2026-10-27자율제조 · 15회
온톨로지와 지식그래프는 제조데이터에 어떻게 의미를 부여하는가?
제조현장에는 같은 대상을 가리키는 여러 이름이 존재한다. 생산현장에서는 ‘2호 프레스’라고 부르고 MES에는 PRESS-02, 설비관리시스템에는 EQ-P-002, PLC에는 LINE2_ST04로 등록돼 있을 수 있다. 사람은 이 이름들이 같은 설비를 의미한다는 것을 경험으로 안다. 그러나 컴퓨터와 AI는 별도의 관계가 정의돼 있지 않으면 서로 다른 대상으로 판단한다. 같은 단어가 서로 다른…
2026-10-26자율제조 · 14회
Digital Thread는 제조데이터의 생애주기를 어떻게 연결하는가?
제조기업에는 많은 데이터가 있다. 영업에는 고객과 주문정보가 있다. 설계에는 요구사항과 도면, 3D 모델과 BOM이 있다. 생산기술에는 공정계획과 작업조건이 있으며 생산현장에는 설비와 작업실적 데이터가 있다. 품질부서는 검사결과와 불량정보를 관리한다. 설비부서는 고장과 정비이력을 보유하고 물류부서는 원재료와 재공품, 완제품의 위치와 이동을 기록한다. 제품이 출하된 뒤에는 고객불만과 수리,…
2026-10-25자율제조 · 13회
Digital Twin은 AI Agent의 판단을 어떻게 검증하는가?
제조현장에서 Digital Twin이라고 하면 먼저 3D 화면을 떠올리기 쉽다. 설비와 생산라인을 입체적으로 표현하고 센서값과 가동상태를 색상으로 보여준다. 설비를 선택하면 온도와 압력, 생산량과 고장이력이 나타난다. 이러한 시각화는 현장을 이해하는 데 도움이 된다. 그러나 설비의 모습을 화면에 그대로 옮겼다고 해서 Digital Twin이 되는 것은 아니다. 현실의 상태가 가상모델에…
2026-10-23자율제조 · 12회
제조 AI Agent는 어떻게 협업하고 실행해야 하는가?
기존의 제조 AI는 주어진 데이터를 받아 하나의 결과를 예측하는 방식으로 활용됐다. 제품이 정상인지 불량인지 판정한다. 설비가 언제 고장 날지 예측한다. 다음 달의 수요를 전망한다. 공정조건과 품질의 관계를 분석한다. 에너지 사용량을 예측한다. 모델의 입력과 출력은 비교적 명확했다. 그러나 AI Agent는 다르다. Agent는 목표를 전달받고 필요한 데이터를 찾는다. 문제를 여러 단계로…
2026-10-21자율제조 · 11회
자율제조 AI 거버넌스는 무엇을 통제해야 하는가?
AI가 제조현장에 들어오면 처음에는 사람의 판단을 돕는다. 제품의 불량 가능성을 알려주고 설비의 이상을 예측하며 생산계획의 대안을 제시한다. 이 단계에서는 AI의 결과가 잘못되더라도 작업자와 관리자가 다시 확인할 수 있다. 그러나 자율제조가 발전하면 AI의 역할도 달라진다. AI는 단순히 정보를 보여주는 데서 끝나지 않는다. 생산순서를 변경한다. 공정조건을 조정한다. 설비점검을 요청한다.…
2026-10-19
DHL Logistics Trend Radar 8.0 정리 노트
DHL에서 Logistics Trend Radar 8.0 이 발표됐다. DHL의 종합적인 전략적 미래 예측 도구로, 2년마다 발간되어 물류 산업의 미래를 형성하는 사회 및 비즈니스 트렌드와 기술 트렌드에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고 있다. 관련내용을 직접 보는 것을 추천한다. 관련된 부분을 첨부의 HTML로 99페이지의 자료로 제공하니 참고하면 되겠다.
2026-09-04
GPS 없이도 길을 잃지 않는 드론, 비결은 "3차원 지도"
Breaking Defense에 재미있는 내용이 실려 관련 내용을 좀 더 쉽게 풀어서 이야기해보고자 한다. 한눈에 보는 핵심 메시지 GPS가 막히거나 조작당해도, 드론이 카메라로 주변 지형을 3차원 지도와 대조하면 스스로 자기 위치를 알아낼 수 있다. 이것이 GPS 방해가 일상화된 오늘날 전장·오지에서 드론이 임무를 계속 수행하게 해주는 핵심 기술이다. --- GPS는 왜 이렇게 쉽게…
2026-08-27자율제조 · 10회
제조 AI 모델은 왜 구축보다 운영이 더 어려운가?
정확한 모델을 만드는 것에서 신뢰할 수 있는 모델을 계속 유지하는 것으로 제조 AI 프로젝트를 시작하면 대부분 모델의 정확도에 관심을 둔다. 과거의 생산데이터를 수집하고 정제해 학습데이터와 검증데이터로 나눈다. 여러 알고리즘을 비교하고 가장 높은 성능을 보인 모델을 선택한다. 비전검사 모델의 정확도가 98%에 도달하거나 설비고장을 일정 시간 전에 예측할 수 있다는 결과가 나오면 프로젝트가…
2026-08-26자율제조 · 9회
자율제조는 왜 Edge AI와 Cloud AI를 함께 사용해야 하는가?
현장의 빠른 판단과 공장 전체의 지능을 연결하는 분산형 AI 구조 제조기업이 AI를 도입할 때 가장 먼저 결정해야 하는 것 중 하나는 AI를 어디에서 실행할 것인가이다. 공장에서 발생한 데이터를 클라우드로 전송하고 대규모 서버에서 분석할 수도 있다. 설비 옆에 설치한 산업용 컴퓨터나 Edge Gateway에서 AI를 실행할 수도 있으며, 카메라와 센서, 로봇과 같은 장치 자체에서 AI…
2026-08-25자율제조 · 8회
제조 온톨로지와 지식그래프는 왜 AI Agent의 판단 기반이 되는가?
데이터를 찾는 AI에서 제조의 의미와 관계를 이해하는 AI로 제조기업에는 많은 데이터와 문서가 존재한다. ERP에는 제품과 주문, 구매와 재고정보가 저장되어 있다. MES에는 작업지시와 생산실적이 있고, QMS에는 검사결과와 불량이력, CMMS에는 설비고장과 정비이력이 축적된다. PLM에는 제품사양과 도면, BOM이 있으며 설비매뉴얼과 작업표준서, 품질기준서는 파일서버와 문서관리시스템에…
2026-08-23자율제조 · 7회
제조 AI Agent는 어떻게 판단을 실행으로 연결하는가?
질문에 답하는 AI에서 제조업무를 수행하는 AI로 생성형 AI가 제조현장에 도입되면서 작업자가 자연어로 생산정보를 검색하고 문서를 작성하는 일이 가능해지고 있다. 작업자가 다음과 같이 질문하면 AI는 생산실적과 품질현황을 요약할 수 있다. “어제 야간조에서 불량률이 가장 높았던 제품을 알려줘.” 설비매뉴얼과 정비이력을 검색해 점검방법을 설명할 수도 있다. “프레스 2호기의 진동 알람이…
2026-08-16자율제조 · 6회
Digital Twin은 왜 자율제조의 검증환경이 되어야 하는가?
현실을 보여주는 모델에서 AI의 판단을 시험하는 가상 제조환경으로 Digital Twin을 이야기하면 가장 먼저 떠올리는 것은 3차원으로 구현된 공장이다. 화면에는 생산라인과 설비가 실제와 비슷한 모습으로 배치되어 있고, 설비의 가동상태와 센서값이 색상과 그래프로 표시된다. 고장이 발생한 설비는 빨간색으로 바뀌고, AGV와 로봇의 이동도 실시간으로 확인할 수 있다. 이러한 시각화는 현장을…
2026-08-15자율제조 · 5회
제조 AI는 어디까지 판단할 수 있는가?
이상탐지에서 예측과 처방, 자율실행까지 제조현장에 AI를 도입하면 가장 먼저 기대하는 것은 예측이다. 설비가 언제 고장 날지 예측하고, 어떤 제품에서 불량이 발생할지 미리 알아내며, 생산계획과 공정조건을 최적화할 수 있을 것으로 생각한다. 최근에는 생성형 AI와 AI 에이전트가 등장하면서 기대의 범위가 더욱 넓어졌다. 작업자가 질문하면 생산현황을 설명하고, 이상 원인을 분석하며, 필요한…
2026-08-13자율제조 · 4회
제조 데이터가 많은데 왜 공장은 스스로 판단하지 못하는가?
데이터의 양보다 중요한 것은 품질, 맥락 그리고 연결이다 많은 제조기업이 오랫동안 생산현장의 데이터를 수집해 왔다. 설비에는 센서가 설치되어 있고, PLC와 SCADA에는 수많은 운전정보가 기록된다. MES에는 생산실적과 작업정보가, ERP에는 주문과 재고, 구매정보가 저장되어 있다. 검사장비에는 품질데이터가 쌓이고, 설비관리시스템에는 고장과 정비이력이 축적된다. 얼핏 보면 제조기업은 이미…
2026-08-12자율제조 · 3회
자율제조는 어떻게 보고, 판단하고, 행동하는가?
데이터 수집을 넘어 인지·판단·실행·학습이 연결되는 제조 운영체계 자율제조 공장은 스스로 판단하고 대응하는 공장이라고 이야기한다. 그렇다면 공장이 스스로 판단한다는 것은 구체적으로 무엇을 의미할까. 사람은 생산현장에서 문제가 발생하면 먼저 상황을 살펴본다. 설비의 상태와 제품의 품질을 확인하고, 이전에 비슷한 문제가 있었는지 기억해 본다. 이후 원인을 판단하고 적절한 조치를 선택한다.…
2026-08-11자율제조 · 2회
자동화 공장과 자율제조 공장은 무엇이 다른가?
정해진 대로 움직이는 공장에서, 상황을 이해하고 대응하는 공장으로 제조현장을 방문하면 자동화와 자율제조를 구분하기 어려울 때가 있다. 산업용 로봇이 움직이고, 컨베이어가 제품을 운반하며, PLC가 설비를 제어한다. 무인운반차가 자재를 공급하고 머신비전이 제품의 불량을 검사한다. 겉으로 보면 이미 공장이 스스로 움직이는 것처럼 보인다. 그렇다면 자동화 설비와 로봇이 많이 설치된 공장을…
2026-08-08자율제조 · 1회
스마트공장의 다음은 무엇인가?
자율제조, AI Factory 그리고 제조업의 새로운 경쟁력 제조업의 디지털 전환을 이야기할 때 우리는 오랫동안 ‘스마트공장’을 이야기해 왔다. 설비를 연결하고, 데이터를 수집하고, MES를 구축하고, 생산현황을 실시간으로 확인하는 것. 여기에 AI를 적용해 품질을 예측하고 설비의 이상을 찾아내는 것까지. 분명 제조현장은 과거보다 훨씬 스마트해졌다. 그런데 최근 제조업의 현장을 둘러보면…