한국의 콜드체인(Cold-chain) 산업은 수십 년 만에 가장 급격한 수요 증가 국면에 접어들고 있다. 소비자들의 가성비를 중시하는 소비 성향이 강화되면서 냉동식품 시장은 꾸준히 성장하고 있으며, 밀키트 및 온라인 식료품 서비스는 지역 시장으로 더욱 깊이 확장되고 있다. 이러한 추세는 콜드체인 전반에 걸쳐 주문량 증가와 함께 운영상의 복잡성을 높이고 있다. 이 같은 흐름은 글로벌 전망에서도 확인된다. 그랜드뷰리서치(Grand View Research)에 따르면, 냉장 창고 시장은 2030년까지 연평균 18% 이상 성장하여 4270억 달러(약 612억 원) 규모에 이를 것으로 예상되며, 아시아·태평양(APAC) 지역이 다른 모든 지역을 앞지를 것으로 전망된다. 한국의 콜드체인 시장은 이러한 성장 궤도의 중심에 있다. 그러나 배송 마감 시간은 더 촉박해지고 인력 확보는 점점 어려워지면서 운영 기업들은 품질과 안전을 유지하는 동시에 안정적이고 신뢰할 수 있는 물류 처리량을 확보해야 하는 이중의 압박에 직면해 있다. 한국이 직면한 과제는 이제 단순히 수요를 충족하는 데 그치지 않는다. 인프라·인력·비용 등 제약이 강화되는 환경 속에서 증가하는 수요를 효율적으로 관
산업 현장의 인공지능(AI) 도입 논의는 사용자 화면(UI) 속 성능 시연만으로 설득되기 어려운 단계에 직면했다. 실제 AI를 활용하는 현장 사용자가 실제로 요구하는 부분이 상당 부분 변했다는 뜻이다. 현시점 산업용 AI는 각 설비·공정 흐름 안에서 어떻게 지연(Latency) 없이 구동되는지가 더욱 중요해졌다. 운영의 지속가능성이 기술의 평가 기준이 된 것이다. 이 변화는 산업·공장 자동화(FA)의 다음 단계로, 자율화(Autonomous)가 전면에 부상한 배경이기도 하다. 인건비 부담, 365일 24시간 운영 압박, 안전 요구 강화, 공급망 불확실성 등이 중첩되면서, 기업은 AI와 같은 기술 도입을 운영 구조 재설계 관점에서 바라보기 시작했다. 제조·물류 현장에서의 AI는 모델 성능만으로 성패를 결정지을 수 없다. 이에 따라 데이터 수집·분석, 판단·제어, 모니터링·유지보수 등 핵심 프로세스가 단일 인프라에서 통합돼 연결되지 않으면 성과를 내기 어렵다는 인식이 확산되고 있다. 특히 제조·물류 현장에서의 AI는 모델 성능만으로 성패를 결정지을 수 없다. 데이터가 어디서 생성·처리되고 어떤 경로로 실행까지 이어지는지. 그리고 예외 상황 발생 시 얼마나 빨리
제조업계의 디지털 전환(DX)이 가속화되면서, 단순한 공정 자동화를 넘어 인공지능(AI) 중심의 전환, 즉 AX(AI Transformation)로의 진화가 본격화되고 있다. 과거에는 디지털 트윈(DT)의 실체나 도입 효과에 대한 회의적 시각도 존재했지만, 최근 다양한 기업들이 실제 도입 성과를 통해 그 가능성을 입증하고 있다. 특히 대용량 데이터를 기반으로 실시간 운영과 예측까지 구현하는 DT 기술이 주목받는 가운데, 기존 상용 시스템의 한계를 뛰어넘는 차세대 물류 디지털 트윈 솔루션 ‘PINOKIO’가 새롭게 부상하고 있다. PINOKIO는 시뮬레이션, DT, AI를 통합한 플랫폼으로 제조 현장의 스마트화를 실현하고 있으며, AI 기반 의사결정과 고도화된 시뮬레이션을 통해 AX 시대의 핵심 도구로 자리매김하고 있다. 차세대 물류 DT 플랫폼 ‘PINOKIO’ 차세대 물류 디지털 트윈 솔루션 ‘PINOKIO’는 최신 기술 흐름을 반영해 탄생한 솔루션으로, 기존 상용 시스템의 한계를 극복하고 제조 산업의 스마트화를 가속화하는 데 최적화된 해답을 제시한다. 기술 대전환의 시대에 기존 전통 DX 솔루션 기업들이 3D 모델링과 시뮬레이션 등 가장 낮은 단계의 디지
[헬로티] 산업 AI는 OT와 IT의 융합에서 중요한 역할을 할 것이다. 그리고 앞으로 더 많은 AI 적용 사례가 나올 것이며, 특히 클라우드 상에서 AsA Service 형태로 제공하는 사례도 더욱 많아질 것으로 보인다. 이번 하노버메세 2021에서도 거의 모든 분야에서 AI가 등장하고 있었다. 지난 4월, 산업 AI와 데이터, 그리고 Gaia-X에 대해 마키나락스 윤성호 대표와 SAP 정대영 본부장이 ‘하노버산업박람회 2021 심포지엄’에서 강연한 내용을 토대로 하노버메세 2021이 주는 시사점을 정리했다. 반도체 생산라인은 제조업 중에서 가장 고도화된 생산라인이라고 할 수 있다. 업계에 따르면 반도체 생산라인을 구축하는 데 16조 원 정도 들며, 인프라를 제외한 장비 가격만 약 10조 원에 달한다. 반도체 제조업체들은 고도화된 장비를 사용함에도 불구하고 여전히 수율이나 예기치 못한 장비 고장, 최적화 등에 많은 고민을 안고 있다. 그래서 최근에는 인공지능(AI) 기술을 활용해서 이러한 문제를 해결하려는 시도들이 점점 늘고 있다. 우선, 공장을 보면 수백 억 개 이상의 장비들이 연결되어 있고, 그 연결된 장비들을 통해서 엄청난 데이터들이 쏟아져 나온다.
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 03일 21시 06분
