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

자율제조(Manufacturing Autonomous)’가 새로운 제조 패러다임으로 부상하면서, 이를 구현 하는 핵심 기술로 로보틱스가 주목받고 있다. 특히 최근에는 인공지능(AI), 센서, 비전 시스템, 디지털 트윈 등 다양한 기술과 융합된 지능형 로봇이 제조 현장의 자동화 혁신을 선도하고 있다. 이러한 기술 진보는 로봇 부품의 표준화, 인터페이 스의 통합, 오픈 플랫폼 기반 소프트웨어 개발 등로봇 생태계의 고도화를 전제로 한다. 아울러 정부와 산업계의 협력 확대에 힘입어 중소 제조업체 또한 로봇 도입이 한층 용이해진 환경을 맞이하고 있다. 앞으로는 로봇 기술과 생산 데이터가 실시 간으로 연계되는 ‘AI 기반 자율제조’ 생태계가 본격적으로 구축될 예정이다. 이에 따라 제조업 전반의 디지털 전환은 더욱 가속화될 전망이다. [특집] 자율제조 핵심 기술 1편 - 로보틱스 [로봇 SI] 로봇 대중화 성패 가르는 로봇 SI…‘모래 위의 성’ 되지 않으려면? [물류 로봇] 2세대 물류로봇 반란…티라로보틱스, webROS로 로봇 업계 ‘애플’ 꿈꿔 [3D 로봇 비전] 로봇에 눈을 달다…픽잇, 3D 비전 기술로 스마트 피킹 혁신 [협업형 자율 로봇] 로봇 안정성·생산성

현 시각 글로벌 제조업은 인공지능(AI)·디지털 전환(DX)·연결성(Connectivity) 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 기대케한다. 미래 제조 트렌드를 미리 내다보는 ‘2025 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2025, 이하 AW 2025)’이 개막했다. AW 2025는 3월 12일부터 14일까지 사흘간 역대 가장 큰 규모로 자동화 산업에 새로운 인사이트를 제공했다. [특집] 자동화 넘어 자율화로…AW, 미래 공장 엿보다 [인터뷰] 안광현 스마트제조혁신추진단장 스마트공장 ‘3만 시대’ 연 KOSMO…“업계가 ‘진짜’ DX 역량 갖추도록 연결고리 될 것” [인터뷰] 권지웅 슈나이더 일렉트릭 코리아 대표 새 시대 알린 ‘권지웅호’ 슈나이더, 앞으로의 ‘지속 가능한’ 50년은? [인터뷰] 정영근 HD현대로보틱스 상무 ‘韓 1호 산업용 로봇 요람’ HD현대로보틱스 “‘로보틱스 턴키 솔루션’

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

센서·소프트웨어·자동화 솔루션 분야의 글로벌 리더 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(이하 헥사곤)가 혼합 생산 및 대형 구조물 생산 환경을 위한 차세대 레이저 트래커 ‘라이카 앱솔루트 트래커 ATS800(L)’을 공식 출시했다. ATS800은 항공우주, 풍력 에너지 등 대규모 제조 산업에서 품질 검사의 패러다임을 전환할 제품으로 주목받고 있다. 특히 인력 부족과 비용 상승이라는 난제에 직면한 항공우주 제조업체들이 생산성 향상을 위해 신기술을 도입하는 가운데, ATS800은 리플렉터 기반 기존 시스템 수준의 스캐닝 정확도를 제공하면서도 휴대성과 경량화까지 겸비했다. 핵심 기술인 ‘피처디텍트(FeatureDetect)’는 수동 프로그래밍 없이 주요 부품 형상을 자동으로 인식할 수 있어, 검사 시간을 획기적으로 단축하고 생산성을 대폭 향상시킨다. 이 기능은 CAD 데이터를 기반으로 하거나, ATS800에 내장된 고해상도 파노라마 카메라를 통해 독립적으로 작동하여 실제 부품을 직접 인식할 수 있다. ATS800은 고정밀 다이렉트 스캐닝과 리플렉터 트래킹을 하나의 소형 시스템에 통합, 복잡하고 대형 구조물의 검사 과정을 자동화했다. 기존 수 시간이 소요되던 설정 시간도 몇

씨이랩은 반도체 제조 공정 내 품질 검사를 개선한 초정밀 AI 영상분석 솔루션 ‘엑스아이바 마이크로’(XAIVA Micro)를 출시했다고 2일 밝혔다. 최근 반도체 산업은 고대역폭 메모리(HBM)와 같은 첨단 공정의 확대와 함께 웨이퍼, PCB 등 부품 제조 과정에서 품질 관리의 정확도와 효율성 확보가 핵심 과제로 부상하고 있다. 기존 육안 검사 방식은 속도 및 일관성이 떨어지고 비전 검사 솔루션 역시 고해상도 환경에서 분석 속도가 느리며, 하드웨어 장비 비용이 높다는 단점이 있었다. 씨이랩의 엑스아이바 마이크로는 반도체 웨이퍼의 정렬 정확도를 0.5 픽셀 이하로 구현하고 초당 330장의 이미지 처리와 3ms 이하의 초고속 분석 능력을 갖춘 초정밀 초고속 검사 제품이다. 또한 씨이랩이 자체 개발한 합성데이터 생성 기술을 통해 소량의 이미지 데이터만으로도 고정밀 검사 모델을 구축할 수 있어 고가의 하드웨어 장비 없이도 고성능의 품질 검사가 가능하다. 엑스아이바 마이크로는 미세 결함의 단순 탐지를 넘어 웨이퍼 전면을 실시간으로 스캔해 품질 관리의 작업 효율을 개선한다. 이를 통해 반도체 제조사는 검사 공정 비용을 크게 절감하는 동시에 생산성과 품질 경쟁력을 극대