알테어는 9월 5일 ‘2025 추계 AI 워크숍’을 진행했다. ‘엔지니어를 위한 AI’를 주제로 진행된 이번 워크숍에서 알테어는 AI를 활용해 제품 개발 프로세스를 가속화하고 의사결정의 정확성을 높이며, 지능형 디지털 트윈을 완성한다는 비전을 선보였다. 또한 AI 기반 시뮬레이션, 생성형 AI, AI 에이전트, 지식 그래프 등 최신 AI 기술의 실제 적용 사례와 활용 방안을 소개했다. ■ 정수진 편집장     한국알테어의 김도하 지사장은 개회사를 통해 AI 기술이 산업 고객의 현장에서 빠르게 내재화되며 동반 성장하고 있다면서, “이는 고객들이 명확한 비전과 단계별 로드맵을 가지고 각자의 환경에 맞춰 AI를 접목하고 있기 때문”이라고 설명했다. 또한, 국가 AI 프로젝트가 시작되어 1만 4000 장의 GPU가 1차 도입되는 등 정부가 주도하는 ‘소버린 AI’ 시대가 열리고 있는 점에 주목하면서, “AI를 통한 제조 산업의 르네상스가 도래하고 있으며, 알테어 또한 시장과 함께 성장하기 위해 준비하고 있다”고 전했다.   엔지니어링 언어를 학습하는 AI 알테어의 케샤브 선다레시(Keshav Sundaresh) 디지털 전환 총괄 시니어 디렉터는 “AI는 더 이상 개념이 아니라 실제 현장의 핵심 기술”이라면서, 엔지니어링 수명주기 전반에 걸친 로코드·고효율 AI 접근법을 구현해야 한다고 짚었다. MIT의 연구에 따르면, 기업의 생성형 AI 파일럿 프로젝트 가운데 95%가 실질적인 재무 성과를 내는 데 실패하고 있는 것으로 나타났다. 그 원인으로는 ▲특정 결과에 편중된 데이터 ▲단편적이고 사일로화된 데이터 ▲값비싼 컴퓨팅 자원 ▲도메인 지식과 AI 기술 간 격차 ▲기존 시스템과의 통합 및 신뢰성 문제 등이 꼽힌다. 선다레시 시니어 디렉터는 이런 현실적 장벽을 극복할 수 있도록 알테어와 지멘스의 기술 역량을 결합해 AI 기반의 통합 설루션 포트폴리오를 제공할 수 있다는 점을 강조했다. “제품의 요구사항 정의부터 폐기에 이르는 모든 과정에서 AI를 활용하고, 단절된 디지털 스레드를 통합하여 데이터 기반의 신속한 의사결정을 지원하겠다”는 것이다. 이를 위한 핵심 전략은 ‘AI에게 엔지니어링 및 제조의 언어’를 가르치는 것이다. 기존의 LLM(대규모 언어 모델)이 텍스트나 이미지 등 일반 데이터에 강점을 보인다면, 지멘스와 알테어는 기계 설계, 전기/전자, BOM(Bill-of-Materials), 시뮬레이션 데이터 등 산업 특화 데이터를 학습시켜 신뢰도 높은 ‘산업용 파운데이션 모델(Industrial Foundation Model)’을 구축하고 있다는 것이 선다레시 시니어 디렉터의 설명이다.   AI 확산으로 제조 혁신의 속도 높인다 AI 비전을 구체화하는 방법론으로 알테어는 ‘라이프사이클 인텔리전스(Lifecycle Intelligence)’ 프레임워크를 제시했다. 이 프레임워크는 AI 도입의 장벽을 낮추고 모든 엔지니어가 AI를 손쉽게 활용해 혁신을 가속화할 수 있도록 하는 데에 중점을 두고 있다. 선다레시 시니어 디렉터는 ▲반복 작업의 자동화 및 대규모 데이터 분석으로 인간 전문가의 역량을 강화하고 ▲기존 워크플로와 도구에 AI 기능을 통합하여, 학습 부담 없이 자연스러운 AI 활용을 도우며 ▲코딩 지식과 관계 없이 모든 사용자가 AI를 구축하고 배포할 수 있는 환경을 제공하는 세 가지 접근법을 통해 AI 도입을 가속화한다는 로드맵을 소개했다. 이 프레임워크를 활용하면 전처리 영역에서는 형상 인식 AI 기술로 부품 분류 및 군집화를 자동화하거나, 자연어 처리(NLP) 기반 코파일럿을 통해 모델 정리부터 전체 해석 설정까지 대화형으로 수행할 수 있다. 솔빙 영역에서는 기존의 시뮬레이션 데이터를 학습해 CAD 또는 메시 단계에서 물리 현상을 빠르게 예측할 수 있고, 시스템 레벨의 시뮬레이션 속도를 높일 수 있다. 후처리 영역에서는 AI가 핫스폿이나 파손 영역을 자동 식별해 결과 분석을 돕는다. 이 프레임워크의 기술적 기반은 분산된 데이터를 연결하는 ‘데이터 패브릭’과 AI 모델을 개발·운영하는 ‘AI 팩토리’의 결합이다. 선다레시 시니어 디렉터는 알테어의 데이터 분석/AI 플랫폼인 래피드마이너(RapidMiner)와 로코드 앱 개발을 지원하는 지멘스 멘딕스(Mendix)를 통해 라이프사이클 인텔리전스를 구현할 수 있다고 설명했다.     엔지니어링 AI의 혁신 동력 에이전틱 AI(Agentic AI), 지식 그래프(Knowledge Graph), 생성형 AI 등 최신 AI 기술이 R&D부터 설계와 제조까지 엔지니어링 전반의 혁신을 가속화하고 있다. 알테어는 이들 기술이 개별적으로도 강력하지만, 서로 결합하면서 데이터 기반의 신속한 의사결정을 지원하고 기존 워크플로를 지능적으로 전환하는 핵심 동력으로 작용한다고 소개했다. AI 에이전트는 사용자를 대신해 특정 목표를 이해하고 자율적으로 판단 및 실행하는 ‘지능형 디지털 대리인’이다. 단순 반복 작업을 자동화하는 것을 넘어서, 여러 에이전트가 협업하는 다중 에이전트 구조를 통해 복잡한 과업을 수행하는 것이 최근의 흐름이다. 엔지니어링 현장에도 공정 상 발생한 문제에 대해 자연어로 질문하면 해결 방법을 제시하거나, 생산 라인의 다운타임 원인을 분석하고 관련 데이터를 종합해 보고하는 등의 AI 에이전트가 도입되고 있다. 알테어는 시각적 워크플로 설계 도구를 통해 이러한 AI 에이전트를 쉽게 구축하고 AI 클라우드 프로세스와 원활하게 연결하는 방법을 제시했다. 지식 그래프는 다양한 출처(소스)에 분산된 데이터를 하나의 의미 계층(semantic layer)으로 통합해서 데이터 간의 숨겨진 관계를 파악하게 하는 기술이다. 이는 AI 모델의 가장 큰 문제점으로 꼽히는 환각(hallucination) 현상을 최소화하고, 장기적인 맥락을 이해하는 메모리로 기능하면서 신뢰성 높은 AI 에이전트를 구현할 수 있게 돕는다. 엔지니어링 분야에서 지식 그래프는 여러 AI 에이전트가 일관된 지식 베이스를 공유하게 해서 협업의 효율을 높이고, 공장 문제 해결 시 여러 데이터베이스에 동적으로 접근하여 질문에 답하는 아키텍처를 구현하는 데 쓰인다.   PLM과 AI의 시너지로 더 큰 혁신도 가능 알테어는 지난 3월 지멘스와의 합병을 완료했다. 제조 기술에 강점을 가진 지멘스와 엔지니어링 및 AI 기술에 집중해 온 알테어의 시너지에 대해, 이번 워크숍에서 한 가지 실마리를 발견할 수 있었다. 알테어는 AI와 PLM(제품 수명주기 관리)의 결합이 제조업의 패러다임을 바꿀 것으로 보았다. 한국알테어 최병희 본부장은 “많은 기업이 PLM 시스템에 제품의 설계부터 생산, 운영까지 대량의 데이터를 축적하고 있지만, 이를 제대로 활용하지 못하고 있다. 이 PLM 데이터를 AI로 분석해 기업의 핵심 자산으로 만들고, 경험에 의존하던 사후 대응 방식의 업무 환경을 미래가 예측하고 문제를 예방하는 예측 기반의 업무 환경으로 혁신할 수 있다”고 소개했다. 지멘스의 PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter)가 제품의 모든 역사를 기록한 단일 진실 공급원(single source of truth)이라면, 알테어의 래피드마이너는 코딩 지식이 없이도 AI 모델을 개발할 수 있는 ‘똑똑한 AI 분석가’라고 할 수 있다. 두 설루션을 통합하면 래피드마이너가 팀센터의 데이터를 분석해 숨겨진 패턴과 인사이트를 찾아내고, 이를 바탕으로 미래 예측 모델을 생성할 수 있다. 그리고 이 예측 결과를 다시 팀센터에 전달해 시스템 전체가 똑똑해지는 선순환 구조를 만든다. 최종적으로는 현실을 명확히 이해하고 미래를 예측하는 ‘지능형 디지털 트윈’을 완성할 수 있다는 것이 최병희 본부장의 설명이다. 이 외에 공급망 최적화, 품질 이상의 조기 탐지, 고객 피드백의 반영 등 다양한 분야로 시너지를 확장할 수 있는 가능성도 점칠 수 있다. 최병희 본부장은 “PLM 데이터를 시작으로 ERP, MES, CRM 등 분산된 기업 데이터를 통합하면 더 큰 범위의 업무 혁신이 가능하다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

지멘스의 사업부인 멘딕스는 AI 데이터 클라우드 기업인 스노우플레이크와 협력을 지속하면서, 기업이 최신 소프트웨어 개발을 통해 데이터 기반 가치 창출을 더욱 가속화할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 멘딕스는 스노우플레이크와 협업을 통해 양사의 고객에게 여러 비즈니스 성과를 제공할 수 있었다고 전했다. 산업 분야의 한 제조 기업은 멘딕스와 함께 스노우플레이크의 데이터 툴을 활용해 16주 만에 애플리케이션을 구현하고 배포할 수 있었다. 또 다른 산업 분야의 제조 기업은 노후화된 시스템을 최신 포트폴리오로 교체하고, 4개월 만에 첫 번째 신규 애플리케이션을 구현 및 출시했다. 한 대형 석유 및 가스 기업은 100개 이상의 멘딕스 애플리케이션을 구현했으며, 그 중 75%가 스노우플레이크와 연결되어 있다. 데이터 엔지니어는 이러한 통합 툴을 통해 사일로(silo) 형태로 운영되던 사내 개발자 팀뿐 아니라 비즈니스 최종 사용자와도 협업하여 소프트웨어 개발을 지원할 수 있다. 항공우주 분야의 한 제조업체는 멘딕스와 스노우플레이크의 통합 기능을 활용해 데이터 보안을 유지하고, 작업 현장의 운영 효율을 개선했다. 스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드(AI Data Cloud) 동적 데이터 마스킹 기능은 민감한 데이터를 제한하고, 보호할 수 있도록 지원하며, 멘딕스 플랫폼은 애플리케이션 개발 라이프사이클 전반을 제어할 수 있는 내장 가드레일을 제공한다. 한 교통 당국은 멘딕스를 활용해 10개 이상의 애플리케이션을 구현하고, 다양한 소스에서 데이터를 수집한 다음, 이를 스노우플레이크로 전달해 분석을 수행하는 단일 통합 관리 및 모니터링(SPOG : Single Pane of Glass) 체계를 구축했다. 이를 통해 데이터에 대한 가시성을 확보하고, 프로세스 및 의사결정 개선을 위한 인사이트를 도출할 수 있다.     멘딕스는 공동 고객들에게 더 큰 가치를 제공하기 위해, 2025년 5월 스노우플레이크의 자동차 설루션 출시와 함께 스노우플레이크 데이터 클라우드 제품 파트너가 되었다. 스노우플레이크의 자동차 설루션은 고객에게 더 빠르고 효율적인 개발 주기를 지원하는 확장 가능한 플랫폼을 비롯해 공급업체와 재고 시스템, 물류 파트너 전반에 대한 실시간 공급망 가시성, 그리고 AI/ML 기반의 고급 분석 기능 등을 제공한다. 멘딕스 플랫폼은 핵심 기술 구성요소가 유연하게 설계되어 있어 스노우플레이크가 새로운 모델이나 기능을 도입하더라도 멘딕스와 쉽게 연동이 가능하다는 점을 내세운다. 이를 통해 더 많은 사용자가 스노우플레이크 AI를 활용하여 자동차 업계 고유의 요구사항을 충족하고, ‘개념 검증(Proof-of-Concept)에서 실제 운영(Production)’에 이르기까지 원활하게 적용할 수 있도록 한다는 것이 멘딕스의 설명이다. 점점 더 많은 기업들이 데이터의 중앙집중화에 대한 중요성을 인식함에 따라, 멘딕스와 스노우플레이크는 고객들에게 보다 포괄적인 설루션을 제공하는데 주력하고 있다. 양사의 이번 파트너십은 기업들이 디지털 혁신 프로젝트를 추진하고, 여러 플랫폼을 도입하는 과정에서 AI 사일로를 제거하고, 데이터에 대한 포괄적인 거버넌스와 제어권을 유지할 수 있도록 지원하는 데에 초점을 맞추고 있다. 스노우플레이크의 팀 롱(Tim Long) 글로벌 제조 부문 책임자는 “스노우플레이크 고객들은 기존 분석 방식을 뛰어넘는 새로운 차원의 설루션을 필요로 하고 있다. 우리는 멘딕스와의 협업을 바탕으로, 고객들이 스노우플레이크의 코텍스 AI(Cortex AI)를 활용해 지능적이고, 실행 가능한 엔터프라이즈 애플리케이션을 신속하게 개발할 수 있도록 지원하고 있다.”며, “이러한 원활한 통합 환경을 통해 고객들이 새로운 차원의 비즈니스 가치를 실현할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

알테어가 6월 26일 온라인 기술 콘퍼런스 ‘엔지니어를 위한 ATCx 인공지능(AI)’를 개최한다고 밝혔다.   올해로 3회째를 맞이하는 ATCx AI는 전 세계 8000명 이상의 고객이 참여하는 글로벌 기술 콘퍼런스다. 이번 행사는 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC)의 결합이 산업 전반의 설계와 운영 방식에 어떤 새로운 가능성을 제시하는지를 중심으로, 제품 설계, 제조, 시뮬레이션 분야에서 AI를 실무에 적용하고자 하는 엔지니어와 기술 전문가를 주요 대상으로 진행된다.   행사는 세 개의 주제별 트랙으로 진행되며, 글로벌 선도 기업들의 실제 적용 사례를 통해 산업별 AI 기술 활용 방안을 집중 조명한다. 특히 HD현대사이트솔루션, 월풀, 루시드모터스, 멘딕스 등 다양한 산업 분야의 기업이 참여해 제품 설계 및 제조에서 AI 활용 경험과 성과를 공유할 예정이다.   ‘AI와 물리 기반 시뮬레이션의 융합’ 트랙에서는 생성형 설계, 디지털 트윈, AI 코파일럿 등 최신 기술을 활용해 개발 속도와 의사결정 정확도를 높이는 방안을 다룬다. ‘스마트 제조를 위한 AI 도입 가속화’ 트랙은 예지 보전, 자동화 등으로 운영 효율과 제조 혁신 사례를 중심으로 소개하며, ‘시뮬레이션 기반 설계 혁신’ 트랙에서는 HPC와 AI의 결합이 산업 현장에서 어떻게 성과를 내고 있는지를 살펴본다. 이번 행사는 한국어를 포함한 8개 언어로 실시간 통역이 제공된다.   알테어의 라비 쿤주 최고 제품 및 전략 책임자는 “AI는 제품 설계에서 제조 운영까지 전 과정을 혁신할 수 있는 핵심 기술이며, 이번 행사는 다양한 산업에서 실제로 검증된 AI 기반 접근 방식을 소개할 것”이라며, “엔지니어들이 AI 기술을 보다 실질적으로 이해하고, 실제 업무에 적용하는 데 도움이 되길 바란다”고 밝혔다.  

스노우플레이크는 자사의 ‘제조 산업을 위한 AI 데이터 클라우드(AI Data Cloud for Manufacturing)’가 자동차 산업에 특화된 설루션을 중심으로 확장하며 높은 성장세를 보이고 있다고 발표했다. 스노우플레이크에 따르면, 2023년 4월을 기준으로 2년간 전 세계 제조 산업군에서 데이터 애플리케이션 및 협업을 위해 스노우플레이크의 플랫폼을 도입한 비율은 416% 증가했고, 데이터 분석을 위해서는 185%, 고급 예측 모델링 및 AI 앱과 같은 데이터 사이언스 목적으로는 188% 늘었다.  이와 같은 제조업체의 데이터 기반 비즈니스 인사이트 확보에 대한 높은 수요에 따라, 스노우플레이크는 AI 데이터 클라우드를 자동차 산업의 특수한 요구사항을 충족할 수 있도록 정밀하게 조정하며 글로벌 제조업체의 디지털 전환 및 AI 혁신을 뒷받침하고 있다고 전했다. 커넥티드 및 소프트웨어 정의 차량(Software Defined Vehicle : SDV), 자율주행, 전기차, 인더스트리 4.0 등 자동차 산업 트렌드에 맞춰 스노우플레이크는 데이터 공유 및 AI 지원 기능으로 완성차 제조업체(OEM), 부품업체, 유통 및 서비스업체 전반의 협업과 생산 공정을 최적화하고 있다.     특히 스노우플레이크를 활용하는 자동차 관련 기업은 차량 설계부터 생산, 서비스, 보증에 이르는 전체 라이프사이클 데이터를 통합하고 사일로를 제거할 수 있게 된다. 이를 통해 운영 효율을 높이고 고객 경험을 향상시킨다. 또한 스노우플레이크 아키텍처로 SDV와 자율주행차에서 생성되는 방대한 커넥티드 데이터를 안정적으로 활용하고 확장할 수도 있다. 누적된 데이터는 스노우플레이크 마켓플레이스에서 판매할 수 있어 신규 수익원이 되기도 한다. 스노우플레이크 데이터 플랫폼은 조직 전반에서 AI·ML 기능을 손쉽게 활용할 수 있도록 해, 예측 모델 개발시간을 단축하고 차량 설계 및 유지보수의 새로운 패러다임을 주도할 수 있다. 공급망 전반의 실시간 가시성도 제공한다. 수요 예측의 정확도를 높이고 재고 관리와 비용 효율성을 높여 데이터 기반의 의사결정을 현실화할 수 있다. 스노우플레이크의 팀 롱(Tim Long) 제조 산업 부문 글로벌 총괄은 “커넥티드 및 자율주행 등 최신 차량은 방대한 데이터를 생성하고 있으며, 자동차 업계는 이를 효과적으로 처리하면서도 신뢰할 수 있는 AI 설루션이 필요해졌다”면서, “스노우플레이크의 자동차 산업 설루션은 제조 전문성을 바탕으로 자동차 기업이 데이터를 통합하고 커넥티드 차량 개발 계획을 확장하며, 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있도록 지원한다”고 말했다. 지멘스와 같은 글로벌 기술 및 제조 기업은 스노우플레이크를 활용해 AI와 고급 분석으로 전사적 운영을 혁신하는 동시에 엄격한 보안 및 거버넌스 기준을 유지하고 있다. 전 세계 주요 완성차 제조업체(OEM)의 약 80%가 스노우플레이크 플랫폼을 활용 중이며, 닛산, 카맥스(CarMax), 콕스 오토모티브(Cox Automotive), 펜스케 로지스틱스(Penske Logistics) 등은 실시간 커넥티드 차량의 인사이트와 안전한 데이터 협업으로 운영 효율을 높이고 있다. 스노우플레이크는 이외에도 액센츄어, 아마존웹서비스, 딜로이트, EY 등 글로벌 파트너와 함께 자동차 산업에 특화된 AI 및 데이터 설루션을 확장하고 있으며, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 블루욘더(Blue Yonder), 랜딩AI(LandingAI), 멘딕스(Mendix), 시그마(Sigma) 등 다양한 파트너사가 스노우플레이크 플랫폼에서 SDV 개발, AI 기반 품질 관리, 공급망 최적화 등 전문 설루션을 개발하며 생태계를 확장하고 있다고 밝혔다.

개발 및 공급 : 멘딕스 주요 특징 : 생성형 AI 인스턴스 생성 및 AI 애플리케이션 개발을 돕는 생성형 AI 리소스 팩 도입, 디지털 혁신을 지원하는 새로운 통합 툴 제공, 스마트 개발을 위한 생성형 AI 기반 서비스 세트 업데이트 등     지멘스의 자회사인 멘딕스는 멘딕스 10.18(Mendix 10.18) 버전을 공식 출시한다고 밝혔다. 최신 릴리스는 보다 쉽게 소프트웨어 개발에 활용할 수 있는 새로운 기능과 성능 업그레이드 및 AI 기반 개선사항 등을 포함하고 있다. 멘딕스 10.18은 로코드(low-code)와 AI 성능을 결합하여 기업에 다음과 같은 기능을 제공한다. 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC : Software Development Lifecycle) 전반에 걸쳐 AI 기반 지원 기능 제공 온보딩 및 소프트웨어 개발 경험을 간소화하여, 보다 빠르고 뛰어난 생산성 제공 생성형 AI(GenAI) 출력 및 환경에 대한 접근성, 가시성, 거버넌스 개선 플랫폼에 내장된 마이아(Maia : Mendix Artificial Intelligence Assistance)에 대한 추가 업데이트를 통해 보다 스마트한 개발 작업과 보다 용이한 스마트 앱의 빌드 및 배포 지원 이번 업데이트는 세 가지 주요 영역에 대한 새로운 기능과 개선사항이 추가되면서, 지속적으로 혁신 비전을 실현하고자 하는 멘딕스의 의지를 나타낸다.    아이디어를 영향력 있는 설루션으로 전환할 수 있도록 AI 혁신 역량 강화 멘딕스10.18에 새롭게 개선된 생성형 AI 기능이 도입되면서, 기업들은 스마트 앱을 위한 유연성과 속도, 거버넌스를 비롯해 더욱 다채로운 사용자 경험과 스마트 애플리케이션을 보다 용이하게 제공할 수 있게 되었다. 또한, 멘딕스는 10.18 버전에서 제한적으로 제공되는 멘딕스 클라우드 생성형 AI 리소스 팩(Mendix Cloud GenAI Resource Pack)을 도입하여, 생성형 AI 기술을 실험하거나 사용자를 위한 지능형 애플리케이션을 개발하고자 하는 기업들의 진입 장벽을 낮췄다. 이 번들에는 다음과 같은 두 가지 팩이 포함되어 있다. 멘딕스 클라우드 모델 리소스 팩 : 사용자가 플랫폼 내에서 생성형 AI 인스턴스를 신속하게 생성하고, 자체 하이퍼스케일러 환경을 설정하는데 따르는 조직적 차원의 장애물을 제거할 수 있도록 지원 멘딕스 클라우드 지식 기반 리소스 팩 : 사용자가 멘딕스 플랫폼 내에서 회사 자체 데이터에 기반한 생성형 AI 모델을 바탕으로 상황인식 기능을 개선하고, 보다 정확한 응답을 제공할 수 있도록 지원 생성형 AI 리소스 팩은 사용자가 소비한 토큰(token) 모니터링을 통해 개별 앱이나 포트폴리오 전반에 걸쳐 일일, 주간, 월간 또는 지정된 기간별로 사용량을 추적함으로써, 생성형 AI 소비 규모에 대한 가시성을 제공한다. 이외에도, 멘딕스 10.18은 멘딕스 플랫폼 내에서 데이터 과학 및 애플리케이션 개발 협업을 촉진하는 새로운 프롬프트 관리 기능을 플랫폼 내에 도입했다. 새롭게 추가된 프롬프트 관리 기능은 실험 프로세스를 간소화하고 가속화할 수 있도록 설계되었다. 사용자는 프롬프트를 손쉽게 전환하여 유효성을 테스트하고, 가장 정확하고 관련성이 높은 원하는 결과를 도출할 수 있다. 또한, 트랜잭션당 토큰 사용량을 추정할 수 있어 기업이 특정 적용 사례의 비즈니스 가치 창출 여부를 판단하는 데 도움을 준다.   지능형 AI 기반 개발 지원으로 성공 가속화 멘딕스 10.18에는 로코드에 익숙하지 않은 기업이 디지털 혁신을 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 콤파스(Compass)라는 새로운 통합 툴을 도입했다. 이 툴은 디지털 프로세스의 다양한 측면을 가이드하고, 멘딕스의 엔터프라이즈급 로코드 개발 플랫폼에 대한 전문가 온보딩을 제공한다. 또한, 스마트 개발을 위해 구축된 생성형 AI 기반 서비스 세트인 마이아에 대한 추가 업데이트도 지원된다. 멘딕스 개발자를 위한 가이드, 지원, 생성 기능을 제공하는 마이아는 다음과 같은 확장 기능이 추가되었다.  자연어 프롬프트를 사용하여 새로운 도메인 모델을 정의하거나, 기존 도메인 모델을 확장할 수 있도록 도메인 모델 생성 지원 멘딕스를 처음 접하는 개발자를 위해 마이아 챗(Maia Chat)에서 탐색 가능한 학습 자료 제공 페이지에 위젯 추가 프로세스를 간소화하고 가속화하는 UI 추천기(UI Recommender) 제공 이외에도, 멘딕스 10.18 버전에 추가된 새로운 개발자 환경 개선사항은 다음과 같다. 언어 감지 및 응답 기능을 통해 사용자가 자신의 모국어로 마이아 챗과 소통할 수 있도록 다국어 지원 강화 기본적으로 영어로 구현된 멘딕스 통합개발환경(Mendix IDE)에 대한 독일어, 일본어, 한국어, 중국어 버전 제공 멘딕스 애플리케이션의 보안 검토 프로세스를 간소화할 수 있도록 설계된 새로운 보안 개요(Security Overview) 지원 재설계된 피드백 모듈(App Insights Feedback Module)을 통해 사용자 통찰력으로 개발 방향을 가이드할 수 있도록 지원. 맞춤형 UX 스타일링으로 피드백 경험을 브랜드와 일치하도록 조정 가능   엔터프라이즈 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 AI 모범사례에 대한 제어 및 가시성 강화 멘딕스는 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 거버넌스와 가시성을 개선할 수 있도록 지원하는데 주력하고 있다. 멘딕스 10.18은 생성형 AI를 보다 스마트하고 안전하며 비용 효율적으로 구축하는데 중점을 두었다. 고객들은 새로운 멘딕스 클라우드 생성형 AI 리소스 팩을 이용해 보다 손쉽게 생성형 AI를 구축할 수 있다. 사용자는 플랫폼 내에서 제공되는 지식 기반 및 통합 정보검색 기반 생성(RAG : Retrieval-Augmented Generation) 기능을 통해 자체 데이터 기반의 생성형 AI 모델을 손쉽게 구현할 수 있다. 또한, 10.18은 생성형 AI 애플리케이션을 보호하기 위한 콘텐츠 필터 기능도 도입했다. 맞춤형 필터는 문제가 되는 콘텐츠를 감지하여 일관되고, 안전하게, 책임감 있는 AI 환경을 대규모로 촉진할 수 있는 툴을 기업에게 제공함으로써, 유해한 콘텐츠를 최소화하고 편향, 혐오, 욕설 등과 같은 민감한 주제를 해결할 수 있도록 지원한다. 이러한 기능은 일부 기업이 규제 및 콘텐츠 관리 문제로 인해 생성형 AI 사용을 꺼리고 있다는 업계의 우려가 확산하는 가운데 도입된 것이다. 이외에도, 멘딕스는 배포 자동화 툴인 파이프라인(Pipelines)에 AI와 새로운 JIRA를 통합하여 멘딕스 모범 사례와 애플리케이션 모델을 비교함으로써 애플리케이션의 품질을 보장하고, 개발자의 생산성을 높일 수 있도록 지원한다. 데이터스케일HR(datascalehr)의 엔지니어링 담당 책임자인 루크 자와즈키(Luke Zawadzki)는 “멘딕스는 새로운 기능이나 동작을 신속하게 프로토타이핑할 수 있도록 지원한다. 이러한 기능을 통해 프로세스 초기에 실제로 동작 가능한 기능을 테스트하고 문제를 발견하거나, 이를 조기에 조정할 수 있다”고 말했다. 데이터스케일HR은 멘딕스와 함께 AI 기반 급여 플랫폼을 제공하는 비즈니스 서비스 조직이다. 멘딕스의 한스 드 비저(Hans de Visser) 최고제품책임자(CPO)는 “10.18 버전은 생성형 AI와 비즈니스 모범사례가 끊임없이 진화하는 중요한 시기에 출시되었다. 우리는 플랫폼 전반에 걸쳐 고객에게 유의미한 생성형 AI 서비스를 제공하는데 중점을 두고 있다”면서, “이번에 제공되는 모든 업데이트는 AI 기능에 대한 접근성을 민주화하고, 사용자들이 성공에 필요한 툴을 갖추는데 직접적인 영향을 미치게 될 것이다. 멘딕스는 지속적으로 서비스 포트폴리오를 발전시킴으로써 애플리케이션 레벨에서 플랫폼 레벨로 거버넌스를 강화할 것”이라고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  INFOWORLD   Editorial 17　제조업의 디지털 전환, ‘사람 중심의 혁신’이 성패 가른다   Focus 18　플랜트 조선 컨퍼런스 2025, 산업 디지털 전환과 AI 혁신 비전을 찾다 24　오라클, “AI의 핵심은 데이터… 강력하면서 유연한 클라우드 기술로 AI 혁신 지원”   Case Study 26　건설 장비의 유지에 증강현실 활용한 HD현대인프라코어　산업 현장의 기술 통합 돕는 AR 가이던스   New Products 31　클라우드·AI·데이터 혁신 가속화를 위한 디지털 엔지니어링 설루션　앤시스 2025 R1 34　AI로 제품 개발 및 HPC 스케줄링 효율 향상　하이퍼웍스 2025 / HPC웍스 2025 36　클라우드 기반 ADAS 및 AD 개발 및 검증 설루션　Virtual Test Drive X 38　소프트웨어 개발 라이프사이클에 로코드와 AI 결합　멘딕스 10.18 40　다양한 산업 분야를 위한 실시간 시각화 기능 강화　트윈모션 2025.1 62　이달의 신제품   Culture 42　AI 스터디와 네트워크를 위한 스터디 모임 ‘AI 바우하우스랩’   Column 49　책에서 얻은 것 No. 24 / 류용효　2025 AI 대전환 : 주도권을 선점하라 52　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　인공지능 시대에 나는 무엇을 아는가?   On Air 46　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자동차 산업의 미래, 메가캐스팅 해석과 활용 47　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자율 제조의 핵심 기술, SDM과 AI의 만남 48　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　디지털과 현실의 경계를 넘는 차세대 몰입형 협업 설계   54　News 60　New Books   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 65　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　세슘 기반 BIM IFC 가시화 방법과 3D 타일 구조 72　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (4) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅱ 177　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (11) / 천벼리　BIM 치수 체인   Mechanical 75　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (10) / 김주현　크레오 파라메트릭에서 파이핑 생성하기 Ⅰ   Reverse Engineering 84　시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (3) / 유우식　관찰의 시점과 관점   Analysis 92　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (19) / 나인플러스IT　터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅳ 97　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (1) / 이종학　AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 104　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 전상우　전자장비 방열을 위한 팬 단순화 원리와 해석 적용 방법 112　MBD를 성공적으로 도입하기 위한 비결 / 오재응　무엇을 위해서 모델을 활용하는가?   3D Printing 108　시제품 제작을 혁신하는 3D 프린팅 / 김진호　자동차 내장 부품의 디자인 검증용 시제품 개발 사례   PLM 120　BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (1) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시　비즈니스 프로세스 모델링이 필요한 이유     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

지멘스의 자회사인 멘딕스는 멘딕스(Mendix) 10.18 버전을 공식 출시한다고 밝혔다. 최신 릴리스는 보다 쉽게 소프트웨어 개발에 활용할 수 있는 새로운 기능과 성능 업그레이드 및 AI 기반 개선사항 등을 포함하고 있다. 멘딕스 10.18은 로코드(low-code)와 AI 성능을 결합하여 기업에 ▲소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC : Software Development Lifecycle) 전반에 걸쳐 AI 기반 지원 기능 제공 ▲온보딩 및 소프트웨어 개발 경험을 간소화하여 보다 빠르고, 뛰어난 생산성 제공 ▲생성형 AI(GenAI) 출력 및 환경에 대한 접근성, 가시성, 거버넌스 개선 ▲플랫폼에 내장된 마이아(Maia : Mendix Artificial Intelligence Assistance)에 대한 추가 업데이트를 통해 보다 스마트한 개발 작업과 보다 용이한 스마트 앱의 빌드 및 배포 지원 등의 기능을 제공한다.     또한, 이번 업데이트는 ▲아이디어를 효과적인 설루션으로 전환할 수 있도록 AI 혁신 역량 강화 ▲지능형 AI 기반 개발 지원으로 성공적인 비즈니스 성과 가속화 ▲엔터프라이즈 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 AI 모범사례에 대한 제어 및 가시성 향상 등 세 가지 주요 영역에 대한 새로운 기능과 개선사항이 추가됐다. 멘딕스10.18에 개선된 생성형 AI 기능이 도입되면서, 기업은 스마트 앱을 위한 유연성과 속도, 거버넌스를 비롯해 더욱 다채로운 사용자 경험과 스마트 애플리케이션을 보다 용이하게 제공할 수 있게 되었다. 또한, 멘딕스는 10.18 버전에서 제한적으로 제공되는 멘딕스 클라우드 생성형 AI 리소스 팩(Mendix Cloud GenAI Resource Pack)을 도입하여, 생성형 AI 기술을 실험하거나 사용자를 위한 지능형 애플리케이션을 개발하고자 하는 기업의 진입 장벽을 낮췄다고 설명했다. 멘딕스 10.18은 멘딕스 플랫폼 내에서 데이터 과학 및 애플리케이션 개발 협업을 촉진하는 새로운 프롬프트 관리 기능을 플랫폼 내에 도입했다. 멘딕스 10.18에는 로코드에 익숙하지 않은 기업이 디지털 혁신을 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 콤파스(Compass)라는 새로운 통합 툴을 도입했다. 이 툴은 디지털 프로세스의 다양한 측면을 가이드하고, 멘딕스의 엔터프라이즈급 로코드 개발 플랫폼에 대한 전문가 온보딩을 제공한다. 또한, 스마트 개발을 위해 구축된 생성형 AI 기반 서비스 세트인 마이아에 대한 추가 업데이트도 지원된다. 마이아는 멘딕스 개발자를 위한 가이드, 지원, 생성 기능을 제공한다. 한편, 멘딕스 10.18 버전에서는 기본적으로 영어로 구현된 멘딕스 통합 개발 환경(Mendix IDE)에 대한 독일어, 일본어, 한국어, 중국어 버전이 제공된다. 멘딕스 10.18은 생성형 AI를 보다 스마트하고 안전하며, 비용 효율적으로 구축하는데 중점을 두었다. 고객은 새로운 멘딕스 클라우드 생성형 AI 리소스 팩을 이용해 보다 손쉽게 생성형 AI를 구축할 수 있다. 사용자는 플랫폼 내에서 제공되는 지식 기반 및 통합 정보검색 기반 생성(RAG) 기능을 통해 자체 데이터 기반의 생성형 AI 모델을 손쉽게 구현할 수 있다. 또한, 10.18은 생성형 AI 애플리케이션을 보호하기 위한 콘텐츠 필터 기능도 도입했다. 이러한 맞춤형 필터는 문제가 되는 콘텐츠를 감지하여 일관되고, 안전하게, 책임감 있는 AI 환경을 대규모로 촉진할 수 있는 툴을 기업들에게 제공함으로써 유해한 콘텐츠를 최소화하고, 편향, 혐오, 욕설 등과 같은 민감한 주제를 해결할 수 있도록 지원한다.    멘딕스의 한스 드 비저(Hans de Visser) 최고제품책임자(CPO)는 “멘딕스 10.18 버전은 생성형 AI와 비즈니스 모범사례가 끊임없이 진화하는 중요한 시기에 출시되었다. 우리는 이러한 혁신의 여정을 선도하는데 주력하고 있으며, 플랫폼 전반에 걸쳐 고객들에게 유의미한 생성형 AI 서비스를 제공하는데 중점을 두고 있다”면서, “이번에 제공되는 모든 업데이트는 AI 기능에 대한 접근성을 민주화하고, 사용자들이 성공에 필요한 툴을 갖추는데 직접적인 영향을 미치게 될 것이다. 멘딕스는 지속적으로 서비스 포트폴리오를 발전시킴으로써 애플리케이션 레벨에서 플랫폼 레벨로 거버넌스를 강화할 것이다. 우리는 10.18을 통해 이러한 방향으로 한 단계 더 나아가고 있으며, 앞으로도 혁신을 위한 여정은 계속될 것”이라고 밝혔다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 프레야바디 인도타마가 제조와 생산 공정 최적화를 위해 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 산업 소프트웨어 포트폴리오를 채택했다고 발표했다. 프레야바디는 인도네시아 최대 초콜릿 제조업체 중 하나이자 아시아 태평양, 중동, 아프리카 지역에서 신뢰받는 초콜릿 공급업체다. 프레야바디는 아프리카, 아시아, 남미의 유명 생산자로부터 코코아 원료를 공급받아 현지 소비자들이 원하는 맛의 초콜릿을 제조한다. 프레야바디는 현재 원료부터 완제품까지 1500개 이상의 SKU(Stock Keeping Unit)를 관리하고 있다. 이에 따라 복잡한 공정과 매개변수를 충족하고 갑작스러운 변경 사항을 수용할 수 있는 포괄적인 스케줄링 솔루션이 필요했다. 또한 ERP(전사 자원 관리) 시스템에 통합된 원재료 사용에 대한 디지털 배치(batch) 기록도 요구됐다. 이러한 문제를 극복하기 위해 프레야바디는 지멘스의 옵센터 APS(Opcenter Advanced Planning and Scheduling) 소프트웨어를 채택해 생산 스케줄링을 강화했다. 해당 소프트웨어에 내장된 변경 알고리즘을 통해 시간 경과에 따른 변경을 최소화하고 생산 능력을 높일 수 있는 것이 채택의 주요 이유였다. 또한 초콜릿 생산 중 데이터 수집을 자동화하기 위해 멘딕스(Mendix) 로코드 플랫폼을 채택해 옵센터 APS와 회사 ERP 시스템 간 데이터가 동기화되도록 지원했다.     프레야바디의 아디 크리스찬(Adi Christian) 프로젝트 및 엔지니어링 매니저는 “우리는 대규모 생산 능력과 유연성을 바탕으로 소규모에서 다국적 기업에 이르기까지 다양한 규모의 초콜릿 업계의 수요를 충족하고 있었으며, 이에 생산 일정을 최적화하는 데에 도움이 되는 솔루션이 필요했다. 지멘스와 오펙스 컨설팅 그룹과의 협력을 통해 생산 스케줄링을 디지털 전환하고 고객 서비스 제공에 필요한 민첩성을 유지할 수 있었다”고 말했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 알렉스 테오(Alex Teo) 동남아시아 지역 총괄 부사장 겸 전무이사는 “프레야바디의 생산 프로세스에 옵센터 APS와 멘딕스를 도입함으로써 디지털 전환 여정을 지원하게 돼 매우 기쁘다. 이번 협력은 프레야바디의 제조 운영 최적화, 민첩성 향상, 현대 생산 복잡성 해결을 위한 중요한 진전이다. 지멘스의 첨단 기술을 활용함으로써 생산 과제를 극복하고 고품질 초콜릿 제품을 전 세계 시장에 더욱 효율적이고 안정적으로 공급할 수 있게 됐다. 우리는 함께 프로세스를 개선하고, 나아가 제과 산업의 새로운 표준을 세우고 있다”고 말했다.