산업 현장에서 자동화 기술이 고도화되며 제조업의 패러다임이 변화하고 있다. 특히 인공지능(AI)의 발전이 자율제조로의 전환을 가속화하고 있다. 로크웰오토메이션코리아의 권오혁 이사는 지난 2월에 열린 스마트 제조 대전망 온라인 컨퍼런스에서 ‘산업용 AI를 통한 자율제조의 실현’을 주제로 AI 기술이 생산 공정에 어떻게 적용되고 있으며, 이를 통해 제조업이 어떤 방향으로 나아가고 있는지를 발표했다. 그는 “자동화의 다음 단계는 자율제조이며, 이를 실현하기 위한 다양한 AI 기반 솔루션이 필요하다”고 강조했다. 제조업에서 자동화는 오랫동안 생산성을 높이는 핵심 기술로 자리 잡아 왔다. 하지만 자동화가 단순히 반복적인 작업을 빠르게 처리하는 것을 넘어, 실시간 데이터 분석과 최적화가 가능한 ‘자율제조’ 단계로 발전하고 있다. 로크웰오토메이션(이하 로크웰)은 자동화의 다음 버전으로 ‘자율제조’를 정의하며, 이를 실현하기 위한 AI 기반 솔루션을 제시했다. 전통적인 제조업은 일정한 프로세스를 기반으로 진행되지만, 실제 생산 환경에서는 다양한 변수들이 발생한다. 로크웰은 이러한 변수들을 실시간으로 분석하고 대응할 수 있도록 AI를 활용한 자율제조 시스템을 구축하고 있다.
급변하는 경영 환경 속에서 업무 생산성 향상은 중소중견기업의 필수 과제입니다. AI와 챗GPT(Chat GPT) 기술은 업무 효율화 달성과 비용 절감에 효과적인 것으로 평가받고 있습니다. 이번 세미나에서는 AI 및 챗GPT 기술을 활용한 업무 생산성 향상 사례, AI 및 챗GPT 기술 도입 전략, AI 및 챗GPT 기술 활용 솔루션 등을 소개합니다. 헬로티 최재규 기자 |
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오늘날 제조업의 패러다임은 급격히 변화하고 있으며, 그 중심에는 자율제조(Autonomous Manufacturing) AI가 자리잡고 있다. 자율제조 AI는 데이터를 활용하여 생산 공정을 자동화하고 최적화함으로써 효율성을 극대화하는 기술이다. 이는 단순히 노동력을 대체하는 것을 넘어, 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 하여 생산성 향상, 비용 절감, 품질 개선 등의 다양한 효과를 창출하고 있다. 여기서는 자율제조 AI의 개념과 현재 적용 동향, 주요 사례와 도입 효과에 대해 살펴봄으로써, 산업계에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 자율제조 AI의 개념 자율제조 AI는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 제조 공정을 자동화하고 최적화하는 시스템을 의미한다. 이는 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석 등의 기술을 바탕으로 하며, 생산 과정에서 발생하는 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 최적의 운영 방안을 제시한다. 자율제조 AI는 기존의 자동화 시스템과 달리, 실시간 데이터를 바탕으로 지속적인 학습과 최적화를 통해 점점 더 효율적이고 정확한 운영을 가능하게 한다. 자율제조 AI의 핵심은 데이터를 기반으로 한 의사결정이다. 이는 제조 공정에서 발생하는 데이터를 실시간으로
크라운·브릿지·임플란트 등 제작에 적층 제조 기술 입혀 실험실, 치과기공소 등서 ‘시간·비용↓품질·생산성↑’ 스트라타시스의 새로운 치과용 3D 프린터 ‘덴타젯 XL(DentaJet XL)’이 데뷔했다. 덴타젯 XL은 레진 카트리지 및 프린트 트레이를 대형화했고, 초고속 모드, 후처리 워크플로우 간소화 등을 통해 치과 분야 생산성 향상에 기여할 것으로 기대받는다. 특히 치과 실험실 및 기공소에서 활약할 전망이다. 이번 신제품은 기존 대비 4배 큰 레진 카트리지를 이식했고, 핫스왑 기능으로 대규모 제품 생산 공정에 특화됐다. 여기에 스트라타시스의 소프트웨어 ‘그랩캐드 프린트(GrabCAD Print)’를 활용해 인쇄 준비 시간 절감과 직관적 장비 관리가 가능하다. 주목할 점은 두 가지 소재를 하나의 공정에서 출력 가능해 생산량 증가를 노릴 수 있다. 스트라타시스의 덴타젯 XL 가동 분석에 따르면, 최대 16개의 임플란트 케이스를 제작하는 데 6시간 30분이 소요됐다. 또 크라운 및 브릿지는 4시간 31분 만에 최대 102개를 생산할 수 있다. 아울러 6시간 37분 만에 최대 28개의 교정 모델이 도출됐고, 투명교정장치 아치 36개 생산에는 두 시간 14분이 걸렸
빠르게 진화하는 제조 환경에서 정밀도와 효율성은 바람직한 것이 아니라 필수적인 요소다. 스마트 제조의 도래로 머신비전과 같은 기술 발전이 품질 보장, 생산성 향상, 공정 최적화에 중추적인 역할을 하는 새로운 시대가 열렸다. 인공 지능과 컴퓨터 비전의 하위 집합인 머신비전은 카메라와 이미지 처리 알고리즘을 사용하여 전통적으로 사람이 수행하던 작업을 자동화하는 것이다. 제조 분야에서 머신비전 시스템은 제품 또는 구성 요소의 이미지를 캡처하고 분석하여 품질, 치수 및 기타 중요한 매개 변수를 평가한다. 이러한 시스템은 결함을 감지하고 미크론 단위의 정확도로 치수를 측정하며 공정 최적화를 위한 귀중한 데이터를 제공할 수 있다. 계측은 제조 품질 관리의 핵심이다. 머신비전 기술은 다양한 생산 단계에서 비접촉식 고속 측정 솔루션을 제공함으로써 계측 분야에 혁신을 가져왔다. 원자재 검사부터 최종 조립 확인에 이르기까지 머신비전 시스템은 정밀도와 일관성을 보장하는 데 다방면에서 중요한 역할을 한다. 품질 검사: 스마트 제조에서 머신비전의 주요 애플리케이션 중 하나는 품질 검사다. 이러한 시스템은 실시간으로 이미지를 분석하여 표면 결함, 치수 변화, 조립 오류와 같은 결함을
최근 안전을 위한 제품의 생산 기준이 엄격해지면서 알루미늄 및 다이캐스팅 산업에서 X-Ray 검사를 많이 찾고 있습니다. 혹시 아래 체크리스트에서 귀사의 측정 업무에 해당하는 항목이 있는지 체크해 보세요! 1. 제품의 파괴 없이 측정 작업이 이루어져야 한다 2. 부분 검사가 아닌 전수 검사가 필요하다. 3. 기공에 대한 신속한 자동 검출 및 검사가 필요하다. 만약 위 항목 중에서 1개라도 해당하는 항목이 있다면 제품의 품질 개선과 생산성 향상을 위해 X-Ray 검사 도입을 추천 드리는데요. 그럼 X-Ray 공급 업체를 선정하는 기준은 무엇이 있을까요? 아래 항목은 ZEISS X-Ray에서 제공이 모두 가능한 기능입니다. 1. In-Line 고속검사 2. 2D 이미지를 3D 이미지로 변환 3. ASTM 기준에 적합한 검사 4. 서리부터 점검까지 원스톱 서비스 ZEISS X-Ray 검사가 궁금하신 분들은 본 웨비나에 참석하셔서 알루미늄과 다이캐스팅 제품 검사의 효율을 극대화하는 방법을 확인하시기 바랍니다. 헬로티 최재규 기자 |
헬로티 임근난 기자 | “로봇 기술 성숙도 아직 높지 않다…시장에 부합한 단계별 전략이 중요” “품질·가격·유지보수 여전히 부담…활성화 위해선 제도적 지원 병행돼야” 한국은 연간 설치 규모에서 일본, 중국, 미국에 이어 네 번째 큰 로봇 시장이다. 고령화 사회 진입에 따른 인구구조 변화는 인건비 상승과 인력 부족을 더욱 심화시켜 로봇 시스템을 고려하지 않은 기업들도 도입의 필요성을 인식하게 됐다. 그리고 코로나 팬데믹으로 비대면 서비스가 중요해지면서 서비스 로봇에 대한 필요성들이 강조되기 시작했다. 하지만 로봇 시장은 우리가 체감할 수 있을 만큼 열리지 않고 있다. 그 이유를 전문가들은 로봇 기술 성숙도가 아직 높지 않고 품질, 가격, 유지보수 측면에서 사용자 부담이 여전 높기 때문이라고 지적했다. 이를 해결하기 위해서는 시장에 부합한 단계별 전략과 제도적인 지원이 병행돼야 한다는 의견도 제시됐다. 로봇 산업 활성화를 위해 수요기업과 공급기업의 갭을 해소하고 어떤 솔루션을 제공해야 할지를 모색해보고자, 지난 10월 ‘수요기업과 공급기업의 갭, 어떻게 줄여야 하나?’를 주제로 일산 킨텍스에서 로봇 토론회가 열렸다. 그 내용을 정리했다. 모든 요구사항 충족하기엔
[첨단 헬로티] 2018년부터 5년간 매년 1천개 중소기업 혁신활동을 지원하여 일자리 1만개 창출 추진 생산성 향상을 통한 재무 개선, 일자리 창출 등 산업혁신운동 1단계로 인한 가시적인 성과 창출과 참여기업의 높은 만족도에 힘입어, 금년 8월부터 산업혁신운동 2단계가 공식 출범‧추진될 예정이다. 산업통상자원부와 대한상공회의소는 지난 26일 더플라자호텔(서울 중구)에서 개최한 ‘산업혁신운동 1단계 성과보고 대회’에서 이같이 밝혔다. 산업혁신운동 중앙추진본부는 2018년 하반기부터 산업혁신운동 2단계 사업을 실시한다. 2단계 사업을 통해 향후 5년간 매년 1,000개씩 총 5,000여개의 중소기업을 지원할 예정이다. 2단계 사업은 1단계 참여기업의 의견을 적극 반영하여, 보다 심화된 전문적인 혁신 활동을 지원토록 개선‧추진될 계획이다. 즉, 지원 금액을 지원 내용에 따라 폭넓게 탄력 적용하고, 지원업종을 기존 제조업 중심에서 비제조업까지 확장하며, 기업 성장단계에 따른 맞춤형 혁신프로그램을 마련한다. 또한 기술혁신·환경안전 등 분야별 특화지원단을 구성하여 지원의 전문성을 제고할 예정이다. 또한, 스마트공장
ⓒGetty imagesBank 스마트공장이 지난해말 기준 1240개를 돌파했다. 산업통상자원부는 대기업과 합동으로 중소·중견기업 총 1240개사에 스마트공장 시스템 구축을 지원, 25%의 생산성 향상 성과를 거두었다고 밝혔다. 그 성과를 구체적으로 살펴보면 불량률이 27.6% 감소했고, 원가도 29.2% 절감했다. 시제품 제작 기간은 7.1% 줄어든 것으로 나타났다. 특히 경북 지역의 경우 경북지역창조경제혁신센터를 통해 2015년 한해 동안 137개의 중소기업이 스마트공장으로 전환해 품질 개선(77%), 생산성 향상(139%) 등의 성과를 창출했다. 자동차부품을 생산하는 구미의 DPM테크의 경우 스마트공장 시스템 구축 후 생산성이 향상돼 주요 생산품을 월 120만개 추가로 수주하고, 28명을 신규로 채용할 수 있었다. 경북 경산의 자동차부품 생산 업체 전우정밀도 원자재 투입 소요 시간 75% 단축 등으로 42억원의 비용을 절감하고, 도요타와 현대·기아차 등으로부터 추가 수주를 받아 매출이 27%나 늘었다. 정부는 경북 지역의 이러한 성과를 전국에 확신하기로 하고 민관 합동 총 575억원을 조성해 800여개사에 스마트 공장 구축을 지
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UPDATE: 2025년 11월 21일 17시 34분
