파수AI 조규곤 대표 "지속가능한 AX를 위해 ROI와 리스크 관리 균형 잡아야" 데이터·거버넌스 인프라가 AX 성패 좌우 "원샷 대규모 AI 프로젝트는 무모한 도전" 미국 법인 합병해 심볼로직 출범...글로벌 AX 지원 체계 구축에 본격 시동 파수AI가 지난 15일 서울 여의도 페어몬트 앰배서더에서 연례 콘퍼런스 'FDI 심포지엄 2026(Fasoo Digital Intelligence Symposium 2026)'을 개최하고 이와 연계해 기자간담회를 진행했다. 지난 3월 30일 정기 주주총회를 통해 사명을 '파수'에서 '파수AI'로 변경한 뒤 공식 첫 대외 행사로 나선 자리에서 조규곤 파수AI 대표는 AX(AI 혁신) 지원 기업으로의 전환 비전과 전략을 직접 밝혔다. 조 대표는 사명 변경의 배경에 대해 "시장에서는 여전히 보안회사로 인식하고 있고 내부에서도 기존 사업에 안주하려는 반응이 있어 대내외적으로 이 시대에 제대로 정면 대응하겠다는 각오와 결의를 다지는 뜻으로 사명을 변경했다"고 밝혔다. 그는 파수가 '수닷컴'으로 시작해 '파수'로 바꾼 지 7년 만에 다시 '파수AI'로 전환하는 것이라며 "닷컴 시대를 만들어서 AI 시대까지 잘 넘어오고 있다고 스
기계 산업, DX 넘어 AX 전환 진입…공작기계에 AI 두뇌 탑재 본격화 "기술 주권·공급망 안보 핵심"…선진국 수출 규제가 증명하는 공작기계의 전략 가치 한국, AI 전환 수용 속도 빠르다…글로벌 시장 확대 기회 선점 나서야 한국공작기계산업협회가 지난 13일 경기도 고양시 킨텍스(KINTEX)에서 SIMTOS(서울국제생산제조기술전) 2026 기자간담회를 개최했다. 이 자리에서 김원종 한국공작기계산업협회 회장은 "기계 산업의 변화 흐름은 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능 전환(AX: AI Transformation) 단계로 진입하고 있다"며 공작기계 산업의 미래 비전을 제시했다. 김 회장은 공작기계를 '기계를 만드는 기계'로 정의하며 자동차·반도체·우주항공·방위산업 등 전방위 제조업에 필수적인 산업 기반임을 강조했다. 산업혁명 이후 기계 산업의 혁신 동력이 동력·전기·자동화·디지털 연결을 거쳐 이제 '지능과 자율' 단계로 전환되고 있다고 진단하며 AI 기술의 성숙, 방대한 제조 데이터 축적, 숙련 노동자 감소와 세대 간 기술 전수 단절, 글로벌 경쟁 심화 등을 AX 전환이 불가피한 배경으로 꼽았다. 그는 "단순한 연결만으로는 한계가 있으며 데이터를 읽고 의
각종 환경 규제와 공급망 불안 등으로 전 세계 제조 업계는 자원과 에너지를 절감하고 효율화하는 ‘지속가능한 제조’에 주목하고 있다. 이런 가운데 스위스 엔지니어링 소프트웨어 기업 오토폼엔지니어링(AutoForm Engineering, 이하 오토폼)은 디지털 전환이 지속가능경영을 구현하는 수단이 될 수 있다며, 자사 솔루션이 제조 현장에서 지속가능경영을 어떻게 구현할 수 있는지 소개했다. 오토폼은 지난 7일 서울 용산구의 한 호텔에서 기자간담회를 열고, 제조 현장에서 불량률을 낮추고 소재를 절감하는 것이 결과적으로 탄소 배출과 비용을 함께 줄이는 지속가능경영의 핵심이라고 강조했다. 오토폼이 제시한 지속가능경영의 출발점은 설계 초기 단계다. 개발 초기부터 소재 사용량과 수율, 성형 가능성 등을 함께 따져봐야 불필요한 낭비를 줄일 수 있다는 설명이다. 오토폼은 자사 솔루션 카바디플래너(AutoForm-CarBodyPlanner)에 대해 “AI가 설계 초기 단계에서부터 다양한 개별 부품에 대해 최적화된 수율 확보 공법을 제시해 주는데, 이를 통해 소재 낭비와 이산화탄소(CO₂) 배출을 최소화할 수 있다”고 설명했다. 기존처럼 공정 후반에 불량과 재작업을 줄이는 형태
'2026 한국전자제조산업전(Electronics Manufacturing Korea)'과 '2026 오토모티브월드코리아(Automotive World Korea)'가 지난 4월 8일부터 10일까지 사흘간 서울 코엑스에서 개최됐다. 전자제조·자동차·스마트팩토리 산업을 아우르는 이번 통합 전시회에는 전 세계 25개국 250개 기업이 참가했으며, 리드케이훼어스·케이훼어스·스마트제조혁신협회가 공동 주최하고 산업통상자원부와 중소벤처기업부가 후원했다. 전시 현장에서는 SMT·PCB, 반도체 패키징, 시험·검사·계측, 스마트팩토리, 로봇, 그린팩토리 등 전자제조 전반의 첨단 기술과 함께 자동차 전장, 자율주행, 친환경차, 모빌리티 서비스 등 미래 모빌리티 핵심 기술이 한자리에 펼쳐졌다. 다우데이타, Ansys 전자기장·구조·유동 해석 솔루션으로 설계 시뮬레이션 역량 제시 다우데이타가 한국전자제조산업전 2026에서 글로벌 시뮬레이션 소프트웨어 Ansys의 전자기장·구조·유동 해석 솔루션을 선보였다. 다우데이타는 1992년 설립된 코스닥 상장 IT 전문기업으로, 글로벌 소프트웨어와 온·오프라인 결제시스템을 아우르는 IT 솔루션을 제공하고 있다. Autodesk, Micro
웨어러블 로봇(Wearable Robot)은 그동안 기기 무게, 보조력, 착용감을 중심으로 경쟁해 왔다. 앞선 요소가 비교적 일반화된 지금, 기체를 지속 개선하는 업데이트와 이를 뒷받침하는 구독형 모델, 즉 서비스형 로봇(Robotics as a Service 이하 RaaS)을 활용한 접근법이 확산되고 있다. 웨어러블 로봇도 판매 시점의 제품 성능만으로 그 가치를 오랜 기간 이어가기에는 어려워졌기 때문이다. 이에 따라 사용 목적, 보행 패턴, 신체 상태 등에 따라 기능이 계속 달라지는 로봇의 서비스성이 새 수익 구조로 부상하는 국면이다. 이때 RaaS는 로봇 소프트웨어 업데이트와 추가 기능을 지속 제공하고, 사용자가 월 단위로 이용료를 내는 구조다. 이는 그동안 웨어러블 로봇을 활용한 사용자의 의견이 반영된 것이 배경이다. 초기 도입 비용 부담 분산, 지속 업데이트, 데이터 기반 사용자 맞춤화, 유지관리 일원화 수요 등이 이러한 기능 분화의 출발점이 됐다. 국내 휴머노이드·웨어러블 로봇 기술 업체 위로보틱스는 이미 착용한 기기에 얼마나 정교한 기능과 반복 매출 구조를 얹느냐가 새로운 승부처가 될 것임을 암시했다. “기기 단품 판매에서 무한 진화로” 사용자 목
로봇 분야는 흥미롭습니다. 그런데 이상하게 이 로봇 공학은 기술 메커니즘보다 이름·명칭이 더 어렵게 느껴질 때가 있습니다. 낯선 용어가 많아서이기도 하지만, 산업 현장과 기업이 붙여놓은 이름이 늘 친절한 것만은 아니기 때문입니다. 어린 시절 만화 속 로봇으로 이 세계를 처음 접했던 기자 역시 다르지 않습니다. 기사 마감이 코앞인데도 용어를 다시 찾고, 모델명을 하나씩 다시 확인하고, 이게 제품인지 플랫폼인지 솔루션인지 잠시 멈칫한 적이 한두 번이 아닙니다. 기사를 읽는 독자들도 사정은 크게 다르지 않을 것이라 생각합니다. [봇규, 그거 업계 용어죠?!]는 그 헷갈림을 함께 정리해보려는 목적에서 출발했습니다. 거창한 사전보다, 로봇을 읽고 쓰는 사람들이 덜 헤매기 위한 공동의 해설서에 가깝습니다. 로봇 공학의 기본 용어부터 산업계 제품명과 기술 언어까지, 어려운 ‘로봇말’을 조금 덜 어렵게, 조금 더 친근하게 풀어보겠습니다. 로봇의 감각을 봅니다. 로봇은 단순히 강철로 된 팔(Arm)이나 굴러가는 바퀴(Wheel)만으로 정의되지 않습니다. 명령을 수행하기에 앞서 세상을 보고, 거리를 가늠하며, 손끝에 닿는 미세한 힘을 읽고, 광활한 현장 속 자신의 좌표를 스스
지난달 31일 열린 ‘제16회 국제물류산업대전(KOREA MAT 2026)’ 현장에는 물류 워크플로 운영 전반을 재구성하려는 모습이 나타났다. 전시장에는 저장 설비, 분류 장비, 이송 로봇, 피킹 시스템, 적재 자동화, 제어 소프트웨어 등 방법론이 한데 이어졌다. 단일 설비의 속도나 적재 능력만 앞세우는 이전 분위기와는 달랐다. 입고·보관·집품·분류·출고 등으로 이어지는 흐름을 단일 파이프라인으로 구축하고, 그 안에서 병목을 줄이려는 제안이 전면에 나왔다. 이는 기존 대비 작업자를 구하기 어려워졌고, 수도권 창고 부지는 비싸진 국내 물류 산업의 현재를 반영한 움직임이다. 여기에 냉장·냉동 물류까지 커지면서 창고는 더 높은 처리량과 더 안정적인 운영을 동시에 요구받고 있다. 이로써 이번 전시장에 나온 해법은 한 방향으로 모였다. 같은 공간에 더 많이 저장하고, 작업 동선은 더 짧게 줄이고, 운영은 끊기지 않게 유지하는 구조다. 저장·분류 공정의 최적화가 끝난 뒤, 작업자의 손·발을 필요로 하는 구간이 남았다. 선반 사이를 이동하며 대상물을 식별하고, 이를 집어 대차에 싣고, 다음 공정으로 인계하는 과정이다. 이 고반복·고부하 작업군에 로봇을 투입해 인적 의존도
오늘과 어제가 다르게 진화하고 있는 인공지능. AI는 우리의 일상을 빠르게 뒤바꿔놓고 있다. 산업 현장에서도 AI는 포착하기도 힘들 만큼 빠른 속도로 그 적용 범위를 넓히고 있다. 우리나라 제조업을 견인한다고 할 수 있는 자동차 업계에서도 물론 그렇다. 현재 시점에서 AI는 어떻게 제조, 특히 자동차 제조 현장을 바꿔나가고 있을까? 7일 서울 용산구의 한 호텔에서 열린 오토폼엔지니어링(AutoForm Engineering, 이하 오토폼)의 기자간담회는 첨단 자동차 산업의 AI 활용 방식을 엿볼 수 있는 자리였다. 스위스에 본사를 둔 오토폼은 박판 성형과 차체(BIW) 조립 공정을 위한 엔지니어링 소프트웨어를 개발하는 기업으로, 전 세계 50개국 1000개 이상 기업에 솔루션을 제공하고 있다. 국내에선 삼성전자, LG전자를 비롯해 현대자동차, 포스코 등과 협력 중이다. 이날 기자간담회에 자리한 올리비에 르퇴르트르(Olivier Leteurtre) 오토폼 최고경영자(CEO)는 제조업의 AI 도입의 전제를 '프로세스의 변화'라고 짚었다. 그는“AI 기술을 도입하면 20년 전 방식 그대로가 아니라 프로세스를 완전히 바꿔야 한다”며 “디지털 전환(Digital Tra
물류는 더 이상 보이지 않는 뒷단의 산업이 아닙니다. '황' 기자의 헬로로지스틱스는 글로벌과 국내 물류 시장에서 벌어지는 변화와 혁신을 쉽고 깊게 풀어내고자 마련한 고정 기획입니다. 현장의 목소리와 산업의 흐름을 담아 물류가 우리 삶에 어떤 의미를 더하는지 전해드리겠습니다. 지난 3월 31일부터 4월 3일까지 4일간 일산 킨텍스(KINTEX) 2전시장에서 '제16회 국제물류산업대전(KOREA MAT 2026)'이 열렸다. 국토교통부가 후원하고 케이와이엑스포가 주최한 이번 전시회는 KOREA PACK, KOREA COLD CHAIN, KOREA DARK FACTORY 등 10여 개 행사와 동시 개최되며 국내 최대 규모의 물류·포장 산업 통합 플랫폼으로 자리매김했다. 올해 KOREA MAT의 전시 품목은 운송 물류, 공급망 관리(SCM), 물류자동화 및 로봇, 물류센터 설비·솔루션, 지게차·물류차량 등 물류 밸류체인 전반을 아우른다. 특히 이번 전시에서 눈에 띈 흐름은 'AI와 소프트웨어 중심의 물류 전환'이다. 과거 컨베이어와 소터, AMR 같은 하드웨어 중심의 자동화 전시가 주를 이뤘다면, 올해는 WES·WMS 등 실행 소프트웨어, AI 기반 물류 최적화,
지난달 31일 열린 ‘제16회 국제물류산업대전(KOREA MAT 2026)’ 현장에는 물류 워크플로 운영 전반을 재구성하려는 모습이 나타났다. 전시장에는 저장 설비, 분류 장비, 이송 로봇, 피킹 시스템, 적재 자동화, 제어 소프트웨어 등 방법론이 한데 이어졌다. 단일 설비의 속도나 적재 능력만 앞세우는 이전 분위기와는 달랐다. 입고·보관·집품·분류·출고 등으로 이어지는 흐름을 단일 파이프라인으로 구축하고, 그 안에서 병목을 줄이려는 제안이 전면에 나왔다. 이는 기존 대비 작업자를 구하기 어려워졌고, 수도권 창고 부지는 비싸진 국내 물류 산업의 현재를 반영한 움직임이다. 여기에 냉장·냉동 물류까지 커지면서 창고는 더 높은 처리량과 더 안정적인 운영을 동시에 요구받고 있다. 이로써 이번 전시장에 나온 해법은 한 방향으로 모였다. 같은 공간에 더 많이 저장하고, 작업 동선은 더 짧게 줄이고, 운영은 끊기지 않게 유지하는 구조다. 분류 자동화 구역은 출고 직전의 병목 해소에 화력을 집중했다. 자율주행로봇(AMR) 기반 유연 분류기(Sorter), 데크 위를 달리는 무인운반차(AGV) 자동 분류, 정렬기(Singulator)와 고정식 소터를 결합한 라인 등이 배치됐
지난달 31일 열린 ‘제16회 국제물류산업대전(KOREA MAT 2026)’ 현장에는 물류 워크플로 운영 전반을 재구성하려는 모습이 나타났다. 전시장에는 저장 설비, 분류 장비, 이송 로봇, 피킹 시스템, 적재 자동화, 제어 소프트웨어 등 방법론이 한데 이어졌다. 단일 설비의 속도나 적재 능력만 앞세우는 이전 분위기와는 달랐다. 입고·보관·집품·분류·출고 등으로 이어지는 흐름을 단일 파이프라인으로 구축하고, 그 안에서 병목을 줄이려는 제안이 전면에 나왔다. 이는 기존 대비 작업자를 구하기 어려워졌고, 수도권 창고 부지는 비싸진 국내 물류 산업의 현재를 반영한 움직임이다. 여기에 냉장·냉동 물류까지 커지면서 창고는 더 높은 처리량과 더 안정적인 운영을 동시에 요구받고 있다. 이로써 이번 전시에서 다양한 이해관계가 꺼낸 답은 같은 공간에 더 많이 저장하고, 작업 동선은 더 짧게 줄이고, 운영은 끊기지 않게 유지하는 구조다. 고밀도 보관 자동화 솔루션에 집중한다. 보관 효율을 극대화한 다양한 ‘셔틀(Shuttle) 시스템’부터, 상부 유휴 공간을 동선으로 활용하는 로봇, 선반(Rack) 프레임을 직접 타고 오르는 로봇, 하드웨어·제어 시스템을 단일 아키텍처로 통합
로봇 분야는 흥미롭습니다. 그런데 이상하게 이 로봇 공학은 기술 메커니즘보다 이름·명칭이 더 어렵게 느껴질 때가 있습니다. 낯선 용어가 많아서이기도 하지만, 산업 현장과 기업이 붙여놓은 이름이 늘 친절한 것만은 아니기 때문입니다. 어린 시절 만화 속 로봇으로 이 세계를 처음 접했던 기자 역시 다르지 않습니다. 기사 마감이 코앞인데도 용어를 다시 찾고, 모델명을 하나씩 다시 확인하고, 이게 제품인지 플랫폼인지 솔루션인지 잠시 멈칫한 적이 한두 번이 아닙니다. 기사를 읽는 독자들도 사정은 크게 다르지 않을 것이라 생각합니다. [봇규, 그거 업계 용어죠?!]는 그 헷갈림을 함께 정리해보려는 목적에서 출발했습니다. 거창한 사전보다, 로봇을 읽고 쓰는 사람들이 덜 헤매기 위한 공동의 해설서에 가깝습니다. 로봇 공학의 기본 용어부터 산업계 제품명과 기술 언어까지, 어려운 ‘로봇말’을 조금 덜 어렵게, 조금 더 친근하게 풀어보겠습니다. [봇규, 그거 업계 용어죠?!] 첫 화는 로봇에 붙은 명칭부터 풀어봅니다. 산업용 로봇과 협동 로봇(이하 코봇), 무인운반차(Automated Guided Vehicle, 이하 AGV)와 자율주행로봇(Autonomous Mobile Rob
특정 제조사에 종속된 자동화 환경은 설비가 바뀌는 순간 축적한 제어 로직과 엔지니어링 자산을 무력화해 왔다. 슈나이더일렉트릭코리아 김건 매니저는 이러한 산업 현장의 비효율을 극복할 대안으로 ‘Software Defined Universal Automation’을 제시하며, 하드웨어와 소프트웨어를 분리한 개방형 자동화 생태계의 필요성을 강조했다. 애플리케이션을 먼저 설계한 뒤 다양한 하드웨어에 유연하게 배포하는 구조, PC·가상화 환경에서 구동되는 소프트 dPAC, HMI까지 통합한 객체 기반 엔지니어링은 제조 현장의 복잡도를 낮추고 민첩성을 높이는 핵심으로 제시됐다. 그는 결국 자동화의 경쟁력이 장비 자체가 아니라 재사용 가능한 소프트웨어와 IT·OT 융합 역량에서 갈릴 것이라고 진단했다. 제조 업계의 오랜 골칫거리였던 ‘벤더 종속성’이 마침내 깨지고 있다. 그동안 산업·공장 자동화 설비는 특정 하드웨어 제조사의 폐쇄적인 생태계에 갇혀있다는 우려가 있었다. 장비 하나를 교체하려 해도 다수의 공급 업체를 관리하고 전체 시스템을 뒤엎어야 하는 막대한 비용과 시간의 늪에 빠져 있었다는 뜻이다. 이 가운데 몇 가지 주요 장벽으로 제조 혁신의 병목으로 지목돼 왔다.
공장은 더 이상 설비와 인력만으로 움직이는 공간이 아니다. 이제는 현실 공장을 가상 세계에 정밀하게 복제하고, 인공지능이 그 안에서 수많은 변수와 시나리오를 먼저 검토한 뒤 최적의 해답을 제시하는 시대가 열리고 있다. 다쏘시스템코리아의 목종수 인더스트리 비즈니스 컨설턴트가 소개한 ‘3D UNIV+RSES’ 전략은 이러한 변화의 방향을 압축적으로 보여준다. 그는 소프트웨어 정의 공장(SDF)의 핵심으로 기존의 디지털 트윈을 넘어, 과거 데이터와 수많은 가상 시나리오 검증을 통해 실제 공정 이전에 병목과 설비 간 간섭을 예측·차단하는 ‘버추얼 트윈’의 역할을 강조했다. 여기에 12개 산업군의 지식을 학습한 AI와 자연어 기반의 ‘가상 동반자’를 결합함으로써, 숙련자의 암묵지를 현장 의사결정에 실시간 반영하고 엔지니어링 업무의 진입장벽까지 낮출 수 있다고 설명했다. 제조 AX 시장의 폭발적 성장...‘SDF’는 필연적 선택? 글로벌 제조업이 인력 부족과 생산성 정체라는 암초에 부딪힌 가운데, 공장 효율을 결정짓는 패러다임이 하드웨어의 물리적 성능에서 소프트웨어의 지능적 통제력으로 이동하고 있다. 글로벌 시장조사기관 마켓앤마켓에 따르면, 전 세계 스마트 제조 시장
스마트 팩토리 시대가 본격화되면서 제조 현장에서 생성되는 데이터의 활용 가치가 급격히 높아지고 있다. 기존에는 경험과 직관 중심의 의사결정이 주를 이뤘다면, 이제는 데이터 기반 분석과 AI 활용이 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 특히 생성형 AI와 반응형 AI를 결합한 분석 방식이 제조 산업에 최적화된 접근법으로 주목받고 있다. 데이터랩스 민경현 부장은 클라우드 기반 ‘미니탭 솔루션 센터(MSC)’를 통해 데이터 수집부터 분석, 시각화까지 전 과정을 통합하는 새로운 패러다임을 제시했다. 이 솔루션은 데이터 신뢰성과 분석 효율성을 동시에 확보하며, 스마트 팩토리의 실질적인 생산성 향상을 이끄는 핵심 도구로 평가받고 있다. 데이터는 넘치는데, 왜 제조 현장은 여전히 ‘감’에 의존할까 스마트 팩토리는 이미 많은 기업에서 구축을 마쳤거나 진행 중이다. MES, ERP, QMS 등 다양한 시스템이 연결되면서 제조 현장에는 과거와 비교할 수 없을 정도로 방대한 데이터가 쌓이고 있다. 그러나 역설적으로, 데이터가 많아질수록 의사결정이 더 어려워졌다는 현장의 목소리도 커지고 있다. 데이터랩스 민경현 부장은 이 지점을 핵심 문제로 짚는다. 그는 “과거에는 경
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