로봇 공학에 의해 크게 변화하는 5가지 산업

일상 생활의 지루한 작업을 단순화할 기계에 대한 열망은 누구나 기억할 수 있는 것보다 오래되었습니다. 사실 ¹⁵ 세기에 레오나르도 다빈치는 인체에 ​​대한 연구를 바탕으로 로봇 기사를 설계했습니다. 6세기가 지난 지금, 세계는 마침내 그러한 로봇을 만들 수 있는 기술과 지식을 갖게 되었습니다.

그러나 모든 가정에 로봇이 집안일을 하고, 심부름을 하고, 식료품을 사기 위해서는 아직 해야 할 일이 더 많습니다. 현재 로봇 공학은 다양한 산업을 자동화하는 데 사용되어 상상할 수 있는 것보다 더 많은 방법으로 사람들의 작업을 쉽게 만듭니다. 지난 10년 동안 로봇공학은 레오나르도 다빈치도 자랑스러워할 만한 방식으로 다양한 산업을 변화시켰습니다.

보건 의료

지난 세기 이후로 헬스케어는 로봇 공학으로부터 가장 많은 혜택을 받을 수 있는 산업으로 간주되었습니다. 그러나 최근까지 로봇은 실험실에서 더 많이 사용되었고 수술실에서는 덜 사용되었습니다. 80년대에 최초의 로봇 보조 수술이 Puma 650 로봇으로 수행되었지만 로봇이 FDA 승인을 받아야 했기 때문에 수술에 로봇을 통합하는 과정이 느려졌습니다. 2014년까지 FAD 승인 로봇은 다빈치 수술 시스템뿐이었지만 2017년 현재 미국 병원의 약 45%가 다빈치 로봇을 보유하고 있습니다.

오늘날 로봇은 의료 산업의 더 많은 분야에서 사용되며 그 수는 계속 증가할 것으로 예상됩니다. 예를 들어 포장을 생각해 보십시오. 의료 기기는 환자와 접촉할 때 오염되지 않도록 포장하기 전에 멸균해야 합니다. 이를 위해 협동로봇이 사용되는데, 완전히 밀폐되고 멸균된 환경에서 이 작업을 수행할 수 있어 오염 위험을 최소화하기 때문입니다.

로봇은 실험실에서도 매일 수행되는 다양한 테스트를 자동화하는 데 사용됩니다. 예를 들어 영국에서는 1년 동안 거의 3억 건의 혈액 검사가 수행되며 모두 반복적인 조치가 필요합니다. 코봇은 이러한 테스트를 수행하는 데 필요한 시간을 줄여 실험실 작업을 훨씬 더 효율적으로 만들 수 있습니다.

로봇은 매우 유용한 것으로 밝혀졌기 때문에 수술실에서 멀리 떨어져 있지 않습니다. 일부 로봇은 디지털 현미경을 보다 정확하게 배치하기 위해 신경외과 의사가 사용하여 의사가 수술을 더 잘 볼 수 있도록 하는 반면 다른 로봇은 최고 수준의 레이저 기술을 사용하여 뼈를 통해 교정할 수 있습니다.

 권장 사항: 로봇 공학이 제조 산업을 변화시키는 방법.

조작

제조와 관련하여 자동화는 새로운 소식이 아닙니다. 예를 들어 2016년까지 기존 로봇의 40% 이상을 사용하고 있는 자동차 산업을 살펴보겠습니다. 그 이유 중 하나는 로봇이 비용 효율적이지만 인간에게 위험할 수 있는 작업에 더 정확하고 적합하기 때문입니다.

예를 들어, 산업용 로봇 팔은 24시간 작동하도록 프로그래밍할 수 있고 수많은 작업을 수행하도록 사용자 정의할 수 있으므로 작업자를 교육하고 재교육할 필요가 없습니다.

"자동화는 대형 공장뿐만 아니라 소기업에도 도움이 될 수 있습니다. 협동로봇은 점점 더 작아지고 더 안전해져서 작은 포장실에 있는 인간 작업자에게 위협이 되지 않기 때문입니다." – Universal Robots의 공동 설립자인 Esben Østergaard가 언급한 바와 같습니다.

가장 큰 우려 중 하나는 로봇이 제조업 일자리를 없앨 것이라는 것이지만 현실은 완전히 다릅니다. 로봇이 반복적이고 위험하며 지루한 작업을 수행하는 데 사용되는 반면 인간 작업자는 인간만이 소유한 기술이 필요한 엔지니어링, 관리 및 유지 보수와 같은 산업의 다른 영역에서 기술을 사용할 수 있습니다.

제조 산업에서 로봇의 미래는 매우 밝아 보입니다. 기술이 발전함에 따라 실제 공장에서 수 마일 떨어진 중앙 허브에서 원격으로 운영할 수 있는 완전 자동화된 공장을 기대할 수 있습니다. 공장이 완전히 자동화됨에 따라 기업은 막대한 비용 절감을 경험할 것입니다. 미래의 센서는 로봇이 물체를 인식하고 어두운 곳에서 작업할 수 있도록 해줄 것입니다. 방의 조명이 켜져 있지 않아도 전화가 안면 인식 센서를 사용할 수 있는 것과 같은 방식입니다.

3D 프린팅도 업그레이드를 경험하게 될 것입니다. 제조업체는 프린터를 사용하여 더 우수하면서도 더 가벼운 재료로 만들어진 완전한 맞춤형 제품을 제공할 수 있기 때문입니다.

농업 및 식품 공급

농업용 로봇이 농업 산업에 새로운 것은 아니지만, 로봇의 새로운 물결은 보다 정밀한 로봇을 개발하기 위해 뉴스 세트와 함께 빅 데이터와 AI를 통합하는 데 더 중점을 둡니다. 이 새로운 로봇 물결은 심기부터 물주기, 잡초 뽑기, 거름주기, 따기에 이르기까지 농장의 거의 모든 작업을 처리할 수 있습니다. 로봇이 착유, 목축, 제품 운반과 같은 작업을 수행할 수 있기 때문에 동물 농장도 뒤처지지 않았습니다. 여러 세트의 센서를 통합함으로써 로봇은 거의 자율적으로 작동하고 비용을 훨씬 더 절감할 수 있다고 믿어집니다.

요즘 농부들은 큰 문제에 직면해 있습니다. 바로 농장에서 일하는 데 관심이 있는 사람이 적어 노동력 부족입니다. 로봇 공학은 이러한 노동력 부족 문제를 해결하고 농부들에게 사업을 지속할 수 있는 새로운 기회를 제공하고 있습니다. 처음에는 투자가 큰 것처럼 보일 수 있지만 농부들은 2년 이내에 투자를 회수할 수 있습니다. 로봇은 심고 수확하고 기타 지루한 작업을 훨씬 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있으므로 인적 오류를 제거하고 농부가 현장에서 일하는 대신 비즈니스 관리에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

식품 제조 및 포장 사업 모두 공장에 로봇 공학을 통합하기로 선택하면 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다. 인구가 증가하고 있다는 것은 식량 수요도 증가하고 있음을 의미합니다. 협동로봇은 식품, 야채 등의 원재료를 가공하여 판매할 준비는 물론, 다른 제품을 준비하기 위해 재료를 사용하는 2차 가공 단계에도 사용할 수 있습니다. 새로운 기술은 코봇이 음식을 손상시키지 않고 부드럽게 작동할 수 있도록 하는 센서 설치를 중심으로 이루어집니다. 그들은 제품을 부수거나 압착하지 않고 잡고 분류하고 포장하여 낭비를 없앨 수 있습니다.

오락

로봇이 등장한 지 꽤 오래되었지만 사람들은 여전히 ​​이 기계에 놀라움을 금치 못합니다. 엔터테인먼트 산업에 완벽하게 어울리는 것은 바로 이러한 매력입니다. 불편한 옷을 입고 놀이동산을 돌아다니며 관광객들과 사진을 찍던 시대는 지났다.

예를 들어 디즈니 월드는 60년대부터 손님을 즐겁게 하기 위해 애니메트로닉스를 사용하기 시작했습니다. 오늘날 로봇 공학이 발전함에 따라 이 애니메트로닉스는 손님과 상호 작용하고, 그들의 행동에 반응하고, 사람들이 그들과 상호 작용하는 방식에 따라 성격을 조정할 수 있습니다.

일렉트로닉 뮤직 페스티벌이 대세를 이룬 이후 아티스트들은 청중을 즐겁게 하는 획기적인 방법을 고안해야 했습니다. Daft Punk, deadmau5 및 Infected Mushroom과 같은 아티스트는 라이브 쇼에서 로봇 공학을 사용하여 청중을 놀라게 하고 독특한 경험을 제공합니다.

다양한 작업을 수행하는 세트장에서 점점 더 많은 로봇이 발견되기 때문에 할리우드도 로봇 물결에서 벗어나지 못했습니다. 스턴트 대역에서 카메라 봇, 심지어 연기에 이르기까지 로봇은 할리우드에 진출했고 천천히 진정한 유명인사가 되고 있습니다.

트랜스포머 영화보다 큰 화면에서 로봇을 사용하기에 더 좋은 곳이 있을까요? 영화 '트랜스포머: 최후의 기사'에서 가와사키가 디자인한 로봇은 실제 배우들과 큰 화면을 공유한다. 영화 '에이리언: 커버넌트'에서 협동로봇이 '세계에서 가장 진보한 합성 동반자' 월터를 살리는 장면이 나온다.

"그래비티"와 같은 다른 영화에서는 카메라 로봇을 사용하여 배우가 떠다니거나 뒤집힌 것처럼 보이는 장면을 촬영합니다. 이러한 기술 발전 이전에는 거꾸로 된 장면을 촬영하려면 실제처럼 보이도록 배우를 코드에 매달아야 했습니다. 이제 카메라를 원하는 위치로 돌리기만 하면 실제처럼 보이게 할 수 있습니다.

 홈 오토메이션 – 기술의 즉각적인 미래.

물류 및 공급

2016년까지 창고의 80% 이상이 수작업으로 운영돼 자동화가 절실했다. Amazon은 유통 센터를 거의 완전히 자동화하여 물류 및 공급 산업의 자동화 추세를 설정했습니다.

창고는 다양한 모양과 크기의 패키지로 포장되어 있어 자동화에 어려움이 있습니다. 그러나 이제 새로운 3D 레이저 비전 센서가 로봇 소프트웨어에 통합되었습니다. 로봇은 이제 컨테이너의 적재량을 결정하고 패키지를 더 정확하게 적재 및 하역하는 순서를 결정할 수 있습니다.

분류는 로봇에게 또 다른 도전이었습니다. 그들은 종종 어떤 제품을 선택하고 어디에 배치해야 하는지 확신하지 못했습니다. 이제 그것은 더 이상 문제가 아닌 것 같습니다. 이제 로봇 팔은 모양, 크기, 색상, 심지어 가격까지 다양한 기준에 따라 물체를 인식할 수 있습니다.

이제 로봇을 사용하여 창고에서 거의 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 팔레트와 선반에 제품을 싣고 내릴 수 있습니다. 모양이나 크기에 관계없이 모든 유형의 제품을 포장할 수 있습니다. 또한 다양한 기준에 따라 제품을 분류할 수 있습니다. 그리고 전자 상거래 산업이 얼마나 빠르게 성장하고 있고 회사에 인력이 부족하다는 사실을 고려할 때 창고에서 로봇이 점점 더 많이 사용되는 것은 놀라운 일이 아닙니다.