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[현장] 로크웰 "제조 리스크, AI 자율 제조로 돌파"

로크웰 오토메이션(이하 로크웰)이 인공지능(AI) 기반 자율 제조 비전을 제시하며 제조 운영의 미래 방향을 제시했다. 설계, 운영, 유지보수 등 제조 라이프사이클 전 과정에 AI를 내재화한 스마트 제조 전략을 통해 에너지 비용 상승, 공급망 불안, 숙련 인력 부족 등 기업이 직면한 리스크를 극복할 수 있다는 설명이다. 로크웰은 4일 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 '2026 스마트공장, 자동화산업전(AW 2026)'에 참가하며 간담회를 열고 '산업 운영의 미래 창조'를 핵심 테마로 자율 생산 시스템과 적용 전략을 공개했다. AI 자율 제조로 꺼지지 않는 제조환경 구현 김낙현 로크웰 상무는 제조 산업이 복합적인 환경 변화 속에서 전환점을 맞고 있다고 말했다. 그는 제조 패러다임이 기존 하드웨어 중심 자동화에서 AI가 결합된 소프트웨어 중심 자율 운영 공장으로 빠르게 이동하고 있다고 설명했다. 김 상무는 "과거에는 하드웨어 중심 자동화 시스템이 공장을 운영했다면 앞으로는 AI가 접목된 소프트웨어 중심 자율 제조 환경으로 변화하고 있다"며 "이미 많은 제조 현장에서 데이터와 AI 기반 솔루션을 활용해 공정 최적화와 운영 효율을 높이고 있다"고 밝혔다. 디지털 트윈과 데이터 기반 운영 확산도 강조했다. 그는 "공장에서 발생하는 대량의 데이터를 기반으로 AI가 분석하고 디지털 트윈 기술이 이를 검증하면서 공정 최적화가 실제 생산 현장에서 구현되고 있다"고 말했다. 김 상무는 실제 제조 현장에서 적용된 AI 기반 사례도 소개했다. 한 타이어 제조 기업은 핵심 장비인 타이어 빌딩 머신의 커팅 패턴과 길이를 최적화하는 과정에서 스크랩이 발생하자 로직스AI를 적용해 최적 커팅 패턴을 찾아 공정 효율을 개선했다. 반도체 장비 기업은 냉각 설비인 칠러 시스템 운영 데이터를 디지털 트윈 환경에서 시뮬레이션하고 AI 분석으로 최적 운영 패턴을 도출했다. 이를 실제 설비 운영에 적용하면서 에너지 사용량을 줄이고 설비 운영 효율을 높였다. 식품 산업에서도 AI 기반 유지보수 사례가 소개됐다. 분유 생산 공장에서는 기존 일정 주기 정비 방식에서 벗어나 설비 데이터를 AI로 분석해 고장 가능성을 예측하는 예측 정비를 도입했다. 이를 통해 예상치 못한 설비 다운타임을 줄이고 생산 안정성을 높였다. 자율 물류 도입 사례도 공개됐다. 소비재 제조 공장에서는 지게차와 작업자가 담당하던 자재 운반을 AMR로 자동화해 인력 부족 문제를 완화하고 작업 안전성과 물류 효율을 동시에 개선했다. 김 상무는 "이제는 공정 자동화 중심에서 공정, 물류, 데이터가 통합된 자율 제조 환경으로 발전하고 있다"고 말했다. 설계부터 유지보수까지 전 분야 AI 도입으로 자동화 이원석 로크웰 상무는 제조 기술이 자동화에서 디지털화, AI 기반 자율 생산 단계로 진화하고 있다고 설명했다. 그는 "AI 기술은 자동차 자율주행처럼 현실에서 이미 적용되는 기술이며 산업 현장에서도 동일한 방식으로 적용될 수 있다"며 "AI는 공정 데이터를 학습하고 스스로 판단해 생산 시스템을 최적화하는 핵심 기술"이라고 말했다. 이 상무는 자율 생산 시스템의 핵심을 제조 생애주기 전반에 AI를 적용하는 것으로 정리했다. 그는 "어떤 기업은 설계만, 어떤 기업은 운영만, 또 어떤 기업은 유지보수의 특정 포인트만 AI를 얘기할 수 있다"며 "로크웰은 설계, 운영, 유지보수 전 과정에 AI를 내재화한 통합 솔루션을 제공하고 있다"고 강조했다. 설계 단계에서는 디지털 트윈 기반 시뮬레이션과 에뮬레이션을 통해 실제 공장을 구축하기 전 공정과 설비 운영을 가상 환경에서 검증할 수 있다. 생산량과 공정 간섭, 물류 흐름을 미리 분석해 최적 설계를 도출할 수 있다는 설명이다. 설계 과정에서도 AI가 활용된다. 기존에는 엔지니어가 직접 코드를 작성해 자동화 로직을 구성했지만 이제는 자연어 입력을 통해 AI가 프로그램을 생성하는 방식으로 변화하고 있다. 운영 단계에서는 PLC 내부에 탑재된 AI 엔진이 공정 데이터를 분석하고 제어 값을 자동으로 조정한다. 기존 PID 제어 방식보다 정교한 제어가 가능하며 공정 이상 발생 가능성을 사전에 예측할 수 있다. 비전 AI 시스템은 검사 데이터를 분석해 공정 품질 문제를 감지하고 자동화 제어 시스템과 연계해 생산 공정을 조정한다. 자율 물류 시스템도 자율 생산 환경의 핵심 요소다. 이 상무는 "기존 AGV는 사람이 설정한 경로로만 움직이지만 AMR은 주변 환경을 인식하고 스스로 최적 경로를 판단해 작업을 수행한다"고 설명했다. 또 "생산 라인과 연동된 자율 물류는 공장 전체 생산 효율을 높이는 역할을 한다"고 말했다. 유지보수 단계에서는 설비 내부 장치에 AI를 내장해 상태를 실시간으로 분석하고 이상 징후를 사전에 감지하는 방식이 적용된다. 예를 들어 인버터 장치에 AI를 내장해 모터나 펌프의 이상 동작을 미리 예측하고 유지보수 작업 지시를 자동으로 생성할 수 있다는 설명이다. 급증하는 공급망 리스크 AI로 대응 이 상무는 최근 중동 정세 불안과 홍해 항로 위협 등 글로벌 공급망 리스크가 커지는 상황에서도 AI 기반 제조 시스템이 대응 수단이 될 수 있다고 설명했다. 이란 공습과 후티 반군 공격 등 지정학적 리스크로 물류 경로가 흔들리면서 제조 기업들이 자재 확보와 생산 계획 수립에 어려움을 겪고 있다는 것이다. AI를 활용하면 공장 운영 데이터와 공급망 데이터를 함께 분석해 생산 능력, 자재 소요량, 재고 수준을 종합적으로 예측할 수 있다. 이를 통해 필요한 자재를 사전에 확보하고 생산 계획을 유연하게 조정할 수 있다고 밝혔다. 또 글로벌 제조 기업들은 MES와 공급망 관리 시스템을 연결해 공장 간 생산 데이터를 공유하는 방식으로 공급망 대응 능력을 강화하고 있다고 설명했다. 현장에서 체험하는 AI 기반 스마트 제조 로크웰은 이번 전시 부스를 AI기반 디자인, AI기반 운영, AI기반 유지보수, 이노베이션, 산업 등 5개 존으로 구성했다. AI기반 디자인 존에서는 '에뮬레이트3D', '팩토리토크 로직스 에코', '팩토리토크 디자인 스튜디오' 등을 소개한다. AI기반 운영 존에서는 '팩토리토크 데이터모자이크', '팩토리토크 애널리틱스 비전AI', '플렉스 MES', 'OTTO AMR' 등을 선보인다. AI기반 유지보수 존에서는 '팩토리토크 애널리틱스 로직스AI', '가디언AI'를 전시한다. 이노베이션 존에서는 '이더넷아이피 인-캐비닛 솔루션', '컨트롤로직스 5590 PLC', '포인트맥스 I/O', OT 특화 사이버보안 플랫폼 '시큐어OT' 등 자동화, 제어 기술을 전시한다. 산업 존에서는 자동차, 타이어, 전기차, 생명과학, 식음료, 화학 산업 적용 사례 중심 맞춤형 솔루션을 제시한다. 권오혁 로크웰 이사는 "스마트 공장은 이미 많은 기업이 구현하고 있는 단계지만 궁극적으로는 AI가 문제를 먼저 파악하고 진단한 뒤 해결까지 제시하는 자율형 공장으로 진화하고 있다"고 말했다. 이용하 로크웰 오토메이션 코리아 대표는 "제조 산업은 자동화를 넘어 AI가 운영 전반을 판단하고 최적화하는 자율 운영 단계로 이동하고 있다"며 "AI 기반 생산 시스템을 통해 제조 기업이 생산성과 유연성, 지속 가능성을 동시에 확보할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.03.04 13:37남혁우 기자

코오롱베니트, 제조DX 원년 선언…자율형 전환 공략

코오롱베니트가 자율제조를 중심으로 한 제조 디지털 전환(DX) 수요 공략에 나선다. 제조 설비와 데이터, 인공지능(AI)을 통합한 자율제조 체계를 앞세워 제조DX 사업 확장에 속도를 낸다는 전략이다. 코오롱베니트는 올해를 자율제조 전환 중심의 제조DX 역량 강화 원년으로 삼고 관련 사업을 본격 확대한다고 9일 밝혔다. 인구 구조 변화와 글로벌 공급망 재편 등 제조 환경 변화 속 설명 가능하고 통합된 디지털 기반 제조 운영 체계를 구축한다는 목표다. 코오롱베니트가 정의하는 자율제조는 제조 설비에서 발생하는 공정 데이터와 작업자의 숙련 경험, 전사적자원관리(ERP), 공급망관리(SCM) 등 경영 정보를 단일 데이터 플랫폼으로 통합하고 이를 기반으로 AI가 공정의 최적 운영 조건과 품질을 판단·제어하는 방식이다. 궁극적으로 공장이 스스로 학습하고 운영되는 완전 무인화 공장을 구현할 방침이다. 이같은 전략의 핵심은 코오롱베니트 제조DX 패키지 솔루션 '알코코아나'다. 이 솔루션은 자동화 설비 계층부터 AI 서비스, 디지털 트윈 기반 원격 통합 관제 시스템까지 제조 전 영역을 수직적으로 통합한 IT 플랫폼이다. 현장의 분사제어시스템(DCS)과 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC) 등 제어 시스템과 AI 솔루션을 연동해 공정 데이터를 실시간 분석하고 AI가 최적 운전 조건을 판단해 즉각 제어하는 구조다. 또 ERP·SCM·제조실행시스템(MES) 등 제조 IT 시스템과 AI 운영 모델을 디지털 트윈으로 구현해 원격에서도 공장 전체 상황을 실시간으로 파악하고 주요 이슈에 신속하게 대응할 수 있도록 한다. 이를 통해 기업은 물리적 거리와 관계없이 제조 공정을 통합 관리하고 운영 효율성을 높일 수 있다는 설명이다. 코오롱베니트는 단편적인 기술 도입을 넘어 목표 기반의 단계적 전환 전략이 자율제조를 이끌고자 제조DX 전문 컨설팅 조직도 신설했다. 이 조직은 고객 제조 현장의 디지털 성숙도 진단을 시작으로 자동화 설비 설계, 자원 조달, 자율공정 시스템 구축과 운영, 데이터 분석 역량 내재화까지 전 과정을 엔드투엔드 방식으로 지원한다. 앞서 코오롱베니트는 지난 3년간 코오롱인더스트리·코오롱글로텍·코오롱ENP·코오롱생명과학·코오롱제약 등 그룹 제조 계열사 디지털 혁신을 수행하며 자율제조 적용 경험을 축적해 왔다. 대표 사례로 코오롱인더스트리 김천2공장에서는 페놀수지 생산 공정에 품질 예측, 비전 AI, 첨단 공정 제어, 최적 생산 조건 적용 등을 통해 품질 안정성과 생산성을 동시에 개선한 바 있다. 정상섭 코오롱베니트 상무는 "제조 현장의 자동화 설비부터 데이터, AI 서비스까지 전 레이어를 통합한 자율제조 전환을 가속화하겠다"며 "현장에서 검증된 제조DX 실행 컨설팅 역량으로 고객의 제조 생산성 향상 및 지속 가능한 성장을 동시에 실현하겠다"고 말했다.

2026.02.09 18:22한정호 기자

인터엑스, '2026 이머징 AI+X 톱100' 선정...제조AX 기술력 입증

인터엑스(INTERX, 대표 박정윤)가 한국인공지능산업협회(AIIA)가 주관하는 '2026 이머징 AI+X 톱100(2026 Emerging AI+X Top 100)' 기업에 선정됐다고 22일 밝혔다. 이번 'AI+X 톱100'은 약 2,400여 개의 후보 기업을 대상으로 성장성과 미래 가치를 종합적으로 평가해 선정한 것으로, 인터엑스는 제조 산업에 특화된 '인더스트리 솔루션' 부문 유망 기업으로 이름을 올렸다. 인터엑스는 단순한 데이터 분석을 넘어 문제 진단부터 실행까지 전 과정을 아우르는 '현장형 AI(Actionable AI)' 기술을 보유하고 있다. 이번 평가에서는 이러한 기술이 실제 제조 공정의 생산성을 높이는 데 실질적으로 기여한다는 점이 높은 점수를 받은 것으로 알려졌다. 인터엑스는 이번 선정을 계기로 2026년 목표인 코스닥 상장 로드맵 실현에 박차를 가할 계획이다. 회사는 최근 상장 추진과 글로벌 거점 확대 전략에 발맞춰 전 직군에 걸쳐 대규모 핵심 인재 채용을 진행 중이다. 확보한 글로벌 인재들과 함께 미국, 유럽, 일본 등 해외 시장 점유율을 공격적으로 확대한다는 방침이다. 박정윤 인터엑스 대표는 "이번 톱100 선정은 인터엑스의 제조AX 및 자율제조 기술이 글로벌 표준으로 도약할 준비를 마쳤음을 검증받는 의미 있는 과정"이라며 "앞으로 대기업은 물론 중견·중소기업을 아우르는 전방위 AX 파트너로서 글로벌 제조 산업의 디지털 전환을 선도해 나갈 것"이라고 전했다.

2026.01.22 18:06남혁우 기자

KOSA, 한국철강협회와 AI 자율제조 혁신 이끈다

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 제조 산업의 인공지능 전환(AX)을 지원하기 위해 앞장섰다. KOSA는 한국철강협회와 철강산업 AI 자율제조 생태계 조성 및 융합형 인재양성을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 7일 밝혔다. 협약식은 지난 6일 서울 송파구 한국철강협회 대회의실에서 열렸다. KOSA 서성일 부회장, 한국철강협회 이경호 부회장을 비롯한 양 측 주요 관계자들이 참석했다. 양 기관은 이번 협약을 통해 철강산업 디지털 혁신 가속화를 목표로 다각적인 협력 사업을 추진한다. 주요 내용은 ▲철강 특화 AI 전문인력 양성 교육과정 공동 개발 ▲철강 데이터 표준화 가이드라인 수립 ▲정부 주도 AI 인프라 활용 지원 ▲중소 철강기업 AI 도입 컨설팅 및 바우처 연계 등이다. 향후 '철강AI 자율제조 확산위원회(가칭)'도 구성해 정책 제안, 인재양성, 기술 검증 등 구체적 실행 과제를 단계적으로 추진할 예정이다. KOSA는 이번 협약을 통해 철강 제조 공정에 특화된 AI 솔루션을 개발·보급한다. 또 산업 현장 중심 AI 인재 양성 체계를 구축해 국내 제조업 경쟁력 강화를 지원할 계획이다. KOSA 서성일 부회장은 "대한민국 제조업의 근간인 철강산업과 AI 기술의 만남은 산업 전반에 큰 파급력을 가질 것"이라며 "철강 현장에 꼭 필요한 실질적인 AI 솔루션과 교육 프로그램을 제공하는 데 역량을 집중하겠다"고 밝혔다. 한국철강협회 이경호 부회장은 "철강산업의 미래 경쟁력은 숙련 기술자의 노하우를 어떻게 디지털 자산으로 바꾸느냐에 달려있다"며 "KOSA와의 협력 체계 구축을 통해 우리 철강업계가 데이터 기반 자율제조로 나아가는 탄탄한 기반을 다지겠다"고 말했다.

2026.01.07 17:40한정호 기자

국표원, 기업 수요 기반 AI 표준 추진…M.AX 얼라이언스 연계

인공지능 전환(AX) 시대, 기업의 AI 산업융합을 지원하고 AI 국제표준 주도권 확보를 위해 민관이 함께 힘을 모은다. 산업통상부 국가기술표준원은 18일 서울에서 '2025년 산업 인공지능 표준화 포럼'을 개최하고 산·학·연 전문가들과 국내외 AI 동향과 표준화 방안을 논의했다. AI 국제표준화는 범용으로 활용할 수 있는 AI 데이터 품질, AI 시스템의 신뢰성·안전성 중심으로 추진됐다. 최근 AI가 전 산업으로 빠르게 확산하면서 자율제조·휴머노이드 등 산업별 특성을 반영한 제조데이터 수집·공유, AI 시스템 간 상호운용성 등과 같은 표준 수요가 점차 높아지고 있다. 이날 포럼에서는 산업 현장 목소리에 귀 기울이고자 지난 9월 발족한 '제조 AX(M.AX) 얼라이언스' 내 표준협력 체계와 추진 목표를 제시하고 대표적인 AI 산업융합 분야인 자율주행차와 자율제조의 기능안전, 제조데이터 관리지침 등에 대한 국제표준화 동향 및 추진 방향 등을 공유했다. 산업계는 AI 제품을 개발하는 과정에서 AI 위험관리 지침 표준(ISO/IEC 23894) 등을 활용한 우수사례를 소개하고, 기업이 바라는 국제표준의 역할과 표준화 방향을 제안했다. 참석자들은 지난 2일 'AI 표준 서밋'에서 발표된 '서울선언'의 신뢰·안전·포용의 AI 표준화 방향에 대한 의미를 되짚어 보며 이를 산업 현장에 반영하기 위한 방안도 모색했다. 김대자 국가기술표준원장은 “산업계의 성공적인 AX 지원을 위해서는 실제로 기업이 필요한 표준을 적기에 공급하는 것이 중요하다”며 “민관 협력을 통해 수요 맞춤형 AI 산업융합 표준들이 개발될 수 있도록 지원해 나가겠다”고 밝혔다.

2025.12.18 14:09주문정 기자

SFA, '완전 자율제조' 시스템 공급 역량 2030년까지 확보

종합장비회사 SFA는 인간 개입을 완전 배제한 완전 자율제조 시스템 공급 역량을 2030년까지 확보할 것이라고 16일 'SFA 테크 데이' 행사에서 밝혔다. 이날 SFA는 완전 자율제조로의 전환 가속에 따른 사업 전략과 스마트 로보틱스 기술을 활용한 물류센터 사업 고도화 방향을 설명했다. 향후 여러 산업 분야에서 완전 자율제조 수준까지 자동화를 추진하면서 자율제조 관련 글로벌 시장 규모는 지난해 약 9조원에서 2030년 약 77조원으로 연 평균 44.2% 성장할 전망이다. 알아서 물류센터 관리하는 AI 만든다 SFA는 자율제조 시장 내에서 선도적 지위를 확보하기 위해 완전 자율제조 시스템을 공급하는 것을 목표로, 사업화 핵심 요소 두 가지를 제시했다. 먼저 AI 기반 자동화 운영 시스템을 꼽았다. 이는 물류 최적화를 위한 기존 시스템인 창고실행시스템(WES)·창고제어시스템(WCS)을 AI 기반으로 구성하는 것이다. 이를 통해 단순 설비 제어를 넘어 상황 인지, 해결안 도출과 제어 영역까지 AI가 자율적으로 물류센터를 운영할 수 있도록 전환해 나간다는 계획이다. 디지털트윈(DT) 기반 사전 검증 솔루션도 핵심 요소로 언급했다. AI가 도출한 해결책의 신뢰성 확보를 위한 것으로, SFA는 이미 사업에 이 기술을 일정 부분 적용하고 있으며, 계속 고도화할 계획이다. 각 프로젝트마다 DT를 새로 구축하는 비용을 줄이기 위한 표준화 및 자동 생성 기술 개발도 진행하고 있다. SFA는 이런 핵심 요소들을 적용해 자율 복구, 자율 최적화, 자율 재배치 등의 자율제조 솔루션을 구성할 계획이다. 기존 솔루션에서 대응하지 못하는 다양한 형태의 돌발 상황에서도 빠르게 원인을 파악하고 해결안을 제시해 물류 효율을 향상시킨 자율제조 시스템을 공급한다는 목표다. 물류센터 보관 공정 100% 무인화…피킹·상하차 공정도 완전 자율화 목표 하드웨어 측면인 로보틱스 사업 분야에선 로봇 기술 발전 단계에 맞춰 시스템을 최적으로 구성, 다양한 현장 상황에 대응하도록 유연성을 부여해 나가고 있다고 소개했다. 다양한 형태의 AI 로봇 포트폴리오를 적극적으로 확충함과 동시에 모바일 로봇과 멀티 조인트 로봇을 결합해 산업별, 용도별 활용도를 제고하고 있다는 설명이다. AI 자율제조 및 로보틱스 기술이 가장 많이 활용되고 있는 분야인 물류센터 시스템 사업 전략도 소개했다. 최근 물류센터 시장은 운영비 절감과 고도화된 서비스 요구 충족을 위해 생산성을 극대화할 수 있는 '스마트 물류센터' 구축 수요가 지속 증대되고 있다. 향후 5년 내에는 AI와 로봇이 결합된 완전 자동화 및 자율 운영 단계로 진입할 것으로 예상된다. SFA는 하드웨어 측면에서 물류 전체 공정에 대한 '엔드투엔드 로보틱스' 기술의 지속적인 고도화, 보관 공정의 100% 무인화 기술을 확보했다고 강조했다. 고난도 공정으로 꼽히는 피킹 및 상·하차 공정에 대해서도 독자적인 로보틱스 기술로 완전 자율 운영 가능한 기술도 개발 및 적용하고 있다. 소프트웨어 측면에서도 기존 물류 제어 시스템(WCS)에 물류 실행 시스템(WES) 기능을 탑재하는 고도화를 꾀해 자동화 설비의 최적화, 자율 운영을 실현하는 차세대 지능형 물류 운영 시스템을 공급하고 있다고 소개했다. SFA는 2030년까지 스마트 물류 로봇 기반의 완전 무인화 체제를 확보, 물류 기술 개발 로드맵에 따라 단계별로 관련 기술을 상용화할 예정이다. SFA 관계자는 "오랜 기간 축적해 온 물류센터 관련 엔지니어링 역량과 로보틱스 기술을 결합해 2030년에는 완전 무인 운영 체제가 구현된 꿈의 물류센터를 공급할 것"이라며 "동시에 글로벌 시장의 전 산업으로 사업 영토를 확장해 글로벌 상위권 위상을 다질 것"이라고 밝혔다.

2025.12.16 17:30김윤희 기자

더블유피솔루션즈, AI시대 자율제조 전략 제시

더블유피솔루션즈(대표 이주기)가 제조업의 인공지능(AI) 전환(AX)을 화두로 자율제조 구현을 위한 전략과 정부 지원사업 활용 방안, 현장 적용 사례를 제시했다. 더블유피솔루션즈는 코엑스 컨퍼런스룸에서 제조업의 AI 전환 전략과 실질적 도입 방안을 주제로 '2025 WP 솔루션 데이'를 개최했다고 26일 밝혔다. 디지털 전환(DX)을 넘어 AI 전환(AX) 시대로 빠르게 재편되는 산업 환경 속에서 제조기업이 경쟁력을 확보하기 위한 AI 도입 전략, 정부 지원 활용 방법, 실제 현장 적용 사례를 집중적으로 다룬 행사다. 첫 번째 세션에서 AI전략기획본부 김이강 이사는 'DX/AX 가속화에 따른 자율제조와 대응 전략'을 주제로 발표했다. 김 이사는 "DX 시대를 넘어 AX 패러다임이 본격 시작됐다"며 "국내 제조업 경쟁력 강화를 위해 공정 최적화와 예측 유지보수 등 현장 맞춤형 AI 도입 전략이 필수"라고 강조했다. 이어 글로벌 제조기업들이 추진 중인 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시스템 구축 흐름과 단계별 대응 로드맵을 소개하며, 국내 기업들이 참고할 수 있는 실천 과제를 제시했다. 두 번째 세션에서 영업본부 이중호 부장은 '2026년 AI&스마트공장 정부지원사업 가이드'를 발표했다. 이 부장은 2026년 정부지원사업의 예산 규모 변화와 AI 중심 정책 방향, 신청 요건 등 실무에 필요한 정보를 설명했다. 특히 2026년도 정부지원사업의 핵심 키워드가 'AI'라는 점을 짚으며, 기업들이 초기 도입 비용 부담을 줄이기 위해 어떤 지원사업을 어떻게 활용해야 하는지 현실적인 전략을 제시해 참석자들의 관심을 모았다. 마지막 세션에서는 '제조업 AI 솔루션 적용사례 및 WP ML옵스(MLOps) 솔루션 시연'이 진행됐다. 더블유피솔루션즈는 불량 검출, 수요 예측, 품질 관리 등 실제 제조 현장에서 적용 중인 AI 활용 사례와 성과를 소개했다. 아울러 WP MLOps 솔루션 시연을 통해 AI 모델의 개발부터 배포, 운영, 관리를 통합적으로 수행해 성능 저하 없이 안정적인 운영을 지원하는 방안을 선보였다. 이를 통해 현장 엔지니어와 데이터 전문가가 협업하는 실질적인 운영 모델도 함께 제안했다. 같은 날 열린 KIDMA '제조 지능 컨퍼런스'에서도 더블유피솔루션즈는 실무 중심 제조 AI 기술 적용 경험을 공유하며 업계 관계자들의 주목을 받았다. 산학연 전문가들이 참석한 자리에서 실제 프로젝트 수행 과정과 현장 적용 노하우를 소개해, 이론이 아닌 실질 적용 관점의 인사이트를 제공했다는 평가다. 이주기 대표이사는 "제조 AI와 자율제조는 먼 미래 기술처럼 보이지만, 시작점은 현장의 작은 비효율과 고민을 해결하는 것"이라며 "이번 세미나와 컨퍼런스가 기업들이 AI 도입과 솔루션 적용 방향을 이해하고 기업 상황에 맞는 실천 전략을 세우는 계기가 되길 바란다"고 말했다. 이어 "더블유피솔루션즈가 앞으로도 제조 현장 중심의 AI·AX 적용 사례를 확대해 국내 제조업의 경쟁력 제고에 기여하겠다"고 덧붙였다.

2025.11.26 18:06남혁우 기자

노타, '자율주행차 M.AX 얼라이언스' 참여…AI 최적화 기술로 국가 경쟁력 강화

노타가 인공지능(AI) 경량화·최적화 기술을 앞세워 국가 AI 자율주행차 경쟁력 강화에 나선다. 노타는 정부 주도의 AI 자율주행 패러다임 전환을 위한 '자율주행차 M.AX 얼라이언스'에 참여한다고 17일 밝혔다. M.AX 얼라이언스는 국내 제조업의 AI 전환(AX)을 가속화하기 위해 산업통상자원부와 대한상공회의소가 공동 출범한 대규모 민관 합동 협의체다. 총 10개 분야 중 자율주행 분과는 현대차·LG전자·현대모비스·HL클레무브·만도 등 앵커기업이 중심이 된다. 여기에 노타와 같은 AI 기술 기업 등이 참여해 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 구현을 위한 하드웨어·소프트웨어 플랫폼을 공동 개발한다. 노타는 이번 얼라이언스에서 온디바이스 AI 기술 공급기업으로서 핵심 역할을 수행한다. 고성능의 AI 모델을 차량용 고성능 AI 반도체에 적용하기를 희망하는 수요기업들의 AX를 지원할 계획이다. 특히 노타는 AI 모델 경량화·최적화 기술을 통해 얼라이언스의 목표 달성에 기여할 방침이다. 자율주행차 AI 모델을 온디바이스에서 실행 환경에 맞게 최적화함으로써 수요기업이 최소한의 비용과 시간으로 AI 모델의 성능을 극대화할 수 있도록 돕는다는 목표다. 그 일환으로 노타는 LG전자와 HL클레무브가 각각 주관하는 산자부 과제에 참여해 차량 내부 공간 대화형 에이전트 서비스와 자율주행 구현을 위한 AI 모델 경량화·최적화 기술을 공급한다. 이를 통해 엔드투엔드 자율주행 제품 상용화 등 SDV 완성을 지원한다. 채명수 노타 대표는 "우리의 AI 경량화·최적화 기술은 자율주행차를 넘어 AX를 꾀하는 모든 산업에 필수적인 기술"이라며 "정부가 추진하는 제조업 AX를 위해 다양한 분과에 참여하고 있으며 이를 통해 국가 AI 경쟁력 강화에 기여할 것"이라고 밝혔다.

2025.11.18 12:24한정호 기자

표준협회, '2025 글로벌 산업혁신 컨퍼런스' 성료

한국표준협회(회장 문동민)는 최근 개최한 국내 제조혁신 분야를 선도하는 '2025 글로벌 산업혁신 컨퍼런스'가 성황리에 막을 내렸다고 밝혔다. 올해로 31회를 맞은 글로벌 산업혁신 컨퍼런스는 1992년 '한·일 TPM 대회'로 출발해 한국 제조업의 발전과 함께 해왔다. 컨퍼런스는 'AI와 자동화가 이끄는 지능형 제조 혁신(Intelligent Manufacturing. Powered by AI & Automation)'을 주제로, 급변하는 산업 환경 속에서 제조기업이 직면한 디지털 전환(DX) 해법과 미래 전략을 논의하는 장이 됐다. 이날 컨퍼런스에는 산업계 전문가와 기업 관계자 등 400여 명이 참석했다. 특히, 제조 기업의 '2030 미래 성장전략'과 '솔루션 프로바이더의 미래 방향성'에 대한 심층적인 발표가 이어졌다. 김성호 한국산업기술기획평가원 본부장의 기조강연 '정부 정책 방향: AI 자율제조 얼라이언스'와 최재봉 성균관대학교 교수의 특별강연 'AI 사피엔스, AI 시대 대한민국'가 관심을 끌었다. 이승렬 산업통상부 산업정책실장은 축사에서 “1992년부터 시작된 컨퍼런스가 급변하는 시대의 지혜를 모아 산업이 나아가야 할 방향을 모색해 왔다”고 평가하며 “우리나라만의 제조 역량에 데이터와 AI를 결합해 성장 엔진을 가속할 수 있도록 체계적으로 뒷받침하겠다”고 밝혔다. 문동민 표준협회 회장은 “피지컬 AI 중심의 지능형 제조는 이제 선택이 아닌 기업 생존의 필수 전략이 됐다”며 “표준협회는 이번 컨퍼런스를 통해 산업계 전반의 협력 기반을 구축하고, AI융합추진단 신설 등 내부 경쟁력을 강화해 제조 기업의 AI 기반 지능형 자율제조 경쟁력 강화를 적극 지원하겠다”고 밝혔다. 컨퍼런스에 참석한 한 기업 관계자는 “이번 논의를 통해 인공지능 전환(AX)이 단순히 생산 효율을 높이는 기술을 넘어, 제조의 패러다임 자체를 바꾸는 혁신의 핵심 코드라는 생각이 들었다”며 소감을 전했다. 표준협회는 이번 컨퍼런스를 통해 제조혁신의 방향성을 명확히 하고 지능형 자율제조 생태계 조성을 위한 산업계 협력 기반을 다졌다고 평가했다.

2025.10.28 10:21주문정 기자

비아이매트릭스·서울대 '자율제조' 협력…AI로 생산라인 스스로 최적화

비아이매트릭스가 서울대학교와 손잡고 온톨로지 기반 인공지능(AI) 자율제조 핵심기술 공동연구에 나선다. 양측은 설비 시계열·머신 비전 데이터 분석, 대규모언어모델(LLM) 기반 이상 탐지, 자율제조 AI 에이전트 설계 등 제조 혁신 기술 개발을 본격화해 글로벌 시장 경쟁력을 강화할 계획이다. 비아이매트릭스가 서울대학교 산학협력단과 AI 자율제조 핵심기술 공동연구 협력을 체결하고, 차세대 제조 혁신 기술 개발을 위한 산학 협력을 본격화한다고 12일 밝혔다. 이번 협력에는 서울대학교 산업공학과 강필성 부교수가 책임자로 참여한다. 강 교수는 데이터사이언스 및 비즈니스 애널리틱스(DSBA) 연구실을 이끌고 있다. 해당 연구실은 머신러닝·딥러닝 기반 데이터 분석, 제조·산업 공정 최적화, AI 의사결정 지원 시스템 분야에서 국내 최고 수준의 연구 역량을 갖추고 있다. 그간 다양한 산업 현장과의 산학 협력을 통해 실질적인 연구 성과를 창출해왔다. 양 기관은 이번 공동연구를 통해 ▲AI 자율제조 핵심 기술 검토 및 연구 ▲설비 시계열 데이터와 머신 비전 데이터를 활용한 이상 탐지 기술 개발 방향 논의 ▲대규모언어모델(LLM) 기반 로그 이상 탐지 기술 검토 ▲자율제조 AI 에이전트 시스템과 온톨로지 설계 관련 협력 연구를 추진할 계획이다. 비아이매트릭스는 이번 협력을 통해 제조 현장의 데이터 기반 의사결정과 공정 최적화 기술을 고도화하고, 이를 바탕으로 AI 기반 자율제조 혁신 모델을 개발해 글로벌 제조 시장의 다양한 과제 해결에 기여할 방침이다. 특히 실시간 분석과 예측 시뮬레이션 기술을 결합해 생산 효율성과 품질 경쟁력을 동시에 높일 수 있는 솔루션을 제시한다는 목표다. 강필성 교수는 "이번 공동연구는 AI와 제조 데이터를 결합해 산업 현장에서 활용 가능한 새로운 기술적 해법을 제시할 수 있는 좋은 기회가 될 것"이라며 "산학 협력을 통해 실질적인 연구 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다. 비아이매트릭스 관계자는 "서울대학교와의 협력은 AI 기반 제조 혁신을 가속화할 수 있는 중요한 발판이 될 것"이라며 "앞으로도 다양한 산학연 파트너십을 통해 글로벌 제조 AI 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 밝혔다.

2025.08.12 09:21남혁우 기자

한국기계연구원 신입 12명 공채…연봉, 박사급 무경력자 기준 7천만원 선

한국기계연구원이 국가 미래 전략기술 분야 신입직원 공개 채용에 나선다. 대상은 2개 직군(연구직, 기술직) 9개 분야 총 12명이다. 모집 공고 및 서류 접수는 11일부터 오는 9월 1일 오전 11시까지다. 1차 서류전형, 2차 면접전형을 거쳐 오는 11월 21일 최종 합격자를 발표한다. 임용일은 12월 22일로 예정돼 있다. 기계연은 지난 1976년 설립된 정부출연연구기관이다. 평균연봉은 직군과 학위에 따라 천차만별이지만, 박사학위 소지자 기준 무경력자가 7천만 원 정도 된다. 자율제조, 탄소중립, AI로봇, 나노융합, 친환경 에너지, 가상공학 등 다양한 분야 연구를 진행한다.

2025.08.11 11:41박희범 기자

[영상] AI가 공장 돌리는 자율제조 시대…한국에 기회오나

"그동안 제조업계는 단순 반복 업무를 빠르게 처리하는 '자동화'에 초점을 맞춰왔습니다. 하지만 이제는 사람의 개입 없이 공정이 스스로 판단하고 움직이는 '자율제조' 시대로 접어들고 있습니다." 로크웰오토메이션 코리아 권오혁 본부장은 8일 인터뷰를 통해 제조업의 패러다임이 단순 자동화를 넘어 자율성 중심으로 전환되고 있다고 강조했다. 그는 그동안 스마트팩토리가 단순 반복 작업을 자동화하는 데 초점을 맞췄다면 이제는 공정의 지능화와 자율성을 요구하는 다음 단계로 진입하고 있다고 설명했다. 공장이 스스로 판단하는 '자율제조' 시대 눈앞 그동안 스마트팩토리는 정해진 작업을 기계가 수행하도록 설정해 생산성을 높이는 데 초점을 맞췄다. 실제로 이 방식은 불량률 감소, 작업 효율 향상 등 가시적인 성과를 거두며 제조 현장의 표준으로 자리잡았다. 하지만 변수나 예외 상황이 발생하면 여전히 사람의 개입이 필요했다는 한계도 있었다. 공정 중 재료 크기가 바뀌거나, 온도·압력 등 환경 조건이 달라질 경우, 기존 시스템은 이를 오류로 인식해 공정을 멈추거나 경고를 보내고 작업자의 수동 조치를 기다려야 했다. 권 본부장은 이러한 한계를 넘어서는 새로운 흐름으로 '자율제조'가 오고 있다고 밝혔다. 그는 "자동화는 일정 수준 이상 인간의 개입이 불가피했지만 자율제조는 어떤 변수나 이벤트가 발생하더라도 사람이 개입하지 않고 시스템이 스스로 판단하고 생산을 이어가는 것을 목표로 한다"고 강조했다. 자율제조 시스템은 AI 기반의 판단 능력을 갖춰 공정 중 발생하는 다양한 상황에 실시간으로 반응하고 자체적으로 공정을 조정해 생산 흐름을 끊김 없이 유지할 수 있다. 권 본부장은 "사람 없이도 공정이 멈추지 않고 흘러가는 자율제조 기술은 제조 산업의 경쟁력을 좌우할 중대한 분기점이 될 것"이라며 앞으로의 산업 변화에 있어 핵심 전환점임을 거듭 강조했다. 자율제조를 가능케 하는 '피지컬 AI' 권 본부장은 자율제조를 실현하기 위한 핵심 기술로 '피지컬 AI'를 꼽았다. 과거에는 로봇에게 특정 동작을 시키기 위해 사람이 일일이 코드를 입력해야 했지만 이제는 로봇이 스스로 학습하고 동작을 익히는 시대가 도래했다는 설명이다. 그는 특히 강화학습과 모방학습 기술을 예로 들어 피지컬 AI의 진화를 소개했다. 강화학습은 로봇이 어떤 동작을 수행했을 때 보상을 받으면 그 행동을 더 자주 반복하도록 유도하는 방식이다. 모방학습은 사람이 하는 행동을 로봇이 관찰하고 그대로 따라 하며 익히는 기술이다. 이러한 학습 기반 기술이 접목되면서 로봇은 단순 반복작업만 수행하던 기존의 방식에서 벗어나 플러그를 꽂거나 정밀한 부품을 다루는 등 복잡하고 섬세한 동작까지 가능해지고 있다. 권 본부장은 "이제 로봇은 단순 반복 작업을 넘어서 다양한 업무를 소화할 수 있을 만큼 발전하고 있다"며 "이는 단순 자동화를 뛰어넘는 '지능형 제조(Intelligent Manufacturing)'로의 전환이며 제조업 전체의 구조를 바꾸는 혁신적인 기술"이라고 강조했다. 이어 "예전에는 로봇이 단순히 사람의 명령에 반응해 움직이는 수준이었다면 이제는 데이터를 분석하고 예측하며 비서처럼 업무를 도와줄 수 있는 단계까지 왔다"며 "여기에 하드웨어까지 결합된 피지컬 AI가 본격적으로 도입되면 여러 대의 로봇이 팀을 이뤄 협력하고 공정을 자율적으로 조정하는 새로운 산업 혁신이 가능해질 것"이라고 내다봤다. 한국 제조업 로봇 보급률 세계 1위, 피지컬AI 리더도 기대 권 본부장은 한국이 피지컬 AI 분야에서 세계적인 경쟁력을 갖출 수 있는 최적의 조건을 보유하고 있다고 강조했다. 특히 한국은 세계적인 제조업 강국일 뿐 아니라 제조업 로봇 보급률에서 세계 1위를 기록하고 있어 로봇 기반 기술을 실제 산업 현장에 빠르게 적용할 수 있는 기반이 가장 잘 마련된 나라라는 점에서 주목된다는 설명이다. 그는 "한국은 제조 현장에 로봇이 가장 많이 보급된 국가로 이미 공장에서 로봇과 사람이 함께 일하는 환경이 익숙하다"며 "이는 피지컬 AI와 같은 고도화된 기술이 산업에 정착하기에 매우 유리한 조건"이라고 말했다. 특히 현대자동차 그룹이 로봇 전문기업을 인수하고 이를 실제 생산 라인에 본격적으로 도입하고 있는 사례는 피지컬 AI 기술 적용의 대표적 이정표로 평가된다. 단순한 테스트 수준을 넘어 대규모 제조 공정에 로봇 기술을 접목해 생산 효율성과 공정 유연성을 동시에 확보하려는 시도로 해석된다. 권 본부장은 이러한 흐름이 향후 피지컬 AI 산업이 본격적으로 성장할 수 있는 촉진제가 될 것이라고 내다봤다. 그는 "AI가 머리 역할을 했다면 이제는 로봇이라는 '몸'이 결합된 시대가 왔다"며 "로봇은 더 이상 단순한 기계가 아니라 현실 세계를 인식하고 스스로 움직이는 '움직이는 지능'으로 진화하고 있다"고 강조했다. 이어 "한국은 이러한 기술 흐름 속에서 충분한 기반과 경쟁력을 갖추고 있으며 앞으로 피지컬 AI 시장의 주도권을 확보할 수 있을 것"이라고 자신감을 드러냈다.

2025.07.08 09:04남혁우 기자

산업부, AI 자율실험·휴머노이드·자율제조 기반구축 나서

산업통상자원부는 10일 자율실험실·휴머노이드 로봇·자율제조 등 산업 인공지능(AI) 기술 개발과 확산을 위한 공동활용 인프라 구축 과제 공모에 들어간다고 밝혔다. 과제들은 중소·중견기업이 기술개발과 사업화 과정에서 단독으로 구축하기 어려운 시설·장비를 공동으로 활용할 수 있도록 과제당 최대 5년간 국비 100억원을 지원하는 산업혁신기반구축 사업으로 지원된다. AI 기반 화학공정·소재합성 최적화 자율실험실 구축 AI·로봇·자동화 기술을 접목해 실험 기획부터 실행·분석·최적화까지 전 주기 자율화된 실험실(Autonomous Lab)을 구축한다. 대규모 실험 데이터를 AI로 분석해 유망 실험 조건을 예측하고 로봇·자동화 장비로 반복 실험을 수행해 결과를 학습, AI가 후속 실험을 스스로 설계해 최적 소재와 공정을 개발한다. 소재·화학 R&D는 실험 의존도가 높고 반복 작업이 많아 시간과 인력이 크게 소모되는 분야로, 자율실험 인프라를 통해 국내 기업의 개발 속도와 성공률을 혁신적으로 높이는 것이 목표다. 이 과제는 지난해 10월 산업부가 발표한 'AI+R&DI 추진전략'의 후속으로 추진하는 선도 프로젝트다. 산업부는 이 과제가 난이도가 높고 고도의 AI 전문성이 필요하다는 전문가 의견을 반영해 일반적인 공동 활용 기반구축 사업과 달리 참여기관을 출연연·대학 등 비영리기관으로 제한하지 않고 영리기관도 참여할 수 있도록 개방한다. AI 휴머노이드 로봇 기술혁신 센터 구축 AI 기반 휴머노이드 로봇을 제조현장과 일상생활에 적용하기 위한 실증 환경을 구축하고, 휴머노이드 개발·활용 기업의 사업화를 지원한다. 휴머노이드 로봇의 핵심기술 개발에 필수적인 시뮬레이션 플랫폼을 구축하는 한편, 산업표준 제정 등도 연계 지원해 신속한 사업화 성과 창출을 유도한다. 제조 AI 솔루션 개발 지원센터 구축 AI 팩토리 등 산업부가 추진하는 제조 AI와 연계해 자동차·전자·조선·이차전지 등 주력 제조산업 현장에서 확보한 고품질 데이터와 기술 등을 기반으로 기업들의 AI 솔루션 개발을 위한 각종 도구들을 지원한다. 산업부는 진행 중이거나 예정된 기술개발 사업과 연계해 기술의 신속한 사업화를 위해 공동활용 인프라 구축 과제에 선제적으로 투자할 계획이다. 또 AI 기술 발전 속도와 산업 수요를 고려해 일반적인 산업혁신기반구축 사업의 과제수행 기간인 5년보다 짧은 기간에 과제를 완료하는 방안도 검토한다. 구체적인 내용은 산업부 누리집 이나 한국산업기술진흥원 누리집에서 확인할 수 있다. 제경희 산업부 산업기술융합정책관은 “자율실험·휴머노이드 로봇·자율제조는 산업부문 AI 대전환의 핵심과제”라며 “차세대 첨단기술 개발과 시장성과 창출을 앞당기기 위해, 기존 틀에서 벗어나 현장 수요에 맞는 유연하고 신속한 투자를 추진해 나가겠다”고 밝혔다.

2025.06.10 16:09주문정 기자

뉴로메카 "산업용 휴머노이드 개발 중…빠른 시일 내 출시"

"뉴로메카는 산업용 휴머노이드 플랫폼에 지속 투자하고 있습니다. 빠른 시일 내에 출시하고 실제 현장에 적용할 계획입니다." 박종훈 뉴로메카 대표는 5일 서울 삼성동 코엑스 그랜드볼룸에서 열린 '2025 자율제조 월드쇼'에서 로봇 연구·개발 진행 현황을 소개했다. 뉴로메카가 개발하고 있는 산업용 휴머노이드는 고속·고정밀 동작을 구현할 수 있는 양팔 로봇 플랫폼과 사람의 동작을 따라할 수 있는 모방 학습으로 구성된다. 이를 위해 핵심 부품인 모터부터 하모닉 드라이브 등 요소 기술을 개발하고 있다고 박 대표는 설명했다. 박 대표는 "2009년 협동로봇이 시장에 처음 등장한 뒤 실제 대중화까지 약 15년이 걸렸다"며 "시스템 통합(SI)이 필요 없는 휴머노이드는 한 5년쯤 걸릴 것으로 본다"고 말했다. 휴머노이드는 아직까지 생산성이 낮고 정밀도가 높은 만큼, 더욱 진화된 로봇 파운데이션 모델과 로봇 제어 기술이 통합되는 과정이 필요하다는 견해다. 그러면서 이 휴머노이드가 본격 대중화되기 이전에 협동로봇의 다음 징검다리가 될 플랫폼이 필요하다고 봤다. 뉴로메카가 개발하고 있는 2세대 협동로봇이 바로 이 일환이다. 단순 관절교시가 가능하던 것을 넘어, 작업경로를 교시하고 실시간 최적화 궤적을 생성하도록 발전하고 있다. 2세대 협동로봇의 핵심은 안전과 기능이다. 사람을 인식하고 회피하는 경로를 생성해 사고를 방지할 수 있고, 단순 위치뿐 아니라 속도나 가속도 등 요소를 배워 따라한다. 박 대표는 "원격 핸드헬드 디바이스를 가지고 웍질이나 대패질, 망치질하는 기술을 완성해서 출시했다"며 "생성형 AI를 통해 계획되지 않은 상황에서 다양한 작업들을 하는 모방 학습 기술까지 선보이고 있다"고 밝혔다. 이어 "탄탄한 로우 레벨의 로보틱스 기반 위에 하이 레벨인 AI 기술을 융합해야만 제대로 된 AI 로봇이 나올 것"이라고 강조했다. 휴머노이드 요소의 일부인 양팔로봇 개발도 한창이다. 뉴로메카는 닭에 붓으로 양념을 바르는 작업을 양팔 로봇으로 수행하도록 시도하고 있다. 로봇의 핵심 부품인 모터에 납땜하는 작업도 학습시키고 있다.

2025.06.05 13:30신영빈 기자

MIT에 앞선 KAIST...세계 최대 분석학회서 '혁신사례' 2위상 수상

KAIST는 산업및시스템공학과 장영재 교수 연구팀이 교내 창업기업 '다임리서치'와 함께 세계 최대 규모의 산업공학 및 경영과학 학회(INFORMS)가 주최한 인폼스 애널리틱스 컨퍼런스에서 우수 혁신사례상(IAAA)을 수상했다고 2일 밝혔다. 우수 혁신상은 1위에서 6위까지 순위를 매겨 시상한다. KAIST는 2위를 차지했다. 1위는 포드그룹, 3위는 MIT-암스텔담 대학 연합팀이 받았다. 아마존, 카이저 퍼머넌트, 스코티아 은행 등 전세계에서 40여 개 팀이 경합했다. 인폼스는 산업공학 및 경영과학 분야 세계 최대 학술 조직이다. 매년 실제 산업 현장에서 성공적으로 적용된 분석 및 혁신 기술을 조명하는 인폼스 애널리틱스 컨퍼런스를 개최 중이다. 이 컨퍼런스에 장영재 교수-다임리서치 팀이 출품한 기술은 'AI 자율제조'다. 강화학습 기반 시뮬레이션 엔진과 로봇 통합 운영 플랫폼(xMS) 솔루션을 통해 대규모 공장 및 물류창고 로봇을 최적화해 제어하는 기술이다. 로봇 오케스트레이션 플랫폼을 통해 공장 자동화 설계부터 시뮬레이션, 구축까지의 전 엔지니어링 과정을 지원한다. 기존에 수 주일에서 수 개월이 소요되던 자동화 설계 작업을 수 시간 내에 완료할 수 있다. 한편 이번에 KAIST와 함께 혁신상을 받은 (주)다임리서치는 지난 2020년 장영재 교수가 제자들과 공동 창업한 딥테크 스타트업이다. AI 자율 제조 기술을 전문 개발한다.

2025.05.02 09:34박희범 기자

제조현장 AI 도입률 3.9% 그쳐…정보통신 분야 25.7%에 비해 낮아

생성형 인공지능(AI)은 빠르게 확산하고 있지만 제조 현장의 AI 도입은 아직 부족한 상황이어서 산업 전반에 AI 도입을 가속해야 한다는 주장이 나왔다. 산업통상자원부가 17일 개최한 '산업 AI 전략(M.A.P·Manufacturing AI Policy) 세미나'에서 송단비 산업연구원 연구위원은 '산업 AI 기업 활용현황' 조사 결과, 기업의 AI 활용비율은 2017년 1.4%에서 2023년 6.4%까지 증가했지만, 여전히 낮은 것으로 나타났다고 발표했다. 산업별 AI 도입률은 정보통신과 금융·보험은 25.7%와 15.3%지만 제조업은 3.9% 수준에 그친 것으로 나타났다. 기업 규모별로는 250명 이상이 종사하는 기업의 경우 AI 도입률이 2017년 3.1%에서 2022년 9.3%로 상승했으나 50~250명이 종사하는 기업은 2017년 0.9%에서 2022년 3.1%로 늘어나는 데 그쳤다. 박일준 대한상의 부회장은 “AI 범위가 너무 넓어 모든 분야에서 잘하겠다고 하는 생각은 위험할 수 있다”며 “선택과 집중 전략이 필요한 상황에서 산업계는 산업 AI에 집중해야 한다”고 말했다. 박 부회장은 “제조분야 AI 주도권을 다른 국가에 내주지 않도록 민관이 힘을 모아 산업 AI를 확산하기 위해 총력을 다해야 한다”고 강조했다. 장영재 KAIST 산업 및 시스템공학과 교수(다임리서치 대표)는 “AI는 늦었지만, 산업 AI, 제조 AI에는 아직 기회가 있다”며 “자율제조의 핵심기술은 AI·로봇·디지털트윈이며 특히, AI 기술이 급격히 고도화되는 상황”이라고 말했다. 장 교수는 “기존에는 로봇의 운영 경로를 사람이 일일이 설정했지만, 지금은 AI가 스스로 최적 경로를 학습하고 조정하는 수준까지 발전했다”며 “이러한 상황에서 우리나라가 산업의 경쟁우위를 확보하려면 우리 제조 현장을 AI 활용의 대규모 테스트베드로 활용해야 한다”고 강조했다. 이어 “기술·투자 역량이 있는 대기업과 달리 중견·중소기업에는 AI 도입에 필요한 인프라·기술 등 정부 지원이 필요하다”고 덧붙였다. 허영신 마키나락스 부사장은 “범용 AI 관련 기술이 빠르게 발전하고 있으나 이 기술만으로는 현장의 문제를 해결할 수 없고, 이러한 범용 기술을 어떻게 산업 특화 솔루션으로 빠르고 비용 효율적으로 전환하는지가 중요하다”고 말했다. 허 부사장은 “AI 산업 활성화하는 데 중요한 것은 실제 활용도를 높이는 것”이라며 “정부 차원에서 다수 기업이 활용할 수 있는 산업 특화 AI 상용화 지원이 필요하다”고 강조했다. 엄재홍 DN솔루션즈 상무는 “기계·장비의 경우 기존 거대언어모델(LLM)을 곧바로 활용하기는 어렵고, 운용 생산성·가공 생산성·종합 생산성·비용 효율성을 모두 만족하는 특화 모델인 LDM(Large Domain model)이 필요하다”고 말했다. 이어 “산업에 AI를 적용하려면 산업 인프라·생태계 전반에 변화가 동반돼야 하지만 산업데이터는 지식재산권과 직결돼 공유가 어렵고, AI 등 기술역량을 보유한 인력이 부족하다”고 지적했다. 엄 상무는 “산업 AI의 시너지는 산업데이터의 상호 운용성을 바탕으로 하기 때문에 국가 거버넌스 중심의 표준화와 활용 가이드라인이 필요하다”며 “구체적인 산업데이터 활용 가이드라인으로 산업계 참여를 유도하고, 산업 AI 협업 생태계를 구축해 나갈 필요가 있다”고 덧붙였다. 산업부는 AI를 통해 산업 현장의 구체적 문제를 해결해야 하는 만큼, 선도 프로젝트를 발굴해 성공사례를 산업 전반으로 확산하고 산업데이터 생성·활용과 산업 현장에 익숙한 AI 인재 양성, 제조기업과 AI 기업이 함께하는 생태계 구축 등을 위해 범용 AI와는 차별화한 전략을 세운다는 계획이다. 산업부는 우선 AI 접목을 통해 제조공정과 제품의 혁신을 가져올 자율제조 선도프로젝트를 올해 30여 개 추가로 선정하고 디자인·유통·에너지 등 생산활동 지원을 위한 제조지원 선도프로젝트도 추진한다. 또 AI 모델 구축에 필수적인 산업데이터 생성·가공·활용을 촉진하기 위해 산업데이터 전처리·표준화 기술개발과 공유플랫폼(데이터 스페이스) 구축을 지원할 계획이다. 산업 AI 수요기업과 공급기업이 협업해 업종별 특성에 맞는 산업 AI 모델을 개발하고 현장에 실제 적용할 수 있도록 업종·지역 단위 산업 AI 혁신 인프라도 조성한다. 제조 분야 지식·노하우와 AI 역량을 모두 보유한 현장 맞춤형 AI 전문가를 육성하기 위해 산업 AI 석·박사 과정을 강화하고 주력·첨단산업 분야 재직자에 AI 활용 교육을 집중한다. 시장예측, 공급망·구매, 공정 최적화, 생산설계, 예지보전 등 산업현장 문제를 해결하기 위한 산업 AI 에이전트도 개발한다. 물리세계와 상호 작용하는 피지컬 AI 구현을 위해 K-휴머노이드 연합을 중심으로 휴머노이드 로봇 개발을 본격화하고 자율주행 자동차·선박·드론 등 모빌리티에 AI 도입을 지원한다. 수요-공급기업 간 매칭을 통해 산업 AI 도입 성공 우수사례를 널리 확산하고 선도사례를 전수할 수 있도록, 산업 AI 성공사례 인벤토리를 고도화하고 제1회 산업 AI 엑스포를 개최할 계획이다. 이승열 산업부 산업정책실장은 “우리 산업이 직면한 생산가능인구 감소, 생산성 정체 문제와 함께 최근 관세전쟁으로 인해 글로벌 공급망이 더욱 불안정해진 상황에서 산업부는 산업 경쟁력을 획기적으로 높일 수 있는 해법으로 '산업 AI 전략'에 주목하고 있다”고 밝혔다. 이 실장은 이어 “초기 원천기술 개발에서는 뒤처지더라도 창조적 응용·수요자 맞춤형 최적화에 강한 우리 산업계의 실력을 발휘할 때”라며 “기업이 실제 필요로 하는 산업 특화 AI 모델과 산업 AI 에이전트를 구축해 산업 현장을 지능화·자율화하는 것이 중요하다”고 강조했다.

2025.04.17 15:44주문정 기자

산업단지 자율제조 확산에 민관 역량 모은다

산업통상자원부는 15일 산업단지 자율제조 확산을 위해 한국산업단지공단·한국로봇산업진흥원·한국산업단지경영자연합회·한국로봇산업협회 등 산업단지와 로봇산업을 대표하는 4대 기관이 업무협약(MOU)을 체결하고, 산업단지 수요기업과 제조로봇 공급기업이 함께하는 세미나와 매칭 상담회를 개최했다고 밝혔다. 산업부 관계자는 “산업단지는 국가 전체 제조업 생산의 63%를 차지하고 약 12만 개의 기업이 집적된 공간으로, 인공지능(AI) 시대에 맞는 산업 경쟁력과 수출 역량을 갖추려면 산업단지 입주기업의 자율제조 전환이 무엇보다 중요하다”며 “4개 기관이 뜻을 같이하고 협력을 위한 첫 걸음을 내디뎠다”고 말했다. 4개 기관은 앞으로 ▲입주기업의 로봇 도입 지원 ▲로봇 도입 관련 정책 및 사업 협력 ▲로봇 도입 우수사례 발굴·확산 등을 함께 추진해 나갈 것이다. 이날 협약식 부대행사로 열린 로봇제조공정 세미나와 매칭상담회에는 사전 수요조사를 통해 선정된 산업단지 입주기업 20개사와 국내 제조로봇 SI기업 14개사가 참여해 자율제조 도입을 위한 방안을 논의하고, 비즈니스 상담을 진행했다. 김호철 산업부 지역경제정책관은 “우리의 우수한 제조역량에 AI를 결합해 견고한 산업 경쟁력을 확보해야 한다”며 “우리 기업의 인공지능 전환(AX) 촉진을 위한 AI 인프라와 실증 공간을 산업단지 내에 구축해 나가겠다”고 밝혔다. 이상훈 한국산업단지공단 이사장은 “이번 업무협약을 통해 산업단지 입주기업의 로봇도입 지원이 더욱 체계적으로 이루어질 것”이라며 “앞으로 산업부의 정책 지원을 바탕으로 한국로봇산업진흥원, 한국로봇산업협회, 한국산업단지경영자연합회와 협력하는 후속 사업을 통해 산업단지가 제조로봇 도입 등을 통한 디지털 전환의 중심으로 자리매김할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

2025.04.15 17:19주문정 기자

중소기업 DX도입률 10% 미만...'허브센터' 구축 절실

디지털 전환(DX)이 기계산업의 혁신을 가속화하고 있다. 미국의 GE나 독일 지멘스 등이 대표적이다. 이들은 스마트 공장이나 AI 기반 품질 검사, 디지털 트윈을 활용한 설계 최적화 등으로 기업 경쟁력을 강화하며 글로벌 시장을 선도하고 있다. 지디넷코리아는 총 3회에 걸쳐 스마트팩토리와 AI 등 두뇌를 장착 중인 기계 산업의 변신을 한국기계연구원 DX전략 전문가 분석을 통해 짚어봤다.(편집자 주) # 2035년, 배터리 셀 제조 현장. 사람이 거의 없다. 100여 대의 자율주행 로봇과 협동로봇들만 라인을 따라 부품을 조립하고 운반한다. 생산 계획과 품질 관리, 장비 유지보수까지 모든 의사결정은 인공지능(AI)이 실시간 판단하며 수행한다. 공정 중단 없이 자율적으로 일정 조정과 에너지 절감이 이뤄지고, 인간은 운영 대시보드를 통해 공정 상태를 모니터링하고, AI가 보내는 알림을 통해 중요한 결정만을 내릴 뿐이다. 과거 수십 명이 필요했던 제조라인은 이제 AI 통제 아래 저절로 돌아간다. 이는 10년 뒤 예상하는 대한민국 자율제조 공장 모습입니다. 그리 될 것으로 예상합니다. 기계산업의 디지털 전환은 제조업에서 AI 자율제조라는 형태로 구현되며, 미래 산업에 혁신을 가져올 것입니다. AI 자율제조 기술은 제품 제조 과정에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 해결하는 과정에서 기존의 인간 전문가 개입을 점진적으로 인공지능이 대체하는 것을 의미합니다. 공장은 점차 로봇과 첨단 기계설비를 통해 완전 자동화를 향해 발전하며, 공정 운영과 의사결정 과정에서도 AI가 핵심적인 역할을 수행하게 될 것입니다. 즉, 생산성 향상과 원가 절감을 위해 AI를 제조업의 두뇌로 활용하여, 생산관리, 공정 최적화 및 자동화, 고장 예측 및 유지보수 등을 완전 자율화하는 것이 AI 자율제조의 본질입니다. 이처럼 미래 제조업이 완전 자율화된 모습을 세 가지 관점에서 살펴볼 수 있습니다. 자율제조 미래는 "모든 걸 AI가 관리/감독/수행" 첫째, AI 자율제조를 구성하는 핵심 기술별 시각입니다. 공장, 시설 또는 장비에서 데이터를 수집하는 기술과 이를 효율적으로 전처리하는 기술, 인공지능 모델링하는 기술, 이를 디지털트윈에 심어서 다시 실제 시스템에 최적화/예지보전/불량탐지 등에 적용하는 기술입니다. AI 자율제조의 미래상은 이 모든 기술을 인공지능이 관리/감독/수행하는 것입니다. 즉, 데이터 수집도 인공지능이 최적으로 명령하여 진행하고, 전처리도 인공지능이 하며, 인공지능 모델링 종류 및 모델링 구조 선정도 인공지능이 합니다. 최적 모델링의 적용도 인공지능이 수행하여 완전 자동화를 넘어 완전 자율화 되는 제조가 되는 것입니다. 둘째, 기술 개발의 시간적 흐름을 따라 단계별 발전 과정을 조망해보면 이렇습니다. AI 자율제조 기술에 이르기 위해서는 데이터 모니터링, 데이터 분석/진단, 예측/최적화, 자율 의사결정, 완전 자율화 단계의 다섯 단계를 거쳐 기술 개발이 완성될 수 있습니다. 이때 필요한 기능과 기술을 보면, 처음에는 데이터 파이프라인을 구축하고, 수집하여 전처리하고, 모니터링합니다. 2단계에서는 모은 데이터를 인공지능 모델링하고, 3단계에서는 모델링을 사용하여 최적화/예지보전/이상탐지 등을 수행할 것입니다. 4단계에서는 부분적인 강화학습을 통해 자율 의사결정을 수행하여 5단계인 자율화로 나아갈 것입니다. 셋째, 기술 적용 범위의 확장성을 기준으로 살펴보면 단위 공정 모듈 수준의 인공지능 모델링에서 출발해 여러 공정 모듈이 더해진 제조 장비 수준으로 확장됩니다. 이러한 여러 장비와 로봇 또는 이송계로 구성된 하나의 제조 라인 수준으로 확대되어 나중에는 제조 공장 레벨, 회사 레벨로 확장되어 나갈 것입니다. AI 자율제조 기술이 성공적으로 정착되기 위해서는 국가 차원의 디지털 전환 정책이 필수적입니다. 한국은 제조업, 특히 기계산업을 중심으로 생산성 향상과 글로벌 경쟁력 강화를 목표로 포괄적인 전략을 마련하고 있으며, 정부는 산업 데이터와 AI, 클라우드 등 첨단 기술을 기반으로 제조업의 혁신을 가속화하고 있으며, 데이터 표준화를 통해 기업 간 협업을 촉진해 디지털화된 제조 혁신 생태계를 구축하고 있습니다. 미국이나 중국, 일본, 독일도 제조공정 디지털화 전환에 속도를 내고 있습니다. 그럼 우리나라는 어떻게 해야할까요. TRL 7~8 수준 실증 상용화 위해선 DX 전문 공간 필요 우선 AI 자율제조를 가속화 하기 위해 국내에서도 디지털전환 허브 센터(DX 허브) 구축이 필요합니다. 현재 국내 기계산업의 AI/DX 지원을 위한 인프라가 부족해 중소기업의 DX 도입률이 10% 미만(중소기업연구원, 2023)에 불과한 상황입니다. AI/DX 기술을 활용할 수 있는 인재 부족으로 인해 기업들이 디지털 전환을 적극적으로 추진하지 못하고 있습니다. DX 허브는 디지털 트윈과 실제 제조 환경을 연결하는 실증 공간, AI/DX 교육 및 기술 검증을 수행하는 전문 기관, 산업현장에서 기술 이전과 확산을 촉진하는 협력 거점으로 기능해야 합니다. 기존 분산된 공간에서는 기술성숙도(TRL) 5~6 수준까지만 실현 가능하지만, TRL 7~8 수준의 실증 및 상용화를 위해서는 DX 전문 공간이 필요합니다. 이를 통해 제품 개발 비용 절감, 품질 개선, 외산 소프트웨어 대체 등 실질적인 산업적 효과를 창출할 수 있을 것입니다. AI 자율제조는 기계산업의 디지털전환을 통해 필연적으로 나아가야 할 방향입니다. 한국이 글로벌 제조업 경쟁에서 앞서 나가기 위해서는 디지털 전환 인프라 구축, 디지털 인재 양성, 제조업의 AI/DX 적용 확대, 디지털 트윈 기반의 실증 및 기술 확산이 절실합니다. DX 허브 센터를 중심으로 제조업 전반의 디지털 혁신이 가속화된다면, 한국은 글로벌 제조 패러다임 변화 속에서 주도적인 위치를 확보할 수 있을 것입니다.

2025.04.01 15:25이택민 컬럼니스트

KETI, 'AW 2025'서 LLM·모방학습 이용한 조립공정 자동화 기술 공개

한국전자기술연구원(KETI·원장 신희동)이 12일 서울 코엑스에서 개최한 '2025 스마트공장·자동화산업전(AW 2025)'에서 '거대언어모델(LLM) 및 모방학습을 이용한 조립 공정 자동화 기술' 등 총 13개의 로봇·인공지능(AI) 기술을 선보였다. KETI 지능로보틱스연구센터가 선보인 'LLM 및 모방학습을 이용한 조립 공정 자동화 기술'은 별도 작업 지시나 프로그래밍 없이 사용자가 자연어 형태로 입력하면 직관적으로 로봇을 제어할 수 있도록 구현했다. 이 기술은 모방학습을 활용해 복잡한 공정을 자동화할 수 있다. 또 LLM을 통해 다양한 형태의 사용자 명령에도 유연하게 대응할 수 있다. KETI 관계자는 “모방학습 네트워크는 사용자 시연을 통해 학습 데이터를 획득하고 로봇의 위치 정보와 3개의 카메라 정보를 활용해 학습을 수행했고 LLM은 사용자의 자연어 명령을 모방학습 네트워크가 이해할 수 있는 형태로 변환해 직관적인 로봇 제어를 구현한다”고 설명했다. 이번 연구는 산업통상자원부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 지원하는 로봇산업기술개발 사업의 '고난도 조립작업 교시 및 작업상태 인지 기반 자율작업 계획 솔루션 개발' 과제를 통해 추진됐다. 한편, KETI는 'AW 2025' 컨퍼런스인 'AI‧로봇이 열어가는 자율제조 혁신포럼'을 개최, 자율제조의 핵심 기술인 AI·지능형 로봇·로봇AI 기반 자동화·디지털 트윈 등의 최신 연구와 산업 동향을 공유하고, 제조업의 혁신 방향을 모색한다. 행사에는 국내 로봇산업 주요 산학연 전문가들이 참여해 실제 제조업에서 적용된 로봇 기반 자율제조 사례와 성과를 분석하고, 도입 과정에서의 문제점과 해결 방안을 논의할 계획이다. 임태범 KETI 지능정보연구본부장은 “이번 포럼은 산업계·학계·연구기관 사이 로봇 기술 협력과 확산을 촉진하는 계기가 됐다”며 “로봇 기반 자율제조가 국내 제조업의 글로벌 경쟁력 강화를 위한 핵심 전략이 될 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다. 포럼은 산업부와 한국산업기술진흥원(KIAT)이 지원하는 로봇산업기술개발 사업의 '빅데이터 활용 마이스터 로봇화 기반 구축' 과제와 '협업지능 기반 로봇플러스 경쟁력 지원 사업' 과제를 통해 진행했다.

2025.03.12 17:48주문정 기자

산업 AI가 이끄는 스마트공장의 진화…미래 제조 혁신 주도

산업 인공지능(AI) 시대를 선도할 미래 제조 혁신 대표기술을 한자리에서 만나볼 수 있는 '2025 스마트공장‧자동화산업전(AW·Automation World 2025)'이 12일 개막했다. AW2025는 코엑스·한국산업지능화협회·한국무역협회 등이 공동 주최하고 산업통상자원부·중소벤처기업부 등이 공동 후원한다. 12일부터 14일까지 사흘간 코엑스 전관에서 열렸다. 올해에는 500개 이상의 국내외 기업이 2천200여 개 부스에서 최신 제품과 솔루션을 선보였다. 1990년 '한국 국제 공장자동화 종합전'으로 시작해 올해 35회를 맞이한 이번 전시회는 '자동화에서 자율화로(Automation to Autonomy)'를 슬로건으로 내세웠다. 미래 제조 현장이 AI·디지털 트윈·로봇·클라우드·엣지 컴퓨팅 기술과 결합하면서 사전에 설정된 알고리즘에 따라 움직이는 기존 '자동화' 중심의 스마트공장을 넘어서서 AI가 스스로 데이터를 분석해 최적의 공정을 운영하는 AI 기반 '자율제조' 공장으로 진화하고 있는 흐름을 반영했다. 전시장에서는 현대 오토에버의 대규모언어모델(LLM) 기반 AI 제조 관리 솔루션, 슈나이더 일렉트릭의 협동로봇(Cobot·Collaborative Robot)과 사물인터넷(IoT)·AI 기반 지능형 전력 시스템, 로크웰 오토메이션의 자율주행 로봇 등 다양한 기업의 기술·제품·솔루션을 확인할 수 있다. 또 제품 전시 뿐만 아니라 ▲AI 기반 자율제조 전문 컨퍼런스 ▲신제품·신기술 공개 세미나 ▲수요-공급 기업 간 비즈니스 매칭 ▲해외바이어 수출상담회 등 다양한 프로그램이 운영된다. 이를 통해 기술 전시를 넘어서서 AI 활용 사례를 직접 체험하고 혁신 기술을 공유하는 중요한 플랫폼으로서 역할을 할 것으로 기대된다. 개막식에는 이승렬 산업부 산업정책실장이 참석해 주요 기업 전시관을 찾아 AI 기반 자율제조 기술과 제품을 확인하고, AI 활용을 통한 기업들의 혁신 노력을 독려했다. 산업부는 지난해 9월 국가AI위원회 출범을 계기로 '산업 AX 확산 방안'을 발표하고, 지난 1월 AI산업정책위원회를 통해 '산업 AI 확산을 위한 10대 과제'를 공개하고 이행을 위한 세부 추진 계획을 마련 중이다. 이승렬 산업부 산업정책실장은 “산업부는 AI를 산업정책의 중심에 두고, 산업 전반의 AI 활용·확산에 주력하고 있다”며 “12대 업종의 AI 자율제조 선도 프로젝트를 선정·지원해 자율 제조공장 확산을 가속화하고, 컴퓨팅 인프라·산업 데이터·산업현장 AI 인재 등 탄탄한 AI 활용 기반을 구축해 기업이 쉽고 안전하게 AI를 도입할 수 있도록 다양한 정책적 지원을 아끼지 않을 것”이라고 밝혔다.

2025.03.12 08:11주문정 기자

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