지난 10월, 엔비디아 젠슨 황 CEO의 방한은 한국 사회에 다시 한 번 AI 열풍을 불러일으켰다. 이재용, 정의선 부회장과의 ‘치맥 회동’은 단순한 이벤트를 넘어 AI 중심으로 재편되는 산업 생태계에 대한 기대감을 보여주는 상징적 장면이었다. 이러한 흐름은 분명 긍정적이다. 한국은 메모리 반도체, ICT 인프라, 제조업 기반 기술 생태계 등에서 새로운 부가가치를 창출할 충분한 역량을 갖추고 있다. AI의 빠른 확산은 우리 사회에 전례 없는 가능성을 열고 있다. 하지만 기술 변화는 언제나 대가를 동반한다. 속도가 빠른 만큼 밀려나는 사람도 늘어난다. 최근 글로벌 IT 기업들의 대규모 해고는 AI가 ‘일자리’라는 생존 기반을 본격적으로 위협하기 시작했음을 보여준다. 지난 10월 아마존은 본사 사무직 직원 3만 명을 해고했다. HR, 클라우드, 광고 등 핵심 부서에서 AI 자동화가 직접적 원인으로 지목됐다. 메타 역시 조직 효율을 이유로 AI 연구조직에서 600명을 감원했다. 올해 전 세계 IT 대기업에서 해고된 인원은 94만 명을 넘었고 대부분 AI가 인간의 자리를 대체한 결과였다. AI는 더 이상 먼 미래의 상상이 아니다. 지금 이 순간 노동 구조를 재편하는
반도체 산업의 그림자에 가려진 것처럼 보였던 대만 하드웨어(Hardware) 산업이 새로운 모습으로의 변화를 준비하고 있다. 과거 저가 대량 생산의 이미지를 벗어던지고, ‘고품질’과 ‘전문성’이라는 무기를 장착한 채 틈새시장(Niche Market) 공략이라는 생존 전략에 나선 것이다. 특히 전체 수출의 절반을 차지하는 미국 시장의 관세 압박과 중국의 핵심 자재 통제라는 이중고 속에서, 대만 하드웨어 제조사들은 유럽과 아시아로의 시장 다변화를 모색하며 생존을 넘어 도약을 꿈꾸고 있다. 이 산업적 전환기를 이끌고 있는 대만 하드웨어 생태계 및 업계는 대만 산업의 미래가 ‘가치’에 달려있음을 역설한다. 그 중심에서 ‘규모의 경제’를 넘어 ‘가치의 경제’로의 패러다임 전환을 선언하며, 대만 하드웨어의 새로운 도약을 위한 청사진을 제시했다. 臺 하드웨어 전시 플랫폼의 진화 선언 “B2B 바이어 공략 전면화” 이러한 ‘가치’ 중심의 패러다임 전환을 실현하기 위해, 대만 하드웨어 산업은 먼저 플랫폼 자체의 체질 개선을 시도했다. 그 선봉에는 기업 간 거래(B2B) 하드웨어 전문 전시회 ‘대만 국제 하드웨어 박람회(Taiwan Hardware Show 이하 THS)’가
지금 국내 물류 시장은 높은 수준의 인프라와 역동적인 리테일·이커머스 산업을 가졌다고 평가받는다. 일각에서는 그럼에도 로봇 기반 물류 자동화 시스템(ASRS)이 뜨거운 감자가 된 지 5년이 채 안 된 ‘파이어니어링(Pioneering)’에 머물러 있다고 지적한다. 실제로 각 현장에서는 여전히 수작업과 낮은 공간 효율의 딜레마를 안고 있다. 이 가운데 글로벌 업계는 물류창고 자동화의 근본적인 패러다임을 바꾸는 솔루션을 제시하는 양상이다. 이들 기업은 로봇 기술을 통해 물류 공간을 평면이 아닌 3차원(3D)으로 재정의한다. 또한 기존에 고질적인 병목 현상과 높은 운영 비용의 문제를 해결하겠다고 의지를 다지는 중이다. 프랑스 소재 창고 자동화 솔루션 업체 엑소텍의 류 타테와키(Ryu Tatewaki) 아시아태평양 지역 대표는 “미국·유럽 등에서는 자동화 전환이 많이 이뤄져 이미 상용화 단계”라며 타 지역과 한국 시장과의 자동화 수준 격차를 진단했다. 그러면서 “한국은 기존 대비 자동화 설비가 많은 현장에 도입됐지만, 로봇 기반의 자동화 기술 도입은 상대적으로 더디게 이어지고 있다”고 덧붙였다. 류 대표는 현시점이 중요한 골든타임이라고 강조하며, "로봇 자동화 도입
로봇은 영원히 ‘고가 장비·기술’이어야 할까? 글로벌 금융서비스 업체 모건스탠리(Morgan Stanley) 보고서에 따르면, 지난해 기준 최고급 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)의 가격은 약 20만 달러(약 2억8000만 원)에 달했다. 이러한 고가의 구성은 휴머노이드에만 국한되지 않는다. 산업용 로봇 또한 시스템통합(SI), 프로그래밍, 컨설팅 비용 등을 포함하면 최종 도입 가격이 대당 최소 5000만 원에서 1억5000만 원 수준인 것으로 알려졌다. 자율주행로봇(AMR) 분야 역시 이러한 높은 가격 장벽에 직면해 있다. 업계는 단순 하드웨어 가격 외에 현장 지도화(Mapping)과 SI 비용까지 포함하면 초기 투자 비용이 상당하다고 토로한다. 이는 소규모 현장일 수록 더욱 심화되는 양상이고, 결국 로봇 도입을 망설이게 하는 핵심 요인이다. 현장에서는 로봇이 여전히 실험실이나 공장 깊숙한 곳에 머무는 핵심 이유로 이 가격 장벽을 꼽고 있다. 미국 범용 휴머노이드 로봇 기술 업체 1X테크놀로지스의 베른트 뵈니히(Bernt Øivind Børnich) 최고경영책임자(CEO)는 “휴머노이드는 오랫동안 연구실에서만 만날 수 있었다”며 그동안의 제한적
새벽의 공장에서 시작된 변화 새벽 5시 20분, 경남 김해의 한 산업단지. 아직 어둠이 짙게 깔린 공장 지붕 위로 희미한 불빛이 새어 나온다. 용접기의 불꽃이 간헐적으로 번쩍이며, 기계의 숨결 같은 진동이 콘크리트 바닥을 울린다. 공장 안에서 작업복을 입은 김재수 공장장이 태블릿을 손에 쥔 채 설비 앞을 천천히 걸었다. 화면 속 숫자들이 깜박였다. “어제보다 전력 소모 2.8% 감소.” 그는 미소를 지었다. 이 공장은 자동차 금속부품을 생산하는 Y사, 직원 120명 남짓의 중소 제조업체다. 30년간 똑같은 방식으로 프레스를 돌리고, 용접을 하고, 납품을 해왔다. 그런데 2024년 말, 독일 완성차 OEM으로부터 받은 한 통의 메일이 회사를 흔들었다. “2025년부터 EcoVadis 실버 등급 이상 협력사와만 거래를 지속합니다.” 그 한 문장이 공장의 공기를 바꾸었다. “EcoVadis가 뭐냐”는 질문이 사무실마다 오갔고, ‘데이터’라는 단어가 낯설던 현장에 새로운 단어들이 들어왔다. ‘에너지 측정’, ‘탄소 배출량’, ‘윤리적 공급망’, ‘지속가능 조달’. 누구도 ESG를 제대로 이해하지 못했지만, 한 가지는 분명했다. 신뢰를 숫자로 보여줘야 거래가 유지된다
LLM에서 LLL로: 도구를 넘어 동료가 된 AI 챗GPT가 등장한 지 불과 2년여. 우리는 이미 LLM(Large Language Model)을 넘어 LLL(Large Long-context Language model) 시대를 맞이했다. 수백만 토큰을 처리하는 AI는 이제 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어섰다. 프로젝트 전체 맥락을 이해하고, 복잡한 업무를 분석하며, 능동적으로 작업을 수행하는 ‘AI 에이전트’로 진화하고 있다. 문제는 기술이 아니라 우리 자신이다. 많은 기업과 개인이 여전히 AI를 “더 똑똑한 검색엔진” 정도로 인식하며, “어떻게 프롬프트를 잘 쓸까”에만 집중한다. 하지만 AI 에이전트가 업무의 핵심으로 자리 잡는 지금, 정작 필요한 것은 테크놀로지 트랜스포메이션이 아닌 ‘휴먼 트랜스포메이션’이다. 실행자에서 판단자로: 역할의 재정의 과거 업무의 가치는 ‘얼마나 많이, 빠르게 처리하는가’에 있었다. 보고서 작성, 데이터 분석, 코드 구현 같은 실행 능력이 곧 경쟁력이었다. 그러나 AI 에이전트가 이러한 실행 업무를 초 단위로 처리하는 시대에, 사람의 가치는 어디에 있을까? 답은 명확하다. ‘무엇을 할 것인가’를 결정하는 판단력, ‘왜 하는
‘기후 위기’와 ‘지속가능성’은 더 이상 먼 미래의 담론이 아니다. 한국 정부는 2025년을 기점으로 ESG(환경·사회·지배구조) 정보를 기업에 공개하도록 제도를 정비할 계획이며, 2035년 국가 온실가스 감축 목표(2035 NDC)는 한반도 산업사회 전체의 구조 전환을 요구하고 있다. 이제 특히 내수 중심의 중소기업에게 ESG 진단과 평가 참여는 미룰 수 없는 절체절명의 과제가 되었다. 그러나 산업현장에서 만난 중소기업, 그 중에서 내수형 중소기업 CEO들의 ESG 상황 인식은 현실과 거리가 멀다. 알고는 있지만 급박한 경영 현실이 우선되기 때문이다. 2035년 정부의 탄소 감축 목표: 넷제로 여정의 중간 지점 환경부는 2035년까지의 국가 온실가스 감축 목표(NDC)를 2018년 배출량 대비 감축률 기준으로 48%, 53%, 61%, 65~67% 안을 복수로 제시하였다. 이에 따라 전력 부문에서는 2018년 대비 68~79% 감축 수준의 시나리오도 제시되었다. 정부는 9~10월 중 국민 의견을 수렴한 뒤, 11월 중 최종안을 유엔(UNFCCC)에 제출할 계획이다. 산업계의 감축 비중은 다소 보수적 수준으로 설정되고 있다. 산업 부문 NDC 안에서는 201
이번 연재는 공통산업프로토콜(CIP, Common Industrial Protocol)의 활성화 과정에서 블루투스 기술을 응용하여, 이더넷 통신의 신뢰성을 확보하고 사용 편의성을 높이는 동시에, 저비용의 무선통신 방식으로서 블루투스가 산업 현장에서 얼마나 보편적으로 활용될 수 있는지를 보여주기 위한 것이다. 이 시리즈를 통해 블루투스가 산업용 네트워크 환경에서 범용성을 갖춘 통신 기술로 어떻게 적용될 수 있는지, 그리고 산업계에 어떤 새로운 가능성을 제시할 수 있는지를 세 차례에 걸쳐 소개할 예정이다. 무선 통신 기술은 이미 일상생활에서 널리 활용되고 있으며, 다양한 매체를 통해 산업 자동화 분야에도 점차 도입되고 있다. 이러한 무선 기술 중 블루투스는 신뢰성, 보편적 채택, 사용 용이성, 저비용 등의 이유로 소비자 시장에서 높은 평가를 받는 기술이다. 블루투스는 사물인터넷(IoT)의 핵심 통신 기술 중 하나이며, 산업용 사물인터넷(IIoT)의 도입이 확대됨에 따라 산업 자동화 생태계 내에서도 중요한 통신 수단으로 그 영역을 넓혀가고 있다. 이 글은 블루투스를 산업용 환경에서 CIP(공통 산업 프로토콜, Common Industrial Protocol) 통신
최근 다양한 격변에 접어든 글로벌 제조업은 전례 없는 디지털 전환(DX) 및 인공지능 전환(AX)의 풍파 속에 있다. 세계경제포럼(WEF) 등 주요 기관들은 제조업이 효율성·품질·지속가능성의 세 가지 목표를 동시에 달성해야 하는 절체절명의 과제에 직면했다고 분석한다. 특히 글로벌 산업조사기관 포레스터와 글로벌 정밀 측정 및 자율제조 기술 업체 헥사곤이 공동으로 진행한 ‘2025 첨단 제조 보고서’에 이 같은 내용이 담겨있다. 여기에 따르면, 현재 전 세계 제조업 리더의 71%가 조직 혁신을 위한 핵심 중 하나로, 가상 환경 기술인 ‘디지털 트윈’을 꼽을 정도로 이러한 차세대 기술이 미래 성장의 필수 요소로 자리 잡았다. 그러나 같은 보고서는 현실을 명확하게 제시한다. 디지털 트윈 도입 프로젝트의 90% 이상이 불충분한 데이터 수집 문제로 어려움을 겪는다는 것이다. 이 '데이터 허들'을 극복해야만 진정한 혁신이 가능하다는 분석으로 풀이된다. 이처럼 많은 기업이 데이터 활용에 애로사항이 있고, 특히 헥사곤은 “이 가운데 제조업체의 97%가 데이터를 어떻게 활용해야 하는지 고민하고 있다”고 공식적으로 발표하며 이 이슈를 전파했다. 이러한 과제는 제조 현장의 난제로
공급 과잉·성장 정체의 늪에서 바코드 산업을 구할 해법은 “고객 중심 시스템 전환’과 ‘산업 간 콜라보’” 창립 30주년을 맞은 티비에스(TBS)는 한국 자동인식 산업의 성장과 함께한 기업이다. 바코드 시장이 태동하던 시절, 윤영수 대표는 대한통운과 함께 국내 최초 홈쇼핑 익일배송 시스템을 실현하며 물류 혁신의 기틀을 마련했고, 오직 바코드 한 분야에 집중해 ‘원스톱 바코드 솔루션’ 기업으로 자리매김했다. 스캐너 시장 확장 기회를 의리로 포기했던 아쉬움도 있었지만, 그는 협업과 융합을 통해 새로운 도약을 준비 중이다. “앞으로는 시스템 중심의 서비스로 고객 니즈를 해석하고, 산업 간 콜라보를 통해 새로운 패러다임을 열어야 한다”는 윤영수 대표의 말처럼, TBS는 역시 차세대 자동인식 생태계의 주역이 되기 위한 다음 30년을 시작하고 있다. Q. 티비에스(TBS) 30주년을 축하합니다. 창립 초기부터 지금까지 수많은 도전과 성취가 있었을 텐데, 대표님 개인적으로 가장 뿌듯하거나 전환점이 된 순간은 언제였습니까? A. TBS의 30년을 되돌아보면 수많은 도전이 있었지만, 가장 뿌듯했던 순간은 2007년 대한통운과 함께 홈쇼핑 익일배송 시스템을 성공적으로 구축했을
국내 기업들이 직면한 경영 환경은 어느 때보다 복잡하다. 인건비 상승, 숙련 인력 부족, 글로벌 경쟁 심화로 인해 많은 기업이 생산성과 효율성을 동시에 확보해야 하는 압박을 받고 있다. 하지만 여전히 상당수 기업은 레거시 시스템과 인력 중심의 운영에 머물러 있어 투자 대비 효과(ROI)를 극대화하는 데 어려움을 겪고 있다. 이러한 상황에서 AI Agent 자동화 플랫폼은 기업 혁신의 핵심 인프라로 주목받고 있다. AI Agent 자동화 플랫폼은 단순 반복 업무를 처리하는 기존 RPA(로보틱 프로세스 자동화)를 뛰어넘는다. 대규모 언어모델(LLM), RAG(Retrieval-Augmented Generation), API 연계, 워크플로우 오케스트레이션을 결합해 복잡한 비즈니스 프로세스를 스스로 이해하고 실행한다. 기존의 RPA가 정해진 규칙에 따라 단순 작업을 반복한다면, AI Agent는 데이터를 해석하고 상황에 맞게 의사결정을 보조하는 지능형 자동화를 제공한다. ROI 측면에서 효과는 분명하다. 첫째, 비용 절감이다. IT 헬프데스크, 고객 문의 처리, 데이터 보고서 작성 등 반복적이고 단순한 업무는 AI Agent가 대체할 수 있다. 이를 통해 인력 자
글로벌 공급망에 참여하는 기업이라면 에코바디스(EcoVadis) 평가라는 이름을 한 번쯤은 들어봤을 것이다. 에코바디스는 RBA와 SMETA 등과 함께 전 세계에서 가장 널리 쓰이고 있는 공급망 지속가능성 평가 중 하나로, 다국적 기업과 거래하기 위한 필수 관문으로 자리 잡아가고 있다. 2007년 프랑스에서 설립된 에코바디스는 현재 180여 개국에서 13만 개 이상의 기업을 평가해 왔다. 국내에서도 최근 몇 년 사이 해외 고객사로부터 “에코바디스 평가 결과를 제출해 달라”는 요구가 늘고 있어, 대기업뿐만 아니라 중견, 중소기업까지 관심을 가지는 추세다. 에코바디스 평가, 왜 중요한가? 글로벌 공급망은 단순히 가격과 품질만으로 유지되지 않는다. 환경, 인권, 윤리, 공급망 관리 등 기업의 지속가능성이 거래 조건으로 작동하고 있다. 이때 주로 쓰이는 도구가 바로 에코바디스(EcoVadis) 평가와 같은 외부 ESG 평가 플랫폼이다. 한 번 평가를 받으면 다수의 고객사와 결과를 공유할 수 있어, 기업 입장에서는 중복 평가를 피하고 글로벌 신뢰도를 확보하는 장점이 있다. 평가 방식과 구조 에코바디스 평가는 기업의 산업, 규모를 고려해 평가 문항이 맞춤형으로 설계된다
전 세계가 휴머노이드 로봇 경쟁에 불이 붙었다. 엔비디아·테슬라·오픈AI 등 빅테크 기업들이 주도하는 이 전쟁은 수조 원의 자금이 투입되며 로봇의 두뇌를 상상 이상의 속도로 발전시켰다. 이 시점에서의 로봇은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 강화 학습, 온디바이스 AI 등 차세대 기술과 융합돼 고도화를 예고하고 있다. 이 같은 기술은 등에 업은 차세대 로봇은 인간의 언어를 이해하고 세상을 인식하는 수준에 이를 것으로 전망된다. 하지만 이들에게는 여전히 풀지 못한 숙제가 남아 있었다. 바로 현실 세계와의 소통, 즉 ‘상호작용’이다. 기존 로봇들은 충돌 회피에 집중했고, 뻣뻣한 관절과 둔탁한 움직임은 인간의 섬세한 접촉와 힘을 감지하지 못하는 한계를 보였다. ‘알아보는’ 눈은 가졌지만, ‘느끼는’ 손이 없었던 것이다. 깨지기 쉬운 날달걀을 쥐거나, 100g의 미세한 힘을 구분하는 감각은 인공지능(AI)과 소프트웨어의 발전만으로는 해결할 수 없는 영역이었다. 이러한 로봇의 물리적 한계는 AI의 다음 퀀텀 점프를 가로막는 병목으로 작용했다. AI 기술이 고도화되는 것에 발맞춰, 현실 세계를 다루는 하드웨어 기술도 함께 진화해야 한다는 교훈을 남겼다. 이른바 ‘모라벡의 역
그동안 로봇은 정해진 위치에 갇힌 채 맹목적으로 팔(Arm)을 흔들었다. 거대하고 무거운 몸으로 오직 한 가지 작업만을 반복하며 생산성을 책임지는 ‘고정된 노동자’였다. 하지만 이제 로봇은 더 이상 제자리에 머무르지 않는다. 공장 바닥을 자유롭게 누비고, 사람처럼 스스로 판단하며, 환경에 적응하는 ‘지능형 파트너’로 진화하고 있다. 이 거대한 패러다임 전환의 중심에는 바로 ‘모바일 매니퓰레이터’라는 혁신적인 폼팩터가 있다. 이는 정밀한 작업을 수행하는 협동 로봇(코봇)과 자율적으로 이동하는 자율주행로봇(AMR)이 결합된, 그야말로 ‘움직이는 지능’이다. 과거에는 생산 라인 전체를 갈아엎어야만 가능했던 혁신이 이제는 로봇 한 대의 도입만으로 완성되는 것이다. 로봇은 더 이상 정해진 경로를 따라 부품을 옮기는 단순한 운송 수단에서 벗어날 것으로 예측된다. 스스로 최적의 동선을 파악하고, 돌발 상황에 대응하며, 작업 위치를 유연하게 재배치하는 자율형 비즈니스 자산으로 진화하는 것이다. 이는 제조업 현장의 고질적인 비효율성을 근본적으로 해결하고, 로봇이 곧 기업의 핵심 경쟁력이 되는 새로운 시대를 열고 있다. 특히 제조업에서는 스마트팩토리를 넘어, 로봇이 스스로 판
전자부품 유통 업체 제니스일렉트로닉스는 지난 2018년부터 시장에 도전장을 내밀었다. 김태우 제니스일렉트로닉스 대표에 따르면, 창업 1년 만인 2019년 7억 원, 이듬해 1 6억 원의 매출을 기록했다. 이어 지난 2022년에는 108억 원의 매출을 달성하며, 매출 100억의 벽을 깼다. 제니스일렉트로닉스은 기존 비즈니스인 단순 부품 유통에 그치지 않고, 각 고객사가 요구하는 부품 조달에 집중했다. 연이어 전자부품 생산·조립까지 영역을 확장하며 ‘올턴키(All-Turnkey) 원스톱 서비스’ 업체로 성장했다. 또한 공기청정기 관련 부품, 후방 카메라 블랙박스 등 다양한 전자제품의 회로기판(PCB)을 직접 개발·생산하는 맞춤형 서비스는 이미 많은 기업들로부터 호평을 받고 있다. 김태우 대표는 “이를 통해 고객사들이 자체 생산 라인을 구축하는 데 드는 막대한 시간과 비용을 절약하도록 도왔다”고 말했다. 그러면서 “고객사가 특정 제품 개발을 의뢰하면, 그에 맞는 부품을 수배하고 PCB를 따로 설계해 완제품 보드까지 생산해 제공한다”며 “이는 관련 조직 체계를 갖추기 어려운 각 중소기업에 커다란 이점으로 작용한다”고 강조했다. 여기서 김 대표는 비용 절감의 구체적인
상호명(명칭) : ㈜첨단 | 등록번호 : 서울,아54000 | 등록일자 : 2021년 11월 1일 | 제호 : 오토메이션월드 | 발행인 : 이종춘 | 편집인 : 임근난 |
본점 : 서울시 마포구 양화로 127, 3층, 지점 : 경기도 파주시 심학산로 10, 3층 | 발행일자 : 2021년 00월00일 | 청소년보호책임자 : 김유활 | 대표이사 : 이준원 |
사업자등록번호 : 118-81-03520 | 전화 : 02-3142-4151 | 팩스 : 02-338-3453 | 통신판매번호 : 제 2013-서울마포-1032호
copyright(c)오토메이션월드 all right reserved
UPDATE: 2025년 12월 02일 15시 18분
/pdf.png)
/smartmap_2_01.png)
/smartmap_2_04.png)
/smartmap_2_big_04.jpg)
/smartmap_2_05.png)
/smartmap_2_big_05.jpg)
/smartmap_2_08.png)
/smartmap_2_big_09.jpg)
/smartmap_2_09_2.png)
/smartmap_2_big_10_2.jpg)
/smartmap_2_11_2.png)
/smartmap_2_big_12_2.jpg)
/smartmap_2_02.png)
/smartmap_2_03.png)
/smartmap_2_06.png)
/smartmap_2_big_07.jpg)
/smartmap_2_07.png)
/smartmap_2_big_08.jpg)
/smartmap_2_12.png)
/smartmap_2_big_13.jpg)
/smartmap_2_13.png)
/smartmap_2_big_14.jpg)
/smartmap_2_14.png)
/smartmap_2_big_15.jpg)
/smartmap_2_15.png)
/smartmap_2_big_16.jpg)
/smartmap_2_16.png)
/smartmap_2_big_17.jpg)
/smartmap_2_17_2.png)
/smartmap_2_big_18_2.jpg)
/smartmap_2_18_2.png)
/smartmap_2_big_19_2.jpg)
/smartmap_2_19._2.png)
/smartmap_2_big_20_2.jpg)
/smartmap_2_20.png)
/smartmap_2_big_21.jpg)
/smartmap_2_21.png)
/smartmap_2_22.png)
/smartmap_2_23.png)
/smartmap_2_24.png)
/smartmap_2_25.png)
/smartmap_2_26.png)
/smartmap_2_27.jpg)