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 데이터는 이미 넘쳐난다. 하지만 그 데이터가 얼마나 정확한지, 신뢰할 수 있는지에 대한 질문은 여전히 남아 있다. 자동화와 AI가 고도화될수록 계측의 중요성은 오히려 더 커지고 있다. 잘못된 데이터 위에 쌓은 분석과 의사결정은 공정 효율은 물론 품질과 안전까지 위협할 수 있기 때문이다. 노바인스트루먼트는 이러한 산업 현장의 근본적인 문제의식에서 출발해 계측과 교정을 제조 혁신의 출발점으로 삼아왔다. 센서와 측정 장비 공급을 넘어, 국가공인 교정 서비스를 결합한 원스톱 체계로 데이터 신뢰성을 책임지는 구조를 구축해온 배경이다. AX와 ESG가 동시에 요구되는 제조 환경에서도 마찬가지다. 에너지 관리, 공정 효율, 환경 조건을 정확히 측정하고 관리하지 않고서는 그 어떤 전환도 실효성을 갖기 어렵다. 오토메이션월드 2026을 앞두고 만난 이병덕 대표는 “AI보다 앞서야 할 것은 계측 데이터에 대한 신뢰”라고 강조하며, 스마트 제조 시대에 계측 기업이 맡아야 할 역할과 방향을 분명히 했다. Q1. 노바인스트루먼트의 핵심 사업 영역과 주력 제품, 그리고 중장기적으로 지향하는 사업 비전은 무엇인가. A. 노바인스트루먼트는 온도, 압력, 습도, 전기, 유량
반도체 제조 현장은 복잡한 공정 구조와 부족한 불량 데이터, 폐쇄적 운영 환경 등으로 인해 AI 적용 속도가 더딘 분야다. RTM이 공개한 Meta-aware MLOps 기반 EHM(Equipment Health Manager) 플랫폼은 이러한 장벽을 정면으로 해결하기 위한 새로운 접근법이다. 공정·설비별 메타 정보를 활용하는 데이터 파이프라인, 자동 모델 생성·배포 구조, 헬스 스코어 기반 이상 탐지, 가스 누출·플라즈마 아킹·웨이퍼 센터링 이상까지 감지하는 맞춤형 모델 등을 결합해 AI를 양산 환경에 안정적으로 적용할 수 있는 체계를 제공한다. 제조사가 직면한 “AI를 쓰고 싶지만 적용이 어렵다”는 딜레마를 풀어내는 현실적 해법으로 주목받고 있다. 반도체 제조업에 AI 적용이 어려웠던 이유와 산업적 배경 반도체 산업은 전 세계 제조업 중에서도 가장 복잡한 생산 구조를 갖고 있다. 수백 단계 공정, 장비·레시피마다 다른 프로세스 조건, 설비 편차, 웨이퍼별 데이터 변동성이 동시에 존재한다. 이런 환경에서 AI를 적용하기 위해서는 막대한 양의 정제된 데이터와 공정적 이해가 필요하지만, 반도체 제조는 근본적으로 불량률이 낮아 ‘불량 데이터가 희소한 산업’이라는
설비 신호가 흐르고 검사 장비의 측정치가 쌓이며 전사적자원관리(ERP)와 제조실행시스템(MES) 등 체계에도 방대한 이력이 남는다. 그런데도 불량 대응이나 공정 안정화 속도가 기대만큼 오르지 않는 이유는 데이터의 ‘양’이 부족해서가 아니다. 데이터가 ‘결론’과 ‘조치’까지로 이어지지 못하기 때문이다. 이레테크는 제조 데이터 활용을 단순한 ‘수집’ 단계에서 매듭짓지 않는다. 제조·품질 현장이 운영 의사결정하는 과정에서 병목 지점을 세분화해 그에 맞는 시스템을 지원한다. 특히 현장 내 데이터 수집·연결·모니터링·분석·시뮬레이션까지를 하나의 흐름으로 통합하는 방법론을 취한다. 이를 통해 현장에서 유사한 문제가 반복될 때마다 공정 설계를 처음부터 다시 시작해야 하는 비효율을 완전히 제거하겠다고 나섰다. 대시보드는 구축돼 있는데 왜 결론은 늦어지는가 산업 현장에는 대부분 모니터링·알람·리포트가 고도화된 대시보드가 도입돼 있다. 하지만 정작 의사결정이 지연되는 사례는 부지기수다. 지표가 ‘시각화되는 것’과 이상 발생 시 ‘즉각적으로 움직이는 것’은 전혀 다른 차원의 문제기 때문이다. 이레테크가 방법론의 최상단에 둔 것은 화려한 분석 기법이 아니라 실전적인 운영 효율 극
3D융합산업협회(이하 협회)가 국내 3D프린팅 기업의 디지털전환(DX)을 본격 지원하기 위해 개발 중인 3D프린팅 디지털전환 플랫폼 ‘AM-AX’의 시범운영을 시작했다. 협회는 내년 정식 오픈을 앞두고 1단계 개발이 완료됨에 따라 3D프린팅 공정 데이터를 체계적으로 관리·활용할 수 있는 환경을 미리 경험할 수 있도록 시범 서비스를 제공한다고 24일 밝혔다. AM-AX는 국내 3D프린팅 업계가 산발적으로 보유해 온 공정 데이터를 기업 스스로 관리·분석하고 산업 전반의 생산성을 높이는 것을 목표로 설계된 플랫폼이다. 업계 대표단체인 3D융합산업협회가 주관하고 한국전자기술연구원(KETI), 루트랩, 한국생산기술연구원 3D프린팅 제조혁신센터, 경북대학교(ICT융합산업기술원), 국립한밭대학교 등이 참여해 공동 개발했다. 플랫폼명 ‘AM-AX’는 적층제조(Additive Manufacturing)에 디지털전환(Additive Digital Transformation)을 더한다는 의미로, 3D프린팅을 통해 제조업 전반의 DX를 가속하겠다는 비전을 담고 있다. AM-AX는 크게 두 축으로 구성된다. 첫 번째는 3D프린팅 관련 정보제공 기능이다. 정부 지원으로 구축된 국내
산업 현장에서 컨베이어 벨트는 단순한 운반 수단을 넘어, 공정 흐름과 생산 효율을 좌우하는 핵심 인프라로 자리잡고 있다. 특히 물류 및 벌크 자재 운반 라인에서는 벨트 위의 하중과 체적 정보가 곧 시스템의 생산성과 직결된다. 페펄앤드푹스가 개발한 Volume3D는 이러한 필요에 정확하고 유연하게 대응하는 3D 체적 측정 솔루션이다. 컨베이어 하중, 이제는 3D로 본다 Volume3D는 LiDAR 기반 고정밀 측정 기술을 통해 컨베이어 상의 물체 윤곽을 실시간으로 인식하고, 체적과 부피 유량 데이터를 추출한다. 여기에는 R2000과 R2300 모델이 사용되며, 전자는 ±3%의 정밀도로 고정밀 측정이 가능하고, 후자는 초당 100회 스캔 속도로 빠르게 움직이는 대상도 놓치지 않는다. 하나의 측정 지점에는 최대 3대의 LiDAR 센서를 동시 운용할 수 있어, 그림자 효과를 최소화하고 복잡한 형상의 대상도 입체적으로 파악할 수 있다. 속도와 부피를 동시에, MSEU + 로터리 엔코더 구조 윤곽 데이터만으로는 완전한 3D 분석이 어렵다. 이를 해결하기 위해 Volume3D는 컨베이어 속도 데이터를 함께 취득한다. 페펄앤드푹스의 ENI58IL 인크리멘탈 로터리 엔코더를
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