오토데스크가 GS건설과 함께 현장 검측 프로세스를 디지털화하고 실질적인 업무개선 성과를 달성했다고 밝혔다. 오토데스크는 건설 전용 통합 플랫폼인 ‘오토데스크 컨스트럭션 클라우드(Autodesk Construction Cloud : ACC)’를 통해 다양한 현장에서 문서 관리 및 협업 체계의 디지털 전환을 지원하고 있다. 대표 사례 중 하나로는 5개 동, 483세대 규모의 ‘안양자이더포레스트’ 공동주택 현장이 꼽힌다. GS건설은 수작업으로 처리되던 검측 업무를 ACC 주요 모듈인 오토데스크 독스(Autodesk Docs) 및 오토데스크 빌드(Autodesk Build) 기반으로 디지털화했다. 그 결과, 건당 평균 30분 이상 걸리던 검측 문서 준비 시간이 약 8분으로 단축(73% 감소)되었으며, 1000세대 기준으로 약 3666시간(458일)에 이르는 업무 시간을 단축했다. GS건설이 검측 업무 건당 평균 20장씩 출력하던 종이 문서는 전자화하면서 연간 약 20만 장의 출력물 절감 효과도 함께 확인했다. 특히, ACC 기반 공통 데이터 환경(CDE)을 통해 사내외 현장 인력 모두가 고사양 장비나 별도 프로그램 설치 없이 웹 기반으로 최신 BIM 모델과 도면을 열람할 수 있어 현장 간 협업 효율이 향상됐다. 감리단 제출을 위한 검측 보고서도 전자 서명으로 대체되며 수기 작성 및 출력 업무를 없애, 문서 오류 및 누락 리스크를 줄이는 데 기여했다.     GS건설 BIM팀은 프로젝트 초기 현장에 상주하며 사용자의 빠른 적응 및 안정적인 시스템 정착을 지원했다. 또한 감리단, 외부 감사 등을 위한 정형화된 보고서 출력을 자동화하기 위해 ACC의 API를 활용한 PDF 자동 생성 모듈도 자체 개발했다. GS건설은 이번 프로젝트를 통해 CDE의 가능성을 단순 문서 관리 수준을 넘어 데이터 기반 플랫폼으로 확장하고 있다. 과거에는 공사 현황 공유용 보고서를 별도 작성했으나, 디지털 전환을 통해 ACC 대시보드에서 검측 건수, 진행 층수 등 주요 지표를 실시간 시각화해 제공한다. 이를 통해 모든 관계자가 동일한 데이터를 바탕으로 협업할 수 있도록 지원한다. 프로젝트 관련 사진과 영상도 모두 한곳에 저장돼 검색과 활용이 용이하며, 작업 이력은 자동으로 로그화되어 절차의 가시성과 투명성을 확보했다. GS건설 BIM팀의 조재영 파트장은 “CDE 도입 이후 웹 로그인만으로도 최신 도면과 BIM 모델을 즉시 열람할 수 있어 부서 간 협업 환경이 개선됐다”고 설명하며, “이번 프로젝트 경험을 기반으로 데이터 중심의 디지털 전환을 지속 추진하며 프로젝트 전반에서의 업무 혁신을 이룰 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 오토데스크코리아 박범수 본부장은 “GS건설과의 프로젝트 사례는 ACC 플랫폼을 기반으로 한 디지털 건설 전환의 대표적인 성공 모델”이라며, “프로세스 혁신과 자동화, 데이터 중심 협업 체계를 통해 건설 산업의 새로운 기준을 제시할 수 있도록 지속적인 기술 지원과 협업을 이어가겠다”고 밝혔다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 Arm이 칩 설계 맞춤형 인프라 개발을 위한 에코시스템인 네오버스 컴퓨팅 서브 시스템(Neoverse Compute Subsystems : CSS)의 설계 플로의 일환으로, 자사의 반도체 설계 검증 설루션인 벨로체 스트라토 CS(Veloce Strato CS) 및 벨로체 프로FPGA CS(Veloce proFPGA CS)를 도입했다고 발표했다. 지멘스의 벨로체 CS 시스템은 현대 데이터센터의 요구사항에 부합하는 모듈형 블레이드 기반 구성으로 제공되며, 간편한 설치, 낮은 전력 소비, 높은 냉각 성능 그리고 컴팩트한 공간 효율성을 특징으로 한다. 벨로체 프로FPGA CS는 사용자의 유연성을 위해 데스크톱 실험실 버전으로도 제공된다.     벨로체 스트라토 CS는 높은 에뮬레이션 성능을 제공하면서 빠른 전체 가시성 디버그(fast full visibility debug)를 유지하며, 4000만 게이트(MG)에서 400억 게이트(BG)까지 확장 가능하다. 벨로체 프로FPGA PCIe 복합 장치(PCD) 기술은 Arm CSS 내에서 고객의 IP를 검증하기 위해 설계된 에뮬레이션 설루션 제품군이다. PCD 기술은 Arm Compliance Suite(ACS), PCIe 및 NVMe를 단일 통합 시스템 시각화 및 디버그 환경에 통합하며, 이는 벨로체 프로토콜 분석기(Veloce Protocol Analyzer)를 통해 제공된다. 벨로체 프로FPGA CS는 빠른 속도와 포괄적인 소프트웨어 프로토타이핑 설루션을 제공하며, 1개의 FPGA(VP 1902)에서 수백 개의 FPGA로 확장 가능하다. 지멘스 EDA는 “높은 성능과 함께 유연하고 모듈식 설계는 고객이 펌웨어, 운영 체제, 애플리케이션 개발 및 시스템 통합 작업을 크게 가속화하는 데 도움을 준다”고 설명했다. Arm의 카리마 드리디(Karima Dridi) PE총괄은 “시장 출시에 소요되는 시간은 우리의 파트너 생태계에 있어 점점 더 중요해지고 있으며, 이는 오늘날 컴퓨팅 시대에서 경쟁력을 유지하는 데 결정적인 요소”라면서, “네오버스 CSS의 핵심 구성 요소는 사전 검증(pre-validation) 및 검토(verification)이며, 이는 지멘스 벨로체 CS 시스템과 같은 혁신적인 신기술 도구의 채택을 통해 가능해졌다. 이로 인해 파트너들은 자체 실리콘 설루션을 보다 신속하게 시장에 출시할 수 있다”고 말했다. 지멘스의 장 마리 브루네(Jean Marie Brunet) 하드웨어 지원 검증 부문 부사장은 “Arm과의 협력을 벨로체 CS 시스템으로 확장하게 되어 매우 기쁘다. 벨로체 스트라토 CS는 벨로체 PCIe Composite Device와 함께 에뮬레이션 성능 향상을 제공하며, 고유하고 입증된 확장성을 갖추고 있다. 또한, AMD VP1902 어댑티브 SoC 기반의 벨로체 프로FPGA CS는 빠르고 확장 가능한 프로토타이핑 설루션을 제공한다”고 전했다. 또한 “벨로체 프로FPGA CS 시스템을 통해 우리는 하드웨어, 소프트웨어, 시스템 엔지니어가 직면한 다양한 과제를 해결하고 있다. Arm과의 오랜 관계는 시장 요구가 변화함에 따라 그들의 필요와 비즈니스 역학을 이해하는 데 있어 강력한 기반이 된다”라고 말했다.

생산 계획부터 운영까지 혁신하는 스마트 제조   제조 산업은 빠르게 변화하고 있으며, 이에 따라 생산성 향상과 유연한 운영을 위한 혁신이 요구되고 있다. 스마트 제조는 이러한 요구를 충족시키는 해답으로, 특히 생산 계획과 운영 단계의 최적화는 전체 공정 효율성에 큰 영향을 미친다. 이번 호에서는 스마트 제조 구현을 위한 핵심 전략으로서 생산 계획 및 운영을 혁신할 수 있는 ‘PINOKIO(피노키오)’ 설루션을 제시한다.   ■ 자료 제공 : 이노쏘비, www.pinodt.com   제조 산업 전반에서 디지털 트윈 기술이 핵심 전략으로 떠오르고 있다. 차세대 물류 디지털 트윈 설루션을 지향하는 PINOKIO는 최신 기술 흐름을 반영해 개발된 설루션으로, 기존 상용 시스템이 지닌 한계를 극복하고 스마트 제조 전환을 가속화하는 데 최적화된 기능을 제공한다. 기존의 디지털 전환(DX) 설루션이 주로 3D 모델링 및 시뮬레이션 등 기초 단계의 디지털 트윈 기술에서 출발한 반면, PINOKIO는 개발 목적을 현장의 대용량 데이터를 기반으로 실시간 물류 모니터링과 시뮬레이션 제공을 목표로 설계되었다. 이러한 기술적 차별성을 바탕으로 PINOKIO는 SK하이닉스, LG전자 등 대규모 혼류 생산 제조 현장에서 정합성과 예측 정확도 측면에서 검증을 완료했으며, 실제 도입을 통해 생산성과 운영 효율성 향상 등 실질적 성과를 입증했다. 최근에는 고성능 시뮬레이터까지 제품 라인업에 포함되면서, 기존 상용 설루션 대비 향상된 성능과 확장성을 갖춘 디지털 트윈 시스템으로 자리매김하고 있다. PINOKIO는 앞으로도 다양한 산업군의 요구에 대응하며, 제조업의 스마트화를 실현하는 핵심 플랫폼으로의 성장을 이어갈 계획이다.   제품 소개 AI 기반 제조 물류 혁신을 위한 디지털 트윈 플랫폼 PINOKIO는 전통적인 시뮬레이션을 넘어 시뮬레이터, 디지털 트윈, AI 에이전시를 통합한 차세대 DES(이산 이벤트 시뮬레이션) 기반 플랫폼으로, 제조 물류 전반에 걸친 통합 설루션을 제공한다.  PINOKIO는 세 가지의 핵심 모듈로 구성된다. 첫 번째, 물류 시뮬레이터 설루션 ‘Pino SIM(피노 SIM)’이다. 이는 공정 흐름 설계부터 시뮬레이션, 결과 분석까지 지원하는 시뮬레이터로, ‘Pino Editor(피노 에디터)’라는 내장 도면 편집기와 레이아웃 설계 도구를 포함한다. 단순한 시뮬레이션을 넘어 제조 기준정보 입력, 물류 시나리오 구성, 시뮬레이션 실행 및 시각화 분석까지 포괄적인 기능을 제공한다. 두 번째, 실시간 디지털 트윈 설루션 ‘Pino DT(피노 DT)’다. MES, IoT, PLC, 센서 등 다양한 제조 운영 시스템과 인터페이스하여 대용량 데이터를 실시간으로 수집·처리하며, 실시간 모니터링, 미래 예측, 예지 보전 시뮬레이션까지 가능하다. 이는 생산 현장의 가시성과 대응력을 높이고 의사결정에 도움을 준다. 세 번째는 인공지능 기반의 ‘Pino AI(피노 AI)’다. 대규모 언어 모델(LLM)과 전문 특화 언어 모델(sLLM)을 활용한 대화형 UI를 통해 사용자는 데이터를 직관적으로 분석하고 의사결정에 활용할 수 있다. 또한 강화학습, 파라미터 최적화 등 다양한 AI 기법이 적용 가능해, 생산성과 품질 향상을 동시에 실현할 수 있다. 확장성 면에서도 PINOKIO는 주목할 만하다. 최근에는 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)와 같은 고급 시각화 플랫폼과의 연동을 지원하며, 파이썬(Python) 기반 개발 환경 확장도 가능해 사용자 맞춤형 라이브러리 개발이 용이하다. PINOKIO 설루션을 통해 제조 기업은 공정 및 물류의 사전 최적화, 실시간 생산 모니터링, 미래 예측, AI 기반 고도화 등 다양한 지능형 서비스를 구현할 수 있다.   PINOKIO의 특징 Pino SIM은 디지털 트윈 구축 시 미래 예측 시뮬레이터 역할을 수행할 뿐만 아니라, 공장 신설이나 생산 라인 변경 등 제조 현장의 변화가 필요한 상황에서 사전 물류 계획 수립과 최적 레이아웃 구성을 지원한다. 이를 통해 공정의 효율성과 안정성 확보를 가능케 하며, 제조 현장의 디지털 전환을 실질적으로 이끄는 핵심 도구로 자리잡고 있다.   그림 1. Pino SIM 작업 과정   Pino DT는 자체 개발한 최적화 시뮬레이션 및 모니터링 엔진을 기반으로, 실시간 데이터에 기반한 정밀한 의사결정과 미래 예측을 가능하게 하는 디지털 트윈 설루션이다. 특히, 시뮬레이션 이벤트 처리 횟수를 최소화한 구조로 설계되어, 불필요한 연산을 줄이고 대용량 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있다는 점이 강점이다. 이를 통해 공정 변화나 예기치 못한 상황에도 유연하게 대응할 수 있으며, 작업자 개입 등 현장의 변수까지 반영한 고도화된 시뮬레이션이 가능하다. Pino DT는 실시간 운영 최적화와 미래 예측을 동시에 수행함으로써, 제조 현장의 민첩성과 안정성을 획기적으로 향상시키는 차세대 디지털 트윈 기반 물류 설루션으로 주목받고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

주요 디지털 트윈 소프트웨어   클라우드 기반 제품 엔지니어링 솔루션, Teamcenter X   개발 및 공급 : 지멘스, www.siemens.com   Teamcenter(팀센터) X는 지멘스의 제품 수명 주기 관리(PLM)를 위한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션으로, 기업들의 디지털 전환을 촉진시키며, 기업 성장 지원을 위해 PLM 환경 구성과 유연한 커스터마이징 기능을 제공한다.  1. 주요 특징 신속한 SaaS PLM: 내장된 모범 사례를 통해 빠르게 시작하고 운영할 수 있으며, 소유 비용을 절감한다. 모든 운영과 유지보수는 지멘스에서 관리한다. 필요에 따라 확장 가능: 전체 Teamcenter PLM 포트폴리오를 제공하며, 사용자의 필요에 맞춰 더 많은 앱과 사용자를 추가할 수 있다.  안전한 클라우드 PLM: 인공지능과 같은 최신 기술을 통해 Teamcenter X에 간편하게 액세스하고 사용할 수 있으며, 최고 수준의 개인 정보 보호와 데이터 보안 표준을 확보할 수 있다.  2. 도입 효과 Teamcenter X는 디지털 트윈을 통해 설계, 시스템, 소프트웨어, 시뮬레이션, 시각화를 위한 프로세스를 연결하고 최적화해 문제가 현실화되기 전에 해결할 수 있다. 또한 사업 전반의 관계자들을 연결하고 제품 수명 주기 프로세스를 자동화, 간소화해 혁신적인 제품 결정을 내릴 수 있도록 가시성을 제공한다. 3. 주요 고객 워크호스(Workhorse): 전기차 스타트업인 워크호스는 Teamcenter X를 활용해 IT 인프라와 보안 관리 작업을 지멘스에 일임하고, 자원과 운영 비용을 절감하고 있다. 또한 수천 개의 부품 번호와 다층 자재 명세서 등 제품 생산 과정에서 만들어지는 민감한 지적 재산은 Teamcenter X의 클라우드 기반 시스템으로 안전하게 보호받고 있다.  언리미티드 투모로우(Unlimited Tomorrow): 의족 제작 업체인 언리미티드 투모로우는 Teamcenter X를 통해 디지털 트윈을 구현해 맞춤형 경량 의족을 개발하고 있다. 이들 의족은 각 개인에게 고유하게 제작되며, 기존 의족 평균 비용의 약 10%에 불과하고 몇 주 만에 제작하고 있다.  상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

지멘스 스마트 인프라(Siemens Smart Infrastructure)는 마이크로소프트와 빌딩의 사물인터넷(IoT) 데이터 접근 방식을 혁신하기 위한 협력 계약을 맺었다고 발표했다. 이번 협력으로 지멘스의 디지털 빌딩 플랫폼인 빌딩 X(Building X)와 마이크로소프트의 멀티클라우드 관리 플랫폼인 애저 아크(Azure Arc) 기반의 마이크로소프트 애저 IoT 오퍼레이션(Microsoft Azure IoT Operations) 간의 상호운용성이 확보된다. 빌딩 X와 애저 IoT 오퍼레이션 간의 상호운용성은 2025년 하반기부터 시장에 출시될 예정이다. 빌딩 X는 고객이 빌딩 운영을 디지털화, 관리, 최적화하도록 지원하여 지속 가능하고 자율적이며 수익성 있는 애셋을 위한 길을 열어주는 디지털 빌딩 플랫폼이다. 이는 고객이 더 쉽고, 더 빠르고, 더 큰 규모로 디지털 전환을 가속할 수 있도록 지원하는 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)의 일부이다. 애저 IoT 오퍼레이션은 에지 디바이스를 연결하는 동시에 데이터를 통합하는 도구와 인프라를 제공해, 기업이 운영을 최적화하고 IoT 환경의 잠재력을 활용할 수 있도록 지원한다. 빌딩 X와 애저 IoT 오퍼레이션의 상호운용성은 상업용 빌딩, 데이터센터, 고등 교육 시설 전반에 걸친 기업 고객이 IoT 기반 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하고, 지속가능성과 운영을 강화하는 데 필요한 정보를 제공한다. 이는 대형 빌딩의 하위 시스템을 이루는 난방, 환기, 공조(HVAC) 시스템, 밸브, 액추에이터와 같은 애셋의 온도, 압력, 실내 공기질과 같은 데이터 포인트를 클라우드로 가져와 자동 온보딩 및 모니터링을 가능하게 한다. 또한 공급업체 전반에 걸쳐 개방형 표준에 기반한 IoT 데이터 통합 사례 중 하나로서, 고객이 에너지 모니터링 및 공간 최적화와 같은 자체 사용 사례를 직접 개발할 수 있도록 지원한다. 양사의 협력은 대규모의 복합 건물 자산을 운영하거나, 에너지 소비가 많고 중단 없는 운영이 필수인 분야에서 효과를 낼 수 있을 것으로 보인다. 지멘스는 “원클릭 디바이스 온보딩과 효율적인 데이터 교환은 고객에게 IoT 아키텍처를 설계할 수 있는 독보적인 자유를 제공할 것이다. 지멘스의 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소는 단일 공급업체 생태계에 국한되지 않고 원활하게 통합될 수 있다”고 소개했다.     이번 협력은 하드웨어 및 소프트웨어의 메타데이터와 인터페이스를 기술하는 월드 와이드 웹 컨소시엄(W3C)의 웹 오브 띵스(Web of Things : WoT), 그리고 클라우드로의 데이터 통신을 위한 OPC UA를 포함한 개방형 산업 표준을 활용한다. 지멘스와 마이크로소프트는 접근성, 상호운용성, 개인정보보호, 보안에 기반한 산업 구축을 돕는 표준과 가이드라인을 개발하는 W3C와 OPC 재단의 회원사이기도 하다. 지멘스의 수잔네 자이츠(Susanne Seitz) 스마트 인프라 빌딩 부문 CEO는 “마이크로소프트와의 이번 협력은 개방형 표준과 상호운용성을 통해 고객이 IoT의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 하자는 우리의 공동 비전을 반영한다”고 말했다. 그는 “개선된 데이터 접근성은 포트폴리오 관리자에게 에너지 효율성 및 소비량과 같은 중요 지표에 대한 세분화된 가시성을 제공할 것”이라면서, “IoT 데이터가 종종 단절되어 있는 상황에서, 이 정도 수준의 투명성은 빌딩 운영을 최적화하고 지속가능성 목표를 달성하려는 업계에 혁신적인 변화를 가져올 것”이라고 덧붙였다. 마이크로소프트의 에리히 반스테트(Erich Barnstedt) 기업 표준 그룹 수석 이사 겸 아키텍트는 “지멘스는 상호운용성과 개방형 IoT 표준에 대한 마이크로소프트의 중점 사항을 공유한다. 이번 협력은 IoT 데이터를 더욱 실행 가능하게 만드는 중요한 진전”이라면서, “마이크로소프트의 전략은 업계 리더와 협력해 고객에게 IoT 설루션에 대한 더 많은 선택권과 제어권을 부여하려는 우리의 약속을 강조한다”고 밝혔다.

시스코는 신임 아시아태평양∙일본∙중국(APJC) 지역을 총괄하는 사장에 벤 도슨(Ben Dawson) 시스코 호주∙뉴질랜드(ANZ) 대표를 선임한다고 발표했다.  이번 인사는 APJC 지역에서 10년 이상 전략적 영향력과 리더십을 발휘해 온 데이브 웨스트(Dave West) APJC 총괄 사장이 미국 시스코 본사의 글로벌 스페셜리스트 부문 수석부사장으로 자리를 옮김에 따라 이뤄졌다. 데이브 웨스트 수석부사장은 고객의 니즈에 대한 깊은 이해와 시스코의 기술 포트폴리오, 시스코의 성장과 전환을 선봉에서 이끈 경험과 인사이트를 바탕으로 시스코의 비즈니스 진화를 선도하는 글로벌 팀을 이끌 예정이다. 벤 도슨 신임 APJC 총괄 사장은 시스코에서 20년 넘게 근무하며, 미국과 호주에서 엔터프라이즈, 공공 부문, 커머셜, 채널, 서비스 프로바이더 부문 등 폭넓은 경험을 쌓아온 바 있다. 최근까지는 시스코 호주∙뉴질랜드(ANZ) 대표로서, 고객 및 파트너와 긴밀히 협력하며 디지털 트랜스포메이션 및 기술 도입 가속화를 수행했다. 시스코 호주∙뉴질랜드 대표를 맡기 전에는 미국 실리콘밸리에서 시스코 웹스케일 사업 부문 세일즈를 총괄하며 주요 웹 및 클라우드 기업들과의 전략적 관계를 담당해왔다. 벤 도슨 총괄사장은 APJC 팀을 이끌며, 고객 및 파트너사가 AI 시대에 새로운 기회를 적기에 포착할 수 있도록 지원할 예정이다. 세계가 빠르게 진화하는 가운데, APJC 지역의 기업과 조직, 국가들도 지금껏 볼 수 없었던 새로운 기회와 과제에 직면해 있다. 시스코는 보안 네트워킹 포트폴리오와 글로벌 파트너십을 바탕으로 AI 시대에 고객이 성공할 수 있도록 혁신과 성장을 지원한다.     벤 도슨 신임 APJC 총괄 사장은 “AI, 사이버보안, 차세대 네트워킹이 하나로 융합되며 중대한 변곡점을 맞이한 이 시점에, 성과와 혁신의 최전선에 있는 APJC 지역을 이끌게 돼 매우 뜻깊다. 인터넷이 막 구축되기 시작했던 과거부터 클라우드 컴퓨팅을 도입하고 AI로 미래를 만들어 가는 지금 이 순간까지, 저는 주요 기술 전환의 여정을 시스코에서 고객과 함께해 왔다”면서 “AI 기술 전환은 세대에 한 번 올까 말까 한 기회이며 산업과 경제, 사회 전반을 재편할 막대한 잠재력을 갖고 있다. 역동성 높은 APJC 지역의 비즈니스를 이끌며 시스코의 성공을 이어 나가는 데 일조하게 되어 기대가 크다”고 소감을 밝혔다. 시스코의 올리버 투직 글로벌 세일즈 총괄 부회장 겸 최고세일즈책임자는 “지역과 글로벌 경험을 두루 갖춘 벤 도슨 총괄 사장은 APJC 지역의 성장을 가속화할 적임자로, 앞으로 시스코의 네트워킹, 보안, 가시성, 협업 기능을 모두 갖춘 ‘통합 플랫폼’으로서의 가치를 고객에게 전달하는 데 큰 기여를 할 것으로 확신한다”고 밝혔다. 이어, “그동안 APJC 지역에서 전략적 성장을 이끌어 온 데이브 웨스트 총괄 사장의 리더십에도 깊은 감사를 전하며, 글로벌 스페셜리스트 부문 리더로서 그의 활약 또한 기대된다”고 강조했다.

어도비가 새로운 기업용 애플리케이션인 ‘어도비 LLM 옵티마이저(Adobe LLM Optimizer)’를 발표했다. 생성형 AI 구동 인터페이스를 통해 브랜드와 소통하는 소비자가 증가하는 가운데, 이 애플리케이션은 기업이 새로운 방식으로 고객과 접점을 확보할 수 있도록 지원한다. 기업은 웹과 모바일 등 주요 디지털 채널 전반에서 경험을 관리하고 최적화하기 위해 어도비 익스피리언스 클라우드(Adobe Experience Cloud) 애플리케이션을 활용해 왔다. 새로운 어도비 LLM 옵티마이저를 통해, 기업은 변화하는 소비자 행동에 보다 빠르게 대응하고 AI 시대에 브랜드 인지도를 유지할 수 있다. 어도비 LLM 옵티마이저는 AI 기반 트래픽을 모니터링하고 브랜드 가시성을 벤치마크 대비 평가할 수 있는 다양한 기능을 제공한다. 또한 노출 가능성, 참여도 및 전환율 향상을 위한 실질적인 제안을 하고, 이를 기업의 디지털 채널 전반에 신속히 적용할 수 있도록 지원한다.     브랜드는 어도비 LLM 옵티마이저를 통해 AI 기반 트래픽 증대 및 모니터링과 콘텐츠 최적화를 통한 노출 가능성 향상 등의 작업을 수행할 수 있다. LLM 옵티마이저는 AI 구동 인터페이스에서 사용자 질의에 대한 응답으로 활용되고 있는 자사 콘텐츠(예 : 웹사이트 정보)를 식별할 수 있다. 이를 통해 브랜드가 브라우저 및 채팅 서비스에서 어떻게 노출되고 있는지를 실시간으로 파악할 수 있다. 또한 높은 가치를 지닌 검색어 전반에 걸쳐 경쟁사 대비 가시성을 나란히 비교하는 벤치마킹 기능을 통해 콘텐츠 전략 등의 영역에서 조직 프로세스에 정보를 제공하는 역할을 할 수 있다. 권장 엔진은 신뢰할 수 있는 출처의 양질의 정보 성 콘텐츠를 포함해, LLM이 우선순위를 둔 속성을 기반으로 웹 페이지, FAQ 와 같은 자사 채널뿐 아니라 위키피디아(Wikipedia), 공개 포럼 등 외부 채널 전반에서 브랜드 가시성의 부족한 부분을 감지하고 개선 사항을 제시한다. 팀은 제안에 따라 즉시 조치를 취하고 클릭 한 번으로 변경 사항을 적용할 수 있다. 또한 AI 가시성을 사용자 행동 및 비즈니스 성과에 연결하는 기여도 역량을 통해 팀이 참여도, 전환율 및 다운스트림 트래픽 지표에 미치는 영향을 입증할 수 있도록 지원한다. 또한 바로 사용 가능한 리포팅 기능을 활용해 내부 이해관계자와 신속하게 인사이트를 공유하고 비즈니스에 미치는 영향을 전달할 수 있다. LLM 옵티마이저는 SEO 담당자, 콘텐츠 전략가, 디지털 마케터, 웹 퍼블리셔 등 다양한 역할의 기존 워크플로우를 지원하도록 설계돼, 조직 전체가 AI 기반 트래픽에 대한 인사이트와 제안을 쉽게 활용할 수 있도록 돕는다. 또한 이 애플리케이션은 에이전트 투 에이전트(Agent-to-Agent : A2A) 및 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol : MXP)과 같은 기업용 프레임워크를 지원해, LLM 옵티마이저를 서드파티 설루션이나 에이전시 파트너와도 원활하게 통합할 수 있는 경로를 제공한다. 어도비 LLM 옵티마이저는 단일 애플리케이션으로 활용 가능할 뿐만 아니라 콘텐츠 관리 시스템인 어도비 익스피리언스 매니저 사이트(Adobe Experience Manager Sites)와도 네이티브로 통합되어 있다. 어도비의 로니 스타크(Loni Stark) 익스피리언스 클라우드 전략 및 제품 부문 부사장은 “생성형 AI 인터페이스는 고객이 브랜드를 인지하고 소통하며, 구매를 결정하는 전 과정에서 핵심적인 도구로 자리 잡고 있다”면서, “어도비 LLM 옵티마이저는 브랜드가 새로운 환경 속에서도 자신 있게 대응하고, 브랜드 가시성을 높여 중요한 순간에 성공할 수 있도록 지원한다”고 말했다.

개발 및 공급 : 이노쏘비 주요 특징 : 제조 물류 전반에 걸친 시뮬레이터/디지털 트윈/AI 에이전시의 통합 플랫폼, 설계~운영 과정의 최적화 지원, 다양한 제조 운영 시스템과 실시간 연동으로 대용량 데이터를 수집 및 처리, LLM/sLLM을 활용해 직관적인 데이터 분석 및 의사결정 지원 등 사용 환경(OS) : 윈도우 10/11(64비트) 시스템 권장 사양 : 인텔 i5 10세대 이상 또는 AMD 라이젠 5 이상 CPU, 최소 16GB RAM(32GB 권장), 엔비디아 RTX 4060 이상 GPU(AI 기능 사용 시 필요), 30GB 이상 여유 저장공간   최근 제조 기업들은 디지털 트윈 기반의 스마트 공장 도입과 더불어 급속한 디지털 전환(DX)을 위해 노력하고 있다. 불과 몇 해전만 하더라도 그 실체와 사례에 대해 의문이 있었지만, 다양한 도입 사례와 성과가 공개되면서 이제는 DX에서 나아가 AI 기술 도입과 AI로의 전환(AX : AI Transformation)을 활발히 검토하고 있고, 적극적인 도입 의사를 밝히고 있다. ‘PINOKIO(피노키오)’는 최신 기술 흐름을 반영해 탄생한 차세대 물류 디지털 트윈 설루션으로, 기존 상용 시스템의 한계를 극복하고 제조 산업의 스마트화를 가속화하는데 최적화된 해답을 제시한다. 기술 대전환의 시대를 맞아 기존의 전통적인 DX 설루션 기업들은 3D 모델링 및 시뮬레이션 등 낮은 단계의 디지털 트윈 기술을 기반으로 DX 설루션으로 개선 및 확장하고 있다. 이와 달리, PINOKIO는 초기부터 현장의 대용량 데이터 기반 실시간 물류 모니터링 및 실시간 시뮬레이션을 제공하는 디지털 트윈 기반의 운영 시스템을 목적으로 출발하였다. 그 결과 SK 하이닉스, LG전자 등 대량의 혼류 생산 제조 현장에서 디지털 트윈의 정합성과 예측의 정확도 등을 검증받았고 도입 효과를 증명했다. 이를 바탕으로 최근에는 기존 상용 설루션보다 높은 성능의 시뮬레이터까지 라인업하여 다양한 요구를 충족시킬 수 있게 되었다. 기존 상용 물류 시뮬레이션 설루션은 대부분 20~30년 전 개발된 구조를 가지고 있어, 최신 IT/OT 시스템과의 연동과 AI 기술을 적용하기 어렵다. 이로 인해 대용량 데이터 처리에 한계가 있으며, 사용자 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 미제공으로 커스터마이징과 타 시스템 연계, 현장 실시간 운영에 필요한 유연성과 확장성에서도 제약이 있다. PINOKIO는 이러한 기존 설루션의 문제점을 개선해 제조 물류 관련 다양한 AI 모델을 지원하며, 기존 설루션 대비 높은 모델링 속도를 구현할 수 있다. 그리고 멀티 스레드, GPU 기반의 고속 시뮬레이션 연산 기능과 2차전지, AMR(자율이동로봇), OHT(오버헤드 트랜스퍼), 자동창고 등 다양한 제조 환경에 맞는 특화 라이브러리를 제공한다. 특히, 생산 현장에서 발생하는 실시간 빅데이터를 효과적으로 처리하고, 대화형 어시스턴트(assistant) 방식의 직관적인 사용자 인터페이스(UI)를 통해 사용자 편의성을 높였다. 또한, 사용자 API를 통한 고도화된 커스터마이징이 가능하며, MES(제조 실행 시스템), 센서, PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러), IoT(사물인터넷) 등 다양한 운영 시스템과의 실시간 연동 기능도 갖췄다. 나아가, 전력 사용량 분석과 탄소세 예측 기능까지 탑재돼 지속 가능한 제조 환경 구축을 위한 의사결정도 지원한다. PINOKIO는 AI 기반 제조 혁신의 길을 여는 실질적인 도구로, 앞으로 제조업계의 디지털 전환을 선도할 핵심 설루션으로 자리매김할 전망이다.   주요 기능 소개 PINOKIO는 시뮬레이터, 디지털 트윈, AI 에이전시(agancy)를 통합한 차세대 DES(이산 이벤트 시뮬레이션) 기반 플랫폼으로, 제조 물류 전반에 걸친 통합 설루션을 제공한다. PINOKIO는 세 가지 핵심 모듈로 구성된다. 첫 번째는 ‘Pino SIM’으로, 공정 흐름 설계부터 시뮬레이션, 분석까지 수행하는 시뮬레이터다. Pino SIM은 도면 편집과 레이아웃 설계를 위한 Pino Editor를 내장하고 있어, 단순한 시뮬레이션을 넘어 제조 기준정보 입력, 물류 시나리오 구성, 시뮬레이션 실행 및 시각화 분석까지 다양한 기능을 제공한다. 이를 통해 설계 초기 단계부터 실제 운영에 이르기까지 전 과정의 최적화를 효과적으로 지원한다. 두 번째는 실시간 디지털 트윈 모듈인 ‘Pino DT’다. MES, IoT, PLC, 센서 등 다양한 제조 운영 시스템과의 실시간 연동을 통해 대용량 데이터를 실시간으로 수집하고 처리하며, 이를 바탕으로 실시간 모니터링은 물론 미래 상황 예측, 예지 보전 기반의 시뮬레이션이 가능하다. 이는 생산 현장의 가시성과 민첩성을 높이는 데 기여한다. 세 번째는 인공지능 기반의 ‘Pino AI’다. LLM(대규모 언어 모델)과 sLLM(전문 도메인 특화 언어 모델)을 활용한 대화형 UI를 통해 사용자가 직관적으로 데이터를 분석하고 의사결정에 활용할 수 있다. 또한 목적에 따라 강화학습, 파라미터 최적화 등 다양한 AI 기법을 적용할 수 있어 생산성과 품질 향상을 동시에 도모할 수 있다. PINOKIO는 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)와 같은 고급 시각화 플랫폼과 연동 가능하며, 파이썬(Python) 개발 환경 확장도 지원함으로써 사용자 맞춤형 라이브러리 개발이 가능하다. 이를 통해 제조 기업은 사전 공정 및 물류 최적화는 물론 실시간 생산 모니터링, 미래 예측, AI 기반 정확도 향상 등 다양한 지능형 서비스를 구현할 수 있다. 제조업의 디지털 전환이 본격화되는 시대에 PINOKIO는 스마트 공장을 넘어 AI 전환을 실현하는 핵심 파트너로 부상하고 있다.   PINOKIO의 특징 PINOKIO는 고도화된 시뮬레이션 엔진과 AI 통합 기능을 바탕으로 대규모 데이터 처리 및 실시간 예측 분석을 지원하며 스마트 제조 시대의 경쟁력을 강화하고 있다. PINOKIO는 이벤트 처리 기법 최적화 및 단순화된 시뮬레이션 엔진 설계로 빠른 연산 속도를 제공한다. 특히, 초당 60프레임(FPS) 기준으로 500만 개 수준의 대규모 3D 데이터를 안정적으로 처리할 수 있으며, 선택적 컴파일 방식(C# 기반 네이티브 코드)을 활용한 별도 계산 도구를 통해 집약적인 연산 작업도 고속으로 수행할 수 있다. 디지털 트윈 구축에서도 PINOKIO는 강력한 성능을 발휘한다. MES, ACS, MCS 등 다양한 제조 운영 시스템과 연동과 IoT, 센서, PLC 등 생산 현장에서 수집되는 대용량 데이터를 실시간으로 처리한다. 이를 통해 실시간 모니터링과 동시에 백그라운드 시뮬레이션을 수행하고, 타임 호라이즌(Time Horizon) 방식의 미래 예측 기술을 통해 병목, 이상 징후 탐지 및 알람 기능도 제공된다. 또한, AI를 활용하기 위한 정상/이상 데이터 제공과 파라미터 최적화 및 시나리오별 분석 기능이 포함되어 있으며, LLM과 sLLM, 챗GPT(ChatGPT), 메타 라마(Meta LLaMA) 등 다양한 AI 모델을 통합한 AI 에이전시 기능을 통해 대화형 데이터 분석, 자동 의사결정 지원, 데이터 해석 및 운영 최적화를 구현한다. 시뮬레이션 설계 및 모델링 측면에서도 사용자 편의성이 강화됐다. Pino Editor를 활용해 레이아웃 도면을 직관적으로 확인 및 편집할 수 있으며, 제조 기준 정보 입력 및 템플릿 매칭 기능을 통해 모델링 작업 시간을 획기적으로 단축시킨다. 또한, 2차전지 및 반도체 공정에 특화된 전용 라이브러리도 제공되며, 고객 맞춤형 커스터마이징 시뮬레이터를 통해 사용자의 목적에 따라 분석 및 최적화가 가능한 유연한 개발 환경을 지원한다. 이처럼 PINOKIO는 고속 시뮬레이션, 실시간 예측, AI 기반 의사결정, 그리고 유연한 모델링 기능을 종합적으로 제공하며, 제조업의 지능화·자동화를 실현하는 설루션이다.   그림 1. PINOKIO UI 화면 – 반도체 FAB   사전 레이아웃 및 물류 검토를 위한 설루션 : Pino SIM 디지털 트윈 구축 시 미래 예측을 위한 시뮬레이터 역할과 기존 상용 설루션과 같이 공장 신축 또는 생산 라인 변경 등 제조 현장의 변화가 요구된다. 이런 상황에서 Pino SIM은 사전에 최적의 물류 계획과 레이아웃 구성을 지원하고 공정의 효율성과 안정성을 미리 확보할 수 있는 디지털 전환 핵심 도구이자 가상 공장 구현 설루션이다. Pino SIM은 제조 기준 정보(제품, 공정, 레이아웃, 물류 흐름, 작업 순서, 스케줄링 등)를 기반으로 공정을 시뮬레이션하며, 그 결과를 차트, 그래프 등 다양한 시각화 도구를 통해 분석할 수 있다. 이를 통해 레이아웃 검증 및 최적화, 생산성 향상 등 공장 운용 전반의 효율화를 실현할 수 있다. 특히, OHT, AMR 등 신 산업군을 위한 특화 라이브러리를 제공하며, 이송 설비 구현을 위한 이동, 충돌 방지, 회피 제어를 위한 OCS, ACS 기능도 탑재되어 있다. 이를 통해 코드 작성 오류를 줄이고 디버깅 시간을 줄일 수 있으며, 보다 쉽고 효율적으로 시뮬레이션 모델을 구축할 수 있다. 또한, 자동창고 모델링에 필요한 Stocker(Crane, Rack, Rail)를 그룹화 형태로 제공하여 빠른 모델링이 가능하다. 환경과 에너지 측면에서도 전력 사용량 및 탄소 배출량(탄소세) 분석 기능을 통해 지속 가능한 생산 전략 수립에 도움을 주며, 제조업의 친환경화와 ESG 경영 대응에도 기여할 수 있다. 이처럼 Pino SIM은 공장 설계 단계에서의 의사결정 품질을 높이고, 새로운 제조 환경에 유연하게 대응할 수 있는 설루션이다.   그림 2. 라이브러리 제공 – Stocker   그림 3. 개발(코딩) 없이 기능 구현   그림 4. 시뮬레이션 결과 리포트 예제   디지털 트윈 설루션 : Pino DT 제조 현장에서 물류는 제품의 사이클 타임을 결정하는 요소 중에 하나이다. 물류 정체가 발생할 경우 제품의 사이클 타임이 길어지거나 라인이 정지되는 등 심각한 손실이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션을 통한 최적화된 운영 방식을 시스템에 적용하려는 노력이 이어져왔다. 기존의 물류 설루션은 현장에서 발생하는 대용량의 데이터를 시뮬레이션에 반영하여 실시간으로 의사결정하는 과정에서 다양한 제약으로 인해 어려움이 있었다. 또한, 현장 작업자의 개입과 같은 인간적 오류는 시스템이 예측할 수 없는 데이터를 발생시키기 때문에 생산 계획 단계에서의 사전 분석 및 검증만으로는 시뮬레이션 정합성을 높이는데 한계가 있다. Pino DT는 최적화된 자체 개발 시뮬레이션과 모니터링 엔진을 탑재하여 이를 해결하였다. 시뮬레이션의 이벤트 횟수를 최적화하여 최소한의 이벤트로 시뮬레이션이 가능하도록 설계했다. 또한 계산 속도에 이점이 있는 C, C++ 언어로 물류 경로를 최적화하는 알고리즘을 구현하여 기존 설루션 대비 약 2만평 규모의 공장에서 약 70배의 향상된 성능을 검증하였다.   그림 5. Pino DT의 UI 화면   대용량 데이터 처리 및 실시간 모니터링 Pino DT는 시뮬레이션에 최적화된 알고리즘을 사용함으로써 대용량 데이터 처리가 가능하고, 현장 데이터를 실시간으로 시뮬레이션에 반영할 수 있다. 기존 물류 시뮬레이션 설루션에 비해 60~700배 뛰어난 가속 성능을 제공하는 시뮬레이션 도구이다. 제조 현장과 동일한 상황을 시뮬레이션하기 위해 현장과 연동 후 데이터를 가공하여 디지털 트윈 모델로 표현하여 가시화하고, 사용자가 설정한 시간 주기마다 미래를 예측하는 시뮬레이션(proactive simulation)을 백그라운드로 수행한다. 이는 제품의 공정 시간보다 짧은 시간 안에 결과를 확인할 수 있고, AI를 통해 보다 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다.   그림 6. Pino DT의 모니터링 화면   디지털 트윈 실시간 시뮬레이션 : 미래 예측 실시간 현장 상황을 반영하여 미래를 예측하는 시뮬레이션(proactive simulation)은 제품의 택트 타임(tact time)보다 짧은 시간 내에 결과를 도출해내지 못하면 현장에서 선제 대응하지 못하는 결과를 초래할 수 있다. 모니터링 엔진으로부터 라인 상황에 대한 데이터를 수집하고, 현재로부터 예측하고자 하는 시간 동안 발생하는 이상상황에 대해 피드백을 준다. 예를 들어 조립 라인의 경우에는 부품이 5분 뒤에 부족하다는 알람을 작업자에게 즉시 전달하여 선제적 대응을 가능케 함으로써, 라인 정지 등 비상 상황을 사전에 방지할 수 있다. PINOKIO 디지털 트윈 시뮬레이션은 이러한 역할이 가능하도록 가속화한 고속 시뮬레이션 엔진을 보유하고 있다.   그림 7. 현장 FAB(왼쪽)과 PINOKIO에서 생성된 디지털 트윈(오른쪽)   제조 물류 현장에 특화된 AI 플랫폼 : Pino AI AI를 이용한 설루션을 만들기 위해서는 다양한 상황에 대한 데이터가 필요하다. 하지만 제조 현장의 특성 상 여러 상황에 대한 데이터를 획득하기 어렵다. PINOKIO에서는 현장에서 획득하기 어려운 데이터를 시뮬레이션을 통해 데이터를 확보할 수 있다. 즉, Pino DT 모델이 AI를 위한 데이터를 생성하고, 이를 AI가 최적 값을 도출하여 시뮬레이션에 반영한다. Pino DT에서 획득한 데이터를 파이썬, C, 자바(JAVA) 등 다양한 언어로 구현한 로직을 적용할 수 있도록 개발 환경을 제공하고 있다. 이를 통해 예측 정확도 향상, 데이터 기반 의사 결정, Scheduling, Routing, Dispatching 등 목적에 따라 AI 활용이 가능하다. 또한 LLM, sLLM, 챗GPT(ChatGPT), 메타 라마(Meta Llama) 등과 결합한 대화형 UI를 통해 사용자가 직관적으로 데이터를 분석하고 의사결정에 활용할 수 있다.   그림 8. 대화형 UI 및 결과 리포트   그림 9. Pino DT와 AI 모델 활용 원리   Pino DT와 현장 데이터 인터페이스 디지털 트윈에 가장 중요한 요소는 현장과의 연결이다. 대부분의 물류 전문 설루션이 현장과의 연결을 위한 인터페이스를 지원하지만, 많은 양의 데이터를 처리하면서 실시간으로 시뮬레이션하는데 어려움이 있다. Pino DT는 대용량 데이터 처리와 시뮬레이션 가속 성능이 뛰어나 실시간 모니터링 시스템까지 가능하다. <그림 10>은 현장에 있는 MES와 Pino DT가 인터페이스되는 과정이다. 현장에 있는 PLC가 MES에 데이터를 전달하고, MES는 그 데이터를 데이터베이스에 저장한다. 이를 Pino DT에서 외부 통신(IP)을 통해 데이터베이스에 접근하여 데이터를 시뮬레이션에 반영한다. 이 과정에서 현장 데이터의 상태가 중요하다. 불필요한 데이터가 있거나 로스 또는 시간 순서가 맞지 않은 경우가 대부분이다. Pino DT에서는 현장 데이터를 올바르게 정제하는 작업을 거쳐 현장과 동일한 디지털 트윈 모델을 만든다.   그림 10. 현장 데이터 인터페이스 과정   PINOKIO의 기대 효과 PINOKIO는 현장 운영 데이터를 실시간으로 디지털 트윈과 연동함으로써 모니터링이 가능하며, 전체 공장을 PC, 웹, 모바일 등 다양한 형태로 여러 사용자와 함께 직관적으로 확인하면서 공유하고 협업할 수 있다. 또한 현장과 연결된 디지털 트윈 모델을 이용하여, 미래에 발생 가능한 문제점을 예지(predictive)하고, 이러한 문제점을 사전에 해결하기 위한 선제대응(proactive) 의사결정을 가능하게 한다. 이 때 디지털 트윈을 이용한 사전예지는 온라인 시뮬레이션 기술에 기반하고, 선제대응은 AI 기술에 기반한다고 볼 수 있다. 디지털 트윈 기반 사전예지의 시간적 범위(time horizon)는 현장의 특성에 따라서 0.1시간~10시간으로 달라질 수 있으며, 문제점의 종류는 주로 생산 손실(loss), 부품의 혼류 비율 불균형, 설비 고장예지 및 물류 정체 등을 포함한다. 문제점이 예지되면 이를 해결하기 위한 즉각적인 의사결정 AI 기술을 활용하여 최적 운영을 달성함으로써 생산성, 경제성, 안정성 및 경쟁력 향상 효과가 있다.   맺음말 생산 계획 단계에서 Pino SIM을 통해 레이아웃 검증과 물류를 최적화하고, Pino SIM 모델 데이터를 생산 운영 단계에서 PINOKIO와 연계하여 현장 데이터 기반 실시간 모니터링과 미래 상황 예측 및 선제 대응함으로써 현실적이고 실제 활용 가능한 스마트한 디지털 트윈을 구축할 수 있다. 다음 호부터는 Pino SIM, Pino DT, Pino AI 등 각 제품별 소개 및 적용 사례를 소개하고자 한다.   그림 11. 디지털 트윈을 위한 플랜트 시뮬레이션과 PINOKIO     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.