제조업체가 로봇 공학의 발전에 보조를 맞출 수 있는 방법

Protolabs는 아이디어를 현실로 전환하기 시작하면서 제조 산업이 직면한 과제와 기회를 강조하는 '2023년: 로봇공학 제조 현황 보고서'를 발표했습니다. Protolabs의 EMEA 클라이언트 프로그램 관리자인 Stephen Dyson이 앞으로 일어날 일을 자세히 살펴봅니다.

제조업 곳곳에서 혁신이 일어나고 있습니다. Industry 4.0이라는 용어가 처음 등장한 이후 제조는 센서, 인터넷 연결 장치, AI 및 사이버 물리 생산 시스템(CPPS)이 모두 작업 현장에 배치되는 등 급속한 디지털 혁신을 겪었습니다. 로봇의 활용도 눈에 띄게 늘어났다.

링크를 클릭하면 2023년 로봇공학 제조 현황 보고서를 다운로드할 수 있습니다.

역사적으로 로봇 공학은 주로 산업 환경에 배치되었지만 하드웨어와 소프트웨어의 발전 덕분에 새로운 영역에서도 로봇 공학이 등장하는 것을 목격하고 있습니다. 실제로 지난 10년 동안 로봇 공학은 증강 수술과 노인 간호부터 수색 및 구조 임무는 물론 수로와 같은 까다로운 환경을 모니터링하는 데 이르기까지 모든 분야에서 역할을 수행해 왔습니다.

새로운 재료의 가용성으로 인해 제공되는 기회에 힘입어 채택 속도가 가속화되고 있습니다. 업계 핵심 기업의 통찰력을 포함한 Protolabs의 연구에 따르면 거의 1/3이 신소재가 향후 5년 동안 제조 분야에서 로봇 공학이 사용되는 방식에 가장 중요한 영향을 미칠 것이라고 믿고 있는 것으로 나타났습니다. 예를 들어 섬세하고 부패하기 쉬운 품목을 잡을 수 있는 유연한 소프트 그리퍼는 농업 및 식품 산업을 위한 다양한 응용 분야 개발로 이어질 수 있습니다.

그러나 신소재는 혁신을 위한 풍부한 기회를 제공하지만 어떻게 사용될 것인지 고려하는 것이 중요합니다. 이는 부품 제조 방법에 영향을 미치기 때문입니다. 재료의 가용성도 고려 사항입니다. 공급 부족으로 인해 개발 주기가 느려질 가능성이 있기 때문입니다. 이는 업계에서도 분명히 인식하고 있는 사실이며, 설문조사 응답자의 4분의 1 이상(27%)이 재료 공급망이 혁신에 대한 가장 심각한 장벽이라고 답했습니다.

공급망은 신소재 및 제품 개발에 대한 전문 지식과 역량을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 많은 제조업체는 혁신을 수용할 수 있는 방법과 위치에 대해 더 나은 결정을 내리기 위해 파트너와 더욱 긴밀하게 협력하고 있습니다.

디자인과 프로토타이핑은 협업이 이루어지는 두 가지 영역입니다. 제조업체는 디지털 제조 파트너와 협력하여 빠르고 비용 효율적인 옵션에 액세스하여 테스트하고, 반복하고, 다시 테스트할 수 있습니다. 그런 다음 해당 파트너와 협력하여 다양한 단단하고 부드러운 재료를 사용하여 부품을 제조할 수 있습니다.

변화는 항상 명확하게 계획된 경로는 아니며, 종종 진보를 위해 뒤로 돌아가는 것을 의미할 수 있는 일련의 작은 단계입니다. 위의 소프트 그리퍼 예와 같은 새로운 부품을 설계할 때 원하는 재료로 적절한 가격에 제조할 수 있는지 여부를 아는 것이 중요합니다. 제조 옵션을 고려할 때 전체 비용, 최소 주문 수 및 속도도 중요하며 재료 선택에 영향을 미칠 수 있습니다.

이 프로세스에 소요되는 시간과 비용을 최소화하는 것은 매우 중요합니다. 반복 설계 또는 제조를 위한 설계(DFM) 접근 방식이 도움이 될 수 있습니다. 즉, 실제 프로토타입이 제작되기 전에 설계를 다듬는 것입니다.

자동화된 설계 분석의 피드백을 통해 조직은 단일 부품이 제조되기 전에 내부적으로 공유할 수 있는 여러 반복을 거칠 수 있습니다. 제조 전에 특정 영역을 재설계해야 하는지 여부를 강조하고 재료 선택, 가용성 및 수량이 가격에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 보여줄 수 있습니다.

제조업체는 프로토타입 단계에서도 전문 지식을 활용해야 합니다. 어떤 경우에는 동일한 재료를 사용하거나 최종 제품에 가까운 재료를 사용하는 것이 필수적일 수 있습니다. 또는 초기 반복 및 테스트를 위한 저렴한 재료가 좋을 수도 있습니다. 테스트를 위해 더 적은 양의 부품을 생산하기 위해 보다 비용 효율적인 제조 공정을 사용하는 것도 가능할 수 있습니다. 핵심은 가장 쉬운 솔루션이 아닌 최상의 솔루션을 찾는 것입니다.