다품종 소량 생산, 반복 공정, 공정 전환이 잦은 산업 환경에서 sRFM은 로봇이 작업 컨텍스트를 이해하고 자율적으로 조립, 이송, 품질 검사를 수행할 수 있도록 지원합니다. 휴먼 협업 기반 작업에서도 높은 정밀성과 유연성을 보입니다.

자율 피킹, 적재, 분류 등 고도화된 물류 작업에 sRFM이 적용되고 있습니다. 복잡한 레이아웃 환경에서도 시각-언어-행동 기반 로봇이 스스로 계획하고 작업을 수행함으로써 물류 효율성과 오류율 개선에 실질적인 성과를 보여주고 있습니다.

sRFM은 반복성과 정밀성이 중요한 실험실 환경에서도 복잡한 프로토콜을 언어로 입력받아 자율 수행할 수 있어, 고급 연구 자동화 분야에도 활용되고 있습니다. 다중 로봇 간 협업까지 확장 가능한 구조로 설계되었습니다.

의료 보조 로봇이나 병원 물류 시스템에 sRFM을 탑재하면 언어 기반 지시와 실시간 환경 인지를 통해 복잡한 공간 내에서 안전하고 효율적인 작업 수행이 가능합니다. 향후 고령화 대응형 스마트케어 로봇에도 적용이 기대됩니다.

로봇공학 교육, R&D 기관, 테스트베드 환경에서도 범용성이 뛰어난 sRFM은 다양한 하드웨어에 적용되어 실제 산업 수준의 로봇 자율제어 시나리오를 교육·실습용으로 제공할 수 있습니다.

에너지 설비나 스마트빌딩, 플랜트 내에서 sRFM은 로봇이 위험 구간 점검, 장비 상태 인식, 작업자 지원 등 다양한 업무를 스스로 수행할 수 있게 합니다. 센서 기반 작업뿐 아니라 언어 기반의 작업 요청에 반응할 수 있어 시설 관리 효율성과 안전성이 크게 향상됩니다.