4차 산업혁명은 자동화 및 지능형 시스템의 실질적인 발전으로 정의되며, 첨단 로봇시장 이 핵심적인 역할을 한다. 자동화가 전 세계 산업에서 점점 더 수용됨에 따라 고급 로봇 공학을 통합하는 것은 생산성, 효율성 및 경쟁력을 향상시키기 위한 중요한 전략적 움직임이 되었다.

 

로봇공학 은 처음 연구 분야로 확립된 이래로 눈에 띄는 변화와 발전을 이루었다. 로봇 공학의 초기 단계는 형성이 특징이었다.

 

반복적인 과제를 위해 만들어진 복잡하지 않고 프로그래밍 가능한 장치. 오늘날 이 분야는 복잡한 작업을 정확하게 학습하고, 적응하고, 수행할 수 있는 고급 로봇을 통합하는 방향으로 발전했습니다.

 

HRI 기술이 이러한 변화를 가져왔다.

 

물류, 제조, 의료, 농업과 같은 분야에서 로봇 공학은 프로세스를 발전시키고 역량을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다. 자동화는 현재 산업 환경에서 필수적이며 그 중요성은 중요하다. 자동화는 운영 효율성을 높이고 비용 효율성을 높이고 제품 품질을 개선하며 기업이 시장 요구에 신속하게 대응할 수 있도록 해준다.

 

첨단 로봇 공학 시장 개요

 

첨단 로봇 공학 분야의 다양한 기술은 여러 산업 분야에서 복잡한 작업을 자동화하려고 한다. 여러 기술에는 생산용 산업용 로봇과 창고 및 물류 운영용 자율 주행 모바일 로봇(AMR)이 포함된다. 시장은 지속적인 기술 발전과 자동화에 대한 열정 증가에 힘입어 지난 몇 년 동안 상당한 성장을 보였다.

 

첨단 로봇 공학의 정의 및 범위

 

고급 로봇 공학은 정교한 하드웨어와 고급 소프트웨어 기능을 결합한 로봇 시스템의 장래 세대를 의미한다. 이 로봇은 AI, ML 및 센서 기술을 활용하여 정밀성, 적응성 및 자율성을 갖춘 작업을 수행한다. 제한된 프로그래밍 작업을 수행하는 기존 로봇과 달리 고급 로봇은 주변 환경으로부터 학습하여 기술을 증폭시킬 수 있다.

 

역사적 성장과 진화

 

로봇 공학의 존재는 조립라인에서 사용하기 위해 산업용 로봇이 제작된 20세기 중반으로 거슬러 올라간다. 컴퓨팅 성능, AI 및 센서 기술의 개선으로 이 분야는 새롭고 알려지지 않은 영역으로 발전했다. 21세기 초에 코봇이 등장하면서 로봇이 인간과 효율적이고 안전하게 작업할 수 있게 되는 주목할만한 발전이 이루어졌다.

 

첨단 로봇 산업 성장의 주요 동인

 

여러 가지 요인이 첨단 로봇 시장의 성장을 주도하고 있다.

 

기술 발전: AI, ML, 센서 기술의 발전으로 로봇의 능력이 크게 향상되어 효율성과 유연성이 향상되었다.

인더스트리 4.0 및 스마트 제조: 인더스트리 4.0 프로젝트에 로봇 공학을 통합하면 제조 프로세스가 재편되어 더 높은 수준의 자동화와 생산성이 향상된다.

노동력 부족 및 인건비 상승: 기업들은 전 세계 여러 지역의 인력 부족과 인건비 증가로 인해 자동화 기술을 구현해야 하고 있다.

정밀도와 품질에 대한 요구: 고급 로봇 공학은 의료 및 전자와 같은 분야에서 정확성과 우수성에 대한 까다로운 요구 사항을 충족할 수 있다.

글로벌 경쟁: 기업들은 효율성과 혁신을 개선하고 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지 및 강화하기 위해 최첨단 로봇 공학에 투자하고 있다.

 

COVID-19가 로봇 산업에 미치는 영향

 

코로나19 팬데믹으로 인해 다양한 산업 분야에서 로봇 공학과 자동화의 채택이 촉진됐다. 사회적 거리두기의 필요성, 위생 프로토콜 개선, 공급망 중단으로 인해 운영 연속성을 보장하기 위한 자동화 의무가 강조되었다. 의료 부문의 로봇은 위치를 소독하고, 원거리 통신을 제공하고, 의료 용품을 전달하여 바이러스 전파를 줄이고 더욱 근절하는 데 사용된다. 마찬가지로, 로봇 공학은 제조 및 물류 산업에서 노동력 부족을 해결하고 지속적인 운영을 유지하는 데 필수적이다.

 

팬데믹 이후의 회복 및 동향

 

팬데믹이 줄어들면서 첨단 로봇 공학 부문에서는 상당한 성장이 예상된다. 기업들은 탄력성과 적응성을 향상시키는 데 있어 자동화의 중요성을 점점 더 인식하고 있다. 로봇 공학에 대한 투자 증가가 예상되는 것은 효율적이고 유연한 운영에 대한 수요로 인해 가속화된다. 팬데믹 이후의 주요 진전에는 코봇 사용 확대, AI 및 머신 러닝 개선, 로봇 공학과 디지털 트윈 기술의 병합 등이 포함된다.

 

첨단 로봇 공학의 선도 기술

 

첨단 로봇 시장의 다양한 기술은 다양한 산업에 혁명을 일으키고 있다.

 

•인공 지능과 기계 학습

AI와 ML은 고급 로봇 공학의 핵심이다. 이러한 기술을 통해 로봇은 대량의 데이터를 분석하고, 상호 작용을 통해 지식을 얻고, 정보에 입각한 선택을 할 수 있다. AI 기반 로봇은 물체 식별, 경로 그리기, 자연어 처리와 같은 복잡한 작업을 실행할 수 있다. 기계 학습 알고리즘을 통해 로봇은 시간이 지남에 따라 새로운 환경과 작업에 적응하여 성능을 향상시킬 수 있다.

 

AI 및 ML의 발전으로 로봇은 기본적이고 단조로운 기계에서 주변 환경을 이해하고 관여할 수 있는 정교한 시스템으로 발전할 수 있게 되었다. AI 기반 비전 기술은 움직이는 컨베이어 벨트에 있는 품목을 정확하게 감지하고 분류할 수 있다. 의료 분야의 AI 알고리즘은 수술을 지원하기 위해 사용되며 실시간 정밀도와 지침을 제공한다. AI와 ML을 로봇 공학에 통합하면 능력이 향상될 뿐만 아니라 다양한 분야에서 자동화를 위한 새로운 기회가 창출된다.

 

•협동로봇(코봇)

 

이미지 출처: 유니버설 로봇

 

 

주로 산업 노동을 위해 설계된 협동 로봇으로 알려진 협동로봇도 인간과 함께 일할 수 있다. 협동로봇은 인간과 함께 완전히 안전하게 작업할 수 있는 고급 센서로 제작되었다. 협동로봇은 품질 관리, 자재 취급 등 다양한 작업에 사용된. 중소기업은 강력한 보안 및 단순성과 같은 기능으로 인해 이러한 봇이 매력적이라고 생각한다.

코봇은 쉽게 설정할 수 있고 다양한 작업에 맞게 조정할 수 있어 매우 다재다능하다. 예를 들어, 코봇은 자동차 부문에서 정밀한 정확도로 부품을 조립하는 데 사용되어 실수를 줄이고 효율성을 향상시킨다. 코봇은 깨지기 쉬운 부품을 관리하고 일관된 품질 수준을 유지하므로 전자 제품 제조에 필수적이다. 코봇의 사용이 증가하는 것은 사람과 로봇 간의 팀워크를 향상시켜 보다 안전하고 생산적인 작업 공간을 만드는 능력에 힘입어 이루어지고 있다.

 

•자율 이동 로봇(AMR)

AI 알고리즘, 카메라, 센서 등 최첨단 기술을 바탕으로 AMR은 끊임없이 변화하는 환경에서도 독립적으로 작동하도록 만들어졌다. 고급 기술을 통해 봇은 작업 환경을 스캔하고 장애물로부터 자유로울 수 있다. AMR은 운영 및 노동 효율성으로 인해 주로 창고 관리 및 물류 업무에 사용된다.

대형 창고의 AMR은 상품 피킹 및 운송을 자동화하여 작업 속도를 크게 높인다. Amazon과 DHL은 AMR을 물류 프로세스에 통합하여 배송 시간을 단축하고 효율성을 높였다. AMR의 적응성과 성장 능력은 환자 이동 및 약물 전달과 같은 활동을 돕는 소매 및 의료 분야와 같은 다양한 용도에 매우 적합하다.

 

•산업용 사물 인터넷(IIoT)

산업용 사물 인터넷(IIoT)은 산업 환경에서 활용되는 연결된 장치 및 센서 시스템을 가리키는 용어다. IIoT를 사용하면 즉각적인 데이터 수집, 모니터링 및 분석이 가능해 고급 로봇 공학의 능력이 향상된다. 로봇 공학과 IIoT를 결합함으로써 각 부문에서는 자동화 향상, 사전 유지 관리 및 운영 효율성 향상을 달성할 수 있다. 예를 들어, IIoT 센서는 로봇에게 장비 상태에 대한 즉각적인 정보를 제공하여 예방적 유지 관리를 가능하게 하고 비활성 기간을 줄일 수 있다.

또한 IIoT는 기계 간의 원활한 통신을 가능하게 하여 보다 조정되고 효과적인 생산 프로세스를 가능하게 한다. 스마트 팩토리에서 IIoT 센서가 장착된 로봇은 이상을 즉시 식별하고 필요한 작동 조정을 수행할 수 있다. 이러한 통합으로 인해 가동 중지 시간이 줄어들고 생산 일정이 개선되며 제품 품질이 향상된다. 로봇 공학과 IIoT의 융합은 향상된 연결성과 지능으로 구별되는 산업 자동화의 다가오는 단계를 추진하고 있다.

 

•고급 센서 및 액추에이터

센서와 액추에이터는 고급 로봇 시스템의 중요한 요소다. 이 센서를 통해 로봇은 주변 환경을 이해하여 움직임을 정확하게 제어할 수 있다. 촉각 센서, 힘-토크 감지, 3D 비전과 같은 요소가 로봇의 개발과 능력을 촉진했다. 전류 센서를 사용하면 로봇이 복잡한 신호를 감지하고 해석하여 궁극적으로 유연성과 기술을 향상시킬 수 있다. 촉각 센서를 사용하면 로봇이 깨지기 쉬운 물체에 주의를 기울여 작동할 수 있는 반면, 힘-토크 센서는 용접 및 조립과 같은 작업에 대한 정확한 피드백을 제공한다. 고급 액추에이터는 로봇 움직임의 정밀도와 속도를 향상시켜 의료, 전자, 항공우주와 같은 산업의 정밀한 작업에 사용할 수 있도록 해준다. 센서 및 액추에이터 기술의 지속적인 발전은 로봇 공학의 성장과 자동화 기능의 확장에 필수적이다.

 

•인간-로봇 상호 작용(HRI) 기술

HRI 기술의 유일한 동기는 인간과 봇의 상호 작용을 증폭시키는 것이다. HRI는 자연어 처리, 제스처 인식, 증강 현실 인터페이스 등 다양한 요소로 구성된다. HRI 기술은 로봇과 인간 간의 협업과 의사소통을 강화하여 효과적인 상호 작용을 가능하게 한다. 이러한 발전은 로봇이 인간과 긴밀히 협력하는 상황, 특히 의료 및 서비스 로봇 공학에서 필수적이다.

의료 분야에서 HRI 기술을 탑재한 로봇은 음성 명령을 통해 외과 의사를 지원하고 시술 중 실시간 피드백을 제공할 수 있다. 제조업에서 직원들은 증강 현실 인터페이스를 사용하여 유기적인 움직임을 통해 로봇을 보고 제어할 수 있다. 이러한 발전을 통해 비전문가도 로봇을 더 쉽게 프로그래밍하고 제어할 수 있게 되었고, 첨단 로봇 공학에 대한 접근성이 확대되고 다양한 분야에서 로봇 공학의 사용이 촉진되었다.

 

현재 시장 동향

 

첨단 로봇 산업은 산업 전반에 걸쳐 진화와 채택을 형성하는 몇 가지 주요 추세가 특징이다.

 

•제조 및 물류 분야의 채택 증가

물류 및 제조는 로봇 공학 통합의 최전선에 있다. 제조 분야의 로봇은 조립, 도장, 용접, 품질 검사 등의 업무에 사용된다. 로봇은 물류 분야의 창고 및 유통 센터에서 운영이 수행되는 방식을 변화시키고 있다. AMR은 주문 피킹, 재고 관리, 자재 운송 등의 작업에 사용되어 효율성을 높이고 인건비를 절감한다. 로봇 공학과 현대 제조 및 인더스트리 4.0 노력의 통합은 효율성, 정확성 및 적응성을 향상시키고 있다. 효과적인 물류 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 로봇 공학의 활용이 촉진되고 있다. 예를 들어, 온라인 쇼핑의 증가로 인해 주문을 처리하고 최종 목적지까지 패키지를 배송하기 위한 로봇 활용도가 증가했다. Amazon과 같은 회사는 정확한 배송에 대한 증가하는 소비자 요구를 충족하기 위해 고급 로봇 공학을 사용하고 있다. 로봇 공학과 물류의 통합은 고성능과 고객 승인에 대한 요구로 인해 지속될 것으로 예상된다.

 

•인더스트리 4.0과의 통합

4차 산업혁명으로 정의되는 인더스트리 4.0은 산업 공정에 디지털 기술을 통합하는 것으로 구성된다. 로봇 공학과 IIoT, 빅 데이터 및 클라우드 컴퓨팅의 통합은 효율성과 생산성이 크게 향상되고 있다. 데이터 수집, 현명한 의사 결정 및 자동화는 인더스트리 4.0에서 로봇 공학의 중요한 요소다. 이러한 패턴은 로봇과 인간이 긴밀히 협력하여 생산 프로세스를 향상시키는 스마트 팩토리의 발전을 일으키고 있다. 스마트 팩토리의 고급 센서와 IoT 장치는 생산 공정의 여러 단계에서 데이터를 수집한다. 이 데이터를 실시간으로 분석하면 현명한 결정을 내리고 운영을 확대하며 낭비를 최소화할 수 있다. 로봇 공학과 인더스트리 4.0 기술의 결합은 제조 부문의 운영을 변화시켜 유연성, 효율성 및 생태발자국을 향상시키고 있다.

 

•AI 및 기계 학습의 발전

AI와 머신러닝의 발전으로 로봇의 새로운 기능이 펼쳐지고 있다. AI 기반 로봇은 복잡한 의사 결정 및 실시간 적응과 같이 이전에는 실용적이지 않았던 작업을 효율적으로 수행한다. 기계 학습 알고리즘은 로봇이 자신의 경험을 통해 학습할 수 있도록 승인하여 결국 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킨다. 이러한 추세는 역동적이고 구조화되지 않은 환경에서 작동할 수 있는 자격을 갖춘 보다 지능적이고 자율적인 로봇의 발전을 이끌고 있다. 또한 AI 알고리즘은 장비 고장이 발생하기 전에 예측할 수 있으므로 사전 유지 관리가 가능하고 가동 중지 시간이 크게 줄어든다. 물류 분야에서 기계 학습을 통해 로봇은 실시간으로 경로를 최적화할 수 있다. AI와 머신러닝의 지속적인 발전으로 로봇공학의 잠재적 응용 분야가 확대되어 로봇공학이 더욱 다양해지고 여러 산업 분야에서 복잡한 작업을 처리할 수 있게 됐다.

 

•서비스 로봇 부문의 성장

서비스 로봇 분야는 비산업 시나리오에서 자동화에 대한 수요 증가로 인해 상당한 확장을 경험하고 있다. 서비스 로봇은 의료, 숙박업, 소매 등 다양한 산업 분야에서 고객 지원, 환자 지원, 위생 등의 업무를 완수하는 데 활용된다. 의료 분야의 로봇은 의료 절차, 치료 및 노인 지원을 지원하여 환자 결과를 향상시키고 의료 종사자의 업무량을 줄인다. 또한 환대 부문에서 룸서비스, 컨시어지 지원, 배달과 같은 업무를 수행하는 데 사용되고 있다.

 

서비스 로봇의 부상은 정밀도, 정확성 및 고객 경험에 대한 필요성에 의해 주도된다. 예를 들어, 의료 부문 내에서 자동화된 보조원은 환자를 감독하고, 약물을 조제하고, 사회적 상호 작용을 제공하여 제공되는 치료 표준을 향상시킬 수 있다. 소매 업계에서 로봇은 즉각적인 재고 수준 업데이트를 제공하고 고객 문의를 지원함으로써 재고 관리를 도울 수 있다. 서비스 로봇의 사용이 증가함에 따라 다양한 산업이 변화하고 있으며 효율성과 서비스 품질이 향상되고 있다.

 

•투자 및 자금 조달 동향

R&D 및 스타트업 영역에 상당한 자금이 투입되면서 첨단 로봇 공학에 대한 투자가 증가하고 있다. 또한 벤처 캐피털 회사는 기업 및 사모펀드 투자자와 함께 로봇 공학의 잠재력을 목격하고 싶어 하며, 이는 해당 부문의 경제 성장에 도움이 될 것입니다. 정부의 노력과 재정 프로그램도 로봇 기술의 발전과 수용을 지원하고 있다. 이러한 패턴으로 인해 최근 스타트업, 협업, 파트너십이 증가하여 혁신과 시장 확장을 촉진하고 있다.

 

최근 시장 조사에 따르면 2023년 전 세계 로봇 공학 및 자동화에 대한 투자는 165억 달러에 달해 지난 몇 년 동안 눈에 띄는 성장을 보였다. Google, Amazon, Siemens와 같은 대기업도 로봇 공학에 상당한 투자를 하고 있다. 유럽 연합의 Horizon 2020과 같은 정부 자금 조달 프로그램은 로봇 공학 연구 및 혁신을 위한 관대한 자금을 제공하고 있다. 로봇 시장은 이러한 투자로 인해 성장을 경험하고 있으며 그 결과 혁신적인 기술과 응용 프로그램이 탄생하고 있다.

 

지역 분석

 

첨단 로봇 시장은 기술 개발, 정부 노력, 업계 수요 등의 측면의 영향을 받아 다양한 지역에 걸쳐 다양한 성장 패턴을 보이고 있다.

 

•북아메리카

미국, 특히 북미는 로봇 발전과 수용의 핵심 허브 역할을 한다. 저명한 기술 기업, 철저한 R&D 노력, 정부 지원 규제가 이 분야의 로봇 시장 발전을 주도하고 있다. 물류, 자동차, 의료는 첨단 로봇공학을 채택하는 주요 산업이다. ARM Institute와 같은 이니셔티브는 로봇 공학의 발전을 가속화하기 위해 산업계, 학계, 정부 간의 협력을 장려하고 있다. 자동화된 제조에 대한 수요는 주로 기계 학습 및 AI의 사용 증가를 촉진한다. 예측에 따르면 미국 로봇 산업은 2025년까지 230억 달러 규모에 달해 연간 10%의 성장률을 보일 것으로 예상된다. 수술 봇을 사용하는 의료 부문의 눈에 띄는 추세로 인해 2026년까지 130억 달러가 증가할 것으로 예상된다. 반면, 물류 산업은 Amazon 및 FedEx와 같은 회사가 운영 효율성을 향상시키기 위해 로봇 공학에 상당한 투자를 하는 등 눈에 띄는 확장을 목격하고 있다.

 

•유럽

유럽은 독일, 프랑스, 영국을 선두 국가로 하는 첨단 로봇 공학의 중요한 시장이다. 이는 주로 자동차 및 제조 로봇 공학 분야에서 이루어지며, 이는 이 지역의 강력한 산업 부문을 발전시키는 데 중요한 역할을 한다. 디지털화와 인더스트리 4.0에 대한 유럽의 초점은 시장 성장을 주도하기 위해 재개되고 있다. 또한 유럽에는 혁신적인 기술 발전에 핵심적인 역할을 하는 수많은 최고의 로봇 회사와 연구 기관이 있다. 유럽 로봇 산업에 대한 추정에 따르면 연간 12% 증가하여 2025년까지 총 가치가 200억 달러에 이를 것으로 예상된다.

 

독일은 최첨단 제조 산업으로 인정받고 있으며, KUKA 및 Siemens와 같은 선도적인 기관은 로봇 혁신의 선구자다. 프랑스는 또한 특히 서비스 로봇 공학 분야에서 발전을 이루고 있으며 Aldebaran Robotics와 같은 회사가 시장에서 우뚝 솟고 있다. 한편, 영국은 케임브리지 대학교, 임페리얼 칼리지 런던 등의 대학이 AI와 로봇 공학 분야의 발전을 주도하는 등 로봇 공학 연구에 원조를 전념하고 있다.

 

•아시아 태평양

아시아 태평양 지역은 일본, 한국, 중국과 같은 국가에서 로봇 공학의 급속한 도입으로 인해 전 세계적으로 가장 빠른 성장을 목격하고 있다. 업계에 대한 막대한 투자는 제조 능력을 향상시키고 노동력 부족 문제를 해결하고 있다. 중국은 연구 개발 분야에서 상당한 정부 보조금의 지원을 받아 로봇 공학의 활용 및 생성과 관련하여 전 세계적으로 저명한 리더가 되고 있다. 일본과 한국은 로봇 공학 혁신의 최전선에 있다.

 

아시아 태평양 시장은 2025년까지 500억 달러에 달할 것으로 예상되며, 성장률은 연간 15%이다. 중국은 로봇 공학과 같은 첨단 제조 사용을 촉진하는 정부의 Made in China 2025 계획으로 인해 시장의 많은 부분을 차지하고 있습니다. 일본에서는 노인 인구가 증가함에 따라 건강 문제가 있는 노인들을 돕기 위해 서비스 로봇에 집중할 것으로 예상된다. 한국은 삼성, 현대 등 일류 기업이 선두를 달리고 로봇 공학 개발을 재정적으로 지원하고 있다.

 

•나머지 지역

첨단 로봇 공학은 아프리카, 중동, 라틴 아메리카와 같은 국가에서 인기를 넓히고 있다. 브라질과 멕시코는 또한 의료, 석유 및 가스 부문에서 로봇 공학의 활용을 확대하기 위해 로봇 공학을 시행하고 있다. 아프리카에서는 로봇 공학을 사용하여 농업, 의료 및 인프라 개발 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있다.

 

라틴 아메리카의 로봇 산업은 매년 9%씩 성장하여 2025년까지 50억 달러에 이를 것으로 예상된다. 브라질, 멕시코와 같은 국가에서는 자동차 및 전자 제조 산업에서 산업용 로봇 채택을 주도하고 있다. 또한 UAE 및 사우디아라비아와 같은 국가의 스마트 시티 이니셔티브에서 로봇 공학에 자금이 할당된다. 아프리카에서는 작물 수확량을 늘리고 인건비를 절감하는 것을 목표로 지속 가능한 농업을 위해 로봇 공학을 사용하는 데 중점을 두고 있다.

 

주요 시장 참가자 및 경쟁 환경

 

첨단 로봇 공학 부문에는 확고한 산업 리더부터 새롭고 창의적인 스타트업에 이르기까지 다양한 참가자가 포함된다.

 

•선도 기업 프로필

 

이미지 출처: KUKA

 

 

ABB: 자동화 및 로봇 공학 분야에서 유명한 글로벌 기업인 ABB는 다양한 산업 및 부문에 걸쳐 포괄적인 자동화 솔루션 포트폴리오를 제공한다. 로봇 공학 부문은 2023년에 32억 달러의 매출을 기록했으며 북미, 유럽 및 아시아에서 두드러진 입지를 유지하고 있다.

 

화낙(FANUC): 저명한 일본 기업인 FANUC는 산업 자동화 및 제조에 사용되는 최첨단 로봇 시스템으로 국제적으로 인정받고 있다. 로봇 부문에서 회사의 매출은 2023년에 28억 달러에 달했다.

 

쿠카(KUKA): 독일에 본사를 둔 KUKA는 산업용 로봇 및 자동화 솔루션의 선두 공급업체로 두각을 나타내며 자동차 제조, 전자 제품 생산 및 물류 부문에 서비스를 제공하고 있다. 2023년 KUKA는 35억 달러의 매출을 공개하여 유럽과 아시아에서 탄력적인 시장 입지를 입증했다.

야스카와 전기(Yaskawa Electric): 일본의 저명한 기업인 Yaskawa Electric은 산업용 로봇 및 자동화 솔루션을 전문으로 한다. 2023년 Yaskawa의 로봇 부문은 23억 달러의 수익을 창출하여 아시아와 북미 모두에서 상당한 입지를 차지하고 있음을 나타낸다.

 

•시장 점유율 분석

업계는 여전히 경쟁이 치열하며, 소규모 시장 참가자가 대규모 시장 참가자보다 우위를 점하고 있다. 로봇 공학 부문을 선도하는 주요 기업으로는 FANUC, ABB, Yaskawa Electric 및 KUKA가 있다. 의료 및 서비스 로봇 부문의 주목할만한 발전은 새로운 산업에서 나타나고 있다. 시장 분석에 따르면 기업들은 지속적인 성장을 위해 R&D에 막대한 투자를 하고 인수 및 전략적 파트너십을 추구하고 있다. ABB가 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며 FANUC, KUKA가 그 뒤를 잇고 있고, 산업용 로봇을 통한 전자 및 제조 분야에서 강력한 입지를 확보하고 있다. 또한 SoftBank와 iRobot은 의료용 로봇에 대한 수요 증가로 인해 두각을 나타내고 있다.

 

•최근 인수합병, 파트너십

최근에는 기술 능력 향상, 시장 범위 확대, 혁신 장려를 목표로 첨단 로봇 산업 내에서 합병, 인수 및 파트너십이 눈에 띄게 증가하고 있다. 몇 가지 대표적인 사례는 다음과 같다.

 

ABB가 자율 이동 로봇 분야의 선두주자인 ASTI Mobile Robotics를 인수하면서 물류 및 창고 솔루션을 개선하고 있다.

FANUC은 Cisco와 협력하여 로봇 공학, 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 분석을 결합한 최첨단 산업용 IoT 솔루션을 만들었다.

KUKA와 Siemens는 자동화 및 디지털화에 대한 Siemens의 지식을 활용하여 지능형 제조 솔루션을 만들기 위해 협력하고 있다.

Yaskawa Electric의 Morrell Group 인수는 북미 산업 자동화 솔루션 시장에서의 입지를 강화할 것이다.

 

이러한 전략적 조치는 첨단 로봇 산업의 지속적인 발전을 보여주며, 기업이 성장을 촉진하고 혁신을 장려하기 위해 협업을 어떻게 활용하고 있는지 보여준다.

 

첨단 로봇 공학의 응용

 

전문 로봇 공학은 품목 조립, 코팅, 접합 및 검사와 같은 필수 프로세스를 자동화하여 제조 부문을 변화시키고 있다.

 

•제조

인더스트리 4.0과 스마트 제조와 로봇 공학의 결합은 효율성, 정확성 및 유연성을 향상시키고 있다. 코봇은 생산성을 높이고 제조 중단을 줄여 인간-로봇 상호 작용의 안전성과 효율성을 향상시킨다. 자동차 부문은 자동차 부품을 일관되고 정확하게 조립하는 로봇에 크게 의존하고 있다. Tesla의 기가팩토리는 높은 생산성과 효율성을 달성하기 위해 다양한 산업 공정에서 수천 대의 로봇을 사용함으로써 이를 잘 보여준다. 전자 제조 부문의 로봇은 제품 품질을 유지하고 오류를 줄이기 위해 작은 부품 납땜 및 조립과 같은 복잡한 작업을 수행한다.

 

•의료

로봇은 의료 산업에서 환자 치료와 결과를 개선하는 데 필수적이다. 더 나은 결과와 더 빠른 회복이 가능한데, 그 이유는 수술 로봇을 통해 가능해진 매우 정밀하고 최소 침습적인 수술이 가능하기 때문이다. 또한 재활의 맥락에서 신체적 치료와 치유를 지원한다. 또한 로봇은 소독, 약물 투여, 환자 모니터링 등의 업무를 수행하여 의료 서비스의 효율성과 보안을 강화한다.

 

수술 기술 시장은 의료 시스템의 자동화에 대한 욕구가 커지면서 2026년까지 130억 달러로 확장될 것으로 예상된다. Stryker 및 Intuitive Surgical과 같은 유명 기업은 수술 정밀도와 환자 결과를 향상시키는 최첨단 로봇 기술을 제공한다. EksoGEN과 같은 로봇은 최첨단 치료 프로그램을 통해 환자가 자유와 움직임을 되찾을 수 있도록 재활을 돕는다.

 

•물류 및 창고

물류 및 창고 산업은 첨단 로봇 공학의 구현으로 인해 큰 변화를 겪고 있다. AMR은 현재 재고 관리, 주문 선택, 자재 이동과 같은 업무에 활용되고 있다. 이러한 로봇은 수동 작업 요구 사항을 줄이고 실수를 줄이며 작업 흐름을 극대화하여 운영 효율성을 향상시킨다. 로봇 공학을 창고 관리 시스템(WMS) 및 공급망 관리(SCM) 솔루션과 결합하면 효율성과 정확성이 더욱 향상된다.

 

12%의 예상 성장률은 물류 로봇 시장이 2025년까지 150억 달러에 이를 것으로 예상된다. Amazon Robotics와 Fetch Robotics는 창고 프로세스를 최적화하고 주문 완료를 향상시키는 혁신적인 솔루션을 제공하는 데 앞장서고 있다. AMR 외에도 드론은 재고 관리 및 모니터링에 활용되어 즉각적인 정보를 제공하고 안전 조치를 개선한다.

 

•농업

로봇은 심기, 수확, 분류와 같은 노동 집약적인 작업을 자동화하여 농업 부문을 변화시키고 있다. 현재 센서와 AI 알고리즘을 통해 로봇은 높은 정확도와 효율성으로 작업을 수행할 수 있다. 로봇은 농부들이 지속 가능한 농업 방법을 장려하고 인건비를 절감하며 작물 생산량을 크게 늘리는 데 도움을 줄 수 있다. 로봇 수확기는 과일과 채소를 신중하게 선택하는 데 사용되며, 드론은 농작물을 감독하고 살충제를 살포하는 데 사용된다.

 

환경 친화적인 농업 관행의 필요성과 농업 산업의 인력 부족으로 인해 2025년까지 120억 달러 규모의 농업 로봇 시장이 성장할 것으로 예상된다. 존 디어와 블루 리버 테크놀로지는 농법을 개선하고 환경에 미치는 악영향을 줄이기 위해 첨단 로봇을 개발하고 있다. 그 중 하나가 John Deere의 See & Spray 기술로, 컴퓨터 비전을 사용하여 잡초를 식별하고 표적으로 삼아 살충제의 필요성을 줄이고 작물 건강을 개선한다.

 

•국방 및 보안

로봇은 방어 및 보안 분야에서 폭탄 처리, 수색 및 구조, 감시 및 정찰과 같은 다양한 임무를 수행하는 데 사용된다. 센서, 카메라 및 통신 시스템 덕분에 이러한 로봇은 위험한 상황에서 작동하고 인간이 위험하다고 생각할 수 있는 위험한 작업을 수행할 수 있다. 군대는 로봇 공학을 사용하여 보안을 강화하고 역량을 강화하며 위험을 낮춘다.

 

국방 및 보안 로봇 시장은 2025년까지 100억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 연간 약 8%의 성장률을 보일 것으로 예상된다. QinetiQ와 Northrop Grumman은 보안 및 군사에서 사용할 최신 로봇 시스템을 개발하고 있다. 예를 들어, 군대에서는 실시간 데이터를 제공하고 상황 인식을 향상시키기 때문에 폭탄 처리 및 정찰과 같은 작업에 QinetiQ가 만든 TALON 로봇을 자주 사용한다.

 

도전과 장벽

 

첨단 로봇 시장의 상당한 발전과 기회에도 불구하고 몇 가지 과제와 장벽을 해결해야 한다.

 

이미지 출처: ABB

 

 

 

•높은 초기 비용 및 ROI 문제

첨단 로봇 공학을 활용하는 데 있어 가장 큰 과제는 상당한 초기 투자가 필요하다는 것이다. 로봇 시스템을 구매, 설정 및 유지 관리하는 데 드는 비용은 특히 중소기업(SME)의 경우 높을 수 있다. 언제 돈을 저축하기 시작할지, 투자 가치가 있을 만큼 수익이 충분한지에 대한 걱정도 기업을 방해할 수 있다. 이러한 장애물을 해결하기 위해 기업은 비용과 이점을 철저히 분석하고 임대 또는 공유 금융과 같은 대안을 고려해야 한다. 산업용 로봇의 가격은 사용 방법과 기능에 따라 USD 50,000에서 USD 150,000까지 다양하다. 중소기업은 특히 가능한 ROI를 평가하는 동안 이러한 비용을 충당하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 그럼에도 불구하고 RaaS(Robotics as a Service)와 같은 새로운 아이디어가 표면화되기 시작했다. 기업은 사용량에 따라 로봇 솔루션 비용을 지불할 수 있는 옵션이 있으므로 초기 비용과 재정적 위험을 모두 낮추는 데 도움이 된다.

 

•기술적 과제와 복잡성

고급 로봇 공학을 구현하는 데는 상당한 기술적 과제와 복잡성이 있다. 여기에는 로봇을 현재 시스템과 통합하고, 다른 기술과 잘 작동하는지 확인하고, 자동화된 프로세스로의 전환을 관리하는 것이 포함된다. 이러한 작업에는 상당한 전문 지식과 자원이 필요합니다. 더욱이, 고급 로봇을 프로그래밍하고 운영하는 것은 기업, 특히 전문 기술 노하우가 부족한 기업에게 어려울 수 있다.

 

이러한 장애물을 극복하기 위해 기업은 교육 프로그램 및 개발 이니셔티브에 투자할 수 있다. 또한 로봇 공학 공급업체 및 컨설턴트에게 도움을 요청할 수도 있다. 예를 들어, 로봇을 기존 제조 시스템에 통합하려면 원활한 통신을 위한 맞춤형 프로그래밍과 인터페이스 생성이 필요한 경우가 많다. 이러한 기술적 장애물로 인해 지연이 발생하고 비용이 증가할 수 있다. Universal Robots와 같은 회사는 비전문가도 쉽게 프로그래밍하고 배포할 수 있는 사용자 친화적인 코봇을 제공하여 이러한 문제를 해결하고 있다. 이 접근 방식은 통합에 필요한 복잡성과 시간을 줄여 로봇 기술의 원활한 채택을 촉진한다.

 

•규제 및 윤리적 고려 사항

로봇 공학의 구현은 세심한 주의가 필요한 다양한 중요한 규제 및 윤리적 문제를 제기한다. 로봇의 사용 및 관리 방식을 제어하는 규칙은 다양한 영역과 부문에 따라 크게 다르기 때문에 다양한 시장에서 일하는 기업에게 어려움을 야기한다. 규정을 준수하는 것 외에도 데이터 개인 정보 보호 및 보안과 관련된 윤리적 문제와 직무에 대한 잠재적 영향은 신중한 처리가 필요하다.

 

이러한 문제를 해결하기 위해 기업은 규정에 대한 정보를 얻고, 이해관계자와 소통하고, 윤리적 문제를 해결하기 위한 철저한 정책을 수립해야 한다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 안전을 보장하고 민감한 데이터를 보호하기 위해 엄격한 규칙에 따라 수술 로봇의 사용을 통제한다. ISO 10218-1 및 ISO 10218-2와 같은 안전 규정은 사고와 부상을 방지하기 위해 산업 환경에서 로봇을 설계하고 작동하는 방식을 제어한다. 기업은 이러한 규제 환경을 신중하게 탐색하고 강력한 정책을 수립해야 한다. 여기에는 의사 결정 알고리즘의 투명성 보장 및 팀원 데이터 보호와 같은 윤리적 문제를 처리하는 것이 포함된다.

 

•인력 이주 및 기술 격차

로봇 공학과 자동화의 도입으로 잠재적인 실직과 기술 부족 증가에 대한 우려가 커졌다. 로봇이 더 반복적이고 힘든 작업을 수행함에 따라 근로자는 일자리를 잃고 중단을 경험할 가능성에 직면해 있다. 더욱이, 로봇 공학과 자동화의 빠른 발전에는 새로운 능력과 지식이 필요하므로 이러한 기술 부족을 해소하는 것이 시급하다.

 

기업은 재교육 및 기술 향상 프로그램에 적극적으로 투자함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있다. 학교와의 협력은 근로자가 앞으로 변화하는 취업 시장에 대비할 수 있도록 하는 교육 프로그램을 만드는 데에도 필수적이다.

 

McKinsey의 연구에 따르면 자동화로 인해 2030년까지 8억 개의 일자리가 사라질 수 있으며, 이는 인력 이주를 신속하게 해결해야 할 필요성을 강조한다. Amazon과 기타 회사는 현재 직원들이 회사 내에서 다른 역할로 전환할 수 있도록 지원하기 위해 재교육 프로그램에 자원을 투입하고 있다. 또한 학생들이 로봇 공학 및 자동화 분야의 미래 직업을 준비할 수 있도록 준비하는 과정을 설계하는 데는 기업과 교육 기관 간의 협력이 필수적이다.

 

미래 예측

 

기술 발전과 변화하는 산업 요구는 향후 첨단 로봇 시장의 상당한 성장과 변화를 주도할 것으로 예상된다.

 

•새로운 기술과 혁신

로봇 공학의 혁신은 AI, 기계 학습 및 양자 컴퓨팅에 의해 주도될 준비가 되어 있다. AI 기반 로봇은 점점 더 똑똑해지고 독립적이 되어 복잡한 과제를 관리하고 즉시 행동 방침을 결정할 것이다. 양자 컴퓨팅 개발은 로봇의 컴퓨팅 능력을 향상시켜 지금은 할 수 없는 도전적인 새로운 작업을 처리할 수 있게 해줄 것이다. 또한, 유연한 바이오하이브리드 로봇 공학의 개발을 포함한 재료 과학의 발전은 새로운 기회와 잠재력을 창출할 것이다.

 

한 가지 예는 소프트 로봇 공학에서 유연한 재료를 사용하여 살아있는 유기체를 모방하여 로봇이 향상된 민첩성과 정확성으로 복잡한 조작을 실행할 수 있도록 하는 것이다. 의료 부문의 바이오하이브리드 로봇은 자연 조직과 인공 재료를 결합하여 정밀한 약물 투여 및 조직 회춘과 같은 의료 목적을 발전시킨다. 로봇 공학과 이러한 첨단 기술의 결합은 다양한 산업에 혁명적인 발전을 가져올 것이다.

 

•시장 성장 예측

향후 몇 년 동안 첨단 로봇 시장은 상당한 성장이 예상된다. 시장 분석에 따르면 전 세계 로봇 시장은 2024년에서 2030년 사이에 연평균 복합 성장률(CAGR) 12%로 2030년까지 1,000억 달러 규모에 이를 것으로 예상된다. 제조, 의료, 물류 및 기타 산업에서 로봇 공학의 사용이 증가함에 따라 이러한 성장이 촉진될 것이다. 또한, 자동화와 디지털 혁신을 촉진하기 위한 정부의 노력과 재정 프로그램은 시장 성장을 더욱 촉진할 것이다.

 

예를 들어 산업용 로봇 부문은 연평균 성장률(CAGR) 10%로 2025년까지 350억 달러에 이를 것으로 예상된다. 동시에 서비스 로봇 부문은 연평균 성장률(CAGR) 15%로 더욱 빠른 성장을 보일 것으로 예상된다. 의료, 소매, 숙박업과 같은 부문에서 자동화에 대한 필요성이 증가함에 따라 증가가 가속화되고 있다. 이러한 예측은 다양한 부문에서 로봇 공학의 영향력이 커지고 있음을 강조하고 기업이 경쟁 우위를 위해 최첨단 로봇 공학을 활용할 수 있는 귀중한 기회를 제공한다.

 

 

•잠재적인 새로운 응용 프로그램

로봇의 기술 발전은 다양한 산업 분야에 걸쳐 새로운 응용 분야를 열어주고 있다. 의료 부문에서 로봇은 노인 간호, 원격 진단, 맞춤형 치료 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 보다 환경 친화적이고 정밀한 농업 방법을 달성하기 위해 로봇도 농업에 사용되고 있다. 동시에 로봇은 자율 건설, 3D 프린팅, 현장 모니터링 등의 작업을 위해 건설 산업에서 사용된다. 기술 개선과 함께 새로운 응용 분야가 등장하기 때문에 로봇 공학은 해당 부문에 막대한 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

 

의료 분야에서는 로봇 외골격 덕분에 운동 장애가 있는 개인이 더 오래 살고 더 독립적이다. 드론과 자율주행 트랙터를 통해 인건비를 절감하고 작물 수확량을 늘리면서 파종, 물주기, 수확과 같은 농업 작업을 강화하고 있다. 로봇은 콘크리트 타설, 벽돌 타설 등의 활동 단순화를 통해 건설 현장의 생산성과 안전성을 향상시키고 있다.

 

•다양한 산업에 대한 장기적인 영향

앞으로 다양한 분야가 첨단 로봇공학의 영향을 크게 받을 것이다. 로봇은 제조 공정을 향상 및 최적화하여 생산성과 경쟁력을 높일 것이다. 의료 종사자는 로봇의 도움으로 업무량이 줄어들어 환자 치료가 향상된다. 물류 산업은 공급망 역량과 효율성을 향상시키는 자율 로봇의 이점을 보게 될 것이다.

 

로봇 공학, AI, IoT 및 블록체인의 통합은 많은 산업에 혁명을 일으키고 새로운 장애물을 가져올 것이다. 사람과 로봇이 원활하게 협업하여 효율성을 높이고 비용을 절감하는 스마트 제조 공장이 만들어질 것이다. 의료 로봇은 원격 의료 및 원격 절차를 통해 특히 외딴 지역에서 의료 서비스 접근성을 향상시킬 것이다. 드론과 자율주행차는 비용을 절감하고 배송 속도를 가속화함으로써 물류 부문에 혁명을 일으킬 것이다.

 

결론적으로, 로봇 공학은 계속해서 혁신하고, 산업을 변화시키며, 사회를 재편할 것이다.

 

출처: Business Research Insights