시장조사기관 인터랙트 애널리시스의 보고서에 따르면, 글로벌 협동로봇 시장은 2028년까지 연평균 20%의 성장률을 기록할 것으로 보인다. 협동로봇의 무게, 가격, 성능 등의 지속적 개선은 글로벌 인력난과 고령화 같은 산업 이슈를 해결하는 데 중요한 역할을 한다. 특히, 유니버설로봇은 업계 표준화와 기술 고도화를 통해 시장 리더십을 유지하며, UR 시리즈로 지속적인 세대교체를 이루어냈다. 국내외 다양한 산업에서 도입 사례가 증가하는 가운데, 협동로봇 생태계와 기술 협력이 향후 시장 성장의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 인력난과 안전 문제에 대응할 수 있는 유니버설로봇의 전략과 앞으로의 로드맵을 유니버설로봇 코리아 이내형 대표에게 들어봤다. 로봇이 인간의 영역에 파고든 지 약 반세기가 지났다. 이 변화의 시발점이 된 것은 바로 ‘산업용 로봇’이다. 산업용 로봇은 단순 반복 작업에서 인간을 대체하며, 여러 차례의 산업혁명을 경험했다. 특히, 소품종 대량생산 체제의 핵심으로 인식되며 제조업에서 다양한 레퍼런스를 축적해 왔다. 이러한 흐름은 약 10여 년 전부터 점차 변화하기 시작했다. 로봇의 활동 무대가 점차 확장되면서 촉발된 현상인데, 이 시점부터 로봇은 물류, 서
최근 잇따른 화재 사고로 인해 전기 설비의 안전성이 다시 한 번 주목받고 있다. 특히 산업 현장에서의 배전반 화재는 초기 대응이 어려워 전소로 이어지는 경우가 많다. 이러한 가운데, 슈나이더 일렉트릭은 혁신적인 예지보전 솔루션을 통해 전기 설비 화재 예방의 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 조용준 슈나이더 일렉트릭 코리아(이하 슈나이더) 파워프로덕트 사업부팀장은 배전반의 구조적 취약점과 유지관리의 중요성을 강조하며, 디지털 기술을 활용한 화재 예방 방안을 소개했다. 이번 인터뷰에서는 슈나이더가 제안하는 디지털 전환 기반 화재 관리 솔루션과 그 실효성을 살펴본다. 최근 발생한 각종 화재 사례로 인해 국민적 관심이 뜨겁다. 지난 6월 경기도 화성 소재 배터리 공장에서 23명의 희생자를 낸 화재 참사부터, 8월 인천 청라지구 아파트 지하주차장에서 발생한 전기자동차 폭발 사고까지 다양한 화재 사고가 여러 매체를 통해 언급되고 있다. 한국전력공사에 따르면, 지난해 화재 건수는 총 3만 8,857건이며, 이 중 전기적 문제로 발생한 화재는 약 22.8%에 해당하는 8,871건으로 나타났다. 이 화재 사고로 인한 피해액은 1,823억 원에 달하며, 그중 원인을 파악하지
토탈 생산 물류 솔루션 ‘파이’의 출시와 함께 본격적으로 스마트팩토리 중심의 국내 물류 엔지니어링 시장 공략 강화에 나선 한국네트웍스. 한국네트웍스는 WMS와 MES, 물류 자동화 솔루션을 통해 물류 IT시장을 선도하고 있다. 특히 강점인 WMS는 마켓 리더 역할을 하며, 20년 이상의 노하우와 기술력을 바탕으로 표준화된 솔루션을 제공하며 지속적으로 업그레이드 하고 있다. 기존 물류업계에서 확보하고 있는 물류 솔루션 시장에서의 입지를 넘어 궁극적으로 한국네트웍스는 물류의 시작부터 끝까지, 원스톱으로 처리할 수 있는 토탈 생산 물류 서비스 제공업체로 나아가고자 한다. 그리고 직접 파이의 시작을 최전선에서 만들어 낸 한국네트웍스의 노형석 물류솔루션팀 팀장과 이종협 솔루션랩 팀장은 파이의 출시가 한국네트웍스의 물류 솔루션 제품군의 다양성 확보를 위한 시작이라고 말한다. 다양한 고객의 새로운 선택지 될 파이 시리즈 이번에 출시된 파이 시리즈는 한국네트웍스의 다양한 제품군 중 하나다. 노형석 팀장은 “이번 WMS(창고 관리 시스템) 솔루션은 기존 솔루션을 고도화한 ‘air-WMS 4.0’과 더불어 기술적으로 다양성을 확보해 기존 고객의 요구사항을 반영한 제품군을 보유
산업에서는 정밀한 경영 전략을 수립하기 위해 다양한 AI 솔루션을 도입하고 있다. 대표적으로 활용되는 사례가 시장 수요 예측이다. AI 기반 수요 예측은 재고 관리와 공급망 최적화를 혁신적으로 개선하고 있다. AI는 날씨 데이터, 소셜 미디어 트렌드, 실시간 소비자 행동 분석 등 다양한 데이터를 통합해 정확성을 높이고 있다. 이에 임팩티브AI는 수요 예측 분야에서 눈에 띄는 성과를 보이고 있다. 임팩티브 정두희 대표는 AI를 활용한 수요 예측 기술이 기업의 수익성을 극대화하고, 경쟁력을 강화하는 필수 요소라고 강조했다. 불확실한 수요 예측, AI로 잡아내다 AI를 활용한 수요 예측은 최근 몇 년 동안 많은 산업 분야에서 중요한 전략적 도구로 자리 잡았다. AI는 빅데이터 분석과 패턴 파악을 거쳐 수요를 예측한다. AI는 빅데이터를 분석함으로써 시장 동향, 소비자 행동, 경제 지표 등 다양한 데이터 소스에서 얻은 정보를 종합해 정확한 예측을 제공한다. 이와 함께 기계 학습 알고리즘을 사용해 데이터에서 패턴을 학습하고, 이러한 패턴으로 미래 수요 변화를 예측한다. 이를 통해 기업은 효과적인 재고 관리와 최적의 자원 배분을 달성하게 된다. 한 예로, 시계열 분석은
자동차 제조업에서 용접 품질 검사는 안전성과 성능을 좌우하는 핵심 요소다. 기존 비파괴 검사 방식의 한계를 극복하기 위해 박영도 동의대학교 신소재공학과 교수는 3D 스캐닝 기술을 기반으로 한 혁신적 품질 검사 솔루션을 제시했다. 이 기술은 용접부의 외관뿐 아니라 내부 품질까지 정밀하게 확인할 수 있어 더욱 신뢰성 있는 검사 결과를 제공한다. 또한 머신러닝을 통해 데이터 분석을 고도화하고, 검사 속도를 혁신적으로 개선함으로써 제조 공정의 효율성을 극대화했다. 박영도 교수가 점치는 용접 품질검사의 미래상을 들어봤다. 용접(Welding)은 서로 다른 두 개의 금속 및 비금속을 접합하여 새로운 가치를 부여하는 공정이다. 별도의 용가재를 열로 녹여 소재를 잇는 ‘경납땜(Brazing)’이 용접의 기원으로 알려져 있다. 이어 방전 현상을 이용해 아크열을 발생시켜 용가재를 용융해 소재를 용접하는 공법인 이른바 ‘아크 용접(Arc Welding)’이 등장했고, 아크 용접에서 소모성 용가재를 활용한 가스메탈아크용접(Gas Metal Arc Welding) 등이 근현대를 대표하는 용접 방식이다. 이때 기본적으로 금속 소재가 용접 공정에 주로 활용되지만, 기술이 발전하면서 플
Q. 하이크로봇에 대한 소개를 부탁드립니다. A. 하이크로봇은 머신 비전 및 모바일 로봇에 특화된 글로벌 제품, 솔루션 기업입니다. IoT, 스마트 물류, 스마트 제조 등을 중심으로 FA 산업이나 및 물류산업 고객에게 서비스를 제공하며, HIK 기술을 기반으로 스마트 제조 공정을 지속적으로 추진 및 선도하고 있습니다. Q. 현재 전개하고 있는 핵심 비즈니스와 솔루션은 무엇입니까. A. 하이크로봇의 비즈니스는 크게 AMR과 머신 비전, 두 가지로 나눌 수 있습니다. 이 중 머신비전 솔루션은 제조 분야의 품질검사부터 반도체 및 전자산업 분야에서의 고급 진단에 이르기까지 광범위하게 활용되고 있습니다. 특히 최근에는 EV 배터리를 포함한 전기차 시장과 AI와 관련한 반도체 시장이 주요 시장으로 급부상하고 있는데요. 이에 대비하기 위해 한국 시장을 타겟으로 EV 특화 애플리케이션 솔루션 및 영업팀을 운영하고 있고 반도체 산업의 전체 밸류체인에 속한 기업들과 협업하기 위한 노력도 이어가고 있습니다. Q. 하이크로봇의 솔루션을 통해 고객사는 어떤 효용과 가치를 얻을 수 있습니까. A. 최근 들어 점차적으로 고객사는 원가 절감을 주요 요구사항으로 강조하고 있습니다. 하이크
Q. 메크마인드에 대한 소개를 부탁드립니다. A. Mech-Mind Robotics는 전 세계 AI+산업용 로봇 분야에서 높은 기술력을 바탕으로 혁신을 지속하고 있는 글로벌 기업입니다. 첨단 센서, 인식, 계획 기술을 통해 산업용 로봇을 더욱 스마트하게 만드는 것을 목표로 하고 있으며 광·기계·전기 핵심 부품, 이미지 알고리즘, 시각 인식 알고리즘, 인공지능 알고리즘, 로봇 알고리즘, 산업 소프트웨어 등 핵심 기술에서 지식을 보유하고 있습니다. Q. 현재 전개하고 있는 핵심 비즈니스와 솔루션은 무엇입니까. A. 메크마인드는 3D 인식과 시각 및 로봇 알고리즘, 로봇 소프트웨어, 산업용 응용 프로그램 분야에서 확보하고 있는 전문적 지식과 기술력을 통해 솔루션을 활용하는 고객들에게 더 높은 품질의 솔루션을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 메크마인드의 머신비전 소프트웨어 ‘Mech-Vision’은 완전한 그래픽 인터페이스로 별도의 코드작성 없이도 디코딩, 스택 및 언스택, 접착·스프레이, 정확한 위치 조정, 검사·측정 등 고급 머신 비전 응용 프로그램을 완료할 수 있습니다. 이에 더해 로봇 프로그래밍 소프트웨어 ‘Mech-Viz’는 비주얼 시스템을 기반으로 프
공장자동화(Factory Automation) 영역은 스마트 팩토리의 등장으로 혁신적인 스탭업을 경험했다. 이러한 레퍼런스는 데이터를 기반으로 한 ‘디지털 전환(DX)’이 핵심 기반으로 작용한 결과다. 이 가운데 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’가 제조 산업의 트렌드로 급부상했다. 자율제조는 생산·제조 전주기에 걸쳐 구축되는 자동·무인·자율화 인프라로, 시스템 내 모든 요소가 연결돼 새로운 제조 인사이트를 제시할 전망이다. 자율제조는 제조업의 최종 종착지로 기대 받는 만큼 수많은 차세대 첨단 기술이 이식된다. 특히 자율제조 시스템을 구축·구동·관리하는 과정에서 중심축 역할을 하는 기술이 바로 인공지능(AI)이 될 것으로 분석된다. AI 기술은 공장의 자동·무인화를 실현하는 데 기여하고, 비정형적인 공정을 구현하고 이슈를 해결하는 데 핵심으로 활용된다. 예컨대 설비 이상·고장을 분석·예측하는 ‘예지보전’을 수행해 다운타임 저감과 생산성 극대화를 노리거나, 공정을 실시간으로 모니터링해 이슈에 대한 피해를 최소화하는 등으로 AI가 제조 산업에서 활약하고 있다. 이러한 AI의 특성을 통해 공장의 완전한 자율화가 가능할 것이라는 예측이 급증하
현재 국내 기업들은 대기업뿐만 아니라 중견기업, 심지어 스타트업에 이르기까지 글로벌 시장의 문을 두드리고 있다. 가장 우선적으로 타깃이 되는 시장은 일본과 중국이다. 특히, 한류 열풍이 불고 있는 일본은 새로운 기회의 땅으로 주목받고 있다. 이에 일본 시장에 진출하려는 국내 기업들을 돕기 위해 전시 전문업체 RX Japan이 최근 관련 세미나를 국내에서 개최하여 큰 관심을 받았다. 이번 세미나에서는 제조, IT, 코스메틱, 소비재 등 다양한 분야에 걸쳐 일본 시장 진출을 위한 팁을 공유하고 일대일로 개별 상담회까지 진행했다. 일본 시장에 도전하고자 하는 국내 기업들이 준비하고 고려해야 할 사항과 RX Japan만이 제공할 수 있는 특별한 노하우 등을 타케시 후지와라 RX Japan Executive Director와의 인터뷰를 통해 들어봤다. Q. 일본 진출을 고민하는 국내 기업들을 대상으로 한 이번 세미나에 대해 설명해 주신다면. A. RX Japan은 올해 하반기와 내년 상반기에 걸쳐 다양한 분야를 다루는 전시회 개최를 앞두고 있다. 이번 세미나는 일본 시장의 특성과 효과적인 진출 방법 등을 직접 설명할 수 있는 기회였다. Q. 지난해에 이어 두 번째로
모션제어(Motion Control)는 각종 기계 장비의 움직임을 관장하는 시스템의 뼈대다. 여러 차례의 산업혁명 이후 설비를 자동화하는 데 중추적인 역할을 수행했다. 특히 제조 산업이 고도화되고, 스마트 팩토리 체제로 전환되면서 기술적 진가가 거듭 발휘됐다. 기본적으로 모션제어는 다양한 형태의 기계설비에 탑재된 모터를 통합·동기화하는 것부터 동작 관련 계획 및 신호를 공유하는 부분까지 설비 움직임과 관련한 전체적인 부분을 담당한다. 이 과정에서 모터 제어, HMI(Human Machine Interface), PLC(Programmable Logic Controller), 인코더, 디코더 등과 함께 활용되기 때문에 높은 수준의 기술력·범용성을 갖춰야 한다. 모션제어 기술은 최근 제조업의 궁극적 목표로 평가받는 자율제조(Autonomous Manufacturing) 환경에서도 핵심 역할을 수행할 것으로 기대받는다. 이는 자율제조 시스템의 핵심요소인 로봇에도 필수로 적용되기 때문에 예측 가능한 전망이다. 이처럼 미래 잠재력이 있는 모션제어 시장은 그동안 축적된 레퍼런스를 바탕으로, 오는 2029년까지 약 220억 달러(약 30조 원) 규모로의 성장이 예상된다.
전 세계적인 기후변화와 이상 기온으로 지구는 나날이 뜨거워지고 있다. 동시에 산업도 기술 발전을 통해 절대적인 온도를 높이고 있다. 인더스트리 4.0 시대의 도래로 디지털 전환(DX), 인공지능(AI), 디지털 트윈(Digital Twin) 등 차세대 기술의 기반이 되는 ‘데이터’의 중요성이 증대된 데 따른 결과다. 각 기업은 데이터를 효율적으로 수용, 관리, 활용하기 위한 수단으로 데이터센터(Data Centre)를 구상했다. 데이터센터는 등장 초기에는 ‘데이터 농장’ 혹은 ‘데이터 호텔’로 불리며 데이터의 보고로 인식됐다. 이후 파편화된 데이터를 한데 모은 ‘빅데이터 시대’가 도래하면서 데이터센터의 역할과 중요성은 날로 커졌다. 데이터센터는 산업을 가동하는 주요한 핵심 인프라로 활약 중이며, 세계 각지에는 다양한 형태의 데이터센터가 구축되고 운영되고 있다. 데이터센터를 비롯한 ‘핫’한 산업에 추가적인 열풍을 불어넣는 영역이 있다. 스마트시티는 말 그대로 지능화된 인프라를 갖춘 도시 개념으로, 차세대 정보통신기술(ICT) 기반으로 도시 내 모든 요소를 연결하여 기존의 도시 문제를 해결하는 것을 목적으로 한다. 이를 구축하고 관리하는 과정에서도 데이터는 필수
공장 및 플랜트가 연중 쉬지 않고 가동되는 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’ 체제 개막이 본격화됐다. 자율제조는 4차 산업혁명 도래와 함께 주목받은 ‘공장 자동화’, ‘스마트 팩토리(Smart Factory)’에서 퀀텀점프한 개념으로, 제조 환경의 ‘최종 진화형’으로서 제조 산업 내 뜨거운 감자다. 이 시스템은 공장 스스로 판단해 각종 이슈·변수에 대응하면서도 관리자의 의사결정 또한 지원함에 따라, 전 세계적으로 불어닥친 인력난에 맞서는 카드로 급부상하고 있다. 인공지능(AI)·로봇·디지털 트윈·빅데이터·증강현실(AR)·확장현실(XR)·빅데이터 등 디지털 전환(DX)에 필요한 핵심 기술을 기본적으로 내재화할 것으로 전망돼 그 가치는 날로 배가되는 중이다. 자율제조는 현장 내 모든 요소가 동기화되고 상호작용하는 ‘연결성(Connectivity)’이 근간이기 때문에 한층 정밀하고 높은 차원의 기술적 면모를 요구한다. 특히 ‘마수걸이 공정’, ‘정밀 공정의 꽃’으로 인식되는 제품설계 프로세스에는 시뮬레이션을 담당하는 '전산응용해석(Computer Aided Engineering 이하 CAE)' 기술이 필수로 활용되는데, 자율제조 체제에서는
‘신냉전’으로 평가받는 미·중 패권 경쟁이 심화되면서 분야를 막론한 각 산업은 여러가지 선택지를 부여받았다. 기업 입장에서는 자신의 가치와 비전을 실현하기 위한 의사결정을 해야 하는 경우도 있다. 또는 시국에 맞춰 로드맵을 수정하기도 한다. 또 인력난, 탈탄소 트렌드, 공급망 위기 등 각종 글로벌 이슈도 전 세계 정세를 변동시키고 있다. 이에 안정적이고 지속 가능한 시장을 찾고, 그 시장에서 생존하기 위한 전략을 구상·실현하는 것이 각국 혹은 기업의 필수 요소로 인식되고 있다. 그 청사진에 적용될 핵심 중 하나가 바로 그 시장의 ‘표준’을 소화하는 것이다. 세계 시장 및 산업을 이끄는 이른바 ‘선도국’은 각자의 시장에 맞는 표준화된 인증을 보유하고 있다. 미국 ‘UL(Underwriters Laboratories), 유럽연합(EU) ‘CE(Conformite Europeen)’, 영국 ‘UKCA(UK Conformity Assessed), 독일 ‘DIN(Deutsche Industrienorm)’, 일본 ‘JIS(Japanese Industrial Standerds)’ 등이 대표적이다. 우리나라도 ‘KC(Korea Certification)’를 구축해 국내
산업 자동화 솔루션 선도기업 동우-GCS는 MES, SCADA, PLC 제어 등 다양한 자동화 솔루션을 제공하며, 반도체, 이차전지, 제약 분야로 영역을 확장하고 있다. 최민우 동우-GCS 대표는 IT와 OT를 통합한 G-CAP 플랫폼을 통해 전사적 자동화 표준을 제시한다고 강조한다. 동우-GCS는 인력 양성을 위해 트레이닝센터를 운영하며, 고도화된 자동화 산업을 위해 교육 프로그램을 강화하고 있다. 또한 디지털 전환 시대에 맞춰 플랜트 설계와 구축에서도 혁신을 추구하고, 고객 요구에 맞춘 맞춤형 솔루션을 제공한다. 특히, APC 시스템을 통해 자율생산을 구현하며, 글로벌 파트너십을 통해 생태계 확립에 주력하고 있다. 최민우 대표를 만나 최근 산업 자동화 이슈와 그의 비전을 들어봤다. 제조 산업에서의 자동화 도입은 선택이 아닌 필수인 양상으로 흘러가고 있다. ‘자율제조 시스템’이 제조 영역의 최종 지향점으로 부각되는 최근 트렌드에서는 자동화가 그 교두보로 지목돼 영향력이 증대되는 중이다. 그 과정에서 장비 및 설비를 자동으로 제어하는 기술은 제조 시스템에서 핵심으로 부상했다. 이를 위해 시스템 통합부터 데이터 인터페이스, 전기, 네트워크 구축까지의 설계부터
AI 기술이 발전하면서 산업 현장의 로봇 기술은 더욱 고도화되고 있다. 특히 자의적인 움직임과 정교한 운동성이 요구되면서, 로봇 그리퍼 기술의 발전이 주목받고 있다. 테솔로는 이러한 변화에 선제적으로 대응하며 로봇 그리퍼의 설계와 제작, 통합 솔루션을 제공하고 있다. 3지 다관절 그리퍼를 비롯하여 다양한 모델을 개발하여 산업 현장의 다양한 요구에 부응하고 있다. 그리퍼 기술에 AI를 도입해 자율성을 극대화하는 것이 테솔로의 목표다. 이를 위해 연구개발에 집중하며, 신속하고 정확한 작업 수행 능력을 강화하고 있다. 테솔로는 국내외 시장에서의 경쟁력을 강화하기 위해 지속적으로 혁신을 추구하며, 글로벌 진출을 계획하고 있다. 로봇 시대가 본격 개막하면서 수많은 산업군에 로봇이 도입되고 있다. 이제 로봇은 독립적인 개체에서 인간과 협력하는 형태로 진화하고 있다. 그만큼 기존과 비교해 로봇이 갖춰야 할 핵심 요소가 복잡·다양해지고 있다는 것을 뜻한다. 구체적으로 자의적인 움직임, 정교하고 세밀한 운동성, 다각적인 활용성 등이 산업에서 요구하는 차세대 로봇의 미래상이다. 특히 산업 현장에서 주로 활용되는 산업용 로봇, 협동 로봇, 무인운반차(AGV), 자율주행로봇(AM