공장이 움직인다. 단순한 자동화를 넘어, 공장 전체가 하나의 거대한 로봇처럼 작동하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 시대가 도래했다. 이 가운데, 공장의 하드웨어 중심 운영은 소프트웨어 기반 플랫폼으로 전환되고 있으며, 이 과정에서 맥락을 이해하는 인공지능(AI), 디지털 트윈(Digital Twin), 시뮬레이션 등 기술이 핵심 역할을 한다. 현시점 제조업은 제품 생산을 이상의 가치를 추구하고 있으며, 시스템 자체를 수출하는 산업으로 진화하는 중이다. 이번 특집은 한국과학기술원(KAIST)의 ‘소프트웨어 정의 공장(SDF)’부터 네이버 ‘인공지능(AI) 에이전트’, 다임리서치 시뮬레이션 기술, 유니티 실시간 3차원(3D) 솔루션까지 제조업 혁신의 최전선 기술 방법론을 짚는다. [특집] 로봇이 된 공장, 소프트웨어가 된 산업 [Real-time 3D] 게임 넘어 산업 현장으로…실감나는 상호작용 경험이 ‘산업 DX’ 핵심 [AI Simulation] 제조·물류 현장 ‘물리적 AI’ 시대 도래…AI 시뮬레이션으로 미래를 현실로 [Physical AI] 공장이 하나의 거대한 로봇 된다…KAIST, 피지컬 AI로 제조 혁신 선언 [AI Agent] AI 에

물류 산업이 인공지능(AI), 자동화(Automation), 소프트웨어 중심 운영(SDx) 등으로 급속히 재편되고 있다. 이번 특집은 이러한 변화의 최전선을 다룬다. 첫 번째는 수직 적재 자동화 설비로 공간 효율과 작업 안전을 높인 사례를 소개한다. 두 번째는 AI 기반 배차 최적화 엔진 ‘루티’를 통해 공차율을 줄이고 운송비를 절감한 성과를 조명한다. 세 번째는 스피드플로우의 컨베이어 기술로 상하차 시간을 획기적으로 줄이고 배송 회전율을 높인 실증 사례를 담았다. 마지막은 창고 운영을 실시간으로 제어하는 창고실행시스템(WES) 시스템으로, 물류의 중심축이 하드웨어에서 소프트웨어로 이동하고 있음을 보여준다. 네 가지 사례는 물류의 병목을 기술로 해결하며, 물류가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라임을 입증한다. [특집] 기술이 바꾸는 물류의 법칙, 지금이 전환점 [수직 적재 자동화] 비정형 대상물도 스마트하게…낡은 창고에 ‘수직 적재’ 효율 DNA 심다 [물류 배차 최적화] AI로 물류 배차 비효율 잡는 법…‘AI 최적화 엔진’이 해답 [상하차 혁신 사례] “화물차 상하차, 이제는 5분이면 충분”…스피드플로우의 도전 [WES 도입 사례] ‘테슬라식 물류’의

자율제조(Autonomous Manufacturing)’를 실현하기 위한 핵심 기술 중 하나는 ‘제조 AI’다. 최근 제조 AI는 품질 예측, 설비 이상 감지, 공정 최적화 등 다양한 영역에서 고도화되고 있다. 그러나 도입에는 여전히 높은 장벽이 존재한다. AI 학습을 위한 데이터 수집과 정제의 어려움이 있으며, 현장 중심의 도메인 지식과 AI 모델 간 융합 노하우 부족도 허들이다. 이를 해결하기 위해선 운영기술(OT) 데이터와 정보기술(IT) 인프라를 통합하는 데이터 플랫폼 구축, 소규모부터 단계적으로 적용 가능한 AI 모델 개발, 현장 전문가와 AI 엔지니어 간 협업 체계 마련 등이 필요하다. [특집] 자율제조 핵심 기술 2편 – 제조 AI [제조 AI와 ROI] 제조업 AI 도입…ROI 난제 해결 방안으로 급부상 [K-자율제조] AI, 멈춰선 제조 현장을 깨우다…자율제조 시대 혁신 ‘ON’ [제조 AI와 보안 관제 AI] DX·AX 가속화로 다가오는 산업 지능화 시대…데이터 중심 가치 창출 기대↑ [AI 예지보전] “멈추기 전에 예측한다”…제조업 게임체인저 ‘AI 예지보전’ [제조 AI 사례] AI로 재편되는 제조업…생기원, 제조 AI 기술 상용화 앞장

3.7m/s 주행, 3500W 고출력 기반 산업용 사족 보행 로봇 양산형 모델 전격 공개 강화학습(Reinforcement Learning) 기반 제어 시스템으로 각종 환경 작업 최적화 기대 아이엘이 현장 최적화형 산업용 사족 보행 로봇 ‘아이엘봇 L1(ILBOT L1)’을 공식 선보이며 로봇 사업 확장의 서막을 알렸다. 아이엘봇 L1은 최대 3.7m/s의 빠른 이동 속도와 약 8kg의 가반하중을 갖춘 기체다. 이러한 설계를 통해 중량 운반 및 고속 기동 능력을 동시에 확보했다. 구동력 측면에서는 관절 모터 최대 토크 약 48뉴턴미터(Nm)와 전체 출력 약 3500W를 구현했다. 이로써 산업용 로봇에 필수적인 고출력 작업 성능을 뒷받침했다. 사측은 극한 환경에서의 신뢰성 또한 이번 모델의 핵심이라고 강조한다. 방수·방진 등급 ‘IP54’를 필두로, 200시간 이상의 구동 시간을 확보해 야외나 재난 현장에서도 지속적인 임무 수행을 지원한다. 특히 강화학습(Reinforcement Learning) 기반 제어 시스템을 적용해 정밀 동작과 자율 제어 기능을 고도화했다. 이를 통해 기존 로봇이 진입하기 어려웠던 고정밀 작업 영역을 공략하는 결정적 승부처가 될 전망이

단일 솔루션의 시대는 끝났다...장비 한 대보다 ‘유기적 융합’ 한국 제조업이 직면한 위기는 더 이상 단일 변수로 정의할 수 없다. 공장 운용비 구조 변화, 탄소 배출 고강도 규제, 예측 불가능한 공급망 변동성 등이 상수가 된 시대다. 이제 기업은 탄소는 줄이되 에너지는 아껴야 하고, 그러면서도 납기는 단축하고 품질은 안정시켜야 한다. 이러한 다중 모순의 방정식이 우리뿐만 아니라 글로벌 제조업에도 과제를 던지고 있다. 문제는 이 과제들이 결코 따로 놀지 않는다는 점이다. 현장에서는 공정을 미세하게 조정하는 순간 전력 피크와 열 균형이 흔들리고, 운전 조건 변화가 품질 변동으로 확장된다. 데이터 역시 마찬가지다. 현장의 구체적인 ‘문맥(Context)’을 담지 못한 데이터는 인공지능(AI)를 이식해도 오작동하기 마련이다. 이는 오히려 잘못된 최적화로 현장의 불안정성을 키우는 역설을 낳는다. 결국 지금 제조 현장에 필요한 것은 장비 한 대, 소프트웨어 한 개가 아니다. 공정과 설비, 운영과 데이터를 하나의 유기적인 흐름으로 융합해 성과를 뽑아내는 ‘통합 엔지니어링 역량’이다. 이러한 전 세계적 변화와 요구사항은 철강·시멘트 등 에너지 집약형 산업을 비롯해, 항공

슈나이더 일렉트릭이 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 인공지능(AI) 워크로드로 인한 열 수요 증가에 대응하고자 CDU(냉각수 분배 장치) 2종을 새롭게 출시했다. 슈나이더 일렉트릭에 따르면 새롭게 출시된 'MCDU-45'와 'MCDU-55'는 슈나이더 일렉트릭이 액체 냉각 전문기업 모티브에어(Motivair)와 선보이는 리퀴드쿨링(Liquid Cooling) 솔루션 제품으로, 냉각 설비실 설치에 최적화되도록 개발한 최초의 전용 CDU 모델이다. 데이터센터 운영자를 대상으로 한층 더 강화된 유연성과 성능, 광범위한 배포 환경에서의 통합성 등을 제공하는 것이 특징이다. 이번 신제품은 신규 및 기존 CDU 옵션을 제공해, 특정 배포 목표에 부합하는 적합한 모델을 선택할 수 있도록 공간을 최적화하고 유연성을 확보했고, 더 넓은 작동 범위를 제공해, 열 배출 시스템의 에너지 효율성을 확보하고 PUE(전력 사용 효율)를 개선했다. 또한 다양한 배치를 통해 AI 워크로드나 IT 운영을 방해하지 않으면서 서비스 접근을 위한 유연성을 향상시켜 유지보수를 간소화하고 접근성을 확대했으며, 전체 범위의 CDU는 정밀한 유량 제어, 실시간 모니터링, 적응형 부하 분산을 통해 최적화된 설