인공지능(AI)이 공장의 ‘두뇌’라면, 그 판단을 로봇· 설비·장비 등 인프라에 전달하는 신경망은 뭘까. 제조업이 스마트 팩토리(Smart Factory)를 지나, AI 기반 자율제조(Autonomous Manufacturing)와 피지컬 AI(Physical AI) 시대로 진입하면서 ‘5G 특화망(이음 5G)’이 다시 주목받고 있다. 초저지연· 고신뢰·보안성을 기반으로 한 차세대 통신 기법이다. 이는 자율주행로봇(AMR)·무인운반차(AGV)부터 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot), AI 비전 검사, 디지털 트윈(Digital Twin) 등 다양한 기술을 연결하는 기반으로 기대받는다. 이제 생산성·품질·안전·원가를 좌우하는 핵심 생산 인프라로의 진화를 앞둔 것. 제조업의 미래가 자동화에서 자율화 (Autonomization)로 이동하는 지금, 5G 특화망이 왜 ‘AI 공장의 신경망’으로 불리는지 그 가능성과 현실적 해법이 펼쳐진다. [SPECIAL REPORT] ‘선 없는 공장’이 온다…5G 특화망이 바꾸는 제조 미래 - 5G 특화망 제도와 국내외 현황 - 로봇이 스스로 움직이는 공장…그 뒤엔 ‘5G 특화망’이 있다 - 5G 특화망 경제적 효과와 적
생성형 AI(Generative AI), 피지컬 AI(Physical AI) 그리고 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot). 이들 차세대 기술이 제조업의 미래로 주목받고 있다. 그러나 자율제조(Autonomous Manufacturing)의 본질은 기술 경쟁이 아니다. 현장 내 인공지능(AI)이 제대로 작동하기 위해서는 공정·물류·품질·설비·소재를 하나의 데이터 흐름으로 연결하는 것. 그리고 이를 기반으로 스스로 판단·최적화하는 운영 체계가 먼저 갖춰져야 한다. 이번 특집은 이러한 관점 에서 자율제조를 바라본다. 자동 보관과 물류 자동 화부터 AI 기반 3차원 비전(3D Vision), 온톨로지 AI(Ontology AI), 자동화 3D 품질 측정, 지능형 소재관리까지 자율제조 인프라 속 핵심 기술을 다룬다. 이러한 기술의 실제 적용 사례를 통해 제조 혁신의 현실적인 해법을 살펴봤다. [SPECIAL REPORT] AI 자율제조, 기술 넘어 ‘운영’을 혁신하다 - 물류 자동화 진화 - “작게 시작하고 크게 확장하라”…AX 시대 제조·물류 혁신의 공식 - AI 기반 3D 비전 - 작업자 대신 제조 현장 지키는 ‘3D 눈’, 소프트웨어 기반 공간 지능의 가
부산·울산·경상남도 현장 관계자 모아 애로사항 청취 및 향후 혁신 방안 논의 로봇 시스템통합(SI) 업체 이해관계자 100여 명 결집 한국로봇산업진흥원(KIRIA)가 이달 8일부터 이틀간 부산·울산·경상남도 지역 로봇 시스템통합(SI) 기업 및 산·학·연·관 관계자 100여 명을 불러모아 간담회를 개최했다. 이번 행사는 중소벤처기업부의 ‘로봇 활용 제조혁신 지원사업’의 일환으로 기획됐다. 급변하는 제조 환경에 발맞춰, 지역 SI 전문 업체의 현장 실행력을 제고하고, 실질적인 지원 체계를 구축하기 위해 마련됐다. 제조 인프라의 전반적인 체질 개선을 도모하겠다는 게 진흥원 측 설명이다. 첫날 진행된 협력 네트워크 세션에서는 로봇 설비의 우수 도입 사례와 SI 고도화 성과가 공유됐다. 참관객은 연계 생태계 강화를 위한 얼라이언스 구축 방안을 두고 긴밀한 패널 토의를 펼쳤다. 이어진 둘째 날 간담회에서는 진흥원 관계자와 지역 핵심 SI 업체 관계자 30여 명이 한자리에 모였다. 이 자리에서 로봇 자동화 시스템의 개발·도입 과정에서 발생하는 기술적·제도적 난제를 점검했다. 현장 중심 행정을 재차 강조한 조영훈 KIRIA 원장은 “국내 중소·중견 제조 현장의 성공적인
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
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.
제조 인공지능 전환(AX) 전략 논의해 “인력난·고령화 대응 해법 모색” 사회적 배려 계층 아동 대상 로봇 창의교실 전개...AI·로봇 교육 접점 확대 노린다 현시점 국내 제조 현장에서는 작업자 부족과 고령화가 생산 라인의 자동화를 재촉하고 있다. 이 와중에 로봇 투입만으로는 부족하다는 분석이 이어지고 있다. 설비·공정 데이터를 읽고 판단하는 인공지능(AI)까지 결합해야 생산성 개선 폭을 키울 수 있다는 요구가 커졌다는 뜻이다. 로봇 산업의 확산 조건도 달라졌다. 기술 자체의 성능뿐 아니라 현장 적용을 뒷받침할 실증(Pilot) 체계와 이를 다룰 인력이 필요하다는 의견이다. 장기적으로는 산업 기반을 이어갈 교육 접점까지 함께 요구되는 양상이다. 한국로봇산업진흥원(KIRIA)은 최근 제조 현장과 교육 현장을 오가며 이 기반을 넓히고 있다. 경상남도에서는 지역 제조·로봇 기업과 제조 인공지능 전환(AX) 전략을 논의했고, 대구에서는 사회적 배려 대상 아동을 대상으로 로봇 체험 교육을 진행했다. 인력난·고령화 겹친 경남 제조업...로봇에 AI를 결합하라 자동차·조선·기계·부품 산업이 밀집한 경상남도 제조 현장에서는 인력 구조와 공정 운영 문제가 먼저 테이블에 올랐
제조업이 새로운 전환점에 들어섰다. 생산 데이터를 수집·분석하는 디지털 전환(DX) 시대에서 새 국면으로 들어서는 분위기다. 인공지능(AI)이 현장을 이해·판단하며 실행까지 담당하는 제조 인공지능 전환(AX) 시대가 본격화되고 있다는 뜻이다. 앞으로의 AI 트렌드는 불량을 검출하거나 설비 이상을 알려주는 기존 도구에서 더욱 발전할 것으로 보인다. 소리 청취, 영상 이해, 설비 상태 예측, 최적 의사결정 제안 등을 구현하는 제조 혁신 핵심 인프라로의 진화를 앞둔 것이다. 이번 특집에서는 사운드 AI, 자율제조(Autonomous Manufacturing), 피지컬 AI(Physical AI), 로봇 애플리케이션 등 제조 AX를 구성하는 핵심 기술과 실제 산업 현장 적용 사례를 조명한다. [SPECIAL REPORT] 제조 AX, 공장이 스스로 보고 듣고 판단하기 시작했다 - 사운드 AI - 보는 AI는 끝났다…이제 공장은 ‘소리’까지 듣는다 - 제조 시스템 진화 - ‘왜 고장 났나?’를 묻지 않는 공장…이제는 AI가 직접 결정한다 - 피지컬 AI - 화면 속 픽셀 탈출하는 지능…로봇 판도 바꾸는 ‘버티컬 애플리케이션’ - 3D CAD AI - 겉모습만 베끼는
세계로보컵대회(Robot World Cup Initiative) 인천, 4일간 일정 마치고 공식 폐막 역대 최대 규모 선수단 참가...국내 팀 호성적으로 ‘주목’ 최근 글로벌 자율제조(Autonomous Manufacturing) 및 피지컬 AI(Physical AI) 시장의 흐름이 급변하고 있다. 이에 따라 단일 기업이나 연구소 내부의 폐쇄적인 기술 개발 수준을 극복하려는 움직임이 나타나고 있다. 전 세계 연구 주체와 생태계 속 기업이 한자리에 모여 실시간 로봇 상호작용 기술을 검증하고, 국가 간 공급망 협력을 타진하는 재리가 새로운 화두로 부상한 것이다. 일명 ‘로봇 월드컵’으로 불리는 ‘세계로보컵대회(Robot World Cup Initiative 이하 로보컵)’가 이달 6일 성료했다. 로보컵은 지난 1997년부터 세계로보컵연맹(RoboCup Federation) 주관 하에 열리는 연례 기술 페어다. 대회는 “2050년까지 국제축구연맹(FIFA) 주관 월드컵(World Cup) 우승팀을 상대로 승리하는 완전 자율 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)을 개발한다”는 장기적 목표를 내걸고 이어지고 있다. 현장에는 전 세계 로보틱스·AI 분야 전문가와
산업통상자원부 주최, 로봇 유관기관 공동 주관 ‘2026 휴머노이드 챌린지(Humanoid Challenge 2026)’ 성료 전국 학·연 참여 속 제조 현장 구현한 4개 미션 수행 거쳐 이달 초 인천광역시 연수구 소재 송도에서 열린 로봇 기술 경진대회 ‘2026 휴머노이드 챌린지(Humanoid Challenge 2026)’가 마무리됐다. 이번 챌린지는 인천 송도컨벤시아 전시장에서 로봇 실증(Pilot) 기술 세션으로 진행됐다. 산업통상부 주최, 한국로봇융합연구원(KIRO)·한국로봇산업진흥원(KIRIA)이 공동 주관한 이번 행사는 제조 공정에서 활약할 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 기술을 집중 조명했다. 로봇 하드웨어 출력 제어와 자율주행 알고리즘의 유기적 연동을 검증하기 위해 마련됐다. 전국 대학·연구기관 소속 13개 참가팀은 총 4개 구간에서 400점 만점을 기준으로 검증을 거쳤다. 구체적으로 실시간으로 부품 선별과 조립 등 과제를 수행했고, 원격·자율 로봇 제어 기술을 선보였다. 평가 기준은 각각 구간에서 원격운용 40점과 자율운용 60점을 합산한 100점 만점 체계를 바탕으로 설계됐다. 이어 KIRO·KIRIA는 실증 기반의 기술 경쟁
로봇은 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 몸에 새기는 대표적인 실전형 기체로 각광받고 있다. 그렇다고 해서 로봇이 피지컬 AI를 대변하는 전부는 아니다. 단편적인 기체 구동을 보여주는 것만으로는 더 이상 ‘로봇 강국’의 지위를 담보할 수 없다는 뜻이다. 이제는 ‘데이터 자산화’와 ‘에지 컴퓨팅(Edge Computing) 기반 추론’, ‘현장 실증(Pilot)’과 ‘실행 체계’가 함께 돌아가야 하는 방정식의 영역으로 진입했다. 이때 피지컬 AI는 인공지능(AI)이 물리적 환경을 직접 학습·적응해, 로봇·설비·시스템이 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 구현하는 기술 방법론이라는 게 이론적 정의다. 쉽게 말해 AI가 물리 환경 속 하드웨어와 결합하는 기술이다. 그러나 산업 현장에서의 이 개념은 더 구체적이다. ▲로봇 팔(Robot Arm) 움직임 ▲공장 속 예외 상황 ▲에지단 추론 성능 ▲분야(Domain)별 실증 환경 ▲공공 수요 및 판로 개척 등과 연결돼야 제대로 작동한다는 시각이다. 지난 24일 서울 영등포구 소재 국회의사당에서 전개된 ‘피지컬 AI 프론티어 강국 신기술 전략 포럼’은 해당 복합 방정식을 한 테이블에 올린 자
정부의 2026년 인공지능 전환(AX) 사업 통합 설명회가 던진 신호가 있다. 현시점 인공지능(AI)은 산업 운영 체계 안에서 실제 성과를 만들어 내야 하는 실행 수단이 됐다는 뜻이다. 이번 정부 사업의 핵심은 생산 계획, 품질 관리, 설비 제어, 공정 최적화 등 제조 현장의 문제를 AI 에이전트 (AI Agent) 기반으로 해결하겠다는 방향성이 골자다. 특히 단일 기능 자동화에서 벗어나, 다종·이 기종 AI 플랫폼이 협업하는 멀티 에이전트(Multi Agent) 구조가 정책 전면에 등장했다는 점은 의미가 크다. 이는 스마트 팩토리(Smart Factory) 의 무게중심이 설비와 데이터 수집에서 판단·제 어·실행으로 이동하고 있음을 보여준다. 이번 특집은 정부의 올해 AX 사업을 산업 전환의 신호로 해석한다. 이 과정에서 정책·기술·현장을 함께 짚으며, AX가 제조업의 경쟁력을 어떻게 다시 설계 하는지 살펴본다. [SPECIAL REPORT] AI 전환 2막, 산업은 ‘에이전트’로 재편된다 과학기술정보통신부 정책 과제 생성형 AI 다음은 ‘행동’…한국형 에이전틱 전략 시작 산업통상자원부 정책 과제 “판단 넘어 제어까지”…산업 AI 에이전트 시대 개막 중소벤처
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
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