제조 업계에서는 IoT, AI, 로보틱스 등의 기술을 활용한 제조의 스마트화가 급속도로 진행되고 있다. 그런 흐름과 함께 스타트업과의 협업을 통해 선진적인 기술을 외부에서 적극적으로 받아들여 제조 프로세스의 최적화를 하는 움직임이 당연시되고 있는 느낌도 있다. 여기에서는 해외에서 대기업이 협업하고 있거나 주목하고 있는 스마트공장 기술 스타트업들을 2회에 걸쳐 살펴본다.

설계 & 시뮬레이션 분야

AI를 활용해 설계 데이터에서 고정밀도의 디자인이나 시뮬레이션을 함으로써, 제품 개발에 필수인 설계에서 검증 간의 반복 프로세스의 효율화가 이뤄지고 있다. 또 3D 프린팅 기술을 이용한 프로토타이핑, AR/VR 기술로 개발 단계에서 기능이나 디자인을 실시간으로 재현하는 솔루션 등도 점점 더 많이 이용되고 있다.

엔토폴로지 (통합형 엔지니어링 소프트웨어)

https://ntopology.com

이 회사는 2015년 설립되어 미국 뉴욕에 있으며 현재 자금조달누계액은 7,020만 달러(시리즈C)다. 캐넌 파트너스, DCVC, 인사이트 파트너스 등이 출자했다.

이 회사는 설계에서 시뮬레이션까지 원스탑으로 가능한 차세대 통합형 엔지니어링 소프트웨어를 개발했다. 설계, 데이터 변환, 구조 해석 등 엔지니어링 프로세스를 단일 워크플로우로 통합하여 설계자나 엔지니어의 편의성을 향상시키고 모델의 재생 실패나 데이터 호환성 문제를 해결했다. Topology(공간관리모델)에 의한 3차원 처리, 3D 프린팅의 설계에 강점을 갖고 있으며 제조, 항공, 방위, 의료기기 분야에 이용되고 있다.

NeeWee (디지털트윈 기술로 기능의 불완전함이나 결함을 제조공정에서 예측)

https://neewee.ai

이 회사는 2014년 설립되었고 인도 벵갈루루에 있다. IIFL 에셋 매니지먼트가 이 회사에 출자했으며 자금조달누계액은 4,000만 달러(시리즈A)다.

여러 서플라이어로부터 들어온 다수의 부품을 몇 단계나 되는 공정으로 조립하여 제품을 완성시키는 제조업에서는 다른 소재의 조합에 의한 예상치 못한 부식 등 결함의 위험성이 항상 있다. 이 회사의 시뮬레이션 소프트웨어는 제조 데이터에 기초한 제품의 디지털트윈을 구축하여 기계학습과 독자적 알고리즘으로 몇 천 개나 되는 부품이나 프로세스 간의 의존 관계를 읽어내고 리스크를 미연에 예측한다.

 

IIoT & 프로세스의 최적화

공장 내에서 얻을 수 있는 다양한 데이터를 수집하고 현장을 시각화하기 위해서는 IoT 기술이 매우 중요한 역할을 한다. 여기에서는 IoT 기술과 데이터를 활용하여 생산성 향상에 기여하는 통찰력을 제공하는 데이터 분석 플랫폼에서 제조업의 스마트화를 지원하는 스타트업을 소개한다.

Litmus Automation (제조업의 업무효율화를 하는 IoT 플랫폼)

https://litmus.io

이 회사는 2013년 설립되었고 미국 산호세에 있다. 미츠비씨, 플러그앤플레이, 알케미스트 액셀러레이터 등에서 출자했으며 자금조달누계액은 1,070만 달러(시리즈A)다.

공장 내 설계나 기기의 데이터 수집, 데이터 관리 등을 일원화할 수 있는 IIoT 플랫폼을 제공한다. 공장 내의 IoT 기기나 PLC, CNC, 센서 등을 끊김없이 연결하고 데이터를 실시간으로 집약, 분석, 관리, 공유할 수 있다. 또 기계학습을 활용해 얻은 데이터로 생산성 향상이나 고장 예측 등의 통찰력도 제공한다.

Sight Machine (빅데이터를 활용한 제조업용 분석 플랫폼)

https://sightmachine.com

이 회사는 2012년 설립되었고 미국 샌프란시스코에 위치한다. 소니 이노베이션 펀드와 E.ON, GE 벤처스 등이 투자했고 자금조달총누적액은 8,0040만 달러(시리즈C)다.

기계나 센서, 카메라 이미지, 바코드 스캔 데이터 등 공장 내의 모든 기기 및 설비에서 데이터를 클라우드 상에 수집, 실시간 모니터링과 독자적 알고리즘으로 분석을 한다. 디지털트윈을 구축하여 라인 단위로 제조 현장을 시각화하고 쓰루풋, 품질, 비용, 지속성, 밸류체인 등에 관한 개선 제안을 한다.

메인터넌스 & 이상검지

기기의 이상이나 고장으로 인한 생산라인의 다운은 제조업에서는 악몽과도 같다. IoT 기술에 의한 상시 모니터링과 데이터 분석에 의해 발생 전에 이상을 예지하고 알려주는 기술에 대한 필요성이 높아지고 있다. 미연에 대책을 하여 다운타임의 최소화로 연결시킬 수 있다.

3d Signals (AI를 활용하여 노이즈를 분석, 이상이나 고장 조짐을 검지)

https://3dsignals.com

이 회사는 2015년 설립되었고 이스라엘 케파르 사바에 위치한다. DIVE 디지털, 그로브 벤처스, 스테이트 오브 마인드 벤처스 등에서 출자했고 자금조달누계액은 2,810만 달러로 시드다.

기계 상태가 이상해지기 시작하면 구동음에 미묘한 노이즈의 변화가 생긴다. 초음파 센서로 기계음을 AI와 딥러닝으로 그 규칙성을 분석한다. 구동 상태를 모니터링하여 문제가 두드러지기 전에 예방 조치를 할 수 있고 기계의 다운타임을 회피할 수 있다. 동사의 AI 딥러닝 알고리즘은 98%의 정확성으로 기계의 이상을 예측할 수 있다고 한다.

Infinite Uptime (산업기계의 진동에서 고장을 예측)

https://www.infinite-uptime.com

이 회사는 2015년 설립되었고 인도 푸네에 위치한다. 글로벌 IoT 테크놀러지 벤처스, THK, 메이필드 펀드, 플러그앤플레이 등에서 출자했고 현재 자금조달누적액이 1,130만 달러(시리즈B)다.

IoT를 활용하여 실시간으로 기계의 상태를 감시한다. 모든 회전 기기의 3축 진동이나 회전수, 노이즈, 온도 정보 등을 원격지에서 수집한다. 기계의 진동이나 틀어짐 등의 이상을 조기에 알아내고 고장을 예측하여 미연에 방지함과 동시에 다운타임의 단축을 실현한다. 장치는 44mm*33mm로 작은 편. 플러그&플레이로 간단히 부착할 수 있고 Wi-Fi나 블루투스로 연결해 설정한 후 직접 클라우드를 통해 데이터를 수집할 수 있다.

로보틱스

IoT나 AI와 함께 스마트공장의 실현에 반드시 필요한 중요한 구성 요소의 하나가 로보틱스 기술이다. 부드러운 것이나 부서지기 쉬운 것 등 대상물의 속성을 지각하여 대응한다거나, 또는 생각지 못한 사태에 대응할 수 있는 유연함을 갖춘 사람과의 협동을 전제로 한 로봇 개발 등이 빠르게 진행되고 있다.

Symbio Robotics (스마트공장용 로보틱스 오토메이션 시스템)

https://symb.io

이 회사는 2014년 설립되었고 미국 캘리포니아 에머리빌에 위치한다. ACME캐피털, 안데르센 호로비츠, 이클립스 벤처스 등이 출자했으며 자금조달누적액은 5,610만 달러다.

제조 현장을 자동화하는 산업용 로봇용으로 다양한 애플리케이션 개발, 어떤 공장이나 제조 라인에도 유연하게 대응할 수 있는 컨트롤 시스템으로 기업의 공장 자동화를 지원한다. 로봇의 가동 데이터를 기계 학습을 이용해 분석하여 운영을 효율화시킬 수 있다.

RIOS (AI 탑재한 촉각 로봇으로 공장 자동화)

https://www.rios.ai

이 회사는 2018년 설립되었고 미국 팔로알토에 있다. 얼루미 벤처스 그룹, NGK 스파크 플러그, 후지 등에서 출자했다. 자금조달누적액은 5,000만 달러(시드).

AI를 탑재한 촉각 로봇 기술을 개발하여 RaaS로 제공한다. 분산화된 연산 기술과 기계 학습 알고리즘에 의해 센서에서 얻는 데이터를 합성한다. 지각(눈)과 촉각(손)의 협동을 실현하는 촉각 인텔리전스를 개발. 현재는 로봇암에 응용이 중심이며 다양한 견고성과 형태의 대상물을 AI가 인식하여 설정의 변경을 더하지 않고 로봇이 자율적으로 동작한다. 동사 기술을 답재한 로봇의 위치 파악 오차는 0.1mm 이하라는 높은 정밀도를 자랑한다.