AI가 제조업의 ‘안전’과 ‘자율화’를 동시에 끌어올리는 전환점에 도달했다. 중대재해처벌법과 ESG 규제가 강화되는 지금, 생산성만 높이는 공장은 더 이상 경쟁력을 갖기 어렵다. LS일렉트릭 김재신 부장은 ‘2025 AI 자율제조혁신 포럼’에서 “현재 국내 제조현장의 자율화 수준은 10점 만점에 4.5점”이라는 진단을 내놓으며, AI 기반 제조 안전 전략을 자율제조의 출발점으로 제시했다. 발표에서 김 부장은 위험성 평가를 자동화하는 AI 관제, 화재·끼임·지게차 충돌 등 9대 사고 감지, 디지털 트윈 기반 실시간 관제, 중소기업을 위한 SaaS형 안전 AI 등도 실제 사례와 함께 공개했다. 공장이 스스로 위험을 감지하고, 스스로 설비를 멈추고, 스스로 대피 동선을 제시하는 시대—LS일렉트릭이 공개한 로드맵은 제조업이 어디로 가야 하는지를 분명하게 보여준다. 왜 ‘AI 안전’이 먼저인가 제조업은 지금 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’라는 거대한 전환점 앞에 서 있다. 생산 오더가 발행되는 순간부터 완제품이 고객에게 인도되기까지, 사람의 개입 없이 공장이 스스로 판단하고 움직이는 상태를 목표로 삼는 흐름이 빨라지고 있다. 그러나 현실은
제조업의 디지털 전환 속도가 빨라지면서 ‘AI 자율제조’가 새로운 경쟁 지표로 떠오르고 있다. 특히 부품 데이터의 비효율과 중복 설계, 악성 재고, 공정 불량이 기업 성능을 떨어뜨리는 핵심 요인으로 지목되면서, 이를 해결하기 위한 AI 기반 부품 관리 솔루션이 주목받고 있다. 알텐코리아의 ‘ONEPART’는 3D 형상 AI 분석과 전사 부품 통합 데이터베이스를 기반으로 유사·대체 부품을 자동 탐색하고, 공용화 전략과 상위 원가 분석까지 수행하는 자율제조 지원 플랫폼이다. 항공·전자·반도체·자동차 등 주요 기업에서 중복 설계 감소, 협상력 강화, 원가 절감 등 확실한 성과를 기록하며 ‘부품 데이터 혁신’의 기준으로 부상하고 있다. AI가 부품을 읽고, 판단하고, 추천하는 시대. 제조 경쟁력은 이제 부품 데이터 관리에서 시작되고 있다. 복잡해진 제조 생태계, ‘부품 데이터’가 전략 자산 제조업은 이제 단순한 제품 조립 산업이 아니다. 글로벌 공급망 재편, 부품 다변화, 규제 강화, 지속가능성 요구가 겹치면서 기업은 어느 때보다 빠르고 정확한 의사결정을 요구받고 있다. 그러나 현장의 현실은 정반대다. 부품 관련 정보가 ERP, PLM, MES, 품질·구매 시스템,
ESG 패러다임의 전환에 따라 국내외 정부 기관을 비롯한 다양한 기관에서 ESG 생태계 구축을 위한 규제와 정보 공시 기준이 강화되고 있다. 이러한 법·규제, 글로벌 공시 가이드라인 및 사회·문화 트렌드 변화 속에서 ESG의 핵심 이슈 또한 빠르게 재편되고 있다. 불과 몇 년 전까지만 해도 ‘탄소중립’, ‘사회공헌’, ‘윤리경영’이 ESG의 주요 키워드였다면, 최근 국내외 지속가능경영보고서에서는 ‘생물다양성’, ‘Scope 3’, ‘생활임금’, ‘AI’ 등으로 초점이 빠르게 이동하고 있다. 이제 ESG는 단순한 선언이나 투자 목적의 사회적 책임 이행 수단을 넘어, 투명한 데이터 공시와 실행 중심의 경영 체계로 진화하고 있다. 본 칼럼에서는 이러한 공시 트렌드 변화에 따라 새롭게 부상한 주요 ESG 이슈의 전환 방향을 살펴보기 위해, 2025년 발간된 국내외 ESG 선도기업의 지속가능경영보고서를 분석하고 현재 주목받고 있는 핵심 ESG 트렌드를 확인하고자 한다. 공시 기준과 ESG 보고의 새 흐름 최근 지속가능경영보고서 작성 기준은 새로운 공시 제도와 규제의 등장에 따라 빠르게 변화하고 있다. EU의 유럽 지속가능성 보고 기준(ESRS), 국제지속가능성기준위원
현시점 자동차 산업은 근본적인 전환기에 서 있다. 소프트웨어로 모든 기능을 제어하고 관리하는 ‘소프트웨어 정의 차량(Software-Defined Vehicle, 이하 SDV)’으로의 진화가 가속화되고 있는 것이다. 자동차는 이제 단순한 이동 수단이 아니라, 주변과 끊임없이 연결되는 ‘플랫폼’으로 변화하고 있다. 이는 소프트웨어가 차량의 기능과 가치를 규정하는 핵심 정체성이 되고 있음을 의미한다. SDV, 자동차 산업 패러다임 뒤흔드는 ‘소프트웨어 혁명’ 미국 금융사 모건스탠리(Morgan Stanley)에 따르면 SDV는 2021년 전체 자동차 시장에서 약 3%의 비중을 차지하는 데 그쳤으나, 2029년에는 그 비율이 90%까지 확대될 전망이다. 또한 글로벌 시장조사기관 글로벌마켓인사이트(GMI)는 전 세계 SDV 시장 규모가 2034년까지 4,495억 달러(약 650조 원)에 이를 것으로 내다봤다. 현대자동차그룹을 비롯한 글로벌 완성차 업체들이 소프트웨어 전담 조직 신설, 대규모 기술 인력 확보, 플랫폼 전환 투자 등 새로운 전략을 추진하는 이유가 여기에 있다. 특히 SDV의 등장은 단순히 차량 기능의 고도화 수준을 넘어, 차량 개발의 패러다임 전체를 바
식품 안전과 보안은 여전히 아시아 지역에서 해결해야 할 중대한 과제다. 복잡한 공급망 구조, 높은 식품 손실률, 보관·취급 과정에서의 취약성 등이 기업과 소비자 모두에게 지속적인 영향을 미치고 있다. 여기에 더해 글로벌 공급망이 더욱 정교해지고 규제가 강화되면서 다양한 해결책도 새롭게 부상하고 있다. 이 가운데 견고한 추적성, 보안, 효율적인 재고 관리 등에 대한 요구사항이 급증하고 있다. 이러한 상황에서 자동화와 디지털 추적 기술의 발전은 식품 물류 업계를 변화시키고 있다. 이 같은 변화는 감모, 도난, 콜드 체인 유지관리와 같은 오랜 과제를 해결하는 동시에 식품 품질, 유통기한, 가용성 개선 등에 기여하고 있다. 증가하는 식품 손실과 도난 과제 이 흐름에서 아시아 지역에서 가장 시급히 해결해야 할 과제 중 하나는 수확부터 소비자에게 도달하기까지의 과정에서 발생하는 막대한 식품 손실이다. 세계경제포럼(World Economic Forum)에 따르면, 동남아를 포함한 아시아 전역에서는 비효율적인 취급·보관으로 인한 식품 손실이 전체 생산량의 최대 40%에 달한다. 특히 과일·채소 등 신선식품은 적절한 조건에서 보관되지 않으면 부패 위험이 커지기 때문에 더욱
지난 10월, 엔비디아 젠슨 황 CEO의 방한은 한국 사회에 다시 한 번 AI 열풍을 불러일으켰다. 이재용, 정의선 부회장과의 ‘치맥 회동’은 단순한 이벤트를 넘어 AI 중심으로 재편되는 산업 생태계에 대한 기대감을 보여주는 상징적 장면이었다. 이러한 흐름은 분명 긍정적이다. 한국은 메모리 반도체, ICT 인프라, 제조업 기반 기술 생태계 등에서 새로운 부가가치를 창출할 충분한 역량을 갖추고 있다. AI의 빠른 확산은 우리 사회에 전례 없는 가능성을 열고 있다. 하지만 기술 변화는 언제나 대가를 동반한다. 속도가 빠른 만큼 밀려나는 사람도 늘어난다. 최근 글로벌 IT 기업들의 대규모 해고는 AI가 ‘일자리’라는 생존 기반을 본격적으로 위협하기 시작했음을 보여준다. 지난 10월 아마존은 본사 사무직 직원 3만 명을 해고했다. HR, 클라우드, 광고 등 핵심 부서에서 AI 자동화가 직접적 원인으로 지목됐다. 메타 역시 조직 효율을 이유로 AI 연구조직에서 600명을 감원했다. 올해 전 세계 IT 대기업에서 해고된 인원은 94만 명을 넘었고 대부분 AI가 인간의 자리를 대체한 결과였다. AI는 더 이상 먼 미래의 상상이 아니다. 지금 이 순간 노동 구조를 재편하는
해운·조선의 에너지 전환(EX)은 규제와 비용이 동시에 밀어붙이는 과제다. 국제해사기구(IMO)의 탄소집약도지표(CI)와 에너지효율설계지수(EEXI), 유럽연합(EU)의 EU 배출권거래제(EU ETS) 편입으로 탄소가 곧 ‘운항비’가 됐다. 아울러 대체연료(Alternative Fuel) 확산도 진행형이지만, 암모니아(NH₃)·메탄올·액화천연가스(LNG) 같은 저인화점 연료는 안전·공급망·개조비라는 현실 과제를 품고 있다. 그래서 선사·조선은 당장 가능한 절감과 증빙을 먼저 챙기는 양상이다. 연료 사용의 실측·보고·검증(Monitoring·Reporting·Verification, MRV), 선박–육상 연계 에너지 관리, 접안 중 육상전원(OPS) 활용이 그 시작점으로 평가된다. 문제는 효율을 높일수록 전기·데이터 의존도가 커지고, 그만큼 다운타임(Downtime) 리스크가 커진다는 점이다. 또한 추진·보조 설비의 전동화가 빨라지면서 저품질 전력이나 단일 장애가 항차 전체를 흔들 수 있다는 지적도 나온다. 그래서 선박은 보고, 예측하고 지속하는 가동을 핵심 구조로 재설계되는 중이다. 이 가운데 ▲전력·연료를 통합해 보여주는 운영 데이터 플랫폼 ▲예측 유지보수
반도체 산업의 그림자에 가려진 것처럼 보였던 대만 하드웨어(Hardware) 산업이 새로운 모습으로의 변화를 준비하고 있다. 과거 저가 대량 생산의 이미지를 벗어던지고, ‘고품질’과 ‘전문성’이라는 무기를 장착한 채 틈새시장(Niche Market) 공략이라는 생존 전략에 나선 것이다. 특히 전체 수출의 절반을 차지하는 미국 시장의 관세 압박과 중국의 핵심 자재 통제라는 이중고 속에서, 대만 하드웨어 제조사들은 유럽과 아시아로의 시장 다변화를 모색하며 생존을 넘어 도약을 꿈꾸고 있다. 이 산업적 전환기를 이끌고 있는 대만 하드웨어 생태계 및 업계는 대만 산업의 미래가 ‘가치’에 달려있음을 역설한다. 그 중심에서 ‘규모의 경제’를 넘어 ‘가치의 경제’로의 패러다임 전환을 선언하며, 대만 하드웨어의 새로운 도약을 위한 청사진을 제시했다. 臺 하드웨어 전시 플랫폼의 진화 선언 “B2B 바이어 공략 전면화” 이러한 ‘가치’ 중심의 패러다임 전환을 실현하기 위해, 대만 하드웨어 산업은 먼저 플랫폼 자체의 체질 개선을 시도했다. 그 선봉에는 기업 간 거래(B2B) 하드웨어 전문 전시회 ‘대만 국제 하드웨어 박람회(Taiwan Hardware Show 이하 THS)’가
지금 국내 물류 시장은 높은 수준의 인프라와 역동적인 리테일·이커머스 산업을 가졌다고 평가받는다. 일각에서는 그럼에도 로봇 기반 물류 자동화 시스템(ASRS)이 뜨거운 감자가 된 지 5년이 채 안 된 ‘파이어니어링(Pioneering)’에 머물러 있다고 지적한다. 실제로 각 현장에서는 여전히 수작업과 낮은 공간 효율의 딜레마를 안고 있다. 이 가운데 글로벌 업계는 물류창고 자동화의 근본적인 패러다임을 바꾸는 솔루션을 제시하는 양상이다. 이들 기업은 로봇 기술을 통해 물류 공간을 평면이 아닌 3차원(3D)으로 재정의한다. 또한 기존에 고질적인 병목 현상과 높은 운영 비용의 문제를 해결하겠다고 의지를 다지는 중이다. 프랑스 소재 창고 자동화 솔루션 업체 엑소텍의 류 타테와키(Ryu Tatewaki) 아시아태평양 지역 대표는 “미국·유럽 등에서는 자동화 전환이 많이 이뤄져 이미 상용화 단계”라며 타 지역과 한국 시장과의 자동화 수준 격차를 진단했다. 그러면서 “한국은 기존 대비 자동화 설비가 많은 현장에 도입됐지만, 로봇 기반의 자동화 기술 도입은 상대적으로 더디게 이어지고 있다”고 덧붙였다. 류 대표는 현시점이 중요한 골든타임이라고 강조하며, "로봇 자동화 도입
로봇은 영원히 ‘고가 장비·기술’이어야 할까? 글로벌 금융서비스 업체 모건스탠리(Morgan Stanley) 보고서에 따르면, 지난해 기준 최고급 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)의 가격은 약 20만 달러(약 2억8000만 원)에 달했다. 이러한 고가의 구성은 휴머노이드에만 국한되지 않는다. 산업용 로봇 또한 시스템통합(SI), 프로그래밍, 컨설팅 비용 등을 포함하면 최종 도입 가격이 대당 최소 5000만 원에서 1억5000만 원 수준인 것으로 알려졌다. 자율주행로봇(AMR) 분야 역시 이러한 높은 가격 장벽에 직면해 있다. 업계는 단순 하드웨어 가격 외에 현장 지도화(Mapping)과 SI 비용까지 포함하면 초기 투자 비용이 상당하다고 토로한다. 이는 소규모 현장일 수록 더욱 심화되는 양상이고, 결국 로봇 도입을 망설이게 하는 핵심 요인이다. 현장에서는 로봇이 여전히 실험실이나 공장 깊숙한 곳에 머무는 핵심 이유로 이 가격 장벽을 꼽고 있다. 미국 범용 휴머노이드 로봇 기술 업체 1X테크놀로지스의 베른트 뵈니히(Bernt Øivind Børnich) 최고경영책임자(CEO)는 “휴머노이드는 오랫동안 연구실에서만 만날 수 있었다”며 그동안의 제한적
‘운영 효율’로 제조 영역의 성과를 증명하는 시대가 도래했다. 이 가운데 스마트 팩토리의 핵심 동력인 로보틱스 솔루션이 이번 전시회에서 선보인 혁신은 생산 라인의 비효율을 정밀하게 겨냥한다. 코봇과 산업용 로봇은 다품종 전환이 잦은 환경에서 최소 명령·배치로 공정을 유연하게 처리한다. 아울러 작업자와의 공간 공유 시에도 센서 기반의 안전성을 구현한다. 물류 부문에서는 AMR·AGV·가 필수 부품을 적시에 공급하고 빈 용기를 회수해 공급 불균형을 해소하고 있다. 또한 ‘지능형 트랙 시스템’이 개별 셔틀을 독립 제어하며 고속으로 정밀 이송을 수행한다. 특히 이 시스템은 수직 장착으로 바닥 공간을 최소화하고, 갠트리 축과 결합해 X·Y·Z 방향의 상부 공간에서 픽앤플레이스(Pick & Place) 작업을 처리한다. 이는 지상의 동선을 비워 공간 효율 극대화를 실현한다. 앞선 로봇 폼팩터 및 시스템의 궁극 목표는 단순 FA가 아니다. 운영 성과의 극대화를 정조준하고 있다. 비전·그리퍼 등 연계 기술과 연동돼 공정의 연결성을 극대화한다. 결국 ‘얼마나 멈춤 시간과 불량을 줄이고 라인 공급을 일관되게 유지하는가’라는 핵심 메시지를 던진다. 이들을 제9회 창원국제
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
새벽의 공장에서 시작된 변화 새벽 5시 20분, 경남 김해의 한 산업단지. 아직 어둠이 짙게 깔린 공장 지붕 위로 희미한 불빛이 새어 나온다. 용접기의 불꽃이 간헐적으로 번쩍이며, 기계의 숨결 같은 진동이 콘크리트 바닥을 울린다. 공장 안에서 작업복을 입은 김재수 공장장이 태블릿을 손에 쥔 채 설비 앞을 천천히 걸었다. 화면 속 숫자들이 깜박였다. “어제보다 전력 소모 2.8% 감소.” 그는 미소를 지었다. 이 공장은 자동차 금속부품을 생산하는 Y사, 직원 120명 남짓의 중소 제조업체다. 30년간 똑같은 방식으로 프레스를 돌리고, 용접을 하고, 납품을 해왔다. 그런데 2024년 말, 독일 완성차 OEM으로부터 받은 한 통의 메일이 회사를 흔들었다. “2025년부터 EcoVadis 실버 등급 이상 협력사와만 거래를 지속합니다.” 그 한 문장이 공장의 공기를 바꾸었다. “EcoVadis가 뭐냐”는 질문이 사무실마다 오갔고, ‘데이터’라는 단어가 낯설던 현장에 새로운 단어들이 들어왔다. ‘에너지 측정’, ‘탄소 배출량’, ‘윤리적 공급망’, ‘지속가능 조달’. 누구도 ESG를 제대로 이해하지 못했지만, 한 가지는 분명했다. 신뢰를 숫자로 보여줘야 거래가 유지된다
IO-Link로 공기 흐름·온도 데이터 정밀하게 디지털화 6색 LED 상태 표시로 운영 현장의 직관적 대응 지원 산업 현장의 공기 흐름 관리가 점점 더 정교해지는 가운데, 터크가 IO-Link 기반의 에어 플로우 센서 신제품 ‘FCS-K20’과 ‘FCS-M18’을 공개했다. 이번 신제품은 환기 및 배기 시스템의 공기 흐름과 온도를 디지털로 모니터링해, 기존 아날로그 방식이 가진 한계를 대폭 개선한 것이 특징이다. 특히 산업용 팬, 필터, 공조 설비 등 다양한 설비에서 실시간 데이터 기반의 유지보수가 확산되는 흐름과 맞물려 시장의 주목을 받고 있다. 이번 센서의 가장 큰 변화는 IO-Link 지원이다. 이를 통해 사용자는 별도의 기계적 조정 없이도 손쉽게 파라미터 설정을 수행하고, 온도 정보와 같은 확장된 프로세스 데이터를 추가로 확보할 수 있다. 일단 설치한 후에도 원격 설정 변경이 가능해 접근이 까다로운 덕트 환경에서도 유지보수 효율성이 높아진다. 아날로그 방식 대비 누수나 기계적 노후화 위험이 없는 점도 설비 안정성을 높이는 요소다. 또한 신제품은 Smart Sensor Profile 표준을 지원해 IIoT 환경에서의 호환성과 데이터 활용성을 높였다. 공
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