로봇도 늘었고 인공지능(AI)도 도입됐다. 그런데 생산 방식은 왜 그대로일까. 문제는 기술이 아니라 구조다. 제조 현장의 AI는 품질 검사와 예지보전에 쓰이지만 서로 연결되지 않는다. ‘두뇌’는 있지만 ‘몸’이 움직이지 않는 상태인 것. 자동차 공정에서는 로봇이 형상을 인식해 작업을 바꾸는 수준까지 왔다. 그럼에도 많은 공장은 여전히 2주 단위 계획에 묶여 있다. 기술은 준비됐지만 구조가 가로막는 구조. 해법은 소프트웨어 정의 자동화(SDA)다. 제어를 하드웨어에서 분리해 유연성을 확보하는 방식이다. 실제로 SDA 도입 기업은 엔지니어링 시간을 30% 줄이고 효율을 20% 높였다. 데이터도 마찬가지인데, 충분히 쌓였지만 쓰이지 않는다는 점이 지적 포인트다. 이때 성과 차이는 ‘연결성(Connectivity)’에서 발생했다. 이는 앞으로의 경쟁이 플랫폼 구조에서 벌어질 것이라는 예측을 뒷받침하고 있다. 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시대의 승자는 이 같은 구조를 바꾼 기업일 것이다. [SPECIAL REPORT] SDA 시대, 공장은 “플랫폼이 된다” AI·로보틱스·SDA 결합 ‘자율제조’ 현실화…제조업 판도 바뀐다 생성형 AI vs
자율제조는 더 이상 자동화의 연장선이 아니다. 인력난, 에너지 비용 상승, 공급망 변동성이라는 복합 위기 속에서 공장이 스스로 판단하고 회복하는 ‘운영 능력’이 경쟁력이 되는 시대다. 이번 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’ 특집은 이러한 제조 패러다임의 전환점을 조망한다. 연결 중심의 산업 지능화를 넘어, 데이터·소프트 웨어·비전·물류가 하나의 규칙 아래 통합 운영되는 구조가 어떻게 실질적 성과로 이어지는지를 짚는다. 특히 인공지능(AI)을 키워드가 아닌 실행 엔진으로 내재화한 현장 사례와, 휴머노이드 로봇등 차세대 로보틱스 흐름을 통해 자율제조의 현재와 다음 단계를 진단한다. 기술의 고도화보다 ‘시 스템 최적화’에 방점을 찍는 이번 기획은 제조 혁신의 해답이 단품 기술이 아닌 통합 운영 설계에 있음을 제시한다. [SPECIAL REPORT] 제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026) 특집 - AW 2026은? - “공장이 스스로 움직이기 시작했다”…AW 2026이 꺼내 든 ‘자율제조 실전 시나리오’ - 인터뷰 - 이길선 한국산업지능화협회 전무 “공장에 내려온 AI, 개념을 넘은 전환이 시작됐다” 지만영 데이터랩스 대표 “데이터 쌓이지
제조 현장의 자동화(Automation) 경쟁은 더 이상 설치된 설비의 수량으로 평가되지 않는다. 현재 산업계가 주목하는 핵심 지표는 ▲공정이 얼마나 오래 멈추지 않고 지속되는지 ▲예외 상황 발생 시 대응 속도가 얼마나 신속한지 ▲반복 작업과 검사·이송·복귀가 얼마나 자연스럽게 선순환되는지에 있다. 국제로봇연맹(IFR)의 데이터에 따르면, 지난 2024년 전 세계 공장에서 가동 중인 산업용 로봇은 466만4000대에 이르렀으며, 신규 설치 대수는 4년 연속 50만 대를 돌파했다. 이렇게 자동화의 양적 확대가 지속되는 가운데, 현시점 제조 경쟁력의 기준은 운영의 연속성(Continuity)·자율성(Autonomy)을 어떻게 확보하지가 관건인 모양새다. 국내 제조업 역시 이러한 구조적 변화의 중심에 서 있다. 정부 발표에서는 지난해 상반기 기준 사업체 부족 인원은 46만9000명에 달한다. 반복적이고 위험한 작업을 대체할 설비, 설비 간 간극을 메우는 이동형 자동화, 검사와 재투입 등 라인 주변의 보조 작업까지 보조할 수 있는 시스템에 대한 갈증이 커지는 배경이다. 세계경제포럼(WEF) 또한 자동화 하드웨어, 인공지능(AI), 비전(Vision) 시스템의 결합이
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
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. 2편의 관전 포인트는 작업 로봇의 큰 변화다. 물체를 인식하고, 안정적으로 집고, 세밀하게 고르고,
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. 전시장의 바닥을 실제로 움직이며 현장 구조를 바꾸는 로봇의 몸체를 다룬다. 자율주행로봇(AMR),
국내 제조업은 지금 자동화(Automation) 설비를 더 많이 들여놓는 단계보다, 이미 도입된 장비와 데이터를 어떻게 실제 운영 체계로 통합할 것인지가 더 중요해졌다. 해당 양상에서 인공지능(AI)이 그 해법으로 거론되지만 확산 속도는 기대만큼 빠르지 않은 것으로 분석된다. 경제협력개발기구(OECD)에 따르면, 한국의 AI 도입률이 추정치 기준 6.4%에서 30.3% 수준에 머물고 있다고 짚었다. 특히 우리나라는 중소기업 고용 비중이 80%를 넘는 구조인데, OECD 조사에서 한국 중소기업의 AI 활용 비율은 31%로 집계됐다. 이는 독일 51%, 아일랜드 45%, 오스트리아 42%보다 낮은 수치다. 차세대 기술에 대한 관심은 높지만, 이를 현장 운영까지 녹이는 속도는 아직 갈 길이 남았다는 뜻이다. 이 격차는 기술을 적게 도입했다는 의미로만 보기 어렵다. 제조 현장은 설비 교체 주기가 길고 생산 차질 비용이 크다. 그리고 기존 장비와 새 소프트웨어를 동시에 구동해야 하는 경우가 많다. 이러한 메커니즘은 AI를 도입하더라도 품질 관리, 설비 예지보전, 안전, 공정 제어, 물류 흐름 등을 실제 운영단과 잇지 않으면 효과를 체감하기 어렵다는 것으로 해석된다.
제조 현장에서 인공지능(AI)이 체감되기 어려운 이유는 기술이 부족하다기 보다 운영 구조의 문제인 경우가 많다. AI가 일하기 좋은 형태로 정리돼 있지 않은 경우다. 데이터는 이미 충분히 쌓이지만, 그 데이터가 한 번의 판단과 한 번의 조치로 이어지기까지 ‘연결(Connectivity)’과 ‘정합(Alignment)’이 필요하다. 이 과정이 길어지면 공장은 빨라지지 않는다. 공장 운영의 본질은 위기 대응 속도에 있다. 시스템은 이상 상황 발생 시 설비 변동 이력, 피해 확산 범위, 조치 우선순위, 정상 복구 여부 등을 즉각 제시해야 한다. AI는 이 방대한 정보를 분석해 운영자의 판단 시간을 단축하는 엔진이다. 이를 위해서는 제어, 데이터, 안전, 전력이 하나의 프로세스로 통합돼야 한다. 따라서 제조 운영의 핵심은 공장 가동 흐름을 ‘순서대로 정리’하는 데 있다. 설계 자산은 재사용이 용이해야 하고, 운영 화면은 작업자의 판단을 실질적으로 지원하는 통합 인터페이스를 갖춰야 한다. 또한 현장 단말의 표준화는 물론, 설비 가동을 유지하는 가용성과 비상시 확실한 차단을 보장하는 안전 체계가 정교하게 맞물려야 한다. 특히 전력과 에너지 운영이 제어 시스템과 하나의
‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2026, AW 2026)’이 3월 4일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 개막했다. 올해 슬로건은 ‘자율성, 지속가능성의 동력(Autonomy, The driver of sustainability)’으로, 전시 사무국은 글로벌 500개사, 2300부스 규모로 행사를 구성했다. 전시 첫날 개막식에는 다양한 이해관계자가 참석해 축제 개막을 축하했다. 권순재 중소벤처기업부 국장, 이규복 현대글로비스 대표이사, 현동진 현대자동차그룹 로보틱스랩 상무, 도익한 현대무벡스 대표이사, 심민석 포스코DX 대표이사, 유인상 CJ올리브네트웍스 대표이사, 이용하 로크웰 오토메이션 코리아 대표이사, 안재봉 싸이몬 대표이사, 옌웨이신(Yan Weixin) 상하이교통대학 AI연구원 수석연구원, 저우빈(Zhou Bin) 푸리에인텔리전스(Fourier Intelligence) 공동창업자 겸 부사장, 강기원 한국로봇융합연구원장, 조진우 한국전자기술연구원 부원장, 유지호 한국로봇산업진흥원장 직무대행, 조상현 코엑스 대표, 조규종 한국산업지능화협회장, 안광현 스마트제조혁신추진단장, 백홍기 한국머
'제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2026, AW 2026)'이 3월 4일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 개막했다. 올해 슬로건은 ‘자율성, 지속가능성의 동력(Autonomy, The driver of sustainability)’으로, 전시 사무국은 글로벌 500개사, 2300부스 규모로 행사를 구성했다. 전시 첫날 개막식에는 다양한 이해관계자가 참석해 축제 개막을 축하했다. 권순재 중소벤처기업부 국장, 이규복 현대글로비스 대표이사, 현동진 현대자동차그룹 로보틱스랩 상무, 도익한 현대무벡스 대표이사, 심민석 포스코DX 대표이사, 유인상 CJ올리브네트웍스 대표이사, 이용하 로크웰 오토메이션 코리아 대표이사, 안재봉 싸이몬 대표이사, 옌웨이신(Yan Weixin) 상하이교통대학 AI연구원 수석연구원, 저우빈(Zhou Bin) 푸리에인텔리전스(Fourier Intelligence) 공동창업자 겸 부사장, 강기원 한국로봇융합연구원장, 조진우 한국전자기술연구원 부원장, 유지호 한국로봇산업진흥원장 직무대행, 조상현 코엑스 대표, 조규종 한국산업지능화협회장, 안광현 스마트제조혁신추진단장, 백홍기 한국머
'제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2026, AW 2026)'이 3월 4일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 개막했다. 올해 슬로건은 ‘자율성, 지속가능성의 동력(Autonomy, The driver of sustainability)’으로, 전시 사무국은 글로벌 500개사, 2300부스 규모로 행사를 구성했다. 전시 첫날 개막식에는 다양한 이해관계자가 참석해 축제 개막을 축하했다. 권순재 중소벤처기업부 국장, 이규복 현대글로비스 대표이사, 현동진 현대자동차그룹 로보틱스랩 상무, 도익한 현대무벡스 대표이사, 심민석 포스코DX 대표이사, 유인상 CJ올리브네트웍스 대표이사, 이용하 로크웰 오토메이션 코리아 대표이사, 안재봉 싸이몬 대표이사, 옌웨이신(Yan Weixin) 상하이교통대학 AI연구원 수석연구원, 저우빈(Zhou Bin) 푸리에인텔리전스(Fourier Intelligence) 공동창업자 겸 부사장, 강기원 한국로봇융합연구원장, 조진우 한국전자기술연구원 부원장, 유지호 한국로봇산업진흥원장 직무대행, 조상현 코엑스 대표, 조규종 한국산업지능화협회장, 안광현 스마트제조혁신추진단장, 백홍기 한국머
제조·물류 현장의 화두는 더 이상 자동화(Automation) 도입 및 완성도만으로 설명되지 않는다. 업계는 대체로 센서와 설비는 이미 충분히 촘촘해졌고, 데이터도 이전보다 많이 쌓였다고 분석한다. 문제는 그 다음 단계다. 데이터가 의사결정으로 변환되는 속도, 그 결정이 실제 작업 변경과 자재 흐름으로 이동하는 경로, 예외 상황에서 공장·물류센터가 스스로 복구하는 능력 등이 최신 경쟁력의 중심으로 올라섰다. 이 흐름을 더욱 가속화하는 것이 거시 환경의 압력이다. 공급망 변동성, 에너지 리스크, 탄소 규제와 같은 외부 변수는 생산 계획을 수시로 혼동시키며, 개별 설비의 성능만 높이는 최적화 방법은 공정 간 흐름을 끊는 병목을 유발한다. 공정별로는 개선되지만 전체 효율이 정체되는 상황이 반복되는 이유다. 그래서 최근 제조 혁신의 키워드는 자율성(Autonomy)이다. 작업자가 매번 개입해 조정하는 자동화가 아니라, 설비·시스템이 스스로 상태를 읽고 최적의 다음 행동을 선택한다. 이후 측정·판단·행동의 루프가 끊기지 않도록 설계하는 접근이다. 이때 데이터 품질, 네트워크 신뢰성, 제어 정밀도가 함께 최적화돼야 자율제조(Autonomous Manufacturing)
‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2026, AW 2026)’이 이달 4일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 개막한다. 개막을 하루 앞둔 3일, 마지막 리허설에 들어갔다. 전시장 A~D홀, 로비, 더 플라츠(THE PLATZ), 그랜드볼룸 등 코엑스 전관에서는 최적화된 참관객 관람 동선을 완성하기 위한 작업이 한창이었다. 천장 트러스, 조명 리깅, 전력·통신 인입, 장비 셋업, 시연 구역 안전선 정리까지. 차세대 제조·물류 혁신법을 알리기 위한 막바지 작업이 이어졌다. AW 2026의 올해 슬로건은 ‘자율성, 지속가능성의 동력(Autonomy, The driver of sustainability)’이다. 이를 구현하기 위해 약 500개 업체가 2300부스를 꾸리고, 이러한 모습을 관전하기 위해 약 8만 명의 참관객이 방문할 예정이다. 올해 전시가 제시하는 핵심 메시지는 설비·데이터·의사결정·물류 등 가치사슬(Value Chain)이 분절되지 않는 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing) 공정 순환’이다. 올해 AW는 첫 이틀간 오전 10시부터 오후 5시까지, 마지막 날은 오전 1
화낙·유니버설로봇 등 50여 개 글로벌 로봇 제조사 전시로 대전환 도모 현대자동차그룹 로보틱스랩 모바일 로봇 플랫폼 ‘모베드(MobED)’ 국내 최초 공개도 한·중 로봇 산업 동향 공유하는 ‘차이나 휴머노이드 로봇 컨퍼런스’ 동시 개최 오는 3월 4일부터 사흘간 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’이 개막한다. 이 자리에는 인공지능(AI), 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 등 산업 대전환에 기여하는 차세대 기술이 총망라할 전망이다. 이번 AW 2026은 총 500개사가 2300부스를 꾸려 약 8만 여 참관객을 불러 모은다. 특히 현대자동차그룹 로보틱스랩이 올해 ‘국제전자제품박람회(CES)'에서 내놓은 차세대 모바일 로봇 플랫폼 ‘모베드(Mobile Eccentric Droid, MobED)’가 국내 참관객에게 처음으로 실물을 드러낸다. 이 제품은 CES 2026 로보틱스 부문 ‘최고 혁신상(Best of Innovation)’을 수상한 바 있다. 모베드는 총 네 개 각 바퀴에 독립적으로 탑재된 ‘드라이브 앤 리프트(DnL)’ 모듈이 기술적 핵심이다. 바퀴 정중앙이 아닌 한쪽으로 치우친 지점
제조 현장의 인공지능(AI) 도입 논의가 활발하다. 업계에서는 신속하게 판단을 돕고 운영 부담을 낮추는 AI에 주목하고 있다. 대시보드와 사용자 화면(UI)이 늘어나는 것만으로는 현장 대응 속도가 개선되지 않기 때문이다. 실제로 알람이 발생한 뒤 원인을 규명하고, 출동 여부를 결정하는 것. 그리고 조치 순서를 정하는 과정에서 여전히 작업자의 경험과 숙련도에 크게 의존하는 구조가 많다. 문제는 이러한 판단 지연이 단순한 불편에 그치지 않는다는 점이다. 초기 대응이 늦어지면 생산에 차질이 발생하고, 불필요한 출동과 점검의 반복, 부품 교체 비용 증가, 에너지 낭비까지 연쇄적으로 이어진다. 현장에서는 이미 AI 활용을 위한 데이터 부족보다 데이터를 운영 판단으로 전환하는 프로세스가 길고 분절돼 있다는 지적이 발생하는 중이다. 여기에 숙련 인력 감소와 지식 단절 문제가 겹치며 운영의 부담은 더욱 커졌다. 특정 설비를 오랜 기간 다뤄온 인력이 이탈하면 기존 매뉴얼만으로는 복원하기 어려운 운전 감각과 장애 대응 노하우까지 유실된다. 동일한 문제가 발생해도 대응 품질이 개인에 따라 달라지는 일이 반복되기도 한다. 제조 현장에서 산업용 AI를 바라보는 시선이 ‘운영 지식의
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