집게코 로보틱스, 미 해군과 로봇 시스템 관련 대규모 계약 체결
미 해군은 함대 유지보수 역량 강화를 위해 로봇을 도입하기 위해 역대 최대 규모의 로봇 계약을 체결했다.
주요 산업 인프라 점검용 로봇 및 센서를 전문으로 하는 피츠버그 소재 기업 게코 로보틱스(Gecko Robotics)는 화요일 미 해군 및 미국 연방조달청(GSA)과 5년 간의 무기한 납품·무기한 수량(IDIQ) 계약을 체결했다고 발표했다. 이 계약은 초기 5,400만 달러 규모로 시작되며, 총 계약 규모는 7,100만 달러에 달한다.
해군은 게코의 로봇과 센서를 활용해 자사 자산 및 함대의 상태와 운용 현황을 추적할 예정이며, 미국 태평양 함대의 18척의 함정을 시작으로 이를 시행할 계획이다.
게코의 창립자이자 CEO인 제이크 루사라리안은 테크크런치와의 인터뷰에서 자사의 로봇이 함선의 모든 구획을 꼼꼼히 탐색하여 각 선박의 정밀한 디지털 복제본(흔히 '디지털 트윈'이라 불림)을 생성할 것이라고 설명했다. 함께 제공되는 소프트웨어는 해군이 이러한 자산을 모니터링하고 유지보수 계획을 수립하는 데 도움을 주어, 문제를 선제적으로 해결하고 유지보수 기간을 단축하며 비용을 절감하는 것을 목표로 한다.
루사라리안은 "로봇 시스템을 활용해 자산의 상태와 건강도를 파악하고 주변 환경을 디지털화하여 이러한 디지털 모델을 구축하면, 의사 결정과 수리 속도를 획기적으로 높일 수 있다"고 말했다. "목표는 자산이 운용 중단 상태로 머물러야 하는 기간을 줄이는 데 도움이 되는 역동적이고 살아있는 모델을 만드는 것이다."
이 계약은 2027년까지 함대 가동률을 80%로 끌어올리겠다는 해군의 목표를 뒷받침합니다. 현재 해군의 함대 중 약 40%는 긴 정비 주기로 인해 언제든 운용이 불가능한 상태입니다.
"연간 유지보수 비용이 130억~200억 달러에 달합니다,"라고 루사라리안은 언급했다. "가용한 모든 자산이 중요한 상황에서 이는 중대한 문제입니다. 게다가 이러한 자산들은 노후화되고 있어 과제를 더욱 가중시키고 있습니다."
게코(Gecko)는 지난 4년간 미 해군과 협력해 왔다. 이 파트너십은 일본에 있는 한 항만 엔지니어가 회사에 추가 정보를 요청한 것을 계기로 시작되었으며, 이후 평가와 예방 정비 계획 제안으로 이어졌다. 해군의 긍정적인 반응은 관계를 더욱 공고히 했고, 결국 화요일 체결된 이번 계약으로 결실을 맺었다.
"우리는 핵심 자산이 최대 수명 동안 가동 상태를 유지하고 예상치 못한 가동 중단을 방지할 수 있도록 지원하고 있습니다,"라고 루사라리안은 밝혔다. "저는 함정이 배치된 동안 지속적으로 문제를 진단하고 해결함으로써 장기간의 정비 주기를 거치지 않는 미래를 상상합니다. 군 자산이든 발전소와 같은 산업 시설이든, 그것이 제가 그리는 미래입니다."
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의견 (1)
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![RaymondNelson]()
This is a massive step forward for naval maintenance. Gecko’s tech seems perfect for inspecting those hard-to-reach spots on ships. But I wonder how the current crew feels about robots taking over their inspection jobs? 😅 Still, if it keeps the fleet safer and saves money, I’m all for it. Let’s see if they can deliver on such a big contract without hiccups.
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이 계약은 2027년까지 함대 가동률을 80%로 끌어올리겠다는 해군의 목표를 뒷받침합니다. 현재 해군의 함대 중 약 40%는 긴 정비 주기로 인해 언제든 운용이 불가능한 상태입니다.
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"우리는 핵심 자산이 최대 수명 동안 가동 상태를 유지하고 예상치 못한 가동 중단을 방지할 수 있도록 지원하고 있습니다,"라고 루사라리안은 밝혔다. "저는 함정이 배치된 동안 지속적으로 문제를 진단하고 해결함으로써 장기간의 정비 주기를 거치지 않는 미래를 상상합니다. 군 자산이든 발전소와 같은 산업 시설이든, 그것이 제가 그리는 미래입니다."
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