제조 현장은 이미 많은 것을 자동으로 움직인다. 컨베이어는 정해진 속도로 가동하고, 로봇 팔(Robot Arm)은 입력된 궤적을 반복한다. 제조 최후방을 담당하는 검사 장비는 설정된 기준에 따라 양품·불량을 자동으로 찾아낸다. 그러나 이것만으로는 차세대 제조 인프라 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’가 완성됐다고 볼 수 없다. 자동화(Automation)는 정해진 명령을 수행하는 단계고, 자율화(Autonomous)는 현장에서 발생하는 변수를 감지하고 다음 행동을 판단하는 것이기 때문이다. 이 차이는 예외 상황에서 드러난다. 대상물이 정해진 위치에서 벗어나거나, 결함 데이터가 부족한 상황. 그리고 각종 시스템이 서로 다른 언어로 움직이면 공정은 다시 작업자의 판단에 기대게 된다. 자율제조가 운영 프로세스의 문제로 넘어가는 이유다. 결국 로봇과 자동화 장비를 들여놓는 것만으로 공장이 스스로 움직이지는 않는다는 점이 핵심 문제의식이다. 피지컬 AI(Physical AI) 운영 플랫폼 업체 이에이트의 류제형 최고기술책임자(CTO)는 이를 관통하는 메시지를 전했다. 그는 “자동화와 자율화는 완전히 다른 형태다. 자동화는 시키는 일을 잘하는 것
‘두 발’로 걷고 ‘두 팔’로 대상물을 다루는 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)이 피지컬 AI(Physical AI) 시대의 상징으로 떠올랐다. 이때 피지컬 AI는 AI가 물리적 환경을 직접 학습·적응해, 로봇·설비·시스템이 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 구현하는 기술 방법론이다. 이는 가상 세계의 지능을 실제 공간과 연결하는 핵심 열쇠로 분석된다. 인간과 유사한 형태로 복잡한 3차원(3D) 물리 세계와 상호작용해야 하는 휴머노이드 생태계에서는 가치를 결정짓는 조건으로 꼽힌다. 그러나 실제 제조 현장의 검증 기준은 냉정하다. 휴머노이드처럼 영상 속 화려한 시연보다, 당장 눈앞의 기능이 도마 위에 오르기 때문이다. 반복 작업 신뢰성, 작업자 동선과 안전, 품질 편차 제어, 공정 변경 대응력 등 실효성을 검증해야 한다는 뜻이다. 안영준 테라다인 로보틱스 코리아(이하 테라다인) 차장은 이러한 기술과 현장 사이의 괴리를 분석했다. 차장은 “휴머노이드 폼팩터(Form-factor)가 업계에서 지향해야 할 미래 기술임은 맞지만, 제조·물류 현장의 본질은 신뢰성”이라며 현장은 99%의 신뢰성도 부족하다고 체감한다고 짚었다. 그러면서
인공지능(AI)이 실존하는 육체를 얻은 모습이다. 그동안 반도체·서버의 영역에 머물던 인공지능(AI)이 물리 환경을 직접 움직이기 시작했다. ‘제45회 타이베이 국제 컴퓨터 전시회(COMPUTEX TAIPEI 2026)’는 이 같은 AI의 가시적인 진화와 상용화 가능성을 제시한 무대다. 대만 타이베이시 난강구 소재 주요 전시장 ‘타이베이난강전람관(Taipei Nangang Exhibition Center Hall)’에는 서버, 에지 컴퓨팅(Edge Computing), 전력·냉각 인프라 등 기존 전시 콘셉트를 이어가는 제품이 놓였다. 여기에 로보틱스 인프라 기술이 더해지며 AI를 실제 장비로 구동하기 위한 연산·전원·제어 기반이 함께 배치됐다. 다른 한편, 같은 시 신이구에도 다른 결의 기술이 놓인 컴퓨텍스가 전개됐다. ‘타이베이세계무역센터(Taipei World Trade Center Exhibition Hall)’에는 난강 전시장과는 다른 적용형 기술이 배치됐다. AI가 사람과 산업 현장에 가까운 장비로 구현되는 흐름이 드러났다. 이 구역의 주요 콘셉트 가운데 하나는 로보틱스다. 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot), 협동 로봇(코봇), 서비스 로
로봇 분야는 흥미롭습니다. 그런데 이상하게 이 로봇 공학은 기술 메커니즘보다 이름·명칭이 더 어렵게 느껴질 때가 있습니다. 낯선 용어가 많아서이기도 하지만, 산업 현장과 기업이 붙여놓은 이름이 늘 친절한 것만은 아니기 때문입니다. 어린 시절 만화 속 로봇으로 이 세계를 처음 접했던 기자 역시 다르지 않습니다. 기사 마감이 코앞인데도 용어를 다시 찾고, 모델명을 하나씩 다시 확인하고, 이게 제품인지 플랫폼인지 솔루션인지 잠시 멈칫한 적이 한두 번이 아닙니다. 기사를 읽는 독자들도 사정은 크게 다르지 않을 것이라 생각합니다. [봇규, 그거 업계 용어죠?!]는 그 헷갈림을 함께 정리해보려는 목적에서 출발했습니다. 거창한 사전보다, 로봇을 읽고 쓰는 사람들이 덜 헤매기 위한 공동의 해설서에 가깝습니다. 로봇 공학의 기본 용어부터 산업계 제품명과 기술 언어까지, 어려운 ‘로봇말’을 조금 덜 어렵게, 조금 더 친근하게 풀어보겠습니다. 로봇의 감각을 봅니다. 로봇은 단순히 강철로 된 팔(Arm)이나 굴러가는 바퀴(Wheel)만으로 정의되지 않습니다. 명령을 수행하기에 앞서 세상을 보고, 거리를 가늠하며, 손끝에 닿는 미세한 힘을 읽고, 광활한 현장 속 자신의 좌표를 스스
씨메스, 정기 주주총회를 통해 ‘씨메스로보틱스(CMES Robotics)’로 재도약 선언 600만 종 이상 물품을 인식하는 ‘피스피킹(Piece Picking)’ 로봇 및 비정형 공정 솔루션 내세운다 “글로벌 지능형 로봇 시장의 패권 장악 위한 제2의 시대로” 씨메스로보틱스가 주주총회를 통해 사명을 공식 변경했다고 밝혔다. 이번 사명 변경은 로봇을 통해 피지컬 AI(Physical AI)를 산업 현장에 구현하는 업체으로 도약하겠다는 사측의 전략이다. 이 같은 정체성을 공고히 하고, 글로벌 브랜드 인지도를 강화하기 위한 조치로 풀이된다. 씨메스로보틱스는 전문 평가기관으로부터 기술성 평가 AA등급을 받은 3차원(3D) 비전(Vision) 기술과 로봇 제어 역량을 보유했다. 이를 바탕으로 제조·물류 현장의 난제를 해결하는 데 기여하고 있다. 특히 낱개 대상물을 집는 데 최적화된 피스피킹(Piece Picking) 로봇 작업대(Cell)는 600만 종 이상의 무작위 대상물을 처리한다. 사측에 따르면, 국내 대규모 물류센터에 도입된 이 기술은 세계 최초 양산 성공 사례로 기록됐다. 여기에 글로벌 신발 제조사와 협력 개발 중인 신규 시스템은 대상물을 마이크로미터(μm)
오는 9일 '자동화의 미래: AI와 로봇이 만났을 때' 테마로 온라인 세미나 열어 피지컬 AI(Physical AI) 기반 로봇 자동화 최신 동향 집중 조명해 로보티즈·레인보우로보틱스·지비드 등 지능형 로봇 기술 업체 전문가 총출동 글로벌 로봇 산업에 ‘피지컬 AI(Physical AI)’라는 핫토픽이 여전한 가운데, 인공지능(AI) 로봇 자동화 기술 업체 씨메스가 관련 동향을 짚는 온라인 세미나(웨비나)를 연다. 이번 웨비나는 ‘자동화의 미래: AI와 로봇이 만났을 때’를 주제로 오는 9일 개막한다. 씨메스는 발표에 참여 업체 관계자들과의 도입 경험을 생생하게 전달하고, 현재 로봇 산업 트렌드를 진단한다. AI와 로봇 발전에 대한 정보와 실현 가능한 로봇 자동화의 미래를 제시할 예정이다. 이 자리에는 씨메스·로보티즈·레인보우로보틱스·지비드 등 로봇 분야 전문가가 한데 모인다. 프로그램은 김현우 씨메스 최고기술책임자(CTO)가 ‘로봇을 넘어 에이전트로: Physical AI로 진화하는 물류·제조 플랫폼’을 주제로 발표를 진행한다. 이 과정에서 피지컬 AI를 통한 로봇 자동화의 현재 기술과 앞으로의 기술적 방향성을 제시할 전망이다. 이어 김병수 로보티즈 대표이
파스토 풀필먼트 센터에 물류 자동화 솔루션 도입...인공지능(AI) 기반 로봇 솔루션 배치 풀필먼트·이커머스 물류 패러다임 전환 ‘정조준’ 씨메스가 스마트 풀필먼트 업체 파스토와 10억 원 규모의 물류 자동화 솔루션 공급 계약을 맺었다. 씨메스는 이번 계약 건을 통해 국내 곳곳에 물류센터를 확장하고 있는 파스토의 전략에 힘을 싣는다. 파스토는 최근 주 7일·24시간 마감 배송 서비스를 도입하며, 올해 상반기 서울·경기·충청권에 4개의 풀필먼트 센터를 새롭게 확장했다. 올 하반기에도 추가 센터 개설을 계획하고 있다. 이 과정에서 씨메스의 인공지능(AI) 기반 물류 로봇 자동화 솔루션을 공급한다. 해당 솔루션은 3차원(3D) 비전과 AI 알고리즘이 접목된 기술로, 무작위로 출고되는 비정형 다물체 제품을 실시간으로 인식한다. 이후 로봇 경로와 최적의 적재 패턴을 자동으로 생성한다. 사측은 이를 통해 최소한의 설비와 공간만으로도 입·출고 제어 없이 안정적이고 효율적인 이송·적재가 가능하다고 설명한다. 이 특징으로, 파스토·쿠팡 등 다양한 풀필먼트·이커머스 물류 현장에 최적화된 성능을 제공하고 있다. 이 같은 측면에서, 이번 공급 계약은 당일·새벽 배송 확산, 다품종
협동로봇에 포토네오 3D 비전 솔루션 도입...인식 정밀도, 자동화 범위↑ 투명·흑색·반사체 등 기존 기술로 분석 까다로운 물체 정밀 인식 뉴로메카가 3차원(3D) 비전 솔루션 기술 업체 ‘포토네오’와 손잡고, 자사 협동 로봇(코봇) 라인업에 고성능 3D 비전 센서를 적용했다. 이로써 코봇의 인식 정밀도와 자동화 범위를 확장하는 계기를 마련했다. 그동안 뉴로메카는 자체 개발한 2차원(2D) 비전 솔루션 ‘인디아이(IndyEye)’를 통해 정형화된 자동화 작업에서 높은 생산성과 효율성을 입증해 왔다. 인디아이는 바코드 판독, 평면 윤곽 검출, 색상 검사 등 2D 영상 정보를 기반으로 한 픽앤플레이스(Pick & Place) 공정에 특화된 솔루션이다. 해당 비전 기술은 빠른 설치와 직관적인 사용성이 강점인 것으로 평가받았다. 반면, 깊이 정보가 필요한 입체 인식이나 복잡한 배치 환경, 비정형 물체의 인식에는 구조적인 한계를 노출했다. 이에 뉴로메카는 코봇 자동화의 정밀도를 한 단계 끌어올리기 위해 솔루션을 새롭게 채택했다. 포토네오의 기술을 채택했다. 이 솔루션은 ▲컴퓨터지원설계(CAD) 모델 입력 후 즉시 포인트 클라우드(Point Cloud) 생성 ▲
3차원(3D) 비전 및 인공지능(AI) 기반 제조 로봇 솔루션 공급 작업자에 의존했던 유연 재질 및 미세 형상 정밀 작업 자동화 ‘속도’ 씨메스가 글로벌 스포츠 브랜드사의 신발 제조 공정에 3차원(3D) 비전 및 인공지능(AI) 기술 기반 제조 로봇 솔루션을 제공한다. 씨메스는 고도화된 3차원 비전과 AI 기술을 통해, 유연한 재질이나 미세한 형상의 차이를 가진 대상물도 정밀하게 인식하고 작업하는 지능형 로봇 자동화 솔루션을 개발해 왔다. 신발 및 의류 제조 산업은 다품종 소량 생산, 다양한 소재·형태, 잦은 작업 변경 등으로 인해 자동화 도입이 어려운 노동집약적 산업으로 꼽힌다. 여기에 빈번한 라인 변경과 공정 전환을 요구해, 정형화된 기존 자동화 설비로는 효율성과 경제성을 높이기 어려웠다. 이처럼 비정형 제조물을 다루는 작업은 그 복잡성으로 인해 주로 작업자에 의존했다. 이번 솔루션 공급은 해당 공정을 자동화하는 지평이 열렸다고 평가받는다. 이는 제품 형상과 작업 위치의 미세한 변화도 비전 AI 기술력으로 사람의 눈처럼 정확하게 구분한다. 이에 맞춰 로봇 경로를 스스로 조정한 후 작업하기 때문에 사람처럼 유연한 공정 수행이 가능하다. 향후 대량 생산 체계
약 50억 원 규모 휴머노이드 및 미래차부품 관련 신규 정부지원 연구사업 선정 AI 지능형 로보틱스에서 글로벌 리딩 수준의 기술력을 인정받고 있는 씨메스(대표이사 이성호)는 올해 하반기 총 3건의 신규 정부지원 연구사업에 선정되어 최근 전담기관과의 협약을 체결하고 본격적인 연구개발 사업을 시작한다고 밝혔다. 24년 하반기, 씨메스가 합류하게 된 신규 연구사업은 로봇산업기술개발사업, 기계장비산업기술개발사업, 산업기술국제협력(국제공동연구)사업이다. 씨메스는 자체 보유한 3차원 비전 기반의 인공지능 로보틱스 기술을 기반으로 ▲인공지능 자율제조에 관련된 로봇 지능화 및 자동화 기술 ▲휴머노이드 로봇 및 실증 개발 등에 참여한다. 해당 사업을 통해 5년동안 매년 약 10억 원의 정부출연금을 연구개발에 활용하게 된다. 2건의 산업기술개발사업은 산업자원통상부(전담기관 KEIT) 지원사업이며 한국전자기술연구원(주관기관) 등 5개 기관과 함께 휴머노이드 로봇 개발을 통한 제조 로봇 지능화 연구개발 및 실증을 수행하고 성우하이텍(주관) 등 4개 기관과는 인공지능 로보틱스를 활용한 미래차 제조 지능화 개발사업을 수행하게 된다. 산업기술국제협력사업은 해외 유수의 연구기관과의 공동
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