제9회 창원국제스마트팩토리 및 생산제조기술전(SMATOF 2025)은 동남권 제조 집적지 창원에서 공장 시스템·인프라의 미래상과 비전을 선언했다. 한국 제조가 자동화(Automation)에서 데이터·인공지능(AI) 기반으로 운영되는 인공지능 전환(AX)의 모습을 담았다.

 

이 영역으로 넘어가는 국면에서, 창원국가산단이라는 실제 생산 현장을 배경으로 예측·품질·물류·자율 운용 등의 핵심 공정의 고도화를 집약적으로 실증했다. 전시장에서는 국내 AX 테스트베드로서의 존재감을 부각했다.

 

행사 기간은 이달 29일부터 사흘로, 무대는 창원컨벤션센터(CECO)에 구축됐다. 경상남도·창원특례시 주최, 한국산업지능화협회 등 기관의 주최로 이어지는 이번 전시는 9개국 100여 개 업체가 약 400개 부스를 꾸렸다. 참관객은 동남권 최대 AI 제조 실증 무대를 관망하기 위해 약 1만2000 명이 집결할 것으로 보인다.

 

 

전시장은 스마트 팩토리(Smart Factory), 스마트 디지털, 로보틱스, AI 기반 기술 등 네 개의 주요 기술 방향성으로 기획됐다. 이 자리에는 제조실행시스템(MES)·전사적자원관리(ERP)·품질관리시스템(QMS)·고급공정제어(APC) 등 제조 효율 극대화를 담당하는 운영 로직이 소개됐다.

 

여기에 AI, 사물인터넷(IoT), 디지털 트윈(Digital Twin), 협동 로봇(코봇), 산업용 로봇, 자율주행로봇(AMR), 무인운반차(AGV), 머신비전(Machine Vision), 안전 솔루션, 컴퓨터수치제어(CNC), 적층제조 등 기술이 참관객의 관람 동선을 다각화했다.

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계획이 바뀌면 공정이 따라 바뀐다...끊기지 않는 제조 라인을 이끄는 OS의 힘

 

생산 계획이 바뀌어도 작업 지시, 자재 투입, 검사 기준이 동시에 따라와야 라인이 멈추지 않는다. 이것이 구현되기 위해 현장 내 모든 시스템이 연동되는 것은 필수다. 이러한 동기화를 책임지는 제조 운영체제(OS)는 각 영역을 다루는 핵심 시스템을 한 흐름으로 통합한다.

 

MES·ERP·QMS를 비롯해, 제조운영관리(MOM)·감시 제어 및 데이터 수집 시스템(SCADA)·창고관리시스템(WMS)·창고제어시스템(WCS) 등이 이에 해당한다. 이들 소프트웨어·시스템의 목표는 모든 공정 중에 있는 모든 품목을 뜻하는 ‘재공(WIP)’과 공정 수행 총 시간인 ‘리드타임(Lead Time)’을 줄이는 것.

 

이를 품은 지능형 공장의 특징은 '지시 즉시 실행'이다. 시스템 상단에서 새로운 생산 계획이 내려오면, MES에 작업 지시가 즉시 업데이트되고, WMS가 창고에서 해당 자재를 출고하며, 설비 제어 시스템은 레시피를 자동으로 변경하는 식이다.

 

이러한 OS의 실시간 기록, 모니터링, 추적 기능이 통합될 때, 비로소 불량 발생과 설비 대기 시간이 극적으로 감소한다. 이는 데이터를 '보는 것'에서 끝나지 않고, 시스템이 직접 '행동'하며 공장을 ‘제어’하는 실행계의 현장을 보여준다. 실제로 제조 현장에서 가동률을 떨어뜨리는 가장 치명적인 요인은 바로 '타이밍의 불일치'다. 시스템은 이 시간차를 제거함으로써 지능형 제어의 완성도를 높인다.

 

또한 라인이 멈추는 결정적인 순간은 대부분 전산 시스템의 타이밍과 현장의 물리적 타이밍이 어긋날 때 발생한다. 작업 지시가 늦거나, 검사 결과가 ERP에 반영되는 데 시간이 걸릴 때 현장 작업은 지연된다. 제조 OS는 MES·ERP·WMS·SCADA의 핵심 정보를 단일 화면(Interface)에 통합해 제시한다. 이를 통해 의사결정 과정에서 발생하는 공수를 줄인다.

 

재고가 라인 앞에 제때 도착하고, 설비가 공정 조건을 자동으로 바꾸며, 검사 결과가 즉시 배치(LOT) 추적성 기록으로 남는 공장. 이것이 바로 운영 기본기를 다지는 통합 소프트웨어 제품군이 추구하는 목적이다. 궁극적으로 라인이 단 1초도 끊기지 않도록 하는 것이 지능형 OS의 핵심 임무다.

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전통 시스템과 차세대 인프라를 잇는 기술 방향성

 

 

스마트 비즈니스 솔루션 업체 가온소프트는 제조·유통·서비스 산업 전반의 디지털 전환(DX)을 지원하는 통합 관리 시스템을 제공하고 있다. 주요 제품으로는 ERP 솔루션 ‘G-ERP’, MES 솔루션 ‘G-MES’, 협업 및 사무 업무 관리 프로그램 ‘리얼오피스’ 등이 있다. 이들 시스템은 기업의 데이터 기반 경영 환경 구축을 목표로 한다.

 

이번 전시에서는 ‘G-ERP’를 중심으로 한 전사적 자원관리 체계를 선보였다. G-ERP는 영업부터 생산, 재무회계, 인사·급여까지 모든 업무 데이터를 하나의 플랫폼에서 통합 관리하는 시스템이다. 복잡한 제조 현장 데이터를 실시간으로 집계해 경영진이 즉각적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하며 각 부서 간 정보 단절을 해소해 업무 효율성을 극대화한다.

 

전시장에서는 매출·영업이익 분석 대시보드가 구현된 시연 화면이 공개됐다. 사용자는 기간별 실적과 부문별 수익률을 시각화된 그래프 형태로 확인할 수 있고 공정별 원가나 재고 수준을 한눈에 파악해 예측형 생산 계획을 수립할 수 있다. ERP·MES 간 연동을 통해 생산성과 비용 효율을 동시에 확보하는 것도 특징이다.

 

가온소프트 관계자는 “G-ERP는 데이터 중심의 업무 환경을 구현해 경영 효율성을 높이는 데 초점을 맞췄다”며 “중소 제조기업이 체계적인 디지털 관리 시스템을 갖출 수 있도록 지속적으로 지원하겠다”고 말했다.

 

AI 기반 설계·가공 지능화 시스템 으로 금속가공 효율↑

 

 

가공 공정 자동화 기술 업체 나이스솔루션은 컴퓨터지원설계(CAD)·컴퓨터지원제조(CAM) 분야 지능형 솔루션을 개발하고 있다. 이를 통해 제조업의 공정 효율화를 노리는 중이다. 국내 최초로 가공 공정 지능화 솔루션 ‘엔카스 AIX(N-CASS AIX)’를 개발해 작업시간 단축과 가공 품질 향상을 동시에 실현하고, 특히 금형 및 정밀가공 산업의 DX를 추진하고 있다.

 

이번 전시회에서는 ‘엔카스 AIX’의 AI 기반 형상 분석 기능을 시연했다. 해당 솔루션은 머시닝 센터(MCT) 금속 가공용 CAM 데이터를 학습하고 분석 결과를 토대로 최적의 공정 설계를 자동으로 제시한다.

 

형상 전체를 분석해 유사 모델을 탐색하고 과거 가공 조건을 재적용하거나, 새로운 형상에 대해서는 피처와 복잡도를 기반으로 적절한 공구와 가공 순서를 추천한다. 관계자에 따르면, 이를 통해 설계자는 반복적인 설정 과정을 줄이고 가공 과정의 효율성과 품질을 동시에 확보할 수 있다. 또한 사용자의 개입을 최소화해 작업 누락과 불량 발생을 사전에 방지하고 CAM 작업시간 단축을 지원한다.

 

관계자는 “금속 가공 및 금형 제작 현장에서 엔카스 AIX를 적용하면 생산성과 납기 대응력이 크게 개선되며, 기존 수작업 중심의 공정 대비 데이터 기반의 일관된 품질을 확보할 수 있다”고 말했다.

 

그러면서 “엔카스 AIX는 제조 현장에서 쌓이는 가공 데이터를 학습해 스스로 최적의 가공 프로세스를 찾아가는 솔루션”이라며 “AI 기반 자동화 기술을 통해 국내 제조 현장의 자율 생산 환경을 앞당기겠다”고 비전을 전했다.

 

산업 현장 통합 제어 솔루션으로 ‘눈길’...“제조업에 차별화된 통신 기술 나왔다”

 

 

산업 자동화 소프트웨어 기술 업체 다빈소프트는 SCADA 시스템과 산업용 데이터 통신 솔루션을 개발·공급하며 제조 현장의 지능화에 기여하고 있다. 주요 제품으로는 SCADA 시스템 ‘데이터몬(DataMon)’, 국제 표준 인터페이스 ‘OPC UA 서버’, 공기 압축기 감시 제어 시스템 ‘에어맨(AirMan)’, 모터 예지보전 솔루션 ‘모터맨(MotorMan)’, 공작기계 가공 관리 시스템 ‘툴맨(ToolMan)’ 등이 있다.

 

이번 전시에서는 ‘OPC UA 서버’, ‘모터맨’, ‘툴맨’ 등 핵심 솔루션이 함께 소개됐다. OPC UA 서버는 산업용 데이터 통신의 국제 표준 인터페이스로 다양한 설비·장비 간 연결을 표준화된 프로토콜로 통합 지원한다. OPC Foundation의 국제 인증을 획득한 제품으로 이기종 시스템 간 데이터 호환성과 확장성이 높다. 이를 통해 제조 현장은 데이터 수집부터 제어까지 단일 플랫폼에서 일관된 통신 환경을 구현할 수 있다.

 

이어 모터맨은 모터 예지보전과 수배전반 감시 제어를 통합한 시스템이다. 설비의 상태를 실시간으로 모니터링하며 이상 진동, 온도 상승, 부하 편차 등의 데이터를 분석해 트립 및 알람을 자동 관리한다. 전력 설비의 상태를 한눈에 확인할 수 있기 때문에 유지보수 시간을 단축하고, 설비 고장 전 예방조치를 가능하게 한다.

 

끝으로 툴맨은 가공 설비의 생산 현황을 실시간으로 관리하는 솔루션이다. 공구 수명과 불량률 데이터를 기반으로 생산 효율을 분석하며 가공 이력과 통계 정보를 바탕으로 품질 이상을 사전에 예측한다. 전시 부스에서는 공정별 데이터 흐름을 시각화한 모니터링 화면이 공개돼 복잡한 설비 네트워크를 한눈에 파악할 수 있는 인터페이스를 선보였다.

 

다빈소프트 관계자는 “산업 현장의 모든 데이터를 연결해 효율적인 운영을 지원하는 것이 우리의 목표”라며 “OPC UA 기반의 표준화된 통신 구조를 통해 고객이 스마트팩토리로 나아갈 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

 

"지표 나빠지기 전에 계획을 바꾼다"...클라우드 생산계획, 다운타임 빠르게 제거해

 

 

'선제적 생산 계획 전환'. 제조 운영 및 계획 소프트웨어 기술 업체 브이엠에스솔루션 측이 SMATOF 2025 부스에서 전한 메시지다.

 

이들은 생산 계획과 현장 실행 간의 시간차를 극복하는 새로운 비전을 선언했다. 수요 변동과 설비 여력을 실시간으로 계산해 새 작업 순서를 수분 내 현장 단말로 내려보내는 클라우드 기반 생산최적화시스템(APS) 솔루션 ‘모자르트(MOZART)’가 그 중심에 섰다.

 

브이엠에스솔루션은 수요 예측부터 최종 작업 지시까지 생산 전과정을 클라우드로 통합하는 APS(Advanced Planning and Scheduling)를 전문으로 한다. 전시장에서 전면에 내세운 모자르트는 클라우드 솔루션이다. 정시납품률(RTF), 설비 가동률, 재고 보유일 등 공장의 핵심 지표를 하나의 화면에서 실시간으로 보여줬다. 이를 통해 계획 변경이 현장 작업 지시와 곧바로 연동되는 지능형 흐름을 강조했다.

 

해당 솔루션은 수요 관리, 마스터 생산 계획, 자재소요계획(MRP), 유한 용량 기반 작업 스케줄링 등 기능을 단일 플랫폼으로 엮어낸다. 화면 메뉴를 통해 수요 변동과 설비 여력을 동시에 반영해 새로운 작업 순서를 즉시 재배치한다. 자재 부족분은 발주 알림으로 곧바로 별도의 창에 띄운다.

 

브이엠에스솔루션 관계자는 "주문이 바뀌면 수분 내에 재계산해 현장 단말로 새 순서를 내려보낸다"며 계획 변경이 당일 생산량에 직접적으로 직결되도록 설계된 구조임을 내세웠다. 아울러 MES 및 설비 데이터와 양방향 연동을 통해 계획과 실제 실적 간 차이를 지속 보정하는 역할도 한다.

 

또한 라우팅, 자재명세서(BOM), 설비 정비 일정 등을 모두 계산에 반영하고, 재고 사용 우선순위를 적용한 후 불필요한 재고 쌓임을 최소화한다. 특히 라인에 병목이 발생할 경우, 사용자 화면(UI) 차트에서 해당 공정만 확대하여 원인을 빠르게 찾을 수 있게 한다. 관계자는 버튼 한 번의 조작만으로 대체 설비나 대체 레시피 시나리오를 시뮬레이션하고, 그 결과를 확정 계획으로 즉시 반영할 수 있다고 부수적인 기능도 제안했다.

 

그는 “RTF나 가동률이 특정 기준 아래로 떨어질 때 자동으로 재스케줄링이 실행되며, 현장 작업자는 새 작업 지시만 확인하면 되는 완전한 자동화 제어 환경을 제공한다”고 설명을 마쳤다.

 

협력사 화면부터 손보는 자재·납품 포털 “이것이 공장 멈춤 막는 비결”

 

 

SMATOF 2025 현장, 공급망 및 운영 소프트웨어 전문 업체 이노킵이 협력사 포털 형태의 화면을 띄워 납품·자재·정비·점검의 모든 정보를 하나의 대시보드에 집약하는 기술을 보여줬다. 메인 화면에는 납품 현황, 재고 부족 자재, 지연 작업 등 공장 운영의 핵심 위협 지표들이 위젯 형태로 즉시 표시됐다.

 

이 업체는 다품종 소량 생산 체제와 다수 협력사가 복잡하게 얽힌 제조 환경을 주력 타깃으로 삼는다. 회사 관계자는 “협력사 쪽에서 오늘 해야 할 일과 막힌 문제를 먼저 파악하도록 설계해야 불필요한 전화 통화를 줄일 수 있다”고 말했다. 이는 솔루션 화면이 협력사의 업무 흐름을 기준으로 설계되었다는 점을 피력하는 지점이다.

 

사명과 이름이 같이하는 이 웹 기반 포털은 납품 관리, 자재 관리, 정비·점검 요청, 고객 지원 등 필수 기능을 모듈 형태로 제공한다. 납품 예정 건을 등록하면 고객사 및 담당자별 진행률이 자동으로 집계되며, 지연 작업은 별도 강조 카드로 시각화된다.

 

대시보드에서는 재고 부족 자재 현황이 즉각적인 경고로 표시되고, 월간 입출고 실적도 누적 수치와 그래프로 한눈에 잡힌다. 특히 자재나 설비 관련 이슈는 정비 요청과 점검으로 명확히 구분해 처리한다. 요청이 접수되면 담당자가 즉시 할당되고, 완료 시점과 원인 기록을 다음 납품 및 생산 계획에 곧바로 반영하는 구조다.

 

업체 관계자는 “현장에서 실제로 사용하는 용어인 지연·부족·완료 이 세 단어만 봐도 오늘 공정 리스크가 보이도록 만들었다”고 설명했다. 이러한 언급은 시스템의 단순하고 직관적인 사용자 경험(UX)을 최대화하는 사측 전략을 강조한 것이다.

 

결론적으로, 이 포털 솔루션은 협력사·제조사 사이에서 납품 일정, 자재 부족, 정비 요청 사항을 통합해 지연 요소를 선제적으로 찾게 만든다. 화면이 단순해질수록 복잡한 커뮤니케이션 비용은 줄어들고, 오늘의 생산은 덜 멈추게 된다는 사측의 철학을 제시한 것이다.

 

비전 카메라가 보고 로봇이 바로 잡는다...제조 공정 통합 자동화 솔루션 공개

 

 

SMATOF 2025 부스에서 로봇 시스템통합(SI) 및 스마트 팩토리 통합 기술업체가 공장 카메라와 로봇을 하나의 지능형 시스템으로 묶은 솔루션으로 주목받았다.

 

태진시스템은 ‘스마트 AI-로봇(Smart AI-ROBOT)’ 패키지를 내세웠다. 현장에서 시연된 영상 데모는 비전 카메라가 대상을 즉시 인식하면 로봇 말단 장치인 로봇 팔 종단장치(EoAT)가 곧바로 해당 대상을 집어 처리하는 공정 흐름을 보여주며 눈길을 끌었다.

 

해당 업체는 MES·QMS·WMS 등 제조 IT 솔루션과 더불어 협동 로봇(코봇), 비전, 마킹 시스템 등 하드웨어를 함께 다룬다. 공정 자동화 프로젝트에서 소프트웨어와 하드웨어를 한 번에 공급하고 통합하는 올인원 포지션이 가장 큰 강점으로 평가된다.

 

주력 제품인 스마트 AI-로봇은 비전 카메라, 조명, 비전 PC를 산업용 로봇, 코봇, 그리퍼(Gripper)와 세트로 구성한다. 이는 검사·피킹·조립 등 반복 작업을 자동화하도록 설계됐다. 로봇 말단에는 다중 렌즈형 비전 모듈이 장착돼 탐지된 대상의 정밀한 위치와 자세를 추정하고 이를 그리퍼 동작으로 연결한다.

 

특히 그리퍼는 각종 코봇의 EoAT와 호환 가능하도록 구성된다. 토크 감지형 모델을 사용할 경우 체결 토크와 각도를 동시에 모니터링하며 오조립 발생을 줄일 수 있다. 사측 관계자는 적용 예시로, ▲불량품 및 누락된 부품 검출 후 배출 ▲모델 및 색상별 피킹·분류 ▲체결 공정 내 토크·각도 추적 등을 강조했다.

 

이 패키지를 코봇 기반의 셀(Cell)에 적용하면 기존 생산 라인에 대규모 설비 개조 없이 즉시 투입할 수 있다는 장점을 연계해 설명했다. 또한 비전 파라미터와 로봇의 작업 레시피를 작업자 화면에서 손쉽게 교체할 수 있어 다품종 소량 생산 환경에서 단품 변경에 유연하게 대응하는 방식도 채택했다.

 

관계자는 이 통합 기술의 핵심을 명료하게 묘사했다. 그는 “카메라가 찾고 로봇이 바로 잡는 일체형 구조를 통해 단일 작업 셀이 검사부터 분류까지 모든 작업을 처리하게 만들었다”는 것이다. 이처럼 비전·로봇·EOAT 조합을 표준화하면, 유지보수 시간과 작업 레시피 변경에 드는 시간이 획기적으로 줄어든다는 점 또한 강조됐다.

 

고밀도 스토리지, 저전력 운용, 무중단 유지보수로 강화하는 공정 효율

 

 

물류 자동화 업체 다이후쿠코리아는 일본 소재 재료·자재 처리 기술 업체 다이후쿠의 한국법인이다. 이송·보관·소팅·피킹·제어를 결합한 첨단 시스템을 통해 다양한 산업의 물류 효율화를 지원하고 있다. 컨설팅부터 사후 서비스까지 전과정을 아우르는 종합 지원 체계를 갖추고 있고, 24시간 원격 모니터링과 예방 점검 서비스를 통해 최적화된 설비 운영을 보장한다.

 

회사는 이번 전시에서 다중 셔틀 차량 기반의 자동창고 시스템 ‘셔틀 랙 M(Shuttle Rack M)’을 공개했다. 이 솔루션은 임시 보관, 분류, 순서 지정 기능을 동시에 수행하는 고속 차량형 자동화 보관 및 검색 시스템(Automated Storage and Retrieval System)이다. 제조 및 유통 현장의 다양한 요구에 대응하도록 설계됐다.

 

특히 제조 라인에서는 제품을 그룹별로 일시 저장해 팔레타이징(Palletizing) 설비 및 로봇에 공급하거나 다품종 소량생산 부품을 효율적으로 선택·보관할 수 있다. 유통 분야에서는 주문 피킹과 배송 전 버퍼링 과정에서 작업 효율을 높이고, 제품을 시퀀스별로 공급해 혼합 팔레트 생성에도 활용된다.

 

이 가운데 해당 솔루션은 유연한 위치 관리 기능을 갖춘 고밀도 스토리지 구조를 채택했다. 다양한 크기의 플라스틱 용기나 판지 상자를 자동으로 인식·배치하며 컨트롤러가 부하 크기에 따라 최적의 저장 위치를 자동 조정한다. 이를 통해 공간 활용률을 극대화하고 고속 셔틀 운행을 통해 입출고 시간을 최소화한다. 또한 경량 차량 구조로 기존 크레인형 시스템 대비 전력 소비를 약 60% 절감하며 유지보수 시에도 다른 셔틀은 정상 가동이 가능해 운영 중단 없이 관리가 이루어진다.

 

다이후쿠코리아 관계자는 “에너지 효율성과 운용 유연성을 동시에 확보한 스마트 물류 솔루션”이라고 정의하며 “앞으로도 이를 필두로, 국내 제조·유통 고객들이 생산성과 공간 활용을 모두 개선할 수 있도록 지속적인 기술 지원을 이어가겠다”고 말했다.

 

데이터 수집부터 자동 실행까지 원스톱으로...공장 사후 보고 관행 깨는 AI 에이전트

 

 

제조 데이터, 디지털 트윈, AI 소프트웨어 기술 업체 UVC가 SMATOF 현장에서 제시한 새로운 자동화 흐름은 공장 운영을 혁신하는 워크플로다. 이 중심에 디지털 트윈 기반 제조 운영 최적화 솔루션 ‘옥토푸스(OCTOPUS)’를 제시했다.

 

UVC는 설비·품질·공정 데이터를 통합해 표준화하고, 이 데이터를 바탕으로 예측 모델과 운영 의사결정을 소프트웨어로 연결하는 기술을 토대로 제조 혁신을 실현하고 있다.

 

회사의 핵심 제품군인 옥토푸스는 통합적 계층 구조를 활용한 풀스택 방법론이다. 이는 공장 데이터를 모으고 AI로 학습한 뒤, 디지털 트윈과 시뮬레이션을 거쳐 최종적으로 에이전트가 작업을 자동 실행하는 일련의 과정이다. 이러한 흐름은 ▲옥토푸스 에이전틱 AI(OCTOPUS Agentic AI) ▲옥토푸스 트윈(OCTOPUS Twin) ▲옥토푸스 시뮬레이터(OCTOPUS Simulator) ▲옥토푸스 데이터 허브(OCTOPUS Data Hub) ▲옥토푸스 AI 허브(OCTOPUS AI Hub)로 이어진다.

 

첫 번째 근간은 옥토푸스 에이전틱 AI(Agentic AI)다. 전시 현장 UI에 따르면, 에이전트는 설비의 이상 신호가 감지될 경우 단순한 알람을 제공하는 수준을 넘어선다. AI 기반 이상 감지를 실행의 시발점으로 삼고, 곧바로 리포트를 자동으로 생성한 후 관련 작업자에게 배포한다. 이후 문제 조치를 위한 역할과 담당을 자동으로 할당한다.

 

이 기술은 규칙 기반 로직과 AI 모델의 예측 점수를 동시에 활용하며, 조치 이력은 워크플로에 자동으로 기록된다. 현장 설명의 요지는 이벤트 발생 시 사후 보고가 아니라 바로 실행이 가능하도록 조치까지의 전과정을 자동화했다는 점이다.

 

운영 효율을 극대화하는 검증 도구로는 옥토푸스 트윈과 옥토푸스 시뮬레이터가 핵심 기능을 수행한다. 옥토푸스 트윈은 생산 라인의 움직임을 3차원(3D) 환경에서 실시간으로 복제한다. 작업자는 컨베이어·로봇 등 설비의 동작·상태를 하나의 화면에서 보며 발생한 이벤트를 시간축에 맞춰 추적할 수 있다. 관계자는 특히 현장 시간과 화면 시간을 맞춘 동기화 기능이 이 트윈의 강점이라고 설명했다.

 

 

이와 연계된 옥토푸스 시뮬레이터는 새로운 레이아웃이나 레시피 변경을 가정해 시뮬레이션을 가동한다. 더불어 변경으로 인한 병목 현상이나 처리량 변화를 미리 예측할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 트윈 화면과 동일한 맥락으로 비교 분석된다.

 

앞선 모든 흐름을 가능하게 하는 기반 기술이 바로 옥토푸스 데이터 허브와 옥토푸스 AI 허브다. 먼저 데이터 허브는 설비·품질·공정 데이터를 통합·정제하며, 필요한 데이터를 조회하는 창구 역할을 한다. 이어 옥토푸스 AI 허브는 이 데이터셋을 선택하고 특징을 지정해 AI}$ 모델을 학습·검증한 뒤, 최종 모델을 배포하는 과정을 UI로 이어 붙이는 예측 모델 엔진이다.

 

 

최종적으로, 이 모든 솔루션은 전체 과정을 연결하는 파이프라인을 완성한다. ‘옥토푸스 데이터 허브’의 데이터를 기반으로 ‘옥토푸스 AI 허브’가 모델을 만들고, ‘옥토푸스 트윈 및 시뮬레이터’가 효과를 검증한 뒤, ‘옥토푸스 에이전틱 AI’가 후속 작업을 마무리하는 흐름이다.

 

제조 교육 혁신 추진하는 XR 기반 금형 조립 교육·관리 시스템

 

 

창림은 정보통신기술(ICT)을 토대로 혁신 기술과 창의적 아이디어를 제공하는 기술 업체다. 이번 전시에서는 금형 산업의 숙련 인력 부족과 안전사고, 비효율적 관리 문제를 해결하기 위한 확장현실(XR) 기반 금형 조립 교육 및 관리 시스템을 선보였다.

 

창림의 금형 조립 교육 및 관리 시스템은 실시간 3D 개발 플랫폼과 3D 엔진을 활용한 몰입형 가상환경을 기반으로 한다. 여기서 금형 조립 과정을 시뮬레이션할 수 있는 솔루션이다. 초급자도 안전하고 직관적인 XR 환경에서 금형 조립 과정을 학습할 수 있고, 완성 금형 및 생산 제품의 형태를 미리 확인할 수 있다. 또한 금형의 기본 정보와 위치, 수명, 상태를 시각적으로 관리할 수 있어 금형 생애주기 전반을 통합 관리할 수 있다.

 

시스템은 QR 코드 기반 금형 추적 기능과 MES·ERP 연동을 지원해 스마트 팩토리로의 확장성을 갖췄다고 평가받는다. 사측에 따르면, 향후 디지털 트윈 및 AI 예지보전 기능으로 고도화될 예정이다. 이로써 금형 정보의 디지털화와 공정 효율 향상을 동시에 달성할 수 있을 것으로 보고 있다. 이는 기존의 텍스트 중심 금형관리시스템(MMS)을 3D 시각화 기반으로 발전시켜 교육·훈련·관리를 통합한 점이 기술적 차별성이다.

 

창림 관계자는 “XR 기반 금형 교육 시스템은 숙련 인력 양성과 생산성 향상을 동시에 실현하는 혁신 솔루션”이라며 “디지털 트윈과 AI 기술을 결합해 금형 산업의 스마트 제조 기반을 더욱 강화하겠다”고 말했다.

 

생산 계획부터 안전까지...공장 全 영역 지배하는 AI 제조 솔루션

 

 

AI 기반 제조 AX·DX 플랫폼이 시선을 이끌었다. 동연에스엔티는 ‘N·Core Factory AI’를 통합 플랫폼으로 보유했다.

 

제조 데이터와 AI 플랫폼 분야에서 노하우를 지속 축적한 동연에스엔티는 N·Core라는 통합 브랜드 아래 경영(MCS)부터 환경안전(ESH)까지 6개 핵심 모듈을 제공한다. 회사는 글로벌 산업용 통신 규약 ‘OPC UA’ 및 ‘MQTT’ 등 표준 게이트웨이 등을 기본 설계로 한 시스템 연동 방법론을 채택한다. 기존 MES·ERP·SCADA 등 이기종 시스템과의 연결을 손쉽게 구현한다.

 

사측이 현장에서 선보인 N·Core Factory AI는 현장 설비와 업무 시스템에서 쏟아지는 방대한 데이터를 하나로 통합하는 것을 목적으로 한다. 기존에 분산된 생산 계획, 품질, 설비, 물류, 안전 등 제조의 핵심 5대 영역을 통합 관제하는 역할을 한다. 동연에스엔티는 N·Core Factory AI를 통해 공장의 종합설비효율(OEE)과 품질 비용(Q-Cost)을 개선한다는 목표를 제시한다.

 

이 플랫폼의 핵심 강점은 모든 정보가 단일 데이터 모델 위에서 돌아가 현장과 사무의 경계를 허물고 데이터 투명성을 극대화한다는 점이다. 공정·설비 영역은 ▲N·Core ICS ▲N·Core AI ▲N·Core eCMMS 등 솔루션을 한데 묶어 생산 지능화에 기여한다.

 

이때 N·Core ICS는 PLC(Programmable Logic Controller)와 센서의 실시간 데이터를 수집해 디지털 트윈 화면에서 설비 상태와 공정 흐름을 시각화한다. N·Core AI는 수요와 자원 제약을 반영한 생산 계획 자동화와 병목 현상 예측을 담당한다. 특히 eCMMS는 설비 데이터로 학습된 예지보전 모델을 가동해 고장 가능성과 부품 교체 시점을 정확히 제시하여 불필요한 정지를 줄이고 OEE를 향상시킨다.

 

제품 품질과 현장 안전 관리는 ▲N·Core Qeye ▲N·Core TMS ▲N·Core ESH 등 모듈이 담당한다. N·Core Qeye는 AI 비전 기술로 불량 유형을 학습해 자동 분류하고, 결함 분포를 대시보드에서 제공해 품질 재발을 방지하는 데 집중한다.

 

N·Core TMS는 차량 GPS와 게이트 연동을 통해 물류 자동 배차와 입출고 인식을 지원하며, 공장 내 물류 대기 시간을 대폭 단축시킨다. N·Core ESH 모듈은 점검, 리스크 평가, 사고 기록, 교육을 하나의 체계로 엮어 ‘중대재해와 환경사고 제로’를 목표로 하는 업무 흐름을 제공한다.

 

이 모든 모듈은 공장 지도, 라인별 보드, 경보 트래킹 등의 화면 요소를 통해 연결된다. 최상위 MCS 모듈이 수주·생산·출하 등 지표와 공정 데이터의 관계를 실시간으로 모니터링하고 이상 징후를 조기에 감지한다.

 

사측은 전사 핵심성과지표(KPI) 보드, 설비 예지보전 알림, 물류 이행 현황, 안전 점검 결과 등 모든 정보가 단일 데이터 모델로 공유되는 메커니즘을 내세웠다. 이는 문제가 발생했을 때 그 원인과 결과를 전 부서가 즉시 공유할 수 있어 의사결정 속도가 획기적으로 빨라진다는 것이 동연에스엔티 측의 설명이다.

 

회사 관계자는 “N·Core Factory AI 통합 플랫폼은 제조업의 DX을 넘어 AI 주도의 자율화 시대를 열어갈 핵심 솔루션”이 될 것이라고 내다봤다.

 

지능형 공장장 등판, 현장 데이터부터 경영 지표를 스마트하게

 

 

디엠테크솔루션 중소 제조 업체의 DX를 가속화할 핵심 솔루션인 '스마트공장장' 패키지를 공개했다. 디엠테크솔루션은 현장 데이터 수집부터 KPI 분석까지 제조 전주기 통합 솔루션 및 슬로건인 ‘스마트공장장’을 내세운다. 특히 중소 제조의 DX 진입장벽을 낮추는 구성으로 주목받는다.

 

이 패키지는 데이터 통합 수집 솔루션 '스마트공장장 에지(EDGE)'와 관리자용 웹 시스템 '스마트공장장 MES'로 세분화된다. 스마트공장장 에지는 제조 현장의 최일선에서 PLC와 바로 맞물려 데이터를 수집하는 역할을 담당한다. 부스에서는 한 고객사의 PLC를 프로토콜로 연결해 태그를 읽어들이는 과정이 선보였다. 화면 상단에는 장비 연결 상태가 아이콘으로 표시됐고, 관련 정보가 실시간으로 반영됐다.

 

에지 솔루션의 특징은 수집된 카운트·조건값·알람 등을 표준 데이터 구조로 정리하고, 게이트웨이에서 1차 전처리를 마친 뒤 클라우드로 데이터를 밀어 올리는 구조라는 점이다. 이러한 구조 때문에 이후 MES나 대시보드와의 연동이 매우 빠르게 이어진다. 관계자는 “설비 증설, 장비 교체 등 상황에서 통신 규약 변환·연결(Protocol Mapping)만으로도 현장 부담을 낮춘다”고 설명했다.

 

이렇게 스마트공장장 에지가 현장에서 데이터를 놓치지 않고 모으는 동안, 사무 영역에서는 스마트공장장 MES가 그 역할을 이어받는다. 관리자용 웹 기반의 이 시스템은 스마트공장장 에지가 끌어올린 실시간 데이터에 지시 및 실적 데이터를 합쳐 곧바로 KPI로 변환시킨다.

 

화면 속 주 항목에는 기준 정보, 영업, 생산, 품질, 설비, 구매, KPI, 학습관리시스템(LMS) 등 필요한 모듈들이 체계적으로 배치돼 있다. 대시보드는 월별 재고량을 막대그래프와 테이블로 동시에 제공한다. 품목·공정·LOT 단위의 입출고와 실적이 같은 화면에서 조회되고, 지표 영역에서는 생산성, 재고 회전, 설비 가동률 등 핵심 운영 KPI를 시점별로 비교할 수 있다.

 

특히 생산 지시 대비 EDGE에서 들어온 실시간 설비·공정 신호를 매칭해 공정 내 병목 구간을 저감하는 흐름은 관리자의 의사결정 속도를 획기적으로 끌어올리는 인상적인 기능으로 평가된다.

 

디엠테크솔루션 관계자는 “이 두 시스템의 핵심은 설비 알람과 생산 실적의 시차를 없애 설비·시스템 멈춤을 줄이고, 월 단위 재고와 일 단위 실적의 괴리 또한 저감해 회전율과 납기 대응력을 높이는 것”이라고 말했다.

 

한 번 클릭으로 캐비닛 가공·배선을...'데이터 원패스(One-Pass)' 자동화

 

 

독일 소재 글로벌 산업용 캐비닛·냉각·전원 솔루션 업체 리탈이 자회사 이플랜(EPLAN)과 손잡고 등판했다. 이들은 설계·제작 연동을 통합한 자동화 패키지를 공개했다.

 

리탈은 독일 프리드헬름 로(Friedhelm Loh) 그룹의 계열사로, 같은 그룹의 이플랜과 함께 설계·제작 공정을 하나의 플랫폼으로 제시하고 있다. 국내 시장에서는 패널 제작, 배선, 설계 자동화를 한데 묶은 시스템을 전파하는 중이다. 이러한 방법론을 통해 공정 리드타임 단축과 엔지니어링 변경에 따른 재작업의 무인화를 겨냥한다.

 

이 통합 방법론의 핵심은 전기 설계부터 캐비닛 가공, 배선 작업까지의 데이터를 단 한 번의 흐름으로 끊기지 않게 흘려보내는 '데이터 원패스(One-Pass)' 체계를 구축하는 데 있다. ‘이플랜 일렉트릭 P8(EPLAN Electric P8)’과 ‘이플렌 하네스 프로D 스튜디오(EPLAN Harness proD Studio)’가 이 데이터 흐름의 중심축이다.

 

이플랜 일렉트릭 P8은 전기 설계 컴퓨터지원공학(CAE) 툴이다. 마스터 데이터와 사전 계획을 기반으로 회로·부품·배선 정보를 표준화하는 것이 특징이다. 이를 통해 프로젝트 전반의 정합성을 관리한다. 여기서 확정된 모든 데이터는 곧바로 다음 단계로 넘어가게 된다.

 

이어서 하네스 프로D 스튜디오가 3D 환경에서 하네스 경로, 단자, 클램프, 케이블 채널 등을 정밀하게 모델링하는 역할을 수행한다. 특히 이 과정에서 실제 배선 길이 산출과 자재 산출이 자동으로 이루어져 수동 작업으로 인한 오류 발생 가능성과 시간을 줄여준다.

 

관계자는 “기존에는 전기 설계가 바뀌면 현장 배선 길이가 달라지는 건 당연했다”며 “이제는 이플랜 일렉트릭 P8이 3D 모델을 직접 수정하는 순간, 필요한 자재와 길이 정보가 즉시 업데이트되고, 엔지니어링 변경이 현장 작업에 그대로 반영된다”고 강조했다.

 

사측은 이 통합 솔루션의 진정한 가치가 자사 자동화 시스템 ‘리탈 오토메이션 시스템(Rittal Automation Systems)’의 가공 라인과의 연계에서 드러난다고 언급했다. 앞선 두 플랫폼에서 생성된 모든 모델 및 속성 데이터는 가공 라인 ‘Perforex’ 장비로 즉시 전송돼 캐비닛 패널의 타공 및 절삭 조건으로 변환된다. 현장 데모는 Perforex가 설계 단계부터 이미 가공 자동화를 염두에 둔 워크플로임을 강조했다.

 

리탈 관계자는 “리탈과 EPLAN의 통합 패키지는 기존 도면 수정 과정을 데이터로 완전히 자동화함으로써, 작업 무인화와 리드타임 단축을 동시에 달성한다”고 덧붙였다.

 

에지 컴퓨팅과 센서의 융합, 실시간 설비 모니터링와 이상 감지를 ‘한큐에’

 

 

리쉐니에는 제조 현장의 설비 데이터를 통합·분석하는 AI 소프트웨어를 개발하고 있다. 이 기술력을 토대로 스마트 제조 엔지니어링 기술 업체로 자리 잡고 있다. 회사는 AI 제조 지능화 기술을 중심으로 데이터·네트워크·AI 기술을 융합한 플랫폼을 구축해 산업 전반의 DX를 지원하고 있다.

 

리쉐니에 솔루션은 다양한 센서와 제어기에서 수집한 데이터를 에지 컴퓨터(Edge Computer)를 통해 실시간으로 통신하고, 이를 IT 플랫폼과 연동해 AI 분석 결과를 현장 제어기에 즉시 반영하는 구조를 갖추고 있다. 이러한 모듈형 에지 아키텍처는 설비별 상태 데이터를 통합 관리할 수 있으며, 에지 컴퓨팅과 제어기의 융합을 통해 차세대 지능형 분산제어기의 표준 모델을 제시한다.

 

주요 기술은 에지 및 무선 센서 기반 상태 모니터링 기법이다. 이는 설비 예지보전 기능을 구현하는 것이 특징이다. 이 과저에서 ▲‘OPC-UA’ 기반 실시간 공정 데이터 수집 ▲AAS(Asset Administration Shell) 기반 CPS(Cyber Physical System) 디지털 트윈 기술을 통해, 생산 현장의 전주기적 모니터링과 가상 시뮬레이션을 가능하게 한다. 이로ㅆ 사용자는 설비 이상을 사전에 파악해 불시 정지를 방지하고, 생산 효율과 품질을 동시에 개선할 수 있다.

 

리쉐니에 관계자는 “AI 기반 설비 예지보전 기술은 제조 현장의 데이터 활용도를 극대화하고, 공정 안정성을 확보하는 핵심 인프라”라며 “에지와 AI를 결합한 지능형 분산 제어기 모델을 통해 자율형 스마트 팩토리 구현을 앞당길 것”이라고 밝혔다.

 

‘개발·품질 통합 관리 혁신’ PLM·QMS 데이터를 단일 타임라인에

 

 

자동차 전장 제조 경험을 기반으로 하는 유라가 현장 실무 중심의 디지털 품질, 개발 플랫폼 ‘페이브허브(FabeHUB)’를 선보이며 품질 운영의 혁신을 예고했다. 페이브허브는 문서·도면·변경·감사가 파편화된 비효율을 해소하기 위해 설계됐다. 회사는 제품수명주기관리(PLM)와 QMS의 핵심 기능을 단일 웹 플랫폼으로 통합한 점을 특징으로 내세운다.

 

페이브허브의 UI는 카드형 메뉴와 월간 캘린더 기반으로 단순하고 직관적인 조회·등록 동선을 갖췄다. 주요 화면에서는 문서·도면·프로젝트를 포함해 설비·작업자·자재·방법(4M) 변경, 부적합, 정기 검사, 초도품 검사 보고서(ISIR), 품질 감사(Audit) 등 품질 생애주기 전구간의 핵심 요소를 한눈에 통합 관리하도록 배치했다.

 

플랫폼 내에서 현장 부적합 처리 프로세스는 발생·원인·조치·검증 단계를 따르고, 시정 및 예방 조치(CAPA) 문서가 여기에 자동으로 귀속된다. 4M 변경 요청은 영향 공정을 표시해 감사 항목과 연결되고, 도면·변경 이력은 개발 검토 및 의사결정 과정과 연결돼 추적성을 확보한다. 또한 정기 검사와 ISIR은 샘플 접수부터 최종 승인까지의 이력을 시스템에 기록한다.

 

관계자는 이 모든 운영 과정은 실시간 지표로 수치화된다고 말했다. 품질 감사 계획 대비 완료율, 부적합 조치 완료 리드타임 등 품질과 개발 일정을 아우르는 핵심 지표들이 대시보드 및 추세 그래프로 노출돼 공정 안정화 추이를 즉시 파악할 수 있다는 게 그 설명이다.

 

이처럼 FabeHUB는 개발 데이터와 품질 운영을 분리하지 않고 하나의 타임라인으로 관리하게 해 주는 플랫폼이다. 감사 일정·변경, 검사, 승인까지 이어지는 현장 루틴을 시스템으로 고정해, 궁극적으로 납기와 품질을 동시에 당긴다는 유라의 철학을 구현했다.

 

헬로티 최재규 기자 |