K 2025의 안내 주제: "디지털화 수용"
잠재력 활용, 도전 과제 해결, 미래 형성: 디지털화와 AI가 플라스틱 부문을 발전시키는 방법
2025년 10월 8일부터 15일까지 플라스틱과 고무의 세계/크레딧: 메세 뒤셀도르프
플라스틱 및 고무 산업의 세계적인 무역 박람회인 K 2025는 10월 8일부터 15일까지 뒤셀도르프에서 우리 시대의 주요 과제를 해결하고 구체적인 해결책을 제시하기 위해 출발했습니다. 이러한 목표는 가이드 주제에도 반영되어 있습니다. 그 중 하나는 "디지털화를 수용하다"입니다.
플라스틱 산업은 전 세계적으로 심각한 경제 및 규제 혼란에 직면해 있습니다. 경쟁 압력의 증가, 환경 규제의 강화, 순환성에 대한 요구 증가로 인해 혁신에 대한 압박이 커지고 있습니다. 지속적인 디지털화는 이곳에서 더 효율적이고 지속 가능한 생산을 위한 새로운 기회를 제공합니다. 자동화된 프로세스, 데이터 기반 제어 시스템 및 스마트 연결성은 이미 오늘날 많은 기업에서 더 엄격한 요구 사항에 대한 적응을 용이하게 합니다. 연방 경제기후보호부(BMWK)의 디지털화 지수 2024는 디지털화 수준이 증가하고 있음을 보여주며, 독일 경제가 지난 5년 동안 약 14% 더 디지털화된 것으로 나타났습니다. 이는 특히 기업 내 워크플로우의 디지털 성숙도와 외부 파트너와의 연결을 모두 설명하는 '프로세스' 카테고리에서 빠르게 증가했습니다.
인공지능(AI)은 이 분야에서 중요한 이정표로 여겨집니다. Bitkom의 연구에 따르면, 설문조사에 참여한 산업 기업의 78%가 AI가 경쟁력에 결정적인 역할을 한다고 생각하며, 절반 이상이 다른 기업들이 어떻게 앞서 나가는지 지켜보고 있습니다. 동시에 48%는 필요한 AI 기술이 부족하고 91%는 AI 혁신을 방해하지 않기 위해 규제 장애물을 덜 요구합니다. 이러한 수치는 디지털화의 중요성에 대한 폭넓은 공감대가 있지만 많은 기업이 실제로 디지털화를 구현하는 것을 주저하고 있음을 강조합니다.
디지털 핵심 기술: 연결성 및 IoT
기계의 디지털 제어와 연결성은 새로운 기술의 기반을 형성합니다. "플라스틱 기계의 건설 자동화는 이미 40년 넘게 지속되어 왔습니다. 이제 거의 모든 사람이 한 걸음 더 나아가 디지털화에 의존하고 있습니다."라고 뒤셀도르프에 있는 K의 자문위원회 위원장인 울리히 라이펜하우저는 말합니다. 사이버 물리 시스템(CPS)과 사물인터넷(IoT)을 통해 실시간으로 생산 데이터를 원활하게 캡처하고 평가할 수 있습니다. 센서는 예를 들어 온도, 유속 또는 금형 내 압력을 모니터링하여 값을 클라우드 애플리케이션으로 전송합니다. 이를 위한 중요한 통신 표준은 OPC UA로, 제조업체 간 안전한 데이터 교환을 가능하게 합니다.
데이터 양이 증가함에 따라 데이터 사용에 대한 의문이 제기되고 있습니다. 산업 협회에 따르면 이른바 'EU 데이터법'은 이제 이에 대한 명확성을 높였습니다. 새로운 데이터법은 기계 제조업체가 작동 중 생성된 데이터를 기계 사용자에게 간단하고 이해하기 쉬우며 기계가 읽을 수 있는 방식으로 제공하도록 의무화합니다. 동시에 실시간 분석을 통해 편차를 조기에 감지하고 계획되지 않은 다운타임을 줄일 수 있기 때문에 예측 유지보수가 더욱 중요해졌습니다.
인공지능과 자동화
자가 학습 알고리즘이 대용량 데이터를 분석하고 프로세스를 유연하게 최적화함에 따라 AI는 디지털 프로세스에 새로운 역동성을 더합니다. "AI와 디지털화는 플라스틱의 순환 경제를 변화시키는 게임 체인저입니다. 완전 자동화된 제조 프로세스, 디지털 제품 여권 및 시뮬레이션은 최적화된 워크플로우를 제공하고 전체 가치 사슬에서 리소스를 절약하는 데 도움이 됩니다."라고 PlasticsEurope Deutschland의 부사장 알렉산더 크로니무스 박사는 업계 인터뷰에서 말합니다.
또한 머신 러닝은 개발 주기를 가속화하고 프로세스 제어를 개선합니다. 디지털 트윈은 한 걸음 더 나아가 실제 생산 라인을 가상으로 묘사하고 전체 기계 활용에 대한 구조화된 데이터를 제공합니다. 또한 전체 라이프사이클에 걸쳐 기계 데이터와 정보를 구조화되고 기계가 읽을 수 있는 형식으로 저장할 수 있는 가능성을 제공합니다. 디지털 트윈은 2024년 7월 EU의 지속 가능한 제품 규제를 위한 Ecodesign(ESPR)이 발효되면서 도입된 디지털 제품 여권(DPP)의 요구 사항도 준수하는 것으로 알려져 있습니다. 이러한 가상의 실제 제조 공장 쌍둥이는 개발 주기를 가속화하고 유지보수 전략을 용이하게 합니다.
광학 품질 관리 및 AI 지원 정렬
품질 보증 카메라 시스템 및 AI 기반 이미지 처리 분야에서 제조 공정을 지원합니다. 이들은 생산 과정에서 형상 편차, 표면 결함 또는 재료 불순물을 감지하고 일관된 품질 수준을 보장합니다. 이러한 기술을 통해 결함을 조기에 감지하여 불량을 줄이고 리소스를 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다.
환경 규제가 강화되고 고객의 기대가 높아짐에 따라 플라스틱의 순환성 적합성도 점점 더 중요해지고 있습니다. 근적외선 센서(NIR)가 장착된 AI 지원 분류 시스템은 다양한 플라스틱 유형을 식별하고, 고품질 재활용품과 불순물을 분리하며, 재활용 품질을 향상시킵니다. 이는 재사용률을 높이고 규제 요구 사항을 준수하는 데 기여합니다.
또한 디지털 시스템은 사용된 원자재, 생산 공정 및 재활용 경로에 대한 포괄적인 정보를 제공하는 DPP와 밀접하게 연결되어 있습니다. 이러한 기술은 기업이 폐쇄적인 자재 주기를 설정하고 환경 부담을 줄이며 ESPR을 준수할 수 있도록 지원합니다.
도전 과제와 숙련된 인력 부족
수많은 등대 프로젝트에도 불구하고 많은 기업, 특히 중소기업에서 진전이 흔들리고 있습니다. 플라스틱 가공 연구소(IKV)의 모리셔스 슈미츠는 플라스틱 패키징 산업 협회(IK)와의 인터뷰에서 "많은 중소기업이 상당한 비용과 관련이 있고 특정 기술에 의존하기 때문에 디지털화에 충분히 투자하지 않았습니다."라고 말합니다. 또 다른 장애물은 숙련된 직원의 부족입니다. 자동화, AI 및 IoT 기술을 도입하려는 사람들은 데이터 분석과 IT 보안을 위해 전문가가 필요합니다. 이러한 직원과 기술 부족으로 인해 이미 기술 솔루션이 존재함에도 불구하고 구현 속도가 느려지는 경우가 있습니다. AR(증강 현실) 고글은 직원의 시야에 유지보수 지침이나 교육 콘텐츠를 표시하여 여기에 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 항상 외부 전문가가 현장에 없어도 유지보수 및 온보딩 프로세스를 가속화할 수 있습니다.
요약 및 전망
디지털화는 보다 지속 가능하고 효율적인 플라스틱 산업을 위한 촉매제 역할을 합니다. 연결 생산 시스템은 실시간 최적화를 가능하게 하여 거부율을 줄이고 시장 변동을 더욱 자신 있게 완충합니다. 동시에 디지털 플랫폼과 유지보수 서비스의 형태로 새로운 비즈니스 모델을 개발할 수 있습니다. 그러나 중요한 역할은 자금 지원에 달려 있습니다. 라이프니츠 유럽경제연구센터(ZEW)에 따르면 플라스틱 산업은 혁신에 22억 유로를 투자하며, 이는 전체 가공 산업 혁신 지출의 1.65%에 불과한 금액입니다. 동시에 ZEW는 해당 분야 기업의 63%가 제품 또는 공정 혁신에 적극적으로 참여하고 있으며, 이는 가공 업계 평균 57%를 초과하는 수치입니다. 이러한 수치는 혁신 의지가 있지만 디지털화 프로젝트를 일관되게 실행하기 위해서는 재정적 및 인적 자원이 필요하다는 것을 보여줍니다.
K 2025에서는 3,000개 이상의 전시업체 스탠드에서 디지털화가 플라스틱 부문에 미칠 엄청난 잠재력을 강조하고, 다양한 스페셜에서 이러한 도전 과제를 해결할 수 있는 플래그십을 진행할 예정입니다. 무엇보다도 Plastics Europe Deutschland 또는 VDMA 포럼이 주최하는 공식 K 스페셜 "Plastics Shape the Future"입니다.
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K 2025의 안내 주제: "디지털화 수용"
잠재력 활용, 도전 과제 해결, 미래 형성: 디지털화와 AI가 플라스틱 부문을 발전시키는 방법
2025년 10월 8일부터 15일까지 플라스틱과 고무의 세계/크레딧: 메세 뒤셀도르프
플라스틱 및 고무 산업의 세계적인 무역 박람회인 K 2025는 10월 8일부터 15일까지 뒤셀도르프에서 우리 시대의 주요 과제를 해결하고 구체적인 해결책을 제시하기 위해 출발했습니다. 이러한 목표는 가이드 주제에도 반영되어 있습니다. 그 중 하나는 "디지털화를 수용하다"입니다.
플라스틱 산업은 전 세계적으로 심각한 경제 및 규제 혼란에 직면해 있습니다. 경쟁 압력의 증가, 환경 규제의 강화, 순환성에 대한 요구 증가로 인해 혁신에 대한 압박이 커지고 있습니다. 지속적인 디지털화는 이곳에서 더 효율적이고 지속 가능한 생산을 위한 새로운 기회를 제공합니다. 자동화된 프로세스, 데이터 기반 제어 시스템 및 스마트 연결성은 이미 오늘날 많은 기업에서 더 엄격한 요구 사항에 대한 적응을 용이하게 합니다. 연방 경제기후보호부(BMWK)의 디지털화 지수 2024는 디지털화 수준이 증가하고 있음을 보여주며, 독일 경제가 지난 5년 동안 약 14% 더 디지털화된 것으로 나타났습니다. 이는 특히 기업 내 워크플로우의 디지털 성숙도와 외부 파트너와의 연결을 모두 설명하는 '프로세스' 카테고리에서 빠르게 증가했습니다.
인공지능(AI)은 이 분야에서 중요한 이정표로 여겨집니다. Bitkom의 연구에 따르면, 설문조사에 참여한 산업 기업의 78%가 AI가 경쟁력에 결정적인 역할을 한다고 생각하며, 절반 이상이 다른 기업들이 어떻게 앞서 나가는지 지켜보고 있습니다. 동시에 48%는 필요한 AI 기술이 부족하고 91%는 AI 혁신을 방해하지 않기 위해 규제 장애물을 덜 요구합니다. 이러한 수치는 디지털화의 중요성에 대한 폭넓은 공감대가 있지만 많은 기업이 실제로 디지털화를 구현하는 것을 주저하고 있음을 강조합니다.
디지털 핵심 기술: 연결성 및 IoT
기계의 디지털 제어와 연결성은 새로운 기술의 기반을 형성합니다. "플라스틱 기계의 건설 자동화는 이미 40년 넘게 지속되어 왔습니다. 이제 거의 모든 사람이 한 걸음 더 나아가 디지털화에 의존하고 있습니다."라고 뒤셀도르프에 있는 K의 자문위원회 위원장인 울리히 라이펜하우저는 말합니다. 사이버 물리 시스템(CPS)과 사물인터넷(IoT)을 통해 실시간으로 생산 데이터를 원활하게 캡처하고 평가할 수 있습니다. 센서는 예를 들어 온도, 유속 또는 금형 내 압력을 모니터링하여 값을 클라우드 애플리케이션으로 전송합니다. 이를 위한 중요한 통신 표준은 OPC UA로, 제조업체 간 안전한 데이터 교환을 가능하게 합니다.
데이터 양이 증가함에 따라 데이터 사용에 대한 의문이 제기되고 있습니다. 산업 협회에 따르면 이른바 'EU 데이터법'은 이제 이에 대한 명확성을 높였습니다. 새로운 데이터법은 기계 제조업체가 작동 중 생성된 데이터를 기계 사용자에게 간단하고 이해하기 쉬우며 기계가 읽을 수 있는 방식으로 제공하도록 의무화합니다. 동시에 실시간 분석을 통해 편차를 조기에 감지하고 계획되지 않은 다운타임을 줄일 수 있기 때문에 예측 유지보수가 더욱 중요해졌습니다.
인공지능과 자동화
자가 학습 알고리즘이 대용량 데이터를 분석하고 프로세스를 유연하게 최적화함에 따라 AI는 디지털 프로세스에 새로운 역동성을 더합니다. "AI와 디지털화는 플라스틱의 순환 경제를 변화시키는 게임 체인저입니다. 완전 자동화된 제조 프로세스, 디지털 제품 여권 및 시뮬레이션은 최적화된 워크플로우를 제공하고 전체 가치 사슬에서 리소스를 절약하는 데 도움이 됩니다."라고 PlasticsEurope Deutschland의 부사장 알렉산더 크로니무스 박사는 업계 인터뷰에서 말합니다.
또한 머신 러닝은 개발 주기를 가속화하고 프로세스 제어를 개선합니다. 디지털 트윈은 한 걸음 더 나아가 실제 생산 라인을 가상으로 묘사하고 전체 기계 활용에 대한 구조화된 데이터를 제공합니다. 또한 전체 라이프사이클에 걸쳐 기계 데이터와 정보를 구조화되고 기계가 읽을 수 있는 형식으로 저장할 수 있는 가능성을 제공합니다. 디지털 트윈은 2024년 7월 EU의 지속 가능한 제품 규제를 위한 Ecodesign(ESPR)이 발효되면서 도입된 디지털 제품 여권(DPP)의 요구 사항도 준수하는 것으로 알려져 있습니다. 이러한 가상의 실제 제조 공장 쌍둥이는 개발 주기를 가속화하고 유지보수 전략을 용이하게 합니다.
광학 품질 관리 및 AI 지원 정렬
품질 보증 카메라 시스템 및 AI 기반 이미지 처리 분야에서 제조 공정을 지원합니다. 이들은 생산 과정에서 형상 편차, 표면 결함 또는 재료 불순물을 감지하고 일관된 품질 수준을 보장합니다. 이러한 기술을 통해 결함을 조기에 감지하여 불량을 줄이고 리소스를 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다.
환경 규제가 강화되고 고객의 기대가 높아짐에 따라 플라스틱의 순환성 적합성도 점점 더 중요해지고 있습니다. 근적외선 센서(NIR)가 장착된 AI 지원 분류 시스템은 다양한 플라스틱 유형을 식별하고, 고품질 재활용품과 불순물을 분리하며, 재활용 품질을 향상시킵니다. 이는 재사용률을 높이고 규제 요구 사항을 준수하는 데 기여합니다.
또한 디지털 시스템은 사용된 원자재, 생산 공정 및 재활용 경로에 대한 포괄적인 정보를 제공하는 DPP와 밀접하게 연결되어 있습니다. 이러한 기술은 기업이 폐쇄적인 자재 주기를 설정하고 환경 부담을 줄이며 ESPR을 준수할 수 있도록 지원합니다.
도전 과제와 숙련된 인력 부족
수많은 등대 프로젝트에도 불구하고 많은 기업, 특히 중소기업에서 진전이 흔들리고 있습니다. 플라스틱 가공 연구소(IKV)의 모리셔스 슈미츠는 플라스틱 패키징 산업 협회(IK)와의 인터뷰에서 "많은 중소기업이 상당한 비용과 관련이 있고 특정 기술에 의존하기 때문에 디지털화에 충분히 투자하지 않았습니다."라고 말합니다. 또 다른 장애물은 숙련된 직원의 부족입니다. 자동화, AI 및 IoT 기술을 도입하려는 사람들은 데이터 분석과 IT 보안을 위해 전문가가 필요합니다. 이러한 직원과 기술 부족으로 인해 이미 기술 솔루션이 존재함에도 불구하고 구현 속도가 느려지는 경우가 있습니다. AR(증강 현실) 고글은 직원의 시야에 유지보수 지침이나 교육 콘텐츠를 표시하여 여기에 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 항상 외부 전문가가 현장에 없어도 유지보수 및 온보딩 프로세스를 가속화할 수 있습니다.
요약 및 전망
디지털화는 보다 지속 가능하고 효율적인 플라스틱 산업을 위한 촉매제 역할을 합니다. 연결 생산 시스템은 실시간 최적화를 가능하게 하여 거부율을 줄이고 시장 변동을 더욱 자신 있게 완충합니다. 동시에 디지털 플랫폼과 유지보수 서비스의 형태로 새로운 비즈니스 모델을 개발할 수 있습니다. 그러나 중요한 역할은 자금 지원에 달려 있습니다. 라이프니츠 유럽경제연구센터(ZEW)에 따르면 플라스틱 산업은 혁신에 22억 유로를 투자하며, 이는 전체 가공 산업 혁신 지출의 1.65%에 불과한 금액입니다. 동시에 ZEW는 해당 분야 기업의 63%가 제품 또는 공정 혁신에 적극적으로 참여하고 있으며, 이는 가공 업계 평균 57%를 초과하는 수치입니다. 이러한 수치는 혁신 의지가 있지만 디지털화 프로젝트를 일관되게 실행하기 위해서는 재정적 및 인적 자원이 필요하다는 것을 보여줍니다.
K 2025에서는 3,000개 이상의 전시업체 스탠드에서 디지털화가 플라스틱 부문에 미칠 엄청난 잠재력을 강조하고, 다양한 스페셜에서 이러한 도전 과제를 해결할 수 있는 플래그십을 진행할 예정입니다. 무엇보다도 Plastics Europe Deutschland 또는 VDMA 포럼이 주최하는 공식 K 스페셜 "Plastics Shape the Future"입니다.
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