로봇 공학으로 크게 변화하는 5가지 산업

일상 생활의 지루한 작업을 단순화할 기계에 대한 열망은 누구나 기억할 수 있는 것 이상이었습니다. 실제로 15 ^세기 에 레오나르도 다빈치는 인체에 ​​대한 연구를 바탕으로 로봇 기사를 디자인했습니다. 6세기가 지난 지금, 세계는 마침내 그러한 로봇을 만들 수 있는 기술과 지식을 갖게 되었습니다.

하지만 모든 가정에 로봇이 집안일을 하고, 심부름을 하고, 식료품을 사게 되려면 아직 해야 할 일이 더 있습니다. 현재 로봇 공학은 다양한 산업을 자동화하는 데 사용되어 상상할 수 있는 것보다 더 많은 방법으로 사람들의 작업을 쉽게 만듭니다. 지난 10년 동안 로봇 공학은 레오나르도 다빈치조차 자랑스러워할 만큼 다양한 산업을 변화시켰습니다.

보건 의료

지난 세기 이래로 의료는 로봇 공학의 혜택을 가장 많이 받을 수 있는 산업으로 여겨졌습니다. 그러나 최근까지 로봇은 실험실에서 더 많이 사용되었고 수술실에서는 덜 사용되었습니다. 80년대에 최초의 로봇 보조 수술이 Puma 650 로봇으로 수행되었지만 FDA 승인을 받아야 하는 로봇의 필요성으로 인해 로봇을 수술에 통합하는 프로세스가 느려졌습니다. 2014년까지 FAD 승인 로봇은 다빈치 수술 시스템뿐이었지만 2017년 현재 미국 병원의 약 45%에 다빈치 로봇이 있습니다.

오늘날 로봇은 의료 산업의 더 많은 분야에서 사용되며 그 수는 더 늘어날 것으로 예상됩니다. 포장을 예로 들어 보겠습니다. 의료기기는 포장 전 멸균을 거쳐 환자와 접촉할 때 오염되지 않도록 해야 합니다. 이를 위해 협동 로봇이 사용되는데, 이는 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 1년에 거의 3억 건에 달하는 혈액 검사가 수행되며 모두 반복적인 조치가 필요합니다. 협동로봇은 이러한 테스트를 수행하는 데 필요한 시간을 줄여 실험실 작업을 훨씬 더 효과적으로 만들 수 있습니다.

로봇은 매우 도움이 되는 것으로 밝혀졌기 때문에 수술실에서도 멀리 떨어져 있지 않습니다. 일부 로봇은 신경외과 의사가 디지털 현미경을 보다 정확하게 배치하기 위해 사용하여 외과의가 수술을 더 잘 볼 수 있도록 하는 반면, 다른 로봇은 최고 수준의 레이저 기술을 사용하여 뼈를 관통할 수 있습니다.

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조작

제조와 관련하여 자동화는 뉴스가 아닙니다. 예를 들어 자동차 산업은 2016년까지 기존 로봇의 40% 이상을 사용하고 있었습니다. 그 이유 중 일부는 로봇이 비용 효율적이지만 인간에게 위험할 수 있는 작업에 더 정확하고 적합하기 때문입니다.

예를 들어 산업용 로봇 팔은 24시간 작동하도록 프로그래밍하고 수많은 작업을 수행하도록 맞춤화할 수 있으므로 작업자를 교육하고 재교육할 필요가 없습니다.

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

제조업 로봇의 미래는 매우 밝습니다. 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 경험하게 될 것입니다. 미래의 센서는 로봇이 사물을 인식하고 어둠 속에서도 작업할 수 있게 해줄 것이며, 이는 방의 조명이 켜져 있지 않아도 전화기가 안면 인식 센서를 사용할 수 있는 것과 같습니다.

3D 프린팅도 업그레이드를 경험할 것이며 제조업체는 프린터를 사용하여 더 낫지만 더 가벼운 재료로 만들어진 완전히 맞춤형 제품을 제공할 수 있게 될 것입니다.

농업 및 식량 공급

농업 로봇이 농업 산업에 새로운 것은 아니지만 로봇의 새로운 물결은 보다 정밀한 로봇을 개발하기 위해 새로운 센서 세트와 함께 빅 데이터와 AI를 통합하는 데 더 중점을 두고 있습니다. 이 새로운 로봇 물결은 심기부터 물주기, 잡초 뽑기, 비료 주기, 따기까지 농장의 거의 모든 작업을 처리할 수 있습니다. 로봇이 착유, 방목 및 제품 운송과 같은 작업을 수행할 수 있기 때문에 동물 농장도 뒤처지지 않았습니다. 여러 센서 세트를 통합함으로써 로봇이 거의 자율적으로 작동하고 비용을 훨씬 더 절감할 수 있다고 믿어집니다.

오늘날 농부들은 농장에서 일하는 데 관심이 있는 사람들이 줄어들면서 노동력 부족이라는 큰 문제에 직면해 있습니다. 로봇 공학은 이러한 노동력 부족 문제를 해결하고 농부들에게 사업을 지속할 수 있는 새로운 기회를 제공하고 있습니다. 처음에는 투자액이 커 보일 수 있지만 농부들은 2년 이내에 투자금을 회수할 수 있습니다. 로봇은 심기, 수확 및 기타 지루한 작업을 훨씬 빠르고 정확하게 수행할 수 있어 인적 오류를 제거하고 농부가 현장에서 일하는 것보다 비즈니스 관리에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

식품 제조 및 포장 비즈니스 모두 공장에 로봇을 통합하기로 선택하면 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다. 인구가 증가하고 있다는 것은 식량 수요도 함께 증가하고 있음을 의미합니다. 협동로봇은 음식과 야채와 같은 원료를 가공하여 판매 준비를 할 수 있을 뿐만 아니라 재료를 사용하여 다른 제품을 준비하는 2차 가공 단계에서도 사용할 수 있습니다. 새로운 기술은 협동로봇이 음식을 손상시키지 않고 부드럽게 작동하도록 하는 센서 설치를 중심으로 이루어집니다. 제품을 부수거나 짜지 않고도 잡고, 분류하고, 포장할 수 있어 낭비가 없습니다.

오락

로봇이 등장한 지 꽤 되었지만 사람들은 여전히 ​​이 기계에 놀라고 있습니다. 그들을 엔터테인먼트 산업에 완벽하게 만드는 것은 바로 이러한 매력입니다. 사람들이 불편한 옷을 입고 놀이동산을 돌아다니며 관광객들과 사진을 찍어야 했던 시대는 지났습니다.

예를 들어 Disney World는 60년대부터 손님을 즐겁게 하기 위해 애니마트로닉스를 사용하기 시작했습니다. 오늘날 로봇 공학이 발전함에 따라 이러한 애니마트로닉스는 손님과 상호 작용하고, 행동에 반응하고, 사람들이 손님과 상호 작용하는 방식에 따라 성격을 조정할 수 있습니다.

일렉트로닉 뮤직 페스티벌이 대성황을 이룬 이후로 아티스트들은 청중을 즐겁게 해줄 획기적인 방법을 모색해야 하는 과제를 안고 있습니다. Daft Punk, deadmau5, Infected Mushroom과 같은 아티스트는 라이브 쇼에서 로봇을 사용하여 청중을 놀라게 하고 독특한 경험을 제공했습니다.

다양한 작업을 수행하는 로봇이 세트장에서 점점 더 많이 발견되면서 할리우드도 로봇 물결을 피하지 못했습니다. 스턴트 복식부터 카메라 봇, 연기에 이르기까지 로봇은 할리우드에 진출했으며 서서히 진정한 유명인사가 되고 있습니다.

트랜스포머 영화보다 큰 화면에서 로봇을 사용하기에 더 좋은 곳이 어디 있겠습니까? 가와사키가 디자인한 로봇이 실제 배우들과 큰 화면을 공유하는 영화 "트랜스포머: 최후의 기사"에서. 영화 "Alien: Covenant"에서 협동 로봇은 "세계에서 가장 진보된 합성 동료"인 Walter를 소생시키는 데 도움을 주는 장면에서 볼 수 있습니다.

"그래비티"와 같은 다른 영화에서 카메라 로봇은 배우가 떠돌아다니거나 거꾸로 된 것처럼 보이는 장면을 촬영하는 데 사용됩니다. 이러한 기술 발전 이전에는 거꾸로 된 장면을 촬영하려면 배우를 끈에 매달아 실제처럼 보이게 해야 했습니다. 이제 카메라를 원하는 위치에 놓고 실제처럼 보이게 할 수 있습니다.

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물류 및 공급

2016년까지 창고의 80% 이상이 수동으로 운영되었으며 자동화가 절실히 필요했습니다. Amazon은 유통 센터를 거의 완전히 자동화하여 물류 및 공급 산업의 자동화 추세를 설정했습니다.

창고는 다양한 모양과 크기의 패키지로 포장되어 있어 자동화가 어렵습니다. 그러나 이제 새로운 3D 레이저 비전 센서가 로봇 소프트웨어에 통합되었습니다. 로봇은 이제 컨테이너의 로드를 결정하고 패키지를 더 정확하게 로드 및 언로드하는 순서를 결정할 수 있습니다.

분류는 로봇에게 또 다른 도전이었습니다. 그들은 종종 어떤 제품을 선택하고 어디에 배치해야 할지 확신이 서지 않았습니다. 이제 더 이상 문제가 되지 않는 것 같습니다. 로봇 팔은 이제 모양, 크기, 색상, 심지어 가격과 같은 다양한 기준에 따라 물체를 인식할 수 있습니다.

로봇은 이제 창고에서 거의 모든 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 그들은 팔레트와 선반에서 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 기업에 인력이 부족하다는 사실을 고려할 때 로봇이 창고에서 점점 더 많이 사용되는 것은 놀라운 일이 아닙니다.