트렌드에서 얻은 것 No. 28   ▲ 클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.   21세기 제조 산업은 기계적 자동화를 넘어 데이터와 인공지능(AI)이 설계, 생산, 운영의 전 과정을 주도하는 지능형 시대로 진입하고 있다. 2025년을 기점으로 인공지능은 생산성을 보조하는 도구의 단계에서 벗어나, 엔지니어링의 근간을 재정의하는 ‘AI 네이티브(AI-native)’ 환경의 핵심 인프라로 자리 잡았다. 과거의 제조 방식이 숙련공의 경험과 직관에 의존하는 결정론적(deterministic) 방식이었다면, 미래의 스마트 엔지니어링은 방대한 산업 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 자율 수행하는 확률론적(probabilistic) 방식으로 전환되고 있다. 이번호 칼럼에서는 글로벌 선도 기업의 실무 적용 사례를 통해 2026년 제조업이 나아가야 할 방향을 알아보고자 한다.   스마트 엔지니어링의 역사적 진화와 패러다임의 전환 스마트 엔지니어링의 역사는 물리적 모델을 디지털 공간으로 옮기려는 지속적인 노력의 산물이다. 1990년대 초반, 보잉은 777 기종의 개발 과정에서 CAD를 활용한 디지털 목업(DMU) 기술을 도입하며 설계 혁신을 시작했다. 이는 종이 도면 없이 항공기 전체를 3D 상에서 검증한 최초의 사례로 기록된다. 이후 2010년대에 들어서며 에어버스 A350의 사례와 같이 설계 리뷰 전 과정이 디지털화되었고, 2020년대에 이르러서는 복제를 넘어 물리적 대상과 실시간으로 데이터를 주고받는 디지털 트윈(digital twin) 기술이 성숙기에 접어들었다. 2025년부터 2026년 사이의 기술적 전향점은 이러한 디지털 트윈이 AI 네이티브 지능을 탑재하기 시작했다는 점이다. 이제 엔지니어링 업무의 30%를 차지하던 과거 데이터 검색 및 비부가가치 활동은 구체적인 사례가 공개되고 있지는 않지만, 시대의 흐름에 따라 서서히 생성형 AI와 검색 증강 생성(RAG) 기술로 대체되어 갈 것으로 보인다. 또한, 글로벌 기업의 끊임없는 연구로 인해 엔지니어는 반복적인 분석 대신 창의적인 문제 해결과 맥락적 의사결정에 집중하는 ‘코파일럿(co-pilot)’ 시대도 곧 맞이할 것으로 예상된다.     이러한 패러다임의 전환은 한국 제조업에도 시급한 과제다. 미국, 독일, 일본 등 주요 제조 강국과 비교할 때 한국의 제조업 부가가치율은 여전히 상대적으로 낮은 수준에 머물러 있으며, 대기업과 중소기업 간의 생산성 격차는 약 4배에 이른다. 고령화와 저출산으로 인한 노동력 감소, 근로시간 단축 등 제약 사항이 증가하는 상황에서 AI를 통한 제조 지능화는 선택이 아닌 생존을 위한 필수 전략으로 부상하고 있다.   제조 지능화를 위한 AI 핵심 활용 방안 및 기술 분석 제조 현장에서 AI를 실무에 적용하는 방식은 정보 추출부터 복잡한 공정 시뮬레이션 및 자율 제어에 이르기까지 넓은 영역을 포괄한다. 지능형 지식 검색 및 데이터 파이프라인 최적화는 엔지니어링 업무의 상당 부분은 과거의 기술 문서, 도면, 실험 데이터를 찾는 데 소요된다. 최근의 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술은 수십 년간 축적된 비정형 데이터(PDF, 엑셀, 문서)를 벡터 데이터베이스(vector DB)로 변환하여 자연어 질문에 답변하고 근거가 되는 출처를 명확히 제시함으로써 환각(hallucination) 문제를 해결하고 있다. 이는 글로벌 프로젝트에서 기술 문서의 실시간 번역과 용어 표준화를 지원하여 협업 효율을 극대화한다. 또한, 연구 프로세스 개선을 위해 데이터 파이프라인 중심의 자동화가 추진되고 있다. 기존의 실험 연구자가 수기로 기록하던 방식에서 벗어나 디지털화된 시료 분석과 제어 데이터를 클라우드 협업 환경에 통합함으로써, 연구 산출물의 재현성을 높이고 멘토링의 질을 개선하는 것이 핵심이다. 생성형 설계(generative design)와 제조 공법 인지는 엔지니어의 상상력을 정교한 설계안으로 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 설계자가 경량화, 강성 등 목표 조건과 재료, 제조 공법 등의 제약 조건을 입력하면 AI는 수백 가지의 대안을 생성한다. 특히 ‘제조 공법 인지(manufacturing-aware)’ 기능은 주조 공법 시 금형에서 제품이 빠져나올 수 있는 구배 각도를 자동 고려하거나 3축/5축 가공 시 공구가 접근할 수 없는 언더컷 형상을 배제하는 수준까지 진화했다. 일본의 니프코(Nifco)는 이를 활용해 전통적인 육각형 허니콤 구조를 넘어선 비정형 유기적 패턴을 설계함으로써 강성을 유지하면서도 재료 사용량을 획기적으로 절감하는 성과를 거두었다. 에이전틱 AI(agentic AI)와 자율적 프로세스 제어 부분을 살펴보면, 2026년의 주요 트렌드인 에이전틱 AI는 분석을 넘어 독립적으로 과업을 계획하고 실행하는 능력을 갖출 것이다. 기존의 AI가 ‘무엇이 잘못되었는가’를 알려주는 예측 도구였다면, 에이전틱 AI는 ‘어떻게 해결할 것인가’를 결정하고 실행한다.     인과관계 AI(causal AI)와 지식 조립 공장은 전통적인 머신러닝 모델은 데이터 간의 상관관계에 의존하기 때문에 ‘왜’라는 질문에 답하기 어렵고, 공정 환경이 변하면 모델이 붕괴되는 한계를 가진다. 이를 극복하기 위해 2026년에는 인과관계 AI가 제조업의 핵심 기술로 부상하고 있다. 인과관계 AI는 데이터 패턴 학습을 넘어 원인과 결과의 사슬을 규명한다. 예를 들어, 공장 내 배관의 결로 현상과 습도 데이터 사이에는 강한 상관관계가 존재하지만, 습도가 결로의 원인인지 혹은 그 반대인지를 명확히 정의하지 못하면 잘못된 설비 투자가 이루어질 수 있다. 인과관계 AI는 주다 펄(Judea Pearl)의 수학적 기초를 바탕으로 개입(intervention) 분석을 수행하여 ‘만약을 변경한다면은 어떻게 변할 것인가’라는 질문에 명확한 수치를 제공한다. 인하대학교 이창선 교수가 제시한 KAMG AI(Knowledge Assembly Factory) 개념은 AI가 스스로 모든 것을 만드는 것이 아니라, 인간 전문가가 설계한 ‘인과 지식 설계도(blueprint)’를 기반으로 AI가 지식을 조립하는 방식을 취한다. 이는 존재(entity), 속성(attribute), 관계(relation) 프레임워크를 통해 지식을 해부하고 표준화된 조립 공정을 거쳐 인과 예측 모델을 산출한다. 이 과정에서 엔지니어는 프로그래머가 아닌 시스템의 의미와 변수의 역할을 결정하는 ‘지식 설계자(architect)’로 거듭나게 된다. 데이터 거버넌스와 팔란티어 온톨로지(ontology) 전략의 핵심은, 제조 AI가 진정한 가치를 창출하기 위해서는 현장의 모든 데이터가 실시간으로 연결되는 ‘디지털 스레드(digital thread)’가 전제되어야 한다는 것이다. 팔란티어의 온톨로지 기술은 데이터 사일로(silo) 문제를 해결하고 기업의 전체 데이터 유니버스를 비즈니스 맥락으로 재구성하는 핵심 아키텍처를 제공한다. 온톨로지는 데이터를 분류하는 것을 넘어 업무, 조직, IT 시스템 간의 공통 언어를 제공한다. 팔란티어 파운드리는 기존 레거시 시스템(ERP, PLM, MES 등)의 데이터를 물리적으로 옮기지 않고 연결하며, 이를 객체(object)와 관계(link)로 모델링한다. 객체(entity) : 차량 모델, 부품, 공정, 설비, 고객 등 핵심 요소를 개체화한다. 속성(attribute) : 개체의 특징(온도, 압력, 재질, 작업 시간)을 정의한다. 관계(relationship) : ‘부품은 공정에서 사용된다’, ‘설계 변경은 생산에 영향을 준다’와 같은 업무적 연결을 구조화한다. 구축된 온톨로지 위에서 팔란티어의 AIP(Artificial Intelligence Platform)는 자연어 인터페이스를 통해 현장의 복잡한 상황을 분석하고 대응한다. 예를 들어, ‘5월 출하 지연 리스크를 요약해달라’는 명령에 대해 AI는 공급망, 재고, 생산 실적 데이터를 온톨로지 상에서 실시간으로 탐색하여 리스크의 원인을 파악하고, 대체 시나리오의 비용 효율을 시뮬레이션한 뒤 실행 승인을 요청한다. HD현대(전 현대중공업그룹)의 FOS(Future of Shipyard, 미래 첨단 조선소) 프로젝트는 2030년까지 세계 최초의 자율 운영 스마트 조선소를 구현하기 위해 팔란티어의 빅데이터 플랫폼인 ‘파운드리(Foundry)’를 도입하는 핵심적인 디지털 전환 사업이다. BMW는 팔란티어의 데이터 플랫폼인 파운드리를 도입하여 생산, 공급망 관리 및 품질 관리 시스템을 고도화하고 있다. 특히 팔란티어의 QMOS(Quality Management Operating System) 설루션을 통해 데이터 기반의 ‘제로 디펙트(zero defect, 무결점)’ 생산 환경을 구축하는 것이 핵심이다. 에어버스는 팔란티어의 파운드리 기술을 도입하여 항공기 제조 및 운항 데이터를 통합 관리하는 ‘스카이와이즈(Skywise)’ 플랫폼을 구축했다. 이를 통해 A350 인도 속도를 33% 향상시키고 운영 효율을 극대화하며, 데이터 기반의 의사결정 시스템을 혁신했다.   품질, 예지보전 및 에너지 최적화의 기술적 심화 AI가 제조 현장에 가져온 가장 직접적인 성과는 품질 비용 절감과 비가동 시간(downtime)의 최소화다. 현대트랜시스는 자체 개발한 AI 기반 품질 검사 시스템인 TADA(Transys Advanced Data Analytics) 스마트 설루션을 생산 현장에 적용하여, 기존 93% 수준이던 불량 검사 정확도를 99.9%까지 끌어올렸다. LG에너지솔루션은 AI 및 빅데이터 기술을 활용해 전 세계 생산 공장을 ‘지능형 스마트 팩토리’로 전환하고, 배터리 제조 품질과 생산 효율을 극대화하는 것을 AI 비전으로 삼고 있다. 특히, CDO 직속 AI 기술팀을 통해 공정 데이터를 분석하여 배터리 수명을 예측하고, 스마트 공장 기술을 적용하여 글로벌 생산 기지의 경쟁력을 강화하는 중책을 맡고 있다. 기존의 예지보전이 단일 센서의 임계치 모니터링에 의존했다면, 예지보전 2.0은 진동, 전류 파형, 소음, 온도를 동시에 분석하는 멀티모달(multi-modal) 방식을 취한다. AI는 고장 징후를 발견할 뿐만 아니라, ‘최근 3개월간의 패턴 분석 결과 내륜 손상이 의심되니 메뉴얼 45페이지의 베어링 교체 절차를 따르라’는 처방적 가이드를 생성형 AI를 통해 현장 작업자에게 즉시 전달한다. 포스코 광양제철소는 이를 연속 주조 설비에 적용하여 고장 예지 시스템을 성공적으로 구축했다. 탄소 배출 규제가 강화되는 가운데 AI는 에너지 사용량 예측과 최적화에 결정적인 역할을 한다. 슈나이더 일렉트릭은 예측 AI를 활용하여 산업 시설의 에너지 효율을 높이고 운영비를 절감하는 설루션을 제공하고 있으며, 한국그린데이터 등 국내 기업들도 AI 챗봇이 탑재된 운영 체제를 통해 제조업의 에너지 피크 관리와 전력 최적화를 지원하고 있다.   2026 글로벌 기술 트렌드 및 리더십의 우선순위 2026년은 AI가 ‘생산성 향상 도구’에서 ‘책임과 신뢰의 기반’으로 진화하는 해가 될 것이다. 딜로이트와 가트너 등의 보고서에 따르면 기업 리더들은 다음의 네 가지 영역에 집중해야 한다. 첫째, 에이전틱 리얼리티 체크(agentic reality check)이다. 챗봇 도입을 넘어 비즈니스 프로세스 자체를 재설계해야 한다. 보고서에 따르면 40%의 에이전틱 AI 프로젝트가 2027년까지 실패할 것으로 예상되는데, 이는 기술적 문제보다는 기존의 망가진 프로세스를 단순히 자동화하는 ‘자동화 함정’ 때문이라고 분석된다. 성공하는 기업은 엔드 투 엔드 프로세스 전체를 혁신하며 인간과 에이전트 팀을 오케스트레이션하는 모델을 채택하고 있다. 두 번째, 소버린 AI(sovereign AI)와 보안 거버넌스이다. 데이터 주권과 국가별 규제 대응이 중요해짐에 따라 소버린 AI 전략이 필수이다. 2026년에는 기업의 77%가 공급업체 선택 시 설루션의 원산지를 고려하며, 로컬 벤더를 중심으로 한 독립적인 AI 스택 구축이 확산될 것이다. 또한, 데이터 모델 오염(poisoning) 리스크에 대응하기 위한 예측적 OT 사이버 보안 체계 구축이 가속화될 전망이다. 세 번째, 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇의 확산이다. 제조, 물류, 국방 분야를 중심으로 피지컬 AI의 도입이 급증하고 있다. 2026년에는 아시아-태평양 지역을 중심으로 피지컬 AI 채택률이 80%에 도달할 것으로 보이며, 이는 공장 내 정적인 자동화 설비를 대체하여 비정형 환경에서도 유연하게 대응하는 자율 운영 공장의 핵심 요소가 될 것이다. 네 번째, 지능형 컴플라이언스 및 표준화이다. 규제 당국 역시 AI를 활용하여 기업의 데이터를 실시간 모니터링하는 시대가 오고 있다. 이제 정기 감사에 대비하는 수준을 넘어, 시스템이 스스로 규정 위반 리스크를 예측하고 보고하는 ‘예측적 컴플라이언스’가 표준으로 자리 잡을 것이다.   실무자를 위한 실행 로드맵 스마트 엔지니어링을 위한 AI 활용은 더 이상 미래의 담론이 아닌 2026년 현재의 경영 핵심 과제다. 2026년은 지식 소유 자체가 무의미해지는 시점이며, AI가 생성한 결과물을 편집하고 맥락화하는 ‘아키텍트(architect)’ 능력이 엔지니어의 몸값을 결정짓게 될 것이다. 기업은 성공적인 AI 전환을 위해 다음의 3단계 로드맵을 고려해야 한다. 첫째, 지능형 설계 및 시뮬레이션 단계를 통해 아이디어를 가장 빠르게 현실화할 수 있는 데이터 환경을 구축해야 한다. 둘째, 스마트 생산 및 운영 단계를 통해 물리적 세계를 정밀하게 제어하고 최적화하는 디지털 스레드와 온톨로지 체계를 완성해야 한다. 셋째, 제품, 공장, 도시를 하나의 유기체로 연결하는 생태계 통합 단계로 나아가야 한다. AI는 도구가 아니라 설계–생산–운영 전반을 학습하고 최적화하는 ‘지능형 플라이휠(intelligent flywheel)’이다. 지금 이 순간에도 데이터는 쌓이고 있으며, 이를 인과관계로 해석하고 에이전틱 AI로 실행에 옮기는 기업만이 2026년 이후의 제조업 패러다임 변화에서 승리자가 될 수 있을 것이다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디자인센터 솔리드 엣지, 브랜드 통합과 AI로 제품 설계 효율 높인다   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 솔리드 엣지의 2026 버전을 내놓으면서 ‘디자인센터 솔리드 엣지’로 제품명을 바꾸었다. 솔리드 엣지와 NX 등 제품 설계를 위한 CAD 제품군을 ‘디자인센터(Designcenter)’ 브랜드로 통합한 데 따른 것으로 보인다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 존 폭스(John Fox) 마케팅 부사장은 이런 변화가 자사의 설계 도구를 하나의 생태계로 통합하고, 전체 제품 개발 과정에서 협업과 효율을 강화하기 위한 것이라고 설명했다. ■ 정수진 편집장     달라진 제품 이름에는 어떤 의미가 있는지 ‘솔리드 엣지’가 ‘디자인센터 솔리드 엣지’로 바뀐 것은 기업이 데스크톱과 클라우드를 아우르는 하이브리드 설계 환경으로 원활하게 전환할 수 있도록 지원하겠다는 지멘스의 의지를 반영한다. 대기업과 스타트업을 비롯한 제조업체들은 분산된 기업을 운영하는 경우가 많으며, 플랫폼 전반에서 일관된 도구를 필요로 한다. 솔리드 엣지를 NX와 함께 디자인센터(Designcenter) 제품군에 포함시킴으로써, 지멘스는 고객이 장기적인 안정성과 호환성, 기업의 성장에 따라 확장 가능한 시스템을 제공받을 수 있다는 점을 명확히 하고 있다. 새로운 제품명인 ‘디자인센터 솔리드 엣지’와 ‘디자인센터 NX’는 이러한 사실을 강조한다. 지멘스는 고객이 익숙하게 사용해 온 기능이 계속 유지된다는 확신을 주는 동시에, 고객이 보다 광범위하고 통합된 포트폴리오를 활용할 수 있다는 메시지를 전달하고자 한다. 여기서 핵심은 연속성과 명확한 미래 방향성을 제시하는 데 있다.   이름이 바뀐 것 외에 이번 버전의 실질적인 변화가 있다면 브랜딩 이외에도 디자인센터 솔리드 엣지 2026은 여러 향상된 기능을 제공한다. AI 지원 워크플로, 큰 폭의 사용성 개선, 클라우드 통합 강화와 함께 고객이 제안한 500여 개 이상의 개선 사항이 포함됐다. 이는 지속적인 발전에 대한 지멘스의 의지를 보여주며, 이러한 변화는 엔지니어들이 실제 업무 현장에서 작업하는 방식을 세심하게 이해한 덕에 가능했던 것이다. 이번 버전은 워크플로를 간소화하는 AI 기반 자동화에 초점을 맞췄다. 예를 들어, 마그네틱 스냅 어셈블리(Magnetic Snap Assembly)와 같은 기능은 부품 배치를 크게 가속화해 클릭 수를 줄이고 조립 생성 속도를 높인다. 또한 자동 2D 도면 생성 기능을 개선해, 번거로운 작업이 효율적이고 자동화된 프로세스로 전환되도록 했다. 이러한 AI 기능은 AI 코파일럿(AI Copilot)을 통한 앱 내 가이드 제공에도 적용된다. AI 코파일럿은 지능형 어시스턴트 역할을 하면서 맥락 기반 도움을 제공하고, 애플리케이션 내에서 직접 질문에 답할 수 있다. 또한, 부품과 판금 설계와 같은 핵심 영역에서도 큰 개선이 이뤄졌다. 다중 에지 플랜지(flange) 다듬기와 자동 탭(tab), 슬롯(slot) 명령과 같은 기능이 도입돼 제조 가능성을 직접적으로 향상시켰다. 아울러 어두운 테마(Dark Theme)과 워크스루(Walkthrough) 명령이 도입돼 사용자 경험이 개선됐으며, 몰입감 있는 설계 검토가 가능해졌다. 이는 소소한 조정이 아니며, 생산성을 높이고 엔지니어가 창의적인 문제 해결에 더 집중할 수 있도록 하는 근본적인 개선이다.   향후 디자인센터 브랜드 내 제품군의 변화 가능성은 디자인센터는 디자인센터 솔리드 엣지와 디자인센터 NX를 포함한 강력한 설계 도구를 하나의 통합된 생태계로 묶는다. 이는 지멘스가 보다 높은 수준의 통합과 공동 발전을 위해 적극적으로 노력하고 있음을 보여준다. 한편 지멘스는 파라솔리드(Parasolid) 커널과 같은 공통 기술을 활용하고 AI, 클라우드 확장성, UX 현대화와 같은 분야에서도 공동의 접근 방식을 지속적으로 적용할 계획이다. 지멘스의 목표는 고객이 어떤 디자인센터 제품을 사용하든 원활하고 지능적인 경험을 제공하고, 전체 제품 개발 과정에서 협업과 효율을 촉진하는 것이다. 이는 국내 기업들이 중요하게 여기는 장기적 신뢰성과 워크플로 일관성을 보장한다.   제품 개발과 설계 영역에서 AI가 어떤 역할을 해야 한다고 보는지. 이와 관련해 디자인센터 솔리드 엣지의 AI 개발 방향은 지멘스는 AI가 제품 개발과 설계 분야에서 혁신적인 역할을 할 수 있다고 확신한다. 지멘스의 AI 철학은 엔지니어의 창의력이나 전문성을 대체하는 것이 아니라, 이들의 역량을 보강하고 반복적이고 지루한 작업에서 해방시키는 것이다. AI는 지능형 조력자로 작동하며 설계 전문가가 일상적인 업무보다는 혁신에 집중할 수 있도록 해야 한다. 이때, 기존 설계 프로세스를 방해하지 않으면서도 측정 가능한 생산성 향상을 달성하는 것이 중요하다. 지멘스는 AI가 제품 개발에서 세 가지 핵심 영역을 향상시킨다고 본다. 첫째, 반복 작업의 자동화이다. AI는 3D 모델에서 상세 2D 도면을 생성하거나 조립 부품을 정확히 배치하는 등 규칙적인 프로세스를 지능적으로 자동화할 수 있다. 이를 통해 작업 부담과 오류 가능성을 크게 줄일 수 있다. 둘째, 지능형 지원과 안내이다. AI는 설계 환경 내에서 실시간으로 맥락에 맞는 도움을 제공할 수 있다. 이와 함께 질문에 답하고 최적의 설루션을 제안하며, 사용자가 복잡한 워크플로를 처리할 수 있도록 안내할 수 있다. 셋째, 설계 탐색과 최적화의 가속화이다. AI는 엔지니어가 보다 많은 설계 가능성을 빠르게 탐색하도록 도와주며, 사전 정의된 제약 조건과 성능 목표를 기반으로 최적의 도형이나 재료 선택을 식별할 수 있다. 디자인센터 솔리드 엣지 2026에서 확인할 수 있듯, 지멘스의 AI 개발 방향은 이러한 원칙에 확고한 기반을 두고 있다. 지멘스는 이미 마그네틱 스냅 어셈블리를 비롯해 AI 기반의 자동 도면 생성, AI 코파일럿 등 강력한 AI 기능을 통합했다. 앞으로 지멘스는 디자인센터 솔리드 엣지 전반에 AI를 보다 깊고 폭넓게 적용할 계획이다. 이는 초기 구상 단계부터 상세 제조 문서 작성에 이르기까지 다양한 설계 단계에서 더욱 지능적인 자동화를 의미한다. 지멘스는 AI가 매끄럽고 직관적으로 작동해 설계 전문가의 사고 과정을 자연스럽게 확장할 수 있도록 노력하고 있다. 즉, AI를 활용해 인간의 창의성을 증폭시키고, 고객이 각자의 산업 분야에서 선두를 유지할 수 있도록 지원하는 것이다.   SaaS 제품인 디자인센터 X 솔리드 엣지는 어떤 점이 달라졌는지 이제 디자인센터 X 솔리드 엣지(‘솔리드 엣지 X’에서 브랜드가 바뀜)는 팀센터 X(Teamcenter X) 데이터 관리를 지원한다. 따라서 수정 사항, 워크플로, 배포 주기를 안전하게 처리할 수 있다. 배포 과정은 몇 번의 클릭만으로 간소화되며, IT 부서의 지원이 더욱 쉬워졌다. 특히 SaaS 버전은 데스크톱 버전과 기능적 연속성을 유지한다. 엔지니어는 동일한 모델링 성능을 활용할 수 있으며, 기업은 클라우드 기반 설정 동기화와 선택적 가치 기반 라이선싱을 통해 효율적으로 사용 규모를 조절할 수 있다. 이러한 유연성은 비용 관리와 고급 설계를 저울질하는 국내 여러 중소 제조업체에 적합하다. 지멘스는 팀센터 X 기반의 내장 클라우드 데이터 관리를 더욱 깊이 통합했다. 이를 통해 강력한 문서 관리, 수정 사항 관리, 안전한 체크인/체크아웃 워크플로가 제공된다. 따라서 설계 데이터는 언제나 정리되고 접근 가능하며 안전하게 유지된다. 이는 단순한 저장 기능이 아니며, 기기와 지리적 경계를 넘어 실시간 협업과 주석 작업을 가능하게 한다. 기업은 함께 설계를 시각화하고 논의하며 반복 작업을 수행할 수 있어, 훨씬 민첩하고 연결된 설계 프로세스를 구현할 수 있다. 또한 디자인센터 X 솔리드 엣지는 유연한 가치 기반 라이선싱 옵션을 도입해, 프로젝트 요구에 따라 기업이 기능 접근을 조정할 수 있는 확장 가능한 시트(seat) 옵션을 제공한다. 이를 통해 기업은 불필요한 비용 없이 필요한 시점에 적절한 도구를 사용할 수 있는 높은 유연성을 갖추게 된다. 궁극적으로 디자인센터 X 솔리드 엣지는 안전하게 관리되는 환경 속에서 사용자가 언제 어디서나 솔리드 엣지의 모든 기능을 활용하며 설계할 수 있는 자유를 제공한다. 디자인센터 X 솔리드 엣지에 고객이 긍정적인 반응을 보이고 있으며, 시장 성과도 고무적이다. 이는 엔지니어와 기업들이 SaaS 모델이 제품 개발에 제공하는 유연성과 성능을 적극적으로 받아들이고 있음을 보여준다.   디자인센터 솔리드 엣지의 타깃 시장은 디자인센터 솔리드 엣지는 설계 중심 시장(design-focused end of the market)을 공략한다. 심데이터(CIMdata)에 따르면, 이는 CAD 시장에서 가장 빠르게 성장하는 분야이다. 이 시장의 고객들은 광범위하고 다분야에 걸친 플랫폼에서 흔히 발생하는 부담이나 복잡성 없이, 설계 엔지니어에게 강력하고 직관적이며 효율적인 도구를 제공하는 설루션을 찾고 있다. 이들은 빠른 설계 반복, 간편한 사용, 주요 엔지니어링 과제를 직접 해결하는 전문 기능을 중시한다. 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 다양한 특화 기능을 필요로 하는 다분야 부문과 달리, 설계 중심 사용자는 기계 설계, 조립, 제조 준비에 특화된 깊고 강력한 기능을 필요로 한다. 특히 이들은 생산성과 사용자 경험에 중점을 둔다.   향후 전략에 대해 소개한다면 지멘스의 향후 전략은 이러한 인식을 기반으로 하며, 디자인센터 제품군의 발전으로 크게 강화됐다. 디자인센터 NX와 디자인센터 솔리드 엣지가 하나의 통합된 환경에서 산업 최고 수준의 파라솔리드 커널을 활용함으로써, 지멘스는 경쟁사에 비해 차별화되고 탁월한 설루션을 제공한다. 이러한 공통 기술 기반은 원활한 데이터 흐름, 일관된 성능, 그리고 포트폴리오 전반에 걸친 공동의 혁신 의지를 보여준다. 즉, 고객이 사용 편의성과 동기화 기술에 특화된 디자인센터 솔리드 엣지를 사용하든, 고급 기능을 제공하는 디자인센터 NX를 사용하든, 모두 통합되고 일관된 생태계의 혜택을 누릴 수 있다는 의미다. 이러한 전략적 연계를 통해 지멘스는 고객의 요구에 따라 확장 가능한 설루션을 제공하며, 설계 프로세스의 모든 단계에서 최고 수준의 도구를 활용할 수 있도록 지원한다. 궁극적으로 지멘스의 전략은 설계 중심 엔지니어에게 지능적이고 생산성을 높이는 클라우드 기반 도구를 지속적으로 제공하는 것이다. 지멘스는 엔지니어의 창의성과 효율을 증폭시켜, 혁신적인 제품을 빠르고 정밀하게 시장에 선보일 수 있도록 돕고자 한다. 강력한 공통 코어 위에 구축된 통합 디자인센터 제품군은 이러한 가치를 제공하고, 고객의 디지털 전환 여정을 지원하는 데 있어 지멘스가 독보적인 위치를 차지하도록 할 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 12월 1일 ‘설계 가능한 인과 기반 AI : 지식조립공장의 시대가 온다!’를 주제로 웨비나를 진행했다. 이번 방송은 디원 류용효 상무의 사회로 진행되었으며, 데이터 기반 AI가 가진 한계를 짚어보고 이를 극복하기 위한 대안으로 제조 도메인 지식을 결합한 '인과 기반 AI(causal AI)'와 '지식 조립 공장'의 개념이 상세히 소개됐다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자     상관관계와 인과관계의 명확한 구분, 제조 현장의 한계 극복 캠지컨설팅 대표이기도 한 인하대학교 이창선 교수는 “데이터로만 예측하는 시대는 지났다. 반드시 인과 지식이 결합되어야 하며, 인과관계를 잘 분석하는 기업이 미래 경쟁력을 갖게 될 것”이라고 강조했다. 이창선 교수는 현재 AI 기술, 특히 데이터 패턴에 의존하는 귀납 추론의 한계를 지적하며 발표를 시작했다. AI는 ‘비 오는 날 아이스크림 판매가 줄어든다’와 같은 상관관계를 찾는 데는 탁월하지만, ‘A가 변하면 B가 어떻게 변하는가’라는 인과관계를 밝히는 데는 약점이 있다는 것이다. 특히 물리적 법칙이 지배하는 제조 산업(철강, 반도체, 화학 등)에서는 이러한 데이터 기반의 상관 예측이 치명적인 한계를 드러낼 수 있다. 이 교수는 “넷플릭스나 유튜브 추천 알고리즘처럼 ‘왜’가 중요하지 않은 분야와 달리, 제조 현장에서는 원인을 파악해 설계를 변경하고 공정을 제어해야 한다”고 설명했다. 데이터는 세상을 비추는 거울과 같아서 오류가 포함되거나 겉모습만 비추는 경우가 많다. 예를 들어 기온이 오를 때 불량률이 높아지는 현상이 특정 지역에서는 맞을 수 있지만, 실제 원인이 ‘습도’라면 사막 지역에서는 전혀 다른 결과가 나올 수 있다. 즉, 상관관계만 보고 제어하려 들면 공장이나 설비가 바뀌었을 때 AI 모델이 작동하지 않는 ‘상황 적응 한계’에 부딪히게 된다. 이 교수는 “닭이 울어서 해가 뜨는 것은 절대 아니다. 인과관계는 반드시 원인에서 결과로 흐르는 방향성이 있어야 한다”며, 단순히 데이터 패턴이 일치한다고 해서 이를 원인과 결과로 해석해서는 안 된다고 강조했다.   지식 조립 공장과 프로토콜 이러한 한계를 극복하기 위해 제시된 개념이 바로 ‘지식 조립 공장(Knowledge Assembly Factory)’과 ‘캠지(CamG) AI’다. 이는 하드웨어 공장이 아닌 소프트웨어 공장으로, 제조 도메인 전문가가 직접 AI를 활용할 수 있도록 돕는 시스템이다. 지식 조립 공장은 ▲원재료(현장의 센서·공정 데이터) ▲생산 작업 지시서(도메인 전문가의 인과 지식 설계 문서) ▲생산 설비(지식 조립 AI)를 통해 ▲최종 제품(인과 예측 AI)을 생산해 낸다. 여기서 가장 중요한 것은 인간 전문가와 AI가 협력하기 위한 표준화된 규칙, 즉 ‘지식 공유 프로토콜’이다. 전문가의 머릿속 노하우를 AI가 이해할 수 있는 형태(인과 지식 그래프 등)로 변환하는 ‘입력 프로토콜’과, AI가 생성한 복잡한 수식 모델을 다시 인간이 이해하고 평가할 수 있게 변환하는 ‘출력 프로토콜’이 핵심 역할을 한다. 이창선 교수는 발표를 마무리하며 “이러한 지식 조립 방식이 확산된다면 대한민국이 ‘지식 제조 AI 강국’으로 도약할 수 있을 것”이라며, “기업의 노하우가 축적되고 진화하는 ‘지식의 진화’를 통해 제조 경쟁력을 강화해야 한다”고 제언했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  개발 및 공급 : 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 주요 특징 : AI 기반 자동화로 지능형 어셈블리/도면 생성/빌트인 대화형 어시스턴트 통해 설계 워크플로 향상, 어셈블리/판금·도면 작업의 생산성 개선 통해 재사용성/제조 가능성/문서 정확도 간소화, 현대적인 UX와 클라우드 통합을 통해 유연한 라이선 및 다양한 기기 간 원활한 구성 통한 맞춤형 경험 제공 등   ▲ 디자인센터 솔리드 엣지 2026은 새로운 AI 코파일럿을 도입함으로써 자연어 입력을 통해 사용자가 도움말 자료를 신속하게 찾을 수 있도록 지원한다. 또한 눈의 피로를 줄이고 시각적 대비를 향상시키는 새로운 다크 테마를 제공한다.   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 디자인센터 솔리드 엣지(Designcenter Solid Edge) 소프트웨어의 최신 업데이트를 발표했다. 최신 업데이트에는 AI 기반 신규 기능과 생산성, 문서화, 사용자 경험 개선 사항이 포함된다. 이는 설계 및 엔지니어링 팀이 온프레미스와 클라우드 환경 전반에서 보다 수월하게 협업하고, 빠르고 스마트하게 작업할 수 있도록 지원한다.   AI 기반 설계 디자인센터 솔리드 엣지 2026 업데이트는 설계 워크플로를 혁신하는 지능형 자동화 기능을 도입한다. 새로운 마그네틱 스냅 어셈블리(Magnetic Snap Assembly) 기능은 AI 기술을 활용해 제약 조건을 자동 적용함으로써 부품 배치 속도를 높인다. 한편 새로운 자동 도면 기능은 AI를 사용해 최소한의 입력만으로 2D 도면 뷰(치수가 포함된 직교, 단면, 등각 투영 뷰 포함)의 최대 80%를 생성한다. 또한, 디자인센터 솔리드 엣지는 설계 환경 내에서 실시간 상황 인식 지원을 제공하는 대화형 AI 챗봇인 디자인 코파일럿(Design Copilot)을 도입한다.   ▲ 디자인센터 솔리드 엣지 2026의 마그네틱 스냅 어셈블리는 AI를 활용해 부품 배치 시 다중 메이트(mate)를 자동으로 감지하고 적용한다.   어셈블리와 판금 생산성 새로운 도구는 복잡한 어셈블리를 단순화하고 제조 준비도를 향상시킨다. 새로운 파트 디스플레이 컨피규레이션(Part Display Configuration)과 향상된 비주얼 익스플로드(Visual Explode) 기능은 문서화와 재사용을 지원한다. 통합된 탭과 슬롯 생성, 다중 에지 플랜지 트리밍, 벽 두께 지원은 재작업을 줄이고 제조 가능성을 개선한다.   ▲ 디자인센터 솔리드 엣지 2026의 탭(tab)과 슬롯(slot) 기능은 판금 부품 간 정밀한 맞물림 연결을 자동으로 생성한다. 이 기능은 용접 또는 어셈블리 시 완벽한 정렬과 자체 고정 기능을 보장함으로써 수동 설정을 줄이고 제조 정밀도를 향상시킨다.   도면 작성과 문서화 디자인센터 솔리드 엣지는 이제 더욱 강력한 도면 작성과 모델 기반 정의(MBD) 기능을 제공한다. 네이티브 개정 테이블, 자동 홀 공차 지정, 그리고 3D PDF 내보내기 시 PMI 단면도 뷰를 지원하여 정확성과 규정 준수가 향상된다. 사용자 정의 기호와 도면 뷰의 음영 처리된 데칼(decal)은 팀 간 협업과 후속 공정에서의 시각적 커뮤니케이션을 강화한다.   ▲ 디자인센터 솔리드 엣지 2026의 AI 기반 자동 도면 생성 기능은 즉시 최대 80% 완성된 2D 문서를 생성한다. 더불어 지능형 뷰 배치, 치수 표시, 템플릿 선택 기능을 제공한다.   사용자 경험과 클라우드 통합 이번 업데이트는 더욱 현대적이고 개인화된 설계 경험을 제공한다. 새로운 다크 테마, 확장 가능한 SVG 아이콘, 그리고 새롭게 디자인된 커맨드 바는 사용성을 개선하고 시각적 피로를 낮춘다. 클라우드 기반 설정 동기화는 기기 간 일관된 구성을 보장한다. 또한 가치 기반 라이선싱은 실제 사용량에 맞춰 고급 도구에 대한 유연한 토큰 기반 접근을 제공한다.   디자인센터 X 솔리드 엣지로 클라우드에 고급 설계 기능 지원 디자인센터 X 솔리드 엣지(Designcenter X Solid Edge) 소프트웨어는 클라우드 중심 모바일 워크플로를 위한 하이브리드 SaaS(software as a service) 기능을 도입함으로써 디자인센터 솔리드 엣지의 데스크톱 기능을 보완한다. 사용자는 지정 사용자 라이선싱을 통해 선호 설정을 동기화하고, 여러 기기에서 도구에 접근하며, 보다 유연하게 협업할 수 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 존 밀러(John Miller) 메인스트림 엔지니어링 부문 수석 부사장은 “지멘스는 디자인센터 솔리드 엣지 2026와 디자인센터 X 솔리드 엣지를 통해 현대 엔지니어링 팀의 변화하는 요구를 충족하는 보다 스마트하고 연결된 설계 경험을 제공한다. 강력한 AI 자동화와 유연한 클라우드 워크플로의 결합은 고객이 혁신을 가속화하고, 복잡성을 줄이며, 빠르게 변화하는 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 돕는다”고 말했다. 디자인센터 솔리드 엣지 2026과 디자인센터 X 솔리드 엣지는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 포트폴리오의 일부로 제공된다.   실토막 그룹의 디자인센터 솔리드 엣지 채택 브라질의 실토막 그룹(The Siltomac Group)은 디자인센터 솔리드 엣지를 활용해 동물 영양 자동화 장비를 설계하고 제작하고 있으며, 대·중·소 모든 규모의 생산자가 사용할 수 있는 기계화, 자동화 장비의 기술 혁신을 통해 축산업 강화에 기여하고 있다. 실토막의 마리아나 호드리게스(Mariana Rodrigues) COO는 “새로운 디자인센터 솔리드 엣지 2026 출시에 깊은 감명을 받았다. 급변하는 시장에서 원활한 협업은 매우 중요하다. 클라우드 기반 디자인센터 X 솔리드 엣지를 통해 우리 팀은 언제 어디서나 최신 설계에 접근할 수 있으며, 클라우드 스토리지로 데이터를 체계적으로 정리하고 안전하게 보관할 수 있다. 이번 업데이트는 생산성을 크게 향상시키고 혁신을 촉진할 수 있는 중요한 도약”이라고 말했다. 또한 “예를 들어, 새로운 워크스루(Walkthrough) 커맨드는 우리가 설계를 보여주는 방식을 완전히 바꿔 놓았다. 몰입감 넘치는 시각적 투어를 통해 고객과 다른 팀이 설계를 보다 직관적이고 흥미롭게 이해할 수 있도록 지원한다. 수천 개의 부품으로 구성된 장비의 복잡성을 고려할 때, 어셈블리 설계 과정에서 절약되는 시간은 매우 중요하다. 새롭게 도입된 AI 기반 마그네틱 스냅 기능은 어셈블리 설계 속도를 몇 배로 높일 수 있다. 이는 엔지니어가 설계를 더 빨리 완성하고 테스트를 조기에 시작할 수 있음을 의미하며, 고객 요구에 신속히 대응해 경쟁에서 앞서 나갈 수 있도록 한다“고 덧붙였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

유니티로 구현한 핵융합 디지털 트윈, V-KSTAR   핵융합 기술은 미래를 열어갈 수 있는 태양과 같은 에너지이지만 복잡한, 실험 데이터를 분석하고 이해하는 데 많은 시간이 소요된다. 트라이텍과 UNIST는 이러한 문제를 해결하기 위해 V-KSTAR 프로젝트를 추진했다. 이 프로젝트에서는 유니티의 디지털 트윈 기술을 활용해 직관적이고 효율적인 가상 핵융합 실험 플랫폼을 구현할 수 있었다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   가상 핵융합 디지털 트윈 플랫폼 : V-KSTAR 프로젝트 V-KSTAR는 한국핵융합에너지연구원(KFE)의 공동 과제인 핵융합 R&D의 일환으로, 가상 핵융합 기술 개발을 위한 디지털 트윈 플랫폼 개발 프로젝트이다. 이 프로젝트는 3차원 CAD 모델 기반의 가상 핵융합 시뮬레이션을 연산하는 슈퍼컴퓨팅 기술을 활용하여 최적화된 가상 핵융합 모델 및 시뮬레이션 기술을 개발하고, 최적의 실험 결과를 도출하기 위한 가상 핵융합 시뮬레이션 통합 플랫폼 기술 개발을 목표로 한다. 핵융합 실험의 핵융합로인 토카막(Tokamak) 장치 내부에서 실시간으로 측정된 데이터의 가시화 모니터링, 시뮬레이션 데이터 분석 및 시각화, 데이터 추적 및 데이터 형상 관리 기능 등을 통해서 종합적인 파이프라인 관리 시스템을 구현하기 위한 가상 핵융합 기술 통합 플랫폼 개발 프로젝트이다. 핵융합 실험 과정에서 만들어지는 고온의 플라스마가 안정성을 가지고, 오래 유지되기 위해서는 자기력을 통해 플라스마의 모양과 위치를 고정시키는 것이 필요하다. V-KSTAR는 3차원 가상 핵융합 시뮬레이션의 반복 트레이닝을 통해 최적의 플라스마 형성 조건과 자기력 제어 기술을 확보하고, 실험을 통해서 플라스마 형상 및 장치 상태를 모니터링할 수 있는 통합 시스템 개발에 목적이 있다.   유니티의 시각화를 통한 핵융합 실험 장치의 개선 핵융합 실험 장치에서 실험 시 플라스마가 접촉하는 토카막 내부 타일은 플라스마로부터 열을 받아 온도가 상승하게 된다. 토카막 설비가 손상되는 것을 감지하고 정비해야 하는 문제에 대응하기 위해 각 타일의 온도를 색상과 수치로 표시하고 높은 수준으로 온도가 상승했을 경우에 경고 표시와 로그 기록을 남겨야 하는 필요성이 있었다.   그림 1. 토카막 내부 타일을 디지털 트윈으로 구현해낸 모습. 내부 타일의 온도를 실시간으로 색과 숫자로 확인할 수 있다.   핵융합 실험 장치에서 플라스마는 수억 도(℃)에 이르는 고온을 유지해야 하며, 이를 위해 고속 중성입자 빔을 플라스마에 조사하는 방법이 대표적으로 사용된다. 조사된 중성입자는 뜨거운 플라스마 내부에서 이온화되고, 플라스마와 충돌하며 에너지를 전달하고 전체 온도를 상승시킨다. 그러나 이온화된 후 충분한 에너지 전달을 하지 못한 일부 고속 이온은 플라스마 영역을 빠져나와 토카막 내벽에 충돌하게 되며, 이는 벽면 타일의 급격한 온도 상승과 손상으로 이어질 수 있다. 실제 실험에서는 이러한 손상을 막기 위해 장치 운전을 중단해야 하는 경우도 발생한다. 따라서 토카막 내부 타일의 온도를 실시간으로 색과 숫자로 표시하고, 온도가 일정 수준 이상 상승할 경우 경고를 발생시키며 로그를 기록하는 모니터링 체계가 필요하다. 나아가, 개발 팀은 물리적 트윈(physical twin)인 K-STAR 장치에서 고속 이온의 손실이 발생하는 위치를 실험 전 또는 실험 사이에 미리 파악하고, 내벽 손상을 최소화하기 위해 유니티 기반의 3차원 디지털 트윈인 ‘V-KSTAR’를 구축하였다. 이를 통해 입자 궤적을 추적하고 벽면과 고속 이온의 충돌을 시각화함으로써, 고속 입자 손실 메커니즘을 정밀하게 분석하고 장치 보호 및 실험의 안정성을 강화할 수 있게 되었다.   플라스마 발생 영역을 분석하기 위한 3차원 셰이더 구현 개발 팀은 유니티가 VR(가상현실), XR(확장현실)과 같은 여러 플랫폼과 호환성이 높고, 확장할 수 있는 통합 도구 제공이 잘 되어 있다는 점에 주목했다. 또한, C# 기반에서 프로젝트를 구성하기 때문에 개발 진입 장벽이 낮고 사례가 많아 개발에서 오는 리스크를 최소화할 수 있는 가능성이 많다는 점도 개발 프로젝트에 유니티를 선택하게 된 요인이 됐다. 유니티에서 플라스마는 흔히 도넛으로 알고 있는 토러스(torus, 원환면) 형태로 생성된다. 토러스를 수직으로 자른 단면의 경계를 기저로 하여 360도 회전을 통해 전체 플라스마 형상이 만들어진다. 토러스 내부는 구멍이 있고, 이 공간에 토카막 내벽이 위치하기 때문에 토러스가 내벽을 가리는 구조이다. 개발 팀은 투시가 가능하면서도 그 경계가 명확하게 시각화될 수 있도록 플라스마 셰이더를 구현했다. 또한 이중 노멀을 구현하여 카메라가 플라스마에 포함되어도 플라스마의 형상을 관찰할 수 있도록 하였다.   그림 2. 토러스 형태의 플라스마   핵융합 장치 시각화를 위해 선택한 유니티 플랫폼과 툴 개발 팀은 다양한 유니티 플러그인을 분석적 가시화에 활용했다. 예를 들어, CrossSection 플러그인을 활용하여 모델 내부 단면을 관찰할 수 있도록 하였으며, 토카막 장치를 360도로 회전시키며 원하는 각도에서 내벽과 외벽이 전체 장비와 어떻게 모양을 이루고 있는지를 한눈에 파악할 수 있는 기능을 구현했다.또한, 시간에 따른 부품별 온도 상태를 한 눈에 파악하기 위한 그래프를 그리는 데에도 Vectrosity와 같은 플러그인으로 원하는 기능을 쉽게 구현했다. 코드의 부분적인 교체와 유지 보수를 효율적으로 진행할 수 있도록 프로그램 모듈화를 진행할 때에도 유니티가 제공하는 Assembly Definition 기능을 활용해 손쉽게 프로그램을 체계적으로 모듈 단위로 분리할 수 있었다.   디지털 트윈 도입을 통한 핵융합 실험의 변화 V-KSTAR의 또 다른 기능은 실시간 데이터를 대용량으로 파일 포맷으로 기록하고 실제 실험이 끝나고 난 뒤 스트리밍 방식으로 실험 결과를 재현하는 것이다. 약 2~3분 단위의 실험은 샷넘버라는 고유 번호로 구분이 되고, 그 번호에 해당하는 플라스마 형상이 어떤 모양인지 확인하여 실험 설정의 최적값을 재사용할 수 있도록 돕는다. 설정 값과 그에 따른 실험 결과가 수많은 문서에 표와 숫자로 기록된 것을 연구자들이 읽고 이해해야 하는 일을 디지털 트윈이 빠르고 직관적인 방식으로 만들어 시간을 절약하는 효과가 있다. 실제 캠페인 현장에 가면 플라스마를 관찰할 수 있는 특수 카메라 영상이 흑백 모니터로 표시되고, 그 주변으로 수많은 센서 값에 대한 계기판이 벽면을 가득 채우고 있다. V-KSTAR는 한 눈에 파악하기 어려운 복잡한 수치 데이터를 가상 공간의 3D 모델에 다양한 색상으로 시각화하여, 마치 실제로 가까이서 관찰하는 것과 같은 직관적인 환경을 제공한다. 또한 플라스마 형상을 감지하는 센서 정보를 바탕으로 플라스마를 재구성하여, 특수 카메라의 제한된 시야에서는 관찰하기 어려웠던 전체적이고 동적인 모습을 제공하기 때문에 실험 결과에 대한 이해가 더욱 효율적이다. 따라서, V-KSTAR 프로젝트 도입을 통해 시뮬레이션 결과를 보다 빠른 시간에 분석하고, 연구자 간 시뮬레이션 결과를 공유하고 토론할 수 있는 가상 공간을 통해 연구의 진척도를 높일 수 있는 효과가 있다.   V-KSTAR 시각화 과정에서 유니티 활용의 효과 핵융합 실험의 특성 상 대규모의 그래픽 요소를 고성능을 유지하며 가시화하는 데는 일정한 한계가 있었다. 이로 인해 복잡한 데이터 시각화를 위해 일부 요소를 단순화해야 하는 경우가 발생했다. 하지만 유니티를 사용한 개발은 확실히 쉽고, 가볍고, 직관적인 면이 있다. 그래서 프로젝트 초기에 간단한 사용자 요구가 많을 때는 즉시 반영하여 해결하기에 적합했다. 개발 팀은 “핵융합 연구와 같은 전문 분야를 위한 유니티의 고성능 그래픽 설루션에 대한 자료와 사례가 더 풍부해지기를 기대한다”고 전했다.   V-KSTAR의 향후 기술 발전 방향 향후 프로젝트의 핵심 과제는 폭발적으로 증가하는 방대한 데이터를 기존의 렌더링 성능 수준에서 효과적으로 가시화하는 기술 개발이다. 이를 위해 컴퓨터의 그래픽 성능을 무제한에 가깝게 확장할 수 있는 하드웨어 또는 소프트웨어 측면의 방법을 발굴하여 프로젝트에 접목해야 할 것으로 보인다. 또한 개발 팀은 핵융합 실험을 위한 최적의 CAD 환경을 구현하기 위해, 설계–변환–시뮬레이션–피드백의 자동화된 워크플로를 실현할 수 있도록 V-KSTAR에 모델과 데이터의 자동 관리 시스템을 갖출 수 있도록 노력하고 있다. 개발 팀은 “향후에 진행되는 새로운 핵융합 실험 장치와 ITER 및 DEMO 장치에도 현재 개발되고 있는 플랫폼이 확장 적용될 것이며, AI를 접목하여 학습한 결과를 가시화하고 분석하는 연구가 장기적으로 진행될 것으로 예상된다”고 전했다. 또한, “AI를 도입한 V-KSTAR를 통해 핵융합 실험을 일부 대체할 수 있다면 실험 시간과 운영 비용을 절감하는데 보다 크게 기여할 것으로 기대된다. 유니티를 활용해 V-KSTAR를 원활하게 구현해냈기 때문에, 이 경험을 바탕으로 향후에도 유니티를 지속적으로 활용할 계획”이라고 덧붙였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 디자인센터 솔리드 엣지(Designcenter Solid Edge) 소프트웨어의 최신 업데이트를 발표했다. 지멘스는 자사의 설계 제품군을 아우르는 통합 브랜드인 ‘디자인센터(Designcenter)’를 2025년 초 발표하고, 솔리드 엣지와 NX를 여기에 포함시켰다. 솔리드 엣지의 최신 업데이트에는 AI 기반 신규 기능과 생산성, 문서화, 사용자 경험 개선 사항이 포함된다. 이는 설계 및 엔지니어링 팀이 온프레미스와 클라우드 환경 전반에서 보다 수월하게 협업하고, 빠르고 스마트하게 작업할 수 있도록 지원한다. 2026 업데이트는 설계 워크플로를 혁신하는 지능형 자동화 기능을 도입한다. 새로운 마그네틱 스냅 어셈블리(Magnetic Snap Assembly) 기능은 AI 기술을 활용해 제약 조건을 자동 적용함으로써 부품 배치 속도를 높인다. 한편 새로운 자동 도면 기능은 AI를 사용해 최소한의 입력만으로 2D 도면 뷰(치수가 포함된 직교, 단면, 등각 투영 뷰 포함)의 최대 80%를 생성한다. 또한, 디자인센터 솔리드 엣지는 설계 환경 내에서 실시간 상황 인식 지원을 제공하는 대화형 AI 챗봇인 디자인 코파일럿(Design Copilot)을 도입한다.     새로운 도구는 복잡한 어셈블리를 단순화하고 제조 준비도를 향상시킨다. 새로운 파트 디스플레이 컨피규레이션(Part Display Configuration)과 향상된 비주얼 익스플로드(Visual Explode) 기능은 문서화와 재사용을 지원한다. 통합된 탭과 슬롯 생성, 다중 에지 플랜지 트리밍, 벽 두께 지원은 재작업을 줄이고 제조 가능성을 개선한다. 디자인센터 솔리드 엣지는 더욱 강력한 도면 작성과 모델 기반 정의(MBD) 기능을 제공한다. 네이트브 개정 테이블, 자동 홀 공차 지정, 그리고 3D PDF 내보내기 시 PMI 단면도 뷰를 지원하여 정확성과 규정 준수가 향상된다. 사용자 정의 기호와 도면 뷰의 음영 처리된 데칼(decal)은 팀 간 협업과 후속 공정에서의 시각적 커뮤니케이션을 강화한다. 이번 업데이트는 더욱 현대적이고 개인화된 설계 경험을 제공한다. 새로운 다크 테마, 확장 가능한 SVG 아이콘, 그리고 새롭게 디자인된 커맨드 바는 사용성을 개선하고 시각적 피로를 낮춘다. 클라우드 기반 설정 동기화는 기기 간 일관된 구성을 보장한다. 또한 가치 기반 라이선싱은 실제 사용량에 맞춰 고급 도구에 대한 유연한 토큰 기반 접근을 제공한다. 한편, 디자인센터 X 솔리드 엣지(Designcenter X Solid Edge) 소프트웨어는 클라우드 중심 모바일 워크플로를 위한 하이브리드 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기능을 도입함으로써 디자인센터 솔리드 엣지의 데스크톱 기능을 보완한다. 사용자는 지정 사용자 라이선싱을 통해 선호 설정을 동기화하고, 여러 기기에서 도구에 접근하며, 보다 유연하게 협업할 수 있다. 지멘스의 디자인센터 솔리드 엣지 2026와 디자인센터 X 솔리드 엣지는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 포트폴리오의 일부로 제공된다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 존 밀러(John Miller) 메인스트림 엔지니어링 부문 수석 부사장은 “지멘스는 디자인센터 솔리드 엣지 2026과 디자인센터 X 솔리드 엣지를 통해 현대 엔지니어링 팀의 변화하는 요구를 충족하는 보다 스마트하고 연결된 설계 경험을 제공한다. 강력한 AI 자동화와 유연한 클라우드 워크플로의 결합은 고객이 혁신을 가속화하고, 복잡성을 줄이며, 빠르게 변화하는 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 돕는다”고 말했다.

주요 디지털 트윈 소프트웨어 전자·전기·기구 통합 PLM 시스템, SynchroSpace   개발 및 자료 제공 : 이로젠, 032-351-1624, www.elozen.com     SynchroSpace(싱크로스페이스)는 워크플로 기반의 웹 애플리케이션으로 전자·전기·기구 CAD 툴 및 ERP 등 기간시스템과 연동되어 One DB에서 제품개발시작에서 완료까지 데이터와 프로세스를 관리하는 제품 수명주기 관리 시스템이다. 특히, 전자·전기 개발 데이터와 프로세스 관리에 특화되어 있다. 1. 주요 특징  중소기업의 경우 대기업과 다르게 개발업무 프로세스가 다양하고, 업무프로세스 변화가 자주 발생하고, 시스템 관리인력이 부족하기 때문에 PLM 시스템은 핵심기능 위주로 사용이 쉽고, 변화대응이 빨라야 한다. 국내 자체 기술, 최신 UI/UX 및 Workflow To-Do 기반으로 사용이 쉽고 고객의 니즈를 빠르게 적용할 수 있다. (1) 최신 UI/UX로 EASY-TO-USE  1시간 교육 후 바로 사용 가능 ■ 타사대비 직관적인 UI/UX로 필요한 정보만을 빠르고, 쉽게 접근  ■ To-Do 기반으로 사용이 쉽고 업무 효율성 강화 (2) 워크플로우 기반 One DB 웹 애플리케이션 ■ 모듈화로 확장이 용이한 워크플로우 기반 웹 애플리케이션 ■ 모듈화된 기능 및 전자·전기·기구 데이터 통합 관리 ■ 카드 방식 워크플로 제공 (3) Multi CAD 통합  다양한 EDA/ECAD/MCAD와 연계를 통한 자동화 구현 ■ 전자·전기 부품 라이브러리를 EDA/ECAD의 회로도에 삽입 ■ CAD BOM(Partlist·CAD Structure)및 산출물 자동 생성 및 등록 (4) 고객 맞춤형 솔루션 제공: 자체 솔루션으로 고객 요구사항 적용 용이 ■ 전자, 전기, 기구 각각 구축 가능 및 일괄 구축 가능 ■ 고객만의 특화된 기능 개발 및 Customization 용이 2. 주요 기능 (1) Item 관리 Item 대상은 전자(Component, PCB, PBA, Firmware, Board), 전기(Component, Wire/Cable, Assembly), 기구(Part, Assembly), Product 등으로 관리 대상이다. ■ Item별 분류, 채번, 속성, 첨부문서 관리 ■ Item별 Workflow 관리 (2) BOM 관리 BOM 대상은 전자(회로도 설계기준 Partlist, PCB설계기준 Partlist, PBA BOM, Board BOM), 전기(회로도 설계기준 Partlist, 3D배선 기준 Partlist, Wire/Cable List), 기구(Assembly CAD Structure), 제품(Engineering BOM, Preliminary BOM) 등으로 관리 대상이다. (3) 설계 데이터 관리 도면대상은 전자(전자회로 설계 데이터, PCB 설계 데이터, 거버 데이터, 조립 데이터), 전기(전기회로설계 데이터, 2D배선 설계 데이터, 3D배선 설계 데이터), 기구(3D파트 설계 데이터, 3D Assembly설계 데이터, 2D Drawing 도면) 등으로 관리 대상이다. (4) 배포 및 설계변경 관리 ■ 사내배포  ■ 설계변경요청(ECR), 설계변경주문(ECO)관리 ■ 설계변경실행 시 Where-Use 및 역전개를 통한 선택 또는 일괄변경 실행 ■ Item Status 및 Item Revision 관리 3. 도입 효과 매출 7,000억 원(2015년 기준) 자동차 전장부품 개발회사에 적용된 사례 분석 결과로 설계기간 및 재설계회수 30% 절감, 연간 22.5억 원의 개발비용 절감  ※ 2020년 기준으로 매출액 및 제품개발모델이 약 2배 이상 증가했음에도 개발 인원은 그대로 유지됨   4. 주요 고객 사이트 자동차 전장부품, 산업 부품, 디스플레이, 생활가전, 통신 장비, 2차전지, 조명, 카메라, 의료기기, 휴대폰 등을 개발하는 다양한 기업에서 사용 중이다. 상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

주요 디지털 트윈 소프트웨어 스탬핑 공정의 안정성과 효율성 향상 소프트웨어, AutoForm-Sigma 개발 : AutoForm, www.autoform.com 자료 제공 : AutoForm, 02-6332-1150, www.autoform.com/kr   AutoForm-Sigma(오토폼 시그마)는 스탬핑 공정의 안정성과 효율성 향상을 위해 개발된 소프트웨어로, 제조 공정에서 발생할 수 있는 노이즈와 변동성을 분석하여 견고한 공정을 설계하도록 돕는다. 초기 엔지니어링 단계에서 성형 공정에 대한 깊은 통찰과 투명성을 제공하며, 설계 변수가 제품 품질에 미치는 영향을 식별하고, 트라이아웃 및 양산 중에 적절히 수정할 수 있도록 지원한다. 공정 안정성 평가, 품질 관리 및 생산 최적화 분야에 적용된다. 1. 주요 특징  설계 변수의 자동 변형, 제품에 가장 영향을 주는 변수 요인의 식별, 설계 변수의 영향도와 민감도 결정, 공정 실행력(capability) 결정, 자동 다중 시뮬레이션 기능을 포함한다.   2. 주요 기능 ■ 노이즈와 변동성 반영 : 실제 공정에서 발생하는 소재 특성, 윤활 상태, 프레스 힘 등의 변화를 고려하여 공정의 현실적인 상태를 분석한다. ■ 공정 능력 분석 : Cpk 지표를 통해 공정의 안정성과 신뢰성을 평가할 수 있으며, 공정의 개선 가능성을 파악한다. ■ 민감도 분석 및 수정 조치 지원 : 프레스 힘, 속도 등 제어 매개변수의 민감도를 분석해 효과적인 수정 조치를 제안한다. ■ 디지털 시뮬레이션 기반 예측 : 공정 안정성을 예측하고 생산 중 발생할 수 있는 문제에 대해 빠르고 정확한 평가가 가능하다. ■ 사용자 친화적 인터페이스 : 엔지니어가 쉽게 사용하고 공정을 최적화할 수 있도록 설계되었다.   3. 도입 효과 체계적인 프로세스 개선 덕분에 성형 공정의 안정성과 신뢰성을 높일 수 있으며, 안정적인 생산 공정을 통해 제품 불량률을 최소화할 수 있다. 또한, 수정 횟수 및 비용의 최소화 덕분에 효율적인 생산이 가능하다. 변수 분석을 통해 디지털 트랜스포메이션이 가능하다는 점도 중요한 효과 중 하나이다. 이러한 특징과 효과를 통해 AutoForm-Sigma는 품질 요건을 충족하는 가장 효율적이고 안정적인 생산 공정을 확인할 수 있게 한다.   4. 주요 고객 사이트 오토폼은 전 세계 50여 개국, 1,000여 개 회사에서 3,500명 이상의 사용자가 주요 엔지니어링 및 제조 공정을 위해 신뢰하고 있다. 주요 고객은 자동차 및 기타 OEM, 금형 및 스탬핑 업체, 철강 및 알루미늄 공급업체이며, 항공 우주 산업뿐만 아니라 의료, 가전 및 백색 가전 산업으로도 점점 더 진출하고 있다.     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기