빠르게 진화하는 제조 환경에서 정밀도와 효율성은 바람직한 것이 아니라 필수적인 요소다. 스마트 제조의 도래로 머신비전과 같은 기술 발전이 품질 보장, 생산성 향상, 공정 최적화에 중추적인 역할을 하는 새로운 시대가 열렸다. 인공 지능과 컴퓨터 비전의 하위 집합인 머신비전은 카메라와 이미지 처리 알고리즘을 사용하여 전통적으로 사람이 수행하던 작업을 자동화하는 것이다. 제조 분야에서 머신비전 시스템은 제품 또는 구성 요소의 이미지를 캡처하고 분석하여 품질, 치수 및 기타 중요한 매개 변수를 평가한다. 이러한 시스템은 결함을 감지하고 미크론 단위의 정확도로 치수를 측정하며 공정 최적화를 위한 귀중한 데이터를 제공할 수 있다. 계측은 제조 품질 관리의 핵심이다. 머신비전 기술은 다양한 생산 단계에서 비접촉식 고속 측정 솔루션을 제공함으로써 계측 분야에 혁신을 가져왔다. 원자재 검사부터 최종 조립 확인에 이르기까지 머신비전 시스템은 정밀도와 일관성을 보장하는 데 다방면에서 중요한 역할을 한다. 품질 검사: 스마트 제조에서 머신비전의 주요 애플리케이션 중 하나는 품질 검사다. 이러한 시스템은 실시간으로 이미지를 분석하여 표면 결함, 치수 변화, 조립 오류와 같은 결함을
차세대 제조의 역동적인 환경 속에서 첨단 기술의 통합은 전통적인 생산 프로세스에 혁명을 일으켰다. 이러한 혁신 중에서도 빅데이터는 변화의 촉매제로서 공장의 운영 방식을 재편하고 보다 효율적이고 대응력이 뛰어난 제조 프로세스를 향한 길을 열어주는 역할을 하고 있다. 스마트 제조에서 빅데이터는 중추적인 역할을 하며, 빅데이터가 어떻게 생산 현장에서 데이터 중심 문화를 조성하고 제조 최적화를 위한 전례 없는 기회를 열어준다. 스마트 제조의 이해 스마트 제조는 디지털 기술과 기존 제조 프로세스의 융합을 통해 생산성, 품질, 유연성을 향상시키는 것을 의미한다. 그 핵심은 생산 라이프사이클 전반에 걸쳐 다양한 소스의 데이터를 원활하게 통합하여 실시간 모니터링, 분석 및 의사결정을 가능하게 하는 것이다. 이러한 패러다임 전환을 통해 제조업체는 변화하는 시장 수요에 신속하게 적응하고, 다운타임을 최소화하며, 리소스 활용을 최적화할 수 있다. 제조업에서 빅데이터의 부상 방대한 양과 속도, 다양성을 특징으로 하는 빅데이터는 제조업 분야의 판도를 바꾸는 요소로 부상했다. 센서, IoT 디바이스, 상호 연결된 시스템의 확산으로 공장은 전례 없는 속도로 방대한 양의 데이터를 생성하
품질 검사에서 가장 활발하게 사용돼 왔던 머신비전 및 계측 기술. 4차산업혁명 시대 모든 산업에서 머신비전은 중요한 기술로 자리잡고 있다. 특히 딥러닝 등 AI 기술이 융합되면서 머신비전 및 계측 기술도 한 단계 진화하고 있다. 3D, 스마트카메라, 센서의 진화, 소형화, 임베디드 비전, 로봇 기반 비전, AI 융합 등은 머신비전 분야의 핫 키워드다. 머신비전앤메트롤로지는 4차 산업혁명 시대 필수 기술인 머신비전과 계측 기술에 대한 국내외 최신 산업 트렌드, 신제품과 신기술 등 다채로운 정보를 소개한다. NEWS 50년 이상 진화해 온 3차원 측정기(CCM), 다음 단계는 무엇일까? 세계 머신비전 시장, AI·자동화로 2028년 184억 달러 예상 SPECIAL REPORT 이스라비젼, 머신비전 품질관리로 배터리 제조 경쟁력 ↑ 뉴로클 이홍석 대표 "딥러닝으로 배터리 품질 검사 새 시대 연다" 코그넥스, AI 알고리즘 적용한 비전검사 솔루션으로 생산 효율성 ↑ 키사이트, 충전 혁신으로 전기차 대중화 당긴다 배터리 품질 끌어올리는 LMI 3D 검사 솔루션 배터리 제조 혁신하는 품질 검사 딥러닝 솔루션은? EXHIBITION REVIEW 배터리 품질 검사의 필수
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
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
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
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
전문 시장조사기관인 인터액트 애널리시스(Interact Analysis)는 전 세계 머신비전 시장은 2024년에 성장세로 돌아서 올해 약 1.4% 성장할 것으로 예상했다. 이는 부분적으로는 3D 카메라 시장의 지속적인 성장에 기인하지만, 2024년에 더 넓은 제조 산업보다 더 나은 성과를 거둘 것으로 예상되는 주요 머신비전 소비 부문, 예를들어 반도체 및 전자제품의 성장세로 돌아선 결과이기도 하다. 그러나 일부 기업들은 고객에게 보다 완벽한 솔루션을 제공하기 위해 머신비전 포트폴리오를 확장할 기회를 모색하면서 인수를 통해 성장을 촉진하기도 한다. 산업 자동화의 모든 측면에서 공통적으로 나타나는 이러한 추세는 현재 머신비전 시장에서 특히 두드러지고 있는 것으로 보인다. 인터액트 애널리시스(Interact Analysis)가 발표한 위 그래프는 주요 지역별 성장률을 보여주고 있으며 2028년까지 미주와 유럽 및 중동/아프리카 지역이 각각 12.6%와 12.3%로 가장 큰 성장률을 보일 것으로 예상된다. 이러한 성장 잠재력은 대형 머신비전 공급업체들 간의 지속적인 파트너십과 인수합병의 결과로 볼 수 있다. 기업들은 고객에게 전체 제품과 솔루션 기반 서비스를 제공하
(사)한국머신비전산업협회(회장 김일목, 이하 KMVIA)는 지난 3월 16번째 협회보를 발간했다. 이번 협회보는 3월 27일부터 29일까지 코엑스에서 개최된 한국머신비전산업전에 출전하는 협회 회원사 내용을 중점적으로 다루고 있다. 한편, 협회는 매년 상반기와 하반기 협회보를 발행하고 있다. 품질 검사에서 가장 활발하게 사용돼 왔던 머신비전 기술. 4차산업혁명 시대 모든 산업에서 머신비전이 중요한 기술로 자리잡고 있다. 특히, 최근에는 딥러닝 등 AI기술이 융합되면서 머신비전 기술도 한단계 진화되고 있다. 3D, 스마트카메라, 센서의 진화, 소형화, 임베디드 비젼, 로봇기반 비젼, AI 융합 등 요즘 머신비전 분야의 핫 키워드다. 협회보에는 회원사 소식 뿐만 아니라 국내외 최신 머신비전 산업 트렌드, 그리고 신제품과 신기술 등 다채로운 정보를 담고 있다. <2024년 3월 협회보 주요 내용> 특집 머신비전의 현재와 미래를 한눈에…제12회 한국머신비전산업전 개최 신규 회원사 인터뷰 픽잇코리아 “로봇 3D 비전 기술로 스마트팩토리 실현 가속화” 포스로직 “세계 최고 이미지 프로세싱 기술로 머신비전 시장 혁신 주도” 파아일랜드 “토탈 엣지 솔루션으로 머신
첨단 제조업의 역동적인 환경에서는 품질 관리가 항상 가장 중요하다. 제품의 무결성은 고객 만족도, 브랜드 평판, 궁극적으로 수익에 직접적인 영향을 미친다. 전통적으로 품질 관리 조치는 사람의 검사에 의존해 왔는데, 이는 효과적이기는 하지만 인적 오류가 발생하기 쉽고 시간이 많이 소요될 수 있다. 하지만 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전으로 제조업체들은 이제 품질 관리 프로세스를 개선하기 위해 혁신적인 솔루션을 도입하고 있다. AI는 제조업의 품질 관리에 혁신을 일으키며 효율성, 정확성 및 전반적인 제품 품질을 개선하고 있다. 품질 관리에서 AI의 역할 AI 기반 품질 관리 시스템은 정교한 알고리즘을 활용하여 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 분석한다. 이러한 시스템은 결함, 이상 징후, 지정된 표준과의 편차를 정밀하게 감지할 수 있으며, 종종 사람의 능력을 능가한다. 제조업체는 AI를 활용하여 검사 프로세스를 간소화하고 생산 비용을 절감하며 결함이 있는 제품이 시장에 출시될 위험을 최소화할 수 있다. 자동화된 품질 검사: 육안 검사는 자동차, 전자, 제약 등 다양한 제조 산업에서 품질 관리에 중요한 역할을 해왔다. AI 기반 비전 시스템은 제품의
지난해 메모리 반도체 시장의 약세로 반도체 장비 제조업체 상위 5곳의 매출이 소폭 감소한 것으로 나타났다. 9일 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 '톱 5' 반도체 장비업체들의 지난해 총 매출은 전년 대비 1% 감소한 935억달러에 그쳤다. 지난해 상반기에는 재고 조정과 메모리 하락세로 장비 제조업체의 매출이 큰 폭으로 감소했으나, 하반기 D램 재고 정상화와 수요 증가로 연간 전체 매출이 소폭 감소하는 데 그쳤다고 카운터포인트리서치는 분석했다. 5곳 중 ASML과 어플라이드 머티리얼즈는 전년 대비 35%, 2% 성장한 반면, 램 리서치(-25%)와 도쿄 일렉트론(-22%), KLA(-8%)의 매출은 전년 대비 감소했다. 특히 ASML은 심자외선(DUV)과 극자외선(EUV) 장비 매출 호조에 힘입어 글로벌 1위를 기록했다. 지난해 파운드리 부문 매출은 게이트올어라운드(GAA·Gate All Around) 트랜지스터 아키텍처의 증가와 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드, 자동차, 5G 등 여러 부문에 걸친 '성숙 공정'(Mature Node) 기기에 대한 투자 강화로 전년 대비 16% 증가했다. 메모리 부문의 매출은 전반적인 메모리 웨이퍼 팹
구글 클라우드·CSA, ‘AI와 보안의 현황 조사’ 보고서 발간 구글 클라우드와 CSA(Cloud Security Alliance)의 ‘AI와 보안의 현황 조사’ 보고서에 따르면, 조사 대상 조직의 55%가 향후 1년 이내에 생성형 AI 솔루션을 도입할 계획이라고 대답해 생성형 AI 통합이 크게 증가할 것으로 전망된다. 조사 결과를 살펴보면 조직이 빠르게 AI 도입을 추진하는 배경에는 현대 비즈니스 환경에서 AI가 제공하는 경쟁 우위를 인식하고 있는 최고 경영진이 크게 기여하고 있었다. 실제로 응답자의 82%가 경영진의 리더십이 AI 도입의 추진 이유라고 답했다. 또한 응답자의 67%가 보안 목적으로 AI를 테스트해 본 적이 있다고 답하는 등 사이버 보안에 AI를 통합하는 것이 단순히 구상에서 그치는 게 아니라 많은 조직에서 현실화되고 있는 것으로 나타났다. AI 활용 능력과 관련한 질문에는 조사에 응한 전문가의 약 절반이(48%) 자신의 조직이 AI 활용 보안 전략을 실행할 수 있는 능력을 가지고 있다고 자신감을 드러냈으며, 그중 28%는 ‘(능력을 보유하고 있다고) 어느 정도 확신한다’, 20%는 ‘매우 확신한다’고 대답했다. 해당 분야의 생성형 AI 도
2023년에는 제조 결함과 관련된 여러 건의 유명한 리콜이 있었다. 품질 검사 분야의 기술 발전에도 불구하고 안전을 중요시하는 많은 산업에서 결함 및 리콜 건수가 증가했다. 자동차 산업 역사상 최대 규모의 리콜이 발생한 지 10년이 넘었다. 2013년에 여러 자동차 제조업체가 타카타 에어백 결함으로 인해 대규모 리콜을 시작했다. 2017년, 일본의 한 부품 제조업체는 보상해야 할 금액이 생존에 필요한 금액보다 많아지자 파산 신청을 할 수밖에 없었다. 리콜 비용과 품질 관리자를 비롯한 생산 전문가들의 피나는 노력에도 불구하고 제조 결함은 10년이 지난 지금도 여전히 큰 피해를 주고 있다. 예를 들어, 2023년 5월 미국 도로교통안전국이 발표한 에어백 리콜 대상에 3천만 대 이상의 자동차가 포함되었다. 결함으로 인한 비용과 이를 감지하기 위한 제조업체의 노력을 고려할 때, 어떻게 이렇게 많은 결함이 발견되지 않을 수 있을까? 수동 검사의 한계 결함은 다양한 요인으로 인해 제조 공정의 모든 단계에서 발생할 수 있다. 일반적으로 결함이 원천에서 발견되는 경우는 드물고, 결함이 있는 부품은 생산 라인의 마지막 단계에서 발견되는 경우가 많으며, 이 경우 발견하기가 매
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UPDATE: 2025년 04월 15일 09시 54분
