ANYmal이라는 로봇 독은 플랜트 검사를 실시하여 작업자 안전을 강화하고 유지보수를 개선합니다.
로봇 독을 활용함으로써 프로세스 산업은 작업자 안전을 강화하고 유지보수 업무를 개선할 수 있습니다. 이러한 자율 모바일 로봇에는 로보틱스와 AI라는 두 가지 첨단 기술이 결합되어 있습니다.
프로세스 산업 현장은 위험 요소가 많습니다. 화학 반응, 전기 화재 및 고온은 잠재적인 위험을 초래합니다. 인력의 안전과 운영 신뢰성을 보장하려면 견고한 유지보수 전략이 필수적입니다.
수 제곱킬로미터에 달하는 거대 시설 규모는 그 자체로 도전 과제입니다. 운영자는 광활한 복합 단지 내에서 가동되는 모든 시스템을 정확하고 견고하게 파악할 수 있어야 합니다.
이에 Siemens는 “기술을 통해 산업 유지보수를 어떻게 혁신하고 촉진할 수 있을까?”라고 자문하였습니다. 그 결과, 검사 전용 로봇 독이 탄생하였습니다.
솔루션의 핵심인 자율 모바일 로봇(AMR)은 시작부터 공동의 노력이었습니다. COMOS Mobile Worker의 제품 매니저인 Guido Schimmang은 “Siemens는 ANYbotics 및 Roboverse Reply의 동료들과 함께 연구를 진행하며, 이미 검증된 기술을 처음부터 다시 만들 필요가 없음을 깨달았습니다.”라고 회상합니다. 인공 지능의 발전은 모바일 로봇의 기능을 확장하여 단순 반복 작업을 넘어 더 자율적이고 협업적이며 지능적인 수행이 가능하도록 했습니다.
ANYmal 로봇은 전문 제조업체인 ANYbotics에서 설계 및 제작하였습니다. Siemens는 COMOS Mobile Worker를 사용하여 플랜트 및 시설의 ERP, 엔지니어링, CMS 시스템 데이터를 관리하고 통합합니다. IT 컨설팅 기업인 Roboverse Reply는 이 둘 사이의 가교 역할을 하며, 해당 플랫폼은 로보틱스를 통합하고 실세계 데이터를 가상 및 증강 현실 환경과 결합합니다.
세 기업은 복잡한 산업 환경에서 유지보수와 검사 부담을 경감하기 위해 맞춤화된 ANYmal 버전을 개발하였습니다. ANYmal은 명령에 따라 수백 개의 검사 지점에서 독립적으로 정확한 고품질 데이터를 수집합니다. 시설의 정밀한 고해상도 3D 모델을 생성하는 LiDAR 기술과 AI 기반 모빌리티를 탑재하여, 조명이 없는 환경에서도 다층 플랜트를 쉽게 탐색할 수 있습니다.
이 로봇 독은 뛰어난 시각은 물론 청각과 후각 기능까지 갖추고 있습니다. ANYmal에는 펌프와 모터의 온도를 측정하는 적외선 카메라가 장착되어 있습니다. 또한 음향 센서를 통해 최대 15,000Hz의 가청 및 비가청 주파수를 측정하여 가스 누출을 감지할 수 있습니다. 가스 누출로 인해 최대 30%의 에너지가 손실될 수 있으므로, 이는 에너지 비용 절감과 지속성에 큰 기여를 합니다.
AMR은 검사 및 측정 과정에서 방대한 데이터를 생성합니다. Roboverse Reply의 솔루션 엔지니어인 Cornelius Heim은 “당사의 플랫폼은 캡처된 데이터를 고객 시스템에 통합하는 역할을 합니다.”라고 설명합니다. 또한 Roboverse Reply 플랫폼은 COMOS Mobile Worker가 수집한 데이터를 필터링하여 사용자에게 필요한 관련 정보만을 제공합니다. 로봇과 시스템은 AI를 사용하여 데이터를 해석하고, 시설 운영자가 다음 단계를 결정하는 데 도움이 되는 플랜트의 핵심 정보를 시각화합니다.
Cornelius Heim은 이어 “시설과 진행 중인 프로세스에 대한 깊이 있는 통찰력을 얻음으로써 사후 유지보수에서 예측 유지보수로 전환할 수 있습니다. 플랜트의 실제 상태를 정확히 파악하면 생산성이 향상됩니다.”라고 덧붙였습니다.
자율 모바일 로봇은 반복적인 작업을 수행하여 운영자가 부가가치가 높은 활동에 집중할 수 있도록 돕습니다. ANYbotics의 Purnendu Kushwaha 매니저는 “당사는 지루하고 위험하며 오염된 환경에서의 검사 작업을 자동화합니다.”라고 말합니다.
ANYmal은 비, 눈, 폭발 위험 지역 등 거의 모든 구역에 진입할 수 있습니다. 이를 통해 작업자가 잠재적으로 위험한 상황에 노출되는 것을 방지합니다.
임무를 수행할 때마다 로봇의 기능은 확장됩니다. 통합된 딥 러닝 알고리즘을 통해 로봇은 더욱 다재다능해지며, 환경 변화에 유연하게 대응하고 물체 식별 및 분류의 신뢰성을 높입니다.
검사의 미래가 현실이 되었습니다. 로봇 독은 위험을 줄이고 작업자 안전을 개선하며 프로세스 산업의 지속성을 발전시키는 데 기여합니다.
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