제조 현장의 디지털 전환과 AX 흐름이 가속화되면서, AI와 자동화 기술 못지않게 주목받는 영역이 있다. 바로 데이터를 현장에서 끊김 없이 수집하고 전달하는 ‘통신 인프라’다. 아무리 고도화된 분석 기술이 있어도, 데이터의 신뢰성과 연속성이 확보되지 않으면 자동화와 AX는 공허한 구호에 그칠 수밖에 없다. 시스템베이스는 이러한 문제의식 속에서 산업용 시리얼 통신이라는 한 분야를 30년 넘게 지켜온 기업이다. 레거시 설비부터 최신 자동화 환경까지 연결하는 유·무선 통신 기술을 바탕으로, 제조 현장의 보이지 않는 기반을 책임져 왔다. 최근에는 자체 개발 반도체와 Wi-Fi HaLow 기반 무선 통신 솔루션을 앞세워 산업 현장의 통신 구조 자체를 재정의하고 있다. 오토메이션월드 2026을 앞두고 만난 장연식 대표는 AX, ESG, 스마트팩토리 확산의 본질을 ‘안정적인 연결’에서 찾았다. 기술 유행보다 현장의 현실을 먼저 고민해 온 시스템베이스의 전략과 산업용 통신이 맡게 될 새로운 역할을 들어봤다. Q. 시스템베이스의 핵심 사업 영역과 중장기 사업 비전은 무엇인가. A. 시스템베이스는 1987년 설립 이후 시리얼 통신을 기반으로 한 산업용 유·무선 통신장비를 주력
제조업에서 AI의 역할을 둘러싼 논쟁은 오래 지속돼 왔다. 자동화가 인력을 대체하고 현장 역할을 약화시킬 것이라는 두려움도 여전히 남아 있다. 그러나 로크웰오토메이션코리아 신경철 부장이 제시한 글로벌 제조 트렌드는 다른 방향을 가리킨다. AI는 인력을 줄이는 기술이 아니라, 현장의 사고방식과 업무구조를 재편하는 촉매에 가깝다. 로직스 AI·가디언 AI·비전 AI·코파일럿은 설비 기반 예지보전, 품질 검사, 제어 자동화 등 제조업의 핵심 업무를 새로운 방식으로 재정의하며, 숙련 인력 부족·품질 편차·운영 복잡성 등 오래된 제조 과제를 풀기 위한 현실적 접근법을 제시한다. AI는 더 이상 미래의 실험이 아니다. 공장의 한 모터, 한 라인, 한 카메라에서 시작해 전체 운영 체계로 확장되는 실질적 전환의 시기가 도래했다. 글로벌 제조 AI 트렌드와 스마트 팩토리 과제의 재정의 전 세계 제조업이 AI 도입을 검토하는 단계에서 기업들은 기술 자체보다 ‘운영 지속성’에 초점을 맞추기 시작했다. 신경철 부장은 로크웰오토메이션이 10년 넘게 추적해 온 글로벌 스마트 제조 보고서의 데이터를 통해, 제조 AI가 단순한 기술 실험에서 벗어나 운영 체계 전반에 영향을 미치는 변곡점
설비 신호가 흐르고 검사 장비의 측정치가 쌓이며 전사적자원관리(ERP)와 제조실행시스템(MES) 등 체계에도 방대한 이력이 남는다. 그런데도 불량 대응이나 공정 안정화 속도가 기대만큼 오르지 않는 이유는 데이터의 ‘양’이 부족해서가 아니다. 데이터가 ‘결론’과 ‘조치’까지로 이어지지 못하기 때문이다. 이레테크는 제조 데이터 활용을 단순한 ‘수집’ 단계에서 매듭짓지 않는다. 제조·품질 현장이 운영 의사결정하는 과정에서 병목 지점을 세분화해 그에 맞는 시스템을 지원한다. 특히 현장 내 데이터 수집·연결·모니터링·분석·시뮬레이션까지를 하나의 흐름으로 통합하는 방법론을 취한다. 이를 통해 현장에서 유사한 문제가 반복될 때마다 공정 설계를 처음부터 다시 시작해야 하는 비효율을 완전히 제거하겠다고 나섰다. 대시보드는 구축돼 있는데 왜 결론은 늦어지는가 산업 현장에는 대부분 모니터링·알람·리포트가 고도화된 대시보드가 도입돼 있다. 하지만 정작 의사결정이 지연되는 사례는 부지기수다. 지표가 ‘시각화되는 것’과 이상 발생 시 ‘즉각적으로 움직이는 것’은 전혀 다른 차원의 문제기 때문이다. 이레테크가 방법론의 최상단에 둔 것은 화려한 분석 기법이 아니라 실전적인 운영 효율 극
제조 현장에서 AI가 체감으로 이어지지 않는 이유는 ‘인공지능(AI) 성능이 약해서’가 아니라 ‘현장이 결론에 도달하는 속도가 느려서’라는 말이 나온다. 공정이 아무리 빨라도 문제가 생겼을 때 범위를 좁히고 원인을 가설화하고 재발 방지까지 결정하는 흐름이 느리면 비용은 커진다. 컨포트랩은 이러한 문제의 해법을 제조 AX 관점에서 제시한다. 핵심은 AI 도입 여부가 아니라, 기록·추적·보고가 자동화돼 의사결정까지 걸리는 시간을 얼마나 줄이느냐다. 노코드 기반 제조 운영 관리 솔루션 ‘포타(POTa)’는 현장 데이터를 구조화된 기록으로 연결하고, 품질·생산·설비 예지보전까지 하나의 흐름으로 묶는다. 이를 통해 제조 현장은 숙련자 의존에서 벗어나, 데이터 기반으로 빠르게 판단하고 계획정지를 설계하는 운영 체계로 전환하고 있다. 제조 AX의 승부처는 ‘정확도’보다 ‘결론까지 도달하는 시간’ 최근 현장에서 발생하는 모든 비용은 불량률 그래프 하나로 설명이 끝나지 않는다. 더 큰 비용은 불량이 터진 이후에 발생한다. 범위를 넓게 잡으면 폐기, 재작업, 자발적 수거, 납기 차질 등까지도 비용에 영향을 미친다. 이러한 위협은 고객 리스크로 이어진다. 결국 핵심은 얼마나 빨
제조업의 디지털 전환 속도가 빨라지면서 ‘AI 자율제조’가 새로운 경쟁 지표로 떠오르고 있다. 특히 부품 데이터의 비효율과 중복 설계, 악성 재고, 공정 불량이 기업 성능을 떨어뜨리는 핵심 요인으로 지목되면서, 이를 해결하기 위한 AI 기반 부품 관리 솔루션이 주목받고 있다. 알텐코리아의 ‘ONEPART’는 3D 형상 AI 분석과 전사 부품 통합 데이터베이스를 기반으로 유사·대체 부품을 자동 탐색하고, 공용화 전략과 상위 원가 분석까지 수행하는 자율제조 지원 플랫폼이다. 항공·전자·반도체·자동차 등 주요 기업에서 중복 설계 감소, 협상력 강화, 원가 절감 등 확실한 성과를 기록하며 ‘부품 데이터 혁신’의 기준으로 부상하고 있다. AI가 부품을 읽고, 판단하고, 추천하는 시대. 제조 경쟁력은 이제 부품 데이터 관리에서 시작되고 있다. 복잡해진 제조 생태계, ‘부품 데이터’가 전략 자산 제조업은 이제 단순한 제품 조립 산업이 아니다. 글로벌 공급망 재편, 부품 다변화, 규제 강화, 지속가능성 요구가 겹치면서 기업은 어느 때보다 빠르고 정확한 의사결정을 요구받고 있다. 그러나 현장의 현실은 정반대다. 부품 관련 정보가 ERP, PLM, MES, 품질·구매 시스템,
AI 팩토리 전환이 가속화되면서 제조업의 핵심 경쟁력은 더 이상 생산 자동화가 아니라 설비 보전의 지능화로 이동하고 있다. 특히 PLC 제어 프로그램을 자동 해석하고 전체 공정 시퀀스를 AI로 학습하는 기술은 설비 고장의 원인 규명부터 사전 예측까지 이어지는 새로운 제조 혁신의 기반이 되고 있다. 유디엠텍 김남기 팀장은 설비 데이터를 통합 분석하고 알람의 근본 원인을 자동 추적하며, 하루~3일 뒤 이상 징후를 예측하는 기술을 공개했다. 이 기술은 자동차·반도체 산업처럼 공정 연계성이 높은 제조 현장에서 기존의 경험 기반 보전 방식이 가진 한계를 극복하고, 생산 안정성·품질 향상·비가동 손실 최소화라는 제조 혁신의 핵심 목표에 직접적으로 기여한다. AI 기반 지능형 보전은 지금 제조업이 직면한 전문 인력 감소와 복잡한 자동화 환경을 극복하기 위해 반드시 필요한 차세대 전략으로 자리 잡고 있다. 자동화의 심장, 보전의 재발견 AI 팩토리 시대라는 거대한 수식이 등장하면서 제조업은 더 빠르고 정교한 자동화를 향해 질주하고 있다. 하지만 이 화려한 진보의 그림자에는 우리가 외면해온 진실이 존재한다. 공장 자동화의 중심에는 언제나 ‘설비 보전’이 있다. 공정이 아무리
동방푸드마스타가 이화학·미생물 검사 빅데이터를 활용해 신제품 개발 단계에서 식품 위해요소를 선제적으로 제거하는 AI 기반 플랫폼 구축에 나선다. 업체는 중소벤처기업부와 스마트제조혁신추진단, 충청북도, 음성군, 충북테크노파크가 지원하는 ‘지역특화 제조데이터 활성화 사업’의 일환인 ‘AI PoC 실증 지원사업’에 선정됐다. 식품가공업계에서 신제품 개발은 원료 특성, 공정 조건, 보존 환경 변화에 따른 품질과 안전 리스크를 동시에 관리해야 하는 과정이다. 미생물 증식이나 이화학적 이상 가능성을 개발 초기 단계에서 정확히 예측하기 어렵다는 점은 현장의 고질적인 한계로 지적돼 왔다. 이번 사업은 이러한 문제를 데이터와 AI 기술로 해결하는 데 초점을 맞춘다. 동방푸드마스타는 신규 제품 개발 과정에서 기존 제품의 레시피 정보와 이화학·미생물 검사 빅데이터를 통합 분석하는 AI 기반 예측 시스템을 구축한다. 이를 통해 식품 위해요소 발생 가능성을 사전에 진단하고 차단하는 동시에 최적의 레시피와 공정 조건을 보다 신속하고 정밀하게 도출해 식품 안전성과 품질을 강화한다는 계획이다. ‘AI PoC 실증 지원사업’은 융합바이오 산업 제조 공정에서 발생하는 주요 페인포인트를 해소
김정관 산업통상부 장관은 27일 서울에서 헨나 비르쿠넨 유럽연합(EU) 수석부집행위원장과 만나 ▲반도체 ▲인공지능(AI) ▲미래차 ▲배터리 ▲공급망 등 첨단 산업·기술 분야에서 양측 협력 강화를 위한 방안을 논의했다. 이번 면담은 EU의 기술주권, 안보, 디지털 전환 등 핵심 의제를 총괄하는 비르쿠넨 수석부집행위원장의 방한을 계기로 마련됐다. 최근 보호무역주의 강화, 글로벌 공급망 교란 등 변화하는 국제 경제환경 속에서 한국과 EU 모두 공동 대응의 필요성을 인식하고 협력 의지를 확인한 자리였다. 양측은 한국과 EU가 오랜 기간 경제·기술 분야에서 전략적 동반자로 협력해온 점을 높이 평가하며, 앞으로는 경제안보와 첨단산업을 아우르는 미래지향적 파트너십으로 격상할 필요가 있다는 데 의견을 같이했다. 우선 양측은 한국과 EU가 반도체 분야에서 상호보완적 산업 구조를 갖고 있다는 점에 주목했다. 한국은 메모리 제조, EU는 차량용 반도체와 첨단 장비 역량을 보유하고 있는 만큼 공급망 불확실성이 커지는 국제 환경에서 안정적 공급망을 구축하기 위한 긴밀한 공조가 필요하다는 데 뜻을 모았다. AI·미래차·배터리 분야에서도 구체적 협력 논의가 이뤄졌다. 인공지능 분야에서
중소벤처기업부는 24일 제5차 국정현안관계장관회의에서 ‘AI 기반 스마트제조혁신 3.0 전략’을 발표했다. 이번 전략은 국내 제조업의 경쟁력 저하 우려가 커지는 상황에서 중소 제조기업 중심의 AI 전환을 가속화하고, 스마트제조 생태계의 구조적 경쟁력을 강화하기 위한 종합 계획이다. 대기업은 자체적인 AI 인프라를 구축할 여력이 있으나, 중소 제조기업은 비용 부담과 인력난으로 AI 도입이 더디다는 지적이 이어지고 있다. 이에 중기부는 제조기업과 기술기업이 함께 성장하는 선순환 생태계를 조성해, 국내 제조업의 근간인 중소기업이 AI 경쟁력을 확보할 수 있도록 이번 전략을 수립했다. 중소 제조기업 AI 대전환 추진 중기부는 먼저 중소 제조기업의 수준별 맞춤형 AI 지원체계를 구축한다. 스마트공장 기반의 디지털 인프라 위에 버티컬 AI를 단계적으로 도입하고, 전문가 컨설팅을 강화해 제조 AI 활용의 전 주기를 지원한다. 아울러 환경성과 안전성 평가 요소를 도입해 친환경·친노동적인 제조 환경을 확산하고, 경영자와 근로자의 산업안전 인식 제고 교육도 확대할 예정이다. 또한 대기업이 보유한 거대언어모델(LLM)을 활용해 중소 협력사의 AI 도입을 지원하는 상생형 AI 공
미라콤아이앤씨가 지난 25일 서울 드래곤 시티 호텔에서 열린 미라콤 솔루션 페어 2025(이하 MSF 2025)를 성황리에 마쳤다고 29일 밝혔다. MSF는 미라콤아이앤씨가 매년 개최하는 기술 행사로, 우리 제조 기업에 최신 제조 트렌드와 인사이트를 전달하는 데 목적이 있다. 올해 MSF의 주제는 제조 AX(AI Transformation)로, 미라콤아이앤씨는 우리 제조 기업들이 AI 기반 혁신을 통해 SDF(Software-Defined-Factory, 소프트웨어 정의 공장)를 달성하고 생산성과 품질 경쟁력을 강화할 수 있는 방향성을 제시했다. 올해 MSF에는 421개사에서 780여명이 사전등록을 하며 큰 관심을 끌었고, 자산 기준 국내 상위 10대 기업 집단 중 9개 기업 집단의 제조 계열사들이 참여해 제조 기업들이 주목하는 행사로서 위상을 다시 한번 확인했다. 행사의 핵심은 미라콤아이앤씨 이송완 랩장이 발표한 ‘Nexphere AI’였다. Nexphere AI는 미라콤아이앤씨가 준비해 온 제조 AI로, Nexphere Platform 위에서 빅데이터 솔루션인 Nexphere Analytics와 협업 솔루션인 Nexphere Chat을 제공한다. Nexp
(주)마이링크는 오는 3월 12일부터 14일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘2025 스마트공장 자동화산업전(AW2025)’에 참가해 제조업체의 디지털 전환을 지원하는 핵심 IT 솔루션 'LINKBIZ'를 선보인다. LINKBIZ는 제조업에 특화된 올인원 협업 플랫폼으로, 프로젝트 관리, 품질 관리, 생산 관리를 하나의 통합된 플랫폼에서 제공하여 제조업체의 생산성과 운영 효율성을 극대화한다. 또한 다양한 기존 소프트웨어와의 연동이 가능해 각 기업의 맞춤형 요구에 맞게 필요한 기능만 선택하여 적용할 수 있는 유연성을 제공한다. 이를 통해 불필요한 기능은 배제하고, 스마트한 워크플로우로 운영의 효율을 높이는 것이 가능하다. (주)마이링크는 "IT로 세상을 행복하게"라는 비전 아래, 수주형 제조 기업을 위한 프로젝트 및 생산 최적화 솔루션과 제조 데이터 연계 기술 등 앞선 IT 기술을 바탕으로 특허 기반의 서비스를 다수의 기업에 제공하고 있다. 오랜 기간 대기업 및 외국 기업에서 제조 IT 솔루션을 개발한 전문 인력들이 모여 2021년에 설립된 이후, 빠르게 제조 IT 시장에서 두각을 나타내고 있다. 한편, 아시아 최대 규모의 제조업 혁신 전시회인 AW2025는 국제
정부 주도 벗어나 맞춤형 정책 추진…“제조업 황금기 만들 것” 고도화기업 5000개, 민간·지역 2만개 구축…제조데이터 표준모델 마련해 확대 적용 정부가 지방자치단체, 민간과 협업해 오는 2027년까지 디지털 제조혁신기업 약 2만 5000개를 육성한다. 특히 기존 정부 주도의 획일적인 뿌려주기식 정책에서 벗어나 중소제조업의 현장 수요를 반영한 맞춤형 디지털 제조혁신 정책을 추진한다. 중소벤처기업부는 18일 추경호 경제부총리 주재로 개최한 비상경제장관회의 겸 수출투자대책회의에서 이같은 내용을 담은 ‘신(新) 디지털 제조혁신 추진전략’을 발표했다. 중기부는 지난 2014년부터 스마트공장을 보급했고 이를 통해 중소제조업의 디지털 전환 기반을 마련했다면서, 하지만 제조 현장의 수요를 반영하지 못한 정부 주도의 뿌려주기식 지원 등의 한계가 있어 범부처 합동으로 이번 전략을 마련하게 됐다고 설명했다. 이에따라 중기부는 기업역량에 따라 디지털 제조혁신을 처음부터 끝까지 맞춤형으로 지원한다. 중소기업이 제조혁신 사업을 신청하면 민간전문가의 평가에 기초해 선도모델, 고도화 또는 기초단계 지능형 공장 등을 맞춤 지원 받는다. 지원 이후에는 사후관리를 통해 기업의 역량을 강화한
중소기업기술정보진흥원이 ‘2023년 제조데이터 구매지원 사업’을 공고했다. 이번 사업은 제조데이터 구매 지원을 통해 제조데이터 거래 생태게를 조성하고, 제조데이터·AI 활용 활성화를 촉진하기 위해 진행된다. 지원규모는 5억 원(기업 당 최대 1천만 원), 50개 내외로 이뤄진다. KAMP 내 제조데이터 거래소에 등록된 제조데이터 상품의 구매비용을 지원한다. 신청자격은 제조데이터를 구매해 제조현장 개선 또는 비즈니스 모델 개발 등을 목적으로 활용하고자 하는 국내 중소·중견기업 또는 제조데이터를 구매해 연구 목적으로 활용하고자 하는 국내 공공·연구기관, 대학 연구팀, 협단제 층 비영리 법인이다. 신청기간은 6월 30일부터 7월 31일까지 진행되며, 2차 신청기간은 9월 1일부터 예산소진 시까지다. 이번 사업은 스마트공장 사업관리시스템에서 온라인으로 접수할 수 있다. 공고문의는 스마트제조혁신추진단, 사업진행 문의는 중소기업기술혁신협회에 연락하면 된다. 헬로티 함수미 기자 |
제조 및 통신 분야 데이터를 한데 모아 산업 데이터 가치 발굴에 방점 스노우플레이크가 21일 제조와 통신 분야에 특화된 ‘제조 데이터 클라우드’, ‘통신 데이터 클라우드’를 출시했다고 밝혔다. 이 데이터 클라우드는 제조와 통신 분야의 방대한 데이터를 한데 모아 중요한 산업 데이터 가치를 발굴하는데 활용된다. 스노우플레이크의 제조 데이터 클라우드는 제조업체와 파트너, 공급업체, 고객 간의 안전하고 효율적인 협업을 지원하는 플랫폼이다. 이들은 제조 데이터 클라우드를 통해 비즈니스를 위한 데이터 기반을 구축하고 공급망 성능을 개선해 스마트 제조 생태계를 구현할 계획이다. 그동안 운영기술(OT)과 정보기술(IT) 데이터를 아우르는 데이터 세트가 분리돼 있어 데이터 통합 관리가 어려웠다. 하지만 제조 산업에서 데이터는 디지털 전환 및 가치 사슬 전반의 투명성을 높여 공급망 효율을 개선시키는 핵심 요소로 부상하고 있다. 센서 네트워크 및 스마트 머신을 통한 데이터 수집, AI와 머신러닝 기반 필터링 등 인더스트리 4.0 데이터 활용이 중요해졌다. 이에 스노우플레이크는 제조업체의 디지털화를 이끄는 제조 데이터 클라우드 데이터 플랫폼을 통해 데이터 기반 구축, 공급망 성능
인천은 제조업체 비중도 높고 산업단지도 많다. 특히 전국 4번째로 많은 이노비즈기업과 3번째로 많은 연구개발조직은 인천이 왜 제조업 도시인지 말해주고 있다. 스마트공장 보급 확산사업에도 지난해까지 총 588개사가 지원을 받았다. 올해는 108개사를 선정해 지원할 예정이라고 한다. 인천지역이 이렇게 빠른 기간에 제조업 경쟁력을 끌어올 수 있게 된 데에는 인천테크노파크(이하 인천TP)의 절대적인 지원 노력이 컸다. 인천TP의 스마트제조혁신센터 박상호 센터장은 “스마트공장 도입 목적은 디지털 전환”이라며 “인천지역 제조업 혁신에 역량을 집중하겠다”고 말했다. 인천TP의 스마트공장 보급 확산 방안과 세부 지원 계획은 뭔지, 박상호 센터장을 만나 들어봤다. Q. 인천지역의 제조업 경쟁력을 평가한다면. A. 인천은 제조업 도시이다. 인천 내에 있는 전체 20만 여개의 사업체 중 제조업이 12%(25,000개)를 차지할 정도로 비중이 높은 편이다. 2019년 기준을 보더라도 전국 17개 시도 중, 제조업체 수가 7번째로 많고 제조업체 비중도 5번째로 높게 나타났다. 또한, 인천은 남동, 부평, 주안을 비롯해 16개의 산업단지를 보유하고 있으며, 지정학적으로 인접 지역에
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