제조업 공정 설비가 기존 설비에 디지털 자동화 솔루션이 결합된 스마트 공장(Smart Factory)으로 전환됨에 따라 제품의 기획, 생산부터 유통, 판매, 재고 관리까지 모든 제조 과정에 대해 정보통신(ICT)기술로 관리할 수 있는 등 제조 기술이 진화하고 있다. 특히 코로나 팬데믹으로 인해 떨어진 생산성을 향상하기 위해 제조 설비에 대한 디지털화가 가속화되고 있다. 기존의 제조 설비에 정보통신(ICT)기술이 접목 되면서 중요하게 대두되는 과제는 보안 강화이다. ICT 기술을 통해 모든 제조 과정에 대해 관리할 수 있게 되면서 보안 사고 발생 시 피해 범위가 넓어질 수 있다. 또한 최근 공급망 공격, 제조업 대상으로 한 랜섬웨어 공격 등을 통해 알 수 있듯이 피해 범위가 산업 전반에 걸쳐 큰 타격을 줄 수 있어 스마트 공장 구축 시 안전하게 운용할 수 있는 철저한 보안 전략과 대비책이 요구되고 있다. 이에 본 세미나에서는 철저하게 제조 보안을 구현하기 위한 성공적인 가이드라인을 제시해본다. ▷ 발표 주제 : 산업 디지털 전환과 OT 보안 위협 트렌드 ▷ 발표 : 트렌드마이크로 남궁석 수석 헬로티 최재규 기자 |
스마트제조 구현의 최종 종착지는 품질이다. 품질관리의 중요성이 어느때보다 높아지고 있다. AI, 클라우드, 빅데이터, 딥러닝 등 다양한 혁신기술이 접목 혹은 융합되면서 품질관리 영역에서의 차별화 시도가 많아지고 있다. 스마트 센서를 사용하여 기계 및 장비의 성능을 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있다. 데이터를 사용하여 유지 보수가 필요한 시점을 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있다. 머신비전은 수십 년 동안 제품 품질을 개선하고 생산 속도를 높이며 제조 및 물류를 최적화하는 데 도움이 되었다. 이제 이 입증된 기술은 인공 지능과 결합하여 Industry 4.0으로의 전환을 이끌고 있다. 특히, 딥러닝, AI, 로봇이 융합되면서 품질검사의 중요한 역할을 하고 있다. 항공 우주, 자동차, 건설 및 엔지니어링, 에너지 및 전력, 중장비와 같은 다양한 산업에서 제품의 품질을 유지하기 위해 3D 계측 장비의 채택이 증가하는 것은 3D 계측 시장 성장의 주요 요인이다. 더욱 가속화되는 산업자동화는 품질의 고도화에 대한 니즈로 이어지며, 궁극적으로는 3D 계측기술의 고도화를 요구하고 있다. 엔드유저는 이러한 설비예지보전,
스마트제조 구현의 최종 종착지는 품질이다. 품질관리의 중요성이 어느때보다 높아지고 있다. AI, 클라우드, 빅데이터, 딥러닝 등 다양한 혁신기술이 접목 혹은 융합되면서 품질관리 영역에서의 차별화 시도가 많아지고 있다. 스마트 센서를 사용하여 기계 및 장비의 성능을 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있다. 데이터를 사용하여 유지 보수가 필요한 시점을 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있다. 머신비전은 수십 년 동안 제품 품질을 개선하고 생산 속도를 높이며 제조 및 물류를 최적화하는 데 도움이 되었다. 이제 이 입증된 기술은 인공 지능과 결합하여 Industry 4.0으로의 전환을 이끌고 있다. 특히, 딥러닝, AI, 로봇이 융합되면서 품질검사의 중요한 역할을 하고 있다. 항공 우주, 자동차, 건설 및 엔지니어링, 에너지 및 전력, 중장비와 같은 다양한 산업에서 제품의 품질을 유지하기 위해 3D 계측 장비의 채택이 증가하는 것은 3D 계측 시장 성장의 주요 요인이다. 더욱 가속화되는 산업자동화는 품질의 고도화에 대한 니즈로 이어지며, 궁극적으로는 3D 계측기술의 고도화를 요구하고 있다. 엔드유저는 이러한 설비예지보전,
스마트제조 구현의 최종 종착지는 품질이다. 품질관리의 중요성이 어느때보다 높아지고 있다. AI, 클라우드, 빅데이터, 딥러닝 등 다양한 혁신기술이 접목 혹은 융합되면서 품질관리 영역에서의 차별화 시도가 많아지고 있다. 스마트 센서를 사용하여 기계 및 장비의 성능을 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있다. 데이터를 사용하여 유지 보수가 필요한 시점을 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있다. 머신비전은 수십 년 동안 제품 품질을 개선하고 생산 속도를 높이며 제조 및 물류를 최적화하는 데 도움이 되었다. 이제 이 입증된 기술은 인공 지능과 결합하여 Industry 4.0으로의 전환을 이끌고 있다. 특히, 딥러닝, AI, 로봇이 융합되면서 품질검사의 중요한 역할을 하고 있다. 항공 우주, 자동차, 건설 및 엔지니어링, 에너지 및 전력, 중장비와 같은 다양한 산업에서 제품의 품질을 유지하기 위해 3D 계측 장비의 채택이 증가하는 것은 3D 계측 시장 성장의 주요 요인이다. 더욱 가속화되는 산업자동화는 품질의 고도화에 대한 니즈로 이어지며, 궁극적으로는 3D 계측기술의 고도화를 요구하고 있다. 엔드유저는 이러한 설비예지보전,
스마트제조 구현의 최종 종착지는 품질이다. 품질관리의 중요성이 어느때보다 높아지고 있다. AI, 클라우드, 빅데이터, 딥러닝 등 다양한 혁신기술이 접목 혹은 융합되면서 품질관리 영역에서의 차별화 시도가 많아지고 있다. 스마트 센서를 사용하여 기계 및 장비의 성능을 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있다. 데이터를 사용하여 유지 보수가 필요한 시점을 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있다. 머신비전은 수십 년 동안 제품 품질을 개선하고 생산 속도를 높이며 제조 및 물류를 최적화하는 데 도움이 되었다. 이제 이 입증된 기술은 인공 지능과 결합하여 Industry 4.0으로의 전환을 이끌고 있다. 특히, 딥러닝, AI, 로봇이 융합되면서 품질검사의 중요한 역할을 하고 있다. 항공 우주, 자동차, 건설 및 엔지니어링, 에너지 및 전력, 중장비와 같은 다양한 산업에서 제품의 품질을 유지하기 위해 3D 계측 장비의 채택이 증가하는 것은 3D 계측 시장 성장의 주요 요인이다. 더욱 가속화되는 산업자동화는 품질의 고도화에 대한 니즈로 이어지며, 궁극적으로는 3D 계측기술의 고도화를 요구하고 있다. 엔드유저는 이러한 설비예지보전,
스마트제조 구현의 최종 종착지는 품질이다. 품질관리의 중요성이 어느때보다 높아지고 있다. AI, 클라우드, 빅데이터, 딥러닝 등 다양한 혁신기술이 접목 혹은 융합되면서 품질관리 영역에서의 차별화 시도가 많아지고 있다. 스마트 센서를 사용하여 기계 및 장비의 성능을 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있다. 데이터를 사용하여 유지 보수가 필요한 시점을 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있다. 머신비전은 수십 년 동안 제품 품질을 개선하고 생산 속도를 높이며 제조 및 물류를 최적화하는 데 도움이 되었다. 이제 이 입증된 기술은 인공 지능과 결합하여 Industry 4.0으로의 전환을 이끌고 있다. 특히, 딥러닝, AI, 로봇이 융합되면서 품질검사의 중요한 역할을 하고 있다. 항공 우주, 자동차, 건설 및 엔지니어링, 에너지 및 전력, 중장비와 같은 다양한 산업에서 제품의 품질을 유지하기 위해 3D 계측 장비의 채택이 증가하는 것은 3D 계측 시장 성장의 주요 요인이다. 더욱 가속화되는 산업자동화는 품질의 고도화에 대한 니즈로 이어지며, 궁극적으로는 3D 계측기술의 고도화를 요구하고 있다. 엔드유저는 이러한 설비예지보전,
스마트제조 구현의 최종 종착지는 품질이다. 품질관리의 중요성이 어느때보다 높아지고 있다. AI, 클라우드, 빅데이터, 딥러닝 등 다양한 혁신기술이 접목 혹은 융합되면서 품질관리 영역에서의 차별화 시도가 많아지고 있다. 스마트 센서를 사용하여 기계 및 장비의 성능을 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있다. 데이터를 사용하여 유지 보수가 필요한 시점을 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있다. 머신비전은 수십 년 동안 제품 품질을 개선하고 생산 속도를 높이며 제조 및 물류를 최적화하는 데 도움이 되었다. 이제 이 입증된 기술은 인공 지능과 결합하여 Industry 4.0으로의 전환을 이끌고 있다. 특히, 딥러닝, AI, 로봇이 융합되면서 품질검사의 중요한 역할을 하고 있다. 항공 우주, 자동차, 건설 및 엔지니어링, 에너지 및 전력, 중장비와 같은 다양한 산업에서 제품의 품질을 유지하기 위해 3D 계측 장비의 채택이 증가하는 것은 3D 계측 시장 성장의 주요 요인이다. 더욱 가속화되는 산업자동화는 품질의 고도화에 대한 니즈로 이어지며, 궁극적으로는 3D 계측기술의 고도화를 요구하고 있다. 엔드유저는 이러한 설비예지보전,
스마트제조 구현의 최종 종착지는 품질이다. 품질관리의 중요성이 어느때보다 높아지고 있다. AI, 클라우드, 빅데이터, 딥러닝 등 다양한 혁신기술이 접목 혹은 융합되면서 품질관리 영역에서의 차별화 시도가 많아지고 있다. 스마트 센서를 사용하여 기계 및 장비의 성능을 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있다. 데이터를 사용하여 유지 보수가 필요한 시점을 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있다. 머신비전은 수십 년 동안 제품 품질을 개선하고 생산 속도를 높이며 제조 및 물류를 최적화하는 데 도움이 되었다. 이제 이 입증된 기술은 인공 지능과 결합하여 Industry 4.0으로의 전환을 이끌고 있다. 특히, 딥러닝, AI, 로봇이 융합되면서 품질검사의 중요한 역할을 하고 있다. 항공 우주, 자동차, 건설 및 엔지니어링, 에너지 및 전력, 중장비와 같은 다양한 산업에서 제품의 품질을 유지하기 위해 3D 계측 장비의 채택이 증가하는 것은 3D 계측 시장 성장의 주요 요인이다. 더욱 가속화되는 산업자동화는 품질의 고도화에 대한 니즈로 이어지며, 궁극적으로는 3D 계측기술의 고도화를 요구하고 있다. 엔드유저는 이러한 설비예지보전,
스마트제조 구현의 최종 종착지는 품질이다. 품질관리의 중요성이 어느때보다 높아지고 있다. AI, 클라우드, 빅데이터, 딥러닝 등 다양한 혁신기술이 접목 혹은 융합되면서 품질관리 영역에서의 차별화 시도가 많아지고 있다. 스마트 센서를 사용하여 기계 및 장비의 성능을 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있다. 데이터를 사용하여 유지 보수가 필요한 시점을 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있다. 머신비전은 수십 년 동안 제품 품질을 개선하고 생산 속도를 높이며 제조 및 물류를 최적화하는 데 도움이 되었다. 이제 이 입증된 기술은 인공 지능과 결합하여 Industry 4.0으로의 전환을 이끌고 있다. 특히, 딥러닝, AI, 로봇이 융합되면서 품질검사의 중요한 역할을 하고 있다. 항공 우주, 자동차, 건설 및 엔지니어링, 에너지 및 전력, 중장비와 같은 다양한 산업에서 제품의 품질을 유지하기 위해 3D 계측 장비의 채택이 증가하는 것은 3D 계측 시장 성장의 주요 요인이다. 더욱 가속화되는 산업자동화는 품질의 고도화에 대한 니즈로 이어지며, 궁극적으로는 3D 계측기술의 고도화를 요구하고 있다. 엔드유저는 이러한 설비예지보전,
코로나19로 비대면·비접촉 서비스 수요가 증가하면서 산업 전반과 도시, 생활의 모든 영역에서 로봇 활용이 급격히 확대되고 로보틱스 4.0 혁명이 태동했다. 로보틱스 4.0 시대에는 사이버물리시스템(CPS) 상의 PDCA(Plan-Do-Check-Action)/ISM과 ‘가치(V)’라는 관점이 결합한 모델이 모든 영역의 오퍼레이션에 전제가 되고 산업 전반의 방향을 전환할 전망이다. 특히, 로봇은 공급망 운영을 개선할 잠재력이 있으며, 기존의 방법으로는 공급력 한계에 다다른 포장· 배송·주문 등을 해소함으로써 고객 요구 부응, 생산성 증대, 위험 감소, 비용 절감, 데이터 수집 개선 등 새로운 이점을 제공한다. 로봇은 특히 저부가가치·잠재적 위험·고위험 작업이 포함된 공급망의 운영에서 앞으로 5년간 강력한 성장을 보일 것으로 예상되고 있다. 컨퍼런스를 통해 우리나라 로봇 정책과 함께 다양한 산업에서의 로봇의 실제 활용 사례, 앞으로의 로봇의 가능성에 대해 살펴본다. ▷ 발표 주제 : 공장 안전 순찰 서비스 자동화 로봇 ▷ 발표 : 현대자동차 임경준 연구원 헬로티 최재규 기자 |
코로나19로 비대면·비접촉 서비스 수요가 증가하면서 산업 전반과 도시, 생활의 모든 영역에서 로봇 활용이 급격히 확대되고 로보틱스 4.0 혁명이 태동했다. 로보틱스 4.0 시대에는 사이버물리시스템(CPS) 상의 PDCA(Plan-Do-Check-Action)/ISM과 ‘가치(V)’라는 관점이 결합한 모델이 모든 영역의 오퍼레이션에 전제가 되고 산업 전반의 방향을 전환할 전망이다. 특히, 로봇은 공급망 운영을 개선할 잠재력이 있으며, 기존의 방법으로는 공급력 한계에 다다른 포장· 배송·주문 등을 해소함으로써 고객 요구 부응, 생산성 증대, 위험 감소, 비용 절감, 데이터 수집 개선 등 새로운 이점을 제공한다. 로봇은 특히 저부가가치·잠재적 위험·고위험 작업이 포함된 공급망의 운영에서 앞으로 5년간 강력한 성장을 보일 것으로 예상되고 있다. 컨퍼런스를 통해 우리나라 로봇 정책과 함께 다양한 산업에서의 로봇의 실제 활용 사례, 앞으로의 로봇의 가능성에 대해 살펴본다. ▷ 발표 주제 : AI 물류로봇 도입 및 구축 활용 사례 ▷ 발표 : 티라로보틱스 김동경 대표 헬로티 최재규 기자 |
코로나19로 비대면·비접촉 서비스 수요가 증가하면서 산업 전반과 도시, 생활의 모든 영역에서 로봇 활용이 급격히 확대되고 로보틱스 4.0 혁명이 태동했다. 로보틱스 4.0 시대에는 사이버물리시스템(CPS) 상의 PDCA(Plan-Do-Check-Action)/ISM과 ‘가치(V)’라는 관점이 결합한 모델이 모든 영역의 오퍼레이션에 전제가 되고 산업 전반의 방향을 전환할 전망이다. 특히, 로봇은 공급망 운영을 개선할 잠재력이 있으며, 기존의 방법으로는 공급력 한계에 다다른 포장· 배송·주문 등을 해소함으로써 고객 요구 부응, 생산성 증대, 위험 감소, 비용 절감, 데이터 수집 개선 등 새로운 이점을 제공한다. 로봇은 특히 저부가가치·잠재적 위험·고위험 작업이 포함된 공급망의 운영에서 앞으로 5년간 강력한 성장을 보일 것으로 예상되고 있다. 컨퍼런스를 통해 우리나라 로봇 정책과 함께 다양한 산업에서의 로봇의 실제 활용 사례, 앞으로의 로봇의 가능성에 대해 살펴본다. ▷ 발표 주제 : 3D 로봇 비전과 스마트팩토리 적용사례 ▷ 발표 : Pick-it NV 구성용 부사장 헬로티 최재규 기자 |
코로나19로 비대면·비접촉 서비스 수요가 증가하면서 산업 전반과 도시, 생활의 모든 영역에서 로봇 활용이 급격히 확대되고 로보틱스 4.0 혁명이 태동했다. 로보틱스 4.0 시대에는 사이버물리시스템(CPS) 상의 PDCA(Plan-Do-Check-Action)/ISM과 ‘가치(V)’라는 관점이 결합한 모델이 모든 영역의 오퍼레이션에 전제가 되고 산업 전반의 방향을 전환할 전망이다. 특히, 로봇은 공급망 운영을 개선할 잠재력이 있으며, 기존의 방법으로는 공급력 한계에 다다른 포장· 배송·주문 등을 해소함으로써 고객 요구 부응, 생산성 증대, 위험 감소, 비용 절감, 데이터 수집 개선 등 새로운 이점을 제공한다. 로봇은 특히 저부가가치·잠재적 위험·고위험 작업이 포함된 공급망의 운영에서 앞으로 5년간 강력한 성장을 보일 것으로 예상되고 있다. 컨퍼런스를 통해 우리나라 로봇 정책과 함께 다양한 산업에서의 로봇의 실제 활용 사례, 앞으로의 로봇의 가능성에 대해 살펴본다. ▷ 발표 주제 : HEA(High End Application)을 적용한 공장 자동화 ▷ 발표 : 스토브리 코리아 김문석 대표 헬로티 최재규 기자 |
코로나19로 비대면·비접촉 서비스 수요가 증가하면서 산업 전반과 도시, 생활의 모든 영역에서 로봇 활용이 급격히 확대되고 로보틱스 4.0 혁명이 태동했다. 로보틱스 4.0 시대에는 사이버물리시스템(CPS) 상의 PDCA(Plan-Do-Check-Action)/ISM과 ‘가치(V)’라는 관점이 결합한 모델이 모든 영역의 오퍼레이션에 전제가 되고 산업 전반의 방향을 전환할 전망이다. 특히, 로봇은 공급망 운영을 개선할 잠재력이 있으며, 기존의 방법으로는 공급력 한계에 다다른 포장· 배송·주문 등을 해소함으로써 고객 요구 부응, 생산성 증대, 위험 감소, 비용 절감, 데이터 수집 개선 등 새로운 이점을 제공한다. 로봇은 특히 저부가가치·잠재적 위험·고위험 작업이 포함된 공급망의 운영에서 앞으로 5년간 강력한 성장을 보일 것으로 예상되고 있다. 컨퍼런스를 통해 우리나라 로봇 정책과 함께 다양한 산업에서의 로봇의 실제 활용 사례, 앞으로의 로봇의 가능성에 대해 살펴본다. ▷ 발표 주제 : 유연성과 확장성을 제공하는 슈나이더 일렉트릭 로보틱스 솔루션 ▷ 발표 : 슈나이더 일렉트릭 박윤국 매니저 헬로티 최재규 기자 |
코로나19로 비대면·비접촉 서비스 수요가 증가하면서 산업 전반과 도시, 생활의 모든 영역에서 로봇 활용이 급격히 확대되고 로보틱스 4.0 혁명이 태동했다. 로보틱스 4.0 시대에는 사이버물리시스템(CPS) 상의 PDCA(Plan-Do-Check-Action)/ISM과 ‘가치(V)’라는 관점이 결합한 모델이 모든 영역의 오퍼레이션에 전제가 되고 산업 전반의 방향을 전환할 전망이다. 특히, 로봇은 공급망 운영을 개선할 잠재력이 있으며, 기존의 방법으로는 공급력 한계에 다다른 포장· 배송·주문 등을 해소함으로써 고객 요구 부응, 생산성 증대, 위험 감소, 비용 절감, 데이터 수집 개선 등 새로운 이점을 제공한다. 로봇은 특히 저부가가치·잠재적 위험·고위험 작업이 포함된 공급망의 운영에서 앞으로 5년간 강력한 성장을 보일 것으로 예상되고 있다. 컨퍼런스를 통해 우리나라 로봇 정책과 함께 다양한 산업에서의 로봇의 실제 활용 사례, 앞으로의 로봇의 가능성에 대해 살펴본다. ▷ 발표 주제 : 협업 애플리케이션 진화와 더 쉬어진 로봇 활용 ▷ 발표 : 온로봇코리아 최민석 대표 헬로티 최재규 기자 |
상호명(명칭) : (주)첨단 | 등록번호 : 서울,자00420 | 등록일자 : 2013년05월15일 | 제호 :헬로티(helloT) | 발행인 : 이종춘 | 편집인 : 김진희 |
본점 : 서울시 마포구 양화로 127, 3층, 지점 : 경기도 파주시 심학산로 10, 3층 | 발행일자 : 2012년 4월1일 | 청소년보호책임자 : 김유활 | 대표이사 : 이준원 | 사업자등록번호 : 118-81-03520 | 전화 : 02-3142-4151 | 팩스 : 02-338-3453 | 통신판매번호 : 제 2013-서울마포-1032호
copyright(c) HelloT all right reserved
UPDATE: 2025년 01월 13일 15시 17분
