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
설비의 예측 불가능한 고장은 막대한 경제적 손실과 생산 효율 저하를 초래하는 기술적 한계로 작용한다. 이 가운데 기존의 전통적인 유지보수 방식은 점차 한계를 드러내고 있다. 산업 현장에서 설비자산성능관리(APM)는 이제 고장 후 사후 대응에만 집중되지 않는다. 사전에 문제를 예측·대비하는 새로운 패러다임을 노리고 있다. 이처럼 비효율적인 대응 구조를 벗어나고자, 제조업의 미래를 결정지을 인공지능(AI) 기반 자율제조 시대가 도래했다. 과업별로 모델을 개발해야 했던 머신러닝의 부족한 부분을 근본적으로 극복하는 새로운 지향점을 제시하고 있다. 이는 단 하나의 거대 모델로 모든 문제를 해결하는 파운데이션 모델 시대로의 전환을 의미한다. 이러한 신규 트렌드는 생산 현장 전체의 운영 및 유지 보수(O&M) 프로세스를 혁신할 구체적인 로드맵으로 기대받고 있다. 이러한 배경에서 원프레딕트는 각 산업에 기반을 둔 새로운 접근법을 강조한다. 이 회사는 APM 솔루션을 공급하며 설비의 원초적 목적인 가동률을 극대화하는 것을 목표로 하고 있다. 피디엑스(PDX)·사이클론(Cyclone) 등 제품군을 통해 현장의 다양한 데이터를 통합 관리하는 데 기여한다. 특히 사이클론은
AI가 제조업의 ‘안전’과 ‘자율화’를 동시에 끌어올리는 전환점에 도달했다. 중대재해처벌법과 ESG 규제가 강화되는 지금, 생산성만 높이는 공장은 더 이상 경쟁력을 갖기 어렵다. LS일렉트릭 김재신 부장은 ‘2025 AI 자율제조혁신 포럼’에서 “현재 국내 제조현장의 자율화 수준은 10점 만점에 4.5점”이라는 진단을 내놓으며, AI 기반 제조 안전 전략을 자율제조의 출발점으로 제시했다. 발표에서 김 부장은 위험성 평가를 자동화하는 AI 관제, 화재·끼임·지게차 충돌 등 9대 사고 감지, 디지털 트윈 기반 실시간 관제, 중소기업을 위한 SaaS형 안전 AI 등도 실제 사례와 함께 공개했다. 공장이 스스로 위험을 감지하고, 스스로 설비를 멈추고, 스스로 대피 동선을 제시하는 시대—LS일렉트릭이 공개한 로드맵은 제조업이 어디로 가야 하는지를 분명하게 보여준다. 왜 ‘AI 안전’이 먼저인가 제조업은 지금 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’라는 거대한 전환점 앞에 서 있다. 생산 오더가 발행되는 순간부터 완제품이 고객에게 인도되기까지, 사람의 개입 없이 공장이 스스로 판단하고 움직이는 상태를 목표로 삼는 흐름이 빨라지고 있다. 그러나 현실은
제조업은 지금 ‘탄소 중립’이라는 거대한 전환점을 향해 움직이고 있다. 생산성을 유지하면서도 탄소 배출을 줄여야 하는 이 난제를 풀 해법으로 급부상한 기술이 적층 제조, 즉 3D 프린팅이다. 스트라타시스는 폴리젯·FDM·SAF 등 5대 핵심 기술 포트폴리오를 기반으로 설계–엔지니어링–양산까지 전 과정을 혁신하는 로드맵을 제시한다. 재료를 필요한 만큼만 쌓아 올려 폐기물을 최대 90%까지 줄이고, 분산 제조로 물류 탄소를 줄이며, 생성형 설계로 경량화까지 실현한다는 점에서 지속 가능한 제조의 새로운 표준을 제시한다. 기존 감산·성형 중심의 패러다임을 넘어, 중소량·다품종 생산 중심의 유연한 제조 혁신을 가능하게 한다는 점에서 3D 프린팅은 단순한 기술이 아니라 제조업 재설계의 방향성을 보여주는 전략적 솔루션으로 자리 잡고 있다. 감산에서 적층으로...제조 패러다임 전환 오늘날 전 세계 제조업은 탄소 중립과 넷제로(Net-zero)라는 피할 수 없는 시대적 지향점을 마주하고 있다. 이는 생산성을 희생하지 않으면서 탄소 배출을 획기적으로 줄여야 하는 기술적 한계를 동시에 요구한다. 이러한 고질적인 난제에 대한 로드맵을 제시하는 솔루션 중 하나가 적층 제조(Addi
LS일렉트릭이 네이버클라우드와 손잡고 전력 및 데이터센터 산업의 인공지능(AI) 전환을 본격화한다. 이번 협업은 양사의 기술력과 산업 전문성을 기반으로 제조업 전반의 디지털 전환을 촉진하고, AI 기반 전력설비·스마트팩토리 솔루션을 고도화하는 데 목적이 있다. 양사는 7월 25일 네이버클라우드 성남 사옥에서 ‘AI·클라우드 기반 전력·데이터센터 솔루션 협력 MOU’를 체결했다. 이날 행사에는 채대석 LS일렉트릭 대표, 김유원 네이버클라우드 대표를 포함한 양사 주요 경영진이 참석해 양측 협력의 의지를 다졌다. 이번 협력을 통해 양사는 △전력 및 데이터센터 특화 AI 솔루션 실증 및 공동 개발 △클라우드 기반 제조실행시스템(MES), 공장에너지관리시스템(FEMS) 협력 △제조 산업 특화 클라우드 전환 및 솔루션 공동 개발 등을 추진한다. 특히 LS일렉트릭이 보유한 전력설비 진단 솔루션에 네이버클라우드의 AI 모델을 접목해 AI 에이전트를 구현, 비숙련자도 손쉽게 전력설비를 관리할 수 있도록 사용자 편의성을 대폭 개선할 예정이다. 이는 산업현장에서 AI 활용도를 높이는 실질적 사례로 주목된다. 스마트팩토리 분야에서는 LS일렉트릭의 MES 및 FEMS 솔루션에 네이
[헬로즈업 세줄 요약] ·스트라타시스, 3D프린팅 포럼 2025에서 산업별 글로벌 적용 사례 소개 ·고정밀 생산, 디지털 인벤토리, 실리콘 소재 등 최신 AM 전략 강조 ·KF-21, 붐 슈퍼소닉 등 실제 양산 적용 사례로 기술 신뢰성 입증 스트라타시스가 지난 17일 판교 그래비티 조선호텔에서 ‘스트라타시스 3D프린팅 포럼 2025’를 개최하고 글로벌 3D프린팅 기술 동향과 산업별 활용 사례를 소개했다. 이번 포럼은 시제품 제작을 넘어 양산 적용까지 확장되고 있는 적층 제조(Additive Manufacturing, AM)의 흐름을 공유하는 자리로 국내외 관계자 200여 명이 참석해 성황을 이뤘다. 문종윤 스트라타시스 코리아 지사장은 환영사에서 “스트라타시스는 이미 한국식 비즈니스에 맞춘 디지털 제조 전략으로 25년 넘게 고객들과 함께해왔다”며 “대한민국 기업들의 글로벌 경쟁력 강화를 위한 동반자가 되겠다”고 밝혔다. 또한 “DX는 단발적인 도입이 아닌 지속적인 여정이며, 고객의 생산 환경에 따라 소재, 하드웨어, 소프트웨어, 기술지원이 종합적으로 맞물려야 성공적인 AM이 가능하다”고 강조했다. 이날 행사에서는 스트라타시스와 20년 이상 파트너십을 이어온 국
세이지 비전, AI 도입 과정에서 겪는 복잡성 해소 및 투자 실효성 높여 세이지가 7월 1일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스에서 열린 ‘Intel AI Summit Seoul 2025’에 참가해 자사의 핵심 솔루션 ‘세이지 비전(SAIGE VISION)’을 공개했다. 세이지는 레노버와 공동 부스를 운영하며, 하드웨어와 소프트웨어의 완성도 높은 결합을 시연해 참관객의 이목을 끌었다. 세이지 비전은 제조 현장에서 발생하는 고해상도 이미지 및 센서 데이터를 기반으로, 복잡한 공정 내 미세한 결함을 실시간으로 감지하고 분석하는 AI 머신비전 솔루션이다. 특히 레노버의 최신 서버 ‘ThinkSystem SR650 V4’에서 구동된 실시간 데모는 제조업계 관계자로부터 높은 반응을 얻었다. 세이지 비전은 단순한 검사 기능을 넘어, AI 모델과 검사 장비를 통합한 디지털 품질관리(DX) 플랫폼으로 진화하고 있다. 실시간 품질 모니터링, 예측적 결함 관리, 생산 최적화 등 제조공정 전반을 지능화할 수 있는 기능을 제공하며, 기존 제조 설비와의 원활한 통합이 가능하다는 점에서 도입 부담도 낮다. 특히 수작업 검사나 기존 머신비전 시스템 대비 속도와 정확도가 향상돼 제조 효율
산업별 특화 AI 모델 구축하는 ‘Bottom-up 방식의 Vertical AI Agent’ 전략 내세워 세이지(SAIGE)의 박종우 대표가 지난 26일 열린 ‘마이크로소프트 AI 투어 인 서울(Microsoft AI Tour in Seoul)’에서 제조업의 AI 혁신 전략을 주제로 키노트 발표를 진행했다. 발표에서 박 대표는 제조 산업에 AI 기술을 적용할 때 발생하는 구조적 문제를 짚고, 이를 해결하기 위한 해법으로 'Vertical AI Agent' 기반 접근법을 제안해 눈길을 끌었다. 박 대표는 현재 제조 현장에서 AI 도입이 어려운 이유로 크게 세 가지를 꼽았다. 첫째는 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 동시에 요구하는 제조 현장의 특수성이다. 일반적인 AI 솔루션으로는 이같은 ‘엄격한 기준’을 만족시키기 어렵다는 설명이다. 둘째는 AI 학습에 필요한 유의미한 데이터, 즉 결함이나 사고 사례가 전체 데이터의 1% 미만에 불과하다는 점이다. 셋째는 AI 모델의 개발, 운영, 모니터링 등 전 과정에서 여전히 전문 인력에 대한 의존도가 높아 높은 운영 비용이 발생한다는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 세이지가 제시한 전략은 산업별 특화 AI 모델을 구
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UPDATE: 2025년 12월 20일 10시 28분
