슈나이더 일렉트릭 코리아가 산업 자동화·스마트 에너지·BESS 설루션을 아우르는 현장 지능형 통합 인프라 포트폴리오를 공개했다. 최근 AI 설비 확산과 재생에너지 연계로 산업 현장의 전력 밀도와 운영 복잡도가 빠르게 높아지면서, 설비 제어와 전력 인프라를 개별적으로 운영하던 기존 구조의 한계도 함께 드러나고 있다. 이에 슈나이더 일렉트릭은 현장에서 전력과 설비를 직접 감지·제어·보호하는 지능형 디바이스를 기반으로 자동화와 전력 인프라를 하나의 체계로 연결하는 방향을 제시한다. 이러한 구조는 산업 자동화, 스마트 에너지, BESS 설루션을 아우르며, 설비 제어부터 전력 보호·분배·에너지 저장까지 현장 하드웨어 기반에서 통합적으로 구현하는 것이 특징이다. 산업 자동화 영역에서는 고정밀 설비 제어와 현장 가시성 확보가 핵심이다. ▲Lexium Servo 시스템은 반도체 및 배터리 제조 공정에서 요구되는 고속·고정밀 위치 제어를 지원하며, 반복 정밀도와 응답성을 동시에 확보한다. 여기에 ▲Pro-face GP6000 HMI는 설비 상태와 공정 데이터를 직관적으로 시각화해 작업자의 신속한 의사결정을 돕는다. 이를 통해 설비 제어의 정확성과 현장 운영 안정성을 동시에 강화한다. 스마트 에너지 영역에서는 전력 분배와 보호 기능을 통합적으로 구현한다. ▲Smart Panel은 IoT 기반 전력 계측 및 차단 장치를 통합한 스마트 배전반 구조로, 실시간 전력 데이터 수집과 모니터링을 통해 전력 품질과 설비 상태를 동시에 관리할 수 있다. 또한 친환경 고압 배전반 ▲SM AirSeT은 탄소 저감과 안정적인 절연 성능을 동시에 확보해, 고밀도 전력 환경에서도 신뢰성 높은 배전 인프라를 구축한다. 에너지 저장과 전력 가용성을 담당하는 BESS 영역에서는 보호와 무정전 운영 체계가 중요하다. 1500V DC 환경에 대응하는 ▲EasyPact MVS DA1은 높은 단시간 내전류 내량(Icw)을 기반으로 사고 초기의 대전류 상황에서도 안정적인 격리와 보호 기능을 수행한다. 이중화 설계를 적용한 ▲ESS UPS 설루션은 부하 변동이나 순간 정전 상황에서도 전력 품질을 유지하며, AI 설비 및 재생에너지 연계 환경에서 연속적인 운영을 지원한다. 두 설루션은 BESS 인프라의 보호·저장·백업 기능을 현장에서 직접 구현함으로써 전력 가용성을 구조적으로 강화한다.     이러한 기능 간 연결과 운영 최적화는 슈나이더 일렉트릭의 개방형 IoT 아키텍처인 에코스트럭처(EcoStruxure)를 기반으로 구현된다. 에코스트럭처는 PLC 중심의 설비 제어를 넘어 자동화와 전력, 에너지 데이터를 하나의 디지털 운영 체계로 연결하며, 아비바 및 이탭(ETAP) 기반의 데이터 시각화와 디지털 트윈 기술을 통해 설계부터 운영까지 이어지는 전 주기 가시성을 제공한다. 이를 통해 설비 상태와 전력 흐름을 분석·예측함으로써 안정성과 효율을 동시에 강화하고, 기존 설비와의 유연한 연계를 가능하게 한다. 나아가 에너지 사용 데이터 분석과 전력 최적화를 통해 탄소 배출 관리 체계를 고도화하고 탄소 중립 실현을 지원한다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 산업 자동화 사업부의 채교문 본부장은 “AI 설비 확산과 재생에너지 연계로 산업 현장의 전력 구조가 빠르게 변화하는 가운데, 설비 제어와 전력 보호, 에너지 저장을 현장에서 하나의 체계로 구현하는 인프라 전략이 무엇보다 중요해지고 있다”면서, “이를 개별 시스템이 아닌 에코스트럭처를 통한 하나의 운영 체계로 작동시키는 것이 슈나이더 일렉트릭의 차별화된 경쟁력이며, 이를 통해 진정한 One Solution Provider로서 고객의 산업 운영 전반을 지원하고 있다”고 말했다. 한편 슈나이더 일렉트릭 코리아는 오는 3월 4일부터 서울 코엑스에서 열리는 ‘스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’에 참가한다. 이번 전시에서는 ‘Welcome to Industrial Automazing - Your Energy Technology Partner’를 메인 테마로, 설계 단계부터 운영 최적화까지 하나의 흐름으로 유기적으로 연결되는 통합 데모를 선보일 예정이다.

지멘스는 컴퓨팅 및 AI 기반 계측 설루션 혁신 기업인 카누푸스 AI(Canopus AI)를 인수했다고 발표했다. 지멘스는 이번 인수를 통해 반도체 제조업체가 웨이퍼 및 마스크 검사 공정에서 더욱 높은 수준의 정밀도와 효율을 달성할 수 있게 될 것으로 보고 있다. 또한, 지멘스는 고급 AI 기능이 강화된 최첨단 계측 기술을 통합함으로써 자사의 반도체 설계 및 제조 디지털 스레드(digital thread)를 확장하고 시장 내 입지를 강화할 계획이다. 반도체 산업은 소자 크기가 계속 작아지고 생산량이 늘어남에 따라 점점 더 복잡한 제조 과제에 직면해 있다. 대규모 계측은 첨단 반도체 제조에서 품질과 수율을 보장하는 핵심 요소가 되었다. 카누푸스 AI의 AI 기반 설루션은 지멘스의 기존 포트폴리오를 보완하면서, 제조업체에 운영 우수성을 실현할 수 있는 지능형 검사 및 측정 기능을 제공한다. 2021년 프랑스에서 설립된 카누푸스 AI는 웨이퍼 및 마스크 계측과 검사 분야의 혁신을 목표로 하는 소프트웨어 및 AI 기업이다. 이 회사는 계측과 검사 워크플로를 AI로 강화하는 접근 방식인 ‘메트로스펙션(Metrospection)’을 개척하고 있다. 이는 칩 설계자와 제조업체가 첨단 공정 노드의 극도로 정밀한 요구 사항을 충족하도록 돕는다. 카누푸스 AI는 임계치 측정 주사 전자 현미경(CD-SEM) 이미지 및 고물량 제조(HVM) 오아시스(Oasis) 계측 데이터를 검토할 수 있는 웹 기반 뷰어를 제공한다.     지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 토니 헤멀건 사장 겸 CEO는 “지멘스 캘리버(Calibre) 포트폴리오의 컴퓨팅 리소그래피 및 제조 물리 시뮬레이션 기능과 카누푸스 AI의 고급 계측 및 검사 기술을 결합하여 차별화된 엔드 투 엔드 전자 설계 자동화(EDA) 디지털 스레드를 구축하고자 한다. 이를 통해 수율 향상을 가속화하고 첨단 노드의 양산 준비 시간을 단축할 수 있다”고 전했다. 또한, 이번 통합이 서브 나노미터 공정 제어와 마스크 개발을 가능하게 하는 고정밀 반도체 제조 디지털 트윈 비전을 더욱 발전시킬 것이라고 덧붙였다. 카누푸스 AI의 조엘 알라니스(Joël Alanis) CEO는 “반도체 설계 및 제조의 한계를 넓히는 혁신가들이 급변하는 산업 환경의 도전에 대응할 수 있도록 강력한 웨이퍼 및 마스크 계측 설루션으로 지원할 것"이라고 밝혔다.

아메텍(AMETEK) 산하의 파로(FARO)와 크레아폼(Creaform)이 조직 개편을 통해 파로 크레아폼(FARO CREAFORM)과 파로 인사이트(FARO INSIGHT)라는 두 개의 신규 비즈니스 유닛을 출범했다. 휴대용 계측과 현실 캡처 분야의 기술력을 결합하여 제조 및 건설 분야의 디지털 혁신을 선도한다.     아메텍(AMETEK, Inc.)의 사업부인 파로(FARO Technologies)와 크레아폼(Creaform)이 계측 및 현실 캡처 산업의 접근 방식을 재정의하는 중대한 조직 개편을 단행했다. 2026년 1월 13일, 양사는 파로의 3D 측정 사업 부문과 크레아폼을 통합한 파로 크레아폼(FARO CREAFORM)과 현실 캡처 전문 부문인 파로 인사이트(FARO INSIGHT)라는 두 개의 새로운 비즈니스 유닛을 출범한다고 발표했다. 이번 개편은 고객 중심의 솔루션 제공과 기술 혁신 속도 가속화를 통해 장기적인 성장을 도모하기 위해 설계되었다. 제조 경쟁력 강화를 위한 파로 크레아폼의 탄생 새롭게 출범하는 파로 크레아폼(FARO CREAFORM)은 패니 트루숑(Fanny Truchon)의 리더십 아래 운영된다. 이 유닛은 파로의 3D 측정 기술과 크레아폼의 혁신적인 휴대용 계측 솔루션을 결합하여 제조 및 유지보수 팀이 신속하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 파로 크레아폼은 휴대용 측정 암(Portable Measurement Arm), 레이저 트래커(Laser Tracker) 등 계측 기술을 더욱 직관적이고 모바일한 도구로 발전시켜 제조 현장의 성과를 극대화하는 것을 목표로 한다. 특히 고객에게 전체 포트폴리오에 대한 단일 창구(Single Point of Contact)를 제공함으로써 사용자 편의성을 높이고, 휴대용 계측 분야에서 명확한 시장 리더로 자리매김한다는 전략이다. 현실 데이터의 가치 창출, 파로 인사이트 출범 동시에 파로의 현실 캡처 사업 부문은 디트마르 웨네머(Dietmar Wennemer)가 이끄는 파로 인사이트(FARO INSIGHT)로 재편되었다. 파로 인사이트는 버텍 비전(Virtek Vision)과 협력하여 물리적 세계를 실행 가능한 디지털 인사이트로 전환하는 데 집중한다. 이 유닛은 AEC&O(건축, 엔지니어링, 건설 및 운영), 공공 안전, 지리 공간 분야의 전문가들에게 고품질 현실 캡처 솔루션을 제공한다. 현장에서 수집된 데이터를 디지털 트윈(Digital Twin) 워크플로우로 연결하고, 포인트 클라우드(Point Cloud) 변환, 데이터 관리 및 공유를 지원함으로써 고객이 신뢰할 수 있는 데이터를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있는 생태계를 구축할 계획이다. 산업 간 시너지와 리더십의 결합 이번 조직 개편은 40년 이상의 역사를 가진 파로의 3D 측정 리더십과 2002년 설립 이후 휴대용 3D 스캐닝(Handheld 3D Scanning) 분야를 혁신해 온 크레아폼의 기술력이 합쳐진 결과다. 파로 크레아폼은 캐나다 퀘벡주와 미국 플로리다주에 본사를 두고 품질, 생산, 설계 팀을 위한 스마트한 워크플로우를 제공한다. 독일 코른탈에 본사를 둔 파로 인사이트는 3D 레이저 스캐닝과 비전 시스템을 통해 디지털 현실 분야의 유산을 이어간다. 파로 크레아폼의 패니 트루숑 책임자는 두 업계 리더의 강점을 결합하여 산업 전반이 미래를 예측하고 대비할 수 있는 새로운 가능성을 열겠다고 밝혔다. 또한 파로 인사이트의 디트마르 웨네머 책임자는 건설 진행 상황 추적부터 범죄 현장 디지털화까지, 현실 세계를 정확히 디지털화하여 고객에게 실질적인 인사이트를 제공하겠다고 강조했다.      

엔비디아가 전자 설계 자동화(EDA) 소프트웨어 기업인 시높시스와 20억 달러(약 2조 9400억 원) 규모의 전략적 파트너십을 맺었다. 양사의 동맹은 겉으로는 칩 설계 기술 분야의 협력이지만, 시높시스가 인수한 앤시스의 CAE 및 엔지니어링 시뮬레이션 기술이 엔비디아의 생태계 속에 더욱 깊이 들어왔다는 점도 놓칠 수 없다. 하드웨어(GPU)와 설계 소프트웨어(EDA)에 물리 시뮬레이션(CAE)까지 결합해 반도체의 설계부터 제조 그리고 디지털 트윈까지 전체 가치 사슬을 완성하는 그림을 그릴 수 있게 되었다는 것이다. ■ 정수진 편집장     AI 가속 컴퓨팅과 EDA의 결합, 20억 달러 규모의 전략적 동맹 엔비디아와 시높시스의 이번 파트너십은 거대 자본의 이동과 최첨단 기술의 통합이라는 두 가지 계층에서 진행된다. 우선 엔비디아는 시높시스의 보통주를 주당 414.79달러에 매입하는 방식으로 총 20억 달러를 투자해, 시높시스 전체 발행 주식의 약 2.6%를 확보했다. 하지만 이 거래의 본질은 단순한 지분 투자가 아닌 기술적 동맹에 있다. 양사는 엔비디아의 가속 컴퓨팅을 위한 하드웨어 및 AI 역량과 시높시스의 엔지니어링 설루션을 통합하기로 합의했다. 이번 협력에서 주목할 만한 기술적 화두는 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’ 엔지니어링의 공동 개발이다. 기존의 AI가 엔지니어의 명령을 수동적으로 수행하는 도구에 머물렀다면, 에이전틱 AI는 엔지니어처럼 스스로 생각하고 복잡한 설계 작업을 주도적으로 수행하는 ‘대리인(에이전트)’ 역할을 지향한다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “CUDA GPU 가속 컴퓨팅은 설계 방식을 혁신하고 있다. 원자에서 트랜지스터, 칩에서 완전한 시스템에 이르기까지 어느 때보다 빠르고 대규모로 시뮬레이션이 가능하며, 컴퓨터 내에서 완전한 디지털 트윈을 구현할 수 있다”면서, “엔비디아는 가속 컴퓨팅과 AI의 힘을 활용해 엔지니어링과 설계를 새롭게 정의하고 있다. 시높시스와의 파트너십을 통해 엔지니어들이 우리의 미래를 만들 혁신적인 제품을 발명할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다. 이를 위해 엔비디아는 자사의 최신 AI 모델인 ‘네모트론(Nemotron)’과 마이크로서비스인 ‘NIM(NVIDIA Inference Microservices)’ 등의 AI 기술 스택을 제공하고, 시높시스는 이를 자사의 EDA 툴에 탑재해 반도체 설계의 자동화 수준을 한 단계 끌어올릴 계획이다. 더불어 엔비디아의 가상 세계 구축 플랫폼인 ‘옴니버스(Omniverse)’와 시높시스의 물리 시뮬레이션 기술을 결합하여, 반도체 칩뿐만 아니라 자동차나 로봇 같은 물리적 시스템 전체를 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈 사업도 확대될 전망이다.   엔비디아의 생태계 확장과 시높시스의 기술 도약 이번 투자는 양사 모두에게 시장 경쟁력을 높이고 다른 회사의 추격을 막을 진입 장벽을 구축할 수 있는 윈–윈(win–win) 전략이 될 수 있다. 엔비디아 입장에서 이번 동맹은 자사의 가속 컴퓨팅 생태계를 반도체 개발의 뿌리 단계까지 확장하는 계기가 된다. 시높시스의 설계 소프트웨어가 엔비디아의 GPU 가속 기술인 쿠다(CUDA) 등을 기반으로 구동된다면, 전 세계 반도체 설계 회사들이 자연스럽게 엔비디아 GPU를 서버 인프라로 채택하게 되기 때문이다. 즉, 엔비디아의 칩은 AI 서비스용 연산 장치를 넘어, ‘반도체를 만드는 필수 도구’로 자리 잡게 되는 것이다. 시높시스 입장에서도 이번 협력은 기술적 한계를 돌파하고 재무적 안정을 추구할 기회이다. 반도체 미세 공정이 나노미터(nm) 단위로 내려가면서 설계 검증에 소요되는 시간은 기하급수적으로 늘어나고 있는데, 엔비디아의 GPU 가속을 활용하면 이 시간을 크게 단축할 수 있을 것으로 보인다. 시높시스의 사신 가지(Sassine Ghazi) CEO는 “차세대 지능형 시스템 개발의 복잡성과 비용은 전자공학과 물리학의 더 깊은 통합, 그리고 AI와 컴퓨팅을 통한 가속화를 요구한다. 시높시스와 엔비디아는 통합된 AI 기반 시스템 설계 설루션을 제공할 수 있다”면서, “양사가 함께 엔지니어링을 혁신하고, 전 세계 혁신가들이 더욱 효율적으로 아이디어를 실현할 수 있도록 힘을 보탤 것”이라고 밝혔다. 시높시스는 이러한 성능 향상으로 경쟁사와 기술 격차를 벌리는 무기를 얻게 됐다. 또한, 최근 앤시스 인수로 막대한 자금을 사용한 상태에서, 엔비디아의 20억 달러 투자를 통해 재무 부담을 덜고 연구개발에 집중할 수 있는 실탄을 확보하게 되었다.   ▲ 가속 컴퓨팅과 생성형 AI를 위한 엔비디아의 블랙웰 아키텍처(출처 : 엔비디아)   AI 칩 개발 속도 혁명과 반도체 설계 패러다임의 전환 양사의 동맹은 반도체 산업과 AI 산업 전반에 적지 않은 파도를 일으킬 것으로 보인다. 무엇보다 ‘AI가 AI 반도체를 만드는’ 시대가 본격적으로 열리면서 칩 개발 속도에 혁명이 일어날 것이다. 지금까지 고성능 AI 반도체를 설계하려면 수백 명의 숙련된 엔지니어와 수년의 시간이 필요했다. 하지만 에이전틱 AI가 상용화되어 복잡한 배선 배치나 검증을 자동 수행하게 되면, 반도체의 개발 기간이 크게 줄어들 수 있다. 이러한 변화는 ‘반도체 설계의 대중화’를 앞당겨, 빅테크 기업뿐만 아니라 스타트업도 맞춤형 AI 칩을 더 쉽게 개발할 수 있는 환경을 만들 것이다. 또한, 반도체 설계 인프라의 중심축이 중앙처리장치(CPU)에서 그래픽처리장치(GPU)로 급격히 이동할 전망이다. 전통적인 EDA 작업은 주로 CPU 기반 서버에서 이루어졌으나, 엔비디아와 시높시스의 협력은 이 워크플로를 GPU 중심으로 이동시킨다. 2025년 10월 경주 APEC 기간 중에는 삼성전자와 SK하이닉스가 엔비디아 GPU 기반의 대규모 ‘AI 팩토리’를 구축하고, 반도체 연구 개발과 생산 고도화에 활용할 계획을 밝히기도 했다. 향후 반도체 기업들이 데이터센터를 구축할 때 CPU보다 GPU 확보에 더 많은 예산을 투입하게 만든다면, 엔비디아는 시장 지배력을 높일 수 있을 것이다. 나아가 설계–검증–제조로 이어지는 반도체 전체 공급망을 기술적으로 통제하는 거대 플랫폼 기업을 노리는 것도 가능하다.   AI 반도체 개발의 생태계 장악 노리나 한편, 이번 투자는 최근 AWS(아마존웹서비스), 구글, 마이크로소프트 등 빅테크 기업들이 자체 NPU(신경망처리장치)를 개발하며 ‘탈 엔비디아’를 시도하는 흐름에 대한 전략적 대응으로 볼 수도 있다. 빅테크 기업들이 엔비디아 GPU에 대한 의존도를 줄이기 위해 독자적인 AI 연산 칩을 개발하고 있다. 이런 상황에서 엔비디아와 시높시스의 협력은 ‘칩을 만드는 도구’ 자체를 엔비디아 생태계에 묶어두는 전략이 된다. 구글의 TPU(텐서처리장치), AWS의 트레이니엄(Trainium) 등을 만드는 과정에서 가장 효율적인 설계 도구가 ‘엔비디아 GPU 가속이 적용된 시높시스 설루션’이라면, 경쟁사들은 엔비디아를 이기기 위해 엔비디아의 장비를 써야 하는 상황에 놓일 수 있다는 것이다. 엔비디아의 이번 투자는 자사 GPU가 단순한 AI 연산 도구를 넘어, AI 반도체 산업 전체의 필수 인프라로 자리잡게 하는 효과도 기대할 수 있다. 경쟁자들의 하드웨어 독립 시도를 막을 수는 없더라도, 그 설계 및 검증 과정에서 엔비디아의 영향력을 높은 수준으로 유지하려는 생태계 잠금(lock-in) 전략이 될 수 있다는 것이다.   디지털 트윈을 완성하는 퍼즐, CAE 전체 그림에서 시높시스가 품은 앤시스의 역할도 주목된다. 시높시스는 2024년 1월 엔지니어링 시뮬레이션 분야의 주요 기업인 앤시스를 약 350억 달러(약 46조 원)에 인수한다고 발표했고, 2025년 7월 인수를 완료했다. 이는 반도체 설계와 물리 시뮬레이션이라는 두 영역을 통합해서, 칩 단위를 넘어 시스템 전반을 검증할 수 있는 역량을 확보하기 위한 전략적 결정이었다. 시높시스 산하에 들어간 앤시스는 이번 협력의 범위를 반도체 밖으로 확장하는 열쇠를 쥐고 있다. 최신 AI 칩은 많은 전력을 소모하고 높은 열을 내기 때문에, 단순히 회로를 그리는 것을 넘어 열을 식히고 전기적 간섭을 막는 물리적 설계가 필수이다. 앤시스의 다중 물리(멀티피직스) 시뮬레이션은 바로 이 난제를 해결하는 핵심 기술이고, 엔비디아 GPU의 강력한 연산 능력은 복잡한 물리 계산을 빠르게 처리하는 최적의 도구가 된다. 나아가 앤시스는 엔비디아가 꿈꾸는 ‘완전한 디지털 트윈’을 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 엔비디아 옴니버스가 가상 공간의 외형을 만든다면, 앤시스는 그 안에 실제 세계의 물리 법칙을 적용시킬 수 있다. 앤시스는 시높시스와 엔비디아의 협력이 반도체 설계를 넘어 자동차, 항공우주, 스마트 공장 등 다양한 영역을 아우루는 ‘산업용 AI(industrial AI)’로 확장되도록 돕는 다리 역할을 할 수 있을 것으로 보인다.   ▲ 앤시스는 반도체 개발뿐 아니라 산업용 디지털 트윈까지 확장하기 위한 시뮬레이션 기술을 제공할 수 있다.(출처 : 앤시스)   전자–기계의 경계가 무너진다 : CAE 기술의 미래 시높시스와 앤시스의 결합 외에도 최근 몇 년간 CAE 및 시뮬레이션 업계는 서로 다른 영역에 있던 기업들이 경계를 허물고 통합되는 지각 변동을 겪고 있다. 2025년 지멘스가 데이터 분석 및 시뮬레이션 기업인 알테어를 인수한 것, 2024년 시높시스의 경쟁사인 케이던스(Cadence)가 자동차 및 항공우주 구조 해석 기술 기업인 베타 CAE 시스템즈(BETA CAE Systems)를 인수한 것이 대표 사례다. 또한 계측 장비 기업인 키사이트(Keysight)는 가상 프로토타이핑 기업 ESI 그룹(ESI Group)을 지난 2023년에 인수했다. 이런 인수합병의 흐름은 전자 설계(EDA)와 기계 설계(CAE)의 융합을 뜻하며, 향후 AI 및 반도체 시장에서 시뮬레이션 기술이 단순한 검증 도구를 넘어 핵심 원천 기술로 입지를 높일 것임을 시사한다. 첫째, CAE/시뮬레이션은 산업용 AI를 위한 ‘데이터 창고’의 역할을 한다. 산업용 AI를 학습시키기 위한 양질의 고장 데이터나 사고 데이터를 현실에서 구하는 것은 어렵기 때문에, 물리 법칙에 기반한 가상 환경에서 합성 데이터(synthetic data)를 생성해 AI에 공급하는 것이 필수가 되고 있다. 둘째, 반도체 시장에서는 패키징의 한계를 넘는 열쇠가 된다. 미세 공정의 한계로 인해 칩을 3차원으로 쌓는 기술이 중요해지면서, 열과 구조적 안정성을 해석하는 CAE 설루션은 이제 선택이 아닌 ‘차세대 칩 설계의 필수 전제 조건’이 되고 있다. 엔비디아의 시높시스에 대한 투자는 전 세계 기술 산업이 ‘설계–시뮬레이션–제조–구동’이 하나로 연결된 거대한 디지털 생태계로 재편되고 있음을 보여주는 신호탄이다. 엔비디아는 칩을 넘어 ‘플랫폼’이 되려고 하고, 시높시스 및 CAE 업계는 해석 도구를 넘어 ‘지능형 통합 설루션’으로 진화하고 있다. 전자(electronics)와 기계(mechanics)의 경계가 사라지고 AI가 융합되는 모습이다. 이들의 결합은 향후 반도체 및 AI 산업의 기술 표준을 누가 주도할 지에 대한 예상과 함께, 새롭게 구축되는 거대한 생태계 안에서 기업들이 어떤 생존 전략을 모색해야 할 지에 대한 고민도 안겨준다.

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.

디지털 트윈과 AI가 시뮬레이션과 현실의 간극을 메우다   제조 시설은 지속적인 문제에 직면해 있다. 정비 일정은 일반적으로 실제 마모와 관계없이 3개월마다 부품을 점검하고 6개월마다 구성 요소를 교체하는 등 엄격한 일정을 따른다. 그 결과 불필요한 점검과 교체로 인한 비효율적인 시간 낭비가 발생하고, 반대로 정비 일정 전에 부품이 고장 나는 일도 생긴다. 센트랄수펠렉-파리 사클레대학교(CentraleSupélec–Université Paris-Saclay)의 지궈 젠(Zhiguo Zeng) 교수와 그의 연구팀은 디지털 트윈 기술과 딥러닝을 결합한 혁신적인 접근 방식을 통해 이 문제를 해결하고 있다. 그들의 목표는 모든 중요 부품에 센서를 배치할 필요 없이 시스템 수준의 모니터링 데이터만으로 로봇 시스템의 구성요소 수준의 고장을 감지하는 것이다. 젠 교수는 “유지보수는 공장에서 매우 큰 문제”라면서, “기계에 유지보수가 필요한 시기를 미리 안다면 주문이 적은 시기에 수리 일정을 잡을 수 있어 생산성 손실을 최소화할 수 있다”고 말했다. 그는 신뢰성 공학과 수명 예측 분야에서 풍부한 경험을 갖고 있지만, 디지털 트윈 기술은 그의 이전 연구와는 결이 다른 새로운 영역이었다. 센트랄수펠렉의 안 바로스(Anne Barros) 교수와 페드로 로드리게스-아예르베(Pedro Rodriguez-Ayerbe) 교수가 주도하는 학제 간 프로젝트인 ‘미래의 산업(Industry of the future)’에 참여하면서, 그는 디지털 트윈이 어떻게 강력한 시뮬레이션 도구를 물리적 시스템에 실시간으로 직접 연결할 수 있는지 깨달았다. 젠 교수는 “디지털 트윈은 결함 진단에 매우 유용하다. 이를 실제 기계의 데이터에 연결하여 그 데이터로 모델을 개선할 수 있다”고 설명했다.  제조업, 자동차, 항공우주 및 기타 분야로 활용 영역이 확대되면서, 디지털 트윈은 인더스트리 4.0에서 유망한 기술 중 하나로 자리잡고 있다. 물리적 객체나 시스템의 가상 복제본인 디지털 트윈(digital twin)을 생성함으로써, 조직은 운영 현황과 유지보수 필요성을 명확하게 파악할 수 있다. 또한 디지털 트윈은 예측 유지 관리 시스템 개발의 어려운 측면 중 하나인 고장 데이터의 부족에 대한 해결책을 제시한다. 젠 교수는 “현실에서는 고장이 자주 발생하는 걸 보기는 어렵다. 그래서 이제는 시뮬레이션을 통해 고장 데이터를 만들어낸다”고 설명했다.   가상과 물리의 가교 역할 디지털 트윈 프로젝트는 물리적 시스템과 가상 시스템 간의 다양한 수준의 통합을 통해 구현 옵션을 제공한다. 젠 교수의 연구팀은 세 가지 서로 다른 수준의 디지털 표현으로 작업했다. 기본 수준에서 디지털 모델은 기존 시뮬레이션처럼 작동하며, 물리적 시스템과 데이터를 교환하지 않는 정적 모델로 오프라인에서 실행된다. 그다음 단계는 디지털 섀도로, 가상 모델이 물리적 시스템의 데이터를 받아 그 행동을 미러링하지만 제어하지는 않는다. 가장 발전된 구현은 데이터와 정보의 양방향 흐름을 갖춘 진정한 디지털 트윈이다. 여기서 모델은 관찰을 바탕으로 스스로 업데이트하고 물리적 시스템을 제어하는 실시간 결정을 내린다. 연구팀은 테스트용으로 ArmPi FPV 교육용 로봇을 선택했다. 이 로봇은 5개의 관절과 하나의 엔드이펙터로 구성되며, 6개의 서보 모터로 제어된다. 결함 진단의 기초가 될 만큼 정확한 디지털 트윈을 만드는 것은 어려운 일이었다. 또한 기존 모니터링 접근 방식의 한계를 해결해야 했다. 젠 교수는 “대부분의 산업 사례에서 베어링을 진단하려면 베어링 수준의 센서가 필요하며, 이는 쉽지 않은 일이다. 내부에 베어링이 있는 큰 기계를 상상해보면 센서를 설치하기 위해서는 기계를 분해해야 하는데 때로는 공간이 충분하지 않을 때도 있다”고 말했다.   그림 1. ArmPi FPV 교육용 로봇(출처 : 센트랄수펠렉)   그들의 접근 방식은 시스템 수준 데이터(로봇 엔드 이펙터의 이동 궤적)를 사용하여 구성 요소 수준의 오류(개별 모터 문제)를 진단하는 것이었다. 또한 디지털 트윈을 사용하여 관찰할 수 있는 것과 감지해야 할 것 사이의 격차를 해소하고자 했다. 연구팀은 시뮬링크(Simulink)와 심스케이프 멀티바디(Simscape Multibody)를 사용하여 디지털 트윈을 구축했으며, 구성요소와 시스템 수준 동작을 모두 나타내는 계층적 모델을 만들었다. 젠 교수는 “모든 것은 시뮬레이션 모델을 설계하는 것으로 시작한다. 동적 시스템과 그 제어기를 모델링하고 싶다면 시뮬링크는 매우 강력하다”고 말했다. 연구팀은 시뮬링크를 사용해 모터 제어기를 PID 제어기로 모델링하면서 실험적으로 조정한 게인 값을 활용했다. 또한, 시뮬링크의 시각화 기능을 적극적으로 활용해 시뮬레이션 데이터와 실제 로봇의 센서 데이터를 연동할 수 있는 인터페이스를 구축하고, 실시간 모니터링 환경을 구성하였다. ROS 툴박스(ROS Toolbox)는 로봇 하드웨어와의 연결에서 유용한 역할을 했다. 젠 교수는 “로봇 운영 체제(Robot Operating System : ROS)를 사용하려면 일반적으로 ROS와 파이썬(Python) 환경을 별도로 구성하고 모든 연결을 직접 처리해야 한다”면서, “ROS 툴박스를 사용하면 이런 설정이 자동으로 관리되기 때문에 많은 노력을 아낄 수 있다”고 설명했다. 연구팀은 AI 모델 학습을 위한 데이터 준비 과정에서는 두 가지 접근 방식을 시도하였다. 먼저, 로봇에 입력되는 모터 명령과 그에 따른 그리퍼(gripper)의 움직임 패턴과 같은 원시 계측값을 기반으로 데이터를 수집하였다. 이후에는 디지털 트윈을 활용한 방식을 도입하였다. 시뮬레이션을 통해 로봇이 명령에 따라 어떻게 움직여야 하는지를 예측하고, 이 결과를 실제 움직임과 비교함으로써 예상과 실제 간의 차이를 도출하였다. 이러한 차이는 미세한 고장을 감지하는 데 유용한 지표로 작용하였다.   그림 2. 심스케이프 멀티바디의 로봇 팔에 대한 시뮬링크 모델(출처 : 센트랄수펠렉)   연구팀은 딥 러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox)를 사용하여 장단기 메모리(Long Short-Term Memory : LSTM) 신경망을 훈련하여 특정 실패를 나타내는 패턴을 식별했다. 모델 아키텍처에는 각각 100개의 숨겨진 단위가 있는 두 개의 LSTM 계층, 그 사이의 드롭아웃 계층 및 완전히 연결된 분류 계층이 포함된다. 연구팀은 매트랩 앱 디자이너(MATLAB App Designer)를 사용하여 각 모터의 위치, 전압 및 온도를 포함한 실시간 데이터를 수집하는 그래픽 사용자 인터페이스를 설계했다. 이 인터페이스를 통해 로봇의 상태를 모니터링하고 오류 진단 모델의 예측을 검증할 수 있었다. 이러한 통합 도구들이 원활하게 함께 작동하면서, 연구팀은 소프트웨어 호환성 문제와 씨름하기보다는 효율적으로 기술적 과제 해결에 집중할 수 있었다.   현실 격차에 도전하다 연구팀은 실제 로봇에서 훈련된 모델을 테스트했을 때 연구원들이 ‘현실 격차’라고 부르는 시뮬레이션과 현실 세계 간의 불일치에 직면했다. 결함 진단 모델은 시뮬레이션에서 98%의 정확도를 달성하여 모터 고장의 위치와 유형을 모두 정확하게 식별했지만, 실제 로봇에서 테스트했을 때 성능은 약 60%로 떨어졌다. 젠 교수는 “시뮬레이션이 현실과 일치하지 않는 이유를 분석하고 있다”고 말하며, “실제 세계를 시뮬레이션 상에서 표현할 때 고려하지 못한 요소들이 있다”고 설명했다. 젠 교수와 그의 연구팀은 통신 신뢰성 문제, 시뮬레이션에서 고려되지 않은 모터 노이즈, 제어 명령과 모니터링 활동 간의 동기화 문제 등 성능 격차에 기여하는 여러 요인을 확인했다.   그림 3. 정상 상태 오류에서 로봇 팔의 애니메이션 및 관련 혼동 매트릭스(출처 : 센트랄수펠렉)   이러한 과제는 디지털 트윈 애플리케이션의 광범위한 문제를 반영한다. 현실은 가장 정교한 시뮬레이션보다 더 복잡하다. 연구팀은 낙담하기보다는 실제 노이즈 패턴을 시뮬레이션 하는 모듈을 디지털 트윈에 추가하고 전이 학습에 도메인 적응 기술을 적용하는 등 이러한 격차를 해소하기 위한 방법을 개발했다. 젠 교수는 “디지털 트윈 모델을 개발할 때 보정 테스트를 하긴 하지만, 이 역시 통제된 환경에서 이루어진다”고 말했다. 이어서 “하지만 산업 현장에 모델을 실제로 적용하면 훨씬 더 많은 노이즈가 포함된 데이터를 접하게 된다. 이처럼 현실의 노이즈를 알고리즘 관점에서 어떻게 보정할 것인가는 매우 도전적인 연구 주제”라고 설명했다. 이러한 수정을 통해 연구팀은 실제 세계 정확도를 약 85%까지 개선했다. 이는 실용적 구현을 향한 중요한 진전이다.   소규모 실험실에서 스마트 공장으로 연구팀의 작업은 단일 로봇을 넘어서 확장되고 있다. 이들은 다수의 로봇이 협업하며 생산 라인을 구성하는 소규모 스마트 공장 환경을 구축하고 있으며, 이를 통해 고장 진단 알고리즘을 보다 실제에 가까운 조건에서 실험하고자 한다. 젠 교수는 “우리는 미니 스마트 공장을 구축하려고 한다”면서, “생산 설비와 유사한 환경을 만들어 로봇에 알고리즘을 적용해, 실제 생산 스케줄링에 통합될 수 있는지를 실험하고 있다”고 설명했다. 이러한 접근 방식은 교육적 효과도 크다. 센트랄수펠렉의 공학과 학생들은 수업과 프로젝트를 통해 디지털 트윈, 로보틱스, 머신러닝 기술을 실습 기반으로 학습하고 있다. 젠 교수는 “학생들이 처음부터 가상 공간에서 모델을 직접 설계하고 이를 점차 실제 로봇과 연결해가는 과정을 보면, 그들이 이 과정을 진심으로 즐기고 있다는 걸 알 수 있다”고 전했다. 이 연구는 제조업뿐 아니라 물류, 스마트 창고 등 다양한 산업 분야로의 확장이 가능하다. 예를 들어 스마트 창고에서는 로봇이 정해진 경로를 따라 이동하지만, 장애물이 나타나면 이를 인식하고 경로를 유동적으로 조정해야 한다.   그림 4. 여러 로봇이 소규모 스마트 공장 환경의 생산 라인에서 협력하여 작동한다.(출처 : 센트랄수펠렉)   젠 교수는 “스마트 창고에서 로봇은 사전 정의된 규칙을 따르지만, 패키지가 떨어지고 경로가 막히는 등 경로를 리디렉션하고 다시 프로그래밍해야 하는 경우가 있을 수 있다. 이런 경우 로봇을 조정하기 위해 각 로봇의 실시간 위치를 알아야 하기 때문에 디지털 트윈 시스템이 필요하다”고 설명했다. 연구팀은 구성요소가 고장 날 때 로봇의 움직임을 조정하는 것과 같은 내결함성 제어를 포함한 추가 응용 프로그램을 모색하고 있다. 또한 연구자들은 에너지 소비만 고려하는 것이 아니라, 궤적 최적화 모델에서 각 모터의 성능 저하 수준과 잔여 유효 수명도 고려하는 건전성 인식 제어를 개발하고 있다. 그들의 코드, 모델, 데이터 세트를 깃허브 저장소(GitHub repository)를 통해 자유롭게 공개하고 있으며, 다른 연구자들이 이를 바탕으로 연구를 확장해 나가기를 기대하고 있다. 목표는 개선의 출처가 어디든 간에, 보다 나은 고장 진단 시스템을 구축하는 것이다. 젠 교수는 “누군가 우리보다 더 나은 결과를 만들어낸다면 정말 기쁠 것”이라고 전했다. 중국 제조업 현장에서 일하던 부모님의 영향을 받아 공학자의 길을 걷게 된 젠 교수에게 이번 연구는 단순한 학문적 탐구를 넘어선 개인적인 사명이기도 하다. 젠 교수는 “어릴 때 제조업에서 일하는 것이 얼마나 힘든 일인지 직접 보며 자랐다”면서, “내가 그렸던 비전은 그런 육체 노동을 로봇이 대체하게 해 사람들이 보다 나은 삶을 살 수 있도록 하는 것이었다”고 전했다.   ■ 이웅재 매스웍스코리아의 이사로 응용 엔지니어팀을 이끌고 있으며, 인공지능·테크니컬 컴퓨팅과 신호처리·통신 분야를 중심으로 고객의 기술적 성공을 지원하는 데 주력하고 있다. LG이노텍과 LIG넥스원에서 연구개발을 수행하며 신호처리와 통신 분야의 전문성을 쌓아왔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국산업지능화협회는 북미 최대 반도체 전문 전시회 중 하나인 ‘세미콘 웨스트 2025(Semicon West 2025)’에 산업부 및 KOTRA와 공동으로 한국관을 구성해 참가했다고 밝혔다. 북미 최대 반도체 전문 전시회 중 하나인 세미콘 웨스트 2025는 10월 7일~9일 미국 애리조나주 피닉스 컨벤션센터에서 개최됐다. 올해 행사는 30개국 875개사에서 1500개의 전시 부스 및 3만 5000여 명의 참관객이 참여했다. 이번 세미콘 웨스트 2025의 개최지인 피닉스는 최근 급성장을 보이며 미국의 반도체 제조 거점으로 떠오르고 있는 지역이다. 애리조나주는 2020년 이후 60건 이상의 반도체 투자 프로젝트와 누적 2050억 달러 규모의 투자, 2만 5000개 이상의 신규 일자리 창출을 기록하며, ‘미국 반도체 산업의 심장’으로 반도체 산업을 선도하고 있다. 특히 TSMC, 인텔, 앰코(Amkor), 마이크로칩(Microchip), NXP 등 글로벌 반도체 선도 기업이 대규모 투자를 진행하고 있으며, 애리조나 주립대(ASU)를 중심으로 한 인재 양성 생태계와 친기업적 규제 환경이 결합해 세계적인 반도체 클러스터를 형성하고 있다. 올해 전시회의 핵심 주제는 ‘반도체 인재 양성과 스타트업의 성장, 첨단 패키징’으로 ‘Sustainability Pavilion’과 ‘Workforce Development Pavilion’을 운영해 반도체 산업의 환경 대응과 인력 개발 전략을 집중 조명했으며, 글로벌 기업 및 연구기관 간의 협업 세션과 기술 콘퍼런스도 동시 개최되었다.     세미콘 웨스트 2025의 한국관에는 에이아이비즈, 다산이엔지, 동주에이피, 에코에너젠, 이엠아이, 지앤비에스에코, 한솔아이원스, 아이엠티, 레이저셀, 나노텍, 넥센서, 알에프피티, 세믹스, 비츠로브이엠, 위드시스템, 영진아이엔디와 화성시 6개 기업, 지자체인 이천시를 포함한 22개 국내 반도체 장비·소재 기업이 참여했으며, 반도체 검사·계측, AI, 진공·유량제어, 소재·코팅 등 공정 전주기에 걸친 혁신 설루션을 전시했다. 한국관은 폭넓은 분야의 핵심 기술을 집약적으로 소개하며 국내 반도체 산업의 기술 경쟁력을 선보였다. 참가 기업들은 북미 바이어와의 상담 및 기술 협력 미팅을 진행하여 북미 공급망 내 협력 기회를 확대하고 향후 기술 교류 및 수출 확대의 기반을 마련했다. 통합한국관을 담당한 한국산업지능화협회의 김태희 센터장은 “세미콘 웨스트의 피닉스 개최는 미국 반도체 제조의 부흥을 상징하는 중요한 시점으로, 한국관 참가를 통해 국내 기업들이 북미 시장 진출의 새로운 기회를 확보할 수 있었다”면서, “협회는 앞으로도 유관기관과 협력해 기업들의 해외 진출과 글로벌 네트워크 확대를 지속적으로 지원하겠다”고 전했다.

전력 계측 및 AI 기반 모터 진단 솔루션 전문기업, 엔텍시스템   산업 현장에서 고장이나 생산이 중단될 수 있는 상황을 미리 예측해, 장비 가동 중지 등의 사태를 막는 예지보전의 중요성이 높아지고 있다. AI 기반 산업 진단 기술 전문기업 엔텍시스템(www.nteksys.com)은 전력 계측과 모터 진단 분야에서 20년 이상 축적된 기술력으로 산업 설비의 안전성과 효율성을 높이는 데 앞장서고 있다.   엔텍시스템 김영식 부사장   산업 현장의 숨은 위험 신호, AI가 먼저 알아챈다 2002년 설립된 엔텍시스템은 전력 계측 및 AI 기반 모터 진단 솔루션을 전문으로 제공하는 기술 기업이다. 전기 신호 분석과 머신러닝 기술을 융합해 설비의 이상을 조기에 탐지하고, 운영 최적화를 유도하는 ‘AI 예지정비’ 분야에서 독자적 위치를 구축해왔다. 주요 제품으로는 ▲멀티채널 미터(GEMS 3500 시리즈) ▲AI 모터 진단 시스템(GEMS 5500 시리즈) ▲전기실 온라인 진단 시스템(EMS) 등이 있다. 이 중 멀티채널 미터는 수배전반의 인입 및 분기 회로를 동시에 고정밀 측정하여 에너지 효율과 전력 품질 감시에 활용되고, AI 모터 진단 솔루션은 전기 신호를 분석해 이상 징후를 조기에 탐지하고 머신러닝 기반 예지보전으로 설비 안정성 및 운영 효율을 향상시킨다. 또 전기실 온라인 진단 시스템은 실시간 전력 감시와 변압기 진단을 가능케 하여 원격 모니터링과 이상 감지에 강점을 보이고 있다. 삼성전자·LG전자·포스코 등 100여 개 이상의 기업과 150여 개 공장에 솔루션을 공급해 온 엔텍시스템은  2024년에는 미국 메릴랜드 법인을 설립하며 본격적인 글로벌 시장 공략에도 나섰다. 이와 함께 CE, UL, FCC 등 국제 인증을 확보하여 글로벌 경쟁력을 강화하고 있다. 산업AI EXPO에서 혁신적인 AI 진단시스템과 산업현장 적용 사례 소개 이 회사는 9월 3일부터 5일까지 코엑스 마곡에서 열리는 2025 산업AI EXPO에 참가해 대표 제품인 ‘SV500’ 모터 진단 시스템과 클라우드 기반 SaaS 서비스를 선보이며, 산업계의 스마트 유지보수 전환을 본격화할 계획이다. 엔텍시스템이 산업AI EXPO 2025 참가를 결정한 배경에는 “AI 기술의 실효성과 방향성을 업계에 선도적으로 제시하고자 하는 의지”가 있다. “국내 산업 AI 생태계 확산을 위한 첫 이정표로서, AI 기술의 방향성과 산업 현장 적용 사례를 업계에 선도적으로 알릴 수 있는 중요한 기회라고 판단해 산업AI EXPO에 참가하게 되었다”는 엔텍시스템 관계자는 “이번 전시를 통해 이미 여러 산업 현장에서 적용 사례를 갖춘 솔루션인 SV500의 기술 신뢰성과 실제 효과를 널리 알리고 싶다”고 전했다. 엔텍시스템이 주력으로 전시할 SV500은 24비트 해상도와 8kHz 샘플링의 전류·전압 실시간 파형 분석을 기반으로 인버터와 모터 전기 신호를 정밀 분석한다. 또 디지털 트윈 기술을 활용한 이상 탐지와 토크·고조파 분석, 웹기반 대시보드 시각화로 현장 상태를 실시간 확인할 수 있다. 이와 함께 이 회사의 전시부스에서는 클라우드 기반 실시간 모터 진단 SaaS 서비스도 선보일 예정이다. 이 서비스는 모터 이상 탐지 및 진단, 시공간 제약 없이 진단 현황 확인, 원격 실시간 모니터링 기능을 제공하여 현장 유지보수 업무의 효율성을 극대화한다. “산업AI EXPO는 산업계와 AI 기술이 실질적으로 만나는 통합 플랫폼으로서 의미가 크다”는 김영식 부사장은 “제조, 에너지, 인프라 분야에서 디지털 전환이 가속되는 가운데, 기업 간 AI 적용 경험과 니즈를 공유하고 협력할 수 있는 소통의 장이 될 것”이라고 덧붙였다. 특히 엔텍시스템은 이번 EXPO 참가를 통해 ‘스마트 유지보수의 새로운 기준’을 제시하며, 다양한 산업 고객 및 파트너와 실질적인 비즈니스 협업을 확대하는 계기로 삼을 계획이다. 이를 위해 전시 기간 내 SV500 실물 데모를 운영하여 방문객들이 센서 설치와 웹 대시보드를 직접 체험하도록 할 예정이다. 맞춤형 AI 유지보수 솔루션으로 산업계 표준 제시 엔텍시스템의 향후 목표는 명확하다. 산업 현장에서 발생할 수 있는 다양한 모터 고장 패턴을 AI가 정확히 예측할 수 있도록 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 고도화하고, 고객 맞춤형 유지보수 기능을 강화해 신뢰도 높은 예지보전 시스템을 완성하겠다는 것이다. 특히 사용자 맞춤 알람 임계값 설정 기능, 모바일 최적화 UI·UX 개선, 클라우드 기반 플랫폼 강화 등을 통해 산업 전반에 AI 유지보수 솔루션을 표준화해 나갈 계획이다. 더불어, 일본, 베트남, 중동 등지로의 해외 진출도 확대하며 글로벌 SaaS 플랫폼 기업으로의 도약을 준비 중이다.  

아메텍(AMETEK)이 파로 테크놀로지스(FARO Technologies, Inc.) 인수를 완료했다고 발표했다. 인수 금액은 주당 현금 44달러로, 인수 현금을 제외한 총인수가는 약 9억 2000만 달러(약 1조 2686억 원)에 이른다. 파로는 휴대용 측정 암, 레이저 스캐너 및 트래커, 소프트웨어 설루션, 종합 서비스 등을 포함한 3D 측정 및 이미징 설루션을 제공하는 기업이다. 파로의 정밀 제조 및 디지털 리얼리티 설루션은 다양한 시장에 공급되고 있으며, 연간 매출은 약 3억 4000만 달러(약 4688억 원)에 이른다. 인수 이후 파로는 아메텍의 전자 계측기 그룹 산하 초정밀 기술 사업부에 속하게 된다. 아메텍은 핸드헬드 3D 스캐너 및 휴대용 좌표 측정기(CMM) 업체인 크레아폼(Creaform), 광학 계측 장비 및 고정밀 광학 부품을 전문으로 하는 자이고 코퍼레이션(Zygo Corporation), 접촉식/비접촉식 측정 장비를 통한 정밀 가공 부품의 품질 관리 설루션을 제공하는 테일러 홉슨(Taylor Hobson), 정밀 디지털 및 아날로그 측정 프로브/센서/디스플레이 장치 등을 생산하는 솔라트론 메트롤로지(Solartron Metrology), 레이저 프로젝션을 이용한 가이드 및 검사 설루션을 제공하는 버텍 비전 인터내셔널(Virtek Vision International) 등 기업을 보유하고 있다. 여기에 파로를 추가함으로써 아메텍은 3D 측정 기술을 강화하는 한편, AEC(건축·엔지니어링·건설)를 포함해 산업 시장을 넓힐 수 있을 전망이다. 아메텍의 데이비드 A. 자피코(David A. Zapico) 회장 겸 최고경영자(CEO)는 “전략적인 인수를 마무리하게 돼 기쁘며, 파로 테크놀로지스 팀이 아메텍의 일원이 된 것을 환영한다”면서, “3D 계측 및 디지털 리얼리티 설루션 분야에서 파로가 가진 선도적인 입지는 아메텍의 정밀 측정 역량을 한층 강화하고, 매력적인 시장으로 사업을 확장하는 데 기여할 것”이라고 전했다.