▲ 새로운 영역에서 로봇의 도입이 늘고 있다. 감염병의 확산은 소독 로봇의 도입 확산을 가져왔다(사진=블루보틱스)

국제로봇연맹(IFR)은 2022년 로봇 트랜드 ‘톱 5‘를 16일(현지 시각) 발표했다.

IFR에 따르면 지난 2015년부터 2020년까지 전세계 산업용 로봇의 가동대수는 연평균 13%의 성장률을 보이면서 300만대에 달한 것으로 집계됐다. 밀턴 게리 IFR 회장은 “로봇 자동화를 위한 전환(트랜스포메이션)이 전통 산업과 새로운 산업에서 점점 속도를 내고 있다. 더 많은 회사들이 로봇기술이 자신들의 사업에 제공하는 수많은 이점을 깨닫고 있다"고 말했다.

IFR이 발표한 2022년 로봇 트랜드 톱5를 살펴본다.

1. 새로운 산업에 채택되고 있는 로봇

새로운 산업 영역에서 로봇이 빠르게 채택되고 있다. 소비자들의 행동은 기업들이 제품과 배송의 개인화에 대한 요구를 해결하도록 만들고 있다.

감염병의 대유행이 초래한 전자 상거래 혁명은 2022년에도 더욱 가속화될 것이다. 불과 5년전만 해도 존재하지 않던 산업 영역에서 전세계적으로 수천대의 로봇이 설치되고 있다. 소매업이나 음식점 등 서비스업 종사자에 의존하는 업종은 인력을 채용하는 데 어려움을 겪고 있다. 우리는 고객 니즈를 충족시키기 위해 이들 업종을 중심으로 자동화에 투자하는 모습을 기대하고 있다. 배달과 물류, 건설, 농업과 같은 비교적 새로운 로봇 산업들이 점점 더 발전하는 기술의 혜택을 받고 있다.

2. 점점 더 사용하기 쉬워지는 로봇

로봇을 기술적으로 구현하는 것은 매우 복잡한 작업이다. 하지만 새로운 세대의 로봇들은 사용하기 쉽다. 간단한 아이콘 구동 방식 프로그래밍과 보다 편리하게 로봇을 조작할 수 있는 사용자 인터페이스에 대한 분명한 추세가 있다.

로봇기업과 제3의 공급기업들은 로봇의 기능 구현을 위해 하드웨어 패키지를 소프트웨어와 함께 번들링해 제공하고 있다. 이같은 추세는 간단해 보이지만, 완벽한 생태계에 초점을 맞춘 로봇 기술의 운영에 드는 노력과 시간을 줄여주고, 엄청난 가치를 추가할 것이다.

저비용 로봇도 쉬운 설치가 가능해지고, 로봇 공급업체들은 그리퍼, 센서, 컨트롤러와 결합된 표준 프로그램을 제공한다. 앱스토어는 다양한 애플리케이션을 위한 프로그램 루틴을 제공하고, 저비용 로봇 배치를 지원한다.

3. 로봇과 인간의 새로운 기술 습득(upskilling)

차세대를 위한 로봇·자동화 분야 기초교육이 조기에 필요하다는 정부, 산업협회, 기업의 목소리가 높아지고 있다. 데이터 중심의 생산라인으로 가기 위해선 교육과 훈련이 중요하다. 사내 근로자 교육 외에도 외부 교육 경로를 통해 직원 학습 프로그램을 강화할 수 있다. ABB, 화낙, 쿠카, 야스카와 등 로봇 제조업체들은 매년 30개 이상의 국가에서 3000~1만명이 참여하는 로봇 교육과정을 운영하고 있다.

로봇공학은 공장 노동자들의 직업 프로파일을 더욱 좋게 변화시키고 있다. 최근 ’거대한 사퇴(Great Resignation)‘라고 불리는 현상에서 볼 수 있는 것처럼 사람들은 경력을 쌓을 수 있는 현대적인 환경에서 일하고 싶어한다. 로봇기술에 대한 새로운 교육 기회는 기업과 직원 모두에게 '윈-윈 전략'이될 것이다.

4. 안전한 생산 수단으로서의 ’로봇’

무역 긴장과 코로나19로 인해 제조업이 고객에게 더 가까이 다가가고 있다. 공급망 문제를 해결하기위해 기업들은 자동화와 함께 ‘니어쇼어링(nearshoring, 고객과 가까운 곳에 생산시설을 구축하는 것)’을 해결책으로 모색하고 있다.

미국의 통계는 자동화가 비즈니스 복귀에 얼마나 도움이 되는지를 보여준다. 미국 첨단자동화협회(A3·Association for Advancing Automation) 자료에 따르면 2021년 3분기 미국의 로봇 주문량은 전년 동기대비 35% 증가했다. 주문의 절반 이상이 비자동차 부문에서 이뤄졌다.

이러한 기록적인 성장은 로봇뿐만 아니라 머신비전, 동작제어 및 모터 분야에서도 일어나고 있다. 감염병의 대유행과 공급망의 파괴 등이 이 같은 분야의 투자를 정당화하고 있다고 수잔 비엘러 IFR 사무총장은 말했다.

5. 디지털 자동화를 지원하는 ‘로봇‘

2022년 이후에는 데이터가 미래 제조를 가능하게 하는 핵심 요소라는 인식이 뚜렷해질 것이다. 생산자는 자동화된 공정에서 수집된 데이터를 분석해 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 것이다.

로봇이 AI를 통해 작업을 공유하고 학습할 수 있게 되면서 건설 현장, 식음료 포장시설, 헬스케어 연구소 등 새로운 환경에서도 보다 쉽게 지능형 자동화를 채택할 수 있게 됐다. 로봇을 위한 AI가 보다 성숙해지고, 학습하는 로봇이 주류로 부상하고 있다.