마이크로소프트가 링크드인과 함께 제작한 연례 보고서 ‘Work Trend Index 2024(업무동향지표)’를 발표하면서, AI(인공지능)를 통해 변화한 전 세계 업무 동향과 채용 방식에 대한 주요 인사이트를 공개했다. 2024년에 접어들면서 업무에 AI를 활용하는 조직이 급격히 증가하고 있다. 이에 마이크로소프트는 ‘업무동향지표 2024’를 통해 AI가 업무와 노동 시장 전반에 미치는 영향에 대한 포괄적인 시각을 담은 세 가지 주요 트렌드를 공개했다. 한국을 포함한 전 세계 31개국 3만 1000명이 설문조사에 참여했으며, 마이크로소프트 365에서 수집된 수 조개의 생산성 신호, 링크드인의 노동 및 채용 트렌드, 포춘 500대 기업과의 협업을 통해 진행된 연구 결과가 반영됐다. 보고서에 따르면 전체 근로자 4명 중 3명이 직장에서 AI를 활용하고 있는 것으로 조사됐다. 근로자 75%(한국 73%)가 AI를 사용하고 있으며, 6개월 전부터 AI를 사용한 비율은 46% 증가했다. 리더의 79%가(한국 80%) AI 도입이 경쟁력 유지에 필수적이라고 인식하고 있으나, 이들 중 60%는(한국 68%) 조직 내 비전과 명확한 계획이 부족한 것에 대해 우려하고 있다고 답했다. 또한 개인화된 AI 솔루션을 통해 업무 효율성을 높이고 있는 경우가 많은 것으로 나타났다. 이 같은 경향은 BYOAI(Bring Your Own AI)라고 불리며, 조직에서 사용자가 자신의 AI 도구를 개인적으로 사용하는 트렌드를 말한다. 실제로 근로자 78%(한국 85%)는 응답자는 회사의 지원 없이 AI를 개인적으로 업무에 활용하고 있다고 답했다.     AI의 도입이 빠르게 이뤄지면서 대부분의 기업들은 인재를 확보하는 데에 어려움을 겪고 있는 것으로 조사됐다. 특히 이 같은 문제는 사이버 보안, 엔지니어링, 크리에이티브 디자인 직무에서 심화되고 있다. 먼저 채용 이유에 대한 우선순위가 달라졌다. 리더 중 과반수 이상(55%)이 인재 확보에 대해 우려하고 있으며, 66%(한국 70%)는 AI 기술을 보유하지 않은 지원자를 채용하지 않겠다고 답했다. 실제로 2023년 링크드인 프로필에 AI 관련 기술을 추가한 회원 수는 전년 대비 142배나 늘었으며, AI 관련 키워드가 언급된 공고의 지원자 수는 평균 17% 증가했다. 리더 응답자의 71%는 경력 유무보다 AI 역량을 갖춘 지원자를 선호한다고 응답했다. 한국 리더들도 77%의 높은 비중으로 AI 역량을 채용 우선순위로 두고 있다. 이번 연구에서는 AI 사용량이 적은 회의론자부터 사용 빈도가 높은 파워 유저, 초보자와 탐색자까지 네 가지 유형으로 표본 집단을 분류했다. 특히 파워 유저는 AI를 통해 업무 시간을 절약하는 등 비즈니스 프로세스와 방향을 재설정하고 있는 것으로 확인됐다. 이들 중 90% 이상이 AI 기술로 업무량을 더 수월하게 관리하고 있다. 특히 85%(한국 83%)는 AI로 하루를 시작하고 있으며, 다음날의 업무를 준비하는 데 AI를 활용하고 있다는 응답도 85%(한국 81%)에 달했다. CEO로부터 AI의 중요성에 대해 들은 경험이 있다는 응답은 61%(한국 42%)로 나타났다.  동료와 프롬프트에 대해 더 자주 소통하는 비율도 평균 대비 40%(한국 23%) 높게 나타났다. AI 사용 방법을 자주 실험할 가능성이 68%(한국 68%) 더 높은 편이며, 직무에 특화된 AI 교육을 받을 가능성도 35%(한국 30%) 높은 것으로 조사됐다. 보고서는 2024년이 AI가 직장에서 현실화되는 해가 될 것으로 내다보고 있다. 마이크로소프트는 보고서를 통해 조직이 단순한 업무 개선을 넘어, 비즈니스 모델 전반의 긍정적인 변화를 만들기 위해서는 AI를 활용해 성장을 가속화하고 비용을 관리하며, 고객에게 더 큰 가치를 제공할 수 있어야 한다고 제언했다.   마이크로소프트는 리더들에게 주어진 기회가 직원들의 AI에 대한 관심을 실질적인 비즈니스 성과로 연결할 수 있다고 강조했다. 이를 위해 ▲조직 내 비즈니스 해결을 위한 AI 도입 ▲톱다운(Top-down), 바텀업(Bottom-up) 접근법을 통한 모든 직원의 커뮤니케이션 협력 강화 ▲맞춤형 교육 제공을 통한 AI 기술 습득 등 AI 시대 혁신을 위한 세 가지 주요 전략도 소개했다.  한국마이크로소프트의 조원우 대표는 “생성형 AI가 등장하면서 스마트폰 이후 처음으로 기술과 사람이 상호 작용하는 방식이 근본적으로 바뀌기 시작했다”면서, “이번 보고서에서 눈여겨볼 만한 점은 AI가 적합한 인재 채용을 희망하는 리더와 경력 전환을 희망하는 직원에게 큰 기회를 제공할 것이라는 점”이라며 “AI 기술 도입에 따른 일자리 시장의 긍정적인 변화를 기대한다”고 전했다.

산업통상자원부(이하 산업부)는 5월 8일 안덕근 산업부 장관, 김기남공학한림원 회장 및 국내 기업‧학계‧관계기관 AI 분야 전문가들이 참석한 가운데 ｢AI 시대의 新산업정책｣ 위원회 출범식을 개최하였다. 금년 CES의 키워드로 ‘AI’가 꼽힐 만큼 전세계가 AI에 주목하는 가운데, 전문가들은 AI가 산업의 양태를 바꿀 게임체인저가 될 것으로 전망*하고 있다.  * 샘 올트만(OpenAI社 CEO) : “AI는 미래의 경제적 풍요를 이끄는 가장 강력한 힘” 팀 쿡(Apple社 CEO) : “AI 기술이 생산성, 문제해결에 있어 혁신적인 기회를 열 것” 이에 산업부는 AI가 보편화될 시대에 우리 산업의 변화상을 전망하고, AI를 활용한 산업 혁신을 위한 정책 과제들을 도출하기 위해 산업부장관과 한국공학한림원 김기남 회장이 공동위원장을 맡는 ｢AI산업정책위원회｣를 구성하여 ‘AI 시대의 신산업정책’을 수립키로 하였다.  국내 AI 분야 산학연 전문가 200여 명이 향후 6개월 간 작업에 참여할 예정이며, 크게 3개 분야로 나누어 작업할 예정이다. 우선, 총괄분과는 AI 기술 발전 전망, 미래산업 변화, 표준 및 정책 제언 등 4개 파트로 구성되며, 민간전문가들이 주도하여 민간의 통찰력 있는 전망과 기탄없는 정책 제언을담아낸다는 계획이다.  이와 별도로 산업부가 주도하여 자율제조, 디자인, 연구개발, 에너지, 유통, AI 반도체 등 6대 분야별 전략을 마련하여 ｢AI산업정책위원회｣를 통해 매월발표할 예정이다. 아울러 AI의 산업활용을 위한 신설 제도도 설계한다. 1.  ｢AI 자율제조 전략 1.0｣ 주요 내용  출범식에 이어 산업부는 ｢AI시대의 新산업정책｣ 6대 분야의 첫째 과제인｢AI 자율제조 전략 1.0｣을 발표하였다. AI 자율제조란 ‘AI를 기반으로 로봇·장비 등을 제조 공정에 결합시켜 생산의 고도화와 자율화를 구현하는 미래 제조환경’을 말하며, 인구구조 변화, 탄소중립, 생산성 저하 등 제조업을둘러싼 난제들을 해결할 핵심 수단으로 주목받고 있다.  산업부의 AI 자율제조 전략 1.0은 ①AI 자율제조 도입 확산, ②AI 자율제조핵심역량 확보, ③생태계 진흥의 3개 전략을 축으로 금년에만 1,000억원 이상의예산이 투입될 예정이다. 산업부는 동 대책을 통해 ‘30년 AI 자율제조확산률을30%이상(현재 9% 수준), 제조 생산성을 20%이상 높이는 것을 목표로 하고 있다.  우선 산업부는 ‘200대 AI 자율제조 선도 프로젝트’를 단계별로 추진한다. 현재 우리 제조업의 지능화 수준은 대부분(76%) 기초 단계에 머물러 있어, 이번 선도 프로젝트를 통해 제조 현장의 디지털 전환 수준을 고도화 단계까지끌어올릴 계획이다. 산업부는 상세 공정분석을 통해 AI 적용 가능성과 효과성등을 면밀히 검토한 후 해당 프로젝트에 소프트웨어(SW)·로봇·시스템 구축 등을 지원한다. 올해는 지자체 공모를 통해 10개 사업을 우선 선정하여 금년중 100억원의 예산을 지원할 계획이다. 사업 선정시 지역 특화산업 등 지자체 수요도 적극 반영할 예정이다. 향후, ’28년까지 지원대상을 단계적으로 확대할 계획이며, 선도 프로젝트에서 축적한 데이터와 기술들이 집약된 ‘업종별 첨단 AI 자율제조 공장 모델’도 구축 검토 중이다.  아울러, 기업들이 AI 자율제조 시스템 구축과정에서 활용할 수 있는 로봇, SW 등의 AI 자율제조 테스트베드도 구축한다. 특히 AI 결합을 통해 생산 고도화의 핵심 역할을 하는 로봇 분야는 올해부터 ’28년까지 국가 로봇테스트필드 사업을 신규로 시작해 2,000억원을 투입할 예정이며, 업종별 특성을 반영한 자율제조 테스트베드 구축도 검토 중이다. 둘째, 업종별 AI 자율제조에 필요한 핵심 역량 확보를 위해 민간 투자를 적극유치하여 5년간 1조원 이상을 투자한다. 정부와 민간의 연구개발(R&D) 자금은 기계·로봇, 조선, 이차전지, 반도체 등 주력 제조업의 공정 자동화, 디지털 트윈 등 가상제조, 유연 생산 등에 집중 투입될 계획이다. 업종별 특화기술外에도 AI 자율제조의 3대 공통 핵심기술인 ‘산업 AI, 장비·로봇, 통합솔루션 개발’을 위해 올해말까지 기술 로드맵을 마련하고 3,000억원 규모의 예타를 기획하여 추진할 계획이다.  AI 자율제조 친화형 산업 생태계 조성도 적극 지원하여, 13,000명의 전문인력과 250개 이상의 전문기업(AI 자율제조 솔루션 등 제공하는 기업)을 육성할 계획이다. 또한 AI 자율제조 확산의 걸림돌이 될 법·제도를 개선하기위한 작업반도 상반기중 출범하며, 프라운호퍼 등 선진 연구기관과 국내 연구단체·학계 간 업무협약(MOU)도 체결해 공동 연구개발, 표준마련, 실증 등 협력을 강화할 계획이다.  ｢AI 자율제조 전략 1.0｣의 민·관·연 공동 추진 기구로 ｢AI 자율제조 얼라이언스｣ 를 상반기 중 구성·운영한다. 정부, 연구소, 협·단체. 업종별 주요 기업들이 참여해, AI 자율제조의 확산, 연구개발(R&D) 등 협력사업, 산업데이터 공유·활용, 법·제도 개선 등 AI 자율제조 관련 실질적인 컨트롤 타워 역할을 수행하며, 각 부처와의 협업도 강화할 예정이다.  안덕근 산업부 장관은 “저출산에 따른 인력 부족, 생산성 정체, 경쟁국의추격과 글로벌 공급과잉 등 다양한 위기 요인에 직면한 우리 산업에 AI를 통한 혁신이 필수적”이라고 강조하였다. 아울러 “오늘 발표한 AI 자율제조 전략을 꼼꼼하고 강력하게 추진해 우리 제조업의 혁신은 물론 대한민국 산업의 대전환을 선도하겠다.”고 밝혔다.  한편 김기남 한국공학한림원 회장은 “향후 AI가 우리의 삶을 한 차원 발전시킬 것으로 기대됨에 따라, AI 시대에 최적화된 산업정책을 마련하여 글로벌 주도권을 확보할 것”이라 언급하였다.       

주영섭 특임교수 / 서울대학교 공학전문대학원(前 중소기업청장)   매년 1월 초 미국 라스베이거스에서 열리는 CES(소비자전자쇼)는 미래 기술 트렌드를 제시하는 세계 최대 기술 전시회라는 면에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. CES는 1967년 뉴욕에서 시작하여 초기에는 가전제품을 중심으로 열렸으나, 2000년대 들어 자동차 및 헬스케어 분야로 확대되고 최근 AI(인공지능), 5G/6G 통신, 로봇, 드론, 메타버스 등 디지털 기술을 물론 우주, 스마트 시티, 푸드테크, 블록체인 및 웹3.0 등 사실상 첨단기술 전 분야를 망라하고 있다. 세계가 디지털·그린·문명 대전환 시대를 맞이하고 과학기술이 국가와 기업의 명운을 좌우하는 기술패권 시대로 접어들면서 기술의 트렌드를 이해하고 기술 역량을 확보하는 것이 생존과 발전의 필수 요건이 되고 있다. CES가 기업인은 물론 정부 관계자들이 반드시 가봐야 하는 중요한 전시회가 되고 있는 이유다. 특히 작년부터 전 세계를 강타하고 있는 챗(Chat)GPT 등 생성형 AI가 CES 2024의 핵심 화두가 되면서 새해 세계인의 관심이 더욱 집중된 바 있다. 올해 CES 2024에는 153개국에서 4,300개사가 전시업체로 참여하여 작년 3,200개를 훨씬 상회하고 참관 인원도 13만 5천명으로 작년의 11만 5천명을 대폭 초과하는 성황을 이루었다. 국가별로 전시업체 수를 비교해 보면 1위는 주최국인 미국으로 1,201개, 2위는 중국으로 1,115개, 3위가 한국으로 784개다. 우리나라는 올해 작년의 598개 대비 대폭 증가한 역대 최다 전시업체 참여로 CES 주관기관이 올해 핵심 키워드가 ‘Korea’라며 향후 CES의 주도국으로 큰 기대감을 내비치고 있다. 과거 우리 기업의 CES 참가는 삼성, LG, 현대기아차 등 대기업 중심으로 이루어졌으나 최근 스타트업‧벤처 기업 참여의 증가세가 괄목할 만하다. 올해 600개사 참여로 역대 최다 기록이다. 전 세계 1,200개 스타트업 기업의 혁신 기술 경연장이 된 유레카관에 우리 스타트업 기업이 443개 참여하여 프랑스 180개, 일본 60개, 네덜란드 60개 등 다른 나라를 압도하였다. 향후 많은 개선의 여지는 있으나 우리 기업과 정부의 다년간의 스타트업 육성 및 글로벌화 의지에서 나온 고무적 성과다. CES를 주도하고 있는 첨단 기술분야가 사실상 제조업의 현재와 미래를 망라하고 있다. 전자·ICT, 반도체, 배터리, 모빌리티, 로봇, 바이오, 헬스케어, 우주항공 등이 모두 첨단 제조업이다. 구조적으로 수출 등 해외의존도가 높은 우리 경제에서 제조업의 중요성이 절대적인 만큼 CES의 중요성도 대단히 중요하다. 이러한 맥락에서 CES에서 우리 대기업 및 스타트업‧벤처 기업의 존재감과 활약의 대폭 확대는 중장기적으로 큰 전략적 의미를 가지고 있다고 하겠다.   CES 2024  전시회    CES 2024가 제시한 기술 트렌드 및 패러다임 혁신은 우리 기업에 많은 시사점을 던지고 있다. 먼저 ‘기술 중심’에서 ‘기술의 목적(Purpose) 중심’으로 패러다임이 전환되고 있음을 주목해야 한다. 즉, 기술을 위한 기술 혁신이 아니라 인류를 위한 기술 혁신이어야 한다는 목적 중심으로의 관점 전환이 중요하다. CES는 작년부터 ‘모두를 위한 인류 안보 (Human Security for All)’라는 핵심 슬로건을 제시하며 세계가 모두 함께 기술 혁신으로 인류의 문제를 해결하자고 역설했다. 환경, 식량, 의료, 경제, 개인 안전 및 이동, 공동체 안전, 정치적 자유의 7개 분야에 올해 AI 등 기술이 추가된 8개 분야에서 인류가 당면하고 있는 큰 위험으로부터 인류를 구해내기 위해서는 새로운 기술혁신이 필요하다는 것이다. 우리 제조업의 당면과제인 ‘빠른 추격자(Fast Follower)’에서 ‘선도자(First Mover)’로의 전환에 성공하려면 세계인에 새로운 시대정신 기반의 ‘인류를 위한 기술 혁신’을 제시할 수 있어야 한다. CES의 핵심 슬로건인 ‘모두를 위한 인류 안보’는 우리 제조업의 기술 혁신이 지향할 목적으로 의미가 크다. 다음으로 CES 2024의 핵심 키워드인 ‘AI 전환(AX)’과 ‘지속가능성’에 주목해야 한다. AX는 디지털 전환(DX)의 핵심으로 기존의 분류형·예측형 AI에 생성형 AI가 가세함으로써 모든 산업 및 기업에 AX는 필수적 기본이 되고 있다. AX는 연결·데이터·AI가 3대 핵심요소인 DX의 핵심이지 별개가 아님은 두말할 여지가 없다. 우리 모든 기업, 기관 및 정부의 AX가 시급하다. 기업의 AX는 두 가지로 추진되어야 한다. 하나는 AI를 기반으로 개인화 및 맞춤화 등을 포함한 제품 및 서비스의 혁신이고, 또 하나는 AI를 통한 업무 및 작업의 생산성과 효율성의 획기적 제고다. 올해 AI 기반의 제품 혁신에서는 ‘온 디바이스(On-Device) AI’가 크게 부각되었다. 스마트폰, PC 및 노트북, 자동차, 로봇, 가전제품에 AI를 올리기 위한 ‘온 디바이스 AI’가 급속도로 확산될 전망이다. 이에 따라 AI 반도체, 센서, 클라우드 및 데이터 인프라, 디바이스 등 AI 생태계 구축이 국가적 과제가 되고 있다. 지속가능성’은 ‘환경’과 ‘사회’의 두 방향으로 추구되고 있다. ‘환경의 지속가능성’은 그린 대전환(GX)의 핵심이며 CES 2024에서는 탄소중립을 목표로 친환경 소재, 순환경제, 재생에너지 인프라, 수소, 핵융합 등 대체에너지가 큰 주목을 받았다. ‘사회의 지속가능성’은 ESG(환경·사회·지배구조)의 중요 축이며 사회 양극화, 젠더, 노소, 인종, 소외계층 등 사회문제 해결에 기여하는 포용적 기술 혁신이 크게 부상하였다. 이 역시 우리 제조업에의 시사점이 크다. 끝으로, 협력의 중요성이다. 속도가 너무 빠른 기술 혁신과 목적 중심의 패러다임 전환에 따라 협력 및 융합이 필수적으로 요구되고 있다. CES 2024에서도 이종 업종 간은 물론 동종 업종 내에서도 다양한 협력 사례가 제시되었다. AI 생태계 구축, 연결의 상호호환성 표준 등이 좋은 예다. 역시 우리 제조업계가 많은 노력을 해야 할 대목이다.  

아비바가 산업 인텔리전스 플랫폼인 ‘커넥트(CONNECT)’를 공개했다. 기존에 ‘아비바 커넥트’에서 ‘커넥트’로 변경된 이 플랫폼은 슈나이더 일렉트릭, RIB, ETAP 및 광범위한 파트너 공급업체의 애플리케이션의 연동을 지원하여 고객이 운영하고 있는 산업 생태계 전반의 인사이트를 통합하고, 지능형 디지털 트윈을 구축할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 고객은 각 분야의 의사결정권자가 신뢰할 수 있고 실행 가능한 인사이트를 기반으로 성과를 높이고 효율성을 최적화하는 동시에 지속가능성을 극대화하여 ROI를 높일 수 있다. 새롭게 출시된 커넥트는 전체 산업 라이프사이클을 실시간으로 아우르는 개방적이고 중립적인 디지털 플랫폼으로, 기본 데이터 서비스, 시각화 서비스, 모델링 및 분석 기능, 애플리케이션 개발 서비스와 더불어 서비스 및 사용 관리 기능을 제공한다. 데이터, 디지털 트윈, 산업 인공지능, 심층적인 도메인 전문 지식을 단일 환경 내에 통합하며, 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 클라우드 기반으로 고객이 역량을 손쉽게 확장하고 향상된의 지속가능성을 경험할 수 있도록 지원한다. 커넥트는 원격 자산, 아비바의 애플리케이션, 타사 데이터 소스를 하나의 안전한 단일 플랫폼으로 결합하여 산업 기업이 클라우드에 대한 기술 투자를 최대한 활용할 수 있도록 지원함으로써 고유한 산업 생태계를 구축할 수 있도록 한다. 아비바에 따르면 현재 전 세계에서 수만 명의 월간 액티브 유저가 커넥트를 사용하고 있다. 커넥트에서 지원되는 주요 제품으로는 아비바 파이(AVEVA PI) 시스템, AVEVA Operations Control(운영 제어), AVEVA Unified Engineering(통합 엔지니어링), AVEVA Advanced Analytics(고급 분석), AVEVA Asset Information Managament(자산 정보 관리), RIB CostX 등이 있다.     한편, 아비바는 새로운 산업 애플리케이션 시장의 기반을 형성하기 위해 커넥트 중심의 다양한 파트너십을 확대하고 있다고 전했다. 예를 들어, 아비바와 마이크로소프트는 아비바의 산업 인텔리전스 플랫폼인 커넥트와 마이크로소프트의 제조업 클라우드(Microsoft Cloud for Manufacturing)를 사용하여 생산 실행 데이터와 공급망 생산 계획 데이터를 마이크로소프트 패브릭(Microsoft Fabric)에서 통합하고 컨텍스트화한다. 아비바의 캐스퍼 허즈버그(Caspar Herzberg) CEO는 “연결된 산업 경제 전략은 생태계 전반에서 글로벌 협업의 이점을 실현한다. 업계를 선도하는 산업 인텔리전스 플랫폼인 커넥트를 통해 산업 조직에서는 가치 사슬에 대한 총체적인 이해를 바탕으로 모든 단계에서 실시간 혁신을 촉진할 수 있다. 분석과 AI로 강화된 고유의 강력한 데이터 에코시스템은 마찰이 발생하지 않는 단일 환경에서 탁월한 효율성을 제공하여, 더 스마트하게 엔지니어링하고, 더 효율적으로 운영하며, 수익성을 높일 수 있도록 지원한다”고 말했다. 또한 “커넥트는 산업 디지털 트랜스포메이션의 다음 물결(Industrial DX 2.0)을 가속한다. 클라우드에서 서비스되는 AI 기반 플랫폼이 산업 정보를 공유하고 통합하여 기업, 파트너 및 고객의 효율성, 생산성 및 지속 가능성을 향상시킨다. 워크플로 간소화부터 실시간 모니터링 및 제어, 원격 협업 개선, 산업 자산의 엔드 투 엔드 수명 주기 성능 극대화에 이르기까지 업계의 디지털 트랜스포메이션 요구 사항을 해결한다”고 덧붙였다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (1)   DWG 호환 CAD인 독일 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드(ARES CAD)는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있다. 이 모듈은 상호 간에 동기화되므로 이를 삼위일체형(trinity) CAD라고 부른다. 이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2025 버전과 아레스 제품군의 새로운 기능을 간단하게 알아보도록 하겠다.   ■ 천벼리 인텔리코리아 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다.   이메일 | ares@cadian.com 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert  유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   오토캐드 호환성 － 전환을 용이하게 하는 개선된 UI 명령어 : OPTIONS     옵션 대화 상자는 모든 설정을 한데 모아 단위 및 사용자 설정을 포함해 쉽게 접근할 수 있다. 검색 기능이 강화되어 필요한 설정을 손쉽게 찾을 수 있게 개선되었다. 또한, 치수 스타일을 더욱 빠르게 조정할 수 있는 새로운 대화 상자가 추가되어 오토캐드처럼 세부 사항을 사용자 맞춤 설정할 수 있다. 검색 도구에는 사용자가 입력하기 시작하면 사라지는 ‘설정 검색’ 힌트 텍스트가 포함된 입력 상자가 있어, 정확하거나 부분적으로 일치하는 설정을 쉽게 찾을 수 있다. 사용자가 제안된 옵션 위로 마우스를 가져가면 해당 선택을 확인할 수 있는 상세 정보가 표시된다.  이번 버전에서는 오토캐드 사용자가 아레스로 부드럽게 전환할 수 있도록 치수 스타일 편집 기능이 오토캐드 인터페이스와 유사하게 개선되어, 사용자 정의가 더욱 직관적이고 간편해졌다.   인공지능 － 아레스 AI 어시스트 명령어 : ARESAIASSIST     오픈AI(OpenAI) 기반의 아레스 AI 어시스트(A3)는 다양한 언어로 아레스 사용자를 지원하는 인공지능이다. 기능 사용 방법 설명, 인터페이스 탐색, 질문 응답, 사용자 인터페이스 맞춤화, 변환 및 계산, 다양한 언어로의 텍스트 번역 등을 수행한다.  A3는 기본적으로 활성화되어 있으며, 필요에 따라 켜거나 끌 수 있다. 모든 사용자에게 유용하며, 특히 새 사용자는 트리니티(Trinity) 협업 기능과 BIM 기능 학습에서 도움을 받을 수 있다.   상호 운용성 － 아레스 커맨더의 시빌 3D 지원     오토데스크 시빌 3D(Civil 3D) 엔티티 지원을 새롭게 도입하여, 아레스 환경 내에서 시빌 3D 엔티티의 시각화를 가능하게 한다. 초기 버전은 제한된 기능을 제공하지만, 향후 릴리스를 통해 이 기능은 지속적으로 발전될 예정이다. 이러한 발전은 아레스 커맨더와 시빌 3D 간의 상호 운용성을 강화하여, 토목 공학 및 인프라 프로젝트의 설계와 문서화에 종합적인 솔루션을 제공할 것이다.   상호 운용성 － DWG에서 DGN으로 내보내기 명령어 : EXPORTDGN(DGNEXPORT)     DWG 파일을 DGN 형식으로 내보낼 수 있는 기능을 제공한다.  이 기능은 특히 벤틀리 시스템즈의 마이크로스테이션(MicroStation) 사용자나 프로젝트와이즈(ProjectWise)와 작업하는 고객에게 유용하며, 이를 통해 상호 운용성이 향상된다. DGN 파일은 토목 공학, 건축 등 다양한 분야에서 사용되며, 마이크로스테이션 및 인터그래프 소프트웨어의 주요 파일 형식이다. 아레스 커맨더의 이 기능은 단순한 파일 변환을 넘어 DWG와 DGN 형식 간 스타일 차이를 조정하고 이러한 설정을 저장하는 매핑 설정을 제공하여, 사용자가 더 세밀한 변환을 할 수 있도록 지원한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

더욱 빠르고 효율적인 제품 개발을 위한 AI 기술 본격화 추진   제조산업에서도 AI(인공지능)에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편으로 실질적인 AI 도입과 활용에 대한 제조업계의 고민도 커졌다. 알테어는 시뮬레이션, HPC, 클라우드, 데이터 애널리틱스 등 자사의 기술 역량을 바탕으로 제조산업을 위한 AI 기술 개발을 가속화하고 있으며, 향후 본격적으로 제조시장에 확산시킨다는 전략을 내세웠다. ■ 정수진 편집장   ▲ 한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장은 제품 개발에서 AI의 활용이 구체화되고 있다고 짚었다.   제조산업에서 AI에 대한 관심이 높아지고, 도입과 활용이 확산되는 배경은 무엇이라고 보는지 제품의 생산 방식이 다품종 소량 생산 방식이 확대되면서 제품의 개발 주기가 꾸준히 짧아지고 있다. 이에 따라 제품 개발과 관련한 예측과 의사결정은 더욱 빨라져야 한다는 요구도 높다. 이를 위해 프로토타입을 만들어 실험하는 방식에서 컴퓨터와 CAE 소프트웨어를 사용하는 시뮬레이션으로 변화해 왔는데, 시뮬레이션 역시 해결해야 하는 과제가 있다. 시뮬레이션을 활용하려면 전문적인 엔지니어링 지식이 필요하고, 시뮬레이션에 걸리는 시간이 더욱 빨라지는 제품 개발 주기에 맞추기 어려워졌다. 시뮬레이션이 제품의 초기 개발에서 생산까지 더욱 폭넓게 쓰이는 상황이 시뮬레이션 기반의 의사결정에 걸리는 시간을 늘리게 된 측면도 있다. AI는 이에 대한 해결책으로 관심을 모으고 있다. 제조업체에서 실험 데이터와 해석 데이터가 상당히 쌓여 있는 상황인데, 이를 AI 학습에 활용해서 빠르게 인사이트를 얻고 제품 개발에 반영할 수 있겠다는 아이디어가 이제 구체화되고 있는 시점이라고 볼 수 있겠다.   최근 AI와 관련한 제조산업의 동향이나 이슈가 있다면 제조업체에서 해석 데이터와 실험 데이터가 쌓여 있기는 한데, 이 데이터가 각 엔지니어의 PC에 흩어져 있는 것이 현실이다. 이에 따라 여러 곳에 저장된 데이터를 통합 관리하는 시스템에 대한 요구가 있다. 또한, 이 데이터를 AI에 활용하기 위한 추가 가공의 자동화에 대한 목소리도 있다. 엔지니어링 데이터를 AI에 활용하기 위해서는 AI에 맞는 데이터의 전처리(pre-processing)가 중요하다. 전처리란, 아무렇게나 쌓여 있는 데이터를 분류하고 AI에 적용하기 위해 적절한 포맷의 데이터로 변환하는 작업을 가리킨다. 이 부분에서 많은 제조기업 고객사들이 데이터를 어떻게 가공해야 할 지에 대한 고민을 갖고 있기도 하다. 이전에는 파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어를 배워서 데이터 변환 코드를 만들어야 했는데, 알테어는 데이터를 자동으로 변환할 수 있는 솔루션을 제공해 쌓여 있는 데이터의 분류와 정제 과정을 더 쉽게 할 수 있도록 돕는다. 이런 부분에서 LG전자의 사레를 소개할 만하다. LG전자는 알테어와 협업해서 해석 엔지니어가 퇴근한 후에 해석 데이터를 취합하고 변환과 AI 학습까지 수행하는 자동화 시스템을 구축했다. 학습된 AI는 웹 환경에서 설계 엔지니어에게 필요한 데이터를 제공하고, 설계 엔지니어는 제품에 대한 치수나 조건을 입력하면 시뮬레이션을 거치지 않고 빠르게 가상 시험 결과를 확인할 수 있게 됐다. AI는 제품의 초기 개발 단계뿐 아니라 전체 개발 과정에 적용할 수 있다. 초기 단계에서는 실험에서 나온 데이터가 존재한다면 이를 기반으로 어떤 결과가 나올지 쉽게 확인할 수 있다. 이후 단계에서도 다양한 데이터를 학습해 추가적인 예측을 할 수 있고, 대시보드 등을 통해 누구나 데이터 및 예측 결과를 확인하거나, 몇 가지 조건을 입력해 새로운 예측을 할 수 있는 단계로 나아갈 수도 있다. 최종 단계의 데이터는 후속 제품이나 다른 제품을 개발할 때 활용하는 것도 가능하다.   제품 개발 사이클의 단축이라는 점에서는 시뮬레이션이 가져다 줄 수 있는 이점과 비슷한 부분이 있어 보인다. AI의 역할은 시뮬레이션을 보완하는 것인가, 아니면 시뮬레이션을 대신할 수 있는 것인가 지금은 AI가 기존의 시뮬레이션을 완전히 대체할 수 있는 단계는 아니다. 하지만 AI를 통해 제품의 초기 개발 단계에서 데이터 기반의 예측 결과를 빠르게 얻을 수 있고, 향후 설계를 위한 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 의미가 있다. AI를 학습시키기 위한 데이터는 필요하기 때문에 시뮬레이션은 여전히 중요하다. 지금의 상황은 실험이나 해석 데이터를 기반으로 AI를 통해 인사이트를 얻는 단계라고 볼 수 있다. 시뮬레이션이 자리잡기까지의 과정을 살펴보면, 초기에는 실험과 시뮬레이션을 함께 사용하다가 시뮬레이션 부분이 강화되면서 실험의 비중을 줄여 왔다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전하고 데이터가 더 많이 쌓인다면 AI가 확대되고 시뮬레이션이 줄어들 수도 있을 것 같다. 이런 흐름은 단계적으로 일어날 수도 있고, 제품별로 변화의 속도가 달라질 수도 있다고 본다.   ▲ 알테어는 시뮬레이션과 연계해 제조 분야에서 활용할 수 있는 AI 솔루션을 내세운다.   제조산업의 AI 활용을 위한 알테어의 기술 차별점은 무엇인지 알테어는 멀티피직스 시뮬레이션뿐 아니라 복잡한 시뮬레이션을 활용하기 위한 고성능 컴퓨팅(HPC)과 클라우드, 데이터 애널리틱스와 AI 등 폭넓은 기술 역량을 갖추었다는 점에서 차별점이 있다고 본다. 이는 온프레미스와 클라우드, CPU 컴퓨팅과 GPU 컴퓨팅을 모두 지원해 시뮬레이션 및 AI를 유연하게 활용하도록 도울 수 있다는 뜻이다.  알테어는 지난 2022년 데이터 기반 AI를 위한 머신러닝 분석 플랫폼인 래피드마이너(RapidMiner)를 인수하면서 AI 분야 진출을 시작했다. 래피드마이너는 제조뿐 아니라 BFSI(은행.금융.서비스.보험) 등 다양한 산업에서 활용할 수 있는 솔루션이다. 예를 들어, 고객 지원이나 불만사항에 대한 다응, 주가 예측 등에도 래피드마이너가 유용하다. 또한, 2023년부터는 래피드마이너 등 기존 제품군으로 AI 시장에 대응하는 것 외에 제조산업을 타깃으로 하는 특화 기술을 개발했고, 올해는 이 부분을 본격적으로 선보이고자 한다. 제조산업을 위한 알테어의 AI 기술로는 설계 탐색과 최적화를 위한 디자인AI(DesignAI), 비슷한 형상을 자동 인식하고 분류하는 셰이프AI(shapeAI), 해석 결과를 학습해 물리현상을 빠르게 예측하는 피직스AI(physicsAI), 시스템 레벨에서 빠른 3D → 1D 변환을 위한 롬AI(romAI)가 있다.  이런 AI 기술은 적은 수의 데이터로도 학습이 가능하며, 알테어의 기존 시뮬레이션 솔루션 제품군에 들어가는 형태로 제공되어 익숙한 인터페이스로 사용할 수 있다. 하이퍼메시(HyperMesh)에는 이미 피직스AI와 셰이프AI가 포함되어 있고 향후 심랩(SimLab)과 인스파이어(Inspire)를 비롯해 다양한 솔루션에 AI가 추가될 예정이다. 알테어는 래피드마이너를 활용한 데이터 기반의 AI와 시뮬레이션 기반의 AI를 모두 지원한다. 그리고 타사 솔루션의 데이터를 활용할 수 있는 개방성과 유연한 라이선스 사용도 장점으로 내세우고 있다.    향후 제조 분야의 AI 전망과 알테어의 전략을 소개한다면 AI에 대한 고객들의 기대치가 높다고 느낀다. 알테어는 지난 4월 4일 ‘AI 워크숍’을 진행했는데, 기업의 의사결정권자부터 현업 엔지니어까지 예상보다 많은 분들이 참여해 높은 관심을 보였다. 관심이 높은 만큼 실제 활용 방향에 대한 고민이 많다는 것을 알 수 있었다. 사용자의 기대치와 실제로 할 수 있는 것 사이의 거리, 알테어와 같은 솔루션 기업과 사용자인 제조기업의 시각차도 어느 정도 확인할 수 있었다. 이런 부분은 고객들을 많이 만나고 의견을 나누면서 간극을 좁혀야 할 것 같다. 당장 AI가 시뮬레이션을 완벽하게 대체하기는 어렵겠지만, 클라우드 기반의 통합 환경에서 시뮬레이션과 AI를 통합해 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 삼고 있다. 클라우드는 데이터의 통합 관리와 공유 측면에서도 이점이 있다고 본다. 시뮬레이션과 AI를 위해 대규모 데이터를 관리하기 어려운 소규모 기업은 클라우드의 장점에 주목할 만하다고 본다. 한편으로 보안 등의 우려를 가진 기업에게는 프라이빗 클라우드 환경을 제공해 데이터 보안을 유지하면서 알테어 원 클라우드와 동일한 환경에서 작업할 수도 있다. 알테어는 AI 솔루션 제품군을 빠르게 업데이트하면서 사용자의 피드백을 반영하고 있다. 고객들이 AI에 대해 갖고 있는 기대치 또는 눈높이가 상당히 높은 것으로 보여서, 이에 대응해 경쟁 우위를 확보하고자 노력 중이다. 제조 분야에서도 AI에 대한 관심이 높지만, 어떻게 활용할지에 대한 고민이 큰 상황으로 보인다. 알테어는 이런 부분에서 도움을 줄 수 있도록 AI 기술 개발과 함께 커스터마이징과 컨설팅 등을 폭넓게 제공하고자 한다. 본사의 개발팀과도 활발히 소통하면서 사용성이나 적용 범위 등에 대한 고객의 어려움을 덜고, 최대한 빠르게 고객이 원하는 AI를 구현할 수 있도록 할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스는 SIMTOS 2024 행사 기간 중 4월 4일과 5일에 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’를 진행했다. AI 제조 혁신과 디지털 트윈을 다룬 ‘디지털 제조 컨퍼런스(4월 4일)’와 스마트 공장 및 뿌리산업의 디지털 전환을 주제로 한 ‘뿌리산업 컨퍼런스(4월 5일)’을 통해 제조 분야 디지털 전환의 흐름을 짚고, 미래 혁신 전략과 사례를 살펴보는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장     한국공작기계산업협회의 김경동 선임본부장은 개회사에서 “최근 AI 기반 자율 제조와 디지털 전환의 가속화 등 트렌드가 제조산업의 변화와 혁신을 요구하고 있다. 이러한 변화와 혁신에 대응하기 위해서는 더욱 스마트하고 효율적인 생산 방식을 채택하여 산업 경쟁력을 강화하고, 지속 가능한 발전을 이룰 수 있도록 해야 한다”고 짚었다. 그리고 “이번 행사를 통해 변화에 대응하기 위한 해결책으로서 반도체, 자동차, 조선 등 수요산업과 절삭, 가공 산업의 AI 자율 제조 구현을 살펴보는 동시에, 제조업의 당면 과제 해결을 위한 다양한 솔루션과 방향성을 찾는 기회가 마련되길 바란다”고 전했다. 4월 4일 ‘디지털 제조 컨퍼런스’에서는 ‘AI 제조 혁신과 디지털 트윈’을 테마로 5편의 발표가 진행됐다. DN솔루션즈의 이병곤 부사장은 ‘절삭 가공 산업의 AI 기반 자율 제조’에 대해 소개하면서, 절삭 가공 등 공작기계 산업의 자율 제조 시스템 구축을 위한 모티베이션으로 반도체 산업과 자동차 산업의 사례를 들었다. 반도체 산업의 경우 지난 수십 년간의 노력을 통해 높은 수준의 무인 자동화를 이뤘으며, 2030년까지 공장 장비의 유지보수까지 무인화하는 자율제조 체계 구축을 추진하고 있다. 반면 공작기계 산업에서는 자동화의 진행이 상대적으로 느린 상황이다. 이병곤 부사장은 “자율주행자동차의 발전 단계외 비슷한 아키텍처를 공작기계 산업의 자율 제조에도 적용할 수 있을 것”이라고 짚었다. 이병곤 부사장은 다수 장비의 자율 운영을 위한 표준화 및 공장 전체의 엔지니어링 데이터와 운영 시스템을 통해 공장의 자율제조 구현이 가능할 것으로 보았다. 그리고 “DN솔루션즈는 데이터 플랫폼, 제조 실행 플랫폼, 의사결정 플랫폼 등 세 가지 플랫폼을 중심으로 공장의 디지털 트윈 및 표준 제어 솔루션 등 전체 아키텍처를 구성하고, 상향식(bottom-up)으로 필요한 기능을 갖추면서 AI 기반의 자율제조 비전을 실현해 나가고자 한다”고 전했다.   ▲ DN솔루션즈 이병곤 부사장   네이버 클라우드의 하정우 센터장은 ‘챗GPT 1년, 초거대 AI가 불러온 변화와 우리의 전략’을 주제로 발표를 진행했다. 발표에서는 올해 생성형 AI(generative AI)의 주요한 트렌드로 ▲글/그림/영상/오디오 등 다양한 AI 서비스의 본격화 ▲스마트폰이나 로봇 등에 탑재되는 온디바이스(on-device) AI ▲AI의 안전성과 책임을 강화하기 위한 노력 ▲실제 산업과 일상생활에서 의미 있는 성과 창출 ▲사람의 편향성이 투영된 합성 데이터의 문제 해결 등을 꼽았다. 하정우 센터장은 “제조산업은 생성형 AI의 도입이 상대적으로 늦을 것이라는 시각도 있지만, 결국 모든 산업이 생성형 AI의 영향을 받을 것”이라면서, “현장 전문가의 지식과 노하우를 AI가 학습함으로써 지속가능한 기술 공유 및 기업 능력 강화가 가능하며, 제조산업에 특화된 데이터를 활용해서 생성형 AI를 만들고 이를 로봇과 연계해 생산성을 높일 수 있다. 이처럼 아날로그 시대에 정의된 프로세스를 디지털화하는 것에 그치지 않고, 새로운 기술을 고려해 프로세스 자체를 새롭게 정의해야 디지털 전환의 효과를 크게 만들 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 네이버 클라우드 하정우 센터장   HD현대미포의 김희원 상무는 ‘조선산업의 설계-생산이 일관화된 디지털 생산 플랫폼 구축 전략과 현황’에 대해 소개했다. 글로벌 환경규제, 경쟁국가와의 격차 감소, 고숙련 인력의 부족 등은 조선산업이 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 이에 따라 HD현대미포는 조선해양 산업의 미래 비전 수립하고 해양 모빌리티, 해양 디지털 솔루션, 해양 에너지 밸류체인의 구축 등을 추진하고 있다. 김희원 상무는 지능형 미래 조선소를 구현하기 위한 HD현대미포의 노력을 소개했다. HD현대미포는 네이버와 함께 대규모 AI 도입을 진행하는 한편, 지멘스와 협력해 4세대 조선 CAD 개발을 진행 중이다. 특히 디지털 조선소를 구현하기 위해 설계와 생산이 일관화된 디지털 제조 환경을 마련하는 데에 주력하고 있는데, 가상 공간에서 설계와 생산 검증을 진행하고 자동화 운영까지 단일 환경 기반으로 구현하는 것이 핵심이다. 또한, 김희원 상무는 BOM 자동 구축, 생산 공장의 시뮬레이션 기반 최적화, 시뮬레이션-생산 설비 연결, 생산 자동화 장비 개발 등 선박 블록 생산을 위한 디지털 매뉴팩처링 체계 구축 사례도 소개했다.   ▲ HD현대미포 김희원 상무   KAIST의 장영재 교수는 ‘AI 자율제조의 미래와 유연 공작셀 소개’를 주제로 한 발표에서 로봇이 자재를 갖고 필요한 공정으로 움직여 작업을 하는 셀(cell) 기반의 자동화 시스템이 전통적인 컨베이어 벨트 생산 시스템을 대체하고 있다고 전했다. 셀의 개념은 1980년대에 등장했지만 최근 기술의 발전에 힘입어 본격화되고 있다는 것이다. 장영재 교수는 “최근에는 자동화를 넘어서 자율화, 무인화로 패러다임이 바뀌고 있다”면서, “컨베이어 벨트를 대신하는 로봇, 인식과 판단을 위한 인공지능, 디지털 트윈 기반의 가상 검증, 소프트웨어의 원격 구축 및 업그레이드를 돕는 클라우드 등의 기술을 통해 변화하는 환경을 기계가 스스로 인식하고 자율적으로 판단, 행동하는 자율제조가 공장에 적용되고 있다”고 짚었다. 또한, 장영재 교수는 이런 자율제조 유연셀을 구현하기 위한 기술 개발 사례도 소개했다. 여기에는 ▲디지털 트윈을 통한 로봇의 가상 검증 및 로봇 동선 자동 설계 ▲외국인 작업자가 생산 스케줄을 수립/운영할 수 있는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 스케줄링 자율화 ▲이기종 로봇의 연결 및 단일 소프트웨어 기반 제어 등이 있다.   ▲ KAIST 장영재 교수   포스코DX의 김미영 상무는 ‘제조 혁신의 미래, 디지털 트윈 추진 사례’를 주제로, 제조산업의 생존과 경쟁력 강화를 위한 디지털화 전략을 제시했다. 김미영 상무가 꼽은 제조 디지털 전환 접근법은 ▲스마트한 현장의 센싱 ▲스마트한 현장 관찰 ▲스마트한 분석과 판단 ▲스마트한 시뮬레이션 ▲스마트한 제어 등 다섯 가지이다. “제조산업의 당면 과제 해결과 생존을 위해서는 기존 산업의 도메인 지식에 IT 기술을 접목해 디지털 전환을 추구해야 한다”고 짚은 김미영 상무는 “포스코는 세계 시장에서 경쟁력 있는 철강기업으로 자리매김하고자 지난 2015년부터 스마트화를 추진해 왔으며, 가상 환경에서 전체 가치사슬을 모니터링 및 시뮬레이션하고 실시간 원격 제어가 가능한 디지털 트윈 공장을 구축하고 있다”고 소개했다. 지능화 공장을 통해 제조 현장의 폭넓은 문제 해결 및 최적의 의사결정이 가능할 것으로 전망한 김미영 상무는 전체 공장에 걸쳐 연결과 협업을 중심으로 하는 ‘초연결 메타 팩토리’로 나아간다는 포스코의 비전을 소개했다.   ▲ 포스코DX 김미영 상무   같이 보기 : [포커스] 뿌리산업 컨퍼런스, 제조산업의 디지털 전환을 위한 노력 짚다     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

2024 스마트공장·자동화산업전이 3월 27일부터 29일까지 코엑스 전관에서 개최되었다. 이 전시회는 Smart Factory Expo(제9회 스마트공장엑스포), aimex(제34회 국제공장자동화전), Korean Vision Show(제12회 한국머신비전산업전) 등 3개의 전시회로 구성되었으며, 지속 가능한 공장(Make Your Factory More Sustainable)을 주제로 450개 업체, 2000여 부스, 6만여 명이 참가했다. ■ 최경화 국장     스마트공장엑스포 전시회 개최 한국산업지능화협회(이하 협회)와 코엑스가 공동 주최한 스마트공장엑스포는 코엑스 3층에서 개최되었으며, 산업 AI 기술을 적용하여 디지털 전환을 추진 중인 국내외 기업들의 수요·공급기업간 디지털 전환 협업사례, 산업현장 중심의 최신 기술 및 동향을 소개했다. 이번 전시회에는 LS 일렉트릭, 한국미쓰비시전기오토메이션, 한국지멘스, 로크웰오토메이션코리아, LG CNS, CJ올리브네트웍스, SK주식회사 C&C, 한화로보틱스 등 다양한 기업들이 참여했다. 한국지멘스에서는 “생산을 위한 혁신 가속화”를 주제로 디지털 트윈, 인더스트리 엣지, SIMATIC 로봇 통합솔루션을 선보였다. 한국미쓰비시전기오토메이션은 FA기술과 IT를 활용하여, 개발·생산·보수의 토탈 코스트를 절감하는 FA-IT 통합솔루션 ‘e-F@ctory’ 등 지속가능한 미쓰비시의 디지털 솔루션을 공개했다.  SK C&C는 고객과 사회의 통합 디지털 전환 파트너로서 AI/Cloud/Digital Manufacturing/Digital ESG 등 디지털 실행 가속화를 통한 SK의 미래전략을 선보였으며, 메가존 클라우드는 클라우드 도입시 컨설팅과 전략, 구축, 운영에 대한 라이프사이클의 체계적인 방법론을 바탕으로 고객의 니즈에 맞는 I.P.A.D (Infrastructure, Platform, Application, Data) 오퍼링 서비스 솔루션을 전시했다.   산업지능화 컨퍼런스, 제조분야 데이터 & AI 활용 소개 전시회 부대행사로 3월 28~29일에는 ’산업지능화 컨퍼런스‘가 ‘Sustainable DX, Discover Your Digital Potential’ 지속가능한 미래를 위한 제조산업의 디지털 혁신을 주제로 개최되었다. 이번 콘퍼런스에서는 ▲산업 AI 도입을 통한 생산성 향상 ▲인공지능 아키텍처 ▲ESG 및 탈탄소 실현 ▲데이터 금융 ▲밸류체인 지능·고도화 ▲자율제조화 등 혁신적 변화를 가속화하는 기술·솔루션, 적용 사례를 선보였다.  이번 콘퍼런스는 양일 각각 5개의 기조연설과 제조지능화, 데이터 플랫폼, 디지털 트윈 등 개별 기술 세션으로 진행되었다. 1일차 기조세션으로 한국지멘스 디지털 인더스트리 백광희 상무는 ‘지멘스가 제시하는 제조산업의 탈탄소화 미래’라는 제목으로 기조강연을 진행했다. 지속 가능성으로의 전환을 위해서는 제품 라이프사이클 전반에 걸친 디지털화가 필수적이라며, 지멘스의 탄탄소화를 선도하는 기술을 활용한 구체적인 사례를 소개했다. LG CNS 명창국 담당은 ‘로보틱스, AI 발전이 가져온 스마트 로지스틱스 확장’이라는 제목으로 발표했다. 퍼스트마일(FirstMile), 미들마일(MiddleMile) 그리고 라스트마일(LastMile)은 제품이 생산에서 최종 소비자에게 도달하기까지의 여정 단계를 나타낸다. 옴니마일(OmniMile)은 이 모든 단계, 개념을 포괄하며, 물류 과정의 모든 단계가 서로 연결되어 있으며, 통합적인 관점에서 AI와 로봇 기반으로 자동화되고 최적화되어야 함을 의미한다. 명창국 담당은 “코로나19 전후로 이커머스의 급성장에 따른 라스트마일에 대한 관심과 투자가 최근 생산공정에서의 무인화, 지능화, 자율화 즉 퍼스트마일로 빠르게 확대되고 있다”고 밝혔다. SK C&C 방수인 그룹장은 ‘Twin Transition, 제조업 ESG 실행 가속화를 위한 디지털 전략’이라는 제목으로 발표했다. 탄소배출량의 낮고 높음, 수출 기업의 여부와 상관없이 사실상 국내의 모든 기업 경영에 영향을 미치고 있는 ESG 대응과 준비에 대해, Twin Transition이라는 거대한 화두에서 디지털 전략을 활용하고 ESG를 가속화하기 위한 SK의 전략과 실행 노력에 대해 소개했다. 메가존클라우드 김영상 부사장은 Smart Workplace 구현을 위한 Smart Space 추진 전략 및 사례라는 제목으로 메가존의 스마트 스페이스 사업을 소개를 통해 스마트 빌딩 등 공간의 디지털화를 위한 비즈니스 접근 전략과 사례에 대해 소개했다. 스마트제조혁신추진단 안광현 단장은 ‘중소기업 디지털 제조혁신 전략’이라는 제목으로 정부가 중소제조업 디지털 제조혁신을 지속적으로 추진하기 위해 지난해 9월 발표한 ‘신 디지털 제조혁신 추진 전략에 대해 소개했다. 과거 2019년~2022년 1기 스마트공장 정책이 3만개 달성을 목표로 ‘양적 확대’를 통한 기반조성 집중해왔다면, 이번 2024년~2027년 2기 정책은 민간이 주도하고 정부가 지원하는 ‘스케일업’ 정책이다. 안 단장은 이를 구현하기 위한 현장 수요를 반영한 기업 DX역량 수준별(우수, 보통, 취약) 지원체계 구축, 제조데이터 기반 제조 혁신 생태계 조성, 민간·지역 주도의 협력 네트워크 강화, 기술력 있는 공급기업 육성이라는 총 4개의 핵심전략에 대해 소개했다. 대표적인 정책은 ‘자율형공장’으로, 2027년 20개의 자율형공장 구축을 목표로 하고 있다고 밝혔다.     2일차 기조세션에서 다쏘시스템코리아 양경란 총괄대표는 ‘지속가능한 제조체계를 완성하는 버추얼트윈 UniVeRse’에 대해 소개했다. 시스코 시스템즈 코리아 임근수 이사는 ‘제조업의 진화, 스마트 팩토리를 넘어 DX의 세계로’라는 제목으로 발표했고, 한국미쓰비시전기오토메이션 미즈시마 카즈야 부장은 ‘글로벌 경쟁에서 이기기 위한 제조현장 개혁: 성공적인 DX의 필수조건에 대해 소개했다.  델 테크놀로지스 최영복 상무는 제조 산업을 위한 생성형 AI 전략과 솔루션 및 활용 사례를, 인도네시아 국가개발기획부/바페나스 아말리아 아디닝가위디아산티 경제부 차관은 ‘블루 이코노미 혁신을 통한 인도네시아 경제 전환 추진’에 대해 소개했다. 또한, 협회는 이번 전시회에서 ‘KOIIA ENC 기업지원라운지’를 마련하여 대·중견·중소기업별로 참여가 가능한 지원사업 및 혜택 안내까지 패키지 상담을 지원했다. 한국산업지능화협회 김도훈 회장은 ”탄소중립과 디지털화에 따른 산업구조 전환은 기업의 사업전환을 촉발함에 따라 협회가 전문성을 보유한 디지털 전환을 바탕으로 기업이 맞닥뜨린 고충을 선제적으로 해결할 수 있도록 실효성 있는 컨설팅을 제공할 계획”이라며 “앞으로도 협회는 우리기업의 산업DX 및 사업전환에 필요한 기업 진단부터, 맞춤형 컨설팅, 인증 등 연계 지원을 통해 새로운 도약의 기회를 제공하는 역할을 수행할 것이다”라고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.