물리적 AI: 시뮬레이션에서 생산 현장까지

SCHUNK는 GROW 자동화 셀을 통해 클램핑 및 자동화 공정 설계 분야에서 쌓아온 전문성과 오랜 경험을 결합했습니다. 맞춤형 일회성 솔루션 대신, 확장 가능한 모듈형 시스템에 초점을 맞춰 지능형 로봇 애플리케이션을 기술적으로 견고하고 반복 가능한 생산 구성 요소로 활용할 수 있도록 합니다.

시뮬레이션부터 실제 운영까지

셀의 핵심 구성 요소는 시뮬레이션 우선 접근 방식으로, 실제 시스템에서 실행하기 전에 프로세스를 디지털 방식으로 준비하는 것입니다. NVIDIA Omniverse libraries와 NVIDIA Isaac simulation framework를 SCHUNK의 시뮬레이션 파이프라인에 통합하여 로봇 동작, 그리핑 공정 및 전체 시퀀스를 가상으로 모델링, 학습 및 검증할 수 있습니다. 이는 위험을 줄이고 시운전 시간을 단축하며 안정적인 가동을 가능하게 합니다. 디지털 모델을 실제 실행으로 옮기기 위해서는 소프트웨어 기반 워크플로우가 필요합니다. Wandelbots NOVA와 같은 플랫폼은 시뮬레이션된 프로세스를 실제 운영으로 전환하고 지속적으로 최적화하는 방법을 보여줍니다. GROW 자동화 셀은 AI 및 소프트웨어 기반 자동화가 실제 생산 환경에서 지속 가능하게 작동하는 데 필요한 안정적인 물리적 기반을 제공합니다.

이 사례는 SCHUNK가 물리적 AI를 먼 미래의 비전으로 보는 것이 아니라, 파트너와 함께 만들어가는 산업 발전 경로로 보고 있음을 분명히 보여줍니다. GROW 자동화 셀은 기술을 통합하고 고객이 지능형 자동화로 나아가는 과정을 단계적으로 간소화하는 표준화된 플랫폼으로서 파트너십을 구체화합니다.