PTC 코리아가 12월 4일 ‘PTC 이노베이션 익스체인지 2025(Innovation Exchange 2025)’를 개최했다. 이번 행사에는 PTC 주요 고객사, 제조업계 관계자, 업계 전문가 등 약 250여 명이 참석한 가운데 국내 제조 설루션 업계의 인사이트를 교류하는 자리가 마련됐다. 특히, PTC는 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’ 비전과 이에 기반한 AI 로드맵 및 전략을 국내 시장에 소개했다. 제조산업에서 AI를 활용하려면 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 AI가 일관된 답변을 제공할 수 있어야 한다. PTC는 정확하게 구조화된 데이터 기반(파운데이션) 위에 AI 기술을 내재화하는 한편, 제품 라이프사이클 전반에서 데이터를 구조적·체계적으로 관리하여 AI를 구동할 수 있도록 지원하는 데에 초점을 맞출 계획이다. 이를 위해 PTC는 CAD, PLM(제품 수명주기 관리), ALM(애플리케이션 수명주기 관리), SLM(서비스 수명주기 관리) 등 설루션 포트폴리오를 중심으로 AI 기능을 제공하는 어시스턴트를 꾸준히 개발해 탑재할 예정이다.     행사에서 기조연설을 맡은 PTC의 톰 비안키(Tom Bianchi) 수석 부사장은 설계부터 운영까지 흩어져 있는 데이터를 유기적으로 연결하고 전체 제품 라이프사이클을 통합적으로 관리할 수 있도록 지원하겠다는 향후 비즈니스 방향을 제시했다. 이어 PTC 프랑수아 라미(Francois Lamy) 수석 부사장은 PTC 인텔리전트 제품 라이프사이클 전반에 걸친 AI 결합 및 활용 방향을 설명했다. 아울러 PTC 킴벌리 킹(Kimberly King) 최고 파트너 책임자가 글로벌 기술 파트너십을 기반으로 AX 혁신 전략을 소개하고, PTC 코리아 지수민 설루션 컨설팅 본부장이 한국 시장 AI 전략 및 디지털 전환 방향성에 대해 발표했다. 한편, 이날 행사에서 PTC 코리아는 AI 및 클라우드 서비스에 전문성을 가진 디지털 엔지니어링 플랫폼 기업 에티버스와 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약을 통해 PTC와 에티버스는 함께 항공우주·방위 산업과 의료기기와 같이 복잡성이 높은 산업군에서 보다 차별화된 엔지니어링 서비스를 제공하고 시장 공략 및 고객 지원을 강화할 계획이다. PTC 코리아 김도균 대표는 “PTC가 새롭게 제시한 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클’ 비전과 AI 전략을 한국 시장에 정식으로 소개하는 이번 행사는 중요한 이정표가 될 것”이라며, “PTC는 시장 내 변화와 복잡성이 커지고 제품 개발 속도가 더욱 빨라지는 환경에서 국내 기업이 디지털 전환을 가속화하고 경쟁력을 높일 수 있도록 더욱 적극적으로 지원해 나가겠다”고 밝혔다.

엔비디아가 전자 설계 자동화(EDA) 소프트웨어 기업인 시높시스와 20억 달러(약 2조 9400억 원) 규모의 전략적 파트너십을 맺었다. 양사의 동맹은 겉으로는 칩 설계 기술 분야의 협력이지만, 시높시스가 인수한 앤시스의 CAE 및 엔지니어링 시뮬레이션 기술이 엔비디아의 생태계 속에 더욱 깊이 들어왔다는 점도 놓칠 수 없다. 하드웨어(GPU)와 설계 소프트웨어(EDA)에 물리 시뮬레이션(CAE)까지 결합해 반도체의 설계부터 제조 그리고 디지털 트윈까지 전체 가치 사슬을 완성하는 그림을 그릴 수 있게 되었다는 것이다. ■ 정수진 편집장     AI 가속 컴퓨팅과 EDA의 결합, 20억 달러 규모의 전략적 동맹 엔비디아와 시높시스의 이번 파트너십은 거대 자본의 이동과 최첨단 기술의 통합이라는 두 가지 계층에서 진행된다. 우선 엔비디아는 시높시스의 보통주를 주당 414.79달러에 매입하는 방식으로 총 20억 달러를 투자해, 시높시스 전체 발행 주식의 약 2.6%를 확보했다. 하지만 이 거래의 본질은 단순한 지분 투자가 아닌 기술적 동맹에 있다. 양사는 엔비디아의 가속 컴퓨팅을 위한 하드웨어 및 AI 역량과 시높시스의 엔지니어링 설루션을 통합하기로 합의했다. 이번 협력에서 주목할 만한 기술적 화두는 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’ 엔지니어링의 공동 개발이다. 기존의 AI가 엔지니어의 명령을 수동적으로 수행하는 도구에 머물렀다면, 에이전틱 AI는 엔지니어처럼 스스로 생각하고 복잡한 설계 작업을 주도적으로 수행하는 ‘대리인(에이전트)’ 역할을 지향한다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “CUDA GPU 가속 컴퓨팅은 설계 방식을 혁신하고 있다. 원자에서 트랜지스터, 칩에서 완전한 시스템에 이르기까지 어느 때보다 빠르고 대규모로 시뮬레이션이 가능하며, 컴퓨터 내에서 완전한 디지털 트윈을 구현할 수 있다”면서, “엔비디아는 가속 컴퓨팅과 AI의 힘을 활용해 엔지니어링과 설계를 새롭게 정의하고 있다. 시높시스와의 파트너십을 통해 엔지니어들이 우리의 미래를 만들 혁신적인 제품을 발명할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다. 이를 위해 엔비디아는 자사의 최신 AI 모델인 ‘네모트론(Nemotron)’과 마이크로서비스인 ‘NIM(NVIDIA Inference Microservices)’ 등의 AI 기술 스택을 제공하고, 시높시스는 이를 자사의 EDA 툴에 탑재해 반도체 설계의 자동화 수준을 한 단계 끌어올릴 계획이다. 더불어 엔비디아의 가상 세계 구축 플랫폼인 ‘옴니버스(Omniverse)’와 시높시스의 물리 시뮬레이션 기술을 결합하여, 반도체 칩뿐만 아니라 자동차나 로봇 같은 물리적 시스템 전체를 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈 사업도 확대될 전망이다.   엔비디아의 생태계 확장과 시높시스의 기술 도약 이번 투자는 양사 모두에게 시장 경쟁력을 높이고 다른 회사의 추격을 막을 진입 장벽을 구축할 수 있는 윈–윈(win–win) 전략이 될 수 있다. 엔비디아 입장에서 이번 동맹은 자사의 가속 컴퓨팅 생태계를 반도체 개발의 뿌리 단계까지 확장하는 계기가 된다. 시높시스의 설계 소프트웨어가 엔비디아의 GPU 가속 기술인 쿠다(CUDA) 등을 기반으로 구동된다면, 전 세계 반도체 설계 회사들이 자연스럽게 엔비디아 GPU를 서버 인프라로 채택하게 되기 때문이다. 즉, 엔비디아의 칩은 AI 서비스용 연산 장치를 넘어, ‘반도체를 만드는 필수 도구’로 자리 잡게 되는 것이다. 시높시스 입장에서도 이번 협력은 기술적 한계를 돌파하고 재무적 안정을 추구할 기회이다. 반도체 미세 공정이 나노미터(nm) 단위로 내려가면서 설계 검증에 소요되는 시간은 기하급수적으로 늘어나고 있는데, 엔비디아의 GPU 가속을 활용하면 이 시간을 크게 단축할 수 있을 것으로 보인다. 시높시스의 사신 가지(Sassine Ghazi) CEO는 “차세대 지능형 시스템 개발의 복잡성과 비용은 전자공학과 물리학의 더 깊은 통합, 그리고 AI와 컴퓨팅을 통한 가속화를 요구한다. 시높시스와 엔비디아는 통합된 AI 기반 시스템 설계 설루션을 제공할 수 있다”면서, “양사가 함께 엔지니어링을 혁신하고, 전 세계 혁신가들이 더욱 효율적으로 아이디어를 실현할 수 있도록 힘을 보탤 것”이라고 밝혔다. 시높시스는 이러한 성능 향상으로 경쟁사와 기술 격차를 벌리는 무기를 얻게 됐다. 또한, 최근 앤시스 인수로 막대한 자금을 사용한 상태에서, 엔비디아의 20억 달러 투자를 통해 재무 부담을 덜고 연구개발에 집중할 수 있는 실탄을 확보하게 되었다.   ▲ 가속 컴퓨팅과 생성형 AI를 위한 엔비디아의 블랙웰 아키텍처(출처 : 엔비디아)   AI 칩 개발 속도 혁명과 반도체 설계 패러다임의 전환 양사의 동맹은 반도체 산업과 AI 산업 전반에 적지 않은 파도를 일으킬 것으로 보인다. 무엇보다 ‘AI가 AI 반도체를 만드는’ 시대가 본격적으로 열리면서 칩 개발 속도에 혁명이 일어날 것이다. 지금까지 고성능 AI 반도체를 설계하려면 수백 명의 숙련된 엔지니어와 수년의 시간이 필요했다. 하지만 에이전틱 AI가 상용화되어 복잡한 배선 배치나 검증을 자동 수행하게 되면, 반도체의 개발 기간이 크게 줄어들 수 있다. 이러한 변화는 ‘반도체 설계의 대중화’를 앞당겨, 빅테크 기업뿐만 아니라 스타트업도 맞춤형 AI 칩을 더 쉽게 개발할 수 있는 환경을 만들 것이다. 또한, 반도체 설계 인프라의 중심축이 중앙처리장치(CPU)에서 그래픽처리장치(GPU)로 급격히 이동할 전망이다. 전통적인 EDA 작업은 주로 CPU 기반 서버에서 이루어졌으나, 엔비디아와 시높시스의 협력은 이 워크플로를 GPU 중심으로 이동시킨다. 2025년 10월 경주 APEC 기간 중에는 삼성전자와 SK하이닉스가 엔비디아 GPU 기반의 대규모 ‘AI 팩토리’를 구축하고, 반도체 연구 개발과 생산 고도화에 활용할 계획을 밝히기도 했다. 향후 반도체 기업들이 데이터센터를 구축할 때 CPU보다 GPU 확보에 더 많은 예산을 투입하게 만든다면, 엔비디아는 시장 지배력을 높일 수 있을 것이다. 나아가 설계–검증–제조로 이어지는 반도체 전체 공급망을 기술적으로 통제하는 거대 플랫폼 기업을 노리는 것도 가능하다.   AI 반도체 개발의 생태계 장악 노리나 한편, 이번 투자는 최근 AWS(아마존웹서비스), 구글, 마이크로소프트 등 빅테크 기업들이 자체 NPU(신경망처리장치)를 개발하며 ‘탈 엔비디아’를 시도하는 흐름에 대한 전략적 대응으로 볼 수도 있다. 빅테크 기업들이 엔비디아 GPU에 대한 의존도를 줄이기 위해 독자적인 AI 연산 칩을 개발하고 있다. 이런 상황에서 엔비디아와 시높시스의 협력은 ‘칩을 만드는 도구’ 자체를 엔비디아 생태계에 묶어두는 전략이 된다. 구글의 TPU(텐서처리장치), AWS의 트레이니엄(Trainium) 등을 만드는 과정에서 가장 효율적인 설계 도구가 ‘엔비디아 GPU 가속이 적용된 시높시스 설루션’이라면, 경쟁사들은 엔비디아를 이기기 위해 엔비디아의 장비를 써야 하는 상황에 놓일 수 있다는 것이다. 엔비디아의 이번 투자는 자사 GPU가 단순한 AI 연산 도구를 넘어, AI 반도체 산업 전체의 필수 인프라로 자리잡게 하는 효과도 기대할 수 있다. 경쟁자들의 하드웨어 독립 시도를 막을 수는 없더라도, 그 설계 및 검증 과정에서 엔비디아의 영향력을 높은 수준으로 유지하려는 생태계 잠금(lock-in) 전략이 될 수 있다는 것이다.   디지털 트윈을 완성하는 퍼즐, CAE 전체 그림에서 시높시스가 품은 앤시스의 역할도 주목된다. 시높시스는 2024년 1월 엔지니어링 시뮬레이션 분야의 주요 기업인 앤시스를 약 350억 달러(약 46조 원)에 인수한다고 발표했고, 2025년 7월 인수를 완료했다. 이는 반도체 설계와 물리 시뮬레이션이라는 두 영역을 통합해서, 칩 단위를 넘어 시스템 전반을 검증할 수 있는 역량을 확보하기 위한 전략적 결정이었다. 시높시스 산하에 들어간 앤시스는 이번 협력의 범위를 반도체 밖으로 확장하는 열쇠를 쥐고 있다. 최신 AI 칩은 많은 전력을 소모하고 높은 열을 내기 때문에, 단순히 회로를 그리는 것을 넘어 열을 식히고 전기적 간섭을 막는 물리적 설계가 필수이다. 앤시스의 다중 물리(멀티피직스) 시뮬레이션은 바로 이 난제를 해결하는 핵심 기술이고, 엔비디아 GPU의 강력한 연산 능력은 복잡한 물리 계산을 빠르게 처리하는 최적의 도구가 된다. 나아가 앤시스는 엔비디아가 꿈꾸는 ‘완전한 디지털 트윈’을 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 엔비디아 옴니버스가 가상 공간의 외형을 만든다면, 앤시스는 그 안에 실제 세계의 물리 법칙을 적용시킬 수 있다. 앤시스는 시높시스와 엔비디아의 협력이 반도체 설계를 넘어 자동차, 항공우주, 스마트 공장 등 다양한 영역을 아우루는 ‘산업용 AI(industrial AI)’로 확장되도록 돕는 다리 역할을 할 수 있을 것으로 보인다.   ▲ 앤시스는 반도체 개발뿐 아니라 산업용 디지털 트윈까지 확장하기 위한 시뮬레이션 기술을 제공할 수 있다.(출처 : 앤시스)   전자–기계의 경계가 무너진다 : CAE 기술의 미래 시높시스와 앤시스의 결합 외에도 최근 몇 년간 CAE 및 시뮬레이션 업계는 서로 다른 영역에 있던 기업들이 경계를 허물고 통합되는 지각 변동을 겪고 있다. 2025년 지멘스가 데이터 분석 및 시뮬레이션 기업인 알테어를 인수한 것, 2024년 시높시스의 경쟁사인 케이던스(Cadence)가 자동차 및 항공우주 구조 해석 기술 기업인 베타 CAE 시스템즈(BETA CAE Systems)를 인수한 것이 대표 사례다. 또한 계측 장비 기업인 키사이트(Keysight)는 가상 프로토타이핑 기업 ESI 그룹(ESI Group)을 지난 2023년에 인수했다. 이런 인수합병의 흐름은 전자 설계(EDA)와 기계 설계(CAE)의 융합을 뜻하며, 향후 AI 및 반도체 시장에서 시뮬레이션 기술이 단순한 검증 도구를 넘어 핵심 원천 기술로 입지를 높일 것임을 시사한다. 첫째, CAE/시뮬레이션은 산업용 AI를 위한 ‘데이터 창고’의 역할을 한다. 산업용 AI를 학습시키기 위한 양질의 고장 데이터나 사고 데이터를 현실에서 구하는 것은 어렵기 때문에, 물리 법칙에 기반한 가상 환경에서 합성 데이터(synthetic data)를 생성해 AI에 공급하는 것이 필수가 되고 있다. 둘째, 반도체 시장에서는 패키징의 한계를 넘는 열쇠가 된다. 미세 공정의 한계로 인해 칩을 3차원으로 쌓는 기술이 중요해지면서, 열과 구조적 안정성을 해석하는 CAE 설루션은 이제 선택이 아닌 ‘차세대 칩 설계의 필수 전제 조건’이 되고 있다. 엔비디아의 시높시스에 대한 투자는 전 세계 기술 산업이 ‘설계–시뮬레이션–제조–구동’이 하나로 연결된 거대한 디지털 생태계로 재편되고 있음을 보여주는 신호탄이다. 엔비디아는 칩을 넘어 ‘플랫폼’이 되려고 하고, 시높시스 및 CAE 업계는 해석 도구를 넘어 ‘지능형 통합 설루션’으로 진화하고 있다. 전자(electronics)와 기계(mechanics)의 경계가 사라지고 AI가 융합되는 모습이다. 이들의 결합은 향후 반도체 및 AI 산업의 기술 표준을 누가 주도할 지에 대한 예상과 함께, 새롭게 구축되는 거대한 생태계 안에서 기업들이 어떤 생존 전략을 모색해야 할 지에 대한 고민도 안겨준다.

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아비바가 ‘아비바 자산 정보 관리(AVEVA Asset Information Management)’ 및 아비바 시스템 플랫폼(AVEVA System Platform)’, ‘아비바 PI 데이터 인프라스트럭처(AVEVA PI Data Infrastructure)’의 기능을 업데이트하고 자사의 산업 인텔리전스 플랫폼 ‘커넥트(CONNECT)’를 통해 디지털 트윈 포트폴리오 일체를 제공한다고 소개했다. 이를 통해 기업이 엔지니어링 데이터와 운영 데이터를 단일 인터페이스 내에서 시각화할 수 있도록 한다는 것이 아비바의 설명이다. 아비바 자산 정보 관리 소프트웨어의 이번 업데이트는 신뢰가 보장된 자산 컨텍스트를 커넥트 시각화 환경에서 단일 통합 UI로 제공하는 것이 핵심이다. 배관·계장도(P&ID), 도면, 각종 문서뿐만 아니라 실시간 센서 데이터, 공정 이벤트, 이력 성능 지표까지 모든 관련 정보를 한 곳에서 확인하고 분석할 수 있도록 해, 현장과 본사, 다양한 부서 간 협업과 의사결정을 개선한다. 또한 아비바 PI 데이터 인프라스트럭처는 운영 데이터를 빠르게 연결·컨텍스트화·활용할 수 있는 현대적이고 유연한 데이터 인프라 기반으로, 지속적인 진화를 통해 전사적 가치 창출을 확대한다. 이번 신규 기능을 통해 하이브리드 연결성, 시각화, 분석 역량이 한층 강화돼 아비바 산업 디지털 트윈의 핵심 데이터 기반 역할을 더욱 공고히 할 예정이다.     이번 업데이트는 디지털 트윈 설루션을 보다 유연하게 확장하고 IT 운영 부담을 줄일 수 있도록 고안됐다. 아비바의 모회사인 슈나이더 일렉트릭의 ‘이노베이션 서밋(Innovation Summit)’에서 공개된 이번 포트폴리오 업데이트는 클라우드 기반 산업 인텔리전스 플랫폼 ‘커넥트’로의 데이터 전송을 간소화해 데이터 가용성을 높이고, 인프라 비용을 절감하며, 디지털 트윈 애플리케이션을 위해 보다 정밀하고 확장 가능한 분석 환경을 제공하는 것을 중점적으로 다뤘다. 이번에 공개된 신규 제품 기능에 대해 아비바는 “산업 조직이 실시간 인사이트를 제공하고 자산 신뢰성을 향상시키며 의사결정을 가속화하는 동시에 전사적 전환을 지원하는 확장형·고정밀 디지털 트윈 활용 사례를 구현할 수 있도록 지원한다”고 설명했다. 엔지니어링, 운영, IT 전반의 데이터 사일로를 제거하고 협업을 원활하게 해, 기업들이 자산 라이프사이클 전반에서 성과 향상, 탄소 효율성 제고, 실행 가능한 산업 인텔리전스를 실현할 수 있도록 돕는다는 것이다. 아비바의 롭 맥그리비(Rob McGreevy) 최고제품책임자(CPO)는 “아비바의 기술은 산업 데이터 표준 규칙에 따라 자산 정보를 집계·컨텍스트화·검증해 신뢰할 수 있는 디지털 트윈을 구현하는 데 활용되고 있다”면서, “장비 사양, 유지보수 이력, 엔지니어링 문서와 같이 신뢰가 보장된 자산 정보와 센서, 제어 시스템, 산업 공정에서 발생하는 실시간 운영 데이터를 하나로 통합한다. 이러한 데이터 통합은 ‘커넥트’ 플랫폼과 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 기반 환경에서 이뤄진다. 아비바 자산 정보 관리 및 아비바 PI 시스템에서 수집·정제된 데이터가 함께 시각화돼 AI 기반 대시보드와 분석을 통해 더 큰 가치를 창출한다”고 밝혔다. 마이크로소프트의 다얀 로드리게스(Dayan Rodriguez) 제조 부문 기업 부사장은 “아비바와의 협업은 지속적으로 진화하고 있다”면서, “마이크로소프트 애저상에서 아비바 포트폴리오와 커넥트 플랫폼의 역량이 확장되면서, 신뢰할 수 있는 자산 정보와 실시간 운영 데이터를 결합한 산업 디지털 트윈이 더욱 강력해지고 있다. 이를 통해 AI 기반 인사이트, 직관적인 시각화, 전사적 확장성을 동시에 제공할 수 있게 됐다”고 강조했다.

오토데스크는 최근 미국 내슈빌에서 열린 ‘오토데스크 유니버시티(AU) 2025’에서 건축, 엔지니어링, 건설, 운영, 제조, 미디어·엔터테인먼트 등 설계 및 제작(Design & Make) 산업 전반을 아우르는 AI 기반 혁신 비전을 발표했다. 오토데스크는 이 자리에서 데이터와 자동화를 통해 설계–제작–운영 전 과정의 단절된 워크플로를 연결하고 생산성을 높일 수 있는 고도화된 AI 기능을 함께 공개했다. 오토데스크는 업계의 변화 요구에 대응해 건축가, 엔지니어, 시공사, 발주자를 위해 구축된 엔드 투 엔드 클라우드 기반 AI 네이티브 플랫폼인 ‘오토데스크 포마(Autodesk Forma)’를 소개했다. 포마는 여러 도구를 단순히 모아둔 것이 아니라, 기획–설계–시공–운영을 위한 통합 환경을 제공한다. 또한 ‘오토데스크 컨스트럭션 클라우드(Autodesk Construction Cloud : ACC)’가 포마에 통합되면서 설계–시공–운영의 전체 과정을 하나의 연속된 워크플로로 연결한다. 이로써 협업이 강화되고, 시공성과 데이터 일관성도 향상된다는 것이 오토데스크의 설명이다. ‘뉴럴 캐드(Neural CAD)’는 복잡한 설계 형상(geometry)과 엔지니어링 의도를 이해하고 생성하도록 훈련된 생성형 AI 기반 기초모델이다. 반복적인 설계 및 문서 작업을 자동화하며, 지능적으로 설계를 제안하고, 정밀도를 유지하면서 설계 수정·검토 속도를 높인다. 이를 통해 설계자와 엔지니어가 보다 창의적이고 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 돕는다. ‘오토데스크 어시스턴트(Autodesk Assistant)’는 오토데스크 제품과 플랫폼 전반에서 사용할 수 있는 대화형 AI 기반 디지털 어시스턴트다. 자연어 명령을 통해 반복 업무를 자동화하고, 상황별 가이드와 학습 자료를 제공하며, 실시간으로 문제 해결을 지원한다. 이를 통해 다양한 분야의 팀이 보다 빠르고 효율적으로 협업할 수 있다. 오토데스크는 자사의 생성형 AI에 대해 “도시·건축 설계 초기 단계에서 다양한 설계 대안을 생성하고 비교할 수 있도록 지원한다. 일조, 바람, 소음, 일사량, 에너지 성능 등 주요 환경 요소 분석을 통해 최적의 해결책을 제시하며, 초기 설계 과정의 복잡성을 줄이고 탐색 속도를 높인다”고 설명했다. 오토데스크는 AI와 생성형 설계(Generative Deisgn) 기술을 전체 플랫폼으로 확장해 나갈 예정이다. 더불어 고객이 설계 및 제작 전 과정에서 보다 빠르고 지속가능하며 높은 신뢰도로 최적의 결과를 구현할 수 있도록 연결형 데이터 기반 생태계를 강화해 나갈 계획이다.      한편, 오토데스크는 국내 고객의 사례를 통해 글로벌 AI 혁신 추진 과정을 소개했다. 포마의 생성형 AI 기능을 활용 중인 행림종합건축사사무소는 디자인 초기 단계부터 지형 및 일조, 소음, 바람, 태양광 등 다양한 설계 변수를 자동으로 분석하고 수십 가지의 설계 대안을 생성·비교해 최적의 결과물을 도출한다. 이를 통해 초기 설계 검토 시간을 줄였으며, 설계 정확성도 높였다. 또한 관련 데이터를 향후 관련 프로젝트에서 재활용 가능한 자산으로 축적·관리하고 있다. 오토데스크코리아의 오찬주 대표는 “AI 기반 설계 혁신은 국내 건축·건설 산업이 데이터 중심의 워크플로로 전환하는 중요한 분기점”이라고 설명하며, “오토데스크의 글로벌 AI 기술력과 국내 고객의 실제 경험을 결합해 산업 전반의 효율성과 창의성을 높이고, 디지털 전환을 한층 가속화할 것”이라고 전했다. 이와 함께, 오토데스크는 AI 기반 자동화, 시뮬레이션, 제조성 분석 기능이 향상된 ‘오토데스크 퓨전(Autodesk Fusion)’과 미디어·엔터테인먼트 제작 과정 내 실시간 협업 기능을 강화한 ‘오토데스크 플로우(Autodesk Flow)’ 등 자사 제품 포트폴리오 전반에 걸친 업데이트도 발표했다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (10)   지난 호까지 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 과정에서 심센터 히즈(Simcenter HEEDS)의 활용 방법을 살펴보았다. 이번 호에서는 연재의 마지막으로, 미래 제조 산업의 핵심 동력이 될 AI 기반 운영 최적화에 대해 소개한다. AI 기반 ROM(Reduced Order Model, 차수 축소 모델)을 활용한 인프라 분야의 다양한 적용 방법과 최신 기술이 산업 현장에 어떻게 적용되고 있는지, 그리고 실제 비즈니스에서 어떠한 효율과 가치 창출이 이루어지고 있는지 살펴 본다.   ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화제 10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   산업적 과제와 인공지능/자동화의 필요성 현재 산업 현장이 직면한 핵심 과제들을 ‘복잡성 증가’라는 관점에서 함께 살펴 보겠다.   그림 1   현대의 제조 공정은 수많은 제어 변수가 존재하고 실시간으로 변화한다. 설비의 미세한 이상 징후, 공정 파라미터의 예상치 못한 변동, 재료 특성의 미묘한 차이 등은 생산 환경에 즉각적인 영향을 미칠 수 있다. 이러한 실시간 상황 변화에 대한 늦은 예측과 대응은 불량률 증가, 생산성 저하, 그리고 예상치 못한 가동 중단으로 이어질 수 있다. 비용 및 효율의 관점에서 보면, 글로벌 경쟁 심화 속에서 비용 절감과 생산 효율 극대화는 모든 제조업체의 최우선 과제이다. 공정 최적화는 불량률 감소, 자원 낭비 최소화로 수익성을 개선하지만, 복잡한 공정에서 최적 조건을 찾는 데는 많은 시간과 시행착오가 따른다. 전통 방식이 가지는 한계는 기존의 시뮬레이션이나 수동 제어 방식이 오늘날의 복잡한 요구사항을 충족시키기 어렵다는 점이다. 방대한 계산 시간과 인적 오류 가능성, 그리고 신속한 대응의 한계는 명확하다. 이제 우리는 이러한 전통 방식의 한계를 넘어설, 빠르고 효율적인 새로운 접근 방식이 필요하다.   그림 2    <그림 2>는 복잡한 현대 산업 플랜트의 모습을 보여준다. 이 거대한 시설 안에서는 수많은 개별 공정이 유기적으로 연결되어 작동한다. 제품 생산의 시작부터 끝까지 모든 과정을 정확히 이해하고 제어하는 것이 생산 효율과 품질을 결정하는 핵심이다. 우리는 가상 모델을 통해 혼합기의 내부 유동 특성을 시각적으로 확인하고, (균일한 혼합이 이루어지는 데 걸리는 시간인 ‘Blend Time’과 혼합에 필요한 에너지인 ‘Power Number’같은) 핵심 성능 지표를 정확하게 계산할 수 있다. 이러 분석은 실제 설비에서 센서를 설치하거나 복잡한 실험을 수행하는 것보다 훨씬 빠르고 비용 효율적으로 그리고 더 안전하게 최적의 설계 및 운영 조건을 찾아낼 수 있게 해준다.   즉각적인 예측과 통찰력 실제 설비를 보면 우리가 직면한 일반적인 문제 상황이 있다. <그림 3>의 믹싱 탱크를 예로 들면, 내부의 유동 특성을 파악해야 하지만 새로운 센서를 설치하기 어렵거나 불가능한 경우이다. 탱크 내부에 센서를 설치하는 것은 비용이 많이 들고, 공정을 중단해야 하며, 위생 문제나 유지보수 문제 등 여러 제약이 따른다. 하지만 혼합 효율이나 반응 속도에 결정적인 영향을 미치는 내부 유동 특성을 모른다면 최적의 공정 운영은 불가능하다. 다행히도 유량, 유입 분율 등 주변의 ‘기존 물리 센서’를 통해 측정 가능한 정보는 있다. 하지만, 문제는 이 정보만으로는 우리가 정말 알고 싶은 내부의 ‘숨겨진 값’을 알 수 없다는 것이다. 이러한 도전을 해결하기 위한 설루션은 두 가지 핵심 단계로 이루어진다. 첫째, 믹싱 탱크와 그 주변 환경을 정확하게 나타내는 시뮬레이션 모델을 만든다. 이 모델은 탱크 내부의 복잡한 유동 현상을 물리 기반으로 정밀하게 재현할 수 있다. 둘째, 이 시뮬레이션 모델을 기반으로 예측 모델(predictive model)을 구축한다. <그림 3>에서 중앙의 믹싱 탱크 위에 인공신경망(neural network) 그림이 바로 이 예측 모델을 상징한다. 이 예측 모델은 기존 물리 센서 값(예 : 유량, 온도)을 입력받아, 우리가 직접 측정할 수 없는 내부 유동 특성(예 : 특정 지점의 농도, 전단율)을 실시간으로 계산하고 예측한다. 즉, 기존 데이터와 시뮬레이션 지식을 학습하여 ‘미지의 값’을 추론하는 것이다. 이러한 접근 방식의 가장 큰 ‘이점(benefit)’은 명확하다. ‘실시간 시뮬레이션 값이 물리 센서의 측정값을 대체할 수 있다’는 것이다. 이는 새로운 센서 설치에 드는 막대한 비용과 시간을 절약할 뿐만 아니라, 물리적으로 접근하기 어렵거나 위험한 공정 내부의 핵심 정보를 실시간으로 얻을 수 있게 해준다. 이것은 마치 탱크 안에 수많은 가상 센서를 설치한 것과 같다.   그림 3   <그림 3>의 오른쪽 위·아래 그림을 보면, 이 예측 모델이 어떻게 실제 산업 현장에서 ‘가상 센서’로 작동하며 PLC 시스템과 연동되는지 보여준다. 오른쪽 위의 그림은 예측 모델이 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러)와 통신하며 실시간으로 데이터를 주고받는 모습을 보여준다. 예측 모델이 계산한 내부 유동 값은 PLC로 전달되어 공정 제어에 활용될 수 있다. 그래프는 ‘계산된(calculated) 압력’과 ‘예측된(estimated) 압력’이 거의 일치함을 보여주며, 가상 센서의 정확도를 입증한다. 오른쪽 아래의 HMI(휴먼 머신 인터페이스) 화면은 이러한 예측된 값이 작업자에게 직관적으로 시각화되어 제공됨으로써, 실시간으로 공정 상태를 파악하고 최적의 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는다는 것을 나타낸다. 결론적으로, 가상 모델은 단순한 시뮬레이션을 넘어 실제 공정의 ‘가상 센서’로 기능하며, 기존 센서의 한계를 극복하고 PLC 기반의 자동화 시스템과 완벽하게 통합되어 실시간으로 공정을 최적화할 수 있는 강력한 도구임을 보여준다.   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.