일상 생활에서 활용되는 새로운 시나리오를 현실로 구현하는 로봇

[단독] 애써 영입했는데…삼성 AI·로봇 지휘할 인재 줄줄이 짐쌌다 2025.03.11 
https://news.koreadaily.com/2025/03/10/economy/economygeneral/20250310130053590.html

AI 에이전트로 변화하는 2025년 DX 전망 2025-01-13 
https://www.samsungsds.com/kr/insights/2025-dx-prospects.html

로봇이 삶에 녹아드는 세상을 준비하는 네이버1784
https://brunch.co.kr/@limpyojeong/70

S급 인재 영입은 갈수록 어려워진다는 거다. 

삼성전자가 추구하는 로봇은 제조, 리테일, 홈과 개인을 위한 로봇
결국 인간과 공존할 수 있는 지능형 로봇을 만드는 게 최종 목표

AI 중심의 혁신을 무리하게 추진하기보다는 AI 활용이 가능한 인재 육성, 데이터 거버넌스 개선, 교육 강화에 더 집중
디지털 트랜스포메이션(DX) → AI 트랜스포메이션(AX)

워크로드를 클라우드로 마이그레이션한다고 해서 항상 비용이 절감되지는 않으며, 
확장성을 개선하기 위해 일부 리팩토링이 필요한 경우가 많습니다.

AI 워크로드는 운영 복잡성 및 클라우드 비용을 늘리는 원인이 된다. 
따라서 비용과 복잡성의 미묘한 지점을 고려하지 않고 클라우드로 마이그레이션하는 일은 그만둬야 한다.

디지털트윈은 네이버가 국내 대기업 중 가장 발빠르게 대응하고 있다
실제 사물이나 시스템의 구조 등을 가상 세계에 동일하게 구현하는 기술

단순히 데이터들을 한곳에 모아 저장하는 것이 아니라,
저장된 데이터들이 사용자의 요구 사항에 맞게 효율적으로 처리되고 가공하는 기술이 요구된다

국내 디지털 트윈 시장은 격자 방식 95%, 입자 방식 5%가 점유하는 시장
입자 기반 시장이 확대되어야 한다

BMW는 엔비디아의 옴니버스(Omniverse)를 활용해 디지털 트윈 공장을 구축
전 세계 15개국 31개 공장과 거기에서 일하는 직원 및 내부 상황들을 옴니버스 가상공간에 완벽하게 구현
옴니버스 내의 가상 공장에서 차량 10종을 생산할 수 있고, 차량 1종당 수백 가지의 옵션을 선택할 수 있습니다
공장의 협동 로봇에게 실물 공장의 환경상의 변화를 가상 환경에서 학습시킬 수도 있습니다
옴니버스 플랫폼에서 수행한 모든 데이터를 실시간 수집 및 분석을 통해 공정 리드타임을 산출하고 불량률도 계산해 냅니다
유연성과 정밀도를 계산해 생산 효율성을 30% 이상 향상시킬 수 있었으며, 생산 다운타임 및 리소스 손실 또한 최소화하였습니다
2025년에 건설될 헝가리 데브레첸(Debrecen) 공장 개장 전에 디지털 트윈 기반의 가상 공장을 통해 차량 생산의 전체 공정을 미리 파악 가능했습니다
노이에 클라쎄는 디지털 퍼스트(Digital First)를 지향하는 BMW의 미래 전략이기도 합니다

유니레버의 세계 최대 세탁세제분말 공장에서는
마이크로소프트 애저(Azure)의 IoT 플랫폼에서 호스팅되며, IoT 및 인텔리전트 엣지(네트워크) 서비스를 사용하여 활성화
방대하게 수집되는 데이터를 애저의 확장성과 안정성이 보장되는 클라우드 환경에서 빠르게 처리할 수 있으며 
데이터 분석 및 AI 서비스와 긴밀하게 연계할 수 있습니다
공장 내 모든 단계의 프로세스에서 기계와 장비의 온도나 가동 속도 같은 자료를 IoT 센서로 데이터를 수집하고 
머신러닝 알고리즘을 사용해 패턴과 효율성을 분석 및 예측합니다
하루에 조치가 필요한 알람 수를 90%까지 줄여 공정 중단 및 제품 생산 시간을 최소화하고
2023년 4월, 액센츄어, 마이크로소프트와 협력을 통해 기존 온프레미스 기반 시스템들을 클라우드로 전면 마이그레이션하면서 
클라우드 기반의 플랫폼을 토대로 디지털 트윈을 좀 더 안정적으로 사용하면서 의사 결정을 가속할 수 있는 토대를 마련

디지털 트윈이 향후 제조업의 주요 방향이라는 것에는 누구도 이견이 없겠지만 
아직 디지털 트윈의 목적, 목표, 효과 등에 대해서는 의구심이 많은 것은 사실입니다
디지털 트윈 기술을 적용하는 것만으로는 성공적인 도입을 보장할 수 없으며,
이를 통해 얻고자 하는 목표를 분명하게 설정하여야 합니다
화려한 3D 그래픽에 치중할 필요 없이 데이터를 정확하게 수집하고 분석하는 것만으로도 디지털 트윈을 충분히 활용할 수 있습니다

로봇 전용 수직 이동 엘레베이터 '로보 포트'
수평 이동을 위한 단차 없는 바닥과 완만한 경사로 + 스스로 문을 여닫음
클라우드 기반 자동화 시스템

1784년 최초의 산업혁명이 일어난 년도
정자동 178-4번지
혁신을 현실로 

차가 무슨 생각을 하는지 몰라 불안하다
차량 천장에 향후 이동 경로를 실시간으로 보여주는 디스플레이 인터페이스 추가

이에이트의 특장점
1. 서비스 추가 및 확장성이 용이한 MSA 적용
2. 데이터 국제 표준 NGSI-LD를 적용
3. 대규모 스마트시티 디지털 트윈 플랫폼 채택 기술

입자방식이란?
기존 전산유체해석CFD를 이루는 격자 방식mesh과 다르게 입자 방식sph을 채택
전통적인 메시방식은 격자 생성 후 경계 조건이 진행 → 많은 시간과 노력
입자방식은 격자생성 불필요 → 효율적(계산 결과에 따라 입자가 이동)
각각 입자마다 물리량을 갖고 있어 자유로운 액체 해석에 최적합

DEM, discrete element method

자동화에서 자율화로(Automation to Autonomy)

국내의 경우 쿠팡이 아마존과 마찬가지로 물류로봇을 적극적으로 도입하고 있다. 
현재 쿠팡은 피킹로봇 AGV, 분류로봇 Sorting Robot, 무인지게차 등을 도입

기업들이 물류 로봇 도입을 주저하는 가장 큰 이유는 
‘초기 투자 비용 부담’과 ‘ROI(Return on Investment, 투자 대비 수익률)의 불확실성’이다. 

일부 기업이 성공적인 사례를 보였지만, 모든 기업이 동일한 성과를 보장받을 수 없다는 점이 부담으로 작용한다. 
특히 물류 자동화가 단기간 내 운영비 절감 효과를 보장하는 것이 아니라 
장기적인 관점에서 점진적으로 효율성을 높이는 방식이기 때문에, 

또한 물류현장과 로봇의 적합성 문제도 간과할 수 없다. 
일부 대형 물류센터는 24시간 운영되고 있지만, 보통의 물류센터는 하루 8~10시간 이내 운영되고 있다. 
이러한 환경에서 로봇을 효과적으로 활용하며 ROI를 확보하는 것은 쉽지 않다. 

특히 무인 로봇과 사람이 공존해야 하는 구조적 특성으로 인해 안전 문제가 발생할 가능성이 있으며, 
작업자들이 로봇을 이질적으로 받아들여 적극적으로 활용하지 않는 경우도 적지 않다. 
실제로 일부 기업에서는 도입된 로봇이 작업 현장에서 방치되거나 기대한 만큼 활용되지 못하는 사례

이와 함께 공간 제약 문제도 해결해야 할 과제로 남아 있다. 
중소형 물류창고의 경우, 로봇을 효과적으로 운영하기 위한 충분한 공간을 확보하기 어려우며, 
이를 위한 물류센터 구조 변경에도 추가 비용이 발생한다. 

단순히 특정 작업을 자동화하는 것이 아닌, 물류 프로세스 전체를 최적화하는 접근이 필요하다. 
피킹, 이송, 분류 등 개별적인 공정에 로봇을 도입한다고 해서 바로 인력 절감이나 생산성 향상을 기대하기는 어렵다. 

사람은 특정 공정만 수행하는 것이 아니라 다양한 역할을 수행하는 반면, 
로봇은 주어진 특정 기능만 수행하는 경우가 많기 때문이다. 

따라서 선·후행 공정을 포함해 전체적인 프로세스를 재설계하고, 
로봇이 기존 인력과 유기적으로 협업할 수 있는 체계를 마련해야 한다. 
이를 위해 로봇 도입 이전에 물류 컨설팅을 통해 최적의 자동화 방안을 수립하는 것이 중요하다.

이와 함께 기업들은 RaaS(Robot as a Service) 모델을 도입해 로봇을 직접 구매하는 것이 아니라, 
구독형 서비스를 이용해 비교적 비용 부담을 낮출 수 있다. 

현대오토에버는 ‘소프트웨어 정의 공장(Software Defined Factory, SDF)’을 실현하는 ‘네오팩토리(NEO Factory)’ 

생활 속 불편함을 도와주는 제품

삼성SDI는 배터리 형태를 제한된 공간에 최적화하는 동시에 
에너지 밀도를 향상시켜 출력과 사용 시간을 대폭 늘린 로봇 전용 고성능 배터리 개발

중국 베이징의 로봇 혁신 클러스터 이좡(E-town)에선 
세계 최초의 휴머노이드 로봇 하프 마라톤 대회가 열린다. 
휴머노이드 로봇과 일반 참가 선수들이 동일한 코스를 달리게 되는데, 
로봇은 3시간 30분, 일반 선수들은 3시간 10분 이내에 완주해야 한다. 
왜 로봇이 바퀴 없이 사람과 똑같이 뛰어서 마라톤을 완주해야 할까. 
사람의 개입 없이 사막을 완주해야 한다는 조건만 제시한 이 대회는
결과적으로 자동차의 발전이 아니라, 스스로 학습하고 판단하는 심층학습의 발전을 가속화시켰다.
[출처:중앙일보] https://www.joongang.co.kr/article/25319340

기술을 강조하지만, 기술 말고 생각해야 하는 것이 너무 많다

내가 여기서 충분한 기간 동안 뭔가 해볼 수 있다는 확신이 보상만큼 중요하다

삼성은 대기업이기 때문에 힘들다
장기적으로 필요한 인프라, 통합 등을 시도하면 사업부에서 '우리 목표 빵구나면 책임질 거냐'라고 반발한다