2월 1주차 제조업 소식

 

 

전기차 배터리의 성능은 어디까지 향상될 수 있을까요? AI 로봇은 얼마나 더 인간과 유사한 지능을 가질 수 있을까요? 제조업은 지금 첨단 기술 혁신과 친환경 전환이라는 거대한 변화를 맞이하고 있습니다. 배터리 기술 발전, AI 칩 개발, 디지털 제조 혁신, 탄소 감축 등 산업 전반을 변화시키는 핵심 기술 트렌드를 함께 살펴보겠습니다.

 

 

 

 

한 번 충전으로 서울~부산 왕복 가능! 차세대 건식 배터리 전극 개발

 

울산과학기술원(UNIST) 연구진이 건식 공정을 이용한 고성능 전기차 배터리 전극을 개발하는 데 성공했습니다. 기존 습식 공정은 용매 증발 과정에서 전극이 뭉치는 문제로 인해 두께를 크게 늘리는 데 한계가 있었습니다. 하지만 이번에 개발된 건식 공정을 적용하면 전극 밀도를 3.65g/㎤까지 증가시키고, 면적당 용량을 20mAh/㎠까지 확대할 수 있습니다. 이를 통해 전기차 주행거리를 약 14% 늘릴 수 있으며, 한 번 충전으로 서울~부산 왕복이 가능할 것으로 기대됩니다. 또한, 전도성이 높은 다공성 구형 도전재를 적용해 충전 속도 저하 문제도 해결했습니다. 화학 용매를 사용하지 않아 환경적 측면에서도 긍정적인 효과를 기대할 수 있습니다.

건식 공정은 배터리 성능을 향상시키면서도 환경 친화적인 제조 방식을 적용할 수 있는 획기적인 기술로 주목받고 있습니다. 특히, 전극 두께를 획기적으로 늘려 배터리 용량을 증가시키면서도 충전 속도가 느려지는 문제를 해결했다는 점이 핵심 강점입니다. 기존의 습식 공정에 비해 제조 공정이 단순하고 에너지 소비가 적어 친환경적이며, 생산 비용 절감 효과도 기대할 수 있습니다. 하지만 대량 생산 단계에서 균일한 품질을 유지하는 문제와 장기적인 내구성 확보가 중요한 과제로 남아 있습니다. 이 기술이 상용화된다면 전기차뿐만 아니라 다양한 배터리 응용 분야에서도 큰 변화를 가져올 것으로 전망됩니다.

 

출처: "한 번 충전으로 서울~부산 왕복하는 배터리 전극 개발"

 

 

 

 

 

오픈AI, 맞춤형 AI 칩부터 로봇·양자컴퓨팅까지 개발할까?

 

오픈AI가 AI 전용 칩, 로봇, 양자컴퓨팅과 관련된 하드웨어 개발을 본격적으로 추진하는 것으로 보입니다. 미국 특허상표청(USPTO)에 제출한 상표 등록 신청서에는 AI 지원 가상·증강현실(AR/VR) 헤드셋, 휴머노이드 로봇, 맞춤형 AI 칩, 양자컴퓨팅 관련 서비스 등의 내용이 포함되었습니다. 특히, 반도체 제조업체인 브로드컴과 대만의 TSMC와 협력하여 2026년까지 맞춤형 AI 칩을 출시하는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한, 양자컴퓨팅 전문 인력을 확보하면서 AI 모델 훈련 효율성을 극대화할 방안을 모색 중입니다.

오픈AI가 맞춤형 AI 칩을 개발하는 것은 AI 모델 훈련 속도를 높이고 비용을 절감하는 데 중요한 역할을 할 것으로 보입니다. 현재 AI 모델을 학습하는 데는 방대한 연산 자원이 필요하며, 이를 최적화하려면 맞춤형 칩 개발이 필수적입니다. 여기에 양자컴퓨팅이 결합된다면 기존 AI 훈련 방식보다 연산 효율이 크게 향상될 가능성이 있습니다. 또한, AI 로봇 기술 개발은 인간과 자연스럽게 상호작용하는 새로운 인터페이스를 구축하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 하지만 양자컴퓨팅은 아직 연구 단계이며, 실제 상용화까지는 많은 기술적 도전과 시간이 필요할 것으로 예상됩니다.

 

출처: 오픈AI, 맞춤형 AI칩에 로봇·양자컴퓨팅까지 개발할까 - 아시아경제

 

 

 

 

제조업, 탄소 저감 목표 달성이 어려운 이유는?

 

국내 제조업체의 31%가 저탄소 산업구조로의 전환이 쉽지 않다고 응답했습니다. 한국경제인협회의 조사에 따르면, 2030년 국가 온실가스 감축목표(NDC) 달성 가능성이 평균 38.6%로 매우 낮은 수준으로 평가되었습니다. 주요 원인으로는 저탄소 기술 도입의 어려움(31%), 에너지 효율 개선 속도의 지연(26.2%), **경제 및 생산 활동 위축(20.2%)**이 꼽혔습니다. 특히 철강, 화학, 시멘트 등 탄소 배출이 많은 업종의 저탄소 기술이 2030~2040년 사이에나 본격적으로 상용화될 것으로 전망되면서, 업계에서는 현실적인 감축 목표 설정이 필요하다는 목소리가 커지고 있습니다.

저탄소 산업 전환을 위해서는 현재의 산업 구조에서 실현 가능한 기술적 해결책을 마련하는 것이 필수적입니다. 철강, 화학, 시멘트 산업과 같이 탄소 배출량이 많은 분야에서는 CCUS(탄소포집·활용·저장) 기술, 친환경 공정 혁신, 수소 및 재생에너지 활용 등의 대안이 제시되고 있습니다. 그러나 이러한 기술의 상용화에는 상당한 시간과 비용이 요구되며, 단기간 내 모든 기업이 이를 적용하기는 현실적으로 어렵습니다. 따라서 정부 차원의 정책 지원과 기술 개발 촉진이 함께 이루어져야 하며, 기업이 부담을 느끼는 저탄소 에너지원 도입 비용 문제도 해결해야 합니다.

 

출처: [그래픽뉴스]제조기업 31% “저탄소 전환 어렵다”

 

 

 

 

 

Klingelnberg, 데이터 기반 제조 혁신으로 생산성 극대화

 

독일의 정밀 기어 및 측정 시스템 제조업체인 Klingelnberg는 디지털 제조 환경에서 데이터를 활용하여 생산 공정을 최적화하는 전략을 공개했습니다. 회사는 기어 가공 및 측정 과정을 연계한 폐쇄 루프(Closed Loop) 시스템을 통해 품질 변화를 실시간으로 감지하고 자동으로 조정하는 방식을 도입했습니다. 이를 위해 저주파 및 고주파 제어 데이터, 공정 설정 값 등을 수집하고, GearEngine 플랫폼과 연동하여 품질 문제를 조기에 분석할 수 있도록 했습니다. 또한, OPC UA 표준 인터페이스를 적용해 다양한 기계 간 호환성을 높이고 유지보수 비용을 절감하는 데 주력하고 있습니다.

Klingelnberg는 제조 공정의 자동화 수준을 극대화하기 위해 AI 기반 머신 러닝과 디지털 트윈 기술을 결합하고 있습니다. 특히 기계 학습을 활용해 품질 데이터를 분석하고, 공구 마모를 예측함으로써 유지보수 일정을 최적화하는 방식을 도입했습니다. 이를 통해 불필요한 가동 중단을 최소화하고, 생산성을 극대화할 수 있도록 설계되었습니다. 그러나 데이터 처리 속도와 정확성 확보, 보안 문제 해결, 글로벌 표준화 적용 등은 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있습니다. 향후, 이러한 기술들이 더욱 발전한다면 제조업 전반에서 품질 관리와 생산 효율성을 더욱 높일 수 있을 것으로 기대됩니다.

 

출처: Klingelnberg, 디지털 제조 환경 위한 데이터 기반 생산 최적화

 

 

 

 

 

K-배터리 위기, 기술 투자 지속을 위한 환급형 세액 공제 논의

 

국내 이차전지 산업은 전기차 수요 둔화, 중국의 저가 공세, 글로벌 통상 환경 변화 등 여러 가지 어려움에 직면해 있습니다. 이러한 상황에서도 기술 투자를 지속하기 위해 환급형 세액 공제를 도입해야 한다는 주장이 제기되었습니다. 환급형 세액 공제란 기업이 연구개발(R&D)이나 시설 투자를 진행할 때 발생하는 세액 공제 금액을 즉시 현금으로 돌려주는 제도로, 기업의 영업이익과 관계없이 투자 시점에 현금 지원이 이루어지는 방식입니다.

이차전지는 전기차, 에너지 저장 시스템(ESS) 등 다양한 산업에서 필수적인 핵심 기술로 자리 잡고 있어 지속적인 연구개발이 필수적입니다. 하지만 현재 시장 불확실성이 커지고 있어 기업들이 대규모 투자 결정을 내리는 데 부담을 느끼고 있습니다. 환급형 세액 공제는 즉각적인 현금 유동성을 제공해 기업의 연구개발 및 생산 확대를 지원할 수 있는 효과적인 방안이 될 수 있습니다. 다만, 정부 재정 부담과 형평성 논란이 있어 점진적인 도입과 성과 분석이 병행될 필요가 있습니다.

 

출처: “K-배터리 위기, 환급형 세액 공제로 돌파해야”

 

 

 

 

 

배터리 기술 혁신, AI 칩 개발, 디지털 제조 최적화, 친환경 산업 전환까지, 제조업의 변화 속도는 더욱 빨라지고 있습니다. 하지만 기술 발전과 함께 해결해야 할 과제도 많습니다. 지금의 선택이 미래 산업의 경쟁력을 결정할 중요한 분기점이 될 것입니다. 변화하는 흐름을 주의 깊게 살피고, 한발 앞서 대비하는 전략이 필요합니다.

 

 

 

바로발주는 AI를 활용한 자동 견적 서비스💡로,

발주를 효율적이고 편리하게 도와드리는 온라인 서비스입니다.

하단의 이미지를 클릭하여 도면을 업로드하고 3초만에 견적 및 납기를 확인하세요! 🚀