400여 업체 2200여 부스 ‘역대 최대’ 규모…참관객 8만 명 불러 모은다 혁신 기술 총망라…콘퍼런스 통해 전하는 200여 개 인사이트 세션 마련 코로나 엔데믹(Endemic)을 기점으로, 글로벌 산업에는 새 바람이 불기 시작했다. 수 년 동안 이어진 비대면 프로세스로 인해 자동화 기술에 대한 요구사항이 급증한데다, 이것이 확장돼 다양한 기술이 융합되는 연결성(Connectivity) 트렌드가 주목받는 양상이다. 특히 제조업은 앞선 국면에 더해, 인공지능(AI)·디지털 전환(DX)·지속가능성(Sustainability) 등 트렌드를 등에 업고 다음 챕터를 기약하고 있다. 이에 따라 각 산업은 변화의 흐름에 안착하기 위해 다양한 방식으로 대응 전략을 구축하고 있다. 이 양상은 제조 시스템 끝판왕으로 기대받는 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’로의 도약을 기대케 한다. 슬로건은 ‘자동화에서 자율화로’ 미래 제조 트렌드를 미리 내다보는 ‘2025 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2025, 이하 AW 2025)’이 개막을 앞두고 있다. 오는 3월 12일부터 14일까지 사흘간 펼쳐지는 이번 전시
헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 지난 10일 국립창원대학교와 스마트 제조 분야 소프트웨어 전문 인력 양성을 위한 MOU(양해각서)를 체결했다고 발표했다. 창원대에서 진행된 MOU 체결식에는 박민원 국립창원대학교 총장과 성 브라이언 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 코리아 대표가 참석해 서명을 진행했으며 스마트 제조 분야의 전문인력 양성과 산학협력 체계 구축을 위한 협력을 약속했다. 양 기관은 협약을 통해 스마트제조 분야 소프트웨어 전문인력 양성을 위한 교육·연구를 지원하고, 핵심 인력과 지원기업 성장을 위한 연계 지원을 제공할 예정이다. 또한 헥사곤은 협력 분야의 교육·연구를 위한 시설 및 소프트웨어를 지원할 예정이며 그 밖의 상호 간 필요하다고 인정하는 사항에 대해서도 적극 협력하기로 했다. 협약 체결 이후 이우영 헥사곤 본부장은 ‘헥사곤 자율 제조 및 AI 솔루션을 통한 디지털 산학연 캠퍼스’를 주제로 특별 발표를 진행했다. 이우영 본부장은 글로벌 제조 시장의 주요 화두인 자율화 및 AI 기술 융합의 중요성을 강조하며 인더스트리 4.0 시대의 스마트팩토리를 넘어선 제조 전주기의 자율화 비전을 제시했다. 이 본부장은 “특히 제조기업의 데이터 기반 의사결정 시스템
디지털 트윈은 제조업의 혁신을 이끄는 핵심 기술로 주목받고 있다. 현대오토에버는 소프트웨어 중심의 디지털 트윈 기술을 통해 제조 공정의 변화를 선도하며, ‘버추얼 팩토리’라는 비전을 제시했다. 이 기술은 가상 환경에서 설계와 시뮬레이션을 통해 공장 운영의 효율성을 극대화한다. 특히, 디지털 에셋을 기반으로 한 데이터 표준화와 사용자 친화적 설계가 돋보인다. 현대오토에버의 디지털 트윈 기술이 어떻게 자율 제조의 초석이 될 수 있는지, 그 내용을 살펴본다 소프트웨어 정의 공장(Software Defined Factory, SDF)은 제조 영역의 새로운 시대를 여는 시스템으로 각광받고 있다. 이 방법론은 소프트웨어 정의 기술(Software Defined Everything, SDx)에서 파생된 개념이다. SDx는 소프트웨어가 대상 기술의 중심이 되어 수많은 요소에 가치를 더하는 차세대 인프라를 의미하며, 디지털 전환(DX)을 도모하는 모든 영역에 적용이 가능하다. 예를 들어, 기기 교체 없이 업데이트만으로 새로운 가치를 창출하는 스마트폰 사례를 떠올리면 SDx를 이해하기 쉽다. 이러한 SDx는 각종 데이터를 기반으로 모든 요소를 접목하는 특징을 가지고 있다. S
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
자율제조는 자율화된 제조 시스템으로, AI와 IIoT, 디지털 트윈 기술을 결합해 인간의 개입을 최소화한 상태에서 제품의 기획, 설계, 공급을 가능하게 한다. 특히 제조업에 AI의 도입이 활발하게 이루어지면서 빠른 의사결정은 물론 생산성 향상, 비용 절감, 품질 개선 등의 다양한 효과를 창출하고 있다. 그러나 자율제조의 완전한 구현을 위해서는 고성능 제조 AI, 신뢰 가능한 자율 제어 기술, 통합 운영 기술 등의 기술적 도전 과제를 해결해야 한다. [특집] 자율제조, 성패 좌우할 혁신 포인트는? 자율제조-① 디지털 전환 위기와 기회…그 중심엔 자율제조 AI 자율제조-② 글로벌 기업, 앞다퉈 자율제조 시스템 도입…완전한 구현 위해선 기술적 과제 해결 돼야 자율제조-③ 성장 급행열차 탄 로봇…기술·활용성 두 마리 토끼 잡아라 자율제조-④ AMR 진화의 열쇠 AI…미래형 AMR은 어떤 모습일까? INTERVIEW 헥사곤 마헤시 카일라삼 글로벌 총괄 사장 겸 수석 부사장 서사 시작된 자율제조…“연결성 기반 시뮬레이션 기술이 핵심” COMPANY 씨크, ‘솔루션 집합소’ 쇼룸 론칭…국내 시장 공략 시동 페펄앤드푹스코리아, ‘2024 EM 워크숍’ 성황리 마쳐 오토메이
중소벤처기업부 ‘2024 자율형 공장 구축 지원사업’ 공급기업 선정 2개사에 인공지능(AI) 기반 자율제조 및 디지털 트윈 솔루션 공급 인터엑스가 ‘2024 자율형 공장 구축 지원사업’의 공급기업으로 낙점돼 2개사에 자율형 공장 솔루션을 제공한다. 이번 지원사업은 중소벤처기업부가 주관하는 제조 산업 육성정책이다. 올해 전국 20개사가 대상 업체로 선정됐고, 최대 2년 동안 총 6억 원을 지원받는다. 해당 정책의 비전인 자율제조 체제는 스마트 팩토리의 진화 형태다. 인력 개입을 최소화한 상태에서 공장 스스로 제품 기획부터 생산, 공급, 설비 유지관리까지 수행하는 차세대 제조 시스템으로 각광받고 있다. 현재 글로벌 제조 산업이 직면한 인력난, 성장 정체 등 이슈의 대안으로 부상함과 동시에 에너지·비용 절감, 품질 균일·일관성 확보, 효율성 제고 등 제조 산업의 원초적 목적을 달성하는 ‘꿈의 제조’로 평가받는다. 인터엑스는 이번 공급 사업을 통해 금형 업체 ‘에이테크솔루션’과 자동차 부품 업체 ‘세원이엔아이’가 자율제조 시스템을 실현하도록 지원하게 됐다. 그동안 인공지능(AI) 자율제조 및 디지털 트윈 솔루션을 필두로 자율제조 인프라 구축을 원조한 경험을 기반으로
현재 전 세계적으로 AI 기술이 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하고 있다. 자율이동로봇(AMR) 분야에서도 AI의 도입이 가속화되고 있는데, AMR이 AI를 활용하여 더욱 고도화된 기술을 구현할 수 있는 가능성과 그에 따른 신뢰성과 안정성 검증이 중요해지고 있다. 강화형 기계 학습을 통해 더욱 정밀하고 안전한 주행이 가능해질 것으로 전망되며, AI 기반의 예측 제어 모델을 통해 주행 중 발생할 수 있는 다양한 상황을 분석하고 최적의 경로를 계획할 수 있다. 이러한 AI 기술의 도입은 AMR의 설치 용이성과 유연한 가동을 보장하며, 공정 다운타임을 최소화할 수 있다. 첨단 AI 기술과 AMR의 융합이 산업 현장에서 어떤 변화를 가져올지, 그리고 그 과정에서 극복해야 할 과제들은 무엇일지 살펴본다. 자율이동로봇(Autonomous Mobile Robot, AMR)은 자체적인 판단에 의해 유동적인 주행이 가능한 자율주행 기술 기반 이동로봇이다. 해당 로봇은 QR코드, 광학·자기테이프, 레이저 반사판, 레일, 센서, 마킹 등 유도체를 설치해 경로를 설정하는 무인운반차(Automated Guided Vehicle, AGV)의 진화형으로 평가받는다. 현재 고도 자율화 ‘
로봇의 일상화가 본격화되고 있다. 제조, 물류, 서비스 산업은 로봇 도입으로 큰 변화를 맞이하고 있으며, 특히 자율 제조는 공장 자동화를 목표로 로봇의 역할이 필수적이다. 빅웨이브로보틱스의 ‘마로솔’은 여러 로봇을 통합 제어하는 ‘솔링크’를 통해 다양한 산업 현장과 생활공간에서 로봇의 효율적인 활용을 지원한다. 솔링크는 로봇 언어와 인프라를 표준화해 비용과 관리의 어려움을 해결하며, 사용자 친화적인 UI로 로봇 경험을 극대화한다. ‘인간과 로봇의 공생’이 현실화되며 로봇 유니버스(Universe)가 본격적으로 시작됐다. 각국 정부와 기업이 로봇 사업에 적극 참여하면서, 이제 영화나 산업 현장에서만 보던 로봇을 실생활에서도 접할 수 있게 됐다. 로봇이 일상화되는 시대가 도래한 것이다. 우리나라도 지난 2008년 ‘지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법(지능형 로봇법)’을 제정하여 로봇 산업을 육성하기 시작했다. 로봇 일상화 시작됐다 지난해 11월 개정된 지능형 로봇법이 시행됨에 따라, 산업 현장뿐만 아니라 인도와 도로 등 일상에서도 로봇을 만날 수 있는 기반이 마련됐다. 로봇의 일상화가 실현되는 과정에서 수많은 변곡점이 도출되고 있으며, 그 변화는 점점 가속화되고
최근 제조업계에서는 자율제조(Autonomous Manufacturing)가 주목받고 있다. 자율제조란 인공지능(AI), 사물인터넷(IIoT), 디지털 트윈 등의 기술을 활용하여 최소한의 인간 개입으로 제품을 기획, 설계, 생산, 공급하는 혁신적인 시스템을 의미한다. 이러한 자율제조 시스템은 전통적인 생산 방식과는 다른 효율성과 유연성을 제공하여, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 여기서는 자율제조 정의와 트렌드, 글로벌 사례, 자율제조의 혜택 및 기술적 도전 과제에 대해 다루고자 한다. 자율제조는 고객의 요구에 신속하게 대응하기 위한 자율화된 제조 시스템으로, AI와 IIoT, 디지털 트윈 기술을 결합하여 인간의 개입을 최소화한 상태에서 제품의 기획, 설계, 생산, 공급을 가능하게 한다. 이는 기존의 자동화 및 정보화 기술을 넘어서는 지능형 제조 시스템으로서, 빠른 의사결정과 효율적인 생산이 핵심이다. 자율제조의 트렌드는 지능화된 자율 생산 시스템의 도입을 중심으로 빠르게 발전하고 있다. 디지털 트윈 기술을 통해 현실 세계의 데이터를 가상공간에 실시간으로 반영하여 생산 공정을 최적화하는 방식이 대표적이다. 이 외에도 AI를 활용한
오늘날 제조업의 패러다임은 급격히 변화하고 있으며, 그 중심에는 자율제조(Autonomous Manufacturing) AI가 자리잡고 있다. 자율제조 AI는 데이터를 활용하여 생산 공정을 자동화하고 최적화함으로써 효율성을 극대화하는 기술이다. 이는 단순히 노동력을 대체하는 것을 넘어, 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 하여 생산성 향상, 비용 절감, 품질 개선 등의 다양한 효과를 창출하고 있다. 여기서는 자율제조 AI의 개념과 현재 적용 동향, 주요 사례와 도입 효과에 대해 살펴봄으로써, 산업계에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 자율제조 AI의 개념 자율제조 AI는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 제조 공정을 자동화하고 최적화하는 시스템을 의미한다. 이는 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석 등의 기술을 바탕으로 하며, 생산 과정에서 발생하는 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 최적의 운영 방안을 제시한다. 자율제조 AI는 기존의 자동화 시스템과 달리, 실시간 데이터를 바탕으로 지속적인 학습과 최적화를 통해 점점 더 효율적이고 정확한 운영을 가능하게 한다. 자율제조 AI의 핵심은 데이터를 기반으로 한 의사결정이다. 이는 제조 공정에서 발생하는 데이터를 실시간으로
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
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