1. AI 및 머신 러닝 도입:

• 자율 학습: 로봇이 작업을 수행하면서 데이터를 수집하고, 이를 통해 스스로 학습하여 성능을 개선합니다.
• 예측 유지보수: 로봇의 동작 데이터를 분석하여 고장을 예측하고 사전에 유지보수를 수행합니다.

2. 센서 통합 및 데이터 분석:

• 다양한 센서 사용: 카메라, 라이다(LiDAR), 초음파 센서 등을 통해 주변 환경을 인식하고 데이터를 수집합니다.
• 실시간 데이터 분석: 수집된 데이터를 실시간으로 분석하여 로봇의 경로, 작업 순서 등을 최적화합니다.

3. 네트워크 연결성:

• IoT 및 클라우드 통합: 로봇을 IoT(사물인터넷) 네트워크에 연결하여 중앙에서 데이터를 관리하고 분석할 수 있습니다.
• Edge Computing: 로봇 자체에서 데이터를 처리하여 응답 속도를 높이고, 클라우드와의 데이터 전송을 최소화합니다.

4. 협업 로봇(Cobot) 활용:

• 인간과의 협업: 인간 작업자와 함께 작업할 수 있도록 설계된 협업 로봇을 사용하여 작업 효율성을 높입니다.
• 안전 기능 강화: 협업 환경에서의 안전을 보장하기 위해 로봇에 충돌 감지 및 회피 기능을 통합합니다.