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| 키워드 | Easy to Use, 품질 향상, 서보, 컨트롤러, 로봇, 식품 |
| 관련 제품 | 식품 사양 로봇 MOTOMAN-GP8, MOTOMAN NEXT, 식물 공장 시스템 아그리네 |
2025년 11월 18일
식품 산업에서는 식품의 안전, 안정적인 공급 및 식품 손실 감소가 항상 요구되고 있습니다. 또한 식품 생산 현장에서는 노동력 확보, 생산성 향상 등의 과제가 있습니다.
우리는 장기 경영 계획 '2025년 비전'에 따라 솔루션 개념 i3-Mechatronics※1아래에 자동화에 디지털 데이터 활용을 더한 솔루션의 진화를 계속해 이러한 과제 해결에 임하고 있습니다.
2025년 6월에 개최된 FOOMA JAPAN 2025에서는 특히 “식품 현장에서의 Easy to Use”와 “스마트 공장화”에 의한 식품 제조 공정의 과제 해결을 제안했습니다. 본 보고서에서는 식품 사양 로봇 「MOTOMAN-GP8」을 이용한 자동화 셀, 자율성을 갖춘 로봇 「MOTOMAN NEXT」를 이용한 자동화 셀, 주식회사 FAMS※2식물 공장 시스템 '아그리네'의 전시를 통해 바카라 사이트의 솔루션을 설명합니다.
※1 솔루션 컨셉 i3-Mechatronics
“새로운 산업 자동화 혁명 실현”을 향해 기존 솔루션에 디지털 데이터 관리를 추가한 새로운 솔루션 개념.
※2 주식회사 FAMS
회사 그룹 회사. Food & Agri 고객에게 메카트로닉스의 힘으로 창조한 솔루션을 제공.
이 데모 기계에서는 다음과 같은 식품 생산 현장의 과제와 요구에 부응하는 솔루션을 소개합니다.
1) 현장에 로봇 전문 지식을 갖춘 엔지니어 필요
2) 사람이나 검사기에 의한 작업 결과 확인 필요
3) 로봇의 위생을 보장하기 위해 많은 시간이 필요
그림 1 뚜껑 닫힘 자동화 셀
특수 표면 처리를 하는 등 위생성을 향상시킨 식품 사양 로봇 「MOTOMAN-GP8」을 활용해, 총채 용기의 뚜껑 닫는 공정을 자동화했습니다(그림 1). 셀 안에 투입된 용기에 로봇의 암에 장착된 손으로 뚜껑을 파지하고 장착합니다. 6축 수직 다관절 로봇의 특징을 살려 용기의 형상이나 뚜껑의 구조에 따른 유연한 움직임으로 각도를 조정하면서뚜껑 닫기를 자동으로 수행합니다. 또한 핸드에서 얻은 토크와 위치 데이터를 활용하여뚜껑 닫힌 상태를 로봇 자신이 전수 검사합니다. 이렇게 하면 사람과 검사기가 로봇의 작업 결과를 확인할 필요가 없습니다.
MOTOMAN-GP8을 사용한 뚜껑 닫힘 자동화 셀의 특징은 다음과 같습니다.
조작 패널에서 설정한 용기의 품종과 크기에 따라 로봇 컨트롤러 내에서 상세한 위치를 계산하여 뚜껑 닫기 동작또, 이상시의 복구나 뚜껑 폐쇄 동작의 리트라이 등의 기능을 로봇에 실장하고 있습니다. 용기나 재료의 개체차 등을 제외하고, 뚜껑 폐쇄 성공률은 거의 100%를 실현했습니다.
로봇 핸드에당사의 서보 모터를 탑재해, 그 높은 전류 제어의 주기나 분해능을 살려 토크나 위치 데이터를 취득하는 것으로, 뚜껑 닫힘 상태를 로봇 자신이 전수 자동 검사할 수 있습니다.
뚜껑을 눌렀을 때 측정된 데이터를 과거의 정상적인 뚜껑 닫기 작업 데이터(비교 데이터)와 비교하여 편차가 있는지 확인합니다. 「정상적인 범위」를 정의하는 것으로, 편차나 타임 러그를 억제해, 보다 고정밀도의 판정이 가능하게 됩니다. 뚜껑 닫기 불량이 있으면 로봇이 재시도하고 재시도 뚜껑 닫을 수 없을 때는 로봇이 지시하여 후공정에서 제외합니다.
이렇게 하면 사람이나 검사기가 로봇의 작업 결과를 확인할 필요가 없습니다.
그림 2 MOTOMAN-GP8(식품 사양)
「MOTOMAN-GP8 식품 사양」은로봇 단독으로 높은 위생성을 향상시키고 있습니다(그림 2).
위생 대응의 일부는 다음과 같습니다.
·방진·방적 구조(IP67)
·방청·내약품성 표면 처리 실시
· 새로운 식품 기계용 윤활제 채택
(사용 온도 범위 0~45℃, 포장 전 공정의 공장에 있어서의 저온 환경하에 대응)
·케이블 등의 내부 배선·배관에 의한 이물 혼입 리스크 저감
또한 데모에서는 주식회사 아이큐브 디지털※3의 솔루션인 생산 라인 장치에서 가동 정보 수집Yʻs-SF Equip와 실시간으로 데이터를 연계하여 전시했습니다. 또한YRM 컨트롤러※4와 바카라 온라인 Cockpit※5을 활용하여 각 공정의 데이터를 연계하여 시간축이 맞는 데이터를 분석하여 i3-Mechatronics의 데이터 활용 사례로 소개했습니다.
※3 주식회사 아이큐브 디지털
회사 그룹 회사. 생산 현장의 자동화, 최적화를 실현하는 디지털 시스템 인티그레이터.
※4 YRM 컨트롤러
여러 장치나 산업용 로봇 등으로 구성된 "셀"을 통합적으로 제어하는 컨트롤러.
※5 바카라 온라인 Cockpit
데이터 수집, 시각화, 축적 및 분석을 일괄적으로 수행하는 소프트웨어 도구.
이 데모 기계에서는 다음과 같은 식품 생산 현장의 과제와 요구에 부응하는 솔루션을 소개합니다.
1) 현장에 로봇 전문 지식을 갖춘 엔지니어가 필요
2) 공작물의 개체 차이와 배치의 편차에 유연한 대응이 필요
그림 3 MOTOMAN NEXT에 의한 데모
자율 로봇 'MOTOMAN NEXT'에서 오므라이스로의 케첩 토핑 작업을 이미지화한 데모를 실시했습니다(그림 3). 태블릿에 필기로 그린 궤적을 로봇이 읽어 동작을 자동 생성합니다. 컨베이어로 흐르는 워크를 카메라로 검출하고, 태블릿으로 지시된 궤적대로 로봇이 토핑 동작. 워크의 방향이나 위치가 바뀌어도, 높은 재현성으로 고품질의 작업을 완수합니다.
MOTOMAN NEXT를 사용한 토핑 자동화 셀의 특징은 다음과 같습니다.
MOTOMAN NEXT의 기능을 활용하여 티칭이 필요 없는 애플리케이션을 구축했습니다.태블릿의 작업 이미지와 필기체로 그린 궤적을 로봇이 로드하여 동작을 자동 생성합니다. 현장에 로봇 조작의 전문 지식을 가진 엔지니어가 없어도, 태블릿상에서 작업 지시를 실시할 수 있어, 단 교체나 품종 등록등의 설정 작업이 가능합니다.
작업의 개체 차이, 방향 및 위치의 편차에도 로봇 자신이 판단하여 동작을 완결합니다. 실제의 식품 제조에서는, 워크의 형상이나 크기에 편차가 있는 것이 일반적입니다. AI를 활용함으로써 이러한 개체 차이를 인식하고 유연하게 대응할 수 있습니다. 게다가, 토핑 전의 구결이나 타는 등 품질의 양부를 판정해, 품질 NG의 워크에는 토핑 하지 않는 것도 가능합니다.
"MOTOMAN NEXT"는 다음과 같은 특징을 가진 자율 로봇입니다. 다양화하는 제조에서 각 현장에 맞는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
①자율성 실현
MOTOMAN NEXT자율 제어 유닛에는 GPU가 탑재되어 실시간으로 AI 처리 가능입니다. 이를 통해 로봇은 주변 환경을 스스로 인식하고 동작 계획함으로써 상황에 따라 유연한 행동을 실현합니다.
② 오픈 플랫폼 채용
MOTOMAN NEXT는오픈 플랫폼어플리케이션 개발에 필요한 센싱이나 인식, 동작 계획 등의 기본 기능을 갖추고 로봇 메이커 특유의 언어 지식 불필요로C++ 및 Python과 같은 일반적인 프로그래밍 언어로 개발할 수 있습니다것이 특징입니다.
기후변화에 따른 야채의 안정적인 공급에 미치는 영향으로 식물 공장에 대한 기대감이 높아지고 있습니다. 한편, 식물 공장도 인건비, 에너지비의 상승 등 채산성 향상이 과제가 되고 있습니다. 채산성 향상을 위해, 야채의 생육 일수 단축 등 다양한 기기를 활용하는 연구는 있지만, 실증이 가속되어 있지 않은 것이 현상입니다.
식물 공장 시스템'아그리네」는, FAMS 본사(니가타현 미츠케시)에 길이 25m의 실증 시설을 설치해, 다양한 야채의 재배 실증을 실시하고 있습니다. 상추뿐만 아니라바질, 셀러리, 에디블 플라워 등의 재배 실증도 했습니다.
정상상추가 1주 70~120g인데 반해, 가식부가 많은 1주 200g이상의대주 품종에서 일반적인 수경 재배의 평균 재배 일수와 동등한 45일 달성했습니다.
고객이 요구하는 야채를, 자동화해 세균수도 관리한 실증 설비로, 데이터를 활용한 재배 실증을 진행하는 것으로, 식물 공장 시스템의 채산성 향상에 임하고 있습니다. 그림 4는 재배 증명한 야채의 예를 보여준다.
그림 4 아그리네의 재배실 증례
식물 공장 시스템 '아그리네'의 특징은 다음과 같습니다.
'아그리네'는 야채 1주를 하나의 재배 컷으로 관리합니다컷&레일 방식으로 파종부터 수확까지 자동화하고 있습니다. 성장과 함께 재배 컷을 이동시켜, 끝에 있는 야채 반송 장치로, 발아 불량이나 성장하지 않는 모종의 씨닝, 야채의 성장에 맞춘 컷 사이의 간격 조정을 1컷 단위로 자동으로 실시합니다.
재배 환경을 최적으로 제어아그리네 컨트롤러(그림 5)가 온도, 습도, 빛, CO2농도, 비료 농도 등 재배 환경 제어생육 불량이 없는지 등, 생육 상황의 데이터를 수집·해석해 재배 조건의 변경을 실시합니다.
그림 5 아그리네 전경과 아그리네 컨트롤러의 이미지
소비자의 선호도가 다양화되는 가운데, 식품 제조도 다른 제조업과 마찬가지로 시장 요구에 따라 다양한 제조가 요구되고 있다. 개체차이가 크고 종류도 풍부한 식품의 제조는, 지금까지 주로 사람의 손에 의지해 행해져 왔습니다.
그러나 로봇 기술의 발전과 더불어 데이터 활용과 AI의 도입으로 기존에는 자동화가 어려웠던 공정에도 솔루션을 제공할 수 있게 되었습니다. 바카라 사이트은 독자적인 핵심 기술을 결집하여 다양화하는 식품 제조 현장에 대응한 유연한 생산 시스템의 구축과 생산성과 품질의 지속적인 향상을 지원해 나가겠습니다.
