‘2026 산업AI EXPO’ 현장에 누비콤이 참전한다. 테스트·측정 및 자동화 솔루션을 공급하는 회사는 이 자리에서 테스트 개발과 설비 유지보수에 각각 특화된 인공지능(AI) 솔루션을 들고 나온다. ‘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. 누비콤의 출품 제품은 엔지니어링 지원 솔루션 ‘NI 나이젤 AI(NI Nigel AI)’와 제조 데이터 분석 솔루션 ‘인사이트 AI(Insight AI)’다. 개발자의 자연어(Natural Language) 질의와 코드 작성을 지원하고, 제조 현장에서는 설비 데이터로 이상 징후를 탐지하는 역할이 양분화됐다. 이 중 인사이트 AI의 분석 대상은 진동을 비롯한 제조 설비 데이터다. 설비 상태와 이상 징후를 파악하고, 고장 가능성을 사전에 예측하는 예지보전 방법론을 활용한다. 회사 관계자는 데이터 기반 이상 탐지와 예지보전을 통한 유지보수 효율 향상을 주요 도입 효과로 꼽았다. 다른 한편, 테스트
엔지니어링 시뮬레이션 솔루션 업체 온스트림이 ‘2026 산업AI EXPO’에서 제품 설계와 설비 운영을 지원하는 인공지능(AI) 및 디지털 트윈(Digital Twin) 솔루션을 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. 온스트림의 솔루션은 글로벌 엔지니어링 소프트웨어 기업 앤시스(Ansys)의 해석 기술에 기계학습과 현장 데이터를 결합한다. 가상 공간의 제품 성능 검증부터 가동 설비의 상태 예측까지 적용 범위를 넓혔다는 평가다. 사측이 이번 비즈니스 매칭에서 찾는 협력 대상은 제조 업체 연구개발센터와 AI 및디지털 전환을 추진하는 대·중견기업이다. 컴퓨터지원공학(CAE) 기반 설계·해석 자동화와 제조 설비의 디지털 트윈 구축을 주요 협력 분야로 제시한다. 온스트림 관계자는 “복잡한 엔지니어링·시뮬레이션을 해결하기 위해 설립된 업체”라고 소개하며, 설계·해석 기술과 컨설팅을 통한 개발 지원 의지를 드러냈다. 이들이 설계
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
물리 자산·생산라인·공장 전체를 가상으로 구현…실시간 모니터링·고장 예측·공정 최적화 지원 디지털 트윈(Digital Twin)이 현대 제조업에서 가장 혁신적인 기술 중 하나로 부상하고 있다. 물리적 자산, 생산라인, 공장 전체를 동적으로 가상 구현함으로써 제조업체는 운영 현황을 실시간으로 파악하고, 생산 공정을 최적화하며, 장비 고장을 사전에 예측하고, 지속적으로 생성되는 운영 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있게 됐다. 디지털 트윈은 혁신적 개념에서 출발해 현대 제조업을 변화시키는 핵심 기술로 발전하고 있다. 물리적 자산, 생산라인, 공장 전체에 대한 동적 가상 표현을 생성함으로써 제조업체는 이전에는 확보하기 어려웠던 수준의 운영 가시성을 확보하고 있다. 이 기술은 조직이 장비를 실시간으로 모니터링하고, 생산 공정을 최적화하며, 장비 고장이 발생하기 전에 이를 예측하고, 운영 데이터의 지속적인 흐름을 기반으로 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있도록 한다. 인더스트리 4.0이 성숙함에 따라 디지털 트윈은 설계, 제조, 검사, 유지보수, 제품 수명주기 관리를 하나의 통합 디지털 생태계로 연결하는 지능 계층이 되고 있다. 과거에는 각각 독립적으로 운영되던
슈나이더 일렉트릭이 센서 기반 상태 모니터링과 AI 분석을 적용한 차세대 고압 배전 솔루션 ‘MCSeT with EvoPacT HVX’를 통해 예기치 못한 현장 점검을 최대 40% 줄이는 데이터 기반 예지보전을 지원한다고 13일 밝혔다. AI 데이터센터와 반도체 공장처럼 24시간 가동되는 시설에서는 전력 설비 이상이 서버 서비스 중단이나 생산라인 정지로 이어질 수 있다. 설비 내부 온도 변화와 절연 성능 저하, 부품 마모 등 작은 이상에서 사고가 시작되는 경우가 많지만 정기적인 육안 점검이나 적외선 검사만으로는 점검 사이에 발생한 변화나 접근이 어려운 부위의 상태를 지속적으로 확인하기 어렵다. 이에 따라 전력 설비 관리도 정해진 주기에 따라 일괄 점검하는 방식에서 실제 운전 상태를 상시 확인하고 이상 징후가 나타난 설비를 필요한 시점에 정비하는 상태 기반 유지보수 방식으로 변화하고 있다. ‘MCSeT with EvoPacT HVX’는 고압 배전반 MCSeT와 진공 차단기 EvoPacT HVX를 결합한 솔루션이다. 설계 단계부터 디지털 기능과 연결성을 적용했으며 스마트 모니터링과 제어 기능을 통해 설비 운영을 간소화하고 장기간 안정적인 성능을 유지하도록 지원한
엣지크로스 스마트 게이트웨이 'ML10' 공개 “개발 부담 없는 원격 관제 및 예지보전 연계 구독형 수익 모델 구현” 엣지크로스가 제조 현장 장비 경쟁력 강화와 신규 수익원 창출을 동시에 지원하는 스마트 게이트웨이 ‘ML10’을 선보였다. ML10은 기존 장비의 PLC(Programmable Logic Controller)와 연결돼, 일반 제어 기계를 인공지능(AI) 기반 서비스 제공이 가능한 ‘스마트 AI 머신’으로 고도화한다. 별도 IT 인프라 구축이나 개발비 투입 없이도 클라우드 기반 웹(Web)·애플리케이션 원격 관제 서비스를 기본 제공한다. 특히 축적된 장비 가동 데이터를 바탕으로 설비 고장을 사전에 예측하는 예지보전(PdM) 서비스가 주목받고 있다. 여기에 대화형 AI 에이전트 머신GPT(MachineGPT), 에너지·ESG 관리 솔루션 등 사측 서비스와도 확장 가능하다. 사측에 따르면, 기존 장비 제조·판매사는 이러한 방식을 통해 ‘데이터 기반 구독형 비즈니스 모델’을 구축할 수 있다. 장비 납품 후에도 연·월간 구독 형태로 유상 관제 및 유지보수 수익을 올리는 구조다. 엣지크로스 관계자는 "중소 장비 제조사가 IT 개발 위험 부담 없이 AI 기
제조 AI 전문기업 원프레딕트(대표 윤병동)가 2026년 상반기 신규 수주액이 전년 동기 대비 5.6배 증가했다고 3일 밝혔다. 상반기 신규 수주액은 지난해 연간 수주 총액을 크게 웃돌았으며, 평균 계약 규모도 전년 동기 대비 2.4배 확대됐다. 이번 성과는 단순한 수치 증가를 넘어 제조 AI가 기술 검증(PoC) 단계를 지나 실제 산업 현장에서 본격적으로 확산되고 있음을 보여준다. 초기 도입 효과를 확인한 고객들의 추가 프로젝트 발주가 이어지면서 제조 AI가 일회성 실증을 넘어 전사 차원에서 반복 도입·확산되는 단계에 진입했다. 수익성과 확장성을 갖춘 소프트웨어 제품 비중도 대폭 늘었다. 상반기 신규 수주 중 SW 제품 비중은 89.8%에 달했으며, 핵심 제품인 AI 네이티브 팩토리 OS 'pdx'가 전체 수주의 74.2%를 차지하며 성장을 견인했다. 제조 데이터를 AI에 최적화해 연결·관리하는 데이터 플랫폼 'cyclone(사이클론)'의 수주도 본격화되면서 팩토리 OS와 데이터 플랫폼을 아우르는 제품 포트폴리오를 빠르게 확대하고 있다. 제조 AI 적용 산업도 가파르게 다변화하고 있다. 원프레딕트는 GC녹십자, JW중외제약, 동화약품, 한국팜비오, 종근당
IO-Link 기반 데이터 연결로 스마트 제조 환경 구축 추진 센싱과 공압·모션 기술 결합해 예지보전 솔루션 공동 개발 산업 자동화 전문기업 터크코리아와 한국SMC가 디지털 아키텍처(DA) 기반의 스마트팩토리 솔루션 개발을 위해 협력 체계를 구축했다. 양사는 센싱 기술과 공압·모션 제어 기술을 결합해 예지보전과 상태 모니터링 등 산업 디지털 전환(DX) 수요에 대응하는 통합 솔루션을 공동 개발할 계획이다. 터크코리아는 지난 22일 광명 본사에서 한국SMC와 디지털 아키텍처 기반 공동 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 양사가 보유한 자동화 기술과 제품을 연계해 제조 현장의 데이터 활용성을 높이고 스마트팩토리 시장 확대에 공동 대응하기 위해 마련됐다. 협약에 따라 양사는 스마트팩토리, 상태 모니터링, 예지보전 등 다양한 산업 분야에 적용할 수 있는 통합 솔루션 개발을 추진한다. 이를 위해 공동 테스트 환경을 구축하고 PoC(개념검증)를 수행하는 한편, 전시회와 세미나, 핵심 고객 대상 공동 영업 활동도 함께 전개할 예정이다. 터크코리아는 이번 협력을 통해 ▲IO-Link 병렬 통신 기반 예지보전 기술 확대 ▲AI·로봇 산업 분
제조 AI 전문기업 원프레딕트(대표 윤병동)가 산업통상자원부의 '2026 산업AI 솔루션 실증·확산 지원사업' 제약 분야 산업AI 실증 컨소시엄에 참여해 국내 주요 제약사 5곳과 AI 네이티브 팩토리 구축에 나선다고 7일 밝혔다. 컨소시엄 실증 대상 기업은 종근당·동화약품·한국팜비오·GC녹십자·JW중외제약으로, 원프레딕트가 AI 솔루션 공급기업으로 참여하며 한국전자기술연구원(KETI)이 주관기관을, 충북과학기술혁신원이 참여기관을 맡는다. 이번 사업은 검증된 산업AI 솔루션을 실제 제조 현장에 적용해 도입 효과를 정량적으로 검증하고 업종별 확산 모델을 구축하기 위해 추진되는 정부 지원 사업이다. 원프레딕트가 이번 실증에서 수행하는 핵심 과제는 두 가지다. 첫째, 예지보전(Predictive Maintenance, PdM) AI를 제약 생산설비에 적용해 이상 징후를 조기에 감지하고 돌발 고장에 따른 다운타임을 최소화한다. 둘째, 설비별 에너지 소비 패턴을 AI로 분석해 에너지 운영 효율을 높인다. 회사는 이 두 영역의 AI 적용을 통해 제약 생산 현장의 생산 안정성 향상과 에너지 비용 절감 효과를 실측하고, 구체적인 성과 지표를 확보할 계획이다. 이번 실증의 차
제조업 AI 도입률 77% 넘었지만 56%는 통합 준비 불확실…데이터 인프라·예외 대응·인간 참여형 거버넌스가 관건 AI, 공간컴퓨팅, 자율로봇, 실시간 데이터 처리 기술이 결합되며 스마트팩토리는 ‘피지컬 AI’ 시대로 진입하고 있다. 그러나 많은 제조기업은 막대한 투자에도 불구하고 AI의 운영 가치를 충분히 실현하지 못하고 있다. 핵심 원인은 기술 부족이 아니라 데이터 품질, 시스템 통합, 예외상황 대응, 인간과 AI의 역할 설계 등 실행 역량의 부족으로 분석된다. AI 도입은 늘었지만 성과 전환은 더디다 스마트팩토리의 기술적 가능성은 어느 때보다 커졌다. 인공지능(AI), 공간 AI, 에이전트형 AI, 자율로봇, 실시간 데이터 처리 기술이 제조 현장에 도입되면서 공장은 더 똑똑하고 유연한 운영 체계로 전환되고 있다. 하지만 실제 성과는 기대에 미치지 못하는 경우가 많다. 2025년 제조업 AI 현황 조사에 따르면, 제조기업의 77% 이상이 어떤 형태로든 AI를 도입했지만, 56%는 기존 시스템이 완전한 AI 통합을 감당할 준비가 돼 있는지 확신하지 못하는 것으로 나타났다. 이는 스마트팩토리의 AI 전환이 단순한 기술 도입 문제가 아니라는 점을 보여준다.
제조 AI 전문 기업 원프레딕트(대표 윤병동)가 보쉬 그룹의 개방형 혁신 프로그램 '오픈 보쉬 코리아 2026 로드쇼(Open Bosch Korea 2026 Roadshow)'에 참가해 AI 네이티브 팩토리 OS(AI Native Factory OS) 기반 자율제조 운영 비전과 산업 AI 기술 적용 사례를 선보였다. 오픈 보쉬는 보쉬 그룹의 벤처 클라이언트 조직으로, 혁신 기술을 보유한 스타트업과 보쉬 사업부 간 협력을 촉진하고 파일럿 프로젝트를 지원하는 프로그램이다. 올해 한국에서 처음 개최된 이번 로드쇼는 6월 17일부터 25일까지 원프레딕트를 포함한 7개 혁신 기업이 참여했다. 로버트보쉬코리아를 비롯해 보쉬전장·보쉬렉스로스코리아·케이비와이퍼시스템 등 국내 주요 보쉬 법인 사업장을 순회하는 방식으로 진행되며 글로벌 제조기업과의 실질적인 협력 기회를 탐색했다. 원프레딕트는 행사 기간 내내 전시 부스를 운영하며 설비 이상탐지(PdM) 솔루션과 생산·품질·정비 등 제조 운영 전반의 의사결정을 지원하는 전략적 자산관리 플랫폼 'pdx'를 포함한 산업 AI 솔루션을 소개했다. 보쉬 계열사 임직원을 대상으로 한 기술 세미나에서는 제조 현장의 디지털 전환 과제와 AI
슈나이더 일렉트릭 코리아가 ‘이노베이션 데이 2026’을 열고 AI 시대 반도체 제조 혁신 방향을 제시했다. 에너지 관리 및 자동화 분야 기업 슈나이더 일렉트릭 코리아는 23일 수원컨벤션센터에서 ‘이노베이션 데이: 에코스트럭처 포 세미컨덕터 2026’을 개최했다고 밝혔다. 이번 행사는 ‘AI 기반 혁신을 통한 반도체 산업의 미래 방향 제시’를 주제로 열렸다. AI 기술 확산과 첨단 공정 고도화에 따라 변화하는 반도체 산업 환경 속에서 전력 안정성 확보, 운영 효율 향상, 디지털 전환 전략 등을 공유하기 위해 마련됐다. 행사는 오전 10시부터 오후 4시까지 진행됐으며, 총 7개의 발표 세션과 데모 투어로 구성됐다. 반도체 및 장비 제조사를 비롯한 업계 관계자 약 150명이 참석했다. 발표 세션에서는 2026년 글로벌 반도체 산업 동향과 슈나이더 일렉트릭 적용 사례가 소개됐다. 이어 디지털 트윈 기반 스마트 전력 관리, 무정전 전원 공급장치(UPS) 전력 인프라 전략, 디지털 차단기 활용 방안, AI 기반 예지보전 기술 등 반도체 제조 현장의 주요 과제와 적용 사례가 다뤄졌다. 특히 AI 확산에 따른 전력 수요 증가에 대응하기 위한 디지털 트윈 기반 운영 최적화
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
'AI+ SMART FACTORY SHOW 2026' 주요 프로그램인 '제조 AX 컨퍼런스(Manufacturing AX Tech Show)'가 지난 11일 서울 코엑스 D홀 메인 무대에서 개최됐다. 이번 컨퍼런스는 'AI와 함께 하는 제조의 미래'를 주제로 글로벌 제조AI 및 자율제조(AX) 트렌드와 구축사례를 공유하고 제조기업의 AI Factory 전환 전략과 실행방안을 제시하기 위해 마련됐다. 컨퍼런스는 오전 글로벌 기업 세션과 오후 국내 우수기업 세션으로 나뉘어 진행됐으며 제조AI, 디지털트윈, 로봇, 제조데이터, 산업보안, 예지보전, 제조 LLM 등 제조업 AI 전환의 핵심 의제가 다뤄졌다. 오전 글로벌 기업 세션에서는 지멘스가 설계부터 생산까지 연결되는 Digital Twin과 Industrial AI 기반의 AI Factory 전략을 발표했으며 Festo는 다층형 Agentic AI 오케스트레이션 전략을 제시했다. SAP는 Software-defined Factory 구현을 위한 제조데이터 플랫폼과 AI 운영체계를 소개했고 다쏘시스템은 Virtual Twin Factory와 AI Factory 플랫폼 전략을 공유했다. 노조미 네트웍스는 OT보안
AI 도입 기업 늘지만 현장 활용은 여전히 제한적 전문가들 “설비 데이터보다 중요한 것은 작업자의 암묵지와 실행 경험” 제조업 전반에서 산업용 인공지능(AI) 도입이 가속화되고 있지만, 실제 성과 창출을 위해서는 현장 작업자의 경험과 노하우를 AI 시스템에 반영해야 한다는 지적이 제기됐다. 산업 현장에서 발생하는 문제를 가장 먼저 인지하는 주체가 작업자라는 점에서, 이들의 통찰을 AI와 연결하는 것이 차세대 제조 혁신의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 산업계가 생성형 AI와 산업 AI를 차세대 성장 동력으로 주목하고 있지만, 기대만큼의 성과를 내는 기업은 아직 제한적이다. 제조기업들은 설비 데이터와 생산 데이터를 대규모로 수집하고 있으나, 실제 현장에서는 AI가 도출한 인사이트가 작업 현장의 실행으로 이어지지 못하는 경우가 많다. 전문가들은 이러한 현상을 '실행 격차(Execution Gap)'로 규정하며 AI 혁신의 다음 단계는 공장 현장에 있다고 분석한다. 최근 Automation.com에 게재된 산업 AI 분석에 따르면, 제조 현장의 유지보수 담당자와 운영 인력은 설비 이상 징후와 운영상의 문제를 가장 먼저 발견하는 존재다. 그러나 현재 대부분의 AI 시스
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