AI가 제조업의 ‘안전’과 ‘자율화’를 동시에 끌어올리는 전환점에 도달했다. 중대재해처벌법과 ESG 규제가 강화되는 지금, 생산성만 높이는 공장은 더 이상 경쟁력을 갖기 어렵다. LS일렉트릭 김재신 부장은 ‘2025 AI 자율제조혁신 포럼’에서 “현재 국내 제조현장의 자율화 수준은 10점 만점에 4.5점”이라는 진단을 내놓으며, AI 기반 제조 안전 전략을 자율제조의 출발점으로 제시했다. 발표에서 김 부장은 위험성 평가를 자동화하는 AI 관제, 화재·끼임·지게차 충돌 등 9대 사고 감지, 디지털 트윈 기반 실시간 관제, 중소기업을 위한 SaaS형 안전 AI 등도 실제 사례와 함께 공개했다. 공장이 스스로 위험을 감지하고, 스스로 설비를 멈추고, 스스로 대피 동선을 제시하는 시대—LS일렉트릭이 공개한 로드맵은 제조업이 어디로 가야 하는지를 분명하게 보여준다. 왜 ‘AI 안전’이 먼저인가 제조업은 지금 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’라는 거대한 전환점 앞에 서 있다. 생산 오더가 발행되는 순간부터 완제품이 고객에게 인도되기까지, 사람의 개입 없이 공장이 스스로 판단하고 움직이는 상태를 목표로 삼는 흐름이 빨라지고 있다. 그러나 현실은
HS효성인포메이션시스템은 시장 분석기관 기가옴(GigaOm)이 발표한 최신 ‘오브젝트 스토리지 레이더 보고서’에서 히타치 밴타라의 ‘VSP 원 오브젝트(VSP One Object)’가 리더(Leader)로 선정됐다고 28일 밝혔다. 기가옴 레이더는 전 세계 22개 주요 기업용 오브젝트 스토리지 솔루션을 대상으로, 전통적인 애플리케이션부터 하이브리드 클라우드, AI·머신러닝(ML) 워크로드, 엣지 컴퓨팅 환경까지의 대응 역량을 종합적으로 분석했다. 보고서는 AI 확산과 랜섬웨어 대응, 클라우드 통합 등으로 스토리지 시장이 빠르게 진화하고 있으며, 폭증하는 데이터와 AI·ML 통합 관리 등 기업들이 직면한 과제를 해결하기 위해 스토리지의 전략적 역할이 더욱 중요해지고 있다고 평가했다. VSP 원 오브젝트는 업계 최초로 아마존 S3 테이블 기능을 기본 지원하는 오브젝트 스토리지다. 이 기능은 비정형 데이터를 구조화된 테이블 형태로 변환해 복잡한 데이터 이동이나 별도의 변환 과정 없이도 SQL 기반의 고성능 분석을 수행할 수 있도록 한다. 이를 통해 기업은 데이터 레이크하우스(Data Lakehouse)를 간결하고 효율적으로 운영하면서도, 엔터프라이즈급 보안과 확장
AI 플랫폼 구축 비용 절감, 기존 IT 자산의 투자 보호 등 공동 추진 다올티에스가 EDB(EnterpriseDB)와 전략적 업무협약(MOU)을 체결하고, 차세대 AI 및 분석 데이터 플랫폼 구축에 본격 나섰다. 이번 협약은 오픈소스 기술 기반의 AI 경쟁력 강화와 데이터 인프라 고도화를 위한 파트너십으로, 기업의 데이터 전환을 가속화할 수 있는 실질적 해법으로 주목된다. 양사는 이번 협력을 통해 AI 플랫폼 구축 비용 절감, 기존 IT 자산의 투자 보호, 그리고 데이터 기반 혁신을 공동 추진할 계획이다. 특히 다올티에스가 보유한 AI 플랫폼 구축 경험과 EDB의 데이터 레이크하우스 기술을 결합해, 대규모 기업 고객에게 최적화된 고성능 데이터 환경을 제공한다는 전략이다. EDB는 오픈소스 PostgreSQL을 기업 환경에 맞게 확장한 Postgres AI 플랫폼을 제공하며, 데이터 현대화와 고속 분석, AI 애플리케이션 개발을 지원한다. 이 중에서도 'WarehousePG'는 분산 병렬 처리와 벡터 검색 기능을 갖춘 데이터 레이크하우스로, 대규모 분석과 AI 워크로드에 특화된 성능을 제공한다. 다올티에스는 델 테크놀로지스의 국내 공식 총판사로, AI 서버
정형·비정형 데이터 저장 및 활용, 저렴한 개방형 스토리지 지원하면서 높은 성능 제공 IBM이 13일 여의도 본사에서 기자간담회를 열고 기업이 AI를 잘 활용하도록 지원하기 위한 새로운 데이터 레이크하우스 솔루션 'IBM 왓슨x.데이터(watsonx.data)'를 발표했다. IDC 조사 결과, 전 산업군에서 대대적인 디지털 전환이 이뤄지면서 향후 5년간 기업이 보유한 데이터의 양은 250% 이상 증가할 것으로 예상된다. 오늘날 기업이 보유한 데이터는 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드, 엣지 등 다양한 환경에 분산돼 있어 공유나 활용이 쉽지 않다. 데이터 형식이 문서, 이미지, 동영상 등 다양해지고, 데이터의 품질이 오래되고 일관성이 없는 경우도 많아 데이터를 활용하기 위해서는 80%의 시간을 데이터 정리, 통합, 준비하는데 사용한다는 통계도 있다. 이런 상황에서 기존의 데이터 접근 방식은 오히려 복잡성을 가중시키고 불필요한 비용을 야기하며 AI의 잠재력을 최대한 끌어내기 어렵다. 현재 많은 기업은 데이터를 저장하고, 분석, 활용하기 위해 데이터 웨어하우스를 사용한다. 성능이 높은 대신 정형 데이터만 저장, 분석이 가능하고, 비용이 많이 드는 데
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