B&R코리아 김세훈 이사 (사진 무인화기술)

 

 

Q. 현재 물류 분야가 부상하는 이유는 무엇인가?

A. 현재 코로나로 인해 물류관련 매출이 늘고 있다고 한다. 그러나 물류분야는 과거 10여년 이상 전부터 미래산업이라고 해서 주목을 받았던 시장으로, 현재 특별한 붐이 일고 있는 것이 아니라 코로나 사태로 인해 시장확대가 가속화되고 있는 것이라고 할 수 있다. 우리 B&R도 10여 년 전부터 물류시장에 계속 관심을 기울여 왔었는데, B&R코리아가 물류시장에 적극적으로 접근하지 못했던 이유는 그 당시에는 회사규모가 작았기 때문이다. 당시에는 물류시장은 PLC나 PLC 서플라이어가 주도하는 시장은 아니라고 판단했었다.

물류시장의 부상은 과거부터 B&R(비앤드알산업자동화)이 해오던 것도 있었고, 자동창고와 관련된 일들이 20년 정도 전부터 있었다. 소터(Soter)라고 해서 물류 구분기 자체가 시장에 도입된 것도 이미 20~30년 가까이 됐다. 자동창고나 소터, 대량생산을 핸들링한다는 점에서 변화는 없는데, 중간에 로봇이라는 게 하나 들어오기는 했다. 포장이나 소팅을 한 다음에 사람이 해야 될 일을 로봇이 담당하는 부분이 큰 장점을 지니기 때문에, 자동화라는 측면에서 큰 발전이 있긴 했는데, 많은 사람들이 느끼는 것 중 하나가 아직은 로봇이 사람을 완벽하게 대체하지 못한다는 것이다. 기구식으로 됐던 게 전자식으로 바뀌는 변화가 있긴 하지만, 후처리는 사람이 할 수밖에 없는 이유는 로봇이 그만큼 아직은 지능형이 아니기 때문이다. 로봇 자체가 판단을 하거나 하는 측면에서 아직은 사람만큼 유연하질 않다.

물류산업이 20년 전에 비하면 당연히 자동화가 된 부분이 있긴 하지만, 이미 그 당시에 자동화가 되어 있었다. 자동화로만 보면 정체되어 있다는 것이 나의 시각이다. 물류자동화, 창고자동화는 이미 되어있던 상황이다. 지금은 사람을 보호하는 관점이 중요해져서 ESG 경영 등이 부각이 되기 때문에, 앞으로는 위험한 일을 사람에게 시키지 않으려고 하는 경향이 더 커질 거고, 인건비도 올라갈 거기 때문에 로봇의 역할이 커지면서 로봇이 변하는 수밖에 없다.

이를 보여주는 하나의 예로, 물류기업인 DHL의 물류센터 창고에서는 현대차그룹의 계열사인 미국 로봇 전문업체 보스턴다이내믹스(Boston Dynamics)가 개발한 물류 정리전용 로봇인 ‘스트레치(Stretch)’를 사용하고 있다. 이 스트레치 로봇은 팔레타이징 로봇이라고 해서 기존에도 있었던 로봇인데, 팔레타이징 로봇은 큰 물량을 핸들링하기 위해서 덩치가 크다. 스트레치는 팔레타이징 로봇의 작은 버전이라고 할 수 있다. 기존의 팔레타이징 로봇은 사람이 들지 못하던 것을 들 수 있도록 하기 위해 덩치가 크고 팔레타이징할 때 쓰인다. 그런데 스트레치 로봇은 분류작업을 할 때 사용한다. 사람이 들어갈 수 있는 공간에서 분류작업을 하는데, 6축 다관절로봇 같은 걸 쓰기에는 비용이나 공간에서 제약이 있는 것을 대체하기 위한 것이다. 이 로봇은 형태가 물류에 맞게끔 변형이 됐다. 산업분야에서 로봇 자체가 커스터마이징된 것이다. 우리가 알고 있는 로봇의 종류에는 사람을 닮은 휴머노이드 로봇도 있고, 팔레타이징 로봇도 있고, 6축 다관절로 사람의 한쪽 팔을 대신하는 로봇도 있고, 협동로봇이라고 해서 사람과 함께 일을 하는 로봇이 있는데, 그런 로봇들은 자유로움을 가지고 있긴 하지만, 가격이 비싸기도 하고, 공간에 대해서 제한적인 부분이 있었다. 그런데 스트레치 로봇은 협소한 공간에 맞게 개발이 된 로봇이다. 좀 획기적이다.

현재의 로봇은 유연하지 못한 점, 단순반복 작업만 할 수 있다는 점, 사람을 대체하는데 한계가 있다는 점 이렇게 세 가지 단점이 있다고 생각이 되는데, 스트레치 로봇은 유연하거나 판단을 할 수 있다는 점에서 주목할 필요가 있는 것 같다.

또 지금 많이 개발이 되고 앞으로 좀 더 기대되는 기술 가운데 하나가 블록체인이다. 블록체인은 트레이스하는 부분이다. 그런데 암호화를 떠나서, 데이터가 무결성이라는 게 중요한 키워드다. 무결성이란 사람이 데이터를 못 바꾼다는 의미다. 신선도가 중요한 제품의 경우는 유통기한이나 유통날짜가 중요한데, 바코드를 다시 찍는다든지 해서 유통기한을 편법으로 늘리는 경우가 있어서 문제가 크다. 그런데 블록체인이라는 기술을 쓰면 사람이 못 바꾼다. 따라서 제품에 대한 신뢰를 줄 수 있다는 점에서 중요한 기술이다. 만약, 제품이 식품이나 제약이라고 하면 유통기한이 지난 걸 먹으면 위험하기 때문에, 블록체인 기술이 중요하다. 또 물건을 잃어버리거나 했을 때, 이를 찾는데 중요한 단서에 블록체인이 결합이 된다.

개인적으로 블록체인을 트래킹하는 부분에서 계속 생각을 하고 있었다. 트래킹은 뭔가를 추적해서 데이터를 갖고 있다는 건데, 지금도 트래킹이 안 되는 건 아니지만, 사람들이 변경을 한다. 트래킹을 할 때 중간이 붕 뜬다. 그런데 트래킹을 좀 더 자세히 하거나, 데이터가 전달력이 좋다고 하면 얘기는 달라진다.

 

 

 

 

PLC에 AI 기능을 탑재시킨 exOS

 

 

예를 들어 우체국에서 소팅을 할 때 지금은 ‘이건 경상남도 갈 거’ ‘이건 전라남도 갈 거’라는 식으로 소팅을 하는데, 이걸 ‘마산으로 갈 거’, ‘광주로 갈 거’처럼 좀 더 세분화해서 포장이나 배달하는 사람들, 드론이 일하기 편하게 소팅을 먼저 해주면 훨씬 효율적이다. 그러려면 정확한 데이터가 있어야 된다. 트래킹 기술에 그렇게 중요한 게 바로 빅데이터다. 그걸 가지고 있어야 소팅을 하는데, 소팅을 하기 위해서는 AI 기술이 필요하다. 어떻게 가는 게 가장 효율적인지, 이런 게 IT와 융합되는 부분 중의 하나라고 생각한다. 이런 걸 스마트물류라고 표현할 수 있다.

물류는 운송과, 저장하는 창고 부분의 자동화, 생산라인의 제조물류 이렇게 3가지 시장이 있는데, 이 3가지에서 모두 필요한 게 데이터다. 데이터를 취합하고, 트래킹하고, 어떻게 AI를 접목시킬 것인가 하는 것이 자동화 업체들이 물류시장에 가장 포괄적으로 접근할 수 있는 방법이라고 생각한다.

운송시장은 자동화시장과는 다른 부분이 있지만, 자동창고는 과거부터 큰 화두였다. 자동창고는 지금도 안 되어있는 데도 많고, 반면에 되어있는 데는 생각보다 많이 되어있다. 우리가 생각하는 자동창고는 RGV와 리프트, 자동창고가 대부분이었다. 과거에는 사람이 핸들링하기 쉽지 않은 큰 물건을 지게차로 올려야 되니까 그런 부분이 화두가 됐었고, 그래서 스태커 크레인이 자동창고에서 필수적으로 필요했다. 5~7년 전만 해도 내가 원하는 제품이 어디에 있고, 어떻게 빼내는 게 가장 빠를까 하는 것이 가장 큰 화두였다. 그런 거에서 조금 더 나간 자동화 기술 중 하나는 스태커 크레인의 에너지 효율적인 이송이다. 스태커 크레인이 일자로 이송을 하게 되면 에너지가 많이 소비가 된다. 반면에 밑으로 내려왔다가 올라가면 에너지 효율이 좋아진다. 중력을 받으면 떨어지는 가속도를 이용해서 올라가기 때문이다. 스태커 크레인을 얼마나 동기화를 잘해서 움직이느냐 하는 게 기술이고, 그런 기술이 과거 20년 전부터 발전하면서 누가 더 잘 만드느냐가 관건이었다고 하면, 지금은 지게차가 물건을 빼 온 다음에 팔레타이징해서 밖으로 나가는 부분이 있는데, 그 부분을 사람이 덜 일할 수 있게 하는 것이 자동창고의 개념이 되다 보니까, 내가 원하는 제품만 빼는 기술이 중요해지고 있다. 기존에는 물건을 팔레트 채 보관을 했는데, 요즘은 자동창고에 동일한 제품만 들어가 있지 않은 게 추세다. 다양한 제품이 보관이 되어있다. 내가 창고를 가지고 있고, 자동창고에는 병이나 식품 등 여러 가지 제품이 있고, 생산날짜도 다르고, 생산종류도 다르게 분포가 되어있다. 이렇게 되면 B2C 개념이 들어간다. 오늘 작업량을 받았을 때부터, AI로 어느 순서로 물건을 빼는 게 가장 효율적으로 일을 할 수 있는지, 어디로 가기 위해 어떻게 하는 게 좋은지 소팅을 먼저 하고, 그 데이터를 창고에다 주면, 창고는 어떤 식으로 빼는 게 좋은지 계산해서 나온 다음에, 제품이 레일이나 컨베이어를 타고 따라와서 지게차 없이 정해진 공간에 팔레타이징 로봇이 기다리고, 팔레타이징 로봇은 스태킹을 어떻게 하는 게 패키징을 가장 효율적으로 할 수 있는지 판단해서 작업을 한 후에 제품이 바깥으로 나가게 된다. 사람이 하는 일이 줄어드는 거다, 자동창고가 그야말로 자동창고가 되는 거다. 이런 부분이 쉬울 것 같지만, 의외로 구현이 되어 있질 않다. 물류에서는 사람을 줄이는 게 자동화의 첫 번째 목적이라고 본다. 그러나 아직도 우리나라는 사람이 많이 투입이 되는 게 현실이라서, 스트래치 로봇처럼 계속 개발이 되겠지만 좀 더딜 것 같다. 물류창고에 작업자가 한 번 들어가면 3교대로 몇 시간씩 반복적인 일을 해야 되는데, 이걸 로봇이 대체해야 한다고 본다. 따라서 전체적인 물류시장을 놓고 보면 자동화 수요가 대단히 크고 중요하다. 복합적인 부분이 많이 나오는 것 같다. 사람을 뺀 부분에 로봇이 들어가고, 로봇이 사람이 판단하는 정도의 처리속도를 가지려면 AI가 필요하다. 그런 측면에서 물류가 미래시장으로는 큰 전망을 가지고 있는 것 같다.

 

Q. 인더스트리 4.0이나 IIoT라는 트렌드가 나오면서 물류가 더욱 부상하는 것 같다. 그 이유를 무엇이라고 보나?

A. IIoT와 스마트 물류에는 중요한 연결고리가 존재한다. 지금도 쿠팡에서 트래킹이 되긴 하지만, 트래킹을 하려면 데이터가 있어야 되고, 그 데이터는 이 제품이 어디 있는지 알아야 된다. 요즘은 바코드가 없는 제품을 찾기가 쉽지 않다. 바코드가 있다는 건 사람이 찍든 머신비전 카메라가 찍든 바코드를 읽는다는 거다. 읽으면서 이 제품이 어디에 있고, 누구한테 갈 거라는 걸 알게 되는 거니까, 데이터를 게더링할 수밖에 없다. 요즘은 바코드를 넘어 QR코드가 활용이 되면서, 기존에는 생산날짜나 제조국가만 알 수 있있던 것에서, 누가 언제 왜 어떻게 만들었는지까지 읽을 수 있게 됐다. 데이터가 많아졌다. 단순자동화라고 하면, 지금은 A라는 제품이 생산부터 시작해서 어디에 있는지, 왜 가야 하는지, 무엇을 가지고 있는지, 어떻게 가야 하는지까지, 이런 데이터가 나중에 소비자에게 전달이 돼야 된다. 식품은 생산부터가 중요하기 때문에 IoT가 필요해지는 거고, 생산된 게 얼마나 무결성을 가지고 있느냐 하는 부분에서 인더스트리 4.0이 융합될 수밖에 없다.

 

 

 

빅데이터를 게더링하는 소프트웨어 패키지 ‘아프롤(APROL)’

 

 

Q. 물류업계가 당면한 문제로 로봇이 지능화돼야 한다는 걸 얘기했는데, 이 외에 물류업계의 당면과제로 어떤 걸 꼽나?

A. 반복해서 얘기가 되는데, 로봇의 지능화와 데이터의 무결성, 이 두 가지가 큰 키워드다. 데이터의 무결성이라는 게 어느 한 분야에 국한되어있지 않다고 본다. 식품 분야에서는 데이터의 무결성을 위해서 Part11 등이 과거부터 있었다. 얼마 전에 이슈가 됐던 것 중 하나가 전기자동차의 배터리 화재다. 배터리에 왜 문제가 있었는지 원인파악을 하려면, 제조공정에서 문제가 있었는지, 보관에서는 어떤 문제가 있었는지 아는 것이 키워드다. 기존에도 트래킹을 했지만, 임시적인 무작위 테스트였다. 배터리가 현장에 나간지 일 년이 지나서 문제가 생겼을 때, 원인분석까지 트래킹으로 할 수 있다. 제조공정, 물류공정에서 트래킹이 중요하다는 게 큰 화두가 됐다고 볼 수 있다.

 

Q. 데이터 무결성 부분에서 B&R이 할 수 있는 역할은 무엇인가?

A. 데이터 무결성은 IT 기술이다. 그러나 스마트물류에서는 데이터를 게더링해서 상위로 올려줘야 하기 때문에, 데이터의 무결성을 위한 데이터가 중요하다. 스마트 팩토리, 인더스트리 4.0에서 큰 키워드가 AI와 빅데이터다. B&R이 AI를 하는 회사, 빅데이터를 저장하는 회사는 아니지만, 빅데이터가 있어야 AI가 가능한데, 빅데이터를 게더링하는 건 B&R이 여태까지 해온 일이고 가장 잘하는 부분이다. 이 빅데이터를 하려면 상위로 얼마나 많은 데이터를 주느냐도 중요하지만, 정확한 데이터를 정확히 전달하는 게 필요하고, 스탠다드한 프로토콜을 사용해서 전달하는 게 중요하다. 이런 관점에서 B&R은 OPC UA를 타 경쟁사에 비해 빠르게 얘기를 했고, 상용화도 빨랐다. OPC UA 이후에 현재는 TSN이 트렌드로 부상하고 있다. 빅데이터를 위해서 샵플로어 단에서 PLC나 자동화기기에서 할 수 있는 것이 정확한 데이터를 정확한 시간에 잘 전달하는 것이다.

TSN은 많은 양의 데이터를 빠른 시간에 전달하는 것을 목적으로 하는 프로토콜이다. CAN 통신이 시리얼 통신 중에서는 빠른 편이고 다양하게 되어있는데, OPC UA TSN은 스탠다드화 시키자는 것이다. OPC UA는 이미 암묵적인 스탠다드가 됐고, TSN은 스탠다드는 아니다. 실시간성을 가지고 있고, 스탠다드화 되고 많은 데이터를 올리는 프로토콜이 필요한 부분에서 B&R이 잘 접목을 하고 있다. 데이터가 많아야 한다는 건 양 자체가 많은 것도 있지만, 필요한 데이터를 많이 올려 줘야 된다는 의미다.

필요한 데이터를 많이 올려주기 위해 필요한 부분 중의 하나가 비전(Vision)이라고 본다. PLC는 과거부터 에러가 있는지 없는지, 기계가 잘 돌아가고 있는지 아닌지, 속도가 몇인지 그런 데이터를 줄 수 있었다. 그런데 비전은 사람이 하던 일을 대체하고 있다. 비전의 역할은 이물질 검사를 하거나 바코드를 읽어서 데이터를 모으는 것도 있고, 치수를 확인해서 불량검출을 하는 것도 있는데, 요즘은 비전으로부터 수집된 빅데이터가 상위로 올라가서 AI가 판단하고 밑으로 내려서 다시 PLC 단에서 움직일 수 있도록 하는 게 하나의 순서다. 이러기 위해서는 시간이 많이 걸린다. 그리고 불필요한 데이터를 다 올려줄 필요도 없다. 데이터 양이 많은데, 데이터에도 우선순위가 있다. 나중을 위해서 저장만 해도 되는 데이터가 있고, 실시간으로 보고해야 되는 데이터가 있다. 그런데 실시간적으로 빠른 판단을 하기 위한 데이터는 상위로 올라갔다 내려오면 시간이 너무 오래 걸린다. 그래서 B&R에서 나온 것 중의 하나가 PLC에 AI를 탑재할 수있게 한 exOS라는 제품이다. 이 제품은 외형도 PLC보다 조금 크다. B&R은 PLC에 아톰 CPU를 많이 쓴다. 요즘은 OPC UA나 다른 프로그램을 하는데 과거의 PLC가 가지고 있던 CPU에서는 처리가 안 되니까, 아톰(ATOM) CPU를 쓰는 PLC가 많다. 스마트폰의 역할이 점점 많아지는 것처럼 PLC의 역할이 많아지는 것과 맥락을 같이 하는 부분이다. 그래서 B&R이 선택한 게, 굳이 클라우드까지 가서 계산해서 내려오는 것보다-클라우드까지 올라갔다 내려오는 이유는 사람이 판단할 걸 AI가 판단하는 거 때문이다- 데이터가 클라우드단까지 올라갔다 내려오면 시간이 오래 걸리니까 천천히 해도 되는 건 클라우드로 올리지만, 실시간적으로 빨리 해야 되는 것들은 PLC 단에서 해결하자는 의도에서 AI 기능을 PLC에 탑재시킨 거다. 즉 엣지컴퓨팅의 개념이다. 엣지컴퓨팅도 분산개념이다. 중앙집중으로 올렸다가 분산했다가, 올렸다가 분산했다가 이것이 항상 반복이 되면서 더 개발이 된다고 보는데, 그러한 일환이다.

 

Q. B&R의 대표적인 물류 분야의 솔루션이나 제품으로는 어떤 것이 있나?

A. 버추얼룸(VR)과 아코포스 6D, 비전, 트랙시스템 이렇게 4가지가 있다.

VR이나 디지털 트윈은 ABB 시뮬레이션이 B&R 기술에 접목이 된 것이다. ABB에 데이터 흐름을 시뮬레이션해서 라인을 구성했을 때, 정말 캐퍼시티가 나오는지 시뮬레이션 해보는 로봇 스튜디오라는 툴이 있는데, 여기에 트랙시스템을 집어넣었다. 이런 작업을 지금까지는 엑셀로 많이 했고, 지금도 많이 하고 있다. 그런데 이걸 버추얼룸에서 실제로 시뮬레이션을 해볼 수 있다. 물류에도 여러 가지 물류가 있지만, 자동창고와 내부물류가 라인으로 구성되어 있다 보니까 그쪽에서 볼 수 있는 게 크고. 어떤 걸 접목했을 때 얼마나 빨리 되는지 그것도 시뮬레이션 해볼 수 있다.

아코포스6D는 코로나 영향으로 아직 정식출시는 안 됐다. 올해 연말경에 나올 예정이다. 이건 자기부상 원리를 기반으로 한다. 트랙이 6가지 자유도를 지닌다. 자기부상으로 마찰이 없으니까, 활용도가 커질 것 같다.

 

Q. 자기부상 기술은 물류에서 어떤 이점을 지니나?

A. B&R은 트랙과 아코포스6D를 메카트로닉스 시스템이라고 얘기한다. 그동안 B&R은 메카트로닉스 완제품을 판매해오지 않았는데, 이 아코포스 6D는 식품 분야에서 중요한 시스템이다. 식품분야에서는 자유도가 너무 크다. 제한이 없다 보니까 커스터마이징이 다양하게 다 될 수가 있다. 예를 들어 슬라이스된 치즈를 이송하는 시스템이 있다고 하면, 포장하기 전의 슬라이스된 제품이 쭉 흘러가는데 아웃풋이 많다. 그런데 기존대로 하려면 컨베이어 벨트를 4개, 5개를 설치해야 하고, 포장하는 라인이 하나밖에 없는데 포장속도가 생산속도와 다르다. 다르면 합지를 해야 된다. 분기됐던 걸 합쳐져야 하는 상황이다. 그럼 이것들이 버퍼가 계속 생기고, 틀린 속도를 맞추려면 버퍼가 많이 필요하다. 그러면 공간이 많이 필요하고, 컨베이어 벨트를 사용하다 보면, 아무리 깨끗한 컨베이어 벨트라도 매일 세척도 해야 되고, 해야 되는 게 많다. 공간도 많이 필요하다. 그런데 아코포스 6D를 하나 설치하니까, 10미터가 필요하던 공간이 1.5미터, 2미터만 있으면 되니까 공간이 많이 줄어든다. 아코포스 6D는 제품 5개가 나오면 5개를 계속 받는다. 기존에는 버퍼가 줄줄줄 갔어야 되는데, 이게 옆으로 빠지고, 빨리빨리 집어 넣어 준다. 이런 식으로 공간적인 측면에서 기존의 컨베이어 벨트가 가졌던 제약조건이 공간을 활용하는 부분에서 완전히 새로운 패러다임이 생긴 것이다. 물류에서는 버퍼가 대단히 중요하다. 인풋과 아웃풋의 속도를 중간에 맞춰 줘야 되는 구간이 자동창고에서는 항상 나온다. 그걸 얼마나 유연하게 잘하느냐가 관건이 되고, 버퍼의 양에 따라 공장의 사이즈도 변경이 되는데, 지금 아코포스 6D는 그 버퍼를 획기적으로 줄이는 부분에서 큰 역할을 한다. 그런데 그 버퍼를 줄이는 데 쓰기에는 너무 아깝다. 자기부상 기술이 너무 좋다. 그런 자기부상 기술을 가지고 있는데, 정밀도 또한 높다. 따라서 아코포스6D는 오히려 전자제품 생산인에 적합하다. 카메라 모듈이라든지 칩셋 생산이라든지, 정밀제어를 한다든지 반도체 이송을 하는 부분에서 제한 없이 사용이 가능하다.

그동안 B&R 리니어 트랙 시스템(아코포스트랙, 슈퍼트랙)의 제약조건은 무게였다. 페이로드가 최대 10키로그램으로, 2개를 연장하면 20키로그램이 되는데, 아코포스 6D는 가반중량이 14키로그램까지 되고, 4개를 사방에서 붙이면 되니까 가반중량이 높아질 수밖에 없다, 사실상 무게에 대한 제약조건이 적어진다. 아코포스 6D는 무거운 제품을 이송하기 위해 개발된 건 아니다. 그런데 LCD는 무겁고 사이즈가 크다. 그리고 정밀도를 따져야 되는 부분이 있다. 또 반도체 카메라 모듈은 가볍고 작지만, 정밀도가 중요하다. 셔틀(무버) 자체를 다양하게 가지고 있다는 게 B&R의 큰 장점 중 하나이기도 한데, 여기에 정밀제어가 가능해지는 이점까지 제공하는 것이다.

자기부상 기술은 식품 분야에서는 접촉이 없다는 점에서 환영을 받는 기술이고, 접촉이 없어야 되고 정밀도가 높아야 되고 고부가가치여야 되는 전자분야에서도 환영을 받고 있다. 내가 보는 관점에서는 아코포스 6D는 배터리를 포함한 전자제어의 어셈블리 어플리케이션에서 다양한 니즈가 있을 것 같고, 실제로 니즈를 받고 있다.

트랙이 개별로 부딪치질 않고, 분기도 한다. 이런 거 하나만으로도 쇼킹한 부분이었는데, 거기에 자유도가 더 높아진 것이다. 앞으로 아코포스 6D에 대한 니즈가 커질 것 같다.

 

 

 

리니어 이송 시스템 ‘아코포스트랙’

 

 

 

Q. 비전(Vision) 부분의 사업성과는 어떤가?

A. 비전에는 스마트센서와 스마트카메라라는 두 가지 종류의 제품이 있다. 스마트센서는 코드리더기로, 한 가지 기능만 한다. 반면에 스마트카메라는 여러 가지 기능을 할 수 있다. B&R에서는 스마트센서 마케팅과 영업은 국내에서 이미 시작을 했는데, 스마트카메라 출시가 지연이 됐다. 스마트카메라는 시장이 생각보다 빠르게 변하는 것 같고, 정점이라고 얘기할 수도 있을 것 같다.

국내에도 비전 소프트웨어 업체들 대단히 많이 있다. 그런데 생각보다 어려운 게 커스터마이징해야 되는 부분이 너무 많다는 것이다.

B&R의 어댑티브 머신 안에는 MCR(Machine Centric Robotics)과 트랙, 디지털 트윈, 비전이 4가지 요소가 있다.

비전은 지금도 계속 문제가 되는 게, 비전과 통신을 어떻게 할 것인가 하는 점이다. 생산캐파를 늘리고 싶은데, 비전을 쓰면 비전의 제약조건이 생긴다. 머신비전은 TCP/IP 통신을 가장 많이 쓴다. 그런데 이건 실시간성이나 데이터 량에서 떨어진다. 따라서 프로피넷 같은 통신을 하기 위해서 소프트웨어만 하는 국내업체들은 PC를 따로 더 써서, 거기서 처리를 하고 TCP/IP로 통신을 했다. 그래서 나온 게 스마트카메라다. 스마트카메라는 카메라에 CPU가 있어서 스스로 처리를 한다. B&R이 스마트카메라를 만들고, 고속처리를 위해 파워링크 통신을 연결해놓고, 어댑티브 머신이라고 하는 이유는 머신 센트릭 로보틱스와 비슷한 개념이다. 스마트카메라가 나오면서 처리에 대한 부분은 많이 해결이 됐지만, 실시간성을 위해 우리 B&R CPU를 사용한다. 일정한 주기, 실시간성의 데이터를 처리를 할 수 있으니까, 캐퍼시티가 늘 수 있는 공간이 생긴 거다.

B&R은 비전을 개발하고 인티그레이션하는 상황이기 때문에, 처리속도와 통신속도 부분이 생산량과 연결이 되는 부분에서 이점을 제공할 수 있다. 이게 생각하기에 따라서 별거 아닐 수 있다. 줄일 수 있는 시간이 별거 아니라고 생각할 수도 있는데, 라인설계하는 사람들한테는 0.5초, 1초 줄이는 게 굉장한 차이다. 라인 설계자들에게는 100미리세크, 10미리 세크가 대단히 크다. 연간으로 따지면 생산량이 어마어마하게 차이가 난다. B&R은 그런 부분에서 큰 기여를 할 수 있다.

 

Q. 결국은 본사에서 비전을 드라이브하는 거네?

A. 그렇다. 비전은 개발만 7년 이상 했다.

 

Q. 리니어 모터 이송시스템인 트랙시스템의 비즈니스 성과는 어땠나?

A. 트랙시스템은 큰 물류에서 보면 세분화된 파트지만, 지난해 우리 B&R 코리아의 물류분야에서의 성과 가운데 컸던 것이 트랙과 AGV 쪽이다.

AGV에 들어가는 컨트롤러는 수량으로 따지면 상당히 많다. 여기에 우리 B&R이 큰 역할을 했다. M사에서 현재 국내 대형 관련수요처에 AGV를 대량 공급하고 있다.

우리 B&R 코리아가 이 시장에서 주효했던 것 중 하나가 B&R이 줄곧 주창해왔던 오픈전략이다. 메이저 자동화 업체들과 달리 B&R은 모든 통신을 지원한다. 프로토콜이 개방형으로 되어있어서 활용도가 많다. 그래서 우리 B&R 코리아 자체적으로 유니버설 컨트롤러라고 명명을 하고 마케팅을 전개하고 있다.

AGV도 기반 자체가 구동체이고 자동차라는 개념이 있기 때문에, AGV에서 사용하는 프로토콜 자체가 자동차에서 쓰던 프로토콜을 많이 써왔다. CAN OPEN을 사용하는 부분도 있었고, 어디는 디바이스넷으로 해야되고, 어디는 프로피넷으로 해야 되고, 시리얼 통신하는 데도 많고, 되게 다양한 통신을 써야 하는 확장성 부분에서 우리 B&R이 AGV 안에 들어가게 콤팩트하면서 통신을 편하게 잘 구현해놨다. AGV에 맞게끔 패키지식으로 만들었다. 이게 하루아침에 된 게 아니라, 전략적으로 개발해서 지난해 AGV 시장에서 성공을 거뒀다. AGV는 한 번 발주에 컨트롤러가 수백 대 씩 나오니까, 금액적으로는 크지 않아도 많이 깔리면서 그동안 B&R이 확보하고 있지 않았던 시장에서 인지도가 계속 확대되는 것이다. 원래는 컨트롤러와 함께 드라이브까지 패키지로 공급하고자 하는 전략을 구상했었는데, 중국에서 나오는 패키지 때문에 가격적인 부분에서 한계가 있다.

 

 

모든 통신에 유연한 ‘유니버설 컨트롤러’

 

 

 

Q. 아코포스트랙(ACOPOStrak)과 슈퍼트랙(SuperTrak)은 얼마나 판매가 됐나?

A. 배터리 관련 유저에 공급이 됐는데, 테스트베드이기 때문에 많은 수량이 나간 건 아니다. 작년에 일차 오더가 있어서 작년에 마무리가 됐고, 올해가 더 기대가 된다. 올해부터는 실제로 전체라인을 돌릴 수 있는 양산라인을 타깃으로 마케팅과 영업을 전개하고 있다.

 

Q. 슈퍼트랙과 아코포스트랙의 장점은 어떻게 설명할 수 있나?

A. 전에도 여러 번 얘기를 했지만, 아코포스트랙의 분기가 가장 차별화된 장점이다. 모 경쟁사의 시스템이 분기가 되는데 속도가 2미터급이고 정밀도가 높다. 즉, 리니어모터의 수준은 아니다. 이 시스템은 배터리 분야에 적합하다. 충격 부분에서 크게 무리가 없고, 속도가 빠르지 않아도 되고, 정해진 시간 안에 정해진 장소만 가면 되는 수준에서는 사용하는 데 무리가 없다. 그러나 우리가 타깃으로 하는, 고속에서 정밀제어를 해야 되는 부분에서 다른 경쟁업체의 시스템은 분기가 안 된다. 이 분기 기능이 우리 B&R 트랙을 쓰는 이유이기도 하다. 아코포스트랙이 슈퍼트랙보다 정밀도가 떨어진다. 슈퍼트랙은 ±10 마이크로미터인데 아코포스트랙은 ±100마이크로미터다. 경쟁사는 30, 50 정도다. 차이가 많이 난다. 경쟁사 대비 아코포스트랙이 정밀도가 낮은데도, 시장에서 쓰는 이유는 분기가 되기 때문이다. 분기라는 게 별거 아닌 거 같은데, 분기가 많은 걸 해결을 한다. 분기가 OEEE(Overall equipment effectiveness 설비종합효율)와 연관이 되고, OEE는 생산과 관계가 있다.

아코포스트랙은 이런 장점이 있고, 슈퍼트랙은 전자제품에 딱 맞는 전형적인 리니어 트랙 제품이라고 할 수 있다. 정밀도가 뛰어나고, 어셈블리 라인에 최적화되어있다. 아코포스트랙과 슈퍼트랙이 유럽에서는 의료기기에서도 호평을 받고 있다. 의료기기 생산라인은 분진이 없어야 되고, 개별로 충격이 없어야 되고 제품손상이 없어야 되고 트래킹도 돼야 한다. 해외에서는 실제로 인슐린 주사 자동 주입 시스템에 적용된 사례도 있다. 앞서 예기한 제약 콜드체인이나 의료기기에 분야에서 필요한 시스템이라고 할 수 있다.

 

Q. 물류시장을 어떻게 전망하나?

A. 계속 좋을 수밖에 없는 미래산업이다. 지금의 물류자동화가 10년, 20년 전 자동화와 큰 틀에서는 다르지 않은데, 미래에는 IIoT와 인더스트리 4.0이 되면서 AI 기능이 들어오는 부분과 로봇의 지능화 부분과 연관해서 데이터 무결성이 필요해진다. 그래야 트래킹으로 실시간 정보를 누구나 다 접할 수 있고, 신뢰할 수 있지 않을까? 물류라는 게 B2B, B2C가 다시 부상된다고 하는데, B2C가 계속 더 발전할 것 같다. 이를 위해서는 AI와 데이터 무결성은 무조건 필요하다고 본다.

 

 

 

 

‘ACOPOS 6D’ 셔틀은 접촉이나 마찰없이 자유롭게 부상한다.

 

 

Q. 물류시장 확대전략은?

A, B&R이 물류를 타깃해서 사업을 전개하는 회사는 아니지만, 앞으로 물류에서 트랙시스템의 매출이 늘어날 것으로 보인다. 단 전 세계적인 물류 공급망 문제가 변수다.

B&R은 항상 보편적인 시장보다는, 통신 제한이 있는 어플리케이션에 유연하게 대응할 수 있는 등의 특화된 시장에 집중을 해왔다. B&R 트랙이 가지고 있는 장점이 있기 때문에, 트랙으로 갈 수 있는 시장이나 비전이 통합돼서 나오는 수요에 집중한 영업을 전개해 나가고 있다.

앞서 얘기한 exOS 제품처럼, 앞으로 AI를 같이 핸들링할 수 있는 수요가 물류에서 많을 것 같다. 왜냐면 샵플로어 단에서 처리해야 하는 데이터 양이 많아질 것이기 때문이다. 물류는 빠른 물량을 빨리 캐치하는 게 중요한데, 지령을 밑에서 내리면 더 빨라진다. 이 부분이 앞으로 대두되는 부분이어서, B&R은 기존에 가지고 있던 자동화시장 말고, 미래 스마트물류 산업에 필요한 수요에도 대비를 하고 있다.

데이터 트래킹하는 부분에서도 B&R은 빅데이터를 게더링하는 소프트웨어 패키지인 아프롤(APROL)이라고 하는 PDA 솔루션도 가지고 있다.

그리고 B&R의 모회사인 ABB가 작년에 아스티 모바일 로보틱스(Asti Mobile Robotics)라는 스페인의 AGV 업체를 인수했다. 로봇과 AGV는 싱크(동기)가 잘 된다. 따라서 앞으로 B&R이 확대할 수 있는 시장영역이 넓어질 것 같다.

AGV는 소모품은 아닌데 주기가 빠르다. 요즘 부상하는 배터리도 연관되어 있다. AGV는 튼튼하고 잘 고장이 안 나는 걸 떠나서, 잘 작동되는 게 필요하다. 상위랑 잘 연계가 돼야 한다. 그런데 AGV가 쉽지 않다. 요즘에는 AI 기능을 탑재해서 몇 군데 포인트를 찍어서 이걸 따라서 회전을 하고, 거리를 측정해서 이동을 한다. 그러니까 커스터마이징해야 되는 부분, 개발해야 될 부분이 많다. 처음에는 “사람만 치지 않고 제자리에만 가면 되지”라고 생각을 했는데, 실제로 가는 동안 장애물이 너무 많은 거다. 이게 기술개발이라고 본다. 여기서 살아남는 회사가 끝까지 살아남는 회사이지 않을까?

 

Q. 올해 B&R 코리아의 물류분야 매출목표는?

A, 물류 쪽은 크진 않은데 분명히 성장을 할 것이다. 아코포스 6D에 기대를 하고 있다.

컨베이어 벨트 1미터를 리니어 트랙 1미터와 비교를 하면 리니어 트랙을 못 쓴다. 그런데 이걸 어떻게 쓰느냐가 관건이다. ROI를 고객과 같이 고민하고 싶다. ROI가 안 맞으면 맞게끔 해주는 컨설팅을 해주는 게 필요하다. 리니어 트랙을 우선 잘하고, 아코포스 6D가 나오게 되면 획기적일 것 같다. 아이디어도 리니어 트랙보다 많다. 집중과 선택이 항상 중요하다.