트렌드에서 얻은 것 No. 23   “AI는 모든 산업에 새로운 가능성을 열어 준다. 중요한 것은 기술이 아니라, 그것을 어떻게 활용하느냐이다.” – 사티아 나델라(Satya Nadella), 마이크로소프트 CEO 마이크로소프트는 생성형 AI를 다양한 산업에 통합하며, 기술의 활용 방식에 중점을 두고 있고,  나델라의 말은 기술 도입보다 전략적 활용이 중요하다는 점을 강조한다.   생성형 AI와 함께 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선하라 지금 이 이야기를 한국의 제조기업에 가서 한다면, 이상한 사람 취급을 받을 수 있다. 당장, 어떻게 할 수 있는지 이야기할 수 있느냐? 우리도 그렇게 하고 싶은데, 어떻게 할 수 있는지 제대로 나온 것도 없고, 사례가 있는지 등의 얘기가 자연스럽게 나온다. 맞는 말이다. 하지만, 지금은 레이스의 출발선에서 모두 같은 상황일 것이다. 다만, 전체를 제어하고 미래를 설계하는 혜안이 있는 사람이나 조직 유무에 따라 회사들의 달리기 속도는 분명 차이가 날 것이다.  우리는 그런 시대를 살아가고 또 지나가고 있다. 뉴스에서 다른 회사의 소식을 들으면서 탄식을 하고 있을 것인가, 아니면 고통스럽더라도 뭔가 해 보는 것이 낫지 않느냐의 갈림길에 있다. “그럼에도 불구하고, 우리는 설계할 수 있다.” 그렇다. ‘생성형 AI로 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선하라’는 말은 지금의 제조 현장에선 거대한 간극처럼 느껴진다. 공장의 열기와 노하우 속에서 살아온 실무자에게는 뜬구름 잡는 이야기처럼 들릴 수 있다. “AI가 좋다는데, 어디까지 해봤나?”, “누가 이걸 설계에 실제로 썼대?” 이런 질문은 당연한 것이고, 오히려 현실을 잘 아는 사람일 수록 더 조심스러운 반응을 보인다. 그러나 지금, 우리는 모두 레이스의 출발선에 서 있다. 완성된 길도, 검증된 답도 아직 없다. 그러니 이 때 필요한 건 기술보다 먼저 혜안을 가진 사람, 구조를 설계할 수 있는 리더다. 단 한 줄의 프로토타입이라도 그려보려는 엔지니어, 익숙한 보고서보다 새로운 질문을 고민하는 팀장, 시행착오를 감수하고 방향을 잡으려는 임원이 지금 이 시대의 속도를 결정짓는다. 그리고 그 ‘혜안’은 거창한 청사진이 아닐 수도 있다. 단 하나의 설계 데이터를 기반으로 AI에게 첫 도면을 그리게 해보는 실험, 실시간 현장 일지에서 이상 징후를 요약하게 해 보는 시도, 현장의 사진 데이터로 품질 검사 자동화를 위한 검출 모델을 훈련해 보는 도전 등이 현 시점에서 예상해 볼 수 있는 가까운 미래 모습일 것 같다. “우리는 예상치 못한 상황을 목격하고, 예상된 상황을 보고하며, 결국 승리할 것입니다.” – 알렉스 카프, 팔란티어 CEO 카프는 AI를 활용한 제조업의 혁신이 불확실성을 극복하고 성공으로 이끄는 열쇠라고 보고 있으며, 이는 생성형 AI를 통한 제조업의 미래를 긍정적으로 전망한다.    그림 1. 실용형 AI 맵 ‘제조 미래를 바꾸다’(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   제조, AI를 다시 만나다 “설계는 끝났지만, 고객은 원하지 않는다.”  “시뮬레이션은 끝났지만, 현장은 여전히 오류를 반복한다.”  “보고서는 쌓이지만, 문제는 여전히 현재진행형이다.” 이 문장들은 지금도 수많은 제조 현장에서 반복되고 있다. 전통적인 제조 프로세스는 분업과 효율을 중심으로 설계되었지만, 급변하는 고객의 요구와 복잡해진 제품 환경은 기존 체계의 민첩성과 창의성에 한계를 드러낸다. 이제 제조기업은 하나의 질문 앞에 서 있다. “우리는 더 빠르고 똑똑한 공장을 가질 준비가 되었는가?” 생성형 AI는 단순한 자동화 기술이 아니다. 설계자의 의도를 읽고 CAD 모델을 생성하며, 수십 개의 시뮬레이션으로 프로세스 병목을 알려주고, 품질 이상을 예측할 뿐 아니라 원인을 유추해주는 ‘설계적 사고를 하는 AI’가 등장하고 있다. 이는 기술의 도입이 아니라 제조기업의 ‘운영 철학’ 자체가 전환되는 순간이다. 제조기업이 생성형 AI와 함께 앞으로 어떻게 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선할 수 있을지를 구체적으로 조망한다. “AI는 인류가 만든 가장 중요한 기술이다. 우리는 그것을 책임감 있게 개발하고 활용해야 한다.” – 순다르 피차이(Sundar Pichai), 구글 CEO 구글은 AI 개발에 있어 윤리적 책임과 사회적 영향을 고려하고 있으며, 피차이의 말은 기술 발전과 함께 그에 따른 책임도 중요하다는 점을 상기시켜 준다.   디자인의 재정의 - AI는 창의적인 엔지니어인가? 전통적인 제조 설계 과정은 복잡한 조건 설정, 반복적인 수정, 협업 간의 커뮤니케이션 비용 등으로 인해 수많은 시간과 리소스를 요구해왔다. 하지만 이제, 생성형 AI는 텍스트 한 줄로 설계를 시작하게 한다. “3개의 모듈로 구성된 소형 드론 프레임을 설계해 줘. 탄소 섬유 기반으로 무게는 150g 이하로.” 이 한 문장으로 AI는 초기 설계안을 생성하고, 다양한 대안 모델을 제공하며, 사용자 요구조건에 따라 자동 최적화를 제안한다. AI는 도면을 '그리는 도구'가 아니라, '제안하고 비교하는 동료 엔지니어'로 진화하고 있다. 예를 들어, 오토데스크의 퓨전 360(Fusion 360), 엔톱(nTop), 다쏘시스템의 3D익스피리언스 웍스(3DEXPERIENCE Works)는 이미 생성형 디자인 기능을 내장하고 있다.  디자이너는 아이디어를 제공하고, AI는 그에 기반한 설계 패턴을 도출한다. 이는 ‘무에서 유를 만드는’ 것이 아니라, 수많은 설계 데이터를 학습한 AI가 새로운 패턴과 조합을 도출해내는 방식이다. 결과적으로 설계자는 더 이상 반복적인 CAD 작업자가 아니다. 이제 디자이너는 ‘기획자’이자 ‘비평가’, 그리고 ‘AI와 협력하는 설계 전략가’가 된다. 또한, 이러한 생성형 설계는 대량 맞춤형 생산(mass customization)과의 결합으로 그 진가를 발휘한다. 기존에는 옵션이 제한된 범용 제품만이 경제성이 있었지만, 생성형 AI는 고객의 요구사항을 빠르게 읽고 즉시 설계에 반영할 수 있다. 이는 ‘고객이 참여하는 설계’, 즉 코디자인(co-design) 시대의 도래를 가능하게 한다. 기업은 더 빠르게 시장에 대응하고, 고객은 더 높은 만족도를 경험한다. 이처럼 생성형 AI는 설계를 단순히 ‘빠르게’ 만드는 기술이 아니라, 설계의 개념 자체를 ‘재정의’하는 도구이자 기업의 창의성과 기민함을 확장하는 전략 자산이 되고 있다. “퍼플렉시티(Perplexity)는 단순한 답변 엔진에서 행동 엔진으로 전환하고 있다. 이제는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 사용자에게 행동을 제안하고 실행하는 단계로 나아가고 있다.” – 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas), 퍼플렉시티 AI CEO 아라빈드의 말은 AI 기술이 단순한 정보 제공을 넘어, 사용자와의 상호작용을 통해 실제 행동을 유도하고 실행하는 방향으로 발전하고 있음을 의미한다.   시뮬레이션의 혁신 - 빠른 판단과 적은 비용 과거의 시뮬레이션은 전문 소프트웨어와 고성능 컴퓨팅 자원, 그리고 숙련된 엔지니어의 직관과 경험에 크게 의존해 왔다. CAE는 분명 설계 검증과 최적화의 핵심이었지만, 조건 설정 → 모델링 → 결과 해석 → 반복이라는 고비용 순환은 여전히 제품 개발의 병목으로 작용해왔다. 그러나 생성형 AI는 이 병목을 타파하는 새로운 접근을 제시한다. 자연어로 “강풍 조건에서 뒤틀림이 가장 적은 하우징 구조를 찾아줘”라고 지시하면, AI는 자동으로 물리 조건을 추론하고, 유사 데이터 기반의 시뮬레이션 템플릿을 구성하며, 수십 개의 대안 시나리오를 병렬 생성해 ‘예측 – 설명 – 추천’이라는 삼중 루프를 빠르게 수행한다. 이러한 기술은 시뮬레이션의 대중화(simulation democratization)를 이끈다. 기술 전공자가 아니어도, 제품 매니저나 품질 담당자가 AI의 도움으로 설계안의 응력 분포나 유동 조건에 대해 인사이트를 얻을 수 있다. 이는 실무자가 더 빠르게 결정을 내릴 수 있도록 돕고, 의사결정의 지연 대신, 다중 시나리오 기반의 ‘실험적 사고’를 가능하게 만든다. 대표적인 사례로는 알테어의 AI 기반 인스파이어 플랫폼(AI-driven Inspire Platform), 앤시스의 AI 기반 시뮬레이션 자동화, 그리고 다쏘시스템의 솔리드웍스 생성형 시뮬레이션(Generative Simulation for SOLIDWORKS)이 있다. 이들은 기존 FEM/CFD 분석의 시간과 비용을 줄이는 동시에, 경험 기반 의사결정에서 데이터 기반 최적화로의 전환을 이끌고 있다. 궁극적으로 생성형 AI는 단순히 ‘더 빠른 계산’을 넘어서, “어떤 시나리오를 먼저 고려해야 하는가?”, “이 조건에서 실패할 가능성은 무엇인가?”라는 전략적 질문에 답하는 보조 엔진이 되어 준다. 이는 시뮬레이션을 단지 제품 검증의 도구가 아니라, 경영 의사결정과 R&D 전략 수립의 인공지능 파트너로 진화시키는 변화의 시작점이다.  “AI는 우리가 상상하는 것보다 훨씬 더 빠르게 발전하고 있다. 자율주행차는 그저 시작일 뿐이다.” – 일론 머스크(Elon Musk), 테슬라 CEO 테슬라는 자율주행 기술 개발에 AGI 수준의 AI를 활용하고 있으며, 이는 단순한 기능 향상을 넘어 차량 설계와 운행 방식 전반을 재정의하는 접근이다.   업무 분석과 프로세스 개선 - 데이터는 말하고 AI는 듣는다 제조 현장의 데이터는 언제나 풍부했다. 작업자 일지, 설비 로그, 유지보수 메모, 품질검사 리포트, 현장 사진과 동영상, 고객 클레임 이메일… 하지만 이들 대부분은 정형화되지 않은 ‘텍스트’와 ‘문서’ 형태로 존재하며, 기존 시스템은 이를 ‘기록’하는 데에만 집중했고, 의미를 해석하고 연결하는 능력은 인간의 몫이었다. 이제 생성형 AI는 이 방대한 비정형 데이터의 숲에서 맥락을 이해하는 나무를 찾는다. 작업자가 남긴 “라인 3에서 어제도 제품 정렬이 안 맞았고, 자동 이젝터가 두 번 멈췄다”는 기록은, AI에겐 단순한 텍스트가 아니라 ‘패턴’과 ‘이상’의 시그널이다. LLM은 이런 문장을 분석해 작업 단계별 이벤트를 분해하고, 관련된 설비 로그와 품질 데이터를 연결하여 문제 지점을 도출한다. 이제 업무는 ‘기록하고 보고하는 일’이 아니라, ‘데이터가 스스로 분석하고 말하는 환경’으로 바뀌고 있다. 대표적인 활용 사례는 다음과 같다. 업무 요약 자동화 : 업무 일지를 요약해 경영진에게 핵심 이슈를 전달 프로세스 병목 식별 : 여러 부서의 텍스트 기반 보고서에서 공통 키워드와 불만 분석 문서 자동 생성 : SOP(표준작업지침서), 회의록, 개선안 보고서 등의 자동 초안 작성 협업 인텔리전스 : 여러 팀 간의 커뮤니케이션 데이터를 분석해 협업 지연 포인트 도출 실제로 지멘스는 AI 기반 자연어 처리 기술(Natural Language Processing : NLP)을 통해 디지털 작업지시서와 실시간 현장 대응 리포트를 자동 생성하는 기능을 도입했고, 보쉬는 AI를 통해 품질 클레임 문서에서 반복 출현하는 원인 유형을 추출하여 품질 개선의 단초로 활용하고 있다. 핵심은 이것이다. 현장의 수많은 대화와 기록이 AI에게 ‘말을 거는 데이터’가 되었고, AI는 그 말을 듣고, 요약하고, 통찰을 제시하며, 업무 개선을 스스로 제안하는 존재가 되었다는 점이다. 이제 우리는 묻지 않을 수 없다. 우리는 AI에게 말 걸 준비가 되어 있는가? 그리고 그 대답을 조직이 들을 준비는 되었는가? “가장 큰 위험은 아무런 위험도 감수하지 않는 것이다. 모든 것이 급변하는 시대에서 위험을 회피하는 전략은 반드시 실패로 이어진다.” — 마크 저커버그, 메타 CEO 저커버그는 변화와 혁신의 시대에 기존의 방식을 고수하며 위험을 회피하려는 태도가 오히려 더 큰 실패를 초래할 수 있음을 경고한다.   품질 관리의 진화 - AI는 예지적 감각을 가질 수 있는가 품질 관리는 제조업의 마지막 방어선이자, 가장 정교한 신경망이다. 그러나 지금까지의 품질 관리는 주로 사후 대응(postdefect 대응)에 집중되어 있었다. 불량이 발생한 후 원인을 찾고, 재발 방지책을 수립하고, 문서를 정리하는 ‘후행적 품질 관리’가 일반적이었다. 이제 생성형 AI는 이 전통적 프레임을 근본부터 흔들고 있다. AI는 ‘불량을 감지’하는 것이 아니라, ‘불량을 설명하고 예측’하려 한다. 예를 들어, 제품 표면의 이미지를 기반으로 한 비전 검사 시스템은 단순히 OK/NG를 판단하는 데서 그치지 않고, “이 영역의 텍스처 패턴은 온도 편차에 의한 수축 변형일 가능성이 높습니다”라고 말할 수 있는 설명형 모델로 진화하고 있다. 나아가, 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 센서 데이터를 통합적으로 분석해 복합적인 이상 징후를 감지하고, 불량의 '가능성'과 '잠재 원인'을 추론해낸다. 예를 들어 다음과 같은 조합이 가능해진다. 작업자 일지 : “이틀 전부터 용접기압이 다소 약한 것 같다.” 센서 로그 : 오전 9~11시에 기압 편차 발생 불량 이미지 : 비드 형성 불균형 AI는 이를 연결해 “용접 조건의 경미한 변화가 반복 불량의 근본 원인일 수 있다”고 보고한다. 이는 단순한 예측모델이 아니다. ‘설명 가능한 품질 관리(Explainable Quality)’, 즉 AI가 품질 이슈에 대해 왜 그런 판단을 했는지를 근거와 함께 제시함으로써, 품질팀은 더 이상 직감이나 경험에만 의존하지 않고 데이터 기반의 합리적 개선 프로세스를 수립할 수 있다. 이미 보쉬, 토요타, GE 항공 등은 ▲AI 기반 비전 검사 시스템에서 ‘불량 예측 + 원인 설명’을 제공하는 모델을 구축 중이고 ▲ISO 9001과 연동되는 AI 품질 리포트 자동화 시스템을 테스트하고 있다. 이는 곧 ‘AI가 품질 시스템의 일원으로 공식 포함되는 시대’가 오고 있음을 뜻한다. 품질의 정의는 바뀌고 있다. 과거의 품질은 발견과 수정의 문제였지만, 앞으로의 품질은 예지와 설득의 문제다. AI는 이제 불량을 찾아내는 것이 아니라, 불량이 만들어지지 않도록 ‘생산 과정 그 자체를 개선하자’고 제안하는 동료가 되어가고 있다. “AI는 전기를 발견한 것과 같은 혁신이다. 모든 산업에 스며들 것이며, 그 영향을 무시할 수 없다.” – 앤드류 응(Andrew Ng), AI 전문가 앤드류 응은 AI의 보편성과 산업 전반에 미치는 영향을 강조하고 있다. 그의 말은 제조업에서도 AI의 통합이 필수임을 시사한다.   경고와 제언 - 생성형 AI는 도입이 아니라 전환이다 많은 제조기업이 생성형 AI에 주목하고 있다. 설계 자동화, 시뮬레이션 최적화, 업무 요약, 품질 예측… 도입 사례는 늘고 있지만, 도입이 곧 성공을 의미하진 않는다. 생성형 AI는 단순한 툴이 아니라, 운영 철학의 변화를 요구한다. 기존의 프로세스는 ‘정해진 절차와 역할’ 속에서 최적화를 추구해왔지만, 생성형 AI는 ‘질문을 던지고 시나리오를 비교하며 판단을 내리는 유연한 사고방식’을 요구한다. 즉, 기술만 바꾸는 것이 아니라 조직의 사고 체계와 역할 구조 자체를 재설계해야 하는 것이다. 예를 들어 <표 1>과 같은 전환이 필요하다.   표 1   하지만 문제는 기술이 아니다. 가장 큰 장벽은 조직이 AI를 받아들일 준비가 되어 있느냐는 것이다. 임원은 AI를 단순히 ‘자동화 툴’로 간주하는 경향이 많고, 현장은 여전히 ‘내 일을 뺏는 존재’로 AI를 경계한다. 이 간극을 메우지 않으면, AI는 시연 단계에서 멈추고, 조직은 변화의 본질을 놓친다. 따라서 다음과 같은 전환 전략이 필요하다. 파일럿이 아닌 전환 설계 특정 부서에서 테스트하는 것이 아니라, 조직 전체의 프로세스 전환 시나리오를 기획해야 한다. ‘도입 교육’이 아닌 ‘공감 설계’ 기술 사용법이 아니라, 왜 이 기술이 필요한지에 대한 비즈니스 관점에서의 스토리텔링이 필요하다. AI Co-Worker 관점 전환 AI는 도구가 아니라, 함께 판단하고 실험하는 동료로 봐야 한다. 이를 위해 직무 정의서(JD)도 다시 써야 한다. 성과 기준의 재정립 AI 도입 이후에는 ‘정확도’보다 ‘학습 속도’와 ‘적응력’이 핵심 성과 지표가 된다. 결국, 생성형 AI는 ‘도입해야 할 기술’이 아니라 ‘다르게 일하고, 다르게 생각하고, 다르게 운영하는 기업’으로 전환하기 위한 촉매제다. 이제 경영진에게 남은 질문은 단 하나다. “우리는 기술을 도입할 준비가 되었는가?”가 아니라, “우리는 조직을 전환할 용기를 가졌는가?”이다. “지금은 스타트업의 시대… 세상은 여전히 변화의 가능성에 잠들어 있다.” – 샘 올트먼, 오픈에이아이 CEO 올트먼은 기술 혁신의 시기에 기존 기업들이 변화에 둔감해질 수 있음을 경고하며, 새로운 도전과 변화를 추구하는 조직만이 미래를 선도할 수 있다는 메시지를 담고 있다.   맺음말 : 생성형 AI 시대의 제조 기업, 당신은 어떤 그림을 그리고 있는가 미래의 공장은 단지 더 정교하고, 더 빠르며, 더 자동화된 곳이 아니다. 그곳은 데이터를 읽고, 상황을 이해하고, 사람과 함께 결정하는 공장이다. 문제를 발견하기 전에 감지하고, 작업자를 지원하며, 스스로 최적의 방식을 제안하는 공장이다. 그리고 그 공장의 핵심 파트너는 인간의 상상력을 확장하는 생성형 AI다. 이제 중요한 질문은 이것이다. “우리는 어떤 그림을 그리고 있는가?” 기술은 빠르게 진화한다. 생성형 AI는 설계와 시뮬레이션, 업무 분석과 품질 관리까지 제조의 전 과정을 유기적으로 연결하며 ‘스마트’를 넘어 ‘지능적’으로 만들고 있다. 하지만 진정한 경쟁력은 기술의 채택이 아닌, 기술과 함께 일하는 방식의 변화에서 비롯된다. 아직 많은 제조기업은 ‘가능성 탐색’ 단계에 머물러 있다. 하지만 머뭇거릴 시간이 없다. AI는 이미 조직 구조, 업무 정의, 리더십의 방식까지 영향을 미치기 시작했다. 이제는 기술을 배우는 것이 아니라, 기술과 함께 일할 조직을 설계해야 할 때다. 생성형 AI 시대의 제조 기업은 세 가지 질문에 답할 수 있어야 한다. 우리는 상상할 수 있는가? 생성형 AI는 ‘주어진 문제를 해결’하는 것이 아니라 ‘가능성을 확장’한다. 제조기업의 조직은 아직도 문제만 찾고 있는가, 아니면 새로운 기회를 그리고 있는가? 우리는 받아들일 수 있는가? AI는 사람의 영역을 침범하지 않는다. 다만 그 옆에 선다. 우리는 전환할 수 있는가? 우리는 그것을 파트너로 받아들일 준비가 되어 있는가? AI 도입은 기술의 문제가 아니라, 사고방식과 리더십의 전환이다. 과연 지금의 조직은 그 전환을 감당할 수 있는가? 미래의 공장은 말하고 있다. “나는 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선할 준비가 되어 있다. 너는 나와 함께 걸을 준비가 되어 있는가?”   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다.(블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국산업지능화협회, 한국무역협회, 코엑스 등이 공동 주최하는 ‘2025 스마트공장·자동화산업전(AW 2025)’이 https://automationworld.co.kr 3월 12일~14일 서울 코엑스에서 개최된다. 이번 전시회는 코엑스 전관을 사용하여 22개국 400개사가 참여하는 2100 부스 규모로 진행되며, 6만 명의 참관객이 예상된다.     AW 2025에는 ▲스마트 공장 설루션 분야의 현대오토에버, 슈나이더일렉트릭, 로크웰 오토메이션, 싸이몬, 어드밴텍, 엔드레스하우저 ▲로보틱스 분야의 HD현대로보틱스, 유니버설로봇, 야마하, 뉴로메카, 한국엡손 ▲스마트 물류 분야의 현대글로비스, 오토스토어, 테크맨 로봇 ▲공장 자동화 분야의 보쉬, 오토닉스, 아펙스, 리탈, 백호프, 인아그룹, 후지전기코리아 ▲머신 비전 분야의 라온피플, 바슬러, 화인스텍, 엔비전, 아이브 등 다양한 분야의 기업이 참가한다. 주요 참가기업 가운데 현대오토에버는 SDF(Software Defined Factory) 실현이 가능한 디지털 트윈 설루션을 선보인다. 현대글로비스는 스마트 물류 설루션 생태계와 다양한 레퍼런스 사례를 공유한다. 로크웰 오토메이션은 ‘산업 운영의 미래 창출’이라는 주제로 AI 기반 설루션과 자율주행로봇(AMR)을 소개할 예정이다. 올해 전시회에서는 제조 자율화 및 AX(인공지능 전환) 및 DX(디지털 전환)을 위한 최신 기술과 제품을 선보이며, 제조 AI, 빅데이터, 네트워크, IIoT, 로봇 활용 기술 등 다양한 분야의 혁신 설루션은 물론 국내외 기업의 선도 사례를 만나볼 수 있다. 특히 올해는 ‘산업 AI 특별관’이 구성되어 AI 기반의 스마트 제조 혁신 사례를 집중 조명한다. 이번 특별관은 산업 AI 설루션을 공급하는 우수 기업의 사례를 중심으로, 중소·중견 제조기업을 위한 AI 적용 방안과 지원 사례를 선보일 예정이다. 또한, 3월 13일~14일 코엑스 E홀에서는 ‘2025 산업지능화 콘퍼런스’가 동시 개최된다. 현대오토에버, LG CNS, 헥사곤 MI, 로크웰오토메이션, IBM, 한국미쓰비시전기오토메이션 등 국내외 혁신 기업 30여 개사가 참여하여 제조업 AX 확산을 위한 AI 도입전략 및 활용 사례를 공유한다.     이밖에도 부대행사로 콘퍼런스 1일차인 3월 13일에는 ‘글로벌 제조 혁신의 새로운 언어 – 산업 데이터 스페이스’를 주제로 ‘2025 글로벌 첨단제조 표준화 포럼’이 동시 개최된다. 첨단 제조 분야의 글로벌 협력 강화를 위해 해외 기술 및 표준 동향과 정책 방향을 공유할 예정이다. 2일차인 3월 14일에는 ‘산업 데이터 스페이스(IDS) 기술위원회 세미나’가 동시 개최된다. 산업 데이터 스페이스는 개방적이고 투명한 표준을 기반으로 데이터를 공유하는 시스템으로, 디지털 기반 제조 산업 생태계 구현을 위한 필수 요소로서 중요성이 대두되고 있다. 이번 세미나에서는 한국형 산업 데이터 스페이스 구축을 위한 발전방안을 논의하는 자리가 마련될 예정이다. 한국산업지능화협회는 산업 AI 얼라이언스, AI 자율제조 성과 확산 활동, 인재 양성, 교육 및 자격 사업, 표준화 및 글로벌 협력 사업 등 AI 혁신 생태계 조성을 위해 추진 중인 다양한 활동을 소개하는 부스를 운영하며, 공급/수요기업 간 네트워킹을 지원할 예정이라고 전했다.

주요 PLM 소프트웨어 소개 엔터프라이즈 제품 라이프사이클 관리 소프트웨어, Windchill   개발 및 자료 제공 : PTC, 02-3484-8000, www.ptc.com/ko/products/windchill Windchill(윈칠)은 제품 수명주기 동안의 모든 제품 정보를 통합하여 관리할 수 있는 검증된 PLM  솔루션이며, 기업 내/외부 전반에 걸친 디지털 제품 정보의 통합 스레드 환경을 제공한다.  Windchill의 핵심 멀티 CAD 및 PDM(제품데이터 관리) 기능은 설계변경 자동화 및 문서관리, 비즈니스 시스템 통합과 프로젝트 실행 기능을 통해 가장 중요한 제품 개발 플랫폼 구축을 지원하고 있다. 또한, PLM 이니셔티브 및 요구사항이 증가함에 따라 파생 제품 관리, 부품 분류, 공급업체 관리, 제조 및 서비스 BOM관리, 제조 공정계획 및 작업 지침, 증강현실, IoT 등으로 역량을 확장지원하고 있으며, IoT 기술을 기반으로 하는 DX Platform은 기업 내 다양한 시스템 연계를 통해 완벽한 디지털 스레드 환경 제공하고, 전사 PLM 혁신을 가능하게 한다. 1. Windchill+ Windchill의 모범 사례가 탑재된 Windchill+는 완벽한 보안환경의 SaaS(Software as a Service)로 제공되고 있다. 더 이상 제품 업그레이드를 위한 시스템 다운타임이 필요하지 않으며, 지속적인 서비스와 항상 최신의 제품서비스 이용이 가능하다. On-premise Windchill이 제공하는 모든 혁신 기술에 신속하고, 완벽한 글로벌 협업 기능을 모두 통합하여 PLM 환경구축에 유연성을 제공함으로써 기업 혁신을 앞당길 수 있다. 2. Arena Arena(아레나)는 SaaS 기반의 제품으로 BOM, 회로, 소프트웨어 및 관련 데이터통합 보안환경을 제공하며, 기업들이 고품질 제품을 빠른 속도로 설계, 생산, 배송할 수 있도록 지원하고 있다. 복잡한 제품을 설계하고 전 세계에 분산된 조직 및 공급망과 협력해야 하는 기업인 경우, Arena를 사용하면 신제품 개발 속도를 앞당기고, 품질 이슈를 최소화하여 수익성 개선할 수 있다.  엔지니어링, 품질 및 제조부서에서는 Arena를 통해 제품 정보를 공유하고, 아이디어를 교환하여 제품 수명주기 전체에 변경 사항을 적용할 수 있다. 또한 환경, FDA, ISO, ITAR, EAR를 비롯한 각종 규제를 보다 빠르게 준수할 수 있도록 지원하고 있다. 3. Thingworx Navigate 기업의 비즈니스 과제 해결을 목적으로 고안된 IIoT 플랫폼인 ThingWorx를 통해 디지털 트랜스포메이션의 장애물을 극복하고 속도를 높일 수 있다. Thignworx Navigate는 복잡한 기간계 시스템의 데이터들 연결하여 효과적인 시각화와 사용자 경험을 제공하고, 개별 업무 담당자가 데이터를 획득하여 각 역할에 맞는 정보를 활용하여 신속하고 정확하게 담당 업무를 해결할 수 있도록 지원하고 있다. 4. Windchill 도입 효과  PTC의 디지털 스레드(Digital Thread)는 다양한 데이터 세트를 구성하여 제품, 프로세스 및 사람(작업자)과 실시간으로 협업을 수행하고, 기업의 목표에 맞게 조율하며, 일관성을 유지함으로써 회사 전체에SSOT(Single Source of Truth)를 구축, 업무 효율과 생산성을 향상시키고 새로운 비즈니스 가치를 창출한다.  통합된 디지털 스레드를 위한 PLM(제품 라이프사이클 관리) 솔루션인 Windchill은 기업의 제품 수명 주기를 관리하고, 제품개발에 관련된 데이터를 효율적으로 공유하며, 업무 협업을 개선하고 제품 품질 향상을 지원하고 있다. 이는 기업의 경쟁력을 향상시키고 더 효율적인 제품 개발 및 관리를 가능하게 한다.  (1) 제품 수명 주기 관리 Windchill은 제품 수명 주기 관리를 향상시킨다. 제품의 초기 설계부터 제조, 유지 보수 및 폐기까지 모든 단계에서 관련된 데이터와 정보를 중앙에서 통합하여 관리할 수 있다. 이렇게 하면 제품 개발 및 운영 단계에서 더 효율적으로 작업할 수 있다. (2) 실시간 데이터 공유 Windchill을 사용하면 제품과 관련된 데이터를 실시간으로 공유하고 업데이트할 수 있다. 이것은 디지털 스레드를 통해 제품 정보의 실시간 업데이트와 공유를 가능하게 하여 더 빠른 의사 결정과 협업을 가능하게 한다. (3) 더 나은 협업 디지털 스레드는 제품 관련 정보를 다양한 팀과 이해 관계자 사이에서 공유하는 것을 강조한다.  Windchill은 이러한 정보 공유를 용이하게 하며, 다른 팀 및 파트너와의 협업을 간편하게 한다. 이로 인해 제품 개발과 관리 단계에서 더 효율적인 협업이 가능하다. (4) 제품 품질 향상 Windchill을 통해 제품 관련 데이터의 중앙 집중화와 실시간 모니터링이 가능해진다. 이것은 제품 품질 향상을 위해 문제를 조기에 감지하고 수정할 수 있게 도와준다. (5) 유지 보수 및 업데이트 제품이 운영 단계에 도달하면 Windchill을 사용하여 유지 보수 작업을 계획하고 관리할 수 있다. 이로써 기업은 제품의 수명을 연장하고 더 긴 기간동안 제품이 가지고 있는 가치를 고객에게 제공할 수 있다. (6) 더 빠른 시장 진입 제품 관련 데이터를 효과적으로 관리하고 디지털 스레드를 통해 연결된 제품 수명 주기를 관리함으로써, 기업은 제품을 더 빠르게 개발하고 시장에 출시할 수 있다. 이것은 기업 경쟁력을 유지하고 성장을 도모하는 데 도움이 된다. 5. 주요 글로벌 고객 사례 (1) Vestas 1) Challenge Vestas(베스타스)의 29,000명의 직원은 전 세계 풍력 에너지 및 하이브리드 프로젝트를 설계, 제조, 설치, 개발 및 서비스함으로써 더 나은 세상을 만드는 데 일조하고 있다. 87개국에 154GW가 넘는 풍력 터빈을 보유한 베스타스(Vestas)는 누구보다 더 많은 풍력 발전 시설을 설치했다. Vestas는 각 고객의 고유한 요구 사항을 충족하기 위해 증가하는 제품 복잡성 문제를 관리하는 동시에 제품 및 프로세스 품질 개선을 추진하여 비즈니스를 발전시켜야 했다. 2) Solution Vestas는 CAD, PLM, IoT 전반에 걸쳐 PTC의 디지털 스레드 제품을 활용함으로써, 도전과제를 해결할 수 있었다. Vestas의 경우 디지털 스레드는 엔지니어링에서 시작하여 엔터프라이즈 거버넌스 및 추적성을 위한 강력한 PLM 기반을 구축했다. Vestas는 이제 제품 및 프로세스 정보의 통합된 폐쇄 루프 흐름을 향한 여정을 진행 중이다. 3) Impact  Creo, Windchill 및 ThingWorx의 End-to-End 구성 관리를 통해 엔지니어링과 제조의 동기화를 유지하는 동시에 수작업과 중복 작업을 효율적으로 줄일 수 있었다. 이는 제품 및 프로세스 품질의 단계적 개선을 추진하는 데 도움이 되었다. Vestas는 또한 폐쇄 루프 혁신을 주도하고 있다. 동급 최고의 풍력 발전 솔루션을 개발하면서 시뮬레이션 모델을 검증하고 제품 및 프로세스 품질을 개선하기 위한 통찰력을 생성하기 위해 현장에서 연결된 풍력 터빈의 데이터를 사용하고 있다. (2) Whirlpool 1) Challenge Whirlpool(월풀) Corporation은 전 세계적으로 여러 회사 부서와 수천 명의 직원이 다양한 시스템과 프로세스를 활용하고 있는 가운데 혁신적인 제품을 시장에 효율적이고 일관되게 제공하기 위해 고군 분투하고 있었다. 이를 위한 조직의 복잡성을 줄이는 임무를 수행하고 있었다. 2) Solution Whirlpool은 Windchill을 제품 데이터의 단일 소스로 활용하여 CAD 관리, BOM 관리, 요구 사항 관리 및 시스템 모델링에 대한 모범 사례를 구현하여 증강 현실, 가상 현실 및 연결된 제품에 대한 기술 혁신을 더욱 확장할 수 있는 기반을 마련했다. 3) Impact 제품 개발 비용 절감, 엔지니어링 변경 감소, 구성요소 및 설계 재사용 확대, 소비자 결과 개선, 보다 많은 유도형 혁신이 가능하다. (3) VOLVO 1) Challenge 400,000명 이상의 직원, 그리고 그 중 73,000명이 전 세계 129개 지역에 위치한 R&D에 근무하고 있는 Bosch(보쉬)는 모빌리티, 산업 기술, 에너지 및 건물 기술, 소비재 분야 등 다양한 분야에서 사업을 운영하고 있다. 다양한 비즈니스로 인해 기업 내부 및 외부에서 협업 작업이 점점 더 많아지고, 변화의 속도가 증가함에 따라 새로운 역량을 구축해야 하는 필요성이 증가되었다. 2) Solution 성공적으로 새로운 역량을 구축하기 위해 end-to-end 가치 흐름을 만들고 Creo, Windchill 및 ThingWorx를 사용한 디지털 스레드를 구축했다. PTC Windchill의 기본 제공 기능과 ThingWorx를 통한 가치 있는 배포를 사용하여 작업 현장의 직원들과 비전을 연결했다. 3) Impact 단일 공유 시스템과 글로벌 거버넌스를 통한 협업을 강화할 수 있었고, 초기 단계에서의 올바른 솔루션으로 리드 타임 단축 및 재사용이 증가되었다. 제조 요구사항은 제품, 프로세스, 리소스와 연결되어 기업 전반에 걸쳐 가시화되었다.   좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기 

3D프린팅연구조합은 11월 19일부터 23일까지 개최되는 프랑크푸르트 적층제조 전시회인 폼넥스트(Formnext) 참관단을 모집하고 있다고 밝혔다.   폼넥스트 2024 전시회는 올해로 9회차를 맞은 세계 최대 규모의 3D프린팅 전문 전시회로, 적층 제조를 위한 세계 최고의 전시회이다. 폼넥스트 2024는 산업용 3D 프린팅 및 적층 제조(Additive Manufacturing, AM) 분야의 국제적인 만남의 장으로, 2024년 11월 19일부터 22일까지 독일 프랑크푸르트에서 개최된다. 이 전시회는 전 세계 35개국 이상의 참가자들이 모여 최신 AM 솔루션을 선보이고, 산업 전반에 걸친 다양한 응용 분야에서의 혁신적인 기술을 경험할 수 있는 기회를 제공한다. 폼넥스트는 단순한 전시회를 넘어, AM 커뮤니티의 전문가들이 모여 심도 있는 전문 교류와 최신 기술에 대한 접근을 가능하게 한다. 또한, 다양한 부대 프로그램을 통해 최신 개발 동향과 미래 전망에 대한 영감을 제공하며, 새로운 인맥을 형성할 수 있는 기회를 제공한다. 이번 전시회에서는 850개 이상의 전시업체와 32,000명 이상의 방문객이 참여할 예정이며, 산업용 3D 프린터, 적합한 재료, 자동화 솔루션, 설계 및 생산 프로세스를 지원하는 소프트웨어, 후처리 기술 및 품질 관리 기술 등 AM 프로세스 체인의 모든 기술을 만나볼 수 있다. 폼넥스트 2024는 AM 기술을 통해 더 생산적이고 지속 가능한 산업 미래를 설정하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 폼넥스트 2024 전시회에는 다양한 산업용 3D 프린팅 및 첨가제 제조 분야의 선도 기업들이 참가할 예정이다. 주요 참가 기업으로는 3D Systems(3D 시스템즈), Additive Industries(애디티브 인더스트리스), AddUp(애드업), Altair(알테어), Arburg(아르부르크), BASF(바스프), BigRep(빅렙), Bosch(보쉬), Carbon(카본), DMG Mori(DMG 모리), Dyemansion(다이맨션), EOS(이오에스), Evonik(에보닉), Farsoon(파순), Formlabs(폼랩), GE Additive(GE 애디티브), Henkel(헨켈), HP(HP), Keyence(키엔스), Linde(린데), Markforged(마크포지드), Materialise(머티리얼라이즈), Nexa3D(넥사3D), Nikon(니콘), SLM Solutions(SLM 솔루션즈), Renishaw(레니쇼), Ricoh(리코), Sandvik(샌드빅), Siemens(지멘스), Sisma(시스마), SMS Group(SMS 그룹), Stratasys(스트라타시스), Trumpf(트럼프), Velo3D(벨로3D), Voxeljet(복셀젯) 등이 있다. 이 외에도 다양한 기업들이 참가하여 최신 기술과 솔루션을 선보일 예정이다 폼넥스트 2024에서는 다양한 첨단 기술이 선보일 예정니다. 주요 기술로는 인공지능(AI) 및 자동화, 의료 및 치과 기술, 레이저 가공 시스템, 경량 구조 기술, 품질 관리 및 프로세스 자동화 솔루션 등이 전시될 것으로 보인다. 본 전시를 통해 유럽지역의 우수한 적층제조 장비업체 및 소재 기업과 서비스 기업의 기술현황을 통한 글로벌 경쟁력 강화와 함께 3D프린팅 관련 장비, 소재 및 서비스의 최신 기술현황을 파악하고 각국의 업계 종사자들을 대면할 수 있는 기회가 될 것으로 기대된다.     3D프린팅연구조합 강민철 이사는 "2016년부터 Formnext 참관단을 모집하여 전시회 방문을 진행했으며, 올해는 기업체 방문 및 한-독 기술세미나도 개최할 예정"이라고 밝혔다.  

메쎄 뮌헨은 2025년 6월 24일~27일 독일 뮌헨에서 공장자동화∙협동로봇 전시회 ‘오토매티카(Automatica)’가 2년 만에 개최된다고 밝혔다.  이번 전시회는 산업용 로봇, 협동로봇, 인공지능(AI), 머신비전, 센서, 클라우드 컴퓨팅, 디지털 트윈, 자동화 조립 및 처리 기술 등을 다룬다. 전시회 주최사인 메쎄 뮌헨에 따르면 2025년 오토매티카는 7만 제곱미터의 면적에 40개국 800개 기업이 참가할 것으로 예상되며, 80개국에서 7만명의 방문객이 찾을 전망이다. 참가사 중에는 한국의 두산로보틱스와 HD현대로보틱스를 비롯해 ABB, 쿠카(KUKA), 화낙(Fanuc), 지멘스, 보쉬 렉스로스(Bosch Rexroth), 유니버설 로봇 등 글로벌 기업이 참가하여 미래 산업화 시대에서 저마다의 역할을 강조할 계획이다. 이는 오토매티카가 산업 동향을 파악하고 기술 혁신을 선도하는 핵심 플랫폼으로 기능하고 있음을 보여준다. 한편, 전문가들은 최근 한국의 로봇 산업이 세계 시장에서 빠르게 성장하고 있다고 평가한다. 국제로봇연맹(IFR)에 따르면 한국은 제조업 로봇 밀도에서 4년 연속 세계 1위를 차지했다. 이를 반영하듯이 오토매티카에 참가 신청한 한국 기업 수는 2023년 전시회 대비 4배 가량 증가했다. 메쎄 뮌헨 관계자는 “내년 오토매티카를 통해 로봇 기술의 현주소를 확인하고 미래 비전을 공유하는 자리가 될 것”이라면서, “특히 한국 기업들의 참가가 늘어 글로벌 시장에서의 경쟁력을 입증할 좋은 기회가 될 것”이라고 전했다.  

인텔은 연례 고객 및 파트너 콘퍼런스인 ‘인텔 비전 2024’에서 기업용 생성형 AI를 위한 성능, 개방성 및 선택권을 제공할 인텔 가우디 3(Intel Gaudi 3) 가속기를 공개했다. 그리고 이와 함께 생성형 AI 도입 가속화를 위한 새로운 개방형 스케일러블 시스템 스위트, 차세대 제품 및 전략적 협력도 발표했다.  인텔 가우디 3 AI 가속기는 공통 표준을 따르는 이더넷을 통해 최대 수만 개의 가속기를 연결해 AI 시스템을 구동한다. 인텔 가우디 3는 BF16에 대해 4배 더 많은 AI 컴퓨팅 및 기존 모델 대비 1.5배 커진 메모리 대역폭을 지원한다. 인텔은 “이 가속기는 생성형 AI를 대규모로 배포하려는 글로벌 기업에게 AI 학습 및 추론 분야에서 획기적인 도약을 지원할 수 있다”고 설명했다.   ▲ 인텔 팻 겔싱어 CEO   인텔은 가우디 3가 70억 개 및 130억 개의 매개변수가 있는 라마2(Llama2) 모델과 GPT-3 1750억개 매개변수 모델 전체에서 엔비디아 H100보다 평균 50% 더 빠른 학습 시간을 제공할 것으로 예상하고 있다. 또한 인텔 가우디 3 가속기 추론 처리량은 평균적으로 H100보다 50%, 전력 효율성의 경우 라마(Llama) 70억 개 및 700억 개 매개변수와 팔콘(Falcon) 1800억 개 매개변수 모델에서 평균 40% 더 우수할 것으로 예상한다. 인텔 가우디 3는 개방형 커뮤니티 기반 소프트웨어와 업계 표준 이더넷 네트워킹을 제공한다. 또한 기업은 싱글 노드에서 클러스터, 슈퍼 클러스터, 수천 개의 노드가 있는 메가 클러스터로 유연하게 확장할 수 있으며, 최대 규모의 추론, 미세 조정 및 학습을 지원한다. 인텔 가우디 3는 2024년 2분기에 델 테크놀로지스, HPE, 레노버, 슈퍼마이크로를 비롯한 OEM 시스템에 탑재될 예정이다. 또한 인텔은 하드웨어, 소프트웨어, 프레임워크, 툴 등을 포함한 개방형 스케일러블 AI 시스템에 대한 전략을 제시했다. 인텔의 이러한 접근법은 기업별 생성형 AI 요구 사항을 충족하는 솔루션을 제공하기 위한 것으로, 다양하고 개방적인 AI 생태계를 가능케 한다. 여기에는 장비 제조업체, 데이터베이스 공급자, 시스템 통합업체, 소프트웨어 및 서비스 공급자 등이 포함된다. 또한, 기업 고객이 이미 알고 신뢰하는 생태계 파트너 및 솔루션을 활용할 수 있는 부분도 장점으로 꼽힌다. 인텔은 다양한 업계의 기업 고객 및 파트너들과 새롭고 혁신적인 생성형 AI 응용 프로그램을 개발하기 위해 인텔 가우디를 활용해 협력하고 있다고 밝혔다. 예를 들어, 네이버는 클라우드에서부터 온디바이스까지 첨단 AI 서비스를 전세계에 배포하기 위해 강력한 LLM 모델을 개발하고 있는데, 대규모 트랜스포머 아키텍처 기반 모델의 컴퓨팅 작업을 뛰어난 와트 당 퍼포먼스로 실행하기 위해 인텔 가우디를 사용한다. 보쉬는 자사 기반 모델 개발을 포함한 스마트 제조의 가능성을 모색하고 있으며, 합성 데이터 세트 생성과 더불어 자동 광학 검사와 같은 견고하고 분산된 트레이닝 세트 제공한다. 이에 더해 구글 클라우드, 탈레스, 코히시티(Cohesity)가 클라우드 환경에서 기밀 컴퓨팅 역량을 활용할 수 있도록 인텔과의 협력을 발표했다.    인텔은 인텔 가우디 3 가속기 외에도 엔터프라이즈 AI의 모든 부문에 걸쳐 차세대 제품 및 서비스에 대한 업데이트를 발표했다. 새로운 인텔 제온 6 프로세서는 폐쇄적 데이터를 사용하여 비즈니스에 특화된 결과를 생성하는 RAG를 포함한 최신 생성형 AI 솔루션을 실행할 수 있다. 2024년 출시될 차세대 인텔 코어 울트라 클라이언트 프로세서 제품군(코드명 루나레이크)은 차세대 AI PC를 위해 플랫폼 기준 100 TOPS 이상, NPU에서 45TOPS 이상을 제공할 예정이다. 인텔은 울트라 이더넷 컨소시엄(UEC)을 통해 AI 패브릭을 위한 개방형 이더넷 네트워킹을 선도하며 다양한 AI 최적화 이더넷 솔루션을 선보이고 있다.  인텔의 팻 겔싱어(Pat Gelsinger) CEO는 “혁신은 전례 없는 속도로 발전하고 있으며, 반도체가 이 모든 것을 가능하게 한다. 또한 모든 기업이 빠르게 AI 기업으로 거듭나고 있다”면서, “인텔은 PC부터 데이터센터, 에지에 이르기까지 기업 전반의 모든 곳에 AI를 가능하게 하고 있다. 인텔의 최신 가우디, 제온 및 코어 Ultra 플랫폼은 변화하는 고객과 파트너의 요구를 충족하고 앞으로의 엄청난 기회를 활용할 수 있도록  유연한 솔루션 세트를 제공하고 있다”고 밝혔다.

디모아와 PTC코리아는 1월 16일 서울 엘리에나호텔 컨벤션홀에서 ‘PTC DX 서밋 2024(PTC DX Summit 2024)’를 개최했다. 코로나19 이후 오랜만에 오프라인으로 개최된 이번 행사에는 PTC 본사의 현직 및 차기 CEO가 참석해 PTC의 미래 전략에 대해 소개했고, 제조 엔지니어링 업계의 많은 관계자가 참석해 네트워킹의 기회를 가졌다. ■ 최경화 국장     이번 세미나에서는 PTC의 역할 및 세부 전략, 일선 현장의 사용자 경험, 대표적 성공사례 등 기업의 경쟁력 강화와 산업 혁신을 위한 핵심 조건인 디지털 전환(DX) 확산과 같은 선도적 주제가 논의됐다. 행사에는 PTC의 짐 헤플만(Jim Heppelmann) 현 CEO와 닐 바루아(Neil Barua) 후임 CEO를 비롯해 PTC코리아 김상건 지사장, PTC 히로아키 쿠와하라(Hiroaki Kuwahara) AP사장, 현대오토에버 박경훈 팀장, LS일렉트릭 김민규 팀장, SK에너지 정창훈 팀장 등 DX 분야 전문가들이 연사로 나섰다. PTC코리아 김상건 지사장은 환영사를 통해 기업의 디지털 스레드(digital thread) 달성을 위한 ‘PTC 밸류 로드맵’을 소개하고, 이를 통해 각 부서에서 가지고 있는 챌린지 및 비즈니스 동력은 무엇인지, 우리가 해야 할 전략적인 방향은 어떤 것인지에 대해 얘기하고 공통의 목표를 만드는 것이 DX를 하기 위해 가장 먼저 해야 할 일이라고 소개했다. 또한 회사에서 내리는 많은 의사결정이 올바르게 되기 위해서는 가시성과 역량 확보가 데이터 기반으로 되어야 되고 PTC가 얘기하는 싱글 소스 오브 트루스, 디지털 스레드 등의 환경 속에서 진행되어야 할 것이라면서, 이를 위한 디지털 트윈(DT)과 디지털 전환이 PTC가 얘기하고 싶은 것이라고 강조했다.   ▲ PTC코리아 김상건 지사장   이번 행사에는 PTC 본사에 26년동안 있으면서 지난 13년간 글로벌 조직을 이끌어온 짐 헤플만 CEO가 은퇴를 앞두고 키노트를 진행했다. PTC는 85년에 설립된 디지털 트랜스포메이션 회사로 35년의 역사와 전세계 7000여명의 직원, 21억 달러의 매출을 올리고 있으며, 3만 5000여 고객사를 가지고 있다. 짐 헤플만 CEO는 “코로나19는 우리에게 공급망 시스템이 얼마나 취약할 수 있는지 보여줬다”면서, “코로나19 이후 시장 변화에 대응하기 위해 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 디지털 혁신 전략의 중요성을 고려해야 한다”고 강조했다. 또한 코로나 이후 주 5일 출근하는 곳은 거의 없어지고 있다면서 협업의 강요성을 강조하고, 소프트웨어 중심의 세상이 오고 있으며, 제조업체에서 탄소족적(carbon footprint)과 관련한 전략이 없으면 살아남기 힘들다고 지속가능 전략의 필요성을 강조했다.   ▲ PTC 짐 헤플만 CEO   이어서 닐 바루아 후임 CEO는 PTC의 DX 전략에 대해 소개했다. 그는 “디지털 전환 환경에서 효율적인 비즈니스 강화를 위해서는 올바른 소프트웨어 개발 및 서비스 전략을 수립해야 한다”면서, PTC만의 차별화된 솔루션을 통해 기업의 디지털 전환을 도울 것이라고 밝혔다. 또한 PTC 솔루션 도입 성공 사례로 ALM(애플리케이션 라이프사이클 관리) 솔루션을 도입한 폭스바겐 그룹, 현대차, 보쉬 및 SLM(서비스 라이프사이클 관리) 솔루션을 도입한 하니웰, 슈나이더 일렉트릭 등에 대해 소개했다. 바루아 CEO는 클라우드 기반 소프트웨어 제공 모델인 SaaS(Software as a Service)를 언급하며, 비용 절감 및 보안 측면에서의 장점을 이유로 대부분의 고객이 SaaS 솔루션을 채택할 것으로 예측했다. 다만 고객의 선택지를 위해 온프레미스(on-premise) 제품에도 투자를 지속할 방침이라고 덧붙였다.   ▲ PTC 닐 바루아 후임 CEO   PTC CEO의 키노트를 시작으로 본 세션에서는 ▲DX의 현업 적용 사례 연구 및 글로벌 성공 사례 공유 ▲최신 DX 트렌드 및 기술 소개 등 7개의 어젠다가 진행됐다. 각 세션은 참석자들에게 디지털 혁신과 파트너십을 강화하기 위한 중요한 정보와 인사이트를 공유하도록 구성됐다. PTC의 공인 총판인 디모아의 이혁수 대표는 “시장을 선도하고 있는 PTC의 핵심적인 전략과 사례들을 한 자리에서 만나볼 수 있는 좋은 기회를 마련했다”며, “앞으로도 사용자 중심 솔루션과 경쟁력 있는 기술적 노하우를 제공하는 든든한 디지털 전환 파트너로서 고객과 함께할 것”이라고 밝혔다. 이외에도 디모아는 최신 트렌드와 PTC의 기술을 직접 확인할 수 있는 부스를 운영했다. 선도솔루션, 모두솔루션, 쓰리피체인, 이쓰리피에스, 아이디노, 제이아이티, 이노팩토리 등 디모아 채널들은 다양한 솔루션 소개와 데모를 시연하는 등 참가자들의 이해와 소통 강화에도 힘썼으며, SK에너지에서 실제 작업한 사례를 직접 보여주는 시연 부스를 운영해 눈길을 끌었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

현대오토에버는 6월 7일~8일 현대자동차그룹 MBD(Model Based Development) 컨소시엄의 기술 교류회를 진행했다고 밝혔다. 현대자동차그룹 MBD 컨소시엄은 지난 4월 ▲현대차·기아 ▲현대모비스 ▲현대위아 ▲현대케피코 ▲현대트랜시스 ▲현대엔지비 ▲현대오토에버 등 현대차그룹 계열사를 비롯해 ▲로버트보쉬 ▲비테스코테크놀로지스 ▲HL만도 ▲디스페이스 ▲매스웍스 ▲슈어소프트테크 ▲시높시스 ▲아이피지오토모티브 ▲이타스 ▲컨트롤웍스 ▲벡터 등 총 19개의 분야별 전문 기업이 모여 결성됐다. SDV(소프트웨어 정의 자동차) 체제로 빠르게 전환하려면 차량 내부의 다양한 전장품을 통합 제어하는 소프트웨어가 필요하다. 이런 소프트웨어는 규모가 크고 복잡도가 높기 때문에 완성차와 협력사가 협력을 통해 개발하되, 추적 관리가 가능하고 효율적으로 개발할 수 있는 개발 환경이 뒤따라야 한다. 컨소시엄 참여사들은 기술 교류를 통해 소프트웨어 개발 환경을 구축하고, 가상 개발 환경에 대한 표준화 및 공용화를 통해 SDV 대응 개발체계를 신속하게 구축할 수 있도록 협업하고 있다. 특히 제어 소프트웨어의 개발 및 검증에 대한 노하우를 상호 공유하고, 소프트웨어 경쟁력을 확보하기 위해 정기적인 기술 교류를 진행한다.     이틀간 진행된 이번 행사에서는 7일에 소프트웨어(SW) 개발, 8일에 버추얼(Virtual) 개발로 주제를 나눠 각각 논의했다. 참가 기업들은 제어 소프트웨어의 개발 프로세스, 개발 환경 구축, 제어기 가상화, 가상 검증 환경 등 다양한 주제에 대해 사례를 공유하고 논의했다. 현대오토에버는 "SDV 시대를 앞당기고 더 높은 품질의 차량 소프트웨어 개발을 위해서는 그룹 내외부 전문 역량을 결집한 협업이 필수적"이라며, "앞으로도 컨소시엄 전문가들과의 기술 교류를 통해 차량 소프트웨어 개발체계 고도화를 함께 수행하고 이를 활용한 개발 협력 효율화 및 가속화가 이뤄질 수 있도록 현대오토에버의 보유 역량을 활용해 이바지하겠다"고 밝혔다.