AI 기술과 제조업의 디지털 전환은 생산 효율성 및 품질 향상을 위한 핵심요소로 떠오르고 있다. 머신러닝과 데이터 분석을 통해 실시간 공정 관리와 예측 유지보수가 가능해지며, IoT 기술이 결합된 스마트 팩토리가 이를 가속화하고 있다. 이러한 변화는 비용 절감과 경쟁력 강화로 이어져 제조업의 미래를 재정의하고 있다. 또한 AI 기반 자동화 시스템은 인간 노동의 한계를 보완하며, 맞춤형 생산과 고객 만족도를 높이는 데 기여하고 있다. [특집] 제조업 디지털 전환 여정에 알아야 할 기술들 (2편) AI 역할 - 미래 공장의 모습은…그곳으로 도달하기까지 AI 역할은? 생성형 AI 기술 - 생성형 AI·합성 데이터 도입으로 제조업 미래 재정립 데이터 - 디지털 전환으로 촉발된 데이터 시대…‘잘 모아 잘 활용하는 것’이 핵심 제조 AI 솔루션 - 지능형 자율 공장으로 나아가는 길…‘Connectivity’가 지름길 INTERVIEW 동우-GCS 최민우 대표 “자동화 솔루션 구축을 ‘턴키’로…설계부터 컨설팅까지 한방에 관장한다” 테솔로 류우석 기술이사 “‘역동적 그리퍼’ 테솔로, 기술력 앞세워 자율화에 성큼 다가서다” 더와이 양대권 대표 “다다익선 아닌 ESG 컨설팅의
‘진동 신호를 이용한 산업용 모터 및 회전체 설비 AI 예지진단 솔루션’ 웨비나 열려 AI 기반 모터 고장 예측 솔루션 ‘Motor Sense’ 소개 제조 영역에서의 설비 고장은 수율 및 생산성 저하, 비용 및 사고 발생, 설비 내구성 문제 등을 야기한다. 이에 설비를 관리하는 데 있어서 고장을 사전에 방지하고 예측하는 것이 중요하다. 특히 스마트 팩토리 체제가 확립됨에 따라 이러한 설비 고장 예측에 대한 필요성은 점차 증가하고 있다. 스마트 팩토리는 지능화 요소가 접목된 자동화 설비를 구축하기 때문에 인공지능(AI) 활용에 특화됐다. 이에 따라 AI 기술이 이식된 설비 고장 예측 솔루션이 각광받는 중이다. 이달 5일 온라인 세미나 플랫폼 ‘두비즈(duBiz)’에서 모터 고장 예측 솔루션을 제시하는 ‘진동 신호를 이용한 산업용 모터 및 회전체 설비 AI 예지진단 솔루션’이 송출된다. 이날 방송에서는 각 회전 설비에 부착된 센서가 진동 및 온도 등 정보를 수집한 데이터를 AI가 분석해 최적의 해결책을 제시하는 디쌤의 ‘모터 센스(Motor Sense)’가 소개된다. 이 솔루션은 회전 설비에서 발생하는 고장 및 오류의 종류, 발생 확률 등을 작업자에게 알려주기
‘진동 신호를 이용한 산업용 모터 및 회전체 설비 AI 예지진단 솔루션’ 웨비나 열려 AI 기반 모터 고장 예측 솔루션 ‘Motor Sense’ 소개 제조 영역에서의 설비 고장은 수율 및 생산성 저하, 비용 및 사고 발생, 설비 내구성 문제 등을 야기한다. 이에 설비를 관리하는 데 있어서 고장을 사전에 방지하고 예측하는 것이 중요하다. 특히 스마트 팩토리 체제가 확립됨에 따라 이러한 설비 고장 예측에 대한 필요성은 점차 증가하고 있다. 스마트 팩토리는 지능화 요소가 접목된 자동화 설비를 구축하기 때문에 인공지능(AI) 활용에 특화됐다. 이에 따라 AI 기술이 이식된 설비 고장 예측 솔루션이 각광받는 중이다. 이달 5일 온라인 세미나 플랫폼 ‘두비즈(duBiz)’에서 모터 고장 예측 솔루션을 제시하는 ‘진동 신호를 이용한 산업용 모터 및 회전체 설비 AI 예지진단 솔루션’이 송출된다. 이날 방송에서는 각 회전 설비에 부착된 센서가 진동 및 온도 등 정보를 수집한 데이터를 AI가 분석해 최적의 해결책을 제시하는 디쌤의 ‘모터 센스(Motor Sense)’가 소개된다. 이 솔루션은 회전 설비에서 발생하는 고장 및 오류의 종류, 발생 확률 등을 작업자에게 알려주기
SCM SUMMIT day2 -'SCM Solution 5G 특화망 최적 운영을 위한 핵심 기술 소개'를 주제로 진행 된 맥데이타의 세션 헬로티 최재규 기자 |
SCM SUMMIT day2 -'SCM Solution Why Private 5G for Enterprise'를 주제로 진행 된 셀로나의 세션 헬로티 최재규 기자 |
SCM SUMMIT day1 -'SCM Solution 실시간 데이터 분석 및 예측 기반 선제적 공급망 관리의 중요성'을 주제로 진행 된 씨벤티지 주식회사의 세션 헬로티 최재규 기자 |
SCM SUMMIT day1 - 'SCM Solution 효율적인 공급망 관리를 위한 GS1 국제표준 활용'을 주제로 진행된 카이스트 오토아이디랩의 세션 헬로티 최재규 기자 |
현재 산업은 ‘자동화’를 넘어 ‘자율화’를 최종 지향점으로 분류하고 있다. 이에 지능형 자율 공장이 스마트 팩토리의 진화형으로 기대받는다. 지능형 자율 공장은 무인 또는 최소 작업자로 이루어진 형태의 자동화 생산 설비다. 이는 제조 AI, 디지털 트윈 등 기술이 접목돼 완전 자율화를 이룰 전망이다. 여기서 결국 공장의 모든 것을 연결하는 기술이 중요하다. 다시 말해 공장 요소 간 연결성(Connectivity)이 강조되는 것인데, 이를 위해서는 자동화·지능화·연결화 요소가 잘 조합돼야 한다. 이런 자율 공장의 고도화 단계는 총 네 가지로 구분된다. 첫 번째는 모니터링 및 현상 분석 단계부터 시작된다. 이후 원인을 분석하는 제어·통제를 지나 최적화 분석, 예측·예방을 분석하는 지능 및 자율화에 이르게 된다. 특히 최후 단계에서는 공장 스스로를 진단하는 수준까지 도달하게 된다. 제조 AI 솔루션 업체 인터엑스는 제조 AI 기술을 기반으로 자율 공장을 실현하겠다는 목표 아래 산업 고도화에 기여하고 있다. 이 업체는 제조 AI 및 디지털 트윈 솔루션을 보유했다. 생산조건 최적화 AI 서비스 ‘Recipe.AI’, 품질 예측 및 최적화 AI 서비스 ‘Quality.A
4차 산업혁명은 디지털 전환(DX)을 촉진했고, 이 디지털 전환은 산업의 새로운 역군으로 데이터를 불러왔다. 수많은 산업에서 데이터를 활용하고 이 추세는 증가하고 있지만, 특히 제조 현장에서의 데이터는 제조 영역 고도화의 핵심인 ‘스마트 팩토리’의 주요 요소로 인식된다. 이 데이터는 ‘많이 모으는 것’이 아니라 필요한 데이터만 쏙쏙 도출해 ‘잘 쓰는 것’이 중요하다. 곳곳에 산개된 데이터도 다 같은 데이터가 아니라는 말이다. 데이터도 활용 목적과 쓰임새에 따라 다른 취급을 받는다. 데이터를 잘 쓰기 위해서는 극복하려고 하는 문제를 정의하는 것부터 데이터세트(Dateset)를 구축하는 것까지의 과정을 구조화하는 것이 필요하다. 제조 현장 내 장비와 공정도 사물인터넷(IIoT)을 통해 데이터를 구축하는 과정이 중요한데, 현재는 그 과정이 쉽지 않은 것이 현실이다. 지금도 수많은 공장에서 인공지능(AI)을 활용한 다양한 자동화 프로젝트를 진행하지만 그 수준을 아직 걸음마 단계로 평가된다. 거대언어모델(LLM)로 구축된 AI 모델을 현장에서 활용하는 작업자 입장에서는 똑같은 데이터를 모델에 이식하고 가동하면 같은 패턴의 결과가 도출되기를 원한다. 하지만 현재는 데이
AI와 로봇을 기계산업에서 제대로 활용하기 위한 방안은 무엇일까. 그 답을 찾기 위해 오는 6월 26일부터 27일까지 창원 컨벤션센터(CECO)에서 ‘The Connected Machine Conference 2024’가 개최된다. 이번 행사는 2024 한국기계산업박람회(KIMEX)의 부대행사로 동시 진행되며, 기계 및 제조업 관련 산·학·연 관계자 150여 명이 참석할 예정이다. 이번 컨퍼런스는 기계산업의 혁신을 주도할 인공지능(AI)과 로봇 기술의 최신 동향을 공유하는 자리로 마련된다. 특히 스마트 팩토리, 자동화, 빅데이터 분석, 예지보전 등의 혁신적인 기술이 기계산업의 효율성을 크게 향상시키고 있어 그 중요성이 부각되고 있다. 첫째 날에는 ‘지능형 로봇으로 공정작업 혁신하는 스마트한 기계산업’이라는 주제로 다양한 발표가 진행된다. 성균관대학교 로봇공학연구소 박영제 교수의 “로봇 기술 변화와 제조업 혁신” 발표를 시작으로, 유니버설로봇 코리아 김기섭 차장의 “협동 로봇을 위한 생산성 향상 및 미래”, 다임리서치 황일회 CTO의 “AI 자율제조를 위한 물류로봇 협업 지능과 디지털 트윈”, 픽잇코리아 김병호 대표의 “3D 로봇비전을 활용한 공정 혁신 사례”
AI와 로봇을 기계산업에서 제대로 활용하기 위한 방안은 무엇일까. 그 답을 찾기 위해 오는 6월 26일부터 27일까지 창원 컨벤션센터(CECO)에서 ‘The Connected Machine Conference 2024’가 개최된다. 이번 행사는 2024 한국기계산업박람회(KIMEX)의 부대행사로 동시 진행되며, 기계 및 제조업 관련 산·학·연 관계자 150여 명이 참석할 예정이다. 이번 컨퍼런스는 기계산업의 혁신을 주도할 인공지능(AI)과 로봇 기술의 최신 동향을 공유하는 자리로 마련된다. 특히 스마트 팩토리, 자동화, 빅데이터 분석, 예지보전 등의 혁신적인 기술이 기계산업의 효율성을 크게 향상시키고 있어 그 중요성이 부각되고 있다. 첫째 날에는 ‘지능형 로봇으로 공정작업 혁신하는 스마트한 기계산업’이라는 주제로 다양한 발표가 진행된다. 성균관대학교 로봇공학연구소 박영제 교수의 “로봇 기술 변화와 제조업 혁신” 발표를 시작으로, 유니버설로봇 코리아 김기섭 차장의 “협동 로봇을 위한 생산성 향상 및 미래”, 다임리서치 황일회 CTO의 “AI 자율제조를 위한 물류로봇 협업 지능과 디지털 트윈”, 픽잇코리아 김병호 대표의 “3D 로봇비전을 활용한 공정 혁신 사례”
슈나이더 일렉트릭이 대만의 전고체배터리 기업 프롤로지움(ProLogium)과 배터리 생산 최적화를 위한 업무협약을 체결했다고 28일 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭과 프롤로지움은 각 사의 노하우를 결합해 스마트 제조 및 에너지 관리 시스템을 개발하고 프랑스 북부 덩케르크 지역에 위치한 프롤로지움의 기가팩토리에서 리튬 세라믹 배터리 생산을 최적화할 예정이다. 양사의 파트너십은 기가팩토리의 배전 및 산업 자동화 시스템을 디지털화해 제조 및 품질 프로세스의 운영 효율성을 개선하고 생산 시설의 에너지 소비와 탄소 배출량을 줄이는 것을 목표로 한다. 블룸버그 뉴 에너지 파이낸스(Bloomberg New Energy Finance)의 경제 전환 시나리오에 따르면, 2038년까지 유럽에서 판매되는 모든 자동차 중 전기차의 점유율이 81%를 차지할 것으로 예상되고 있다. 이러한 수요를 충족하기 위해 에너지 및 생산 폐기물, 탄소 배출량을 줄이고 공정 성능을 최적화하고 배터리 재활용 체계를 통합하는 솔루션이 유럽의 배터리 제조 가치사슬을 강화할 것으로 전망된다. 프롤로지움의 배터리 제조 공장은 리튬 이온 전지보다 더 강력하고 안전하며 충전 속도가 빠른 리튬 세라믹 배터리를 생산하
SCM SUMMIT Day 1 - 'SCM Solution Open AI & Snowflake : the Enablers of BY Cognitive SCM'을 주제로 진행 된 블루욘더의 세션 헬로티 최재규 기자 |
*이 영상은 SCM FAIR 2023의 컨퍼런스 행사인 SCM SUMMIT에 대한 내용입니다. SCM SUMMIT Day 1 - 'SCM Solution 창고 관리의 미래 탐색 : WMS를 통한 운영 우수성 달성'을 주제로 진행 된 인포코리아의 세션 헬로티 최재규 기자 |
AI, 로봇, 디지털트윈, 클라우드가 지배하는 디지털 제조의 새로운 시대가 우리에게 다가왔습니다. 점점 더 많은 제조업체가 이러한 변화를 수용하고 데이터 기반 통찰력을 활용하여 보다 지속 가능하고 효율적인 제조 관행을 향해 나아가고 있습니다. 국내 제조 산업은 최첨단 기술의 융합이 비즈니스의 역동적인 과제를 충족시키는 놀라운 변화를 맞이할 준비가 필요합니다. 제조 업체의 경우 이러한 변화를 이해하는 것이 중요합니다. 이는 단순히 기존 프로세스를 변경하는 것이 아닙니다. 이는 패러다임의 변화를 나타내며 제조 실행 및 전략의 새로운 시대를 예고합니다. 이것은 적응 이상의 것입니다. 이는 2024년 이후의 제조 정신을 완전히 재구상하는 것이어야 합니다. - 스마트퀄리티 세션 (오후) 스마트제조의 시대는 결국 자동화로 귀결됩니다. 이에 품질이 이 변화에 중심에 있습니다. 머신비전, Metrology 기술이 점차 진화하면서 고퀄리티의 품질검사가 가능해졌는데요. 오늘날의 가장 정교한 Metrology 시스템은 AI를 비롯해 머신비전, 로봇과 융합됩니다. 그 자체로 비용 효율적인 생산 프로세스를 촉진하는 디지털 기반 품질 보증을 주도합니다. 본 트랙에서는 머신비전, 3D