2013년 맥라렌 P1부터 최근 출시된 람보르기니 레부엘토까지 전 세계적 친환경 트렌드 열풍에 각국 정부는 친환경 정책 내놓기에 혈안이 돼 있다. 이 배경에서 자동차 시장이 산업 내 가장 큰 수혜를 받는 영역 중 하나다. 자동차 시장은 기존 내연기관에서 전기를 동력원으로 한 전동화 및 전기화로의 변화를 빠르게 진행 중이다. 에너지 시장조사업체 SNE리서치는 이달 12일 열린 ‘넥스트 제너레이션 배터리 세미나(NGBS 2023)’에서 2010년대 중반 1%대에 불과했던 전기차 침투율이 지난해 13%대를 돌파했다고 발표했다. 또 전기차용 이차전지 수요가 2015년 28GWh에서 2022년 492GWh로 급증한 것을 근거로 전기차 시장이 급성장했다고 분석했다. 이어 SNE리서치는 전기차 산업에 대한 전망도 내놨다. 글로벌 전기차 판매 대수를 2035년 약 8000만 대로 예측했고, 전기차 침투율은 약 90%에 달할 것으로 전망했다. 전문가들도 짧은 시간 내 전기차가 자동차 산업 내 영향력을 빠르게 확장할 것이라는 분석을 내놓고 있다. 이대로라면, 내연기관차와 전기차가 공존하는 세상이 멀지 않았다는 얘기다. 이제 자동차 산업의 전동화 기조는 불가피하다. 이에 일반
지난 2014년 애플워치의 등장 이후, 9년이 지난 시점에서 애플이 전 세계에 또 하나의 신제품을 선보였다. 지난 6월 모습을 드러낸 혼합현실(MR) 헤드셋 ‘비전 프로’는 새로운 폼팩터로서 가상현실 시장을 뒤흔들게 될지 주목받고 있다. 메타 역시 ‘메타 퀘스트 3’를 선보이며 시장 경쟁에 뛰어들었다. 비전 프로의 등장은 애플과 메타의 본격적인 경쟁이 시작됐음을 알리는 신호탄이 됐다. 베일에 쌓였던 비전 프로, 모습 드러내다 비전 프로는 애플이 선보이는 새로운 범주의 신제품으로, 출시 전부터 업계의 주목을 받았다. 이 제품을 개발하는데 7년가량이 소요됐으며, 1000여명의 개발자가 투입된 것으로 알려졌다. 애플은 비전 프로에 자사의 모든 혁신적 기술이 집약돼있다며, ‘착용형 공간 컴퓨터’에 비유했다. 애플은 지난 2개 분기 동안 작년 대비 매출이 감소하는 성장 정체기를 맞으며 비전 프로를 새로운 성장 동력으로 기대하고 있다. 애플은 당초 가벼운 증강현실(AR) 안경 ‘애플 글라스’를 출시해 안경처럼 하루 종일 착용한 기기로 스마트폰의 주요 기능을 대체하겠다는 계획이었다. 애플 글라스는 기술적 한계로 출시가 무기한 연기됐다. 애플은 비전 프로가 메타버스와 다른
디지털 전환, 이해가 먼저…유기적 정보공유·협업 필요 AI 혁명에 직면한 K-제조업, 新성장 모멘텀 맞이해야 지난 5월 12일 서울시 강남구 역삼동에 위치한 한국기술센터에서 스마트제조혁신협회와 한국경제신문 주최로 ‘2023 독일 하노버메세 INSIGHT WRAP-UP 세미나’가 열렸다. 하노버메세 2023을 리뷰하고, 글로벌 산업의 기술 트렌드와 시장 전망을 짚어보는 전문가들의 주제 발표와, 이후 이어진 토론회에서는 K-제조 산업의 신성장 기준과 지속가능한 생존 전략 방안 등이 집중 다뤄졌다. 그 내용을 정리했다. ■ 안현실 한국경제신문 AI경제연구소장 (이하 좌장) : 역사적으로 볼 때 산업혁명 이후 자본주의는 시장과 에너지비용, 두 축을 중심으로 발전을 해왔습니다. 시장은 새로운 기회를 만들고 에너지는 늘 비용을 수반하게 되는 거죠. 이에 미국, 중국, 유럽 등 세계 각 나라들은 이 두 가지를 축으로하여 어떤 길을 가야할 지 고심하고 있습니다. 이번 하노버메세 2023을 통해서 본 독일도 어떤 고민을 하고 있는지 많이들 느꼈을 텐데요, 중요한 것은 한국도 새로운 자본주의 물결에서 정부와 기업이 머리를 맞대고 어떤 국가 전략으로 해쳐 나가야 할지 모색해야
전기차 및 EV가 최근 화두로 부각됨에 따라 자동차 배터리 분야 시장이 급성장하고 있다. 그러나 배터리 영역에서 봤을 때 환경적·사회적 영향이 너무나도 크기 때문에 여러 관계 문제가 상존하고 있다. 특히, 탄소 배출량·재활용 회수·재사용 등 순환 경제 관련 규제가 속속 등장하면서 배터리 주원료를 일정 기준 이상 재활용 원료로 활용해야 한다는 목소리가 커지고 있다. 원료를 재활용하고 규제에 대응하기 위해서는 투명하게 배터리 수명주기 정보를 공개하는 것이 중요한데, 이를 위해서는 네트워킹 및 협업이 필요하다. 이번 하노버메세 2023에서도 이 부분을 집중적으로 다루며 많은 시사점을 주었다. 지난 5월 22일 열린, ‘2023 독일 하노버메세 INSIGHT WRAP-UP 세미나’에서 한성식 SAP코리아 파트너가 발표한 내용을 정리했다. 속속 등장하는 순환 경제 관련 규제 현재 공급망 영역에서 혼자 살아남기 힘든 세상이 도래했다. 이러한 배경에서 OEM사부터 Tier M까지 서로 어떻게 협업을 해야 하는지에 관한 내용을 다뤄보겠다. 전기차 및 EV가 최근 화두로 부각됨에 따라, 관련 자동차·배터리·화학·전자부품 등 산업 또한 함께 부상하기 시작했고, 변동성 또한 예
인더스트리4.0에서 강조하는 ‘제조 자율화’, ‘컨베이어 벨트에서 로봇으로’의 공통점은 공장에 투자하고 공장에 집중하자는 것이다. 이것이 세계 트렌드다. 그러나 산업 현장을 가보면, 산업 내 업무 수행이 너무나도 비효율적이라는 것을 알게 될 것이다. 지금 우리에게 필요한 것은 ‘새로운 인프라’다. 독일도 똑같은 고민을 했고 자각했다. 우리나라도 기술로만 승부하려는 좁은 시야보다 전 산업 트렌드를 고려한 큰 그림 전략이 필요한 시점이다. 지난 5월 22일 열린, ‘2023 독일 하노버메세 INSIGHT WRAP-UP 세미나’에서 장영재 KAIST 교수가 발표한 하노버메세 2023에서 느낀 시사점을 정리했다. 산업은 AAS가 빠르게 확산되고 있다 하노버메세 2023 분위기는 여느 때보다 달랐고, 지멘스·훼스토·보쉬 렉스로스 등 참가 기업 및 전시품에는 공통점이 있었다. 바로 AAS(Asset Administration Shell)를 다뤘다는 것이다. AAS는 물리적 자산(Asset)을 디지털 자산으로 표현하는 기술 표준이다. 제품 및 자산에 대한 정보 교환 과정에서 기업 및 조직마다 달랐던 매뉴얼을 하나의 표준으로 정형화한 틀이다. 이번 전시회에서 AAS가 어떻
하노버산업박람회는 매년 독일 하노버에서 개최되는 세계 최대의 산업 기술 무역박람회로, 주요 산업 트렌드와 기술을 살펴볼 수 있는 행사다. 이번 박람회에서는 △인더스트리4.0 △탄소중립생산 △AI 및 머신러닝 △에너지관리 △수소연료전지 등 다양한 분야의 문제를 해결하기 위한 기술이 소개됐다. 제조업 선진 국가 독일의 모습을 보며 K-제조업이 나가야 할 방향을 살펴볼 수 있다. 지난 5월 22일 열린, ‘2023 독일 하노버메세 INSIGHT WRAP-UP 세미나’에서 안광현 스마트제조혁신추진단장이 K-제조업의 방향에 대해 발표한 내용을 정리했다. 독일을 중심으로 한 유럽은 가이아-X(Gaia-X)를 중심으로 여러 산업 분야에서 데이터 생태계를 구축하는 다양한 시도와 실험을 추진하고 있다. 특히 2011년 인더스트리4.0을 제창한 후 산업의 디지털 전환을 위한 다양한 전략, 조직, 프로젝트가 추진되고 있다. 카테나-X(Catena-X)는 디지털 플랫폼 간의 공유와 협력을 촉진하기 위해 독일 연방 경제 및 기술 부처와 독일 산업체들이 함께 구축한 이니셔티브다. 이 이니셔티브는 자동차 산업을 중심으로 산업 4.0과 디지털 변혁의 영향을 받는 다양한 분야에 걸쳐 디지
수출입 물류 과정은 해운/항공사, 관세사, 내륙 운송사, 택배사 등 많은 운송 이해 관계자들이 참여하기 때문에 복잡다단하다. 해운 과정만 살펴봐도, 수출입 기업이 한 해운 회사의 홈페이지에 들어가서 스케줄을 확인하고 납기가 맞는 스케줄을 찾은 다음, 운임 견적을 받아야 하는데 여러 개 회사의 견적을 받고 서로 비교해보기라도 하려면, 많은 시간과 자원이 소모된다. 개인이 다양한 이해 관계자들과 따로따로 연락하기도 매우 어렵기 때문에, 수출입 물류의 모든 과정을 주선해주는 포워딩 업체가 필요하다. 최근 디지털 전환 흐름에 발맞춰 쉽게 변하지 않을 것 같던 해운 업계에도 디지털화 바람이 불고 있다. 근래 API가 국내 포워딩 업계에서 중요한 키워드로 떠올랐다. 국내 디지털 포워딩 업체 대표를 만나 포워딩 업계 디지털 전환 상황에 대해 물었다. “기존에는 수출입 물류에서 EDI(Electronic Data Interchange)라는 표준망을 사용했어요. 기업과 기업간의 정보를 교류하는 인터넷 망으로 무역 때문에 생겨난 망인데요. 어떤 회사가 다른 회사와 데이터를 교환할 때 EDI라는 매체를 통해 프로그램을 연동했는데, 이때마다 많은 개발자들이 투입되는 등 많은 리소
생성형 AI(Generative AI)는 혁신적인 기술로서 점차 더 많은 관심을 받고 있다. 생성형 AI는 사진, 음악, 글 등의 창작물을 자동으로 생성하는 능력을 갖추고 있어, 다양한 분야에서 혁신과 창의성을 끌어낸다. 생성형 AI 시장은 끊임없이 발전 가능성을 모색하고 있다. 생성형 AI의 발전은 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. ‘손’ 안에 들어오는 생성형 AI 기술 정보통신기술(ICT) 업계에 따르면 공개된 AI 모델을 활용, 데이터 양자화 처리로 경량화한 AI 모델을 랩탑이나 개인용 PC에 구축하는 개발자의 시도가 늘고 있다. 대표적인 경량 AI 모델은 메타의 ‘라마(LLaMA)’로 알려져 있다. 라마를 기반으로 한 경량급 생성형 AI는 PC는 물론 스마트폰에서 AI를 실행할 수 있을 정도로 데이터 학습량과 속도를 줄였다는 평가를 받는다. 라마는 영어 버전만 가능했지만, 최근 국내 AI 개발자들이 한국어용 오픈소스를 활용한 한국어 경량 AI를 내놓고 있다. 한국어 기반 오픈소스 거대언어모델(LLM) ‘폴리글랏’이 대표적인 예다. 다만 전문가들은 오픈소스 기반 경량 AI가 초거대 AI 성능을 능가할 수 있을지에 대 확신하지
AI의 성능과 정확도를 결정하는 핵심 요소가 데이터라는 것에 이견은 없다. AI 모델은 데이터를 학습해 패턴을 인식하고 예측을 수행하는데, 데이터의 품질은 AI 모델 성능과 정확도를 향상시킨다. 이에 기업은 품질 좋은 데이터의 수집과 활용, 대량 데이터의 활용, 데이터 관리와 개인 정보 보호에 초점을 맞춘다. 데이터 대하는 기업들의 전략은? 구글 클라우드는 SAP와 파트너십을 확대해 데이터 환경을 간소화하고 비즈니스 데이터 활용을 강화하는 오픈 데이터 솔루션을 출시한다고 밝혔다. 양사 고객은 SAP 데이터스피어 솔루션과 구글의 데이터 클라우드를 결합, 전체 데이터 자산을 실시간으로 확인하게 됐다. SAP 데이터스피어는 공급망, 재무 예측, 인사 기록, 옴니채널 리테일 등 비즈니스 핵심 데이터를 디지털로 전환하도록 돕는다. 또한, 구글 클라우드 빅쿼리와의 통합으로 데이터 중복 없이 중요한 데이터에 접근한다. 한 예로, 도매 비즈니스 유통 모델을 운영하는 기업은 자사 제품이 세일즈 파이프라인을 거쳐 고객에게 도달할 때까지의 과정을 손쉽고 분명하게 들여다볼 수 있다. SAP는 구글 클라우드에서 SAP 비즈니스 테크놀로지 플랫폼 및 SAP HANA 클라우드를 지원하
인공지능(AI)은 기업에 혁신과 성장의 기회를 제공하고 있다. AI를 활용하기 위해서는 양질의 데이터와 고성능 컴퓨팅 자원, 전문 인력 등이 필요하다. 나아가 기업은 AI를 어떻게 활용해야 비즈니스 성과를 창출할 수 있는지에 대한 전략도 구상해야 한다. AI를 활용해 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 경쟁력을 강화하는 기업들은 성장 가능성이 보장된다. 이에 AI 인프라 구축은 기업이 지속적인 혁신과 성장을 실현하기 위해 필수적인 요소로 자리잡았다. 반도체, AI 성능 및 운영 효율 위한 필수조각 AI 반도체는 AI 애플리케이션의 처리 속도와 효율성을 향상시키기 위한 필수 요소다. 국내외 반도체 기업은 높은 계산 성능과 낮은 에너지 소비, 낮은 지연 시간 등을 수행할 수 있는 AI 반도체 개발에 나서고 있다. 최근 메타는 지난 5월 18일 AI와 동영상 처리 작업을 지원하는 자체 설계 반도체 칩을 공개했다. 메타가 자체 설계 칩을 공개한 것은 처음이다. 마크 저커버그 메타 CEO는 1분기 실적 발표 후에 AI와 메타버스에 모두 집중할 것이라고 밝혔다. 공개된 칩은 적은 에너지로 동영상을 전송하는 MSVP(Meta Scalable Video Processor)와
자율주행 스타트업 포티투닷이 모든 시민들이 실제로 효용감을 느낄 수 있는 자율주행 서비스를 만들기 위해 힘쓰고 있다고 밝혔다. 포티투닷 김민규 이사는 8일 서울 파르나스에서 열린 2023 자율주행차 표준 및 산업 전략 세미나에 발표자로 나서 이같이 말했다. 2019년 설립된 포티투닷은 UMOS(UMOS, Urban Mobility Operating System) 기술을 기반으로 자율주행 모빌리티 서비스를 제공하고 있는 스타트업이다. 2022년 현대자동차그룹에 인수, 글로벌 소프트웨어 센터로서 현대자동차의 SDV(Software Defined Vehicle, 소프트웨어 기반 차량) 플랫폼 개발을 담당하고 있다. 2021년 서울시 자율주행 유상 운송 서비스 1호 사업자, 자율주행 플랫폼 단독 사업자로 선정된 바 있는 포티투닷은 현재 상암에서 로봇택시를, 서울에서 가장 복잡한 교통 여건을 가진 청계천에서 수요 응답형 자율주행 셔틀 aDRT(autonomous-demand responsive transport)를 운영하고 있다. 김 이사는 "2022년도 2월부터 자율주행 서비스를 시작했고, 지난 11월 청계천에 셔틀버스 서비스를 오픈하면서 시민들이 본격적으로 자율주
불량 제로 시스템을 갖춰야 품질 관리 공정 자동화 실현이 가능하다. 제조업이 궁극적으로 원하는 바는 불량률을 최소화하거나 제로화 하는 일이기 때문이다. 이를 위해 최근 제조업은 공정 개선을 위한 모니터링 시스템에 많은 투자가 진행 중이다. 세이지리서치는 이런 비전 솔루션으로 기계 학습 기반 지능형 공정 모니터링 시스템인 ‘SaigeVIMS’을 제안하고 있다. 해당 시스템은 IP카메라가 촬영한 영상을 실시간으로 분석해 이상 동작을 감지하는 솔루션이다. 지난 5월 10일 열린 AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스에서 세이지리서치 홍영석 부대표가 ‘제조업 품질관리를 위한 AI 활용 방법’에 대해 발표한 내용을 정리했다. 제조업에서 디지털 전환(Digital Transformation)이 성공적으로 이뤄지면서 공장 자동화가 빠르게 진행되고 있다. 자동화 공장에서는 이제 생산 공정이 로봇에 의해 자동화가 되는 것을 확인할 수 있다. 그러나 일부 공정에서는 아직 작업자가 단순 작업을 수행한다. 대부분이 품질 육안 검사 공정이다. 완전한 공장 자동화를 위해서는 해당 공정도 자동화를 진행해야 한다. 자동화를 위한 품질 관리 공정에서 해결돼야 하는 문제를 두 가지로 나눌 수 있
제조 산업 내에서 방대한 데이터를 활용해 챗GPT처럼 모든 문제를 해결하는 AI 모델이 나올 수 있을까? 단기적으로는 쉽지 않다고 생각한다. 그 이유는 산업 영역 지식은 일반 지식과 다르고 지식 특성도 일반 지식과 다르기 때문이다. 그리고 산업 데이터는 많지만, 각 기업이 활용하는 데이터는 제한적이기 때문에 AI 도입 운영 전략이 달라야 한다. 이를 실현하기 위해서는 AI 활용 표준화가 필요하고, 간편하고 쉬운 운영체계가 필요하다. 해당 과정을 가능하게 하는 것이 MLOps다. 지난 5월 10일 열린 AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스에서 마키나락스 허영신 사업총괄 CBO가 ‘AI가 주도하는 제조 현장 지능화’ 발표 내용을 정리했다. AI가 제조업 혁신에 어떤 역할과 영향력을 발휘할까? AI는 자동화·예측유지보수·품질관리·설비최적화·제품개발 등 영역에서 적용 가능하다고 생각한다. 기존에 일하던 방식을 자동화하거나, 효율화하면서 비용 및 생산 효율성을 달성한 거라 본다. 최근 화두인 챗GPT에게 이에 대한 답을 물어봤다. 답이 새롭거나 놀랍지는 않지만, 꽤나 잘 정리된 답변을 하고 있다. 전문가 수준의 답을 빠르게 도출하고 있다. 챗GPT의 이런 특성은 산업에
최근 친환경 관련 글로벌 규제 대응이 강화되고 있다. 기업은 생존을 위한 전략을 구사해야 하는데, 이를 위한 대응 전략으로 AI 기술이 떠오르고 있다. 보수적인 제조 산업 현장에서 AI 기술을 통한 디지털 전환은 규제 대응을 위한 필수 전략이다. 지난 5월 10일 열린 AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스에서 누빅스 강명구 부사장의 ‘AI와 글로벌 규제 대응을 위한 기업 간 데이터 호환 전략’ 발표 내용을 정리했다. 디지털 전환과 AI 아날로그에서 디지털 시대로의 변화에는 주요 터닝 포인트들이 있다. 예를 들면, 카세트테이프에서 MP3로 바뀌는 아날로그 방식을 디지털화한 Digitization, 오프라인 매장에서 구매하던 것들을 온라인에서 이용할 수 있게 된 Digitalization의 단계를 거친 오늘날의 디지털 전환은 데이터, 분석, 기계 학습을 기반으로 새로운 통찰력과 가치를 창출해 사업을 혁신한다. 이런 디지털 전환의 핵심은 ‘데이터’와 ‘AI 기술’이다. 입·출문 시스템 혁신을 통해 디지털 전환의 사례를 볼 수 있다. 전통적인 입·출문 시스템은 작업자가 출근해 회사 시스템에 입력하는 아날로그 방식에 가까운 시스템이었다. RFID 태깅을 통한 정보로 출퇴
초정밀 공정으로 세대가 넘어갈수록 공정 기간과 비용이 지속적으로 증가하고 있다. AI 기반 공정 최적화는 생존을 위한 필수 기술로 자리 잡고 있다. AI 기술은 매우 정확하고 효율적인 인사이트를 제공할 만큼 고도화됐지만, 현장의 87%는 AI 도입에 실패하고 있다. 그 원인을 박진우 알티엠 부대표는 ‘현장의 불확실성’이라고 진단했다. 제조AI 실패의 원인을 극복하기 위해서는 어떤 대안이 있을지, 지난 5월 10일 열린 AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스에서 알티엠 박진우 부대표가 발표한 내용을 정리했다. 현장의 제조 기업은 어떤 AI 기능과 기술을 필요로 하고 있을까? RTM이 2020년부터 2022년 국내 중견 제조기업 및 장비기업 대상으로 조사한 결과 △불량 탐지 △AI 기반 양질 검사 △스케쥴링 예측 △시뮬레이션 등의 AI 기술 등이 필요 요소로 꼽혔다. 초정밀 공정으로 변하면서 nm 단위 3D 공정, 수전 개 제조 공정, 오랜 생산 기간, 수많은 제조 설비 등의 공정 복잡도가 증가했다. 복잡한 공정을 모니터링하기 위해 수많은 센서가 부착되고 이로 인해 수많은 데이터가 발생하기 시작했다. 모니터링할 수 있는 수많은 데이터는 AI와 머신러닝을 적용하기 최적