LS일렉트릭이 네이버클라우드와 손잡고 전력 및 데이터센터 산업의 인공지능(AI) 전환을 본격화한다. 이번 협업은 양사의 기술력과 산업 전문성을 기반으로 제조업 전반의 디지털 전환을 촉진하고, AI 기반 전력설비·스마트팩토리 솔루션을 고도화하는 데 목적이 있다. 양사는 7월 25일 네이버클라우드 성남 사옥에서 ‘AI·클라우드 기반 전력·데이터센터 솔루션 협력 MOU’를 체결했다. 이날 행사에는 채대석 LS일렉트릭 대표, 김유원 네이버클라우드 대표를 포함한 양사 주요 경영진이 참석해 양측 협력의 의지를 다졌다. 이번 협력을 통해 양사는 △전력 및 데이터센터 특화 AI 솔루션 실증 및 공동 개발 △클라우드 기반 제조실행시스템(MES), 공장에너지관리시스템(FEMS) 협력 △제조 산업 특화 클라우드 전환 및 솔루션 공동 개발 등을 추진한다. 특히 LS일렉트릭이 보유한 전력설비 진단 솔루션에 네이버클라우드의 AI 모델을 접목해 AI 에이전트를 구현, 비숙련자도 손쉽게 전력설비를 관리할 수 있도록 사용자 편의성을 대폭 개선할 예정이다. 이는 산업현장에서 AI 활용도를 높이는 실질적 사례로 주목된다. 스마트팩토리 분야에서는 LS일렉트릭의 MES 및 FEMS 솔루션에 네이
[헬로즈업 세줄 요약] ·스트라타시스, 3D프린팅 포럼 2025에서 산업별 글로벌 적용 사례 소개 ·고정밀 생산, 디지털 인벤토리, 실리콘 소재 등 최신 AM 전략 강조 ·KF-21, 붐 슈퍼소닉 등 실제 양산 적용 사례로 기술 신뢰성 입증 스트라타시스가 지난 17일 판교 그래비티 조선호텔에서 ‘스트라타시스 3D프린팅 포럼 2025’를 개최하고 글로벌 3D프린팅 기술 동향과 산업별 활용 사례를 소개했다. 이번 포럼은 시제품 제작을 넘어 양산 적용까지 확장되고 있는 적층 제조(Additive Manufacturing, AM)의 흐름을 공유하는 자리로 국내외 관계자 200여 명이 참석해 성황을 이뤘다. 문종윤 스트라타시스 코리아 지사장은 환영사에서 “스트라타시스는 이미 한국식 비즈니스에 맞춘 디지털 제조 전략으로 25년 넘게 고객들과 함께해왔다”며 “대한민국 기업들의 글로벌 경쟁력 강화를 위한 동반자가 되겠다”고 밝혔다. 또한 “DX는 단발적인 도입이 아닌 지속적인 여정이며, 고객의 생산 환경에 따라 소재, 하드웨어, 소프트웨어, 기술지원이 종합적으로 맞물려야 성공적인 AM이 가능하다”고 강조했다. 이날 행사에서는 스트라타시스와 20년 이상 파트너십을 이어온 국
세이지 비전, AI 도입 과정에서 겪는 복잡성 해소 및 투자 실효성 높여 세이지가 7월 1일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스에서 열린 ‘Intel AI Summit Seoul 2025’에 참가해 자사의 핵심 솔루션 ‘세이지 비전(SAIGE VISION)’을 공개했다. 세이지는 레노버와 공동 부스를 운영하며, 하드웨어와 소프트웨어의 완성도 높은 결합을 시연해 참관객의 이목을 끌었다. 세이지 비전은 제조 현장에서 발생하는 고해상도 이미지 및 센서 데이터를 기반으로, 복잡한 공정 내 미세한 결함을 실시간으로 감지하고 분석하는 AI 머신비전 솔루션이다. 특히 레노버의 최신 서버 ‘ThinkSystem SR650 V4’에서 구동된 실시간 데모는 제조업계 관계자로부터 높은 반응을 얻었다. 세이지 비전은 단순한 검사 기능을 넘어, AI 모델과 검사 장비를 통합한 디지털 품질관리(DX) 플랫폼으로 진화하고 있다. 실시간 품질 모니터링, 예측적 결함 관리, 생산 최적화 등 제조공정 전반을 지능화할 수 있는 기능을 제공하며, 기존 제조 설비와의 원활한 통합이 가능하다는 점에서 도입 부담도 낮다. 특히 수작업 검사나 기존 머신비전 시스템 대비 속도와 정확도가 향상돼 제조 효율
산업별 특화 AI 모델 구축하는 ‘Bottom-up 방식의 Vertical AI Agent’ 전략 내세워 세이지(SAIGE)의 박종우 대표가 지난 26일 열린 ‘마이크로소프트 AI 투어 인 서울(Microsoft AI Tour in Seoul)’에서 제조업의 AI 혁신 전략을 주제로 키노트 발표를 진행했다. 발표에서 박 대표는 제조 산업에 AI 기술을 적용할 때 발생하는 구조적 문제를 짚고, 이를 해결하기 위한 해법으로 'Vertical AI Agent' 기반 접근법을 제안해 눈길을 끌었다. 박 대표는 현재 제조 현장에서 AI 도입이 어려운 이유로 크게 세 가지를 꼽았다. 첫째는 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 동시에 요구하는 제조 현장의 특수성이다. 일반적인 AI 솔루션으로는 이같은 ‘엄격한 기준’을 만족시키기 어렵다는 설명이다. 둘째는 AI 학습에 필요한 유의미한 데이터, 즉 결함이나 사고 사례가 전체 데이터의 1% 미만에 불과하다는 점이다. 셋째는 AI 모델의 개발, 운영, 모니터링 등 전 과정에서 여전히 전문 인력에 대한 의존도가 높아 높은 운영 비용이 발생한다는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 세이지가 제시한 전략은 산업별 특화 AI 모델을 구
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