로봇 공학과 자동화가 더욱 연결됨에 따라 산업용 AI가 공장으로 이동합니다.

인공지능이 물리적 제조 시스템과 점점 더 연결되면서 산업 자동화 산업은 새로운 단계로 나아가고 있습니다. 주로 소프트웨어나 데이터{1}}분석 기술로 머무르는 대신 AI는 이제 로봇, 컨트롤러, 머신 비전, 산업 네트워크 및 생산 프로세스와 통합되고 있습니다.

이번 주의 몇 가지 발전은 이러한 변화에 대한 명확한 징후를 제공합니다. 시카고에서 열리는 IMTS 2026은 산업용 AI와 지능형 자동화를 제조 기술 프로그램의 중심에 두는 한편, 새로운 로봇 공학 플랫폼은 AI 통합과 연결성을 핵심 아키텍처의 일부로 점점 더 많이 설계하고 있습니다.

IMTS(International Manufacturing Technology Show)는 9월 14일부터 19일까지 시카고에서 개최되며 CNC 가공, 자동화, 로봇 공학, 적층 제조, 소프트웨어 및 인공 지능을 다루는 기술을 한자리에 모읍니다.

올해 주목할만한 추가 행사 중 하나는 제조 부문에서 AI를 실제로 적용하는 데 중점을 둔 산업용 AI 아레나(Industrial AI Arena)입니다. 이 프로그램은 품질 및 검사, 프로세스 최적화, 가동 중지 시간 감소, 사이버 보안, 안전 및 수요 예측 등의 영역을 다룹니다.

IMTS는 또한 9월 16일에 산업용 AI 전용 컨퍼런스를 개최합니다. 이 컨퍼런스는 일반적인 AI 개념이 아닌 실제 공장 애플리케이션을 중심으로 설계되었으며 예측 유지 관리, 품질, 엣지 및 클라우드 컴퓨팅, 제조 운영에서 AI를 구현하는 다양한 접근 방식을 다루는 세션을 포함합니다.

제조업체가 점점 더 실험적 시연 이상의 것을 추구하고 있기 때문에 강조점이 중요합니다. 핵심 질문은 AI가 기존 산업 환경 내에서 작업하면서 특정 생산 문제를 어떻게 해결할 수 있는지가 되는 것입니다.

이번 주 IMTS에서 발표된 주요 발표는 9월 14일 Gen 7 자동화 플랫폼을 출시한 Universal Robots에서 나왔습니다.

Universal Robots는 Gen 7을 단순히 새로운 로봇 모델로 제시하는 것이 아니라 로봇 하드웨어, 컨트롤러, 소프트웨어, 인터페이스, 케이블 및 생태계 기술을 결합한 광범위한 자동화 플랫폼으로 설명합니다.

이 플랫폼은 고급{0}}최종 도구, 카메라, 물리적 AI 및 최신 산업 네트워킹을 지원하도록 설계되었습니다. 해당 아키텍처는 외부 구성 요소 수를 줄이고 지능형 자동화 애플리케이션의 통합을 단순화하도록 설계되었습니다.

새 플랫폼에는 g-시리즈 로봇 제품군, CB7 Core 컨트롤러, TP7 Core 티치 펜던트, SP7 Smart Panel 및 PolyScope X 소프트웨어도 포함됩니다. 예를 들어 CB7 Core 컨트롤러에는 여러 이더넷 포트와 구성 가능한 디지털 입력 및 출력이 포함되어 자동화 아키텍처 내에서 추가 연결을 제공합니다.

이는 업계의 중요한 방향을 보여줍니다. 인텔리전스는 나중에 추가되는 별도의 레이어로 처리되지 않고 자동화 플랫폼 자체에 점점 더 많이 구축되고 있습니다.

물리적 AI의 개발은 이러한 전환의 또 다른 중요한 부분입니다.

기존 산업 자동화에서 소프트웨어는 일반적으로 정의된 제어 논리 내에서 작동합니다. 센서는 정보를 제공하고 컨트롤러는 정보를 처리하며 액추에이터는 미리 결정된 작업을 수행합니다.

AI{0}}지원 시스템은 또 다른 적응성을 도입할 수 있습니다. 카메라, 센서 및 기타 장치는 AI 모델이 해석하는 정보를 제공할 수 있으며, 로봇과 자동화 장비는 변화하는 물리적 조건에 반응합니다.

IMTS는 머신 텐딩, 빈 집기, 비전 안내, 적응형 자동화 및 모바일 운송을 다루는 AI{0}} 지원 로봇 애플리케이션을 선보입니다. 이러한 애플리케이션은 자동화 시스템이 기존 고정 주기 애플리케이션보다 더 가변적인 환경을 처리하는 데 AI가 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다.{2}}

이 기술은 특히 생산 요구사항이 자주 변경될 수 있는 고혼합 제조와 관련이 있습니다. IMTS는 프로그래밍 요구 사항을 줄이고 인식, 계획 및 센서 기반 작업을 통해 더욱 적응력이 뛰어난 생산을 가능하게 하는 방법으로 AI{2}}로봇공학을 지원한다는 점을 강조했습니다.

제조업에 AI를 도입하는 것은 로봇에만 국한되지 않습니다.

제조업체의 중요한 과제는 수년간의 생산 과정에서 축적된 막대한 양의 정보입니다. 엔지니어링 도면, 장비 기록, 조달 정보 및 기타 제조 데이터는 다양한 형식과 시스템으로 존재할 수 있습니다.

CADDi의 최근 개발은 이러한 방향을 보여줍니다. 이 회사는 AI를 사용하여 제조 도면과 조달 데이터를 모양, 텍스트, 치수, 부품 이름과 같은 특성으로 검색할 수 있도록 만듭니다. 해당 플랫폼은 엔지니어링 및 조달 활동을 위해 기존 제조 데이터에 포함된 정보에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위한 것입니다.

AI 제조는 컴퓨팅 성능뿐 아니라 산업 데이터의 품질과 접근성에도 좌우되기 때문에 이는 중요합니다.

제조업체가 유지 관리, 생산 계획, 엔지니어링 및 조달에 AI를 적용하려고 시도함에 따라 이전에 격리된 정보가 운영 인텔리전스의 잠재적 소스가 되고 있습니다.

AI의 사용이 증가한다고 해서 기존의 AI 사용이 증가한다는 의미는 아닙니다.자동화 구성요소사라지고 있습니다.

실제로 지능형 제조 시스템은 정보를 수집하고 기계를 제어하기 위해 여전히 물리적 장비에 의존하고 있습니다.PLC, 입출력 모듈,산업용 통신 장치, 센서, 드라이브, 모터 제어 장비 및 전원{0}}관련 구성요소는 소프트웨어 인텔리전스와 실제 생산 간의 연결을 계속해서 제공합니다.

이는 새로운 자동화 기술의 개발과 기존 공장의 운영 사이에 중요한 차이를 만듭니다.

새로운 생산 라인은 점점 더 연결되는 자동화 아키텍처를 중심으로 설계될 수 있습니다. 그러나 기존 공장에는 수년에 걸쳐 다양한 세대의 자동화 플랫폼에서 설치된 장비가 포함되어 있는 경우가 많습니다.

이러한 시설의 경우 현대화에는 기존 제어 하드웨어를 계속 운영하면서 새로운 디지털 기능을 추가하는 것이 포함될 수 있습니다.

산업 시스템이 점점 더 연결됨에 따라 유지 관리 및 조달 요구 사항도 더욱 복잡해지고 있습니다.

생산 라인은 최신 로봇과 비전 시스템을 기존 PLC, 원격으로 결합할 수 있습니다.I/O 모듈, 드라이브, 릴레이 및 산업용 통신 장비. 구성 요소에 오류가 발생하면 제조 프로세스의 상호 연결된 부분에 영향을 미칠 수 있으므로 생산에 미치는 영향은 개별 장치를 넘어 확장될 수 있습니다.

유지보수 및 조달 팀을 위한 안정적인 액세스교체 부품따라서 자동화 현대화의 중요한 부분으로 남아 있습니다.

업계는 단번에 전통적인 자동화에서 AI로 전환하지 않습니다. 대신 제조업체는 필요에 따라 개별 구성 요소를 교체, 업그레이드 또는 확장하면서 점차적으로 기존 생산 환경에 지능을 추가하고 있습니다.

IMTS와 광범위한 자동화 산업의 최신 개발은 더욱 통합된 제조 환경을 지향하고 있습니다.

AI가 로봇공학과 연결되고 있다. 로봇 공학은 비전 및 산업 네트워킹과 더욱 긴밀하게 통합되고 있습니다. 제조 데이터는 AI-기반 도구를 통해 더욱 쉽게 액세스할 수 있습니다. 동시에, 확립된 자동화 하드웨어는 이러한 기술 아래에 물리적 제어 계층을 계속해서 제공합니다.

이는 산업 자동화의 다음 단계에는 단일 기술이 다른 기술을 대체하는 것이 아니라 여러 기술 계층 간의 협력이 포함될 가능성이 높다는 것을 의미합니다.

제조업체의 경우 생산 유연성 향상, 가동 중지 시간 감소, 장비 활용도 향상 및 기존 산업 자산 활용도 향상에 실질적인 초점을 둘 것입니다.

AI가 공장 현장에 더 가까워짐에 따라 새로운 지능형 기술을 안정적인 자동화 인프라와 연결하는 능력이 점점 더 중요해질 것입니다.