코봇과 관련한 각종 작업을 활발히 진행 중이다. 2016년 2월, 로봇 공학 전문가들은 직장 내 협업 산업 로봇 시스템에 관한 일련의 안전 기준인 ISO/TS 15066을 수립했다. 이 지침에는 인간과 기계 사이의 최소 안전 거리부터 권장 최대 허용 작업 속도까지 모든 것이 포함되어 있다. 흥미로운 점은 각종 인간 통증 임계점에 관한 데이터가 이 기준에 활용되고 있다는 점이다.
ISO/TC 299/WG 3의 사무총장 캐롤 프랭클린은 성명서를 통해 이렇게 밝혔다. “로봇이 인간과 함께 작업을 수행할 때 이로 인해 인간이 위험이 처하지 않도록 각별히 주의해야 한다. 현재까지 로봇 시스템 공급자 및 관련 벤더는 협업 시스템의 요건과 관련해 관한 일반적인 정보밖에 없었다. 따라서 이번 ISO/TS 15066은 업계에 큰 변화를 불러 올 것이다. 위험을 평가하고 통제하는 필요한 구체적인 데이터 지향적인 안전 지침을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.”
데이터 관리는?
앞으로 수 년 동안 코봇이 생성해낼 엄청난 양의 데이터를 다뤄야 할 과제도 감안해야 한다. CR의 경우 마뉴엘은 부품에 대한 일정한 성능 및 생산 데이터 스트림을 제공하며, 매 시간마다 정보가 자동으로 기록된다.
루젠버그는 마뉴엘이 특정 기간 동안 생산하는 여러 장치에 관한 세부사항을 수집함으로써 “모든 데이터를 조합하고 필요한 인력의 수와 최적 수준의 생산을 위해 집중해야 할 것 등 생산 필요를 혁신적으로 매우 정확하게 예측할 수 있다”라고 말했다. 그는 거기에서 CR이 “특정 공정을 늦추거나 로봇이 제조하는 부품을 변경하여” 수요 변동을 수용할 수 있다고 덧붙였다.
CR의 협업형 UR3 로봇은 고도의 정밀성과 일관성을 요구하는 알루미늄 디스크에의 실리콘 디스펜싱 작업을 수행한다.
하이어보틱스는 이미 서비스형 기계 모델의 일환으로 CR에 정확한 생산 수치에 대한 간략한 통찰을 위한 실시간 차트 등의 보고서를 제공하는 소프트웨어 패키지를 제공하고 있다.
한편, 프랙시스는 코봇이 생성하는 정보를 수집하는데 있어서 더욱 전통적인 접근방식을 취하고 있다. 그는 “데이터 수집 및 분석의 많은 부분을 수동으로 처리하고 있다”라며, 해당 기업의 로봇 작업의 대부분이 단기간 동안 이루어지거나 한 번만 이루어지기 때문이라고 설명했다.
시스템 통합도 관건
활용이 확산되고 있지만 코봇은 아직 초기 단계다. 특히 센서와 컨베이어 벨트 등 오늘날의 비전매 특허 하드웨어 중 상당 수가 서로 다른 언어를 사용하는 상황에서는 상호작용이 어렵다.
그러나 점차 많은 기업들이 코봇을 다른 컴퓨터 시스템과 애플리케이션에 연결하는 방법을 발견하면서 상황이 바뀌고 있다. ABI 리서치(ABI Research)의 연구이사 댄 카라는 “한 때는 [보안과 프라이버시가] 큰 문제가 되지 않았다. [로봇은] 주변의 것들과 연결되지 않은 고립된 장치였으며 많은 정보를 수집하지도 않았다”라며, “그러나 시간이 지나면서 이 부분이 크게 바뀌었다. 이제는 작업 환경에서 엄청난 양의 데이터를 수집하고 다른 장치와 상호작용하는 로봇 공학 시스템이 있다”라고 말했다.
이 모든 것들로 인해 IT의 우려가 심각해지고 있다. 카라는 “제조 환경 또는 물류 환경을 통해 유입되는 데이터의 양을 생각해 보자. 매일 수십 억 개의 데이터가 생성되고 있다. CIO 또는 CTO는 이 모든 데이터를 어떻게 관리할까? 이 데이터를 어떻게 보관할까? 보안을 어떻게 확보할까? 이런 데이터로부터 어떻게 가치를 이끌어 낼 수 있을까?”라고 말했다.
스마트 공장 시대
코봇들의 연결성을 강화하는 주인공 중 하나는 리씽크 로보틱스(RR ; Rethink Robotics)의 인테라(Intera) 5 같은 혁신적인 소프트웨어다. 해당 플랫폼은 제조사들이 몇 시간 안에 로봇을 공장에 통합할 수 있도록 돕는다. 손쉬운 배치 외에도 인테라 5로 구동하는 코봇은 컨베이어 벨트에서 부품을 가져와 다른 컴퓨터 구동 툴과 통신한 후 해당 부품의 정확한 배치에 대한 정보를 제공할 수 있다.
혁신적으로 들리지는 않더라도 이런 상호 연결 장치로 스마트 공장의 초석이 마련되고 있다. 바로 로봇과 컴퓨터 구동 장치가 클라우드 컴퓨팅과 사물인터넷(Internet of Things)을 통해 서로 자율적으로 통신하고 협력하는 제조 환경인 것이다.
카라는 “모든 장치들이 상호 연결되어 있고 서로 통신하는 워크 셀(Work Cell) 내에서 이런 엄청난 작업 흐름이 이루어지고 있다”라고 말했다.
도일은 코봇 제조사인 FANUC와 그 FIELD(Intelligent Edge Link and Drive) 시스템이 인더스트리 4.0(Industry 4.0)으로 이어지는 또 다른 관문이라고 언급했다. 인더스트리 4.0은 고급 로봇 공학, 인공 지능, 센서, IoT, 데이터 수집을 포함하여 국제 제조 활동을 혁신할 디지털 혁신의 조합을 일컫는 기술 용어다.
카라는 점차 많은 기업들이 FANUC 같은 툴을 활용하면서 “장치가 데이터를 생성할 뿐 아니라 실제로 다른 장치와 상호작용하게 될 것이다. 정말 멋진 시대이다. 우리는 인더스트리 4.0의 목표에 다가가고 있다”라고 말했다.
오늘날의 문제들
하지만 현재 IT리더들은 보안 위험이라는 당면 과제에 직면하고 있다. 예를 들어, 외과 수술 로봇을 생각해 보자. 외과 수술 로봇은 점차 담낭 제거부터 내부 조직 봉합까지 복잡한 의료 시술을 수행하기 위해 사용되고 있다.
그러나 2015년에는 시애틀(Seattle)에 위치한 워싱턴대학교(University of Washington)의 연구원들이 원격 외과 수술 로봇을 탈취하여 수신하는 명령의 순서를 삭제하고 변경할 수 있었다. 이 통제된 실험은 공공 네트워크를 통해 이루어졌었다. 이 시연은 봇의 연결성이 강화되면서 증가하는 해킹과 기타 악의적인 공격의 위험을 여실히 드러냈다.
로봇이 IT 환경 전반에 걸쳐 영향을 끼친다는 점도 감안해야 한다. 도일은 “기업이 모바일 로봇을 도입하려 할 때 IT리더가 직면하는 가장 큰 문제는 IT인프라에 대한 부분이다. 이 때문에 로봇은 완전히 분리된 시스템으로 구성될 수도 있다”라고 말했다.
그는 이어 “즉 IT 부서와 CIO가 처음부터 논의에 직접 참여하는 것이 매우 중요하다”라며, 코봇과 다른 장치의 연결성 그리고 생성될 데이터의 양을 사전에 판단함으로써 기업들은 통합 문제를 크게 낮출 수 있다고 강조했다.
코봇에 관심이 있는 IT리더들에게는 표준화 또한 중요한 문제이다. 기업들이 제조 및 자동화 자산에 대한 상호운용성을 유지하도록 돕는 OPC 재단을 예로 들어보자. 현재 OPC 재단은 광범위한 제조 공정과 설비에 대한 상호운용성을 지원하는 산업 표준 개발을 수행하고 있다. 이를 통해 해당 기관은 기계와 로봇의 데이터 통합이 용이해지기를 기대하고 있다.
도일은 “OPC 재단 같은 조직이 표준이 수립하는 작업은 매우 중요하다. 그렇지 않으면 대형 벤더들이 자체 표준을 수립할 것이다”라고 말했다.
서버실에서 공장까지
업계 컨소시엄 및 벤더들이 새로운 표준을 제안하면서 많은 IT리더들은 자체 계획을 수정하고 있다. 예를 들어, 헤이거는 프랙시스가 첫 백스터 코봇을 구매하면서 자신의 역할이 얼마나 극적으로 바뀌었는지 회상했다.
그는 “IT 리더로써 우리는 데이터 수집과 보고 및 전통적인 IT업무를 처리하지만 반드시 공장까지 방문해야 하는 것은 아니었다. 그러나 상황이 달라졌다. 벡스터를 도입하면서 현장에 나가 생산을 지원하는 업무가 필수불가결해졌다”라고 말했다.
IT에 대한 요구 증가에 대응하기 위해 헤이거는 프랙시스가 IT팀을 약 2배로 확충했으며, 여기에는 고위 네트워크 엔지니어와 업무 지원 센터 인력 고용도 포함되어 있었다. 그는 이런 결정을 통해 공장에서 코봇 운영을 감독할 수 있는 시간을 더 많이 확보할 수 있게 되었다고 말했다.
사실, 코봇 혁명은 IT와 다른 부서의 관계마저도 바꾸고 있다. 헤이거는 “전통적인 자동화 환경에서는 교육을 받은 엔지니어들은 문제가 있는 상황에서만 IT에 도움을 요청했다. 하지만 백스터가 도입되면서 직원들에게 코봇과의 협력에 대해 교육할 때 IT의 지원이 더욱 필요하게 되었다”라고 말했다.
전 세계적으로 더 많은 로봇이 산업 현장에서 활용되어갈 것이다. 이미 EU(European Union)는 현재 로봇에 “전자 인간”으로써의 법적 지위를 부여하는 제안을 고려하고 있을 정도다. 하지만 업무 현장에서 코봇을 진정한 동료로 받아들이기에 앞서 각 기업의 IT 리더들은 보안 표준, 데이터 문제, 새롭게 정의된 역할에 대한 확실한 계획을 마련해야 할 것이다.
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