코윈테크와 글로벌 ESS 탑티어 기업 서진시스템이 AI 기반 로봇 및 자동화 분야에서 협력해 글로벌 로봇 파운드리 사업을 공동 추진한다. 코윈테크는 서진시스템과 23일 업무협약(MOU)을 체결하고, AI 로봇 파운드리 사업 체제를 구축하기 위한 로봇 양산 및 상용화 협력 구조를 마련하기로 했다. 이번 협약을 통해 코윈테크는 서진시스템으로부터 대용량 에너지저장장치(ESS)용 AI 자동화 시스템과 로봇 시스템을 대규모로 수주하며 가시적인 성과를 거뒀다고 밝혔다. 양사는 단기간 내 실질적인 성과를 도출하기 위해 대용량 ESS 시장을 우선 공략한다. 글로벌 ESS 고객을 대상으로 모바일 로봇과 자동화 솔루션을 먼저 적용하고, 이후 반도체 사업 분야를 포함한 첨단 산업 전반으로 적용 영역을 확대하는 전략이다. 서진시스템은 미국, 유럽, 베트남, 한국에 구축된 글로벌 제조 인프라와 고효율 생산 역량을 기반으로 로봇 파운드리를 운영해 원가 경쟁력과 양산 안정성을 확보한다는 계획이다. 코윈테크는 자율주행 로봇 제어·운영 기술과 로봇 시스템 설계 역량을 바탕으로 로봇 시스템 통합(SI)과 글로벌 사업 확장을 주도하게 된다. 성동수 서진시스템 사장은 “AI 로봇 파운드리는 글
개요 AI 모델은 아무리 정교해도 환경이 변하면 성능이 반드시 저하될 수밖에 없다. 최초 완벽에 가까운 정확도를 갖추고 있었다 하더라도 조명 각도부터 소재 반사율, 금형의 마모, 계절별 온습도에 이르기까지 끊임없이 변하는 실제 공정과정에서 차이가 발생하게 되기 때문이다. 이러한 이유로 제조 AI의 진정한 가치는 ‘배우는 공장(Learning Factory)’에 있다. 아무리 잘 보는 AI라고 하더라도 변화에 적응하려면 한 번의 학습으로 끝나는 구조가 아니라 지속적으로 배우고 보정하는 구조(Continuous Learning Loop)를 가져야 한다는 것이다. 이 구조의 핵심이 바로 데이터 루프(Data Loop)다. 그러나 딥러닝의 성능은 단순히 데이터의 ‘양’으로만 결정되지는 않는다. 무의미하거나 부정확한 데이터는 학습 효율이 떨어지고 모델이 불안정해지는 결과가 발생한다. 제조 AI의 본질은 ‘양’이 아니라 ‘정확도’와 ‘전달 구조’에 있다는 것이다. 다시 말해 AI가 어떤 피드백을 얼마나 빠르고 정확하게 받아들이는가가 핵심이다. 제조 AI 학습의 3단계 순환 구조 제조 AI의 정확도를 위해 학습 과정은 아래와 같은 순환형 구조로 설계되어야 한다. 첫째,
엘앤에프 구지1공장은 지난 19일 제33회 안전경영대상에서 제조업 부문 대상을 수상했다고 밝혔다. 안전경영대상은 고용노동부와 매일경제신문사가 공동 주최하는 국내 안전경영 분야 최고 권위의 상이다. 체계적인 안전보건 관리시스템 구축과 산업재해 예방 활동에서 모범을 보인 기업을 선정해 매년 시상한다. 대구 달성군에 위치한 엘앤에프 구지1공장은 경영책임자의 안전보건 최우선 경영 의지를 바탕으로 안전보건 조직을 지속적으로 확대·강화해 왔다. 구성원 참여형 자율안전문화를 정착시키며 산업재해·동일유형사고·중대재해 트리플 제로를 달성해 체계적이고 실질적인 안전경영 활동을 인정받았다. 엘앤에프는 안전관리를 전사적 책임 체계로 운영하며 현장 중심의 실행력을 강화해 왔다. 전 임직원 KPI에 안전보건 항목을 필수 반영하고, 관리감독자 대상 역량 교육과 평가를 통해 현장 안전관리를 체계화했다. 근로자 역시 위험성평가에 직접 참여해 위험요인을 발굴하고 개선에 나섰다. 아울러 참여형 인센티브 제도를 통해 자발적 안전활동이 확산되며, 구성원 중심의 자율안전문화가 현장에 정착됐다. 안전교육 체계도 현장 중심으로 구축됐다. 채용 단계부터 특별안전보건교육을 실시하고, 사내 전문 강사가 신
우리가 사용하는 플라스틱 제품 대부분은 녹인 플라스틱을 금형에 주입해 동일한 제품을 대량 생산하는 사출성형 공정을 통해 만들어진다. 그러나 공정 조건이 조금만 달라져도 불량이 발생하기 쉬워, 그동안 제조 현장에서는 숙련자의 경험과 감에 크게 의존해 왔다. 고숙련자 은퇴와 외국인 인력 증가로 제조 지식 단절이 우려되는 가운데, 국내 연구진이 인공지능으로 공정을 스스로 최적화하고 지식을 전수하는 해법을 제시했다. KAIST는 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 사출 공정을 스스로 최적화하는 생성형 AI 기술과, 현장 지식을 누구나 활용할 수 있도록 지원하는 LLM 기반 지식 전이 시스템을 세계 최초로 개발하고 그 성과를 국제학술지에 연속 게재했다고 22일 밝혔다. 연구는 기계공학과와 이노코어 PRISM-AI 센터가 공동으로 수행했다. 첫 번째 성과는 환경 변화나 요구 품질에 따라 자동으로 최적 공정 조건을 추론하는 생성형 AI 기반 공정추론 기술이다. 기존에는 온도나 습도, 목표 품질이 바뀔 때마다 숙련자가 반복적인 시행착오를 거쳐 공정 조건을 다시 설정해야 했다. 연구팀은 실제 사출 공장에서 수개월간 수집한 환경 데이터와 공정 파라미터를 활용해 확산 모델(Diff
AI 팩토리 전환이 가속화되면서 제조업의 핵심 경쟁력은 더 이상 생산 자동화가 아니라 설비 보전의 지능화로 이동하고 있다. 특히 PLC 제어 프로그램을 자동 해석하고 전체 공정 시퀀스를 AI로 학습하는 기술은 설비 고장의 원인 규명부터 사전 예측까지 이어지는 새로운 제조 혁신의 기반이 되고 있다. 유디엠텍 김남기 팀장은 설비 데이터를 통합 분석하고 알람의 근본 원인을 자동 추적하며, 하루~3일 뒤 이상 징후를 예측하는 기술을 공개했다. 이 기술은 자동차·반도체 산업처럼 공정 연계성이 높은 제조 현장에서 기존의 경험 기반 보전 방식이 가진 한계를 극복하고, 생산 안정성·품질 향상·비가동 손실 최소화라는 제조 혁신의 핵심 목표에 직접적으로 기여한다. AI 기반 지능형 보전은 지금 제조업이 직면한 전문 인력 감소와 복잡한 자동화 환경을 극복하기 위해 반드시 필요한 차세대 전략으로 자리 잡고 있다. 자동화의 심장, 보전의 재발견 AI 팩토리 시대라는 거대한 수식이 등장하면서 제조업은 더 빠르고 정교한 자동화를 향해 질주하고 있다. 하지만 이 화려한 진보의 그림자에는 우리가 외면해온 진실이 존재한다. 공장 자동화의 중심에는 언제나 ‘설비 보전’이 있다. 공정이 아무리
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
데이터 주권 시대와 에코바디스 글로벌 공급망의 규칙이 바뀐 지 오래다. 유럽연합(EU)의 기업지속가능성실사지침(CSDDD, 2024)과 탄소국경조정제도(CBAM)는 ESG 리스크 책임을 원청을 넘어 협력사까지 확장 한다. UN과 OECD의 가이드라인 역시 협력사 ESG 관리를 기업의 핵심 책임으로 명시한다. 이러한 흐름 속에서 180개국 15만여 기업이 참여하는 에코바디스(EcoVadis)는 사실상 ‘공급망 신뢰의 여권’으로 자리 잡았다. 국내에서도 이런 변화는 이미 현실이다. 화학소재 기업 OCI는 에코바디스 ESG 평가에서 연속으로 골드 메달(상위 5%)을 획득하며 글로벌 ESG 모범 사례로 언급되고 있고, 공장별 에너지·환경 데이터를 정교하게 관리하는 체계를 통해 유럽 고객사와의 신뢰를 강화하고 있다. 대기업들은 협력사 리스크 통합관리(G-SRM), 스마트공장·ESG 컨설팅 프로그램 등을 통해 수많은 협력사의 데이터를 통합 관리하며 EU 규제 대응 역량을 높이고 있다. ESG는 더 이상 추상적인 경영철학이 아니라, 데이터 기반 운영 시스템의 문제로 이동한 것이다. 그리고 그 핵심 인프라가 바로 스마트 팩토리와 자동화 기술이다. 자동화 기술에 기반한 정밀
코윈테크가 지난 9월 수주 계약에 이어 글로벌 에너지저장장치(ESS) 제조업체를 대상으로 ESS 제조라인의 자율주행로봇(AMR)과 조립 로봇 공급 계약을 추가로 체결했다고 밝혔다. 이번 계약에 따라 코윈테크는 2026년 상반기까지 ESS에 적용되는 배터리와 기타 부품을 완제품으로 조립하는 로봇과 제조라인 전반의 물류를 담당하는 AMR을 공급하게 된다. 코윈테크는 기존 단일 모듈 조립 방식에서 벗어나 다양한 모듈별 사이즈에 맞춰 조립이 가능한 가변형 타입으로 조립 로봇 설계를 변경했다. 이를 통해 ESS 제조 공정 전반의 유연성과 효율성을 동시에 높였다는 설명이다. 코윈테크 관계자는 “글로벌 ESS 물류 자동화 시장에서 연속 수주를 확보하며 독보적인 우위를 형성하고 있다”며 “현재 추가 수주를 검토 중이며, 공정 범위와 공급 지역도 확대되고 있어 ESS 공정 자동화 로봇이 향후 실적 성장을 견인할 것으로 기대한다”고 말했다. 이어 “올해부터 AMR의 본격적인 상용화를 시작한 이후 현재까지 로봇 수주가 전년 대비 465.2% 증가했다”며 “개발부터 상용화까지 빠른 실행력을 바탕으로 올해 AMR, 4-Way Shuttle, 하이브리드 스토커 등 신규 아이템의 양산
일본 ‘Motion Mirai Park’ 참관…모션 자동화 다음 챕터를 보다 정밀 모터부터 협업 생태계까지, 모션 솔루션 확장 체감한 이틀 글로벌 제조업 전반에서 자동화의 역할이 재정의되는 가운데, 모션 제어 기술의 진화 방향을 한눈에 조망할 수 있는 자리가 일본 도쿄에서 열렸다. 인아오리엔탈모터는 지난 11~12일, 일본 오리엔탈모터가 주최한 기술 전시 행사 ‘MOTION MIRAI PARK’를 참관하고, 글로벌 자동화 시장의 최신 흐름과 기술적 방향성을 직접 확인했다고 밝혔다. 이번 참관에는 인아그룹 신동진 부회장을 비롯해 인아오리엔탈모터 영업·기술·홍보 조직이 함께 참여했다. 단순한 전시 관람을 넘어, 일본 본사의 제품 전략과 기술 로드맵, 그리고 파트너십 기반의 솔루션 확장 전략을 현장에서 면밀히 살펴보기 위한 목적이다. 정밀 모터와 모션 제어 분야에서 오랜 경쟁력을 축적해온 오리엔탈모터의 기술 방향은 국내 자동화 시장에도 적지 않은 시사점을 던진다. ‘MOTION MIRAI PARK’는 ‘움직임을 만들다’, ‘움직임을 넓히다’, ‘움직임을 융합시키다’, ‘움직임을 창조하다’, ‘Communication Park’ 등 다섯 개 테마 공간으로 구성됐다.
이노비즈협회 충북일자리지원센터는 오는 12월 30일 개강 예정인 ‘AI 머신비전 융합인재 양성과정(6기)’의 훈련생 모집을 본격적으로 시작했다고 밝혔다. 이번 과정은 고용노동부의 K-디지털트레이닝 지원사업을 기반으로 운영된다. 지난 9월 출범한 국가인공지능전략위원회의 ‘AI 3대 강국 도약’ 국가전략 발표 이후 정부가 추진하는 AI 중심 산업육성 및 디지털 전환 기조에 맞춰, 지역 산업현장에서 증가하는 AI 특화 실무 인력 수요에 적극 대응하기 위한 교육 과정으로 주목받고 있다. AI 머신비전 융합인재양성과정은 ▲머신비전 기초 이론 ▲C# 기반 프로그램 개발 ▲광학 조명·렌즈 설계 ▲카메라·센서 실습 ▲기업 프로젝트(OJT) 등 총 544시간의 실습 중심 커리큘럼으로 구성되어 있다. 최근 정부가 내세운 ‘산업·생활·공공 전 분야 AI 도입과 디지털 전환’ 정책으로 인해 AI 머신비전 분야는 반도체·자동차·스마트팩토리 등 주요 제조업의 AI 전환을 견인하는 핵심 기술로 떠오르고 있다. 지난 기수 수료생들은 AI 기반 머신비전 검사장비 업체와 반도체 제조기업 등 AI·디지털 전환 관련 산업 전반으로 취업하며 교육 과정의 실효성을 입증했다. 이번 6기 모집은 만
AI 기술이 산업 구조 전반의 혁신을 이끄는 가운데, 머신비전과 스마트팩토리 분야의 기술 경쟁력을 조명하는 ‘AI과학기술혁신대상 2025’ 시상식이 지난 5일 서울 메가존산학연센터에서 성황리에 개최됐다. 이번 행사는 한국정보과학진흥협회와 전자신문이 공동 주최하고 한국머신비전산업협회, 디지털인사이트, 과학기술정보통신인증원이 주관해 진행됐다. 슬로건은 사람 중심 가치, 모두를 위한 AI, 함께 성장하는 디지털 혁신으로 AI 기반 기술의 산업 확장성과 사회적 활용 가치를 강조했다. 243개 혁신 기술이 AI 크리에이티브, AI 서비스, 스마트팩토리 AI 비전 총 3개 부문에서 경합을 펼쳤으며, 특히 제조·물류·검사 자동화와 직결되는 스마트팩토리 AI 비전 부문은 기술 완성도와 산업 적용성 측면에서 관심이 집중됐다. 스마트팩토리 AI 비전 분야 최우수상인 과학기술정보통신부 장관상은 코어이미징의 ‘High Resolution CORE-TOF 3D 카메라’가 수상했다. CORE-TOF 카메라는 TOF(Time-of-Flight) 방식 고해상도 3D 센서로, 렌즈 왜곡 자동 보정·광원 최적화 기술 등을 적용해 대상의 공간 정보를 정밀하게 추출할 수 있다. 스마트 물류 설
조명·렌즈 통합 설계로 촬영 품질 높이고 설치 편의성까지 강화 고속라인 대응 위한 45fps 촬영 성능…정밀 품질 검사에 최적화 산업 자동화 전문기업 오토닉스가 제조 현장의 품질 정밀도를 높이기 위한 신제품 비전 센서 ‘VG2 시리즈’를 선보였다. 제품 다변화와 고객 요구의 고도화가 가속되는 가운데, 제조업계는 더 빠르고 정확한 자동 검사 시스템을 필수 전략으로 내세우고 있다. VG2는 이러한 흐름에 맞춰 촬영 성능, 설치 편의성, 데이터 관리 기능을 한층 강화한 ‘올인원 비전 솔루션’으로 설계됐다. 새로운 비전 센서는 조명·렌즈 일체형 구조를 채택해 별도의 광원이나 구성품 없이도 일관된 촬영 품질을 제공한다. 교체형 LED 조명, 컬러 필터, 편광 커버 등 모듈식 액세서리 지원으로 다양한 재질·반사 조건에서도 최적의 이미지를 확보할 수 있다. 특히 글로벌 셔터 기반의 고속 촬영 기술(1.2MP 기준 최대 45fps)은 빠르게 이동하는 대상의 잔상 문제를 크게 줄여 고속 라인에서도 안정적인 품질 관리를 가능하게 한다. 설치와 운용 편의성도 강화됐다. 오토 튜닝 기능으로 초점·밝기·노출값을 자동으로 최적화하며, 초점 조정 버튼만 누르면 즉시 자동 초점이 적용된
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
바이슨(대표 김민준, 이하 BISON)이 기존 ‘장비 판매 중심’의 머신비전 시장을 ‘운영 중심’으로 전환하는 새로운 비즈니스 모델을 발표했다. 하드웨어 사양과 무관한 범용 플랫폼 구조, 지속 운영을 전제로 한 구독 서비스, 제조 현장 데이터 축적 기반의 성능 고도화를 핵심 가치로 내세우며 품질관리 패러다임을 재정의한다는 구상이다. 바이슨은 오는 12월 10~12일 코엑스에서 열리는 COMEUP 2025(AI 부문)에 참가해 ▲모듈형 비전 플랫폼 ▲구독형 AI 머신비전 시스템 ▲웹 기반 AI 컨설팅 서비스 ▲엣지·PC·로봇 기반 통합 비전 모듈을 실물로 공개한다. 바이슨의 플랫폼은 엣지 디바이스, 산업용 PC, 로봇팔, 다양한 카메라와 조명 등 여러 하드웨어 구성을 단일 소프트웨어 환경에서 운영할 수 있도록 설계됐다. 생산 라인마다 개별 소프트웨어를 개발해야 했던 기존 방식과 달리, 동일 플랫폼으로 검사 시스템을 통합 적용할 수 있어 도입·운영 비용을 크게 줄일 수 있다는 것이 특징이다. COMEUP 2025에서는 바이슨이 개발한 ‘모듈형 비전 플랫폼’ 기반 데모 장비도 선보인다. 이 장비는 카메라·렌즈·조명·모션 등을 모듈 단위로 교체해 저사양부터 초고해상
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
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UPDATE: 2025년 12월 28일 20시 11분
