최근 제조업계에서는 자율제조(Autonomous Manufacturing)가 주목받고 있다. 자율제조란 인공지능(AI), 사물인터넷(IIoT), 디지털 트윈 등의 기술을 활용하여 최소한의 인간 개입으로 제품을 기획, 설계, 생산, 공급하는 혁신적인 시스템을 의미한다. 이러한 자율제조 시스템은 전통적인 생산 방식과는 다른 효율성과 유연성을 제공하여, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 여기서는 자율제조 정의와 트렌드, 글로벌 사례, 자율제조의 혜택 및 기술적 도전 과제에 대해 다루고자 한다. 자율제조는 고객의 요구에 신속하게 대응하기 위한 자율화된 제조 시스템으로, AI와 IIoT, 디지털 트윈 기술을 결합하여 인간의 개입을 최소화한 상태에서 제품의 기획, 설계, 생산, 공급을 가능하게 한다. 이는 기존의 자동화 및 정보화 기술을 넘어서는 지능형 제조 시스템으로서, 빠른 의사결정과 효율적인 생산이 핵심이다. 자율제조의 트렌드는 지능화된 자율 생산 시스템의 도입을 중심으로 빠르게 발전하고 있다. 디지털 트윈 기술을 통해 현실 세계의 데이터를 가상공간에 실시간으로 반영하여 생산 공정을 최적화하는 방식이 대표적이다. 이 외에도 AI를 활용한
지난 2022년 오픈AI가 공개한 챗GPT는 전 세계 산업에 충격을 안겼으며, 제조 산업도 예외는 아니었다. 제조 기업들은 AI 도입에 대한 의지를 보였지만, 실제 활용도는 아직 낮은 수준에 머물고 있다. 품질 검사 등에서 AI의 활용 가능성이 높아지고 있으며, 특히 딥러닝 기반 AI 비전 검사 시스템이 주목받고 있다. AI 기술이 발전하면서 제조 공정의 자동화와 최적화가 현실화되고 있다. AI와 데이터를 통해 스스로 최적화하는 미래 공장은 어떤 모습인지 ‘2024 AI 자율제조혁신포럼’에서 박진우 알티엠 부대표가 발표한 내용을 토대로 정리했다. 지난 2022년 오픈AI(OpenAI)가 공개한 챗GPT(ChatGPT)는 전 세계 여러 산업에 새로운 충격을 안겼다. 글로벌 산업 흐름이 인공지능(AI)으로부터 변화할 것이라는 기대 혹은 우려 속에서 AI 기술에 대한 주목도가 급상승했다. 그 양상은 제조 산업도 크게 다르지 않다. 각 제조기업은 AI에 대한 투자와 도입 의지를 속속 드러내며 AI 활용에 대한 로드맵을 지속 내놓고 있는 상황이다. 그런 의지와는 반대로 제조 분야에서의 실제 AI 활용도는 크게 높지 않은 것으로 나타났다. 제조기업을 대상으로 진행한 ‘
마키나락스 허영신 CBO 인터뷰 AI 기술의 급속한 발전과 챗GPT 여파로 산업계 전반에 걸쳐 혁신의 바람이 거세게 불고 있다. 특히 제조 분야에서는 AI를 활용해 공정 자동화와 품질 관리 및 검사 등을 수행함으로써 생산성을 개선하고 있다. 마키나락스는 이러한 변화의 중심에 선 기업 중 하나다. 이에 마키나락스 허영신 CBO와의 인터뷰를 통해 마키나락스가 AI 분야에서 어떠한 변화를 이끄는지, 그리고 앞으로의 전망은 어떠한지에 대해 알아봤다. AI 기술과 제조업의 만남 성사시키다 최근 몇 년간 마키나락스는 AI 기술의 상업적 적용을 통해 주목할 만한 성장을 이뤘다. 이 기업은 특히 제조업 분야에서 AI의 가능성을 탐색하며, 실제 현장 적용을 위한 다양한 솔루션을 개발하고 있다. 마키나락스의 기술력은 기계학습, 심층학습, 강화학습으로 대표되는 AI 개발 역량부터 예지 보전, 운영 최적화, 예측 분석 등 산업 현장 문제 해결 역량과 AI의 개발-배포-운영을 가속화해 비즈니스 가치를 창출하는 AI 플랫폼 제공까지 광범위하다. 마키나락스는 현재까지 국내외 반도체, 배터리, 자동차, 에너지, 제조 등 다양한 분야에서 40개 이상의 AI 프로젝트를 성공적으로 수행한 이
AI 플랫폼 런웨이와 어드밴텍 하드웨어 결합하기 위한 기술 및 사업적 협력 추진 마키나락스가 어드밴텍케이알㈜(이하 어드밴텍)와 ‘AI 플랫폼 임베디드 서버 공동 개발’을 위한 양해 각서(이하 MOU)를 3월 20일(수) 오후 3시 서울 서초구 마키나락스 사옥에서 체결했다. 이번 MOU에는 엔터프라이즈 AI 플랫폼 런웨이와 Edge AI에 특화한 어드밴텍의 하드웨어를 결합하기 위한 기술 및 사업적 협력에 관한 내용이 담겼다. AI 플랫폼에서 노코드·로우코드로 손쉽게 이상탐지, 최적 제어, 물류 스케줄링 등 제조 산업에 특화한 AI 모델을 활용할 수 있는 임베디드 서버 등 AI 어플라이언스 제품을 공동 개발하는 것이 이번 MOU의 주요 골자다. 마키나락스가 개발한 ‘런웨이’는 쿠버네티스 기반의 AI 플랫폼(MLOps)으로 간편한 데이터 소스 연결, AI/ML 모델 개발-운영 환경 클로닝, 하이브리드 환경 구현 등 엔터프라이즈에 최적화한 기술 스택을 제공한다. 개발-운영-배포-재학습에 이르는 AI 모델의 라이프사이클을 가속화하는 AI 플랫폼 ‘런웨이’가 어드밴텍의 쿠버네티스 전용 서버 하드웨어에 결합되면 지속적 통합 및 배포(CI/CD)가 가능해진다. 이에 AI
경남대·KAIST·경남TP 공동 운영…"경남 제조업 혁신 성장의 촉매제" '초거대 인공지능(AI)'으로 경남 제조산업의 디지털 대전환과 혁신을 이끌 연구센터가 경남대학교에 문을 열었다. 경남도와 경남대학교는 22일 창원시 마산합포구 경남대 한마미래관 심연홀에서 '초거대제조AI 글로벌 공동연구센터'(이하 센터) 개소식을 했다. 개소식에는 박재규 경남대 총장, 홍남표 창원시장, 류명현 경남도 산업통상국장, 최형두 국회의원, 김정환 경남테크노파크(경남TP) 원장, 최준균 한국과학기술원(KAIST) 교수, 이주완 메가존클라우드 대표이사를 비롯한 관련 기관 관계자 등 300여 명이 참석했다. 초거대제조 인공지능은 기존 인공지능에 대규모 제조 데이터를 스스로 학습하게 해 인공지능이 추론하고 문제를 해결하는 등 최적의 제조 환경을 만드는 기술이다. 경남도에 따르면 제조 분야에서 초거대AI 기술을 연구하는 곳이 생긴 건 이번이 국내 최초다. 센터는 경남대, 한국과학기술원, 경남테크노파크가 공동으로 운영한다. 앞으로 경남도의 주력 산업인 제조 산업에 초거대 인공지능을 적용해 디지털 대전환을 주도하고, 글로벌 제조업의 혁신을 이끌 원천기술을 개발한다. 또 국내 클라우드 업계
요꼬가와전기는 공장 설비 관리를 위한 IIoT 무선 센서, 광섬유 분포 온도 센서(DTSX), 온라인 종합 모니터링 시스템(ACOMP), 전력 감시 모니터링 시스템 등을 제공한다. 해당 솔루션을 통해 사고예방, 효율화, 비용 절감 등 공장 운영 효율화 실현이 가능하다. 여기서는 공장 운영 효율화를 이끄는 요꼬가와의 기술에는 어떤 특장점이 있는지 소개한다. 요꼬가와전기는 1915년에 설립됐다. 요꼬가와전기는 100여 년 동안 여러 제품군을 구축해왔다. 특히 석유화학 및 발전 플랜트에 특화된 제품이 많다. 최근 산업 트렌드가 변화함에 따라 제품에 특화된 비즈니스뿐만 아니라 솔루션 측면에서도 가치 있는 비즈니스 체질 변화 전략을 구상해 사업을 진행 중이다. 고객에게 가치를 전달하는 솔루션을 만들자는 ‘Co-innovating tommorrow’ 전략을 내세워 연구개발을 진행 중이다. 요꼬가와전기는 전 세계 120곳에 사무실을 두고 있고, 생산 공장은 13개국에 위치해있다. 한국요꼬가와전기도 부평에 생산 공장이 있어 일부 요꼬가와 제품을 생산하고 있다. 직원 수는 1만8000명 규모인데, 이 중 2500명이 서비스 엔지니어로 활동하고 있어 사후 서비스도 함께 진행
최근 스마트 팩토리의 최종 단계는 ‘자율화’라는 목소리가 커지고 있다. 사람의 개입 없이도 현장에서 발생하는 이상 현상을 자율적으로 통제해 공장이 정상적으로 가동되도록 하는 기술이 스마트 팩토리의 최종 지향점이라는 것이다. 황일회 다임리서치 CTO는 제조 산업 내 물류 영역을 강조하며, 유연생산 시스템을 가능하게 하는 기술로 디지털 트윈과 AI의 융합을 내세웠다. 그는 “시스템 구축 전 디지털 트윈으로 시뮬레이션하고, 시스템 구축 후 AI로 시스템을 운영하는 것이 핵심”이라고 강조했다. 황일회 CTO가 제안하는 물류 시스템 혁신 전략에 대해 소개한다. 현재 제조 노동인구 감소, 제조산업 기피 현상 등이 완전 공장 자동화 실현을 앞당기고 있다. 업계는 궁극적으로 공장이 나아가야 할 방향으로 ‘소등 공장’을 모델로 삼는다. ‘불 꺼진 공장’이라는 개념인데, 공장 자체적으로 자동 생산을 진행하면서도, 생산 중 이슈가 발생했을 때 공장 스스로 이슈를 해결해 나가면서도 정상적으로 생산을 지속하는 것을 뜻한다. 실제로 해당 시스템을 도입한 공장이 일부 존재하는 것으로 알려져 있다. 다임리서치는 이 개념에서 특히 물류 시스템 영역을 주목한다. 1913년 ‘모델 T’ 생산
4차 산업혁명 시대 다양한 산업 분야에서 자동화 기술이 접목되고 있다. 공장 자동화의 핵심은 로봇의 눈을 담당하는 ‘3D 로봇 비전’이다. 로봇은 3D비전 시각 센서를 통해 인간처럼 정확하고 빠르게 작업을 수행할 수 있다. Pickit(픽잇)의 3D비전은 제조 프로세스의 효율성과 유연성을 높여준다. 제조 지능화 선도 사례로 픽잇코리아의 빈피킹 및 자동화를 위한 3D 로봇 비전 솔루션에 대해 소개한다. 3D비전으로 로봇 자동화 구축 돕는 ‘픽잇’ 픽잇은 인터모달릭스(intermodalics)라는 로봇 소프트웨어 회사에서 시작해 ‘로봇의 눈을 달기 위한’ 3D비전을 개발한 기업이다. 픽잇은 산업 자동화 시장에서 제조 분야 빈피킹, 조립, 로봇 가이던스 솔루션 개발에 중점을 두고 다양한 솔루션을 제공하고 있다. 코딩 없는 사용이 간편한 3D 로봇 비전을 필두로 다양한 로봇비전 플랫폼을 출시하고 있다. 픽잇의 3D 카메라는 높은 수준의 정확도를 가진 구조광 카메라다. SD, HD 해상도 카메라를 보유하고 있으며 각 제품은 고정식 및 로봇 마운트가 가능하다. 코딩이 필요 없는 픽잇의 소프트웨어 통합플랫폼에는 원격 및 클라우드 지원 도구가 내장되어 있어 고객 친화적인
제조업에 지능형 기술을 접목하고, 고객에게 최적화한 AI 솔루션 제공해 인터엑스는 OCI정보통신과 OCI정보통신 본사에서 제조 AI 공동 솔루션 개발 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 인터엑스 박정윤 대표, OCI정보통신 김광호 대표가 참석한 가운데 진행된 이번 업무협약은 제조 AI 공동 솔루션 개발 협력을 기반으로 한 제조 산업의 디지털 혁신과 발전을 위해 마련됐다. 양사는 전략적 협력으로 제조 산업에 지능형 기술을 접목하고, 각자의 전문성과 기술력을 결합해 고객에게 최적화한 AI 솔루션을 제공할 예정이다. 이외에도 AI 분석 및 공정 최적화 서비스 플랫폼 운영, 제조기업 고객 대상 공동 사업발굴, OnMES/OnERP와 Industry AI 결합을 위한 공동 기술 개발, 기타 상호 협력이 필요한 사항 등 다양한 협력을 약속했다. 박정윤 인터엑스 대표는 “이번 협력은 두 회사가 서로의 강점과 기술을 결합해 제조 산업에 혁신적인 AI 솔루션을 제공하는 중요한 계기가 될 것으로 기대한다”고 말했다.김광호 OCI정보통신 대표는 “두 회사의 혁신적인 기술과 노하우를 바탕으로, 고객에게 최상의 가치를 제공해 산업 생태계의 디지털 변화와 성장에 기여할 것”이
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
‘제조 인공지능(AI) 메타버스 팩토리’를 통해 메타버스 내 제조공정 시뮬레이션 시현 국내 중소기업 및 대학 얼라이언스의 ‘제조 인공지능(AI) 메타버스 팩토리’가 하노버 산업박람회에서 큰 주목을 받았다. 중소벤처기업부는 5월 30일부터 6월 2일까지 4일간 개최되는 독일 하노버 산업박람회(Hannover Messe)에 ‘중기부와 협업한 국내 중소기업·대학 얼라이언스’가 제조 특화 가상공장(메타버스 팩토리)으로 참가했다고 밝혔다. 하노버 산업박람회(Hannover Messe)는 1947년부터 개최된 산업기술 관련 세계 최대 산업박람회로, 올해 ‘인더스트리얼 트랜스포메이션(Industrial Transformation)’을 주제로 전 세계 75개국의 6,500여개 사가 참가했다. 이번 박람회에 참석한 얼라이언스는 카이스트(KAIST) 제조AI 빅데이터센터를 중심으로 국내 중소기업(디지포레, ABH, KEMP)과 울산과학기술원(UNIST), 한양대로 구성되었다. 얼라이언스의 중소기업들은 중기부의 ‘인공지능(AI) 상담·실증 사업’을 통한 인공지능(AI) 솔루션 개발에 참여했던 공급·도입기업들로, 해당 사업에서는 메타버스 기술 적용 시 기초가 될 수 있는 인공지능
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