안녕하세요! 나우로보틱스의 블로그 지기, 나우지기입니다! 4차산업 시대에 가장 큰 변화의 중심에 있는 것은 아무래도 로봇이 아닐까 싶습니다! 로봇을 통해 제조현장, 서비스 현장 등을 가리지 않고 빠르게 자동화가 이뤄지고 있고 인간의 삶을 한결 더 윤택하게 만들어주고 있습니다! 또한 갈수록 이런 변화는 더욱 가속화 되고 있고 있습니다!
그럼 4차산업 시대에 로봇은 어떻게 변화할까요? 로봇이 앞으로 어떻게 변화할지 오늘 콘텐츠에서는 4차산업 시대의 흐름이 로봇을 어떻게 변화시킬지 알아보도록 하겠습니다!
Robotics Changed Industry 4.0; Now, How Will Industry 4.0 Change Robotics?
로봇이 4차산업을 변화시키고 있다. 4차산업은 로봇을 어떻게 바꿀 것인가?
(E) Novel robotics technology was one of the most significant drivers behind the start of the fourth industrial revolution, or Industry 4.0. Now, new computer technology, like industrial IoT devices and AI algorithms, is likely having a bigger impact on industry. It seems likely that these technologies will also have a major effect on how commercial robots are used in heavy industry.
(K) 새로운 로봇기술은 4차산업 혁명의 시작을 이끈 가장 중요한 원동력 중 하나였다. loT 기기, AI 알고리즘 등과 같은 새로운 컴퓨터 기술이 업계에 더 큰 영향을 미칠 것으로 보인다. 중공업에서도 로봇을 활용하는 방식에 큰 영향을 줄 전망이다.
(E) This is how Industry 4.0 technology is revolutionizing the robotics industry — and what changes robotics professionals should expect over the next few years.
(K) 이것은 4차산업 기술이 로봇 산업에 혁명을 일으키고 있다는 것을 의미하며, 향후 몇 년 동안 로봇 전문가들이 예측해야 하는 변화아기도 하다.
Real-Time Operational Monitoring
실시간 운영 모니터링
(E) With IIoT sensors, it’s possible for machine owners to track the operational performance of equipment in real-time over the internet. Modern industrial IoT sensors can track a wide range of parameters, including temperature, sound, vibration, pressure, and lubrication. This information can help machine operators to optimize machine performance or more effectively respond to potential failure.
(K) IIOT 센서를 이용해, 기계 소유자가 인터넷을 통해 장비의 작동 성능을 실시간으로 추적할 수 있다. 최신 산업용 LOT센서는 온도, 소리, 진동, 압력, 윤활 등 다양한 매개변수를 추적할 수 있다. 이 정보는 기계 운영자가 기계 성능을 최적화하거나 잠재적 장애 요소에 대해 보다 효과적으로 대응할 수 있도록 도와준다.
(E) If a machine’s parameters exit a pre-established safe operating range, the IoT monitoring system can also automatically alert site technicians, allowing them to move quickly to prevent damage or machine failure.
(K) 기계의 파라미터가 미리 설정된 안전 작동 범위를 벗어날 경우, IOT 모니터링 시스템은 기술자에게 자동적으로 경고를 보내 손상이나 기계 고장을 방지하기 위해 신속하게 이동할 수 있습니다.
(E) The IoT sensors that power smart operational monitoring technology are specially constructed for industrial environments and are typically designed to integrate with existing industrial systems, like computerized maintenance management systems.
(K) 스마트 운영 모니터링 기술을 갖춘 loT센서는 산업 환경을 위해 특별히 제작됐으며 전산화된 유지 보수 관리 시스템처럼 기존 산업 시스템과 통합되도록 설계 됐다.
Predictive Maintenance
유지보수 예측
(E) With enough data from operational monitoring, it’s also possible to use AI to predict when machines will fail.
(K) 모니터링을 통해 충분한 데이터를 확보하고 AI를 활용해 언제 기계에 문제가 생길지를 예측할 수 있다.
(E) Predictive maintenance is a new maintenance strategy that builds on the more conventional preventive approach. With this technique, machine operators train an AI algorithm on historical performance data from a machine, establishing a performance baseline and safe operating ranges.
(K) 유지보수 예측은 기존의 예방 접근 방식을 기반으로 하는 새로운 유지관리 전략이다. 이 기술로 기계 운영자는 기계에서 과거 성능 데이터에 대한 AI 알고리즘을 배워 성능 기준과 안전한 작동 범위를 구축할 수 있다.
(E) If the algorithm detects readings it interprets as unusual, the predictive maintenance system can automatically alert technicians, possibly providing a suggestion of what may be going wrong. More advanced systems may be able to take action on their own, shutting down a machine to prevent damage or prepare it for emergency maintenance. The approach can significantly reduce downtime and regular maintenance costs, helping to keep factory operational expenses to a minimum.
(K) 알고리즘이 비정상적인 판독값을 감지할 경우 유지보수 예측 시스템이 기술자에게 자동으로 알려 문제가 발생할 수 있는 상황에 대해 제안할 수 있다. 보다 발전된 시스템은 자체적으로 조치를 취해 손상을 방지하거나 긴급한 유지보수를 위해 기계를 종료할 수 있다. 이 접근 방식을 사용하면 다운타임과 정기적인 유지보수 비용을 크게 줄여, 공장 운영 비용을 최소화 할 수 있다.
Collaborative Robots (Cobots)
협동로봇
(E) Collaborative robots (cobots) employ safety features, like force limiters and padded joints, that enable them to work in close proximity to human workers. Often, modern cobots leverage AI algorithms that allow them to automate tedious tasks that previously required human labor — like machine tending.
(K) 협동로봇은 제한장치와 푹신한 관절처럼 안전 기능을 사용해 작업자와 가까이에서 작업을 할 수 있다. 현대 로봇은 AI알고리즘을 활용해 기계 관리와 같이 이전에 인간의 노동이 필요했던 지루한 작업들을 자동화 할 수 있습니다.
(E) These cobots help free up human workers for tasks that are less dull and repetitive, helping factories streamline workflows while reducing the risk of musculoskeletal injuries.
(K) 이 협동로봇은 작업자들이 덜 지루하고 반복적인 업무를 하지 않도록 도와주며 공장 내부의 작업 흐름을 간소화하고 근골격계 부상 위험도 줄여준다.
Machine Vision
머신비전
(E) Machine vision algorithms allow robots to interpret visual data. These algorithms, best known for powering self-driving vehicles, can enable a robot to break down visual information from a camera or similar device into distinct objects or areas.
(K) 머신비전 알고리즘은 로봇이 시각 데이터를 해석할 수 있도록 도와준다. 자율주행 차량에 동력을 공급하는 것으로 알려진 이 알고리즘은 로봇이 카메라나 유사한 장치의 시각적 정보를 구별되는 물체나 영역을 이해할 수 있게 도와준다.
(E) For example, a quality assurance process may use a machine vision algorithm and cameras fixed to a conveyor belt to automatically flag finished components with visible defects. A robotic system can then remove these defective items from the production line.
(K) 예를들어 품질 보증 프로세스는 기계 알고리즘과 컨베이어 벨트에 고정된 카메라를 사용해 결점이 있는 완성된 구성요소에 자동으로 플래그를 지정할 수 있다. 로봇 시스템은 이러한 불량품을 생산 라인에서 제거할 수 있다.
Autonomous Robotics
자율로봇
(E) Some novel factory robotics also use machine vision to navigate without human supervision. Autonomous mobile robots (AMRs), for example, can use machine vision to break down visual information from the factory floor into categories like obstacles, workers, and navigable space. With this information, the robot can pilot itself around a site and perform tasks like the picking of goods and components, often with minimal to no human intervention.
(K) 몇몇 새로운 공장의 로봇들은 인간의 통제없이 머신비전(기계 시각)을 이용해 움직이기도 한다. 예를 들어 자율 이동 로봇은 머신비전을 사용해 공장 바닥의 정보를 장애물, 작업자, 이동 가능 공간과 같은 기준으로 분류할 수 있다. 이 정보를 통해 로봇은 현장 주변을 직접 조종하고 사람의 개입을 최소화하거나 전혀 받지 않고 상품과 부품의 선태고가 같은 작업을 수행할 수 있다.
(E) Like cobots, these robots can help streamline a wide variety of industrial tasks that have traditionally been difficult to automate. With the right combination of robots and AI algorithms, factory owners can free up workers dedicated to picking and packing for labor that requires more creativity and less rote work.
(K) 협동로봇처럼 이 로봇들은 전통적으로 자동화가 어려웠던 여러 산업 분야에서 효율적으로 일을 수행한다. 로보과 AI 알고리즘의 적절한 조합으로 공장주들은 작업자들을 창의력이 보다 많이 요구되거나 덜 반복적인 작업에 투입시킬 수 있다.
Industry 4.0 Technology May Transform the Robotics Industry
4차산업 기술이 로봇산업의 기술을 변화 시키다
(E) The rise of industrial IoT and artificial intelligence is likely to have a major impact on robotics. Industry 4.0 technology enables new maintenance strategies, more autonomous robots, and new collaborative robotics technologies.
(K) 사물인터넷 loT와 인공지능의 급부상은 로봇에 큰 영향을 미칠 전망이다. 4차산업 기술은 새로운 유지보수 전략, 보다 많은 자율 로봇, 새로운 협업 로봇 기술을 탄생시켰다.
(E) Over the next few years, industrial robots and Industry 4.0 technology could help transform factories — streamlining machine supervision and automating tasks that previously had to be handled by human workers.
(K) 향후 몇 년 동안 산업용 로봇과 4차산업 기술은 공장 혁신을 이끌 것이다. 즉 기계 모니터링을 간소화하고 작업자들이 하던 일을 자동화할 것이다
