많은 제조기업이 자동화 설비와 센서를 도입했지만 이것만으로 Physical AI가 완성되는 것은 아니다. 설비 상태와 공정 데이터를 이해하고 이상 징후를 감지하며 품질을 예측하고 최적의 생산 조건을 스스로 찾아 실제 제어로 연결하는 단계까지 나아가야 비로소 자율 생산이 실현된다. 정해진 대로 움직이는 공장을 넘어 스스로 판단하는 공장으로의 전환에 대한 제조업계의 관심이 높아지고 있다. 이 같은 흐름 속에서 토크아이티가 오는 8월 25일(화) 오후 2시부터 3시까지 '설비 자동화를 넘어 자율 생산으로: 제조 Physical AI 현실적 구현 전략'을 주제로 웨비나를 진행한다. 토크아이티의 제조업 디지털 전환 전문 토크 시리즈 '구해줘! Manufacturing'의 일환으로 진행되는 이번 웨비나는 라온피플 서주원 매니저, 이지아 매니저와 함께 Physical AI가 제조업의 생산 방식을 어떻게 바꾸는지, 어디서부터 시작해야 하는지를 살펴보는 자리다. 웨비나는 총 3개의 핵심 주제로 구성된다. 첫 번째로 Physical AI의 개념과 공장 적용 방식을 소개한다. 스스로 판단하는 AI가 만드는 제조업 패러다임의 전환과 설비가 이상을 감지하고 최적 조건을 스스로 정하
정치적 불확실성과 공급망·원가 변동, ESG 요구, DX·AX 확산으로 제조 기업의 경영 환경이 빠르게 변하고 있다. 이제 ERP는 재무와 생산 데이터를 기록하는 관리 시스템을 넘어 표준화된 프로세스와 AI가 이해할 수 있는 데이터를 기반으로 기업의 실행력을 높이는 운영 플랫폼으로 진화해야 한다는 인식이 높아지고 있다. 이 같은 흐름 속에서 토크아이티가 오는 8월 13일(목) 오후 2시부터 3시까지 'ERP를 DX·AX 기반으로 전환하는 제조 ERP 혁신 전략'을 주제로 웨비나를 진행한다. 토크아이티의 디지털 전환 전문 토크 시리즈 '구해줘! DX'의 일환으로 진행되는 이번 웨비나는 현대오토에버 ERP 전문가들과 함께 제조기업의 현재 수준을 진단하고 실행 가능한 ERP 로드맵을 만드는 방법을 살펴보는 자리다. 웨비나는 총 4개의 핵심 주제로 구성된다. 첫 번째로 글로벌 경영환경 변화에 대응하는 Next ERP Journey를 살펴본다. 정치·경제·ESG·DX/AX가 제조업에 미치는 변화와 표준 프로세스·지능형 데이터·AI 기반 의사결정, 진단부터 솔루션 구축까지 이어지는 ERP 혁신 접근법을 다룬다. 두 번째로 ERP 혁신의 출발점을 진단하는 방법을 소개한다
뉴로메카가 유상증자를 통해 확보할 자금을 기반으로, 피지컬 AI(Physical AI) 사업 확장에 나선다. 자동차 제조와 스마트 빌딩으로 기술 적용 시장을 넓히고, 산업용 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 제품군을 고도화한다는 비전이다. 로보틱스·인공지능(AI) 기술의 생산·품질·공급 역량을 키우는 ‘시장·제품·스케일업’ 전략이다. 자금 조달 과정에서는 박종훈 뉴로메카 대표가 구주주 청약과 일반공모에 최대 35억 원을 투입하겠다는 계획을 내놨다. 조달 자금은 경상북도 포항 소재 신공장 구축과 연구개발(R&D) 인력 확충에 사용한다. 10명 중 7명 넘게 선택한 흥행 대박? 박종훈 대표, 최대 35억 원 투입한다 최근 사측의 주주배정 유상증자 구주주 청약률은 75.8%를 기록했다. 쉽게 말해, 기존 주주들에게 할당된 신주 물량 중 75% 이상이 주주들의 구매 선택을 받아 매각됐다는 의미다. 확정 발행가액은 주당 2만4450원이고, 구주주 청약에서 발생한 실권주는 7월 30일부터 31일까지 일반공모를 진행한다. 주금 납입일은 8월 4일, 신주 상장 예정일은 같은 달 20일이다. 박 대표는 보유한 신주인수권증서에 해당하는 8만5343주 전량과
“요컨대 세상을 처리하는 데 그치지 않고 그 안에 참여하며, 말하는 데 그치지 않고 행동까지 하는 기계다 (In short, machines that don’t just process the world, but participate in it, machines that don’t just talk, but also act).” 피터 시몬스(Pieter Simoens) 벨기에 헨트대학교 교수는 나노전자·디지털 기술 연구기관 아이멕(imec)에 게재한 기고문에서 이같이 언급했다. 이는 에이전틱 AI(Agentic AI)와 피지컬 AI(Physical AI)가 불러올 변화를 시사한 메시지다. 인공지능(AI)의 진화 단계가 디지털 환경 내 업무를 직접 수행하고 물리 세계에 개입하는 방향으로 전환되고 있다는 분석이다. AI가 공정의 이상 징후를 감지하고 최적의 운전 조건을 제안하더라도, 설비가 저절로 가동되는 것은 아니다. 결산 오류를 찾아내 보고서를 작성한다고 해서 사내 시스템의 전표가 자동으로 수정되지도 않는다. 업계는 AI의 판단을 현장의 실행으로 이으려면, 설비·로봇·기업 시스템을 연동하는 실행 프레임워크가 필요하다고 제언했다. 즉 실질적인 구동 체계가 뒷받침
글로벌 제조기업의 93%가 최소 한 곳의 사업장에서 제조실행시스템(MES)을 운영하고 있지만, 기존 시스템과 MES를 완전히 통합한 기업은 23%에 그친 것으로 나타났다. 산업 자동화 및 디지털 트랜스포메이션 전문기업 로크웰 오토메이션(Rockwell Automation)은 17개국 제조·산업 운영 분야 의사결정권자 1,560명을 대상으로 조사한 ‘기업 전반으로 MES 확장(Scaling MES Across the Enterprise)’ 보고서를 발표했다. 보고서에 따르면 제조기업의 MES 도입은 보편화됐지만 전사 확장과 통합 수준은 낮았다. 글로벌 제조기업의 93%가 최소 한 곳의 사업장에서 제조실행시스템(Manufacturing Execution System, 이하 MES)을 운영하고 있으나, 이를 전사적으로 구축한 기업은 28%에 머물렀다. 전사적자원관리(ERP), 제품수명주기관리(PLM), 품질 및 운영기술(OT) 시스템 전반에 MES를 완전히 통합했다고 응답한 비율은 23%였다. 단절된 시스템과 충분히 활용되지 못하는 데이터, 증가하는 운영 리스크가 MES 투자 가치 확대를 제한하는 요인으로 제시됐다. 시스템 통합은 MES 구매의 주요 요건이자 현대
로크웰오토메이션, 17개국 산업 의사결정권자 대상 제조실행시스템(MES) 확장 보고서 발표 “제조 업체 93%가 시스템을 도입, 이종 솔루션 간 완전 통합 비율은 23%” 최근 글로벌 스마트 제조 시장에서는 기업 전체의 공급망과 정보기술(IT)·운영기술(OT) 인프라를 실시간으로 동기화하는 엔터프라이즈 레벨의 최적화가 핵심 화두다. 생산 현장의 기초 데이터를 집적하면서도, 전사적자원관리(ERP)·제품수명주기관리(PLM) 등 인프라와 양방향으로 연동해 의사결정 속도를 끌어올리는 디지털 전환(DX)이 대세다. 이 흐름 속에서 로크웰 오토메이션이 전 세계 17개국 제조업 의사결정권자 1560명을 대상으로 트렌드를 조사했다. ‘기업 전반으로 제조실행시스템(MES) 확장 보고서’는 설문 대상 기업의 58% 이상이 연 매출 10억 달러(약 1조5000억 원)를 상회하는 제조사가 참여했다. 이를 기반으로 글로벌 스마트 제조 공급망의 인프라 동향이 담겼다. 보고서에 따르면, 전 세계 제조 업체 93%가 최소 한 곳 이상의 사업장에서 MES을 구축·운영 중이다. 반면 이를 전사 네트워크로 일관되게 확장한 기업은 28%에 불과했다. 특히 ERP·PLM·PLC(Programma
내년 1월 양산 앞둔 김포 3공장 대상 8개월 프로젝트…향후 1·2공장 확산도 검토 수기·엑셀 기반 제조 기록 디지털 전환…품질 추적성과 감사 대응 체계 강화 목표 미라콤아이앤씨가 화장품 OEM·ODM 기업 그린코스의 김포 3공장을 대상으로 제조실행시스템(MES) 구축에 착수했다. 내년 1월 양산 예정인 신규 공장의 생산·품질·설비 데이터를 하나의 흐름으로 연결해 제조 이력 관리와 품질 대응 체계를 정비하려는 목적이다. 화장품 업계에서 품질 컴플라이언스와 외부 감사 대응의 중요성이 커지는 가운데, 이번 구축이 중견 제조사의 디지털 전환 사례로 이어질지 주목된다. 13일 회사 측에 따르면 이번 프로젝트는 그린코스 3공장을 대상으로 이달부터 약 8개월간 진행된다. 핵심은 생산 현장에서 발생하는 데이터를 자동으로 수집하고, 제조·품질·설비 정보를 통합 관리하는 체계를 마련하는 데 있다. 미라콤아이앤씨는 향후 1·2공장으로의 확산도 고려해 표준 프로세스를 적용할 계획이라고 설명했다. 그린코스는 현재 김포에서 1·2공장을 운영하고 있으며, 올해 3공장을 준공해 내년 1월부터 양산에 들어갈 예정이다. 이번 구축에는 설비 데이터 자동 수집, 전자 제조 기록, 제조번호(L
산업AX 코리아 2026, 코엑스서 개막해 제조 AX 사례와 전략 공유 A트랙 5개 세션서 데이터 연결·MES·머신비전·통계 분석·완전자율머신 소개 "AI 모델이 아닌 연결된 데이터가 AX의 출발점" 메시지 강조 차세대 산업 혁신을 주제로 한 제조 특화 행사 '산업AX 코리아 2026(IndustryAX Korea 2026)'이 지난 6월 16일 서울 강남구 코엑스 3층 E홀에서 개최됐다. (주)첨단, 헬로티, 두비즈가 공동 주최한 이번 행사는 'AX(AI Transformation), 산업의 판단 구조를 바꾸다'라는 주제 아래 제조·물류·로보틱스·IT 현장의 AI 전환 사례와 실행 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 오전 공통 세션에서는 AI 레디 데이터, 피지컬 AI, 다크 팩토리, 소프트웨어 정의 공장(SDF) 등이 주요 의제로 다뤄졌으며 오후에는 산업별 AX 혁신, 피지컬 AI 및 엔지니어링 워크포스, 로보틱스·오토메이션 등 3개 트랙으로 나뉘어 세션이 진행됐다. 이 중 산업별 AX 혁신 사례와 확산을 주제로 한 A트랙에서는 5개 기업이 제조 현장의 데이터 연결과 AI 적용 사례를 발표했다. 첫 발표자로 나선 코오롱베니트 박윤성 팀장은 "AX의 출발점은
공장은 인공지능(AI)에게 까다로운 시험장 중 하나다. 데이터는 설비마다 다른 형식으로 파편화돼 축적되고, 작업 조건은 품질·납기·안전과 복잡하게 연결된다. 잘못된 판단은 곧바로 라인 정지와 불량률 상승으로 직결된다. 산업 인공지능 전환(AX)으로 가는 과정에서 이러한 병목이 발생한다. 일반적인 AI 모델 성능보다 공장 데이터를 읽어낼 구조, 판단을 검증할 가상 공간, 그 결과를 로봇·설비와 물리적 동작으로 구현하는 시스템적 면모가 요구되기 때문이다. 이처럼 제조 AI 도입은 시스템 차원의 혁신적 변화를 꾀해야 한다. 이 과정은 특히 기존 제조 조직의 공정 생태계에 물리적 마찰을 일으킨다. AI가 실질적인 비즈니스 성과로 이어지려면 데이터 인프라, 생산 관리 방식, 업무 흐름, 조직 운영 전반 등이 유기적으로 체질을 바꿔야 한다는 뜻이다. 거대언어모델(LLM)은 정제된 언어를 바탕으로 추론하지만, 제조 데이터는 설비, 공정, 품질 기준, 유지보수 조건마다 완전히 다르게 생성되기 때문에 보편적인 표준 데이터라는 개념이 성립하기 어렵다. 산업 AX가 데이터·검증·실행을 단일 파이프라인으로 통합해야 하는 이유다. 이러한 동향과 실전 인사이트를 담아 지난달 오프라인
제조 현장의 자동화가 임계점에 도달했다. 그동안 공장은 컨베이어 벨트와 로봇 팔(Robot Arm) 형태의 고정형 로봇을 통해 물리적 생산성을 극대화하는 데 집중해 왔다. 다품종 소량 생산과 글로벌 공급망의 변동성이 일상화된 현시점에서는 '지정된 동작을 반복하는 기계'만으로 생존을 담보하기 어려워졌다. 이제 글로벌 제조 패러다임은 고정된 프로그래밍의 테두리를 벗어나는데 집중하는 모양새다. 공장 스스로 데이터를 해석·판단하는 자율제조(Autonomous Manufacturing) 체계로 체질 전환을 노리는 것이다. 전문가들은 이때 핵심으로, 하드웨어에 인공지능(AI)이라는 뇌를 이식하는 인공지능 전환(AX)의 고도화다. 공장에서 발생하는 정형·비정형 데이터가 클라우드(Cloud)·에이전트(Agent)를 통해 실시간으로 이동하고, 이것이 다시 물리적인 하드웨어의 제어로 이어지는 메커니즘이 받쳐줘야 진짜 자율 공정이 완성된다는 해석이다. 이 과정에서 ▲설계 변경 이력 관리 ▲부품 조작 오차 제어 ▲현장 사무 병목 해소용 소프트웨어 인프라 연동 등 방법론은 지능형 공장의 성패를 가르는 변수로 부각된다. 다가오는 제조 AX의 미래는 공정 내 미세한 변수를 어떻게 지능
위시켓의 기업 AI 전환 지원 서비스 AIDP가 넥스트라이즈 2026에서 기업 현장에 맞춘 AX 전환 방향을 제시했다. 위시켓 AIDP는 지난 18일부터 19일까지 서울 코엑스에서 열린 글로벌 스타트업·오픈이노베이션 행사 ‘넥스트라이즈 2026’에 참가해 기업의 AI 전환 실행 전략을 소개했다고 밝혔다. 이번 행사에서 AIDP는 기업의 AI 도입 수준을 점검하는 ‘우리 회사 AX 진단’ 프로그램을 운영했다. 부스를 찾은 방문객들은 간단한 진단을 통해 자사의 AI 활용 수준을 확인하고, AI가 실제 업무에서 작동하기 위해 필요한 데이터 구조, 업무 흐름, 시스템 연동, 운영 기준 등을 점검했다. 최근 기업 현장에서는 챗봇, 생성형 AI, 자동화 도구 등 다양한 AI 솔루션 도입이 늘고 있다. 그러나 AI 도구를 도입했음에도 실제 업무 방식 변화나 조직 차원의 성과로 이어지지 못하는 사례도 적지 않다. AIDP는 이 같은 문제의 원인을 단순한 도구 부족이 아니라, 기업 내부 데이터와 시스템, 현업 프로세스가 AI와 연결되지 않은 구조에서 찾고 있다. AI가 업무 안에서 지속적으로 작동하려면 데이터 정리, 시스템 통합, 업무 흐름 재설계, 운영 기준 수립이 함께
UI·UX 개발 플랫폼 기업 토마토시스템이 공공·금융권을 넘어 제조업 디지털 전환(DX) 시장 공략에 속도를 낸다. 토마토시스템은 대학 전사적자원관리(ERP), 공공, 금융권에서 검증한 UI·UX 개발 플랫폼 기술력을 기반으로 제조업 DX 시장 확대에 나선다고 18일 밝혔다. 회사는 UI·UX 개발 솔루션 ‘엑스빌더6’를 중심으로 웹 UI 자동 변환 솔루션 ‘엑스컨버터’, AI 기반 자동 UI·UX 개발 솔루션 ‘엑스빌더6 아이젠’, 소스 분석·테스트 자동화 솔루션 ‘아이큐봇’ 등을 제조 현장에 적용한다는 계획이다. 엑스빌더6는 기업이 노후 레거시 시스템을 웹 표준 기반 환경으로 전환하거나 스마트팩토리 시스템을 구축하는 과정에서 활용되는 UI·UX 개발 플랫폼이다. 복잡한 업무 화면과 데이터를 다루는 제조 현장에서 사용성과 운영 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다. 최근 토마토시스템은 대우건설의 건설 현장 관리 플랫폼 ‘바로콘 시스템’ 고도화 사업을 수행했다. 이를 통해 10년 이상 운영된 노후 시스템을 HTML5 기반 최신 웹 환경으로 전환하고, 사용자 편의성과 운영 효율성을 개선했다. 토마토시스템은 해당 프로젝트 이후 유사한 고민을 가진 제조기업의 관심이 높
한국네트웍스가 16일 서울 코엑스 3층 E홀에서 열린 ‘산업AX KOREA 2026’ 쇼케이스에서 WMS, MES, 물류자동화 솔루션을 소개했다. 2026 산업AX KOREA는 제조·물류·로보틱스·IT 등 산업 현장의 AX 적용 사례와 AI 기반 산업 플랫폼, 스마트 인프라, 피지컬 AI 등을 다룬 컨퍼런스 및 쇼케이스 행사다. 한국네트웍스는 통합물류시스템, 스마트팩토리, 물류자동화, IT 운영·유지보수 등을 사업 영역으로 전개하고 있다. 회사의 솔루션 포트폴리오는 물류솔루션, 제조솔루션, 물류자동화 영역을 중심으로 구성돼 있다. 한국네트웍스는 이번 쇼케이스를 통해 제조와 물류 현장의 AX 전환에서 데이터와 설비, 운영 시스템을 연결하는 통합 솔루션의 필요성을 제시했다. 특히 창고관리시스템인 WMS를 중심으로 주문·운송·제조·설비제어 영역과의 연계 가능성을 설명하며, 제조·유통·판매 전반의 운영 효율화를 위한 적용 방안을 소개했다. 한국네트웍스 관계자는 “오늘 행사에서는 크게 WMS와 MES, 물류자동화 3개 솔루션을 소개하고 있다”며 “제조 솔루션은 HACCP이나 GMP 같은 특화 솔루션을 갖추고 있고, WMS는 TMS, OMS 등 전체 통합 물류 시스템
제조 현장에 인공지능(AI)이 도입됨에 따라, 인공지능 전환(AX)의 양상이 뚜렷해지고 있다. 다만 이제는 이러한 도입 여부가 AX의 어젠다가 아닌 시점. 공장 안에서 어떤 데이터를 쓸 수 있는 상태로 ‘정제’하고, 어떤 환경에서 공정을 미리 ‘검증’하며, 어떤 장비가 판단 결과를 실제 ‘물리적 동작’으로 옮길 것인가의 싸움이다. 이러한 스마트 제조 투자는 이미 현장 운영의 필수적인 기본 조건으로 자리 잡았다. 글로벌 산업·공장 자동화(FA) 기술 업체 로크웰오토메이션이 최근 스마트 제조 보고서에서 제시한 흐름도 일맥상통한다. 이에 따르면, 현시점 글로벌 제조 생태계는 디지털 전환(DX)을 생존의 조건으로 보고 있고, AI가 보강하는 운영 영역 역시 전방위로 확대되는 추세다. 핵심은 투자 대상이 단일 솔루션이 아니라는 점이다. 데이터·클라우드·자동화·인력·보안·운영 등 시스템이 하나의 유기체처럼 함께 맞물려 돌아가는 구조로 흘러가야 되기 때문. 여기에 디지털 트윈(Digital Twin)에 대한 논의도 같은 선상이다. 미국 국가표준기술연구소(NIST)는 제조 디지털 트윈을 ▲상태 모니터링 ▲이상 감지 ▲예측 ▲운영 처방 ▲가상 시운전 등과 긴밀히 연결한다.
미라콤아이앤씨가 국내 주요 철강사인 한국철강과 환영철강을 대상으로 디지털팩토리 구축 프로젝트에 착수한다고 26일 밝혔다. 한국철강과 환영철강은 키스코홀딩스의 핵심 계열사로 제강 및 압연 제품을 중심으로 철근과 빌릿(Billet) 제품을 생산하는 업계의 대표 기업이다. 이번 프로젝트는 한국철강 창원공장과 환영철강 당진공장을 대상으로 각각 16개월, 13개월간 진행된다. 양사는 설비 데이터 수집과 인프라 및 SCADA 구축, MES 도입, KPI 모니터링 체계 수립, 기간계 시스템 연계까지 제조 운영 전반을 아우르는 통합 체계를 구축할 계획이다. 미라콤의 플랫폼 기반 MES인 Nexplant MESplus를 중심으로 생산 현장 전반의 데이터를 연계·통합해 생산, 품질, 설비 정보를 일관된 기준으로 관리하며 운영 전반의 가시성과 통제력을 확보한다. 특히, 철강 산업의 특성을 반영한 조업 데이터 기반 운영 체계를 구축해 품질 및 안전 리스크 통제의 핵심 요소인 실시간 소재 추적성을 강화한다. 이를 위해 제강 공정의 용강 단위인 차지(Charge)와 반제품인 빌릿 최종 제품까지 전 공정을 추적할 수 있도록 레이저 마킹기와 OCR 장비 야드관리를 위한 5G 통신을 구현
KIBA서울-中 염성경제개발구 맞손…한·중 기업 ‘양방향 비즈니스’ 넓힌다
[SCM FAIR 2026] 탑차·윙바디·전기차까지…롯데오토리스, 물류 현장 맞춤 상용차 리스 라인업 공개
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