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머신 비전 및 IIoT를 통한 차세대 물류 효율 구현

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4차 산업혁명 또는 인더스트리 4.0은 물류 부문에 혁신을 가져오고 있습니다. 머신 비전 기술은 이러한 시류에 합류하는 데 있어 중추적인 역할을 차지합니다.

산업 사물인터넷(IIoT)이라고도 하는 인더스트리 4.0은 다음과 같은 양상으로 나타납니다. 즉, 정교한 센서 네트워크가 생산 환경 전체에서 생산성, 유연성, 수익성을 개선해주는 학습 알고리즘으로 엄청난 양의 디지털 데이터를 공급합니다. 물류 체인에서 머신 비전 시스템은 네트워크로 연결된 센서의 잠재적 기능을 이용해 산업 프로세스를 변화시킵니다.

물류 작업자는 디지털 커머스의 급증을 제일선에서 경험하고 있으며, 디지털 커머스는 비즈니스 프로세스를 능률적으로 개선하고 고객 만족도를 높이는 기술을 사용하는 데 있어 업계에 강한 동기를 부여합니다. 따라서 물류 분야에 종사하는 누구도 인더스트리 4.0의 잠재력을 간과해서는 안 됩니다.

산업과 기술의 발전: 간략한 리뷰 

물류 인더스트리 40 발전

인더스트리 4.0에서 머신 비전이 제안하는 가능성을 살펴보기 전에, 앞서 1차, 2차 3차 산업혁명을 간략히 알아보겠습니다.

1.0: 증기동력. 1760년에서 1840년 사이에 해당하는 1차 산업혁명은 증기동력을 이용해 생산 프로세스를 표준화하였고, 농경사회에서 산업사회로의 전환이 이루어졌습니다.

2.0: 대량생산. 1800년대 후반, 조립 라인을 통해 제조업체들이 대량으로 복잡한 제품을 판매할 수 있게 되었습니다. Henry Ford 자동차 공장은 2차 산업혁명의 전형적인 예가 됩니다.

3.0: 디지털화. 1950년대부터 1970년대까지 집적회로 네트워크와 데이터 처리 애플리케이션의 등장으로 3차 산업혁명이 도래하였고 4차 산업혁명의 초석을 마련하였습니다.

이제 인더스트리 4.0이 약속하는 가능성을 살펴보겠습니다.

어떻게 머신 비전으로 물류 분야에서 인더스트리 4.0을 실현하는가

자동차 공장에서부터 정유 공장까지 어떤 환경에서든 센서, 네트워크 및 학습 알고리즘을 통해 산업 생산 작업을 보다 쉽게 이해하고 분석할 수 있습니다. 제품의 보관과 배송을 담당하는 물류 시스템은 인더스트리 4.0의 잠재력을 이용합니다. 

물류 체인의 허브는 유통 센터로, 4가지의 주요 기능을 담당합니다.

  • 인바운드 - 제조업체로부터 완성된 제품을 입고합니다.
  • 주문처리 이행 - 보관소에서 제품을 찾아 배송을 준비합니다.
  • 분류 - 제품을 카테고리 별로 나눠 보관합니다.
  • 아웃바운드 - 고객에게 배송하기 위해 제품을 트럭에 싣습니다.

산업용 카메라는 다음과 같은 기능을 갖추고 있어 이러한 작업을 모두 수행할 수 있습니다.

  • 제품 선별을 위한 로봇 가이드
  • 제품 포장물을 식별
  • 유통 센터 전체에서 포장물의 이력추적
  • 품질 관리를 위한 포장물 검사
  • 지능적 분류 및 트럭 적재 최적화를 위한 품목 측정

물류 산업이 새로운 단계에 접어듦에 따라 신뢰할 수 있는 이미징 툴이 훨씬 더 중요해 졌습니다.

장점: 인더스트리 4.0의 가치를 견인하는 머신 비전 데이터

바코드 스캐너는 수십년 동안 물류 분야에서 중요한 부분을 차지해왔지만, 대부분이 레이저 기반 기술을 사용했고 이미지 기반 카메라로부터 얻을 수 있는 풍부한 데이터가 부족했습니다. 최근 머신 비전 기반 바코드 리더기의 채택으로 데이터가 풍부한 이미지를 포착해 공급망 전체에서 이용하고 있지만, 요즘에는 업체들이 물류의 품질 관리를 위해 비전 검사를 모색하는 것을 확인할 수 있습니다. 인더스트리 4.0에서 이미지 기반 바코드 리더기는 데이터 및 소프트웨어를 이용해 모든 부문에서 보다 나은 결과를 가져옴으로써 물류 업체가 총체적인 방식으로 전체 작업을 구상하는 데 도움을 줍니다. 방법은 다음과 같습니다.

데이터 과학 및 딥러닝. 산업용 비전 시스템은 실시간으로 유통 센터에 포함된 모든 품목에 관한 주요 특성을 보여주는 디지털 이미지를 생성합니다. 물류 알고리즘은 트레이닝 이미지를 분석하여 유통 센터의 자동화 시스템에 최적의 제품이 어떤 모양인지를 알려줍니다.

물류 인더스트리 40 딥러닝

제품이 유통 센터를 통과해 이동할 때 머신 비전 카메라가 디지털 이미지를 딥러닝 애플리케이션에 제공하며, 이 애플리케이션이 트레이닝 이미지와 차이가 나는 부분을 표시합니다. 이 알고리즘은 새로운 이미지 세트를 사용해 다시 트레이닝되므로 시스템이 시간에 따라 정확성이 더욱 높아지도록 최적화됩니다.

품질 관리. 딥러닝 애플리케이션은 카메라가 끊임없이 품목에 손상된 라벨, 누락된 라벨, 손상된 포장, 그 밖에 소비자 경험을 저하시킬 수 있는 문제가 있는지를 살펴보기 때문에 유통 센터에서 보다 정확하게 제품을 분류하고 주문처리를 실행하는데 도움이 됩니다.

물류 인더스트리 40 필름 스트립이 있는 터널

예방 유지보수 및 문제 해결. 또한 딥러닝이 탑재된 비전 시스템은 생산 라인 구성품에 마모와 찢김이 있는지 검사하도록 프로그래밍할 수 있습니다. 시간이 흐르면서 이러한 알고리즘은 더 많은 이미지를 학습하여 부품이 실패할 가능성이 있는 때에 대해 정확한 예측치를 제공합니다. 예정된 유지보수 시간 동안 컨베이어 라인 가동을 중단하고 수리를 하는 것이 생산 시설의 모든 것을 멈추게 만드는 예상치 못한 중단을 감수하는 것보다 훨씬 더 비용이 적게 듭니다.

앞으로는 더 많은 상거래가 온라인상에서 이루어지고 1년 365일 24시간 내내 주문을 받음에 따라 유통 센터에서 훨씬 더 적은 수의 실수만이 허용될 것입니다. 이러한 상황은 물류 작업자에게 심층적인 오류 분석을 실시하여 문제를 식별하고, 유지보수를 최적화하며, 많은 시간을 필요로 하는 가동 중단의 가능성을 최소화해야 하는 데 있어 훨씬 큰 부담을 줍니다.

DC 자동화 - IoT 및 분석

첨단 로봇. 산업용 로봇을 통해 제조업체는 반도체 제조와 같은 섬세한 공정을 자동화할 수 있습니다. 이러한 로봇은 머신 비전 카메라를 이용해 정확한 정밀도로 구성품을 정렬합니다. 마찬가지로 물류에서는 바코드 리더기 및 머신 비전 카메라를 이용해 로봇이 완성된 박스를 팔레트로 이동하여 아웃바운드 물류에서 사람에 대한 의존도를 없애줍니다. 학습 알고리즘은 정확도와 처리량을 지속적으로 개선하는 데 도움을 줍니다.

DC 자동화 - 로봇

그럼에도 불구하고 여전히 사람이 개입해야 하는 영역이 있는데, 바로 주문처리 이행 과정에서 제품을 선별해서 배송 상자에 넣는 일입니다. 현재까지 로봇이 사람의 눈, 두뇌, 손가락 기능을 능가할 수 없으나, 앞으로 몇 년 후에는 판도가 바뀔 수도 있습니다. 스타트업 기업들은 사람의 손 동작, 두뇌의 학습 기능, 시각 중추를 복제하는 연구를 진행 중입니다. 따라서 선별 프로세스를 자동화하는 방법을 알아내는 것은 오직 시간 문제일 뿐입니다.

코그넥스, 물류 분야에서 인더스트리 4.0의 길을 다지다

딥러닝 소프트웨어를 탑재한 머신 비전 카메라 및 센서는 유통 센터에서 사용되는 차세대 로봇의 발전에 있어 필수 요소가 될 것입니다. 뿐만 아니라 5G 네트워킹 및 엣지 컴퓨팅 장치에서의 진보는 네트워크 지연을 줄이고, 유통 센터 작업자들이 자동화 시스템의 비효율 문제를 대폭 없앨 수 있습니다.

그러나 이 작업 중 어떤 것도 코그넥스가 수십년 동안 완벽을 기해온 솔루션처럼 신뢰할 수 있고 검증된 산업용 자동화 비전 시스템 없이는 불가능합니다. 사용하기 간편한 딥러닝 소프트웨어와 견고하고 신뢰할 수 있는 산업용 비전 시스템, 이미지 기반 바코드 리더기와 Edge Intelligence 소프트웨어의 결합은 업계에서 최고의 성능을 제공합니다.

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