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
제조 AX 전문기업 위즈코어가 오는 9월 9일부터 11일까지 베트남 하노이 베트남전시센터(VEC)에서 열리는 ‘Automation World Vietnam 2026(AW 베트남 2026)’에 참가해 제조 데이터 통합 플랫폼과 2D·3D CAD 솔루션을 선보인다. 위즈코어는 생산 현장의 데이터를 통합·분석하는 ‘NEXPOM(넥스폼)’과 설계 업무를 지원하는 ‘CADian(캐디안)’을 중심으로 설계부터 생산 운영까지 이어지는 제조 디지털 전환 기술을 소개할 예정이다. AW 베트남 2026은 코엑스(COEX)가 주최하고 스마트제조혁신추진단(KOSMO)이 주관하는 제조 자동화 전문 전시회다. 서울 코엑스에서 개최되는 스마트공장·자동화산업전 ‘Automation World’의 베트남 에디션으로 올해 3회째를 맞는다. 센서·PLC·모션컨트롤 등 공장자동화부터 머신비전, 디지털팩토리, 빅데이터·AI, 스마트물류 등 스마트 제조 관련 기술을 다룬다. 올해는 제조업의 중심축으로 부상하고 있는 베트남 북부 하노이에서 열려 한국 스마트 제조기업과 현지 수요기업 간 기술·비즈니스 교류와 공급망 연계를 지원하는 데 초점을 맞춘다. 위즈코어의 NEXPOM은 생산·품질·설비·에너지 등
제조업의 인공지능 전환(AX)과 피지컬 AI(Physical AI) 구현을 위해 기업이 무엇부터 준비해야 하는지 기업 C레벨 관계자와 산학연 전문가들이 모여 논의하는 자리가 열린다. 디지털 ESG 얼라이언스(i-DEA, 이하 이데아)는 오는 8월 28일 오전 7시 30분부터 9시까지 경기 성남시 판교타운홀 3층에서 ‘제6회 디지털 ESG 조찬회’를 개최한다고 밝혔다. 이번 조찬회는 ‘제조 AX와 피지컬 AI, 어떻게 구현할까?: 데이터를 중심으로’를 주제로 열린다. 제조 현장에서 AI 활용이 확대되는 가운데 데이터 관점에서 제조 AX와 피지컬 AI를 구현하기 위한 방향을 살펴보고, 실제 제조 AI 전환을 위한 실행 전략을 논의하는 데 초점을 맞춘다. 연사로는 이정준 국제전기기술위원회(IEC) 이사이자 서울대학교 공학전문대학원 교수가 나선다. 이 교수는 스마트 제조와 제조 AI, 디지털 전환(Digital Transformation), 스마트그리드, 국제표준화 등을 주요 전문 분야로 연구해왔다. 이 교수는 미국 퍼듀대학교에서 전기전자공학 박사 학위를 취득했으며 서울대학교에서 전기공학 석·학사 학위를 받았다. 현재 IEC IB(IEC Board) 보드멤버와 탄소
엘리스그룹이 산업통상자원부의 '2026년 산업단지 엣지 AIDC 실증 시범사업'에 선정된 한국산업단지공단 부산본부의 '부산 조선·해양 엣지 AI 데이터센터 구축사업'에 참여한다. 이번 사업은 전국 산업단지 최초로 GPU와 국산 NPU 기반의 엣지 AI 데이터센터를 구축해 제조기업의 AX를 지원하는 프로젝트다. 엘리스그룹은 이번 사업으로 자사 AI 클라우드 '엘리스클라우드'에서 검증을 마친 모듈형 AI 데이터센터 '엘리스 AI PMDC'와 AI 클라우드 인프라 가상화 솔루션 'ECI'를 하나의 패키지로 외부 고객에게 공급하는 첫 상용 레퍼런스를 확보하게 됐다. 엘리스그룹은 이번 사업에서 고밀도 전력 설계 기술이 집약된 AI PMDC 2기를 구축하고 GPU와 국산 NPU 등 서로 다른 AI 가속기 자원을 효율적으로 분배·운영하는 ECI 환경을 제공한다. GPU는 제조 AI 모델의 학습·검증 및 고성능 연산을 국산 NPU는 추론과 SaaS 서비스를 담당하는 구조로 운영된다. 안정성 확보를 위해 엣지 AI 데이터센터를 자사 엘리스클라우드와 연계한 DR 체계로 구축하고 무중단 전력 공급 및 보안 이중화 시스템도 마련할 계획이다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "이번 사업은
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
코오롱베니트가 중소기업기술정보진흥원이 추진하는 ‘2026년 상생형 인공지능 전환(AX) 선도모델 구축지원사업’의 주관기관으로 선정됐다. 이번 사업에는 코오롱베니트가 주관기관으로 참여하며, 한국생산성본부가 협업기관을 맡는다. 상생형 AX 선도모델 구축지원사업은 대기업이 보유한 제조혁신 역량을 기반으로 중소·중견 제조기업의 전사적 인공지능 전환(AX)을 지원하고 스마트공장 선도모델을 구축·확산하는 사업이다. 코오롱베니트는 도입기업의 AX 선도모델 구축 지원을 총괄한다. 도입기업 추천·선정과 전문인력 지원, 사업 운영, 컨소시엄 협업 관리, 상생협력 지원 등을 수행할 계획이다. 개별 기업의 스마트공장 구축을 넘어 제조 현장에 실제 적용할 수 있는 AX 실행 모델을 마련하는 데 주력한다. 사업 주관기관은 제조 현장의 공정 스마트화와 AI 기술을 중심으로 데이터 수집 체계 구축, AI 모델 개발·적용, 시스템 통합 등을 지원한다. 코오롱베니트는 도입기업의 생산 공정과 설비 운영, 품질 관리, 에너지 사용 환경 등을 종합 진단한다. 이후 데이터 수집·분석 체계 설계부터 AI 모델 적용, 기존 시스템 연계, 공정 최적화, 운영 안정화까지 단계별 실행 체계를 제공한다. 이
AI가 실제로 공장 안에서 업무를 수행하기 위해서는 훌륭한 AI 모델 하나로는 부족하다고 전문가들이 입을 모았다. 안정적인 인프라, 일관된 데이터, 적절한 하드웨어와 디지털 트윈 기술이 뒷받침되어야 한다는 설명이다. 지난 6월 16일 서울 코엑스에서 ‘산업AX 코리아 2026’ 행사가 열렸다. ‘피지컬 AI & 엔지니어링 워크포스 혁신’을 주제로 발표가 이어진 두 번째 트랙에서 전문가들은 산업 AI 전환(AI Transformation, 이하 AX)이 실제로 이루어지기 위한 필수 조건으로 인프라, 데이터, 제조 공정, 로보틱스, 엣지 컴퓨팅을 꼽았다. 멈추지 않는 인프라가 AX의 출발점 첫 발표에 나선 우미숙 한국IBM 실장은 기업 핵심 업무를 담당하는 인프라의 가용성과 보안을 강조했다. 우 실장은 IBM 파워 시스템을 증권사 원장 시스템, 은행 계정계 시스템, 대용량 데이터베이스 시스템 등 대규모 트랜잭션을 처리하는 기업 핵심 시스템에 적용되는 플랫폼이라고 소개했다. 우 실장은 “다운타임이 곧 비용과 연결되는 요즘에는 다운타임을 줄이는 것 자체도 하나의 기술”이라고 강조하며, 파워11의 특징으로 제로 플랜드 다운타임, 제로터치 자동화, 제로트러스트
제조업의 인공지능 전환(AI Transformation, AX)을 위해선 데이터를 많이 모으는 것보다 현장의 판단 기준을 AI가 이해할 수 있게 만드는 일이 먼저라는 제언이 나왔다. 생산 현장에서 숙련자가 경험으로 판단해온 기준을 AI가 읽고 활용할 수 있는 ‘룰’로 바꿔야 한다는 설명이다. 사단법인 디지털이에스지얼라이언스(i-DEA)는 26일 경기 성남 판교타운홀에서 ‘제4회 디지털 ESG 조찬회’를 열고 박한구 한국인더스트리4.0협회 명예회장을 초청해 ‘휴먼 브레인(Human Brain)을 AI 브레인(AI Brain)으로 전환 전략’을 주제로 강연을 진행했다. 이날 조찬회에는 기업 의사결정권자 및 산학연 전문가 등 삼십여 명이 참석해 인공지능 전환(AX), 디지털 전환(DX), 녹색 전환(GX)을 둘러싼 산업의 변화와 기업의 대응 전략을 논의했다. 강연에 나선 박한구 한국인더스트리4.0협회 명예회장은 제조 현장에 AI를 적용할 때 가장 흔한 오해로 “데이터가 많으면 AI가 알아서 판단할 것”이라는 생각을 꼽았다. 그는 공장 설비에서 온도, 압력, 속도 같은 데이터가 계속 쌓이더라도 그 숫자가 어떤 의미인지 AI가 모르면 정확한 판단을 하기 어렵다고 지적
AI가 제조 현장의 의사결정과 운영을 주도하는 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’ 시대가 본격화되고 있다. 이러한 변화 속에서 제조기업의 AI 전환(AI Transformation, AX) 전략과 현장 적용 사례를 공유하는 ‘2026 AI 자율제조혁신 컨퍼런스 in 부산’이 오는 7월 1일부터 2일까지 부산 벡스코(BEXCO) 제2전시장 4홀 내 컨퍼런스룸에서 개최된다. 이번 행사는 빅테크쇼 2026(BIG TECH SHOW 2026) 공식 부대행사로 진행되며, AI 비전, AI 에이전트, 스마트팩토리, 품질 혁신, 제조·물류 자동화 등 제조업의 AX를 실현하기 위한 핵심 기술과 실제 구축 사례를 중심으로 구성됐다. 행사 첫날인 7월 1일에는 AI 기반 자율제조 기술과 제조 AX 구축 전략을 주제로 한 발표가 이어진다. 첫 세션에서는 Pickit Korea 송대성 과장이 ‘AI 기반 3D Vision을 통한 자율제조의 실현’을 주제로 로봇의 시각과 지능을 활용한 제조 현장 적용 사례를 소개한다. 이어 E8(이에이트) 류제형 CTO는 ‘자율운용 제조를 위한 온톨로지와 AI Agent’를 발표하며 AI 에이전트 기반 제조 지능화 전략을 공
차세대 산업 혁신 테마의 제조 특화 행사 ‘산업AX 코리아 2026(IndustryAX Korea 2026)’가 이달 16일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 막을 올렸다. ‘AX(AI Transformation), 산업의 판단 구조를 바꾸다’를 주제로 한 본 행사는 제조·물류·로보틱스·정보기술(IT) 현장의 인공지능 전환(AX) 사례와 실행 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 행사는 콘퍼런스·쇼케이스 두 가지 갈래로 기획돼 참관객의 이해를 도왔다. 오전 공통 세션에서는 AI 레디 데이터(AI Ready Data), 피지컬 AI(Physical AI), 다크 팩토리(Dark Factory), 소프트웨어 정의 공장(SDF) 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 오후에는 산업별 AX 혁신, 피지컬 AI 및 엔지니어링 워크포스, 로보틱스·오토메이션 등 3개 트랙이 진행됐다. 현장에서는 데이터 기반 자율제조(Autinomous Manufacturing), 제조실행시스템(MES), AI 비전(Vision), 디지털 트윈(Digital Twin), 협동 로봇(코봇), 3D 비전 자동화, 제조·물류 운영 혁신 등 산업 AX 구현을 위한 주요 기술과 적용 사례가 소개됐다.
차세대 산업 혁신 테마의 제조 특화 행사 ‘산업AX 코리아 2026(IndustryAX Korea 2026)’가 이달 16일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 막을 올렸다. ‘AX(AI Transformation), 산업의 판단 구조를 바꾸다’를 주제로 한 본 행사는 제조·물류·로보틱스·정보기술(IT) 현장의 인공지능 전환(AX) 사례와 실행 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 행사는 콘퍼런스·쇼케이스 두 가지 갈래로 기획돼 참관객의 이해를 도왔다. 오전 공통 세션에서는 AI 레디 데이터(AI Ready Data), 피지컬 AI(Physical AI), 다크 팩토리(Dark Factory), 소프트웨어 정의 공장(SDF) 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 오후에는 산업별 AX 혁신, 피지컬 AI 및 엔지니어링 워크포스, 로보틱스·오토메이션 등 3개 트랙이 진행됐다. 현장에서는 데이터 기반 자율제조(Autinomous Manufacturing), 제조실행시스템(MES), AI 비전(Vision), 디지털 트윈(Digital Twin), 협동 로봇(코봇), 3D 비전 자동화, 제조·물류 운영 혁신 등 산업 AX 구현을 위한 주요 기술과 적용 사례가 소개됐다.
차세대 산업 혁신 테마의 제조 특화 행사 ‘산업AX 코리아 2026(IndustryAX Korea 2026)’가 이달 16일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 막을 올렸다. ‘AX(AI Transformation), 산업의 판단 구조를 바꾸다’를 주제로 한 본 행사는 제조·물류·로보틱스·정보기술(IT) 현장의 인공지능 전환(AX) 사례와 실행 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 행사는 콘퍼런스·쇼케이스 두 가지 갈래로 기획돼 참관객의 이해를 도왔다. 오전 공통 세션에서는 AI 레디 데이터(AI Ready Data), 피지컬 AI(Physical AI), 다크 팩토리(Dark Factory), 소프트웨어 정의 공장(SDF) 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 오후에는 산업별 AX 혁신, 피지컬 AI 및 엔지니어링 워크포스, 로보틱스·오토메이션 등 3개 트랙이 진행됐다. 현장에서는 데이터 기반 자율제조(Autinomous Manufacturing), 제조실행시스템(MES), AI 비전(Vision), 디지털 트윈(Digital Twin), 협동 로봇(코봇), 3D 비전 자동화, 제조·물류 운영 혁신 등 산업 AX 구현을 위한 주요 기술과 적용 사례가 소개됐다.
차세대 산업 혁신 테마의 제조 특화 행사 ‘산업AX 코리아 2026(IndustryAX Korea 2026)’가 이달 16일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 막을 올렸다. ‘AX(AI Transformation), 산업의 판단 구조를 바꾸다’를 주제로 한 본 행사는 제조·물류·로보틱스·정보기술(IT) 현장의 인공지능 전환(AX) 사례와 실행 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 행사는 콘퍼런스·쇼케이스 두 가지 갈래로 기획돼 참관객의 이해를 도왔다. 오전 공통 세션에서는 AI 레디 데이터(AI Ready Data), 피지컬 AI(Physical AI), 다크 팩토리(Dark Factory), 소프트웨어 정의 공장(SDF) 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 오후에는 산업별 AX 혁신, 피지컬 AI 및 엔지니어링 워크포스, 로보틱스·오토메이션 등 3개 트랙이 진행됐다. 현장에서는 데이터 기반 자율제조(Autinomous Manufacturing), 제조실행시스템(MES), AI 비전(Vision), 디지털 트윈(Digital Twin), 협동 로봇(코봇), 3D 비전 자동화, 제조·물류 운영 혁신 등 산업 AX 구현을 위한 주요 기술과 적용 사례가 소개됐다.
차세대 산업 혁신 테마의 제조 특화 행사 ‘산업AX 코리아 2026(IndustryAX Korea 2026)’가 이달 16일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 막을 올렸다. ‘AX(AI Transformation), 산업의 판단 구조를 바꾸다’를 주제로 한 본 행사는 제조·물류·로보틱스·정보기술(IT) 현장의 인공지능 전환(AX) 사례와 실행 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 행사는 콘퍼런스·쇼케이스 두 가지 갈래로 기획돼 참관객의 이해를 도왔다. 오전 공통 세션에서는 AI 레디 데이터(AI Ready Data), 피지컬 AI(Physical AI), 다크 팩토리(Dark Factory), 소프트웨어 정의 공장(SDF) 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 오후에는 산업별 AX 혁신, 피지컬 AI 및 엔지니어링 워크포스, 로보틱스·오토메이션 등 3개 트랙이 진행됐다. 현장에서는 데이터 기반 자율제조(Autinomous Manufacturing), 제조실행시스템(MES), AI 비전(Vision), 디지털 트윈(Digital Twin), 협동 로봇(코봇), 3D 비전 자동화, 제조·물류 운영 혁신 등 산업 AX 구현을 위한 주요 기술과 적용 사례가 소개됐다.
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UPDATE: 2026년 09월 05일 20시 48분
