공장이 움직인다. 단순한 자동화를 넘어, 공장 전체가 하나의 거대한 로봇처럼 작동하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 시대가 도래했다. 이 가운데, 공장의 하드웨어 중심 운영은 소프트웨어 기반 플랫폼으로 전환되고 있으며, 이 과정에서 맥락을 이해하는 인공지능(AI), 디지털 트윈(Digital Twin), 시뮬레이션 등 기술이 핵심 역할을 한다. 현시점 제조업은 제품 생산을 이상의 가치를 추구하고 있으며, 시스템 자체를 수출하는 산업으로 진화하는 중이다. 이번 특집은 한국과학기술원(KAIST)의 ‘소프트웨어 정의 공장(SDF)’부터 네이버 ‘인공지능(AI) 에이전트’, 다임리서치 시뮬레이션 기술, 유니티 실시간 3차원(3D) 솔루션까지 제조업 혁신의 최전선 기술 방법론을 짚는다. [특집] 로봇이 된 공장, 소프트웨어가 된 산업 [Real-time 3D] 게임 넘어 산업 현장으로…실감나는 상호작용 경험이 ‘산업 DX’ 핵심 [AI Simulation] 제조·물류 현장 ‘물리적 AI’ 시대 도래…AI 시뮬레이션으로 미래를 현실로 [Physical AI] 공장이 하나의 거대한 로봇 된다…KAIST, 피지컬 AI로 제조 혁신 선언 [AI Agent] AI 에

물류 산업이 인공지능(AI), 자동화(Automation), 소프트웨어 중심 운영(SDx) 등으로 급속히 재편되고 있다. 이번 특집은 이러한 변화의 최전선을 다룬다. 첫 번째는 수직 적재 자동화 설비로 공간 효율과 작업 안전을 높인 사례를 소개한다. 두 번째는 AI 기반 배차 최적화 엔진 ‘루티’를 통해 공차율을 줄이고 운송비를 절감한 성과를 조명한다. 세 번째는 스피드플로우의 컨베이어 기술로 상하차 시간을 획기적으로 줄이고 배송 회전율을 높인 실증 사례를 담았다. 마지막은 창고 운영을 실시간으로 제어하는 창고실행시스템(WES) 시스템으로, 물류의 중심축이 하드웨어에서 소프트웨어로 이동하고 있음을 보여준다. 네 가지 사례는 물류의 병목을 기술로 해결하며, 물류가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라임을 입증한다. [특집] 기술이 바꾸는 물류의 법칙, 지금이 전환점 [수직 적재 자동화] 비정형 대상물도 스마트하게…낡은 창고에 ‘수직 적재’ 효율 DNA 심다 [물류 배차 최적화] AI로 물류 배차 비효율 잡는 법…‘AI 최적화 엔진’이 해답 [상하차 혁신 사례] “화물차 상하차, 이제는 5분이면 충분”…스피드플로우의 도전 [WES 도입 사례] ‘테슬라식 물류’의

자율제조(Autonomous Manufacturing)’를 실현하기 위한 핵심 기술 중 하나는 ‘제조 AI’다. 최근 제조 AI는 품질 예측, 설비 이상 감지, 공정 최적화 등 다양한 영역에서 고도화되고 있다. 그러나 도입에는 여전히 높은 장벽이 존재한다. AI 학습을 위한 데이터 수집과 정제의 어려움이 있으며, 현장 중심의 도메인 지식과 AI 모델 간 융합 노하우 부족도 허들이다. 이를 해결하기 위해선 운영기술(OT) 데이터와 정보기술(IT) 인프라를 통합하는 데이터 플랫폼 구축, 소규모부터 단계적으로 적용 가능한 AI 모델 개발, 현장 전문가와 AI 엔지니어 간 협업 체계 마련 등이 필요하다. [특집] 자율제조 핵심 기술 2편 – 제조 AI [제조 AI와 ROI] 제조업 AI 도입…ROI 난제 해결 방안으로 급부상 [K-자율제조] AI, 멈춰선 제조 현장을 깨우다…자율제조 시대 혁신 ‘ON’ [제조 AI와 보안 관제 AI] DX·AX 가속화로 다가오는 산업 지능화 시대…데이터 중심 가치 창출 기대↑ [AI 예지보전] “멈추기 전에 예측한다”…제조업 게임체인저 ‘AI 예지보전’ [제조 AI 사례] AI로 재편되는 제조업…생기원, 제조 AI 기술 상용화 앞장

제조업은 지금 ‘탄소 중립’이라는 거대한 전환점을 향해 움직이고 있다. 생산성을 유지하면서도 탄소 배출을 줄여야 하는 이 난제를 풀 해법으로 급부상한 기술이 적층 제조, 즉 3D 프린팅이다. 스트라타시스는 폴리젯·FDM·SAF 등 5대 핵심 기술 포트폴리오를 기반으로 설계–엔지니어링–양산까지 전 과정을 혁신하는 로드맵을 제시한다. 재료를 필요한 만큼만 쌓아 올려 폐기물을 최대 90%까지 줄이고, 분산 제조로 물류 탄소를 줄이며, 생성형 설계로 경량화까지 실현한다는 점에서 지속 가능한 제조의 새로운 표준을 제시한다. 기존 감산·성형 중심의 패러다임을 넘어, 중소량·다품종 생산 중심의 유연한 제조 혁신을 가능하게 한다는 점에서 3D 프린팅은 단순한 기술이 아니라 제조업 재설계의 방향성을 보여주는 전략적 솔루션으로 자리 잡고 있다. 감산에서 적층으로...제조 패러다임 전환 오늘날 전 세계 제조업은 탄소 중립과 넷제로(Net-zero)라는 피할 수 없는 시대적 지향점을 마주하고 있다. 이는 생산성을 희생하지 않으면서 탄소 배출을 획기적으로 줄여야 하는 기술적 한계를 동시에 요구한다. 이러한 고질적인 난제에 대한 로드맵을 제시하는 솔루션 중 하나가 적층 제조(Addi

AI 팩토리 전환이 가속화되면서 제조업의 핵심 경쟁력은 더 이상 생산 자동화가 아니라 설비 보전의 지능화로 이동하고 있다. 특히 PLC 제어 프로그램을 자동 해석하고 전체 공정 시퀀스를 AI로 학습하는 기술은 설비 고장의 원인 규명부터 사전 예측까지 이어지는 새로운 제조 혁신의 기반이 되고 있다. 유디엠텍 김남기 팀장은 설비 데이터를 통합 분석하고 알람의 근본 원인을 자동 추적하며, 1~3일 뒤 이상 징후를 예측하는 기술을 공개했다. 이 기술은 자동차·반도체 산업처럼 공정 연계성이 높은 제조 현장에서 기존의 경험 기반 보전 방식이 가진 한계를 극복하고, 생산 안정성·품질 향상·비가동 손실 최소화라는 제조 혁신의 핵심 목표에 직접적으로 기여한다. AI 기반 지능형 보전은 지금 제조업이 직면한 전문 인력 감소와 복잡한 자동화 환경을 극복하기 위해 반드시 필요한 차세대 전략으로 자리 잡고 있다. 자동화의 심장, 보전의 재발견 AI 팩토리 시대라는 거대한 수식이 등장하면서 제조업은 더 빠르고 정교한 자동화를 향해 질주하고 있다. 하지만 이 화려한 진보의 그림자에는 우리가 외면해온 진실이 존재한다. 공장 자동화의 중심에는 언제나 ‘설비 보전’이 있다. 공정이 아무리

설비의 예측 불가능한 고장은 막대한 경제적 손실과 생산 효율 저하를 초래하는 기술적 한계로 작용한다. 이 가운데 기존의 전통적인 유지보수 방식은 점차 한계를 드러내고 있다. 산업 현장에서 설비자산성능관리(APM)는 이제 고장 후 사후 대응에만 집중되지 않는다. 사전에 문제를 예측·대비하는 새로운 패러다임을 노리고 있다. 이처럼 비효율적인 대응 구조를 벗어나고자, 제조업의 미래를 결정지을 인공지능(AI) 기반 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시대가 도래했다. 과업별로 모델을 개발해야 했던 머신러닝(Machine Learning)의 부족한 부분을 근본적으로 극복하는 새로운 지향점을 제시하고 있다. 이는 단 하나의 거대 모델로 모든 문제를 해결하는 파운데이션 모델(Foundation Model) 시대로의 전환을 의미한다. 이러한 신규 트렌드는 생산 현장 전체의 운영 및 유지 보수(O&M) 프로세스를 혁신할 구체적인 로드맵으로 기대받고 있다. ‘사후 유지보수’ 시대 저문다...고장 모드를 예측하는 산업 AI의 눈 이러한 배경에서 원프레딕트는 각 산업에 기반을 둔 새로운 접근법을 강조한다. 이 회사는 APM 솔루션을 공급하며 설비의 원초