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Technology

목표만 주면, 현장이 스스로 움직이는 이유

비스캣의 기술은 세 단계로 동작함. 현장을 이해하고, 무엇을 할지 정하고, 로봇이 실제로 움직임. 실행 중 생긴 상태와 예외는 다시 계획 단계로 돌아감.

↻ 상태 · 예외를 다시 보내 계획을 고침
01현장 이해

공정·설비·작업 규칙을 AI가 이해하는 지식으로 정리함

STAR-Grapher
02운영 결정

그 지식으로 누가, 무엇을, 어떤 순서로 할지 정함

STAR-Grapher
03현장 실행

지시를 받은 로봇이 경로·속도·안전을 계산해 실제로 움직임

Path PlanningKino-Dynamic
STAR-Core
연동 · 상태 수집
주행 · 제어
Connector로 연동
설비 · PLC · MES도어 · 승강기 · 충전자재 · 선반 · WMS
STAR-Core 탑재
AMR · 로봇팔

번호가 붙은 항목을 누르면 해당 기술 설명으로 이동함.

Why

로봇 종류가 늘어날수록, SI 고민은 더 빨리 커집니다

제조사마다 데이터 구조·통신·제어 방식이 달라 장비끼리 하나하나 연결함. 장비가 늘면 연결은 제곱으로 늘고, 연동과 디버깅도 함께 늘어남.

6대
장비끼리 하나하나 연결15개 연결
하나의 운영 레이어로 연결6개 연결
연동할수록 복잡해짐

장비마다 따로 맞춘 연결이 쌓여 유지보수 비용이 커지고 특정 업체에 묶임.

바꿀 때마다 다시 개발

기능을 추가하거나 로봇을 바꾸면 기존 시스템까지 다시 설계·개발해야 함.

확장하면 멈춤

업그레이드·확장을 적용하는 동안 운영 중단이 생기고 납기에 영향을 줌.

01 · Ontology

로봇 대신, 온톨로지가 '박스'와 '창고'의 뜻을 압니다

로봇은 '박스'와 '창고'가 무엇인지 스스로 알지 못함. 그래서 지금은 개념 하나하나를 코드로 알려 주는 SI 프로그래밍이 필요함. 비스캣의 온톨로지는 현장의 개념·속성·관계·제약을 하나의 지식 그래프로 기록해, 사람이 짧게 말해도 빠진 정보를 지식이 채움.

규칙 대신 관계

경우마다 코드를 추가하지 않고 관계만 기록함. 나머지는 추론으로 답을 찾음.

장비 추가는 점 하나

새 장비는 노드로 등록하면 기존 지식을 그대로 재사용함.

현장이 늘수록 두꺼워짐

현장마다 코드를 새로 만들지 않고, 다시 쓸 수 있는 지식을 쌓음.

명령 한 마디를 다섯 번의 질문으로 풂

사용자
박스를 창고에 옮겨줘
로봇
박스가 뭐야?규격 1의 완제품이 보관된 박스
박스를 보관하는 창고는?창고 2의 3번 선반
창고는 어디에 있어?2층 · Map 1의 137번 노드 (x, y, θ)
어떤 로봇이 옮길 수 있어?휴머노이드 1 · 물류 로봇 2 (가반하중 · 통행 폭 충족)
이송 절차는?Load → Move from A to B → Unload
→ 대상 · 위치 · 로봇 · 절차가 채워져 실행 계획으로 넘어감

02 · Planning & Re-planning

목표만 주면 계획은 자동, 막히면 다시 세웁니다

미션을 Task와 Action으로 나누고, 누가 어떤 순서로 할지 정함. 예외가 생기면 영향받는 작업만 다시 배정함.

목표를 단계로 나눔

미션 → Task → Action으로 나누고 선후 관계를 자동으로 정함.

가장 알맞은 자원에 배정

할 수 있는 일·가용 시간·거리를 따져 여러 계획안 중 가장 짧게 끝나는 안을 고름.

운영할수록 정확해짐

작업별 실제 소요 시간과 성공률을 쌓아 다음 계획에 반영함.

미션 → Task → Action

자원 배정

예외가 생기면 고장 난 로봇팔 #1의 조립 작업만 로봇팔 #3에 재배정함. 나머지 작업은 그대로 진행됨.

03 · Connector Framework

제조사가 달라도, 같은 방식으로 연결합니다

벤더 어댑터가 제조사마다 다른 데이터 구조와 통신 방식을 온톨로지 의미 모델로 맞춤. 로봇·설비·건물 인프라를 하나의 체계로 묶음.

새 장비는 등록만

규칙·연동 코드를 다시 만들지 않고, 장비가 할 수 있는 일(Capability)만 등록함.

로봇 밖까지 연결

승강기·자동문·충전기 같은 건물 설비와 상위 시스템까지 함께 연동함.

표준 인터페이스

VDA 5050 · MQTT · REST · OPC UA 등 표준 인터페이스 준수를 추진함.

Mobile이동 로봇

AMR · AGV · 이송 로봇 · 서빙 로봇 · 물류 대차

Manipulation작업 장비

협동 로봇팔 · 컨베이어 · 스태커 · 검사 지그

Facility건물 설비

승강기 · 자동문 · 차단기 · 출입통제 · CCTV

System상위 시스템

MES · ERP · POP · PLC · 제조사 FMS

04 · Explainable Operation

왜 그렇게 했는지,
설명이 가능한 근거가 남습니다

결정할 때 거친 추론 경로를 함께 기록함. 사람이 예외를 한 번 풀면, 그 조치도 설비 상태와 함께 남아 다음부터는 시스템이 처리함.

결정의 근거 기록

블랙박스 로직 대신 추론 경로가 남아, 원인 추적이 쉬움.

조치까지 함께 저장

모터 전류·토크, 센서·비전, 설비 알람, 작업자의 조치 순서와 복구 시간을 같이 기록함.

그래도 안 되면 방법을 바꿈

다른 로봇에 재배정하거나 순서를 바꾸는 등, 목표는 유지한 채 할 수 있는 방법을 다시 찾음.

결정 기록 예시

결정조립 작업 → 로봇팔 #3 재배정
  • 근거로봇팔 #1 상태: 고장 알람
  • 근거로봇팔 #3 Capability: 조립 가능
  • 근거가용 시간 · 이동 거리 조건 충족
  • 유지목표 납기 · 수량 변경 없음

예외는 처음만 사람이

도입 초기사람이 조치
반복 예외가 쌓인 뒤시스템이 자동 조치
안정기사람은 처음 보는 예외만
사람 조치시스템 조치

* 개념 도식. 실제 비율은 현장 검증 후 확정함.

05 · Digital Twin

짓기 전에, 가상에서 먼저 돌려봅니다

현장의 기기·설비를 가상에 똑같이 배치 후 분석하여 결과를 현실에 반영함. STAR-Grapher가 쓰는 온톨로지·작업계획·실행 이력을 그대로 사용하기 때문에 트윈을 따로 만들 필요 없음.

시나리오 분석

라인을 바꿨을 때 무엇이 달라지는지 확인함.

물류 동선 최적화

이동 거리 · 대기 · 병목을 미리 파악함.

공간 활용

설비 배치와 통행 폭을 가상에서 검증함.

위해 요소 분석

충돌 · 간섭 · 안전 구역을 사전에 점검함.

REAL · 현실
똑같이 배치 →← 결과 반영
VIRTUAL · 가상
RoI시간 효율KPI · 효과 지표

* 가상에서 먼저 재배치·재계획하고, 효과를 지표로 산출함.