DSTEK Korea가 오는 3월 '오토메이션월드 2026'에서 '현장에서 실제로 돌아가는 AI 비전 검사 데모'를 선보인다. 제조 현장의 '품질·생산성·인력'의 구조적 문제를 비전 AI(머신비전 + 딥러닝)로 해결하는 DSTEK Korea는 AI가 단순 판단 도구가 아니라 품질 정의·추적성·공정 최적화를 함께 끌어가는 'AI Factory' 구현을 목표로 한다. 품질 기준 자체를 시스템화하는 비전 AI 기업 DSTEK Korea는 제조 현장에서 발생하는 '품질·생산성·인력'의 구조적 문제를 비전 AI로 해결하는 기업이다. 현장에서는 여전히 많은 공정이 사람의 육안 검사와 경험에 의존하고 있고, 그 결과 품질 편차가 커지거나 기준이 모호한 상태에서 공급사가 일방적으로 책임을 떠안는 상황도 적지 않다. DSTEK Korea는 이런 비효율을 '자동화'로만 접근하지 않고, AI를 통해 '품질 기준 자체를 시스템화'하는 방향으로 풀고 있다. 핵심 사업 영역은 크게 세 가지다. 첫째는 AI 기반 외관/결함 검사(AI Visual Inspection)로, 금속/가공품, 단조·주조품, 용접부, 고무/필름 등 연속 생산 품목, 배터리 및 전장 부품, 전자부품·커버글래스 등
제조 현장의 자동화는 더 이상 장비를 얼마나 빠르게 움직이느냐의 문제가 아니다. 불확실한 시장 환경 속에서 얼마나 유연하게 대응하고, 데이터를 기반으로 얼마나 지능적인 판단을 내릴 수 있느냐가 경쟁력을 좌우하고 있다. 이런 변화의 중심에는 하드웨어 중심 자동화에서 소프트웨어 중심 자동화로의 전환이 자리한다. Beckhoff는 PC 기반 제어라는 일관된 철학을 바탕으로, 제어·모션·세이프티·데이터·AI를 하나의 플랫폼으로 통합하는 자동화 구조를 제시해 왔다. 단순히 기능을 추가하는 방식이 아니라, 자동화 시스템 자체를 소프트웨어적으로 재정의하는 접근이다. AX 흐름 속에서도 Beckhoff는 AI를 상위 시스템에 국한하지 않고 제어 레벨까지 끌어내리며, 실시간 데이터와 결합된 지능형 자동화를 구현하고 있다. 동시에 에너지 관리와 안전, 데이터 투명성을 아우르는 ESG 대응 역시 자동화 기술의 본질적인 가치로 풀어낸다. 오토메이션월드 2026을 앞두고 만난 권정현 팀장은 자동화의 기준이 어떻게 바뀌고 있는지, 그리고 그 변화가 제조 현장에 어떤 의미를 갖는지에 대해 구체적인 방향성을 제시했다. Q. Beckhoff의 핵심 사업 영역과 주력 솔루션, 그리고 중장기
제조 현장에서 데이터는 이미 넘쳐난다. 하지만 그 데이터가 얼마나 정확한지, 신뢰할 수 있는지에 대한 질문은 여전히 남아 있다. 자동화와 AI가 고도화될수록 계측의 중요성은 오히려 더 커지고 있다. 잘못된 데이터 위에 쌓은 분석과 의사결정은 공정 효율은 물론 품질과 안전까지 위협할 수 있기 때문이다. 노바인스트루먼트는 이러한 산업 현장의 근본적인 문제의식에서 출발해 계측과 교정을 제조 혁신의 출발점으로 삼아왔다. 센서와 측정 장비 공급을 넘어, 국가공인 교정 서비스를 결합한 원스톱 체계로 데이터 신뢰성을 책임지는 구조를 구축해온 배경이다. AX와 ESG가 동시에 요구되는 제조 환경에서도 마찬가지다. 에너지 관리, 공정 효율, 환경 조건을 정확히 측정하고 관리하지 않고서는 그 어떤 전환도 실효성을 갖기 어렵다. 오토메이션월드 2026을 앞두고 만난 이병덕 대표는 “AI보다 앞서야 할 것은 계측 데이터에 대한 신뢰”라고 강조하며, 스마트 제조 시대에 계측 기업이 맡아야 할 역할과 방향을 분명히 했다. Q. 노바인스트루먼트의 핵심 사업 영역과 주력 제품, 그리고 중장기적으로 지향하는 사업 비전은 무엇인가. A. 노바인스트루먼트는 온도, 압력, 습도, 전기, 유량
제조·산업 전반에서 인공지능 전환(AX)이 본격화되는 가운데, 산업 AI 솔루션 기업 엣지크로스가 실제 현장에 적용 가능한 Physical AI의 방향성을 제시한다. 엣지크로스는 오는 2월 3일 열리는 ‘2026 제조 AX 대전망 온라인 컨퍼런스’에 참가해, 산업 현장의 운영 방식을 바꾸는 실전형 AI 적용 사례를 공개한다고 밝혔다. 엣지크로스는 이번 컨퍼런스에서 ‘산업 지능 인프라로 진화하는 Physical AI와 MachineGPT’를 주제로 발표를 진행한다. 단순한 개념 소개를 넘어, 기계 데이터 기반 AI가 제조 현장에서 어떻게 작동하고, 운영 효율과 의사결정 구조를 어떻게 변화시키는지를 구체적인 사례 중심으로 설명할 계획이다. 최근 제조 현장에서는 AI 도입 필요성에 대한 공감대는 형성됐지만, 실제 적용 단계에서는 데이터 활용 방식과 운영 연계 문제로 어려움을 겪는 사례가 적지 않다. 엣지크로스는 이러한 현실을 반영해, 설비와 공정에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집·분석하고, 이를 기반으로 현장 의사결정을 지원하는 산업 지능 인프라의 개념을 제시한다. 특히 Physical AI 구현 사례로 소개될 ‘MachineGPT’는 기계 데이터와 현장 맥락
2026년 28개 신규과제 선정, 제조 AI 전환(M,AX)과 초격차 기술 경쟁력 강화 산업통상부(이하 산업부)는 시설·장비 구축을 통해 초격차 기술개발과 신속한 사업화를 지원하는 산업혁신기반구축사업에 올해 총 2,685억원을 지원한다고 밝혔다. 이는 역대 최대 예산 규모로(`25년 대비 11.5% 증가) 급변하는 글로벌 기술 경쟁 속에서 우리 산업의 기술 자립과 경쟁력 강화를 적극 뒷받침하기 위한 조치다. 올해 산업부는 지난해보다 12개 늘어난 28개 신규과제(280억원)를 선정할 예정이며, 신규예산 중 약 40%를 AI 기반구축에 집중 투입한다. AI 자율실험실, 제조 AI 전환(M.AX) 등 제조 현장에서 즉시 활용 가능한 AI 시설·장비 인프라를 확충함으로써, AI 강국 도약을 위한 산업 저변 확보에 동 사업이 견인차 역할을 할 것으로 기대한다. 특히 올해 신규과제부터는 AI·반도체·이차전지 등 첨단 기술분야에서 산·학·연 협력을 촉진하는 공유형 연구공간을 전국 각지의 연구기반센터에 구축하는 것을 의무화한다. 이를 통해 앵커기업-제품을 공급하는 중소·중견기업-대학·연구기관의 협력을 도모하고 기술 혁신과 사업화 가속 등 실질적 혁신지원으로 ‘산업기술 허
대한민국 산업은 AI 대전환(AX)이라는 구조적 변화의 한가운데에 서 있다. 정부가 제조·산업 전반의 AX를 국가 핵심 전략으로 공식화하면서 공정과 설비를 넘어 품질 영역까지 AI 기반 혁신이 본격화되는 흐름이다. 이러한 국가적 추진력은 제조 AX 얼라이언스(M.AX Alliance) 출범으로 이어졌으며 2026년을 기점으로 산업 현장 전반에 실질적인 변화가 확산될 것으로 전망된다. 2026 제조AX(M.AX) 대전망 온라인 컨퍼런스 4일차 오전에 진행되는 ‘품질혁신 Track’은 이러한 변화의 중심에서 스마트 퀄리티 전략을 집중 조명한다. 물류 자동화부터 머신비전, 2D를 넘어 3D로 확장되는 검사 기술, 그리고 비지도 학습 기반 AI 비전 검사까지 품질 영역에서의 AX 전환 방향을 현장 사례 중심으로 살펴본다. 첫 세션에서는 김민수 코그넥스코리아 전무가 ‘AI and machine vision for logistic automation’을 주제로 물류 자동화 환경에서 AI와 머신비전 기술이 품질과 효율을 어떻게 동시에 끌어올리는지 설명한다. 물류 흐름의 가시성 확보와 오류 감소를 위한 비전 기술 적용 전략이 공유된다. 이어 김현성 센소파트 코리아 매니저는
대한민국 산업은 AI 대전환(AX)이라는 구조적 변화의 한가운데에 서 있다. 정부가 제조·산업 전반의 AX를 국가 핵심 전략으로 공식화하면서 공정과 설비를 넘어 품질 영역까지 AI 기반 혁신이 본격화되는 흐름이다. 이러한 국가적 추진력은 제조 AX 얼라이언스(M.AX Alliance) 출범으로 이어졌으며 2026년을 기점으로 산업 현장 전반에 실질적인 변화가 확산될 것으로 전망된다. 2026 제조AX(M.AX) 대전망 온라인 컨퍼런스 4일차 오전에 진행되는 ‘품질혁신 Track’은 이러한 변화의 중심에서 스마트 퀄리티 전략을 집중 조명한다. 물류 자동화부터 머신비전, 2D를 넘어 3D로 확장되는 검사 기술, 그리고 비지도 학습 기반 AI 비전 검사까지 품질 영역에서의 AX 전환 방향을 현장 사례 중심으로 살펴본다. 첫 세션에서는 김민수 코그넥스코리아 전무가 ‘AI and machine vision for logistic automation’을 주제로 물류 자동화 환경에서 AI와 머신비전 기술이 품질과 효율을 어떻게 동시에 끌어올리는지 설명한다. 물류 흐름의 가시성 확보와 오류 감소를 위한 비전 기술 적용 전략이 공유된다. 이어 김현성 센소파트 코리아 매니저는
대한민국 산업은 AI 대전환(AX)이라는 구조적 변화의 국면에 진입했다. 정부가 제조·산업 전반의 AX를 국가 핵심 전략으로 공식화하면서 현장은 공정 지능화와 자율제조를 중심으로 한 근본적 전환을 요구받고 있다. 이러한 흐름은 제조 AX 얼라이언스(M.AX Alliance) 출범으로 구체화됐으며 2026년을 기점으로 공정 운영과 생산 전략 전반에 실질적인 변화를 예고한다. 이번 컨퍼런스 3일차 오후 ‘스마트공정제어 Track’은 이러한 변화의 핵심인 공정제어 영역을 집중 조명한다. 디지털 트윈, AI 기반 예측, 산업 인프라, OT/IT 융합 플랫폼 등 공정 운영의 기반 기술을 중심으로 제조 현장에서 즉시 적용 가능한 전략과 사례를 제시하는 것이 목표다. 첫 발표에서는 김건아 아미텍 코리아 지사장이 스마트 제조 공정을 위한 디지털 트윈 기반 3D Metrology 솔루션을 소개한다. 공정 가시성과 정밀 계측을 결합한 디지털 트윈 기술이 품질과 생산 안정성을 어떻게 동시에 확보하는지를 설명한다. 이어 이신혜 퓨처메인 이사는 AI 기반 설비 이상 감지와 예측 기술을 통해 공정 관리 최적화 방안을 제시하며 데이터 기반 예방 정비와 운영 효율 개선 전략을 다룬다.
대한민국 산업은 AI 대전환(AX)이라는 구조적 변화의 국면에 진입했다. 정부가 제조·산업 전반의 AX를 국가 핵심 전략으로 공식화하면서 현장은 공정 지능화와 자율제조를 중심으로 한 근본적 전환을 요구받고 있다. 이러한 흐름은 제조 AX 얼라이언스(M.AX Alliance) 출범으로 구체화됐으며 2026년을 기점으로 공정 운영과 생산 전략 전반에 실질적인 변화를 예고한다. 이번 컨퍼런스 3일차 오후 ‘스마트공정제어 Track’은 이러한 변화의 핵심인 공정제어 영역을 집중 조명한다. 디지털 트윈, AI 기반 예측, 산업 인프라, OT/IT 융합 플랫폼 등 공정 운영의 기반 기술을 중심으로 제조 현장에서 즉시 적용 가능한 전략과 사례를 제시하는 것이 목표다. 첫 발표에서는 김건아 아미텍 코리아 지사장이 스마트 제조 공정을 위한 디지털 트윈 기반 3D Metrology 솔루션을 소개한다. 공정 가시성과 정밀 계측을 결합한 디지털 트윈 기술이 품질과 생산 안정성을 어떻게 동시에 확보하는지를 설명한다. 이어 이신혜 퓨처메인 이사는 AI 기반 설비 이상 감지와 예측 기술을 통해 공정 관리 최적화 방안을 제시하며 데이터 기반 예방 정비와 운영 효율 개선 전략을 다룬다.
제조 현장의 AI 대전환(AX)이 가속화되는 가운데, 스마트물류 분야의 최신 기술과 미래 전략을 집중 조망하는 온라인 컨퍼런스가 열린다. 오는 2월 5일 오후 1시 30분부터 4시까지 진행되는 '2026 제조AX(M.AX) 대전망 온라인 컨퍼런스 Day4 - 스마트물류'는 자율형 생산 물류, 입출고 자동화, AI 기반 물류 최적화 등 제조 물류 전반의 혁신 방향을 제시할 예정이다. 이번 컨퍼런스는 자재 이동부터 보관, 피킹, 이송까지 물류 전 과정의 자동화와 지능화를 다루며, 국내외 물류 자동화 선도 기업들의 실무 전문가들이 대거 참여해 현장 적용 가능한 구체적인 솔루션과 사례를 공유한다. 첫 번째 세션에서는 김혜완 로크웰 오토메이션 코리아 부장이 '자율형 생산 물류로 미래를 설계하다'를 주제로 발표에 나선다. 자재 이동 전 과정에 자동화를 확장·연결·최적화하는 생산 물류 전략과 함께 로크웰 오토메이션의 종합적인 자율 생산 물류 솔루션, 그리고 프리미엄 자율이동로봇(AMR) 'OTTO'를 소개할 예정이다. 이어서 최필순 카덱스코리아 매니저가 '복잡한 제조 현장을 위한 입출고 및 보관 자동화 시스템'을 발표한다. 중량물은 물론 소품종 다량의 부품을 효과적으로
제조 현장의 AI 대전환(AX)이 가속화되는 가운데, 스마트물류 분야의 최신 기술과 미래 전략을 집중 조망하는 온라인 컨퍼런스가 열린다. 오는 2월 5일 오후 1시 30분부터 4시까지 진행되는 '2026 제조AX(M.AX) 대전망 온라인 컨퍼런스 Day4 - 스마트물류'는 자율형 생산 물류, 입출고 자동화, AI 기반 물류 최적화 등 제조 물류 전반의 혁신 방향을 제시할 예정이다. 이번 컨퍼런스는 자재 이동부터 보관, 피킹, 이송까지 물류 전 과정의 자동화와 지능화를 다루며, 국내외 물류 자동화 선도 기업들의 실무 전문가들이 대거 참여해 현장 적용 가능한 구체적인 솔루션과 사례를 공유한다. 첫 번째 세션에서는 김혜완 로크웰 오토메이션 코리아 부장이 '자율형 생산 물류로 미래를 설계하다'를 주제로 발표에 나선다. 자재 이동 전 과정에 자동화를 확장·연결·최적화하는 생산 물류 전략과 함께 로크웰 오토메이션의 종합적인 자율 생산 물류 솔루션, 그리고 프리미엄 자율이동로봇(AMR) 'OTTO'를 소개할 예정이다. 이어서 최필순 카덱스코리아 매니저가 '복잡한 제조 현장을 위한 입출고 및 보관 자동화 시스템'을 발표한다. 중량물은 물론 소품종 다량의 부품을 효과적으로
정부가 제조·산업 전반의 AI 대전환(AX)을 국가 핵심 전략으로 공식 선언한 가운데, 2026년 제조 AX의 본격적인 변화와 미래 전략을 조망하는 대규모 온라인 컨퍼런스가 열린다. 오는 2월 2일 오후 2시부터 4시까지 진행되는 '2026 제조AX(M.AX) 대전망 온라인 컨퍼런스 Day1. 제조AI'는 AI 지능화와 자율제조, 지속가능 생산 혁신을 주제로 국내 제조기업과 관련 기관에 실질적인 인사이트를 제공할 예정이다. 이번 컨퍼런스는 대한민국 산업계가 직면한 'AI 대전환'의 거대한 흐름을 정확히 분석하고, 미래 경쟁력 확보를 위한 선제적 대응 방안을 모색하는 자리로 마련됐다. 특히 '제조 AX 얼라이언스(M.AX Alliance)' 출범과 함께 2026년을 기점으로 산업 현장에서 본격화될 변화의 방향성을 제시한다는 점에서 업계의 높은 관심이 예상된다. 첫 번째 세션에서는 백인송 한국마이크로소프트 매니저가 '성공적인 AI 도입과 혁신 전략'을 주제로 발표에 나선다. 글로벌 기술 기업의 시각에서 바라본 제조업 AI 도입의 핵심 성공 요인과 실행 전략을 공유할 예정이다. 이어서 이원희 데이터랩스 책임연구원이 '제조 혁신의 과거, 현재, 그리고 미래'라는 주
정부가 제조·산업 전반의 AI 대전환(AX)을 국가 핵심 전략으로 공식 선언한 가운데, 2026년 제조 AX의 본격적인 변화와 미래 전략을 조망하는 대규모 온라인 컨퍼런스가 열린다. 오는 2월 2일 오후 2시부터 4시까지 진행되는 '2026 제조AX(M.AX) 대전망 온라인 컨퍼런스 Day1. 제조AI'는 AI 지능화와 자율제조, 지속가능 생산 혁신을 주제로 국내 제조기업과 관련 기관에 실질적인 인사이트를 제공할 예정이다. 이번 컨퍼런스는 대한민국 산업계가 직면한 'AI 대전환'의 거대한 흐름을 정확히 분석하고, 미래 경쟁력 확보를 위한 선제적 대응 방안을 모색하는 자리로 마련됐다. 특히 '제조 AX 얼라이언스(M.AX Alliance)' 출범과 함께 2026년을 기점으로 산업 현장에서 본격화될 변화의 방향성을 제시한다는 점에서 업계의 높은 관심이 예상된다. 첫 번째 세션에서는 백인송 한국마이크로소프트 매니저가 '성공적인 AI 도입과 혁신 전략'을 주제로 발표에 나선다. 글로벌 기술 기업의 시각에서 바라본 제조업 AI 도입의 핵심 성공 요인과 실행 전략을 공유할 예정이다. 이어서 이원희 데이터랩스 책임연구원이 '제조 혁신의 과거, 현재, 그리고 미래'라는 주
카카오모빌리티는 산업통상부가 추진하는 ‘AI 미래차 M.AX 얼라이언스’에 합류한다고 16일 밝혔다. AI 미래차 M.AX 얼라이언스는 산업부와 대한상공회의소가 지난해 9월 출범한 제조 AX 얼라이언스의 세부 협의체로, 인공지능 기술을 기반으로 미래차 산업 경쟁력을 강화하기 위해 구성됐다. 해당 얼라이언스에는 현대자동차, LG전자, 네이버클라우드 등 완성차·부품·IT 분야 주요 기업과 연구기관이 참여하고 있다. 카카오모빌리티는 이번 합류를 통해 자율주행, 로봇, 디지털 트윈 등 피지컬 AI 역량을 바탕으로 얼라이언스의 기술 완성도를 높인다는 계획이다. 카카오모빌리티는 특히 인지부터 판단, 제어에 이르는 전 과정을 단일 AI 모델로 통합하는 엔드투엔드 자율주행 기술 고도화에 주력할 방침이다. 이를 통해 국내 도로 환경에 최적화된 엔드투엔드 한국형 자율주행 표준 모델을 마련한다는 구상이다. 아울러 자율주행 AI 학습과 기술 고도화를 위해 데이터 구축과 데이터 개방, 공동 연구 및 실증을 추진하며, 얼라이언스 내 협력을 통해 다양한 산업 영역에서 활용 가능한 기술 기반을 마련하는 데 집중할 예정이다. 류긍선 카카오모빌리티 대표는 “자율주행 기술 경쟁력 확보에 총력
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
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