AI가 제조업의 ‘안전’과 ‘자율화’를 동시에 끌어올리는 전환점에 도달했다. 중대재해처벌법과 ESG 규제가 강화되는 지금, 생산성만 높이는 공장은 더 이상 경쟁력을 갖기 어렵다. LS일렉트릭 김재신 부장은 ‘2025 AI 자율제조혁신 포럼’에서 “현재 국내 제조현장의 자율화 수준은 10점 만점에 4.5점”이라는 진단을 내놓으며, AI 기반 제조 안전 전략을 자율제조의 출발점으로 제시했다. 발표에서 김 부장은 위험성 평가를 자동화하는 AI 관제, 화재·끼임·지게차 충돌 등 9대 사고 감지, 디지털 트윈 기반 실시간 관제, 중소기업을 위한 SaaS형 안전 AI 등도 실제 사례와 함께 공개했다. 공장이 스스로 위험을 감지하고, 스스로 설비를 멈추고, 스스로 대피 동선을 제시하는 시대—LS일렉트릭이 공개한 로드맵은 제조업이 어디로 가야 하는지를 분명하게 보여준다. 왜 ‘AI 안전’이 먼저인가 제조업은 지금 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’라는 거대한 전환점 앞에 서 있다. 생산 오더가 발행되는 순간부터 완제품이 고객에게 인도되기까지, 사람의 개입 없이 공장이 스스로 판단하고 움직이는 상태를 목표로 삼는 흐름이 빨라지고 있다. 그러나 현실은
씨이랩은 조앤선즈와 피지컬 AI 데이터센터 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 18일 밝혔다. 이번 협약을 통해 양사는 반도체·제조 산업 현장과 데이터센터를 유기적으로 연결하는 차세대 AI 인프라 모델인 ‘피지컬 AI 데이터센터’를 공동 기획·추진한다. 단순한 AI 학습 중심의 데이터센터를 넘어, AI 추론 기반의 실시간 서비스가 가능한 ‘AI 팩토리’ 구현을 목표로 하며, 수도권 거점 데이터센터를 중심으로 산업 현장과 데이터센터 간 지능형 연동 체계를 구축할 계획이다. 기존 AI 학습용 데이터센터가 대규모 데이터 학습에 초점을 맞췄다면, 이번에 추진되는 피지컬 AI 데이터센터는 산업 현장에서 발생하는 데이터를 실시간으로 처리·활용하는 ‘추론 특화 구조’를 지향한다. AI 추론을 통해 현장에서 즉각적인 의사결정과 제어가 가능하도록 설계되며, 엣지(현장)와 데이터센터를 연동한 구조를 기반으로 초저지연 AI 서비스 환경을 구현한다. 또한 설비, 공정, 로봇 등 물리적 환경을 가상으로 재현하는 디지털 트윈 기술을 적용해 운영 효율을 극대화한다. 이를 통해 실제 산업 현장의 운영 상황을 데이터센터와 연계해 분석·예측하고, 생산성과 안정성을 동시에 높이는 구조
쿤텍은 우주항공청이 주최하고 한국항공우주산업(KAI), 연구개발특구진흥재단, 진주강소특구(경상대학교), 한국항공우주연구원이 주관한 ‘2025 K-Aerospace 오픈 이노베이션’에서 우주항공청장상을 수상했다고 11일 밝혔다. ‘2025 K-Aerospace 오픈 이노베이션’ 시상식은 지난 11월 26일 한국항공우주산업 본사에서 열렸다. 이 프로그램은 KAI가 제시한 우주·항공·AI·자율 분야의 실제 기술 수요를 기반으로 혁신 아이디어를 발굴하고, 선정 기업에 기술 실증·공동 개발·투자 연계 등을 지원하는 방식으로 운영된다. 올해는 총 3개 기업이 최종 수상 기업으로 선정됐으며, 쿤텍은 항공 분야에서 디지털 트윈 기반 가상 비행 환경 기술을 제안해 높은 평가를 받았다. 쿤텍은 이번 사업에서 자사 가상화 기반 vECU(가상 전자제어장치) 개발·검증 플랫폼 ‘패스트브이랩스(FastVLabs)’를 기반으로 항공 소프트웨어(SW) 디지털 전환 방안을 제시했다. 패스트브이랩스는 레벨4(Level 4) 완전 가상화 기술을 바탕으로 실제 하드웨어 없이도 비행 제어 소프트웨어를 실행·검증할 수 있는 디지털 트윈 개발 환경을 제공하는 플랫폼이다. 항공 장비 의존성을 줄이면서
로크웰 오토메이션이 자사 제조 실행 시스템(MES) 포트폴리오의 전략적 혁신 방향을 공개했다. 새로운 전략은 유연성, 확장성, 장애 대응력을 핵심 가치로 삼고 기존 MES 운용 구조의 한계를 해결하는 데 초점을 맞춘다. 로크웰 오토메이션은 자사 MES 제품군을 운영 기술(OT)과 정보 기술(IT)의 통합을 위해 설계된 ‘클라우드 네이티브(cloud-native) 상호운용 MES 플랫폼’으로 정의했다. 모듈형 설계 방식을 채택해 가치 창출 시간 단축, 운영 단순화, 확장 유연성 확보 등을 지원하며 클라우드 성능과 엣지(Edge) 장애 대응 역량을 결합한 구조를 강점으로 제시했다. 주요 특징은 ▲맞춤형 설계 ▲토털 솔루션 제공 ▲OT/IT 통합 ▲확장성 ▲탄력적 엣지 투 클라우드(edge-to-cloud) 배포 등이다. 기존 MES 솔루션은 시스템 간 분절로 인해 제조 현장의 전반적 운영 흐름을 파악하기 어려운 문제가 있었다. 로크웰 오토메이션의 ‘2025 스마트 제조 현황 보고서’에서도 제조 리더 21%가 가장 큰 내부 장애 요인으로 ‘운영 시스템 통합 문제’를 꼽은 바 있다. 로렌초 베로네시 IDC 부책임자는 “기존 MES 구조는 급변하는 제조 환경을 따라가
제조 디지털 트윈 도입기업의 주요 도입 목적은 ‘품질’, ‘모티너링’, ‘생산성’으로 나타났고, 기업의 정부 지원 형태에 대한 요구는 ‘정부 R&D 연계’와 ‘실증 테스트베드’가 가장 높은 것으로 나타났다. 스마트제조혁신협회는 표준모델 연동 가이드라인 다운로드 2000여 개사를 대상으로 설문조사한 결과를 8일 발표했다. 이 설문조사는 제조 디지털 트윈 기술 과제에 대해 제조 디지털 트윈 기술에 대한 관심도 파악, 기술 적용 의향 및 조건 파악, 협력 분야 및 필요 지원사항 파악 등을 위해 실시됐다. 표준모델 연동 가이드라인은 제조 현장에서 큰 비용과 시간을 투자해 개발한 디지털 트윈 SW의 재사용성을 극대화하는 내용을 골자로 하며, 제조 현장의 데이터를 활용한 AI 기술을 디지털 트윈 시뮬레이션에 접목하기 위한 지침을 제시한다. 제조 디지털 트윈 기술 과제는 과학기술정보통신부의 정보통신방송기술개발사업의 스마트제조혁신기술개발 내역사업으로 ‘대규모 확장성 및 고신뢰 분산 시뮬레이션을 지원하는 제조 디지털트윈 프레임워크 기술개발’이 과제명이다. 제조 자원의 디지털 트윈 표준모델을 정의하고, 다양한 시뮬레이션, 분석, 예측, 검증 도구를 연동해 대규모 확장성
현실 세계를 이해하고 움직이는 AI, 이른바 피지컬 AI(Physical AI)가 산업 현장의 새로운 변곡점으로 부상하고 있다. 12월 11일 오후 2시 토크아이티에서 열리는 웨비나는 피지컬 AI가 제조·물류·에너지 분야에서 필수 기술로 주목받는 이유와 디지털트윈과 결합해 AI 트윈 팩토리(AI Twin Factory)로 진화하는 과정을 집중 조명한다. 피지컬 AI는 단순한 로봇 제어가 아닌, 현실을 읽고 판단하며 행동하는 AI를 의미한다. 글로벌 기술 기업들은 시뮬레이션·로봇·AI 모델을 결합하는 방향으로 기술을 확장하고 있고, 국내에서도 생산성 향상과 운영 안정성을 위해 피지컬 AI 도입이 검토되고 있다. 그러나 기술 성숙도와 실제 적용 가능성에 대한 오해가 적지 않은 만큼, 이번 웨비나는 실제 사례를 기반으로 피지컬 AI의 기술적 실체를 설명한다. 디지털트윈과 피지컬 AI의 결합은 제조 현장의 데이터 기반 의사결정과 설비 최적화 수준을 한 단계 끌어올리는 핵심 전략으로 평가된다. 이번 세션에서는 제조·물류·에너지 산업에서 구현 중인 AI 기반 디지털트윈 모델, 산업별 데이터·시뮬레이션 활용 방식, 그리고 AI 트윈 팩토리로 발전하기 위한 단계별 로드맵이
한화비전이 다가오는 2026년 주목해야 할 5가지 영상보안 트렌드를 발표했다. 인공지능(AI)이 필수 기술로 자리 잡으면서 2026년 영상보안의 방식과 체계가 새롭게 재편될 것으로 전망했다. 한화비전은 ▲AI 에이전트와의 협업 ▲지능형 디지털 트윈(Digital Twin) ▲하이브리드 아키텍처(Hybrid Architecture) ▲신뢰할 수 있는 데이터 ▲지속가능한 보안을 2026년 영상보안 시장의 핵심 트렌드로 제시했다. AI 기술의 활용이 선택이 아닌 필수로 자리 잡으며 영상보안 관제 방식에 변화가 일어나고 있다. 특히 관제 요원을 보조하는 ‘AI 에이전트’는 현장의 업무 효율을 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다. AI 에이전트는 복잡한 현장 상황을 분석해 초기 대응을 실행하고 관제 요원에게 가장 효과적인 후속 조치를 제안한다. 이를 통해 관제 요원의 상황 분석과 의사결정 속도가 빨라지며, 관제 요원은 AI 에이전트를 관리·감독하는 ‘지휘관’ 역할에 집중할 수 있게 된다. ‘지능형 디지털 트윈’의 확산도 주목된다. 이는 AI 카메라, 출입 통제 장치, 사물인터넷(IoT) 센서, 환경 센서 등으로 수집한 정보를 기반으로 스스로 문제를 지각하고 해결하는
인하대학교는 김유일 조선해양공학과 교수 연구팀이 최근 개발한 ‘방향파 스펙트럼 기반 선박구조 디지털 트윈 기술’이 조선·해양 산업 디지털 전환을 이끄는 핵심 기술로 주목받고 있다고 4일 밝혔다. 김유일 교수 연구팀이 개발한 기술의 핵심은 선박의 운동, 변형, 가속도 등의 계측 정보를 활용해 실제 해상에서의 파도 방향·주기·크기를 역추정하는 데 있다. 연구팀은 선체를 ‘이동식 파랑 관측 플랫폼(Wave Buoy Analogy)’처럼 활용하는 개념을 도입했다. 기존에는 파도 관측을 위해 파랑 부이를 사용해 방향·높이·주기·에너지 등을 측정했지만, 연구팀은 운항 중인 선박 자체가 그 역할을 대신 수행하도록 알고리즘을 개발했다. 이를 통해 선박이 파도를 만날 때 발생하는 주파수 변환 문제(조우주파수와 절대주파수 간 에너지 변환)와 파도 정보를 역으로 계산할 때 나타나는 수학적 불안정성(스펙트럼 기반 역문제의 부정정성) 등 핵심 기술 난제를 해결하는 데 성공했다. 이번 기술은 기존처럼 센서가 부착돼 있는 특정 부위만 점검하던 방식에서 나아가, 선체 전체의 구조적 안전성을 종합적으로 평가할 수 있도록 발전했다. 선박 구조 안전성 모니터링 기술의 범위를 크게 확장시킨 전
아비바가 ‘아비바 자산 정보 관리(AVEVA Asset Information Management)’, ‘아비바 시스템 플랫폼(AVEVA System Platform)’, ‘아비바 PI 데이터 인프라스트럭처(AVEVA PI Data Infrastructure)’의 기능을 업데이트하고 자사의 산업 인텔리전스 플랫폼 ‘커넥트(CONNECT)’를 통해 디지털 트윈 포트폴리오 전체를 제공한다. 기업은 이를 통해 엔지니어링 데이터와 운영 데이터를 단일 인터페이스에서 통합 시각화할 수 있게 됐다. 이번 업데이트는 디지털 트윈 솔루션을 더 유연하게 확장하고 IT 운영 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 아비바의 모회사 슈나이더 일렉트릭이 개최한 ‘이노베이션 서밋(Innovation Summit)’에서 공개된 이번 포트폴리오 업데이트는, 클라우드 기반 산업 인텔리전스 플랫폼 ‘커넥트’로의 데이터 전송을 간소화해 데이터 가용성을 높이고 인프라 비용을 절감하며 디지털 트윈 애플리케이션을 위한 정밀하고 확장 가능한 분석 환경을 제공하는 데 중점을 두고 있다. 이번에 공개된 신규 기능은 산업 조직이 실시간 인사이트 확보, 자산 신뢰성 제고, 의사결정 속도 향상, 전사적 디지털 전환
라온피플이 ‘지능형 로봇 및 장비 통합제어 솔루션’ 기술 개발에 성공하며 정부가 추진하는 AI 로봇사업에서 유리한 위치를 확보했다. 라온피플이 주관한 차세대 지능형 로봇 통합제어 개발 사업은 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 프로젝트로, 제조와 물류를 비롯해 의료, 휴먼케어 등 다양한 산업군에서 요구되는 지능형 로봇 통합제어 핵심 기술 개발을 목표로 한다. 이번 연구에는 주원테크놀러지, 한국생산기술연구원, 한국섬유기계융합연구원, 성균관대학교 산학협력단이 참여해 로봇의 판단·제어·협업을 위한 엣지 브레인 기술을 구축하고 디지털트윈 기반 물류 공정 검증도 완료했다. 핵심 기술은 물류·제조 공정에서 로봇이 디지털트윈 시뮬레이션과 지능형 엣지 서버 프레임워크를 활용해 최적의 공정 솔루션을 구현하는 구조다. 또한 AI 비전(AI Vision)과 로봇 제어 기술을 융합해 복잡한 제조 환경에서도 맞춤형 생산에 유연하게 대응하고 생산성을 높일 수 있는 점이 특징이다. 라온피플 관계자는 “AI Vision 솔루션을 통해 물체 인식, 자세 추정, 비정형 대상물 파지 등 고난도 작업을 안정적으로 수행할 수 있어 제조·물류를 넘어 의료, 휴먼케어, 바이오 헬스, 웰빙 산업
제르미 치즈공장(Jermi Käsewerk, 이하 제르미)은 1889년부터 이어져 온 치즈 업계의 전통 있는 명문 기업이다. 소규모 가족 경영 기업으로 시작해 현재는 탁월하고 차별화된 치즈 특산품으로 유명한 세계적인 기업으로 성장했다. 제르미는 경쟁력 유지를 위해 최첨단 기술과 혁신을 지속적으로 수용해 왔다. 회사는 특정 설비와 생산 라인의 디지털 통합에서 격차를 확인하고 이를 해결하기 위해 선제적으로 Tomorrow Things와 협업했다. 이러한 전략적 결정은 디지털 전환을 위한 제르미의 추진 과정에서 핵심 단계임을 보여준다. 목표는 운용 효율성 향상과 생산 공정 간소화로 명확했다. 특히 회사는 현장의 실시간 데이터에 접근할 수 있는 견고한 플러그 앤드 프로듀스(plug-and-produce) 디지털 트윈 솔루션의 필요성을 인식했다. 이 솔루션은 혁신을 주도하고 장기적인 경쟁력을 확보하는 데 핵심이 되는 통찰과 최적화 잠재력을 제공한다. 포괄적인 디지털화 솔루션을 구현하기 앞서 제르미는 몇 가지 주요 과제에 직면했다. · 전체 생산 라인 모니터링: 예방적 유지보수를 가능하게 하고 원활한 운용을 보장할 수 있는, 전체 생산 라인의 실시간 모니터링이 가능한
제조 디지털 트윈 기술개발 과제가 스마트제조혁신연구개발 우수과제로 선정돼 과학기술정보통신부 장관 표창을 수상했다. 이번 과제는 대규모 확장성과 고신뢰 분산 시뮬레이션을 지원하는 제조 디지털 트윈 프레임워크 기술 개발을 목표로 2022년부터 2025년까지 연구가 진행된 사업이다. 성과는 지난달 26일 중소벤처기업부와 과학기술정보통신부가 한국과학기술회관에서 공동 개최한 스마트제조혁신기술개발사업 성과공유회에서 발표됐다. 주관연구개발기관인 한국전자통신연구원 손지연 실장은 장관 표창 수상 후 연구 사례 발표를 통해 과제의 개발 경과와 주요 성과를 공유했다. 이번 기술은 다양한 시뮬레이션과 분석, 예측 모델을 국제표준 기반으로 연결하고 통합해 디지털 트윈의 객체관리와 실행, 컴포지션을 지원하도록 개발됐다. 기존에 사일로식으로 구축돼온 디지털 트윈을 확장하고 재사용성을 높일 수 있는 구조를 제시한 것이 특징이다. 공동연구개발기관으로 성균관대학교, 한국기술교육대학교, 이즈파크, 한국전자기술연구원, 스마트제조혁신협회, LG전자가 참여했다. 과제는 정보통신기획평가원이 수행하는 정보통신방송기술개발사업의 스마트제조혁신기술개발 내역사업으로 추진됐으며 제조 현장에서 디지털 트윈 적용
제조 디지털 트윈 기술개발 과제가 스마트제조혁신 연구개발(R&D) 우수과제로 선정돼 과학기술정보통신부 장관 표창을 받았다. 지난달 26일 중소벤처기업부와 과기부가 한국과학기술회관에서 공동 개최한 ‘스마트제조혁신기술개발사업(R&D) 성과공유회’에서 주관연구개발기관인 한국전자통신연구원(ETRI) 손지연 실장이 과기부 장관상을 수상하고 연구사례 발표를 진행했다. 이번에 장관상을 받은 ‘대규모 확장성 및 고신뢰 분산 시뮬레이션을 지원하는 제조 디지털 트윈 프레임워크 기술 개발’ 과제는 과기부와 정보통신기획평가원이 추진하는 정보통신방송기술개발사업 내 스마트제조혁신기술개발 내역사업의 하나다. 과제는 다양한 시뮬레이션·분석·예측 모델을 국제표준 기반으로 연결·통합해 디지털 트윈의 객체 관리, 실행, 컴포지션(연합)을 가능하게 하는 개발 도구 및 실행 기술을 개발하는 데 목적이 있다. 이를 통해 그동안 사일로식으로 개발돼 왔던 디지털 트윈을 효과적으로 확장하고 재사용할 수 있는 기반을 제공한다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 주관연구개발기관을 맡았으며, 성균관대학교, 한국기술교육대학교, 이즈파크, 한국전자기술연구원, 스마트제조혁신협회, LG전자가 공동연구개발
3D 포인트 클라우드(Point Cloud) 기반 인공지능(AI) 모델이 학습해야 하는 데이터량을 크게 줄이면서도 성능을 유지할 수 있는 기술이 개발됐다. 자율주행차와 로봇 등 대규모 3D 데이터를 다루는 분야에서 학습 시간과 연산 비용을 줄이는 데 큰 도움이 될 것으로 기대된다. UNIST 인공지능대학원 심재영 교수팀은 3D 포인트 클라우드 데이터를 효과적으로 압축해 학습 효율을 높이는 ‘데이터 증류(dataset distillation)’ 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 데이터 증류는 대규모 학습 데이터에서 핵심 특징만을 추출해 ‘요약 데이터’를 만드는 기술이지만, 3D 포인트 클라우드는 점의 순서가 정해져 있지 않고 물체가 회전된 경우가 많아 적용이 어려운 형태로 꼽혀 왔다. 요약 데이터의 완성도를 높이려면 원본 데이터와 비교·매칭 과정이 필수지만, 이러한 특성 때문에 엉뚱한 부위가 비교되거나 같은 물체도 서로 다른 물체로 인식되는 문제가 발생한다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 두 가지 핵심 기술을 결합했다. 첫째, 순서가 일정하지 않은 점 데이터의 의미 구조를 자동으로 정렬해주는 손실 함수(SADM)를 적용했다. 둘째, 물체의 회전 각도를 AI가
엔지니어링 시뮬레이션 기업 앤시스를 인수한 시높시스는 지난 18일 미국 시애틀에서 열린 ‘마이크로소프트 이그나이트 2025(Microsoft Ignite 2025)’에서 엔비디아 및 마이크로소프트와의 기술 협업을 통해 개발한 디지털 트윈 기반 제조 공정 실시간 최적화 프레임워크를 공개했다고 밝혔다. 이번 발표는 제조 산업의 디지털 트랜스포메이션 가속을 목표로 GPU 기반 가속 물리 시뮬레이션(Synopsys Accelerated Physics), 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 및 CUDA-X 라이브러리(NVIDIA CUDA-X Libraries), 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 등 최신 기술을 결합해 생산 공정의 의사결정 속도와 효율성을 크게 높였다는 점에서 주목받았다. 특히 글로벌 패키징 및 병입 설비 선도 기업 크로네스(Krones)는 이 프레임워크를 최초로 도입해 병 모양, 액체 점도, 충전 레벨 등 핵심 변수를 반영한 고정밀 가상 공장을 구축했다. 그 결과 기존 수 시간 소요되던 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션이 5분 미만으로 줄어들었으며, 실시간 시나리오 비교와 공정 최적화가 가능한 수준으로 성능이 향상됐다.
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UPDATE: 2025년 12월 30일 19시 10분
