[2026 산업AX KOREA] 코오롱베니트, 데이터 통합·생산운영·AI를 한 창구로...단일 관리 포인트 강조

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코오롱베니트(KOLON BENIT)가 2026 산업AX KOREA에서 제조 현장의 데이터를 통합하는 제조 DX 패키지를 선보였다.

코오롱베니트는 설비 데이터부터 경영 데이터까지 전사 데이터를 하나로 연결해 인사이트 도출과 개선 실행이 끊김 없이 이어지는 순환 체계를 강조하며 컨설팅부터 플랫폼 구축과 운영까지 제조 비즈니스 전 단계를 아우르는 역량을 내세웠다. 코오롱베니트의 주력 전시 솔루션은 커넥티드 데이터 플랫폼(CDP)과 통합 생산 운영 체계(MOM) 및 AI 분석 서비스다.

커넥티드 데이터 플랫폼은 제조 현장의 다양한 설비와 시스템 데이터를 실시간으로 수집·통합해 분석과 운영 시스템에 연계하는 통합 데이터 허브다. 노후 설비부터 최신 설비까지 전방위로 연계하는 히스토리안(Historian)이 대용량 실시간 데이터를 안정적으로 수집·저장·가시화하고 ERP·MES 같은 업무 데이터와 설비·계측기·센서 데이터를 하나의 제조 데이터 통합 플랫폼에서 연결해 현장 개선과 의사결정에 활용한다.

통합 생산 운영 체계는 생산계획부터 실행과 품질·재고·설비·에너지까지 제조 전 영역을 데이터 기반으로 연결하는 솔루션이다. S&OP와 MES·WMS·QMS·EAM·EMS를 통합해 생산 실적과 진행 상황을 실시간으로 관리하고 공정 표준화와 설비 예지보전 그리고 에너지 관리까지 아우르며 공정 최적화와 운영 효율을 끌어올린다.

AI 분석 영역에서는 통합된 데이터를 분석 목적에 맞게 정제해 제공하는 데이터웍스(DATAWORX)와 비전 AI·가상센싱 기반의 AI 서비스로 공정 최적화와 품질 향상을 지원한다. 또 제품 생산 레시피의 작성과 버전 관리·배포를 자동화하는 레시피 관리 시스템(RMS)과 실제 공정 데이터로 골든 레시피를 도출해 최적 운전조건을 제시하는 RDE를 통해 생산성과 품질 재현성을 높인다.

코오롱베니트 관계자는 "제조 데이터 통합부터 운영 시스템과 AI 분석까지 한 회사가 모두 다루기는 쉽지 않은데 이를 하나의 관리 포인트로 제공할 수 있다는 점이 가장 큰 차별점"이라며 "설비 데이터만으로는 분석에 한계가 있어 품질과 납기 원가 데이터까지 연결한 데이터셋을 만들어야 손익을 제대로 분석할 수 있다"고 말했다. 이어 "여러 업체로 나눠 구축하기보다 단일로 맡기는 편이 유지보수와 운영 측면에서 더 효율적"이라고 덧붙였다.

헬로티 구서경 기자 |

스몰리, 코일 스프링 대체하는 웨이브 스프링 기술 백서 발간

Crest-to-Crest·Nested·Interlaced·Nestawave 등 4개 유형 비교 하중·변위·설치 공간에 따른 스프링 선택 기준 제시

스프링 및 리테이닝 링 전문기업 스몰리(Smalley)가 코일 스프링을 대체할 수 있는 웨이브 스프링의 구조와 적용 특성을 소개한 기술 백서 ‘코일 스프링을 대체할 수 있는 4가지 스프링’을 발간했다. 이번 백서는 제품 설계 과정에서 공간과 무게를 줄이면서 필요한 하중과 변위를 확보할 수 있는 웨이브 스프링의 종류와 선택 기준을 다룬다. 웨이브 스프링은 평평한 형태의 와이어를 물결 모양으로 성형한 압축 스프링이다. 일반적인 원형 와이어 코일 스프링보다 좁은 축 방향 공간에서 하중을 전달하도록 설계된다. 스몰리는 웨이브 스프링을 적용하면 기존 코일 스프링과 동일한 수준의 하중과 변위를 유지하면서 스프링의 작동 높이를 최대 50% 줄일 수 있다고 설명했다. 이를 통해 전체 조립체의 크기와 무게를 줄이고 부품 구성과 설계를 단순화할 수 있다는 것이다. 백서는 코일 스프링을 대체할 수 있는 웨이브 스프링으로 ▲Crest-to-Crest 웨이브 스프링 ▲Nested Spirawave 웨이브 스프링 ▲Interlaced 웨이브 스프링 ▲Nestawave 웨이브 스프링 등 4개 유형을 제시한다. 스몰리는 설계에 필요한 하중, 이동 거리, 설치 공간, 반복 수명 등을 종합

[인더스트리 솔루션 인사이트] 제조 AX, 공장이 스스로 보고 듣고 판단하기 시작했다

제조업이 새로운 전환점에 들어섰다. 생산 데이터를 수집·분석하는 디지털 전환(DX) 시대에서 새 국면으로 들어서는 분위기다. 인공지능(AI)이 현장을 이해·판단하며 실행까지 담당하는 제조 인공지능 전환(AX) 시대가 본격화되고 있다는 뜻이다. 앞으로의 AI 트렌드는 불량을 검출하거나 설비 이상을 알려주는 기존 도구에서 더욱 발전할 것으로 보인다. 소리 청취, 영상 이해, 설비 상태 예측, 최적 의사결정 제안 등을 구현하는 제조 혁신 핵심 인프라로의 진화를 앞둔 것이다. 이번 특집에서는 사운드 AI, 자율제조(Autonomous Manufacturing), 피지컬 AI(Physical AI), 로봇 애플리케이션 등 제조 AX를 구성하는 핵심 기술과 실제 산업 현장 적용 사례를 조명한다. [SPECIAL REPORT] 제조 AX, 공장이 스스로 보고 듣고 판단하기 시작했다 - 사운드 AI - 보는 AI는 끝났다…이제 공장은 ‘소리’까지 듣는다 - 제조 시스템 진화 - ‘왜 고장 났나?’를 묻지 않는 공장…이제는 AI가 직접 결정한다 - 피지컬 AI - 화면 속 픽셀 탈출하는 지능…로봇 판도 바꾸는 ‘버티컬 애플리케이션’ - 3D CAD AI - 겉모습만 베끼는

에이디링크, 표준 COM 전략으로 임베디드 설계 복잡성 경쟁력 전환

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생성형 AI(Generative AI) 열풍을 경험한 글로벌 산업은 이제 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’에 주목하고 있다. 질문에 답하는 생성형 AI에서, 스스로 목표를 이해하고 데이터를 분석하며 실제 업무를 수행하는 ‘실행형 AI(Actionable AI)’가 산업 혁신의 핵심으로 떠오른 것이다. 이 가운데 최근 현장에 서는 보고서 작성, 위험 분석, 보안 대응, 공정 운영, 고객 상담까지 AI 가 직접 업무를 완결하는 사례가 빠르게 늘고 있다. 특히 멀티 에이전트 구조와 피지컬 AI(Physical AI) 기술은 제조·공공·보안 산업 전반의 업무 방식을 근본적으로 바꾸기 시작 했다. 하지만 이러한 인공지능 전환(AX)의 성패는 다양한 전략이 수반돼야 한다. 데이터 전략, 보안 체계, 조직 문화, 업무 프로세스까지 함께 재설계 해야만 진정한 혁신이 가능하다는 뜻이다. [SPECIAL REPORT] ‘AX’가 된 기업들, 그들은 어떻게 조직을 재설계하나 - AI 에이전트 도입 사례 - “AI가 보고서 쓰고 위험 분석까지” 현실이 된 에이전트 AI의 현장 - AI 활용 전략 - AI는 이미 조직을 갈라놨다...상위 5% 기업의 ‘진짜 전략’ - AI 활

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