시선에이아이·유온로보틱스·한화로보틱스, 비정형·난공정 로봇 자동화 사업 공동 협력 피지컬 AI(Physical AI) 기반 로봇 제어 기술과 하드웨어·시스템통합(SI) 역량 결합한다 시선에이아이·유온로보틱스·한화로보틱스가 비정형·난공정 로봇 자동화 혁신에 손잡았다. 이번 협업은 시선AI와 자회사 유온로보틱스가 보유한 ‘시각 기반 이송·집기(Visual Grasping) 인공지능(AI) 및 정밀 제어 소프트웨어가 활용된다. 여기에 한화로보틱스의 협동 로봇(코봇), 자율주행로봇(AMR) 등 로봇 하드웨어와 시스템통합(SI) 역량이 가미된다. 해당 세 개사는 대상물의 인식·파지·제어 과정을 단일 체계로 통합한 모듈형 워크셀 패키지를 완성하겠다고 공식화했다. 이를 위해 비정형 솔루션 공동 전담팀(TF)을 본격 가동한다. 이 과정에서 기존 농산물 산지유통센터(Agricultural Products Processing Center)에서 검증된 기술력을 활용한다. 이를 통해 정밀 부품 핸들링, 유통 패키징 등 첨단 제조·물류 현장을 대상으로, 통합 턴키 솔루션 수주를 확대할 방침이다. 시선에이아이 관계자는 "그동안 다양한 현장에 즉시 투입 가능한 고난도 공정 자동화 기술
모빌리티 부품 기업 DYP(디와이피)가 전기차(EV)·배터리·수소차 사업에서 축적한 열관리·경량화 기술을 기반으로 AI 데이터센터 냉각부품과 로봇·휴머노이드용 경량부품 시장에 진출한다. DYP는 수십 년간 자동차 핵심부품을 생산하며 확보한 알루미늄 소재·주조·정밀가공 기술을 기반으로 기존 자동차 피스톤 중심의 사업구조에서 벗어나 사업 포트폴리오를 확대한다고 4일 밝혔다. 회사는 기존 자동차 피스톤 중심 사업에서 전기차와 배터리, 수소연료전지 등 전동화 부품으로 기술 적용 범위를 넓힌 데 이어 열관리와 경량화 수요가 높은 AI 데이터센터와 로봇·휴머노이드 시장까지 공략한다는 전략이다. 이를 위해 기존 제조 역량에 전동화 시대에 필요한 열관리, 레이저 용접, 이종소재 접합, 표면처리 및 경량 구조설계 기술을 결합해 미래 성장 산업에 대응할 수 있는 기술 포트폴리오를 구축하고 있다. 현재 DYP는 전기차용 인버터 쿨러 어세이(Cooler Assy) 및 방열모듈, EV·ESS용 배터리 부품, 수소연료전지용 엔드플레이트·매니폴드, 알루미늄 중공형 샤시부품 등을 개발·양산하고 있다. 배터리 분야에서는 ‘EV15-2 캡 어세이(CAP ASSY)’ 양산을 시작한 데 이어
산업AI 솔루션 기업 E8(이에이트)가 제3자배정 유상증자의 주금 납입일을 기존 9월 28일에서 9월 14일로 2주 앞당기며 자본 확충 절차를 조기에 마무리한다. E8는 9월 3일 이사회를 열고 주금 납입일을 기존 9월 28일에서 9월 14일로 변경하기로 결의했다고 공시했다. 신주 상장 예정일도 기존 10월 14일에서 9월 30일로 앞당겼다. 이번 유상증자는 보통주 595만5143주를 주당 678원에 발행해 약 40억 원을 조달하는 내용이다. 조달 자금은 전액 타법인 증권 취득에 사용되며 발행 신주는 전량 1년간 보호예수된다. E8는 이번 증자 완료를 통해 자본 구조를 개선하고 온톨로지 및 피지컬 AI 운영 시스템 등 AI 관련 사업영역 확대를 추진할 계획이다. E8 관계자는 “납입 절차가 당초 계획보다도 더욱 순조롭게 진행되고 있어 일정을 앞당길 수 있었고, 본 건 증자 완료로 기존 100% 수준이던 부채비율이 낮아지고 자본 구조도 더욱 건전해져 보다 공격적으로 고객사를 확장할 수 있게 되었다”고 밝혔다. 이어 “산업 AI 관련 시장의 수요가 크게 증가하고 있고 현재 다수의 AI 프로젝트가 순조롭게 진행 중으로 회사의 실적 또한 빠르게 개선될 것으로 전망한
생성형 AI 솔루션 전문기업 제논이 올해 상반기 매출 117억 6000만 원을 기록하며 전년 동기 대비 331% 성장하고, 6개월 만에 지난해 연간 매출을 넘어섰다. 제논은 2026년 상반기 별도 기준 매출이 전년 동기 27억 3000만 원 대비 4.3배 증가한 117억 6000만 원을 기록했다고 3일 밝혔다. 상반기 영업이익은 22억 원으로 지난해 연간 영업이익 7억 원의 3.1배를 기록했다. 영업이익률은 18.7%로 지난해 연간 영업이익률 6%보다 12.7%p 높았다. 제논은 2024년부터 3년 연속 흑자 기조를 이어가고 있다. 제논은 자체 AX 플랫폼 ‘제노스(GenOS)’를 기반으로 기업의 AI 전략 수립부터 개발·도입·운영까지 전 과정을 지원하고 있다. 2017년 AI 전문 컨설팅 기업으로 출발해 기존 주력 분야인 금융권 프로젝트를 확대하는 한편 최근에는 제약 등 다양한 산업으로 고객군과 적용 영역을 넓히고 있다. 피지컬 AI와 기업·소비자간거래(B2C) 분야에서도 신규 사업을 추진하고 있다. 피지컬 AI 분야에서는 올해 3월 전담 랩을 열고 KB금융그룹과 시니어 요양 케어 피지컬 AI ‘젠피(GenP)’ 상용화를 목표로 연구개발을 진행하고 있다.
제조 인공지능 전환(AX) 전략 논의해 “인력난·고령화 대응 해법 모색” 사회적 배려 계층 아동 대상 로봇 창의교실 전개...AI·로봇 교육 접점 확대 노린다 현시점 국내 제조 현장에서는 작업자 부족과 고령화가 생산 라인의 자동화를 재촉하고 있다. 이 와중에 로봇 투입만으로는 부족하다는 분석이 이어지고 있다. 설비·공정 데이터를 읽고 판단하는 인공지능(AI)까지 결합해야 생산성 개선 폭을 키울 수 있다는 요구가 커졌다는 뜻이다. 로봇 산업의 확산 조건도 달라졌다. 기술 자체의 성능뿐 아니라 현장 적용을 뒷받침할 실증(Pilot) 체계와 이를 다룰 인력이 필요하다는 의견이다. 장기적으로는 산업 기반을 이어갈 교육 접점까지 함께 요구되는 양상이다. 한국로봇산업진흥원(KIRIA)은 최근 제조 현장과 교육 현장을 오가며 이 기반을 넓히고 있다. 경상남도에서는 지역 제조·로봇 기업과 제조 인공지능 전환(AX) 전략을 논의했고, 대구에서는 사회적 배려 대상 아동을 대상으로 로봇 체험 교육을 진행했다. 인력난·고령화 겹친 경남 제조업...로봇에 AI를 결합하라 자동차·조선·기계·부품 산업이 밀집한 경상남도 제조 현장에서는 인력 구조와 공정 운영 문제가 먼저 테이블에 올랐
로봇 전문 교육 거점 개편...인공지능(AI), 제조 인공지능 전환(AX), 피지컬 AI(Physical AI) 등 교육 범위 확대한다 레인보우로보틱스, 연구개발(R&D) 현장 개방해...청년 인재와 로봇 업체 연계 도모 유티정보와 도로 교통 피지컬 AI 공동 연구도 “인지·판단부터 현장 조치까지 겨냥” 로봇 산업의 현장 확산에는 기술만큼 사람이 필요하다. 산업용 로봇을 다루는 숙련도에 인공지능(AI) 활용 역량이 더해지고, 교육 과정은 실제 기업의 연구개발 환경과 맞물려야 한다는 게 업계 공통 의견이다. 이렇게 개발을 마친 기술에는 다시 산업과 생활 공간에서 작동 여부를 검증하는 과정이 뒤따른다. 한국로봇융합연구원(KIRO)이 이러한 지점을 동시에 겨냥하고 있다. 기존 로봇 전문 교육 거점은 AI·로봇 융합 교육기관으로 재편했다. 청년 인재에게는 국내 로봇 업체의 연구실을 개방했고, 도로 교통 분야에서는 관제 시스템과 로봇을 결합한 피지컬 AI(Physical AI) 실증 준비에 들어갔다. 인재를 교육하는 시설과 인력을 필요로 하는 기업, 기술이 작동해야 할 실제 현장을 잇는 움직임이다. 제조 인공지능 전환(AX)부터 휴머노이드 로봇(Humanoid
CCTV·센서가 포착한 위험을 인공지능(AI)이 분석하고, 이 분석 결과에 따라 설비를 감소·정지시키는 대응 절차를 사용자 화면(UI)에서 구성하는 방법론이 나온다. 영상 AI·에이전트 플랫폼 개발 업체 인포지아가 ‘2026 산업AI EXPO’에서 소개하는 로우코드(Low-code) 기반 통합 제어 플랫폼 ‘플로몬(Flomon)’의 활용 방식이다. ‘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. 플로몬은 데이터 수집, 상황 판단, 물리적 설비 제어까지 연결하는 피지컬 AI(Physical AI) 기반 플랫폼이다. 여기에서는 AI 분석 결과가 알림과 설비 동작으로 이어진다. CCTV·센서·설비에서 수집한 데이터를 분석한다. 이어 PLC(Programmable Logic Controller)·구동부(Actuator)·릴레이 등과 연동해 후속 조치를 실행하는 구조다. 이는 위험 상황에 따라 감속·정지와 비상정지 등도 연결할 수 있다. 회사는
제조 AI 솔루션 업체 시즐이 ‘2026 산업AI EXPO’에서 AI의 공정 판단을 업무 시스템과 로봇·설비·장비의 실행으로 연결하는 기술을 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. 시즐 출품 제품은 ▲시즐 MES(SIZL MES) ▲시즐 AI 코파일럿(SIZL AI Copilot) ▲시즐 에이전틱 브레인(SIZL Agentic Brain) 등이다. 이러한 제품군은 제조 데이터를 바탕으로 문제의 원인과 조치 방안을 도출한다. 연이어 권한·승인 절차에 따라 실행 범위를 통제하는 제조현장 인공자능(AI) 활용 방안을 제시하기도 한다. 이 가운데 시즐 에이전틱 브레인은 AI가 내린 판단뿐 아니라 그 판단을 실행에 옮기는 조건까지 다룬다. AI의 행동 범위를 제한하는 가드레일(Guardrail), 권한 관리, 마이크로VM(MicroVM) 보안, 사람의 승인(Human Approval) 등을 적용해 현장 실행을 통제한다. 이는
생성형 AI 솔루션 전문기업 제논이 전체 임직원의 4분의 1에 해당하는 약 50명을 채용하며 AI 엔지니어를 중심으로 전 직군 인재 확보에 나선다. 제논은 오는 20일까지 전 직군 공개채용 캠페인 ‘Generative AI ON, AI Career ON’을 진행한다고 1일 밝혔다. 생성형 AI(Generative AI)와 ‘켜다(On)’를 결합한 사명에서 착안한 슬로건으로, 기업의 AI 혁신을 가속하는 동시에 구성원 각자의 AI 커리어도 함께 성장시킨다는 의미를 담았다. 이번 집중 채용에서는 총 17개 포지션에서 약 50명을 선발한다. 지난 5월에 이어 올해 두 번째로 진행하는 공개채용으로 개발 직군부터 프로젝트 관리, 사업개발까지 사업 전반에 걸쳐 인재를 모집한다. 제논은 최근 빠르게 늘어나는 AI 프로젝트 수요에 대응하고, 확장 중인 AI 사업을 이끌 핵심 인재를 선제적으로 확보하기 위해 이번 채용을 마련했다. 2017년 국내 최초 AI 전문 컨설팅펌으로 출발한 제논은 설립 이후 200개 이상의 AI 프로젝트를 수행하며 기업의 AI 도입과 전환을 지원해 왔다. 최근에는 축적된 프로젝트 경험과 기술력을 기반으로 기업용 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트와 피
제조업의 인공지능 전환(AX)을 위해서는 휴머노이드나 거대 AI 모델 도입에 앞서 현장 데이터를 어떻게 확보하고 연결할 것인지부터 살펴야 한다는 지적이 나왔다. 공장 설비와 기업마다 제각각인 데이터 형식을 표준화하지 않으면 AI 도입 과정의 상당 부분을 데이터 정리와 변환에 써야 해 투자 대비 효과(ROI)를 확보하기 어렵다는 설명이다. 이정준 국제전기기술위원회(IEC) 이사·서울대학교 공학전문대학원 교수는 지난 28일 경기 성남시 판교타운홀에서 열린 ‘2026 제6회 디지털 ESG 조찬회’에서 ‘제조 AX와 피지컬 AI, 어떻게 구현할까?: 데이터를 중심으로’를 주제로 발표하며 이같이 밝혔다. 이 교수는 최근 제조업계에서 AI 팩토리와 피지컬 AI, 자율공장, 휴머노이드 등의 개념이 빠르게 확산하고 있지만 실제 제조 현장의 고민은 이보다 구체적이라고 짚었다. 그는 “실제로 공장을 운영하시는 분들은 ‘저건 먼 얘기고 지금 당장 어떻게 할 건데’라는 질문에 답을 찾아야 한다”며 “결국 AI를 어떻게 활용할 것인가의 관점에서 접근해야 하고, 그러려면 AI를 돌릴 데이터가 도대체 어디에 있는지부터 봐야 한다”고 말했다. 제조 AI의 현실적 활용, 예지보전·품질검사
제조업의 경쟁력이 빠르게 재편되는 가운데 AI가 생산·품질·설비·물류·공급망을 혁신하는 핵심 기술로 확장되고 있다. 로보틱스와 AI 팩토리가 제조 현장의 생산성과 경쟁력을 결정하는 새로운 기준으로 부상하면서 산업단지와 제조기업의 AX 전환 전략에 대한 관심도 높아지고 있다. 이러한 변화 속에서 산업 AX 전략부터 현장 적용까지를 집중적으로 다루는 컨퍼런스 '2026 산업단지 M.AX 혁신 서밋'이 9월 14일(월)부터 16일(수)까지 대구컨벤션센터(EXCO) 서관 전시장 내 컨퍼런스 특설무대에서 개최된다. 한국산업단지공단과 한국산업단지경영자연합회, ㈜첨단이 주최·주관한다. 이번 서밋의 핵심 메시지는 AI가 먼 미래의 기술이 아니라는 데 있다. 불량률을 어떻게 줄일 것인지, 생산성과 수율을 어떻게 높일 것인지, 인력 부족을 AI와 로봇으로 어떻게 보완할 것인지, 중견·중소기업이 AI 팩토리를 어디서부터 시작해야 하는지 등 제조 현장의 실질적인 질문에서 출발해 구체적인 방향을 제시한다. DAY 1(9월 14일)은 오후 2시부터 진행된다. M.AX가 여는 제조 AI의 새로운 변화를 시작으로 제조 파운데이션 모델의 가능성과 신뢰성을 다루는 세션이 이어진다. 이어 산
챗GPT(ChatGPT)가 인공지능(AI)을 사용자 화면(UI)에서 체감케했다면, 피지컬 AI(Physical AI)는 그 지능을 현실 세계로 구현하는 기술 방법론이다. 기존 AI가 텍스트·이미지를 만드는 이른바 생성형 AI(Generative AI)라면, 피지컬 AI는 카메라·센서로 실제 환경을 읽는다. 물리 법칙과 상황을 파악해 다음 동작을 예측하고, 로봇·설비·모빌리티 등 하드웨어를 직접 제어하는 차세대 기술 체계인 것. 현시점 글로벌 로봇 분야에서 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)이 피지컬 AI의 대표 격으로 주목받지만, 핵심은 대상을 가리지 않는다는 점이다. 제조 장비, 물류 시스템, 자동차, 농기계, 무인항공기(드론) 등 실제 환경에서 스스로 판단하고 움직이는 시스템 전반으로 확장하고 있다. 이러한 피지컬 AI는 갑자기 나타난 기술 개념이 아니다. 로보틱스(Robotics), 컴퓨터 비전(Computer Vision), 강화학습(Reinforcement Learning), 제어공학(Control Engineering), 체화 AI(Embodied AI) 등 다양한 분야가 오랫동안 쌓아온 결과다. 달라진 건 이 기술들이 통합돼 활용된다는
소프트웨어 정의 차량(SDV)과 엣지 AI(Edge AI)를 중심으로 피지컬 AI(Physical AI) 시대의 핵심 기술과 설계·구현 사례를 살펴보는 기술 컨퍼런스가 열린다. 이포디에스(e4ds)는 오는 9월 8일 서울 강남구 한국과학기술회관에서 ‘이포디에스 테크데이(Tech Day) 2026’을 개최한다. 행사는 오전 10시부터 오후 5시 30분까지 진행된다. 올해 행사는 ‘SDV & Edge AI’를 주제로 AI 반도체, 차량 소프트웨어, 전력·제어, 임베디드 AI, 사이버보안 등 피지컬 AI 구현과 연결되는 기술을 다룬다. 특히 실제 제품과 시스템에서 AI를 왜 적용해야 하는지, 어떤 영역에 어떤 기술을 활용할 것인지 등을 개발 관점에서 살펴본다. 오전 공통 세션에서는 ‘AIDV로 진화하는 자동차 소프트웨어 플랫폼’과 ‘피지컬 AI 시대: AI 반도체 기술과 시장 동향’ 등 2개 기조강연이 진행된다. 이후 ‘테크데이 콘테스트 2026’ 시상식과 네트워킹이 이어진다. 오후에는 SDV와 엣지 AI 등 2개 트랙으로 나눠 세부 기술을 소개한다. SDV 트랙에서는 차량 전력 아키텍처와 전력 변환, AI-Native SDV 개발 아키텍처, 통합 V&am
LG CNS·타워피엠씨 업무협약(MOU)...4분기에 타워팰리스 내 사족 형태 경비 로봇 도입한다 LG CNS 로봇 학습·운영 플랫폼 ‘피지컬웍스(PhysicalWorks)’ 기반 현장 데이터 학습 돌입 LG CNS와 타워피엠씨가 빌딩 내 보안 로봇 솔루션 서비스 구축에 합의했다. 이로써 양사는 서울 강남구 도곡동 소재 주상 복합 아파트 ‘타워팰리스’에 사족 보행 경비 로봇을 도입하기로 했다. 이들은 약 2개월 동안 타워팰리스에서 개념증명(PoC)을 진행한 뒤 오는 4분기 안에 솔루션을 정식 운영하게 된다. 이번에 도입되는 사족 보행 로봇은 타워팰리스 공용 공간과 지하주차장 등을 자율 순찰한다. 거동 수상자 포착, 전기차 충전시설 고열 발생, 낙상, 화재 등 이상 상황을 실시간 감지해 관제실에 전달하는 방식이다. 강민수 타워피엠씨 대표이사는 "첨단 인공지능(AI) 기반 경비 로봇을 도입해 입주민에게 보다 안전하고 차별화된 주거 서비스를 제공하겠다"고 양사 협업에 대해 말했다. 로봇의 현장 데이터 학습과 통합 운영에는 LG CNS 로봇 학습·운영 플랫폼 ‘피지컬웍스(PhysicalWorks)’가 적용된다. 이 안에 데이터 학습·개발 플랫폼 ‘피지컬웍스 포지(P
제조업의 인공지능 전환(AX)과 피지컬 AI(Physical AI) 구현을 위해 기업이 무엇부터 준비해야 하는지 기업 C레벨 관계자와 산학연 전문가들이 모여 논의하는 자리가 열린다. 디지털 ESG 얼라이언스(i-DEA, 이하 이데아)는 오는 8월 28일 오전 7시 30분부터 9시까지 경기 성남시 판교타운홀 3층에서 ‘제6회 디지털 ESG 조찬회’를 개최한다고 밝혔다. 이번 조찬회는 ‘제조 AX와 피지컬 AI, 어떻게 구현할까?: 데이터를 중심으로’를 주제로 열린다. 제조 현장에서 AI 활용이 확대되는 가운데 데이터 관점에서 제조 AX와 피지컬 AI를 구현하기 위한 방향을 살펴보고, 실제 제조 AI 전환을 위한 실행 전략을 논의하는 데 초점을 맞춘다. 연사로는 이정준 국제전기기술위원회(IEC) 이사이자 서울대학교 공학전문대학원 교수가 나선다. 이 교수는 스마트 제조와 제조 AI, 디지털 전환(Digital Transformation), 스마트그리드, 국제표준화 등을 주요 전문 분야로 연구해왔다. 이 교수는 미국 퍼듀대학교에서 전기전자공학 박사 학위를 취득했으며 서울대학교에서 전기공학 석·학사 학위를 받았다. 현재 IEC IB(IEC Board) 보드멤버와 탄소
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