전 세계적으로 포화상태에 접어든 센서 시장. 4차 산업혁명이 도래한 이후 센서의 활용성이 급증함에 따라 경쟁이 더욱 치열한 양상이다. 이와 동시에 미래 성장성이 확보된 것 또한 바로 센서 기술이다. 이 배경에서 센서 시장이 주목하는 핵심요소 중 하나가 ‘혁신’과 ‘기술 고도화’다. 기존에 센서가 활용되지 않는 요소에 센서를 이식하거나, 센서가 활약하는 부분에 새로운 기술을 입은 새로운 센서가 대체되는 형태로 이상이 실현되고 있다. 제조 영역 내 각 기업은 공정 효율성·생산성 등을 제고하기 위한 자동화 시스템 구축에 센서를 적극 도입하고 있다. 이 현상은 뿌리산업, 전후방 산업 가릴 것 없이 두드러진다. 산업 자동화 시장은 약 2000억 달러(약 266조 원) 이상 규모로 알려진 글로벌 센서 시장과의 융합을 통해 혁신의 활로를 열었다. 독일에 컨트롤 타워를 둔 글로벌 광학센서 및 머신비전 솔루션 업체 센소파트는 공장 자동화, 디지털 공장 실현을 위해 전 세계에 센서 기술을 전파하고 있다. 한국 지사 센소파트코리아는 지난 2022년 자동화·로봇 분야 글로벌 톱5로 평가받는 국내 시장을 공략하겠다는 포부로 문을 두드렸다. 올해로 론칭 3년차에 접어든 센소파트코리아
제조 분야에 자동화 적용이 트렌드다. 하드웨어 영역에서 자동화 기술의 고도화가 진행 중이지만, 소프트웨어 측면에서의 진화도 이어지고 있다. 특히 제어단 소프트웨어에 자동화 요소를 이식하는 것은 설비 및 프로세스의 운영 계획을 수립하는 것부터 운영 효율을 극대화하는 것까지 제조 영역 전주기에서 중요성이 증대되는 중이다. 전 세계적으로 스마트 팩토리 도입이 본격화되면서 공장 자동화를 통한 제조 데이터 수집 및 분석이 제조 프로세스상의 대세로 부각되면서 제조 소프트웨어 지능화 솔루션이 대안으로 주목받는다. 이 솔루션은 실시간 설비 모니터링, 이에 대한 데이터 분석, 데이터 기반 설비 관리 등을 통해 불량 발생 가능성을 차단하는 것이 궁극적 목표다. 엠아이큐브솔루션은 데이터 설비 제어 및 운영 환경을 제공하는 ‘설비 지능화 솔루션(EES)’과 설비 상태, 재고 현황 등을 실시간으로 반영하는 생산 계획 솔루션 ‘APS(Advanced Planning and Scheduling)’ 등 기술을 산업에 제시하고 있다. 박양호 엠아이큐브솔루션 이사는 “데이터 기반 불량 원인 분석, 최적 운전 조건 도출 등에 인공지능(AI) 플랫폼을 녹인 솔루션을 통해 제조 지능화 시스템 구
“SWIR 카메라를 앞세워 국내 적외선 카메라 시장 선점하겠다.” 오즈레이 백홍기 대표는 시장 선점을 위해 꾸준히 하드웨어, 소프트웨어적으로 보완을 하고 있으며 신규 제품 또한 개발하고 있다고 말한다. 오즈레이는 1984년에 엔아이피로 설립되어 머신비전 컴포넌트를 주력으로 하다가, CMOS 카메라, 적외선 카메라를 개발 및 생산하게 되면서 사명을 변경했다. 이번 AW 2024 전시회에서 선보일 SWIR 카메라는 근적외선 카메라로도 불리며, 0.9~1.7um의 파장 대역을 가지고 있다. 주요 애플리케이션으로는 웨이퍼 검사, 이물질 검사, 수분 검출, 플라스틱 및 비닐 투과검사, 연무 투과 등이 있다. Q. 오즈레이의 주력사업은. A. 오즈레이는 CMOS 카메라, 근적외선 카메라, 단파 적외선 카메라, 단파 적외선에서의 초분광 카메라 그리고 장파 적외선인 열화상 카메라까지 특수 파장 대역을 지닌 카메라들을 주력으로 공급하고 있으며 단파 적외선 카메라의 경우, 특히 반도체 분야에서 강점을 보이고 있다. 모든 적외선 카메라는 오즈레이에서 직접 개발, 생산하고 있으며 머신비전 컴포넌트도 꾸준히 취급하고 있다. Q. 2023년 주요 사업 성과를 꼽는다면. A. 지난해는
에드몬드옵틱스는 광학, 이미징, 포토닉스 산업을 위해 1942년부터 생명 과학, 바이오메디컬, 검사 산업, 반도체, R&D, 국방 등 다양한 시장에 광학 부품을 공급하고 있는 광학 전문기업이다. 전 세계 12개국 이상에 주요 시설을 운영 중이며 1,100명이 넘는 직원과 함께 사업 규모를 지속적으로 확장하고 있다. 이번 Automation World 2024(2024 스마트공장·자동화산업전, AW 2024)에는 HP+Series Fixed Focal Length Lens와 120i Plan APO Infinity Corrected Objective를 출품할 예정이다. Q. 에드몬드옵틱스의 주력사업은. A. 에드몬드옵틱스는 여러 종류의 광학 부품, 다중 요소 렌즈, 이미징 시스템, 광기계 장비를 직접 설계 및 제조할 뿐만 아니라 기성 제품과 맞춤 제품의 대량 생산을 위한 OEM도 지원하고 있다. 또한 광학을 필요로 하는 누구나 에드몬드옵틱스의 웹사이트를 통해 광학 제품 관련 정보와 기술 자료를 다양하고 손쉽게 접할 수 있으며 기술지원팀도 상시 대기하고 있어 제품 검토에 필요한 시뮬레이션은 물론 해당 자료까지 신속하게 제공받을 수 있다. Q. 올해 시장
2017년에 설립된 에이미케이알은 주력 솔루션인 아이캐드를 통해 고객들의 설계 및 제조 프로세스를 혁신하고 있다. 또한 고객이 복잡한 기술적 문제에 직면했을 때 신속하고 효과적인 해결책을 제공함으로써 제품 도입과 사용 과정에서의 어려움을 최소화하기 위해 노력하고 있다. 에이미케이알 관계자는 “쉽고 빠른 3D CAD 솔루션 제공으로 프로젝트 생산성에 기여하겠다”고 말했다. Q. 에이미케이알의 주력사업은. A. 에이미케이알은 아이캐드(3D CAD)를 주력으로 공급하며, 이와 관련된 설계 용역을 제공하고 있다. 아이캐드는 기계, 자동화장비, 설비 등 대규모 데이터 설계를 위한 전용 3D CAD로, 저사양 PC에서도 가볍고, 빠르게 작동한다. 또한 시뮬레이션 및 PLC 연동 기능을 통해 설계 단계에서부터 동작 검증과 PLC 프로그래밍을 완료할 수 있어, 많은 시간을 절약하고 장비 제작 후 발생할 수 있는 문제를 최소화한다. 또한 아이캐드는 스마트 팩토리 구축에도 매우 유용하다. 기존의 공장 데이터는 이미지를 사용했지만, 아이캐드는 전체 공정을 설계 데이터로 표현함으로써 수정 및 편집이 용이하고, 환경 변화에 대한 대처가 간편하다. 이러한 기능들은 아이캐드를 통해 보
500개사 2,000부스 규모…AI 자율제조로 재정의 되는 제조업 신제품 신기술 소개 및 컨퍼런스 200여개 세션 진행 4차 산업혁명의 핵심 기술인 AI와 스마트팩토리가 제조업의 판도를 바꾸고 있다. 자율제조 시스템의 도입은 기업들이 생산 과정에서 발생하는 문제를 실시간으로 감지하고 해결할 수 있게 하며, 이는 공장의 자동화와 지속 가능성을 한층 더 강화한다. 또한 에너지 효율의 최적화와 자원 사용의 최소화를 통해 환경적 발자국을 줄이는 동시에, 로봇 기술의 발전은 작업자의 안전과 생산성 향상에 기여한다. 이러한 제조 혁신은 지속 가능한 개발 목표를 지향하며, 기업이 미래 지향적인 성장을 이루는 데 중추적인 역할을 한다. 올해로 34회째 개최되는 ‘2024 스마트공장·자동화산업전(Automation World 2024, AW 2024)’은 AI로 여는 제조의 미래가 어떤 모습일지 그 궁금중을 풀어준다. AW는 제조 혁신의 최전선 ‘2024 스마트공장·자동화산업전’(AW 2024)은 3월 27일부터 29일까지 코엑스 A,B,C,D홀 전관에서 스마트 팩토리, AI(인공지능), 로봇 기술과 함께 제조혁신의 최전선을 선보일 예정이다. 전시회 주제는 ‘Make You
시장을 구성하는 제품은 요소 부품 간 기술적 연계 및 융합에 의해 탄생한다. 특히 높은 수준의 기술이 요구되는 분야에서 해당 현상이 두드러진다. 특히 첨단 산업은 내 제품 및 솔루션은 각종 기술을 포괄한 후 더욱 고도화된 형태로 거듭난다. 이는 산업 수준의 성장을 촉진하는 핵심 요소로, 4차 산업 체제에서 그 가치를 더욱 발현한다. 그중 산업용 하드웨어 분야에서 기계 및 장비의 구동을 담당하는 구동부 제품 및 솔루션은 효율성 극대화를 위한 기술 고도화가 진행 중이다. 이 기술은 기계 및 장비가 움직이는 데 필요한 관절 역할을 한다. 기존에는 각각 단품 형태로 활용됐지만 현재는 각각의 제품이 한 데 융합된 모듈화 형태로 시장에서 활약 중이다. 모션 솔루션 업체 삼정오토메이션은 모터·드라이브·엔코더·슬립링 등 전통 구동부 제품을 개발·생산한다. 최근에는 이들 제품을 융합해 자동화 설비, 방산용 짐벌·페데스탈, 모바일·웨어러블 로봇 등에 모듈화된 구동 시스템을 제안하고 있다. 예를 들면, 서보모터·엔코더·브레이크·드라이버 등을 결합한 사용자 맞춤형 로봇 모듈이 이에 해당된다. 정영화 삼정오토메이션 FA 제품팀장은 이 같은 커스터마이징 요소를 강조했다. 고객이 원하
최근 산업 안에는 차세대 성장동력으로 급부상하는 산업군이 속속 등장하고 있다. 이런 산업군은 기존 공정 기술에 새로운 요소를 얹어 세대를 진화하거나, 지금까지 없었던 새로운 제조 공정을 도입하는 등 공정 고도화를 요구한다. 이 배경에서도 전통 기계 설비는 여전히 365일 24시간 가동되며 산업 안에서의 핵심 역할을 수행하고 있다. 대만 정밀제어 시스템 업체 하이윈코퍼레이션은 기존 산업 체제에서 통용되던 자사 기술에 자동화·지능화·정밀화 요소를 더한 제품을 산업에 지속 제시하고 있다. 현재 정밀기계·모션제어·로봇 등 세 가지 분야로 역량을 세분화해 전 세계적으로 존재감을 확장하고 있다. 이를 통해 볼 스크류, LM 가이드 등 기존 제품과 더불어 크로스 롤러 베어링, 로터리 테이블(TMRT), EFEM 장비, 다관절 로봇, 웨이퍼 로봇까지 폭넓은 제품군을 보유했다. 급변하는 산업 트렌드에서 볼 스크류, 가이드웨이, DD모터, 리니어모터, 감속기를 필두로 래퍼런스를 구축하고 있는 하이윈코퍼레이션. 다채로운 제품 라인업으로 전 세계 각 시장에 특화된 전략을 녹여내고 있다는 이광현 선임차장을 만나 하이윈코퍼레이션의 이야기를 들어봤다. 하이윈코퍼레이션은 다양한 분야의
산업은 새로운 기술에 대한 갈증을 가지고 있다. 공작기계 영역도 마찬가지인데, 모터·엔코더·감속기 등 핵심 부품의 효율성을 극대화하기 위해 이들을 융합한 서보 시스템이 등장했다. 유럽연합(EU)의 서보 시스템 특허가 만료되면서 이 시장의 본격적인 경쟁 생태계가 구축됐다. 현재 유럽 내 많은 관련 업체가 각자의 강점을 내세우며 시장점유율 확보에 주력하고 있다. 스위스아미에트는 독일 소형 드라이브 시스템 글로벌 업체 파울하버(FAULHABER)의 솔루션을 국내에 공급한다. 지난 1991년 설립된 스위스아미에트는 모터·엔코더·감속기 등 제품을 사이즈별로 구분해 이를 조합하는 형태로 커스터마이징 요소를 강조한 서보 시스템에 강점을 보유했다고 평가받는다. 스위스아미에트 전진환 부장은 이를 ‘선택적 시스템’으로 정의했다. 전진환 부장은 한국 시장 진출의 근거로 ‘모듈 시스템’을 내세웠다. 유럽 시장과는 달리 아시아 시장에서 모듈 시스템의 체계 기반이 상대적으로 약하다는 것인데, 스위스아메이트는 이를 타깃 포인트로 삼았다. 이 모듈 시스템 설계 시 파울하버 제품의 기본 성능을 기반으로, 케이블 위치·샤프트 외형 등 요소 변경이 가능하다. 스위스아미에트는 이 전략을 통해
지난 2010년대 급부상한 스마트 팩토리, 인더스트리 4.0 등 산업 트렌드 변화는 디지털 전환(Digital Transformation, DX)을 근간으로 한다. 이는 수작업으로 진행되던 전통적 프로세스가 인터넷을 기반으로 IT와 연계되는 것을 의미한다. 쉽게 말해 산업 공정 및 설비 프로세스가 데이터를 토대로 자동화된다는 뜻이다. 이에 우리 정부는 ‘종이 없애기(Paperless)’를 슬로건으로 스마트 팩토리 관련 지원 사업을 줄곧 내놨다. 이 과정에서 빅데이터가 축적되고, 이 중 의미있는 데이터가 선별되는 등 스마트 팩토리 구축의 기반이 마련됐다. 현산업에서 점유율이 증가하고 있는 스마트 팩토리. 산업 소프트웨어 솔루션 업체 오픈컨트롤은 스마트 팩토리 구축 분야에서 어떤 전략으로 존재감을 확장하고 있을까? “오픈컨트롤은 각 제조 기업의 스마트 팩토리 엔지니어링 업무를 체계적으로 수행하도록 돕는 솔루션을 보유했다” 오픈컨트롤은 영국 산업 소프트웨어 기업 아비바(AVEVA)의 오퍼레이션스 컨트롤(구 Wonderware)을 산업에 제시한다. 지난 2022년부터 아비바 오퍼레이션스 컨트롤 부문 국내 파트너로 활동 중인데, 현재 자동차·전기전자·철강·식음료·화학
제조 영역 안에는 수많은 과정의 생산 요소가 존재한다. 제조 기업은 제품 생산을 위한 원자재 수주 및 입고부터 자재 및 설비 관리, 공정 투입, 생산 공정, 공정 검사, 생산 및 공정 관리, 재고 관리, 완제품 품질 검사 등을 아울러 생산에 필요한 제품 생애주기를 관장한다. 제조실행시스템(MES)은 지난 20세기 후반 등장한 이후로 앞선 생산 요소의 통합적 관리가 용이하도록 돕는다. 제조 솔루션 업체 코어스는 MES를 기반으로, WMS·바이오밴드·시카다·그리드·에어 등 스마트 팩토리 전주기 자동화 관리 기술 ‘망고 시리즈’를 산업에 제시한다. 박진호 코어스 대표는 “망고 시리즈 내 모든 제품을 융합·연동하는 세계관인 ‘망고 커넥트’가 코어스의 비전”이라며 “망고 커넥트는 젊고 스마트한 제조 산업을 구축하기 위한 한축으로 활약할 것”이라고 강조했다. 코어스의 간판 라인업 ‘망고 시리즈’는? 망고 시리즈는 망고 MES를 기반으로, 망고 WMS·망고 바이오밴드·망고 시카다·망고 그리드·망고 에어가 각자의 역할을 위해 연동되는 망고 커넥트를 지향한다. 망고 MES가 이 시리즈의 기반으로 둔 것은 실제 현장에서의 목소리를 바탕으로 한 코어스의 전략이다. 이 중 망고
산업에서 활용되는 산업용 로봇과 협동로봇은 도입비용뿐만 아니라 유지비용 또한 높은 것으로 알려져 있다. 이에 로봇과 인공지능(AI)의 융합이 새로운 해결책으로 등장했다. 로봇을 현장에 도입했음에도 제대로 된 가치 발현이 안 되거나, 로봇 자체에 대한 변수 그리고 로봇을 공정에 활용하는 데 발생한 이슈 등에는 필연적으로 사람이 관여해야 하는데, 이를 해결하기 위해 로봇과 AI의 결합이 해결책으로 제시됐다. 로봇 AI 스타트업 플라잎이 제안하는 AI 로봇 솔루션을 소개한다. 현재 부상하는 ‘혁신기술’ 가운데 로봇은 그중에서도 핵심으로 평가받는다. 바야흐로 ‘로봇의 시대’가 개막한 것인데, 로봇은 산업 자동화 분야의 핵심 솔루션으로 자리매김하는 중이다. 최근에는 제조·물류 현장과 더불어 서비스 영역까지도 로봇의 영향력이 미치고 있다. 그러나 단순 조립 공정부터 물품 분류, 서비스 제공 등에서 로봇의 적용은 아직 기술적 한계가 따른다. 아울러 로봇의 원활한 동작을 위해서도 자원 및 인력이 뒤따른다. 예를 들어 환경, 생산 제품 등에 변수가 생겼을 때 앞선 요소는 더욱 요구된다. 사람을 대체하겠다는 포부로 등장한 로봇의 궁극적 목적에는 완벽히 다다르지 못한 양상이다.
최근 산업 내에서 급속도로 구축되고 있는 자동화 설비는 주로 압축공기를 이용한다. 이에 기체류를 다루는 설비 및 배관이 구축되는데, 이때 설비 및 배관에서 누출되는 압축공기·스팀·가스 등 기체를 감지하는 것이 중요하다. 음향 카메라는 이 과정에서 중추적인 역할을 한다. 음향 카메라를 활용해 기체의 누출 위치 및 상황 파악이 가능하다. 여기서는 소리를 시각적으로 구현해 설비의 결함까지 순각포착하는 한국플루크의 음향카메라를 소개한다. 현재 산업 안에는 기술 하나만으로 각종 문제를 해결하는 ‘원스톱’ 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 단 하나의 핵심 기술로 여러 영역을 다루는 개념인데, 고도화된 효율성이 곧 산업 경쟁력인 시대에서 존재감이 부각되고 있다. 음향 카메라는 소리를 시각적으로 구현해 현황을 파악하는 데 기여하는 기술이다. 제조 분야에서는 제조 공정 및 설비의 상태를 파악하는 데 주로 활용되고 있다. 최근 산업 내에서 급속도로 구축되고 있는 자동화 설비는 주로 압축공기를 이용한다. 이에 기체류를 다루는 설비 및 배관이 구축되는데, 이때 설비 및 배관에서 누출되는 압축공기·스팀·가스 등 기체를 감지하는 것이 중요하다. 그러나 통상적으로 소음 수준이 높은
인더스트리4.0 시대 분야를 막론하고 AI 도입은 선택이 아닌 필수다. 특히 제조업 현장에서 AI 기술은 품질 관리, 생산 최적화, 예지 유지 보수에 획기적인 도움을 준다. AI는 획기적인 기술이지만, 성공적으로 도입하고 활용하기는 쉽지 않다. 데이터 수집 및 전처리, 모델 개발, 학습, 배포, 운영 등 어려움이 존재하기 때문이다. 라온피플의 ‘EZ PLANET’은 AI 개발에 도움을 주는 플랫폼이다. 머신러닝은 국가 운영 시스템, 기업, 개인 생활 등 다양한 분야에 활용되고 있으며 그 범위는 지속적으로 확대되고 있다. 로봇의 눈, 제품 품질, 속성별 분리, 객체 인식 자율주행 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이렇듯 머신러닝의 중요성은 더욱 커지고 다양하게 적용이 되고 있지만, 아직도 개발이 어려운 것이 사실이다. 예를 들어 제품마다 양불판정 기준이 다 다르다. 즉, 제품이 바뀔 때마다 재학습이 필요하다는 것이다. 머신러닝 개발은 프로젝트 수집, 데이터 수집 및 레이블링, 모델 학습, 평가, 배포 및 적용 등의 단계에서 무한 반복이다. 전문 지식을 갖춘 엔지니어가 비효율적인 작업을 반복하게 된다. 제조업 현장에서 기존 머신러닝 기술은 데이터 수집 및 전처
AI를 배워가는 과정들이 대기업 위주에서 이제는 중견 중소기업까지 확산되고 있다. 그만큼 AI에 대한 인식이 높아져 잘 이해 하고 있다는 방증이다. 제조나 산업 분야에서는 AI를 도입하고자 할 때 어떤 부분들을 고려하면 되는지 살펴보고, 그런 측면에서 마키나락스의 솔루션과 서비스를 소개하고자 한다. AI 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있다. 2016년 전만 해도 AI가 글자나 이미지 등을 인식하는 정도의 수준까지 오는데 약 10년이 걸렸다면 2016년 이후엔 사람의 인식 능력을 따라 잡는데 2~3년 밖에 걸리지 않을 정도로 급속히 빨라지고 있다. 이게 가능할 수 있었던 이유는 AI를 활용할 수 있는 기반 기술들이 성장했기 때문이다. AI를 잘 하려면 여러 가지 데이터 특성들을 분류할 수 있게 모델 사이즈가 커져야 하는데, 최근 강력한 컴퓨팅 파워를 보유한 기업들이 등극하며 산업적으로 기술적으로 성장하면서 연간 10배 정도 모델 사이즈가 커지고 AI 성능도 크게 향상되고 있다. 제조 산업과 AI 바야흐로 AI 시대가 시작됐다. 그렇다면 제조와 산업에서 AI는 어떻게 활용되고 있을까? 제조 산업은 상대적으로 ICT나 IT 산업보다 AI 활용도가 높지 않다. 그러
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