‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026’이 6월 18~19일 온라인으로 진행됐다. ‘PLM을 넘어 AX, 피지컬 AI로의 진화’를 주제로 한 올해 행사에서는 AX(AI 전환) 시대를 맞아 제조업계의 핵심 화두로 떠오른 AI 에이전트, 디지털 스레드(digital thread), 온톨로지(ontology), 피지컬 AI(physical AI), 로봇 데이터 팩토리 등이 접목된 산업별 성공 사례와 최신 기술 트렌드를 다루었다. 또한 우리 제조 경쟁력을 한 단계 도약시킬 미래 지능형 제조 시대의 청사진을 제시했다. ■ 정수진 편집장     ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026’은 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스, 한국산업지능화협회가 주최하고, 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회가 주관했다. 후원사로는 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 다쏘시스템코리아, 아이지피넷, 피앤피어드바이저리, 이에이트, PTC코리아, 컨택트 소프트웨어, 알씨케이가 참가했다.   AX·피지컬 AI 시대의 PLM과 제조 데이터 연결의 과제 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 위원장인 서효원 KAIST 명예교수는 개회사에서 “생성형 AI, 에이전트 AI, 피지컬 AI 등 새로운 지능형 기술이 국내 산업과 PLM/DX 분야에 깊숙이 들어오고 있다”면서, “이런 기술 중 무엇이 우리에게 실질적인 도움이 되고, 반대로 무엇이 이슈나 병목 요인이 되는지 면밀히 살펴봐야 한다”고 전했다. 또한, “기업마다 초기부터 지금까지 유지해 온 고유의 PLM 사상과 시스템이 다르기 때문에, AI를 단순히 도입하는 것을 넘어 실질적인 효과를 거두기 위해서는 각 기업의 구체적인 상황과 맥락을 고려해 AI를 적용해야 한다”고 짚었다.   ▲ 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 서효원 위원장   한국CDE학회 회장인 정현 충남대학교 자율운항시스템공학과 교수는 격려사를 통해 “데이터 관리와 프로세스 연결을 넘어, 이제는 AI가 판단을 내리고 실제 제품·설비·로봇과 연결되어 현장의 실행까지 바꾸는 AX 및 피지컬 AI 시대로 나아가고 있다”고 짚었다. 그리고 “제조업의 핵심 과제는 흩어진 제조 데이터와 엔지니어링 지식을 AI가 이해할 수 있는 형태로 잘 연결하고, AI를 현장에 맞게 활용하는 역량에 달려있다”면서, “디지털 스레드, 온톨로지, AI 에이전트 등을 바탕으로 PLM이 단순한 시스템을 넘어 지능형 의사결정 플랫폼으로 발전해야 한다”고 덧붙였다.   ▲ 한국CDE학회 정현 회장   설계·제조 데이터의 애셋화와 산업별 AX 혁신 사례 행사의 첫째 날인 6월 18일에는 ‘PLM 베스트 프랙티스 적용 사례 & DX 전략’을 중심으로, 데이터 관리를 넘어 설계와 제조 데이터를 AI가 활용할 수 있는 자산으로 변환하는 DX 전략을 집중 조명했다. 7편의 발표에서는 기업이 분산된 지식을 디지털 스레드로 연결하고 지능형 플랫폼을 구축해 나가는 혁신 과정을 짚으면서, AI 에이전트와 통합 시스템을 현장에 적용해 업무의 파편화를 막고 생산성을 극대화한 산업별 사례를 소개했다.   ▲ 한국자동차연구원 전병욱 AI·자율주행기술연구소장   한국자동차연구원의 전병욱 AI·자율주행기술연구소장은 ‘디지털을 넘어 피지컬 AI로 : AI 모빌리티 시대 패러다임 전환’을 주제로 한 기조연설에서 모빌리티 산업이 디지털 시대에서 피지컬 AI라는 새로운 패러다임으로 전환하는 중이라고 짚었다. 육체노동이 지식 노동으로 대량 생산화되기까지 불과 100년의 시간이 걸렸는데, 지식 노동이 대량 생산되는 압축 성장의 한가운데에서 자동차 역시 단순한 이동 수단을 넘어 지능형 모빌리티로 발전하고 있다는 것이다. 전병욱 소장은 소프트웨어 중심 자동차(SDV)를 넘어 AI가 주도하는 시대로 가기 위한 핵심 열쇠로 피지컬 AI를 꼽으면서, “가상 공간에 머물던 AI가 현실 세계로 나와 사물을 인식하고 움직이기 위해서는 세상의 물리 법칙과 인과관계를 이해하는 ‘월드 모델’이 필수”라고 강조했다. 또한 로봇과 자동차의 경계가 모호해지는 미래에는 두 생태계를 아우르는 통합 구축이 필요하다고 설명했다. 그는 “예측 불가능한 돌발 상황에서도 안전한 행동을 보장하는 신뢰성을 확보하고 국내 산업의 다양한 현장 지식을 피지컬 AI 학습용 데이터로 이끌어내는 역량이 미래 산업의 최우선 경쟁력이 될 것”이라고 전망했다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 안지훈 수석본부장   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 안지훈 수석본부장은 ‘디지털 엔터프라이즈 실행을 위한 지멘스의 개발/제조 AI 전략’ 기조연설을 통해 디지털 엔터프라이즈를 실현하기 위한 구체적인 개발 및 제조 AI 전략을 제시했다. 그는 “현재 제조업계에서 AI가 필수적인 화두로 떠올랐지만, 환각 현상으로 인해 잘못된 치수나 공정 데이터가 현장에 흘러갈 경우 막대한 손실이 생길 수 있다”고 짚었다. 성공적인 AI 도입을 위해 분산된 데이터의 연결과 맥락 부여를 뜻하는 ‘데이터 인텔리전스’의 중요성을 강조한 안지훈 수석본부장은 “결국 AI 가치는 모델이 아니라 업무 방식의 변화와 운영체계의 혁신에서 만들어진다”고 전했다. 또한, 그 해답으로 방대한 산업 노하우가 담긴 기본 모델, 맞춤형 AI 에이전트를 만들 수 있는 산업용 앱, 그리고 흩어진 데이터의 맥락을 엮어내는 온톨로지 지식 그래프 구조를 제안했다. “부서나 시스템 간에 고립된 데이터의 장벽을 허물고 유기적으로 이어지는 디지털 스레드를 구축할 때 전사적으로 신뢰할 수 있는 지능형 의사결정 기반이 마련된다”고 전한 안지훈 수석본부장은 “지멘스는 설계부터 제조까지 다양한 영역의 AI 에이전트가 유기적으로 협력하는 생태계를 바탕으로, 미래 지능형 자동화 제조 시대를 유연하고 굳건하게 주도할 수 있다”고 소개했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 최현준 파트너   다쏘시스템코리아의 최현준 파트너는 ‘버추얼 컴패니언 AURA를 활용한 프로젝트 관리 혁신’을 주제로 발표를 진행했다. 그는 “최근 생성형 AI는 단순한 질의 응답 수준을 넘어서 실제 업무를 지원하고 수행하는 단계로 발전하고 있다”면서, 다쏘시스템의 가상 동반자(virtual companion)인 아우라(AURA)를 내세워 프로젝트 관리의 판도가 어떻게 뒤바뀌고 있는지 소개했다. 아우라는 기업 내부에 오랜 기간 축적된 방대한 지식 자산과 프로세스를 이해하고 적재적소에 최적의 정보를 제공하는 지능형 설루션이다. 기존의 프로젝트 시스템이 단순히 정보와 일정을 수동적으로 관리하는 데 그쳤다면, 아우라는 AI가 능동적으로 현황을 분석하고 일정 지연 가능성을 예측하여 대응 방안까지 제시한다. 나아가 복잡한 업무를 세분화해 담당자에게 할당하고, 수많은 시간이 소요되던 결과 보고서까지 스스로 작성하는 등 실행력을 갖춘 조력자로 활약할 수 있다. 최현준 파트너는 “이런 기술적 도약은 특정 전문가에게만 머물러 있던 귀중한 노하우를 임직원 누구나 쉽게 누릴 수 있도록 돕는다”면서, “미래의 제품 개발 과정은 사람이 모든 데이터를 직접 찾는 낡은 방식에서 벗어나, 지능적인 가상 동반자와 소통하며 빠르고 정확한 의사결정을 내리는 새로운 협업 생태계로 진화할 것”이라고 전망했다.   ▲ PTC코리아 엄형욱 총괄책임   PTC코리아의 엄형욱 총괄책임은 ‘제조기업은 왜 다시 PLM에 투자하는가 − AI·옴니버스·디지털 스레드 시대의 제조 데이터 혁신’ 발표를 통해, AI 시대에 제조 기업들이 PLM에 주목하고 투자를 늘리고 있는 배경을 분석했다. 그는 “현재 글로벌 선도 기업들은 AI 모델 자체를 넘어 현실 세계의 제품과 공정을 AI가 완벽하게 학습할 수 있도록 데이터 기반을 다지는 데 사활을 걸고 있다. 아무리 뛰어난 AI라도 흩어지고 파편화된 신뢰할 수 없는 데이터 위에서는 잘못된 결과를 내놓기 때문”이라고 짚으면서, 디지털 트윈을 시도하는 기업들이 겪는 현실적인 장벽을 극복하기 위해서는 연결된 데이터 구조가 필요하다고 전했다. 구체적인 해법으로 엄형욱 총괄책임이 제시한 것은 3D 모델 기반 정의, 자재 명세서 통합, 디지털 변경 관리 등을 통해 고립된 정보를 디지털 스레드로 엮어내는 지능형 PLM 전략이다. 그는 이러한 기반 위에서 PTC의 윈칠 AI(Windchill AI)가 제공하는 유사 부품 합리화와 자연어 기반 지식 탐색 에이전트가 의사결정 속도를 높이고 업무 생산성을 끌어올릴 수 있는 방안을 소개했다. 또한 데이터의 일관성과 연결성을 확보하는 것이 다가올 시대의 진정한 제조 경쟁력이 될 것이라고 덧붙였다.   ▲ 콘택트 소프트웨어 이상훈 한국지사장   콘택트 소프트웨어의 이상훈 한국지사장은 ‘자동차 전장기업 KOSTAL의 글로벌 디지털 전환’ 발표에서 코스탈(KOSTAL)의 성공 사례를 소개하면서 실용적이고 단계적인 디지털 전환 전략을 전달했다. “많은 제조 기업이 여전히 엑셀과 이메일에 의존하는 환경에 갖혀 있다. 이런 수작업 방식은 글로벌 협업을 가로막고 제품 변경 대응 속도를 늦추는 숨은 병목 현상으로 작용한다”고 짚은 이상훈 지사장은 낡은 방식을 버리고 단일 플랫폼 중심의 변화 관리를 시작할 것을 제안했다. 이상훈 지사장이 제안한 현실적인 접근법은 거대한 시스템을 한 번에 도입하기보다는 현업의 시급한 문제부터 해결하며 작은 성공을 확장해 나가는 것이다. 그는 “코스탈은 콘택트 소프트웨어의 CIM 데이터베이스(CIM Database) 기반 플랫폼을 활용해 엑셀 중심의 업무를 완전히 디지털화했고, 결과적으로 리드 타임을 줄이며 전 세계 조직의 투명성을 확보했다”고 소개했다. 코스탈의 이런 혁신 과정이 제조 기업 내부의 파편화된 프로세스를 촘촘하게 연결하는 강력한 디지털 백본의 필요성을 보여준다고 설명한 이상훈 지사장은 “기업 내 숨겨진 병목을 찾고 디지털화로 이를 해소하는 것이 다가올 미래 제조 경쟁력의 출발점”이라고 전했다.   ▲ HD한국조선해양 권오욱 책임   HD한국조선해양의 권오욱 책임은 ‘차세대 조선 생산 데이터 표준화 프로젝트 과정과 향후 방향’을 주제로 한 발표를 통해, 심각한 생산 인력 감소라는 현실 속에서 조선업계가 생존하기 위해 추진 중인 데이터 표준화 프로젝트의 과정을 소개했다. “낡은 아날로그 공정은 더 이상 지속 가능하지 않으며, 일하는 방식의 근본적인 변화가 필요하다”고 짚은 권오욱 책임은 설계와 생산의 단절된 데이터를 하나로 연결하는 디지털 스레드의 구축이 혁신의 핵심이라고 전했다. 과거의 종이 도면 중심에서 벗어나 3D 모델을 기반으로 설계하고, 이를 바탕으로 생산과 물류, 품질 관리까지 유기적으로 이어지는 지능형 통합 플랫폼이 필요하다는 것이다. 권오욱 책임은 HD한국조선해양이 이를 실현하기 위해 수많은 현장 담당자를 인터뷰하고 600여 개의 고질적인 이슈를 분석하여 설계와 생산 데이터를 일관화하는 혁신 과정을 진행했다고 소개했다. 그리고, 지멘스와 함께 진행한 파일럿 프로젝트를 통해 작업 목적물뿐만 아니라 작업 환경까지 디지털 공간에 구현한 작업 BOM 기반의 시뮬레이션 사례를 소개했다. 그는 오랜 관행을 과감히 깨뜨리고 피지컬 AI와 로봇이 주도하는 자율화 조선소 시대를 미래 비전으로 제시했다.   ▲ LG전자 김현우 선임연구원   제조산업의 연구개발 현장에는 핵심 업무 시스템이 흩어져 있고 데이터와 지식이 부서별로 단절되어 있는 사일로(silo) 현상이 여전하다. LG전자의 김현우 선임연구원은 ‘설계 데이터를 AI-레디 자산으로 : R&D 혁신과 AI 에이전트 사례’ 발표에서, 엔지니어들이 부품 하나를 찾기 위해 수많은 유관 부서에 반복적으로 문의하며 시간을 허비하는 고질적인 병목 현상을 지적했다. 그가 제시한 혁신의 돌파구는 산재한 설계 데이터를 AI가 곧바로 활용할 수 있는 자산으로 탈바꿈시키는 것이다. 김현우 선임연구원은 “과거에는 사람이 직접 도면과 모델링을 읽고 해석해야 했지만, 이제는 2D 도면의 문자와 좌표를 추출하고 3D 형상 정보를 벡터 공간에 군집화하는 변환 작업을 거친다. 이렇게 뼈대를 갖춘 AI-레디(AI-ready) 데이터는 고립되어 있던 지식의 유기적인 융합을 가능하게 만든다”고 설명했다. LG전자는 부품 탐색 AI 에이전트를 현장에 도입해서 며칠씩 걸리던 검색 업무가 단 1분 만에 해결되는 성과를 확보했다. AI가 과거의 개발 문서와 스펙, 형상 유사도까지 종합적으로 판단해 최적의 대체 부품을 추천함으로써, 불필요한 신규 금형 제작 비용을 절감하고 개발 일정까지 단축한 것이다. 김현우 선임연구원은 “설계 데이터의 AI-레디 자산화는 기존에 사람에게만 머물러 있던 설계 지식을 조직의 지식 흐름 안으로 가져오는 일”이라면서, 단절된 데이터를 촘촘히 엮어 엔지니어의 의사결정을 돕는 지능형 협업 생태계의 청사진을 제시했다.   지능형 에이전트와 피지컬 AI 기반의 제조 혁신 청사진 둘째 날인 6월 19일에는 AI 에이전트와 온톨로지를 활용해 제조 현장의 파편화된 데이터를 유기적으로 연결하는 ‘AI 전환을 위한 신기술과 설루션’이 소개됐다. 7편의 발표를 통해 복잡한 제품 사양 관리부터 3D 데이터 최적화, 피지컬 AI 기반의 로봇 데이터 팩토리 구축까지 지능형 의사결정을 실현하는 차세대 제조 혁신의 청사진을 제시했다.   ▲ 한국인공지능인재개발원 정종기 원장   한국인공지능인재개발원의 정종기 원장은 ‘기업에서 AI 에이전트 도입 및 활용 전략’ 기조연설에서 “생성형 AI를 넘어 스스로 업무를 수행하는 ‘실행하는 인공지능’으로 패러다임이 이동했다”면서, 산업 생태계에 찾아온 변화를 짚었다. 그는 “풍부한 데이터와 명확한 투자 대비 수익을 기대할 수 있는 제조 현장이야말로 AI 에이전트가 가장 빠르게 성과를 낼 수 있는 최적의 무대”라면서, “성공적인 인공지능 전환을 위해서는 단순히 기술을 도입하는 수준에 그쳐서는 안 된다. AX는 단순한 기술 프로젝트가 아니라 최고경영자가 직접 이끌어야 하는 핵심 경영 전략”이라고 전했다. 그리고 AX를 위해서는 작은 파일럿 프로젝트부터 시작해 검증과 확산을 거치는 단계적 방법론이 필수이며, 명확한 핵심 성과 지표를 설정하여 방향성을 잃지 않아야 한다고 설명했다. 아무리 뛰어난 AI 기술을 도입하더라도 조직의 변화 관리가 동반되지 않으면 현장에 제대로 뿌리내릴 수 없다고 지적한 정종기 원장은 “혁신의 성패를 가르는 열쇠는 기술 그 자체가 아니라 단계적 실행 전략과 거버넌스, 그리고 사람에게 달려 있다”고 전했다. 또한 “지금 당장 변화를 시작하지 않으면 불과 몇 년 뒤에는 경쟁사와의 격차를 결코 따라잡을 수 없을 것”이라면서, 기업들이 발 빠른 결단을 내려야 한다고 제안했다.   ▲ 피앤피어드바이저리 김진회 상무   피앤피어드바이저리의 김진회 상무는 ‘PALMA : PLM을 보완하는 제품 아키텍처 기반 컨피규레이션 플랫폼’ 발표에서, “수많은 제조 기업이 방대한 데이터를 축적하고 있지만 제품의 구조와 규칙을 체계적으로 관리하지 못해 중복 개발과 비용 증가라는 뼈아픈 결과에 직면하고 있다”고 짚었다. 그리고 팔마(PALMA)를 통해 기존 시스템의 한계를 극복할 해법을 제시했다. 김진회 상무는 팔마를 기반으로 제품 수명주기를 관리하는 기존 시스템을 넘어 제품 아키텍처 자체의 생애주기를 관리하는 새로운 접근법을 소개했다. 팔마는 공통 플랫폼과 모듈, 옵션 규칙을 하나의 거대한 로직으로 연결하는 뼈대 역할을 수행한다. 영업, 설계, 생산에 이르기까지 흩어져 있던 규칙을 하나로 통합함으로써, 고객의 요구에 빠르게 대응하고 파편화된 제조 현장의 복잡성을 통제 가능한 구조로 탈바꿈시킨다. 나아가 AI와의 결합을 통해 초기 구축 시간을 줄이고 모듈의 재사용성을 분석하는 미래 청사진을 제시한다. 김진회 상무는 “제품의 복잡도는 앞으로도 더욱 커질 것이다. 단순히 데이터를 더 많이 관리하고 시스템을 늘려가는 방식에서 벗어나, 제품이 구성되는 명확한 구조와 규칙을 운영하는 것이 다가올 제조업의 거센 변화를 주도할 생존 전략”이라고 전했다.   ▲ 이에이트 류제형 CTO   이에이트의 류제형 CTO(최고기술책임자)는 ‘넥스트 PLM의 핵심 − 온톨로지 AI’ 발표를 통해 제조업 개발 현장에 AI가 도입되었음에도 실질적인 경영 성과로 이어지는 사례는 부족하다고 짚었다. 그는 “현장의 엔지니어들이 개별적으로 소프트웨어 도구를 활용해 업무 효율을 높이고 있지만, 이것이 기업 전체의 비즈니스 모델 혁신으로 매끄럽게 전환되지 못하고 있다”면서, 이를 극복하기 위한 열쇠로 온톨로지 기반의 AI 에이전트를 제시했다. 류제형 CTO는 사용자가 복잡한 공정 불량의 원인이나 조치 방안을 질문하면, AI 에이전트가 스스로 의도를 파악하고 지식 그래프를 탐색해 최적의 도구를 실행하는 체계적인 작동 방식을 설명했다. 특히 답변을 생성할 때는 정확한 근거 데이터의 위치를 제공하며, 사용자가 직접 원본 데이터를 시각적으로 추적하고 검증할 수 있는 투명한 환경을 구현해 낸다. 이 시스템이 지닌 가장 강력한 무기로 류제형 CTO는 흔들림 없는 신뢰성을 꼽았다. 그는 “근거 데이터에서 원하는 데이터가 없으면 온톨로지 시스템은 답변이 제한되거나 답변할 수 없다고 있는 그대로 얘기한다”면서, AI의 고질적인 약점인 환각 현상을 제로에 가깝게 통제할 수 있다고 전했다. 그리고 “온톨로지와 지능형 에이전트의 결합이 단순한 제품 개발 부서를 넘어 기업 전반의 다양한 비즈니스 영역에서 확고한 의사결정을 지원하는 차세대 해법이 될 것”이라고 덧붙였다.   ▲ 아이지피넷 윤정두 차장   아이지피넷의 윤정두 차장은 ‘대규모 데이터 활용과 3D 데이터 최적화까지 생산성 향상을 위한 통합 엔지니어링 프로세스 전략’을 주제로 발표를 진행했다. 이 발표에서 그는 대규모 점군(포인트 클라우드) 데이터와 3D 데이터 최적화를 통해 제조 현장의 고질적인 병목 현상을 해결하는 실질적인 통합 엔지니어링 전략을 소개했다. 최근 산업에서는 디지털 전환이 더 이상 선택이 아닌 필수가 되고 있다고 짚은 윤정두 차장은 “한편으로 많은 기업이 설계와 현장 데이터의 단절 및 이기종 시스템 간의 호환 문제로 막대한 시간과 비용을 허비하는 현실도 존재한다”고 전했다. 그리고 현장을 스캔해서 얻은 방대한 점군 데이터를 다루는 설루션과 3D 데이터 최적화 설루션인 3D-스위트(3D-SUITE)를 소개했다. 윤정두 차장은 “3D 레이저 스캐너를 통해 현실 공간을 수십억 개의 점으로 기록하는 점군 데이터는 낡은 공장이나 도면이 없는 플랜트를 디지털 공간에 생생하게 재구성할 수 있다. 이를 통해 엔지니어는 현장에 직접 가지 않고도 컴퓨터 앞에서 현장 상황을 정확히 파악하게 된다”고 설명했다. 또한, 현장의 점군 데이터와 설계 모델을 직접 비교하여 시공 오차나 배관 간섭 등을 사전에 검토하는 과정을 소개했다. 이는 특정한 데이터를 세그먼트화해서 교체가 필요한 부분을 덜어내고 새로운 모델을 자연스럽게 얹어 시공 상태를 유연하게 공유하는 방식이다. 윤정두 차장은 흩어진 데이터의 장벽을 허물고 설계와 실제 시공의 간극을 좁혀내는 제조 혁신의 청사진을 제시했다.   ▲ 알씨케이 김창근 전무   알씨케이의 김창근 전무는 ‘아라스 PLM으로 구현하는 제품 다양성 및 복잡성 관리 전략’ 발표를 통해, 디지털 전환 시대에 제조업계가 직면한 제품 복잡성의 위기와 이를 극복할 관리 전략에 대해 소개했다. 현대의 제품은 하드웨어와 전자기기, 펌웨어, 소프트웨어가 유기적으로 결합된 거대한 복합 시스템으로 진화했다. 김창근 전무는 “제품 복잡성의 중심이 단순한 물리적 제조를 넘어 동작 아키텍처와 소프트웨어 순열로 이동했다”면서, 단절된 시스템 환경은 치명적인 위기로 이어질 수도 있다고 짚었다. “예를 들어 특정 부품이 단종되거나 물리적 위치가 변경될 경우, 흩어진 수많은 자재 명세서와 연관 소프트웨어를 일일이 찾아 수정해야 하는 막대한 업무 소모가 발생한다”는 것이다. 이러한 문제를 해결할 대안으로 김창근 전무는 아라스(Aras)의 배리언트 매니지먼트(Variant Management)와 지능형 가상 에이전트를 소개했다. 이 설루션의 특징은 숙련자 개인의 경험에 의존해 자재 명세서를 반복적으로 복제하는 것이 아니라, AI가 통합된 자재 명세서를 바탕으로 패턴을 자동 추출하고 후반부에 발생할 수 있는 오류를 사전에 검증하는 혁신적인 구조를 제공한다는 점이다. “아라스의 기술이 강력한 디지털 스레드를 통해 파편화된 정보의 온전한 추적성을 확보함으로써, 복잡한 제품 구성 오류를 차단하고 모듈 재사용성을 극대화한다”고 설명한 김창근 전무는 “PLM은 단순한 제품 정보 저장소가 아니라, 제조 의사결정의 핵심 플랫폼이다. 지식 기반의 변형 관리 모델을 적극 도입해서 커지는 제품의 복잡성을 완벽하게 통제하는 기업이 미래 시장의 주도권을 차지할 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ LS일렉트릭 이기호 매니저   LS일렉트릭의 이기호 매니저는 ‘PLM 설계 변경(ECO) 이력과 제조 E2E 데이터를 잇는 온톨로지 기반 제조 챗봇 구축 사례’ 발표를 통해, 파편화된 제조 데이터를 엮어서 실질적인 인사이트를 내는 온톨로지 기반의 제조 챗봇 구축 사례를 소개했다.그는 “현재 많은 제조 현장에서는 설계, 생산, 품질 데이터가 각기 다른 시스템에 흩어져 있으며, 끊어진 데이터의 맥락을 현장 실무자가 엑셀이나 구두 약속을 통해 수작업으로 이어 붙이고 있다”면서, “일반적인 AI 챗봇에 복잡한 설계 변경의 영향을 물어보면, 현장 고유의 암묵지와 규칙을 알지 못해 그럴듯한 환각을 만들어낼 수 있다”고 짚었다. 이를 극복하기 위해 이기호 매니저가 제시한 방안은 시스템 간의 도메인 지식과 현장의 노하우를 사전 형태의 지식으로 구조화하고 AI에 학습시키는 것이다. 복잡한 부품 코드의 의미나 설비별로 다른 검사 결과 매핑 규칙 등 핵심 맥락 정보를 촘촘하게 제공함으로써, AI가 환각 현상 없이 불량의 원인을 정확하게 역추적하고 품질 데이터를 분석할 수 있게 된다는 것이다. 이기호 매니저는 “PLM 데이터는 연결과 맥락 구조 없이는 답이 될 수 없다”면서, 시스템의 빈틈을 메울 도메인 지식은 매일 데이터를 다루는 현장 실무자만이 완성할 수 있다고 전했다. 기술 자체의 고도화보다 현장에 숨겨진 낡은 지식을 체계화하여 AI의 든든한 뼈대로 만드는 조직 차원의 노력이 다가올 지능형 제조 시대의 승패를 가른다는 것이다.   ▲ 마음에이아이 김지윤 팀장   마음에이아이의 김지윤 팀장은 ‘피지컬 AI의 진화와 로봇 데이터 팩토리’에 대해 발표하면서, 가상 공간을 넘어 현실 세계의 물리적 실체로 뻗어가는 피지컬 AI의 진화 흐름을 짚었다. 과거의 자동화 로봇이 수치화된 고정 시나리오대로만 움직였다면, 이제는 AI가 스스로 상황을 판단하고 예측 불가능한 변수에 적응하며 움직이는 지능형 시대로 진입했다. 김지윤 팀장은 이런 피지컬 AI의 성패가 숙련공의 섬세한 손의 감각같은 현장의 암묵지를 어떻게 데이터로 학습시키느냐에 달려 있다고 분석했다. 하지만 현실 세계에서 무수한 액션 데이터를 직접 수집하는 일은 많은 시간과 비용이 들고, 위험마저 동반한다. 그 해법으로 마음에이아이가 제시하는 것은 가상과 현실의 간극을 좁히는 ‘로봇 데이터 팩토리’이다. 로봇 데이터 팩토리는 정교한 물리 법칙이 구현된 시뮬레이션 환경에서 극한의 돌발 상황을 무한히 반복 학습시키고, 이를 현실의 로봇에 이식하여 실질적인 부가가치를 창출한다. 김지윤 팀장은 “대한민국은 제조와 반도체, 자동차와 로봇 산업이 촘촘히 밀집된 독보적인 가치 사슬을 온전히 쥐고 있어서 세계 시장을 주도할 잠재력이 충분하다”면서, “피지컬 AI는 단순히 새로운 기술 트렌드가 아니라, 대한민국 제조 경쟁력을 한 단계 더 도약시킬 수 있는 굉장히 중요한 기회”라고 강조했다. 그리고 가상의 지능이 현장의 물리적 혁신으로 이어지는 제조 강국의 비전을 마련할 필요가 있다고 덧붙였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스코리아는 6월 11일 ‘앤시스 이그제큐티브 포럼 2026’을 개최했다. 이번 행사는 시높시스와 앤시스의 통합 이후 국내 주요 고객과 산업 리더를 대상으로 처음 열린 이그제큐티브 포럼이다. 행사에는 삼성전자, SK하이닉스, 현대자동차, LG에너지솔루션 등 국내 주요 대기업과 정부 기관의 경영진 및 임원 50여 명이 참석했다. 참가자들은 인공지능(AI) 시대를 맞아 빠르게 변화하는 산업 환경 속에서 미래 엔지니어링의 방향성과 기업의 대응 전략을 공유했다. 반도체, 모빌리티, 항공우주와 방산 등 다양한 산업 분야의 관계자들이 참석해 차세대 기술 혁신과 디지털 엔지니어링 전략에 대한 의견을 나눴다. 포럼은 문석환 시높시스 시뮬레이션 및 분석 부문 아시아태평양 지역 부사장의 기조 발표로 시작됐다. 문 부사장은 ‘미래를 함께 재설계하다’를 주제로 한 발표에서, AI와 소프트웨어 중심의 산업 전환이 빨라지는 가운데 엔지니어링 혁신을 이끄는 핵심 축으로 공동 설계, 디지털 트윈, 에이전틱 AI를 제시했다. 문 부사장은 시높시스와 앤시스의 통합이 반도체 설계부터 시스템 검증 및 운영에 이르는 ‘실리콘에서 시스템까지’ 전략의 기반이 될 것이라고 설명했다.     이어 시높시스의 패드메쉬 맨들로이 시뮬레이션 및 분석 애플리케이션 엔지니어링 부문 아시아태평양 지역 부사장은 ‘차세대 엔지니어링을 정의하다’라는 주제로 AI 시대의 산업 변화와 미래 엔지니어링 전략을 소개했다. 맨들로이 부사장은 AI 데이터센터, 고대역폭 메모리(HBM), 소프트웨어 정의 차량(SDV), 휴머노이드 로봇 등 미래 산업을 주도하는 핵심 기술 트렌드를 조망했다. 또한 멀티피직스 시뮬레이션과 AI 기반 엔지니어링 기술이 제품 개발 과정의 복잡성을 해소하는 방안을 공유했다. 특히 AI 인프라 확산으로 반도체 패키징과 열 관리 기술의 중요성이 높아지는 가운데, 차세대 반도체 및 AI 데이터센터 설계를 위한 통합 시뮬레이션 접근 방식과 에이전트 엔지니어 기반 엔지니어링 자동화 전략이 소개되어 참석자들의 관심을 끌었다. 시높시스코리아의 소경신 대표는 발표를 통해 시높시스가 보유한 전자 설계 자동화(EDA), 반도체 IP, 멀티피직스 시뮬레이션 역량을 기반으로 국내 반도체 산업과의 협력 방향을 소개했다. 소경신 대표는 AI 반도체와 HBM 시장 성장에 대응하기 위해 설계부터 검증, 패키징 및 시스템 단계까지 아우르는 통합 엔지니어링 환경의 중요성을 강조했다. 이와 함께 김지윤 박사는 특별 강연을 통해 미국의 기술, 에너지, 금융 패권 전략과 글로벌 공급망 재편이 산업 전반에 미치는 영향을 분석하고 한국 기업들이 급변하는 글로벌 환경 속에서 고려해야 할 전략적 시사점을 제시했다. 문석환 부사장은 “AI는 산업 전반의 혁신 속도를 더욱 가속화하고 있으며, 이에 따라 제품 개발과 운영 방식 역시 근본적인 변화를 맞이하고 있다”면서, “시높시스와 앤시스의 통합 역량을 바탕으로 고객이 반도체부터 시스템까지 더욱 빠르고 효율적으로 혁신함으로써 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.

제22회 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026’(www.plm.or.kr)이 오는 6월 18일(목)부터 19일(금)까지 이틀간 온라인으로 개최된다. 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회가 주관하고, 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스, 한국산업지능화협회가 공동 주최하는 이번 행사는 ‘PLM을 넘어 AX, 피지컬 AI로의 진화’를 주제로 진행된다. AX(인공지능 전환) 시대를 맞아 제조업계의 핵심 화두인 온톨로지, AI 에이전트, 디지털 스레드, 피지컬 AI 및 로봇 데이터 팩토리 등이 접목된 산업별 베스트 프랙티스와 최신 엔지니어링 기술 트렌드가 소개될 예정이다.  PLM/DX컨퍼런스는 온오프 격년제로 실시되고 있으며, 매년 천여명이 넘는 관련 업계 관계자들이 참여하는 제조 엔지니어링 IT 분야 대표 컨퍼런스로서 올해는 온라인으로 개최될 예정이다.   1. 양일간 진행되는 핵심 기조연설 라인업 컨퍼런스 첫날인 6월 18일(목)에는 ‘PLM/AX 베스트 프랙티스 적용 사례 & 전략’을 주제로 한 트랙이 진행된다.  한국자동차연구원 전병욱 AI·자율주행기술연구소장은 ‘디지털을 넘어 피지컬 AI로: AI 모빌리티 시대 패러다임 전환’을 주제로 기조연설을 진행한다. 미래 모빌리티 산업과 자동차 개발 패러다임의 변화, SDV(소프트웨어 정의 차량) 이후 AI 정의 모빌리티(AI-Defined Mobility) 시대로의 전환 과정과 온디바이스 지능 등 핵심 기술의 진화 방향을 공유할 예정이다.  지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 안지훈 수석본부장은 ‘Digital Enterprise 실행을 위한 Siemens의 개발/제조 AI 전략’을 주제로, 디지털 스레드와 디지털 트윈으로 개발/제조 현장을 고도화하기 위한 인더스트리얼 AI(Industrial AI) 실행 전략을 소개한다. 둘째 날인 6월 19일(금)에는 ‘AI 전환(AX)을 위한 신기술과 솔루션’ 트랙이 이어진다.  한국인공지능인재개발원 정종기 원장은 ‘기업에서 AI 에이전트 도입 및 활용 전략’을 주제로, AI 에이전트 단계로 진화 중인 생성형 AI 트렌드와 제조기업의 도입 전략, 성공 사례 및 실행 로드맵 등을 제시할 예정이다.  2. 산업별 적용 사례 및 전문 세션 기조연설 외에도 양일간 2개의 전문 트랙에서 국내외 제조 혁신 기업들의 다양한 고도화 사례가 발표된다.  첫째 날인 6월 18일에는 다쏘시스템코리아 최현준 파트너가 ‘Virtual Companion ‘AURA(아우라)’를 활용한 프로젝트 관리 혁신’을 주제로, 생성형 AI 기반 가상 비서를 활용한 프로젝트 계획 자동화 및 리스크 관리 효율을 극대화하는 차세대 DX 전략을 소개한다.  PTC코리아 엄형욱 총괄책임은 ‘제조기업은 왜 다시 PLM에 투자하는가 - AI·Omniverse·Digital Thread 시대의 제조 데이터 혁신’을 주제로, AI 시대 제조기업이 왜 디지털 스레드에 주목하는지, 그리고 PTC가 이를 어떻게 현실적인 제조 환경에 적용하고 있는지를 소개한다.  컨택트 소프트웨어 이상훈 한국지사장은 ‘자동차 전장기업 KOSTAL의 글로벌 디지털 전환’을 주제로 코스탈(KOSTAL)의 글로벌 변경 관리 혁신 사례에 대해 발표하고, CIM 데이터베이스 기반 솔루션으로 리드타임 단축과 글로벌 협업을 실현하는 과정을 소개한다.  HD한국조선해양 권오욱 책임은 ‘차세대 조선 생산 데이터 표준화 프로젝트 과정과 향후 방향’을 주제로 지멘스와 함께 진행한 팀센터(Teamcenter) - Manufacturing 내의 조선 생산 데이터 구축 파일럿 결과에 대해 설명한다.  LG전자 김현우 선임연구원은 ‘설계(CAD) 데이터를 AI-ready 자산으로: R&D 혁신과 AI 에이전트 사례’를 주제로, 설계 데이터와 기업에 축적된 데이터를 AI 활용 가능한 형태로 연결해 업무 생산성을 혁신한 과정을 공유한다. 둘째 날인 6월 19일에는 피앤피어드바이저리(P&P Advisory) 김진회 상무가 ‘PALMA: PLM을 보완하는 Product Architecture 기반 Configuration 플랫폼’을 주제로, 제품 아키텍처를 정보 백본으로 활용하여 PLM의 한계를 보완하고, 구성 관리와 모듈화를 통해 개발·영업·공급망을 연결하는 혁신 방안을 제시한다.  E8(이에이트) 류제형 CTO는 'Next PLM의 핵심 - 온톨로지(Ontology) AI'를 주제로 제조업 개발 단계의 의사결정을 위한 온톨로지 AI 기반 지식그래프 구축 및 활용 사례에 대해 소개한다. 아이지피넷 윤정두 차장은 ‘대규모 데이터 활용과 3D 데이터 최적화까지 생산성 향상을 위한 통합 엔지니어링 프로세스 전략’을 주제로, 생산성 향상을 위한 통합 엔지니어링 전략에 대해 발표한다.  알씨케이 김창근 전무는 'Aras PLM으로 구현하는 제품 다양성 및 복잡성 관리 전략'을 주제로, 마이크로소프트의 아라스(Aras) PLM 도입 사례를 소개할 예정이다. LS ELECTRIC 이기호 매니저는 ‘PLM 설계변경(ECO) 이력과 제조 E2E 데이터를 잇는 온톨로지 기반 제조 챗봇 구축 사례’를 주제로, PLM 설계변경 이력과 제조 데이터를 온톨로지로 연결하는 제조AI 챗봇 구축 사례에 대해 소개한다.  마음에이아이 김지윤 팀장은 ‘Physical AI의 진화와 로봇 데이터 팩토리’를 주제로, 피지컬 AI 기술의 발전 방향과 로봇 데이터 팩토리에 대해 소개한다. 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 서효원 위원장은 “PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026은 ‘PLM을 넘어 AX, 피지컬 AI로의 진화’를 주제로, 제조 엔지니어링 분야의 디지털 전환 전략과 실천 방안을 공유하는 자리다. 최근 제조산업이 생성형 AI를 넘어 AX와 피지컬 AI로 전환하고 있는 만큼 새로운 혁신 방향을 제시할 것으로 기대한다”고 말했다. 한편 PLM/DX 컨퍼런스 2026에는 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 다쏘시스템코리아, 아이지피넷, 피앤피어드바이저리, E8(이에이트), PTC코리아, 컨택트 소프트웨어, 알씨케이 등 다양한 솔루션 업체에서 발표자로 참여해 새로운 제품과 기술, 트렌드에 대해 소개할 예정이다. PLM/DX 컨퍼런스 2026은 온라인 플랫폼으로 진행되며, PLM 홈페이지(www.plm.or.kr)에서 사전등록시 선착순 무료로 참여 가능하다.

제조 AI와 소프트웨어 파워에 관심높아… AI 투자로 초격차 이끌 것   지난해 국내 제조 산업은 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심(SDx)으로의 급격한 체질 개선과 AI 도입이라는 거대한 파도와 마주했다. 지난해 4월 PTC코리아에 합류한 김도균 대표에게 PTC가 그리는 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클’의 비전과 2026년 사업 전략에 대해 들어보았다. ■ 최경화 국장     클라우드 및 보안 전문가로서 제조 IT 기업인 PTC에 합류하게 된 배경과 지난해의 소회가 궁금하다. 지난해 4월 PTC코리아 대표로 부임했으니 곧 1년이 되어간다. PTC코리아 합류 이전에는 클라우드플레어, 아카마이 등에서 클라우드와 보안, AI 인프라 사업을 주로 이끌었다. 당시 에지 서버나 AI 추론 영역을 다루며 AI 시대에는 결국 제조 현장이 가장 크게 변할 것이라는 확신을 갖게 되었다. PTC는 제조 엔지니어링 분야의 전통 강자이면서도, 최근 제조 AI와 소프트웨어 역량 강화에 적극적인 기업이다. 지난해는 PTC코리아 조직을 재정비하고, 하드웨어 제조 중심이었던 국내 고객들에게 소프트웨어와 하드웨어의 융합 필요성을 설파하며 새로운 성장의 발판을 마련한 해였다.   지난해 PTC 비즈니스에서 가장 두드러진 변화나 성과는? 가장 큰 변화는 ALM(애플리케이션 수명주기 관리) 설루션인 코드비머(Codebeamer)의 약진이다. 과거 제조 시장이 하드웨어 설계에 집중했다면, 지난해에는 자동차 산업을 필두로 소프트웨어 정의 차량(SDV) 트렌드가 확산되면서 하드웨어와 소프트웨어를 통합 관리해야 하는 수요가 빠르게 확대됐다. 소프트웨어 요구사항 정의부터 코딩, 테스트, 배포까지 관리하는 ALM은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다. 특히 대기업을 중심으로 복잡한 요구사항을 중복 없이 관리하고 개발 비용을 절감하기 위해 코드비머를 도입하는 사례가 크게 늘었다. 이를 통해 PTC는 제조 소프트웨어 영역에서의 혁신 파트너로 존재감을 확대했다.   PTC의 전통적인 주력 분야인 CAD와 PLM, 기타 관련 비즈니스는 어떤지? 매출 비중으로 보면 여전히 CAD(크레오)와 PLM(윈칠)이 가장 큰 축을 담당하며 견고하게 성장하고 있다. 특히 PLM은 단순히 설계 데이터를 저장하는 PDM(제품 데이터 관리) 수준을 넘어, 전사적 데이터 관리의 핵심으로 진화했다. 반면 IoT(사물인터넷) 사업은 전략적인 변화가 있었다. 최근 자산운용사 TPG에 IoT 사업 부문을 매각하고 파트너십 형태로 전환하는 절차를 밟고 있다. 이는 PTC가 IoT 사업을 포기하는 것이 아니라, 핵심 역량인 CAD, PLM, ALM, SLM(서비스 수명주기 관리) 등 4대 핵심 설루션에 투자를 집중하고, IoT는 전문 파트너사를 통해 더 고도화된 지원을 제공하기 위함이다. ‘선택과 집중’ 전략을 통해 핵심 설루션을 강화해 나간다는 계획이다.   클라우드 네이티브 CAD인 온쉐이프와 기존 주력 제품인 크레오의 포지셔닝은 어떻게 가져갈 계획인지? 두 제품의 역할은 명확히 구분된다. 크레오(Creo)는 자동차 엔진이나 복잡한 설비처럼 고도의 정밀함과 대용량 데이터 처리가 필요한 작업에 최적화되어 있다. 물론 크레오도 ‘크레오 플러스(Creo+)’라는 클라우드 버전을 통해 협업 기능을 강화하고 있다. 반면, 온쉐이프(Onshape)는 SaaS PLM이라고 할 수 있는 아레나(Arena)와 함께 100% 클라우드 네이티브(SaaS) 제품이다. 설치 없이 웹 브라우저에서 바로 구동되기 때문에, 스타트업이나 로봇 개발처럼 빠른 속도와 협업이 중요한 제품 개발 분야에서 각광받고 있다. 실제로 지난 CES 2026에서 로봇을 출품한 기업들이 온쉐이프로 설계를 했다고 해서 놀라기도 했다. 제조 현장에서 클라우드 SaaS 환경에 대한 거부감이 생각보다 많이 사라졌음을 체감하고 있다.   엔지니어링 분야에서도 AI 도입이 화두다. PTC의 AI 전략은 타사와 무엇이 다른가? 많은 기업이 AI를 표방하지만 단순히 챗봇 형태의 요약 기능에 그치는 경우가 많다. PTC가 추구하는 AI는 ‘실질적인 엔지니어링 AI’다. 예를 들어, PLM 내에서 AI가 수만 가지 부품을 분석해 중복 부품을 찾아내고, 대체 가능한 표준 부품을 제안해 원가를 절감해준다. 또한, AI 에이전트(agent) 기술을 통해 서로 다른 시스템 간에 데이터를 주고받으며 자율적으로 업무를 수행하는 단계까지 로드맵을 가지고 있다. 설계자가 자연어로 명령하면 최적의 형상을 모델링해주는 생성형 설계(generative design)나, ALM에서 요구사항의 오류를 AI가 자동으로 검증하는 기능 등은 이미 제품에 탑재되어 현장에서 쓰이고 있다.   최근 새롭게 인수한 회사 및 이 인수가 PTC 비즈니스에 가져오는 변화를 소개한다면? 가장 핵심적인 인수는 제품 및 소프트웨어 변형(variant) 관리 설루션 기업인 퓨어시스템즈(Pure-systems)다. 이 회사의 주력 설루션인 퓨어 베리언츠(Pure Variants)는 복잡한 제조 환경에서 필수적인 PLE(Product Line Engineering : 제품 라인 엔지니어링) 기능을 제공한다. 쉽게 설명하자면, 자동차나 가전제품을 만들 때 수만 가지의 파생 모델이 존재한다. 과거에는 모델마다 설계를 따로 관리했다면, 이제는 공통된 소프트웨어와 하드웨어 자산을 플랫폼화하고, 각기 다른 고객의 요구사항이나 옵션에 맞춰 변형된 부분만 효율적으로 관리해야 한다. 퓨어시스템즈 인수를 통해 PTC는 급성장하는 ALM 설루션 코드비머에 강력한 변형 관리 기능을 통합하게 되었다. 이를 통해 SDV 전환이 시급한 자동차 산업이나 규제가 까다로운 의료기기, 항공우주 분야에서 제품의 소프트웨어 구성부터 테스트, 검증까지 전 과정을 하나의 시스템으로 추적하고 관리할 수 있게 되었다. 이는 PTC가 단순히 설계 툴을 파는 회사가 아니라, 제조 소프트웨어의 복잡성을 해결해 주는 파트너로 차별화된 경쟁력을 확보하는데 기여할 것으로 기대하고 있다.   최근 엔비디아와의 파트너십 강화가 눈에 띈다. 어떤 시너지를 기대하는지? 엔비디아와의 협력은 옴니버스(Omniverse) 기술 통합이 핵심이다. PTC의 설계 데이터(CAD/PLM)를 별도의 변환 없이 실시간으로 시뮬레이션하고 시각화할 수 있는 환경을 구축했다. 이는 디지털 트윈을 넘어선 개념으로, 엔비디아 역시 자체 공장과 제품 설계에 PTC 설루션을 사용하고 있을 만큼 양사의 관계는 끈끈하다. 이 협력을 통해 고객들은 고성능 AI 인프라나 복잡한 제품을 설계할 때 향상된 속도와 정확성을 경험하게 될 것이다.   제조업계는 보안 이슈로 인해 클라우드 도입에 보수적인 것으로 알려져 있다. 최근의 분위기는 어떤지? 확실히 분위기가 달라졌다. 결국 AI는 ‘데이터 싸움’이다. 데이터를 한곳에 모으고 잘 저장해둬야 AI를 제대로 활용할 수 있는데, 이를 위한 가장 효율적인 기반이 바로 클라우드이기 때문이다. 과거에는 클라우드 전환을 꺼리던 대형 제조사들도 이제는 AI 도입을 전제로 클라우드 마이그레이션을 굉장히 활발하게 검토하고 있다. 물론 모든 시스템을 한 번에 클라우드로 옮길 수는 없다. 그래서 PTC는 고객 상황에 맞춰 하이브리드 접근을 제안하거나, 단계적인 클라우드 설루션을 제공하고 있다.   올해 PTC코리아가 주목하고 있는 시장이나 기술 이슈는 무엇인가? 올해는 방산과 의료기기 분야를 집중 공략할 계획이다. 글로벌 시장에서는 이미 록히드 마틴 같은 거대 방산 기업이 PTC 설루션을 표준으로 사용하고 있다. 최근 ‘K-방산’의 위상이 높아진 만큼, 국내 방산 기업들의 디지털 혁신을 적극 지원하고자 한다. 헬스케어 분야 역시 웨어러블 기기나 정밀 의료기기 설계 수요가 늘어나며 큰 기회가 되고 있다. 또한, 지역적으로는 부산, 경남 지역 등을 지원하기 위한 영남 지사 개소를 준비 중이다. 경남권의 거대 제조 벨트를 밀착 지원하기 위해 다시 영남권 거점을 마련하여 고객 접근성을 높일 예정이다.   올해 PTC코리아의 비즈니스 목표와 포부에 대해 소개한다면? 최근 5년간 매년 두 자릿수 성장을 이어왔는데, 올해도 높은 성장을 기대하고 있다. AI 기능이 탑재된 신제품에 대한 시장 반응 또한 긍정적으로, 지난 12월 진행한 행사에서도 예상을 뛰어넘는 고객들이 몰렸다. 2026년에는 이러한 성과를 바탕으로 클라우드 및 구독형 엔지니어링 소프트웨어 전환을 본격 가속화할 계획이다. 내부적으로는 영업, 기술, 마케팅 인력을 확충하고 파트너 생태계를 강화하여 고객들이 PTC의 기술을 더 쉽고 깊이 있게 활용할 수 있도록 지원할 것이다. 단순한 설루션 공급사를 넘어 대한민국 제조업의 지능형 혁신을 이끄는 동반자가 되겠다.     ■ '2025 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사'에서 더 많은 내용이 제공됩니다.

‘인텔리전트 제품 라이프사이클’로 국내 제조 AX 혁신 선도   ▲ PTC코리아 김도균 대표 제조업의 디지털화가 ‘연결’과 ‘자동화’를 넘어 ‘지능화’와 ‘자율 제조’가 중심이 되는 AX(AI Transformation) 시대로 빠르게 진입하고 있다. 1993년 설립 이후 국내 제조 산업의 혁신을 이끌어온 PTC코리아(www.ptc.com)는 AX 시대를 맞아 단순한 엔지니어링 소프트웨어 공급자를 넘어 기업의 창조 역량을 극대화하는 전략적 파트너로 도약하고 있으며, 엔지니어링 기술의 새로운 패러다임을 제시하고 있다. PTC 혁신의 역사 40년, ‘Power To Create’의 비전을 실현하다 PTC는 2026년 기준 전 세계 35개국에서 3만 5천 이상의 고객사를 보유하고 7,200명 이상의 직원이 함께하는 글로벌 엔지니어링 소프트웨어 기업이다. 1985년 혁신적인 3D 설계 방식으로 시장에 등장한 이후, PTC는 끊임없는 기술 개발과 전략적 인수를 통해 CAD, PLM을 넘어 ALM, SLM에 이르는 통합 포트폴리오를 완성해 왔다. PTC의 핵심 목표는 ‘Power To Create’, 즉 고객과 직원 모두에게 더 나은 세상을 구상하고 이를 현실로 만들 수 있는 창조적 역량을 제공하는 것이다. PTC코리아 김도균 대표는 "PTC의 목적은 단순히 더 좋은 세상을 구상하는 데서 그치지 않고, 고객이 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있도록 혁신적인 디지털 기술을 제공하는 것"이라며 기업의 비전과 사회적 책임의 조화를 강조했다. ‘선택과 집중’으로 강화되는 전통 비즈니스와 핵심 솔루션 PTC의 성장을 지탱하는 가장 큰 축은 여전히 전통적인 주력 분야인 CAD와 PLM이다. 매출 비중 면에서 CAD(크레오)와 PLM(윈칠)은 여전히 견고한 성장세를 보이고 있으며, 특히 PLM은 단순히 설계 데이터를 저장하는 PDM(제품 데이터 관리) 수준을 넘어 전사적 데이터 관리의 핵심 플랫폼으로 진화했다. 최근 PTC는 미래 성장을 위해 과감한 전략적 변화를 단행했다. IoT(사물인터넷) 사업 부문을 자산운용사 TPG에 매각하고 파트너십 형태로 전환하는 절차를 밟고 있는 것이다. 이에 대해 김도균 대표는 "이는 IoT 사업을 포기하는 것이 아니라, 핵심 역량인 CAD, PLM, ALM, SLM(서비스 수명주기 관리) 등 4대 핵심 솔루션에 투자를 집중하기 위한 '선택과 집중' 전략"이라고 설명했다. 이를 통해 IoT는 전문 파트너사를 통해 더 고도화된 지원을 제공하는 한편, PTC는 자체 핵심 솔루션의 경쟁력을 극대화한다는 계획이다. 실질적인 ‘엔지니어링 AI’로 제조 초격차 구현 PTC가 정의하는 ‘지능형 제품 라이프사이클’은 설계-개발-제조-운영 전 과정에 AI를 적용한 체계로, 엔터프라이즈 전반의 제품 데이터를 연결하는 통합 엔지니어링 환경을 지향한다. 김 대표는 현재 많은 기업이 표방하는 AI가 챗봇 형태의 요약 기능에 그치는 점을 지적하며, PTC는 '실질적인 엔지니어링 AI'를 추구한다고 강조했다. 그는 "PLM 내에서 AI가 수만 가지 부품을 분석해 중복을 찾고 표준 부품을 제안하여 원가를 절감하거나, ALM에서 요구사항의 오류를 자동으로 검증하는 기능 등은 이미 제품에 탑재되어 현장에서 활용되고 있다"고 설명했다. 다만, 안전과 윤리가 중요한 제조 현장인 만큼 "AI의 역할을 결정권자가 아닌 '조언자'로 정의하고, 최종 판단은 인간이 내리는 인간 중심의 AI 활용 철학이 PTC 의 기술 근간에 자리 잡고 있다"고 덧붙였다. SDx(소프트웨어 정의 제품) 시대의 통합 플랫폼 전략 최근 자동차 산업을 중심으로 확산되는 소프트웨어 정의 차량(SDV) 트렌드는 PTC의 ALM 솔루션인 ‘코드비머(Codebeamer)’의 비약적인 성장을 이끌었다. 김 대표는 "하드웨어와 소프트웨어를 통합 관리해야 하는 수요가 폭증하면서 요구사항 정의부터 코딩, 테스트, 배포까지 관리하는 ALM은 이제 필수"라고 진단했다. 여기에 최근 인수한 ‘퓨어시스템즈(Pure-systems)’ 의 변형 관리 기능이 더해지면서 PTC의 경쟁력은 더욱 강화되었다. 퓨어시스템즈의 ‘퓨어 베리언츠(Pure Variants)’는 수만 가지 파생 모델이 존재하는 복잡한 제조 환경에서 제품 라인 엔지니어링(PLE) 기능을 제공한 다. 이를 통해 기업들은 공통된 소프트웨어와 하드웨어 자산을 플랫폼화하고, 고객의 다양한 옵션 요구에 맞춰 변형된 부분만 효율적으로 관리함으로써 개발 비용과 시간을 획기적으로 줄일 수 있게 되었다.   에이전틱 AI가 제시하는 새로운 길 PTC코리아는 오는 3월 코엑스에서 개최되는 ‘2026 스마트공장 EXPO’에 참가하여 대한민국 제조업의 미래를 바꿀 차세대 AI 기술을 대거 선보일 예정이다. 이번 전시에서 PTC는 특정 제품의 기능을 나열하기보다 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)가 주도하는 지능형 제품개발: 데이터로 연결되는 엔지니어링의 새로운 패러다임’이라는 주제로 혁신적인 메시지를 전달하는 데 집중한다. 김도균 대표는 이번 전시의 핵심에 대해 “PTC는 에이전틱 AI를 중심으로 설계, 생산, 운영 전 과정의 제품 데이터를 지능적으로 연결하여 새로운 제품개발 패러다임을 제시할 것”이라고 밝혔다. 특히 이번 행사에서는 ‘지능형 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’과 ‘에이전틱-생성형 AI(Agentic-Generative AI)’의 결합을 통해 데이터 중심의 협업과 업무 자동화, 그리고 고도화된 의사결정을 어떻게 실질적으로 구현하는지 확인할 수 있다. 이는 시뮬레이션 및 클라우드와 통합된 데이터-커넥티드 엔지니어링 환경을 제공함으로써 기업들이 AI 기반의 제품개발 혁신과 디지털 제조 생태계를 가속화할 수 있는 이정표가 될 전망이다. 클라우드 기반의 AX 가속화와 2026년 미래 청사진 AI 전환의 성공은 데이터의 효율적 집약에 달려 있으며, PTC는 이를 위한 최적의 환경으로 클라우드 전환을 가속화하고 있다. 김 대표는 "과거 클라우드에 보수적이었던 제조사들도 AI 도입을 위해 클라우드 마이그레이션을 활발히 검토하고 있다"고 전했다. PTC는 100% SaaS 기반인 ‘온쉐이프(Onshape)’와 ‘아레나(Arena)’를 통해 스타트업부터 글로벌 기업까지 유연한 협업 환경을 제공하며, 엔비디아(NVIDIA)와의 파트너십을 통해 실시간 시뮬레이션과 시각화가 가능한 디지털 트윈 환경을 구축해 나가고 있다. 2026년, PTC코리아는 이러한 기술력을 바탕으로 K-방산과 항공우주, 정밀 의료기기 등 고부가가치 산업군으로 사업을 확장할 계획이다. 특히 부산·경남 지역 제조 벨트를 밀착 지원하기 위해 영남권 지사 개소를 준비하는 등 현장 중심의 고객 서비스를 강화하고 있다. 김 대표는 "단순한 솔루션 공급사를 넘어 대한민국 제조업의 지능형 혁신을 이끄는 동반자가 되겠다"는 포부와 함께, 국내 제조 현장에 필요한 AI 및 엔지니어링 인재 양성에도 지속적으로 기여하겠다는 의지를 밝혔다.   ▲ PTC코리아 직원들     ■ 캐드앤그래픽스 최경화 국장 kwchoi@cadgraphics.co.kr      

차세대 HMI부터 시뮬레이션,몰입형 모빌리티 생태계까지   CES(국제전자제품박람회)의 자동차 전시관은 올해도 활기 넘치는 현장이었으며, 모빌리티와 디지털 몰입 경험의 융합이 더 이상 트렌드가 아닌 업계 표준으로 자리 잡았음을 보여줬다. 지난해 박람회가 혁신적인 기술의 가능성을 보여줬다면, 2026년은 실행 중심으로의 전환이 뚜렷해진 해였다. 제조사와 기술 기업들은 운전자 경험을 새롭게 정의하는 양산 수준의 설루션을 선보였다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   CES 2026는 에픽게임즈에게도 중요한 이정표가 된 행사로, 에픽은 언리얼 엔진 5 기반의 차세대 HMI(휴먼-머신 인터페이스) 경험을 공개했다. AMD와의 기술 협업을 통해 라이젠 AI 임베디드 P100 시리즈(Ryzen AI Embedded P100 Series)에서 구동되는 이 프로젝트는 하나의 UE5 실행 인스턴스에서 디지털 콕핏의 모든 픽셀을 구동하는 성능을 보여준다. 소니 혼다 모빌리티와 퀄컴 등 파트너사들이 선보인 언리얼 엔진 애플리케이션을 통해, 올해 CES는 HMI의 미래가 인터랙티브하고 몰입감 있으며 데이터 중심의 게임화된 경험으로 진화하고 있음을 보여줬다. 이번 호에서는 언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험에 대한 내용과 함께, 전시장에 참여한 협력사 및 파트너사가 선보인 창의적인 언리얼 엔진 쇼케이스를 살펴본다.   언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험 CES 2026에서 공개된 언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험은 디지털 자동차 콕핏의 모든 픽셀을 언리얼 엔진 5로 구동하는 기술력을 선보인다. 이 프로젝트는 단순한 데모를 넘어 자동차 HMI 개발에서 비주얼 퀄리티, 성능, 상호작용 측면의 새로운 기준을 제시하는 것을 목표로 한 에픽게임즈의 내부 프로젝트다. 언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험은 하나의 UE5 실행 인스턴스로 계기판, 지도, 미니맵, 컨트롤 패널, 3D 배경을 포함한 디지털 콕핏 전체를 동시에 렌더링하며, 60fps로 구동되는 고해상도 디스플레이 경험을 제공한다. CES에서 선보인 주요 기능은 다음과 같다. HMI 환경에서 게임 요소를 직접 체험할 수 있는 커스터마이징 가능한 비주얼과 인터랙티브 테마(조작 가능한 젤리빈 캐릭터가 등장하는 폴가이즈 테마 포함) 주요 관심 지점과 파리의 상징적인 랜드마크를 포함한 2D 항공 뷰 및 3D 스트리트 레벨 내비게이션을 지원하는 네이티브 지도 AMD의 주행 시뮬레이터와 통합돼 포토리얼한 언리얼 엔진 환경에서 생성된 합성 데이터를 활용해 AI 시스템을 학습하는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 게임을 포함해 오디오·비디오 스트리밍 플랫폼 등 크로미움(Chromium) 기반 제3자 애플리케이션 실행 기능 디지털 콕핏 내에서 로켓 리그(Rocket League)와 같은 게임을 플레이할 수 있는 기능 HMI 인터페이스 전반에 걸쳐 음성으로 사용자를 안내하는 밝고 다채로운 음성 인식 어시스턴트 에픽게임즈는 언리얼 엔진 5 차세대 HMI 경험을 활용해 실제 양산 제품 수준의 안전한 환경에서 새로운 HMI 기능을 테스트하고 개선하며, 자동차 HMI의 미래 가능성을 제시한다.   CES에서 소개된 주요 언리얼 엔진 프로젝트 CES 2026에서는 향후 자동차 산업의 방향을 제시할 다양한 언리얼 엔진 기반 프로젝트가 공개됐다. 주요 하이라이트는 다음과 같다.   아처마인드 소프트웨어 개발 및 서비스 기업 아처마인드(ArcherMind)는 퀄컴 스냅드래곤 엘리트(Qualcomm Snapdragon Elite) 플랫폼에서 구동되는 자동차 HMI 데모를 선보였다. 45인치 대형 디스플레이를 갖추고 언리얼 엔진으로 구현된 이 디지털 콕핏 경험은 ADAS, 인포테인먼트 터치스크린, 그리고 동승자 화면이라는 세 가지 영역으로 구성돼 있다. 인포테인먼트 화면에는 사용자가 직접 상호작용할 수 있는 자동차 시각화 기능이 포함돼 있어, 차량의 문을 열고 닫거나 색상을 변경하고 실내 조명을 조절하는 등 다양한 기능을 사용할 수 있다. 또한, 이 데모는 AI를 활용한 HMI 제어를 지원해, 음성 명령으로 에어컨을 작동시키거나 지도에서 위치를 검색하고 아마존 및 구글과 같은 제3자 서비스에 연결할 수 있다. 실내 카메라는 운전자의 표정을 감지해 AI 어시스턴트에 전달하며, 운전자가 웃고 있을 경우 신나는 음악을 추천한다. 또한 AI는 차에 탑승한 인원 수를 인식해, 해당 인원에 맞는 인근 레스토랑을 찾거나 정확한 인원으로 저녁 식사 예약을 도와주는 등 다양한 작업을 지원한다.   ▲ 아처마인드가 선보인 자동차 HMI 디지털 콕핏 데모 화면(출처 : 에픽게임즈)   브런즈윅 코퍼레이션 브런즈윅 코퍼레이션(Brunswick Corporation)은 CES 2026에서 플라이트(Flite)의 기술로 구현된 이포일링(eFoiling) 시뮬레이터와 레저용 보트 운항의 미래를 보여주는 차세대 조타석 시뮬레이터를 공개했다. AI 코파일럿을 탑재한 퓨처 헬름 시뮬레이터(Future Helm Simulator)는 항로 계획, 조종, 정박, 상황 인식을 지능적으로 지원하는 차세대 경험을 제공하며, 보트 운항 시 선장이 가장 큰 스트레스를 느끼는 요소를 줄이는 것을 목표로 한다. 플라이트보드 이포일 시뮬레이터(Fliteboard eFoil Simulator)는 실제 수면에서의 주행을 충실히 재현하도록 향상된 역학과 반응성을 적용해, 전동 하이드로포일 서프보드로 물 위를 미끄러지듯 활주하는 감각을 전달한다. 두 시뮬레이터 모두 언리얼 엔진으로 구동되며, 사용자는 수로를 탐색하고 자동으로 정박하며, 관심 지점과 야생 동물을 식별하고 게임화된 시나리오에서 경주까지 즐길 수 있는 높은 상호작용과 사실적인 해양 환경을 경험할 수 있다. 이러한 시뮬레이션을 통해 소비자들은 미래의 보트 운항 경험을 탐색하고, 자율 운항 기능을 테스트하며, 실제 환경에서 선박이 어떻게 반응하는지를 검증할 수 있다. 브런즈윅의 기술은 디지털 세계와 실제 세계를 연결하고 차세대 해양 기술 개발을 가속화한다.   ▲ 브런즈윅 코퍼레이션이 CES 2026에서 공개한 차세대 보트 운항 시뮬레이터 시연 모습(출처 : 에픽게임즈)   디스페이스 디스페이스(dSPACE) 부스에서는 언리얼 엔진 기반 시뮬레이션과 통합된 디스페이스 하드웨어 및 소프트웨어를 활용해 ADAS와 자율 주행을 테스트하는 시연을 볼 수 있었다. 이미 수백만 대의 차량에 적용돼 긴급 제동과 같은 핵심 기능을 담당하는 카메라 기반 인지 장치는, 멀티 GPU 시스템에서 동기화되어 구동되는 고퀄리티 리얼타임 시뮬레이션을 통해 테스트되고 있었다. 이 시뮬레이션은 포토리얼한 렌더링과 카메라, 레이더, 초음파 출력과 같은 물리 기반 센서 데이터를 함께 생성하며, 이렇게 생성된 데이터는 인지 성능을 평가하기 위해 전자 제어 장치(ECU)로 직접 전달된다. 이 시스템은 120대 이상의 차량과 보행자가 포함된 복잡한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있으며, 추가 카메라 구성이나 폭설과 같은 악천후 조건을 즉시 적용해 환경 변화가 인지 정확도에 미치는 영향을 평가하고, 이를 바탕으로 알고리즘을 향상시킬 수 있다.   ▲ CES 2026 디스페이스 부스에서 시연된 언리얼 엔진 기반 ADAS·자율주행 통합 시뮬레이션(출처 : 에픽게임즈)   이카엑스 이카엑스(ECARX)는 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 SoC 기반의 단일 플랫폼에서, 언리얼 엔진 5로 구동되는 디지털 콕핏과 ADAS를 동시에 구현한 혁신적인 통합 데모를 시연했다. 차량의 3D 디지털 트윈은 화면에서 실제 차량과 일관된 시각적 표현을 제공해 사용자가 차량을 실시간으로 제어할 수 있도록 한다. 차량의 문과 엔진 후드를 열거나, 차체 색상, 휠/스포일러 디자인, 실내 조명, 오디오 환경 설정을 변경할 수 있으며, 이 모든 조작은 화면에 즉각적이고 매끄럽게 반영된다. 또한, 이 데모에는 연못에서 실시간으로 헤엄치는 물고기와 터치하는 즉시 꽃이 피어나는 벚나무 등 온스크린 환경의 속도와 반응성을 강조하는 창의적인 요소도 포함됐다. 특히 이카엑스 팀은 전체 데모를 단 한 달 만에 제작해 언리얼 엔진 5와 스냅드래곤으로 퀄리티를 유지하면서도 HMI 개발 속도를 높일 수 있음을 보여준다.   ▲ CES 2026 이카엑스 부스에서 공개된 디지털 콕핏 및 ADAS 통합 데모 체험 현장. 차량 외관과 실내를 화면을 통해 시각적으로 제어하는 모습(출처 : 에픽게임즈)   일렉트로비트 일렉트로비트(Elektrobit)는 올해 EB 시비온(EB civion)을 공개했다. EB 시비온은 자동차 OEM이 공급망을 보다 효과적으로 관리하고 소프트웨어 중심 자동차(SDV)를 위한 디지털 콕핏과 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있도록 설계된 통합 설루션이다. EB 시비온은 언리얼 엔진을 HMI 소프트웨어 스택의 핵심 구성 요소로 활용해 ADAS 시나리오의 3D 시각화를 구현하는 등 다양한 영역에 적용하고 있다. 시뮬레이션 기반 타깃 표시 기능은 빠른 프로토타이핑을 지원하고, 나이아가라는 동적인 차량 비주얼 이펙트를 제공한다. 또한, 레벨 스트리밍은 대규모 ADAS 데이터를 효율적으로 처리하고, 머티리얼 시스템은 실시간 센서 시각화를 처리한다. 또한 올해 부스에서는 언리얼 엔진으로 구동되는 CARLA를 활용해 안전한 리눅스 기반 애플리케이션을 구축하고 검증하는 방법도 소개했다. CARLA는 현재 정교한 ADAS 시뮬레이터 중 하나로, 심층적인 ADAS 시나리오 검증과 차량 신호에 대한 고퀄리티 시뮬레이션과 테스트, 카메라 데이터 기록, 그리고 전 과정에 걸친 안전 애플리케이션 검증 기능을 제공한다.   ▲ CES 2026 일렉트로비트 부스에서 공개된 EB 시비온 기반 디지털 콕핏 및 ADAS 시각화 데모 체험 현장(출처 : 에픽게임즈)   존 디어 존 디어(John Deere) 부스에서는 현대 농업 기계가 수동 조작에서 자동화로 전환되는 과정을 보여주는 시뮬레이터를 체험할 수 있었다. 언리얼 엔진을 활용하면 짧은 수확철이 아닌 시기에도 실제 수확 환경을 시뮬레이션할 수 있으며, 디스플레이를 통해 스테레오 카메라에 사실적인 시각 데이터를 제공함으로써 자동 하역과 같은 복잡한 시스템을 실제 농경지 환경을 기다리지 않고도 연중 내내 테스트하고 검증하며 향상할 수 있다.   ▲ CES 2026 존 디어 부스에서 공개된 농업 기계 자동화 시뮬레이터 체험 현장(출처 : 에픽게임즈 제공)   코테이 코테이(Kotei)의 부스에서는 언리얼 엔진 5로 제작되고 최신 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 플랫폼에서 실행되는 HMI 데모를 볼 수 있었다. 이 데모는 두 개의 화면에 걸쳐 구현됐으며 ADAS 및 주차 시각화, 커스터마이징할 수 있는 차량 색상 및 실내 분위기, 그리고 재미있는 인터랙티브 테마를 선보였다. 차량 내 경험뿐만 아니라, 팀은 ADAS 시뮬레이션과 테스트에 활용되는 언리얼 엔진 기반 디지털 트윈도 공개했다.   ▲ CES 2026 코테이 부스에서 공개된 HMI 데모 체험 현장. 언리얼 엔진 5와 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 플랫폼 기반으로 두 개의 화면에 걸쳐 ADAS 및 차량 시각화 기능을 구현한 모습(출처 : 에픽게임즈)   퀄컴 테크놀로지스 퀄컴 테크놀로지스(Qualcomm Technologies)는 CES 2026에서 스냅드래곤 콕핏 엘리트(Snapdragon Cockpit Elite) 및 스냅드래곤 라이드 엘리트(Snapdragon Ride Elite) 플랫폼 데모를 통해 퀄컴 아드레노(Adreno) GPU와 AI 기능을 결합된 환경에서 언리얼 엔진의 루멘 글로벌 일루미네이션 시스템이 구현하는 강력한 경험을 시연했다. 스냅드래곤 디지털 섀시(Snapdragon Digital Chassis) 콘셉트 차량에는 여러 개의 내장형 AI 에이전트가 탑재돼, 사용자의 질문에 답변하고 문제 해결을 지원하며 차내에서 다양한 작업을 선제적으로 수행할 수 있다. 특히 이 AI 에이전트들은 함께 작동한다. 예를 들어, 노면 상태가 악화되면 ADAS AI 에이전트가 보조 AI 에이전트에 도로 상태가 좋지 않다는 정보를 전달하고, 보조 AI 에이전트는 이를 운전자에게 안내한다. 이후 AI 에이전트는 승차감을 보다 편안하게 만들기 위해 차량 설정을 자동으로 조정한다. 하드웨어 기반 레이 트레이싱 지원을 통해 퀄컴 테크놀로지스는 루멘을 활용해 사실적인 라이팅과 그림자를 구현하며 차량 내 비주얼을 매우 높은 퀄리티로 렌더링할 수 있다. 또한 포트나이트 테마를 비롯한 다양한 테마를 적용해 디스플레이를 커스터마이징할 수도 있다.   ▲ CES 2026에서 퀄컴 테크놀로지스의 ‘스냅드래곤 디지털 섀시’ 콘셉트 차량을 통해 시연된 언리얼 엔진 기반 차량 내 경험(출처 : 에픽게임즈)   소니 혼다 모빌리티 현재 양산 전 단계에 있는 아필라 1(AFEELA 1)은 소니 혼다 모빌리티(Sony Honda Mobility)의 첫 번째 모델이다. CES 2026에서 소니 혼다 모빌리티는 언리얼 엔진으로 구현된 인상적인 차량 내 경험을 갖춘 여러 대의 아필라 1 자동차를 선보였다. 아필라 1에 적용된 이 시네마틱 유저 인터페이스는 모든 주행을 연결되고 몰입감 있는 여정으로 바꿔준다. 3D 네이티브 지도 렌더링 시스템, 차량의 인지 정보를 실시간으로 시각화하는 차세대 ADAS 클러스터 뷰 모드, 그리고 실제 주행 데이터에 엔터테인먼트와 정보를 결합한 완전한 인터랙티브 인터페이스 등이 주요 기능으로 제공된다. 사용자는 다양한 테마 중에서 원하는 스타일을 선택할 수 있으며, 디지털 콕핏 디스플레이, 실내 조명, 미디어 바, 전기차 주행 사운드가 유기적으로 연동돼 하나의 통합되고 몰입감 있는 경험을 제공한다.(에픽은 포트나이트 테마를 테스트해보았다.) 소니 혼다 모빌리티가 언리얼 엔진을 활용해 아필라 1 디지털 콕핏을 개발한 과정이 궁금하다면 언리얼 페스트 올랜도 2025에서 녹화된 세션에서 확인이 가능하다.   ▲ CES 2026 현장에서 차량 디스플레이를 통해 포트나이트를 직접 체험하는 모습(출처 : 에픽게임즈)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

AI·디지털 트윈으로 제조 현장의 실질적 가치 입증할 것   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 오병준 한국지사장은 지난해 국내 대형 조선사의 차세대 설계 시스템 수주 등 굵직한 성과를 거뒀다고 소개했다. 그는 알테어 인수를 통한 기술 시너지와 엔비디아와 협력한 디지털 트윈 신제품으로 올해 제조 현장에 실질적인 가치를 제공하겠다고 밝혔다. 아울러 국내 기업에는 데이터 주권을 확보하고 작은 성공부터 만들어가는 실용적인 디지털 전환 전략을 주문했다. ■ 정수진 편집장     지난해 제조 시장의 분위기와 주요한 변화를 소개한다면? 2025년에는 많은 대기업이 지출을 통제하면서 제조 시장의 전반적인 경기가 좋은 편은 아니었지만, 하반기에 들어서면서는 많이 회복되어 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 입장에서는 목표를 달성할 수 있었다. 조선이나 일부 업종을 제외한 중소기업들은 여전히 큰 어려움을 겪었다.가장 큰 변화는 디지털 스레드(digital thread) 기반의 제조업 변환이 본격적으로 시작되었다는 점과, 알테어 인수 이후 AI 기반의 엔지니어링 프로세스 혁신을 지멘스가 주도하게 되면서 고객의 관심이 높아졌다는 것이다. 특히 BYD 등의 중국 기업이 디지털 전환(DX)을 통해 제품 출시를 크게 앞당기는 것을 보면서, 국내 시장에서도 DX 전략 도입을 더욱 적극적으로 고민하는 환경으로 바뀌었다. 산업별로 살펴 보면, 항공/방산 분야에서는 무기를 수출할 때 예방 정비 데이터를 함께 납품해야 하는 트렌드에 따라 팀센터 SLM 기반의 MRO(유지·보수·운영) 데이터 체계 구축에 대한 수요가 늘었다. 가장 큰 성과는 조선 분야에서 HD현대와 4년간 공동 개발한 끝에 지멘스의 설루션이 차세대 설계 시스템으로 선정된 것이다. 향후 5년간 전환을 거쳐 2028년에는 실제 선박 설계에 투입될 예정이다. 반도체 기업들의 전사 프로젝트 역시 계속 확장되고 있다.   인수합병 등으로 제품 라인업과 타깃 산업군이 방대해졌는데 어떻게 정리할 수 있을지? 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 포트폴리오는 CAD 제품군인 디자인센터(Designcenter), 알테어 설루션을 포함한 시뮬레이션 제품군인 심센터(Simcenter), PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter), 제조 운영 관리를 위한 옵센터(Opcenter), AI/에이전트 플랫폼인 멘딕스(Mendix)와 래피드마이너(Rapidminer), HPC, IoT 등으로 구성된다. 이에 더해 최근 인수한 닷매틱스(Dotmatics)를 통해 바이오 산업의 SaaS(서비스형 소프트웨어) 분야도 본격 공략할 예정이다. 주요 타깃 산업은 자동차, 전기·전자, 반도체, 조선, 기계, 항공국방, 배터리, 의료기기, 에너지, 프로세스 산업 등 10여 개 이상이다. 건설 산업에서는 직접적인 제품 포트폴리오는 크지 않지만, 지멘스 스마트 인프라(SI) 사업부의 빌딩 관리 및 알테어 시뮬레이션을 통해 협업하고 있다.   알테어 인수를 포함해 내부 조직 및 세일즈 체계에는 어떤 변화가 있었는지? 지멘스는 2007년부터 약 45조 원을 투입해 수많은 인수합병을 진행해 왔다. 현재 알테어, 지멘스 EDA(구 멘토그래픽스), 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 모두 합쳐 한국에만 600명이 넘는 직원이 근무 중이다. 내부적으로는 모든 제품을 총괄하는 어카운트 세일즈와 특정 설루션에 특화된 스페셜티 세일즈 조직이 긴밀히 협업하는 체계를 갖추고 있다. 알테어와의 법인 통합은 올해 7월경으로 예상되며, 기존에 별도로 움직이던 지멘스 EDA 조직도 글로벌 산하로 사업 관리가 통합되었다.   산업 분야에서 AI 기술의 적용 현황과 지멘스의 전략을 소개한다면? 엔지니어링 레벨에서는 설계 툴인 NX의 코파일럿(Copilot) 등 AI 기능이 자리를 잡았고, 알테어를 인수하면서 물리적 시뮬레이션을 데이터 기반으로 보완하는 피직스 AI(Physics AI) 적용 사례가 늘고 있다. 알테어의 인수는 AI 기반 혁신의 큰 모멘텀이 될 것으로 기대하고 있다. PLM 분야에서도 RAG(검색 증강 생성)를 통해 기업 내·외부의 데이터를 엮어 리포팅 공수를 줄이는 작업이 진행 중이다. 특히 향후 기대되는 분야는 온톨로지(ontology)이다. 온톨로지는 부품이나 장비 등 데이터가 가진 속성 간의 숨겨진 관계를 찾아내서 ‘지식 그래프(knowledge graph)’를 만들고, 전사적 뷰에서 프로세스를 연결해 부서 간에 데이터가 단절되는 사일로(silo)를 없애는 기술이라고 할 수 있다. 무리하게 전사 시스템 전체를 통합하려다 실패하는 경우가 적지 않은데, 이와 달리 지멘스는 제조산업의 도메인 지식을 바탕으로 품질 관리 시스템의 고도화처럼 특정 영역부터 시작하는 바텀업(bottom-up) 방식을 채택했다. 2026년부터는 실질적인 비즈니스 가치를 현장에서 입증해 나갈 계획이다.   ▲ 지멘스가 엔비디아와 함께 개발한 디지털 트윈 컴포저   구체적인 AI 접근법과 최근 발표한 신제품에 대해 소개한다면? 지멘스는 ▲NX 등 툴 자체에 내장된 엔지니어링 AI ▲래피드마이너 등을 활용해 전사 내·외부 데이터를 엮는 데이터 패브릭 기반 AI ▲멘딕스 플랫폼과 PLM을 엮어 프로세스 자동화를 돕는 디지털 스레드 기반 에이전틱 AI(agentic AI) 등 세 가지 핵심 영역에 집중해 AI 전략을 추진하고 있다. PLM은 단순 관리 시스템을 넘어 AI가 장착된 프로세스 중심의 혁신 플랫폼으로 변화할 것이다. 이와 함께 지난 CES 2026에서 엔비디아와 공동 발표한 ‘디지털 트윈 컴포저(Digital Twin Composer)’를 올 6월에 출시할 예정이다. 기존의 공장 시뮬레이션이 단방향으로 이뤄졌다면, 이 설루션은 실제 공장 데이터와 가상의 모델 공장이 양방향으로 실시간 데이터를 주고받으며 AI가 둘 사이의 차이(gap)을 분석하고 최적화해주는 리얼타임 메타버스 설루션이다. 여타의 디지털 트윈 설루션이 가진 과도한 코딩의 한계를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.   최근 산업 분야별 비즈니스 트렌드와 기술 투자 현황에 대해서는 어떻게 보는지? 비용 절감과 제품 출시 시간 단축을 위해 가상 제품 개발(VPD), 디지털 트윈, 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 등에 대한 관심과 투자가 크게 늘고 있다. 실제로 실제 제품을 사용하는 소음진동(NVH) 테스트 장비 시장은 정체되는 반면, 이를 가상화하는 시뮬레이션 투자는 증가하고 있다. 특히 시뮬레이션 데이터 관리(SPDM)에 대한 투자가 늘고 있는데, 지멘스의 팀센터 포 시뮬레이션(Teamcenter for Simulation)과 알테어가 가진 다중 시뮬레이션 및 HPC 호스팅 플랫폼인 알테어 원(Altair One)이 결합하면서 이 시장에서 경쟁력을 갖추게 되었다. 또한 디지털 매뉴팩처링(DM)을 통한 생산 프로세스 최적화도 현장에 깊이 자리 잡고 있는 상황이다.   새로운 기술이 등장하면서 기업에서는 이를 활용하는 데에 어려움도 느끼는 것 같다. 어떤 조언을 해 줄 수 있을지? 기술적인 호기심만으로 접근하지 말고 비즈니스 문제와 가치를 먼저 명확히 정의한 후에 투자를 결정해야 한다고 강조하고 있다. 또한 가장 중요한 것은 데이터의 소유권(ownership)을 절대 설루션 공급사에게 내주지 말아야 한다는 것이다. 특정 툴에 종속되지 않으려면 기업 스스로 전사 데이터 모델을 이해하는 데이터 아키텍트를 반드시 육성해야 한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 기업들에게 실질적인 도움을 주기 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 작년에 기업 임원급을 대상으로 ‘디지털 전환 아카데미’를 꾸준히 진행해 왔는데, 올해도 이런 활동을 이어갈 계획이다. 아카데미에는 한국타이어, LG이노텍, KG모빌리티 등 여러 국내 기업의 C 레벨 임원들이 직접 참석하고 있는데, 설루션 소개가 아닌 베스트 프랙티스와 문제 해결 경험담을 공유하면서 높은 참여율과 좋은 호응을 얻고 있다. 아카데미의 주된 목적은 수백억 원의 큰 투자나 거대 담론에 휩쓸리지 말고, 임원의 권한 내에서 당장 할 수 있는 작은 디지털 전환 과제부터 빠르게 실행할 수 있도록 독려하는 것이다.   2026년 국내 제조 시장 전망과 주요 비즈니스 계획을 소개한다면? 복잡한 대내외 환경 속에서도 주요 대기업들은 근본적인 혁신을 계속 추구할 것으로 보인다. 현대자동차 등의 오픈 이노베이션 가속화, 휴머노이드 로봇 산업의 성장, 전고체 배터리 등 신시장 혁신이 공격적으로 진행될 것으로 본다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 올 한 해 AI를 산업에 적용해 실질적인 비즈니스 효과를 검증하고 확산하는 데 집중하고자 한다. 특히 조선 분야를 중심으로 디지털 트윈 컴포저의 현장 적용을 지원할 예정이다. 미국이나 중국 기업들이 호기심을 갖고 빠르게 테스트해 보는 반면 국내 기업들은 실행 속도가 다소 느린 경향이 있다고 느끼는데, 앞으로는 실패를 두려워하지 않는 과감한 실험적 투자 문화가 자리 잡기를 바란다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 27   “AI의 다음 단계는 로봇공학이다.” – 젠슨 황, 엔비디아 CEO   라스베이거스에서 목격한 ‘가치의 증명’ 매년 1월, 미국 라스베이거스는 전 세계 기술의 향연장으로 오프라인뿐만 아니라 온라인으로 그 열기가 실시간으로 전달되지만 올해 열린 CES 2026의 공기는 사뭇 달랐다고 한다. CES에 참석한 전문가들이 전해주는 실시간 열기를 통해서 현지에서 느낀 것처럼 쉽게 접할 수 있음에 감사 말씀을 먼저 전하고 싶다. 화려한 비전과 먼 미래의 청사진을 늘어놓던 과거의 관행은 사라지고, 그 자리를 치열한 ‘실증(proof)’과 ‘현실(reality)’이 채웠다. 올해 CES의 슬로건인 ‘혁신가들의 등장(Innovators Show Up)’은 단순히 참가자들이 행사장에 나타났다는 뜻이 아니다. 아이디어를 가진 자가 아니라, 실제로 작동하는 혁신을 만들어내는 자만이 이 무대의 주인공이 될 수 있다는 냉정한 선언과도 같았다. 올해 CES를 관통하는 단 하나의 키워드를 꼽자면 단연 ‘피지컬 AI(physical AI)’다. 지난해까지 우리가 화면 속의 생성형 AI와 대화하며 그 지적 능력에 감탄했다면, 2026년의 AI는 모니터 밖으로 걸어 나와 로봇과 모빌리티라는 육체를 입고 물리적 세계를 직접 변화시키기 시작했다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO가 “AI의 다음 단계는 로봇공학”이라고 천명했듯, 이제 기술 경쟁의 룰은 ‘무엇을 할 수 있는가(show)’에서 ‘어떤 실질적 가치를 제공하는가(prove & sell)’로 완전히 바뀌었다. 이번 호 칼럼에서는 CAD/PLM, 엔지니어링, 제조 분야의 전문가에게 이번 CES 2026이 시사하는 바를 심층적으로 분석하고, 피지컬 AI, 디지털 트윈, 그리고 한국 기업의 생존 전략을 중심으로 산업의 대전환을 조망해보고자 한다. “AI, 모니터 밖으로 걸어 나왔다.” – 김난도, 서울대학교 교수   AI, 육체를 얻다 - 피지컬 AI와 로보틱스의 진화 CES 2026 현장에서 가장 주목받은 변화는 소프트웨어 중심의 AI가 하드웨어 로봇 시장으로 폭발적으로 전이되고 있다는 점이다. 이를 ‘피지컬 AI’라고 부른다. 이는 단순히 로봇이 미리 프로그래밍된 대로 움직이는 자동화를 의미하지 않는다. 로봇이 센서와 카메라를 통해 현실 세계를 인지(perception)하고, 상황을 이해(cognition)하며, 이를 바탕으로 스스로 판단하여 물리적 행동(action)을 수행하는 단계로 진화했음을 의미한다.   ▲ CES 2026 정리 – 교수님의 화이트보드(출처 : 나노바나나 by 류용효) (클릭하시면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   현대자동차그룹의 행보는 이러한 흐름을 가장 명확하게 보여주었다. 현대차는 이번 CES에서 ‘인간 중심의 AI 로보틱스’ 비전을 선포하며, 보스턴 다이내믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스(Atlas)’의 차세대 전동식 모델을 공개했다. 과거의 유압식 모델이 연구용에 가까웠다면, 이번 전동식 모델은 실제 산업 현장 투입을 전제로 설계되었다. 현대차는 구글 딥마인드와의 협력을 통해 로봇의 ‘두뇌’를 고도화하고, 이를 2028년부터 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA) 공장에 실제 투입하겠다는 구체적인 로드맵을 제시했다. 이는 로봇이 더 이상 쇼케이스용 전시물이 아니라, 제조 공정의 데이터와 결합하여 생산성을 혁신하는 실질적인 ‘노동력’으로 자리 잡았음을 시사한다. 로봇의 진화는 산업 현장에만 머물지 않았다. LG전자는 ‘공감지능’을 탑재한 AI 홈 로봇 ‘클로이드(CLOiD)’를 통해 가사 노동이 없는 ‘제로 레이버 홈(Zero Labor Home)’의 비전을 구체화했다. 클로이드는 사용자의 목소리 톤을 분석해 감정을 파악하고, 세탁기에 빨래를 넣거나 요리를 돕는 등 복잡한 물리적 가사 노동을 수행한다. 이는 로봇이 단순한 기계 장치를 넘어, 인간의 맥락을 이해하고 능동적으로 상호작용하는 ‘반려 가전’ 혹은 ‘지능형 파트너’로 격상되었음을 의미한다. 엔지니어링과 설계 관점에서 볼 때, 이러한 피지컬 AI의 부상은 하드웨어 설계와 AI 소프트웨어의 결합이 선택이 아닌 필수가 되었음을 시사한다. 로봇의 관절을 움직이는 액추에이터의 정밀 제어부터 센서 데이터를 처리하는 에지 컴퓨팅 그리고 이를 통합하는 운영체제(OS)까지, 기계 공학과 컴퓨터 공학의 경계가 완전히 허물어지고 있는 것이다. “흙(dirt)을 파는 기업에서 데이터(data)를 파는 기업으로.” – 캐터필러(Caterpillar)의 비전   데이터가 자산이 되는 산업 메타버스 - 제조의 미래 CES 2026은 제조업의 패러다임이 ‘하드웨어 제조’에서 ‘데이터 자산화’로 이동하고 있음을 여실히 보여주었다. 독일의 지멘스와 미국의 캐터필러가 보여준 비전은 전통적인 제조 기업이 어떻게 소프트웨어 및 플랫폼 기업으로 변모해야 하는지에 대한 해답을 제시한다. 지멘스는 ‘산업용 메타버스’와 ‘디지털 트윈’을 전면에 내세웠다. 현실의 공장을 가상 공간에 똑같이 복제하여 시뮬레이션함으로써 공정 최적화와 예지 보전을 수행하는 것은 이제 기본이 되었다. 핵심은 이러한 디지털 트윈이 생성형 AI와 결합하여, 엔지니어가 자연어로 설비의 상태를 묻거나 최적화 방안을 제안받는 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’ 단계로 진입했다는 점이다. 마이크로소프트와의 협력을 통해 공개된 ‘제조 공동 지능’ 이니셔티브는 공장 내의 파편화된 데이터를 통합하고, AI가 스스로 문제를 진단하여 해결책을 제시하는 수준의 자동화를 예고했다. 중장비 업체 캐터필러의 변신 또한 극적이다. 그들은 ‘흙(dirt)을 파는 기업에서 데이터(data)를 파는 기업’으로의 전환을 선언했다. 자율주행 광산 트럭과 원격 제어 시스템을 통해 건설 현장의 모든 움직임을 데이터화하고, 이를 바탕으로 작업 효율을 극대화하는 설루션을 판매한다. 이제 굴착기는 단순한 기계가 아니라 데이터를 생성하고 수집하는 IoT(사물인터넷) 디바이스이자, 거대한 로봇이 되었다. 이러한 변화는 CAD/CAE/PLM 전문가들에게 시사하는 바가 크다. 제품을 설계한다는 것은 이제 단순히 3D 형상을 모델링하는 것을 넘어 제품이 생성할 데이터를 정의하고, 가상 공간에서의 시뮬레이션 시나리오를 설계하며, 운영 단계에서의 데이터 피드백 루프까지 고려해야 함을 의미한다. ‘설계–제조–운영’의 전 과정이 데이터로 연결되는 엔드 투 엔드(end-to-end) 엔지니어링 역량이 그 어느 때보다 중요해졌다. “미국과 중국이 앞서가는 상황에서, 한국 기업들이 살아남을 방법은 결국 압도적인 기술 격차뿐이다.” – 정구민, 국민대학교 교수   모빌리티, 바퀴 달린 AI 디바이스로 재정의되다 모빌리티 분야에서의 화두는 단연 ‘SDV(Software Defined Vehicle : 소프트웨어 중심 자동차)’의 고도화와 AI의 전면 도입이었다. 자동차는 이제 엔진과 변속기로 정의되는 기계 장치가 아니라 거대한 스마트폰, 혹은 ‘바퀴 달린 AI 디바이스’로 재정의되었다. CES 2026에서 현대모비스와 LG이노텍 등 전장 기업은 차량 내 경험(in-cabin experience)을 혁신할 디스플레이와 센서 기술을 대거 선보였다. 투명 디스플레이가 적용된 전면 유리, 운전자의 시선과 상태를 감지하는 인 캐빈 센싱, 그리고 이 모든 것을 통합 제어하는 고성능 컴퓨팅 플랫폼은 모빌리티가 단순한 이동 수단을 넘어 생활과 업무, 휴식이 가능한 ‘제3의 생활 공간’으로 진화하고 있음을 보여준다. 특히 엔비디아는 자율주행 플랫폼 ‘알파마요’를 공개하며, AI가 단순히 사물을 인식하는 것을 넘어 상황을 추론하고 미래를 예측하여 주행하는 시대를 열었다. 예를 들어 골목길에서 공이 굴러나오면 아이가 뒤따라 나올 것을 예측하여 속도를 줄이는 식이다. 이는 자율주행 기술이 규칙 기반(rule-based)에서 AI 모델 기반으로 완전히 전환되고 있음을 의미한다. 또한, 현대차의 ‘모베드(MobED)’와 같은 로보틱스 모빌리티 플랫폼은 기존 자동차의 형상을 파괴하고 있다. 납작한 직육면체 보디에 네 개의 바퀴가 독립적으로 움직이며 어떤 지형에서도 수평을 유지하는 이 플랫폼은 배송, 안내, 촬영 등 다양한 목적에 맞게 상부 모듈만 교체하여 사용할 수 있다. 이는 모빌리티 설계가 ‘목적 기반(PBV)’으로 세분화되고 있으며, 하드웨어 플랫폼의 모듈화가 가속화되고 있음을 보여준다. “CES는 전시장이 아닌 글로벌 ‘생존 실험실’이다.” – 주영섭, 서울대학교 특임교수   K-테크의 약진과 과제 - 생존을 위한 피버팅 이번 CES 2026에서 한국 기업들의 활약은 눈부셨다. 최고혁신상의 상당수를 한국 기업이 휩쓸었으며, 참가 기업 수나 전시 규모 면에서도 주최국인 미국에 이어 2위를 기록하며 존재감을 과시했다. 삼성전자와 LG전자는 AI 가전을 통해 스마트홈 생태계의 표준을 제시했고, HD현대와 두산은 무인화·자동화 기술로 산업 현장의 미래를 그렸다. 특히 주목할 점은 스타트업들의 약진이다. 마음AI는 CTA 주관 미디어데이에서 지멘스와 함께 ‘반드시 주목해야 할 기업(one pick)’으로 선정되며 글로벌 무대에서 기술력을 인정받았다. 그들이 선보인 것은 단순한 개념 증명이 아닌, 실제 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 ‘작동하는 피지컬 AI’였다. 또한 딥엑스, 스튜디오랩 등 딥테크 기업들이 혁신상을 수상하며 AI 반도체, 로보틱스 등 첨단 분야에서 한국의 기술 저력을 입증했다. 하지만 화려한 수상 실적 이면에는 냉혹한 현실도 존재한다. 주영섭 서울대학교 특임교수는 CES를 “전시장이 아닌 생존 실험실”이라고 정의하며, 한국 기업들이 글로벌 시장의 니즈에 맞춰 끊임없이 ‘피버팅(pivoting : 사업 방향 전환)’해야 한다고 강조했다. 중국 기업들이 끈질긴 생존력으로 저가형 로봇 시장을 잠식하고 있고 빅테크 기업들이 AI 인프라를 독점해가는 상황에서, 한국 기업들은 ‘보여주기식’ 기술이 아닌 ‘돈이 되는’ 비즈니스 모델을 증명해야 하는 과제를 안고 있다. 삼성전자가 주 전시관인 LVCC를 떠나 윈 호텔에 별도 전시관을 마련하고 B2B 고객과의 깊이 있는 미팅에 집중한 것, LG전자가 가사 노동 해방이라는 명확한 고객 가치를 제안한 것은 모두 이러한 고민의 산물이다. 기술 자체의 우수성보다 그 기술이 고객에게 어떤 가치를 줄 수 있는지를 증명하는 것이 생존의 열쇠가 되었다. “혁신은 우리의 삶을 진정으로 더 낫게 만들 때만 의미가 있다.” – 류재철, LG전자 H&A사업본부장   테크 터치, 기술이 감성과 만나는 지점 CES 2026을 관통한 거대한 흐름을 한마디로 요약하자면 ‘테크 터치(tech touch)’라고 할 수 있다. 이는 기술(tech)이 산업의 효율을 높이는 것을 넘어, 인간의 삶과 감성(touch)을 어루만지는 단계로 진화했음을 의미한다. 차가운 금속 로봇이 인간의 언어를 이해하고 물을 건네주며, 자동차가 운전자의 기분을 파악해 실내 조명을 조절하고, AI가 개인의 건강 데이터를 분석해 질병을 예방한다. 이제 CAD/CAM 및 엔지니어링 분야의 전문가들은 단순히 기능적 요구사항을 충족하는 설계를 넘어, AI와 데이터가 결합된 지능형 시스템을 설계해야 하는 시대에 직면했다. 제품의 형상뿐만 아니라 그 제품이 현실 세계에서 어떻게 데이터를 수집하고, 사용자와 상호작용하며, 스스로 진화할 것인지를 설계 단계에서부터 고민해야 한다. CES 2026은 우리에게 명확한 질문을 던졌다. “당신의 기술은 실험실을 넘어 삶 속에서 작동하고 있는가?” 한국 기업들은 ‘패스트 팔로어’의 시대를 지나 이제 ‘퍼스트 무버’로서 기술의 표준을 정의해야 하는 위치에 섰다. 피지컬 AI, 디지털 트윈, SDV 등 CES가 보여준 미래 기술은 더 이상 먼 미래의 공상과학이 아니다. 바로 지금 우리의 설계 도면 위에서 그리고 생산 라인에서 구현되어야 할 현실이다. 혁신은 말이 아닌 행동으로, 그리고 실질적인 가치 증명으로 완성된다는 점을 잊지 말아야 할 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.

융합보안 및 가상화 솔루션 전문기업 쿤텍이 일본 최대 규모의 자동차 기술 전시회에서 자체 개발한 가상화 기술을 선보이며 글로벌 SDV(소프트웨어 중심 차량) 시장에서의 입지 강화에 나섰다. 쿤텍은 지난 1월 21일부터 23일까지 일본 도쿄 빅사이트에서 개최된 오토모티브 월드 2026(AUTOMOTIVE WORLD 2026)에 2년 연속 참가했다. 이번 전시회에서 쿤텍은 자사의 Level 4 가상화 솔루션인 패스트브이랩스(FastBLabs)를 집중 조명하며 일본 SDV 시장 공략을 위한 구체적인 로드맵을 제시했다. 올해로 18회를 맞이한 오토모티브 월드는 자동차 전장, 전기차, 자율주행, SDV 등 첨단 모빌리티 기술이 집결하는 글로벌 행사다. 이번 전시회에는 전 세계 약 1850개 기업이 참가하고 9만 2천여 명의 업계 관계자가 방문하여 미래 모빌리티 기술에 대한 높은 관심을 입증했다. 패스트브이랩스로 구현하는 고도화된 가상 검증 환경 쿤텍이 선보인 패스트브이랩스는 하드웨어 가상화 단계 중 최상위 수준인 전가상화(Level 4, Full-virtualization)를 지원하는 ECU 개발 및 검증 솔루션이다. 이 솔루션은 실제 임베디드 시스템에 탑재될 하드웨어와 소프트웨어를 수정하지 않고도 동일한 실행 환경을 가상으로 구현할 수 있는 것이 핵심이다. 이를 통해 개발자는 하드웨어 시제품이 준비되지 않은 개발 초기 단계부터 통합 검증에 이르기까지 연속적인 테스트를 수행할 수 있다. 특히 SDV 전환이 가속화됨에 따라 소프트웨어 복잡도가 증가하는 상황에서, 패스트브이랩스는 하드웨어 의존성을 최소화하고 개발 비용 절감과 검증 기간 단축이라는 정량적 성과를 제공한다. 쿤텍은 이번 전시에서 단순한 기술 소개를 넘어 실제 개발 현장에서의 적용 사례와 SDV 개발 및 테스트 자동화 시나리오를 구체적으로 시연했다. 현장을 찾은 일본 OEM 및 Tier-1 부품사 관계자들은 패스트브이랩스가 제공하는 생산성 개선 효과에 주목했다. 일본 OEM 및 Tier-1 기업과의 실질적 협력 확대 쿤텍은 지난해 참가했던 오토모티브 월드 도쿄 2025를 통해 기술적 가능성을 확인한 바 있다. 올해는 거기서 더 나아가 일본 내 주요 완성차 제조사 및 부품사들과 PoC(개념 증명) 프로젝트 추진을 위한 심도 있는 논의를 진행했다. 지난해의 논의가 기술 검토 수준이었다면, 올해는 단계별 적용 계획과 현장 검증 일정 등 실질적인 협력 방안이 구체화되는 성과를 거두었다. 이는 쿤텍의 가상화 기술이 일본 자동차 산업 현장의 요구사항을 충족시키고 있음을 시사한다. 방혁준 쿤텍 대표는 2025년 전시가 기술의 가능성을 확인하는 자리였다면, 2026년 전시회는 실제 현장에서의 활용성과 글로벌 협력 방향을 구체화하는 전환점이 되었다고 평가했다. 이어 패스트브이랩스를 통해 SDV 개발 전 과정을 가속화하고, 일본을 교두보 삼아 글로벌 시장 도입을 본격화하겠다고 강조했다. 한편, 쿤텍은 DX 융합보안 및 임베디드 가상화 전문 기업으로서 오픈소스 점검, OT/ICS 보안 관제, 권한 관리 등 다양한 산업 분야의 자산 보호를 위한 솔루션을 공급하고 있다.

박정규 지음 / 2만원 / 시크릿하우스    자동차 산업이 내연기관에서 전기차로의 전환을 넘어, 인공지능(AI)과 소프트웨어 중심 자동차(SDV)가 주도하는 거대한 질서 재편의 시대를 맞이하고 있다. 이 책은 단순한 기술 트렌드의 나열을 넘어, 자동차 산업의 경쟁 본질이 왜, 그리고 어떻게 근본적으로 바뀌고 있는지를 ‘아키텍처’와 ‘흐름’이라는 두 가지 렌즈로 명쾌하게 분석한다.  저자는 자동차를 단순한 이동 수단이나 제조업의 산물이 아닌 전기, 통신, 반도체, 소프트웨어, 데이터, AI가 결합된 거대한 '시스템 산업'으로 정의한다. 이제 자동차 시장의 승패는 전기차냐 내연기관이냐의 문제를 떠나, 어떤 개발 철학과 아키텍처를 채택하느냐에 달려 있다고 강조한다.  이 책에서는 테슬라, 토요타, 그리고 BYD를 비롯한 중국 신흥 강자들의 전략을 입체적으로 조명한다. 테슬라가 실리콘밸리식 사고로 소프트웨어 중심의 설계 사상을 정립했다면, 토요타는 탄탄한 제조 철학(TPS)을 기반으로 체질 개선에 나서고 있다. 특히 주목할 점은 중국 기업들의 급부상이다. 저자는 우리가 중국의 기술력을 과소평가했음을 지적하며, 디지털화된 제조 환경과 정부 주도의 표준화를 통해 빠르게 격차를 좁힌 중국의 전략을 분석한다.  후반부에서는 SDV(소프트웨어 정의 차량)의 핵심인 중앙집중형 아키텍처와 OTA(무선 업데이트) 경쟁력을 다룬다. 데이터 기반의 학습과 AI 자율주행 기술이 주도권을 쥐게 된 상황에서, 한국 자동차 산업이 제조 기반의 강점을 유지하면서도 어떻게 소프트웨어 역량을 내재화할 것인지에 대한 현실적인 생존 전략을 제시한다. 이 책은 격변하는 모빌리티 생태계 속에서 엔지니어와 경영자들이 나아가야 할 소중한 길잡이가 되어 줄 것이다.