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

AI보다 중요한 건 기술이 아니라 ‘제조 현장을 읽는 힘’ ‘스몰 데이터·스몰 윈’ 중소 제조업 AX의 현실적 공식 국내 제조업 현장에서 AI 도입은 더 이상 낯선 화두가 아니다. 불량 판정, 공정 최적화, 설비 예지보전 등 기술적 가능성은 이미 충분히 검증됐고, 스마트 팩토리라는 이름 아래 자동화와 시스템 구축도 상당 부분 이뤄졌다. 그럼에도 불구하고 많은 기업들은 여전히 PoC 단계에 머물거나, 파일럿 이후 전사 확산에 실패하며 ‘제조 AX’로의 전환 문턱을 넘지 못하고 있다. 문제는 기술의 성숙도인가, 데이터와 인프라의 한계인가, 아니면 조직과 경영의 문제인가. 이번 좌담회는 이러한 질문에서 출발해, 제조 AX가 단순한 기술 도입이 아닌 ‘현장을 읽는 힘’, ‘문제 정의의 역량’, 그리고 ‘운영의 오너십’에 달려 있음을 짚어본 자리였다. 특히 중소 제조기업이 직면한 비용 부담, 데이터 디지털화 수준, 조직 수용성이라는 현실적 제약 속에서 AX를 어떻게 단계적으로 실행할 수 있을지, 그리고 정부 정책과 산업 생태계는 어떤 역할을 해야 하는지를 심도 있게 논의했다. 기술 중심 담론을 넘어, 제조의 본질과 경영 전략의 문제로 AX를 다시 묻는 시간이었으며,

방폭·비방폭 로봇 통합 관리로 플랜트 점검 자동화 확대 석유·가스·전력 산업 겨냥한 위험 구역 점검 솔루션 강화 요꼬가와와 스위스 산업용 점검 로봇 기업 애니보틱스가 로봇 관리 소프트웨어와 자율 보행 로봇을 통합하는 파트너십 계약을 체결했다. 이번 협력은 요꼬가와의 OpreX Robot Management Core 소프트웨어를 애니보틱스의 4족 보행 로봇 ANYmal 제품군(방폭 모델 ANYmal X 포함)의 소프트웨어 스택과 연동하는 것이 핵심이다. 이를 통해 방폭 및 비방폭 로봇을 하나의 플랫폼에서 통합 관리할 수 있는 환경을 구축하고, 석유·가스, 전력, 금속 산업 등 공정 산업 분야에서 자율 점검 솔루션을 확대한다는 전략이다. OpreX Robot Management Core는 플랜트 유지보수 작업에 투입되는 다양한 로봇을 통합 관리하는 소프트웨어다. 플랜트 제어 시스템과 연동해 수집된 데이터를 기반으로 로봇에 작업 지시를 내릴 수 있으며, 설비 안전성과 운영 효율을 동시에 높이는 것을 목표로 한다. 최신 버전은 ANYmal을 지원하도록 확장됐다. ANYmal은 고감도 센서를 탑재한 4족 보행 자율 점검 로봇으로, 원격 및 자율 운용이 가능하다. IP

글로벌 에너지 관리 및 자동화 전문 기업 슈나이더 일렉트릭 코리아가 AI 소프트웨어 기반의 산업 자동화 솔루션을 통해 산업 전반의 통합 운영 혁신에 나섰다. 최근 산업 현장은 AI 확산과 설비 고도화, 에너지 비용 상승 등 복합적인 변화 속에서 생산·전력·운영 데이터를 개별적으로 관리하는 구조를 넘어, 전 주기를 아우르는 통합 운영 체계를 요구받고 있다. 이런 가운데 슈나이더 일렉트릭은 설계, 자동화, 전력, 운영을 단절된 기술이 아닌 하나의 흐름으로 연결하는 통합 포트폴리오 전략을 강화하고 있다고 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭이 제시하는 전략의 핵심은 공정, 자동화, 전력 시스템을 ‘최적화(Optimize)-운영(Operate)-내재화(Onboard)’ 레이어로 구성해 분산된 운영 데이터를 AI 기반으로 실시간 통합·분석하고, 운영 전반의 가시성과 효율성을 동시에 높이는 데 있다. 슈나이더 일렉트릭은 이러한 통합 구조를 기반으로 고객의 산업 환경 전반을 함께 설계하고 운영하는 ‘에너지 테크놀로지 파트너(Energy Technology Partner)’로서의 비전을 구체화하고자 한다고 밝혔다. 먼저 최상위 최적화(Optimize) 영역에서는 아비바(AVEVA)가