트윔 홈페이지, 사용자 친화적으로 개편

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[헬로티]

인공지능 비전검사 전문기업 트윔(대표 정한섭)이 AI사업 영역을 보다 쉽게 이해하도록 홈페이지를 개편했다고 6일 밝혔다.

기존의 홈페이지와의 차이점은 좀 더 가시적인 표현과 명확한 사업 영역 구성으로 원하는 사업 분야의 솔루션을 한 눈에 파악할 수 있게 사용자 친화적으로 개편했다.

▲ 신규 홈페이지의 메인 화면

특히 사업 분야는 AI딥러닝 검사기, AI 스마트 팩토리 솔루션, 하이브리드 비전 시스템, AI검사 소프트웨어로 총 4개 영역으로 구성하여 각 솔루션에 대한 상세한 특징과 도입 효과를 소개한다.

이번 홈페이지 개편을 진행한 트윔의 임희경 마케팅팀장은 “인공지능 비전 검사 분야에서 최고의 기술력과 최대의 구축 사례를 보유하고 있는 만큼, 이를 가시화 하여 고객사가 원하는 분야를 쉽게 찾을 수 있게 구성했다”말했다.

한편 트윔은 AI검사 전문기업으로, AI 비전 검사 솔루션인 MOAI와 AI 검사기인 T-MEGA를 독자 개발해 금속부품, 식음료, 바이오, 2차전지, 자동차, 전자 등의 산업군에 공급하고 있다.

[인더스트리 솔루션 인사이트] 로봇이 된 공장, 소프트웨어가 된 산업

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

[인더스트리 솔루션 인사이트] 기술이 바꾸는 물류의 법칙, 지금이 전환점

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

[인더스트리 솔루션 인사이트] 자율제조 핵심 기술 2편 – 제조 AI

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

20주년 맞은 로보월드 기자간담회, AI로봇 산업의 미래를 말하다

국내 최대 규모의 로봇 전문 전시회 ‘2025 로보월드(ROBOTWORLD 2025)’가 개막을 앞두고 지난 16일 서울 마포구 케이터틀에서 기자간담회를 열었다. 산업통상부가 주최하고 한국AI·로봇산업협회, 한국로봇산업진흥원, 제어로봇시스템학회가 공동 주관한 이번 행사는 올해 20주년을 맞아 한층 확대된 규모와 기술 중심의 비즈니스 전시로 돌아온다. 11월 5일부터 8일까지 나흘간 킨텍스 제1전시장 1~2홀에서 개최되는 2025 로보월드는 제조, 물류, 의료, 국방 등 전 산업 분야를 아우르는 로봇과 AI 기술을 총망라한다. 올해 참가 규모는 국내외 350개 기업, 1,000개 부스로 역대 최대 수준을 기록할 전망이다. 간담회 현장은 ‘미래를 이끄는 로보월드’라는 주제 아래 업계 관계자와 기자들이 모여 전시회 방향과 주요 참가기업의 신제품을 미리 살펴보는 프리뷰 자리로 마련됐다. 산업 간 경계를 허무는 ‘비즈니스 중심’ 로봇 전시회 이번 로보월드는 ‘산업의 경계를 허무는 융합의 장’을 목표로, 단순 전시를 넘어 실질적인 비즈니스 상담과 글로벌 교류를 강화한 점이 특징이다. 협회 측은 전시회와 함께 국제로봇심포지엄, 로보월드 어워드, 수출·투자 상담회, 스타트

[TIW 2025] '빠름'에서 '스마트'로 진화하는 메이드 인 타이완...'대만 산업주간'서 신뢰를 말하다

대만 타이중(Taichung)은 단순한 공업도시가 아니다. 대만 제조업의 핵심 기반이자, 자국 산업 생태계 전체가 회전하는 허브로 평가받는다. 정밀기계·금속가공·수공구·냉동공조·체결구(Fastener) 등 1500여 개 중소·중견 제조사가 이 지역에 밀집돼 있다. 이들은 공정별 세분화된 협업 체계를 기반으로, 발주에서 출하까지의 리드타임이 짧은 것으로 알려져 있다. 해당 클러스터는 빠른 대응, 균일한 품질, 위탁생산(OEM) 기반의 유기적 부품 네트워크 등을 통해 대만 하드웨어 산업의 경쟁력을 끌어올리고 있다. 대만 경제부(TAIWAN Ministry of Economic Affairs, MOEA) 통계에 따르면, 수공구 산업 내 제조사만 2274개에 달한다. 이들은 연간 생산 999억 대만달러(약 4조3000억 원) 규모를 형성하고 있다. 이때 연구개발(R&D) 비용은 6억6000만 대만달러(약 300억 원)을 투입하고 있다. 이 가운데 지난 2023년 체결구 수출은 미화 46억 달러(약 6조5000억 원), 수공구 수출은 38억 달러(약 5조5000억 원)에 달했다. 이처럼 대만은 여전히 세계 주요 패스너 수출국 상위권을 지키고 있다. 대만 정부는

중소 제조업체 47% “공정에 AI 도입 필요”...가장 큰 걸림돌은 ‘비용’

스마트공장을 구축한 중소 제조업체 2곳 중 1곳은 제조공정에 인공지능(AI) 도입이 필요하다고 느끼는 것으로 나타났다. 중소기업중앙회는 지난달 16일부터 30일까지 최근 5년간 대·중소 상생형 스마트공장 사업에 참여한 중소기업 502개사를 대상으로 ‘스마트공장 구축 중소기업의 AI 도입에 대한 의견조사’를 실시한 결과, 이같이 나타났다고 19일 밝혔다. 조사 결과 중소 제조업체의 47.4%가 “제조공정에 AI 도입이 필요하다”고 응답했다. 스마트공장 구축 수준별로 보면 기초단계 업체의 38.8%, 고도화 단계 업체의 58.4%가 AI 도입의 필요성을 언급해, 공장 수준이 높을수록 AI 도입 필요성을 더 크게 느끼는 것으로 나타났다. AI 도입이 필요한 분야로는 ‘품질관리’가 가장 많았고, 이어 ‘생산 최적화’, ‘공정 자동화’ 순으로 꼽혔다. AI 도입이 어려운 이유로는 ‘초기 비용 부담’이 44.2%로 가장 많았으며, 다음으로 ‘전문인력 부족’(20.5%)이 뒤를 이었다. AI 도입에 대한 투자 의향 금액은 ‘1억 원 이하’가 68.9%로 가장 많았다. 또 응답 기업의 54.6%는 정부가 AI 기반 스마트공장 지원사업을 신설할 경우 “참여하겠다”고 밝혔다.