인공지능(AI)은 이제 단순한 기술을 넘어, 국가 경쟁력과 산업 구조 전환을 좌우하는 핵심 동력으로 자리 잡고 있다. 한국은 정부 정책과 산업계의 전략적 참여, 그리고 컴퓨팅 인프라 고도화를 바탕으로 2026년까지 AI 3대 강국(AI G3)으로 도약하겠다는 목표를 추진하고 있다. 이러한 변화의 제도적 기반으로 지난 1월 22일부터 ‘인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법’, 이른바 AI 기본법이 시행됐다. 이 법은 AI를 국가 핵심 인프라로 공식 규정하고, 산업 육성과 활용 확산을 촉진하는 동시에 안전성과 신뢰를 국가 차원에서 관리하는 정책 프레임을 제도화했다. 이를 통해 한국은 AI를 개별 부처의 정책 과제가 아닌, 국가 운영 차원의 핵심 인프라로 격상시키고 있다. 정책적 의지는 인프라 투자로도 이어지고 있다. 정부는 AI 학습과 추론 수요 증가에 대응하기 위해 GPU 확보 확대와 데이터센터·클라우드 인프라 확충을 가속화하고 있다. 이러한 맥락에서 추진되는 ‘AI 고속도로’ 전략은 초대형 데이터센터와 클라우드 플랫폼을 중심으로 중앙집중형 연산 역량을 강화하는 데 초점을 두고 있다. 이는 대규모 모델 학습과 중앙 AI 서비스 운영을 위한 필수적인
휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)은 비교적 쉬운 방식으로 대중의 관심을 끈다. 춤을 추고, 손을 흔들고, 사람과 악수한다. 이러한 영상 한 컷만으로도 ‘이제 사람형 로봇 시대가 왔다’는 평가가 주를 이룬다. 하지만 제조·물류 현장에서 휴머노이드 기술을 받아들이는 기준은 이 같은 감탄과 다르다. 현장은 ‘기술적 구현 가능성’보다 ‘시스템적 가용성’에 무게를 둔다. 라인 정지는 곧 천문학적 손실로 직결되고, 안전·품질의 단절은 브랜드 신뢰도를 붕괴시키기 때문이다. 이에 따라 현장에서의 휴머노이드 로봇 도입은 다양한 가용성 요소를 만족해야 한다. 연속 가동 시간, 평균고장간격(MTBF), 장애 복구 탄력성 등이 이에 해당한다. 휴머노이드가 산업 현장에서 ‘도입의 당위성’을 확보하는 지점도 바로 여기다. 고도화된 자동화 라인 사이에서도 여전히 작업자의 손길이 필수적인 공백이 존재하기 때문이다. 조립(Assembly)·상하차(Loading & Unloading)·분류(Sorting) 등 작업 조건이 수시로 변하는 비정형 구간이 대표적이다. 기업은 이 영역에서 인력난·이직률·안전위협이라는 고질적인 운영 비용을 떠안는다. 결국 이때의 본질은 작업자에 의
16자유도(DoF), 전면 촉각(Tactile) 센서 등 탑재...정교한 촉각 기능 구현해 “±0.1뉴턴(N)급 초정밀 제어 메커니즘 기반으로 제조·물류 현장 혁신 노린다” 에이딘로보틱스가 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory + Automation World 2026, 이하 AW 2026)’에 등판한다. 이 자리에서 물리적 힘을 정밀 인지·제어하는 기술력을 집약한 ‘엔드투엔드(End-to-end) 힘 인지(Force Aware) 로보틱스 솔루션’을 전격 공개한다고 밝혔다. 사측은 올해 전시회 하이라이트 제품으로 2세대 인간형 로봇 핸드 ‘에이딘 핸드 젠2(AIDIN Hand Gen2)’를 강조했다. 지난 1세대 대비 소형·경량화된 이 모델은 16자유도(DoF)의 가동성을 접목한 것으로 알려졌다. 여기에 모든 부분에 자체 개발 촉각 센서(Tactile Sensor) ‘ATT’를 탑재해 인간 수준의 정교한 촉각 감지 프로세스를 완성했다. 관계자는 아마존로보틱스 등 글로벌 수출 성과를 기록한 1세대의 성공을 바탕으로 설계됐다며 해당 모델을 소개했다. 그러면서 올 상반기 중 시장에 출시해 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 영역의 핵
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
이제 제조 현장의 핵심 경쟁력은 자동화(Automation)의 양적 팽창에서 벗어난 또 다른 차원이다. 다양한 기술 트렌드에 대한 변동성과 이에 대응하는 속도에 의해 경쟁력이 결정되는 양상이다. 이 가운데 최근 수요 변동과 공급망 재편이 더욱 가속화되는 국면에서 공장은 고정된 설비 집합의 개념을 탈피해 유연한 운영 체계로 진화한 점이 포인트다. 설계 변경 사항이 생산 계획, 품질 검증, 안전 기준, 물류 동선 등에 즉각적이고 연쇄적으로 반영되는 구조가 핵심이다. 이 체계의 핵심 지표는 기존 주요 요소인 ‘생산성’뿐만 아니라, 전환 속도, 의사결정 지연 최소화, 추적 가능성, 예외 상황 시 복원력 등을 포괄하는 것으로 확장되고 있다. 이러한 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 로보 공학(Robotics)이 있다. 이때 중심점은 기술 자체보다 지능을 실질적인 운영 프로세스로 고착시키는 방법론이다. 이에 따라 ▲AI 모델이 내린 판단의 승인 주체 ▲학습·검증 데이터의 활용 방식 ▲오류 격리 메커니즘 ▲안전 논리 증명 방식까지 포함해 공장의 규칙을 새롭게 정립하는 작업이 시작됐다. 이 같은 차세대 제조 인프라의 본질은 현장이 스스로 학습·보수하는 운영 메커니즘을 설계
이제 제조 현장의 핵심 경쟁력은 자동화(Automation)의 양적 팽창에서 벗어난 또 다른 차원이다. 다양한 기술 트렌드에 대한 변동성과 이에 대응하는 속도에 의해 경쟁력이 결정되는 양상이다. 이 가운데 최근 수요 변동과 공급망 재편이 더욱 가속화되는 국면에서 공장은 고정된 설비 집합의 개념을 탈피해 유연한 운영 체계로 진화한 점이 포인트다. 설계 변경 사항이 생산 계획, 품질 검증, 안전 기준, 물류 동선 등에 즉각적이고 연쇄적으로 반영되는 구조가 핵심이다. 이 체계의 핵심 지표는 기존 주요 요소인 ‘생산성’뿐만 아니라, 전환 속도, 의사결정 지연 최소화, 추적 가능성, 예외 상황 시 복원력 등을 포괄하는 것으로 확장되고 있다. 이러한 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 로보 공학(Robotics)이 있다. 이때 중심점은 기술 자체보다 지능을 실질적인 운영 프로세스로 고착시키는 방법론이다. 이에 따라 ▲AI 모델이 내린 판단의 승인 주체 ▲학습·검증 데이터의 활용 방식 ▲오류 격리 메커니즘 ▲안전 논리 증명 방식까지 포함해 공장의 규칙을 새롭게 정립하는 작업이 시작됐다. 이 같은 차세대 제조 인프라의 본질은 현장이 스스로 학습·보수하는 운영 메커니즘을 설계
제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)은 제조 인공지능 전환(AX) 시대를 관통하는 산업·공장 자동화(FA) 및 스마트 팩토리(Smart Factory) 기술의 현재와 미래를 집약적으로 보여주는 아시아 최대 산업자동화 전시회다. 내년 전시 현장에서는 제조 경쟁력을 좌우할 솔루션이 등판했고, 이를 기반으로 한 전시회는 각종 산업의 전략이 교차하는 바로미터 역할을 해왔다. 그동안 AW에서 소개된 수많은 기술과 제품은 국내 제조기업의 체질을 강화하고 글로벌 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보하는 토대가 됐다. 이번 특집에서는 내년 3월 열리는 AW 2026에 참가한 기업들 가운데, 제조 AX 시대를 이끌 주목할 만한 제품과 솔루션을 조명한다. [특집] AW 2026 주목할 베스트 솔루션 (2편) [스마트 물류] 공장은 이미 자동화됐다, 문제는 ‘물류의 뇌’ [스마트 제조 SW] 데이터 끊김 없는 공장…“ERP·MES 유기적 결합이 지능형 공장 이끌어” [로보틱스] 중국서 검증된 로봇 하드웨어 파워, 국내 로봇 제조 시장의 ‘메기 효과’ 될까 [스마트 물류] 바퀴 달린 모든 것을 AMR로…업계가 ‘맞춤형 자율주행’에 주목하는 이유 [제조 AI] 제조 AI 성공
자율제조(Autonomous Manufacturing)는 단순한 자동화의 속도전을 넘어선 개념이다. 이는 인력 수급 불균형, 에너지 비용 상승, 공급망 변동성, 품질 리스크가 복합적으로 작용하는 제조 환경에서 차세대 방법론으로 주목받고 있다. 쉽게 말해, 공장이 스스로 상황을 판단하고 회복하는 능력을 구현하는 미래형 제조 인프라다. 과거 ‘산업 지능화(Industrial Intelligentization)’ 단계가 설비·공정을 연결하는 수준에 머물렀다면, 이제 ‘자율(Autonomy)’은 연결된 요소들을 정교한 운영 규칙으로 결합하여 실질적인 성과를 도출하는 단계로 진입했다. 이러한 제조 패러다임의 변화를 조명하는 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’이 이달 4일 서울 삼성동 전시장 코엑스에서 사흘간의 여정을 시작한다. 이번 행사는 자율제조의 실질적 구현을 목적으로, 스마트공장·자동화산업전 조직위원회 주관하에 코엑스 전관을 사용해 열린다. 특히 올해 주요 슬로건을 ‘자율성, 지속가능성의 동력(Autonomy, The driver of sustainability)’으로 채택한 만큼, 지속 가능한 성장을 위한 동력으로서의 자율성을 핵심 메시지로 전
모방학습(Imitaion Learning)·강화학습(Reinforcement Learning) 기반 지능형 로보틱스 구현 노려 실제 모터 양산 라인 투입 통한 납땜(Soldering) 로봇 공정 성공률 99% 달성도 “지능형 소프트웨어 기술 체계로 비정형 물체 제어 구현” 로봇 기술의 진화가 실험실의 데모 단계를 지나, 실제 산업 현장의 주요 생산 인프라로 거듭나고 있다. 뉴로메카는 전기 모터 제조사의 실제 양산 공정에 생성형 AI(Generative)를 결합한 로봇 시스템을 투입, 고난도 작업을 수행하는 피지컬 AI(Physical AI) 실증에 성공했다고 밝혔다. 이번에 적용된 기술은 ‘와이어 삽입 및 납땜 자동화 시스템(Wire Insertion and Soldering Automation System)’이다. 이는 0.3~0.6mm 수준의 극소 공차를 극복해야 하는 공정으로, 그동안 로봇 자동화의 불모지로 여겨졌던 영역이다. 뉴로메카는 양팔 로봇에 모방학습(Imitaion Learning)·강화학습(Reinforcement Learning)을 결합한 지능형 프로세스를 탑재했다. 이를 통해 5시간 무중단 가동과 99%의 성공률을 확보했다고 알렸다. 사측
올 상반기 산업용 휴머노이드 ‘에이르(EIR)’ 고도화 작업에 총력 예고...“상용화 요건 확보” 사전 학습 없는 ‘제로샷 픽앤플레이스(Zero-shot Pick & Place)’ 기술 이식해 현장 내 한계 극복 노린다 뉴로메카가 2026년 상반기 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 사업의 핵심 전략으로 ‘제로샷 AI(Zero-shot AI)’ 기반 포지셔닝을 선포했다. 이 일환으로 자사 산업 현장 전용 휴머노이드 로봇 ‘에이르(EIR)’를 필두로 한 본격적인 사업 실행에 돌입했다. 사측은 상반기 내 에이르의 현재 버전에 대한 국가통합인증마크 '자율안전확인신고(KCs)' 인증을 완료할 방침이다. 이는 국내 제조 현장 판매 및 과제 수행을 위한 필수 요건을 확보하겠다는 사측의 의지를 나타낸다. 실제 산업 현장에 즉시 투입 가능한 상용 휴머노이드 모델로서의 안정성을 공인받겠다는 것이다. 회사가 강조하는 에이르의 핵심 경쟁력은 ‘제로샷 픽앤플레이스(Zero-shot Pick & Place)’ 기술 메커니즘이다. 이는 별도의 사전 학습이나 환경 설정 없이도 처음 보는 물체를 인식·조작하는 기술로, 시각 파운데이션 모델(VFM)을 중심으로 한다
피지컬 AI(Physical AI) 기술 기반 자율 생산 인프라 구축 업무협약(MOU) 로봇용 구동부(Actuator), 자율주행 센서 등 차세대 성장 동력 분야로 사업 확대 도모해 해성옵틱스와 이차전지 및 로봇 자동화 설비 기술 업체 케이엔에스가 피지컬 AI(Physical AI) 분야에 공동 진출한다. 이들은 인공지능(AI) 자율 생산 고도화 시스템 구축을 목표로 파트너십을 맺었다. 이번 협약은 기존 스마트 팩토리(Smart Factory)를 고도화한 제조 인프라 혁신을 비전으로 한다. 데이터 학습과 물리적 변수를 실시간 제어하는 AI 자율 생산 기반을 마련하는 것이 핵심이다. 나아가 로보틱스 및 차세대 구동부(Actuator) 등 미래 신사업 영역에서의 시너지 창출도 이들의 비전이다. 특히 양사는 기존 전자제품위탁생산(EMS) 방식을 탈피해, 설비 원천 기술과 제조 현장을 직접 연결하는 ‘공동 개발 및 직접 협력 모델’을 구상했다. 이를 통해 위탁 생산 시 발생 가능한 위험 요인을 차단하고, 해성옵틱스만의 공정 노하우를 설비에 즉각 반영하는 제조 자립도를 확보하겠다는 계획이다. 해성옵틱스는 이번에 구상된 구체적 로드맵에 따라, 베트남 빈푹성 소재 생산
글로벌 진출 기반 및 기술 신뢰도 공인받아 “2.4kW급 고출력 충전 및 실시간 모니터링 플랫폼 기반 로봇 운영 완전 자동화 구현” 에타일렉트로닉스 로봇 무선 충전 솔루션 ‘엘릭스(ELYX)’가 미국 연방통신위원회(FCC) 인증을 통과했다. 이번 인증은 미국 내 전자제품 유통을 위한 필수 요건이자 기술 기준을 검증한 사례로 주목받고 있다. 이에 따라 사측의 글로벌 시장 진출을 위한 결정적인 발판이 될 전망이다. 에타일렉트로닉스는 앞선 지난해 4월 국내 최초로 로봇 무선 충전 분야 ‘국가통합인증마크(KC 인증)’을 승인받은 바 있다. 이어 이번 미국 FCC 인증까지 마무리하며 글로벌 규격에 부합하는 기술 역량을 다시 한번 입증했다. 엘릭스는 최대 2.4kW급의 고출력·고효율 무선 충전 성능을 갖춘 것으로 알려졌다. 여기에 현장 환경에 맞춰 최적화된 설치 편의성을 제공한다. 특히 자체 플랫폼 ‘엘릭스 링크(ELYX Link)’를 통해 실시간 모니터링과 원격 제어를 구현한다. 이로써 로봇 운영의 완전 자동화를 설계하는 현장에서 최적의 인프라로 평가받고 있다. 회사는 이번 인증을 계기로 해외 시장 대응 체계를 한층 강화할 방침이다. 이 일환으로 유선 충전의 물리적
철강·용접·가공 등 공정 전용 산업용 피지컬 AI(Physical AI) 솔루션으로 사업 구조 전환 노린다 “전환사채(CB) 오버행(Overhang) 리스크 해소 및 자본 구조 안정화로 본업 중심 성장 모멘텀 확보” 뉴로메카가 인공지능(AI) 기술의 고도화와 함께, 로봇을 생산 현장의 실질적인 노동 주체로 전환하는 비즈니스 궤도에 올라탔다. 뉴로메카는 극도의 정밀함을 요구하는 철강·용접·가공 등 분야에 피지컬 AI 기술을 입힌 로보틱스 기술을 고도화하기로 했다. 이때 피지컬 AI는 인공지능(AI)이 물리적인 환경을 직접 학습·적응함으로써, 로봇·설비·장비가 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 기술 방법론이다. 이를 기준점으로 삼아 범용 로봇과 차별화된 제어 메커니즘을 구축하겠다는 계획이다. 실제로 회사는 포스코·DN솔루션즈(DN Solutions) 등과의 협력을 통해 확보한 실전 데이터를 바탕으로, 로봇 제어 알고리즘과 실시간 안정성을 고도화하고 있다. 이는 산업 현장의 복잡한 변수를 스스로 판단하고 대응하는 지능형 소프트웨어 모듈을 내재화하기 위한 전략적 선택으로 풀이된다. 뉴로메카 관계자는 “로봇이 생산 현장에 투입되는 흐름은
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