2023년 협동 로봇(코봇) 시장이 11.9% 성장하며 10억 7천만 달러에 도달했다. 그러나 이는 팬데믹 이후 최저 성장률로, 경제 악화와 공급망 문제의 여파를 반영한 결과다. 최근 Interact Analysis가 발표한 '협동 로봇 시장-2024' 보고서에 따르면, 2023년 협동 로봇 시장 매출은 11.9% 성장한 10억 7천만 달러로 10억 달러를 돌파했다. 이는 긍정적인 수치임에도 불구하고 팬데믹 이후 최저 성장률로 기록되었다. 협동 로봇 시장은 2022년과 2024년 사이에 작은 'V자형' 궤적을 보였다. 2020년에 바닥을 찍은 이후, 2021년에는 놀라운 회복세를 보이며 35% 이상의 성장률을 기록해 2019년 수준을 넘어섰다. 그러나 2022년과 2023년에는 경제 악화와 공급망 문제로 인해 성장세가 둔화되었다. 2023년은 코로나 이후 새로운 성장 저점을 기록할 것으로 예상된 바 있었다. 팬데믹은 제조업에서 노동력에 의존하는 방식의 단점을 드러냈고, 이는 자동화 업그레이드를 가속화하는 계기가 되었다. 이를 통해 물류 및 서비스 산업에서 발생할 수 있는 위기에 대비한 기업의 회복력이 높아졌으며, 이러한 변화는 로봇 산업 전체에 장기적으로 긍
3D 프린터를 사용하면 수익에 영향을 미치는 다운타임에 사후 대응적으로 접근하는 대신 교체 및 예비 부품을 만들고, 문제를 계획하고, 신속하게 문제를 해결하고, 생산 프로세스를 개선할 수 있다. 1분 1초가 중요하고 효율성이 핵심인 오늘날의 급변하는 제조 환경에서 예기치 않은 다운타임은 심각한 문제를 야기한다. 이는 생산 라인을 갑자기 중단시켜 지연, 재정적 손실, 골칫거리를 야기하는 소리 없는 골칫거리와 같다. 촉박한 마감일을 맞추기 위해 노력하는 식품 가공 공장, 원활한 운영을 위해 노력하는 자동차 공장, 하늘의 안전을 보장하는 항공 우주 회사 등 예기치 않은 다운타임의 영향은 전반적으로 느껴질 수 있다. 이러한 위험을 알고 있음에도 불구하고 많은 OEM은 여전히 다운타임에 대해 사후 대응적인 접근 방식을 취하고 있다. 고객의 장비가 고장 나면 서둘러 고치려다가 그 과정에서 고객의 소중한 시간과 비용을 잃게 된다. 솔루션이 있는데 왜 재난을 기다릴까? 기계 부품이 필요한 공장 현장에 3D 프린팅 기술을 통합하여 수익성을 보호하고, 혁신적인 솔루션을 제공하며, 기존 생산 공정을 재창조하여 제조업체가 다운타임을 선제적으로 해결할 수 있도록 지원함으로써 사후
제조업체 연합 재단, 미국 지멘스와 협력하여 디지털 트랜스포메이션 연구 보고서 발표 제조업체 연합 재단(Manufacturers Alliance Foundation)은 최근 미국 지멘스와 협력하여 제조업계의 디지털 트랜스포메이션 발전을 다룬 연구 보고서, '디지털화의 이득: 디지털 혁신을 통해 앞서나가는 제조업체'를 발표했다. 이 보고서는 미국 제조업체들이 공급망 최적화, 데이터 분석, 제품 개발 등 전체 가치 흐름을 디지털화하는 데 있어 견고한 진전을 이루었음을 강조한다. 하지만 보고서는 장기적이고 체계적인 접근보다는 우선순위가 높은 일회성 파일럿 프로젝트에 초점을 맞춘 기업들의 디지털 전략이 이러한 진전을 더디게 하고 있다는 점도 지적한다. 설문에 참여한 임원들의 약 80%는 이미 디지털화를 통해 공급망 최적화, 제품 계획 및 개발, 생산 효율성, 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 운영 중이거나 구현 중이라고 답했다. 그러나 디지털 혁신 ROI(투자 수익률) 측정의 어려움, 부서 간 연계 부족, 데이터 및 분석의 비효율적 사용이 혁신 여정을 더 빠르게 진행하지 못하는 주요 어려움으로 꼽혔다. 연구는 디지털화 로드맵을 비즈니스 사례와 연계하여 체계적인
데이터는 자율주행과 스마트 시티 분야에서 중심적인 역할을 담당한다. 실시간으로 수집되는 데이터는 차량 위치, 속도, 환경 등의 정보를 포함한다. 자율주행차는 데이터를 분석해 교통 혼잡을 예측하고, 효율적인 경로를 선택한다. 이러한 데이터는 스마트 시티에서의 교통 흐름을 원활히 하고 사고를 줄여 안전한 도시 환경을 조성하는 데 기여한다. 에이모는 자사의 데이터 솔루션으로 자율주행과 스마트 시티 분야에서 두각을 드러냈다. ‘AI 데이터 컴퍼니’를 자처한 에이모의 기술력과 데이터가 가진 잠재력에 대해 서천주 CTO와 이야기 나눠봤다. AI로 차별화한 데이터 관리 수행하다 에이모 서천주 CTO는 자사가 AI 데이터 컴퍼니로서 자율주행과 스마트 시티 분야에서 차별화한 데이터 솔루션을 제공한다고 강조했다. 두 분야는 서로 밀접하게 연결돼 있어 기술적 시너지를 발휘하기 때문이다. 예를 들어, 자율주행 차량에서 수집한 데이터는 스마트 시티 내 트래픽 관리, 배달 로봇 운영 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 실제로, 에이모는 자율주행과 스마트 시티 간의 자연스러운 도메인 확장으로 기술력을 선보이고 있다. 자율주행 데이터를 스마트 시티에도 적용하는 기술적 노하우를 바탕으로,
LG에너지솔루션 CEO 김동명 사장이 4일 구성원들에게 ‘자만심을 버리고 겸손한 자세로 도전과 혁신의 DNA를 되살립시다’는 제목의 메시지를 전달했다. 김 사장은 메시지에서 “질적 성장을 통한 기업가치 일등이라는 목표 달성을 위해서는 미래를 대비할 근성과 체력을 길러야 할 뿐 아니라 자만심을 버리고 우리만의 도전과 혁신의 DNA를 되살려야 한다”고 강조했다. 현재 배터리 산업을 둘러싼 경영환경이 급격한 변화의 양상을 보이고 있다고 진단한 김 사장은 “전기차 캐즘(Chasm·일시적 수요 정체)으로 배터리 산업을 바라보는 시장의 시각이 많이 변했고, 배터리 외 산업에서도 ‘최고’라 인정받던 기업들이 변화의 방향성과 속도에 맞춰 제때 경쟁력을 확보하지 못해 큰 어려움에 봉착하기도 하고 있다”며 “우리 역시 공격적 사업확장을 통해 시장을 선점하고, 경쟁사와 차별화된 글로벌 생산 역량을 확보했지만 과거 우리의 강점이었던 소재·기술·공정 혁신이 더디어졌고, 구조적 원가 경쟁력도 부족해 매출 성장에도 불구, 수익성이 떨어지는 것이 냉정한 현실”이라고 말했다. 이어 “모든 것을 어려운 업황 탓으로 돌리거나 미래 성장 전망이 밝다는 이유만으로 막연히 미래를 낙관하는 것을 경
한국과학기술원(KAIST)은 생물공정연구센터 최경록 연구교수와 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 미생물을 이용한 계란 대체물을 개발했다고 4일 밝혔다. 최근 온실가스 배출 문제를 해소하고 기후 변화에 따른 식량 위기에 대응하기 위해 미생물 식품에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비동물성 단백질로 만든 계란 대체제는 공장식 축산에서 비롯되는 온실가스 배출과 폐기물 문제를 해결할 수 있는 식품으로 주목받고 있으나, 젤과 같은 계란 난액의 점성을 구현하기가 쉽지 않았다. 연구팀은 육류에 버금가는 많은 양의 단백질을 함유한 미생물 바이오매스를 난액 대체제로 주목했다. 미생물을 배양해 만든 반고체 상태의 미생물 바이오매스를 그대로 가열하면 액상으로 변하는 문제를 해결하기 위해 계란 껍데기에 해당하는 세포벽과 세포막을 부순 뒤 미생물 용해물을 만들었다. 이를 가열하자 난액처럼 단백질이 응고돼 젤 형태로 변하는 것으로 나타났다. 액체 상태인 용해물을 이용해 거품을 내 머랭(계란 흰자 기반의 거품)을 형성하는 데도 성공했다. 다만 연구팀이 직접 머랭쿠키를 만들어 시식해 봤으나, 계란과 쿠키 상태 모두 별다른 맛은 나지 않는 것으로 알려졌다. 이상엽 특훈교수는 "지금까지
AI 인프라는 AI 시스템의 효과적인 구현을 위한 기술 기반을 제공한다. 이는 데이터의 저장, 처리 및 분석을 위한 하드웨어와 소프트웨어 리소스를 포함한다. 대표적인 예가 클라우드 서비스다. 최근 빅테크가 주도하는 AI 인프라 확장이 지속되고 있다. 대량의 데이터를 신속하게 처리하고, 고도의 알고리즘을 효율적으로 실행할 수 있는 강력한 인프라는 기업의 경쟁력 그 자체다. 나아가 국가 차원에서도 AI 인프라 확충을 위해 발빠르게 나서고 있다. 정부·민간, AI 인프라 확보에 주력하다 AI 기술력 확보를 위해 기업을 비롯해 세계 각국의 경쟁이 지속되고 있다. 지난 6월 미 일간 월스트리트저널(WSJ)은 WSJ은 “아시아와 중동, 유럽에 있는 국가가 자국의 새 AI 컴퓨팅 시설에 수십억 달러를 쏟아붓고 있다”고 밝혔다. 그리고 이는 엔비디아에 빠르게 성장하는 수익원이 될 것이라고 덧붙였다. 각국 정부의 목표는 대부분 흡사하다. 자국 내에서 첨단 AI를 개발하고 현지 데이터를 기반으로 모국어를 이용하는 대규모언어모델(LLM)을 학습시키는 것이다. WSJ은 이 같은 흐름이 AI 기술에 대한 전략적 자립을 추구하는 것이라고 분석했다. 국가적인 AI 모델 구축에 상대적으
우리나라는 AI 강국 중 하나로 손꼽힌다. 정부와 민간 기업은 세계적인 AI 경쟁력을 구축하기 위해 꾸준히 노력해 왔다. AI 기술 연구 및 개발에 막대한 투자를 지속하며 다양한 산업 분야에 AI 기술 적용을 확대하고 있다. 특히 국내에서 초거대 AI를 구축한 기업들의 움직임은 업계의 관심사다. 이번 기사에서는 네이버와 카카오, SK텔레콤과 KT가 최근 공개한 행보를 살펴보며 국내 AI 산업의 다음 페이지를 가늠해보고자 한다. 네이버, 안전한 AI 위한 기틀 만든다 지난 6월, 네이버는 AI에 관한 안전성 실천 체계(ASF, AI Safety Framework)를 발표했다. 네이버 ASF는 AI 시스템이 초래할 수 있는 위험을 각각 통제력 상실 위험과 악용 위험으로 정의하고 이에 대응하는 방법을 설계한 것이 특징이다. 인간이 AI 시스템에 영향을 미치지 못하게 되는 통제력 상실 위험을 완화하기 위해 AI 시스템의 위험을 주기적으로 평가하고 관리할 계획이다. 네이버는 현존 최고 성능의 AI 시스템을 ‘프런티어 AI’로 정의하고 이 기술 수준에 해당하는 AI 시스템에 대해 3개월마다 위험 평가를 수행한다. 시스템 능력이 기존보다 6배 이상 급격히 증가할 경우 추
이달 3일부터 사흘간 부산 벡스코서 ‘부산로봇자동화산업전시회’ 마수걸이 개막 ‘200개사 300부스 규모’ 제조·서비스·물류 로봇부터 로봇 부품, 자동화 HW/SW, 스마트 자동화 솔루션 등 대거 등판 부산국제모빌리티쇼·오토메뉴팩 동시 개최...자동차·이동체 소부장 및 용품 총망라 이 시각 우리 산업 안에는 인공지능(AI)·디지털 트윈·IoT·빅데이터·클라우드·메타버스·증강현실(AR)·확장현실(XR) 등 차세대 성장 동력으로 급부상한 신기술의 향연이 펼쳐지고 있다. 이 기술들은 데이터를 기반으로 설계·구축되는데, 이를 풀이하면 바야흐로 전 세계적인 디지털 전환(DX) 시대의 대서사시가 시작됐음을 의미한다. 이러한 유망기술은 이른바 ‘디지털 공급망’을 활용해 각종 산업 분야에서 활약하는 중이다. 특히 해당 기술을 내재화한 로봇 및 자동화 솔루션은 제조·물류·서비스 등 핵심 산업 안에서의 경험치를 지속 축적하고 있다. 글로벌 시장조사기관 ‘포춘 비즈니스 인사이트(Fortune Business Insights)’는 글로벌 자동화 산업이 각종 혁신 기술을 품는 데 힘입어 오는 2029년까지 시장규모 약 4000억 달러(약 556조 원)에 달하게 될 것이라고 예견했다
한국의 이차전지 수출이 최근 두 달 연속으로 증가해 전기차 시장의 '캐즘'(Chasm·일시적 수요 정체) 여파로 부진했던 수출이 회복 추세에 접어들었을 가능성에 기대감이 커지고 있다. 3일 산업통상자원부에 따르면 올해 상반기 한국의 이차전지 수출액은 작년 같은 기간보다 21.2% 감소한 39억7000만 달러를 기록했다. 전방 산업인 전기차 수요 정체가 길어지는 가운데 상반기 이차전지 수출은 한국의 15대 주력 수출 품목 가운데 하나인 철강(-10.2%)과 함께 부진했다. 하지만 월간 흐름을 보면 이차전지 수출은 최근 바닥을 찍고 반등하는 듯한 모습을 보인다. 6월 이차전지 수출은 7억4000만 달러로 올해 들어 가장 많았다. 이차전지 수출은 지난 4월 6억1800만 달러로 단기 저점을 형성하고 나서 5월 6억4400만 달러, 6월 7억4000만 달러로 완만한 상승 곡선을 그리고 있다. 한국의 전체 수출에서 이차전지 수출액이 차지하는 비중도 지난 5월 1.1%로 떨어졌지만, 6월에는 다시 1.3% 선에 올라섰다. 이차전지 업황이 좋을 때는 전체 한국 수출에서 차지하는 비중이 약 2%에 달했다. 국내 주요 배터리사의 신제품 양산 및 수출 개시, 글로벌 완성차업체
제조기업이 정부 지원사업을 효과적으로 활용하기 위해서는 먼저 자신들의 사업이 어떤 지원 프로그램에 적합한지 철저히 분석해야 한다. 이를 위해 관련 정보에 대한 지속적인 모니터링과 전문가와의 협력을 통해 최적의 프로그램을 선정하는 것이 중요하다. AI(인공지능) 도입과 디지털 전환(DX) 전략에서는 데이터 기반 의사결정을 강화하고, AI를 활용해 생산성을 극대화하며, 맞춤형 고객 서비스를 제공하는 데 집중해야 한다. 또한 내부 인력의 디지털 역량을 강화하고, 외부 전문가와의 협력을 통해 AI 도입 초기의 시행착오를 최소화하는 노력이 필요하다. 이를 통해 기업 경쟁력을 높이고, 지속 가능한 성장을 도모할 수 있다. [특집] 제조기업 리더가 알아야 할 AI 도입과 DX 전략 AI 도입과 DX 전략-① 제조 산업에 불어닥친 '디지털 전환' · 'AI 도입'...政 지원책 파헤치기 AI 도입과 DX 전략-② 정부 지원 사업, 제대로 이해하고 성공적으로 활용하기 AI 도입과 DX 전략-③ 스마트 제조업 미래, 답은 빅데이터와 AI 융합 INTERVIEW 바이드뮬러코리아 이승훈 팀장 "美는 노른자 시장"...바이드뮬러, UL 인증 로드맵 제시 헬로티 최재규 기자 |
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. Industry Update 엠비젼, 'Vision Systems Design 2024' 은상 지브라, 커넥티드 팩토리 발전시키는 새로운 솔루션 공개 센소파트, 비전 센서 표준 재정의하는 소프트웨어 업데이트 출시 LMI, 스마트 3D 동축 라인 공초점 센서 출시 헥사곤, 자사 최초 휴대용 3D 스캐너 출시 Case Study 3D 이미징·AI, 로봇 빈 피킹과 자재 취급 방식 변화에도 영향 Focus 생성형AI로 산업 계측 분야의 혁신 가능할까? Product & Solution 루시드 비전 랩스, Phoenix Dual Extended-Head 카메
국제공동연구진이 인공지능 학습을 통해 배터리의 표면 형상만 보고 각 원소의 함량 그리고 충·방전 횟수에 대한 정보를 높은 정확도로 알아내는 영상인식 기술을 개발했다. KAIST는 신소재공학과 홍승범 교수가 한국전자통신연구원(ETRI), 미국 드렉셀대학과 공동연구를 통해 다양한 조성과 각기 다른 충·방전 사이클의 NCM 양극재 주사전자현미경 사진을 합성곱 신경망 기반 인공지능에 학습시켜 주요 원소 함량과 충·방전 상태를 99.6%의 높은 정확도로 맞추는 방법론을 세계 최초로 개발했다고 2일 밝혔다. 연구팀은 반도체 공정에서는 웨이퍼의 불량 검수를 위해 주사전자현미경(SEM)을 사용하는 반면 배터리 공정에서는 그런 경우가 드물고 연구 현장에서만 입자의 크기 분석을 위해 SEM을 활용하고, 열화된 배터리 소재의 경우 입자가 깨지고 부서지는 형상으로부터 신뢰성을 예측하는 것에 착안했다. 연구팀은 반도체 공정에서와 같이 배터리 공정도 자동화된 SEM으로 양극재 표면을 검수해서 원하는 조성대로 합성이 되었는지 수명은 신뢰성 있게 나올 것인지를 확인해 불량률을 줄일 수 있다면 획기적일 것으로 판단했다. 연구진은 자율주행차에 적용가능한 합성곱 신경망 기반 인공지능에 배터리
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
정부 지원 사업은 기업들이 혁신적인 기술을 도입하고 사업 경쟁력을 높이기 위한 중요한 기회다. 그러나 이러한 지원을 효과적으로 받기 위해서는 다양한 정보와 전략이 필요하다. 이 글에서는 정부 지원 사업을 이해하고, 성공적으로 활용하기 위한 방법과 정보를 제공하고자 한다. 정부 지원 사업 정보는 어디서 얻을 수 있을까? 정부 지원 사업에 대한 정보를 얻기 위해서는 몇 가지 주요 사이트를 참고하는 것이 좋다. 이들 사이트는 다양한 정부 지원 사업의 공고와 관련 정보를 제공하여 기업들이 필요한 지원을 적시에 받을 수 있도록 돕는다. 첫 번째로, 중소벤처기업부에서 운영하는 ‘기업마당’ 사이트를 추천한다. 이 사이트는 중앙부처와 지자체의 다양한 정책 지원 사업 정보를 종합적으로 제공한다. 특히, 2024년도 중소기업 지원 사업에 대한 정보를 한눈에 볼 수 있는 PDF 자료를 제공하여 기업들이 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 도와준다. 두 번째로, 소상공인을 위한 다양한 지원 사업 정보를 제공하는 ‘소상공인시장진흥공단’ 사이트가 있다. 이 사이트에서는 ‘스마트 제조 지원 강화 사업’ 등 소상공인을 위한 중요한 사업 공고를 확인할 수 있다. 소규모 제조업체들도 손쉽게
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