뿌리기술로 미래 제조 혁신 이끈다   한국기계가공학회는 1988년 창립 이후 기계가공 및 제조공정 분야의 학문적·기술적 발전을 선도하며, 산업계와 학계를 연결하는 핵심 역할을 수행해 왔다. 안동규 회장(조선대학교 교수)은 젊고 역동적인 리더십을 바탕으로 학회의 국제화와 기술 융합 대응에 앞장서고 있다. 스마트 제조, AI, 디지털 트윈 등 새로운 패러다임 속에서 학회가 지향하는 미래 비전과 역할에 대해 들어본다. ■ 최경화 국장     한국기계가공학회에 대해 소개한다면 한국기계가공학회는 1988년 설립 이래 기계가공 및 제조공정 분야의 학문적·기술적 발전을 선도하며, 산·학·연 간의 유기적인 협력을 통해 국가 제조 산업의 경쟁력 강화에 기여해 온 전문 학술단체이다. 현재 약 4000명의 회원이 활동하고 있으며, 국내외 학술대회 개최, 학술지 발간, 기술 세미나 및 교류 프로그램 등 다양한 학술 및 산업 연계 활동을 활발히 추진하고 있다. 앞으로도 학회는 최신 연구성과의 공유와 기술 확산을 위한 장을 지속적으로 마련함으로써, 기계가공 분야의 지속가능한 발전과 글로벌 경쟁력 확보에 중추적 역할을 수행해 나갈 것이다.   올해 학회의 주요 사업 계획과 일정에 대해 소개한다면 2025년에도 한국기계가공학회는 지속적인 학술 활동을 통해 국내 제조기술의 혁신과 지식 확산을 선도해 나갈 계획이다. 주요 일정으로는 지난 6월 여수 소노캄호텔에서 춘계학술대회를 성공적으로 개최하였으며, 오는 11월에는 제주 그랜드하얏트호텔에서 추계학술대회를 개최할 예정이다. 이와 함께 학회는 국제화 전략의 일환으로 제7회 ICMPT 2026을 말레이시아 코타키나발루에서 준비하고 있으며, 글로벌 학술 교류를 강화하기 위한 기반을 착실히 다지고 있다. 아울러 학술지의 SCOPUS 및 ESCI 등재를 목표로 학문적 신뢰성과 영향력을 높이기 위한 질적 성장에도 힘을 쏟고 있다. 이러한 다양한 활동을 통해 학회는 국내외 학술 네트워크를 확대하고, 기계가공 분야의 지속가능한 발전을 위한 중심축으로서의 역할을 강화해 나갈 것이다.   다른 기관과 차별화 포인트나 강점이 있다면 한국기계가공학회는 젊고 역동적인 운영을 지향하며, 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 유연한 조직문화를 갖추고 있다. 특히 임원진의 62%가 40대로 구성되어 있어, 새로운 기술 트렌드와 산업 환경 변화에 대한 민감도와 실행력이 높다는 점이 큰 강점이다. 또한, 기존에 영남권에 집중되어 있던 임원 구성을 수도권과 호남권 등 전국으로 확대함으로써, 지역 간 균형을 도모하고 학회의 저변을 더욱 넓혀가고 있다. 이러한 변화는 학회의 전국적 위상 제고뿐 아니라 다양한 지역의 연구자 및 산업계와의 유기적인 협력 기반을 강화하는 데 긍정적으로 작용하고 있다. 더 나아가, 학회는 국제적 경쟁력 확보를 위해 해외 학술대회 개최와 같은 글로벌 학술 네트워크 확대에도 힘쓰고 있다. 이를 통해 국내외 연구자 간의 활발한 교류를 촉진하고, 한국 기계가공 기술의 우수성을 세계에 알리는 데에도 기여하고 있다.     최근 학회에서 주목하고 있는 기술 트렌드나 업계의 변화가 있다면 최근 생산기술 분야에서는 자율제조와 스마트 제조의 발전이 두드러진다. 단순 자동화 단계를 넘어, AI와 디지털 트윈 기술이 접목되면서 생산설비가 데이터를 기반으로 스스로 판단하고 최적의 공정을 수행하는 방향으로 전환되고 있다. 이러한 변화는 디지털 전환의 흐름과 맞물려 제조업 전반의 운영 방식에 큰 영향을 미치고 있다. 특히 정밀 가공이 요구되는 자동차, 항공, 반도체 산업 등에서 실시간 데이터 기반의 예측 및 공정 최적화와 함께 설계-가공검사에 이르는 제조 전주기에서 실제 성과로 이어지고 있다. 아울러, 친환경 제조에 대한 관심도 높아지고 있어 에너지 효율 향상과 탄소배출 저감 기술 개발이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 최근에는 기계가공 기술이 IT, 센서, 소재 기술 등과 융합되며 기술 간 경계가 빠르게 허물어지고 있다. 학회 역시 이러한 변화에 대응하여 다학제적 연구와 산학협력을 강화하고 있다. 전반적으로, 지속가능성, 자율성, 그리고 디지털 기반의 지능화가 향후 생산기술의 핵심 키워드가 될 것으로 전망된다.   과학기술과 제조강국의 미래를 위한 제언이나 정부에 대한 바람 등이 있다면 우리나라가 과학기술 기반의 제조강국으로 지속 성장하기 위해서는 기술 개발을 넘어서, 실제 산업 현장에서의 적용과 확산을 촉진할 수 있는 정책적 기반 마련이 중요하다. 특히 AI, 디지털 트윈, 자율제조 등 신기술은 중소·중견 제조기업에게 진입 장벽이 높기 때문에, 정부 차원의 기술 이전, 표준화, 실증 인프라 지원이 병행되어야 한다. 탄소중립과 지속가능성을 고려한 친환경 제조 전환이 산업 전반의 과제로 떠오르고 있는 만큼, 이에 대응할 수 있는 중장기 전략과 체계적인 투자도 필요하다. 연구개발은 단기 성과에 집중하기보다는 기술의 연속성과 현장 적용 가능성을 고려한 구조로 개편되어야 하며, 이를 위해 학계, 산업계, 연구기관 간의 유기적인 연계와 협력이 강화되어야 한다. 아울러 제조 산업의 미래 경쟁력은 결국 사람에 의해 좌우되는 만큼, 기술 융합 역량과 실무 중심의 전문성을 갖춘 인재를 양성하기 위한 교육 시스템 개선과 현장 연계 프로그램 확대가 시급하다. 이러한 요소들이 유기적으로 작동할 때, 우리 제조업은 기술혁신과 지속가능성이라는 두 축을 동시에 달성할 수 있을 것이다.   회장으로서의 포부 및 기타 하고 싶은 이야기가 있다면 저는 오랜 시간 동안 정밀 가공 및 제조공정 연구에 매진해 왔으며, 현재 학회 회장으로서 막중한 책임감을 느끼고 있다. 앞으로도 학회의 내실을 더욱 견고히 다지고, 회원 여러분이 소속감을 넘어 자부심을 느낄 수 있는 학회로 발전시키기 위해 최선을 다할 것이다. 변화하는 시대 속에서도 ‘기계가공’이라는 뿌리기술이 우리 산업의 핵심 기반으로 자리매김할 수 있도록 학회가 든든한 지지대가 되겠다. 아울러, 학회의 국제화를 적극 추진하여 국내 연구자들이 세계 무대에서 활발히 교류하고 역량을 발휘할 수 있도록 지원할 것이다. 동시에, 기계가공기술의 최신 연구 성과가 학회를 중심으로 지속적으로 공유·확산되고, 산업계와 학계 모두에 실질적인 도움이 될 수 있도록 그 가교 역할을 성실히 수행할 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

SAP코리아는 오는 9월 11일 윈덤그랜드부산 그랜드볼룸에서 ‘AI 기반 생산성과 수익성의 균형을 통한 혁신’을 주제로 ‘SAP 이노베이션 데이(SAP Innovation Day)’를 개최한다고 밝혔다. 급변하는 글로벌 비즈니스 환경과 치열한 시장 경쟁 속에서, 많은 기업이 비용 효율화와 수익성 제고라는 과제에 직면하고 있다. SAP코리아는 이러한 환경 속에서 영남 지역 기업들이 효과적인 대응 전략을 모색할 수 있도록 지원하기 위해 이번 행사를 마련했다. 올해 더 확대된 규모로 진행되는 SAP 이노베이션 데이는 ▲통합 재무 플랫폼 ▲AI 기반 공급망 혁신 전략 ▲스마트 제조 솔루션 등 SAP의 최신 기술을 중심으로 실제 고객 사례를 함께 공유하며 실질적인 해결 방안을 제시할 예정이다. SAP코리아는 “특히 올해 행사는 비즈니스 환경의 복잡성에 능동적으로 대응할 수 있는 혁신 기술과 실행 전략을 중점적으로 다루며, 참가 기업들이 새로운 가치를 창출할 기회를 제공할 것으로 기대된다”고 전했다. 오전 세션에서는 유튜브 채널 ‘경제 읽어주는 남자’를 운영하는 김광석 한국경제산업연구원 연구실장을 초청해, 신정부 정책과 관세전쟁을 중심으로 2026년 경제 전망과 기업의 전략적 대응 방향을 제시하는 강연을 진행할 예정이다. 이번 강연은 영남 지역 기업들이 거시 경제 흐름을 정확히 이해하고, 변화에 유연하게 대응할 수 있는 전략적 사고를 확립하는 데 도움이 되는 인사이트를 제공할 계획이다. 이어 안상원 SAP코리아 최고재무책임자(CFO), 아밋 베르나(Amit Verna) SAP 아태지역 CFO 오피스 설루션 자문 총괄, 아담 피아나(Adam Peanna) SAP 아태지역 공급망 고객 자문 총괄이 ‘생산성과 수익성의 균형을 통한 혁신’을 주제로 패널 토의에 참여한다. 이어지는 세션에서는 정대영 SAP 코리아 제조 산업 영업 총괄이 AI 기술을 통해 진화하는 공급망 관리 전략을 발표하고, 박승범 SAP 코리아 파트너가 SAP 비즈니스 스위트(SAP Business Suite) 관련 주요 내용을 소개한다. 오후 세션은 생산 및 제조 트랙과 재무 및 구매 트랙으로 나뉘어, 분야별 비즈니스 AI의 활용 사례와 인사이트를 공유할 예정이다. 이번 행사에서는 다양한 현장 프로그램도 마련된다. 행사 당일에는 SAP ERP 기반으로 운영되는 제조 현장을 구현한 쇼케이스 부스가 부산에서도 재연되며, 제품 기획부터 생산까지의 전 과정을 전문가의 설명과 함께 실시간으로 체험할 기회를 제공한다. 또한 행사 전날인 9월 10일 저녁에는 영남 지역 SAP 행사 최초로 주요 기업의 리더를 초청한 네트워킹 디너가 진행되어, 각 기업의 현업 과제를 공유하고 실질적인 사례를 논의하는 교류의 장도 마련할 예정이다. SAP코리아 신은영 대표는 “전 세계적으로 공급망 재편과 기술 패러다임 전환이 가속화되는 가운데, 국내 기업들이 AI 기반의 민첩한 대응 전략을 마련하는 것이 무엇보다 중요해지고 있다”면서, “비즈니스 AI를 포함한 혁신 기술을 통해 고객의 생산성과 수익성 모두를 향상시키고, 지속 가능한 성장을 실현할 수 있도록 돕는 신뢰받는 파트너가 될 것”이라고 말했다.  

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주요 디지털 트윈 소프트웨어 산업용 AI 솔루션, 가디원 터보 개발 및 자료 제공 : 원프레딕트, www.onepredict.com    1. 가디원 터보란? 가디원 터보는 대형 회전설비의 디지털 운영 및 유지보수(O&M)를 위한 혁신적인 산업용 AI 솔루션이다. 설비의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 고장 가능성을 사전에 예측하며, 설비의 안정성과 운영 효율성을 극대화하는데 중점을 두고 있다.  가디원 터보는 첨단 AI 기술과 디지털 트윈 기술을 기반으로 설계 되었으며, 주요 개발 배경은 대형 회전설비의 복잡성과 고장 리스크를 효과적으로 관리하려는 산업적 요구에 있다. 이 제품은 설비의 안정적인 운영이 필수적인 연속 공정 산업에서 시작하여, 발전소, 석유 및 가스, 철강, 화학, 시멘트, 제지 등 다양한 분야로 확장되었다.  특히 발전소에서는 가스터빈 및 증기터빈 같은 핵심 설비의 안정성을 높이는 데 활용되며, 석유 및 가스 산업에서는 설비 가동 중단을 방지하고 효율적인 운영을 지원한다. 또한, 철강 및 화학 산업에서는 연속 공정의 원활한 운영을 보장하며, 전체 생산성을 향상시키는데 기여한다. 2. 주요 특징 가디원 터보는 경쟁사 제품과 비교해 진동 데이터와 운전 데이터를 통합 분석하여 고장의 원인을 정확히 진단하고, AI 기반의 고급 알고리즘을 통해 실시간 예지 보전을 제공한다.  특히, 직관적인 사용자 인터페이스(UI)와 3D 오빗 선도 등 고급 시각화 기능으로 비전문가도 쉽게 활용할 수 있으며, 맞춤형 유지보수 솔루션을 통해 설비 가동 중단과 유지보수 비용을 최소화한다.  또한, 자동화된 진단 보고서 생성 기능과 지속적인 소프트웨어 업데이트로 고객의 요구를 유연하게 충족시키며, 글로벌 경쟁사 대비 신속하고 현지화된 지원을 제공하는 점이 차별화된 강점이다. 3. 주요 기능 가디원 터보의 주요 기능은 다음과 같다. (1) 실시간 설비 상태 모니터링 가디원 터보는 진동 데이터와 운전 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 설비 상태를 정밀하게 파악한다. 이를 통해 관리자는 설비의 작동 상태를 즉각적으로 확인할 수 있으며, 이상 징후가 감지되면 즉시 경고를 받아 빠르게 대처할 수 있다. 온도, 압력, 회전 속도 등의 핵심 데이터를 모니터링하며, 잠재적인 문제를 사전에 예측할 수 있다. (2) AI 기반 고장 예측 및 이상 감지 고급 딥러닝 알고리즘과 비지도 학습 기술(VAE 기반)을 활용하여 설비의 정상 작동 패턴을 학습하고, 비정상 상태를 감지한다. 특히, 15가지 주요 고장 모드를 실시간으로 진단할 수 있는 기능을 제공하며 고장 모드에는 축의 불균형(Unbalance), 정렬 오류(Misalignment), 윤활유 문제(Oil Whirl/Whip), 베어링 손상 등이 포함된다. 또한, 설비의 운전 조건에 따라 동적으로 경계값을 설정하여 오경보를 줄이고, 고장의 사전 예측 정확도를 높입니다. (3) 상세 진단 보고서 자동 생성 가디원 터보는 수집된 데이터를 기반으로 상세 진단 보고서를 자동 생성한다. 이 보고서는 설비 상태 평가, 고장 원인 분석, 판단 근거, 그리고 유지보수를 위한 권장 조치 사항 등을 포함한다. 유지보수 팀은 이 보고서를 활용하여 문제를 신속히 파악하고, 적절한 대응 방안을 수립할 수 있어, 의사결정 과정을 단축하고 유지보수 효율성을 높인다. (4) 3D 오빗 선도 기능 설비의 회전축 운동을 3차원 공간에서 시각화하여 설비의 동적 거동을 한 눈에 파악할 수 있도록 지원한다. 이 기능은 미세한 정렬 오류, 불균형, 베어링 손상 등의 문제를 식별하는 데 유용하며, 설비 상태를 직관적으로 이해할 수 있는 강력한 시각화 도구이다. (5) 디지털 트윈 및 직관적 UI 디지털 트윈 기술을 활용하여 실제 설비와 동일한 3D 모델을 제공하고, 설비의 상태와 변화 과정을 실시간으로 시각화한다. 또한, 카드형 대시보드와 같은 직관적인 UI를 통해 비전문가도 쉽게 설비 데이터를 이해하고 활용할 수 있다. (6) 맞춤형 유지보수 솔루션 설비 상태와 데이터를 바탕으로 고객의 요구에 맞춘 유지보수 계획을 제안한다. 이를 통해 설비 가동 중단을 최소화하고, 불필요한 유지보수를 줄이며, 설비 수명을 연장한다. 고객 맞춤형 접근 방식을 통해 설비 운영 효율성과 비용 절감을 동시에 실현할 수 있다. 4. 도입 효과 설비관리자들의 가장 큰 고민은 ‘설비 고장으로 인한 Downtime’이며 이를 최소화하는 것이  굉장히 중요한 과제다. 설비에 문제가 생기면 필연적으로 Downtime이 발생하며, 이로 인해 생산이 중단되면 납기 지연, 수리 및 유지보수 비용 발생, 리소스 낭비, 직원들의 초과근무 등 여러가지 문제가 연쇄적으로 일어나 그 피해가 매우 크다. 가디원 터보는 이런 문제점을 해결하고자, Root cause, Recommended action을 지원함으로써 고객의 빠른 의사결정을 돕고 있다. 특히 많은 운영사에서 운전데이터와 진동데이터를 수집하는 소프트웨어가 다르다는 점 때문에 데이터를 통합하여 모니터링하는데 어려움을 겪고 있는데 가디원 터보는 운전데이터와 진동데이터를 통합하여 모니터링 할 수 있을 뿐 아니라, 진동 발생의 원인까지 분석함으로써 빠른 의사결정을 돕고 이에 따라 Downtime 최소화를 실현할 수 있는 제품이다. 5. 주요 고객 사이트 석유화학산업, 공공발전산업, 민간발전산업 전반 걸쳐 두루 존재하며, 석유화학산업으로는 GS칼텍스가 대표적이고, 민간발전 영역에서는 GS파워 안양열병합 발전소, 2025년에는 GS파워 부천열병합 발전소에 가디원 터보를 도입하게 될 예정이다. 공공발전사 중 한국중부발전의 신보령, 신서천 화력발전소에 가디원 터보를 도입되어 있다. 특히 신보령화력발전소의 경우, 2024년 한국중부발전 내부 동반성장 우수사례 경진대회에서 최우수상을 받은 바 있다.   상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기    

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. 

로지텍이 현대 업무 환경에 최적화된 AI 기술 기반의 간편한 올인원 화상회의 설루션 ‘랠리 보드 65(Rally Board 65)’를 국내 정식 출시했다고 밝혔다. ‘랠리 보드 65’는 AI 기반 오디오·비디오 기술을 65인치 터치스크린 디스플레이에 통합한 올인원 제품으로, 유연한 업무 방식과 다양한 협업 공간에 최적화되어 있다. 특히 이동식 카트를 통해 회의실은 물론 개방형 협업 공간까지 자유롭게 이동하며 신속하게 비디오 기능을 추가할 수 있어, 손쉽게 고품질 화상회의 환경을 구축할 수 있다. 테이블 스탠드, 벽걸이 마운트 등의 설치 옵션으로도 손쉽게 설치 가능하며, 4K 해상도와 위치 조절이 가능한 카메라를 통해 참가자 모두가 자연스러운 시선으로 몰입감 있는 회의를 경험할 수 있다.     이 제품에 탑재된 AI 비디오 기술 ‘라이트라이트 2(RightLight 2)’는 그리드 뷰, 그룹 뷰, 발표자 뷰 등 상황에 적합한 화면 구성을 지원해 대면 상호작용의 효율성을 높인다. 심도 매핑 센서를 활용해 초점 영역과 비초점 영역을 구분하며, 일반적인 배경 블러 처리 설정 보다 자연스러운 심도 효과를 구현해 회의의 집중도를 높인다. 여기에 AI 오디오 기술인 ‘라이트사운드 2(RightSound 2)’가 적용돼, 음성 크기나 거리에 관계없이 모든 목소리를 균형 있게 조정하고 키보드 타이핑, 클릭 등 소음 방해 요소를 제거해 선명한 음성을 전달한다. 또한, 로지텍의 원격 관리 설루션 ‘로지텍 싱크(Logitech Sync)’를 통해 랠리 보드 65를 포함한 다양한 로지텍 디바이스를 통합 관리할 수 있다. 공간 활용도, 온도, 미세먼지 등 회의실 환경 데이터를 수집·분석해 정교한 인사이트를 확보하고, 이를 기반으로 공간 운영의 최적화와 에너지 효율 개선 등 실질적인 의사결정에 활용 가능하다. 마이크로소프트 팀즈, 줌, 구글 밋 등 주요 화상회의 플랫폼과 호환성도 제공하며 안드로이드, PC, BYOD 환경에서도 유연하게 사용할 수 있다. 로지텍 코리아의 조정훈 지사장은 “랠리 보드 65는 AI 기술을 기반으로 언제 어디서나 최적의 화상회의 환경을 손쉽게 구축할 수 있도록 돕는 혁신적인 설루션”이라며, “로지텍은 앞으로도 변화하는 업무 환경에 맞춰 고객이 원하는 유연하고 효율적인 협업 환경을 제공하기 위해 노력하겠다”고 전했다.

젠하이저가 강력하고 생동감 있는 사운드와 개방형 디자인을 결합한 무선 이어폰 ‘엑센텀 오픈(ACCENTUM Open)’을 출시한다고 밝혔다. 엑센텀 오픈은 젠하이저의 오픈형 레퍼런스 헤드폰인 ‘HD 650’의 사운드 튜닝을 기반으로 설계돼, 섬세한 고음과 풍부한 중저음을 균형감 있게 구현한다. 이 제품은 11mm 다이내믹 드라이버를 탑재해 출퇴근길, 산책, 실내 작업 등 다양한 일상 속에서 몰입도 높은 청취 경험을 제공한다.     엑센텀 오픈은 최신 블루투스 5.3을 지원해 안정적이고 빠른 연결을 제공하며, SBC 및 AAC 코덱을 탑재해 고음질 음원이나 영상 콘텐츠를 손실 없이 감상할 수 있다. 또한 멀티포인트 기능으로 두 대의 기기 간 자동 전환이 가능하며 터치 컨트롤, 스마트 일시정지, 최대 8대까지 멀티 페어링을 지원하는 등 사용자 중심의 편의 기능도 갖췄다. 엑센텀 오픈은 통기성이 높은 오픈형 디자인과 가벼운 무게의 인체공학적 설계를 적용해 장시간 착용에도 편안함을 제공하며, 듀얼 빔포밍 마이크와 AI 기반의 음성인식 기술을 통해 시끄러운 환경에서도 사용자의 목소리를 또렷하게 전달한다. IPX4 등급의 생활 방수를 지원해 가벼운 비가 올 때나 운동 시에도 안정적으로 사용할 수 있다. 엑센텀 오픈의 배터리는 이어버드 단독 사용 시 최대 6시간, 충전 케이스와 함께 사용할 경우 최대 28시간까지 재생이 가능하다. 10분의 고속 충전으로 최대 1.5시간 사용이 가능하다. 블랙과 화이트 두 가지 색상으로 출시되며, 젠하이저의 공식 스토어 및 네이버 브랜드 스토어 등에서 구매할 수 있다. 젠하이저 관계자는 “엑센텀 오픈은 자유로운 착용감과 몰입감 있는 사운드, 그리고 일상에서의 편의성을 모두 갖춘 제품”이라며, “오픈형 무선 이어폰의 장점을 극대화해 언제 어디서나 더 자유롭고 가벼운 오디오 경험을 선사할 것”이라고 밝혔다.

로크웰 오토메이션이 전 세계 제조기업의 디지털 전환 실태를 분석한 ‘2025 스마트 제조 현황 보고서’를 통해, 급변하는 경제 환경 속에서 제조기업들이 불확실성에 대응하기 위해 스마트 제조 기술을 어떻게 활용하는지를 분석했다. 이번 보고서는 로크웰 오토메이션과 시장조사 기관 사피오 리서치(Sapio Research)가 전 세계 17개 주요 제조국의 1500개 이상 제조기업을 대상으로 공동 진행한 글로벌 조사를 기반으로 작성되었으며, 전 세계 17개 주요 제조 국가에서 일반 관리자부터 최고 경영진까지 총 1567명의 응답자 피드백을 분석했다. 로크웰 오토메이션의 보고서는 전 세계 제조업계가 스마트 제조 전환 속도를 더욱 높이고 있다고 분석했다. 전체 응답 제조기업의 81%가 외부 및 내부 압력으로 인해 디지털 전환이 가속화되고 있다고 응답했다. 또한 제조기업의 56%는 이미 스마트 제조를 시범 운영 중이고, 20%는 대규모로 활용하며, 또 다른 20%는 미래 투자를 계획하고 있는 것으로 나타났다. 특히 인공지능(AI) 기술에 대한 관심이 두드러졌다. 전체 제조기업의 95%가 향후 5년 내에 AI/ML/생성형 AI에 투자했거나 투자 계획을 갖고 있다고 밝혔다. 생성형 AI 및 인과관계 AI에 투자하는 기업 조직은 전년 대비 12% 늘었다. 이런 결과는 AI 도입이 단순한 실험 단계를 넘어 비즈니스 성과를 높이기 위한 전략적 선택으로 자리 잡고 있음을 보여준다. 향후 12개월 동안 제조기업의 주된 AI 활용분야로는 응답자의 절반(50%)이 제품 품질 관리를 위한 AI/ML 도입을 꼽아, 2년 연속으로 AI의 대표적인 활용 사례가 됐다. 또한, 사이버보안은 AI 활용 계획 분야 중 두 번째로 높은 응답률(49%)을 기록하며, 제조 환경에서 보안 리스크에 대한 경각심이 높다는 것을 보여준다. 이어서 프로세스 최적화(42%), 로봇(37%), 물류(36%) 등이 AI/ML의 주요 활용 분야로 예상됐다.   ▲ 이미지 출처 : ‘2025 스마트 제조 현황 보고서’ 캡처   보고서는 AI 기술이 인력 문제 해결에서도 중요한 역할을 한다고 짚었다. 전체 응답 기업의 48%는 스마트 제조 기술 투자를 통해 기존 인력을 재배치하거나 신규 채용할 계획이라고 밝혔으며, 41%는 AI 및 자동화를 통해 기술 격차 해소 및 인력난 대응에 나설 계획이라고 답했다. 보고서는 “스마트 제조에는 더 적은 인력이 아니라, 더 많은 숙련된 인력이 필요하다”고 강조했다. 절반에 가까운 47%의 응답자가 AI를 조직에 적용하는 것이 매우 중요한 기술이라고 인식했으며, 차세대 인재 채용에서 가장 중요한 요소로는 분석적 사고와 소통/팀워크가 꼽혔다. 로크웰 오토메이션의 이번 보고서는 제조기업이 직면한 다양한 내/외부 장애 요인도 분석했다. 외부 장애 요인으로는 인플레이션과 경제 성장 둔화, 지정학적 문제와 공급망 중단, 사이버보안 위험 등이 꼽혔다. 내부 장애 요인으로는 예산 제약, 원하는 기술을 갖춘 직원 확보, 품질과 성장의 균형, 신기술 배포 및 통합 능력, 개선을 위한 데이터 캡처 및 맥락화 등이 있었다. 보고서에서는 2027년까지 AI가 비용 및 시간 절감, 효율성 증대, 프로세스 간소화에 중요한 역할을 할 것이라는 제조기업들의 의견을 소개했다. 또한, 디지털 전환 여정을 시작하고 성공을 달성하기 위한 8단계 지침을 제시하면서, 가치 실현 및 지속적인 개선의 중요성을 강조했다. 로크웰 오토메이션의 블레이크 모렛(Blake Moret) 회장 겸 CEO는 “오늘날의 기술 발전은 사람과 기술의 잠재력을 결합해 우리 모두의 미래를 새롭게 설계할 기회를 제공하고 전 세계 제조기업이 스마트 제조 기술을 통해 혼란 속에서도 속도와 민첩성을 확보하며 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 있음을 의미한다”면서, “로크웰 오토메이션은 혁신과 복원력이 밀접하게 연결되어 있고 급변하는 환경 속에서도 올바른 기술과 인력을 통해 복잡성을 단순화하고 업계를 선도할 수 있도록 지원하고 있다”고 전했다.