▲ 다쏘시스템이 운영하는 혁신 육성 프로그램 '3D익스피리언스 랩(3DEXPERIENCE Lab)'(좌)과 다쏘시스템 솔루션을 활용해 변혁을 노리는 업체가 참전한 '스타트업스(STARTUPS)'(우). (촬영·편집 : 휴스턴(미국)=헬로티 최재규 기자) ▲ 20년 전통의 설계 자존심 대결. '솔리드웍스(SOLIDWORKS) 레트 존'. (촬영·편집 : 휴스턴(미국)=헬로티 최재규 기자) 다쏘시스템이 주최하는 연례 최대 기술 콘퍼런스 ‘3D익스피리언스 월드 2026(3DEXPERIENCE World 2026, 이하 3DXW 2026)’이 2월 2일(현지시간) 미국 텍사스주 휴스턴에서 본 행사가 개막한다. 전날에는 주요 전시 공간인 ‘플레이그라운드(Playground)’를 사전 개방해 전 세계 참관객들을 맞이하며 기술 교류의 서막을 알렸다. 올해 행사는 ‘가상과 현실의 실시간 동기화’를 핵심 기조로 기획됐다. 전 세계 설계자, 엔지니어, 제조 생태계 관계자 등 약 6000여 명의 참관객이 집결한다. 이번 3DXW 2026은 시뮬레이션, 제조, 데이터 관리 등 다쏘시스템의 가상 환경 방법론인 버추얼 트윈(Virtual Twin) 플랫폼 3D익스피리언스(3DEXPE
다쏘시스템이 주최하는 연례 최대 기술 콘퍼런스 ‘3D익스피리언스 월드 2026(3DEXPERIENCE World 2026, 이하 3DXW 2026)’이 2월 2일(현지시간) 미국 텍사스주 휴스턴에서 본 행사가 개막한다. 전날에는 주요 전시 공간인 ‘플레이그라운드(Playground)’를 사전 개방해 전 세계 참관객들을 맞이하며 기술 교류의 서막을 알렸다. 올해 행사는 ‘가상과 현실의 실시간 동기화’를 핵심 기조로 기획됐다. 전 세계 설계자, 엔지니어, 제조 생태계 관계자 등 약 6000여 명의 참관객이 집결한다. 이번 3DXW 2026은 시뮬레이션, 제조, 데이터 관리 등 다쏘시스템의 가상 환경 방법론인 버추얼 트윈(Virtual Twin) 플랫폼 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE)의 확장된 세계관을 조명한다. 전시 현장인 플레이그라운드에는 다쏘시스템의 핵심 솔루션과 더불어 글로벌 하드웨어·소프트웨어 파트너사들이 대거 참여한다. 엔비디아(NVIDIA)·HP·델테크놀로지스(Dell Technologies)·레노버(Lenovo) 등 주요 파트너는 고성능 워크스테이션과 확장현실(XR) 기기 등 버추얼 트윈을 극대화하는 기술 요소를 선보인다. 특히 올해 행사의
다쏘시스템이 주최하는 연례 최대 기술 콘퍼런스 ‘3D익스피리언스 월드 2026(3DEXPERIENCE World 2026, 이하 3DXW 2026)’이 2월 2일(현지시간) 미국 텍사스주 휴스턴에서 본 행사가 개막한다. 전날에는 주요 전시 공간인 ‘플레이그라운드(Playground)’를 사전 개방해 전 세계 참관객들을 맞이하며 기술 교류의 서막을 알렸다. 올해 행사는 ‘가상과 현실의 실시간 동기화’를 핵심 기조로 기획됐다. 전 세계 설계자, 엔지니어, 제조 생태계 관계자 등 약 6000여 명의 참관객이 집결한다. 이번 3DXW 2026은 시뮬레이션, 제조, 데이터 관리 등 다쏘시스템의 가상 환경 방법론인 버추얼 트윈(Virtual Twin) 플랫폼 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE)의 확장된 세계관을 조명한다. 전시 현장인 플레이그라운드에는 다쏘시스템의 핵심 솔루션과 더불어 글로벌 하드웨어·소프트웨어 파트너사들이 대거 참여한다. 엔비디아(NVIDIA)·HP·델테크놀로지스(Dell Technologies)·레노버(Lenovo) 등 주요 파트너는 고성능 워크스테이션과 확장현실(XR) 기기 등 버추얼 트윈을 극대화하는 기술 요소를 선보인다. 특히 올해 행사의
생성형 AI(Generative AI)의 확산 이후 각 기업은 실효성 있는 성과를 요구하고 있다. 하지만 기업 상당수는 여전히 실질적인 투자수익률(ROI)을 확보하지 못하고 있는 것으로 진단된다. 이에 따라 기술적 초점은 단순한 대화형 인터페이스 구축에서 한 차원 높은 가치를 요구한다. 설계, 시뮬레이션, 제조, 거버넌스 등 핵심 산업 프로세스에 인공지능(AI)을 어떻게 유기적으로 통합하느냐가 관건인 모습이다. 이는 기업의 수익 구조를 근본적으로 재설계하는 ‘동력의 최적화’가 필수임을 시사한다. 업계는 먼저 파편화된 데이터를 통합하는 과정이 전제돼야 한다고 주장한다. 가상 환경에서의 정밀한 시뮬레이션으로 현실의 변수를 제어하는 설계 방식은 이제 산업의 본질적인 프로세스로 자리 잡았다. 이러한 흐름 속에서 기술적 가능성을 실제 비즈니스 가치로 치환하기 위한 고도화 전략 논의가 절실해지는 시점이다. 엔지니어링·제조의 경계가 희미해지는 4차 산업의 정점에서는 가상 세계의 ‘시뮬레이션’ 데이터가 주요 방법론으로 낙점됐다. 이는 AI의 학습 정밀도를 결정짓는 주요 재료가 된다. 데이터를 답습하는 과거형 AI만으로는 한계가 명확하기 때문에, 가상 공간에서 수조 개의 시
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. 스마트공장 고도화의 다음 단계는 더 많은 데이터를 쌓는 것이 아니라, 계획을 중심으로 한 의사결정 구조를 만드는 데 있다. 스마트공장 고도화의 벽, ‘계획’이라는 블라인드 스폿 국내 제조업은 지난 10여 년간 빠르게 자동화와
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. 라온피플은 제조 AI 플랫폼 ‘NAVI AI PRO’, 통합 MLOps 플랫폼 ‘EZ PLANET’, 생성형 AI 기반 지능형 관제 ‘Odin AI’, AI 에이전트 ‘HI FENN’을 통해 이 구조적 한계를 재정의하고 있다. 여기서는 제조 AI와 생성형 AI가 어떻게 ‘현장에서 살아남는 기술’로 전환되고 있는지를 짚는다. 제조 AI는 왜 현장에 정착하지 못했나 제조 AI는 오랫동안 ‘도입 대비 효과가 불분명한 기술’
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. 단순한 물류 자동화를 넘어, 로봇이 스스로 환경을 인식하고 판단하며 인간과 공존하는 ‘자율제조’ 단계로의 진화를 어떻게 구현하고 있는지, 그리고 그 기술이 실제 산업 현장에서 어떤 변화를 만들고 있는지에 주목할 필요가 있다. 인구 구조 변화와 숙령공·인력 부재는 글로벌 제조 산업이 직면한 가장 큰 과제로 분석된다. 공장·물류센터에서 물건을 실어 나를 인력이 사라지는 시대. 그 빈자리를 메우기 위해 등장한 기술 대안이 바로 로봇이다. 특히 자율주행로봇(AMR)은 이제 선택이 아닌 생존을 위한 필수 인프라가 됐다. 하지만 시장 팽창 속
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. 이는 단순한 부품 혁신이 아니라, 로봇 설계와 개발 방식 자체를 바꾸는 제안이라는 점에서 주목할 만한 해법으로 평가된다. 국내 로봇 산업이 글로벌 3대 강국으로 도약하기 위한 결정적 분수령을 맞이했다. 정부의 대규모 투자와 기업의 프로젝트 집중에도 불구하고, 여전히 로봇 제조 원가의 약 70% 이상을 차지하는 하드웨어 부품의 ‘내재화’와 ‘비용 최적화’는 해결되지 않은 숙제다. 특히 모터(Motor)·감속기(Reducer)·제어기(Contr
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. 엑셀 중심의 수작업 관리, 시스템 간 데이터 불일치, 현장 가시성 부족이라는 국내 제조사의 고질적 한계를 어떻게 해소할 수 있을지, 비젠트로의 솔루션이 그 해법을 제시한다. 국내 제조 현장의 스마트 팩토리 전환이 단순한 외형 성장을 넘어 ‘질적 고도화’라는 중대한 임계점에 도달했다. 정부의 강력한 드라이브와 기업의 대규모 투자로 자동화 설비와 로봇 도입은 가시적인 성과를 거뒀으나, 정작 이를 운영하는 ‘디지털 혈맥’인 데이터 연동에서는 여전히 심각한 병목 현
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, 그리고 MES 연계를 통해 생산과 물류를 실시간으로 연결하는 구조가 새로운 기준으로 떠오르고 있다. 제조 물류 자동화는 이제 인력 대체를 넘어, 공장을 멈추지 않게 만드는 핵심 경쟁력이 되고 있다. 자동화된 공장이 멈추는 이유 제조 현장은 이미 상당 부분 자동화됐다. 생산 설비는 고속화·지능화됐고, 검사 공정은 데이터 기반으로 품질 편차를 줄여왔다. 하지만 많은 현장에서 공정 전체의 체감 생산성은 기대만큼 오르지 않는다. 미라콤아이앤씨 김이루 상무는 이 지점을 제조 물류에서 찾는다. 그는 “설비는 자동화됐지만
지브라 테크놀로지스(Zebra Technologies)가 이번 행사를 통해 글로벌 기자간담회를 개최하고 AI 기반 지능형 운영 전략을 발표했다. 이번 행사에는 한국 매체뿐 아니라 중국, 싱가포르 등 아시아태평양 지역의 해외 취재진이 대거 참석해 Zebra의 글로벌 전략에 대한 높은 관심을 보여줬다. 톰 비앙쿨리(Tom Bianculli) 지브라 테크놀로지스 수석 부사장(SVP) 겸 최고기술책임자(CTO)와 라이언 고(Ryan Goh) 아태지역 수석 부사장(SVP) 겸 총괄(GM)이 연사로 나서 AI가 물류·제조·소매 현장을 어떻게 변화시키고 있는지 설명했다. Q. 현재 글로벌 시장에서 고객들이 직면한 주요 과제는 무엇인가? 우리가 서비스하는 모든 산업에서 일관되게 나타나는 네 가지 트렌드가 있다. 첫째는 노동력 확보와 비용 문제다. 고령화와 인구 구조 변화로 인해 수요 대비 노동력을 확보하는 것이 전 세계적으로 어려운 과제가 됐다. 인력 이탈과 인건비 상승은 고객들에게 여전히 중요한 관심사이며, 바로 이 부분에서 우리 기술이 중요한 역할을 한다. 기술을 활용해 업무 흐름의 일부를 보완하고 자동화할 수 있기 때문이다. 둘째는 고객 기대치의 변화다. 특히 소매업
지브라 테크놀로지스(Zebra Technologies)가 이번 행사를 통해 물류 전 과정을 아우르는 자동화 솔루션을 공개했다. 이번 부스투어는 물류의 실제 흐름에 맞춰 부스를 배치하고, 입고부터 최종 배송까지 각 단계에서 활용되는 기술을 시연하는 방식으로 진행됐다. 탄 에이크 진(Tan Aik Jin) 지브라 테크놀로지스 아태지역 마케팅 책임자와 박현 지브라 테크놀로지스 코리아 시니어 엔지니어 매니저가 현장 설명을 맡았다. 탄 에이크 진 책임자는 Zebra가 강조하는 세 가지 핵심 전략을 소개하며 설명을 시작했다. 첫 번째는 자산과 재고의 가시성(Visibility)이다. 그는 "데이터가 없으면 아무것도 알 수 없다"며 "특정 자재가 어디 있는지 확인하려면 반드시 추적 기술이 필요하다"고 강조했다. 두 번째는 연결된 워크포스(Connected Workforce)다. 가시성을 통해 확보한 데이터를 현장 근무자가 실시간으로 활용할 수 있도록 엣지 컴퓨팅 디바이스로 지원하는 것이 핵심이다. 마지막은 인텔리전트 오퍼레이션(Intelligent Operations)으로, 머신 비전과 AI를 활용해 현장 운영의 지능화를 실현하는 것이다. 이 세 가지 전략은 이후 시연된
지브라 테크놀로지스(Zebra Technologies)가 지난 27일, 대한민국 인천에서 아시아태평양(APAC) 지역 기자간담회를 개최하고 AI 기반 지능형 운영 전략과 리더십 강화 계획을 발표했다. 이번 행사에는 한국을 비롯해 중국, 싱가포르 등 아태지역 주요 매체 취재진이 대거 참석해 글로벌 기업으로서 Zebra의 위상을 확인시켰다. 행사는 크게 두 파트로 진행됐다. 먼저 부스투어에서는 물류의 실제 흐름에 맞춰 입고부터 최종 배송까지 각 단계별 자동화 솔루션을 시연했다. 탄 에이크 진(Tan Aik Jin) 아태지역 마케팅 책임자와 박현 코리아 시니어 엔지니어 매니저가 AI 기반 품질검사, RFID 재고관리, 생체인증 시스템, 웨어러블 스캐너, 배송 증명 시 개인정보 자동 블러 처리 등 약 10가지 솔루션을 물류 시나리오에 맞춰 설명했다. Zebra가 강조하는 '가시성(Visibility)', '연결된 워크포스(Connected Workforce)', '인텔리전트 오퍼레이션(Intelligent Operations)' 세 가지 핵심 전략이 실제 현장에서 어떻게 구현되는지를 보여준 자리였다. 이어진 기자간담회에서는 톰 비앙쿨리(Tom Bianculli) 수
현대차그룹이 던진 ‘아틀라스(Atlas) 취업’이라는 화두 현대자동차그룹(이하 현대차)이 자사 로보틱스 부문 글로벌 업체 ‘보스턴다이내믹스(Boston Dynamics)’의 휴머노이드 ‘아틀라스(Atlas)’를 공장에 투입하겠다는 계획을 공개했다. 그러자 현대차 노동조합인 전국금속노동조합 현대자동차지부(이하 노조)가 ‘노사 합의 없이는 현장 투입 어렵다’는 입장을 내세우며 정면으로 맞섰다. 아틀라스가 지난 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 ‘국제전자제품박람회(CES 2026)’에서 관심을 이끈 직후이기에 파장은 더욱 큰 양상이다. 이번 논쟁의 본질은 로봇의 가치나 성능이 아니다. 로봇이 실제 작업장에 들어오는 순간 필연적으로 발생하는 안전 규칙, 책임 기준, 노동 변화가 갈등의 중심으로 올라선 분위기다. 갈등이 예상보다 빨리, 그리고 크게 터진 이유는 회사가 ‘2028년’이라는 구체적인 로드맵을 꺼냈기 때문이다. 현대차가 ‘2028년부터 아틀라스 투입을 시작하고, 그해 연 3만 대 생산 체계를 목표로 한다’라고 선언한 것은 현장을 즉각 움직이게 만들었다. 노조 입장에서도 일정표가 나온 이상, 협의가 늦어질수록 유리한 조건을 걸 기회가 줄어든다고 판단
·정보통신산업진흥원, 통합사업설명회 기자단 간담회 통해 2026년 AI 정책 방향 공유 ·AI 인프라 확충, 국산 AI 반도체 전주기 지원, K-AI 모델·AX 확산 전략 제시 ·컴퓨팅 센터 추진, 독자 AI 모델 산업 적용 방안 등 현안 점검 정보통신산업을 둘러싼 정책 환경이 급변하는 가운데 정부의 AI 전략과 예산 집행 방향을 현장에서 설명하는 사업설명회는 산업계와 언론을 잇는 핵심 소통 창구로 자리 잡고 있다. 특히 AI 인프라, 반도체, 모델, 서비스로 이어지는 전주기 정책이 동시에 추진되는 상황에서 공공 지원 사업의 구조와 우선순위를 공유하는 자리는 향후 산업 생태계의 방향성을 가늠하는 기준점 역할을 한다. 이런 맥락에서 정보통신산업진흥원은 지난 21일 통합사업설명회 기자단 간담회를 개최해 2026년을 기점으로 한 AI 정책 실행 구도를 점검하는 자리를 마련했다. 김은찬 정보통신산업진흥원 정책기획단 단장은 이번 설명회 성격을 정책 집행 관점에서 설명했다. 김은찬 정책기획단 단장은 “2026년은 AI G3 도약을 목표로 인프라 구축과 산업 확산을 동시에 추진해야 하는 시기”라며 “단순한 사업 안내를 넘어 현장에서 제기되는 질문과 우려를 함께 점검하고
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