이미 있었던 대책, 그런데도 반복된 화재 사실 물류창고 화재에 대한 정부 대책이 이번이 처음은 아니다. 2022년 5월 이천 물류창고 화재를 계기로 민간 전문가와 관계 부처가 참여하는 '민관합동 재난원인 조사단'이 구성됐고, 그해 12월 '물류창고 화재 원인분석 및 재발 방지대책'이 마련됐다. 이 대책에는 ▲물류창고에 특화된 건축·시설 기준 정비 ▲현장의 화재안전 문화 개선 ▲화재안전 인프라 확충 등 3대 분야 35개 과제가 담겼다. 그럼에도 불구하고 이후에도 대형 물류창고 화재가 이어지면서 제도 개선 이후 현장 이행력과 관리 체계의 실효성에 대한 과제가 남았다. 결국 근본적인 문제는 제도가 없어서라기보다, 제도만으로는 해결되지 않는 다른 이유가 있기 때문이다. 배송 속도 경쟁이 만든 '뉴노멀' 그 이유 중 하나로 지목되는 것이 코로나19 이후 일상이 된 '빠른 배송' 경쟁이다. 마켓컬리, 쿠팡 등이 샛별배송, 로켓배송 등 '빠른 배송'을 본격적으로 선보이면서 국내에서의 배송 전쟁도 시작됐다. 기존의 국내 택배사들도 이에 질세라 CJ대한통운은 2024년 8월 주 7일 배송 체제 '매일 오네' 도입 계획을 밝혔고 2025년 1월부터 실제 시행에 들어갔으며, 한
또다시 도마 위에 오른 '메자닌' 이번 인천 쿠팡 물류센터 화재에서도 진압을 어렵게 한 요인으로 가장 먼저 거론된 것은 '메자닌' 구조였다. 메자닌은 높은 층고를 활용해 적층식 랙과 철골로 중간층을 만드는 방식으로, 물동량이 많은 이커머스·택배업계를 중심으로 적재 효율을 높이기 위해 널리 쓰인다. 이번 화재가 발생한 6층 역시 3단 선반으로 층을 나눈 메자닌 구조였던 것으로 파악됐다. 촘촘한 적재 공간과 가연물이 결합되며 불길이 수직으로 빠르게 번지고, 소방대원의 진입이 차단되는 구조적 한계가 드러났다. 규제 사각지대 문제는 이 구조를 정부조차 제대로 파악하지 못하고 있다는 데 있다. 현행 물류시설법에 따르면 물류창고업 등록 사업자는 시설·장비 현황을 관할 지방자치단체에 제출해야 하고, 이 정보는 국가물류통합정보센터에 연계된다. 그러나 메자닌 구조는 필수 등록 항목이 아니어서 사업자가 자율적으로 기재하지 않으면 정부가 별도로 현황을 파악하기 어렵다. '메자닌을 없애자'가 아니라 '기준을 세우자' 다만 전문가들 사이에서는 메자닌 구조 자체를 화재 원인으로 지목하는 데는 신중해야 한다는 목소리도 나온다. 국내 한 물류업계 전문가는 “복층 적층 구조인 메자닌이 오
지난 7월 18일 오전 6시 54분경 인천 서해구 석남동 쿠팡 32물류센터 6층에서 화재가 발생했다. 지상 8층, 연면적 29만 9,000㎡ 규모의 이 건물에는 생활용품과 포장재 등이 3단 랙 구조로 높게 적재돼 있었다. 국가소방동원령이 발령되고 전국 각지의 소방 인력과 장비가 투입됐지만, 대량으로 적재된 가연성 물품과 복잡한 내부 구조 탓에 진화 작업은 좀처럼 속도를 내지 못했다. 초진까지 61시간이 걸려 5년 전 이천 덕평 물류센터 화재(55시간)를 넘어 국내 물류센터 화재 초기 진화 최장 기록을 새로 썼고, 잔불 정리까지 포함하면 완전 진화까지 총 109시간 40분이 소요됐다. 이는 완진까지 약 130시간이 걸렸던 덕평 물류센터 화재에 이어 국내 물류센터 화재 가운데 두 번째로 긴 기록이다. 화재 이틀째인 7월 19일에는 건물 구조 안전성이 급격히 저하되며 붕괴 위험이 제기돼 물류센터 램프구역 반경 주위에 주민 대피령이 내려지기도 했다. 당시 화재가 발생하지 않은 5층에는 리튬배터리를 사용하는 물류 로봇 수백 대가 보관돼 있었는데, 탑재된 배터리 총량은 전기차 20대 분량으로 파악됐다. 소방 당국은 불이 이곳까지 번질 경우 배터리 열폭주로 인해 피해가
물류센터 화재가 되풀이되고 있다. 최근 5년간 물류창고에서만 대형화재가 20건 발생했고, 이는 같은 기간 전체 대형화재의 26%에 달한다. 지난 7월 인천 쿠팡 물류센터 화재는 초기 진화에만 61시간이 걸려 국내 물류센터 화재 가운데 최장 기록을 남겼고, 완전 진화까지는 약 109시간이 소요됐다. 이미 지난 2022년에도 정부의 재발 방지대책이 마련됐지만 물류센터 화재는 막을 수 없었다. 발화 원인은 매 화재사고마다 다르게 규명되지만, 왜 이렇게 자주 그리고 오래 반복되는지에 대한 근본적인 해법은 아직 나오지 않고 있다. 이에 헬로티는 기획기사를 통해 무엇이 반복적인 물류센터 화재사고를 불러오고 이에 대한 단기적, 장기적 대책은 무엇인지 살펴본다. Part 1. 반복되는 물류센터 화재, 숫자로 본 위험 신호 Part 2. 물류센터 안전, 단기적으로 바꿀 수 있는 것은? Part 3. 물류산업의 성장 공식, 이대로 괜찮은가 헬로티 김재황 기자 |
오는 9월 9일부터 11일까지 사흘간 경기도 고양시 킨텍스 1전시장 5홀에서 ‘제6회 국제 운송·공급망관리 산업전(SCM FAIR 2026)’이 열린다. ‘Rebuild the Supply Chain’을 슬로건으로 내건 이번 전시회는 AI 기반 공급망 최적화 솔루션, 물류 자동화 로봇, 라스트마일 기술, ESG·그린 로지스틱스 등 물류·공급망 산업 전반을 아우르는 주제로 구성된다. 헬로티는 SCM FAIR 2026 개최를 앞두고 물류 산업 전반에서 나타나고 있는 주요 흐름을 연속 기획으로 짚어본다. 그 첫 순서로 업종 간 경계를 허물며 확산되고 있는 ‘통합 SCM’ 흐름을 살펴본다. 제조‧유통‧물류, 왜 경계가 흐려지나 최근 물류·유통 업계에서는 ‘제조는 제조, 유통은 유통, 물류는 물류’라는 오래된 경계가 흐려지고 있다는 진단이 나온다. 원자재 조달부터 생산, 재고, 배송, 반품에 이르는 전 과정을 하나의 흐름으로 관리하는 통합 공급망관리(SCM)가 업종을 막론하고 주목받는 화두로 떠오르고 있는 것이다. 이러한 배경에는 이커머스 성장과 소비 패턴 변화가 요인으로 작용한다. 대형마트, 편의점, 온라인몰, 식자재 유통 등 유통 채널마다 물류 운영 방식과 SCM
로봇 시제품이 움직인다는 사실과 시장에서 판매 가능한 제품이 된다는 사실 사이에는 간극이 있다. 연구실에서는 한 번의 성공만으로 기술 가능성을 입증할 수 있지만, 현장에서는 비·물·계단·통로 등 조건에서도 같은 임무를 반복해야 한다. 초기 로봇 기업이 맞닥뜨리는 스케일업 병목은 결국 이 기술 시연을 실제 사용 가능한 제품으로 바꾸는 과정에서 시작되는 것. 국내 로봇 플랫폼 업체 스완로보틱스는 이 문턱을 넘기 위해 완전한 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)으로 곧장 향하는 글로벌 업계의 공식 대신 다른 길을 택했다. 궁극적으로 사람과 닮은 전신형 로봇을 목표로 하지만, 첫 사업 제품에서는 상체를 덜어냈다. 사람이 진입하기 어렵고 바퀴(Wheel)형 로봇의 이동도 제한되는 원자력발전소·하수관 등 현장을 겨냥해, 이족 보행 하체 플랫폼 ‘루비(RUBI)’를 먼저 꺼내든 배경이다. 이 선택의 바탕에는 국민대학교 로봇제어연구실(RcLab)에서 축적한 하체 기술, 개발 인력, 캠퍼스 등 자원을 활용한 반복 시험 환경이 있다. 연구실에서 루비를 다뤘던 인력이 자사 조직으로 합류하고, 언덕·계단이 섞인 교내 공간이 첫 실외 검증 무대로 쓰였다. 다만 기술을 시장과
지속가능성 공시 의무화를 앞둔 기업은 온실가스 배출량 집계에만 집중하기보다 연결 종속회사까지 아우르는 데이터 수집 체계와 재무제표 연계, 외부 인증에 대비한 내부통제를 서둘러 갖춰야 한다는 전문가 조언이 나왔다. 공시를 ESG 담당 부서의 보고서 작성 업무로 한정하지 말고 경영진과 재무·현업·감사 조직이 함께 참여하는 전사 과제로 다뤄야 한다는 설명이다. 지난 30일 서울 대한상공회의소에서 ‘2026 상반기 산업계 기후위기 적응경쟁력 포럼’이 열렸다. ‘확정된 기준, 다가온 의무화’를 주제로 열린 포럼에서는 한국지속가능성공시기준(KSSB)과 국내 공시 로드맵, 유럽연합(EU) 규제 변화, 데이터 관리 및 제3자 인증 대응 방안이 다뤄졌다. 정부가 이달 발표한 지속가능성 공시 로드맵 최종안에 따르면 2027사업연도 정보를 담은 2028년 사업보고서부터 연결자산총액 10조원 이상 코스피 상장사를 대상으로 공시를 시작할 방침이다. 2029년에는 연결자산 5조원 이상 기업으로 대상을 넓히고, 제3자 인증은 2030년부터 의무화할 계획이다. 공시는 자본시장법상 사업보고서를 통해 시행하며 이를 위한 법 개정이 추진된다. 윤나영 한국회계기준원 지속가능성기준실 팀장은 기업
뉴로메카가 유상증자를 통해 확보할 자금을 기반으로, 피지컬 AI(Physical AI) 사업 확장에 나선다. 자동차 제조와 스마트 빌딩으로 기술 적용 시장을 넓히고, 산업용 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 제품군을 고도화한다는 비전이다. 로보틱스·인공지능(AI) 기술의 생산·품질·공급 역량을 키우는 ‘시장·제품·스케일업’ 전략이다. 자금 조달 과정에서는 박종훈 뉴로메카 대표가 구주주 청약과 일반공모에 최대 35억 원을 투입하겠다는 계획을 내놨다. 조달 자금은 경상북도 포항 소재 신공장 구축과 연구개발(R&D) 인력 확충에 사용한다. 10명 중 7명 넘게 선택한 흥행 대박? 박종훈 대표, 최대 35억 원 투입한다 최근 사측의 주주배정 유상증자 구주주 청약률은 75.8%를 기록했다. 쉽게 말해, 기존 주주들에게 할당된 신주 물량 중 75% 이상이 주주들의 구매 선택을 받아 매각됐다는 의미다. 확정 발행가액은 주당 2만4450원이고, 구주주 청약에서 발생한 실권주는 7월 30일부터 31일까지 일반공모를 진행한다. 주금 납입일은 8월 4일, 신주 상장 예정일은 같은 달 20일이다. 박 대표는 보유한 신주인수권증서에 해당하는 8만5343주 전량과
정부가 산업부문 저탄소 전환을 뒷받침하기 위해 산업그린전환 촉진법과 탄소차액계약제도(CCfD), 자발적 탄소시장 등 법·금융·시장 정책을 추진한다. 철강과 석유화학업계는 기술개발과 설비투자 지원에 더해 무탄소 전력·수소 인프라와 저탄소 제품 시장을 함께 마련해야 한다고 요구했다. 국가기후위기대응위원회는 29일 서울 대한상공회의소 의원회의실에서 ‘산업부문 저탄소 전환 정책포럼’을 열었다. 산업통상부와 기후에너지환경부, 기획예산처가 정책 방향을 발표하고 철강·화학업계와 금융·법률 분야 관계자들이 정책·시장·제도 간 연계 방안을 논의했다. 이창훈 국가기후위기대응위원회 위원장은 개회사에서 “저탄소 전환은 국제경쟁력의 문제”라며 “단순히 온실가스를 감축하는 차원을 넘어 우리 산업의 지속 가능한 성장과 미래 경쟁력을 확보하기 위한 핵심 과제”라고 말했다. 산업 전환에 막대한 투자가 필요한 만큼 정부 재정과 기업의 자체 재원뿐 아니라 금융권의 참여도 필요하다고 강조했다. 정부, 기술개발부터 금융·탄소크레딧 거래까지 지원 산업부는 기업이 전환 목표와 수단을 제시하고 정부가 기술·금융·시장 정책으로 뒷받침하는 ‘산업 GX’ 체계를 추진한다. 산업그린전환 촉진법을 제정하고 산
“요컨대 세상을 처리하는 데 그치지 않고 그 안에 참여하며, 말하는 데 그치지 않고 행동까지 하는 기계다 (In short, machines that don’t just process the world, but participate in it, machines that don’t just talk, but also act).” 피터 시몬스(Pieter Simoens) 벨기에 헨트대학교 교수는 나노전자·디지털 기술 연구기관 아이멕(imec)에 게재한 기고문에서 이같이 언급했다. 이는 에이전틱 AI(Agentic AI)와 피지컬 AI(Physical AI)가 불러올 변화를 시사한 메시지다. 인공지능(AI)의 진화 단계가 디지털 환경 내 업무를 직접 수행하고 물리 세계에 개입하는 방향으로 전환되고 있다는 분석이다. AI가 공정의 이상 징후를 감지하고 최적의 운전 조건을 제안하더라도, 설비가 저절로 가동되는 것은 아니다. 결산 오류를 찾아내 보고서를 작성한다고 해서 사내 시스템의 전표가 자동으로 수정되지도 않는다. 업계는 AI의 판단을 현장의 실행으로 이으려면, 설비·로봇·기업 시스템을 연동하는 실행 프레임워크가 필요하다고 제언했다. 즉 실질적인 구동 체계가 뒷받침
기자의 취재 가방은 늘 무겁다. 노트북·카메라·배터리·충전기·선·사무용품·자료집까지 가지고 현장을 오가다 보면 장비 하나를 더 꺼내 드는 것조차 일이다. DJI의 오즈모 포켓 4(Osmo Pocket 4)를 경험하면서 뇌리를 스친 생각은 딱 하나다. ‘아, 살았다. 가볍다.’ 손에 감기는 그립감, 주머니에 대충 찔러 넣어도 되는 휴대성. 이 제품의 진짜 설득력은 화면 속 화소 수보다는 내 손바닥 위에서 나왔다. 실제 취재 현장에서도 이 같은 특징이 부각됐다. 로봇 행사 무대와 제품 시연 과정에서는 짧은 동선 안에서 빠르게 들고 녹화 버튼을 누르기 좋았다. 야외 취재에서는 스마트폰보다 비교적 덜 부담스럽게 활용할 수 있었다. 냉정하게 말해, 이제는 영화까지 찍어내는 최신 스마트폰과 비교했을 때 화질이 ‘압도적’이라는 느낌까지는 아니다. 하지만 이 기기의 핵심은 스마트폰보다 ‘덜 귀찮다’는 점이다. 이 지점에서 스마트폰과의 확실한 ‘포지션 분업’이 일어난다. 화면도 크고 만능인 스마트폰이 편하긴 하지만, 현장의 기자는 늘 바쁘다. 실시간으로 메신저 확인해야지, 일정 체크해야지, 취재원 연락 돌리느라 폰 액정은 이미 불이 나기 직전이다. 여기에 동영상 촬영까지 스
글로벌 인공지능(AI) 트렌드에 발맞추기 위한 무게중심이 기존 ‘모델 개발’에서 ‘대규모 연산 인프라 확보’로 전환되는 분위기다. 그래픽처리장치(GPU)만 대량으로 도입하는 수준에서는 경쟁력을 확보하기 어렵다는 것을 뜻한다. 메모리·네트워크·전력·소프트웨어를 통합해 지능을 생산하는 ‘AI 팩토리(AI Factory)’가 국가·기업의 핵심 기반 시설로 부상하는 모습이다. 한국에서는 SK그룹·네이버가 서로 다른 방식의 대규모 AI 팩토리 구축에 나섰다. SK그룹은 자회사 SK텔레콤의 최대 2기가와트(GW) 규모 AI 인프라와 또 다른 자회사 SK하이닉스의 차세대 메모리를 결합하는 데 집중하고 있다. 네이버는 각 세종특별자치시 소재 데이터센터를 중심으로, 최대 1GW 규모의 멀티테넌트(Multi-tenant) 소버린 AI(Sovereign AI) 클라우드를 추진한다. 쉽게 말해, 여러 기업·기관이 하나의 대규모 AI 인프라를 각자 분리된 환경에서 함께 이용하면서도, 데이터, 모델, 운영 권한은 국내 체계 안에서 통제하는 방식이다. 두 사업의 공통 기반은 엔비디아(NVIDIA)의 AI 팩토리 설계·배포·운영 청사진인 ‘엔비디아 DSX(NVIDIA DSX)’다. 다만
생성형 AI(Generative AI)는 문서·이미지·표 등 오피스 자료를 사용자 입맛에 맛게 뽑아내지만 이전 업무까지 이어받지는 못한다. 사용자는 새 대화를 열 때마다 조직·프로젝트·상대방·목적 등을 여러 이해관계에 다시 설명해야 한다. 이메일·회의·메신저·문서 등에 파편화된 정보도 직접 찾아서 다시 적용해야 했다. 자료 제작 속도는 빨라졌지만 업무 맥락의 단절은 그대로 남는 것. 글로벌 AI 워크스페이스 플랫폼 업체 젠스파크(Genspark.ai)는 이 문제를 지속형 메모리(Persistent Memory) 기능 ‘세컨드브레인(SecondBrain)’으로 풀겠다고 나섰다. 이메일·일정·문서·기록 등을 하나의 환경에 축적한 후 AI가 다음 작업에 재활용하는 구조다. 에릭 징(Eric Jing) 젠스파크 공동창업자 겸 최고경영책임자(CEO)는 “현시점 AI의 기억 기능은 사용자 말투·선호도를 반영하는 수준에 집중돼 있고, 그 가치도 개별 대화가 끝나는 시점에서 함께 멈춘다”고 분석했다. 그러면서 “우리는 답변을 개인화하는 기억부터 AI가 실제 업무를 수행하는 데 활용 가능한 기억 체계를 구축했고, 이를 통해 이전 업무를 기억하고 다음 업무까지 이어가는 순환
제조업이 다품종 소량생산과 빈번한 품목 전환, 만성적 인력난에 직면하면서 기존의 고정형 자동화만으로는 현장 수요를 감당하기 어려워지고 있다. 픽잇 코리아 송대성 과장은 ‘AI 기반 3D 비전을 통한 자율제조의 실현’과 관련해, 로봇이 스스로 공간을 인식하고 비정형 부품과 복잡한 작업 환경에 유연하게 대응하는 지능형 제조 체계가 이미 산업 현장에 본격 도입되고 있다고 설명했다. 특히 사전 데이터 학습과 복잡한 코딩 부담을 줄인 AI 기반 3D 비전은 무작위 적재 부품 식별, 조명 변화와 난반사 대응, 정밀 위치 보정까지 수행하며 생산라인의 유연성과 투자 효율을 동시에 높이고 있다. LG전자 창원 스마트파크의 냉장고 조립, 자동차 외관 연마, 무인 디팔레타이징 등 실제 적용 사례는 3D 비전이 품질 안정과 생산성 향상, 작업자 안전 확보를 아우르는 핵심 인프라로 부상하고 있음을 보여준다. 그간의 산업·공장자동화 기술은 눈이 없는 ‘블라인드 로봇’ 수준의 1세대 제어나, 평면상에 고정 정렬된 부품만 옮기는 2세대 2차원(2D) 비전(Vision) 방식에 의존해 왔다. 정해진 궤도만 고정형 설비를 막대하게 투입해 제품을 대량으로 찍어내던 하드웨어 중심 접근법이다.
자동차 산업이 전동화와 자율주행 시대로 빠르게 전환되면서 자동차 전장(Electronics)과 PCB 모듈, 반도체 패키지의 신뢰성 확보가 제조 경쟁력의 핵심으로 떠오르고 있다. 그동안 SMT 산업은 생산장비의 고도화와 AOI·SPI·X-ray 등 검사장비를 중심으로 품질을 높여왔지만, 이제는 솔더 크림(Solder Paste)과 같은 생산 소재를 어떻게 관리하느냐가 최종 품질을 좌우하는 시대가 열리고 있다. 알파글로벌 김상규 대표는 “10년 전에는 SMT 장비가 품질을 높였고, 이후에는 검사장비가 품질을 높였다. 앞으로는 소재를 어떻게 관리하느냐에 따라 품질이 높아지고 떨어질 것”이라며 제조 패러다임의 변화를 강조했다. 그는 MES 통신 기반 지능형 솔더 크림 관리 시스템을 통해 냉장보관부터 실온 안정화, 자동 교반·탈포, 선입선출, 이력 추적까지 전 과정을 자동화하는 스마트 제조 방식을 소개하며, “솔더 크림을 얼마나 효과적으로 관리하느냐가 솔더링 품질을 결정한다”고 말했다. 품질은 장비가 아닌 신뢰성에서 시작된다 자동차 산업은 전동화와 자율주행 기술의 발전으로 기계 중심의 제조업에서 첨단 전자산업으로 빠르게 변화하고 있다. 오늘날 자동차 한 대에는 수백
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