기계 공학에 있어 미래 트렌드는 무엇인지 궁금합니다.
안녕하시니까. 기계 공학의 미래 트렌드에 관련하여 질문드립니다.
각 학문별로 다양한 트렌드가 있고, 최신 기술들에 접목되고 있습니다. 기계 공학에 있어 미래의 기술 트렌드는 어떤 것들이 있는지 전문가 분들의 의견 부탁드립니다.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
기계공학의 미래트랜드는스마트제조로lot와데이터분석을통한자동화증가,첨단재료의개발로경량화와내구성향상,로봇공학에서협동로봇과자율로봇의 활용확대,전기및하이브리드시스템의환경친화적인 솔루션제공,인공지능과머신러닝을통한예측유지보수가기계운영의효율성을높입니다
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.
기계공학 분야의 미래 기술 트렌드를 구성하는 부분들을
간단히 열거해 보면
1. 인공지능(AI) 및 기계 학습AI 기반 인터페이스: 로봇 제조업체들은 생성적 AI 기반 인터페이스를 개발하여 사용자가 코드 대신 자연어 명령을 사용하여 로봇을 프로그래밍할 수 있도록 하고 있습니다. 이는 전문적인 프로그래밍 기술이 필요하지 않게 하여 로봇 공학에 대한 접근성을 높이고 교육 비용과 배포 시간을 단축시키고 있습니다
예측 유지보수: 예측 유지보수는 기계의 미래 상태를 파악하기 위해 로봇 성능 데이터를 분석하는 예측 AI를 사용합니다. 이는 기계 다운타임 비용을 절감하고, 정보 기술과 혁신 재단에 의하면 자동차 부품 산업에서 계획되지 않은 다운타임 1시간당 130만 달러(원화로 18억 6천만 원)의 비용이 발생하는 것으로 추정됩니다
가상 복제본: 디지털 트윈은 물리적 시스템의 성능을 최적화하는 도구로 많이 사용되고 있습니다. 공장에서 로봇이 점점 디지털 방식으로 통합되고 있기 때문에 디지털 트윈은 실제 운영 데이터를 사용하여 시뮬레이션을 실행하고 예상되는 결과를 예측할 수 있습니다. 이는 안전에 영향을 주지 않으며, 스트레스 테스트와 수정이 가능하며 비용도 절감할 수 있습니다
협업 애플리케이션: 협동 로봇은 인간 작업자를 위한 새로운 도구를 제공하여 작업자의 부담을 덜어주고 지원합니다. 무거운 물건을 들거나 반복적인 동작이 필요한 작업 또는 위험한 환경에서의 작업을 지원할 수 있습니다. 협동 로봇 팔과 모바일 로봇(AMR)을 결합한 모바일 매니퓰레이터(MoMas)는 수요를 크게 확대할 수 있는 새로운 사용 사례를 제공합니다
자재 취급 작업: 모바일 매니퓰레이터는 자동차와 물류 또는 우주 항공과 같은 산업에서 자재 취급 작업을 자동화하고 있습니다. 로봇 플랫폼의 이동성과 매니퓰레이터 암의 민첩성을 결합한 제품으로, 복잡한 환경을 탐색하고 물체를 조작할 수 있어 제조 분야의 애플리케이션에 매우 중요합니다
협업과 유연성: 휴머노이드 로봇은 인간과 유사한 디자인으로 실제로 인간을 위해 만들어진 작업 환경에서 유연하게 사용할 수 있으며, 기존 창고 프로세스와 인프라 등에 쉽게 통합할 수 있습니다. 중국 공업정보화부(MIIT)는 2025년까지 휴머노이드를 대량 생산하겠다는 야심찬 목표를 발표했으며, 이는 휴머노이드가 컴퓨터나 스마트폰처럼 상품 생산 방식과 인간의 생활 방식을 변화시킬 수 있는 또 다른 파괴적 기술이 될 것으로 예측하고 있습니다
자율 모바일 로봇: 자율 모바일 로봇(AMR)은 생산 생산량 개선이 필요한 다양한 호황 부문에서 급속한 성장을 보이고 있습니다. AMR의 이동성과 로봇 팔의 민첩성을 결합한 모바일 매니퓰레이터(MoMas)는 제조 및 물류 분야에서 광범위한 자재 취급 작업을 처리할 수 있습니다
위험 평가 및 생산 시간 단축: 로봇 팔의 디지털 트윈은 위험 평가를 가속화하고 생산 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다. 이는 기업이 제조 조정에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 풍부한 실시간 데이터를 제공함으로써 예측 유지 관리 및 실시간 원격 모니터링을 가능하게 합니다
위에 열거된 바와 같이
이런 기술 트렌드는 기계공학의 발전을 주도하고 있으며, 산업 및 서비스 로봇 분야의 통합과 업무의 미래를 계속해서
형성하고 있습니다.
안녕하세요. 김민규 전문가입니다.
아무래도 AI 등과 결합된 자동화일 것 같습니다. 그 중 기계공학 또한 계속 개발되고 있는 분야이고요.
안녕하세요. 김민선 전문가입니다.
요즘 세상이 그렇듯 AI 에 포커스를 둔 기계공학 제품이나 기술들이 지속적으로 나올것으로 보입니다. Chat GPT 같이 광대한 빅데이터를 기반으로 질문만 하면 다 알려주는 그런 좋은 시대에 살고 있습니다. 그럼 기계쪽에서도 이런 AI 기능을 이용하여 단순히 사람이 조작하는것이 아닌, 기계가 스스로 생각하고 설계도 하고 기계를 직접 만들기도 하는 AI와 기계가 잘 연동될 수 있는 그런 환경의 기계공학이 발달될것으로 보입니다. 점점 사람의 일거리는 줄것으로 보이지만, 지속적인 AI 사용으로 편리성을 추구하는 기계공학으로 발달될것으로 보입니다.
