헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 전문가 수준의 레이저 스캐닝 기능을 다양한 산업의 입문 사용자까지 확장하는 핸드헬드(handheld) 3D 스캐너 ‘아틀라스캔 프로(ATLASCAN Pro)’를 출시했다. 헥사곤은 “다중 레이저 라인과 독자적인 프로세싱 알고리즘을 적용한 아틀라스캔 프로는 누구나 쉽게 배우고 저렴하게 구매할 수 있으며, 빠른 스캐닝 속도와 높은 데이터 품질을 동시에 구현한다”고 소개했다. 다용도로 사용 가능한 이 스캐너는 무게가 1kg으로 펌프 하우징, 자동차 차체 또는 가전제품 등 다양한 부품을 현장에서 직접 스캔할 수 있다. 최대 2시간 사용 가능한 교체식 배터리와 와이파이 7을 지원하는 무선 옵션을 제공하며, 동적 스캐닝 기능을 통해 프로펠러나 배관 내부처럼 불안정한 환경이나 이동 중인 부품도 원활하게 스캔할 수 있다.     아틀라스캔 프로는 표준 모드에서 최대 720×640mm 범위를 초당 400만 포인트의 속도로 스캔한다. 사용자는 손가락으로 조작 가능한 인체공학적 스위치를 통해 표준 모드와 고정밀 모드를 쉽게 전환할 수 있으며, 고정밀 모드에서는 160×140mm 영역을 높은 해상도로 측정할 수 있다. 역설계 워크플로 역시 간소화됐다. 사용자는 손상된 부품이나 전기 커넥터처럼 작은 부품을 다양한 각도에서 스캔해 누락된 세부 정보를 포착하고, 추가 보정이나 후처리를 최소화할 수 있다. 또한 헥사곤은 기존 워크플로에 즉시 연동 가능한 환경을 제공하기 위해, 지오매직 디자인 X 고(Geomagic Design X Go) 소프트웨어를 포함한 스타터 번들을 추가 비용 없이 제공한다고 전했다. 이를 통해 사용자는 원본 설계 없이도 부품을 재현하고, 3D 모델 제작 또는 적층 제조용 데이터로 빠르게 전환할 수 있다. 전문가는 CAD 기능이 강화된 지오매직 디자인 X(Geomagic Design X)로 업그레이드하거나, 선호하는 역설계 소프트웨어를 사용할 수도 있다. 아틀라스캔 프로는 품질 관리 및 검사를 위해 VDI/VDE 2634-3 규격에 따라 인증되었으며, 헥사곤의 HH 스캔(HH Scan) 소프트웨어가 포함되어 있어 누구나 손쉽게 3D 컬러맵, 기하학적 형상 및 보고서 작성을 시작할 수 있다. 또한 이 스캐너는 소프트웨어에 독립적이기 때문에, 출시 시점부터 지오매직 컨트롤 X(Geomagic Control X)와 지오매직 디자인 X에 대한 직접 스캔을 지원하며, 타사 소프트웨어 지원도 추가될 예정이다. 아틀라스캔 프로는 계측 등급의 아틀라스캔 맥스(ATLASCAN Max)와 내장 포토그래메트리 기능을 갖춘 타깃 프리 휴대용 3D 스캐너인 마블스캔(MARVELSCAN)을 보완한다. 특히, 지난 2025년 5월 출시된 하이퍼 스캔(HYPERSCAN) 시리즈는 0.05~0.14mm의 정확도로 4m이상의 대형 물체나 이동하는 대상을 측정하기에 적합하며, 광학식 트래커와 스캐너 시스템을 결합하여 실시간 동적 트래킹을 제공해 헥사곤의 휴대용 3D 스캐너 라인업을 완성한다. 헥사곤의 대런 고(Darren Goh) 핸드헬드 3D 스캐너 제품 디렉터는 “아틀라스캔 프로는 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 핸드헬드 3D 스캐너로, 빠르고 전문적인 수준의 스캐닝 성능을 필요한 이들에게 합리적인 가격에 제공하며, 헥사곤의 지속적으로 확대되고 있는 3D 핸드헬드 스캐너 제품군을 한층 강화한다”면서, “욕조, 유아용 장난감, 버스 제조 등 모든 애플리케이션이 헥사곤이 자랑하는 초정밀 측정 수준을 요구하는 것은 아니다. 이번 신제품을 통해 사용자가 유지보수, 역설계, 3D 모델 생성 등 고생산성 워크플로를 일상 업무에 통합할 수 있는 새로운 기회가 열리게 될 것으로 기대한다”고 말했다.

산업통상부는 10월 1일 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스 전략 회의를 개최하고, 대한민국 제조업의 인공지능 전환(M.AX)을 통한 2030 제조 AI 최강국 도약을 위한 성과와 전략을 점검했다. 삼성전자, 현대자동차, LG엔솔, 삼성중공업 등 국내 대표 제조 기업들이 한자리에 모여 제조 혁신의 의지를 다졌다. 김정관 장관은 "AI 시대는 속도와의 전쟁이다. AI 팩토리는 빠르게 세계 1위를 도전할 수 있는 분야"라며, "정책과 자원을 집중해 순풍을 만들겠다"고 밝혔다.   AI 팩토리 선도사업, 2030년까지 500개로 대폭 확대 AI 팩토리 선도사업은 제조 공정에 AI를 접목해 생산성을 획기적으로 높이고 제조 비용과 탄소 배출 등을 감축하는 핵심 프로젝트이다. 이날 회의를 계기로 삼성전자, 현대자동차, LG전자, LG엔솔, SK에너지, HD현대중공업, 농심 등 업종 대표 기업들이 신규 참여를 확정했다. 이에 따라 현재 102개인 AI 팩토리 선도 사업은 2030년까지 500개 이상으로 확대될 계획이다. 주요 기업들은 AI 팩토리를 통해 혁신적인 성과를 목표로 했다. 삼성전자는 AI를 통해 HBM(고대역폭메모리반도체)의 품질을 개선한다. HBM은 ’28년까지 연평균 100% 이상 급성장이 기대될 정도로 각광받는 AI 반도체이다. 삼성전자는 현재 전반적으로 사람이 수행중인 HBM 불량 식별 공정에 AI를 도입할 계획이다. AI가 발열검사 영상, CT 이미지 등을 분석해 품질검사의 정확도를 99% 이상 높이고, 영상·이미지 등의 비파괴 검사를 통해 검사시간도 25% 이상 단축할 것으로 기대된다. HD현대중공업은 함정 MRO용(Maintain 유지보수, Repair 수리, Overhaul 정비) 로봇 개발을 추진한다. 보통 선체의 10% 면적에 따개비·해조류 등의 오염물질이 부착되면 연료소비가 최대 40%까지 증가한다. HD현대중공업은 숙련공에 의존하던 해양생물 제거, 재도장 등의 작업을 AI 로봇에 맡겨, MRO효율을 80% 이상 향상시키고 작업자 안전사고 등을 방지할 계획이다. 현대자동차는 셀방식 생산방식에 핵심이 되는 AI 다기능 로봇팔을 개발한다. 자동차산업은 소품종 대량생산의 컨베이어벨트 방식에서, 제품별로 공정을 다르게 적용해 유연생산이 가능한 셀기반 방식으로 전환되고 있다. 현대차는 힌지·도어 조립, 용접품질 검사 등 다양한 공정을 자율적으로 수행가능한 AI 로봇팔을 공정에 도입하여, 시장수요 변화에 신속히 대응하고 생산성을 30% 이상 높일 계획이다. 농심은 라면 제조설비에 AI 기반 자율정비 시스템을 도입한다. 원료공급, 제면, 포장 등의 라면 제조공정은 연속작동 설비가 많아 한 부분의 예기치 못한 고장으로 생산라인 전체가 중단될 수 있다. 이에 각 공정별로 다양한 이상 징후를 조기에 탐지하는 자율정비 시스템을 도입해 설비 효율성을 10% 이상 제고하고, 유지보수 비용은 10% 이상 절감할 계획이다. 현재까지 AI 팩토리 선도사업에 참여중인 업종별 주요기업 자동차 반도체 전자(가전 등) 철강 조선 현대차, LG이노텍, 한국타이어, 기아 삼성전자, 케이씨텍, 이수페타시스 LG전자, 쿠첸, LS전선 포스코, KG스틸, 대한제강 삼성중공업, HD현대삼호 항공·방산 식품·바이오 이차전지 석유화학·섬유 기계·건설 대한항공, KAI. 한화시스템 농심, 삼양식품, 한국콜마 LG에너지솔루션, 삼성SDI SK에너지, GS칼텍스, 코오롱 HD현대건설기계, 코넥 휴머노이드 로봇, 금년부터 제조 현장 실증 본격 투입 AI 팩토리 전략의 한 축으로, 제조 현장 휴머노이드 로봇 투입을 위한 실증 계획도 공개되었다. 금년에는 디스플레이, 조선, 물류 등 6개 현장에 휴머노이드가 투입된다. 분야 수요기업 공급기업 휴머노이드 주요 과업 디플 삼성디스플레이 레인보우로보틱스 레이저 장비내 렌즈교체, 검사 JIG 교체 작업 등 조선 HD현대미포 에이로봇 각종 상황과 이음 형태에 맞는 용접 작업 수행 　 삼성중공업 에이로봇 다양한 장애물, 협소 공간, 비평탄면 등 극복을 통해 자율 이동하며 용접·청소 등 가전 LG전자 로브로스 인간 수준 핸들링 작업 및 보행을 바탕으로 가전제품 공장 내 조립·운송 화학 SK에너지 홀리데이로보틱스 석유화학 제품 검사, 유압/가스 밸브 등 조작, 시료 제조, 검사 시료 운송 등 수행 유통 CJ대한통운 레인보우로보틱스 피킹·분류·검수·포장 등 복잡한 물류 작업 동작을 다양한 상품에 맞게 자율적으로 수행 산업부는 올해부터 2027년까지 100개 이상 휴머노이드 실증 사업을 통해 핵심 데이터와 기술을 확보하고, 2028년부터는 본격적인 양산 체계에 돌입할 계획이다. 선도사업 성과 가시화, 세계 최고 업종별 제조 AI 모델 개발 착수 현재까지 진행된 AI 팩토리 선도 사업에서는 이미 가시적인 성과가 도출되고 있다. GS칼텍스는 AI를 통해 정유 공정 데이터를 분석해 연료 비용을 20%가량 감축했으며, 온실가스 배출 저감 효과도 달성했다. HD현대미포는 AI 로봇을 투입해 용접 검사·조립 작업시간을 12.5% 단축했다. 반도체 기업인 대덕전자와 신한다이아몬드는 AI 도입으로 기존 육안 품질 검사 시간을 각각 90%, 30% 단축하는 성과를 보였다. 이러한 성과를 바탕으로 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스는 세계 최고 수준을 목표로 하는 업종별 특화 제조 AI 모델 개발에 착수했다. 제조 AI에 특화된 전문가를 비롯해 뉴욕대 조경현 교수, 멜버른대 한소연 교수 등 초거대 AI 모델 전문가 23명이 공동으로 참여한다. 개발된 모델은 2028년 완료를 목표로 하며, 제조 현장 배포 시 기업들은 개발 비용 50%, 개발 시간 40%를 줄일 수 있을 것으로 기대했다. '다크 팩토리' 구현 위한 AI 팩토리 사업 확대 전략 산업부는 AI 팩토리 사업을 확대·개편해 내년부터 완전 자율형 AI 공장인 AI 팩토리(다크 팩토리) 건설에 필요한 기술 개발과 실증 사업을 추진한다. 제조 공정뿐 아니라 공장 설계, 시생산, 공급망 관리, 물류, A/S 등 제조 전 단계를 아우르는 AI 모델을 개발·확산할 계획이다. 특히 엔비디아 CEO 젠슨 황이 강조한 디지털 트윈을 활용한 '가상공장(Virtual Factory)' 구현을 전략의 한 축으로 삼았다. 가상공장을 통해 기업은 시스템 변경, 설비 고장, 공급망 변동 등 다양한 상황에서 공정 가동을 미리 테스트하고, 실제 공장과 연동해 모니터링, 예지 보전, 원격 제어 등에 활용할 수 있게 된다. 이러한 기술을 바탕으로 2030년까지 우리나라가 세계 최고의 AI 팩토리 수출국으로 발돋움하는 것을 목표로 관련 전략을 수립했다.

가트너가 ‘2025 신기술 하이프 사이클(2025 Hype Cycle for Emerging Technologies)’을 통해 주목해야 할 주요 혁신 기술로 ▲기계 고객 ▲AI 에이전트 ▲의사결정 인텔리전스 ▲프로그래머블 머니를 선정했다. 가트너 하이프 사이클은 기술 및 애플리케이션의 성숙도와 도입 현황을 시각적으로 표현하고, 실제 비즈니스 문제 해결 및 새로운 기회 창출과의 잠재적 연관성을 제시한다. 이 방법론은 시간 흐름에 따른 기술 또는 애플리케이션 발전 과정을 조망하고, 특정 비즈니스 목표의 맥락에서의 효과적인 도입 관리를 위한 신뢰 있는 인사이트를 제공한다. 가트너는 매년 프로파일링하는 2000개 이상의 기술 및 응용 프레임워크에서 핵심적인 인사이트를 도출해, 반드시 알아야 할 신기술을 정리해 제시하고 있다. 이들 기술은 향후 2년에서 10년간 혁신적인 이점을 제공할 잠재력을 갖춘 것으로 평가된다.     기계 고객(Machine Customers)이란 사람이나 기업을 대신해 상품, 서비스를 구매하는 비인간 경제 주체다. 가트너는 고객 역할을 수행할 수 있는 B2B 기기를 약 30억 개로 추산하며, 2030년까지 80억 개로 늘어날 것이라 전망했다. 가상 개인 비서, 스마트 가전, 커넥티드 카, 사물인터넷(IoT) 기반 공장 등이 이에 포함된다. 가트너는 기계 고객이 제조, 소매, 소비재 등 다양한 산업에서 새로운 수익과 효율성을 창출하는 핵심 동력이 될 것이라면서, “기업은 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 비즈니스 모델을 재정립하고 기회를 선제적으로 활용해야 한다”고 짚었다. AI 에이전트(AI Agents)는 디지털, 물리적 환경에서 인지, 의사결정, 행동을 수행해 기업의 목표 달성을 지원하는 자율 또는 반자율 AI 소프트웨어다. 기업은 대형 언어 모델(LLM)을 비롯한 AI 기술을 활용해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 개발, 배포하고 있으며, 이는 고객 서비스, 산업 운영, 데이터 분석, 콘텐츠 제작, 물류 등 여러 분야를 자동화해 산업 전반에 혁신을 가져올 잠재력을 갖고 있다. 예측과 실행 정확성에 대한 우려로 AI 에이전트에 대한 신뢰는 제한적이다. 이 기술은 인간의 감독 없이 중요한 결정을 신속히 내리며 독립성, 사용 편의성이 향상되고 있다. 가트너는 기업이 AI 에이전트를 효과적으로 활용하려면 기능과 적용 범위를 명확하게 이해하고, 전략적 계획에 반영할 것을 권장했다. 의사결정 인텔리전스(Decision Intelligence)는 의사결정을 고도화하는 실용적인 접근 방식으로, 의사결정 방식과 결과를 평가·관리·개선하는 과정을 이해하고 엔지니어링한다. 의사결정을 디지털 자산으로 전환하고 모델링하면, 통찰과 실행 사이의 간극을 줄이고 의사결정의 품질, 실행력, 결과를 개선할 수 있다. 가트너의 크리스티안 스테판(Christian Stephan) 시니어 디렉터 애널리스트는 “에이전틱 AI와 생성형 AI에 대한 과대광고, 의사결정 자동화 관련 규제 압박, 심화된 글로벌 불확실성은 기존 비즈니스 프로세스와 의사결정의 한계를 드러냈다. 이에 따라 기업은 속도와 품질을 넘어 일관성, 규정 준수, 비용 효율성, 적응력을 갖춘 새로운 의사결정 체계를 요구하고 있다”고 전했다. 프로그래머블 머니(Programmable Money)는 소프트웨어를 통해 프로그래밍할 수 있는 디지털 화폐를 의미한다. 알고리즘에 따라 작동 방식을 설정할 수 있어 블록체인 기반 토큰화와 스마트 계약을 활용하면 경제 주체의 참여를 확대하고 가치 교환을 자동화할 수 있다. 기업은 비즈니스 파트너, 직원, 기계 고객과 상호작용하기 위해 프로그래머블 머니를 전략적으로 활용해야 한다. 스테판 시니어 디렉터 애널리스트는 “프로그래머블 머니는 새로운 유형의 통화와 디지털 자산 시장을 열어 금융 서비스 분야에 변화를 가져올 것”이라며, “가치 창출, 자금 조달, M2M(Machine-To-Machine) 등 자산 교환의 혁신을 주도해 공급망과 금융 가치 사슬을 재편할 것”이라고 전망했다. 가트너의 마티 레스닉(Marty Resnick) VP 애널리스트는 “수년간의 디지털 혁신 이후, 기업은 AI와 자동화가 불러온 경쟁, 고객, 제품, 운영, 리더십 재편을 목도하고 있다”면서, “기업은 자율 비즈니스 시대라는 새로운 혁신 국면에 직면했으며, CIO는 신기술이 경쟁력 확보, 효율성 향상, 성장 기회 창출에 어떻게 기여할 수 있는지 평가해야 한다”고 말했다.

개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 기계/제조 분야에 특화된 3D CAD/CAE/CAM 소프트웨어, 제품 설계를 위한 특화 기능을 바탕으로 설계 엔지니어링 과정의 효율을 향상, 기계 및 장비 분야에 필요한 대용량 파일 처리 속도 향상, 스마트 구속을 통한 설계 자동화, 2D CAD와 싱크로나이즈를 통해 2D & 3D 설계 협업 최적화 등 공급 : 지더블유캐드코리아   설계 자동화와 도면 연동으로 통합 워크플로 실현 복잡하고 유기적으로 연결된 설계-제조 환경에서 엔지니어는 단순한 모델링을 넘어 변화에 즉각 반응하는 데이터 흐름과 반복 작업 없는 설계, 그리고 설계 의도와 도면 간의 일관성을 요구받고 있다. ZW3D 2026은 이러한 현실적 과제를 해결하기 위해 기존의 단순한 설계 도구에서 벗어나, 설계(CAD) – 검증(CAE) – 제조(CAM) 프로세스의 연속성을 가지기 위해 통합된 플랫폼으로 탈바꿈하고 있다. 이번 ZW3D 2026 버전에서 주목할 만한 점은, 설계자가 수동으로 반복하던 구속 조건 설정을 자동화하고, 제품 설계에 필요한 조립 구조를 클릭 몇 번으로 생성할 수 있도록 자동화 프로세스로 최적화한 부분이다. 여기에 20만개의 부품에 이르는 대용량 어셈블리 환경에서도 안정적인 렌더링과 임포트(import) 속도를 제공하며, 3D 모델의 변경 사항이 DWG 기반의 2D 도면에 실시간으로 반영되는 싱크로나이즈(synchronize)를 통해 설계 일관성과 도면의 정확성을 동시에 확보할 수 있게 되었다. 이러한 기능적 업데이트는 단지 속도 차원에서의 효율화가 아니며, 설계 변경이 잦은 제품 개발 프로세스에서 데이터간 발생되는 오류를 줄이고, 반복 작업 시간을 줄이며 무엇보다 유기적인 설계 협업 관계를 끝까지 유지시킬 수 있는 기반을 제공한다. ZW3D 2026은 2D CAD 전용 소프트웨어인 ZWCAD와 3D CAD/CAE/CAM 소프트웨어인 ZW3D 간의 플랫폼을 통합하여 활용할 수 있는 통로를 구축한 첫 번째 설루션이다. 아직까지도 실제 현업에서 많이 사용하는 *.dwg나 *.dxf와 같은 2D 확장자를 3D 데이터와 연결함으로써 보다 빠른 제조 도면을 생산할 수 있기 때문에, 더욱 최적화된 2D & 3D 통합을 이뤄낸 설루션이 될 것이다. 이를 통해 설계 데이터와 사용자 액션 간의 실시간 연결성이 확보되고, 반복 작업은 자동화되며, 엔지니어는 복잡한 제품 설계를 보다 스마트하고 빠르게 완성할 수 있는 환경을 갖추게 되었다.     신기능 : 설계 워크플로를 혁신하는 생산성 향상 기능 ZW3D 2026은 설계자와 엔지니어의 생산성을 높이기 위해 다양한 신규 기능을 도입했다.   새로운 엔지니어링 기능(마운팅 보스, 립/홈, 스냅 후크) 기계·제품 설계에 요구되는 '마운팅 보스, 립/홈, 스냅 후크’ 등 다양하고 실용적인 엔지니어링 기능이 추가되었다. 마운팅 보스는 플라스틱 및 금속 부품의 고정 구조 설계에 최적화되었으며, 립 기능은 구조적 강성을 강화하는 데 유용하다. 스냅후크 기능은 부품 간 결합을 간소화하며, 특히 플라스틱 사출 성형 설계에서 정밀한 조립이 가능하도록 지원한다. 이러한 기능은 표준화된 템플릿과 함께 제공되어 설계 초기 단계에서부터 시간을 절약할 수 있다.     새로운 슬롯 기능과 나사산 기능의 향상(지능형 구속 조건 추론) 슬롯 및 나사산 생성 기능도 대폭 강화되었다. 이전까지는 사용자가 직접 프로파일을 생성해야 하는 과정이 필요했지만, 새롭게 도입된 슬롯 기능을 통해 복잡한 형상의 슬롯(직사각형, 곡선, 도브테일 등)을 간단한 클릭으로 생성할 수 있다. 그리고, 지능형 구속 조건 추론을 통해 슬롯의 위치와 방향을 자동으로 최적화한다.     나사산 기능 또한 ISO, DIN, ANSI 등 다양한 표준 프로파일을 지원하며, 지능형 추론 알고리즘을 통해 나사산의 피치와 깊이를 자동 조정한다. 이를 통해 나사산 모델링 시간이 약 35% 단축되었으며, 설계 정확도가 향상되었다.     압축 파일 열기(압축 파일에서 직접 임포트) ZW3D 2026은 ZIP, RAR 등 압축 파일에서 설계 데이터를 직접 임포트할 수 있는 기능을 새롭게 추가했다. 이를 통해 사용자는 별도의 압축 해제 과정 없이 대용량 데이터를 신속히 불러와 작업을 시작할 수 있다. 특히, 외부 협력업체와 공유되는 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하며, 데이터 로딩 시간이 기존 대비 약 40% 단축되었다. 이 기능은 복잡한 프로젝트 환경에서 즉시 작업이 가능하다는 점에서 워크플로 간소화에 큰 기여를 한다.     향상된 기능 : 더 빠르고 스마트하게 ZW3D 2026은 기존 기능의 성능을 개선하여 사용자 경험을 한층 강화했다.   판금 변환(원 클릭으로 시트메탈 설계 워크플로 혁신)     소비자 제품의 복잡한 판금 설계는 산업 스타일의 시각적인 니즈를 충족하기 위해 빈번한 설계 변경을 요구하며, 이는 후속 엔지니어링 작업을 복잡하게 만들고 수동 변환 과정에서 시간 소모와 오류를 일으킨다. 판금 모듈에 새롭게 추가된 ‘판금 변환’ 기능은 단 한 번의 클릭으로 복잡한 솔리드 모델이나 외부 판금 부품을 즉시 편집 가능한 판금 형상으로 변환하며, 자동으로 굽힘 영역을 수집하고 정의한다. 새롭게 추가된 벤트, 컷아웃, 루버, 엠보싱과 같은 기능을 활용하여 복잡한 판금 구조 생성을 간소화할 수 있으며, 실제 사례에서 가전제품 케이스 설계 시간을 최대 50% 단축했다.   스마트한 구속 조건 추론 스마트 구속 조건 추론 기능은 어셈블리 설계 과정에서 컴포넌트 선택 시 적합한 구속 조건을 자동으로 추천한다. 자주 사용하는 조건은 시스템이 학습하여 제안하고, 여러 부품을 한 번에 그룹 구속 설정하는 것도 가능하다. 개선된 알고리즘은 과구속 문제를 최소화하며, 구속 조건 충돌 관리자 탭을 통해 문제가 발생한 부품을 직관적으로 확인하고 수정할 수 있다. 이 기능은 최대 20만 부품으로 구성된 대규모 어셈블리에서도 안정적인 성능을 제공하며, 구속 설정 시간을 약 30% 줄였다.     설계 효율 향상(대용량 파일 처리 및 다중 솔리드 도면 작업 속도 향상) 수천~수만 개 부품으로 구성된 대용량 어셈블리 데이터에서도 불러오기/렌더링/저장 속도가 향상되었다. ZW3D 2026은 최적화된 데이터 처리 엔진을 통해 최대 20만 부품의 어셈블리 파일 로딩 속도를 이전 버전 대비 약 50% 단축했다. 또한, 다중 솔리드 도면 작업 시 렌더링 및 편집 속도가 약 40% 개선되어, 복잡한 설계 데이터의 수정과 검토가 더욱 원활해졌다. 이는 중장비, 산업 설비, 금형 설계 등 대규모 프로젝트에서 특히 효과적이다.   자동 도면 생성으로 2D 도면 워크플로 혁신 비표준 장비 설계 프로젝트에서는 수천~수만 개의 2D 도면 생성이 전체 프로젝트 주기의 최대 30%를 차지하며, 이는 설계 프로세스의 주요 병목 지점이다. ZW3D 2026은 자체 Z3RRW 확장자 기반의 자동 도면 생성 기능과 주석 기능을 통해 이러한 문제를 해결한다. 엔지니어는 단일 템플릿 설정만으로 치수와 공정 테이블을 일괄 생성할 수 있으며, 3D 모델 변경 시 해당 2D 도면이 자동으로 갱신되어 수작업을 최소화한다. 실제 사례에서 사출 성형 프로젝트의 도면 업데이트 시간이 4시간에서 3분으로 단축되었고, 15만 개 부품의 공장 레이아웃 프로젝트에서는 최적화된 투영 엔진으로 도면 뷰 생성 시간이 5분에서 1분으로 줄어들었다. 이로써 복잡한 워크플로에서도 도면 출력의 정확성과 일관성을 유지하며, 생산성을 높일 수 있다.     핵심 신기능 : 2D 싱크로나이즈(2D/3D 도면 시트 연동) ZW3D 2026의 핵심 기능인 2D 싱크로나이즈(2D Synchronize)는 2D 도면과 3D 도면 간의 실시간 동기화를 지원한다. 이 기능은 3D 모델(참조 파트)의 변경 사항을 2D 도면에 자동으로 동기화하고 변경된 치수가 연동된 도면에 자동 적용되도록 한다. ZWCAD에서 데이터 연동을 하려면 ‘치수’ 메뉴에서 ‘관련된 DWG/DXF’ 옵션을 활성화하여 생성된 2D 및 3D 도면에 연동성을 부여하고 ‘DWG/DXF로 동기화’ 버튼을 클릭하면, 연동된 DWG/DXF 도면에 변경 사항이 즉시 반영된다. 즉, DWG/DXF 파일로 다시 내보내지 않고도 설계 변경 사항과 주석이 실시간으로 업데이트되어 재작업 프로세스를 줄이고 작업 효율이 향상된다. 이를 통해 설계 일관성을 유지하면서 수정 작업 시간을 약 60% 절감할 수 있다. 또한, 협업 환경에서 다수의 설계자가 동시에 2D 및 3D 데이터를 수정하더라도 충돌을 최소화하며, 2D/3D 설계 데이터 공유를 지원하여 협업 효율을 높였다.     ZW3D 2026은 기존 사용자들이 겪던 불편을 해소하고, 최신 설계 트렌드를 반영한 지능적이고 실용적인 기능 개선에 중점을 두었다. 압축 파일 직접 열기, 원클릭 판금 변환, 스마트 구속 조건 추론, 자동 도면 생성, 그리고 2D 싱크로나이즈를 통한 2D/3D 실시간 연동은 설계 환경의 유연성과 효율을 높인다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

제조 산업 공정 최적화 솔루션 기업인 인이지(INEEJI) 는 설명가능 인공지능(Explainable AI, XAI)과 AI 예측 기술력을 바탕으로 제조업 및 다양한 산업의 생산성과 효율성을 향상시켜 공정 수율을 개선하는 데 중점을 두고 있다. 주요 기술로는 세계 최고 수준의 설명가능 인공지능 기술력과 예측 정확도를 집약한 AI 예측 솔루션 INFINITE OPTIMAL SERIES(인피니트 옵티멀 시리즈)와 원자재, 환율, 날씨, 소비자 행동 등 주요 경제 지표를 바탕으로 비즈니스 전반에 활용 가능한 클라우드 기반 AI 예측 서비스인 Cloud AI EEJI(이:지)가 있다.   인이지(INEEJI)는 2019년 설립되어, 세계적 수준의 AI 예측 솔루션을 통해 제조 산업 공정의 최적화를 실현하는 기업이다. 별도의 하드웨어 설치 없이 소프트웨어만으로 적용 가능한 AI 예측·제어 가이던스 솔루션을 제공하며 제조업의 디지털 전환과 공정 효율화에 앞장서고 있다.  (1) INFINITE OPTIMAL SERIES 인이지의 대표 AI 예측 솔루션인 INFINITE OPTIMAL SERIES(인피니트 옵티멀 시리즈)는 공정의 문제를 정확하게 예측하고, 작업자가 쉽게 이해할 수 있도록 가이던스를 제공하여 공정을 최적의 상태로 운영할 수 있도록 지원한다. 주요 고객사는 철강, 시멘트, 화학, 정유 등 다양한 제조 산업에 걸쳐 있으며, 주요 핵심 공정에 적용되어 제조 공정의 품질 개선, 생산성 향상, 에너지 절감을 돕고 있다. 일본을 포함한 글로벌 시장에서 성공적인 프로젝트 사례를 확보하며 입지를 다지고 있다. INFINITE OPTIMAL SERIES는 제조 공정 데이터를 기반으로 품질과 생산성을 개선하고 에너지를 절감할 수 있는 AI 예측 기반 공정최적화 솔루션이다. 이 솔루션은 시계열 데이터 분석과 설명가능 AI 기술을 활용하여 예측 결과와 근거를 명확히 전달하며 철강, 시멘트, 화학 등 다양한 제조 산업에서 생산성과 품질 개선 효과를 실현하고 있다.  세계적인 인공지능 학술대회인 ICML, AAAI, KDD등을 통해 기술력을 인정받으며, 최근에는 AI 모델이 어떤 원리로 작동하는지, 어떤 변수가 현재의 의사 결정에 중요한 영향을 미치는지 그 기여도를 선별하고 예측 정확도를 산출하는 딥러닝 설명 과정 입력 기여도 측정 기술(NeurIPS 2022)로 세계 최고 수준의 기술력으로 인정받았다. (2) Cloud AI EEJI Cloud AI EEJI[이:지]는 기업이 보유한 데이터 기반 인사이트 도출 및 주요 지표 예측을 통한 폭넓은 활용을 지원하며, 다양한 경제적·환경적 요인을 통합적으로 분석하는 강점을 갖추고 있다. 인이지의 기술력은 산업별 맞춤형 AI 솔루션 설계, 데이터 수집, 모델 개발, 현장 적용 및 통합 운영까지 아우르는 end-to-end 서비스로 제공되며, 고객의 디지털 전환과 공정 혁신을 효과적으로 지원한다. EEJI는 경제 지표, 수요 예측, 원자재 가격 분석 등 비즈니스 데이터에 가장 적합한 최적의 예측 모델을 제공한다. EEJI는 API를 통해 손쉽게 연동되며, 고객사가 데이터 활용도를 극대화할 수 있도록 지원한다. 두 솔루션 모두 사용자의 비즈니스와 제조 공정의 효율성을 극대화하는 데 중점을 두고 설계되었다. 관련 트렌드 및 전망 (1) 산업 AI 기술 및 지속가능성 글로벌 기술 패권 시대에 제조업이 국가 경쟁력의 중심으로 떠오르고 있으며, 미국은 제조 기술의 약점인 생산성을 첨단 기술로 극복하고 첨단 제조업으로의 전환을 준비하고 있다. AI는 제조업에서 생산성 향상, 에너지 효율 증대, 인력 운용 최적화, 제품 품질 개선 등 주요 과제를 해결하는 핵심 기술로 부상하고 있다. 산업 AI 기술은 제조업에서 실시간 데이터 분석을 통해 공정을 최적화하고 설비의 유지보수를 사전에 예측하는 방향으로 발전하고 있다. 특히 석유화학, 시멘트, 제철 등 대규모 공정을 보유한 산업에서는 에너지 효율 향상과 운영 비용 절감을 위한 AI 활용이 필수적이다. 기업들은 산업별 맞춤형 모델과 거버넌스 전략을 통해 AI를 도입하고 있으며, 기존 AI/ML 기법과의 조합을 통해 한계점을 보완하고 있다. 또한, AI 기술을 활용해 에너지 절감과 탄소 배출 저감을 실현하는 솔루션은 제조업계에서 중요한 과제로 자리 잡고 있으며, 관련 기술 수요는 꾸준히 증가하고 있다. (2) 설명가능 AI의 중요성 설명가능 AI(Explainable AI)는 AI의 의사결정 과정을 명확히 드러내 신뢰를 구축하는 핵심 기술로, 제조업 등 산업 분야에서 중요성이 높아지고 있다. 주요 정부와 규제 기관은 책임감 있는 AI 활용을 위해 투명성과 신뢰성을 강화하는 정책을 추진하고 있으며, 이를 통해 사용자와 이해관계자가 쉽게 이해하고 모니터링할 수 있는 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있다. 인이지는 설명가능 AI 기술을 활용해 산업 현장에서 AI 의사결정 과정을 투명하게 제시하며, 신뢰와 책임감을 강화하고 있다. 이로써 윤리적이고 책임감 있는 AI 활용을 지원하며, 산업계의 지속가능한 디지털 전환에 기여하고 있다. 비즈니스 전개 방향 인이지는 ‘인간(人)을 이(利)롭게 하는 인공지능(知)’이라는 기업 비전 아래 철강, 시멘트, 정유, 화학, 발전, 유리 제조 등 주요 제조 공정에서 AI 예측 가이던스의 실효성을 입증하며 국내 레퍼런스를 확대하는 동시에 산업 현장에서 제조 품질을 향상시키고 기업 성장 촉진에 매진하고 있다. 2025년 코스닥 상장을 목표로 하고 있지만, 궁극적인 목표는 Siemens와 같은 세계적인 기술 기업으로 도약하는 것이다. 최근 인이지는 국내 제조 기업들과의 협력 경험을 바탕으로 일본 시장 진출 1년 만에 주요 제조사들과 실증 프로젝트를 성공적으로 진행하며 글로벌 확장을 가속화하고 있다. 일본의 지요다 강철 공업과의 AI 공정 실증 실험을 시작으로, 제강, 시멘트, 생활가전 제조사 네 곳에 AI 예측 솔루션을 도입하고 운영을 확정했다. 일본을 시작으로 독일, 대만 등 글로벌 제조 강국으로 시장을 확대해 나가며 글로벌 시장에서 AI 예측 기술의 혁신성과 실효성을 입증하며 세계적인 AI 예측 전문 기업으로 자리매김하고자 한다.

주요 디지털 트윈 소프트웨어 전자·전기·기구 통합 PLM 시스템, SynchroSpace   개발 및 자료 제공 : 이로젠, 032-351-1624, www.elozen.com     SynchroSpace(싱크로스페이스)는 워크플로 기반의 웹 애플리케이션으로 전자·전기·기구 CAD 툴 및 ERP 등 기간시스템과 연동되어 One DB에서 제품개발시작에서 완료까지 데이터와 프로세스를 관리하는 제품 수명주기 관리 시스템이다. 특히, 전자·전기 개발 데이터와 프로세스 관리에 특화되어 있다. 1. 주요 특징  중소기업의 경우 대기업과 다르게 개발업무 프로세스가 다양하고, 업무프로세스 변화가 자주 발생하고, 시스템 관리인력이 부족하기 때문에 PLM 시스템은 핵심기능 위주로 사용이 쉽고, 변화대응이 빨라야 한다. 국내 자체 기술, 최신 UI/UX 및 Workflow To-Do 기반으로 사용이 쉽고 고객의 니즈를 빠르게 적용할 수 있다. (1) 최신 UI/UX로 EASY-TO-USE  1시간 교육 후 바로 사용 가능 ■ 타사대비 직관적인 UI/UX로 필요한 정보만을 빠르고, 쉽게 접근  ■ To-Do 기반으로 사용이 쉽고 업무 효율성 강화 (2) 워크플로우 기반 One DB 웹 애플리케이션 ■ 모듈화로 확장이 용이한 워크플로우 기반 웹 애플리케이션 ■ 모듈화된 기능 및 전자·전기·기구 데이터 통합 관리 ■ 카드 방식 워크플로 제공 (3) Multi CAD 통합  다양한 EDA/ECAD/MCAD와 연계를 통한 자동화 구현 ■ 전자·전기 부품 라이브러리를 EDA/ECAD의 회로도에 삽입 ■ CAD BOM(Partlist·CAD Structure)및 산출물 자동 생성 및 등록 (4) 고객 맞춤형 솔루션 제공: 자체 솔루션으로 고객 요구사항 적용 용이 ■ 전자, 전기, 기구 각각 구축 가능 및 일괄 구축 가능 ■ 고객만의 특화된 기능 개발 및 Customization 용이 2. 주요 기능 (1) Item 관리 Item 대상은 전자(Component, PCB, PBA, Firmware, Board), 전기(Component, Wire/Cable, Assembly), 기구(Part, Assembly), Product 등으로 관리 대상이다. ■ Item별 분류, 채번, 속성, 첨부문서 관리 ■ Item별 Workflow 관리 (2) BOM 관리 BOM 대상은 전자(회로도 설계기준 Partlist, PCB설계기준 Partlist, PBA BOM, Board BOM), 전기(회로도 설계기준 Partlist, 3D배선 기준 Partlist, Wire/Cable List), 기구(Assembly CAD Structure), 제품(Engineering BOM, Preliminary BOM) 등으로 관리 대상이다. (3) 설계 데이터 관리 도면대상은 전자(전자회로 설계 데이터, PCB 설계 데이터, 거버 데이터, 조립 데이터), 전기(전기회로설계 데이터, 2D배선 설계 데이터, 3D배선 설계 데이터), 기구(3D파트 설계 데이터, 3D Assembly설계 데이터, 2D Drawing 도면) 등으로 관리 대상이다. (4) 배포 및 설계변경 관리 ■ 사내배포  ■ 설계변경요청(ECR), 설계변경주문(ECO)관리 ■ 설계변경실행 시 Where-Use 및 역전개를 통한 선택 또는 일괄변경 실행 ■ Item Status 및 Item Revision 관리 3. 도입 효과 매출 7,000억 원(2015년 기준) 자동차 전장부품 개발회사에 적용된 사례 분석 결과로 설계기간 및 재설계회수 30% 절감, 연간 22.5억 원의 개발비용 절감  ※ 2020년 기준으로 매출액 및 제품개발모델이 약 2배 이상 증가했음에도 개발 인원은 그대로 유지됨   4. 주요 고객 사이트 자동차 전장부품, 산업 부품, 디스플레이, 생활가전, 통신 장비, 2차전지, 조명, 카메라, 의료기기, 휴대폰 등을 개발하는 다양한 기업에서 사용 중이다. 상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

다쏘시스템코리아는 지난 5월 29일 서울 코엑스에서 ‘3D익스피리언스 콘퍼런스 코리아 2025(3DEXPERIENCE CONFERENCE KOREA 2025)’를 진행했다. 이번 행사에서는 인공지능(AI)과 결합한 다쏘시스템의 버추얼 트윈 기술을 통한 산업 혁신 비전과 사례가 소개됐다. 다쏘시스템은 ‘생성 경험 재생으로 순환하는 모델로 전환하며 경쟁력을 갖춰야 할 시점’이라는 기조 아래, 다양한 산업 분야의 디지털 혁신 성과와 미래 전략을 다뤘다. ■ 정수진 편집장     버추얼 트윈에서 3D 유니버스로, 산업 전환의 비전 제시 다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 2040년을 향한 자사의 새로운 비전으로 ‘생성형 경제’로의 본격 전환을 짚었다. 그는 “생성형 경제는 ‘경험 경제’와 ‘순환 경제’를 통합하는 개념으로, 제품 중심이 아닌 사용자 경험을 중시하고 환경 및 리사이클링을 고려하는 것을 뜻한다. 다쏘시스템은 기존의 ‘제조−소비−폐기’라는 기존의 일직선 방식 대신에 ‘생성−경험−재생’이라는 순환 모델로의 산업 전환을 추구하면서, 사회로부터 얻은 가치를 사회에 환원하여 진정한 경쟁력을 갖추고자 한다”고 전했다. 이를 위한 핵심 역량으로 다쏘시스템이 내세우는 것이 ‘버추얼 트윈’이다. 다쏘시스템은 지난 1981년 3D 기술을 선보인 이후 디지털 목업(DMU), PDM(제품 데이터 관리), PLM(제품 수명주기 관리)를 거치면서 기술 혁신을 이어왔다. 그리고 축적된 기술을 바탕으로 ‘3D익스피리언스 플랫폼’이라는 하나의 플랫폼 상에서 데이터, 행동, 제품의 정체성이 전체수명 주기 동안 동적으로 연결되는 버추얼 트윈을 제시했다. 정운성 대표이사는 “제품뿐 아니라 인간의 버추얼 트윈을 구현하고, 궁극적으로 가상과 실제의 간극을 없애는 것을 목표로 버추얼 트윈의 고도화를 추진하고 있다”고 소개했다. 버추얼 트윈에 이어 다쏘시스템이 다음 세대의 기술로 제시하는 것은 ‘3D 유니버스(3D UNIV+RSES)’이다. 올해 초 7세대 기술로 공개된 3D 유니버스의 핵심은 버추얼 트윈 기술에 생성형 AI를 탑재한 것이다. 버추얼 트윈을 고도화하는 것과 함께 베스트 프랙티스의 형태로 축적된 버추얼 트윈 기반의 경험을 AI로 학습해 미래의 경험을 제시하는 것이 3D 유니버스의 비전이다. 정운성 대표이사는 “다쏘시스템은 미숙련 사용자도 숙련된 업무를 가능하게 돕는 버추얼 AI 동반자인 ‘아우라(Aura)’를 선보였고, 애플과의 파트너십을 통해 애플 비전 프로(Apple Vision Pro)에서 몰입감 있는 버추얼 트윈 경험을 제공하고자 노력하고 있다”면서, “다쏘시스템의 모든 기술은 지식과 노하우 플랫폼인 3D익스피리언스 플랫폼에서 체계적으로 운영되며, 3D 유니버스는 12개 주요 산업 및 모든 제품 브랜드에 걸쳐 맞춤형 설루션을 강화하고 지원 범위를 넓힐 것”이라고 전했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 정운성 대표이사는 생성형 경제를 위한 기술 개발 내용을 소개했다.   버추얼 트윈으로 포괄적인 산업 혁신 이끈다 다쏘시스템의 3D익사이트 사업 및 영업 총괄인 마시모 프란도(Massimo Prando)는 3D익사이트(3DEXCITE)가 엔지니어링 데이터와 고객 경험을 연결하는 역할을 한다고 설명하면서, 가상 세계와 현실 세계를 잇는 버추얼 트윈에 생성형 AI를 접목하여 혁신적인 경험을 창출한다는 다쏘시스템의 비전을 제시했다. 그리고 항공우주, 반도체 제조, 산업 장비, 철도, 가전제품, 스포츠 및 라이프스타일, 자동차 등 다양한 산업 분야의 버추얼 트윈 적용 사례를 공유했다. 프란도 총괄은 “3D익사이트의 목표는 제품을 더 빠르고, 더 좋게, 더 스마트하게 만들고 클라우드 애플리케이션에 적용 가능하게 하는 것”이라고 소개했다. 다쏘시스템이 제시하는 버추얼 트윈은 단순히 현실을 디지털로 복제하는 것에 그치지 않는다. 설계, 스타일링, 재료, 엔지니어링, CAD, 시뮬레이션, 제조 등 모든 데이터를 수집하고, 이를 통해 구성된 디지털 복제본을 제품 수명주기 내내 성숙시키고 활용하는 것이 중요하다는 것이다. 이를 위해 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼과 CGI 허브(CGI hub)를 활용하여 통합된 데이터를 기반으로 버추얼 트윈을 구현하고, 제품 개발 과정을 간소화하며, 그 위에 생성형 AI 경험 레이어를 겹친다는 전략을 마련했다. 프란도 총괄은 “버추얼 트윈을 기반으로 하는 3D익사이트의 기술 스택은 생성형 AI 애플리케이션을 위한 ‘시드(seeds)’를 생성하고 클라우드 환경에서 확장 가능하다”면서, 버추얼 트윈 기술을 항공우주, 반도체 제조, 산업 장비, 철도, 가전, 자동차 등 다양한 산업에 적용할 수 있다고 전했다. 또한 산업 분야의 버추얼 트윈 활용 사례를 다음과 같이 소개하면서, “다쏘시스템은 복잡한 기술을 쉽고 대중화된 방식으로 배포하여 모든 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 하는 데 중점을 둔다”고 전했다. 복잡한 설계를 이해관계자에게 명확하게 전달하며, 더 빠르고 스마트한 의사 결정을 지원 시뮬레이션을 통해 생산 라인을 가동하기 전에 병목 파악 작업자 훈련 및 재설비의 가상 계획 자동화 및 로봇 시나리오 개발 지원 실제 제작 전 가상 제품 경험 및 구성 카탈로그, 브로슈어, 온라인 등 다양한 고객 접점에 대해 높은 수준의 시각적 결과물의 빠른 배포 고객 데이터 기반으로 맞춤형 제품 설계 및 3D 모델을 통해 고객에게 상호작용 경험 제공 가능한 제품 구성 시나리오를 플랫폼에서 직접 호출하고, CAD 및 구성 관리와 연결 여러 시장의 요구사항을 반영하여 웹사이트, 브로슈어, 쇼룸 등에 배포 생성형 AI를 통해 2D 정적 이미지에서 완전한 구성의 대화형 비디오 재창조   ▲ LG전자 황윤제 기술고문은 모델 기반의 제품 개발 가상화 전략을 소개했다.   산업 혁신 위한 브랜드 전략과 기술 활용 사례 소개 다쏘시스템코리아는 제품별 행사와 통합 행사를 격년 주기로 번갈아 진행하고 있는데, 이번 3D익스피리언스 콘퍼런스는 다쏘시스템의 모든 제품 브랜드를 아우르는 연례 콘퍼런스로 마련됐다. 오전에 진행된 ‘3D 익스피리언스 콘퍼런스 2025’의 제너럴 세션에서는 ▲LG전자 황윤제 기술고문의 ‘모델 기반 가상화 R&D를 통한 디지털 혁신 : AI 시대의 도전과 미래’ ▲PWC 컨설팅 문홍기 대표의 ‘Beyond Digital | Virtual Twin’ ▲델 테크놀로지스 오리온 상무의 ‘Unleashing the Future of AI Development with Dell Pro Max Workstation’ 등 발표가 진행됐다. 또한, 오후에는 3D익스피리언스 플랫폼의 핵심 설루션인 바이오비아(BIOVIA), 에노비아(ENOVIA), 넷바이브(NETVIBES), 카티아(CATIA), 3D익사이트(3DEXCITE), 델미아(DELMIA), 시뮬리아(SIMULIA)의 브랜드 트랙과 더불어 SDV(소프트웨어 정의 차량) 트랙이 진행됐다. 이번 콘퍼런스를 통해 다쏘시스템은 AI 기반 버추얼 트윈이 산업 혁신의 핵심 동력이 될 것이며, 지속 가능한 성장과 새로운 가치 창출을 위한 필수적인 도구임을 강조했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

주요 디지털 트윈 소프트웨어 스탬핑 공정의 안정성과 효율성 향상 소프트웨어, AutoForm-Sigma 개발 : AutoForm, www.autoform.com 자료 제공 : AutoForm, 02-6332-1150, www.autoform.com/kr   AutoForm-Sigma(오토폼 시그마)는 스탬핑 공정의 안정성과 효율성 향상을 위해 개발된 소프트웨어로, 제조 공정에서 발생할 수 있는 노이즈와 변동성을 분석하여 견고한 공정을 설계하도록 돕는다. 초기 엔지니어링 단계에서 성형 공정에 대한 깊은 통찰과 투명성을 제공하며, 설계 변수가 제품 품질에 미치는 영향을 식별하고, 트라이아웃 및 양산 중에 적절히 수정할 수 있도록 지원한다. 공정 안정성 평가, 품질 관리 및 생산 최적화 분야에 적용된다. 1. 주요 특징  설계 변수의 자동 변형, 제품에 가장 영향을 주는 변수 요인의 식별, 설계 변수의 영향도와 민감도 결정, 공정 실행력(capability) 결정, 자동 다중 시뮬레이션 기능을 포함한다.   2. 주요 기능 ■ 노이즈와 변동성 반영 : 실제 공정에서 발생하는 소재 특성, 윤활 상태, 프레스 힘 등의 변화를 고려하여 공정의 현실적인 상태를 분석한다. ■ 공정 능력 분석 : Cpk 지표를 통해 공정의 안정성과 신뢰성을 평가할 수 있으며, 공정의 개선 가능성을 파악한다. ■ 민감도 분석 및 수정 조치 지원 : 프레스 힘, 속도 등 제어 매개변수의 민감도를 분석해 효과적인 수정 조치를 제안한다. ■ 디지털 시뮬레이션 기반 예측 : 공정 안정성을 예측하고 생산 중 발생할 수 있는 문제에 대해 빠르고 정확한 평가가 가능하다. ■ 사용자 친화적 인터페이스 : 엔지니어가 쉽게 사용하고 공정을 최적화할 수 있도록 설계되었다.   3. 도입 효과 체계적인 프로세스 개선 덕분에 성형 공정의 안정성과 신뢰성을 높일 수 있으며, 안정적인 생산 공정을 통해 제품 불량률을 최소화할 수 있다. 또한, 수정 횟수 및 비용의 최소화 덕분에 효율적인 생산이 가능하다. 변수 분석을 통해 디지털 트랜스포메이션이 가능하다는 점도 중요한 효과 중 하나이다. 이러한 특징과 효과를 통해 AutoForm-Sigma는 품질 요건을 충족하는 가장 효율적이고 안정적인 생산 공정을 확인할 수 있게 한다.   4. 주요 고객 사이트 오토폼은 전 세계 50여 개국, 1,000여 개 회사에서 3,500명 이상의 사용자가 주요 엔지니어링 및 제조 공정을 위해 신뢰하고 있다. 주요 고객은 자동차 및 기타 OEM, 금형 및 스탬핑 업체, 철강 및 알루미늄 공급업체이며, 항공 우주 산업뿐만 아니라 의료, 가전 및 백색 가전 산업으로도 점점 더 진출하고 있다.     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기