AI보다 중요한 건 기술이 아니라 ‘제조 현장을 읽는 힘’ ‘스몰 데이터·스몰 윈’ 중소 제조업 AX의 현실적 공식 국내 제조업 현장에서 AI 도입은 더 이상 낯선 화두가 아니다. 불량 판정, 공정 최적화, 설비 예지보전 등 기술적 가능성은 이미 충분히 검증됐고, 스마트 팩토리라는 이름 아래 자동화와 시스템 구축도 상당 부분 이뤄졌다. 그럼에도 불구하고 많은 기업들은 여전히 PoC 단계에 머물거나, 파일럿 이후 전사 확산에 실패하며 ‘제조 AX’로의 전환 문턱을 넘지 못하고 있다. 문제는 기술의 성숙도인가, 데이터와 인프라의 한계인가, 아니면 조직과 경영의 문제인가. 이번 좌담회는 이러한 질문에서 출발해, 제조 AX가 단순한 기술 도입이 아닌 ‘현장을 읽는 힘’, ‘문제 정의의 역량’, 그리고 ‘운영의 오너십’에 달려 있음을 짚어본 자리였다. 특히 중소 제조기업이 직면한 비용 부담, 데이터 디지털화 수준, 조직 수용성이라는 현실적 제약 속에서 AX를 어떻게 단계적으로 실행할 수 있을지, 그리고 정부 정책과 산업 생태계는 어떤 역할을 해야 하는지를 심도 있게 논의했다. 기술 중심 담론을 넘어, 제조의 본질과 경영 전략의 문제로 AX를 다시 묻는 시간이었으며,
제조 경쟁력의 기준이 속도와 비용을 넘어 ‘품질의 일관성과 예측 가능성’으로 이동하는 가운데, AI 자율제조혁신 컨퍼런스 2일차 ‘Track A : 디지털 퀄리티(Digital Quality)’ 세션이 3월 5일(목) 오전 10시 30분부터 오후 4시 10분까지 코엑스 3층 307호에서 열린다. 이번 트랙은 머신비전, 계측(Metrology), 예지보전(Predictive Maintenance), 센서 기술을 중심으로 자율제조 시대의 품질 운영 전략을 집중 조명한다. 최근 제조 현장은 사후 검사 중심의 품질 관리에서 벗어나 데이터와 AI, 플랫폼 기반으로 운영되는 디지털 체계로 전환되고 있다. 품질은 더 이상 일부 공정의 문제가 아니라, 공정 전반을 관통하는 전략적 경쟁 요소로 자리 잡았다. 이번 디지털 퀄리티 트랙은 AI 머신비전과 Physical AI, 품질 데이터 플랫폼을 통해 이러한 변화를 어떻게 구현할 수 있는지를 공유하는 자리다. 첫 세션에서는 오토닉스 최종문 IA사업본부 팀장이 ‘Smart Quality Trends 및 제조 현장 적용 사례’를 발표한다. 스마트 퀄리티의 최신 흐름과 실제 제조 현장에서의 적용 사례를 통해 디지털 품질 전략의 방향
제조 경쟁력의 기준이 속도와 비용을 넘어 ‘품질의 일관성과 예측 가능성’으로 이동하는 가운데, AI 자율제조혁신 컨퍼런스 2일차 ‘Track A : 디지털 퀄리티(Digital Quality)’ 세션이 3월 5일(목) 오전 10시 30분부터 오후 4시 10분까지 코엑스 3층 307호에서 열린다. 이번 트랙은 머신비전, 계측(Metrology), 예지보전(Predictive Maintenance), 센서 기술을 중심으로 자율제조 시대의 품질 운영 전략을 집중 조명한다. 최근 제조 현장은 사후 검사 중심의 품질 관리에서 벗어나 데이터와 AI, 플랫폼 기반으로 운영되는 디지털 체계로 전환되고 있다. 품질은 더 이상 일부 공정의 문제가 아니라, 공정 전반을 관통하는 전략적 경쟁 요소로 자리 잡았다. 이번 디지털 퀄리티 트랙은 AI 머신비전과 Physical AI, 품질 데이터 플랫폼을 통해 이러한 변화를 어떻게 구현할 수 있는지를 공유하는 자리다. 첫 세션에서는 오토닉스 최종문 IA사업본부 팀장이 ‘Smart Quality Trends 및 제조 현장 적용 사례’를 발표한다. 스마트 퀄리티의 최신 흐름과 실제 제조 현장에서의 적용 사례를 통해 디지털 품질 전략의 방향
자율제조(Autonomous Manufacturing)는 단순한 자동화의 속도전을 넘어선 개념이다. 이는 인력 수급 불균형, 에너지 비용 상승, 공급망 변동성, 품질 리스크가 복합적으로 작용하는 제조 환경에서 차세대 방법론으로 주목받고 있다. 쉽게 말해, 공장이 스스로 상황을 판단하고 회복하는 능력을 구현하는 미래형 제조 인프라다. 과거 ‘산업 지능화(Industrial Intelligentization)’ 단계가 설비·공정을 연결하는 수준에 머물렀다면, 이제 ‘자율(Autonomy)’은 연결된 요소들을 정교한 운영 규칙으로 결합하여 실질적인 성과를 도출하는 단계로 진입했다. 이러한 제조 패러다임의 변화를 조명하는 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’이 이달 4일 서울 삼성동 전시장 코엑스에서 사흘간의 여정을 시작한다. 이번 행사는 자율제조의 실질적 구현을 목적으로, 스마트공장·자동화산업전 조직위원회 주관하에 코엑스 전관을 사용해 열린다. 특히 올해 주요 슬로건을 ‘자율성, 지속가능성의 동력(Autonomy, The driver of sustainability)’으로 채택한 만큼, 지속 가능한 성장을 위한 동력으로서의 자율성을 핵심 메시지로 전
실시간 데이터와 예측 분석으로 격변하는 품질 관리 패러다임 일본식 장인정신과 미국식 통계관리의 경계에 머물렀던 무결점 생산이, 디지털 트윈 기술의 도입으로 이제는 실현 가능한 '운영 전략'으로 자리잡고 있다. 실시간 모니터링과 예지보전, 그리고 자동화된 계측이 결합된 새로운 품질 관리 패러다임이 산업 현장에 혁신을 일으키고 있다. ‘무결점 제조’란 단어는 오랜 시간 제조업계에서 완벽함을 추구하는 신화 혹은 철학적 이상처럼 여겨져 왔다. 생산 과정에서 불량률 ‘제로’에 도전하는 이 야심찬 목표는, 인간의 경험에 의존한 샘플링 검사와 온라인/오프라인 테스트, 시간차 피드백에 번번이 현실의 벽에 부딪혔다. 그러나 기술 발전은 변화의 실마리를 제공하고 있다. 바로, 가상과 현실, 데이터와 물리적 세계를 매끄럽게 연결하는 ‘디지털 트윈’이 무결점 생산의 패러다임을 근본부터 뒤바꾸고 있다. 전통적 품질 관리의 한계와 전환점 지금까지의 품질 관리 프로세스는 대개 생산 완료 후 결함을 식별하고, 원인을 분석하는 사후 관리에 집중돼 왔다. 인간의 직접 검사와 통계적 샘플링, 분절된 데이터 구조는 각종 불량이나 부적합을 완전히 예방하기 어렵게 만들었다. 게다가 시간적·공간적으
플리어시스템코리아가 오는 11일부터 13일까지 서울 코엑스에서 열리는 세미콘 코리아 2026에 참가해 반도체 공정 전반에 적용 가능한 열화상 및 음향 이미징 솔루션을 선보인다. 세미콘 코리아는 전 세계 약 550개 기업이 참가하는 국내 최대 규모의 반도체 전문 전시회로, 매년 최신 반도체 제조 기술과 장비를 소개하는 대표 산업 행사로 자리 잡고 있다. 플리어시스템코리아는 이번 전시를 통해 반도체 제조 공정의 최적화와 예지보전, 품질 관리, 연구개발 단계에 활용할 수 있는 이미징 솔루션 포트폴리오를 집중 소개할 계획이다. 전시 현장에서는 고정형 열화상 카메라부터 휴대용 열화상 카메라, 음향 이미징 카메라까지 플리어의 핵심 제품군을 한 자리에서 확인할 수 있다. 반도체 및 정밀 제조 환경에서 온도 변화와 미세 이상 신호를 조기에 감지하는 이미징 기술이 공정 효율과 품질에 직접적인 영향을 미치는 만큼, 현장 적용성을 중심으로 한 솔루션 제안이 이뤄질 예정이다. 음향 이미징 카메라로는 Flir Si2 시리즈가 전시된다. Flir Si2 시리즈는 초고감도 마이크 어레이를 활용해 음파를 시각화하고, 비정상적인 음향 신호나 압축 공기 누출 지점을 신속하게 탐지한다. 이를
제조 현장에 AI를 도입했지만, 실제로 운영되는 사례는 많지 않다. 수많은 제조 AI 프로젝트가 PoC 단계에서 멈추거나 양산 라인에 안착하지 못한 채 사라졌다. 이 문제를 기술 한계로만 설명하는 시선도 여전하다. 그러나 라온피플 윤기욱 CTO는 제조 AI의 실패 원인을 전혀 다른 지점에서 짚는다. “제조 AI는 기술 문제가 아니라 운영 구조의 문제”라는 것이다. GPU 인프라와 AI 전문 인력을 전제로 설계된 기존 접근 방식은 오래된 생산 라인과 복잡한 공정 환경을 가진 제조 현장과 충돌할 수밖에 없었다. 여기에 데이터 관리, 모델 유지, 성능 저하 대응이라는 현실적인 과제가 더해지며 제조 AI는 ‘도입은 했지만 쓰이지 않는 기술’로 남았다. 라온피플은 제조 AI 플랫폼 ‘NAVI AI PRO’, 통합 MLOps 플랫폼 ‘EZ PLANET’, 생성형 AI 기반 지능형 관제 ‘Odin AI’, AI 에이전트 ‘HI FENN’을 통해 이 구조적 한계를 재정의하고 있다. 여기서는 제조 AI와 생성형 AI가 어떻게 ‘현장에서 살아남는 기술’로 전환되고 있는지를 짚는다. 제조 AI는 왜 현장에 정착하지 못했나 제조 AI는 오랫동안 ‘도입 대비 효과가 불분명한 기술’
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
정책은 AI를 향하지만, 산업 승부는 장비·기계 기술에서 갈린다 AI 이후 준비하는 제조업, 한국이 마주한 구조적 한계와 선택지 제조업 현장에서 인공지능(AI)은 더 이상 선택의 문제가 아니다. 공정 자동화, 품질 검사, 예지보전, 자율로봇 운영까지 AI는 제조 경쟁력의 핵심 도구로 자리 잡았다. 글로벌 제조 AI 시장은 2025년 약 342억 달러에서 2030년 1,550억 달러 규모로 성장할 것으로 전망되며, 연평균 성장률은 35%를 상회한다. 주요 제조국들은 예외 없이 AI를 제조업 혁신의 핵심 축으로 삼고 정책과 투자를 확대하고 있다. 그러나 최근 산업계와 정책 현장에서 보다 근본적인 질문이 제기되고 있다. AI 경쟁이 일정 수준에 도달한 이후, 제조업의 진짜 승부처는 어디인가라는 물음이다. 한국기계연구원이 발간한 기계기술정책 보고서는 이에 대해 분명한 방향성을 제시한다. AI 경쟁의 다음 국면에서 국가와 기업의 경쟁력을 가르는 요소는 AI 그 자체가 아니라, AI가 구현되는 ‘기계와 장비의 본질적 성능’이라는 진단이다. AI가 주도한 제조 혁신, 그러나 물리적 한계는 여전히 존재 제조 AI는 방대한 데이터를 분석해 공정의 최적해를 도출하고, 불량과
AI·디지털 기술 결합한 고효율 차세대 모션 솔루션 제시 휴머노이드 로봇 전용 유성기어 액추에이터 최초 공개 글로벌 모션 테크놀로지 기업 셰플러가 미국 라스베이거스에서 열리는 ‘CES 2026’에 참가해 미래 산업 전반을 겨냥한 기술 포트폴리오를 공개했다. 전시 기간은 9일까지로, 셰플러는 이번 행사에서 휴머노이드 로보틱스부터 에너지, 산업 자동화, 차량 기술에 이르기까지 다양한 산업 과제를 해결하기 위한 지능형 모션 기술을 전면에 내세웠다. 이번 CES에서 셰플러가 강조한 키워드는 ‘지능형 모션’과 ‘디지털 전환’이다. 단순한 부품 전시를 넘어, 설비 성능 향상과 가동 중단 최소화, 지속 가능성 목표 달성을 지원하는 통합 솔루션 전략을 제시했다. 예지보전과 디지털 트윈, 자율 운영 기술을 기반으로 한 AI 애플리케이션을 단계적으로 통합하는 로드맵도 함께 소개하며, 제조 현장의 운영 효율을 어떻게 끌어올릴 수 있는지를 구체적으로 보여줬다. 특히 주목받은 기술은 휴머노이드 로봇을 위해 새롭게 개발한 유성기어 액추에이터다. 셰플러는 해당 제품을 CES 2026에서 처음 공개하며, 정밀한 구동 성능과 부드러운 백드라이브 특성을 동시에 구현했다고 설명했다. 이를 통
제조업에서 AI의 역할을 둘러싼 논쟁은 오래 지속돼 왔다. 자동화가 인력을 대체하고 현장 역할을 약화시킬 것이라는 두려움도 여전히 남아 있다. 그러나 로크웰오토메이션코리아 신경철 부장이 제시한 글로벌 제조 트렌드는 다른 방향을 가리킨다. AI는 인력을 줄이는 기술이 아니라, 현장의 사고방식과 업무구조를 재편하는 촉매에 가깝다. 로직스 AI·가디언 AI·비전 AI·코파일럿은 설비 기반 예지보전, 품질 검사, 제어 자동화 등 제조업의 핵심 업무를 새로운 방식으로 재정의하며, 숙련 인력 부족·품질 편차·운영 복잡성 등 오래된 제조 과제를 풀기 위한 현실적 접근법을 제시한다. AI는 더 이상 미래의 실험이 아니다. 공장의 한 모터, 한 라인, 한 카메라에서 시작해 전체 운영 체계로 확장되는 실질적 전환의 시기가 도래했다. 글로벌 제조 AI 트렌드와 스마트 팩토리 과제의 재정의 전 세계 제조업이 AI 도입을 검토하는 단계에서 기업들은 기술 자체보다 ‘운영 지속성’에 초점을 맞추기 시작했다. 신경철 부장은 로크웰오토메이션이 10년 넘게 추적해 온 글로벌 스마트 제조 보고서의 데이터를 통해, 제조 AI가 단순한 기술 실험에서 벗어나 운영 체계 전반에 영향을 미치는 변곡점
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
제조 현장에서 AI가 체감으로 이어지지 않는 이유는 ‘인공지능(AI) 성능이 약해서’가 아니라 ‘현장이 결론에 도달하는 속도가 느려서’라는 말이 나온다. 공정이 아무리 빨라도 문제가 생겼을 때 범위를 좁히고 원인을 가설화하고 재발 방지까지 결정하는 흐름이 느리면 비용은 커진다. 컨포트랩은 이러한 문제의 해법을 제조 AX 관점에서 제시한다. 핵심은 AI 도입 여부가 아니라, 기록·추적·보고가 자동화돼 의사결정까지 걸리는 시간을 얼마나 줄이느냐다. 노코드 기반 제조 운영 관리 솔루션 ‘포타(POTa)’는 현장 데이터를 구조화된 기록으로 연결하고, 품질·생산·설비 예지보전까지 하나의 흐름으로 묶는다. 이를 통해 제조 현장은 숙련자 의존에서 벗어나, 데이터 기반으로 빠르게 판단하고 계획정지를 설계하는 운영 체계로 전환하고 있다. 제조 AX의 승부처는 ‘정확도’보다 ‘결론까지 도달하는 시간’ 최근 현장에서 발생하는 모든 비용은 불량률 그래프 하나로 설명이 끝나지 않는다. 더 큰 비용은 불량이 터진 이후에 발생한다. 범위를 넓게 잡으면 폐기, 재작업, 자발적 수거, 납기 차질 등까지도 비용에 영향을 미친다. 이러한 위협은 고객 리스크로 이어진다. 결국 핵심은 얼마나 빨
제조업은 지금 ‘자동화의 완성’이 아닌 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)의 출발점’ 위에 서 있다. 설비 고장을 예측하고, 공정의 언어를 해석하고, 데이터의 흐름을 스스로 판단하는 공장. 이제 인공지능(AI)이 그 자리를 채우기 시작했다. 본 특집은 그 변화의 중심에서 나타나는 다섯 가지 전환 신호를 포착한다. 예지보전과 다층신경망(MLP) 기반 로직 해석이 설비의 불확실성을 제거하고, 적층 제조는 탄소 중립 시대의 새로운 표준을 연다. 부품 데이터 플랫폼은 제조 스택을 완전히 재정의하며, AI 기반 안전 체계는 자율제조의 마지막 퍼즐을 완성한다. 이 모든 기술을 관통하는 핵심은 ‘공장의 지능화’다. 사람의 경험에 의존하던 판단을 AI가 구조화하고, 데이터가 흩어진 공정을 하나의 문맥으로 연결하며, 위험과 비용을 선제적으로 제거하는 제조의 재편이 본격화되고 있다. 현시점 제조업은 공장이 스스로 생각하고 대응하며, 품질·안전·ESG를 통합 판단하는 새로운 생태계로 진화하고 있다. [특집] 탄소·품질·안전·설비…기준이 다시 쓰이는 ‘AI 자율제조 전환점’ [예지보전] 설비 ‘고장 후 대응’ 지침서 파쇄하는 AI, 차세대 범용 모델로 혁신하
AI 팩토리 전환이 가속화되면서 제조업의 핵심 경쟁력은 더 이상 생산 자동화가 아니라 설비 보전의 지능화로 이동하고 있다. 특히 PLC 제어 프로그램을 자동 해석하고 전체 공정 시퀀스를 AI로 학습하는 기술은 설비 고장의 원인 규명부터 사전 예측까지 이어지는 새로운 제조 혁신의 기반이 되고 있다. 유디엠텍 김남기 팀장은 설비 데이터를 통합 분석하고 알람의 근본 원인을 자동 추적하며, 하루~3일 뒤 이상 징후를 예측하는 기술을 공개했다. 이 기술은 자동차·반도체 산업처럼 공정 연계성이 높은 제조 현장에서 기존의 경험 기반 보전 방식이 가진 한계를 극복하고, 생산 안정성·품질 향상·비가동 손실 최소화라는 제조 혁신의 핵심 목표에 직접적으로 기여한다. AI 기반 지능형 보전은 지금 제조업이 직면한 전문 인력 감소와 복잡한 자동화 환경을 극복하기 위해 반드시 필요한 차세대 전략으로 자리 잡고 있다. 자동화의 심장, 보전의 재발견 AI 팩토리 시대라는 거대한 수식이 등장하면서 제조업은 더 빠르고 정교한 자동화를 향해 질주하고 있다. 하지만 이 화려한 진보의 그림자에는 우리가 외면해온 진실이 존재한다. 공장 자동화의 중심에는 언제나 ‘설비 보전’이 있다. 공정이 아무리
상호명(명칭) : (주)첨단 | 등록번호 : 서울,자00420 | 등록일자 : 2013년05월15일 | 제호 :헬로티(helloT) | 발행인 : 이종춘 | 편집인 : 김진희 |
본점 : 서울시 마포구 양화로 127, 3층, 지점 : 경기도 파주시 심학산로 10, 3층 | 발행일자 : 2012년 4월1일 | 청소년보호책임자 : 김유활 | 대표이사 : 이준원 | 사업자등록번호 : 118-81-03520 | 전화 : 02-3142-4151 | 팩스 : 02-338-3453 | 통신판매번호 : 제 2013-서울마포-1032호
copyright(c) HelloT all right reserved
UPDATE: 2026년 03월 16일 22시 05분
