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테크놀로지

언제 어디서나 안전한 원격 접근 서비스, VSE(Virtual Support Engineer)

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로크웰 오토메이션이(www.rockwellautomation.co.kr)이 언제 어디서나 기기 정보에 접근하여 현장에 설치된 기기를 원격으로 안전하게 사전에 지원하는 서비스인 VSE(Virtual Support Engineer )를 제공한다.

Virtual Support Engineer (VSE)는 인터넷에 연결된 모든 기기에 빠르고 안전하게 연결을 수행하며, 특히 자산에 안전하게 접근함으로써 전송된 데이터의 보안을 유지하며 중요한 기기 정보에 접근할 수 있도록 만들어주는 서비스이다.

로크웰 오토메이션은 성능을 최적화하기 위해 IT 환경에 적합하고 안전한 원격 접근 환경을 제공해 기술 문제를 사전에 예방, 해결 정비 작업을 수행하며 기기의 설치 제품을 모니터한다. 그 결과 여러분의 고객은 시스템 가동 시간을 최대화 하고, 문제를 빠르게 해결하게 되며, 동시에 경쟁력 있는 가격으로 서비스를 제공할 수 있다.

이 기술은 고성능 보안 기기에서 작동 하도록 고안된 것으로, 고객의 기존 IT 환경을 수정할 필요가 없다. 고객의 방화벽을 통한 아웃바운드 전용 통신으로, 간편한 구성을 바탕으로 핵심 태그와 성과 지표를 모니터할 수 있어 적절한 가격과 보안을 고려한 업계 최상의 방법을 제공한다.

'Virtual Support Engineer(VSE)' 원격 모니터링 및 제어 솔루션

 

Virtual Support Engineer (VSE)는 로크웰의 Allen-Bradley® 200R Non-display 산업용 컴퓨터에서 실행된다. 이 컴퓨터는 최신 기술과 견고성을 바탕으로 소형 크기를 찾는 고객의 요구를 만족시키고 있다. 200R IPC는 소형 크기로 많은 공간을 필요치 않고, 모니터 뒤쪽에 Vesa 마운트로 장착할 수 있으며 DIN 레일 또는 기기 마운트를 사용해 컴퓨터를 기존 패널에 통합할 수 있도록 지원한다. VSE 표준형 제품을 200R에 설치하고 사용자 지정 설치 방법을 사용할 수 있도록 했다.

 

1. VSE 특징 및 장점

 

간편하고 안전한 연결

인터넷에 연결된 모든 기기에 빠르고 안전하게 연결할 수 있습니다. Virtual Support Engineer는 IT 업계에서 승인된 아웃바운드 전용 통신을 사용합니다. 또한 자산에 안전하게 접근함으로써 전송된 데이터의 보안을 유지하며 중요한 기기 정보에 접근할 수 있는 환경을 제공합니다.

 

실시간 알람

VSE는 기기에 문제가 발생하면 실시간 알람를 통해 이 문제를 알려 줍니다. 알람을 프로그래밍하여 이메일과 텍스트 메시지를 보낼 수 있고 귀사, 고객 또는 로크웰 오토메이션의 원격 지원 어플리케이션 엔지니어(Remote Support Application Engineer)에 전송되도록 사용자를 지정할 수도 있습니다.

 

데이터 수집 및 분석

VSE를 통해 고객 기기의 다양하고 유용한 알람 데이터와 분석 결과에 접근할 수 있습니다.

 

확장 가능한 비용 절감형 솔루션

로크웰 오토메이션은 원격 지원을 위해 간편한 확장형의 비용 절감 솔루션을 만들었습니다. DIN 레일이 장착된 소규모 공간에도 설치 가능하며 원격으로 구성된 인터페이스를 통해 간편하게 작업할 수 있습니다.

 

2. VSE의 기능

 

보안

• 고객의 표준 방화벽을 활용하여 공용 접근으로부터 장치 보호

• 특정 장치와 정보에 대한 접근 수준 설정 가능

• 원격 세션 기록

• 설비에서 전송될 수 있는 정보 지정 가능

• SSL(Secure Socket Layer) 프로토콜로 데이터를 암호화해 감청 방지

• 고객의 방화벽을 통해서만 아웃바운드 통신 허용 (VPN 아님)

• 엔드 유저의 접근 권한 지정

 

알람

• 서비스 센터용으로 개발된 GUI 인터페이스

• OPC 장치 알람의 빠른 매핑 디바이스

• 다양한 알람 범주 구성
원격 액세스에 대한 표준 기능과 프로그램 원격 편집

• 로크웰 소프트웨어를 추가할 필요없음

• 기타 솔루션은 VPN이 필요함

• 사용자 PC에서 RSLogix™ 및 RSLinx®를 사용해 프로그램 편집
로크웰 오토메이션 지원

• Virtual Support Engineer (VSE) 상태를 모니터하고 끊어진 경우 대응

• 필요한 업데이트와 패치 제공

• 빠른 재배치를 위해 설정 백업

• 로크웰 오토메이션 TechConnectSM Support팀의 연중 무휴 지원

 

아이씨엔 오승모 기자 oseam@icnweb.co.kr

 

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칼럼

엣지 노드와 센서 설계의 더 높은 수준을 요구하는 디지털 트위닝

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그림 1: 디지털 트윈(DT) 아키텍처는 IoT 아키텍처와 마찬가지로 엣지 노드 상의 센서, 게이트웨이 노드, 엔터프라이즈 노드로 이루어진다.

디지털 트윈 모델은 센서 설치와 관련하여 꽤 까다로운 요건들을 수반한다. 레거시 애플리케이션들은 특히 그렇다. 이에 따라 디지털 트윈 시스템 설계자는 최적의 솔루션을 구할 때까지 센서 성능과 대역폭 제한에 각별한 주의를 기울일 필요가 있다.

디지털 트윈(digital twins, DT) 모델이 제조를 비롯한 산업 분야로 빠르게 도입되고 있다. 사물인터넷(IoT)의 연결성과 저렴한 가격대의 센서를 사용할 수 있게 된 덕분이다. 하지만 디지털 트윈을 구현하려면 신호 체인의 모든 측면에서 더 높은 성능이 요구된다. 디지털 트윈을 적용하고자 하는 해당 장비 또는 그 가까이에 설치되는 엣지 노드의 경우는 특히 더 하다. 이 글에서는 센서와 엣지 노드 아키텍처에 대한 개요를 비롯하여, 엣지 노드의 중요성과 엣지 노드 통신에 대해서 설명한다.

 

센서와 엣지 노드 아키텍처
디지털 트윈 아키텍처는 3가지 차원의 IoT 아키텍처와 매우 비슷하게 닮았다(그림 1):

• 엣지 노드 – 엣지 노드 상의 센서들은 기능 유닛(산업용 로봇, 항공기 엔진, 풍력 터빈 등)의 동작에 대한 실시간 정보를 수집하고, 이 정보를 유선 또는 근거리 무선 통신망(LAN)을 통해서 전송한다.
• 게이트웨이 노드 – 게이트웨이 노드는 다양한 프로토콜을 사용하는 여러 개의 엣지 노드와 통신하고 이 정보를 취합해서 광역 통신망(WAN)으로 전송한다.
• 엔터프라이즈 노드 – 엔터프라이즈 노드는 게이트웨이 데이터를 수신하고, 디지털 모델을 적용하고, 그 결과를 통신한다.

정확한 모델과 고품질 데이터를 활용한다면 DT 모델을 통해 결함을 예측하고 효율을 높일 수 있을 뿐 아니라, 심지어는 가상이 아닌 실제 세계에서의 동작까지도 변경할 수 있다.

 

이러한 데이터 수집을 위해서는 엣지 노드가 핵심적인 역할을 한다. 실제 세계로부터 동작과 환경에 관한 데이터를 수집하는 센서와, 이렇게 센서들이 수집한 정보를 상위 레벨로 전송하는 통신 링크들이 엣지 노드에 포함되어 있기 때문이다.

 

엣지 노드의 중요성
DT는 물리적 기계를 가상으로 모델링하기 위해 실제 세계로부터 지속적으로 수집한 고품질 데이터를 필요로 한다. 그렇지 않다면 실제 세계와 가상 세계의 차이가 점점 더 벌어져, DT를 적용한 계산이나 예측이 쓸모 없어질 것이다.

그림 1: 디지털 트윈(DT) 아키텍처는 IoT 아키텍처와 마찬가지로 엣지 노드 상의 센서, 게이트웨이 노드, 엔터프라이즈 노드로 이루어진다.

그림 1: 디지털 트윈(DT) 아키텍처는 IoT 아키텍처와 마찬가지로 엣지 노드 상의 센서, 게이트웨이 노드, 엔터프라이즈 노드로 이루어진다. (이미지. 마우저 일렉트로닉스)

 

이러한 데이터 수집을 위해서는 엣지 노드가 핵심적인 역할을 한다. 실제 세계로부터 동작과 환경에 관한 데이터를 수집하는 센서와, 이렇게 센서들이 수집한 정보를 상위 레벨로 전송하는 통신 링크들이 엣지 노드에 포함되어 있기 때문이다. 또한 물리적인 프로세스까지 변경할 수 있는 DT 모델이라면 액추에이터도 엣지 노드에 포함된다.

센서 측정은 두 가지 범주로 구분할 수 있다:
• 동작 측정(기계 또는 장비의 물리적 동작): 장력, 속도, 유량, 변위, 토크, 동작 온도, 진동 등
• 환경 데이터(물리적 동작에 영향을 미침): 주변 온도, 기압, 습도 등

엣지 노드에는 다양한 형태의 센서들이 사용될 수 있다. 온도 센서, 압력 센서, 로드 셀, 가속도계 같은 다양한 센서들이 실제 세계의 특성을 측정하고 수치적 정보를 제공한다. 센서 퓨전 시스템은 여러 센서 측정 결과를 조합해서 단일 센서로는 할 수 없는 통찰을 제공할 수 있다. 카메라와 마이크로폰은 복잡하고 구조화되지 않은 정보를 사용해서 비디오 및 오디오 스트림을 발생시키므로 이를 해석하려면 별도의 프로세싱이 필요하다.

 

기존 장비를 개조할 때의 어려움

 

DT 설계는 실제 설치물을 위한 모델 역할을 하는 디지털 설계에서 시작한다. 따라서 실시간 데이터를 제공하는 센서들이 이 모델에 포함되어 최종 버전까지 계속해서 기능을 수행할 수도 있다. DT는 석유 및 가스, 핵 에너지, 항공우주, 자동차 같은 하이테크 애플리케이션에 주로 사용된다. 여기에 사용되는 기계들은 가상 모델이 도입되기 훨씬 전에 설치되었을 수 있다. 그러므로 디지털 트윈이 가능하도록 엣지 노드를 업그레이드하기에는 많은 어려움이 따른다.

기존 산업 분야에 DT를 도입하기 위해서 DT에 대한 현실 세계 버전을 완전히 처음부터 설계하는 경우는 거의 없다. 수 년 또는 수십 년 동안 잘 작동해온 기존 설비를 가지고 어떻게든 해보아야 한다. 다시 말해서 기존 시스템을 DT가 가능하도록 개조해야 하는 것이다. 디지털 트윈 시스템을 아무리 잘 설계한다 하더라도, 기존 장비의 성능을 모니터링하기 위한 센서가 부족하거나 아예 설치되어 있지 않다면 통합 과정은 엄청나게 복잡해질 것이다. 이러한 기술을 수용할 수 있도록 전혀 설계되지 않은 기계에 수십 혹은 수백 개의 센서들을 설치해야 하기 때문이다.

이미 센서들이 설치되어 있는 경우라도, 센서의 정확도가 디지털 모델에 유용한 데이터를 제공하기에 미흡할 수 있다. 예컨대 온도 센서가 설치되어 있기는 하지만 과열 결함만 감지할 수 있을 뿐, 결함을 조기에 예측하는데 필요한 온도 스트레스 패턴까지는 식별하지 못할 수 있다.

통신 네트워크의 용량 또한 문제가 될 수 있다. 기존에 설치된 IoT는 다양한 유선 및 무선 표준을 사용해서 엣지 노드를 해당 게이트웨이로 연결한다. 이러한 통신 기술에는 다음과 같은 표준 기술들이 포함된다:
• 지그비 – 저전력 메시 애플리케이션용
• 서브 1GHz – 저전력 및 장거리용
• 와이파이 – 고속의 직접 인터넷 연결
• 블루투스 – 가장 낮은 전력
• 기타

설계자는 각 표준들이 디지털 트윈 데이터로 인해서 가중되는 부담을 처리할 수 있는지 면밀히 검토해야 한다.

 

수십 배 증가해야 하는 센서 수

 

디지털 트윈은 많은 산업 분야에서 아직은 초기 단계에 있지만, 많은 제품들이 첫번째 시제품을 세상에 선보이기 위해 가상 세계에서 설계, 테스트, 검증 과정을 거치고 있다. 이러한 제품들 역시 특수한 실시간 센서들에 의해 엄청난 양의 데이터가 수집되고 있다. 항공기 엔진과 포뮬러 1 경주용 차는 대표적인 두 가지 사례이다.

항공기 엔진
항공기 엔진은 이미 고도로 계장화 되어 있다. 전통적인 터보팬 엔진(그림 2)은 압력, 온도, 유속, 진동, 속도를 측정하기 위한 센서들을 포함한다. 또한 각 범주별로 여러 특수 센서들이 사용되어 보다 세분화된 기능들을 담당한다. 압력 측정을 예로 들면 터빈 압력, 오일 압력, 오일 또는 연료-필터 차동 압력, 스톨 감지(stall detect) 압력, 엔진 제어 압력, 베어링실 압력 등을 측정하기 위해 각각의 센서들을 사용할 수 있다.

그림 2: 항공기 터보팬 같은 엣지 노드는 이미 수백 개의 센서들을 포함한다. 여기에 DT를 도입하려면 센서 수가 지금보다 수십 배 늘어나야 한다.

그림 2: 항공기 터보팬 같은 엣지 노드는 이미 수백 개의 센서들을 포함한다. 여기에 DT를 도입하려면 센서 수가 지금보다 수십 배 늘어나야 한다. (이미지. 마우저 일렉트로닉스)

 

DT는 기존의 모니터링 애플리케이션보다 훨씬 더 많은 데이터를 필요로 하기 때문에 그만큼 훨씬 더 많은 수의 센서들을 필요로 한다. 오늘날 사용되는 대부분의 항공기 엔진은 약 250개의 센서를 포함하지만, 요즘 나오고 있는 차세대 DT 가능 제품은 5천 개 이상의 센서를 포함한다. 연료 유량, 연료 및 오일 압력, 고도, 대기 속도, 전기 부하, 외부 공기 온도 등을 모니터링하는 센서들로부터 추가적인 데이터가 제공된다. 롤스로이스(Rolls-Royce), GE, 프랫 앤 휘트니(Pratt & Whitney) 같은 회사들은 이미 DT를 사용해서 신뢰성과 효율을 끌어올리고, 제조 비용은 낮추고 있다.

포뮬러 1 경주

그림 3: 포뮬러 1 경주 (이미지. 마우저 일렉트로닉스)

 

DT 기술은 치열한 경쟁이 펼쳐지는 포뮬러 1 경주에서 운전자와 자동차의 성능을 향상시키는 데에도 사용될 수 있다. 맥클라렌-혼다(McLaren-Honda) 팀은 200개 이상의 센서를 사용해서 엔진, 기어박스, 브레이크, 타이어, 서스펜션, 공기역학에 관한 실시간 데이터를 전송한다. 경기가 진행되는 동안, 이 센서들은 영국 워킹(Woking)에 있는 맥클라렌 기술 센터(McLaren Technology Centre)로 100GB에 이르는 데이터를 전송한다. 분석가들은 이 데이터를 분석하고 DT를 적용해서 운전자에게 최적의 경주 전략을 전달한다. 가상의 세계에서 DT가 실제 자동차와 동일한 도로 조건, 날씨, 온도로 동일한 경기를 펼친다.

 

DT 엣지 노드 아키텍처의 미래

 

DT 모델의 잠재력을 최대한 실현하기 위해서는 기존의 엣지 노드 아키텍처에서 다음과 같은 몇 가지 과제들을 해결해야 한다:

스마트 센서와 엣지 노드 프로세싱
센서들이 점점 더 많은 데이터를 수집함에 따라서, 디지털 모델로 데이터를 어떻게 사용할지, 또 데이터를 어디에서 처리해야 할지(노드, 게이트웨이, 클라우드 등) 결정해야 한다. 노드에서 처리하면 네트워크 대역폭은 줄일 수 있으나 정보를 잃을 우려가 있고, 그러면 DT 성능이 떨어질 수 있다.

이 결정에는 사용하는 센서가 어떤 유형인지가 영향을 미친다. 많은 센서들은 예컨대 압력을 나타내는 디지털 전송처럼, 사용하기 편리한 구조화된 포맷으로 정보를 전송한다. 하지만 마이크로폰이나 이미지 센서 같은 것들은 구조화되지 않은 대량의 원시 데이터를 발생하므로 대대적인 프로세싱을 하지 않으면 쓸모가 없다.

향상된 통신 인터페이스
엣지 노드 프로세싱을 늘린다 하더라도, 어마어마하게 늘어나는 데이터 양 때문에 시스템 설계자는 어떻게든 네트워크 대역폭을 늘려야 할 것이다. 예를 들어 항공기 엔진은 엔진 한 대마다 초당 5GB의 데이터를 발생하며, 상업용으로 사용되는 트윈 엔진 항공기는 하루에 최대 844TB의 데이터를 발생한다.
전통적인 산업들은 또 다른 복잡함을 안고 있는 엄청난 양의 데이터를 발생한다. 전통적인 산업용 IoT 애플리케이션에 이용되는 많은 원격지 엣지 노드들은 저전력 소비 특성을 최적화하기 위해 배터리 전원과 저성능 무선 프로토콜을 사용한다. 따라서 이러한 기존 설계에 DT를 사용하려면 통신 병목지점이 어디인지부터 파악할 필요가 있다.

견고한 엣지 노드 보안
기존에 설치된 IoT 네트워크는 엣지 노드 디바이스에서 보안성이 문제가 될 수 있다. 이에 따라 암호화, 보안 하드웨어, 애플리케이션 키, 장치 인증서 같은 보안 조치들이 점점 더 일반화되고 있다. DT 프로그램의 도입이 늘어날수록 이러한 보안 기술들의 중요성은 더욱 강조될 것이다. 특히 인터넷 프로토콜(IP) 연결이 가능한 노드들은 해커들의 공격 대상이 되기 쉽다.

 

맺음말

 

디지털 트윈 프로그램을 구현하려면 신호 체인의 모든 측면에서 더 높은 성능이 필요하다. 디지털 트윈을 적용하고자 하는 해당 장비 또는 그 가까이에 설치되는 엣지 노드의 경우는 특히 더 하다. 엣지 노드는 디지털 트윈을 구현하는 데 있어서 핵심적인 역할을 한다. 실제 세계로부터 동작과 환경에 관한 데이터를 수집하는 센서와, 이렇게 센서들이 수집한 정보를 상위 레벨로 전송하는 통신 링크들이 엣지 노드에 포함되어 있기 때문이다. 현재 디지털 트윈은 주로 항공기와 자동차 같은 분야에 사용되고 있다. 이들 분야에는 이미 많은 수의 센서들이 사용되고 있는데, 여기에서 디지털 트윈이 가능하도록 기존 장비를 개조하려면 지금보다 수십 배 더 많은 센서들을 설치해야 한다. 그 밖에도 엣지 노드 프로세싱, 통신 프로세싱, 엣지 노드 보안 같은 것들을 향상시켜야 한다.

 

글_ 폴 피커링(Paul Pickering) / 마우저 일렉트로닉스

 

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머신/팩토리

[이슈] 인공지능을 통한 인간-로봇 콜라보레이션

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필립 델롬(Philippe Delorme) 슈나이더 일렉트릭 부회장

바이오닉 워크플레이스(BionicWorkplace)로 미래 공장을 보다

훼스토(Festo)는 지난 하노버 산업 박람회에서 인간의 팔에서 모티브를 얻은 생체 로봇 팔인 바이오닉 코봇(BionicCobot)과 함께 작동하는 바이오닉 워크플레이스를 통해 수많은 지원 시스템 및 주변 장치와 서로 연결되어 통신하는 인상적인 시연을 선보였다. 작업자는 이러한 바이오닉 코봇의 지원을 받아 작업에서 과중한 업무 강도나 위험한 작업으로부터 벗어날 수 있게 된다.

산업 환경의 변화로 인해 짧은 제품 수명 주기와 다품종 소량 생산의 다양한 사양에 대한 요구가 증가되고 있다. 동시에 직원들이 신속하고 직관적으로 새로운 작업에 적응할 수 있도록 하는 것이 점차 중요해지고 있으며 사람, 기계 및 소프트웨어 간의 새로운 형태의 협력이 요구된다. 여기서 중요한 역할은 로봇 기반의 자동화 솔루션이며 획기적인 작업 환경인 바이오닉 워크플레이스를 통해 인공 지능을 갖춘 자가 학습 시스템과 사람 작업자가 함께 작업하며 서로 네트워크를 형성할 수 있게 된다.

필립 델롬(Philippe Delorme) 슈나이더 일렉트릭 부회장
바이오닉 워크플레이스 (BionicWorkplace): 훼스토는 서로 연결되어 서로 통신하는 수많은 지원 시스템 및 주변 장치와 함께 인간이 생체 로봇 팔과 함께 작동하는 바이오닉 워크플레이스를 통해 인상적인 시연을 보여준다.(사진. 훼스토)

미래 공장을 위한 배치 사이즈 1까지의 유연한 생산
미래 생산은 제품 생산뿐만 아니라 작업장 및 작업 환경의 설계면에서도 유연해야 한다. 인공 지능 및 머신 러닝은 작업장을 지속적으로 개발시키고 요구 사항에 걸맞게 최적의 상태로 자체 적응시키는 최적화 러닝 시스템으로 전환시킨다. 훼스토(Festo)는 지난 하노버 산업 박람회에서 인간의 팔에서 모티브를 얻은 생체 로봇 팔인 바이오닉 코봇(BionicCobot)과 함께 작동하는 바이오닉 워크플레이스를 통해 수많은 지원 시스템 및 주변 장치와 서로 연결되어 통신하는 인상적인 시연을 선보였다. 작업자는 이러한 바이오닉 코봇의 지원을 받아 작업에서 과중한 업무 강도나 위험한 작업으로부터 벗어날 수 있게 된다.

인체 공학적으로 설계된 전체 작업장은 조명에 이르기까지 작업자 맞춤형으로 적용할 수 있다. 센서 및 카메라 시스템은 작업자, 컴포넌트 및 도구의 위치를 등록하여 작업자가 제스처, 터치 또는 스피치를 통해 직관적으로 바이오닉 코봇을 제어 가능하다. 동시에 소프트웨어 시스템은 모든 카메라 이미지를 처리하고 다양한 주변 장치에서 입력하며, 이 정보를 사용하여 최적의 프로그램 순서로 이끌어낸다. 시스템은 각 동작을 인식하고 지속적으로 최적화하고 제어, 프로그래밍 및 시퀀스 설정은 점차 더 자유로운 작업 방법으로 점진적으로 발전시키고 있다.

일단 학습 및 최적화 작업을 거치면, 바이오닉 워크플레이스의 프로세스와 기술은 실시간으로 동일한 유형의 다른 시스템으로 쉽게 이전되고 전 세계적으로 공유 가능하다. 예를 들어, 미래에는 작업 공간의 지식 모듈을 공유하는 글로벌 네트워크를 통합하는 것이 가능하게 될 것이다. 생산은 더욱 유연해질뿐만 아니라 분산화 될 것이다. 작업자는 인터넷 플랫폼을 통해 생산 주문을 하고 개별 고객의 요구 사항에 따라 기계와 협력하여 자율적으로 수행할 수 있으며 작업장의 원격 조작도 가능하게 된다.

핵심 구성 요소로서의 바이오닉 코봇
핵심 구성 요소는 경량의 공압으로 구성된 “바이오닉 코봇” 이다. 이 로봇은 인간의 팔을 모델로 하며 압축 공기의 유연한 움직임으로 사람들과 직접적이고 안전하게 상호 작용할 수 있다. 이것은 디지털화된 공압인 훼스토 모션 터미널(Festo Motion Terminal)으로 가능하다. 바이오닉 코봇과 함께 사용되는 훼스토 모션 터미널은 안전한 인간-로봇 협업을 위한 완전히 새로운 솔루션을 제안하며, 빠르고 강력하고 부드럽고 섬세한 움직임을 수행 가능하다.

지난 하노버 산업박람회에서 훼스토는 바이오닉 워크플레이스의 제품 제조 프로세스를 시연했다. 예를 들어, 개별 모델의 헤드를 만들기 위해 먼저 레이저 커터로 아크릴 유리를 조각 낸다. 스마트 폰을 사용하여 스캔, 저장된 사람의 얼굴 특징을 소프트웨어 프로그램을 통해 CAD 모델로 변환한 다음 별도의 조각으로 나눈다. 그 다음, 레이저 커터는 이 3D 템플릿을 기반으로 아크릴 유리에서 조각을 잘라낸다. 바이오닉 코봇은 레이저 커터에서 직접 조각을 가져와서 올바른 순서로 작업자에게 제공한 다음 조립하여 모델을 만든다.

이 시나리오에서 로보티노®(Robotino®)의 레이저 스캐너를 사용하여 스테이션간에 자율적으로 이동하고, 안전하게 길을 찾게 되며 지속적인 재료 자동 공급이 가능하게 된다. 공압으로 동작되는 부드러운 로봇 구조의 바이오닉 코봇으로 로딩된다.

박은주 기자 news@icnweb.co.kr

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