주요 PLM 소프트웨어 소개 쉽고 빠른 도면관리 클라우드, 코너스톤 도면관리 클라우드   개발 및 자료 제공 : 코너스톤테크놀러지, 070-7019-9871, www.csttec.com/dms    주요 특징 코너스톤 도면관리 클라우드는 제조, 건축, 토목, 플랜트 등 설계를 하는 기업이 사용하기에 편리하고 효율적인 도면관리 솔루션을 클라우드로 제공한다. 코너스톤 도면관리는 표준화된 기능과 빠른 성능을 갖추며, 초기 구축 비용이 필요 없어 경제적인 솔루션으로 PMS ‧ SCM ‧ MES ‧ CRM 등의 확장 기능을 추가할 수 있다. 홈페이지(www.csttec.com/dms)에 접속하여 30일 무료체험을 할 수 있고 유료로 전환하여 계정당 월 2만원으로 사용할 수 있다. 주요 기능 (1) 도면(파일) 관리 탐색기를 실행하여 PC에 있는 폴더와 도면(파일) 그대로 코너스톤에 업로드한다. 다양한 검색조건을 활용하여 도면을 바로 검색하고, 변경이력을 관리함으로써 언제 어디서든 도면의 최신 버전과 변경이력을 바로 확인할 수 있다. 보안을 강화하기 위해 도면(파일)의 이력 관리로 열람/수정/다운로드/출력 등의 사용 기록을 확인할 수 있을 뿐 아니라 폴더별로 사용자나 부서의 접근 권한을 통제할 수 있다. (2) 도면 뷰어 2D 도면은 코너스톤에 등록되면 자동으로 이미지 변환 작업이 이뤄지는데 웹 뷰어를 통해 도면을 확인할 수 있다. 출력, 확대/축소, 회전, 색반전 기능은 물론 마크업 기능도 있어서 설계검토 등을 위해 현장에서 사용하기에 편리하다. (3) 업무(전자결재) & 캘린더 등록한 도면을 승인하고 외부에 배포할 수 있는 기능으로 그룹웨어의 전자결재와 비슷하다. 기업에서 필요한 템플릿을 만들어서 단계 및 프로세스를 정의하면 이러한 절차에 따라 업무가 진행되도록 한다. 결재 도착, 댓글 등의 알림 메일을 통해 해야 할 일을 놓치지 않도록 도와준다. 이는 캘린더 기능과도 연결되어 업무의 작업시간과 일정을 관리할 수 있다. (4) 대시보드 클라우드 요금, 로그인 이력, 파일 사용이력 등 다양한 현황 정보를 그래프로 한 눈에 확인할 수 있다. 그래프를 클릭하여 상세한 데이터 목록을 확인하고 엑셀 다운로드도 가능하다. (5) 조직도 사내 조직도와 연락처를 한 눈에 볼 수 있는 조직도 앱에서는 사용 중인 라이선스와 역할을 조회/관리할 수 있으며, 부서 및 사용자 정보를 편집/삭제할 수 있다. (6) 게시판 폴더 형태의 게시판으로 폴더별로 권한을 설정하여 공유 범위를 설정할 수 있다. 새로운 내용이 추가되거나 변경되었을 때 로그인 시 팝업 알림이 표시되어 중요한 소식과 정보를 빠르고 효율적으로 공유할 수 있다. 파일 기능과 연동되어 파일 앱에 등록된 파일을 게시글을 통해 공유할 수 있다.  활용 방안과 기대 효과 도면관리 클라우드로 다양한 업종에서 활용되는 방안이나 기대되는 효과도 다르다. 건축/토목/플랜트에서는 수만장의 도면을 현장에서 태블릿으로 열람하고 확대/축소/마크업 기능을 활용하여 도면을 이용하여 내부와의 협업 환경이 개선된다.  설비/금형 등 수주형 제조업과 자동차/전기 등 양산형 제조업에서는 도번으로 조회하여 최신 버전을 바로 확인함으로써 업무의 효율성이 증가하고, 내부 승인과 외부 배포를 통해 어떤 절차를 통해 어떤 곳으로 공유되었는지 확인할 수 있다. 보안을 중요시하는 공공기관이나 방산업체의 경우에는 폴더와 도면의 권한 설정 등으로 접근을 통제하여 외부 유출을 방지하고 데이터를 자산화하여 체계적인 관리가 가능해진다. 지속적인 개선과 고객 지원 코너스톤은 고객 사용자들의 요구사항을 수용하여 현업에서 필요로 하는 유용한 기능으로 구성하였다. 지금도 고객으로부터 듣는 다양한 피드백을 받아 시장에서 요구하고 솔루션과 부합하는 내용이라면 지속적으로 반영하여 개선하고 있다. 유튜브 채널을 통해 어플리케이션 별로 사용하는 방법을 소개하고, 개념과 같은 지식 전반을 알려주기 위해서 블로그 채널을 운영하고 있다. 또한, 고객이 사용하면서 겪는 다양한 문의 및 불편사항을 청취하는 헬프 데스크를 운영하여 고객을 지원하고 있다.     좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기 

지멘스가 CES 2026에서 대규모 산업용 메타버스 환경을 구축하는 신규 소프트웨어 설루션 ‘디지털 트윈 컴포저(Digital Twin Composer)’를 발표했다. 이 설루션은 기업이 산업용 AI, 시뮬레이션 및 실시간 물리 데이터를 활용해 가상 환경에서 신속한 대규모 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 디지털 트윈 컴포저는 2D 및 3D 디지털 트윈 데이터를 물리적 실시간 정보와 결합해, 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 라이브러리를 사용해 구축된 안전하고 관리되는 실시간 포토리얼리스틱 시각 장면을 구현할 수 있도록 지원한다. 기업은 디지털 트윈 컴포저를 통해 제품, 공정, 설비의 전체 수명 주기 전반에 걸쳐 가상 데이터와 물리 데이터를 모두 포함한 글로벌 환경을 신속하게 구축하고 유지할 수 있다. 이를 통해 보안이 확보된 고정밀 3D 환경에서 제품과 생산 데이터의 모든 요소를 통합적으로 관리할 수 있다. 디지털 트윈 컴포저는 상황에 맞춘 실시간 인사이트와 인텔리전스를 제공해 기업이 실제 환경을 반영한 상태에서 물리적 설계나 시공에 앞서 모든 제품, 공정, 공장을 시각화하고 상호작용하며 반복 검증할 수 있도록 지원한다. 최신 스마트폰부터 조선소의 유조선 탱커, 자율주행 전기차, 그린필드 또는 브라운필드 부지에 구축되는 새로운 AI 공장에 이르기까지 폭넓게 적용할 수 있다.     많은 설계, 엔지니어링 및 생산 팀은 여전히 각기 다른 툴과 분리된 데이터 시스템에 의존하며 독립적으로 업무를 수행하고 있다. 디지털 트윈 컴포저는 설계, 시뮬레이션, 운영을 하나의 생생한 맥락 기반 모델로 통합함으로써 이러한 장벽을 낮춘다. 이를 통해 엔지니어는 몇 분 안에 제품, 공정, 시설을 테스트할 수 있고, 하드웨어가 준비되기 훨씬 이전 단계에서 자동화를 검증할 수 있으며, 단일 디지털 트윈을 통해 실제 제품이나 시설 운영까지 수행할 수 있다. 디지털 트윈 컴포저는 전 세계 기업이 디지털 트윈을 개발하는 데 활용하는 산업 검증 소프트웨어 포트폴리오인 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)의 일부다. 이 포트폴리오는 기업이 제품, 공정, 공장을 빠르고 확장성 있게 설계하고 시뮬레이션하며 준비할 수 있도록 지원한다. 디지털 트윈 컴포저는 지멘스 엑셀러레이터를 통해 구축된 물리적으로 정확한 고성능 포토리얼리스틱 3D 디지털 트윈을 MES(제조 실행 소프트웨어), QMS(품질 관리 시스템), 기계나 공장 자산의 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 코드, 산업용 IoT(IIoT) 데이터 등 실제 물리 데이터 소스와 연결하는 데 활용된다. 이는 개방형 엔지니어링 데이터 생태계 전반에 걸쳐 이뤄진다. 추가적인 인사이트는 지멘스의 데이터 사이언스·AI 소프트웨어인 래피드마이너(RapidMiner)와 기타 AI 설루션과의 통합을 통해 확보할 수 있다. 이를 통해 가상 세계의 인텔리전스와 실시간 인사이트를 제공하며, 기업이 보다 확신을 가지고 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 조 보먼(Joe Bohman) PLM 제품 총괄 부사장은 “새로운 디지털 트윈 컴포저는 산업 메타버스에 대한 지멘스의 비전을 구현한다. 이는 복잡성 관리, 생산 가속, 비용 절감, 수익성 제고라는 전례 없는 과제를 제조사가 극복하도록 지원한다. 지멘스와 엔비디아는 제조 기업이 가장 복잡한 제품, 공정, 공장을 더 빠르게 온라인으로 전환하고, 회복력과 지속가능성을 강화하며, 성과를 지속적으로 최적화할 수 있도록 지원하기 위해 협력하고 있다”고 전했다. 엔비디아의 레브 레바레디언(Rev Lebaredian) 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 부문 부사장은 “모든 물리적 객체와 공정이 디지털 트윈을 갖게 되는 시대에, 지멘스의 디지털 트윈 컴포저는 지멘스 엑셀러레이터 생태계 전반에서 설계, 엔지니어링, 운영 간 분리돼 있던 사일로(silo)를 연결하는 디지털 스레드를 구축한다. 디지털 트윈 컴포저에 엔비디아 옴니버스 라이브러리를 통합함으로써, 기업은 워크플로 전반에 걸쳐 물리적으로 정확한 시뮬레이션을 활용해 제품 설계부터 물류에 이르기까지 실제 적용하기 전에 전체 제품 수명주기를 가상 세계에서 검증할 수 있다”고 설명했다.

센트릭 소프트웨어는 스케쳐스 차이나가 센트릭 PLM(Centric PLM)을 통해 디지털 전환을 가속화하고 있다고 밝혔다. 센트릭 소프트웨어는 패션, 럭셔리, 신발, 아웃도어, 가전 등 다양한 분야에서 디지털 전환 목표를 달성할 수 있도록 기획부터 판매에 이르는 엔터프라이즈 설루션을 제공한다. 스케쳐스 차이나는 스포츠 및 패션 라이프스타일 스타일 전반에 걸쳐 연간 3000개 이상의 제품 개발 과정에서 운영 효율을 높이고 있다.  글로벌 신발 브랜드의 스케쳐스의 지역 사업부인 스케쳐스 차이나는 2007년 중국 진출 이후 아시아 시장에서 입지를 다져왔다. 중국 본토, 동남아시아, 한국에 걸쳐 퍼포먼스 및 라이프스타일 카테고리를 운영하고 있으며, 여러 카테고리와 지역에 걸친 혁신 프로세스를 통해 포트폴리오를 조율한다. 스케쳐스 차이나는 의류 분야로 사업 확장과 빠른 시장 성공에 따라 다양한 카테고리를 관리하기 위한 중앙 집중식 감독을 필요로 했다. 이러한 성장과 현지 맞춤형 제품에 대한 수요 증가는 간소화된 워크플로와 통합 협업 시스템의 필요성을 부각시켰다.     두 회사의 협력은 2017년에 시작되었다. 스케쳐스 차이나는 의류 사업의 초기 확장을 지원하기 위해 센트릭 PLM을 도입했다. 이후 프로젝트가 진행됨에 따라 신발 및 액세서리 라인으로 시스템을 확대 적용하여, 카테고리 전반에 걸친 통합 관리를 실현했다. 이러한 기반을 통해 카테고리 간 효율, 공급업체와의 협력 강화, 비용 구조에 대한 가시성 확보가 가능해졌다. 장기적인 협력을 통해 스케쳐스 차이나는 전략적 혁신 파트너로서 새로운 접근 방식을 함께 만들어가고 있다. 센트릭 PLM을 활용해 스케쳐스 차이나는 파편화된 데이터와 단절된 프로세스에서 벗어나 통합되고 조화로운 제품 개발 환경으로 전환했다. 스케쳐스 차이나의 제품 개발 및 조달 IT 책임자인 리(Li)는 “센트릭 PLM은 제품 데이터 관리를 위한 기초 아키텍처이자 핵심 디지털 전환 플랫폼”이라면서, “이 설루션은 공급망 조정, 판매 예측, 재고 최적화에 필수적인 데이터를 제공한다. 중앙 집중식 자재 라이브러리 관리를 통해 비즈니스 의사 결정과 시장 전략을 강화하는 강력한 데이터 기반을 확보했다”고 소개했다. 센트릭 소프트웨어의 파브리스 카농지(Fabrice Canonge) CEO는 “스케쳐스 차이나는 혁신과 효율성, 성장을 위해 디지털 도구를 활용하는 기준을 세우고 있다”면서, “아시아태평양 신발 산업의 방향을 제시하는 파트너와 협력하게 되어 영광”이라고 전했다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (10)   이번 호에서는 제조 현장의 데이터 단절 문제를 해결하기 위한 핵심 요소로 ‘디지털 연속성(digital continuity)’과 ‘기준 정보(master data)’를 중심에 두고, 증강현실(AR)이 어떻게 설계–제조–품질–운영을 하나의 데이터 흐름으로 연결하는 핵심 인터페이스가 될 수 있는지 살펴본다.   ■ 김수훈 다쏘시스템코리아에서 인더스트리 프로세스 컨설턴트로 활동하며, 스마트 매뉴팩처링 팀에서 DELMIA Augmented Experience 제품을 담당하고 있다. 기업의 운영 환경과 목표에 최적화된 DELMIA Augmented Experience 기반 AR 설루션 전략을 제안하고, 제조 현장이 보다 정밀하고 효율적으로 진화할 수 있도록 지원하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   제조 현장의 복잡성과 정보 단절 : 디지털 연속성 단절로 인한 현실적 과제 제조 산업은 여전히 수많은 부서, 시스템, 공정 간의 단절로 인해 데이터의 단일 흐름을 확보하지 못하는 경우가 많다. 설계, 생산, 품질, 유지보수 각 단계에서 정보가 단절되고, 현장에서는 최신 데이터가 아닌 문서나 경험에 의존해 작업이 진행되기도 한다. 이러한 단절은 품질 문제, 작업 오류, 재작업 증가로 이어지며, 디지털 전환의 근본적인 목표인 효율과 유연성을 해친다. 그 결과, 새로운 기술을 현장에 적용하기 어렵고, 숙련 인력의 부족으로 인한 운영 부담이 커지며, 제품과 공정의 복잡성이 증가하는 문제에 직면하게 된다. 따라서 현대 제조 환경에서는 단절된 정보를 해소하고 연결성을 확보하는 것이 특히 중요하다. 새로운 기술의 개발도 중요하지만, 제조 경쟁력은 엔드 투 엔드(end-to-end) 정보 연결성과 활용력이 더욱 중요해지고 있다.   데이터 중심 제조로의 전환 : 디지털 연속성이 이끄는 산업 변화의 흐름 글로벌 제조 기업은 이미 ‘데이터 중심 운영’으로의 전환을 가속화하고 있다. 단순한 자동화나 디지털화가 아니라, 제품 생애주기 전반을 데이터로 연결하는 구조를 만드는 것이 핵심이다. 버추얼 트윈(virtual twin), AI(인공지능), AR 등이 유기적으로 연결되며 설계부터 생산, 유지보수까지 하나의 데이터 흐름으로 이어지고 있다. 이러한 변화 속에서 AR은 단순한 시각화 도구를 넘어, 데이터를 현장 실행으로 전환하는 인터페이스로 자리 잡고 있다. AR은 디지털 세계와 물리적 현상을 연결하는 핵심 인터페이스로서, 디지털 연속성을 현실 세계로 투영해주어 버추얼 트윈을 실현하는 중요한 역할을 한다.     디지털 연속성 기반 제조 가치사슬 : 설계부터 현장까지 단일 데이터 흐름으로 연결성 확보 디지털 연속성은 단순한 시스템 통합이 아니라 조직 전체가 신뢰하고 참조하는 공식의 원천 데이터(single source of truth)를 기반으로 전체 가치사슬을 연결하는 개념이다. 설계자가 CAD에서 생성한 데이터가 PLM을 거쳐 그대로 작업 지시, 품질 검증, 유지보수 단계까지 이어질 때, 비로소 기업은 신뢰할 수 있는 디지털 제조 체계를 갖추게 된다. 이러한 데이터 연속성은 제조 효율 향상은 물론 공정 표준화, 오류 감소, 변화 대응 속도 향상 등 운영 전반의 일관성을 강화한다. 즉, 디지털 연속성은 ‘데이터 연결’을 넘어 ‘운영 체계의 안정성과 신뢰성’을 확보하는 제조 혁신의 기반이다.     기준 정보의 정합성 : 정확한 데이터가 만드는 신뢰성 높은 AR 디지털 연속성 기반 AR 설루션의 성공 여부는 결국 기준 정보(master data)의 정확도에 달려 있다. 아무리 정교한 AR 설루션이라도 그 기반이 되는 CAD, BOM, 공정 데이터가 불완전하다면 현장에서의 정확한 가이드나 자동 검증은 불가능하다. 따라서 AR 구축의 핵심은 단순한 시각화가 아니라 최신의 정확한 데이터를 기반으로 한 실행력을 제공하는 것이다. 델미아 오그멘트 익스프리언스(DELMIA Augmented Experience : DAE)는 PLM, MES 등 기존 IT 인프라와 통합해 최신 기준 정보를 AR 콘텐츠에 직접 반영함으로써, 디지털 연속성과 현장 실행의 일체화를 실현한다.   기준 정보부터 제조까지 : DAE의 가치 흐름 다쏘시스템의 AR 설루션인 DAE는 연구·설계 단계에서 생성된 엔지니어링 데이터를 기반으로 AR 콘텐츠를 자동 생성하고, 이를 현장에서 실시간으로 증강하여 작업을 지원한다. 또한 현장에서 발생한 검사 결과와 작업 데이터를 다시 백오피스 시스템으로 전달해 엔지니어링과 운영 간 데이터 흐름을 완성한다.     DAE는 디지털 연속성을 명확하게 구현한 현장 중심의 실행 설루션이다. 이를 구성하는 주요 요소는 세 가지이다. 설계 데이터로부터 AR 작업 지시서를 생성하는 ‘오서(Author)’, 현장에서 증강 지시를 실행하는 ‘플레이어(Player)’, 자동으로 품질 검증을 수행하는 ‘인스펙트(Inspect)’이다.     모든 과정은 기준 정보 기반으로 자동화되기 때문에, 사용자는 별도의 코딩 없이 CAD 데이터를 그대로 현장용 AR 지시서로 변환할 수 있다. 또한 작업 과정과 품질 정보가 다시 PLM 및 MES로 피드백되며, 엔지니어링과 현장이 하나의 데이터 흐름으로 연결된 데이터 순환 구조(data loop)가 완성된다.   기준 정보 기반 제조의 선순환 : 디지털 연속성을 완성하는 DAE의 역할 디지털 연속성의 핵심은 단순한 데이터 보유가 아니라, 정확한 기준 정보가 전체 제조 과정에서 끊김 없이 활용되는 선순환 구조를 만드는 데 있다. 일부 설루션은 주로 3D 모델 기반 시각화에 집중해 설계 데이터와 현장 실행 간 연속성이 충분히 확보되지 않는 경우가 있다. 반면 DAE는 설계·공정·품질 정보를 포함한 기준 정보를 그대로 AR 작업 지시, 품질 검사, 작업 피드백의 흐름으로 전환하는 구조를 갖추고 있다.     ■ 기사의 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

제조 경쟁력을 위한 PLM 플랫폼 및 한국 맞춤형 성공 모델 구축 추진   독일의 PLM 소프트웨어 기업인 콘택트 소프트웨어가 최근 한국을 포함한 아시아 지역 투어를 진행하면서 자사의 비전과 기술을 소개했다. 콘택트 소프트웨어는 모듈형 아키텍처와 개방성을 앞세우면서 미래 지향적인 스마트 산업 AI 설루션을 제공하는 데에 초점을 맞추고 있다.콘택트 소프트웨어의 칼 하인츠 자크리스(Karl Heinz Zachries) CEO는 캐드앤그래픽스와 진행한 서면 인터뷰를 통해 자사의 비전과 PLM 기술의 미래, 한국 시장에 대한 기대 등에 관해 소개했다. ■ 정수진 편집장     콘택트 소프트웨어의 핵심 미션에 대해 소개한다면 우리는 PLM 설루션 기술을 중심으로 제조업체가 복잡한 제품 개발 과정을 단순화하고, 혁신을 가속화하며, 시장 출시 시간을 단축하도록 돕는 것을 핵심 미션으로 삼고 있다. 우리는 기술과 비즈니스 프로세스를 통합하여 고객이 끊임없이 변화하는 글로벌 시장에서 경쟁 우위를 확보하도록 지원하고자 한다.   콘택트 소프트웨어가 바라보는 PLM 분야의 주요 과제는 무엇인지 오늘날의 제조산업은 IoT(사물인터넷), AI(인공지능) 그리고 복잡하게 얽힌 글로벌 공급망으로 인해 더욱 복잡해지고 있다. 이런 상황에서 우리는 크게 두 가지의 주요 과제에 집중하고 있다. 첫 번째는 데이터의 단절 및 비효율이다. 제품의 전체 수명 주기 동안 발생하는 방대한 데이터와 정보를 단절 없이 통합하고, 모든 이해관계자가 실시간으로 협업할 수 있는 환경을 제공하여 데이터 사일로(silo) 현상을 해소하는 것이다. 두 번째는 PLM의 경계 확장 및 통합이다. 우리는 단순한 PLM을 넘어, IoT, MES(제조 실행 시스템) 그리고 메카트로닉스(mecatronics) 영역으로 설루션 영역을 확장하고 있다. 이를 통해 설계–제조–운영을 통합하는 디지털 연속성을 확보하여, 고객의 엔드 투 엔드(end-to-end) 효율을 극대화하는 것이 우리의 핵심 과제다.   콘택트 소프트웨어의 PLM 설루션이 차별화되는 점은 무엇인지 우리의 설루션은 유연성, 확장성, 그리고 실질적인 비즈니스 가치 창출에 중점을 두고 있다. 콘택트 소프트웨어는 유럽 최고 수준의 고객 레퍼런스를 갖고 있다고 생각한다. 포르쉐, 메르세데스-벤츠와 같은 자동차 제조업체뿐만 아니라 유통 분야의 선두 주자인 리들(Lidl)에 이르기까지, 다양한 산업 분야의 세계적인 리더 기업이 우리의 설루션을 선택했다. 이들의 성공 사례는 우리 기술의 우수성과 신뢰성을 입증한다. 또한, 우리는 통합된 디지털 트윈을 지원한다. 단순한 3D 모델링을 넘어 제품의 성능, 제조 공정, 그리고 사용 단계까지 시뮬레이션하고 최적화할 수 있는 진정한 통합 디지털 트윈 환경을 제공한다.   사업 및 기술 측면의 최근 성과를 소개한다면 가장 최근의 성과는 유럽을 넘어 글로벌 시장으로 성공적인 확장을 눈앞에 두고 있다는 점이다. 특히, 북유럽 지역의 대형 유람선 제조업체 및 중동의 주요 엔지니어링 업체와 대형 계약의 체결을 눈앞에 두고 있다. 이는 우리의 설루션이 극한의 복잡성과 정밀함이 요구되는 산업 분야에서도 최고의 선택임을 증명한다고 할 수 있겠다. 기술적 성과 측면에서는, 퓨리에 AI(Fourier AI) 라는 자체 인공지능을 활용하여 설계 및 검증 시간을 크게 단축시키는 신규 기술이 고객들로부터 좋은 반응을 얻고 있다.   앞으로 PLM 기술이 나아갈 방향에 대해 전망한다면 향후 5년을 보자면, PLM은 크게 두 가지 방향으로 진화할 것으로 보인다. 첫 번째는 경계 없는 통합과 AI 기반의 지능화이다. PLM은 더 이상 제품 개발 부서에만 국한되지 않고, 전사적인 ERP 및 MES 시스템과 완전히 통합되어 기업의 모든 가치 사슬을 아우르는 단일 디지털 백본(backbone) 역할을 할 것으로 본다. 우리는 지속적인 M&A를 통해 첨단 기술을 확보하고 PLM의 영역을 IoT, MES 및 메카트로닉스 분야로 확장하여, 경계 없는 통합을 주도할 계획이다. 또한, AI는 데이터 분석을 넘어 설계 최적화, 잠재적 오류 예측, 그리고 개인화된 작업 흐름 제안 등 능동적인 의사결정 지원 도구로 자리 잡을 것으로 본다. 또 하나 주목하는 핵심 방향은 지속 가능성과 순환 경제이다. PLM은 제품의 폐기 단계까지 고려하는 순환 경제(circular economy)의 구현에 있어 필수 도구가 될 것이다. 이에 따라 제품의 재활용 및 재사용성을 설계 단계부터 관리하고 추적하는 기능이 PLM 설루션의 핵심 역량이 될 것으로 본다.   한국의 PLM 시장에 대한 인상과 전략은 어떤 것인지 2025년 말 진행한 ‘콘택트 엘리멘츠 라이브 투어(CONTACT Elements Live Tour)’ 행사를 통해 짧게나마 한국의 관계자들을 직접 만나고, 한국 시장에 대한 우리의 큰 기대를 전달했다. 우리는 유럽에서의 성공을 발판 삼아 아시아 지역에서의 투자를 확대하고 있으며, 당연히 지역 내 대표 제조 국가인 한국에 대한 투자를 지속적으로 늘릴 것이다. 우리는 한국의 주요 제조 기업과 심도 깊은 논의를 통해 그들의 PLM 전략 및 구체적인 요구사항을 파악하고, 한국 파트너사와의 협력 관계를 더욱 탄탄히 다지면서 한국 맞춤형 성공 모델을 구축하고자 한다. 한국은 세계적인 수준의 제조업 강국이며, 기술 도입에 매우 적극적이고 역동적인 시장이라는 인상을 받았다. 한국 기업들은 4차 산업혁명 기술을 빠르게 수용하고 있으며, PLM을 단순한 관리 도구가 아니라, 미래 경쟁력을 확보하기 위한 핵심 전략 플랫폼으로 인식하고 있는 것 같다. 특히, 한국 제조업의 높은 수준의 자동화와 스마트 공장 구현 노력은 우리가 집중 투자하고 있는 PLM, IoT, MES, 그리고 메카트로닉스 통합 설루션의 시너지를 극대화할 수 있는 최적의 환경이라고 판단한다. 우리는 한국을 아시아 비즈니스의 핵심 거점으로 보고 있으며, 한국 제조업이 글로벌 혁신을 주도하는 데에 기여하고자 한다. 한국의 제조업 혁신에 동참하고 기여할 콘택트 소프트웨어의 향후 행보에 많은 기대와 관심을 부탁한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

PTC가 한국 지사 설립 33주년을 맞아 제조 산업의 미래를 선도하기 위한 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’ 비전과 AI(인공지능) 전략을 발표했다. 이 전략의 핵심은 설계부터 유지보수에 이르는 제품 수명주기 전반의 데이터를 유기적으로 연결하고, 이를 기반으로 제조산업에서 AI의 효율을 극대화하겠다는 것이다. PTC는 신뢰도 높은 제품 데이터 기반과 주력 설루션에 내재화된 AI 기술로 제조 경쟁력 강화를 돕겠다고 전했다. ■ 정수진 편집장    신뢰도 높은 제품 데이터 기반으로 AI 접목 PTC 코리아의 김도균 대표 겸 본사 부사장은 “PTC는 단순히 CAD나 PLM 설루션을 제공하는 기업을 넘어, ‘인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’을 구현하는 기업으로 진화하고 있다”고 소개했다. ‘인텔리전트 제품 라이프사이클’ 비전의 핵심은, 복잡해지는 제조 환경에서 데이터를 체계적으로 관리하고 AI를 적용하여 기업의 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 것이다. 김도균 대표는 “성공적인 AI의 도입과 활용을 위해서는 먼저 ‘신뢰할 수 있는 제품 데이터 파운데이션(Product Data Foundation)’을 구축해야 한다”고 설명했다. 제조산업에서는 AI가 잘못된 정보를 생성(hallucination)하거나 일관성이 부족한 답변을 내놓는 것이 특히 치명적일 수 있다. 이를 막기 위해서 PTC는 설계(CAD), 제품 수명주기 관리(PLM), 애플리케이션 수명주기 관리(ALM), 서비스 수명주기 관리(SLM) 등에서 발생하는 데이터를 구조화하고, 이를 통해 AI가 일관되고 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있는 기반을 만드는 것이 최우선 과제라고 보고 있다. PTC 코리아의 이봉기 사업개발담당 마스터는 “제품의 복잡성 증가를 관리하는 것뿐 아니라 이를 경쟁우위로 전환하기 위해서는, 다양한 시스템에 파편화된 채로 존재하는 정형 및 비정형 데이터를 온톨로지(ontology)와 시맨틱(semantic) 모델로 유기적으로 연결해야 한다. 이를 통해서 데이터의 맥락(context)을 확보하고, 유의미한 정보를 얻을 수 있게 된다”고 설명했다.   ▲ 국내 사업 전략을 설명한 PTC 코리아 김도균 대표   제품 수명주기 전반에 걸친 AI 에이전트 이런 비전에 따라 PTC는 제품 데이터 파운데이션 위에 AI 기술을 탑재하여 제품 기획부터 폐기까지 전 과정을 혁신하겠다는 전략을 제시했다. CAD, PLM, ALM, SLM 등 자사의 주요 설루션 라인업에 에이전트의 형식으로 AI 기능을 도입한다는 로드맵도 소개했다. 일부 AI 에이전트는 이미 제공되고 있으며, 올해부터는 여러 AI 에이전트가 본격 추가될 전망이다.   ALM 코드비머(Codebeamer)를 중심으로 하는 ALM 영역에서는 복잡한 요구사항을 관리하고, 소프트웨어의 안전성을 검증하는 데에 생성형 AI를 활용한다. 요구사항 분석 및 규제 검증 : AI가 사용자가 작성한 요구사항을 분석하여 국제 시스템 엔지니어링 표준 위반 여부를 자동으로 판별한다. 규칙을 위반한 경우, AI가 수정 제안을 하거나 예시를 제공하여 규제 대응 시간을 줄일 수 있게 한다. 테스트 케이스 자동 생성 : 요구사항을 선택하면 AI가 이를 검증하기 위한 테스트 조건과 단계를 자동으로 생성해 준다. 또한 기존 테스트 케이스와의 중복 여부를 분석해서 효율적인 테스트 시나리오를 작성할 수 있도록 돕는다.   CAD PTC의 제품 설계 설루션인 크레오(Creo)에는 설계자의 창의성을 돕고 반복 작업을 줄여주는 AI 기능이 탑재되고 있다. 자연어 기반 생성형 설계 : “표면적이나 볼륨을 최적화한 컵을 만들어줘”와 같이 자연어로 명령하면, AI가 최적의 형상을 자동으로 모델링한다. 설계자가 구체적인 치수나 조건을 추가하면 이에 맞춰 형상을 수정한다. 소재 추천 및 심미성 평가 : AI가 설계된 모델의 물성치를 분석하여 적합한 재질을 추천하거나, 인터넷상의 이미지 데이터와 비교해서 디자인 평가 피드백을 제공하고 설계자의 의사결정을 지원한다.   PLM 방대한 엔지니어링 데이터를 관리하는 윈칠(Windchill) PLM에서는 데이터의 재활용성을 높이고 업무 효율을 높이는 데에 AI가 쓰인다. 유사 형상 검색 및 중복 부품 제거 : 단순 텍스트 검색이 아니라, AI가 3D 형상 기반으로 유사한 부품을 찾아내서 비교 테이블을 제공한다. 이를 통해 설계자는 기존 부품을 재활용하여 설계를 변경하거나, 구매 부서에서는 중복 구매를 방지하여 비용을 줄일 수 있다. 문서 인사이트 및 요약 : 챗GPT(ChatGPT)와 비슷한 대화형 인터페이스를 통해 PLM 내부의 방대한 기술 문서를 검색하고 요약할 수 있다. AI는 답변과 함께 근거가 되는 원본 문서의 링크를 함께 제공함으로써 정보의 신뢰성을 보장한다.     제조 데이터 보안 및 개방성 강화 한편, 제조 데이터는 기업의 민감한 기술 정보를 포함하고 있다. 이에 대해 이봉기 마스터는 “보안 및 권한 관리를 위해 역할 기반 정보 필터링을 지원하면서, 중복 제거를 통한 비용 절감, 규제 준수 및 추적성 확보 등 실질적인 비즈니스 가치 창출을 도울 수 있다”고 설명했다. 제조 데이터는 ERP, MES 등 다양한 설루션과의 유기적인 연결이 필수이기도 하다. PTC는 개방성을 중시하면서, 마이크로소프트, AWS, 엔비디아 등 클라우드 기업과의 파트너십을 통해 고객이 SaaS(서비스형 소프트웨어) 환경에서 보안과 성능이 보장된 AI 서비스를 활용하도록 지원할 것이라고 전했다. 이런 전략을 통해 제조 기업이 궁극적으로 제품 출시 기간 단축, 품질 향상, 비용 절감과 같은 실질적인 경영 목표를 달성하도록 돕겠다는 것이다.   국내 사업 확장 및 생태계 확대 전략 PTC 코리아는 33년간 축적한 국내 비즈니스 경험을 바탕으로, 새로운 고부가가치 산업까지 사업 영역을 확장할 계획이라고 전했다. 김도균 대표는 “기존에 강세를 보인 자동차, 전자/하이테크, 산업 기계 분야에서 입지를 굳히는 동시에, 의료 기술, 우주 항공 및 방위 산업으로 시장을 적극 확대할 예정”이라고 밝혔다. 파트너 생태계 강화도 PTC가 중점을 두는 부분이다. 전문 파트너사와 MOU를 체결하여 복잡성이 높은 항공우주, 방위, 의료기기 등 산업군에 특화된 엔지니어링 서비스를 제공하는 한편, 글로벌 SI 기업 및 국내 로컬 파트너와 협력을 통해 한국 제조 기업의 AI 도입 진입 장벽을 낮추고 생태계 전반을 지원하겠다는 것이다. 김도균 대표는 “PTC는 한국 시장의 중요성을 인지하고 영업 및 기술 인력을 지속해서 확충하고 있다. 이외에 대학 및 교육 기관과 협력하여 AI 및 제조 소프트웨어 전문 인재를 양성하는 데에도 투자하고 있다”고 덧붙였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   지난 수년 간 인공지능(AI)은 새로운 방향과 엄청난 속도로 발전하고 있다. 2026년, 인공지능은 더 이상 현재의 소프트웨어처럼 단순한 도구에 머물지 않는다. 인공지능은 이제 우리의 생산 수단이자 사고의 파트너이며, 나아가 핵심적인 의사결정자로 자리잡고 있다. 이러한 변화 속에서 개인의 생존은 단순히 ‘기술을 얼마나 아느냐’가 아니라, 자신을 어떻게 구조화하고 연결하는지의 문제로 패러다임이 바뀌고 있다. 이제 우리는 스스로에게 본질적인 질문을 던져야 한다. “나는 과연 AI와 협업할 수 있는 구조를 갖춘 존재인가? 아니면 인공지능에 대체(replacement)되는 부품과 같은 존재인가?” 과거에는 코딩, 외국어, 자격증, 보고서 작성 등 ‘무엇을 할 수 있는가’라는 단일 능력이 개인의 가치를 증명했다. 하지만 현재의 AI는 코딩과 번역은 물론, 전략 초안까지 스스로 제안한다. 결국 개인의 단일 능력은 더 이상 차별점이 되지 못하며, 이제는 능력의 합이 아닌 구조 완성도가 생존을 결정하는 시대가 되었다. AI와 협업하기 위한 세 가지 핵심 요소가 필요하다. 라이프 디지털 스레드(life digital t hread), AI 온톨로지(AI ontology), 디지털 트윈(digital twin)이다.   그림 1. AI 협업의 세 가지 핵심 요소   라이프 디지털 스레드는 우리의 파편화된 기억을 연속적인 시스템으로 재구성해 준다. AI 온톨로지는 인공지능에게 우리의 경험을 설명 가능한 데이터 구조를 만들어 준다. 디지털 트윈은 나의 판단과 일관성을 증명하는 나의 모델이다. 이 세 가지 핵심요소가 인공지능 시대에 나를 대표하는 것이다. 이 세 가지 요소가 없다면 인공지능 시대에서 개인은 투명인간이 된다. 다시 말해서 인공지능 시대에 AI 기반 체계에서는 인식되지 않는 존재가 되는 것이다. 그것은 인공지능과 파트너이거나 역량을 증강시키는 개인이 아니라, 인공지능의 대체재가 되는 것이다.   그림 2. 인간의 기억을 온톨로지로 변환   AI는 인간을 감정적으로 이해하지 않고 오직 구조(structure)를 통해 파악한다. AI가 개인의 품질을 추론할 때 가장 중요하게 여기는 핵심 데이터는 ‘무엇을 했는가’가 아니라 판단근거의 궤적(trajectory of judgment), 즉 ‘왜 그런 판단을 내렸는가’에 대한 과정이다. 개념(concept) : 내 경험이 속한 지식적 범주 관계(relation) : 경험과 지식 간의 연결 고리 속성(attribute) : 경험의 구체적인 특징 맥락과 시간(context and time) : 어떤 상황에서 어떤 순서로 행동이 이루어졌는가? 인간이 AI와 속도로 경쟁하는 것은 이미 의미가 없다. 2026년의 진정한 경쟁력은 가속이 아니라 조율(alignment)에서 나온다. 내가 무엇을 축적하고 무엇을 버리는지에 대한 일관된 궤적이 곧 나의 정체성이자 AI 시대의 생존 전략이다. 결국 살아남는 사람은 가장 똑똑한 사람이 아니라, 자신의 삶을 가장 잘 구조화한 사람이다. 인류의 역사를 바꾼 불의 발견과 오늘날의 인공지능 발전은 인류가 환경에 단순히 적응하는 존재에서 환경을 스스로 설계하는 존재로 거듭나게 했다는 점에서 매우 유사한 혁신적 전환점이다.   그림 3. 인공지능 시대의 개인상   새로운 ‘틈새’와 시간의 창출 불의 발견 : 인류는 불을 통해 밤의 안전을 확보하며 불빛 틈새(firelight niche)를 만들었다. 이는 매일 약 5시간, 연간 76일이라는 엄청난 추가 활동 시간을 선물했으며, 인류는 이 시간을 통해 문화를 축적했다. AI의 발전 : 인공지능 역시 인간의 반복적이고 복잡한 연산 업무를 대신 수행함으로써, 인류에게 새로운 ‘인지적 여유 시간’을 제공하고 있다. 불이 밤의 어둠을 밝혀 시간을 늘렸다면, AI는 지적 노동의 시간을 단축해 인류가 더 고차원적인 창의성에 집중할 수 있는 환경을 설계하고 있다.   언어와 소통 방식의 진화 불의 발견 : 어두운 밤에는 손짓이 통하지 않았기에 인류는 음성 언어를 선택했다. 불 앞에 둘러앉아 나눈 대화의 81%는 신화와 전설 같은 이야기였으며, 이는 언어를 정교화하고 집단의 정체성을 형성하는 계기가 되었다. AI의 발전 : AI는 인간의 언어를 기계가 이해하는 데이터로 변환하고, 다시 인간의 언어로 생성해내는 과정을 통해 소통의 패러다임을 바꾸고 있다. 과거 불 앞에서 이야기를 나누며 ‘인간다운’ 문화를 만들었듯, 현재 인류는 인공지능과 대화(프롬프트)하며 새로운 형태의 지식과 예술을 창조하고 있다.   뇌의 기능적 도약과 계획 능력 불의 발견 : 불을 꺼뜨리지 않기 위해 연료를 모으고 순번을 정하는 과정에서 ‘확장된 작업 기억’과 미래 설계 능력이 발달했다. 또한, 안전한 수면으로 렘 수면의 비중이 늘어나며 학습 능력이 비약적으로 향상되었다. AI의 발전 :  AI는 인류의 ‘외부 뇌’ 역할을 하며 인간의 인지 능력을 확장하고 있다. 불 관리가 고도의 계획 능력을 훈련시켰듯, AI를 제어하고 통합하는 과정은 인류에게 더 복잡한 전략적 사고와 문제 해결 능력을 요구하며 인류의 지적 수준을 또 다른 차원으로 끌어올리고 있다.   그림 4. 불의 발견과 인공지능 발전의 비교   환경의 수용자에서 ‘설계자’로의 전환 불의 발견 : 불을 사용하면서 인류는 추우면 불을 피우고, 맹수가 오면 불로 쫓아내는 등 환경을 설계하기 시작했다. 이야기가 기술이 되어 생존 전략으로 축적된 것이다. AI의 발전 : AI는 이제 자연환경뿐만 아니라 디지털 환경과 정보 생태계 전체를 인류의 의도에 맞게 재구성하고 있다. 인류는 이제 AI라는 도구를 통해 미래를 더 정교하게 예측하고 설계하는 ’호모 이그니스(불의 인간)’에서 ‘호모 사피엔스(지혜의 인간)’로서의 정점에 다가서고 있다. 결론적으로 불이 단순히 도구가 아니라 인류의 삶 자체를 바꾼 ‘환경’이었다고 정의할 수 있다면, 인공지능 역시 단순한 기술적 도구를 넘어 현대 인류의 새로운 인지적 환경으로 자리 잡고 있다. 불이 인류를 ‘인간답게’ 만들었다면, 인공지능은 그 ‘인간다움’의 정의를 새로운 기술 문명 속에서 재확립하도록 이끌고 있다. 40만 년 전 불이 인류의 뇌라는 하드웨어에 ‘미래 예측’이라는 운영체제를 깔아주었다면, 현재의 인공지능은 그 운영체제를 초고성능 클라우드 시스템으로 업그레이드하여 인류 전체의 지성을 하나로 연결하는 과정에 있다고 볼 수 있다.   ■ 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.

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.  

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