데이터 지능화는 이제 ‘유물’...물리적 실체로 현시점 글로벌 제조 산업은 단순히 데이터를 수집하·분석하는 수준에서 더 나은 가치를 요구하고 있다. 생태계는 인공지능(AI)이 물리적 세계를 직접 제어하고 상호작용하는 단계를 원하고 있다. 과거의 AI가 화면 속에서 문자(Text)·삽화(Image)를 생성하는 것에 그쳤다면, 이제는 물리 법칙을 이해하고 실제 현장에서 움직이는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 제조 AX의 핵심 동력으로 급부상했다. 구체적으로, 피지컬 AI는 AI가 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써, 로봇이 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 기술 방법론이다. 이에 따라 AI가 스스로 환경을 인지하고, 최적의 행동을 수행하는 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시스템으로의 진화가 예고됐다. 이 기술 방법론은 인구 구조 변화로 인한 노동력 부족과 생산성 정체라는 난제를 해결할 것으로 기대받고 있다. 이러한 제조 AX 생태계는 하드웨어 중심의 기존 공장을 AI가 정의하는 지능형 유연 생산 체계로 체질을 개선하고 있다. AI가 현장 데이터를 실시간으로 처리하며, 가상·물리 세계를 실시간으
데이터 지능화는 이제 ‘유물’...물리적 실체로 현시점 글로벌 제조 산업은 단순히 데이터를 수집하·분석하는 수준에서 더 나은 가치를 요구하고 있다. 생태계는 인공지능(AI)이 물리적 세계를 직접 제어하고 상호작용하는 단계를 원하고 있다. 과거의 AI가 화면 속에서 문자(Text)·삽화(Image)를 생성하는 것에 그쳤다면, 이제는 물리 법칙을 이해하고 실제 현장에서 움직이는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 제조 AX의 핵심 동력으로 급부상했다. 구체적으로, 피지컬 AI는 AI가 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써, 로봇이 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 기술 방법론이다. 이에 따라 AI가 스스로 환경을 인지하고, 최적의 행동을 수행하는 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시스템으로의 진화가 예고됐다. 이 기술 방법론은 인구 구조 변화로 인한 노동력 부족과 생산성 정체라는 난제를 해결할 것으로 기대받고 있다. 이러한 제조 AX 생태계는 하드웨어 중심의 기존 공장을 AI가 정의하는 지능형 유연 생산 체계로 체질을 개선하고 있다. AI가 현장 데이터를 실시간으로 처리하며, 가상·물리 세계를 실시간으
최근까지 글로벌 제조 산업은 디지털 전환(DX)이라는 긴 과도기를 지나왔다. 연이어 ‘인공지능 전환(AX)’이라는 어젠다가 새로운 변화를 요구하고 있다. 단순히 데이터를 모으고 시각화하는 '연결성(Connectivity)의 시대'는 벌써 과거가 된 모양새다. 인공지능(AI)이 스스로 데이터를 해석하고 의사결정을 내리며 생산 공정 전체를 자율적으로 최적화하는 '지능의 시대'는 이미 현재진행형이다. 이러한 AX 트렌드는 인구 구조 변화에 따른 만성적 노동력 부족과 글로벌 공급망의 재편 속에서 새로운 희망으로 떠올랐다. AX가 국가·기업의 생존을 결정짓는 제조 주권의 핵심 변수가 된 것이다. 특히 제조 영역에서 AX는 하드웨어 중심의 공장을 소프트웨어가 정의하는 자율 생산 체계로 탈바꿈시키고 있다. 업계는 이를 위해 에지 컴퓨팅(Edge Computing)과 초저지연 네트워크를 결합한 실시간 지능형 공장을 구현하는 데 사활을 걸고 있다. 하지만 실제 현장에서는 여전히 데이터의 표준화 부재와 개념증명(PoC) 단계에서의 정체라는 장벽에 가로막혀 있다. 그럼에도 불구하고 AX로의 전환은 글로벌 제조 경쟁에서 도태되지 않기 위한 생존 전략이라는 점에 모든 이해관계자가
최근까지 글로벌 제조 산업은 디지털 전환(DX)이라는 긴 과도기를 지나왔다. 연이어 ‘인공지능 전환(AX)’이라는 어젠다가 새로운 변화를 요구하고 있다. 단순히 데이터를 모으고 시각화하는 '연결성(Connectivity)의 시대'는 벌써 과거가 된 모양새다. 인공지능(AI)이 스스로 데이터를 해석하고 의사결정을 내리며 생산 공정 전체를 자율적으로 최적화하는 '지능의 시대'는 이미 현재진행형이다. 이러한 AX 트렌드는 인구 구조 변화에 따른 만성적 노동력 부족과 글로벌 공급망의 재편 속에서 새로운 희망으로 떠올랐다. AX가 국가·기업의 생존을 결정짓는 제조 주권의 핵심 변수가 된 것이다. 특히 제조 영역에서 AX는 하드웨어 중심의 공장을 소프트웨어가 정의하는 자율 생산 체계로 탈바꿈시키고 있다. 업계는 이를 위해 에지 컴퓨팅(Edge Computing)과 초저지연 네트워크를 결합한 실시간 지능형 공장을 구현하는 데 사활을 걸고 있다. 하지만 실제 현장에서는 여전히 데이터의 표준화 부재와 개념증명(PoC) 단계에서의 정체라는 장벽에 가로막혀 있다. 그럼에도 불구하고 AX로의 전환은 글로벌 제조 경쟁에서 도태되지 않기 위한 생존 전략이라는 점에 모든 이해관계자가
올해 1분기 국내 제조업 매출이 전 분기보다 감소할 것이라는 전망이 나왔다. 조선·바이오·반도체 등 주요 산업도 전반적으로 기준선을 밑돌며 경기 둔화 흐름이 이어질 것으로 분석됐다. 산업연구원은 지난달 8일부터 19일까지 국내 제조업체 1500개사를 대상으로 경기실사지수(BSI)를 조사한 결과, 2026년 1분기 매출 전망 BSI가 93으로 집계됐다고 18일 밝혔다. BSI는 100을 기준으로 이를 밑돌면 전 분기 대비 악화를, 웃돌면 개선을 의미한다. 분기별 매출 전망 BSI는 2024년 3분기 이후 7개 분기 연속으로 기준선인 100을 하회했다. 매출 외에도 시황(91), 수출(95), 설비투자(96), 고용(98), 자금 사정(88) 등 주요 항목의 1분기 전망 BSI 역시 모두 기준선에 미치지 못했다. 업종별로 보면 조선이 99로 가장 높았으며, 바이오헬스·화학(98), 반도체·디스플레이(97) 등도 비교적 양호했지만 전 업종에서 매출 감소가 예상됐다. 미국의 고율 품목 관세 영향을 받고 있는 철강은 86으로 가장 부진했으며, 섬유(84), 정유(87), 가전(88) 등도 1분기 어려움이 클 것으로 전망됐다. 전 분기 매출 증가가 예상됐던 무선통신기기
중소벤처기업부는 2024년 기준 중소기업 매출 총액이 2085조 원, 종사자 수는 792만 명으로 조사됐다고 9일 밝혔다. 업종별 매출은 도소매업이 649조 원으로 전체의 31.1%를 차지해 가장 컸고, 제조업이 638조 원으로 30.6%를 기록하며 뒤를 이었다. 두 업종이 전체 중소기업 매출의 60% 이상을 차지했다. 종사자 수는 제조업이 193만1000명으로 24.4%를 차지해 가장 많았다. 도소매업 종사자는 100만7000명으로 12.7% 수준이었다. 중소기업의 평균 업력은 14.3년으로 나타났다. 업력 분포는 10년 이상 기업이 전체의 60.4%로 가장 높은 비중을 차지했다. 경영자 평균 연령은 55세였으며, 50세 이상 경영자가 70.2%를 차지했다. 40대 미만 경영자는 4.9%에 그쳤다. 중소기업의 연구개발비는 16조4000억 원으로 집계됐다. 연구개발을 수행하는 중소기업 비율은 전체의 15.1% 수준이었다. 업종별 연구개발비는 제조업이 8조5000억 원으로 51.8%를 차지해 가장 많았고, 정보통신업이 3조4000억 원으로 20.7%를 기록했다. 수·위탁 거래를 기준으로 보면 전체 중소기업의 16.7%가 수급기업으로 조사됐다. 수급기업의 매출
제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026) 개막 시동...500여 개사 총출동 센서·비전부터 인공지능(AI)·스마트물류까지 이어지는 ‘자율제조 루프’ 구현 기대 200여 개 세션 콘퍼런스, 수출 상담회 등 실질적인 도입 모델 제시한다 글로벌 제조업의 패러다임이 ‘대량 생산’에서 ‘지속 가능한 생산’으로 급격히 전환되고 있다. 이제 제조업은 ‘더 많이’가 아니라 ‘더 오래 살아남기’ 위한 싸움으로 진입한 양상이다. 공급망 붕괴, 에너지 리스크, 탄소 규제가 생존과 직결된 위협으로 급부상한 것이 이 흐름의 주요 배경이다. 이 가운데 제조 생태계의 친환경 요구는 ‘증명 가능한 생산’을 압박하고 있다. 이에 따라 공장은 더 촘촘히 측정하고 빠르게 판단하며 낭비를 최소화하는 자율화(Automonous)로 영역을 확장하고 있다. 이 흐름의 핵심인 ‘자율성’은 작업자가 매번 개입하는 전통적 공정에서 탈피한 최신 방법론이다. 이러한 자율제조(Autonomous Manufacturing)는 설비·시스템 등 핵심 인프라가 스스로 상태를 읽고 최적의 다음 행동을 선택하는 지능형 공정으로의 이동을 의미한다. 이러한 전환이 이루어질 때 품질, 에너지 효율, 안전 등 동시에 확
정책은 읽기 어렵고, 해석은 더 어렵습니다. 하지만 한 줄의 공고, 하나의 법 개정이 산업 현장과 기업의 방향을 바꿉니다. [알쓸정책]은 산업 종사자들이 꼭 알아야 할 주요 정책과 제도 변화, 공고 내용을 실무 관점에서 쉽게 풀어주는 주간 시리즈입니다. 기술개발 지원사업부터 인허가 제도, ESG·세제 변화, 규제 샌드박스까지. 산업인의 정책 내비게이션, 지금부터 시작합니다. EU 환경규제 강화...중기부, K-소비재 수출기업에 대응 전략 제공 중소벤처기업부는 3일 서울 롯데호텔 월드에서 ‘EU 환경규제 대응 세미나’를 개최했다. 이번 세미나는 11월 27일 국가정책조정회의에서 발표된 ‘K-뷰티 수출 성과 제고 및 확산방안’의 후속 이행 차원에서 마련됐으며, PPWR(Packaging and Packaging Waste Regulation, 포장 및 포장폐기물 규정)을 포함한 EU 환경규제 정보를 수출 중소기업에 제공하는 것을 목표로 한다. EU의 주요 환경규제인 PPWR은 2026년 8월부터 본격 시행되며, EU 내 판매·수입되는 모든 제품의 포장에 대해 과대포장 제한, 재사용 의무 등 생산부터 재활용·재사용까지 전 주기를 규제하는 내용을 담고 있다. 특히
중소벤처기업부가 제조업의 핵심 기반인 소공인을 보다 체계적으로 지원하기 위해 전담 조직 ‘소공인성장촉진단’을 새로 꾸렸다. 중기부는 1일 소공인 지원제도와 정책을 재설계하고 업종별 맞춤형 지원 방안을 마련하며 제조 현장의 스마트화를 촉진하기 위한 전담 조직을 신설했다고 밝혔다. 이번 조직 신설은 제조업에서 중요한 역할을 맡고 있지만 여러 어려움에 직면한 소공인의 성장 기반을 회복시키기 위한 조치다. 이병권 중기부 제2차관은 소공인성장촉진단 출범 직후 국내 최대 기계·금속 소공인 집적지인 서울 문래동을 찾아 소공인과 소공인 특화지원센터 관계자들을 만나 현장의 애로사항을 청취했다. 소공인은 숙련 기술을 기반으로 제조산업의 부가가치를 만들어내는 핵심 주체다. 전국 소공인 사업체 수는 54만6000개로 전체 제조업의 88.5%를 차지하며, 고용 인원은 123만 명으로 제조업 전체의 24.5% 규모에 해당한다. 이병권 차관은 “소공인은 지역 제조산업의 버팀목이자 산업 생태계를 지탱하는 중요한 주체”라며 “전담 조직 신설을 계기로 현장의 어려움을 더욱 면밀히 살피고, 이를 실질적인 정책에 반영해 지원 효과를 높이겠다”고 강조했다. 헬로티 이창현 기자 |
스트라타시스가 산업용 금속 3D 프린팅 기업 트라이톤 테크놀로지스에 투자하고 핵심 비즈니스 협력을 구축함으로써 제조업체의 최우선 선택지로서 적층제조 산업 리더십을 강화한다고 24일 밝혔다. 이번 협약을 통해 스트라타시스는 첨단 산업용 생산 등급 금속 및 세라믹 기술을 확보하게 됐으며, 이를 통해 광범위한 적층제조 솔루션을 포괄적으로 제공하는 종합 엔드투엔드 공급업체로서의 입지를 강화할 수 있게 됐다. 트라이톤 테크놀로지스의 금속 및 세라믹 솔루션은 연속 생산에 초점을 맞추고 있으며, 대규모 제조라는 산업계의 주요 트렌드를 해결하려는 스트라타시스의 전략과 부합한다. 최근 투자 라운드에 참여함으로써 디스카운트 캐피털과 포티시모 캐피털을 포함한 투자사들은 스트라타시스에 초기 소수 지분을 제공함과 동시에 스트라타시스의 선택에 따라 지분 확대 및 향후 잠재적 소유권 확보의 길을 마련하게 됐다. 트라이톤 테크놀로지스의 리셀러 네트워크 지원과 영업 및 마케팅 시너지 효과 활용에 중점을 두고 양사 간 긴밀한 협력을 촉진하기 위한 단계적 상업적 협약 역시 체결됐다. 하노크 파푸샤도 디스카운트 캐피털 최고투자책임자는 “양사 간 파트너십과 그 핵심에 자리한 강력한 시너지가 양사
글로벌 제조의 판이 흔들리고 있다. 현시점 제조 현장에서는 톤수·축수·출력 등 하드웨어 성능보다 중요한 요소로 현장 데이터 흐름을 주목한다. 이는 운영 비용(OPEX)을 절감하는 최신 방법론으로 급부상하는 모양새다. 이를 적용한 현장 안전은 사고 이후의 리포트가 아니라, 사고 이전의 패턴을 감지하는 에지 비전(Edge Vision)으로 재정의된다. 이 개념은 영상 데이터를 중앙 서버로 전송하는 시간 지연(Latency) 없이 데이터 발생 현장의 장치(Edge)에서 즉시 분석하는 것이 핵심이다. 이는 작업자의 개인 보호 장비(PPE) 착용 여부, 위험 구역 침입 등의 이상 패턴을 실시간으로 포착해 사고를 선제적으로 방지하는 근간이 된다. 나아가, 최근 제조업에 드리운 글로벌 환경 규제 측면에서도 데이터가 핵심으로 작용하고 있다. 환경 관리의 핵심 영역인 수처리는 단순히 법적 배출 기준을 충족시키는 차원을 넘어섰다. 이제는 감시 제어 및 데이터 수집(SCADA) 시스템과 인공지능 사물인터넷(AIoT) 모델링을 결합하는 수준에 이르렀다. 이러한 접근법은 약품 투입량과 대형 송풍기 전력 소모량을 동시 최적화하는 고차원적인 비용 절감 문제로 진화하고 있다. 이는 환경
산업통상자원부, 과학기술정보통신부, 중소벤처기업부는 15일 서울 종로구 국가과학기술자문회의 대회의실에서 ‘산업 전반의 AX(Advanced Transformation, 인공지능 기반 산업전환)’ 확산을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 제조업과 산업 현장 전반에 AI 도입을 가속화하고, 산업 경쟁력 강화를 위한 범정부 차원의 협력체계를 본격화하기 위한 것이다. 최근 AI 기술의 급속한 발전은 산업 전반에 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 제조업을 비롯한 주요 산업에서 AI 기술을 도입·활용하는 것은 더 이상 선택이 아닌 필수로 자리 잡았다. 그러나 산업계의 기술 역량에 비해 현장 적용률은 여전히 낮은 상황으로, 정부의 적극적인 지원과 부처 간 연계가 절실한 시점이다. 이에 따라 산업부·과기정통부·중기부는 부처별 전문성과 정책 역량을 결집해 산업 전반의 AX를 촉진하고, 산업 AI 대전환을 가속화하기 위한 협력 구조를 구축하기로 합의했다. 이번 협약의 주요 내용은 ▲산업 전반의 AX 역량 강화 및 핵심기술 내재화 ▲AI 벤처·스타트업과 중소·소상공인의 AI 기술사업화 및 현장 맞춤형 AX 기술개발 지원 ▲지역 산업군 중심의 AX 생태계
2025 아시아 기계 & 제조 산업전, 9월 23~26일 킨텍스에서 개최 13개국 149개사 참가, 660부스 규모로 스마트팩토리·금속가공 등 전시 해외 바이어 수출상담·AI 제조 컨퍼런스·기계산업 유공자 포상식 진행 대한민국 기계·제조산업을 대표하는 종합 전시회 ‘2025 아시아 기계 & 제조 산업전(Asia Machinery & Manufacturing Expo Korea, 이하 AMXPO)’이 9월 23일부터 26일까지 나흘간 일산 킨텍스 제1전시장에서 열린다. 이번 전시는 13개국 149개 기업이 660개 부스를 마련해 스마트팩토리, 금속가공, 소재·부품, 에너지플랜트 등 제조업 전 밸류체인을 총망라한다. AMXPO는 코아미인포마마켓이 한국기계산업진흥회(조영철 회장)와 글로벌 전시 주최사 인포마마켓이 설립한 합작사로 주최한다. 지난해 첫선을 보인 전시는 한국기계전과 한국산업대전을 계승해 기술 교류, 산업 네트워킹 확대, 실질적 비즈니스 성과 창출을 목표로 하고 있다. 행사 첫날 개막식에는 한국기계산업진흥회 조영철 회장, 인포마마켓코리아 오세규 대표를 비롯해 주요 인사들이 참석해 테이프 커팅과 VIP 투어를 진행했다. 같은 날 진행
지브라 테크놀로지스는 옥스퍼드 이코노믹스와 공동으로 진행한 연구 결과를 발표했다. 이번 연구는 인공지능(AI), 자동화, 데이터 등 최신 기술을 활용해 현장 워크플로우를 개선할 경우 생산성과 수익성이 크게 향상된다는 점을 입증했다. 연구에 따르면 워크플로우 개선은 소매, 제조, 운송 및 물류(T&L) 산업에 두드러진 효과를 보였다. 소매업체의 고객 만족도는 21% 향상됐으며, 제조업체의 직원 생산성은 19% 증가했다. T&L 업계는 생산성이 21% 증가한 것으로 나타났다. 또한 AI 투자가 실시간 가시성 확보, 실행 가능한 인사이트 도출, 효율성 강화에 기여하고 있다는 점도 확인됐다. 옥스퍼드 이코노믹스는 포브스 글로벌 2000에 포함된 소매, 제조, T&L 산업 상위 20개 기업이 현장 워크플로우를 개선할 경우, 평균 30억 달러 매출 증가와 1억2000만 달러 추가 이익을 창출할 수 있을 것으로 분석했다. 연구 보고서 ‘지능형 운영의 영향(Impact of Intelligent Operations)’은 다음과 같은 결과를 제시했다. ▲소매업체는 재고 관리 워크플로우 개선으로 매출 성장률과 수익성이 최대 1.8%포인트 증가 ▲제조업체는
한국과학기술원(KAIST)은 전산학부 이재길 교수 연구팀이 제조 공정이나 설비가 바뀌어도 추가 학습 없이 기존 인공지능(AI) 모델을 활용해 불량을 탐지할 수 있는 ‘시계열 도메인 적응’ 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 최근 스마트팩토리(생산과정에 자동화 기술을 결합한 지능형 공장) 제조 현장에서 AI 센서 데이터를 활용한 불량 탐지 시스템 도입이 가속화하고 있다. 이 시스템은 설비에 부착된 센서로부터 입력되는 데이터를 실시간으로 분석해 설비 이상이나 불량품을 조기에 발견할 수 있지만, 생산 라인이 바뀌거나 설비 교체 등 제조 공정이 바뀌면 시스템의 성능이 급격히 떨어지는 등 문제가 있었다. 이 때문에 새로운 공정에 대해 추가 레이블링(특정 정보에 불량 여부나 상태 정보를 사람이 별도로 확인하고 레이블을 달아주는 작업)을 해야 하는 등 번거로움과 비용 부담이 컸다. 연구팀은 바뀐 공정에 대한 레이블링 없이도 기존 방법론의 성능을 개선할 수 있는 기술을 개발했다. 연구팀이 개발한 시계열 도메인 적응(Time-series Domain Adaptation) 기술은 시간에 따라 변하는 데이터, 예를 들어 온도 변화나 기계 진동, 전력 사용량, 센서 신호 등을 다루
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