씨크코리아 동탄 소재 쇼룸 ‘이노베이션 센터’ 개소 현장 안전부터 제조·물류까지, 지속 개척 의지 드러내 인더스트리 4.0, 정보통신(ICT) 기술 융합 트렌드, 디지털 전환(DX) 국면 등으로 시시각각 변화하는 산업 자동화 영역은 각 관련 기업에 더욱 다각적인 역량을 내재화할 것을 요구한다. 쉽게 말해 자동화 분야에 활용 가능한 기술의 폭을 넓히는 것이 기업 경쟁력을 제고하는 데 중요한 열쇠가 된다. 이에 기업 입장에서 한 가지 분야에 특화된 ‘스페셜리스트’로 시장에서 존재감을 발휘하는 것도 중요하지만, 산업 자동화 성장에 기여하기 위한 레퍼런스 및 포트폴리오 확장도 주효하게 작용한다. 제조·물류 등 주요 산업에 활용되는 자동화 요소 안에는 분석 및 검출, 안전, 제어, 에너지 효율, 요소 간 연결 등을 담당하는 각 파트가 존재한다. 이러한 요소에 활용되는 다양한 솔루션을 갖추는 것이 기업의 성장 모멘텀이 될 수 있다는 뜻이다. 독일에 컨트롤타워를 둔 산업 자동화 솔루션 업체 씨크(SICK)의 한국 지사인 씨크코리아가 지난달 경기도 화성시 동탄 소재 쇼룸 ‘이노베이션 센터(Innovation Center)’를 개소했다. 씨크코리아의 이번 활동은 자사 솔루션
제조기업이 정부 지원사업을 효과적으로 활용하기 위해서는 먼저 자신들의 사업이 어떤 지원 프로그램에 적합한지 철저히 분석해야 한다. 이를 위해 관련 정보에 대한 지속적인 모니터링과 전문가와의 협력을 통해 최적의 프로그램을 선정하는 것이 중요하다. AI(인공지능) 도입과 디지털 전환(DX) 전략에서는 데이터 기반 의사결정을 강화하고, AI를 활용해 생산성을 극대화하며, 맞춤형 고객 서비스를 제공하는 데 집중해야 한다. 또한 내부 인력의 디지털 역량을 강화하고, 외부 전문가와의 협력을 통해 AI 도입 초기의 시행착오를 최소화하는 노력이 필요하다. 이를 통해 기업 경쟁력을 높이고, 지속 가능한 성장을 도모할 수 있다. [특집] 제조기업 리더가 알아야 할 AI 도입과 DX 전략 AI 도입과 DX 전략-① 제조 산업에 불어닥친 '디지털 전환' · 'AI 도입'...政 지원책 파헤치기 AI 도입과 DX 전략-② 정부 지원 사업, 제대로 이해하고 성공적으로 활용하기 AI 도입과 DX 전략-③ 스마트 제조업 미래, 답은 빅데이터와 AI 융합 INTERVIEW 바이드뮬러코리아 이승훈 팀장 "美는 노른자 시장"...바이드뮬러, UL 인증 로드맵 제시 오토메이션월드 최재규 기자
이달 25일 ‘경남 첫 기계산업박람회’ 제15회 한국국제기계박람회(KIMEX 2024) 개막 ‘17개국 350부스 규모’ 160개사 참가해 금속 절삭·절단, 자동화, 스마트 팩토리, 소재·부품, 에너지 등 기술 총망라 커넥티드 머신 컨퍼런스, 기계기술 세미나, 수출상담회 등 부대행사도 구성 기계 영역은 우리나라 산업 생태계를 잇는 거점 중 하나로, 거시적 관점에서 산업 내 각종 기술의 운용 및 고도화를 위해 필수적으로 활용된다. 이렇게 국내 뿌리 및 제반 산업인 기계 분야는 크게 ‘일반 기계’, ‘전기기계’, ‘정밀기계’, ‘수송기계’, ‘금속 제품’ 등 다섯 가지로 분류된다. 여기에 각 항목은 또 수많은 구분으로 세분화돼 각 산업 안에서 활약하고 있다. 기계산업은 4차 산업혁명에 이은 인공지능(AI)·로봇·빅데이터·디지털 트윈·확장현실(XR) 등 차세대 기술 시대가 개막함에 따라 변혁기에 직면했다. 전 세계적인 디지털 전환(DX) 트렌드가 기계 산업에도 다각적인 변화를 요구하고 있다는 뜻이다. 한편 한국기계연구원(이하 기계연)은 생산 약 114조 원, 수출 약 85조 원 등 지난해 기계산업이 달성한 성과를 발표했다. 이는 전년 대비 각각 0.6·1.6% 증
공장 및 플랜트가 연중 쉬지 않고 가동되는 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’ 체제 개막이 본격화됐다. 자율제조는 4차 산업혁명 도래와 함께 주목받은 ‘공장 자동화’, ‘스마트 팩토리(Smart Factory)’에서 퀀텀점프한 개념으로, 제조 환경의 ‘최종 진화형’으로서 제조 산업 내 뜨거운 감자다. 이 시스템은 공장 스스로 판단해 각종 이슈·변수에 대응하면서도 관리자의 의사결정 또한 지원함에 따라, 전 세계적으로 불어닥친 인력난에 맞서는 카드로 급부상하고 있다. 인공지능(AI)·로봇·디지털 트윈·빅데이터·증강현실(AR)·확장현실(XR)·빅데이터 등 디지털 전환(DX)에 필요한 핵심 기술을 기본적으로 내재화할 것으로 전망돼 그 가치는 날로 배가되는 중이다. 자율제조는 현장 내 모든 요소가 동기화되고 상호작용하는 ‘연결성(Connectivity)’이 근간이기 때문에 한층 정밀하고 높은 차원의 기술적 면모를 요구한다. 특히 ‘마수걸이 공정’, ‘정밀 공정의 꽃’으로 인식되는 제품설계 프로세스에는 시뮬레이션을 담당하는 '전산응용해석(Computer Aided Engineering 이하 CAE)' 기술이 필수로 활용되는데, 자율제조 체제에서는
‘신냉전’으로 평가받는 미·중 패권 경쟁이 심화되면서 분야를 막론한 각 산업은 여러가지 선택지를 부여받았다. 기업 입장에서는 자신의 가치와 비전을 실현하기 위한 의사결정을 해야 하는 경우도 있다. 또는 시국에 맞춰 로드맵을 수정하기도 한다. 또 인력난, 탈탄소 트렌드, 공급망 위기 등 각종 글로벌 이슈도 전 세계 정세를 변동시키고 있다. 이에 안정적이고 지속 가능한 시장을 찾고, 그 시장에서 생존하기 위한 전략을 구상·실현하는 것이 각국 혹은 기업의 필수 요소로 인식되고 있다. 그 청사진에 적용될 핵심 중 하나가 바로 그 시장의 ‘표준’을 소화하는 것이다. 세계 시장 및 산업을 이끄는 이른바 ‘선도국’은 각자의 시장에 맞는 표준화된 인증을 보유하고 있다. 미국 ‘UL(Underwriters Laboratories), 유럽연합(EU) ‘CE(Conformite Europeen)’, 영국 ‘UKCA(UK Conformity Assessed), 독일 ‘DIN(Deutsche Industrienorm)’, 일본 ‘JIS(Japanese Industrial Standerds)’ 등이 대표적이다. 우리나라도 ‘KC(Korea Certification)’를 구축해 국내
디지털 전환(DX)이 단순한 업무부터 거시적인 비즈니스 영역까지 산업 안에서 활발하게 진행 중이다. 디지털 전환은 IIoT, 디지털 트윈, 클라우드, 5G, 증강현실(AR)·확장현실(XR) 등 4차 산업혁명으로 촉발된 차세대 기술을 활용하는 데 기본 토대 역할을 한다. 여기에 근간을 둔 인공지능(AI)은 디지털 전환과 더불어 제조 산업에 새로운 가능성을 열 기술로 적극적인 도입이 요구된다. 이에 여러 제조기업은 제조 영역의 원초적 목적인 생산성 및 효율성 향상, 수율 상승, 제조 기술 제고 등을 실현하는 이른바 ‘제조혁신’ 로드맵의 핵심요소로 디지털 전환과 AI 도입을 염두에 두고 있다. 전문가들은 이 과정에서 규모가 큰 기업 대비 중소 규모의 기업은 디지털 전환과 AI 도입이 현실적으로 쉽지 않다고 분석한다. 인프라 구축 및 투자가 필요한데 중소·중견기업은 이러한 과정에서 애로에 직면한다는 것이다. 정부는 주관부처 및 전담기관을 선정해 우리 기업의 디지털 전환을 지원하고 있다. 이는 생산설비 자동화, 로봇 자동화, 시스템 구축 및 정보 디지털화, 디지털 전환 고도화, 빅데이터 및 AI, 에너지 및 환경, 신제품 및 신기술 개발 등을 포함한다. 중소벤처기업부
설계·엔지니어링·가공 최적화 신기능 담아...중장비·기계·설비 설계 효율↑ 지더블유캐드코리아(이하 지더블유캐드)가 설계 시뮬레이션 기술을 통합한 3D 기반 소프트웨어 ‘ZW3D’의 신규 버전을 공개했다. ZW3D는 컴퓨터지원설계(CAD), 컴퓨터지원제조(CAM), 컴퓨터응용해석(CAE) 등 컴퓨터 설계 솔루션을 한데 모은 플랫폼으로, 이번 신버전은 각종 분야의 설계·엔지니어링·가공 등 공정에서 활약할 것으로 전망된다. ZW3D 2025에 이식된 3D CAD 기능은 중장비·기계·설비 등 약 15만 개의 부품으로 구성된 복잡·정밀한 환경을 3D로 표현하는 ‘디스플레이 렌더링 처리’ 효율을 극대화했다. 아울러 이번에 구축된 신규 설계 환경인 ‘모션 시뮬레이션’을 통해 설계 데이터 기반 동적 구동력을 파악하고, 요소 간 상관관계 분석이 가능하다. 이 과정에서 새롭게 추가된 애니메이션 타임라인 탭을 활용해 시간에 따른 모델링 구동 표현을 정밀하게 구현할 수 있다. 이 밖에 단축키, 빠른 실행 도구, 숏컷 기능, 2D 도면 시트 등을 추가·개선했고, 설계 모델의 재질·물리 수치 등 정보를 UI(User Interface)에 통합한 점도 이번 신버전의 특징이다. 이어 3
‘디지털 ESG 컨퍼런스’서 중소·중견기업의 국제 환경규제 해법 제시 “LCA도 디지털 전환 필수...SaaS 기반 탄소 배출 데이터 관리 플랫폼이 트렌드 선도” 이상기후에 따른 기후위기가 전 세계를 강타하고 있다. 연년 기상이변 사례가 전 세계 곳곳에서 나타나는 것을 체감한 인류는 이에 대응하는 새로운 형태의 전략이 필요함을 인식하기 시작했다. 사실 이상기후는 비교적 오래 전부터 인류와 함께했다고 분석된다. 이상기후가 새로운 글로벌 어젠다로 다뤄지기 시작한 초기에는 캠페인 형식의 범지구적 자발활동을 주문했다. 이 양상이 이어지던 중 지구에 지속 축적된 온실 및 배기 가스로 인해 기후변화가 가속화되면서 강제성을 부여한 환경규제가 연이어 등장했다. 이러한 변화는 지난 2015년 열린 무기한 기후변화협약인 ‘파리협정(Paris Agreement)’이 신호탄이 됐다. 이를 기점으로 기업의 환경·사회적 책임을 강조하는 ESG 경영 트렌드가 전파되면서 전 세계 산업은 새 차원의 국면을 맞았다. 이어 유럽연합(EU)이 ‘디지털 제품 여권(DPP)’, ‘배터리법(Battery Regulation)’, ‘탄소국경조정제도(CBAM)’ 등 환경규제 정책을 내놓으면서 제품 생애
2024 자율 제조 월드 콩그레스 개막...국내외 제조 업계 산·연 전문가 연사 참여 인공지능·머신비전·디지털 트윈·로봇·자율주행 등 자율 제조 도달까지 주목 지점 제시 자율 생산(Autonomous Manufacturing)이라는 새로운 개념의 구상은 제조 산업에 획기적 파란을 예고했다. 자율 생산은 24시간 265일 멈추지 않고 가동하는 공장을 의미한다. 4차 산업혁명으로 촉발된 자동화 공장인 ‘스마트 팩토리(Smart Factory)’의 진화 형태임과 동시에, 현재까지 등장한 제조 시스템 중 ‘끝판왕’으로 인식된다. 흔히 떠올리는 공정 및 생산 라인의 자동화부터 시작해 설비·도구의 이상 탐지 및 예지보전에 이르기까지, 공장 스스로의 인식과 판단을 통해 현장 내 모든 영역이 자동적으로 운용되는 것을 자율 생산의 핵심으로 본다. 자율 생산은 생산가능인구 및 숙련 노동자 감소, 전쟁 및 분쟁, 자연재해 및 기후위기, 원자재 가격 상승 등 전 세계적으로 확장되는 불안정성 및 불확실성에 대응 가능한 ‘꿈의 제조’로 각광받는 중이다. 전문가들은 완전한 자율 생산 체제로 도달하기까지 ‘기술 융합’이라는 전 세계적 트렌드에 발맞춰야 한다고 조언한다. 자율 생산의 실현
AI 기술과 제조업의 디지털 전환은 생산 효율성 및 품질 향상을 위한 핵심요소로 떠오르고 있다. 머신러닝과 데이터 분석을 통해 실시간 공정 관리와 예측 유지보수가 가능해지며, IoT 기술이 결합된 스마트 팩토리가 이를 가속화하고 있다. 이러한 변화는 비용 절감과 경쟁력 강화로 이어져 제조업의 미래를 재정의하고 있다. 또한 AI 기반 자동화 시스템은 인간 노동의 한계를 보완하며, 맞춤형 생산과 고객 만족도를 높이는 데 기여하고 있다. [특집] 제조업 디지털 전환 여정에 알아야 할 기술들 (2편) AI 역할 - 미래 공장의 모습은…그곳으로 도달하기까지 AI 역할은? 생성형 AI 기술 - 생성형 AI·합성 데이터 도입으로 제조업 미래 재정립 데이터 - 디지털 전환으로 촉발된 데이터 시대…‘잘 모아 잘 활용하는 것’이 핵심 제조 AI 솔루션 - 지능형 자율 공장으로 나아가는 길…‘Connectivity’가 지름길 INTERVIEW 동우-GCS 최민우 대표 “자동화 솔루션 구축을 ‘턴키’로…설계부터 컨설팅까지 한방에 관장한다” 테솔로 류우석 기술이사 “‘역동적 그리퍼’ 테솔로, 기술력 앞세워 자율화에 성큼 다가서다” 더와이 양대권 대표 “다다익선 아닌 ESG 컨설팅의
‘디지털 ESG 얼라이언스 소개부터 규제 대응 솔루션까지’ 디지털 ESG 온라인 컨퍼런스 개막 ESG 관련 전문가 총출동해 현안 분석 및 이슈 해결책 제시 기업은 과거 ‘이윤’만을 목적으로 한 조직으로 활동했다. 최근 미래 유지 가능성을 뜻하는 ‘지속가능성’이 화두가 되면서 기업 경영 차원에서 여러 이해관계를 설득할 수 있는 가치 발현이 새로운 키워드로 급부상하고 있다. 이 키워드는 곧 환경(Environmental)·사회(Social)·지배구조(Governance)를 아우르는 개념의 ESG로 점철된다. 구체적으로 기업의 기존 가치인 이윤을 넘어 친환경·사회적 책임·지배구조 개선 등을 목표로 한 경영이 ‘미래형 경영’으로 인식되고 있다. 이에 따라 각 기업은 ESG 관련 전략을 내놓으면서 새로운 비전을 배치하는 중이다. 국내에서도 이 움직임이 활발하게 진행되고 있는데, 지난 3월 출범인 ‘디지털 ESG 얼라이언스(Digital ESG Alliance, DEA)’가 대표적이다. 이 협력체는 디지털 전환(DX) 경향에 따라 전 세계적으로 변혁기를 맞이한 산업 생태계에 대응하기 위한 산학연 연합체다. 이 과정에서 협력체에 포함된 모든 구성원이 공통의 디지털 데이터
‘진동 신호를 이용한 산업용 모터 및 회전체 설비 AI 예지진단 솔루션’ 웨비나 열려 AI 기반 모터 고장 예측 솔루션 ‘Motor Sense’ 소개 제조 영역에서의 설비 고장은 수율 및 생산성 저하, 비용 및 사고 발생, 설비 내구성 문제 등을 야기한다. 이에 설비를 관리하는 데 있어서 고장을 사전에 방지하고 예측하는 것이 중요하다. 특히 스마트 팩토리 체제가 확립됨에 따라 이러한 설비 고장 예측에 대한 필요성은 점차 증가하고 있다. 스마트 팩토리는 지능화 요소가 접목된 자동화 설비를 구축하기 때문에 인공지능(AI) 활용에 특화됐다. 이에 따라 AI 기술이 이식된 설비 고장 예측 솔루션이 각광받는 중이다. 이달 5일 온라인 세미나 플랫폼 ‘두비즈(duBiz)’에서 모터 고장 예측 솔루션을 제시하는 ‘진동 신호를 이용한 산업용 모터 및 회전체 설비 AI 예지진단 솔루션’이 송출된다. 이날 방송에서는 각 회전 설비에 부착된 센서가 진동 및 온도 등 정보를 수집한 데이터를 AI가 분석해 최적의 해결책을 제시하는 디쌤의 ‘모터 센스(Motor Sense)’가 소개된다. 이 솔루션은 회전 설비에서 발생하는 고장 및 오류의 종류, 발생 확률 등을 작업자에게 알려주기
운영체제·각종 컨트롤러·에지 시스템 등 소개...u-control·m3000/4000·u-OS 등 PLC 제어 솔루션 내세워 기존 ‘하드웨어’ 분야 확장해 ‘소프트웨어’ 영역에 도전장...“산업용 IoT 및 자동화 전문 기업으로 발돋움” 바이드뮬러가 기존 주력 사업부문인 하드웨어 결선 솔루션 영역을 확장해 소프트웨어 분야로의 확장 의지를 드러냈다. 이는 스마트 팩토리 내 PLC(Programmable Logic Controller) 제어 시스템의 고도화를 목표로 한다. 이러한 바이드뮬러의 전략은 스마트 팩토리 설비 제어에 필수적인 서보 제어 기술 고도화를 이룩하기 위한 것으로 풀이된다. 바이드뮬러는 이 과정에서 운영체제, 에지 시스템 그리고 각종 형태의 컨트롤러 등을 출시해왔다. 먼저 스마트 팩토리 특화 운영체제 ‘u-OS’는 각기 다른 기기 및 소프트웨어를 통합하는 플랫폼이다. 구체적으로 이 플랫폼은 현장 설비 및 기기를 비롯해 AutoML 도구, 시각화 소프트웨어, 클라우드 및 온프레미스 솔루션 등을 통합한다. API와 컨테이너 기술을 기반으로 한 개방형 설계로 직관적 시스템 설계 및 통합이 가능하다. 아울러 u-OS Data Hub를 통해 애플리케이션
이달 29일 ‘AI 기술위원회 발대식’ 개최 위원회 소개부터 AI 국제 표준화 동향 및 대응 방안 공유 “‘정보력’이 기업의 新 생존 전략...산업(용) AI가 새길 터줄 것” 지난 2016년 대중에 공개된 알파고(AlphaGo)를 기점으로 인공지능(AI)에 대한 관점이 변화하기 시작했다. 그러던 중 생성형 AI(Generative AI)라는 이름표를 달고 등장한 챗GPT(ChatGPT)는 AI의 세계관을 확장시킨 차세대 기술로, 이른바 ‘AI 붐’을 주도하고 있다. 바야흐로 AI 대중화를 뜻하는 ‘AI-X’ 시대가 열린 것인다. 빅데이터·머신러닝·GPU·NPU 등 각종 기술을 품고 있는 AI는 갈수록 고도화된 기술적 면모를 예고하는 중이다. 이에 전 세계 각국 및 기관은 AI를 ‘잘 쓰는 방안’에 대한 로드맵을 내놓고 있다. 이는 곧 정책·규제·표준 등으로 귀결되는데, 대표적으로 유럽연합(EU)이 지난 3월 가결에 이어 이달 승인된 세계 최초 AI 법안 ‘EU AI Act(이하 AI Act)’가 있다. 미국도 지난해 AI 안정성 표준을 정립한 ‘AI 행정명령’을 발표했고, 일본은 주요 7개국(G7)에서 ‘히로시마 AI 프로세스’를 필두로 AI 거버넌스를 주
4차 산업혁명은 디지털 전환(DX)을 촉진했고, 이 디지털 전환은 산업의 새로운 역군으로 데이터를 불러왔다. 수많은 산업에서 데이터를 활용하고 이 추세는 증가하고 있지만, 특히 제조 현장에서의 데이터는 제조 영역 고도화의 핵심인 ‘스마트 팩토리’의 주요 요소로 인식된다. 이 데이터는 ‘많이 모으는 것’이 아니라 필요한 데이터만 쏙쏙 도출해 ‘잘 쓰는 것’이 중요하다. 곳곳에 산개된 데이터도 다 같은 데이터가 아니라는 말이다. 데이터도 활용 목적과 쓰임새에 따라 다른 취급을 받는다. 데이터를 잘 쓰기 위해서는 극복하려고 하는 문제를 정의하는 것부터 데이터세트(Dateset)를 구축하는 것까지의 과정을 구조화하는 것이 필요하다. 제조 현장 내 장비와 공정도 사물인터넷(IIoT)를 통해 데이터를 구축하는 과정이 중요한데, 현재는 그 과정이 쉽지 않은 것이 현실이다. 지금도 수많은 공장에서 인공지능(AI)을 활용한 다양한 자동화 프로젝트를 진행하지만 그 수준을 아직 걸음마 단계로 평가된다. 거대언어모델(LLM)로 구축된 AI 모델을 현장에서 활용하는 작업자 입장에서는 똑같은 데이터를 모델에 이식하고 가동하면 같은 패턴의 결과가 도출되기를 원한다. 하지만 현재는 데이