이 시각 제조 영역에는 ‘혁신’에 대한 기대감과 이러한 ‘변혁’에 발맞춰야 한다는 긴장감이 공존하고 있다. 제조업은 앞서 자동화 공장을 통해 패러다임 전환을 경험했다. 현시점에는 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’로의 체질 변환을 앞두고 있는 양상이다. 기존 자동화 공장은 인간을 보조하고, 인간과 협력해 제조 혁신을 맛봤다. 이 시스템에는 다양한 자동화 요소가 이식되지만, 형태 측면에서 단순 자동화 그치는 경우가 많았다. 자율제조 체제는 제조 설비 운영 프로세스 전주기에 걸쳐 인간이 관여하는 부분을 최소화하는 차세대 지능·자동·자율화 제조 인프라다. 자율제조 시스템이 실현된 제조 시스템은 생산 공정부터 설비 관리까지 다운타임(Downtime)을 ‘쏙 뺀’ 365일 24시간 가동이 가능할 전망이다. 이를 통해 생산성 극대화, 수율 최적화, 이윤 최대화 등 제조 영역의 궁극적 가치를 이룰 수 있을 것이라 기대받는다. 이에 전 세계 제조 생태계는 스마트 팩토리(Smart Factory)를 계승한 자율제조를 제조 혁신 최종 진화형으로 인식하고 있다. 이 과정에서 인공지능(AI)은 스마트 팩토리와 자율제조를 잇는 링커(Linker) 역할을 하고
2021년 말, 국진혁 대표는 치의학과 IT 기술을 결합한 혁신적인 아이디어를 바탕으로 이노바이드를 설립했다. 치과와 기공소 간의 연결을 디지털화하고자 하는 그의 목표는 과거 치과 진료 과정에서 겪었던 불편함에서 비롯되었다. 국 대표는 "치과와 기공소 간의 비효율적인 커뮤니케이션과 높은 비용 구조를 개선할 수 있는 방법을 찾고 싶었다"며 창업 계기를 설명했다. 초기에는 국내 시장을 중심으로 서비스를 시작했지만, 더 큰 가능성을 글로벌 시장에서 발견하며 빠르게 확장을 결정했다. 쉽지 않았던 선택, 그는 과감히 변화를 선택했다 이노바이드의 초기 모델은 국내 치과와 기공소 간의 의뢰 과정을 디지털화하는 데 초점을 맞췄다. 기존에는 치과 의사가 종이에 작성한 의뢰서를 기공소로 전달하고, 물리적 인상체득(일반적 표현으로 ‘뽄 뜨기’라고도 함)을 기공소로 배송해야 하는 비효율적인 과정이 주를 이루었다. 이를 개선하기 위해 국 대표는 전자 의뢰서 시스템을 도입, 치과와 기공소 간의 데이터 교환을 디지털화했다. 국 대표는 "시스템은 초기 시장에서 많은 관심을 받았지만, 서비스 확장과 수익 모델 구축에 어려움을 겪었다"며 당시의 한계를 설명했다. 이 모델은 국내에서 효율성을
“글로벌 시장에서 중국 로봇 업계의 ‘점유율 잠식’ 양상이 심상치 않습니다. 우리 생각보다 중국 로봇 기술은 선진화됐고, 업계 시스템 자체도 상상 이상으로 체계적입니다. 우리끼리 경쟁할 것이 아니라, 조화롭게 협력하고 상생할 때 입니다. ‘한국식 개방형 로봇 에코시스템’을 구축해야 합니다” 로봇 토털 솔루션 업체 ‘브릴스’의 수장 전진 대표이사가 국내 로봇 업계에 대해 적극적으로 의견을 개진했다. 그는 우리나라만의 색깔을 입힌 로봇 커뮤니티를 조성하고, 원팀(One Team)으로 경쟁력을 제고하는 방법론을 찾아야 한다고 역설했다. 앞서 언급한 대로, 미국·독일·일본·중국 등 로봇계 선도국 중 그가 가장 경계하는 국가는 중국이다. 중국은 독자적인 산업용 로봇 기술로 글로벌 로봇 시장에 뛰어든 이후, 업계에서 수십 년간 입지를 다진 ‘전통 강호’로 평가받는다. 이 기반에는 국가 차원의 투자·성장 정책, 가격경쟁력, 생산 인프라, 로봇 수요 등이 성장 동력으로 분석된다. 실제로 중국 정부는 지난 2011년 ‘국민경제와 사회 발전 제12차 5개년 규획’을 발표했다. 다양한 외부 위험요인에 대응하고, 신성장 방향성을 모색하기 위해 ‘내수 성장’을 주요 전략으로 채택했
2016년 인공지능 알파고가 이세돌 바둑기사와 벌인 바둑 경기에서 4대 1로 승리한 사건은 전 세계 사람들에게 충격과 놀라움을 함께 안겨주었다. 그 경기로부터 채 10년이 되지 않는 시간 동안 인공지능은 무서운 속도로 발전을 거듭해 우리 생활 곳곳에 자리 잡았다. 이제 사람들은 검색창에 입력하는 대신 내가 원하는 말투와 눈높이로 학습시킨 챗 GPT에게 궁금한 정보를 묻는다. 산업 현장도 크게 다르지 않다. 인공지능을 탑재한 스마트 팩토리를 비롯해 디지털 전환이 빠르게 일어나고 있다. 인공지능이 인간의 영역에서 점점 비중을 늘려가는 한편 사람들은 인간의 창의성과 감수성을 기반으로 하는 예술은 인공지능의 영향을 가장 늦게 받을 것이라 예상했지만, 이제는 인간의 창작물과 인공지능 창작물이 점점 더 구분하기 어려운 수준까지 발전하고 있다. 공모전에 당선된 작품이 알고 보니 AI 프로그램을 활용한 작품으로 밝혀지는 사례가 국내와 해외를 가리지 않고 보고되거나, 처음부터 공모전 출품 작품 대상을 AI 작품으로 받기도 한다. 대중이 즐겨보는 웹툰을 그리는 과정에서 어시스트 역할을 대신하는 AI 서비스를 제공하는 스타트업이 등장하기도 했다. 예술은 시대를 반영하고 인간에게
현시점 산업자동화 영역에서 가장 핫한 기술은 뭘까? 바로 로봇이다. 로봇은 상용화의 지평을 연 ‘산업용 로봇’을 시작으로, 현재는 다양한 로봇 형태가 출현했다. 이에 따라 로봇 대중화·일상화 수순을 밟는 모양새다. 무인운반차(AGV)·자율주행로봇(AMR)·협동로봇(Cobot)·서비스 로봇·드론부터 ‘미래향 로봇 끝판왕’ 휴머노이드(Humanoid)까지, 로봇은 다양한 방향성으로 새로운 미래를 예고하는 중이다. 얼마 전 국제로봇연맹(IFR)이 발표한 ‘2024년 세계 로봇 보고서(World Robotics 2024 Report)’에는 ‘로봇 밀도(Robot Density)’라는 기준이 명시됐다. 이는 로봇 활용도를 분석하기 위한 척도로, 쉽게 말해 로봇이 가장 많이 활동하는 분야인 제조업에서 작업자 1만 명당 사용하는 로봇 대수를 분석한 지표다. 지난해 전 세계 로봇 밀도는 162대를 기록했다. 이는 분석 시행 이래 최대치로, 특히 7년 전 분석된 74대의 두 배를 상회하는 수치다. 제조 현장에서 인간을 대체하거나, 인간과 협력하는 로봇이 급증하고 있다는 뜻이다. 한편 우리나라는 이 조사에서 로봇 밀도 선두인 1012대를 올리며 유일한 네 자리 수 국가가 됐다
변동성 속 회복탄력성을 키우다...에너지 최적화, 인력 강화, AI 도입으로 제조업의 미래를 설계하다 새해를 시작하고 2025년을 향해 나아갈 때, 과거를 돌아보고 앞으로의 미래를 예측하는 것은 당연한 일이다. 어떤 교훈을 얻을 수 있을까? 향후 몇 년간 어떤 트렌드가 제조 산업을 형성할까? 제조업체는 보다 폭넓고 장기적인 관점을 가져야 한다. 1년(12개월, 52주, 365일)이라는 짧은 기간 동안 많은 일이 일어날 수 있다. 하지만 진정한 혁신을 이루기 위해서는 연간 주기를 넘어 미래의 공장을 재구상해야 한다. 제조업은 이제 기로에 서 있다. 에너지 가격 변동성과 진화하는 글로벌 역학 관계로 정의되는 한 해를 보낸 제조업체는 인력 불안정, 비용 상승, 신흥 기술의 점진적인 통합을 헤쳐나가고 있다. 불확실성이 일상화된 환경에서 회복탄력성을 확보하려면 당면 과제를 해결하는 동시에 장기적인 성장을 위한 기반을 마련하는 전략적 투자가 필요하다. 식음료 연맹의 보고서는 영국 식음료 제조업의 140억 파운드 성장 격차를 강조하며 도전의 규모와 기회를 모두 강조한다. 운영 효율성은 이러한 격차를 해소하고 생산성을 크게 향상시키며 업계의 역할을 공고히 하는 열쇠를 쥐고
제조업(Manufacturing)은 1차 산업부터 4차 산업까지 여러 산업 체제에서 필수불가결한 요소로 활약했다. 5차 산업혁명을 앞둔 오늘날에도 그에 맞게 진화하며, 새로운 가치를 지속 양산하는 중이다. 이러한 제조 산업은 핵심이자 유망 분야로 체제가 고도화되고 있다. 제조 영역은 각종 형태와 체계로 분화돼 있는데, 이에 따른 분류도 셀 수 없이 많다. 그중 공작기계(Machine Tool)는 정밀 제조의 정수를 발산함과 동시에 산업·공장자동화(FA)의 초석을 마련한 분야 중 하나로 평가된다. 정교한 가공 기술을 바탕으로 요구사항에 적합한 제품을 제조한다. 장비·부품·도구 등 생산·제조에 필요한 요소를 만드는 역할도 하기 때문에 제조업에서 다양한 혁신을 제시했다. 한편 절삭공구(Cutting Tool)는 공작기계에 탑재되는 도구로, 금속·목재·플라스틱 등 대상물을 새로운 형태로 재탄생시키는 데 직접적으로 관여한다. 이 기술은 공작기계와 한데 융화돼 복잡한 설계의 제품을 구현하고 있다. 기술이 발전함에 따라 집적화되고, 복잡해지는 기계 설계의 특성에 발맞춰 고도화가 진행 중인 영역이다. ‘디지털 전환(DX), ESG, 넷제로’ 트렌드 맞닥뜨린 ‘전통 제조’.
新 에너지, 디지털 전환 기반 ‘지속 가능’ 리더십 강조한 신년 맞이 취임사 전해 권지웅 슈나이더 일렉트릭 코리아(이하 슈나이더) 신임 대표가 신년을 맞아 취임·신년사를 밝혔다. 권지웅 대표는 이번 발표에서 ‘에너지 전환(Energy Transformation)’·‘디지털화(Digitalization)’·‘ESG(Environmental·Social·Governance)’를 주요 어젠다로 강조했다. 양 트렌드를 앞으로의 비전으로 보고, 이를 기반으로 지속가능성을 확보하겠다는 의지를 천명했다. 그는 “친환경 에너지로의 전환은 지금 당장 해결해야 하는 핵심 과제”라며 “슈나이더는 전력 효율성을 높이고, 탄소 배출 저감에 기여하는 기술·솔루션을 통해 국내 시장 내 리더십을 공고히하고, 생태계 내 ESG 목표 달성을 지속 지원할 것”이라고 의지를 피력했다. 그러면서 “이 과정에서 데이터센터, 스마트 팩토리, 전력 인프라 등 분야에서 디지털 전환(DX)을 선도하는 것이 목표”라고 전했다. 구체적으로, 전력 관리 기술과 자동화 기술을 융합한 솔루션을 통해 국내 산업 경쟁력을 강화하겠다는 것이다. 끝으로 권 대표는 “2025년은 슈나이더 출범 50년을 기념하는 해로, 올
각종 기술이 급속도로 발전함에 따라, 전 세계적으로 주목받는 키워드가 있다. 바로 ‘에너지 효율성’이다. 요소 전주기에서 에너지 효율을 ‘다잡는다는 것’은 자원 최적화, 비용 절감, 설비 운용 효율화 등과 같은 원초적 이점을 제공한다. 여기에 최근 각광받는 ‘지속가능성(Sustainability)’ 확보에도 영향을 미치기 때문에 전 세계 각 정부·기업·조직 등이 에너지 효율성 극대화에 사활을 걸고 있다. 이렇게 다양한 산업에서 극대화된 에너지 효율을 갖추기 위해서는 각 현장에 특화된 전략과 역량이 요구된다. 하지만 이렇게 파편화된 요소를 충족하는 것은 현실적으로 쉽지 않다. 이에 각종 설비에서 필연적으로 발생하는 열(熱)을 관리하는 냉난방공조시스템(Heating, Ventilation, Air Conditioning and Refrigeration, HVAC&R)이 고도화 단계에 접어들며 해결책을 제시하고 있다. 지속가능성 확립 ‘관건’ HVAC&R, 주목할 요소는? HVAC&R은 수많은 산업현장에 배치돼 에너지 효율을 높이는 데 기여하고 있고, 이를 활용해 에너지 최적화에 도달하는 방식을 차용하는 사례가 급증했다. 특히 공기 순환을 통
2025년은 스마트공장이 제조업의 핵심적인 변화와 혁신을 주도할 한 해가 될 전망이다. 제조 업계는 수십 년 동안 기술의 도입과 통합을 통해 생산성을 높이고 비용을 절감해 왔지만, 최근 몇 년간 스마트공장이라는 개념은 그 이상의 변화를 약속하며 그 중심에 자리 잡았다. 생성형 AI, 제조업의 새로운 가치를 창출하다 제조업은 데이터 중심의 산업이다. 공장 현장에서는 IoT 장치와 기계에서 방대한 양의 데이터가 생성되고 있으며, 이를 효과적으로 활용하는 것이 경쟁력을 좌우한다. 2025년에는 생성형 AI 기술이 제조업체 전반에 걸쳐 도입되어, 자동화된 문제 해결과 프로세스 개선을 지원할 것이다. 예측적 유지보수가 보편화되고, 품질과 생산성을 높이는 데 기여하는 AI 기반의 솔루션이 대두될 것이다. 이제 대규모 파일럿 프로젝트나 데이터 과학 팀에만 국한되지 않고, 중소 제조업체까지 AI의 혜택을 누리게 될 것이다. 데이터 분석의 자동화와 실시간 의사결정 지원을 통해 생성형 AI는 제조업체의 핵심 도구로 자리잡을 것이다. 기술로 강화된 인간 중심의 제조업 숙련된 인력 부족은 제조업계가 지속적으로 직면하는 문제 중 하나다. 인재 확보의 어려움과 고용 비용 증가로 인해
포스로직은 국내 스타트업으로 시작해 머신비전 시장에서 독보적인 성과를 내고 있는 기업이다. 포스로직이 독자적인 기술력과 노하우로 구현한 머신비전 라이브러리인 ‘에프엘이미징(FLImaging®)’은 글로벌 최상위 레벨의 이미지 처리 알고리즘과 인공지능 원천 기술을 기반으로 강건한 제품력으로 시장의 주목을 받고 있다. 이 솔루션은 2D, 3D, AI 기술을 통합 제공하며 성능과 안정성, 편의성에서 기존 외산 솔루션을 앞지른다는 평가를 받는다. 포스로직을 이끌고 있는 송종현 대표는 외산 라이브러리 의존도와 종속성을 크게 낮춰 한국이 머신비전 분야에서 글로벌 선두 국가로 자리잡는데 기여하는 것에 목표를 두고 있다고 강조했다. 올해 출시한 포스로직의 에프엘이미징은 불과 수개월 만에 국내 대기업들의 솔루션 도입을 이끌어내며 탄탄한 제품력과 기술력으로 빠른 성장을 기록하고 있다. 스타트업임에도 불구하고 기술 경쟁력으로 승부 포스로직은 2019년에 설립된 머신비전 소프트웨어 전문 기업이다. 송종현 대표는 국산 라이브러리의 필요성을 느끼고, 수년간의 연구와 개발 끝에 ‘에프엘이미징’을 탄생시켰다. 이 제품은 국내 최초로 2D, 3D, AI 기술을 통합한 라이브러리로 기존 글
기후변화와 환경문제가 전 세계적으로 중대한 위협으로 대두되는 가운데, ‘생물다양성’이라는 주제가 기업의 ESG 경영에 있어 점점 더 중요한 이슈로 부상하고 있다. 2022년 12월, 제15차 유엔 생물다양성협약 당사국총회(COP15)에서 채택된 쿤밍-몬트리올 글로벌 생물다양성 프레임워크(Global Biodiversity Framework, 이하 GBF)는 2030년까지 전 세계 육상 및 해양의 최소 30%를 보호구역 등으로 지정해 보전·관리하고, 훼손된 육지 및 해양 생태계를 최소 30% 복원하는 ‘30×30’ 목표를 제시하며 기업들의 적극적인 참여를 요구했다. 이에 따라 글로벌 지속가능성 공시 기준도 생물다양성 관련 항목을 강화하고 있다. 유럽연합의 기업 지속가능성 의무 공시 기준인 ESRS(European Sustainability Reporting Standards)는 기후변화와 환경오염 등 5가지 환경 주제 중 하나로 생물다양성 및 생태계(E4)를 다루고 있다. 글로벌 보고 이니셔티브(Global Reporting Initiative, 이하 GRI)는 올해 1월 GRI 101 모듈을 새로 발표하며 생물다양성 보고 항목을 강화했다. 또한 기업들의 생물
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
RPOFINET IRT는 왜 필요한가? 실시간 통신 프로토콜로 분류되는 PROFINET, EtherCAT 및 EtherNet/IP와 같은 산업용 통신 프로토콜들은 이미 1밀리초 정도의 빠른 사이클 타임과 10~100마이크로초의 지터를 달성할 수 있다. 하지만, 이 수준의 성능으로도 충분하지 않은 경우들이 있다. 현실적으로 데이터를 전송하고 처리하는 데 시간이 걸리기 때문이다. 또한 특정 애플리케이션에서는 생산 단계가 올바르게 수행되도록 데이터의 전송 및 처리 시간을 정확하게 동기화하는 것이 매우 중요하다. 특히 모션 제어 분야의 경우, 표준 실시간 PROFINET의 사이클 타임이 더 이상 충분히 빠르지 않고 지터 및 결정론 같은 다른 주요 지표가 이미 필요한 표준을 충족하지 못하는 지점까지 증가하면서 데이터 통신 속도와 성능에 대한 요구가 더 중요해졌다. 예를 들어 로봇 팔은 부품을 집어 올리거나 처리하기 위해 특정 시간에 정확하게 지정된 위치에 있어야 한다. 팔이 약간만 빠르거나 늦게 움직여도 프로세스의 심각한 중단을 초래할 수 있다. 이 경우, 신속하면서도 안정적인 데이터 전송 및 처리가 필요하다. PROFINET IRT는 표준 실시간 통신이 한계에 도달
현재 일본 내각부가 주도해 진행하고 있는 ‘문샷(Moonshot)형 연구개발 제도’라고 불리는 프로젝트가 있다. 이 제도는 초고령사회나 지구온난화 등과 같은 중요한 사회 과제에 대응하기 위해 국가가 매력적인 목표(문샷 목표)를 내걸고 도전적인 연구개발을 추진하는 것이다. 목표는 현재 1부터 9까지 설정되어 있으며, 그중 하나가 문샷 목표 3 ‘2050년까지 AI와 로봇의 공동 진화를 통해 스스로 학습․행동해 사람과 공생하는 로봇을 실현’하는 것이다. 저자는 이 목표 중에서 ‘활력 있는 사회를 만드는 적응 자재 AI 로봇군’이라는 프로젝트를 진행 중이다. 2050년의 사회상으로 제창하고 있는 것은 ‘스마터 인클루시브 소사이어티(Smarter Inclusive Society)’로, 이것은 다양한 AI 로봇이 공익 시설(상업 시설, 문화 시설, 관광 시설, 스포츠 시설, 개호 시설, 병원, 보육 시설 등)에 배치되어 사회 인프라로 기능함으로써 ‘누구나 언제 어디서나 안심하고 AI 로봇을 사용하는 것이 당연하게 되어 모든 사람이 적극적으로 사회에 참여할 수 있는 활력 있는 사회’이다. 이러한 스마터 인클루시브 소사이어티를 실현하기 위해 본 프로젝트가 검토하고 있는
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