오라클이 자사의 데이터베이스 포트폴리오 및 SaaS 애플리케이션 전반에 오픈AI의 GPT-5를 도입했다고 밝혔다. 이번 도입에는 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션(Oracle Fusion Cloud Applications), 오라클 넷스위트(Oracle NetSuite), 오라클 헬스(Oracle Health)와 같은 오라클 인더스트리 애플리케이션(Oracle Industry Applications)이 포함된다. 오라클은 “신뢰할 수 있는 비즈니스 데이터와 최첨단 AI를 결합해 기업 고객이 핵심 비즈니스 워크플로에서 정교한 코딩 및 추론 기능을 기본적으로 활용할 수 있도록 지원한다”고 전했다. GPT-5는 현재까지 공개된 오픈AI의 모델 중 가장 지능적이고, 빠르며 유용한 모델이면서 코드 생성과 편집, 디버깅에 최적화되어 있다. 또한 기업 환경에서 고도화된 에이전트 기능과 정교한 추론 역량을 제공한다. API에서 세 가지 규모로 제공되는 GPT-5는 기업의 다양한 요구사항을 충족시킬 수 있는 유연성과 확장성을 제공하고, 챗GPT 엔터프라이즈(ChatGPT Enterprise)에서도 이용 가능하다. 오라클은 GPT-5를 도입함으로써 비즈니스 프로세스 전반에서 다단계 추론 및 오케스트레이션을 강화하고 코드 생성, 버그 해결, 문서화 속도를 높일 수 있을 것으로 보고 있다. 또한, 비즈니스 인사이트 및 권고 사항의 정확성과 깊이도 강화할 수 있을 전망이다.     오라클의 크리스 라이스 데이터베이스 소프트웨어 개발 부문 수석 부사장은 “오라클 데이터베이스 23ai의 데이터 AI 역량과 GPT-5의 결합은 기업이 획기적인 인사이트를 얻고, 혁신 및 생산성 향상을 달성하는 데 도움을 줄 것”이라면서, “오라클 AI 벡터와 셀렉트 AI(Select AI)가 GPT-5와 결합되면 데이터 검색 및 분석이 더 쉽고 효율적이게 된다. 오라클의 SQLcl MCP 서버는 GPT-5가 오라클 데이터베이스의 데이터에 손쉽게 접근할 수 있도록 한다. 이러한 기능은 사용자가 전체 데이터를 대상으로 검색을 수행하고, 보안성이 확보된 AI 기반 작업을 실행하며, SQL을 통해 생성형 AI를 직접 사용할 수 있도록 지원하여 엔터프라이즈 데이터에서 AI의 잠재력을 극대화한다”고 전했다. 오라클의 미튼 바브사 애플리케이션 개발 부문 수석 부사장은 “GPT-5는 오라클 퓨전 애플리케이션 사용자에게 오픈AI의 정교한 추론과 심층적 사고 역량을 제공할 것”이라면서, “오픈AI의 최신 모델은 고급 자동화와 높은 생산성, 신속한 의사결정을 가능하게 하는 역량으로 더욱 고도화된 AI 에이전트 기반 프로세스를 지원할 수 있을 것”이라고 말했다.

SAP 코리아가 7월 15일 연례행사인 ‘SAP 나우 AI 투어 코리아(SAP NOW AI Tour Korea)’를 진행하면서, AI(인공지능) 시대를 위한 새로운 비즈니스 운영 방식을 제시했다. ‘Unleash Your Future with Business AI(비즈니스 AI로 미래를 열다)’를 주제로 열린 이번 행사에서는 빠르게 변화하는 AI 시대에 기업의 비즈니스 혁신을 지원하는 SAP의 전략과 비전이 소개됐다. ■ 정수진 편집장   애플리케이션–데이터-AI의 선순환으로 비즈니스 혁신 주도 SAP의 AI 전략은 애플리케이션, 데이터, 비즈니스 AI의 선순환 효과(flywheel effect)를 통해 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 혁신하겠다는 것이다. SAP의 지나 바르주-브로이어(Gina Vargiu-Breuer) 최고인사책임자는 이런 전략의 핵심으로 자사의 모든 애플리케이션에 AI를 기본으로 내재화(embedded AI)한다는 ‘AI 퍼스트(AI First)’ 접근법을 꼽았다. SAP는 2025년 말까지 400개 이상의 임베디드 AI 기능을 출시할 계획이다. 이와 동시에 SAP는 ‘스위트 퍼스트(Suite First)’ 전략을 추구한다. 개별 기능이 뛰어난 ‘최고의 설루션(Best of Breed)’을 모아 놓는 것을 넘어, 모든 비즈니스 애플리케이션을 유기적으로 통합한 ‘최적의 스위트(Best of Suite)’를 제공한다는 뜻이다. 바르주-브로이어 최고인사책임자는 이를 통해 기업 고객이 일관성, 유연성, 민첩성을 확보할 수 있다고 전했다. SAP의 전략은 애플리케이션이 생성하는 고품질의 비즈니스 데이터를 기반으로 신뢰할 수 있는 AI(reliable AI)를 구동하고, 이 AI가 다시 애플리케이션을 더욱 지능적으로 만드는 선순환 구조를 완성하는 것으로 요약할 수 있다. SAP는 애플리케이션, 데이터, AI가 긴밀히 연계되어 만들어내는 시너지가 고객에게 실질적인 비즈니스 가치를 제공하는 원동력이 될 것으로 보았다.   ▲ SAP의 이르판 칸 최고제품책임자가 기자간담회를 통해 자사의 AI 전략과 기술을 소개했다.   데이터 복잡성을 해결하는 ‘비즈니스 데이터 클라우드’ 이번 행사에서 SAP가 소개한 ‘SAP 비즈니스 데이터 클라우드(SAP Business Data Cloud : BDC)는 AI 시대에 기업의 데이터 관리와 AI 도입을 지원하고 비즈니스 운영 방식을 혁신하기 위해 새로운 서비스형 소프트웨어(SaaS) 설루션이다. BDC는 분산된 데이터를 통합하고 의미 있는 데이터로 전환하여 AI 활용도를 극대화하는 데 초점을 맞추었다. 이를 위해 BDC는 데이터 통합과 조화를 통한 단일 진실 공급원을 구축하고, 신뢰할 수 있는 AI 및 지능형 애플리케이션의 기반을 마련하면서, 현대적 아키텍처와 강력한 파트너 생태계를 지원한다. 기업들은 AI를 위한 데이터 준비, 수집, 거버넌스 등 데이터 관리에 많은 시간을 쓰고 있으며, 이는 기업에서 AI를 활용하는 데 있어 어려움으로 작용한다. BDC는 이러한 문제를 해결하기 위해 SAP와 비 SAP 데이터를 통합해 연결된 데이터 환경을 구축하도록 한다. 특히 기존 애플리케이션의 데이터 모델을 조화(harmonize)시켜서, 여러 비즈니스 라인에 걸쳐 다르게 정의된 고객 데이터를 단일 뷰로 제공한다. BDC는 고품질의 기업 데이터를 통합 관리하여 AI 애플리케이션이 안정적으로 데이터를 활용하고 모델을 훈련하는 시간을 줄인다. 또한 SAP의 AI 코파일럿인 쥴(Joule)과 연동해 비즈니스 데이터의 맥락을 깊이 있게 파악하고, 분석 및 권장사항 도출에 필요한 데이터를 제공한다. SAP의 이르판 칸(Irfan Khan) 데이터 및 애널리틱스 사장 겸 최고제품책임자는 “ERP와 같은 기업의 핵심 시스템에서 데이터가 추가되거나 변경될 때마다 BDC는 이를 복사하고 최신 상태로 반영하여 일관성을 유지하며, 이렇게 조화된 데이터는 단순한 원시 데이터가 아닌 ‘의미적으로 풍부한 데이터 제품(semantically enriched data products)’으로 전환되어 모든 앱에서 활용된다”고 설명했다. 또한 “BDC는 데이터 추출, 변환, 적재(ETL) 파이프라인 구축과 유지보수를 완전 관리형 서비스로 제공한다. 이를 통해 기업은 데이터 관리의 부담을 덜고, 가치 있는 AI 활용 사례를 만드는 데 집중할 수 있게 된다”고 설명했다. BDC는 스토리지와 컴퓨팅을 분리한 레이크하우스(lakehouse) 아키텍처를 기반으로 설계되었으며, 텍스트, 오디오, 비디오 등 정형 및 비정형 데이터를 구분 없이 저장 및 지원한다. 또한 AWS, 구글 클라우드, 애저 등 주요 하이퍼스케일러 인프라 어디에서나 구동되도록 설계되어, 고객은 기존 인프라를 변경할 필요 없이 BDC를 도입할 수 있다. 칸 최고제품책임자는 “데이터브릭스(Databricks)와의 파트너십을 통해 제로 카피 공유(zero-copy sharing) 방식으로 SAP 및 비 SAP 데이터를 양방향 공유하며, 팔란티어(Palantir)와도 협력해 데이터 파이프라인 구축을 간소화하는 도구를 지원한다”고 소개했다. SAP BDC는 2025년 2월에 글로벌 출시되었으며, 한국 시장에는 7월 말부터 공식 제공된다.   ▲ SAP는 유기적으로 결합된 스위트로 비즈니스 AI를 구현하고자 한다.   데이터의 맥락을 이해하는 AI 코파일럿 ‘쥴’ 한편, SAP는 AI 코파일럿인 ‘쥴(Joule)’이 다양한 개선을 이뤘다고 소개했다. 쥴은 데이터의 맥락을 확인하고 위치에 관계 없이 데이터를 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 AI 에이전트가 비즈니스 맥락과 데이터 관계성을 파악하는 과정을 돕는다. BDC가 고품질 기업 데이터를 통합 관리한다면, 쥴은 이를 AI 애플리케이션에서 활용할 수 있도록 지원한다. 특히 지식 그래프(knowledge graph) 기술을 활용해 비즈니스 데이터를 온톨로지(ontology) 기반으로 연결함으로써, AI 모델의 환각 현상을 줄이고 사용자가 자연어 질의로 데이터에 쉽게 접근하도록 돕는다. SAP는 “지식 그래프는 정형 데이터의 이해를 돕는 역할을 하며, 쥴과 같은 기술을 통해 데이터 주변의 사용자 경험을 바꿀 수 있다. 지식 그래프 내에 조화된 데이터 제품(harmonized data products)을 로드하여 온톨로지 뷰를 활성화하고, 자연어 쿼리를 통해 데이터에 접근할 수 있게 한다”고 설명했다. 이외에도 SAP는 쥴 스튜디오(Joule Studio)를 통해 고객이 맞춤형 에이전트를 개발할 수 있도록 지원하며, 최신 LLM(거대 언어 모델)을 연결하고 활용할 수 있도록 한다. 칸 최고제품책임자는 “이러한 개선사항 및 핵심 기능을 통해 쥴은 데이터의 맥락적 이해를 높이고, 고품질 데이터를 기반으로 AI 기능을 강화하며, 사용자 경험을 혁신하고 있다”고 전했다. 그리고 “SAP는 AI 및 생성형 AI를 활용하여 국제화 및 언어 지원 제공을 매우 빠르게 가속화하고 있으며, 이를 통해 한국어뿐만 아니라 모든 언어 및 지역에서 영어와 유사한 기능을 제공하는 것이 목표”라고 덧붙였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

SAP 코리아가 7월 15일 개최된 ‘SAP 나우 AI 투어 코리아(SAP NOW AI Tour Korea)’에서 AI 시대를 위한 새로운 비즈니스 운영 방식을 제시했다. ‘Unleash Your Future with Business AI’를 주제로 열린 이번 행사는, SAP의 지나 바르주-브로이어(Gina Vargiu-Breuer) 최고인사책임자와 이르판 칸(Irfan Khan) 데이터 및 애널리틱스 사장 겸 최고제품책임자의 기조연설로 시작됐다. 두 연사는 빠르게 변화하는 AI 시대에 기업의 비즈니스 혁신을 지원하는 SAP의 전략과 비전에 대해 소개했다. 지나 바르주-브로이어 최고인사책임자는 “빠르게 진행되는 기술 혁신은 그 어느 때보다 기업에게 새로운 과제를 안겨주고 있다. 이제는 이러한 과제를 해결하고 비즈니스를 원활히 운영하기 위해, 비즈니스 모델의 전환을 고민해야 할 시점이다. SAP는 이러한 변화의 흐름 속에서 기업의 비즈니스 전환을 지원하는 파트너로서 독자적인 입지를 확보하고 있다”고 말했다. 이어 “이미 전 세계 3만 4000여 개 기업이 SAP의 비즈니스 AI를 도입해 사용 중이며, 이러한 성공의 배경에는 SAP의 ‘AI 퍼스트(AI First)’와 ‘스위트 퍼스트(Suite First)’ 전략이 있다. SAP의 비즈니스 스위트(Business Suite)는 엔드 투 엔드로 매끄럽게 통합되어 있으며, 통합된 데이터 레이어를 통해 고품질의 데이터를 기반으로 한 AI 서비스를 제공한다. 또한 SAP의 애플리케이션, 데이터, 비즈니스 AI는 서로 긴밀히 연계되어 플라이휠(Flywheel, 선순환) 효과를 만들어내고 있다”고 설명했다.     이르판 칸 데이터 및 애널리틱스 사장 겸 최고제품책임자는 “SAP는 50년 넘게 기업용 소프트웨어 시장에서 비즈니스를 이어오고 있으며, 한국에서도 SAP 코리아가 창립 30주년을 맞이했다. SAP는 오랜 기간 기업들을 지원하며 중요한 역할을 해왔지만, AI 시대를 맞아 SAP의 전략 역시 지금도 끊임없이 변화하고 진화하고 있다”고 말했다. 그는 이어 “82%의 기업이 데이터 거버넌스, 보안, 접근 방식 등 데이터 관리에 상당한 시간을 투입하고 있다. 하지만 AI 시대에는 이처럼 관리에만 집중하는 방식은 더 이상 충분하지 않다. 데이터를 실제로 활용할 수 있어야만 유의미한 인사이트를 얻고, 기업 혁신으로 이어질 수 있다. 그러나 많은 기업이 데이터 문제를 해결하지 못해 AI 도입에도 어려움을 겪고 있는 것이 현실”이라고 설명했다. 또한 그는 “SAP 비즈니스 데이터 클라우드(SAP Business Data Cloud : SAP BDC)는 데이터의 맥락을 포함한 단일한 비즈니스 컨텍스트 레이어를 제공하고, 제로카피(zero copy)를 지원해 기업들이 데이터 관리에 소요하는 시간을 크게 줄이고 있다. SAP BDC는 SAP와 비 SAP 데이터를 통합해 연결된 데이터 환경을 구축하며, 이를 기반으로 SAP의 AI 코파일럿인 쥴(Joule)은 분석과 권장사항을 도출하는 데 필요한 풍부한 데이터를 확보할 수 있다”고 강조했다. 한편, 이번 행사에서는 SAP 고객과 파트너를 위한 다양한 세션이 마련됐다. ‘비즈니스 스위트와 AI로 여는 미래’를 주제로 한 SAP 전문가의 발표부터 임종인 에쓰-오일 IT부문장(전무), 송해구 삼성SDS 부사장, 커스틴 길버트슨(Kirsten Gilbertson) AWS 아태 및 일본 지역 SAP GTM 및 얼라이언스 총괄 등 업계 리더들이 연사로 참여해 주요 사례와 인사이트를 공유했다. 또한 행사장에는 SAP 설루션이 실제 제조 현장에서 어떻게 작동하고 운영되는지를 체험할 수 있는 쇼케이스도 마련됐다. 오후에는 실무 담당자를 위한 트랙별 세션도 이어져, 다양한 산업과 직무에서 SAP 비즈니스 스위트와 AI를 활용해 실질적인 성과를 낸 사례와 인사이트가 공유됐다.

‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’가 지난 6월 20일 서울 코엑스에서 열렸다. ‘제조의 미래를 위한 PLM 혁신과 AX 전략’을 주제로 한 이번 행사에서는 제조산업에서 불확실한 외부 환경에 대응하고 기술 및 비용 경쟁력을 확보하기 위한 통합 PLM(제품 수명주기 관리) 설루션과 인공지능 전환(AX)의 중요성을 강조했다. ■ 정수진 편집장     ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’의 오전 시간에는 세 편의 기조연설이 진행됐다. 기조연설에서는 제조 산업의 미래를 위한 PLM 기반의 통합적 디지털/ AI 전환 전략을 통해 경쟁력을 강화하고 새로운 가치를 창출해야 한다는 메시지와 함께, 단순한 기술 도입을 넘어 데이터 통합과 표준화 그리고 궁극적으로 일하는 방식과 조직 문화의 근본적인 변화가 필요하다는 지적이 있었다.   ■ 같이 보기 : [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025, 제조 혁신을 위한 PLM과 AI 전략을 짚다   기조연설에 이어 오후 시간에는 ▲베스트 프랙티스 ▲트렌드/신기술/설루션 ▲ SDM(MES/MOM) 등 세 개의 트랙에서 18편의 발표가 진행됐다. 발표자들은 불확실성의 시대에 제조 경쟁력을 확보하기 위해 PLM을 중심으로 한 전사적인 디지털 전환 및 AI 전환을 추진하고, 이를 위해 데이터 통합, 표준화, 그리고 업무 방식 및 조직 문화의 변화가 필수임을 강조했다.   PLM 기반의 디지털 전환 및 AI 활용 사례 소개 베스트 프랙티스 트랙에서 GM 테크니컬 센터 코리아(GM TCK) 김성진 부장은 ‘PLM 기반 싱글 BOM 구현을 통한 자동차 산업의 디지털 전환 가속화’를 주제로, PLM에 기반한 통합 엔지니어링 변경 관리를 통해 디지털 전환을 가속화하기 위한 GM TCK의 전략, 비전 및 베스트 프랙티스를 소개했다.   ▲ GM TCK 김성진 부장   아비바코리아 조영찬 프로는 ‘디지털 자산 수명주기의 혁신 : AVEVA와 Aras 기반의 통합 ALM 전략’ 발표에서 PLM 설루션인 아라스 이노베이터(Aras Innovator) 플랫폼과 협력해 자산 수명주기 관리(Asset Lifecycle Management : ALM)를 구현한 아비바의 설루션 기술에 대해 소개했다.   ▲ 아비바코리아 조영찬 프로   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 노은희 이사는 ‘PLM의 미래 - 디지털 스레드 기반의 지멘스 AI 전략’ 발표를 통해 AI, 디지털 트윈, 디지털 스레드를 기반으로 사람과 프로세스를 유기적으로 연결하는 지멘스의 PLM 미래 전략을 제시했고, 이를 통해 현재 직면한 복잡성을 혁신의 기회로 바꾸는 방안을 설명했다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 노은희 이사   퍼시스홀딩스 정연석 팀장은 ‘퍼시스그룹의 DX 전략 : 설계 데이터 기반 디지털 트윈 자동 생성 및 전사 활용’ 발표에서 퍼시스가 고민한 디지털 전환 전략과 함께 주문품의 Configure to Order를 위해 설계 및 BOM(Bill-of-Materials) 데이터를 기반으로 디지털 트윈을 자동으로 생성하고 전사적으로 활용한 사례에 대해 소개했다.   ▲ 퍼시스홀딩스 정연석 팀장   PTC코리아 이봉기 상무는 ‘AI 기반 차세대 인텔리전트 PLM 전략’ 발표를 통해 AI 기술 발전과 PLM의 접목을 통해 제조 기업이 제품 개발 속도 향상, 품질 개선, 데이터 기반 의사 결정 등 실질적인 비즈니스 성과를 도출할 수 있다고 강조했다. 또한 제품 개발의 전체 과정에서 에이전트 AI 기술을 활용하여 혁신을 이루기 위한 PTC의 전략을 소개했다.   ▲ PTC코리아 이봉기 상무   KAIST 윤희택 교수는 ‘AI 자율 제조를 위한 로봇 기술 동향과 사이버물리 시스템 적용 사례’ 발표를 통해 제조산업의 위기 상황에서 주목을 받고 있는 자율 제조를 위한 로봇, 인공지능, 디지털 트윈을 융합한 사이버 물리 동향과 함께 현재 진행 중인 연구 내용을 소개했다.   ▲ KAIST 윤희택 교수   AI, 디지털 트윈, 로코드를 활용한 제조 혁신 전략 트렌드/신기술/설루션 트랙에서 다쏘시스템코리아의 김병균 파트너는 ’생성형 경험과 AI 기반 PLM 혁신 : 제품 개발과 제조의 새로운 미래’ 발표를 통해 PLM에 생성형 경험(generative experience) 및 AI 기술을 적용하여 제품 개발, 설계, 생산 전 과정에서 업무 효율을 높이고, 데이터 분석을 통해 예측 및 최적화를 실현하는 방안을 소개했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 김병균 파트너   씨이랩 김건우 매니저는 ‘엔비디아 옴니버스만 가능한 디지털 트윈의 비즈니스 실현’ 발표에서, 인공지능과 XR(확장현실) 기술의 발전에 따라 다양한 영역에서 적용되는 디지털 트윈 가운데 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)가 구현할 수 있는 비즈니스 혁신 방안을 소개했다.   ▲ 씨이랩 김건우 매니저   아이지피넷 윤정두 차장은 ‘성공적인 PDM 라인 구축의 열쇠 3D-SUITE’ 발표에서 고도의 PDM(제품 데이터 관리)을 실현하기 위해 회사, 부서, 프로세스 간 원활한 정보 전달 및 여러 시스템 연동 환경이 필수라고 강조했다. 또한 3차원 데이터의 변환, 검증, 수정, 비교, 단순화 등 디지털 엔지니어링에 필요한 데이터 최적화를 지원하는 3D-스위트(3D-SUITE) 설루션을 소개했다.   ▲ 아이지피넷 윤정두 차장   세원에스텍 윤중근 이사는 ‘Fast Forward : 디지털 전환과 제품 개발’ 발표를 통해 불확실하고 혼란스러운 시대에 기업의 경쟁력과 회복탄력성 유지를 위한 디지털화의 중요성을 강조했다. 그리고, CONTACT Elements 기반 설루션과 엔지니어링 분야의 AI 활용을 통해 디지털 전환과 제품 개발을 가속화하는 방안을 소개했다.   ▲ 세원에스텍 윤중근 이사   팀솔루션 송희삼 상무는 ‘현장이 원하는 디지털 트윈 : 최소 인프라, 최대 효과를 위한 접근법’ 발표에서 3D CAD 데이터를 기반으로 한 3D 산업 콘텐츠를 제작하여 실제 제조 현장의 작업 매뉴얼 및 교육 콘텐츠로 적용한 사례를 공유하면서, 최소 인프라로 최대 효과를 얻기 위한 디지털 트윈 전략과 그 성과를 소개했다.   ▲ 팀솔루션 송희삼 상무   한화시스템 박성수 팀장은 ‘제조 영역에서의 로코드 및 AI 기반 개발 방식의 변화’ 발표를 통해 AI 기반의 로코드(low-code) 개발 방식이 제조 현장에 가져 올 수 있는 혁신을 소개했다. 그리고 OutSystems의 Mentor 기능을 활용하여 MVP(최소 기능 제품) 시스템을 단기간 내 구현하는 실질적인 접근 방법을 공유했다.   ▲ 한화시스템 박성수 팀장   소프트웨어 기반의 미래 제조와 스마트 공장 SDM(MES/MOM) 트랙에서는 인더스트리4.0협회 명예회장인 박한구 스마트엠앤에프그룹 대표가 ‘미래 제조 패러다임 전환, SDM 기반 자율제조 생산 체계 도입’ 발표에서 미래의 제조는 SDM(소프트웨어 정의 제조) 기반의 자율성 및 유연성을 핵심으로 하며, 데이터 중심의 통합·지능형 생산 체계로 전환될 것이라고 소개했다.   ▲ 스마트엠앤에프그룹 박한구 대표(인더스트리4.0협회 명예 회장)   다쏘시스템코리아 장희준 파트너는 ‘MES 도입과 진화 : 글로벌 트렌드와 국내 적용 전략’ 발표를 통해 글로벌 MES(제조 실행 시스템) 트렌드와 국내 활용 사례를 통해 성공적인 MES 구축을 위한 핵심 고려사항을 제시했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 장희준 파트너   에스에이치아이엔티 이종수 부장은 ‘자동차 부품 산업의 디지털 혁신을 위한 AI 기반 DX 플랫폼 개발 사례’ 발표에서 디지털 트윈, AI, 머신러닝 기반의 지능형 생산이 적용되는 중소기업 스마트 공장의 연구 및 실제 적용 사례가 부족한 현실을 언급하면서, 자동차 부품 중소기업의 디지털 전환을 위한 사전 준비, 연구 개발 및 공정 적용 사례를 AI 및 지능형 생산 시스템 기술 개발 산학연 과제와 함께 설명했다.   ▲ 에스에이치아이엔티 이종수 부장   슈나이더일렉트릭코리아 김건 매니저는 ‘Software-Defined Automation(소프트웨어 정의 자동화)’ 발표를 통해 산업 자동화 분산 제어를 위한 국제 표준인 IEC61499를 기반으로 하며, 자동화의 모듈화 및 애플리케이션 중심 설계를 가능케 하는 슈나이더 일렉트릭의 SDA(Software-Defined Automation)를 소개했다.   ▲ 슈나이더일렉트릭코리아 김건 매니저   호서대학교 산학협력단 디지털팩토리연구센터장인 김수영 교수는 ‘AI-DX-FOMs 기반 현장/실무 중심의 스마트팩토리 전략 : MES 연동부터 AI 챗봇, 자율 제조까지’ 발표에서 제조 기업이 보유한 레거시 시스템과 연계한 KPI(핵심 성과 지표) 다차원 분석 및 MES 연동부터 AI 챗봇, 자율 제조에 이르는 제조 현장 맞춤형 스마트 공장 구축 전략에 대해 소개했다.   ▲ 호서대학교 김수영 교수   첨단제조표준화포럼 차석근 운영위원장은 ‘AX, DX와 관련 제조 데이터 표준화 구현과 도전 분야’ 발표를 통해 최근 산업용 AI를 활용한 자율 제조 및 SDM 관련 요구사항이 늘어나고 있다고 지적했다. 또한, 생산 자원(4M2E) 제조 데이터의 표준화 없이는 이러한 혁신이 불가능하다고 강조하면서 표준화 구현 방안 및 도전 분야에 대해 설명했다.   ▲ 첨단제조표준화포럼 차석근 운영위원장

주요 디지털 트윈 소프트웨어 이기종 시스템 간의 3D 데이터 상호운용성 향상을 위한 솔루션, 3DxSUITE   개발 : Elysium, www.elysium-global.com 자료 제공 : 아이지피넷, 02-2026-5100, www.igpnet.co.kr   3DxSUITE(3D스위트)는 이기종 시스템 간의 3D 데이터 상호운용성 향상을 위한 솔루션이다. 상호 운용성은 3D데이터를 공유하는 시스템의 보다 정확한 작동을 나타낸다. 이것은 제조업 DX(디지털 트랜스포메이션) 및 디지털 트윈 실현을 위해 반드시 실현해야 하는 과제다. 3DxSUITE는 다양한 3D 데이터 처리 기술을 통해 사람의 개입 없이 진정한 데이터 배포 및 제조 DX의 실현을 지원한다. 1. 주요 특징  디지털 트윈 환경에서 멀티 CAM 및 제조 공정 간에 발생되는 수많은 3D 데이터의 준비 및 최적화 작업에 적지 않은 시간이 소요되고, 3D 데이터의 품질 저하 및 변경 수정에 따른 정보 교환의 누락으로 재작업 및 제품 불량 등이 발생한다.  3DxSUITE는 이러한 문제를 쉽고 빠르게 자동으로 처리하기 위한 솔루션으로 멀티 CAD 환경의 중립 포맷이 가진 한계를 뛰어 넘는 3D 데이터 품질 유지와 3D 데이터에 표현된 정보의 정확한 전달과 최적화로 원활한 작업 환경을 제공한다. 2. 주요 기능 1) PDQ 검증을 통한 3D 모델링 데이터 변환 ISO, SASIG, JAMA 및 JAPIA와 같은 산업 협회에서 설정한 품질 표준을 기반으로 멀티 CAD 데이터의 PDQ(제품 데이터 품질)를 검증하여 3D 모델링 데이터가 가진 에러를 찾아낸다. 이러한 에러는 CAD개발사가 제공하는 공식 API를 사용하여 자동으로 수정하고 3D CAD 데이터의 형상, 속성, PMI등 각종 정보를 포함하여 원하는 CAD의 포맷에 따라 충실하게 변환한다. 2) 3D CAD 비교 복잡한 CAD 데이터를 시각적으로 비교한 것은 매우 어렵다. 3D CAD 비교 기능은 두개의 CAD 데이터를 빠르고 정확하게 비교하여 차이점을 3D PDF, HTML 및 XML 형식으로 출력하여 제작 공정의 효율성을 향상시킬 수 있다. 3) 형상 간략화 설계자가 만든 3D CAD 모델은 많은 양의 데이터와 복잡한 형상으로 인하여 다운스트림 처리가 어려운 경우가 있다. 지적 재산권 보호 및 데이터 경량화를 위한 외형 추출이 가능하고, 해석용 메시 모델 작성을 위한 필렛, 단차 및 기타 형상을 감지하여 자동 삭제함으로써 해석 시간의 단축과 해석 작업의 정확도를 향상시킬 수 있다. 4) DFM CAD 모델의 특정 형상을 인식하여 생산성, 가공성, 성형성 등 제작 과정에서 발생될 수 있는 품질 문제를 사전에 검증할 수 있다. 또한 제품상 안전 기준을 충족하지 못하는 형상을 검출하고 국제 규정에 근거한 안전한 설계 실현을 지원한다. 5. 도입 효과 멀티 CAD 환경에서 반드시 필요한 3D 모델링 데이터의 품질 유지와 속정 정보, PMI 등의 정확한 정보 전달이 가능하며, 설계 변경 전후의 차이점 및 파트 변경 등의 정보를 디지털화한 레포트를 이용하여 변경 사항을 빠르게 전달하고 제작 누락을 방지 및 다양한 회의 자료로도 활용할 수 있다. 형상 간략화 및 DFM 기능은 제조 공정에 맞춘 3D 모델링 데이터의 최적화, 경략화가 가능하며 데이터 변환 기능과 결합하여 최적의 데이터 전처리 프로세스로 활용함으로써 제작 공정 전체를 효율화할 수 있다. 6. 주요 고객 사이트 현대자동차, 기아자동차, 다임러, 폭스바겐, 르노, 토요타, 닛산, 포드, 발레오, 현대모비스, 에스엘, 센트랄, 경신, 만도, 삼성전자, LG전자, 나라엠앤디, 에이테크솔루션, 현대중공업, 한화에어로스페이스, 삼성SDI등 자동차 메이커 및 부품 제작사, 생활가전, 우주항공 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.   상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기  

델 테크놀로지스가 AI 모델의 전력 소비를 줄이고 데이터센터 운영을 최적화할 수 있는 ‘컨셉 아스트로(Concept Astro)’ 플랫폼을 선보였다. AI 워크로드가 늘어나며 데이터센터의 에너지 사용량, 비용 및 탄소 배출량이 급격히 증가하고 있다. 일부에서는 2030년까지 데이터센터의 에너지 소비량이 두 배로 증가할 수 있다고 예측하며, 이는 이미 과부하 상태인 전력망에 추가적인 부담을 줄 것이라고 진단했다. 데이터센터를 탄력적이며 안정적으로 운영하는 동시에 비용 효율적인 에너지 사용을 추구하는 것이 최우선 과제로 부상하고 있는 상황이다. 델 테크놀로지스가 새롭게 공개한 ‘컨셉 아스트로’는 에이전틱 AI, 디지털 트윈, 운영 자동화 기술을 결합한 IT 인프라 최적화 설루션이다. 이 설루션은 IT 업무, 특히 AI 워크로드가 소비하는 에너지를 실시간으로 측정하고, 전력 비용과 탄소 배출량을 정보를 바탕으로 데이터센터 운영을 위한 의사결정을 돕는다. 특히 디지털 트윈 기술을 이용해 워크로드가 어느 시점, 어느 장소에서 실행되는 것이 가장 효율적인지 가늠할 수 있는데, 예를 들어 대시보드를 통해 데이터센터 내 사용 가능한 전력을 시각적으로 제공해 더 효율적인 전력을 분배할 수 있다. 또한 에이전틱 AI 기술을 이용해 인간의 개입 없이도 해당 작업이 마무리되는 시간을 예측하고, 전력망에서 제공되는 에너지 단가 및 탄소 배출량을 고려해 실행 시점을 결정할 수 있다.     컨셉 아스트로는 연구원이나 설비 관리자, 데이터센터 운영자는 물론 CFO나 CIO까지 다양한 역할에 맞춰 보고서를 제공한다. 실시간 인사이트를 수집하여 데이터 센터 전반에 대한 포괄적인 관점을 제공하기 때문에, 비즈니스 성과를 저해하지 않으면서도 에너지 비용을 절감하는 최적의 방안을 도출할 수 있다. 델 테크놀로지스는 현재 컨셉 아스트로를 활용해 대규모 구현을 위해 연구를 지속하고 있다. 이번 버전에서는 디지털 트윈을 활용해 워크로드를 시뮬레이션하여 인사이트를 추출하고, 전력망 데이터에 기반해 데이터 센터의 전력을 더 효율적으로 활용하는 방법을 식별한다. 컨셉 아스트로는 모니터링 스위트 제품인 ‘델 AI옵스(Dell AIOps)’를 기반으로 하며, ‘AI옵스 어시스턴트(AIOps Assistant)’를 통해 제공되는 기능을 포함하고 있다. 델 테크놀로지스는 컨셉 아스트로의 구현 범위를 테스트하기 위해 캘리포니아 대학교 샌디에고 캠퍼스(University of California San Diego)의 스크립스 해양학 연구소(Scripps Institution of Oceanography)와 협력해 산호초 연구를 고도화시키고 있다. 연구팀은 ‘엔비디아 기반 델 AI 팩토리(Dell AI Factory with NVIDIA)’를 사용해 수중 이미지 수백만 장을 고해상도 3D 모델로 변환해 전 세계 산호초의 상태를 확인하고 있다. 한 번의 다이빙에서 약 350GB의 이미지를 수집하며, 연간 300~400회의 입수를 실시하고 있으며, 이러한 이미지를 처리하려면 상당한 컴퓨팅 및 저장 용량이 요구된다. 최근 시행된 시범 운영에서 ‘컨셉 아스트로’는 비용, 속도, 배출량 등의 요소들을 조합하여 워크로드를 실행하는 최적의 시간과 위치를 스크립스 연구소에 제안했다. 연구 팀은 제안에 따라 최적의 에너지 사용 시간대에 워크로드를 일정화함으로써 전력망 부담을 최소화하고, 연구 연속성을 유지함으로써 비용을 20% 절감하고 배출량을 32% 감소시켰다.2) 또한, 기존 데이터 센터 장비를 ‘엔비디아 기반 델 AI 팩토리’로 업그레이드하며 델의 최신 세대 서버에서 기존보다 시간당 두 배 더 많은 이미지를 처리할 수 있게 됐다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “AI로 촉발된 데이터센터 에너지 비용 급증은 점진적인 개선만으로 충분하지 않다. 보다 혁신적인 접근 방식이 필요하기 때문에 델은 AI 기반 워크로드 스케줄링과 같은 미래지향적인 개념을 도입하고, 데이터센터 전력에 대한 수요와 공급을 최적화하고자 한다. 전력망 탄력성을 강화함으로써 의미 있는 진일보를 이뤄낼 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 일본의 하드웨어 보안 전문 기업인 세카피(Secafy)가 차세대 하드웨어 보안 대규모 집적 회로(LSI) 장치 개발을 위해 지멘스의 디지털 IC의 물리 기반 합성 및 배치 및 배선 구현을 위한 아프리사(Aprisa) 소프트웨어를 포함한 EDA(전자 설계 자동화) 툴 포트폴리오 전반을 도입했다고 밝혔다. 세카피는 2023년 고베대학교 대학원생의 기술 및 창업 성과를 바탕으로 설립된 스타트업으로, 반도체 보안과 암호 기술을 결합해 하드웨어 노이즈 평가(hardware noise evaluation) 및 하드웨어 보안 분석을 전문으로 하는 하드웨어 보안 기술의 상용화를 목표로 하고 있다. 세카피는 지멘스의 디지털 구현 설루션인 아프리사뿐만 아니라, 전사적 집적 회로(IC) 설계를 위한 지멘스 EDA의 종합 툴 체인도 함께 사용하고 있다. 여기에는 캘리버(Calibre) 소프트웨어, 솔리도 시뮬레이션 스위트(Solido Simulation Suite software) 솔리도 디자인 인바이런먼트(Solido Design Environment software), 그리고 커스텀 IC 디자인(Custom IC Design) 소프트웨어 등이 포함되며, 180nm부터 16nm 공정 노드까지 다양한 공정을 기반으로 LSI 장치를 설계하고 있다.     세카피의 몬타 카즈키(Kazuki Monta) 공동 창립자 겸 CEO는 “세카피의 미션은 하드웨어 노이즈 평가 기술과 하드웨어 보안을 위한 회로 설계 및 구현 기술을 활용해 보안 문제를 해결하고 보다 안전한 정보 사회 실현에 기여하는 것”이라면서, “지멘스의 종합 EDA 포트폴리오는 우리가 혁신적인 하드웨어 보안 연구를 진전시키는 데 필요한 툴을 제공한다”고 말했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 츠치다 유키오(Yukio Tsuchida) 일본 지역 EDA 부문 부사장은 “세카피가 자사의 전체 IC 설계 플로를 위해 지멘스 소프트웨어 포트폴리오를 선택한 것은 당사에 중요한 성과이며, 일본 내 혁신적인 IC 설계에 매진하는 선도 기업에게 최첨단 설계 플로를 제공하는 우리의 리더십을 입증한다”면서,  “세카피는 당사의 종합적인 설루션을 채택함으로써, 보안 중심의 LSI 설계 작업에서 당사 툴의 뛰어난 성능과 기능을 충분히 활용할 수 있게 되었다”고 말했다.

로크웰 오토메이션이 제약 및 바이오제약 산업을 위한 차세대 제조 실행 시스템(MES) 설루션인 ‘팩토리토크 파마스위트(FactoryTalk PharmaSuite 12.00)’을 출시했다고 밝혔다. 이 설루션은 엄격한 규제가 요구되는 생명과학 분야의 특수한 필요를 충족하고, 제조업체가 시스템을 보다 민첩하고 확장 가능하게 운영할 수 있도록 설계됐다. 현재 제약 및 바이오제약 업계는 디지털화를 통해 규정 준수를 유지하면서도 신속한 시장 대응과 유연한 생산 체계 확보를 요구받고 있다. 이에 대해 업계 협의체인 바이오포럼(BioPhorum)은 기존 MES 시스템의 도입 난이도, 유연성 부족, 높은 비용 등의 문제를 지적한 바 있다. 로크웰 오토메이션은 “이러한 업계의 도전과제에 대한 실질적 해답으로 파마스위트 12.00을 선보이며, 규제 환경에 최적화된 디지털 제조 플랫폼의 새로운 표준을 제시했다”고 전했다. 파마스위트 12.00의 주요 기능으로는 ▲클라우드 기반 배포 ▲설정 자동화 툴(MICKA) ▲모듈형 설계 ▲중앙 집중형 모니터링 툴 ▲강화된 사이버보안 ▲향상된 업그레이드 엔진이 있다. 이 설루션은 모듈형 아키텍처 기반으로 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 등 다양한 환경에서 유연하게 배포할 수 있어, 운영 효율성과 글로벌 확장성을 동시에 확보할 수 있다는 것이 로크웰 오토메이션의 설명이다. 또한, 새로운 설정 자동화 툴과 강화된 사이버보안 프레임워크는 검증 비용 및 시간을 절감하고, 엄격한 규정 준수와 데이터 무결성 요구사항을 충족하는 데 기여할 수 있다.     파마스위트 12.00의 클라우드 기반 배포는 리눅스 모듈을 통해 쿠버네티스(Kubernetes) 환경을 지원함으로써, 보다 빠르고 안정적인 시스템 설치 및 유지 관리를 가능하게 한다. 이를 통해 제조업체는 복잡한 시스템 셋업에 대한 부담을 줄이고 배포 속도를 가속화할 수 있다. 새롭게 도입된 설정 자동화 툴인 MICKA는 설치 및 검증 과정을 자동화하여 반복적이고 수작업이 필요한 작업을 최소화하여 규제 환경에서 운영의 효율을 높인다. 여기에 더해, 모듈형 설계를 적용함으로써 다양한 생산 환경에 유연하게 대응할 수 있으며, 시스템의 표준화를 통해 글로벌 확장 및 관리가 용이하다. 또한, 중앙 집중형 모니터링 기능은 문제를 조기에 감지하고 신속한 대응을 가능하게 해 운영 중단 리스크를 최소화하며, 생산 품질 유지에 기여한다. 이와 함께, 산업 표준에 기반한 보안 개발 프로세스를 적용해 데이터 무결성과 규정 준수를 강화했으며, 향상된 업그레이드 엔진을 통해 최신 기능과 보안 패치를 간편하게 적용할 수 있어 시스템을 지속적으로 최적화할 수 있다. 로크웰 오토메이션의 마틴 페트릭(Martin Petrick) MES 부문 비즈니스 관리자는 “파마스위트 12.00은 생명과학 제조업체가 디지털 제조 환경을 구축함에 있어 성능과 보안, 규정 준수, 확장성 측면에서 새로운 기준을 제시하는 설루션”이라며, “클라우드를 포함한 다양한 배포 옵션을 통해 제조업체는 더욱 빠르고 유연하게 운영을 확장하고, 글로벌 출시 및 검증 절차를 간소화할 수 있다”고 전했다.