PTC는 윈칠(Windchill) PLM 설루션에 구축된 새로운 인공지능(AI) 기능인 ‘윈칠 AI 어시스턴트(Windchill AI Assistant)’를 출시했다. 이 기능은 자연어 채팅 인터페이스를 통해 윈칠에 생성형 AI를 도입한 것이다. 사용자는 플랫폼에 저장된 중요한 제품 정보를 더 쉽게 찾고 이해하며 활용할 수 있다. 이를 통해 검색 시간을 줄이고 팀 생산성을 높일 수 있다는 것이 PTC의 설명이다. 제품 데이터의 복잡성이 계속 증가함에 따라 엔지니어링 및 제조 팀은 방대한 문서 세트에서 특정 정보를 찾는 데 어려움을 겪는 경우가 많다. 윈칠 AI 어시스턴트는 사용자가 일상적인 언어로 질문하고 윈칠 문서 내용을 바탕으로 맥락에 맞는 답변이나 요약을 받을 수 있도록 지원하여 이러한 과제를 해결한다. 사용자는 긴 파일을 빠르게 검토하고 관련 세부 정보를 파악할 수 있다. 그리고 기존의 보고서나 표준 탐색 방식으로는 찾기 어려운 수년간의 엔지니어링 테스트, 리뷰, 기술 문서에 포함된 통찰력에 접근 가능하다. 모든 응답은 정보의 출처를 명확히 참조하며 액세스 제어 규칙을 준수한다. 이는 설루션에 대한 투명성, 보안 및 신뢰를 제공한다. 이 기능은 플러그인 형태로 배포되어 고객이 운영 중단 없이 신속하게 새로운 AI 기능을 도입할 수 있도록 돕는다.     PTC는 사용자가 윈칠 데이터와 상호 작용하는 방식을 확장하여 윈칠 AI 어시스턴트를 지속적으로 발전시킬 계획이다. 향후 개선 사항으로는 부품 및 변경 관리를 포함한 추가 제품 영역에 AI 에이전트를 추가하고 문서 정보에 대한 통찰력을 심화하며 AI 기반 작업을 워크플로에 직접 포함하는 것이 포함된다. 또한 사용자가 윈칠에서 작업을 완료할 때 안내를 돕기 위해 광범위한 프로세스 및 도메인 지식을 통합할 예정이다. PTC는 이러한 기능 강화를 통해 고객이 점점 더 복잡해지는 제품 데이터를 관리하는 과정에서 효율, 사용성 및 신뢰도를 더욱 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 윈칠은 PTC의 다른 포트폴리오와 함께 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클’ 비전을 지원한다. 이는 제조업체가 엔지니어링에서 강력한 제품 데이터 기반을 구축하고 데이터의 가치를 전사적으로 확장하며 AI 기반 혁신을 추진하도록 돕는다. 윈칠 AI는 크레오(Creo) AI, 코드비머(Codebeamer) AI, 서비스맥스(ServiceMax) AI, 온쉐이프(Onshape) AI, 아레나(Arena) AI 등 PTC의 다른 AI 설루션과 함께 기업이 AI 도입을 확장할 수 있도록 지원한다. PTC의 존 할러(John Haller) 윈칠 부문 제너럴 매니저는 “많은 고객에게 과제는 제품 데이터의 부족이 아니라 과거 엔지니어링 작업에서 학습한 내용을 찾고 재사용하기 어렵다는 점”이라고 설명했다. 그는 이어서 “윈칠 AI 어시스턴트를 통해 팀이 윈칠의 신뢰할 수 있는 정보에 더 빠르게 접근하도록 AI를 실용적으로 적용했다”면서, “이를 통해 답변을 찾는 데 드는 시간을 줄이고 통찰력을 업무에 적용하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있다”고 덧붙였다.

데이터 사일로 해소부터 거버넌스 수립까지, 전사 협업의 효율 혁신   본격적인 3D 협업을 위한 첫 단추는 흩어진 데이터를 효율적으로 통합하는 팀 환경을 구축하는 것이다. 이번 호에서는 공통 라이브러리에 모든 3D 데이터 소스를 연결하고, 엔지니어링부터 운영 단계까지 모든 팀이 3D 애셋에 안전하게 접근하면서 데이터 임포트 시 정보 손실을 최소화하는 방법을 소개한다. 목표는 새로운 툴을 배포하는 것 자체가 아니라, 부가 가치를 창출하지 않는 작업에 소요되는 시간을 줄이고 액세스 권한 및 규정 준수 정책을 적용할 때 발생하는 불필요한 관리 복잡성을 없애는 것이다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     대부분의 산업 팀은 방대한 3D 애셋 데이터를 보유하고 있지만, 이러한 데이터는 여러 사일로에 분산되어 서로 다른 조직이 소유하고 있어 재사용하기가 어렵다. 이와 관련해 데이터가 서로 다른 곳에 있으면 사람들은 서로 다른 사실을 기반으로 결정을 내리게 되기 때문에 문제가 발생한다. 예를 들어, 교육 담당자는 엔지니어링 팀에서 이전에 라인 레이아웃을 업데이트했다는 사실을 모르고 신입 직원에게 VR 시뮬레이션을 그대로 제공할 수 있다. 결국 교육 담당자는 교육을 중단하고 최신 데이터를 반영하여 업데이트하거나, 신뢰할 수 없는 콘텐츠로 교육을 계속 진행할 수밖에 없다. 둘 다 시간과 신뢰성 면에서 비용이 발생하게 된다. 해결책은 모든 3D 애셋을 위한 단일 저장소를 구축하여 계층 구조와 메타데이터를 온전히 유지하면서, 필요한 사람에게만 승인된 모델에 대한 액세스 권한을 부여하는 것이다. 모두가 동일한 라이브러리에서 애셋을 가져오면 버전 불일치가 해결되고 재작업의 필요성이 없어지며, 누가 무엇을 변경했는지에 대한 가시성도 확보할 수 있다.   단절의 원인 : 분산된 데이터와 중복 작업 산업 데이터는 어디에나 존재하지만, 서로 연결되어 있는 경우는 별로 없다. 유니티의 산업 부문 수석 부사장 겸 제너럴 매니저인 사라 래시는 “디자이너나 건축가는 CAD나 BIM(건설 정보 모델링)에 액세스할 수 있지만, 엔지니어는 해당 소프트웨어를 사용하지 않는 경우가 있어 결국 팀이 모델을 처음부터 다시 만드는 상황이 발생한다”고 전했다. 이런 사일로(silo) 현상은 운영 또는 기술적 격차로 인해 발생하는 경우가 많다. 예를 들어 엔지니어링 팀은 CAD 파일을 PLM(제품 수명주기 관리) 시스템에 저장할 수 있는 반면, 다른 팀은 사본을 별도의 드라이브나 앱으로 익스포트하므로 결국 동일한 애셋의 여러 버전이 존재하게 된다. 래시 수석 부사장은 “가장 흔한 문제는 동일한 모델의 두 가지 다른 버전으로 작업하는 것이다. 이러면 사실상 재작업을 할 수밖에 없게 된다”고 말했다. 어쩔 수 없이 여러 플랫폼, 툴, 포맷을 사용해야 하는 경우도 많지만, 이는 애셋을 추적하고 공유하는 작업을 어렵게 만든다. 그 결과 생산성이 저하되고 올바른 애셋을 찾는 데 몇 시간씩 허비하게 되며, 어떤 것이 정확한 버전인지 쉽게 알 수 없기 때문에 이미 존재하는 애셋을 다시 만드는 일까지 발생한다. 유니티 산업 고객 성공 부문의 시니어 디렉터인 헤닝 린은 “중복의 위험이 높으면 재작업이 필요한 경우가 많아진다. 애셋이 서로 일치하지 않고 팀이 동일한 소스 파일로 작업하지 않기 때문”이라고 설명했다. 이러한 불일치는 교육이나 납품 같은 후속 단계에서 드러나며, 이는 재작업, 일정 지연, 일관성 없는 경험으로 이어져 애셋 관리의 복잡성을 키운다. 그러나 그로 인한 대가는 기술적인 영역에 그치지 않는다. 이는 부서 간 신뢰뿐만 아니라 브랜드와 고객 간의 신뢰까지 약화시킬 수 있다. 결국 교육 담당자는 신규 직원을 위한 온보딩이 길어지고 일관성이 없어지더라도, 오래 되거나 검증되지 않은 모델로 세션을 시작하는 것을 피하고 싶어 한다. 다른 팀은 생산성을 유지하기 위해 ‘섀도(shadow)’ 라이브러리를 구축하게 되고, IT 팀은 통제되지 않는 환경을 보호하고 관리하느라 분주해진다. 이처럼 공통된 기반이 없으면 모든 신규 프로젝트를 처음부터 다시 시작해야 한다.   연결 대상 : 중요한 데이터를 보존하는 중앙화된 저장소 구축 3D 애셋 라이브러리는 여러 툴과 플랫폼에 걸쳐 있을 가능성이 높기 때문에, 기존에 보유한 모델을 활용하려면 먼저 유니티 애셋 매니저(Unity Asset Manager)와 같이 중앙화된 저장소로 모든 데이터를 임포트해야 한다. 이렇게 하면 이미 보유하고 있는 애셋을 다시 만들 필요가 없다. 린 시니어 디렉터는 “유니티를 활용하면 관련된 모든 데이터를 선호하는 방식으로 높은 품질을 유지하며 임포트할 수 있다. 사실상 업계에서 유니티가 지원하지 못하는 파일 포맷은 거의 없다”면서, “데이터를 통합된 포맷으로 변환하고, 필요에 따라 보강하며 모든 변경 사항을 추적하면 애셋의 전체 라이프사이클 동안 관리가 훨씬 쉬워진다”고 전했다.     데이터를 통합하기 전에, 무엇을 왜 연결하는지를 먼저 이해해야 한다. 대부분의 산업용 3D 파이프라인은 구조와 우선순위가 서로 다른 네 가지 주요 데이터 소스에서 데이터를 가져온다. CAD 모델은 보통 PLM 시스템에 저장되며 부품, 어셈블리, 기계적 프로퍼티에 대한 기본 기준이 되는 데이터 소스이다. BIM 모델은 건물 및 인프라 데이터를 포함하고, 풍부한 공간 및 규정 준수 관련 메타데이터를 갖추고 있으며, 보통 BIM 소프트웨어나 AEC   (건축, 엔지니어링 및 건설) 저장소에 저장된다. 디지털 콘텐츠 제작 툴에서 생성된 메시는 마케팅, 교육, 사용자 경험 등의 영역에서 사용되는 시각화 애셋을 포함하며, 기술적 디테일보다는 시각적 정확도에 최적화된 경우가 많다. XR(확장현실) 및 VR(가상현실) 애플리케이션에서 흔히 사용되는 포인트 클라우드(점군)와 스캔 데이터는 레이저 스캐닝이나 사진 측량 등을 통해 캡처된 데이터를 포함한다. 각 소스는 동일한 실물 애셋(제품, 어셈블리 라인, 전체 시설)을 서로 다른 관점에서 표현한다. 여기에는 기능, 공간, 형상이 포함되며, XR용 포인트 클라우드의 경우 실제로 구축된 물리적 상태가 이에 해당한다. 애셋 라이브러리 규모에 따라 우선순위를 정해야 하므로 팀에서 가장 많이 재사용하는 모델부터 시작하는 것이 좋다. 출처와 관계 없이 공통으로 필요한 사항은 임포트 과정에서 컨텍스트를 유지하는 것이다. 중요한 메타데이터가 손실되면 결국 재작업을 진행해야 하기 때문이다. 임포트 전에는 절대 손실되어서는 안 되는 메타데이터 필드를 식별한다. 린 시니어 디렉터는 “항상 식별자뿐만 아니라 높이, 무게와 같은 기술적 속성을 유지하고, 모든 애셋에 이름과 버전을 지정하여 추적과 사용이 용이하도록 해야 한다”고 덧붙였다. 일부 필드는 항상 온전하게 유지되어야 한다. 부품 번호, 버전 코드 또는 고유 ID와 같은 식별자를 사용하면 애셋의 진위 여부를 확인하기 위해 원본 소스로 추적하는 작업이 더 쉬워진다. 병합된 메시가 아닌 계층 구조 및 그룹 메타데이터는 부품이 어떻게 결합되는지, 시설이 어떻게 구성되는지를 보여 주며, 엔지니어가 필요에 따라 부품을 분리하거나 교체할 수 있도록 돕는다. 밀도나 인장 강도와 같은 머티리얼 및 단위 정보, 이름이나 공급업체와 같은 설명 정보를 활용하면 애셋이 올바른 형상과 동작을 유지하도록 할 수 있다. 이러한 세부 정보를 보존하면 모델을 다양한 애플리케이션 전반에서 유용하게 사용할 수 있지만, 그렇지 않으면 목적과 단절된 단순 참고용 이미지에 불과하게 된다. 린 시니어 디렉터는 “항상 식별자뿐만 아니라 높이, 무게와 같은 기술적 속성을 유지하고, 모든 애셋에 이름과 버전을 지정하여 추적과 사용이 용이하게 만들어야 한다”고 조언했다.     애셋 임포트를 위한 처리 애셋은 임포트 전과 임포트 과정에서 적절한 가공을 거쳐야 하며, 저장소의 상태를 양호하게 유지하기 위해 피해야 할 몇 가지 일반적인 함정이 있다. 이는 3D 데이터 세트가 극도로 복잡해질 수 있는 대규모 제조나 건설 분야에서 특히 중요하다. 예를 들어, 공장 전체의 디지털 트윈이나 자동차의 전체 모델은 수만 개, 혹은 수십만 개의 부품으로 구성될 수 있다. 이 경우 가장 강력한 소프트웨어와 하드웨어에도 부담이 가해질 수 있기 때문에 마이크로칩, 커넥터, 기계 부품과 같은 더 작은 논리적 그룹으로 분해하면 임포트 작업을 효율적으로 관리할 수 있다. 유니티의 애셋 트랜스포머 툴킷(Asset Transformer Toolkit)과 같이 3D 데이터를 준비하는 소프트웨어는 널리 사용되는 다양한 CAD 및 BIM 포맷을 지원하고, 구조와 메타데이터를 보존하며, 필요에 따라 임포트 과정에서 모델을 자동으로 단순화하고 표준화함으로써 이러한 과제를 해결하도록 설계되었다. 예를 들어, 직원 교육을 위한 XR 시뮬레이션과 같은 실시간 활용 사례에서는 원본 CAD 파일에 포함된 모든 볼트나 리벳이 필요하지 않다. 여기서 중요한 것은 작업을 수행하는 데 충분한 현실감의 수준이다. 린 시니어 디렉터는 “최종 활용 지점에 따라 폴리곤 수를 소폭에서 최대 90%까지 줄일 수 있다”고 밝혔다.   ▲ 유니티 애셋 트랜스포머 플러그인   목표는 성능과 사용성을 최적화하기 위해 모델을 최대한 가볍게 유지하는 것이다. 교육 및 시뮬레이션 활용 사례에서는 매끄러운 프레임 속도를 유지하면서 최대한 높은 시각적 정확도를 달성하는 것이 목표이다. 헤드셋의 새로고침 속도와 일치하는 안정적인 프레임 속도를 목표로 해야 하며, 그보다 낮을 경우 사용자에게 불편함을 줄 수 있다. 3D 협업 및 디자인 리뷰에서는 일반적으로 엔지니어가 체결 요소나 인터페이스 등을 검토할 수 있도록 높은 기능적 디테일을 요구한다. 높은 폴리곤 수에 대한 부담을 더 원활하게 관리할 수 있도록, 가까운 거리에서만 렌더링되는 하위 어셈블리에 디테일 수준(LOD)을 사용하는 것이 좋다. 임베디드 시스템 및 산업 제어 장치와 같은 인간–기계 인터페이스는 그래픽 처리 성능이 제한적인 경우가 많으므로, 최대한 낮은 복잡도를 목표로 하고 미리 베이크된 조명과 단순한 셰이더를 사용하는 것이 좋다. 고객 경험 애플리케이션은 타깃 기기의 다양성이 매우 크기 때문에 최적화가 어려울 수 있다. 시각적 정확도와 로딩 시간 사이의 균형을 목표로 하고, 중간급 사양의 모바일 기기와 주요 웹 브라우저에서 검증해야 한다. 일반적인 원칙으로는, 지원 계획이 있는 기기 중에서 가장 성능이 낮은 기기를 기준으로 단순화된 모델부터 테스트하는 것이 좋다. 그 후 성능이 허용하는 범위 내에서만 디테일을 추가하여 배포 후 모델이 과도하게 커져 수정해야 하는 상황을 피해야 한다. 예를 들어 임포트 단계에서 LOD를 생성하면 모든 애셋이 확장 가능한 디테일을 갖추게 되어, 향후 더 다양한 기기와 활용 사례에 유연하게 대응할 수 있다. 다만, 보편적으로 정해진 올바른 폴리곤 수는 없다. 중요한 것은 타깃 기기에서 프레임 속도와 로딩 시간 목표를 안정적으로 달성하는 방법이다. 린 시니어 디렉터는 “같은 애셋이라도 폴리곤 수는 수백만 개에서 수십만 개까지 줄어들 수 있다. 중요한 것은 모든 메타데이터가 연결된 동일한 소스 파일을 계속 사용하고 있다는 것”라고 전했다.   ▲ 제공 : HERE HMI   활용성 갖추기 : 거버넌스, 접근성 및 버전 관리 구축 애셋을 임포트하고 적절한 크기로 조정하고 나면, 다음 단계는 필요한 모든 역할에서 애셋에 안전하게 액세스하고 애셋을 쉽게 찾을 수 있도록 만드는 것이다. 이때 목표는 팀이 애셋을 어디서 찾아야 하는지 명확히 알면서도 관련 없는 애셋으로 인해 부담을 느끼지 않도록 하는 단일 라이브러리를 선별하는 것이다. 이를 위해서는 업무 속도를 저해하지 않으면서도 모든 업데이트가 프로젝트 전반에 반영되도록 완전한 감사 추적을 유지할 수 있는 권한 기반의 액세스 모델이 필요하다.   RBAC(역할 기반 액세스 제어) 린 시니어 디렉터는 “보통은 애셋의 임포트와 생성을 감독하는 관리자가 있고, 그 아래에 작업자와 검토자 역할이 있으면 충분하다”면서, 액세스 권한을 단순하게 유지할 것을 권장했다. 예를 들면 관리자는 구조와 표준을 정의하고, 사용자와 리텐션을 관리하며, 버전을 승인하거나 아카이브 처리할 수 있다. 이 사용자 그룹은 가능한 한 작게 유지하는 것이 좋다.     그 다음 계층에는 디자이너, 작업자, 편집자가 있을 수 있다. 이들은 새로운 애셋을 임포트하고 메타데이터를 편집하며 업데이트를 게시할 수 있으며, 필요 시 관리자 승인을 받아 작업을 수행할 수 있다. 이들이 라이브러리를 일상적으로 유지 관리하게 된다. 마지막으로 소비자 역할이 있는 직원은 승인된 애셋을 검색, 미리 보기 및 다운로드할 수 있지만, 수정하거나 게시할 수는 없다. 역할 기반 액세스 제어는 보안 측면에서도 매우 중요하다. 많은 산업용 3D 애셋 라이브러리에는 매우 민감한 정보가 포함되어 있으며, 그 중 일부는 규제 대상이 되기도 한다. 예를 들어 정부, 항공우주 또는 방위 분야의 수출 통제 설계 데이터는 엄격한 ‘알아야 할 필요성(need-to-know)’ 원칙, 완전한 감사 용이성, 엄격히 통제된 환경에서의 배포를 요구하는 연방 규정을 준수해야 한다. 린 시니어 디렉터는 규제가 엄격한 산업에서 운영하는 경우 가상 프라이빗 클라우드 배포를 사용할 것을 권장했다. 산업 분야와 관계 없이 반드시 지켜야 하는 내용은 다음과 같다. 항상 최소 권한의 원칙을 기본으로 하는 RBAC를 사용한다. 사용하는 플랫폼에서 전송 중인 데이터와 저장된 데이터를 모두 암호화한다. 버전별로 포괄적인 감사 로그와 승인 상태를 유지한다. 민감한 작업을 위해 프로젝트를 분리하고, 필요할 경우 데이터 상주 옵션을 적용한다.   ▲ 유니티 애셋 매니저 웹 인터페이스   버전 관리 및 감사 용이성 거버넌스는 보안과 규정 준수만을 의미하는 것이 아니라, 액세스와 활용을 용이하게 하기 위한 애셋 관리 표준화도 포함한다. 실제로 대부분의 거버넌스 문제는 모두가 모든 것을 바꿀 수 있거나, 누구도 아무것도 바꿀 수 없는 두 가지 극단적인 상황 중 하나에서 발생한다. 예를 들어, 교육 담당자가 엔지니어링 팀이 막 승인한 모델을 덮어쓸 수도 있다. 이는 반드시 부주의 때문이라기보다는, 대부분 명확한 버전 관리 체계의 부재로 인해 발생한다. 린 시니어 디렉터는 “동일한 애셋의 여러 브랜치 버전이 존재하는 경우가 많다. 이 모든 것을 일관적이고 표준화된 방식으로 관리해야 한다”고 조언했다. 여기서 버전 관리가 중요한 역할을 한다. 목표는 변경 사항이 명확하고, 되돌릴 수 있으며, 확실한 의도를 가지고 이루어지도록 하는 것이다. 결국 활용 가능한 애셋 라이브러리는 정기적으로 변경될 수밖에 없다. 공장의 디지털 트윈은 매주 레이아웃이 조금씩 조정될 수 있고, 교육 프로그램은 차세대 XR 헤드셋 출시를 앞두고 새로운 모델로 업데이트될 수 있다. 선형적인 버전 이력(v1.0, v1.1 등)과 애셋 상태(초안, 검토 중, 승인됨, 폐기됨 등)를 적용하여, 라이브러리를 계속해서 변화하는 SSOT(Single Source of Truth)로 관리해야 한다. 많은 산업 환경에서 엔지니어링 팀은 공식 설계를 위한 원본 CAD 파일을 유지 관리한다. 그러나 시각화 또는 교육 팀은 일반적으로 특정 목적에 맞게 최적화된 동일한 모델의 실시간 버전을 사용한다. 이러한 애셋은 병합이 아니라 연결되어야 하며, 그렇지 않으면 시각화용 모델이 어떤 CAD 버전에서 파생되었는지 알 수가 없다. 예를 들면 엔지니어링 팀이 도면을 업데이트하더라도 몇 달 전에 제작된 교육용 모델에는 이전 버전이 그대로 반영되어 있을 수 있으며, 이 사실을 아무도 모를 수 있다. 이는 감사 용이성을 훼손하고 잘못된 설정으로 학습하는 등의 오류로 이어질 수 있다는 점에서 문제가 된다. 모델 변형(variant)의 경우, 단순히 새로운 이름으로 복사본을 만드는 대신 해당 범위와 목적에 따라 태그를 지정하는 것이 좋다. 예를 들어 자동차 제조업체는 지리적 지역, 운전석 위치 폼 팩터 기준으로 태그를 지정할 수 있다. 이렇게 하면 기본 부품이 변경될 때 어떤 변형을 업데이트해야 하는지 정확히 알 수 있다. 마찬가지로 교육에 사용되는 단순화된 모델과 같은 특정 기본 모델의 파생 모델이 있다면, 이를 파생 모델로 표시하되 원본 소스와 해당 CAD 수정 버전에 대한 참조를 유지해야 한다. 이렇게 하면 교육 담당자가 XR/VR 시뮬레이션에 사용되는 단순화된 메시를 엔지니어링 팀의 공식 원본과 혼동하지 않게 된다. 물론 이처럼 세분화된 수준의 버전 관리도 사용성을 높이는 데 매우 중요하지만, 대규모로 구현하기는 매우 어렵기 때문에 자동화가 필수이다. 최신 3D 애셋 매니저(3D Asset Manager)는 일반적으로 대량 작업을 수행하기 위한 커맨드 라인 인터페이스(CLI)뿐만 아니라 새로 임포트 또는 업데이트된 애셋에 대한 메타데이터, 미리보기 및 태그를 생성하는 이벤트 기반 자동화 기능을 포함한다.   ▲ 애셋 매니저 팩토리   적절한 애셋 매니저를 통해 수행할 수 있는 운영 변경 사항의 간단한 체크리스트는 다음과 같다. 관리자, 작업자, 소비자로 구성된 3 역할 모델을 도입한다. 추가 승인이 필요한 프로젝트에는 승인 역할을 추가한다. 애셋 ID, 수정 번호, 원본 소스, 소유자 및 승인 상태와 같은 필수 메타데이터 필드를 매핑하고, 대부분의 사용자에게 기본적으로 승인된 뷰를 설정한다. 배리언트 및 파생 모델에 명확한 레이블을 지정하고 가능한 경우 업데이트를 자동화하여, CAD 수정 버전을 해당 실시간 대응 항목과 연결한다.   시작하기 : 30일 체크리스트 애셋을 임포트, 최적화 및 관리하고 나면 마지막 단계는 새로운 시스템을 일상 업무에 적용하는 것이다. 그런 다음 교육, 제품 개발, 고객 경험 또는 그 밖의 목적으로 실제 비즈니스 성과를 창출하는 몰입형 경험을 만들어 통합 3D 애셋 라이브러리의 가치를 빠르게 입증할 수 있다. 30일 이내에 수행할 수 있는 작업을 간단히 요약하면 다음과 같다. 데이터 소스와 해당 소유자를 목록화한다. 파일럿으로 진행할 대표 모델 한두 개를 선정한다. 보존할 메타데이터 필드를 결정한다. 임포트 과정을 테스트하여 게시 사이클을 최적화한다. 액세스 제어 및 감사 추적을 설정한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

산업AI의 성패, 데이터의 ‘양’이 아닌 ‘맥락’으로 승부   지난 3월, 글로벌 산업 소프트웨어 시장에 의미 있는 변화가 일어났다. 헥사곤의 주요 소프트웨어 사업부가 분사해 ‘옥타브(Octave)’라는 독립 브랜드로 새롭게 출범한 것이다. 월드 IT 쇼(WIS) 2026 현장에서 만난 옥타브 산업 컨설팅 부문 김세환 기술 이사는 옥타브가 건설/플랜트/조선 분야를 리드해온 것에서 진일보하겠다는 포부를 밝혔다. 그리고 산업AI와 결합하여 전 산업 분야에서 라이프사이클을 아우르는 기업으로 거듭나겠다는 비전을 제시했다. ■ 최경화 국장     옥타브는 산업 및 인프라 자산의 설계(design)부터 구축(build), 운영(operate), 보호(protect)에 이르는 전 단계에 걸쳐 ‘라이프사이클 인텔리전스’를 제공하는 기업이다. 옥타브의 전신은 인터그래프로, 1969년에 플랜트 산업 분야의 데이터 관리와 3D 설계 설루션을 공급하는 회사로 설립되었다. 2010년 헥사곤AB(Hexagon AB)에서 인수 후 헥사곤 PPM (2017년)으로 명칭이 변경되었고, 설계를 넘어 자산의 전체 수명 주기 관리 업체로 변화한다는 의미에서 헥사곤 ALI(2022년)로 변경되어 온 바 있다. 옥타브의 설립은 헥사곤 내 헥사곤 ALI(애셋 라이프사이클 인텔리전스) 사업부, SIG(세이프티·인프라·지오스페이셜) 사업부, 브릭시스, ETQ, 프로젝트메이츠 사업부를 통합해 구성되었으며, 산업AI 시대에 소프트웨어 분야에 더욱 집중하기 위해 새롭게 설립되었다는 설명이다. 이 회사는 현재 45개국 이상의 고객사를 지원하고 있으며, 포춘 500대 기업의 약 60%가 옥타브 설루션을 활용하고 있다. 김세환 이사는 이번 분사가 단순히 조직의 분절이 아니라, 고객의 수요와 운영 현실을 반영한 전략적 선택이었다고 설명한다. “산업 간 연계가 깊어지면서 자산 생애주기 전반에서 데이터가 소실되는 문제가 빈번해졌고, 이를 해결하기 위해 보다 빠르고 단호한 투자가 가능한 독립 법인이 필요했다”는 것이다. 옥타브는 ‘인텔리전스를 규모 있게 실현한다’는 비전 아래, 복잡한 데이터를 실행 가능한 정보로 전환하는 데 집중하고 있다.   생성형 AI와 산업AI의 결정적 차이, 맥락 최근 생성형 AI 열풍이 거세지만, 김 이사는 산업 현장의 AI는 본질적으로 달라야 한다고 강조한다. 일반적인 AI가 폭넓은 정보를 바탕으로 답을 내놓는다면, 산업 AI는 실제 자산과 안전, 워크플로에 직결되는 ‘구조화된 도메인 특화 데이터’를 기반으로 삼아야 한다. 산업 환경에서의 오류는 안전과 품질, 비용에 치명적인 영향을 미치기 때문이다. 옥타브의 산업AI는 도면, 유지보수 이력, 운영 현황, 센서 데이터 등 맥락(context)화된 데이터를 기반으로 작동하며, 점검 우선순위를 정하거나 부품 발주 지침을 내리는 등 즉각 실행 가능한 인텔리전스를 제공한다.   AI 선도 전략으로 최적의 대안 제시 옥타브의 핵심 전략은 ‘AI 주도(AI-lead)’가 아닌 ‘AI 선도(AI-forward)’다. AI가 전문가를 대체하는 것이 아니라 위험 신호를 감지해 권고안을 제시하고, 최종 결정은 현장 전문가가 내리는 구조다. 데이터 통합이 단순히 정보를 모으는 것이라면, 맥락화는 그 데이터를 자산 및 리스크와의 관계 속에서 의미 있게 만드는 작업이다. 옥타브의 AI 전략은 데이터 맥락화, 임베디드 AI, 에이전틱(agentic) 워크플로, AI 네이티브 애플리케이션이라는 네 가지 축을 중심으로 구성된다. 김 이사는 AI 도입의 성패가 기술적 성숙도가 아닌 ‘데이터 준비도(data readiness)’에 달려 있다고 말한다. 데이터가 충분히 연결되고 맥락이 결합될 때 비로소 ‘AI가 즉시 활용 가능한 데이터’가 된다. 이러한 토대 없이 AI를 도입하면 성과 없이 비용만 발생할 가능성이 높다.   핵심 설루션 활용 : 옥타브 어튠 EAM과 옥타브 아리아 한국 산업 현장에서 가장 빠르게 현실화되고 있는 영역은 운영(operate) 도메인, 특히 데이터 맥락화와 임베디드 AI를 결합한 자산 성능 관리(APM) 및 예측 유지보수이다. 실제 현장에서 옥타브 어튠 EAM(Octave Attune EAM)은 작업 지시, 자산 추적, 재고 및 안전 관리를 통합적으로 지원하며, 생성형 AI 엔진인 옥타브 아리아(Octave Aria)는 설비 제조사 매뉴얼을 자동으로 읽어 예방 정비 항목을 정리하거나 공급업체 정보를 참조해 부품 가격을 자동 업데이트하는 등 현장 실무자의 반복 업무를 줄여준다. 에이전틱 워크플로와 AI 네이티브 애플리케이션은 현재 기술 개발 중에 있으며, 옥타브는 올해 에이전틱 AI 기능을 단계적으로 도입할 계획이다.   한국 산업계의 성공 사례와 기술 검증 옥타브는 에너지, 석유화학, 건설/플랜트(EPC), 제조 분야 등에서 주요 산업 고객들과 협력하고 있다. 대표적 사례로 에쓰오일(S-OIL)은 옥타브 Facets P&ID, 옥타브 Forte 3D 등의 설루션을 도입해 지능형 디지털 트윈 기반 운영 체계를 구축하였다. 현대건설 또한 옥타브와 MOU를 체결하고 스마트 EPC 분야의 디지털 전환을 추진 중이다. 이러한 기술력은 극한의 환경인 F1 레이싱 현장에서도 입증되고 있다. 옥타브는 VCARB(비자 캐시앱 레이싱 불스)와 파트너십을 맺고 옥타브 어튠을 통해 모든 부품과 장비, 공구를 실시간으로 관리한다. 단 하나의 실수도 허용되지 않는 F1 서킷에서 검증된 자산 가시성과 예측 유지보수 기술은 에너지, 인프라, 제조 운송 등 산업현장의 성과로 이어지고 있다.   데이터 연결과 준비를 통해 산업AI 경쟁력 강화 옥타브는 오는 2026년 3분기, 생애주기 전반의 데이터를 단일 스레드로 통합하고 에이전틱 서비스를 제공하는 단일 플랫폼을 출시할 예정이다. 김세환 이사는 향후 3~5년 내 산업 AI의 경쟁력이 AI 모델의 정교함이 아니라 ‘얼마나 연결되고 맥락화된 데이터 기반을 갖췄는가’에서 갈릴 것이라고 전망한다. 그는 한국 기업들에게 “AI에 투자하기 전, 데이터가 진정으로 AI 준비 상태(AI-ready)인지 확인하라”고 조언했다. 단편적인 효율 개선을 넘어 라이프사이클 전반의 데이터를 연결하는 변혁에 집중하는 조직만이 산업 AI 시대의 승자가 될 것이라는 분석이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

슈나이더 일렉트릭은 독일에서 열리는 ‘하노버 메세 2026’에서 마이크로소프트 애저 기반의 에이전틱 제조 설루션을 선보인다고 밝혔다. 이번 설루션은 마이크로소프트와의 전략적 협업을 통해 개발했다. 슈나이더 일렉트릭의 개방형 소프트웨어 정의 자동화 플랫폼인 ‘에코스트럭처 오토메이션 엑스퍼트(EAE)’를 기반으로 마이크로소프트의 애저 클라우드 및 AI 서비스를 결합한 것이 특징이다. 이를 통해 에이전틱 제조와 개방형 자동화, 엔드 투 엔드 지속가능성을 아우르는 통합 접근 방식을 구현했다. 플랫폼의 핵심인 EAE는 온프레미스, 에지, 하이브리드 환경 전반에서 일관되게 작동한다. 사용자는 자동화 로직을 한 번 작성해 시뮬레이션하고 검증과 배포를 거친 뒤, 별도의 재구성 없이 어디서든 실행할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭은 제조업체들이 직면한 제품 다양성 증가와 공급망 불안정, 안전한 운영 환경 요구 등 복합적인 과제에 대응하기 위해 이번 설루션을 공개했다고 설명했다. 양사의 통합 플랫폼은 엔지니어링 의도와 실시간 운영 환경을 연결한다. 재사용 가능한 로직의 표준화와 시뮬레이션 기반 자동화 검증, 라이프사이클 전반의 추적성 확보를 지원하며 다양한 사이트와 하드웨어 간 상호운용이 가능한 운영 확장을 돕는다. 슈나이더 일렉트릭은 안전 규정 준수 및 통합형 자동화 산업 설루션에 대한 전문성을 바탕으로 규제가 엄격한 환경에서도 안정적인 운영이 가능하다고 강조했다. 이번 설루션은 제조 현장의 비효율을 구조적으로 해소하는 데 중점을 두었다. 기존 자동화 프로그램은 설계, 시뮬레이션, 시운전, 운영 등 각 단계마다 별도의 도구와 인수인계 과정이 필요했다. 통합 플랫폼은 이러한 과정을 하나의 추적 가능한 워크플로로 연결했다. 특히 AI 에이전트가 오케스트레이션 환경에서 설계 의사결정을 자동화하고 배포 전 로직을 검증해 리드 타임을 단축하고 초도 수율을 높인다. 슈나이더 일렉트릭에 따르면 애저 AI 기반의 산업용 코파일럿을 적용한 결과 제어 구성 및 문서화 작업 시간이 최대 50%가량 절감됐다.     마이크로소프트의 다얀 로드리게스 제조 및 모빌리티 부문 부사장은 “에이전틱 설계를 통해 설계 의도에서 운영 현실에 이르는 루프를 구현하고 있다”면서, “의사결정을 자동화하고 조기에 검증하면서 슈나이더 일렉트릭이 클라우드와 에지 전반에서 일관되게 시뮬레이션하고 배포할 수 있는 재사용 가능한 자동화 패키지를 인계하는 것이 핵심”이라고 말했다. 슈나이더 일렉트릭의 그웨나엘 휴에 산업 자동화 부문 총괄 사장은 “마이크로소프트와의 협업을 통해 에이전틱 설계부터 소프트웨어 중심 운영까지 전 과정을 연결하는 통합 자동화 워크플로를 구현하고 있다”면서, “클라우드와 에지 전반에서 자동화 로직을 일관되게 검증하고 시뮬레이션하며 배포할 수 있는 환경을 지속적으로 확대해 나갈 것”이라고 밝혔다.

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      

로크웰 오토메이션은 지난 3월 4일~6일 열린 ‘오토메이션 월드 2026’에 참가해 산업 운영의 미래 비전과 자율 제조 전환 전략을 소개했다. 하드웨어 중심에서 소프트웨어 및 서비스 중심 기업으로 탈바꿈하고, 자동화를 넘어 AI와 데이터 중심의 자율 운영 단계로 진화하겠다는 비전을 밝힌 로크웰 오토메이션은 글로벌 파트너들과 함께 자율형 스마트 공장 생태계를 구축할 계획이다. ■ 정수진 편집장     AI 기반의 자율 제조 운영으로 산업 패러다임 전환 로크웰 오토메이션 코리아의 인더스트리 및 OEM 영업 본부장인 김낙현 상무는 “제조 산업이 하드웨어 중심 자동화에서 AI와 소프트웨어 기반의 자율 운영 단계로 진입하는 변곡점을 맞이했다”고 짚었다. 로크웰 오토메이션은 이러한 변화가 제조업의 복합적인 위기와 기술 진화가 맞물린 결과라고 보고 있다. 김 상무는 현재 제조업계가 에너지 비용 상승, 숙련 인력 부족, 공급망 리스크 등 거대한 위기에 직면했다고 진단하면서, “제조 기업은 전방위 압박 속에서도 지속 가능한 생산 능력을 키워야 하는 과제를 안고 있다”고 전했다. 기술 발전도 가속화되고 있다. AI와 로보틱스 등 생산 기술이 빠르게 발전하면서 적용 분야 또한 넓어지는 추세다. 김낙현 상무는 이에 따라 기존의 공장 운영 방식을 새롭게 재조명해야 한다면서, “하드웨어 통제 위주의 제조 환경이 AI와 데이터 기반으로 스스로 학습하고 최적화하는 자율 운영 체계로 넘어갈 것”이라고 전망했다. 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표는 “산업 현장의 AI는 더 이상 자동화를 보완하는 부가 기술이 아니다. 데이터 단절을 극복하고 공장 운영 전반의 의사결정 구조를 바꾸는 핵심 인프라로 자리 잡았다”면서, 제조 기업들이 자연스럽게 통합 데이터 기반의 자율 운영 단계로 전환해 나가고 있다고 밝혔다.     산업 생애주기 전반에 걸친 AI 통합 추진 로크웰 오토메이션 코리아의 마켓 액세스 영업 본부장인 이원석 상무는 산업용 AI의 특수성을 강조했다. 실시간 제어와 운영기술(OT) 데이터, 안전성이 중요한 산업 현장에서는 단순 분석형 AI보다 설계–운영–유지보수 전반에 내재된 특화 AI가 필요하다는 설명이다. 로크웰 오토메이션은 제품의 전체 생애주기에 AI를 결합하는 엔드 투 엔드 전략을 추진하고 있다. ▲설계 단계에서는 자연어 질의로 프로그램 코드를 자동 생성하고, 디지털 트윈 설루션으로 가상 공간에서 물리적 장비의 시뮬레이션을 수행한다. ▲운영 단계에서는 제어기 내부에 AI 모듈을 탑재해 장비가 머신러닝으로 제어 값을 조정하고 이상을 예측한다. 여기에 AMR(자율이동로봇) 설루션을 융합해 공장의 자율 최적화를 구현한다. ▲유지보수 단계에서는 설비의 에지(edge) 단에 AI를 적용해 실시간 모니터링을 진행하고, 유지보수 시스템과 연동해 선제적인 작업 지시를 내려 다운타임을 방지한다. 이원석 상무는 “수명주기 전반을 아우르는 파트너십을 바탕으로 모든 제품군에 AI 기술을 내재화해 시작부터 끝까지 책임지는 역량이 로크웰 오토메이션의 산업용 AI가 가진 차별점”이라고 강조했다.     중소기업을 위한 자율 공장 로드맵과 구축 전략 제시 로크웰 오토메이션은 디지털화 및 데이터 인프라가 상대적으로 부족한 중소·중견 기업을 위한 단계별 전략도 소개했다. 핵심은 중소·중견 기업이 자율형 스마트 공장으로 원활하게 나아갈 수 있도록 맞춤형 컨설팅과 기술의 자연스러운 내재화를 결합해 제공하는 것이다. 김낙현 상무는 “한국의 많은 중소·중견 기업이 아직 데이터 수집조차 제대로 되지 않는 기초적인 스마트 공장 단계에 머물러 있다”면서, “이를 해결하기 위해 로크웰 오토메이션은 전담 컨설팅 조직을 통해 고객의 상황을 분석하고, 자율형 공장으로 가기 위한 구체적인 AI 접목 플랜과 단계별 설루션 활용을 지원하고 있다”고 밝혔다. 로크웰 오토메이션 코리아의 라이프사이클 서비스 사업본부장인 최태능 상무는 “오랜 기간 공장 자동화를 수행해 온 전문성을 바탕으로, 기존 제조업 현장에서 친숙하게 사용되는 제어기(PLC)나 휴먼 머신 인터페이스(HMI) 등 기존 자동화 설루션에 AI 기능을 탑재하여 내재화하는 작업을 진행하고 있다”고 밝혔다. 또한, “기업들이 거부감 없이 AI를 도입하고 기존 시스템에 자연스럽게 스며들도록 유도하는 것이 핵심 방향”이라고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

아비바는 엔비디아와 협력해 자사의 엔지니어링 및 운영 소프트웨어를 엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트(NVIDIA Omniverse DSX Blueprint)에 통합했다고 밝혔다. 이를 통해 기가와트급 AI 팩토리를 위한 새로운 라이프사이클 디지털 트윈 아키텍처를 선보였다. 양사는 대규모 데이터센터에 적용할 수 있는 물리적·디지털 모듈을 공동 개발하고 이를 AI 팩토리 형태로 구현한다. 이 방식은 기존 AEC(엔지니어링·조달·시공) 프로젝트에서 검증된 방법론을 기반으로 삼았다. 이번 협력은 아비바의 산업 인텔리전스 플랫폼 커넥트와 산업용 디지털 트윈 기술 포트폴리오를 중심으로 진행한다. 기업은 도메인 특화 시뮬레이션과 디지털 시각화, 협업 설계 도구를 통해 GPU 활용 효율을 높일 수 있다. 아비바에 따르면 AI의 토큰 생성에 걸리는 시간을 줄여 AI 팩토리 구축 속도와 확장성을  높일 수 있다. 아비바는 슈나이더 일렉트릭, 이탭(ETAP)과 맺은 전략적 파트너십을 이번 협력과 연계한다. 세 기업은 엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트 기반 AI 팩토리의 설계부터 시뮬레이션, 구축, 운영, 최적화 전 과정을 공동으로 고도화하고 있다. 이를 통해 아비바가 보유한 산업 전문성을 AI 인프라 영역으로 확장한다는 전략이다.     아비바는 설루션 통합을 통해 AI 팩토리의 전체 생애주기에 걸쳐 디지털 트윈의 가치를 제공한다는 비전을 내세웠다. 우선 오픈USD 기반 심레디(SimReady) 자산을 아비바 유니파이드 엔지니어링(AVEVA Unified Engineering)으로 가져올 수 있는 신규 컨버터를 제공한다. 이를 통해 기존 자산 재사용과 고정밀 시뮬레이션 환경 활용이 가능해진다. 아비바 자산 정보 관리(AVEVA Asset Information Management)를 활용하면 단일 데이터 소스를 바탕으로 설계부터 운영까지 장비와 시스템을 일관되게 관리할 수 있다. 아비바 프로세스 시뮬레이션(AVEVA Process Simulation)은 AI 팩토리의 고급 액체 냉각 네트워크를 모델링하고 시뮬레이션하여 설계를 최적화하고 냉각 효율을 높이는 데 쓰인다. 아비바 PI 시스템(AVEVA PI System)은 엔비디아 옴니버스 DSX 익스체인지 전반에서 IT와 OT 데이터를 통합 수집하고 분석한다. 향후 엔비디아 NV-태서랙트(NVIDIA NV-Tesseract) 모델을 적용해 이상 탐지와 예측 기능까지 확대할 계획이다. 이를 통해 냉각 시스템과 서버 랙 등에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석할 수 있다. 아비바 오퍼레이션 컨트롤(AVEVA Operations Control)과 유니파이드 오퍼레이션 센터(Unified Operations Center)는 전력과 기계, 안전 시스템을 하나의 통합 플랫폼으로 관리한다. 상황 인식 기반 템플릿을 통해 장애 원인 분석과 대응 권고, 성능 저하 추세 파악 등이 가능하다. 고객은 고밀도 AI 팩토리 환경에서도 안정적인 운영을 구현하고 차세대 AI 인프라 구축을 앞당길 수 있다. 아비바의 롭 맥그리비 최고제품책임자는 “AI 팩토리는 글로벌 디지털 경제를 견인하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다”면서, “아비바와 엔비디아는 전문성과 소프트웨어, 운영 역량을 결합해 새로운 디지털 트윈 구축 방식을 제시하고 있다”고 전했다. 엔비디아의 블라디미르 트로이 AI 인프라 부문 부사장은 “기가와트급 AI 팩토리의 확산은 설계부터 운영까지 전체 생애주기를 최적화할 수 있는 산업 지능을 요구한다”면서, “아비바의 소프트웨어를 엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트에 통합함으로써 개발자들이 AI 인프라를 더 빠르고 효율적으로 구축할 수 있게 됐다”고 밝혔다.

델 테크놀로지스는 ‘엔비디아 기반 델 AI 데이터 플랫폼’ 제품군을 대규모로 업데이트했다고 밝혔다. 이번 업데이트는 기업 데이터의 탐색과 활용을 강화하고, AI 애플리케이션 및 자율 AI 에이전트를 위한 초고성능 스토리지 성능을 제공하는 데 중점을 두었다. AI는 보조 도구에서 자율 시스템으로 진화하고 있지만, 신뢰할 수 있는 데이터를 확보해야 실질적인 성과를 거둘 수 있다. 많은 기업이 분산된 데이터를 구조화하지 못해 AI 프로젝트 중단이나 경쟁력 약화 등의 어려움을 겪는 상황이다. 델 테크놀로지스는 자사의 플랫폼이 이러한 문제를 해결해 데이터를 AI 활용 가능 형태로 전환하며, “기존 방식 대비 최대 12배 빠른 벡터 인덱싱과 3배 빠른 데이터 처리 속도를 제공한다”고 밝혔다.     델의 데이터 엔진은 AI 데이터 라이프사이클 전 과정을 자동화한다. 최근 인수한 데이터루프 기술 기반의 ‘델 데이터 오케스트레이션 엔진’은 정형 및 비정형 데이터를 자동으로 정제하고 변환해 AI용 데이터셋을 생성한다. 또한 ‘델 데이터 애널리틱스 엔진’에 추가된 AI 어시스턴트는 자연어 인터페이스를 통해 전문 지식 없이도 데이터를 조회하고 시각화할 수 있도록 지원한다. 인프라 측면에서는 엔비디아의 최신 기술을 도입했다. 델 테크놀로지스는 차세대 엔비디아 베라 루빈 NVL72 및 블루필드-4 DPU 기반의 새로운 모듈러 레퍼런스 설계를 지원할 예정이다. 새롭게 추가된 엔비디아 RTX 프로 블랙웰 서버 에디션 GPU는 데이터 플랫폼 레이어를 직접 가속해 SQL 쿼리 수행 속도를 높인다. 스토리지 분야의 혁신도 함께 공개했다. ‘델 라이트닝 파일 시스템’은 랙당 최대 150GB 성능을 제공하는 병렬 파일 시스템으로, 대규모 환경에서 GPU 유휴 상태를 방지한다. ‘델 엑사스케일 스토리지’는 파일, 오브젝트, 병렬 파일 시스템을 유연하게 배포할 수 있는 제품으로 향후 랙당 최대 6테라바이트 읽기 성능을 지원할 계획이다. 델 테크놀로지스는 파워스케일의 소프트웨어 기반 병렬 네트워크 파일 시스템 아키텍처가 대용량 파일 처리 시 기존 대비 최대 6배 빠른 성능을 제공한다는 테스트 결과도 발표했다. 이를 통해 GPU 집약적인 AI 워크로드에 데이터를 끊김 없이 공급할 수 있다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “AI 파일럿을 실제 운영 환경으로 확장할 때 발생하는 가장 큰 문제는 데이터 사일로 현상”이라면서, “델과 엔비디아의 협력을 통해 고객은 AI 환경을 더 빠르게 구축하고 실질적인 성과를 얻을 수 있을 것”이라고 전했다.

산업 및 인프라 자산 전 주기를 지원하는 소프트웨어 기업 옥타브(Octave, 구 헥사곤 ALI)가 비자 캐시 앱 레이싱 불스(이하 VCARB) 포뮬러 원(F1) 팀과 다년간의 기술 파트너십을 체결했다. 옥타브는 VCARB 팀의 ‘애셋 라이프사이클 관리 파트너’로서 제조 공장부터 실제 레이스 단계까지 운영 효율을 강화하는 역할을 수행한다. 이번 파트너십을 통해 옥타브는 정밀한 운영 역량이 필수인 F1 레이싱 환경에 최적화된 ‘라이프사이클 인텔리전스’ 기술을 제공한다. 옥타브의 기술은 수천 개의 정밀 부품이 유기적으로 작동해야 하는 F1의 특성을 고려해, 차량 부품의 제조와 정비, 물류, 서킷 현장 투입 등 전 과정을 안정적으로 관리할 수 있도록 지원한다. 특히 경기 데이터와 운영 데이터를 단일 지능형 계층으로 통합해 팀의 대응 속도를 높이는 데 주력한다. 옥타브는 자사 설루션인 ‘옥타브 어튠(구 HxGN EAM)’을 통해 공장 내 핵심 설비 자산과 운영 프로세스를 통합 관리한다. 이를 통해 설비 상태에 대한 실시간 가시성을 확보하고 운영 차질을 사전에 방지하는 조기 대응 기반을 마련한다. 옥타브 측은 이러한 체계가 시즌 전반의 개발 사이클을 단축하고 운영 회복력을 높여 레이스 성과로 이어질 것이라고 설명했다. F1 팀은 고도로 연결된 시스템으로 운영되며 시간 압박과 높은 신뢰성이 요구된다. 옥타브는 이 환경에서 검증된 기술을 에너지, 인프라, 제조 등 다양한 산업 분야로 확장 적용할 계획이다. 이번 협력은 단순한 후원을 넘어 옥타브의 소프트웨어를 실제 레이스 운영 환경에 통합해 의사결정의 질과 운영 안정성을 높이는 데 초점을 맞춘다.     마티아스 스텐버그 옥타브 최고경영자(CEO)는 “F1은 팀의 운영 역량이 실제 환경에서 검증되는 무대”라면서, “옥타브는 운영 데이터를 단일 인텔리전스 계층으로 연결해 VCARB 팀이 한계 상황에서도 일관된 성과를 내도록 지원할 것”이라고 말했다. 알란 퍼메인 VCARB 팀 대표는 “모든 운영 프로세스가 부서 전반에 걸쳐 원활하게 작동해야 하는 오늘날 F1 환경에서 옥타브와의 파트너십은 운영 환경을 강화하는 중요한 단계”라며, “자산 관리와 의사결정 전반이 성능 중심으로 더욱 최적화될 것으로 기대한다”고 밝혔다.