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’

이번 호에서는 CIP Safety의 5G 전송 측정 구성 및 조건을 설명하고, 제조 장비 간 5G 기반 CIP Safety 통신 평가 결과에 대해서도 함께 다룬다. CIP Safety의 5G 전송 측정 구성 및 조건 측정 구성의 변형은 그림 1과 2에 제시돼 있다. 성능 측정 조건은 다음과 같다. · CIP Safety 연결 수: 안전 라인 컨트롤러를 대상으로 하여 세 개의 안전 컨트롤러가 송신자로 동작하며, 반대로 각 안전 컨트롤러가 대상이 되고 안전 라인 컨트롤러가 송신자가 되는 형태로 CIP Safety 연결을 구성했다. · EPI (CIP Safety 통신 주기): 안전 프로세스 통신의 EPI는 60ms로 고정 설정했다. · 데이터 크기: 본 용도에 필요한 CIP Safety 패킷은 46바이트로 설정했다. · 통신 부하: 실제 사용 환경을 시뮬레이션하기 위해, CIP Safety 통신 외에 표준 프로세스 통신을 통해 통신 부하를 추가했다. 각 안전 컨트롤러 간(안전 라인 컨트롤러 포함)에는 송신자와 수신자 역할로 각각 최대 12개씩, 총 24개의 표준 프로세스 통신 연결을 구성했다. RPI(Request Packet Interval)는 1ms, 5ms

중소·중견기업이 ESG 경영 도입을 넘어 ESG 경영 정보 공시를 해야 할 경우, 발생하는 비용은 기업에 큰 부담이 된다. 그럼에도 불구하고 공시를 앞두고 있다면, 고객사 또는 투자자의 ESG 정보 공시 요구에 따라 피할 수 없는 상황일 것이다. 지속가능경영보고서 또는 ESG 보고서를 개발하기 위해서는 최소 수천만 원의 비용이 수반되기에, 비용 없이 정보 공시할 수 있는 방안을 제시해 보겠다. 정보 공시를 위해 고려해야 할 사항은 다음 다섯 가지다. 1) 공시 시점, 2) 공시 범위, 3) 공시 채널, 4) 정보 공개 기준, 5) 중대성 평가. 이 다섯 가지 주제에 대해 구체적으로 논의해 보겠다. 최적의 공시 시점: 평가 시점 4개월 전부터 준비 대기업의 경우, 보통 전년도 ESG 경영 활동과 실적에 대해 1월부터 지속가능경영보고서 또는 ESG 보고서(이하 ESG 보고서) 개발을 시작해 6월 말까지 국문 보고서 개발을 완료한다. 이는 기업지배구조원의 KCGS 평가 공적서로 활용하려는 목적이 크다. 또한 ESG 보고서 공시 시점을 재무 공시 시점과 최대한 맞추기 위해 점차 공시 시점을 앞당기고 있는 추세다. 반대로 이 시기에 ESG 보고서 개발이 집중되기에,

제조업계의 디지털 전환(DX)이 가속화되면서, 단순한 공정 자동화를 넘어 인공지능(AI) 중심의 전환, 즉 AX(AI Transformation)로의 진화가 본격화되고 있다. 과거에는 디지털 트윈(DT)의 실체나 도입 효과에 대한 회의적 시각도 존재했지만, 최근 다양한 기업들이 실제 도입 성과를 통해 그 가능성을 입증하고 있다. 특히 대용량 데이터를 기반으로 실시간 운영과 예측까지 구현하는 DT 기술이 주목받는 가운데, 기존 상용 시스템의 한계를 뛰어넘는 차세대 물류 디지털 트윈 솔루션 ‘PINOKIO’가 새롭게 부상하고 있다. PINOKIO는 시뮬레이션, DT, AI를 통합한 플랫폼으로 제조 현장의 스마트화를 실현하고 있으며, AI 기반 의사결정과 고도화된 시뮬레이션을 통해 AX 시대의 핵심 도구로 자리매김하고 있다. 차세대 물류 DT 플랫폼 ‘PINOKIO’ 차세대 물류 디지털 트윈 솔루션 ‘PINOKIO’는 최신 기술 흐름을 반영해 탄생한 솔루션으로, 기존 상용 시스템의 한계를 극복하고 제조 산업의 스마트화를 가속화하는 데 최적화된 해답을 제시한다. 기술 대전환의 시대에 기존 전통 DX 솔루션 기업들이 3D 모델링과 시뮬레이션 등 가장 낮은 단계의 디지