Skip to content

GCRI · 첨단 산업과 로봇공학

인간과 기계의 일

Automation and robots change what industrial workers do: fewer repetitive and heavy tasks, more monitoring, programming, maintenance and problem-solving. They can improve safety and job quality or intensify work and deskill it, depending on how they are designed and introduced. This page sets out how human-machine work is changing, how job quality and safety are measured, and what evidence serves employers, workers and their representatives.

문의하기 주제로 돌아가기
01캔버스

일이 진행되는 방식.

시스템 · 이 주제 주변예시

플랜트 운영과 안전

Human machine work · Plant 3 · Shift 3

  • OEE, 계획 대비 %
    644주시
  • 안전 필수 경보 활성
    2경보
  • 이번 근무조에 로봇 셀 정지
    5
  • 단위당 에너지
    2.4kWh정상
안전 필수 경보 보류됨GCRI · 첨단 산업과 로봇공학

장벽

보호 계층

고압 트립SISQ2양호
안전밸브 RV-12기계적Q4양호
가스 감지 구역 4탐지Q4우회됨
로봇 셀 광 커튼보호장치Q1양호

원자로 압력

Plant operations and safety: the screen’s structure, terms and states for Human machine work.예시 이름과 예시 값으로, 실제 기록이나 운영 중인 시스템이 아닌 설계안입니다.

그림발전소 운영과 안전: 예시 이름과 예시 값이며, 실제 기록이나 운영 중인 시스템이 아닙니다.

02질문

Human machine work: how the risk develops.

Ergonomics, labour and training. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

메커니즘

Tasks shift, roles remain

Automation usually takes over specific tasks, leaving workers to supervise, adjust and repair 시스템. New skills are needed and old ones lose value.

메커니즘

Monitoring changes workload

Supervising automated systems can be monotonous until something fails, when operators must act quickly with incomplete information.

메커니즘

Safety risks change

Robots remove some physical hazards and introduce others, such as unexpected motion, maintenance hazards and new ergonomic strains.

메커니즘

Participation shapes outcomes

Where workers and their representatives are involved in introducing technology, outcomes for job quality and acceptance tend to be better.

03지리

People and exposure in Germany.

Population density, night lights and daytime surface heat over Germany, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

대화형 지도에는 JavaScript가 필요합니다. 레이어 목록과 출처는 아래에 있습니다.

레이어 3

이 페이지의 인구와 노출

이 레이어 소개
증거
추정
출처
세계 격자 인구 v4.11(NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교))
제공자
NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교)
라이선스
CC BY 4.0
생산 연도
null; 인구조사 기반 추정치, 정적(2020)
해결
약 1 km 격자
불확실성
2020년 제곱킬로미터당 인구에 대한 인구총조사 기반 추정값으로 노출 맥락으로 표시되며, 어떤 재해로 영향받은 사람의 수가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측
출처
VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
제공자
NASA LAADS DAAC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 달빛과 대기를 보정한 위성 복사휘도
빌드 시점 최신
2026-10-12
해결
약 500 m 격자
불확실성
표시된 날짜의 위성 야간 복사휘도로, 불빛은 전력 사용과 정전의 대리 지표이며 공급이나 접근성의 측정치가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측(지속적인 구름으로 여전히 빈틈이 남음)
출처
VIIRS NOAA-20 Level 3, 8일(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
8일, 위성 8일 합성, 지속적인 구름으로 여전히 빈틈이 남음
빌드 시점 최신
2026-09-14
해결
약 1 km 격자
불확실성
표시된 날짜까지 8일간 지표면의 위성 관측 표면 온도로, 열 노출 지표이며 기온, 열지수, 폭염 경보가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측
출처
VIIRS NOAA-20 보정 반사율(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 영상
빌드 시점 최신
2026-10-14
해결
약 250 m 격자
불확실성
위성 영상. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
모형 산출(GIBS가 게시한 최신 연도)
출처
MODIS Terra 및 Aqua 토지 피복(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
제공자
NASA LP DAAC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매년, 위성 분류, GIBS가 게시한 최신 연도
빌드 시점 최신
2024-01-01
해결
약 500 m 격자
불확실성
표시된 연도의 위성 토지 피복 분류로, 농경지를 포함합니다. 알려진 오차가 있는 분류이며 농장 등록부가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측(구름이 있으면 빈틈이 생김)
출처
OMI Aura(NASA GES DISC)
제공자
NASA GES DISC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 산출, 구름이 있으면 빈틈이 생김
빌드 시점 최신
2026-10-10
해결
약 2 km 격자
불확실성
표시된 날짜 하층 대기의 이산화질소 위성 관측 기둥으로, 대부분 연소에서 발생하며 지상 농도나 건강 경보가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다

제공 가능한 최신

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap 기여자 (ODbL) · Natural Earth

최신 NASA 이미지를 불러오는 중입니다.

끌어서 이동합니다. Ctrl 또는 ⌘를 누른 채 스크롤하거나 핀치 또는 버튼으로 확대합니다. 포인터 아래의 값은 마우스를 올려 확인하며, 초기화하면 해당 지역으로 돌아갑니다.

People and exposure, framed on Germany.NASA가 게시한 그대로의 위성 및 모형 산출물로, 각각 고유한 날짜가 있습니다. 지표이며 어떤 장소에 대한 평가도 아닙니다.

데이터: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 기여자 · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERT출처와 라이선스

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA 공개 데이터
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA 공개 데이터
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 라이선스. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS Black Marble 야간 조명, NASA 고다드 우주비행센터; NASA 레벨1 및 대기 아카이브·배포 시스템(LAADS DAAC)에서 배포; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • VIIRS 준실시간 산출물(홍수, 지표면 온도, 적설 피복, 보정 반사율), NASA LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • MODIS 육상 산출물(식생 지수, 총일차생산량, 토지 피복), NASA LP DAAC 및 LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • OMI 이산화질소(Aura) 및 OMPS 에어로졸 지수(Suomi NPP), NASA; NASA GES DISC에서 배포; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • ASTER GDEM은 METI와 NASA의 산출물입니다(ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC). 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). 인용: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA 공개 데이터
  • Natural Earth으로 제작. 무료 벡터 및 래스터 지도 데이터 @ naturalearthdata.com. 퍼블릭 도메인
  • © OpenStreetMap 기여자(ODbL), NASA GIBS 경유(해안선, 경계, 도로 및 지명). 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • 지구본과 평면 지도의 맥락 정보: NASA GIBS 참조 레이어의 해안선, 경계, 도로, 지명(OpenStreetMap 데이터, ODbL, © OpenStreetMap 기여자). 선택 기본 지도로 Blue Marble 영상. 3D 지형과 고도 표시는 ASTER GDEM 고도 색상 지수(5 m에서 200 m 구간, 가독성을 위해 과장). 경계는 공표된 대로 그렸으며 어떤 영토에 대한 입장도 뜻하지 않습니다.
  • 실시간 사건: NASA 지구관측소 자연 사건 추적기(EONET). 사건은 참고용이며 원출처 링크를 그대로 유지합니다.
  • 실시간: NASA EONET. 사건은 참고용이며 당국의 경보가 아닙니다.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 대기질 예보, 5일, PM2.5(CAMS, Open-Meteo 경유): 수정된 Copernicus 대기 모니터링 서비스 2026년 정보를 포함합니다.
  • Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), 제공 날씨 데이터, CC BY 4.0 라이선스 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 선택 레이어(레이어 목록의 출처 9개: 실시간, 예보, 관측 및 배경)는 켜면 지도와 이곳에 제공자 출처가 표시됩니다. 예보는 모형 산출물이며 파생 지수는 추정치입니다.

레이어와 날짜

  • 인구 밀도, 2020년: 인구: CIESIN, 컬럼비아 대학교, 세계 격자 인구 v4.11(2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 정적
  • 야간 조명, 일별: VIIRS Black Marble(VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 2026년 10월 12일
  • 지표면 온도, 주간, 8일 합성: VIIRS NOAA-20 레벨 3, 8일, NASA LANCE · 2026년 9월 14일
  • 트루컬러: VIIRS NOAA-20 보정 반사도, NASA LANCE · 2026년 10월 13일
  • 토지 피복 유형(IGBP), 연간: MODIS Terra 및 Aqua 토지 피복(MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • 이산화질소, 하층 대기 기둥: OMI Aura, NASA GES DISC · 2026년 10월 10일

04영역 전반

Human-machine work changes safety and skills in every sector.

Studies are designed for the 기하급수적 기술 시리즈. Collaborative robot safety follows ISO/TS 15066; social partners decide work organisation.

  • Worker accounts with consent.
  • Ergonomic evaluations.
05트윈 및 캐스케이드 시뮬레이터

Model human machine work as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 산업 및 제조업: the hazards it names, the 시스템 and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

재해

  • Natech event
  • 댐 붕괴
  • 하천 홍수 (하류에서 유발)
  • Flash flood (set off downstream)
  • 대규모 실향(하류에서 유발)
  • Chemical spill or leak (set off downstream)
  • Emergency-response overload (set off downstream)
  • 광역 정전(하류에서 유발)
  • 급수 부족(하류에서 유발)
  • Toxic gas release (set off downstream)
  • Industrial fire (set off downstream)

통제 수단

  • NS-0 헌장과 원칙
  • NS-9 맥락 UNI(배치, 인스턴스, 프로그램 인스턴스)
  • NS-11 검증 및 모니터링(근거, 증명, 제로 트러스트 적합성 관찰)
  • NS-12 소프트웨어, 모델 및 AI/ML 산출물(공급망, 모델 카드, 데이터셋 시트)
  • NRS-H60 재해 계열: 공급망 및 흐름 차질(NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H50 재해 계열: 산업 및 공정 사고(NHS-1 infra.industrial)
  • NRS-H109 재해 계열: 에너지 전환 기술 장애(NHS-1 tech.energy-transition)
  • NRS-X10 화학, 산업, 원자력 및 방사선 안전
  • NRS-H54 재해 계열: 신호 및 플랫폼 장애(NHS-1 cyber.platform)
  • NRS-K14 영역 팩 프로필: 제조 및 산업(DOMAIN-014)

관측

  • eMARS Major Accident Reporting System (listed for reference)
  • World Development Indicators (listed for reference)
  • ILOSTAT (listed for reference)
  • Manufacturing value added as a proportion of GDP and per capita
  • CO2 emission per unit of value added
  • Manufacturing, value added (% of GDP)
  • Direct economic loss to all other damaged or destroyed productive assets attributed to disasters

예시 지리

  • The Strait of Malacca: 227 hexagonal cells
  • 오늘 밤 야간 조명과 정전(VIIRS 주야간 밴드), NASA GIBS
  • 구름을 투과한 지표수, 30 m(OPERA DSWx-S1 레이더), NASA GIBS
  • 최근 30분 강우율(IMERG), NASA GIBS
  • 지표 토양 수분(SMAP), NASA GIBS
06지표

측정되는 것과 그 정확도.

각 지표에는 단위, 주기, 그 뒤의 출처 종류, 값에 붙을 근거 표시가 있습니다. 값은 표시하지 않습니다. 값은 프로그램이 자체 권한으로 제공합니다.

지표단위주기출처 유형라벨
Workers using robots or automated 시스템percent of workersper surveyWorking conditions surveys보고됨
Workplace injuries in manufacturinginjuries per hundred thousand workers연간Occupational injury statistics공표 통계
Workers receiving training on new technologypercentper surveyTraining surveys보고됨
Work intensityshare reporting high speed or tight deadlinesper surveyWorking conditions surveys보고됨
Collective agreements covering technology change건수평가별Labour relations records보고됨
Manufacturing employmentpersons employed분기별Labour force surveys공표 통계
07방법과 근거

How human machine work is modelled, measured and tested.

모형, 그 가정, 데이터, 불확실성을 과학자나 엔지니어가 확인할 형태로 제시합니다. 구조는 발행된 방법을 따릅니다. 제시된 값은 예시이며 결과가 아닙니다.

시스템 모형

The couplings between the systems in human machine work: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−++산업업무무역지역사회경제R 강화B 균형
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
FAIR 지침 원칙 · GO FAIR와 FORCE11W3C PROV · 월드 와이드 웹 컨소시엄불확실성의 일관된 처리에 관한 지침 · IPCCCEOS 분석 준비 데이터(Analysis Ready Data) · 지구관측위성위원회
08출처

근거의 출처.

이름이 명시된 공개 데이터셋과 기관 기록으로, 각각 라이선스 등급이 있습니다. 협약에 따른 출처는 그 조건에 따라서만 사용하며 결코 재게시하지 않습니다.

출처제공하는 것라이선스 등급
Eurofound European Working Conditions SurveyJob quality, technology use and intensityPublic, Eurofound terms
ILOSTATEmployment and occupational injury statistics공개, CC BY 4.0
EU-OSHA reports on digitalisation and occupational safetyEvidence on new technology and worker safetyPublic, EU terms
OECD Employment Outlook and automation studiesLabour effects of automationPublic, OECD terms
National labour force surveysEmployment by sector and occupationPublic records, licence per government
09결정

누가 결정하며 근거는 무엇에 쓰이는지.

Advanced Industry and Robotics prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

결정 주체질문이 페이지가 제공하는 근거
EmployersHow to design jobs and introduce technologyJob quality and safety evidence
Trade unions and works councilsWhat to negotiate on technology changeAgreement and outcome evidence
Labour and safety regulatorsWhich guidance and rules to issueInjury and working conditions data

이 주제가 생산하는 산출물

  • Job quality analyses in automated workplaces
  • Safety reviews of human-robot interaction
  • Training needs assessments
  • Evidence notes for social dialogue
10핵심 질문

전문가가 묻는 것.

  1. 01

    How is work redesigned?

    Which tasks move to machines, which remain with people and how the remaining work is organised.

  2. 02

    What are the health effects?

    Physical strain, cognitive load, monotony, isolation and the pace set by machines.

  3. 03

    What skills are needed?

    How training keeps pace with new 시스템 and preserves manual skills for abnormal situations.

  4. 04

    Who has a say?

    How workers and their representatives take part in introducing technology.

11메커니즘

What drives the risk.

Automation often removes heavy and repetitive physical tasks, reducing some injuries, while increasing monitoring and cognitive demands. Supervising automated 시스템 can combine long periods of low activity with sudden high-stakes intervention.

Machine pacing and algorithmic management can intensify work, reduce autonomy and increase stress. Ergonomic risks shift rather than disappear, for example to maintenance tasks in awkward spaces.

Skills decay when they are not used. Operators who rarely run a process manually may struggle when automation fails. Training in simulators and structured practice help maintain competence.

Participation affects outcomes. Research on technology introduction finds that involving workers early tends to improve both safety and acceptance, and surfaces practical knowledge designers lack.

Demographics add pressure. Ageing workforces in many industrial economies raise both the value of assistive technology and the importance of designing work that older workers can sustain.

12방법과 한계

근거가 수집되는 방식과 그 한계.

방법 또는 데이터표시 내용그 한계
Ergonomic assessmentPhysical and cognitive loadSnapshots may miss variation
Workforce surveysJob quality and wellbeingSelf-report and response bias
Task analysisDivision of work between people and machinesFormal tasks differ from actual practice
Training evaluationCompetence after trainingShort-term tests may not predict performance
13방법

연구되는 방식과 방법이 말할 수 없는 것.

  1. 로봇공학과 자동화로봇 셀 리스크 평가 · 비전 기반 취급 · 협동 작업대 설계이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
  2. 시스템 공학통합 안전·보안 요구사항 · 공장 및 현장 인수 시험이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
  3. 센서, IoT 및 관측 네트워크상태 모니터링 · 인라인 품질 검사 · 연결된 센서의 보안이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
14Where this page’s references

Where this page’s references lead.

이 페이지를 읽을 때 기준이 되는 기구와 문서. 상태와 판은 바뀌며, 각 링크는 발행 기구로 연결됩니다.

15질문

질문과 답변.

How does automation change factory jobs?
It tends to shift work from repetitive tasks toward monitoring, maintenance and problem-solving, which needs new skills and can change workload and safety.
Do robots make work safer?
They can remove workers from some hazards, but they introduce others, so safety depends on design, guarding, training and maintenance practices.
What is social dialogue on technology?
Negotiation and consultation between employers and workers’ representatives about how new technology is introduced and its effects managed.
Does automation reduce workplace injuries?
It often reduces some kinds, especially from heavy lifting and repetitive tasks, while creating others. Net effects depend on design.
Does the platform take positions on labour disputes?
No. It publishes research on work design and health and takes no side in industrial relations.
What is algorithmic management?
The use of software to assign, pace and monitor work. Its effects on autonomy and stress are an active research area.
보고서기여하기

이 페이지에서 증거를 기여하십시오.

보고서 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRI첨단 산업과 로봇공학기하급수 기술글로벌 부문 리스크와 회복력

개인정보, 민감한 인프라 세부 정보, 공유할 권리가 없는 자료는 절대 보내지 마십시오. 기여물은 사용 전에 검토됩니다. 기여물을 보낸다고 해서 저작자 지위나 편집 권한이 부여되지 않으며, 후원으로 조사 결과를 얻을 수 없습니다.

첨단 산업과 로봇공학

방법, 데이터세트 또는 질문을 가져오십시오.

정보와 문의는 오늘부터 열려 있습니다. 문의에는 참조 번호가 부여되고 다음 단계가 안내됩니다. 신청, 결제, 컴퓨팅 할당, 등록은 해당 팀, 약관, 심사 역량이 갖추어졌을 때만 열립니다.

방법 제안 모든 연락 경로 보기
법률

이 사이트의 지도, 데이터와 그림은 맥락과 일반 정보로 제시됩니다. 조언, 예보 또는 경보가 아니며, 정보의 한계는 면책 고지와 데이터 고지에 나와 있습니다.