INSIGHT CONNECT 2026서 AX FACTORY 해법 제시 경영진부터 현장까지…제조AI 도입과 확산 전략 공유 제조업의 디지털 전환이 스마트팩토리를 넘어 AX(AI Transformation)로 빠르게 확장되고 있다. 생산 데이터를 수집하고 공정을 자동화하는 수준에서 한발 더 나아가 AI가 의사결정을 지원하고 공정을 최적화하며, 로봇과 결합해 실제 생산 현장에서 작업을 수행하는 단계로 진화하는 모습이다. 이러한 제조업의 변화를 전략과 기술, 현장 사례를 중심으로 살펴보는 ‘INSIGHT CONNECT 2026 × AMXPO’가 오는 10월 21일과 22일 양일간 킨텍스 1홀 ‘Tech x Stage & Seminar’에서 열린다. 올해 행사의 주제는 ‘AX FACTORY: AI가 재정의하는 제조의 미래’다. 제조기업의 주요 관심사로 떠오른 제조 AX와 Physical AI를 중심으로 산업 AI, 로봇, 사이버보안, 디지털 트윈, AI 오케스트레이션 등 제조 혁신 기술을 폭넓게 다룬다. 자동화 넘어 ‘AI 전환’으로…제조업 AX 시대 본격화 글로벌 제조업은 공급망 불안정과 인력 부족, 품질 경쟁 심화 등 복합적인 변화에 직면해 있다. 이에 따
자동화 설비가 늘어도 공정과 공정 사이에는 여전히 작업자가 필요하다. 산업용 로봇, 협동 로봇(코봇) 등과 같은 기존 고정형 로봇은 자신이 배치된 자리에서 작업하고, 자율주행로봇(AMR)은 정해진 목적지까지 물건을 나른다. 그러나 물건을 꺼내 다음 설비·공정으로 넘기고, 버튼을 누른 후, 다른 작업으로 이어주는 구간은 다시 작업자의 몫이 된다. 국내 로봇 플랫폼 업체 뉴빌리티가 자사 자율주행로봇(AMR) ‘뉴비(Neubi)’를 실제 현장에 투입하며 마주한 한계도 여기서 시작됐다. 이동만으로는 하나의 업무를 끝까지 완결하기 어려웠다는 게 사측의 분석이다. 지난 29일 공개된 상체형 양팔 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 플랫폼 ‘빌리(Billi)’는 이 빈칸을 겨냥한다. 실제로 이날 빌리는 작업 지점까지 이동한 뒤 선반 앞에 멈췄다. 곧바로 팔을 내미는 대신 작업 위치를 잡고 상체·팔을 움직여 물체를 처리했다. 작업을 마친 뒤에는 양팔을 몸쪽으로 접고 상체를 낮춰 다시 이동 가능한 자세로 전환했다. 이동·접근·조작·적재를 따로 떼지 않고 잇는 과정이다. 두 다리 대신 바퀴(Wheel)를 달고, 높낮이를 조절하는 상체와 360° 회전 구조, 양팔과 모
지난 1편에서는 현실에서 쓸 데이터를 확보하고, 시뮬레이션으로 로봇의 학습 범위를 넓히는 과정을 살폈다. 각종 데모 시연에서 물체 하나를 집는 데 성공한 로봇도 현장에 들어가면 훨씬 긴 작업 흐름을 마주한다. 실제 산업은 한 번의 성공보다, 그 행동을 작업 전체로 이어가는 능력을 요구한다. 작업 전체로 이어가는 순간 로봇이 감당해야 할 조건도 늘어난다. 움직임·판단이 실제 과업의 끝까지 맞물려야 하기 때문이다. 현시점 피지컬 AI(Physical AI)가 산업 현장으로 들어가기 위해 넘어야 할 다음 허들은 맡은 과업을 ‘끝까지 완수하는’ 능력. 춤추고 악수하고...퍼포먼스면 끝? 피지컬 AI가 넘어야 할 ‘작업 완결성’이라는 산 가상·현실을 오가며 학습 구조를 갖췄다면 다음 시험대는 실제 작업이다. 산업 현장은 로봇이 얼마나 자연스럽게 움직였는지보다, 그 움직임으로 과업을 어디까지 처리했는지를 본다. 오순영 아마존웹서비스(AWS) 수석도 제조 AI를 설명하며 “로봇이 공장 전체를 알아서 운영하는 장면부터 떠올리기 쉽지만, 실제 적용은 공정 안의 구체적인 문제에서 출발해야 한다”고 언급했다. 오 수석이 먼저 요구한 것은 무엇을 판단하고 그 뒤 무엇을 할지 정하
제조 현장은 겉으로는 규격화된 공간처럼 보이지만 로봇 입장에서는 변수의 연속이다. 통로 폭과 바닥 상태, 작업대 높이, 부품이 놓이는 각도, 공정 사이 이동 거리까지 라인마다 다르다. 사람에게는 사소한 차이가 로봇에는 이동 경로와 작업 좌표를 다시 짜야 하는 조건이 된다. 이 때문에 자동화의 성패는 로봇 한 대의 최고 성능만으로 갈리지 않는다. 기존 설비를 얼마나 덜 손대고 들어갈 수 있는지, 작업물이 정해진 위치를 벗어나도 다시 찾을 수 있는지, 공정이 바뀌었을 때 얼마나 빠르게 새 동작을 적용할 수 있는지가 실제 운용을 좌우한다. 공장을 로봇에 맞춰 고치는 방식에서 현장의 변수를 로봇이 받아들이는 방향으로 설계 범위가 넓어지는 배경이다. 이 같은 변화는 이달 14일부터 사흘간 대구광역시 북구 소재 전시장 엑스코에서 열린 ‘제2회 대한민국 산업단지 수출박람회(KICEF 2026)’에서도 이어졌다. 한국산업단지공단(KICOX)이 주최한 이번 행사는 500개사가 400부스 규모를 꾸렸다. 이 자리에서는 산업단지 업체의 해외 판로 개척을 중심에 두고 ▲수출상담회 ▲글로벌 오픈 이노베이션 ▲산업단지 M.AX 혁신 서밋 ▲산업단지의 날 기념식 등을 함께 운영했다.
145개사, 327부스 규모로 전년 대비 57% 확대된 ‘AW 베트남 2026(Automation World Vietnam 2026)’이 9일부터 11일까지 베트남 하노이 VEC(Vietnam Exposition Center)에서 개최된다. 올해로 3회째를 맞는 AW 베트남은 지난해 101개사, 208부스에서 올해 145개사, 327부스로 규모를 확대했다. 개최지도 베트남 남부 빈증에서 제조·전자산업이 집중된 하노이로 확대해 현지 글로벌 제조기업 및 바이어와의 접점을 강화한다. 올해 전시 분야는 기존 스마트공장·공장자동화 중심에서 스마트 팩토리 자동화, 스마트 비전, 스마트 로보틱스·모빌리티, 스마트 물류, 전자제조·스마트부품, AI Connect 등으로 확대된다. AI·빅데이터·클라우드 기반 스마트팩토리 솔루션부터 산업용 로봇, 머신비전, AGV·AMR, 전자제조 솔루션까지 자동화(Automation)에서 지능화(Intelligence)로 진화하는 미래 제조기술을 한자리에서 선보인다. 행사에는 5개국 145개사가 참가하며 참관객은 1만 명으로 예상된다. 개막식과 네트워크 리셉션을 비롯해 한-베 스마트제조혁신 협력포럼, AI Connect Vietnam, 산
무대 뒤에 늘어선 휴머노이드 네 대의 케이블이 하나씩 풀리기 시작했다. 첫 기체가 발을 떼고 중심을 잡는 동안 나머지 기체도 차례로 무대 중앙에 들어섰다. 작은 흔들림에도 객석의 시선이 발끝으로 쏠린 가운데, 국민체조로 시작한 시연은 음악에 맞춘 춤을 거쳐 팔과 다리를 크게 휘두르는 탈춤으로 끝났다. 한국기계연구원(KIMM 이하 기계연)이 개발 중인 인공지능(AI) 기반 한국형 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 플랫폼 ‘카이로스(KAIROS)’의 현주소다. 무대에 오른 기체는 완성형 제품이 아닌 버전 0.7이다. ▲ 카이로스 4종. (촬영·편집 : 헬로티 최재규 기자) 기계연 측에 따르면 당초 시연 목록에는 자율주행, 심부름, 인식 기반 양팔 작업이 포함됐다. 그렇지만 현장 조건에 맞춰 기능을 조정하는 과정에서 해당 동작은 제외됐다. 박동일 한국기계연구원 AI로봇연구센터장은 이날 현장에 배치된 카이로스 네 대가 수행 가능한 동작을 나눠 시연 무대를 구성했다고 밝혔다. 겉모습이 비슷한 네 대는 같은 로봇이 아니다. 모터(Motor)·감속기(Reducer) 등 주요 부품의 사양을 달리 조합한 시험 기체로 소개됐다. 1호기에서 4호기로 갈수록 완성도가
국내 기관투자자 대상 기업설명회(NDR)서 발표 올 1분기 로봇 부문 흑자 전환 성공 및 전체 수주의 60.4% 달성 성과 공유도 티엑스알로보틱스가 시장 소통 강화를 위한 행보에 나섰다. 사측은 이달 10일까지 국내 주요 기관투자자를 대상으로 기업설명회(NDR)를 전개하고 있다. 이번 설명회에서는 기존 물류 자동화 사업에서 로봇 자동화 중심으로의 구조적 전환 성과를 공개했다. 이와 함께 상반기 주요 경영 실적, 부문별 핵심 경쟁력 등을 공개했다. 특히 올 1분기 로봇 자동화 부문이 흑자 전환에 성공하며, 전사 수주 실적의 60.4%를 달성한 성과가 조명됐다. 티엑스알로보틱스는 산업용 로봇, 자율주행로봇(AMR), 관제 소프트웨어부터 소방·청소용 서비스 로봇을 아우르는 제품군을 보유하고 있다. 여기에 지능형 물류 자동화 설비의 설계부터 유지보수까지 전 과정을 수행하는 턴키 사업 역량을 갖췄다고 평가받는다. 회사는 이번 기업설명회를 통해 반도체·전기전자 등 분야 첨단 제조 현장으로의 AMR 공급 확대 계획과 대만 지사 설립을 골자로 한 해외 진출 전략을 함께 제시했다. 나아가 비정형 물체를 인지해 집어내는 '랜덤 피스피킹(Piece-picking) 로봇' 관련
로봇 전문 교육 거점 개편...인공지능(AI), 제조 인공지능 전환(AX), 피지컬 AI(Physical AI) 등 교육 범위 확대한다 레인보우로보틱스, 연구개발(R&D) 현장 개방해...청년 인재와 로봇 업체 연계 도모 유티정보와 도로 교통 피지컬 AI 공동 연구도 “인지·판단부터 현장 조치까지 겨냥” 로봇 산업의 현장 확산에는 기술만큼 사람이 필요하다. 산업용 로봇을 다루는 숙련도에 인공지능(AI) 활용 역량이 더해지고, 교육 과정은 실제 기업의 연구개발 환경과 맞물려야 한다는 게 업계 공통 의견이다. 이렇게 개발을 마친 기술에는 다시 산업과 생활 공간에서 작동 여부를 검증하는 과정이 뒤따른다. 한국로봇융합연구원(KIRO)이 이러한 지점을 동시에 겨냥하고 있다. 기존 로봇 전문 교육 거점은 AI·로봇 융합 교육기관으로 재편했다. 청년 인재에게는 국내 로봇 업체의 연구실을 개방했고, 도로 교통 분야에서는 관제 시스템과 로봇을 결합한 피지컬 AI(Physical AI) 실증 준비에 들어갔다. 인재를 교육하는 시설과 인력을 필요로 하는 기업, 기술이 작동해야 할 실제 현장을 잇는 움직임이다. 제조 인공지능 전환(AX)부터 휴머노이드 로봇(Humanoid
1295건. 국내 로봇 토털 솔루션 업체 브릴스가 지난 2020~2025년 수행한 로봇 프로젝트 숫자다. 매출·납품 실적만 남는다면 로봇 시스템통합(SI)은 프로젝트가 끝날 때마다 다시 출발해야 한다. 코스닥 입성을 앞둔 브릴스는 다른 답을 내놨다. 이들이 제시한 해법은 현장에서 얻은 경험을 ‘남기는’ 구조다. 제어·비전(Vision)·안전·공정 등 기술은 추후 재활용 가능한 모듈 형태로 두고, 작업 과정에서 발생하는 데이터는 피지컬 AI(Physical AI)의 학습 자산으로 전환해 나간다는 전략. 이러한 접근은 프로젝트 하나가 끝날 때마다 기술을 새로 만드는 대신, 이전의 현장 경험이 다음 로봇의 판단·행동을 고도화하는 재료로 이어지는 방식이다. 전진 브릴스 대표는 이제 그 축적의 범위를 인공지능(AI)까지 넓힌다고 공표했다. 원격 조작(Teleoperation)을 통해 작업 데이터를 확보하고, 모방 학습(Imitation Learning)과 온디바이스 AI(On-device AI)를 결합해 로봇이 현장을 인식·판단하는 수준까지 끌어올린다는 구상이다. 쉽게 말해, 사람이 로봇을 직접 조작하며 배운 작업 방식을 데이터로 남기고, AI가 이를 학습해 비슷한
‘160억 원 규모’ 미켈로로보틱스 인수합병(M&A) 계약 체결 숙련공 손재주(Dexterity) 학습 및 다종·이기종 로봇 통합 제어 기술 확보 노린다 국내 핀테크 기술 업체 핑거가 로봇 지능화 스타트업 미켈로로보틱스를 160억 원에 인수하며 피지컬 AI(Physical AI) 시장 진출을 공식화했다. 이번 계약은 박장준 미켈로로보틱스 대표 등의 구주 50만 주를 매입하는 방식으로 진행됐다. 특히 피인수사 핵심 인력 세 명은 책임 경영을 위해 60억 원을 핑거에 재투자하고, 3년간의 보호예수(Lockup) 조건을 설정했다. 미켈로로보틱스는 지난 2022년 출범 이후 숙련공의 섬세한 손재주(Dexterity) 데이터를 학습해 로봇 동작으로 재현하는 기술을 내재화했다. 숙련공 동작 재현 및 다종·이기종 로봇 제어 기술 '미켈로 모션(Michelo-Motion)'과 표면·공간 상태 시각 인지 기술 '미켈로 비전(Michelo-Vision)'을 중심으로 공정 자동화를 구현하는 중이다. 사측은 이들 기술에 대해, 서로 다른 브랜드의 로봇 하드웨어를 단일 플랫폼에서 제어하는 노코드(No-code) 환경을 제공한다고 밝힌 바 있다. 핑거는 이번 인수합병(M&am
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
차세대 로봇 인재 양성에 ‘뜻모아’ 산업용 로봇. 협동 로봇 등 분야 수요 반영한 실무 중심 맞춤형 특화 교육과정 공동 개발한다 한국AI·로봇산업협회와 동명대학교가 미래 로봇 산업의 지속 가능한 성장 기반을 다지기 위해 뭉쳤다. 이들은 인공지능(AI)·로봇 전문 인력 양성 및 산·학 협력 활성화에 뜻을 모았다. 이번 협약은 협회의 산업 네트워크와 대학 연구 역량을 연합해, 미래 예비 엔지니어의 산업 진출을 돕기 위한 전략이다. 구체적으로 산업용 로봇, 협동 로봇(코봇), 서비스 로봇, 자율주행로봇(AMR 등 차세대 로봇 분야의 기업 맞춤형 교과 과정을 정규 도입하는 것이다. 기존 공급자 중심의 교육 환경에서 벗어나, 실제 로봇 기업의 수요 조사를 바탕으로 설계된 특화 직업 교육 프로그램을 가동한다. 이상천 동명대학교 총장은 "AI·로봇 분야 미래 인재 양성은 대학의 중요한 책무이자 국가 경쟁력을 높이는 핵심 과제"라고 전했다. 그러면서 “학생에게 보다 다양한 산업 현장 경험과 교육 기회를 제공하고, 지역과 국가 AI·로봇 산업 발전에 기여할 것”이라고 덧붙였다. 양 기관은 학술 연구와 기술 정보 교류는 물론, 인적·물적 자원을 공유해 하반기부터 실전형 가이드
중국 IT 기업들이 20만 개가 넘는 신규 일자리를 공개하며 인공지능(AI) 기술과 산업을 결합한 ‘AI+’ 인재 확보에 나서고 있다. 중국 인력자원사회보장부에 따르면 최근 시작된 한 달간의 IT 기업 온라인 채용 행사에는 5000개 이상의 기업이 참여해 20만 개가 넘는 일자리를 공개했다. 이 가운데 AI 관련 직무 비중이 지속적으로 높아지고 있는 것으로 나타났다. 주요 IT 기업들이 대규모 채용을 주도하고 있다. 텐센트(Tencent)는 AI 알고리즘, 고성능 컴퓨팅 등 기술 연구 직무를 포함해 8000여 명을 채용한다. 바이트댄스(ByteDance)는 대규모 모델 응용, AI 검색 등 첨단 기술 분야와 종합 운영 관리 분야에서 약 7000개의 일자리를 제공한다. 채용 플랫폼 즈롄자오핀(智联招聘) 데이터에 따르면 올해 1월부터 5월까지 신입 AI 엔지니어 채용 공고는 전년 동기 대비 28.4% 증가했다. 칩 엔지니어 채용 공고도 같은 기간 21.0% 늘었다. 채용 규모 확대와 함께 AI 직무 구조도 바뀌고 있다. 메이퇀(Meituan)은 신입 채용에서 AI 제품 관리자와 AI 에이전트 개발 엔지니어 직무를 신설했다. 바이트댄스가 최근 공개한 AI 관련 직
로봇은 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 몸에 새기는 대표적인 실전형 기체로 각광받고 있다. 그렇다고 해서 로봇이 피지컬 AI를 대변하는 전부는 아니다. 단편적인 기체 구동을 보여주는 것만으로는 더 이상 ‘로봇 강국’의 지위를 담보할 수 없다는 뜻이다. 이제는 ‘데이터 자산화’와 ‘에지 컴퓨팅(Edge Computing) 기반 추론’, ‘현장 실증(Pilot)’과 ‘실행 체계’가 함께 돌아가야 하는 방정식의 영역으로 진입했다. 이때 피지컬 AI는 인공지능(AI)이 물리적 환경을 직접 학습·적응해, 로봇·설비·시스템이 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 구현하는 기술 방법론이라는 게 이론적 정의다. 쉽게 말해 AI가 물리 환경 속 하드웨어와 결합하는 기술이다. 그러나 산업 현장에서의 이 개념은 더 구체적이다. ▲로봇 팔(Robot Arm) 움직임 ▲공장 속 예외 상황 ▲에지단 추론 성능 ▲분야(Domain)별 실증 환경 ▲공공 수요 및 판로 개척 등과 연결돼야 제대로 작동한다는 시각이다. 지난 24일 서울 영등포구 소재 국회의사당에서 전개된 ‘피지컬 AI 프론티어 강국 신기술 전략 포럼’은 해당 복합 방정식을 한 테이블에 올린 자
‘두 발’로 걷고 ‘두 팔’로 대상물을 다루는 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)이 피지컬 AI(Physical AI) 시대의 상징으로 떠올랐다. 이때 피지컬 AI는 AI가 물리적 환경을 직접 학습·적응해, 로봇·설비·시스템이 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 구현하는 기술 방법론이다. 이는 가상 세계의 지능을 실제 공간과 연결하는 핵심 열쇠로 분석된다. 인간과 유사한 형태로 복잡한 3차원(3D) 물리 세계와 상호작용해야 하는 휴머노이드 생태계에서는 가치를 결정짓는 조건으로 꼽힌다. 그러나 실제 제조 현장의 검증 기준은 냉정하다. 휴머노이드처럼 영상 속 화려한 시연보다, 당장 눈앞의 기능이 도마 위에 오르기 때문이다. 반복 작업 신뢰성, 작업자 동선과 안전, 품질 편차 제어, 공정 변경 대응력 등 실효성을 검증해야 한다는 뜻이다. 안영준 테라다인 로보틱스 코리아(이하 테라다인) 차장은 이러한 기술과 현장 사이의 괴리를 분석했다. 차장은 “휴머노이드 폼팩터(Form-factor)가 업계에서 지향해야 할 미래 기술임은 맞지만, 제조·물류 현장의 본질은 신뢰성”이라며 현장은 99%의 신뢰성도 부족하다고 체감한다고 짚었다. 그러면서
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UPDATE: 2026년 10월 10일 16시 53분
