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
생산 라인 경쟁력의 기준이 급격히 변화하고 있다. 설비를 한 번 구축한 뒤 장기간 안정적으로 가동하는 과거의 방식만으로는 대응하기 어려운 국면이다. 품목 전환 주기는 단축되고 수요 변동성은 커진 반면, 불량률과 운영 비용은 더욱 엄격하게 관리해야 한다는 압박이 가중되고 있기 때문이다. 이에 따라 현시점 제조 현장에서는 개별 장비 한 대의 수치적 성능보다, 라인 전체를 얼마나 신속하게 재구성하고 다시 안정적인 운영 상태로 시뮬레이션할 수 있는지가 핵심적인 과제가 됐다. 이러한 변화는 자동화 투자 기준의 패러다임을 바꾸고 있다. 단순히 빠른 이송 장비를 선택하는 것이 아니라, 이송·검사·제어·유지보수·연계 등이 얼마나 유기적인 프로세스로 이어지는지가 실제 성과를 좌우한다는 인식이 확산되고 있다. 즉, 차세대 산업·공장 자동화(FA)는 전체 운영 구조 설계의 진화를 의미한다. FA 및 시스템통합(SI) 기술 업체 아이온은 이러한 시장 흐름에 발맞춰 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory + Automation World 2026, 이하 AW 2026)’에서 자사 역량을 총망라한다. 리니어 모터(Linear Motor) 기반 이송 솔루션, 머신비
생산 현장 내 설비 데이터는 꾸준히 쌓이지만, 효율성이 개선되는 속도는 기대만큼 빨라지지 않는 경우가 많다. 아울러 대시보드는 더 정교해졌으나, 문제를 발견한 뒤 원인을 좁히고 대응안을 확정해 실행에 옮기기까지의 프로세스는 여전히 길다. 이 같은 지연은 생산성 저하에 그치지 않는다. 품질 편차, 물류 병목, 에너지 낭비, 작업자 부담 등이 동시에 가중되면서 공장 운영 전반의 비용을 상승시키는 결과를 초래한다. 최근 제조 현장이 직면한 과제도 이와 맥락은 같이 한다. 숙련 인력에 대한 의존도는 높고 공급망 변동성은 커졌으며, 전력비 상승과 탄소 규제 대응 부담도 가중됐다. 이 때문에 현장에서는 이제 각 데이터를 바탕으로 한 신속한 판단, 즉 ‘정확히 실행하는 공장’이 경쟁력을 좌우하는 핵심이라는 인식이 확산되고 있다. 스마트 팩토리(Smart Factory) 솔루션 기술 업체 미라콤아이앤씨는 이런 변화 지점을 겨냥해 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory + Automation World 2026, 이하 AW 2026)’에 등판한다. 이 자리에서 자율제조(Autonomous Manufacturing) 운영 체계 구상을 전면에 내세운다. 사측
이제 제조 현장의 핵심 경쟁력은 자동화(Automation)의 양적 팽창에서 벗어난 또 다른 차원이다. 다양한 기술 트렌드에 대한 변동성과 이에 대응하는 속도에 의해 경쟁력이 결정되는 양상이다. 이 가운데 최근 수요 변동과 공급망 재편이 더욱 가속화되는 국면에서 공장은 고정된 설비 집합의 개념을 탈피해 유연한 운영 체계로 진화한 점이 포인트다. 설계 변경 사항이 생산 계획, 품질 검증, 안전 기준, 물류 동선 등에 즉각적이고 연쇄적으로 반영되는 구조가 핵심이다. 이 체계의 핵심 지표는 기존 주요 요소인 ‘생산성’뿐만 아니라, 전환 속도, 의사결정 지연 최소화, 추적 가능성, 예외 상황 시 복원력 등을 포괄하는 것으로 확장되고 있다. 이러한 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 로보 공학(Robotics)이 있다. 이때 중심점은 기술 자체보다 지능을 실질적인 운영 프로세스로 고착시키는 방법론이다. 이에 따라 ▲AI 모델이 내린 판단의 승인 주체 ▲학습·검증 데이터의 활용 방식 ▲오류 격리 메커니즘 ▲안전 논리 증명 방식까지 포함해 공장의 규칙을 새롭게 정립하는 작업이 시작됐다. 이 같은 차세대 제조 인프라의 본질은 현장이 스스로 학습·보수하는 운영 메커니즘을 설계
이제 제조 현장의 핵심 경쟁력은 자동화(Automation)의 양적 팽창에서 벗어난 또 다른 차원이다. 다양한 기술 트렌드에 대한 변동성과 이에 대응하는 속도에 의해 경쟁력이 결정되는 양상이다. 이 가운데 최근 수요 변동과 공급망 재편이 더욱 가속화되는 국면에서 공장은 고정된 설비 집합의 개념을 탈피해 유연한 운영 체계로 진화한 점이 포인트다. 설계 변경 사항이 생산 계획, 품질 검증, 안전 기준, 물류 동선 등에 즉각적이고 연쇄적으로 반영되는 구조가 핵심이다. 이 체계의 핵심 지표는 기존 주요 요소인 ‘생산성’뿐만 아니라, 전환 속도, 의사결정 지연 최소화, 추적 가능성, 예외 상황 시 복원력 등을 포괄하는 것으로 확장되고 있다. 이러한 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 로보 공학(Robotics)이 있다. 이때 중심점은 기술 자체보다 지능을 실질적인 운영 프로세스로 고착시키는 방법론이다. 이에 따라 ▲AI 모델이 내린 판단의 승인 주체 ▲학습·검증 데이터의 활용 방식 ▲오류 격리 메커니즘 ▲안전 논리 증명 방식까지 포함해 공장의 규칙을 새롭게 정립하는 작업이 시작됐다. 이 같은 차세대 제조 인프라의 본질은 현장이 스스로 학습·보수하는 운영 메커니즘을 설계
제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)은 제조 인공지능 전환(AX) 시대를 관통하는 산업·공장 자동화(FA) 및 스마트 팩토리(Smart Factory) 기술의 현재와 미래를 집약적으로 보여주는 아시아 최대 산업자동화 전시회다. 내년 전시 현장에서는 제조 경쟁력을 좌우할 솔루션이 등판했고, 이를 기반으로 한 전시회는 각종 산업의 전략이 교차하는 바로미터 역할을 해왔다. 그동안 AW에서 소개된 수많은 기술과 제품은 국내 제조기업의 체질을 강화하고 글로벌 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보하는 토대가 됐다. 이번 특집에서는 내년 3월 열리는 AW 2026에 참가한 기업들 가운데, 제조 AX 시대를 이끌 주목할 만한 제품과 솔루션을 조명한다. [특집] AW 2026 주목할 베스트 솔루션 (2편) [스마트 물류] 공장은 이미 자동화됐다, 문제는 ‘물류의 뇌’ [스마트 제조 SW] 데이터 끊김 없는 공장…“ERP·MES 유기적 결합이 지능형 공장 이끌어” [로보틱스] 중국서 검증된 로봇 하드웨어 파워, 국내 로봇 제조 시장의 ‘메기 효과’ 될까 [스마트 물류] 바퀴 달린 모든 것을 AMR로…업계가 ‘맞춤형 자율주행’에 주목하는 이유 [제조 AI] 제조 AI 성공
자율제조(Autonomous Manufacturing)는 단순한 자동화의 속도전을 넘어선 개념이다. 이는 인력 수급 불균형, 에너지 비용 상승, 공급망 변동성, 품질 리스크가 복합적으로 작용하는 제조 환경에서 차세대 방법론으로 주목받고 있다. 쉽게 말해, 공장이 스스로 상황을 판단하고 회복하는 능력을 구현하는 미래형 제조 인프라다. 과거 ‘산업 지능화(Industrial Intelligentization)’ 단계가 설비·공정을 연결하는 수준에 머물렀다면, 이제 ‘자율(Autonomy)’은 연결된 요소들을 정교한 운영 규칙으로 결합하여 실질적인 성과를 도출하는 단계로 진입했다. 이러한 제조 패러다임의 변화를 조명하는 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’이 이달 4일 서울 삼성동 전시장 코엑스에서 사흘간의 여정을 시작한다. 이번 행사는 자율제조의 실질적 구현을 목적으로, 스마트공장·자동화산업전 조직위원회 주관하에 코엑스 전관을 사용해 열린다. 특히 올해 주요 슬로건을 ‘자율성, 지속가능성의 동력(Autonomy, The driver of sustainability)’으로 채택한 만큼, 지속 가능한 성장을 위한 동력으로서의 자율성을 핵심 메시지로 전
모방학습(Imitaion Learning)·강화학습(Reinforcement Learning) 기반 지능형 로보틱스 구현 노려 실제 모터 양산 라인 투입 통한 납땜(Soldering) 로봇 공정 성공률 99% 달성도 “지능형 소프트웨어 기술 체계로 비정형 물체 제어 구현” 로봇 기술의 진화가 실험실의 데모 단계를 지나, 실제 산업 현장의 주요 생산 인프라로 거듭나고 있다. 뉴로메카는 전기 모터 제조사의 실제 양산 공정에 생성형 AI(Generative)를 결합한 로봇 시스템을 투입, 고난도 작업을 수행하는 피지컬 AI(Physical AI) 실증에 성공했다고 밝혔다. 이번에 적용된 기술은 ‘와이어 삽입 및 납땜 자동화 시스템(Wire Insertion and Soldering Automation System)’이다. 이는 0.3~0.6mm 수준의 극소 공차를 극복해야 하는 공정으로, 그동안 로봇 자동화의 불모지로 여겨졌던 영역이다. 뉴로메카는 양팔 로봇에 모방학습(Imitaion Learning)·강화학습(Reinforcement Learning)을 결합한 지능형 프로세스를 탑재했다. 이를 통해 5시간 무중단 가동과 99%의 성공률을 확보했다고 알렸다. 사측
올 상반기 산업용 휴머노이드 ‘에이르(EIR)’ 고도화 작업에 총력 예고...“상용화 요건 확보” 사전 학습 없는 ‘제로샷 픽앤플레이스(Zero-shot Pick & Place)’ 기술 이식해 현장 내 한계 극복 노린다 뉴로메카가 2026년 상반기 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 사업의 핵심 전략으로 ‘제로샷 AI(Zero-shot AI)’ 기반 포지셔닝을 선포했다. 이 일환으로 자사 산업 현장 전용 휴머노이드 로봇 ‘에이르(EIR)’를 필두로 한 본격적인 사업 실행에 돌입했다. 사측은 상반기 내 에이르의 현재 버전에 대한 국가통합인증마크 '자율안전확인신고(KCs)' 인증을 완료할 방침이다. 이는 국내 제조 현장 판매 및 과제 수행을 위한 필수 요건을 확보하겠다는 사측의 의지를 나타낸다. 실제 산업 현장에 즉시 투입 가능한 상용 휴머노이드 모델로서의 안정성을 공인받겠다는 것이다. 회사가 강조하는 에이르의 핵심 경쟁력은 ‘제로샷 픽앤플레이스(Zero-shot Pick & Place)’ 기술 메커니즘이다. 이는 별도의 사전 학습이나 환경 설정 없이도 처음 보는 물체를 인식·조작하는 기술로, 시각 파운데이션 모델(VFM)을 중심으로 한다
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
글로벌 진출 기반 및 기술 신뢰도 공인받아 “2.4kW급 고출력 충전 및 실시간 모니터링 플랫폼 기반 로봇 운영 완전 자동화 구현” 에타일렉트로닉스 로봇 무선 충전 솔루션 ‘엘릭스(ELYX)’가 미국 연방통신위원회(FCC) 인증을 통과했다. 이번 인증은 미국 내 전자제품 유통을 위한 필수 요건이자 기술 기준을 검증한 사례로 주목받고 있다. 이에 따라 사측의 글로벌 시장 진출을 위한 결정적인 발판이 될 전망이다. 에타일렉트로닉스는 앞선 지난해 4월 국내 최초로 로봇 무선 충전 분야 ‘국가통합인증마크(KC 인증)’을 승인받은 바 있다. 이어 이번 미국 FCC 인증까지 마무리하며 글로벌 규격에 부합하는 기술 역량을 다시 한번 입증했다. 엘릭스는 최대 2.4kW급의 고출력·고효율 무선 충전 성능을 갖춘 것으로 알려졌다. 여기에 현장 환경에 맞춰 최적화된 설치 편의성을 제공한다. 특히 자체 플랫폼 ‘엘릭스 링크(ELYX Link)’를 통해 실시간 모니터링과 원격 제어를 구현한다. 이로써 로봇 운영의 완전 자동화를 설계하는 현장에서 최적의 인프라로 평가받고 있다. 회사는 이번 인증을 계기로 해외 시장 대응 체계를 한층 강화할 방침이다. 이 일환으로 유선 충전의 물리적
철강·용접·가공 등 공정 전용 산업용 피지컬 AI(Physical AI) 솔루션으로 사업 구조 전환 노린다 “전환사채(CB) 오버행(Overhang) 리스크 해소 및 자본 구조 안정화로 본업 중심 성장 모멘텀 확보” 뉴로메카가 인공지능(AI) 기술의 고도화와 함께, 로봇을 생산 현장의 실질적인 노동 주체로 전환하는 비즈니스 궤도에 올라탔다. 뉴로메카는 극도의 정밀함을 요구하는 철강·용접·가공 등 분야에 피지컬 AI 기술을 입힌 로보틱스 기술을 고도화하기로 했다. 이때 피지컬 AI는 인공지능(AI)이 물리적인 환경을 직접 학습·적응함으로써, 로봇·설비·장비가 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 기술 방법론이다. 이를 기준점으로 삼아 범용 로봇과 차별화된 제어 메커니즘을 구축하겠다는 계획이다. 실제로 회사는 포스코·DN솔루션즈(DN Solutions) 등과의 협력을 통해 확보한 실전 데이터를 바탕으로, 로봇 제어 알고리즘과 실시간 안정성을 고도화하고 있다. 이는 산업 현장의 복잡한 변수를 스스로 판단하고 대응하는 지능형 소프트웨어 모듈을 내재화하기 위한 전략적 선택으로 풀이된다. 뉴로메카 관계자는 “로봇이 생산 현장에 투입되는 흐름은
정전용량 방식 독자 기술 ‘프린지 이펙트(Fringe Effect)’ 기반 6축 센서 상용화 역량 인정 “외산 대비 1/10 수준 가격 아키텍처” 로봇 부품 시장의 경제성 확보 평가받아 에이딘로보틱스 ‘초소형 6축 힘·토크 센서’가 'IR 52(Industrial Research 52) 장영실상‘을 수상하며 독자 기술 아키텍처를 인정받았다. IR 52 장영실상은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국산업기술진흥협회가 주관하는 산업기술 시상 제도다. 1년 52주 동안 매주 우수한 기술을 선정해 시상한다는 의미를 담고 있다. 에이딘로보틱스는 외산 의존도가 높았던 기존 로봇 핵심 부품 영역에서 독자적인 ‘프린지 이펙트(Fringe Effect)’ 기술을 기반으로 초소형 센서를 상용화한 성과를 인정받았다. 이번 수상의 주역인 초소형 6축 힘·토크 센서는 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)과 그리퍼(Gripper)의 손가락 끝Fingertip)에 장착된다. 인간의 감각과 유사하게 3차원(3D) 공간 내 물리적 힘을 정밀 계측·감지하도록 설계된 사측의 핵심 유닛이다. 특히 기존 센서 대비 크기를 1/3 이상 소형화해 주목받았다. 기술적으로는 정전용량 방식 특허 기술
정전기(ESD), 미세 자국, 고온 내구성 등은 전기전자 제조 자동화(Automation) 공정에서 수율을 결정짓는 핵심 변수이자 마지막 리스크로 꼽힌다. 공정 고도화에 따른 부품의 박막화와 표면 민감도 상승은 제조 환경의 변동성을 키우고 있다. 열 이력이나 대전(帶電) 조건이 미세하게 흔들리는 것만으로도 수율 손실이 발생하며 상당한 비용 리스크를 초래하기 때문이다. 이 가운데 진공 흡착 기술은 생산 속도와 범용성을 확보하는 핵심 프로세스지만 리스크 관리의 난도가 높은 분야 중 하나다. 정전기 방전이나 소재 열화 같은 변수가 통제되지 않을 경우, 공정 고도화의 결과가 불량률 상승과 시스템 중단으로 이어지는 부작용을 낳기도 한다. 이에 따라 최근 전기전자 제조 자동화는 파지(Gripping)·흡착(Suction) 단계에서 품질 리스크를 차단하고, 공정을 안정적으로 표준화하는 운영 설계로 집중되고 있다. 독일 소재 진공 기술 업체 슈말츠(SCHMALZ)가 이 같은 전기전자 제조 현장의 고질적 리스크를 타파하기 위해 나섰다. 진공 패드 소재 ‘HT1-ESD’를 국내에 처음 선보인다는 방침이다. 회사의 한국 지사 슈말츠코리아는 진공 기반 로봇 팔 종단장치(EOAT)
에스엠인스트루먼트가 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2026, 이하 AW 2026)’에 부스를 꾸린다. 보이지 않는 가스 누출과 전기적 방전 현상을 실시간 영상으로 시각화하는 소음·진동 솔루션 등장을 예고했다. 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. 에스엠인스트루먼트는 초음파와 음향을 이용해 설비의 이상 징후를 진단하는 글로벌 수준의 제품군을 보유하고 있다. 주력 모델인 '배트캠 2S(BATCAM 2S)'는 소형·경량화 휴대용 초음파 음향 카메라다. 112개의 고감도 마이크로폰이 장착된 지능형 엔진을 통해 미세한 가스 누출이나 전기 설비의 부분 방전 현상을 포착한다. 특히 측정된 데이터는 클라우드로 실시간 전송된다. 이력
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UPDATE: 2026년 02월 26일 13시 12분
