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'스마트팩토리'통합검색 결과 입니다. (79건)

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신성이엔지, 제50회 국가생산성대회서 국무총리표창 수상

신성이엔지는 지난 29일 서울 여의도 KBS홀에서 열린 '2026 대한민국 생산성·지속가능경영 혁신대상(제50회 국가생산성대회)'에서 국무총리표창을 수상했다고 30일 밝혔다. 신성이엔지는 인력 중심의 제조방식을 데이터 기반 지능형 제조체계로 전환한 점을 높이 평가받았다. IoT 센서로 수집한 설비·공정 데이터를 AI로 분석해 공정 이상을 미리 잡아내고, 디지털 트윈과 협동로봇을 도입해 공정 효율을 높였다. 그 결과 시간당 생산량은 28.8% 늘고 공정 불량률은 89.7% 줄었다. 스마트공장 도입 이후 수출액도 71% 증가했다. 앞서 2021년에는 용인공장이 K-스마트 등대공장으로 선정되기도 했다. 친환경 경영 노력도 수상에 힘을 보탰다. 신성이엔지는 사업장에 태양광 설비를 도입해 사용 전력의 48%를 재생에너지로 대체하고 있으며, 이를 통해 연간 약 380톤의 탄소 배출을 줄이고 있다. 사회적 가치 창출과 인재 육성에도 꾸준히 나서고 있다. 지역사회 나눔 활동과 함께 태양광 모듈을 기부하고 있으며, 직장어린이집 운영과 전사 기부 캠페인으로 임직원 복지와 사회공헌 활동을 강화했다. 산학협력을 통해 석사급 전문인력을 양성하고 특허를 확보하는 등 기술 인재 육성에도 힘쓰고 있다. 신성이엔지 관계자는 “이번 수상은 임직원 모두가 함께 일궈낸 제조혁신의 결실”이라며 “AI 기반 스마트공장 역량을 더욱 고도화해 클린룸·친환경 에너지 분야의 글로벌 경쟁력을 높여 나가겠다”고 말했다.

2026.10.30 11:06장경윤 기자

누적 수주 1조 넘긴 LG전자 스마트팩토리, 에너지·인프라로 영역 확대

올해 상반기 누적 수주액 1조원이 넘은 LG전자 스마트팩토리 사업부가 사업 영역을 확장한다. 기존 제조, 물류 분야를 넘어 에너지·인프라 영역으로 확대한다는 계획이다. LG전자는 22일 경기도 안산시 시화조력문화관에서 한국수자원공사와 '시화호 AI 조력발전소 추진을 위한 기술협력 업무협약'을 맺었다. LG전자와 한국수자원공사는 ▲AI 조력발전소 및 등대공장 구현 ▲AI·디지털트윈·로봇 등 첨단기술 적용 및 실증 ▲재생에너지·AI 전환 관련 연구개발(R&D) 및 정책사업 공동 대응 ▲해외사업 공동 발굴 및 해외시장 진출 협력 등을 추진한다. 또한 LG전자는 스마트팩토리 솔루션 중 하나인 디지털트윈 기술을 한국수자원공사에 이식한다. 조력발전소 전체를 가상에 구현해 발전설비와 CCTV 등 데이터를 통합 관리하고, 예측·운영·검증·진단 솔루션을 지원한다. 여기에 양사는 '엑사원' 기반 AI 에이전트 적용도 검토한다. 엑사원은 LG AI연구원에서 자체 개발한 AI 모델이다. AI 에이전트는 발전소 운영 대시보드를 바탕으로 발전량 손실 원인 분석, 설비 이상 탐지, 예지보전, 점검 일정 최적화 등을 돕는다. 기상·해수면·설비·발전 데이터를 종합 분석해 최적 운영 방안을 제안하고, 축적된 운영 데이터를 학습해 의사결정과 보고서 작성 같은 반복 업무까지 수행한다. 발전소 현장 자동화를 위한 피지컬 AI 협력도 추진한다. 패트롤 로봇과 AI CCTV로 순찰·점검·안전관리를 맡기고, 산업용 로봇으로 예비부품 관리와 자재 운반을 자동화할 계획이다. LG전자 관계자는 "이번 협력은 LG전자가 스마트팩토리 솔루션 사업의 영역을 기존 제조, 물류 등에서 에너지·인프라 분야까지 확대하는 것이란 점에서 의미가 있다"며 "스마트팩토리 솔루션 사업은 출범 2년 만인 올 상반기에 누적 수주액 1조원을 넘겨 빠르게 성장하고 있다"고 설명했다. 이번 협약식에는 한국수자원공사 오봉근 재생에너지본부장, LG전자 이승기 스마트팩토리솔루션센터장 등 양사 경영진이 참석했다. 이승기 스마트팩토리솔루션센터장은 "LG전자가 제조 현장에서 축적한 스마트팩토리 역량을 공공 인프라 분야로 적용하게 됐다"며 "한국수자원공사와 함께 시화호 조력발전소의 디지털 전환을 지원하고 발전소 운영 효율성과 안전성을 높이겠다"고 말했다.

2026.10.22 11:00진운용 기자

"AI가 살피고 로봇이 일하네"…현대차·기아 '자율운영공장' 가보니

“이번 주에는 가상 시운전 4건이 진행 중이고, 용접 랩 철거 안전 작업 한 건이 진행 중입니다. 자세히 보고 싶으신 공정이 있으면 편하게 말씀해 주세요.” 모니터 두 대 중 왼쪽은 흔히 볼 수 있는 생성 인공지능(AI) 명령어 입력 화면, 오른쪽은 연구실 공간을 가상으로 구현한 화면이 나타났다. “통신 전파 상황을 시뮬레이션해줘”라고 말하니 “전파가 좋은 구역은 파랑, 약한 지역은 빨강으로 시각화했다”며 연구실 공간 위에 그래픽이 곧바로 덧씌워졌다. 현대자동차와 기아는 스마트 팩토리 혁신 제조 기술 전시회 '이포레스트 테크데이 2026'을 현대차·기아 의왕연구소에서 진행하기 앞서, 지난 16일 미디어 초청행사를 열고 제조 현장 특화 인공지능(AI) 에이전트 '이포레스트 폴라리스' 시연을 이같이 선보였다. 회사는 이 곳에서 AI와 로보틱스 등을 활용한 스마트팩토리로의 전환을 위한 기술들을 개발하고 있다. AI 에이전트도 그 일환으로, 올해 테크데이 행사에선 200여건의 제조 신기술을 소개할 예정이다. 최영태 현대차·기아 제조솔루션본부 이포레스트센터장 상무는 이날 행사에서 “자동화를 확대하는 것을 넘어, 공장이 스스로 판단하고 학습하며 진화하는 '자율운영공장'으로 나아가려는 것”이라며 "사람은 더 안전하고 가치 있는 일에 집중하고, 데이터와 AI는 공장을 더욱 유연하고 지속 가능하게 운영하도록 돕는 제조환경을 만드는 것이 목표"라고 밝혔다. 이어 "2032년 이후 미래 신공장에서 휴머노이드와 풀스케일 자율화 기술을 본격적으로 적용해 나가겠다"고 말했다. 공장마다 따로 놀던 데이터·앱 합쳤더니…AI, 현장 분석·장비 시운전 척척 AI에이전트와 가상 공간 플랫폼 구현에 앞서, 현대차·기아는 그 동안 공장별로 분산돼 있던 데이터 및 IT 체계를 단일 표준 플랫폼으로 통합하는 작업을 거쳤다. 공장별 시스템과 데이터를 연결한 공통 기반 위에 공장의 핵심 기능들을 표준화한 '코어 시스템', 그 윗단에 품질, 설비보전, 생산운영 등 제조 앱이 구동되는 방식이다. 이런 체계에서 AI 에이전트는 제조 현장 시스템과 문서 등 데이터 분석, 이미지 생성, 업무 노하우 제공 등 각종 도구를 토대로 현장에서 필요한 판단과 대응을 수행하게 된다. 데이터 분석 역량과 업무 노하우를 자산화, 표준화하면서도 소요되는 시간을 줄였다. 회사는 지난달 울산 전기차(EV) 공장에서 이포레스트 폴라리스 시범 운영을 시작했다. 스마트 물류 솔루션인 '물류로봇 표준화 플랫폼'도 이런 접근법에 따른 성과 중 하나다. 매번 물류로봇을 새롭게 검토하고 제작하는 과정에서 발생하는 비용 증가와 품질 편차를 줄이기 위해 고안됐다. 부품 공급 체계를 자동화된 무인 운송 체계로 전환, 작업자가 반복 업무 대신 로봇 운영과 공정 최적화에 집중할 수 있도록 지원한다. 결과적으로 물류로봇 제작 비용을 약 30% 절감하고, 개발 기간도 단축했다. 회사는 기아 화성 EVO 웨스트 공장과 울산 공장에 이 기술 적용을 추진 중이다. 엔비디아와 협력 하에 제조 현장에 특화된 가상 제어 기술도 개발하고 있다. 이날 소개된 '물리 AI 기반 가상 시운전 기술'이 일례다. 신차 투입 준비 과정을 단축하기 위해 현장 상황을 가상으로 재현하고, 이를 예측하는 심투리얼(Sim-to-Real) 기술이다. 현대차·기아 관계자는 "제조 설비 시뮬레이션과 로봇 시뮬레이션은 그래픽 기반 시뮬레이션으로, 장시간의 실물 시운전이 반드시 필요했다"며 "중력 충돌, 마찰과 같은 실제 현상의 물리 현상을 고려하지 못했기 때문"이라고 설명했다. 이어 "기존 시뮬레이션은 설비 제어, PLC, 로직, 검진, 로봇 OLP 타점 검토 등 각 요소를 개별적으로 검토해 상호 영향을 검증할 수 없었고, 수천개의 물리 조인트와 I/O 신호를 수작업으로 매핑하는 등 공수가 크게 들었다"며 "이번에 개발한 통합 시뮬레이션은 상호 영향 사전 검증, 가상 시운전 기반 설비 실물 시운전 효율화가 가능하다"고 덧붙였다. 해당 기술은 울산 EV 공장의 신차 생산을 위한 시운전 과정에 도입될 예정이다. 수작업 완전 대체할까…사람보다 더 정밀한 AI·로봇 목표 현대차·기아는 제조 현장에 특화된 디지털 기술 내재화도 준비하고 있다. 회사 다른 관계자는 "기아 공장에 적용된 비전 시스템에 대해서 전수조사를 실시한 결과 95% 이상이 외부 솔루션에 의존하고 있었다"며 "차종을 추가 개발하게 되거나 설계 변경이 발생할 경우 락인된 외부 업체 기술을 사용하게 돼 지속적으로 투자비가 발생하던 상태"라고 언급했다. 이런 문제를 해결하기 위해 제조 솔루션 본부에 기술 내재화를 위한 전담 조직을 만들고, 사업 본부 차원의 비전 기술 표준화 전략 수립과 기술 내재화를 추진하고 있다고 밝혔다. 내재화를 추진 중인 기술로는 ▲내외장 도어 검사 ▲하부 검사 ▲터널형 완성차 외관 검사 등을 꼽았다. 이날 행사에선 차체 공정에 있는 용접 작업 관련 기술 시연도 진행했다. 수작업 없이 심투리얼 기술을 활용해 로봇이 자동으로 작업 경로를 생성하는 것이 핵심이다. 회사 관계자는 "용접 작업 자체는 이미 자동화돼 있지만, 용접 로봇과 생산라인을 설치할 때 로봇이 1700여개의 용접점으로 이동하는 이 모든 경로를 현장 엔지니어가 수동으로 조정하고 있어 많은 비용과 시간이 발생하고 있다"며 "시뮬레이션을 활용해 로봇 이동 경로를 만들어주는 작업을 자동화하는 기술을 개발했다"고 밝혔다. 차체를 약간 움직인 뒤 버튼을 한 번 누르자, 옮겨진 차체에 맞춰 용접 로봇이 조금씩 이전과 다른 이동 경로에 따라 작업을 시작했다. 다소 느린 속도로 움직였지만, 한 번 작업을 수행하고 나면 이후에는 이 경로에 맞춰 로봇이 움직이게 돼 작업 속도도 빨라진다는 설명이다. 회사는 내년 6월 해당 기술 개발을 완료한다는 계획이다. 차량 부품인 웨더스트립 장착을 자동화한 기술도 선보였다. 작업자 부담을 줄이고 균일한 조립 품질을 확보하기 위해 개발된 기술이다. 산업용 로봇과 전용 그리퍼를 활용해 장착 공정을 자동화하고 작업 편차를 줄였다. 고속 서보 제어 기술을 적용해 적정 가압력을 유지, 조립 품질의 일관성도 높였다. 최종적으로 장착 구간 비전 촬영을 통해 부품의 이탈이나 들뜸 여부를 다시 한번 검사해 품질 수준을 높일 수 있다. 현대차·기아는 사람 손과 비슷한 형태로 움직이는 로봇인 '핸드 그리퍼'를 제조 현장에 적용하기 위한 기술 개발도 추진하고 있다. 유연한 움직임이 가능하기 때문에 다양한 부품 관련 작업을 효율화할 것이란 구상이다. 회사 관계자는 "올해 착수한 과제라 아직 제조 현장에 적용하기 위해서는 기술적으로 어려운 여러 허들을 넘어야 하는 상황"이라며 "지속적으로 개발하면 조립 자동화 기술을 고도화하는 데 핵심 기반이 될 것"이라고 기대했다.

2026.10.18 12:04김윤희 기자

인텔 "실험실에선 잘 움직이는 로봇, 실제 현장은 다르다"

피지컬 인공지능(AI) 로봇이 공장과 물류센터에서 실제로 일하려면 AI 모델 성능뿐 아니라 안전성과 도입 비용, 실시간 제어 기술까지 확보해야 한다는 지적이 나왔다. 존 힐리 인텔 산업·로보틱스 사업부 부사장은 13일 서울 코엑스에서 열린 '피지컬 AI 테크 위크' 특별강연에서 "실험실에서 AI 모델이나 로봇을 구현하면 매우 인상적으로 보이지만 실제 현장에 적용하는 것은 훨씬 어렵다"고 말했다. 힐리 부사장은 로봇 기술의 발전 속도에 비해 기업들의 도입 준비가 부족하다고 진단했다. 인텔이 전 세계 기업·산업 관계자 800명을 조사한 결과, 응답자의 약 3분의 2는 향후 5년간 로봇 도입이 불가피하다고 봤지만 실제 도입 전략을 마련한 곳은 40%에 그쳤다. 기업이 원하는 로봇도 외형보다 실제 작업 능력에 초점이 맞춰져 있었다. 조사 응답자의 75%는 로봇이 사람처럼 생겼는지보다 어떤 작업을 얼마나 잘 수행하는지가 중요하다고 답했다. 힐리 부사장은 로봇 도입을 가로막는 요인이 기술뿐 아니라 기업의 업무 방식과 인력 운영, 안전 기준, 비용 문제에도 있다고 짚었다. 피지컬 AI 테크 위크는 과학기술정보통신부가 주최하고 피지컬 AI 얼라이언스와 정보통신산업진흥원이 주관하는 행사다. 로봇이 판단하고 움직이는 시간까지 관리해야 피지컬 AI는 카메라와 센서로 주변 환경을 인식하고 실제 로봇을 움직이는 기술이다. 화면에서 답변을 생성하는 AI와 달리 판단 결과가 곧바로 물리적인 움직임으로 이어진다. 힐리 부사장은 이 때문에 로봇의 반응 시간을 예측하고 제어하는 기술이 중요하다고 설명했다. 일례로 로봇이 이동하다 장애물을 발견했다면 정해진 시간 안에 멈추거나 방향을 바꿔야 한다. AI가 올바른 판단을 내리더라도 실행이 늦어지면 충돌이나 사고가 발생할 수 있다. 이를 방지하려면 AI 모델의 판단 능력뿐 아니라 센서에서 정보를 받아 처리하고 로봇을 움직이는 전체 과정이 안정적으로 작동해야 한다. 안전성 역시 개발 초기부터 확보해야 한다고 강조했다. 과거 자동화 장비는 정해진 동작을 반복하는 경우가 많았지만 피지컬 AI 로봇은 주변 상황을 판단해 스스로 행동을 결정할 수 있다. 특히 사람과 로봇이 같은 공간에서 일한다면 예상하지 못한 움직임에도 대응할 수 있어야 한다. 힐리 부사장은 "안전은 개발 마지막 단계에서 추가할 수 있는 것이 아니다"라며 "설계 초기부터 모든 기술 계층에 반영해야 한다"고 말했다. 도입 비용도 해결 과제로 꼽았다. 로봇이 기술적으로 작업을 수행할 수 있더라도 구매와 운영에 드는 비용이 높으면 기업이 대규모로 활용하기 어렵기 때문이다. 인텔은 하나의 컴퓨팅 플랫폼에서 로봇 제어와 영상 분석, AI 추론 등을 처리하는 방식을 제시했다. 각 작업에 맞는 연산 장치를 활용해 성능과 전력 효율을 높이고 로봇 종류마다 별도의 하드웨어를 개발하는 부담도 줄이겠다는 설명이다. AI 모델 개발부터 현장 배포까지…인텔, 개방형 생태계 강조 힐리 부사장은 피지컬 AI 로봇의 개발과 현장 적용을 연결하기 위한 기술도 소개했다. 로봇을 개발할 때는 먼저 AI 모델을 학습시키고 가상 환경에서 동작을 시험한다. 이후 실제 로봇에 모델을 탑재해 센서와 제어 장치 등이 함께 작동하도록 조정해야 한다. 인텔은 이 과정에서 개발자가 사용하는 기술과 로봇에 탑재되는 컴퓨팅 장치가 달라도 같은 개발 작업을 이어갈 수 있도록 지원하고 있다. 피지컬 AI 스튜디오는 개발자가 AI 모델을 학습시키거나 특정 작업에 맞게 조정하도록 돕는 도구다. AI 모델 개발에 익숙하지 않은 제조·물류 분야 전문가도 자신의 업무에 필요한 기능을 개발할 수 있도록 설계됐다. 오픈비노는 개발한 AI 모델을 실제 장비에서 효율적으로 실행하도록 돕는 소프트웨어다. 로봇의 작업에 따라 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU), 신경망처리장치(NPU) 중 적합한 연산 장치를 활용하도록 지원한다. 힐리 부사장은 이러한 기술이 산업 전반으로 확산하려면 개별 기업의 개발 성과를 연결할 개방형 생태계가 필요하다고 설명했다. 로봇에 사용되는 반도체와 소프트웨어, 센서, 제어 장치는 여러 기업이 개발한다. 기업마다 서로 다른 기술을 사용하더라도 함께 작동하도록 지원해야 새로운 로봇을 개발하고 현장에 적용하는 시간과 비용을 줄일 수 있다. 인텔은 이를 위해 오픈소스 기반 개발 환경과 공통 소프트웨어 도구를 지원하고, 기존에 다른 컴퓨팅 환경에서 개발한 기술을 활용할 수 있도록 하고 있다. 힐리 부사장은 한국을 이 같은 산업 생태계의 협력 사례로 언급했다. 피지컬 AI를 대규모로 확산하려면 기술 개발과 제조, 현장 적용에 참여하는 기업들이 협력해야 한다는 설명이다. 그는 "빨리 가려면 혼자 가고, 멀리 가려면 함께 가야 한다는 말이 있다"며 "생태계는 함께 멀리 가기 위한 것"이라고 말했다.

2026.10.13 14:34김동원 기자

정부, 내년 피지컬 AI 확 키운다…9천억→3조 1000억

정부가 내년 중소 제조기업의 피지컬 인공지능(AI) 실증에 1728억원을 투입하고 물류·농업·항만 등 산업 현장으로 지원 범위를 넓힌다. 과학기술정보통신부와 중소벤처기업부, 농림축산식품부, 해양수산부 등은 13일 서울 코엑스에서 열린 '2027년 범부처 피지컬 AI 사업설명회'에서 내년도 신규 사업의 지원 규모와 대상, 공모 일정 등을 공개했다. 이번 설명회는 과기정통부가 주최한 '피지컬 AI 테크 위크'의 첫날 행사로 진행됐다. 정부는 2027년 피지컬 AI 예산안을 올해 9000억원에서 3조 1000억원으로 확대했다. 이날 설명회에서는 부처별 예산을 실제 기업과 연구기관에 지원하는 방식이 소개됐다. 로봇의 두뇌 역할을 하는 AI 모델 개발과 학습 데이터 확보, 제조 공정 실증, 농업·항만 자동화 등에 예산을 배정했다. 기업별 지원 조건도 구체화됐다. 중기부는 제조 현장의 작업 특성에 따라 실증 사업을 구분하고 통합 실증에 선정된 기업에는 최대 3년간 45억원을 지원한다. 과기정통부는 범용 피지컬 AI 모델 개발과 로봇 학습 환경 구축에 투자한다. 다만 내년도 예산은 국회 심의를 거쳐 확정된다. 중소 제조기업에 최대 45억원…위험 작업도 로봇으로 중기부는 내년 신규 사업인 '중소기업 피지컬 AI 실증 지원'에 1728억원을 편성했다. 3년간 총 3400억원의 국비를 투입해 중소 제조기업의 생산 공정에 피지컬 AI를 적용하고 로봇·AI 기업의 기술 검증을 지원한다. 송치평 중소기업기술정보진흥원 실장은 "사업을 공정 실증과 기술 실증, 통합 실증으로 구분해 추진한다"고 밝혔다. 공정 실증은 기존 자동화 설비로 처리하기 어려운 작업에 피지컬 AI를 도입하는 사업이다. 제품의 크기나 형태가 일정하지 않아 사람이 직접 처리하는 제조 공정 등이 대상이다. 인력 확보에 어려움을 겪는 지역 제조기업에도 적용할 수 있다. 정부는 해당 사업에 최대 2년간 10억원을 지원한다. 국비 지원 비율은 70% 이내로 설정했다. 작업자 안전을 위협하는 유해·위험 공정도 지원 대상에 포함됐다. 뿌리산업 등에서 사람이 직접 수행하던 위험 작업을 AI 로봇으로 대체하는 기술을 실증한다. 최대 2년간 25억원을 지원하며 국비 비율은 70% 이내다. 로봇과 AI 기술을 개발하는 기업에는 별도의 기술 실증 기회를 제공한다. 벤처·창업기업과 대기업 등이 협력해 기술을 검증하도록 지원하며 실증 유형에 따라 1년간 2억~4억원을 지원할 예정이다. 지원 규모가 가장 큰 통합 실증은 여러 피지컬 AI 기술을 하나의 제조 현장에 적용하는 사업이다. 먼저 기술 적용 가능성을 검증하고 설계를 지원한 뒤 우수 과제를 선정해 실제 공장 구축으로 연결한다. 구축 단계에서는 연간 15억원씩 3년간 최대 45억원을 지원한다. 중기부는 제조 현장의 데이터를 공동으로 활용할 수 있는 통합 플랫폼도 구축할 계획이다. 이와 별도로 대기업의 AI 모델과 플랫폼을 중소 제조기업에 적용하는 상생형 사업도 확대한다. 내년에는 63개사 지원을 목표로 대기업 참여를 공개 모집할 예정이다. 로봇 두뇌 개발에 550억원…학습센터·우편물류 실증 지원 과기정통부는 새로운 환경에서도 여러 작업을 수행할 수 있는 범용 피지컬 AI 기술 개발에 나선다. 김욱 정보통신기획평가원 피지컬 AI PM은 "내년 약 550억원 규모 핵심기술 개발 사업을 추진한다"며 "사람처럼 행동하고 여러 작업을 수행할 수 있는 세계 최고 수준의 피지컬 AI 모델을 개발하는 것이 목표"라고 말했다. 현재 산업용 로봇은 정해진 공간에서 특정 작업을 반복하는 데 주로 활용된다. 주변 환경이 달라지거나 예상하지 못한 문제가 발생하면 사람이 다시 작업 방법을 설정해야 하는 경우가 많다. 정부는 로봇이 처음 접하는 작업에도 적응하고 여러 동작을 연결해 복잡한 임무를 수행하도록 하는 기술을 개발한다. 작업 도중 오류가 발생했을 때 스스로 수정하는 기능도 연구 대상이다. 로봇이 실제 현장에서 수집한 데이터를 다시 AI 학습에 활용하는 기술도 개발한다. 작업을 반복할수록 AI 모델의 성능을 개선하는 체계를 구축하기 위해서다. 세부 사업 내용은 올해 12월 공청회에서 공개하며 내년 1월 과제 공고, 3월 수행기관 선정을 목표로 한다. 정보통신산업진흥원은 내년 피지컬 AI 트레이닝센터 구축에 400억원을 편성했다. 로봇과 센서 등을 활용해 실제 움직임을 기록하고 기업과 연구기관이 행동 데이터를 생산해 AI 모델을 학습·검증할 수 있는 환경을 조성한다. 우정사업본부와 연계한 우편물류 실증 사업에는 260억원을 편성했다. 크기와 형태가 일정하지 않은 우편물을 AI 로봇이 분류하고 이동시키는 기술을 실제 물류 공정에 적용한다. 기존 자동화 장비는 규격화된 우편물을 처리하는 데 적합하지만 비정형 우편물에는 한계가 있다. 정부는 해당 실증을 통해 우편물 처리 능력을 개선하고 관련 기술을 민간 물류 분야로 확산할 방침이다. 우편물류 실증은 약 2개 컨소시엄을 지원하는 방향으로 기획 중이다. 내년 3월 사업을 공고하고 4월 선정 평가와 협약을 거쳐 착수할 예정이다. 농사짓는 로봇부터 자율 항만까지…금융지원도 연계 농식품부는 농기계가 밭을 갈고 작물을 관리하며 수확까지 수행하는 자율 농업 기술 개발을 추진한다. 김용주 농림식품기술기획평가원 농식품 R&D 공동기획단 분과위원장(PD)은 "한국형 무인 자율 농업 생산을 위한 피지컬 AI 핵심기술 개발 사업에 향후 5년간 약 780억원을 투입할 계획"이라고 밝혔다. 현재 농업 분야에서는 자율주행 농기계가 개발되고 있지만 실제 농작업을 자동화하는 데는 한계가 있다. 토양과 날씨, 작물 상태가 수시로 달라지는 데다 숙련된 농업인의 경험에 의존하는 작업이 많기 때문이다. 정부는 농작업 환경을 인식하고 작업 방법을 판단하는 AI 모델을 개발한다. 토양과 작물 데이터를 확보하고 실제 농지에서 자율 농기계의 성능을 검증하는 사업도 추진한다. 과기정통부는 피지컬 AI 원천기술 개발, 농촌진흥청은 농작업 관련 기술과 데이터 확보, 농식품부는 자율 농기계 개발과 현장 실증을 각각 맡는다. 해양수산부는 항만 크레인과 이동형 하역 장비의 자율화에 나선다. 박용현 해양수산과학기술진흥원 실장은 "내년부터 피지컬 AI 기반 스마트 항만 자율화 기술 개발과 에이전트 AI 기반 통합 운영 기술 개발 등을 추진한다"고 밝혔다. 스마트 항만 자율화 사업에는 2027년부터 2031년까지 5년간 국비 250억원을 투입한다. 크레인과 이동형 하역 장비가 작업자의 개입 없이 컨테이너를 처리할 수 있도록 하는 기술을 개발하며 내년 정부안에는 29억 2000만원이 반영됐다. 항만 전체의 운영 상황을 AI가 분석하고 장비 운용을 조정하는 통합 운영 기술 개발에도 2030년까지 약 261억원을 투입한다. 내년 예산안에는 49억원을 편성했다. 개발한 기술을 실제 항만에서 검증하는 자율 하역·이송 장비 실증 사업도 추진한다. 내년도 정부안에 반영된 예산은 73억 5000만원이다. 해수부는 국회에서 예산이 확정되면 올해 12월 또는 내년 1월 사업 수행기관을 공모할 예정이다. 금융위원회는 피지컬 AI 기업의 기술 개발과 사업화에 필요한 자금을 지원하기 위해 국민성장펀드와의 연계 방안을 소개했다. 김기홍 금융위원회 첨단산업2과장은 피지컬 AI를 비롯한 첨단산업의 장기 기술 투자와 인프라 구축에 국민성장펀드를 활용할 수 있다고 설명했다. 기업은 산업은행이나 관계기관을 통해 투자 프로젝트를 제안할 수 있다. 국민성장펀드는 총 150조원 규모로 조성된 첨단산업 투자 재원으로, 피지컬 AI 전용 자금은 아니다. 개별 기업과 프로젝트에 대한 지원은 별도 투자 심사를 거쳐 결정된다. 김욱 PM은 "우리가 목표로 하는 것은 단순히 작업을 수행하는 피지컬 AI가 아니라 자율적으로 임무를 완수하는 AI"라며 "궁극적으로 새로운 작업에도 대응할 수 있는 인간 수준의 행동 지능을 확보하겠다"고 말했다.

2026.10.13 14:10김동원 기자

변압기 공장 누비는 로봇개…LS일렉트릭, 보스턴다이내믹스 '스팟' 도입

LS일렉트릭이 초고압 변압기 공장에 네 발로 걷는 로봇을 투입해 설비 이상을 감지하고 위험구역 순찰을 자동화한다. LS일렉트릭은 부산사업장에서 보스턴다이내믹스의 4족 보행로봇 '스팟' 2대를 정식 운용하고 있다고 22일 밝혔다. 로봇 시스템통합 전문기업 현대오토에버와 지난 7월부터 약 2개월간 시험 운영을 거쳐 생산설비와 품질·안전 관리에 활용하기 시작했다. 부산사업장은 초고압 변압기를 주로 생산한다. 인공지능(AI) 데이터센터와 전력망 투자가 늘면서 생산 물량이 확대되는 가운데, 로봇으로 설비 상태를 점검해 고장에 따른 생산 차질을 줄인다는 구상이다. 스팟이 우선 맡는 업무는 변압기 절연 성능과 밀접한 진공건조로(VPD)의 상태 점검이다. 열화상 카메라로 건조로 문이 제대로 밀폐되는지, 열이 새는 곳은 없는지 비접촉 방식으로 살핀다. 진공펌프와 모터, 제어반의 발열·소음·진동 정보도 수집해 이상 징후를 찾는다. 온도와 습도 등 생산환경을 관리하는 데도 로봇을 활용한다. 스팟은 공장 내부를 자율 순찰하면서 AI로 영상을 분석하는 비전 검사 기술을 통해 항온·항습 설비의 작동 상태를 확인한다. 별도로 개발한 측정 시스템으로 온·습도 데이터도 자동 수집한다. 이동하며 측정하는 만큼 기존 고정 센서가 살피기 어려웠던 구역의 데이터도 확보할 수 있다는 설명이다. 회사는 축적한 환경 정보와 제품 품질 사이 관계를 분석해 적정 생산 조건을 찾아갈 계획이다. 시험설비 역시 주요 점검 대상이다. 스팟은 설비 외관과 소음, 발열 상태를 살펴 이상 여부를 확인한다. 초고압 변압기 시험설비는 고장 시 수리에 오랜 시간이 걸려 시험 일정과 납기에 영향을 줄 수 있어, 회사는 조기 점검의 효과가 클 것으로 기대하고 있다. 모터·냉각기·펌프·칠러·발전기 등 공장 가동을 뒷받침하는 설비에는 고장 징후를 미리 파악하는 '예지보전' 체계를 구축할 예정이다. 로봇이 주기적으로 수집한 온도·진동·소음 데이터를 AI 분석 시스템과 연결해 설비 상태를 예측하는 방식이다. 작업자 안전 확보도 도입 목적 중 하나다. 사람이 접근하기 어려운 구역이나 위험 설비 주변을 로봇이 대신 순찰하도록 하고, 반복적인 점검 업무도 자동화할 방침이다. LS일렉트릭은 부산사업장의 운영 데이터를 바탕으로 AI 분석 모델을 구축한 뒤 국내외 주요 생산기지로 적용을 확대할 계획이다. 중장기적으로는 전 사업장에 로봇 순찰 체계를 도입하고 생산·품질·안전 정보를 통합 관리하는 디지털 제조 플랫폼을 마련한다는 전략이다.

2026.09.22 09:40류은주 기자

자동차 공장 AI 기술, 항공우주로…현대로템·현대차 맞손

현대로템이 현대자동차의 인공지능(AI) 기반 제조기술을 항공우주 생산 현장에 도입해 고위험 공정의 자동화를 추진한다. 현대로템은 최근 현대차와 생산 현장 자동화 및 안전성 향상을 위한 포괄적 기술협력 업무협약을 체결했다고 22일 밝혔다. 양사는 현대차 스마트팩토리 기술을 활용해 항공우주 사업장의 작업환경과 생산 품질을 개선할 계획이다. 협력의 초점은 위험도가 높은 생산 공정에 자동화 시스템을 적용하는 것이다. 현대로템은 안전사고가 첨단 제품의 개발·생산 일정에 영향을 미칠 수 있는 만큼, 자동화와 무인화 기술로 사고 위험을 줄이고 엔진·추진체의 안정적인 공급 기반을 갖춘다는 구상이다. 현대로템은 현재 국방과학연구소(ADD)와 국방기술진흥연구소의 과제를 통해 덕티드 램제트 엔진, 극초음속 엔진, 재사용 발사체용 메탄엔진 등의 기술을 개발하고 있다. 이번 협약은 이 같은 항공우주 사업 확대에 맞춰 생산 현장의 안전관리 역량을 높이기 위한 조치다. 생산·연구개발 시설에 대한 투자도 진행한다. 현대로템은 지난 3월 전북특별자치도·무주군과 투자협약을 맺고, 2034년까지 약 3000억원을 들여 항공우주 종합 생산기지를 조성하기로 했다. 새 거점은 제품 생산과 연구개발을 함께 담당할 예정이다. 장거리 공대공 유도탄 관련 기술 개발도 수행하고 있다. 지난해 ADD가 발주한 기체구조·추진기관 핵심기술 과제를 수주했으며, 실제 제품과 동등한 수준의 상세 설계를 맡고 있다. 회사는 구성품 단계의 제작 능력을 확보한 상태에서 관련 연구개발을 진행하고 있다고 설명했다. 현대로템의 항공우주 엔진 개발은 1990년대 액체추진로켓 개발 참여로 거슬러 올라간다. 2000년대 초에는 램제트 엔진 기술 개발에 착수했고, 이후 극초음속 엔진 분야로 사업 범위를 넓혔다.

2026.09.22 09:34류은주 기자

[르포] 500kg급 산업용 로봇부터 휴머노이드까지...유일로보틱스, 고하중 라인업 확대

서해에서 불어오는 바닷바람을 맞으며 들어선 인천 서해구 청라국제도시. 이곳에 자리 잡은 유일로보틱스 신공장 내부는 초가을 바깥 공기와 달리 신제품 개발과 신사업 준비 열기로 달아올라 있었다. 천장 높이만 8m가 넘는 널찍한 생산동 곳곳에서는 시험 가동 중인 산업용 로봇 팔들이 쉴 새 없이 관절을 꺾으며 구동 테스트를 반복했다. 연구원들의 분주한 발걸음도 이어졌다. 신공장은 지난 2024년 2월 착공해 2025년 7월 준공했다. 전체 대지면적만 약 8000평에 달한다. 17일 유일로보틱스 관계자는 "현재 공장 연면적은 5000평 규모로 산업용 로봇 생산시설로는 국내 최대급 수준"이라고 말했다. 공장 옆 주차장 너머로 펼쳐진 나머지 3000평 부지에는 시장 수요가 증가할 경우 제2공장이 들어설 예정이다. 현장에서 가장 눈길을 끈 것은 육중한 체구를 자랑하는 산업용 다관절 로봇이다. 유일로보틱스는 가반하중 4kg부터 140kg까지 산업용 로봇 포트폴리오를 갖추고 있다. 올해 상반기 250kg급 모델 개발을 완료했다. 현재 현장 테스트 공간에서는 연말 개발 완료를 목표로 500kg급 초고하중 다관절 로봇 시험 운전이 한창이었다. 관계자는 "산업용 로봇과 직교 로봇을 결합해 7축 주행 다관절 로봇으로 만들 수 있다"며 "7축 로봇은 양옆으로 이동하며 플라스틱 사출품 취출, 반도체 정밀 부품 조작 및 이송에 사용된다"고 설명했다. 유일로보틱스는 미국 시장 진출에도 속도를 내고 있다. 회사는 북미 시장 공략을 위해 올해 1분기 미국법인을 설립했다. 지난해 산업용 로봇 4종과 제어기 3종에 대해 미국 안전규격 UL 인증을 획득했다. 공장 한편에는 협동로봇 라인업도 있었다. 가반하중 3kg, 6kg, 12kg, 20kg 라인업에 이어 최근 25kg 모델까지 개발을 마쳤다. 협동로봇은 푸드테크 분야에 적극 투입하고 있다. 튀김기, 라면 조리기 등 조리 자동화는 물론 무인 카페 솔루션까지 적용 범위를 넓히는 추세다. 지난 7월에는 국내 단체급식 1위 기업 삼성웰스토리와 대량 급식 자동화 업무협약(MOU)을 체결했다. 단체급식 조리 로봇 시장 진입 발판이다. 하드웨어 단품 판매를 넘어 고부가가치 솔루션 기업으로 전환하려는 체질 개선 노력도 포착됐다. 유일로보틱스는 로봇관제시스템을 비롯해 생산공장설비 모니터링 시스템(SCADA), 품질관리시스템(QMS), 물류창고시스템(WMS) 등 자체 스마트팩토리 소프트웨어 기술에 로봇 하드웨어를 결합한 '턴키(일괄 공급)' 솔루션 사업에 공을 들이고 있다. 최근 국내 제조기업 C사와 J사로부터 스마트팩토리 구축 사업을 연이어 수주했다. 신사업 축으로 자리 잡은 물류 자동화 솔루션 역시 가시적 성과를 냈다. 지난 6월 국내 차량용 소형 전동기 제조 대기업으로부터 57억원 규모 물류 자동화 프로젝트를 따냈다. 자율이동로봇(AMR) 등 하드웨어는 전문 협력사에 아웃소싱하되, 전체 물류 흐름 설계와 핵심 제어 소프트웨어 구축은 유일로보틱스가 맡는 구조다. 해당 프로젝트 종료 시점은 내년 3월이다. 청라 연구개발(R&D) 센터 깊숙한 곳에서는 회사 미래를 책임질 휴머노이드 개발이 치열하게 진행되고 있었다. 유일로보틱스는 휴머노이드용 액추에이터부터 자체 개발하고 있다. 휴머노이드 전체 연구개발을 위해 지난해 삼성전자 출신 휴머노이드 전문가 4명을 영입했다. 휴머노이드 연구개발 사령탑 노경식 연구소장은 카이스트(KAIST) 박사 출신으로 35년 로봇 경력 중 27년을 삼성전자 로봇 개발부서에서 보냈다. 삼성전자 종합기술원과 생산기술연구소 연구임원(마스터)을 거쳐 HD현대로보틱스 연구소장을 역임한 베테랑이다. 삼성전자 글로벌기술연구소(GTR)에서 무인운반차(AGV)와 산업용 로봇 개발을 지휘했던 권영도 연구임원, 삼성전자 GTR 출신 한정헌 연구임원, 삼성전자 디지털가전(DA)사업부 선행기술 랩장 출신으로 에브리봇 최고기술책임자(CTO)를 역임한 이동훈 연구임원이 합류했다. 인력도 늘고 있다. 공격적인 신사업 추진과 연구개발 영향이다. 2025년 말 125명이던 전체 임직원 수는 올해 상반기 140명으로 늘었다. 앞선 관계지는 "향후 사업 확장 계획에 맞춰 인력을 확충할 계획"이라고 말했다.

2026.09.17 16:27진운용 기자

설비 교체 없이 'AI 자율공장'으로…산단공-삼성SDS, 춘천 산단 AX 모델 제시

노후화된 공장 설비를 전면 교체하지 않고도 인공지능(AI) 기반 자율 운영 체계로 전환하는 방안이 제시됐다. 기존 생산설비에 사물인터넷(IoT) 센서와 통신 단말을 추가하고 프라이빗 5G 특화망과 AI 분석 플랫폼으로 데이터를 실시간 연결하는 방식이다. 강정아 한국산업단지공단 차장과 허필현 삼성SDS 그룹장은 8일 서울 코엑스 컨벤션센터에서 열린 '삼성SDS 리얼 서밋 2026'에서 춘천 산업단지를 대상으로 한 AI 전환(AX) 모델과 프라이빗 5G 특화망 활용 방안을 소개했다. 핵심은 대규모 설비 교체 없이 기존 생산 자산을 활용하는 것이다. 설비의 가동·정지 정보와 생산량, 불량, 물류, 안전 데이터를 자동 수집해 통합 관제하고, AI로 이상 징후와 비가동 원인을 분석한다. 이를 통해 생산 중단을 예방하고 설비 운영 효율을 높일 수 있다는 설명이다. 춘천 모델은 후평·거두·남춘천 산업단지를 하나의 서비스 구조로 연결한다. 후평산단에는 프라이빗 5G 코어망과 실증 인프라를 구축하고, 거두산단에는 바이오 제조 서비스를 적용한다. 남춘천산단에는 물류와 산업단지 공통 서비스를 연계한다. 특히 후평산단의 5G 코어를 거두·남춘천산단이 함께 활용하는 '코어 공유형' 구조를 적용한다. 산업단지마다 5G 코어를 별도 구축하는 대신 공용 코어를 활용하고, 현장에는 기지국, 사용자평면기능(UPF), 엣지 장비를 추가하는 방식이다. 초기 구축비와 운영 부담을 줄이면서 서비스 확산 속도를 높일 수 있다는 것이 강 차장의 설명이다. 강 차장은 거두산단의 체외진단 기업 바디텍메드 사례를 들어 현장 데이터 단절 문제를 설명했다. 이 회사 카트리지 생산라인은 28개 공정 설비로 구성됐지만, 설비 데이터가 중앙 시스템과 자동 연동되지 않아 작업자가 데이터를 수기로 기록하고 취합해야 했다. 그는 "당시 현장 설비 가동률은 약 85% 수준이었다"며 "가동률을 90~95% 수준으로 높이기 위해서는 설비가 언제, 어떤 이유로 멈추는지를 데이터로 세밀하게 파악해야 한다"고 말했다. 산단공은 센서와 통신 단말을 통해 데이터를 자동 수집하고, 이를 5G 특화망으로 관제 플랫폼에 전달하는 체계를 구축할 계획이다. 사업은 단계적으로 추진한다. 우선 후평산단과 춘천바이오산업진흥원 선도공장에 5G 기반을 구축하고, 발효·추출 공정에 센서와 영상 기반 서비스를 적용한다. 이후 드론·CCTV 기반 안전관제와 주문관리시스템(OMS)·운송관리시스템(TMS)·창고관리시스템(WMS)을 연계한 물류 공유 플랫폼 등을 확대할 예정이다. 허필현 삼성SDS 그룹장은 제조업 AX가 로봇과 AI가 현장에서 직접 인지·판단·실행하는 '피지컬 AI'로 발전하고 있다며 안정적인 통신 인프라의 필요성을 강조했다. 로봇 제어와 자율이동로봇(AMR), 무인운반차(AGV) 운영 환경에서는 통신 지연 시간이 예측 가능한 범위 안에서 일정하게 유지되는 '확정적 전송'이 중요하다는 설명이다. 허 그룹장은 와이파이 환경의 한 공장 사례를 들어 통신 불안정이 생산 현장에 미치는 영향을 설명했다. 해당 공장에서는 약 3개월 반 동안 AGV와 AMR이 3초 이상 멈춘 사례가 1131회 발생했으며, 누적 지연 시간은 6000초를 넘었다. 이에 따른 생산 차질 비용은 약 33억원으로 추산됐다. 원인별로는 이동 중 접속 지점이 바뀌는 로밍 과정에서 발생한 통신 지연이 58%로 가장 큰 비중을 차지했다. 로밍 실패는 29%, 기타 원인은 14%로 집계됐다. 허필현 그룹장은 "순간적인 통신 지연도 후속 공정의 지연과 생산 손실로 이어질 수 있다"며 "프라이빗 5G 특화망은 피지컬 AI에 필요한 실시간성, 안정성, 보안성을 지원하는 기반 인프라가 될 수 있다"고 말했다.

2026.09.08 16:27남혁우 기자

류재철 LG전자 사장 "브라질 신공장, 중남미 전략 허브로 육성"

류재철 LG전자 대표이사 사장이 브라질 신공장을 통해 중남미 시장 공략에 속도를 내겠다는 구상을 24일 밝혔다. 그는 사회관계망서비스(SNS)를 통해 "브라질 파라나주에 새로운 가전 공장을 가동했다"며 "스마트팩토리 기술로 연간 약 60만대의 냉장고를 생산하는 이곳은 단순한 거점 확대를 넘어선 의미를 갖는다"고 밝혔다. LG전자는 그동안 동남아 생산 기지에서 브라질로 들여오던 일부 냉장고 물량을 현지 생산 체제로 전환한다는 전략이다. 이를 통해 물류비와 납기 시간이 크게 줄어들 것으로 기대된다. 류 사장은 "장기적으로 파라나 공장을 브라질 내수용을 넘어 중남미 전역을 뒷받침하는 전략적 허브로 발전시킬 것"이라며 글로벌 사우스(남반구 신흥국) 시장을 겨냥한 현지화 전략 방침을 전했다. 지난 13일 가동을 시작한 파라나 공장은 1996년 설립된 마나우스 공장에 이은 LG전자의 브라질 내 두 번째 생산 거점이다. 해당 공장은 인공지능(AI)과 산업용 로봇 기반의 스마트팩토리 솔루션을 적용해 제조 효율과 공정 안정성을 높였다.

2026.08.24 16:10진운용 기자

모빌린트, AI USB 'MLD-R1' 정식 출시… 온디바이스 AI 시장 공략

인공지능(AI) 반도체 전문기업 모빌린트가 손쉽게 온디바이스 AI를 구현할 수 있는 AI USB 신제품을 선보인다. 모빌린트는 독립형 AI 시스템 온 칩(SoC) 레귤러스를 기반으로 개발한 AI USB 'MLD-R1'을 정식 출시한다고 7일 밝혔다. MLD-R1은 지난 6월 컴퓨텍스 2026에서 공개한 레퍼런스 플랫폼을 상용 제품으로 완성한 것이다. MLD-R1은 USB 3.1 Gen1 타입-C 인터페이스를 지원해 노트북, 산업용 PC, 임베디드 시스템에 연결해 바로 사용할 수 있다. 별도 PCIe 카드 장착이나 복잡한 시스템 변경 없이 온디바이스 AI 추론 기능을 추가할 수 있다. 윈도우와 리눅스 환경, x86 및 ARM 호스트를 모두 지원한다. 신제품은 최대 10TOPS(INT8)의 AI 성능과 3W 수준 저전력 설계를 갖췄다. 4GB 또는 8GB LPDDR4X(저전력 D램) 메모리를 탑재해 비전 AI와 함께 소형 생성형 AI 모델(sLLM) 구동을 지원한다. 파치터치(PyTorch), ONNX, 텐서플로(TensorFlow) 등 주요 AI 프레임워크와 호환된다. 모빌린트는 이번 신제품을 통해 스마트팩토리, 머신비전, 로보틱스, 보안, 의료기기 등 다양한 산업 분야로 온디바이스 AI 적용을 확대할 방침이다. 김성모 모빌린트 사업개발본부장은 "MLD-R1은 컴퓨텍스에서 공개 후 선주문과 문의가 이어졌다"며 "AI 가속기 포트폴리오를 확대해 온디바이스 AI 생태계를 만들겠다"고 말했다.

2026.08.07 09:53전화평 기자

AI·로봇 갖춘 스마트공장, 사람 역량 더 필요한 이유

식품업계가 인공지능(AI)과 자동화 설비를 앞세워 스마트공장 구축을 확대하고 있지만, 현장에서 사람의 역할은 오히려 품질 관리와 설비 운영 중심으로 재편되고 있다. 반복 작업은 기계가 맡고 작업자는 생산 데이터를 분석해 공정을 관리하는 방식으로 역할이 바뀌는 것이다. 식품은 원재료와 외부 환경에 따라 품질이 달라지는 특성상 자동화만으로 모든 공정을 통제하기 어려워, 스마트공장의 경쟁력도 결국 사람의 판단과 운영 역량에 달렸다는 평가가 나온다. 4일 관련 업계에 따르면 풀무원과 CJ제일제당, 하림, 오리온, 투썸플레이스 등 식품·외식 기업들은 두부와 라면, 가정간편식(HMR), 닭고기, 커피 등 다양한 생산시설에 자동화 설비와 디지털 생산관리 시스템을 적용하고 있다. 기업들은 스마트공장을 통해 작업자의 숙련도에 따른 품질 편차와 단순 실수를 줄이고, 반복적이거나 육체적 부담이 큰 작업을 자동화할 수 있다고 보고 있다. 다만 정해진 규격의 제품을 대량 생산하는 데는 효과적이지만 제품 종류가 자주 바뀌는 공장에서는 대응력이 떨어질 수 있고, 설비 오류와 유지보수를 담당할 전문인력이 추가로 필요하다는 단점도 뒤따른다. 두부부터 라면·닭고기까지…생산조건·품질 편차 줄인다 이미 다수 기업들은 원료 선별, 배합, 포장, 검사 등 생산 전반에 자동화 설비를 적용하고 있다. 공정별 온도와 습도, 가동시간, 원료 배합비 등을 실시간으로 확인해 제품마다 발생할 수 있는 품질 차이를 줄이기 위해서다. 식품은 같은 원료와 제조법을 사용해도 원재료의 크기와 수분 함량, 보관 상태, 외부 온도에 따라 결과물이 달라진다. 기업들은 현장 작업자의 경험에 의존하던 생산 기준을 데이터로 축적하고, 원료 상태에 따라 공정 시간과 온도를 조정하고 있다. 자동화 설비는 원료를 대량으로 투입하거나 완성된 제품을 포장·적재하는 작업에도 활용된다. 제품 중량과 포장 상태, 소비기한 표시 등은 카메라와 센서가 확인한다. 금속검출기와 엑스레이 설비, 색채선별기 등을 여러 단계로 배치해 이물질과 외관 이상을 걸러내기도 한다. 한 업계 관계자는 “자동화 설비를 활용하면 공정 조건을 일정하게 유지하고 작업 과정에서 발생하는 단순 오류를 줄일 수 있다”며 “다만 실제 제품의 품질을 판단하고 설비 이상에 대응하는 일은 전문인력이 맡아야 한다”고 말했다. 공정에서 쌓인 데이터는 문제가 발생했을 때 원인을 찾는 데도 활용된다. 원료 투입부터 제조와 포장까지 기록을 확인해 이상이 생긴 지점을 찾아내고 생산 조건을 다시 조정하는 식이다. 일부 업체는 핵심 공정에 예비 설비를 두거나 여러 설비를 교차 운영할 수 있도록 생산라인을 구성했다. 특정 장비에 이상이 생겨도 전체 생산이 중단되지 않도록 하기 위해서다. 이 관계자는 “식품공장 자동화는 사람을 생산현장에서 완전히 빼는 작업이 아니다”며 “기계가 반복 작업을 맡는 동안 작업자는 생산 데이터와 설비 상태를 확인하는 역할로 이동하고 있다”고 설명했다. 자동화만으로 완벽 못 해…오류·다품종 대응은 과제 자동화 설비만으로 제품의 품질을 완벽하게 관리하기는 어렵다. 식품은 원재료 상태가 매번 다르고 맛과 향, 식감처럼 수치만으로 판단하기 어려운 요소도 많아 최종 품질을 확인하는 데는 숙련자의 경험이 필요하다. 설비를 장기간 안정적으로 가동하는 것도 과제로 꼽힌다. 도입 초기에는 정상적으로 작동하더라도 시간이 지나면 센서와 부품에 이상이 생기거나 공정 간 연동 오류가 발생할 수 있다. 정기적인 점검과 유지보수를 맡을 인력이 필요한 이유다. 또 다른 업계 관계자는 “자동화 설비는 설치 이후 어떻게 운영하느냐가 중요하다”며 “오류가 발생했을 때 원인을 파악하고 생산 차질을 줄일 수 있는 관리 역량이 필요하다”고 말했다. 제품 종류와 규격이 자주 바뀌는 식품공장에서는 설비 운용에도 제약이 생긴다. 동일한 제품을 대량 생산할 때는 효율적이지만 중량이나 포장 형태가 달라지면 생산라인을 멈추고 설비를 조정해야 하는 경우가 있다. 이에 업체들은 모든 공정을 한꺼번에 무인화하기보다 반복적이고 작업 부담이 큰 공정부터 자동화하고 있다. 실제 운영 과정에서 데이터를 쌓은 뒤 다른 공정으로 적용 범위를 넓히는 방식이다. 현장 인력의 업무도 바뀌고 있다. 원료를 옮기고 제품을 포장하던 인력이 로봇을 제어하거나 생산 데이터를 확인하고 설비를 점검하는 역할을 맡고 있다. 기업들은 자동화 설비 도입과 함께 현장 인력을 대상으로 한 설비 운영과 유지보수 교육도 강화하고 있다. 업계 관계자는 “기계가 반복 작업과 생산조건 관리를 맡으면 사람은 품질 판단과 공정 개선에 더 집중할 수 있다”며 “자동화 설비와 현장 인력을 함께 고도화해야 생산성과 품질을 높일 수 있다”고 말했다.

2026.08.04 10:24류승현 기자

[컨콜] LG CNS "스마트팩토리 사업, 북미 시장 최우선 공략"

LG CNS가 북미를 스마트팩토리 사업의 최우선 해외 시장으로 삼고 글로벌 시장 공략에 속도를 낸다. 북미에선 파트너십을 기반으로 시장 진입을 추진하고 동남아와 중동은 지역 특성에 맞춘 전략으로 사업을 확대해 글로벌 매출 비중을 높인다는 계획이다. 신재훈 LG CNS 스마트팩토리사업부장은 31일 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "스마트팩토리 사업에선 북미를 최우선 목표 시장으로 설정하고 있다"며 "현재는 전시회 참가와 글로벌 파트너십 논의를 통해 시장 진입 기반을 다지고 있다"고 밝혔다. 이어 "북미 전시회 참가 이후 글로벌 IT 기업들로부터 자사 솔루션에 대한 긍정적인 반응을 확인했고 협력 논의를 이어가고 있다"고 덧붙였다. 그러면서 "동남아 시장은 그룹사의 해외 생산거점을 기반으로 운영과 관제 영역을 점진적으로 확대해 안정적인 레퍼런스를 확보할 계획"이라며 "중동은 에너지 산업을 중심으로 분석 자동화 사업을 본격 추진 중"이라고 설명했다. 끝으로 "지역별 특성에 맞는 전략을 통해 국내에서 확보한 스마트팩토리 역량을 글로벌 시장으로 확장하고 해외 사업 비중을 지속적으로 높여 나가겠다"고 말했다.

2026.07.31 11:53한정호 기자

시장 기대치 웃돈 현대오토에버…하반기 전망은 엇갈려

현대오토에버가 2분기 시장 기대치를 웃도는 실적을 기록했다. 다만 하반기 실적 전망을 두고는 증권가 의견이 엇갈리고 있다. 현대차그룹 물량 확대와 AI·스마트팩토리 투자 수혜를 기대하는 시각이 있는 반면 차량SW 부진과 고정비 부담, 신사업 가시성 부족을 우려하는 목소리도 나온다. 30일 전자공시시스템에 따르면 현대오토에버는 올해 2분기 연결 기준 매출 1조2천507억원, 영업이익 905억원을 기록했다고 공시했다. 전년 동기 대비 매출은 20.0%, 영업이익은 11.3% 늘며 시장 기대치를 상회하는 성과다. 실적은 엔터프라이즈IT가 이끌었다. 이 부문 매출은 1조384억원으로 전년 동기 대비 27.9% 증가했다. 클라우드 수요 확대와 차세대 ERP 구축 등 고부가 프로젝트 비중 확대가 반영된 결과로 풀이된다. 일부에서는 1분기 이연 매출이 2분기에 정상 인식된 점도 성장 배경으로 꼽았다. 해외법인도 상반기 주요 권역에서 고른 매출 성장세를 보였다. 고객사의 IT 투자 확대와 커넥티드카서비스(CCS) 가입자 증가가 관련 매출 확대로 이어졌다는 게 회사 설명이다. 반면 차량SW는 부진했다. 2분기 매출은 2천123억원으로 전년 동기 대비 7.8% 감소했다. 미국 관세 부담과 유럽 경쟁 심화, 중동 전쟁 등 대외 불확실성으로 전방 산업이 위축된 영향이라는 분석이다. 2 증권가도 2분기 실적 자체에는 대체로 긍정적이다. 다만 하반기부터는 온도차가 뚜렷하다. NH투자증권의 하늘 연구원은 보고서에서 현대오토에버 실적을 '좋았던 2분기와 더 좋을 하반기'로 분석했다. 엔터프라이즈IT의 높은 탑라인 성장과 수익성 개선이 확인됐고, 하반기에는 해외법인의 차세대 ERP 전환 구축이 이어지는 데다 3분기 ITO 단가 협상, 차세대 내비게이션 탑재율 증가 등이 반영될 수 있다고 봤다. 하늘 연구원은 현대차·기아향 GPU 서버 통합구매 및 공급 계약 공시에 주목했다. 이를 그룹 차원의 AI 인프라 구축 본격화 신호로 해석하며 현대오토에버가 자율주행 파운데이션 모델 학습, 휴머노이드 로봇 학습, 차량용 온디바이스 AI 개발, 데이터센터 확장, 스마트팩토리 구축 등에서 역할을 넓힐 가능성이 있다고 평가했다. 3분기 이후 현대차그룹 물량이 본격 반영되면 실적 모멘텀이 한층 강해질 수 있다는 시각이다. 장기적으로는 해외 스마트팩토리 수요 확대도 기대 요인으로 거론된다. 최근 미국 등 주요 제조업 시장에서 인력난과 생산성 압박으로 공장 자동화, 데이터 연계, AI 기반 운영 최적화 수요가 커지는 흐름은 현대오토에버의 스마트팩토리·클라우드·운영 시스템 역량과 맞닿아 있다는 평가다. 반면 키움증권 신윤철 연구원은 보다 보수적으로 평가했다. 신 연구원은 2분기 실적이 기대치를 웃돌았다고 평가하면서도 차량SW 부문 부진이 더 뚜렷해지고 있다고 진단했다. 전년 동기 대비 매출총이익률은 SI가 10.1%에서 12.8%로 ITO가 9.2%에서 10.3%로 개선됐지만 차량SW는 19.3%에서 8.2%로 급락했다는 점을 짚었다. 고정비 부담도 경계했다. 신 연구원은 2026년 상반기 기준 현대오토에버 인력이 약 7천900명으로 늘었고, 이 가운데 20% 이상이 차량SW 부문 소속이지만 올해 차량SW 부문의 영업이익 기여도는 10% 미만 수준에 그칠 것으로 추정했다. 인력은 늘었지만 수익 기여가 그만큼 따라오지 못하고 있다는 뜻이다. 신사업에 대한 우려도 비쳤다. 신 연구원은 현대오토에버가 그룹 내 피지컬 AI 신사업을 전개하며 밸류를 높일 가능성은 인정하면서도 사업 규모와 시점, 재원 마련 방안이 구체화되지 않았다고 판단했다. 기대감으로 주가가 먼저 움직였고 정작 신사업 가시성은 여전히 불투명하다는 지적이다. 한 업계 관계자는 "현대오토에버가 2분기 기대 이상의 실적을 낸 것은 분명 긍정적"이라며 "다만 하반기에는 그룹 물량 확대와 AI 인프라, 스마트팩토리 관련 수요가 실제 수익성 개선으로 이어질지 차량SW 회복이 동반될 지가 핵심 변수"라고 말했다.

2026.07.30 09:59남혁우 기자

[유미's 픽] 인력난에 로봇 찾는 美 제조업…스마트공장 경쟁, '데이터 연결'서 갈린다

미국 제조업이 인력 부족과 생산성 압박에 대응하기 위해 인공지능(AI) 로봇을 앞세운 스마트공장 전환에 속도를 내고 있다. 로봇 활용이 조립과 운반을 넘어 품질검사와 설비점검, 생산관리로 확산되면서 경쟁의 중심도 장비 도입에서 로봇과 기존 생산설비, 공장 데이터를 연결하는 통합 역량으로 이동하고 있다. 27일 코트라에 따르면 미국 제조기업들은 숙련인력의 은퇴와 신규 인력 부족이 이어지자 AI와 로봇을 활용한 공정 자동화 투자를 확대하고 있다. 미국 제조혁신 네트워크 산하 첨단로봇제조연구소(ARM Institute)는 미국 제조업에서 약 50만 개 일자리가 채워지지 않은 상태로 남아 있다고 추산했다. 제조업 근로자의 평균 연령도 약 55세에 이른다. 스마트공장 투자는 자동화 장비를 넘어 데이터 분석과 센서, 클라우드 등 공장 운영을 연결하는 기반 기술로 확대되고 있다. 딜로이트가 미국 제조업 경영진 600명을 조사한 결과 응답자의 80%는 생산성 개선 예산의 20% 이상을 스마트제조 분야에 투자할 계획이라고 답했다. AI 로봇의 활용 범위도 넓어지고 있다. 기존 산업용 로봇이 일정한 위치에서 정해진 동작을 반복했다면 AI 로봇은 카메라와 센서로 작업환경을 인식하고 수집한 데이터를 바탕으로 작업 방식을 조정한다. 이에 따라 제품 상태가 달라지는 품질검사와 다품종 조립, 설비 이상 점검 등에도 로봇이 투입되고 있다. 미국 메릴랜드의 ST엔지니어링 MRAS 항공부품 공장은 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 '스팟'을 활용해 고압 설비인 오토클레이브와 주요 생산장비를 점검하고 있다. 로봇 수요는 자동차 산업에서 전자와 제약, 식품 등으로 확산되는 모습이다. 미국 자동화산업협회(A3)에 따르면 올해 1분기 북미 지역의 협동로봇 주문은 1637대로 전년 동기 대비 55.6% 증가했다. 주문금액도 78.2% 늘었다. 협동로봇은 기존 대형 산업용 로봇보다 설치공간이 작고 작업 변경이 쉬워 다품종·소량생산 현장과 중소 제조기업에 적합한 것으로 평가된다. 생명과학·제약 분야의 로봇 주문은 같은 기간 54.1%, 반도체·전자 분야는 31.7%, 식품·소비재 분야는 16% 증가했다. 스마트공장 경쟁의 핵심도 로봇 보유 대수에서 공장 전체의 연결성으로 바뀌고 있다. 생산관리시스템과 센서, 품질 데이터가 로봇과 연계되면 공장 가동상황을 실시간으로 파악하고 설비 이상이나 생산 차질에 맞춰 작업 순서를 조정할 수 있다. 미국 제조리더십위원회(MLC)가 올해 실시한 조사에선 제조기업의 76%가 비전시스템을, 66%가 머신러닝을 생산공정에 활용하고 있다고 답했다. 응답 기업의 90% 이상은 올해 스마트공장과 생산기술 투자를 유지하거나 확대할 계획이라고 밝혔다. 확산 속도는 기업 규모에 따라 차이가 컸다. 실제 미국 중소 제조기업 가운데 로봇을 활용하는 기업은 약 8%에 그치는 것으로 추정됐다. 이는 초기 투자 부담과 전문인력 부족, 기존 설비와 신규 로봇을 연결하는 시스템 통합 문제가 도입을 가로막고 있기 때문으로 분석됐다. 데이터 호환 문제를 스마트공장 전환의 장애요인으로 꼽은 기업 비중도 지난해 22%에서 올해 37%로 높아졌다. 서로 다른 제조사의 장비와 소프트웨어를 연결해야 하는 데다 공장 네트워크가 확대될수록 사이버보안과 데이터 보호 부담도 커지기 때문이다. 이 같은 분위기 속에 우리나라 기업에는 산업용·협동로봇뿐 아니라 머신비전과 센서, 제어장치, 엣지 AI, 로봇 운영 소프트웨어 분야에서 기회가 열릴 것으로 보인다. 미국 시장에선 제품 성능 외에도 기존 설비와의 호환성, 설치 편의성, 현지 교육과 유지보수 역량이 중요해질 전망이다. 코트라 관계자는 "향후 스마트공장 전환의 성패는 로봇 도입 자체보다 로봇과 생산설비에서 생성되는 데이터를 기존 시스템과 얼마나 원활히 연계하고 공정 전반에 통합하느냐에 달려 있다"고 말했다.

2026.07.27 09:43장유미 기자

엠아이큐브솔루션, 'AI 네이티브' 개발 체제로 재편

엠아이큐브솔루션이 인공지능(AI) 기반 소프트웨어 개발 방식 'AIDD(AI-Driven Development)'를 전사 개발 체계에 적용하며 자율제조 솔루션 혁신에 나선다. 엠아이큐브솔루션은 대표이사 직속 'AX 혁신 TFT'를 신설했다고 29일 밝혔다. TFT는 'AI-네이티브 개발 플랫폼'과 'AI-임베디드 솔루션' 두 축을 중심으로 운영된다. 아키텍처 설계, 개발 방법론 구축, 사용자 인터페이스 및 경험(UI·UX) 고도화, AI 기반 솔루션 및 AI 에이전트 개발 등이 핵심 과제다. AI-네이티브 개발 플랫폼은 AI를 핵심 구성 요소로 활용해 분석·설계·개발·테스트·운영까지 전 과정을 지능화하는 차세대 개발 체계다. 분석·설계·개발·테스트 과정의 자동화를 확대하고 신규 서비스 개발 주기를 단축할 수 있다. AI-임베디드 솔루션은 수요예측·공정 최적화·품질·설비 이상 감지·근본원인분석(RCA)·의사결정 지원·시뮬레이션 등 AI 기능을 솔루션 자체에 내재화하는 전략이다. 엠아이큐브솔루션은 AI 기반 개발 체계를 통해 고객의 AI 전환(AX) 속도를 높이고 제조 현장 변화에 민첩하게 대응하도록 지원할 계획이다. 고객이 새로운 생산 공정을 도입하거나 운영 정책을 변경할 경우 기존에 수개월이 걸리던 시스템 개선 및 기능 고도화 작업 기간을 단축해 준다는 목표다. 심효준 엠아이큐브솔루션 대표는 "AI는 더 이상 제조 솔루션에 추가되는 기능이 아니라 제조 운영 방식을 근본적으로 혁신하는 핵심 기술"이라며 "AX 혁신 TFT를 중심으로 AI를 개발과 운영 전반에 내재화하고 제조 현장이 스스로 판단하고 최적화하는 자율제조 시대를 앞당길 것"이라고 말했다. 이어 "국내 제조 기업의 AX 수요가 본격화되는 가운데 제조 현장의 데이터와 AI를 연결하는 차세대 제조 플랫폼 기업으로 도약할 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.29 15:03이나연 기자

긴트, 인도네시아 스마트팩토리 도입 돕는다

긴트가 인도네시아 농업 회사의 스마트팩토리 도입을 돕는다. 긴트가 중소기업기술혁신협회(이노비즈협회) 주관 '인도네시아 산업전환을 위한 스마트팩토리화 도입 및 전문인력 양성사업'에 참가한다고 22일 밝혔다. 이노비즈협회는 국내 혁신 기업과 손잡고 인도네시아 수요 기업 12곳을 대상으로 스마트 생산운영시스템을 구축한다. 각 수행사는 사전컨설팅부터 수요 기업에 맞는 솔루션 설계 및 구축까지 전방위 과업을 맡는다. 긴트는 인도네시아 농업의 디지털 전환과 고부가가치 작물의 안정적인 생산을 지원하는 각종 솔루션을 지원한다. 지역 농업 회사에 플루바 오토를 장착한 자율주행 트랙터를 보급하고, 온실 시공 회사에는 딸기 재배가 가능한 한국형 스마트팜 시설을 공급한다. 김용현 긴트 대표는 “긴트가 보유한 자율주행·로보틱스 솔루션은 첨단 센서와 데이터에 기반한 AI 시스템을 갖췄다”며 “이는 지금까지 선도해 온 첨단 농업 분야뿐 아니라, 각종 산업 현장에서 요구하는 물리 작업을 효율적인 방식으로 해결할 수 있는 잠재력을 갖춘 기술”이라고 말했다.

2026.06.22 11:02백봉삼 기자

[르포] 제조 AX로 홈헬스케어 혁신...세라젬, 천안 스마트팩토리 가보니

충남 천안시 성거읍에 위치한 세라젬 천안타운 본관 2층. 공장 내부로 들어서자마자 예상치 못한 광경이 펼쳐졌다. 끝이 보이지 않는 100m 길이의 라인은 생산 기지 특유의 활기나 북적임 대신, 고요함에 가까운 황량함이 감돌았다. 넓은 공간을 채운 것은 쉴 새 없이 움직이는 대형 로봇 팔과 컨베이어 벨트의 기계음뿐, 작업복을 입은 직원은 좀처럼 찾아보기 어려웠다. 현장을 안내한 고현준 세라젬 생산팀 팀장은 "이 황량함이야말로 공장 자동화가 완성됐음을 보여주는 증거"라며 운을 뗐다. 과거 수동 방식으로 운영될 때는 라인당 55명이 넘는 인원이 빽빽하게 매달려야 했지만, 스마트팩토리 전환 이후 공정 전체에 필요한 인원은 단 27명으로 줄었다. 작업자들은 100% 자동화된 컨베이어 벨트 사이에서 기계를 중간중간 조작하거나 모니터링하는 역할만 수행하고 있었다. 투입부터 포장까지 '사람 손 안 타는' 100% 물류 자동화 인력은 절반 가까이 줄었지만, 생산성은 오히려 수동 방식 대비 약 48% 급증했다. 현재 천안 스마트팩토리 라인 1개당 일일 최대 생산량은 550대에 달한다. 공장 내 총 3개의 라인이 가동 중이다. 세라젬은 국내 생산거점에서 연간 최대 37만 대를 쏟아낼 수 있는 능력을 갖췄다. 산술적으로 120초(2분)에 1대꼴로 프리미엄 의료기기가 양산되는 셈이다. 실제로 라인 위를 이동하는 제품들은 사람의 손을 거의 타지 않았다. 약 15kg에 달하는 하단의 베이스 프레임이 투입되자 협업 로봇이 이를 그리핑 방식으로 정밀하게 집어 올려 컨베이어 벨트에 안착시켰다. 조립이 완료되면 완제품 무게가 92kg(포장 포함 약 100kg)에 육박하는 '마스터 V9' 등의 중량 가전이지만, 직원이 이를 들거나 미는 공정은 전혀 없었다. 처음부터 끝까지 100% 설비가 이송을 전담하면서 현장 작업자들의 근골격계 질환 위험을 원천적으로 예방하고 있었다. 철저한 자동화 덕분에 공정 불량률은 1% 수준에 불과하며, 이마저도 라인 내부에서 100% 걸러진다. 고 팀장은 "중국 등 수동 라인에서는 작업자의 컨디션에 따라 스크루 조립이 누락되는 실수가 생길 수 있지만, 이곳은 전동 토출기와 체결기가 센싱을 통해 필요한 개수만큼만 나사를 배출한다"며 "정해진 토크(체결력) 스펙 값대로 완벽히 조립돼 카운터기가 찍혀야만 다음 공정으로 셔틀이 이동하는 실수 방지 시스템을 갖춰 조립 누락률 0%를 유지하고 있다"고 강조했다. 현재 세라젬 천안 공장의 스마트 품질 관리 레벨은 '고도화 중간 1단계'로, 전산 제조실행시스템(MES)망과 실시간으로 데이터를 송수신한다. 세라젬은 이에 만족하지 않고 설비 제어까지 완벽히 자동화되는 고도화 2~3단계를 준비 중이며, 궁극적으로 AI를 접목한 인공지능 전환(AX) 가동을 위한 선행 검토에 착수한 상태다. 신차 '페이스리프트' 닮은 차세대 라인업 테스트 현장 단조로운 자동화 라인 중간쯤 이르자, 수십 명의 연구원과 유관 부서 직원들이 모여 분주하게 움직이는 구역이 나타났다. 혼류 생산 시스템을 활용해 차세대 신제품을 라인에서 테스트하는 현장이었다. 혼류 생산은 셔틀 위 블록만 간단히 바꿔주면, 하나의 라인에서 마스터 V5, V7, V9 등 주력 제품군을 유연하게 교차 양산하는 시스템을 말한다. 다만 체어 타입인 마스터 V11은 별도의 특화 라인에서 제작된다. 고 팀장은 "마치 완성차 업체가 신차를 출시한 뒤 지속해서 디자인과 성능을 개선한 페이스리프트(부분변경) 모델을 내놓는 것과 같은 이치"라며 "하나의 라인업이 완성됐다고 끝내는 것이 아니라, 고객 체험 만족도를 극대화하기 위해 최소 3회 이상(TP 1·2차, PP)의 혹독한 현장 라인 테스트를 1년 넘게 거치며 끊임없이 제품을 업그레이드한다"고 설명했다. '메이드 인 코리아' 고수, 글로벌 리스크 넘는 돌파구 최근 국내외 수많은 가전·의료기기 업체들이 인건비와 원가 절감을 이유로 중국이나 인도, 베트남 등지로 생산 기지를 이전하고 있다. 하지만 세라젬은 천안 공장에 지난 3년간 약 200억원을 투자하며 '메이드 인 코리아'를 고집스럽게 고수하고 있다. 세라젬 관계자는 이에 대해 "해외 생산 시 당장의 인건비는 낮출 수 있을지 몰라도, 장기적으로 품질 리소스를 제어하고 유연하게 관리하기가 매우 어렵다"며 "세라젬은 국내 공장의 가파른 스마트팩토리 자동화를 통해 원가 상승 부담을 기술력으로 상쇄하는 전략을 택했다"고 설명했다. 해외에서 완제품을 들여올 때 발생하는 고질적인 해상 운송 리드 타임과 통관 지연에 따른 재고 리스크가 없다는 점도 국내 생산의 막강한 리턴이다. 세라젬은 천안 생산 기지를 축으로 용인(상행)과 양산(하행)에 메인 물류 허브 타워를 운영하며 전국 고객에게 주문 즉시 제품을 빠르게 배송·설치하는 유통 안정성을 확보했다. 글로벌 시장에서의 '메이드 인 코리아' 수요도 국내 생산 기지를 유지하는 주요 요인이다. 세라젬에 따르면 현재 미국과 유럽 등 전 세계 70여 개국의 바이어들은 중국산 제품 대신 한국에서 생산된 의료기기 공급을 요청하고 있다. 이에 따라 세라젬은 내수 시장이 큰 중국 물량만 현지 공장(톈진·옌지)에서 소화하고, 그 외 글로벌 수출 물량은 전량 천안 스마트팩토리에서 생산하는 이원화 전략을 취하고 있다. 세라젬은 자동화된 천안 공장을 통해 고객 신뢰성을 한층 더 높인다는 방침이다. 그는 “세라젬의 목적 선언문 핵심은 고객이 직접 제품을 체험하고 신뢰할 수 있도록 만드는 것에 있다”며 “이번에 구축한 고도화 중간 1단계를 넘어 설비 제어와 AI를 접목한 차세대 AX(인공지능 전환) 단계로 나아가는 이유도 결국 글로벌 고객에게 한 차원 높은 품질을 제공하기 위함”이라고 설명했다. 이어 “천안 스마트팩토리는 단순한 생산 기지를 넘어, 전 세계 70여 개국 소비자들에게 균일한 품질의 홈 헬스케어 가치를 전파하는 글로벌 전초기지가 될 것”이라고 강조했다.

2026.06.19 15:22전화평 기자

[현장] 컨포트랩, '공장특화 AI OS' 제시...제조 AX 기간·비용 3분의 1로

컨포트랩이 제조 현장 인공지능(AI) 전환(AX) 도입 기간과 비용을 기존 대비 3분의 1 수준으로 줄일 수 있는 '공장특화 AI 운영체제(OS)'를 앞세워 파트너 생태계 확장에 나섰다. 컨포트랩은 12일 서울 강남구 코엑스 스튜디오 159에서 '포타 커넥트(PORTA CONNECT) 2026'을 성황리에 개최하고, 산업용 AI OS '포타(PORTA)'를 앞세운 제조 AI 전환 전략과 파트너 협업 모델을 제시했다. 김희중 컨포트랩 대표는 현재 제조 현장은 인프라 구성부터 데이터 수집, 모델링, 애플리케이션 개발까지 일일이 쌓아 올려야 하는 일종의 시스템 통합(SI)프로젝트라고 설명했다. 이런 방식은 각 공장마다 구축된 환경이 달라 현장마다 엔지니어가 다수 투입돼 처음부터 새로 맞춤형 개발이 이뤄진다. 이는 대규모 지출과 시간 소요로 이어지면서 기대 효과(ROI)마저 불확실해 중소기업이 선뜻 나서기 힘들다는 지적이다. 컨포트랩은 이러한 구조적 한계를 줄이기 위한 해법으로 '공장특화 AI OS' 포타를 제시했다. 포타는 현장 연결 장치부터 데이터 플랫폼, 온톨로지 기반 데이터 모델링, 머신러닝, 운영관리 애플리케이션, 대규모언어모델(LLM), 에이전트 기능까지 제조 AI 구현에 필요한 요소를 하나의 환경으로 통합한 플랫폼이다. 개발자 중심의 개별 구축 방식 대신 노코드 기반으로 필요한 기능을 빠르게 구성할 수 있도록 설계한 것이 특징이다. 김 대표는 "연 매출 300억원 규모의 중소 제조 기업을 기준으로 기존 방식을 적용하면 평균 38주의 시간과 4억5100만원에 달하는 막대한 비용이 소모된다"며 " 포타를 도입할 경우 구축 기간은 10주로 74% 단축하고 비용은 1억5900만원으로 65% 절감되는 효과를 얻을 수 있다"고 강조했다. 포타의 주요 활용 시나리오로는 설비, 품질, 에너지, 생산 영역에서 이상 상황 발생 시 대응 리드타임을 줄이는 기능이 제시됐다. 기존에는 임계치 초과 알람이 발생하면 담당자가 데이터를 일일이 확인해 원인을 파악해야 했다. 반면 포타는 데이터 자동 수집 이후 규칙 기반 분석과 머신러닝으로 이상 징후를 탐지하고, AI 에이전트가 상황 맥락을 분석해 문제 성격과 조치 방향까지 정리해 전달하는 구조다. 생성형 AI 활용 방식도 제조 현장에 맞춰 구체화했다. 외부 범용 AI에 데이터를 별도로 입력하는 방식이 아니라 공장 내부 데이터와 운영 맥락에 직접 연결된 AI를 통해 필요한 정보를 바로 확인할 수 있도록 했다는 설명이다. 예를 들어 사용자가 특정 기간 품질 이상 발생 현황이나 라인별 이슈를 질의하면, 포타가 현장 데이터와 맥락 정보를 기반으로 답변과 인사이트를 제공하는 식이다. 반복 업무 자동화 역시 핵심 기능으로 제시됐다. 컨포트랩은 아침 운영 현황 브리핑, 주간 운영 보고서 작성, 체크리스트 자동 점검, 월간 ESG·에너지 리포트 생성 등 현장에서 반복적으로 수행되는 업무를 자동화할 수 있다고 설명했다. 제조 AX 확산을 위한 파트너 전략도 본격화한다. 컨포트랩은 표준화된 '백본 OS' 개발에 집중하고 파트너사는 현장 채널과 도메인 노하우를 바탕으로 포타 위에서 고객 맞춤형 문제 해결과 수익화를 추진하는 구조다. 이를 위해 컨포트랩은 세 가지 협업 모델을 운영할 계획이다. 포타 기반으로 고객 맞춤형 제조 AI 솔루션을 구축하는 '빌드온파트너(Build on Partner)' 모델, 권역별 영업·구축·유지보수를 함께 수행하는 '셀앤디플로이(Sell and Deploy)' 모델, MES·자동화 설비·로봇 등 기존 솔루션에 포타를 결합해 공급하는 결합형 모델이다. 회사는 오는 8월까지 권역별 핵심 파트너 선정을 마무리하고 10월부터 교육과 공동 프로젝트를 본격 추진할 계획이다. 선정 파트너에는 포타 우선 공급, 설계·구축 교육, 엔지니어 지원, 고객 제안, 초기 PoC 공동 수행, 스마트공장 등 정부 지원사업 대응 지원을 포함한 실행 패키지가 제공될 예정이다. 김기중 컨포트랩 대표는 "제조 AX는 한 회사가 단독으로 완성할 수 있는 시장이 아니라 기술과 현장 경험을 가진 파트너가 함께 만들어야 한다"며 "컨포트랩은 포타를 통해 복잡한 기술 기반을 맡고 파트너가 고객 현장의 가치와 문제 해결에 집중할 수 있는 구조를 만들어 제조 AX 시장을 함께 열어가겠다"고 말했다.

2026.06.12 16:47남혁우 기자

"자동화 늘려도 사람 공백 못 메워"…헥사곤이 짚은 제조 AI의 본질

"단순히 자동화 설비를 늘리는 것만으로 현장 인력 공백을 메울 수 없습니다. 지금 한국 제조업에 필요한 것은 사람을 대체하는 것이 아니라 숙련자의 판단 능력을 조직의 자산으로 확장하는 '실행 가능한 AI'입니다." 스테펜 딜거 헥사곤 생산소프트웨어 부문 사장은 3일 한국 제조업의 강점과 위기를 이같이 진단했다. 그는 인력 공백을 메우고 공급망 불확실성에 대응할 방안으로 '실행 가능한 AI(actionable AI)'와 설계부터 품질까지 연결하는 '디지털 스레드'를 제시했다. 딜거 사장은 한국 제조업의 강점인 정밀도를 떠받치는 핵심 지식이 소수 숙련자에게 집중돼 있다는 점을 구조적 취약점으로 꼽았다. 자동화 설비를 확충하더라도 숙련 인력의 공백이 발생할 경우 생산 차질과 품질 불안으로 이어질 가능성이 크다는 설명이다. 그는 "제조 경쟁력은 결국 사람의 경험과 판단에서 나온다"며 "공정 준비, CAM 프로그래밍, 가공 조건 설정, 품질 검증처럼 경험 의존도가 높은 업무일수록 숙련 인력 부족의 충격이 더 크다"고 말했다. 헥사곤은 이런 문제의 해법으로 '실행 가능한 AI'를 제시했다. 이는 현장에서 즉시 활용할 수 있고 작업자의 실제 판단을 지원하는 AI를 뜻한다. 단순히 자동화 기능을 추가하는 수준을 넘어 숙련자의 노하우를 체계적으로 축적·재사용할 수 있는 환경을 구축해야 한다는 설명이다. 구체적 사례로는 AI 기반 컴퓨터지원제조(CAM) 자동화 솔루션 '프로플랜 AI(ProPlan AI)'가 있다. 이 솔루션은 기업 내부에 축적된 프로그래밍 이력과 의사결정 패턴을 학습해 공정 계획 수립을 지원한다. 딜거 사장은 "프로플랜 AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 반복적으로 축적된 숙련자의 판단을 재사용 가능한 형태로 전환하는 도구"라며 "이를 통해 신입 인력의 조기 전력화와 숙련자의 고부가가치 업무 집중을 동시에 지원할 수 있다"고 설명했다. 이어 "소수 숙련자만이 보유한 노하우를 자산화해 인력 공백 리스크를 선제적으로 줄일 수 있다"며 "실제 현장에서는 공작기계 프로그래밍 시간을 최대 75%까지 단축한 사례도 있다"고 밝혔다. 이와 함께 딜거 사장은 실행 가능한 AI가 현장에서 제 가치를 발휘하려면 설계부터 생산, 품질 데이터를 하나로 잇는 디지털 스레드가 탄탄하게 뒷받침돼야 한다고 설명했다. 제조 현장에서는 여전히 설계, 생산, 검사 데이터가 부서별·시스템별로 끊겨 있는 경우가 많다. 이런 데이터 사일로가 유지되면 변환과 재입력, 재확인이 반복되고 그만큼 시간과 비용이 낭비된다. 오류 가능성도 커질 수밖에 없다는 지적이다. 헥사곤은 품질 정보 프레임워크(QIF) 등 상호운용성 표준을 적용해 설계 데이터를 검사 워크플로우에 직접 연계하고 있다. 측정 데이터가 생산팀에 다시 공유·반영되는 선순환 구조가 만들어져야 데이터가 공정 개선을 위한 능동적 자산이 될 수 있다는 설명이다. 현장 적용 사례도 제시했다. 프랑스 정밀 가공 업체 ARM은 헥사곤의 가상 검증 솔루션인 '엔씨시뮬(NCSIMUL)'과 '워크플랜(WORKPLAN)'을 도입해 실제 가공에 앞서 컴퓨터상에서 작업 과정을 먼저 재현했다. 기계를 움직이는 명령어인 G코드를 사전에 시뮬레이션해 프로그램 오류와 충돌 위험을 미리 점검하기 위해서다. 헥사곤은 반도체와 의료기기 등 고정밀 제조 분야에서도 이러한 가상 검증 방식이 불량 가능성을 낮추고 공정 안정성을 높이는 데 도움이 된다고 설명했다. 국내 협업도 확대하고 있다. 헥사곤은 공작기계 전문 기업 FFG DMC와 업무협약(MOU)을 체결하고 관련 협업을 추진 중이다. 기존 설비를 한꺼번에 교체하기보다 현재의 워크플로우 위에 소프트웨어와 데이터를 결합하는 방식으로 생산성 개선을 지원하겠다는 구상이다. 딜거 사장은 "기존 워크플로우 안에 AI를 녹이고, 설계부터 품질까지 데이터를 연결해 숙련자의 경험을 조직의 자산으로 전환하는 현실적 방안을 도입하고 있다"고 말했다. 이어 "중요한 것은 사람을 대체하는 기술이 아니라 현장에서 실제로 작동하며 생산성과 품질을 함께 끌어올릴 수 있는 실행 가능한 해법"이라고 강조했다. 숙련 인력 공백과 공급망 불확실성이 커지는 상황에서 실행 가능한 AI와 디지털 스레드는 제조 경쟁력을 지키기 위한 현실적 대안으로 떠오르고 있다.

2026.06.03 07:58남혁우 기자

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