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자동화 산업 트렌드는 어떻게 변화할까?

2022-05-02

자동화

자동화는 현재 모든 산업 분야에 걸쳐서 가장 빠르게 확산되고 있는 대표 트렌드이죠! 특히 코로나 대유행으로 인해 모든 분야, 소비재, 산업재들을 막론하고 전 산업 분야에서 로봇이나 AI 인공지능 등을 이용하여 자동화를 진행하고자 하는 수요가 더욱 확산되고 있습니다. 나우로보틱스에 자동화와 관련해 문의를 주시는 분들도 산업군이 정말 다양해지고 있답니다!

 

 

그래서 오늘은 한 외신기사를 통해 현재의 자동화 산업 트렌드가 어떻게 변화하고 있는지 알아보는 시간을 가져볼까 합니다! 오늘 기사를 통해 자동화 산업이 어떻게 변화하고 있고 또한 앞으로 자동화를 진행하는데 있어서 어떤 부분이 가장 중요할 지를 생각해 보시면 좋을 것 같습니다! 바로 함께 만나보실까요?

Trends Shaping the Automation Industry

자동화 산업의 트렌드 변화

자동화

 

Which trends are currently shaping the automation industry the most?

(K) 현재 자동화 산업분야의 핵심은 무엇인가?

 

 

(E) A major trend is the use of artificial intelligence (AI), or more precisely machine learning or deep learning technologies. Technical progress over the past ten years has made it possible to develop powerful computers, large data memories and high-performance software that significantly expand the scope of application of AI in image processing. Production plants will become more efficient and reliable with the help of AI, and in the long run the factory of the future will optimize itself.

(K) AI, 더 정확히 말하자면 기계를 통한 학습 또는 딥러닝 기술이 주요 트렌드다. 지난 10년동안 기술이 꾸준히 발전해오면서 AI 적용 범위를 크게 확대하는데 필요한 컴퓨터 성능 발전, 데이터 메모리 확대, 고성능 소프트웨어 개발이 가능해졌다. 생산 공장은 ai의 도움으로 효율성과 신뢰성을 높이고, 장기적으로 봤을 때 다가올 미래에는 공장 시스템이 스로 최적화 될 것이다.

 

(E) This trend is accompanied by the Industrial Internet of Things (IIoT). The automation of processes requires data that must be collected, processed and available for use in the right place and in the appropriate format. Deep learning supports people in making effective use of the increasing amount of data from production.

(K) 이러한 경향에는 사물인터넷(IOT)이 필연적이다. 프로세스 자동화를 위해서는 데이터 수집, 처리 및 적절한 장소에서 적절한 형식으로 사용할 수 있어야 한다. 딥러닝은 사람들이 점점 증가하는 생산 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원한다.

 

 

(E) Technologies must be simplified in such a way that machine builders with little experience in image processing can find a solution quickly and independently. Technology must be easy to understand and easy to use. That is why we often aim for plug-and-play solutions when designing our systems.

(K) 이미지 프로세싱 경험이 많지 않은 머신 빌더가 빠르고 독립적으로 처리할 있도록 하는 기술이 필요하다. 또한 기술은 이해하기 쉽고 사용하기 쉬워야 한다. 이것이 우리가 시스템을 설계할 플러그 플레이 솔루션을 지향하는 이유다.

 

 

(E) The topic of retrofitting, i.e., the modernization of machines and systems into the digital age, is also an important trend in terms of sustainability, energy saving and resource optimization that we are also serving.

(K) 기계와 시스템을 디지털 시대에 맞춰 최신화 하는 것은 우리가 서비스하고 있는 지속 가능성, 에너지 절약 자원 최적화 측면에서도 중요하다.

자동화

What challenges do you currently see the industry facing and how do you master them?

현재 업계에서 당면한 문제는 무엇이고 이를 어떻게 해결하고자 하는가?

 

 

(E) Corona dominates many branches of industry equally. Due to the lockdown in spring 2020, many areas of industrial production were shut down. Numerous companies suffered production collapses and were affected by supply bottlenecks on the part of their suppliers. senswork also felt the delivery problems with certain materials and had to resort to new suppliers at short notice or plan longer waiting times.

(K) 코로나가 모든 산업 분야에 영향을 끼치고 있다. 2020년 봄부터 시작된 락다운(코로나로 인한 폐쇄)로 인해 많은 산업 생산 지역이 폐쇄됐다. 수 많은 기업들이 생산 붕괴를 겪었고 협럭업체 측의 공급 병목 현상으로 인해 피해를 입기도 했다. 특정 자재에 대한 납품 문제를 체감하기도 했고 일정 기간 동안에는 신규 공급업체에 의존하거나 대기기간을 늘려야만 하기도 했다.

 

 

(E) At the same time, it is becoming apparent that the pandemic is accelerating trends such as automation and digitalization. More and more companies see the need for robot-assisted quality assurance in their production lines. This is where senswork comes into play as an expert in industrial image processing. Small and medium-sized companies also use optical inspection technologies. So, we got through the crisis relatively well.

(K) 하지만 그와 동시에 코로나가 자동화 및 디지털화 등과 같은 트렌드를 가속화 시키고 있는 것은 분명하다. 점점 더 많은 기업들이 생산 라인에서 로봇 지원 품질 보증의 필요성을 느끼고 있다. 이미지 프로세스 전문가로서 센스와 역량이 필요한 때이기도 하다. 현재 중소기업들도 광학 기술 검사를 사용하고 있으며 그래서 우리기업은 위기를 비교적 잘 넘겼다.

자동화

Will the complexity of manufacturing processes continue to increase in the future,

or do you see limits here?

제조 공정에서의 복잡함이 앞으로 더 늘어날 것으로 보이나 아니면 줄어들 것으로 보이나?

 

 

(E) Nowadays the complexity in production areas with combination of manufacturing process with logistic processes can be very high. I personally think that this cannot be projected to the future with increasing complexity. Now manufacturers should be thinking of finding the right Smart Factory concepts for their whole manufacturing value stream.

(K) 현재 생산공정과 물류공정이 병합되는 추세가 지속되면서 생산의 복잡성은 늘어날 수 있다. 개인적인 견해로 볼 때 이 트렌드가 더욱 복잡해서 미래에도 영향을 주지는 않을 것으로 생각한다. 이제 제조 업체는 전체 제조 가치 흐름에 적합한 스마트 팩토리 개념을 찾아야 한다.

 

 

(E) The Smart Factory concept is not about adding more computers and robots to the manufacturing floor. It is about implementing new technologies and methods that simplify production processes. This reduces the manufacturing complexity and saves production time and resources. This concept will increase in the future.

(K) 스마트팩토리가 단순히 제조 현장에 더 많은 컴퓨터와 로봇을 투입하는 것을 의미하진 않는다. 생산 공정을 단순화하기 위해 새로운 기술과 방법을 구현하는 것이다. 이를 통해 제조 복잡성이 감소하고 생산 시간과 자원이 절약된다. 이런 추세는 앞으로 더욱 늘어날 것이다.

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