하이브리드 조립시스템용 사람·로봇 배분방법
더 높은 비용효과와 유연한 생산방식을 위한 글로벌 제조환경
기술의 급속한 발전과 수요자요구의 다양한 변화추세에 따라 새로운 제품들이 끊임없이 시장에 출현하고 있고, 출하량 변동도 심하다. 따라서 제품생산시스템의 유연성과 로봇의 생산성, 사람의 유연성을 최대한으로 활용해야 할 필요성이 높아졌다. 최근 제조프로세스에서 사람과 로봇관련 기술개발을 보면, 로봇이 사람과 공동작업장 내에서 협력하면서 작업할 수 있음을 보여준다. 본 내용에서는 이러한 하이브리드 조립시스템에서 사람과 로봇의 배분방법, 그리고 사람과 같이 조립하는 로봇개발 현황을 살펴본다.
사람과 로봇이 공존하는 조립시스템 현장이 다가오다
사람·로봇 협력시스템은 사람, 로봇, 프로세스, 가공물 간의 관계에서 4개의 유형, 즉, 독립된 작업, 동시작업, 공동작업, 협력 작업으로 구분된다. 사람과 로봇이 공존 협력하는 제조프로세스 환경에서 양자 간의 적절한 배분은 중요한 과제다. 자동화시스템은 제품모델들을 바꿀 때 이에 따른 추가투자가 필요하다. 이런 추가투자는 추가생산물량이 기대된다면 타당성이 인정되지만, 모델변화가 자주 일어나면 자동화시스템의 코스트 효과가 사라진다. 그러나 제품모델변화는 모든 생산프로세스에서 항상 변화를 필요로 하는 것은 아니며, 필요한 것은 프로세스의 특정 부분이다.
특정프로세스가 사람에 의해 수행되면 자동화시스템에 대한 추가투자는 코스트 감소 효과에 따라 감소시킬 수 있다. 사람과 로봇이 공동/협력 작업을 하는 하이브리드 조립시스템에서는 변화가 필요한 프로세스는 사람에게 배분되며, 반면에 로봇에는 제품변화에 많은 추가투자가 필요하지 않는 프로세스에 작업을 배분한다. 장래의 모델과 시장수요에 대한 변화를 예측할 수 있으면 전체 생산코스트를 최소화할 수 있는 사람/로봇의 배분계획을 만들어낼 수 있다. 그러나 문제는 미래변화의 불확실성이다. 따라서 여러 제품을 구성하는 모듈타입을 가정하고 미래를 예측하여 실행한다.
미래의 불확실성에 관해서는 복수의 제품모델변화 시나리오(모델변화 시나리오)와 제품생산규모변화 시나리오(생산량변화 시나리오)를 고려한다. 최종적으로 모델과 생산량변화 시나리오(변화 시나리오)를 조합하여 전체생산코스트를 최소화하는 사람/로봇 배분계획을 만들 수 있다. 다음에 미래의 불확실성을 다루는 각 변화 시나리오의 발생확률을 고려하여 기대되는 전체 생산코스트를 최소화하는 배분계획을 선정한다.
- 전체생산 코스트의 최소화가 최우선
사람과 로봇에 대한 작업배분계획에서 가장 중요한 고려요소는 기대되는 전체생산코스트의 최소화이다. 시작단계에 선택된 초기배분 패턴에 대한 전체 생산코스트 기대치는 각 변화 시나리오에 대한 전체 생산코스트를 합산해서 얻을 수 있다. 또한 모든 가능한 초기배분패턴들을 동일하게 평가하고, 기대되는 최소의 생산코스트를 나타내는 값을 선택하면 미래모델과 생산량변화에 가장 적합한 사람/로봇의 초기배분 패턴을 결정할 수 있다.
전체 생산코스트는 로봇의 노동코스트와 구매코스트의 합으로 계산된다. 노동코스트는 모든 생산프로세스의 가동을 위해 필요한 전체 작업자 시간에 기초하고, 각 프로세스의 가동시간은 MTM(Methods-time Measurment; 동작시간 분석법(PTS법)의 하나로서 작업의 표준시간을 정하는 기법)으로 추정한다. 또 로봇의 구매코스트는 특정 작업시간 내에 주어진 프로세스를 완성하는데 필요한 로봇대수로, 로봇가동시간은 동작, 집기, 조립시간으로 추정한다.
하이브리드 조립시스템은 글로벌경쟁 환경에서 성장이 필요하며, 제조업체들은 비용효과가 더욱 높고, 유연한 생산방식이 요구된다. 이 기법의 효용성은 비교적 간단한 컴퓨터 시뮬레이션 예를 통해 검증할 수 있다. 향후 실제스케일에 적용할 수 있는 최적 알고리즘 개발이 필요하다.
케이블처럼 유연한 부품까지 조립하는 로봇까지 개발
일본에서는 케이블과 같은 유연한 부품을 집어서 그 끝에 있는 커넥터를 삽입하는 기능을 갖고 있는 다축 로봇을 소개해 눈길을 끌었다. 이 로봇은 조립시스템(셀 생산시스템)의 플로토타입으로 개발되었는데, 2대의 6축 로봇에 유연한 부품을 고속으로 인식하는 3차원 센서, 커넥터나 볼트의 삽입 상태를 정확히 인식하는 포스센서 등 독자적으로 개발한 디바이스를 조립하여 기존의 사람 손에만 의존하던 셀 생산과 동등한 시간에 조립할 수 있게 했다.
플로토 타입에서는 기판 사이를 케이블로 접속하고 커버를 볼트로 고정하는 모터용 앰프를 조립했다. 낱개로 쌓여있는 케이블을 꺼내서 한쪽 끝에 달려있는 커넥터를 정해진 케이스에 고정하고 놓여있는 첫 번째 기판에 삽입한후, 두 번째 기판을 첫 번째 기판 위에 볼트로 고정하고, 다른 한쪽 끝에 달려있는 커넥터를 삽입한다. 마지막으로 커버를 덮고, 볼트를 체결하는 공정이다. 케이블은 우선 첫 번째 로봇(로봇A)에서 낱개로 쌓여있는 케이블을 꺼내서 치구에 장착하고, 두 번째 로봇(로봇B)에서 기판에 커넥터를 삽입하면 완료된다.
3차원 센서는 로봇A의 끝 및 케이블을 꺼내는 작업을 하는 곳에 가까이 설치되어 있다. 근적외선 광을 카메라로 촬영하여 3차원 형상을 인식함으로써 위치 정확도 1mm, 분해능 0.5mm의 성능을 갖고 있으며, 인식에 걸리는 시간도 1초 이내로 짧다. 게다가 로봇 끝부분에 장착하기 위해 센서본체의 부피는 30ml, 질량은 약 500g로 가볍고 작게 만들었다. 우선 로봇A에 부착된 센서로 하나씩 쌓여있는 상태의 케이블을 인식하고 커넥터에서 조금 떨어진 케이블 부분을 로봇A의 손으로 잡는다. 다음으로 케이블을 잡은 상태(커넥터의 방향 등)를 확인하기 위해 커넥터 부분을 정치센서 앞으로 가지고 간다. 거기서 확인된 정보에 따라 치구에 커넥터를 장착한다. 다른 쪽 커넥터를 치구에 장착한 후에는 케이블을 따라가듯이 하면서 다른 쪽 커넥터를 찾고, 마찬가지로 정치센서로 확인한 후에 치구에 장착한다.
로봇B에서는 치구에 장착된 케이블을 기판에 장착한다. 치구에서는 커넥터의 위치나 방향이 분명하기 때문에 로봇B는 커넥터를 곧바로 잡을 수 있다. 커넥터의 실제 삽입동작이 시작되기 전, 즉 공간을 이동하기만 하고 있을 때는 속도를 높이는 등 작업시간을 단축할 수 있도록 제어 파라미터를 전환하는 방법을 사용하고 있다. 포스 센서는 스트레인 게이지가 아니라 광센서를 사용하기 때문에 새로운 구조를 연구하여 원가를 절감하고 있다. 케이블을 끄집어낼 때의 낙하나 커넥터와 볼트의 삽입 에러의 인식 및 자동복구 기능도 갖고 있다. 각각 3차원 센서와 포스 센서에서 나온 정보를 활용하여 장시간 자동운전에 의한 작업 효율을 높이고 있다. 이 로봇의 개발사는 3차원 센서나 포스센서, 이들을 조합한 제어기술 등을 컴포넌트 부품으로 실용화할 계획을 밝혔다. 현시점에서 조립에 필요한 시간은 사람 손으로 셀 생산과 동등하다는 것을 확인했으며, 원가 측면의 검증이 향후 과제이다.
