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미국에서 거의 모든 소형 또는 중형 기계 공장을 걸어 다니면 새로운 장면이 나타나고 있다. 밀스와 그라인더의 익숙한 사운드와 함께 로봇 암이 기계를 관리하거나 부품을 쌓거나 검사를 지원하고 있는 것을 볼 수 있다. 이러한 협력 로봇, 즉 코봇은 역사적으로 자동화에 필요한 예산이나 인력이 부족한 곳에서 점점 더 많이 나타나고 있다.
코봇의 등장은 미국 산업에서 가장 긴급한 도전 중 하나와 함께 발생한다. 즉, 제조 노동력의 격차가 넓어지는 것이다. 2024년 델로이트 보고서에 따르면 2024년부터 2033년까지 3,800만 개의 제조 업무가 필요할 것으로 예상되며, 기술과 지원자 격차가 해결되지 않으면 1,900만 개의 업무가 비어 있을 수 있다고 경고한다. 생산 약속을 이행하려고 하는 고용주는 점점 더 빠르게 배치할 수 있고, 안정적으로 실행할 수 있으며, 제한된 노동력을共存할 수 있는 자동화를 사용하기 시작했다.
나는 제조업에서 경력을 쌓았으며, 포드의 엔지니어로 시작하여 디지털 설계와 물리적 생산을 연결하기 위해 Fictiv를 공동 설립했다.過去 10년 동안 수많은 공장을 걸어 다녔다. 지금 일어나는 일은 다르며 흥미롭다.
코봇은 새로운 것이 아니다. 1996년에 노스 웨스턴 대학교의 J. 에드워드 콜게이트와 마이클 페什킨 교수에 의해 발명되었으며, 2008년에 유니버설 로봇에 의해 성공적으로 상업화되었다. 그러나 지금까지 코봇은 कभ도 더 쉽게 접근할 수 없었다. 이러한 더 안전하고, 더 똑똑하고, 더 작은 로봇은 전통적인 자동화에 필요한 자원을 지원할 수 없는 회사에서도 사용할 수 있다. 그 영향은 엄청난 것이다.
노동력 격차가 촉매제가 된다
제조업체는 코봇을 노동력 부족에 대한 실제적인 대응으로 묘사한다. 이러한 기계는 팔레타이징, 기계 관리, 디버링, 기본적인 인라인 검사와 같은 반복적이고 피로를 유발하는 작업이나 인체에 위험한 작업을 수행하는 데 탁월하다. 즉, “4D”로 알려진 작업(지루한, 더러운, 위험한, 비싼 작업)으로 인해 공장에서 인력을 유지하기가 어렵다.
最近의 PwC 분석에 따르면 현재의 환경은 다음과 같다. 경쟁력 있는 임금을 제공하더라도 많은 제조업체는 기술적인 역할을_staff할 수 없다. “만성적인 노동력 부족이 자동화를 가속화하고 있다”고 한다. 오늘날의 코봇은 과거의 산업용 로봇이 아니다. PwC는 현대 시스템이 더 안전하고, 더 똑똑하고, 더 저렴하며, 사람들과 함께 정밀한 작업을 수행할 수 있도록 설계되어 있다고 지적한다. 기계 비전, 힘 제한, 직관적인 프로그래밍 인터페이스와 같은 기술의 발전 덕분에 무거운 가드를 필요로 하지 않는다.
이것은 특히 중소 제조업체에 중요하다. 자동화 엔지니어의 벤치를 가지고 있지 않다면, 기존 팀이 배치할 수 있는 도구가 필요하다. IBM의 연구에 따르면 코봇은 더广泛한 전략의 일부이다. 즉, 반복적이거나 위험하거나 복잡한 작업을 자동화로 수행하는 동시에 사람들을 더 가치 있는 작업으로 재배치하는 것이다.
현장에서 많은 공장이 정확히 그렇게 하고 있다. 코봇이 단조로운 작업을 수행하는 동안, 경험이 풍부한 운영자는 설정, 문제 해결, 검사, 지속적인 개선에 더 많은 시간을 보낸다. 즉, 인간의 판단이 여전히 필수적인 영역이다. 코봇이 인간과 경쟁하는 것이 아니라, 처음부터 雇用하기 어려웠던 작업을 흡수한다.
reshoring이 경제적 현실을 만난다
북미 reshoring의 추세는 실제로 글로벌 혼란 이후 공급망의 탄력성을 추구하는 жел로駆動된다. 그러나 국내 생산 능력을 재건하는 것은 복잡하다. 국내 노동 비용이 높고熟練된 근로자가 부족하여 중소 제조업체가 생산량을 “단순히 雇用”으로 늘리기가 어렵다.
이것이 코봇이 경제적 계산을 다시 정의하기 시작하는 곳이다.
로봇은 더 이상 거대한 글로벌 제조업체의 영역이 아니다. 국제 로봇 연맹(IFR)의 2025년 세계 로봇 보고서에 따르면, 전 세계의 공장에서 2024년에 54만개의 산업용 로봇을 설치했으며, 이는 10년 전과 비교하여 두 배 이상 증가한 것이다. 이는 4년 연속으로 매년 50만 대 이상의 로봇이 설치된 것이다. 미국은 2024년에 아메리카 대륙에서 68%의 설치를 차지했다. 이러한 규모는 비용을 낮추고, 협력 시스템을 포함하여 전반적인 가용성을 높이고 있다.
同时, 정책 입안자와 산업 리더들은 자동화를 국내 생산을 경제적으로 가능하게 하는 레버로 본다. 나타나는 합의는 미국의 제조 경쟁력의 다음 시대가 해외의 저렴한 노동력에 기반하지 않고, 자동화, 스마트 로지스틱스,熟練된 국내 노동력에 기반할 것이라는 것이다.
코봇은 이 그림에 완벽하게 들어맞는다. 상대적으로 낮은 초기 비용, 작은 발자취, 유연한 프로그래밍으로 공정이나 엔드 투 엔드 워크플로우를 자동화할 수 있다. 전통적인 로봇 셀과 관련된 수백만 달러의 투자를 필요로 하지 않는다. 이러한 유연성은 미국의 생산 현실과 잘 맞는다. 여기서 많은 운영은 높은 혼합度, 낮은 볼륨(프로토 타이핑, 맞춤형 가공, 신속한 계약 제조)이며, 해외의 메가 공장에서 더 일반적인 극めて 높은 볼륨, 단일 SKU 라인과는 다르다.
중국에 대해 이야기하지 않고 자동화를 이야기할 수 없다. IFR 데이터에 따르면 중국은 54%의 글로벌 배치를 차지하며, 2024년에 29.5만개의 산업용 로봇을 설치했으며, 이는 최고의 연간 총계이다. 비교하면 미국은 더 작은 nhưng 빠르게 성장하는 시장이다. 이 대조는 유용하다. 중국은 자동화를 통해 대규모 및 생산성을 추진하는 반면, 미국의 제조업체는 코봇을 사용하여 높은 노동 비용에도 불구하고 높은 혼합도, 지역 생산을 경제적으로 가능하게 한다.
AI가 더 작은 공장을 열다
수년 동안 자동화의 장벽은 비용뿐만 아니라 복잡성이었다. 산업용 로봇을 프로그래밍하는 데 전문가의 기술과 긴 위임 주기가 필요했다. 그러나 이는 빠르게 변화하고 있다.
최근의 연구에 따르면 AI를 통합한 협력 로봇은 더 안전하고, 더 적응성 있고, 더 인간 중심적인 자동화를 가능하게 한다. AI 기반의 코봇은 사이클 시간을 줄이고, 제품 품질을 개선하며, 자동차 및 물류와 같은 분야에서 적응형 제조를 지원할 수 있다. 또한 안전 기능인 힘 제한 및 속도 및 분리 모니터링으로 인해 공장 현장에서 인간과 로봇의 협력을 가능하게 한다.
응용 측면에서 AI는 코봇을 다음과 같은 방법으로 강화하고 있다. 비전 지향형 픽 앤 플레이스, 예측 유지 보수, 동적 경로 계획 등이다. 이러한 강화는 코봇의 전통적인 이점(유연성, 배치의 용이성)을 더 높은 성능 및 신뢰성의 수준으로 끌어올린다. 하드 코딩된 루틴 대신에, 제조업체는 시연에서 학습할 수 있고, 부품의 변이에 적응할 수 있으며, 생산 일정의 변경에 대응할 수 있는 시스템을 얻는다.
이 시프트는 시장 숫자에 나타난다. 앨라이드 마켓 리서치에 따르면 글로벌 협력 로봇 시장은 2022년에 약 14억 달러였으며, 2032년에는 274억 달러에 이를 수 있으며, 이는 30% 이상의 연간 성장률을 의미한다. 이는 주로 이전에 로봇이 너무 비싸거나 통합하기 어렵다고 생각했던 중소 제조업체의 채택에 의해 추진된다.
중요한 것은 이러한 투자가 점점 더 노동력의 배수로, 아니라 대체로 프레임링되고 있다는 것이다. IBM은 AI와 기계 학습이 2025년까지 노동 생산성을 37% 증가시킬 수 있다고 주장하며, 협력 로봇과 AI 도구가 반복 가능한 작업을 수행하는 동안 근로자가 더 가치 있는 역할로 업스킬링할 수 있도록 강조한다.
다시 말해, AI 기반의 코봇은 기술적으로나 경제적으로 자동화의 능력과 접근성을 확대하고 있다. 특히 지역 제조 생태계를 지탱하는那种 공장에서 그렇다.
인간과 자동화를 중심으로 구축된 미래
미국的小型 공장에서 코봇이 퍼지는 것은 더广泛한 전환점을 나타낸다. 자동화는 더 이상 가장 큰 또는 가장 자본이 풍부한 제조업체에만 국한되지 않는다. 그것은 미국 산업을 지탱하는 워크샵에서 표준 도구가 되고 있다.
수요를 따라가거나, 생산을 재shore하거나, 사업을 노동력의 변동성에 대비하여 미래에 대비하려는 목표라면, 코봇은 실제적인 도구이자 점점 더 필수적인 도구가 되고 있다. 또한 AI 기반 시스템이 성숙함에 따라 공장 현장에서의 역할이さらに 확대될 것으로 예상된다.
그러나 모든 이러한 기술은 인간을 잊지 않는다면 의미가 없다.
나는 만난 최고의 제조업체는 자동화를 사람들에 대한 투자로 간주한다. 그들은 근로자를 훈련시키고, 설정과 프로그래밍에 참여시키며, 과정에서 이해관계자를 만든다. 사람들이 함께 일하는 기계에 대한 소유권을 느끼면, 마법이 일어난다. 생산성이 증가하는 것은 물론, 사기도 증가한다. 안전성이 개선되고, 이직률도 떨어진다. 갑자기 기술 격차는 그렇게 심각하지 않게 보인다. 왜냐하면 그 자체가 진화했기 때문이다.
이것이 내가 의미하는 인간 중심 자동화이다. 즉, 기술이 인간의 창의성, 판단,幸福을 증폭시키는 환경을 구축하는 것이다. 자동화를 사용하여 사람들을 프로세스에서 최적화하는 것이 아니라, 자동화 투자가 실제 업스킬링 및 재스킬링과 함께해야 한다. 미래는 인간과 기계가 서로를 높이는 방식으로 협력하여 일하는 것이다.
많은 제조업체에서 가장 중요한 변화는 기술적인 것이 아니라 문화적인 것이다. 로봇은 더 이상 일자리를 위협하는 것이 아니라, 근로자가 가진 재능을 더 많이 사용할 수 있도록 도와주는 파트너로 간주된다. 노동력 부족과 공급망의 재조정으로 특징 지어지는 시대에, 이러한 파트너십은 미국에서 어떻게 그리고 어디서 생산이 이루어지는지 다시 정의하고 있다.
나는 미래가 어떻게 만들어질지 보기 위해 기다릴 수 없다.
