[자동화기술 1월 뉴스레터] AW 2026 주목할 베스트 솔루션 (1편)

  • 2026-01-12 16:56:40
  • 관리자
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2026년 1월 호

 [산업 AI] 

AI 성능보다 중요한 건 ‘결론 도달 시간’, 제조 AX의 승부처가 바뀐다


제조 현장에서 인공지능(AI)이 체감으로 이어지지 않는 이유는 ‘AI 성능이 약해서’가 아니라 ‘현장이 결론에 도달하는 속도가 느려서’라는 말이 나온다. 공정이 아무리 빨라도 문제가 생겼을 때 범위를 좁히고 원인을 가설화하고 재발 방지까지 결정하는 흐름이 느리면 비용은 커진다. 컨포트랩은 이러한 문제의 해법을 제조 인공지능 전환(AX) 관점에서 제시한다. 핵심은 AI 도입 여부보다, 기록·추적·보고가 자동화돼 의사결정까지 걸리는 시간을 얼마나 줄이느냐다. 노코드 기반 제조 운영 관리 솔루션 ‘포타(POTa)’는 현장 데이터를 구조화된 기록으로 연결하고, 품질·생산·설비 예지보전까지 하나의 흐름으로 묶는다. 이를 통해 제조 현장은 숙련자 의존에서 벗어나, 데이터 기반으로 빠르게 판단하고 계획정지를 설계하는 운영 체계로 전환하고 있다.

 [제조 SW] 

데이터는 쌓이는데 개선이 더딘 공장, 이유는 ‘데이터 단절’


설비 신호가 흐르고 검사 장비의 측정치가 쌓이며 전사적자원관리(ERP)와 제조실행시스템(MES) 등 체계에도 방대한 이력이 남는다. 그런데도 불량 대응이나 공정 안정화 속도가 기대만큼 오르지 않는 이유는 데이터의 ‘양’이 부족해서가 아니다. 데이터가 ‘결론’과 ‘조치’까지로 이어지지 못하기 때문이다. 이레테크는 제조 데이터 활용을 단순한 ‘수집’ 단계에서 매듭짓지 않는다. 제조·품질 현장이 운영 의사결정하는 과정에서 병목 지점을 세분화해 그에 맞는 시스템을 지원한다. 특히 현장 내 데이터 수집·연결·모니터링·분석·시뮬레이션까지를 하나의 흐름으로 통합하는 방법론을 취한다. 이를 통해 현장에서 유사한 문제가 반복될 때마다 공정 설계를 처음부터 다시 시작해야 하는 비효율을 완전히 제거하겠다고 나섰다.

 [산업 AI]  

진짜 현장에서 작동하는 AI…EHM 플랫폼이 바꾼 반도체 생산 공식


 [산업 AI] 

센서 없는 예지보전에서 PLC 자동 코딩까지…제조 AI 시대 시작됐다


제조업에서 AI의 역할을 둘러싼 논쟁은 오래 지속돼 왔다. 자동화가 인력을 대체하고 현장 역할을 약화시킬 것이라는 두려움도 여전히 남아 있다. 그러나 로크웰오토메이션코리아 신경철 부장이 제시한 글로벌 제조 트렌드는 다른 방향을 가리킨다. AI는 인력을 줄이는 기술이 아니라, 현장의 사고방식과 업무구조를 재편하는 촉매에 가깝다. 로직스 AI·가디언 AI·비전 AI·코파일럿은 설비 기반 예지보전, 품질 검사, 제어 자동화 등 제조업의 핵심 업무를 새로운 방식으로 재정의하며, 숙련 인력 부족·품질 편차·운영 복잡성 등 오래된 제조 과제를 풀기 위한 현실적 접근법을 제시한다. AI는 더 이상 미래의 실험이 아니다. 공장의 한 모터, 한 라인, 한 카메라에서 시작해 전체 운영 체계로 확장되는 실질적 전환의 시기가 도래했다.

 [산업 AI] 

AI가 안 먹히는 이유, AVEVA가 말하는 ‘지능형 데이터 허브’의 답


AI를 도입하는 기업은 늘어나고 있지만, 실제 현장에선 ‘효과’보다 ‘피로감’이 더 커지고 있다. 글로벌 기업의 84%가 AI에 큰 기대를 걸지만 실제 적용률은 14%, 프로젝트 실패율은 무려 80%에 달한다. 데모는 화려하고 PoC는 준수하게 돌아가지만, 정작 프로덕션 확산 단계에서 번번이 좌초되는 이유는 무엇일까. AVEVA 윤병철 프로는 그 답을 ‘데이터 구조’에서 찾는다. 정유 플랜트의 경우 복잡한 조건, 패턴, 배치, 품질, 에너지 데이터를 AI가 스스로 이해할 수 있게 만들기 위해서는 시간·구조·맥락·추적성을 갖춘 지능형 데이터 허브가 필수라고 강조한다. 그는 EF(Event Frame)와 AF(Asset Framework)를 통해 AI가 현장 의사결정을 대체하는 수준으로 작동하는 실제 사례를 제시하며, 이제는 ‘시도’가 아닌 ‘실행’에 투자할 때라고 말한다.

 [로보틱스] 

안전은 ‘CCTV’가, 안정은 ‘로봇’이…지능형 순찰로 실현하는 ‘멈춤 없는 현장’


산업 현장의 안전 점검은 여전히 인력 의존도가 높고, 그만큼 공백과 지연이 반복된다. 특히 제철·조선·발전·반도체·정유·화학처럼 공정이 복잡하고 위험 요소가 많은 산업일수록 이상 징후를 얼마나 빨리 발견하느냐가 사고 규모와 생산성에 직결된다. 위드로봇은 이러한 구조적 한계를 ‘로봇 기반 순찰’이라는 방식으로 재정의한다. 작업자가 접근하기 어려운 고열·고소·협소 공간과 장거리 배관 구간을 로봇이 대신 점검하고, 에지 AI 기반 현장 판단으로 이상 징후를 즉시 걸러내 대응 시간을 단축하는 전략이다. 이는 단순 자동화를 넘어 안전과 생산성을 동시에 관리하는 새로운 산업 안전 운영 모델로 주목받고 있다.


최형완 다쏘시스템코리아

A&D기술총괄 시니어 파트너

‘성능’보다 ‘검증’이 먼저…

다쏘시스템, 항공우주·방산 설계 변경점 잡다


하승목 슈나이더 일렉트릭 코리아

파워 시스템즈 사업부 팀장

훅 다가온 해양 탄소 규제 ‘마지노선’,

슈나이더 에너지 데이터 함대가 지킨다



민천홍 미니탭 동북아지역 본부장

미니탭이 말하는 

제조 현장 ‘데이터 이후’의 과제





저우 쉐이 TSC 글로벌 세일즈 부사장

TSC가 바꾸는 AIDC 트렌드의 흐름…

韓, 토털 솔루션 도전자가 겨냥한 첫 무대


[COLUMN]

글로벌 공급망 새 질서…

에코바디스, 중소기업의 ‘신뢰 여권’이 되다

[INSIGHT ON]

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[한국네트웍스 이노베이션센터]

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[AW 2026]

부분 최적화 넘어 자율로…

AW 2026,

500개사 불러모아 ‘자율제조 모델’ 공개한다




[ISSUE REPORT]

피지컬 AI, 공통어가 된 1년

박수받는 ‘데모’보다 돈 벌어오는 ‘배치’





[GLOBAL NOW]

AI·로봇·우주·항만까지…

새해 맞은 신기술 전환의 흐름은?





[TECH NOTE]

사양표보다 공정이 먼저다,

매니퓰레이터 선택 기준을 다시 세우다



[Industry Solution Insight]

- “로봇의 인간 재정의”…휴머노이드 시대 -



Key Topics

로봇 기반 디지털 전환

K-휴머노이드

인간 중심 로봇 철학

[Industry Sodlution Insight]

- 탄소·품질·안전·설비…AI 자율제조 전환점 -


현시점 제조업은 ‘자율제조의 출발점’ 위에 서 있다. 설비 고장을 예측하고, 공정의 언어를 해석하고, 데이터의 흐름을 스스로 판단하는 공장. 이제 AI가 그 자리를 채우기 시작했다. 그 변화의 중심에서 나타나는 신호를 포착한다.


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