제조업의 인공지능 전환(AX)을 위해서는 휴머노이드나 거대 AI 모델 도입에 앞서 현장 데이터를 어떻게 확보하고 연결할 것인지부터 살펴야 한다는 지적이 나왔다. 공장 설비와 기업마다 제각각인 데이터 형식을 표준화하지 않으면 AI 도입 과정의 상당 부분을 데이터 정리와 변환에 써야 해 투자 대비 효과(ROI)를 확보하기 어렵다는 설명이다. 이정준 국제전기기술위원회(IEC) 이사·서울대학교 공학전문대학원 교수는 지난 28일 경기 성남시 판교타운홀에서 열린 ‘2026 제6회 디지털 ESG 조찬회’에서 ‘제조 AX와 피지컬 AI, 어떻게 구현할까?: 데이터를 중심으로’를 주제로 발표하며 이같이 밝혔다. 이 교수는 최근 제조업계에서 AI 팩토리와 피지컬 AI, 자율공장, 휴머노이드 등의 개념이 빠르게 확산하고 있지만 실제 제조 현장의 고민은 이보다 구체적이라고 짚었다. 그는 “실제로 공장을 운영하시는 분들은 ‘저건 먼 얘기고 지금 당장 어떻게 할 건데’라는 질문에 답을 찾아야 한다”며 “결국 AI를 어떻게 활용할 것인가의 관점에서 접근해야 하고, 그러려면 AI를 돌릴 데이터가 도대체 어디에 있는지부터 봐야 한다”고 말했다. 제조 AI의 현실적 활용, 예지보전·품질검사
데이터는 넘치지만 현장 의사결정은 지연…구조·맥락·소유권 없는 데이터가 AI·분석 활용의 핵심 병목으로 부상 제조기업들이 공정값, 알람, 설비 상태, 작업자 행동, 에너지 사용량, 유지보수 지표 등 방대한 데이터를 수집하고 있지만, 정작 기본적인 운영 질문에 빠르게 답하지 못하는 사례가 적지 않다. AI, 분석, 대시보드의 가치를 제대로 구현하기 위해서는 더 많은 데이터 수집보다 구조화된 산업 데이터 거버넌스 구축이 선행돼야 한다는 지적이 나온다. 데이터 부족이 아니라 구조·맥락·소유권 부족이 문제 오늘날 제조 현장의 자동화 시스템은 과거보다 훨씬 많은 데이터를 수집할 수 있다. 공정 변수, 알람, 장비 상태, 배치 이벤트, 작업자 조작, 에너지 사용량, 유지보수 신호, 생산 지표 등이 전례 없는 규모로 축적되고 있다. 그러나 많은 공장은 여전히 기본적인 운영 질문에 신속하게 답하는 데 어려움을 겪는다. 문제가 발생했을 때 어떤 설비가 가동 중이었는지, 공정이 시동·생산·세척·대기 중 어느 상태였는지, 어떤 알람이 먼저 발생했는지, 어떤 태그가 공식 기록 원천인지 명확하지 않은 경우가 많다. 또한 한 라인은 다운타임을 다른 방식으로 보고하고, 대시보드는 보기
‘제61회 발명의 날 기념식’서 제조 인공지능(AI) 핵심 기술 개발 공로 생산조건·품질예측 등 제조 현장 인공지능 전환(AX) 사례 주목 정하일 인터엑스 최고기술책임자(CTO)가 지난 19일 열린 ‘제61회 발명의 날 기념식’에서 국가 제조 인공지능(AI) 경쟁력 강화에 기여했다며 대통령 표창을 수상했다. 발명의 날은 국민의 발명 의욕을 고취하고 국가 산업 발전에 기여한 유공자를 격려하기 위해 제정된 법정기념일이다. 특허청 주최, 한국발명진흥회 주관의 이 포상 제도는 국내 지적재산(IP) 분야 최고 권위를 갖춘 정부 시상체계로 인식된다. 장기간에 걸친 기술 연구개발(R&D) 고도화와 원천 특허 확보를 통해 국가 산업 경쟁력을 한 단계 끌어올린 개인과 단체를 엄격히 심사한다. 이 중 정 CTO가 받은 ‘대통령 표창’은 차세대 핵심 산업 진영에서 독보적인 기술 아키텍처를 수립하고 이를 실제 산업 현장에 대량 양산·확산한 자에게 수여된다. 정하일 CTO는 제조 데이터 표준화, 생성형 AI(Generative AI), AI 에이전트(AI Agent), 피지컬 AI(Physical AI) 등 AI 기반 자율제조(Autonomous Manufacturing)
엑스와이지·크라우드웍스, 로봇 학습용 데이터 구축 및 비즈니스 시너지 노린다 엑스와이지의 로봇 하드웨어 운영 역량, 크라우드웍스 데이터 가공 기술 결합 데이터 마켓플레이스 활용 유통 모델 발굴, 정부·공공기관 AI·로봇 사업 공동 수주 등 협력 범위 확대도 엑스와이지가 인공지능(AI) 데이터 플랫폼 업체 크라우드웍스와 로봇 학습용 데이터 구축 및 피지컬 AI(Physical AI) 사업 협력에 뜻을 함께했다. 양사는 이번 협력을 통해 고품질 행동 데이터를 기반으로, 로봇의 상황 인지·조작 능력을 극대화할 계획이다. 양사가 함께 혁신 비전으로 지목한 ‘피지컬 AI’는 AI가 물리적인 환경을 직접 학습·적응함으로써, 로봇·설비·장비가 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 기술 방법론이다. 양사 협력의 핵심은 엑스와이지의 데이터 수집 디바이스 ‘글러브엑스(GloveX)’를 활용한 로봇 행동 데이터 정밀 구축에 있다. 엑스와이지는 로봇의 미세 조작(Fine Manipulation) 데이터를 수집·구분하는 인프라를 제공한다. 이 바탕에서 크라우드웍스는 데이터 가공 역량을 극대화해 피지컬 AI 모델의 완성도를 높이는 표준화된 데이터 체계를 구
이제 제조 현장의 핵심 경쟁력은 자동화(Automation)의 양적 팽창에서 벗어난 또 다른 차원이다. 다양한 기술 트렌드에 대한 변동성과 이에 대응하는 속도에 의해 경쟁력이 결정되는 양상이다. 이 가운데 최근 수요 변동과 공급망 재편이 더욱 가속화되는 국면에서 공장은 고정된 설비 집합의 개념을 탈피해 유연한 운영 체계로 진화한 점이 포인트다. 설계 변경 사항이 생산 계획, 품질 검증, 안전 기준, 물류 동선 등에 즉각적이고 연쇄적으로 반영되는 구조가 핵심이다. 이 체계의 핵심 지표는 기존 주요 요소인 ‘생산성’뿐만 아니라, 전환 속도, 의사결정 지연 최소화, 추적 가능성, 예외 상황 시 복원력 등을 포괄하는 것으로 확장되고 있다. 이러한 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 로보 공학(Robotics)이 있다. 이때 중심점은 기술 자체보다 지능을 실질적인 운영 프로세스로 고착시키는 방법론이다. 이에 따라 ▲AI 모델이 내린 판단의 승인 주체 ▲학습·검증 데이터의 활용 방식 ▲오류 격리 메커니즘 ▲안전 논리 증명 방식까지 포함해 공장의 규칙을 새롭게 정립하는 작업이 시작됐다. 이 같은 차세대 제조 인프라의 본질은 현장이 스스로 학습·보수하는 운영 메커니즘을 설계
이제 제조 현장의 핵심 경쟁력은 자동화(Automation)의 양적 팽창에서 벗어난 또 다른 차원이다. 다양한 기술 트렌드에 대한 변동성과 이에 대응하는 속도에 의해 경쟁력이 결정되는 양상이다. 이 가운데 최근 수요 변동과 공급망 재편이 더욱 가속화되는 국면에서 공장은 고정된 설비 집합의 개념을 탈피해 유연한 운영 체계로 진화한 점이 포인트다. 설계 변경 사항이 생산 계획, 품질 검증, 안전 기준, 물류 동선 등에 즉각적이고 연쇄적으로 반영되는 구조가 핵심이다. 이 체계의 핵심 지표는 기존 주요 요소인 ‘생산성’뿐만 아니라, 전환 속도, 의사결정 지연 최소화, 추적 가능성, 예외 상황 시 복원력 등을 포괄하는 것으로 확장되고 있다. 이러한 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 로보 공학(Robotics)이 있다. 이때 중심점은 기술 자체보다 지능을 실질적인 운영 프로세스로 고착시키는 방법론이다. 이에 따라 ▲AI 모델이 내린 판단의 승인 주체 ▲학습·검증 데이터의 활용 방식 ▲오류 격리 메커니즘 ▲안전 논리 증명 방식까지 포함해 공장의 규칙을 새롭게 정립하는 작업이 시작됐다. 이 같은 차세대 제조 인프라의 본질은 현장이 스스로 학습·보수하는 운영 메커니즘을 설계
제조 현장의 인공지능 전환(AX)은 실제로 공장에 적용하지 못하는 정체 구간을 얼마나 빨리 극복하는지가 관건이다. 생산성과 품질 경쟁이 초 단위로 반복되는 환경에서 인공지능(AI)은 원가·납기·불량률 등 제조 영역의 핵심 요소를 동시 제어하는 운영 인프라로 간주된다. 다만 현장에서는 개념증명(PoC) 단계에서 정체되거나 단일 공정의 시범(Pilot) 적용에 그치는 사례가 여전히 빈번한 것으로 나타났다. 안광현 스마트제조혁신추진단장은 이 간극을 “이해도 1%의 벽”으로 정의하며, 초기부터 완성형을 지향하기보다 단계별로 시스템을 고도화하는 전략이 현실적이라고 역설했다. 스마트제조혁신추진단(KOSMO)은 제조 현장의 AI 전환 가속화를 위해 ‘스텝 바이 스텝(Step-by-step)’ 고도화 전략을 제시하며 중소기업의 실질적 변화를 도모하고 있다. 2026년 상반기를 기점으로 본격화되는 이번 정책 지원은 데이터 기반의 의사결정 체계 구축을 본질적인 목적으로 삼는다. 안광현 KOSMO 단장은 현장의 비용 부담과 인력 부족을 해소하기 위한 민관 협력 모델을 강조하며, 올해 중순 본격 시행으로 알려진 2026년도 ‘자율형공장 구축 지원사업’을 통해 제조 강국으로 도약하
크라우드웍스는 10월 공식 출범 예정인 한국피지컬AI협회의 데이터 분과 위원으로 합류한다고 1일 밝혔다. 회사는 피지컬AI 데이터 과제 기획과 표준화 논의를 주도하며 산업 발전을 지원할 계획이다. 크라우드웍스는 자율주행 로봇, 스마트 토이, 반려동물 로봇, 조리 보조 로봇 등 다양한 로봇 데이터와 제조·화학 등 산업 AI 데이터 구축 자산을 기반으로 협회 활동을 수행한다. 특히 다국어 언어, 영상, 음성, 시각 등 멀티모달 AI 데이터 구축 역량을 확장해 VLA(Vision-Language-Action) 데이터 수집과 가공을 지원함으로써, 피지컬AI 산업의 핵심 경쟁력인 고품질 멀티모달 데이터 확보에 기여할 계획이다. 한국피지컬AI협회는 과학기술정보통신부 승인을 받아 민간 주도로 발족하며 10월 초 공식 출범을 앞두고 있다. 협회는 정책 제안과 예산 반영, VLA 시뮬레이터 플랫폼 및 실증사업 지원, 회원사 정보 교류 및 네트워킹 등 다양한 활동을 추진한다. 피지컬AI는 현실 공간에서 스스로 판단하고 조작하는 인공지능으로 자율주행차, 물류 로봇, 휴머노이드, 스마트 기기 등 산업 전반에 적용된다. 제조업에서는 공정 최적화와 불량률 감소, 물류에서는 자동 경로
25일 '통합교통서비스(MaaS)' 포럼 열려… 산·학·연 머리 맞댄다 국토교통부 대도시권광역교통위원회(이하 대광위)는 6월 25일(수) 오후 2시, 서울 Vertex Korea 회의실에서 제1회 통합교통서비스(MaaS, Mobility as a Service) 포럼을 연다. 이번 포럼은 철도, 버스, 항공 등 다양한 교통수단을 하나의 플랫폼에서 예약·결제할 수 있는 MaaS 서비스의 활성화를 위해 마련되며, 운송업계, 플랫폼 기업, 연구 기관 등 산·학·연·관의 전문가 24개 기관이 참여한다. 교통수단별 따로 예약하던 불편, 이제는 하나로 해결 통합교통서비스(MaaS)는 이용자가 철도, 버스, 공유차, 택시 등 다양한 교통수단의 운행 정보와 좌석 현황, 결제까지 한 번에 확인하고 예약할 수 있는 시스템이다. 그동안은 교통수단마다 별도의 앱을 설치하고 회원가입, 결제를 따로 해야 했지만, MaaS가 본격적으로 도입되면 이용자는 하나의 앱으로 전 교통수단을 연계해 사용할 수 있게 된다. 전문가들과 함께 정책 방향 논의 이번 포럼은 연세대학교 도시공학과 정진혁 교수가 의장을 맡아 진행한다. 참석자들은 분기별 정례 포럼 운영을 통해 MaaS 발전을 위한 정책, 기
“법 제정으로 산업데이터 권리보호와 지원근거 마련” “산업계, 디지털 전환 산업 생태계 구축 마중물 기대” 지난해 12월 28일, ‘산업 디지털 전환 촉진법’ 제정안이 공포되고 올해 7월 본격 시행된다. 이 법은 산업 전반에 디지털 기술을 적용함으로써 밸류체인(가치사슬) 전체를 혁신하고 고부가가치화하기 위한 제도와 지원 근거를 담고 있다. ‘산업 디지털 전환 촉진법’ 제정을 위해 누구보다 많은 노력을 해온 한국산업지능화협회 김태환 상근부회장은 “기업의 디지털 전환에 발목을 잡았던 산업데이터의 활용 문제를 해소하고 디지털 전환 산업 생태계를 구축할 수 있는 마중물이 될 것”이라고 말했다. 이번 특별대담에서는 법 시행 3개월을 앞두고 우리 산업계는 어떤 준비를 해야 되는지 김태환 상근부회장을 모시고 ‘산업 디지털 전환 촉진법’에 대해서 얘기를 나눠봤다. Q. 산업 디지털 전환이 업계에서는 지금 큰 화두입니다. 특히 관련법이 공포가 되고 오는 7월 시행을 앞두면서 더욱 관심이 뜨겁습니다. 이제 업계에서 널리 쓰이는 용어가 된 만큼 산업 디지털 전환에 대한 개념 정의가 좀 필요하다고 보는데요. A. 우리가 산업 디지털 전환을 한다는 것은 산업을 지능화하겠다는 말과
2022년 '산업 데이터 표준화 및 인증지원 사업' 신규 과제 공고 국가기술표준원이 기업의 산업 데이터 융합·활용·표준화를 지원하는 '산업 데이터 표준화 및 인증지원 연구개발 사업' 2022년 신규과제를 22일 산업기술 연구개발 정보포털에 공고했다. 국표원은 지난해 자율주행차와 스마트제조 분야를 우선 지원하며 데이터 표준화와 실증체계 구축 역량을 확보했으며, 올해는 지능형 로봇 분야로 사업을 확대할 계획이다. 사업 첫해인 지난해 국표원은 분야별 데이터 상호운용성 표준 개발, 상호운용성 실증 추진 등의 성과를 거두며 산업 데이터 표준화의 토대를 마련했다. 자율주행차 데이터 호환을 위한 국가표준 2종을 개발했고, 스마트제조 분야에서도 데이터 교환에 대한 국가표준 2종을 제정했다. 현재 운영 중인 지자체 자율주행차 실증단지(서울, 경기, 세종, 대구)에서 커넥티드 차량의 데이터 표준의 상호운용성을 모의 실증했으며, 향후 실증 결과를 바탕으로 자율주행차 데이터 표준을 확정할 계획이다. 올해는 지능형 로봇 산업 분야의 데이터 표준을 중점 개발하는 동시에, 기업의 데이터 표준 활용을 확대하기 위한 서비스 플랫폼 구축과 산업 데이터 표준화 정책 포럼 발족도 추진한다. 우
[헬로티] ▲성윤모 산업부 장관이 소재개발 디지털 전환 연대 출범식에 참석해 '디지털 소재혁신 강화 실행계획'을 발표했다. (출처 : 산업부) 산업통상자원부가 15일 대전 화학연구원에서 성윤모 장관 주재로 소재개발에 필요한 데이터 축적과 활용을 확산하기 위한 업계 토론회를 개최하고 ‘디지털 소재혁신 강화 실행계획’을 발표했다. 이날 행사에는 한화솔루션 등 소재기업 대표, 2007년부터 소재정보은행을 구축하고 있는 화학연구원 등 4개 공공연과 교수, 산업통상자원 R&D 전략기획단장 등 산학연 전문가가 참석했다. 이날 발표된 디지털 소재혁신 강화 실행계획은 ‘소재부품장비 2.0전략’, ‘한국판 뉴딜 종합계획’의 후속 계획으로, 주요 내용은 ▲8대 선도 프로젝트 추진 ▲데이터 표준화 ▲데이터 축적과 활용 ▲데이터 기반 확충 ▲소재데이터 거버넌스 가동 등이다. 정부는 먼저 8대 선도 프로젝트 추진 부분에서 친환경·저탄소 및 성장 유망성 등을 고려해, 화학, 금속, 세라믹, 섬유 소재 분야와 데이터 기반 핵심 소재 개발로 소부장 미래 경쟁력을 선점할 ‘수소경제’,
[첨단 헬로티] 국제 표준 전문가들이 산업계의 글로벌 경쟁력을 강화하고 제조업에 활력을 불어넣기 위한 방안을 모색하기 위해 한자리에 모였다. 산업통상자원부 정승일 차관 주재로 28일, 한국프레스센터에서 열린「국제표준 리더와의 만남」 간담회에는 정승일 차관을 비롯해 이승우 국가기술표준원장, 국제 표준화 무대에서 활약하고 있는 국내 전문가 등 40여 명이 참석했다. 이번 간담회에서 참가자들은 ▲4차 산업혁명 시대의 표준 정책방향을 논의하고 ▲국제표준화기구의 최신 정책동향과 ▲현장 전문가들의 국제표준 성공‧실패 스토리를 공유하는 등 4차 산업혁명 시대를 선도할 국제표준 정책방향을 모색했다. 행사를 주관한 산자부 국가기술표준원은 ①「4차 산업혁명 시대 표준화 추진 전략(안)」을 발표하는 등 표준화 전략에 대한 이정표를 제시했으며, ② 국제표준화 활동에서 국내 전문가들이 겪고 있는 실질적인 어려움을 들었다. 국표원은 기존 추격자(Fast follower) 전략에서 벗어나 4차 산업혁명 시대 국제표준 선도자(First mover)로 변화한다는 방침 아래, 민·관 합동 표준협력체를 구성해 기업의 입장을 충분히 반영한 표준 정책
KIBA서울-中 염성경제개발구 맞손…한·중 기업 ‘양방향 비즈니스’ 넓힌다
[SCM FAIR 2026] 탑차·윙바디·전기차까지…롯데오토리스, 물류 현장 맞춤 상용차 리스 라인업 공개
[SCM FAIR 2026] 로그인네트웍, AI 기반 수출입 통관 솔루션 통한 물류 End-to-End 자동화 제안
[SCM FAIR 2026] 소프트러시, AI 기반 지능형 배차 시스템 '모두의배차'로 주목
[SCM FAIR 2026] 울산항만공사, 친환경 에너지 물류허브 울산항 미래 비전 제시
[SCM FAIR 2026] 로지텍코리아㈜, Pull 방식 자동 재고보충 플랫폼 K-CPFR 선보여
상호명(명칭) : (주)첨단 | 등록번호 : 서울,자00420 | 등록일자 : 2013년05월15일 | 제호 :헬로티(helloT) | 발행인 : 이종춘, 이준원 | 편집인 : 김진희 |
본점 : 서울시 마포구 양화로 127, 3층, 지점 : 경기도 파주시 심학산로 10, 3층 | 발행일자 : 2012년 4월1일 | 청소년보호책임자 : 김진희 | 대표이사 : 이준원 | 사업자등록번호 : 118-81-03520 | 전화 : 02-3142-4151 | 팩스 : 02-338-3453 | 이메일 : help@hellot.net | 통신판매번호 : 제 2013-서울마포-1032호
copyright(c) HelloT all right reserved
UPDATE: 2026년 09월 11일 17시 58분
