스마트 제조의 핵심은 ‘데이터’이며, 그 시작은 정확한 생산정보의 자동수집(Auto-Data Capture) 이다. 공정 데이터를 사람이 수기로 입력하면 누락, 오류, 지연이 발생하며, 이러한 작은 오류가 전체 생산관리의 판단과 품질에 큰 영향을 준다. 그래서 자동수집 시스템을 구축하는 것은 스마트팩토리의 기초이자 가장 중요한 출발점이다. 첫 번째 전략은 센서를 활용한 실시간 데이터 확보이다. 설비의 온도, 압력, 진동, 속도, 가동시간 등을 IoT 센서로 자동 수집하면, 사람이 확인하지 않아도 공정 상태를 실시간으로 파악할 수 있다. 센서 데이터는 설비 이상 감지, 예지정비, 품질 예측의 핵심 기반이 된다. 두 번째는 바코드, RFID 기반 작업 추적 시스템이다. 작업자, 자재, 공정이동, 검사 결과를 자동으로 기록하면 작업 흐름이 투명해지고, 불량 발생 시 추적과 원인 분석이 쉽다. 특히 재작업이나 자재 혼입 같은 문제를 빠르게 차단할 수 있다. 소규모 공장도 간단히 도입할 수 있어 가장 실용적인 자동수집 방식이다. 세 번째 전략은 MES와 설비, 검사장비의 자동 연동이다. 설비에서 발생한 데이터가 MES로 자동 전송되면, 생산량, 불량, 가동률이 즉시
중소벤처기업부가 2026년도 예산 및 기금운용계획에서 사상 처음으로 16조 원대를 넘어섰다. 3일 기준 중기부와 국회 의결 자료에 따르면 총지출 규모는 16조 5233억 원으로 확정됐으며, 이는 올해 본예산 15조 2488억 원 대비 1조 2745억 원(8.4%) 증가한 수치다. 중기부 본예산이 16조 원을 넘긴 것은 부처 출범 이후 최초다. 특히 내년 예산안은 ▲AI·딥테크 기반 글로벌 벤처 4대 강국 도약 ▲중소기업 기술혁신을 중심으로 한 R&D 강화 ▲제조업 디지털 전환 가속 ▲소상공인 안전망 유지와 회복 지원 등 핵심 전략 분야에 집중 배분된 것이 특징이다. 가장 큰 비중 증가를 보인 분야는 단연 R&D 부문이다. 2026년 중소기업 R&D 예산은 2조 1959억 원으로 확정돼 올해 1조 5170억 원 대비 44.8% 증가했다. 이는 역대 최대 증가 폭이자 ‘민관공동기술사업화’, ‘기술혁신개발사업’ 등 중소기업의 기술 자립을 목표로 한 사업들이 대폭 개편·확대된 결과로 풀이된다. 정부는 “돈이 되는 R&D”를 강조하며 현장 중심·사업화 중심 방식으로 예산 구조를 재편했다고 설명했다. 창업·벤처 분야도 예산 확대가 두드러진다
스마트 제조가 발전하면서 설비, 공정 자동화뿐만 아니라 인력관리(HR) 자체도 디지털 전환이 필요해지고 있다. 생산성은 결국 사람이 만들어내는 가치이며, 기술이 아무리 발전해도 인력이 제대로 배치되고 교육되지 않으면 공장은 효율적으로 움직일 수 없다. 그래서 HR-Tech 기반의 스마트 인력관리 전략이 중소 제조업에서도 중요한 경쟁력이 되어가고 있다. 첫째, HR-Tech는 인력 배치의 효율을 높인다. 작업자별 숙련도, 작업 속도, 품질 이력, 안전 이슈 등을 데이터로 관리하면, 각 작업자에게 가장 적합한 공정을 배치할 수 있다. 이는 단순한 근무표 작성이 아니라, 데이터 기반 인력 최적화이다. 이를 통해 불량률이 낮아지고 공정 안정성이 올라간다. 둘째, 교육, 훈련의 스마트화이다. 개인별 교육 이력과 업무 성과 데이터를 분석하면, 부족한 역량을 파악하고 맞춤형 교육 프로그램을 제공할 수 있다. 예를 들어, 특정 작업자가 반복적으로 동일 품질 문제를 일으킨다면, 관련 공정 이해도 교육을 자동으로 추천하는 방식이다. 이는 단순한 집합교육이 아닌 데이터 기반 개인 맞춤 교육으로 전환되는 것이다. 셋째, AI를 활용한 작업 스케줄 자동 편성이 가능하다. 수요량,
[사진=mbc뉴스] 국내 전자상거래 1위 기업인 쿠팡에서 3천370만 명에 달하는 대규모 고객 개인정보가 유출되는 사고가 발생하여 사회적 파장이 확산되고 있다. 이번 유출 사고는 퇴사한 중국 국적의 전 직원에 의한 것으로 추정되고 있어, 기업의 정보 보안 시스템과 인력 관리 전반에 대한 철저한 조사가 이루어질 전망이다. 유출된 정보에는 고객의 이름, 휴대전화 번호, 이메일 주소, 주소 등이 포함되어 있으며, 이는 쿠팡 전체 고객 수가 약 3,370만 명임을 감안할 때 사실상 대부분의 고객 정보가 유출된 것으로 분석된다. 이에 따라 해당 정보를 이용한 스미싱, 보이스피싱 등 2차 피해 발생 우려가 고조되고 있는 상황이다. 쿠팡은 이번 사태에 대해 "개인정보 유출이 아니라 노출"이라는 표현을 사용하여 사태를 축소하려는 의혹을 받고 있다. 이에 대해 한겨레 등 주요 언론들은 쿠팡이 피해를 축소하려는 데 급급했다는 비판적인 시각을 보이고 있다. 그러나 정보가 외부에 유출되어 악용될 가능성이 높다는 점에서 단순한 노출과는 엄연히 다른 문제라는 지적이다. 현재 정부는 쿠팡의 개인정보 유출 사건에 대해 민관 합동 조사를 착수하였다. 관계 당국은 유출 경위와 피해 규모,
소상공인시장진흥공단은 1일 “소상공인 AI(인공지능) 창업·경영 컨설턴트가 정부의 ‘AI 민생 10대 프로젝트’에 최종 선정됐다”고 밝혔다. 이번 프로젝트는 지난달 24일 개최된 제1회 과학기술관계장관회의에서 공식 발표된 정부 중점 과제로, 일상·산업·공공 분야 전반에 AI 기술을 적용해 민생 효율과 편의성을 높이겠다는 취지를 담고 있다. 정부가 발표한 ‘AI 민생 10대 프로젝트’는 국민이 체감할 수 있는 분야를 중심으로 선정됐으며, 소상공인 지원은 그중에서도 디지털 격차 해소와 지역 경제 활성화 측면에서 핵심 축으로 평가된다. 특히 창업·경영 현장에 인공지능을 도입해 기존의 복잡한 행정 절차와 의사결정 부담을 줄이겠다는 점이 핵심이다. 이번에 선정된 ‘소상공인 AI 창업·경영 컨설턴트’에는 공단이 보유한 소상공인 경영 데이터와 공공 데이터, AI 분석 모델을 결합해 맞춤형 경영 솔루션을 제공하는 체계가 포함된 것으로 알려졌다. 예를 들어 매출 패턴 분석, 입지·상권 변화 예측, 비용 구조 개선 제안 등 기존에는 전문가 컨설팅을 통해서만 접근할 수 있었던 분석 기능을 AI가 지원하게 될 전망이다. 정부는 AI 민생 프로젝트 발표 당시 “AI를 활용한 민간·
스마트 제조 시대에는 개별 팀이 각자 정보를 관리하던 방식으로는 생산 문제를 해결하기 어렵다. 설비팀은 설비 데이터만, 품질팀은 검사 결과만, 생산팀은 공정 상황만 따로 관리하면 공장의 전반적인 흐름을 파악할 수 없다. 그래서 오늘날 제조 기업의 핵심 전략은 정보를 하나로 모으고, 실시간으로 협업할 수 있는 디지털 협업 플랫폼을 구축하는 것이다. 디지털 협업 플랫폼의 첫 번째 목적은 정보의 단일화이다. MES, ERP, 설비 센서, 품질 시스템 등에 흩어져 있는 데이터를 하나의 화면에서 확인할 수 있어야 한다. 데이터가 통합되면, 생산·품질·설비·물류팀 모두가 같은 정보를 보고 같은 판단을 내릴 수 있다. 이는 오해를 줄이고 문제 해결 속도를 크게 높인다. 두 번째는 실시간 소통과 문제 해결 체계 구축이다. 공정 이상, 불량 증가, 설비 고장 등 현장에서 발생하는 문제를 플랫폼에서 즉시 공유하고, 관련 부서가 함께 해결 방안을 논의할 수 있어야 한다. 예를 들어, 불량률이 갑자기 상승하면 품질팀은 원인 데이터를 올리고, 설비팀은 설비 진동 데이터를 공유하며, 생산팀은 작업 조건 변화를 기록한다. 이처럼 데이터 기반의 협업이 이루어지면 해결 시간이 획기적으로
서울시 소상공인 가운데 3분의 2 이상이 인공지능(AI) 기술을 도입할 계획이 없는 것으로 나타났다. 중소기업중앙회 서울지역본부가 노란우산 가입 소상공인 300개사를 대상으로 실시한 ‘서울시 소상공인 AI 인식 및 활용수준 실태조사’에 따르면, 1. 인공지능(AI) 개념 이해 정도 : AI 개념을 “어느 정도 이해한다”거나 “잘 이해한다”고 응답한 비율은 66%로, 인식 수준에 비해 활용은 여전히 낮은 수준이다. 2. 현사업장에서의 AI활용 여부 또는 계획 유무 : 응답자의 67.3%가 “AI 활용 경험도 계획도 없다”고 답했다. 반면 실제 활용 중인 기업은 9.7%, 향후 도입 계획이 있는 기업은 23%에 그쳤다. 3. AI 기술 도입의 어려움 : AI 도입의 가장 큰 장애요인은 ‘도입비용’(69%)이었으며, ‘AI에 대한 지식 부족’(30.7%)과 ‘기존 시스템과의 연계 어려움’(23%)이 뒤를 이었다. 4. AI를 활용하기 위해 가장 필요한 지원 : 소상공인들은 AI 활용 확대를 위해 ‘실습 중심 훈련’(47.7%)과 ‘성공사례·정보 제공’(41%), ‘기초·실무 교육’(30.3%)이 필요하다고 응답했다. 5. 서울시 차원에서 소상공인에게 가장 필요한
[사진제공=뉴시스] 새벽배송 금지 논의를 앞두고 이를 반대하는 국민 청원에 대한 국민들의 동의가 2만 8천 명을 넘어섰다. 이는 택배 사회적 대화기구의 3차 회의를 하루 앞두고 새벽배송 금지안에 대한 우려와 함께 서비스의 필요성을 강조하는 목소리가 높아지고 있음을 보여주고 있다. 지난 13일 한 워킹맘이 국회 전자청원에 올린 '새벽배송 금지 반대' 청원은 28일 오전 9시 기준으로 2만 8,012명의 동의를 기록하였다. 청원인은 새벽배송이 "늦은 밤 준비물·생필품 확보" 등 맞벌이 부부와 같이 시간에 쫓기는 현대인들에게 이미 밀접한 생활 필수 서비스로 자리 잡았음을 강조하며, 0시부터 5시까지의 새벽배송을 금지하는 안건에 반대 입장을 표명하였다. 이번 청원은 새벽배송 금지 여부를 논의할 택배 사회적 대화기구의 3차 회의가 임박하면서 더욱 주목받고 있다. 해당 대화기구에서는 택배 종사자들의 근로 여건 개선을 위해 심야 및 새벽 시간대 배송 제한을 검토하는 것으로 알려졌다. 하지만 소비자들 특히 맞벌이 부부 등에게 새벽배송은 바쁜 일상 속에서 식료품 및 생필품을 편리하게 수급할 수 있는 중요한 수단으로 인식되고 있어, 해당 서비스의 전면 금지에 대한 우려의 목소
스마트 제조의 성공은 데이터의 양이 아니라 데이터의 질에서 결정된다. AI, MES, IoT 센서가 아무리 발전해도 데이터가 정확하지 않으면 판단은 틀어지고, 자동화는 오작동하며, 경영은 혼란스러워진다. 그래서 스마트 제조의 기초 체계는 단순한 설비 도입이 아니라 데이터 거버넌스(Data Governance) 구축이다. 데이터가 공정 전체의 ‘언어’가 되는 만큼, 그 언어의 규칙을 처음부터 제대로 만드는 것이 중요하다. 첫 번째 단계는 데이터 표준화(Standardization) 이다. 같은 의미의 데이터를 부서마다 다른 이름, 다른 단위, 다른 방식으로 관리하면 통합 분석이 불가능하다. 예를 들어, “가동률”, “稼動시간”, “稼動(%)”처럼 각기 다른 표현이 존재하면 시스템이 정보를 정확히 연결하지 못한다. 이를 방지하기 위해 기업은 품질, 설비, 생산, 재고 데이터를 표준 용어와 표준 구조로 통일해야 한다. 두 번째는 데이터 정합성 확보(Consistency) 이다. 동일한 데이터가 서로 다른 시스템에서 다르게 나타나는 문제를 해결해야 한다. ERP, MES, 품질 검사 시스템, 설비 센서 간 데이터가 일치하지 않으면 분석 결과는 왜곡된다. 이를 위해
[사진=중소벤처기업부] 정부가 K-뷰티의 글로벌 위상을 더욱 공고히 하고 수출 성과를 극대화하기 위한 전방위적 지원 확대 방안을 발표하였다. 2026년까지 K-뷰티 수출 세계 2위 달성을 목표로 하는 이번 정책은 청년 뷰티 브랜드 육성과 소상공인 지원을 강화하는 것이 핵심 내용이다. 중소벤처기업부와 보건복지부는 공동으로 'K-뷰티 수출 성과 제고 및 확산 방안'을 추진한다. 이는 K-뷰티의 글로벌 도약을 위한 핵심 전략으로, 특히 청년 뷰티 창작자 발굴과 소상공인의 수출 지원에 역량을 집중할 계획이다. 구체적으로는 2026년까지 300개의 청년 뷰티 브랜드를 발굴하고 지원하며, 소상공인 500개 팀의 해외 진출을 돕는다. 또한, 수출 시장 확대에 유망한 뷰티 제품을 발굴하기 위해 AI 스타트업과의 협업을 진행한다. 내년에는 5개 내외의 과제를 시범 지원한 후 점차 확대해 나갈 방침이다. 이러한 AI 기반의 제품 발굴 및 협업은 K-뷰티 제품의 경쟁력을 높이고 글로벌 시장에서의 성공 가능성을 증대시킬 것으로 기대된다. 정부는 K-뷰티 거점 재외공관 4곳을 지정하여 해외 현지에서의 지원 체계도 구축한다. 이는 현지 시장 정보 제공, 마케팅 지원 등 실질적인 도움
스마트 제조 시대에는 공정을 실제로 바꾸기 전에 디지털 환경에서 먼저 실험하는 능력이 경쟁력을 결정한다. 이를 가능하게 하는 핵심 도구가 바로 생산 시뮬레이션(Production Simulation) 이다. 생산 시뮬레이션은 공정 흐름, 설비 배치, 작업 인력, 재고 흐름 등을 가상의 공장에서 재현해 최적의 생산 전략을 찾는 방법이다. 시행착오를 현장에서 겪지 않아도 되기 때문에 비용과 시간을 크게 줄일 수 있다. 생산 시뮬레이션의 첫 번째 장점은 병목과 비효율을 사전에 발견할 수 있다는 점이다. 실제 공정에서는 어떤 단계에서 대기행렬(WIP)이 쌓이는지 명확히 보이지 않지만, 시뮬레이션 환경에서는 처리량, 대기시간, 가동률을 그래프로 즉시 확인할 수 있다. 이를 통해 “어디를 먼저 개선해야 하는지”를 정확히 판단할 수 있다. 두 번째 장점은 설비 투자 결정의 정확도 증가이다. 새로운 설비를 구매하기 전에 시뮬레이션을 통해 생산량 변화, 라인 밸런싱 효과, 리드타임 단축 정도를 미리 계산할 수 있다. 이는 중소 제조업에 특히 중요하다. 예산이 한정된 상황에서 '감'이 아닌 '데이터'로 투자 결정을 할 수 있기 때문이다. 세 번째는 자동화, 로봇 도입 효과를
한국형발사체 누리호(KSLV II)가 내일(27일) 새벽 네 번째 발사에 나선다. 이번 발사는 국내 최초로 민간이 주도해 조립과 시험, 발사 준비를 수행한다는 점에서 한국 우주산업의 구조적 전환을 알리는 상징적 이정표가 될 것으로 평가된다. 우주항공청과 한국항공우주연구원은 27일 오전 0시 55분 전남 고흥 나로우주센터에서 누리호 4차 발사를 진행한다고 26일 공식 발표했다. 사체는 총 13기의 위성을 실어 고도 600㎞ 태양동기궤도에 투입하는 임무를 맡는다. 주탑재체는 국토관측과 재난 대응 등을 위해 개발된 차세대중형위성 3호이며, 이와 함께 대학·연구기관·기업이 개발한 큐브위성 12기가 순차적으로 분리될 예정이다. 이는 누리호 단일 발사 기준 최다 탑재 수로, 다중위성 분리 성능을 본격적으로 검증하는 첫 실전이기도 하다. 이번 발사의 가장 큰 특징은 ‘민간 중심 체계 전환’이다. 항우연은 지난 2023년부터 발사체 운영을 단계적으로 민간으로 이양해왔으며, 4차 발사에서는 한화에어로스페이스 등 민간기업이 구조 조립과 주요 시험 과정을 실질적으로 주도했다. 정부는 이러한 전환을 계기로 한국형 발사체의 상업적 신뢰도를 확보하고, 향후 차세대 발사체 개발과 우주
[사진=무신사 제공] 온라인 패션 플랫폼 무신사의 자체 뷰티 브랜드 '무신사 스탠다드 뷰티(MUSINSA STANDARD BEAUTY)'가 파격적인 가격대의 스킨케어 라인을 선보이며 뷰티 시장에 신선한 바람을 불어넣고 있다. 합리적인 가격과 기본적인 기능을 충실히 갖춘 이 '가성비 뷰티' 전략은 특히 MZ세대를 중심으로 큰 주목을 받고 있으며, 기존 로드숍 및 드럭스토어 중심의 저가 뷰티 시장 판도를 변화시킬 것으로 기대되고 있다. 무신사 스탠다드 뷰티는 지난 9월 30일, 필수 기초 스킨케어 라인 신제품 8종을 출시하며 본격적인 뷰티 시장 진출을 알렸다. 클렌징폼, 토너, 세럼, 크림 등 데일리 케어에 필요한 기본 제품군을 중심으로 구성된 것이 특징이다. 해당 스킨케어 라인의 판매가는 3,900원부터 최대 5,900원 사이로 책정되었으며, '퍼펙트 클리어 클렌징 폼(3,900원)'과 '히알루론산 밸런싱 토너(4,900원)' 등이 대표적인 상품이다. 이러한 초저가 정책은 고물가 시대에 합리적인 소비를 지향하는 소비자들에게 매력적인 요소로 작용하고 있다. 이후 무신사 스탠다드 뷰티는 2차 론칭을 통해 제품 라인업을 확장하였다. '퍼퓸드 핸드크림 미스틱 우드(3
공정에서 아무리 많은 설비와 인력을 투입해도, 생산 흐름을 결정하는 것은 단 한 지점, 즉 병목(Bottleneck) 이다. 병목은 공정 중 처리 속도가 가장 느린 단계로, 전체 생산량을 제한하고 리드타임을 늘리는 핵심 요인이다. 따라서 병목을 정확히 찾고 개선하는 것이 생산성 향상의 가장 빠르고 효과적인 전략이다. 병목을 해소하는 첫 단계는 데이터 기반 병목 진단이다. 설비 가동시간, 작업 대기시간, 공정별 처리량 등을 확인하면 어떤 공정에서 물건이 쌓이는지 쉽게 파악할 수 있다. MES나 IoT 센서를 활용하면 실시간으로 공정 흐름을 모니터링할 수 있어 병목 지점을 빠르게 발견할 수 있다. 두 번째 단계는 원인 분석이다. 병목은 단순히 속도가 느려서 생기는 것이 아니라, 설비 고장률, 작업자의 숙련도 차이, 과도한 품질검사, 자재 공급 지연 등 다양한 이유가 복합적으로 작용할 수 있다. 특성요인도(魚骨도), 5Why 분석 같은 기법을 활용하면 병목의 본질적 원인을 찾는 데 도움이 된다. 세 번째는 병목 공정 집중 개선이다. 가장 효과적인 방법은 병목 공정의 처리능력을 높이는 것이다. 설비를 추가하거나 자동화 설비로 교체하는 방식이 대표적이다. 그러나 꼭
이랜드월드가 최근 천안 물류센터 화재로 대규모 재고 소실 피해를 입었음에도 불구하고, 온라인 배송을 단 하루 만에 정상화한 것으로 확인됐다. 블랙프라이데이 기간과 맞물린 사고였지만, 빠른 대응으로 고객 불편을 최소화하며 오히려 구매 수요가 폭증하는 이례적인 상황도 나타났다. 화재 직후 오프라인 매장은 정상 운영을 유지했다. 가을·겨울 시즌 주요 아우터와 니트, 키즈 제품 등 핵심 물량 대부분이 사고 이전 이미 전국 매장으로 출고된 덕분이다. 반면 온라인에서는 출고 지연과 재고 부족 우려가 제기되며 고객 문의가 급증했다. 일부 소비자는 원하는 상품을 구매하지 못할 것을 걱정해 추가 구매를 결정하는 등 ‘품절 심리’가 확산되기도 했다. 이랜드는 사고 직후 그룹 차원의 공급망을 총가동해 수요 대응에 나섰다. 항만에 있던 물량을 긴급 투입하고, 브랜드별 온라인 출고 센터를 추가 확보했으며, 계열사 물류센터를 모두 가동해 물량을 분산 처리했다. 동시에 오프라인 매장을 기반으로 한 ‘옴니 출고’를 확대해 온라인 주문을 분산시키는 방식으로 공백을 메웠다. 이 같은 조치로 스파오의 ‘아우터 페스타’를 비롯한 주요 할인 행사도 차질 없이 진행됐다. 또한 이랜드는 국내외 생산