[AW 2025] AI 기술을 활용한 스마트 제조의 미래
[티엠넘버스 = 김영남] ynkim@tmnumbers.com
AI 기반 자율제조 기술이 주목
비전 검사부터 설비 예지보전, 에너지 관리까지 공정 전반의 자동화가 현실화
복잡한 설정 없이 학습·판단·제어가 가능한 AI 기술이 제조업 혁신을 이룸
AI·비전·에너지·설비관리 기술 중심으로 인더스트리 5.0 진화 본격화
서울 코엑스에서 열린 ‘스마트공장·자동화산업전 2025(AW 2025)’가 차세대 제조 혁신을 향한 방향을 제시하며 막을 내렸습니다. 500여 개 기업이 2,200여 개 부스를 통해 첨단 기술을 선보인 이번 전시에서는 AI와 자율화, 에너지 최적화 기술을 중심으로 한 ‘인더스트리 5.0’ 트렌드가 두드러지게 나타났습니다.
AI 자율제조혁신포럼, 비전·에너지·예지보전 기술로 공정 자동화와 생산성 향상 동시에 실현
AW2025 둘째날 AI 자율제조혁신포럼에서는 비전, 센서, 에너지, 측정 기술이 융합된 스마트 제조 솔루션들이 대거 공개됐습니다.
Cognex는 AI 비전 기술로 소량 샘플만으로도 정밀 검사가 가능한 In-Sight 시리즈를 선보였고, Basler는 FPGA 기반 초고속 영상처리로 공정 효율을 높였으며, 모빅랩은 초음파 센서를 활용한 설비 예지보전 기술을, 쓰리뷰는 전력 피크를 예측·제어하는 FEMS 플랫폼을 소개하며 생산성과 에너지 절감 모두를 구현했습니다. 또한 Creaform은 3D 스캐너 기반 정밀 측정 솔루션으로 품질 검사와 리버스 엔지니어링의 통합을 제시하였습니다.
2025 AI 자율제조혁신포럼 Track A 발표중인 크레아폼 아미텍코리아 김건아 지사장 (사진: 티엠넘버스)
디지털 트윈과 자율제어의 융합 – AIM Systems
AIM Systems는 제조 공정 전반을 디지털 트윈 기반으로 설계·운영할 수 있는 통합 플랫폼을 선보였습니다.
‘Future Intelligent Solution’이라는 이름의 시스템은 시뮬레이션, 가상 모델링, AI 분석, 예지보전 기술까지 포함되며 MES, WMS, EAS 등 제조 운영 시스템과 연동해 실시간 제어가 가능한 구조를 갖췄습니다.
AI와 IoT, 클라우드를 모두 아우르는 이 프레임워크는 단순한 시각화 수준을 넘어 실제 공장 운영 전략 수립에 이용될 수 있도록 설계되었습니다.
aim systems 부스 전경 (사진: 티엠넘버스)
IoT와 클라우드 기반의 스마트 자동화 플랫폼 – (주)자이솜
(주)자이솜(XISOM) 은 AI, DX, 클라우드 솔루션을 강조한 이 전시 부스에서는 X-SCADA의 클라우드 통합 시스템과 X-DAS Linux 기반의 산업용 운영 환경이 눈길을 끌었습니다.
특히 X-SCADA AI는 확장형 인터페이스와 통합 관제 기능, 그리고 SCADA 기본 기능은 물론 AI 분석까지 가능한 플랫폼으로, 스마트팩토리부터 스마트시티까지 다양한 환경에 유연하게 적용 가능합니다. 엣지 디바이스부터 클라우드 플랫폼까지 연계되는 이 구조는 공장 내 데이터를 유기적으로 통합하고, AI 기반 분석 및 예측 제어로 확장 가능한 유연성이 큰 것이 강점으로 부각되었습니다.
(주)자이솜 부스 전경 (사진: 티엠넘버스)
제조 데이터 통합의 허브 – 인공지능 제조 플랫폼 KAMP
KAIST, TIPA, 중소기업기술정보진흥원 등이 참여한 ‘KAMP’ 부스에서는 제조 AI 학습용 데이터셋, 시뮬레이터, 분석 툴 등이 소개되었습니다.
특히 공정데이터 기반의 ‘제조 AI 분석도구’는 제조 데이터의 품질을 높이는 데 기여하고 있으며, 중소기업도 쉽게 활용할 수 있는 클라우드 기반 모델링 환경이 인상적이었습니다.
중소벤처기업부에서 주관하는 KAMP 부스 전경 (사진: 티엠넘버스)
AW2025 스마트공장·자동화산업전은 단순한 기술 전시를 넘어, 인공지능과 데이터 기반 자율제조 기술이 실제 산업 현장에 어떻게 구현되고 있는지를 체감할 수 있는 현장이었으며, 포럼과 전시를 통해 디지털 트윈, 예지보전, 에너지 최적화, 고속 비전 처리 등 인더스트리 5.0의 핵심 기술들이 실질적인 솔루션으로 제시되며, 스마트 제조의 새로운 기준을 보여주었습니다.
현장의 흐름은 더 이상 ‘자동화’에 머물지 않고, ‘스스로 판단하고 최적화하는 공장’으로의 진화를 향해 가속하고 있었다고 생각됩니다.
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[AW 2025] AI 기술을 활용한 스마트 제조의 미래
[티엠넘버스 = 김영남] ynkim@tmnumbers.com
AI 기반 자율제조 기술이 주목
비전 검사부터 설비 예지보전, 에너지 관리까지 공정 전반의 자동화가 현실화
복잡한 설정 없이 학습·판단·제어가 가능한 AI 기술이 제조업 혁신을 이룸
AI·비전·에너지·설비관리 기술 중심으로 인더스트리 5.0 진화 본격화
서울 코엑스에서 열린 ‘스마트공장·자동화산업전 2025(AW 2025)’가 차세대 제조 혁신을 향한 방향을 제시하며 막을 내렸습니다. 500여 개 기업이 2,200여 개 부스를 통해 첨단 기술을 선보인 이번 전시에서는 AI와 자율화, 에너지 최적화 기술을 중심으로 한 ‘인더스트리 5.0’ 트렌드가 두드러지게 나타났습니다.
AI 자율제조혁신포럼, 비전·에너지·예지보전 기술로 공정 자동화와 생산성 향상 동시에 실현
AW2025 둘째날 AI 자율제조혁신포럼에서는 비전, 센서, 에너지, 측정 기술이 융합된 스마트 제조 솔루션들이 대거 공개됐습니다.
Cognex는 AI 비전 기술로 소량 샘플만으로도 정밀 검사가 가능한 In-Sight 시리즈를 선보였고, Basler는 FPGA 기반 초고속 영상처리로 공정 효율을 높였으며, 모빅랩은 초음파 센서를 활용한 설비 예지보전 기술을, 쓰리뷰는 전력 피크를 예측·제어하는 FEMS 플랫폼을 소개하며 생산성과 에너지 절감 모두를 구현했습니다. 또한 Creaform은 3D 스캐너 기반 정밀 측정 솔루션으로 품질 검사와 리버스 엔지니어링의 통합을 제시하였습니다.
2025 AI 자율제조혁신포럼 Track A 발표중인 크레아폼 아미텍코리아 김건아 지사장 (사진: 티엠넘버스)
디지털 트윈과 자율제어의 융합 – AIM Systems
AIM Systems는 제조 공정 전반을 디지털 트윈 기반으로 설계·운영할 수 있는 통합 플랫폼을 선보였습니다.
‘Future Intelligent Solution’이라는 이름의 시스템은 시뮬레이션, 가상 모델링, AI 분석, 예지보전 기술까지 포함되며 MES, WMS, EAS 등 제조 운영 시스템과 연동해 실시간 제어가 가능한 구조를 갖췄습니다.
AI와 IoT, 클라우드를 모두 아우르는 이 프레임워크는 단순한 시각화 수준을 넘어 실제 공장 운영 전략 수립에 이용될 수 있도록 설계되었습니다.
aim systems 부스 전경 (사진: 티엠넘버스)
IoT와 클라우드 기반의 스마트 자동화 플랫폼 – (주)자이솜
(주)자이솜(XISOM) 은 AI, DX, 클라우드 솔루션을 강조한 이 전시 부스에서는 X-SCADA의 클라우드 통합 시스템과 X-DAS Linux 기반의 산업용 운영 환경이 눈길을 끌었습니다.
특히 X-SCADA AI는 확장형 인터페이스와 통합 관제 기능, 그리고 SCADA 기본 기능은 물론 AI 분석까지 가능한 플랫폼으로, 스마트팩토리부터 스마트시티까지 다양한 환경에 유연하게 적용 가능합니다. 엣지 디바이스부터 클라우드 플랫폼까지 연계되는 이 구조는 공장 내 데이터를 유기적으로 통합하고, AI 기반 분석 및 예측 제어로 확장 가능한 유연성이 큰 것이 강점으로 부각되었습니다.
(주)자이솜 부스 전경 (사진: 티엠넘버스)
제조 데이터 통합의 허브 – 인공지능 제조 플랫폼 KAMP
KAIST, TIPA, 중소기업기술정보진흥원 등이 참여한 ‘KAMP’ 부스에서는 제조 AI 학습용 데이터셋, 시뮬레이터, 분석 툴 등이 소개되었습니다.
특히 공정데이터 기반의 ‘제조 AI 분석도구’는 제조 데이터의 품질을 높이는 데 기여하고 있으며, 중소기업도 쉽게 활용할 수 있는 클라우드 기반 모델링 환경이 인상적이었습니다.
중소벤처기업부에서 주관하는 KAMP 부스 전경 (사진: 티엠넘버스)
AW2025 스마트공장·자동화산업전은 단순한 기술 전시를 넘어, 인공지능과 데이터 기반 자율제조 기술이 실제 산업 현장에 어떻게 구현되고 있는지를 체감할 수 있는 현장이었으며, 포럼과 전시를 통해 디지털 트윈, 예지보전, 에너지 최적화, 고속 비전 처리 등 인더스트리 5.0의 핵심 기술들이 실질적인 솔루션으로 제시되며, 스마트 제조의 새로운 기준을 보여주었습니다.
현장의 흐름은 더 이상 ‘자동화’에 머물지 않고, ‘스스로 판단하고 최적화하는 공장’으로의 진화를 향해 가속하고 있었다고 생각됩니다.
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