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

자율제조(Manufacturing Autonomous)’가 새로운 제조 패러다임으로 부상하면서, 이를 구현 하는 핵심 기술로 로보틱스가 주목받고 있다. 특히 최근에는 인공지능(AI), 센서, 비전 시스템, 디지털 트윈 등 다양한 기술과 융합된 지능형 로봇이 제조 현장의 자동화 혁신을 선도하고 있다. 이러한 기술 진보는 로봇 부품의 표준화, 인터페이 스의 통합, 오픈 플랫폼 기반 소프트웨어 개발 등로봇 생태계의 고도화를 전제로 한다. 아울러 정부와 산업계의 협력 확대에 힘입어 중소 제조업체 또한 로봇 도입이 한층 용이해진 환경을 맞이하고 있다. 앞으로는 로봇 기술과 생산 데이터가 실시 간으로 연계되는 ‘AI 기반 자율제조’ 생태계가 본격적으로 구축될 예정이다. 이에 따라 제조업 전반의 디지털 전환은 더욱 가속화될 전망이다. [특집] 자율제조 핵심 기술 1편 - 로보틱스 [로봇 SI] 로봇 대중화 성패 가르는 로봇 SI…‘모래 위의 성’ 되지 않으려면? [물류 로봇] 2세대 물류로봇 반란…티라로보틱스, webROS로 로봇 업계 ‘애플’ 꿈꿔 [3D 로봇 비전] 로봇에 눈을 달다…픽잇, 3D 비전 기술로 스마트 피킹 혁신 [협업형 자율 로봇] 로봇 안정성·생산성

멀티모달 AI, 초개인화 에이전트, 자율 제조 플랫폼이 융합되며 제조 산업에 거대한 전환이 시작됐다. 네이버의 김필수 본부장은 “AI 에이전트는 공정 판단과 생산성 향상뿐 아니라, 초개인화된 제안까지 수행하는 주체가 될 것”이라며 자율 제조의 미래를 제시했다. 단순한 자동화를 넘어, 상황 인식·판단·제안을 수행하는 ‘지능형 AI’의 시대가 도래하며, 제조 산업은 PoC 단계를 지나 본격 적용 단계로 진입하고 있다. 이 흐름에서 한국은 GPU·클라우드·데이터 인프라 강점을 기반으로 글로벌 제조 AI 플랫폼 수출 기회를 맞고 있다. AI 기술 진화와 제조 산업의 접점 제조 산업은 지금까지의 자동화 수준을 넘어서, 인공지능(AI)을 중심으로 한 ‘지능형 전환’을 겪고 있다. 특히 생성형 AI의 급속한 진보는 제조 공정 전반에 본질적인 변화의 가능성을 제시하고 있다. 김필수 네이버 본부장은 “AI 기술의 가장 큰 진화는 멀티모달 기술로, 비전·보이스·텍스트가 융합되어 산업 전체의 일하는 방식을 근본적으로 바꾸게 될 것”이라고 밝혔다. 단순한 로봇 자동화를 넘어, 현장을 인식하고 학습하며 대응하는 AI가 도입되고 있는 것이다. 예를 들어, 스마트폰에 내장된 카메라로

대한민국 제조업이 새로운 전환점을 맞고 있다. ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 기반의 자율제조 시대가 본격화되며, 공장은 이제 단순한 생산시설이 아닌 ‘거대한 로봇’으로 진화 중이다. 장영재 KAIST 교수는 디지털트윈 기반의 스마트 제조 플랫폼인 'SDF(Software Defined Factory)'를 중심으로 강화학습, 로봇 협업, 맥락 이해형 AI 등 첨단 기술을 통합한 차세대 공장 운영 모델을 제시했다. 공장을 멈추지 않고 소프트웨어로 업그레이드하는 이 개념은 중소기업에도 즉각적인 설비 적용이 가능하도록 설계되어 있으며, 수십 억 원의 비용 절감 효과까지 입증했다. 제조업의 미래, 그 중심에 피지컬 AI가 있다. 공장이 하나의 로봇으로…‘피지컬 AI’의 시대가 온다 디지털 혁신은 이제 공장의 외형만 바꾸는 것을 넘어, 개념 자체를 다시 정의하고 있다. 장영재 KAIST 교수는 이를 “공장 전체를 하나의 거대한 로봇으로 만들자”는 철학으로 설명한다. 피지컬 AI는 단순히 인공지능이 품질 검사나 설비 모니터링에 쓰이는 수준을 넘어, 공장의 모든 자산과 설비, 사람, 로봇, 데이터를 유기적으로 연결해 하나의 지능형 엔티티로 만들어가는 기술이다. 기

디지털 전환이 가속화되는 제조 산업에서 ‘디지털 트윈’은 선택이 아닌 필수로 자리잡고 있다. 유니티코리아 민경준 본부장은 리얼타임 3D 기술을 중심으로 한 디지털 트윈 구현 전략을 제시하며, 산업별 시뮬레이션·교육·HMI·AR/VR 등 다양한 분야에서의 활용 가능성을 강조했다. 유니티의 ‘연결-제작-배포’ 3단계 파이프라인은 복잡한 3D 자산을 통합하고 실시간 데이터 연동과 인사이트 도출까지 아우른다. 특히 AI, 머신러닝과의 결합은 디지털 트윈의 진화를 가속화하고 있으며, 국내 제조환경에 최적화된 인프라와 결합될 경우 DX의 새로운 전환점을 만들어낼 수 있다는 전망이다. 최근 산업계의 화두는 단연 디지털 전환(DX)이다. 이러한 변화의 중심에서 실시간 3차원(3D) 기술이 있다. 이는 대부분 게임 환경에 국한된 기존 활용처에서, 제조를 포함한 전 산업 분야의 혁신을 이끄는 핵심 동력으로 부상하고 있다. 특정 게임 엔진은 현재 ‘실시간 3D 엔진’으로 진화해 산업 전반의 DX를 견인하고 있다. 현시대 DX의 핵심은 ‘상호작용’과 ‘몰입감’ 경험이다. 이를 위한 실시간 3D 렌더링 기술이 필수적이라는 분석이 나온다. 맥킨지, BCG 등의 조사에 따르면 해당 기