장비 제조사 대상 솔루션 축제 ‘이노베이션 데이 for OEM’서 로보틱스 시스템 역량 강조 기존 슈나이더 기술과의 연계 의지...“확장성·유연성·연결성 등 핵심요소 갖춘 로봇의 新 가치 제공할 것” 소프트웨어, HMI, 드라이브, 컨트롤러 등 기술적 역량 비롯해 표준화, 도입 사례 등 비즈니스 전략도 내비쳐 고령화·인력난·인건비 상승 등 전 세계적인 이슈로 인해 인간을 대체하는 기술에 대한 요구가 급증하고 있다. 특히 제조업에서 앞선 이슈가 치명적인 것으로 분석돼 새로운 대안이 필요하다는 지적이 주를 이룬다. 로봇은 제조 산업 내 ‘자동화’를 대표하는 한 축으로, 그동안 산업용 로봇을 필두로 제조 자동화에 기여했다. 이러한 양상에서 최근 뜨거운 감자로 제조 무대에 등장한 협동로봇은 산업용 로봇 대비 한 차원 높은 기술적 면모를 드러낸다. 협동로봇은 인간과 로봇의 공존을 테마로 설계돼 단순 반복 공정에서 인간을 완전히 대체하거나, 복잡한 가동이 필요한 공정에서 인간과의 협업을 통해 새로운 가치를 생산하고 있다. 산업 자동화 솔루션 업체 슈나이더일렉트릭(이하 슈나이더)은 약 50년 동안 전 세계 산업에 자동화 인사이트를 제공해왔다. 이러한 슈나이더의 라인업은
연삭가공은 여러 산업 분야의 정밀한 제조를 지원하는 기반 기술이다. 근대 공업에서는 1800년대 후반에 미국의 브라운&샤프사제 만능연삭반 및 평면연삭반 등장을 계기로 가공 정도, 능률 향상을 위해 연삭반의 구조나 기구 등에서 오늘날까지 개선이 거듭되어 왔다. 그러한 가운데 연삭반에 대한 CNC 제어 기술이나 치수장치 등의 기상 계측 기술도 탑재되어 왔다. 한편, 연삭 숫돌에 대해서도 커런덤(corundum) 숫돌입자, 알런덤(alundum) 숫돌입자의 제법이나 비트리파이드 본드에 의한 소성 숫돌 제조법이 확립되어 연삭 숫돌의 품질이 향상됐다. 또한 인공다이아몬드 및 cBN 숫돌입자가 개발되어 난삭재의 연삭 능률이 비약적으로 향상됐다. 그리고 오늘날에는 연삭가공의 상황을 디지털 데이터로 인터넷 환경을 통해 집약해 연삭가공의 품질 관리나 프로세스 관리 등이 실현되고 있으며, 연삭가공 기술은 약 1세기 반에 걸쳐 그 시대의 산업 요구나 사회 환경 변화에 맞춰 진화를 계속해 왔다. 이 글에서는 현재도 진화가 계속되고 있는 연삭가공 기술의 동향과 그 진화에 필요한 시점에 대해서 설명하기로 한다. 연삭가공 기술의 진화 방향 연삭가공 기술은 항상 고능률화, 고정도
ESG 보고서 작성에 대한 이해도 제고를 위해 총 3편에 걸쳐 ESG 보고서 작성 프로세스를 다루고 있다. 지난 칼럼에서 다룬 ‘중소·중견 기업의 ESG 보고서 작성 1편, 보고서 기획’에 이어 이번에는 보고서 작성 프로세스상 가장 시간이 많이 소요되고 기업 실무자들의 높은 참여가 필요한 ‘보고서 작성 실무’에 대해 설명하고자 한다. 보고서 개발, 본격적인 보고서 작성 실무 보고서를 본격적으로 작성하기 전, 우리는 보고서 기획 단계에서 아래와 같은 과업 수행을 통해 보고서 작성을 위한 대략적인 그림을 그려두었을 것이다. [보고서 기획 시 주요 과업] ① 기초자료 조사 진행 국제표준 분석, 선진기업 및 동종업계 동향 분석, 미디어 분석, 내부 자료 분석 등을 통해 내·외부 이해관계자의 관심도가 높고 기업의 경영 활동과 관련성이 높은 주요 지속가능경영 이슈 풀 구성 ② 중대성 평가 실시 기초자료 조사를 통해 도출한 이슈 풀을 기반으로 환경, 사회, 지배구조 영역별 지속가능경영 이슈가 기업에 미치는 영향을 평가하여 영향도가 높은 순으로 이슈 우선순위화 → 기업의 경영 활동이 환경·사회에 미치는 영향(Environmental & Social Materiali
자동차 제조업에서 용접 품질 검사는 안전성과 성능을 좌우하는 핵심 요소다. 기존 비파괴 검사 방식의 한계를 극복하기 위해 박영도 동의대학교 신소재공학과 교수는 3D 스캐닝 기술을 기반으로 한 혁신적 품질 검사 솔루션을 제시했다. 이 기술은 용접부의 외관뿐 아니라 내부 품질까지 정밀하게 확인할 수 있어 더욱 신뢰성 있는 검사 결과를 제공한다. 또한 머신러닝을 통해 데이터 분석을 고도화하고, 검사 속도를 혁신적으로 개선함으로써 제조 공정의 효율성을 극대화했다. 박영도 교수가 점치는 용접 품질검사의 미래상을 들어봤다. 용접(Welding)은 서로 다른 두 개의 금속 및 비금속을 접합하여 새로운 가치를 부여하는 공정이다. 별도의 용가재를 열로 녹여 소재를 잇는 ‘경납땜(Brazing)’이 용접의 기원으로 알려져 있다. 이어 방전 현상을 이용해 아크열을 발생시켜 용가재를 용융해 소재를 용접하는 공법인 이른바 ‘아크 용접(Arc Welding)’이 등장했고, 아크 용접에서 소모성 용가재를 활용한 가스메탈아크용접(Gas Metal Arc Welding) 등이 근현대를 대표하는 용접 방식이다. 이때 기본적으로 금속 소재가 용접 공정에 주로 활용되지만, 기술이 발전하면서 플
Q. 하이크로봇에 대한 소개를 부탁드립니다. A. 하이크로봇은 머신 비전 및 모바일 로봇에 특화된 글로벌 제품, 솔루션 기업입니다. IoT, 스마트 물류, 스마트 제조 등을 중심으로 FA 산업이나 및 물류산업 고객에게 서비스를 제공하며, HIK 기술을 기반으로 스마트 제조 공정을 지속적으로 추진 및 선도하고 있습니다. Q. 현재 전개하고 있는 핵심 비즈니스와 솔루션은 무엇입니까. A. 하이크로봇의 비즈니스는 크게 AMR과 머신 비전, 두 가지로 나눌 수 있습니다. 이 중 머신비전 솔루션은 제조 분야의 품질검사부터 반도체 및 전자산업 분야에서의 고급 진단에 이르기까지 광범위하게 활용되고 있습니다. 특히 최근에는 EV 배터리를 포함한 전기차 시장과 AI와 관련한 반도체 시장이 주요 시장으로 급부상하고 있는데요. 이에 대비하기 위해 한국 시장을 타겟으로 EV 특화 애플리케이션 솔루션 및 영업팀을 운영하고 있고 반도체 산업의 전체 밸류체인에 속한 기업들과 협업하기 위한 노력도 이어가고 있습니다. Q. 하이크로봇의 솔루션을 통해 고객사는 어떤 효용과 가치를 얻을 수 있습니까. A. 최근 들어 점차적으로 고객사는 원가 절감을 주요 요구사항으로 강조하고 있습니다. 하이크
Q. 메크마인드에 대한 소개를 부탁드립니다. A. Mech-Mind Robotics는 전 세계 AI+산업용 로봇 분야에서 높은 기술력을 바탕으로 혁신을 지속하고 있는 글로벌 기업입니다. 첨단 센서, 인식, 계획 기술을 통해 산업용 로봇을 더욱 스마트하게 만드는 것을 목표로 하고 있으며 광·기계·전기 핵심 부품, 이미지 알고리즘, 시각 인식 알고리즘, 인공지능 알고리즘, 로봇 알고리즘, 산업 소프트웨어 등 핵심 기술에서 지식을 보유하고 있습니다. Q. 현재 전개하고 있는 핵심 비즈니스와 솔루션은 무엇입니까. A. 메크마인드는 3D 인식과 시각 및 로봇 알고리즘, 로봇 소프트웨어, 산업용 응용 프로그램 분야에서 확보하고 있는 전문적 지식과 기술력을 통해 솔루션을 활용하는 고객들에게 더 높은 품질의 솔루션을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 메크마인드의 머신비전 소프트웨어 ‘Mech-Vision’은 완전한 그래픽 인터페이스로 별도의 코드작성 없이도 디코딩, 스택 및 언스택, 접착·스프레이, 정확한 위치 조정, 검사·측정 등 고급 머신 비전 응용 프로그램을 완료할 수 있습니다. 이에 더해 로봇 프로그래밍 소프트웨어 ‘Mech-Viz’는 비주얼 시스템을 기반으로 프
공장자동화(Factory Automation) 영역은 스마트 팩토리의 등장으로 혁신적인 스탭업을 경험했다. 이러한 레퍼런스는 데이터를 기반으로 한 ‘디지털 전환(DX)’이 핵심 기반으로 작용한 결과다. 이 가운데 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’가 제조 산업의 트렌드로 급부상했다. 자율제조는 생산·제조 전주기에 걸쳐 구축되는 자동·무인·자율화 인프라로, 시스템 내 모든 요소가 연결돼 새로운 제조 인사이트를 제시할 전망이다. 자율제조는 제조업의 최종 종착지로 기대 받는 만큼 수많은 차세대 첨단 기술이 이식된다. 특히 자율제조 시스템을 구축·구동·관리하는 과정에서 중심축 역할을 하는 기술이 바로 인공지능(AI)이 될 것으로 분석된다. AI 기술은 공장의 자동·무인화를 실현하는 데 기여하고, 비정형적인 공정을 구현하고 이슈를 해결하는 데 핵심으로 활용된다. 예컨대 설비 이상·고장을 분석·예측하는 ‘예지보전’을 수행해 다운타임 저감과 생산성 극대화를 노리거나, 공정을 실시간으로 모니터링해 이슈에 대한 피해를 최소화하는 등으로 AI가 제조 산업에서 활약하고 있다. 이러한 AI의 특성을 통해 공장의 완전한 자율화가 가능할 것이라는 예측이 급증하
1987년에 세계 최초의 상용화 3D 프린터가 출시되었다. 이로 인해 기술 애호가들은 이 기술의 가능성에 대해 많은 말을 쏟아냈다. 그들은 적층 제조(additive manufacturing)가 제조, 건설, 과학 연구에 이르기까지 모든 것을 혁신할 것이라고 했다. 그들의 말은 틀리지 않았다. 다만 이 기술이 제대로 인정을 받기까지 여러 해, 아니 좀 더 정확히 말하자면 수십 년이 걸렸을 뿐이다. 2020년대로 접어들면서 비로소 적층 제조가 상업적 용도로 다양하게 활용되기 시작했다. 기술이 발전함으로써 다음과 같은 것들이 가능해졌다. · 단일 부품 어셈블리를 통한 공정 복잡성 감소 · 제품개발이나 소량생산 같은 애플리케이션으로 리드타임 단축 · 온디맨드로 현장 제조를 통한 공급 사슬 민첩성 향상 · 물류 비용 절감 · 지속 가능성 및 운영 탄력성 제고 이러한 이점들에도 불구하고, 3D 프린팅은 전체 제조 시장에서 겨우 0.1%만을 차지한다. 이 글에서는 산업용으로 적층 제조 기술의 진화, 과제, 향후 전망에 대해 알아본다. 적층 제조의 해결 과제 적층 제조는 다양한 산업 분야에서 막대한 잠재력을 지녔으나, 몇 가지 통합 문제를 제기한다. 3D 프린팅 기술은
유럽연합(EU)을 비롯한 미국, 영국 등 주요국에서는 ESG 공시 의무화 계획을 속속 발표하고 있다. 우리나라 역시 대형 상장기업을 시작으로 ESG 공시를 단계적으로 도입하여 2026년 이후에는 ESG 공시를 의무화할 예정이다. 유럽연합(EU)의 지속가능성 보고 지침(CSRD, Corporate Sustainability Reporting Directive)에 따라 우리나라 기업도 EU에 일정 규모의 자회사 또는 지점이 있다면 지속가능성 보고를 해야 한다. 또한 최근에 EU의 공급망 실사 지침(CSDDD, Corporate Sustainability Due Diligence Directive)이 발효되며 ESG에 대한 정보 공시 의무화 및 공시 범위의 확대는 빠르게 진행되고 있다. 이러한 변화는 대기업뿐만 아니라 중소·중견 기업에도 지속가능경영보고서의 필요성을 강하게 대두시키고 있다. 이러한 국제적 흐름 속에서, 기업들은 단순한 규제 준수를 넘어 ESG 정보를 체계적으로 관리하고 투명하게 공개하는 것이 중요해졌다. ESG 공시는 기업의 경쟁력을 강화하고 지속 가능한 미래를 준비하기 위한 중요한 요소로, 이에 대비한 철저한 준비와 전략 수립이 필요하다. 그래서
현재 국내 기업들은 대기업뿐만 아니라 중견기업, 심지어 스타트업에 이르기까지 글로벌 시장의 문을 두드리고 있다. 가장 우선적으로 타깃이 되는 시장은 일본과 중국이다. 특히, 한류 열풍이 불고 있는 일본은 새로운 기회의 땅으로 주목받고 있다. 이에 일본 시장에 진출하려는 국내 기업들을 돕기 위해 전시 전문업체 RX Japan이 최근 관련 세미나를 국내에서 개최하여 큰 관심을 받았다. 이번 세미나에서는 제조, IT, 코스메틱, 소비재 등 다양한 분야에 걸쳐 일본 시장 진출을 위한 팁을 공유하고 일대일로 개별 상담회까지 진행했다. 일본 시장에 도전하고자 하는 국내 기업들이 준비하고 고려해야 할 사항과 RX Japan만이 제공할 수 있는 특별한 노하우 등을 타케시 후지와라 RX Japan Executive Director와의 인터뷰를 통해 들어봤다. Q. 일본 진출을 고민하는 국내 기업들을 대상으로 한 이번 세미나에 대해 설명해 주신다면. A. RX Japan은 올해 하반기와 내년 상반기에 걸쳐 다양한 분야를 다루는 전시회 개최를 앞두고 있다. 이번 세미나는 일본 시장의 특성과 효과적인 진출 방법 등을 직접 설명할 수 있는 기회였다. Q. 지난해에 이어 두 번째로
모션제어(Motion Control)는 각종 기계 장비의 움직임을 관장하는 시스템의 뼈대다. 여러 차례의 산업혁명 이후 설비를 자동화하는 데 중추적인 역할을 수행했다. 특히 제조 산업이 고도화되고, 스마트 팩토리 체제로 전환되면서 기술적 진가가 거듭 발휘됐다. 기본적으로 모션제어는 다양한 형태의 기계설비에 탑재된 모터를 통합·동기화하는 것부터 동작 관련 계획 및 신호를 공유하는 부분까지 설비 움직임과 관련한 전체적인 부분을 담당한다. 이 과정에서 모터 제어, HMI(Human Machine Interface), PLC(Programmable Logic Controller), 인코더, 디코더 등과 함께 활용되기 때문에 높은 수준의 기술력·범용성을 갖춰야 한다. 모션제어 기술은 최근 제조업의 궁극적 목표로 평가받는 자율제조(Autonomous Manufacturing) 환경에서도 핵심 역할을 수행할 것으로 기대받는다. 이는 자율제조 시스템의 핵심요소인 로봇에도 필수로 적용되기 때문에 예측 가능한 전망이다. 이처럼 미래 잠재력이 있는 모션제어 시장은 그동안 축적된 레퍼런스를 바탕으로, 오는 2029년까지 약 220억 달러(약 30조 원) 규모로의 성장이 예상된다.
슈나이더 일렉트릭이 생산 공정의 효율성을 높일 수 있는 디지털 모터 관리 솔루션 ‘테시스(TeSys)’ 출시 100주년을 맞았다. 모터는 생산 공정의 핵심적인 구성 요소로써 다양한 기계와 장비에 동력을 제공하고 생산성 향상, 품질 보증, 에너지 효율 증대 등 여러 측면에서 중요한 역할을 한다. 따라서 모터의 적절한 선택과 유지보수는 전체 생산 공정의 성과와 효율성을 좌우한다. 실제로 생산 공정 내 설비의 대부분은 모터를 기반으로 작동되고 있다. 그러나 모터는 장기간 사용에 의한 노후화, 과부하로 인한 불량 및 기타 복합적인 이유로 고장이 발생할 수 있으며, 이는 전 생산 라인에 영향을 끼칠 수 있다. 이를 해결하기 위해 전 세계적으로 모터 관리 시스템에 대한 수요가 높아지고 있다. 모터의 상태를 실시간으로 모니터링하고 이상 징후를 조기에 감지할 수 있는 기능을 갖춘 디지털 모터 관리 시스템은 다양한 전기적 문제로부터 모터를 보호한다. 또 예기치 않은 장비 고장을 방지하고 가동 시간을 극대화할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭은 모터를 보호하고 공정의 안정성과 효율성을 높일 수 있는 테시스 라인업과 더불어 다양한 디지털 모터 관리 솔루션을 시장에 선보이고 있다. 올
제조 데이터의 상호운용성이라는 말이 요즘 데이터 전문가들 사이에서 화두가 되고 있다. 업종별 다양한 기업들 간에 생산 데이터를 서로 공유하게 됨으로써 원가 절감, 유연 생산, 글로벌 규제 대응이라는 효과를 보게 되는데, 이를 디지털 전환을 통해 상호 간에 제조 데이터를 주고받을 수 있는 환경을 만들자는 전략이다. 독일은 일찌감치 Industry 4.0을 선포하고 그 하위 기관인 Platform Industry 4.0을 설립하여 실행을 총괄하게 했다. 이 기관의 핵심 사업은 GAIA-X라는 위원회를 운영하는 것인데, 이 위원회는 산업군별로 다양한 데이터 상호운용(Interoperability) 전략 그룹을 만들었다. 예를 들어 자동차 산업 분야 전략 그룹으로 CATENA-X가 있다. 벤츠, BMW, 보쉬, ZF, SAP, 지멘스 등 굴지의 기업들이 이곳에 가입하여 활동하고 있으며, 범 유럽 업체 및 미국, 아시아의 다양한 업체들과 이들의 하위 1차, 2차 협력 업체들도 다수 포함되어 있다. 목적하는 바는 이 그룹에 들어와 있는 기업들 간 제조 데이터의 상호운용성을 확보하자는 것이다. 그렇게 되면 어떤 회원사의 공개 데이터만 보고도 같이 협력할 수 있는지 알 수
제조업에 AI를 적용하기 위해서는 앞서 언급한 대로 ‘데이터 구축’이 잘 되어 있어야 한다. 네이버가 ‘각세종’을 만든 이유도 데이터를 잘 구축하려는 이유이듯이 AI 학습, 그러니까 머신러닝, 딥러닝 기술을 적용하기 위해서는 충분한 규모의 데이터 제공이 필요하다. 현재 이 분야는 대학교나 국책 연구기관에서 많은 연구가 이루어지고 있는데, 그들과 대화를 해보면 한결같이 데이터가 부족하다고 한다. 일반 공공데이터도 이런 상황인데 제조 데이터는 더욱 부족한 것이 현실이다. 그래서 많은 연구자들은 시뮬레이션을 통해 데이터를 양산하여 이렇게 만들어진 데이터와 실질 데이터를 혼합해서 AI를 돌려보고, 그 값이 실질 제조 단계와 유사하게 나오도록 지속적으로 딥러닝과 머신러닝을 하면서 가시적인 연구 성과를 만들어가고 있다. 제조 데이터가 잘 구축되어 있는 플랫폼의 국내 사례는 미미하다고 볼 수 있다. 해외는 국내보다는 나은 편이지만 역시 부족한 것이 현실이다. 특히 중소기업에는 AI 분야가 생소할 수밖에 없기에 공공부문에서 활성화를 위한 투자가 필요한 것이 당연하다. 이에 중소기업벤처부는 산하 공공기관인 스마트제조혁신추진단과 함께 KAMP(Korea AI Manufactu
전 세계적인 기후변화와 이상 기온으로 지구는 나날이 뜨거워지고 있다. 동시에 산업도 기술 발전을 통해 절대적인 온도를 높이고 있다. 인더스트리 4.0 시대의 도래로 디지털 전환(DX), 인공지능(AI), 디지털 트윈(Digital Twin) 등 차세대 기술의 기반이 되는 ‘데이터’의 중요성이 증대된 데 따른 결과다. 각 기업은 데이터를 효율적으로 수용, 관리, 활용하기 위한 수단으로 데이터센터(Data Centre)를 구상했다. 데이터센터는 등장 초기에는 ‘데이터 농장’ 혹은 ‘데이터 호텔’로 불리며 데이터의 보고로 인식됐다. 이후 파편화된 데이터를 한데 모은 ‘빅데이터 시대’가 도래하면서 데이터센터의 역할과 중요성은 날로 커졌다. 데이터센터는 산업을 가동하는 주요한 핵심 인프라로 활약 중이며, 세계 각지에는 다양한 형태의 데이터센터가 구축되고 운영되고 있다. 데이터센터를 비롯한 ‘핫’한 산업에 추가적인 열풍을 불어넣는 영역이 있다. 스마트시티는 말 그대로 지능화된 인프라를 갖춘 도시 개념으로, 차세대 정보통신기술(ICT) 기반으로 도시 내 모든 요소를 연결하여 기존의 도시 문제를 해결하는 것을 목적으로 한다. 이를 구축하고 관리하는 과정에서도 데이터는 필수
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