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
현재 산업은 ‘자동화’를 넘어 ‘자율화’를 최종 지향점으로 분류하고 있다. 이에 지능형 자율 공장이 스마트 팩토리의 진화형으로 기대받는다. 지능형 자율 공장은 무인 또는 최소 작업자로 이루어진 형태의 자동화 생산 설비다. 이는 제조 AI, 디지털 트윈 등 기술이 접목돼 완전 자율화를 이룰 전망이다. 여기서 결국 공장의 모든 것을 연결하는 기술이 중요하다. 다시 말해 공장 요소 간 연결성(Connectivity)이 강조되는 것인데, 이를 위해서는 자동화·지능화·연결화 요소가 잘 조합돼야 한다. 이런 자율 공장의 고도화 단계는 총 네 가지로 구분된다. 첫 번째는 모니터링 및 현상 분석 단계부터 시작된다. 이후 원인을 분석하는 제어·통제를 지나 최적화 분석, 예측·예방을 분석하는 지능 및 자율화에 이르게 된다. 특히 최후 단계에서는 공장 스스로를 진단하는 수준까지 도달하게 된다. 제조 AI 솔루션 업체 인터엑스는 제조 AI 기술을 기반으로 자율 공장을 실현하겠다는 목표 아래 산업 고도화에 기여하고 있다. 이 업체는 제조 AI 및 디지털 트윈 솔루션을 보유했다. 생산조건 최적화 AI 서비스 ‘Recipe.AI’, 품질 예측 및 최적화 AI 서비스 ‘Quality.A
지난 2022년 오픈AI가 공개한 챗GPT는 전 세계 산업에 충격을 안겼으며, 제조 산업도 예외는 아니었다. 제조 기업들은 AI 도입에 대한 의지를 보였지만, 실제 활용도는 아직 낮은 수준에 머물고 있다. 품질 검사 등에서 AI의 활용 가능성이 높아지고 있으며, 특히 딥러닝 기반 AI 비전 검사 시스템이 주목받고 있다. AI 기술이 발전하면서 제조 공정의 자동화와 최적화가 현실화되고 있다. AI와 데이터를 통해 스스로 최적화하는 미래 공장은 어떤 모습인지 ‘2024 AI 자율제조혁신포럼’에서 박진우 알티엠 부대표가 발표한 내용을 토대로 정리했다. 지난 2022년 오픈AI(OpenAI)가 공개한 챗GPT(ChatGPT)는 전 세계 여러 산업에 새로운 충격을 안겼다. 글로벌 산업 흐름이 인공지능(AI)으로부터 변화할 것이라는 기대 혹은 우려 속에서 AI 기술에 대한 주목도가 급상승했다. 그 양상은 제조 산업도 크게 다르지 않다. 각 제조기업은 AI에 대한 투자와 도입 의지를 속속 드러내며 AI 활용에 대한 로드맵을 지속 내놓고 있는 상황이다. 그런 의지와는 반대로 제조 분야에서의 실제 AI 활용도는 크게 높지 않은 것으로 나타났다. 제조기업을 대상으로 진행한 ‘
산업 자동화 솔루션 선도기업 동우-GCS는 MES, SCADA, PLC 제어 등 다양한 자동화 솔루션을 제공하며, 반도체, 이차전지, 제약 분야로 영역을 확장하고 있다. 최민우 동우-GCS 대표는 IT와 OT를 통합한 G-CAP 플랫폼을 통해 전사적 자동화 표준을 제시한다고 강조한다. 동우-GCS는 인력 양성을 위해 트레이닝센터를 운영하며, 고도화된 자동화 산업을 위해 교육 프로그램을 강화하고 있다. 또한 디지털 전환 시대에 맞춰 플랜트 설계와 구축에서도 혁신을 추구하고, 고객 요구에 맞춘 맞춤형 솔루션을 제공한다. 특히, APC 시스템을 통해 자율생산을 구현하며, 글로벌 파트너십을 통해 생태계 확립에 주력하고 있다. 최민우 대표를 만나 최근 산업 자동화 이슈와 그의 비전을 들어봤다. 제조 산업에서의 자동화 도입은 선택이 아닌 필수인 양상으로 흘러가고 있다. ‘자율제조 시스템’이 제조 영역의 최종 지향점으로 부각되는 최근 트렌드에서는 자동화가 그 교두보로 지목돼 영향력이 증대되는 중이다. 그 과정에서 장비 및 설비를 자동으로 제어하는 기술은 제조 시스템에서 핵심으로 부상했다. 이를 위해 시스템 통합부터 데이터 인터페이스, 전기, 네트워크 구축까지의 설계부터
AI 기술이 발전하면서 산업 현장의 로봇 기술은 더욱 고도화되고 있다. 특히 자의적인 움직임과 정교한 운동성이 요구되면서, 로봇 그리퍼 기술의 발전이 주목받고 있다. 테솔로는 이러한 변화에 선제적으로 대응하며 로봇 그리퍼의 설계와 제작, 통합 솔루션을 제공하고 있다. 3지 다관절 그리퍼를 비롯하여 다양한 모델을 개발하여 산업 현장의 다양한 요구에 부응하고 있다. 그리퍼 기술에 AI를 도입해 자율성을 극대화하는 것이 테솔로의 목표다. 이를 위해 연구개발에 집중하며, 신속하고 정확한 작업 수행 능력을 강화하고 있다. 테솔로는 국내외 시장에서의 경쟁력을 강화하기 위해 지속적으로 혁신을 추구하며, 글로벌 진출을 계획하고 있다. 로봇 시대가 본격 개막하면서 수많은 산업군에 로봇이 도입되고 있다. 이제 로봇은 독립적인 개체에서 인간과 협력하는 형태로 진화하고 있다. 그만큼 기존과 비교해 로봇이 갖춰야 할 핵심 요소가 복잡·다양해지고 있다는 것을 뜻한다. 구체적으로 자의적인 움직임, 정교하고 세밀한 운동성, 다각적인 활용성 등이 산업에서 요구하는 차세대 로봇의 미래상이다. 특히 산업 현장에서 주로 활용되는 산업용 로봇, 협동 로봇, 무인운반차(AGV), 자율주행로봇(AM
자동차/전자산업을 위한 2024 AI 자율제조혁신 세미나서 3D 프린팅 비전 공개 3D 프린팅은 설계 기반 모델링 소프트웨어를 기반으로 특정 소재(물성)를 적층해 입체적인(3차원) 출력물을 제작하는 기술이다. 프로그램 및 기계가 공정 주체로 활용되기 때문에 제조 자동화를 실현한 기술 중 하나로 알려져 있다. 3D 프린팅은 광경화 수지에 레이저 광선을 쏴 출력물을 적층하는 초기 방식인 SLA(Stereo Lithography Apparatus), 분말 소재와 레이저 광선을 활용한 SLS(Selective Laser Sintering), 가는 형태의 고체 필라멘트를 열로 녹여 노즐을 통해 적층하는 압출 방식인 FDM(Fused Deposition Modeling) 등 다양한 기법이 개발됐다. 앞선 방식을 기반으로 소재·공정 등 일부를 변형해 파생된 형태의 기법도 속속 도출됐다. 이 중 상대적으로 장비 및 소재 가격이 저렴하고, 유지보수가 용이한 FDM 방식을 통해 3D 프린터 대중화의 길이 열리기 시작했다. 특히 일반 사용자를 대상으로 한 오픈소스 기반 3D 프린터의 활용 사례가 점차 증가하면서 제작 시간, 소재, 방식, 출력 결과물 등에 대한 개선 요구사항도
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