늘어나는 전기차 수요로 전장 산업이 확대됨에 따라, 주요 기업들은 시장 공략을 위해 발빠르게 움직이는 추세다. 특히 삼성과 LG, 현대자동차그룹은 소재와 부품, 모듈 단계에 이르기까지 거대한 전장 생태계를 구축할 계획이다. 이에 지속적인 투자, 기업 인수 등의 비즈니스 전략을 앞세워 전장 시장이라는 확실한 미래 먹거리를 선점해가고 있다. 듬직한 전장 삼대장 갖춘 LG LG전자는 전장사업을 미래 성장 동력 중 하나로 낙점한 대표적인 기업이다. LG전자는 체질 개선을 통해 전장사업에 대한 과감한 투자를 진행하고 있다. 지난 2013년에 신설된 VS(Vehicle Component Solutions) 사업본부는 LG전자의 전장 사업을 담당하는 핵심 축으로 발돋움했다. 2018년에는 오스트리아의 차량용 프리미엄 헤드램프 기업인 ZKW를 인수했으며, 2020년에는 세계 3위의 자동차 부품 기업인 마그나 인터내셔널과 함께 전기차 파워트레인 분야 합작법인 LG마그나 이파워트레인 설립했다. 이에 LG전자는 VS사업본부에서 주관하는 차량용 인포테인먼트 시스템, ZKW의 차량용 조명 시스템, LG마그나 이파워트레인의 전기차 파워트레인 등 3대 제품을 중심으로 전장 생태계를 공
전장 시장에서 큰 비중을 차지하는 부품을 꼽는다면 단연 배터리다. 전기차 비용 가운데 약 40%가량을 차지하는 배터리는 경쟁력 있는 산업이다. 공교롭게도, 국내에는 LG에너지솔루션, 삼성SDI, SK온이라는 세계 수준에서 경쟁하는 배터리 기업이 있다. 배터리 3사는 성장하는 배터리 시장을 선도하기 위해 전략 방안을 수립해 경쟁력 강화에 나서고 있다. 3사가 넘어야 할 CATL이라는 산 2022년 상반기 전 세계 전기차 배터리 시장이 59조 원 규모로 성장했다. SNE리서치 조사에 따르면, 올해 상반기 글로벌 전기차(BEV·PHEV) 판매량은 전년 동기 대비 65% 증가한 435만 대로 파악됐다. 올해 상반기 판매된 전기차용 배터리 매출 총액은 427억3000만 달러였다. CATL이 130억 달러로 전체 시장의 30%를 차지하며 점유율 1위를 기록했고, LG에너지솔루션은 58억4000만 달러에 14%의 점유율로 2위를 기록했다. 이어 3위 BYD(5조3000억 원·9%), 4위 삼성SDI(4조1000억 원·7%), 5위 일본 파나소닉(3조 원·5%), 6위 SK온(2조8000억 원·5%) 등의 순이었다. LG에너지솔루션과 삼성SDI, SK온 등 국내 배터리 3
자동차 전자장비 부품의 핵심인 차량용 반도체는 여전히 금지옥엽(金枝玉葉)이다. 지난 2019년 말부터 이어진 반도체 수급난은 자동차 업계를 강타해 지금까지도 해결이 시급한 과제다. 이에 기업들은 원활한 반도체 공급을 위해 설비 투자를 추진하거나 기술 기업을 인수하고 있다. 자동차의 전동화와 연결성이 강화할수록, 차량용 반도체의 역할과 존재감은 더욱 커질 전망이다. 자동차 핵심 요소 이루는 반도체 차량용 반도체는 엔진, 센서, 제어 및 구동장치 등 자동차 핵심 부품에 사용된다. 오늘날 차량용 반도체는 크게 세 가지로 분류할 수 있다. 외부 환경을 인지해 명령을 내리는 ‘센서용 반도체’, 엔진·변속기·제동장치 등을 제어하는 ‘전자제어장치용’, 차량 내 각종 장치를 구동하는 ‘구동장치용 반도체’다. 이 유형 안에도 수많은 반도체가 존재한다. 한 예로, 거리 감지 센서의 경우 운전자가 저속으로 주행하거나 주차할 때 사각지대에 있는 장애물을 감지하고 경고 메시지를 보내준다. 제동 시 미끄러짐을 방지하기 위해 적용되는 ABS 시스템도 휠 센서, PTS 센서가 보내는 신호를 통해 작동된다. 이때 모두 반도체가 쓰인다. 차량용 반도체는 시장 수요가 증명하듯이 미래 성장 동
4차 산업혁명 이후, 자동차는 패러다임의 전환이 일어난 대표적인 산업이다. 자동차가 이동수단이라는 의미를 넘어 공간의 개념으로 확장됨에 따라, 소재와 부품, 동력원, 디자인 모든 요소에서 변화가 일어나고 있다. 이에 자동차 전장 시장이 주목받는 성장 동력으로 떠올랐다. 자동차 ‘전장’ 기술은 미래라는 ‘전장’에서 점점 강력한 무기가 되고 있다. 가능성에서 성장 동력으로의 변화 전 세계 차량용 전장 시장 규모는 매년 성장세를 달리고 있다. 스트래티지 애널리틱스에 따르면, 세계 전장 시장은 지난 2020년부터 오는 2023년까지 매년 7.4% 성장률을 기록했다. 오는 2024년에는 약 4000억 달러를 기록할 것으로 전망됐다. 이는 자동차에 들어가는 전장 부품 비중이 높아지는 것을 의미한다. 맥킨지앤드컴퍼니 조사에 따르면, 전장 원가비율은 2020년 30%, 2025년에는 약 50%에 가까워질 것으로 전망됐다. 전자제어장치인 ECU 수도 2020년 약 50개를 기록했으며, 2025년에는 약 70여개 이상 될 것으로 예상됐다. 이처럼 전장 부품 수요가 높아지게 된 주요 원인은 친환경차의 보급이다. 전기차가 그 대표적인 예다. 코트라가 공개한 보고서에 따르면, 전기
스마트 제조, 스마트 팩토리는 제조업에 생산성과 효율성을 높여준다. 특히 4차 산업혁명 시대, 디지털 전환을 통한 스마트 팩토리로는 미룰 수 없는 과업이다. 빅데이터, 클라우드, 인공지능과 같은 첨단 기술과의 접목으로 비즈니스 혁신이 가속화되고 있는데, 제조 기업을 위한 디지털 제조 혁신 방법은 무엇이 있을까? 제조 기업을 위한 디지털 제조 혁신 세미나에서 인타운 이용은 박사의 발표 내용을 정리했다. 4차 산업혁명은 시작됐는가? 사람과 환경, 기계가 연결되며 지식 정보의 바다로 일컬었던 3차 산업혁명의 시대가 끝났는지에 대해 학자들의 의견이 분분하다. 4차 산업혁명이라는 단어를 처음 언급한 세계경제포럼 클라우스 슈밥은 “4차 산업혁명은 이미 시작됐고, 그 범위 복잡성을 고려할 때 과거 인류가 겪었던 그 무엇과도 다르다”고 말한 반면, 경제학자 제레미 리프킨은 “4차 산업혁명은 아직 도래하지 않았으며, 3차 산업혁명의 연장일 뿐”이라 말했다. 4차 산업혁명 시대에 대한 학자의 의견이 분분한 가운데 확실한 점은 빅데이터, AI, IoT, CPS 등 첨단 기술과의 접목으로 기존과 전혀 다른 현장으로 변하고 있다는 것이다. 산업혁명의 개요 18세기 후반 증기기관의
조선업계는 업황의 개선에도 기술자의 리턴이 거의 없어 외국인 노동자로 채울 수밖에 없는 큰 어려움을 겪고 있다. 조선3사의 경우 이러한 인력난을 타개하기 위해 최근 무인자율운향, 스마트조선소를 추진하고 있다. 특히, 많은 용접 작업이 수행되는 공정 특성상 용접용 로봇 자동화 대한 필요성은 점점 부각되고 있다. 따라서 대조립, 중조립, 소조립 공정을 중심으로 용접로봇의 설치 및 운영에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 조선 분야 제조혁신을 위한 최근 연구사례와 로봇 적용사례에 대해, 한국조선해양미래기술연구원 윤대규 전문위원이 제조혁신 세미나에서 발표한 내용을 정리했다. 지금 조선산업은 우리나라 조선업계는 올해 수주 목표를 조기에 달성할 정도로 호황기이다. 발주 시장이 활기를 띠면서 액화천연가스(LNG) 운반선, 석유화학제품(PC) 운반선 등의 수주 선가도 역대 최고가로 계속 오름세에 있다. 9월말 기준 조선 빅3(한국조선해양·대우조선해양·삼성중공업)는 각사 연간 수주 목표의 80~120%를 달성 중이다. 현대중공업그룹의 조선 중간지주사인 한국조선해양은 2022년 연간 수주 목표 174억4000만 달러를 일찌감치 넘겼다. 한국조선해양은 LNG 추진 컨테이너선과
딥러닝이란 컴퓨터가 스스로 외부 데이터를 조합, 분석하여 학습하는 기술로, 빅데이터, 계산능력(Computational Power), 알고리즘 3가지 요소에 의해 발전해왔다. 그리고 이러한 딥러닝 모델 성능 향상은 인공지능(AI)이 획기적으로 도약하게 된 계기가 되었다. 제조 현장에서 AI(인공지능) 적용은 설계 지능화, SCM 지능화, 검사 지능화, 예지보전, 공정 지능화를 가져왔다. 그러나 AI 적용시 발생하는 여러 이슈도 있었다. 그 해결 방안은 무엇인지, 제조 기업을 위한 디지털 제조 혁신 세미나에서 한국생산기술연구원 윤종필 수석연구원이 발표한 내용을 정리했다. 데이터란? 데이터는 일반적으로 딥러닝 입력 데이터와 정답 데이터로 구성된다. 입력 데이터는 의사 결정을 내리기 위한 정보로서 센싱, 음성, 텍스트, 진동, 온도 데이터가 여기에 해당된다. 정답 데이터는 내가 인공지능 학습을 시켰을 때 원하는 것, 풀고자 하는 것, 바라는 것이 출력됐으면 좋겠다 하는 데이터를 말한다. 따라서 딥러닝이 잘 풀 수 있도록 충분한 양의 입력 데이터와 정확한 정답 데이터를 확보하는 것이 중요하다. 딥러닝은 우리가 만든 정답 데이터대로 학습하기 때문이다. 그렇다면 생산
한국산업단지경영자연합회 김기원 회장 인터뷰 튼튼한 제조업 기반이 경제 성장을 안정적으로 뒷받침한다는 것은 주지의 사실이다. 2008년 세계 금융위기는 금융 광풍 속에서 제조업 경쟁력에 뜨뜻미지근하던 국가들에 경종을 울렸다. 산업연구원에 따르면, 지난해 세계 경제가 금융위기 이후 최저치인 –3.3%의 성장률을 보일 때, 우리나라 성장률은 세계 3위 수준의 제조업 경쟁력을 기반으로 –1.0%의 하락폭을 기록하는 데 그쳤다. 내수를 통한 성장 방어를 기대하기 어려운 상황에서 반도체, 디스플레이, 석유 화학 등 주력 산업에서 강한 제조업 경쟁력을 기반으로 수출을 확대, 빠른 경기 회복세를 시현한 것이다. 산업단지는 현재 국내 제조업 생산의 약 64%, 수출의 66%, 고용의 49%를 책임지고 있다. 국내 경제의 중추인 만큼, 앞으로 산업단지의 혁신, 발전 여하에 우리 경제의 운명이 달려있다 해도 과언이 아닐 것이다. 한국산업단지경영자연합회(이하 KIBA)는 전국 산업단지에 입주한 기업의 대표들의 단체다. 19개 단지, 24개 경영자 협의회로 구성돼 있으며, 12개의 개별 사무국을 통해 산업단지 입주 기업들의 현장의 목소리를 듣고 있다. KIBA의 김기원 회장을 만났
자율주행 시뮬레이션 전문 스타트업 '모라이' 정지원 대표 인터뷰 자율주행 자동차의 마지막 목표라고 한다면, 어떤 상황과 환경에서도 자동차가 스스로 판단하고 움직일 수 있게 되는 것이리라. 실제 주행 과정 중에 발생할 수 있는 다양한 변수에 자동차가 사람 운전자와 똑같이 대처할 수 있어야 하는데, 따지고 들자면 돌발 상황이라는 것은 사실 무한에 가까운 것이어서, 자율주행차라고 개발해 놓은 자동차가 정말 신뢰할 만한지 평가하기 위해서는, 아주 많은 케이스를 포함하고 있는 엄청난 양의 시험 주행 거리가 필요하다. 이런 테스트를 실제 도로에서 수행해야 한다면? 지구 몇 바퀴로는 어림도 없다. 누군가가 한 가지 아이디어를 냈다. 실제 도로에서 자율주행 테스트를 하기 어려우니, 가상 환경에서 해보면 어떻겠냐고. 이렇게 자율주행 시뮬레이션이란 개념이 등장했다. 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 상황들을 마치 게임처럼 가상 환경에 만들어 놓고, 그 안에서 자율주행차를 개발해보자는 콘셉트. 모라이는 바로 이 자율주행 시뮬레이션을 개발하는 스타트업이다. 어릴 때부터 자동차를 좋아했던 모라이의 창업 멤버 정지원 대표는 원래 UAM(Urban Air Mobility, 도심항공
티에스아이코리아는 반도체, 디스플레이 검사 측정 자동화 설비를 주력으로 하는 기업이다. 티에스아이코리아는 최근 수원지식산업단지로 이전하며, 새로운 비즈니스를 향해 변화를 꾀하고 있다. 다년간 쌓아온 자동화 설비 인프라로 고객이 쉽게 사용할 수 있는 ‘로봇 3D Vision’을 공급하겠다는 티에스아이코리아를 만났다. 티에스아이코리아는 2017년 9월 설립 후 매년 지속적인 매출 성과를 달성하고, COF 공정 AOI 검사기를 개발해 고객사 납품 및 양산에 기여하고 있는 기업이다. ‘고객이 쉽게 사용할 수 있는 3D Vision’을 목표로 3D Bin Picking System 공급업체인 픽잇(Pick-it NV)의 파트너로 국내 로봇 비전 자동화를 이끌고 있다. 창립 5주년을 맞이한 티에스아이코리아는 최근 수원델타원지식산업센터로 사옥을 이전했다. 지난 9월 7일 진행된 이전 행사식에서 티에스아이코리아 이철희 대표는 협력사 및 직원들에게 그동안의 감사를 표하며, 새로운 환경에서 시작할 티에스아이코리아의 미래를 밝혔다. Q. 티에스아이코리아의 수원지식산업단지 사옥 이전은 어떤 의미를 갖는가? A. 기존에는 연구소와 개발 조직은 용인에, 제조 인력과 자동화 설비 인력
공정의 효율을 이끌어내기 위한 기본적인 방법 중 하나는 ‘끊김 없는 공정’이다. 문제 발생 후 해결을 위한 공정 중단은 생산성을 저하시키고, 시간 연장 등의 비효율을 가져오기 때문이다. 그렇다면 문제가 생기기 전, 미리 이상 징후를 탐지할 수 있는 예지보전은 무엇보다 중요하다. 마크베이스의 AIoT Suite 적용 사례로 본 프레스 장비 모터의 이상 감지를 돕는 방안에 대해 소개한다. 예지보전은 데이터를 수집해서 데이터 내부에 포함된 이상징후를 감지하고, 탐지된 결과를 분석 후 조치하는 과정이다. 때문에 유지보전은 공정의 효율을 높이기 위한 필수사항이다. 최근 OT 단의 컴퓨팅 파워가 좋아지면서 실시간으로 쏟아지는 데이터를 안정적으로 수집하고 저장해 전처리 과정을 거쳐 현장이 원하는 데이터의 형태로 만드는 것이 무엇보다 중요해지고 있다. 예지보전의 과정에는 수집/저장, 전처리/학습, 실시간 데이터 흐름, 패턴, 사용자 유지보수 등의 어려움이 있다. 예지보전을 예측하기 위해선 학습을 위한 장기간 데이터 모두의 수집이 필요하다. 데이터 수집 후, 대용량 수집 데이터에 대한 학습 데이터 추출이 필요한데, 데이터 전처리 시간 및 비용이 기하급수로 증가해 큰 어려움을
산업AI 기반 예지보전 솔루션은 핵심 산업 설비의 건전성과 고장 진단 및 예측하여 산업 사고 예방, 다운타임 및 불필요한 관리비용 최소화, 설비 운용 최적화 등 현장의 고질적인 문제를 해결하고 디지털 트랜스포메이션을 견인한다. 산업AI 예지보전 솔루션으로 완성하는 스마트제조 환경은 어떤 모습인지 솔루션 사례를 들어 살펴본다. 산업AI가 필요한 이유 국내 산업이 직면한 도전 과제와 산업AI 기반 예지보전 솔루션의 필요성에 대해서 알아보겠다. 먼저, 국내 제조 산업에 산업AI가 왜 필요한지부터 간단하게 짚고 넘어가 보자. 첫째, 지속적인 품질 개선이 필요하기 때문이다. 한국데이터산업진흥원이 발표한 2020년도 자료에 따르면, 제조 산업에서 품질 이슈로 인해 낭비되는 비용이 매출 대비 10%에서 많게는 15%에 이른다. 이 비용을 2~3%만 줄여도 상당히 많은 낭비 요소를 없앨 수 있다. 둘째, 인력의 노후화에 따른 지식의 증발 때문이다. 현재 우리나라 제조 산업의 근로자 평균 연령은 42.5세로, 이 수치는 10년 전보다 3.3세~3.5세 높다. 선진국과 비교해서도 매우 빠른 속도로 증가하고 있어 산업 현장에서 큰 문제로 대두될 우려가 있다. 근로자들이 노후화가
예지보전의 첫 걸음은 데이터를 통해 의사결정할 수 있는 시스템을 마련하는 데부터 시작된다. 그리고 예지보전 목표를 향해서 구축 단계 및 프로세스 정립을 해나가는 것이 반드시 필요하다. 하지만 최종 목표를 향해가는 여정의 단계는 결코 쉽지만 않다. 예지보전을 목표로 중소·중견기업의 단계별 추진 방안과 설비 데이터를 활용한 통합 모니터링 및 분석 플랫폼 도입 사례를 소개한다. 예지보전의 첫 걸음은 데이터를 통해 의사결정할 수 있는 시스템을 마련하는 것이 가장 중요한 포인트이다. 그 단계를 보면, 먼저 제조 현장에는 설비나 로봇, 센서에서 다양한 데이터가 발생한다. 이러한 하위 레벨의 데이터들은 ERP, MES, CMMS, SCM 등 제조 인프라 시스템과 연동하여 모니터링 및 분석을 통해 생산과 품질에 영향을 미치는 문제점을 파악할 수 있다. 그리고 이렇게 도출된 데이터들은 생산, 품질뿐만 아니라 설비, 에너지에 대한 부분까지 정확한 의사결정을 돕는다. 최근엔 데이터 기반의 스마트공장들이 구축되면서, 근무환경 개선 및 불필요한 업무를 제거해 생산성과 업무 효율성이 증가하고 있다. 또한, 관리자가 문제 원인을 파악하고 구체적인 개선 계획을 수립해 데이터를 통한 관리
리테일러에게 무엇보다 중요한 것은 수익이다. 소비자는 물건을 구매하는 데 여러 단계를 거치게 된다. 이때 리테일러는 어떤 단계, 어떤 관점에 집중해야 더 많은 수익을 낼 수 있을까? 급격하게 변하고 있는 유통업계 속 경쟁에 살아남기 위해 리테일러가 명심해야 할 점은 무엇일까? 구글 클라우드 코리아에서 유통을 담당하고 있는 윤준호 부문장이 미래 리테일 세미나에서 리테일러가 집중해야 할 방향을 소개했다. 1. Digital & Omnichannel : Caputre Digital and Omnichannel Revenue Growth 디지털 경험을 강화하는 것은 수익 상승에 중요한 부분이다. 사람은 일상 속 여러 가지 디지털 경험을 겪는다. 리테일에서도 마찬가지다. 고객은 물건을 구매하기까지 여러 단계를 거친다. 어떤 물건이 있는지의 인지 단계, 다양한 채널을 통한 노출을 겪으며 최종 구매에 이른다. 리테일러는 다양한 방식으로 노출을 끌어낼 수 있는데 구글은 ▲디지털 기반의 경험 ▲채널 전반에 걸친 제품 전시 ▲엔지니어링 전문 지식에 대한 접근 등의 리테일 서비스로 다양한 터치 포인트를 도와주고 있다. 많은 소비자는 유튜브를 통한 검색을 통해 정보를 얻는
수년 전부터 이어져 오던 유통업계의 지각변동은 코로나19를 맞아 가속화되고 있다. 산업 생태계 변혁과 소비패턴의 변화는 온·오프라인 유통의 경계를 무너뜨리고 있다. 유통 산업은 어떤 방향으로 변화하고 있을까? 지난 8월 24일 진행된 미래 리테일 혁신 세미나에서 삼정KPMG 김시우 상무의 유통산업 트렌드 발표를 정리했다. 유통산업 Overview ‘리테일 아포칼립스’라는 단어가 유통산업에 등장한 것은 2017년 미국 언론사들에 의해서다. 코로나19로 가속화된 유통업계의 지각변동을 ‘오프라인 유통업체에 종말이 다가온 것이 아니냐’며 오프라인 유통의 위기 리테일 아포칼립스 현상을 부각한 것이다. 실제 미국 대형 오프라인 유통 회사들이 2017년부터 위기를 겪기 시작했으며 위기는 유럽, 일본, 한국 오프라인 유통 업체들의 공통적인 문제로 퍼져나갔다. 실제로 메이시스, 시어스, JC페니 등 미국의 대표적인 유통사들의 폐점 사례가 보고 됐으며 파산 보호 신청을 한 기업의 수가 대폭 늘어난 것도 이 시점이다. 한국의 경우에도 언택트 소비 선호 경향에 따라 온라인 소비 성장세가 지속하고 있었으며, 코로나19 이후 더욱 증가한 언택트 소비는 오프라인 소비와 비교했을 때 더