클라우드 로봇을 사용하면 로봇 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션 개발자가 비즈니스 또는 가정용 응용 프로그램을 위한 저렴한 로봇을 생산할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅은 IT 기술 스펙트럼에서 차세대 기술이 되었습니다. 심술 궂게 보이는 모든 데스크탑 소프트웨어는 이제 더 나은 모양과 사용자 경험으로 클라우드에서 사용할 수 있습니다.

마찬가지로 로봇 설계자와 개발자는 여러 가지 방법으로 생산 비용을 절감하기 위해 로봇 프로세스의 일부를 클라우드로 이전하기로 결정했습니다.

로보틱스, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT)에 관심이 있다면 이 글을 끝까지 읽어야 클라우드 로보틱스의 기초지식을 익힐 수 있다.

클라우드 컴퓨팅 및 로보틱스

우수한 클라우드 컴퓨팅 기술 인프라를 위한 경쟁은 1963년 미국 국립과학재단(NSF)과 미국 국방부 고등연구계획국(DARPA)이 매사추세츠 MIT에서 프로젝트 MAC 자금을 지원하면서 시작되었습니다.

이 프로젝트는 여러 사람이 동시에 사용할 수 있는 컴퓨터 경주의 토대를 마련하기로 되어 있었습니다.

이후 1969년 ARPANET의 개발 및 출판으로 광역 네트워크를 통해 컴퓨터 간에 리소스 및 데이터 공유가 현대 클라우드 컴퓨팅의 기술 개발을 진행하는 데 도움이 되었습니다.

공식적으로 최신 클라우드 컴퓨팅 서비스는 1999년 클라우드에서 Salesforce 소프트웨어를 출시하면서 시작되었습니다. 그 이후로 Microsoft Azure, Google Cloud, Amazon AWS 등과 같은 클라우드 솔루션의 출현으로 이 기술 틈새 시장이 빠르게 발전했습니다.

로봇 공학의 역사와 발전은 클라우드 컴퓨팅이 처음 구상되기 수십 년 전인 1954년으로 거슬러 올라갑니다. Robotics는 세계 최초의 로봇 회사인 Unimation이 General Motors에 판매한 Unimate 로봇으로 시작되었습니다.

유니메이트는 공장 근로자가 할 수 없는 무거운 짐을 들어올리고 옮길 수 있는 유압식 기계 팔이었습니다. 그 이후로 로봇 공학은 지금까지 먼 길을 갔고 현재 Robotnik, KUKA Robotics, Triowin 등과 같은 첨단 로봇 회사에서 만든 서비스 로봇이 있습니다.

이러한 서비스 로봇은 완전히 또는 부분적으로 자동화되어 다양한 작업을 더 빠르고 오류 없이 수행할 수 있습니다.

의심할 여지 없이 클라우드 컴퓨팅은 로봇 산업이 성장하는 데 광범위하게 도움이 되었습니다. 그리고 오늘날 로봇 공학 및 클라우드 전문가들은 클라우드 로봇 공학을 사용하여 모든 요구에 로봇을 쉽게 액세스할 수 있도록 고려하고 있습니다.

클라우드 로보틱스란?

클라우드 로보틱스는 클라우드와 로보틱스 기술의 강력하고 성공적인 융합입니다. 여기에서 로봇은 클라우드 컴퓨팅 인프라를 사용하여 데이터 처리, 데이터 통찰력, 가상 운영 체제, IoT, 온라인 데이터 스토리지 등과 같은 컴퓨팅 리소스를 사용하여 일상적인 작업을 수행할 수 있습니다.

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클라우드 로봇 공학이 시작되면서 로봇 산업의 하드웨어 및 소프트웨어 개발자는 더 이상 개발 중인 로봇의 온보드 기능에 의존할 필요가 없습니다.

로봇 산업은 업무용 또는 가정용 로봇을 생산할 때 반도체 칩과 전기 및 전자 부품의 사용을 줄일 수 있습니다. 이 로봇은 더 작고 가벼워지고 더 민첩해집니다.

클라우드 로보틱스에서 주요 아이디어는 웹 브라우저만 사용하여 클라우드에서 Adobe Express, Canva, Salesforce, Procreate, YouTube, 비즈니스 CRM, ERP 등을 사용하는 것과 매우 유사합니다. 마찬가지로 로봇은 작업을 수행하기 위해 인터넷, 인트라넷 및 IoT 장치의 데이터에 액세스할 수 있습니다.

그들은 스스로 계산을 수행하기 위해 무거운 온보드 컴퓨터와 메모리를 가지고 올 필요가 없습니다. 클라우드 기반 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 솔루션에서 인텔리전스를 빌릴 수 있습니다.

클라우드 로보틱스의 기능

#1. 계산이 많이 필요한 프로세스 아웃소싱

로봇 개발자는 처리 기능을 클라우드 로봇 플랫폼에 아웃소싱하면서 설계, 역학, 기능, 민첩성 및 안정성에 집중할 수 있습니다. 따라서 더 많은 기업이 로봇 개발 사업에 뛰어들 수 있다.

#2. 서비스 로봇의 신속한 배치

클라우드 로봇 공학을 통해 여러 작업을 위해 한 로봇의 용도를 변경할 수 있으므로 기업은 이제 최전선에 로봇을 더 빠르게 배치할 수 있습니다.

#삼. 온라인 문제 해결

클라우드 로봇 솔루션의 이러한 기능을 사용하면 기업은 로봇 기술자로 구성된 사내 팀을 고용할 필요가 없습니다.

제조업체는 클라우드 솔루션을 사용하여 로봇 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 이를 통해 인터넷을 사용할 수 있는 접근하기 어려운 장소에서 로봇을 사용할 수 있습니다. 온보드 하드웨어/펌웨어의 물리적 파괴 이외의 이유로 로봇이 고장난 경우 제조업체의 기술자가 온라인으로 로봇을 수리할 수 있습니다.

클라우드 로보틱스의 중요성

클라우드 로봇 공학은 다음과 같은 이유로 시간이 필요합니다.

첫째, 반도체 칩 및 기타 섬세한 전자 부품을 생산하기 위한 원자재가 부족해지고 있습니다. 클라우드 로보틱스가 로봇에 대한 기본 하드웨어 요구 사항을 줄일 수 있다면 클라우드 로보틱스는 로봇 산업의 필수 기술입니다.

둘째, 자립형 로봇을 제조하는 데 비용이 많이 듭니다. 그러나 이것은 업무용 로봇의 글로벌 공급망에 어떠한 가치도 추가하지 않습니다. 기업은 대규모 창고, 포장, 제조 등을 관리하기 위해 대량으로 저렴한 로봇이 필요합니다. 그들은 자급자족 시스템이 필요하지 않습니다. 클라우드 네트워크를 사용하여 단일 컴퓨터에서 수천 대의 로봇을 제어할 수 있는 민첩성과 능력이 필요합니다.

마지막으로 프로그래밍, 기계 학습 및 로봇 지능을 관리하는 클라우드 로봇 솔루션 제공업체를 통해 로봇 제조업체는 단순히 디자인을 개선하고 더 많은 기능을 추가하는 데 집중할 수 있습니다.

클라우드 로보틱스의 구성 요소

다음은 효과적인 클라우드 로봇 솔루션을 구축하기 위한 표준 구성 요소입니다.

  • 기계 대 기계 또는 M2M 및 기계 대 클라우드 또는 M2C 연결을 설정하기 위한 물리적 및 소프트웨어 네트워크. M2M 및 M2C는 클라우드 로봇 솔루션 운영자가 개별 로봇과 그룹의 모든 로봇을 제어하는 ​​데 도움이 됩니다.
  • 이미지, 텍스트, 숫자, 공식, 이진 데이터, 비디오, 좌표, 내비게이션 데이터, 지식 기반 등과 같이 기계가 이해할 수 있는 디지털 콘텐츠의 글로벌 데이터베이스입니다.
  • 여러 인바운드 연결 요청을 처리하여 통계 데이터, 동작 지침, 스케줄링, 작업 지침 및 조정을 제공할 수 있는 거대 슈퍼컴퓨터.
  • 기계 학습과 호환되도록 로봇 내의 신경 엔진 프로그램.
  • 클라우드 로봇 솔루션을 위한 오픈 소스 및 독점 소프트웨어 또는 코드.
  • 클라우드 로봇을 감독하고 필요할 때 원격으로 개입하는 인간 기술자를 위한 GUI 콘솔입니다.
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이제 자동화와 클라우드 로보틱스의 차이점을 살펴보겠습니다.

자동화 대. 클라우드 로보틱스

자동화와 클라우드 로보틱스는 비슷해 보일 수 있지만 몇 가지 근본적인 차이점이 있습니다. 다음 표에 설명되어 있습니다.

기능자동화클라우드 로보틱스정의자동화는 반복적이고 수동적인 작업을 효율적으로 해결하기 위해 인간을 기계로 대체하는 것입니다클라우드 로보틱스는 로봇을 클라우드와 연결하고 이러한 기계에 클라우드의 데이터 통찰력과 지침을 제공하는 프레임워크입니다범위자동화는 가상 세계나 실제 세계와 같이 어디에나 있을 수 있습니다. 세계클라우드 로봇 공학은 대부분 실세계입니다목적자동화는 지루하고 반복적인 작업을 순전히 구성하고 간소화합니다.로봇은 반복적인 작업을 효율적으로 해결하지만 섬세한 작업과 엄청난 힘이 필요한 작업을 처리하는 데에도 유용합니다.하드웨어 요구 사항자동화에는 하드웨어가 필요할 수도 있고 필요하지 않을 수도 있습니다. 예를 들어 Zapier, IFTTT 및 Power Automate로 수행되는 자동화는 디지털 작업을 자동화합니다. 클라우드 로봇 공학은 특히 물리적 서비스 로봇에 대해 말하며 항상 하드웨어가 필요합니다.

클라우드 로보틱스의 장점

아래에서 클라우드 로보틱스의 몇 가지 실용적인 이점을 찾아보십시오.

#1. 공동 개발

로봇 산업을 위한 여러 소프트웨어 개발자 및 하드웨어 제조업체는 서비스 로봇의 신속한 개발 및 배포를 위한 컨소시엄을 편리하게 구성할 수 있습니다.

하드웨어 생산자는 물리적 항목에 대해 작업할 수 있는 반면 소프트웨어 개발자는 로봇의 클라우드 부분에 대해 작업할 수 있습니다.

서로 다른 당사자가 자체 수익 시스템을 만들고 로봇을 함께 구축할 수 있는 액세스 권한을 확보할 수 있지만 정당한 비율로 이익을 얻을 수 있습니다.

#2. 솔루션 개발 및 아웃소싱

하드웨어 설계, 성형 및 제조에 능숙한 회사는 소프트웨어 또는 펌웨어 개발에 깊이 들어가지 않고도 로봇 산업에 진출할 수 있습니다.

그들은 아웃소싱 에이전시로부터 필요한 클라우드 인프라를 얻고, 로봇에 도구를 설치하고, 일선 작업 중에 데이터 인텔리전스를 위해 인터넷에 연결할 수 있습니다.

#삼. 로봇을 저렴하고 접근 가능하게 만들기

로봇이 클라우드 컴퓨터에서 필요한 데이터와 지침에 액세스할 수 있으면 온보드 고급 컴퓨팅 리소스를 포함할 필요가 없습니다.

클라우드 데이터를 분석하고 온보드 액추에이터와 센서가 작업을 수행하도록 지시할 수 있는 최소한의 컴퓨터면 충분합니다. 따라서 로봇에는 더 적은 하드웨어가 포함될 것이며 가격도 더 낮아질 것입니다.

#4. 로봇의 민첩성

초기 로봇은 끔찍하고 거대해 보였습니다. 섀시에 많은 기계를 수용해야 했기 때문입니다. 오늘날 클라우드 로봇 공학을 통해 로봇은 작고 민첩하며 매력적입니다.

#5. 재활용

기업은 다른 목적을 위해 특수 로봇을 구입할 필요가 없습니다. 특정 자동화 프로세스 요구 사항에 맞게 클라우드 솔루션을 사용하여 수정할 수 있는 다목적 서비스 로봇을 얻을 수 있습니다.

물론 그에 따라 생산 라인도 설계되어야 합니다. 로봇의 새로운 하드웨어에 대한 요구 사항은 클라우드 인프라를 사용하는 로봇을 재활용하는 목적에 부합하지 않습니다. 기술자는 로봇에 접근하여 물리적 구성 요소를 수정해야 합니다.

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클라우드 로보틱스의 과제

클라우드 로봇 공학은 아직 초기 개발 단계에 있기 때문에 틈새 시장이 도전과 장애물로 어려움을 겪을 것이 분명합니다.

많은 돈을 벌 수 있는 새로운 솔루션을 만들고 판매하기 위해 해결할 수 있는 몇 가지 일반적인 클라우드 로봇 문제를 아래에서 찾으십시오.

#1. 네트워크 접근성

인터넷 네트워크의 본질적인 문제는 많은 장치가 클라우드에서 동일한 리소스에 액세스하려고 할 때 대역폭 부족입니다.

따라서 클라우드 로봇 지원 서비스 로봇은 유지 관리 및 예정된 가동 중지 시간 동안 네트워크 인프라가 중단되면 작동하지 않을 수 있습니다.

#2. 에지 분석

클라우드 로봇 공학의 설교자들은 에지 분석 개발을 통해 클라우드 기반 로봇의 안전 장치를 발견했습니다. 엣지 컴퓨팅 시스템은 클라우드 네트워크를 사용할 수 없을 때 로봇이 작동하는 데 필요한 현지화된 데이터 통찰력을 로봇에 제공할 수 있다고 인식됩니다.

그러나 이렇게 하면 더 많은 하드웨어에 대한 의존도가 다시 높아집니다. 로컬 하드웨어의 사용을 줄이고 인트라넷이나 인터넷을 통해 전달되는 네트워크 인텔리전스의 사용을 늘리기 위해 클라우드 로봇이 도입되었습니다.

#삼. 클라우드 보안

클라우드 보안의 가장 우려되는 과제는 네트워크 보안입니다. 네트워크 상의 모든 것이 해킹될 수 있음을 이해합니다. 따라서 클라우드 로보틱스 솔루션은 피싱, 해킹, 사회 공학 등의 강력한 표적이 될 것입니다.

수천 대의 로봇을 제어하는 ​​클라우드 콘솔에 해커가 침투하지 못하면 전체 네트워크를 서비스 거부 공격(DoS 공격)의 대상으로 삼을 수 있습니다.

#4. 로봇의 속도

클라우드 기반 로봇은 서로 다른 조건에서 동일한 장치에서 다양한 민첩성을 경험할 수 있습니다. 예를 들어 클라우드 네트워크가 사용 중인 경우 로봇이 예상 응답 속도보다 느리게 응답할 수 있습니다. 반대로 클라우드 네트워크가 더 이상 사용되지 않을 때 동일한 로봇이 최적의 속도와 정확성을 제공할 수 있습니다.

따라서 제조 공장은 작동 중인 로봇 응답의 현재 대기 시간 수준에 따라 자동화된 프로세스를 조정해야 합니다.

학습 리소스

클라우드 로보틱스: 완벽한 가이드

Cloud Robotics에 관한 이 책은 클라우드 기반 로봇 프로세스의 전문 솔루션 개발자가 되는 데 도움이 됩니다.

또한 클라우드 컴퓨팅에 맞게 기존 로봇 개발 프로세스를 현대화하는 방법을 이해하도록 안내합니다.

클라우드 로보틱스 구현

클라우드 로보틱스 구현에 관한 책에서는 풀 서비스 클라우드 로보틱스 구현에 대한 현재 장애물과 이러한 일반적인 문제를 해결하는 방법에 대해 설명합니다.

또한 기성 로봇을 사용하여 기능적 서비스 로봇을 개발하고 독점 또는 오픈 소스 클라우드 로봇 솔루션을 사용하여 펌웨어를 수정하는 방법론을 제안합니다.

마무리

지금까지 클라우드 로보틱스에 대한 기본 및 준고급 아이디어를 개발했어야 합니다. 간단히 말해서 이것은 프로세스 자동화에서 성장하고 있는 기술입니다.

따라서 Microsoft, Amazon Robotics, IBM Corporation, C2RO Cloud Robotics, Hit Robot Group, V3 Smart Technologies, Intel, Google, Omron Adept Technologies, Fetch Robotics 등과 같은 IT 대기업은 이미 클라우드 로봇 시장에서 영향력을 키우고 있습니다.

Research and Markets의 최근 보고서에 따르면 클라우드 로봇 산업은 75억 2천만 달러 규모의 산업이었습니다. 그러나 2026년까지 235억 9000만 달러의 수익 창출 시장으로 성장할 것입니다.

따라서 틈새 시장은 더 많은 일자리와 비즈니스 기회를 창출할 것입니다.

구직자, 개인 개발자 또는 클라우드 로보틱스를 활용하여 돈을 벌고자 하는 기업이라면 지금 당장 준비해야 합니다.

다음으로 RPA(Robotic Process Automation)를 확인할 수 있습니다.

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