보스턴 다이내믹스의 스팟(Boston Dynamics' Spot)은 네슬레 퓨리나(Nestlé Purina)가 공장과 창고에서 다양한 작업(예: 자율 검사)을 돕기 위해 사용하는 XNUMX족 로봇입니다. 스팟에는 다양한 센서와 카메라가 장착되어 있어 자율적으로 탐색하고 주변 환경에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다.
Nestlé Purina에서는 Spot을 다음과 같은 용도로 사용하고 있습니다.
Spot은 이동성과 적응성이 뛰어나므로 이러한 작업을 수행할 수 있습니다. 계단을 오르고, 거친 지형을 걸을 수 있으며, 심지어 문을 열고 닫을 수도 있습니다. Spot은 또한 매우 조용하여 식품 생산 시설에서 사용하기에 이상적입니다.
Nestlé Purina는 아직 Spot을 사용하는 초기 단계에 있지만 이미 로봇의 이점을 확인하고 있습니다. 예를 들어, Spot은 Nestlé Purina가 제품 결함 수를 줄이고 재고 관리를 개선하도록 도울 수 있었습니다. Spot은 또한 이전에는 불가능했던 방식으로 Nestlé Purina가 공장과 창고에 대한 데이터를 수집할 수 있도록 돕고 있습니다.
Nestlé Purina는 Boston Dynamics의 Spot 로봇을 사용하는 점점 더 많은 회사 중 하나입니다. 스팟은 이미 제조, 물류, 헬스케어 등 다양한 산업에서 활용되고 있다. 스팟 기술이 계속 발전함에 따라 앞으로 로봇이 더 많은 산업 분야에서 사용될 가능성이 높습니다.
다음은 Nestlé Purina가 Spot을 사용하는 방법에 대한 몇 가지 구체적인 예입니다.
- 한 공장에서는 시리얼 상자에 결함이 있는지 검사하는 데 Spot을 사용합니다. Spot은 카메라와 센서를 사용하여 상자에 손상이나 결함이 있는지 검사합니다. Spot이 결함을 발견하면 추가 검사를 위해 상자에 플래그를 지정합니다.
- 다른 공장에서는 Spot을 사용하여 재고 수준을 모니터링합니다. Spot은 카메라를 사용하여 선반과 팔레트에 있는 제품 수를 계산합니다. 그런 다음 이 정보는 Nestlé Purina가 고객 요구를 충족할 만큼 충분한 재고를 보유하고 있는지 확인하는 데 사용됩니다.
- 창고에서 Spot은 자재를 한 위치에서 다른 위치로 운송하는 데 사용됩니다. 스팟은 최대 140파운드의 화물을 운반할 수 있으며 장애물 주위를 자율적으로 탐색할 수 있습니다.
- Spot은 Nestlé Purina의 공장과 창고의 환경 조건에 대한 데이터를 수집하는 데에도 사용되고 있습니다. 예를 들어 Spot은 온도, 습도, 공기 질을 측정하는 데 사용할 수 있습니다. 이 데이터는 직원의 근무 조건을 개선하고 제품이 안전하고 위생적인 환경에 보관되도록 하는 데 사용될 수 있습니다.
- 마지막으로 Spot은 Nestlé Purina 시설의 보안을 지원하는 데 사용되고 있습니다. Spot은 특정 지역을 순찰하고 의심스러운 활동을 보고하도록 프로그래밍할 수 있습니다.
Nestlé Purina는 Spot을 통해 지금까지 달성한 결과에 매우 만족하고 있습니다. 회사는 향후 다른 공장이나 창고로도 스팟 활용을 확대할 계획이다.
로봇과 자율 명언
- “지금 무엇을 공부하든 딥러닝, 신경망 등을 익히지 못하면 패배하게 됩니다. 우리는 소프트웨어가 소프트웨어를 자동화하고, 자동화가 자동화를 자동화하는 과정을 진행하고 있습니다.” ~마크 쿠반
- “모든 산업을 파헤쳐 보면 AI가 업무의 성격을 변화시키는 것을 발견할 수 있습니다.”~다니엘라 루스
- “AI는 복잡한 분야입니다. 저는 우리 컴퓨터 과학자들이 많은 사람들이 믿는 만큼 발전하지 못했다고 처음으로 말씀드립니다. 예를 들어, 우리는 현재 어떤 종류의 의식 있는 AI 알고리즘에 대한 신뢰할 수 있는 연구 경로가 없으며 진정으로 자율적이거나 스스로 결정을 내릴 수 있는 로봇도 없습니다. 따라서 걷는 터미네이터에 대해 걱정하지 마십시오.” ~리차드 소처
- “자동화와 인공지능을 통한 기술은 확실히 가장 파괴적인 원천 중 하나입니다.”~알랭 데 하즈
- 6.“미래를 예측하는 것은 마술이 아니라 인공지능이다.” ~데이브 워터스
- “머신러닝을 활용하는 것은 혁신적일 수 있지만, 이것이 성공하려면 기업에는 최고위층의 리더십이 필요합니다. 이는 머신러닝이 비즈니스의 한 부분(예: 제품 혼합)을 변경하면 다른 부분도 변경되어야 한다는 것을 이해하는 것을 의미합니다. 여기에는 마케팅 및 생산부터 공급망, 채용 및 인센티브 시스템까지 모든 것이 포함될 수 있습니다.” ~에릭 브린 졸 프손
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- 출처: https://www.supplychaintoday.com/spot-doing-autonomous-inspections-at-the-nestle-purina-factory/
