PTC가 설계된 제품과 유지보수 상태의 자산 간 격차를 좁혀주는 클라우드 네이티브 자산 인텔리전스 설루션 ‘PTC 오빗(PTC Orbit)’을 발표했다. PTC 오빗은 PLM(제품 수명주기 관리), ERP(전사적 자원 관리), CRM(고객 관계 관리), IoT(사물인터넷), EAM(전사 자산 관리), FSM(현장 서비스 관리) 시스템을 단일 자산 기록으로 통합한다. 이후 엔지니어링, 품질, 서비스 팀이 자산 정보에 쉽게 접근하고 탐색하며 조치를 취할 수 있도록 AI를 적용해 지능형 제품 수명 주기의 가치를 확장한다. 제조업체는 설계부터 제조까지 제품 수명주기를 관리하기 위해 많은 투자를 진행하며, 모든 수정과 구성 및 변경 사항을 PLM에서 추적한다. 그러나 제품이 출고되면 구조화된 시각화가 중단되고 각 자산의 유지보수 상태는 서로 단절된 시스템으로 파열된다. PTC 오빗은 유지보수 관점의 자산 인텔리전스 시스템 역할을 수행해 이 격차를 메운다. 이를 통해 모든 팀이 정확하고 최신의 동일한 자산 정보를 바탕으로 작업할 수 있도록 지원하며, 폐쇄 루프 기반의 제품 신뢰성 향상과 선제적인 서비스 준비 및 애프터마켓 수익 프로그램 확대를 견인한다.     PTC 오빗은 자산 데이터 통합, AI 기반 수명주기 인텔리전스, AI 지원 접근 및 상호작용 등의 주요 기능을 지원한다. PTC 오빗은 기업 내 다양한 시스템의 자산 데이터를 연결하고 조정한다. 이를 통해 각 자산의 통합된 유지보수 상태 뷰를 생성하고, 제품 출고 시 발생하는 시각적 공백을 제거한다. 그리고 AI를 적용해 서비스 패턴과 고장 트렌드를 감지한다. 자산 그룹, 고객 계정, 지역별로 자산 건전성 점수를 계산하고 서비스 및 유지보수 수요를 예측한다. 또한 정적 대시보드를 넘어 사용자의 상황에 따라 동적으로 인사이트를 제공하는 AI 캔버스를 구축한다. 이를 통해 기업 내 모든 팀이 자산 데이터와 상호작용하고 필요에 따라 관련 정보에 접근할 수 있도록 돕는다. PTC의 조셉 준 서비스 수명주기 관리(SLM) 및 AI 전략 부문 총괄은 “자산 데이터는 언제나 도처에 존재했지만 어디에서도 진정으로 활용되지 못했다. “PTC 오빗은 자산 인텔리전스의 기록 시스템이 될 수 있도록 기초부터 완전히 새롭게 구축한 AI 우선 설루션이다, 이번 설루션을 통해 자산 데이터를 사후에 관리하는 대상에서 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 선제적으로 활용할 수 있는 자산으로 전환하고 있다”고 전했다. PTC는 오빗을 비롯한 전체 포트폴리오를 통해 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클’에 대한 비전을 실현하고 있다. 제조업체와 제품 기업이 제품 데이터의 기반을 구축하고 기업 전반으로 데이터의 가치를 확장하며, AI 기반의 디지털 전환을 가속화할 수 있도록 지원한다. 제품 데이터를 광범위하게 활용하는 기업은 더 높은 품질의 제품을 시장에 빠르게 출시하고, 제품의 복잡성을 효과적으로 관리하며, 규제 및 컴플라이언스 기준을 보다 수월하게 충족할 수 있다.

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      

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.

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.

PTC 코리아가 12월 4일 ‘PTC 이노베이션 익스체인지 2025(Innovation Exchange 2025)’를 개최했다. 이번 행사에는 PTC 주요 고객사, 제조업계 관계자, 업계 전문가 등 약 250여 명이 참석한 가운데 국내 제조 설루션 업계의 인사이트를 교류하는 자리가 마련됐다. 특히, PTC는 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’ 비전과 이에 기반한 AI 로드맵 및 전략을 국내 시장에 소개했다. 제조산업에서 AI를 활용하려면 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 AI가 일관된 답변을 제공할 수 있어야 한다. PTC는 정확하게 구조화된 데이터 기반(파운데이션) 위에 AI 기술을 내재화하는 한편, 제품 라이프사이클 전반에서 데이터를 구조적·체계적으로 관리하여 AI를 구동할 수 있도록 지원하는 데에 초점을 맞출 계획이다. 이를 위해 PTC는 CAD, PLM(제품 수명주기 관리), ALM(애플리케이션 수명주기 관리), SLM(서비스 수명주기 관리) 등 설루션 포트폴리오를 중심으로 AI 기능을 제공하는 어시스턴트를 꾸준히 개발해 탑재할 예정이다.     행사에서 기조연설을 맡은 PTC의 톰 비안키(Tom Bianchi) 수석 부사장은 설계부터 운영까지 흩어져 있는 데이터를 유기적으로 연결하고 전체 제품 라이프사이클을 통합적으로 관리할 수 있도록 지원하겠다는 향후 비즈니스 방향을 제시했다. 이어 PTC 프랑수아 라미(Francois Lamy) 수석 부사장은 PTC 인텔리전트 제품 라이프사이클 전반에 걸친 AI 결합 및 활용 방향을 설명했다. 아울러 PTC 킴벌리 킹(Kimberly King) 최고 파트너 책임자가 글로벌 기술 파트너십을 기반으로 AX 혁신 전략을 소개하고, PTC 코리아 지수민 설루션 컨설팅 본부장이 한국 시장 AI 전략 및 디지털 전환 방향성에 대해 발표했다. 한편, 이날 행사에서 PTC 코리아는 AI 및 클라우드 서비스에 전문성을 가진 디지털 엔지니어링 플랫폼 기업 에티버스와 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약을 통해 PTC와 에티버스는 함께 항공우주·방위 산업과 의료기기와 같이 복잡성이 높은 산업군에서 보다 차별화된 엔지니어링 서비스를 제공하고 시장 공략 및 고객 지원을 강화할 계획이다. PTC 코리아 김도균 대표는 “PTC가 새롭게 제시한 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클’ 비전과 AI 전략을 한국 시장에 정식으로 소개하는 이번 행사는 중요한 이정표가 될 것”이라며, “PTC는 시장 내 변화와 복잡성이 커지고 제품 개발 속도가 더욱 빨라지는 환경에서 국내 기업이 디지털 전환을 가속화하고 경쟁력을 높일 수 있도록 더욱 적극적으로 지원해 나가겠다”고 밝혔다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   빠르게, 그리고 깊게 지난 2년간 필자는 정신없이 AI 지식을 흡수하고 수많은 설루션을 직접 사용했다. 신기함과 불편함이 뒤섞인 체험 끝에, 직감적으로 2025년이 인공지능 기술의 이정표가 될 것이라 확신하게 됐다.   거시 흐름, 지능형 자동화와 에이전트의 부상 인공지능(AI) 기술의 발전은 2024년을 기점으로 단순히 새로운 기술의 도입을 넘어, 산업과 사회 전반의 혁신을 촉발하는 핵심 동력으로 자리 잡았다. 여러 분석가는 2024년이 AI 도입의 해였다면, 2025년은 AI가 기존 산업의 경계를 허물고 운영 방식을 근본적으로 재정의하는 ‘혁신의 해’가 될 것으로 전망하고 있다. 이러한 변화의 물결 속에서 기업들은 막연한 기대감을 넘어, AI 기술을 통해 실질적인 비즈니스 가치(ROI)를 창출하는 데 집중하고 있다. 특히, 반복적이고 명확한 규칙 기반의 작업을 AI로 자동화함으로써 즉각적인 효율성 증대와 함께 투자 성과를 확보하는 전략이 부상하고 있다. 이러한 맥락에서 ‘지능형 자동화(intelligent automation)’는 단순 반복 작업을 넘어 복잡한 워크플로를 자율적으로 처리하고 의사결정까지 내리는 단계로 진화하고 있다. 이는 ‘AI 에이전트’의 형태로 구현되며, 응용 AI의 차세대 진화로 주목받고 있다.  이러한 거시적 흐름 속에서 AI 기술의 3대 핵심 분야인 언어 모델, 이미지 및 영상 모델, 음성 모델의 최신 기술적 동향과 시장 변화를 심층적으로 분석하고, 나아가 이들 간의 융합 현상인 ‘멀티모달 AI’의 부상을 조망함으로써 비즈니스 리더와 기술 전문가에게 전략적 통찰을 만들어 봤다. 첫 번째, 대규모 언어 모델(LLM)의 혁신은 대부분 ‘트랜스포머(transformer)’ 아키텍처에 기반을 두고 있다. GPT-4, LLaMA 2, Falcon 등 현재 시장을 선도하는 모델은 이 아키텍처를 활용하여 방대한 데이터 세트에서 인간 언어의 패턴과 구조를 학습한다. 트랜스포머는 언어 모델의 근간을 이루며, 그 영향력은 비단 텍스트에만 머무르지 않고, 오픈AI(OpenAI)의 최신 비디오 생성 모델인 소라(Sora)의 ‘디퓨전 트랜스포머’ 아키텍처에도 확장 적용되고 있다. 최근 LLM 훈련 방법론은 단순히 모델의 규모를 키우는 것을 넘어, 효율과 특화된 성능을 확보하는 방향으로 진화하고 있다. LLM 시장은 ‘규모’를 추구하는 초대형 모델(LLM)과 ‘효율’을 추구하는 소형 언어 모델(SLM)이 공존하는 양면적 발전 양상을 보인다. GPT-4o나 제미나이(Gemini)와 같은 초대형 모델은 뛰어난 범용성과 성능으로 시장을 선도하는 한편, 특정 산업이나 용도에 맞게 최적화된 SLM은 적은 비용과 빠른 속도를 무기로 틈새시장을 공략하고 있다. 이러한 이원화된 전략은 기업이 적용 업무의 성격에 따라 두 모델을 전략적으로 선택하거나 조합하는 하이브리드 접근법을 채택하도록 유도하고 있다. 두 번째, 최근 이미지 및 영상 생성 모델의 핵심 기술은 ‘디퓨전 모델(diffusion model)’이다. 이 모델은 기존의 생성적 적대 신경망(GAN)이 가진 ‘모드 붕괴(mode collapse)’ 문제를 해결하며 고품질의 다양하고 사실적인 이미지 생성을 가능하게 했다. 디퓨전 모델은 이미지에 점진적으로 노이즈를 추가한 뒤, 이 노이즈를 단계적으로 제거하며 깨끗한 이미지를 복원하는 방식을 사용한다. 이 기술은 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 달리(DALL-E)와 같은 대표적인 서비스에 활용되고 있다. 대규모 언어 모델과 마찬가지로, 이미지 및 영상 모델 역시 규모의 확장과 효율의 최적화라는 상반된 흐름을 동시에 경험하고 있다. 디퓨전 모델은 모델의 규모가 클수록 더 좋은 성능을 보이지만, 그만큼 막대한 연산 자원과 느린 처리 속도라는 문제에 직면한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 모델 경량화와 처리 속도를 높이는 기술적 접근이 중요하게 다루어지고 있다. 이는 AI 기술의 상용화와 대중화를 위한 필수 단계이다. 영상 생성 기술은 미디어 및 엔터테인먼트 산업의 콘텐츠 창작 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. 텍스트 입력만으로 원하는 비디오를 만들 수 있는 능력은 브레인스토밍을 가속화하고, 마케팅 자료, 게임 비주얼, 와이어프레임 및 프로토타입 제작 시간을 획기적으로 단축시켜 기업의 시장 대응력을 높인다. 특히, 전자상거래 기업은 AI 생성 이미지를 사용하여 다양한 제품 쇼케이스와 맞춤형 마케팅 자료를 대규모로 제작할 수 있다. 세 번째, 음성 모델은 크게 음성 신호를 텍스트로 변환하는 ‘음성 인식(ASR : Automatic Speech Recognition)’과 텍스트를 음성으로 변환하는 ‘음성 합성(TTS : Text-to-Speech)’ 기술로 구분된다. 딥러닝 기술의 발전은 이 두 분야에 혁명적인 변화를 가져왔다. 음성 인식(ASR) : 딥러닝 기반의 엔드 투 엔드 모델은 음향 모델링과 언어 모델링 과정을 통합하여 ASR의 정확도를 비약적으로 향상시켰다. 최신 시스템은 배경 소음을 제거하고 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하2025/10여 문맥을 이해함으로써 최대 99%에 가까운 정확도를 달성하고 있다. 이는 단순히 음성을 텍스트로 바꾸는 것을 넘어, 사용자의 의도를 정확히 이해하고 적절하게 대응하는 대화형 AI 시스템의 핵심 기반이 된다. 음성 합성(TTS) : 딥러닝 기반 모델은 기계적인 느낌을 벗어나 사람처럼 자연스럽고 운율이 담긴 목소리를 생성하는 데 큰 발전을 이루었다. 이는 텍스트 분석, 운율 모델링, 그리고 실제 음성 파형을 생성하는 ‘보코더(vocoder)’ 과정을 통해 이루어진다. 현대 음성 합성 기술의 발전 방향은 단순히 자연스러움을 넘어, 인간-기계 상호작용을 더욱 몰입감 있고 개인화된 경험으로 이끄는 데 있다. 감정 표현 TTS : 이는 기계에 감정을 부여하여 인간 언어와 더욱 유사한 음성을 생성하는 것을 목표로 한다. 기쁨, 슬픔, 분노 등 다양한 감정을 표현하는 음성 합성은 사용자 경험을 더욱 풍부하게 만든다. 개인화된 음성 합성(Personalized TTS) : 이 기술은 약 1시간 분량의 데이터만으로 개인의 목소리를 복제하여 맞춤형 TTS를 만드는 연구 단계에 있다. 이는 부모의 목소리로 동화책을 읽어주는 등 감성적이고 따뜻한 응용 분야에 적용될 가능성을 열어준다.   감성으로 완성되는 기술 올해는 유난히 더운 것인지 아니면, 우리가 에어컨 환경에 너무 노출되어서 더위에 대한 저항력이 없어진 것인지는 모르지만 너무 더워서 정신적 활동이 힘들었다. 그 와중에 개인 자료를 정리하던 중에 개인적으로는 필자의 입사 이력서 사진을 우연히 찾아봤으나, 손상이 많이 되어서 인공지능으로 복원해 보기로 했다.     그림 1. 옛날 사진을 스마트폰으로 촬영한 이미지와 구글 인공지능으로 생성한 이미지   우선 스마트폰으로 이 사진을 찍은 다음 구글의 제미나이로 복원하고 다양한 모습으로 재현해 봤다. 그리고 동영상도 만들어 봤다. 아주 작고 희미한 흑백 사진이라고 우리의 머리속에 있는 이미지와 유사할 때까지 계속 보강된 이미지를 만들 수 있다. 그래서 최근에는 ‘포즈의 정리(Theorem of Pose)’라는 책을 구입해서 인공지능 생성 이미지 프롬프트를 본격적으로 연구해 보기로 했다.     그림 2. 구글 제미나이로 생성된 이미지   돌이켜보면 생각보다 빠른 속도다. 기술은 때로 불안과 경외를 동시에 불러온다. 그러나 확실한 것은, 인공지능이 우리의 감성을 자극하기 시작했다는 사실이다. 오래된 사진이 되살아나고, 목소리가 감정을 띠며, 텍스트가 움직이는 영상으로 변한다. 도입의 해를 지나 혁신의 해로 들어서는 지금, 우리는 효율을 넘어 의미를 설계해야 한다. AI는 결국, 우리 일과 삶의 이야기를 더 풍부하게 엮어내는 도구다. 기술이 감성을 만나 경험을 재편할 때, 진짜 혁신은 비로소 현실이 된다. 기업의 입장에서 2024년이 ‘도입의 해’였다면 2025년은 운영 방식 자체를 재정의하는 ‘혁신의 해’다. 기업은 막연한 기대가 아니라 ROI로 말하기 시작했고, 반복적·규칙 기반 업무를 AI로 자동화하여 즉각적인 효율과 투자 성과를 확보하는 전략이 주류로 부상했다. 그 중심에는 언어, 시각(이미지·영상), 음성이라는 세 가지 축과 이들을 촘촘히 엮어내는 멀티모달 AI가 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.

‘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.