산업 현장에서 자동화 기술이 고도화되며 제조업의 패러다임이 변화하고 있다. 특히 인공지능(AI)의 발전이 자율제조로의 전환을 가속화하고 있다. 로크웰오토메이션코리아의 권오혁 이사는 지난 2월에 열린 스마트 제조 대전망 온라인 컨퍼런스에서 ‘산업용 AI를 통한 자율제조의 실현’을 주제로 AI 기술이 생산 공정에 어떻게 적용되고 있으며, 이를 통해 제조업이 어떤 방향으로 나아가고 있는지를 발표했다. 그는 “자동화의 다음 단계는 자율제조이며, 이를 실현하기 위한 다양한 AI 기반 솔루션이 필요하다”고 강조했다. 제조업에서 자동화는 오랫동안 생산성을 높이는 핵심 기술로 자리 잡아 왔다. 하지만 자동화가 단순히 반복적인 작업을 빠르게 처리하는 것을 넘어, 실시간 데이터 분석과 최적화가 가능한 ‘자율제조’ 단계로 발전하고 있다. 로크웰오토메이션(이하 로크웰)은 자동화의 다음 버전으로 ‘자율제조’를 정의하며, 이를 실현하기 위한 AI 기반 솔루션을 제시했다. 전통적인 제조업은 일정한 프로세스를 기반으로 진행되지만, 실제 생산 환경에서는 다양한 변수들이 발생한다. 로크웰은 이러한 변수들을 실시간으로 분석하고 대응할 수 있도록 AI를 활용한 자율제조 시스템을 구축하고 있다.
제조업의 미래가 ‘자율제조’라는 새로운 패러다임으로 빠르게 전환되고 있다. 인공지능, 디지털 트윈, 로보틱스 등 첨단 기술을 기반으로 인간의 개입을 최소화한 자동화된 생산 시스템이 현실화되는 가운데, 엠아이큐브솔루션은 스마트AI와 디지털 트윈 기반 APS 등 자율제조 핵심 기술을 앞세워 새로운 제조 생태계를 선도하고 있다. 엠아이큐브솔루션 김보곤 상무는 지난 2월에 열린 ‘2025 스마트 제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 자율제조의 개념부터 이를 구현하기 위한 기술적 해법, 정부 정책의 방향성까지 폭넓게 조망하며 스마트 제조의 진화를 그려냈다. 최근 제조업의 핵심 어젠다는 디지털화·지능화 등 신개념 트렌드다. 양 트렌드는 인공지능(AI)을 앞세워 이 분야에 새로운 가능성을 제시했고, 결국 ‘자율제조’라는 새로운 비전으로 연결된다. 이 시스템은 생산·제조 라이프사이클 전반에 걸쳐 구축되는 자동·무인·자율화된 인프라로, 시스템 내 모든 요소가 연결돼 작업자·인력의 개입이 최소화된 ‘꿈의 제조’ 체제다. 저출산·고령화로 인한 인력난 문제 해결, 탄소중립을 목표로 한 친환경 비전 달성, 지속 가능한 비즈니스를 위한 청사진 구축까지 제조업의 미래를 제시한다. 이 과정
전사적자원관리(ERP)는 기업 전반의 비즈니스 상황을 확인하고, 다양한 의사결정을 지원하는 솔루션이다. 초기 ERP는 단순한 기업 내 자원 관리를 담당했다면, 디지털화가 가속화되면서 기업 경영과 직접적으로 결속돼 중요한 역할을 담당하고 있다. ERP는 생산관리프로그램(MES)·제품수명주기관리(PLM)·창고관리시스템(WMS) 등과 통합돼 다양한 분야의 기업 경영 활동을 지원하고 있다. 업계에 따르면, 기업 비즈니스 차원에서 필수적인 요소로 자리매김한 ERP는 90%가량의 국내 기업에서 활약하고 있다. 이러한 ERP는 각 기업에 맞게 최적화된 형태로 구축돼야 한다. 각자의 산업군·직무에 맞는 프로세스가 조성돼야 한다는 것이다. 이를 기반으로, 앞서 언급한 또 다른 시스템과의 유기적인 연계도 가능해야 한다. ERP는 단독 기능으로 활용되는 것보다, 타 시스템과의 연동을 통해 기술적·기능적인 고도화가 가능하기 때문이다. ERP 솔루션 업체 영림원소프트랩은 이 같은 가치를 내재화한 차세대 ERP 솔루션을 내세운다. 각 기업의 전체 프로세스를 중심으로, 각각의 업무 단위에 맞는 ERP 기능을 제공하고 있다. 영림원소프트랩 ERP 솔루션은 직관적인 내부 프로세스를 확인부
AI 기술이 빠르게 발전하면서 업무 생산성 혁신의 필요성이 더욱 강조되고 있다. 과거 PC, 인터넷, 스마트폰의 등장과 마찬가지로 AI는 현대 비즈니스 환경에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. 한국마이크로소프트 백인송 이사는 지난 2월에 열린 ‘스마트 제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 AI가 조직의 생산성을 극대화하는 방법을 제시했다. 그는 “AI는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니라 현실에서 조직과 개인의 경쟁력을 좌우하는 핵심 도구”라며, AI 활용의 중요성을 강조했다. 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot)을 비롯한 다양한 AI 솔루션이 업무 효율성과 생산성을 어떻게 향상시키는지, 그리고 기업이 이를 효과적으로 도입하기 위해 고려해야 할 사항은 무엇인지 살펴본다. AI(인공지능)는 과거 10~15년 주기로 등장한 혁신적인 기술들과 유사하게 빠르게 확산되고 있다. 1983년 첫 PC인 맥킨토시의 출시 이후, 1992년 그래픽 기반 웹브라우저인 M O S A I C , 2007년 스마트폰 혁명, 2022년 ChatGPT의 등장까지 기술 혁신은 꾸준히 진행되어 왔다. 한국마이크로소프트 백인송 이사는 “ChatGPT는 불과 3개월 만에 1억
“스마트팩토리에서 ESG까지, 글로벌 경쟁력 확보 필수” “DX·기술·정책 시너지 필요…대·중소기업 협력이 핵심” 스마트 제조 혁신은 단순한 자동화를 넘어 데이터 중심의 산업 전환을 의미한다. 국내 중소 제조업은 디지털 전환의 필요성을 인식하고 있지만, 여전히 인력과 자금, 기술 격차로 인해 많은 어려움을 겪고 있다. 특히 글로벌 환경 규제 대응과 공급망 데이터 표준화는 이제 생존 전략의 핵심 요소로 자리 잡았다. 전문가들은 지속가능한 스마트 제조 혁신을 위해서는 △중소기업을 위한 제조용 SaaS 확대 △산업 AI와 디지털 트윈 도입 △국제 표준 대응을 위한 데이터 공유 플랫폼 구축 △공급망 ESG 대응과 디지털제품여권(DPP) 도입 필요성을 강조했다. 3월 12일부터 14일까지 열리는 산업자동화 전문전시회인 ‘2025 스마트공장·자동화산업전 ’(Automation World 2025)에서도 ‘지속가능한 제조 혁신’에 초점이 맞춰졌다. 전시회를 공동 주최하고 있는 (주)첨단은 그에 앞서 지난 2월 5일 국내 전문가를 초청한 좌담회를 개최했다. 이들 전문가가 진단한 ‘대한민국 제조업의 지속 가능한 혁신을 위한 해법’은 무엇인지, 그 내용을 정리했다. 규정과 규
인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 제조업에서도 자동화, 최적화, 지능화를 실현하려는 다양한 시도가 이어지고 있다. 특히 생산 계획을 효과적으로 수립하고 운영하는 APS(Advanced Planning & Scheduling) 솔루션이 스마트 팩토리 구축의 핵심 요소로 주목받고 있다. KSTEC의 이윤준 기술이사는 최근 발표에서 APS가 제조 현장에서 수행하는 역할과 기대 효과를 설명하며, 제조업체들이 생산 관리 최적화를 어떻게 실현할 수 있는지에 대한 통찰을 제공했다. 제조업체들은 판매 계획을 기반으로 연간 사업 계획과 수요 예측을 수립한 후, 이를 토대로 생산 회의를 진행하고 실제 생산 일정을 결정한다. 그러나 전통적인 방식으로 생산 계획을 수립하는 과정에서는 여러 문제가 발생할 수 있다. 예를 들어, ERP와 MES 사이의 공백을 엑셀 기반으로 보완하는 경우 실시간 정보 공유가 어렵고 체계적인 분석이 제한된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 APS가 도입되며, 실시간 데이터 공유와 최적화된 생산 계획 수립을 지원하는 핵심 역할을 수행한다. APS는 생산 현장에서 발생하는 다양한 변수를 고려해 자동으로 최적의 생산 계획을 수립하는 시스템이다. 예를
산업 자동화와 로봇 기술의 발전이 가속화되면서 정밀 센서의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 특히 힘·토크 센서는 로봇이 외부 환경과 상호작용하는 데 필수적인 요소로, 이에 대한 기술 경쟁이 치열하다. 에이딘로보틱스는 정전 용량 기반의 힘·토크 센서를 개발하여 더욱 정밀한 로봇 제어를 가능하게 하는 기술력을 갖춘 기업으로 주목받고 있다. 에이딘로보틱스는 2019년 성균관대학교에서 스핀오프하여 설립된 이후 지속적인 기술 개발을 이어왔다. 현재 경기도 안양시에 본사와 연구소, 생산시설을 두고 있으며, 총 36명의 직원 중 9명이 핵심 엔지니어로 활동하고 있다. 단순한 센서 제조를 넘어, 힘·토크 센서를 활용한 자동화 솔루션을 제공하며 산업 전반에서 활용할 수 있는 제품군을 확장해 나가고 있다. 이 회사의 대표 제품은 초소형 6축 힘·토크 센서와 협동 로봇용 손목형 센서로, 전 세계에서 가장 작은 수준의 센서를 제공한다. 또한 협동 로봇 및 산업용 로봇의 관절에 삽입할 수 있는 초박형 관절 토크 센서를 개발 중이며, 정밀 제어가 요구되는 다양한 산업군에 적용할 수 있도록 연구를 진행하고 있다. 에이딘로보틱스는 센서 기술을 활용한 모듈 사업도 강화하고 있다. 스마트 그
글로벌 산업의 혁신을 선도할 다양한 차세대 기술 중 자율주행로봇(AMR)이 주목받고 있다. AGV의 한계를 뛰어넘은 AMR은 자율 가동과 제어를 통해 물류 현장의 자동화를 가능케 하는 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 하지만 보수적인 물류 업계의 도입 장벽은 여전히 높은 과제로 남아 있다. 이러한 가운데, 국내 로봇 솔루션 기업 트위니는 3D 라이다 기반의 자율주행 기술을 활용한 혁신적인 AMR 제품군으로 시장 공략에 나섰다. 트위니의 ‘나르고 오더피킹’은 작업 효율성을 대폭 향상시키며 물류센터 운영비를 절감할 솔루션으로 평가받는다. 이 시점, 글로벌 산업의 혁신을 이끌 차세대 유망 기술들이 주목받고 있다. 그중 로봇은 과거 제조 시스템 개혁을 선도한 ‘산업용 로봇’에 이어 또 다른 가능성을 기대하게 한다. 현재 무인운반차(AGV), 협동로봇, 서비스 로봇, 드론 등 산업용 로봇을 계승한 다양한 형태의 로봇 하드웨어가 시장을 구성하고 있다. 특히 자율주행로봇(AMR)은 AGV의 차세대 기술로 평가받고 있다. AMR은 QR코드, 자기테이프, 마커 등이 필요한 AGV와 달리, 소프트웨어를 접목해 자율적인 작동과 제어가 가능하다. 적재와 이송 등 기존 현장 작업자에
창고 관리의 혁신을 이끄는 오토스토어가 주목받고 있다. 이성현 오토스토어 부장은 물류 및 제조업계의 핵심 과제로 꼽히는 창고 최적화 문제를 해결하기 위해 개발된 큐브 스토리지 시스템의 강점을 강조했다. 이 시스템은 빈, 로봇, 그리드 등으로 구성된 독창적 설계를 통해 공간 활용도를 극대화하고 작업 효율성을 높인다. 특히, 기존 창고 시스템 대비 물량을 네 배 많이 수용할 수 있으며, 투자자본수익률(ROI)을 빠르게 개선할 수 있는 점이 특징이다. 오토스토어의 기술력은 다양한 산업 분야에 걸쳐 도입되며, 업계의 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 제조·물류 업계에서 오랫동안 골머리를 앓아온 이슈가 있다. 바로 창고 시스템의 최적화 문제다. 전사적 자원 관리(ERP), 제조 실행 시스템(MES), 창고 관리 시스템(WMS) 등 현장 인프라에 접목되는 고정 체계가 고도화되면서 해당 문제를 완화시키는 데 기여했지만, 전문가들은 여전히 창고 관리에 소요되는 시간과 비용이 업계에 부담으로 작용하고 있다고 우려한다. 이에 공장과 물류센터는 원료, 자재, 물품 등에 대한 입고, 보관, 출하 시스템을 지속적으로 개선하고 있다. ‘큐브 스토리지 창고 자동화’ 오토스토어, 제조·
유진로봇은 스마트 팩토리와 물류 자동화의 새로운 표준을 제시하며 자율주행 모바일 로봇(AMR)과 자동화 설비 시스템으로 시장을 선도하고 있다. 인더스트리 4.0과 로지스틱스 4.0 시대에 발맞춘 기술력으로 공장부터 물류 창고, 병원에 이르기까지 다양한 산업군에 혁신적인 솔루션을 제공하며, 사용자 맞춤형 옵션과 고도화된 관제 시스템을 통해 업계의 이목을 집중시키고 있다. 유진로봇은 국내 자율주행 로봇 및 스마트 팩토리 솔루션 분야에서 선도적인 역할을 하고 있는 기업으로, 공장 자동화와 물류 혁신의 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 특히 인더스트리 4.0과 로지스틱스 4.0 시대에 발맞춰 두 개의 핵심 사업부인 자율주행 모바일 솔루션(AMS)과 스마트 자동화 시스템(SAS)을 통해 고객 맞춤형 솔루션을 제공하고 있다. SAS 사업부는 자동차 부품, 반도체, 중공업 분야에서의 공장 자동화 설비 구축에 주력하며, 오랜 설계 노하우를 기반으로 시행착오를 최소화한 효율적인 자동화 설비를 제공하고 있다. 또한 이 사업부는 MES 연동, 생산 이력 추적 관리, 중앙 컨트롤 네트워크 등을 통합한 시스템을 통해 공장 내 실시간 데이터 기반의 모니터링과 조작을 가능하게 한다.
하노버메세 2025가 오는 3월31일부터 4월4일까지 디지털 전환과 지속 가능성을 중심으로 독일 하노버에서 열린다. 하노버 산업박람회 : 글로벌 산업 기술의 중심 하노버 산업박람회는 매년 전 세계 산업계가 주목하는 글로벌 플랫폼으로, 올해 주제는 "산업 변혁 – 지속 가능한 산업 활성화"이다. 150여 국에서 5,000여 기업과 연구기관이 참가하고 15만 여명이 참관하는 최신 기술과 솔루션을 공유하며, 산업계의 미래 방향을 제시하는 행사이다. 올해 행사에서는 보쉬, 구글, 마이크로소프트, 슈나이더 일렉트릭, "지멘스와 같은 글로벌 대기업들이 그간의 성과와 향후 마스터플랜을 선보인다. 또한 백호프, 훼스토, 하팅, ifm, 랍, 피닉스 컨택트, 리탈, 셰플러, SEW와 같은 중견중소 규모의 기술 선도기업도 자리한다. 프라운호퍼 연구소와 KIT(카를스루에 공과대학)와 같은 연구소들도 미래의 산업 솔루션을 제시할 예정이며, 300개 이상의 다양한 기술 분야의 스타트업 기업들이 다양한 기술 혁신을 선보이게 된다. 이 전시회는 복잡한 생산 공정의 디지털화부터 전체 생산 공장을 운영하기 위한 수소의 활용, 인공지능을 활용한 생산 공정 최적화에 이르기까지, 미래 산업
산업 현장에서 생산성과 품질을 동시에 향상시킬 수 있는 기술로 3D 스캐너가 주목받고 있다. 복잡한 제품 구조와 표면 특성, 휴먼 에러, 환경적 변수 등의 문제를 해결하며 기존 측정 장비의 한계를 극복하는 크레아텍의 3D 스캐너가 다양한 산업군에서 혁신을 일으키고 있다. 크레아텍은 글로벌 기업 크레아폼의 공식 대리점으로, 다양한 스캐너와 자동화 솔루션을 제공해 산업 현장에서 시간과 비용을 절감하며 품질 검사 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 본 기사는 3D 스캐너의 특장점과 실제 산업 적용 사례를 중심으로, 이 기술이 가져올 미래의 가능성을 탐구한다. 산업 현장에서 정밀한 측정은 품질 관리와 생산성 향상의 핵심 과제로 꼽힌다. 특히, 자동차, 항공우주, 중공업 등 다양한 산업군에서는 복잡한 구조와 자유 곡면으로 이루어진 제품이 많아 전통적인 측정 방식으로는 한계에 부딪히는 경우가 많다. 기존 측정 장비인 3차원 좌표측정기(CMM)나 버니어 캘리퍼스는 복잡한 표면을 측정하는 데 비효율적이며, 제품의 크기나 형상에 따라 신뢰도 있는 측정값을 확보하기 어렵다. 더불어, 측정자의 숙련도와 환경적 요소에 따라 측정 오차가 발생하기도 한다. 크레아텍은 이러한 한계를
반도체 제조의 초미세화로 공정 관리의 복잡성이 급격히 증가하며 기존의 관리 방식이 한계에 부딪히고 있다. 이에 따라 데이터 활용성과 공정의 효율성을 극대화하기 위한 새로운 접근이 요구되고 있다. 알티엠은 혁신적인 커스텀 AI 솔루션을 통해 공정 관리의 한계를 극복하고 있다. 특히, 헬스스코어와 다변량 분석 도구를 활용해 센서 데이터를 통합 관리하고 이상 탐지를 실시간으로 수행하며, 불량 발생을 사전에 방지할 수 있는 체계를 제공한다. 본 기사는 알티엠의 솔루션과 이를 통해 반도체 공정 관리가 어떻게 진화하고 있는지 심층 분석한다. 반도체 산업은 점점 더 정밀해지는 공정 기술과 치열한 경쟁 속에서 공정 관리의 효율성을 극대화해야 하는 과제를 안고 있다. 특히, 센서 데이터가 급증하면서 이를 관리하는 범위와 방식에서 한계를 맞고 있다. 기존의 공정 관리 방법론으로는 센서 데이터를 효과적으로 분석하고 대응하기 어려운 상황이 빈번하게 발생한다. 이에 따라 알티엠은 공정 관리의 새로운 표준을 제시하며, 헬스스코어(Health Score)와 같은 AI 기반 솔루션으로 반도체 제조 현장의 난제를 해결하고 있다. 관리 범위와 방식의 한계 반도체 제조 공정은 점차 초미세화되
AI 기술이 제조업 혁신의 새로운 동력을 제공하며, 전 세계가 이를 주목하고 있다. 특히, ‘설명 가능한 AI(XAI)’는 복잡한 제조 공정에서 발생하는 데이터를 명확히 분석하고 최적화하는 데 기여하며, 산업 전반에서 그 필요성과 중요성이 대두되고 있다. 국내 AI 전문기업 인이지는 이러한 XAI 기술을 통해 제조업의 경쟁력을 강화하고, 국제 환경규제에도 효과적으로 대응할 수 있는 솔루션을 제시하며 주목받고 있다. 인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하는 기술로, 이를 지속적으로 발전시키기 위해서는 학습 과정이 필수적이다. 일반적으로 ‘머신러닝’으로 알려진 기계 학습 기법과 이를 한 단계 진화시킨 ‘딥러닝’ 기법이 주로 활용되고 있다. 특히 딥러닝은 인간의 학습 과정을 본떠 설계된 ‘인공신경망’을 기반으로 한다. 수많은 인공신경망이 객체나 현상에 대한 ‘패턴 학습’을 자동으로 수행하여 유연한 판단에 기반한 의사결정을 가능하게 한다. 쉽게 말해, 인간이 데이터를 직접 지정하지 않아도 모델이 스스로 학습하는 기술이다. 그러나 딥러닝 기술이 고도화됨에도 불구하고 여전히 여러 한계와 맹점이 존재한다. 특히 딥러닝을 통해 도출된 예측 결과는 그 근거를 명확히 제시하기
에지 AI는 이제 단순한 기술이 아닌 다양한 산업의 중심축으로 자리 잡고 있다. AI 대중화를 선도하는 생성형 AI의 부상과 함께, 언제 어디서나 AI를 활용할 수 있는 에지 AI에 대한 관심이 급증하고 있다. 특히 제조, 수송, 교통 등 다방면에 에지 AI 기술을 접목시키는 어드밴텍의 사례는 이 기술이 가진 잠재력과 방향성을 잘 보여준다. 글로벌 기술 밴더와의 협업을 통해 혁신적인 솔루션을 제시하는 어드밴텍의 전략은 AI 활용의 진입장벽을 낮추며, 디지털화된 미래로의 전환을 가속화하고 있다. ‘에지 AI(Edge AI)’가 활동 무대를 넓히고 있다. 에지 AI는 PC·스마트폰·태블릿 등 기기를 비롯해 다양한 설비에서 AI 활용이 가능하도록 지원하는 차세대 기술이다. 기존에 AI 기능을 구현하기 위해서는 각 서버를 거쳐야 했지만, 이러한 제약 없이 언제 어디서든 AI를 쓸 수 있는 기술로 에지 AI가 조명받고 있다. 각종 조직의 내부에서부터 산업 현장까지 다양한 공간에서 AI를 활용하는 데 필수적인 기술이다. 특히 ‘생성형 AI(Generative AI)’가 AI 대중화를 이끌면서 에지 AI에 대한 수요도 급증하는 추세다. 이에 각 기업은 엣지 AI 기술에
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