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협동로봇(Collaborative Robots), ‘자동화 기술’에 대한 인식을 바꾸다

2020-03-12 목 23:24

로봇 자동화는 지난 몇년 간 제조업체가 궁극적으로 지향하는 목표처럼 여겨졌다. 하지만 로봇을 설치할 넓은 공간을 임대하거나 시설을 세울 만큼 자본력이 뒷받침되는 대기업들만이 접근할 수 있는 고비용 기술이었다.

지난 10년 동안, 협동로봇은 인지도와 수용도를 높이며 로봇 자동화에 대한 인식과 편견을 바꿔놓고 있다. 자동화가 작업에 적합하지 않을 것이라고 생각했던 산업들도 협업로봇으로 인해 생각이 달라지고 있다.

자동화는 비싸다

이전에 로봇 자동화는 규모가 크고 안정적인 기업, 자금 상황이 튼튼한 대기업의 전유물이었다.

하지만 협동로봇은 이러한 인식을 새롭게 하고 있다. 중소기업도 협동로봇을 통해 저렴한 비용으로 작업을 자동화하고 글로벌 시장에서 대형 기업들과 얼마든지 경쟁할 수 있다.

협동로봇은 대기업, 중소기업 모두 이용할 수 있도록 부담 없는 가격으로 제공된다.

로봇이 일자리를 빼앗는다

실제로 협동로봇을 도입한 기업에는 더 많은 일자리가 생겼다. 협동로봇에 업무를 넘긴 직원들은 로봇이 이해하기 어려운, 창의성과 혁신성이 요구되는 업무를 맡았다. 로봇을 통해 작업이 개선되고 생산성이 높아지면서 기업의 일자리 창출 역량도 더 커졌다.

협동로봇은 직원과 함께 작업한다. 얼마 없는 작업을 빼앗는 것이 아니라 더 수월하게 작업할 수 있도록 도울 수 있다.

로봇을 다루려면 특수 기술이 필요하다

협동로봇은 손쉽게 사용하고 운영할 수 있다. 일반적으로 유니버셜 로봇을 사용하려면 관련 학위나 높은 수준의 기술을 가져야 한다고 생각하는데, 협동로봇은 이러한 오해를 불식시킨다.

협동로봇은 스마트폰처럼 익숙한 유저인터페이스를 제공하기 때문에 사용이 편리하다. 간단한 교육을 통해 누구나 로봇을 다룰 수 있다.

로봇은 안전하지 않다

기존 로봇들은 안전 측면에서 낙제 점수를 받았었다. 위험성 때문에 일부 직원만 로봇을 다룰 수 있도록 하고 설치 장소는 출입을 금지했다. 기업들은 관련 사고로 심각한 인명피해, 막대한 재정적 손실을 입기도 했다.

협동로봇은 이러한 위험성을 제거하고, 내부 센서를 통해 상태를 모니터하는 등 안전 수준을 유지할 수 있도록 설계됐다. 때문에 협동로봇은 별도의 공간에 분리하지 않고 이용할 수 있다.

설치 시간이 느리다

이전에는 로봇자동화 시스템을 설치하는 데 몇 개월이 걸렸었다.

협동로봇은 설치 시간을 크게 단축했다. 수행 작업에 따라 빠르면 몇 분, 최대 몇 시간이면 설치를 완료할 수 있다. 로봇 조작 및 설정 방법에 대해 직원 교육을 진행할 수 있다.

로봇은 보기에 안 좋다

이전의 로봇은 대형 금속 기계로 외관상 위압감을 줄 수 있어 공장 한 구석에 분리 배치됐다.

협동로봇은 소음없이 정확하고 신속하게 작업을 처리할 뿐 아니라 작업 공간의 분위기를 해치지 않도록 미적으로 설계됐다.

결론

유니버셜 로봇스(Universal Robots)은 산업을 선도하는 협동로봇 제조업체로 로봇 자동화에 대한 부정적인 인식을 바꿔가고 있다.

이 뉴스는 토큰포스트의 보도 기사가 아닌 기업·기관·단체가 토큰포스트를 통해 배포한 보도자료입니다.

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전체댓글 [10]
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  • 지식노동자
  • 2020.03.16 10:27:24
감사합니다.
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  • jjangdol69
  • 2020.03.16 08:35:05
잘보고갑니다
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  • 더나세
  • 2020.03.16 06:35:50
감사합니다
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  • 구리구리
  • 2020.03.16 05:18:32
감사합니다
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  • diusna
  • 2020.03.13 19:10:04
뉴스 고맙습니다
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  • Beaver
  • 2020.03.13 17:17:14
사용자가 삭제한 댓글입니다.
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  • Coinomy
  • 2020.03.13 15:14:55
인건비의 상승은 앞으로 무인공장, 스마트팩토리 실현을 앞당겨야 할 필연성으로 부각되고 있으니 앞으로 로봇 상호간의 협업 시스템은 스마트 팩토리의 핵심이 될 것으로 예상해 보게 됩니다.
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  • 지식노동자
  • 2020.03.13 12:53:02
감사합니다.
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  • cryptoworld
  • 2020.03.13 00:25:24
굿뉴스 감사합니다
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  • Beaver
  • 2020.03.12 23:54:28
잘 읽었습니다.
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