산업 엔지니어링 전용의 첫 번째 생성형 AI 제품이 실제 애플리케이션으로 출시되기 시작했다. 현재 TIA 포털 엔지니어링을 위한 지멘스의 산업용 코파일럿(Copilot)의 파일럿 시험이 진행 중이며, 2024년 여름부터 Xcelerator 마켓플레이스에서 소프트웨어를 다운로드할 수 있다. 마이크로소프트(Microsoft)가 개발한 코파일럿(Copilot)은 PLC에 대한 코드와 시각화를 생성하고 엔지니어링 팀에 도움을 제공할 수 있다. 지멘스는 "이를 통해 워크로드를 줄이고 반복적인 작업을 처리할 수 있다. 또한 복잡한 작업의 엔지니어링에서 오류가 발생하기 쉬워 개발 시간을 단축하고 품질과 생산성을 높일 수 있다"고 말한다. 코파일럿(Copilot) 앱은 구조화된 제어 언어(SCL)로 PLC 코드를 생성한다. TIA 포털은 AI로부터 직접 코드 제안을 받을 수 있으므로 복사하여 붙여넣을 필요가 없다. 코파일럿은 WinCC Unified에서 SCL 코드 블록을 설명하거나 기계 또는 플랜트 시각화를 안내하고 생성할 수 있다. 엔지니어는 이 앱을 사용하여 자연어로 지멘스 매뉴얼을 검색할 수 있으며, 최종 사용자는 고객 데이터를 사용하여 모델을 재학습하지 않는 마이
물류창고는 매우 중요하지만 종종 비효율적인 프로세스다. 따라서 이 분야의 많은 시설에서 가시성, 효율성, 복원력을 높이기 위해 인더스트리 4.0 기술을 도입하고 있다. 이러한 변화는 많은 긍정적인 영향을 미치지만, 스마트 물류창고에는 고유한 사이버 위험도 존재한다. 스마트 물류창고에는 광범위한 사물인터넷(IoT) 연결이 포함된다. 이러한 장치는 재고 추적 솔루션부터 자동화된 가이드 차량, 창고관리시스템(WMS)에 이르기까지 다양하기 때문에 한때 오프라인이었던 많은 기계가 사이버 공격에 취약할 수 있다. 다행히도 이 기술을 안전하게 구현하는 것은 가능하다. 이러한 스마트 물류창고의 IoT 네트워크를 안전하게 보호하기 위해 지켜야할 7가지 단계가 있다. 1. 신중한 IoT 디바이스 선택 물류창고에서의 IoT 보안은 올바른 장비 선택에서 시작된다. 스마트 디바이스는 최소한의 기본 보호 기능만 제공하는 것으로 악명이 높기 때문에 물류창고에서는 기본값이 더 강력한 옵션을 찾아야 한다. 여기에는 다단계 인증(MFA), 데이터 암호화 및 보안 업데이트 프로토콜이 포함된다. 미국의 경우, FCC는 향후 안전한 IoT 디바이스를 더 쉽게 식별할 수 있는 사이버 보안 라벨링
북미 최고의 자동화 솔루션의 전시회인 Automate 2024가 오는 5월 6일부터 9일까지 미국 일리노이주 시카고에서 개최된다. 전세계 800개 이상의 자동화 솔루션업체가 참가하는 이번 전시회에서는 로봇부터 비전, 모션 제어, AI 등에 자동화 그 이상의 자동화를 확인할 수 있다. 이번 Automate 2024를 통해 선보일 머신비전 솔루션과 업체를 정리했다. Apera AI는 회사의 새로운 AI 기반 로봇 비전 교육 포털 및 시뮬레이션 환경인 Forge Lab을 선보일 예정이다. 이를 통해 엔지니어는 24시간 내에 자동화된 비전 프로그래밍을 완료할 수 있다. ASRock Industrial은 견고한 Edge AIoT 플랫폼과 산업용 IoT 컨트롤러를 선보일 예정이다. 제품 모델에는 iEP-5020G, iEP-5010G, iEP-5000G, iEP-7020E, iEP-9030E, iEPF-9030S, iEP-6010E 시리즈가 있다. Basler는 Basler ToF 카메라의 공간 깊이 데이터와 2D 영역 스캔 카메라의 RGB 데이터를 결합하는 Basler RGB-D 카메라(위)와 같은 새로운 3D 카메라를 포함한 여러 가지 신제품을 선보일 예정이다. Ba
생성형 AI는 성장하고 확장하고 있다. 그야말로 생성형 AI의 시대다. 2년전 세간을 놀라게 한 오픈AI의 챗GPT를 시작으로, 기술의 흐름을 주도하는 주요 기업들은 연이어 생성형 AI 모델을 선보이고 있다. 이제는 생성형 AI를 빼놓고 혁신을 논할 수 없는 상황이 됐다. 대다수의 기업은 서둘러 AI 도입을 시도하며, 이를 통해 생산성 개선과 비용 절감을 경험함으로써 미래로 가는 길을 열고 있다. 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 콘텐츠를 인간과 유사한 방식으로 자동 생성하는 기술이다. 최근 몇 년 사이 이 기술은 비약적인 발전을 이뤘으며, 매력적인 연구 주제를 바탕으로 앞으로의 발전 가능성 역시 무궁무진하다. 생성형 AI는 친숙해진 언어모델로부터 이미지나 영상 생성, 멀티모달 AI에 이르기까지 점차 복잡한 작업을 수행하고 있다. 이러한 생성형 AI를 만드는 주요 기업은 기술 개발뿐 아니라 윤리적 및 법적 체계를 구축하고, 접근성 향상 등에 대한 과제 또한 안고 있다. 등장 앞둔 GPT-5, 어떤 혁신 기다리나 오픈AI는 ‘GPT-5’가 곧 출시될 것을 언급했다. 오픈AI 최고운영책임자(COO)인 브래드 라이트캡은 파이낸셜타임스와 인터뷰
美연방자문기구 합류…머스크·저커버그는 명단서 빠져 샘 올트먼(오픈AI), 사티아 나델라(마이크로소프트·MS), 순다르 피차이(구글), 젠슨 황(엔비디아) 등 미국 기술 기업 최고경영자(CEO)들이 인공지능(AI)의 안전한 사용을 위해 머리를 맞댄다. 미 국토안보부는 26일(현지시간) AI의 안전한 사용을 위한 연방 자문기구인 AI 안전보안이사회(AI Safety and Security Board)를 발족하고, 자문위원 22명의 명단을 발표했다. 이 기구는 챗GPT로 촉발된 AI 열풍의 부작용을 막고 AI 시스템의 안전한 사용을 위해 설립된 자문기구로, 조 바이든 대통령이 지난해 행정명령을 통해 설립을 지시한 바 있다. 이 기구 설립은 경제, 공중보건 등 중요 산업이 AI로 인한 위협으로 피해를 당하지 않도록 보호하기 위한 것이라고 미국 정부는 설명했다. 명단에는 챗GPT 개발사 올트먼 CEO와 나델라 MS CEO, 피차이 구글 모회사 알파벳 CEO, 젠슨 황 엔비디아 CEO, 리사 수 AMD CEO 등이 이름을 올렸다. 어도비, 델타 항공, 아마존 AWS 클라우드 컴퓨팅 부문 CEO 등과 함께 스탠퍼드대 AI 연구소장, 메릴랜드 주지사, 시애틀 시장 및 시민
지난 4월, 미국 정부가 반도체 기업에 지급하는 보조금 책정이 일단락됐다. 업계에 따르면, 미국 정부는 반도체 기업의 설비 투자를 장려하기 위한 반도체법에 따라 미국에 공장을 짓는 기업에 반도체 생산 보조금과 연구개발(R&D) 지원금을 지원하기로 했다. 이로써 미국 내 파운드리 경쟁이 새로운 국면에 진입한 셈이다. 반도체 고객사인 빅테크가 몰린 미국에서 TSMC를 비롯해 삼성전자, 인텔 등이 참전하는 파운드리 시장 경쟁이 본격화하는 모양새다. 미국내 몸집 키우는 삼성 파운드리 지난 4월 삼성전자는 미국 정부가 자사에 반도체 생산시설 투자 보조금 64억 달러(약 8조9000억 원)를 지원하기로 결정했다고 발표했다. 이에 삼성전자는 미국 텍사스주 테일러시에 170억 달러를 투자해 짓는 파운드리 공장의 규모와 투자 대상을 확대해 총 400억 달러 이상을 투자할 계획이다. 삼성전자는 2022년부터 건설 중인 테일러 공장에 추가로 공장을 짓고, 패키징 시설과 함께 첨단 R&D 시설을 신축해 본격적인 미국 시장 공략에 나선다. 삼성전자의 첫 번째 텍사스 테일러 공장은 2026년부터 4나노미터 및 2나노미터 반도체를 생산할 예정이며 이후 두 번째 공장도 가
산업 기술 전문 미디어 그룹 ㈜첨단이 제조 혁신을 위한 필독서 ‘2024 디지털 전환 바이어스 가이드’(2024 DXBG)를 발간했다. 디지털 전환(DX) 바이어스 가이드는 중소·중견기업이 직면한 디지털 전환의 복잡성을 해결하고, 성공적인 전환을 이룰 수 있도록 설계된 종합적인 자료집이다. 이 가이드북을 통해 기업들은 디지털 전환의 필요성을 인식하고, 관련 기술과 솔루션을 이해함으로써 보다 빠르고 효율적인 변화를 도모할 수 있다. 디지털 전환의 핵심은 단순히 기술의 도입에 그치지 않고, 이를 통한 제조 공정의 혁신, 운영 효율성의 극대화, 그리고 최종적으로는 시장에서의 경쟁 우위 확보에 있다. 디지털 기술은 제품과 서비스의 개발부터 생산, 유통에 이르기까지 전 과정에 걸쳐 혁신적인 변화를 가능하게 한다. ‘디지털 전환 바이어스 가이드’에서 제공하는 정보와 사례들은 기업들이 이러한 변화를 실제로 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 구체적인 가이드라인을 제시한다. 또한 정부의 지원사업과 같은 외부 자원을 활용하여 디지털 전환 과정에서 발생할 수 있는 재정적 부담을 완화하는 방안도 소개하고 있다. 이 가이드북은 디지털 전환을 고민하는 기업뿐만 아니라, 산업 전반에 걸
아나로그디바이스(ADI)는 고도화한 자동화 솔루션과 스마트 팩토리 구현에 필요한 핵심 기술을 선보이며 제조 분야의 디지털 전환을 지원하고 있다. 이와 함께 고객사 및 OEM과 협력 강화에도 주력하고 있다. 이러한 사업 전략은 세계적인 자동화 트렌드와 맞물려 있으며, 국내외 시장에서 경쟁력을 확보하기 위한 투자로 이어진다. 특히 ADI는 AI 및 로봇 기술과 관련한 연구 개발에 주력하며 미래 산업의 변화를 주도하기 위해 움직인다. 이에 ADI 양성환 전무를 만나 자사의 산업 자동화를 위한 기술과 제품, 이를 통한 시장 전략을 들어봤다. 효율적인 산업 자동화 구현에 초점 맞추다 공장 자동화와 IoT 구현이 점차 중요해지고 있다. 이를 위한 솔루션도 확대되는 추세다. 최근 ADI는 인더스트리 4.0에 적합한 기술을 개발해 시장에 출시하고 있다. 특히 주목할 만한 분야는 자동화와 AI 기술을 결합한 스마트 팩토리 솔루션이다. 이 제품군은 고성능 센서 및 데이터 처리 기술로 공장 자동화의 효율성을 높이고, 에너지 절감 및 운영 비용을 낮추는 데 중점을 둔다. 이러한 ADI의 기술적 진보는 기업의 공장 디지털화 및 자동화 추진에 기여하며, 이를 통해 산업 내 경쟁력을
AI 반도체는 대량 데이터를 효율적으로 처리해 AI 성능을 향상시키는 중요한 역할을 한다. 이는 에너지 소비를 최소화하며 비용 효율성과 확장성을 제공한다는 점이 핵심이다. 다시 말해 AI 반도체는 AI 기술 발전을 가속하는 요소다. 이런 이유로 세계 유수의 반도체 기업들이 AI 반도체 개발에 집중하고 있다. 압도적인 GPU 성능으로 AI 반도체 시장을 주도하는 엔비디아, 그 아성에 도전하는 인텔과 삼성전자 등이 그 주인공이다. 저만치 달아난 엔비디아, 따라잡을 수 있을까? 지난 3월, 엔비디아는 반도체 업계에 또 하나의 파장을 일으켰다. 엔비디아는 미국 캘리포니아주 새너제이 SAP 센터에서 열린 개발자 컨퍼런스 ‘GTC(GPU Technology Conference) 2024’에서 새로운 AI 칩을 전 세계에 공개했다. 엔비디아는 2019년 이후 5년 만에 오프라인으로 GTC를 개최해 업계의 화제를 모았다. 이 칩은 새로운 그래픽처리장치(GPU) ‘블랙웰’을 기반으로 한 ‘B100’이었다. 블랙웰은 2년 전 발표된 엔비디아 호퍼 아키텍처의 후속 기술로, B100은 기존 최고 성능을 자랑했던 H100을 뛰어넘는다는 평가다. 엔비디아에 따르면, B100의 연산
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(AMR), 물류 로봇 등은 요소 기술이 고도화되고 있다. 여기에는 모터·유공압 시스템 등 로봇의 모션 제어를 관장하는 액추에이터, MCU·전자장치·소프트웨어 등 로봇 움직임을 결정하는 제어 시스템, 현장 정보를 수집하는 센서, 사물을 감지하는 비전 카메라 등이 있다. 이렇게 로봇을 구성하는 요소뿐만 아니라 로봇 자동화 시스템의 구성으로 활약하는 기술 또한 성장을 지속하는 중이다. 이 중 로봇의 손가락 역할인 로봇 그리퍼(Robot Gripper)는 정밀한 작업에 특화된 만큼 높은 수준의 제어 기술이 필요하다. 로봇 끝단에 위치한 엔드 이펙터(End Effector)로, 로봇의 활용 가치를 정의하기 때문에 로봇의 어떤 요소보다
자율제조 실현 위한 새로운 카메라 라인업·기능 업데이트 3D 로봇 비전 솔루션의 선두 공급업체인 픽잇 3D(Pickit 3D)가 새로운 버전 3.4를 출시했다. 이번 버전은 5월 2일부터 사용할 수 있으며, 기존 제품보다 발전된 2세대 카메라 제품군을 도입했다. 또한 보안과 애플리케이션 모니터링 기능을 강화하고 소프트웨어 플랫폼에도 여러 개선을 추가하여, Pickit 3D 비전 플랫폼의 기능을 크게 확장했다. 이 업그레이드는 여러 카메라 브랜드와의 호환성을 강화하며, 더욱 다양한 3D 로봇 비전 애플리케이션을 지원하는 중요한 발전이다. 3D 로봇 비전 채택 증가 3D 로봇 비전 기술은 물체를 ‘보고’, 작업을 수행할 수 있게 하여 로봇이 높은 유연성, 효율성 및 안전성을 가지고 비용을 최적화하도록 돕는다. 이로 인해 제조부터 물류에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 빠르게 채택되고 있다. Pickit 3D는 빈 피킹, 팔레트 제거, 조립, 표면 처리 등 다양한 자동화 시나리오를 지원하는 다목적 3D 로봇 비전 플랫폼으로, 시장에서 성공적으로 자리 잡았다. 2023년에는 역대 최고의 성장률을 기록하며 40개국 이상에서 설치됐다. 이러한 성장을 지속하기 위해, P
업계 전문가들은 스마트 제조의 핵심을 이루는 기술로 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 분석, 로보틱스를 꼽는다. 이에 더해 이들의 융합이 제조업의 미래를 재편할 것으로 분석한다. 이 중 AI는 생산 공정 최적화 및 결함 탐지에서 중요한 역할을 하며, IoT는 기계 간 원활한 통신을 가능케해 실시간 데이터 수집 및 분석을 혁신하고 있다. 이어 빅데이터는 생산성 향상과 고장 예측에 필수적인 정보를 제공한다. 아울러 로보틱스는 무인 운영과 정밀 작업을 실현해 작업 환경을 개선하는 데 앞장서는 중이다. 이에 전문가들은 이러한 기술적 발전이 기업들에게 맞춤형 생산과 고객 요구사항에 대응하는 능력을 제공할 것이라 전망한다. [특집] 업계 전문가가 짚어본 스마트 제조 핵심 기술과 대전망 "디지털 트윈은 빅데이터 관리 기술…지멘스 엑셀러레이터로 맞춤형 솔루션 제공" "디지털 트윈, 표준 개발 및 적용이 중요…APS 솔루션으로 스마트 제조 전환 돕는다" "데이터 수집부터 분석까지…시각화 솔루션 '제네시스64'로 편리하게" [INTERVIEW] LS일렉트릭 자동화CIC 이상준 COO "함께 걸어온 도전의 50년 함께 열어갈 미래의 길이 되겠다" 한국지멘스 백광희
선별장이나 포장 설비에서 과일과 채소를 분류하는 것은 엄청나게 복잡한 일이다. 온갖 것의 크기, 색상, 흠집을 검사해야 한다. 게다가 상품이 소비자에게 도착했을 때 품질을 보장하기 위해서는 이 작업을 지극히 신속하게 처리해야 한다. 과거에는 이 모든 작업을 위해서 사람의 손을 거쳐야 했다. 다수의 인원이 일일이 과일을 선별하고 포장했다. 오늘날에는 크고 작은 업체들이 이러한 작업을 머신비전을 사용해서 처리한다. 산업용 장비로 고품질 광학 조명 플랫폼, 이미지 포착 하드웨어, 섬세하게 맞춤화된 소프트웨어를 사용해서 고품질 이미지를 획득하고 정확하게 불량을 감지한다. 이와 같은 방법으로 머신비전을 사용해서 효율, 품질, 신뢰성을 크게 높이게 되었다. 불량 감지의 복잡함 각각의 소매업자나 고객들마다 불량 감지에 대한 요구가 다를 수 있다. 더욱이 식품은 검사 시점의 상태에 따라서 수명이 제각각이다. 문제를 더 복잡하게 하는 것은, 사람 눈으로 검사한다고 했을 때 불량을 분류하는 것이 꽤 주관적이라는 것이다. 그리고 이러한 모든 작업을 아주 신속하게 처리해야 한다. 포장 업체들은 특히 그렇다. 의료 분야처럼 완벽한 정밀도를 요구하는 것은 아니나, 이 처리 과정이 신
갑작스럽게 몰아닥친 ESG 열풍으로 이제 ESG가 무엇인지에 대해서는 설명할 필요도 없이 너도나도 ESG 경영에 뛰어들고 있는 지금이다. 지금까지는 주로 대기업의 ESG 활동에 대한 관심이 집중되었다면, 이제는 ESG 경영에 대한 요구가 공급망 전체로 확대되면서 중소·중견기업의 ESG 대응 역량 강화에 대한 이해관계자들의 목소리가 높아지고 있다. 하지만 대기업에 비해 상대적으로 규모가 작고 영세한 기업들에게 추가적인 인력과 비용 투입이 수반될 수밖에 없는 ESG 경영은 상당히 부담스러운 과제임이 분명할 것이다. 그럼에도 불구하고 해야만 하는 ESG, 우리는 왜 ESG 경영을 도입해야 할까? 왜(Why)? 먼저 국내 현황에 대한 설명이 필요하다. 2023년 기준 한국거래소에 따르면 코스피 상장법인 가운데 지속가능경영보고서를 공시한 기업은 160개 사로, 2026년 이후 의무적으로 ESG 공시가 필요한 자산 규모 2조 원 이상 기업의 경우 242개 사 중 56%인 135개 사가 보고서를 공시하고 있다. 현행 ESG 자율 공시에 따라 ESG 경영을 도입했음에도 보고서를 공시하지 않는 기업도 있음을 고려하면, ESG 의무 공시화를 앞두고 대기업을 중심으로 이에 대한
스마트 팩토리의 발전은 자동화를 넘어 정보화와 지능화로 확장되고 있다. BNF테크놀로지가 플랜트 운영의 효율성을 극대화하는 예지보전 솔루션을 앞세워 스마트 팩토리 시장에서 주목받고 있다. 이 회사의 ‘HanPrism’과 ‘HanPHI’ 솔루션은 실시간 데이터 분석을 통해 장비 고장을 미리 예측하고, 운영의 최적화를 도모한다. 특히, 다양한 데이터를 활용한 머신러닝 기법은 플랜트의 건강 상태를 정밀하게 모니터링하며 고장 원인을 신속히 진단한다. 이를 통해 고객은 큰 비용 발생 전에 조기에 대응할 수 있다. 여기에 머물지 않고 BNF는 고객이 직접 데이터를 바탕으로 문제를 진단할 수 있도록 솔루션을 개선하는 방향으로 나아가고 있다. BNF테크놀로지가 고객의 플랜트 운영 최적화를 어떻게 돕고 있는지, 그리고 향후 목표는 무엇인지 서정한 차장에게 들어봤다. Q. 최근 플랜트 시장의 가장 주요 이슈는 무엇인지 짚어 달라. A. 플랜트 운영에 있어 스마트 팩토리의 중요성이 점차 증가하고 있는 가운데, 자동화를 넘어 정보화 및 지능화로 나아가려는 움직임이 활발해지고 있다. BNF테크놀로지는 이러한 변화의 한 축을 담당하며, SCADA나 HMI 같은 시스템에서 발생하는 다
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