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기획특집
[AW 2025 주목할 솔루션-③] 제조 디지털 전환 이끄는 ‘SDF’…디지털 트윈 그 중심으로 ‘우뚝

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

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
기업 AI 활용률 ‘30%’…저조한 이유는 “인프라·재원 부족”

국내 기업 10곳 중 8곳이 경영 활동에 AI 기술 적용의 필요성을 느끼고 있지만, 실제 활용률은 30% 수준에 머물렀다. 특히, 제조업 분야의 활용률은 20%를 겨우 넘긴 것으로 조사됐다. 대한상공회의소가 산업연구원과 공동으로 최근 국내 기업 500개사 IT 및 전략기획 담당자를 대상으로 실시한 ‘국내 기업 AI 기술 활용 실태 조사’에 따르면, ‘기업의 생산성 향상, 비용 절감 등 성과 향상을 위해 AI 기술이 필요하다’고 응답한 기업은 전체의 78.4%를 차지했다. 반면, ‘불필요하다’고 응답한 비율은 21.6%로 나타났다. 이번 조사는 산업통상자원부, 한국공학한림원, 산업연구원이 공동으로 진행 중인 ‘AI 시대의 신산업정책’ 수립을 계기로 이루어졌다. ‘실제 AI 기술 활용 여부’에 대해서는 ‘그렇다’고 답한 기업이 30.6%를 차지한 반면, ‘아니다’라고 답한 기업은 69.4%에 달했다. 업종별로 보면 제조업의 활용률은 23.8%로, 서비스업 분야 활용률(53%)의 절반에도 미치지 못했다. 서비스업 분야에서는 금융(57.1%)과 IT 서비스(55.1%)의 활용률이 높았다. 기업 규모별 활용률은 대기업이 48.8%, 중견기업이 30.1%, 중소기업이

전문가
PROFINET IRT : 실시간 그 이상의 솔루션

RPOFINET IRT는 왜 필요한가? 실시간 통신 프로토콜로 분류되는 PROFINET, EtherCAT 및 EtherNet/IP와 같은 산업용 통신 프로토콜들은 이미 1밀리초 정도의 빠른 사이클 타임과 10~100마이크로초의 지터를 달성할 수 있다. 하지만, 이 수준의 성능으로도 충분하지 않은 경우들이 있다. 현실적으로 데이터를 전송하고 처리하는 데 시간이 걸리기 때문이다. 또한 특정 애플리케이션에서는 생산 단계가 올바르게 수행되도록 데이터의 전송 및 처리 시간을 정확하게 동기화하는 것이 매우 중요하다. 특히 모션 제어 분야의 경우, 표준 실시간 PROFINET의 사이클 타임이 더 이상 충분히 빠르지 않고 지터 및 결정론 같은 다른 주요 지표가 이미 필요한 표준을 충족하지 못하는 지점까지 증가하면서 데이터 통신 속도와 성능에 대한 요구가 더 중요해졌다. 예를 들어 로봇 팔은 부품을 집어 올리거나 처리하기 위해 특정 시간에 정확하게 지정된 위치에 있어야 한다. 팔이 약간만 빠르거나 늦게 움직여도 프로세스의 심각한 중단을 초래할 수 있다. 이 경우, 신속하면서도 안정적인 데이터 전송 및 처리가 필요하다. PROFINET IRT는 표준 실시간 통신이 한계에 도달

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UPDATE: 2024년 12월 11일 15시 02분