제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026) 개막 시동...500여 개사 총출동 센서·비전부터 인공지능(AI)·스마트물류까지 이어지는 ‘자율제조 루프’ 구현 기대 200여 개 세션 콘퍼런스, 수출 상담회 등 실질적인 도입 모델 제시한다 글로벌 제조업의 패러다임이 ‘대량 생산’에서 ‘지속 가능한 생산’으로 급격히 전환되고 있다. 이제 제조업은 ‘더 많이’가 아니라 ‘더 오래 살아남기’ 위한 싸움으로 진입한 양상이다. 공급망 붕괴, 에너지 리스크, 탄소 규제가 생존과 직결된 위협으로 급부상한 것이 이 흐름의 주요 배경이다. 이 가운데 제조 생태계의 친환경 요구는 ‘증명 가능한 생산’을 압박하고 있다. 이에 따라 공장은 더 촘촘히 측정하고 빠르게 판단하며 낭비를 최소화하는 자율화(Automonous)로 영역을 확장하고 있다. 이 흐름의 핵심인 ‘자율성’은 작업자가 매번 개입하는 전통적 공정에서 탈피한 최신 방법론이다. 이러한 자율제조(Autonomous Manufacturing)는 설비·시스템 등 핵심 인프라가 스스로 상태를 읽고 최적의 다음 행동을 선택하는 지능형 공정으로의 이동을 의미한다. 이러한 전환이 이루어질 때 품질, 에너지 효율, 안전 등 동시에 확
산업 현장의 안전 점검은 여전히 인력 의존도가 높고, 그만큼 공백과 지연이 반복된다. 특히 제철·조선·발전·반도체·정유·화학처럼 공정이 복잡하고 위험 요소가 많은 산업일수록 이상 징후를 얼마나 빨리 발견하느냐가 사고 규모와 생산성에 직결된다. 위드로봇은 이러한 구조적 한계를 ‘로봇 기반 순찰’이라는 방식으로 재정의한다. 작업자가 접근하기 어려운 고열·고소·협소 공간과 장거리 배관 구간을 로봇이 대신 점검하고, 에지 AI 기반 현장 판단으로 이상 징후를 즉시 걸러내 대응 시간을 단축하는 전략이다. 이는 단순 자동화를 넘어 안전과 생산성을 동시에 관리하는 새로운 산업 안전 운영 모델로 주목받고 있다. 최근 산업 현장에 CCTV와 센서가 없어서 사고가 나는 경우는 드물다. 사고·화재·누수·고장 등이 반복되는 이유는 장비가 부족해서가 아니라 확인이 제때 이뤄지지 않기 때문이다. 문제는 넓고 위험한 구역이 늘어날수록 순찰에 소모되는 자원은 많아지고, 그 사이에 생긴 빈 시간이 발견 지연과 대응 지연으로 이어진다. 실제로 현장에서 치명적인 것은 이상이 커지기 전 신호를 놓치는 상황이다. 작은 누수는 바닥이 젖는 수준에서 끝날 수 있지만, 발견이 늦으면 설비 정지와 안전
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
산업연구원(KIET) 권남훈 원장이 내년 한국 경제가 회복과 불확실성이 공존하는 전환기에 서 있다고 진단하며 변화의 압력을 새로운 성장 동력으로 전환해야 한다고 강조했다. 권 원장은 산업연구원이 다음 달 1일 발간하는 i-KIET 산업경제이슈 제201호 '새해 한국 경제에 바란다'라는 제목의 글을 통해 내년 한국 경제성장률을 올해보다 높은 약 1.9%로 전망했다. 내년에는 인플레이션 압력이 다소 완화되고 금리가 점진적으로 하향 움직임을 보이면서 그동안 위축됐던 민간 소비가 회복하면서 전체 성장세를 주도할 것이라는 분석이다. 특히 설비 투자 측면에서는 인공지능(AI)·데이터센터·반도체·전기차 등 첨단 부문 투자가 질적 전환을 이끌고, 고용과 서비스 소비 개선이 경제 전반의 활력을 되찾는 데 도움이 될 것으로 내다봤다. 다만 글로벌 교역 둔화와 미국의 보호무역주의 강화, 건설·부동산 경기 조정 등은 성장의 제약 요인으로 꼽았다. 권 원장은 이러한 전환기를 기회로 바꾸려면 공급망·경제안보 역량 강화, 디지털·AI 기반 생산성 혁신을 통한 산업 경쟁력 재정립, 기후·에너지 전환을 미래 성장 엔진으로 육성, 인구 감소 대응과 노동·재정의 구조개혁을 통한 지속 가능한
2025년의 페이지가 넘어가기 직전인 지금, 지난 12개월 동안 기술이 우리 삶을 어떻게 확장·재편했는지 되묻게 된다. 쏟아지는 정보 속에서 산업 내 변화를 이끌어낸 '결정적 순간'을 포착하는 일은 다가올 미래의 방향을 점치는 과정과도 같다. 헬로티 기자단은 매일 마주했던 수많은 뉴스와 현장의 소음 속에서 산업의 핵심 관통하는 유의미한 신호를 선별했다. 1월의 조심스러운 전망이 한여름의 뜨거운 혁신을 거쳐 12월의 결실로 이어지기까지. 각 분야 기자들은 매달 가장 상징적인 장면을 선별해 ‘2025 산업 달력’을 완성했다. 이는 흩어져 있던 파편화된 정보를 하나의 유기적인 흐름으로 연결해 기술의 궤적을 보여주는 지도다. 이번 연말 특집은 실물 경제의 모세혈관인 ‘로지스틱스’, 인류의 생존과 직결된 ‘ESG’, 사회 시스템의 견고한 방어막인 ‘사이버보안’, 미래 산업의 심장인 ‘로보틱스’ 등 네 가지 뿌리를 짚는다. 올해 각 산업군에서 발생한 이슈는 독립적으로 존재하는 듯 보였다. 실상은 하나의 거대한 거시적 흐름 안에서 서로 긴밀하게 조응하며 시대적 풍경을 만들어냈다. 헬로티 기자단은 각자의 통찰을 통해 정제된 이 기록들을 입체적인 시각으로 정리했다. 각 기자
올해는 로봇이 기존 기계 이미지를 벗어던진 원년으로 기록될 전망이다. 스스로 사고·학습하는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 로봇 글로벌 트렌드를 관통한 해로 평가된다. 이때 피지컬 AI는 AI가 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써, 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 최신 기술 방법론이다. 이를 기반으로 글로벌 빅테크가 범용 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)에 대한 청사진을 줄곧 내놨다. 이들 휴머노이드는 실제 완성차 공장 라인과 물류 거점에서 개념증명(PoC) 과정에 투입됐다. 인간의 노동력을 직접 대체하기 위한 여정을 시작했다. 이 과정에서 거대언어모델(LLM) 기반 ‘비전·언어·행동(Vision-Language-Action)’ 모델이 주목받았다. 로봇이 복잡한 자연어(Natural Language) 명령을 이해하고 즉각적인 판단을 내리게 하는 지능형 두뇌 기술이다. 특히 올해는 고정된 프로그래밍의 한계를 벗어나 엔드투엔드(End-to-end) 학습으로 미지의 환경에 적응하는 로봇들이 대거 등장했다. 이는 로봇 공학이 하드웨어 중심에서 소프트웨어 정의 로봇(SDR)으로 체질을 개선되고 있음을 시사했다.
2025년 대한민국 보안 산업은 사상 유례없는 대형 개인정보 유출 사고가 연쇄적으로 발생한 해로 기록됐다. 이동통신, 전자상거래, 금융, 교육 등 산업 전반에서 총 1억 건에 가까운 개인정보 유출이 확인되며 단일 사고 기준 역대 최대 규모 기록이 여러 차례 갱신됐다. 개인정보보호위원회 집계에 따르면, 2025년 한 해 접수된 개인정보 침해 신고는 전년 대비 약 38% 증가했다. 생성형 AI(Generative AI)와 클라우드 전환이 전 산업으로 확산되며 행정·금융·유통 서비스의 자동화 비중은 크게 높아졌지만 그에 비례해 데이터 관리와 접근통제 실패 사례도 급증했다. 특히 노후 시스템 방치, 내부자 권한 관리 부실, 특정 클라우드 사업자에 대한 과도한 의존 구조가 반복적으로 사고 원인으로 지목됐다. 이러한 흐름을 정리하기 위해 올해 국내 보안 산업을 뒤흔든 주요 사건을 월별로 정리했다. <1월> GS리테일 고객정보 158만 건 유출...유통 플랫폼 보안의 민낯 2025년 IT·보안 이슈의 출발점은 GS리테일 개인정보 유출 사고였다. GS리테일은 1월 초 자사 편의점 웹사이트 해킹으로 약 9만여 명의 고객 개인정보가 유출됐다고 공지했으나 이후 과거
탄소국경조정제도(CBAM), 철강 무관세 수입 쿼터 제한 등 한국 기업에도 큰 영향을 줄 굵직굵직한 규제들의 도입이 코앞에 다가온 가운데, EU 집행위원회는 2025년을 “데이터 품질 검증과 제도 보완을 위한 마지막 준비 단계”로 규정한 바 있다. 그러나 한편 2025년은 미국의 파리기후변화협약 탈퇴를 기점으로 ESG라는 거대한 파도에 미세한 변화들이 감지되기도 한 한 해였다. 올해의 ESG 뉴스들을 캘린더 형식으로 정리했다. <1월> 트럼프, 파리기후변화협약 재탈퇴 올해 1월 20일(현지시간) 미국이 지구온난화 등에 대응하기 위한 파리기후변화협약에서 재탈퇴했다. 안토니우 구테흐스 유엔 사무총장은 “미국의 지방정부와 기업이 지속적으로 비전과 리더십을 보여줄 것을 기대한다”며 간접적으로 유감을 표명했다. <2월> 국내 ESG 금융 5년간 213% 성장…1880조 돌파 한국사회책임투자포럼과 민병덕 국회의원실은 2019년부터 2023년까지 5년간 집행된 국내 금융기관의 ESG 금융 규모를 집계·분석한 2023 한국 ESG 금융백서를 올해 2월 19일 발간했다. 백서에 따르면, 2023년 말 기준 국내 금융기관의 ESG 금융 규모는 1882조8
2025년, 물류 산업은 신기술을 중심으로 한 기회를 만들어냈다. 인공지능 기반 물류 최적화 솔루션이 대중화되기 시작했고, 탄소 배출 감축을 위한 친환경 운송 수단 도입도 본격화됐다.하지만 이와 함께 많은 위기도 맞이해야 했다. 미중 무역 갈등과 지정학적 리스크 속에서 기업들은 공급망 다변화 전략을 서둘러 준비해야만 했다. 국내에서는 새벽배송과 당일배송을 넘어 즉시배송 경쟁이 심화됐고, 물류 플랫폼 간 시장경쟁도 더 치열해졌다. 그리고, 빠른 물류만이 답인지 묻게 되는 대형 보안 이슈도 마주했다. 이처럼 다사다난했던 한 해를 정리하는 차원에서 2025년 물류 업계의 굵직한 사건들을 월별로 엮어 한눈에 볼 수 있도록 캘린더 형식의 기획을 준비했다. 이를 통해 각 달마다 가장 뜨거웠던 물류 이슈를 선별하고 한 해를 되돌아봤다. <1월> CJ대한통운, 주7일 배송 시대를 열다 CJ대한통운이 지난 1월 5일부터 일요일과 공휴일을 포함한 주7일 배송 서비스를 본격 개시했다. '매일 오네'라는 브랜드명으로 선보인 이 서비스는 기존에 연간 약 70일가량 택배 수령이 불가능했던 휴일 배송의 공백을 메운다는 점에서 업계의 주목을 받았다. 주7일 배송 도입은 소비자
지금 한국은 말 그대로 ‘러닝 전국시대’다. 주말마다 도심 속 도로가 통제되고, 번호표 단 러너들이 한꺼번에 쏟아져 나온다. 이는 통계만 봐도 금세 체감된다. 국민체육진흥공단 ‘2024 국민생활체육조사’에 따르면, 최근 국민이 1년간 참여 경험이 있는 체육 활동 가운데 ‘달리기’ 비중이 기존 0.5%에서 6.8%까지 상승했다. 이 가운데 주 1회 이상 조깅을 하는 사람만 약 330만 명으로 집계됐다. 여기에 업계와 마케팅 보고서에서는 국내 러닝 인구 전체를 2017년 500만 명 안팎에서, 1000만 명 안팎으로 추산하는 얘기까지 나온다. 국회 자료를 정리한 마라톤 매체는 국내 마라톤 대회가 코로나19 팬데믹 직후인 2020년 19회 수준에서, 2023년에는 200여 회로 급증했다고 보도한 바 있다. 불과 몇 년 전만 해도 연간 참가자 수도 1만 명이 채 안 되던 상황에서, 지금은 100만 명을 훌쩍 넘기는 시장으로 커졌다. 서울 도심을 통째로 막아 4만 명 가까운 러너가 동시에 뛰는 장면도 이제는 뉴스라기보다 계절 풍경에 가깝다. 러닝을 대하는 방식도 달라졌다. 지금 좀 뛰는 사람들은 ‘운동 좀 해야지’ 수준을 넘어서, 시즌마다 목표 대회를 찍고 워치로 각
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