총 384건
제어/비전
2026.10.272,0800AI 품질검사는 모델 성능보다 데이터 수집 방식, 판정 기준의 일관성, 생산 라인과의 연동이 성과를 좌우합니다. 사출성형 부품 현장의 실제 적용 사례와 제조·정비 분야 딥러닝 외관검사 논문 196편을 분석한 리뷰를 바탕으로, 기술 선택과 비용 구조, 도입 과정에서 자주 막히는 지점을 정리했습니다.
기타
2026.10.271,7980디지털 트윈의 수준은 3D 화면이 아니라 현장 데이터가 가상 모델과 어떻게 연결되는지로 갈립니다. 중소 제조기업이 디지털 모델·디지털 섀도·디지털 트윈의 차이, 숨은 비용, 안전·보안 요건, 도입이 멈추는 지점을 점검하고 공장 일부에서 현실적으로 시작하는 방법을 정리했습니다.
로봇
2026.10.2750협동로봇에 더 무거운 공작물을 더 빠르게 맡기려면, 로봇 사양보다 셀 전체의 협동 방식과 방호 설계를 먼저 정해야 합니다. 이 글은 동력·힘 제한, 속도·분리 감시, 외부 방호의 차이를 비교하고 비용·검증·운영 측면에서 확인할 기준과 검토 순서를 정리합니다.
로봇
2026.10.261,2520피지컬 AI는 로봇이 정해진 프로그램 대신 주변 환경을 인지하고 스스로 판단해 움직이도록 만드는 기술이다. 이 글은 기존 산업용 로봇·협동로봇과의 차이, 도입 비용이 실제로 생기는 지점, 안전 기준과 기대에 못 미치는 지점, 그리고 휴머노이드와 기존 자동화를 섞어 쓰는 현실적인 운영 방식을 제조 현장 관점에서 정리한다.
기타
2026.10.263360NVIDIA가 GTC 2026에서 Vera Rubin, IGX Thor, Isaac GR00T, Omniverse·Cosmos, NemoClaw를 묶어 Physical AI 플랫폼을 제시했다. 다섯 기술이 공장 현장에 닿는 지점과 함께, 중소 제조기업이 따져봐야 할 비용 구조·안전 요건·도입 시행착오를 정리한다.
기타
2026.10.2640AI를 생산계획에 쓰면 납기 지연과 재고를 함께 줄일 수 있는지, 공개 연구와 정부 실태조사를 근거로 살펴봅니다. 실제 공장에 적용한 스케줄링 연구에서는 작업 완료 시간과 납기 지연이 줄어든 결과가 보고되었고, 재고 효과는 수요 예측과 발주 정책을 함께 다룰 때 나타났습니다. 데이터 조건, 비용 구조, 도입이 멈추는 지점, 단계별 실행 순서와 자가진단 항목까지 정리했습니다.
로봇
2026.10.22150산업용 로봇 주변에서 일어나는 중대재해에서 핵심 위험은 사람이 로봇의 작동 범위 안에 들어간 순간 몸이 끼이거나 움직이는 로봇에 부딪히는 것입니다. 정부가 집중 관리하는 사고 유형과 작업 상황별 위험을 정리하고, 안전 펜스부터 감지 센서, 협동로봇의 제한 기능까지 안전장치를 어떤 기준으로 고르고 함께 운영해야 하는지 설명합니다.
제어/비전
2026.10.2114,7440제조 현장에서 쓰이는 AI 기술을 영상 검사, 예지보전, 공정 최적화, 에지 AI, AI 에이전트로 나누어 작동 원리와 필요한 데이터를 비교합니다. 데이터 준비에서 생기는 비용 구조, 설비 제어와 연결될 때의 안전·보안 요건, 도입이 멈추는 지점과 에지·클라우드 운영 조합까지 실무 관점으로 정리했습니다.
IoT
2026.10.214,5670제조 현장의 AI는 품질검사·예지보전·공정 최적화·수요 예측 네 영역에서 쓰이지만, 성패는 알고리즘보다 데이터·규격·운영 조건에서 갈립니다. 이 글은 산업별 검사 요건, 장비 견적에 드러나지 않는 비용, 도입이 멈추는 지점과 혼합 운영 방식을 공개 학술 리뷰를 바탕으로 정리합니다.
로봇
2026.10.21150산업용 로봇과 Physical AI(피지컬 AI) 로봇을 가르는 기준은 생김새가 아니라 다음 동작을 정하는 방식입니다. 정해진 경로를 정확히 반복하는 산업용 로봇과 현장을 인식해 스스로 동작을 고르는 Physical AI 로봇을 비용 구조, 안전 기준, 시행착오 지점까지 비교했습니다. 우리 공정에 어떤 방식이 맞는지 판단하는 두 가지 축과 바로 시작할 수 있는 첫걸음도 함께 정리했습니다.
IoT
2026.10.20160작은 창고도 AMR이나 피킹 자동화를 적용할 수 있습니다. 다만 장비를 고르기 전에 물량·동선·데이터를 측정하고, 반복이 많은 한 구간부터 시범 운영해 효과를 확인하는 순서가 중요합니다. 방식별 차이와 선택 기준, 장비값 밖의 숨은 비용, 안전 기준, 해외 적용 사례, 국내 지원사업까지 실무 판단 기준으로 정리했습니다.
기타
2026.10.1913,2530제조 AI는 품질검사, 예지보전, 공정 자율화, 생산계획·공급망 네 영역에서 먼저 성과를 내고 있습니다. 2026년 정부가 공개한 AI팩토리 선도 프로젝트 성과와 오픈액세스 연구를 바탕으로, 적용 영역별 특징과 비용 구조, 데이터·안전 요건, 실패 점검 포인트, 단계별 도입 순서를 정리했습니다.
