제조업은 지금 ‘탄소 중립’이라는 거대한 전환점을 향해 움직이고 있다. 생산성을 유지하면서도 탄소 배출을 줄여야 하는 이 난제를 풀 해법으로 급부상한 기술이 적층 제조, 즉 3D 프린팅이다. 스트라타시스는 폴리젯·FDM·SAF 등 5대 핵심 기술 포트폴리오를 기반으로 설계–엔지니어링–양산까지 전 과정을 혁신하는 로드맵을 제시한다. 재료를 필요한 만큼만 쌓아 올려 폐기물을 최대 90%까지 줄이고, 분산 제조로 물류 탄소를 줄이며, 생성형 설계로 경량화까지 실현한다는 점에서 지속 가능한 제조의 새로운 표준을 제시한다. 기존 감산·성형 중심의 패러다임을 넘어, 중소량·다품종 생산 중심의 유연한 제조 혁신을 가능하게 한다는 점에서 3D 프린팅은 단순한 기술이 아니라 제조업 재설계의 방향성을 보여주는 전략적 솔루션으로 자리 잡고 있다. 감산에서 적층으로...제조 패러다임 전환 오늘날 전 세계 제조업은 탄소 중립과 넷제로(Net-zero)라는 피할 수 없는 시대적 지향점을 마주하고 있다. 이는 생산성을 희생하지 않으면서 탄소 배출을 획기적으로 줄여야 하는 기술적 한계를 동시에 요구한다. 이러한 고질적인 난제에 대한 로드맵을 제시하는 솔루션 중 하나가 적층 제조(Addi
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
제조업 탈수도권 이동…충청·호남·영남의 산업 새판짜기 경쟁 아닌 연합, 지역 간 제조업 협력모델의 새로운 해답 한국 제조업의 지도가 조용히 바뀌고 있다. 수도권 과밀로 인한 비용 상승, 환경 규제, 인력난이 겹치면서 제조업체들이 지방으로 이동하고 있다. 동시에 충청권은 첨단산업의 신거점으로, 호남권은 특화산업 중심의 성장지로, 영남권은 고도화된 생산 허브로 각각 재정의되고 있다. 하지만 단순한 ‘이전’만으로는 산업 균형을 달성할 수 없다. 제조업의 다음 과제는 지역 간 연결과 협력, 즉 산업 연합을 통한 지속 가능한 성장이다. 본 기획에서는 한국산업단지공단 정책연구팀이 발표한 「지역 간 제조업체 입지 이동의 결정요인과 경제 효과 분석」 보고서를 토대로 제조업체의 지역 간 이동 요인과 그 결과를 다각도로 분석하고, 향후 균형발전을 위한 제도 개선 방향까지 제시한다. 이동의 배경 : 수도권 피로와 지방의 기회 지난 10여 년간 제조업의 수도권 집중도는 완만히 하락했다. 반면 충청·호남·영남으로의 이전 비율은 꾸준히 증가했다. 그 배경에는 토지비 상승, 노동력 확보난, 환경 규제 강화가 있다. 수도권의 생산거점 유지비용은 중소기업들에게 감당하기 어려운 수준까지 치
로봇은 인간을 대체하는 기계가 아니라, 인간의 한계를 보완하는 ‘동반자’여야 한다. 데니스 홍 미국 UCLA 기계항공공학과 교수는 ‘Unable·Unwilling·Unsafe’라는 세 가지 철학으로 로봇의 존재 이유를 재정의했다. 그는 인간이 할 수 없거나, 하기 싫거나, 해서는 안 되는 일을 수행함으로써 로봇이 진정한 가치를 갖는다고 강조했다. 그의 연구팀 로멜라(ROMeLA)는 화재 진압 로봇 ‘사피르(SAFFiR)’, 자율보행 로봇 ‘아르테미스(ARTEMIS)’, 시각장애인 운전 로봇 ‘데이비드(DAVID)’ 등 56종 이상의 프로젝트를 통해 이를 실증하고 있다. 홍 교수는 기술의 진보가 ‘폐쇄성’이 아니라 ‘개방성’에서 나온다고 말하며, 로봇 르네상스는 창의적 상상력과 국제 협력이 융합될 때 실현된다고 제언했다. 멈춰선 로봇 혁명...글로벌 인재 대란과 기술적 과제를 극복하라 현재 글로벌 로봇 공학은 휴머노이드 로봇 시대를 열며 폭발적인 기술 발전을 이루고 있다. 이 와중에 성장의 지속가능성을 위협하는 근본적인 문제가 심화되고 있다. 전문가들은 기술적 일반화 능력의 결핍을 첫 번째 문제로 보고 있다. 로봇의 하드웨어가 아무리 정교하더라도, 예측 불가능
한국의 AI 로봇 산업이 기술적 도약을 이루기 위해선 ‘선택과 집중’이 절실하다는 목소리가 커지고 있다. 로봇 개발은 수년의 시간이 걸리는 고난도 기술이며, 사소한 변수에도 전체 시스템을 다시 프로그래밍해야 하는 복잡한 구조를 가진다. 몬트리올 대학교 글렌 버세스 교수는 “현재 로봇은 통제된 환경에서만 작동하며, 사소한 변화조차 처리하지 못한다”고 지적했다. 그는 강화학습과 딥러닝을 결합한 새로운 패러다임을 제시하며, 로봇이 이미지·소리·촉각·라이다 등 복합 센서 데이터를 스스로 학습하도록 하는 방향을 제안했다. 하지만 이러한 고도화의 전제는 ‘데이터 다양성’ 확보다. 버세스 교수는 “국가 단위의 대규모 로봇 데이터 팩토리 구축 없이는 지능형 로봇의 경쟁력이 불가능하다”고 강조했다. 실제로 중국은 약 60개의 로봇 플랫폼으로 데이터 생태계를 구축했지만, 한국은 아직 통합된 플랫폼을 마련하지 못한 상황이다. 전문가들은 연구비 분산을 지양하고, 사전훈련 모델을 통한 효율적 학습과 데이터 공유를 기반으로 한 글로벌 협력 로드맵이 필요하다고 입을 모은다. 소규모 파편화된 투자는 성장 걸림돌 로봇은 개발에만 수년이 걸리고, 사소한 변수 앞에서도 전체 시스템을 통째로
‘K-로봇 시대’가 열린다. 한국기계연구원 류석현 원장이 ‘2025 글로벌 기계기술 포럼’에서 국가 전략 프로젝트 ‘K-휴머노이드’의 비전과 로드맵을 공식화했다. 이 로봇은 단순한 산업 자동화가 아닌, 인간의 일상과 감정을 함께 학습하는 ‘동반자 로봇’을 목표로 한다. 류 원장은 “로봇은 산업과 사회의 균형점을 다시 세울 기술”이라며, 표준 하드웨어 플랫폼·듀얼 프로세스 브레인·전신 촉각 피부라는 3대 축을 공개했다. 총 5년간 2천억 원 규모의 컨소시엄 프로젝트로 추진되는 이번 계획은 2027년 버전1, 2030년 버전2, 2035년 다분야 확장이라는 구체적 시간표를 제시했다. 한국형 로봇 표준화, 데이터·AI 내재화, 반도체 칩까지 포괄하는 ‘풀스택 기술 전략’이 산업계와 과학기술계의 새로운 좌표로 주목받고 있다. 휴머노이드 러시, 한국은 왜 ‘K 전략’을 택했나 세계는 지금 ‘로봇의 대전환기’에 들어섰다. 엔비디아의 젠슨 황은 “세계에는 10억 대의 로봇이 존재하게 될 것”이라고 말했고, 일론 머스크는 “테슬라의 미래 가치는 자동차가 아니라 옵티머스(Optimus)가 만든다”고 공언했다. 거대 기술 기업들은 인공지능 이후의 주력 산업으로 휴머노이드 로봇
‘로봇 트랜스포메이션(RX)’이 산업의 새로운 패러다임으로 부상하고 있다. 한국로봇산업협회 김진오 회장은 로봇을 단순한 자동화 기기가 아닌 ‘산업 아키텍처의 중심’으로 재정의했다. 그는 “로봇은 타임머신이 아니라 스페이스 머신”이라며, 인간의 시간 효율이 아닌 공간 혁신을 주도하는 기술로 규정했다. RX는 기존의 대량생산 중심 1세대, 인간 협업 중심 2세대를 넘어선 3세대 산업혁명이다. 로봇 기업이 시스템 설계·작업 재구성·공간 혁신까지 통합 제공하며 산업 구조를 다시 짠다. 팬데믹 이후 급부상한 로봇 러시와 피지컬 AI, 휴머노이드의 역설은 RX를 가속하는 핵심 동력이다. 김 회장은 “현장이 로봇화되지 않으면 AI 전환(AX)은 무의미하다”며, RX를 산업혁신의 출발점으로 꼽았다. 이제 제조·바이오·물류·국방 등 전 산업이 RX의 무대 위로 올라서고 있다. 로봇 트랜스포메이션의 출발점 “로봇은 기술이 아니라, 인간이 해야 할 일을 재정의하는 도구다.” 한국로봇산업협회 김진오 회장은 이 한 문장으로 자신의 38년을 정리한다. 기계공학과 열유체를 공부하던 그는 카네기멜론대 로보틱스 박사 1기생으로 입학하며 인생의 전환점을 맞았다. 일본 기업을 거쳐 삼성전자
글로벌 물류 시장이 급변하는 가운데, 화물 추적을 넘어 전략적 관리로 진화한 Global Freight Visibility(글로벌 프레이트 비지빌리티)가 핵심 키워드로 부상하고 있다. 윌로그 김용관 영업총괄 부서장은 최근 발표에서 “Cargo Visibility는 단순한 관찰이 아닌 데이터 기반의 전략적 자산”이라 정의하며, 물류 산업이 단순 비용 구조에서 전략 산업으로 재편되는 흐름을 강조했다. IoT 센서, 인공지능 분석, 예측 진단 기술을 기반으로 한 비지빌리티는 화물정시 도착률(OTIF) 개선, 운영비 절감, 리스크 관리 효과까지 입증되고 있다. 하이밸류 화물 증가와 복잡한 공급망 리스크 속에서 글로벌 물류 기업들이 이 기술을 선제적으로 도입하는 반면, 국내 기업들의 대응은 아직 부족한 상황이다. 빠른 성장세와 높은 시장 잠재력을 고려할 때, 데이터 중심의 물류혁신이 기업 경쟁력의 분수령이 되고 있다. Cargo Visibility의 등장과 기술적 진화 글로벌 물류 산업에서 Cargo Visibility는 오랫동안 단순한 ‘위치 확인’ 수준의 서비스로 인식돼 왔다. 과거에는 선적 위치와 예상 도착 시간, 그리고 해상 운송 항만 정보를 결합해 화물 상태
글로벌 물류 시장이 디지털 전환(DX)의 거센 물결에 휩싸이고 있다. 이커머스 성장과 공급망 불확실성이 맞물리며 포워더(Forwarder)들의 생존 전략이 시험대에 올랐다. 대형 포워더와 IT 기업은 앞다투어 가시성과 자동화로 무장한 반면, 중소 포워더는 여전히 수작업의 벽에 갇혀 있다. 디지털 혁신 없이는 도태될 수밖에 없는 현실이, 새로운 패러다임 전환을 강하게 요구하고 있다. 글로벌 이커머스 시장은 성장세가 이어지고 있지만, 그 뒤편에는 예측 불가능한 운임 변동성과 불안정한 정시성이 자리한다. 코로나19 팬데믹 이후 5배 이상 치솟았던 운임은 여전히 불안 요소로 남아 있으며, 화주들은 단순히 저렴한 운송비가 아닌 실시간 추적, 투명한 정보, 그리고 예측 가능한 신뢰를 요구하고 있다. 이러한 변화는 자본과 기술력을 갖춘 글로벌 대형 포워더와 IT 서비스 기업에게는 기회가 되지만, 시장의 90%를 차지하는 중소형 포워더에게는 생존의 위협으로 다가온다. 이제 물류는 단순한 운송을 넘어 데이터를 기반으로 연결과 예측을 구현하는 ‘살아있는 물류’로 진화하고 있다. 이 흐름에 올라타지 못하는 기업은 치열한 경쟁 속에서 도태될 수밖에 없다. 불확실성의 시대, 물류의
세계 물류 산업이 디지털 전환과 AI, 플랫폼 경제의 물결 속에서 급격히 재편되고 있다. 박민영 인하대학교 교수는 물류가 단순 운송을 넘어 첨단 산업으로 변모하고 있으며, 유통·제조·정보 산업과의 경계가 허물어지는 ‘빅 블러(Big Blur)’ 현상이 가속화되고 있다고 강조했다. 그는 또한 국내 물류 시장이 GDP의 8%를 차지하는 거대 산업임에도 불구하고, 기술 수요 측면에서는 여전히 도입에 소극적이라고 지적했다. 특히 도시 물류 수요 증가, AI 기반 자동화, 친환경 규제 강화 등은 물류 기업에게 도전이자 기회가 되고 있다고 강조했다. AI와 플랫폼이 뒤흔드는 변화의 파고 속에서 살아남기 위한 기업들의 혁신 전략, 글로벌 시장 확장, 정부 정책과 규제 대응까지 총체적인 방향성을 제시한다. 변화의 속도와 물류의 새로운 국면 오늘날 사회 전반의 변화는 과거와 비교할 수 없을 만큼 빠른 속도로 전개되고 있다. 불과 10년, 때로는 5년 사이에 기존 질서가 송두리째 바뀌며 새로운 패러다임이 정착한다. 음악 산업만 봐도, 불과 한 세대 전에는 LP, 카세트테이프, CD 같은 매체와 플레이어를 통해 음악을 소비했다. 그러나 이제는 스트리밍 서비스가 음악 소비의 기본
‘제5회 국제 운송·공급망관리 산업전(Supply Chain Management Fair 2025, SCM FAIR 2025)’이 지난 9월 10일부터 경기 고양 소재 전시장 킨텍스 제1전시장에서 사흘간 열렸다. ‘공급망을 재설계하다(Rebuild the Supply Chain)’를 슬로건으로 열린 올해 박람회는 공급망관리(SCM)를 축으로, 제조·운송·유통·물류의 최신 기술과 트렌드를 한데 묶은 콘셉트로 기획됐다. 올해는 총 400여 개 부스가 마련됐고, 동시 개최 행사까지 합쳐 약 3만 명의 참관객이 현장을 찾았다. 이 가운데 ‘제1회 대한민국 산업단지 수출박람회(KICEF 2025)’, ‘제2회 특화망 기술 산업전(PNT FAIR 2025)’, ‘제4회 이차전지 소재·부품 및 장비전(K-Battery Show 2025)와 함께 진행됐다. 이는 ‘연결된 공급망’의 의제를 입체적으로 다룬다는 기획으로 설계됐다. 올해 SCM FAIR 전시장에는 국제 운송 및 디지털 포워딩, 창고관리시스템(WMS)·운송관리시스템(TMS) 등 SCM IT 기술부터 물류·협동 로봇, 창고 자동화 시스템, 스마트 모빌리티, 친환경 포장 솔루션까지 공급망 전 과정을 아우르는 솔루션이
‘제5회 국제 운송·공급망관리 산업전(Supply Chain Management Fair 2025, SCM FAIR 2025)’이 지난 9월 10일부터 경기 고양 소재 전시장 킨텍스 제1전시장에서 사흘간 열렸다. ‘공급망을 재설계하다(Rebuild the Supply Chain)’를 슬로건으로 열린 올해 박람회는 공급망관리(SCM)를 축으로, 제조·운송·유통·물류의 최신 기술과 트렌드를 한데 묶은 콘셉트로 기획됐다. 올해는 총 400여 개 부스가 마련됐고, 동시 개최 행사까지 합쳐 약 3만 명의 참관객이 현장을 찾았다. 이 가운데 ‘제1회 대한민국 산업단지 수출박람회(KICEF 2025)’, ‘제2회 특화망 기술 산업전(PNT FAIR 2025)’, ‘제4회 이차전지 소재·부품 및 장비전(K-Battery Show 2025)와 함께 진행됐다. 이는 ‘연결된 공급망’의 의제를 입체적으로 다룬다는 기획으로 설계됐다. 올해 SCM FAIR 전시장에는 국제 운송 및 디지털 포워딩, 창고관리시스템(WMS)·운송관리시스템(TMS) 등 SCM IT 기술부터 물류·협동 로봇, 창고 자동화 시스템, 스마트 모빌리티, 친환경 포장 솔루션까지 공급망 전 과정을 아우르는 솔루션이
AI가 말하고, 이해하고, 스스로 움직이는 ‘피지컬 AI’ 시대가 도래했다. 단순한 대화형 인공지능을 넘어 실제 환경과 상호작용하는 로봇 기반 AI는 제조, 건설, 방역, 경비 등 산업 전반의 판을 다시 짜고 있다. 마음에이아이 손병희 연구소장은 “산업을 되살릴 진짜 해법은 피지컬 AI”라며, 언어 모델, 대화형 AI, 자율제어 로봇을 아우르는 ‘3개의 심장’을 강조했다. 특히 저전력 온디바이스 LLM 탑재, 공기청정기·농기계·건설로봇 적용 사례 등을 소개하며 산업 현장의 AI 내재화 흐름을 짚었다. 피지컬 AI는 단순한 기술을 넘어 국가 산업 전략의 핵심 축으로 부상하고 있다. 피지컬 AI, 정적인 AI를 넘어 움직이는 산업의 주체로 생성형 AI의 급부상 이후, 인공지능은 또 한 번의 진화 국면에 접어들고 있다. 텍스트와 이미지에 머무르던 AI가 이제는 실제로 ‘움직이고 작동하는’ 피지컬 AI 시대로 향하고 있는 것이다. 피지컬 AI는 인공지능이 단지 사고하는 존재를 넘어, 물리적 공간에서 스스로 판단하고 행동하는 기술을 말한다. 이는 산업용 로봇, 가정용 스마트 디바이스, 자율주행 시스템 등에서 인간의 노동력을 대체하거나 보완하며 그 효용성을 입증하고 있
인공지능 기술이 언어와 이미지 이해를 넘어서 현실 공간을 인지하고 행동하는 단계로 진화하고 있다. 특히 ‘피지컬 AI’는 인간의 판단과 반응을 물리적 로봇에 통합하는 핵심 기술로 부상 중이다. 김종환 디스펙터 대표는 ‘실행 가능한 피지컬 AI’를 통해 로봇이 실시간 상황을 인지하고 자율 판단해 실행할 수 있는 체계를 제시했다. 기존 로봇 기술의 파편화, 느린 통합 속도, 환경 적응력 부족 등 한계를 극복하는 이 시스템은 AI GCS와 엣지 디바이스 기반의 원격 브레인, 자율주행, 인지-판단-행동의 AI 통합을 목표로 한다. 이 글은 해당 기술의 구현 배경, 주요 개념, 실제 적용 사례, 학습 아키텍처 및 향후 전망까지 단계별로 짚어본다. 피지컬 AI, 왜 지금 주목받는가 전통적인 인공지능은 주로 패시브 AI(Passive AI), 즉 데이터를 입력받아 분석 결과를 제시하는 수동적 형태였다. 그러나 산업 현장과 사회 전반의 요구는 점점 더 능동적이고 실시간으로 반응할 수 있는 AI 기술로 이동하고 있다. 이러한 흐름 속에서 ‘피지컬 AI(Physical AI)’라는 새로운 패러다임이 부상하고 있다. 피지컬 AI는 단순히 데이터를 인지하는 것을 넘어, 판단하고
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