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
최근 국제적으로 환경보호와 지속 가능한 에너지 사용에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 따라 기업들은 친환경적인 정책을 추구하며, 환경오염과 제품의 내구성 문제를 훨씬 더 큰 고려사항으로 보고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 투테크는 리본을 사용하지 않는 혁신적인 라벨 프린터를 개발하여 시장에 선보였다. 또한 이 회사는 친환경적인 레이저 기술을 사용하여 고객의 경제적 및 환경적 요구를 동시에 충족시키고자 노력하고 있다. 투테크의 다음 단계는 무엇이며, 그들이 지향하는 바와 시장에서의 경쟁력을 어떻게 강화하고 있는지 남의조 투테크 대표를 만나 얘기를 들어봤다. Q. 최근 라벨 프린터 시장의 가장 주요 이슈는 무엇인지 짚어 달라. A. 최근 국제적으로 환경 보호와 지속 가능한 에너지 사용에 대한 관심이 증가하면서, 기업들은 친환경적인 정책과 RE100 이니셔티브(100% 재생 에너지 사용을 목표로 하는)를 추구하는 추세로 변화하고 있다. 이러한 변화 속에서 기존의 열전사 라벨 프린터는 소모품 사용과 환경오염 문제로 인해 현대적인 환경 기준을 따라가는 데 어려움을 겪고 있다. 1981년에 사도에서 처음 개발된 이 라벨 프린터는 당시로서는 혁신적이었지만, 사용
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
위치추적, 내비게이션 및 타이밍(PNT) 데이터를 활용하는 제품 또는 서비스 개발자에게 2024년은 흥미로운 한 해가 될 것이다. 인공지능(AI)과 에지 컴퓨팅이 지속적으로 발전하고 저궤도(LEO) 위성의 가용성이 부상함에 따라, 향후 12개월 동안 고정밀 위치 및 타이밍 정보를 획득하기 위한 새로운 방법이 등장하는 것을 보게 될 것이다. 그리고 새로운 제품 및 서비스의 출시 시간을 앞당길 기회도 생겨난다. 이 글에서는 AI, 에지 컴퓨팅, LEO 위성이 2024년에 위치추적, 내비게이션, 타이밍 산업에 어떤 기회를 가져올 것인지에 대해 살펴본다. AI : 고정밀 위치추적 데이터 수행 위한 새로운 방식 제공 다른 모든 기술 산업 분야처럼, 위치추적, 내비게이션, 타이밍 역시 생성형 AI와 머신러닝(ML)을 포함한 AI 기술의 발전에 영향을 받고 있다. AI와 머신러닝은 높은 컴퓨팅 성능을 요구하기에 소비가전 웨어러블이나 무선 추적 태그 같은 저전력 기기에는 사용하기가 여전히 까다롭겠지만, 산업용과 차량용 애플리케이션의 경우는 얘기가 다르다. 예컨대 차량 분야에서는 많은 차량이 강력한 온보드 프로세서를 탑재하고 있다. 이는 AI와 머신러닝을 사용해 GNSS 데
미쓰비시전기는 제조 분야의 디지털 전환을 위해 스카다(SCADA) 솔루션인 ‘제네시스 64’를 활용하여 공장 자동화와 효율적인 데이터 관리를 추진하고 있다. 이 솔루션은 다양한 오픈 프로토콜과 장비 호환성을 지원하며, 실시간 데이터 추적과 3D 시각화를 통해 공장의 실시간 관리를 가능하게 한다. 또한 미쓰비시전기는 이펙토리 얼라이언스와의 파트너십을 통해 맞춤형 솔루션을 제공하고 있으며, 이를 통해 공장의 낭비를 줄이고 생산성을 증대시키는 것을 목표로 한다. 뿐만 아니라 데이터 분석과 에너지 관리 기능을 통해 공장 운영의 효율성을 높이고, 비용 절감과 지속 가능한 제조 환경을 조성하는 것을 추구한다. ‘제네시스 64’를 활용한 제조 현장의 디지털 전환은 어떤 모습일지, ‘2024 스마트 제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 한국미쓰비시전기 이승재 그룹장이 발표한 내용을 정리했다. 제조 분야에서 디지털 전환이 진행되면서 제조 공정에 대한 시각화·가시화 전략이 요구되는 추세다. 기존에는 작업자가 직접 제조 현장을 순찰하면서 압력 게이지, 센서값 등을 수집·점검·감시했다. 이를 극복하기 위해 탄생한 기술이 바로 스카다(SCADA) 소프트웨어다. 미쓰비시전기오토메이션는
첨단 기술의 융합과 디지털 변환은 비즈니스에 역동적인 변화를 가져오고 있다. 제조업체들은 이런 변화를 받아들이고 적응하는 것이 중요해지고 있다. 해당 변화는 단순히 기존 프로세스를 변경하는 것이 아니라, 제조 실행 및 전략의 새로운 시대를 예고하는 패러다임의 변화를 의미한다. 엠아이큐브솔루션 박양호 연구소장은 ‘2024 스마트 제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 제조업 패러다임을 바꿀 디지털 트윈의 적용 사례 및 구축 방안을 소개했다. 그 내용을 정리했다. 디지털 트윈이란 단어는 2002년 미시건대 마이클 그리브스 교수가 PLM에서 최초의 디지털 트윈 개념을 정립한 것으로 인정받고 있다. 여기서 PLM은 현재 대부분 기업에 적용되어 있는 PLM 개념이 아닌, 제품 탄생에서 죽음까지 제품의 전체 수명 주기를 통합하고 운영을 최적화하는 전략을 말한다. 현재 대부분 PLM 솔루션들이 수명 주기 초기 단계인 제품 개발 단계의 솔루션으로 자리 잡고 있다. PLM은 인더스트리4.0 시대에 들어서 디지털 트윈이라는 이름으로 다시 명명됐다. IoT, 로봇, PLC 기술 고도화, ERP 시스템 등의 고도화, 5G 통신, 빅데이터 분석 등 ICT 기술이 뒷받침되면서 전체 라이프
산업 제조 영역에서 디지털 트윈 기술은 빅데이터를 기반으로 현실을 반영하는 가상 모델을 생성하며, 이는 제조 설비의 설계부터 운영까지 전 과정을 가상화하여 효율성을 높이는데 기여한다. 반면, 메타버스는 사회적 활동을 가능하게 하는 가상세계를 제공하며, 이 두 기술은 각각 다른 출발점을 가지고 있지만, 산업 분야에서는 이들의 장점을 접목하여 지속 가능한 발전을 추구한다. 지멘스는 이러한 변화를 주도하기 위해 ‘지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)’를 통해 파트너와 협력하며 맞춤형 솔루션 개발을 위해 노력하고 있다. 또한 기존 및 신규 공장에 대해 각기 다른 접근 방식을 제안하며, 중소규모 공장도 클라우드 기반 서비스를 통해 접근성을 높이고 자원 효율성을 개선할 수 있다고 제시한다. 지멘스가 제시하는 산업 생산을 위한 혁신 가속화 방안은 무엇인지, ‘2024 스마트 제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 한국지멘스의 김태호 이사가 발표한 내용을 정리했다. 산업 제조 영역에서의 디지털 트윈 기술은 제조 설비에서 도출된 빅데이터를 가상세계에 도입한 후 테스트를 거쳐 그 결과를 현실에 반영하는 개념이다. 지금은 기존의 단순한 디지털 트윈 활용 흐름과 달리
이 글에서는 YKT(주)가 일본 총대리점을 맡고 있는 미국 OGP(QVI사)제 멀티센터 3차원 측정기 ‘스마트 스코프(그림 1)’의 새로운 기종인 ‘스마트 스코프 E7(이세븐)(그림 2)’를 중심으로 화상 측정기의 엔트리 모델이 맡게 역할과 효과 등을 소개한다. 엔트리 모델의 사명과 차별화 ‘엔트리 모델’이나 ‘입문기’, ‘염가판’ 등 명칭은 여러 가지이지만, 시장에 유통되는 많은 상품에 대해 그 존재는 널리 인지되어 있다. PC나 스마트폰, 카메라 등 취향성이 높은 제품이라면 볼 기회도 많다. 경쟁 상대가 많은 민생용이라면 그 목적은 라이트 유저의 확보일 것이다. 유저와 계속적인 관계를 구축하는 것은 고객 이탈을 방지하고, 신규 고객 획득에 많은 노력을 쏟지 않아도 안정적인 이익으로 이어진다. 마케팅으로는 더할 나위가 없는 기법이다. 그 ‘시작의 첫걸음’ 역할을 맡는 것이 엔트리 모델이다. 따라서 이것은 라이트 유저의 판매 의욕을 자극하는 ‘매력적인 상품’일 필요는 있지만, 그에 이어지는 하이엔드기와 동등한 성능을 가져서는 본말전도가 되어 버리기 때문에 각사가 ‘차별화’에 고민하고 있다. 무엇을 가지고 차별화할지는 그 상품의 시장이나 용도에 따라 다양한데,
이더넷-APL은 PROCESS 계장표준으로 세계 전문 표준개발기구 4곳과 12개의 국제 자동화 메이커에서 합의하여 IEC/IEEE 등의 국제표준기관에서 공인된 새로 나온 신기술이므로, 자세한 설명과 해설이 필요하고 이 기술의 핵심 요체를 설명하는데 자세한 안내가 필요하므로 ‘이더넷-APL 길라잡이’라는 이름을 붙여 10~12회 정도로 내용을 안내 하고자 작명을 했다. 이번 호는 지난 회에 이어 폭발성 대기가 없는 지역에서의 APL 적용 예시와 폭발성 대기가 있는 지역의 네트워크 토폴로지와 성능 고려사항에 대해서 알아본다. 폭발성 대기가 있는 지역의 네트워크 토폴로지 1. NEC 500에 따른 폭발성 대기가 있는 스퍼 토폴로지의 예 그림 1은 Class I, Div 2에 필드 스위치가 설치된 스퍼 토폴로지의 예를 보여준다. 필드 스위치는 산업용 이더넷 제어 네트워크에 직접 연결된다. APL 트렁크는 사용되지 않는다. 필드 스위치는 Class I, Div. 2에 있다. 본질안전(I.S.) 스퍼는 APL 필드 스위치를 Class I, Div. 1에 있는 필드장치와 연결한다. 토폴로지에는 다음과 같은 기능이 있다. · APL 필드 스위치는 별도로 전원이 공급되고 A
한국과학기술원(KAIST)는 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 급속 충전이 가능한 고에너지·고출력 하이브리드 소듐 이온 전지를 개발했다고 11일 밝혔다. 소듐(Na)은 리튬(Li) 대비 지구상에 500배 이상으로 존재하기 때문에 이를 활용한 소듐 이온 배터리는 최근 큰 주목을 받고 있다. 그러나 리튬 이온 배터리에 비해 낮은 출력, 제한된 저장 특성, 긴 충전 시간 등의 근본적인 한계점이 있어 이를 극복하는 차세대 에너지 저장 소재 개발이 필요하다. 최근 활발하게 연구가 진행되고 있는 하이브리드 에너지 저장 시스템은 배터리용 음극과 축전기용 양극을 결합해 높은 저장 용량과 빠른 충·방전 속도를 모두 지닐 수 있는 장점을 가지고 있다. 이는 기존 소듐 이온 배터리의 한계를 극복해 리튬이온 배터리를 대체할 수 있는 차세대 에너지 저장 장치로 주목받고 있다. 고에너지 및 고출력 밀도의 하이브리드 전지를 구현하기 위해서 배터리용 음극의 상대적으로 느린 에너지 저장 속도를 향상시키면서 음극에 비해 상대적으로 낮은 용량을 갖는 축전기용 양극재의 에너지 저장 용량을 끌어 올려야 한다. 이에 연구팀은 두 가지 서로 다른 금속-유기 골격체를 활용해 하이브리드 전지에 최적화된
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
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