“RFID는 기술이 아니라 패키징입니다” 20년 넘게 FPCB·전자부품 제조 현장에서 기술력을 쌓아온 정승환 대표가 이끄는 ㈜지엘티(GLT)가 RFID 산업에 과감히 도전장을 던졌다. 기존 유맥으로부터 RFID 컨버팅 장비와 검사 설비를 인수하며, ‘특수태그’와 ‘컨버팅 기반 생산’을 아우르는 사업체계를 갖춘 지엘티는 이제 단순 라벨 공급을 넘어, 고부가가치 RFID 솔루션 기업으로 거듭나고 있다. Q1. RFID 태그 컨버팅 사업에 진출하게 된 배경은 무엇입니까? A. RFID 시장은 단기 유행이 아닌, 장기적인 산업 흐름입니다. 특히 감염성 폐기물, 자산관리, 기록물 관리 등 공공 기반 수요가 명확한 분야에서 RFID는 핵심 기술로 자리잡아가고 있습니다. 기존에 특수태그 개발 경험을 바탕으로, 이 시장은 ‘지켜보는 것’이 아니라 ‘직접 뛰어들 시기’라는 판단이 들었습니다. 오랜 시간 제조 공정에 몸담아왔기에, 태그 설계와 패키징 역량에 자신이 있었고, 이를 제품화하는 과정에서 RFID 컨버팅 장비 인수는 전략적으로 자연스러운 결정이었습니다. Q2. 유맥에서 인수한 설비는 지엘티에 어떤 시너지를 주고 있나요? A. 이번에 인수한 RFID 컨버팅 장비 2대,
AI를 도입하는 기업은 늘어나고 있지만, 실제 현장에선 ‘효과’보다 ‘피로감’이 더 커지고 있다. 글로벌 기업의 84%가 AI에 큰 기대를 걸지만 실제 적용률은 14%, 프로젝트 실패율은 무려 80%에 달한다. 데모는 화려하고 PoC는 준수하게 돌아가지만, 정작 프로덕션 확산 단계에서 번번이 좌초되는 이유는 무엇일까. AVEVA 윤병철 프로는 그 답을 ‘데이터 구조’에서 찾는다. 정유 플랜트의 경우 복잡한 조건, 패턴, 배치, 품질, 에너지 데이터를 AI가 스스로 이해할 수 있게 만들기 위해서는 시간·구조·맥락·추적성을 갖춘 지능형 데이터 허브가 필수라고 강조한다. 그는 EF(Event Frame)와 AF(Asset Framework)라는 두 축을 통해 AI가 현장 의사결정을 대체하는 수준으로 작동하는 실제 사례를 제시하며, 이제는 ‘시도’가 아닌 ‘실행’에 투자할 때라고 말한다. AI 도입 실패하는 이유, 기술이 아니라 데이터 구조의 빈틈 산업 현장에서 AI 도입은 선택이 아닌 생존 전략으로 인식되고 있다. 그러나 숫자는 냉정하다. 글로벌 기업의 84%가 AI에 큰 기대를 걸지만 실제 적용 비율은 14%에 머무르며, 프로젝트 실패율은 무려 80%를 기록한다
제조업에서 AI의 역할을 둘러싼 논쟁은 오래 지속돼 왔다. 자동화가 인력을 대체하고 현장 역할을 약화시킬 것이라는 두려움도 여전히 남아 있다. 그러나 로크웰오토메이션코리아 신경철 부장이 제시한 글로벌 제조 트렌드는 다른 방향을 가리킨다. AI는 인력을 줄이는 기술이 아니라, 현장의 사고방식과 업무구조를 재편하는 촉매에 가깝다. 로직스 AI·가디언 AI·비전 AI·코파일럿은 설비 기반 예지보전, 품질 검사, 제어 자동화 등 제조업의 핵심 업무를 새로운 방식으로 재정의하며, 숙련 인력 부족·품질 편차·운영 복잡성 등 오래된 제조 과제를 풀기 위한 현실적 접근법을 제시한다. AI는 더 이상 미래의 실험이 아니다. 공장의 한 모터, 한 라인, 한 카메라에서 시작해 전체 운영 체계로 확장되는 실질적 전환의 시기가 도래했다. 글로벌 제조 AI 트렌드와 스마트 팩토리 과제의 재정의 전 세계 제조업이 AI 도입을 검토하는 단계에서 기업들은 기술 자체보다 ‘운영 지속성’에 초점을 맞추기 시작했다. 신경철 부장은 로크웰오토메이션이 10년 넘게 추적해 온 글로벌 스마트 제조 보고서의 데이터를 통해, 제조 AI가 단순한 기술 실험에서 벗어나 운영 체계 전반에 영향을 미치는 변곡점
반도체 제조 현장은 복잡한 공정 구조와 부족한 불량 데이터, 폐쇄적 운영 환경 등으로 인해 AI 적용 속도가 더딘 분야다. RTM이 공개한 Meta-aware MLOps 기반 EHM(Equipment Health Manager) 플랫폼은 이러한 장벽을 정면으로 해결하기 위한 새로운 접근법이다. 공정·설비별 메타 정보를 활용하는 데이터 파이프라인, 자동 모델 생성·배포 구조, 헬스 스코어 기반 이상 탐지, 가스 누출·플라즈마 아킹·웨이퍼 센터링 이상까지 감지하는 맞춤형 모델 등을 결합해 AI를 양산 환경에 안정적으로 적용할 수 있는 체계를 제공한다. 제조사가 직면한 “AI를 쓰고 싶지만 적용이 어렵다”는 딜레마를 풀어내는 현실적 해법으로 주목받고 있다. 반도체 제조업에 AI 적용이 어려웠던 이유와 산업적 배경 반도체 산업은 전 세계 제조업 중에서도 가장 복잡한 생산 구조를 갖고 있다. 수백 단계 공정, 장비·레시피마다 다른 프로세스 조건, 설비 편차, 웨이퍼별 데이터 변동성이 동시에 존재한다. 이런 환경에서 AI를 적용하기 위해서는 막대한 양의 정제된 데이터와 공정적 이해가 필요하지만, 반도체 제조는 근본적으로 불량률이 낮아 ‘불량 데이터가 희소한 산업’이라는
설비 신호가 흐르고 검사 장비의 측정치가 쌓이며 전사적자원관리(ERP)와 제조실행시스템(MES) 등 체계에도 방대한 이력이 남는다. 그런데도 불량 대응이나 공정 안정화 속도가 기대만큼 오르지 않는 이유는 데이터의 ‘양’이 부족해서가 아니다. 데이터가 ‘결론’과 ‘조치’까지로 이어지지 못하기 때문이다. 이레테크는 제조 데이터 활용을 단순한 ‘수집’ 단계에서 매듭짓지 않는다. 제조·품질 현장이 운영 의사결정하는 과정에서 병목 지점을 세분화해 그에 맞는 시스템을 지원한다. 특히 현장 내 데이터 수집·연결·모니터링·분석·시뮬레이션까지를 하나의 흐름으로 통합하는 방법론을 취한다. 이를 통해 현장에서 유사한 문제가 반복될 때마다 공정 설계를 처음부터 다시 시작해야 하는 비효율을 완전히 제거하겠다고 나섰다. 대시보드는 구축돼 있는데 왜 결론은 늦어지는가 산업 현장에는 대부분 모니터링·알람·리포트가 고도화된 대시보드가 도입돼 있다. 하지만 정작 의사결정이 지연되는 사례는 부지기수다. 지표가 ‘시각화되는 것’과 이상 발생 시 ‘즉각적으로 움직이는 것’은 전혀 다른 차원의 문제기 때문이다. 이레테크가 방법론의 최상단에 둔 것은 화려한 분석 기법이 아니라 실전적인 운영 효율 극
제조 현장에서 AI가 체감으로 이어지지 않는 이유는 ‘인공지능(AI) 성능이 약해서’가 아니라 ‘현장이 결론에 도달하는 속도가 느려서’라는 말이 나온다. 공정이 아무리 빨라도 문제가 생겼을 때 범위를 좁히고 원인을 가설화하고 재발 방지까지 결정하는 흐름이 느리면 비용은 커진다. 컨포트랩은 이러한 문제의 해법을 제조 AX 관점에서 제시한다. 핵심은 AI 도입 여부가 아니라, 기록·추적·보고가 자동화돼 의사결정까지 걸리는 시간을 얼마나 줄이느냐다. 노코드 기반 제조 운영 관리 솔루션 ‘포타(POTa)’는 현장 데이터를 구조화된 기록으로 연결하고, 품질·생산·설비 예지보전까지 하나의 흐름으로 묶는다. 이를 통해 제조 현장은 숙련자 의존에서 벗어나, 데이터 기반으로 빠르게 판단하고 계획정지를 설계하는 운영 체계로 전환하고 있다. 제조 AX의 승부처는 ‘정확도’보다 ‘결론까지 도달하는 시간’ 최근 현장에서 발생하는 모든 비용은 불량률 그래프 하나로 설명이 끝나지 않는다. 더 큰 비용은 불량이 터진 이후에 발생한다. 범위를 넓게 잡으면 폐기, 재작업, 자발적 수거, 납기 차질 등까지도 비용에 영향을 미친다. 이러한 위협은 고객 리스크로 이어진다. 결국 핵심은 얼마나 빨
[AI] 오픈AI, 스크린 없는 미래에 베팅…오디오 AI가 주 인터페이스로 부상 오픈AI가 오디오 AI를 차세대 핵심 전략으로 전면에 내세우고 있다. 이는 단순히 챗봇 음성을 자연스럽게 만드는 수준을 넘어, 스크린 없는 개인 디바이스 시대를 겨냥한 포석으로 해석된다. 외신에 따르면 오픈AI는 최근 두 달간 엔지니어링·제품·연구 조직을 통합해 오디오 모델 전면 개편에 착수했으며 약 1년 뒤 오디오 중심 개인 기기 출시를 준비 중이다. 이 같은 움직임은 실리콘밸리 전반에서 확산되는 ‘스크린 탈피’ 흐름과 맞닿아 있다. 이미 스마트 스피커는 미국 가정의 3분의 1 이상에 보급되며 음성 인터페이스를 일상에 정착시켰다. 메타는 레이밴 스마트 글래스에 다중 마이크 기반 청취 보조 기능을 도입했고, 구글은 검색 결과를 대화형 음성 요약으로 변환하는 실험을 시작했다. 테슬라는 xAI의 챗봇을 차량에 통합해 내비게이션과 공조 시스템까지 음성 대화로 제어하는 환경을 구축하고 있다. 빅테크뿐 아니라 스타트업들도 같은 방향에 베팅하고 있다. 화면 없는 웨어러블을 표방한 휴먼 AI 핀은 막대한 자금을 소진한 끝에 실패 사례로 남았고, ‘동반자 AI’를 내세운 펜던트형 기기는 프라이
휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)은 더 이상 먼 미래의 상상이 아니다. 산업과 사회 전반에서 ‘체화 AI(Embodied AI)’의 결정체로 자리매김하며, 새로운 패러다임 전환을 예고하고 있다. 이번 특집은 휴머노이드 혁명이 어떻게 진행되고 있는지, 그리고 왜 지금이 그 변곡점인지를 조망한다. 작은 온디바이스 AI(On-device AI)부터 정밀한 로봇 핸드, 실행 가능한 피지컬 AI(Physical AI)까지. 각 기사는 로봇이 단순한 기계적 존재를 넘어 스스로 판단하고 행동하는 지능형 주체로 진화하는 과정을 담고 있다. 이번 특집을 통해 독자들은 ‘움직이는 인공지능’의 현재와 미래를 입체적으로 이해할 수 있을 것이다. [특집] 사람을 닮은 기계, 산업을 다시 쓰다 [휴머노이드 로봇] 로봇의 다음 폼팩터는 ‘인간형’…현재진행형 ‘휴머노이드 혁명’ [로봇 핸드] 휴머노이드 완성의 열쇠 ‘로봇 핸드’…원익로보틱스, ‘정밀 조작’ 혁신에 힘 싣다 [온디바이스 AI] AI 시대, ‘작지만 똑똑한’ 로봇이 뜬다…이미 예고된 온디바이스 AI 혁명 [로봇 기술적 과제] 중국·미국은 달리고 있다…한국 로봇 기술, AI 접목으로 반격 시동 [피지컬 AI] 실행
물류 산업은 지금 거대한 전환의 한복판에 서 있다. 인공지능(AI)과 각종 플랫폼 기술이 촉발한 혁신은 단순히 배송 속도를 높이는 차원을 넘어, 물류를 첨단 전략 산업으로 재편하고 있다. 이번 특집은 이러한 흐름을 세 가지로 풀어냈다. 첫 번째는 물류가 ‘스마트’에서 ‘AI 물류’로 넘어가는 과정이다. 무인화·자동화·데이터 기반 운영은 이미 현장을 바꾸고 있으며, 글로벌 경쟁력 확보의 핵심이 되고 있다. 두 번째는 ‘화물 추적(Cargo Visibility)’이다. 단순한 위치 확인을 넘어 화물 상태와 리스크까지 실시간으로 관리하는 체계는 물류를 ‘비용’ 산업에서 ‘전략’ 산업으로 끌어올리고 있다. 마지막은 글로벌 무역 격변 속에서 중소 포워더의 생존 전략이다. 대기업과 IT 플랫폼이 주도하는 시장에서 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 디지털 전환(DX)은 생존의 문제임을 보여준다. 중요한 것은 물류는 이제 국가 경제와 글로벌 경쟁력의 전면에 서 있는 미래 산업이라는 점이다. [특집] 비용에서 전략으로…물류 산업의 빅 리셋 [변화, 혁신 그리고 물류] AI와 플랫폼이 뒤흔드는 물류…혁신 없이는 버티기 힘들다 [Cargo Visibility] 물류가 전략 산
로봇은 더 이상 공장의 팔과 다리가 아니다. 그것은 인간이 무엇을 하고, 무엇을 하지 않아야 하는지를 다시 묻는 철학적 존재로 진화하고 있다. 산업용 로봇에서 피지컬 AI(Physical AI), 그리고 휴머노이드로 이어지는 변화의 흐름은 단순한 자동화의 진보가 아니다. 그것은 인간의 노동·공간·역할을 재정의하며, 사회 구조 전체를 다시 짜는 ‘문명적 전환’의 서막이다. 이번 특집은 그 전환의 최전선에 선 네 명의 전문가를 통해 로봇의 진짜 미래를 탐구한다. 김진오 한국AI·로봇산업협회장이 제시한 ‘로봇 트랜스포메이션(RX)’은 산업을 설계의 언어로 재해석하며, 류석현 한국기계연구원장이 이끄는 ‘K-휴머노이드’는 인간과 산업의 공진화를 그린다. 글렌 버세스 몬트리올대학교 교수는 데이터 생태계의 격차를, 데니스 홍 캘리포니아 대학교 로스앤젤레스 교수는 인간 중심의 로봇 철학을 말한다. 그들이 던지는 메시지는 하나다. "로봇은 인간을 대체하지 않는다. 인간을 확장한다” [특집] 로봇이 다시, 인간을 정의하다...휴머노이드 AI 시대 시작 [로봇 트랜스포메이션] “RX가 먼저, AX는 그다음”…로봇 트랜스포메이션이 바꾼 산업지도 [K-휴머노이드] “사람을 닮은 로
제조업은 지금 ‘자동화의 완성’이 아닌 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)의 출발점’ 위에 서 있다. 설비 고장을 예측하고, 공정의 언어를 해석하고, 데이터의 흐름을 스스로 판단하는 공장. 이제 인공지능(AI)이 그 자리를 채우기 시작했다. 본 특집은 그 변화의 중심에서 나타나는 다섯 가지 전환 신호를 포착한다. 예지보전과 다층신경망(MLP) 기반 로직 해석이 설비의 불확실성을 제거하고, 적층 제조는 탄소 중립 시대의 새로운 표준을 연다. 부품 데이터 플랫폼은 제조 스택을 완전히 재정의하며, AI 기반 안전 체계는 자율제조의 마지막 퍼즐을 완성한다. 이 모든 기술을 관통하는 핵심은 ‘공장의 지능화’다. 사람의 경험에 의존하던 판단을 AI가 구조화하고, 데이터가 흩어진 공정을 하나의 문맥으로 연결하며, 위험과 비용을 선제적으로 제거하는 제조의 재편이 본격화되고 있다. 현시점 제조업은 공장이 스스로 생각하고 대응하며, 품질·안전·ESG를 통합 판단하는 새로운 생태계로 진화하고 있다. [특집] 탄소·품질·안전·설비…기준이 다시 쓰이는 ‘AI 자율제조 전환점’ [예지보전] 설비 ‘고장 후 대응’ 지침서 파쇄하는 AI, 차세대 범용 모델로 혁신하
제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)은 제조 인공지능 전환(AX) 시대를 관통하는 산업·공장 자동화(FA) 및 스마트 팩토리(Smart Factory) 기술의 현재와 미래를 집약적으로 보여주는 아시아 최대 산업자동화 전시회다. 내년 전시 현장에서는 제조 경쟁력을 좌우할 솔루션이 등판했고, 이를 기반으로 한 전시회는 각종 산업의 전략이 교차하는 바로미터 역할을 해왔다. 그동안 AW에서 소개된 수많은 기술과 제품은 국내 제조기업의 체질을 강화하고 글로벌 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보하는 토대가 됐다. 이번 특집에서는 내년 3월 열리는 AW 2026에 참가한 기업들 가운데, 제조 AX 시대를 이끌 주목할 만한 제품과 솔루션을 조명한다. [특집] AW 2026 주목할 베스트 솔루션 (1편) [산업 AI] AI 성능보다 중요한 건 ‘결론 도달 시간’, 제조 AX의 승부처가 바뀐다 [제조 SW] 데이터는 쌓이는데 개선이 더딘 공장, 이유는 ‘데이터 단절’ [산업 AI] “AI가 안 먹히는 이유, AVEVA가 말하는 ‘지능형 데이터 허브’의 답” [산업 AI] “진짜 현장에서 작동하는 AI…EHM 플랫폼이 바꾼 반도체 생산 공식” [산업 AI] 센서 없는 예
삼성전자에 인수된 유럽 최대 공조기기 업체 독일 플랙트그룹(FlaktGroup)의 신임 최고경영자(CEO)가 "한국에 2026년 설립 예정인 신규 생산라인은 미래 공장의 '표준 모델' 같은 역할을 할 것"이라며 삼성과의 협업을 더욱 강화하겠다고 밝혔다. 데이비드 도니 플랙트그룹 CEO는 2일 삼성전자 뉴스룸 인터뷰를 통해 플랙트그룹의 미래 비전과 사업 방향, 2026년 핵심 전략 등을 공개했다. 도니 CEO는 "우리의 우선순위는 2025년부터 시작한 삼성과 협업을 한층 강화하는 것"이라고 말했다. 그는 "먼저 냉각수 분배 장치(CDU) 기술에 집중하고, 플랙트그룹의 스마트 제어 플랫폼인 '플랙트엣지(FlaktEdge)'를 확장해나갈 것"이라며 "연구개발(R&D) 투자도 늘려 개발·공급 속도를 높이고, 파트너 프로젝트 지원을 강화할 계획"이라고 밝혔다. 올해 한국에 구축되는 신규 생산라인은 '미래 공장의 표준 모델'로 구축한다. 도니 CEO는 "한국 공장을 발판 삼아 아시아 지역 전반에서 플랙트그룹의 존재감을 확대해나갈 것"이라며 "데이터센터와 건물 실내 환경 관련 커다란 성장 기회가 보이는 인도·미국 시장에서 신규 생산 시설과 현장 서비스 투자도 진행
중국 전기차 업체 BYD(비야디)가 지난해 미국 테슬라를 제치고 세계 최대 전기차 판매 업체로 올라서게 됐다. 2일 블룸버그·AFP통신과 중국 경제매체 제일재경 등에 따르면 BYD는 작년 연간 신에너지차(전기·수소·하이브리드차) 판매량이 460만 2436대로 전년 대비 7.7% 증가했다고 발표했다. 지난해 연간 순수 전기차 판매량은 225만 6714대로 전년보다 27.9% 급증했다. 이에 따라 BYD는 전기차 판매에서 테슬라를 제치고 1위로 올라설 것이 확실해졌다. 지난해 3분기까지 122만 대를 판매한 테슬라는 아직 4분기 실적을 발표하기 전이지만, 앞서 지난달 말 4분기 판매량 추정치가 42만 2850대로 전년 동기 대비 15% 감소한 것으로 보인다고 밝혔다. 이에 따라 작년 연간 판매량도 약 164만대로 2년 연속 감소할 것으로 예상됐다. BYD는 전기차 생산량 기준으로는 2024년 테슬라를 앞질렀으나 판매량에서 테슬라를 넘어선 것은 이번이 처음이다. 2024년 전기차 판매량은 테슬라가 179만대로 1위, BYD는 176만대로 2위였다. BYD는 그러나 올해 구매 보조금 축소와 국내 경쟁 심화로 전망이 밝지는 않을 것으로 보인다. 작년 12월 신에너지차
암세포만을 구별하는 고유 표식인 신생항원에 B 세포 반응성을 결합하면, 항암백신은 단기적인 면역 반응을 넘어 장기적으로 암을 기억하는 면역 체계로 확장될 수 있다. 이를 통해 암 재발을 효과적으로 억제할 수 있다는 가능성이 제시됐다. 국내 연구진이 이러한 접근을 현실화할 수 있는 AI 기반 개인맞춤형 항암백신 설계 기술을 개발해 주목받고 있다. KAIST는 바이오및뇌공학과 최정균 교수 연구팀이 네오젠로직과의 공동연구를 통해 개인맞춤형 항암백신 개발의 핵심 요소인 신생항원을 예측하는 새로운 AI 모델을 개발하고, 면역항암치료에서 B 세포의 중요성을 규명했다고 2일 밝혔다. 연구팀은 기존 신생항원 발굴이 주로 T 세포 반응성 예측에 의존하던 한계를 극복하고, T 세포와 함께 B 세포 반응성까지 통합적으로 고려한 AI 기반 신생항원 예측 기술을 개발했다. 해당 기술은 대규모 암 유전체 데이터와 동물실험, 항암백신 임상시험 자료를 통해 검증됐으며, 신생항원에 대한 B 세포 반응성을 정량적으로 예측할 수 있는 최초의 AI 기술로 평가된다. 신생항원은 암세포 돌연변이에서 유래한 단백질 조각으로 구성된 항원으로, 암세포 특이성을 지니고 있어 차세대 항암백신의 핵심 타깃으
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