로크웰 오토메이션은 지난 3월 4일~6일 열린 ‘오토메이션 월드 2026’에 참가해 산업 운영의 미래 비전과 자율 제조 전환 전략을 소개했다. 하드웨어 중심에서 소프트웨어 및 서비스 중심 기업으로 탈바꿈하고, 자동화를 넘어 AI와 데이터 중심의 자율 운영 단계로 진화하겠다는 비전을 밝힌 로크웰 오토메이션은 글로벌 파트너들과 함께 자율형 스마트 공장 생태계를 구축할 계획이다. ■ 정수진 편집장     AI 기반의 자율 제조 운영으로 산업 패러다임 전환 로크웰 오토메이션 코리아의 인더스트리 및 OEM 영업 본부장인 김낙현 상무는 “제조 산업이 하드웨어 중심 자동화에서 AI와 소프트웨어 기반의 자율 운영 단계로 진입하는 변곡점을 맞이했다”고 짚었다. 로크웰 오토메이션은 이러한 변화가 제조업의 복합적인 위기와 기술 진화가 맞물린 결과라고 보고 있다. 김 상무는 현재 제조업계가 에너지 비용 상승, 숙련 인력 부족, 공급망 리스크 등 거대한 위기에 직면했다고 진단하면서, “제조 기업은 전방위 압박 속에서도 지속 가능한 생산 능력을 키워야 하는 과제를 안고 있다”고 전했다. 기술 발전도 가속화되고 있다. AI와 로보틱스 등 생산 기술이 빠르게 발전하면서 적용 분야 또한 넓어지는 추세다. 김낙현 상무는 이에 따라 기존의 공장 운영 방식을 새롭게 재조명해야 한다면서, “하드웨어 통제 위주의 제조 환경이 AI와 데이터 기반으로 스스로 학습하고 최적화하는 자율 운영 체계로 넘어갈 것”이라고 전망했다. 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표는 “산업 현장의 AI는 더 이상 자동화를 보완하는 부가 기술이 아니다. 데이터 단절을 극복하고 공장 운영 전반의 의사결정 구조를 바꾸는 핵심 인프라로 자리 잡았다”면서, 제조 기업들이 자연스럽게 통합 데이터 기반의 자율 운영 단계로 전환해 나가고 있다고 밝혔다.     산업 생애주기 전반에 걸친 AI 통합 추진 로크웰 오토메이션 코리아의 마켓 액세스 영업 본부장인 이원석 상무는 산업용 AI의 특수성을 강조했다. 실시간 제어와 운영기술(OT) 데이터, 안전성이 중요한 산업 현장에서는 단순 분석형 AI보다 설계–운영–유지보수 전반에 내재된 특화 AI가 필요하다는 설명이다. 로크웰 오토메이션은 제품의 전체 생애주기에 AI를 결합하는 엔드 투 엔드 전략을 추진하고 있다. ▲설계 단계에서는 자연어 질의로 프로그램 코드를 자동 생성하고, 디지털 트윈 설루션으로 가상 공간에서 물리적 장비의 시뮬레이션을 수행한다. ▲운영 단계에서는 제어기 내부에 AI 모듈을 탑재해 장비가 머신러닝으로 제어 값을 조정하고 이상을 예측한다. 여기에 AMR(자율이동로봇) 설루션을 융합해 공장의 자율 최적화를 구현한다. ▲유지보수 단계에서는 설비의 에지(edge) 단에 AI를 적용해 실시간 모니터링을 진행하고, 유지보수 시스템과 연동해 선제적인 작업 지시를 내려 다운타임을 방지한다. 이원석 상무는 “수명주기 전반을 아우르는 파트너십을 바탕으로 모든 제품군에 AI 기술을 내재화해 시작부터 끝까지 책임지는 역량이 로크웰 오토메이션의 산업용 AI가 가진 차별점”이라고 강조했다.     중소기업을 위한 자율 공장 로드맵과 구축 전략 제시 로크웰 오토메이션은 디지털화 및 데이터 인프라가 상대적으로 부족한 중소·중견 기업을 위한 단계별 전략도 소개했다. 핵심은 중소·중견 기업이 자율형 스마트 공장으로 원활하게 나아갈 수 있도록 맞춤형 컨설팅과 기술의 자연스러운 내재화를 결합해 제공하는 것이다. 김낙현 상무는 “한국의 많은 중소·중견 기업이 아직 데이터 수집조차 제대로 되지 않는 기초적인 스마트 공장 단계에 머물러 있다”면서, “이를 해결하기 위해 로크웰 오토메이션은 전담 컨설팅 조직을 통해 고객의 상황을 분석하고, 자율형 공장으로 가기 위한 구체적인 AI 접목 플랜과 단계별 설루션 활용을 지원하고 있다”고 밝혔다. 로크웰 오토메이션 코리아의 라이프사이클 서비스 사업본부장인 최태능 상무는 “오랜 기간 공장 자동화를 수행해 온 전문성을 바탕으로, 기존 제조업 현장에서 친숙하게 사용되는 제어기(PLC)나 휴먼 머신 인터페이스(HMI) 등 기존 자동화 설루션에 AI 기능을 탑재하여 내재화하는 작업을 진행하고 있다”고 밝혔다. 또한, “기업들이 거부감 없이 AI를 도입하고 기존 시스템에 자연스럽게 스며들도록 유도하는 것이 핵심 방향”이라고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

로크웰 오토메이션은 서울 코엑스에서 열린 ‘2026 스마트공장 ·자동화산업전(AW 2026)’ 현장에서 산업 운영의 미래에 대한 비전을 제시했다. 이번 발표는 ‘산업 운영의 미래 창조’를 주제로 진행됐으며, 제조 산업이 기존 자동화 중심 운영에서 AI와 데이터 기반의 자율 운영 단계로 전환되고 있는 흐름과 함께 산업용 AI의 역할 및 적용 방향이 중점적으로 소개됐다. 로크웰 오토메이션의 김낙현 인더스트리 & OEM 영업 본부장은 ‘산업 운영의 미래 창조’ 발표를 통해 산업 현장이 자동화에서 자율화로 이동하는 구조적 변곡점에 진입했다고 설명했다. 그는 공장 운영이 더 이상 개별 설비 자동화 수준에 머무르지 않고, AI와 데이터 기반으로 생산 계획, 물류 흐름, 공정 운영이 유기적으로 연결되는 통합 운영 체계로 진화하고 있다고 강조했다. 특히 디지털 트윈 기반 시뮬레이션, 자율 자재 흐름, 자가 학습형 운영 시스템을 통해 공장 전체가 지속적으로 스스로 최적화되는 구조가 미래 제조 경쟁력을 좌우할 것이라고 밝혔다. 또한 다수의 제조 기업이 여전히 데이터 단절과 제한적 자동화 단계에 머물러 있으며, 통합 데이터 기반의 지능형 공장으로 전환하는 것이 향후 핵심 과제가 될 것이라고 진단했다.     이어 이원석 Market Access 영업 본부장은 ‘로크웰 오토메이션의 산업용 AI 전략’ 발표에서 범용 AI와 산업용 AI의 차별성을 중심으로 설명을 이어갔다. 그는 산업 환경에서는 실시간 제어, OT 데이터, 안전성과 같은 요소가 핵심이기 때문에 단순 분석형 AI가 아닌 설계·운영·유지보수 전 과정에 내재된 산업 특화 AI 접근이 필요하다고 강조했다. 이어 AI가 설계 단계에서는 자동 생성 및 검증을 지원하고, 운영 단계에서는 생산 계획·자원·공정을 자율적으로 조정하며, 유지보수 단계에서는 설비 상태를 기반으로 이상을 예측하고 대응하는 방식으로 의사결정을 고도화한다고 설명했다. 또한 센서, 제어 시스템, 데이터 플랫폼이 통합된 엔드 투 엔드 아키텍처를 통해 산업 현장에서도 보다 안정적이고 신뢰 가능한 AI 적용이 가능하다고 덧붙였다. 로크웰 오토메이션은 이번 전시에서 AI가 설계, 운영, 유지보수 전 과정에 내재된 자율 생산 시스템을 중심으로 산업 운영의 미래 방향성을 제시하고 있으며, 산업용 데이터 플랫폼, 팩토리토크 애널리틱스(FactoryTalk Analytics), 비전 AI(VisionAI), MES(Manufacturing Execution Systems), 자율이동로봇(AMR), 예지 보전 설루션 등 실제 제조 환경 적용 사례를 함께 소개했다. 이를 통해 기업들이 생산성 향상뿐 아니라 에너지 효율, 다운타임 감소, 운영 유연성 확보 등 실질적인 운영 성과를 달성할 수 있는 AI 기반 제조 모델을 제시한다는 설명이다. 로크웰 오토메이션 코리아 이용하 대표는 “산업 현장의 AI는 단순 자동화를 보완하는 기술이 아니라 운영 전반의 의사결정 구조를 바꾸는 핵심 인프라로 자리잡고 있다”면서, “로크웰 오토메이션은 OT 전문성과 산업용 데이터 기반 역량을 바탕으로 제조 기업들이 자율 운영 단계로 전환할 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다.

개발 및 공급 : 이노쏘비 주요 특징 : 제조 물류 전반에 걸친 시뮬레이터/디지털 트윈/AI 에이전시의 통합 플랫폼, 설계~운영 과정의 최적화 지원, 다양한 제조 운영 시스템과 실시간 연동으로 대용량 데이터를 수집 및 처리, LLM/sLLM을 활용해 직관적인 데이터 분석 및 의사결정 지원 등 사용 환경(OS) : 윈도우 10/11(64비트) 시스템 권장 사양 : 인텔 i5 10세대 이상 또는 AMD 라이젠 5 이상 CPU, 최소 16GB RAM(32GB 권장), 엔비디아 RTX 4060 이상 GPU(AI 기능 사용 시 필요), 30GB 이상 여유 저장공간   최근 제조 기업들은 디지털 트윈 기반의 스마트 공장 도입과 더불어 급속한 디지털 전환(DX)을 위해 노력하고 있다. 불과 몇 해전만 하더라도 그 실체와 사례에 대해 의문이 있었지만, 다양한 도입 사례와 성과가 공개되면서 이제는 DX에서 나아가 AI 기술 도입과 AI로의 전환(AX : AI Transformation)을 활발히 검토하고 있고, 적극적인 도입 의사를 밝히고 있다. ‘PINOKIO(피노키오)’는 최신 기술 흐름을 반영해 탄생한 차세대 물류 디지털 트윈 설루션으로, 기존 상용 시스템의 한계를 극복하고 제조 산업의 스마트화를 가속화하는데 최적화된 해답을 제시한다. 기술 대전환의 시대를 맞아 기존의 전통적인 DX 설루션 기업들은 3D 모델링 및 시뮬레이션 등 낮은 단계의 디지털 트윈 기술을 기반으로 DX 설루션으로 개선 및 확장하고 있다. 이와 달리, PINOKIO는 초기부터 현장의 대용량 데이터 기반 실시간 물류 모니터링 및 실시간 시뮬레이션을 제공하는 디지털 트윈 기반의 운영 시스템을 목적으로 출발하였다. 그 결과 SK 하이닉스, LG전자 등 대량의 혼류 생산 제조 현장에서 디지털 트윈의 정합성과 예측의 정확도 등을 검증받았고 도입 효과를 증명했다. 이를 바탕으로 최근에는 기존 상용 설루션보다 높은 성능의 시뮬레이터까지 라인업하여 다양한 요구를 충족시킬 수 있게 되었다. 기존 상용 물류 시뮬레이션 설루션은 대부분 20~30년 전 개발된 구조를 가지고 있어, 최신 IT/OT 시스템과의 연동과 AI 기술을 적용하기 어렵다. 이로 인해 대용량 데이터 처리에 한계가 있으며, 사용자 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 미제공으로 커스터마이징과 타 시스템 연계, 현장 실시간 운영에 필요한 유연성과 확장성에서도 제약이 있다. PINOKIO는 이러한 기존 설루션의 문제점을 개선해 제조 물류 관련 다양한 AI 모델을 지원하며, 기존 설루션 대비 높은 모델링 속도를 구현할 수 있다. 그리고 멀티 스레드, GPU 기반의 고속 시뮬레이션 연산 기능과 2차전지, AMR(자율이동로봇), OHT(오버헤드 트랜스퍼), 자동창고 등 다양한 제조 환경에 맞는 특화 라이브러리를 제공한다. 특히, 생산 현장에서 발생하는 실시간 빅데이터를 효과적으로 처리하고, 대화형 어시스턴트(assistant) 방식의 직관적인 사용자 인터페이스(UI)를 통해 사용자 편의성을 높였다. 또한, 사용자 API를 통한 고도화된 커스터마이징이 가능하며, MES(제조 실행 시스템), 센서, PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러), IoT(사물인터넷) 등 다양한 운영 시스템과의 실시간 연동 기능도 갖췄다. 나아가, 전력 사용량 분석과 탄소세 예측 기능까지 탑재돼 지속 가능한 제조 환경 구축을 위한 의사결정도 지원한다. PINOKIO는 AI 기반 제조 혁신의 길을 여는 실질적인 도구로, 앞으로 제조업계의 디지털 전환을 선도할 핵심 설루션으로 자리매김할 전망이다.   주요 기능 소개 PINOKIO는 시뮬레이터, 디지털 트윈, AI 에이전시(agancy)를 통합한 차세대 DES(이산 이벤트 시뮬레이션) 기반 플랫폼으로, 제조 물류 전반에 걸친 통합 설루션을 제공한다. PINOKIO는 세 가지 핵심 모듈로 구성된다. 첫 번째는 ‘Pino SIM’으로, 공정 흐름 설계부터 시뮬레이션, 분석까지 수행하는 시뮬레이터다. Pino SIM은 도면 편집과 레이아웃 설계를 위한 Pino Editor를 내장하고 있어, 단순한 시뮬레이션을 넘어 제조 기준정보 입력, 물류 시나리오 구성, 시뮬레이션 실행 및 시각화 분석까지 다양한 기능을 제공한다. 이를 통해 설계 초기 단계부터 실제 운영에 이르기까지 전 과정의 최적화를 효과적으로 지원한다. 두 번째는 실시간 디지털 트윈 모듈인 ‘Pino DT’다. MES, IoT, PLC, 센서 등 다양한 제조 운영 시스템과의 실시간 연동을 통해 대용량 데이터를 실시간으로 수집하고 처리하며, 이를 바탕으로 실시간 모니터링은 물론 미래 상황 예측, 예지 보전 기반의 시뮬레이션이 가능하다. 이는 생산 현장의 가시성과 민첩성을 높이는 데 기여한다. 세 번째는 인공지능 기반의 ‘Pino AI’다. LLM(대규모 언어 모델)과 sLLM(전문 도메인 특화 언어 모델)을 활용한 대화형 UI를 통해 사용자가 직관적으로 데이터를 분석하고 의사결정에 활용할 수 있다. 또한 목적에 따라 강화학습, 파라미터 최적화 등 다양한 AI 기법을 적용할 수 있어 생산성과 품질 향상을 동시에 도모할 수 있다. PINOKIO는 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)와 같은 고급 시각화 플랫폼과 연동 가능하며, 파이썬(Python) 개발 환경 확장도 지원함으로써 사용자 맞춤형 라이브러리 개발이 가능하다. 이를 통해 제조 기업은 사전 공정 및 물류 최적화는 물론 실시간 생산 모니터링, 미래 예측, AI 기반 정확도 향상 등 다양한 지능형 서비스를 구현할 수 있다. 제조업의 디지털 전환이 본격화되는 시대에 PINOKIO는 스마트 공장을 넘어 AI 전환을 실현하는 핵심 파트너로 부상하고 있다.   PINOKIO의 특징 PINOKIO는 고도화된 시뮬레이션 엔진과 AI 통합 기능을 바탕으로 대규모 데이터 처리 및 실시간 예측 분석을 지원하며 스마트 제조 시대의 경쟁력을 강화하고 있다. PINOKIO는 이벤트 처리 기법 최적화 및 단순화된 시뮬레이션 엔진 설계로 빠른 연산 속도를 제공한다. 특히, 초당 60프레임(FPS) 기준으로 500만 개 수준의 대규모 3D 데이터를 안정적으로 처리할 수 있으며, 선택적 컴파일 방식(C# 기반 네이티브 코드)을 활용한 별도 계산 도구를 통해 집약적인 연산 작업도 고속으로 수행할 수 있다. 디지털 트윈 구축에서도 PINOKIO는 강력한 성능을 발휘한다. MES, ACS, MCS 등 다양한 제조 운영 시스템과 연동과 IoT, 센서, PLC 등 생산 현장에서 수집되는 대용량 데이터를 실시간으로 처리한다. 이를 통해 실시간 모니터링과 동시에 백그라운드 시뮬레이션을 수행하고, 타임 호라이즌(Time Horizon) 방식의 미래 예측 기술을 통해 병목, 이상 징후 탐지 및 알람 기능도 제공된다. 또한, AI를 활용하기 위한 정상/이상 데이터 제공과 파라미터 최적화 및 시나리오별 분석 기능이 포함되어 있으며, LLM과 sLLM, 챗GPT(ChatGPT), 메타 라마(Meta LLaMA) 등 다양한 AI 모델을 통합한 AI 에이전시 기능을 통해 대화형 데이터 분석, 자동 의사결정 지원, 데이터 해석 및 운영 최적화를 구현한다. 시뮬레이션 설계 및 모델링 측면에서도 사용자 편의성이 강화됐다. Pino Editor를 활용해 레이아웃 도면을 직관적으로 확인 및 편집할 수 있으며, 제조 기준 정보 입력 및 템플릿 매칭 기능을 통해 모델링 작업 시간을 획기적으로 단축시킨다. 또한, 2차전지 및 반도체 공정에 특화된 전용 라이브러리도 제공되며, 고객 맞춤형 커스터마이징 시뮬레이터를 통해 사용자의 목적에 따라 분석 및 최적화가 가능한 유연한 개발 환경을 지원한다. 이처럼 PINOKIO는 고속 시뮬레이션, 실시간 예측, AI 기반 의사결정, 그리고 유연한 모델링 기능을 종합적으로 제공하며, 제조업의 지능화·자동화를 실현하는 설루션이다.   그림 1. PINOKIO UI 화면 – 반도체 FAB   사전 레이아웃 및 물류 검토를 위한 설루션 : Pino SIM 디지털 트윈 구축 시 미래 예측을 위한 시뮬레이터 역할과 기존 상용 설루션과 같이 공장 신축 또는 생산 라인 변경 등 제조 현장의 변화가 요구된다. 이런 상황에서 Pino SIM은 사전에 최적의 물류 계획과 레이아웃 구성을 지원하고 공정의 효율성과 안정성을 미리 확보할 수 있는 디지털 전환 핵심 도구이자 가상 공장 구현 설루션이다. Pino SIM은 제조 기준 정보(제품, 공정, 레이아웃, 물류 흐름, 작업 순서, 스케줄링 등)를 기반으로 공정을 시뮬레이션하며, 그 결과를 차트, 그래프 등 다양한 시각화 도구를 통해 분석할 수 있다. 이를 통해 레이아웃 검증 및 최적화, 생산성 향상 등 공장 운용 전반의 효율화를 실현할 수 있다. 특히, OHT, AMR 등 신 산업군을 위한 특화 라이브러리를 제공하며, 이송 설비 구현을 위한 이동, 충돌 방지, 회피 제어를 위한 OCS, ACS 기능도 탑재되어 있다. 이를 통해 코드 작성 오류를 줄이고 디버깅 시간을 줄일 수 있으며, 보다 쉽고 효율적으로 시뮬레이션 모델을 구축할 수 있다. 또한, 자동창고 모델링에 필요한 Stocker(Crane, Rack, Rail)를 그룹화 형태로 제공하여 빠른 모델링이 가능하다. 환경과 에너지 측면에서도 전력 사용량 및 탄소 배출량(탄소세) 분석 기능을 통해 지속 가능한 생산 전략 수립에 도움을 주며, 제조업의 친환경화와 ESG 경영 대응에도 기여할 수 있다. 이처럼 Pino SIM은 공장 설계 단계에서의 의사결정 품질을 높이고, 새로운 제조 환경에 유연하게 대응할 수 있는 설루션이다.   그림 2. 라이브러리 제공 – Stocker   그림 3. 개발(코딩) 없이 기능 구현   그림 4. 시뮬레이션 결과 리포트 예제   디지털 트윈 설루션 : Pino DT 제조 현장에서 물류는 제품의 사이클 타임을 결정하는 요소 중에 하나이다. 물류 정체가 발생할 경우 제품의 사이클 타임이 길어지거나 라인이 정지되는 등 심각한 손실이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션을 통한 최적화된 운영 방식을 시스템에 적용하려는 노력이 이어져왔다. 기존의 물류 설루션은 현장에서 발생하는 대용량의 데이터를 시뮬레이션에 반영하여 실시간으로 의사결정하는 과정에서 다양한 제약으로 인해 어려움이 있었다. 또한, 현장 작업자의 개입과 같은 인간적 오류는 시스템이 예측할 수 없는 데이터를 발생시키기 때문에 생산 계획 단계에서의 사전 분석 및 검증만으로는 시뮬레이션 정합성을 높이는데 한계가 있다. Pino DT는 최적화된 자체 개발 시뮬레이션과 모니터링 엔진을 탑재하여 이를 해결하였다. 시뮬레이션의 이벤트 횟수를 최적화하여 최소한의 이벤트로 시뮬레이션이 가능하도록 설계했다. 또한 계산 속도에 이점이 있는 C, C++ 언어로 물류 경로를 최적화하는 알고리즘을 구현하여 기존 설루션 대비 약 2만평 규모의 공장에서 약 70배의 향상된 성능을 검증하였다.   그림 5. Pino DT의 UI 화면   대용량 데이터 처리 및 실시간 모니터링 Pino DT는 시뮬레이션에 최적화된 알고리즘을 사용함으로써 대용량 데이터 처리가 가능하고, 현장 데이터를 실시간으로 시뮬레이션에 반영할 수 있다. 기존 물류 시뮬레이션 설루션에 비해 60~700배 뛰어난 가속 성능을 제공하는 시뮬레이션 도구이다. 제조 현장과 동일한 상황을 시뮬레이션하기 위해 현장과 연동 후 데이터를 가공하여 디지털 트윈 모델로 표현하여 가시화하고, 사용자가 설정한 시간 주기마다 미래를 예측하는 시뮬레이션(proactive simulation)을 백그라운드로 수행한다. 이는 제품의 공정 시간보다 짧은 시간 안에 결과를 확인할 수 있고, AI를 통해 보다 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다.   그림 6. Pino DT의 모니터링 화면   디지털 트윈 실시간 시뮬레이션 : 미래 예측 실시간 현장 상황을 반영하여 미래를 예측하는 시뮬레이션(proactive simulation)은 제품의 택트 타임(tact time)보다 짧은 시간 내에 결과를 도출해내지 못하면 현장에서 선제 대응하지 못하는 결과를 초래할 수 있다. 모니터링 엔진으로부터 라인 상황에 대한 데이터를 수집하고, 현재로부터 예측하고자 하는 시간 동안 발생하는 이상상황에 대해 피드백을 준다. 예를 들어 조립 라인의 경우에는 부품이 5분 뒤에 부족하다는 알람을 작업자에게 즉시 전달하여 선제적 대응을 가능케 함으로써, 라인 정지 등 비상 상황을 사전에 방지할 수 있다. PINOKIO 디지털 트윈 시뮬레이션은 이러한 역할이 가능하도록 가속화한 고속 시뮬레이션 엔진을 보유하고 있다.   그림 7. 현장 FAB(왼쪽)과 PINOKIO에서 생성된 디지털 트윈(오른쪽)   제조 물류 현장에 특화된 AI 플랫폼 : Pino AI AI를 이용한 설루션을 만들기 위해서는 다양한 상황에 대한 데이터가 필요하다. 하지만 제조 현장의 특성 상 여러 상황에 대한 데이터를 획득하기 어렵다. PINOKIO에서는 현장에서 획득하기 어려운 데이터를 시뮬레이션을 통해 데이터를 확보할 수 있다. 즉, Pino DT 모델이 AI를 위한 데이터를 생성하고, 이를 AI가 최적 값을 도출하여 시뮬레이션에 반영한다. Pino DT에서 획득한 데이터를 파이썬, C, 자바(JAVA) 등 다양한 언어로 구현한 로직을 적용할 수 있도록 개발 환경을 제공하고 있다. 이를 통해 예측 정확도 향상, 데이터 기반 의사 결정, Scheduling, Routing, Dispatching 등 목적에 따라 AI 활용이 가능하다. 또한 LLM, sLLM, 챗GPT(ChatGPT), 메타 라마(Meta Llama) 등과 결합한 대화형 UI를 통해 사용자가 직관적으로 데이터를 분석하고 의사결정에 활용할 수 있다.   그림 8. 대화형 UI 및 결과 리포트   그림 9. Pino DT와 AI 모델 활용 원리   Pino DT와 현장 데이터 인터페이스 디지털 트윈에 가장 중요한 요소는 현장과의 연결이다. 대부분의 물류 전문 설루션이 현장과의 연결을 위한 인터페이스를 지원하지만, 많은 양의 데이터를 처리하면서 실시간으로 시뮬레이션하는데 어려움이 있다. Pino DT는 대용량 데이터 처리와 시뮬레이션 가속 성능이 뛰어나 실시간 모니터링 시스템까지 가능하다. <그림 10>은 현장에 있는 MES와 Pino DT가 인터페이스되는 과정이다. 현장에 있는 PLC가 MES에 데이터를 전달하고, MES는 그 데이터를 데이터베이스에 저장한다. 이를 Pino DT에서 외부 통신(IP)을 통해 데이터베이스에 접근하여 데이터를 시뮬레이션에 반영한다. 이 과정에서 현장 데이터의 상태가 중요하다. 불필요한 데이터가 있거나 로스 또는 시간 순서가 맞지 않은 경우가 대부분이다. Pino DT에서는 현장 데이터를 올바르게 정제하는 작업을 거쳐 현장과 동일한 디지털 트윈 모델을 만든다.   그림 10. 현장 데이터 인터페이스 과정   PINOKIO의 기대 효과 PINOKIO는 현장 운영 데이터를 실시간으로 디지털 트윈과 연동함으로써 모니터링이 가능하며, 전체 공장을 PC, 웹, 모바일 등 다양한 형태로 여러 사용자와 함께 직관적으로 확인하면서 공유하고 협업할 수 있다. 또한 현장과 연결된 디지털 트윈 모델을 이용하여, 미래에 발생 가능한 문제점을 예지(predictive)하고, 이러한 문제점을 사전에 해결하기 위한 선제대응(proactive) 의사결정을 가능하게 한다. 이 때 디지털 트윈을 이용한 사전예지는 온라인 시뮬레이션 기술에 기반하고, 선제대응은 AI 기술에 기반한다고 볼 수 있다. 디지털 트윈 기반 사전예지의 시간적 범위(time horizon)는 현장의 특성에 따라서 0.1시간~10시간으로 달라질 수 있으며, 문제점의 종류는 주로 생산 손실(loss), 부품의 혼류 비율 불균형, 설비 고장예지 및 물류 정체 등을 포함한다. 문제점이 예지되면 이를 해결하기 위한 즉각적인 의사결정 AI 기술을 활용하여 최적 운영을 달성함으로써 생산성, 경제성, 안정성 및 경쟁력 향상 효과가 있다.   맺음말 생산 계획 단계에서 Pino SIM을 통해 레이아웃 검증과 물류를 최적화하고, Pino SIM 모델 데이터를 생산 운영 단계에서 PINOKIO와 연계하여 현장 데이터 기반 실시간 모니터링과 미래 상황 예측 및 선제 대응함으로써 현실적이고 실제 활용 가능한 스마트한 디지털 트윈을 구축할 수 있다. 다음 호부터는 Pino SIM, Pino DT, Pino AI 등 각 제품별 소개 및 적용 사례를 소개하고자 한다.   그림 11. 디지털 트윈을 위한 플랜트 시뮬레이션과 PINOKIO     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

자율이동로봇 제조업체인 미르(MiR)가 국내 첫 기자간담회를 진행하면서, 자사의 최신 자율이동로봇(AMR) 포트폴리오 및 이 분야의 최근 동향과 비전을 소개했다. 미르는 AMR이 노동력 부족 등 제조산업의 이슈에 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 보고 자동화와 통합 관리, 인공지능(AI), 5G 등 기술을 결합한 AMR 솔루션을 내놓는다는 전략을 선보이고 있다. ■ 정수진 편집장   생산 현장에 적용 가능한 자율이동로봇 자율이동로봇(AMR : Autonomous Mobile Robot)은 생산 현장의 내부 물류 관리를 자동화하고, 자재 관리를 최적화하는 데에 쓰이는 운송 로봇으로, 이름처럼 스스로 움직이고 작업을 할 수 있도록 한 것이 특징이다. 미르는 AMR이 팔레트나 박스 운반. 자재 카트 운반, 컨베이어 벨트 등의 워크플로를 개선할 수 있으며, AMR와 비슷하지만 경로가 고정되어 유연성이 낮은 AGV(Automated Guided Vehicle)를 대체할 수도 있다는 점을 내세운다. 미르는 소형 부품의 운송부터 무거운 하중의 이송까지 250~1350kg의 탑재량을 갖춘 AMR 제품군을 공급하는 기업으로, 창고나 생산라인 등에서 기업의 내부 워크플로를 혁신할 수 있는 AMR 개발에 주력하고 있다. 현재 반도체 테스트 장비 기업인 테라다인(Teradyne)의 자회사인데, 테라다인은 미르뿐 아니라 협동로봇 개발사 유니버설 로봇(Universal Robots), 고하중 AMR 개발사 오토가이드(AutoGuide), 모션 제어 소프트웨어 개발사 에너지드(Energid) 등을 인수하면서 산업용 로봇 산업을 강화하고 있다. 미르의 포이 퉁 탕(Poi Toong Tang) 아시아 태평양 세일즈 부사장은 “미르는 중소형 화물 운반용 AMR과 무거운 화물 및 팔레트 운반을 위한 AMR을 개발하고 있다. 또한 AMR의 상단에 결합해 다양한 고객 요구에 대응할 수 있는 모듈과 액세서리, 로봇의 작동에 필요한 충전/합동 운영 관리/상태 모니터링 등 소프트웨어도 제공한다”고 소개했다.   ▲ AI 기능을 탑재한 미르 1200 팔레트 잭   AI, 협동로봇, 플릿 운용 등 기술 강화 미르는 최근 출시한 ‘미르 1200 팔레트 잭(MiR 1200 Pallet Jack)’ 및 유니버설 로봇과 함께 개발한 ‘모바일 코봇(Mobile Cobot)’ 등의 신제품을 비중 있게 소개했다. 미르 1200 팔레트 잭은 엔비디아 젯슨 AGX 오린(NVIDIA Jetson AGX Orin)을 탑재해, AI 기반으로 팔레트를 자동 인식할 수 있는 것이 특징이다. 컨베이어 벨트에서 팔레트를 바로 들어올릴 수 있으며, 관리 소프트웨어를 통해 다른 로봇과 협업이 수월하다. 미르의 케빈 뒤마(Kevin Dumas) 제품 담당 부사장은 “AMR이 물체를 감지해 회피하는 것뿐 아니라 팔레트와 상호작용하는 데에도 AI를 적용해 가치를 높일 수 있다고 본다”면서, “향후 미르의 다른 제품에도 AI를 적용할 수 있을 것”이라고 전했다. 모바일 코봇은 미르의 AMR과 유니버설 로봇의 협동로봇(코봇)을 결합한 형태로, 다관절 로봇팔의 협업 기능과 AMR의 이동성을 결합했다. 한편, 미르는 대규모 AMR의 운용과 관리를 위한 소프트웨어 투자도 강화하고 있다. 2024년 말에 출시 예정인 ‘미르 플릿 엔터프라이즈(MiR Fleet Enterprise)’ 버전은 기존 관리 소프트웨어인 미르 플릿을 수백 대의 로봇을 운용할 수 있도록 확장한 제품이 될 전망이다. 뒤마 부사장은 “미르 플릿 엔터프라이즈는 다양한 인터페이스를 제공하면서, 사이버 보안에 대한 요구에도 대응하는 제품”이라고 설명했다.   ▲ AMR와 협동로봇을 결합한 모바일 코봇   AMR 시장 확대에 대응해 성장 폭 늘릴 계획 미르는 AMR 시장이 성숙되고 있으며, 무중단 작업에 로봇을 활용하려는 요구가 높아진다고 보고 있다. 이에 대응해 AMR의 신뢰성, 편의성, 유연성을 높이고 이를 통해 미션 크리티컬한 작업에 AMR을 적용할 수 있도록 지원한다는 전략을 밝혔다. 뒤마 부사장은 “5G 통신은 산업용으로는 아직 초기 단계지만 향후 시장의 판도를 바꿀 수 있늘 것으로 보고 있다. 이에 따라 어댑터로 5G에 대응할 수 있는 기술을 제공할 것”이라고 소개했다. 또한, 인공지능에 대해서는 로보틱스 전반의 성능을 높일 수 있는 중요한 요소로 보고 “클라우드에 연결된 로봇의 작동/환경 데이터를 수집하고, 이 데이터를 AI와 접목해 로봇의 최적 움직임과 예측 정비 등을 구현하는 기술 연구를 진행 중”이라고 전했다. 미르의 국내 비즈니스를 총괄하는 이주연 이사는 “전 세계뿐 아니라 우리나라에서도 노동력 부족에 대한 이슈는 커지고 있으며, 이는 코로나19 팬데믹 이후 더욱 가속화되고 있다. 노동 인구가 고령화되고 젊은 인력이 부족해지면서 생산 경쟁력을 위해 자동화를 고민하는 기업이 늘고 있는데, AMR은 이를 위한 좋은 대안이 될 것”이라고 설명했다. 미르는 글로벌 비즈니스에서 한국 시장의 비중이 높다면서 자동차, 전자 등 산업을 중심으로 다수의 고객을 확보하면서 두 자리 수의 성장을 거두고 있다고 소개했다. 이주연 이사는 “우리나라는 자동화 및 로봇의 사용률이 높은 시장으로 미르의 최우선 시장 중 하나”라면서, “유니버설 로봇과 미르의 제품을 함께 공급하는 대리점이 많아서 고객의 요구에 효과적으로 대응할 수 있다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  INFOWORLD   People&Company 17　머티리얼라이즈 윌프리드 반크란 의장　3D 프린팅에 대한 새로운 시각이 성장 기회를 만들 것 36　트림블 코리아 김동준 상무　설계부터 운영까지, AI로 건설산업 전반의 혁신 지원   Focus 20　PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 28　지멘스 DISW, “디지털 엔지니어링으로 자동차 개발을 혁신” 30　매스웍스, 디지털 제품 개발 위한 MBD 비전 제시 32　미르, 물류/자재 관리 혁신 위한 자율이동로봇 기술 소개 34　AWS-에티버스, “클라우드 ∙ AI ∙ 디지털 트윈이 제조 엔지니어링의 미래 이끈다”   New Products 39　게임 및 비주얼 콘텐츠 제작 전반의 기능과 편의성 강화　유니티 6 프리뷰 48　산업 디자이너를 위한 시각화 기능 향상　트윈모션 2024.1 52　기계/제조 분야의 활용성 높인 2D CAD　지더블유캐드 2025 54　HDD급 용량과 SSD 성능을 겸비한 스토리지 솔루션　샌디스크 데스크 드라이브 56　이달의 신제품   On Air 58　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　레빗을 활용한 배관설계 패러다임 전환 59　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　AI 시대의 로봇 기술 트렌드와 발전 방향   Column 60　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 엔지니어링의 히든 챔피언, 디지털 스레드 그리고 인생 디지털 스레드 63　현장에서 얻은 것 No.17 / 류용효　PLM과 챗GPT의 활용 방안   66　New Books   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA    AEC 68　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　랭체인 아키텍처 및 동작 메커니즘 분석 74　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (7) / 최영석　캐디안 2024 SE의 시작 페이지 기능 77　복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (4) / 이소연　파일 비교 기능 80　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (3) / 천벼리　3D 비주얼 스타일 86　GPT 시대의 교육과 학습 / 양승규　GPT 시대의 슬기로운 AI 생활을 위해   Manufacturing 92　미래 공장을 위한 스마트 기계 르네상스 / 오병준　디지털 기반의 새로운 생산 환경과 제조 혁신   Analysis 96　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 김재은　우주발사체 하우징의 금속 적층제조 공정 시 과열 영역 예측 및 해결 방안 101　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (11) / 나인플러스IT　혼합 오더 메시 커브 106　시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (4) / 씨투이에스코리아　고급 복합재 후변형 시뮬레이션을 위한 시뮤워프   Mechanical 109　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (2) / 김주현　매스캐드 프라임 10.0 업데이트   Reverse Engineering 116　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (7) / 유우식　필사본 고서 데이터베이스     캐드앤그래픽스 2024년 7월호 목차 from 캐드앤그래픽스  

자율이동로봇(AMR) 제조업체인 미르(MiR)가 6월 12일 미디어 브리핑을 통해 자사의 AMR 포트폴리오와 비전 및 최신 AMR 분야의 동향에 대해 소개했다.  미르는 신속하고, 용이하게, 그리고 비용 효율적으로 내부 물류 관리를 자동화하고 자재관리를 최적화할 수 있도록 지원하는 AMR 분야에 집중하고 있는 기업이다. 소형 부품 운송부터 무거운 하중 이송까지 250~1350kg의 탑재량을 갖춘 다양한 종류의 AMR을 공급한다. 미르의 케빈 뒤마(Kevin Dumas) 제품 담당 부사장은 AMR 시장의 동향에 대해 소개하면서, “전 세계적으로 핵심 생산 영역에서 AMR의 도입이 증가하고 있다. 5G 통신 기술이 성숙해지고 생성형 AI를 통해 보다 스마트한 AMR 구현이 가능해지면서, 다양한 산업 영역에서 AMR에 대한 요구가 늘어나는 추세”라고 전했다. 뒤마 부사장에 따르면, 전 세계적으로 대규모 AMR을 도입하기 위해 확장하는 기업이 증가하고 있으며, 여러 산업군에서 가치사슬 전반에 걸쳐 AMR이 구축되고 있다. 이에 따라 AMR의 신뢰성, 품질 및 확장성에 대한 요구도 함께 증가하고 있다. 미르는 이와 같은 AMR 산업의 변화에 맞춰 대규모 자율이동로봇을 안전하고 안정적으로 운영하는 데 필요한 전문성을 내세운다. 지금까지 9000대 이상의 자율이동로봇을 판매했으며, 대규모 R&D 및 기술지원을 조직하고, 성공적인 AMR 구축을 지원하는 애플리케이션 엔지니어들을 다수 보유하고 있다는 것이 뒤마 부사장의 설명이다. 또한 미르의 AMR 플랫폼은 사용이 편리한 단일 소프트웨어로 광범위한 AMR 제어가 가능하다는 점을 내세운다. 미르는 로봇 하드웨어 및 소프트웨어에 대해 투자를 지속하고 있으며, 이를 위해 글로벌 파트너 에코 시스템인 미르고(MiRGo)도 함께 운영 중이다. 또한 종단간(엔드 투 엔드) 솔루션을 갖춰 글로벌 전역에 걸쳐 긴밀한 지원 및 서비스를 보장하며, 온라인 교육 및 기술 자료 등을 통한 고객 지원 시스템도 갖추고 있다.   ▲ 미르의 모바일 코봇   최근 미르는 엔비디아 젯슨 AGX 오린(NVIDIA Jetson AGX Orin)으로 구동되는 AI 기반 팔레트 감지 기능이 적용된 ‘MiR1200 팔레트 잭(Pallet Jack)’을 출시했으며, 로봇팔의 협업 기능과 AMR의 이동성을 결합한 ‘모바일 코봇(Mobile Cobot)’을 공개했다. 미르의 포이 퉁 탕(Poi Toong Tang) 아태지역 세일즈 부사장은 MiR1200 팔레트 잭에 대해 설명하면서, “엔비디아 젯슨 AGX 오린으로 구동되는 첨단 AI 기반 팔레트 감지 기능이 적용된 MiR1200 팔레트 잭은 3D 비전을 이용해 팔레트를 식별하고, 전례 없는 정밀도로 팔레트를 픽업 및 운송할 수 있다”고 전했다. 기존의 미르 AMR과 통합이 가능하고, 데크 적재화물(Deck Load) AMR과 상호 운용되도록 설계된 MiR1200 팔레트 잭은 여러 현장에서 더 많은 로봇으로 복잡한 작업 흐름을 처리해야 하는 대규모 기업 고객에게 적합하다. 이를 통해 고객은 자재관리 자동화를 실현할 수 있게 된다. 또한, 미르는 로봇팔의 협업 기능과 AMR의 이동성을 결합한 모바일 코봇을 국내에 최초 공개했다. 모바일 코봇은 미르를 비롯한 테라다인 로보틱스(Teradyne Robotics) 자회사의 역량을 모아서 구축한 제품이다. 유니버설 로봇(Universal Robots)의 다관절 협동 로봇을 미르의 AMR에 탑재한 모바일 코봇은 현재 일부 고객사를 통해 상용 중이다. 미르의 한국 비즈니스를 총괄하는 이주연 이사는 한국 시장에서 AMR의 필요성과 성장세에 대해 설명하면서, “현재 한국 사회는 최저임금의 인상, 노동시간 감소, 경쟁 심화 등 구조적인 변화가 극심해지고 있다. 이에 제조 업계는 이런 변화와 더욱 치열해진 글로벌 경쟁에 대응이 요구된다. AMR은 이런 제조업 분야의 혁신을 위한 가장 중요한 솔루션 중 하나”라고 전했다. 미르는 중소규모 위주의 한국 제조업 상황에 맞춰서 고가의 하이엔드급 AMR 제품을 리스로도 제공하고 있다. 글로벌 파이낸셜 파트너와 함께 한국 중소 기업에 3년 이상의 장기 리스 솔루션을 마련했다. 이주연 이사는 “시장 과제, 자동화 추진 등 한국 특유의 요인을 다루면서 현지 요구와 선호도에 맞춰 메시지를 맞춤화할 것”이라면서, “미르는 이러한 메시지를 전략적으로 전달함으로써 업계 리더로서 입지를 확고히 하고, 브랜드 가시성과 미디어 친밀도를 높이는 동시에 한국 시장의 고유한 요구를 충족할 수 있는 능력을 보여주는 것을 목표로 한다”고 강조했다.

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(헥사곤 MI)는 포레스터 컨설팅(Forrester Consulting)에 의뢰해 발간된 ‘글로벌 첨단제조산업보고서(Advanced Manufacturing Report)’에서 제조업체 중 98%가 데이터 문제로 인해 협업 및 생산성 향상에 어려움을 겪고, 고객의 요구사항에 대응하는 시간이 지연되어 비즈니스 목표 달성에 실패할 위험이 있다고 밝혔다. 이번 보고서는 고부가가치 제품의 디자인과 제조에 근본적인 변화를 가져온 세 가지의 디지털 전환 촉매로 ▲데이터 품질과 활용 가능성 ▲조직 내 협업 및 자율적 권한 부여 ▲자동화를 뽑았다. 헥사곤은 최고경영자를 포함한 전 세계 500명의 제조업계 리더를 대상으로 한 디자인, 완제품 및 품질 관리까지 전체 가치사슬을 아우르는 글로벌 조사 연구를 기반으로 제조업계의 트렌드, 리더들이 직면하는 도전과제, 성공 사례와 새로운 기회에 대한 인사이트를 보고서에 담았다. 보고서에 따르면 대다수의 비즈니스 리더는 협업이 개선될 경우 제품 품질 개선과 시장 출시 기간을 단축할 수 있다고 보고, 디자인팀과 제조팀 간의 커뮤니케이션을 개선해 자재 낭비와 유해물질 배출량을 크게 줄이는 등 지속가능성을 높일 수 있다고 응답했다. 이처럼 기업 내 데이터 통합을 통한 협업환경 개선에 대한 필요성이 증가했음에도 불구하고, 비즈니스 리더의 71%는 설계팀과 제조팀 간의 시너지 부족을 우려하고 있다.     제조업체의 2%만이 자사의 데이터 흐름에 문제가 없다고 답한 가운데, 대다수의 기업은 디지털화를 성공적으로 이루기 위한 조직 전반의 문화적, 기술적 변화를 통한 조치를 취하지 않으면 비즈니스 목표를 달성에 실패할 위험이 있다. 리더들은 향후 3년간의 최우선 비즈니스 과제로 운영 효율성 향상, 제조 생산량 증대, 신제품의 빠른 품질 개선을 꼽았다.  제조업체의 37%는 제조 공정의 어느 단계도 고도화 또는 완전 자동화하지 못한 후발업체로, 경쟁업체에 뒤처지고 있다. 반면, 제조 공정의 2단계 이상을 자동화한 기업은 직원 생산성과 효율성에서 뚜렷한 우위를 점하고 인재 부족 문제도 효과적으로 해소한 것으로 나타났다. 자동화를 중점 추진한 기업의 리더 중 58%는 직원 생산성 및 혁신이 증가했다고 답했으며 39%는 인력 부족 문제를 효과적으로 해결했다고 답했다. 반면, 후발업체는 리더의 35%만이 생산성 및 혁신이 증가했다고 답했으며 26%가 인력 부족 문제를 효과적으로 해결했다고 답했다. 전 세계 제조업체들이 생산성 향상을 위해 첨단 자동화 기술을 도입하는 가운데, 특히 아시아의 제조기업들은 시뮬레이션, 가상 제조, 유지보수 예측 등을 통해 재정적 영향이 심각할 수 있는 다운스트림 문제를 예방하는 등 데이터를 더욱 적극적으로 활용하고 있는 것으로 나타났다. 나아가 아시아 기업의 58%가 향후 3년 동안 AI 기반 혹은 생성형 자동화에 투자할 계획이라고 답했지만, 북미(45%), 유럽, 중동 및 아프리카(38%)의 제조업체는 절반 이하의 기업만이 투자 계획이 있다고 밝혔다. 한편, 헥사곤은 국내 제조업체의 데이터 사일로화를 해결하고 자동화를 구축하기 위해 다양한 솔루션과 플랫폼을 제공하고 있다고 소개했다. 넥서스(Nexus)와 AI 툴 오딧세이(ODYSSEE)를 통해 클라우드 기술과 AI 및 머신러닝을 활용하여 제품 개발 주기와 비용을 단축하고, 자율이동로봇(AMR)과 헥사곤의 솔루션을 결합하여 국내 제조업체의 생산성 향상과 자동화 도입을 지원하고 있다. 헥사곤 MI의 조쉬 와이즈(Josh Weiss) 사장은 “제조업에서 유래된 자동화와 애자일 방식이 다른 산업군의 비즈니스 혁신을 주도하고 있는 반면, 제조업 공정 전반에 걸친 디지털화는 혁신이 지체되고 있다는 게 아이러니하다”면서, “디지털 트윈 기술은 스마트 공장을 구축하고, 부서 간 문제를 혁신적으로 해결하고, 고품질의 데이터를 통해 생산성을 높인다. 조직의 데이터 사용 역량을 강화하는 것은 보다 효율적인 가치 창출을 추진하고 시장 상황에 민첩하게 대응해 제품의 출시 기간을 단축할 수 있는 기반”이라고 말했다.

자율이동로봇(AMR) 제조업체인 미르(MiR)는 새로운 자율이동로봇인 ‘MiR1200 팔레트 잭(Pallet Jack)’을 출시한다고 밝혔다. 엔비디아 젯슨 AGX 오린(NVIDIA Jetson AGX Orin)으로 구동되는 첨단 AI 기반 팔레트 감지 기능이 적용된 MiR1200 팔레트 잭은 3D 비전을 이용해 팔레트를 식별하고, 높은 정밀도로 팔레트를 픽업 및 운송할 수 있다. MiR1200 팔레트 잭은 기존의 미르 AMR과 원활하게 통합이 가능하고, 미르의 데크 적재화물(Deck Load) AMR과 상호 운용되도록 설계됐다. 이를 통해 일반적으로 여러 현장에서 더 많은 로봇으로 복잡한 작업 흐름을 처리해야 하는 대규모 기업 고객에게 적합하다는 것이 미르의 설명이다.     MiR1200 팔레트 잭은 120만개 이상의 실제 및 합성 이미지를 학습한 솔루션으로 빠르고 정확한 팔레트 감지 기능을 지원한다. 높은 배터리 용량과 고속 충전 기능으로 연중무휴 작업 흐름에 적합하며, ISO 3691-4를 포함해 최신 제품 표준을 준수하도록 설계되어 다양한 환경에서 안전하게 사용할 수 있다.  라이다 및 3D 비전이 결합된 장애물 감지용 3D 센서는 바닥, 머리 위 및 주변의 장애물을 정밀하게 감지하여 정확하고 안전한 팔레트 배치를 지원하며, IP 52 등급과 견고한 바퀴로 까다로운 표면에서도 이동성을 제공하는 것도 특징이다. MiR1200 팔레트 잭의 3D 비전 기능은 특히 자동화가 어려운 복잡한 환경과 증가하는 노동력 부족으로 인해 자동화가 필요한 현장에서 기업이 자원 집약적인 자재관리 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록 지원한다. MiR1200 팔레트 잭은 바닥에 떨어져 있는 물체나 머리 위의 장애물을 피하기 위해 경로를 동적으로 수정할 수 있다. 엔비디어 젯슨 AGX 오린 모듈에 내장된 GPU 및 여러 다른 프로세서의 전체 스택을 가속화하여 수많은 카메라와 라이다(LiDAR) 데이터를 실시간으로 처리할 수 있다. 좁은 공간에서도 쉽게 탐색이 가능한 이러한 능력은 기존 인프라 변경을 최소화하면서도 물류 효율성을 최적화하고, 적시에 팔레트를 운송하는데 적합하다. 미르의 장-피에르 하스우트(Jean-Pierre Hathout) 사장은 “미르의 광범위한 AMR에 최근 추가된 MiR1200 팔레트 잭은 기존 운송 솔루션의 크기와 무게는 물론, 운송 시나리오 범위를 대폭 개선함으로써 보다 다양한 적용 분야를 지원할 수 있게 되었다”면서, “또한 업계 선도적인 로봇 관리 툴인 미르 플릿(MiR Fleet)을 통해 모든 로봇을 원활하게 관리 및 통합하고, 미르 인사이트(MiR Insights)를 이용해 모니터링 및 최적화를 실현할 수 있다”고 전했다.

자율이동로봇(AMR) 기업인 미르(MiR)는 새로운 클라우드 애플리케이션인 '미르 인사이트(MiR Insights)'를 출시했다. 미르 인사이트는 로봇 운영자들에게 로봇에 대한 정확하고 실행 가능한 통찰력을 제공하며, 성능 향상은 물론 로봇 가동시간 증가, ROI 개선 등 보다 효과적인 문제 해결을 지원한다. 자율이동로봇의 운영 규모가 점차 증가하면서 성능 및 로봇 관리를 최적화할 수 있는 소프트웨어 툴에 대한 요구도 점차 높아지고 있다. 이에 대응하기 위해 미르는 로봇 운영자들이 로봇 동작을 추적 및 분석하고, 로봇의 성능을 개선할 수 있도록 클라우드 기반 소프트웨어 툴로서 미르 인사이트를 제공한다.     미르 인사이트는 '이번 주 로봇의 전반적인 임무수행 효과는 어떠했나', '로봇이 반복적으로 문제에 직면하는 특정 생산 영역이 있는가', '지난달 공장 현장에 적용된 변경사항이 로봇의 처리량에 어떠한 영향을 미쳤는가'와 같은 질문에 대한 답을 제시할 수 있다. 또한 로봇 운영자들은 이 소프트웨어를 통해 기술 데이터에 쉽게 액세스하고 공유할 수 있어 보다 빠르고 효율적으로 문제를 해결할 수 있다. 미르 인사이트는 데이터 대시보드를 통해 가동거리, 완료된 임무, 로봇 활용도와 같은 KPI 모니터링을 지원한다. 그리고 히트맵(Heatmap)을 통해 시간 및 물리적 위치에 따라 로봇 활동을 추적하고, 열악한 와이파이 커버리지와 로봇 트래픽 병목현상이 발생할 수 있는 영역을 시각화할 수 있다. 또한, 미르 인사이트는 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 클라우드에서 호스팅되며, 로봇관리 소프트웨어인 미르 플릿(MiR Fleet)과 연결하여 사용할 수 있다. 미르 인사이트는 미르 플릿에서 데이터를 판독하는 동안 로봇 운영을 방해하지 않으며, 개별 로봇을 제어하거나 전체 로봇에 대한 설정을 조정할 수 없도록 설계되었다. 내장된 인터페이스는 데이터 시각화를 위한 다양한 옵션을 제공하며, 고객들이 외부 시스템에서도 사용할 수 있도록 API를 통한 원시 데이터 검색 옵션도 갖추고 있다. 한편, 미르는 사용자들에게 효율성을 개선하고, 가동중단 시간을 줄일 수 있는 더 많은 옵션을 제공하기 위해 현재 기능 확장 작업을 진행하고 있다고 소개했다. 미르의 월터 바헤이(Walter Vahey) 사장은 “미르 인사이트는 로봇 사용자들이 로봇의 성능과 로봇이 물리적 환경과 상호 작용하는 방식에 대해 보다 명확하게 이해할 수 있도록 지원한다. 이러한 지식을 통해 사용자는 설비 환경을 지속적으로 개선 및 확장하고, ROI를 더욱 개선할 수 있다”고 밝혔다.

모라이가 자율주행 시뮬레이션 기능을 강화하고, 무인 이동체 산업 전반으로 그 적용 영역을 확대한다.  모라이는 2023년 1월 5일부터 1월 8일(현지 시간)까지 미국 라스베이거스(Las Vegas)에서 개최되는 CES 2023행사에 참여해, 자사의 시뮬레이션 플랫폼인 모라이 심(MORAI SIM)의 최신 기술을 글로벌 시장에 소개하고, 글로벌 기업들과의 협력도 강화할 계획이다. 시뮬레이션 플랫폼인 MORAI SIM은 복잡한 물리적 상황과 기상변화, 시간에 따른 조도 변화까지 현실과 동일한 가상의 환경을 디지털 트윈으로 구축해 제공한다. 자율주행차에 특화된 모라이 심 드라이브(MORAI SIM Drive)는 실제와 동일한 시뮬레이션 환경과, 센서 및 차량 모델을 제공하며, 이를 기반으로 가상으로 자율주행 차량의 안전성을 검증한다. 보행자 충돌 위험성 등 실제 도로에서 검증하기 어려운 시나리오 테스트도 수만 번 반복이 가능한 것이 특징이다.    MORAI SIM   모라이는 자율주행 자동차 분야에 적용했던 시뮬레이션 기술을 비행체(aircrafts), 무인 로봇, 무인 선박, 다목적 무인 차량 등 무인 이동체의 시스템 전반의 안전성 검증에 이용될 수 있도록 했다. MORAI SIM Drive외에도, 로보틱스와 항공이동체, 교통관제 각각에 특화한 ▲ 모라이 심 로보틱스(MORAI SIM Robotics), ▲모라이 심 에어(MORAI SIM Air), ▲모라이 심 트래픽(MORAI SIM Traffic)을 개발 했다. 모라이 심 로보틱스(MORAI SIM Robotics)는 가상의 환경에서 자율이동로봇(Autonomous Mobile Robot, AMR) 검증을 지원한다. 차륜형 이동로봇 외에도, 보행 로봇, 매니퓰레이터(manipulator)와 같은 다양한 종류의 로봇을 모델링하며, 다양한 동역학 모델을 적용해 시뮬레이션 환경에서 현실과 같은 움직임을 묘사한다.  모라이 심 에어(MORAI SIM Air)는 UAM(도심항공모빌리티)과 드론 등 차세대 항공 모빌리티를 위한 비행체 전용 시뮬레이션 솔루션으로, 가상 환경에서 비행체의 시스템 안전성을 검증한다. UAM 운영 시 도심에서 발생할 수 있는 다양한 비행 환경을 시뮬레이션으로 재현해, 위험 상황을 사전에 방지하고 대비하는 등 기체의 안전성을 검증할 수 있도록 한다.  디지털 트윈 기반 관제 시스템인 모라이 심 트래픽(MORAI SIM Traffic)은 현실과 동일한 교통환경을 가상 환경에서 구현해, 정밀한 교통관제를 지원한다. MORAI SIM Traffic은 도로 네트워크상의 자율주행 차량은 물론 커넥티드 차량, 보행자 및 인프라 정보를 실시간으로 3D 환경에 표출하여, 전반적인 교통흐름(traffic flow)을 시각화하고, 분석할 수 있다. MORAI SIM Traffic에서는 실시간으로 수집된 교통량 정보를 반영하여 가상 환경에 실제와 유사한 교통류를 생성해 교통 흐름이 자율주행 및 커넥티드 차량에 미치는 영향성을 분석하고, 반대로 이들 차들이 전체적인 교통흐름에 미치는 영향성을 검증하고 분석할 수 있다. 모라이 정지원 대표는 “자율주행차를 비롯해, UAM, 무인 로봇, 무인 선박 등 차세대 모빌리티 혁신이 빠르게 진행되고 있는 상황에서 시뮬레이션은 빠르고, 안전하고, 비용 효율적으로 자율주행 시스템의 안전성과 기능을 검증할 수 있기에, 모빌리티 혁신을 촉진할 주요 기술로 주목받고 있다. CES 2023을 통해 모라이의 기술과 비전을 글로벌 시장의 고객과 파트너사들과 함께 공유하고, 향후 협력을 강화해 나갈 계획이다”고 말했다.      MORAI SIM