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
설계 속도와 품질 검증이라는 두 가지 요구 사이에서 균형을 찾지 못해 제품 개발 일정이 지연되거나 검증 프로세스가 형식화되는 문제가 제조 현장 곳곳에서 반복되고 있다.설계 속도와 품질 검증이라는 두 가지 요구 사이에서 균형을 찾지 못해 제품 개발 일정이 지연되거나 검증 프로세스가 형식화되는 문제가 제조 현장 곳곳에서 반복되고 있다. 설계·해석 데이터가 개인 PC나 부서별 서버에 분산 저장되면서 이력 관리가 어려워지고 엔지니어 개인 역량에 의존하는 구조가 고착화되는 현상도 심화되고 있다. 이러한 문제의식 속에서 시뮬레이션 프로세스 혁신을 통해 설계 속도와 데이터 자산화를 동시에 실현하는 방법을 집중적으로 다루는 온라인 웨비나 '설계는 더 빠르게, 해석은 더 쉽게, 데이터는 더 안전하게: 제조 혁신을 완성하는 시뮬레이션 프로세스'가 오는 6월 24일(수) 오후 2시부터 3시까지 온라인으로 개최된다. 이번 웨비나는 단순한 도구의 변화를 넘어 일하는 방식의 혁신을 핵심 메시지로 내세운다. 시뮬레이션을 돌리는 문턱을 낮춰 설계 가속도를 높이는 동시에 그 결과물을 유실 없이 자산화하는 시스템을 다루며 앞서가는 제조 기업들이 이를 차세대 제품 개발의 무기로 활용하는 실전
로봇 SI 기업 중심 생태계 활성화 및 기술 경쟁력 강화 방안 모색 제조혁신 지원사업 방향성 제시 및 고위험 공정 자동화·Physical AI 데이터 관리 기술 공유 민·관·학·연 전문가 100여 명 결집 및 실효성 있는 공급·수요 기업 간 협력 체계 구축 국내 로봇 산업의 핵심 축인 시스템통합(SI) 생태계의 기술 경쟁력을 강화하고, 공급-수요 기업 간 협력 기반을 확대하기 위한 장이 마련됐다. 중소벤처기업부·한국로봇산업진흥원·한국AI·로봇산업협회는 지난 28일 산학연 전문가, 로봇 SI, 수요기업 관계자 등 100여 명이 참석한 가운데 ‘SI 기업 역량 강화 세미나’를 전개했다. 해당 행사는 기술 혁신과 실질적인 협업 성공 사례를 공유해 로봇 SI 기업의 자생력을 높이고 전방위적인 로봇 도입 확산과 생태계 조성을 목적으로 추진됐다. SI 공급기업의 역량을 체계적으로 뒷받침해, 제조 현장의 실질적인 자동화 전환을 이끌어내야 한다는 메시지를 전달했다. 이 가운데 권륜일 한국로봇산업진흥원 팀장은 스마트 제조 혁신 지원 국책 사업 ‘로봇 활용 제조혁신 지원 사업”을 소개했다. 이 과정에서 로봇 SI 기업의 사업 참여 방향과 구체적인 지원 체계를 설명했다. 이어
국내외 무인항공기(드론) 산업이 ‘고부가가치 기체 개발’과 ‘국산화’라는 전환 국면에 들어섰다. 현시점 드론은 비행 효율을 위한 ‘경량화’, 외부 충격을 견디는 ‘강도’, 구조적 안정성을 위한 ‘부품 통합’ 등이 동시에 요구되는 제품군이다. 하지만 실제 현장에서는 설계 단계에서 제조 방식을 고려하지 않는다는 점이 지적받고 있다. 실제로 시제품 제작 이후 원가 상승, 금형 제작, 납기 지연 등의 장벽에 부딪히며 양산 전환에 실패하는 실태가 반복되고 있다. 특히 초기 투자 비용이 큰 전통적 금형 방식은 중소·중견 드론 업체가 시장 변화에 유연하게 대처하는 데 걸림돌이 된다는 분석이다. 기존 제조 공정의 한계를 극복하기 위해 많은 기업이 다품종 소량 생산에 유리한 ‘유연 생산 체계’를 고안하고 있으나, 실질적인 솔루션을 찾지 못해 고심하는 분위기다. 특히 드론은 부품의 강도를 유지하면서도 무게를 극한으로 줄여야 하는 특성을 지닌다. 이 때문에 일반적인 가공 방식으로는 정밀한 형상을 구현하거나 일체형 부품을 제작하는 데 한계가 따를 수밖에 없다. 결국 기획부터 실제 양산에 이르기까지 개발 기간과 조달 비용이 불어나는 결과를 초래한다. 이는 그간 국내 드론 제조사의
중소벤처기업부 ‘스마트공장 사업관리시스템 공식 공급기업’ 등록해 디지털 소프트웨어 플랫폼 ‘에코스트럭처(EcoStruxure)’ 기반 전력·설비·생산 데이터 통합·최적화 환경 제공한다 슈나이더일렉트릭이 ‘스마트공장 사업관리시스템(Smart Factory Management System)’의 공식 공급 기업으로 채택됐다. 이로써 국내 제조업의 디지털 전환(DX) 지원을 본격화한다. 이 시스템은 중소벤처기업부 주관, 스마트제조혁신추진단(KOSMO) 운영의 ‘중소기업 스마트제조혁신 지원 사업’을 모태로 한다. 이 사업은 국내 중소·중견 제조 현장의 생산성 향상과 제조 강국으로의 도약을 목표로 하는 국가 차원의 핵심 프로젝트다. 특히 DX부터 인공지능 전환(AX)을 지향하는 ‘AI 기반 스마트 제조혁신 3.0’ 전략을 통해 자율형 공장 구축과 공급망 최적화에 역량을 집중하고 있다. 이 가운데 사업 참여 주체는 스마트공장 사업관리시스템을 통해 검증된 공식 공급기업을 선택하도록 기획됐다. 이를 통해 공정 가시성 확보는 물론, 실시간 데이터 분석을 통한 품질 개선과 에너지 효율화 등 실질적인 경영 성과를 거두도록 설계됐다. 사측은 이번 시스템 등록을 이를 계기로, 국제
자동차 부품 사출 공정 실증(Pilot)서 작업 시간 28% 단축 및 일일 생산량 38.8% 증가 ‘확인’ 인공지능(AI) 기반 예측 이동 및 에지 컴퓨팅(Edge Computing) 기술 적용...공정 대기시간 92%↓ 결과도 아이엘은 자사 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 브랜드 ‘아이엘봇(ILBOT)’을 활용한 공정 자동화 프로젝트의 일환으로, 산업용 모델 ‘아이엘봇 G2(ILBOT G2)’을 자동차 부품 사출 공정에 투입해 실증(Pilot) 테스트를 마쳤다. 지난 2월부터 약 2개월간 진행된 이번 테스트는 자동차 부품 사출 라인의 반복 적재·이송 공정을 대상으로 실시됐다. 휴머노이드 로봇이 실제 제조 현장에서 거둘 수 있는 실질적인 효율성을 검증한 것이다. 테스트 결과에 따르면, 아이엘봇 적용 공정의 평균 작업시간(Cycle Time)은 기존 30.0초에서 21.6초로 28.0% 단축됐다. 특히 작업 편차는 기존 ±3.5초에서 ±0.4초 수준으로 88.5% 감소하며 높은 균일성을 나타냈다. 특히 사출기 배출 후 발생하는 공정 대기시간이 92% 줄어든 것으로 나왔다. 사측은 이에 따라 일일 생산 처리량이 기존 1200개(pcs)에서 1666p
스마트제조혁신협회가 지난 7일 서울 코엑스에서 '2026 하노버메세 인사이트 랩업 세미나'를 개최했다. 세계 최대 산업기술 전시회인 하노버메세 2026에서 확인된 주요 트렌드와 산업적 시사점을 국내 제조기업과 공유하기 위해 마련된 자리다. 최근 하노버메세는 단순한 기술 전시를 넘어 AI 기반 산업 운영 모델과 실제 제조현장 적용 사례를 제시하는 방향으로 빠르게 변화하고 있다. 올해 전시회에서는 생성형 AI를 넘어 Industrial AI와 Physical AI·AI Factory·Software-defined Factory 등이 핵심 화두로 부상하며 글로벌 제조산업의 새로운 방향성을 보여줬다. 행사는 김문선 스마트제조혁신협회 사무국장의 '2026 하노버메세 핵심 인사이트' 발표를 시작으로 안광현 인공지능혁신추진단 단장이 'AI 기반 제조혁신 정책 방향'을 발표했다. 이어 김인숙 국가AI전략위원회 위원이 'Industrial AI와 자율제조 기술 구조'를 주제로 글로벌 제조 AI 기술 흐름과 산업 적용 방향을 설명했다. 글로벌 기업 세션에서는 다쏘시스템(Dassault Systèmes)과 SAP Korea가 참여해 디지털트윈 기반 공장 설계와 데이터 기반 제조
글로벌 스포츠 브랜드 제조 공정 현장에 인공지능(AI) 로봇 자동화 솔루션 공급한다 가변형 소재 정밀 인식하는 3차원(3D) 비전 및 실시간 로봇 경로 생성 가이던스 기술 융합 “노동집약적 신발 제조 공정의 자동화 벽을 피지컬 AI로 돌파” 씨메스로보틱스가 글로벌 스포츠 브랜드사의 제조 공정 담당 업체에 360만 달러(약 52억 원) 규모의 제조 로봇 자동화 솔루션을 도입한다. 이번 계약은 그동안 자동화 업계에서 불모지로 인식된 신발 제조 현장에 피지컬 AI(Physical AI) 솔루션을 도입했다는 점에서 주목받고 있다. 다양한 스타일·사이즈가 혼재되는 신발 생산 라인에 로봇과 피지컬 AI 기반 자동화 기술이 활동하게 됐다. 재료마다 형태·무게·질감 등이 다르기 때문에 정형화된 동작만 반복하는 기존 산업용 로봇이 해결하지 못한 병목을 극복할 것으로 기대받는다. 이때 사측이 제공하는 기법 중 피지컬 AI는 AI가 물리적 환경을 직접 학습·적응해, 로봇·설비가 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 구현하는 기술 방법론이다. 회사는 이를 실현하기 위해 가변형 소재를 정밀 인식하는 ‘3차원 비전((3D Vision)’ 기술을 제공한다. 여기에
누적 투자금 402억 원 확보...신규 로봇 제조·연구개발(R&D) 거점 착공 앞둬 “제조 현장 로보틱스 전환(RX) 및 인공지능 전환(AX) 기여할 것” 브릴스가 로봇 모듈화 플랫폼 솔루션 경쟁력 강화와 글로벌 시장 선점을 위해 대규모 인프라 확충에 나선다. 사측은 오는 6월 인천광역시 연수구 송도동 소재 본사에 연면적 8097㎡ 규모의 로봇 제조 센터를 착공한다고 밝혔다. 여기에 하반기에는 대구광역시에 있는 지식 기반 서비스 산업단지 수성알파시티에 지상 10층 규모의 인공지능(AI) 및 소재 부품 연구개발(R&D) 센터를 추가로 건립한다. 이번 확장은 포스코그룹·한국산업은행 등 주요 기관으로부터 유치한 402억 원의 누적 투자금을 기반으로 진행된다. 특히 송도 로봇 제조 센터는 오는 2027년 하반기 준공을 앞두고 있다. 이 시설에서는 브릴스 주력 로봇 라인업 ‘브릴스 로봇 시리즈(BRS)’ 양산과 피지컬 AI(Physical AI) 실증(Pilot)을 담당한다. 이때 피지컬 AI는 AI가 물리적 환경을 직접 학습·적응해, 로봇·설비가 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 구현하는 기술 방법론이다. 브릴스는 이 과정에서
운영기술(OT)·정보기술(IT) 통합 지능형 제조 솔루션 보급한다 다쏘시스템 기술 비전 ‘3D유니버스(3D UNIV+RSES)’, 오므론 자동화 통합 플랫폼 ‘시스맥(Sysmac)’ 연동 다쏘시스템 가상 환경 방법론 ‘버추얼 트윈(Virtual Twin)’에 생산 인프라 구현 다쏘시스템이 글로벌 산업·공장 자동화(FA) 기술 업체 오므론이 손잡는다. 이들은 운영기술(OT)·정보기술(IT) 간 격차를 해소하고, 가상·현실 통합 기반 제조 혁신을 가속화하기 위해 뜻을 함께했다. 이번 협력은 분절된 산업 인프라·시스템을 인공지능(AI) 기반 소프트웨어 정의 제조(SDM)로 전환하기 위해 추진됐다. 양사는 다쏘시스템의 가상 환경 방법론 ‘버추얼 트윈(Virtual Twin)’과 오므론의 첨단 자동화 기술을 결합해 ‘생산 시스템의 버추얼 트윈’을 구현한다. 이를 통해 사용자는 실제 설비를 구축하기 전 가상 환경에서 다양한 검증을 수행할 수 있다. 신규 생산 라인 테스트, 로봇 동작 검증, 물류 흐름 최적화 등을 전개하며 시행착오를 최소화하게 된다. 모토히로 야마니시(Motohiro YAMANISHI) 오므론 산업 자동화 컴퍼니 대표는 “양사 협력을 통해 OT·IT 영
인력난·고비용의 이중고, 산업 내 필수 역량이 된 물류 자동화 국내외 제조·물류 산업이 인력 부족과 운영 비용 상승이라는 위기에 직면했다. 수작업 중심의 기존 운영 방식으로는 갈수록 짧아지는 납기 기한과 고도화되는 시장의 요구를 충당하기 어려운 실정이다. 업계 전문가들은 인적 자원에 의존하는 비효율적인 구조를 탈피하고, 기술 기반의 자동화 체계로 전환하는 것이 지속 가능한 경쟁력을 확보하는 길이라고 입을 모은다. 이러한 흐름 속에서 최근 시장의 시선은 협동 로봇(코봇)과 자율주행로봇(AMR)으로 향하고 있다. 대규모 설비 투자가 필요한 고정형 자동화 라인과 달리, 이들 로보틱스 솔루션은 기존 현장의 구조를 크게 바꾸지 않고도 유연하게 배치가 가능하다는 점에서 현실적인 대안으로 평가받는다. 특히 유니버설 로봇(Universal Robots)의 협동로봇과 미르(Mobile Industrial Robots)의 AMR은 복잡한 엔지니어링 과정을 최소화하면서도 즉각적인 생산성 향상을 끌어낼 수 있다는 점이 특징이다. 이 배경에서 코봇·AMR 기반 물류·창고 자동화 솔루션을 소개하는 온라인 세미나(웨비나)가 열린다. 이번 행사는 기술적 이론에 치중하기보다, 현업 실무자
자율주행로봇(AMR) 기반 물류 자동화 및 스마트 프로젝트 협력 파트너십 기존 고정형 자동화 설비에 AMR 기술 접목...“산업 현장 맞춤형 ‘물류 자동화 표준 모델’ 구축” 브이디로보틱스가 물류 자동화 기술 업체 한국호쿠쇼와 자율주행로봇(AMR) 물류 자동화 및 스마트 프로젝트를 전개한다. 이번 협약은 한국호쿠쇼가 주도하는 자동화 프로젝트에 브이디로보틱스가 AMR 분야 파트너로 참여해 양사의 기술력을 유기적으로 결합하는 것이 골자다. 양사는 제조·물류·유통 등 다양한 산업 분야의 자동화 프로젝트 초기 기획 단계부터 기술 검토, 현장 적용, 운영 모델 정립까지 전 과정에서 협력한다. 특히 실제 구축 사례를 바탕으로 산업 현장에 즉시 적용 가능한 ‘AMR 및 물류 자동화 표준 모델’을 제시함으로써 국내 물류 산업의 고도화에 기여할 계획이다. 한국호쿠쇼 관계자는 “AMR과 기존 설비의 결합은 산업·공장 자동화(FA)의 다음 단계를 여는 핵심”이라며 “사용자에게 보다 유연하고 효율적인 스마트 현장을 선사하기 위한 기술적 지향점을 브이디로보틱스와 공유하겠다”고 말했다. 브이디로보틱스는 이번 파트너십을 통해 AMR을 중심으로, 산업 환경에 적합한 로봇 솔루션·기술 협
씨메스, 정기 주주총회를 통해 ‘씨메스로보틱스(CMES Robotics)’로 재도약 선언 600만 종 이상 물품을 인식하는 ‘피스피킹(Piece Picking)’ 로봇 및 비정형 공정 솔루션 내세운다 “글로벌 지능형 로봇 시장의 패권 장악 위한 제2의 시대로” 씨메스로보틱스가 주주총회를 통해 사명을 공식 변경했다고 밝혔다. 이번 사명 변경은 로봇을 통해 피지컬 AI(Physical AI)를 산업 현장에 구현하는 업체으로 도약하겠다는 사측의 전략이다. 이 같은 정체성을 공고히 하고, 글로벌 브랜드 인지도를 강화하기 위한 조치로 풀이된다. 씨메스로보틱스는 전문 평가기관으로부터 기술성 평가 AA등급을 받은 3차원(3D) 비전(Vision) 기술과 로봇 제어 역량을 보유했다. 이를 바탕으로 제조·물류 현장의 난제를 해결하는 데 기여하고 있다. 특히 낱개 대상물을 집는 데 최적화된 피스피킹(Piece Picking) 로봇 작업대(Cell)는 600만 종 이상의 무작위 대상물을 처리한다. 사측에 따르면, 국내 대규모 물류센터에 도입된 이 기술은 세계 최초 양산 성공 사례로 기록됐다. 여기에 글로벌 신발 제조사와 협력 개발 중인 신규 시스템은 대상물을 마이크로미터(μm)
제조 현장에서는 설계와 가공, 해석 단계가 각각 다른 시스템과 데이터 체계로 운영되면서 업무의 비효율이 발생하는 경우가 적지 않다. 데이터가 부서별·공정별로 끊겨 있으면 설계 변경 이력 관리와 협업, 제조 연계 속도까지 영향을 받을 수 있다. 제조 현장의 단절 문제를 줄이고 제품 개발 전 과정을 하나로 통합하는 방안을 소개하는 자리로 마련된 ‘설계부터 가공, 제조까지 올인원(All-in-one) 제조 혁신 플랫폼, 퓨전(Fusion)!’ 온라인 세미나가 오는 4월 28일 열린다. 오토데스크 플래티넘 파트너인 다우데이타가 진행하는 이번 웨비나 설계·가공 프로세스 통합과 스마트 공장 도입을 고민하는 엔지니어와 관리자층이 주요 대상이다. 오토데스크(Autodesk)의 퓨전(Fusion)은 클라우드 기반의 3D 모델링, CAD, CAM, CAE, PCB 소프트웨어 플랫폼으로, 설계부터 제조까지 연결된 제품 개발 프로세스를 지원한다. 웨비나에서는 다우데이타의 윤현제 프로와 이흥섭 프로가 발표자로 나서 퓨전을 중심으로 단절 없는 데이터 환경을 구축하는 방법과 CAD·CAM·CAE 데이터 관리의 단일화, 실시간 협업 전략을 소개한다. 아울러 5축 가공과 적층 제조, 클라
칸에스티엔 관계사 케이휴머스, 해성에어로보틱스 지분 24.25% 인수 잔금 납입 완료 로봇 감속기 설계·생산·유통 3자 통합 지배구조 완성해 아이로보틱스·해성에어로보틱스·칸에스티엔 체계 결속 국내 로봇 부품 시장에 ‘가치사슬(Value-chain) 동맹’이 본궤도에 올랐다. 칸에스티엔·아이로보틱스·해성에어로보틱스 등 삼사는 해성에어로보틱스의 지배구조 전환 절차를 성공적으로 마무리하고 국산화 연합 체제를 본격 가동한다. 이번 로봇 감속기(Reducer) 국산화 연합 가동 사업은 글로벌 시장의 저가 공세에 대응하고 국내 로봇 핵심 부품의 기술 자립도를 높이기 위해 이달 23일부터 공식 수행된다. 칸에스티엔이 주관하는 이번 연합은 설계부터 생산, 글로벌 유통까지 이어지는 수직 계열화를 통해 한국 로봇 산업의 고질적인 부품 대외 의존도를 해결하는 것을 본질적인 목적으로 한다. 무엇보다 지분 관계를 통한 단일 전략 체계를 구축함으로써 '기술 내재화 중심의 제조 혁신'이라는 메시지를 시장에 전달하겠다는 구상이다. 해성에어로보틱스는 이번 공시를 통해 기존 대주주였던 티피씨글로벌과의 지분 관계를 정리했다고 밝혔다. 새 주인인 케이휴머스와 ‘케이로봇 밸류체인 신기술 코어펀드
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