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표제지 1

목차 1

1. 제조업 위기와 Physical AI 기반 제조 서비스 혁신 필요성 3

2. Physical AI 기술 동향 및 제조 서비스 적용 방안 10

3. Physical AI 기반 제조 서비스 혁신 사례 분석 16

4. Physical AI 도입 활성화 방안 23

5. 결론 및 제언 26

참고자료 28

판권기 2

표목차 4

[표 1] 제조업 3대 위기업종 지난해 영업이익 증감률(전년대비) 4

[표 2] 국내 제조업 근로자 연령대별 비중 5

[표 3] 최근 10년간 한미일 제조업 근로자 평균연령 및 향우 추이 6

[표 4] 제조업 서비타이제이션의 유형 분류 7

[표 5] Physical AI 유형 구분 9

그림목차 3

[그림 1] 최근 20년간 제조업의 실질 GDP 비중 및 증가율 추이 3

[그림 2] 가치사슬에 따른 스마일커브 4

[그림 3] 주요국 경제의 서비타이제이션 진전 흐름(2005~2016) 5

[그림 4] 재해조사 대상 사망자 및 사망사고 건 수(2024~2025) 6

[그림 5] 제품 제조 전주기內 서비타이제이션 융합 유형 구분 7

[그림 6] Physical AI 원리 8

[그림 7] Physical AI Capability Spectrum 8

[그림 8] AI 발전에 따른 디지털 기술 고도화 10

[그림 9] The Four Stages of AI Evolution 11

[그림 10] 주요 기업 차세대 AI 구현을 위한 디지털 인프라 확대ㆍ강화 사례 11

[그림 11] 산업용 디지털 트윈 플랫폼 사례(Siemens(좌), KION Group(우)) 12

[그림 12] 물리기반 AI 모델 사례 12

[그림 13] 실시간 시뮬레이션 및 렌더링 사례 13

[그림 14] 강화학습과 시뮬레이션을 연동한 제조 데이터 학습 구조 13

[그림 15] AWS의 예측 유지보수 프로세스 14

[그림 16] 물류산업 현장에서의 로봇 협업 예시 14

[그림 17] 정부의 AI 팩토리 확산 비전(좌) 및 AI 관련 규제 샌드박스 적용 사례(우) 15

[그림 18] 롤스로이스의 엔진 유지보수 트레이닝 및 항공엔진 검사 솔루션 16

[그림 19] 옙손 AR 스마트 글래스의 산업현장 적용 17

[그림 20] 코마츠의 스마트 건설 플랫폼 서비스 18

[그림 21] 엡테슬라의 휴머노이드 로봇 Optimus 19

[그림 22] BMW의 인간-로봇 협업 생산 시스템 19

[그림 23] 아마존의 물류창고 자율 로봇 시스템 20

[그림 24] 현대자동차그룹의 자율제조 공장 21

[그림 25] 두산로보틱스의 AI 용접 협동로봇 22

[그림 26] 레인보우로보틱스의 서빙/물류 로봇 22

[그림 27] RaaS(Robots-as-a-Service) 23

[그림 28] 제조 기업 특화 컨설팅 프로세스 24

[그림 29] 첨단로봇 실증 테스트베드 VR 코스 24

[그림 30] 과기부의 Physical AI 글로벌 얼라이언스 출범 25

[그림 31] 규제샌드박스 체계 25

[그림 32] 정부의 AI 고속도로 구축 전략을 위한 정책 26

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