아르케미노 로페스 주니어: 제품의 다양성 증가, 전자상거래의 지속적인 호황, 물류 프로세스의 복잡성 증가로 인해 지능형 자동화 전략이 필요합니다. 이러한 환경에서 경쟁력을 유지하려면 기업은 보다 효율적이고 비용 효율적으로 작업해야 합니다.. Bin Picking은 내부 물류를 자동화하는 작업입니다. 이를 통해 기업은 혼잡하거나 정렬된 컨테이너에서 다양한 물체를 정밀하고 신뢰성 있게 꺼낼 수 있습니다. 이 기술을 사용하면 자재 흐름을 최적화하고 물류 체인의 병목 현상을 방지할 수 있습니다.
아르케미노 로페스 주니어: 가장 큰 과제는 다양한 품목을 안정적으로 유연하게 잡을 수 있는 그리핑 시스템을 개발하는 것입니다. 모든 물체를 잡을 수 있는 시스템은 마치 성배를 찾는 것과 같습니다. 제품의 다양한 형상과 소재는 자동화된 그리핑에 있어 큰 어려움입니다. Bin Picking 프로세스가 원활하지 않으면 내부 물류의 병목 현상이 빠르게 발생합니다. 이 경우의 위험은 자재 흐름이 중단되고 전체 시스템의 성능이 저하된다는 것입니다. 긍정적인 측면을 보면, 지능형 Bin Picking을 프로세스에 성공적으로 통합하는 기업은 중요한 진전을 이룰 것입니다. 기업은 효율성을 최적화할 뿐만 아니라 더욱 빠르고 유연한 솔루션을 요구하는 시장에서 살아남을 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.
아르케미노 로페스 주니어: 온라인 거래가 확실히 내부 물류 분야의 현재 어려움에 대한 가장 큰 원인 중 하나입니다. 팬데믹은 전자상거래(E-Commerce)에 엄청난 활력을 불어넣었고, 그 이후 성장세가 다소 둔화되기는 했지만 여전히 긍정적인 추세가 지속되고 있습니다. 이는 주문이 꾸준히 증가함에 따라 물류 처리 요구 사항도 크게 증가하고 있음을 의미합니다. 이러한 전개는 제품의 다양성이 증가함에 따라 Bin Picking 프로세스에서 더 다양한 제품 형상과 자재를 처리해야 한다는 것을 의미합니다.
소비자로서의 우리의 기대치도 결정적인 역할을 합니다. 우리는 주문한 제품이 가급적 당일에 신속하게 도착할 것으로 예상합니다. 이러한 기대에 따라 기업들은 이미 많은 양을 처리하고 있는 전자상거래를 더욱 빠르게 처리해야 하는 추가적인 과제를 안고 있습니다. 바로 이 지점에서 효율성과 속도, 신뢰성을 보장하기 위해서는 스마트하고 자동화된 Bin Picking이 필수적이라는 사실이 분명해집니다.
아르케미노 로페스 주니어: 특히 AI와 머신 러닝의 영향, 이미지 처리 및 물체 인식의 발전, 실시간 데이터 사용 등 세 가지 기술 발전이 Bin Picking의 판도를 바꾸는 것으로 입증되었습니다. 이 기술들을 통해 시스템의 정밀도와 유연성이 크게 향상되었습니다.
가장 중요한 목표는 여전히 완벽한 파지 지점을 계산하고 소위 '로봇 팔 부착 도구(End of Arm)' 그리퍼 시스템을 최대한 효율적으로 개발하는 것입니다. 오류를 최소화하기 위해 Festo는 공압, 전기 및 디지털 자동화 분야의 모든 전문 지식을 바탕으로 솔루션을 찾고 있습니다.
광범위한 그리퍼 기술 포트폴리오를 통해 거의 모든 응용 분야를 지원할 수 있습니다. 특히 저희의 맞춤형 솔루션(Customized Solutions)을 강조하고 싶습니다. 이는 맞춤형 그리퍼 솔루션을 개발하기 위해 고객과의 협업을 통해 얻은 결과물입니다. 저희의 '그립 잇(Grip it)' 개발 이니셔티브에서는 특수 그리퍼 개발을 전문으로 하는 다국적 팀도 함께 작업하고 있습니다.
아르케미스 로페스 주니어: 예측 유지 관리(Predictive Maintenance)가 좋은 예입니다. 많은 고객들이 혁신적인 Festo AX 소프트웨어를 통해 시스템과 기계의 실시간 데이터를 처리하고 인공지능을 사용하여 이를 분석하고 있습니다. 이러한 방식으로 가동 중단 시간을 최대 25%까지 줄이고 생산 효율성을 지속적으로 높일 수 있습니다. 또한 전기 자동화 분야에서도 Festo AX를 사용하고 있습니다. 전기 모터의 전력 소비량을 분석하여 하루 동안 모터가 어떻게 작동했는지 확인할 수 있습니다. 에너지 소비의 급증은 토크 요구 사항 증가와 기계적 문제를 나타내는 경우가 많습니다. Festo AX를 사용하면 성능 저하의 원인을 조기에 파악하고 잠재적인 결함이 문제가 되기 전에 예방할 수 있습니다. 또한 실시간 데이터는 모든 구성 요소가 최적으로 선택되고 사이즈가 설계되었는지에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다. 이러한 방식으로 효율성을 높이고 마모를 최소화하며 시스템의 사용 수명을 연장하고 운영 비용을 줄일 수 있습니다.
아르케미노 로페스 주니어: GripperAI는 Bin Picking을 위한 무조건적인 혁신입니다. 이 혁신적인 소프트웨어 솔루션을 통해 로봇과 핸들링 시스템은 다양한 모양과 크기의 물체가 무질서하게 뒤섞인 위치에 있더라도 정확하고 유연하게 잡을 수 있습니다. 저희 솔루션은 인공 지능, 특히 머신러닝을 사용하여 변화무쌍한 그리핑 작업에 자율적으로 적응하고 피킹 프로세스의 효율성을 지속적으로 최적화합니다. 카메라 구성을 위한 CAD 템플릿이나 시간이 많이 소요되는 로봇 티칭이 더 이상 필요하지 않습니다. GripperAI는 물체를 독립적으로 인식하고 상황에 따라 최적의 파지점을 계산합니다. 따라서 솔루션이 특히 유연해지고 수작업이 크게 줄어듭니다.
테스트 결과, GripperAI는 간단한 작업에서 거의 100%의 성공률을 달성했습니다. 정돈되지 않은 물체와 혼란스러운 환경이 있는 복잡한 시나리오에서도 성공률은 비슷하게 높았습니다. 이는 소프트웨어가 다양한 요구 사항에 얼마나 역동적으로 적응할 수 있는지 보여줍니다.
혁신적인 인공 지능으로 내부 물류 효율성의 새로운 기준을 수립하세요. Festo 솔루션을 사용하면 다양한 모양과 크기로 뒤섞인 물체를 완전 자동으로 집어낼 수 있습니다. GripperAI는 내부 물류의 Bin Picking을 위해 특별히 개발된 Festo의 혁신적인 소프트웨어 솔루션입니다.
자세히 알아보기아르케미노 로페스 주니어: 현재 다양한 파일럿 및 연구 프로젝트에서 GripperAI를 사용하여 새로운 기능과 애플리케이션을 테스트하고 있습니다. 물류회사와 협력하여 USB 스틱이나 캔과 같은 작은 물체부터 무거운 상자에 이르기까지 다양한 부품을 잡는 기술을 테스트하고 있습니다.
예정된 개선 사항은 소프트웨어의 학습 능력과 적응력을 더욱 향상시키는 것을 목표로 합니다. 여기에는 그리핑 프로세스의 정밀도와 효율성을 더욱 최적화하기 위한 추가 센서 및 이미지 처리 기술의 통합도 포함됩니다. 특히 주목할 만한 것은 FLAIROP 연구 프로젝트입니다. 이 프로젝트에서는 내장 카메라와 분산형 AI를 사용하여 그리퍼를 더욱 유연하고 지능적으로 만들 수 있는 방법을 연구하고 있습니다. 목표는 민감한 회사 데이터를 공개하지 않고 모든 사업장에서 교육 데이터를 활용하는 것입니다.
아르케미노 로페스 주니어: 종합적인 자동화 전문 지식과 그리퍼 기술 분야의 폭넓은 포트폴리오를 갖춘 파트너를 선택해야 합니다. 그러한 선택이 적용 분야의 특정 요구 사항을 충족하는 솔루션을 개발할 수 있는 유일한 방법입니다. 표준 솔루션은 특히 Bin Picking 영역에서 한계에 부딪히는 경우가 많습니다. 적용 분야마다 개별 요구 사항과 상황이 매우 다양하기 때문에 맞춤형 접근 방식이 필수적입니다. 따라서 여러분의 파트너도 여러분과 함께 맞춤형 솔루션을 개발할 준비가 되어 있어야 합니다.
많은 기계가 다양한 국가에서 사용되는 경우가 많기 때문에 자동화 파트너도 글로벌 기업이어야 하는 것이 중요합니다. 이는 예비 부품의 가용성을 보장하는 것은 물론 시스템의 원활한 작동도 보장합니다.
그리고 가장 중요한 권장 사항 중 하나는 공압, 전기, 디지털 솔루션 등 다양한 기술을 개발하고 단일 소스에서 모든 것을 제공하는 파트너를 선택하는 것입니다. 어떤 기술이 사용되는지는 항상 해당 적용 분야의 요구 사항에 따라 다릅니다. 모든 분야에 전문성을 갖춘 파트너가 귀사의 프로세스에 적합한 자동화 전략을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
내부 물류에서 Bin Picking의 중요성에 대해 영감을 주는 대화와 종합적인 정보를 제공해 주신 아르케미노 로페스 주니어(Arquemino Lopes Junior)씨에게 감사의 말씀을 전합니다. 그의 전문 지식과 다년간의 경험은 기업이 자동화된 '빈 피킹(Bin Picking)'을 통해 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 방법에 대한 중요한 인사이트를 제공했습니다.