문화예술에서 관객이 작품에서 느낄 수 있는 아우라는 기본적으로 일회성과 휘발성을 전제로 한다. 무대 위 공연은 막이 내리면 사라지고 전시 공간은 일정 기간이 지나면 철수된다. 그러나 일회성 체험에 그치지 않고 오래도록 보존돼야 하는 문화유산의 경우, 자연재해나 시간 경과로 인해 손상되기 쉽고 감각적인 구성 역시 물리적 형태와 함께 소실된다. 이러한 속성에 대응하기 위해 최근 문화예술계는 산업기술을 기반으로 한 디지털 아카이빙 시도가 확대되고 있을 뿐 아니라, 시공간 제약 없이 더 많은 관객이 문화예술을 누릴 수 있도록 체험하는 방식에도 변화를 주고 있다. 본래 3D 스캐닝, 디지털 트윈, 포토그래메트리 등은 원래 제조·건설 분야에서 활용되던 기술이다. 현재 이 기술들은 문화예술 분야에도 적용돼 예술 작품의 구조·동선·질감·시선 흐름까지 정밀하게 디지털화하는 데 활용되고 있다. 디지털 복원 사례: 노트르담 대성당부터 미륵사지까지 3D 스캔 기술이 문화유산 복원에 직접적으로 활용된 해외 사례로는 프랑스 노트르담 대성당이 있다. 2019년 화재로 첨탑과 지붕이 심각하게 훼손됐을 당시, 2010년 바사르대 앤드루 탤런 교수가 수행한 3D 레이저 스캔 데이터가 복원
제조업계의 인공지능(AI) 도입 열기가 뜨겁지만, 현장에서 체감할 수 있는 투자수익률(ROI)을 실현한 사례는 드문 실정이다. 기술 도입은 했지만 생산성과 수익 증대 효과가 불분명하다는 지적이 잇따르는 가운데, 엠버로드는 이러한 현실적 한계를 정조준한다. 화려한 기술보다는 현장 데이터를 기반으로 한 실질적 문제 해결에 초점을 맞춰, 빠른 PoC와 단계적 확산 전략, 사용자 중심 인터페이스까지 종합적으로 제시하며 “ROI 중심의 AI 도입”이라는 해법을 내놓고 있다. 최근 제조업계는 생산성 향상, 품질 개선, 비용 절감 등 혁신을 목표로 인공지능(AI) 도입에 적극적으로 나서고 있다. 그러나 상당수의 프로젝트가 기대했던 투자수익률(ROI)을 달성하지 못해 현장에서 외면받는 사례가 빈번하게 발생하고 있으며, 이에 따라 AI 도입의 실질적인 효용성에 대한 의문이 제기되고 있다. 이러한 상황에서 화려한 기술 도입보다는 실제 비용 절감과 수익 증대에 초점을 맞춘 AI 프로젝트 접근 방식이 제조업 AI 도입의 난제를 해결할 핵심 대안으로 부상하고 있다. 제조 AI 도입 성공을 위한 과제 전문가들은 현장 데이터 기반의 AI 솔루션 개발 과정에서 외주 AI 용역 기업과의
제조업은 설비 의존도가 높은 산업 구조상, 설비 고장으로 인한 품질 저하나 생산 중단은 치명적인 손실로 이어진다. 이에 따라 실시간 설비 모니터링과 고장 예측 기술인 ‘예지보전’이 주목받고 있다. 하지만 설비 유형과 고장 원인의 다양성, 그리고 도메인 지식의 한계로 인해 예지보전 도입은 쉽지 않다. 이런 현실 속에서 초음파 기반의 AI 예지보전 솔루션을 내세운 모빅랩은 다양한 제조 현장에 적용 가능한 고도화된 설비 관리 기술을 통해 주목받고 있다. 이원근 모빅랩 대표는 “설비 고장이 발생하면 수천만 원에서 수억 원의 손실로 이어지며, 이는 제품 품질뿐 아니라 고객 신뢰까지 흔들 수 있다. 이제는 설비 상태를 ‘예측’하고 ‘선제적으로 대응’하는 것이 기업 경쟁력”이라고 강조했다. 스마트공장 고도화를 위한 예지보전의 기술 동향과 실제 적용 사례를 짚어본다. 제조업에 필요한 설비 예지보전, 왜 지금인가 제조업은 설비 의존도가 절대적인 산업이다. 생산설비의 상태는 곧 제품의 품질과 생산성, 나아가 기업의 수익성과 직결된다. 설비 하나가 멈추거나 품질에 영향을 미칠 정도의 문제가 발생할 경우, 수천만 원에서 수억 원대의 손실이 발생하는 것은 물론이고 고객과의 신뢰에도
AI 기술이 제조 현장에 본격적으로 적용되며 품질검사와 설비진단의 방식이 근본적으로 달라지고 있다. 기존의 룰 기반 시스템이 가진 한계를 뛰어넘어 딥러닝과 트랜스포머 기반의 비전 시스템이 빠르게 상용화되고 있으며, 고정밀 진단과 유연한 공정 최적화가 가능해졌다. 특히 한국생산기술연구원의 제조AI연구센터는 의료기기, 자동차 부품, 공정 설비 등 다양한 산업 분야에 AI를 적용한 혁신 사례를 다수 제시하며 주목받고 있다. 이 글에서는 제조업 혁신의 중심에 서 있는 AI 기반 품질검사 및 설비진단 기술을 다각도로 조명한다. AI와 제조업, 새로운 융합의 시대 산업계 전반에서 인공지능(AI) 기술의 적용이 빠르게 확산되고 있는 가운데, 제조업 또한 그 흐름에 본격적으로 편입되고 있다. 과거 자동화와 센서 기반의 제어 시스템에 머물렀던 제조 공정은 이제 AI 기반의 지능형 시스템으로 진화하고 있으며, 이는 단순한 기술 업그레이드를 넘어 전반적인 생산 방식의 패러다임을 바꾸고 있다. 한국생산기술연구원(이하 생기원)은 이러한 변화의 중심에서 제조AI연구센터를 통해 AI의 실질적 적용 가능성과 기술 상용화를 위한 연구에 몰두하고 있다. 생기원이 정의하는 제조AI의 핵심 적
산업 현장의 디지털 전환과 인공지능(AI) 도입이 가속화되는 가운데, 슈퍼브에이아이가 빠르게 적용 가능한 제조 AI와 보안 관제 AI 기술로 주목받고 있다. 이현동 부대표는 최근 발표에서 모바일 기반 3D 디지털 트윈, 텍스트 검색형 영상 관제 솔루션, 실시간 안전 감지 시스템 등을 소개하며, 고가 장비 없이도 산업 현장에서 AI 기술을 실질적으로 구현할 수 있는 방안을 제시했다. 특히 3개월 이내 현장 적용 가능한 빠른 개념증명(PoC)과 변화 관리 중심의 접근 전략을 통해 사용자 중심의 인공지능 전환(AX)을 실현하고 있다고 강조했다. 최근 산업 전반에서 센서 데이터를 디지털화하고 이를 디지털 트윈(Digital Twin) 기반으로 관리·분석하는 기술이 주목받고 있다. 이러한 흐름 속에서, 디지털 트윈을 어떻게 하면 보다 신속하고 효과적으로 실제 산업 현장에 적용할 수 있을지에 대한 통찰이 요구된다. 특히, 현장의 명시적·암묵적 지식을 데이터화하고, 인공지능(AI) 모델 구축 및 시스템 통합을 가속화하는 방법론이 필요하다. 디지털 트윈과 AI 기술은 현실적인 문제 해결과 효율성 증대를 위한 제조업의 핵심 동력으로서, 산업 현장에 실질적으로 스며들어야 한다
AI가 제조 현장의 판을 바꾸고 있다. 고령화된 숙련 인력과 신입 인력의 부족으로 생산 차질과 품질관리의 어려움을 겪는 제조업계에, 인공지능(AI) 기반 자율제조 솔루션이 새로운 돌파구로 떠오르고 있다. AI는 데이터를 실시간 분석해 최적의 생산 환경을 스스로 구축하고, 미세 결함 감지부터 설비 예지보전, 디지털 트윈 기반 시뮬레이션까지 전 과정을 지능화한다. 정부도 기업당 최대 100억 원을 지원하는 선도 프로젝트를 추진하며 자율제조 확산에 박차를 가하고 있다. ‘K-자율제조’ 시대의 서막이 올랐다. 고질적인 인력 부족은 제조업 현장의 단순한 애로사항을 넘어, 생산성 저하와 경쟁력 약화의 주요 원인으로 작용하고 있다. 숙련공의 고령화와 신규 인력 확보의 어려움은 예측 불가능한 생산 차질과 품질관리의 난항을 심화시키는 양상이다. 이는 기존 생산 방식으로는 급변하는 시장의 요구에 효과적으로 대응하기 어렵다는 현실을 보여준다. 이러한 낡은 제조 현장의 한계를 극복하고 혁신적인 도약을 견인할 핵심 동력으로, 인공지능(AI) 기반 자율제조(Autonomous Manufacturing) 기술이 급부상하는 중이다. 이러한 자율제조 체제는 글로벌 제조업계의 희망으로 낙점
기존 산업·공장 자동화(FA) 시스템은 정형화된 작업 환경에서 빠르고 정확한 반복 작업을 수행하는 데 초점을 맞춰 구축돼 왔다. 스마트 팩토리, 자율제조 등 기존 FA 시스템 대비 유연한 자동화 요구가 요구되면서, 작업자 수작업 기반 공정을 대체하는 솔루션의 필요성이 대두되고 있다. 이러한 배경에서 유연한 파지·조작 능력을 구현하는 ‘다관절 그리퍼(Gripper)’가 핵심 기술로 주목받고 있다. 기존 수작업 공정을 그리퍼로 대체하기 위해서는 단일 그리퍼로 다양한 형태의 다품종 ‘비정형 다물체’를 다루는 환경을 구축해야 한다. 또한 파지 후 조작·패킹·조립 공정을 위해 도구 활용이 가능한 그리퍼 역량도 요구된다. 그리퍼 솔루션 기술 업체 테솔로는 산업용 로봇, 협동로봇 등 로봇 팔에 적용되는 기존 엔드 이펙터(End Effector)의 한계를 개선하는 데 초점을 맞춰 솔루션을 공급한다. 하나의 그리퍼로 비정형 다물체를 능숙하게 처리하는 원스톱 그리퍼를 지향한다. 이처럼 다양한 형태와 재질의 물체를 하나의 그리퍼로 파지할 수 있어, 툴 체인저 없이도 다양한 공정 수행을 지원한다. 이는 작업 전환 시간을 단축시키고, 자동화 시스템 구축비용을 절감하는 효과를 가져온
로봇 산업의 미래는 ‘완전 자율화’에 있지 않다. 현실적인 대안으로 주목받고 있는 HRC(협업형 자율 로봇)는 사람과 로봇이 물리적 상호작용을 하는 구조이기에, 무엇보다 ‘안전’이 핵심 요소로 부각되고 있다. 그러나 실제 현장에서는 법규 준수, 안전 검증, 도입 효율 등의 장벽이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스타트업 세이프틱스가 ‘SafetyDesigner(세이프티 디자이너)’를 선보였다. 이 소프트웨어는 안전성과 생산성을 동시에 분석하고, 법적 요건까지 충족할 수 있도록 지원해 로봇 설치 전부터 사후까지의 전 과정을 통합적으로 관리한다. 로봇 산업 현장의 실무 부담을 줄이고, 규제 대응과 생산성 향상을 동시에 추구하는 이 새로운 해법은 로봇 산업 전반에 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 완전 자율 로봇의 이상과 한계, 그리고 HRC의 대두 로봇 산업이 추구해온 궁극적인 목표는 인간의 개입 없이도 스스로 판단하고 움직이는 완전 자율 로봇이다. 완전 자율화가 구현되면, 생산성 극대화는 물론, 인간이 접근하기 어려운 고위험 환경에서도 로봇이 작업을 수행할 수 있어 산업 구조에 획기적인 변화가 일어난다. 특히 고령화와 저출산으로 인한 만성적인 노동력 부
3D 비전 기술이 산업 자동화를 재정의하고 있다. 픽잇(Pick-it)은 ‘로봇의 눈’이라는 개념을 실현하며, 코딩 없이 누구나 활용 가능한 비전 시스템을 기반으로 산업 현장의 스마트 피킹(Smart Picking) 혁신을 주도하고 있다. 조용범 픽잇코리아 차장은 “사용자 중심의 인터페이스와 유연한 모델 변경, 빠른 유지보수 시스템이 우리 기술의 강점”이라며, 가전·자동차 분야의 다양한 레퍼런스를 통해 스마트공장 구현의 핵심 요소로 자리 잡고 있다고 강조했다. 자동화에 눈을 달다…3D 비전 기술의 전환점 산업 자동화가 고도화됨에 따라 단순한 기계적 반복에서 벗어나 보다 복잡한 작업을 수행할 수 있는 기술에 대한 수요가 높아지고 있다. 특히 무작위로 배치된 부품이나 예측 불가능한 작업 환경에서는 기존 방식의 로봇 자동화만으로는 한계가 명확하다. 이러한 상황에서 부각되는 기술이 바로 ‘비전 시스템’이다. 픽잇은 3D 비전을 통해 로봇이 물체를 ‘인식’하고 ‘판단’하게 만들어주는 역할을 한다. 기존의 자동화는 티칭 기반이기 때문에 사전에 지정된 위치나 패턴에 따라 움직이지만, 픽잇의 비전은 공간 정보를 스스로 인지하여 로봇에게 실시간으로 위치 데이터를 전달함으로써
기존 물류로봇이 넘지 못했던 ‘거친 바닥’의 장벽을 극복한 국산 로봇 기술이 전 세계 제조현장의 자동화 혁신을 선도하고 있다. 티라로보틱스는 고난도 환경에서도 작동 가능한 2세대 AMR(자율이동로봇)을 앞세워 미국, 일본 등 글로벌 시장에 잇따라 진출했으며, 더 나아가 개방형 로봇 플랫폼 ‘webROS’를 통해 산업 생태계 전환을 꾀하고 있다. 이 플랫폼은 기존 로봇 산업의 폐쇄성을 허물고, 다양한 산업 전문가들이 로봇 기술을 기반으로 혁신적인 애플리케이션을 창출할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 티라로보틱스는 ‘플랫폼 중심 생태계’가 산업 패러다임을 바꾸는 핵심이라는 믿음 아래 로봇 업계의 애플을 꿈꾸고 있다. 2세대 AMR, 제조혁신의 신호탄 티라로보틱스는 물류로봇 시장에서 ‘2세대 AMR(자율이동로봇)’이라는 새로운 기준을 제시하며 차별화된 기술력으로 주목받고 있다. 일반적인 AMR이나 AGV는 평탄한 바닥에서의 물류 이송에 최적화된 1세대 로봇으로, 바닥 상태가 거칠거나 기름기, 경사 등 환경 조건이 복잡한 경우에는 원활한 구동이 어렵다. 이로 인해 실제 산업 현장에서는 로봇 자동화가 부분적으로만 적용되는 한계가 존재했다. 특히, 생산 공정 중간의
산업현장에 로봇 도입이 급증하면서 ‘로봇 SI’의 중요성이 부상하고 있다. 단순한 하드웨어 도입을 넘어, 다양한 장비와 소프트웨어를 유기적으로 연동해 최적의 자동화 환경을 구현하는 SI 역량이 제조 혁신의 핵심으로 떠오른 것이다. 그러나 국내 SI 기업은 대부분 영세 규모에 머무르고 있으며, 인력과 자금의 한계로 기술 내재화와 서비스 품질 확보에 어려움을 겪고 있다. 산업별 맞춤형 솔루션 개발과 SI 생태계 내실화가 절실한 시점이다. 2만개 중 단 3%만이 연 매출 100억…로봇 SI의 현실 산업 현장 내 로봇 도입 사례가 급증함에 따라, 시스템통합(SI) 역량이 화두에 올랐다. 로봇 SI는 로봇·센서·장치·설비를 비롯해, PLC·MES·SCADA·HMI 등을 통합 연동해 단일 시스템으로 구축하는 모든 과정을 의미한다. 쉽게 비유하자면, 각기 다른 기능을 가진 엔진·변속기·차체·장치가 유기적으로 결합해 탄생하는 자동차와 유사한 프로세스다. 인프라 전반에 걸친 기술 통합과 각 현장에 맞춤형 로봇 도입을 가능하게 하는 기술이다. 이는 사용자 분석부터 설계, 하드웨어·소프트웨어 통합, 프로그래밍, 테스트, 설치, 유지보수까지 포괄한다. 이를 통해 설비 자동·자율화
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
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