‘뽑기 운’은 이제 그만! 리콜 비용의 늪 대당 500~2000 달러의 리콜 비용   그림 1. 뽑기 운(제미나이로 생성한 이미지)   자동차를 구매할 때 ‘뽑기 운’이라는 말을 들어 보았는지? 이는 곧 제품의 불확실성을 의미하며, 설계 단계에서 예측하지 못한 잠재적인 결함은 막대한 리콜 비용으로 돌아온다. 2020년 이후 현재까지 평균 자동차 리콜 비용은 대당 500~2000 달러 정도 든다고 한다. 2025년 F사는 1.5L 연료 분사기 균열로 70만대에 대해 대당 800달러 규모로 총 5억 7000만 달러(한화 약 7600억원)의 리콜을 진행했다. 2023년 한 해 동안 미국 3대 자동차 기업이 리콜 보증 비용으로 지출한 금액은 총 100억 달러이다. 리콜은 이제 일회성 이벤트가 아니라 기업의 재무 건전성과 브랜드 가치를 지속적으로 위협하는 상시적인 리스크로 대두되었다.   측정해야 관리하고, 관리해야 개선한다 지각하는 이유? – 나는 행운의 사나이   그림 2. 지각하는 이유(제미나이로 생성한 이미지)   즐겨 듣는 경제 라디오 프로그램의 한 진행자는 뛰어난 통찰력과 비유의 고수로 어려운 경제 이슈를 쉽게 설명하는 데 일가견이 있었다. 하지만 이분에게도 단점이란 것이 있으니 바로 지각이었다. 생방송으로 진행되는 라디오 방송에서 숨을 헐떡이며 오프닝 멘트를 읽거나, 다른 대체 진행자가 긴장하며 오프닝 멘트를 읽는 등 담당 피디나 작가가 곤란에 처하는 일이 가끔 발생했다. 본인에게 들은 지각하는 이유는 시간을 굉장히 효율적으로 사용해서 1분 1초를 허투루 쓰지 않아, 출근 시간에 발생할 수 있는 모든 상황을 최단 시간에 맞춰두고 계산을 한다는 것이다. 그러다 보니 간혹 중간에 발생할 수 있는 예외 상황이 그를 지각으로 이끄는 것이다. 이러한 예외 상황을 공학적인 용어로는 불확실성(uncertainty)이라고 한다. 온도나 습도와 같은 환경 요인, 고무와 같이 온도나 시간에 영향을 받는 재료 물성 값, 제작 공법에 따라 비틀림, 굽힘, 수축, 팽창 현상으로 발생한 제작 공차 등은 설계자가 도저히 미리 예상할 수 없는 불확실성이다.   불확실성을 고려한 설계 1 – FOS   그림 3. 불확실성을 고려한 설계 – FOS(제미나이로 생성한 이미지)   FOS(Factor of Safety : 안전계수)는 구조물이 최대 하중을 견딜 수 있는 기준으로, 경험에 기반해 강성을 필요 이상으로 높이는 방식이다. 안전을 중시하는 선박, 발전, 토목 구조 등에서는 이러한 안전계수의 개념을 많이 활용하고 있다. 안전계수가 중요한 지표이며 앞으로도 그러한 역할을 해낼 테지만, 그저 ‘경험에 따라 이 정도 했을 때 괜찮았어’가 지금까지 이어져오고 있는 것이다. 당연한 얘기지만, 안전계수가 올라갈수록 비용은 증가하여 제품의 가격 경쟁력은 떨어진다. 안전계수가 유용한 기법이긴 하나 데이터로 좀 더 정교하게 필요한 만큼만 안전한 설계를 찾기 위한 다른 대안은 없을까?   불확실성을 고려한 설계 2 – 다구치 강건설계   그림 4. 불확실성을 고려한 설계 – 다구치 강건설계   6시그마 디자인(DFSS : Design for Six Sigma)이 유행이던 시절이 있었다. 1920년대 이후 전파된 다구치 강건설계는 품질 향상을 위해 S/N 비(Signal to Noise Ratio)를 활용하여 노이즈(불확실성)에 둔감한 설계를 탐색하는 기법으로 다구치 박사가 개발하였다. 목적함수의 강건성 확보에는 유용하나, 현재의 설계가 얼마나 강건한지 객관적인 지표로 정량화하여 제시하진 않는다. 다구치 강건설계를 통해 나온 설루션이 6시그마(100만 개 중 3~4개의 불량)를 만족하는지 확신할 수 있을까?   불확실성을 고려한 설계 3 – 신뢰성 기반 최적설계 신뢰성 기반 최적설계(RBDO : Reliability-Based Design Optimization)는 최적설계와 신뢰성 해석이 결합된 형태이다. 신뢰성 해석(reliability analysis)은 시스템 입력(노이즈 인자)의 불확실성으로 인해 출력의 불확실성, 특히 신뢰성을 예측하는 기법이다. 신뢰성이란 성능지수가 요구조건을 만족할 확률을 의미하며, 반대 개념은 불량률이다.   그림 5. DO와 RBDO   불확실성을 고려하지 않는 전통적인 최적설계를 RBDO와 구분하기 위해 결정론적 최적설계(DO : Deterministic Optimization)이라고 부른다. <그림 5>는 개념적으로 DO와 RBDO의 차이를 보여준다. 방 구석에 구슬을 굴리면 구슬이 벽에 붙은 상태로 멈추는데, 구슬의 중심이 설계변수 값이고 구슬이 접한 벽을 구속조건 경계라고 볼 수 있다. DO는 구슬이 거의 점과 같아 구슬의 중심이 벽에 거의 붙은 상태이나, RBDO는 구슬의 크기가 커서 구슬의 중심이 벽과는 여유를 두고 떨어져 있게 된다. 벽에 닿는 것이 위험하다면 DO보다 RBDO가 더 안전한 상태가 되는 것이다. RBDO는 구슬의 크기를 감이나 경험이 아닌 데이터로 결정하자는 개념이다.   데이터로 불확실성을 극복하자 예측 모델 기반의 RBDO 프레임워크, AIRBOOM RBDO는 무엇이고 왜 필요할까? RBDO는 목적함수를 좀 양보하더라도 안전한 설루션을 탐색하는 것이 목표이다. 신뢰성이라는 개념을 최적설계에 접목하여 안전한 설계를 정량적으로 확보할 수 있는 길을 열었다. 하지만 현업에 적용하기 위해서 두 가지 큰 걸림돌이 있는데, 하나는 시스템의 불확실성을 정의할 만큼 충분한 데이터가 부족하다는 것이고, 또 하나는 RBDO 수행에 필요한 시뮬레이션 데이터가 너무 많이 필요하다는 것이다. 앞서 언급한 바와 같이 AX(인공지능 전환) 시대로 접어들면서 소프트웨어와 하드웨어 기술의 성장으로 시뮬레이션은 가속화되고 있고, 데이터의 가치가 올라감에 따라 불확실성을 정의할만한 데이터도 늘어나면서 서서히 RBDO의 시대가 도래하고 있다.   그림 6. AIRBOOM의 개념도(제미나이로 생성한 이미지)   실용적인 RBDO 프로세스를 좀 더 쉽게 사용할 수 있는 AIRBOOM (AI-powered Reliability-Based Optimization Operating Manager) 모듈을 소개한다. AIRBOOM은 피도텍에서 개발한 RBDO 대중화를 위한 모듈로, 다음과 같은 네 가지 특징을 갖는다. 자율 학습된 예측 모델 기반의 RBDO 프로세스 AIRBOOM에서는 최소한의 데이터로 정교한 메타모델을 구축하는 가성비 높은 방식을 찾는 피도텍의 자율 메타모델링(Autonomous Metamodeling) 모듈을 활용한다. 이 모듈은 조금씩 데이터를 추가하면서 메타모델을 학습하기 때문에, 성능지수의 비선형성을 표현할 만큼의 데이터만을 필요로 한다. 또한 피도텍의 예측 모델링 AI인 BruceMentor의 도움을 받아, 확보된 데이터에 가장 적합한 메타모델의 기법을 채택한다. 이러한 기법으로 예측 모델은 자율적인 학습으로 정교하게 진화한다.   신뢰성 해석 정보를 활용한 멀티 스테이지 최적화 RBDO 설루션을 탐색할 때 빈번하게 발생하는 문제는, 구속조건의 만족 범위가 너무 좁아 설루션이 목표 신뢰성을 만족하지 못하는 경우이다. 마치 코끼리를 냉장고에 넣는 것과 같다. AIRBOOM에서는 목표 신뢰성을 만족할 수 없는 상태라면 차선책을 제시한다. AIRBOOM에서는 RBDO 과정을 내부적으로 몇 개의 스테이지(stage)로 나누어 처리하는데, 각 스테이지에서 신뢰성 해석 결과의 이력에 따라 최적설계 문제를 조정하면서 최선의 설루션을 탐색한다.   멀티 피델리티 개념의 효율 개선 엔지니어는 즉각적인 반응을 원한다. 아무리 메타모델을 사용하더라도 설계변수나 성능지수의 개수가 많아지면 계산 시간은 기하급수적으로 커지기 때문에, 근본적으로 RBDO에서 필요로 하는 전체 데이터 개수를 줄여야 한다. AIRBOOM은 설루션과는 다소 거리가 있으나 설루션에 도달했을 경우를 파악하여, 효율성과 정확성의 관점에서 적절한 알고리즘을 멀티 피델리티(multifidelity) 개념처럼 채택할 수 있다.   인사이트 제공 엔지니어는 보수적이라서 달랑 설루션만 제공해 주는 툴은 신뢰하지 않는데, 그 이유는 크게 두 가지가 있다. 첫째, 제공된 설루션의 근거를 신뢰한다. 엔지니어들이 생성형 AI가 제공하는 근거 없는 수치는 환각(hallucination) 때문에 믿지 않는 것과 같은 이치다. 둘째, 하나의 설루션이 아닌 선택 가능한 다양한 후보군을 함께 원한다. 설루션을 기본으로 다양한 변종(variation)을 만들 수 있는 힌트를 주어야 한다. AIRBOOM은 데이터 스토리텔링(data storytelling) 방식의 보고서를 제공한다. 데이터 스토리텔링이란 데이터로 상대방을 설득하기 위해 고안된 의사 전달 수단으로, 데이터의 가치를 극대화하기 위해 메시지가 포함된 시각화(visuals) 정보와 이를 논리적으로 설명하는 내러티브(narratives)의 조합으로 구성된다. 그리고 인사이트를 담은 보고서(RBDO 결과의 직관적인 요약, 설루션의 도출 근거, 더 안전한 설계를 위한 정보 등)를 제공할 수 있다.   RBOD 프로세스 사례 자동차 현가 장치 사례로 AIRBOOM을 활용한 RBDO 프로세스를 설명한다. 타이어나 부시(bush)같은 고무 재료의 산포로 핸들링 관련 성능지수가 갖는 산포를 예측하고, 성능지수의 신뢰성을 높일 수 있도록 부시 강성을 최적화는 문제이다.(‘재료 물성의 불확실성을 고려한 현가장치 시스템의 신뢰성 기반 최적설계(한국자동차공학회 2025 추계 학술대회)’ 참고) 목적함수는 핸들링 특성 중 Yaw Rate Overshoot를 최소화하는 것이고, 구속조건은 핸들링 특성에 해당되는 성능지수 7개를 선정하였다. 설계변수는 18개 부시 강성이고, 랜덤 파라미터는 설계변수인 부시 강성 전체와 타이어 파라미터 4개 파라미터를 선정하였다.   그림 7. 초기 설계에서의 RA 결과 요약 보고서   <그림 7>은 RBDO를 수행하기 전의 RA 결과 요약을 보여 준다. ‘산포’ 열에서 성능지수의 산포와 확률 정보를 보여주고, 차별화된 요소로 ‘Key 파라미터’ 열에서 성능지수 산포의 주요 원인이 어떤 랜덤 파라미터인지 파악할 수 있다. 첫 번째 행의 FRT_LateralForceSteer의 산포에는 FRT_Abush_Y가 가장 중요한 역할을 담당한 것으로 분석되었다. 마지막 열은 현재 설계의 신뢰성 결과를 보여주며, RBDO 수행 전 FRT_LateralForceSteer의 신뢰성은 요구 조건(0.3)보다 작을 확률이 80.0%에 불과했다.   그림 8. RBDO 결과 요약   <그림 8>은 RBDO 결과를 보여준다. 목적함수의 경우 INIT(초기값) 대비해서 DO(불확실성을 고려하지 않은 최적설계)가 67%로 가장 많이 개선되었고, RBDO는 구속조건의 요구 조건 만족 확률을 높이기 위해 26% 개선되는데 그쳤다. 파이 차트에서는 구속조건의 개선 여부를 확인할 수 있고, 불만족한 구속조건과 목적함수 간에 상충 관계가 존재할 수 있음이 예상된다. 설계변수의 경우, 대부분의 설계변수는 DO와 RBDO에서 유사하나 일부 설계변수(LCA outer X, Toe link X)가 DO에서는 설계변수의 하한값 경계로 변경된 반면 RBDO에서는 INIT에서 별다른 변화를 보이지 않았다.   그림 9. 신뢰성 개선 이유   <그림 9>는 6번 구속조건의 신뢰성 개선 이유를 설명한다. 신뢰성이 67%에서 91%로 개선된 이유는 산포의 평균이 약 0.057(평균값이 0.678 > 0.621로 감소) 이동하였기 때문이고, 가장 기여한 설계변수는 RR_Trailing_arm_Y이다. 이 사례로 RBDO 인사이트를 좀더 쉽게 이해할 수 있다. 성능지수 신뢰성을 개선하는 부시 강성의 변경 방향을 알 수 있었고, 불확실성 고려 여부에 따른 최적해 차이를 파악할 수 있었다. RBDO에서 목표 신뢰성을 만족시키기 위해 어떤 설계변수가 기여하였는지 및 추가 개선 가이드와 그에 따른 부작용을 예측할 수 있었다. RBDO는 단순히 ‘최적’의 설계를 찾는 것을 넘어, 불확실한 현실에서도 ‘무결점’에 가까운 안전하고 신뢰할 수 있는 설계를 데이터 기반으로 가능하게 하는 미래 설계의 핵심 기술이다.   ■ 이 글은 2025년 11월 7일 진행된 ‘CAE 컨퍼런스 2025’에서 발표된 내용을 정리한 것이다.   ■ 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.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

HD한국조선해양이 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 ‘선박 설계-생산 일관화 통합 플랫폼’ 구축의 우선협상대상자로 선정하고, 선박 설계에서 생산까지 하나의 데이터 흐름으로 이어지는 디지털 전환에 속도를 낸다고 밝혔다. HD한국조선해양은 2026년부터 지멘스와 함께 플랫폼 상세 개발을 시작해 2028년 HD현대중공업, HD현대삼호 등 국내 사업장에 순차 적용하고, 향후 해외 사업장까지 확대해 나갈 계획이다.   이미지 제작 : 제미나이   현재 선박 설계와 생산에는 선박의 3D 모델을 설계하는 CAD, 선박의 전체 생애주기를 관리하는 PLM, 디지털 기술을 활용해 제조 과정을 계획 및 분석해 최적화하고 실제 생산에 반영하는 디지털 매뉴팩처링(DM) 등 다양한 시스템이 사용되고 있다. 통합 플랫폼은 기존에 분리돼 운영되던 시스템을 하나로 합쳐, 설계 변경이 생산 현장에 즉시 반영되도록 하는 것이 핵심이다. 쉽게 말해, 선박 제작 정보를 실시간으로 연동되는 하나의 설계도로 관리하는 방식이다. 기존에는 설계 변경 시 생산 시스템에 별도 입력하는 과정이 필요했지만, 통합 플랫폼이 구축되면 설계와 생산을 하나의 데이터로 실시간 연결해 공정 간 데이터 단절로 인한 비효율과 오류를 줄일 수 있다는 것이 HD한국조선해양의 설명이다. 특히 블록 조립, 용접 정보, 배관·전장 데이터까지 3D 모델로 통합 관리가 가능해 설계 정확도 향상, 생산 계획 최적화, 작업 공정 표준화에 기여할 것으로 기대하고 있다. 이에 더해 HD한국조선해양은 선박과 조선소 현장을 3D 기반으로 정밀하게 구현한 디지털 환경을 토대로 산업용 메타버스 구축에도 나선다. 이를 활용한 가상 학습환경에서 합성 데이터(synthetic data) 기반의 강화 학습을 적용함으로써, 비정형성이 높은 생산 환경에서도 활용이 가능한 물리 AI(physical AI) 기술을 구현하겠다는 계획이다. HD한국조선해양은 2030년 완료를 목표로 미래형 조선소 ‘FOS(Future of Shipyard)’를 추진하고 있다. 이번에 구축되는 통합 플랫폼은 FOS의 디지털 제조 환경 조성에서 핵심 역할을 할 전망이다. HD한국조선해양은 “설계와 생산을 하나로 연결하는 통합 플랫폼은 미래형 스마트 조선소 구현을 위한 핵심 기반이며 디지털 제조 환경 구축을 통해 조선 현장의 업무 방식을 근본적으로 변화시키는 것은 물론, 조선산업의 패러다임 변화를 이끌어 나갈 것”이라고 밝혔다. HD현대의 조선 부문 계열사들은 2021년부터 스마트 조선소로의 전환을 위해 FOS 프로젝트를 추진하고 있다. 2023년 FOS의 1단계인 ‘눈에 보이는 조선소’ 구축을 마무리했으며, 2026년까지 2단계 ‘연결과 예측이 최적화된 조선소’, 2030년까지 3단계로 ‘지능형 자율 운영 조선소’ 구현을 추진 중이다.  

‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’가 지난 6월 20일 서울 코엑스에서 열렸다. ‘제조의 미래를 위한 PLM 혁신과 AX 전략’을 주제로 한 이번 행사에서는 제조산업에서 불확실한 외부 환경에 대응하고 기술 및 비용 경쟁력을 확보하기 위한 통합 PLM(제품 수명주기 관리) 설루션과 인공지능 전환(AX)의 중요성을 강조했다. ■ 정수진 편집장     한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 위원장인 KAIST 서효원 명예교수는 개회사에서 AI와 결합하여 다시 중요해진 PLM의 미래를 강조했다. 그는 “AI 혁신이 전 세계를 휩쓰는 가운데 특히 제조 산업에서 GPT와 같은 LLM(대규모 언어 모델)을 어떻게 적용할지가 핵심 과제”라면서, “제조 특유의 반구조화된 데이터, 환각(hallucination) 문제, 막대한 학습 데이터 구축 비용 등의 난관을 극복하고 1~2년 내에 현업에서 성과를 내야 한다”고 강조했다. 또한, “이번 콘퍼런스가 PLM을 넘어 생성형 AI, 디지털 트윈 등 폭넓은 미래 지향적 주제를 다루며, 산업 전문가들이 디지털 혁신의 본질적 가치와 방향성을 논의하고 상호 인사이트를 얻는 교류의 장이 되기를 바란다”고 전했다.   ▲ 서효원 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 위원장   한국CDE학회의 회장인 충남대학교 정현 교수는 격려사를 통해 “이번 행사에서 PLM의 AI 전환을 위해 생성형 AI, 디지털 트윈 등 폭넓은 미래 지향적 논의가 이뤄지기를 바란다”면서, 다양한 산업 전문가들의 교류를 통해 디지털 혁신의 본질적 가치와 방향성을 점검하고 상호 인사이트를 얻는 것이 중요하다고 짚었다. 그는 또한 기술 확산을 넘어 회사의 전략, 내부 문화, 조직 혁신이 동반되어야 진정한 디지털 AI 전환이 완성될 것이라고 강조하면서, “이번 PLX/DX 베스트 프랙티스 콘퍼런스가 새로운 협업과 혁신의 출발점이 되기를 바라며, 한국CDE학회 또한 산학연 협력의 구심점 역할을 이어나갈 것”이라고 전했다.   ▲ 한국CDE학회 정현 회장   이번 행사의 오전 시간에는 세 편의 기조연설이 진행됐다. 기조연설에서는 제조 산업의 미래를 위한 PLM 기반의 통합적 디지털/ AI 전환 전략을 통해 경쟁력을 강화하고 새로운 가치를 창출해야 한다는 메시지와 함께, 단순한 기술 도입을 넘어 데이터 통합과 표준화 그리고 궁극적으로 일하는 방식과 조직 문화의 근본적인 변화가 필요하다는 지적이 있었다.   PLM과 산업 AI, 미래 제조 산업의 핵심 동력이 되다 가천대학교의 조영임 교수는 ‘제조 산업의 미래, 산업 AI 트렌드와 과제’를 주제로 한 기조연설에서 전 세계적으로 AI 기술 개발이 빠르게 추진되고 있으며, 제조 기업이 AI에 몰입하지 않으면 경쟁력을 유지하기 어렵다고 짚었다. 그리고 AI를 통한 제조 산업의 미래 활성화 방안을 제시하면서, AI 기술 발전과 함께 제조업이 갖춰야 할 기술/전략/인프라/인재 양성의 중요성을 언급했다. PLM은 제품의 전체 생애 주기에 걸친 프로세스와 데이터를 통합 관리하는 개념으로 설명된다. 최근에는 단순한 제품 관리를 넘어 순환 경제(circular economy)의 핵심 개념으로 정의되고 있으며, 데이터 중심의 관리 및 전략적 최적화를 추구하고 있다. 조영임 교수는 “최근 PLM이 다시 중요하게 부각되는 이유는 디지털 전환에 있어 PLM이 디지털 스레드(digital Thread)와 디지털 트윈(digital Twin)을 포괄하는 상위 관리 체계로서 중요한 역할을 하며, 디지털 전환에 AI가 결합되는 구조가 글로벌 제조 산업 AI의 기본 모델이기 때문”이라고 짚었다.   ▲ 가천대학교 조영임 교수   한편, AI 기술은 현재 클라우드 중심의 LLM(대규모 언어 모델)에서 미래에는 온디바이스 기반의 SLM(소규모 언어 모델)로 변화하며 효율성과 협업, 그리고 지속가능성을 강조할 것으로 보인다. 특히 에이전틱 AI(agentic AI)는 LLM을 넘어 사용자의 복잡한 작업을 스스로 처리하는 비서 역할을 수행할 것으로 기대를 모으고 있다. 조영임 교수는 “국내 제조업의 AI 도입률은 아직 낮고, 대기업이 중소기업보다 도입률이 높다. 또한, 한국 기업은 핵심 기술 영역보다는 재무 관리 등 주변 인프라에 AI를 집중하는 경향이 있다”고 지적했다. 향후 산업 AI의 과제로는 핵심 기술에 대한 고도화된 도입과 전략 및 데이터 연결의 표준화가 꼽힌다. 조영임 교수는 “산업 AI는 제조 디지털 전환의 핵심 기술로서, PLM과 AI의 공동 연계, 통합 패키지 개발, 산업 AI 표준 반영, 제조 DX 가이드라인 개발 및 공공 조달 지침 마련 등이 정부가 기업과 함께 추진해야 할 과제”라고 전했다.   AI 시대 제조 경쟁력 향상을 위한 통합형 PLM 전략 SAP 코리아의 고건 파트너는 ‘AI 혁신을 기회로! 제조 경쟁력을 높이는 통합형 PLM 전략’이라는 주제로 기조연설을 진행하면서, SAP의 PLM과 ERP(전사 자원 관리) 통합 전략을 소개했다. SAP는 예측 불가능한 외부 환경에 대응하고 내부 역량을 강화하기 위해 애플리케이션 레벨의 수평적 통합과 데이터 및 AI 레이어를 통한 수직적 통합을 동시에 추구하고 있다. SAP가 추진하는 수평적 PLM 통합은 디지털 스레드를 통해 데이터 사일로를 해소하고, 사내뿐 아니라 협력사 및 고객사를 포함한 전체 가치사슬(value chain)의 데이터를 실시간으로 통합하는 것을 목표로 한다. 고건 파트너는 “SAP는 이를 위해 별도의 비즈니스 네트워크를 운영하며, 설계 단계의 산출물이 제조 및 설비 관리까지 원활하게 연동되어 정보 재활용이 극대화되는 환경을 제공한다”고 소개했다.   ▲ SAP 코리아 고건 파트너   수직적 PLM 통합은 애플리케이션 위에 AI 레이어를 두어 정형 및 비정형 데이터를 활용하고 AI가 비즈니스를 이해하도록 하는 전략이다. 고건 파트너는 국내 기업의 AI 도입 시 가장 큰 문제점으로 데이터 부재와 품질 문제를 꼽으면서, AI와 함께 지식 그래프(knowledge graph)를 PLM에 적용하여 예지 정비 및 설계 변경 영향도 분석 등이 가능한 데이터 플랫폼을 제안했다. 고건 파트너는 “SAP는 PLM에 AI 코파일럿인 쥴(Joule)을 적용해 협업 및 문서 요약 기능을 제공하고 있으며, 오픈 AI, 엔비디아, 메타 등 30개 이상의 파운데이션 모델과 협력하여 제조 현장의 로봇 제어까지 확장하고 있다”고 전했다. 또한 “현재 기업들이 직면한 불확실성에 대응하기 위해서는 제품 정보 관리의 고도화가 필수이며, 통합형 PLM 전략이 그 해답이 될 것”이라고 강조했다.   조선산업의 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼 HD현대의 이태진 전무는 ‘조선업의 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼’을 주제로 한 기조연설에서 조선산업의 현황과 디지털 전환 전략의 필요성을 짚었다. 국내 조선산업은 탈탄소 정책, 에너지 무기화, 군사력 강화 등으로 호황을 맞고 있지만, 한편으로 중국 조선소의 추격, 높은 원가와 인건비, 친환경 선박 생산의 어려움, 숙련 인력의 이탈, 그리고 신사업 발굴 필요성 등으로 인해 위기감을 갖고 있기도 하다. 이태진 전무는 이러한 상황에서 디지털 전환은 조선산업의 미래를 위한 필수 요소라고 진단하면서, 2020년부터 2030년까지 10년간 디지털로 최적 운영되는 초일류 조선소 구현을 목표로 하는 HD현대의 디지털 전환 전략을 소개했다. HD현대의 ‘FOS(Future of Shipyard)’ 프로젝트는 조선소 데이터의 디지털화, 데이터 연결 및 최적화, 지능형 조선소 구축 등 세 3단계로 진행되며, 그 핵심은 차세대 CAD와 PLM을 근간으로 하는 차세대 설계/생산 통합 플랫폼 구축에 있다.   ▲ HD현대 이태진 전무   HD현대의 차세대 설계/생산 통합 플랫폼은 연결성, 일하는 방식의 변화, 전체 업무 효율 극대화, 디지털 제조 기반 구축 등 네 가지 핵심 목표를 지향한다. 이를 실현할 수 있는 차세대 CAD/PLM 구축을 위해 HD현대는 올해 말 최종 설루션을 선정하고 2026년부터 구축에 들어갈 예정이며, 설루션 선정뿐만 아니라 업무 프로세스 변화를 함께 추진할 계획이다. 이태진 전무는 “PLM/DX는 제조업 경쟁력 강화의 핵심 구현 수단이며, 디지털 스레드는 생산, SCM(공급망 관리), MRO(유지보수, 수리, 운영) 사업까지 연결하여 새로운 부가가치를 창출할 기회가 될 것”이라고 전망하면서, “이러한 설계/생산 디지털 전환이 장기적으로 제조산업의 경쟁력 강화에 크게 기여할 것이며, ERP, SCM, 데이터 플랫폼, AI 등 모든 연관 시스템과의 연결이 중요하다”고 덧붙였다.   기술 트렌드부터 사례까지, PLM·DX의 현재와 미래 짚다 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’의 기조연설에 이어 오후 시간에는 ▲베스트 프랙티스 ▲트렌드/신기술/설루션 ▲ SDM(MES/MOM) 등 세 개의 트랙에서 18편의 발표가 진행됐다.   ■ 같이 보기 : [포커스] 기술 트렌드부터 사례까지, PLM·DX의 현재와 미래 짚다   또한, 부스 전시에서는 제조 혁신을 실현하기 위한 디지털 전환 및 인공지능 전환 설루션 기술이 다양하게 소개되어 참가자들의 눈길을 끌었다.   ▲ 다쏘시스템 부스   ▲ 마이링크 부스   ▲ 세원에스텍 부스   ▲ 쓰리피체인 부스   ▲ 씨이랩 부스   ▲ 아이지피넷 부스   ▲ 인코스 부스   ▲ 한화시스템 부스     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

다쏘시스템은 HD 한국조선해양, HD현대중공업 및 HD현대미포와 버추얼 트윈 기반의 설계-생산 일관화 통합 플랫폼 구축을 위한 업무협약(MOU)을 맺었다고 밝혔다. 이번 MOU는 지난 4월 HD한국조선해양 및 HD현대중공업과 전략적 협력을 추진한 뒤 6개월만의 진전으로, 다쏘시스템은 “버추얼 트윈 기술로 대한민국 선박 제조의 지속가능한 디지털화에 속도를 높일 수 있을 것”이라고 전했다. 4개 기업은 버추얼 트윈 기반 설계-생산 통합 플랫폼의 성공적인 구현을 위한 로드맵을 개발하기 위해 현지 및 글로벌 자원을 모두 활용하는 전략적 파트너십을 구축한다. 아울러 HD현대그룹의 미래 조선소 전략과 관련된 디지털 전환 목표를 달성하기 위해 버추얼 트윈 기반 프로세스를 정의하고 관련 기술을 공동으로 검증하기 위해 협력할 예정이다. HD현대그룹은 선박 건조 분야의 기술적 리더십을 강화하고, 현재 조선해양 산업이 직면한 최첨단/친환경 선박 개발, 제한된 인력, ESG 요구 등에 효과적으로 대처하기 위해 디지털 전환을 가속화하고 있다. 최근 탄소집약도지수(CII) 규제 강화 등에 대응하기 위해 암모니아를 연료 중 하나로 사용하는 DF 엔진을 개발해 상용화를 앞두는 등 조선업의 지속 가능한 발전에 주력하고 있다. 다쏘시스템은 이미 세계 주요 조선소에서 검증된 3D익스피리언스 플랫폼 기반 조선해양 전용 솔루션과 표준화된 프로세스를 활용하여 HD현대그룹이 추구하는 디지털 전환이 높은 비즈니스 가치를 이끌어 낼 수 있도록 협력할 예정이다. 다쏘시스템은 향후 버추얼 트윈 기반 기술 협력으로 HD현대그룹의 선박 건조 일정 단축과 비용 절감, 건조 효율성 달성에 기여할 것으로 기대하고 있다.     HD현대미포의 김형관 대표는 “설계-생산 일관화 통합 플랫폼 구축을 통해 조선산업의 패러다임을 바꿀 수 있는 파괴적 혁신을 이뤄야 한다”면서, “급격하게 바뀌고 있는 산업 환경에 빠르고 능동적인 대응을 위해 플랫폼을 기반으로, 디지털 생산 영역뿐 아니라 선박의 생애주기 전 영역에 걸쳐 기존의 일하는 방식을 바꿔야 할 것”이라고 말했다. HD현대중공업의 전승호 기술본부장은 “이번 업무협약은 지난 4월 진행한 다쏘시스템과의 전략적 협업에 이은 것으로, 다쏘시스템의 통합 플랫폼인 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 향후 버추얼 트윈 기반 HD현대중공업의 스마트 십야드(smart shipyard) 구축을 확고히 할 것으로 기대된다”면서, “HD현대중공업은 앞으로 다쏘시스템과 함께 미래 첨단 조선소(FOS) 고도화와 생산성 혁신을 이루어 조선업계 패러다임을 전환해 나갈 것”이라고 말했다. HD한국조선해양의 이태진 DT혁신실장은 “경쟁력 있는 기업은 항상 새로운 시대를 정의하는 첨단 기술을 활용해 업계에서 우위를 점할 수 있는 방법을 모색해야 하며, 조선 생산 현장은 첨단 기술을 통해 4차 산업혁명이 도달해야 하는 최적의 장소”라며, “이미 전 세계 조선, 항공 산업에서 활용되는 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 디지털 공간에서 생산 공정을 생성, 시뮬레이션 및 최적화할 수 있을 것”이라고 강조했다 다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 “지난 4월 진행한 전략적 협업에 이어, 조선업의 글로벌 리더인 HD현대그룹과 세계적으로 검증된 버추얼 트윈 기업 다쏘시스템이 만나 대한민국 선박 제조의 지속 가능한 디지털화에 진전을 가져올 수 있는 파트너십이 체결되어서 매우 기쁘게 생각한다”면서, “다쏘시스템은 계속해서 검증된 3D익스피리언스 플랫폼 기반 조선해양 솔루션을 통해 대한민국 선박 제조의 디지털화와 지속가능성 두 가지 목표를 동시에 지원할 것”이라고 말했다.

다쏘시스템은 HD현대중공업 및 HD한국조선해양과 버추얼 트윈 기반의 설계-생산 일관화 통합 플랫폼 구축을 위해 전략적 협력을 진행한다고 밝혔다. 전략적 협력을 통해 3사는 버추얼 트윈 기반의 설계-생산 일원화, 생산 효율 향상 및 혁신을 위해 통합 플랫폼을 구축하는 것은 물론, 조선업의 일정 단축과 비용 절감, 고품질을 포함한 높은 건조 효율성 달성을 위해 협업할 예정이다. HD현대중공업은 선박 건조 분야에서 기술적 리더십을 강화하고 현재 조선해양산업이 직면한 최첨단/친환경 선박 개발, 제한된 인력, ESG 요구 등에 효과적으로 대응하기 위해 디지털 전환을 가속화하고 있다. 다쏘시스템은 세계 주요 조선소에 적용된 자사의 3D익스피리언스 기반 조선해양 전용 솔루션과 표준화된 프로세스를 활용하여, HD현대중공업이 추구하는 디지털 전환이 비즈니스 가치를 이끌어 낼 수 있도록 협력한다는 계획이다.     HD현대중공업의 전승호 기술본부장은 “HD현대중공업은 미래 첨단 조선소(Future of Shipyard : FOS) 비전 아래 스마트 십야드(Smart Shipyard) 구축을 추진하고 있으며, 이를 위해서는 과거의 설계 방법이 아닌 3D와 디지털 자산 기반의 디지털 트윈을 구축, 운영함으로써 스마트 쉽야드의 기반을 확고히 하고자 한다”면서, “다쏘시스템의 통합 플랫폼인 3D익스피리언스 활용에 대한 협력을 통해 HD현대중공업의 목표를 앞당겨 달성할 수 있기를 기대한다”고 말했다. HD한국조선해양의 이태진 DT혁신실장은 “모든 선박이 고객의 주문에 따라 맞춤으로 생산되는 조선 생산 현장은 4차 산업혁명의 최종 목적인 대량 맞춤생산(매스 커스터마이제이션)이 실현되어야 할 최적의 장소”라고 설명하면서, “항공, 자동차 등 양산 프로세스에서 좋은 성과를 거두고 있는 다쏘시스템의 버추얼 트윈과 3D익스피리언스 플랫폼의 활용이 디지털 트윈 기반의 미래 조선소를 개척하는데 도움이 될 수 있을 것”으로 본 MOU의 취지를 설명하였다. 다쏘시스템 코리아의 정운성 대표이사는 “HD현대중공업이 글로벌 리더로서 쌓아온 전문 지식과 노하우에 세계적으로 검증된 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼 기반 조선해양 솔루션을 접목함으로서 시너지 효과가 극대화될 것”이라며, “다쏘시스템은 계속해서 대한민국 선박 제조의 디지털화와 지속가능성 두 가지 목표를 동시에 지원할 것”이라고 말했다.

‘플랜트 조선 컨퍼런스 2023’이 지난 2월 10일 백범김구기념관에서 진행됐다. ‘플랜트 조선 분야 디지털 트윈과 DX 사례를 통한 생존 전략’을 주제로 열린 이번 행사에서는 플랜트 및 조선산업에서 활발히 진행 중인 디지털 전환 사례와 이를 위한 기술 등이 폭넓게 소개됐다. ■ 정수진 편집장   같이 보기 : [포커스] 플랜트 조선 컨퍼런스 2023, 디지털 전환의 실질적인 활용 노력과 기술 짚다   개회사에 이어 진행된 통합 세션에서는 HD현대(한국조선해양)의 채규일 상무가 ‘현대중공업 FOS 소개 및 DT 주요 추진 사례’를 소개했다. HD현대는 FOS(Future Of Shipyard)라는 중장기 전략을 추진 중에 있다. FOS는 2023년까지 디지털 기반으로 최적 운영되는 초일류 조선소를 만드는 것을 목표로 연결되고, 예측 가능하고, 계획대로 실행되며, 유연하고 민첩한 조선소를 구현하는 것으로 요약된다. FOS 전략은 눈에 보이는 모든 것을 디지털 데이터로 만들고 이를 시각화 및 모니터링하는 1단계, 데이터를 연결하고 예측/최적화하는 방식으로 제어하는 2단계, 지능형으로 자율 운영되는 조선소를 만드는 3단계로 진행되고 있으며, 이를 기반으로 일곱 가지의 테마별 로드맵을 수립했다.   ▲ HD현대 채규일 상무   채규일 상무는 이런 FOS 전략에 기반한 최근의 구축 사례를 소개했다. 여기에는 ▲IoT를 활용해 실용적인 데이터를 수집하고 모니터링하는 ‘한눈에 모든 것이 보이고 제어되는 조선소’ ▲생산에 필요한 정보를 설계 단에서 시각적으로 구현하고 정확한 작업 진도와 공정을 확인함으로써 ’설계와 생산이 연결된 조선소’ ▲디지털 작업지시서를 통해 작업에 필요한 안전조치나 표준작업 내용을 확인할 수 있도록 해 ‘작업 관리가 불필요한 조선소’ ▲IoT를 활용해 자재 반입을 필요한 시점에 즉시 진행하거나 자재를 빠르게 찾을 수 있는 체계를 구현한 ‘낭비 없는 조선소’ ▲기존 사고 사례에 대한 빅데이터 분석과 사고 위험도 예측을 통해 작업자에게 작업 내용의 특성 및 사고 가능성에 대한 가이드를 제공하는 ‘모두가 안전하게 작업하는 조선소’ ▲데이터 수집을 통한 설비 예측 보전 체계를 구축해 현장에서 문제가 생길 때 시스템의 정보를 확인해 빠르게 파악/해결하는데 도움을 주는 ‘무고장으로 운영되는 조선소’ ▲용접 분야에 협동로봇을 도입하고, 자동화 과정에서 나오는 고급 데이터의 활용 가능성을 높인 ‘자동화 조선소’ 등이 있다. 채규일 상무는 “IoT와 인공지능을 통해 최적항로를 설정할 수 있는 스마트 선박은 스마트한 조선소에서만 지을 수 있다. 이를 위해 로코드(low-code)/노코드(no-code) 빅데이터 분석 툴로 현업 실무자가 데이터를 분석하고 인사이트를 업무에 활용하기 시작했다”면서, “스마트 제조 과정에서 나오는 신뢰성 있는 데이터는 조선소뿐 아니라 선주에게도 큰 가치를 주며, 이는 새로운 새로운 비즈니스를 창출할 수 있다는 점에서 큰 의미가 있다고 본다”고 짚었다.   같이 보기 : [포커스] BIM으로 플랜트의 설계-시공-운영을 혁신하다   같이 보기 : [포커스] 플랜트/조선산업의 디지털 전환을 뒷받침하는 클라우드   같이 보기 : [포커스] 디지털 엔지니어링 및 스마트 선박을 위한 기술과 사례 소개

‘플랜트 조선 컨퍼런스 2023’이 지난 2월 10일 백범김구기념관에서 진행됐다. ‘플랜트 조선 분야 디지털 트윈과 DX 사례를 통한 생존 전략’을 주제로 열린 이번 행사에서는 플랜트 및 조선산업에서 활발히 진행 중인 디지털 전환 사례와 이를 위한 기술 등이 폭넓게 소개됐다. ■ 정수진 편집장     플랜트 조선 컨퍼런스는 코로나19 상황에서 지난 2년간 온라인 행사로 진행되었는데, 올해는 3년만에 오프라인으로 개최되면서 참가자들이 높은 관심도를 보였다. 한국플랜트정보기술협회의 신안식 회장은 개회사를 통해 “디지털 전환이라는 트렌드가 빠르게 진행되고 있는 상황에서, 플랜트 및 조선산업 역시 시대의 변화에 대응해야만 경쟁력을 확보할 수 있을 것”이라면서, “코로나19 상황이 개선됨에 따라 3년만에 오프라인에서 개최된 이번 플랜트 조선 컨퍼런스가 디지털 엔지니어링과 스마트 조선 분야의 전반적인 흐름을 짚어보고, 소프트웨어 기술의 최신 동향을 이해하는 기회가 되기를 바란다”고 전했다.   ▲ 한국플랜트정보기술협회 신안식 회장   개회사에 이어 진행된 통합 세션에서는 HD현대(한국조선해양)의 채규일 상무가 ‘현대중공업 FOS 소개 및 DT 주요 추진 사례’를 소개했다. 포스코A&C의 전동휘 부장은 ‘BIM 기반 메가프로젝트 디지털 트랜스포메이션’에 대해 발표했으며, 메가존클라우드에서 클라우드 기술전략을 담당하는 김종찬 그룹장은 ‘조선 산업 클라우드 적용 사례 및 DX 동향’에 대해 소개했다.   같이 보기 : [포커스] 디지털화부터 자율 운영까지, 스마트 조선소를 위한 로드맵   같이 보기 : [포커스] BIM으로 플랜트의 설계-시공-운영을 혁신하다   같이 보기 : [포커스] 플랜트/조선산업의 디지털 전환을 뒷받침하는 클라우드   또한, 통합 세션 이후에는 ‘디지털 엔지니어링&컨스트럭션’과 ‘스마트 선박&스마트 기술’ 등 두 개 트랙을 통해 플랜트와 조선 분야의 기술 개발 및 디지털 전환 적용 사례를 폭넓게 소개했다.   같이 보기 : [포커스] 디지털 엔지니어링 및 스마트 선박을 위한 기술과 사례 소개   ▲ VIP 간담회   이외에도 이번 플랜트 조선 컨퍼런스는 VIP 간담회와 솔루션 부스 전시 등을 통해 현장에서 산업 및 기술에 대한 인사이트를 얻고 커뮤니케이션할 수 있는 기회가 마련되어, 참가자들의 높은 관심과 참여도를 확인할 수 있었다.   ▲ 플랜트를 위한 콘크리트 기초 및 파이핑 설계 솔루션을 전시한 휴엔시스템 부스   ▲ 석유·가스 등 플랜트 산업을 위한 설계 솔루션을 선보인 아비바코리아 부스   ▲ 3D 조선/플랜트 설계 솔루션 및 엔지니어링 메타버스 솔루션을 선보인 타임텍 부스   ▲ CAD 데이터 변환 및 설계 진행률 보고서 등 서드파티 솔루션을 소개한 다우데이타 부스   ▲ 디지털 전환을 위한 클라우드 플랫폼을 소개한 메가존클라우드 부스   ▲ 도면 출력을 위한 디자인젯 프린트 솔루션을 전시한 HP 코리아 부스     ◼︎ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

주요 CAE 소프트웨어 소개   피로 해석, Altair HyperLife   ■ 개발 및 자료 제공 : 알테어, 070-4050-9200, www.altair.co.kr   하이퍼라이프(HyperLife)는 손상 및 피로 수명을 빠르고 안정적으로 계산할 수 있다.  대부분의 FEA 결과 파일과 직접 사용할 수 있고 내구 해석에 필요한 포괄적인 도구 세트를 제공한다. 내장된 물성 데이터 베이스를 통해 광범위한 산업 응용 분야에서 반복적으로 하중이 적용될 때의 피로 수명을 예측할 수 있다. 또한, 사용자 친화적인 그래픽 인터페이스에서 손쉽게 피로도 예측이 가능하다.   1. 주요 특징 ■ 사용하기 쉬운 GUI : HyperLife의 직관적인 GUI는 사용자에게 효율적인 작업을 도와준다. 초보자도 쉽게 학습하고 피로 수명 예측을 수행할 수 있다.  ■ 솔버 중립적인 프레임워크 : 다양한 솔버에서 얻은 FEA 결과 데이터를 입력 파일로 사용할 수 있다. ■ 내장형 물성 데이터베이스 : 내장된 물성 데이터베이스에는 재료 곡선을 추정 및 생성하기 위한 500개 이상의 세트와 유틸리티가 있어, 사용자가 라이브러리 상에서 원하는 물성을 선택할 수 있다. 세션 상에서 데이터베이스의 피로 물성을 불러오거나 새로운 물성을 생성할 수 있다. 2. 주요 기능 ■ 피로 해석 설정 검토 : 피로 해석 수행 전에 설정을 미리 검토할 수 있다. 해석이 완료되면 결과를 불러와서 손상 및 파단 사이클 횟수를 시각화해 볼 수 있다. 그리고 이전 단계에서 설정을 다시 수정한 후에 동일한 형상을 가지고 다시 해석할 수 있어 신속한 의사결정이 가능하다. ■ 신호 처리 : 로드맵 유틸리티에서 단순하지만 강력한 신호 처리를 제공한다. FEA 하중 케이스를 피로 하중 이력 파일과 페어링하기 위해 자동 또는 수동으로 내구성을 도출할 수 있다. ■ 피로 수명 해석 : 사용 가능한 피로 수명 모듈로는 Uniaxial SN/EN, Multiaxial SN/EN, Dang Van(FOS), Weld Fatigue, Spot Weld, Seam Weld, Vibration Fatigue가 있다.   좀더 자세한 내용은 'CAE가이드 V1'에서 확인할 수 있습니다. 상세 기사 보러 가기 

  - 플랜트 조선 분야 디지털 트윈과 DX 사례 및 기술 트렌드 및 전망 소개 - 현대중공업, 포스코, 두산에너빌리티, 한국남동발전, 대우조선해양, 한국선급 등 주요 플랜트, 조선 기업 사례 한국플랜트정보기술협회가 주최하는 ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2023’이 2월 10일(금) 백범김구기념관 컨벤션홀에서 개최된다.  올해 19회째를 맞은 이번 컨퍼런스에서는 ‘플랜트 조선 분야 디지털 트윈과 DX 사례를 통한 생존 전략’을 주제로, 플랜트 조선 관련 엔지니어링 분야의 최신 기술과 엔지니어링 솔루션 구축 성공사례, 디지털 트윈과 DX 사례를 통한 위기해결 방안 등 국내 플랜트 조선 업계의 발전을 도모할 다양한 내용들을 소개할 예정이다. 먼저 기조연설로 한국조선해양 이태진 전무는 ‘현대중공업 FOS(Future of Shipyard) 소개 및 DT 주요 추진 사례 발표’를 주제로, 현대중공업 그룹 FOS 비전 및 목표에 대해 소개하고, FOS 추진 중장기 계획 및 추진 경과에 대해서도 알아본다. 또한 디지털 기반 조선소를 위한 DT 주요 추진 과제, 미래 현대중공업 그룹 조선소의 모습에 대해서도 소개한다. 포스코A&C 전동휘 부장은 ‘BIM 기반 메가프로젝트 디지털 트랜스포메이션’ 주제로 프리콘BIM과 포스코A&C에서 구축하여 운영중인 건설사업관리 플랫폼 SCP(Smart CM Platform)를 적용한 시공 BIM의 공정, 원가, 품질, 안전, 자재관리 사례들을 소개한다. 메가존클라우드 김종찬 그룹장은 ‘플랜트 조선 산업 클라우드 적용 사례 및 DX 동향’을 주제로 발표한다. 디지털 엔지니어링 & 컨스트랙션(Digital Engineering & Construction) 트랙에서는 플랜트 엔지니어링 분야의 이슈와 트렌드를 소개할 예정이다.  두산에너빌리티 박진성 부장은 ‘두산에너빌리티 DX 추진 현황’을 주제로, 두산에너빌리티의 DX 추진 전략에 대해 소개하며, 발전 및 비발전 분야에서 실제 적용되고 있는 AI 기반의 주요 솔루션들에 대해 설명한다. 소프트힐스 최우영 부사장은 ‘디지털 트윈 기술로 기업의 생존이 가능한가?’를 주제로, 디지털 트윈 기술을 활용한 기업의 다양한 응용 사례를 통해 적용 효과와 기업의 생존과 성장으로 연결될 수 있는 방향과 아이디어를 소개한다. 라이카지오시스템즈코리아 김지한 과장은 ‘3D 광대역 스캐너의 발전과 플랜트 조선 활용 사례’를 주제로 그 동안의 3D 광대역 스캐너 기술 발전과 앞으로의 방향성을 이야기하고, 플랜트 조선에서 광대역 스캐너가 어떻게 접목될 수 있는지, 그리고 이와 관련된 장단점에 대해 발표한다. 한국남동발전 김명규 차장은 ‘KOEN 디지털 전환 사례’를 주제로, KOEN 디지털 전환(인프라/발전소/라이프/신사업)에 대한 사례에 대해 소개한다. 대우조선해양 계열사인 DSME정보시스템 김도형 차장은 ‘도면 인식 기술을 통한 해양플랜트 엔지니어링 정보 디지털화’를 주제로, 엔지니어링 정보의 디지털화를 비롯해 해양 프로젝트에서 도면 인식이 필요한 사례, 도면 인식을 위한 기술 수준, 이미지 형식의 P&ID 정보 인식에 대해 소개할 예정이다. 스마트십 & 스마트 테크(Smart Ship & Smart Tech) 트랙에서는 조선 플랜트 분야의 스마트 기술에 대해 소개할 예정이다. 아비바코리아(AVEVA Korea) 김민규 차장은 ‘AVEVA 솔루션으로 보는 플랜트 조선 분야 DX 트렌드’를 주제로, 플랜트 조선 분야 발주처의 DX 관점으로 AVEVA Solution이 어떤 역할을 하는 지에 대해 발표한다. 한국선급 이정렬 상무는 ‘스마트십 플랫폼 공동구축 추진 현황 및 방향’을 주제로, 국내 조선소 및 관련 기관들이 공동으로 추진하고 있는 스마트십 플랫폼 공동 구축 현황 및 스마트십 데이터 생태계 조성과 관련한 내용들에 대해 소개한다. 선박해양플랜트연구소 임근태 센터장은 ‘자율운항선박기술 성능실증을 위한 인프라 구축 사례 소개’를 주제로, 자율운항선박 기술개발사업을 통해서 울산 고늘지구에 구축되고 있는 자율운항선박 성능실증센터와 실증 및 성능 평가를 위한 육상 및 해상 테스트베드 인프라에 대해 소개한다. 타임텍 박정욱 차장은 ‘메타버스 기반 디지털 트윈 솔루션 WillMETA 소개’를 주제로, 3D CAD에서 생성된 3D 모델을 가상세계로 하는 메타버스 SPACE, MEETING, CAD, TWIN으로 구성된 메타버스 기반 디지털 트원 솔루션인 윌메타(WillMETA)에 대해 소개한다. 한국건설기술연구원 지현욱 박사는 ‘건축물 내부에서의 수소 누출과 거동, 환기 특성’을 주제로, 수소의 사용 범위가 늘어나고 있고, 이에 따라 자동차, 선박, 터널, 주택 등 다양한 장소에서 수소의 누출 가능성이 촉발되는 등 각 장소별로 수소 누출 거동 및 환기에 대한 특성에 대해서 발표한다. 이번 컨퍼런스는 캐드앤그래픽스 주관으로 이루어지며, 아비바코리아, HP코리아, 메가존클라우드, 타임텍, 휴엔시스템 등이 부스로 참여하여 최신 제품들을 선보일 예정이다. 한국플랜트정보기술협회 신안식 회장은 “코로나19 상황이 개선됨에 따라 올해는 3년만에 오프라인에서 플랜트 조선 컨퍼런스 2023 행사를 개최하게 되어 기쁘게 생각한다”며, ”이번 행사에 참여해서 플랜트 조선 분야에서 추진 중인 디지털 트윈과 DX 사례를 통해 새로운 변화와 기술의 흐름을 파악하고 관련 분야의 사람들과 네트워킹해 보기 바란다”고 밝혔다. 한편 한국플랜트정보기술협회는 플랜트, 건설, 엔지니어링 산업의 발전과 글로벌 경쟁력 확보를 위해 플랜트 코드교육, 글로벌PM교육, 리틀PM 보급을 통한 PM 대중화, 선진화된 전문기술교육 등 급변화는 산업의 기술 진화에 대응하여 다양한 강좌를 진행하고 있다. 또한 미국 캐롤라인대학교와 협력해 협회 회원들에게는 장학혜택을 부여하고, 미국 석∙박사 학위를 취득할 수 있는 기회도 제공하고 있다. 관련 정보는 협회 홈페이지에서 확인할 수 있다.   한편 플랜트 조선 컨퍼런스 2023과 관련 분야의 교육 정보는 한국플랜트정보기술협회 홈페이지에서 확인 가능하다.      

SIMTOS 2022 디지털 트윈 & 3D 프린팅 컨퍼런스, 제조 혁신을 위한 디지털 기술 트렌드와 사례 소개 (1)   ‘SIMTOS 2022 디지털 트윈 & 3D 프린팅 컨퍼런스’가 2022년 5월 25~26일 일산 킨텍스에서 진행됐다. 디지털화를 중심으로 하는 제조산업의 혁신 요구가 거세어지는 가운데, 이번 행사에서는 디지털 트윈과 3D 프린팅 기술을 중심으로 제조 혁신을 위해 고민해야 하는 지점은 무엇이며, 산업계에서는 어떻게 돌파구를 마련하고 있는지에 대해 폭넓은 내용이 소개됐다. ■ 정수진 편집장      한국공작기계산업협회 김경동 선임본부장은 개회사를 통해 “4년만에 개최되는 SIMTOS 전시회와 함께 진행되는 이번 컨퍼런스가 세계 제조산업 트렌드에 발맞춰 디지털 트윈과 3D 프린팅 등 스마트 생산제조기술을 짚어보고, 국내 산업계의 생산제조혁신에 도움이 되는 유익한 정보를 얻는 기회가 되기를 바란다”고 전했다. 첫째 날인 5월 25에 진행된 ‘디지털 트윈 컨퍼런스’에서는 제조산업의 디지털 전환(digital transformation) 방향 및 이를 위한 디지털 트윈 기술에 대해 짚어보는 기회가 마련됐다. 총체적 변화가 빠른 속도로 진행되는 ‘초변화, 대전환 시대’가 전세계 산업과 사회 전반의 변화 트렌드로 자리잡았다. 또한 ESG 경영 등 사회적 가치에 대한 고려가 중시되는 한편으로 코로나19 팬데믹, 기술·무역·자원 전쟁. 탄소중립 등은 제조산업의 중요한 화두로 자리매김하고 있다. 주영섭 서울대학교 특임교수는 기조강연에서 “이런 흐름에 대응하기 위한 디지털 전환의 핵심은 데이터를 기반으로 기업의 비즈니스 전략과 모델을 혁신하는 것”이라고 짚었다. 대량생산에서 맞춤형 생산과 소비로 변화하는 4차 산업혁명의 핵심이 디지털 전환이라면, 디지털 전환의 핵심으로 꼽히는 것은 바로 데이터이다. 즉 현재 전세계 산업을 관통하는 메가트렌드의 핵심은 데이터와 연결에서 출발하는 디지털 전환이라는 것이다. 주영섭 특임교수는 제조산업의 비즈니스 모델 혁신 움직임은 제품/소재/부품의 혁신이라는 수직축과 업종 및 분야간의 융합/통합/플랫폼화라는 수평축에 걸쳐 진행되고 있으며, 이를 위해 모든 산업을 총망라하는 변화가 이뤄지고 있다고 짚었다. 데이터의 연결에서 디지털 전환이 시작된다고 설명한 주영섭 특임교수는 제조 데이터를 연결하는CPS(사이버 물리 시스템)의 핵심이 바로 디지털 트윈이며, 디지털 트윈이 시뮬레이션, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 활용되면서 제조산업 혁신을 실현할 것이라고 전망했다.   ▲ 스마트 제조혁신과 디지털 트윈에 대해 소개한 서울대학교 주영섭 특임교수     산업 디지털 전환(IDX)은 제품 공급 중심에서 벗어나 제품과 서비스를 통합적으로 공급하도록 할 수 있는 핵심 전략으로 꼽힌다. 공급자 중심의 시장에서는 제품 중심의 전략이 유효했지만, 서비스 중심의 시장으로 변화하면서 이에 대응하기 위한 서비스 결정, 제품 결정, 생산 시스템이 포괄적으로 갖춰져야 한다. 생산방식 또한 컨베이어 방식이 아닌 고객맞춤형의 셀 방식으로 변화하고 있다. 산업통상자원 R&D 전략기획단의 김낙인 MD는 “디지털 전환을 구성하는 기반 지식은 데이터 지식과 도메인 지식이 있는데, 특히 산업 디지털 전환에서는 도메인 지식의 중요성이 커진다”면서, 제조기업의 자산인 산업 데이터에 대한 인식을 명확히 하는 것에서 산업 디지털 전환이 출발한다고 짚었다. 산업 디지털 전환을 위해서는 제조업의 전체 가치사슬(밸류 체인)을 혁신해서 효율 개선과 새로운 가치 창출을 이루어야 한다는 점이 지적된다. 김낙인 MD는 디지털 전환은 목적이 아닌 방법론이라면서, “특히 산업 디지털 전환에서 중요한 제조 도메인 지식에 대해 명확히 인식하고, 중요한 제조 데이터인 설계 데이터나 물리 모델 데이터 등을 핵심 전략으로 활용할 수 있어야 한다”고 전했다. 또한, “산업 디지털 전환은 기존 제품공급 중심인 제조산업을 제품과 서비스를 통합적으로 공급하게 할 수 있는 핵심전략이며, 제조업의 전체 밸류 체인을 혁신하여 효율 개선과 새로운 가치 창출을 이루어내야 한다”고 설명했다.   ▲ 산업 디지털 전환 정책과 디지털 트윈의 역할을 짚은 산업통상자원 R&D 전략기획단 김낙인 MD     작년부터 조선산업 시황에 대한 기대가 높아지면서 조선 수주가 활발해지고, 향후 몇 년간 ‘슈퍼 사이클’이 올 것이라는 전망도 나오고 있다. 한편으로 치열해지는 글로벌 경쟁과 함께 조선 인력의 평균연령 증가, 숙련자 확보의 어려움, 원가 상승 등은 여전히 조선업계의 고민거리이다. 강재 등 원자재의 가격이 오르고 있는 점도 부담이 되고 있다. 이런 상황에서 국내 조선산업은 디지털 혁신으로 위기의 돌파구를 마련하고 있다. 한국조선해양의 이태진 전무는 미래 조선을 위한 현대중공업의 FOS(Future of Shipyard) 비전과 사례에 대해 소개했다. 현대중공업은 2030년까지 친환경/디지털 시대를 선도하는 초일류 조선해양기업으로 거듭나겠다는 미래 비전과 함께 친환경 디지털 선박, 스마트 야드, 미래 신사업 등의 성장전략을 세웠다. 이태진 전무는 스마트 조선소의 구축 로드맵으로 ▲조선소의 여러 환경과 작업상황을 디지털 데이터화해 시각화하는 ‘눈에 보이는 조선소’ ▲ 시각화한 데이터를 연결해 인사이트를 얻고 분석과 예측을 가능하게 하는 ‘연결되고 예측가능한 공장’ ▲연결을 기반으로 자율 운영이 가능한 조선소를 만드는 ‘지능형 자율운영 조선소’를 소개했다. 현대중공업이 추진하는 FOS는 ‘디지털 기반으로 최적화 운영되는 초일류 조선소’로 요약할 수 있다. 이태진 전무는 FOS의 7가지 테마로 ▲한눈에 모든 것이 보이고 제어되는 조선소 ▲설계와 생산이 연결되는 조선소 ▲작업관리가 불필요한 조선소 ▲낭비 없는 조선소 ▲모두가 안전하게 작업하는 조선소 ▲무고장으로 운영되는 조선소 ▲자동화 조선소를 꼽으면서, “조선소의 디지털화 가능성을 믿고 추진한 결과 성과가 꾸준히 가시화되고 있다”고 전했다. 또한 현대중공업은 빅데이터 분석, 인공지능 기술 활용 및 차세대 CAD 플랫폼 개발 등도 추진할 계획이다.   ▲ 미래 조선소를 위한 비전을 소개한 한국조선해양 이태진 전무     현대위아의 민병일 팀장은 스마트팩토리 솔루션 및 제조지능화 개발 방향과 활용 사례를 소개했다. 현대위아는 지난 2014년부터 생산/제조 모니터링 솔루션(MMS)의 개발을 진행해 왔다. 현재 현대자동차그룹의 엔진생산공장 설비에 특화된 솔루션으로 개발된 3세대 솔루션이 17개 공장에서 2750대의 장비를 모니터링 및 분석하고 있다. 민병일 팀장은 “현대위아는 공작기계 전문 메이커로서 설비의 특성 분석에 강점을 갖고 있다. 이를 바탕으로 데이터 수집 엔진 및 서버 시스템 개발, 데이터 수집 및 정제화, 데이터 통계 분석 등의 기술을 제공한다”면서, “생산 과정의 빅데이터를 활용해 스마트 제조 환경을 구축할 수 있으며, 디지털 트윈 및 디지털 스레드 기반으로 구축된 디지털 생산제조 프로세스로 통합 관리, 모니터링, 제어 등을 폭넓게 전개할 것”이라고 설명했다.   ▲ 제조 지능화 개발 방향과 스마트 팩토리 솔루션을 소개한 현대위아 민병일 팀장   성균관대학교의 최재붕 교수는 “최근 많은 주목을 받고 있는 메타버스가 단지 기술만이 아니라, 새로운 인류 사회경제 생태계를 태동시키면서 지금까지의 법칙을 바꾸고 있다”고 짚었다. 휴대폰을 손에 쥔 ‘포노 사피엔스’, 디지털 기술과 함께 자라난 MZ세대가 디지털 세계에서 요구되는 새로운 능력을 바탕으로 스스로 학습하고 문제를 해결하는 역동성을 발휘하고 있다는 설명이다. 또한 최재붕 교수는 특히 “메타버스와 NFT가 만나 새로운 시장 생태계를 만들고, 새로운 세대는 빅데이터와 AI를 활용해 세계관을 확장하고 있다”면서, 메타버스에 주목하고 새로운 기술을 활용해 혁신하는 기업에 미래가 있다고 전했다.   ▲ 메타버스를 비롯한 새로운 디지털 트렌드와 사회 변화의 방향을 짚은 성균관대학교 최재붕 교수   같이 보기 : [포커스] 제조산업의 3D 프린팅 활용을 위한 인사이트와 사례     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.