키사이트테크놀로지스가 인공지능(AI), 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터센터 인터커넥트(DCI) 및 네트워크 인프라를 테스트할 수 있는 다목적 플랫폼인 ‘인터커넥트 및 네트워크 성능 테스터 800GE 솔루션’을 출시했다고 밝혔다. AI와 머신러닝, HPC 네트워크 인프라에 대한 수요가 폭발적으로 증가하는 가운데, 800GE 이더넷 인터커넥트 기술이 주목받고 있다. 시장조사기관 그랜드 뷰 리서치에 따르면, DCI 시장은 2030년까지 연평균 12.6% 성장할 것으로 예상된다. 이러한 배경에서 키사이트의 새로운 플랫폼은 네트워크 장비 제조업체와 데이터센터 운영자들에게 필수적인 솔루션으로 평가받고 있다. 800GE 솔루션은 다중 포트와 다중 사용자를 지원하며, 테스트 속도를 50GE에서 800GE PAM4까지 확장할 수 있다. 또한, 병렬 테스트를 통해 테스트 효율성을 높이고 시간을 단축해 다양한 시나리오를 검증할 수 있도록 설계됐다. 특히, 이 시스템은 기존 랙 장착형 장비와 달리 소형화된 휴대용 설계와 내장 손잡이를 통해 이동성을 강화했다. 시스템 소음은 60dBA로 저소음 환경을 제공하며, 최대 30와트의 고전력 광수신기를 지원해 다양한 테스트 환경에서 활용할
제조업체들은 자사와 파트너 기반 디지털 서비스 및 역량을 통합하여 소프트웨어 정의 공장(Software Defined Factory, SDF)을 구축하고 있다. 이 과정에서 하드웨어(HW)와 소프트웨어(SW)를 분리하고 주요 산업 자산을 가상화하여 유연성을 높이고 보안을 강화하며 유지보수 비용을 줄이고자 한다. 예측 유지보수, 인공지능(AI), 디지털 트윈과 같은 기술을 활용하면 공장 운영 최적화와 제품 품질 향상이 가능해진다. IT 분야에서는 이미 SW 정의 네트워킹(SDN) 모델이 등장했다. SW 정의 생산 네트워크는 동적인 연결성, 복원력, 보안을 제공하며 SDF를 지원하기 위한 필수 요소이다. 중앙 집중형 네트워크 컨트롤러(CNC)는 SW 정의 네트워크의 핵심 역할을 한다. 이번 세션에서는 CNC가 생산 시스템에서 어떤 역할을 하는지, 그리고 이러한 새로운 모델로 전환하기 위한 주요 아키텍처와 고려사항을 다룰 예정이다. 또한 SW 정의 네트워크가 ODVA 기반 산업 자동화 시스템에 어떻게 적용될 수 있는지 논의한다. 산업 네트워크를 위한 CNC의 필요성 중앙 집중형 네트워크 컨트롤러(CNC)는 산업 네트워크를 자동으로 배포, 구성, 유지관리 및 모니터
유아이패스(UiPath)는 2025년 AI와 자동화 분야의 발전을 이끌 핵심 트렌드를 발표했다. 유아이패스는 2025년에는 AI와 자동화가 통합돼 업무의 미래를 혁신하며, 사람과 기계 간 전례 없는 수준의 효율성, 생산성, 협업을 실현할 것으로 예측했다. 이 혁신의 중심에는 에이전트 AI의 급부상, 엔터프라이즈 소프트웨어에 내장된 ‘아웃사이드-인’ AI와 내부 데이터를 관리하고 활용하는 새로운 LLM 기반의 접근 방식 등을 꼽았다. 유아이패스가 선정한 핵심 트렌드는 다음과 같다. 트렌드 1: 에이전트 AI의 시대, 생각에서 행동으로 전환 AI 에이전트는 자율적인 이해, 계획, 실행 능력을 바탕으로 소프트웨어 로봇만으로는 해결할 수 없던 복잡한 사용 사례를 처리할 수 있게 된다. 이를 통해 기업은 더욱 빠른 혁신과 고객 상호작용, 그리고 높은 효율성과 생산성을 실현할 수 있다. 첨단 AI와 머신러닝 모델의 발전으로 AI 에이전트는 생성형 AI의 콘텐츠 생성이나 질문 응답을 뛰어넘는 고도화된 역량을 갖추게 됐다. 이러한 목표 및 액션 지향적 에이전트는 여러 복잡한 태스크, 까다로운 의사 결정, 엔드 투 엔드 프로세스를 자율적으로 수행할 수 있다. 최근 실시된 설
“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
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
2024 신기술 하이프 사이클 발표...”자율형 AI 등장 가속화” 가트너가 2024년 신기술 하이프 사이클(Hype Cycle for Emerging Technologies) 보고서를 통해 주목해야 할 25가지의 혁신 기술을 발표했다. 이 기술들은 ▲자율형 AI ▲개발자 생산성 ▲총체적 경험 ▲인간 중심의 보안 및 개인정보 보호 프로그램 등 네 가지 주요 트렌드로 분류된다. 아룬 찬드라세카란 가트너 수석 VP 애널리스트는 “기반 모델에 대한 기대감에서 ROI를 창출하는 사용 사례로 비즈니스 초점이 이동하고 있다. 생성형 AI는 부풀려진 기대의 정점을 넘어섰으며 자율형 AI의 등장을 가속하고 있다”며 “현재 AI 모델에는 에이전트 기능이 부족하다. AI 연구소들은 목표 달성을 위해 상호 작용할 수 있는 AI 에이전트를 신속하게 출시하고 있으나 개발 과정은 점진적으로 진행될 것”이라고 예측했다. 찬드라세카란 수석 VP 애널리스트는 “AI가 계속해서 주목받고 있는 가운데 CIO와 IT 경영진은 개발, 보안, 고객 및 직원 경험에 혁신적인 잠재력을 가진 신기술을 검토해야 한다”며 “또한 검증되지 않은 기술에 대한 관리, 활용법을 조직의 능력에 맞춰 전략적으로 수립
DX 자동화 솔루션 및 로우코드 전문기업 이노룰스(INNORULES)가 AI에 대한 연구개발(R&D) 역량을 높이기 위해 AI 전담 조직을 대폭 확대한다고 밝혔다. 이노룰스는 AI 전담 조직 확대를 통해 첨단 기술 개발 및 혁신적인 AI 기술을 활용한 솔루션을 시장에 제공하는 데 주력한다는 방침이다. 이노룰스는 이번 AI 전담 조직 확대를 통해 AI 알고리즘, 머신러닝(ML), 딥러닝(DL) 등 핵심 기술을 활용한 연구개발 역량을 강화하고 AI 비즈니스 의사결정 자동화를 위한 SW 플랫폼 개발에 박차를 가할 계획이다. 특히 SW 플랫폼 개발은 자사 DX 자동화 솔루션과 AI 혁신 기술을 접목, 디지털 전환 시장에서 비교우위 경쟁력을 획기적으로 강화한다는 방침이다. 이노룰스는 지난해 AI 연구개발, AI 기반 신규 비즈니스 개발, 기존 제품의 AI 기능 고도화 등 AI 역량 강화에 집중하기 위해 AI 전담 조직을 신설한 바 있다. 향후 이노룰스는 연구개발 인프라와 파트너십 등 협력 네트워크를 강화해 AI 적용 기술 개발에 필요한 모든 자원을 총동원할 계획이다. 이를 통해 AI 기술 활용에 새로운 패러다임 도입을 선도함으로써 AI 기술 기업으로서의 입지를
자율제조는 자율화된 제조 시스템으로, AI와 IIoT, 디지털 트윈 기술을 결합해 인간의 개입을 최소화한 상태에서 제품의 기획, 설계, 공급을 가능하게 한다. 특히 제조업에 AI의 도입이 활발하게 이루어지면서 빠른 의사결정은 물론 생산성 향상, 비용 절감, 품질 개선 등의 다양한 효과를 창출하고 있다. 그러나 자율제조의 완전한 구현을 위해서는 고성능 제조 AI, 신뢰 가능한 자율 제어 기술, 통합 운영 기술 등의 기술적 도전 과제를 해결해야 한다. [특집] 자율제조, 성패 좌우할 혁신 포인트는? 자율제조-① 디지털 전환 위기와 기회…그 중심엔 자율제조 AI 자율제조-② 글로벌 기업, 앞다퉈 자율제조 시스템 도입…완전한 구현 위해선 기술적 과제 해결 돼야 자율제조-③ 성장 급행열차 탄 로봇…기술·활용성 두 마리 토끼 잡아라 자율제조-④ AMR 진화의 열쇠 AI…미래형 AMR은 어떤 모습일까? INTERVIEW 헥사곤 마헤시 카일라삼 글로벌 총괄 사장 겸 수석 부사장 서사 시작된 자율제조…“연결성 기반 시뮬레이션 기술이 핵심” COMPANY 씨크, ‘솔루션 집합소’ 쇼룸 론칭…국내 시장 공략 시동 페펄앤드푹스코리아, ‘2024 EM 워크숍’ 성황리 마쳐 오토메이
현재 전 세계적으로 AI 기술이 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하고 있다. 자율이동로봇(AMR) 분야에서도 AI의 도입이 가속화되고 있는데, AMR이 AI를 활용하여 더욱 고도화된 기술을 구현할 수 있는 가능성과 그에 따른 신뢰성과 안정성 검증이 중요해지고 있다. 강화형 기계 학습을 통해 더욱 정밀하고 안전한 주행이 가능해질 것으로 전망되며, AI 기반의 예측 제어 모델을 통해 주행 중 발생할 수 있는 다양한 상황을 분석하고 최적의 경로를 계획할 수 있다. 이러한 AI 기술의 도입은 AMR의 설치 용이성과 유연한 가동을 보장하며, 공정 다운타임을 최소화할 수 있다. 첨단 AI 기술과 AMR의 융합이 산업 현장에서 어떤 변화를 가져올지, 그리고 그 과정에서 극복해야 할 과제들은 무엇일지 살펴본다. 자율이동로봇(Autonomous Mobile Robot, AMR)은 자체적인 판단에 의해 유동적인 주행이 가능한 자율주행 기술 기반 이동로봇이다. 해당 로봇은 QR코드, 광학·자기테이프, 레이저 반사판, 레일, 센서, 마킹 등 유도체를 설치해 경로를 설정하는 무인운반차(Automated Guided Vehicle, AGV)의 진화형으로 평가받는다. 현재 고도 자율화 ‘
오늘날 제조업의 패러다임은 급격히 변화하고 있으며, 그 중심에는 자율제조(Autonomous Manufacturing) AI가 자리잡고 있다. 자율제조 AI는 데이터를 활용하여 생산 공정을 자동화하고 최적화함으로써 효율성을 극대화하는 기술이다. 이는 단순히 노동력을 대체하는 것을 넘어, 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 하여 생산성 향상, 비용 절감, 품질 개선 등의 다양한 효과를 창출하고 있다. 여기서는 자율제조 AI의 개념과 현재 적용 동향, 주요 사례와 도입 효과에 대해 살펴봄으로써, 산업계에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 자율제조 AI의 개념 자율제조 AI는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 제조 공정을 자동화하고 최적화하는 시스템을 의미한다. 이는 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석 등의 기술을 바탕으로 하며, 생산 과정에서 발생하는 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 최적의 운영 방안을 제시한다. 자율제조 AI는 기존의 자동화 시스템과 달리, 실시간 데이터를 바탕으로 지속적인 학습과 최적화를 통해 점점 더 효율적이고 정확한 운영을 가능하게 한다. 자율제조 AI의 핵심은 데이터를 기반으로 한 의사결정이다. 이는 제조 공정에서 발생하는 데이터를 실시간으로
지난 10여 년간 빅데이터는 산업계에서 중요한 화두로 자리 잡았다. 초기에는 단순히 많은 데이터를 수집하는 것에 집중했지만, 이제는 그 데이터를 어떻게 효율적으로 활용할 것인가에 대한 고민이 시작됐다. 이는 빅데이터와 AI, 딥러닝 등 첨단 기술의 융합을 통해 새로운 가능성을 열어가고 있다. 대한민국의 제조업체들도 이러한 변화를 적극적으로 수용하고 있으며, 스마트 제조업으로의 전환을 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 빅데이터의 변화와 도전 빅데이터는 단순히 많은 양의 데이터를 의미하는 것이 아니다. 이제는 양보다는 질이 중요해졌다. 양질의 데이터를 통해 유의미한 정보를 추출하고, 이를 바탕으로 의사결정을 내리는 것이 중요하다. 많은 기업들이 아직도 어떤 데이터가 자신들에게 유용한지, 어떻게 활용해야 할지에 대한 명확한 이해를 갖지 못하고 있다. 데이터의 양은 제타바이트(ZB) 단위로 늘어나고 있으며, 이는 기가바이트(GB)와 테라바이트(TB)를 넘어서는 엄청난 양이다. 이러한 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하는 것이 기업의 중요한 과제가 되었다. 데이터의 홍수 속에서 질의 세계로 빅데이터는 이제 양보다는 질의 세계로 이동하고 있다. AI와 딥러닝 기술을 통
국내 최대 규모의 비영리 머신러닝 커뮤니티 가짜연구소(대표 김찬란)가 15일 마이크로소프트 광화문 본사에서 ‘제8회 슈도콘(8th PseudoCon)’을 개최한다. 이번 컨퍼런스는 약 200명의 AI 엔지니어가 참석한 가운데 ‘AI 파도 속에서 나만의 북극성 찾기’를 주제로 진행될 예정이다. 이번 행사에서는 급변하는 AI 산업 환경 속에서도 한국의 인공지능 연구개발자들이 자신만의 방향성을 찾을 수 있도록 돕기 위해 기획됐다. 김찬란 대표가 이끄는 가짜연구소는 대기업, 스타트업, 외국계 기업 등 다양한 배경을 가진 AI 연구개발자들이 공동 프로젝트를 통해 혁신적인 연구를 수행하는 곳으로, 이번 컨퍼런스를 통해 그동안의 성과를 발표할 예정이다. 컨퍼런스는 김찬란 대표의 키노트를 시작으로 구글클라우드, AWS, 시프트업, 스캐터랩, 카카오 등 주요 테크 기업 현직자들의 초청 강연으로 이어진다. 이후 가짜연구소의 대표 연구원들이 비영리 연구 활동을 공유하는 기여 발표를 진행하며, 데모 세션에서는 연구 결과를 실제로 체험할 수 있는 기회가 제공된다. 특히, 허깅페이스와 협업 중인 HuggingFace KREW팀의 김하림이 핸즈온 세션에서 직접 코딩을 통한 실습 시간을
글로벌 기술 기업 다이슨이 25일(현지 시간) 미국 펜실베니아주 필라델피아에서 개최된 국제로봇학술대회 ‘ICRA 2022’에서 가정용 로봇의 미래를 일부 선보이고, 빠르게 성장하고 있는 다이슨의 로보틱스팀에 합류할 전 세계 우수 로보틱스 전문가 채용에 적극 나선다. 다이슨은 ICRA 2022를 통해 첨단 로보틱스에 대한 포부를 밝히고, 가사 및 기타 노동 작업을 수행할 수 있는 자율 장치 개발의 가속화를 알릴 예정이다. 다이슨 공식 소셜 계정을 통해서도 공개한 영상에서 다이슨은 직접 디자인한 로봇 손(robotic hand)이 다양한 물체를 집는 장면을 보여줘 로봇청소기 제품을 넘어 다양한 로보틱스 기술 및 제품 개발을 진행하고 있다는 점을 시사했다. 로보틱스 관련 연구개발은 다이슨의 수석 엔지니어인 제이크 다이슨의 주도하에, 영국 월트셔에 위치한 훌라빙턴 캠퍼스에서 비밀리에 진행되어왔다. 현재 다이슨은 역대 최대 규모의 엔지니어 채용을 진행하고 있다. 올해 전 세계적으로 다이슨에 신규 채용된 인력은 약 2,000명으로, 이중 절반이 엔지니어, 과학자 및 개발자이다. 다이슨은 로보틱스 분야를 강화하고자 컴퓨터 비전, 머신러닝, 센서, 메카트로닉스를 포함해 다
지브라 테크놀로지스는 1969년 미국 일리노이즈주 시카고에 본사를 두고 비즈니스를 시작한 이래 현재 전 세계 100여개 지사와 9,000여명의 임직원을 둔 다국적 기업이다. 국내 및 글로벌 시장점유율 1위를 차지하고 있으며, 고객의 다양한 니즈를 만족시킬 수 있는 엔드 투 엔드 솔루션 프로바이더이기도 하다. 2021년은 지브라 테크놀로지스 한국지사가 설립된 지 만 20년이 되는 해였다. 지브라 테크놀로지스 박현 매니저는 “보유한 다양한 제품과 솔루션 포트폴리오를 기반으로 고객들이 필요로 하는 솔루션을 제공하겠다”고 말했다. Q. 주력하는 사업은. A. 지브라 테크놀로지스는 자동인식 분야 글로벌 리더로서 바코드 프린터, 바코드 스캐너, 엔터프라이즈 모바일 컴퓨터, RFID 등 다양한 제품 및 솔루션 포트폴리오를 가지고 있다. 또한, 효과적인 M&A를 통해 인공지능, 머신러닝, 로보틱스 등 미래의 첨단 기술 활용한 솔루션 제공 및 사업의 다각화를 가속함으로써 끊임없이 혁신을 지속하고 있다. 특히 올해는 산업용 고정식 스캐너 및 머신비전 솔루션을 추가함으로써 기존 스캐너 비즈니스에 대한 시너지 향상과 신규 시장 확보를 위한 교두보를 마련했다고 볼 수 있다.
BNF테크놀로지는 사람, 기술, 프로세스의 융합을 통해 가치를 창출한다는 이념 아래 2000년 설립한 플랜트 소프트웨어 글로벌 전문기업이다. 이 회사는 DCS HMI 교체 사업을 비롯해 실시간 설비 빅데이터 관리 시스템, 머신러닝 기술을 활용한 예지보전 솔루션을 개발하여 공급하고 있다. 최근엔 친환경 에너지 관련 사업에 뛰어들며 제조 플랜트 디지털화를 넘어 수소 충전소 인프라 구축에 앞장서고 있다. 이번 ‘스마트팩토리+오토메이션월드 2022’에는 고성능 운전정보시스템 HanPrism과 기기고장 예측시스템 HanPHI을 소개할 예정이다. Q. 주력하는 사업은. A. BNF테크놀로지는 원자력발전소 감시 시스템 분야의 기술자립으로 해외수출을 이루어 국가산업발전에 기여하겠다는 사명감을 가지고 DCS HMI 교체 사업을 비롯해 실시간 설비 빅데이터 관리 시스템, 머신러닝 기술을 활용한 예지보전 솔루션을 개발하여 공급하고 있다. 이들 솔루션은 선진기술보다 앞선 기술력으로 인정받으며 국내외 원자력, 화력, 복합화력, 가스, 석유화학, 신재생 등 대부분 대형 에너지 플랜트에 공급된 이력이 있고, 제조 산업의 스마트 팩토리 구축을 위한 솔루션으로 자리 잡았다. Q. 인더스트
상호명(명칭) : ㈜첨단 | 등록번호 : 서울,아54000 | 등록일자 : 2021년 11월 1일 | 제호 : 오토메이션월드 | 발행인 : 이종춘 | 편집인 : 임근난 |
본점 : 서울시 마포구 양화로 127, 3층, 지점 : 경기도 파주시 심학산로 10, 3층 | 발행일자 : 2021년 00월00일 | 청소년보호책임자 : 김유활 | 대표이사 : 이준원 |
사업자등록번호 : 118-81-03520 | 전화 : 02-3142-4151 | 팩스 : 02-338-3453 | 통신판매번호 : 제 2013-서울마포-1032호
copyright(c)오토메이션월드 all right reserved
UPDATE: 2025년 04월 03일 15시 17분
/pdf.png)
/smartmap_2_01.png)
/smartmap_2_04.png)
/smartmap_2_big_04.jpg)
/smartmap_2_05.png)
/smartmap_2_big_05.jpg)
/smartmap_2_08.png)
/smartmap_2_big_09.jpg)
/smartmap_2_09_2.png)
/smartmap_2_big_10_2.jpg)
/smartmap_2_11_2.png)
/smartmap_2_big_12_2.jpg)
/smartmap_2_02.png)
/smartmap_2_03.png)
/smartmap_2_06.png)
/smartmap_2_big_07.jpg)
/smartmap_2_07.png)
/smartmap_2_big_08.jpg)
/smartmap_2_12.png)
/smartmap_2_big_13.jpg)
/smartmap_2_13.png)
/smartmap_2_big_14.jpg)
/smartmap_2_14.png)
/smartmap_2_big_15.jpg)
/smartmap_2_15.png)
/smartmap_2_big_16.jpg)
/smartmap_2_16.png)
/smartmap_2_big_17.jpg)
/smartmap_2_17_2.png)
/smartmap_2_big_18_2.jpg)
/smartmap_2_18_2.png)
/smartmap_2_big_19_2.jpg)
/smartmap_2_19._2.png)
/smartmap_2_big_20_2.jpg)
/smartmap_2_20.png)
/smartmap_2_big_21.jpg)
/smartmap_2_21.png)
/smartmap_2_22.png)
/smartmap_2_23.png)
/smartmap_2_24.png)
/smartmap_2_25.png)
/smartmap_2_26.png)
/smartmap_2_27.jpg)