또 무엇을 자동화해야 합니까?

내용

언제 "안전 지대"를 벗어나야 합니까?
집과 마당에 있는 자동판매기
해커들은 업계를 사랑합니다

오늘날 "서비스로서의 자동화(Automation as a Service)"라는 개념이 경력을 쌓고 있습니다. 이는 AI, 머신러닝, 사물 인터넷 및 관련 인프라의 신속한 배포, 자동화된 디지털 장치 수의 증가로 인해 촉진됩니다. 하지만 단순히 로봇을 더 많이 설치할 필요는 없습니다. 오늘날에는 훨씬 더 광범위하고 유연하게 이해됩니다.

현재 가장 역동적인 스타트업으로는 운송, 물류 및 창고 자동화 솔루션 제공업체인 두바이의 LogSquare와 같은 회사가 있습니다. LogSquare 제품의 핵심 구성 요소는 창고 공간 사용을 최소화하고 더 높은 수준의 효율성과 생산성을 달성하도록 설계된 자동화된 보관 및 검색 솔루션입니다.

회사 경영진은 그들의 제안을 "소프트 자동화"(1)라고 부릅니다. 많은 기업은 이로 인한 압박에도 불구하고 아직 급진적인 조치를 취할 준비가 되어 있지 않습니다. 따라서 작은 조정과 합리화를 통해 자동화된 LogSquare 솔루션은 이들에게 매력적입니다.

언제 "안전 지대"를 벗어나야 합니까?

계획과 예측이 포함됩니다. 기계 학습 알고리즘은 통계 데이터를 분석하고 과거 및 환경 정보를 고려한 다음 패턴이나 추세에 대한 정보를 제공하도록 프로그래밍할 수 있습니다. 이는 더 나은 재고 및 재고 관리에도 적용됩니다. 자율주행차 활용도 마찬가지다. 5G 등 최신 네트워크 기술을 활용해 영구적으로 자율주행차 등 차량과 기계에 독립적인 의사결정 기능을 제공할 예정이다.

Rio Tinto 및 BHP Billington과 같은 주요 광산 회사는 트럭과 중장비를 자동화하여 수년 동안 이 지역에 투자해 왔습니다(2). 이는 인건비 측면뿐만 아니라 차량 유지 관리 빈도를 줄이고 건강 및 안전 표준을 높이는 등 많은 이점을 가져올 수 있습니다. 그러나 지금까지는 엄격하게 통제되는 구역에서만 작동합니다. 자율주행차가 이러한 안전지대를 벗어나면 효율적이고 안전한 운행 문제가 극도로 어려워집니다. 하지만 결국 그들은 바깥세상으로 나가서 상황을 파악하고 안전하게 일해야 할 것이다.

2. Rio Tinto 자동 채굴기

로봇 화 산업만으로는 충분하지 않습니다. MPI의 그룹 분석에 따르면 제조 프로세스 및 장치의 약 20/50은 물론 비제조 프로세스 및 장치에도 이미 인텔리전스가 포함/내장되어 있는 것으로 나타났습니다. 컨설팅 회사인 McKinsey & Company에 따르면 예방적 유지 관리 기술을 널리 사용하면 기업의 유지 관리 비용을 XNUMX% 절감하고, 계획되지 않은 가동 중지 시간을 XNUMX% 줄이며, 기계 수명을 수년 연장할 수 있습니다. 예방 유지 관리 프로그램은 다양한 성능 지표를 사용하여 장치를 모니터링합니다.

로봇을 완전히 구입하는 것은 비용이 많이 드는 사업이 될 수 있습니다. 이 기사의 시작 부분에서 언급했듯이 서비스형 서비스(Services as a Service)라는 새로운 물결이 나타나고 있습니다. 아이디어는 로봇을 직접 구입하는 대신 할인된 가격으로 임대하는 것입니다. 이러한 방식으로 막대한 투자 비용을 감수하지 않고도 로봇을 빠르고 효율적으로 구현할 수 있습니다. 제조업체가 필요한 만큼만 지출할 수 있도록 하는 모듈식 솔루션을 제공하는 회사도 있습니다. 이러한 솔루션을 제공하는 회사는 다음과 같습니다. ABB Ltd. Fanuc Corp, Steraclimb.

집과 마당에 있는 자동판매기

농업 생산은 자동화로 인해 빠르게 정복될 것으로 예상되는 분야 중 하나입니다. 자동화된 농기구는 쉬지 않고 몇 시간 동안 작동할 수 있으며 이미 많은 농업 관련 산업 분야에서 사용되고 있습니다(3). 그들은 특히 개발도상국에서 장기적으로 산업계보다 노동력에 가장 큰 글로벌 영향을 미칠 것으로 예측합니다.

3. 농업용 로봇팔 아이언옥스

농업 자동화는 주로 자원, 작물 및 동물 관리를 지원하는 농장 관리 소프트웨어입니다. 과거 및 예측 데이터 분석을 기반으로 한 정확한 관리는 에너지 절약, 효율성 향상, 제초제 및 농약 사용 최적화로 이어집니다. 번식 패턴부터 유전체학까지 동물 데이터이기도 합니다.

지능형 자율 시스템 관개 시스템은 농장의 물 사용을 제어하고 자동화하는 데 도움이 됩니다. 모든 것은 모자가 아닌 정보를 수집하고 농부가 작물 건강, 날씨 및 토양 품질을 모니터링하는 데 도움이 되는 센서 시스템을 통해 정확하게 수집되고 분석된 데이터를 기반으로 합니다.

현재 많은 기업들이 자동화된 농업을 위한 솔루션을 제공하고 있습니다. 한 가지 예로 FieldMicro와 SmartFarm 및 FieldBot 서비스가 있습니다. 농부들은 농업 장비/소프트웨어에 연결되는 휴대용 원격 제어 장치인 FieldBot(4)이 보고 듣는 것을 보고 듣습니다.

필드봇 내장형 태양광 패널, HD 카메라 및 마이크는 물론 온도, 기압, 습도, 움직임, 소리 등을 모니터링하는 센서가 장착되어 있습니다. 사용자는 관개 시스템을 제어하고, 밸브를 전환하고, 슬라이더를 열고, 저장소 및 수분 수준을 모니터링하고, 실시간 녹화를 보고, 실시간 오디오를 듣고, 제어 센터에서 펌프를 끌 수 있습니다. FieldBot은 SmartFarm 플랫폼을 통해 제어됩니다.이를 통해 사용자는 각 FieldBot 또는 함께 작동하는 여러 FieldBot에 대한 규칙을 설정할 수 있습니다. FieldBot에 연결된 모든 장비에 대해 규칙을 설정할 수 있으며, 그러면 다른 FieldBot에 연결된 다른 장비를 활성화할 수 있습니다. 스마트폰, 태블릿, 컴퓨터를 통해 플랫폼에 접근할 수 있습니다.

FieldMicro는 유명한 농기구 제조업체인 John Deere와 제휴하여 SmartFarm 플랫폼에 데이터를 제공합니다. 사용자는 위치뿐만 아니라 연료, 오일, 유압 시스템 수준과 같은 차량에 대한 기타 정보도 볼 수 있습니다. SmartFarm 플랫폼에서 기계로 지침을 보낼 수도 있습니다. 또한 SmartFarm은 현재 사용량과 호환 가능한 John Deere 장비 범위에 대한 정보를 표시합니다. SmartFarm 위치 기록을 사용하면 지난 XNUMX일 동안 기계가 이동한 경로를 볼 수 있으며 위치, 속도 및 방향과 같은 정보가 포함됩니다. 또한 농부들은 John Deere 기계에 원격으로 액세스하여 문제를 해결하거나 변경할 수 있습니다.

산업용 로봇의 수는 2010년 3,15만 대를 조금 넘는 수준에서 2020년 XNUMX만 대 목표로 XNUMX년 만에 XNUMX배 증가했습니다. 자동화는 생산성, XNUMX인당 생산량, 전반적인 생활 수준을 향상시킬 수 있지만, 자동화가 저숙련 근로자에게 미치는 부정적인 영향과 같이 우려되는 몇 가지 측면이 있습니다.

일상적이고 낮은 기술의 작업은 고도로 숙련된 비일상적인 작업보다 로봇이 수행하기 더 쉬운 경향이 있습니다. 로봇 수의 증가나 효율성의 증가가 이들 일자리를 위협한다는 뜻이다. 또한 숙련된 작업자는 로봇 설계 및 유지 관리, 감독, 제어 등 자동화를 보완하는 작업을 전문적으로 수행하는 경향이 있습니다. 자동화의 결과로 고도로 숙련된 근로자에 대한 수요와 임금이 증가할 수 있습니다.

2017년 말, McKinsey Global Institute는 자동화의 끊임없는 행진으로 인해 5년까지 미국에서만 최대 2030억 73천만 개의 일자리가 줄어들 수 있다고 계산한 보고서(XNUMX)를 발표했습니다. 유명한 노동 시장 전문가인 Elliot Dinkin은 보고서에서 “자동화는 확실히 노동력의 미래를 결정하는 요소입니다.”라고 말했습니다. "그러나 일자리 감축에 미치는 영향이 예상보다 적을 수 있다는 징후가 있습니다."

Dinkin은 또한 특정 상황에서 자동화가 비즈니스 성장을 촉진하여 일자리 손실보다는 일자리 성장을 촉진한다고 지적합니다. 1913년 포드 자동차 회사는 자동차 조립 라인을 도입하여 자동차 조립 시간을 12시간에서 약 2011시간 2017분으로 단축하고 생산량을 크게 늘렸습니다. 그 이후로 자동차 산업은 계속해서 자동화를 늘려 왔으며 ... 여전히 인력을 고용하고 있습니다. 50~XNUMX년에는 자동화에도 불구하고 이 산업의 일자리 수가 거의 XNUMX% 증가했습니다.

자동화가 너무 많으면 문제가 발생합니다. 최근의 예로 Elon Musk 자신이 인정했듯이 자동화가 과장된 캘리포니아의 Tesla 공장이 있습니다. 월스트리트의 유명 기업 번스타인(Bernstein)의 분석가들은 이렇게 말합니다. Elon Musk는 Tesla를 너무 많이 자동화했습니다.. 선지자가 종종 자동차 산업에 혁명을 일으킬 것이라고 말했던 기계는 회사에 막대한 비용을 초래하여 한동안 Tesla의 파산 가능성에 대한 이야기까지 나왔습니다.

Tesla의 거의 완전 자동화된 캘리포니아주 프리몬트 제조 시설은 신차 배송 속도를 높이고 간소화하는 대신 회사에 문제의 원인이 되었습니다. 공장은 Tesli 3 자동차의 새로운 모델을 신속하게 출시하는 작업에 대처할 수 없었습니다.참조 : ). 제조 과정은 너무 야심적이고 위험하며 복잡하다고 판단되었습니다. 분석 회사인 Berstein은 분석에서 "Tesla는 생산 능력 단위당 전통적인 자동차 제조업체보다 약 두 배의 비용을 지출하고 있었습니다."라고 썼습니다. “회사는 엄청난 수의 Kuka 로봇을 주문했습니다. 스탬핑, 페인팅 및 용접(대부분의 다른 자동차 제조업체와 마찬가지로)이 자동화되었을 뿐만 아니라 최종 조립 공정도 자동화하려는 시도가 이루어졌습니다. 여기서 Tesla는 문제가 있는 것 같습니다(배터리 용접 및 조립도 마찬가지).

Bernstein은 세계 최대의 자동차 제조업체, 즉 일본이 자동화를 제한하려고 노력하고 있다고 덧붙였습니다. "비용이 많이 들고 통계적으로 품질과 음의 상관관계가 있기 때문입니다." 일본의 접근 방식은 프로세스를 먼저 시작한 다음 로봇을 가져오는 것입니다. 머스크는 그 반대였다. 분석가들은 피아트(Fiat)나 폭스바겐(Volkswagen)과 같은 거대 기업을 포함하여 제조 공정을 100% 자동화하려고 시도한 다른 자동차 회사들도 실패했다고 지적합니다.

5. 다양한 유형의 자동화 솔루션에 의한 인간 노동 대체 수준이 예측됩니다.

해커들은 업계를 사랑합니다

자동화 기술의 개발 및 배포가 가속화될 가능성이 높습니다. 우리는 MT 최신호 중 하나에서 이에 대해 썼습니다. 자동화는 업계에 많은 이점을 가져올 수 있지만, 자동화의 발전에는 새로운 과제가 수반되며 그 중 가장 큰 과제 중 하나가 보안이라는 사실을 잊어서는 안 됩니다. "Global Threat Intelligence Report 2020"이라는 제목의 NTT의 최근 보고서에는 무엇보다도 영국과 아일랜드에서 산업 생산이 가장 많이 공격받는 사이버 부문이라는 정보가 나와 있습니다. 모든 공격의 거의 21분의 XNUMX이 이 영역에서 기록되며, 전 세계 공격의 XNUMX%는 사이버 공격자가 시스템과 보안 시스템을 검사하는 데 의존합니다.

NTT 보고서는 “제조업은 세계에서 가장 표적이 되는 산업 중 하나이며 지적 재산 도난과 가장 자주 연관되어 있는 것 같습니다.”라고 NTT 보고서에 밝혔습니다. 그러나 업계는 또한 점점 더 “금융 데이터 유출, 글로벌 공급망과 관련된 위험”과 씨름하고 있습니다. .” 그리고 일치하지 않는 약점의 위험이 있습니다.”

보고서에 대해 NTT Ltd.의 Rory Duncan이 논평했습니다. "산업 기술의 취약한 보안은 오랫동안 알려져 왔습니다. 많은 시스템이 IT 보안이 아닌 성능, 용량 및 규정 준수를 위해 설계되었습니다." 과거에는 어떤 형태로든 "은폐"에 의존하기도 했습니다. 이러한 시스템의 프로토콜, 형식 및 인터페이스는 복잡하고 독점적이며 정보 시스템에서 사용되는 것과 다르기 때문에 공격자가 성공적인 공격을 수행하기가 어렵습니다. 네트워크에 점점 더 많은 시스템이 등장함에 따라 해커들은 혁신을 시도하고 이러한 시스템을 공격에 취약한 것으로 간주합니다.”

보안 컨설턴트인 IOActive는 최근 산업용 로봇 시스템에 대한 사이버 공격을 시작하여 대기업을 혼란에 빠뜨릴 수 있다는 증거를 제공했습니다. 연구원들은 “공격자는 데이터를 암호화하는 대신 로봇 소프트웨어의 핵심 부분을 공격하여 몸값이 지불될 때까지 로봇이 작동하지 못하도록 할 수 있습니다.”라고 말합니다. 그들의 이론을 증명하기 위해 IOActive의 대표자들은 인기 있는 연구 및 교육용 로봇인 NAO에 중점을 두었습니다. SoftBank의 더욱 유명한 Pepper와 "거의 동일한" 운영 체제와 약점을 가지고 있습니다. 이 공격은 문서화되지 않은 기능을 사용하여 시스템에 대한 원격 제어권을 얻습니다.

그런 다음 일반 관리 기능을 비활성화하고, 로봇의 기본 기능을 변경하고, 모든 비디오 및 오디오 채널의 데이터를 인터넷의 원격 서버로 리디렉션할 수 있습니다. 공격의 다음 단계에는 사용자 권한 상승, 공장 초기화 메커니즘 위반, 메모리의 모든 파일 감염이 포함됩니다. 즉, 로봇에 해를 끼치거나 누군가를 물리적으로 위협할 수도 있습니다.

자동화 프로세스가 안전을 보장하지 않으면 프로세스 속도가 느려집니다. 가능한 한 자동화하고 로봇화하려는 욕구로 누군가가 보안 영역을 무시할 것이라고 상상하기 어렵습니다.