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이번 솔루션은 양팔로봇을 활용해 기존 수작업으로 이뤄지던 자동차 부품 조립 공정을 자동화하는 데 초점을 맞췄다.
플라잎 관계자는 "현재 제네시스 차량 헤드램프 조립 과정에서 커넥터 장착 작업은 대부분 수작업으로 이뤄지고 있다"며 "레인보우 양팔로봇과 강화학습 기술을 적용해 사람이 하던 정밀 조립을 자동화하는 시스템을 개발했다"고 설명했다.
레인보우로보틱스가 플라잎과 공동 개발한 양팔로봇 자동차 헤드램프 조립 ELW투자
자동화 솔루션 (사진=지디넷코리아 신영빈 기자)
이번 솔루션의 특징은 강화학습(RL) 기반 제어다.
회사 관계자는?"초기 오차가 있어도 로봇이 학습을 통해 이를 보정하며, 정밀도가 약 0.058mm 수준에 도달했다"며 "기존 룰 기반 제어는 오차가 발생하면 그대로 오류로 이어졌지만센tv
, 강화학습은 오차를 줄이고 안정적으로 조립할 수 있다"고 강조했다.
양팔로봇을 활용함으로써 병렬 작업 수행도 가능해, 복잡한 조립 공정을 효율적으로 처리할 수 있다는 장점도 내세웠다.
레인보우로보틱스가 플라잎과 공동 개발한 양팔로봇 자동차 헤드램프 조립 주가정보
자동화 솔루션 (사진=지디넷코리아 신영빈 기자)
플라잎과 레인보우로보틱스의 공동 솔루션은 현재 현대차 협력사 라인에서 개념 검증(PoC)를 마쳤으며, 실제 생산라인 테스트 단계에 들어섰다.
관계자는 "경산 연구소에서 라인 테스트를 진행 중이며, 올해 말이나 내년 초에는 대구 공장 일정일흑
실제 라인으로 이설해 시험 가동할 예정"이라며 "이 과정이 끝나면 양산 적용까지 이어질 수 있을 것"이라고 말했다.
자동차 부품 조립 공정은 30초 안에 작업을 마쳐야 하고, 단 한 번의 실패도 라인 전체에 영향을 미칠 만큼 신뢰성이 요구되는 영역이다.
플라잎 측은 "이 높은 신뢰성을 충족하는 것이 가장 큰 과제지만, 동리얼스탁
시에 가장 큰 의미"라고 설명했다.
신영빈 기자(burger@zdnet.co.kr)
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