대규모 투자보다 파일럿…작은 성공이 현장 저항 낮춘다 생산성만으로는 부족…보안·산업안전까지 AX 범위 확대 인력난과 원가 상승, 납기 압박, 품질 경쟁에 직면한 국내 제조업에서 인공지능 전환(AX)이 새로운 생산성 해법으로 부상하고 있다. 하지만 제조 현장의 AX는 단순히 최신 AI 솔루션을 도입하는 것으로 완성되지 않는다. 현장의 손실 요인을 먼저 찾아내고, 분산된 데이터를 연결한 뒤 작은 프로젝트를 통해 성과를 검증하는 접근이 필요하다는 지적이다. 군산대학교 K-하이테크 플랫폼 사업단은 지난 9월 8일 군산대 새만금캠퍼스 세미나실에서 중소제조기업의 스마트공장과 디지털 전환(DX), AX 전략을 다루는 세미나를 개최했다. 행사에는 군산 및 인근 지역 중소제조기업 임원과 지자체·유관기관 관계자 등 40여 명이 참석했다. 이날 첫 번째 연사로 나선 4차산업혁명연구소 한석희 소장은 ‘현장 저항을 줄이는 디지털 전환 공감과 소통 전략’을 주제로 제조 현장의 DX·AX 추진 방향을 설명했다. 이어 한국인더스트리4.0협회 박한구 명예회장은 ‘파일럿 프로젝트로 시작하는 AX 성공 사례 만들기’를 주제로 중소 제조기업이 AX를 실제 성과로 연결하기 위한 접근법을 제시했다
스마트제조혁신협회가 오는 11월 18일부터 20일까지 서울 양재 aT센터 제2전시장에서 개최하는 ‘제2회 제조AI 매칭상담 행사’에 전국 제조기업 300개사가 신청했다고 밝혔다. 지난해 200여개사가 신청한 것과 비교해 신청 기업 수가 늘었다. 제조AI 매칭상담 행사는 스마트제조혁신협회가 주최·주관하는 ‘2026 제조혁신코리아’의 특화 프로그램으로 지난해에 이어 두 번째로 열린다. 전시장 내 특화관에 공급기업 부스를 마련하고 사전에 매칭된 제조기업이 공급기업과 대면 상담을 진행하는 방식이다. 올해는 대면 매칭상담에 앞서 공급사의 솔루션과 사례를 중심으로 한 웨비나를 사전 개최한다. 제조기업에 제조AI 솔루션과 적용 사례에 관한 정보를 미리 제공하는 방식이다. 스마트제조혁신협회는 이를 통해 매칭상담의 정확도와 제조기업의 준비도를 함께 높인다는 목표다. 신청기업 300개사를 업종별로 보면 자동차 부품이 20.7%로 가장 많았다. 금속가공 12.7%, 기계·장비 11.3%, 화장품·식료품·의약품 10.7%가 뒤를 이었다. 전기장비·전자부품은 9.7%, 고무제품·플라스틱 7.7%, 화학제품 7%, 의료정밀기기 4%, 반도체 2.7%, 섬유제품 2.3% 순으로 나타났
피지컬 AI 전문기업 심플랫폼(444530)이 중소벤처기업부의 스마트공장 공급기업 역량진단 지원사업 일환으로 실시된 '제조AI 개발역량 진단'에서 최고등급인 S등급을 획득했다고 28일 밝혔다. 제조AI 개발역량 진단은 기업이 보유한 제조 AI 솔루션의 개발역량과 기술 우수성을 평가하는 제도로, S등급이 최상위 등급이다. 심플랫폼은 자체 개발한 산업용 AX 플랫폼 'NUBISON AX'를 기반으로 데이터 수집부터 AI 분석·예측, 운영 관리까지 통합 지원하며 공정 이상 감지, 품질검사 등 제조 현장의 주요 과제를 해결해 온 역량을 인정받았다. 이번 S등급 획득을 계기로 심플랫폼은 제조 데이터와 AI를 설비·로봇 운영과 연계하는 피지컬 AI 및 자율제조 사업 경쟁력도 강화할 방침이다. 현재 제조 현장의 데이터와 AI를 통합하는 산업용 AI OS 개발도 추진 중이다. 임대근 심플랫폼 대표는 "이번 평가를 통해 제조 AI 기술력과 개발역량을 인정받았다"며 "제조 데이터와 AI, 설비 및 로봇을 연결하는 기술을 고도화해 고객사의 AX와 자율제조 전환을 지원하겠다"고 말했다. 헬로티 김재황 기자 |
진동 측정, 주파수 배분, 결함 판정. 로거테크가 설비 진단의 전 과정을 센서 하나에 넣었다. 원시 데이터를 클라우드로 보내지 않고, 현장에서 이상 징후를 가려내는 인공지능(AI) 내장형 진동 센서 ‘AI 온 센서 LT-AO-03(AI on Sensor LT-AO-03)’이다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 로거테크가 이번 전시에서 선보일 LT-AO-03은 설비에서 발생한 진동을 센서 단에서 분석한다. 이후 결함 여부를 판정하는 온디바이스 AI(On-device AI) 기반 예지보전 구조가 핵심이다. 별도의 외부 분석 장치나 클라우드 서버에 의존하지 않고 진동 발생 지점에서 신호 처리와 이상 탐지를 이어간다. 사측 관계자는 “초저전력 AI 프로세서를 내장한 이 진동 센서는 보안에 민감한 산업에 최적화된 AI 기반 예지보전 솔루션”이라고 소개했다. 판단의 출발점은 설비가 가동하면서 발생시키는 진동이다. 회전기기와 생산
기사 1편을 보시고 오면 좋습니다. [헬로AX] 자동화는 이미 '끝났다'...아이브이웍스가 '자율공정'을 말하는 이유 제조 현장에 AI를 적용하려면 AI가 무엇을 정상으로 보고 어떤 상황을 이상으로 판단해야 하는지 학습할 데이터가 필요하다. 화합물 반도체 소재 전문기업 아이브이웍스가 2019년 생산 현장에 AI를 도입할 당시 택한 방법도 데이터에서 출발하는 것이었다. 외부의 범용 AI 솔루션을 생산라인에 적용하는 대신, 질화갈륨(GaN) 에피웨이퍼 생산 과정에서 나오는 데이터를 직접 모으고 이를 분석하는 AI 모델과 자동화 시스템도 자체 개발했다. 현재 아이브이웍스가 보유한 생산 시계열 데이터는 3억 3000만 건 이상, 반도체 결정이 성장하는 상태를 실시간으로 보여주는 RHEED(반사 고에너지 전자회절) 데이터는 30TB를 넘는다. 회사는 이를 기반으로 AI 에피택시 플랫폼 ‘DOMM’을 고도화하고 실제 양산라인의 분석과 자동화에 활용하고 있다. 실제 양산라인에 적용하는 과정에서는 시행착오도 있었다. 연구 단계에서 성능이 좋았던 AI도 실제 생산라인에 들어가자 정상적인 상황을 이상으로 판단하는 오탐이나 예상하지 못한 예외 상황에 부딪혔다. 같은 종류의 생산
생산설비가 사람이 미리 정해둔 순서대로 움직이는 것과, 생산 중 발생하는 상황을 파악해 다음에 무엇을 해야 할지 시스템이 스스로 판단하는 것은 완전히 다르다. 전자가 ‘자동화’라면, 후자는 ‘자율공정’이다. 화합물 반도체 소재 전문기업 아이브이웍스(IVWorks)의 생산라인에서는 이미 웨이퍼를 로딩(장비 내부에 투입)한 뒤 성장공정(기판 위에 질화갈륨 결정층을 형성하는 과정)을 수행하고, 이후 언로딩(공정이 끝난 웨이퍼를 장비 밖으로 꺼내는 작업)하는 등의 주요 공정이 대부분 자동화돼 있다. 회사의 설명에 따르면 생산 조건과 입력값을 엔지니어가 직접 승인하는 비율도 현재 3% 미만이다. 하지만 예상하지 못한 문제가 발생하면 얘기가 달라진다. AI가 이상을 발견하더라도 어떤 조치를 취할지는 여전히 사람이 판단해야 하는 경우가 있고, 일부 주변 설비는 작업자가 직접 조작해야 한다. 사람이 현장에 올 때까지 생산이 멈출 수도 있다는 의미다. 아이브이웍스가 이 간극을 AI 에이전트와 추가 설비 자동화로 줄이는 작업에 나섰다. 회사는 최근 중소벤처기업부의 ‘제조AI특화 스마트공장 구축지원사업’ 도입 기업으로 선정됐다. 향후 9개월간 국비를 포함해 약 29억원을 투입해
화합물 반도체 소재 전문기업 아이브이웍스가 중소벤처기업부 주관 ‘제조AI특화 스마트공장 구축지원사업’ 도입 기업으로 최종 선정돼 설비 가동률을 기존 84%에서 89%까지 높이는 공정 완전 자율화에 나선다. 아이브이웍스는 이번 선정에 따라 향후 9개월간 국비 지원을 포함해 약 29억 원을 투입하고, 현재 추진 중인 ‘AI 기반 스마트공장 시스템 고도화’ 작업에 속도를 낼 예정이라고 14일 밝혔다. 제조AI특화 스마트공장 구축지원사업은 제조 현장의 업종과 공정에 특화된 맞춤형 AI 지원을 통해 기업 경쟁력을 강화하는 것을 목적으로 한다. 아이브이웍스는 지난 7년간 AI 기반 스마트공장 시스템 ‘DOMM(돔)’을 독자적으로 구축해왔다. RHEED 수집 파이프라인과 분석 모델 6종, XRD 측정 자동화, MRA(MBE Run Automation) 등 핵심 기술을 기반으로 AI 정량 계측(Lv.1~2), AI 판정 기반 공정(Lv.3), AI 기반 자동생산(Lv.3)까지 단계별 시스템을 완성했다. 현재는 다음 단계인 ‘자율 공정 운영(Lv.4)’을 추진하고 있다. 이번 지원을 통해 해당 단계에서 발생하는 구조적 한계를 해결하고 AI 에이전트 개발과 설비 자동화를 추진
스마트제조 자동화·연결화·정보화·지능화 4대 영역 체계화…기술 중소기업 육성 위한 통계·정책 기반 마련 중소벤처기업부와 국가데이터처가 중소 제조현장의 스마트공장 구축에 활용되는 핵심 산업을 체계적으로 분류하기 위해 ‘스마트제조기술산업 특수분류’를 제정하고 오는 7월 24일부터 시행한다. 이번 특수분류는 제조 인공지능을 비롯한 스마트제조 관련 기술을 산업활동 관점에서 분류하는 최초의 기준으로, 제조업의 디지털·인공지능 전환을 국가 통계와 산업정책으로 연결하는 기반이 될 전망이다. 중소벤처기업부와 국가데이터처는 중소 제조현장의 스마트공장 구축에 활용되는 핵심 산업을 체계적으로 분류하기 위해 ‘스마트제조기술산업 특수분류’를 제정하고 오는 7월 24일 금요일부터 시행한다고 밝혔다. 최근 제조업은 인공지능, 디지털트윈, 산업용 로봇, 스마트센서 등 디지털·인공지능 기술 중심으로 빠르게 전환되고 있다. 제조현장의 지능화를 구현하는 핵심 기술은 다양한 분야의 기술이 융합되는 특성을 갖고 있다. 그러나 그동안 스마트제조기술을 공급하는 기업을 식별할 수 있는 산업분류가 없어 관련 기업 현황 파악과 정책 설계에 한계가 있었다. 이에 스마트제조기술 기업을 체계적으로 분류하기 위
코오롱베니트가 중소기업기술정보진흥원이 추진하는 ‘2026년 상생형 인공지능 전환(AX) 선도모델 구축지원사업’의 주관기관으로 선정됐다. 이번 사업에는 코오롱베니트가 주관기관으로 참여하며, 한국생산성본부가 협업기관을 맡는다. 상생형 AX 선도모델 구축지원사업은 대기업이 보유한 제조혁신 역량을 기반으로 중소·중견 제조기업의 전사적 인공지능 전환(AX)을 지원하고 스마트공장 선도모델을 구축·확산하는 사업이다. 코오롱베니트는 도입기업의 AX 선도모델 구축 지원을 총괄한다. 도입기업 추천·선정과 전문인력 지원, 사업 운영, 컨소시엄 협업 관리, 상생협력 지원 등을 수행할 계획이다. 개별 기업의 스마트공장 구축을 넘어 제조 현장에 실제 적용할 수 있는 AX 실행 모델을 마련하는 데 주력한다. 사업 주관기관은 제조 현장의 공정 스마트화와 AI 기술을 중심으로 데이터 수집 체계 구축, AI 모델 개발·적용, 시스템 통합 등을 지원한다. 코오롱베니트는 도입기업의 생산 공정과 설비 운영, 품질 관리, 에너지 사용 환경 등을 종합 진단한다. 이후 데이터 수집·분석 체계 설계부터 AI 모델 적용, 기존 시스템 연계, 공정 최적화, 운영 안정화까지 단계별 실행 체계를 제공한다. 이
중대재해 예방은 경영의 핵심 과제가 되었다 중대재해 예방은 더 이상 규제 대응 차원의 문제가 아니다. 기업의 지속가능성과 생산 경쟁력을 좌우하는 핵심 경영과제가 되었다. 특히 제조업 현장은 설비, 전기, 화학물질, 중량물 취급, 반복 작업 등 다양한 위험 요인이 동시에 존재하는 공간이다. 작은 부주의 하나가 대형 사고로 이어질 수 있는 만큼, 기존 방식만으로는 한계가 분명하다. 많은 기업이 안전교육 강화, 보호구 착용 점검, 정기 순회점검 등을 통해 사고 예방에 힘써 왔다. 이러한 노력은 반드시 필요하다. 그러나 사고는 여전히 반복되고 있으며, 중대재해 발생 시 기업이 감당해야 할 피해는 점점 커지고 있다. 스마트공장은 생산과 안전을 동시에 관리한다 최근 산업현장에서 주목받는 대안은 바로 스마트공장 기반의 안전혁신이다. 스마트공장은 단순히 생산 자동화를 의미하지 않는다. 센서, 데이터, AI, 네트워크 기술을 활용해 생산성과 품질, 안전을 동시에 관리하는 체계다. 과거에는 생산성 향상을 위한 수단으로 인식되었지만, 지금은 안전경영을 실현하는 핵심 도구로 확대되고 있다. 기존 제조현장의 안전관리는 사람의 경험과 감각에 크게 의존해 왔다. 관리자가 순회하며 위험
PROFINET·IO-Link·Ethernet-APL 기반 차세대 제조 데이터 인프라 제시 제조업 디지털 전환 가속화…개방형 표준 중심 스마트공장 로드맵 공개 한국프로피버스·프로피넷협회(KPA)가 지난 5월 22일 서울 광화문 코리아나호텔에서 ‘PROFINET 글로벌 포럼 2026’을 개최하고, 차세대 산업용 네트워크 기술과 피지컬 AI(Physical AI) 시대를 위한 제조 데이터 생태계 구축 전략을 공유했다. 이번 행사는 PI(Profibus & Profinet International)의 글로벌 연례 미팅이 서울에서 열린 것을 기념해 마련됐다. 행사에는 PI 글로벌 회장단과 기술위원회 의장, IO-Link 인터내셔널 관계자 등 산업용 네트워크 분야 주요 전문가들이 참석해 제조업의 디지털 전환과 지능형 공장 구현 방안을 논의했다. 이날 포럼에는 제조기업, 시스템 통합(SI) 기업, 자동화 솔루션 공급업체, 연구기관 관계자 등 약 100명이 참석했다. 발표와 토론 세션은 오전부터 오후까지 이어졌으며, 산업 현장의 데이터 활용과 네트워크 기술 발전 방향에 대한 다양한 의견이 오갔다. “AI 시대, 핵심은 신뢰할 수 있는 데이터와 연결성” 개회사를 맡
휴머노이드 로봇·자율물류로봇·디지털트윈 등 미래 제조기술 현장 확인 중국 선도기업과 기술 교류 확대…국내 제조업 경쟁력 강화 방안 모색 스마트제조혁신협회가 중국 선전에서 열린 산업혁신 박람회와 첨단 제조기업 탐방을 통해 제조 AI와 로봇 자동화 중심의 글로벌 제조혁신 트렌드 분석에 나섰다. 스마트제조혁신협회는 지난 6월 8일부터 12일까지 4박 5일간 ‘2026 중국 선전 SCIIF(Shenzhen International Industrial Innovation Fair) 박람회 참관 연수단’을 운영하고, 중국의 첨단 제조 및 로봇산업 현장을 방문했다고 밝혔다. 이번 연수는 중국 제조혁신과 AI·로봇 산업의 최신 동향을 파악하고, 국내 제조기업의 디지털 전환(DX)과 인공지능 전환(AX) 전략 수립에 필요한 시사점을 공유하기 위해 마련됐다. 연수단에는 로봇 관련 기관 관계자를 비롯해 로봇 전문기업, 식품 제조기업, 반도체 후공정 기업, 전기변환장치 제조기업 등 다양한 산업 분야 관계자 총 19명이 참여했다. 참가자들은 중국 최대 규모 산업혁신 전시회 가운데 하나로 꼽히는 ‘2026 선전 SCIIF’를 참관하며 산업용 로봇, 협동로봇, AI 기반 스마트제조 솔
코오롱베니트(KOLON BENIT)가 2026 산업AX KOREA에서 제조 현장의 데이터를 통합하는 제조 DX 패키지를 선보였다. 코오롱베니트는 설비 데이터부터 경영 데이터까지 전사 데이터를 하나로 연결해 인사이트 도출과 개선 실행이 끊김 없이 이어지는 순환 체계를 강조하며 컨설팅부터 플랫폼 구축과 운영까지 제조 비즈니스 전 단계를 아우르는 역량을 내세웠다. 코오롱베니트의 주력 전시 솔루션은 커넥티드 데이터 플랫폼(CDP)과 통합 생산 운영 체계(MOM) 및 AI 분석 서비스다. 커넥티드 데이터 플랫폼은 제조 현장의 다양한 설비와 시스템 데이터를 실시간으로 수집·통합해 분석과 운영 시스템에 연계하는 통합 데이터 허브다. 노후 설비부터 최신 설비까지 전방위로 연계하는 히스토리안(Historian)이 대용량 실시간 데이터를 안정적으로 수집·저장·가시화하고 ERP·MES 같은 업무 데이터와 설비·계측기·센서 데이터를 하나의 제조 데이터 통합 플랫폼에서 연결해 현장 개선과 의사결정에 활용한다. 통합 생산 운영 체계는 생산계획부터 실행과 품질·재고·설비·에너지까지 제조 전 영역을 데이터 기반으로 연결하는 솔루션이다. S&OP와 MES·WMS·QMS·EAM·EM
미소정보기술이 반도체 부품 생산라인에 인공지능(AI) 비전 검사 기반 지능형 제조 플랫폼을 구축했다. 멀티모달 데이터 플랫폼 기업 미소정보기술은 반도체 공정용 소재부품 기업 씨엠티엑스(CMTX) 제조 공정에 AI 비전 검사 기반 차세대 지능형 제조 플랫폼 ‘DAXI’를 구축했다고 15일 밝혔다. 이번 프로젝트는 기존 수작업 중심의 육안검사 체계를 AI 기반 자동 판정 시스템으로 전환한 제조 AI 적용 사례다. 미소정보기술은 검사 정확도 향상과 이미지당 추론 속도 개선을 통해 실제 양산 현장에서의 적용성과 효율성을 입증했다고 설명했다. CMTX는 반도체 식각 공정에 사용되는 실리콘 부품을 글로벌 반도체 기업에 공급하고 있다. 식각 공정용 부품은 반도체 생산 품질에 영향을 미치는 핵심 소재부품으로, 미세 이물과 결함 검사가 중요하다. 그동안 CMTX는 제품의 미세 이물과 결함 여부를 숙련 작업자의 육안검사에 의존해왔다. 이 과정에서 작업자 숙련도에 따른 검사 품질 편차, 판정 일관성 부족, 생산량 증가 대응 한계 등이 과제로 꼽혔다. 미소정보기술은 이번 프로젝트에서 3대 검사 장비의 실시간 이미지 수집부터 검사 단위인 LOT 판정, 통계 분석까지 전체 검사 파이
정부가 K-푸드 제조 경쟁력 강화를 위해 식품 제조업의 인공지능 전환(AX) 확산에 나선다. 식품 제조 대·중소기업, 스마트제조 기술기업, 지원기관이 참여하는 민관 협력체계를 통해 식품산업에 맞는 스마트제조 선도모델을 발굴하겠다는 구상이다. 중소벤처기업부는 농림축산식품부, 식품의약품안전처와 함께 10일 서울 강남구 코엑스에서 ‘K-푸드 스마트제조 얼라이언스’ 출범식을 열었다고 밝혔다. 이번 얼라이언스는 K-푸드의 글로벌 경쟁력 강화를 위해 마련된 민관 협력 플랫폼이다. 식품 제조기업과 스마트제조 기술 중소기업, 전문기관이 참여해 식품 제조 현장에 적용 가능한 인공지능(AI) 기반 제조혁신 모델을 발굴하고 확산하는 역할을 맡는다. 식품산업은 수출 확대와 품질 경쟁력 확보가 동시에 요구되는 분야다. 제품 안전성, 생산 이력, 원료 관리, 위생 관리, 공정 표준화 등 관리해야 할 요소가 많아 제조 데이터 활용과 공정 자동화의 중요성이 커지고 있다. 정부가 K-푸드 분야에서 스마트제조 얼라이언스를 출범한 것도 식품 제조 현장의 디지털 전환을 수출 경쟁력과 연결하려는 흐름으로 풀이된다. 이날 행사에서는 CJ올리브네트웍스와 호도과자 제조기업 학화1934가 스마트제조 혁
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[산업AI EXPO 프리뷰] AI 구동 인프라 ⑤ | AI 하나 쓰는데 솔루션은 몇 개?...데이터·모델·에이전트 통합하는 ‘누비슨 에이엑스’
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