제조 공장의 어느 금요일 밤입니다. 생산 기계의 센서를 모니터링하는 컴퓨터를 감독하는 업무를 담당하는 Lauren은 막 근무를 시작했습니다.
Lauren은 책상에 편히 앉아 기계 텔레메트리를 보여주는 여러 개의 화면을 보면서 자신의 업무가 매우 지루하다고 생각합니다. 그러나 Lauren은 모든 기계를 직접 점검해야 했던 시절에 비하면 업무가 더 예측 가능하고 편안해져서 좋습니다.
그때 알람이 울립니다. 장비 센서가 갑작스러운 압력 손실을 보고했습니다. 이제 Lauren은 누출 가능성을 확인하기 위해 기계를 육안으로 점검해야 합니다. 점검을 위해 Lauren은 안전모와 고글을 쓰고 공장 바닥을 돌아다니며 자세히 살펴봐야 합니다. Lauren은 금요일 밤 근무 중 이런 일을 하게 될 줄 몰랐습니다. 그리고 더 흥미롭고 기술적인 다른 일을 찾아야 하는지 생각하게 됐습니다.
Lauren만 이런 상황에 놓여 있는 것은 아닙니다. 제조 기업들은 Lauren과 같은 유능한 직원을 유치하고 유지하는 데 문제를 겪고 있습니다.
오늘날의 산업 생산 라인은 자동화와 기계 텔레메트리 등 기술을 매우 많이 활용하므로 24시간 모니터링이 필요합니다. 이 모든 데이터는 클립보드 또는 태블릿을 사용하여 누군가 수작업으로 수집하거나 장비 자체에 설치된 수백 또는 수천 개의 센서로 수집해야 합니다. 그 다음, 이 데이터를 수동으로 분석하거나 자산 모니터링 시스템을 통해 분석해야 합니다. 그러나, 이러한 자동화에도 불구하고 누출과 같은 문제를 찾아내고 해결해야 할 때 Lauren과 같은 직원은 여전히 위험한 상황을 감수해야 하는 경우가 많습니다.
산업의 딜레마
Henry Ford가 공장 생산 라인에서 최초의 Model T 자동차를 생산한 이후 산업 시설은 계속 진화해 왔습니다 오늘날, 자동화와 로봇은 공장 현장에서 일반적으로 사용됩니다. 그러나 제조업자와 기타 공장 운영자는 공장이 계속 운영되도록 하기 위해 이러한 기계를 유지보수하고 수리해야 합니다. 이를 위해 끊임 없이 데이터를 수집하고 분석해야 합니다.
모바일 로봇 공학 분야의 글로벌 선도 기업인 Boston Dynamics의 비즈니스 개발 부문 부사장인 Michael Perry는 문제를 이렇게 설명합니다. “기존 로봇을 활용한 자동화는 현장의 복잡성과 규모 때문에 성공하지 못했습니다. 이러한 현장은 공간이 협소하고 계단이 있고 바닥이 평평하지 않기 때문에 트랙을 따라 움직이는 바퀴가 달린 로봇에게 제약을 줄 수 있습니다. 지능과 연결이 된 경우 데이터 수집 로봇이 가장 유용합니다. 단지 컴퓨팅을 수행하는 것이 아니라 현장의 상황과 현장의 모든 데이터를 처리하는 주체 사이의 통신까지도 수행하는 지능 말입니다.”
시간이 흐르면서 기업들은 대체로 기계가 생성하는 데이터를 수집하고 분석하기 위해 두 가지 방법 중 하나를 채택했습니다. 그 중 더 전통적인 방법은 공장 전체에서 정기적으로 기계의 판독값을 기록하기 위해 기술자를 보내는 것이었습니다. 기계에서 1년에 한 번만 문제가 발생할지라도, 경미한 문제가 주요 장애로 악화되기 때문에, 기술자는 이를 사전에 발견하기 위해 매일 또는 매주 기계가 보내는 데이터를 기록해야 합니다. 그리고 작업자가 위험하거나 시끄러운 환경에서 장비를 유지보수하고 고쳐야 하는 경우도 있습니다.
또 하나의 방법은 장비에 센서를 설치한 다음 자산 관리 애플리케이션으로 센서 데이터를 수집하고 분석하는 것입니다. IBM은 클라우드에 저장되는 이러한 센서 데이터를 분석하기 위해 IBM® Maximo® Application Suite를 설계했습니다. 그러나 제조 기업은 먼저 장비를 갖추는 데 드는 높은 비용에 직면하게 되고, 그 다음 데이터를 저장하는 데 추가 비용이 발생하며, 마지막으로 데이터를 분석하기 위한 솔루션을 구입해야 합니다. 이러한 이유 때문에 소규모 기업은 완전한 기계화를 엄두도 못내는 경우가 많습니다.
IBM Research®의 DE Research Cognitive IoT Solutions의 디렉터인 Nancy Greco는 이렇게 설명합니다. “엣지 기반 센서는 엄청난 양의 데이터를 생성하며 이러한 데이터는 클라우드로 갑니다. 제조업자는 클라우드 청구서를 보면서 모든 것에 문제가 없다고, 잘못된 것이 없다고 데이터가 말하고 있는 데 이렇게 많은 비용을 지출해야 하는 이유가 뭔가를 생각하게 됩니다.”
또다른 해결책은 장비를 정기적으로 점검하도록 설계된 로봇을 보내어 텔레메트리 기계로부터 데이터를 수집하는 것입니다. 이러한 아이디어에 힘입어 Spot이 탄생했습니다. Spot은 Boston Dynamics가 만든 개와 같이 생긴 로봇입니다. Spot은 사람이 갈 수 있는 곳이면 어디든 갈 수 있고 데이터를 더 자주, 더 정확하게 수집합니다. 그러나 카메라와 다른 센서들이 있어도 Spot은 혼자서 데이터를 해석하지는 못합니다. 그래서 데이터 분석이 필요합니다. Spot이 이상을 파악하면 그 문제를 해결하기 위해 인간이 개입해야 합니다.
모바일 로봇 + AI
IBM과 Boston Dynamics는 이런 질문을 해보았습니다. 공장 데이터를 엣지에서 안전하게 수집하고 분석할 수 있을까? 이 두 회사는 장비를 모두 설치하는 데 필요한 요구 사항과 관련 비용을 줄이면서 직원이 데이터를 직접 수집하거나 위험하게 공장 바닥을 돌아다닐 필요가 없게 만들 수 있을까요? 이에 대한 답은 확실히 “예”였습니다.
Boston Dynamics와 IBM은 두 회사의 기술을 함께 활용하여 Spot을 위한 AI 기반 솔루션을 만들고 있습니다. “Boston Dynamics와 IBM은 이와 같은 데이터 수집 및 데이터 인텔리전스 문제를 해결하고자 머리를 맞댔습니다.”라고 Perry는 말합니다. “두 회사 모두 고객으로부터 같은 질문을 받고 있었습니다. 그 질문은 ‘이렇게 복잡한 산업 현장에서 일어나는 일을 어떻게 하면 실제적이고 사실적으로 파악할 수 있을까요?’였습니다.”
Spot을 사용하자 장비마다 센서를 부착할 필요가 없어졌습니다. 이제 IBM은 AI와 Maximo 솔루션의 강력한 기능을 Spot에 추가하여 엣지에서 분석을 실행하고 있습니다. IBM의 지원 덕분에 Spot은 장착된 카메라와 센서를 통해 "보이는 정보"를 해석할 수 있습니다. 로봇 안에서 실시간으로 분석이 이루어지므로 별도의 클라우드에 데이터를 저장하고 분석할 필요가 줄어듭니다. Spot은 IBM AI@Edge Hybrid Cloud 전략을 확장한 것입니다.
“Spot은 사용자가 가야 하는 곳이 어디든 분석 기술을 탑재하고 돌아다니는 엣지 디바이스가 됩니다.”라고 Greco는 말합니다. “Spot은 협소한 공간에도 들어갈 수 있고, 계단을 오를 수도 있습니다. 그리고 돌아다니며 모든 분석 정보를 제공할 것입니다."
맞춤화 가능성이 뛰어난 최적화된 AI 모델이 단지 문제를 찾아낼 뿐만 아니라 이상을 탐지하고 즉시 시정 조치를 시작할 수 있도록 Spot을 지원합니다. Perry는 “Spot은 현장을 돌아다니면서 문제를 파악하고 Maximo를 사용하여 해결을 위한 다음 조치를 알려주는 작업 지시서를 자동으로 생성합니다.”라고 말했습니다.
IBM은 Boston Dynamics와 AI 기능이 적용된 Spot이라는 공동 오퍼링을 만들기 위해 Maximo 외에도 자산 관리, AI, 5G 기술 분야에서 쌓은 폭넓고 심층적인 경험과 전문성을 활용합니다.
IBM Consulting의 컨설턴트들은 Boston Dynamics에 실행 및 지원 서비스를 제공하고 있습니다. IBM Consulting은 또한 고객의 특정 요구 사항을 충족하기 위해 산업 컨설팅도 제공합니다. 마지막으로, Red Hat® 기술을 사용하므로 하이브리드 클라우드 환경에서 비용 효율적인 방식으로 분석을 즉시 활용할 수 있습니다.
Perry는 두 회사의 관계를 이렇게 설명합니다. “Boston Dynamics는 로봇 플랫폼인 Spot의 이동성과 유연성을 제공하고, IBM은 Spot이 수집하는 데이터를 이해하기 위해 시스템의 지능을 제공합니다.”
사람이 갈 수 없는 곳에도 가는 로봇
어느 산업 고객이든 생산 라인을 계속 가동해야 수익을 낼 수 있습니다. 무엇보다도, Spot이라는 공동 오퍼링은 이상을 탐지하는 데 소요되는시간을 단축시킵니다. 이상이 치명적인 문제가 되기 전에 발견합니다. 그리고 Spot은 모든 규모의 기업을 위해 이러한 작업을 수행할 수 있습니다. 따라서 장비를 100% 구축할 수 없거나 클라우드 스토리지에 드는 비용을 감당할 수 없는 소규모 시설도 Spot이 제공하는 이동식 계측의 이점을 활용할 수 있습니다.
“우리 회사의 고객은 위험을 줄일 수 있는, 즉 기계가 중단되지 않도록 하는 저렴한 방법이 필요했습니다.”라고 Greco는 말합니다. “이제 이러한 고객은 계측을 줄이고, 데이터 이동과 레이턴시를 줄이고, 데이터 보안을 향상하면서 저렴하게 이러한 목표를 달성할 수 있습니다.”
내장된 IBM Maximo 분석 기능 덕분에 Spot은 장비 가동 시간을 늘리는 데 도움을 줄 수 있습니다. Spot은 이상을 찾아낼 수 있을 뿐 아니라 가능한 원인과 해결책을 제시할 수 있습니다. Spot은 중대한 문제에 대한 작업 지시서를 생성하거나 경미한 문제를 다시 살펴볼 수 있습니다. “IBM 서비스에 연결된 Spot은 고객이 장기간 이러한 자산을 실행할 수 있도록 많은 통찰을 제공하고, 고객이 자산을 계속 가동할 수 있도록 문제가 발생하기 전에 문제의 소지를 파악하고 다운타임을 방지할 수 있습니다.”라고 Perry는 말합니다.
Spot의 역할은 기존 작업자를 대체하는 것이 아닙니다. Spot은 사람의 안전을 유지하고 효율성을 높이기 위해 제작되었습니다. Lauren은 누출 가능성을 직접 점검할 준비를 하는 대신 Spot을 보내어 점검을 수행하고 필요에 따라 유지보수 작업을 예약할 수 있습니다. 주인의 효과적인 작업 수행을 돕기 위해 주인이 갈 수 없는 곳으로 가는 수색구조견처럼, 민첩하고 이동 가능한 Spot은 오늘날 화학물질 또는 소음 또는 기타 위험 요소 때문에 작업자가 가지 못하는 위험한 환경에 진입할 수 있습니다.
문제를 찾고 해결하기 위해 Spot을 사용해도 작업자를 대체하지는 못합니다. 그러나 Spot은 기업이 작업자의 스킬을 더 효과적으로 활용할 수 있는 역할로 인력을 배치할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다. Greco는 수색견이 주인과 함께 협력하듯이 Spot도 인간과 협력하므로 Spot을 협동 로봇(“co-bot”)이라고 부릅니다. Lauren과 같은 기술자는 이제 Spot을 사용하고 Spot이 공장을 돌아다니며 문제를 해결하도록 교육할 수 있습니다. 아니면, Lauren은 이 제조 기업이 인력을 배치하지 못한 다른 중요한 첨단 기술 직무로 이동할 수도 있습니다.
“지루하고 하찮은 작업을 수행하느라 시간과 에너지를 쏟고 건강까지 위협하는 것보다는 사람의 능력을 문제 해결에 활용하는 것이 더 낫습니다.”라고 Perry는 말합니다. “이제 이러한 일상적이고 반복적인 작업 중 일부, 위험한 환경에서 수행되는 작업 중 일부를 Spot이 해결하도록 하고 인간은 자유롭게 가치가 더 큰 교육을 받을 수 있는 기회가 왔습니다.”
IBM과 Boston Dynamics가 AI 기능을 탑재한 Spot를 더 발전시키고 있는 요즘 이 두 회사는 기대감을 감출 수가 없습니다. IBM 전역에서 여러 팀이 Spot과 IBM 분석을 활용하여 이점을 실현할 수 있다고 생각되는 사용 사례를 이 프로젝트를 진행 중인 팀에게 제공하고 있습니다. IBM은 Spot에 최신 기술을 제공할 수 있는 역량을 활용하여 IBM과 Boston Dynamics의 고객에게 최대의 가치를 실현하기 위해 5G와 같은 분야에서 생태계 파트너와의 협력을 모색 중입니다.
Boston Dynamics은 계속 Spot의 역량을 강화할 것이고, IBM은 계속 더 정확한 모델을 구축할 것입니다. IBM Research는 Boston Dynamics와의 관계에 음향, 냄새, 조성 분석 등을 포함하는 지속적이고 새로운 분석 파이프라인을 제공할 것입니다.
Spot의 경우, “로봇과 지능의 결합이 혁신을 촉진하고 있습니다. 단지 세상을 감지하는 능력이 아니라 세상을 감지하고 세상과 상호작용하는 능력을 가져다 줍니다."라고 Perry는 결론지었습니다.
Boston Dynamics 소개
Boston Dynamics외부 링크는 로봇에게 가장 어려운 과제를 해결할 수 있는 이동성이 뛰어난 로봇을 개발하고 활용하는 글로벌 선도 기업입니다. 이 회사의 핵심 사명은 사회에 긍정적인 영향을 주도록 설계된 첨단 로봇을 만들고 제공하는 데 앞장서는 것입니다. 1992년에 설립된 Boston Dynamics는 MIT Leg Lab에서 분리된 회사로 Inc. Magazine’s Best Workplaces of 2020(Inc. Magazine 선정 2020년 최고의 직장)에 포함되었습니다.
Boston Dynamics 소개
Boston Dynamics외부 링크는 로봇에게 가장 어려운 과제를 해결할 수 있는 이동성이 뛰어난 로봇을 개발하고 활용하는 글로벌 선도 기업입니다. 이 회사의 핵심 사명은 사회에 긍정적인 영향을 주도록 설계된 첨단 로봇을 만들고 제공하는 데 앞장서는 것입니다. 1992년에 설립된 Boston Dynamics는 MIT Leg Lab에서 분리된 회사로 Inc. Magazine’s Best Workplaces of 2020(Inc. Magazine 선정 2020년 최고의 직장)에 포함되었습니다.
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2021년 5월 미국에서 제작.
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