인공지능(AI) 기술은 지능형 제조와 디지털 전환을 구축하는 데 필수적입니다. AI 기반 자율 제조 및 품질 관리 시스템은 조립 라인을 자동화하고 실시간으로 모니터링하여 생산성을 극대화합니다. 또한 AI 기반 예측 유지관리를 통해 장비 오류를 사전에 감지하고, 머신러닝 알고리즘으로 수요를 예측해 물류를 최적화합니다. 이러한 변화의 중심에는 머신러닝, 엣지 컴퓨팅, IoT, 로봇 지능형 센서, 디지털 트윈, 클라우드 인프라 등 핵심 기술들이 유기적으로 결합해 있습니다. 2025년 마우저 세미나에서 글로벌 제조사들이 AI를 활용해 어떻게 스마트 제조 시대를 열어가고 있는지 직접 확인하고, 교류를 통해 더 많은 인사이트를 찾아보세요!
행사개요
행사명
마우저 세미나 2025
일시
2025-08-27 (수) 13:00~17:00
장소
코엑스 컨퍼런스룸
참가비
무료
프로그램 일정
시간
내용
발표자
2025-08-27
13:05~13:45
피지컬 AI를 활용한 제조공장 자동설계 및 로봇 운영 로직의 실현
본 발표에서는 피지컬 AI(Physical AI) 기술을 활용하여 중소 제조기업의 공장 설계 및 로봇 운영 로직을 자동화하는 사례를 소개합니다.
사례에서는 중소기업 공장을 로봇 도입에서, 가상 시뮬레이션 환경에서 공정 흐름 및 로봇 경로를 자동 설계하고 운영 로직의 유효성을 사전 검증하였습니다.
검증된 로직은 실 공장에 적용되어 동일한 동작을 구현함으로써 설계부터 실행까지의 전 과정을 통합적으로 자동화하였습니다.
본 사례는 물리적 시스템을 고려한 AI 학습 기반의 설계·운영 통합 구조를 제시하며, 중소 제조 현장에서도 실질적인 자율화 구현이 가능함을 실제 사례를 통해 입증합니다.
2025-08-27
13:45~14:25
AI 기술 기반 스마트 공장에서 EMC(전자파 적합성) 확보
? AI 기술 기반의 스마트 공장은 수많은 센서, 로봇, 통신 장비, 그리고 고성능 컴퓨팅 시스템이 복잡하게 얽혀 있는 환경입니다.
이러한 시스템들은 고속의 데이터를 처리하고 통신하며, 이 과정에서 발생하는 전자파 간섭(EMI)은 시스템의 오작동, 데이터 오류, 심지어는 장비 손상까지 야기할 수 있습니다.
따라서 안정적이고 신뢰성 있는 AI 기술 기반 스마트 공장을 구축하기 위해서는 ’전자파 적합성 (EMC)'을 확보하는 것이 매우 중요합니다.
이에 따라 뷔르트일렉트로닉스코리아에서는 전자파 적합성(EMC)에 대해서 간략히 소개하고, 어떠한 솔루션을 제공할 수 있는지 알아보도록 하겠습니다.
2025-08-27
14:40~15:20
Microchip의 엣지 AI 솔루션을 활용한 엣지 인공지능 구현하기
엣지 AI는 클라우드 네트워크에 연결하지 않고 소스인 엣지 디바이스에서 지능형 데이터를 직접 처리하여 임베디드 시스템에 혁신을 일으키고 있습니다. 이러한 변화는 실시간 의사 결정, 지연 시간 단축, 네트워크 사용량 감소, 개인 정보 보호를 지원합니다. 그러나 리소스가 제한된 하드웨어에 AI/ML 모델을 통합하는 데 익숙하지 않은 개발자들에게는 엣지 환경에서 AI를 구현하는 일은 여전히 어려운 과제입니다.
이 세션에서는 현재 시장 동향, 일반적인 설계 과제, Microchip의 에코시스템을 활용한 실용적인 솔루션을 살펴보며 엣지 AI구현에 대한 이해를 높여보겠습니다.
2025-08-27
15:20~16:00
산업용 이더넷의 진화 : 10BASE-T1L을 중심으로
본 세션에서는 산업 자동화 시스템에서 장거리 통신을 가능하게 하는 10BASE-T1L 이더넷 기술의 개념과 특징을 소개합니다.
ADI의 PHY 솔루션을 기반으로, 기존 산업 현장에서의 한계점과 10BASE-T1L이 제공하는 기술적 이점을 중심으로 설명드릴 예정입니다.
2025-08-27
16:15~16:55
AI 자율제조 고도화를 위한 디지털트윈 기술 적용 방안
AI 자율제조란 AI를 기반으로 로봇·장비 등을 제조 공정에 결합하여 생산 고도화 및 자율화를 구현하는 미래의 제조 환경을 의미합니다.
최근 제조업 난제들을 해결할 핵심 수단으로 주목받고 있습니다.
본 발표에서는 2024년부터 산업부에서 추진 중인 AI 자율제조 선도프로젝트 추진현황을 살펴보며, 고도화된 자율제조를 위해 필요한 디지털트윈 기술의 분류 및 제조현장 대상 적용 방안에 대해 논하고자 합니다.