EMO Hannover, 지능형 생산의 미래... 기계가 사람과 함께 사고하는 시대

등록시간 2025-07-24 10:22:35

2025년 7월 23일, 프랑크푸르트 인공지능(AI)이 산업 생산의 패러다임을 바꾸고 있다. 단순 자동화를 넘어, AI는 이제 기계가 데이터를 학습하고 스스로 판단하며 공정을 최적화하는 단계에 도달했다. 이러한 기술 변화는 생산성 향상과 지속가능한 경쟁력 확보뿐 아니라, 숙련 인력 부족이라는 현실적 과제에 대한 대안으로 주목 받고 있다.<article class="text-token-text-primary" w-full="" dir="auto" data-testid="conversation-turn-2" data-scroll-anchor="true"><div class="text-base" my-auto="" mx-auto="" pb-10="" [--thread-content-margin:--spacing(4)]="" @[37rem]:[--thread-content-margin:--spacing(6)]="" @[72rem]:[--thread-content-margin:--spacing(16)]="" px-(--thread-content-margin)=""><div class="[--thread-content-max-width:32rem]" @[34rem]:[--thread-content-max-width:40rem]="" @[64rem]:[--thread-content-max-width:48rem]="" mx-auto="" max-w-(--thread-content-max-width)="" flex-1="" group="" turn-messages="" focus-visible:outline-hidden="" relative="" flex="" w-full="" min-w-0="" flex-col="" agent-turn="" tabindex="-1"><div class="flex" max-w-full="" flex-col="" grow=""><div data-message-author-role="assistant" data-message-id="cd5e04e1-031f-4d02-81e1-5de6f3259a7c" dir="auto" class="min-h-8" text-message="" relative="" flex="" w-full="" flex-col="" items-end="" gap-2="" text-start="" break-words="" whitespace-normal="" [.text-message+&amp;]:mt-5="" data-message-model-slug="gpt-4o"><div class="flex" w-full="" flex-col="" gap-1="" empty:hidden="" first:pt-[3px]=""><div class="markdown" prose="" dark:prose-invert="" w-full="" break-words="" light="">
오는 9월 22일부터 26일까지 열리는 세계 최대 생산기술 전시회 ‘EMO 하노버 2025’에서는 AI 기반 제조 혁신이 핵심 화두로 떠오를 전망이다.&nbsp;<img src="http://pimg.daara.co.kr/3dprinting/202507/1753319802_51.jpg" title="1753319802_51.jpg"> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;4 Simulation&nbsp;
AI가 탑재된 기계는 수많은 센서 데이터를 기반으로 공정 상태를 실시간 분석하고 품질을 예측한다. 프로세스 디지털화 및 제조 자동화를 연구하는 프라운호퍼 IWU(기계공구 및 성형기술연구소)의 필리프 클리만트 교수는 기존 방식보다 더 많은 파라미터를 동시에 모니터링할 수 있다는 점이 AI의 강점이라고 설명했다. 그는 또한 AI 기반 교육 및 유지보수 지원 시스템 역시 유망한 적용 분야로 언급했다.
AI는 특히 중소 제조업체에 실질적인 도움을 줄 수 있다. WGP(독일 생산기술학회)는 독일연방교육연구부(BMBF)의 지원을 받아 AI 활용을 위한 ‘ProKI’ 이니셔티브를 운영하고 있으며, IWU는 이 프로젝트의 중심 기관 중 하나로 참여 중이다.&nbsp;<img src="http://pimg.daara.co.kr/3dprinting/202507/1753320260_49.jpg" title="1753320260_49.jpg"> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;필리프 클리만트 교수
<h3 data-start="727" data-end="743">AI를 도입하려는 기업은 먼저 “AI를 통해 내 생산 공정에서 실제로 얼마나 효율을 개선할 수 있을까?”라는 질문부터 던져야 한다. 클리만트 교수는 예를 들어 사출성형 분야에서 불량률이 20~30%까지 발생하는 경우, AI가 이를 줄이는 데 상당한 효과를 발휘할 수 있다고 설명했다. </h3>
또한 AI는 인력 공백 해소에도 기여한다. 베테랑 직원의 암묵지를 AI 시스템에 축적함으로써 신규 인력의 교육과 품질 유지가 가능하다는 것이다. 클리만트 교수는 AI는 결국 경험으로부터 학습하는 시스템이라며 데이터 기반으로 공정 파라미터를 최적화하고, 이를 다시 제어 시스템에 반영하는 구조라고 말했다.&nbsp;
AI의 적용에는 고성능 하드웨어가 필수적이다. 특히 이미지 처리 분야에서는 학습 및 적용 단계 모두에서 연산 능력이 요구된다. 응답 주기가 짧을수록 더 높은 처리 성능이 필요하다. 자연어 처리와 같은 특정 분야는 고성능 GPU나 전용 AI 하드웨어를 활용해야 한다.&nbsp;
기계가 스스로 학습하며 공정을 조정하는 자율형 생산 시스템 구현도 가능해지고 있다. 밀링머신 제조업체 다트론(Datron AG)은 AI를 통해 작업환경과 부품 조건에 따라 기계가 자율적으로 공정을 조정하는 적응형 생산 셀을 개발 중이다. 다트론의 최고기술책임자(CTO) 요나스 길만(Jonas Gillmann)은 “AI는 단순한 프로그래밍을 넘어 사람에 맞춰 적응하는 파트너로서 기계를 진화시키고 있다”고 설명했다.<img src="http://pimg.daara.co.kr/3dprinting/202507/1753319641_47.jpg" title="1753319641_47.jpg"> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;다트론의 최고기술책임자(CTO)&nbsp;요나스 길만(Jonas Gillmann)&nbsp;
그는 이어 “AI를 활용하면 셋업 시간은 최대 60%까지 단축되고, 불량률과 공구 마모도 감소해 전반적인 공정 안정성이 향상된다”고 덧붙였다.
<h3 data-start="1589" data-end="1611">AI는 기술 비전문가도 쉽게 조작할 수 있도록 돕는다. 다트론의 제어 소프트웨어 ‘Datron next’는 초보자도 밀링 작업을 수행할 수 있도록 직관적 안내를 제공하고, 작업물을 자동으로 인식한다. 이는 특히 숙련 인력 확보에 어려움을 겪는 기업에 큰 도움이 된다. </h3>
앞으로 AI는 예지 보전 기능을 통해 기계 고장을 사전에 방지하고, 공정 유연성과 인력 활용의 폭을 넓힐 것으로 기대된다. 또한, 고객 맞춤형 제품을 소량으로 생산하는 데도 AI는 강력한 도구로 작용할 수 있다. 복잡한 프로그래밍 없이도 단품을 신속하게 고품질로 생산할 수 있기 때문이다.&nbsp;
AI의 도입은 작업자 역할에도 변화를 가져오고 있다. 단순한 프로그래머가 아닌, 공정을 설계하고 최적화하는 ‘프로세스 디자이너’로의 전환이 요구된다. 요나스 길만 CTO는 “AI는 인간의 전문성을 대체하는 것이 아니라 보완하는 방향으로 발전하고 있다”고 강조했다.
이처럼 인공지능은 단순한 기술 트렌드를 넘어, 제조 산업의 지속가능성과 생존 전략의 중심축으로 자리매김하고 있다. EMO 하노버 2025는 이러한 변화를 가장 가까이에서 확인할 수 있는 기회가 될 것이다. 정리:유사금 / 출처:&nbsp;EMO Hannover&nbsp;</div></div></div></div></div></div></article><div aria-hidden="true" data-edge="true" class="pointer-events-none" h-px="" w-px=""></div>

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