ANYbotics 데이터 정책으로 보는 로봇 로그 소유권: 진단 데이터와 고객 점검 데이터는 누구 것인가
ANYbotics 계약에서 Robot Log Data는 지원·제품 개선에 쓰일 수 있지만 inspection·environmental data는 명시적 허가가 필요한 별도 범주다. 소유권보다 접근·사용·반출·삭제를 검증한다.
피지컬 AI Lab
ANYmal X 방폭 설계: ATEX·IECEx Zone 1에서 배터리·모터·열을 다루는 법
ANYmal X의 Zone 1 적합성은 로봇 이름이 아니라 인증된 전체 구성과 표시에서 나온다. 가스군 IIB, T4, 0~40°C, 질소 가압 본체와 운용 인터페이스를 함께 읽는다.
ANYmal과 Yokogawa OpreX 통합: 사족보행 로봇 데이터를 플랜트 운영으로 보내는 법
ANYmal이 OpreX에 연결됐다고 점검 데이터가 곧바로 정비 명령이 되는 것은 아니다. 센서 불확실성, 분석 오류, 제어 응답과 통신 단절을 계층별로 추적한다.
Flex와 Teradyne Robotics 협력이 보여주는 피지컬 AI 확장 방식: 한 셀에서 글로벌 공장으로
Flex와 Teradyne Robotics의 2026년 협력 확대는 Flex가 로봇을 자사 공장에 배치하면서 핵심 부품도 제조하는 이중 역할을 만든다. 글로벌 복제 성공은 아직 site별 증거로 확인해야 한다.
UR AI Trainer의 데이터 경제학: 한 작업을 가르치려면 시범·셀·검수 비용이 얼마나 드나
UR AI Trainer의 경제성은 장비 가격보다 사용 가능한 시범 한 건의 수율에서 갈린다. 촬영·동기화·검수·실패·재촬영·저장과 작업 전환 비용을 같은 분모로 계산한다.
ABB Autonomous Versatile Robotics 6개 축: 산업 로봇이 계획하고 배우고 실행하는 조건
ABB의 Autonomous Versatile Robotics는 단일 제품명이 아니라 인간 지시, 지각, 추론·계획, 모션 안전, SLAM 항법, 손재주를 연결하는 여섯 역량의 방향이다. 상용 기능과 preview·연구를 구분한다.
ABB ConCerT는 로봇 인증을 어떻게 하루 이내로 줄이려 하나: 클라우드 시뮬레이션과 실물시험
ConCerT의 11일에서 하루 미만 목표는 로봇 전체 인증을 자동 완료한다는 뜻이 아니다. 페인트 로봇 안전 모듈의 연구 목표를 cloud simulation, fault injection, Bryne 실물시험의 증거 사슬로 읽는다.
ABB PoWa 협동로봇은 5.8m/s로 어떻게 안전하게 일하나: 속도·페이로드·협업 모드의 경계
PoWa의 5.8m/s는 PoWa 10·13에서 공개된 최대 TCP 속도이며 사람과 가까이 일할 때 항상 허용되는 속도가 아니다. payload·궤적·안전 모드와 정지거리를 하나의 시간 예산으로 본다.
ABB·Foxconn의 99% 정확도 주장은 무엇을 측정했나: 시뮬레이션에서 조립라인으로 넘어가는 증거
ABB·Foxconn의 ‘최대 99% 정확도’는 공개 자료만으로 분모와 판정식을 재현할 수 없는 파일럿 수치다. 계약 전에는 반복 성공률·불량·사이클·개입을 새 인수시험으로 정의해야 한다.
ABB RobotStudio HyperReality는 무엇이 다른가: 포토리얼리즘보다 가상 컨트롤러가 중요한 이유
RobotStudio HyperReality의 핵심은 예쁜 화면보다 실제 ABB 제어기와 같은 펌웨어를 쓰는 Virtual Controller다. 무엇을 가상에서 믿고 무엇을 실물 셀에서 다시 재야 하는지 구분한다.