인공지능(AI)·최적화 솔루션 업체 케이에스텍이 제조 현장의 복잡한 생산 계획을 수리적 최적화(Mathematical Optimization) 기술로 풀어낸다. ‘2026 산업AI EXPO’에는 생산 계획 및 스케줄링 솔루션 ‘싱크플랜 APS(SyncPlan APS)’이 나선다. 이는 주문·납기부터 설비 생산 능력, 자재, 인력, 적용 시간 등 여러 조건을 계산해 기업별 생산 목표에 맞는 일정 수립을 지원하는 플랫폼이다. ‘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. 생산 계획에서는 하나의 목표만 최대로 끌어올리기 어렵다. 납기를 맞추면서 설비를 효율적으로 가동해야 하고, 동시에 재고와 셋업 횟수도 관리해야 하기 때문이다. 케이에스텍은 “제조 현장의 생산 계획은 다양한 제약 조건을 동시에 고려해야 한다”고 짚었다. 이때 싱크플랜 APS는 전사적자원관리(ERP)·제조실행시스템(MES) 등 사용자 인프라의 기존 시스템에서 확보한 데이터를
산업 특화 인공지능(AI) 구축 지원 업체 플래닝고가 주문형 제조 업체의 영업·설계·견적 업무를 돕기 위해 등판한다. ‘2026 산업AI EXPO’에는 산업 특화 AI 에이전트(AI Agent) 솔루션 ‘비바(VIVAR)’를 출품한다. 이는 사용자 요구사항을 분석해 제품 사양을 구성하고 설계 가능 여부를 검토하는 과정을 지원한다. 이후 견적·자재명세서(BOM)을 생성한다. 제품 정보, 설계 규칙, 가격 정책처럼 조직 내부에 축적된 업무 지식을 AI가 실제 업무에 활용하도록 만드는 데 초점을 맞춘 기술 기법이다. 2026 산업AI EXPO는 실제 산업 현장을 움직이는 인공지능(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. 맞춤형 제품을 다루는 제조 업체에서는 고객 요구를 접수한 뒤 제품 사양을 정하고 제작 가능 여부와 가격을 각각 확인해야 한다. 이때 옵션·규격이 달라지면 담당자가 다시 설계 부서와 정보를 주고받고, 구성이 확정된 이후에는 생산에 필요한 부품 정보까지 정리하는 과정이 뒤따른다
“요컨대 세상을 처리하는 데 그치지 않고 그 안에 참여하며, 말하는 데 그치지 않고 행동까지 하는 기계다 (In short, machines that don’t just process the world, but participate in it, machines that don’t just talk, but also act).” 피터 시몬스(Pieter Simoens) 벨기에 헨트대학교 교수는 나노전자·디지털 기술 연구기관 아이멕(imec)에 게재한 기고문에서 이같이 언급했다. 이는 에이전틱 AI(Agentic AI)와 피지컬 AI(Physical AI)가 불러올 변화를 시사한 메시지다. 인공지능(AI)의 진화 단계가 디지털 환경 내 업무를 직접 수행하고 물리 세계에 개입하는 방향으로 전환되고 있다는 분석이다. AI가 공정의 이상 징후를 감지하고 최적의 운전 조건을 제안하더라도, 설비가 저절로 가동되는 것은 아니다. 결산 오류를 찾아내 보고서를 작성한다고 해서 사내 시스템의 전표가 자동으로 수정되지도 않는다. 업계는 AI의 판단을 현장의 실행으로 이으려면, 설비·로봇·기업 시스템을 연동하는 실행 프레임워크가 필요하다고 제언했다. 즉 실질적인 구동 체계가 뒷받침
로크웰오토메이션, 17개국 산업 의사결정권자 대상 제조실행시스템(MES) 확장 보고서 발표 “제조 업체 93%가 시스템을 도입, 이종 솔루션 간 완전 통합 비율은 23%” 최근 글로벌 스마트 제조 시장에서는 기업 전체의 공급망과 정보기술(IT)·운영기술(OT) 인프라를 실시간으로 동기화하는 엔터프라이즈 레벨의 최적화가 핵심 화두다. 생산 현장의 기초 데이터를 집적하면서도, 전사적자원관리(ERP)·제품수명주기관리(PLM) 등 인프라와 양방향으로 연동해 의사결정 속도를 끌어올리는 디지털 전환(DX)이 대세다. 이 흐름 속에서 로크웰 오토메이션이 전 세계 17개국 제조업 의사결정권자 1560명을 대상으로 트렌드를 조사했다. ‘기업 전반으로 제조실행시스템(MES) 확장 보고서’는 설문 대상 기업의 58% 이상이 연 매출 10억 달러(약 1조5000억 원)를 상회하는 제조사가 참여했다. 이를 기반으로 글로벌 스마트 제조 공급망의 인프라 동향이 담겼다. 보고서에 따르면, 전 세계 제조 업체 93%가 최소 한 곳 이상의 사업장에서 MES을 구축·운영 중이다. 반면 이를 전사 네트워크로 일관되게 확장한 기업은 28%에 불과했다. 특히 ERP·PLM·PLC(Programma
공장은 인공지능(AI)에게 까다로운 시험장 중 하나다. 데이터는 설비마다 다른 형식으로 파편화돼 축적되고, 작업 조건은 품질·납기·안전과 복잡하게 연결된다. 잘못된 판단은 곧바로 라인 정지와 불량률 상승으로 직결된다. 산업 인공지능 전환(AX)으로 가는 과정에서 이러한 병목이 발생한다. 일반적인 AI 모델 성능보다 공장 데이터를 읽어낼 구조, 판단을 검증할 가상 공간, 그 결과를 로봇·설비와 물리적 동작으로 구현하는 시스템적 면모가 요구되기 때문이다. 이처럼 제조 AI 도입은 시스템 차원의 혁신적 변화를 꾀해야 한다. 이 과정은 특히 기존 제조 조직의 공정 생태계에 물리적 마찰을 일으킨다. AI가 실질적인 비즈니스 성과로 이어지려면 데이터 인프라, 생산 관리 방식, 업무 흐름, 조직 운영 전반 등이 유기적으로 체질을 바꿔야 한다는 뜻이다. 거대언어모델(LLM)은 정제된 언어를 바탕으로 추론하지만, 제조 데이터는 설비, 공정, 품질 기준, 유지보수 조건마다 완전히 다르게 생성되기 때문에 보편적인 표준 데이터라는 개념이 성립하기 어렵다. 산업 AX가 데이터·검증·실행을 단일 파이프라인으로 통합해야 하는 이유다. 이러한 동향과 실전 인사이트를 담아 지난달 오프라인
제조 현장의 자동화가 임계점에 도달했다. 그동안 공장은 컨베이어 벨트와 로봇 팔(Robot Arm) 형태의 고정형 로봇을 통해 물리적 생산성을 극대화하는 데 집중해 왔다. 다품종 소량 생산과 글로벌 공급망의 변동성이 일상화된 현시점에서는 '지정된 동작을 반복하는 기계'만으로 생존을 담보하기 어려워졌다. 이제 글로벌 제조 패러다임은 고정된 프로그래밍의 테두리를 벗어나는데 집중하는 모양새다. 공장 스스로 데이터를 해석·판단하는 자율제조(Autonomous Manufacturing) 체계로 체질 전환을 노리는 것이다. 전문가들은 이때 핵심으로, 하드웨어에 인공지능(AI)이라는 뇌를 이식하는 인공지능 전환(AX)의 고도화다. 공장에서 발생하는 정형·비정형 데이터가 클라우드(Cloud)·에이전트(Agent)를 통해 실시간으로 이동하고, 이것이 다시 물리적인 하드웨어의 제어로 이어지는 메커니즘이 받쳐줘야 진짜 자율 공정이 완성된다는 해석이다. 이 과정에서 ▲설계 변경 이력 관리 ▲부품 조작 오차 제어 ▲현장 사무 병목 해소용 소프트웨어 인프라 연동 등 방법론은 지능형 공장의 성패를 가르는 변수로 부각된다. 다가오는 제조 AX의 미래는 공정 내 미세한 변수를 어떻게 지능
대한민국 제조업은 여전히 ‘규모’와 ‘속도’로 세계를 설득한다. 2023년 제조업 부가가치는 4163억 달러(약 591조 원)으로 평가된다. 이는 국내총생산(GDP) 내 24.31%의 비중이고, 경제협력개발기구(OECD) 상위권에 해당하는 수치다. 이들 통계는 모두 세계은행(World Bank) 분석에 근거한다. 이 구조는 우리나라를 전형적인 ‘제조 강국’으로 인식시켰고, 이제는 다음 과제로 생산성·효율성의 차세대 도약을 요구한다. 이와 동시에 우리 제조업은 글로벌 제조 트렌드에 발맞추기 위한 기반 마련에 한창이다. 이 가운데 국내 자동화 밀집도는 이미 글로벌 최상위권 수준으로 알려져 있다. 국제로봇연맹(IFR)이 지난해 공개한 보고서에 따르면, 한국은 제조업 종사자 1만 명당 산업용 로봇 1012대로 전 세계 1위를 유지했다. 이 지표는 최근 7년간 세계 평균을 두 배로 끌어올린 흐름과 맞물려 있다. 하지만 글로벌 평균 로봇 밀도가 같은 해 177대인 것을 감안하면, 우리나라 제조 현장에 얼마나 많은 로봇이 있는지 보여주는 항목이다. 그리고 이 양상은 우리나라가 글로벌 제조업 패권 경쟁에서 뒤쳐지지 않는다는 것을 증명한다. 로봇 외의 자동화 도입 지표의 상
SPC그룹은 차세대 전사적자원관리(ERP) 시스템을 구축한다고 10일 밝혔다. SPC그룹의 차세대 ERP는 표준화·지능화·속도 전략을 중심으로 구축됐다. 가장 큰 변화는 표준화다. 물리적으로 분리했던 업무와 데이터 정보 체계를 클라우드 기반으로 바꿔 시스템을 통합했다. 이를 통해 정보의 관리와 공유가 편리해지고 새로운 브랜드 출시나 사업 확장도 용이해질 것이라고 SPC는 기대했다. 지능화 부문에서는 15개의 신규 솔루션들을 도입해 주요 업무 시스템을 자동화하고 디지털로 전환했다. 속도 측면의 경우 대용량 데이터 처리 속도를 크게 높이고 시각화 기능을 더해 신속한 의사결정 지원 체계를 갖췄다. SPC는 이러한 변화로 원재료 구매 및 품질 관리부터 영업·재무, 물류까지 SCM(공급망 관리) 체계 전반에 걸쳐 효율성이 증대되고 경쟁력이 강화될 것으로 기대하고 있다. 이 밖에도 SPC그룹은 안전 경영 강화를 위해 고도화한 ‘산업안전 관리 시스템’을 도입했다.해당 시스템을 통해 안전 투자 현황, 안전 진단, 임직원 제안 등을 디지털화해 각 계열사가 안전 경영 활동을 체계적으로 관리하고 예방 체계를 강화할 수 있도록 했다. SPC그룹 관계자는 “2000년 업계 최초로
중국 추저우 소재 스마트 팩토리(Smart Factory) 대규모 업그레이드 완료 “자동화·디지털화로 생산 효율 50%, 테스트 속도 60% 이상 개선” 올해 말까지 생산 능력 25기가와트시(GWh)로 확대 전망 트리나스토리지가 중국 추저우에 있는 에너지저장장치(ESS) 생산 스마트 팩토리(Smart Factory)의 통합 업그레이드를 전개했다. 이번 프로젝트는 폭발적으로 증가하는 전 세계 ESS 수요에 대응하기 위한 것으로, 대규모 전력망용 시스템을 더욱 빠르고 효율적으로 공급할 수 있는 기반을 마련했다고 평가받는다. 대상 공장은 셀 생산, 모듈 조립, 컨테이너형 ESS 시스템 통합 등 ESS 생산 전 공정에 걸쳐 자동화·디지털화가 대폭 강화됐다. 사측에 따르면, 공장 내 자동화 수준은 23% 향상됐고, 전체 생산 효율은 50%, 테스트 속도는 60% 이상 개선되는 성과를 기록했다. 또한 자사 산업용 사물인터넷(IIoT) 플랫폼 기반의 디지털 시스템을 이식해 공장 운영 전반을 통합했다. 이를 통해 생산·물류·품질 관리 기능 간 실시간 데이터 흐름과 지능형 조율이 가능해졌다. 특히 전사적자원관리(ERP)·제조실행시스템(MES) 등 핵심 인프라와의 연계를 통해
롯데이노베이트가 투썸플레이스와 IT 시스템 통합관리 운영 사업 계약을 체결했다. 롯데이노베이트는 2022년부터 3년간 투썸플레이스의 IT 시스템 운영을 진행, 데이터 안정성을 위한 솔루션 도입과 시스템 운영 효율성을 높이기 위한 컨설팅을 진행하는 등 투썸플레이스의 점진적인 고도화를 이끌어왔다. 롯데이노베이트는 이번 계약을 바탕으로 2028년까지 3년 간 투썸플레이스의 ▲전사적자원관리(ERP) ▲포스(POS) ▲웹(Web)·앱(App) 서비스 등 시스템과 인프라 관련 IT 운영 전반을 담당한다. 특히 롯데이노베이트는 IT 서비스 및 솔루션 분야에서 오랜 경험과 전문성을 바탕으로 안정적인 시스템 운영을 넘어 AI(인공지능), 스마트 리테일, 빅데이터 분석 등 새로운 기술을 활용한 산업(Biz) 컨설팅도 적극 진행할 예정이다. 이를 통해 롯데이노베이트는 투썸플레이스의 디지털 경쟁력을 강화하고 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 등 운영 효율성을 높여 나간다는 계획이다. 김경엽 롯데이노베이트 대표이사는 “앞으로도 금융, 화학, 식품, 유통 등 전 사업군에 걸친 롯데이노베이트만의 우수한 IT 노하우와 기술력을 기반으로 새로운 기술을 접목하는 등 고객의 비즈니스 경쟁력을 높
다우데이타가 프라이스워터하우스쿠퍼스컨설팅(이하 PwC컨설팅)과 손잡고 SAP 기반 전사적자원관리(ERP) 구축사업을 위한 협력 양해각서(MOU)를 체결했다고 10일 밝혔다. 회사는 이번 협약으로 양사의 핵심 역량을 결합해 고객사의 디지털 전환을 가속화하는 중요한 전환점이 될 것이라고 강조했다. 그룹웨어와 ERP는 기업에 반드시 필요한 업무 시스템임에도 불구하고 그동안 시스템이 개별적으로 공급되고 통합되지 않아 통합 개발비가 부담되는 중소·중견 기업은 상당한 불편함을 감수할 수밖에 없었다. 양사는 이번 제휴를 통해 그룹웨어와 ERP를 통합 공급하게 됨에 따라 다수 중견·중소 기업들이 보다 차별화된 디지털 전환 경험을 할 수 있게 될 것이라고 전했다. 지난 5일 서울 용산구 PwC컨설팅 본사에서 열린 협약 체결식에는 김상준 다우데이타 대표와 문홍기 PwC컨설팅 대표를 비롯한 주요 인사들이 참석했다. 다우데이타는 SAP 파트너로서 건축/건설, 제조, 금융 등 다양한 산업 분야의 고객에게 포탈 그룹웨어와 SAP ERP 솔루션을 통합 제공한다. PwC컨설팅은 전략 컨설팅, ERP 구축, 프로세스 혁신, 관리 서비스 등의 통합 컨설팅을 지원한다. 양사는 각자의 핵심 역
미라콤아이앤씨, 스마트 제조 新 패러다임 제시했다...‘솔루션 페어’서 차세대 방법론 다뤄 소프트웨어 기반 ‘진화형’ 스마트 팩토리 시스템 강조 “하드웨어가 지배하던 공장, 소프트웨어가 하드웨어 제어하는 시대 열렸다” 디지털 전환(DX)이 파란을 일으키고 난 후 새로운 경향이 나타났다. 소프트웨어가 시스템 내 모든 요소를 연결·제어하는 ‘소프트웨어 정의 기술(Software Defined Everything 이하 SDx)’이 그 주인공이다. SDx는 DX를 기반으로 구축된 데이터 기반 인프라가 확장된 개념으로, 여기서 ‘x’에는 데이터가 핵심 소재로 활용되는 모든 영역이 포함될 수 있다. 소프트웨어 정의 네트워크(Software Defined Network, SDN), 소프트웨어 정의 스토리지(Software Defined Storage, SDS), 소프트웨어 정의 데이터센터(Software Defined Data Center, SDDC) 등이 이에 해당한다. 최근에는 ‘소프트웨어 중심 차량(Software Defined Vehicle, SDV)’이 글로벌 자동차 업계에서 핫하다. 그렇다면 제조 영역은 어떨까? 제조업도 DX 프로젝트가 한창 진행되고 있다.
옵센터 APS, 멘딕스 등 제공...인도네시아 ‘프레야바디 인도타마’ 디지털 전환 기여해 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(이하 지멘스)가 인도네시아 소재 초콜릿 업체 ‘프레야바디 인도타마(Freyabadi Indotama 이하 프레야바디)’ 생산 인프라에 ‘지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)’를 배치했다. 지멘스 엑셀러레이터는 디지털 전환(DX) 플랫폼으로, 프레야바디에는 ‘옵센터 APS(Opcenter APS)’, ‘멘딕스(Mendix)’ 등 포트폴리오가 도입됐다. 옵센터 APS는 생산 일정관리(Scheduling)에 최적화된 솔루션이다. 변경 알고리즘을 기반으로 시간 경과에 따른 변경을 최소화하고, 생산 역량을 극대화하는 데 초점이 맞춰져있다. 프레야바디는 초콜릿 생산 공정의 데이터 수집 과정을 자동화하기 위해 로우코드 플랫폼 멘딕스를 채택했다. 옵센터 APS와 자사 전사적자원관리(ERP) 시스템을 동기화해 데이터 간 연동을 꾀했다. 프레야바디는 원료 수급부터 완제품 도출까지 재고관리코드를 뜻하는 'SKU(Stock Keeping Unit)' 데이터를 약 1500건 이상 보유했다. 이를 관리·제어하고, 원재료 활용에 대한 일괄 기록
코오롱그룹 IT서비스 전문기업 코오롱베니트가 글로벌 조선업계 최초로 추진된 한화오션의 'SAP S/4HANA 전환 프로젝트'를 성공적으로 완료했다고 18일 밝혔다. 이번 프로젝트를 통해 한화오션은 전사적자원관리(ERP) 시스템을 차세대 버전인 'SAP S/4HANA'로 업그레이드했다. 이와 동시에 개별적으로 운영하던 내부 업무시스템(Non-SAP) 역시 SAP S/4HANA 환경에 맞춰 재구축하며 스마트 조선소 전환을 위한 ICT 인프라를 마련했다. 데이터베이스 역시 압축률이 뛰어난 인메모리 기반 'HANA DB'로 전환했다. 이를 통해 모든 시스템의 원천 데이터를 단일화함에 따라 데이터 신뢰도와 안정성을 바탕으로 업무 처리속도가 약 2배에서 최대 9배까지 향상됐다. 코오롱베니트는 지난해 6월 프로젝트에 착수해 1년 3개월간 컨설팅과 수행을 맡았다. 3차례의 통합테스트를 거쳐 시스템 전체 모듈을 SAP S/4HANA 기반으로 업그레이드함과 동시에 유사 데이터 통폐합 및 단순화, 주요 기능 속도 개선, 보안 강화, 프로세스 간소화 작업까지 마무리했다. 정주영 코오롱베니트 상무는 "성공적인 SAP S/4HANA 전환에 이어 지속적인 성능 개선으로 한화오션의 성장
코오롱베니트가 서울 마포 호텔나루 서울 엠겔러리 나루볼룸에서 ‘코오롱베니트 솔루션데이 2023’을 열고 DX 트렌드와 고객 혁신사례를 공유했다고 24일 밝혔다. 코오롱베니트는 디지털 전환(DX)을 준비하는 기업들에게 데이터(DATA), 인공지능(AI), 전사적자원관리(ERP)를 기반으로 한 실질적 전략 방향을 제시하기 위해 이번 행사를 마련했다. 현장에는 제조, 금융, 유통 기업의 IT담당자 200여 명이 디지털 혁신에 대한 답을 찾기 위해 모였다. 전선규 코오롱베니트 상무는 환영사에서 “DX는 데이터를 초고도화시켜 비즈니스 혁신에 활용하는 것이 핵심”이라며, "이제는 고객 기업의 혁신에 이어 새로운 부가가치 창출에도 기여하는 DX서비스 경쟁이 펼쳐질 것"이라고 전망했다. 마이크로소프트 이건복 전무는 기조 연설을 통해 DX 현장의 트렌드와 함께 생성형 AI의 중요성을 강조했다. 이건복 전무는 "생성형 AI 도입은 영업, 마케팅, 재무 등 기업 모든 비즈니스 영역에서 생산성을 크게 향상시키는 도구임에는 틀림없다"며, "그러나 기업이 생성형 AI를 적절히 활용하기 위해서는 내부 자산인 ERP 또는 데이터 등과의 연동에 대한 고민이 우선되어야 한다"고 제언했다.
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UPDATE: 2026년 10월 10일 16시 53분
