토탈 생산 물류 솔루션 ‘파이’의 출시와 함께 본격적으로 스마트팩토리 중심의 국내 물류 엔지니어링 시장 공략 강화에 나선 한국네트웍스. 한국네트웍스는 WMS와 MES, 물류 자동화 솔루션을 통해 물류 IT시장을 선도하고 있다. 특히 강점인 WMS는 마켓 리더 역할을 하며, 20년 이상의 노하우와 기술력을 바탕으로 표준화된 솔루션을 제공하며 지속적으로 업그레이드 하고 있다. 기존 물류업계에서 확보하고 있는 물류 솔루션 시장에서의 입지를 넘어 궁극적으로 한국네트웍스는 물류의 시작부터 끝까지, 원스톱으로 처리할 수 있는 토탈 생산 물류 서비스 제공업체로 나아가고자 한다. 그리고 직접 파이의 시작을 최전선에서 만들어 낸 한국네트웍스의 노형석 물류솔루션팀 팀장과 이종협 솔루션랩 팀장은 파이의 출시가 한국네트웍스의 물류 솔루션 제품군의 다양성 확보를 위한 시작이라고 말한다. 다양한 고객의 새로운 선택지 될 파이 시리즈 이번에 출시된 파이 시리즈는 한국네트웍스의 다양한 제품군 중 하나다. 노형석 팀장은 “이번 WMS(창고 관리 시스템) 솔루션은 기존 솔루션을 고도화한 ‘air-WMS 4.0’과 더불어 기술적으로 다양성을 확보해 기존 고객의 요구사항을 반영한 제품군을 보유
산업에서는 정밀한 경영 전략을 수립하기 위해 다양한 AI 솔루션을 도입하고 있다. 대표적으로 활용되는 사례가 시장 수요 예측이다. AI 기반 수요 예측은 재고 관리와 공급망 최적화를 혁신적으로 개선하고 있다. AI는 날씨 데이터, 소셜 미디어 트렌드, 실시간 소비자 행동 분석 등 다양한 데이터를 통합해 정확성을 높이고 있다. 이에 임팩티브AI는 수요 예측 분야에서 눈에 띄는 성과를 보이고 있다. 임팩티브 정두희 대표는 AI를 활용한 수요 예측 기술이 기업의 수익성을 극대화하고, 경쟁력을 강화하는 필수 요소라고 강조했다. 불확실한 수요 예측, AI로 잡아내다 AI를 활용한 수요 예측은 최근 몇 년 동안 많은 산업 분야에서 중요한 전략적 도구로 자리 잡았다. AI는 빅데이터 분석과 패턴 파악을 거쳐 수요를 예측한다. AI는 빅데이터를 분석함으로써 시장 동향, 소비자 행동, 경제 지표 등 다양한 데이터 소스에서 얻은 정보를 종합해 정확한 예측을 제공한다. 이와 함께 기계 학습 알고리즘을 사용해 데이터에서 패턴을 학습하고, 이러한 패턴으로 미래 수요 변화를 예측한다. 이를 통해 기업은 효과적인 재고 관리와 최적의 자원 배분을 달성하게 된다. 한 예로, 시계열 분석은
연결된 기기와 데이터에 대한 비용 효율적인 보안 환경을 구축하는 것은 많은 기업에게 중요한 과제이다. 물론, 연결 및 통신에 대한 표준을 활용할 수도 있지만, 처음부터 해당 기기에 필요한 인증서와 키를 주입할 수 있다면 더 효과적이지 않을까? 대부분의 경우, 이러한 보안 영역은 제조 과정에서 이루어진다. 공장에는 고객이 인증기관 장비를 직접 운영할 수 있도록 안전한 공간이 마련되어 있다. 그러나 제품이 배치되는 환경에 따라 각기 다른 구성이 필요할 수 있으며, 이러한 보안 자산을 공장 현장에서 처리할 경우 새로운 과제가 발생하게 된다. 고객의 특화된 요구에 따라 맞춤형 소량 생산(Batch 단위)을 구축하는 것은 상당한 비용이 소모되고, 납기도 길어질 수 있다. nRF 클라우드 보안 서비스(nRF Cloud Security Service)는 배포 단계에서 원격으로 기기를 네트워크에 등록할 수 있는 프로비저닝 솔루션을 제공한다. 이를 통해 일반적인 방식으로 기기를 생산할 수 있도록 제조 과정을 간소화하고, 제조 및 운영 환경에서 보안을 강화할 수 있다. 이 글에서는 nRF 클라우드 보안 서비스에 대한 개요와 이 서비스를 통해 어떻게 효율적으로 셀룰러 IoT를
ESG 보고서 발간의 필요성과 공시를 위한 기획부터 작성 방법까지 살펴봤다면, 이번에는 디자인에 대해 알아보자. 보고서 디자인은 보고서 기획 단계에서부터 시작된다. 기업이 추구하는 방향성이나 기업의 CI 등에 부합하는 보고서를 만들기 위해서는 초기 단계부터 기업이 원하는 바를 명확히 하여 디자인사와 소통하는 것이 필수적이기 때문이다. 이후 디자인사에서 보고서의 표지부터 간지, 내지까지 시안 작업을 진행하는 동안, 기업은 보고서 콘텐츠를 작성하게 되며, 보고서 초안이 완성되면 실제 디자인을 입히는 과정 전체가 보고서 ‘디자인 작업’이다. 시안 작업에서 실제 보고서 디자인 작업까지 한순간에 이루어지는 것이 아니므로, 간혹 현업에서 “디자인이 꼭 필요할까요?”라고 묻는 경우가 많다. 이에 대한 내 대답은 ‘아니오’이다. 그렇다면 왜 많은 기업이 굳이 디자인에 신경을 쓰는 걸까? ESG 보고서 디자인은 기업의 정체성 디자인은 ESG 공시에서 요구하는 사항도 아니고, 정확한 정보만 전달된다면 디자인이 보고서 발간에 있어서 중요한 요소가 아닐 수 있다. 그럼에도 불구하고 많은 기업이 표지와 간지, 내지 디자인에 신경을 쓰며 많은 시간을 투자하는 이유는 디자인이 기업의
“AI는 현재 ‘황금기’를 맞이하며, 한때 공상과학으로 여겨졌던 문제들까지도 해결하고 있다.” (제프 베조스) 그럼에도 불구하고 AI에 대한 의견은 여전히 엇갈린다. 골드만삭스 그룹의 짐 코벨로(Jim Covello)는 1990년대 후반의 닷컴 열풍과 최근의 암호화폐 붐을 언급하며, AI에서도 이와 유사한 현상이 나타날 수 있다고 경고한다. 반면 같은 회사의 조셉 브릭스(Joseph Briggs)는 AI가 업무의 약 4분의 1을 자동화해 경제 성장을 촉진할 것으로 전망하고 있다. AI를 차세대 대세로 보는 의견에 동의하든 반대하든, 픽테 웰스 매니지먼트의 동 첸(Dong Chen)이 언급한 단기 투자 테마는 주목할 만하다. 그의 세 가지 주요 트렌드 중 두 가지는 AI와 산업 부문의 가능성을 나타내며, 이는 전기화, 탈탄소화, 디지털화와 같은 산업 전환 동향과도 밀접하게 연결되어 있다. 산업용 AI를 통한 모멘텀 확보 산업용 AI는 제조 기업이 오퍼레이셔널 엑설런스(Operational Excellence)에 도달하도록 돕는 중요한 도구로, 에너지 전환 목표 달성에 핵심적인 역할을 한다. AI 모델에 내장된 안전 가드레일을 통해 기업은 효율성을 높이고 설비
초음파는 기체·액체·고체에 상관없이 매질이 있으면 전파된다. 초음파는 일반적으로 가청 주파수(20kHz) 이상의 주파수 음파를 가리키는데, 사람이 듣는 것을 목적으로 하지 않는 경우, 가청 주파수 내라도 초음파라고 부르고 있다. 초음파의 이용은 ①거리 계측이나 센싱 등 계측 신호로서 취급하는 경우, ②초음파 부양이나 세정 등 힘이나 에너지로서 취급하는 경우, ③센서나 필터 소자 등의 기능성 부품으로서 취급하는 경우로 나눌 수 있다. 또한 매질로 이용을 나누면, 고체 중의 이용은 초음파 탐상기, 금속의 절삭·가공이나 접합, 초음파 현미경, 클락용 수정 진동자, SAW 필터 소자 등이 있고, 액체 중(수중)에서는 초음파 진단장치, 어군탐지기, 유속계, 초음파 세정, 고체 입자의 분산·유화, 안개화 등 다방면에 이용된다. 이들에 대해 공기 중의 이용은 거리계나 차재용의 초음파 센서 등이 있는데, 그다지 많다고는 할 수 없다. 이것은 기체 중에 대출력의 초음파 에너지가 방사되기 어렵기 때문이다. 진동체로부터 방사되는 음향 파워는 매질에 고유의 값인 고유 음향 임피던스 ρc(ρ는 매질의 밀도, c는 매질 중의 소리 전파 속도)의 크기로 결정된다. 공기의 밀도 ρ는 액
이더넷-APL은 PROCESS 계장표준으로 세계 전문 표준개발기구 4곳과 12개의 국제 자동화 메이커에서 합의하여 IEC/IEEE 등의 국제표준기관에서 공인된 새로 나온 신기술이므로, 자세한 설명과 해설이 필요하고 이 기술의 핵심 요체를 설명하는데 자세한 안내가 필요하므로 ‘이더넷-APL 길라잡이’라는 이름을 붙여 내용을 안내 하고자 작명을 했다. 지난 호에 이어 이 글에서는 이더넷-APL 케이블의 다섯 가지 실드(Sheld) 방법의 대안을 제시코자 한다. 그리고 시운전의 단계로 APL 네트워크 설치의 허용 테스트를 소개한다. 케이블 실드 취급 다양한 유형의 APL 장치는 케이블 실드를 잠재적 평형 시스템에 연결하는 다양한 방법을 제공한다. 그림 1은 케이블 실드를 연결하는 여러 방법에 대한 개요를 보여준다. · 대안(1) : 실드는 APL 커넥터의 3번 단자에 연결된다. 피그테일(pig tail)은 연결에 유도성을 추가하고 케이블 실드의 효율성을 저하시킨다. · 대안(2) : 실드는 실드 클램프에 연결된다. APL 장치 제조업체가 허용하는 경우 피그테일을 생략할 수 있다. 이는 시간과 노력을 절약하며, 실드 연결과 잠재적 평형 시스템 간의 임피던스를 줄인다
장비 제조사 대상 솔루션 축제 ‘이노베이션 데이 for OEM’서 로보틱스 시스템 역량 강조 기존 슈나이더 기술과의 연계 의지...“확장성·유연성·연결성 등 핵심요소 갖춘 로봇의 新 가치 제공할 것” 소프트웨어, HMI, 드라이브, 컨트롤러 등 기술적 역량 비롯해 표준화, 도입 사례 등 비즈니스 전략도 내비쳐 고령화·인력난·인건비 상승 등 전 세계적인 이슈로 인해 인간을 대체하는 기술에 대한 요구가 급증하고 있다. 특히 제조업에서 앞선 이슈가 치명적인 것으로 분석돼 새로운 대안이 필요하다는 지적이 주를 이룬다. 로봇은 제조 산업 내 ‘자동화’를 대표하는 한 축으로, 그동안 산업용 로봇을 필두로 제조 자동화에 기여했다. 이러한 양상에서 최근 뜨거운 감자로 제조 무대에 등장한 협동로봇은 산업용 로봇 대비 한 차원 높은 기술적 면모를 드러낸다. 협동로봇은 인간과 로봇의 공존을 테마로 설계돼 단순 반복 공정에서 인간을 완전히 대체하거나, 복잡한 가동이 필요한 공정에서 인간과의 협업을 통해 새로운 가치를 생산하고 있다. 산업 자동화 솔루션 업체 슈나이더일렉트릭(이하 슈나이더)은 약 50년 동안 전 세계 산업에 자동화 인사이트를 제공해왔다. 이러한 슈나이더의 라인업은
연삭가공은 여러 산업 분야의 정밀한 제조를 지원하는 기반 기술이다. 근대 공업에서는 1800년대 후반에 미국의 브라운&샤프사제 만능연삭반 및 평면연삭반 등장을 계기로 가공 정도, 능률 향상을 위해 연삭반의 구조나 기구 등에서 오늘날까지 개선이 거듭되어 왔다. 그러한 가운데 연삭반에 대한 CNC 제어 기술이나 치수장치 등의 기상 계측 기술도 탑재되어 왔다. 한편, 연삭 숫돌에 대해서도 커런덤(corundum) 숫돌입자, 알런덤(alundum) 숫돌입자의 제법이나 비트리파이드 본드에 의한 소성 숫돌 제조법이 확립되어 연삭 숫돌의 품질이 향상됐다. 또한 인공다이아몬드 및 cBN 숫돌입자가 개발되어 난삭재의 연삭 능률이 비약적으로 향상됐다. 그리고 오늘날에는 연삭가공의 상황을 디지털 데이터로 인터넷 환경을 통해 집약해 연삭가공의 품질 관리나 프로세스 관리 등이 실현되고 있으며, 연삭가공 기술은 약 1세기 반에 걸쳐 그 시대의 산업 요구나 사회 환경 변화에 맞춰 진화를 계속해 왔다. 이 글에서는 현재도 진화가 계속되고 있는 연삭가공 기술의 동향과 그 진화에 필요한 시점에 대해서 설명하기로 한다. 연삭가공 기술의 진화 방향 연삭가공 기술은 항상 고능률화, 고정도
ESG 보고서 작성에 대한 이해도 제고를 위해 총 3편에 걸쳐 ESG 보고서 작성 프로세스를 다루고 있다. 지난 칼럼에서 다룬 ‘중소·중견 기업의 ESG 보고서 작성 1편, 보고서 기획’에 이어 이번에는 보고서 작성 프로세스상 가장 시간이 많이 소요되고 기업 실무자들의 높은 참여가 필요한 ‘보고서 작성 실무’에 대해 설명하고자 한다. 보고서 개발, 본격적인 보고서 작성 실무 보고서를 본격적으로 작성하기 전, 우리는 보고서 기획 단계에서 아래와 같은 과업 수행을 통해 보고서 작성을 위한 대략적인 그림을 그려두었을 것이다. [보고서 기획 시 주요 과업] ① 기초자료 조사 진행 국제표준 분석, 선진기업 및 동종업계 동향 분석, 미디어 분석, 내부 자료 분석 등을 통해 내·외부 이해관계자의 관심도가 높고 기업의 경영 활동과 관련성이 높은 주요 지속가능경영 이슈 풀 구성 ② 중대성 평가 실시 기초자료 조사를 통해 도출한 이슈 풀을 기반으로 환경, 사회, 지배구조 영역별 지속가능경영 이슈가 기업에 미치는 영향을 평가하여 영향도가 높은 순으로 이슈 우선순위화 → 기업의 경영 활동이 환경·사회에 미치는 영향(Environmental & Social Materiali
자동차 제조업에서 용접 품질 검사는 안전성과 성능을 좌우하는 핵심 요소다. 기존 비파괴 검사 방식의 한계를 극복하기 위해 박영도 동의대학교 신소재공학과 교수는 3D 스캐닝 기술을 기반으로 한 혁신적 품질 검사 솔루션을 제시했다. 이 기술은 용접부의 외관뿐 아니라 내부 품질까지 정밀하게 확인할 수 있어 더욱 신뢰성 있는 검사 결과를 제공한다. 또한 머신러닝을 통해 데이터 분석을 고도화하고, 검사 속도를 혁신적으로 개선함으로써 제조 공정의 효율성을 극대화했다. 박영도 교수가 점치는 용접 품질검사의 미래상을 들어봤다. 용접(Welding)은 서로 다른 두 개의 금속 및 비금속을 접합하여 새로운 가치를 부여하는 공정이다. 별도의 용가재를 열로 녹여 소재를 잇는 ‘경납땜(Brazing)’이 용접의 기원으로 알려져 있다. 이어 방전 현상을 이용해 아크열을 발생시켜 용가재를 용융해 소재를 용접하는 공법인 이른바 ‘아크 용접(Arc Welding)’이 등장했고, 아크 용접에서 소모성 용가재를 활용한 가스메탈아크용접(Gas Metal Arc Welding) 등이 근현대를 대표하는 용접 방식이다. 이때 기본적으로 금속 소재가 용접 공정에 주로 활용되지만, 기술이 발전하면서 플
Q. 하이크로봇에 대한 소개를 부탁드립니다. A. 하이크로봇은 머신 비전 및 모바일 로봇에 특화된 글로벌 제품, 솔루션 기업입니다. IoT, 스마트 물류, 스마트 제조 등을 중심으로 FA 산업이나 및 물류산업 고객에게 서비스를 제공하며, HIK 기술을 기반으로 스마트 제조 공정을 지속적으로 추진 및 선도하고 있습니다. Q. 현재 전개하고 있는 핵심 비즈니스와 솔루션은 무엇입니까. A. 하이크로봇의 비즈니스는 크게 AMR과 머신 비전, 두 가지로 나눌 수 있습니다. 이 중 머신비전 솔루션은 제조 분야의 품질검사부터 반도체 및 전자산업 분야에서의 고급 진단에 이르기까지 광범위하게 활용되고 있습니다. 특히 최근에는 EV 배터리를 포함한 전기차 시장과 AI와 관련한 반도체 시장이 주요 시장으로 급부상하고 있는데요. 이에 대비하기 위해 한국 시장을 타겟으로 EV 특화 애플리케이션 솔루션 및 영업팀을 운영하고 있고 반도체 산업의 전체 밸류체인에 속한 기업들과 협업하기 위한 노력도 이어가고 있습니다. Q. 하이크로봇의 솔루션을 통해 고객사는 어떤 효용과 가치를 얻을 수 있습니까. A. 최근 들어 점차적으로 고객사는 원가 절감을 주요 요구사항으로 강조하고 있습니다. 하이크
Q. 메크마인드에 대한 소개를 부탁드립니다. A. Mech-Mind Robotics는 전 세계 AI+산업용 로봇 분야에서 높은 기술력을 바탕으로 혁신을 지속하고 있는 글로벌 기업입니다. 첨단 센서, 인식, 계획 기술을 통해 산업용 로봇을 더욱 스마트하게 만드는 것을 목표로 하고 있으며 광·기계·전기 핵심 부품, 이미지 알고리즘, 시각 인식 알고리즘, 인공지능 알고리즘, 로봇 알고리즘, 산업 소프트웨어 등 핵심 기술에서 지식을 보유하고 있습니다. Q. 현재 전개하고 있는 핵심 비즈니스와 솔루션은 무엇입니까. A. 메크마인드는 3D 인식과 시각 및 로봇 알고리즘, 로봇 소프트웨어, 산업용 응용 프로그램 분야에서 확보하고 있는 전문적 지식과 기술력을 통해 솔루션을 활용하는 고객들에게 더 높은 품질의 솔루션을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 메크마인드의 머신비전 소프트웨어 ‘Mech-Vision’은 완전한 그래픽 인터페이스로 별도의 코드작성 없이도 디코딩, 스택 및 언스택, 접착·스프레이, 정확한 위치 조정, 검사·측정 등 고급 머신 비전 응용 프로그램을 완료할 수 있습니다. 이에 더해 로봇 프로그래밍 소프트웨어 ‘Mech-Viz’는 비주얼 시스템을 기반으로 프
공장자동화(Factory Automation) 영역은 스마트 팩토리의 등장으로 혁신적인 스탭업을 경험했다. 이러한 레퍼런스는 데이터를 기반으로 한 ‘디지털 전환(DX)’이 핵심 기반으로 작용한 결과다. 이 가운데 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’가 제조 산업의 트렌드로 급부상했다. 자율제조는 생산·제조 전주기에 걸쳐 구축되는 자동·무인·자율화 인프라로, 시스템 내 모든 요소가 연결돼 새로운 제조 인사이트를 제시할 전망이다. 자율제조는 제조업의 최종 종착지로 기대 받는 만큼 수많은 차세대 첨단 기술이 이식된다. 특히 자율제조 시스템을 구축·구동·관리하는 과정에서 중심축 역할을 하는 기술이 바로 인공지능(AI)이 될 것으로 분석된다. AI 기술은 공장의 자동·무인화를 실현하는 데 기여하고, 비정형적인 공정을 구현하고 이슈를 해결하는 데 핵심으로 활용된다. 예컨대 설비 이상·고장을 분석·예측하는 ‘예지보전’을 수행해 다운타임 저감과 생산성 극대화를 노리거나, 공정을 실시간으로 모니터링해 이슈에 대한 피해를 최소화하는 등으로 AI가 제조 산업에서 활약하고 있다. 이러한 AI의 특성을 통해 공장의 완전한 자율화가 가능할 것이라는 예측이 급증하
1987년에 세계 최초의 상용화 3D 프린터가 출시되었다. 이로 인해 기술 애호가들은 이 기술의 가능성에 대해 많은 말을 쏟아냈다. 그들은 적층 제조(additive manufacturing)가 제조, 건설, 과학 연구에 이르기까지 모든 것을 혁신할 것이라고 했다. 그들의 말은 틀리지 않았다. 다만 이 기술이 제대로 인정을 받기까지 여러 해, 아니 좀 더 정확히 말하자면 수십 년이 걸렸을 뿐이다. 2020년대로 접어들면서 비로소 적층 제조가 상업적 용도로 다양하게 활용되기 시작했다. 기술이 발전함으로써 다음과 같은 것들이 가능해졌다. · 단일 부품 어셈블리를 통한 공정 복잡성 감소 · 제품개발이나 소량생산 같은 애플리케이션으로 리드타임 단축 · 온디맨드로 현장 제조를 통한 공급 사슬 민첩성 향상 · 물류 비용 절감 · 지속 가능성 및 운영 탄력성 제고 이러한 이점들에도 불구하고, 3D 프린팅은 전체 제조 시장에서 겨우 0.1%만을 차지한다. 이 글에서는 산업용으로 적층 제조 기술의 진화, 과제, 향후 전망에 대해 알아본다. 적층 제조의 해결 과제 적층 제조는 다양한 산업 분야에서 막대한 잠재력을 지녔으나, 몇 가지 통합 문제를 제기한다. 3D 프린팅 기술은
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