CAE·가상 개발 기반의 MBSE 및 MBD 프로세스 구축 (1)   현대 제품 개발은 복잡성 증가, 다분야 협업, 짧은 리드타임 등 다양한 도전 과제에 직면해 있다. 이에 대응하기 위한 전략으로 CAE 기술의 고도화와, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 및 모델 기반 개발(MBD)의 통합 프로세스가 주목받고 있다. 이번 호부터 디지털 엔지니어링 관점에서 CAE 기술을 기반으로 한 MBSE/MBD 프로세스의 구축 전략을 소개하고, 이를 실무에서 실현하기 위한 연결기술, 다분야 통합 해석, 설계–검증 연계, 시스템 수준 최적화 방법 등을 종합적으로 제시한다. 또한, 기능–구조–물리 모델 간 연계, 1D/3D 시뮬레이션 통합, 데이터 자산화, 대리 모델 기반 설계, 코시뮬레이션(co-simulation), 디지털 트윈 등 최신 기술 요소를 포괄적으로 다루어, 실제 산업 현장과 연구개발 조직에서 실천 가능한 디지털 제품 개발 전략을 구체화한다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수   많은 기업과 연구기관에서 CAE 해석 기술과 MBD 방법론을 적용하고 있음에도 불구하고, 여전히 시스템 수준의 요구사항 추적과 검증, 다물리 통합 시뮬레이션, 협업 설계 및 지식 재활용 등의 영역에서 실질적인 한계를 경험하고 있다. 특히 다음과 같은 배경은 이번 연재의 주요한 동기가 되었다. MBSE와 CAE의 분절적 적용 : 설계 초기의 아키텍처 모델과 후속 해석 모델이 연계되지 않아 반복 설계와 검증의 비효율이 발생함 도구 기반 접근의 한계 : SysML, 시뮬링크(Simulink), 모델리카(Modelica) 등 다양한 도구의 활용이 실질적인 프로세스와 연결되지 못해 정착되지 못함 설계 데이터의 단절 및 축적 미비 : 프로젝트 간 설계 자산이 재사용되지 못하고, 조직 내 설계 지식이 흩어져 있음 연결 기술(integration technology)의 부재 : 톱다운(top-down)과 보텀업(bottom-up) 사이의 구조적 연결, 기능과 물리 모델 간의 연계가 설계 전반에 적용되지 못함 이러한 문제의식을 바탕으로, 이번 연재에서는 CAE–MBSEMBD를 하나의 통합된 가상 제품 개발 체계로 정립하고, 실무자와 조직이 직면한 장벽을 실천적으로 해결할 수 있는 전략을 제시하고자 한다. 특히 기계 시스템, 제어, 전장 등 다양한 도메인을 포함한 다분야 협업 설계의 실현과, 시뮬레이션 기반의 최적 설계 환경 구축을 목표로 하고 있다.   CAE와 MBSE의 관계 디지털 엔지니어링을 위한 고급 CAE 기술은 제품 개발 과정에서 필수 역할을 한다. 특히, MBSE(Model-Based Systems Engineering)와 연계하여 전체 시스템의 설계 및 검증을 체계적으로 수행할 수 있다. 시스템 레벨 시뮬레이션을 위한 요구 정의 및 개념 설계는 시장 요구 및 성능 목표를 기반으로 시스템 설계를 시작한다. 안정성 및 신뢰성 분석은 시스템이 예상한 성능을 충족하는지 검토한다. 검증 및 테스트에서 설계된 시스템이 실제 운영 환경에서도 신뢰성을 유지하는지 확인한다. 디지털 엔지니어링 플랫폼은 설계, 해석, 검증을 통합하여 최적화된 시스템을 개발할 수 있도록 지원한다. 주요 요소는 다음과 같다. 3D 시뮬레이션 : 초기 설계 단계에서 CAE 기반 가상 엔지니어링을 수행하여 비용 절감 및 최적화를 가능하게 한다. MILS/SILS/HILS 검증 프로세스 : 모델, 소프트웨어, 하드웨어 단위로 점진적인 검증을 수행하여 신뢰성을 확보한다. RPA(로봇 프로세스 자동화) 및 기계학습 최적화 : 반복적인 시뮬레이션과 최적화 작업을 자동화하여 개발 효율을 극대화한다. 하드웨어 및 소프트웨어 설계 : 하드웨어 설계는 형상 설계 및 성능 설계를 통해 물리적 구현을 최적화한다. 소프트웨어 설계는 임베디드 시스템 및 소프트웨어의 로직을 구성하여 시스템과의 호환성을 확보한다. 특히 모델 기반 개발에서 기구 모델과 제어 모델을 통합 설계한다. 따라서 CAE 및 MBSE를 활용한 디지털 엔지니어링 프로세스는 제품 개발의 효율과 신뢰성을 향상시키는 핵심 전략이다. 요구 분석에서부터 최종 검증까지 체계적인 설계 프로세스를 적용하면 비용 절감과 성능 최적화를 동시에 달성할 수 있다.   그림 1. 디지털화 추진을 위한 CAE 기술 및 디지털 엔지니어링 플랫폼   CAE에서 MBSE로 전환 : 시스템 수준 통합을 위한 계층적 모델 기반 접근 현대 제품 개발 환경에서 복잡성과 다분야 연계성의 증대는 단순한 해석 중심의 접근만으로는 한계를 드러낸다. 이에 따라 CAE 기반 설계 방식에서 MBSE로의 전환이 중요한 과제로 부상하고 있다. 특히, 제품 요구사항부터 물리적 구현까지 전 과정을 모델로 체계화함으로써 설계 효율성 품질을 동시에 확보할 수 있는 기반이 마련된다. MBSE의 적용을 위한 단계적 접근은 계층적 모델링을 중심으로 전개된다. 이 계층적 구조는 시장 및 사용자 요구로부터 시작하여 점차 구체적인 시스템 구성 요소로 세분화되며, 다음과 같은 흐름을 따른다. 시장 요구 → 기능 설계 → 성능 목표 물리적 콘텐츠 → 물리 모델링 시스템 → 시스템 모델 서브시스템 → 서브시스템 모델 컴포넌트 → 상세 모델 재료 수준의 최종 세부 요소   그림 2. CAE에서 MBSE로 전환   이러한 구조는 단순한 부품 중심 해석이 아닌, 전체 시스템의 동작을 포괄적으로 이해하고 최적화하기 위한 토대를 제공한다. 상단의 상위 프로세스에서는 요구 분석과 아키텍처 설계가 중심이 된다. 이 단계에서는 시스템 및 서브시스템의 요구사항을 정의하고, 이를 정량화하여 성능 목표로 변환한다. 예를 들어 제품의 출력, 온도 유지, 내구성, 소음 및 진동과 같은 요소를 수치적으로 설정하고, 이를 설계 초기 단계부터 고려함으로써 전체 개발 과정에서의 목표 일관성을 확보할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

RPA(로보틱 프로세스 자동화) 기술 기업인 유아이패스가 에이전틱 비즈니스 오케스트 레이션 및 자동화 분야의 글로벌 리더로 변신에 나섰다. 유 아이패스코리아는 5월 19일 서울 포시즌스 호텔에서 기자 간담회를 열고, 한국 기업들이 AI 도입 실험 단계를 넘어 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있는 구체적인 해법 을 제시했다. ■ 최경화 국장   유아이패스는 전 세계 다양한 조직이 복잡한 기업 운영 환경을 AI 에이전트가 추론하고, 로봇이 실행하며, 사람이 주도하는 지능 적이고 안전한 운영 체계로 전환할 수 있도록 지원하는 기업이다. 특히 현대적 기업 환경과 규제가 엄격한 산업을 위해 자동화, 오케 스트레이션, AI를 통합하여 거버넌스 기반의 확장 가능한 워크플 로우를 제공하는 데 강점을 지니고 있다. 유아이패스코리아 형원준 지사장은 “많은 기업이 에이전트 빌더 에만 집중하는 것은 빙산의 일각을 보는 것과 같으며, 실제 현업 시 스템에 오차 없이 계획을 실행하고 조율하는 ‘지휘자’로서의 오케 스트레이션 능력이 혁신의 핵심”이라고 언급하며 유아이패스의 방 향성에 대해 소개했다.   ▲ 유아이패스코리아 형원준 지사장   AI 투자의 불편한 진실 : ‘ROI 격차’라는 장벽 이번 간담회의 주 발표자로 나선 유아이패스 야니스 브루스타스(Yiannis Broustas) 제품 마케팅 담당 부사장은 현재 글로벌 기업들이 직면한 ‘ROI(투자자본수익률) 격차’ 문제를 화두로 던졌다. 브루스타스 부사장은 가트너에 따르면 2025년 글로벌 AI 투자액이 1조 5000억 달러에 이르고 CIO의 89%가 에이전트 기반 AI 를 전략적 우선순위로 꼽고 있음에도 불구하고, 실제 기대한 성과 를 거두는 프로젝트는 극히 드물다는 점을 지적했다. 브루스타스 부사장은 가트너와 MIT의 데이터를 인용해 엔터프라이즈 AI 프로젝트의 28%만이 기대한 ROI를 달성하고 있으며, 생성형 AI 파일럿의 95%는 기업의 손익에 즉각적인 영향을 주지 못하고 있는 것이 현실이라고 전했다. 또한, 이러한 격차가 발생하는 근본 원인으로 기존 자동화가 대부분 ‘단일 업무(task) 기반’으로 이루어져 복잡한 전체 비즈니스 프로세스를 아우르지 못하기 때문이라고 분석했다.   ▲ 유아이패스 야니스 브루스타스 제품 마케팅 담당 부사장   지능형 오케스트레이션, 파편화된 자동화를 엮는 ‘지휘자’ 브루스타스 부사장은 이 문제를 해결하기 위해 ‘지능형 오케스트레이션(intelligent orchestration)’을 핵심 대안으로 제시했다. 이는 AI 에이전트와 소프트웨어 로봇, 그리고 사람이 유기적으로 협업하여 비즈니스의 엔드 투 엔드 프로세스를 지능적으로 관리하고 변화하는 비즈니스 환경에 적응해 가는 것을 의미한다. 그는 “자동화를 통해 많은 기업이 운영을 개선하고 있지만, 태스크 기반의 한계로 인해 프로세스에 문제가 발생하곤 한다”며, “복잡성을 명료함으로 바꾸기 위해서는 고립된 자동화에서 벗어나 측정 가능한 비즈니스 성능을 창출하는 인텔리전트 오퍼레이션으로 나아가야 한다”고 강조했다. 이를 구체화하기 위해 유아이패스는 플랫폼에 ‘코딩 에이전트(UiPath for Coding Agents)’ 레이어를 새롭게 추가했다. 개발자들이 터미널이나 기존 작업 환경을 그대로 유지하면서 챗GPT, 클로드, 제미나이 등 다양한 외부 AI 모델을 네이티브하게 활용할 수 있도록 지원하는 기능이다. 브루스타스 부사장은 “1000개 이상의 커넥터와 재사용 가능한 패턴을 제공하여 아이디어 구상부터 실제 운영까지의 시간을 수개월에서 단 수일로 단축해 준다”고 설명했다.   산업 현장의 복잡성을 해결하는 ‘마에스트로’ 실제 산업 현장의 비즈니스 프로세스는 매우 역동적이고 예외 사항이 많으며 파편화되어 있다. 브루스타스 부사장은 이러한 복잡한 프로세스를 재구성하여 ROI 격차를 줄이기 위해 ‘마에스트로 케이스 매니지먼트(Maestro Case Management)’를 한국 시장에 발표했다. 이 설루션은 복잡한 공정이나 업무 흐름을 여러 단계로 나누어 유연한 워크플로를 구축할 수 있게 돕는다. 예를 들어 대규모 산업 현장의 수급 관리나 운영 프로세스에서 AI가 데이터를 수집 및 검증하고, 사기나 위험 요소를 평가하는 단계별 과정마다 전문가가 개입해 최종 승인을 내리도록 설계함으로써 AI의 잠재적 실수를 통제하고 리스크를 관리할 수 있다.     한국 시장을 위한 특화 전략 : 데이터 주권과 규제 해소 이날 유아이패스는 한국 기업들이 보안 규제로 인해 AI 도입에 겪는 어려움을 해소하기 위한 두 가지 방안을 소개했다. 첫째는 마이크로소프트 애저(Azure)의 한국 리전을 통해 제공되는 ‘오토메이션 클라우드 포 코리아(Automation Cloud for Korea)’다. 이를 통해 국내 고객은 데이터 레지던시 요건을 준수하면서도 유아이패스의 전체 에이전틱 자동화 스택을 엔터프라이즈급으로 활용할 수 있게 되었다. 둘째는 인터넷이 차단된 폐쇄망 환경을 선호하는 기업들을 위한 ‘온프레미스 에이전틱 AI 배포’ 지원이다. 고규제 산업군인 금융, 공공, 헬스케어 기업들은 이제 ‘오토메이션 스위트’를 통해 자체 데이터센터 내에서 에이전틱 AI를 운영하며 데이터에 대한 완벽한 통제권을 확보할 수 있다. 유아이패스는 단순한 기술 제공자를 넘어, 한국 기업들이 AI 도입의 딜레마를 극복하고 실질적인 비즈니스 가치를 실현할 수 있도록 돕는 파트너로서의 입지를 공고히 한다는 계획이다. 형원준 지사장은 “규정 준수 요건이 혁신을 가로막아서는 안 되지만, 한국의 고규제 산업은 엄격한 제약으로 인해 초기 에이전틱 AI 도입의 성과를 충분히 누리지 못했다”며, “오토메이션 스위트는 AI 도입과 데이터 주권 유지 사이의 딜레마를 해소해 금융, 공공, 헬스케어를 비롯한 다양한 산업의 기업이 자체 인프라 제어권을 바탕으로 구상 단계를 넘어 실질적인 비즈니스 성과를 낼 수 있도록 돕는다”고 말했다. 현재 대부분의 에이전틱 자동화 기능은 유아이패스 오토메이션 스위트에서 이용할 수 있으며, 대화형 에이전트(Conversational Agent)와 IXP(Intelligent Xtraction and Processing) 기능은 2026년 10월 제공될 예정이다.     전 산업군으로 확산되는 실무 중심의 에이전틱 AI 소개 기자간담회와 같은 날 진행된 ‘유아이패스 퓨전 서울(UiPath FUSION Seoul)’ 행사에서는 에이전틱 AI를 대규모로 배포하고 실질적인 성과를 낸 국내외 실무 담당자들의 목소리가 생생하게 전달되었다. 유아이패스 야니스 브루스타스 부사장이 ‘에이전틱 엔터프라이즈의 오케스트레이션’을 주제로 글로벌 전략을 공유했으며, IDC 김경민 이사가 차세대 AI 자동화가 여는 자율 지능 시대에 대한 시장 인사이트를 전했다. LG CNS 진요한 AI센터장이 에이전틱 AI와 오케스트레이션의 실제 결합 사례를, 쏘카 김주녕 팀장이 AI 기반 업무 혁신 여정을 공유하며 제조·서비스 등 다양한 산업군에서 의 활용 가능성을 시연했다. 또한 딜로이트 정창모 수석위원은 미래형 에이전틱 ERP 전략을 제시하고, 유아이패스코리아 김형수 파트너는 복잡한 구현 없이 빠르게 시작할 수 있는 ‘산업별 AI 에이전트’를 소개했다. 이번 행사에서는 기조연설과 라이브 제품 시연을 통해 에이전틱 AI를 실제 운영 단계로 전환하기 위한 현실적인 방안인 엔드 투 엔드 오케스트레이션과 산업별 특화 설루션, 그리고 측정 가능한 ROI 실현 과정 등이 소개되었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

데이터 기반 의사결정과 자동화 혁신, 씨에스리    데이터 기반 의사결정과 업무 자동화가 산업 경쟁력의 핵심으로 부상하는 시대, 씨에스리가 ‘현장에서 바로 쓸 수 있는’ AI·RPA 융합 데이터 분석 솔루션 ‘빅재미(BigZami)’를 앞세워 시장을 공략하고 있다. 설립 이후 축적한 데이터 아키텍처와 분석 컨설팅 노하우를 토대로, 코딩 없이도 데이터 수집부터 분석·시각화·보고까지 원스톱으로 처리할 수 있는 빅재미를 선보이며, 제조·물류·공공 등 다양한 산업 현장의 디지털 전환과 의사결정 속도를 높이는 해법을 제시할 계획이다.     가치 기반의 산업 디지털전환 솔루션 제공기업, 씨에스리 2013년 설립된 씨에스리는 “가치 있는 IT, 가치를 만들어내는 IT”를 모토로, IT 기술을 통해 고객에게 실질적인 가치를 제공하는 디지털 전환(DX) 전문 기업이다. 설립 초기에는 데이터 아키텍처(DA, TA, SWA, Cloud Architect), 데이터 모델링, DB 튜닝 등 전통적인 데이터베이스 기술 컨설팅을 중심으로 성장했으며, 이후 빅데이터·AI 기반 기획·분석·교육·ISP까지 서비스 영역을 확대했다. 씨에스리는 공공기관과 대기업은 물론, 중소·중견기업의 디지털 전환 및 자동화 수요에도 대응하며, 산업 전반에서 데이터 활용성과 업무 효율성을 높이는 실질적인 기술 파트너로 자리매김하고 있다. 코딩 없이 원스톱 데이터 분석 가능한 ‘빅재미(BigZami)’ 씨에스리는 대표 솔루션 ‘빅재미’를 선보인다. 빅재미는 데이터 수집·전처리·분석·시각화·보고까지 한 번에 처리할 수 있는 데이터 분석 RPA 솔루션으로, 복잡한 프로그래밍이나 언어 없이도 직관적인 UI 환경에서 누구나 손쉽게 데이터를 다룰 수 있다. R, SQL, Q-GIS 등 별도의 프로그램 설치 없이 원스톱 분석이 가능하며, 반복 업무를 줄이고 데이터 기반 의사결정의 속도와 정확성을 높인다. 여기에 탑재된 AI Agent 기능을 통해 비전문가도 데이터를 분석·해석할 수 있으며, 맞춤형 최적 알고리즘 추천, 실시간 대시보드 모니터링, AI 기반 이상 감지 기능까지 제공한다. 또한 70여 종 이상의 전처리 기능과 다양한 분석 알고리즘을 통해 분석 생산성과 재사용성을 강화한다. 전체 분석 과정의 80%를 차지하는 전처리 작업을 간편하게 처리할 수 있으며, 분석 알고리즘 시뮬레이션 기능으로 업무 생산성을 높이고 분석 과정의 투명성과 신뢰도를 확보한다. 자주 사용하는 분석 모델은 템플릿으로 제작·공유·배포하여 표준화된 업무 자동화와 조직 내 데이터 활용 표준화를 실현한다.   현장 적용성을 높이는 AI·RPA 융합 경쟁력 최근 산업AI 시장은 ‘기술의 복잡성’보다 ‘현장 적용성’이 중요해지고 있다. 변화 속도가 빠른 산업 환경에서는 데이터 기반 의사결정을 빠르게 실행할 수 있는 실용적 솔루션이 각광받고 있다. 씨에스리는 오랜 데이터 아키텍처 및 분석 컨설팅 경험을 바탕으로, 단순 AI 적용이 아닌 비즈니스 가치를 실현하는 방향으로 솔루션을 설계해 왔다. 특히 AI와 RPA 기술을 융합한 빅재미를 통해, 누구나 쉽게 데이터를 활용하고 직접 인사이트를 도출할 수 있는 환경을 제공한다.   향후 목표 – ‘한국형 팔란티어’로 성장 씨에스리는 최근 데이터와 AI(인공지능) 서비스로 매우 핫한 기업인 팔란티어와 같은 회사가 되는 것이 목표이다. 이를 위해 글로벌 데이터·AI 솔루션 기업을 벤치마킹해, 국내 기업과 공공 분야의 다양한 문제를 해결하는 핵심 솔루션 제공자로 성장할 계획이다. 이와 함께 메타 기반 설계·구축·관리 역량을 토대로, 데이터에 담긴 문제를 정의하고 빅데이터·AI 기술로 해결책을 제시하는 역할을 강화할 계획이다.   씨에스리 이춘식 대표    

에이전틱 자동화 기업인 유아이패스는 형원준 신임 지사장을 선임했다고 밝혔다. 이번 인사는 국내 기업들이 AI 파일럿을 넘어 핵심 비즈니스 워크플로 전반에 에이전틱 자동화를 확장할 수 있도록 돕기 위한 유아이패스의 전략적 행보다. 형원준 지사장은 S&I코퍼레이션, 두산그룹, SAP코리아, 삼성전자 등 국내외 주요 기업에서 30여 년간 디지털 혁신을 주도해온 전문가다. 최근까지 S&I코퍼레이션 대표이사로 재직했으며, 그 이전에는 두산그룹 최고디지털책임자(CDO)와 SAP코리아 대표이사를 역임하며 두 기업의 비즈니스 프로세스 혁신과 디지털 전환을 이끌었다.     이번 인사는 전 세계 기업들이 ‘AI 도입 이후의 확장’이라는 공통된 과제에 직면한 가운데 이루어졌다. AI 활용이 급격히 늘고 있지만, 많은 조직이 파일럿 단계를 넘어 실제 운영 단계로 확장하는 데 어려움을 겪고 있다. 유아이패스는 엔터프라이즈급 에이전틱 자동화 플랫폼을 통해 이러한 과제를 해결하고 있다. 이 플랫폼은 AI 에이전트, 정밀 제어 로봇(precision-oriented robots), 그리고 인간의 전문성을 유기적으로 결합해, 측정 가능한 ROI(투자 대비 수익)를 창출하는 거버넌스 기반 워크플로를 구현한다. 또한 RPA(로보틱 프로세스 자동화 : Robotic Process Automation) 분야에서의 선도적 역량과 에이전틱 AI 기술을 결합해, 기업들이 프로세스 전반을 엔드 투 엔드로 혁신하고 AI의 잠재력을 극대화할 수 있도록 지원한다. 유아이패스의 마크 깁스(Mark Gibbs) 국제 부문 사장은 “형원준 지사장은 엔터프라이즈 프로세스 혁신과 디지털 전환에 대한 깊은 전문성을 바탕으로, 한국에서 유아이패스의 다음 단계 성장을 이끌 최적의 리더”라며, “기술을 통해 기업 혁신을 추진해온 검증된 성과와 글로벌 모범 사례, 그리고 현지 시장에 대한 깊은 이해를 겸비해, 한국 기업들이 에이전틱 자동화를 통해 실질적인 가치를 창출하도록 지원할 것”이라고 말했다. 그는 이어 “전 세계 기업들이 AI 파일럿을 넘어 측정 가능한 비즈니스 성과를 요구하는 시점에서, 형원준 지사장이 이끌어온 종합적인 디지털 전환 경험은 한국 고객들에게 중요한 자산이 될 것”이라고 덧붙였다.   형원준 지사장은 “이 중요한 시기에 유아이패스와 함께하게 되어 매우 뜻깊게 생각한다”며, “한국 기업들은 기술 도입 속도가 빠르지만, 많은 경우 AI 파일럿이 실제 비즈니스 성과로 이어지지 못하고 있다”고 말했다. 그는 이어 “유아이패스 플랫폼은 인간의 감독 아래 RPA와 에이전틱 AI를 유기적으로 결합해, 두 기술의 장점을 모두 활용할 수 있다는 점에서 독보적”이라면서, “이는 AI를 단순한 실험 단계의 기술이 아닌, 신뢰할 수 있는 비즈니스 설루션으로 발전시켜 실질적인 성과를 만들어낸다. 앞으로 한국 기업들이 에이전틱 자동화를 통해 AI의 잠재력을 온전히 실현할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

한국산업지능화협회는 10월 17일 서울 위플레이스 강남교육장에서 중견기업을 대상으로 ‘디지털혁신형 사업전환 교육’을 개최했다고 밝혔다. 이번 교육은 중견기업 핵심인재 육성 아카데미의 일환으로, 산업 구조 변화에 대응해 디지털 기술을 기반으로 한 기존 사업 고도화 역량을 강화하기 위해 마련됐다. 교육은 ▲산업전환 정책 동향과 구조적 사업전환의 필요성 ▲국내외 중견기업의 전환 성공사례를 중심으로 진행됐으며, ▲디자인 씽킹을 활용한 기존사업 재해석 ▲가치사슬 재편 ▲디지털 프로세스 개선 등 실무 중심의 전략을 중점적으로 다루었다. 이어 디지털 전환 수준 진단 워크숍을 통해 자가진단 툴을 활용한 조직 내 디지털 준비도 점검과 변화 인식 진단이 이뤄졌고, 데이터 기반 신사업 기획 세션에서는 참가자들이 자사 상황에 맞는 시장 탐색, 고객 분석, MVP 기획 등을 구체화해보는 실습도 진행했다. 또한 AI·IoT·RPA 등 기술 공급기업의 협력 사례와 정부 연계사업 활용방안이 공유되었으며, 참가자들은 자사 중심의 사업전환 전략을 수립하고 전문가의 1:1 피드백을 통해 실질적인 개선 방향을 모색했다.     한국산업지능화협회 추현호 센터장은 “이번 교육이 중견기업이 디지털 기술을 활용해 기존 사업을 고도화하고, 새로운 성장 방향을 모색하는 데 실질적 도움이 되었기를 바란다”며, “협회는 앞으로도 현장 중심의 교육과 연계를 통해 중견기업의 디지털혁신 역량 강화를 지속 지원하겠다”고 밝혔다. 한편 협회는 이번 교육에 이어 오는 10월 23일 ‘산업일자리전환 우수기업 벤치마킹’, 10월 24일 ‘중견DX 커넥티드 데이’를 개최해 중견기업 간 디지털 혁신성과 공유와 협력 네트워킹을 이어갈 예정이라고 전했다.

한국후지필름비즈니스이노베이션(한국후지필름BI)이 8월 20일~23일까지 일산 킨텍스에서 열리는 ‘K-PRINT 2025’에 참가한다고 밝혔다. ‘K-PRINT 2025’는 디지털 인쇄, 라벨, 패키지, 텍스타일, 사인(Sign) 산업까지 다양한 인쇄 분야를 아우르는 전시회로, 인쇄 산업의 최신 기술과 미래 비전을 한눈에 조망할 수 있는 행사다. 한국후지필름BI는 이번 전시에서 ‘스포트라이트 온 스팟 컬러즈(Spotlight on Spot Colours)'와 ‘스마트 DX 설루션(Smart DX Solution)'을 주제로, 차별화된 별색 인쇄 기술과 업무 자동화를 위한 DX 전략을 선보인다. 부스를 방문하는 참관객은 창의적인 컬러 표현이 가능한 인쇄 장비부터, 실질적인 생산성 향상을 이끄는 비즈니스 설루션까지 다양한 기술을 체험할 수 있다. 전시 부스에서는 생동감 있는 별색 인쇄를 구현하는 6컬러 디지털 인쇄기 ‘레보리아 프레스(Revoria Press) PC1120’, 공간 효율성과 별색 인쇄 기능을 갖춘 5컬러 인쇄기 ‘레보리아 프레스 SC285S’, 프리프레스(Prepress) 워크플로 자동화 설루션 ‘레보리아 XMF 프레스레디(Revoria XMF PressReady)’, 그리고 가변 데이터 편집이 가능한 비즈니스 문서 자동화 설루션 ‘OL 커넥트 데스크톱’ 등 다양한 장비와 소프트웨어가 소개된다. 이외에도 한국후지필름BI는 RPA(로봇 프로세스 자동화), AI, 클라우드 기반의 다양한 비즈니스 설루션을 통해, 인쇄를 넘어 기업 전반의 생산성과 운영 효율을 극대화하는 디지털 전환 전략을 함께 제시할 예정이다.     전시 기간 동안 부스 내에서는 하루 3회에 걸쳐 장비 및 설루션 데모 프로그램이 진행된다. 시연 내용은 ▲가변 데이터 처리 및 프리프레스 자동화 ▲디지털 인쇄기 제품 소개 ▲생산 공정 효율화 설루션 등으로 구성되어, 현장에서 제품과 기술을 직접 확인할 수 있는 기회를 제공한다. 한편, 전시 첫날인 8월 20일 킨텍스 제2전시장 컨퍼런스룸에서는 ‘디지털 인쇄, 새로운 지평을 열다’를 주제로 특별 세미나가 열린다. 세미나는 ▲‘젯프레스(Jet Press) 1160CF’ 제품 소개 ▲RPA 기반 스마트 인쇄 공정 자동화 전략 ▲AI·클라우드 기반 지능형 인쇄 설루션 접근법 ▲IT 인프라 및 사이버 보안 전략 등 총 4개의 주제로 구성된다. 한국후지필름BI의 하토가이 준 대표는 “이번 ‘K-PRINT 2025’에서는 별색 인쇄 기술이 구현하는 차별화된 출력 품질과 업무 전반의 생산성을 높여줄 다양한 비즈니스 설루션을 선보일 예정”이라며, “앞으로도 인쇄 산업의 디지털 전환을 선도하며, 고객의 비즈니스 성장과 혁신을 지원하는 든든한 파트너가 되겠다”고 밝혔다.

로크웰 오토메이션이 제10차 스마트 제조 현황 보고서의 일환으로 ‘2025 스마트 제조 현황 보고서 : 자동차 산업 에디션’을 발표했다. 이번 보고서는 자동차 및 타이어 제조업체, 장비 제조업체(OEM), 엔지니어링 조달업체(EPC), 시스템 통합업체 등 15개국 130명의 업계 리더를 대상으로 실시되었으며, 급변하는 시장 환경 속 경쟁력을 유지하기 위한 자동차 산업 내 기술 도입과 인력 전략의 변화를 집중 조명했고 ▲장기 인력 과제와 전략 ▲기술 투자 지속 및 AI 도입 가속화 등의 이슈를 다뤘다.     이번 조사에서는 ‘인력 확보 및 유지’가 자동차 업계의 가장 시급한 과제로 떠올랐다. 지난 해와 비교해 인력 관련 도전 과제의 비중이 높아졌으며, 자동차 및 타이어 제조업체 응답자의 37%는 ‘조직이 새로운 기술과 프로세스를 효과적으로 수용할 수 있도록 돕는 변화 관리’를 향후 12개월간 가장 중요한 과제로 꼽았다. 이어서 숙련 인력 확보(31%), 유지(33%), 인건비 상승(36%) 등도 주요 이슈로 나타났다. 기술 투자는 여전히 강세를 보이고 있다. 자동차 및 타이어 제조업체들은 AI, 생산 모니터링, 사이버보안 분야에 꾸준히 투자하고 있으며, 응답자의 62%는 기술 투자의 가장 큰 이유로 ‘장기적인 비즈니스 영향’을 꼽았고, ‘생산 능력 확대(58%)’ 또한 중요한 투자 동기로 드러났다. 이는 전체 제조업계의 2025년 전망과도 일치한다. 특히, 자동차 제조업체들은 생성형 AI, 로봇 프로세스 자동화(RPA), 디지털 도구 등 신기술에 대한 투자도 선도하고 있다. 기술 도입의 주요 목적은 안전성 향상, 사이버보안 강화, 규정 준수 확보, 비용 절감과 리스크 최소화 등으로, 이러한 방향성은 변함없이 유지되고 있음을 보여줬다. AI 도입에 대한 인식도 긍정적으로 변화하고 있다. 품질 관리, 로보틱스, 공정 최적화는 AI 기술의 대표적인 활용 사례로 나타났으며, 자동차 업계는 생성형 AI, 로봇 프로세스 자동화(RPA), 디지털 툴 분야에서도 타 산업보다 높은 투자 계획을 보였다. 특히, AI를 ‘위험 요소’로 인식한 응답자 비율은 2023년 24%에서 올해 14%로 줄어들어, 기술 채택에 대한 거부감이 줄고 실질적인 활용에 대한 기대감은 높아진 것으로 보인다. 기술 도입의 핵심 목표는 여전히 일관되게 유지되고 있다. 안전, 사이버보안, 규정 준수에 기반한 품질 향상, 비용 절감, 리스크 감소가 기술 투자 목적의 상위를 차지했다. 한편, 2030년까지 약 790만 명의 제조 인력 부족이 예상되는 가운데, 제조업체들은 자동화 투자와 더불어 AI 이해도와 커뮤니케이션, 분석적 사고, 적응력 등 소프트 스킬을 갖춘 인재 확보에 박차를 가하고 있다. 로크웰 오토메이션의 제임스 글래슨(James Glasson) 글로벌 산업 담당 부사장은 “AI와 자동화가 공장 현장을 재편하는 시대에, 자동차 제조의 미래와 성공은 기술뿐만 아니라 인재 혁신과 사람에 대한 투자에 달려 있다”며, “기술 역량 강화와 혁신은 이제 성장을 이끄는 핵심 동력이 되었다”고 말했다.

황재선 지음 / 25,000원 / 좋은습관연구소 생성형 AI를 통해 이미 100배의 생산성 향상을 경험하고 있는 지금, 이러한 경험은 이제 개인을 넘어 조직으로 확대되어야 한다. 신간 'AX 100배의 법칙'은 나와 조직의 능력을 100배 높이는 AI 경영을 위한 5단계 프로세스를 제시해 주목받고 있다. AX 5단계, 기업 규모별 맞춤형 전략 제시 이 책에서는 1인 기업이나 소규모 회사부터 글로벌 대기업까지, 각 기업의 규모에 맞춰 AX(AI 트랜스포메이션)를 발전시킬 수 있는 구체적인 로드맵을 제공한다. 각 단계별로 필요한 자원, 유의사항, 조직의 준비 사항은 물론, 개인이 앞으로 어떤 역할로 자신을 포지셔닝하고 자기계발해야 하는지에 대한 방향성도 제시했다. SK 디스커버리 DX Lab의 황재선 부사장이 집필한 이 책은 DX(디지털 트랜스포메이션) 시절부터 현재의 AX에 이르기까지, 기업 현장에서 다양한 AI 프로젝트를 직접 지휘한 경험을 바탕으로 현실적이고 체계적인 내용을 담았다. 황재선 부사장은 앞서 "DX는 조직의 습관을 바꾸는 일"이라는 정의로 많은 경영자들에게 큰 영감을 주었으며, 이제 이 메시지는 "AX는 조직의 습관을 바꾸는 일"로 다시금 정의되고 있다. AI 에이전트 시대, 개인과 기업의 공존을 위한 5단계 접근 AI 기술은 기업 경영 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져오고 있으며, 특히 생성형 AI의 등장은 AI를 개인의 이슈로 확장시켰다. 'AX 100배의 법칙'은 이러한 변화를 총 5단계로 접근하여 AI 에이전트 시대에 개인과 이들의 공존을 모색한다. 1단계: 생성형 AI 활용  - 일상생활과 업무에 생성형 AI를 적극적으로 활용하는 단계다. 2단계: RAG 및 지능형 RPA 활용 - RAG(Retrieval-Augmented Generation; 검색 증강 생성)를 활용해 사내 DB나 문서 검색 결과를 실시간으로 생성형 AI에 제공함으로써 더 풍부하고 정확한 정보를 기반으로 답변을 생성하도록 한다. 또한, 생성형 AI와 결합된 '지능형 RPA(Robotic Process Automation; 로보틱 프로세스 자동화)'를 통해 단순 반복 업무의 자동화율을 더욱 높인다. 3단계: 분석형 AI와 생성형 AI 결합 - 머신러닝 및 딥러닝 기반의 기존 분석형 AI와 생성형 AI를 결합하여 데이터 전문가가 아닌 비전문가도 자유롭게 분석 데이터를 활용하고 체크할 수 있는 자율성을 확보한다. 4단계: AI 에이전트 등장 - AI가 스스로 목표를 설정하거나 사용자의 목표를 인식한 뒤 여러 서브 태스크를 분해해 직접 실행하는 단계다. 이는 AI 활용의 최종 단계로, 100배를 넘어 100명의 역할을 수행하는 AI를 통해 무인 상태에서 의사결정과 작업 수행이 가능한 시나리오를 구현한다. 5단계: 도메인 특화 AI 모델 판매 - 1단계부터 4단계를 거쳐 만들어진 기업 특화 LLM(Large Language Model)과 SLM(Small Language Model)을 새로운 비즈니스 모델로 판매하는 단계다. 이는 일반 제조 기업이 테크 기업으로 전환하는 효과를 가져온다. 각 단계의 현실화 시기는 달라질 수 있지만, 생성형 AI의 출현으로 급변하는 비즈니스 환경을 고려할 때 예상보다 빠르게 다가올 수 있다. 'AX 100배의 법칙'은 저자의 실전 경험을 바탕으로 AX 준비를 위한 조직, 인프라, 문화 점검 방법, CEO의 역할, 구성원들의 AX 전환 속도 격려를 위한 KPI 설정 방법 등을 상세히 다룬다. 또한, AX 실천을 성공적으로 이어가고 있는 기업 사례와 활발하게 준비 중인 산업 분야를 여러 사례를 통해 요약 정리했다. 나아가 개인이 AX 시대에 인공지능과 함께 일하기 위해 어떤 역할을 담당하고, 인공지능과의 관계 설정은 어떻게 해야 하는지, 인공지능의 오류와 편향을 어떻게 감시하고 체크할 수 있는지 등  'AI 매니저'라는 새로운 개념을 제시하며 개인의 자기계발 방향을 제시한다.