Report | Manufacturing Value Innovation Forum 제조업 가치 혁신 포럼 방문 후기

Co-hosted by the Korea Institute of Machinery & Materials (KIMM) and the Korea Institute of Industrial Technology (KITECH), this forum centers around the core keyword "autonomous manufacturing."

It brings together experts from industry, academia, research, and government in Korea to explore strategies and directions for innovation in the manufacturing industry.

기계연구원과 생산기술연구원이 공동주최하는 이번 포럼은 ‘자율제조’를 핵심 키워드로, 우리나라 제조 산업 관련 산,학,연,관 전문가들을 초청해 제조업 혁신을 위한 전략과 방향성을 모색하는 행사입니다.

Autonomous manufacturing refers to the production of products with minimal human intervention, using advanced technologies such as AI-based robots and big data for independent decision-making.

This manufacturing approach effectively addresses challenges such as the declining workforce, stagnant productivity, and reduced manufacturing utilization rates. As a result, various companies and government agencies are striving to implement it effectively.

자율제조란, 공정자동화를 넘어 AI 기반의 로봇, 빅데이터 등 첨단기술을 활용해 최소한의 인간 개입 하에 독립적인 의사결정으로 제품을 생산하는 것을 의미합니다.

자율제조는 생산인구 감소, 생산성 정체, 제조업 가동률 감소 등에 효과적으로 대응할 수 있는 제조방식이기에 다양한 기업들과 정부기관이 효과적 추진을 위해 노력하고 있습니다. (출처: KDI 경제정보센터)

Deputy Director Dong-Yoon Lee presented strategies for innovating Korea's manufacturing industry through the integration of AI and manufacturing.

1) Leading Autonomous Manufacturing Projects with AI
This year, ten projects will be selected through a local government contest and supported with 10 billion KRW. The goal is to establish state-of-the-art autonomous factories after expanding the projects across various industries.

2) Support for Industry-Specific Technology Development
A comprehensive roadmap for the development of three core technologies: industrial AI equipment, robots, and integrated solutions, will be supported to drive technology development.

3) Building an Autonomous Manufacturing Ecosystem
Active support will be given to create an AI-friendly industrial ecosystem, with plans to nurture approximately 13,000 specialists and over 250 specialized companies.

Professor Jae-Sik Choi discussed key research cases and global trends in autonomous manufacturing.

Introduced an industrial cloud platform for data collection, security procedures, and productivity analysis.

Highlighted that implementing AI autonomous manufacturing can lead to productivity improvement and quality stabilization through optimization post data collection and trial and error.

Cited the example of a company, INEEJI, leading manufacturing innovation by developing manufacturing process optimization technology based on Explainable AI (XAI).

자율제조 관련 핵심 연구사례와 글로벌 동향에 대해 발제하며, 데이터를 모으고, 보안에 대한 절차수립 및 생산성 분석을 수행하는 산업 클라우드 플랫폼을 소개했습니다.

AI 자율제조를 도입하면 데이터 수집 후 시행착오를 거치며 운영 최적화를 수행할 것이고, 그 결과 생산성 개선과 품질 안정화를 이룰 수 있음을 발표했습니다. 특히 AI 자율제조 예시로, 기업 '인이지'는 설명 가능 인공지능(XAI) 기반 제조공정 최적화 기술 개발을 통해 제조혁신을 선도하고 있습니다.

Executive Vice President Kang-Jae Lee presented on the application of smart machines and digital twins in the manufacturing industry.

Explained that both smart machines and digital twins are under development to ultimately implement autonomous manufacturing systems.

Emphasized the need to adapt to future production processes, as traditional metal cutting in machine tools is evolving to include new processes like AM, LW (laser-based), and FSW (electric vehicles).

Also, he introduced innovative products and production processes in response.

이강재 상무님은 제조산업 현장에서의 스마트 머신과 디지털 트윈 적용에 대해 각각 발제했습니다.

현재 스마트 머신과 디지털 트윈 모두 개발 진행 중으로, 디지털 트윈으로부터 자율제조시스템을 궁극적으로 구현하고자 함을 밝혔습니다. 

공작기계는 그동안 금속 커팅만 해왔으나, 최근 AM, LW(레이저기반), FSW(전기차) 등 새로운 공정이 시작되었기에 미래 생산제조에 대응해야 함을 강조했습니다. 그에 따라 혁신 제품 및 생산공정을 소개했습니다.

Director Min-Sun Kim addressed the rapidly changing manufacturing environment due to population shifts, climate change, and network transformations, and KITECH's focus on intelligence, sustainability, and human-centric research.

Suggested responses to demographic changes include autonomous manufacturing, carbon/hydrogen alliances, supply chain strengthening, and servitization (product + service).

Introduced the manufacturing smile curve to expand production stages and send products with services to market, aiming to enhance profitability at each stage of manufacturing.

인구 구조변화, 기후 변화, 정보망 변화 등 제조업 환경이 급변하고 있는 상황에 대처하기 위해 KITECH은 지능화, 지속가능, 인간중심을 연구방향으로 설정했습니다.

먼저, 인구구조변화에 따른 대응책으로 자율제조, 탄소/수소 얼라이언스, 공급망 강호, 서비타이제이션(제품+서비스)을 제시했습니다.

제조영토와 부가가치 확장을 위한 대응 방안으로 제조 스마일 곡선에 대해 소개했습니다. 제조 단계의 수익성 향상을 위해 생산 단계를 확장하고, 시장에 나갈 때 제품에 서비스를 함께 보내는 서비타이제이션에 대해 발표했습니다.

Director Jung-Seok Oh presented KIMM's direction for promoting autonomous manufacturing to replace human intervention with automation, cognition, and intelligence, thereby enhancing manufacturing equipment sales and creating new value. Cited KIM Cyber Lab's collaboration with LG Electronics to develop a real-time digital twin model.

Emphasized the need for high-quality data integration through virtual engineering/machinery data platforms to drive autonomous manufacturing.

기계연구원은 인간을 대체해 자동화, 인지화, 지능화하며 제조장비 매출 향상, 신규 부가가치 창출을 통해 제조기업 가치혁신을 실현하는 자율제조 추진방향을 소개했습니다.

추진 사례의 예로 킴사이버랩은 LG전자와 협업해 실시간으로 처리할 수 있는 디지털 트윈 모델 개발한 사례가 있습니다. 또한, 하이브리드 타입 디지털 트윈이 도입될 경우 박막 증착 과정에서 적층 형태를 실시간으로 시뮬레이션해 반복공정 최소화가 가능합니다.

자율제조를 추진하기 위해 가상공학/기계 데이터 플랫폼으로 양질의 데이터를 확보해 통합시켜야 함을 강조했습니다.

After the presentations, Professor Ki-Ho Kwak of Hanbat National University provided critiques and insights.

Highlighted the "service paradox" where many companies, despite valuing AI, fail to achieve the anticipated economic outcomes. He identified the necessary AI capabilities to overcome this paradox:

1) Data Pipeline Capabilities

Collecting large-scale data systematically, safely, continuously, and in an expandable manner, integrating high-quality internal and external data.

2) Algorithms Reflecting Business Context and Effective in Real Work Environments

External companies may struggle to develop effective algorithms due to a lack of domain knowledge. Therefore, companies must leverage their accumulated domain knowledge to guide the development and focus of algorithms that are effective in actual work environments.

3) AI Democratization Capabilities

Ensuring that not only data scientists but all employees can create value based on AI usage.

Companies should implement short-term AI application projects and develop intuitive AI analytics tools accessible to non-experts.

모든 연사들의 발제 후 한밭대학교 곽기호 교수님은 다음과 같이 평론했습니다.

많은 기업들이 AI를 중요하게 생각하고 있으나, AI 활용을 통해 기대했던 경제적 성과를 거두지 못한 이른바 서비스 패러독스 현상이 발생합니다. 이를 극복하기 위해 다음 AI 역량을 갖추어야 합니다.

1) 데이터 파이프라인 역량

대규모의 데이터 수집뿐만 아니라 이를 체계적, 안전하게 지속적이면서도 확장가능한 방식으로 양질의 내외부 데이터를 수집하고 통합해야 합니다.

 2) 사업 맥락을 반영한 알고리즘, 실제 작업 환경에서 유효한 알고리즘 개발

특정 분야의 전문 지식(domain knowledge)이 부족한 외부 전문 기업은 효과적인 알고리즘 개발에 어려움을 겪을 수 있습니다. 수요 기업은 축적한 domain knowledge를 활용해 알고리즘 개발의 범위와 초점을 주도해야 하며, 기업의 실제 작업환경에서 유효한 알고리즘을 개발해야 합니다.

 3) AI 민주화의 역량

데이터 과학자뿐만 아니라 구성원 전체가 AI 사용에 기반해서 가치를 창출할 수 있어야 합니다.

기업은 단기 기반 AI 응용프로젝트를 수행해야 하고, 비전문가도 활용 가능하도록 이해가 쉽고 직관적인 AI 애널리틱스를 개발해야 합니다.

ORSKOREA is a global smart grinding machine provider that has localized ultra-precision high-speed grinders and collaborates with over 40 global companies across six countries.

Leveraging Korea's advanced machine tool manufacturing technology, ORSKOREA aims to achieve autonomous manufacturing by integrating AI into machines and components. To enhance our AI domain knowledge, we hold regular roundtable meetings for continuous communication and learning. Recognizing that 80% of AI implementation success lies in data quality, we are also working on concretizing our data collection structures.

오알에스코리아는 초정밀 고속연삭기를 국산화하여 전세계 6개국 40여개사의 글로벌 기업과 거래하고 있는 글로벌 스마트 그라인딩 머신 프로바이더입니다.

한국의 우수한 공작기계 제조기술을 바탕으로 기계/부품에 AI를 탑재하여 자율제조를 달성하기 위해 오알에스코리아는 주기적인 round table 미팅을 통해 지속적인 소통과 학습으로 AI domain knowledge를 보완하고자 합니다.

AI 도입 성공의 80%는 데이터 퀄리티라고 할만큼 데이터가 중요하기에 현재 데이터 수집 구조 구체화 또한 진행 중입니다.

As a leader in precision grinding technology, ORSKOREA possesses grinding machines with user-friendly interfaces and the capability to manufacture fully automated grinding lines for automotive bearings. For more information on our grinding equipment and processes, please visit the link below:

오알에스코리아는 정밀 연삭 기술의 선두주자로서, 사용자 친화적인 인터페이스를 탑재한 연삭기계를 보유하고 있어 자동차 베어링을 위한 완전 자동화 연삭 라인을 제조할 수 있는 능력을 보유하고 있습니다.

Additionally, with over 30 years of experience in retrofitting and upgrading aged grinding machines and spindles of major brands, we are strengthening our market presence. If you encounter issues with your current spindles, our spindle engineers at ORSKOREA can swiftly and precisely diagnose and resolve the problems. For more details on our spindle services, please visit the link below:

또한, 30년 이상의 레트로핏 및 주요 브랜드의 노후 연삭기 및 스핀들 업그레이드 경험을 바탕으로, 시장에서의 입지를 다지기 위해 노력하고 있습니다. 현재 사용하고 있는 스핀들에 문제가 있다면 오알에스코리아의 스핀들 엔지니어가 문제 분석 및 해결을 빠르고 정밀하게 해결해드립니다!

Attending the forum underscored that "autonomous manufacturing" is at the heart of technological innovation in the domestic manufacturing industry. We observed concerted efforts from industry, academia, research institutes, and government to enhance the productivity of autonomous manufacturing.

ORSKOREA is also planning to integrate AI into our grinding equipment, gaining insights into the necessary AI capabilities to provide the best solutions to our customers.

포럼 참석을 통해 국내 제조업 기술 혁신의 중심에 ‘자율제조’가 있으며, 기업의 자율제조 생산성을 향상하기 위해 산,학,연,관에서 어떤 노력을 하는지 확인할 수 있었습니다.

오알에스코리아 또한 연삭장비에 AI 탑재를 계획하고 있어 고객에게 최고의 솔루션을 제공하기 위해 필요한 AI 역량을 알 수 있는 시간이었습니다.

제조업 기술 발전을 선도하는 오알에스코리아의 여정을 앞으로도 지켜봐주세요!🔥

Written by Yoonseung Han
Project Planning Intern
ORSKOREA