PTC는 Creo CAD 소프트웨어의 11번째 버전과 SaaS CAD 솔루션인 Creo+의 최신 버전을 발표했다. PTC에 따르면, 이번 출시를 통해 엔지니어는 더 짧은 시간에 설계를 제공하고 전기화, 복합재, 모델 기반 정의, 시뮬레이션 기반 설계 및 제조를 위한 향상된 기능을 활용할 수 있다. PTC 관계자는 “Creo 11과 Creo+는 설계 엔지니어가 매일 사용할 수 있는 향상된 기능을 제공한다”며 "AI 기반 생성형 설계와 통합된 Ansys 기반 시뮬레이션의 개선으로 고객은 개발 프로세스 초기에 시뮬레이션 기반 설계를 채택하여 출시 기간, 초기 제품 품질 및 제조 비용을 개선할 수 있다"라고 말했다. PTC는 모델 기반 정의(MBD), 전기 서브 시스템 설계, 복합 설계 및 고급 제조를 위한 Creo의 기능에 지속적으로 투자해 왔다. Creo 11을 통해 고객은 업그레이드된 기능들을 이요할 수 있다. 첫째, 사용성 및 생산성 향상을 지원한다. 멀티바디 개념 지원, 부품 설계 워크플로 간소화, 조립 처리를 위한 개선된 슈링크랩 기능, 업그레이드된 인클로저 볼륨 기능 등이 제공된다. 둘째, 전기화 기능이 개선됐다. 산업 전반의 전기화에 발맞춰 케이블링
오토데스크(Autodesk)는 5월 초 AI 기반 3D 에셋 생성기인 프로젝트 베르니니(Project Bernini)를 출시했다. 오토데스크에 따르면, 디자인 및 제작 시장을 겨냥한 최초의 실험적인 베르니니 모델은 2D 이미지, 텍스트, 복셀, 포인트 클라우드 등 다양한 입력으로부터 기능적인 3D 형상을 빠르게 생성한다. 프로젝트 베르니니는 한 가지 중요한 차이점을 제외하고는 미드저니(Midjourney)나 MS 이미지 크리에이터(Microsoft Image Creator)와 같은 AI 기반 이미지 생성기의 작동 방식을 반영한다. 바로 3D 개체를 생성한다는 점이다. 이 프로젝트는 사용자가 독점 데이터로 생성 알고리즘을 추가로 학습시켜 출력 결과를 개선할 수 있는 가능성을 높인다. 또한 많은 오토데스크 소프트웨어 타이틀의 주요 목적인 3D 콘텐츠를 더 쉽고 빠르게 제작할 수 있는 방법을 제시할 수도 있다. 오토데스크 관계자는 “오토데스크는 기능적인 3D 구조를 생성하는 데 집중하고 있다. 이러한 모델의 결과물로 제작 또는 제조된 제품은 디자이너가 염두에 둔 목적에 맞게 실제 세계에서 작동해야 하기 때문”이라고 말했다. 베르니니가 일반적인 물통을 만드는 방법을
지난 2022년 오픈AI가 공개한 챗GPT는 전 세계 산업에 충격을 안겼으며, 제조 산업도 예외는 아니었다. 제조 기업들은 AI 도입에 대한 의지를 보였지만, 실제 활용도는 아직 낮은 수준에 머물고 있다. 품질 검사 등에서 AI의 활용 가능성이 높아지고 있으며, 특히 딥러닝 기반 AI 비전 검사 시스템이 주목받고 있다. AI 기술이 발전하면서 제조 공정의 자동화와 최적화가 현실화되고 있다. AI와 데이터를 통해 스스로 최적화하는 미래 공장은 어떤 모습인지 ‘2024 AI 자율제조혁신포럼’에서 박진우 알티엠 부대표가 발표한 내용을 토대로 정리했다. 지난 2022년 오픈AI(OpenAI)가 공개한 챗GPT(ChatGPT)는 전 세계 여러 산업에 새로운 충격을 안겼다. 글로벌 산업 흐름이 인공지능(AI)으로부터 변화할 것이라는 기대 혹은 우려 속에서 AI 기술에 대한 주목도가 급상승했다. 그 양상은 제조 산업도 크게 다르지 않다. 각 제조기업은 AI에 대한 투자와 도입 의지를 속속 드러내며 AI 활용에 대한 로드맵을 지속 내놓고 있는 상황이다. 그런 의지와는 반대로 제조 분야에서의 실제 AI 활용도는 크게 높지 않은 것으로 나타났다. 제조기업을 대상으로 진행한 ‘
생성 AI 기술은 이미지와 동영상을 생성하며 산업 전반에 혁신을 가져오고 있다. 제조업에서 AI 도입이 어려운 이유는 높은 초기 도입비용과 시스템 업데이트의 어려움 때문이다. 생성형 AI와 합성 데이터는 AI 학습을 위한 데이터 문제를 해결하고 비용을 절감할 수 있다. 이 기술은 제조업뿐만 아니라 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서도 적용 가능하며 시장 변화에 빠르게 적응할 수 있는 유연성을 제공한다. 또한 윤리적, 법적 문제를 해결하고, AI 모델의 성능과 신뢰성을 향상시킨다. 제조 혁신을 위한 생성형 AI 기술에 대해 ‘2024 AI 자율제조혁신포럼’에서 김현수 슈퍼브에이아이 대표가 발표한 내용을 토대로 정리했다. 생성 AI 기술의 혁신적인 발전에 따라, 이제는 텍스트로부터 복잡한 이미지와 동영상까지 생성할 수 있는 AI 서비스가 등장하고 있다. 대표적인 예로는 오픈AI의 다양한 생성 모델과 Stability AI, Midjourney 같은 회사들이 이미지 생성 분야에서 주목받고 있다. 이러한 기술들은 실제 이미지와 구별하기 어려울 정도의 고품질 결과물을 제공하며, 최근에는 동영상 생성까지 가능해진 Sora 같은 제품도 소개되었다. 인지형 AI와 생성
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
이 글에서는 전력계통의 수급 조정·제어에 관한 기본적인 해설로서 거버너(Governor) 프리, 부하 주파수 제어(LFC), 경제 부하 배분 제어(EDC) 등에 대해 설명한다. 또한 재생가능 에너지(재에너지) 연계 확대 시의 수급 조정·제어 면의 영향과 대책, 광역적인 수급 조정·제어에 대해서도 간단히 소개한다. 주파수 변동의 발생 메커니즘 및 주파수 변동의 영향 1. 주파수 변동의 발생 메커니즘 전력계통에서는 부하(수요)와 발전(공급)의 균형이 깨지면 주파수가 변동하는데(예를 들어 부하보다 발전 쪽이 큰 경우에는 주파수가 상승한다), 이 원리에 대해 간단히 설명한다. 먼저 하나의 동기발전기를 생각한다(그림 1). 동기발전기에서는 증기터빈 등의 회전자를 회전시키려는 토크(Tm)와 전기적인 출력 토크(Te)가 균형을 이룬 상태에서 회전수(ω)가 일정하게 되고, 이것이 균형을 이루지 않은 상태에서는 동기발전기의 회전수가 상승 혹은 저하한다. 예를 들어 증기터빈 등의 토크 쪽이 크면, 그만큼이 동기발전기의 회전 에너지로서 축적되어 회전수가 상승한다. 이때, 동기발전기의 관성상수(M)가 클수록 회전수의 변화는 완만해진다. 전력계통에는 다수의 동기발전기가 있는데, 이
국제로봇연맹(IFR)의 조사 결과에 따르면, 미국 제조 기업들이 자동화에 대한 투자를 대폭 확대하고 있으며, 2023년 산업용 로봇 설치 대수가 12% 증가하여 44,303대에 달할 것으로 예상된다. 미국에서 로봇을 가장 많이 도입한 분야는 자동차 산업으로, 전기 및 전자 분야가 그 뒤를 잇고 있다. IFR은 자동차 부문의 매출이 1% 증가하여 2023년에 14,678대의 로봇이 설치되며, 이는 2022년 설치 대수가 47% 급증한 14,472대 이후의 기록적인 수치라고 보고했다. 이로 인해 자동차 및 부품 제조업체의 시장 점유율은 2023년 미국 내 전체 산업용 로봇 설치의 33%를 기록했다. IFR의 마리나 빌(Marina Bill) 회장은 "현재 자동차 제조업체들은 주로 전기자동차 전환을 촉진하고 노동력 부족에 대응하기 위해 로봇에 투자하고 있다"라고 말했다. 마리나 빌은 또한 ABB의 글로벌 마케팅 및 영업 로봇 부문 책임자이기도 하다. 전기 및 전자 산업의 설치 대수는 2023년에 37% 증가한 5,120대를 기록했으며, 이는 팬데믹 이전 기록인 2018년의 5,284대에 거의 도달한 수치다. 이 최신 결과는 미국 제조업에 설치된 전체 산업용 로봇의
리테일 테크 기업 컬리는 평택물류센터가 국토교통부에서 주관하는 '2024년도 스마트물류센터 인증 심사 심의'에서 1등급 인증을 받았다고 31일 밝혔다. 2022년 9월 준공 전 단계에서 예비인증을 취득했고 준공 후 물류센터 안정화 및 고도화에 힘써 이번에 본인증을 받게 됐다고 컬리는 설명했다. 국토부는 기존 물류센터를 초고속 화물 처리가 가능한 첨단센터로 전환하고자 2021년부터 스마트물류센터 인증제를 도입해 운영하고 있다. 센터 건축 전 설계도 등을 통해 인증하는 예비인증과 준공 이후의 본인증으로 나뉜다. 평가 항목은 입고부터 출고까지 물류 과정별 첨단·자동화 수준, 건축물의 구조적 기능, 친환경성 및 안정성 등이다. 1천점 만점을 기준으로 1∼5등급을 차등 부여하는데 컬리는 950점 이상으로 1등급을 받았다. 자동화 설비 설계 및 운영, 안전, 환경, 물류정보시스템 등 모든 항목에서 좋은 평가를 받았다고 컬리는 밝혔다. 경기도 평택시 청북읍 고렴일반산업단지에 있는 평택물류센터는 8개 층에 면적은 축구장 28개 크기인 19만9,762㎡로 컬리가 보유한 물류센터 중 최대 규모다. 컬리 관계자는 "평택물류센터는 첨단 설비와 데이터 기술의 집약체로 향후 물류의
에어롭, T-sort, 3D 등 분류 시스템 활용해 물류 효율성 제고 및 비용 절감 두산로지스틱스솔루션(이하 DLS)은 지난 30일, 리비아오 로보틱스(Libiao Robotics)와 ‘물류자동화 경쟁력 강화’를 위한 업무협약(MOU)를 체결했다고 31일 밝혔다. 중국 항저우에 본사를 둔 리비아오 로보틱스는 물류로봇과 솔루션을 공급하는 글로벌 기업으로 미국, 일본, 한국, 유럽 등 전세계적으로 100개 이상의 고객사를 확보하고 있으며, 45,000대 이상의 물류로봇이 실제 고객사 현장에서 운영되고 있다. 양사가 국내에 공급할 주요 제품은 ▲에어롭(AirRob) ▲T-sort 분류 시스템 ▲3D 분류 시스템 등으로 물류 효율성이 높고 비용절감 효과가 크며, 고객사의 니즈나 물류량에 따라 설비를 쉽게 확장하거나 축소할 수 있는 것이 가장 큰 특징이다. 에어롭은 지난해 처음 출시돼 국내 물류 자동화 솔루션 기업 중 유일하게 DLS가 공급하는 시스템으로 토트(Tote, 상품 박스)를 처리하는 시스템이다. 상품 보관용 랙에 모듈식 경량형 스태커 크레인(Stacker Crane, 화물을 고층 선반에 넣거나 꺼낼 때 사용하는 크레인)을 설치해 상품을 빠르게 입출고할 수
반도체 패키징 기술 전문가인 이강욱 SK하이닉스 부사장(PKG개발 담당)이 한국인 최초로 전기전자공학자협회(IEEE) 산하 전자패키징학회(EPS)에서 수여하는 '전자제조기술상'을 받았다. SK하이닉스는 이 부사장이 지난 30일(현지시간) 미국 콜로라도주 덴버에서 열린 'IEEE EPS 어워드 2024'에서 전자제조기술상을 수상했다고 31일 밝혔다. 이 시상식은 국제 전기전자공학 분야에서 가장 권위 있는 기구인 IEEE 산하 EPS가 주관하는 연례행사로, 전자제조기술상은 전자 및 반도체 패키징 분야에서 탁월한 업적을 이룬 사람에게 주어지는 상이다. 1996년 첫 수상자가 나온 이래로 한국인이 이 상을 받은 것은 처음이다. EPS는 "이 부사장이 20년 넘게 글로벌 학계와 업계에서 3차원 패키징과 집적회로 분야에 대한 연구개발 활동을 하면서 인공지능(AI) 메모리인 고대역폭 메모리(HBM) 개발·제조 기술 발전을 이끌어 온 공로가 크다"고 선정 이유를 밝혔다. 이 부사장은 2000년 일본 도호쿠대학에서 '집적화 마이크로 시스템 구현을 위한 3차원 집적 기술' 분야로 박사학위를 받은 뒤 미국 렌슬리어 공과대학 박사후과정 연구원, 일본 도호쿠대학 교수를 거쳐 201
현지서 'K-글로벌@베트남 2024'…50만 달러 수출계약 지원 과학기술정보통신부는 30일부터 베트남에서 국내 디지털 혁신기업의 수출 활로를 개척하고 해외 진출을 지원하는 '민관합동 디지털 수출개척단'이 활동에 들어갔다고 밝혔다. 베트남 수출개척단 활동은 국내 디지털 혁신기업의 베트남 시장 진출 지원을 위한 수출상담회와 양국 간 디지털 분야 민관협력 강화를 위한 포럼 등으로 구성된 'K-글로벌@베트남'으로 나뉘어 진행됐다. 행사 첫날 한-베트남 디지털 기술협력 포럼에는 정부와 기업계 인사 등 100여명이 참여해 인공지능(AI), 클라우드, 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 비롯한 주요 디지털 기술 동향과 산업 트렌드를 공유했다. 양국 기업 간 비즈니스 협력을 위한 업무협약도 체결됐다. 과기정통부 송상훈 정보통신정책실장은 행사 개회에 앞서 베트남 과학기술부 응우옌만 끄엉 남부지방청장과 환담하며 그간의 양국 간 협력을 의미 있게 평가하고 양국 인공지능·디지털 기업 간 협력 증진방안, 한-아세안 디지털 혁신 플래그십 협력 방안 등을 논의했다. 또 송 실장은 포럼 후 베트남 남부지방청장과 함께 정보통신기술(ICT) 수출·투자 전시상담회에 방문해 인공지능·인공지능 반도
서기관 승진: ▲ 감사담당관실 이무일 ▲ 혁신행정담당관실 윤한성 ▲ 자동차과 조성욱 ▲ 산업기술정책과 정재욱 ▲ 재생에너지정책과 이윤섭 ▲ 전력산업정책과 이우진 ▲ 가스산업과 한주현 ▲ 미주통상과 김윤희 ▲ 자유무역협정정책기획과 민한빛 ▲ 무역진흥과 장지혜 ▲ 무역구제정책과 최용이 ▲ 산업기술개발과 이영열 ▲ 수소경제정책과 안드레 ▲ 통상협력총괄과 진승덕 ▲ 무역안보심사과 나한균 수석전문관 승진: ▲ 통상협정활용과 박종희 헬로티 김진희 기자 |
이번 주 국내 주유소에서 휘발유와 경유의 주간 평균 판매 가격이 동반 하락했다. 1일 한국석유공사 유가정보시스템 오피넷에 따르면 5월 다섯째 주(5월 26∼30일) 전국 주유소 휘발유 평균 판매가는 직전 주 대비 L당 12.6원 내린 1,678.4원으로, 4주 연속 하락세를 보였다. 지역별로 가격이 가장 높은 서울이 직전 주보다 11.5원 하락한 1,743.2원, 가격이 가장 낮은 대구는 전주 대비 14.9원 하락한 1,641.5원으로 각각 집계됐다. 가장 저렴한 상표는 알뜰주유소로, L당 평균가는 1,651.3원이었다. 경유 평균 판매가격은 1,511.9원으로, 전주 대비 17.4원 내리며 5주 연속 하락했다. 이번 주 국제유가는 OPEC 플러스(OPEC+) 감산 연장 전망과 지정학적 리스크 고소로 상승했으나, 미국 연방준비제도(Fed·연준)의 고금리 장기화 기조가 상승 폭을 제한했다. 수입 원유가격 기준인 두바이유는 직전 주보다 0.6달러 오른 84.4달러였다. 국제 휘발유 가격은 2.6달러 내린 88.4달러, 국제 자동차용 경유는 0.8달러 오른 97.6달러로 집계됐다. 국제유가 변동은 통상 2∼3주가량 차이를 두고 국내 주유소 가격에 반영된다. 헬로티
산업혁명 이후, 제조업은 끊임없는 기술 혁신을 통해 생산성과 효율성을 높여왔다. 현재 제조업은 4차 산업혁명의 중심에 있으며, 그 중 하나의 핵심 기술은 로봇 비전 시스템이다. 특히 3D 로봇 비전 시스템은 현대 제조업에서 필수적인 요소로 자리잡고 있다. 이번 글에서는 제조업에서 왜 로봇의 눈이 필요한지와 이에 대한 시대적 흐름을 살펴보겠다. 로봇의 눈, 3D 비전 시스템의 필요성 1. 정확한 부품 처리와 조립 제조 공정에서 정확한 부품의 선택과 배치는 생산 효율성과 제품 품질에 직결된다. 전통적인 자동화 시스템은 고정된 위치에서 정형화된 작업만을 수행할 수 있지만, 3D 비전 시스템은 다양한 위치와 각도에서 부품을 인식하고 처리할 수 있어 더 유연한 생산 공정을 가능하게 한다. Pickit 3D 비전 시스템은 팔레트나 빈(통)에서 물체를 집어 원하는 위치에 정확하게 놓을 수 있도록 도와준다. 2. 숙련된 노동력 부족 문제 해결 제조업체들은 숙련된 노동력 부족으로 인해 어려움을 겪고 있다. 특히, 반복적이고 단순한 작업은 인력의 소모를 유발하며 생산성을 저하시킨다. 로봇 비전 시스템은 이러한 작업을 자동화하여 인력을 보다 고부가가치 작업에 투입할 수 있게 한