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'제조 인공지능'통합검색 결과 입니다. (32건)

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"제조 DX 강화"…리미니스트리트, 범한메카텍에 오라클 시스템 지원

리미니스트리트가 범한메카텍의 오라클 시스템 유지보수를 맡아 IT 효율성과 비용절감을 돕는다. 리미니스트리트는 화학 공정 장비(CPE) 제조 분야 기업 범한메카텍의 미션 크리티컬한 오라클 시스템 도입 전 과정을 지원한다고 19일 밝혔다. 범한메카텍은 리미니스트리트의 '오라클 E-비즈니스 스위트(EBS)'와 '오라클 데이터베이스' 지원 분야에서 입증된 서비스 도입을 통해 IT 기반을 강화할 방침이다. 기존 시스템 안정성은 유지하면서도 연간 유지비 부담을 줄이고, 인공지능(AI)·로봇프로세스자동화(RPA) 등 기술 투자에 속도를 낼 수 있는 기반을 확보했다. 앞서 범한메카텍은 두산메카텍 시절에도 리미니스트리트의 지원 모델을 이용한 바 있다. 이번 재도입은 검증된 한국어 지원 품질과 선제적 대응 시스템, 그리고 총소유비용(TCO) 절감이라는 세 가지 요인을 바탕으로 결정됐다는 설명이다. 리미니스트리트의 지원을 통해 범한메카텍은 전사적자원관리(ERP)와 데이터베이스(DB)를 안정적으로 운영할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또 복잡한 엔지니어링 프로세스에 특화된 AI 언어모델과 업무 자동화를 위한 RPA도 적극 추진하고 있다. 특히 AI 도입과 IT 인프라 전환을 병행하면서 글로벌 시장 대응력을 높이고 있다. 이번 파트너십은 대규모 시스템 업그레이드 없이 기존 시스템을 유지한 채로도 혁신을 추진할 수 있음을 보여주는 사례로 평가받고 있다. 제조 분야에서 비용과 리스크를 최소화함으로써 전략적 디지털 전환(DX)을 추진할 수 있어서다. 김형욱 리미니스트리트 한국 대표는 "범한메카텍은 우리 전문성과 지원을 통해 파괴적이고 값비싼 업그레이드 없이도 AI 등 신기술 도입을 병행할 수 있다"며 "안정적인 시스템 운영을 바탕으로 고객은 더 전략적인 프로젝트에 집중할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2025.08.19 15:26김미정

"사람 손 하나 안 거친다"…엔비디아 올라탄 아마존, 공장 '제로 터치' 혁명

엔비디아의 인공지능(AI)과 디지털 트윈 기술이 아마존의 '제로 터치' 제조 공정 혁신을 지원한다. 로봇 팔이 별도 하드웨어 변경 없이 신제품을 검사하고 생산 라인에 통합하는 등 물리적 프로토타입에 의존하던 기존 방식을 탈피하는 것이 핵심이다. 엔비디아는 글로벌 컴퓨터 그래픽 콘퍼런스 '시그라프'에서 아마존 디바이스 앤 서비스가 회사의 디지털 트윈 기술을 활용해 제조 혁신을 이끌고 있다고 13일 밝혔다. 이 솔루션은 이달부터 아마존 디바이스 생산 시설에 실제 도입됐다. 이번에 공개된 기술은 아마존이 자체 개발한 조립 라인 공정 시뮬레이션 소프트웨어와 엔비디아 기술 기반 디지털 트윈을 결합한 것이다. 시뮬레이션 우선 접근 방식을 통해 기존 검사 장비보다 빠르고 효율적인 검사를 수행한다. 공정과 제품을 디지털 트윈 안에서 먼저 시뮬레이션해 비용과 시간이 많이 드는 물리적 프로토타이핑 과정을 생략할 수 있다. 이를 통해 제조업체는 워크플로우를 간소화하고 신제품 출시 기간을 단축할 수 있다. 해당 솔루션은 아마존 장비와 공장 작업대의 사실적인 물리 기반 표현을 토대로 합성 데이터를 생성한다. 공장에 특화된 데이터는 시뮬레이션과 실제 작업 환경 간 AI 모델의 성능 격차를 최소화하며 로봇 운영을 위한 '제로샷' 제조를 구현한다. 아마존은 디지털 트윈 환경에서 로봇을 훈련시켜 새로운 장비를 인식하고 다루도록 한다. 이를 통해 소프트웨어만으로 제조 라인이 한 제품의 검수 작업에서 다른 제품으로 손쉽게 전환하는 모듈화된 파이프라인 구축이 가능해졌다. 엔비디아의 '아이작(Isaac)' 기술 제품군이 물리적으로 정확한 시뮬레이션 구현을 뒷받침한다. 아마존 디바이스 앤 서비스는 신규 장치의 컴퓨터 지원 설계(CAD) 모델을 엔비디아 옴니버스 기반 시뮬레이션 애플리케이션 '아이작 심(Sim)'에 적용한다. 엔비디아 측은 "아이작은 CAD 모델로 5만 개 이상의 다양한 합성 이미지를 생성해 물체 및 결함 탐지 모델을 훈련시킨다"며 "이후 '아이작 ROS'를 활용해 제품 취급을 위한 로봇 팔의 궤적을 생성할 수 있다"고 밝혔다.

2025.08.13 17:25조이환

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

스트라타시스, 적층 제조 작업 효율 높이는 제품 출시

스트라타시스가 적층 제조 작업 시간과 복잡성, 비용 절감을 위해 소프트웨어를 출시했다. 스트라타시스는 '그랩캐드 프린트 프로 2025'를 공개했다고 5일 밝혔다. 현재 스트라타시스 글로벌 홈페이지에서 그랩캐드 프린트 프로 2025의 모든 기능을 체험할 수 있는 30일간 무료 체험판을 제공한다. 그랩캐드 프린트 프로 2025는 2023년 출시된 '그랩캐드 프린트 프로' 업데이트 버전이다. 트링클 3D에서 개발한 디자인 자동화 애플리케이션 '픽스쳐메이트'의 완전한 통합이 포함된다. 픽스쳐메이트는 사용자가 캐드(CAD) 경험 없어도 몇 분 만에 생산준비가 완료된 픽스쳐를 생성할 수 있도록 돕는 어플리케이션이다. 그랩캐드 프린트 프로 2025 사용자는 픽스처메이트의 통합과 3D 텍스처, 빈 공간 생성, 다중 세션 지원 등 향상된 기능을 통해 부품 기능과 생산량을 손쉽게 제어할 수 있다. 이를 통해 생산 워크플로를 간소화할 수 있다. 고객은 이제 CAD 도구나 라이선스 없이 생산 준비가 완료된 픽스쳐를 생성해 설계 시간을 최대 80%까지 단축할 수 있다. 또 그랩캐드 프린트 프로 2025에서 3D 텍스처를 직접 적용하여 그립감, 적합성, 미관을 향상시킬 수도 있다. 이를 통해 전통적인 캐드 워크플로에서 발생하는 파일 크기 문제를 사전에 방지할 수 있다. 특히 '삽입 및 빈 공간 도구' 기능을 사용하면 부품의 기능을 개선하고 지원 재료·후처리 작업 줄이기도 가능하다. 또 동시에 여러 3D프린팅 인쇄 준비 세션을 병렬로 실행할 수 있어 인쇄 작업 간 설정을 확장하고 야간과 주말 활용도를 높일 수 있다. 해당 솔루션은 다중 소프트웨어(SW) 라이선스를 단일 플랫폼으로 통합해 스트라타시스의 5가지 기술과 선택된 제3자 파우더 베드 융합(PBF) 및 스테레오리소그래피(SL) 시스템을 지원한다. 빅터 게르데스 스트라타시스 SW 부사장은 "그랩캐드 프린트 프로 2025는 워크플로 장벽을 제거하면서 재료·프린터 지원을 확장하는 데 초점 맞췄다"며 "산업현장에서 일어나는 현실적인 제약을 해결하기 위해 3D프린터를 운영하는 사람들에게 더 많은 이점을 제공할 것"이라고 강조했다.

2025.08.05 10:14김미정

[AI 리더스] 마키나락스 "AI에 직업 교육 시킨다"…'전문가 AI'로 제조업·국방 정조준

"실리콘밸리 프론티어 스타트업의 인공지능(AI)이 스탠퍼드 4학년생 수준의 지적 능력을 갖췄다고들 합니다. 그런데 기업이 현장에서 필요로 하는 것은 똑똑한 대학생이 아니라 수년간의 시행착오를 거친 '전문가'입니다." 윤성호 마키나락스 대표는 최근 기자와의 인터뷰에서 이같이 말하며 범용 AI가 생태계의 앞단을 만들 때 회사가 AI에게 '직업 교육'을 시키는 뒷단에 집중하고 있다고 밝혔다. 17일 업계에 따르면 생성형 AI의 발전에도 불구하고 실제 산업 현장에서의 가치 증명은 여전한 과제로 꼽힌다. 이런 환경 속에서 마키나락스는 '챗GPT'와 같은 범용 모델과는 다른 노선을 택했다. 지난 2017년 창업한 이 회사는 반도체, 자동차 등 고도로 복잡한 제조 현장에서 실질적인 성과를 내는 '돈 버는 AI'를 구현하는 데 집중하며 입지를 다져 왔다. 핵심은 산업 현장에 곧바로 투입될 수 있는 '전문가 AI'다. 마키나락스는 이 접근법을 통해 제조업에서 신뢰를 쌓았고 이를 바탕으로 최근에는 국방 분야까지 사업 영역을 확장하며 실질적인 가치를 만들어내는 데 주력하고 있다. '레퍼런스'와 '현장 설계'로 신뢰 구축…까다로운 제조업의 문을 열다 마키나락스의 시작은 제조업, 그중에서도 가장 보수적이고 까다롭기로 소문난 대기업 현장이었다. 윤 대표에 따르면 제조업은 혁신을 원하면서도 생산 라인이 멈출 경우 공장장까지 책임져야 하는 구조적 문제 때문에 안정성을 해치는 리스크를 극도로 경계하는 보수적인 시장이다. 이런 환경에서 신뢰를 얻는 유일한 방법은 증명된 성공 사례인 '레퍼런스'뿐이었다. 이에 마키나락스는 '전문가 AI'라는 방향성 아래 수년간 꾸준히 레퍼런스를 쌓았다. 초기에는 설비 가동 최적화나 제품 불량 예측 등 생산 관리 영역에 집중했지만 점차 범위를 넓혀 설비 운전을 자동화하고 최근에는 타이어 디자인, 중공업 도면 검토 등 연구개발(R&D) 영역까지 기술을 확장했다. 윤 대표는 "요즘 가장 수요가 많은 분야 중 하나가 설계 도면 검토"라며 "도면이 개정될 때마다 변경점을 추적하거나 1만 개에 달하는 중요 요소(IO List)를 추출하는 작업은 고도의 전문성이 필요하면서도 엔지니어 5명이 5주간 매달려야 하는 극심한 노동집약적 업무"라고 짚었다. 이러한 분야의 자동화는 기존의 룰 기반 시스템과 달리 마키나락스의 AI 에이전트가 문맥을 이해하기에 가능한 일이라고 그는 덧붙였다. 물론 과정이 순탄했던 것만은 아니다. 사업 초기였던 2010년대 후반에는 AI 기술 자체에 대한 불신이 커 사업 내용보다 기술 원리 설명에 절반 이상의 시간을 쏟아야 했다. '챗GPT' 이후 AI에 대한 인식이 전반적으로 개선됐지만 이제는 고도화된 기술을 현장에 녹여내는 것이 새로운 허들로 작용하고 있다. 윤 대표는 "고객사의 깊은 도메인 지식과 저희 AI 기술을 긴밀히 융합하는 과정이 무엇보다 중요하다"며 "AI 성능이 아무리 좋아도 기존 업무 방식을 완전히 뒤바꾸면 현장에서 외면받기에 현장에 안착시키는 '설계'의 중요성이 그 어느 때보다 크다"고 강조했다. '500억 기계'에 뇌 탑재…피지컬 AI로 '부드러운 특이점' 앞당길 것 윤성호 대표는 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 언급한 '젠틀 싱귤래리티(Gentle Singularity)'의 시대가 올 것이라며 그 비전을 제조업 너머로 확장하고 있다. 그 핵심은 바로 '피지컬 AI(Physical AI)'의 구현이다. 윤 대표는 "사람들은 피지컬 AI라고 하면 휴머노이드를 떠올리지만 우리는 이미 전 세계 산업 현장에 있는 500억 개의 로봇을 지능화하는 것에 집중한다"며 "여기서 훨씬 더 드라마틱한 생산성 증대가 일어날 것"이라고 예측했다. 일론 머스크의 '옵티머스'와 같이 사람처럼 행동하는 범용 로봇과 달리 마키나락스는 밀리미터(mm) 단위의 정밀 용접이 가능한 특화 로봇에 '뇌'를 달아 '전문가'로 만드는 일에 집중한다는 설명이다. 이러한 특화 접근은 실제 기술 개발에서도 드러난다. 회사는 최근 산업용 로봇에 시각과 추론 능력을 부여해 스스로 작업을 판단하게 하는 기술검증(PoC)을 진행하는 등 구체적인 성과를 내고 있다. 이는 '챗GPT'에게 타이어 디자인을 시키면 그럴듯해 보이는 이미지는 만들 수 있지만 실제 상용화 가능한 '커머셜 레디(Commerical-ready)' 수준의 디테일은 구현하지 못하는 것과 궤를 같이한다. 결국 진짜 가치는 현장의 특수성을 이해하는 '전문성'에서 나온다는 것이다. 윤 대표는 장기적인 목표에 대해 "결국 기업들이 자체적으로 AI 에이전트를 손쉽게 만들어 쓰는 시대가 올 것"이라며 "우리는 기업들이 플랫폼 위에서 수천, 수만 개의 전문가 에이전트를 만들 수 있도록 그 기반을 고도화하는 작업을 하고 있다"고 밝혔다. 국방부터 일본까지…'실질적 가치'로 영토 넓힌다 윤 대표는 제조업에서 다진 내실을 바탕으로 국방 분야로의 확장을 다음 목표로 꼽았다. 그는 특히 국방 분야가 설비에 해당하는 '무기 체계'를 다룬다는 점, 병력 감소 문제에 직면했다는 점, 고도의 보안이 요구된다는 점에서 제조업과 시너지가 매우 크다고 설명했다. 그가 그리는 청사진은 'AI 시대의 팔란티어'다. 윤 대표는 "팔란티어가 빅데이터 시대의 플랫폼 기업이듯 우리는 AI 시대에 그와 같은 성공 모델이 되고자 한다"고 말했다. 이어 "위급 상황 발생 시 지휘관의 '지휘 결심'을 보조하는 AI 플랫폼을 공급하는 것을 목표로 한다"고 밝혔다. 이러한 비전은 단순한 구상에 그치지 않고 구체적인 행보로 이어지고 있다. 실제로 마키나락스는 최근 해군 1함대사령부의 초청을 받아 윤 대표가 직접 강원도 동해시에 찾아가 사령부 내에서 특강을 진행했다. 이날 행사에는 해군 주요 지휘관 및 실무진 100여 명이 참석했으며 마키나락스는 제조 현장에서 검증된 기술을 바탕으로 국방 환경의 특수성을 고려한 AI 전략을 제시했다. 특히 데이터 부족, 폐쇄망 운용 등 군이 겪는 구조적 한계에 대한 해결 방안을 공유해 큰 호응을 얻었고 강연 후에는 실질적인 과제 연계를 위한 후속 논의까지 시작됐다. 해외 시장, 특히 일본을 향한 공략도 구체화되고 있다. 윤 대표는 일본 시장의 잠재력과 기회에 대해 설명하며 재작년부터 공격적인 진출을 준비해왔다고 밝혔다. 그는 "일본은 제조업 규모가 한국의 3~4배에 달하지만 디지털 전환 속도는 우리보다 앞서 있지 않다"면서 "내수 중심 문화로 인해 오히려 스타트업에게 사업적 기회가 많다고 판단했다"고 말했다. 최근 일본 AI 엑스포에서 겪은 일화는 이러한 전략이 통하고 있음을 보여준다. 현지 최고 권위자인 마츠오 유타카 교수 바로 다음이라는 부담스러운 순서에 배정됐지만 '겁 없는 외국계 AI 회사'로 주목받으며 구석에 있던 부스가 인산인해를 이뤘다. 행사 참관객의 70% 이상이 제조업 관계자였던 만큼 이들의 높은 관심은 실질적인 사업 기회로 이어지고 있다. 이 모든 도전을 가능하게 하는 힘은 결국 75% 이상이 엔지니어로 구성된 '팀'에서 나온다. 2000년생 신입사원부터 1960년대생 베테랑이 한 팀에서 일하는 마키나락스에는 세대를 아우르는 다이나믹스가 존재한다. 윤 대표는 "회사 전체에 'AI로 진짜 성공 사례를 만들어야 한다'는 강한 집념이 깔렸다"며 "단순히 기술 자체를 위한 기술이 아니라 사용자가 체감하는 '리얼 임팩트'를 만드는 데 모두가 집착에 가까운 열정을 가지고 있다"고 강조했다.

2025.07.17 10:54조이환

문신학 산업 차관 "제조업 AI 전환(AX), 관계부처 긴밀히 협조해야 가능"

문신학 산업통상자원부 제1차관은 16일 “제조업 AI 전환은 한 부처만이 주도해서 할 수 있는 것이 아니라 관계 부처 간 긴밀히 협조할 때 가능하다”고 밝혔다. 문 차관은 이날 제조업 AI 전환(AX) 방안 논의를 위한 관계 부처 합동회의에서 “AI 기술이 연구 현장과 데이터센터와 더불어 우리 기업의 제조·생산 현장까지 스며들 때 AI 강국이 완성될 것”이라며 “제조업 AX 확산을 위한 정책적 노력을 결집하여 글로벌 AI 3대 강국 달성을 위해 달려가겠다”고 말했다. 이날 회의는 AI를 제조·생산 현장에 접목해 실질적인 부가가치를 창출하고 AI 수요를 대대적으로 확산함으로써, '글로벌 AI 3대 강국' 달성을 가속할 필요가 있다는 공감대 속에서 마련됐다. 산업부는 제조업 AX에 대한 관계 부처 간 협력을 촉진하기 위해 부내에 '제조AI 확산 TF'를 발족하고 과장급 AI 전문가 3명(신용민(TF팀장, 전기전자제어전공), 송영진(TF부팀장, 컴퓨터공학전공), 권순목(TF부팀장, 전기전자제어전공))을 전격 배치할 계획이다. 산업부는 제조AI 확산 TF가 AI 전문성을 기반으로 현장에서 통하는 실질적인 정책을 관계 부처와 함께 설계함으로써 대한민국 제조업에 AX를 대대적으로 확산하는 역할을 할 것으로 기대했다.

2025.07.16 16:23주문정

엠아이큐브솔루션, 대구에 'AI 자율제조 허브' 구축…"데이터로 공정 바꾼다"

엠아이큐브솔루션이 대구 제조기업을 위해 인공지능(AI) 자율제조 체계를 구축한다. 고도화된 품질 예측과 설비 데이터 연동 체계를 적용해 노후화된 공정 등 지역 제조업의 구조적 문제를 풀겠다는 전략이다. 엠아이큐브솔루션은 중소벤처기업부가 주관하는 '제조 AI 센터 구축 사업'에서 대구권역 핵심 수행기관으로 참여한다고 11일 밝혔다. 사업은 스마트제조혁신추진단과 대구테크노파크가 주관하며 향후 3년간 120억원 규모로 '기계요소·소재부품산업 AI 기반 제조데이터 활성화'를 목표로 두고 추진된다. 엠아이큐브솔루션은 아크릴, 한국생산기술연구원 등과 컨소시엄을 꾸려 제조 데이터 수집·분석부터 실증 프로젝트 수행까지 공동으로 맡는다. 품질 예측, 이상 탐지, 예지 보전 등 과거 수행 경험을 활용해 다양한 업종에 적용 가능한 자율제조 인프라를 설계한다. 핵심은 자산 디지털화 모델(AAS) 기반의 표준화된 설비 데이터 연동 구조다. 회사는 이 기술을 통해 설비 간 운용 효율을 확보하고 AI 시뮬레이션 플랫폼을 통해 공정 품질 예측, 조건 최적화, 실시간 시각화 서비스까지 통합 제공한다. 더불어 엠아이큐브솔루션은 이번 사업에서 금속 제품, 정밀 기계, 수송 기계 분야 29개사를 대상으로 단일 실증을 수행한다. 여기에 8개 기업을 대상으로 하는 교차 실증도 병행해 업종별 맞춤형 솔루션을 검증할 계획이다. 실증 사업은 표준 제조 데이터를 기반으로 맞춤형 자율제조 모델을 설계하는 데 초점이 맞춰져 있다. 노후 공정, 고령 인력 구조, 낮은 디지털 도입률 등 지역 제조업계의 한계를 데이터 기반 의사결정 체계를 통해 풀어낼 수 있도록 지원한다. 중소 제조기업이 AI 기술에 쉽게 접근할 수 있도록 서비스 포털도 함께 제공된다. 플랫폼을 통한 기술 전달을 넘어 지역 산업이 데이터 및 인재와 연결되는 구조적 생태계 조성을 목표로 하고 있다. 이충헌 엠아이큐브솔루션 AM사업부장은 "이번 사업은 단순한 인프라 구축이 아니라 산업 생태계 전반을 혁신하는 구조 전환 프로젝트"라며 "기술적 차별성과 다양한 제조업 경험을 바탕으로 제조 AI의 실전 파트너 역할을 해낼 것"이라고 밝혔다.

2025.07.11 11:17조이환

[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

[현장] "AI 도입 비용 0"…슈퍼브에이아이, 산업용 비전 파운데이션 모델 '제로' 공개

슈퍼브에이아이가 인공지능(AI) 도입 비용과 시간을 대폭 줄인 산업용 비전 파운데이션(VFM) 모델을 통해 전 산업의 디지털 전환 가속화에 나선다. 기술 부담 없이 누구나 AI를 쓸 수 있도록 만들겠다는 전략이다. 슈퍼브에이아이는 24일 서울 콘래드호텔에서 기자간담회를 열고 산업 특화형 비전 파운데이션 모델 '제로(ZERO)'를 공개했다. 이날 행사에는 김현수 최고경영자(CEO)를 비롯해 차문수 최고기술책임자(CTO), 김진회 최고사업책임자(CBO)가 참석해 슈퍼브에이아이의 기술 전략과 시장 계획을 상세히 밝혔다. 김현수 CEO는 "AI 도입 비용을 완전히 '0'으로 만들겠다"는 선언과 함께 슈퍼브에이아이가 개발한 '제로'를 소개했다. 회사에 따르면 '제로'는 학습 데이터 없이도 즉시 활용 가능한 영상 AI 모델로, 기존 AI 개발에 요구되던 데이터 구축과 모델 학습 과정 자체를 생략할 수 있는 것이 핵심이다. 영상 속 객체 탐지, 추적, 질의응답까지 다양한 작업을 단일 모델로 처리할 수 있어 산업 적용성도 강조됐다. 산업용 범용 기반 모델 '제로'…AI 도입 병목 해소한다 이날 행사를 시작하며 김 CEO는 슈퍼브에이아이가 AI 도입에 있어 ▲전문 인력 부족 ▲데이터 부족 ▲기술 인프라 부재라는 세 가지 병목을 확인했다고 설명했다. 이를 해결하기 위해 이미 개발한 것이 머신러닝 기반의 'MLOps 플랫폼'과 '버티컬 솔루션'이다. 데이터 라벨링 자동화와 AI 개발 전 과정을 하나의 플랫폼에서 처리할 수 있는 이 플랫폼은 AI 개발 기간을 6개월에서 2주로 줄이는 데 성공했다. '버티컬 솔루션'은 개발 역량이 부족한 산업 현장에서 AI를 즉시 활용할 수 있도록 만든 제품군이다. CCTV 기반 화재 감지, 안전 모니터링 솔루션은 실제로 발전소, 공항, 지자체 등에서 쓰이고 있다. 김 대표는 "이제는 더 높은 목표를 설정할 시점"이라며 "이에 '제로' 모델을 개발할 필요성을 느꼈다"고 강조했다. 슈퍼브에이아이에 따르면 '제로'는 마치 '챗GPT'처럼 프롬프트 입력만으로 다양한 작업을 실행하는 멀티모달 인터페이스를 갖췄다. 예시 이미지 하나로 생산 현장의 결함 탐지나 수량 계산이 가능하고 프롬프트를 통해 다양한 산업 과업을 정의할 수 있다. 기존 AI의 한계였던 '사전 정의된 카테고리만 인식 가능' 문제도 해결한다는 설명이다. 김 대표는 제로가 지닌 '제로샷' 능력을 핵심 경쟁력으로 꼽았다. 학습 없이도 기존 지식만으로 새로운 상황을 추론할 수 있는 점은 제조업 기반이 강한 한국이 비전 AI 분야에서 세계 시장을 주도할 수 있는 전략적 교두보가 될 수 있다는 의미이기도 하다. 산업용 비전 데이터는 대부분 기업 내부에 있고 공개되지 않는다. 텍스트 기반의 언어 모델과 달리 접근이 어렵다. 김 대표는 "바로 이 점이 우리가 경쟁력을 가질 수 있는 이유"라며 "한국의 제조·조선·방산 같은 고도화된 산업 인프라 위에서 비전 파운데이션 모델은 세계 1등을 노릴 수 있다"고 말했다. 김 대표는 "AI의 3대 축으로 거대언어모델(LLM), 비전 파운데이션 모델(VFM), 피지컬 AI(로보틱스 등)가 제시된다"며 "이 가운데 비전 AI가 산업 현장의 눈이 될 것"이라고 말했다. 이어 "산업용 비전 AI가 한국의 국가 경쟁력에 기여하도록 '제로'를 통해 AI 민주화와 함께 산업 혁신의 속도를 끌어올리겠다"고 밝혔다. 구글·MS·중국 모델 제쳤다…국산 비전 '제로'로 CVPR 2위 이어 차문수 CTO는 '제로'의 기술적 배경과 성능 성과를 설명했다. 그는 기존 비전 AI의 구조적 한계부터 짚으며 제로가 어떤 기술 혁신을 통해 이를 극복했는지를 순차적으로 소개했다. 차 CTO는 기존 비전 AI가 ▲새 객체 인식 불가 ▲환경 변화에 취약 ▲작업마다 별도 모델이 필요한 복잡성 등 세 가지 태생적 한계를 안고 있다고 설명했다. 산업 현장에서는 이 같은 제약이 반복적인 데이터 수집과 학습 비용으로 이어졌고 AI 도입 자체를 가로막아 왔다고 진단했다. 그는 슈퍼브에이아이가 이 같은 구조적 병목을 해결하기 위해 '제로'를 설계했다고 밝혔다. 제로가 가진 '제로샷'이란 대규모 언어 데이터와 이미지 데이터를 함께 학습해 학습되지 않은 객체도 추론 가능한 능력이다. 더불어 정해진 분류 없이도 작동하는 '오픈월드' 구조로 설계됐다. 이미지나 텍스트 등 다양한 형태의 프롬프트를 지원하는 멀티모달 인터페이스와 수십 개의 태스크를 하나의 모델로 처리할 수 있는 멀티태스크 구조를 채택했다. 무엇보다도 산업현장에서 필요로 하는 문제를 곧바로 다룰 수 있도록 퍼블릭 웹 데이터 외에 슈퍼브에이아이 자체 구축 데이터와 국내 AI허브 데이터 등 산업용 특화 데이터를 중심으로 학습시킨 점이 특징이다. 추가 학습 없이 바로 제조, 유통, 건설 등 다양한 분야에서 사용 가능한 형태로 만들었다는 점에서 기술적 실용성이 강조됐다. '제로'는 벤치마크에서도 뚜렷한 성과를 냈다. 산업용 영상 AI 벤치마크에서 경쟁 모델들을 제치고 1위를 기록했다. 글로벌 비전학회인 국제 컴퓨티 비전 및 패턴 인식 학회(CVPR)의 객체 탐지 및 퓨샷 챌린지에서도 각각 2위, 4위를 기록했다. 중국의 '티렉스-2(T-Rex2)', 마이크로소프트의 '플로센스-2(Florence-2)', 구글 '오더블유엘브이2(OWLv2)' 등과 비교해도 성능 격차를 크게 벌린 것으로 나타났다. 또 차 CTO는 '제로'가 적은 리소스로 고성능을 구현한 점을 강조했다. 'A100' 그래픽 처리장치(GPU) 8장만으로 학습했으며 수집한 1억 장 규모의 데이터에서 약 90만 장만을 선별 학습에 사용했다. 이를 가능하게 한 것은 슈퍼브가 보유한 MLOps 플랫폼의 데이터 선별 기술이었다는 설명이다. 모델 경량화도 특징이다. 10억 파라미터 미만으로 설계돼 연산량이 작아 엣지 디바이스나 클라우드 등 다양한 환경에서 가볍게 배포 가능하다. 응용 프로그램 인터페이스(API) 호출 방식뿐 아니라 엣지AI 형태로도 쉽게 연동 가능하며 실제 산업 환경에서의 AI 도입을 빠르고 간편하게 만든다는 것이 슈퍼브에이아이의 설명이다. 차 CTO는 "'제로'는 단일 모델에 그치지 않는다"며 "하드웨어-플랫폼-모델-버티컬 솔루션을 포괄하는 '제로 스택'으로 풀스택 생태계를 구성하겠다"고 밝혔다. '제로'로 200조 시장 노린다…"지능형 비전, 모든 산업의 표준 될 것" 이어 김진회 CBO는 '제로'가 실제 비즈니스 현장에 어떻게 가치를 창출하는지 설명하며 기술 중심 전략에서 '고객 중심 전환'으로의 구체적 비전을 제시했다. 그는 '제로'의 활용이 단순한 AI 도입을 넘어 산업 전체의 운영 구조를 바꾸는 촉매가 될 수 있다고 강조했다. 김 CBO는 "AI가 중요한 게 아니라 여러분의 자연지능이 중요하다"며 기존 AI 도입 방식의 비효율성과 제로의 실용적 전환 능력을 대비해 설명했다. 학습 없이도 객체 탐지, 결함 검출, 수량 카운팅이 가능한 '제로샷'의 현장 데모를 통해 복잡한 모델 설계와 라벨링 없이도 AI 도입이 가능함을 시연했다. 데모에서는 리테일 환경에서는 변화가 잦은 제품군을 사전 학습 없이도 인식하고 분류할 수 있는 능력도 선보였다. 영상 속 인물의 행동을 추론하고 사고 현장을 이해해 답변을 제공하는 지능형 에이전트 형태로 확장된 기능도 함께 시연됐다. 김 CBO는 '제로'가 기존 AI 도입에서 필연적으로 요구되던 '문제 정의→데이터 수집→라벨링→모델 학습→배포'의 전 과정을 무력화했다고 밝혔다. 그는 "이제는 아이디어만 있으면 AI를 바로 쓸 수 있게 된다"며 "기술검증(PoC)에 수천만 원을 쓰지 않아도 된고 전문가를 고용하는데 소요되는 시간도 필요 없게 하는 것이 우리의 궁극적 목적이었다"고 말했다. 시장 확장 전략으로는 '플랫폼 중심 생태계 공급' 구조를 제시했다. 아마존웹서비스(AWS) 같은 글로벌 플랫폼에서 손쉽게 제로를 호출할 수 있는 구조를 갖춰 사용자가 가장 익숙하고 신뢰하는 환경에서 AI를 접할 수 있도록 하겠다는 것이다. 실제로 제로는 이날 오후부터 AWS를 통해 공개될 예정이다. 그는 궁극적으로 '제로'가 모든 산업 장비·시스템에 탑재되는 표준이 되겠다는 포부를 밝혔다. 20조원 규모의 기존 컴퓨터 비전 시장을 넘어 200조원에 달하는 글로벌 영상 관제 시장, 290조원 규모의 스마트팩토리 시장 등으로 진출하겠다는 계획이다. 김진회 CBO는 "의사는 의료 AI, 농업 전문가는 농업 AI를 만드는 시대를 '제로'가 열 것"이라며 "지금까지의 AI가 기술을 위한 것이었다면 이제는 사람을 위한 AI로 전환해야 한다"고 말했다.

2025.06.24 14:21조이환

헥사곤이 제시한 AI 시대 디지털 전환 핵심은?

헥사곤이 인공지능(AI)과 디지털 트윈, 로보틱스 자동화를 활용한 디지털 전환 전략을 제시한다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스가 오는 16일부터 19일까지 미국 라스베이거스 퐁텐블로 호텔에서 '헥사곤 라이브 글로벌 2025'를 개최한다고 12일 밝혔다. 이번 글로벌 기술 컨퍼런스는 AI, 디지털 트윈, 로보틱스 자동화 기술을 활용한 디지털 전환 전략과 실제 적용 사례를 소개하는 자리다. 헥사곤 고객과 파트너, 업계 전문가들이 참여해 건설, 측량, 제조 분야 최신 솔루션을 공유한다. 행사는 제조, 건설, 설비자산관리, 위치정보 등 4개 트랙으로 구성되며, 기조연설과 글로벌 고객사 사례 발표, 전시가 진행된다. 올라 롤렌 헥사곤AB 회장은 기조연설을 통해 정밀 측정 기술 기반의 산업 자율화 전략을 제시하고, 부르카르트 뵈켐 헥사곤AB 최고기술책임자(CTO)는 AI 기반 측정 기술과 공간 지능 활용 사례를 발표할 예정이다. 제조 트랙에서는 '영감을 주는 혁신가'와 '생산 현장의 개척자' '기업 비전가' 세션을 마련해 모빌리티, 항공우주, 모터스포츠 분야 전문가들이 참여한다. 현대자동차그룹, 레드불 어드밴스드 테크놀로지스 등 업계 선도기업들의 기술 도입 사례가 공개된다. 특히 오라클 레드불 레이싱과 헨드릭 모터스포츠가 함께하는 모터스포츠 패널' 세션에서는 정밀 엔지니어링과 실시간 데이터, 디지털 트윈 시뮬레이션 등 모터스포츠 첨단 기술이 소개된다. 참가자들은 '더 존'에서 최신 기술 체험과 '테크 토크' 오픈 세션, 파트너 부스 방문, 네트워킹 리셉션 등 다양한 프로그램에 참여할 수 있다. 성 브라이언 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 코리아 사장은 "이번 행사를 통해 국내 설계·엔지니어링 고객들이 글로벌 제조사들의 실제 사례를 바탕으로 경쟁력을 높일 수 있을 것"이라고 말했다.

2025.06.12 16:40김미정

"신기술 투자 의향↑"…제조업, AI로 품질·보안 잡는다

인공지능(AI)이 제조 분야에서 품질 개선과 보안 강화 중심으로 활용되고 있다는 조사 결과가 나왔다. 7일 로크웰오토메이션이 발표한 전 세계 제조업체 디지털 전환 실태를 분석한 '스마트 제조 현황 보고서'에 따르면 AI 기술이 제조 분야에서 이같은 목표로 활용되고 있는 것으로 나타났다. 해당 보고서는 17개국 1천560명 제조업체 리더 대상으로 실시한 글로벌 설문을 바탕으로 발간됐다. 보고서에서 응답 기업 95%는 향후 5년 내 AI 또는 머신러닝(ML)에 투자했거나 투자 계획이 있다고 밝혔다. AI가 실험 단계를 넘어 실제 성과 창출을 위한 전략 기술로 부상했다는 점도 나타났다. AI의 대표적 활용 분야로는 '품질 관리'(50%)와 '사이버보안'(49%)이 꼽혔다. 이는 지난해보다 각각 5~9%포인트(p) 증가한 수치로 제조업계가 품질과 보안 이슈 해결을 AI에 의존하고 있음을 보여준다. 응답자 절반 이상은 AI를 통해 제품 표준을 유지하고, 품질 모니터링·개선을 자동화할 계획이라고 답했다. 사이버보안도 AI 도입의 핵심 분야로 디지털 인프라 확대와 운영기술(OT) 통합 보안이 주요 이슈로 떠오른 것으로 나타났다. 특히 제조 부문은 랜섬웨어 타깃 비율이 타 산업의 3배 이상 높은 것으로 전해졌다. 보고서는 AI가 제조업 인력 문제 해결에도 주요 역할을 하고 있다고 봤다. 특히 AI가 사람을 대체하는 기술이 아닌 기술 격차를 메우고 인력을 재편성하는 도구로 인식됐는 설명이다. 응답 기업 48%는 스마트 기술 도입으로 기존 직원을 재배치하거나 신규 인력을 고용할 계획이라고 밝혔다. 41%는 기술 격차 해소를 위해 AI·자동화 도입을 추진 중이라고 답했다. 응답자는 인재 육성과 AI 기술 도입이 함께 추진돼야 제조업 지속 가능성과 경쟁력을 확보할 수 있다고 입을 모았다. 실제 응답자 55%는 효율성 개선이 지속 가능성의 핵심 동인이라고 응답했으며, '제품 품질+안전'(43%)과 '에너지 관리'(42%)는 지속 가능성 프로그램에서 가장 중요한 요소로 지목됐다. 이 외에도 클라우드, 서비스형 소프트웨어(SaaS), 품질 관리 시스템(QMS)도 상위 4대 스마트 제조 투자 영역으로 꼽혔다. 로크웰오토메이션은 이런 기술 투자가 단순 비용 절감을 넘어 데이터 기반 의사결정과 복원력 있는 공급망 구축을 돕는다고 진단했다. 블레이크 모렛 로크웰오토메이션 최고경영자(CEO)는 "사람과 기술 잠재력이 결합되는 지금이야말로 제조업이 디지털 전환을 통해 새로운 기회를 창출할 시점"이라며 "복잡성을 단순화하고 민첩한 조직을 설계하는 데 AI가 결정적 역할을 하고 있다"고 강조했다.

2025.06.07 08:06김미정

제조업 노린 스노우플레이크, 차량 SW 지원 박차

스노우플레이크가 자동차 제조 산업을 겨냥한 인공지능(AI) 데이터 클라우드 기능을 확장했다. 스노우플레이크는 '제조 산업을 위한 AI 데이터 클라우드' 기능을 업그레이드해 커넥티드카를 비롯한 자율주행, 전기차 등 자동차 산업 흐름에 맞춰 높은 성장세를 보였다고 7일 밝혔다. 특히 2023년 4월부터 2년 동안 제조 산업군의 스노우플레이크 플랫폼 도입률은 큰 폭으로 증가했다는 설명이다. 데이터 협업 목적 도입률은 416% 뛰었고, 분석 목적 185%, AI 모델링·애플리케이션 목적 188% 증가했다. 스노우플레이크는 이같은 수요에 맞춰 차량 설계부터 생산, 서비스, 보증에 이르는 라이프사이클 전반 데이터를 통합할 수 있도록 지원하고 있다. 이를 통해 데이터 사일로를 제거하고 고객 경험과 운영 효율을 동시에 높이기 위해서다. 해당 기술은 자율주행차와 소프트웨어 정의 차량(SDV)에서 생성되는 대용량 커넥티드 데이터를 안정적으로 처리할 수 있다는 평가를 받고 있다. 축적된 데이터는 스노우플레이크 마켓플레이스를 통해 유통도 가능해 수익화 기회로 연결된다. 플랫폼은 예측 모델링 개발 시간 단축과 설계·정비 패러다임 변화까지 유도하고 있다. 공급망 전반의 실시간 가시성을 확보해 수요 예측과 재고 최적화를 통한 데이터 기반 의사결정도 가능해진다. 현재 지멘스를 포함해 전 세계 주요 완성차 제조사 중 약 80%가 스노우플레이크 플랫폼을 채택했다. 닛산, 카맥스, 콕스 오토모티브, 펜스케 로지스틱스 등이 대표 사례다. 스노우플레이크는 이 외에도 액센츄어, 아마존웹서비스, 딜로이트, EY 등과 함께 자동차 산업 맞춤형 AI 생태계를 확대하고 있다. SDV 개발, 품질 관리, 공급망 최적화 등 분야에서 협업 파트너들이 솔루션을 개발하고 있다. 스노우플레이크 팀 롱 글로벌 제조 산업 총괄은 "커넥티드와 자율주행차가 생성하는 방대한 데이터를 신뢰성 있게 처리하려는 수요가 커지고 있다"며 "우리는 자동차 기업의 데이터 통합과 커넥티드 차량 전략 확장을 지원하고 있다"고 밝혔다.

2025.05.07 14:27김미정

[현장] SAP "유럽, 데이터 공유로 제조DX 활발…한국도 발맞춰야"

"유럽은 제조업 디지털 전환(DX)을 위해 기업 간 데이터를 개방형으로 구축하고 있습니다. 한국도 제조업 지속 가능성과 효율성을 높이려면 이런 글로벌 트렌드에 빠르게 발맞춰야 합니다." SAP코리아 정대영 부사장은 16일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '한국최고정보책임자(CIO)포럼'에서 국내 제조DX를 위한 방안을 이같이 강조했다. 정 부사장은 최근 독일 하노버에서 열린 '하노버 메세 2025'에서 해외 기업들의 제조DX 수준이 높아진 점을 재차 확인했다고 언급했다. 특히 독일 정부가 추진 중인 '메뉴팩쳐링-X(MX)' 이니셔티브 중요성을 실감했다고 강조했다. 메뉴팩쳐링-X는 2023년 독일 정부 자금 지원을 바탕으로 글로벌 제조사들이 협력해 개방형 데이터 생태계를 구축하는 프로젝트다. 기업이 데이터 공유를 통해 생산 공급망 효율성과 지속 가능성을 높이는 것이 주요 목표다. 참여 기업은 협력을 통해 공통 문제를 해결하고 관련 데이터 보호까지 동시에 실현할 수 있다. 현재 MX는 2023년 10월 자동차 산업에 해당하는 카테나(Catena)-X 프로젝트부터 시작했다. 향후 산업용 기계, 반도체, 항공, 화학 등 다양한 분야로 프로젝트를 확산할 방침이다. 또 중소기업 참여 확대와 산업 간 상호운영성 보장을 위한 이니셔티브도 동시에 추진 중이다. 정 부사장은 "카테나-X는 데이터를 중앙에 집중하지 않고 표준화된 방식으로 안전하고 간편하게 공유할 수 있는 개방형 생태계를 제공한다"며 "현재 자동차 산업 내에서 협력적 데이터 생태계 구축이 본격적으로 확산하고 있는 상황"이라고 설명했다. 정 부사장은 독일의 카테나-X 추진 배경에 대해서도 설명했다. 그는 "코로나19 팬데믹 후 자동차 산업의 공급망 취약성이 드러났다"며 "이후 자동차 기업 간 데이터 협력이 본격된 것"이라고 말했다. 이어 "아무리 규모가 큰 기업이라도 공급망 문제를 혼자 해결할 수 없다"며 "가치 사슬 내 다양한 계층 간 협업이 필수적"이라고 덧붙였다. 정 부사장은 한국에도 제조DX를 돕는 개방형 데이터 생태계 구축이 시급하다고 주장했다. 그는 "국내 제조업 지속 가능성과 효율성 높이기 위해선 국내 기업도 글로벌 변화에 발맞춰야 한다"며 "카테나-X에 적극 참여하거나 국내에 별도 조직을 만드는 등 다각적 노력이 절실하다"고 강조했다.

2025.04.16 10:41김미정

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

"日 제조업, 韓 AI에 문 열었다"…마키나락스, 도쿄 진출로 새 시장 '개척'

마키나락스가 일본에서 산업용 인공지능(AI) 솔루션 시장 공략에 나섰다. 최근 국내에서도 제조업이 AI 도입에 가장 유리한 산업으로 주목받는 가운데 기술력을 앞세워 일본 제조업의 디지털 전환을 가속하는 행보다. 마키나락스는 지난 14일 일본 도쿄 토라노몬 소재 CIC 도쿄에서 일본 사무소 개소식을 열고 본격적인 현지 사업 확대에 돌입했다고 15일 밝혔다. 행사에는 도쿄도청, 키라보시은행 등 관계기관과 함께 히타치, KDDI, 후지코시, 모벤시스 등 일본 주요 제조사 인사들이 참석했다. 이번 개소는 도쿄도의 지원 아래 진행됐으며 일본 법인은 액센추어와 IBM을 거친 허영신 사업개발총괄이사가 법인장을 겸임한다. 마키나락스는 자체 개발한 AI 플랫폼 '런웨이'를 통해 일본 제조업에 특화된 솔루션을 신속히 공급할 계획이다. '런웨이'는 이상탐지, 공정 최적화, 머신비전, 산업용 거대언어모델(LLM) 등 복합 기능을 갖춘 산업용 AI 플랫폼이다. 5천 개 이상의 산업 특화 AI 모델 상용화 경험을 보유한 마키나락스는 글로벌 제조사의 공장 환경에 최적화된 기술 제공에 강점을 지닌다. 일본 정부는 최근 AI 산업을 국가 전략 산업으로 격상하고 글로벌 AI 기업 유치를 위한 보조금 정책을 확대하고 있다. 도요타와 일본전신전화(NTT)는 지난해 AI 소프트웨어 분야에 5천억 엔(한화 약 5조원)을 투자하겠다고 밝혔고 히타치는 AI와 산업용 소프트웨어 투자 확대를 통해 기업가치가 2년 만에 1천억 달러(한화 약 140조원)를 돌파했다. 마키나락스는 올해 약 3천195억 엔(한화 약 3조1천950억원) 규모로 성장할 것으로 예상되는 일본 기업 맞춤형 생성형 AI 시장을 집중 타깃으로 삼고 있다. 한국 제조 현장에서 이미 검증된 정보 검색, 프로그래머블 로직 컨트롤(PLC) 코드 분석·생성, 인쇄회로기판(PCB) 설계 자동화 등의 솔루션을 일본 공장 환경에 맞춰 제공한다는 전략이다. 지난 2017년 설립된 마키나락스는 현재 대한민국 서울, 미국 실리콘밸리, 일본 도쿄에 사무소를 두고 있으며 구성원의 약 75%가 AI 및 소프트웨어 엔지니어다. 삼성, LG, SK, 포스코, 한화, 현대 등 주요 대기업이 고객이자 전략적 투자자로 참여하고 있으며 누적 투자 유치액은 500억원 규모다. 윤성호 마키나락스 대표는 "일본 제조기업들은 AI 기술 자체보다는 이를 신속히 맞춤형 솔루션으로 구현할 수 있는 플랫폼에 주목하고 있다"며 "복합 AI 기반 산업 특화 기술로 일본 제조업의 AI 전환을 가속하며 대체불가한 파트너로 자리매김할 것"이라고 밝혔다.

2025.04.15 10:59조이환

제조AI, 생산성 돕지만 사용자 전문성·보안 우려

인공지능(AI)이 제조업 생산성을 극대화할 것으로 기대되지만 전문성 부족과 보안 우려가 여전히 장애물이라는 보고서 결과가 나왔다. 9일 팀뷰어가 발표한 '제조업 AI 기회 보고서'에 따르면 설문조사에 참여한 제조업 리더 71%가 이같이 전망한 것으로 전해졌다. 이들은 AI 도입 가속화로 인해 100년 만에 최대 규모의 제조업 생산성 혁신이 일어날 것으 예측했다. 보고서는 제조업 리더 중 78%가 주 1회 이상 AI를 활용한다고 밝혔다. 이는 전년보다 32%포인트 증가한 수치다. 응답자 72%는 AI 활용이 이미 성숙 단계에 접어들었다고 봤다. 반면 자신을 전문가로 인식하는 비율은 28%에 그쳤다. 현장에서는 고객 지원 자동화와 데이터 분석, 공급망 최적화에 AI를 주로 활용하고 있으며 예측과 의사결정 등 고도화된 적용 사례도 점차 늘고 있다는 결과도 나왔다. 응답자 77%는 AI가 효율성 향상에 핵심적이라고 평가했다. 78%는 전략적 의사결정 집중에 도움이 됐다고 답했다. 보고서는 AI가 제품 품질 개선과 결함 감소를 돕는다고 분석했다. 제조업 내 AI 효과는 33%로 전체 산업 평균인 20%를 크게 웃돌았다. 데이터 분석력과 기술 습득 능력 향상, 경력 성장 가능성까지 직원 개인의 역량 강화로도 이어졌다. 제조업체 71%는 AI가 2025년 수익을 증가시킬 것으로 예상했다. 성장률은 최대 188%에 이를 것으로 전망됐다. 응답자 96%는 AI 관련 리스크를 줄이기 위해 추가 교육이 필요하다고 답했고 74%는 교육 프로그램을 계획하고 있었다. 다만 도입 과정에는 장애물도 많았다. 가장 큰 문제는 데이터 보안으로 76%가 위험을 우려했고 이는 전체 산업 평균보다 높은 수치다. 이 외에도 AI 교육 부족과 높은 구현 비용, 재정 지원 부족이 주요 걸림돌로 지목됐다. 보고서는 AI 확대를 위해 목표 중심 교육과 전략적 재무 계획, 장기 가치에 대한 커뮤니케이션이 필요하다고 강조했다. 응답자 68%는 최고 AI 책임자 임명을 고려하고 있다고 답해 책임 있는 AI 전략 수립의 필요성도 드러났다. 팀뷰어 메이 덴트 최고 제품 및 기술 책임자는 "우리는 아직 AI의 잠재력 중 일부만 확인했을 뿐"이라며 "협업과 교육 책임 있는 도입을 통해 제조업에서 더 큰 혁신을 이끌 수 있다"고 밝혔다.

2025.04.09 15:19김미정

마키나락스, 日 시장 공략 '시동'…도쿄 사무소 열고 '제조 AI' 전면 배치

마키나락스가 일본 시장 공략을 본격화하며 현지 제조업 고객 확보에 나선다. 도쿄에 첫 해외 사무소를 열고 인공지능(AI) 엑스포 도쿄 참가와 세미나를 통해 기술력도 뽐낸다. 마키나락스는 오는 14일 도쿄 토라노몬에 일본 사무소를 공식 개소한다고 8일 밝혔다. 이를 통해 일본 제조업계와의 직접적인 접점을 넓히고 본격적인 현지 시장 공략에 나선다는 방침이다. 사무소 개소식에는 도쿄도청, 키라보시은행, 히타치 등 일본 내 주요 관공서 및 제조 기업 관계자들이 참석할 예정이다. 이번 일을 계기로 현지 파트너십 기반을 다지고 사업 협력 가능성을 구체화할 방침이다. 또 마키나락스는 오는 15일부터 사흘간 도쿄 빅사이트에서 열리는 'AI 엑스포 도쿄'에 참가해 제조 특화 에이전트를 대거 공개한다. 이 전시는 일본 최대 기술 박람회인 '넥스테크 위크 도쿄' 내 주요 행사로, 지난해 기준 약 3만 명의 참관객이 찾았다. 이번 행사에서 마키나락스는 ▲제품 디자인 생성 에이전트 ▲산업용 제어기(PLC) 코드 분석 도구 ▲공정 제어 AI ▲반도체 설계 자동화 ▲비전 AI 기반 배터리 검사 등 실제 산업 현장에 적용된 사례를 중심으로 데모를 진행한다. 전시 기간 중 열리는 'AI 엑스포 특별 세미나'에도 연사로 나선다. 마키나락스가 준비한 'AI 에이전트 시대의 시작 : 자동화에서 지능화로' 세션은 전체 25개 세션 중 유일하게 사전 등록이 조기 마감됐다. 발표는 오는 16일 오전 10시 도쿄 빅사이트 동 6~7홀에서 열린다. 윤성호 마키나락스 대표는 "산업 현장의 고유한 문제를 해결하는 특화된 솔루션을 AI 플랫폼 기반으로 신속히 제공하는 것이 우리 핵심 기술력"이라며 "일본 제조 기업의 AI 전환을 가속하는 든든한 AI 파트너가 되겠다"고 밝혔다.

2025.04.08 17:12조이환

헥사곤, 독일서 F1 공장 구현…제조 협업 플랫폼 '넥서스' 공개

헥사곤이 제조업 디지털 전환 가속을 위해 글로벌 전시회서 자사 기술과 솔루션을 선보였다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 오는 4일까지 독일 하노버에서 열리는 '하노버 메세'에 참가해 포뮬러원(F1) 공장 재현과 넥서스 확장 성과를 공개했다고 3일 밝혔다. 헥사곤은 전시장에서 오라클 레드불 레이싱의 실제 F1 차량을 비롯한 측정 장비, 생산 소프트웨어(SW), 넥서스 플랫폼까지 전 공정을 구현했다. 넥서스는 마이크로소프트의 클라우드와 인공지능(AI) 기술을 결합해 데이터 연결성과 실시간 협업 기능을 강화한 플랫폼이다. 외부 프로그램 통합은 마이크로소프트 플루이드 프레임워크 기반으로 파일 공유부터 실시간 데이터 처리까지 폭넓게 지원한다. 2023년 2월 출시된 넥서스는 현재까지 3만명 넘는 등록 사용자를 확보했다. 헥사곤 기술은 전 세계 산업 현장에서 하루 평균 50만명 이상이 사용하고 있다. 이 플랫폼은 전산 해석(CAE), 시뮬레이션, 제품수명주기관리(PLM) 시스템 간 데이터 단절 문제를 해결할 수 있다. 헥사곤은 이번 전시에서 솔루션 포트폴리오도 공개했다. 고성능 시뮬레이션을 지원하는 '넥서스 컴퓨트'를 비롯한 자율주행 검증용 '버츄얼 테스트 드라이브', 품질 리포트 자동화 도구, AI 기반 컴퓨터지원제조(CAM) SW 등으로 구성된다. 핵사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 스티븐 그레이엄 부사장 겸 넥서스 총괄은 "제조 프로세스 전반에서 모든 구성원이 협업할 수 있도록 돕는 넥서스 가치가 부각되고 있다"며 "워크플로 자동화와 AI 강화로 생산성을 끌어올릴 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2025.04.03 16:39김미정

심플랫폼, IPO 공모가 '최상단' 확정…AIoT 강자로 자리 잡을까

심플랫폼이 투자자들의 높은 관심을 받으며 기업공개(IPO) 수요예측을 마쳤다. 인공지능 사물인터넷(AIoT) 시장에서의 경쟁력을 인정받은 결과다. 심플랫폼은 기관 투자자 대상 수요예측에서 1천213.84대 1의 경쟁률을 기록하며 공모가를 1만5천원으로 결정했다고 10일 발표했다. 이는 공모가 밴드인 1만3천~1만5천원 중 최상단으로, 이번 수요예측에 참가한 국내외 2천135개 기관 중 99%가 최상단 이상의 가격을 제시한 결과다. 심플랫폼은 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)를 결합한 AIoT 기술을 기반으로 산업 데이터를 수집, 분석, 활용하는 기업이다. 하나의 제품으로 산업 현장의 모든 데이터를 통합 관리할 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. 공급망 안정성과 기술력을 인정받아 기관 투자자들의 관심을 받았다. 이는 AIoT 시장이 빠르게 성장하는 가운데 업계의 높은 기대감을 반영한 결과다. 글로벌 시장조사기관 포츈 비즈니스 인사이트에 따르면 지난 2022년 279억2천만 달러(한화 약 40조4천560억원)이었던 시장 규모는 단 1년만에 356억5천만 달러(한화 약 51조6천568억원)로 확대됐다. 오는 2030년까지는 2천538억6천만 달러(한화 약 367조8천431억원) 규모에 이를 것으로 전망된다. 심플랫폼은 오는 11일부터 이틀간 일반청약을 진행한 후 이달 21일 코스닥 시장에 상장할 예정이다. 이번 IPO를 통해 조달한 자금은 연구개발(R&D) 투자 확대, AIoT 기술 고도화, 시장 확장에 투입할 계획이다. 신규 고객사 확보에도 적극 나서 산업 전반의 디지털 혁신을 선도한다는 전략이다. 강태신 심플랫폼 대표는 "IPO를 통해 우리 AIoT 기술력이 시장에서 다시 한 번 인정받았다"며 "산업 현장의 디지털 혁신을 이끌며 경쟁력을 갖춘 기업으로 성장하겠다"고 말했다.

2025.03.10 16:48조이환

구글 창업자 래리 페이지, AI 스타트업 설립…제조업 판도 바꾸나

구글 공동창업자인 래리 페이지가 인공지능(AI) 기반 제조업 스타트업을 창업했다. AI를 활용한 제품 설계 최적화 및 공장 생산 자동화를 목표로 하는 것으로 보인다. 7일 디인포메이션 등 외신에 따르면 페이지는 '다이나토믹스(Dynatomics)'란 스타트업을 설립했다. 현재 이 회사에선 크리스 앤더슨 전 키티호크 최고기술책임자(CTO) 지휘 아래 소규모 엔지니어 팀이 연구개발을 진행 중이다. 다이나토믹스는 AI를 이용해 제품 설계를 자동화하고 이를 공장에서 즉시 생산할 수 있도록 지원하는 기술을 개발 중이다. 목표는 기존 방식보다 더 최적화된 디자인을 빠르게 생성하고 제조 공정을 간소화하는 것이다. 페이지 전 구글 창업자는 과거 전기 항공기 스타트업 키티호크에도 투자한 바 있으며 이번 프로젝트에서도 기술 혁신을 중심으로 한 제조업 혁신을 꾀하는 것으로 분석된다. AI 기반의 제조업 혁신은 최근 다양한 기업들이 도전하는 분야로, 자동화된 설계 및 생산 기술이 빠르게 발전하고 있다. 현재 제조업 AI 분야에서는 다이나토믹스 외에도 다양한 기업이 연구개발을 진행 중이다. 오비탈 머티리얼즈는 배터리 및 탄소 포집 소재를 개발하는 AI 플랫폼을 구축 중이며 피직스X는 자동차, 항공우주, 소재 과학 분야에서 시뮬레이션을 지원하는 도구를 제공하고 있다. 또 인스트루멘털은 AI 비전 기술을 활용해 공장 내 결함을 감지하는 솔루션을 개발 중이다. 디 인포메이션은 "래리 페이지가 새로운 AI 제조 스타트업을 추진 중"이라며 "최적화된 제품 설계를 실현함으로써 제조업 혁신을 목표를 한다"고 분석했다.

2025.03.07 09:34조이환

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