“탄소 중립, 인공지능, 수소기술, 에너지 관리, 그리고 인더스티리4.0” 하노버메세2023이 보여주고자 한 메시지이다. 오래전부터 회자되고 있지만, 여전히 글로벌을 달구고 있는 빅이슈라는 것을 전시장 곳곳에서 찾을 수 있었다. 그 현장을 찾았다. <편집자> HANNOVER MESSE 2023(하노버메세 2023)이 4월17일 개막됐다. 21일까지 5일간 열린 올해 행사에는 하노버메세가 보여준 그간의 이름값에 맞게 글로벌서 4,000여 기업이 전시장에 자리를 잡았고, 13만여 명이 다녀간 것으로 추산됐다. 올해의 주제는 ‘Industrial Transformation-Making the Difference(산업 대전환-차별화)’로 7개 테마에 나뉘어 전시됐다. △산업자동화& 동력전달(Automation, Motion & Drives) △에너지 기술(Energy Solutions) △디지털 융합(Digital Ecosystems) △부품 및 솔루션(Engineered Parts & Solutions) △연구기술(Furture Hub) △유공압기술(Compressed Air&Vacuum) △글로벌 비즈니스 마켓 (Globa
로봇, AI와 융합하며 일상화 성큼…소비자 생활패턴 이해 필요 로봇업계 지속가능성 위해선 건강한 비즈니스 토양 마련돼야 “로봇이 AI와 융합하며 일상화 시대로 성큼 다가섰다. 기술의 안정화와 함께 질 높은 서비스를 제공하기 위해서는 소비자의 다양한 요구사항과 생활 패턴을 이해할 필요가 있다.” 또한 “로봇업계가 지속가능한 발전을 하기 위해서는 건강한 비즈니스 토양이 마련돼야 한다.” 지난 3월 28일, 서울 코엑스 컨퍼런스룸에서 산업통상자원부가 주최한 ‘2023 로봇 미래전략 컨퍼런스’가 열렸다. 산업통상자원부 장영진 차관은 축사에서 “로봇은 생산성 향상을 위해서 산업의 부가가치를 높이고, 저출산으로 인한 만성적인 노동력 부족을 해소하며, 산업 재해 감축에도 크게 기여할 것이기 때문에 로봇 보급을 통해서 사회 전반의 일석삼조의 효과를 거둘 것”이라고 강조했다. 장 차관은 이어 “로봇 산업 자체가 AI와 5G, 첨단 반도체와 융합되어서 미래 산업으로 성장하고 각광받고 있기 때문에 미래 먹거리를 위해서도 로봇 산업을 발전시켜야 할 중요한 산업”이라며 “정부는 로봇의 글로벌 보급을 확대하고 산업을 육성하기 위해서 여러 가지 대안을 준비하고 있다”고 덧붙였다. 이어
400개사 1,700여 부스 규모…지속가능한 디지털 혁신 선봬 스마트제조부터 탄소중립까지 컨퍼런스 200여개 세션 진행 AI와 IoT, 5G 등 신기술의 범람과 함께 코로나19 팬데믹으로 인해 디지털 전환에 대한 요구는 더욱 높아졌다. 하지만 4차 산업혁명 시대에는 새로운 기술을 개발하는 것 못지않게 기존의 기술을 누가 얼마나 더 많이 융합하고 연결하느냐가 중요하다. 스마트공장의 시작은 연결에서 시작한다. 기기와 기기간의 연결 그리고 기기와 사람 간의 연결, 공장과 공장 간의 연결이 이루어져야 스마트공장이 된다. ‘스마트공장·자동화산업전 2023’은 디지털 전환 시대 제조업이 데이터와 네트워크 기반의 상호 연결을 통해 어떤 모습으로 비즈니스 모델을 창출할지 그 궁금증을 풀어준다. ‘스마트공장·자동화산업전 2023 (Smart Factory+Automation World 2023, 이하 AW 2023)’은 3월 8일부터 10일까지 사흘간 코엑스 A,B,C,D홀 전관에서 개최된다. 이번 전시회는 ‘We connect your factory’를 테마로 스마트제조부터 탄소중립까지 지속가능한 디지털 혁신을 선보인다. 이제까지의 제조 혁신이 개별 공장의 스마트화에 집중
제조 기업 디지털 기술 활용도 낮다…첫 걸음은 도입 의지와 데이터 확보 단기적 효과보단 장기적 투자 필요…플랫폼 기반 응용솔루션도 개발해야 디지털 전환은 특정 국가나 기업뿐 아니라 전 세계적으로 확산되는 추세다. 우리나라 역시 디지털 전환을 산업 혁신의 최우선 과제로 삼고 규제 혁신, 디지털 인재 양성, 디지털 기술 개발, 디지털 플랫폼 추진 등 정부 주도의 청사진을 그려가고 있다. 그러나 기업의 디지털 전환 준비와 대응 역량은 여전히 미흡하다는 지적이다. 전문가들은 작은 부분에서부터 디지털 전환을 시작하는 것이 중요하다고 말한다. 3월 8일부터 10일까지 열리는 ‘스마트공장·자동화산업전 2023(AW 2023)’에서도 지속가능한 스마트 제조 혁신 구현과 산업 디지털 전환 해법을 제시하는 데 초점이 맞춰졌다. 전시회를 공동 주최하고 있는 (주)첨단은 그에 앞서 지난 2월 8일 국내 산업자동화 전문가를 초청한 특별 좌담회를 개최했다. 이들 전문가가 진단한 우리나라 산업 디지털 전환 해법은 무엇일까? 인공지능은 성장 모멘텀 ■ 김진희 콘텐츠사업국장 (이하 김진희) : 안녕하십니까? 바쁘신 중에도 대한민국 제조업 미래를 위해 이번 좌담회에 참석해주셔서 감사합니다.
제조 기업은 시장 요구사항 변화에 따른 생산체계의 변화, 코로나19 팬데믹으로 인한 글로벌 밸류체인의 붕괴 등과 같은 큰 변화를 겪고 있다. 피할 수 없는 글로벌 경쟁 환경 속에서 생산비용 절감, 품질 제고, 유연 생산 등에 대한 지속적인 압박을 받고 있다. 이를 해결하기 위한 스마트팩토리 기술 도입, 그중에서도 가상 환경에서의 시뮬레이션을 통해 생산시스템 분석 및 예측, 최적화가 가능한 디지털 트윈 기술이 주목받고 있다. 디지털 트윈 관점에서 바라본 AI를 활용한 제조 시뮬레이션 기술은 무엇이 있는지 ICT와 미래 스마트 제조 혁신 컨퍼런스에서 ETRI 이은서 책임연구원이 발표한 내용을 정리했다. 시장은 공급자 중심이 아닌, 소비자 중심으로 변화하고 있다. 개인화·맞춤 제품 등 다양한 수요에 따라 제품을 다르게 생산해야 하는 문제가 생기고, 이런 이슈를 해결하기 위해서는 극도의 유연한 생산 체계가 필요하다. 국가적인 정책도 필요하지만, 기술적으로 해결할 수 있는 효율적인 방법 중 하나로 ‘기존 제조산업과 ICT 기술을 융합한 스마트 팩토리’가 꼽힌다. 가상환경에서의 시뮬레이션을 통해 환경에 대한 분석, 목표 요구치, 최적가가 가능한 ‘디지털 트윈’ 기술이
제조업과 ICT 융합 확대 및 친환경 제조에 대한 관심이 증대되면서 제조업의 디지털 전환 및 탄소 중립을 구현할 미래 유망 기술과 솔루션 개발 필요성이 더욱 커지고 있다. 특히 빠른 고령화로 인한 생산가능 인구 감소, 미·중 중심의 기술패권 및 글로벌 공급망 주도권 등의 문제를 해결하기 위해서는 자국 내 스마트공장 도입·구축에 자원과 역량을 집중해야 한다. ICT와 미래 스마트 제조 혁신 컨퍼런스에서 ETRI 기술정책연구본부의 박종현 책임연구원이 발표한 국내 스마트 팩토리 활성화 방향과 13대 유망 서비스 내용을 정리했다. 우리나라의 GDP 대비 제조업의 비중은 27.5%며, 총수출에서 제조업이 차지하는 비율은 97.3%다. 한국은 제조업을 중심으로 성장한 나라다. 제조업과 ICT 융합 확대 및 친환경 제조에 대한 관심이 증대되면서 제조업의 디지털 전환 및 탄소 중립을 구현할 미래 유망 기술 및 솔루션 개발 필요성이 더욱 커지고 있다. 4차 산업혁명 시대에 제조 분야 디지털 전환은 빠르게 전개되고 있다. 국가 지능화 종합연구기관인 ETRI와 기술 예측 전문기관인 KISTEP이 협력해 제조 분야 산학연 전문가 자문 및 브레인스토밍 등을 통해 △국내 스마트 팩토
기존 오프라인 소비가 중심이던 시절에는 공장 시스템이 대량 생산이 주를 이뤘다. 코로나19 팬데믹 등으로 인해 온라인 이커머스가 활성화되며 다품종 소량생산으로 제조 패러다임이 변화하고 있다. 소비자들은 일괄된 제품이 아닌 맞춤형 제품을 원하고 있으며, 생산 시스템은 이런 시장의 소비 패턴을 따라가기 위해서 변화된 ‘제조 패러다임’이 필요한 시점이다. ICT와 미래 스마트 제조 혁신 컨퍼런스에서 ETRI 지능화융합연구소의 박준희 단장이 ‘미래 스마트 제조 혁신을 위한 ICT의 역할’에 대해 발표한 내용을 정리했다. 코로나19로 온라인 이커머스 시장이 급격하게 커졌다. 리서치 기관 Statlsta은 2022년부터 2025년까지 연평균 12%를 웃도는 온라인 매출 증가를 예상하고 있다. 이커머스 비중 확대는 롱테일 시장을 가속화했다. 롱테일 시장 가속화는 다품종 소량 생산 요구를 증가시켰고, 이런 시장 니즈를 충족하기 위해서는 제조 패러다임 전환 가속화가 필요하다. 기존의 단품 대량 생산의 전통적인 생산라인은 하나의 라인에서 하나의 아이템만을 생산하는 시스템이었다. 시장 니즈를 충족하기 위한 다품종 소량생산 트렌드로 다품 혼류 생산으로 변화했고, 시간 단위 모델
정부는 올해 중소기업 스마트제조 혁신을 위해 스마트공장 구축 및 고도화, 로봇, 데이터 활용, 컨설팅 지원 등 6개 분야에 1,462억 원을 지원한다고 밝혔다. 중소벤처기업부 이러한 내용을 골자로 하는 ‘지능형(스마트)제조혁신 지원사업 통합공고’를 지난 1월 9일 발표했다. 지능형(스마트)제조혁신을 위한 스마트공장 구축·확산 정책은 2014년부터 시작돼 2022년까지 스마트공장 3만개를 초과 보급했다. 중소기업들은 스마트공장 구축을 통해 생산성 29.4% 증가, 품질 42.8% 향상, 원가절감 15.9% 등 공정개선 효과와 기업당 매출 6.4% 증가를 비롯해 고용 1.5명 증가, 산업재해 4.9% 감소 등 경영개선 효과가 나타나는 등 중소기업의 제조 경쟁력 확보에 기여해왔다. 올해 달라지는 주요 내용을 보면, 먼저 그간 양적 확대 중심의 스마트공장 구축에서 고도화 중심으로 스마트공장 구축이 추진된다. 다만, 민간의 스마트공장 구축 역량과 민간 출연금을 활용하는 대·중·소 상생형 스마트공장은 민간의 자율적 협력을 고려해 기초단계(200개)를 계속 지원한다. 두 번째로, 효율적인 사업추진을 위해 정부지원형 스마트공장 구축사업 선정을 기존 스마트제조혁신센터(테크노
물류 창고는 물류의 핵심 시설이며 물류 창고 운영 및 이용료는 물류비의 상당 부분을 차지하고 있다. 미국의 경우 운송 거리가 멀기 때문에 물류 창고의 효율적 운영이 물류비를 좌우하고 물류 창고의 효율적인 운영을 위해서는 많은 노동력이 필요하다. 미국 노동 통계청의 발표에 따르면 미국 물류 창고 관련업 종사자 수는 2017년 이후 꾸준히 증가했으며, 2022년 9월 기준 미국 내 물류 창고 관련 종사자는 178만 명에 달한다고 한다. 이는 작년 한 해 미국 물류 창고에서 10만 명 이상의 고용을 창출한 결과다. 물류 창고 종사자의 임금 역시 꾸준히 상승하고 있다. 같은 조사에서 2019년 5월 시간당 평균 17.39달러였던 임금이 2021년 5월 18.38달러로 상승했다. 대규모 물류 창고를 운영하는 이커머스 업체 아마존은 2022년 10월부터 물류 창고 종사자 최저 임금을 18달러에서 19달러로 올렸다. 하지만 2022년 하반기 이후 인플레이션으로 인한 경기 침체가 가시화되며 물류 산업의 성장세는 둔화될 전망이다. 미국 내 가장 큰 물류 창고를 가진 회사 중 하나인 아마존은 2022년 10월 물류 창고 관련 채용을 동결한다고 발표했다. 팬데믹으로 인한 호황
스마트 물류를 위해서는 장애가 발생했을 때 실시간 모니터링을 통해 효과적인 초기 대응을 할 수 있어야 한다. 그러기 위해서는 복제된 패킷에 대한 고성능 심층 패킷 분석 기술이 요구된다. 즉, 네트워크 수준에서의 성능과 보안적 측면에서의 장애 감지 기능을 제공하고 IT 장애(성능/보안)에 대한 효과적인 초기 대응이 가능해야 한다. 그렇다면 스마트물류 시스템은 어떻게 구성해야 할 것인가? 이에 대한 솔루션으로 맥데이타의 스마트물류 장애 모니터링을 소개한다. 맥데이타는 IT 비즈니스 구성 요소에 대한 효과적인 장애 모니터링 솔루션을 개발하는 회사다. 5G 망, 스마트시티, 스마트팩토리 등 다양한 곳에서 맥데이타 제품을 적용하거 도입, 컨소시엄을 진행하고 있다. 국내 다양한 모니터링 관련 특허 30여 가지를 보유하고 있다. 2017년에 시작해 2018년 퀄컴과 IoT 스마트시티 파트너십을 체결해 국내 퀄컴 파트너 중 하나며, 다양한 세미나를 퀄컴과 같이 진행하고 있다. 2020년부터는 5G 보안 포럼 창립 멤버로 활동하고 있다. 제안 배경 스마트물류 시스템이 다양하게 발전하면서 지능형 통합 플랫폼이 갖춰지고 있다. 운송, 보관, 하역, 포장 등 물류 전 분야에 걸쳐
코로나19 등의 상황으로 이커머스가 활성화되며 라스트마일 시장도 급격하게 커지고 있다. 새벽배송, 당일배송 등 빠른 배송에 초점을 뒀던 라스트마일 서비스는 한 단계 더 나아가 고객 중심의 ‘유연한 배송’으로 초점을 맞추고 있다. 더 편리하고 효율적인 유연한 배송을 위해선 그에 걸맞은 기술이 필요하다. 라스트마일 배송을 위한 위밋 모빌리티의 ‘ROOUTY(루티)’ 라우티 기술이 그중 하나의 사례이다. 위밋 모빌리티는 초기 We meet place라는 친구들 간의 약속 장소를 정하는 B2C 서비스로 시작했다. 거리가 기준이 아닌 이용자들의 시간 순으로 중간 위치를 잡는 서비스였다. 이 서비스의 핵심기술은 위밋 모빌리티가 자체 개발한 ‘등시선 알고리즘’이다. 등시선 알고리즘은 교통 정보를 이용해 거리가 아닌 이동시간으로 서로 공평하게 만날 수 있는 중간 위치를 찾아준다. 아주 빠르게 다양한 포인트에서 쉽게, 도달할 수 있는 위치를 계산해낼 수 있다. 이런 알고리즘 기술, 교통정보 맵을 이용하면 새로운 B2B 서비스를 창출할 수 있겠다는 생각에 ROOUTY(루티)라는 기업용 SaaS 제품을 선보이게 됐다. 라스트마일이란? 배송에는 운송 구간에 따라서 퍼스트 마일,
스마트 제조, 스마트 팩토리는 제조업에 생산성과 효율성을 높여준다. 특히 4차 산업혁명 시대, 디지털 전환을 통한 스마트 팩토리로는 미룰 수 없는 과업이다. 빅데이터, 클라우드, 인공지능과 같은 첨단 기술과의 접목으로 비즈니스 혁신이 가속화되고 있는데, 제조 기업을 위한 디지털 제조 혁신 방법은 무엇이 있을까? 제조 기업을 위한 디지털 제조 혁신 세미나에서 인타운 이용은 박사의 발표 내용을 정리했다. 4차 산업혁명은 시작됐는가? 사람과 환경, 기계가 연결되며 지식 정보의 바다로 일컬었던 3차 산업혁명의 시대가 끝났는지에 대해 학자들의 의견이 분분하다. 4차 산업혁명이라는 단어를 처음 언급한 세계경제포럼 클라우스 슈밥은 “4차 산업혁명은 이미 시작됐고, 그 범위 복잡성을 고려할 때 과거 인류가 겪었던 그 무엇과도 다르다”고 말한 반면, 경제학자 제레미 리프킨은 “4차 산업혁명은 아직 도래하지 않았으며, 3차 산업혁명의 연장일 뿐”이라 말했다. 4차 산업혁명 시대에 대한 학자의 의견이 분분한 가운데 확실한 점은 빅데이터, AI, IoT, CPS 등 첨단 기술과의 접목으로 기존과 전혀 다른 현장으로 변하고 있다는 것이다. 산업혁명의 개요 18세기 후반 증기기관의
조선업계는 업황의 개선에도 기술자의 리턴이 거의 없어 외국인 노동자로 채울 수밖에 없는 큰 어려움을 겪고 있다. 조선3사의 경우 이러한 인력난을 타개하기 위해 최근 무인자율운향, 스마트조선소를 추진하고 있다. 특히, 많은 용접 작업이 수행되는 공정 특성상 용접용 로봇 자동화 대한 필요성은 점점 부각되고 있다. 따라서 대조립, 중조립, 소조립 공정을 중심으로 용접로봇의 설치 및 운영에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 조선 분야 제조혁신을 위한 최근 연구사례와 로봇 적용사례에 대해, 한국조선해양미래기술연구원 윤대규 전문위원이 제조혁신 세미나에서 발표한 내용을 정리했다. 지금 조선산업은 우리나라 조선업계는 올해 수주 목표를 조기에 달성할 정도로 호황기이다. 발주 시장이 활기를 띠면서 액화천연가스(LNG) 운반선, 석유화학제품(PC) 운반선 등의 수주 선가도 역대 최고가로 계속 오름세에 있다. 9월말 기준 조선 빅3(한국조선해양·대우조선해양·삼성중공업)는 각사 연간 수주 목표의 80~120%를 달성 중이다. 현대중공업그룹의 조선 중간지주사인 한국조선해양은 2022년 연간 수주 목표 174억4000만 달러를 일찌감치 넘겼다. 한국조선해양은 LNG 추진 컨테이너선과
딥러닝이란 컴퓨터가 스스로 외부 데이터를 조합, 분석하여 학습하는 기술로, 빅데이터, 계산능력(Computational Power), 알고리즘 3가지 요소에 의해 발전해왔다. 그리고 이러한 딥러닝 모델 성능 향상은 인공지능(AI)이 획기적으로 도약하게 된 계기가 되었다. 제조 현장에서 AI(인공지능) 적용은 설계 지능화, SCM 지능화, 검사 지능화, 예지보전, 공정 지능화를 가져왔다. 그러나 AI 적용시 발생하는 여러 이슈도 있었다. 그 해결 방안은 무엇인지, 제조 기업을 위한 디지털 제조 혁신 세미나에서 한국생산기술연구원 윤종필 수석연구원이 발표한 내용을 정리했다. 데이터란? 데이터는 일반적으로 딥러닝 입력 데이터와 정답 데이터로 구성된다. 입력 데이터는 의사 결정을 내리기 위한 정보로서 센싱, 음성, 텍스트, 진동, 온도 데이터가 여기에 해당된다. 정답 데이터는 내가 인공지능 학습을 시켰을 때 원하는 것, 풀고자 하는 것, 바라는 것이 출력됐으면 좋겠다 하는 데이터를 말한다. 따라서 딥러닝이 잘 풀 수 있도록 충분한 양의 입력 데이터와 정확한 정답 데이터를 확보하는 것이 중요하다. 딥러닝은 우리가 만든 정답 데이터대로 학습하기 때문이다. 그렇다면 생산
공정의 효율을 이끌어내기 위한 기본적인 방법 중 하나는 ‘끊김 없는 공정’이다. 문제 발생 후 해결을 위한 공정 중단은 생산성을 저하시키고, 시간 연장 등의 비효율을 가져오기 때문이다. 그렇다면 문제가 생기기 전, 미리 이상 징후를 탐지할 수 있는 예지보전은 무엇보다 중요하다. 마크베이스의 AIoT Suite 적용 사례로 본 프레스 장비 모터의 이상 감지를 돕는 방안에 대해 소개한다. 예지보전은 데이터를 수집해서 데이터 내부에 포함된 이상징후를 감지하고, 탐지된 결과를 분석 후 조치하는 과정이다. 때문에 유지보전은 공정의 효율을 높이기 위한 필수사항이다. 최근 OT 단의 컴퓨팅 파워가 좋아지면서 실시간으로 쏟아지는 데이터를 안정적으로 수집하고 저장해 전처리 과정을 거쳐 현장이 원하는 데이터의 형태로 만드는 것이 무엇보다 중요해지고 있다. 예지보전의 과정에는 수집/저장, 전처리/학습, 실시간 데이터 흐름, 패턴, 사용자 유지보수 등의 어려움이 있다. 예지보전을 예측하기 위해선 학습을 위한 장기간 데이터 모두의 수집이 필요하다. 데이터 수집 후, 대용량 수집 데이터에 대한 학습 데이터 추출이 필요한데, 데이터 전처리 시간 및 비용이 기하급수로 증가해 큰 어려움을