이제 소프트웨어가 물류를 지배하는 시대가 왔다. 컨베이어, 소터, 무인지게차로 대변되던 하드웨어 중심의 자동화 시대를 넘어 이제 모든 것을 소프트웨어가 통제하고 이를 통해 재정의되는 새로운 시대가 열린 것이다. 물류의 디지털화를 넘어 소프트웨어로 정의되는 물류의 시대를 맞이하는 현재, 국내 시장에서 이에 대한 해답을 선보이며 주목받고 있는 곳이 있다. 국내에서 SDW(Software defined warehouse, 소프트웨어 정의 창고)라는 신개념을 접목해 신개념 WES(Warehouse Execution System)를 제공하는 니어솔루션이 그 주인공이다. 이번 SCM FAIR 2025에서도 만나볼 수 있는 니어솔루션의 최용덕 사업본부장을 직접 만나 새롭게 정의되고 있는 물류는 과거와 어떻게 다른지, 또 니어솔루션은 그 길을 어떻게 만들어가고 있는지 이야기를 들어봤다. WES는 단순한 연결이 아닌 ‘실행 중심의 두뇌’ Q. 최근 ‘소프트웨어 정의 창고(이하, ‘SDW’)’라는 개념을 강조하고 계십니다. 기존 물류 자동화와 어떤 점이 다르다고 보시나요? 기존 물류 자동화는 설비 중심이었습니다. 컨베이어, 소터, 무인지게차 등 장비를 중심으로 창고를 설계하고
스마트팩토리의 눈이라 불리는 머신비전 산업에서 핵심 부품 국산화의 선두주자로 떠오른 기업이 있다. 2019년 설립된 아이코어는 스트로브 컨트롤러, 초고휘도 조명, 오토포커스 모듈 등 하드웨어 중심의 혁신을 통해 글로벌 첨단 제조 현장의 품질 경쟁력을 끌어올리고 있다. 독일 머신비전 기술 어워드를 연이어 수상하며 기술력을 인정받은 아이코어의 박철우 대표에게 아이코어의 앞으로의 비전과 전략을 들어봤다. 초정밀 검사 시대, 국내 기술로 해답을 제시하다 Q. 아이코어는 어떤 기업입니까? A. 아이코어는 반도체, 디스플레이, 이차전지 등 첨단 제조 산업에 필요한 머신비전 핵심 부품을 직접 개발·공급하는 전문 기업입니다. 기존에는 독일, 일본, 미국 등 해외 제품에 의존하던 분야지만 점차 소형화·고정밀화되는 검사 수요에 대응하기 위해 저희는 더 밝고 더 빠르며 더 정밀한 부품을 직접 만들기 시작했습니다. 현재는 엔드유저와의 밀접한 협업을 통해 반도체, 의료, 바이오, 식품, 수산업까지 응용 분야를 넓혀가고 있습니다. 초고휘도 조명부터 오토포커스까지…아이코어의 독보적 기술력 Q. 아이코어가 보유한 대표 기술은 무엇입니까? A. 저희는 아날로그 회로설계, 정밀 광학, FP
'산업지식IN'은 급변하는 산업 현장의 실무자들이 겪는 실제적인 질문에 최고 전문가들이 직접 심층적인 답변을 제공하는 특별 기획 콘텐츠입니다. 각 주제별로 진행된 온라인 세미나(웨비나) 현장에서 발표자와 참관객이 실시간으로 주고받은 핵심 질의응답을 엄선해 독자들에게 전달합니다. 이는 독자들이 당면한 문제에 대한 깊이 있는 통찰을 얻고, 실질적인 해결 방안을 모색하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 이 콘텐츠는 복잡한 이론보다 실제 사례와 구체적인 해법을 제시해, 제조 현장의 디지털 전환(DX)과 혁신을 위한 로드맵 구축을 지원합니다. 기존 컴퓨터지원설계(CAD) 소프트웨어는 현대 산업 디자인과 제조의 핵심 도구로 자리매김했지만, 동시에 기업들에게 상당한 부담을 안겼습니다. 특히 천정부지로 치솟는 라이선스 비용은 기업의 재정 건전성을 위협하는 주된 요인이 됐고, 정기적인 업데이트와 유지보수 비용 또한 끊임없이 추가됐는데요. 여기에 더해, 다양한 CAD 프로그램들이 난립하면서 발생하는 파일 호환성 문제는 협업의 걸림돌이 됐습니다. 서로 다른 포맷으로, 작업 효율이 저하되고 데이터 손실의 위험까지 감수해야 하는 상황은 많은 기업의 오랜 골칫거리였습니다. 이러한 난관
멀티모달 AI, 초개인화 에이전트, 자율 제조 플랫폼이 융합되며 제조 산업에 거대한 전환이 시작됐다. 네이버의 김필수 본부장은 “AI 에이전트는 공정 판단과 생산성 향상뿐 아니라, 초개인화된 제안까지 수행하는 주체가 될 것”이라며 자율 제조의 미래를 제시했다. 단순한 자동화를 넘어, 상황 인식·판단·제안을 수행하는 ‘지능형 AI’의 시대가 도래하며, 제조 산업은 PoC 단계를 지나 본격 적용 단계로 진입하고 있다. 이 흐름에서 한국은 GPU·클라우드·데이터 인프라 강점을 기반으로 글로벌 제조 AI 플랫폼 수출 기회를 맞고 있다. AI 기술 진화와 제조 산업의 접점 제조 산업은 지금까지의 자동화 수준을 넘어서, 인공지능(AI)을 중심으로 한 ‘지능형 전환’을 겪고 있다. 특히 생성형 AI의 급속한 진보는 제조 공정 전반에 본질적인 변화의 가능성을 제시하고 있다. 김필수 네이버 본부장은 “AI 기술의 가장 큰 진화는 멀티모달 기술로, 비전·보이스·텍스트가 융합되어 산업 전체의 일하는 방식을 근본적으로 바꾸게 될 것”이라고 밝혔다. 단순한 로봇 자동화를 넘어, 현장을 인식하고 학습하며 대응하는 AI가 도입되고 있는 것이다. 예를 들어, 스마트폰에 내장된 카메라로
대한민국 제조업이 새로운 전환점을 맞고 있다. ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 기반의 자율제조 시대가 본격화되며, 공장은 이제 단순한 생산시설이 아닌 ‘거대한 로봇’으로 진화 중이다. 장영재 KAIST 교수는 디지털트윈 기반의 스마트 제조 플랫폼인 'SDF(Software Defined Factory)'를 중심으로 강화학습, 로봇 협업, 맥락 이해형 AI 등 첨단 기술을 통합한 차세대 공장 운영 모델을 제시했다. 공장을 멈추지 않고 소프트웨어로 업그레이드하는 이 개념은 중소기업에도 즉각적인 설비 적용이 가능하도록 설계되어 있으며, 수십 억 원의 비용 절감 효과까지 입증했다. 제조업의 미래, 그 중심에 피지컬 AI가 있다. 공장이 하나의 로봇으로…‘피지컬 AI’의 시대가 온다 디지털 혁신은 이제 공장의 외형만 바꾸는 것을 넘어, 개념 자체를 다시 정의하고 있다. 장영재 KAIST 교수는 이를 “공장 전체를 하나의 거대한 로봇으로 만들자”는 철학으로 설명한다. 피지컬 AI는 단순히 인공지능이 품질 검사나 설비 모니터링에 쓰이는 수준을 넘어, 공장의 모든 자산과 설비, 사람, 로봇, 데이터를 유기적으로 연결해 하나의 지능형 엔티티로 만들어가는 기술이다. 기
디지털 전환이 가속화되는 제조 산업에서 ‘디지털 트윈’은 선택이 아닌 필수로 자리잡고 있다. 유니티코리아 민경준 본부장은 리얼타임 3D 기술을 중심으로 한 디지털 트윈 구현 전략을 제시하며, 산업별 시뮬레이션·교육·HMI·AR/VR 등 다양한 분야에서의 활용 가능성을 강조했다. 유니티의 ‘연결-제작-배포’ 3단계 파이프라인은 복잡한 3D 자산을 통합하고 실시간 데이터 연동과 인사이트 도출까지 아우른다. 특히 AI, 머신러닝과의 결합은 디지털 트윈의 진화를 가속화하고 있으며, 국내 제조환경에 최적화된 인프라와 결합될 경우 DX의 새로운 전환점을 만들어낼 수 있다는 전망이다. 최근 산업계의 화두는 단연 디지털 전환(DX)이다. 이러한 변화의 중심에서 실시간 3차원(3D) 기술이 있다. 이는 대부분 게임 환경에 국한된 기존 활용처에서, 제조를 포함한 전 산업 분야의 혁신을 이끄는 핵심 동력으로 부상하고 있다. 특정 게임 엔진은 현재 ‘실시간 3D 엔진’으로 진화해 산업 전반의 DX를 견인하고 있다. 현시대 DX의 핵심은 ‘상호작용’과 ‘몰입감’ 경험이다. 이를 위한 실시간 3D 렌더링 기술이 필수적이라는 분석이 나온다. 맥킨지, BCG 등의 조사에 따르면 해당 기
인공지능(AI) 기술이 실제 물리적 환경을 모사하고 예측하는 단계에 접어들었다. 이에 따라 제조·물류 현장의 고질적인 비효율과 복잡성을 해결할 열쇠로 ‘물리적 AI(Physical AI)’ 기반 시뮬레이션 솔루션이 주목받고 있다. 최근 업계 발표에 따르면, AI 기술의 발전 속도는 상상을 초월한다. 3년 전만 해도 AI는 실제 사람과 구분하기 어려운 가상의 얼굴을 생성하는 수준이었지만, 이제는 텍스트만으로 현실과 가상을 혼동할 만큼 정교한 동영상을 만들어내는 시대가 도래했다. 이는 AI가 물리적 환경의 복잡한 규칙과 상호작용까지 학습·예측하는 단계로 진화했음을 시사한다. 이러한 AI의 발전은 다품종 소량 생산, 급변하는 수요 등 갈수록 복잡해지는 제조·물류 현장에 필수적인 ‘물리적 AI’ 적용의 중요성을 부각시킨다. 제조·물류 현장은 재고품목단위(SKU), 작업자, 설비, 재료, 물류 로봇 등이 유기적으로 얽혀 매일 엄청난 경우의 수를 만들어내는 하나의 ‘복잡계 시스템’이다. 이러한 환경에서는 단순한 직관이나 통계적 방법만으로는 결과를 예측하거나 최적의 방안을 찾기가 불가능에 가깝다. 더욱이 이러한 현장에서는 작은 실패라도 막대한 비용과 리스크를 초래할 수
자동화 시장에서 PC와 PLC는 전문가들 사이에서 종종 비교 대상이 되곤 한다. 그러나 그 결론은 ‘무엇이 더 우월하다’가 아닌 각자가 지향하는 방향과 강점이 다르다는 데 있다. 다시 말해, 각기 유리한 분야가 존재한다는 것이다. 한때 자동화 시장의 혁신은 PLC라는 하드웨어의 등장에 집중됐다. 1960년대 말, 릴레이 배전반의 복잡한 배선을 단일 제어기로 통합해 로직을 구현한 PLC는 모든 면에서 혁신을 불러일으켰다. 직관적인 래더 프로그램(Ladder Logic) 기반의 전용 로더를 통해 프로그램을 적용하고 변경할 수 있어 복잡했던 배선 작업을 대폭 단순화했다. 이후 PLC는 진화를 거듭하며, 제어 범위를 점차 확장해왔다. 한편 동시대 또는 그 이전의 컴퓨터는 말 그대로 연산 처리(Computing)가 주 역할이었다. 즉, 기업의 상업적 의사결정의 수단이 아니었을까 생각된다. 1970년대에 등장한 PC(Personal Computer)는 데이터를 연산하고 저장해야 하는 다양한 분야에 적용되며 빠르게 확산되었다. 이렇게 PC는 IT(Information Technology), PLC는 OT(Operation Technology)라는 전혀 다른 분야의 다른
인류 역사상 최고 수준의 고등교육 기관인 대학(University)의 기원을 거슬러 올라가면, 1088년 이탈리아의 볼로냐대학교를 만나게 된다. 전문가들은 이곳을 서유럽 최초이자 현대 대학 시스템의 원형을 갖춘 최초의 대학으로 평가한다. 이후 대학은 중세 유럽 전역으로 확산되었고, 파리대학교, 옥스퍼드대학교, 케임브리지대학교 등이 차례로 설립되었다. 대학은 지식의 보존과 전수, 학문적 탐구라는 본연의 역할을 통해 인류 문명 발전의 핵심 동력으로 자리 잡았다. 그로부터 약 천 년이 지난 지금, 대학은 급변하는 사회적 요구와 기대 앞에서 중대한 전환점을 맞이하고 있다. 특히 ESG(환경·사회·지배구조) 경영과 지속가능발전 목표가 전 사회적 화두로 떠오르면서, 대학에게도 교육과 연구를 넘어서는 폭넓은 차원의 사회적 책임이 요구되고 있다. 이에 STARS, THE, QS 등 세계 대학 평가와 국내 대학 평가에서 ESG 경영과 지속가능 대학 경영이 새로운 기준으로 자리 잡아가고 있는 현실을 바탕으로, 대학의 사회적 역할 확대와 지속가능한 발전 전략을 종합적으로 검토해 보고자 한다. 대학의 사회적 책임이란? 현대 사회에서 대학은 사회로부터의 기대를 충족시키기 위해 다음
오늘날 제조 현장은 전례 없는 속도로 변화하며 ‘디지털 전환(DX)’이라는 거대한 변혁에 직면했다. 과거 소품종 대량생산 시대의 핵심 목표였던 생산 효율성 극대화와 원가 절감은 이제 DX가 추구하는 바를 넘어섰다. 이제 제조 기업들은 단순히 비용을 줄이고 생산량을 늘리는 것을 넘어, 급변하는 시장 환경에 대한 민첩한 대응과 새로운 가치 창출이라는 더욱 복합적인 과제를 안게 되었다. 현재 제조 현장은 △예측 불가능한 글로벌 공급망 변동성으로 인한 생산 차질 △개인화되고 빠르게 변화하는 시장 수요에 대한 유연성 부족 △복잡해지는 제품 설계 및 제조 공정의 난이도 등 새로운 도전에 맞닥뜨렸다. 이러한 복합적인 어려움 속에서 기업들은 단순 자동화를 넘어서는 새로운 접근 방식을 요구하고 있다. 이는 가상과 현실 세계를 끊김 없이 연결하고, 모든 생산 단계에서 발생하는 방대한 데이터를 기반으로 실시간 의사결정을 고도화하는 새로운 패러다임을 의미한다. 제조 DX는 기업이 불확실한 시장 환경 속에서 민첩하게 대응하고 지속 가능한 경쟁 우위를 확보하기 위한 필수적인 전략으로 자리매김하고 있다. 이처럼 제조 산업 전반에 걸쳐 혁신을 위한 강력한 동력으로 작용하는 DX야말로,
싱글 페어 이더넷(SPE, Single-Pair Ethernet) 기술의 빠른 발전은 제어 배선 감소와 경우에 따라 제어 배선의 필요 자체를 제거하는 획기적인 진보를 통해 산업 제어반(Industrial Panel Building) 분야에 혁신을 일으키고 있다. 이 글은 ODVA가 2021년 4월에 발표한 SPE/T1S 사양에 기반한 구현 사례를 중심으로, 7개의 도체로 구성된 플랫 리본(flat ribbon) 솔루션이 산업 제어반에 미치는 변화를 조명한다. 이 중 5개의 도체는 패널 내 장비에 전원을 공급함으로써 복잡한 배선을 간소화하고 전통적인 제어 배선 방식에 대한 의존을 줄인다. 나머지 2개의 도체는 SPE/T1S 연결을 통해 장치 간 최적의 통신을 가능하게 한다. SPE 기술과 SPE/T1S 구현을 통해 산업 제어반 제작자는 효율성 향상, 복잡도 감소, 제어 시스템 성능 개선이라는 이점을 얻을 수 있다. 이 글은 산업용 캐비닛 내부에서 싱글 페어 이더넷(SPE)을 사용할 수 있게 하는 핵심 기술을 설명한다. 또한 SPE가 캐비닛 내부에 어떻게 구성되는지, 그리고 이것이 산업용 캐비닛에서 흔히 발생하는 문제를 어떻게 해결하는지를 몇 회에 걸쳐 상세히
현재 글로벌 외식 산업은 심각한 인력난, 높은 인건비, 비효율적인 생산성이라는 복합적인 문제에 직면해 있다. 특히 새로운 소비 트렌드를 이끄는 젊은 세대를 일컫는 이른바 ‘MZ세대’를 중심으로 육체 노동을 기피하는 현상이 전 세계적으로 두드러지게 나타나고 있다. 이는 지난 2020년 팬데믹 이후 더욱 가속화되는 추세다. 식당 주방은 뜨거운 열기와 습기, 반복적인 업무 등으로 인해 기피 직업군으로 분류된 지 오래다. 이 가운데 우리나라는 세계에서 유례없이 빠른 속도로 고령화 사회로 진입하며 주방 내 노동 가능 인구가 급격히 감소하고 있다. 미국 또한 막대한 인구에도 불구하고 외식업 인력난으로 몸살을 앓고 있다. 이 배경은 글로벌 외식업계에 새로운 필수 전략으로 ‘로봇 기반 주방 자동화’가 필요함을 시사한다. 실제로 우리나라 통계청 자료에 따르면, 지난 2023년 이전 국내 외식업계에서 주방 로봇 활용은 서빙 로봇에 국한되거나 아예 전무한 실정이었다. 이때 서빙 로봇은 약 1만여 대가 현장에서 활동했다고 추산된다. 반면 당시 주방용 협동로봇(Collaborative Robot 이하 코봇)이 일부 존재했으나, 국내 식당의 협소한 주방 공간에는 적합하지 않아 도입이
현장 디지털 전환(DX)의 핵심 플랫폼으로 진화한 HMI HMI(Human Machine Interface)는 작업자와 기계가 소통하는 핵심적인 접점 기술이다. 산업 현장에서 PLC(Programmable Logic Controller)·인버터(Inverter)·센서(Sensor) 등 다양한 장비를 연결하고, 그 상태를 시각적으로 보여주는 것이 이 기술의 주요 역할이다. 작업자가 설비를 실시간으로 손쉽게 모니터링·제어하도록 지원하는 기능 또한 HMI의 핵심이다. 다시 말해, HMI는 현장의 모든 정보를 집약하고 직관적인 조작을 돕는 터치스크린 기반 통합 관제 시스템이다. 과거 HMI는 기본적인 제어 기능과 정보 표시 수준에 머물렀다. 이후 4차 산업혁명 도래로 인해, 스마트 팩토리(Smart Factory), 데이터센터(Data Center) 등 차세대 인프라의 중요성이 급증하면서 HMI의 역할은 급속도로 진화하는 중이다. 이러한 기술적 변화와 산업 트렌드는 HMI의 전략적 중요성을 크게 증대시키고 있다. 실제로 글로벌 시장 분석 기관들은 향후 5년간 HMI 시장이 연간 5% 이상의 높은 성장률을 기록할 것으로 전망한다. 이는 HMI가 스마트 산업 인프라 환
물류 산업이 인공지능(AI), 자동화(Automation), 소프트웨어 중심 운영(SDx) 등으로 급속히 재편되고 있다. 이번 특집은 이러한 변화의 최전선을 다룬다. 첫 번째는 수직 적재 자동화 설비로 공간 효율과 작업 안전을 높인 사례를 소개한다. 두 번째는 AI 기반 배차 최적화 엔진 ‘루티’를 통해 공차율을 줄이고 운송비를 절감한 성과를 조명한다. 세 번째는 스피드플로우의 컨베이어 기술로 상하차 시간을 획기적으로 줄이고 배송 회전율을 높인 실증 사례를 담았다. 마지막은 창고 운영을 실시간으로 제어하는 창고실행시스템(WES) 시스템으로, 물류의 중심축이 하드웨어에서 소프트웨어로 이동하고 있음을 보여준다. 네 가지 사례는 물류의 병목을 기술로 해결하며, 물류가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라임을 입증한다. [특집] 기술이 바꾸는 물류의 법칙, 지금이 전환점 [수직 적재 자동화] 비정형 대상물도 스마트하게…낡은 창고에 ‘수직 적재’ 효율 DNA 심다 [물류 배차 최적화] AI로 물류 배차 비효율 잡는 법…‘AI 최적화 엔진’이 해답 [상하차 혁신 사례] “화물차 상하차, 이제는 5분이면 충분”…스피드플로우의 도전 [WES 도입 사례] ‘테슬라식 물류’의
탄소가 돈이 되는 시대! AI×ESG 융합으로 여는 “기업 경영의 새로운 패러다임” 지속 가능 성장과 수익 창출의 열쇠 AI와 ESG가 함께 만드는 기업 경영의 새로운 패러다임이 본격화되고 있다. 「AI×ESG 비즈니스 트렌드」는 ‘탄소가 돈이 되는 시대’라는 전환의 정점에서, AI 기술과 ESG 전략의 융합이 어떤 기회를 만들어내는지를 실무 중심으로 풀어낸 책이다. 이 책은 단순한 기술 소개서가 아니다. AI를 ESG에 어떻게 접목할 수 있는지, 그리고 이 융합이 실제로 어떤 비즈니스 모델과 수익 기회를 만들어내는지를 구체적으로 보여준다. 특히 ESG 보고서에 담긴 기업들의 디지털 혁신 사례, AI 기반 공급망 관리 전략, 탄소 배출권 시장 분석 등은 ESG 경영이 더 이상 ‘이미지 개선’에 머무르지 않는다는 점을 명확히 보여준다. 기업 경영자, 실무자, 투자자, 정책 입안자에게 이 책은 “ESG는 규제가 아닌 기회”라는 전제를 다시금 확인시킨다. AI는 방대한 데이터를 실시간 분석하고 복잡한 ESG 지표를 자동화·정량화할 수 있는 도구가 되고 있으며, 이를 통해 기업은 보다 선제적인 전략 수립과 수익 창출이 가능해진다. 내용 구성도 전략적이다. △ESG
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