반복 업무 자동화 넘어 네트워크 전 영역 자율화…2028년 완전한 ‘Autonomous Network’ 목표 LG유플러스가 AI 에이전트와 디지털트윈 기술을 결합해 네트워크 운영의 자율화 시대를 연다. 반복·단순 작업 자동화에 머물던 기존 한계를 넘어, 2028년까지 AI가 실시간 판단·대응하는 ‘완전 자율 운영 네트워크’ 구축을 목표로 본격 행보에 나섰다. 국내 통신망 운영의 패러다임이 AI 기반 자율화로 전환되는 시대가 성큼 다가왔다. LG유플러스는 지난 10일, 서울 강서구 LG사이언스파크에서 기자간담회를 열고 ‘자율 운영 네트워크(Autonomous Network)’ 전략을 공개했다. 장애 대응·과부하 제어·품질 최적화 등 네트워크 전반에 AI을 적용해, 사람이 필요 없이 시스템 스스로 판단·대응하는 수준으로 발전시키겠다는 구상이다. 목표 시점은 2028년이다. 기존 네트워크 운영 방식은 높은 전문성과 많은 인력 투입이 불가피했다. 반복적이고 단순한 작업은 RPA(로봇 프로세스 자동화)로 처리했지만, 결국 최종 결정과 복잡한 장애대응은 사람에게 의존했다. 지금까지의 ‘자동화’와 ‘지능화’는 그 한계가 명확했다. 하지만 LG유플러스는 이번에 AI 에이전
[헬로즈업 세줄 요약] · 이달 20일부터 나흘 동안 부산에서 新 제조 트렌드 제시한다...동남권 제조 혁신 도모 · 자동화를 넘어선 디지털 전환(DX) 및 인공지능 전환(AX) 기반 지능형 제조 시대 알려 · 전통·뿌리 제조 산업 기술부터 차세대 기술 이식한 최신 제조 솔루션 한자리에 베일 벗는 미래 공장, 자동화 넘어 스마트 제조로...미래 혁신 제조 인프라 예고 제조업의 혁신 방향이 자동화를 넘어, 인공지능(AI) 기반 ‘지능화(Intelligentization)’로 빠르게 전환되고 있다는 분석이 속속 등장하는 중이다. 이는 AI, 빅데이터, 클라우드, 에지 컴퓨팅, 로보틱스, 사물인터넷(IoT), 디지털 트윈(Digital Twin), 가상현실(VR), 증강현실(AR) 등 신기술 홍수에 따른 제조 트렌드 변화다. 이미 몇해 전부터 이 같은 기술을 융합해 생산 효율성을 극대화하고, 예측 분석을 통한 불량률을 감소시키는 스마트 팩토리(Smart Factory) 솔루션이 주목받고 있다. 여기에 이어 작업자의 개입을 최소화해 각종 설비·인프라가 자동·자율적으로 가동하는 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시스템이 떠오름에 따라, 제조업의
생산제조 기술 잔치 ‘SIMTOS 2026’, 내년 4월 13일 개막...오는 5월 참가 신청 신호탄 ‘자율제조, 인재와 만나다’...5개 전문관, 1개 특별전으로 생산제조 미래 조망한다 “단순한 홍보장을 넘어, 사회·기술적 변화 주도하는 혁신 플랫폼으로 거듭날 것” 디지털화(Digitalization)·지능화(Intelligentization)가 생산제조 분야 핵심 어젠다로 거듭난 후 적지 않은 시간이 흘렀다. 양 트렌드는 인공지능(AI)을 앞세워 이 분야에 새로운 가능성을 제시했다. 그 중심에는 바로 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’가 있다. 이 시스템은 생산·제조 라이프사이클 전반에 걸쳐 구축되는 자동·무인·자율화된 인프라로, 시스템 내 모든 요소가 연결돼 작업자·인력의 개입이 최소화된 ‘꿈의 제조’ 체제다. 업계는 이를 위해 그동안 데이터 기반 역량과 인프라를 갖추기 위해 고군분투했다. 일반 제조 영역뿐만 아니라, 금형·툴링·측정·성형 등 공작 및 가공 업계도 이 같은 노력을 지속하는 중이다. 이 배경에서 지난해 우리 정부는 업계를 지원하고, 산업을 고도화하기 위해 ‘AI 시대의 신산업 정책’을 위한 위원회를 발족했다. AI산
과거 비교적 단순한 구성요소로 시작된 제조업은 그 시스템이 디지털화(Digitalization)·지능화(Intelligentization) 수순으로 넘어가면서 서서히 복잡해지고 있다. 그에 따라, 적용되는 기술적 수준 또한 높은 경쟁력을 요구하는 모양새다. 현시점 제조업은 인공지능(AI)을 필두로, 머신러닝·머신비전·로보틱스·디지털 트윈(Digital Twin)·정보통신기술(ICT) 등 최첨단 기술을 차세대 비전 달성에 핵심 요소로 정의하고, 시스템에 녹이고 있다. 이 양상에서 중소 규모 조직이 많은 제조업 특성상, 자신들의 시스템에 첨단 기술을 이식하기란 쉽지 않은 것이 현실이다. 우리 정부는 주관부처·전담기관을 선정해 우리 제조업의 디지털 전환(DX)을 지원하고 있다. 중소벤처기업부와 스마트제조혁신추진단이 주관하는 ‘스마트제조혁신 지원사업’이 대표적이다. 이 사업을 통해 3만 여개의 제조 기업이 스마트 팩토리를 실현했다. 반면 전문가들은 여전히 자동화·지능화 제조 설비 구현을 희망하는 기업은 많다고 조언한다. 그렇다면 국내 제조 생태계가 고르게 디지털화·지능화로 나아가기 위한 해법은 뭘까? 이달 18일 이 같은 내용을 담은 온라인 세미나 ‘2025 스마트
과거 비교적 단순한 구성요소로 시작된 제조업은 그 시스템이 디지털화(Digitalization)·지능화(Intelligentization) 수순으로 넘어가면서 서서히 복잡해지고 있다. 그에 따라, 적용되는 기술적 수준 또한 높은 경쟁력을 요구하는 모양새다. 현시점 제조업은 인공지능(AI)을 필두로, 머신러닝·머신비전·로보틱스·디지털 트윈(Digital Twin)·정보통신기술(ICT) 등 최첨단 기술을 차세대 비전 달성에 핵심 요소로 정의하고, 시스템에 녹이고 있다. 이 양상에서 중소 규모 조직이 많은 제조업 특성상, 자신들의 시스템에 첨단 기술을 이식하기란 쉽지 않은 것이 현실이다. 우리 정부는 주관부처·전담기관을 선정해 우리 제조업의 디지털 전환(DX)을 지원하고 있다. 중소벤처기업부와 스마트제조혁신추진단이 주관하는 ‘스마트제조혁신 지원사업’이 대표적이다. 이 사업을 통해 3만 여개의 제조 기업이 스마트 팩토리를 실현했다. 반면 전문가들은 여전히 자동화·지능화 제조 설비 구현을 희망하는 기업은 많다고 조언한다. 그렇다면 국내 제조 생태계가 고르게 디지털화·지능화로 나아가기 위한 해법은 뭘까? 이달 18일 이 같은 내용을 담은 온라인 세미나 ‘2025 스마트
과거 비교적 단순한 구성요소로 시작된 제조업은 그 시스템이 디지털화(Digitalization)·지능화(Intelligentization) 수순으로 넘어가면서 서서히 복잡해지고 있다. 그에 따라, 적용되는 기술적 수준 또한 높은 경쟁력을 요구하는 모양새다. 현시점 제조업은 인공지능(AI)을 필두로, 머신러닝·머신비전·로보틱스·디지털 트윈(Digital Twin)·정보통신기술(ICT) 등 최첨단 기술을 차세대 비전 달성에 핵심 요소로 정의하고, 시스템에 녹이고 있다. 이 양상에서 중소 규모 조직이 많은 제조업 특성상, 자신들의 시스템에 첨단 기술을 이식하기란 쉽지 않은 것이 현실이다. 우리 정부는 주관부처·전담기관을 선정해 우리 제조업의 디지털 전환(DX)을 지원하고 있다. 중소벤처기업부와 스마트제조혁신추진단이 주관하는 ‘스마트제조혁신 지원사업’이 대표적이다. 이 사업을 통해 3만 여개의 제조 기업이 스마트 팩토리를 실현했다. 반면 전문가들은 여전히 자동화·지능화 제조 설비 구현을 희망하는 기업은 많다고 조언한다. 그렇다면 국내 제조 생태계가 고르게 디지털화·지능화로 나아가기 위한 해법은 뭘까? 이달 18일 이 같은 내용을 담은 온라인 세미나 ‘2025 스마트
과거 비교적 단순한 구성요소로 시작된 제조업은 그 시스템이 디지털화(Digitalization)·지능화(Intelligentization) 수순으로 넘어가면서 서서히 복잡해지고 있다. 그에 따라, 적용되는 기술적 수준 또한 높은 경쟁력을 요구하는 모양새다. 현시점 제조업은 인공지능(AI)을 필두로, 머신러닝·머신비전·로보틱스·디지털 트윈(Digital Twin)·정보통신기술(ICT) 등 최첨단 기술을 차세대 비전 달성에 핵심 요소로 정의하고, 시스템에 녹이고 있다. 이 양상에서 중소 규모 조직이 많은 제조업 특성상, 자신들의 시스템에 첨단 기술을 이식하기란 쉽지 않은 것이 현실이다. 우리 정부는 주관부처·전담기관을 선정해 우리 제조업의 디지털 전환(DX)을 지원하고 있다. 중소벤처기업부와 스마트제조혁신추진단이 주관하는 ‘스마트제조혁신 지원사업’이 대표적이다. 이 사업을 통해 3만 여개의 제조 기업이 스마트 팩토리를 실현했다. 반면 전문가들은 여전히 자동화·지능화 제조 설비 구현을 희망하는 기업은 많다고 조언한다. 그렇다면 국내 제조 생태계가 고르게 디지털화·지능화로 나아가기 위한 해법은 뭘까? 이달 18일 이 같은 내용을 담은 온라인 세미나 ‘2025 스마트
과거 비교적 단순한 구성요소로 시작된 제조업은 그 시스템이 디지털화(Digitalization)·지능화(Intelligentization) 수순으로 넘어가면서 서서히 복잡해지고 있다. 그에 따라, 적용되는 기술적 수준 또한 높은 경쟁력을 요구하는 모양새다. 현시점 제조업은 인공지능(AI)을 필두로, 머신러닝·머신비전·로보틱스·디지털 트윈(Digital Twin)·정보통신기술(ICT) 등 최첨단 기술을 차세대 비전 달성에 핵심 요소로 정의하고, 시스템에 녹이고 있다. 이 양상에서 중소 규모 조직이 많은 제조업 특성상, 자신들의 시스템에 첨단 기술을 이식하기란 쉽지 않은 것이 현실이다. 우리 정부는 주관부처·전담기관을 선정해 우리 제조업의 디지털 전환(DX)을 지원하고 있다. 중소벤처기업부와 스마트제조혁신추진단이 주관하는 ‘스마트제조혁신 지원사업’이 대표적이다. 이 사업을 통해 3만 여개의 제조 기업이 스마트 팩토리를 실현했다. 반면 전문가들은 여전히 자동화·지능화 제조 설비 구현을 희망하는 기업은 많다고 조언한다. 그렇다면 국내 제조 생태계가 고르게 디지털화·지능화로 나아가기 위한 해법은 뭘까? 이달 18일 이 같은 내용을 담은 온라인 세미나 ‘2025 스마트
과거 비교적 단순한 구성요소로 시작된 제조업은 그 시스템이 디지털화(Digitalization)·지능화(Intelligentization) 수순으로 넘어가면서 서서히 복잡해지고 있다. 그에 따라, 적용되는 기술적 수준 또한 높은 경쟁력을 요구하는 모양새다. 현시점 제조업은 인공지능(AI)을 필두로, 머신러닝·머신비전·로보틱스·디지털 트윈(Digital Twin)·정보통신기술(ICT) 등 최첨단 기술을 차세대 비전 달성에 핵심 요소로 정의하고, 시스템에 녹이고 있다. 이 양상에서 중소 규모 조직이 많은 제조업 특성상, 자신들의 시스템에 첨단 기술을 이식하기란 쉽지 않은 것이 현실이다. 우리 정부는 주관부처·전담기관을 선정해 우리 제조업의 디지털 전환(DX)을 지원하고 있다. 중소벤처기업부와 스마트제조혁신추진단이 주관하는 ‘스마트제조혁신 지원사업’이 대표적이다. 이 사업을 통해 3만 여개의 제조 기업이 스마트 팩토리를 실현했다. 반면 전문가들은 여전히 자동화·지능화 제조 설비 구현을 희망하는 기업은 많다고 조언한다. 그렇다면 국내 제조 생태계가 고르게 디지털화·지능화로 나아가기 위한 해법은 뭘까? 이달 18일 이 같은 내용을 담은 온라인 세미나 ‘2025 스마트
과거 비교적 단순한 구성요소로 시작된 제조업은 디지털화(Digitalization)·지능화(Intelligentization) 수순으로 넘어가면서 그 시스템이 점차 복잡해지고 있다. 그에 따라, 적용되는 기술적 수준 또한 고도화된 면모를 발산하는 모양새다. 인공지능(AI)을 필두로, 머신러닝·머신비전·로보틱스·디지털 트윈(Digital Twin)·정보통신기술(ICT) 등 최첨단 기술이 향후 제조업 비전 달성에 핵심으로 활약할 것으로 보인다. 이 양상에서 중소 규모 조직이 많은 제조업 특성상, 자신들의 시스템에 첨단 기술을 이식하기란 쉽지 않은 것이 현실이다. 우리 정부는 주관부처·전담기관을 선정해 우리 제조업의 디지털 전환을 지원하고 있다. 중소벤처기업부와 스마트제조혁신추진단이 주관하는 ‘스마트제조혁신 지원사업’이 대표적인데, 이 사업을 통해 3만 여개의 제조 기업이 스마트 팩토리를 실현했다. 반면 전문가들은 여전히 자동화·지능화 제조 설비 구현을 희망하는 기업은 많다고 조언한다. 그렇다면 국내 제조 생태계가 고르게 디지털화·지능화로 나아가기 위한 방안은 뭘까? 이달 18일 제조 디지털 전환(DX), 스마트 제조 실현 방법론을 공유하는 ‘2025 스마트 제조
과거 비교적 단순한 구성요소로 시작된 제조업은 디지털화(Digitalization)·지능화(Intelligentization) 수순으로 넘어가면서 그 시스템이 점차 복잡해지고 있다. 그에 따라, 적용되는 기술적 수준 또한 고도화된 면모를 발산하는 모양새다. 인공지능(AI)을 필두로, 머신러닝·머신비전·로보틱스·디지털 트윈(Digital Twin)·정보통신기술(ICT) 등 최첨단 기술이 향후 제조업 비전 달성에 핵심으로 활약할 것으로 보인다. 이 양상에서 중소 규모 조직이 많은 제조업 특성상, 자신들의 시스템에 첨단 기술을 이식하기란 쉽지 않은 것이 현실이다. 우리 정부는 주관부처·전담기관을 선정해 우리 제조업의 디지털 전환을 지원하고 있다. 중소벤처기업부와 스마트제조혁신추진단이 주관하는 ‘스마트제조혁신 지원사업’이 대표적인데, 이 사업을 통해 3만 여개의 제조 기업이 스마트 팩토리를 실현했다. 반면 전문가들은 여전히 자동화·지능화 제조 설비 구현을 희망하는 기업은 많다고 조언한다. 그렇다면 국내 제조 생태계가 고르게 디지털화·지능화로 나아가기 위한 방안은 뭘까? 이달 18일 제조 디지털 전환(DX), 스마트 제조 실현 방법론을 공유하는 ‘2025 스마트 제조
인공지능(AI)이 대세로 부상함에 따라, 산업 안에는 자율·지능화된 로봇에 대한 열망이 나타나고 있다. 이러한 지능형 로봇은 산업 현장뿐만 아니라 일상 영역에서도 활약할 수 있을 것으로 기대받고 있다. 산업의 생산성·수율 상승과 더불어 생활상에 많은 변화를 이끌어 낼 것으로 전망된다. 업계는 로봇·AI 융합으로 탄생되는 로보틱스 트렌드를 구현하기 위해 수많은 차세대 기술을 접목하고 있다. 이러한 경향을 소개하는 온라인 세미나가 이달 7일 ‘두비즈(duBiz)’에서 열린다. 산업용 컴퓨팅 솔루션 업체 어드밴텍은 ‘Robot·AI 혁신 전략 가이드’ 세션을 기획했다. 임베디드 기반 비전, 생성형 AI(Generative AI), AI 사운드, AI 개발 플랫폼 등 지능형 로봇 개발을 위한 기술적 인프라에 대한 비전을 제시한다. 이날 오후 두 시부터 약 두 시간가량 진행되는 이번 웨비나에는 어드밴텍을 비롯해 인티그리트, 슈퍼브에이아이, 코클, 아고스비전, 써로마인드 등 AI 파트너십 관계자가 총출동한다. 어드밴텍 관계자는 “로봇·AI 기술의 최신 트렌드와 어드밴텍 협력 생태계의 성공 사례를 소개하는 웨비나를 마련했다”며 “해당 웨비나를 통해 비즈니스 경쟁력을 제고
인공지능(AI)이 대세로 부상함에 따라, 산업 안에는 자율·지능화된 로봇에 대한 열망이 나타나고 있다. 이러한 지능형 로봇은 산업 현장뿐만 아니라 일상 영역에서도 활약할 수 있을 것으로 기대받고 있다. 산업의 생산성·수율 상승과 더불어 생활상에 많은 변화를 이끌어 낼 것으로 전망된다. 업계는 로봇·AI 융합으로 탄생되는 로보틱스 트렌드를 구현하기 위해 수많은 차세대 기술을 접목하고 있다. 이러한 경향을 소개하는 온라인 세미나가 이달 7일 ‘두비즈(duBiz)’에서 열린다. 산업용 컴퓨팅 솔루션 업체 어드밴텍은 ‘Robot·AI 혁신 전략 가이드’ 세션을 기획했다. 임베디드 기반 비전, 생성형 AI(Generative AI), AI 사운드, AI 개발 플랫폼 등 지능형 로봇 개발을 위한 기술적 인프라에 대한 비전을 제시한다. 이날 오후 두 시부터 약 두 시간가량 진행되는 이번 웨비나에는 어드밴텍을 비롯해 인티그리트, 슈퍼브에이아이, 코클, 아고스비전, 써로마인드 등 AI 파트너십 관계자가 총출동한다. 어드밴텍 관계자는 “로봇·AI 기술의 최신 트렌드와 어드밴텍 협력 생태계의 성공 사례를 소개하는 웨비나를 마련했다”며 “해당 웨비나를 통해 비즈니스 경쟁력을 제고
협동로봇(Co-Bot)은 산업용 로봇, 단순 자동화 설비 등 기존 제조 현장의 인프라를 대체하는 차세대 제조 혁신의 핵심 기술로 급부상했다. 글로벌 인력난 극복, 공정 효율성 극대화 등을 실현하는 방안으로 협동로봇 도입이 새로운 방안으로 제시되고 있다. 또 스마트 팩토리에 자동화·지능화·자율화 등 최적화 요소를 더해 인력의 개입을 최소화하는 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’ 실현을 앞당기는 솔루션으로 기대받고 있다. 협동로봇은 현재 물류, 전기전자, 용접, 의료, 서비스 등 각종 산업 분야에서 활용 사례를 확대하고 있다. 이러한 양상에서 공정, 작업 환경 등 제조 영역에 대한 이해를 기반으로 최적화된 협동로봇 도입 전략을 마련하는 것이 필수로 인식된다. 협동로봇 솔루션 업체 ‘유니버설로봇(Universal Robots)’은 2005년 설립 이후 산업현장과 서비스 영역에 협동로봇을 제공해 다양한 레퍼런스를 축적하고 있다. 특히 제조공정 자동화와 품질 극대화에 기여하는 기술로 활동 영역을 지속적으로 확장하고 있다. 이달 26일 국내 산업 및 서비스 현장에서의 협동로봇 적용 사례를 소개하는 온라인 세미나(웨비나)가 ‘두비즈(duBiz)’에
지난 10여 년간 빅데이터는 산업계에서 중요한 화두로 자리 잡았다. 초기에는 단순히 많은 데이터를 수집하는 것에 집중했지만, 이제는 그 데이터를 어떻게 효율적으로 활용할 것인가에 대한 고민이 시작됐다. 이는 빅데이터와 AI, 딥러닝 등 첨단 기술의 융합을 통해 새로운 가능성을 열어가고 있다. 대한민국의 제조업체들도 이러한 변화를 적극적으로 수용하고 있으며, 스마트 제조업으로의 전환을 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 빅데이터의 변화와 도전 빅데이터는 단순히 많은 양의 데이터를 의미하는 것이 아니다. 이제는 양보다는 질이 중요해졌다. 양질의 데이터를 통해 유의미한 정보를 추출하고, 이를 바탕으로 의사결정을 내리는 것이 중요하다. 많은 기업들이 아직도 어떤 데이터가 자신들에게 유용한지, 어떻게 활용해야 할지에 대한 명확한 이해를 갖지 못하고 있다. 데이터의 양은 제타바이트(ZB) 단위로 늘어나고 있으며, 이는 기가바이트(GB)와 테라바이트(TB)를 넘어서는 엄청난 양이다. 이러한 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하는 것이 기업의 중요한 과제가 되었다. 데이터의 홍수 속에서 질의 세계로 빅데이터는 이제 양보다는 질의 세계로 이동하고 있다. AI와 딥러닝 기술을 통
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UPDATE: 2026년 02월 15일 17시 15분
