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.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 파나소닉이 제품 개발과 설계의 디지털화를 가속화하기 위해 팀센터 X(Teamcenter X)를 도입한다고 밝혔다. 팀센터 X는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 산업용 소프트웨어 포트폴리오의 서비스형(SaaS) 클라우드 제품 수명주기 관리(PLM) 솔루션이다. 지멘스는 서비스형 엑셀러레이터의 대규모 구축을 통해 파나소닉이 제품 설계와 개발 전반에서 데이터 관리 프로세스를 통합하고, 리드 타임을 단축하며, 고품질 제품을 신속하게 시장에 출시할 수 있도록 지원하고 있다. 이를 통해 파나소닉은 레거시 IT 자산과 기존 온프레미스(on-premises) 데이터 관리를 클라우드로 마이그레이션해 IT 인프라 유지보수 시간과 총소유비용을 줄인다. 또한 최신 PLM 기능과 IT 인프라 기능의 업데이트 버전을 신속하게 사용할 수 있게 하고, 다양한 장치와 원격 액세스를 통해 일본과 전 세계 지사에서 안전하게 시스템에 접근할 수 있는 것을 목표로 하고 있다. 파나소닉은 기존 온프레미스에 구축된 커스터마이징된 환경을 제거하고, OOTB(Out Of The Box)를 기반으로 비즈니스 프로세스를 재구축해 팀센터 X로 신속히 마이그레이션했다. 또한 팀센터 X와 긴밀하게 연결된 지멘스의 멘딕스(Mendix) 로코드 플랫폼은 파나소닉의 고유한 요구 사항을 신속히 구현했다. 팀센터 X는 최신 기술을 지속적으로 통합하고 운영 효율성을 개선하며 비즈니스 복원력과 연속성을 향상시켰다. 또한, 비즈니스 재편과 부서 간 사용자 이동에 유연하게 대응할 수 있는 엔지니어링 환경을 목표로 하고 있다. 고객의 요구 사항에 따라 확장 가능한 서비스형 엑셀러레이터를 통해 파나소닉은 개발과 설계 영역에서 디지털 트윈과 디지털 스레드에 대한 글로벌 기반을 마련하고 향후 적용 범위를 확대해 파나소닉의 포괄적인 제조 영역 전반에서 생산성을 향상시키는 것을 목표로 한다.   ▲ 사진 제공 : 파나소닉 주식회사   파나소닉의 미야자키 히데유키(Hideyuki Miyazaki) 최고정보책임자(CIO)는 “파나소닉은 디지털 혁신(DX)을 경영 기반을 강화하기 위한 핵심 전략으로 삼고 전사적으로 ‘파나소닉 트랜스포메이션(PX)’이라는 이름으로 이를 추진하고 있다. 그 핵심 조치 중 하나로 지멘스와 협력해 클라우드 컴퓨팅으로의 전환을 촉진하고, 제품 설계 및 개발 데이터 관리를 위해 디지털 스레드를 채택하고 있다. 향후 이러한 전환을 확대함으로써 시장 경쟁력을 강화하고 기업 가치를 높일 것으로 기대한다”고 밝혔다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 토니 헤멀건(Tony Hemmelgarn) CEO는 “파나소닉과 같은 글로벌 리더와의 협력은 서비스형 엑셀러레이터를 통해 고객이 디지털 전환 목표를 달성할 수 있도록 지원하는 우리의 전문성을 다시 한번 입증한 것이다. 파나소닉과 함께 세계 최초로 클라우드 PLM의 글로벌 표준화를 위해 협력하게 돼 영광이다. 지멘스는 파나소닉의 대규모의 신속하고 대담한 디지털 혁신을 지속적으로 지원할 것”이라고 말했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 호리타 쿠니히코(Kunihiko Horita) 일본 지역 총괄 매니저 겸 부사장은 “파나소닉이 세계 최고의 산업용 소프트웨어인 엑셀러레이터 포트폴리오를 채택하고, 디지털 혁신 목표 실현을 위한 디지털 기반을 구축하기 위해 팀센터 X로 전환함으로써 성공을 거두게 돼 매우 기쁘다. 파나소닉과 지멘스 프로젝트 팀의 협력과 역량에 깊은 인상을 받았으며, 지멘스는 이 이니셔티브의 범위를 확장하고 진정한 디지털 혁신을 달성하기 위해 지속적으로 협력할 것”이라고 덧붙였다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(지멘스 DISW)는 지난 6월 4일 ‘오토모티브 엔지니어링 이노베이션 데이’를 진행했다. 이번 행사에서 지멘스 DISW는 최근 자동차 산업의 주요 이슈인 전기자동차(EV), 자율주행 자동차(AV), 소프트웨어 정의 자동차(SDV), 인공지능(AI) 등에 대한 자사의 비전과 솔루션, 사례 등을 소개했다. ■ 정수진 편집장     포괄적인 기술로 디지털 엔지니어링 구현 지멘스 DISW 코리아의 오병준 지사장은 “지멘스는 ECU(전자 제어 유닛) 칩부터 스마트 시티까지 아우르는 토털 아키텍처 및 솔루션으로 우리의 삶은 윤택하게 만든다는 ‘칩 투 시티’ 비전을 지향한다”면서, “디지털 엔지니어링 환경은 데이터의 흐름으로 직결된다. 데이터 환경 없이는 디지털 전환이 불가능하다. 지멘스는 통합 개발 환경으로 자동차 산업의 타임 투 마켓을 줄이는 동시에, 인공지능/머신러닝을 통한 자율주행의 완성까지 지원하고 있다”고 덧붙였다. 또한, 오병준 지사장은 NX, 팀센터, 심센터, 테크노매틱스, 폴라리온, 캐피탈, 멘딕스 등 지멘스의 솔루션 포트폴리오를 도입해 BOM을 통합하고 설계부터 생산까지 일관 프로세스 구축을 추진 중인 BYD 및 폴라리온 ALM(애플리케이션 수명주기 관리)을 통해 AI/ML 및 ECU의 통합 개발을 추진하고 있는 니오 등 자동차 업체 사례를 소개했다. 그리고, 자사의 포괄적인 솔루션 포트폴리오와 글로벌 엔지니어링 서비스를 통해 SDV, AI 등 자동차 산업의 이슈에 대응할 수 있는 역량을 제공한다고 전했다.   자동차 개발을 위한 시뮬레이션과 디지털 스레드 지멘스 DISW의 스티븐 돔(Steven Dom) 오토모티브 인더스트리 솔루션즈 디렉터는 ‘EV/AV 시대의 심센터 디지털 스레드 전략’에 대해 소개했다. 전기자동차와 SDV는 자동차 엔지니어링의 복잡성을 크게 늘렸다. 컴포넌트가 통합되고 하드웨어와 소프트웨어가 통합되면서 개발에 더 많은 시간과 리소스가 필요해진 것이다. 돔 디렉터는 “디지털화는 이런 복잡성의 문제를 해결할 수 있는 유효한 수단이며, 엔지니어링의 총체적인 전환을 통해 복잡성을 경쟁력으로 바꿀 수 있다”고 짚었다. 지멘스는 CAD 모델이나 해석 모델 기반의 디지털 트윈에 그치지 않고, 디지털 데이터의 연결된 흐름을 구현하는 디지털 스레드가 이런 문제를 해결할 수 있는 수단이 될 것으로 보고 있다. 특히 지멘스의 포괄적인 솔루션 포트폴리오인 엑셀러레이터(Xcelerator) 가운데 심센터(Simcenter)는 시뮬레이션과 테스트의 통합 및 다분야 엔지니어링을 통해 제품 혁신에 도움을 주고, 산업 전문성 및 베스트 프랙티스를 제공하면서 전체 제품 수명주기에 통합돼 프로세스 효율 향상을 지원하는 솔루션 라인업이다. 돔 디렉터는 이런 심센터가 제품 개발과 엔지니어링에 관한 자동차 업계의 문제를 해결할 수 있다고 소개했다. “심센터는 효율적인 협업 엔지니어링을 지원해 디지털 트윈에서 수명주기 전반의 가치를 창출할 수 있게 돕는다. 심센터가 제공하는 MBD(모델 기반 설계) 접근법은 가상 프로토타입 어셈블리(VPA)를 통해 차량의 NVH(소음 진동) 퍼포먼스를 예측할 수 있도록 한다. 또한 지멘스의 ‘실행 가능한 디지털 트윈(xDT)’은 스마트 버추얼 센서, 모델 기반의 시스템 테스트, 인 서비스 데이터 주도의 설계 등을 가능하게 한다”는 것이 그의 설명이다. 한편, 돔 디렉터는 디지털 트윈과 머신러닝의 결합 방법에 대해서도 소개했다. 인공지능/머신러닝은 더 빠른 의사결정을 지원하고, 물리 데이터 및 시뮬레이션 데이터의 품질을 높일 수 있으며, 사용자 경험(UX) 개선에도 활용이 가능하다. 지멘스의 심센터 스튜디오(Simcenter Studio)는 생성형 엔지니어링을 통한 제품의 개념 평가를 지원하며, 히즈 AI 시뮬레이션 프레딕터(HEEDS AI Simulation Predictor)는 물리 기반 시뮬레이션과 AI/ML을 결합해 설계 대안에 대한 평가와 의사결정을 더욱 빠르게 만들 수 있다.   ▲ 전동 파워트레인의 디지털 스레드 개발 워크플로   자동차 산업에서 AI와 가상 제품 개발의 활용 사례 소개 현대자동차의 한용하 연구위원은 “멀티피직스/멀티스케일/멀티레벨을 고려한 모델 기반의 자동차 개발 요구가 늘고 있으며, AI와 데이터 과학의 연계도 화두가 되고 있다”면서, 자동차 CAE 영역에서 현대자동차가 AI를 적용하고 있는 사례를 소개했다. 현대자동차는 프로덕트 AI/엔터프라이즈 AI/엔지니어링 AI 등 R&D를 위한 AI를 추진하고 있다. 그리고 AI 활용을 활성화하기 위한 핵심 요소로 R&D 데이터 허브 마련, AI 역량 강화, AI 활용 인프라 구축 등을 설정했다. 한용하 연구위원은 CAE/성능 예측 영역에서 AI가 성공하기 위한 요소로 데이터 정의 및 준비, 워크플로 구축, 도메인 지식을 꼽았다. 특히 “AI에서는 데이터가 핵심이다. 데이터의 준비 작업부터 데이터 재정의, 활용 시나리오를 고려한 체계적인 수집 방법론 등 폭넓은 고민이 필요하다”고 전했다. GM테크니컬코리아의 김태헌 상무는 물리 기반의 자동차 개발에서 가상 개발 환경으로의 변화에 대해 소개했다. 자동차 산업에서 가상 제품 개발의 한 가지 사례로는 ADAS(첨단 운전 보조 시스템)를 들 수 있다. ADAS의 개발 과정에서 도로의 데이터를 입력하는 데에 VR(가상현실)을 활용함으로써 개발 시간을 줄이고, 다양한 조건을 생성해 학습할 수 있도록 해 준다. 또한, 기존 데스트의 데이터와 CAE를 결합하면 풍동 실험을 대체할 수도 있다. 김태헌 상무는 “시뮬레이션은 눈으로 확인하기 어려웠던 것을 볼 수 있게 해 줘서 제품에 대해 더 잘 이해할 수 있는 기회를 제공하기도 한다”면서, “이전에는 테스트에 참고하기 위한 CAE 및 테스트 기반의 개발을 진행했다면, 이제는 전체 가상 차량을 만들어 다양한 시뮬레이션으로 자동차를 개발함으로써 프로토타입을 1/10로 줄일 수 있게 되었다. 가까운 장래에는 ‘제로 프로토타입’이 실현될 것”이라고 소개했다. 또한, “가상화의 종착점은 판매 가능한 완성도를 실현하고, 실물 테스트를 완전히 제거하며, 철저하고 엄격한 엔지니어링을 실현하는 것이 될 것”이라고 전했다. 한편, 지멘스 DISW는 이번 ‘오토모티브 엔지니어링 이노베이션 데이’에서 통합 디지털 개발 프레임워크, EV 전자장비의 열 문제 해결을 위한 시뮬레이션 전략, 자율주행 차량/모터의 설계와 검증 및 NVH 해석을 위한 솔루션과 사례, 모델 기반 개발과 AI ROM(축소 차수 모델)의 활용, EV/AV 엔지니어링 서비스 등의 내용을 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.