자동차 부품기업 서연이화가 기존 디지털 전환(Digital Transformation, DX) 과정에서 정비해온 업무 프로세스와 데이터를 바탕으로 제조 현장에 인공지능(AI) 에이전트를 적용하는 과정을 공유했다. 홍석환 서연이화 AXG팀 팀장은 9일 서울 양재 엘타워에서 열린 ‘제4회 코난 AI 서밋 2026(Konan AI Summit 2026)’에서 ‘제조 현장을 다시 설계하는 AI 에이전트(Agent)’를 주제로 서연이화의 인공지능 전환(AI Transformation, AX) 추진 배경과 현재 개발 중인 적용 사례를 소개했다. 이날 행사에는 고객사 관계자 등 50여 명이 참석했다. 서연이화는 도어트림, 콘솔, 범퍼 등 자동차 내·외장 부품을 생산하는 기업으로, 2025년 연결 매출은 약 4조 5000억 원, 국내외 29개 생산거점을 운영하고 있다. 홍 팀장은 사업 규모가 커지고 해외 생산거점과 제품 포트폴리오가 확대되면서 각 거점에 축적되는 데이터와 경험을 연결해 활용하는 일이 중요해지고 있다고 설명했다. 자동차 개발 과정에서도 제품 변경과 개선 주기가 짧아지면서 기존 업무 방식만으로는 늘어난 업무량과 복잡성에 대응하기 어렵다는 것이다. 이에 서연이화
PC, 공유 폴더, 메일 등에 흩어진 자료는 파일마다 버전이 다르다. 이러한 자재명세서(BOM), 견적서, 구매 문서 등은 별도로 관리되고 있다. 필요한 도면을 찾고 변경점을 대조하는 작업은 담당자의 경험과 수작업에 의존한다. 피지컬 AI(Physical AI) 기술 업체 마키나락스는 이번 ‘2026 산업AI EXPO’에서 도면 의사결정 AI 에이전트(AI Agent) ‘드로우엑스(DrawX)’를 대안으로 제시한다. ‘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. 마키나락스 관계자는 “현재 제조 생태계에는 수많은 도면이 축적돼 있지만, 상당수는 여전히 제대로 활용되지 못한 채 보관되고 있다”고 우려했다. 드로우엑스는 이 도면을 ‘인공지능 준비 데이터(AI Ready Data)’로 변환한다. 이를 통해 검색·분석·비교·견적·수주 등 판단에 다시 투입한다. 이 과정에서 먼저 도면 업로드는 관리 체계의 시작점이다. ‘스마트 드라이브(Smar
검사 이미지를 입력하면 인공지능(AI)이 데이터 조건에 맞는 딥러닝(Deep Learning) 모델 구조와 학습 매개변수(Parameter)를 탐색한다. 이같이 AI 모델 생성 과정을 자동화하는 '오토딥러닝(Auto Deep Learning)' 기반 비전 검사 소프트웨어 개발 업체가 ‘2026 산업AI EXPO’에 등판한다. 딥러닝 비전(Vision) 소프트웨어 기술 업체 뉴로클이다. ‘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. 뉴로클은 이번 전시 현장에서 모델 학습 소프트웨어 ‘뉴로티(Neuro-T)’와 학습 모듈 ‘뉴로티 엔진(Neuro-T Engine)’, 런타임 라이브러리 ‘뉴로알(Neuro-R)’을 선보인다. 학습, 현장 적용, 재학습을 연결하는 비전 검사 소프트웨어 라인업이다. 회사는 그래픽 사용자 화면(GUI) 기반의 노코드(No-code) 학습 환경을 제공하고 있다. 공정 엔지니어가 검사 이미지를 입력하면 오토딥러닝
로브로스 인공지능(AI) 기반 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 플랫폼 ‘이그리스-C(IGRIS-C)’가 두 다리로 작업 지점까지 이동한다. 양팔은 대상 물체를 잡아 옮기고 지정된 위치에 내려놓는다. 로브로스는 이 같은 모습을 ‘2026 산업AI EXPO’에서 공론화한다. ‘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. 노승준 로브로스 대표는 “사람 중심의 인프라를 그대로 활용하면서 제약 없이 이동하고 작업하기 위해서는 이족 보행 기술은 필수적”이라고 밝힌 바 있다. 이그리스-C는 작업자의 이동 경로와 작업 높이를 기준으로 설계된 산업 공간에 투입하는 휴머노이드 모델을 겨냥한다. 로브로스는 휴머노이드 로봇 하드웨어, 제어 알고리즘, AI 소프트웨어를 자체 개발한다. 기체 제작, 관절 제어, 환경 인식, 동작 생성까지 하나의 개발 체계로 통합한다. 이그리스-C는 키 154㎝, 중량 56㎏의 인간형 체구다. 다리 관절은 작업 지
검사·로보틱스·운영·데이터를 연결한 산업용 피지컬 AI(Physical AI) 풀스택(Full-stack)으로 난공정 자동화를 겨냥한다. 아이벡스가 자신들이 구축한 양산 데이터 순환 구조를 ‘2026 산업AI EXPO’에서 공식화한다. ‘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. 검사 장비가 결함을 찾는고 작업자는 판정을 확정한다. 선별된 데이터는 재학습과 배포 단계로 돌아간다. 검사 결과를 일회성 기록으로 남기지 않고 AI 학습 자산으로 순환시키는 구조다. 이것이 아이벡스가 이번 박람회에서 공개할 데이터 방법론이다. 회사는 이 자리에서 산업 특화 머신러닝(Machine Learning) 운영 플랫폼 ‘아이브옵스(AIVOps)’와 품질 데이터 운영 엔진 ‘아이브데이터(AIVData)’를 선보인다. 회사 관계자는 품종이 다양하고 형상이 복잡해 기존 비전으로는 대응이 어려웠던 제품의 검사부터 정밀 조립 등을 핵심 적용 대상으로 꼽았다.
그리퍼(Gripper)의 끝이 물체와 맞닿는다. 이 과정에서 압력은 접촉을 확인하고, 진동은 미끄러짐을 포착한다. 캐나다 퀘벡에 본사를 둔 협동 로봇(코봇) 엔드이펙터(End-effector) 개발사 로보티크가 ‘2026 산업AI EXPO’에서 이 같은 장면을 공개한다. ‘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. 로보티크가 내건 사명은 “반복적인 작업으로부터 사람의 손을 자유롭게 하자”다. 현장에 출품될 촉각 센서 핑거팁 ‘TSF-85’는 이 같은 방향성을 로봇의 손끝으로 확장한 장치다. 회사의 기존 그리퍼 ‘2F-85’에 TSF-85를 부착해 대상물을 잡는 과정에서 발생하는 접촉 정보를 데이터로 전환한다. 사측은 이러한 센서 기술의 기반으로 정전용량 배열(Capacitive Array)을 꼽았다. 단일 센서에서 압력, 진동, 손가락 방향을 함께 수집하는 다중양식(Multimodal) 구조다. 압력 정보는 대상물과 닿은 지점과 접
핵융합·가속기 제어시스템을 구축해 온 모비스가 제어 기술의 적용 지점을 제조 데이터로 확장한다. 생산·품질·설비 정보를 한곳에 모으는 ‘큐알피 STD(QRP STD)’, 이상 징후를 분석·예측하는 ‘모이 STD(MOI STD)’, 결과를 자연어로 전달하는 ‘AI 에이전트(AI Agent)’의 결합이다. ‘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. 모비스는 이번 전시에서 AI 에이전트를 결합한 큐알피 STD와 모이 STD를 선보인다. 자동차·전기전자·반도체·소재·화학 등 분야에서 그동안 구축한 스마트 팩토리(Smart Factory) 시스템이 그 기반이다. 여기에 로컬 AI(Local AI)를 추가한 형태다. 기존 제조 관리 기능을 유지하면서 데이터 분석, 질의응답, 문서 작성을 확장하는 방식이라는 게 업체 관계자 언급이다. 데이터 수집과 업무 관리는 큐알피 STD가 수행한다. 제조실행시스템(MES)·품질경영시스템(QMS)·통계적공정
플랜트·제조 엔지니어링 현장에서 디지털 전환(DX)에 대한 관심이 높아지고 있지만, 막상 현장에서는 설계 데이터 분산과 부서 간 단절, 반복되는 재작업 문제가 좀처럼 해소되지 않는다는 지적이 이어지고 있다. P&ID, 3D 모델, 전기·계장, 각종 문서 등 설계 정보가 각 팀마다 서로 다른 도구와 버전으로 관리될 경우, 중복 입력과 리비전 불일치가 반복되고 프로젝트 일정과 원가에 직접적인 부담이 쌓이게 된다. DX를 추진한다는 방향성은 있지만, 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막하다는 담당자들의 고민이 그 어느 때보다 크다. 이런 가운데, 통합 엔지니어링 환경을 통해 설계 현장의 데이터 단절 문제를 실질적으로 해소하는 구체적인 방법을 살펴보는 온라인 웨비나가 열린다. 다우데이타가 주관하는 '막연한 DX는 그만, 오류는 줄이고 효율은 높이는 통합 엔지니어링 환경 살펴보기 – AVEVA Operations Control' 웨비나가 오는 9월 28일(월) 오후 2시부터 3시까지 온라인으로 진행된다. 이번 웨비나의 핵심 주제는 분산된 설계 데이터를 '단일 데이터 모델'로 통합해 관리하는 엔지니어링 방식이다. AVEVA Unified Engineering은
5G 특화망이 스마트팩토리와 물류, 제조 현장의 디지털 전환을 이끄는 핵심 인프라로 부상하면서, 국내 기업의 도입 부담을 낮출 지원 체계에도 관심이 커지고 있다. 한국전파진흥협회(RAPA)가 추진하는 ‘차세대 특화망 도입을 위한 기업 지원 프로그램’은 망 설계부터 무선 성능 평가, 환경 신뢰성 검증, 최종 품질 검증 보고서 발급까지 전주기 지원을 제공하는 것이 특징이다. 특히 자체 검증 역량이 부족한 중소 제조사에는 실질적인 도움이 될 수 있다. 한국전파진흥협회 박세호 센터장은 “기관이 발급하는 검증 보고서는 중소 제조사의 기술 신뢰도를 증명하는 강력한 무기”라며 “수요 기업의 초기 도입 리스크를 줄이고, 실질적인 공급 계약 성사로 이어질 것으로 기대된다”고 밝혔다. 5G 특화망, 산업용 무선통신, 스마트팩토리 확산의 현실적 기반을 마련하는 프로그램이라는 평가다. 글로벌 산업 현장이 무인 자동화와 지능형 생산 거점으로 탈바꿈하면서, 5G 특화망(이음 5G)은 공장 전체를 유기적으로 조율하는 핵심 무선 인프라로 떠올랐다. 초저지연·고대역폭·보안성을 무기로 자율주행로봇(AMR), 비전 AI(Vision AI), 실시간 로봇·기계 제어 등 피지컬 AI(Physic
한국기술교육대 ‘과적불급’팀 대상…9월 일본 요코하마 월드 파이널 출전 산학협력 기반 실무형 자동화 교육 모델로 주목…FA·디지털트윈 역량 검증 한국미쓰비시전기와 한국기술교육대학교가 공동 주최한 ‘2026 MECA KOREA CUP’ 한국 본선에서 한국기술교육대학교 ‘과적불급’팀이 대상을 받았다. 공장자동화(FA)와 디지털트윈 기반 스마트팩토리 구현 역량을 겨루는 이번 대회는 산업 현장형 엔지니어 양성의 실효성을 점검하는 자리였다는 점에서 업계의 관심을 모았다. 한국미쓰비시전기에 따르면 이번 대회는 고용노동부와 국제기능올림픽한국위원회의 후원으로 충남 천안 한국기술교육대학교에서 열렸으며, 예선을 통과한 15개 팀이 본선에 참가했다. 참가팀들은 장비 구축과 발표, 심사를 포함한 이틀 일정 동안 스마트팩토리 구현 과제를 수행했다. 대상인 고용노동부장관상은 한국기술교육대학교 ‘과적불급’팀에 돌아갔다. 수상팀은 이동 중인 상품의 무게와 부피, 무게중심을 자동 측정한 뒤 이를 바탕으로 로봇이 상품을 안정적으로 적재하도록 하는 시스템을 구현했다. 이 팀은 한국 대표로 9월 일본 요코하마에서 열리는 ‘2026 GLOBAL MECA’ 월드 파이널에 출전할 예정이다. 심사위원
자동 대기열·로딩·언로딩으로 검사 인력 부족 대응…신규·기존 CMM 장비 자동화 확장 헥사곤(Hexagon)이 좌표측정기(CMM)에서 모든 크기의 부품을 자율 검사할 수 있도록 설계된 자동 대기열, 로딩, 언로딩 시스템 ‘METRICAL’을 출시했다. 이 솔루션은 숙련 검사 인력의 글로벌 부족과 작업자 추가 없이 생산량을 늘려야 하는 제조업의 핵심 과제에 대응하기 위해 개발됐다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(Hexagon Manufacturing Intelligence)는 CMM 검사 자동화를 위한 METRICAL을 발표했다. METRICAL은 다양한 크기의 부품을 좌표측정기에서 자율적으로 검사할 수 있도록 자동 대기열 구성, 로딩, 언로딩을 지원하는 시스템이다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 관계자는 “제조업체들이 노동시장 경색, 제품 복잡성 증가, 24/7 생산 유지 압박에 직면하면서 검사팀은 고부가가치 계측 업무와 반복적인 수동 로딩 작업 사이에서 균형을 맞춰야 하는 경우가 많다”고 말했다. 그는 이어 “METRICAL은 부품 취급을 자동화하고 최소한의 인간 감독으로 더 연속적인 측정 사이클을 가능하게 함으로써 이러한 병목을 제거한다”고 밝혔다. MET
PROFINET · EtherCAT 지원…1ms 미만 왕복 시간 구현 제시 최대 32개 모듈 확장 구조로 제조·공정 산업 적용 범위 넓혀 WAGO가 산업 자동화 현장의 고속 제어와 실시간 데이터 처리를 겨냥한 차세대 모듈형 I/O 시스템 ‘I/O 755’를 출시했다. 회사 측에 따르면 이 제품은 PROFINET과 EtherCAT을 지원하고, 100Mb/s 대역폭 환경에서 1ms 미만의 왕복 시간을 구현하도록 설계돼 고속 모션 제어와 시간 민감형 제어 루프에 적용할 수 있다. 이번에 나온 I/O 755는 산업 자동화 설비에서 센서·액추에이터와 상위 제어 시스템 간 데이터를 주고받는 I/O 플랫폼이다. 회사 측은 실시간 응답성과 안정적인 통신이 필요한 제조 및 공정 산업 현장을 주요 적용 분야로 제시했다. 필드버스는 PROFINET과 EtherCAT을 기본 지원하며, 512바이트의 프로세스 데이터 I/O를 통해 예측 가능한 데이터 통신을 지원한다고 설명했다. 확장성도 이번 제품의 핵심 요소로 제시됐다. 이 회사에 따르면 I/O 755는 노드당 최대 32개 모듈까지 구성할 수 있는 구조를 갖췄다. 설비 규모나 공정 특성에 따라 모듈을 유연하게 조합할 수 있어 장비
한국기계전 리브랜딩한 AMXPO, 스마트팩토리·금속가공·에너지기술까지 포괄 산업AI EXPO 동시 개최로 제조-AI 접점 강화…수출 상담 연계 프로그램 운영 오는 10월 21일부터 23일까지 경기 고양시 킨텍스 제1전시장에서 열리는 ‘2026 아시아 기계 & 제조 산업전(AMXPO 2026)’이 기계·제조 산업 전시와 인공지능(AI) 기술을 연결하는 행사로 치러진다. 주최 측은 한국기계전(KOMAF)을 리브랜딩한 이번 전시회를 통해 전통 제조기술과 디지털 기반 제조기술의 접점을 보여주겠다는 계획이다. AMXPO 2026은 50년 역사의 한국기계전(KOMAF)을 리브랜딩한 전시회로, 기계·제조 산업 전반을 다루면서 최근 산업계 화두로 부상한 AI와 로봇 기술을 전시 범위에 포함한 것이 특징이다. 전시 품목은 스마트팩토리, 금속가공, 소재·부품, 친환경에너지기술 등 기존 제조 기반 기술과 함께 자율제조, Physical AI, 로봇, DX 관련 기술로 확대됐다. 참가 기업 면면도 이런 흐름을 반영한다. 주최 측에 따르면 두산에너빌리티는 대형원전, 소형모듈원전(SMR), 가스터빈, 해상풍력 등 에너지 사업과 AI를 활용한 제작 기술을 소개할 예정이다. 회사
비침투 설비 자동화 플랫폼 'EQlizer Platform'·장비 SW 프레임워크 'XFrame' 선봬 설비 개조 없이 적용 가능한 자동화 기술...인력 의존도·품질 편차 저감 방안 제안 링크제니시스가 오는 9월 9일부터 11일까지 인천 송도컨벤시아에서 열리는 'KPCA SHOW 2026(국제 반도체 기판 및 첨단 패키징 산업전)'에 참가해 제조 현장을 위한 설비 자동화 솔루션을 선보인다. 링크제니시스는 2003년 설립된 코스닥 상장 소프트웨어 기업으로 반도체·디스플레이 생산장비 분야의 통신과 자동화, AI 솔루션을 공급하고 있다. 국내에서 대표적으로 SEMI 국제표준 장비통신 프로토콜(SECS/GEM) 솔루션을 자체 기술로 개발해 왔으며 XComPRO와 XGemPRO 제품군은 국내외 장비사의 표준 통신 개발 환경으로 사용되고 있다. 이 기술을 기반으로 설비 데이터 수집·연계 플랫폼과 장비 조작을 무인화하는 자동화 장치, 딥러닝 기반 외관검사, 시스템 검증 자동화까지 제조 현장 자동화 전 영역으로 사업을 확장했다. 이번 전시에서는 비침투 방식 설비 자동화 플랫폼 EQlizer Platform과 장비 소프트웨어 프레임워크 XFrame을 중심으로 제조 현장에 적
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
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