‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2026, AW 2026)’이 이달 4일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 개막한다. 개막을 하루 앞둔 3일, 마지막 리허설에 들어갔다. 전시장 A~D홀, 로비, 더 플라츠(THE PLATZ), 그랜드볼룸 등 코엑스 전관에서는 최적화된 참관객 관람 동선을 완성하기 위한 작업이 한창이었다. 천장 트러스, 조명 리깅, 전력·통신 인입, 장비 셋업, 시연 구역 안전선 정리까지. 차세대 제조·물류 혁신법을 알리기 위한 막바지 작업이 이어졌다. AW 2026의 올해 슬로건은 ‘자율성, 지속가능성의 동력(Autonomy, The driver of sustainability)’이다. 이를 구현하기 위해 약 500개 업체가 2300부스를 꾸리고, 이러한 모습을 관전하기 위해 약 8만 명의 참관객이 방문할 예정이다. 올해 전시가 제시하는 핵심 메시지는 설비·데이터·의사결정·물류 등 가치사슬(Value Chain)이 분절되지 않는 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing) 공정 순환’이다. 올해 AW는 첫 이틀간 오전 10시부터 오후 5시까지, 마지막 날은 오전 1
·생성형 AI, PoC·프로덕션 단계를 넘어 비즈니스 가치 국면 진입 ·2026년 핵심 트렌드 '멀티 에이전트·실시간 통합·거버넌스' ·AWS, 에이전틱 워크플로 기반 운영 체계 고도화 전략 제시 생성형 AI는 개념 검증 단계를 넘어 실제 업무 환경에 적용되는 단계로 이동하고 있다. 프롬프트 최적화와 검색 증강 생성(RAG)을 거친 뒤 이제는 복수의 AI 에이전트가 협업해 업무 흐름을 수행하는 ‘에이전틱 워크플로’로 확장되는 흐름이다. 2026년 AI 기술 트렌드는 단일 모델 성능 경쟁이 아니라 멀티 에이전트 구조와 실시간 통합, 그리고 거버넌스를 포함한 운영 체계 구축에 초점이 맞춰지고 있다. 이러한 흐름을 전제로 아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)가 3일 서울시 강남구 AWS 코리아 오피스에서 신년 미디어브리핑을 통해 2026년 전략을 발표했다. 발표는 함기호 AWS 코리아 대표와 김기완 AWS 코리아 솔루션즈 아키텍트 총괄이 맡았다. 함기호 AWS 코리아 대표는 생성형 AI의 발전 단계를 정리하며 2023년을 개념 검증(PoC) 중심 시기, 2024년을 일부 프로덕션 전환 시기로 설명했다. 이어 2025년은 실제 비즈니스
로봇 청소기(로청)의 ‘더 강력한’ 흡입력 시대가 저물고 있다. 시장은 기존보다 더욱 다각적인 형태의 로청을 요구하고 있다. 지난 2024년 글로벌 로봇 청소기 출하량은 2060만 대 수준으로, 매출은 93억 달러(약 13조5000억 원)의 시장 규모를 형성하고 있다. 성장세 자체도 지난해 재확인됐다. 글로벌 시장조사업체 ‘IDC’는 2025년 2분기 이 시장 출하량을 617만 대로 집계했다. 이는 전년 동기 대비 20.5% 성장한 수치다. 로청 한 대당 평균 판매가도 400달러(약 57만 원)선을 훌쩍 넘긴 452달러(약 65만 원)까지 뛰어올랐다. 이처럼 평균 가격이 오른 만큼 고급형으로 시장 무게중심이 이동하는 양상이다. 이 변화는 단순한 가격 상승이 아니다. 제품의 경쟁력이 기존 모터(Motor) 스펙 중심에서 운용 품질로 확대되는 것을 의미한다. 결국 다양한 사용 환경에서 로청이 '돈값' 하냐는 것은 아주 사소한 지점에서 갈린다. 글로벌 로청 시장이 커질수록 기능 경쟁은 과열되지만, 사용자 경험(UX)은 오히려 더 까다로워진다. 작동은 하는데 복잡한 기능이 늘어날수록, ‘효용성’이 곧 제품의 가치가 된다. 예를 들어 전선 뭉치에 걸려 버벅이거나, 식
대한민국 녹색 대전환(K-GX)을 위한 기술·시장 혁신 방향을 공유하고 탄소시장, 금융 등 현안을 둘러싼 과제와 해법을 논의하는 국제 포럼이 열렸다. 한국과학기술원(KAIST)과 KAIST 녹색성장지속가능대학원은 27일 서울 중구 대한상공회의소에서 ‘녹색 대전환을 위한 기술과 시장의 도전과 혁신’을 주제로 ‘넷제로 인텔리전스 국제포럼’을 개최했다. 개회사에 나선 엄지용 KAIST 녹색성장지속가능대학원 원장은 “오늘 이 자리는 대한민국 녹색 대전환, 즉 K-GX를 어떻게 실행할 것인가를 논의하는 전략 포럼”이라며 “데이터와 AI를 기반으로 실행 전략을 정교히 설계하고 가속화하자는 것이 핵심 취지”라고 말했다. 기조 강연에 나선 조셉 알디(Joseph Aldy) 하버드 케네디스쿨 교수는 녹색 전환을 추진하는 정책 수단으로 탄소가격제와 산업 정책을 함께 제시했다. 알디 교수는 탄소가격제가 배출 감축을 유도하는 과정에서 혁신을 촉진할 수 있다며, 제도 설계의 중요성을 강조했다. 이어진 대담에서 사회를 맡은 엄 원장이 탄소가격제의 신뢰성 요건을 묻자, 알디 교수는 "가격 변동성이 기업 투자 결정을 지연시키고 혁신 신호를 약화할 수 있다"고 언급하며, "경매의 최저 입
산업 현장에서 인공지능(AI)은 이제 ‘가능할 것’이라는 가설로 평가받지 않는다. 실제 현장 내 운영 구간에서 결과가 일정하게 유지되는지를 더 고려하게 된다. 예를 들어, 속도가 올라가도 품질이 유지되는지, 예외 상황에 봉착해도 복구가 되는지 등이 평가 기준이 된다. 이 조건이 무너지면 기술은 개념증명(PoC)과 데모를 벗어나지 못한다. ‘시뮬레이션·실환경 간 격차(Sim2Real Gap)’도 같은 흐름에 놓여 있다. 가상 환경에서 학습·계산한 결과를 실제 환경으로 옮기는 과정을 뜻하는 ‘시뮬레이션·현실 전이(Sim2Real)’의 간극을 뜻하는 개념인데, 단순히 조명이 어둡거나 먼지가 쌓이는 차원을 넘어선다. 데이터가 여러 단계를 거치며 왕복 시간이 길어지면, 제어 엔진의 박자가 꼬이고 동기화가 밀린다. 이 미세한 지연(Latency)이 프로세스 전반에 누적돼 결국 공정의 오차가 커지고 품질이 무너지는 셈이다. 데이터가 흐르는 '실행 경로'와 연결 구조를 얼마나 간결하게 설계하느냐가 문제의 핵심으로 지목되는 이유다. 모벤시스의 WMX는 산업용 PC(IPC)를 활용해 별도의 하드웨어 없이도 로봇·기계·설비의 축을 실시간으로 움직이는 모션 제어 소프트웨어다. 기
로봇 산업을 둘러싼 시장의 기대는 어느 때보다 뜨겁다. 각종 산업 전시장에서는 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot), 자율주행로봇(AMR) 등 차세대 폼팩터(Form-factor)가 연일 주목받고, 각종 기업의 제품 발표에서는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’가 핵심 키워드로 등장한다. 실제로 지난 1월 미국 라스베이거스에서 열린 ‘국제전자제품박람회(CES 2026)에서도 로보틱스는 인공지능(AI)의 성과를 현실 세계의 기계로 확장하는 흐름으로 제시됐다. 이 가운데 휴머노이드는 주요 전선 중 하나로 부상했다. 다만 산업의 온도와 시장의 체감 사이에는 여전히 간극이 존재한다. 기술 데모와 투자 기대가 급격히 팽창하는 동안, 현장에서는 수익 모델, 공급망, 부품 경쟁력, 표준·제도, 인력 기반 등 기본 체력을 함께 끌어올려야 한다는 과제가 동시에 부각되고 있다. 이 간극은 지표에서도 드러난다. 글로벌 산업용 로봇 설치는 장기적으로 증가 흐름을 이어가고 있으나, 국가별로는 체감 경기와 투자 사이클의 영향이 갈리는 것을 보여주는 데이터다. 국제로봇연맹(IFR)이 공개한 2025년 통계에 따르면, 2024년 전 세계 산업용 로봇 신규 설치는 54만2000
외골격 로봇(Wearable Robot)을 둘러싼 국내 시장의 시선은 오랫동안 의료·재활과 산업 현장에 머무는 경우가 많았다. 산업 현장 특수 장비 관점이 대부분이었다. 이러한 시선은 기술의 필요성과 기능적 가치에는 공감하면서도, 일상적 소비재나 생활형 장비로 받아들이는 인식은 상대적으로 약했다는 평가다. 이 때문에 시장 논의 역시 성능 시연과 기술 가능성에 집중되는 경우가 많았고, 실제 사용 장면과 소비자 선택 기준을 어떻게 만들 것인지에 대한 논의는 뒤로 밀려나는 흐름이 반복돼 왔다. 하지만 최근 웨어러블 로봇 시장의 경쟁 포인트는 사용자가 어떤 상황에서 체감 효익을 느끼는지로 연결되고 있다. 여기에 제품을 어떤 경로로 처음 접하고 신뢰를 형성하는지까지 포함된다. 이같이 아웃도어·생활 활동과 맞닿는 영역에서는 성능만큼이나 편의성·지속가능성·효율성 등 체감 중심의 기준이 구매 판단에 더 크게 작용하고 있다. 결국 기업·소비자 간 거래(B2C) 시장에서 웨어러블 로봇의 확산 여부는 성능을 전제로 한 체험·유통·서비스의 명확한 진입 구조다. 이처럼 새로운 기술 카테고리는 사용자를 설득하는 힘과 초기 체험의 품질, 이후 운영 경험까지 연결되는 구조가 갖춰질 때
중국이 로봇, 전기차, 배터리, AI 반도체 등 첨단 제조 전반에서 빠른 기술 경쟁력을 확보하여 글로벌 제조 강국으로 부상하면서 한국 산업과의 경쟁 환경이 변화하고 있다는 분석이 제기됐다. 이에 따라, 한국 산업 전략도 기존의 ‘초격차 전략’을 넘어 ‘경쟁적 협력’, ‘전략적 활용’ 등 새로운 전략적 접근이 필요하다는 제언이 나왔다. 산업연구원(KIET)이 발표한 ‘첨단 산업의 한·중 경쟁력 분석과 정책 방향’ 보고서에 따르면, 중국은 반도체를 제외한 로봇, 전기차, 배터리, 자율주행 등 주요 첨단 산업 가치사슬 전반에서 한국 대비 경쟁 우위를 확보한 것으로 나타났다. 특히 중국은 AI 기반 제조, 자율주행, 휴머노이드 로봇 등 신산업 분야에서 빠른 실증과 산업 확산을 통해 기술과 시장 경쟁력을 동시에 강화하고 있는 것으로 분석됐다. ‘중국 제조 2025’ 전략의 주요 업종에 해당하는 로봇, 반도체, 전기차(자율주행 포함), 배터리 등 첨단 제조 산업은 2015년 이후 핵심 부품·장비의 국산화율이 점진적으로 제고되고, 일부 분야에서는 글로벌 시장 점유율이 확대되는 등 전반적인 경쟁력이 강화되는 추세를 보이고 있다. 특히 로봇, 자율주행 등 신산업 분야에서는
생성형 AI(Generative AI)가 산업 현장으로 스며드는 속도는 빨라지고 있다. 하지만 정작 그 인공지능(AI) 방법론의 성패를 가르는 기준은 여전히 과거의 관행에 머물러 있는 것으로 분석된다. 현시점 산업 내 경쟁력의 핵심은 똑똑한 AI 모델 차용보다 더 높은 가치를 요구하고 있다. 현장 내 노하우를 어떤 방식으로 기록하고, AI 사용료를 어떤 예산으로 결재하며, 한 번 만든 결과물을 어떻게 복기해 활용할지가 관건이다. 이 가운데 설계·제조의 실질적인 생산성은 AI 알고리즘의 신묘함보다 ▲데이터 거버넌스 ▲학습 곡선 ▲과금 구조 등 현장 변수에서 먼저 결정된다. 이렇게 조직 경영의 새로운 접근법으로 떠오른 AI는 조직을 운영하는 데 핵심 시스템으로 거듭난 모양새다. 이 같은 전환점에서 업무 시스템을 새로 설계하지 못하는 조직은 똑똑한 AI를 도입하더라도, 실제 현장에서는 조금의 변화도 일으키지 못하는 정체 상태에 머물게 된다. 결국 AI 트렌드에서의 혁신점은 신기술 도입을 가로막는 조직 내의 구시대적 규칙을 얼마나 현실적으로 개선하느냐에 있다. 가상 동반자, 지식 자산을 실시간 의사결정 동력으로 바꾸는 전략 이달 1일(현지시간) 미국 텍사스주 휴스턴
AI보다 중요한 건 기술이 아니라 ‘제조 현장을 읽는 힘’ ‘스몰 데이터·스몰 윈’ 중소 제조업 AX의 현실적 공식 국내 제조업 현장에서 AI 도입은 더 이상 낯선 화두가 아니다. 불량 판정, 공정 최적화, 설비 예지보전 등 기술적 가능성은 이미 충분히 검증됐고, 스마트 팩토리라는 이름 아래 자동화와 시스템 구축도 상당 부분 이뤄졌다. 그럼에도 불구하고 많은 기업들은 여전히 PoC 단계에 머물거나, 파일럿 이후 전사 확산에 실패하며 ‘제조 AX’로의 전환 문턱을 넘지 못하고 있다. 문제는 기술의 성숙도인가, 데이터와 인프라의 한계인가, 아니면 조직과 경영의 문제인가. 이번 좌담회는 이러한 질문에서 출발해, 제조 AX가 단순한 기술 도입이 아닌 ‘현장을 읽는 힘’, ‘문제 정의의 역량’, 그리고 ‘운영의 오너십’에 달려 있음을 짚어본 자리였다. 특히 중소 제조기업이 직면한 비용 부담, 데이터 디지털화 수준, 조직 수용성이라는 현실적 제약 속에서 AX를 어떻게 단계적으로 실행할 수 있을지, 그리고 정부 정책과 산업 생태계는 어떤 역할을 해야 하는지를 심도 있게 논의했다. 기술 중심 담론을 넘어, 제조의 본질과 경영 전략의 문제로 AX를 다시 묻는 시간이었으며,
·아트니스 AI 기반 스마트 큐레이션 도입 ·C2C 중심 플랫폼 전략과 온라인 옥션 재개 ·박일환 대표 “투자 아닌 일상 컬렉팅” 시장 전환 선언 미술 시장의 온라인 전환이 점진적으로 진행되는 가운데 아트 플랫폼 아트니스(art.ness)가 ‘스마트 컬렉팅’ 전략을 전면에 내세웠다. 아트니스는 지난 12일 서울 더 플라자 호텔에서 ‘2026 art.ness MEDIA DAY’를 개최하고 “스마트한 일상, 미술도 스마트하게”를 비전으로 선포했다. 이날 행사는 아트니스를 운영하는 박일한 하입앤컴퍼니 대표의 키노트를 중심으로 진행됐다. 박 대표는 지난해 12월 기존 ‘하입앤’에서 ‘아트니스’로 리브랜딩한 배경과 함께 2026년 서비스 고도화 방향을 공개했다. 그는 “지난해 12월 하이벤에서 아트니스로 리브랜딩을 시작했다. 구매자와 판매자에게 더 가깝게 다가가는 서비스로 새롭게 만들기 위한 결정이었다”고 밝혔다. 리브랜딩 배경에 대해서는 “하이벤이라는 이름이 컬렉터에게 명확하게 와닿지 않는다고 판단했다. 보다 직관적이고 쉽게 다가갈 수 있는 이름이 필요하다고 생각했다”며 “사내 공모를 통해 ‘아트가 우리의 일상이 되는 문화를 만들자’는 의미를 담아 아트니스로 리브랜
‘설렘(Idea hits)’으로 시작한 설계 프로젝트가 ‘복잡함(Problems begin)’과 ‘좌절(Pit of despair)’을 지나 ‘몰입(Flow)’과 ‘사후 확신(Finish)’에 도달하기까지. 실제 현장에서 이 곡선을 끝까지 완주하는 회사는 얼마나 될까. 현장 내 지식(Knowledge)·노하우(Know-how)가 시스템의 자산(Asset)으로 치환되지 않는다면, 프로젝트는 담당자의 기억력과 컨디션에 의존하는 도박이 된다. 숙련된 엔지니어가 거친 시행착오 끝에 찾아낸 최적의 파라미터가 조직의 공통 규칙으로 저장되지 않고 개인의 경험으로만 머물기 때문이다. 프로젝트가 '좌절'의 구간에서 정체되는 진짜 이유는 기술의 부재가 아니라, 과거에 확보했던 정답이 현재의 설계 프로세스에 동력으로 재공급되지 못하는 단절에 있다. 결국 기술이 해결해야 할 지점은 '개인의 경험'을 '조직의 시스템'으로 동기화하는 것이다. 한 번의 완주 과정에서 쏟아진 수많은 의사결정과 검증 데이터를 압축해, 다음 프로젝트가 즉시 참조할 수 있는 표준 가이드라인으로 세팅해야 한다. 그래야만 조직의 기술력은 원점이 아닌, 앞선 성공이 도달했던 종착지에서 다시 출발할 수 있다. “어
이더넷 네트워크 확장·IT/OT 융합과 데이터 패브릭이 그리는 미래 산업의 밑그림 산업 자동화 현장의 연결성이 정점으로 치닫고 있다. HMS Networks의 최근 보고서에 따르면, 이더넷 기반 네트워크 도입이 비약적으로 확장되면서 실시간 데이터 교환과 초연결성이 산업제어 시스템의 표준이 되고 있다. 하지만 기술 도입의 급속화 이면에는 브라운필드 통합의 어려움, 보안 위협, 데이터 신뢰성 등 새로운 과제도 산적해 있다. 제조·물류 현장에서 일어나는 자동화, 디지털화의 근간에는 ‘연결성’이 있다. 과거 컨트롤러·센서·액추에이터 수준의 단순 신호 교환을 넘어, 이제 산업 네트워크는 전체 가치사슬을 실시간으로 이어주는 혈관이자, 지능형 산업운영의 토대를 제공한다. 산업 네트워크 패러다임, 이더넷이 주도하다 2025년 HMS Networks 산업 네트워크 시장 보고서는 이 변화의 속도를 단적으로 보여준다. 2025년 신규 설치되는 산업 장치(노드) 중 무려 76%가 이더넷 기반 네트워크에 연결될 전망이다. 이는 2024년 대비 5%P 늘어난 수치로, 실시간성·확장성·표준화라는 3박자가 맞물린 결정론적(Deterministic) 이더넷 통신이 과점적 시장구조로 자리잡
프로젝트를 새로 시작하는 순간은 즐겁다. 특히 설계단에서 새로운 제품을 구상하고 성능 목표와 디자인 콘셉트를 기획하며 기대감에 부푼다. 하지만 현실의 변수가 등장하는 순간 상황은 반전된다. 일정·예산, 규격·인증, 제조 가능성· 원가 구조 등이 한데 얽히면, 설계자는 도면과 형상 대신 각종 문서 파일에 함몰될 수 있다. 수많은 프로젝트가 이 지점에서 동력을 상실하는 이유다. 캐나다 출신의 엔지니어 겸 크리에이터 제이 보글러(Jay Vogler)는 이 흐름을 5단계의 곡선으로 정의한다. 프로젝트는 ‘설렘(Idea hits)’에서 출발해 ‘복잡함(Problems begin)’과 ‘좌절(Pit of despair)’의 구간을 거치고, 다시 ‘몰입(Flow)’을 지나 ‘사후 확신(Finish)’에 도달한다. 핵심은 이 곡선의 완주 빈도와 끝맺음, 그리고 그 경험이 개인의 기억을 넘어 조직의 자산으로 치환되는지 여부다. 프랑스 소재 시뮬레이션 및 3차원(3D) 설계 솔루션 업체 다쏘시스템(Dassault Systèmes)의 에노비아(ENOVIA)·시뮬리아(SIMULIA)·델미아웍스(DELMIAWorks)는 이 곡선의 복잡한 과정을 이어주는 연결 고리다. 프로젝트를 끝
실시간 데이터와 예측 분석으로 격변하는 품질 관리 패러다임 일본식 장인정신과 미국식 통계관리의 경계에 머물렀던 무결점 생산이, 디지털 트윈 기술의 도입으로 이제는 실현 가능한 '운영 전략'으로 자리잡고 있다. 실시간 모니터링과 예지보전, 그리고 자동화된 계측이 결합된 새로운 품질 관리 패러다임이 산업 현장에 혁신을 일으키고 있다. ‘무결점 제조’란 단어는 오랜 시간 제조업계에서 완벽함을 추구하는 신화 혹은 철학적 이상처럼 여겨져 왔다. 생산 과정에서 불량률 ‘제로’에 도전하는 이 야심찬 목표는, 인간의 경험에 의존한 샘플링 검사와 온라인/오프라인 테스트, 시간차 피드백에 번번이 현실의 벽에 부딪혔다. 그러나 기술 발전은 변화의 실마리를 제공하고 있다. 바로, 가상과 현실, 데이터와 물리적 세계를 매끄럽게 연결하는 ‘디지털 트윈’이 무결점 생산의 패러다임을 근본부터 뒤바꾸고 있다. 전통적 품질 관리의 한계와 전환점 지금까지의 품질 관리 프로세스는 대개 생산 완료 후 결함을 식별하고, 원인을 분석하는 사후 관리에 집중돼 왔다. 인간의 직접 검사와 통계적 샘플링, 분절된 데이터 구조는 각종 불량이나 부적합을 완전히 예방하기 어렵게 만들었다. 게다가 시간적·공간적으
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