미니탭(Minitab)이 한국의 오랜 파트너사인 데이터랩스(구 이레테크)를 인수했다고 밝혔다. 데이터랩스는 품질 분석, 기술 교육, 컨설팅 및 솔루션 구축 분야의 전문 기업으로 수십 년간 국내 다양한 산업 분야 기업들이 미니탭 솔루션을 활용해 품질 개선, 통계 분석, 교육 및 컨설팅을 수행할 수 있도록 지원해왔다. 최근에는 머신러닝과 AI 기반 분석 영역까지 지원 범위를 확대해왔다. 데이터랩스는 당분간 현재의 사명을 유지하며 소속 전문 인력 전원이 미니탭의 정규 직원으로 합류할 예정이다. 기존 고객 지원 정책에는 변함이 없으며 한국 고객들은 동일한 데이터랩스 전문 인력과 협업하면서 미니탭의 폭넓은 제품 포트폴리오와 글로벌 지원 체계를 함께 활용할 수 있게 된다. 제프리 T. 슬로빈(Jeffrey T. Slovin) 미니탭 CEO는 "데이터랩스가 쌓아온 시장 전문성과 고객 신뢰에 미니탭의 첨단 데이터 분석 플랫폼이 결합됨으로써 한국 기업들이 데이터 기반 의사결정을 통해 미래를 만들어 나갈 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다. 김지현 데이터랩스 부사장은 "미니탭의 일원이 됨으로써 고객 지원 역량을 확대하고 새로운 기회를 창출하며 한국 시장의 차세대 데이터 기반
MEMS 가속도 기반으로 180도 이상 스위칭 범위 제공 드릴링 없는 마그네틱 장착 지원…유지보수 비용 절감 산업자동화 기업 터크가 QR20 제품군에 경사 스위치를 추가했다. 회사 측에 따르면 신제품은 MEMS 가속도 측정 방식을 적용한 단축 센서로, 180도 이상의 고정 스위칭 범위를 제공하며 수은·액체·볼 방식의 기존 경사 스위치를 대체할 수 있는 용도로 설계됐다. 이번에 출시된 제품은 ‘B1N180V-QR20’ 모델이다. 터크에 따르면 이 제품은 센서 축을 따라 180도 회전하는 PNP 스위칭 출력을 제공한다. 경사 감지 애플리케이션에서 별도의 복잡한 설정 없이 비교적 단순한 스위칭 동작이 필요한 경우를 겨냥한 제품이라는 설명이다. 최근 산업 현장에서는 단순 감지 부품도 설치 시간과 유지보수 비용 절감이 중요한 선택 기준으로 떠오르고 있어, 경사 스위치 역시 내구성과 운용 편의성이 핵심 요소로 꼽힌다. 회사 측은 QR20 경사 스위치가 MEMS 가속도 측정 방식을 사용해 기계적 마모 요소를 줄였다고 설명했다. 이에 따라 액추에이터나 별도의 티칭 프로세스 없이 빠르게 가동할 수 있고, 유지보수가 필요한 구조적 부담도 낮출 수 있다는 것이다. 다만 실제 수
Profinet · EtherNet/IP · Modbus TCP · CC-Link IE Field Basic 지원 최대 12개 디지털 I/O 선택 가능… 제어반 없이 현장 분산형 구성 산업 자동화 기업 터크가 IP67 등급의 IO-Link 마스터 2종을 공개했다. 회사 측에 따르면 이번 제품은 8개의 클래스 A 포트를 기반으로 스마트 센서를 현장에서 직접 연결·설정·모니터링할 수 있도록 설계됐으며, 복수의 산업용 이더넷 프로토콜을 지원해 제어반 외부의 분산형 자동화 수요에 대응하는 데 초점이 맞춰졌다. 이번에 나온 제품은 ‘TBEN-ELL-8IOLA’와 ‘TBEN-ELAE-8IOLA’ 두 모델이다. 두 제품 모두 최대 12개의 범용 디지털 입력·출력을 선택적으로 사용할 수 있는 것이 특징이다. 회사 측에 따르면 두 모델의 차이는 M12 전원 연결 방식과 코드 구성에 있다. TBEN-ELL-8IOLA는 M12 전원 L 코드를, TBEN-ELAE-8IOLA는 M12 전원 A 코드를 적용했다. 지원 프로토콜도 현장 적용 범위를 넓히는 요소로 꼽힌다. 이 회사는 해당 제품이 Profinet, EtherNet/IP, Modbus TCP, CC-Link IE Field
배터리·반도체 공정 겨냥해 PLC 연동 범위 넓혀 모듈형 구조로 최대 36대 전력 분배 제어 가능 오토닉스가 모듈형 멀티 채널 전력조정기 ‘SPRS 시리즈’에 Ethernet/IP 통신 지원 모델을 새로 추가했다. 회사 측에 따르면 이번 확대로 해당 시리즈는 기존 RS485, EtherCAT, CC-Link, PROFINET에 이어 총 5종의 산업용 통신을 지원하게 됐다. 산업 현장에서 설비 간 연결성과 상위 제어 시스템 연동 수요가 커지는 상황에서 전력조정기의 네트워크 선택지를 넓힌 조치로 해석된다. 7일 회사 측에 따르면 SPRS 시리즈는 히터, 전기로, 소성로 등 산업용 가열 설비에서 공급 전력을 제어하는 장비다. 온도조절기와 함께 사용되며 공정 온도를 안정적으로 제어하고, 설비 운영 과정에서 필요한 전력 상태 모니터링과 분산 제어 기능을 수행한다. 이번에 추가된 Ethernet/IP는 PLC와 상위 제어 시스템 간 데이터 통신에 널리 쓰이는 산업용 이더넷 프로토콜로, 자동화 설비의 통합 제어 환경 구축에 활용되는 방식이다. 업계에서는 배터리, 반도체, 정밀소재 등 열 제어 민감도가 높은 제조 공정을 중심으로 설비 네트워크 통합 수요가 커지고 있다. 이
제조 현장은 이미 많은 것을 자동으로 움직인다. 컨베이어는 정해진 속도로 가동하고, 로봇 팔(Robot Arm)은 입력된 궤적을 반복한다. 제조 최후방을 담당하는 검사 장비는 설정된 기준에 따라 양품·불량을 자동으로 찾아낸다. 그러나 이것만으로는 차세대 제조 인프라 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’가 완성됐다고 볼 수 없다. 자동화(Automation)는 정해진 명령을 수행하는 단계고, 자율화(Autonomous)는 현장에서 발생하는 변수를 감지하고 다음 행동을 판단하는 것이기 때문이다. 이 차이는 예외 상황에서 드러난다. 대상물이 정해진 위치에서 벗어나거나, 결함 데이터가 부족한 상황. 그리고 각종 시스템이 서로 다른 언어로 움직이면 공정은 다시 작업자의 판단에 기대게 된다. 자율제조가 운영 프로세스의 문제로 넘어가는 이유다. 결국 로봇과 자동화 장비를 들여놓는 것만으로 공장이 스스로 움직이지는 않는다는 점이 핵심 문제의식이다. 피지컬 AI(Physical AI) 운영 플랫폼 업체 이에이트의 류제형 최고기술책임자(CTO)는 이를 관통하는 메시지를 전했다. 그는 “자동화와 자율화는 완전히 다른 형태다. 자동화는 시키는 일을 잘하는 것
제조 현장의 자동화가 임계점에 도달했다. 그동안 공장은 컨베이어 벨트와 로봇 팔(Robot Arm) 형태의 고정형 로봇을 통해 물리적 생산성을 극대화하는 데 집중해 왔다. 다품종 소량 생산과 글로벌 공급망의 변동성이 일상화된 현시점에서는 '지정된 동작을 반복하는 기계'만으로 생존을 담보하기 어려워졌다. 이제 글로벌 제조 패러다임은 고정된 프로그래밍의 테두리를 벗어나는데 집중하는 모양새다. 공장 스스로 데이터를 해석·판단하는 자율제조(Autonomous Manufacturing) 체계로 체질 전환을 노리는 것이다. 전문가들은 이때 핵심으로, 하드웨어에 인공지능(AI)이라는 뇌를 이식하는 인공지능 전환(AX)의 고도화다. 공장에서 발생하는 정형·비정형 데이터가 클라우드(Cloud)·에이전트(Agent)를 통해 실시간으로 이동하고, 이것이 다시 물리적인 하드웨어의 제어로 이어지는 메커니즘이 받쳐줘야 진짜 자율 공정이 완성된다는 해석이다. 이 과정에서 ▲설계 변경 이력 관리 ▲부품 조작 오차 제어 ▲현장 사무 병목 해소용 소프트웨어 인프라 연동 등 방법론은 지능형 공장의 성패를 가르는 변수로 부각된다. 다가오는 제조 AX의 미래는 공정 내 미세한 변수를 어떻게 지능
정부 “중동 플랜트 시장 적극 대응”…Team Korea 지원 강화 재건사업 · 에너지 투자 확대…국내 EPC 기업에 새로운 기회 중동 지역을 둘러싼 지정학적 환경 변화가 글로벌 플랜트 시장의 새로운 변수로 떠오르면서 국내 EPC(설계·조달·시공) 업계의 대응 전략에도 관심이 쏠리고 있다. 단기적인 불확실성은 커지고 있지만, 전후 재건사업과 에너지·인프라 투자 확대가 예상되는 만큼 국내 기업들에게 새로운 수주 기회가 될 수 있다는 분석이다. 산업통상자원부는 지난 2일 서울 여의도 글래드호텔에서 플랜트 EPC 기업과 유관기관, 전문가 등 100여 명이 참석한 가운데 ‘2026년 플랜트 정책 포럼’을 개최했다. 이번 포럼은 최근 미국과 이란 간 종전 양해각서(MOU) 체결 이후 변화하는 중동 정세가 글로벌 플랜트 시장에 미칠 영향을 분석하고, 우리 기업의 해외 수주 경쟁력 강화 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 참석자들은 지정학적 리스크가 공급망과 물류뿐 아니라 플랜트 프로젝트 전반에 영향을 미치는 상황에서 위험요인을 점검하는 동시에 향후 시장 확대 가능성과 대응 전략을 집중적으로 논의했다. 첫 번째 발표에 나선 장지향 아산정책연구원 지역연구센터장은 최근 중동 지
산업과 금융 결합한 ‘M.AX 프로젝트’ 본격 추진 16조 규모 투자 AI 팩토리·로봇·미래차 집중 지원 정부가 제조업 경쟁력을 기반으로 글로벌 피지컬 AI(Physical AI) 시장 선점을 위한 대규모 지원에 나섰다. 산업정책과 금융정책을 연계해 AI 기반 제조혁신을 가속화하고, AI 팩토리와 로봇, 미래차 등 차세대 산업을 이끌 핵심 기업 육성에 속도를 낸다는 전략이다. 산업통상자원부와 금융위원회는 지난 1일 서울 산업은행 대회의실에서 ‘국민성장펀드-M.AX 프론티어 프로젝트’ 민관 합동 간담회를 개최하고 피지컬 AI 분야의 유망 기업과 메가 프로젝트 발굴 및 지원 방안을 논의했다. 최근 글로벌 AI 경쟁은 생성형 AI를 넘어 현실 세계에서 직접 판단하고 움직이는 피지컬 AI 중심으로 빠르게 재편되고 있다. 특히 제조업은 휴머노이드 로봇, AI 팩토리, 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 등 다양한 기술이 산업 현장에 적용되면서 변화 속도가 가장 빠른 분야로 꼽힌다. 정부는 이러한 변화에 대응하기 위해 대한민국이 보유한 제조 경쟁력을 적극 활용한다는 계획이다. 국내 제조업은 세계적인 생산 인프라와 공급망, 축적된 제조 데이터라는 강점을 갖추고 있어 피지컬
정부·공공기관·산업계 한자리에… AI+ 정책협의체 개최 전문가들 “현장 적용·인재양성·데이터 기반 구축이 핵심” 중소벤처기업부가 지역 중소기업의 인공지능(AI) 활용 확산을 위한 정책 마련에 속도를 내고 있다. AI 기술이 제조업을 비롯한 산업 전반의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡는 가운데, 정부는 현장의 의견을 반영한 실효성 있는 지원체계 구축에 나섰다. 중소벤처기업부는 지난 1일 충북 청주 오스코(OSCO)에서 공공기관과 AI 전문기업, 수요기업, 협·단체 관계자 등이 참석한 가운데 ‘중소·벤처 AI+ 정책협의체’ 간담회를 개최했다고 밝혔다. 이번 회의는 지역 중소기업의 AI 도입 과정에서 나타나는 애로사항을 공유하고 정책 방향을 논의하기 위해 마련됐다. 최근 글로벌 제조업은 AI를 활용한 생산 혁신과 디지털 전환이 빠르게 확산되고 있다. 국내 지역기업 역시 우수한 제조기술과 현장 경험을 보유하고 있지만 AI 도입 비용 부담, 전문인력 부족, 데이터 활용 환경 미흡 등으로 실제 현장 적용에는 어려움을 겪고 있다는 지적이 이어지고 있다. 이날 간담회에서는 중소벤처기업진흥공단과 중소기업기술정보진흥원 등 관계기관이 AI 지원사업 추진 성과와 향후 계획
2일 천안사업장서 준공식 개최···채대석 대표 “직류 시대 개막 선포” 에너지 효율 10% 이상 개선…전력기기 업계 DC 전환 경쟁 본격화 LS일렉트릭이 충남 천안사업장에 직류(DC) 배전 기반 공장을 구축하고 본격 가동에 들어갔다. 회사 측은 교류(AC)를 직류로 바꾸는 과정에서 생기는 전력 손실을 줄여 공장 에너지 효율을 10% 이상 높였다고 밝혔다. AI 데이터센터와 고전력 산업을 중심으로 전력 효율 수요가 커지는 상황에서, 이번 공장 가동은 국내 전력기기 업계의 직류 인프라 사업 확대 여부를 가늠할 사례로 주목된다. LS일렉트릭은 2일 충남 천안사업장에서 ‘LS일렉트릭 DC팩토리 준공식’을 열었다고 밝혔다. 행사에는 채대석 LS일렉트릭 대표이사와 이호현 기후에너지환경부 2차관, 김동철 한국전력공사 사장 등이 참석했다. 회사 측에 따르면 이번에 준공된 시설은 반도체 변압기(SST), 반도체 차단기(SSCB), 에너지저장장치(ESS) 등 직류 전용 설비를 적용한 제조 공장이다. 직류 배전은 전력 변환 단계를 줄여 손실을 낮출 수 있어, 제조시설과 데이터센터 등 전력 사용량이 큰 현장에서 대안으로 거론돼 왔다. 이 회사는 공장 운영 과정에서 에너지 효율을
Aerotech 스캔헤드·자체 개발 ZTR 전시…정밀가공·웨이퍼 정렬 기술 제시 AI 반도체와 첨단 패키징 수요 확대 속 TGV 가공 등 적용 사례 소개 예정 애니모션텍이 7월 8일부터 10일까지 경기 고양시 킨텍스 제1전시장에서 열리는 ‘LASER KOREA 2026’에 참가해 반도체와 디스플레이 공정용 초정밀 레이저 가공 솔루션을 선보인다. 회사 측은 레이저 스캔헤드와 웨이퍼 정렬 장비를 중심으로 미세가공 공정의 정밀도와 생산성 개선 방안을 제시하겠다고 밝혔다. 이번 전시에서 애니모션텍이 공개하는 핵심 제품은 Aerotech Laser Scan Head와 자체 개발한 ZTR(Wafer Aligner)이다. 회사 측에 따르면 두 장비는 고속 레이저 가공과 웨이퍼 정렬 기술을 결합해 반도체 및 첨단 패키징 공정에서 요구되는 정밀도와 처리 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다. Aerotech Laser Scan Head에는 IFOV(Infinite Field of View) 기술이 적용됐다. 회사 측은 이 기술이 기존 스텝 앤드 스캔 방식에서 발생할 수 있는 스티칭 오차를 줄이는 연속 가공 방식에 기반한다고 설명했다. 또 Real PSO(Position Synch
제품 만족도 전 항목 4점 이상…가격·기능·호환성 강점 생성형 AI 활용 확산…CAD 기술지원 패러다임의 변화 CAD 솔루션 전문기업 모두솔루션은 국내 총판을 맡고 있는 지스타캐드(GstarCAD) 사용자를 대상으로 실시한 ‘2026년 지스타캐드 사용자 만족도 조사’ 결과를 발표했다. 이번 조사는 제품 만족도와 기술지원 서비스, 개선 요구사항, 문제 해결 방식 등을 종합적으로 분석하기 위해 진행됐으며, 총 352명의 사용자가 참여했다. 응답자의 52.94%는 생산·제조 분야 종사자로 조사됐다. 사용 기간은 1~3년이 38.70%로 가장 많았으며, 3~5년(25.70%)과 5년 이상(17.96%) 사용자를 합하면 장기 사용자 비중은 43.66%에 달했다. 이는 지스타캐드가 다양한 산업 현장에서 지속적으로 활용되고 있음을 보여주는 결과로 분석된다. 제품 만족도는 기능, 성능, 안정성, 호환성, 유사성, 가격 등 모든 항목에서 5점 만점 기준 4점 이상을 기록했다. 세부적으로는 기능 4.30점, 가격 4.29점, 호환성 4.26점, 성능 4.25점, 유사성 4.21점, 안정성 4.07점으로 나타났다. 특히 가격 경쟁력과 DWG 호환성, 실무 중심 기능에 대한 평가
피지컬 AI와 로봇 시뮬레이션 기술이 빠르게 발전하는 가운데, 로봇이 가상 환경에서 학습한 결과를 실제 산업 현장에서도 동일하게 구현하려면 무엇이 필요할까? 최근 업계에서는 단순한 3D 그래픽을 넘어 물리적 특성과 구조 정보를 포함한 '시뮬레이션 준비형 데이터(SimReady Data)’가 핵심 인프라로 주목받고 있다. 로봇이 현실 세계를 정확하게 이해하고 동작하기 위해서는 정교한 가상 환경과 고품질 학습 데이터가 필수적이기 때문이다. 그렇다면 기존 생성형 AI 기반 3D 모델링 기술만으로 충분할까? 엔닷라이트 김선태 CTO는 “기존 메시(Mesh) 기반 생성형 AI는 형상 생성에는 강점이 있지만, 부품 간 구조와 관절, 가동축 등 엔지니어링 정보를 표현하는 데 한계가 있다”며 “로봇과 제조 산업에서는 실제 설계 데이터 수준의 정밀성과 활용성이 중요하다”고 설명했다. 이어 “3D CAD AI 기술은 텍스트와 이미지만으로도 설계 도면 수준의 모델을 생성하고 편집할 수 있으며, 다양한 표준 포맷 변환과 시뮬레이션 연계를 통해 로봇 학습에 필요한 가상 자산을 보다 효율적으로 구축할 수 있다”고 강조했다. 물리 법칙이 지배하는 현실과 수학적 계산을 기반으로 한 디지
시각·언어·행동(VLA) 모델, 멀티모달 인터페이스, 디지털 트윈, 강화학습 등 다양한 AI 기술이 결합되면서 로봇은 단순 자동화 설비를 넘어 실제 환경을 이해하고 학습하는 지능형 시스템으로 발전하고 있다. 그렇다면 피지컬 AI는 산업 현장에 어떤 변화를 가져올까? 엑스와이지 황성재 대표는 “로봇 산업의 경쟁 구도가 하드웨어 중심에서 AI 기반 서비스와 애플리케이션 중심으로 빠르게 이동하고 있다”며 “이제 중요한 것은 로봇이 얼마나 정교하게 현실 세계를 이해하고 데이터를 학습해 스스로 의사결정을 내릴 수 있느냐”라고 강조했다. 또한 “B2B 리테일, 오피스, 물류, 제조 현장 등 실제 산업 환경이 로봇 상용화의 핵심 무대로 부상하고 있으며, 피지컬 AI가 로봇 산업의 새로운 성장 동력이 될 것”이라고 전망했다. 피지컬 AI 시대, 로봇은 과연 우리의 일터와 산업 현장을 어떻게 변화시킬 것인가? 그 해답을 통해 미래 산업의 방향을 함께 살펴본다. 인류가 마주한 테크 웨이브의 역사는 인터페이스의 진화와 궤를 같이한다. 최초로 평가받는 1980~90년대 물결은 웹(Web)의 탄생이었다. 월드와이드웹(WorldWideWeb, www)이라는 새로운 프로토콜 위에서 하
제조데이터 관리 구축·제조업 특화 AI 모델 개발 추진 중소기업 확산 겨냥한 ‘M.AX 클러스터’ 조성 예고 정부가 제조업 현장에 인공지능(AI)을 본격 도입하기 위한 중장기 전략을 내놨다. 산업통상자원부는 29일 ‘대한민국 제조업 대전환의 길: 제조AI 2030 전략’의 주요 내용을 공개하고, 제조데이터 관리 체계 구축과 제조업 특화 AI 모델 개발, 산업단지 중심의 확산 정책을 단계적으로 추진하겠다고 밝혔다. 이번 전략은 산업통상자원부가 과학기술정보통신부, 중소벤처기업부, 국가인공지능전략위원회 제조 태스크포스(TF) 소속 민간 전문가 23명과 약 6개월간 논의해 마련했다. 정부는 인구 감소와 글로벌 경쟁 심화로 제조업의 생산성과 현장 경쟁력 제고 필요성이 커진 상황에서, 제조 현장과 AI 기술을 결합한 전환 정책이 필요하다고 설명했다. 핵심 과제는 세 가지다. 우선 정부는 부처별로 분산된 제조데이터를 연계·관리하는 ‘국가 제조데이터 라이브러리’를 구축할 계획이다. 보도자료에 따르면 정부는 데이터의 해외 유출 방지와 기업 자산 보호를 전제로, 국가 주도의 제조데이터 활용 체계를 만들겠다는 방침이다. 제조업 현장에서 AI 성능을 좌우하는 핵심 요소가 데이터라
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UPDATE: 2026년 09월 10일 19시 22분
