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기획특집
[자율제조 핵심 기술] 제조업 AI 도입…ROI 난제 해결 방안으로 급부상

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

산업지식인
머신비전에서 말하는 ‘브라이트 필드’와 ‘다크 필드’란?

브라이트 필드(Bright field)와 다크 필드(Dark field)는 머신비전 전문가가 비전 검사에서 조명을 검토할 때 사용하는 용어다. 브라이트 필드와 다크 필드를 활용해 조명 각도를 조절하면 표면 검사를 진행할 때 검사하고자 하는 영역을 균일하고 선명하게 부각할 수 있어 업계에서는 일반적으로 활용하고 있다. 브라이트 필드에 대한 정확한 이해 머신비전 업계에서 일반적으로 사용하고 있음에도 불구하고 아직까지 브라이트 필드와 다크 필드에 대한 정확한 개념을 혼동하는 경우가 있다. 특히 많은 사람들이 브라이트 필드를 화각(FOV)과 혼동하곤 한다. 그러나 브라이트 필드와 화각(FOV)은 광학 및 이미징 분야에서 분명 서로 다른 개념이다. 브라이트 필드는 렌즈나 광학 장치에서 빛이 모이는 영역을 가리키는 용어로 빛을 모으거나 집중시키는 영역을 나타낸다. 반면 화각은 카메라나 눈이나 기타 광학 장치로 볼 수 있는 시야의 넓이를 말한다. 즉, 화각이 넓을수록 한 장면에서 볼 수 있는 영역이 넓어지는 것을 의미하는 것이다. 따라서 브라이트 필드는 광을 모으는 영역에 관한 것이고 화각은 시야의 넓이에 관한 것이라고 이해할 수 있다. 브라이트 필드는 아래 면이 거울이

데이터
한국중견기업연합 “수출 기업 29%, ESG 경영 계획 못 세워”

수출 중견기업 절반 가까이가 ESG(환경·사회·지배구조) 경영을 도입했으나 아직 상당수 기업은 인력·자원 부족으로 도입에 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 한국중견기업연합회는 작년 12월 12∼20일 수출 중견기업 288곳을 대상으로 ‘중견기업 ESG 대응 현황 조사’를 실시한 결과 이같이 나타났다고 21일 밝혔다. 조사 대상 기업 가운데 'ESG 경영을 도입했다'고 답한 곳은 46.2%로 나타났다. 25.3%는 '3년 이내 추진할 계획'이라고 했고, '도입 계획을 세우지 못했다'는 답은 28.5%로 집계됐다. ESG 경영 도입 계획을 세우지 못한 기업들은 '전문 인력 부재'(37.8%), '경영 우선순위 조정 애로'(36.6%), '도입·운영비용 부담'(29.3%) 등을 이유로 들었다. 수출 중견기업들은 ESG 기준 준수를 위한 전후방 협력 과정에서 '협력사의 ESG 인식 부족'(47.9%), 'ESG 대응 인력·자원 부족'(44.6%) 등 애로를 겪고 있다고 답했다. ESG 규제를 준수하지 못할 경우 발생할 리스크에 대한 우려는 '수출 제한 및 벌금 등 법적 제재'(39.1%), '글로벌 고객사 거래 중단'(36.0%) 등이 컸다. 글로벌 ESG 규제

전문가
데이터 구동형 농업 위한 식물 피노타이핑

농업을 둘러싼 환경은 기후 변화로 인한 이상 기후의 빈발, 세계 인구의 증가, 국제 정세의 변화, 소비자 요구의 다양화 등을 배경으로 매일 변화하고 있다. 일본의 농업에서는 농업 종사자의 고령화와 인력 부족이 계속되고 있으며, 연료·비료 가격의 급등 등도 겹쳐 상황은 더욱 심각해지고 있다. 기간적 농업 종사자의 인구는 2015년 약 176만 명에서 2020년에는 약 136만 명으로 5년간 40만 명 감소한 반면, 평균 연령은 67.7세로 높은 수준을 유지하고 있어 여전히 심각한 상황이 지속되고 있다. 게다가 농업은 날씨나 시장 상황 등의 변화에 크게 영향을 받으며, 이를 사전에 예측하는 것은 일반적으로 어렵다. 따라서 경험이나 직감에 의존한 경영이 되기 쉬운 것이 현실이며, 이 점이 담당자나 새로운 농업 종사자에 대한 높은 진입 장벽이 되고 있다. 이러한 문제에 대처하기 위해 국가는 정보통신기술(ICT)이나 인공지능(AI)을 활용해 농업 생산 기술의 고도화를 목표로 하는 ‘스마트 농업’에 관한 연구를 지원하고 있다. 또한 올해 6월에는 ‘스마트 농업 기술 활용 촉진법’이 제정·공포되어 디지털 기술을 활용한 데이터 구동형 농업으로 전환이 추진되고 있다. 특히

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UPDATE: 2025년 06월 12일 10시 28분