가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의  이해와 핵심 전략 (7)   최근의 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링) 환경은 개별 도구를 연계하던 전통적 방식에서 벗어나, 요구사항부터 시뮬레이션, 형상 관리까지 전 과정을 하나의 플랫폼에서 관리하는 ‘디지털 스레드’ 기반의 통합 환경으로 진화하고 있다. 이번 호에서는 모델링 도구인 ‘랩소디(Rhapsody)’와 ‘카메오 시스템 모델러(Cameo Systems Modeler)’의 특징을 살펴보고, 효율적인 설계 환경 구축 전략을 짚어본다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, 시뮬레이션 랩 CTO   모델링 도구 여기에서는 모델링 도구로서 랩소디(Rhapsody)의 특징과 기능을 간단하게 소개하고 있으며, 특히 시스템 아키텍처 설계와 모델 일관성 유지에 있어 랩소디가 어떤 역할을 수행하는지를 설명한다. IBM의 랩소디는 UML 및 SysML 기반의 시스템 모델링 도구로, 아키텍처 모델을 통해 시스템 설계 정보를 저장할 수 있는 동적인 데이터베이스 구조를 제공한다. 사용자가 정의한 각 모델 객체(예 : 블록, 컴포넌트 등)는 한 번 정의되면 그것이 표현되는 모든 다이어그램 상에서 동일한 특성과 속성을 유지한다. 이를 통해 전체 모델의 일관성과 추적성이 자연스럽게 보장된다. 또한 랩소디는 요구사항과 직접 연계된 설계 모델을 지원함으로써, 요구사항-설계 간의 정합성 확보를 용이하게 한다. 이를 통해 설계 변경이 요구사항과의 연동 하에 즉시 반영될 수 있어, 시스템 개발 전 과정에서 신뢰성 있는 모델 기반 설계를 실현할 수 있다. 결과적으로, 랩소디는 다양한 UML/SysML 도구 중 하나로, 특히 복잡한 시스템의 모델링, 시뮬레이션, 코드 생성까지 연결 가능한 통합 모델링 환경을 제공한다.   랩소디 보기   그림 1. 랩소디 도구의 대표적인 사용자 인터페이스 구성 요소   <그림 1>은 랩소디 도구 환경을 보여주며, 시스템 모델링 또는 소프트웨어 모델링을 수행할 때 사용되는 대표적인 사용자 인터페이스 구성 요소를 설명하고 있다. 랩소디 보기는 사용자가 랩소디에서 모델을 어떻게 시각적으로 확인하고 조작하는지를 이해하는 데 중점을 둔다. 전체 인터페이스 구성은 랩소디가 모델 기반 시스템 및 소프트웨어 설계를 위한 도구로, 브라우저 영역과 그리기 영역 등의 주요 영역으로 구성되어 있다. <그림 1>의 화면 왼쪽에는 브라우저 영역(Browser View)이 위치해 있다. 이 영역은 프로젝트 내에 정의된 모든 요소를 계층적 트리 구조로 정리하여 보여주며, 클래스, 패키지, 상태도, 시퀀스 다이어그램 등 다양한 모델링 요소를 탐색하고 선택할 수 있다. 사용자는 이 영역에서 모델 구조를 확인하고, 필요한 항목을 선택하여 편집 창으로 열 수 있다. 주로 사용하는 항목은 모델 구성요소(예 : 클래스, 컴포넌트, 상태 등)이다. 설계 계층 구조는 각 요소의 속성 및 동작이 연결되어 있다. <그림 1>의 화면 오른쪽에는 그리기 창(Drawing Window)이 위치하며, 사용자가 실제로 다이어그램을 작성하고 편집하는 작업 공간이다. 이 영역은 선택된 모델 요소의 시각적 표현을 위한 공간으로, 예를 들어 상태 다이어그램, 블록 다이어그램, 시퀀스 다이어그램 등을 작성하고 구성 요소 간의 연결 관계를 설정할 수 있다. 사용자의 활동 예는 상태 전이 정의, 신호 흐름 연결, 동작 논리 시각화, 모델 요소 간 연결 구성이 있다. 랩소디는 모델 탐색과 시각적 설계를 동시에 지원하기 위해 좌측 브라우저 영역과 오른쪽 그리기 창을 중심으로 UI(사용자 인터페이스)를 구성하고 있으며, 이를 통해 사용자는 설계 구조와 논리를 직관적으로 접근하고 조작할 수 있다. 이와 같은 인터페이스는 SysML, UML, 자동차 및 항공 우주 분야의 MBD 등 다양한 모델링 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다.   랩소디 vs. 카메오 시스템 모델러 비교 IBM 랩소디와 카메오 시스템 모델러(Cameo Systems Modeler)는 모두 SysML 기반의 시스템 모델링 도구로 널리 사용되고 있다. 그러나 이 두 도구는 설계 접근 방식, 사용자 인터페이스, 시뮬레이션 및 협업 방식에서 차별점이 존재한다. 도구의 철학과 접근 방식 : 랩소디는 임베디드 시스템 및 소프트웨어 개발에 특화된 도구로, 주로 상태 기반(state-based) 모델링과 코드 생성(code generation) 기능이 강력하다. UML 기반의 객체지향 소프트웨어 개발, 상태 머신 구현 등에 많이 활용되며, 특히 자동차, 항공, 방위 산업 등에서 많이 사용된다. 반면에 카메오 시스템 모델러(MagicDraw 기반)는 시스템 아키텍처 및 요구사항 중심 설계에 중점을 둔 MBSE 도구이다. RFLP(Requirement, Functional, Logical, Physical) 구조와 트레이스 기능이 강력하며, PLM·SPDM 시스템과의 통합이 잘 되어 있어 디지털 스레드 구축에 적합하다. 대부분의 대기업 MBSE 전환 프로젝트에서 선택되고 있다. 사용자 인터페이스 및 작업 구조 : 랩소디는 전통적인 IDE 스타일의 인터페이스(<그림 1>처럼 왼쪽 탐색기 + 오른쪽 다이어그램 편집기)를 가지고 있으며, 실시간 코드 시뮬레이션 및 상태 전이 구현에 용이하다. 카메오 시스템 모델러는 모델 요소 중심 탐색 트리, 다중 다이어그램 탭, 자동 연결 도우미, 속성 창 기반 작업이 잘 정비되어 있으며, 직관적인 GUI로 인해 다양한 다이어그램 작성이 빠르고 정확하게 이루어진다. 사용자 친화성이 높은 편이다. 시뮬레이션 및 해석 기능 : 랩소디에는 UML/SysML 상태 머신을 기반으로 한 Statechart Simulation이 내장되어 있어, 논리적 동작 검증이나 이벤트 시퀀스 분석에 유리하다. C/C++ 코드 생성 및 디버깅 기능도 내장되어 있어, 소프트웨어 통합 단계까지 연결하기 좋다. 카메오 시스템 모델러는 카메오 시뮬레이션 툴킷(Cameo Simulation Toolkit :CST)을 통해 SysML 모델의 시뮬레이션이 가능하며, 파라메트릭 다이어그램(Parametric Diagram) + 수식 기반 계산 + 외부 FMU 연동을 지원한다. 특히 시뮬링크(Simulink), 모델리카(Modelica) 등과의 코시뮬레이션(co-simulation) 및 FMI 기반 연동이 강력하다. 협업 및 형상 관리 연동 : 랩소디는 RTC, ClearCase, GIT 등과 연계가 가능하지만, 협업 기능이 독립적으로 강력하지는 않다. 기업 내부 커스터마이징이 필요한 경우가 많다. 카메오 시스템 모델러는 팀워크 클라우드(Teamwork Cloud : TWC)라는 중앙 저장소 기반 협업 서버를 통해 모델 단위 버전 관리, 권한 제어, 변경 추적, 분기 관리(branching) 기능을 지원하며, 팀 단위 협업 및 모델 기반 리뷰에 적합하다. PLM, SPDM 및 외부 툴 연동 : 랩소디는 외부 연동이 상대적으로 제한적이며, 별도 게이트웨이 또는 커스터마이징이 필요하다. 카메오 시스템 모델러는 3D익스피리언스(다쏘시스템), 윈칠(PTC), 팀센터(지멘스) 등의 PLM 시스템과 연계가 용이하며, MBSE–PLM–SPDM 간의 디지털 연계(traceability)가 수월하게 이루어진다. 정리하면 랩소디는 코드 생성, 상태 머신 중심이고 카메오 시스템 모델러는 요구사항–기능–물리 구조 연계 중심이다. 사용 분야는 랩소디가 임베디드 소프트웨어, 제어 시스템에 사용되며 카메오 시스템 모델러는 시스템 아키텍처, MBSE를 총괄하는데 사용된다. 시뮬레이션에는 랩소디가 상태 기반 시뮬레이션에 사용되며, 카메오 시스템 모델러는 파라메트릭, 시퀀스, 코시뮬레이션이 가능하다. 협업 관점에서 랩소디는 RTC/파일 기반으로 이용되며, 카메오 시스템 모델러는 팀워크 클라우드 기반 모델 협업에 활용된다. 외부 툴과 연동은 랩소디는 제한적이며 커스터마이징이 필요하다. 반면에 카메오 시스템 모델러는 FMI, PLM, 시뮬링크 등과 강력하게 연동된다.    ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

모두솔루션은 최근 열린 SIMTOS 2026 전시회 참가를 마무리했다고 전했다. ‘설계를 넘어, AX로 진화하는 CAD’를 주제로 부스를 운영한 모두솔루션은 CAD와 PLM, AI(인공지능) 기반의 설계 혁신 기술을 직접 체험할 수 있는 공간을 선보였다. 현장에서는 다트 이벤트와 같은 참관객 참여형 프로그램을 함께 운영해 단순 관람을 넘어 체험과 소통이 가능한 전시 환경을 조성했다.     모두솔루션은 전시 기간 동안 지스타캐드(GstarCAD)를 중심으로 다양한 설계 설루션과 AI 기술을 소개했다. 특히 현대자동차 등 주요 기업에 적용된 사례를 바탕으로 지스타캐드를 설명하며 대안 CAD 시장에서의 경쟁력을 강조했다. 현장에서 진행한 설문조사 결과 CAD 관련 실무자와 업계 종사자의 방문 비중이 높았으며, 2년 전 전시와 비교해 지스타캐드에 대한 인지도가 향상된 경향이 확인됐다. 제품을 이미 알고 있거나 사용 경험이 있는 방문객 비율이 늘어나 브랜드 인지도가 확대된 것을 확인했으나, 여전히 지스타캐드를 처음 접하는 방문객도 많아 향후 시장 확대 가능성이 남아 있다고 모두솔루션은 분석했다. 이번 전시에서는 지스타캐드 외에도 PTC 크레오(Creo)와 윈칠(Windchill), 도면배포시스템(MDDS), AI 기반 리버스 엔지니어링 설루션 에피모드(Effimod) 등 다양한 제품군을 함께 소개했다. PTC 크레오의 AI 기반 설계 기능과 별도의 스캐너 없이 사진만으로 3D 모델을 생성하는 에피모드는 참관객의 주목을 받았다. 전시 기간 중 정기적으로 진행한 기술 세미나에서는 AI 기반 설계 기술을 집중적으로 소개해 AI 기술이 설계 업무에 적용되는 방식과 활용 가능성에 대한 이해를 높였다. 모두솔루션 관계자는 “이번 SIMTOS 2026은 단순한 제품 소개를 넘어 설계 환경이 AI 기술을 기반으로 AX 방향으로 진화하고 있는 흐름을 현장에서 직접 전달할 수 있었던 자리였다”i면서, “지스타캐드를 중심으로 한 CAD 경쟁력 강화는 물론 AI 기술을 접목한 설계 혁신을 통해 시장을 선도해 나갈 것”이라고 밝혔다. 이어 “앞으로도 CAD를 넘어 AX 기반 설계 환경을 구현하며 국내 제조 산업의 디지털 전환을 이끄는 방향을 지속적으로 제시해 나가겠다”고 덧붙였다.

제조 AI와 소프트웨어 파워에 관심높아… AI 투자로 초격차 이끌 것   지난해 국내 제조 산업은 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심(SDx)으로의 급격한 체질 개선과 AI 도입이라는 거대한 파도와 마주했다. 지난해 4월 PTC코리아에 합류한 김도균 대표에게 PTC가 그리는 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클’의 비전과 2026년 사업 전략에 대해 들어보았다. ■ 최경화 국장     클라우드 및 보안 전문가로서 제조 IT 기업인 PTC에 합류하게 된 배경과 지난해의 소회가 궁금하다. 지난해 4월 PTC코리아 대표로 부임했으니 곧 1년이 되어간다. PTC코리아 합류 이전에는 클라우드플레어, 아카마이 등에서 클라우드와 보안, AI 인프라 사업을 주로 이끌었다. 당시 에지 서버나 AI 추론 영역을 다루며 AI 시대에는 결국 제조 현장이 가장 크게 변할 것이라는 확신을 갖게 되었다. PTC는 제조 엔지니어링 분야의 전통 강자이면서도, 최근 제조 AI와 소프트웨어 역량 강화에 적극적인 기업이다. 지난해는 PTC코리아 조직을 재정비하고, 하드웨어 제조 중심이었던 국내 고객들에게 소프트웨어와 하드웨어의 융합 필요성을 설파하며 새로운 성장의 발판을 마련한 해였다.   지난해 PTC 비즈니스에서 가장 두드러진 변화나 성과는? 가장 큰 변화는 ALM(애플리케이션 수명주기 관리) 설루션인 코드비머(Codebeamer)의 약진이다. 과거 제조 시장이 하드웨어 설계에 집중했다면, 지난해에는 자동차 산업을 필두로 소프트웨어 정의 차량(SDV) 트렌드가 확산되면서 하드웨어와 소프트웨어를 통합 관리해야 하는 수요가 빠르게 확대됐다. 소프트웨어 요구사항 정의부터 코딩, 테스트, 배포까지 관리하는 ALM은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다. 특히 대기업을 중심으로 복잡한 요구사항을 중복 없이 관리하고 개발 비용을 절감하기 위해 코드비머를 도입하는 사례가 크게 늘었다. 이를 통해 PTC는 제조 소프트웨어 영역에서의 혁신 파트너로 존재감을 확대했다.   PTC의 전통적인 주력 분야인 CAD와 PLM, 기타 관련 비즈니스는 어떤지? 매출 비중으로 보면 여전히 CAD(크레오)와 PLM(윈칠)이 가장 큰 축을 담당하며 견고하게 성장하고 있다. 특히 PLM은 단순히 설계 데이터를 저장하는 PDM(제품 데이터 관리) 수준을 넘어, 전사적 데이터 관리의 핵심으로 진화했다. 반면 IoT(사물인터넷) 사업은 전략적인 변화가 있었다. 최근 자산운용사 TPG에 IoT 사업 부문을 매각하고 파트너십 형태로 전환하는 절차를 밟고 있다. 이는 PTC가 IoT 사업을 포기하는 것이 아니라, 핵심 역량인 CAD, PLM, ALM, SLM(서비스 수명주기 관리) 등 4대 핵심 설루션에 투자를 집중하고, IoT는 전문 파트너사를 통해 더 고도화된 지원을 제공하기 위함이다. ‘선택과 집중’ 전략을 통해 핵심 설루션을 강화해 나간다는 계획이다.   클라우드 네이티브 CAD인 온쉐이프와 기존 주력 제품인 크레오의 포지셔닝은 어떻게 가져갈 계획인지? 두 제품의 역할은 명확히 구분된다. 크레오(Creo)는 자동차 엔진이나 복잡한 설비처럼 고도의 정밀함과 대용량 데이터 처리가 필요한 작업에 최적화되어 있다. 물론 크레오도 ‘크레오 플러스(Creo+)’라는 클라우드 버전을 통해 협업 기능을 강화하고 있다. 반면, 온쉐이프(Onshape)는 SaaS PLM이라고 할 수 있는 아레나(Arena)와 함께 100% 클라우드 네이티브(SaaS) 제품이다. 설치 없이 웹 브라우저에서 바로 구동되기 때문에, 스타트업이나 로봇 개발처럼 빠른 속도와 협업이 중요한 제품 개발 분야에서 각광받고 있다. 실제로 지난 CES 2026에서 로봇을 출품한 기업들이 온쉐이프로 설계를 했다고 해서 놀라기도 했다. 제조 현장에서 클라우드 SaaS 환경에 대한 거부감이 생각보다 많이 사라졌음을 체감하고 있다.   엔지니어링 분야에서도 AI 도입이 화두다. PTC의 AI 전략은 타사와 무엇이 다른가? 많은 기업이 AI를 표방하지만 단순히 챗봇 형태의 요약 기능에 그치는 경우가 많다. PTC가 추구하는 AI는 ‘실질적인 엔지니어링 AI’다. 예를 들어, PLM 내에서 AI가 수만 가지 부품을 분석해 중복 부품을 찾아내고, 대체 가능한 표준 부품을 제안해 원가를 절감해준다. 또한, AI 에이전트(agent) 기술을 통해 서로 다른 시스템 간에 데이터를 주고받으며 자율적으로 업무를 수행하는 단계까지 로드맵을 가지고 있다. 설계자가 자연어로 명령하면 최적의 형상을 모델링해주는 생성형 설계(generative design)나, ALM에서 요구사항의 오류를 AI가 자동으로 검증하는 기능 등은 이미 제품에 탑재되어 현장에서 쓰이고 있다.   최근 새롭게 인수한 회사 및 이 인수가 PTC 비즈니스에 가져오는 변화를 소개한다면? 가장 핵심적인 인수는 제품 및 소프트웨어 변형(variant) 관리 설루션 기업인 퓨어시스템즈(Pure-systems)다. 이 회사의 주력 설루션인 퓨어 베리언츠(Pure Variants)는 복잡한 제조 환경에서 필수적인 PLE(Product Line Engineering : 제품 라인 엔지니어링) 기능을 제공한다. 쉽게 설명하자면, 자동차나 가전제품을 만들 때 수만 가지의 파생 모델이 존재한다. 과거에는 모델마다 설계를 따로 관리했다면, 이제는 공통된 소프트웨어와 하드웨어 자산을 플랫폼화하고, 각기 다른 고객의 요구사항이나 옵션에 맞춰 변형된 부분만 효율적으로 관리해야 한다. 퓨어시스템즈 인수를 통해 PTC는 급성장하는 ALM 설루션 코드비머에 강력한 변형 관리 기능을 통합하게 되었다. 이를 통해 SDV 전환이 시급한 자동차 산업이나 규제가 까다로운 의료기기, 항공우주 분야에서 제품의 소프트웨어 구성부터 테스트, 검증까지 전 과정을 하나의 시스템으로 추적하고 관리할 수 있게 되었다. 이는 PTC가 단순히 설계 툴을 파는 회사가 아니라, 제조 소프트웨어의 복잡성을 해결해 주는 파트너로 차별화된 경쟁력을 확보하는데 기여할 것으로 기대하고 있다.   최근 엔비디아와의 파트너십 강화가 눈에 띈다. 어떤 시너지를 기대하는지? 엔비디아와의 협력은 옴니버스(Omniverse) 기술 통합이 핵심이다. PTC의 설계 데이터(CAD/PLM)를 별도의 변환 없이 실시간으로 시뮬레이션하고 시각화할 수 있는 환경을 구축했다. 이는 디지털 트윈을 넘어선 개념으로, 엔비디아 역시 자체 공장과 제품 설계에 PTC 설루션을 사용하고 있을 만큼 양사의 관계는 끈끈하다. 이 협력을 통해 고객들은 고성능 AI 인프라나 복잡한 제품을 설계할 때 향상된 속도와 정확성을 경험하게 될 것이다.   제조업계는 보안 이슈로 인해 클라우드 도입에 보수적인 것으로 알려져 있다. 최근의 분위기는 어떤지? 확실히 분위기가 달라졌다. 결국 AI는 ‘데이터 싸움’이다. 데이터를 한곳에 모으고 잘 저장해둬야 AI를 제대로 활용할 수 있는데, 이를 위한 가장 효율적인 기반이 바로 클라우드이기 때문이다. 과거에는 클라우드 전환을 꺼리던 대형 제조사들도 이제는 AI 도입을 전제로 클라우드 마이그레이션을 굉장히 활발하게 검토하고 있다. 물론 모든 시스템을 한 번에 클라우드로 옮길 수는 없다. 그래서 PTC는 고객 상황에 맞춰 하이브리드 접근을 제안하거나, 단계적인 클라우드 설루션을 제공하고 있다.   올해 PTC코리아가 주목하고 있는 시장이나 기술 이슈는 무엇인가? 올해는 방산과 의료기기 분야를 집중 공략할 계획이다. 글로벌 시장에서는 이미 록히드 마틴 같은 거대 방산 기업이 PTC 설루션을 표준으로 사용하고 있다. 최근 ‘K-방산’의 위상이 높아진 만큼, 국내 방산 기업들의 디지털 혁신을 적극 지원하고자 한다. 헬스케어 분야 역시 웨어러블 기기나 정밀 의료기기 설계 수요가 늘어나며 큰 기회가 되고 있다. 또한, 지역적으로는 부산, 경남 지역 등을 지원하기 위한 영남 지사 개소를 준비 중이다. 경남권의 거대 제조 벨트를 밀착 지원하기 위해 다시 영남권 거점을 마련하여 고객 접근성을 높일 예정이다.   올해 PTC코리아의 비즈니스 목표와 포부에 대해 소개한다면? 최근 5년간 매년 두 자릿수 성장을 이어왔는데, 올해도 높은 성장을 기대하고 있다. AI 기능이 탑재된 신제품에 대한 시장 반응 또한 긍정적으로, 지난 12월 진행한 행사에서도 예상을 뛰어넘는 고객들이 몰렸다. 2026년에는 이러한 성과를 바탕으로 클라우드 및 구독형 엔지니어링 소프트웨어 전환을 본격 가속화할 계획이다. 내부적으로는 영업, 기술, 마케팅 인력을 확충하고 파트너 생태계를 강화하여 고객들이 PTC의 기술을 더 쉽고 깊이 있게 활용할 수 있도록 지원할 것이다. 단순한 설루션 공급사를 넘어 대한민국 제조업의 지능형 혁신을 이끄는 동반자가 되겠다.     ■ '2025 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사'에서 더 많은 내용이 제공됩니다.

‘인텔리전트 제품 라이프사이클’로 국내 제조 AX 혁신 선도   ▲ PTC코리아 김도균 대표 제조업의 디지털화가 ‘연결’과 ‘자동화’를 넘어 ‘지능화’와 ‘자율 제조’가 중심이 되는 AX(AI Transformation) 시대로 빠르게 진입하고 있다. 1993년 설립 이후 국내 제조 산업의 혁신을 이끌어온 PTC코리아(www.ptc.com)는 AX 시대를 맞아 단순한 엔지니어링 소프트웨어 공급자를 넘어 기업의 창조 역량을 극대화하는 전략적 파트너로 도약하고 있으며, 엔지니어링 기술의 새로운 패러다임을 제시하고 있다. PTC 혁신의 역사 40년, ‘Power To Create’의 비전을 실현하다 PTC는 2026년 기준 전 세계 35개국에서 3만 5천 이상의 고객사를 보유하고 7,200명 이상의 직원이 함께하는 글로벌 엔지니어링 소프트웨어 기업이다. 1985년 혁신적인 3D 설계 방식으로 시장에 등장한 이후, PTC는 끊임없는 기술 개발과 전략적 인수를 통해 CAD, PLM을 넘어 ALM, SLM에 이르는 통합 포트폴리오를 완성해 왔다. PTC의 핵심 목표는 ‘Power To Create’, 즉 고객과 직원 모두에게 더 나은 세상을 구상하고 이를 현실로 만들 수 있는 창조적 역량을 제공하는 것이다. PTC코리아 김도균 대표는 "PTC의 목적은 단순히 더 좋은 세상을 구상하는 데서 그치지 않고, 고객이 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있도록 혁신적인 디지털 기술을 제공하는 것"이라며 기업의 비전과 사회적 책임의 조화를 강조했다. ‘선택과 집중’으로 강화되는 전통 비즈니스와 핵심 솔루션 PTC의 성장을 지탱하는 가장 큰 축은 여전히 전통적인 주력 분야인 CAD와 PLM이다. 매출 비중 면에서 CAD(크레오)와 PLM(윈칠)은 여전히 견고한 성장세를 보이고 있으며, 특히 PLM은 단순히 설계 데이터를 저장하는 PDM(제품 데이터 관리) 수준을 넘어 전사적 데이터 관리의 핵심 플랫폼으로 진화했다. 최근 PTC는 미래 성장을 위해 과감한 전략적 변화를 단행했다. IoT(사물인터넷) 사업 부문을 자산운용사 TPG에 매각하고 파트너십 형태로 전환하는 절차를 밟고 있는 것이다. 이에 대해 김도균 대표는 "이는 IoT 사업을 포기하는 것이 아니라, 핵심 역량인 CAD, PLM, ALM, SLM(서비스 수명주기 관리) 등 4대 핵심 솔루션에 투자를 집중하기 위한 '선택과 집중' 전략"이라고 설명했다. 이를 통해 IoT는 전문 파트너사를 통해 더 고도화된 지원을 제공하는 한편, PTC는 자체 핵심 솔루션의 경쟁력을 극대화한다는 계획이다. 실질적인 ‘엔지니어링 AI’로 제조 초격차 구현 PTC가 정의하는 ‘지능형 제품 라이프사이클’은 설계-개발-제조-운영 전 과정에 AI를 적용한 체계로, 엔터프라이즈 전반의 제품 데이터를 연결하는 통합 엔지니어링 환경을 지향한다. 김 대표는 현재 많은 기업이 표방하는 AI가 챗봇 형태의 요약 기능에 그치는 점을 지적하며, PTC는 '실질적인 엔지니어링 AI'를 추구한다고 강조했다. 그는 "PLM 내에서 AI가 수만 가지 부품을 분석해 중복을 찾고 표준 부품을 제안하여 원가를 절감하거나, ALM에서 요구사항의 오류를 자동으로 검증하는 기능 등은 이미 제품에 탑재되어 현장에서 활용되고 있다"고 설명했다. 다만, 안전과 윤리가 중요한 제조 현장인 만큼 "AI의 역할을 결정권자가 아닌 '조언자'로 정의하고, 최종 판단은 인간이 내리는 인간 중심의 AI 활용 철학이 PTC 의 기술 근간에 자리 잡고 있다"고 덧붙였다. SDx(소프트웨어 정의 제품) 시대의 통합 플랫폼 전략 최근 자동차 산업을 중심으로 확산되는 소프트웨어 정의 차량(SDV) 트렌드는 PTC의 ALM 솔루션인 ‘코드비머(Codebeamer)’의 비약적인 성장을 이끌었다. 김 대표는 "하드웨어와 소프트웨어를 통합 관리해야 하는 수요가 폭증하면서 요구사항 정의부터 코딩, 테스트, 배포까지 관리하는 ALM은 이제 필수"라고 진단했다. 여기에 최근 인수한 ‘퓨어시스템즈(Pure-systems)’ 의 변형 관리 기능이 더해지면서 PTC의 경쟁력은 더욱 강화되었다. 퓨어시스템즈의 ‘퓨어 베리언츠(Pure Variants)’는 수만 가지 파생 모델이 존재하는 복잡한 제조 환경에서 제품 라인 엔지니어링(PLE) 기능을 제공한 다. 이를 통해 기업들은 공통된 소프트웨어와 하드웨어 자산을 플랫폼화하고, 고객의 다양한 옵션 요구에 맞춰 변형된 부분만 효율적으로 관리함으로써 개발 비용과 시간을 획기적으로 줄일 수 있게 되었다.   에이전틱 AI가 제시하는 새로운 길 PTC코리아는 오는 3월 코엑스에서 개최되는 ‘2026 스마트공장 EXPO’에 참가하여 대한민국 제조업의 미래를 바꿀 차세대 AI 기술을 대거 선보일 예정이다. 이번 전시에서 PTC는 특정 제품의 기능을 나열하기보다 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)가 주도하는 지능형 제품개발: 데이터로 연결되는 엔지니어링의 새로운 패러다임’이라는 주제로 혁신적인 메시지를 전달하는 데 집중한다. 김도균 대표는 이번 전시의 핵심에 대해 “PTC는 에이전틱 AI를 중심으로 설계, 생산, 운영 전 과정의 제품 데이터를 지능적으로 연결하여 새로운 제품개발 패러다임을 제시할 것”이라고 밝혔다. 특히 이번 행사에서는 ‘지능형 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’과 ‘에이전틱-생성형 AI(Agentic-Generative AI)’의 결합을 통해 데이터 중심의 협업과 업무 자동화, 그리고 고도화된 의사결정을 어떻게 실질적으로 구현하는지 확인할 수 있다. 이는 시뮬레이션 및 클라우드와 통합된 데이터-커넥티드 엔지니어링 환경을 제공함으로써 기업들이 AI 기반의 제품개발 혁신과 디지털 제조 생태계를 가속화할 수 있는 이정표가 될 전망이다. 클라우드 기반의 AX 가속화와 2026년 미래 청사진 AI 전환의 성공은 데이터의 효율적 집약에 달려 있으며, PTC는 이를 위한 최적의 환경으로 클라우드 전환을 가속화하고 있다. 김 대표는 "과거 클라우드에 보수적이었던 제조사들도 AI 도입을 위해 클라우드 마이그레이션을 활발히 검토하고 있다"고 전했다. PTC는 100% SaaS 기반인 ‘온쉐이프(Onshape)’와 ‘아레나(Arena)’를 통해 스타트업부터 글로벌 기업까지 유연한 협업 환경을 제공하며, 엔비디아(NVIDIA)와의 파트너십을 통해 실시간 시뮬레이션과 시각화가 가능한 디지털 트윈 환경을 구축해 나가고 있다. 2026년, PTC코리아는 이러한 기술력을 바탕으로 K-방산과 항공우주, 정밀 의료기기 등 고부가가치 산업군으로 사업을 확장할 계획이다. 특히 부산·경남 지역 제조 벨트를 밀착 지원하기 위해 영남권 지사 개소를 준비하는 등 현장 중심의 고객 서비스를 강화하고 있다. 김 대표는 "단순한 솔루션 공급사를 넘어 대한민국 제조업의 지능형 혁신을 이끄는 동반자가 되겠다"는 포부와 함께, 국내 제조 현장에 필요한 AI 및 엔지니어링 인재 양성에도 지속적으로 기여하겠다는 의지를 밝혔다.   ▲ PTC코리아 직원들     ■ 캐드앤그래픽스 최경화 국장 kwchoi@cadgraphics.co.kr      

모두솔루션은 SIMTOS 2026에 참가해 CAD와 PLM, 도면관리 기술을 포함한 AI 기반 설계 혁신 설루션을 선보인다고 전했다. 이번 전시회에서 모두솔루션은 8개 부스를 운영하며 제품 소개와 함께 체험 중심의 전시 공간을 마련한다. 모두솔루션은 CAD와 PLM, 도면 배포 시스템을 공급하고 구축하는 전문 기업이다. 지스타캐드(GstarCAD)와 PTC 크레오(Creo), 윈칠(Windchill) 등 글로벌 설계 및 데이터 관리 설루션을 국내에 제공하고 있다. 2004년 설립한 이후 국내 주요 제조사와 건설사, 공공기관에 설루션을 공급하며 설계 환경 효율화와 데이터 관리 체계 고도화를 지원해 왔다.     이번 SIMTOS 2026의 모두솔루션 부스는 이벤트 존과 데모 존으로 나누어 운영한다. 이벤트 존에서는 참관객이 참여하는 프로그램과 기술 세션을 통해 기술을 흥미롭게 접할 수 있도록 구성한다. 데모 존에서는 실제 산업 현장에서 활용하는 CAD와 PLM, AI 기반 설루션을 직접 확인할 수 있다. 모두솔루션은 AI 기술을 접목한 설계와 데이터 관리의 미래 방향성을 제시하고 참관객이 실질적인 활용 가능성을 체감하도록 할 계획이다. 데모 존에서는 모두솔루션이 공급하고 개발하는 주요 설루션을 통합적으로 소개한다. 지스타소프트 제품군 중에서는 범용 2D와 3D CAD 설루션인 지스타캐드와 함께 클라우드 기반 협업 플랫폼인 지스타캐드 365(GstarCAD 365)를 처음으로 공개한다. 지스타캐드 365는 시간과 장소에 상관없이 설계 데이터를 공유하고 협업할 수 있는 환경을 제공한다. 3D 도면 뷰어이자 협업 도구인 3D 패스트뷰(3D FastView)도 함께 전시한다. PTC 제품군에서는 3D 설계 설루션 크레오와 PLM 시스템 윈칠을 전시하며 설계부터 데이터 관리와 협업까지 이어지는 통합 설계 환경을 제시한다. 이번 전시에서는 PTC의 AI 기반 기술 요소를 확인할 수 있어 설계 자동화와 지능형 제품 개발 환경에 대한 이해를 높일 수 있다. 자체 개발 설루션인 도면 배포 시스템과 AI 기반 리버스 엔지니어링 기술도 새롭게 공개한다. 이 기술은 별도 3D 스캐너 장비 없이 사진 촬영만으로 3D 모델을 생성할 수 있는 설루션이다. 모두솔루션은 이 기술이 설계와 유지보수 업무 효율을 크게 개선할 수 있는 차세대 기술이라고 설명했다. 이벤트 존에서는 참관객이 참여하는 다트 이벤트를 통해 다양한 경품을 제공한다. 또한 매시 50분마다 약 10분 동안 AI 미니 세미나를 열고 크레오와 윈칠에 적용된 AI 기술과 사례를 소개한다. 모두솔루션은 “이번 SIMTOS는 제품을 보여주는 자리를 넘어 설계 환경에서 활용 가능한 기술과 미래 방향성을 직접 체험하는 기회가 될 것”이라면서, “지스타캐드를 중심으로 한 대안 CAD 전략과 AI 기반 설계 혁신 기술을 통해 국내 제조 산업의 경쟁력 향상에 기여하겠다”고 밝혔다.

PTC는 자사의 윈칠(Windchill) PLM 설루션에 내장된 새로운 인공지능(AI) 기능인 '윈칠 AI 부품 합리화(Windchill AI Parts Rationalization)'를 출시했다고 발표했다. 이 새로운 기능은 부품 관리 워크플로에 AI를 직접 도입하여 제조사들이 중복 부품, 느리거나 부정확한 부품 검색, 일관성 없는 부품 데이터와 같은 문제를 해결하도록 돕는다. 이러한 문제는 비용 증가와 개발 주기 지연의 주요 원인이 되어왔다. 윈칠 AI 부품 합리화 기능은 유사한 부품을 감지해 중복 생성을 막고, 기업 시스템 내에 이미 존재하는 불필요한 부품을 식별하며, 변경 워크플로를 통해 통합을 추진한다. 이 기능은 플러그인 형태로 배포되어, 고객은 운영 중단을 최소화하면서도 새로운 AI 기능을 채택하고 빠른 혁신을 꾀할 수 있다. 이러한 개선 사항들은 재고 및 유지 비용을 줄이고, 엔지니어링 작업을 가속화하며, 데이터 품질을 높이고, 팀 간의 더 확실한 협업과 의사 결정을 지원한다. PTC는 분류 및 재사용 워크플로 전반에 걸쳐 자동화를 심화하고 의사 결정을 개선하기 위해 윈칠 AI를 지속적으로 발전시킬 계획이다. 향후 계획된 개선 사항에는 스마트 보조 분류, 설계 환경 내 부품 재사용 지원, 스키마 가이드, 중복 모니터링 및 재료와 비용 속성 비교 도구 등이 포함된다.     윈칠은 PTC 포트폴리오의 다른 설루션과 함께 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’ 비전을 지원한다. 이는 제조사 및 제품 기업이 엔지니어링 단계에서 제품 데이터 기반을 구축하고, 그 데이터의 가치를 전사적으로 확장하며, AI 주도 혁신을 추진할 수 있게 한다. 크레오(Creo) AI, 코드비머(Codebeamer) AI, 서비스맥스(ServiceMax) AI, 온쉐이프(Onshape) AI, 아레나(Arena) AI 등 다른 AI 설루션과 함께 작동하는 윈칠은 조직이 AI 주도 혁신을 확신을 가지고 확장하도록 돕는다. PTC의 존 할러(John Haller) 윈칠 총괄 매니저는 “올바른 부품 데이터를 확보하는 것은 현대 제품 개발의 기초이지만, 제품 라인이 성장하고 시스템이 늘어나며 조직의 복잡성이 커짐에 따라 이를 유지하기가 점점 더 어려워지고 있다”면서, “우리는 고객이 이러한 복잡성을 해결하여 중복 부품 관리나 데이터 정리에 드는 시간을 줄이고, 더 나은 제품을 만드는 데 집중할 수 있도록 AI 부품 합리화 기능을 설계했다”고 전했다.

PTC는 코드비머 3.2(Codebeamer 3.2), 코드비머 AI 1.0(Codebeamer AI 1.0), 퓨어 배리언츠 7.2(Pure Variants 7.2) 등의 새 버전 출시와 함께 애플리케이션 수명주기 관리(ALM) 포트폴리오의 향상된 기능을 발표했다. 이번 업데이트는 제품이 점차 소프트웨어 중심으로 변화함에 따라 조직이 증가하는 제품 복잡성과 규제 요구 사항을 더 큰 확신과 통제력을 가지고 관리할 수 있도록 지원한다. 이번 릴리스는 추적성과 변경 관리를 강화하고 규제 및 품질 요구 사항에 부합하는 통제된 AI 지원을 도입했다. PTC는 이를 통해 자동차, 의료 기술, 연방 정부, 항공우주 및 방위 등 규제 산업에서 소프트웨어 개발 및 요구 사항 관리를 위한 자사 ALM 제품군의 입지를 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 코드비머 3.2와 퓨어 배리언츠 7.2는 엔지니어가 복잡성을 관리하고 규제 요구 사항을 충족하도록 돕기 위해 새로운 기능과 향상된 기능을 도입했다. 코드비머는 PTC의 윈칠(Windchill) PLM 설루션 및 기타 엔터프라이즈 시스템과 원활하게 연결할 수 있다. 이를 통해 팀은 요구 사항을 더 쉽게 추적하고 변경 사항을 관리하며 소프트웨어 및 하드웨어 개발 전반에 걸쳐 규정 준수를 보장할 수 있다. 결과적으로 수동 작업을 줄이고 상호 운용성을 개선하며 리스크를 낮추면서 배송을 가속화할 수 있다. 스트림 베이스라인(Stream Baselines) 기능은 팀이 스트림 내의 모든 프로젝트에 대한 전체 스냅샷을 캡처할 수 있게 한다. 이는 일관된 베이스라인을 제공하고 관련 프로젝트 상태 식별을 단순화하며 복잡한 포트폴리오 전반의 변경 관리를 간소화하는 데 도움을 준다. 리뷰 허브(Review Hub)는 UI가 업그레이드되었다. 일괄 승인 및 거부, 더 명확한 알림, 차이점에 대한 시각적 강조 표시 등을 통해 팀이 더 적은 오류로 더 빠르게 리뷰를 완료하도록 돕는다. 기능 기반 PLE(Feature-Based PLE)는 스트림 및 스트림 베이스라인 생성을 자동화한다. 또한 델타 병합(Delta Merge, 베타)을 사용하여 플랫폼 및 변형(variants) 전반에 걸친 동시 개발을 지원하므로, 팀은 제품 라인 전반에서 재사용을 최적화하는 동시에 각 수준에서 새로운 기능을 제공할 수 있다.     코드비머 AI 1.0은 ‘요구 사항 어시스턴트(Requirements Assistant)’와 ‘테스트 케이스 어시스턴트(Test Case Assistant)’라는 두 가지 새로운 AI 어시스턴트를 도입한다. 이는 표준 준수 요구 사항을 수동 검토할 때 생길 수 있는 모호함, 불일치, 지연을 줄일 수 있다. 요구 사항 어시스턴트는 국제시스템엔지니어링협회(INCOSE) 및 국제소프트웨어테스팅자격위원회(ISTQB) 지침에 맞춰 요구 사항 품질 문제를 자동으로 감지한다. 이를 통해 전문가 검토에 대한 의존도를 낮추면서 더 명확하고 표준에 부합하는 요구 사항을 더 빠르게 작성할 수 있다. 테스트 케이스 어시스턴트는 요구 사항에서 직접 테스트 케이스를 생성하고 최적화함으로써, 정확성과 일관성을 개선하고 추적성을 강화하며 검증 활동을 가속화한다. PTC의 조셉 준(Joseph June) AI 혁신 글로벌 책임자는 “우리는 요구 사항 개발 프로세스 내에서 시간이 많이 걸리는 작업을 단순화하고 간소화하기 위해 코드비머 AI를 구축했다”면서, “엔지니어와 실시간으로 함께 작업함으로써 코드비머 AI는 일상적인 결정에 더 큰 명확성과 일관성을 제공하여, 팀이 확신을 가지고 더 빠르게 움직이며 현대적인 소프트웨어 기반 제품 개발의 수요를 따라잡도록 돕는다”고 전했다. 코드비머와 퓨어 배리언츠는 PTC 포트폴리오의 다른 제품들과 함께 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’ 비전을 지원한다. 이는 제조사 및 제품 기업이 엔지니어링 단계에서 제품 데이터 기반을 구축하고, 그 데이터의 가치를 전사적으로 확장하며, AI 주도 혁신을 추진할 수 있게 한다. 윈칠 AI(Windchill AI) 및 서비스맥스(ServiceMax) AI 설루션 등 다른 AI 설루션과 함께 작동하는 코드비머 AI는 조직이 AI 주도 혁신을 확신을 가지고 확장하도록 돕는다. PTC의 엔리케 크라즈말닉(Enrique Krajmalnik) ALM 총괄 매니저는 “고객들의 제품은 점점 더 복잡해지고 소프트웨어 중심으로 변하고 있으며, 모든 변경 사항, 요구 사항, 결정이 제품 수명주기 전반에 걸쳐 연결되어 있다는 확신이 필요하다”면서, “코드비머 3.2, 코드비머 AI 1.0, 퓨어 배리언츠 7.2는 고객이 소프트웨어 개발 및 요구 사항 관리 노력을 지속적으로 현대화하고, 복잡성 관리를 위한 더 강력한 제품 데이터 기반을 구축하며, AI를 효과적이고 책임감 있게 적용하도록 도울 것”이라고 전했다.

PTC가 소프트웨어 중심의 제품 개발 환경을 혁신하기 위해 자사의 애플리케이션 수명주기 관리(ALM) 포트폴리오의 신규 버전인 코드비머(Codebeamer) 3.2, 코드비머 AI 1.0, 퓨어 베리언츠(Pure Variants) 7.2를 공식 발표했다. 이번 업데이트는 자동차, 의료기기, 항공우주 및 방위 등 규제가 엄격한 산업군에서 제품 복잡성과 규제 요구사항을 효율적으로 관리할 수 있도록 설계되었다.   이미지 제공 :  PTC 디지털 스레드 통합으로 제품 데이터 기반 강화 새롭게 출시된 코드비머 3.2와 퓨어 베리언츠 7.2는 하드웨어와 소프트웨어 개발 전반의 추적성과 변경 관리, 가시성을 개선하는 데 중점을 두었다. 주요 기능으로는 PTC의 제품 수명주기 관리(PLM) 솔루션인 윈칠(Windchill) 및 기타 엔터프라이즈 시스템과의 디지털 스레드 통합이 꼽힌다. 이를 통해 팀 간의 협업 효율을 높이고 수동 작업을 줄여 제품 출시 기간을 단축할 수 있다. 또한, 스트림 베이스라인 기능을 도입하여 특정 시점의 프로젝트 상태를 스냅샷으로 캡처함으로써 복잡한 포트폴리오 내에서 변경 관리를 간소화했다. 사용자 인터페이스가 업그레이드된 리뷰 허브는 대량 승인 및 거절 기능을 지원하며 차이점을 시각적으로 강조해 검토 과정의 오류를 최소화한다. 피처 기반의 제품 라인 엔지니어링(PLE) 자동화 기능은 플랫폼과 변체 간의 동시 개발을 지원하여 제품 라인 전반의 재사용성을 최적화한다. 엔지니어링 표준 기반의 코드비머 AI 1.0 도입 PTC가 이번에 처음 선보이는 코드비머 AI 1.0은 엔지니어링 및 테스트 표준을 기반으로 한 관리형 AI 지원 기능을 제공한다. 시스템 공학 국제협의회(INCOSE) 및 국제 소프트웨어 테스트 자격위원회(ISTQB)의 지침을 준수하는 두 가지 AI 어시스턴트가 핵심이다. 요구사항 어시스턴트는 요구사항 작성 시 품질 문제를 자동으로 감지하여 모호함을 제거하고 표준에 부합하는 명확한 요구사항을 빠르게 생성하도록 돕는다. 테스트 케이스 어시스턴트는 요구사항에서 테스트 케이스를 직접 생성 및 최적화하여 검증 활동의 정확성과 일관성을 높인다. 이를 통해 엔지니어는 반복적인 수동 작업에서 벗어나 더 가치 있는 의사결정에 집중할 수 있다. 지능형 제품 수명주기 비전의 구체화 PTC는 코드비머와 퓨어 베리언츠를 포함한 이번 릴리스가 회사의 지능형 제품 수명주기 비전을 뒷받침한다고 강조했다. 엔지니어링 부문에서 강력한 데이터 기반을 구축하고 이를 전사적으로 확장하여 AI 기반의 전환을 가속화하겠다는 전략이다. PTC 엔리케 크라즈말닉 ALM 부문 총괄 책임자는 제품이 점차 소프트웨어 중심으로 변화함에 따라 모든 변경 사항과 결정이 수명주기 전반에 걸쳐 연결되어야 한다며, 이번 신규 솔루션들이 고객의 현대적인 소프트웨어 개발 노력을 지원하고 AI를 책임감 있게 적용하는 데 기여할 것이라고 밝혔다.    

PTC가 한국 지사 설립 33주년을 맞아 제조 산업의 미래를 선도하기 위한 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’ 비전과 AI(인공지능) 전략을 발표했다. 이 전략의 핵심은 설계부터 유지보수에 이르는 제품 수명주기 전반의 데이터를 유기적으로 연결하고, 이를 기반으로 제조산업에서 AI의 효율을 극대화하겠다는 것이다. PTC는 신뢰도 높은 제품 데이터 기반과 주력 설루션에 내재화된 AI 기술로 제조 경쟁력 강화를 돕겠다고 전했다. ■ 정수진 편집장    신뢰도 높은 제품 데이터 기반으로 AI 접목 PTC 코리아의 김도균 대표 겸 본사 부사장은 “PTC는 단순히 CAD나 PLM 설루션을 제공하는 기업을 넘어, ‘인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’을 구현하는 기업으로 진화하고 있다”고 소개했다. ‘인텔리전트 제품 라이프사이클’ 비전의 핵심은, 복잡해지는 제조 환경에서 데이터를 체계적으로 관리하고 AI를 적용하여 기업의 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 것이다. 김도균 대표는 “성공적인 AI의 도입과 활용을 위해서는 먼저 ‘신뢰할 수 있는 제품 데이터 파운데이션(Product Data Foundation)’을 구축해야 한다”고 설명했다. 제조산업에서는 AI가 잘못된 정보를 생성(hallucination)하거나 일관성이 부족한 답변을 내놓는 것이 특히 치명적일 수 있다. 이를 막기 위해서 PTC는 설계(CAD), 제품 수명주기 관리(PLM), 애플리케이션 수명주기 관리(ALM), 서비스 수명주기 관리(SLM) 등에서 발생하는 데이터를 구조화하고, 이를 통해 AI가 일관되고 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있는 기반을 만드는 것이 최우선 과제라고 보고 있다. PTC 코리아의 이봉기 사업개발담당 마스터는 “제품의 복잡성 증가를 관리하는 것뿐 아니라 이를 경쟁우위로 전환하기 위해서는, 다양한 시스템에 파편화된 채로 존재하는 정형 및 비정형 데이터를 온톨로지(ontology)와 시맨틱(semantic) 모델로 유기적으로 연결해야 한다. 이를 통해서 데이터의 맥락(context)을 확보하고, 유의미한 정보를 얻을 수 있게 된다”고 설명했다.   ▲ 국내 사업 전략을 설명한 PTC 코리아 김도균 대표   제품 수명주기 전반에 걸친 AI 에이전트 이런 비전에 따라 PTC는 제품 데이터 파운데이션 위에 AI 기술을 탑재하여 제품 기획부터 폐기까지 전 과정을 혁신하겠다는 전략을 제시했다. CAD, PLM, ALM, SLM 등 자사의 주요 설루션 라인업에 에이전트의 형식으로 AI 기능을 도입한다는 로드맵도 소개했다. 일부 AI 에이전트는 이미 제공되고 있으며, 올해부터는 여러 AI 에이전트가 본격 추가될 전망이다.   ALM 코드비머(Codebeamer)를 중심으로 하는 ALM 영역에서는 복잡한 요구사항을 관리하고, 소프트웨어의 안전성을 검증하는 데에 생성형 AI를 활용한다. 요구사항 분석 및 규제 검증 : AI가 사용자가 작성한 요구사항을 분석하여 국제 시스템 엔지니어링 표준 위반 여부를 자동으로 판별한다. 규칙을 위반한 경우, AI가 수정 제안을 하거나 예시를 제공하여 규제 대응 시간을 줄일 수 있게 한다. 테스트 케이스 자동 생성 : 요구사항을 선택하면 AI가 이를 검증하기 위한 테스트 조건과 단계를 자동으로 생성해 준다. 또한 기존 테스트 케이스와의 중복 여부를 분석해서 효율적인 테스트 시나리오를 작성할 수 있도록 돕는다.   CAD PTC의 제품 설계 설루션인 크레오(Creo)에는 설계자의 창의성을 돕고 반복 작업을 줄여주는 AI 기능이 탑재되고 있다. 자연어 기반 생성형 설계 : “표면적이나 볼륨을 최적화한 컵을 만들어줘”와 같이 자연어로 명령하면, AI가 최적의 형상을 자동으로 모델링한다. 설계자가 구체적인 치수나 조건을 추가하면 이에 맞춰 형상을 수정한다. 소재 추천 및 심미성 평가 : AI가 설계된 모델의 물성치를 분석하여 적합한 재질을 추천하거나, 인터넷상의 이미지 데이터와 비교해서 디자인 평가 피드백을 제공하고 설계자의 의사결정을 지원한다.   PLM 방대한 엔지니어링 데이터를 관리하는 윈칠(Windchill) PLM에서는 데이터의 재활용성을 높이고 업무 효율을 높이는 데에 AI가 쓰인다. 유사 형상 검색 및 중복 부품 제거 : 단순 텍스트 검색이 아니라, AI가 3D 형상 기반으로 유사한 부품을 찾아내서 비교 테이블을 제공한다. 이를 통해 설계자는 기존 부품을 재활용하여 설계를 변경하거나, 구매 부서에서는 중복 구매를 방지하여 비용을 줄일 수 있다. 문서 인사이트 및 요약 : 챗GPT(ChatGPT)와 비슷한 대화형 인터페이스를 통해 PLM 내부의 방대한 기술 문서를 검색하고 요약할 수 있다. AI는 답변과 함께 근거가 되는 원본 문서의 링크를 함께 제공함으로써 정보의 신뢰성을 보장한다.     제조 데이터 보안 및 개방성 강화 한편, 제조 데이터는 기업의 민감한 기술 정보를 포함하고 있다. 이에 대해 이봉기 마스터는 “보안 및 권한 관리를 위해 역할 기반 정보 필터링을 지원하면서, 중복 제거를 통한 비용 절감, 규제 준수 및 추적성 확보 등 실질적인 비즈니스 가치 창출을 도울 수 있다”고 설명했다. 제조 데이터는 ERP, MES 등 다양한 설루션과의 유기적인 연결이 필수이기도 하다. PTC는 개방성을 중시하면서, 마이크로소프트, AWS, 엔비디아 등 클라우드 기업과의 파트너십을 통해 고객이 SaaS(서비스형 소프트웨어) 환경에서 보안과 성능이 보장된 AI 서비스를 활용하도록 지원할 것이라고 전했다. 이런 전략을 통해 제조 기업이 궁극적으로 제품 출시 기간 단축, 품질 향상, 비용 절감과 같은 실질적인 경영 목표를 달성하도록 돕겠다는 것이다.   국내 사업 확장 및 생태계 확대 전략 PTC 코리아는 33년간 축적한 국내 비즈니스 경험을 바탕으로, 새로운 고부가가치 산업까지 사업 영역을 확장할 계획이라고 전했다. 김도균 대표는 “기존에 강세를 보인 자동차, 전자/하이테크, 산업 기계 분야에서 입지를 굳히는 동시에, 의료 기술, 우주 항공 및 방위 산업으로 시장을 적극 확대할 예정”이라고 밝혔다. 파트너 생태계 강화도 PTC가 중점을 두는 부분이다. 전문 파트너사와 MOU를 체결하여 복잡성이 높은 항공우주, 방위, 의료기기 등 산업군에 특화된 엔지니어링 서비스를 제공하는 한편, 글로벌 SI 기업 및 국내 로컬 파트너와 협력을 통해 한국 제조 기업의 AI 도입 진입 장벽을 낮추고 생태계 전반을 지원하겠다는 것이다. 김도균 대표는 “PTC는 한국 시장의 중요성을 인지하고 영업 및 기술 인력을 지속해서 확충하고 있다. 이외에 대학 및 교육 기관과 협력하여 AI 및 제조 소프트웨어 전문 인재를 양성하는 데에도 투자하고 있다”고 덧붙였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.