자동차 산업이 100년에 한 번 있는 변혁으로서 자동차의 전동화·지능화에 대응하는 가운데, 닛산자동차에서는 세계 최초로 2010년에 전기자동차(Electric Vehicle: EV 또는 Battery EV, BEV) ‘닛산 리프’을 양산하기 시작했다. 그 후 많은 전기자동차가 BEV 시장에 진출해 경쟁력을 유지하기 위해 차량의 모델 체인지에 맞춰 전동 파워트레인의 성능을 향상시키고 또한 그 제어도 개량·발전시켜 왔다. 2016년에는 BEV의 전동 파워트레인과 구동계를 공용하는 100% 모터 구동 e-POWER를 일본 시장의 ‘닛산 노트’용으로 선보였다. e-POWER는 파워트레인 방식으로서 시리즈 하이브리드로 분류되는데, 다른 하이브리드 시스템과 차별화해 높은 가속 성능과 액셀 조작성을 BEV의 개발로 얻은 전동 파워트레인의 제어를 통해 실현하고 있다. 현재는 BEV를 비롯해 100% 모터 구동 차량이 많이 시장에 투입되고 있는데, 전동 파워트레인 제어의 관점에서 정리된 문헌은 많지 않다. 이 글에서는 닛산자동차의 전동 파워트레인 발전을 사례로 BEV와 e-POWER 모두를 다루어 보고, 특히 양산차에 채용된 전동 파워트레인의 제어에 대해 설명한다. 전동 파
글로벌 전자부품 및 스마트 솔루션 제공 기업 솔루엠이 글로벌 시장 확대를 위한 새 도약의 발판을 마련했다. 솔루엠은 2일(현지 시간) 멕시코 티후아나에서 신규 생산법인 준공식을 개최했다. 이날 행사에는 전성호 솔루엠 대표이사를 비롯한 경영진들과 허태완 주 멕시코 대한민국 대사를 비롯해 중남미 코트라 본부장, 바하켈리포니아 경제개발부 차관, 바하켈리포니아 주 멕시코 명예대사, 티후아나시 정무부시장, 티후아나 주재 미국영사, 멕시코 경제인 연협회 부회장 등 각계 주요 인사들이 참석했다. 새롭게 문을 연 공장은 연면적 9만5700㎡(약 2만 9000평) 규모로 지난달부터 가동에 들어갔다. TV용 3in1 Board와 ESL은 물론 전기차 충전기용 파워모듈, 전기차용 파워 유닛, 차량용 헤드업 디스플레이 등의 전장 부품들이 생산라인을 채웠다. 이는 멕시코 신공장을 주요 생산 거점으로 삼고, ESL 부문의 글로벌 영향력을 키워 나감과 동시에 미래 성장 동력 창출에 속도를 내겠다는 의지로 풀이된다. 전 대표는 이날 축사에서 “1년 전 척박한 황무지에 지나지 않았던 이곳은 오늘로서 최첨단 기술이 집약된 친환경 제품들을 생산하는 터전으로 재탄생했다”며 “TV용 주요 보드뿐
이노그리드는 인젠트와 클라우드 솔루션 사업 공동 추진을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 5일 밝혔다. 협약식은 지난 2일 이노그리드 본사에서 개최됐으며 김명진 이노그리드 대표이사와 박재범 인젠트 대표 등 주요 관계자들이 참석했다. 이번 협약은 양사의 클라우드 전문 역량과 기술력을 바탕으로 새로운 비즈니스 기회를 창출하기 위해 진행됐다. 특히 업계에서 품질과 안전성을 인정받고 있는 각 사의 대표 솔루션을 중심으로 상호 협력체계를 구축해 실질적인 성과를 도출을 목표로 한다. 이를 위해 양사는 ▲솔루션 사업 증진을 위한 크로스 세일즈 ▲SaaS 이용 및 클라우드 확산 지원사업 ▲시장 리더십 확보를 위한 인적·기술적 교류 등에 대해 적극 협력하기로 했다. 특히 협약에 따라 이노그리드의 클라우드 풀스택 솔루션(IaaS, PaaS, CMP)과 인젠트의 SaaS형 문서중앙화 솔루션인 '도큐먼트'의 크로스 세일즈가 기대를 모은다고 이노그리드는 전했다. 이노그리드는 클라우드 사업 전 과정을 수행할 수 있는 원스톱 클라우드 전문 기업으로 소프트웨어 정의 데이터센터(SDDC) 구현이 가능한 클라우드 풀스택 솔루션을 보유하고 있다. IaaS 솔루션 '클라우드잇', 오픈스택잇,
산업에서 활용되는 산업용 로봇과 협동로봇은 도입비용뿐만 아니라 유지비용 또한 높은 것으로 알려져 있다. 이에 로봇과 인공지능(AI)의 융합이 새로운 해결책으로 등장했다. 로봇을 현장에 도입했음에도 제대로 된 가치 발현이 안 되거나, 로봇 자체에 대한 변수 그리고 로봇을 공정에 활용하는 데 발생한 이슈 등에는 필연적으로 사람이 관여해야 하는데, 이를 해결하기 위해 로봇과 AI의 결합이 해결책으로 제시됐다. 로봇 AI 스타트업 플라잎이 제안하는 AI 로봇 솔루션을 소개한다. 현재 부상하는 ‘혁신기술’ 가운데 로봇은 그중에서도 핵심으로 평가받는다. 바야흐로 ‘로봇의 시대’가 개막한 것인데, 로봇은 산업 자동화 분야의 핵심 솔루션으로 자리매김하는 중이다. 최근에는 제조·물류 현장과 더불어 서비스 영역까지도 로봇의 영향력이 미치고 있다. 그러나 단순 조립 공정부터 물품 분류, 서비스 제공 등에서 로봇의 적용은 아직 기술적 한계가 따른다. 아울러 로봇의 원활한 동작을 위해서도 자원 및 인력이 뒤따른다. 예를 들어 환경, 생산 제품 등에 변수가 생겼을 때 앞선 요소는 더욱 요구된다. 사람을 대체하겠다는 포부로 등장한 로봇의 궁극적 목적에는 완벽히 다다르지 못한 양상이다.
최근 산업 안에는 차세대 성장동력으로 급부상하는 산업군이 속속 등장하고 있다. 이런 산업군은 기존 공정 기술에 새로운 요소를 얹어 세대를 진화하거나, 지금까지 없었던 새로운 제조 공정을 도입하는 등 공정 고도화를 요구한다. 이 배경에서도 전통 기계 설비는 여전히 365일 24시간 가동되며 산업 안에서의 핵심 역할을 수행하고 있다. 대만 정밀제어 시스템 업체 하이윈코퍼레이션은 기존 산업 체제에서 통용되던 자사 기술에 자동화·지능화·정밀화 요소를 더한 제품을 산업에 지속 제시하고 있다. 현재 정밀기계·모션제어·로봇 등 세 가지 분야로 역량을 세분화해 전 세계적으로 존재감을 확장하고 있다. 이를 통해 볼 스크류, LM 가이드 등 기존 제품과 더불어 크로스 롤러 베어링, 로터리 테이블(TMRT), EFEM 장비, 다관절 로봇, 웨이퍼 로봇까지 폭넓은 제품군을 보유했다. 급변하는 산업 트렌드에서 볼 스크류, 가이드웨이, DD모터, 리니어모터, 감속기를 필두로 래퍼런스를 구축하고 있는 하이윈코퍼레이션. 다채로운 제품 라인업으로 전 세계 각 시장에 특화된 전략을 녹여내고 있다는 이광현 선임차장을 만나 하이윈코퍼레이션의 이야기를 들어봤다. Q. 하이윈코퍼레이션은 다양한 분
중기중앙회, 상생형(포스코) 스마트공장 도입기업 경영성과 분석 미도입 기업보다 매출액 42.9%p↑·영업이익 40.6%p↑나타나 중소기업중앙회는 중소벤처기업부, 포스코와 함께 추진한 「대·중소기업 상생형(포스코) 스마트공장 지원사업」 경영성과 분석결과, 스마트공장을 도입한 중소기업의 경영성과가 미도입 기업보다 탁월한 것으로 나타났다고 밝혔다. 이번 성과분석은 2019년부터 2021년까지 「대·중소기업 상생형(포스코) 스마트공장 지원사업」에 참여해 스마트공장을 도입한 중소기업 292개사와 동일 업종·매출액 구간의 스마트공장을 도입하지 않은 기업 970개사의 스마트공장 도입 전·후의 재무제표 비교를 통해 상생형(포스코) 스마트공장 도입 효과를 분석하기 위해 실시됐다. 분석결과, 상생형(포스코) 스마트공장을 도입한 기업이 도입하지 않은 기업보다 매출액 증가율은 42.9%p. 영업이익 증가율은 40.6%p, R&D 투자 증가율은 6.9%p 더 높고 종사자수 감소율은 2.4%p 더 낮아 스마트공장 도입기업이 미도입 기업보다 더 높은 성장성을 보이는 것으로 나타났다. 매출액의 경우, 스마트공장 도입기업은 도입 전(2018년) 73.3억 원에서 도입 후(2022년
인더스트리4.0 시대 분야를 막론하고 AI 도입은 선택이 아닌 필수다. 특히 제조업 현장에서 AI 기술은 품질 관리, 생산 최적화, 예지 유지 보수에 획기적인 도움을 준다. AI는 획기적인 기술이지만, 성공적으로 도입하고 활용하기는 쉽지 않다. 데이터 수집 및 전처리, 모델 개발, 학습, 배포, 운영 등 어려움이 존재하기 때문이다. 라온피플의 ‘EZ PLANET’은 AI 개발에 도움을 주는 플랫폼이다. 머신러닝은 국가 운영 시스템, 기업, 개인 생활 등 다양한 분야에 활용되고 있으며 그 범위는 지속적으로 확대되고 있다. 로봇의 눈, 제품 품질, 속성별 분리, 객체 인식 자율주행 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이렇듯 머신러닝의 중요성은 더욱 커지고 다양하게 적용이 되고 있지만, 아직도 개발이 어려운 것이 사실이다. 예를 들어 제품마다 양불판정 기준이 다 다르다. 즉, 제품이 바뀔 때마다 재학습이 필요하다는 것이다. 머신러닝 개발은 프로젝트 수집, 데이터 수집 및 레이블링, 모델 학습, 평가, 배포 및 적용 등의 단계에서 무한 반복이다. 전문 지식을 갖춘 엔지니어가 비효율적인 작업을 반복하게 된다. 제조업 현장에서 기존 머신러닝 기술은 데이터 수집 및 전처
최근 산업 내에서 급속도로 구축되고 있는 자동화 설비는 주로 압축공기를 이용한다. 이에 기체류를 다루는 설비 및 배관이 구축되는데, 이때 설비 및 배관에서 누출되는 압축공기·스팀·가스 등 기체를 감지하는 것이 중요하다. 음향 카메라는 이 과정에서 중추적인 역할을 한다. 음향 카메라를 활용해 기체의 누출 위치 및 상황 파악이 가능하다. 여기서는 소리를 시각적으로 구현해 설비의 결함까지 순각포착하는 한국플루크의 음향카메라를 소개한다. 현재 산업 안에는 기술 하나만으로 각종 문제를 해결하는 ‘원스톱’ 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 단 하나의 핵심 기술로 여러 영역을 다루는 개념인데, 고도화된 효율성이 곧 산업 경쟁력인 시대에서 존재감이 부각되고 있다. 음향 카메라는 소리를 시각적으로 구현해 현황을 파악하는 데 기여하는 기술이다. 제조 분야에서는 제조 공정 및 설비의 상태를 파악하는 데 주로 활용되고 있다. 최근 산업 내에서 급속도로 구축되고 있는 자동화 설비는 주로 압축공기를 이용한다. 이에 기체류를 다루는 설비 및 배관이 구축되는데, 이때 설비 및 배관에서 누출되는 압축공기·스팀·가스 등 기체를 감지하는 것이 중요하다. 그러나 통상적으로 소음 수준이 높은
AI를 배워가는 과정들이 대기업 위주에서 이제는 중견 중소기업까지 확산되고 있다. 그만큼 AI에 대한 인식이 높아져 잘 이해 하고 있다는 방증이다. 제조나 산업 분야에서는 AI를 도입하고자 할 때 어떤 부분들을 고려하면 되는지 살펴보고, 그런 측면에서 마키나락스의 솔루션과 서비스를 소개하고자 한다. AI 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있다. 2016년 전만 해도 AI가 글자나 이미지 등을 인식하는 정도의 수준까지 오는데 약 10년이 걸렸다면 2016년 이후엔 사람의 인식 능력을 따라 잡는데 2~3년 밖에 걸리지 않을 정도로 급속히 빨라지고 있다. 이게 가능할 수 있었던 이유는 AI를 활용할 수 있는 기반 기술들이 성장했기 때문이다. AI를 잘 하려면 여러 가지 데이터 특성들을 분류할 수 있게 모델 사이즈가 커져야 하는데, 최근 강력한 컴퓨팅 파워를 보유한 기업들이 등극하며 산업적으로 기술적으로 성장하면서 연간 10배 정도 모델 사이즈가 커지고 AI 성능도 크게 향상되고 있다. 제조 산업과 AI 바야흐로 AI 시대가 시작됐다. 그렇다면 제조와 산업에서 AI는 어떻게 활용되고 있을까? 제조 산업은 상대적으로 ICT나 IT 산업보다 AI 활용도가 높지 않다. 그러
산업은 새로운 기술에 대한 갈증을 가지고 있다. 공작기계 영역도 마찬가지인데, 모터·엔코더·감속기 등 핵심 부품의 효율성을 극대화하기 위해 이들을 융합한 서보 시스템이 등장했다. 유럽연합(EU)의 서보 시스템 특허가 만료되면서 이 시장의 본격적인 경쟁 생태계가 구축됐다. 현재 유럽 내 많은 관련 업체가 각자의 강점을 내세우며 시장점유율 확보에 주력하고 있다. 스위스아미에트는 독일 소형 드라이브 시스템 글로벌 업체 파울하버(FAULHABER)의 솔루션을 국내에 공급한다. 지난 1991년 설립된 스위스아미에트는 모터·엔코더·감속기 등 제품을 사이즈별로 구분해 이를 조합하는 형태로 커스터마이징 요소를 강조한 서보 시스템에 강점을 보유했다고 평가받는다. 스위스아미에트 전진환 부장은 이를 ‘선택적 시스템’으로 정의했다. 전진환 부장은 한국 시장 진출의 근거로 ‘모듈 시스템’을 내세웠다. 유럽 시장과는 달리 아시아 시장에서 모듈 시스템의 체계 기반이 상대적으로 약하다는 것인데, 스위스아메이트는 이를 타깃 포인트로 삼았다. 이 모듈 시스템 설계 시 파울하버 제품의 기본 성능을 기반으로, 케이블 위치·샤프트 외형 등 요소 변경이 가능하다. 스위스아미에트는 이 전략을 통해
지난 2010년대 급부상한 스마트 팩토리, 인더스트리 4.0 등 산업 트렌드 변화는 디지털 전환(Digital Transformation, DX)을 근간으로 한다. 이는 수작업으로 진행되던 전통적 프로세스가 인터넷을 기반으로 IT와 연계되는 것을 의미한다. 쉽게 말해 산업 공정 및 설비 프로세스가 데이터를 토대로 자동화된다는 뜻이다. 이에 우리 정부는 ‘종이 없애기(Paperless)’를 슬로건으로 스마트 팩토리 관련 지원 사업을 줄곧 내놨다. 이 과정에서 빅데이터가 축적되고, 이 중 의미있는 데이터가 선별되는 등 스마트 팩토리 구축의 기반이 마련됐다. 현산업에서 점유율이 증가하고 있는 스마트 팩토리. 산업 소프트웨어 솔루션 업체 오픈컨트롤은 스마트 팩토리 구축 분야에서 어떤 전략으로 존재감을 확장하고 있을까? “오픈컨트롤은 각 제조 기업의 스마트 팩토리 엔지니어링 업무를 체계적으로 수행하도록 돕는 솔루션을 보유했다” 오픈컨트롤은 영국 산업 소프트웨어 기업 아비바(AVEVA)의 오퍼레이션스 컨트롤(구 Wonderware)을 산업에 제시한다. 지난 2022년부터 아비바 오퍼레이션스 컨트롤 부문 국내 파트너로 활동 중인데, 현재 자동차·전기전자·철강·식음료·화학
최근 몇 년 동안 TSN(Time-Sensitive Networking)은 학문적 기술에서 현실 세계의 실제 애플리케이션으로 도약하는데 성공했다. 이 혁신적 기술의 이점을 활용하고자 하는 기업들은 관련 업계의 요구사항을 바탕으로 TSN 적용이 가능한 시스템을 구축하기 시작했다. Moxa는 IEEE TSN 작업 그룹이 구성되기 전부터 업계 파트너들과 협력하여 산업화 4.0(Industry 4.0)으로 잘 알려진 제조 분야의 디지털화와 산업 자동화를 위한 모든 핵심 기술을 촉진시키는데 주력해 왔다. TSN은 Moxa가 널리 기여하고 있는 산업 디지털화 애플리케이션의 중요 원동력이기도 하다. 실제로 Moxa는 수많은 업계 이해관계자들과 협력하여 TSN이 적용된 시스템을 구축하고, 실제 애플리케이션 및 여러 기술적 발전을 통해 입증된 TSN의 이점을 공장 현장에 제공하고 있다. 그동안 산업 자동화 애플리케이션은 각기 다른 장비와 인터페이스 및 프로토콜로 인해 적시에 대량의 데이터를 전송, 수신 및 처리하는데 상당한 어려움이 있었다. TSN은 연결된 모든 장치들이 공통의 시간 레퍼런스를 공유하여 특정 작업을 위한 특정 시점에 모든 데이터를 이용할 수 있도록 네트워크상
사람의 시각 시스템은 우리가 세상을 이해하기 위한 주요 수단 중 하나이다. 빛이 눈에 들어오고 정보가 시신경을 통해 뇌로 전달되면 뇌가 그 정보를 해석해 ‘이미지를 생성’한다. 그 중 뇌가 관여하고 있는 과정은 특히 복잡하고 난해한데, 이것이 인식과 의사 결정, 그리고 모든 행동의 기반이 된다. 즉, 시각 시스템은 뇌의 구조를 알고 싶어하는 과학자의 주된 목표 중 하나가 된다. 그리고 동시에 시각 시스템은 이미지 정보 처리를 위한 궁극 모델 중 하나이다. 공학자는 시각 시스템을 이해하고 이것을 모방함으로써 기계가 복잡한 문제를 해결한다는 오랜 목표에 대응해 왔다. 양쪽의 대응 목적은 다르지만, 동일한 연구 대상을 다른 형태로 쫓고 있다. 최근 심층 신경망이라는 기술은 이들 양쪽의 합류를 촉진해 각각의 목표를 실현하는 데 공헌하기 시작했다. 심층 신경망은 뇌의 신경세포 네트워크의 일부를 모방해 이미지 인식, 물체 탐지 및 이미지 생성과 같은 시각 과제에 대해 탁월한 성능을 보여주고 있다. 그리고 자율주행차, 의료영상 진단, 비디오 분석, 가상현실, 증강현실, 대규모 언어 모델 등 많은 분야에서 혁신적인 응용이 이루어지고 있다. 그리고 이 놀라운 기술은 뇌의 모
글로벌 컨설팅 기업 프로스트 앤드 설리번이 ‘제조산업 생성형 AI 분석 보고서(The Rise of Generative Artificial Intelligence (AI) in Manufacturing)’를 발표했다. AI 진화를 통해 전 산업 서비스와 제품이 다양해질 것으로 기대된다. 로봇과 AI가 활용돼 더 다양해진 자동화 기능들이 선보이고, 자원 효율성 제고와 친환경, 재활용 제품 개발 및 관련 기술 투자로 이어져 지속 가능성이 강조될 것이다. 생성형 AI는 머신러닝(ML)을 기반으로 구축된 애플리케이션 모델로, 방대하게 학습된 인텔리전스 소스와 교차 매핑 사고방식을 활용해 정보와 역량을 꾸준히 개선해 인간의 질문에 지능적인 응답을 생성한다. 제조산업 생성형 AI는 제품 설계와 엔지니어링, 생산, 물류 및 공급망과 같은 제조 기능에 대한 AI 모델을 학습시킨다. 이 학습된 데이터는 센서 기기와 생산에 활용되는 자산 시계열 데이터부터 프로그래머블 로직 컨트롤러 프로그램, 제품 설계 및 엔지니어링 프로그램까지 다양하게 활용된다. 프로스트 앤드 설리번 한국 지사 조경민 이사는 “제조산업에서 생성형 AI를 통해 기존 데이터 세트를 보강, 사용자가 다른 모델을
대한상의, 기업 탄소중립 대응 조사…"발전원 선택시 가격 우선 고려" 최근 탄소중립과 디지털 전환 등이 속도를 내는 가운데 '2050 탄소중립'에 따른 기업의 전기사용 증가 폭이 2배 이상 늘어날 것이라는 조사 결과가 나왔다. 5일 대한상공회의소에 따르면 최근 국내 제조기업 300곳을 대상으로 '기업의 탄소중립 대응 및 전력수요'를 조사한 결과, 2050년까지 기업별 탄소중립 이행 기간 전기사용 증가율은 연평균 5.9%로 예상하는 것으로 나타났다. 최근 5년간 연평균 증가율인 2.2%보다 약 2배 이상 높은 수준이다. 앞서 국제에너지기구(IEA)도 2023년 넷제로 보고서에서 탄소중립 달성 가정 시 2050년 전기수요가 2022년 대비 2.5배 증가할 것으로 내다봤다. 이는 기존 공장, 자동차, 난방 등에 쓰인 화석연료를 전기로 바꾸는 기술인 '전기화'가 전기 수요를 높이기 때문이다. 발전원을 선택할 수 있다면 우선 고려 요인으로 가격(66.7%)을 꼽은 기업이 가장 많았고, 이어 안정적 공급(21.3%), 친환경(7.3%), 사용 안전성(4.7%) 순이었다. 4가지 고려 요인을 선호 순위에 따라 점수를 매겨 백분위로 환산한 결과, 가격은 총 87점이 나왔다