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,
AI 전문 기업 씨이랩이 급증하는 기업들의 GPU 비용 부담을 획기적으로 낮추고 운영 효율을 극대화할 수 있는 엔터프라이즈급 GPU 관리 솔루션 ‘AstraGo(아스트라고) 2.0’을 출시했다고 9일 밝혔다. 최근 AI 모델 개발 경쟁이 치열해지며 고가의 GPU 확보가 기업의 핵심 과제로 떠오른 가운데, 씨이랩은 한정된 자원의 활용도를 극대화해 기업의 비용 절감을 돕는 솔루션으로 시장 공략에 나선다. 이번에 출시된 AstraGo 2.0은 GPU 자원을 기업 내 여러 조직이 마치 ‘부서 전용 GPU’처럼 효율적으로 나눠 쓸 수 있게 만드는 가상화 및 최적화 기술의 결정체다. 기업들은 고가의 GPU를 도입하고도 부서 간 칸막이식 운영으로 인해 자원 활용률이 떨어지는 비효율을 겪고 있다. 씨이랩은 이러한 시장의 니즈를 파악해 AstraGo 2.0에 ▲지능형 스케줄링 ▲실시간 자원 최적화 ▲워크스페이스 기반 멀티테넌트(Multi-tenant) 기능을 탑재했다. 이를 통해 기업은 추가 하드웨어 구매 없이도 기존 인프라의 가동률을 최대치로 끌어올려 천문학적인 AI 인프라 구축 비용을 절감할 수 있게 된다. 이는 단순한 관리 도구를 넘어 기업의 이익률 개선에 직접 기여하
‘다쏘시스템 3D익스피리언스 월드 2026(Dassault Systèmes 3DEXPERIENCE World 2026 이하 3DXW)’가 미국 텍사스주 휴스턴 소재 조지 R. 브라운 컨벤션 센터(George R. Brown Convention Center)에서 이달 1일(현지시간) 개막했다. 이 행사는 설계·제조 현장에서 활용되는 다쏘시스템 기술의 사용자 커뮤니티가 한데 모여 신기능, 적용 사례, 생태계 로드맵 등을 공유하는 연례 행사다. 이 가운데 가상 환경 방법론인 버추얼 트윈(Virtual Twin) 플랫폼 ‘3D익스피리언스(3DEXPERIENCE)’와 컴퓨터지원설계(CAD) 솔루션 ‘솔리드웍스(SOLIDWORKS)’ 등 사측의 기술이 도마에 올랐다. 특히 행사장 한복판에 마련된 ‘플레이그라운드(Playground)’는 솔루션 파트너, 전시 스폰서, 스타트업 데모 등이 한 공간에 모여 현장 내 기술 허브 역할을 한다. 올해 플레이그라운드에 등판한 로보틱스 기술을 조명했다. < 매그레브에어로 > 추력·소음을 동시에 줄이는 전동 리프트 팬...eVTOL 시장 겨냥 전동 항공 추진 기술 업체 매그레브에어로(MagLev Aero)는 이번 행사에서 전
스마트공장 도입이 확산됐지만, 국내 제조 현장에서는 여전히 납기 지연과 계획 변경이 반복된다. ERP와 MES가 구축돼 있음에도 불구하고 생산 일정은 엑셀과 경험에 의존하는 경우가 많다. KSTEC 이윤준 기술이사는 이러한 현실을 두고 “데이터는 충분하지만, 그 데이터를 기반으로 미래를 예측하고 판단하는 체계가 없다”고 지적한다. 실제로 제조업의 디지털 전환은 설비 자동화와 실적 관리 단계에 머물러 있고, 수요 변동·설비 장애·긴급 주문에 선제적으로 대응하는 생산계획 체계는 부재한 경우가 많다. 이 간극을 메우는 해법으로 주목받는 것이 APS(Advanced Planning & Scheduling)다. KSTEC이 공개한 SyncPlan APS는 ERP와 MES 사이에서 수요 계획, 생산 계획, 공정 스케줄링을 연결하며, 다단계 계획과 목표 기반 알고리즘을 통해 납기, 재고, 설비 가동률을 동시에 고려한 의사결정을 가능하게 한다. 스마트공장 고도화의 다음 단계는 더 많은 데이터를 쌓는 것이 아니라, 계획을 중심으로 한 의사결정 구조를 만드는 데 있다. 스마트공장 고도화의 벽, ‘계획’이라는 블라인드 스폿 국내 제조업은 지난 10여 년간 빠르게 자동화와
제조 현장에 AI를 도입했지만, 실제로 운영되는 사례는 많지 않다. 수많은 제조 AI 프로젝트가 PoC 단계에서 멈추거나 양산 라인에 안착하지 못한 채 사라졌다. 이 문제를 기술 한계로만 설명하는 시선도 여전하다. 그러나 라온피플 윤기욱 CTO는 제조 AI의 실패 원인을 전혀 다른 지점에서 짚는다. “제조 AI는 기술 문제가 아니라 운영 구조의 문제”라는 것이다. GPU 인프라와 AI 전문 인력을 전제로 설계된 기존 접근 방식은 오래된 생산 라인과 복잡한 공정 환경을 가진 제조 현장과 충돌할 수밖에 없었다. 여기에 데이터 관리, 모델 유지, 성능 저하 대응이라는 현실적인 과제가 더해지며 제조 AI는 ‘도입은 했지만 쓰이지 않는 기술’로 남았다. 라온피플은 제조 AI 플랫폼 ‘NAVI AI PRO’, 통합 MLOps 플랫폼 ‘EZ PLANET’, 생성형 AI 기반 지능형 관제 ‘Odin AI’, AI 에이전트 ‘HI FENN’을 통해 이 구조적 한계를 재정의하고 있다. 여기서는 제조 AI와 생성형 AI가 어떻게 ‘현장에서 살아남는 기술’로 전환되고 있는지를 짚는다. 제조 AI는 왜 현장에 정착하지 못했나 제조 AI는 오랫동안 ‘도입 대비 효과가 불분명한 기술’
스마트 팩토리와 자동화가 제조·물류 현장의 필수 조건으로 자리 잡았지만, 여전히 많은 현장에서는 ‘완전한 자율’에 이르지 못하고 있다. 로봇은 도입됐지만 환경 변화에 취약하고, 시스템은 복잡하며, 비용 부담은 여전히 높은 것이 현실이다. 특히 자율이동로봇(AMR)의 핵심 요소인 센서와 자율주행 기술이 외산에 의존해온 구조는 국내 산업 자동화의 한계로 지적돼 왔다. 이러한 가운데 유진로봇은 라이다 센서부터 자율주행 알고리즘, 현장 적용 솔루션까지 전 영역을 자체 기술로 내재화하며 스마트 팩토리 자동화의 새로운 해법을 제시하고 있다. 단순한 물류 자동화를 넘어, 로봇이 스스로 환경을 인식하고 판단하며 인간과 공존하는 ‘자율제조’ 단계로의 진화를 어떻게 구현하고 있는지, 그리고 그 기술이 실제 산업 현장에서 어떤 변화를 만들고 있는지에 주목할 필요가 있다. 인구 구조 변화와 숙령공·인력 부재는 글로벌 제조 산업이 직면한 가장 큰 과제로 분석된다. 공장·물류센터에서 물건을 실어 나를 인력이 사라지는 시대. 그 빈자리를 메우기 위해 등장한 기술 대안이 바로 로봇이다. 특히 자율주행로봇(AMR)은 이제 선택이 아닌 생존을 위한 필수 인프라가 됐다. 하지만 시장 팽창 속
로봇 산업의 화두는 이제 ‘얼마나 정교하게 움직이느냐’보다 ‘얼마나 작고, 가볍고, 효율적으로 움직이느냐’로 옮겨가고 있다. 특히 휴머노이드와 협동로봇을 중심으로 소형·경량화 경쟁이 본격화되면서, 로봇 구동부를 구성하는 모터·감속기·제어 기술은 더 이상 개별 부품의 성능 문제가 아닌 ‘통합 설계’의 영역으로 진입했다. 딩스코리아 장준호 대표가 제시한 ‘소형 모터 기반 로봇 구동 통합 솔루션’은 이러한 산업적 전환점을 정확히 겨냥한다. 복잡한 배선 구조와 과도한 공간 점유, 충격과 내구성의 한계를 동시에 안고 있던 기존 로봇 구동 방식에서 벗어나, 하나의 조인트 모듈로 정밀 제어·내구성·확장성을 모두 해결하겠다는 접근이다. 이는 단순한 부품 혁신이 아니라, 로봇 설계와 개발 방식 자체를 바꾸는 제안이라는 점에서 주목할 만한 해법으로 평가된다. 국내 로봇 산업이 글로벌 3대 강국으로 도약하기 위한 결정적 분수령을 맞이했다. 정부의 대규모 투자와 기업의 프로젝트 집중에도 불구하고, 여전히 로봇 제조 원가의 약 70% 이상을 차지하는 하드웨어 부품의 ‘내재화’와 ‘비용 최적화’는 해결되지 않은 숙제다. 특히 모터(Motor)·감속기(Reducer)·제어기(Contr
스마트 팩토리가 더 이상 새로운 화두가 아닌 시대에, 제조 현장의 경쟁력을 가르는 기준은 설비 자동화 수준이 아니라 ‘데이터를 어떻게 연결하고 활용하느냐’로 옮겨가고 있다. 현장에서 생성되는 생산·물류·설비 데이터가 경영 시스템과 단절된 채 흩어져 있다면, 아무리 많은 시스템을 도입해도 의사결정은 느릴 수밖에 없다. 이러한 문제의식 속에서 비젠트로는 ERP와 MES를 개별 시스템이 아닌 하나의 유기적 구조로 통합하는 접근법을 제시하고 있다. 비젠트로 김병수 상무는 제조 데이터가 실시간으로 연결되고, 현장의 변화가 즉각 경영 지표로 반영되는 구조야말로 자율형 스마트 팩토리로 가는 핵심 조건이라고 강조한다. 엑셀 중심의 수작업 관리, 시스템 간 데이터 불일치, 현장 가시성 부족이라는 국내 제조사의 고질적 한계를 어떻게 해소할 수 있을지, 비젠트로의 솔루션이 그 해법을 제시한다. 국내 제조 현장의 스마트 팩토리 전환이 단순한 외형 성장을 넘어 ‘질적 고도화’라는 중대한 임계점에 도달했다. 정부의 강력한 드라이브와 기업의 대규모 투자로 자동화 설비와 로봇 도입은 가시적인 성과를 거뒀으나, 정작 이를 운영하는 ‘디지털 혈맥’인 데이터 연동에서는 여전히 심각한 병목 현
제조 현장에서 자동화의 무게 중심이 빠르게 이동하고 있다. 무인지게차와 AGV, 자동창고가 늘어났음에도 공장이 기대만큼 빨라지지 않는 이유는 ‘장비’가 아니라 ‘흐름’에 있다. 미라콤아이앤씨 김이루 상무는 제조 현장 최적화를 가로막는 핵심 원인으로 물류 흐름의 단절을 지목하며, 제조 물류 자동화의 해법으로 소프트웨어 중심 통합 제어 전략을 제시했다. 생산 공정은 고도화됐지만, 공정 간 이동과 반송이 사람 중심으로 운영되는 한 공장 전체 최적화는 불가능하다는 진단이다. AGV와 자동창고, 컨베이어를 개별 장비가 아닌 하나의 시스템으로 묶는 MCS·WCS, 그리고 MES 연계를 통해 생산과 물류를 실시간으로 연결하는 구조가 새로운 기준으로 떠오르고 있다. 제조 물류 자동화는 이제 인력 대체를 넘어, 공장을 멈추지 않게 만드는 핵심 경쟁력이 되고 있다. 자동화된 공장이 멈추는 이유 제조 현장은 이미 상당 부분 자동화됐다. 생산 설비는 고속화·지능화됐고, 검사 공정은 데이터 기반으로 품질 편차를 줄여왔다. 하지만 많은 현장에서 공정 전체의 체감 생산성은 기대만큼 오르지 않는다. 미라콤아이앤씨 김이루 상무는 이 지점을 제조 물류에서 찾는다. 그는 “설비는 자동화됐지만
기계 설계 전용 CAD 솔루션 기능 고도화 흐름 속에서 모두솔루션이 지스타캐드 메카니컬 2026을 공식 출시했다. 지스타캐드 메카니컬 2026은 표준화된 기계 설계 환경과 전용 자동화 도구를 기반으로 설계 효율성과 안정성을 동시에 높이는 데 초점을 맞췄다. 지스타캐드 메카니컬 2026은 기계 도면 작성부터 BOM 관리와 계산 기능까지 하나의 CAD 환경에서 수행할 수 있도록 설계됐다. 일반 CAD 기능에 더해 기계 설계에 특화된 전용 도구와 표준 라이브러리를 제공하는 기계 설계 전용 CAD 솔루션이다. 국제 표준 기반의 부품 라이브러리와 기계 기호 치수 주석 도구를 기본 제공해 설계 표준을 손쉽게 적용할 수 있다. ANSI DIN ISO JIS 등 다양한 국제 표준을 지원하며 표준에 맞는 도면 작성 환경을 통해 설계 오류를 줄이고 글로벌 협업 환경에도 유연하게 대응할 수 있도록 했다. AutoCAD Mechanical에서 작성된 기계 설계 도면 형식과의 양방향 호환을 지원해 기존 설계 데이터를 그대로 활용할 수 있는 점도 특징이다. 이번 2026 버전에서는 기계 설계 과정에서 요구되는 전문 계산 기능이 새롭게 추가됐다. 구조 설계 검토에 활용할 수 있는 계산
자외선·기후 변화 대응…IP68·UL 인증으로 신뢰성 확보 스냅인·나사 체결 방식 지원으로 설치 효율성 강화 독일 케이블 관리 솔루션 전문기업 icotek이 극한 옥외 환경에 대응하는 신형 케이블 엔트리 플레이트 ‘KEL-DPU-OD’를 출시했다. 이번 제품은 강한 자외선, 급격한 온도 변화, 기후 변동에 장기간 노출되는 산업 현장을 겨냥해 설계된 것이 특징이다. KEL-DPU-OD는 UL 746C 기준 F1 등급을 획득해 자외선 및 내후성 측면에서 요구되는 성능 기준을 충족했다. 태양광 발전 설비, 에너지·환경 기술 분야, 산업용 옥외 인클로저 등 고신뢰성이 요구되는 환경에서 활용할 수 있도록 설계됐다. 또한 UL 6703, UL 6703A, UL 3703, UL 1703 인증을 통해 품질과 안전성을 확보했다. 제품은 직경 3.2mm부터 20.5mm까지 다양한 케이블을 수용할 수 있으며, 제한된 공간에서도 높은 패킹 밀도로 효율적인 배선이 가능하다. IP66 및 IP68, UL Type 4X 등급의 이중 밀폐 구조를 적용해 방수·방진 성능을 강화했다. 관통된 멤브레인은 ST-B 플러그를 통해 재밀봉할 수 있어 유지보수 편의성도 고려했다. 설치 방식은 스냅인
엣지 AI 컴퓨팅 솔루션 분야의 글로벌 기업 에이디링크 테크놀로지가 Intel Core Ultra 시리즈 3 프로세서를 탑재한 COM Express 모듈을 처음으로 선보이며 고성능 엣지 AI 시장 공략에 나섰다. 에이디링크는 새로운 Express-PTL COM Express 모듈을 통해 복잡한 산업용 AI 워크로드를 위한 고집적·고성능 컴퓨팅 솔루션을 제시했다. 이번에 공개된 Express-PTL 모듈은 Intel Core Ultra 시리즈 3 프로세서(Panther Lake H 시리즈)를 기반으로 설계됐다. 통합형 NPU 5와 차세대 Intel Arc GPU를 결합해 최대 170에서 180 TOPS에 이르는 AI 연산 성능을 제공하며, 그래픽 처리와 AI 추론을 동시에 요구하는 엣지 환경에 최적화된 것이 특징이다. GPU는 최대 12개의 Xe 코어를 갖춘 Intel Arc 그래픽을 적용해 그래픽 집약적 애플리케이션에서도 시스템 통합을 단순화했다. CPU는 고성능 P 코어와 고효율 E 코어, 저전력 LPE 코어로 구성된 하이브리드 아키텍처를 채택해 전력 효율과 응답성을 동시에 강화했다. 여기에 최대 128GB DDR5 메모리를 지원해 대용량 데이터 처리가 필
멀티모달 데이터 플랫폼 전문기업 미소정보기술이 누구나 에이전틱(Agentic) AI 서비스 개발부터 운영까지 전 과정을 빠르고 쉽게 구현할 수 있는 AI 오케스트레이션(Orchestration) 플랫폼 '액틱(ACTIC)'을 출시했다고 9일 밝혔다. 액틱(ACTIC)은 '코드 없는 미래, 비전공자와 현장 근무자 누구나 쉽게 활용하는 업무 자동화'를 비전으로 하는 차세대 AI 플랫폼(LLMOps)이다. 복잡한 업무 환경을 AI가 이해하고 스스로 계획·추론·실행까지 수행해 의사결정과 실행을 하나로 통합했다. 사용자는 AI 개발 지식 없이도 챗봇, 챗 에이전트, 워크플로우, 멀티에이전트 협업 플로우 등을 완전한 노코드 방식으로 구성할 수 있다. 웹 API 공개로 기존 시스템과의 연동이 용이하며, 자연어 이해·추론·행동·실행 기능을 통합 제공한다. 액틱은 RAG(검색 증강 생성), CAG(캐시 증강 생성), TAG(테이블 증강 생성) 와 에이전틱 의사결정 능력을 결합한 에이전틱 RAG 기반 지식베이스를 API 형태로 관리·업데이트할 수 있다. 이를 통해 기업 내부 문서, 매뉴얼, 정책, 기술자료 등 고유 지식을 AI에 즉시 반영하고 현업에 바로 적용 가능한 특화 A
2019년에 Google사가 개발한 초전도체를 이용한 양자 컴퓨터(초전도형 양자 컴퓨터)에서 고전적인 컴퓨터로 해결할 수 없는 문제를 푸는 양자 초월이 증명되었다. 그 후, 여러 기업에서 중성 원자, 이온 트랩, 빛, 실리콘 등 다양한 양자를 활용한 방식의 양자 컴퓨터 개발이 보고되었으며, 양자 컴퓨터 연구의 중심은 소수의 양자 비트로 할 수 있는 기초적인 연구 주제에서 대규모의 양자 비트를 실현하기 위한 연구 주제로 점차 옮겨가고 있다. 초전도형 양자 컴퓨터는 초전도체를 이용하는 디바이스이기 때문에 10mK 정도의 극저온까지 장치를 냉각할 필요가 있지만, 기본적인 구성 요소는 반도체 장치와 같은 고체 디바이스다. 따라서 기존 실리콘 반도체를 이용한 고전적인 컴퓨터와 유사한 이미지로 개발 항목을 생각할 수 있어 실용화를 위한 로드맵 작성이 용이하며, 초전도형 양자 컴퓨터 벤더로부터 상세한 로드맵이 제시되고 있다. 이 때문에 다양한 양자 컴퓨터가 있는 가운데, 초전도형 양자 컴퓨터는 가장 기대되고 진입하는 기업 수도 가장 많은 방식이다. 대규모 초전도형 양자 컴퓨터를 향한 과제 그림 1에 현재 시판되고 있는 수백 양자 비트급 양자 컴퓨터를 이미지한 그림을 나타
양자 컴퓨터는 현재 널리 사용되는 컴퓨터 중에서도 슈퍼컴퓨터라고 불리는 가장 빠른 컴퓨터를 이용해도 계산이 어려운 대규모의 데이터 분석, 신약 개발 시뮬레이션, 대규모 최적화 문제 해결 등에 큰 기대를 받고 있다. 이 양자 컴퓨터는 양자역학의 ‘양자 중첩’이나 ‘양자 얽힘’과 같은 특유의 현상을 이용해서 병렬 계산을 하는 컴퓨터가 된다. 양자 컴퓨터에 이용되는 연산자로서 사용되는 양자 비트 또는 양자 게이트 방식에는 광형, 이온 트랩형, Si 스핀형, 냉각 원자형 등 여러 종류가 있는데, 현재 가장 진전된 것은 초전도 양자 비트를 이용한 초전도 양자 컴퓨터이다. 조합 최적화 문제에 특화된 양자 어닐링형 상용 양자 컴퓨터가 개발되어 세계를 놀라게 한 이후, 각 기관의 개발 경쟁이 급속히 가속화되었다. 현재 초전도 양자 컴퓨터는 범용 계산도 가능한 게이트형 개발이 주류를 이루고 있다. 이 초전도 양자 컴퓨터는 트랜스몬(transmon) 회로를 이용한 양자 비트의 미약한 포톤의 진동을 초전도 마이크로파 회로로 수신하는 방식을 이용하고 있다. 양자 비트를 5GHz로 동작시키는 경우 1포톤의 에너지 S는 약 250mK의 미약한 신호가 된다. 이 미약한 신호를 수신하기
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