산업 자동화 산업은 인공 지능이 소프트웨어 시연을 넘어 실제 제조 환경으로 이동하는 새로운 단계에 진입하고 있습니다. 미국, 유럽 및 아시아 전역의 최근 발전 상황을 보면 제조업체들이 생산성, 유연성 및 운영 탄력성을 개선하기 위해 점점 더 산업용 AI, 로봇 공학, 연결된 자동화 및 디지털 기술을 결합하고 있음을 알 수 있습니다.
동시에 글로벌 제조 활동은 상대적으로 강세를 유지했습니다. 8월 데이터에 따르면 여러 주요 아시아 제조업 경제에서 확장세가 나타났으며, 유로존은 4년여 만에 가장 빠른 제조업 성장을 기록했습니다. AI 하드웨어 및 첨단 제조와 관련된 수요는 특히 아시아에서 새로운 생산 활동의 중요한 동인이 되었습니다.
AI는 디지털 시스템에서 물리적 운영으로 이동하고 있습니다.
최근 몇 주 동안 가장 분명한 발전 중 하나는 물리적 AI와 지능형 로봇공학에 대한 관심이 높아지고 있다는 것입니다.
삼성SDS는 최근 제조 현장의 범용 로봇 및 물리적 AI 기술과 관련된{0}}기술 검증 프로젝트 결과를 보고했습니다. 시험에는 부품 취급, 소모성 부품 교체, 더욱 까다로운 산업 환경에서의 작업 등의 작업이 포함되었습니다. 회사는 추가적인 현장 시연을 통해 이러한 애플리케이션을 확장할 계획이다.
이는 산업 자동화의 광범위한 변화를 반영합니다. AI는 생산 데이터 분석뿐만 아니라 기계, 로봇 및 물리적 프로세스와 상호 작용할 것으로 점점 더 기대되고 있습니다.
다른 산업에서도 비슷한 발전을 볼 수 있습니다. Caterpillar는 실시간 관측, 디지털 트윈 및 AI 기술을 결합하여 안전 및 운영 의사결정을 개선하는-물리적 AI, 자율성 및 로봇 공학을 발전시키기 위해 FieldAI와의 협력을 발표했습니다.
제조업체의 경우 이는 기존 자동화 하드웨어의 중요성이 덜해진다는 의미는 아닙니다. 대신 지능형 시스템은 여전히 컨트롤러를 포함하는 물리적 자동화 인프라에 의존합니다.I/O 모듈, 센서, 드라이브, 모터 제어 장비 및 산업용 통신 장치.
연결된 자동화의 역할 증가
또 다른 중요한 추세는 자동화 하드웨어, 산업용 소프트웨어 및 운영 데이터의 지속적인 융합입니다.
Mitsubishi Electric은 제조업체가 보다 통합된 생산 환경을 모색함에 따라 IMTS 2026에서 연결된 제조를 강조하고 CNC, 로봇 공학, 자동화 및 디지털 기술을 결합합니다.
지멘스는 또한 산업용 AI, 자동화, 디지털 스레드 간의 연결을 강조하고 있습니다. 최근 제조 이니셔티브는 제조 수명주기 전반에 걸쳐 설계 및 생산 정보를 운영 인텔리전스 및 AI와 연결하는 데 중점을 두고 있습니다.
한편 Schneider Electric은 산업용 AI, 전기화 및 디지털 기술을 결합하여 개방형 소프트웨어{0}}정의 자동화를 지속적으로 장려해 왔습니다. 이 회사는 생산 요구 사항의 변화에 따라 적응할 수 있는 자동화 아키텍처가 제조업체에 점점 더 필요하다고 주장합니다.
이러한 개발은 기존 제어 하드웨어가 더 큰 디지털 제조 환경의 일부로 유지되는 더욱 연결된 자동화 아키텍처를 지향합니다.
제조 투자도 자동화 장비에 대한 새로운 수요를 창출하고 있습니다.
AI 인프라의 확장은 자동화 시장에 또 다른 중요한 영향, 즉 새로운 제조 능력을 창출하고 있습니다.
Siemens는 AI 데이터 센터를 지원하는 전기 인프라 생산을 확대하기 위한 프로젝트와 함께 두 개의 새로운 미국 제조 시설에 2억 달러 이상 투자를 발표했습니다. 회사는 이번 투자로 1,500개 이상의 일자리도 창출될 것이라고 말했다.
새로운 공장과 확장된 생산 능력에는 광범위한 제어 및 전기 인프라가 필요하기 때문에 이는 자동화 산업에 중요합니다. 동시에 기존 시설을 운영하는 제조업체는 설치된 자동화 시스템을 유지 관리하고 현대화해야 합니다.
결과적으로 시장은 두 가지 평행 경로를 따라 발전하고 있습니다.
새로운 시설에서는 점점 더 연결되고 지능적인 자동화 아키텍처를 채택하고 있으며, 기존 공장에서는 기존 제어 플랫폼의 교체 부품, 시스템 업그레이드, 유지 관리 및 확장에 계속 투자하고 있습니다.
자동화 예비 부품이 여전히 중요한 이유
AI와 로봇 공학의 채택이 증가한다고 해서 확립된 PLC 및 산업 제어 기술의 필요성이 사라지는 것은 아닙니다. 많은 공장에서는 새로운 디지털 기술이 수년 전에 설치된 자동화 장비와 공존해야 합니다.
생산 라인에는 여러 세대의 PLC, I/O 모듈,모터 스타터, 드라이브, 릴레이,센서 및 통신 부품. 이러한 구성 요소 중 하나에 오류가 발생하면 신속하게 교체하는 것이 전체 제어 시스템을 재설계하는 것보다 더 실용적일 수 있습니다.
이는 다음의 가용성을 제공합니다.산업 자동화 예비 부품제조 연속성에서 점점 더 중요한 부분이 되고 있습니다.
따라서 유지보수 팀과 조달 부서의 과제는 단순히 최신 자동화 기술을 선택하는 것이 아닙니다. 또한 공장 현장에서 이미 작동 중인 구성 요소에 대한 안정적인 액세스를 유지하고 있습니다.
보다 실용적인 자동화 시장이 부상하고 있습니다
최근 업계 발전에 따르면 자동화의 다음 단계는 고립된 기술보다는 서로 다른 기술이 얼마나 효과적으로 함께 작동하는지에 따라 정의될 것입니다.
산업용 AI, 로봇 공학, 디지털 트윈, 연결된 컨트롤러 및 산업용 네트워크는 점차 동일한 제조 환경의 일부가 되어가고 있습니다. 동시에 기존 자동화 하드웨어는 기계를 제어하고 물리적 장비를 점차 지능화되는 시스템에 연결하는 데 여전히 필수적입니다.
제조업체의 경우 이는 현대화와 연속성 사이의 실질적인 균형을 만듭니다. 새로운 자동화 프로젝트에는 고급 디지털 및 로봇 기능이 필요할 수 있지만 기존 생산 자산은 여전히 안정적인 PLC, I/O 모듈, 드라이브,모터 제어 장치그리고 다른 산업자동화 구성 요소.
공장이 더욱 자동화되고 연결됨에 따라 기술 업그레이드와 신뢰할 수 있는 예비 부품 소싱은 생산 가동 시간을 유지하는 데 여전히 중요합니다.{0}}