로봇·소재 산업 육성 및 기술 경쟁력 강화 ‘맞손’ 피지컬 AI(Physical AI) 기반 로봇 응용 소재 및 융합 기술 공동연구...실증(Pilot) 인프라 공유도 한국로봇융합연구원(KIRO)이 섬유·소재 분야 생산기술연구소 ‘다이텍연구원’과 로보틱스·소재 산업 동반 성장을 위한 전략적 드라이브를 가동한다. 양 기관은 로봇 핵심 소재·부품의 국산화와 기술 고도화에 나선다. 이번 협약은 로봇 하드웨어의 성능을 결정짓는 소재 기술의 중요성이 급증함에 따라, 양 기관의 연구 역량과 인프라를 결합해 시너지를 창출하기 위해 마련됐다. 최재홍 다이텍연구원장은 “양사 파트너십은 로봇 현장에서 실제로 필요로 하는 소재 기술을 함께 만들어 가는 핵심 마중물이 될 것”이라며 “기업 수요에 기반한 공동 기술 개발이 실증(Pilot)과 사업화로 이어지는 선순환 구조를 확립하겠다”고 포부를 피력했다. 양측은 로봇 응용 소재·부품은 물론, 최근 주목받는 피지컬 AI(Physical AI) 기반 공동 연구를 통해 산업 현장에서 즉각 구동 가능한 협력 모델을 구축한다. 구체적으로 ▲기술·시장 정보 교류 ▲융합 기술 실증 연구 ▲연구 분석 장비 및 시설 공동 활용 등 전방위적으로 협력
제철소 코일 물류 공정 내 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 도입 발표 4자 간 전략적 협력 체계 구축...크레인 벨트 체결 등 고위험 반복 작업에 로봇 투입 예고해 개념증명(PoC) 기반 제철소 특화 모델 개발 및 현장 내 물류 로봇 활용 범위 확대 목표도 포스코그룹이 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)을 자사 철강 제품 물류 공정에 적용하는 프로젝트를 추진하며 제조 현장 피지컬 AI(Physical AI) 도입에 속도를 낸다고 밝혔다. 그룹은 포스코·포스코DX·포스코기술투자·페르소나AI(Persona AI) 등이 협력한 프로젝트를 발표했다. 산업용 휴머노이드 로봇의 현장 적용을 위한 파트너십 체결 모습이다. 포스코그룹 측은 이번 협약에 따라, ‘포스코’ 제철소 내 로봇 도입이 가능한 최적의 작업 거점을 발굴하고 적용성 평가를 전담한다. ‘포스코DX’는 로봇 자동화 시스템의 설계·구축과 제철소 특화 인공지능(AI) 모델 개발을 주도할 예정이다. 이어 ‘포스코기술투자’는 기술의 실질적 구현 가능성을 타진하는 국가통합인증마크(KC 인증) 등 개념증명(PoC) 과정을 지원한다. 미국 소재 휴머노이드 기술 업체 ‘페르소나AI’는 미 항공우주국(
피지컬 AI(Physical AI) 기술 기반 자율 생산 인프라 구축 업무협약(MOU) 로봇용 구동부(Actuator), 자율주행 센서 등 차세대 성장 동력 분야로 사업 확대 도모해 해성옵틱스와 이차전지 및 로봇 자동화 설비 기술 업체 케이엔에스가 피지컬 AI(Physical AI) 분야에 공동 진출한다. 이들은 인공지능(AI) 자율 생산 고도화 시스템 구축을 목표로 파트너십을 맺었다. 이번 협약은 기존 스마트 팩토리(Smart Factory)를 고도화한 제조 인프라 혁신을 비전으로 한다. 데이터 학습과 물리적 변수를 실시간 제어하는 AI 자율 생산 기반을 마련하는 것이 핵심이다. 나아가 로보틱스 및 차세대 구동부(Actuator) 등 미래 신사업 영역에서의 시너지 창출도 이들의 비전이다. 특히 양사는 기존 전자제품위탁생산(EMS) 방식을 탈피해, 설비 원천 기술과 제조 현장을 직접 연결하는 ‘공동 개발 및 직접 협력 모델’을 구상했다. 이를 통해 위탁 생산 시 발생 가능한 위험 요인을 차단하고, 해성옵틱스만의 공정 노하우를 설비에 즉각 반영하는 제조 자립도를 확보하겠다는 계획이다. 해성옵틱스는 이번에 구상된 구체적 로드맵에 따라, 베트남 빈푹성 소재 생산
데이터 지능화는 이제 ‘유물’...물리적 실체로 현시점 글로벌 제조 산업은 단순히 데이터를 수집하·분석하는 수준에서 더 나은 가치를 요구하고 있다. 생태계는 인공지능(AI)이 물리적 세계를 직접 제어하고 상호작용하는 단계를 원하고 있다. 과거의 AI가 화면 속에서 문자(Text)·삽화(Image)를 생성하는 것에 그쳤다면, 이제는 물리 법칙을 이해하고 실제 현장에서 움직이는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 제조 AX의 핵심 동력으로 급부상했다. 구체적으로, 피지컬 AI는 AI가 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써, 로봇이 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 기술 방법론이다. 이에 따라 AI가 스스로 환경을 인지하고, 최적의 행동을 수행하는 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시스템으로의 진화가 예고됐다. 이 기술 방법론은 인구 구조 변화로 인한 노동력 부족과 생산성 정체라는 난제를 해결할 것으로 기대받고 있다. 이러한 제조 AX 생태계는 하드웨어 중심의 기존 공장을 AI가 정의하는 지능형 유연 생산 체계로 체질을 개선하고 있다. AI가 현장 데이터를 실시간으로 처리하며, 가상·물리 세계를 실시간으
데이터 지능화는 이제 ‘유물’...물리적 실체로 현시점 글로벌 제조 산업은 단순히 데이터를 수집하·분석하는 수준에서 더 나은 가치를 요구하고 있다. 생태계는 인공지능(AI)이 물리적 세계를 직접 제어하고 상호작용하는 단계를 원하고 있다. 과거의 AI가 화면 속에서 문자(Text)·삽화(Image)를 생성하는 것에 그쳤다면, 이제는 물리 법칙을 이해하고 실제 현장에서 움직이는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 제조 AX의 핵심 동력으로 급부상했다. 구체적으로, 피지컬 AI는 AI가 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써, 로봇이 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 기술 방법론이다. 이에 따라 AI가 스스로 환경을 인지하고, 최적의 행동을 수행하는 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시스템으로의 진화가 예고됐다. 이 기술 방법론은 인구 구조 변화로 인한 노동력 부족과 생산성 정체라는 난제를 해결할 것으로 기대받고 있다. 이러한 제조 AX 생태계는 하드웨어 중심의 기존 공장을 AI가 정의하는 지능형 유연 생산 체계로 체질을 개선하고 있다. AI가 현장 데이터를 실시간으로 처리하며, 가상·물리 세계를 실시간으
최근까지 글로벌 제조 산업은 디지털 전환(DX)이라는 긴 과도기를 지나왔다. 연이어 ‘인공지능 전환(AX)’이라는 어젠다가 새로운 변화를 요구하고 있다. 단순히 데이터를 모으고 시각화하는 '연결성(Connectivity)의 시대'는 벌써 과거가 된 모양새다. 인공지능(AI)이 스스로 데이터를 해석하고 의사결정을 내리며 생산 공정 전체를 자율적으로 최적화하는 '지능의 시대'는 이미 현재진행형이다. 이러한 AX 트렌드는 인구 구조 변화에 따른 만성적 노동력 부족과 글로벌 공급망의 재편 속에서 새로운 희망으로 떠올랐다. AX가 국가·기업의 생존을 결정짓는 제조 주권의 핵심 변수가 된 것이다. 특히 제조 영역에서 AX는 하드웨어 중심의 공장을 소프트웨어가 정의하는 자율 생산 체계로 탈바꿈시키고 있다. 업계는 이를 위해 에지 컴퓨팅(Edge Computing)과 초저지연 네트워크를 결합한 실시간 지능형 공장을 구현하는 데 사활을 걸고 있다. 하지만 실제 현장에서는 여전히 데이터의 표준화 부재와 개념증명(PoC) 단계에서의 정체라는 장벽에 가로막혀 있다. 그럼에도 불구하고 AX로의 전환은 글로벌 제조 경쟁에서 도태되지 않기 위한 생존 전략이라는 점에 모든 이해관계자가
최근까지 글로벌 제조 산업은 디지털 전환(DX)이라는 긴 과도기를 지나왔다. 연이어 ‘인공지능 전환(AX)’이라는 어젠다가 새로운 변화를 요구하고 있다. 단순히 데이터를 모으고 시각화하는 '연결성(Connectivity)의 시대'는 벌써 과거가 된 모양새다. 인공지능(AI)이 스스로 데이터를 해석하고 의사결정을 내리며 생산 공정 전체를 자율적으로 최적화하는 '지능의 시대'는 이미 현재진행형이다. 이러한 AX 트렌드는 인구 구조 변화에 따른 만성적 노동력 부족과 글로벌 공급망의 재편 속에서 새로운 희망으로 떠올랐다. AX가 국가·기업의 생존을 결정짓는 제조 주권의 핵심 변수가 된 것이다. 특히 제조 영역에서 AX는 하드웨어 중심의 공장을 소프트웨어가 정의하는 자율 생산 체계로 탈바꿈시키고 있다. 업계는 이를 위해 에지 컴퓨팅(Edge Computing)과 초저지연 네트워크를 결합한 실시간 지능형 공장을 구현하는 데 사활을 걸고 있다. 하지만 실제 현장에서는 여전히 데이터의 표준화 부재와 개념증명(PoC) 단계에서의 정체라는 장벽에 가로막혀 있다. 그럼에도 불구하고 AX로의 전환은 글로벌 제조 경쟁에서 도태되지 않기 위한 생존 전략이라는 점에 모든 이해관계자가
제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026) 개막 시동...500여 개사 총출동 센서·비전부터 인공지능(AI)·스마트물류까지 이어지는 ‘자율제조 루프’ 구현 기대 200여 개 세션 콘퍼런스, 수출 상담회 등 실질적인 도입 모델 제시한다 글로벌 제조업의 패러다임이 ‘대량 생산’에서 ‘지속 가능한 생산’으로 급격히 전환되고 있다. 이제 제조업은 ‘더 많이’가 아니라 ‘더 오래 살아남기’ 위한 싸움으로 진입한 양상이다. 공급망 붕괴, 에너지 리스크, 탄소 규제가 생존과 직결된 위협으로 급부상한 것이 이 흐름의 주요 배경이다. 이 가운데 제조 생태계의 친환경 요구는 ‘증명 가능한 생산’을 압박하고 있다. 이에 따라 공장은 더 촘촘히 측정하고 빠르게 판단하며 낭비를 최소화하는 자율화(Automonous)로 영역을 확장하고 있다. 이 흐름의 핵심인 ‘자율성’은 작업자가 매번 개입하는 전통적 공정에서 탈피한 최신 방법론이다. 이러한 자율제조(Autonomous Manufacturing)는 설비·시스템 등 핵심 인프라가 스스로 상태를 읽고 최적의 다음 행동을 선택하는 지능형 공정으로의 이동을 의미한다. 이러한 전환이 이루어질 때 품질, 에너지 효율, 안전 등 동시에 확
XR, 디지털 트윈 등 첨단 가상현실 기술이 빠른 속도로 산업 현장에 침투해 들어오고 있다. 제조, 건축, 물류 현장 등을 완전히 다른 모습으로 바꾸고 있는 가상현실 기술. 이러한 첨단 기술의 실제 적용 사례들을 한자리에서 살펴볼 수 있는 산업 전시회가 일산 킨텍스에서 열렸다. 전시회는 14일 개최 마지막 날임에도 불구하고 다양한 나이대의 관람객들로 북새통을 이뤘다. 일산 킨텍스 제1전시장에서 열린 2025 대한민국 가상융합산업대전(Korea Metaverse Festival 2025, 이하 KMF 2025)에선 B2B, B2C 영역을 아울러 VR 글라스, 홀로그램 디스플레이, 햅틱 장비 등 첨단 AI 기술이 접목된 최신 가상융합 제품과 서비스, 솔루션이 관람객들의 이목을 끌었다. 전시회장에는 가상현실 기술을 직접 체험해보려고 온 젊은 관람객들이 많았지만, 제조, 건축, 물류 등 산업 현장의 모습을 바꾸고 있는 XR, 디지털 트윈 솔루션들에도 관람객들의 관심이 쏟아졌다. 쉽게 만든 디지털 트윈에 3D 콘텐츠 올려 작업자 효율 높인 딥파인 공간 컴퓨팅 전문기업 딥파인은 현실 공간을 디지털 트윈으로 만들고 이를 활용하는 플랫폼을 선보였다. XR 기반 공간 컴퓨팅
지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 Simcenter Testlab 소프트웨어의 최신 업데이트를 발표했다. 이번 업데이트에는 AI 기반 워크플로우가 새롭게 추가돼, 물리적 충격(임팩트) 테스트 수행 시 필요 인력을 줄이면서 모달(modal) 분석 프로세스를 최대 7배까지 가속화할 수 있다. 또한 자동화된 데이터 수집과 처리 기능이 강화돼 모든 테스트 단계에서 데이터 품질과 일관성을 향상시킨다. 이를 통해 엔지니어는 그 어느 때보다 빠르고 스마트하게 테스트를 수행할 수 있게 됐다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 시뮬레이션 및 테스트 솔루션 부문 수석 부사장 장클로드 에르콜라넬리는 “이번 Simcenter Testlab의 최신 개선 사항은 AI를 통합해 팀이 물리적 테스트를 수행·관리·분석하는 방식을 혁신하기 위한 지멘스의 노력을 보여준다”며 “우리는 설계와 개발에서부터 물리적 테스트의 핵심 단계에 이르기까지 엔지니어링 관행의 중대한 변화를 이끌고 있다”고 말했다. 새로운 AI 지원 모달 분석은 복잡한 모드 선택과 검증을 자동화해 수동 작업과 작업자 의존도를 줄이고, 궁극적으로 모달 분석 속도를 최대 7배까지 가속화한다. 이러한 테스트 자동화 혁신의 중
비젠트로는 중소벤처기업부와 스마트제조혁신추진단이 주관하는 ‘스마트공장 공급기업 역량진단’에서 ‘우수’ 등급을 획득했다고 밝혔다. ‘스마트공장 공급기업 역량진단’은 스마트공장 보급·확산 사업에 참여하고자 하는 공급기업을 대상으로 ▲경영 ▲기술 ▲프로젝트 관리 등 주요 분야의 역량을 정량·정성적으로 평가하는 제도다. 이번 2025년 진단에서 비젠트로는 유니이알피(UNIERP)와 유니엠이에스(UNIMES) 솔루션의 기술력과 프로젝트 관리 체계에서 높은 평가를 받아 ‘우수(Level 3)’ 등급을 획득했다. 지난 2024년 공급기업 역량 진단 지원사업에서는 티라유텍, 한솔피앤에스, 인터엑스 등이 같은 등급(Level 3)을 획득한 바 있다. 비젠트로는 이번 평가를 통해 기술력과 실행 역량을 객관적으로 검증받았으며, 자사의 스마트공장 솔루션이 산업 현장의 혁신 경쟁력을 강화하는 데 기여하고 있음을 입증했다. 비젠트로 전략기획팀 김이혁 상무는 “이번 역량진단을 통해 스마트공장 분야에서 비젠트로의 기술 전문성과 혁신 역량이 공식적으로 인정받아 매우 뜻깊다”며 “앞으로 AI 기술을 융합한 차세대 AX 솔루션 확장과 지능형 업무 자동화를 통해 제조 현장의 디지털 혁신을 선도
현장 기계·장비 대화형 인공지능(AI) 소프트웨어 ‘모드링크 머신GPT(MODLINK MachineGPT)’ 데뷔 거대언어모델(LLM) 기반 현장 및 AI 사물인터넷(AIoIT) 솔루션...고장 원인·해결책 제시한다 “숙련자 수준의 대응 구현하고, 다국어 질의응답 기능 탑재” 엣지크로스가 거대언어모델(LLM) 기술을 활용한 대화형 인공지능(AI) 산업 솔루션 ‘모드링크 머신GPT(MODLINK MachineGPT)’를 강조했다. 이번 솔루션은 제조 현장 기계와 대화하며 고장 원인 및 해결책을 제시하는 데 초점을 맞춰 설계됐다. 오래된 기계 설비와 숙련된 기술자 부족으로 어려움을 겪는 중인 제조 시스템에 새로운 방법론을 제공할 것으로 보인다. 아울러 기계 지식을 전수·교육하는 과정에서 시간·비용을 적잖게 소모하는 기존 프로세스에도 혁신점을 부여할 전망이다. 산업 특화 AI 솔루션으로 기획된 이 제품은 직관적인 대화형 사용자 화면(User Interface)를 탑재한 점이 특징이다. 이를 통해 비숙련자도 쉽게 시스템을 활용하고, 기술 지원·문제 해결·운영 판단 등을 빠르고 정확하게 수행할 수 있다. 이 솔루션은 성능, 매뉴얼, 정비 지원 이력 등 현장 도메인 지
2025년, 한일 양국은 수교 60주년이라는 역사적 이정표를 맞았다. 지난 1965년 기본 관계 조약 체결 이후 양국은 경제·문화 등 다방면에서 긴밀한 협력 관계를 구축해 왔다. 통계청 자료에 따르면, 지난해 기준 우리나라 글로벌 제조업 경쟁력은 12위, 일본은 4위권으로 평가된다. 전통적 제조 강국인 일본은 ‘소재·부품·장비(소부장)’을 중심으로 한 산업 생태계와 숙련된 기술력을 자랑한다. 반면, 우리나라는 혁신 기술과 신속한 시장 대응력을 앞세워 ‘K-테크’라는 새로운 브랜드를 만들어냈다. 그러던 최근 두 나라 모두 저마다의 한계에 직면했다. 한국은 내수 시장의 한계를 극복하고 더 큰 글로벌 무대로 나아가야 할 숙제를 떠안게 됐고, 일본은 고령화로 인한 인력난과 경직된 기업 문화라는 구조적 문제를 지속 지적받고 있다. 이 가운데 미국발 보호무역주의, 특히 트럼프 행정부의 관세 정책은 두 나라 모두에게 새로운 위기이자 기회로 다가왔다. 관세 장벽이 높아지면서 일본 기업들은 기존의 고가 정책을 재검토해야 했다. 이는 곧 가격 경쟁력과 기술력을 동시에 갖춘 대한민국의 제조 기술을 새로운 대안으로 인식하는 계기가 됐다. 여기에 더해, 미국·중국 간 기술 패권 경
오늘날 제조 현장은 전례 없는 속도로 변화하며 ‘디지털 전환(DX)’이라는 거대한 변혁에 직면했다. 과거 소품종 대량생산 시대의 핵심 목표였던 생산 효율성 극대화와 원가 절감은 이제 DX가 추구하는 바를 넘어섰다. 이제 제조 기업들은 단순히 비용을 줄이고 생산량을 늘리는 것을 넘어, 급변하는 시장 환경에 대한 민첩한 대응과 새로운 가치 창출이라는 더욱 복합적인 과제를 안게 되었다. 현재 제조 현장은 ▲예측 불가능한 글로벌 공급망 변동성으로 인한 생산 차질 ▲개인화되고 빠르게 변화하는 시장 수요에 대한 유연성 부족 ▲복잡해지는 제품 설계 및 제조 공정의 난이도 등 새로운 도전에 맞닥뜨렸다. 이러한 복합적인 어려움 속에서 기업들은 단순 자동화를 넘어서는 새로운 접근 방식을 요구하고 있다. 이는 가상과 현실 세계를 끊김 없이 연결하고, 모든 생산 단계에서 발생하는 방대한 데이터를 기반으로 실시간 의사결정을 고도화하는 새로운 패러다임을 의미한다. 제조 DX는 기업이 불확실한 시장 환경 속에서 민첩하게 대응하고 지속 가능한 경쟁 우위를 확보하기 위한 필수적인 전략으로 자리매김하고 있다. 이처럼 제조 산업 전반에 걸쳐 혁신을 위한 강력한 동력으로 작용하는 DX야말로,
제조 산업의 디지털 전환(DX)이 가속화되는 가운데, 단순 시뮬레이션을 넘어 실시간 예측과 자율 제어까지 아우르는 디지털 트윈 솔루션이 주목받고 있다. 그 중심에 선 플랫폼이 바로 ‘PINOKIO’다. 공정 흐름 시뮬레이션(Pino SIM), 실시간 디지털 트윈(Pino DT), AI 기반 예측·분석(Pino AI)까지 통합한 이 플랫폼은 SK하이닉스, LG전자 등 복잡한 제조 환경에서 실효성을 입증하며 산업계의 주목을 받고 있다. 제조 기준정보 입력부터 예지 보전, AI 기반 의사결정까지 전 과정을 커버하며 기존 솔루션의 한계를 극복한 PINOKIO는, 스마트 팩토리 실현을 위한 결정적 해법으로 자리매김하고 있다. 이 글에서는 PINOKIO의 기술 구조와 실제 적용 사례, 그리고 산업적 파급력을 집중 분석한다. 제조 산업 전반에서 디지털 트윈 기술이 핵심 전략으로 부상하는 가운데, 차세대 물류 디지털 트윈 솔루션 ‘PINOKIO’가 주목받고 있다. PINOKIO는 최신 기술 흐름을 반영하여 개발된 솔루션으로, 기존 상용 시스템의 한계를 극복하고 스마트 제조로의 전환을 가속화하는 데 최적화된 기능을 제공한다. 기존 디지털 전환(DX) 솔루션이 주로 3D 모델
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UPDATE: 2026년 02월 14일 23시 20분
