지난 2023년, 반도체 산업은 길고 어두운 터널을 지났다. 이같은 상황에서 올해 반도체 산업은 전환점을 마련할 것으로 보인다. 특히 AI, IoT 등의 기술 발전으로 인해 반도체 수요가 급증할 것으로 예상되며, 연쇄 작용으로 재고 감소와 가격 상승이 주목된다. 기업들은 급격한 변화에 대응해 생산 장비 및 시설 확장이나 기술개발(R&D)를 위한 추가 투자 등의 전략으로 성장 기회를 모색할 것으로 예상된다. 이처럼 긍정적인 동향 속에서 기업은 미래를 대비한 전략과 산업 통찰력을 발휘해야 할 중요한 시기를 맞았다. 바닥 아래 지하 경험했던 2023년 2023년 반도체 산업은 여러 대내외 변수로 인해 어려움을 겪었다. 2023년은 반도체 수출 규제를 위시한 미국과 중국의 힘겨루기를 비롯해 미국 연방준비제도의 금리 인상, 지속되는 러시아-우크라이나 전쟁, 최근 발생한 하마스-이스라엘 전쟁까지 바람 잘날 없는 한해였다. 이는 비단 반도체뿐 아니라 전 산업에 지대한 영향을 끼친 요인이었다. 설상가상으로 사이클이 있는 반도체 산업은 고점을 지나 하락세를 지나야 하는 시기였다. 국내 반도체 기업들은 반도체 가격이 하락하고 재고 물량이 쌓이면서, 전에 없던 적자를 경
다양한 전자제품에 빠지지 않고 들어가는 이차전지는 2050 탄소중립의 대두로 친환경 에너지 사용이 강조되면서 탄소를 배출하지 않는 친환경 에너지를 구현할 수 있는 핵심 부품으로 주목받기 시작했다. 특히 전기차에 들어가는 이차전지는 이미 큰 시장이었던 자동차 시장에 전동화 바람이 불면서 글로벌 경제 패권 경쟁의 가장 큰 무기가 될 만큼 중요한 전략 산업으로 자리잡았다. 이차전지 전문 시장조사 기관 SNE리서치에 따르면, 2017년까지 1% 안팎에 불과했던 글로벌 시장 전기차 침투율(전체 차량 판매 규모 대비 전기차 비중)은 2022년 13%를 기록했다. 전기차용 이차전지 수요는 2015년 28GWh(기가와트시)에서 492GWh(2022년)까지 증가했다. 작년 전기차용 배터리 시장에서는 중국의 CATL이 37%의 점유율로 1위를 차지했다. CATL은 2023년 1월부터 10월까지 254.5GWh의 배터리를 판매했는데, 이는 전년 동기보다 52.8% 증가한 양이다. 국내 배터리 3사는 전기차용 배터리 시장에서 모두 5위권에 올랐다. LG에너지솔루션은 24%의 점유율로 2위를, SK이노베이션은 7%의 점유율로 4위를, 삼성SDI는 5%의 점유율로 5위를 기록했다.
글로벌 환경 규제가 강화되고 있다. 환경을 지키지 않으면 글로벌 시장에서 퇴출시키겠다는 일종의 무역장벽이 세워지고 있는 것이다. 누빅스는 이런 국제 환경 규제 정책에 대응하는 SaaS인 ‘VCP-X’를 통해 수출 생태계를 구축하는 중이다. 강명구 누빅스 부사장은 “규제 대응 및 환경 인증 역량 확보 등 과정을 VCP-X 구독만으로 해결할 수 있다”고 강조했다. 이 글에서는 글로벌 규제 대응을 위한 VCP-X를 소개한다. 글로벌 규제 대응 글로벌 환경 규제는 탄소국경조정제(CBAM)·탄소 발자국(Carbon Footprint)·디지털 제품 여권(DPP) 등을 발표한 유럽연합을 필두로 전 세계적으로 확산되고 있다. 이에 따라 산업도 해당 트렌드에 대한 대응 전략을 마련하고 있지만 일각에서는 아직 준비가 미흡하다는 분석을 내놓고 있다. 특히 전문가들은 수출 의존도가 높은 우리나라 산업 특성을 언급하며, 일종의 무역장벽이 세워지고 있다고 우려의 목소리를 높인다. 여기에는 환경을 지키지 않으면 글로벌 시장에서 퇴출시키겠다는 공격적인 정책, 세금을 부과하겠다는 비교적 낮은 강도의 정책 등 법제화된 친환경 정책이 시장을 뒤덮는 추세다. 누빅스는 이런 국제 환경 규제 정책
최근 배송량 증가로 제조 물류 최적화에 대한 니즈가 높아지면서 스마트 팩토리 도입이 많아지고 있다. 단편적으로 바라봤을 때 스마트 팩토리를 하드웨어에 의한 자동화를 생각하는 경우가 많다. 사람을 대체하는 AGV, 기계 설비에 의한 자동화가 시각적으로 직관적인 스마트 팩토리 도입처럼 보이기 때문이다. 하지만 현장의 스마트 팩토리를 효율적으로 가동하기 위해서는 정보·지능화 시스템이 연계되어 있어야 한다. ‘자동화’는 어떤 현장 및 업무에 적용하느냐에 따라 다양한 의미로 정의된다. 현장에는 생산 설비, 검사 설비, 물류 설비 자동화 등 다양한 영역이 존재한다. 그렇기 때문에 자동화를 하기 이전에 어떤 것들을 타깃팅할지 명확하게 정의하는 것이 무엇보다 중요하다. 물류 자동화의 경우 자동화 기획부터 설비/장비 도입과 통합제어 구축, 운영 프로세스를 고려해야 한다. 제조 현장은 제품과 업에 따라 환경이 다양하다. 각자 다른 환경에 어떻게 적용해 스마트 팩토리화를 시키는 것이 무엇보다 중요하다. 미라콤아이앤씨는 각 기업 업무 프로세스를 중심으로 컨설팅을 통해 컨셉안을 도출하고, 컨셉안 기반의 상세 설계, 이를 바탕으로 자동화 설비 구축 및 운영까지 진행하고 있다 . 솔루
산업 현장에서는 AI를 심기 위한 전방위적인 노력이 지속되고 있다. 여기에 엔지니어링 기술을 기반으로 완성도를 갖춘 ‘연속공정’도 고도화를 위해 AI를 접목하자는 목소리가 커지고 있다. 장윤석 인이지 기술영업이사는 공정에 AI를 적용하기 위한 필수 요소로 ‘데이터’를 강조했다. 그는 “현장 데이터의 품질이 생산성·효율성 등 공정의 수준을 판가름하는 척도가 될 것”이라고 말했다. 이 글에서는 인이지 솔루션이 어떤 차별점을 가지고 어떤 공정에서 활약하고 있는지 소개한다. 조명 받는 AI 기술 최근 산업 현장에서는 ‘인공지능(AI) 안착’이 핵심 키워드다. 현장에 효율적이고, 정확하며, 안전한 AI를 적용하겠다는 의지가 뜨거운데, 이에 AI 기반의 각종 솔루션 및 서비스가 우후죽순 출시되고 있다. 이 가운데 새롭게 조명 받는 AI 기술 중 하나가 ‘설명 가능한 AI(XAI)’다. XAI는 AI가 도출한 결과에 대해 근거 및 이유를 제시하는 기술이다. AI에 대한 무조건적인 신뢰를 방지하고, 정보의 불확실성에 대응하는 데 가치를 인정받고 있다. 이처럼 산업 안에서는 전 영역에 AI를 심기 위한 전방위적인 노력이 지속되고 있다. 여기에 엔지니어링 기술을 기반으로 완성
과거에는 공장이 로봇 노동자로 가득 찬 모습은 SF 영화 한 장면이었지만, 오늘날 인공지능(AI) 기술은 현실 속 제조 현장에서 활발하게 활용되고 있다. 제조업체들은 AI 기술을 도입하여 생산 효율을 높이고 비용을 절감하는 등 다양한 혜택을 누릴 수 있다. 여기서는 현재 및 미래를 대비해 기업 임원들이 꼭 알아야 할 10가지 제조업 AI 활용 사례를 소개한다. 1. 협동로봇(코봇) : 인간과 함께 일하는 지능형 동료 협동로봇(코봇)은 인간 직원과 함께 일하는 마치 또 한 쌍의 손과 같은 역할을 한다. 독립적인 로봇은 특정 작업을 반복적으로 수행하도록 프로그램되어 있지만, 코봇은 다양한 작업을 배우고 장애물을 감지하여 회피할 수 있는 능력을 지니고 있다. 이 같은 민첩성과 공간 인지 능력 덕분에 코봇은 인간 근로자와 나란히 함께 일할 수 있다. 제조업체들은 보통 무거운 물건을 들어올리거나 조립 라인 작업에 코봇을 활용한다. 예를 들어, 자동차 공장에서 코봇은 무거운 자동차 부품을 들어올리고 인간 근로자가 부품을 고정하는 동안 유지하는 역할을 맡을 수 있다. 코봇은 또한 대형 창고에서 물품을 찾고 회수하는 작업에도 매우 효과적이다. 2. 지루한 작업 해결사 'R
다양한 산업에서 핵심요소로 자리잡고 있는 머신비전 시장의 성장 가능성 밝다 머신비전은 경제성장률(GDP)을 약간 앞서 계속 성장 중이다. 하지만 우리 모두 눈앞에 있는 큰 문제는 인공지능(AI), 특히 딥러닝(DL)이다. 이 혁신적인 사건에 대해 논의하기 전에, 트렌드를 궁극적으로 뒷받침하는 머신비전 시장의 주요 이슈들을 살펴보자. 경제와 산업 2022년은 머신비전 시장에 있어 놀라운 성장을 보인 훌륭한 한 해였다. 반면, 2023년에는 경제 불확실성과 상승하는 금리로 인해 시장이 축소되고 있다. 하지만, 머신비전 시장은 앞으로도 GDP 성장률을 넘어서는 높은 단일 자릿수 성장을 지속할 것으로 예측되고 있다. 인구 대비 축소되는 노동 인구, 농업, 의료, 제조업 등 다양한 분야의 노동력 부족, 그리고 높은 임금과 개선된 근로 환경을 요구하는 노동 조합의 요구는 머신비전의 연간 성장률이 계속 증가할 것임을 시사한다. 역사적으로, 머신비전은 보안, 가전 제품, 그리고 최근에는 자율 운전차와 같은 다른 분야에서 개발된 기술에 의존하여 새로운 트렌드를 유발했다. 하지만 이제는 전통적인 출처 밖에서 새로운 기술이 도입되면서 머신비전의 성장 가능성이 높아지고 있다. 몇
어드밴텍 EIoT 사업부 밀러 창 사장 인터뷰 창립 40주년을 맞아 대만 린커우 본사에서 개최된 2023 월드 파트너 컨퍼런스(World Partner Conference 2023)에서 어드밴텍(Advantech)이 다음 세대로의 변화를 선언했다. 임베디드 컴퓨팅(Embedded Computing) 분야에서 엣지 컴퓨팅, AIoT(AI+IoT)를 사업의 주축으로 삼겠다는 것이 골자였다. 어드밴텍은 지난 20여 년이 넘는 세월 동안 임베디드 컴퓨팅 사업에 주력해 왔다. 어드밴텍의 EIoT(Embedded IoT) 사업부 밀러 창(Miller Chang) 사장을 만나 앞으로의 사업 방향과 계획에 대해 들었다. Q. 임베디드 IoT 사업부… 임베디드 IoT라는 단어가 조금 생소하다. “IoT(Internet of things)는 이미 10년도 더 전에 등장한 기술이다. 그런데 IoT의 범위가 너무 넓기 때문에 산업과 기업들에게는 더욱 명확한 정의가 필요했던 측면이 있었다. 그래서 어드밴텍은 산업용 IoT를 내세우면서 임베디드 IoT(EIoT), 서비스 IoT(SIoT) 등 IoT를 몇 가지 섹션으로 세분했다. 임베디드 IoT를 얘기하자면 임베디드 컴퓨팅부터 얘기해
반도체 산업은 현대 기술과 제조업에서 중요한 역할을 한다. 국가가 반도체 산업에서 강세를 보이면 기술 혁신, 경제 성장, 고용 창출 등 다양한 측면에서 경쟁력을 확보할 수 있다. 반면, 이 분야에서의 약점은 기술적 후퇴와 경제적 영향을 초래할 수 있다. 따라서 반도체 산업은 국가의 미래 경제 전망과 기술 발전에 큰 영향을 미치는 전략적인 산업 중 하나로 간주된다. 삼성전자 & SK하이닉스 글로벌 경기 침체로 수요 위축이 장기화하면서 올해 3분기에도 삼성전자와 SK하이닉스 반도체 재고자산이 높은 수준을 유지했다. 각 사가 공시한 분기보고서를 보면 올해 9월 말 기준 삼성전자 재고자산은 55조2560억 원으로 작년 말의 52조1878억 원보다 3조681억 원(5.9%) 증가했다. 재고자산은 올해 상반기 말의 55조5078억 원과는 비슷한 수준이다. 특히 반도체를 담당하는 디바이스솔루션(DS) 부문 재고가 지난해 말 29조576억 원에서 올해 3분기 말 33조7307억 원으로 4조6731억 원(16.1%) 늘었다. 반면 SK하이닉스 재고자산은 작년 말 15조6647억 원에서 올해 9월 말 14조9479억 원으로 7천168억 원(4.6%) 감소했다. 다만 S
코로나19 팬데믹 이후 반도체 품귀 현상으로 인해 반도체 가격이 급등하고, 반도체 기업의 주가도 급상승했다. 올해는 국가 간 갈등 및 세계 경제의 불안정으로 인해 반도체 업계가 어려움을 겪었다. 주요 반도체 기업은 재고가 쌓이고 매출이 축소되는 등 어려운 상황을 직면하기도 했다. 전문가들은 내년 반도체 산업에 대한 전망이 희망적이라고 예측한다. 이로 인해 현재 위기를 기회로 삼을 수 있는 기업들의 전략과 제품에 관심이 집중되고 있다. 美 중심으로 강해지는 반도체 연대 연초부터 미국은 중국에 대한 반도체 제재 강화를 기조로 정책을 이어갔다. 지난 1월 일본과 네덜란드는 미국의 중국에 대한 반도체 장비 수출 통제 방침에 동참하기로 합의한 것으로 전해졌다. 당시 3국은 워싱턴DC에서 제이크 설리번 미 국가안보보좌관 주재로 협상을 진행하고, 미국이 지난해 10월 발효한 대 중국 반도체 수출 통제에 동참하기로 의견을 모았다. 보도했던 블룸버그는 합의를 공개하지 않을 방침이며, 각국 행정 절차 등을 고려하면 실제 실행까지는 수개월이 소요될 전망이라고 전했다. 이번 방침이 확대되면 ASML의 심자외선(DUV) 노광장비 수출을 비롯해 니콘과 도쿄 일렉트론 등의 중국 수출에
스티브 창 어드밴텍 EIoT 사업부 아시아 태평양 지역 부사장 인터뷰 2007년 스마트폰이 처음 등장한 후 휴대폰의 필수 부품이었던 자판이 사라졌다. 휴대폰 자판의 소멸은 그저 아주 작은 변화일 뿐, 스마트폰은 지난 십 수 년간 소매, 통신, 교육, 출판, 교통, 정보 서비스 등 사회 전반에 거대하고 본격적인 변화를 불러일으켰다. 오픈AI의 챗GPT(ChatGPT) 발표와 함께 불어닥친 생성형 인공지능(Generative Artificial Intelligence)이라는 바람은 자주 스마트폰의 탄생과 비교되곤 한다. 전문가들은 AI가 마치 스마트폰이 그랬던 것처럼 우리 사회와 산업의 많은 부분을 대대적으로 바꿀 것이라 예측하고 있다. 산업용 컴퓨터 및 IoT 전문기업 어드밴텍은 이 AI 바람을 그냥 불어 지나가도록 내버려둘 생각이 없다. AI가 산업 전반에 도입되면서 대대적인 설비 교체 수요가 있을 것으로 예상, 이곳에서 사업 기회를 잡는다는 계산이다. 대만 린커우 어드밴텍 본사에서 2023 어드밴텍 월드 파트너 컨퍼런스(Advantech World Partner Conference, 이하 WPC 2023)가 개최됐다. 스티브 창(Steve Chang) 어드
RPA는 프로세스 자동화 기술로, 문서 처리 업무에서 주로 활용된다. 자동화 요구가 급속도로 증가하는 4차 산업 체제에서의 RPA는 제조 현장 영역에서 활동 범위를 확장해 활용되는 추세다. 여기에 디지털 트윈은 시각화·3D, 연결·제어, 다차원 모델링·시뮬레이션, 데이터·보안·분석 지능화 등 현재 산업 내에서 게임체인저로서의 활약을 기대받는 차세대 혁신 기술이다. 디지털 트윈을 활용하면, 각종 기술요소를 조합·융합해 새로운 가치를 발휘하는 또 하나의 기술이 탄생한다. 디지털 트윈은 이런 유연성과 융합성을 바탕으로 잠재력을 인정받아 여러 산업에서 활약 중이며, 잠재적 가치를 지속 재생산 중이다. 이 글에서는 유비씨의 디지털 트윈 전문성과 이 회사가 제공하는 제품 솔루션의 특장점에 대해 소개한다. ‘국대’ 혁신기업 유비씨, 제조 혁신의 가능성을 보다 유비씨는 금융위원회·과학기술정보통신부·중소벤처기업부가 선정하는 ‘혁신기업 국가대표 1000’에 선정된 디지털 트윈 플랫폼 업체다. RPA(Robotic Process Automation)와 CPS(Cyber Physical System)를 접목해, 정적인 데이터 순환에서 동적인 데이터 순환 기반 실시간 피드백을 제공
우리나라 뿌리 산업인 제조 영역에서 인력 문제는 가장 큰 이슈이다. 대기업에 비해 중소 제조 기업은 경쟁력 있는 급여와 직장 환경 제공이 어렵기 때문에 인력 유치와 보유에 어려움이 있다. 또한 잦은 이직과 퇴직, 교육·훈련이 부족하다 보니 업무지식 관리 및 전달이 잘 이루어지 못하고 이는 생산성 감소·프로젝트 지연·노동비용 증가·기업 성장 및 경쟁력 저하·안전사고 등 문제로 야기될 수 있다. 이러한 과제의 해결책으로써 핵심으로 활용되는 기술이 XR(확장현실)이다. 버넥트는 산업용 XR 솔루션을 통해 산업 현장 내 에로사항을 해결하고 있다. 이 글에서는 버넥트 XR 솔루션이 주는 이점과 다양한 기능에 대해서 소개한다. XR 솔루션이 필요한 이유 확장현실(eXtended Reality, XR)은 등장 직후 게임 영역에서 주로 활약할 것으로 기대 받은 기술이다. XR 기술은 가상현실(Virtual Reality, VR) 및 증강현실(Augmented Reality, AR)과 더불어 3차원 가상세계 ‘메타버스(Metaverse)’와 융합되면서 신드롬이 시작됐다. 이후 산업 현장 내에서의 활용성 또한 주목받으면서 잠재력을 인정받았다. 글로벌 XR 시장은 지난해 기준
오토노머스에이투지 한지형 대표 인터뷰 지난 10월, 2023 대구미래모빌리티엑스포(DIFA 2023)에서 국내 스타트업이 핸들과 운전석이 없이 완전 무인 형태로 움직이는 자율주행 모빌리티의 양산형 모델을 공개해 많은 주목을 받았다. 국내 스타트업의 이름은 오토노머스에이투지. 오토노머스에이투지의 한지형 대표는 재작년 자율주행 기술을 가진 스타트업을 조명하는 본지의 기획 시리즈에 참여, 인터뷰를 진행한 적이 있다. 당시 한 대표는 ‘2023년에 자율주행 T카(Test Car)를 공개하겠다”고 밝혔는데, 실제로 올해가 다 가기 전, 100% 자체 개발한 자율주행 모빌리티를 대중 앞에 내놓았다. 반가운 마음에 한번 더 한지형 대표에게 인터뷰를 요청했다. Q. “재작년 인터뷰에서 말씀하신 그대로 ‘자율주행차’를 만들어내셨습니다. 이번에 공개된 무인 모빌리티 프로젝트 MS와 프로젝트 SD에 대해 소개해주세요.” A. “프로젝트 MS(Midle Shuttle)는 9~12인승 차량으로 마을버스를 대체할 수 있는 모빌리티예요. 프로젝트 SD(Small Delivery)는 물류의 미들마일, 라스트마일에서 활용할 수 있는 무인 배송 차량이고요. 완전 무인 자율주행을 목적으로 운
헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 측정솔루션사업부 홍석관 부사장 인터뷰 “별도 측정실 구축 필요 없고, 검사 샘플 비율 높일 수 있어” “자동차, 방산, 항공기, 건설 등 큰 부품 다루는 현장에 적용 가능” 제조 공정에서 제품은 언제나 다양한 소재, 부품이 결합, 조립되는 과정을 거쳐 만들어진다. 이때 각 구성 부품의 크기나 형태의 작은 오차(誤差)는 곧바로 완제품의 품질 저하나, 심각한 경우 제품의 폐기로까지 이어질 수 있다. 그렇기에 각 부품이 설계한 대로 만들어졌는지 측정하고 검사하는 공정의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 4차 산업혁명 그리고 컴퓨팅, 통신 등 기술의 발전에 힘입어 산업 현장의 자동화 강풍이 전 세계 제조업을 덮치면서, 제품 측정 및 검사 공정에도 변화가 일었다. 기존에 작업자가 제품 중 일부를 임의로 선별해 산업용 측정기로 하나하나 직접 검사하던 공정이 자율주행로봇, 협동로봇 등에 의해 자동화되기 시작한 것이다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(HEXAGON MANUFACTURING INTELLIGENCE) 측정솔루션사업부는 제조 기업이 산업 현장에서 생산하는 다양한 부품 및 제품의 외형을 측정해서 최초 설계 데이터와 오차가 있는지를
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