에이디링크가 표준화된 컴퓨터-온-모듈(COM) 전략을 앞세워 임베디드 설계의 복잡성을 경쟁 우위로 전환하는 데 나서고 있다. 시장 진입 통로가 좁아지는 동시에 제품 기대 수명은 늘어나고 공급망 변동성과 전문 인력 확보의 어려움이 커지는 가운데 에이디링크는 급격히 진화하는 컴퓨팅 코어를 애플리케이션 특화 하드웨어로부터 분리하는 접근을 제시한다. 이를 통해 고객의 엔지니어링 팀은 인적 자원을 절약하고 자사만의 부가가치 설계에 역량을 집중할 수 있으며 산업 자동화·의료·운송·국방 등 다양한 분야에서 더 유능하고 확장 가능하며 지속 가능한 시스템을 구축할 수 있다. 에이디링크는 PICMG와 SGET 양측 사양을 모두 지원하는 업계 최고 수준의 포괄적 COM 포트폴리오를 갖추고 있다. PICMG 계열에서는 가장 까다로운 엣지 컴퓨팅을 겨냥한 차세대 고성능 아키텍처 COM-HPC와 검증된 신뢰성을 바탕으로 산업용 컴퓨팅의 범용 백본 역할을 수행하는 COM Express를 제공한다. COM-HPC는 데이터센터급 성능을 러기드 환경에 구현하는 서버 모듈과 그래픽 집약적·AI 기반 워크로드를 위한 클라이언트 모듈 그리고 95x70mm 폼팩터에 고속 I/O를 집약한 미니 모듈

생성형 AI(Generative AI) 열풍을 경험한 글로벌 산업은 이제 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’에 주목하고 있다. 질문에 답하는 생성형 AI에서, 스스로 목표를 이해하고 데이터를 분석하며 실제 업무를 수행하는 ‘실행형 AI(Actionable AI)’가 산업 혁신의 핵심으로 떠오른 것이다. 이 가운데 최근 현장에 서는 보고서 작성, 위험 분석, 보안 대응, 공정 운영, 고객 상담까지 AI 가 직접 업무를 완결하는 사례가 빠르게 늘고 있다. 특히 멀티 에이전트 구조와 피지컬 AI(Physical AI) 기술은 제조·공공·보안 산업 전반의 업무 방식을 근본적으로 바꾸기 시작 했다. 하지만 이러한 인공지능 전환(AX)의 성패는 다양한 전략이 수반돼야 한다. 데이터 전략, 보안 체계, 조직 문화, 업무 프로세스까지 함께 재설계 해야만 진정한 혁신이 가능하다는 뜻이다. [SPECIAL REPORT] ‘AX’가 된 기업들, 그들은 어떻게 조직을 재설계하나 - AI 에이전트 도입 사례 - “AI가 보고서 쓰고 위험 분석까지” 현실이 된 에이전트 AI의 현장 - AI 활용 전략 - AI는 이미 조직을 갈라놨다...상위 5% 기업의 ‘진짜 전략’ - AI 활

정부의 2026년 인공지능 전환(AX) 사업 통합 설명회가 던진 신호가 있다. 현시점 인공지능(AI)은 산업 운영 체계 안에서 실제 성과를 만들어 내야 하는 실행 수단이 됐다는 뜻이다. 이번 정부 사업의 핵심은 생산 계획, 품질 관리, 설비 제어, 공정 최적화 등 제조 현장의 문제를 AI 에이전트 (AI Agent) 기반으로 해결하겠다는 방향성이 골자다. 특히 단일 기능 자동화에서 벗어나, 다종·이 기종 AI 플랫폼이 협업하는 멀티 에이전트(Multi Agent) 구조가 정책 전면에 등장했다는 점은 의미가 크다. 이는 스마트 팩토리(Smart Factory) 의 무게중심이 설비와 데이터 수집에서 판단·제 어·실행으로 이동하고 있음을 보여준다. 이번 특집은 정부의 올해 AX 사업을 산업 전환의 신호로 해석한다. 이 과정에서 정책·기술·현장을 함께 짚으며, AX가 제조업의 경쟁력을 어떻게 다시 설계 하는지 살펴본다. [SPECIAL REPORT] AI 전환 2막, 산업은 ‘에이전트’로 재편된다 과학기술정보통신부 정책 과제 생성형 AI 다음은 ‘행동’…한국형 에이전틱 전략 시작 산업통상자원부 정책 과제 “판단 넘어 제어까지”…산업 AI 에이전트 시대 개막 중소벤처

로봇도 늘었고 인공지능(AI)도 도입됐다. 그런데 생산 방식은 왜 그대로일까. 문제는 기술이 아니라 구조다. 제조 현장의 AI는 품질 검사와 예지보전에 쓰이지만 서로 연결되지 않는다. ‘두뇌’는 있지만 ‘몸’이 움직이지 않는 상태인 것. 자동차 공정에서는 로봇이 형상을 인식해 작업을 바꾸는 수준까지 왔다. 그럼에도 많은 공장은 여전히 2주 단위 계획에 묶여 있다. 기술은 준비됐지만 구조가 가로막는 구조. 해법은 소프트웨어 정의 자동화(SDA)다. 제어를 하드웨어에서 분리해 유연성을 확보하는 방식이다. 실제로 SDA 도입 기업은 엔지니어링 시간을 30% 줄이고 효율을 20% 높였다. 데이터도 마찬가지인데, 충분히 쌓였지만 쓰이지 않는다는 점이 지적 포인트다. 이때 성과 차이는 ‘연결성(Connectivity)’에서 발생했다. 이는 앞으로의 경쟁이 플랫폼 구조에서 벌어질 것이라는 예측을 뒷받침하고 있다. 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시대의 승자는 이 같은 구조를 바꾼 기업일 것이다. [SPECIAL REPORT] SDA 시대, 공장은 “플랫폼이 된다” AI·로보틱스·SDA 결합 ‘자율제조’ 현실화…제조업 판도 바뀐다 생성형 AI vs

자율제조는 더 이상 자동화의 연장선이 아니다. 인력난, 에너지 비용 상승, 공급망 변동성이라는 복합 위기 속에서 공장이 스스로 판단하고 회복하는 ‘운영 능력’이 경쟁력이 되는 시대다. 이번 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’ 특집은 이러한 제조 패러다임의 전환점을 조망한다. 연결 중심의 산업 지능화를 넘어, 데이터·소프트 웨어·비전·물류가 하나의 규칙 아래 통합 운영되는 구조가 어떻게 실질적 성과로 이어지는지를 짚는다. 특히 인공지능(AI)을 키워드가 아닌 실행 엔진으로 내재화한 현장 사례와, 휴머노이드 로봇등 차세대 로보틱스 흐름을 통해 자율제조의 현재와 다음 단계를 진단한다. 기술의 고도화보다 ‘시 스템 최적화’에 방점을 찍는 이번 기획은 제조 혁신의 해답이 단품 기술이 아닌 통합 운영 설계에 있음을 제시한다. [SPECIAL REPORT] 제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026) 특집 - AW 2026은? - “공장이 스스로 움직이기 시작했다”…AW 2026이 꺼내 든 ‘자율제조 실전 시나리오’ - 인터뷰 - 이길선 한국산업지능화협회 전무 “공장에 내려온 AI, 개념을 넘은 전환이 시작됐다” 지만영 데이터랩스 대표 “데이터 쌓이지