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[자동화기술 2월 뉴스레터] AW 2026 주목할 베스트 솔루션 (2편)

  • 작성자 : 관리자
  • 작성일 : 2026-02-27 15:55:27
  • 조회수 : 318
  • 추천수 : 0

2026년 2월 호

 [스마트 물류] 

공장은 이미 자동화됐다, 문제는 ‘물류의 뇌’


제조 현장에서 자동화의 무게 중심이 빠르게 이동하고 있다. 무인지게차와 AGV, 자동창고가 늘어났음에도 공장이 기대만큼 빨라지지 않는 이유는 ‘장비’가 아니라 ‘흐름’에 있다. 미라콤아이앤씨 김이루 상무는 제조 현장 최적화를 가로막는 핵심 원인으로 물류 흐름의 단절을 지목하며, 제조 물류 자동화의 해법으로 소프트웨어 중심 통합 제어 전략을 제시했다. 생산 공정은 고도화됐지만, 공정 간 이동과 반송이 사람 중심으로 운영되는 한 공장 전체 최적화는 불가능하다는 진단이다. AGV와 자동창고, 컨베이어를 개별 장비가 아닌 하나의 시스템으로 묶는 MCS·WCS·MES 연계를 통해 생산과 물류를 실시간으로 연결하는 구조가 새로운 기준으로 떠오르고 있다.

 [제조 SW] 

데이터 끊김 없는 공장…“ERP·MES 유기적 결합이 지능형 공장 이끌어”


스마트 팩토리가 더 이상 새로운 화두가 아닌 시대에, 제조 현장의 경쟁력을 가르는 기준은 설비 자동화 수준이 아니라 ‘데이터를 어떻게 연결하고 활용하느냐’로 옮겨가고 있다. 현장에서 생성되는 생산·물류·설비 데이터가 경영 시스템과 단절된 채 흩어져 있다면, 아무리 많은 시스템을 도입해도 의사결정은 느릴 수밖에 없다. 이러한 문제의식 속에서 비젠트로는 ERP와 MES를 개별 시스템이 아닌 하나의 유기적 구조로 통합하는 접근법을 제시하고 있다. 비젠트로 김병수 상무는 제조 데이터가 실시간으로 연결되고, 현장의 변화가 즉각 경영 지표로 반영되는 구조야말로 자율형 스마트 팩토리로 가는 핵심 조건이라고 강조한다.

 [로보틱스]  

중국서 검증된 로봇 하드웨어 파워, 국내 로봇 제조 시장의 ‘메기 효과’ 될까


로봇 산업의 화두는 이제 ‘얼마나 정교하게 움직이느냐’보다 ‘얼마나 작고, 가볍고, 효율적으로 움직이느냐’로 옮겨가고 있다. 특히 휴머노이드와 협동로봇을 중심으로 소형·경량화 경쟁이 본격화되면서, 로봇 구동부를 구성하는 모터·감속기·제어 기술은 더 이상 개별 부품의 성능 문제가 아닌 ‘통합 설계’의 영역으로 진입했다. 딩스코리아 장준호 대표가 제시한 ‘소형 모터 기반 로봇 구동 통합 솔루션’은 이러한 산업적 전환점을 정확히 겨냥한다. 복잡한 배선 구조와 과도한 공간 점유, 충격과 내구성의 한계를 동시에 안고 있던 기존 로봇 구동 방식에서 벗어나, 하나의 조인트 모듈로 정밀 제어·내구성·확장성을 모두 해결하겠다는 접근이다. 

 [스마트 물류] 

바퀴 달린 모든 것을 AMR로…업계가 ‘맞춤형 자율주행’에 주목하는 이유


스마트 팩토리와 자동화가 제조·물류 현장의 필수 조건으로 자리 잡았지만, 여전히 많은 현장에서는 ‘완전한 자율’에 이르지 못하고 있다. 로봇은 도입됐지만 환경 변화에 취약하고, 시스템은 복잡하며, 비용 부담은 여전히 높은 것이 현실이다. 특히 자율이동로봇(AMR)의 핵심 요소인 센서와 자율주행 기술이 외산에 의존해온 구조는 국내 산업 자동화의 한계로 지적돼 왔다. 이러한 가운데 유진로봇은 라이다 센서부터 자율주행 알고리즘, 현장 적용 솔루션까지 전 영역을 자체 기술로 내재화하며 스마트 팩토리 자동화의 새로운 해법을 제시하고 있다.

 [산업 AI] 

제조 AI 성공은 ‘기술’이 아닌 ‘현장 적응력’…다시 쓴 제조 AI 공식


제조 현장에 AI를 도입했지만, 실제로 운영되는 사례는 많지 않다. 수많은 제조 AI 프로젝트가 PoC 단계에서 멈추거나 양산 라인에 안착하지 못한 채 사라졌다. 이 문제를 기술 한계로만 설명하는 시선도 여전하다. 그러나 라온피플 윤기욱 CTO는 제조 AI의 실패 원인을 전혀 다른 지점에서 짚는다. “제조 AI는 기술 문제가 아니라 운영 구조의 문제”라는 것이다. GPU 인프라와 AI 전문 인력을 전제로 설계된 기존 접근 방식은 오래된 생산 라인과 복잡한 공정 환경을 가진 제조 현장과 충돌할 수밖에 없었다. 여기에 데이터 관리, 모델 유지, 성능 저하 대응이라는 현실적인 과제가 더해지며 제조 AI는 ‘도입은 했지만 쓰이지 않는 기술’로 남았다.

 [제조 SW] 

납기는 왜 항상 늦어지는가…문제는 현장이 아닌 계획


스마트공장 도입이 확산됐지만, 국내 제조 현장에서는 여전히 납기 지연과 계획 변경이 반복된다. ERP와 MES가 구축돼 있음에도 불구하고 생산 일정은 엑셀과 경험에 의존하는 경우가 많다. KSTEC 이윤준 기술이사는 이러한 현실을 두고 “데이터는 충분하지만, 그 데이터를 기반으로 미래를 예측하고 판단하는 체계가 없다”고 지적한다. 실제로 제조업의 디지털 전환은 설비 자동화와 실적 관리 단계에 머물러 있고, 수요 변동·설비 장애·긴급 주문에 선제적으로 대응하는 생산계획 체계는 부재한 경우가 많다. 이 간극을 메우는 해법으로 주목받는 것이 APS(Advanced Planning & Scheduling)다. KSTEC이 공개한 SyncPlan APS는 ERP와 MES 사이에서 수요 계획, 생산 계획, 공정 스케줄링을 연결하며, 다단계 계획과 목표 기반 알고리즘을 통해 납기, 재고, 설비 가동률을 동시에 고려한 의사결정을 가능하게 한다. 



최갑홍 디지털ESG얼라이언스 회장

중소·중견기업 ESG 이슈,

'함께 해결하는 동반자’ 꿈꾼다


양부호 모벤시스 의장

“가상에서 키우고 현실서 단련한다"

모벤시스가 바꾸는

피지컬 AI의 ‘실행 공식’




마니쉬 쿠마 다쏘시스템

솔리드웍스 CEO

불통의 CAD 에러에 ‘지능적 가이드’를…다쏘시스템이 그리는 ‘AI 동반자 시대’




한창수 헥사휴먼케어 대표

‘웨어러블 로봇’의 기대치…

보조에서 생활로 ‘웨어러블 전환’


[COLUMN]

에코바디스와 CBAM 확장 시대

산업단지 스마트팩토리가 설계해야 할

ESG 데이터 시스템

[TECH NOTE]

엣지에서 진화하는 모빌리티,

생성형 AI가 여는 ‘피지컬 AI’ 시대

[TECH NOTE]

차량용 시스템 ADC,

주행 안전성과 성능 극대화 핵심 기술


[AW 2026 프리뷰]

“공장이 ‘스스로’ 움직이기 시작했다” AW 2026이 꺼내 든

‘자율제조 실전 시나리오’




[TECH REPORT]

공기압 구동 인공 손가락에 의한

재질 인식 시스템





[TECH REPORT]

대규모 양자 컴퓨터 실현 위한

시스템 설계 접근법




[TECH REPORT]

대규모 초전도형 양자 컴퓨터 실현

초전도 양자 회로

시제작 시설(Qufab) 제조 기술

[Industry Solution Insight]

- AW 2026 주목할 베스트 솔루션 (1편) -


Key Topics

산업 AI

제조 SW

로보틱스

[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.


Key Topics

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