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

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

에이디링크가 표준화된 컴퓨터-온-모듈(COM) 전략을 앞세워 임베디드 설계의 복잡성을 경쟁 우위로 전환하는 데 나서고 있다. 시장 진입 통로가 좁아지는 동시에 제품 기대 수명은 늘어나고 공급망 변동성과 전문 인력 확보의 어려움이 커지는 가운데 에이디링크는 급격히 진화하는 컴퓨팅 코어를 애플리케이션 특화 하드웨어로부터 분리하는 접근을 제시한다. 이를 통해 고객의 엔지니어링 팀은 인적 자원을 절약하고 자사만의 부가가치 설계에 역량을 집중할 수 있으며 산업 자동화·의료·운송·국방 등 다양한 분야에서 더 유능하고 확장 가능하며 지속 가능한 시스템을 구축할 수 있다. 에이디링크는 PICMG와 SGET 양측 사양을 모두 지원하는 업계 최고 수준의 포괄적 COM 포트폴리오를 갖추고 있다. PICMG 계열에서는 가장 까다로운 엣지 컴퓨팅을 겨냥한 차세대 고성능 아키텍처 COM-HPC와 검증된 신뢰성을 바탕으로 산업용 컴퓨팅의 범용 백본 역할을 수행하는 COM Express를 제공한다. COM-HPC는 데이터센터급 성능을 러기드 환경에 구현하는 서버 모듈과 그래픽 집약적·AI 기반 워크로드를 위한 클라이언트 모듈 그리고 95x70mm 폼팩터에 고속 I/O를 집약한 미니 모듈

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

정부의 2026년 인공지능 전환(AX) 사업 통합 설명회가 던진 신호가 있다. 현시점 인공지능(AI)은 산업 운영 체계 안에서 실제 성과를 만들어 내야 하는 실행 수단이 됐다는 뜻이다. 이번 정부 사업의 핵심은 생산 계획, 품질 관리, 설비 제어, 공정 최적화 등 제조 현장의 문제를 AI 에이전트 (AI Agent) 기반으로 해결하겠다는 방향성이 골자다. 특히 단일 기능 자동화에서 벗어나, 다종·이 기종 AI 플랫폼이 협업하는 멀티 에이전트(Multi Agent) 구조가 정책 전면에 등장했다는 점은 의미가 크다. 이는 스마트 팩토리(Smart Factory) 의 무게중심이 설비와 데이터 수집에서 판단·제 어·실행으로 이동하고 있음을 보여준다. 이번 특집은 정부의 올해 AX 사업을 산업 전환의 신호로 해석한다. 이 과정에서 정책·기술·현장을 함께 짚으며, AX가 제조업의 경쟁력을 어떻게 다시 설계 하는지 살펴본다. [SPECIAL REPORT] AI 전환 2막, 산업은 ‘에이전트’로 재편된다 과학기술정보통신부 정책 과제 생성형 AI 다음은 ‘행동’…한국형 에이전틱 전략 시작 산업통상자원부 정책 과제 “판단 넘어 제어까지”…산업 AI 에이전트 시대 개막 중소벤처