미라콤아이앤씨는 삼성SDS의 안대중 디지털팩토리담당 부사장을 신임 대표이사로 내정했다고 밝혔다. 이번 인사는 약 3년 만에 이루어진 대표이사 교체다. 강석립 전 대표는 2023년 미라콤아이앤씨 대표로 취임한 이후 약 3년 동안 회사의 스마트 공장 사업 부문의 경쟁력 강화 및 성장을 이끌었다. 스마트 공장 분야의 전문가인 안 신임 대표는 1991년 삼성전자에 입사해 MES 설루션 도입을 이끌었고, 2012년 삼성SDS에 합류한 이후 제조 자동화 및 품질 혁신을 통한 제조 경쟁력 제고에 중추 역할을 했다. 삼성SDS에서 MES솔루션 그룹장, PLM 팀장, 스마트팩토리 2팀장, 플랫폼 팀장, 지능화플랫폼담당 임원을 거쳤으며, 2021년 12월부터 디지털팩토리담당 부사장을 역임하며 국내 산업계의 제조 스마트화에 기여해왔다. 안 신임 대표는 향후 스마트 공장 및 IT 서비스 사업 강화 등 경쟁력 향상에 집중할 예정이다. 특히 새로운 리더십 아래 미라콤아이앤씨의 제조 AX(AI 전환) 사업에 한층 속도를 낼 전망이다. 미라콤아이앤씨는 지난 9월 개최한 자체 행사 ‘미라콤 솔루션 페어 2025(MSF 2025)’에서 제조 특화 AI 플랫폼인‘넥스피어 AI(Nexphere AI)’를 공개한 바 있다. 안 신임 대표는 “회사의 방향성과 미래 비전을 더욱 견고히 다져, 미라콤아이앤씨를 스마트 공장과 IT 서비스 사업 분야의 독보적인 플레이어로 성장시키겠다”고 말했다.  

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.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 11월 3일 ‘디지털 전환에서 AI 전환으로’를 주제로, 디지털 전환(DX)과 AI 전환(AX)의 개념과 시간적 흐름 및 공간적 위치 측면의 맥락을 명확하게 이해하고, DX를 통해 인프라를 구축한 후에 AX를 추진하는 방법에 대해 소개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자     이날 줌으로 진행된 웨비나의 사회는 4차산업혁명연구소 한석희 소장이 맡았고, 디케이융합전략연구소 김덕현 대표가 발표자로 나서 AI 열풍 속에서 기업과 조직이 무엇을 먼저 점검해야 하는지 짚었다. 기업과 대학을 두루 거친 김 대표는 “디지털 혁신과 AI 전환은 결국 기업 혁신이라는 더 큰 철학 아래에 있어야 한다”며, “기술보다 ‘왜 하느냐(why to do)’를 먼저 따져봐야 한다”고 강조했다.   생성형 AI 열풍, AI의 전부가 아니다 김덕현 대표는 먼저 AI 패러다임의 큰 흐름부터 짚었다. 1950년대 인공지능의 출발에서 머신러닝과 딥러닝, 그리고 오늘의 생성형 AI에 이르기까지의 계보를 짧게 정리한 뒤, “생성형 AI가 AI의 전부라고 생각하면 위험하다”고 선을 그었다. 김덕현 대표는 인공지능을 전통적으로 규칙 기반 심벌릭 AI와 연결주의 기반의 딥러닝이라는 두 축으로 설명했다. 그는 “두 방식 모두 완전하지 않기 때문에 최근에는 신경망과 규칙을 결합한 뉴로심벌릭 AI, 문제에 따라 여러 모델을 조합하는 컴포지트 AI 같은 흐름이 나오고 있다”며, “앞으로 중요한 것은 특정 패러다임이 아니라 문제에 가장 잘 맞는 모델을 고르고 결합하는 능력”이라고 진단했다. 이어 생성형 AI, 판별형(예측·분류) AI, 추론형 AI, 에이전틱 AI(agentic AI), 물리 AI(physical AI) 등 최근 주목받는 개념을 정리했다. 에이전틱 AI에 대해서는 “하나의 AI 에이전트가 아니라 자료 수집·계획·조정 등 역할이 다른 여러 에이전트가 복잡한 문제를 협력해 푸는 구조”라고 설명했다. 엔비디아 등이 강조하는 물리 AI에 대해서는 “소프트웨어로만 존재하던 AI에 몸을 붙인 것, 즉 로봇, 자율주행차, 각종 기계 장치와 결합한 구체적인 미래”라고 풀이했다. 하지만 그는 열풍 못지않게 한계와 위험도 분명하게 짚었다. 생성형 AI의 환각(hallucination) 문제, 설명 가능성 부족, 그리고 ‘예측·계획·의사결정·자율 시스템에는 LLM을 쓰지 말라’고 경고하는 해외 연구까지 언급하며, “현재 수준의 생성형 AI는 기업의 ‘미션 크리티컬’한 의사결정에 그대로 얹기에는 부담스러운 도구”라고 말했다.   AI 전환, 디지털 전환 없이 말하는 것은 넌센스 방송의 후반부에는 ‘개념’과 ‘맥락’에 대한 내용에 방점이 찍혔다. 김 대표는 디지털 혁신과 디지털 전환, 그리고 AI 전환의 관계를 하나의 축으로 묶어 설명했다. 그는 기업에 가장 상위에 있어야 할 것은 ‘기업 혁신 철학’이라고 강조했다. 그 아래에 디지털 기술을 활용한 ‘디지털 혁신’이 있고 이를 고도화한 단계가 ‘디지털 전환’으로, 최근 생성형 AI의 붐과 함께 나온 ‘AI 전환’이라는 용어 역시 이 연장선에서 이해해야 한다는 것이다. 그는 “디지털 전환이든 AI 전환이든 결국 목적은 기업 혁신이다. 디지털 기술이 없어도, AI를 쓰지 않아도 기업은 계속 혁신해야 한다. 중요한 것은 수단이 아니라 목적이다”라고 말했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   2025년 마지막 칼럼의 주제는 인공지능 전환(AI Transformation : AX)의 본격적인 시작이 아닐까 한다. 현재 대한민국 주력 산업이 거대한 변곡점 위에 서 있다. 지난 10여 년간 우리는 데이터를 쫓았다. 스마트 공장을 짓고, IoT(사물인터넷) 센서를 부착하며 데이터를 수집하는 디지털 전환(Digital Transformation : DX)에 매진했다. 하지만 생성형 AI의 시대가 도래한 지금, ‘데이터를 얼마나 많이 가졌는가’는 더 이상 승패를 가르는 절대적 기준이 아니다. 이제는 질문을 바꿔야 한다. ‘AI가 우리 산업 현장을 얼마나 깊이 ‘이해’하고 있는가?’ 바로 이것이 인공지능 전환의 본질이다.   그림 1. 디지털 전환과 인공지능 전환   데이터 중심에서 지식 중심으로의 패러다임 전환 기존의 DX가 데이터 수집과 프로세스 효율화에 집중했다면, 다가오는 AX 시대의 핵심은 지식 기반 지능화(knowledge-based intelligence)이다. 수많은 제조 현장의 암묵지, 설계 도면의 복잡한 로직, 엔지니어의 경험치 등은 단순한 데이터 패턴 학습만으로는 AI에게 전수될 수 없다. 우리는 산업 도메인의 복잡한 구조와 규칙, 제약 조건을 AI가 명확히 이해하고 추론할 수 있도록 만들어야 한다. 이것이 바로 한국 산업이 지향해야 할 새로운 경쟁력, 구조적 지능(structural intelligence)이다.   핵심 기술 : 인간의 지식을 AI의 언어로 이러한 ‘지식 중심 전환’을 가능케 하는 핵심 엔진이 바로 AI 온톨로지(AI ontology)이다. 온톨로지는 문서나 도면과 같은 ‘사람 중심의 비정형 지식’을 AI가 이해할 수 있는 개념, 관계, 속성, 규칙으로 구조화하여 AI형 지식 체계로 재탄생시킨다. 온톨로지가 적용되면 AI는 단순한 불량 검출을 넘어선다. 설계 지식을 논리로, 생산 공정을 제약 조건으로, 품질 문제를 인과관계로 파악하게 된다. 즉, AI가 엔지니어처럼 사고하고, 공정 최적화를 위해 스스로 추론하며, 설계 대안을 제시하는 AI 증강 지식(AI augmented knowledge)의 단계로 진입하는 것이다.   그림 2. AI 온톨로지를 사용한 AI 증강 지식   제품 수명주기의 지능적 통합 AI 온톨로지의 진가는 제품의 기획부터 설계, 생산, 운영, 폐기에 이르는 전 수명주기(lifecycle)에서 발휘된다. 기존의 단절된 공정 지식이 온톨로지 기반으로 연결되면서, 제품 수명주기 관리(Product Lifecycle Management : PLM) 시스템은 ‘AIaugmented PLM’으로 진화한다. 설계 단계 : 요구 사항과 규격을 AI가 구조적으로 분석하여 CAD/ CAE/BIM 모델 생성을 지원한다. 생산 단계 : 공정의 제약 조건을 이해한 AI가 최적의 생산 계획을 수립한다. 운영 및 품질 : 예지보전은 물론, 품질 문제 발생 시 원인과 결과를 논리적으로 추론하여 해결책을 제시한다.   그림 3. 인공지능 증강 PLM   국가 산업 주권을 위한 전략 결국 이 모든 기술적 노력은 국가 차원의 산업 경쟁력 보호, 즉 소버린 AI(sovereign AI, 주권형 인공지능) 구축으로 귀결된다. 글로벌 빅테크의 일반 범용 모델에 의존해서는 대한민국 특유의 제조, 조선, 반도체, 항공 방산 산업의 기밀과 노하우를 지킬 수 없다. 우리는 다음의 3대 핵심 요소를 통해 독자적인 산업 지능 생태계를 구축해야 한다. 한국 산업 온톨로지 : 우리 산업 고유의 공정과 표준이 반영된 AI 지식 체계 한국형 산업 데이터스페이스(Korea industrial data space) : 데이터 주권을 확보하고 안전한 교환을 보장하는 인프라 산업 AI 에이전트 : 실제 공정 자동화와 최적화를 수행하는 실행 시스템   그림 4. 한국형 구조적 지능이 국가 산업 주권 전략이다.   맺음말 : 지식을 구조화하는 자가 미래를 지배한다 “지식을 구조화하는 국가가 미래 산업을 지배한다.” 이것은 단순한 수사가 아니다. 한국은 세계 최고 수준의 산업 데이터와 공정 지식을 보유하고 있다. 이제 남은 과제는 이 방대한 자산을 AI가 이해할 수 있는 ‘지능형 구조’로 변환하는 것이다. AI 온톨로지 기반의 산업 지능화 전략은 한국이 패스트 팔로어(fast follower)를 넘어, AI 시대의 진정한 퍼스트 무버(first mover)로 도약하기 위한 가장 확실한 로드맵이 될 것이다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

설계, 데이터로 다시 쓰다 (2)   머뭇거릴 틈이 없다. 우리가 디지털 전환에 적응할 때쯤 선두 그룹은 벌써 AI(인공지능) 시대를 대비하고 있다. AI 전문가들도 과거 수십년 간의 성장보다 최근 몇 년의 급속한 발전에 놀라면서도 이제는 예측하기 어려운 속도에 두려워하기까지 한다. 이번 호에서는 AI 시대를 맞이하기 위해 우리가 준비해야 할 것이 무엇인지 알아보고자 한다.    ■ 최병열 피도텍에서 AI 기반 Data-driven Design SW 개발 총괄을 맡고 있다. 한양대에서 공학박사 학위를 받았고, 20여 년간 100여건의 최적 설계 프로젝트를 주도하며 컨설팅 경험을 쌓았다. 홈페이지 | www.pidotech.com   DX와 AX 지난 호에서 소개한 ‘중국제조 2025’ 정책에서 볼 수 있듯이, 향후 제조업의 성공 가능성을 높이는 방안 중 하나는 예측 기술의 발전이다. 강력한 드라이빙 포스(driving force)가 선진 기업에 적용되는 시뮬레이션, 데이터 생성 시스템, 최적설계 등의 효율적인 설계 프로세스를 구축할 수 있게 주도하였고, 인적, 물적, 정책적 지원을 뒷받침하면서 단숨에 AX(AI 전환)를 이끄는 선두 그룹에 탑승할 수 있는 기회를 제공하였다. 전통적인 개발 방식의 기업들이 도태되는 현실에서, 선두 그룹의 기업들은 DX(디지털 전환)에서 AX로의 전환을 신속하게 추진하고 있다. 뒤쳐져 있는 산업 구조를 재편할 수 있는 기회이지만 외면하면 경쟁에서 사라질 수도 있다는 위기감을 이들 기업은 명심하고 있다. 즉, 따라잡지 못하면 사라진다.    DX란? AX란? DX는 ‘디지털 전환’을 의미하고, 가상 프로토타이핑(Virtual Prototyping : VP)은 DX를 실행하기 위한 핵심 수단이 된다. 실제 물리적으로 손에 잡히는 것으로 측정하고 평가하던 방식(physical prototyping)을 가상의 공간에서 대체하는 방식으로 바뀌는 혁신이 이루어지고 있다. AX란 ‘AI transformation’의 약자로, 데이터 중심의 산업 변환을 의미한다. 엔지니어링의 핵심 가치는 예측하는 것이다. 현재 설계 안의 성능을 예측하고, 불량 가능성을 예측한다. DX 시대에서는 디지털 모델을 예측 도구로 삼았다면, AX 시대에서는 데이터를 예측 도구로 삼는다. 이제 DX를 넘어 AX가 빠르게 확산되고 있다.   그림 1. DX와 AX   휴머노이드 로봇을 예로 본다면, DX 시대에는 기본적인 동작 제어를 수학 모델로 프로그래밍하여 구현하던 방식이었다. 오랫동안 연구해 온 노하우가 주도하던 시대였다. 반면, AX 시대에서는 동작 데이터를 통한 학습으로 동작을 수행함에 따라 자연스러운 움직임이나 미세한 조작이 가능해졌다. 이제는 강화 학습을 통해 로봇이 유투브로 새로운 동작을 학습하는 시기에 접어들었다. 학습용 데이터를 확보할 수 있는 역량이 주도하는 시대로 변하고 있다.   그림 2. AX 시대로의 진입(출처 : The New York Times, Driverless Digest)   왜 DX에서 AX로 가야 하는가? 얼마전 미국 로스엔젤레스에서 웨이모(Waymo)의 자율주행 택시가 방화로 인한 화재로 전소되는 사건이 있었다. 정부 정책에 반대하는 시위대의 소행으로 추측된다. 2023년 이후 1년여 만에 자율주행 택시를 허가한 샌프란시스코의 운수업 시장에서 웨이모가 20%까지 점유율을 확대하면서 운전으로 생계를 이어가던 사람들에겐 상당한 위협으로 작용할 만큼 AI의 성장이 현실화되었다는 반증이다. 어느새 우리도 AX 시대로 진입하고 있다. 삼쩝삼, 닥터나우, 로톡, 타다와 같은 AI 플랫폼이 우리 주변에 자리잡고 있다. 세무사, 의사, 변호사, 운전기사의 직무를 위협하는 존재로 인식되어 거센 반발에 부딪혀 있지만 연이은 고소, 고발에 대한 무죄, 무혐의 판결이 늘어남에 따라 이제는 공생을 생각해야 할 시점이다. 제조 환경은 점점 더 복잡하고 불확실해지고 있다. 시장 변화의 속도는 빨라지고, 고객 요구는 다변화되고 있으며, 제품의 수명주기는 단축되고 있다. 이처럼 미래가 불확실할수록 데이터를 기반으로 한 예측과 시뮬레이션이 중요해진다. 최근에는 고성능 컴퓨팅 자원과 오픈소스 툴의 발달로 중소기업도 상대적으로 적은 비용으로 가상 환경을 구축할 수 있게 되었다.   성공 사례 엔비디아는 AI의 모든 스타일을 하나의 생태계에서 지원하여 산업 전반에 걸친 AI 설루션을 제공하는 리더이다. 엔비디아의 옴니버스 블루프린트(Omniverse Blueprint)는 ‘AI가 실제 환경에서 움직이고 판단하는 것을 디지털 트윈 안에서 먼저 완전히 학습하고 테스트할 수 있게 해주는 설계 도구’이다. 다음의 몇 가지 성공 사례로 AX 시대가 도래 되고 있음을 소개하고자 한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  INFOWORLD   Editorial 17　AI와 CAE의 융합, ‘지능형 시뮬레이션’ 시대를 연다    Hot Window 18　말하면 설계하는 시대를 향해 – AI로 그리는 설계의 미래 / 한명기 21　리얼타임을 통한 디지털 트랜스포메이션의 진화 / 권오찬   Focus 26　AWS, 산업 혁신 이끄는 AI 에이전트 비전과 전략 공개 28　AEC/MFG 산업의 미래는? 지더블유캐드코리아, CAD/CAM/CAE 통합 플랫폼 비전 제시 30　유니티, “게임 엔진 넘어 AI·디지털 트윈 시대의 산업 기반 기술로”   Case Study 33　핵융합 실험을 위한 3D 시뮬레이션 플랫폼 개발　유니티로 구현한 핵융합 디지털 트윈, V-KSTAR 36　인더스트리 4.0을 위한 로봇 예측 유지보수의 발전 / 이웅재　디지털 트윈과 AI가 시뮬레이션과 현실의 간극을 메우다   People&Company 40 　지더블유캐드코리아 최종복 대표이사　CAE·PDM까지 라인업 확장… ‘가성비’ 넘어 AI·성능으로 승부   New Product 42　HP Z2 미니 G1a 리뷰 / 이민철　BIM 엔지니어의 실무 프로젝트 성능 검증 50　3D 설계 환경에 통합된 전문 CAE 시뮬레이션　ZW3D Structural & Flow 54　접촉·포스 성능 향상 및 MFBD 후처리, 산업별 툴킷 기능 강화　리커다인 2026 57　실시간 3D 시각화 워크플로의 생산성 향상　트윈모션 2025.2 74　이달의 신제품   On Air 62　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　AI와 BIM의 융합, 건축 설계의 패러다임을 바꾸다 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　제조 산업에서의 사이버 보안과 위기 상황 대응 방안 65　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　시뮬레이션의 미래 : AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신   Column 66　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대의 서바이벌 노트 : 인공지능 마인드세트와 원칙 69　현장에서 얻은 것 No. 23 / 류용효　나만의 AI 에이전트 필살기 Ⅲ – 본질에 집중하는 삶   76　New Books 78　News   Directory 147　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 81　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　코드로 강력한 수학 그래픽 애니메이션을 만드는 매님 84　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (12) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅹ 88　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (8) / 천벼리　아레스 커맨더의 동적 블록과 트리니티 블록 라이브러리   Reverse Engineering 91　시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (11) / 유우식　무엇을 믿을 것인가?   Mechanical 98　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (4) / 박수민　모델 기반 정의 개선사항   Analysis 104　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 장형진　앤시스 LS-DYNA S-ALE를 활용한 폭발 성형 해석 방법 108　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (9) / 이종학　프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 118　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (27) / 나인플러스IT　차세대 다중물리 CFD 설루션의 ‘4A’ 122　설계, 데이터로 다시 쓰다 (2) / 최병열　DX 시대에서 AX 시대로 126　로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (4) / 윤경렬, 김도희　로코드를 활용하여 시뮬레이션 데이터 분석을 따라해 보자 132　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (1) / 오재응　디지털 모델 중심 시스템 설계로의 전환 전략   Manufacturing 138　자율제조를 위한 데이터 표준화와 사이버 보안 강화 전략 (2) / 차석근　산업 사이버 위협을 돌파하기 위한 IEC 62443   PLM 144　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (8) / 이희라　부품 공용화 및 표준화를 위한 AI 기반 3D 형상 분석 설루션     캐드앤그래픽스 2025년 11월호 목차 - 산업 디지털 전환을 위한 실시간 시각화 및 AI 설계 기술 from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

한국산업지능화협회가 공동 주관하는 경남 대표 스마트팩토리 & 자동화산업 전문전시회인 ‘제9회 창원 국제 스마트팩토리 및 생산제조기술전(이하 SMATOF 2025)’이 10월 29일 개막했다. 협회는 올해 처음으로 ‘산업 AI 특별관’을 구성해, 산업 AI 기술과 플랫폼을 선도하는 기업들의 혁신 사례와 설루션을 선보였다. 이번 특별관에는 서버키트, 온스트림, 이웨이브솔루션, 넘프, 나이스솔루션 등 주요 기업들이 참여해 산업 AI 기반의 제조 혁신 사례를 공유했다. 또한 태국국제로지스틱스협회, 말레이시아 제조업 연맹, 베트남호치민자동화협회 등 해외 주요 제조 관련 기관을 통해 약 70여 개사의 바이어가 방한했다. 행사 기간 동안 ▲1:1 수출상담회 ▲스마트 등대공장 및 경남 미래전략산업 대표공장 시찰 프로그램 등을 통해 우리 기업들과의 글로벌 네트워킹과 협력 기회를 마련했다.     한편, 10월 30일 개최된 ‘2025 제조 AX 혁신 콘퍼런스’는 창원의 5대 주력산업인 기계, 항공, 방산, 자동차, 미래 모빌리티 분야를 중심으로, DX·AX 선도기업의 실제 기술 적용 사례와 성공 전략이 공유된다. 기조 세션에서는 ▲AWS가 ‘제조AX 추진 전략, 데이터에서 더 많은 가치를!’이라는 주제로, 최적의 제조 AX 성과를 달성할 수 있는 방안과 실제 사례를 소개했다. ▲유비씨는 ‘From DX to AX : 앞서가는 기업들이 선택한 무인화·자율화 디지털 트윈 전략’을 주제로, DX 단계를 넘어 자율화(AX) 시대를 여는 핵심 전략과 2차전지, 조선, 물류 등 실제 산업 사례를 소개했다. ▲B&R 인더스트리얼 오토메이션은 ‘AI와 자동화의 융합 : 제조 혁신을 가속하는 트랜스포메이션 전략’을 주제로, AI와 클라우드 협업을 통해 엔지니어링 환경을 혁신하는 방법을 제시했다. 이 밖에도 일반 세션에서는 온로봇 코리아, 넘프, 온스트림, 서버키트가 참여해 스마트 공장 설루션, 로컬 LLM 적용 사례, 공정 최적화 및 예지보전 등 제조 AI 적용 전략과 실무적 인사이트를 공유했다. 한국산업지능화협회 김태희 혁신기획센터장은 ‘이번 행사를 계기로 지역과 기업 간의 협력 네트워크를 강화하고, 산업 현장의 디지털 전환(DX) 및 인공지능 전환(AX)을 지속적으로 지원해 나가겠다’고 밝혔다.  한편, SMATOF는 내년부터 격년제가 아닌 매년 개최되며, 2026년에는 10월 14일~16일 창원컨벤션센터(CECO)에서 열릴 예정이다.