자동차 산업이 전동화와 자율주행 시대로 빠르게 전환되면서 자동차 전장(Electronics)과 PCB 모듈, 반도체 패키지의 신뢰성 확보가 제조 경쟁력의 핵심으로 떠오르고 있다. 그동안 SMT 산업은 생산장비의 고도화와 AOI·SPI·X-ray 등 검사장비를 중심으로 품질을 높여왔지만, 이제는 솔더 크림(Solder Paste)과 같은 생산 소재를 어떻게 관리하느냐가 최종 품질을 좌우하는 시대가 열리고 있다. 알파글로벌 김상규 대표는 “10년 전에는 SMT 장비가 품질을 높였고, 이후에는 검사장비가 품질을 높였다. 앞으로는 소재를 어떻게 관리하느냐에 따라 품질이 높아지고 떨어질 것”이라며 제조 패러다임의 변화를 강조했다. 그는 MES 통신 기반 지능형 솔더 크림 관리 시스템을 통해 냉장보관부터 실온 안정화, 자동 교반·탈포, 선입선출, 이력 추적까지 전 과정을 자동화하는 스마트 제조 방식을 소개하며, “솔더 크림을 얼마나 효과적으로 관리하느냐가 솔더링 품질을 결정한다”고 말했다. 품질은 장비가 아닌 신뢰성에서 시작된다 자동차 산업은 전동화와 자율주행 기술의 발전으로 기계 중심의 제조업에서 첨단 전자산업으로 빠르게 변화하고 있다. 오늘날 자동차 한 대에는 수백
제조업의 경쟁력은 이제 ‘얼마나 많이 생산하느냐’보다 ‘얼마나 정밀하게 품질을 관리하느냐’에 의해 좌우된다. 파로크레아폼 아미텍코리아의 김건아 지사장은 스마트팩토리 시대의 품질 혁신 해법으로 ‘자동화 3D 측정 솔루션’을 제시했다. 그는 복잡한 3차원 형상은 물론 초박판 금속 부품의 미세한 변형까지 정밀하게 검출하기 위해서는 기존의 수작업 검사 방식에서 벗어나, 비접촉식 3D 스캐닝과 로봇 기반 자동화 검사 체계로 전환해야 한다고 설명했다. 또한 데이터 무결성 확보와 전수검사 자동화가 앞으로 제조 경쟁력을 좌우할 핵심 과제가 될 것이라고 강조했다. 산업용 인공지능의 구현을 위해 국내외에서는 대규모 제조 데이터셋 확보에 힘쓰고 있다. 그러나 실제 제조 현장에서 축적되는 원천 데이터는 측정 조건이 불명확하거나 신뢰성이 낮은 경우가 많다. 이처럼 정확성과 정밀도가 떨어지는 데이터는 AI 분석 결과를 왜곡해 공정 중단이나 대량 불량으로 이어질 수 있으며, 결국 품질 검사와 정밀 계측의 스마트화가 제조 혁신의 핵심 과제로 남게 된다. 가공 기술과 제조 공법이 정밀해지면서 현대 제조 부품의 외형적 특성도 급변했다. 복잡한 자유 곡면 형상이 급격히 늘어난 것. 특히 전기
생성형 AI와 휴머노이드 로봇이 제조업의 미래를 이끌 핵심 기술로 주목받고 있지만, 실제 제조 현장에서 경쟁력을 좌우하는 것은 화려한 AI 기술보다 자동화를 어떻게 시작하고 운영하느냐다. 카덱스코리아 장익진 컨설턴트는 제조기업이 자동화에 실패하는 가장 큰 원인은 최신 설비의 부족이 아니라 기존 작업 방식과 운영 체계를 그대로 유지하려는 데 있다고 진단했다. 그는 보관 자동화를 제조혁신의 출발점으로 제시하며, 프로세스 표준화와 파일럿 운영, ERP·WMS 연계, 데이터 기반 운영, ROI 중심 투자 전략이 함께 이뤄져야 AI 시대 제조혁신이 가능하다고 강조했다. 특히 오토스토어(AutoStore)를 활용한 G2P(Goods To Person) 자동보관 시스템은 공간 효율과 생산성, 재고 정확도를 동시에 높일 수 있는 현실적인 대안으로 제시됐다. AI 제조혁신, 스마트팩토리, 물류자동화, 자동창고, 제조 AI 등 산업계 핵심 키워드 속에서 제조기업이 어떤 방향으로 자동화를 추진해야 하는지를 짚어본다. AI 시대, 제조혁신은 왜 ‘보관 자동화’에서 시작되는가 생성형 AI와 피지컬 AI, 휴머노이드 로봇이 제조업의 새로운 패러다임을 이끌고 있다. 글로벌 제조기업들은
LS일렉트릭이 지난 23일 공시를 통해 올해 2분기 매출 1조 5770억 원, 영업이익 1785억 원을 기록했다고 밝혔다. 이는 전년 동기 대비 각각 32.2%·64.4% 증가한 수치이며, 전 분기 대비 14.6%·41.0% 늘었다. 이로써 LS일렉트릭은 매출과 영업이익 모두 직전 최대치였던 지난해 4분기를 넘어서며 사상 최대 분기 실적을 달성했다고 전했다. 2분기 신규 수주는 약 2조 1000억 원으로 수주잔고는 전 분기 대비 약 1조 4000억 원 증가해 7조 원 규모를 유지하고 있다. 이같은 배경에는 데이터센터 배전 사업과 초고압 변압기 사업이 성장을 주도했다. 글로벌 AI 데이터센터 확대와 반도체 등 첨단 제조업의 설비 투자 증가가 배전 솔루션 실적을 견인하는 한편 글로벌 노후 전력망 수요가 이어지며 초고압 변압기 사업도 성장했다. 2분기 초고압 변압기 매출은 전년 대비 91.2% 증가했으며 초고압 변압기 자회사 LS파워솔루션 매출도 전년 대비 약 39% 늘었다. ESS 시장에서도 2분기 약 1300억 원의 사업을 수주했다. 글로벌 권역별로는 북미 시장에서의 성과가 가장 높았다. 이 지역에서만 약 4000억 원의 매출을 거둬 분기 매출 기록을 경신했다
로보틱스와 자동화 설비가 빠르게 확산하고 있지만, 이를 곧바로 자율제조로 연결하는 데는 여전히 큰 간극이 존재한다. 공장 현장에서는 물류 자동화, 로봇 제어, 생산관리시스템(MES) 등이 서로 단절된 채 운영되며, 이로 인한 데이터 불통이 라인 마비와 안전사고 위험으로 이어지는 사례도 적지 않다. 이에이트(이하 E8) 류제형 CTO는 이러한 한계를 극복하기 위한 해법으로 온톨로지 기반 지식 그래프와 AI 에이전트 결합 구조를 제시했다. 검증된 데이터와 출처를 바탕으로 판단하는 신뢰성 중심 설계, 스스로 실험 계획을 수립하고 운전 조건을 최적화하는 에이전트, 통신 장애 상황에서도 현장 장비가 자율 대응하는 구조를 통해 제조 지능화의 실질적 방향성을 짚었다. 하드웨어 확대를 넘어 데이터 통합과 판단 체계 고도화가 자율운용 제조의 성패를 가를 핵심 과제로 부상하고 있다. 제조 현장에서 로보틱스·자동화 장비의 도입은 이미 보편화됐으나, 이를 곧 ‘자율제조’와 동일시하는 것은 섣부른 관점이다. 현재 대다수 스마트팩토리는 지시 작업만 반복하는 하드웨어 중심 자동화에 머물러 있다. 시시각각 변하는 현장 변수에 대응해 스스로 판단을 내리는 지능형 운영과는 거리가 먼 상황이
EU 디지털 정책의 흐름 속에서 등장한 CRA EU는 ‘디지털 시대에 적합한 유럽’이라는 목표 아래 온라인플랫폼, 데이터, 인공지능, 사이버보안 등 디지털 전 분야에 걸쳐 입법을 추진해 왔다. 그 중심에는 신뢰와 보안이라는 두 가지 가치가 자리하고 있다. 2020년 12월 발표된 새로운 사이버보안 전략을 시작으로 NIS2 지침, 주요조직복원력(CER) 지침이 개정되었고, 2023년에는 사이버연대법과 사이버보안법 개정안이 잇따라 제안되었다. 이러한 흐름의 연장선에서 등장한 것이 바로 사이버복원력법, 즉 CRA(Cyber Resilience Act)다. 기존 입법들이 필수·중요 조직의 보안 의무나 인프라 복원력에 초점을 맞췄다면, CRA는 한 걸음 더 나아가 EU 시장에 공급되는 제품 자체에 사이버보안 기준을 부과한다. 특히 스마트 팩토리 설비, 산업용 로봇, 센서, PLC, 네트워크 장비 등 인터넷에 연결되는 산업용 하드웨어와 그 제어 소프트웨어가 정면으로 규제 대상에 포함된다는 점에서, EU 시장 수출용 자동화·전기전자 장비를 만드는 국내 기업이라면 결코 남의 일이 아니다. CRA란 무엇인가 CRA는 디지털 요소가 포함된 제품(Products with Dig
라이프사이클 서비스·디지털 자산관리 분야 시너지 기대 고수익 포트폴리오 확대와 지속 가능한 성장 기반 마련 ABB가 글로벌 전기 액추에이터 전문기업 로토르크(Rotork plc)를 약 55억달러 규모에 인수하기로 합의하며 산업 자동화 시장 경쟁력 강화에 나섰다. 이번 인수는 ABB의 전기화·자동화 중심 성장 전략을 한층 강화하는 동시에 공정 산업과 인프라 시장에서 자동화 사업 경쟁력을 확대하는 계기가 될 것으로 전망된다. 이번 계약에 따르면 로토르크 주주는 보유 주식 1주당 503펜스의 현금을 지급받으며, 일정 조건 충족 시 추가 배당도 받을 수 있다. 거래 규모는 약 55억달러로 평가되며, 양사는 향후 사업 및 기술 시너지를 통해 기업가치를 더욱 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 로토르크는 지능형 유량 제어와 전기 액추에이터 분야에서 경쟁력을 확보한 기업으로, 석유·가스, 화학, 수처리, 전력, 데이터센터 등 다양한 산업에 솔루션을 공급하고 있다. ABB는 이번 인수를 통해 기존 자동화 포트폴리오를 보완하고 필드 디바이스 경쟁력을 강화하는 한편, 산업 공정을 실시간으로 감지하고 제어하는 ‘Sense-Control-Act’ 자동화 체계를 더욱 고도화할 계
모델 기반 한계 넘어 ‘모델 프리’ 3D 비전 플랫폼 구현 빈피킹부터 정밀 검사까지 산업 현장 적용 범위 확대 픽잇코리아가 생성형 AI 기술을 접목한 차세대 3D 로봇 비전 플랫폼 ‘Pickit 4.1’을 국내에 공식 출시하며 산업 자동화 시장 공략에 나섰다. 이번 버전은 AI 파운데이션 모델과 비전-언어 모델(Vision Language Model, VLM)을 플랫폼에 내장해 기존의 복잡한 모델 등록과 학습 과정을 최소화한 것이 가장 큰 특징이다. 이를 통해 물류, 자동차, 제약 등 다양한 산업 현장에서 보다 빠르고 유연한 자동화 시스템 구축이 가능해질 것으로 기대된다. 자연어 프롬프트만으로 비전 시스템 구축 Pickit 4.1은 기존 모델 기반 3D 비전 시스템이 갖고 있던 구축 부담을 크게 줄였다. 지금까지는 처리해야 하는 품목마다 CAD 모델을 등록하거나 별도의 학습 과정을 거쳐야 했지만, 이번 버전에서는 사용자가 ‘박스’, ‘플라스틱’, ‘봉투’와 같은 자연어 프롬프트를 입력하는 것만으로 AI가 객체의 특성과 장면을 이해해 자동으로 인식한다. 복잡한 엔지니어링 작업 없이도 시스템을 구성할 수 있어 구축 기간과 유지보수 비용 절감 효과를 동시에 기대할
차세대 디지털 인재 양성 위한 프로그램 공식 출범 첫 협력 대학으로 호주 커틴대학교 발탁...교과 과정에 건축 설계 소프트웨어 도입한다 옥타브인텔리전스(이하 옥타브)가 아시아·태평양(APAC) 플랜트·인프라 시장의 돌파구 마련을 위해 대학에 뛰어들었다. 사측은 ‘옥타브 넥스트젠 빌더스 프로그램’을 전격 출범하고, 호주 커틴대학교를 첫 협력 파트너로 지정했다. 이 프로그램은 차세대 엔지니어가 졸업 전에 산업 현장의 실무 제어 역량을 확보하도록 지원하는 정책이다. 글로벌 기업의 원천 기술을 정규 교과에 결합한 산·학 협력 모델이다. 핵심은 복잡한 입체 빌딩정보모델링(BIM) 데이터를 시공 현장에서 즉시 활용 가능한 요소로 변환하는 제어 기술 전수다. 이를 위해 커틴대학교는 옥타브의 입체 공간 시각화 플랫폼 ‘온사이트 비주얼라이즈(Onsite Visualize)’를 건설관리 정규 과목에 도입해 실습 환경을 일원화하기로 했다. 이로써 학생은 가상 시뮬레이션 환경을 통해 공정별시공계획(AWP), 공정 순서 제어, 실시간 제약 조건 관리 등을 연동하는 법을 익힌다. 이 같은 다차원 기술 교육은 최근 데이터센터 구축과 에너지 전환 프로젝트 급증으로 인해 몸값이 높아진 스
글로벌 산·병 등과 디지털 임플란트 센터 구축 ‘맞손’ 자사 컴퓨터지원설계(CAD) 솔루션 ‘크레오(Creo)’ 공급...환자 맞춤형 임플란트 설계 등 통합 PTC가 이스라엘 대학병원과 독일 적층 제조 솔루션 업체와 함께 이스라엘 하이파 현지에 ‘디지털 임플란트 엔지니어링 센터’를 구축한다. 이번 협력은 이스라엘 람밤 헬스케어 캠퍼스(Rambam Health Care Campus)와 독일 EOS와의 파트너십 전략이다. 의료 현장에서 환자 맞춤형 임플란트의 설계·생산을 실시간으로 조율하는 디지털 엔지니어링 표준 프레임워크를 수립한다는 점에서 주목받고 있다. 해당 인프라 구축의 핵심은 PTC 컴퓨터지원설계(CAD) 솔루션 ‘크레오(Creo)’를 중심으로 병원 내 제조 워크플로를 일원화하는 것이다. 기존에는 환자의 의료 영상을 획득한 뒤 외부 전문 제작 업체에 도면 서류를 넘겨, 수령하기까지 긴 일정과 비용이 소요되는 장벽이 있었다. 신설 센터는 람밤 병원의 임상 전문 데이터와 EOS의 산업용 3D 프린팅 제어 기술을 PTC 솔루션으로 결합해 해당 병목을 해소하는 역할이다. 의료진·엔지니어가 한 공간에서 설계를 검증하고 제품을 출력하는 체계를 갖추게 된다. 현장
군산대 K-하이테크 플랫폼 사업단, 제조기업 경영진 대상 AX 세미나 성료 AI창업기술·슈퍼브에이아이 전문가 참여… 데이터 중심 AI 도입 전략 공유 지난 15일 군산대학교 K-하이테크 플랫폼 사업단이 군산대 새만금캠퍼스 세미나실에서 개최한 ‘중소제조기업 경영진을 위한 실전 AI·AX 전환’ 세미나가 지역 제조기업과 유관기관 관계자들의 높은 관심 속에 마무리됐다. 이날 행사에는 군산 및 인근 지역 중소제조기업 임원을 비롯해 지자체와 유관기관 관계자 등 50여 명이 참석해 제조업 현장에서 활용 가능한 인공지능(AI) 도입 전략과 AX(AI Transformation) 실행 방안을 공유했다. 세미나는 AI창업기술 이한규 대표의 ‘우리 회사 AI 도입 우선순위와 실행 로드맵’과 슈퍼브에이아이 이현동 부사장의 ‘AI 기반 엔지니어링 실무 자동화 및 데이터 혁신’을 중심으로 진행됐다. 발표에서는 생성형 AI 활용을 넘어 기업의 업무 프로세스를 혁신하는 AI 에이전트 전략과 산업 현장의 데이터를 체계적으로 축적·활용하는 방안이 집중적으로 소개됐다. 특히 AI 도입의 성패는 최신 AI 모델이 아니라 현장의 전문성을 데이터로 전환하는 능력에 달려 있으며, AI와 사람이 협
IO-Link 장치 연동 간소화…MQTT 통신 기반 전송 지원 레트로핏·이기종 설비 환경에서 데이터 통합 기반 확대 산업자동화 기업 터크가 자사 IIoT 플랫폼인 ‘TURCK Automation Suite’에 엣지 데이터 처리 모듈 ‘TAS Edge’를 추가했다. 터크는 최근 TAS Edge를 공개하고, 기계 데이터를 구조적으로 수집·처리·전달할 수 있도록 자사 소프트웨어 구성을 확장했다고 밝혔다. 회사 측에 따르면 TAS Edge는 터크의 TX 시리즈 HMI와 같은 엣지 컨트롤러는 물론 윈도, 리눅스 기반 시스템에서도 실행할 수 있다. 특정 전용 장비에 한정하지 않고 범용 운영 환경을 지원한다는 점에서, 기존 생산라인에 단계적으로 적용하려는 수요를 겨냥한 것으로 해석된다. 이 솔루션의 핵심은 공장 내 OT 데이터와 외부 IT 시스템 사이의 연결성 강화에 있다. 제조 현장에서는 설비별 통신 방식과 데이터 형식이 달라 정보가 분산되는 경우가 많다. 회사 측은 TAS Edge가 이질적인 시스템 환경이나 기존 설비를 개조하는 레트로핏 상황에서도 일관된 데이터 흐름을 구축하는 데 초점을 맞췄다고 설명했다. 이는 생산설비 데이터를 별도 분석 플랫폼이나 클라우드로 보내
글로벌 제조기업의 93%가 최소 한 곳의 사업장에서 제조실행시스템(MES)을 운영하고 있지만, 기존 시스템과 MES를 완전히 통합한 기업은 23%에 그친 것으로 나타났다. 산업 자동화 및 디지털 트랜스포메이션 전문기업 로크웰 오토메이션(Rockwell Automation)은 17개국 제조·산업 운영 분야 의사결정권자 1,560명을 대상으로 조사한 ‘기업 전반으로 MES 확장(Scaling MES Across the Enterprise)’ 보고서를 발표했다. 보고서에 따르면 제조기업의 MES 도입은 보편화됐지만 전사 확장과 통합 수준은 낮았다. 글로벌 제조기업의 93%가 최소 한 곳의 사업장에서 제조실행시스템(Manufacturing Execution System, 이하 MES)을 운영하고 있으나, 이를 전사적으로 구축한 기업은 28%에 머물렀다. 전사적자원관리(ERP), 제품수명주기관리(PLM), 품질 및 운영기술(OT) 시스템 전반에 MES를 완전히 통합했다고 응답한 비율은 23%였다. 단절된 시스템과 충분히 활용되지 못하는 데이터, 증가하는 운영 리스크가 MES 투자 가치 확대를 제한하는 요인으로 제시됐다. 시스템 통합은 MES 구매의 주요 요건이자 현대
누적 158건 지적재산권(IP) 포트폴리오 공개...코스닥 기술특례상장 추진도 특허 평가 최고 단계 A등급 2건 신규 확보 인터엑스가 자체 기술력을 기반으로 한 각종 활동을 전개하고 있다. 최근 자사 핵심 특허가 한국발명진흥회 특허 평가 체계에서 최상급인 'A등급'을 받았다고 전했다. 이로써 총 158건의 누적 지적재산권(IP)을 구축했다. 회사는 이 같은 IP를 공론화했다. 해당 IP 포트폴리오는 제조 데이터 처리, 인공지능(AI) 모델 개발, AI 운영 기술 등 3대 축으로 엮여 있다. 특히 A등급을 취득한 제품은 품질검사 특화 AI ‘인스펙션.AI(Inspection.AI)’다. 아울러 컴퓨터지원설계(CAD) 데이터를 AI가 학습하는 데이터 정제 특허도 39건을 갖춰 관련 지표를 다졌다. 이처럼 서류에만 머무는 연구가 아닌 실제 산업 현장에 직접 적용되는 제품 연계 기술도 주목받고 있다. 인터엑스는 사용자가 별도의 학습 데이터를 분류·식별(Labeling)하는 시간·비용을 들이지 않아도 불량 검출 작업을 수행하는 ‘제로샷(Zero-shot)’ 기반 경량 이상 탐지 기술을 개발했다. 사측은 이러한 성과를 통해 하반기 미국·유럽·일본을 중심으로 해외 권리화
모두솔루션이 지난 8일 경기도 수원시 수원컨벤션센터에서 PTC Korea·디모아·선도솔루션과 함께 제조기업의 AI 활용 기반 마련을 위한 오프라인 세미나 '「AI 시대, 제조업 경쟁력은 PTC 기반 디지털 제품 데이터에서 시작된다」'를 공동 진행했다고 밝혔다. 이번 세미나는 제조 산업 내 AI 활용 확대 흐름에 맞춰 Creo·Windchill 기반의 디지털 제품 데이터 관리 전략과 실제 AI 적용 방향을 공유하기 위해 마련됐다. 지난 5월 진행된 세미나에 대한 참석자들의 높은 관심과 긍정적인 반응을 바탕으로 PTC 기존 고객과 도입을 검토 중인 고객을 대상으로 다시 진행됐다. 세미나에서는 선도솔루션이 디지털 제품 데이터 관리를 위한 PDM의 중요성을 소개했으며 PTC Korea는 Creo 관점에서 생성형 AI와 향후 로드맵을 발표했다. 모두솔루션은 Windchill 기반의 멀티 CAD 데이터 관리와 PLM 운영 방안을 시연 중심으로 소개했으며 디모아는 제조 데이터를 활용하는 Physical AI와 MCP·LLM 적용 전략을 공유했다. 모두솔루션은 Creo뿐만 아니라 SolidWorks 등 멀티 CAD 환경에서 발생하는 설계 데이터를 Windchill PLM으
로크웰 오토메이션, 보안·안전 기능 통합한 ‘CompactLogix 5390’ 출시
[산업AI EXPO 프리뷰] AI 업무 지능화 ⑱ | 2D 도면이 3D 모델로, 기술문서는 AI 답변으로...산업 데이터의 변신
[산업AI EXPO 프리뷰] AI, 미래로 ① | 가상에서 로봇 익히고 실물로 검증하기 “산업 AI 실습 방식 바꾸는 교육장 고도화할 것”
[산업AI EXPO 프리뷰] AI 업무 지능화 ⑰ | 요구사항은 문서에, 회로는 설계툴에...세카 “흩어진 하드웨어 개발 정보 하나로”
[산업AI EXPO 프리뷰] 제조 AI ㉓ | 검사 조건 바뀌면 개발자부터 찾는다? “노드 연결해 현장에서 직접 수정하도록”
[산업AI EXPO 프리뷰] AI 구동 인프라 ⑩ | 서버만 아껴선 부족하다…소프트웨어 실행 에너지까지 줄이는 위플즈 ‘위프로’
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