제조 현장의 인공지능(AI) 도입 논의가 활발하다. 업계에서는 신속하게 판단을 돕고 운영 부담을 낮추는 AI에 주목하고 있다. 대시보드와 사용자 화면(UI)이 늘어나는 것만으로는 현장 대응 속도가 개선되지 않기 때문이다. 실제로 알람이 발생한 뒤 원인을 규명하고, 출동 여부를 결정하는 것. 그리고 조치 순서를 정하는 과정에서 여전히 작업자의 경험과 숙련도에 크게 의존하는 구조가 많다. 문제는 이러한 판단 지연이 단순한 불편에 그치지 않는다는 점이다. 초기 대응이 늦어지면 생산에 차질이 발생하고, 불필요한 출동과 점검의 반복, 부품 교체 비용 증가, 에너지 낭비까지 연쇄적으로 이어진다. 현장에서는 이미 AI 활용을 위한 데이터 부족보다 데이터를 운영 판단으로 전환하는 프로세스가 길고 분절돼 있다는 지적이 발생하는 중이다. 여기에 숙련 인력 감소와 지식 단절 문제가 겹치며 운영의 부담은 더욱 커졌다. 특정 설비를 오랜 기간 다뤄온 인력이 이탈하면 기존 매뉴얼만으로는 복원하기 어려운 운전 감각과 장애 대응 노하우까지 유실된다. 동일한 문제가 발생해도 대응 품질이 개인에 따라 달라지는 일이 반복되기도 한다. 제조 현장에서 산업용 AI를 바라보는 시선이 ‘운영 지식의
생산 라인 경쟁력의 기준이 급격히 변화하고 있다. 설비를 한 번 구축한 뒤 장기간 안정적으로 가동하는 과거의 방식만으로는 대응하기 어려운 국면이다. 품목 전환 주기는 단축되고 수요 변동성은 커진 반면, 불량률과 운영 비용은 더욱 엄격하게 관리해야 한다는 압박이 가중되고 있기 때문이다. 이에 따라 현시점 제조 현장에서는 개별 장비 한 대의 수치적 성능보다, 라인 전체를 얼마나 신속하게 재구성하고 다시 안정적인 운영 상태로 시뮬레이션할 수 있는지가 핵심적인 과제가 됐다. 이러한 변화는 자동화 투자 기준의 패러다임을 바꾸고 있다. 단순히 빠른 이송 장비를 선택하는 것이 아니라, 이송·검사·제어·유지보수·연계 등이 얼마나 유기적인 프로세스로 이어지는지가 실제 성과를 좌우한다는 인식이 확산되고 있다. 즉, 차세대 산업·공장 자동화(FA)는 전체 운영 구조 설계의 진화를 의미한다. FA 및 시스템통합(SI) 기술 업체 아이온은 이러한 시장 흐름에 발맞춰 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory + Automation World 2026, 이하 AW 2026)’에서 자사 역량을 총망라한다. 리니어 모터(Linear Motor) 기반 이송 솔루션, 머신비
생산 현장 내 설비 데이터는 꾸준히 쌓이지만, 효율성이 개선되는 속도는 기대만큼 빨라지지 않는 경우가 많다. 아울러 대시보드는 더 정교해졌으나, 문제를 발견한 뒤 원인을 좁히고 대응안을 확정해 실행에 옮기기까지의 프로세스는 여전히 길다. 이 같은 지연은 생산성 저하에 그치지 않는다. 품질 편차, 물류 병목, 에너지 낭비, 작업자 부담 등이 동시에 가중되면서 공장 운영 전반의 비용을 상승시키는 결과를 초래한다. 최근 제조 현장이 직면한 과제도 이와 맥락은 같이 한다. 숙련 인력에 대한 의존도는 높고 공급망 변동성은 커졌으며, 전력비 상승과 탄소 규제 대응 부담도 가중됐다. 이 때문에 현장에서는 이제 각 데이터를 바탕으로 한 신속한 판단, 즉 ‘정확히 실행하는 공장’이 경쟁력을 좌우하는 핵심이라는 인식이 확산되고 있다. 스마트 팩토리(Smart Factory) 솔루션 기술 업체 미라콤아이앤씨는 이런 변화 지점을 겨냥해 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory + Automation World 2026, 이하 AW 2026)’에 등판한다. 이 자리에서 자율제조(Autonomous Manufacturing) 운영 체계 구상을 전면에 내세운다. 사측
제조 현장의 인공지능 전환(AX)은 실제로 공장에 적용하지 못하는 정체 구간을 얼마나 빨리 극복하는지가 관건이다. 생산성과 품질 경쟁이 초 단위로 반복되는 환경에서 인공지능(AI)은 원가·납기·불량률 등 제조 영역의 핵심 요소를 동시 제어하는 운영 인프라로 간주된다. 다만 현장에서는 개념증명(PoC) 단계에서 정체되거나 단일 공정의 시범(Pilot) 적용에 그치는 사례가 여전히 빈번한 것으로 나타났다. 안광현 스마트제조혁신추진단장은 이 간극을 “이해도 1%의 벽”으로 정의하며, 초기부터 완성형을 지향하기보다 단계별로 시스템을 고도화하는 전략이 현실적이라고 역설했다. 스마트제조혁신추진단(KOSMO)은 제조 현장의 AI 전환 가속화를 위해 ‘스텝 바이 스텝(Step-by-step)’ 고도화 전략을 제시하며 중소기업의 실질적 변화를 도모하고 있다. 2026년 상반기를 기점으로 본격화되는 이번 정책 지원은 데이터 기반의 의사결정 체계 구축을 본질적인 목적으로 삼는다. 안광현 KOSMO 단장은 현장의 비용 부담과 인력 부족을 해소하기 위한 민관 협력 모델을 강조하며, 올해 중순 본격 시행으로 알려진 2026년도 ‘자율형공장 구축 지원사업’을 통해 제조 강국으로 도약하
UNIST 임한권 교수팀, 머신러닝 기반 수소 생산공정 종합평가 모델 개발 화학공장의 수소 생산공정 성능을 종합적으로 평가하는 예측 모델이 나왔다. UNIST 임한권 에너지화학공학과 교수팀은 화학공정의 성능을 미리 예측할 수 있는 모델을 개발했다. 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 접목했다. 지어질 건축물을 시뮬레이션 해보는 것처럼, 대형 화학공장을 지을 때도 시뮬레이션 프로그램으로 공정을 돌려보는 과정을 거친다. 이번에 개발된 모델은 해당 과정에 인공지능을 접목해 수소 생산공정의 성능을 종합적으로 평가한다. 이 모델은 수율과 같은 기술적 성능뿐 아니라 생산 비용, 이산화탄소 배출량 등을 단 한 번에 예측할 수 있다는 장점이 있다. 기존에는 3단계의 복잡한 과정을 거쳐 공정을 평가했다. 개발된 예측 모델로 차세대 수소 생산 공정의 성능을 평가한 결과, 3단계 평가 방식과 최대 99.9% 유사한 결과 값을 얻을 수 있었다. 3단계 방식보다 훨씬 간단하지만 정확도는 비슷하다는 의미다. 연구팀은 이 예측 모델을 새로 설계한 메탄올 습식 개질 공정의 성능 평가에 활용했다. 메탄올 습식 개질 공정은 현재 수소 생산에 널리 쓰는 방식보다 이산화탄소 배출과 에너지 소모가
[첨단 헬로티] 요꼬가와전기는 쉐브론사가 독자적으로 개발 사용해온 석유 공급망 계획 소프트웨어인 PETRO를 전매할 수 있도록 쉐브론사와 전략적 제휴 계약을 체결했다고 발표했다. 이 응용 프로그램은 여러 공장을 포함한 미래 운전 시나리오의 분석뿐만 아니라, 원료 구매, 운전 변수 및 제품 배합 최적화 등에 대한 의사 결정 과정에 활용되며, 요꼬가와의 자회사인 KBC 사가 쉐브론사와 함께 PETRO 비즈니스를 진행할 예정이다. KBC 사는 프로세스 시뮬레이션 및 최적화뿐만 아니라 공급망 스케줄링의 세계적인 선도 업체로 PETRO 계획 응용 프로그램을 공급망 최적화 포트폴리오의 일부로 활용할 계획이다. 공정 시뮬레이션, 플래닝 및 스케줄링 기술의 결합은 정유회사나 석유 화학회사로 하여금 체계적이고 종합적인 생산 관리(공장 유틸리티 및 환경적인 측면을 고려할 뿐만 아니라 원료 입고부터 공정/생산, 제품 배합에 대한 품질관리 및 물류관리)를 가능하게 한다. PETRO는 쉐브론 사에서 30년 이상 개발, 활용되어 온 제품으로, 쉐브론 사의 글로벌 운영과 주요 의사 결정 과정에 사용되어 왔다. 쉐브론 에너지 테크놀로지 회사의 다운스트림 기술 및 서비스를 맡은 Walt
ⓒGetty images Bank 산업통상자원부가 2016년도 ICT융합 스마트공장 보급/확산 지원사업을 공고했다. 이 사업은 제조 현장의 경쟁력 제고를 위해 중소/중견기업을 대상으로 국내 현실에 적합한 다양한 형태의 스마트공장 도입을 지원하는 것이 목적이다. 주요 지원내용으로는 공장운영시스템, 제조자동화, 공정 시뮬레이션, 초정밀 금형 등의 분야에 생산공정 개선과 에너지 절감을 위한 스마트공장 솔루션 구축 및 제조 자동화 관련 장비(제어기, 센서 등)의 구입을 지원하게 된다. 이 사업에는 산업부 예산 75억원, 삼성전자가 출연한 75억원 등 총 150억원의 예산이 지원되며, 기업당 총 사업비의 50% 최대 5,000만원을 지원할 예정이다. 산업부 관계자는 2016년 1월 스마트공장 구축 착수 희망 기업은 가급적 12월 20일 전까지 신청해 줄 것을 당부했다. 김진희 기자 (jjang@hellot.net)
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