스마트공장 도입이 확산됐지만, 국내 제조 현장에서는 여전히 납기 지연과 계획 변경이 반복된다. ERP와 MES가 구축돼 있음에도 불구하고 생산 일정은 엑셀과 경험에 의존하는 경우가 많다. KSTEC 이윤주 기술이사는 이러한 현실을 두고 “데이터는 충분하지만, 그 데이터를 기반으로 미래를 예측하고 판단하는 체계가 없다”고 지적한다. 실제로 제조업의 디지털 전환은 설비 자동화와 실적 관리 단계에 머물러 있고, 수요 변동·설비 장애·긴급 주문에 선제적으로 대응하는 생산계획 체계는 부재한 경우가 많다. 이 간극을 메우는 해법으로 주목받는 것이 APS(Advanced Planning & Scheduling)다. KSTEC이 공개한 SyncPlan APS는 ERP와 MES 사이에서 수요 계획, 생산 계획, 공정 스케줄링을 연결하며, 다단계 계획과 목표 기반 알고리즘을 통해 납기, 재고, 설비 가동률을 동시에 고려한 의사결정을 가능하게 한다. 스마트공장 고도화의 다음 단계는 더 많은 데이터를 쌓는 것이 아니라, 계획을 중심으로 한 의사결정 구조를 만드는 데 있다. 스마트공장 고도화의 벽, ‘계획’이라는 블라인드 스폿 국내 제조업은 지난 10여 년간 빠르게 자동화와
제조 현장에 AI를 도입했지만, 실제로 운영되는 사례는 많지 않다. 수많은 제조 AI 프로젝트가 PoC 단계에서 멈추거나 양산 라인에 안착하지 못한 채 사라졌다. 이 문제를 기술 한계로만 설명하는 시선도 여전하다. 그러나 라온피플 윤기욱 CTO는 제조 AI의 실패 원인을 전혀 다른 지점에서 짚는다. “제조 AI는 기술 문제가 아니라 운영 구조의 문제”라는 것이다. GPU 인프라와 AI 전문 인력을 전제로 설계된 기존 접근 방식은 오래된 생산 라인과 복잡한 공정 환경을 가진 제조 현장과 충돌할 수밖에 없었다. 여기에 데이터 관리, 모델 유지, 성능 저하 대응이라는 현실적인 과제가 더해지며 제조 AI는 ‘도입은 했지만 쓰이지 않는 기술’로 남았다. 라온피플은 제조 AI 플랫폼 ‘NAVI AI PRO’, 통합 MLOps 플랫폼 ‘EZ PLANET’, 생성형 AI 기반 지능형 관제 ‘Odin AI’, AI 에이전트 ‘HI FENN’을 통해 이 구조적 한계를 재정의하고 있다. 여기서는 제조 AI와 생성형 AI가 어떻게 ‘현장에서 살아남는 기술’로 전환되고 있는지를 짚는다. 제조 AI는 왜 현장에 정착하지 못했나 제조 AI는 오랫동안 ‘도입 대비 효과가 불분명한 기술’
스마트 팩토리와 자동화가 제조·물류 현장의 필수 조건으로 자리 잡았지만, 여전히 많은 현장에서는 ‘완전한 자율’에 이르지 못하고 있다. 로봇은 도입됐지만 환경 변화에 취약하고, 시스템은 복잡하며, 비용 부담은 여전히 높은 것이 현실이다. 특히 자율이동로봇(AMR)의 핵심 요소인 센서와 자율주행 기술이 외산에 의존해온 구조는 국내 산업 자동화의 한계로 지적돼 왔다. 이러한 가운데 유진로봇은 라이다 센서부터 자율주행 알고리즘, 현장 적용 솔루션까지 전 영역을 자체 기술로 내재화하며 스마트 팩토리 자동화의 새로운 해법을 제시하고 있다. 단순한 물류 자동화를 넘어, 로봇이 스스로 환경을 인식하고 판단하며 인간과 공존하는 ‘자율제조’ 단계로의 진화를 어떻게 구현하고 있는지, 그리고 그 기술이 실제 산업 현장에서 어떤 변화를 만들고 있는지에 주목할 필요가 있다. 인구 구조 변화와 숙령공·인력 부재는 글로벌 제조 산업이 직면한 가장 큰 과제로 분석된다. 공장·물류센터에서 물건을 실어 나를 인력이 사라지는 시대. 그 빈자리를 메우기 위해 등장한 기술 대안이 바로 로봇이다. 특히 자율주행로봇(AMR)은 이제 선택이 아닌 생존을 위한 필수 인프라가 됐다. 하지만 시장 팽창 속
로봇 산업의 화두는 이제 ‘얼마나 정교하게 움직이느냐’보다 ‘얼마나 작고, 가볍고, 효율적으로 움직이느냐’로 옮겨가고 있다. 특히 휴머노이드와 협동로봇을 중심으로 소형·경량화 경쟁이 본격화되면서, 로봇 구동부를 구성하는 모터·감속기·제어 기술은 더 이상 개별 부품의 성능 문제가 아닌 ‘통합 설계’의 영역으로 진입했다. 딩스코리아 장준호 대표가 제시한 ‘소형 모터 기반 로봇 구동 통합 솔루션’은 이러한 산업적 전환점을 정확히 겨냥한다. 복잡한 배선 구조와 과도한 공간 점유, 충격과 내구성의 한계를 동시에 안고 있던 기존 로봇 구동 방식에서 벗어나, 하나의 조인트 모듈로 정밀 제어·내구성·확장성을 모두 해결하겠다는 접근이다. 이는 단순한 부품 혁신이 아니라, 로봇 설계와 개발 방식 자체를 바꾸는 제안이라는 점에서 주목할 만한 해법으로 평가된다. 국내 로봇 산업이 글로벌 3대 강국으로 도약하기 위한 결정적 분수령을 맞이했다. 정부의 대규모 투자와 기업의 프로젝트 집중에도 불구하고, 여전히 로봇 제조 원가의 약 70% 이상을 차지하는 하드웨어 부품의 ‘내재화’와 ‘비용 최적화’는 해결되지 않은 숙제다. 특히 모터(Motor)·감속기(Reducer)·제어기(Contr
스마트 팩토리가 더 이상 새로운 화두가 아닌 시대에, 제조 현장의 경쟁력을 가르는 기준은 설비 자동화 수준이 아니라 ‘데이터를 어떻게 연결하고 활용하느냐’로 옮겨가고 있다. 현장에서 생성되는 생산·물류·설비 데이터가 경영 시스템과 단절된 채 흩어져 있다면, 아무리 많은 시스템을 도입해도 의사결정은 느릴 수밖에 없다. 이러한 문제의식 속에서 비젠트로는 ERP와 MES를 개별 시스템이 아닌 하나의 유기적 구조로 통합하는 접근법을 제시하고 있다. 비젠트로 김병수 상무는 제조 데이터가 실시간으로 연결되고, 현장의 변화가 즉각 경영 지표로 반영되는 구조야말로 자율형 스마트 팩토리로 가는 핵심 조건이라고 강조한다. 엑셀 중심의 수작업 관리, 시스템 간 데이터 불일치, 현장 가시성 부족이라는 국내 제조사의 고질적 한계를 어떻게 해소할 수 있을지, 비젠트로의 솔루션이 그 해법을 제시한다. 국내 제조 현장의 스마트 팩토리 전환이 단순한 외형 성장을 넘어 ‘질적 고도화’라는 중대한 임계점에 도달했다. 정부의 강력한 드라이브와 기업의 대규모 투자로 자동화 설비와 로봇 도입은 가시적인 성과를 거뒀으나, 정작 이를 운영하는 ‘디지털 혈맥’인 데이터 연동에서는 여전히 심각한 병목 현
제조 현장에서 자동화의 무게 중심이 빠르게 이동하고 있다. 무인지게차와 AGV, 자동창고가 늘어났음에도 공장이 기대만큼 빨라지지 않는 이유는 ‘장비’가 아니라 ‘흐름’에 있다. 미라콤아이앤씨 김이루 상무는 제조 현장 최적화를 가로막는 핵심 원인으로 물류 흐름의 단절을 지목하며, 제조 물류 자동화의 해법으로 소프트웨어 중심 통합 제어 전략을 제시했다. 생산 공정은 고도화됐지만, 공정 간 이동과 반송이 사람 중심으로 운영되는 한 공장 전체 최적화는 불가능하다는 진단이다. AGV와 자동창고, 컨베이어를 개별 장비가 아닌 하나의 시스템으로 묶는 MCS·WCS, 그리고 MES 연계를 통해 생산과 물류를 실시간으로 연결하는 구조가 새로운 기준으로 떠오르고 있다. 제조 물류 자동화는 이제 인력 대체를 넘어, 공장을 멈추지 않게 만드는 핵심 경쟁력이 되고 있다. 자동화된 공장이 멈추는 이유 제조 현장은 이미 상당 부분 자동화됐다. 생산 설비는 고속화·지능화됐고, 검사 공정은 데이터 기반으로 품질 편차를 줄여왔다. 하지만 많은 현장에서 공정 전체의 체감 생산성은 기대만큼 오르지 않는다. 미라콤아이앤씨 김이루 상무는 이 지점을 제조 물류에서 찾는다. 그는 “설비는 자동화됐지만
산업 현장에서 디지털 전환(DX)은 더 이상 새로운 화두가 아니다. 자동화와 데이터 기반 운영은 이미 많은 기업의 일상이 됐다. 이제 산업계의 질문은 다음 단계로 옮겨가고 있다. 인공지능은 과연 공장과 설비, 생산 현장에서 어떻게 작동해야 하는가, 그리고 그 전환을 누가, 어떤 방식으로 이끌 것인가다. 출범 10주년을 맞은 한국산업지능화협회는 이 질문에 가장 가까이 서 있는 조직 중 하나다. 그리고 이러한 변화를 가장 가까운 자리에서 견인해 왔다. 법·제도 정비부터 산업 AI 협력 생태계 구축, 기업 현장 중심의 인재 양성까지 협회의 역할은 산업 전반을 관통해 왔다. 특히 최근에는 제조 자동화를 넘어 AI가 스스로 판단하고 최적화하는 자율제조, 데이터 주권을 전제로 한 산업 데이터 스페이스, 그리고 물리적 세계와 결합하는 Physical AI까지 산업 패러다임의 다음 단계를 준비하고 있다. 협회 출범 10주년을 맞아 만난 이길선 전무는 “앞으로의 경쟁력은 기술 보유 여부가 아니라, 누가 먼저 현장에 적용했느냐에 달려 있다”고 강조한다. 산업 AX 시대를 앞두고, 협회가 그리고 있는 다음 10년의 청사진을 짚어봤다. Q1. 한국산업지능화협회는 2015년 출범
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. Q1. Beckhoff의 핵심 사업 영역과 주력 솔루션, 그리고 중장
제조 현장의 자동화와 디지털 전환은 이제 ‘도입 여부’를 논하는 단계를 지났다. 문제는 어떻게 시작하고, 어디까지 확장할 수 있느냐다. 특히 반도체와 케미컬, FA 산업처럼 안전 규제와 설비 신뢰성이 동시에 요구되는 현장에서는 기술보다 실행 전략이 더 중요해지고 있다. 센서와 네트워크, 방폭과 안전, 그리고 데이터 연결까지 각각의 솔루션은 현장에 이미 존재하지만, 이를 하나의 흐름으로 엮어 운영 단계까지 안착시키는 일은 여전히 쉽지 않다. 만희기전은 이러한 제조 현장의 현실을 출발점으로, 단순한 제품 공급이 아닌 ‘현장 적용 중심의 통합 솔루션’에 방점을 찍어왔다. AI와 데이터 활용이 본격화되는 AX 전환 국면에서도 마찬가지다. 신뢰 가능한 데이터 인프라와 단계적 도입 전략 없이는 그 어떤 기술도 현장에서 의미를 갖기 어렵다는 판단이다. 오토메이션월드 2026을 앞두고 만난 만희기전 서강민 부장은 자동화 이후의 제조 현장이 무엇을 고민해야 하는지, 그리고 그 해법을 어떻게 설계해야 하는지에 대해 현장 경험을 바탕으로 이야기를 풀어냈다. Q1. 만희기전의 핵심 사업 영역과 주력 솔루션, 그리고 이를 통해 지향하는 중장기 사업 비전은 무엇인가. A. 만희기전은
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. Q1. 노바인스트루먼트의 핵심 사업 영역과 주력 제품, 그리고 중장기적으로 지향하는 사업 비전은 무엇인가. A. 노바인스트루먼트는 온도, 압력, 습도, 전기, 유량
스위스아미에트가 로보틱스와 정밀 장비 분야를 겨냥한 초소형·고효율 구동 솔루션을 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2026, 이하 AW 2026)’에서 강조한다. AW 2026은 아시아 최대 규모 스마트 팩토리 및 자동화 산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 4일부터 사흘 동안 코엑스 전관(A·B·C·D홀), 로비, 더플라츠, 그랜드볼룸에서 열린다. 올해 전시회에는 500여 개 업체가 2200여 개 부스를 마련해 차세대 산업 기술과 솔루션을 소개하며, 약 8만 명의 참관객이 전시장을 찾을 것으로 전망된다. 스위스아미에트는 FAULHABER의 파트너로서 로보틱스, 뷰티, 반도체 생산 장비 등 다양한 산업 분야에서 국내 엔지니어들과 협업하며 기술 역량을 축적해 왔다. 초소형·고효율 제품을 기반으로 현장 요구에 맞는 구동 솔루션을 선정해 제공하는 데 강점을 갖고 있으며 축적된 경험을 바탕으로 고객 맞춤형 최적 솔루션을 제시하고 있다. 이번 AW 2026 전시부스에서는 ‘기어드 선형 액추에이터’를 중심으로 정밀 구동 기술을 선보인다. 기어식 선형 액추에이터는 회전 모터와 기어헤드, 일체형 리드 스크류 및 너
오토닉스가 산업 현장의 안전과 운영 효율을 동시에 강화하는 세이프티 제품군과 HMI 솔루션을 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2026, 이하 AW 2026)’에서 강조한다. AW 2026은 아시아 최대 규모 스마트 팩토리 및 자동화 산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 4일부터 사흘 동안 코엑스 전관(A·B·C·D홀), 로비, 더플라츠, 그랜드볼룸에서 열린다. 올해 전시회에는 500여 개 업체가 2200여 개 부스를 마련해 차세대 산업 기술과 솔루션을 선보이며, 약 8만 명의 참관객이 전시장을 방문할 것으로 전망된다. 오토닉스는 센서, 컨트롤러, 세이프티, SCADA 등 산업 자동화 전 영역을 아우르는 종합 솔루션을 제공하는 국내 대표 자동화 전문 기업이다. AI와 딥러닝 기반 차세대 기술 연구를 통해 미래형 자동화 솔루션 확보에 주력하고 있으며 스마트 팩토리 구현을 위한 기술 경쟁력을 바탕으로 국내외 제조 현장에서 신뢰를 쌓아 왔다. 이번 AW 2026 전시부스에서는 오토닉스 세이프티 제품군을 중심으로 산업 현장의 안전 시스템 구축 방안을 제시한다. 라이트 커튼, 세이프티 컨트롤러, 인터락 스위치
알트시스템이 머신비전 검사 환경에 최적화된 LED 조명과 고정밀 트리거 제어 기술을 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2026, 이하 AW 2026)’에서 강조한다. AW 2026은 아시아 최대 규모 스마트 팩토리 및 자동화 산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 4일부터 사흘 동안 코엑스 전관(A·B·C·D홀), 로비, 더플라츠, 그랜드볼룸에서 열린다. 올해 전시회에는 500여 개 업체가 2200여 개 부스를 마련해 차세대 산업 기술과 솔루션을 소개하며, 약 8만 명의 참관객이 전시장을 찾을 것으로 전망된다. 알트시스템은 머신비전 LED 조명 개발과 제조를 전문으로 하는 기업으로, 광학 전문 설계를 기반으로 한 맞춤형 LED 조명 제작 솔루션을 제공하고 있다. LED 조명을 비롯해 컨트롤러, 카메라, 렌즈, UI 프로그램 등 머신비전 전반의 요소를 분석하고 내재화함으로써 고객 맞춤형 최적의 검사 환경을 구현하는 머신비전 토탈 솔루션 기업으로 자리잡고 있다. 이번 AW 2026 전시부스에서는 ‘TDI Line Scan Multi Strobing Application’을 통해 초고속 검사 환경을 위한 조
디엠테크솔루션이 '제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2026, 이하 AW 2026)'에서 제조 데이터 관리 솔루션, 데이터 시각화 솔루션 등 다양한 스마트 제조 솔루션을 선보인다. AW 2026은 아시아 최대 규모 스마트팩토리 및 자동화 산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 4일부터 사흘 동안 코엑스 전관(A·B·C·D홀), 로비, 더플라츠, 그랜드볼룸에서 펼쳐진다. 올해 전시회는 500여 개 업체가 2200여 개 부스를 마련해 차세대 산업 기술·솔루션과 인사이트를 전한다. 이를 관전하기 위해 약 8만 명의 참관객이 전시장을 방문할 전망이다. 제조 IT 전문 기업 디엠테크솔루션은 GW-ERP-MES-POP-EDG-AI를 하나의 데이터 플로우로 묶어, 제조 운영 전 과정이 단일 플랫폼에서 움직이는 구조를 만들고 있다. 플랫폼 위에서 경영-생산-품질-설비가 모두 같은 데이터를 보며 하루 단위의 실행 경영이 가능해지는 것이 핵심 가치다. 이번 AW 2026의 디엠테크솔루션 전시 부스에서는 Live MES, Live BI 등 다양한 스마트 제조 솔루션을 확인할 수 있다. Live MES는 제조에 필요한 모든
슬렉슨이 '제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2026, 이하 AW 2026)'에서 기업의 AI 전환을 돕는 다양한 솔루션을 선보인다. AW 2026은 아시아 최대 규모 스마트팩토리 및 자동화 산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 4일부터 사흘 동안 코엑스 전관(A·B·C·D홀), 로비, 더플라츠, 그랜드볼룸에서 펼쳐진다. 올해 전시회는 500여 개 업체가 2200여 개 부스를 마련해 차세대 산업 기술·솔루션과 인사이트를 전한다. 이를 관전하기 위해 약 8만 명의 참관객이 전시장을 방문할 전망이다. 슬렉슨은 AI 중심으로 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC)를 재설계하는 기술 솔루션 전문 기업이다. 산업별 현장 경험과 전문 인력을 기반으로 AI 코딩, 오토모티브 테스팅(Automotive Testing), 온프레미스 LLM 인프라등을 폭넓게 지원하며, AI 도입 전략 수립부터 실제 업무 적용, 안정적인 운영 정착에 이르기까지 실행 가능한 End-to-End AI 전환을 제공한다. 이번 AW 2026의 슬렉슨 전시 부스에서는 코드센터(CodeCenter), Puteron AI 등 AI 솔루션을 만나볼 수 있
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