최근 배송량 증가로 제조 물류 최적화에 대한 니즈가 높아지면서 스마트 팩토리 도입이 많아지고 있다. 단편적으로 바라봤을 때 스마트 팩토리를 하드웨어에 의한 자동화를 생각하는 경우가 많다. 사람을 대체하는 AGV, 기계 설비에 의한 자동화가 시각적으로 직관적인 스마트 팩토리 도입처럼 보이기 때문이다. 하지만 현장의 스마트 팩토리를 효율적으로 가동하기 위해서는 정보·지능화 시스템이 연계되어 있어야 한다. ‘자동화’는 어떤 현장 및 업무에 적용하느냐에 따라 다양한 의미로 정의된다. 현장에는 생산 설비, 검사 설비, 물류 설비 자동화 등 다양한 영역이 존재한다. 그렇기 때문에 자동화를 하기 이전에 어떤 것들을 타깃팅할지 명확하게 정의하는 것이 무엇보다 중요하다. 물류 자동화의 경우 자동화 기획부터 설비/장비 도입과 통합제어 구축, 운영 프로세스를 고려해야 한다. 제조 현장은 제품과 업에 따라 환경이 다양하다. 각자 다른 환경에 어떻게 적용해 스마트 팩토리화를 시키는 것이 무엇보다 중요하다. 미라콤아이앤씨는 각 기업 업무 프로세스를 중심으로 컨설팅을 통해 컨셉안을 도출하고, 컨셉안 기반의 상세 설계, 이를 바탕으로 자동화 설비 구축 및 운영까지 진행하고 있다 . 솔루
산업 현장에서는 AI를 심기 위한 전방위적인 노력이 지속되고 있다. 여기에 엔지니어링 기술을 기반으로 완성도를 갖춘 ‘연속공정’도 고도화를 위해 AI를 접목하자는 목소리가 커지고 있다. 장윤석 인이지 기술영업이사는 공정에 AI를 적용하기 위한 필수 요소로 ‘데이터’를 강조했다. 그는 “현장 데이터의 품질이 생산성·효율성 등 공정의 수준을 판가름하는 척도가 될 것”이라고 말했다. 이 글에서는 인이지 솔루션이 어떤 차별점을 가지고 어떤 공정에서 활약하고 있는지 소개한다. 조명 받는 AI 기술 최근 산업 현장에서는 ‘인공지능(AI) 안착’이 핵심 키워드다. 현장에 효율적이고, 정확하며, 안전한 AI를 적용하겠다는 의지가 뜨거운데, 이에 AI 기반의 각종 솔루션 및 서비스가 우후죽순 출시되고 있다. 이 가운데 새롭게 조명 받는 AI 기술 중 하나가 ‘설명 가능한 AI(XAI)’다. XAI는 AI가 도출한 결과에 대해 근거 및 이유를 제시하는 기술이다. AI에 대한 무조건적인 신뢰를 방지하고, 정보의 불확실성에 대응하는 데 가치를 인정받고 있다. 이처럼 산업 안에서는 전 영역에 AI를 심기 위한 전방위적인 노력이 지속되고 있다. 여기에 엔지니어링 기술을 기반으로 완성
과거에는 공장이 로봇 노동자로 가득 찬 모습은 SF 영화 한 장면이었지만, 오늘날 인공지능(AI) 기술은 현실 속 제조 현장에서 활발하게 활용되고 있다. 제조업체들은 AI 기술을 도입하여 생산 효율을 높이고 비용을 절감하는 등 다양한 혜택을 누릴 수 있다. 여기서는 현재 및 미래를 대비해 기업 임원들이 꼭 알아야 할 10가지 제조업 AI 활용 사례를 소개한다. 1. 협동로봇(코봇) : 인간과 함께 일하는 지능형 동료 협동로봇(코봇)은 인간 직원과 함께 일하는 마치 또 한 쌍의 손과 같은 역할을 한다. 독립적인 로봇은 특정 작업을 반복적으로 수행하도록 프로그램되어 있지만, 코봇은 다양한 작업을 배우고 장애물을 감지하여 회피할 수 있는 능력을 지니고 있다. 이 같은 민첩성과 공간 인지 능력 덕분에 코봇은 인간 근로자와 나란히 함께 일할 수 있다. 제조업체들은 보통 무거운 물건을 들어올리거나 조립 라인 작업에 코봇을 활용한다. 예를 들어, 자동차 공장에서 코봇은 무거운 자동차 부품을 들어올리고 인간 근로자가 부품을 고정하는 동안 유지하는 역할을 맡을 수 있다. 코봇은 또한 대형 창고에서 물품을 찾고 회수하는 작업에도 매우 효과적이다. 2. 지루한 작업 해결사 'R
다양한 산업에서 핵심요소로 자리잡고 있는 머신비전 시장의 성장 가능성 밝다 머신비전은 경제성장률(GDP)을 약간 앞서 계속 성장 중이다. 하지만 우리 모두 눈앞에 있는 큰 문제는 인공지능(AI), 특히 딥러닝(DL)이다. 이 혁신적인 사건에 대해 논의하기 전에, 트렌드를 궁극적으로 뒷받침하는 머신비전 시장의 주요 이슈들을 살펴보자. 경제와 산업 2022년은 머신비전 시장에 있어 놀라운 성장을 보인 훌륭한 한 해였다. 반면, 2023년에는 경제 불확실성과 상승하는 금리로 인해 시장이 축소되고 있다. 하지만, 머신비전 시장은 앞으로도 GDP 성장률을 넘어서는 높은 단일 자릿수 성장을 지속할 것으로 예측되고 있다. 인구 대비 축소되는 노동 인구, 농업, 의료, 제조업 등 다양한 분야의 노동력 부족, 그리고 높은 임금과 개선된 근로 환경을 요구하는 노동 조합의 요구는 머신비전의 연간 성장률이 계속 증가할 것임을 시사한다. 역사적으로, 머신비전은 보안, 가전 제품, 그리고 최근에는 자율 운전차와 같은 다른 분야에서 개발된 기술에 의존하여 새로운 트렌드를 유발했다. 하지만 이제는 전통적인 출처 밖에서 새로운 기술이 도입되면서 머신비전의 성장 가능성이 높아지고 있다. 몇
어드밴텍 EIoT 사업부 밀러 창 사장 인터뷰 창립 40주년을 맞아 대만 린커우 본사에서 개최된 2023 월드 파트너 컨퍼런스(World Partner Conference 2023)에서 어드밴텍(Advantech)이 다음 세대로의 변화를 선언했다. 임베디드 컴퓨팅(Embedded Computing) 분야에서 엣지 컴퓨팅, AIoT(AI+IoT)를 사업의 주축으로 삼겠다는 것이 골자였다. 어드밴텍은 지난 20여 년이 넘는 세월 동안 임베디드 컴퓨팅 사업에 주력해 왔다. 어드밴텍의 EIoT(Embedded IoT) 사업부 밀러 창(Miller Chang) 사장을 만나 앞으로의 사업 방향과 계획에 대해 들었다. Q. 임베디드 IoT 사업부… 임베디드 IoT라는 단어가 조금 생소하다. “IoT(Internet of things)는 이미 10년도 더 전에 등장한 기술이다. 그런데 IoT의 범위가 너무 넓기 때문에 산업과 기업들에게는 더욱 명확한 정의가 필요했던 측면이 있었다. 그래서 어드밴텍은 산업용 IoT를 내세우면서 임베디드 IoT(EIoT), 서비스 IoT(SIoT) 등 IoT를 몇 가지 섹션으로 세분했다. 임베디드 IoT를 얘기하자면 임베디드 컴퓨팅부터 얘기해
반도체 산업은 현대 기술과 제조업에서 중요한 역할을 한다. 국가가 반도체 산업에서 강세를 보이면 기술 혁신, 경제 성장, 고용 창출 등 다양한 측면에서 경쟁력을 확보할 수 있다. 반면, 이 분야에서의 약점은 기술적 후퇴와 경제적 영향을 초래할 수 있다. 따라서 반도체 산업은 국가의 미래 경제 전망과 기술 발전에 큰 영향을 미치는 전략적인 산업 중 하나로 간주된다. 삼성전자 & SK하이닉스 글로벌 경기 침체로 수요 위축이 장기화하면서 올해 3분기에도 삼성전자와 SK하이닉스 반도체 재고자산이 높은 수준을 유지했다. 각 사가 공시한 분기보고서를 보면 올해 9월 말 기준 삼성전자 재고자산은 55조2560억 원으로 작년 말의 52조1878억 원보다 3조681억 원(5.9%) 증가했다. 재고자산은 올해 상반기 말의 55조5078억 원과는 비슷한 수준이다. 특히 반도체를 담당하는 디바이스솔루션(DS) 부문 재고가 지난해 말 29조576억 원에서 올해 3분기 말 33조7307억 원으로 4조6731억 원(16.1%) 늘었다. 반면 SK하이닉스 재고자산은 작년 말 15조6647억 원에서 올해 9월 말 14조9479억 원으로 7천168억 원(4.6%) 감소했다. 다만 S
코로나19 팬데믹 이후 반도체 품귀 현상으로 인해 반도체 가격이 급등하고, 반도체 기업의 주가도 급상승했다. 올해는 국가 간 갈등 및 세계 경제의 불안정으로 인해 반도체 업계가 어려움을 겪었다. 주요 반도체 기업은 재고가 쌓이고 매출이 축소되는 등 어려운 상황을 직면하기도 했다. 전문가들은 내년 반도체 산업에 대한 전망이 희망적이라고 예측한다. 이로 인해 현재 위기를 기회로 삼을 수 있는 기업들의 전략과 제품에 관심이 집중되고 있다. 美 중심으로 강해지는 반도체 연대 연초부터 미국은 중국에 대한 반도체 제재 강화를 기조로 정책을 이어갔다. 지난 1월 일본과 네덜란드는 미국의 중국에 대한 반도체 장비 수출 통제 방침에 동참하기로 합의한 것으로 전해졌다. 당시 3국은 워싱턴DC에서 제이크 설리번 미 국가안보보좌관 주재로 협상을 진행하고, 미국이 지난해 10월 발효한 대 중국 반도체 수출 통제에 동참하기로 의견을 모았다. 보도했던 블룸버그는 합의를 공개하지 않을 방침이며, 각국 행정 절차 등을 고려하면 실제 실행까지는 수개월이 소요될 전망이라고 전했다. 이번 방침이 확대되면 ASML의 심자외선(DUV) 노광장비 수출을 비롯해 니콘과 도쿄 일렉트론 등의 중국 수출에
스티브 창 어드밴텍 EIoT 사업부 아시아 태평양 지역 부사장 인터뷰 2007년 스마트폰이 처음 등장한 후 휴대폰의 필수 부품이었던 자판이 사라졌다. 휴대폰 자판의 소멸은 그저 아주 작은 변화일 뿐, 스마트폰은 지난 십 수 년간 소매, 통신, 교육, 출판, 교통, 정보 서비스 등 사회 전반에 거대하고 본격적인 변화를 불러일으켰다. 오픈AI의 챗GPT(ChatGPT) 발표와 함께 불어닥친 생성형 인공지능(Generative Artificial Intelligence)이라는 바람은 자주 스마트폰의 탄생과 비교되곤 한다. 전문가들은 AI가 마치 스마트폰이 그랬던 것처럼 우리 사회와 산업의 많은 부분을 대대적으로 바꿀 것이라 예측하고 있다. 산업용 컴퓨터 및 IoT 전문기업 어드밴텍은 이 AI 바람을 그냥 불어 지나가도록 내버려둘 생각이 없다. AI가 산업 전반에 도입되면서 대대적인 설비 교체 수요가 있을 것으로 예상, 이곳에서 사업 기회를 잡는다는 계산이다. 대만 린커우 어드밴텍 본사에서 2023 어드밴텍 월드 파트너 컨퍼런스(Advantech World Partner Conference, 이하 WPC 2023)가 개최됐다. 스티브 창(Steve Chang) 어드
RPA는 프로세스 자동화 기술로, 문서 처리 업무에서 주로 활용된다. 자동화 요구가 급속도로 증가하는 4차 산업 체제에서의 RPA는 제조 현장 영역에서 활동 범위를 확장해 활용되는 추세다. 여기에 디지털 트윈은 시각화·3D, 연결·제어, 다차원 모델링·시뮬레이션, 데이터·보안·분석 지능화 등 현재 산업 내에서 게임체인저로서의 활약을 기대받는 차세대 혁신 기술이다. 디지털 트윈을 활용하면, 각종 기술요소를 조합·융합해 새로운 가치를 발휘하는 또 하나의 기술이 탄생한다. 디지털 트윈은 이런 유연성과 융합성을 바탕으로 잠재력을 인정받아 여러 산업에서 활약 중이며, 잠재적 가치를 지속 재생산 중이다. 이 글에서는 유비씨의 디지털 트윈 전문성과 이 회사가 제공하는 제품 솔루션의 특장점에 대해 소개한다. ‘국대’ 혁신기업 유비씨, 제조 혁신의 가능성을 보다 유비씨는 금융위원회·과학기술정보통신부·중소벤처기업부가 선정하는 ‘혁신기업 국가대표 1000’에 선정된 디지털 트윈 플랫폼 업체다. RPA(Robotic Process Automation)와 CPS(Cyber Physical System)를 접목해, 정적인 데이터 순환에서 동적인 데이터 순환 기반 실시간 피드백을 제공
우리나라 뿌리 산업인 제조 영역에서 인력 문제는 가장 큰 이슈이다. 대기업에 비해 중소 제조 기업은 경쟁력 있는 급여와 직장 환경 제공이 어렵기 때문에 인력 유치와 보유에 어려움이 있다. 또한 잦은 이직과 퇴직, 교육·훈련이 부족하다 보니 업무지식 관리 및 전달이 잘 이루어지 못하고 이는 생산성 감소·프로젝트 지연·노동비용 증가·기업 성장 및 경쟁력 저하·안전사고 등 문제로 야기될 수 있다. 이러한 과제의 해결책으로써 핵심으로 활용되는 기술이 XR(확장현실)이다. 버넥트는 산업용 XR 솔루션을 통해 산업 현장 내 에로사항을 해결하고 있다. 이 글에서는 버넥트 XR 솔루션이 주는 이점과 다양한 기능에 대해서 소개한다. XR 솔루션이 필요한 이유 확장현실(eXtended Reality, XR)은 등장 직후 게임 영역에서 주로 활약할 것으로 기대 받은 기술이다. XR 기술은 가상현실(Virtual Reality, VR) 및 증강현실(Augmented Reality, AR)과 더불어 3차원 가상세계 ‘메타버스(Metaverse)’와 융합되면서 신드롬이 시작됐다. 이후 산업 현장 내에서의 활용성 또한 주목받으면서 잠재력을 인정받았다. 글로벌 XR 시장은 지난해 기준
오토노머스에이투지 한지형 대표 인터뷰 지난 10월, 2023 대구미래모빌리티엑스포(DIFA 2023)에서 국내 스타트업이 핸들과 운전석이 없이 완전 무인 형태로 움직이는 자율주행 모빌리티의 양산형 모델을 공개해 많은 주목을 받았다. 국내 스타트업의 이름은 오토노머스에이투지. 오토노머스에이투지의 한지형 대표는 재작년 자율주행 기술을 가진 스타트업을 조명하는 본지의 기획 시리즈에 참여, 인터뷰를 진행한 적이 있다. 당시 한 대표는 ‘2023년에 자율주행 T카(Test Car)를 공개하겠다”고 밝혔는데, 실제로 올해가 다 가기 전, 100% 자체 개발한 자율주행 모빌리티를 대중 앞에 내놓았다. 반가운 마음에 한번 더 한지형 대표에게 인터뷰를 요청했다. Q. “재작년 인터뷰에서 말씀하신 그대로 ‘자율주행차’를 만들어내셨습니다. 이번에 공개된 무인 모빌리티 프로젝트 MS와 프로젝트 SD에 대해 소개해주세요.” A. “프로젝트 MS(Midle Shuttle)는 9~12인승 차량으로 마을버스를 대체할 수 있는 모빌리티예요. 프로젝트 SD(Small Delivery)는 물류의 미들마일, 라스트마일에서 활용할 수 있는 무인 배송 차량이고요. 완전 무인 자율주행을 목적으로 운
헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 측정솔루션사업부 홍석관 부사장 인터뷰 “별도 측정실 구축 필요 없고, 검사 샘플 비율 높일 수 있어” “자동차, 방산, 항공기, 건설 등 큰 부품 다루는 현장에 적용 가능” 제조 공정에서 제품은 언제나 다양한 소재, 부품이 결합, 조립되는 과정을 거쳐 만들어진다. 이때 각 구성 부품의 크기나 형태의 작은 오차(誤差)는 곧바로 완제품의 품질 저하나, 심각한 경우 제품의 폐기로까지 이어질 수 있다. 그렇기에 각 부품이 설계한 대로 만들어졌는지 측정하고 검사하는 공정의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 4차 산업혁명 그리고 컴퓨팅, 통신 등 기술의 발전에 힘입어 산업 현장의 자동화 강풍이 전 세계 제조업을 덮치면서, 제품 측정 및 검사 공정에도 변화가 일었다. 기존에 작업자가 제품 중 일부를 임의로 선별해 산업용 측정기로 하나하나 직접 검사하던 공정이 자율주행로봇, 협동로봇 등에 의해 자동화되기 시작한 것이다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(HEXAGON MANUFACTURING INTELLIGENCE) 측정솔루션사업부는 제조 기업이 산업 현장에서 생산하는 다양한 부품 및 제품의 외형을 측정해서 최초 설계 데이터와 오차가 있는지를
2023 미래형 자동차 전동화부품 기술세미나 서울 양재서 개최 한자연 이원석 연구원 “안전, 일자리 이슈 등 해결되기 전까지는 사회적 문제 해결 집중해야” 자동차 산업은 여러 첨단 기술 이슈가 활발하게 논의되고 있는, 미래 산업의 최전선을 달리는 산업이다. 특히 자율주행차의 등장과 함께 기존의 자동차 산업에 포함되지 않았던 다양한 IT 기업, 통신 기업, 서비스 기업 들이 시장에 참여하게 되면서, 자동차 시장은 변화와 팽창을 거듭하고 있다. 자율주행 기술과 관련된 다양한 신(新)산업과 비즈니스 모델이 떠오르고 있는 가운데, 2023 미래형 자동차 전동화부품 기술세미나가 6일 서울 양재 aT센터에서 열렸다. 자율주행 기술은 시간이 많이 들고 번거롭기까지 한 운전이라는 노동에서 인간을 해방시켜줄 수 있는 첨단 기술로 주목받고 있지만, 사고 발생 시의 책임 소재나 택시나 트럭 등을 모는 전문 운전 기사의 일자리 문제, 안전성 문제 등 논란이 끊이지 않는 자동차 산업의 뜨거운 감자다. 한국자동차연구원 자율주행기술연구소 이원석 책임연구원은 이날 세미나에서 “자율주행 기술로 파생되는 산업은 기존의 택시 업계나 물류 업계 등 산업과 충돌이 불가피”하다며, “사회적 공감대
최근 플랜트 운영 최적화를 위해 빅데이터와 AI 기술 활용이 늘고 있다. 예전엔 대형 플랜트 중심으로 효율성과 안전성에 집중을 했다면 지금은 비용 절감과 생산성 향상에 대한 요구가 커지면서 그 대안으로 빅데이터와 AI 기술을 통한 예지보전 솔루션의 필요성이 대두됐다. BNF테크놀로지는 고객의 플랜트 운영 최적화를 위해 산업용 빅데이터 플랫폼 ‘HanPrism’과 머신러닝 기반 예지보전 솔루션 ‘HanPHI’ 두 가지 솔루션을 제공 하고 있다. 이 글에서는 BNF테크놀로지가 제안하는 플랜트 운영 최적화 방안은 무엇이며 해당 솔루션은 어떤 이점과 구축 사례들이 있는지에 대해서 알아본다. 빅데이터 인프라스트럭처 ‘HanPrism’ 프로세스 플랜트 소프트웨어 전문기업 BNF테크놀로지는 고객의 플랜트 운영 최적화를 위해 두 가지 솔루션을 제공하고 있다. 먼저, HanPrism은 데이터 통합과 분석을 위한 산업용 빅데이터 플랫폼이다. 이 플랫폼을 통해 산업 현장의 다양하고 분산된 설비에서 발생하는 대규모의 데이터를 실시간으로 수집하고 통합 저장해, 사용자는 언제 어디서나 필요한 데이터에 안전하게 접근하고 분석하여 운영의 혁신이 가능해진다. HanPrism의 차별성으로는
제조 산업 자동화에 엣지 컴퓨팅과 지능형 사물인터넷(AIoT)의 융합된 전략이 생산성 향상에 핵심요소가 되고 있다. 하지만 AIoT는 보안 측면에서의 약점도 상존하고 있는 것으로 평가된다. 어드밴텍 ‘디바이스 온(DeviceOn)’은 엣지에서 인가된 애플리케이션만을 허용하는 ‘화이트 리스팅(Whitelisting)’ 기능을 통해 인가되지 않은 애플리케이션을 사전에 차단한 후 승인된 프로그램만 작동되도록 한다. 더불어 백업 솔루션 ‘아크로니스(Acronis)’를 통해 직관적으로 시스템 백업을 수행하고, 서버 사이드와 엣지 사이드 간 암호화된 SSL, TLS 인증서와 보안 데이터 채널을 이용해 서버에 데이터를 전송한다. 이 글에서는 어드밴텍이 제안하는 엣지 디바이스 통합 관리 솔루션의 효율적 활용법에 대해 소개한다 4차 산업혁명이 도래하면서 산업 현장에서의 데이터 집중도가 주목받고 있다. 이에 데이터 활용성 및 연결성이 부각되고 있는데, 백엔드 서버단까지 데이터를 전송하지 않고 현장에서 곧바로 데이터를 처리할 수 있는 엣지(Edge) 전략이 중요해지고 있다. 이 가운데 산업 현장 내 자동화 장비 및 설비에 대한 원격제어 요구가 늘어나고 있다. 특히 제조 산업 자