다쏘시스템은 프랑스 파리의 생루이 병원 AP-HP와 버추얼 트윈을 구축하고 공기 순환 시뮬레이션 및 증강 현실 경험을 위해 협력한다고 27일 발표했다. 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼을 사용해 매주 50명이 투석을 받는 개방형 공간인 생루이 병원 투석실의 버추얼 트윈을 만들었다. 이를 통해 의사와 간호사가 바이러스 입자가 공기를 통해 어떻게 순환하는지 정확히 확인하고, 면역력이 약한 환자의 치료를 최적화하는 데 있어 환기와 마스크의 역할을 이해할 수 있는 학습 경험을 제공할 수 있었다고 다쏘시스템은 설명했다. 다쏘시스템은 병원 투석실의 버추얼 트윈을 만들기 위해 건물 청사진과 함께 홈바이미(HomeByMe) 모바일 애플리케이션을 사용해 현장에서 만든 3D 스캔을 통해 불일치하는 부분이 없는지 확인했다. 이어 3D익스피리언스 플랫폼 기반의 시뮬리아 애플리케이션을 사용해 환기, 공간 내 의료 장비 및 환자의 위치, 마스크 착용, 호흡 및 공기 흐름 속도와 관련된 다양한 시나리오를 기반으로 호흡기 및 바이러스 입자의 전파를 시각화, 시뮬레이션 및 예측했다. 이후 취합된 정보를 바탕으로 증강 현실 환경을 개발해 이해관계자들이 실제 환경에서 가상 시뮬레이션을 볼
레드햇과 뉴타닉스는 레드햇 엔터프라이즈 리눅스(Red Hat Enterprise Linux, 이하 RHEL)를 뉴타닉스 클라우드 플랫폼의 요소로서 사용하기 위한 협력을 확대한다고 27일 발표했다. 뉴타닉스 클라우드 플랫폼은 하이브리드 멀티클라우드 엔드포인트에서 애플리케이션과 데이터를 실행하기 위한 단일 플랫폼으로, 일관성 있는 클라우드 운영 모델을 제공한다. 자가 복구 노드와 내장된 영구 스토리지를 통해 복원력을 제공해 최신 애플리케이션 배포, 성능 및 선형적(linear) 용량 확장이 가능하다. 또한 뉴타닉스 클라우드 플랫폼은 사용하지 않는 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 제거해 비용 효율성을 높일 수 있게 한다. 이 플랫폼은 기존 운영체제의 구성 요소와 부가 서비스 및 패키지를 결합한 뉴타닉스 AOS를 기반으로 한다. 이번 협력 확대를 통해 뉴타닉스 AOS는 기존의 운영체제 기능에 RHEL이 제공하는 엔터프라이즈급 혁신을 바탕으로 구축된다. 이로써 뉴타닉스는 뉴타닉스 AOS가 제공하는 새로운 지식재산(intellectual property)에 집중할 수 있으며, 하이브리드 멀티클라우드 엔드포인트에서 전반에 걸쳐 애플리케이션과 데이터를 운영하기 위한 더욱 일관
로봇의 A부터 Z까지, 모든 것을 만나볼 수 있는 ‘2024 로보월드(ROBOTWORLD)’의 개최를 앞두고 참가업체를 대상으로 조기신청 할인 프로모션이 진행 중이다. 산업통상자원부가 주최하고 한국로봇산업협회, 한국로봇산업진흥원, 제어·로봇·시스템학회가 공동 주관하는 국내 최대 로봇 전시회 ‘2024 로보월드’는 오는 10월 23일부터 26일까지, 나흘간 일산 킨텍스 제1전시장 1~3홀에서 개최될 예정이다. 이번 로보월드는 제조업용 로봇·스마트팩토리·자동화, 전문·개인 서비스용 로봇, 자율주행·물류로봇, 의료·재활·국방로봇, RaaS, 로봇부품·SW 등 다양한 분야의 로봇업체들이 참가할 것으로 전망된다. 규모 역시 역대 최대로 국내 250개 사, 해외 50개 사 등 총 300개 업체, 약 900개 부스로 구성된다. 이러한 가운데 참가업체를 대상으로 한 부스비 할인 혜택이 오는 6월 30일까지 진행돼 주목된다. 한국로봇산업협회 측은 오는 6월 30일까지 로보월드 조기신청 할인 프로모션을 진행하며 기간 내 부스신청 기업에 대해서는 부스비를 최대 20%까지 할인하는 혜택을 제공한다고 설명했다. 지난해 약 42,000명의 참관객이 다녀가며 뜨거운 관심을 모은 로보월
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
생성 AI 기술은 이미지와 동영상을 생성하며 산업 전반에 혁신을 가져오고 있다. 제조업에서 AI 도입이 어려운 이유는 높은 초기 도입비용과 시스템 업데이트의 어려움 때문이다. 생성형 AI와 합성 데이터는 AI 학습을 위한 데이터 문제를 해결하고 비용을 절감할 수 있다. 이 기술은 제조업뿐만 아니라 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서도 적용 가능하며 시장 변화에 빠르게 적응할 수 있는 유연성을 제공한다. 또한 윤리적, 법적 문제를 해결하고, AI 모델의 성능과 신뢰성을 향상시킨다. 제조 혁신을 위한 생성형 AI 기술에 대해 ‘2024 AI 자율제조혁신포럼’에서 김현수 슈퍼브에이아이 대표가 발표한 내용을 토대로 정리했다. 생성 AI 기술의 혁신적인 발전에 따라, 이제는 텍스트로부터 복잡한 이미지와 동영상까지 생성할 수 있는 AI 서비스가 등장하고 있다. 대표적인 예로는 오픈AI의 다양한 생성 모델과 Stability AI, Midjourney 같은 회사들이 이미지 생성 분야에서 주목받고 있다. 이러한 기술들은 실제 이미지와 구별하기 어려울 정도의 고품질 결과물을 제공하며, 최근에는 동영상 생성까지 가능해진 Sora 같은 제품도 소개되었다. 인지형 AI와 생성
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 ‘
이 글에서는 전력계통의 수급 조정·제어에 관한 기본적인 해설로서 거버너(Governor) 프리, 부하 주파수 제어(LFC), 경제 부하 배분 제어(EDC) 등에 대해 설명한다. 또한 재생가능 에너지(재에너지) 연계 확대 시의 수급 조정·제어 면의 영향과 대책, 광역적인 수급 조정·제어에 대해서도 간단히 소개한다. 주파수 변동의 발생 메커니즘 및 주파수 변동의 영향 1. 주파수 변동의 발생 메커니즘 전력계통에서는 부하(수요)와 발전(공급)의 균형이 깨지면 주파수가 변동하는데(예를 들어 부하보다 발전 쪽이 큰 경우에는 주파수가 상승한다), 이 원리에 대해 간단히 설명한다. 먼저 하나의 동기발전기를 생각한다(그림 1). 동기발전기에서는 증기터빈 등의 회전자를 회전시키려는 토크(Tm)와 전기적인 출력 토크(Te)가 균형을 이룬 상태에서 회전수(ω)가 일정하게 되고, 이것이 균형을 이루지 않은 상태에서는 동기발전기의 회전수가 상승 혹은 저하한다. 예를 들어 증기터빈 등의 토크 쪽이 크면, 그만큼이 동기발전기의 회전 에너지로서 축적되어 회전수가 상승한다. 이때, 동기발전기의 관성상수(M)가 클수록 회전수의 변화는 완만해진다. 전력계통에는 다수의 동기발전기가 있는데, 이
이 글에서는 카본 뉴트럴 달성을 위해 재생가능 에너지의 주력 전원화를 지향하는 전력 시스템에 관련된 논점을 개관하는 동시에, 여러 가지 과제 해결의 기수로 지목되고 있는 가상 전력 플랜트(Virtual Power Plant: VPP)에 관한 일본의 대응, 현시점의 달성 정도, 앞으로의 과제와 전망에 대해 다룬다. VPP란 다수의 축전지, 전기자동차, 급탕기 등의 축에너지 기기, 자가용 발전기나 에네팜(가정용 연료전지) 등의 창조에너지 기기, 에어컨, 조명, 생산 설비와 같은 전력 부하 등의 기기군을 통신망을 통해 통합 관리해 마치 단일 발전기처럼 기능시키는 기술을 가리키며, 에너지 매니지먼트의 한 형태라고 할 수 있다. 전력 시스템에서는 전기의 총발전량과 그 소비에 해당하는 총수요량이 어떠한 순간에서도 일치하지 않으면 안 된다. 기상 상황이나 시간대에 의해 발전 출력이 바뀌게 되는 태양광 발전이나 풍력 발전은 변동성 재생가능 에너지(Variable Renewable Energy: VRE)라고 불리며, 이들이 주류의 전원이 되는 상황에서는 전력 시스템의 운용이 어려워진다는 것을 쉽게 상상할 수 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위해서는 전력의 수요 그 자체나 수
가트너(Gartner)는 최근 62%의 CEO가 2024년 비즈니스 최우선 과제로 ‘성장’을 꼽았다는 설문조사를 발표했다. 이는 2014년 이후 최고치며 작년에 기록한 49% 보다 높은 수치다. 가트너는 지난해 7월부터 12월까지 북미, 유럽, 아시아태평양, 라틴 아메리카, 중동, 남아프리카 지역의 다양한 산업, 매출, 기업 규모에 걸쳐 416명의 CEO 및 기타 고위 비즈니스 경영진을 대상으로 ‘2024 가트너 CEO 및 고위 비즈니스 경영진 설문조사(2024 Gartner CEO and Senior Business Executive Survey)’를 실시했다. 설문조사에 따르면 대다수의 CEO들은 현재 상황에서 성장을 최우선 순위로 보고 있는 것으로 나타났다. 데이비드 펄롱거 가트너 수석 VP 애널리스트 겸 펠로우는 “이번 설문조사를 통해 성장에 대한 관심이 높아진 것과 비용 관리에 대한 관심은 상대적으로 줄어든 것을 확인했다”며 “이는 대부분의 CEO와 경영진이 힘든 경제 상황을 벗어났다고 생각하고 있음을 시사하며 이제는 비즈니스 리더들이 비즈니스 전략을 다시 수립하는 단계에 접어들었다”고 설명했다. 디지털 혁신에 대한 질문에서는 CEO 중 34%가 디
2023년 9월 미쓰도요는 세계 최고 수준의 정도를 자랑하는 CNC 3차원 측정기 LEGEX에 타쿠미(장인)의 기능을 더해 정도를 더욱 향상시킨 LEGEX 타쿠미 모델(이하 타쿠미 모델이라고 한다)을 발매했다(그림 1). 타쿠미 모델에서는 최대 허용 길이 측정 오차 : E0, MPE=(0.23+0.7L/1000)μm를 실현, 1m의 측정 오차가 0.93μm 이하가 되어 드디어 측정 정도가 서브 마이크로미터대에 돌입했다. 이 글에서는 타쿠미 모델 상품화까지의 경위와 타쿠미 모델의 특징에 대해서 설명한다. 또한 타쿠미 모델을 설명하는 데 있어, 미쓰도요의 기능 전승에 대한 대응도 빼놓을 수 없기 때문에 이에 대해서도 소개한다. 미쓰도요란 미쓰도요는 ‘정밀 측정으로 사회에 공헌한다’를 경영 이념으로 삼고 있으며, ‘측정’을 통해 제조에 종사하는 사용자의 지속적 발전과 가치 창조에 공헌하는 것을 염두에 두고 1934년에 창업했다. 아날로그식 마이크로미터 생산을 시작으로, 현재는 5,500종류 이상의 정밀 측정기기를 제조/판매하고 있는 세계 유수의 정밀 측정기기 종합 메이커이다. 미쓰도요의 3차원 측정기로 눈을 돌려 보면, 본체, 스케일, 컨트롤러, 프로브, 소프트웨
이제 대중들에게도 익숙해질 정도로 ESG가 많이 회자되고 있다. 관련 분야에 종사하지 않는 일반 소비자조차 각종 미디어와 공중파 광고를 통해 ESG를 경험하고 있으니 말이다. 더불어 ESG에 조금 관심 있는 사람이라면 공급망 ESG에 대해서도 들어봤을 것이다. 공급망 ESG는 기업이 조달 과정에서 전통적인 QCD(Quality, Cost, Delivery) 외 환경(Environment), 사회(Social), 지배구조(Governance) 등 비재무적인 영역에 대해 평가하고 관리하는 것을 의미한다. 국내 기준, 공급망 ESG는 약 5년 전 글로벌 ESG 평가에 공급망 ESG가 평가요소로 등장하기 시작했을 때부터 본격적으로 관심을 받기 시작했다. 다시 말해, 대기업은 가치사슬 내 ESG 리스크 관리라는 근본적인 목적을 차치하고서라도 동종산업 글로벌 기업과 ESG 평가 또는 경쟁상황에서 살아남기 위해 공급망 ESG를 관리할 수밖에 없는 상황이 펼쳐졌다는 의미다. 공급망 ESG의 속도 대기업의 공급망 ESG 평가를 시작으로 글로벌 ESG 평가에서는 공급망의 범위를 2차, 3차업체까지 확대 관리하기를 요구하고 있다. 또한 코스피 상장사를 대상으로 2030년까지 E
국내 제조기업, ‘상반기 투자회복 지연’ 34%…‘계획대로 진행중’ 61% 투자 회복의 가장 큰 걸림돌은 국제유가·원자재가 등 ‘높은 원자재가’ 대한상공회의소가 최근 국내 제조기업 2,230개사를 대상으로 실시한 투자 동향 조사 결과를 발표했다. 조사에 따르면, 응답 기업 중 61.1%는 올 상반기에 계획했던 투자를 예정대로 진행하고 있지만, 34.2%는 투자가 축소되거나 지연되고 있다고 응답했다. 특히 투자 축소의 주된 원인으로는 원자재 가격 상승과 생산비용 증가가 지목됐다. 국제유가는 올해 초 대비 19.4% 상승했고, 구리, 아연, 니켈 등 주요 원자재 가격도 큰 폭으로 인상됐다. 또한 고환율 및 경쟁국의 수요 증가가 원자재 가격 상승의 주요 원인으로 분석됐다. 이 외에도 수요 및 판매 부진, 고금리 지속, 경기 불확실성 등이 투자 지연의 다른 요인으로 꼽혔다. 업종별로 보면, 전기장비와 이차전지, 의료정밀, 화장품 업종은 투자 회복이 양호한 반면, 비금속광물과 철강 업종은 전방 산업의 위축과 원자재 가격 인상으로 투자가 지연되고 있다. 제조기업들은 투자 계획을 수립할 때 투자비용 대비 수익성을 가장 중요하게 고려하고 있으며, 이외에도 경쟁업체 간 시장
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