Jul 31, 2023
로봇공학: 차세대 직업을 위한 길을 닦다
로봇은 1950년대부터 산업 현장에서 사용되어 왔으며 그 이후로 제조업체가 효율성, 생산성 및 품질을 향상시키는 데 중요한 역할을 해왔습니다. 로봇은 오래 일할 수 있다
로봇은 1950년대부터 산업 현장에서 사용되어 왔으며 그 이후로 제조업체가 효율성, 생산성 및 품질을 향상시키는 데 중요한 역할을 해왔습니다. 로봇은 극한 상황에서도 휴식 없이 오랜 시간 일할 수 있으며, 사람에게 너무 어렵거나 위험한 작업을 처리하도록 프로그래밍할 수 있습니다.
그러나 물론 로봇이 있는 곳에는 모든 것이 원활하게 작동하도록 하기 위해 프로그래머와 엔지니어 형태의 인간 전문 지식도 필요합니다.
국제로봇연맹(International Federation of Robotics)에 따르면 산업용 로봇의 전 세계 재고는 2011년 100만 대에서 2021년 350만 대로 증가했습니다. 이는 기술 혁신, 로봇 솔루션 비용 절감 등 다양한 요인에 기인합니다. 이러한 새로운 하드웨어와 소프트웨어의 유입으로 인해 고급 기술 지식과 문제 해결 기술이 필요한 일자리가 풍부해졌습니다. 미래의 공장에는 로봇과 인간이 함께 일하면서 공장이 최고의 효율성으로 운영되도록 할 것입니다.
수요에 부응하기 위해 기업은 기계 학습(ML), 제어 시스템, 인공 지능(AI) 및 컴퓨터 비전과 같은 분야의 전문 지식을 갖추고 로봇을 설계, 개발 및 유지 관리할 수 있는 고도로 숙련된 로봇 공학 엔지니어를 찾고 있습니다. 그들의 안전과 효율성.
노동통계국(Bureau of Labor Statistics)에 따르면 로봇 엔지니어에 대한 수요는 2020년부터 2030년까지 9% 증가할 것으로 예상되며 이는 모든 직종의 평균 증가율보다 빠릅니다. 이러한 성장은 제조, 의료, 항공우주/방위 등의 산업에서 로봇 사용이 지속적으로 증가하고 있기 때문일 수 있습니다.
국에 따르면 미국 로봇 엔지니어의 평균 급여는 약 10만 달러인 반면, 교육과 훈련이 덜 필요한 로봇 기술자의 평균 급여는 약 7만 달러라고 합니다. 두 가지 역할은 지속 가능한 직업 선택의 예시로서 제조업이 소득 잠재력이 제한된 비천한 일자리를 제공하는 구식 산업이라는 개념에 반대합니다.
이는 직장에 합류하는 디지털 네이티브라고도 알려진 Z세대의 귀에는 음악일 가능성이 높습니다. 기술에 부합하는 진로를 보여줌으로써 자동화는 제조업에 새로운 세대를 끌어들이는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
인간의 지능을 대체할 수 있는 것은 없습니다. 작업 현장의 최고의 로봇이라 할지라도 프로그래밍된 작업만 수행할 수 있습니다. 무거운 물건을 들어올릴 때는 기계가 더 우수할 수 있지만, 반복적인 작업을 처리할 때는 인간이 일관성과 정확성을 구현하는 데 앞장서고 있습니다.
유연한 자재 취급 자동화 회사인 Vecna Robotics Inc.의 제품 관리 수석 부사장인 Anthony Moschella는 "제조업체가 자동화 투자를 최대한 활용하려면 인간의 지능이 어디에서 가장 높은 가치를 제공하는지 이해해야 합니다."라고 말합니다. 매사추세츠주 월섬에 위치한 Moschella는 혁신적인 효율성을 주도하는 지능형 산업 인력에 대한 약속에 힘입어 있습니다. 그는 제조를 촉진하기 위한 두 가지의 이점과 최고의 기능을 인정하는 인간과 로봇 간의 가상 악수로 시작한다고 말합니다.
또한 클라우드 인프라를 기반으로 하는 자율 기술의 지속적인 개선과 인간이 혼합된 응집력 있는 시스템으로 로봇을 배포하는 '네트워크 효과'에 의존합니다. 결국 Vecna Robotics는 자재 취급 분야의 업계 리더가 숙련된 작업자와 지능형 자동화 시스템 간의 작업 흐름을 최적화하는 능력과 데이터를 통해 승리할 것이라고 주장합니다.
한때 리프팅이나 용접과 같은 일상적인 작업을 맡은 개인은 오늘날 작업 현장에서 동일한 작업을 수행하는 로봇 함대를 관리할 수 있습니다. 이러한 로봇은 올바른 작업 흐름을 선택하고 가능한 한 효율적인지 확인하기 위해 인간의 지능이 필요합니다.
"낮은 가치"로 정의되는 이러한 작업은 로봇이 갖고 있지 않은 민첩성을 요구하지 않기 때문에 로봇에 이상적입니다. 사람이 작업을 담당할 경우 워크플로를 전환하는 데 비용이 너무 많이 듭니다.