자동차 생산라인의 커넥터 체결음 검사에서 99.87% 정확도가 나왔다. 카메라가 보기 어려운 체결 상태를 소리로 판별한 결과다. 비언어 청각 인공지능(AI) 기술 업체 디플리는 이 기술을 ‘리슨 AI 인더스트리얼(Listen AI Industrial)’에 적용해 품질 검사와 설비 이상 진단으로 확장하고 있다. ‘2026 산업AI EXPO’에서는 실제 양산라인에서 활용하는 소리 기반 검사 체계를 소개한다. ‘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. 제조 현장의 이상 징후는 눈으로만 드러나지 않는다. 모터·베어링·구동부(Actuator)가 움직이거나 커넥터가 체결될 때 발생하는 미세한 소리에도 제품 상태가 담긴다. 리슨 AI 인더스트리얼은 사람의 음성을 인식하는 방식과 달리, 기계음·체결음·진동 등 비언어 사운드를 분석해 정상 상태와 다른 패턴을 구분한다. 사람이 귀로 듣고 판정하던 청각검사를 AI 기반 전수검사로 전환하는 것이다.
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
핵융합·가속기 제어시스템을 구축해 온 모비스가 제어 기술의 적용 지점을 제조 데이터로 확장한다. 생산·품질·설비 정보를 한곳에 모으는 ‘큐알피 STD(QRP STD)’, 이상 징후를 분석·예측하는 ‘모이 STD(MOI STD)’, 결과를 자연어로 전달하는 ‘AI 에이전트(AI Agent)’의 결합이다. ‘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. 모비스는 이번 전시에서 AI 에이전트를 결합한 큐알피 STD와 모이 STD를 선보인다. 자동차·전기전자·반도체·소재·화학 등 분야에서 그동안 구축한 스마트 팩토리(Smart Factory) 시스템이 그 기반이다. 여기에 로컬 AI(Local AI)를 추가한 형태다. 기존 제조 관리 기능을 유지하면서 데이터 분석, 질의응답, 문서 작성을 확장하는 방식이라는 게 업체 관계자 언급이다. 데이터 수집과 업무 관리는 큐알피 STD가 수행한다. 제조실행시스템(MES)·품질경영시스템(QMS)·통계적공정
뉴로메카가 유상증자를 통해 확보할 자금을 기반으로, 피지컬 AI(Physical AI) 사업 확장에 나선다. 자동차 제조와 스마트 빌딩으로 기술 적용 시장을 넓히고, 산업용 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 제품군을 고도화한다는 비전이다. 로보틱스·인공지능(AI) 기술의 생산·품질·공급 역량을 키우는 ‘시장·제품·스케일업’ 전략이다. 자금 조달 과정에서는 박종훈 뉴로메카 대표가 구주주 청약과 일반공모에 최대 35억 원을 투입하겠다는 계획을 내놨다. 조달 자금은 경상북도 포항 소재 신공장 구축과 연구개발(R&D) 인력 확충에 사용한다. 10명 중 7명 넘게 선택한 흥행 대박? 박종훈 대표, 최대 35억 원 투입한다 최근 사측의 주주배정 유상증자 구주주 청약률은 75.8%를 기록했다. 쉽게 말해, 기존 주주들에게 할당된 신주 물량 중 75% 이상이 주주들의 구매 선택을 받아 매각됐다는 의미다. 확정 발행가액은 주당 2만4450원이고, 구주주 청약에서 발생한 실권주는 7월 30일부터 31일까지 일반공모를 진행한다. 주금 납입일은 8월 4일, 신주 상장 예정일은 같은 달 20일이다. 박 대표는 보유한 신주인수권증서에 해당하는 8만5343주 전량과
“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
내년 1월 양산 앞둔 김포 3공장 대상 8개월 프로젝트…향후 1·2공장 확산도 검토 수기·엑셀 기반 제조 기록 디지털 전환…품질 추적성과 감사 대응 체계 강화 목표 미라콤아이앤씨가 화장품 OEM·ODM 기업 그린코스의 김포 3공장을 대상으로 제조실행시스템(MES) 구축에 착수했다. 내년 1월 양산 예정인 신규 공장의 생산·품질·설비 데이터를 하나의 흐름으로 연결해 제조 이력 관리와 품질 대응 체계를 정비하려는 목적이다. 화장품 업계에서 품질 컴플라이언스와 외부 감사 대응의 중요성이 커지는 가운데, 이번 구축이 중견 제조사의 디지털 전환 사례로 이어질지 주목된다. 13일 회사 측에 따르면 이번 프로젝트는 그린코스 3공장을 대상으로 이달부터 약 8개월간 진행된다. 핵심은 생산 현장에서 발생하는 데이터를 자동으로 수집하고, 제조·품질·설비 정보를 통합 관리하는 체계를 마련하는 데 있다. 미라콤아이앤씨는 향후 1·2공장으로의 확산도 고려해 표준 프로세스를 적용할 계획이라고 설명했다. 그린코스는 현재 김포에서 1·2공장을 운영하고 있으며, 올해 3공장을 준공해 내년 1월부터 양산에 들어갈 예정이다. 이번 구축에는 설비 데이터 자동 수집, 전자 제조 기록, 제조번호(L
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
제조 현장에 인공지능(AI)이 도입됨에 따라, 인공지능 전환(AX)의 양상이 뚜렷해지고 있다. 다만 이제는 이러한 도입 여부가 AX의 어젠다가 아닌 시점. 공장 안에서 어떤 데이터를 쓸 수 있는 상태로 ‘정제’하고, 어떤 환경에서 공정을 미리 ‘검증’하며, 어떤 장비가 판단 결과를 실제 ‘물리적 동작’으로 옮길 것인가의 싸움이다. 이러한 스마트 제조 투자는 이미 현장 운영의 필수적인 기본 조건으로 자리 잡았다. 글로벌 산업·공장 자동화(FA) 기술 업체 로크웰오토메이션이 최근 스마트 제조 보고서에서 제시한 흐름도 일맥상통한다. 이에 따르면, 현시점 글로벌 제조 생태계는 디지털 전환(DX)을 생존의 조건으로 보고 있고, AI가 보강하는 운영 영역 역시 전방위로 확대되는 추세다. 핵심은 투자 대상이 단일 솔루션이 아니라는 점이다. 데이터·클라우드·자동화·인력·보안·운영 등 시스템이 하나의 유기체처럼 함께 맞물려 돌아가는 구조로 흘러가야 되기 때문. 여기에 디지털 트윈(Digital Twin)에 대한 논의도 같은 선상이다. 미국 국가표준기술연구소(NIST)는 제조 디지털 트윈을 ▲상태 모니터링 ▲이상 감지 ▲예측 ▲운영 처방 ▲가상 시운전 등과 긴밀히 연결한다.
최근 제조·물류 현장의 경쟁은 자동화 설비의 도입 숫자로 판단되지 않는다. 센서와 장비는 한층 촘촘해졌고 데이터도 이전보다 훨씬 많이 쌓이는 상황이다. 하지만 현장에서는 이 다음 단계로의 전진을 원한다. 측정된 정보가 얼마나 빠르게 판단으로 이어지는지, 그 판단이 로봇·설비의 동작으로 얼마나 자연스럽게 연결되는지, 예외 상황이 발생했을 때 공정과 물류 흐름이 얼마나 빨리 다시 안정되는지가 새 경쟁력으로 떠올랐다. 이 같은 흐름은 공장을 보는 시선을 ‘도입’에서 ‘운영’으로 옮겨 놓고 있다. 개별 장비의 성능을 높이는 데 머물던 방식으로는 공급망 변동성, 에너지 부담, 안전과 품질, 인력 공백이 한꺼번에 겹치는 현장을 감당하기 어렵기 때문이다. 지난 4일 열린 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Automation World 2026, AW 2026)’은 이런 변화 속에서 자율성(Autonomy)·지속가능성(Sustainability)의 동력을 내세우며, 로보틱스·소프트웨어·물류·비전·제어 등 기술이 하나의 운영 체계로 이어지는 장면을 전시장 전면에 펼쳐 보였다. 겉으로 화려하게 보이지는 않지만, 로봇의 완성도를 좌우하는 로보틱스 기술을 조명한다. 물체를 다루는
IT 분야 지표 ‘가트너 MES MQ(Gartner MES Magic Quadrant)’에 등재되며 국내 스마트 팩토리(Smart Factory) 혁신과 함께한 미라콤아이앤씨가 제조 데이터의 인공지능 전환(AX) 및 로보틱스 전환(RX)이 결합된 통합 제조 혁신 솔루션을 들고 나온다. ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2026, 이하 AW 2026)’에서 전격 공개한다. AW 2026은 스마트 팩토리(Smart Factory)와 산업·공장 자동화(FA) 분야 전문 박람회다. 올해 전시회는 오는 3월 4일부터 3일간 ‘자율성, 지속가능성의 동력(Autonomy, The driver of sustainability)’을 슬로건으로 열린다. 서울 강남 삼성동 코엑스 전시장 코엑스 내 A·B·C·D홀, 더플라츠, 그랜드볼룸에 500여 개사가 2200여 부스를 꾸려 약 8만 명의 참관객을 모객한다. 주최 측은 전시장 전체를 하나의 거대한 자율 공장 모델로 형상화해 행사를 기획했다고 밝혔다. 로봇·기계의 관절·근육 역할을 하는 하드웨어 중심의 ‘기반 기술’부터, 이들을 통합 지휘하는 인공지능(AI)·소프트웨어 기반
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
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
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UPDATE: 2026년 10월 10일 16시 53분
