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통합검색 "석유"에 대한 통합 검색 내용이 407개 있습니다
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멘딕스, 스노우플레이크와 협력해 자동차 산업의 SW 개발 혁신 가속
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.
작성일 : 2025-09-16
인이지, AI 기술력과 예측 정확도를 집약한 AI 예측 솔루션 공급
제조 산업 공정 최적화 솔루션 기업인 인이지(INEEJI) 는 설명가능 인공지능(Explainable AI, XAI)과 AI 예측 기술력을 바탕으로 제조업 및 다양한 산업의 생산성과 효율성을 향상시켜 공정 수율을 개선하는 데 중점을 두고 있다. 주요 기술로는 세계 최고 수준의 설명가능 인공지능 기술력과 예측 정확도를 집약한 AI 예측 솔루션 INFINITE OPTIMAL SERIES(인피니트 옵티멀 시리즈)와 원자재, 환율, 날씨, 소비자 행동 등 주요 경제 지표를 바탕으로 비즈니스 전반에 활용 가능한 클라우드 기반 AI 예측 서비스인 Cloud AI EEJI(이:지)가 있다.   인이지(INEEJI)는 2019년 설립되어, 세계적 수준의 AI 예측 솔루션을 통해 제조 산업 공정의 최적화를 실현하는 기업이다. 별도의 하드웨어 설치 없이 소프트웨어만으로 적용 가능한 AI 예측·제어 가이던스 솔루션을 제공하며 제조업의 디지털 전환과 공정 효율화에 앞장서고 있다.  (1) INFINITE OPTIMAL SERIES 인이지의 대표 AI 예측 솔루션인 INFINITE OPTIMAL SERIES(인피니트 옵티멀 시리즈)는 공정의 문제를 정확하게 예측하고, 작업자가 쉽게 이해할 수 있도록 가이던스를 제공하여 공정을 최적의 상태로 운영할 수 있도록 지원한다. 주요 고객사는 철강, 시멘트, 화학, 정유 등 다양한 제조 산업에 걸쳐 있으며, 주요 핵심 공정에 적용되어 제조 공정의 품질 개선, 생산성 향상, 에너지 절감을 돕고 있다. 일본을 포함한 글로벌 시장에서 성공적인 프로젝트 사례를 확보하며 입지를 다지고 있다. INFINITE OPTIMAL SERIES는 제조 공정 데이터를 기반으로 품질과 생산성을 개선하고 에너지를 절감할 수 있는 AI 예측 기반 공정최적화 솔루션이다. 이 솔루션은 시계열 데이터 분석과 설명가능 AI 기술을 활용하여 예측 결과와 근거를 명확히 전달하며 철강, 시멘트, 화학 등 다양한 제조 산업에서 생산성과 품질 개선 효과를 실현하고 있다.  세계적인 인공지능 학술대회인 ICML, AAAI, KDD등을 통해 기술력을 인정받으며, 최근에는 AI 모델이 어떤 원리로 작동하는지, 어떤 변수가 현재의 의사 결정에 중요한 영향을 미치는지 그 기여도를 선별하고 예측 정확도를 산출하는 딥러닝 설명 과정 입력 기여도 측정 기술(NeurIPS 2022)로 세계 최고 수준의 기술력으로 인정받았다. (2) Cloud AI EEJI Cloud AI EEJI[이:지]는 기업이 보유한 데이터 기반 인사이트 도출 및 주요 지표 예측을 통한 폭넓은 활용을 지원하며, 다양한 경제적·환경적 요인을 통합적으로 분석하는 강점을 갖추고 있다. 인이지의 기술력은 산업별 맞춤형 AI 솔루션 설계, 데이터 수집, 모델 개발, 현장 적용 및 통합 운영까지 아우르는 end-to-end 서비스로 제공되며, 고객의 디지털 전환과 공정 혁신을 효과적으로 지원한다. EEJI는 경제 지표, 수요 예측, 원자재 가격 분석 등 비즈니스 데이터에 가장 적합한 최적의 예측 모델을 제공한다. EEJI는 API를 통해 손쉽게 연동되며, 고객사가 데이터 활용도를 극대화할 수 있도록 지원한다. 두 솔루션 모두 사용자의 비즈니스와 제조 공정의 효율성을 극대화하는 데 중점을 두고 설계되었다. 관련 트렌드 및 전망 (1) 산업 AI 기술 및 지속가능성 글로벌 기술 패권 시대에 제조업이 국가 경쟁력의 중심으로 떠오르고 있으며, 미국은 제조 기술의 약점인 생산성을 첨단 기술로 극복하고 첨단 제조업으로의 전환을 준비하고 있다. AI는 제조업에서 생산성 향상, 에너지 효율 증대, 인력 운용 최적화, 제품 품질 개선 등 주요 과제를 해결하는 핵심 기술로 부상하고 있다. 산업 AI 기술은 제조업에서 실시간 데이터 분석을 통해 공정을 최적화하고 설비의 유지보수를 사전에 예측하는 방향으로 발전하고 있다. 특히 석유화학, 시멘트, 제철 등 대규모 공정을 보유한 산업에서는 에너지 효율 향상과 운영 비용 절감을 위한 AI 활용이 필수적이다. 기업들은 산업별 맞춤형 모델과 거버넌스 전략을 통해 AI를 도입하고 있으며, 기존 AI/ML 기법과의 조합을 통해 한계점을 보완하고 있다. 또한, AI 기술을 활용해 에너지 절감과 탄소 배출 저감을 실현하는 솔루션은 제조업계에서 중요한 과제로 자리 잡고 있으며, 관련 기술 수요는 꾸준히 증가하고 있다. (2) 설명가능 AI의 중요성 설명가능 AI(Explainable AI)는 AI의 의사결정 과정을 명확히 드러내 신뢰를 구축하는 핵심 기술로, 제조업 등 산업 분야에서 중요성이 높아지고 있다. 주요 정부와 규제 기관은 책임감 있는 AI 활용을 위해 투명성과 신뢰성을 강화하는 정책을 추진하고 있으며, 이를 통해 사용자와 이해관계자가 쉽게 이해하고 모니터링할 수 있는 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있다. 인이지는 설명가능 AI 기술을 활용해 산업 현장에서 AI 의사결정 과정을 투명하게 제시하며, 신뢰와 책임감을 강화하고 있다. 이로써 윤리적이고 책임감 있는 AI 활용을 지원하며, 산업계의 지속가능한 디지털 전환에 기여하고 있다. 비즈니스 전개 방향 인이지는 ‘인간(人)을 이(利)롭게 하는 인공지능(知)’이라는 기업 비전 아래 철강, 시멘트, 정유, 화학, 발전, 유리 제조 등 주요 제조 공정에서 AI 예측 가이던스의 실효성을 입증하며 국내 레퍼런스를 확대하는 동시에 산업 현장에서 제조 품질을 향상시키고 기업 성장 촉진에 매진하고 있다. 2025년 코스닥 상장을 목표로 하고 있지만, 궁극적인 목표는 Siemens와 같은 세계적인 기술 기업으로 도약하는 것이다. 최근 인이지는 국내 제조 기업들과의 협력 경험을 바탕으로 일본 시장 진출 1년 만에 주요 제조사들과 실증 프로젝트를 성공적으로 진행하며 글로벌 확장을 가속화하고 있다. 일본의 지요다 강철 공업과의 AI 공정 실증 실험을 시작으로, 제강, 시멘트, 생활가전 제조사 네 곳에 AI 예측 솔루션을 도입하고 운영을 확정했다. 일본을 시작으로 독일, 대만 등 글로벌 제조 강국으로 시장을 확대해 나가며 글로벌 시장에서 AI 예측 기술의 혁신성과 실효성을 입증하며 세계적인 AI 예측 전문 기업으로 자리매김하고자 한다.
작성일 : 2025-08-09
4D 디지털 트윈 플랫폼, 큐픽스웍스(CupixWorks)
주요 디지털 트윈 소프트웨어   큐픽스웍스(CupixWorks) 개발 및 자료 제공 : 큐픽스, www.cupix.com   2015년에 설립된 큐픽스는 AI기반 4D 디지털 트윈 플랫폼을 제공하는 글로벌 선도기업이다. 현재 30개국 이상에서 건설, 석유·가스, 제조업, 공공기관 시성관리 등15,000개 이상의 다양한 프로젝트에 적용되어 있다. 360° 영상만으로 건설 현장과 시설물을 디지털화하고 시간에 따른 공간의 변화를 기록, 관리 및 협업할 수 있는 4D 디지털 트윈을 구현하는 AI 기반 클라우드 플랫폼을 제공한다. 주요 특징 (1) 간편한 4D 디지털 트윈 구현 일반 360° 카메라만으로 쉽고 빠르게 완벽한 현장 디지털화 가능 자체 개발 AI 엔진으로 고정밀 3D 맵 자동 생성 시간에 따른 주기적 기록을 통해 4D 데이터로 현장 변화 추적   (2) 유연한 적용성 건설 현장부터 철도, 도로 인프라, 시설관리까지 다양한 환경 적용 가능 대규모 산업 플랜트, 상업 시설 등 복잡한 구조물 디지털화 실내외 구분 없이 모든 공간에 적용 가능   (3) 원격 현장 관리 현장 방문 없이 정확한 공간 정보 파악 클라우드 플랫폼을 통한 일관된 데이터 공유로 의사소통 오류 제거 신속하고 정확한 의사결정 지원   (4) 포괄적 현장 기록 수천 장의 사진을 대체하는 주기적 360° 촬영 시간에 따른 3D 공간 변화의 체계적 기록 현장 진행상황 추적 및 작업 검증 가능   (5) 자동화된 공정 관리 AI 기반 작업 영역/공종/BIM 카테고리별 진척률 분석 자동 생성되는 공정 보고서로 효율적 관리 일정과 예산 관리의 정확성 향상   (6) 통합 데이터 플랫폼 360° 영상, 레이저 스캔, 드론 이미지 통합 관리 BIM360, ACC, Procore 등 주요 건설 플랫폼과 통합BIM 데이터와의 원활한 연계 Revizto, ArcGIS 등 전문 소프트웨어와 연동 다양한 데이터의 단일 플랫폼 통합으로 업무 효율 극대화 2. 주요 기능 ■ 360° 디지털화 360° 카메라 영상을 AI 기술로 디지털 3D 공간으로 자동 변환 ■ 사이트뷰 SiteView - 브라우저 기반 360° 현장 뷰어 3D 맵뷰 (3D Dollhouse)로 전체 공간 파악 시간대별 현장 데이터의 자동 버전 관리 ■ BIM 데이터 통합 및 설치 검증 BIM 도면과 객체를 실제 시공 현황의 직관적인 비교 검증 복수 BIM 파일 동시 로드 및 관리 ■ 사이트 인사이트 - SiteInsights - 스마트 공정 진척률 관리  AI 기반 자동 공정률 산출 작업 구역/공종별 진척률 분석 지연 일정 확인 및 준공 시점 예측 ■ 측정 및 분석 3D 공간상의 정밀 치수 측정 면적, 부피, 길이, 각도 등 다양한 측정 도구 제공 ■ 공간 기반 협업 3D 공간상의 주석 및 이슈 관리 공종별, 협력사별 맞춤형 권한 관리 PDF 형태의 보고서 자동 생성   도입 효과  ■ 70% 시간 절약 및 효율성 향상 현장 방문율, 보고서 작성 시간 평균 70% 감소 ■ 90% 공정 진척률 관리의 개선 정확한 공정률 관리를 통한 공사일정 준수율 평균 90% 향상 ■ 85% 비즈니스 성과 강화 새 고객 유치 및 고객 유지율 평균 85% 개선 ■ 65% 운영 효율성 증가 수작업 절차 감소 및 워크플로우 개선으로 평균 65% 운영 효율성 증가   주요 고객 (1) 해외 Tutor Perini(투터 퍼리니), AECOM(에이콤), Fluor(플루어), Gray Construction(그레이 건설), Structure Tone(스트럭처 톤), PCL Construction(PCL 건설), Clark Construction(클락 건설), Whiting Turner(와이팅 터너), EllisDon(엘리스돈), Mortenson Construction(모르텐슨 건설), Southland(사우스랜드), Gilbane(길베인), Built(빌트), Arcadis(아카디스), W.E. O'Neil(W.E. 오닐), Hensel Phelps(헨젤 펠프스), John Holland(존 홀랜드), Takenaka(다케나카), Obayashi(오바야시), Home Depot(홈 디포), Nestle(네슬레), NSW Government(뉴사우스웨일스 정부), ABS(ABS), Siemens(지멘스), Bayer(바이엘) 등 약 2,000 개 고객사 (2) 국내  국보디자인, 삼성물산, LH, SH, 동원건설, GS 건설, 롯데 건설, 우미 건설, 대우 E&C, SK E&C 등 약 30개 고객사     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
작성일 : 2025-08-09
산업용 AI 솔루션, 가디원 터보
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    
작성일 : 2025-07-30
헥사곤 ALI, 디지털 전환 혁신을 위한 차세대 데이터 플랫폼 ‘HxGN SDx2’ 출시
헥사곤 애셋 라이프사이클 인텔리전스 사업부(헥사곤 ALI)는 차세대 산업용 데이터 플랫폼인 HxGN SDx2를 공식 발표했다. HxGN SDx2는 클라우드 네이티브, 멀티 테넌트 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반으로 설계된 설루션으로, 산업 시설 전반에 데이터의 연결성을 구축하고 인사이트를 제공하는 디지털 백본을 제공한다. 데이터, 워크 프로세스, 정보 시스템을 통합해 자산 생애주기 전반에 걸쳐 상황 인지와 역할에 최적화된 인사이트를 제공하며, 산업 프로젝트와 자산 운영의 회복탄력성과 효율성, 안전성을 향상시킨다. 에너지, 제약, 반도체, 건설, 석유화학 공정 제조 등 복잡한 물리적 자산을 보유한 산업 기업들은 노후화된 인프라, 레거시 시스템, 숙련 인력의 감소, 운영 비용 증가 등 다양한 과제에 직면하고 있다. 이에 따라 디지털 전환과 ESG 요건 충족을 위한 복잡성도 증가하고 있으며, 이를 해결할 수 있는 혁신적 디지털 플랫폼의 필요성이 더욱 커지고 있다. HxGN SDx2는 산업 기업이 디지털 전환을 통해 복잡한 환경을 극복하고, 최적의 운영 효율과 지속 가능성을 달성할 수 있도록 지원한다. 이 플랫폼은 프로젝트부터 운영, 유지보수까지 전 생애주기 데이터를 통합해 신뢰성 높은 디지털 트윈을 구현하며, 기존 시스템 및 워크플로와의 유연한 연계를 통해 고객의 기술 투자 가치를 극대화한다.     HxGN SDx2는 ▲리스크 예측 모니터링 ▲연계 정보 ▲지능형 시각화 ▲AI/ML 기반 자동화 등의 기능을 제공한다. 리스크 예측 모니터링(Predictive Risk Monitoring)은 실시간 인사이트 제공으로 예기치 못한 다운타임을 최소화하고 유지보수 비용을 절감한다. 또한 통합 시각화 도구를 통해 이해관계자 간 원활한 협업과 조정을 지원한다. 연계 정보(Information Map) 기능은 자산 관련 정보를 유기적으로 연결하고 시각화해 운영의 접근성과 효율성을 높이고, 정보 탐색 시간을 단축한다. 지능형 시각화(Visual Intelligence)기능은 기존 문서 중심의 정보 제공 방식을 탈피해 2D 및 3D 설계 데이터를 기반으로 시각적 정보를 제공함으로써 이해도와 전달력을 높인다. AI/ML 기반 자동화 기능(AI/ML-Based Automation Features)은 프로세스 자동화와 수작업 의존도 감소를 통해 데이터 품질을 개선하고 생산성을 높인다. HxGN SDx2는 산업 시설의 성능과 수익성을 높이면서, 자산의 상태와 프로젝트 실행 정보를 종합적으로 관리할 수 있는 플랫폼이다. 디지털 스레드를 통해 전사의 정보 흐름을 연결하며, 산업 기업이 미래의 운영 모델을 보다 민첩하게 구축할 수 있도록 지원한다. 헥사곤 ALI의 마티아스 스텐버그(Mattias Stenberg) 글로벌 대표는 “오늘날 산업 기업들은 복잡한 글로벌 운영 환경 속에서 디지털 전환을 통해 지능형 운영 역량, 효율성, 그리고 회복탄력성을 확보해야 한다”면서, “HxGN SDx2는 헥사곤의 스마트 디지털 리얼리티 비전을 구현하는 핵심 플랫폼으로서, 고객이 데이터 무결성을 유지하는 동시에 효율적인 프로젝트 수행과 지속 가능한 운영을 가능하게 하는 혁신적인 도구를 제공한다”고 강조했다.
작성일 : 2025-07-10
[피플&컴퍼니] 아비바 그레그 파다 엔지니어링 총괄 부사장
데이터 중심의 효율적인 협업 및 산업 디지털 전환 이끈다   아비바는 데이터 중심의 ‘유니파이드 엔지니어링’ 전략을 앞세워 엔지니어링 워크플로의 효율을 높이고 산업 현장의 애자일한 협업을 지원하는 데에 힘을 기울이고 있다. 아비바의 그레그 파다(Greg Pada) 엔지니어링 총괄 부사장은 산업 프로젝트의 납기/예산 문제를 해소하고, AI 기술 접목 및 사용자 경험 개선을 통해 산업 분야의 디지털 전환을 이끌고 시장을 넓힌다는 전략을 소개했다. ■ 정수진 편집장     엔지니어링 소프트웨어 기업으로서 아비바의 강점은 무엇인지 아비바는 처음부터 지금까지 데이터에 초점을 맞추고 있다. 데이터 중심 철학은 아비바의 시작인 3D CAD 시스템부터 P&ID(배관 및 계측 다이어그램), 스키매틱 드로잉, 3D 등에 이르기까지 모든 분야에서 유지된다. 이러한 접근 방식 덕분에 아비바는 엔지니어링 워크플로를 분석하고 경쟁사와 차별화된 방식으로 엔지니어들이 협업할 수 있도록 돕는다. 협업을 지원하는 과정에서 이런 아비바의 장점이 더욱 돋보인다. 아비바는 데이터를 한곳에 모아 모든 관계자가 쉽게 접근할 수 있도록 함으로써 협업을 가능하게 한다. 같은 회사에 속하지 않은 프로젝트 파트너나 오너, 외주사 등도 데이터를 투명하게 공유할 수 있게 된다. 많은 기업 프로젝트는 글로벌 전문가가 참여해 복잡성을 갖는데, 아비바는 이 과정에서 협업을 효과적으로 지원할 수 있다고 본다.   아비바가 내세우는 ‘유니파이드 엔지니어링’은 무엇이며, 이를 구상하게 된 배경을 소개한다면 ‘유니파이드 엔지니어링(Unified Engineering)’은 모든 엔지니어링 도구와 역량을 통합하여 가장 효율적인 방식으로 협업할 수 있도록 하는 개념이다. 개인적으로는 아비바 합류 전 캐나다에서 엔지니어링 사업을 운영하면서 다양한 규모의 프로젝트를 경험했는데, 이 과정에서 사일로(silo)화된 팀과 다양한 엔지니어링 툴의 사용으로 인한 엔지니어링 툴의 비효율을 체감했다. 예를 들어, P&ID에 정보를 추가해도 다음 단계에는 PDF 파일로 전달돼 정보의 가치가 손실되고, 워크플로의 진행이나 변경 관리가 어려워지는 경우도 있었다. 이런 문제는 협업의 범위가 넓어지면 상당히 복잡해진다. 유니파이드 엔지니어링은 회사원이라면 누구나 사용하는 마이크로소프트 오피스처럼 쉬운 협업 툴을 만들자는 데에서 출발했다. 유니파이드 엔지니어링은 데이터를 쉽게 변경하고 애플리케이션 간에 이동할 수 있는 방식을 엔지니어링 분야에 적용하고자 했다. 유니파이드 엔지니어링에서는 프로세스 엔지니어가 만든 P&ID 심벌을 3D 뷰로 변환해 파이프 설계자가 사용하거나 다른 분야에서도 활용할 수 있다. 또한, 관련 데이터를 유지하면서 3D나 메커니컬 등의 정보를 추가할 수도 있다. 결과적으로 유니파이드 엔지니어링은 프로세스 엔지니어, 기계 엔지니어, 전기 엔지니어, 계측 엔지니어 등 서로 다른 역할을 하는 팀원들이 거의 동시에 협업을 할 수 있도록 한다. PDF 문서로 변환해서 주고받는 대신 동일한 데이터를 보면서 각자 필요한 작업을 수행하며, 시스템이 누가 어떤 데이터를 변경할 수 있는지 제어함으로써 통제력을 유지한다. 이를 통해 워크플로가 애자일(agile)하게 움직일 수 있다. 유니파이드 엔지니어링은 기존의 툴을 연결하는 방식과 공통된 데이터 저장소 및 협업 플랫폼을 제공하는 방식을 모두 포함한다. 파이핑/기계/구조 설계자는 3D 디자인 툴을 사용하는데, 여기에 전기, 계측, P&ID 등을 위한 엔지니어링 모듈이 제공돼 동일한 데이터를 기반으로 각기 다른 용도로 사용하는 것도 가능하다. 유니파이드 엔지니어링의 목표는 프로젝트를 더 잘 수행하고, 예측 가능성을 높이며, 납기 기간을 줄이고, 궁극적으로 전반적인 경쟁력을 높이는 것이다. 전 세계에서 대규모로 진행되는 프로젝트 가운데 적지 않은 수가 납기 지연과 예산 초과 문제를 겪고 있는데, 유니파이드 엔지니어링은 이런 프로젝트를 효율적으로 수행하는 데에 역할을 할 것으로 본다.   ▲ 유니파이드 엔지니어링은 통합된 엔지니어링 환경에서 데이터 기반의 협업을 지원하는 아비바의 전략이다.   아비바는 조선/해양, 플랜트 산업을 중심으로 많이 알려져 있는데, 다양한 산업 분야로 확장하기 위한 전략은 무엇인지 아비바는 에너지 및 석유/가스 산업의 비즈니스 비중이 가장 높고 이어서 조선, 화학 산업에서 시장을 확보하고 있다. 기존의 주력 분야 외에도 발전, 제약, 반도체, 폐수 처리 등 다양한 산업으로 확장을 추진하고 있는 상황이다. 아비바의 소프트웨어는 여러 산업에서 큰 이점을 제공할 수 있다고 본다. 아비바는 유니파이드 엔지니어링 전략의 일환으로 가치 실현 기간을 단축한다는 이니셔티브를 제시하고 있으며, 소프트웨어를 더욱 단순하게 만들어 기업들이 아비바의 소프트웨어를 빠르게 테스트하고 가치를 체감할 수 있도록 돕고자 한다. 또한, 웹 브라우저를 통해 소프트웨어에 접근할 수 있도록 하여, IT 인력이나 데이터 모델링 리소스가 부족한 기업도 쉽게 배포하고 사용할 수 있게 한다. 아비바는 각 산업 분야별로 별도의 소프트웨어를 제공하기보다는, 하나의 소프트웨어를 다양한 산업의 작업 방식에 맞게 구성(configuration)하여 제공하는 방식을 지향한다. 예를 들어, 제약 산업의 펌프나 석유 및 가스 산업의 펌프는 산업마다 워크플로에 약간의 변화가 필요할 수 있지만, 기능이나 산출물 측면에서는 거의 동일하다.   산업 분야에서 디지털 전환이 꾸준한 관심사인 것 같다. 산업 디지털 전환에 관한 아비바의 비전과 전략을 소개한다면 많은 기업이 디지털 전환(DX)을 통해 효율을 높이고, 업무를 더 빠르게 처리하며, 리소스의 활용을 효율화하고자 한다. 그러나 이러한 목표를 달성하는 데 있어 조직의 업무 방식이나 조직 자체를 바꾸는 데 어려움을 겪는다. 디지털 전환은 기업이 과거의 방식을 바꿀 수 있는 기회이며, 아비바와 같은 기업이 제공하는 기술은 이를 가능하게 하는 수단(enabler)이다. 실제로 기술을 도입하더라도 일하는 방식과 기존 체계를 바꾸는 것은 기업이 해결해야 할 과제이다. 모든 조직에는 정보 공유를 꺼리는 사일로 문제가 존재하며, 이는 엔지니어링 분야에서도 마찬가지다. 아비바의 비전은 기술을 강요하는 것이 아니라, 기업 조직의 변화와 업무를 더 쉽게 만드는 도구가 되어야 한다는 것이다. 구글 지도가 보편화되면서 사람들이 종이 지도를 쓰지 않는 것처럼, 산업용 소프트웨어도 직관적이고 저항감 없이 쉽게 사용할 수 있어야 한다. 유니파이드 엔지니어링의 개발 과정에서도 이런 비전이 영향을 주었고, 지금도 꾸준히 개선하고 있다. 산업 디지털 전환을 위한 전략 및 기술 개발 방향은 단일 기술 플랫폼을 통해 AI와 같은 기술을 쉽게 도입할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 엔지니어링 및 운영 등 모든 데이터를 한곳에 통합하고 이를 쉽게 공유 및 사용할 때, 단절된 데이터로는 할 수 없었던 일을 수행하도록 하고 혜택을 제공하겠다는 것이다. 예를 들어, 온도나 재료 등 파이프와 관련된 모든 공정 정보가 엔지니어링 데이터베이스에 있으면, 3D 모델링 시 AI가 온도 변화에 따른 수축 및 팽창을 고려하여 파이프 레이아웃을 하거나 설계자가 더 빠르고 정확하게 설계할 수 있도록 도울 수 있다. 그리고 LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 툴의 사용법을 실시간으로 알려주고, 사용자가 작업을 수행하는 방법을 학습하도록 도울 수도 있다. 기술과 툴의 사용을 최대한 쉽게 만드는 것은 디지털 전환을 가속하고, 아비바가 시장을 넓히는 데에도 도움이 될 것이라고 본다.   엔지니어링 소프트웨어 기술 강화를 위해 최근 아비바가 진행한 파트너십 사례를 소개한다면 아비바의 가장 큰 전략적 파트너십 중 하나는 PLM 공급사인 아라스(Aras)와의 협력이다. 아비바는 주요 산업 시장에서 PLM의 개념을 활용하기 위해 아라스와 협력하여 ‘자산 수명 주기 관리(ALM)’ 개념을 구축하고 있다. 아라스의 데이터 중심 PLM 접근 방식은 아비바의 엔지니어링 데이터에 대한 데이터 중심 접근 방식과 잘 맞는다고 보고 있으며, 이를 통해 조선산업 및 중공업 등의 변경 관리, 리비전 제어, 산출물 제어, 구성 관리 등에서 기존 PLM 공급사보다 더욱 효과적인 설루션을 제공할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 아비바는 프로젝트 실행 측면에서 워크팩스(WorkPacks)와 전략적 파트너십을 맺고 프로젝트 워크 패키지(project work package) 개념을 한국의 엔지니어링 및 오너/운영사에 소개하고 있다. 소프트웨어 기업 외에 고객사와 파트너십을 맺고 소프트웨어 개발 및 개선을 진행한 사례도 있는데, 그 중 한 가지가 대규모 티어 원 EPC 기업인 사이펨(Saipem)과의 협력이다. 사이펨은 아비바의 AI 구현 방식을 활용하여 프로세스를 개선하고자 하며, 아비바는 사이펨과 AI 설루션 개발을 위해 협력하고 있다.   한국 시장에 대한 평가 및 향후 한국 시장 전략에 대해서 소개한다면 개인적으로 한국을 매우 좋아하며, 특히 컨슈머 기술 영역에서는 발전이 빠르고 얼리 어답터 성향이 강하다고 생각한다. 반면, 산업 분야에서는 때때로 신중한 접근 방식을 보이는 것 같다. 한국 고객들은 소프트웨어가 제공하는 가장 고도화된 산업 역량을 요구하지만, 클라우드나 IT 보안 등 최신 기술을 도입하는 과정에서 제약이 있기도 하다. 아비바는 한국 시장의 특징을 고려해, 아비바 기술의 사용을 강요하기보다는 고객의 니즈를 효과적으로 충족시킬 수 있는 절충점을 찾기 위해 노력하고 있다. HD현대중공업, 삼성중공업, 한화오션 등 한국의 주요 조선사와 오랜 기간 협력해 왔으며, 엔지니어링 분야에서도 삼성전자, GS건설, LG 등 다양한 기업과 협력하고 있다. 한국 산업이 직면한 인력 부족 등의 문제를 해결하는 데 아비바의 설루션이 큰 기회가 될 것으로 보고 있으며, 한국 시장에서 성장하고 입지를 넓힐 기회가 많다고 판단한다. 더 적은 인력으로도 효율적으로 더 많은 일을 할 수 있도록 지원하는 아비바의 설루션은 한국 기업들이 원하는 방향과 잘 맞는다고 보고 있으며, 한국 시장에서 성공적인 실행과 긴밀한 협력을 통해 성장을 이룰 기회가 충분하다고 생각한다.   같이 보기 : [포커스] 아비바코리아, 산업 지능 기반 디지털 트윈 전략과 미래 제시     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-06-04
[칼럼] 데이터 연결이 곧 경쟁력이다– 팔란티어의 미래 플랫폼 전략
트렌드에서 얻은 것 No.25   “과거를 연결하고, 미래를 실행하라.” – 류용효 기업은 늘 데이터를 말한다. 그러나 정작 데이터를 연결해 실행 가능한 인사이트를 만들어내는 기업은 드물다. 레거시 시스템으로 불리는 PLM, ERP, MES, CRM은 여전히 기업의 정보를 최일선에서 책임지고 있다. 팔란티어는 이 최일선의 정보로부터 디지털 스레드로 연결하듯이 ‘데이터 연결 기반 실행 플랫폼’을 제시한다. 이번 호에서는 팔란티어가 어떻게 온톨로지 개념으로 기업에게 새로운 시각을 가질 수 있도록 기업의 실행력을 혁신하는지 살펴본다. “가장 위험한 말은 ‘우리는 늘 이렇게 해 왔다’이다.” – 그레이스 호퍼   문제 제기 레거시 시스템(PLM, ERP, MES, CRM)만으로는 불확실한 미래 대응이 불가능해지는 이유가 있다. 전통적인 기업 IT 시스템은 계획(plan) – 생산(do) – 분석(check) – 개선(action)의 순환을 지원하기 위해 발전해 왔다. 대표적인 것이 PLM(제품 수명주기 관리), ERP(전사적 자원 관리), MES(생산 실행 시스템), CRM(고객 관계 관리)이다. 이들 시스템은 각자의 목적에 맞게 기업의 방대한 데이터를 수집하고 관리하지만, 서로 연결되어 실시간 실행까지 이어지지는 않는 근본적인 한계를 안고 있다. 이는 마치 부서마다 다른 언어를 사용하는 것과 같다. 제품 설계 부서와 제조 부서가 서로 다른 시스템, 다른 데이터 구조, 다른 용어를 사용하면서 진정한 협업과 실행은 요원해진다. 데이터는 많은데 연결과 실행이 안 되는 기업의 현실에서, 많은 기업이 이미 데이터를 축적하고 있다. 하지만 축적된 데이터는 실시간으로 연결되어 의미를 만들어내지 못하고, 결국 ‘묵혀두는 데이터 자산’으로 남는다. 경영진은 “우리에겐 데이터가 충분하다”고 말하지만, 정작 그 데이터를 기반으로 한 ‘즉각적 실행’은 불가능하다고 느끼는 경우가 대부분이다. 팔란티어가 주목한 것은 바로 이 ‘연결되지 않은 데이터’, ‘실행되지 않는 인사이트’의 문제였다. 그리고 그 해법을 데이터 연결(data integration)과 실행 자동화(operational AI)에서 찾았다. “데이터는 새로운 석유가 아니라 새로운 물이다.” – 앤드류 응   팔란티어가 등장한 이유 팔란티어는 원래 정보기관과 국방을 위해 태어났다. 9·11 테러 이후 정부 기관 간 데이터 연결 부재가 위기의 원인 중 하나였음을 인식한 미국 정부는, 흩어진 데이터를 연결해 테러를 사전에 예방할 수 있는 시스템을 원했다. 팔란티어는 이런 배경 속에서 데이터 통합과 분석, 실행의 기술을 고도화해 왔다. 이후 팔란티어는 정부기관을 넘어 기업 시장으로 눈을 돌렸다. 기업 역시 조직, 부서, 시스템 간 데이터 사일로에 갇혀 있었기 때문이다. 그리고 팔란티어는 이를 해결할 수 있는 네 가지 플랫폼을 제시했다. 바로 고담(Gotham), 파운드리(Foundry), 아폴로(Apollo) 그리고 AI 실행 플랫폼 AIP(Artificial Intelligence Platform)다. 고담은 데이터 연결과 분석을 통해 위협을 식별하고 행동을 지원하는 국방/정보기관용 플랫폼이다. 파운드리는 기업 내부 시스템의 데이터를 연결해 의사결정을 지원하는 산업/상업용 플랫폼이다. 아폴로는 이러한 플랫폼을 실시간 운영/배포/유지보수하는 클라우드 기반 운영 플랫폼이다. 그리고 AIP는 수집된 데이터를 바탕으로 인간의 개입 없이도 업무 실행을 자동화하는 차세대 AI 실행 플랫폼이다. 이처럼 팔란티어는 데이터의 ‘수집 – 해석 – 실행’ 전 과정을 아우르는 미래형 데이터 경영체계를 만들어 왔다.   ▲ 팔란티어 기업 전략 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   챗GPT의 도움을 받아 팔란티어의 기업 전략 맵을 만들었다. 팔란티어는 독특한 철학과 기술을 바탕으로 빠르게 주목받고 있지만, 여전히 많은 기업이 팔란티어가 정확히 무엇을 하는 기업인지, 기존 시스템과 어떻게 다르고 어떤 가치를 주는지를 이해하는 데 어려움을 느끼고 있다. 이에 팔란티어의 4대 플랫폼(고담, 파운드리, 아폴로, AIP)을 중심으로 팔란티어의 철학, 기술 구조, 실행 방식, 기존 레거시 시스템과의 연계 방안을 한눈에 볼 수 있도록 시각화한 것이 바로 이 기업 전략 맵이다. 맵을 통해 팔란티어의 전략적 차별성을 이해하고, 자사 비즈니스에 어떻게 적용할 수 있을지를 빠르게 검토할 수 있도록 돕는 것을 목적으로 한다. 복잡함은 적의 무기다. 단순함은 우리의 방패다.” – 에드워드 터플   핵심 전략 : 온톨로지 기반 경영 실행체계 기업의 ‘생각’을 ‘실행’으로 연결하는 과정에서, 팔란티어의 진정한 차별성은 단순한 데이터 분석이 아니다. 기업이 가진 데이터를 어떻게 경영 실행 체계로 연결할 것인가에 대한 해법을 제시한다는 데 있다. 이 핵심이 바로 온톨로지(ontology)다. 온톨로지는 데이터와 현실 세계를 연결하는 디지털 구조화 방법론이다. 쉽게 말해 기업의 모든 요소(제품, 설비, 공정, 사람, 조직, 규칙 등)를 개체, 속성, 관계, 규칙으로 구조화해 데이터를 살아 움직이는 경영 실행체계로 만드는 것이다. 개체(entity) : 제품, 부품, 고객, 공급업체, 직원, 설비 등 기업을 이루는 모든 요소 속성(attribute) : 각 개체의 성질과 특징(예 : 크기, 무게, 사양) 관계(relationship) : 개체 간의 연결과 상호작용(예 : 고객-주문, 제품-부품) 규칙(rule) : 업무를 실행하는 기준과 조건(예 : 승인 절차, 생산 순서) 온톨로지를 기반으로 하면 기업의 생각과 규칙을 데이터 위에 그대로 재현할 수 있고, 이를 바탕으로 모든 업무를 자동화하고 실행 가능한 시나리오로 전환할 수 있다. “인공지능은 인간의 사고를 대체하는 것이 아니라, 인간의 실행력을 확장하는 것이다.” – 사티아 나델라   AIP의 차별성 단순 AI가 아닌 업무 실행 중심 AI 플랫폼으로서의 역할로 볼 때, 팔란티어의 AIP는 단순한 AI 분석기가 아니다. 기업의 데이터를 학습하고 온톨로지 기반으로 업무 실행 시나리오를 자동화하는 것이 핵심이다. 예를 들어, 재고가 부족할 때 구매요청을 올리고 승인 절차를 거쳐 발주까지 자동으로 처리하는 일, 고객의 불만 접수를 모니터링하고 품질 개선팀과 연결해 사후조치를 지시하는 일, 이 모든 실행을 사람의 개입 없이 시스템이 스스로 판단해 실행하도록 만드는 것이 AIP의 목표다. 팔란티어 AIP는 이를 위해 다음과 같은 실행 능력을 제공한다.  실시간 데이터 연결 및 감시 경고 및 시뮬레이션 제시 최적의 실행 시나리오 자동 추천 정책에 따른 승인/실행 자동 처리 실행 내역 기록 및 학습 고도화 이런 실행력을 통해 기업은 데이터를 보는 것에 그치지 않고, 즉시 실행하는 조직으로 변신할 수 있다. “혁신은 과거를 버리는 것이 아니라, 과거를 재설계하는 것이다.” – 팀 브라운   레거시 시스템과의 통합 전략 PLM·ERP·MES 등 기존 시스템의 한계 극복 관점에서 볼 때, 팔란티어는 기존 IT 시스템을 대체하지 않는다. 오히려 기존 시스템과 연결해 진짜 가치를 끌어내는 역할을 한다. 기존의 PLM은 제품 설계를 관리하고, ERP는 자원을 관리하며, MES는 생산 현장을 통제한다. 하지만 이들 시스템은 서로 고립되어 있고, 실시간 실행까지 연결되지 않는다. 팔란티어는 이들 시스템과 데이터를 실시간으로 연결하고, 그 위에 온톨로지와 AIP를 얹어 ‘연결 – 해석 – 실행’을 하나로 엮는 경영 실행 체계를 만들어낸다. 이렇게 되면 기업은 기존 레거시 시스템의 한계를 넘어서 데이터 중심, 실행 중심 경영으로 전환할 수 있다. “미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 미래를 직접 만들어가는 것이다.” – 앨런 케이   온톨로지 실전 적용 사례 팔란티어는 이미 글로벌 제조, 방산, 의료, 제약, 에너지 산업에서 수많은 사례를 쌓아 왔다. 대표적으로 다음과 같은 기업이 있다. 현대중공업은 선박 설계부터 건조, 납품, 유지보수까지 모든 데이터를 온톨로지로 연결해, 복잡한 협력사 네트워크를 실시간 모니터링하고 시뮬레이션 기반으로 운영을 최적화한다.  BMW는 차량 생산 과정의 부품, 공정, 품질 데이터를 연결해 생산 이상을 조기에 감지하고 공급망 리스크 대응 체계를 구축한다. 에어버스는 항공기의 설계 – 제조 – 정비 등 전체 과정을 온톨로지 기반으로 연결해 부품 이력 관리, 품질 관리, 유지보수 최적화를 실현한다. 이 외에도 수많은 하이테크 제조 기업이 제품 온톨로지, 공정 온톨로지, 고객 온톨로지, 공급망 온톨로지를 통해 실제 경영 성과를 높이고 있다. “지식은 힘이 아니다. 실행되는 지식이 힘이다.” – 데일 카네기   미래 전망과 기업의 선택 미래 경쟁력은 데이터 자산화 + 실행 자동화에 달렸다. 앞으로 기업의 경쟁력은 더 이상 얼마나 많은 데이터를 가지고 있느냐가 아니다. 그 데이터를 얼마나 잘 연결하고, 얼마나 빠르고 정확하게 실행하느냐에 달려 있다. 팔란티어는 데이터를 살아 있는 자산으로 만들고, 이 자산을 기반으로 실행 자동화까지 실현하는 미래형 경영 실행체계를 제시한다. 기업은 지금이야말로 “우리 데이터는 연결되어 있는가?”, “우리는 데이터를 실행까지 옮길 수 있는가?”를 진지하게 자문해야 할 시점이다. “가장 위험한 말은 ‘우리는 늘 이렇게 해 왔다’이다.” – 그레이스 호퍼    맺음말 팔란티어는 IT 설루션이 아닌 기업 경영 철학의 진화 도구이다. 팔란티어는 기업이 가진 데이터 경영 철학의 진화를 촉진하는 도구다. 과거의 방식을 고수할 것인가?, 연결과 실행 중심의 미래로 도약할 것인가? 앞으로 당신의 기업은 무엇을 연결하고, 무엇을 실행할 것인가?   ■ 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.
작성일 : 2025-06-04
[칼럼] 대한민국 산업의 미래와 산업데이터 인프라
산업데이터 스페이스와 제조업의 미래   우리나라가 새로운 성장동력을 만들기 위해서는 산업데이터에 주목할 필요가 있다. 우리나라의 산업데이터 활용 잠재력은 매우 크다. 국내에는 이미 다양한 산업분야의 데이터 플랫폼이 구축되어 운영 중이다. 산업데이터의 잠재력을 성장 동력으로 연결하려면 공공기관과 기업 내부에 쌓여 있는 방대한 데이터를 끄집어내고 기관 간에 데이터의 공유와 연계를 이루는 데이터인프라 구축이 무엇보다 필요하다.    (이미지 출처 : 123RF) 기업은 물론 한 국가의 산업경쟁력도 디지털 전환(DX)을 빼놓고는 얘기할 수 없는 시대가 되었다. 디지털 전환은 인공지능, 사물인터넷(IoT), 클라우드 등 디지털 기술을 모든 사업영역에 적용함으로써 조직문화, 비즈니스 모델과 프로세스 등에 근본적인 변화를 일으켜서 새로운 가치를 만들어내는 것을 의미한다. 디지털 전환을 통해 재화나 서비스의 생산부터 소비에 이르는 일련의 경제활동들이 지능화되고 효율화되고 있다.  보스톤 컨설팅 그룹(Boston Consulting Group)의 연구조사에 따르면 디지털 선도기업들은 디지털 후발기업들에 비해 수익성장률(earnings growth)이 1.8배 더 높고 총 기업가치(total enterprise value) 성장률은 2배 이상이라고 한다. 또한, 세계적 시장조사기관인 Statista에 따르면 전세계 디지털전환기업의 생산액은 2018년 13.5조 달러에서 2023년 53.3조 달러로 증가하면서 전세계 GDP의 절반을 넘어섰다. 한편, 디지털기업은 글로벌 시장을 주도하고 있다. 지난 2008년 전세계 시가총액 10대 기업의 절반은 CNPC, 엑손모빌 등과 같은 에너지기업이었으나 지금은 애플, 마이크로소프트, 아마존, 알파벳(구글), 테슬라, 엔비디아, 메타(페이스북) 등 7개의 디지털기업이 그 자리를 차지하고 있다.  데이터의 90%는 산업데이터이나 60∼80%가 활용되지 못하고 사장 디지털 전환의 중심에는 데이터가 자리잡고 있다. 디지털기술을 적용하여 분산된 데이터를 가치 있게 변환시키는 것이 디지털 전환의 핵심이기 때문이다. 기업내부에 쌓여 있는 경험과 노하우를 데이터화하고 이러한 데이터를 분석하면 비즈니스를 효율적으로 운영하거나 새로운 비즈니스를 만들어낼 수 있다. 구글, 페이스북, 아마존 등은 방대한 데이터를 모을 수 있는 고유 플랫폼을 보유하고 있다. 이들은 플랫폼 이용자들의 거래방식, 소비패턴 등의 데이터를 인공지능으로 분석하여 고객의 요구를 확인하거나 새로운 비즈니스기회를 찾아가며 물류, 금융, 헬스케어, 클라우딩 등으로 사업영역을 확장해왔다. 데이터는 크게 개인정보데이터와 산업데이터로 구분해볼 수 있다. 개인정보데이터는 개인의 취향, 동선, 사회관계, 소비행동 등으로 검색, SNS, 간편지불 등의 과정에서 생성된다.  GAFA(Google, Amazon, Facebook, Apple)는 개인정보 데이터를 활용하여 오늘날 시가총액 기준 글로벌 10대 기업으로 성장할 수 있었다. 한편, 산업데이터는 제품개발, 생산, 유통, 소비 등 산업활동 전과정에서 생성되며 전체 데이터의 90%를 차지하고 있다.  산업데이터는 연구개발(R&D)에서 생산, 유통‧마케팅에 이르는 모든 밸류체인에서 생산성과 부가가치를 높이고, 새로운 제품과 서비스를 창출하며, 더 나아가 새로운 산업을 만드는 데 활용될 수 있다. 그러나 아직까지 세계적으로 산업데이터는 활용도가 높지 않으며 산업데이터 분야에 GAFA와 같은 지배적 사업자도 나타나고 있지 않다.  시장조사기관인 forrester research에 따르면 기업내 축적된 데이터중 60∼73%는 사용되지 않고 있다고 한다. EU 집행위원회도 산업데이터의 80%가 전혀 사용되고 있지 않다고 한다. 산업 데이터가 기업의 영업비밀을 포함하고 있는 데다, 각 기업 간의 데이터 형식과 호환성이 없어 데이터를 공유하고 협력하는 데 어려움이 있기 때문이다. 그러나 한편으로 보면 그 만큼 성장잠재력은 크다. 2022년 EU 집행위원회에 따르면 데이터법(Data Act)으로 산업데이터 활용이 제도적으로 보완되면 2028년까지 2,700억 유로(407조원)의 추가 GDP 창출을 기대할 수 있다고 한다.  미국과 중국이 세계 데이터 과점, EU와 일본은 산업데이터에 주력 현재 세계 데이터시장은 개인정보를 중심으로 GAFA가 장악해가고 있다. 미국 정부는 GAFA 등 플랫폼기업이 글로벌 시장에서 데이터를 지속적으로 수집하고 활용할 수 있도록 디지털 통상(Digital Trade)에 발 벗고 나서고 있다.  2017년 미무역대표부(USTR)가 매년 발간하는 국별 무역장벽보고서에 별도의 디지털무역장벽분야가 새롭게 만들어진다. 2018년 11월 체결된 미국·멕시코·캐나다협정(USMCA)에는 처음으로 디지털통상 챕터가 신설되고 데이터이전 자유화, 데이터지역화 금지, 소스코드 공개금지 등의 규범이 담긴다. 2019년 10월에는 최초의 독자적인 국제조약이면서 USMCA보다 더욱 개방된 모습으로 미일간 디지털통상협정(USJDTA)이 체결되었다. 한편, 2019년부터 시작된 WTO 디지털통상협상 과정에서 미국은 모든 서비스에서 데이터이동 자유화를 강력하게 주장하고 있다.  세계의 공장이자 14억 인구를 가진 중국에서는 전세계 데이터의 1/4 이상이 생성되고 있으며 알리바바, 텐센트, 바이두 등이 중국내 데이터시장을 주도해 가고 있다. 중국 정부는 2019년 데이터를 토지, 노동, 자본, 기술과 함께 새로운 국가 생산요소로 규정하고 데이터 활용에 적극적으로 개입하고 있다. 지난 2023년 10월에는 데이터의 유통과 개인정보, 보안 등을 위해 국가데이터국을 설치하여 데이터 통제를 강화한 바 있다. 여기에 네트워크안전법, 개인정보보호법, 데이터안전법 등 법률을 제정하여 자국내 데이터의 해외반출을 엄격하게 규제하고 있다. EU는 미중 IT기업의 데이터 과점에 대응하고 산업의 경쟁력을 확보하기 위한 데이터정책에 집중한다. 특히, 아마존, 구글 등 거대 미국 클라우드 기업으로부터 자신들의 기술 노하우를 지키고 자율성을 확보하는 것을 목표로 삼는다. 이를 위해, EU는 2020년 EU 데이터전략을 발표하고 여기서 유럽 공통 데이터 스페이스(European Common Data Spaces)를 제시한다. 데이터 스페이스는 데이터들이 원래 있던 곳에 있으면서 필요할 때마다 공유될 수 있도록 하는 공간을 의미한다. 구체적으로 가이아-X, 카테나-X, 매뉴팩처링-X 프로젝트 등이 추진되고 있다. 가이아-X는 각 산업 분야를 연결하는 가장 포괄적인 데이터 스페이스이고, 카테나-X는 가이아-X 중 자동차산업의 공급망간에 데이터를 교환·공유함으로써 경쟁력을 높이는데 목표를 두고 있다. 일본은 세계 최고수준 로봇, 센서를 바탕으로 공장자동화 등의 제조현장에서 데이터를 충분히 확보하고 있다. 이에 애플이나 구글 등 미국 디지털기업의 개인정보데이터에는 못 따라가지만, 강력한 제조업을 기반으로 한 산업데이터 경쟁력을 키우기 위해 역량을 집중하고 있다. 2016년 관민 데이터활용 기본법, 2017년 데이터 거래규정, 2018년 생산성향상 특별조치법 등의 제정을 추진하였으며, 지난해 4월 우라노스 에코시스템(Ouranos Ecosystem)을 출범시켜 산업계 전반에 데이터공유와 연계를 꾀하고 있다.  산업데이터의 공유와 활용을 늘리기 위한 인프라 구축 나서야 우리나라는 세계가 주목하는 경제성장을 이룩했다. 1960∼1980년대 정부주도로 철강, 석유화학 등의 산업을 육성하고 1990∼2000년대 세계화와 중국성장을 수출 확대로 연결시켰다. 그러나 최근 대외적 여건을 보면 산업의 성장엔진은 식어가고 수년 내 수출 절벽이 현실화될 수도 있어 우려스럽다. 외적으로는 미중 패권경쟁 격화, 선진국의 산업정책 부활, 보호무역 확산 등으로 글로벌가치사슬(GVC)이 급속하게 파편화, 블럭화되면서 우리의 미래 먹거리와 수출시장을 위협하고 있다. 중국은 첨단산업에서 자급률을 높이고 있고, 미국, 일본, EU 등 선진국들도 반도체, 배터리 등 첨단산업 육성에 열을 올리면서 우리산업이 설자리를 점점 좁혀오고 있다. 대내적으로도 활로가 보이지 않는다. 지난 20년간 주력 수출품목의 변화가 없는 등 산업 역동성이 사라지고 있다. OECD 최하위 출산율과 고령화로 생산가능인구가 줄어드는 가운데, 학생들은 공대를 포기하고 의대로 진로를 바꾸고 있다. 심각한 데이터 규제로 인공지능, 메타버스와 같은 미래 새로운 산업의 발전 기반도 취약한 상태다. 국제경영개발원(IMD)에 따르면 우리나라 기업의 빅데이터 활용순위는 26위로 한참 뒤져 있다. 새로운 성장동력을 만들기 위해서는 산업데이터에 주목할 필요가 있다. 우리나라의 산업데이터 활용 잠재력은 매우 크다. 반도체‧조선 세계 1위, 석유화학‧철강‧로봇 세계 5위, 자동차 세계 7위의 세계적인 제조기반에 5G 등 세계 최고 수준의 ICT 인프라를 보유하고 있어 디지털 기술을 제조업에 접목하기가 수월하다. 연구개발-조달-생산-유통-소비에 이르는 가치사슬(Value chain) 전반에 디지털 전환(DX)을 확산시키면 디지털 제조강국으로 도약할 수 있다.  한편, 우리나라 의료기술과 정보 또한 세계 최고 수준이다. 데이터, 개인정보에 대한 과감한 규제완화가 이루어진다면 원격의료, 디지털 헬스케어 분야에서 제2의 반도체신화를 기대해 볼 수도 있다. 여기에 세계 최고 수준의 ICT 인프라에 혁신역량을 집중한다면 스마트제조, 스마트팜과 같은 새로운 혁신서비스가 수출의 중심이 될 수도 있을 것이다.   국내에는 이미 다양한 산업분야의 데이터 플랫폼이 구축되어 운영 중이다 그러나 플랫폼 참여자는 개인정보, 영업비밀 보호 등 데이터 공유나 거래시 발생할 수 있는 위험부담으로 양질의 데이터 제공에 소극적일 뿐 아니라 표준화, 상호운용성 등 데이터 공유·활용을 위한 토대도 부족한 실정하다. 데이터는 크기가 클수록 그리고 서로 다른 데이터가 융합될수록 더욱 큰 가치를 창출하는 네트워크 효과가 있다. 산업데이터의 잠재력을 성장 동력으로 연결하려면 공공기관과 기업 내부에 쌓여 있는 방대한 데이터를 끄집어내고 기관 간에 데이터의 공유와 연계를 이루는 데이터인프라 구축이 무엇보다 필요하다. 그리고 구축된 인프라가 제대로 작동하기 위해서는 수익을 창출하고 창출된 수익이 모든 참여자에게 돌아갈 수 있고 참여자들이 안전하게 데이터를 공유·거래할 수 있으며 개방적이고 투명한 표준방식으로 데이터가 연계될 수 있어야 할 것이다. 미국과 중국이 거대 플랫폼 기업을 앞세워 세계 데이터 시장을 장악하고 있다. EU는 2014년부터 산업데이터를 중심으로 공유와 연계 플랫폼 구축에 나서고 있으며 일본이 그 뒤를 잇고 있다. 우리나라는 2022년 산업디지털전환촉진법이 제정되고서야 산업데이터 활용기반 구축이 본격화된다. 이 법에 따라 지난 2023년 1월 제1차 산업디지털전환 종합계획이 수립되었고 산업전반에 인공지능(AI)을 내재화시키는 프로젝트가 진행되고 있다. 그러나 다른 나라들에 비해 많이 뒤져 있다. 산업데이터의 공유·활용을 위한 프로젝트를 서둘러야 할 것이다. 이를 통해 대한민국의 산업이 한층 더 도약하고, GAFA를 뛰어 넘는 산업데이터 거인이 우리나라에서 탄생할 수 있기를 기대해 본다.   김용래 교수 경희대학교 첨단기술비즈니스학과 전 특허정장  
작성일 : 2025-05-13
다쏘시스템-울산대 SW중심대학사업단, 주요산업 및 지역인재 육성 위해 협력
다쏘시스템은 울산대학교 SW중심대학사업단과 소프트웨어 전문 인재 양성 및 지역 산업 발전을 위한 업무협약(MOU)을 맺었다고 밝혔다. 이번 협약은 과학기술정보통신부의 SW중심대학사업의 일환으로 추진됐다. 향후 다쏘시스템코리아와 울산대학교는 긴밀한 산학 협력을 통해 조선해양, 자동차, 석유화학, 첨단산업 등 울산 지역 주력산업 디지털 전환과 실무형 인재 육성에 박차를 가할 예정이다. 양 기관은 울산의 주력 산업인 조선해양, 자동차, 석유화학, 첨단산업을 중심으로 산업특화형 융합전공 교육과정을 지원하고, 실무 중심의 산학 프로젝트 및 실습 훈련을 확대한다. 또한 국내외 전문 교육과 인턴십 프로그램 운영, 지역 기업의 연구개발(R&D) 활성화를 위한 기술 및 정보 교류 등 다양한 분야에서 협력해 나가기로 했다. 다쏘시스템코리아는 3D익스피리언스 플랫폼을 기반으로 한 실습 중심 교육 프로그램을 제공함으로써, 학생들이 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 기술 역량을 갖춘 소프트웨어 전문 인재로 성장할 수 있도록 지원할 계획이다. 다쏘시스템코리아는 이를 통해 울산 산업의 경쟁력 강화와 디지털 전환 가속화를 동시에 이끌어낼 수 있을 것으로 기대하고 있다. 다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 “울산대학교와의 이번 협력을 통해 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼 기반의 실무형 교육 프로그램을 제공하고, 울산 주력산업의 디지털 전환에 기여할 수 있기를 기대한다”며, “기술 중심의 교육 협력을 통해 지역 인재들이 글로벌 산업에서 경쟁력을 갖춘 전문 인력으로 성장할 수 있도록 적극 지원해 나갈 것”이라고 밝혔다. 울산대학교의 김종면 SW중심대학사업단장은 “이번 협약을 통해 울산의 핵심 산업과 밀접하게 연계된 실질적, 현장 중심의 교육 콘텐츠를 제공함으로써, 학생들이 산업 수요에 부합하는 실무 역량을 갖춘 인재로 성장할 수 있는 기반을 마련할 것”이라며 “글로벌 무대에서도 학생들이 경쟁력을 갖출 수 있도록 다양한 경험과 기회를 지속적으로 확대해 나가겠다”고 말했다. 다쏘시스템코리아는 이번 울산대학교와의 협력을 계기로 국내 대학과의 기술 및 정보 교류를 지속적으로 확대해 나가는 동시에, 지역 산업의 디지털 전환과 미래 경쟁력 강화를 계속해서 지원할 예정이라고 전했다.  
작성일 : 2025-04-16
원프레딕트, AW 2025에서 디지털 산업 자산 통합 관리 설루션 전시
산업 AI 기반 설비 예측진단 설루션 기업인 원프레딕트가 3월 12일~14일 서울 코엑스에서 열리는 ‘2025 스마트공장·자동화산업전(AW 2025)’에 참가한다. 원프레딕트는 이번 전시에서 디지털 산업 자산 통합관리 설루션을 중심으로 AI 기반 설비 예지보전·관리 설루션 제품군인 ‘가디원(guardione)’을 선보인다고 밝혔다. 올해로 5년째 전시회에 참가하고 있는 원프레딕트는 부스에서 디지털 산업 자산 통합 관리 설루션 ‘가디원 pdx’를 중점적으로 소개한다. 이외에도 ‘가디원 서브스테이션’, ‘가디원 터보’가 함께 전시된다. 이번 전시회의 핵심인 가디원 pdx는 가디원 제품군에 가장 최근 추가됐다. 이 제품은 APM과 CMMS, 산업 AI 기반 예지보전 기술을 결합해 제조업 환경에서 발생하는 다양한 설비와 운영 데이터를 통합적으로 관리하고 분석한다. 원프레딕트 가디원 pdx 도입으로 고객은 예기치 못한 고장과 가동 중단을 예방하고, 정비 비효율성과 비용을 낮추며, 분산된 데이터 기반 의사결정의 한계를 극복할 수 있다. 원프레딕트는 가디원 pdx를 통해 고객이 창출할 수 있는 가치로 ▲도메인 지식과 AI를 융합한 산업 AI를 통해 설비 특성을 인자로 추출하고 가동 환경을 분류해 현장의 이상을 더욱 정확하게 파악할 수 있고 ▲MLOps를 도입한 모델의 성능 최적화와 빠른 배포로 한번 도입하면 변화에도 걱정 없이 AI 설비 관리 운용이 가능하며 ▲현장 전문가의 데이터 통합 노하우로 고해상도 데이터를 수집하고 기존 데이터 인프라와 통합해 낮은 비용으로 손쉽게 도입할 수 있고 ▲AI 업무비서인 ‘oneAGENT’를 통해 채팅창에서 원하는 정보를 빠르게 획득할 수 있고, 이상 알림부터 작업 지시까지 제공해 편의성과 생산성을 강화한다는 점을 꼽았다.     이와 함께 원프레딕트는 산업 현장의 AI 기반 기술에 대한 인사이트를 얻을 수 있는 자리를 마련한다. 3월 12일에는 원프레딕트 단독 세미나가 코엑스 3층 컨퍼런스룸에서 열리고, 원프레딕트 성민석 CPO가 ‘AI자율제조혁신포럼’에서 ‘자율주행과 자율제조 : 산업 인공지능이 가져오는 파괴적 혁신’에 대해 발표한다. 3월 13일에는 원프레딕트 윤병동 대표가 ‘산업 AIX(AI Transformation)’를 주제로 ‘산업지능화 컨퍼런스’의 기조연설을 진행한다. 한편, 원프레딕트는 가디원 pdx를 앞세워 2025년 국내 영업과 해외 진출을 가속화할 계획이다. 2025년 초에는 북미 최대 에너지, 석유 화학 기업과 가디원 설루션 공급 계약을 체결해, 가디원 설루션의 첫 글로벌 진출에 성공했다. 하반기에는 가디원 서브스테이션의 온라인 서비스 확장과 가디원 터보의 성공 사례 확대를 추진하면서, 보다 많은 고객에게 산업 AI의 혜택을 제공해 AIX(AI Transformation) 확산에 기여할 예정이다. 원프레딕트의 윤일상 마케팅 팀장은 “원프레딕트는 자사 설루션을 통해 산업 자산 O&M(운영·유지보수)을 파괴적으로 혁신하고 있다. 설루션 도입 확대를 위한 지속적인 노력으로 더 많은 고객이 AI를 통해 산업 자산 관리 방식을 혁신하고, 운영 효율성을 높이며, 다운타임을 최소화할 수 있도록 앞장설 것”이라고 전했다.
작성일 : 2025-03-11