생산제조 기술 시장의 초점이 바뀌고 있다. 지난해 우리나라 수출은 7097억 달러(약 1000조 원)로 사상 최초로 1000조 시대를 열었다. 이때 1734억 달러(약 255조 원)로 역대 최고치를 달성한 반도체 수출이 주요했다는 평가다. 올해 1월에는 광공업 생산이 전년 동월 대비 7.1% 늘었고, 설비투자도 15.3% 증가했다. 반면 제조업 평균 가동률은 71.2%로 내려앉은 것으로 분석됐다. 주문과 투자 수요는 살아나는데, 생산 현장은 더 정교한 운영과 자동화를 동시에 요구받는 국면으로 들어섰다는 뜻이다. 이런 흐름 속에서 생산제조 기술의 경쟁력도 달라지고 있다. 절삭 속도나 장비 정밀도만으로는 차이를 만들기 어려워졌다는 게 실제 업계 목소리다. 이는 가공·이송, 검사·품질, 장비·소프트웨어를 얼마나 끊김 없이 연결하느냐가 더 중요해졌다는 뜻으로 해석 가능하다. 다시 말해, 단일 장비의 성능을 중점으로 봤던 흐름이 이제는 안정성·유연성, 무인화 시간, 데이터 활용도까지 함께 따지는 방향으로 옮겨가고 있다는 것이다. 생산기술의 경쟁력 역시 개별 설비가 아니라 공정 전체를 얼마나 유기적으로 혁신하느냐에 따라 갈리고 있다. 이 수요가 가장 먼저 모이는 자리가
휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)은 비교적 쉬운 방식으로 대중의 관심을 끈다. 춤을 추고, 손을 흔들고, 사람과 악수한다. 이러한 영상 한 컷만으로도 ‘이제 사람형 로봇 시대가 왔다’는 평가가 주를 이룬다. 하지만 제조·물류 현장에서 휴머노이드 기술을 받아들이는 기준은 이 같은 감탄과 다르다. 현장은 ‘기술적 구현 가능성’보다 ‘시스템적 가용성’에 무게를 둔다. 라인 정지는 곧 천문학적 손실로 직결되고, 안전·품질의 단절은 브랜드 신뢰도를 붕괴시키기 때문이다. 이에 따라 현장에서의 휴머노이드 로봇 도입은 다양한 가용성 요소를 만족해야 한다. 연속 가동 시간, 평균고장간격(MTBF), 장애 복구 탄력성 등이 이에 해당한다. 휴머노이드가 산업 현장에서 ‘도입의 당위성’을 확보하는 지점도 바로 여기다. 고도화된 자동화 라인 사이에서도 여전히 작업자의 손길이 필수적인 공백이 존재하기 때문이다. 조립(Assembly)·상하차(Loading & Unloading)·분류(Sorting) 등 작업 조건이 수시로 변하는 비정형 구간이 대표적이다. 기업은 이 영역에서 인력난·이직률·안전위협이라는 고질적인 운영 비용을 떠안는다. 결국 이때의 본질은 작업자에 의
휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)과 최근 이 로봇 폼팩터(Form-factor)에 기반을 제공하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 둘러싼 논의가 뜨겁다. 이러한 기술은 더 이상 전시·데모의 영역에 머물러 있으면 안 된다는 분석이 줄을 잇고 있다. 다양한 글로벌 컨설팅·리서치 기관은 오는 2030년 전후 휴머노이드 로봇 시장을 수십억 달러 규모로 전망하고 있고, 2035년 이후에는 수백억 달러, 이후 2050년에는 조 단위까지 성장할 수 있다는 예측을 쏟아내고 있다. 그러나 실제 사업자는 화려한 성장 곡선보다 부품 단가표와 수명 시험 데이터부터 면밀히 분석한다. 특히 휴머노이드 로봇의 관절을 움직이는 구동부(Actuator)는 전체 제조 원가의 40~60%를 차지하는 핵심 부품으로 지목된다. 여러 분석에 따르면, 저량 생산 단계에서 휴머노이드 한 대에 들어가는 관절 구동계 비용만 수만 달러에 달하며, 이 비용을 수백 달러대까지 낮추지 못하면 대량 상용화는 요원하다는 진단이 반복된다. 실제로 미국 로보틱스 분석 사이트 ‘아파로봇(Aparobot)’이 지난해 11월 공개한 지표가 이를 뒷받침한다. 이들은 로봇용 고급 통합 관절(Joint) 40
생산 라인 경쟁력의 기준이 급격히 변화하고 있다. 설비를 한 번 구축한 뒤 장기간 안정적으로 가동하는 과거의 방식만으로는 대응하기 어려운 국면이다. 품목 전환 주기는 단축되고 수요 변동성은 커진 반면, 불량률과 운영 비용은 더욱 엄격하게 관리해야 한다는 압박이 가중되고 있기 때문이다. 이에 따라 현시점 제조 현장에서는 개별 장비 한 대의 수치적 성능보다, 라인 전체를 얼마나 신속하게 재구성하고 다시 안정적인 운영 상태로 시뮬레이션할 수 있는지가 핵심적인 과제가 됐다. 이러한 변화는 자동화 투자 기준의 패러다임을 바꾸고 있다. 단순히 빠른 이송 장비를 선택하는 것이 아니라, 이송·검사·제어·유지보수·연계 등이 얼마나 유기적인 프로세스로 이어지는지가 실제 성과를 좌우한다는 인식이 확산되고 있다. 즉, 차세대 산업·공장 자동화(FA)는 전체 운영 구조 설계의 진화를 의미한다. FA 및 시스템통합(SI) 기술 업체 아이온은 이러한 시장 흐름에 발맞춰 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory + Automation World 2026, 이하 AW 2026)’에서 자사 역량을 총망라한다. 리니어 모터(Linear Motor) 기반 이송 솔루션, 머신비
생산 현장 내 설비 데이터는 꾸준히 쌓이지만, 효율성이 개선되는 속도는 기대만큼 빨라지지 않는 경우가 많다. 아울러 대시보드는 더 정교해졌으나, 문제를 발견한 뒤 원인을 좁히고 대응안을 확정해 실행에 옮기기까지의 프로세스는 여전히 길다. 이 같은 지연은 생산성 저하에 그치지 않는다. 품질 편차, 물류 병목, 에너지 낭비, 작업자 부담 등이 동시에 가중되면서 공장 운영 전반의 비용을 상승시키는 결과를 초래한다. 최근 제조 현장이 직면한 과제도 이와 맥락은 같이 한다. 숙련 인력에 대한 의존도는 높고 공급망 변동성은 커졌으며, 전력비 상승과 탄소 규제 대응 부담도 가중됐다. 이 때문에 현장에서는 이제 각 데이터를 바탕으로 한 신속한 판단, 즉 ‘정확히 실행하는 공장’이 경쟁력을 좌우하는 핵심이라는 인식이 확산되고 있다. 스마트 팩토리(Smart Factory) 솔루션 기술 업체 미라콤아이앤씨는 이런 변화 지점을 겨냥해 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory + Automation World 2026, 이하 AW 2026)’에 등판한다. 이 자리에서 자율제조(Autonomous Manufacturing) 운영 체계 구상을 전면에 내세운다. 사측
이제 제조 현장의 핵심 경쟁력은 자동화(Automation)의 양적 팽창에서 벗어난 또 다른 차원이다. 다양한 기술 트렌드에 대한 변동성과 이에 대응하는 속도에 의해 경쟁력이 결정되는 양상이다. 이 가운데 최근 수요 변동과 공급망 재편이 더욱 가속화되는 국면에서 공장은 고정된 설비 집합의 개념을 탈피해 유연한 운영 체계로 진화한 점이 포인트다. 설계 변경 사항이 생산 계획, 품질 검증, 안전 기준, 물류 동선 등에 즉각적이고 연쇄적으로 반영되는 구조가 핵심이다. 이 체계의 핵심 지표는 기존 주요 요소인 ‘생산성’뿐만 아니라, 전환 속도, 의사결정 지연 최소화, 추적 가능성, 예외 상황 시 복원력 등을 포괄하는 것으로 확장되고 있다. 이러한 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 로보 공학(Robotics)이 있다. 이때 중심점은 기술 자체보다 지능을 실질적인 운영 프로세스로 고착시키는 방법론이다. 이에 따라 ▲AI 모델이 내린 판단의 승인 주체 ▲학습·검증 데이터의 활용 방식 ▲오류 격리 메커니즘 ▲안전 논리 증명 방식까지 포함해 공장의 규칙을 새롭게 정립하는 작업이 시작됐다. 이 같은 차세대 제조 인프라의 본질은 현장이 스스로 학습·보수하는 운영 메커니즘을 설계
이제 제조 현장의 핵심 경쟁력은 자동화(Automation)의 양적 팽창에서 벗어난 또 다른 차원이다. 다양한 기술 트렌드에 대한 변동성과 이에 대응하는 속도에 의해 경쟁력이 결정되는 양상이다. 이 가운데 최근 수요 변동과 공급망 재편이 더욱 가속화되는 국면에서 공장은 고정된 설비 집합의 개념을 탈피해 유연한 운영 체계로 진화한 점이 포인트다. 설계 변경 사항이 생산 계획, 품질 검증, 안전 기준, 물류 동선 등에 즉각적이고 연쇄적으로 반영되는 구조가 핵심이다. 이 체계의 핵심 지표는 기존 주요 요소인 ‘생산성’뿐만 아니라, 전환 속도, 의사결정 지연 최소화, 추적 가능성, 예외 상황 시 복원력 등을 포괄하는 것으로 확장되고 있다. 이러한 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 로보 공학(Robotics)이 있다. 이때 중심점은 기술 자체보다 지능을 실질적인 운영 프로세스로 고착시키는 방법론이다. 이에 따라 ▲AI 모델이 내린 판단의 승인 주체 ▲학습·검증 데이터의 활용 방식 ▲오류 격리 메커니즘 ▲안전 논리 증명 방식까지 포함해 공장의 규칙을 새롭게 정립하는 작업이 시작됐다. 이 같은 차세대 제조 인프라의 본질은 현장이 스스로 학습·보수하는 운영 메커니즘을 설계
로봇·소재 산업 육성 및 기술 경쟁력 강화 ‘맞손’ 피지컬 AI(Physical AI) 기반 로봇 응용 소재 및 융합 기술 공동연구...실증(Pilot) 인프라 공유도 한국로봇융합연구원(KIRO)이 섬유·소재 분야 생산기술연구소 ‘다이텍연구원’과 로보틱스·소재 산업 동반 성장을 위한 전략적 드라이브를 가동한다. 양 기관은 로봇 핵심 소재·부품의 국산화와 기술 고도화에 나선다. 이번 협약은 로봇 하드웨어의 성능을 결정짓는 소재 기술의 중요성이 급증함에 따라, 양 기관의 연구 역량과 인프라를 결합해 시너지를 창출하기 위해 마련됐다. 최재홍 다이텍연구원장은 “양사 파트너십은 로봇 현장에서 실제로 필요로 하는 소재 기술을 함께 만들어 가는 핵심 마중물이 될 것”이라며 “기업 수요에 기반한 공동 기술 개발이 실증(Pilot)과 사업화로 이어지는 선순환 구조를 확립하겠다”고 포부를 피력했다. 양측은 로봇 응용 소재·부품은 물론, 최근 주목받는 피지컬 AI(Physical AI) 기반 공동 연구를 통해 산업 현장에서 즉각 구동 가능한 협력 모델을 구축한다. 구체적으로 ▲기술·시장 정보 교류 ▲융합 기술 실증 연구 ▲연구 분석 장비 및 시설 공동 활용 등 전방위적으로 협력
제철소 코일 물류 공정 내 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 도입 발표 4자 간 전략적 협력 체계 구축...크레인 벨트 체결 등 고위험 반복 작업에 로봇 투입 예고해 개념증명(PoC) 기반 제철소 특화 모델 개발 및 현장 내 물류 로봇 활용 범위 확대 목표도 포스코그룹이 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)을 자사 철강 제품 물류 공정에 적용하는 프로젝트를 추진하며 제조 현장 피지컬 AI(Physical AI) 도입에 속도를 낸다고 밝혔다. 그룹은 포스코·포스코DX·포스코기술투자·페르소나AI(Persona AI) 등이 협력한 프로젝트를 발표했다. 산업용 휴머노이드 로봇의 현장 적용을 위한 파트너십 체결 모습이다. 포스코그룹 측은 이번 협약에 따라, ‘포스코’ 제철소 내 로봇 도입이 가능한 최적의 작업 거점을 발굴하고 적용성 평가를 전담한다. ‘포스코DX’는 로봇 자동화 시스템의 설계·구축과 제철소 특화 인공지능(AI) 모델 개발을 주도할 예정이다. 이어 ‘포스코기술투자’는 기술의 실질적 구현 가능성을 타진하는 국가통합인증마크(KC 인증) 등 개념증명(PoC) 과정을 지원한다. 미국 소재 휴머노이드 기술 업체 ‘페르소나AI’는 미 항공우주국(
피지컬 AI(Physical AI) 기술 기반 자율 생산 인프라 구축 업무협약(MOU) 로봇용 구동부(Actuator), 자율주행 센서 등 차세대 성장 동력 분야로 사업 확대 도모해 해성옵틱스와 이차전지 및 로봇 자동화 설비 기술 업체 케이엔에스가 피지컬 AI(Physical AI) 분야에 공동 진출한다. 이들은 인공지능(AI) 자율 생산 고도화 시스템 구축을 목표로 파트너십을 맺었다. 이번 협약은 기존 스마트 팩토리(Smart Factory)를 고도화한 제조 인프라 혁신을 비전으로 한다. 데이터 학습과 물리적 변수를 실시간 제어하는 AI 자율 생산 기반을 마련하는 것이 핵심이다. 나아가 로보틱스 및 차세대 구동부(Actuator) 등 미래 신사업 영역에서의 시너지 창출도 이들의 비전이다. 특히 양사는 기존 전자제품위탁생산(EMS) 방식을 탈피해, 설비 원천 기술과 제조 현장을 직접 연결하는 ‘공동 개발 및 직접 협력 모델’을 구상했다. 이를 통해 위탁 생산 시 발생 가능한 위험 요인을 차단하고, 해성옵틱스만의 공정 노하우를 설비에 즉각 반영하는 제조 자립도를 확보하겠다는 계획이다. 해성옵틱스는 이번에 구상된 구체적 로드맵에 따라, 베트남 빈푹성 소재 생산
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
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
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 12일 15시 20분
