스마트제조 구현의 최종 종착지는 품질이다. 품질관리의 중요성이 어느때보다 높아지고 있다. AI, 클라우드, 빅데이터, 딥러닝 등 다양한 혁신기술이 접목 혹은 융합되면서 품질관리 영역에서의 차별화 시도가 많아지고 있다. 스마트 센서를 사용하여 기계 및 장비의 성능을 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있다. 데이터를 사용하여 유지 보수가 필요한 시점을 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있다. 머신비전은 수십 년 동안 제품 품질을 개선하고 생산 속도를 높이며 제조 및 물류를 최적화하는 데 도움이 되었다. 이제 이 입증된 기술은 인공 지능과 결합하여 Industry 4.0으로의 전환을 이끌고 있다. 특히, 딥러닝, AI, 로봇이 융합되면서 품질검사의 중요한 역할을 하고 있다. 항공 우주, 자동차, 건설 및 엔지니어링, 에너지 및 전력, 중장비와 같은 다양한 산업에서 제품의 품질을 유지하기 위해 3D 계측 장비의 채택이 증가하는 것은 3D 계측 시장 성장의 주요 요인이다. 더욱 가속화되는 산업자동화는 품질의 고도화에 대한 니즈로 이어지며, 궁극적으로는 3D 계측기술의 고도화를 요구하고 있다. 엔드유저는 이러한 설비예지보전,
스마트제조 구현의 최종 종착지는 품질이다. 품질관리의 중요성이 어느때보다 높아지고 있다. AI, 클라우드, 빅데이터, 딥러닝 등 다양한 혁신기술이 접목 혹은 융합되면서 품질관리 영역에서의 차별화 시도가 많아지고 있다. 스마트 센서를 사용하여 기계 및 장비의 성능을 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있다. 데이터를 사용하여 유지 보수가 필요한 시점을 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있다. 머신비전은 수십 년 동안 제품 품질을 개선하고 생산 속도를 높이며 제조 및 물류를 최적화하는 데 도움이 되었다. 이제 이 입증된 기술은 인공 지능과 결합하여 Industry 4.0으로의 전환을 이끌고 있다. 특히, 딥러닝, AI, 로봇이 융합되면서 품질검사의 중요한 역할을 하고 있다. 항공 우주, 자동차, 건설 및 엔지니어링, 에너지 및 전력, 중장비와 같은 다양한 산업에서 제품의 품질을 유지하기 위해 3D 계측 장비의 채택이 증가하는 것은 3D 계측 시장 성장의 주요 요인이다. 더욱 가속화되는 산업자동화는 품질의 고도화에 대한 니즈로 이어지며, 궁극적으로는 3D 계측기술의 고도화를 요구하고 있다. 엔드유저는 이러한 설비예지보전,
스마트제조 구현의 최종 종착지는 품질이다. 품질관리의 중요성이 어느때보다 높아지고 있다. AI, 클라우드, 빅데이터, 딥러닝 등 다양한 혁신기술이 접목 혹은 융합되면서 품질관리 영역에서의 차별화 시도가 많아지고 있다. 스마트 센서를 사용하여 기계 및 장비의 성능을 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있다. 데이터를 사용하여 유지 보수가 필요한 시점을 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있다. 머신비전은 수십 년 동안 제품 품질을 개선하고 생산 속도를 높이며 제조 및 물류를 최적화하는 데 도움이 되었다. 이제 이 입증된 기술은 인공 지능과 결합하여 Industry 4.0으로의 전환을 이끌고 있다. 특히, 딥러닝, AI, 로봇이 융합되면서 품질검사의 중요한 역할을 하고 있다. 항공 우주, 자동차, 건설 및 엔지니어링, 에너지 및 전력, 중장비와 같은 다양한 산업에서 제품의 품질을 유지하기 위해 3D 계측 장비의 채택이 증가하는 것은 3D 계측 시장 성장의 주요 요인이다. 더욱 가속화되는 산업자동화는 품질의 고도화에 대한 니즈로 이어지며, 궁극적으로는 3D 계측기술의 고도화를 요구하고 있다. 엔드유저는 이러한 설비예지보전,
스마트제조 구현의 최종 종착지는 품질이다. 품질관리의 중요성이 어느때보다 높아지고 있다. AI, 클라우드, 빅데이터, 딥러닝 등 다양한 혁신기술이 접목 혹은 융합되면서 품질관리 영역에서의 차별화 시도가 많아지고 있다. 스마트 센서를 사용하여 기계 및 장비의 성능을 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있다. 데이터를 사용하여 유지 보수가 필요한 시점을 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있다. 머신비전은 수십 년 동안 제품 품질을 개선하고 생산 속도를 높이며 제조 및 물류를 최적화하는 데 도움이 되었다. 이제 이 입증된 기술은 인공 지능과 결합하여 Industry 4.0으로의 전환을 이끌고 있다. 특히, 딥러닝, AI, 로봇이 융합되면서 품질검사의 중요한 역할을 하고 있다. 항공 우주, 자동차, 건설 및 엔지니어링, 에너지 및 전력, 중장비와 같은 다양한 산업에서 제품의 품질을 유지하기 위해 3D 계측 장비의 채택이 증가하는 것은 3D 계측 시장 성장의 주요 요인이다. 더욱 가속화되는 산업자동화는 품질의 고도화에 대한 니즈로 이어지며, 궁극적으로는 3D 계측기술의 고도화를 요구하고 있다. 엔드유저는 이러한 설비예지보전,
스마트제조 구현의 최종 종착지는 품질이다. 품질관리의 중요성이 어느때보다 높아지고 있다. AI, 클라우드, 빅데이터, 딥러닝 등 다양한 혁신기술이 접목 혹은 융합되면서 품질관리 영역에서의 차별화 시도가 많아지고 있다. 스마트 센서를 사용하여 기계 및 장비의 성능을 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있다. 데이터를 사용하여 유지 보수가 필요한 시점을 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있다. 머신비전은 수십 년 동안 제품 품질을 개선하고 생산 속도를 높이며 제조 및 물류를 최적화하는 데 도움이 되었다. 이제 이 입증된 기술은 인공 지능과 결합하여 Industry 4.0으로의 전환을 이끌고 있다. 특히, 딥러닝, AI, 로봇이 융합되면서 품질검사의 중요한 역할을 하고 있다. 항공 우주, 자동차, 건설 및 엔지니어링, 에너지 및 전력, 중장비와 같은 다양한 산업에서 제품의 품질을 유지하기 위해 3D 계측 장비의 채택이 증가하는 것은 3D 계측 시장 성장의 주요 요인이다. 더욱 가속화되는 산업자동화는 품질의 고도화에 대한 니즈로 이어지며, 궁극적으로는 3D 계측기술의 고도화를 요구하고 있다. 엔드유저는 이러한 설비예지보전,
스마트제조 구현의 최종 종착지는 품질이다. 품질관리의 중요성이 어느때보다 높아지고 있다. AI, 클라우드, 빅데이터, 딥러닝 등 다양한 혁신기술이 접목 혹은 융합되면서 품질관리 영역에서의 차별화 시도가 많아지고 있다. 스마트 센서를 사용하여 기계 및 장비의 성능을 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있다. 데이터를 사용하여 유지 보수가 필요한 시점을 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있다. 머신비전은 수십 년 동안 제품 품질을 개선하고 생산 속도를 높이며 제조 및 물류를 최적화하는 데 도움이 되었다. 이제 이 입증된 기술은 인공 지능과 결합하여 Industry 4.0으로의 전환을 이끌고 있다. 특히, 딥러닝, AI, 로봇이 융합되면서 품질검사의 중요한 역할을 하고 있다. 항공 우주, 자동차, 건설 및 엔지니어링, 에너지 및 전력, 중장비와 같은 다양한 산업에서 제품의 품질을 유지하기 위해 3D 계측 장비의 채택이 증가하는 것은 3D 계측 시장 성장의 주요 요인이다. 더욱 가속화되는 산업자동화는 품질의 고도화에 대한 니즈로 이어지며, 궁극적으로는 3D 계측기술의 고도화를 요구하고 있다. 엔드유저는 이러한 설비예지보전,
스마트제조 구현의 최종 종착지는 품질이다. 품질관리의 중요성이 어느때보다 높아지고 있다. AI, 클라우드, 빅데이터, 딥러닝 등 다양한 혁신기술이 접목 혹은 융합되면서 품질관리 영역에서의 차별화 시도가 많아지고 있다. 스마트 센서를 사용하여 기계 및 장비의 성능을 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있다. 데이터를 사용하여 유지 보수가 필요한 시점을 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있다. 머신비전은 수십 년 동안 제품 품질을 개선하고 생산 속도를 높이며 제조 및 물류를 최적화하는 데 도움이 되었다. 이제 이 입증된 기술은 인공 지능과 결합하여 Industry 4.0으로의 전환을 이끌고 있다. 특히, 딥러닝, AI, 로봇이 융합되면서 품질검사의 중요한 역할을 하고 있다. 항공 우주, 자동차, 건설 및 엔지니어링, 에너지 및 전력, 중장비와 같은 다양한 산업에서 제품의 품질을 유지하기 위해 3D 계측 장비의 채택이 증가하는 것은 3D 계측 시장 성장의 주요 요인이다. 더욱 가속화되는 산업자동화는 품질의 고도화에 대한 니즈로 이어지며, 궁극적으로는 3D 계측기술의 고도화를 요구하고 있다. 엔드유저는 이러한 설비예지보전,
코로나19로 비대면·비접촉 서비스 수요가 증가하면서 산업 전반과 도시, 생활의 모든 영역에서 로봇 활용이 급격히 확대되고 로보틱스 4.0 혁명이 태동했다. 로보틱스 4.0 시대에는 사이버물리시스템(CPS) 상의 PDCA(Plan-Do-Check-Action)/ISM과 ‘가치(V)’라는 관점이 결합한 모델이 모든 영역의 오퍼레이션에 전제가 되고 산업 전반의 방향을 전환할 전망이다. 특히, 로봇은 공급망 운영을 개선할 잠재력이 있으며, 기존의 방법으로는 공급력 한계에 다다른 포장· 배송·주문 등을 해소함으로써 고객 요구 부응, 생산성 증대, 위험 감소, 비용 절감, 데이터 수집 개선 등 새로운 이점을 제공한다. 로봇은 특히 저부가가치·잠재적 위험·고위험 작업이 포함된 공급망의 운영에서 앞으로 5년간 강력한 성장을 보일 것으로 예상되고 있다. 컨퍼런스를 통해 우리나라 로봇 정책과 함께 다양한 산업에서의 로봇의 실제 활용 사례, 앞으로의 로봇의 가능성에 대해 살펴본다. ▷ 발표 주제 : 공장 안전 순찰 서비스 자동화 로봇 ▷ 발표 : 현대자동차 임경준 연구원 헬로티 최재규 기자 |
코로나19로 비대면·비접촉 서비스 수요가 증가하면서 산업 전반과 도시, 생활의 모든 영역에서 로봇 활용이 급격히 확대되고 로보틱스 4.0 혁명이 태동했다. 로보틱스 4.0 시대에는 사이버물리시스템(CPS) 상의 PDCA(Plan-Do-Check-Action)/ISM과 ‘가치(V)’라는 관점이 결합한 모델이 모든 영역의 오퍼레이션에 전제가 되고 산업 전반의 방향을 전환할 전망이다. 특히, 로봇은 공급망 운영을 개선할 잠재력이 있으며, 기존의 방법으로는 공급력 한계에 다다른 포장· 배송·주문 등을 해소함으로써 고객 요구 부응, 생산성 증대, 위험 감소, 비용 절감, 데이터 수집 개선 등 새로운 이점을 제공한다. 로봇은 특히 저부가가치·잠재적 위험·고위험 작업이 포함된 공급망의 운영에서 앞으로 5년간 강력한 성장을 보일 것으로 예상되고 있다. 컨퍼런스를 통해 우리나라 로봇 정책과 함께 다양한 산업에서의 로봇의 실제 활용 사례, 앞으로의 로봇의 가능성에 대해 살펴본다. ▷ 발표 주제 : AI 물류로봇 도입 및 구축 활용 사례 ▷ 발표 : 티라로보틱스 김동경 대표 헬로티 최재규 기자 |
코로나19로 비대면·비접촉 서비스 수요가 증가하면서 산업 전반과 도시, 생활의 모든 영역에서 로봇 활용이 급격히 확대되고 로보틱스 4.0 혁명이 태동했다. 로보틱스 4.0 시대에는 사이버물리시스템(CPS) 상의 PDCA(Plan-Do-Check-Action)/ISM과 ‘가치(V)’라는 관점이 결합한 모델이 모든 영역의 오퍼레이션에 전제가 되고 산업 전반의 방향을 전환할 전망이다. 특히, 로봇은 공급망 운영을 개선할 잠재력이 있으며, 기존의 방법으로는 공급력 한계에 다다른 포장· 배송·주문 등을 해소함으로써 고객 요구 부응, 생산성 증대, 위험 감소, 비용 절감, 데이터 수집 개선 등 새로운 이점을 제공한다. 로봇은 특히 저부가가치·잠재적 위험·고위험 작업이 포함된 공급망의 운영에서 앞으로 5년간 강력한 성장을 보일 것으로 예상되고 있다. 컨퍼런스를 통해 우리나라 로봇 정책과 함께 다양한 산업에서의 로봇의 실제 활용 사례, 앞으로의 로봇의 가능성에 대해 살펴본다. ▷ 발표 주제 : 3D 로봇 비전과 스마트팩토리 적용사례 ▷ 발표 : Pick-it NV 구성용 부사장 헬로티 최재규 기자 |
코로나19로 비대면·비접촉 서비스 수요가 증가하면서 산업 전반과 도시, 생활의 모든 영역에서 로봇 활용이 급격히 확대되고 로보틱스 4.0 혁명이 태동했다. 로보틱스 4.0 시대에는 사이버물리시스템(CPS) 상의 PDCA(Plan-Do-Check-Action)/ISM과 ‘가치(V)’라는 관점이 결합한 모델이 모든 영역의 오퍼레이션에 전제가 되고 산업 전반의 방향을 전환할 전망이다. 특히, 로봇은 공급망 운영을 개선할 잠재력이 있으며, 기존의 방법으로는 공급력 한계에 다다른 포장· 배송·주문 등을 해소함으로써 고객 요구 부응, 생산성 증대, 위험 감소, 비용 절감, 데이터 수집 개선 등 새로운 이점을 제공한다. 로봇은 특히 저부가가치·잠재적 위험·고위험 작업이 포함된 공급망의 운영에서 앞으로 5년간 강력한 성장을 보일 것으로 예상되고 있다. 컨퍼런스를 통해 우리나라 로봇 정책과 함께 다양한 산업에서의 로봇의 실제 활용 사례, 앞으로의 로봇의 가능성에 대해 살펴본다. ▷ 발표 주제 : HEA(High End Application)을 적용한 공장 자동화 ▷ 발표 : 스토브리 코리아 김문석 대표 헬로티 최재규 기자 |
속도 및 위치 제어 기술인 엔코더는 위치·방향·속도를 동력원 및 데이터 처리 매개에 전달해, 동작 주체의 정확성과 안정성을 확보하는 기술이다. 기존에는 주로 산업 내 기반인 모터 영역에서 활용됐고, 현재 그 활용 범위가 점차 넓어지고 있다. 엔코더는 각종 응분분야에서 가치를 인정받아 잠재력 높은 시장으로 분류된다. 특히 4차 산업혁명에 이은 데이터, 로봇 및 자동화 등 차세대 기술 트렌드와 맞물려 성장 동력을 확보한 상태다. 현재 요소 간 연결성이 강조되는 산업 내 흐름 속에서, 통신 및 네트워크 기술과 융합돼 새로운 차원의 부가가치 기술을 만들어내고 있다. 시장조사기관 글로벌 인포메이션(Global Information, GII)은 글로벌 엔코더 시장에 대해, 올해 26억 5000만 달러(약 3조 4000억 원)에서 2028년 38억 5000만 달러(약 5조 원) 규모로 성장할 것으로 내다봤다. 엔코더가 기존에 활약했던 산업군과 더불어, 최근 차세대 공정 자동화 시스템에 녹아들어 활용 범위가 확장되고 있다는 게 전망 근거다. 엔코더 전문 업체 광우는 공작기계·엘리베이터·스크린도어·주자시스템·해상 위성 안테나·서비스 로봇 등 영역에 엔코더 기술을 제공하고 있
산업 내 기술 영역이 강조되면서 기술 고도화 구축이 기업 경쟁력 핵심으로 영역을 확장하고 있다. 이에 따라 기술을 활용하는 사용자 입장에서 성능·편의·효율 등 요소가 적절히 갖춰진 제품을 잘 선택하는 것도 구매자의 덕목으로 평가받는다. 시장은 갈수록 눈이 높아지는 고객 니즈에 초점을 맞춰 기술 고도화를 진행 중이다. 특히 첨단 기술 분야에서 이 현상이 두드러지는데, 측정·검사는 정밀하고, 민감한 기술을 요구하는 영역의 대표주자다. 여기에 측정·검사 영역은 4차 산업혁명 트렌드에 중심에 있는 ‘자동화’ 요소와 맞물려 기술 경쟁 돌풍의 중심에 서있다. 특히 센서 시장은 승자독식 구조로 평가될 만큼 경쟁 포화 상태인데, 1조 개 센서가 전 세계에서 활약하는 트릴리온(Trilion) 센서시대가 도래했다는 분석이 지배적이다. 이 배경에서 스포스는 스마트 팩토리 내 3D 검사 영역을 담당하는 센서 솔루션 업체다. 국내 여러 센서 업체와의 파트너십을 통해 고성능 센서를 향한 협력체를 구성했다. 스포스가 집중하는 주력 솔루션은 고정밀 3D 현미경, 구조광 3D 카메라 등 광학 기반 제품부터 스캐너·디지털 게이지·리니어 엔코더까지 다양한 기술이다. 백인창 스포스 대표이사는
코로나19로 비대면·비접촉 서비스 수요가 증가하면서 산업 전반과 도시, 생활의 모든 영역에서 로봇 활용이 급격히 확대되고 로보틱스 4.0 혁명이 태동했다. 로보틱스 4.0 시대에는 사이버물리시스템(CPS) 상의 PDCA(Plan-Do-Check-Action)/ISM과 ‘가치(V)’라는 관점이 결합한 모델이 모든 영역의 오퍼레이션에 전제가 되고 산업 전반의 방향을 전환할 전망이다. 특히, 로봇은 공급망 운영을 개선할 잠재력이 있으며, 기존의 방법으로는 공급력 한계에 다다른 포장· 배송·주문 등을 해소함으로써 고객 요구 부응, 생산성 증대, 위험 감소, 비용 절감, 데이터 수집 개선 등 새로운 이점을 제공한다. 로봇은 특히 저부가가치·잠재적 위험·고위험 작업이 포함된 공급망의 운영에서 앞으로 5년간 강력한 성장을 보일 것으로 예상되고 있다. 컨퍼런스를 통해 우리나라 로봇 정책과 함께 다양한 산업에서의 로봇의 실제 활용 사례, 앞으로의 로봇의 가능성에 대해 살펴본다. ▷ 발표 주제 : 유연성과 확장성을 제공하는 슈나이더 일렉트릭 로보틱스 솔루션 ▷ 발표 : 슈나이더 일렉트릭 박윤국 매니저 헬로티 최재규 기자 |
코로나19로 비대면·비접촉 서비스 수요가 증가하면서 산업 전반과 도시, 생활의 모든 영역에서 로봇 활용이 급격히 확대되고 로보틱스 4.0 혁명이 태동했다. 로보틱스 4.0 시대에는 사이버물리시스템(CPS) 상의 PDCA(Plan-Do-Check-Action)/ISM과 ‘가치(V)’라는 관점이 결합한 모델이 모든 영역의 오퍼레이션에 전제가 되고 산업 전반의 방향을 전환할 전망이다. 특히, 로봇은 공급망 운영을 개선할 잠재력이 있으며, 기존의 방법으로는 공급력 한계에 다다른 포장· 배송·주문 등을 해소함으로써 고객 요구 부응, 생산성 증대, 위험 감소, 비용 절감, 데이터 수집 개선 등 새로운 이점을 제공한다. 로봇은 특히 저부가가치·잠재적 위험·고위험 작업이 포함된 공급망의 운영에서 앞으로 5년간 강력한 성장을 보일 것으로 예상되고 있다. 컨퍼런스를 통해 우리나라 로봇 정책과 함께 다양한 산업에서의 로봇의 실제 활용 사례, 앞으로의 로봇의 가능성에 대해 살펴본다. ▷ 발표 주제 : 협업 애플리케이션 진화와 더 쉬어진 로봇 활용 ▷ 발표 : 온로봇코리아 최민석 대표 헬로티 최재규 기자 |
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UPDATE: 2025년 05월 04일 15시 05분
