인공지능 전환(AX)이 기존의 전공·자격 중심의 산업 교육 질서를 흔들고 있다. 기업은 로봇을 ‘만드는 방법’보다 ‘쓰는 법’, 즉 현장 과업을 세분화한 기술 단위의 학습을 원하고, 교육 주체는 하드웨어·소프트웨어·데이터를 한데 통합한 실습 중심으로 전환돼야 한다는 요구사항을 드러내는 양상이다. 이에 따라 현장에서는 로봇 사용자, 애플리케이션 엔지니어, 개발자 등으로 수요가 빠르게 재편되고 있다. 향후 협동 로봇(코봇), 자율주행로봇(AMR), 비전(Vision), 엔드이펙터(End-effector) 등을 통합하는 역량과 인공지능(AI) 활용 및 이해 능력(Literacy)이 로봇계 인재의 기본 소양이 될 전망이다. 업계는 교육 과정에서 과목보다 필요한 요소를 바로 활용하는 능력을 키워야 한다고 목소리를 낸다. 현장 문제를 하나씩 떼 세분화된 과제로 만들고, 로봇을 직접 가동하며 데이터 모으고, 간단한 AI 모델을 얹어 결과를 확인하는 식의 주장이다. 이때 과제 결과와 실습 기록이 이력서보다 힘을 가져야 하고, 특정 장비에 한정되지 않는 역량이 중요하다는 의견도 함께 한다. 이 과정에서 표준 인터페이스와 개방형 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 다루는 능력이
제조·물류 산업은 갈수록 복잡해지는 주문과 다품종 소량 생산 트렌드에 대응하기 위해 끊임없이 자동화를 모색하고 있다. 그중에서도 물품을 팔레트에 적재하는 ‘팔레타이징(Palletizing)’ 작업은 단순 반복적이지만, 비정형 다물체를 다룬다는 점에서 자동화가 쉽지 않다. 형태, 무게, 적재 방식이 수시로 변해 완벽한 자동화가 어렵다는 뜻이다. 아울러 높은 초기 비용, 복잡한 프로그래밍, 유연성 부족 등 기존 자동화 시스템의 한계로 인해 투자 대비 효율이 낮다는 한계 또한 지적된다. 하지만 최근 협동 로봇(코봇)과 인공지능(AI) 기술이 융합하면서, 이 같은 난제를 해결할 새로운 솔루션이 부상하고 있다. 코봇은 안전 울타리 없이도 사람과 함께 작업하며, 직관적인 프로그래밍 방식으로 유연한 생산 환경을 구축하는 것이 강점으로 평가된다. 여기에 AI 기술이 결합하면, 불규칙한 위치에 놓인 제품을 스스로 인식하고 가장 효율적인 방식으로 적재하는 등 복잡한 상황에도 지능적으로 대처할 수 있게 된다. 이는 기존 로봇 자동화가 해결하지 못했던 문제를 해결하며, 제조 및 물류 현장의 생산성과 효율을 혁신적으로 끌어올릴 핵심 기술로 주목받고 있다. 이러한 기술 트렌드에 발맞
제조·물류 산업은 갈수록 복잡해지는 주문과 다품종 소량 생산 트렌드에 대응하기 위해 끊임없이 자동화를 모색하고 있다. 그중에서도 물품을 팔레트에 적재하는 ‘팔레타이징(Palletizing)’ 작업은 단순 반복적이지만, 비정형 다물체를 다룬다는 점에서 자동화가 쉽지 않다. 형태, 무게, 적재 방식이 수시로 변해 완벽한 자동화가 어렵다는 뜻이다. 아울러 높은 초기 비용, 복잡한 프로그래밍, 유연성 부족 등 기존 자동화 시스템의 한계로 인해 투자 대비 효율이 낮다는 한계 또한 지적된다. 하지만 최근 협동 로봇(코봇)과 인공지능(AI) 기술이 융합하면서, 이 같은 난제를 해결할 새로운 솔루션이 부상하고 있다. 코봇은 안전 울타리 없이도 사람과 함께 작업하며, 직관적인 프로그래밍 방식으로 유연한 생산 환경을 구축하는 것이 강점으로 평가된다. 여기에 AI 기술이 결합하면, 불규칙한 위치에 놓인 제품을 스스로 인식하고 가장 효율적인 방식으로 적재하는 등 복잡한 상황에도 지능적으로 대처할 수 있게 된다. 이는 기존 로봇 자동화가 해결하지 못했던 문제를 해결하며, 제조 및 물류 현장의 생산성과 효율을 혁신적으로 끌어올릴 핵심 기술로 주목받고 있다. 이러한 기술 트렌드에 발맞
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