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.

트림블 코리아는 7월 17일 철골 제작사를 위한 ‘테클라 파워팹(Tekla PowerFab) 론칭 세미나’를 진행했다. 테클라 파워팹은 철골 제작의 전체 과정을 통합 관리할 수 있는 소프트웨어이다. 트림블 코리아는 파워팹이 철골 제작의 생산성 및 수익성을 높이는 데 도움을 줄 수 있다고 보고 있으며, 국내 철골 제작사가 새로운 도약의 기회를 발견할 수 있도록 도울 계획이다. ■ 정수진 편집장   트림블은 주력 건축 설계 설루션인 ‘테클라 스트럭처스(Tekla Structures)’를 앞세워 BIM(건설 정보 모델링) 고도화를 지원하고 있다. 한국 법인인 트림블 코리아는 지난 2012년 설립됐고, 현재 국내에 약 1000여 개의 고객사를 보유하고 있다. 최근에는 ‘커넥티드 컨스트럭션(Connected Construction)’에 집중하면서 건설 생애주기의 시작부터 유지보수까지 모든 단계의 데이터를 연결하여 건설사, 제작사, 오너까지 실질적인 혜택을 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 트림블 코리아의 박완순 사장은 “커넥티드의 핵심적인 제품은 ‘트림블 커넥트(Trimble Connect)’이다. 또한, 트림블은 오픈 플랫폼을 지향하며 한국 개발자도 트림블 커넥트의 ‘트림빔(TrimBIM)’ 모듈을 사용하여 뷰를 개발하는 등 다양한 목적으로 활용할 수 있도록 지원한다”고 소개했다.   ▲ 파워팹은 사무실과 현장에서 철골 제작의 모든 프로세스를 디지털화한다.   전체 철골 제작 프로세스의 연결 및 디지털화 많은 철강 구조 산업 현장이 여전히 수작업에 의존하고 있으며, 디지털 전환이 더딘 상황이다. 이는 생산, 이력, 프로젝트 관리 등에서 비효율을 낳는 원인이 된다. 테클라 파워팹은 이러한 문제를 해결하고 철골 제작의 모든 단계를 유기적으로 연결하여 생산성을 높이는 데에 초점을 맞추었다. 파워팹은 철골 제작 공정 전반의 디지털 전환을 이끄는 통합 관리 시스템을 지향하며, 철강 제작업체가 비즈니스를 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 설계됐다. 트림블 코리아는 “철골 제작사를 타깃으로 전체 프로세스를 관리할 수 있는 유일한 설루션”이라고 설명하면서, 파워팹의 주요 기능과 기대 효과를 짚었다.   단일 플랫폼으로 구현하는 공정 통합 파워팹은 설계부터 납품까지 전 공정을 하나의 플랫폼에서 관리한다. 기존에는 물량산출내역서(BOM), 생산 체크리스트 등을 수작업이나 엑셀로 처리하여 정보의 정확성과 연속성이 떨어졌는데, 파워팹은 3D 모델의 데이터를 기반으로 견적, 자재 최적화, 구매, 재고, 생산, 운송, 현장 관리에 이르는 모든 과정을 디지털로 통합한다. 이를 통해 사무실, 공장, 현장 간의 데이터 단절을 없애고 수기 입력으로 인한 오류와 중복 작업을 막는다.   실시간 정보 공유를 통한 신속한 의사결정 파워팹은 모든 공정의 정보가 실시간으로 공유되므로 경영진과 관리자는 언제 어디서든 현황을 직관적으로 파악하고 최적의 의사결정을 내릴 수 있다는 점을 내세운다. 3D 시각화 자료는 복잡한 데이터를 한눈에 이해하도록 돕고, 설계 변경이나 일정 지연과 같은 돌발 상황에도 빠르게 대응할 수 있게 한다. 또한, 문제가 발생하기 전에 상황을 파악하고 선제 대처할 수 있는 환경을 제공한다.   종이 없는 작업장으로 생산성과 편의성 향상 파워팹은 종이가 없는(paperless) 작업장을 목표로 현장의 효율을  높인다. 현장 작업자를 위한 파워팹 고(PowerFab Go)를 통해 모바일 기기에서 도면 확인, 자재 수령, 생산 상태 업데이트, 검사, 출하 등의 업무를 처리할 수 있다. 1차 가공, 취부, 용접, 도장 등 각 공정의 진행 상황은 색상으로 시각화되어 모든 인원이 실시간으로 제작 현황을 공유한다. 이는 불필요한 서류 작업을 없애고 현장 직원들의 작업 편의성과 생산성을 높일 수 있다.   오류 감소와 수익성 향상 파워팹은 디지털 데이터를 통해 수정 및 변경 이력을 정확하게 추적하고 관리하여 인적 오류를 최소화한다. 모델, 도면, BOM을 전체적으로 비교하여 변경 사항을 자동으로 감지하고, 이로 인한 비용 손실을 막아 프로젝트의 수익성을 높인다. 데이터 기반의 운영은 재작업과 자재 낭비를 줄여서 생산성을 높이는 데 기여한다.   ▲ 파워팹의 국내 시장 확대 전략을 소개한 트림블 코리아의 박완순 사장   파워팹의 국내 시장 확대 위해 노력할 것 파워팹은 설계, 제작, 시공에 참여하는 모든 사용자를 하나의 디지털 설루션으로 통합하여, 데이터 기반의 빠르고 정확한 업무 수행을 지원하는 데에 초점을 맞추었다. 파워팹은 순차적으로 국가별 론칭을 진행하고 있는데, 우리나라에서는 약 6개월의 현지화 작업과 국내 환경에 맞춘 라이브러리 구축 등 선행 작업을 거쳐 2024년 3월에 공식 론칭했다. 트림블 코리아는 파워팹의 공급을 위해 공장 프로세스를 잘 아는 파트너로서 디에스텍을 선정했다. 디에스텍은 트림블 코리아와 협력해 한국 시장의 확장, 기술 지원, 교육을 진행할 예정이다. 트림블 코리아는 “파워팹은 생선 관리 시스템이나 ERP 시스템을 이미 갖춘 대기업보다는 이런 시스템 구축을 위한 투지 비용을 고민하는 중견/중소기업을 주요 타깃으로 한다. 이들 업체가 재고 관리나 자재 변경에 따른 어려움을 덜 수 있도록 지원하고자 한다”고 전했다. 또한 “한국 비즈니스를 시작한 후 빠르게 파워팹을 도입하는 기업이 생기고 있으며, 향후 3년 안에는 100여 개 정도의 고객사를 확보하는 것이 목표”라고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

제조업계는 품질 보장, 비용 절감, 폐기물 감소와 같은 과제에 직면하면서 디지털 전환을 가속화하고 있다. 이에 따라 많은 기업이 IoT(사물인터넷), 첨단 로보틱스 등 다양한 기술을 적극 도입하고 있으며, 그 중에서도 시뮬레이션 기술은 스마트 공장 구현의 핵심 요소로 주목받고 있다. 특히 디지털 트윈 기술은 업계의 복잡한 도전 과제를 효과적으로 관리하고, 기업의 경쟁력을 유지하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 디지털 트윈은 제품 설계의 최적화와 생산 시스템의 강화를 모두 지원한다. 기업은 디지털 트윈을 활용해 물리적 프로토타입에 대한 의존도를 줄이고, 자원을 효율적으로 절약할 수 있다. 또한 디지털 트윈은 실제 물리적 대상과 동기화되어 지속적으로 업데이트되므로, 제조업체는 생산 라인과 공급망 등과 같은 동적인 요소에 민첩하게 대응할 수 있다. 실시간 시뮬레이션 기능은 개선이 필요한 프로세스를 식별하고, 잠재적인 변경 사항을 사전에 테스트하며, 전체 시스템을 지속적으로 모니터링하는 데 기여한다. 지멘스의 포괄적 디지털 트윈은 물리 기반의 디지털 모델 세트로 구성되어 있으며, 제품과 생산의 전체 수명 주기와 공급망 전반에 걸쳐 다양한 측면을 일관되게 표현한다. 이 모델에는 전기, 기계, 제조 분야의 소프트웨어가 포함되어 있으며, 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 일관성을 유지하면서도 생성과 관리에 필요한 부담을 최소화할 수 있다.   제품과 생산 전반을 아우르는 디지털 트윈의 통합 효과 제조업체는 포괄적 디지털 트윈을 활용함으로써 제품과 생산의 수명 주기를 각각 ‘제품용 디지털 트윈(digital twin for products)’과 ‘생산용 디지털 트윈(digital twin for production)’으로 원활하게 통합할 수 있다. 제품 측면에서는 제품용 디지털 트윈의 강력한 시뮬레이션 기능이 설계 주기를 단축하고, 프로토타이핑을 지원하며, 최종 제품의 품질을 향상시키는 데 기여한다. 한편, 생산용 디지털 트윈은 전체 공장의 설계와 최적화를 촉진해, 기계와 생산 라인을 보다 빠르고 효율적이며 친환경적으로 구축할 수 있도록 지원한다. 이는 생산 시스템 내에서 작업을 실행하는 가장 효율적인 방법을 결정함으로써 생산 일정을 최적화하는 데 도움을 준다. 이처럼 디지털 트윈의 두 가지 측면은 모두 기업의 운용 비용 절감을 지원한다. 제조업체는 제품용/생산용 디지털 트윈을 활용해 공장을 가상 환경에서 재현할 수 있으며, 이를 통해 실제 세계에서 많은 비용이 소요되는 재설계 작업을 수행하기 전에 기계와 시스템을 미리 최적화할 수 있다. 또한 기업은 시뮬레이션 기술을 활용해 고객과 함께 설계를 검토하고, 물리적 시스템의 전체 기능을 구체화할 수 있다. 국내에서도 많은 기업이 제품용/생산용 디지털 트윈을 도입해 제조 현장의 디지털 전환을 선도하고 있다. 예를 들어, LG이노텍은 자사 구미 사업장에 디지털 트윈 기술을 적용한 ‘드림 팩토리’를 구축했다. 이를 통해 가상 환경에서 반도체 기판 공정을 수백만 회 반복하며, 높은 수율과 품질을 단시간에 달성했다. 또한 디지털 트윈 기반의 라인 모니터링 시스템(LMS)을 통해 생산 라인, 제품 이동 경로, 재고 현황, 설비 이상 유무 등 전체 공장 상황을 실시간으로 모니터링하고 있다. GS칼텍스는 공장 건설 단계에서 확보한 3D 모델에 공정별 장치 설계도와 공정 도면 등 설비 정보를 적용해 자사 여수 공장의 디지털 트윈을 구축했다. 이를 통해 원유 입고부터 제품 출하까지의 생산 과정을 가상 공장에서 구현하고, 공정 단계별로 발생하는 비효율을 줄였다. 그 결과, 설비 관련 데이터를 찾는 시간이 기존 대비 약 30% 감소했으며, 현장 구조물 설치 등 공간 확인이 필요한 작업의 소요 시간도 약 70% 줄어든 것으로 나타났다.     산업 전반에서 확산되는 디지털 트윈의 가치 여러 산업 분야의 기업이 포괄적 디지털 트윈의 이점을 직접 경험하고 있다. 제품 설계업체부터 기계 제조업체에 이르기까지, 많은 고객이 디지털 트윈을 구현해 실질적인 가치를 창출하고 있다. 실제 사용 사례는 다음과 같다. 저비용 냉각 공기 흐름 최적화 AVG 경로 탐지 공장 레이아웃 증강 AI 기반 제품 개선 폐순환(closed-loop) 디지털 트윈 생성과 차세대 설계 최적화 지멘스의 포괄적 디지털 트윈은 제조업체가 많은 비용과 시간이 소요되는 설비 재작업을 방지할 수 있도록 지원한다. 디지털 트윈을 활용하면 물리적 프로토타입 기계를 배송하는 데 드는 추가 시간과 비용은 물론, 기계가 기대 성능에 미치지 못할 경우 발생하는 개조 비용까지 대폭 절감할 수 있다. 국내 제조업계에서도 지멘스의 기술을 기반으로 디지털 트윈을 적극적으로 구현하고 있다. DL모터스는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 포트폴리오의 다양한 설루션을 도입한 대표 사례다. AI 지원 설계 설루션인 NX를 통해 기존 2D 설계를 3D로 전환했으며, PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter)를 활용해 설계 데이터와 자재 명세서(BOM)의 열람, 배포, 관리가 가능한 환경을 구축했다. 이를 통해 시스템 응답 속도를 15~50배 가속화하고, 제품 설계를 혁신하며 제조 공정을 최적화했다. DL모터스는 지멘스와의 협력을 통해 디지털 전환을 앞당기며, 이륜차 업계의 디지털 트윈 구현을 선도하고 있다. 또한 HD현대는 공장 시뮬레이션을 위한 테크노매틱스(Tecnomatix)와 팀센터를 활용해 선박 생산의 전체 수명 주기를 아우르는 스마트 조선소 구축에 힘쓰고 있다. 지멘스와의 협력을 통해 설계와 생산 작업을 가시화하고, 건조 과정을 사전에 시뮬레이션하는 ‘인더스트리 메타버스’를 개발하고 있다. 양사는 2023년에 체결한 ‘설계-생산 일관화 제조혁신 플랫폼 공동개발을 위한 업무협약’을 바탕으로, 선박 제조 과정의 모든 데이터를 하나의 플랫폼에서 관리하는 디지털 자동화 생산 체계 구축을 위해 협력하고 있다.   산업 혁신을 이끄는 디지털 트윈의 미래 가치 포괄적 디지털 트윈은 제조 공장의 잠재력을 극대화하는 핵심 기술로 자리매김하고 있다. 디지털 전환과 디지털 트윈을 통한 지속적이고 적극적인 최적화는 비용을 효과적으로 관리하면서 제품과 생산의 효율성을 향상시키는 데 기여한다. 디지털 트윈의 장점은 여기에 그치지 않는다. 시뮬레이션 기술은 소프트웨어 정의 자동화와 생산 시스템을 기반으로 산업계가 산업용 메타버스를 구축하도록 이끌고 있다. 산업용 메타버스는 사용자가 물리적 자산의 가상 표현과 실시간으로 상호작용할 수 있는 디지털 환경으로, 기업은 이를 통해 거리의 제약을 극복하고 협업을 촉진할 수 있으며, 문제와 프로세스를 보다 깊이 이해하고 최적의 설루션을 도출할 수 있다. 이러한 흐름에 발맞춰 정부의 산업 디지털화 정책도 국내 산업의 디지털 트윈 도입을 적극 지원하고 있다. 산업통상자원부는 지난 5월, 산업단지 입주기업의 AI와 디지털 설루션 활용을 지원하는 현장 방문 프로그램인 ‘산업단지 AX 카라반’을 출범했다. 올해에는 10개의 인공지능 전환 실증 산업단지가 선정될 예정이며, 디지털 트윈 기반 스마트 공장 구축을 위한 실증 사업이 본격화될 전망이다. 지역 차원에서도 디지털 트윈 도입을 위한 움직임이 활발하게 전개되고 있다. 2023년에 지멘스는 경상북도, 김천시와 함께 경북 제조산업에 디지털 트윈 기술을 지원하는 업무협약을 체결했다. 지멘스는 지역 산업 현장에 디지털 설루션을 제공해 산업 생태계를 혁신하고, 디지털 트윈 분야의 신규 사업을 발굴하며, 전문 인재를 양성하는 다양한 사업에 협력하고 있다. 이처럼 디지털 트윈은 민간과 공공을 막론하고 차세대 산업 혁신을 이끌 중추 기술로 주목받고 있다. 포괄적 디지털 트윈은 향후 제조업 경쟁력을 좌우할 핵심 동력으로서, 산업 생태계 내부의 협력을 촉진하고 지속 가능한 혁신을 실현하는 데 중요한 역할을 하게 될 것이다.    ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장이다. 30여년 이상 한국의 여러 글로벌 IT 기업을 거치며 성공적 비즈니스 및 기술 전문성을 구축해 왔다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장으로 선임되기 전 SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원으로 재직한 바 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

현장에서 얻은 것 No. 21   “데이터의 양이 아니라 활용이다. 우리는 쌀을 먹지 않고 밥을 먹는다.” – 최재홍 교수(가천대)   거대한 전환점에 선 제조업 21세기, 우리는 산업 혁명의 물결이 AI(인공지능)라는 이름으로 다시금 거세게 밀려오는 시대를 살고 있다. 제조업은 그 최전선에 서 있다. 과거 증기기관, 전기, 컴퓨터가 생산 방식을 송두리째 바꿔놓았듯이, 이제 AI는 우리가 제품을 설계하고, 생산하고, 유통하며, 심지어 소비자와 소통하는 방식까지 근본적으로 재편하고 있다. 많은 제조업체는 이 변화의 물결 속에서 생존과 번영을 위한 새로운 전략을 모색하고 있다. 기존의 방식만으로는 더 이상 지속 가능한 성장을 기대하기 어렵다는 냉정한 현실에 직면하게 된 것이다. 이 거대한 전환점에서 우리는 AI를 어떻게 받아들이고 활용해야 할까? 단순히 자동화를 위한 도구로만 생각할 것인가, 아니면 그 이상의 잠재력을 가진 파트너로 인식할 것인가? 이선 몰릭 교수의 저서 ‘듀얼 브레인’은 이러한 질문에 대한 명쾌한 해답을 제시한다. 바로 AI를 인간의 ‘두 번째 뇌’로 활용하여 시너지를 창출하는 ‘듀얼 브레인’ 개념이다. 이번 호 칼럼은 ‘듀얼 브레인’의 핵심 인사이트를 바탕으로, AI 시대 제조업이 나아가야 할 생존 전략을 제시하고자 한다.   ▲ ‘듀얼 브레인’ 서평 맵(Map by 류용효컨셉맵연구소) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   AI, 단순한 도구에서 두 번째 뇌로 “인간의 마음은 한계가 없으며, 그것은 스스로를 확장하는 방법을 끊임없이 찾아낸다.” – 이선 몰릭(‘듀얼 브레인’ 저자) 오랜 시간동안 제조업 현장에서 자동화는 주로 육체 노동의 효율을 높이는 데 초점을 맞추었다. 로봇 팔이 정밀하게 부품을 조립하고, 자동화된 설비가 제품을 대량 생산하였다. AI 역시 이러한 자동화의 연장선상에서 ‘똑똑한 도구’로 인식되는 경향이 강하였다. 그러나 ‘듀얼 브레인’이 강조하는 바는 AI가 단순한 도구를 넘어, 인간의 지적 활동을 확장하고 보완하는 ‘두 번째 뇌’가 될 수 있다는 점이다. 제조업 현장에서 AI는 더 이상 데이터를 수집하고 분석하여 보고서를 제공하는 수동적인 역할에 머무르지 않는다. AI는 설계 단계에서 수많은 변수를 고려하여 최적의 디자인을 제안하고, 생산 공정에서 예측 불가능한 오류를 사전에 감지하며, 품질 검사에서 인간이 놓칠 수 있는 미세한 결함을 찾아낸다. 이는 AI가 인간의 인지적 한계, 즉 방대한 데이터 처리 능력의 부재나 고정관념에서 벗어나지 못하는 사고의 경직성을 보완해 주기 때문에 가능한 일이다. 예를 들어, 신제품 개발에 있어 인간 디자이너는 오랜 경험과 직관으로 디자인을 구상한다. 하지만 AI는 방대한 고객 데이터, 시장 트렌드, 과거 성공 사례 등을 학습하여 인간이 상상하기 어려웠던 수십, 수백 가지의 디자인 대안을 즉시 제시할 수 있다. 또한, 각 디자인의 생산성, 재료비, 잠재적 소비자 반응까지 예측하여 제공함으로써 인간 디자이너의 의사결정을 획기적으로 개선한다. 이는 인간의 창의성과 AI의 분석 능력이 결합된 진정한 듀얼 브레인의 작동 방식이라 할 수 있다. 따라서 제조업은 AI를 단순히 공정을 자동화하는 기계로 볼 것이 아니라 R&D, 설계, 생산 관리, 품질 관리, 마케팅 등 모든 분야에서 인간의 지적 파트너이자 두 번째 뇌로 장착해야 한다. 이러한 관점의 전환이야말로 AI 시대 제조업이 생존하고 번영할 첫 걸음이 될 것이다.   듀얼 브레인 활용법 : 질문, 실험, 그리고 인간의 역할 “중요한 것은 질문하는 것을 멈추지 않는 것이다. 호기심은 그 자체로 존재 이유가 있다.” – 알베르트 아인슈타인 듀얼 브레인을 제조업에 효과적으로 장착하기 위해서는 몇 가지 핵심적인 활용법을 숙지해야 한다. 단순히 최신 AI 기술을 도입하는 것만으로는 충분하지 않다. 중요한 것은 ‘어떻게 AI와 협업할 것인가’이다. 첫째, ‘질문하는 기술’의 중요성이다. AI, 특히 생성형 AI는 우리가 던지는 질문(프롬프트)에 따라 전혀 다른 결과물을 내놓는다. 제조업에서는 AI에게 ‘현재 생산 라인의 병목 현상을 파악하고 개선 방안을 제시하라’, ‘신소재 개발을 위해 특정 물성을 가진 분자 구조를 추천하라’, ‘고객 불만 데이터에서 제품 개선에 필요한 핵심 인사이트를 도출하라’와 같이 구체적이고 명확한 질문을 던질 수 있어야 한다. 추상적인 질문은 모호한 답변을 낳고, 결국 AI 활용의 효율을 떨어뜨릴 것이다. 질문의 질이 곧 AI 활용의 질을 결정한다는 사실을 명심해야 한다. 둘째, ‘실험적 사고’와 ‘빠른 반복’이다. AI는 완벽하지 않다. 때로는 잘못된 정보(환각 현상)를 생성하거나, 우리가 의도한 바와 다른 결과를 내놓기도 한다. 제조업에서는 이러한 AI의 특성을 이해하고, 두려워하지 않고 다양한 가설을 세워 AI와 함께 실험하는 태도가 중요하다. AI가 제시한 생산 최적화 방안이 실제로 효과가 있는지 소규모 테스트를 거치고, AI가 제안한 디자인을 프로토타입으로 제작하여 시장 반응을 살피는 등의 빠른 반복 과정이 필수이다. 실패를 통해 배우고, 그 학습을 바탕으로 다음 실험을 진행하는 애자일(agile) 방식이 듀얼 브레인 시대의 핵심 역량인 것이다. 셋째, ‘인간의 개입과 검증’이다. AI는 방대한 데이터를 기반으로 통계적인 결론을 도출하지만, 그 결과가 항상 현실의 복잡한 맥락이나 윤리적 판단에 부합하지는 않는다. 제조업에서는 AI가 제시한 생산 계획이 과연 현장의 인력 운용이나 안전 규정에 부합하는지, AI가 추천한 신소재가 환경 규제를 만족하는지 등을 인간 전문가가 반드시 검토하고 최종 결정해야 한다. AI의 결과물을 맹목적으로 신뢰하기보다는, 비판적인 시각으로 검증하고 인간의 경험과 지혜를 더하는 것이 듀얼 브레인을 완성하는 핵심 단계이다. AI는 강력한 보조 도구이지만, 최종적인 책임과 판단은 결국 인간의 몫인 것이다.   창의성과 생산성 증대 : 제조업의 새로운 경쟁력 “생산성은 우연이 아니다. 그것은 항상 탁월함에 대한 헌신, 지능적인 계획, 집중된 노력의 결과이다.” – 폴 마이어 듀얼 브레인 개념을 제조업에 적용함으로써 얻을 수 있는 가장 큰 이점은 바로 창의성과 생산성의 비약적인 증대이다. 이는 AI 시대 제조업의 새로운 경쟁력이 될 것이다. 창의성 증대 측면에서 제조업은 전통적으로 ‘효율’과 ‘정확성’을 강조해왔다. 그러나 AI는 이제 제조업의 ‘창의성’을 자극하는 촉매제가 되고 있다. 예를 들어, 제품 디자인 과정에서 AI는 기존 데이터를 기반으로 전혀 새로운 형태나 기능을 제안할 수 있다. 이는 인간 디자이너의 고정관념을 깨고 상상력을 자극하여 혁신적인 제품 개발로 이어진다. 또한, AI는 제조 공정 자체의 혁신에도 기여한다. AI 시뮬레이션을 통해 기존에는 불가능하다고 여겼던 새로운 생산 방식을 탐색하고, 재료의 낭비를 최소화하며, 에너지 효율을 극대화하는 창의적인 해결책을 찾아낼 수 있다. 이는 인간의 직관과 AI의 방대한 계산 능력이 결합되어 가능해지는 결과이다. 생산성 증대 측면은 더욱 명확하다. 제조업의 생산성 증대는 곧 비용 절감과 납기 단축으로 이어져 기업의 수익성에 직접 영향을 미친다. 듀얼 브레인 시스템은 다음과 같은 방식으로 생산성을 극대화할 것이다. 예측 유지보수 : AI가 설비의 미세한 진동, 온도 변화, 전력 소비량 등을 실시간으로 분석하여 고장을 예측하고 사전 유지보수를 가능하게 함으로써, 예기치 않은 생산 중단 시간을 획기적으로 줄일 것이다. 생산 공정 최적화 : AI는 복잡한 생산 라인에서 각 단계의 효율성을 분석하고, 병목 현상을 식별하며, 재고 관리와 물류 흐름을 최적화하여 생산 리드 타임을 단축시키고 생산량을 증대시킬 것이다. 품질 관리 혁신 : AI 기반의 비전 검사 시스템은 인간의 눈으로 감지하기 어려운 미세한 불량까지 정확하게 찾아내어 불량률을 낮추고 제품 품질을 일관되게 유지할 것이다. 데이터 기반 의사결정 : AI는 시장 동향, 고객 피드백, 공급망 데이터 등 방대한 정보를 분석하여 경영진의 전략적 의사결정을 지원하고, 이는 곧 더 빠르고 정확한 시장 대응으로 이어질 것이다. 이처럼 듀얼 브레인은 제조업의 고질적인 문제를 해결하고 나아가 새로운 가치를 창출하는 핵심 동력이 될 것이다.   AI 시대, 제조업 인간의 역할 재정립 “기계는 인간의 일을 대신할 수 있지만, 인간의 마음을 대신할 수는 없다.” – 스티븐 호킹 AI가 제조업 현장에 깊숙이 들어올수록, 많은 이들이 인간의 역할에 대한 불안감을 느끼는 것이 사실이다. 하지만 ‘듀얼 브레인’은 AI가 인간의 일자리를 완전히 대체하는 것이 아니라, 오히려 인간 고유의 역량을 더욱 빛나게 하고 그 역할을 재정립할 기회를 제공한다고 역설한다. 제조업 현장에서 AI는 반복적이고 위험하며, 데이터 기반의 정량적 분석에 특화된 업무를 수행하게 될 것이다. 그렇다면 인간은 어떤 역할을 해야 할까? 문제 정의 및 비판적 사고 : AI는 주어진 문제를 해결하는 데 유능하지만, 무엇이 진정한 문제인지 파악하고 AI가 도출한 결과에 대해 비판적으로 질문하며, 맥락을 이해하여 의미를 부여하는 것은 여전히 인간의 몫이다. 예를 들어, AI가 불량률 감소를 위한 수치적 해답을 제시할 수는 있지만, ‘이 불량이 고객에게 미치는 정서적 영향’이나 ‘기업의 장기적인 브랜드 이미지’와 같은 비정량적인 가치를 판단하고 정책을 결정하는 것은 인간 경영자의 역할인 것이다. 창의적 기획 및 혁신 : AI는 기존 데이터를 기반으로 새로운 조합을 만들 수는 있지만, 완전히 새로운 개념을 무에서 유로 창조하거나, AI의 한계를 뛰어넘는 파격적인 아이디어를 제안하는 것은 인간의 고유 영역이다. 제조업에서 다음 세대 먹거리를 기획하고 시장 판도를 바꿀 기술을 상상하는 것은 AI가 아닌 인간 전문가의 몫인 것이다. 감성 지능 및 공감 : 협상, 팀 빌딩, 고객과의 관계 형성 등 인간 상호작용이 필요한 부분에서는 AI가 인간의 감성을 이해하고 공감하는 데 한계가 있다. 제조업의 영업, 마케팅, 인력 관리 등에서는 여전히 인간의 감성 지능과 공감 능력이 필수인 것이다. 윤리적 판단과 책임 : AI는 데이터를 기반으로 작동하므로 윤리적 가치 판단이나 사회적 책임을 스스로 질 수 없다. 제조업 공정에서 발생할 수 있는 환경 문제, 노동자의 안전, 제품의 사회적 영향 등 윤리적 딜레마에 대한 최종 판단과 책임은 전적으로 인간에게 달려 있는 것이다. 따라서 AI 시대 제조업의 인재는 AI를 활용하는 ‘도구적 능력’을 넘어, AI가 할 수 없는 ‘인간 고유의 역량’을 더욱 갈고 닦아야 한다. 이는 AI를 두려워할 것이 아니라, 오히려 AI의 도움을 받아 자신만의 강점을 극대화하는 길을 모색해야 함을 의미한다.   미래를 위한 제언 : 제조업의 듀얼 브레인 로드맵 “미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 미래를 창조하는 것이다.” – 피터 드러커 AI 시대 제조업의 생존과 번영은 듀얼 브레인을 얼마나 성공적으로 장착하느냐에 달려 있다. 이를 위한 몇 가지 제언을 하고자 한다. 첫째, CEO를 포함한 경영진의 인식 전환과 비전 공유가 필수이다. 듀얼 브레인 전략은 단순히 기술팀만의 과제가 아니다. 최고 의사결정권자가 AI를 기업의 핵심 전략 자산이자 ‘두 번째 뇌’로 인식하고, 전사적인 변화의 비전을 제시해야 한다. 기술 투자뿐만 아니라 인력 재교육 및 문화 변화를 위한 투자를 아끼지 않아야 한다. 둘째, 지속적인 학습과 실험 문화를 정착시켜야 한다. AI 기술은 빠르게 진화하고 있다. 어제의 최적해가 오늘의 최적해가 아닐 수 있다. 제조업체는 AI 기술 트렌드를 주시하고, 새로운 AI 도구를 끊임없이 실험하며, 실패를 두려워하지 않고 거기서 배우는 문화를 구축해야 한다. 작은 규모의 파일럿 프로젝트를 통해 AI 활용의 성공 경험을 쌓고, 이를 점차 확대해 나가는 방식이 효과적일 것이다. 셋째, 인력 재교육 및 역량 강화에 적극적으로 투자해야 한다. 기존 인력들이 AI를 두 번째 뇌로 활용할 수 있도록 AI 기초 교육, 데이터 리터러시, 프롬프트 엔지니어링 교육 등을 제공해야 한다. 동시에 AI가 대체하기 어려운 인간 고유의 역량 즉 비판적 사고, 창의성, 문제 해결 능력, 협업 능력 등을 강화하는 교육 프로그램도 병행해야 한다. 넷째, 데이터 기반의 의사결정 체계를 확립해야 한다. 듀얼 브레인은 결국 데이터에 기반한다. 제조업 현장의 모든 데이터(생산, 품질, 재고, 고객, 시장 등)를 통합적으로 수집하고 분석할 수 있는 인프라를 구축해야 한다. 이를 통해 AI가 더 정확하고 깊이 있는 통찰력을 제공할 수 있으며, 인간의 의사결정 역시 데이터에 기반하여 더욱 합리적으로 이루어질 수 있을 것이다. 다섯째, 외부 AI 전문 기업과의 협력을 고려해야 한다. 모든 AI 역량을 자체적으로 구축하는 것은 현실적으로 어렵고 비효율적일 수 있다. AI 설루션 제공 기업, 컨설팅 회사, 학계 등 외부 전문가 그룹과의 협력을 통해 필요한 AI 기술과 노하우를 빠르게 도입하고 내재화하는 전략도 필요할 것이다.   결론 : 듀얼 브레인, 제조업의 새로운 항해를 위한 나침반 “완벽한 계획을 기다리기보다 빠르게 실행하고(선지랄 후수습), 시장과 고객의 피드백을 통해 방향을 수정해 나가는 것이 중요하다.” – 최재홍 교수(가천대) AI 시대는 제조업에 거대한 도전인 동시에 전례 없는 기회이다. 이 기회를 잡기 위해서는 AI를 단순한 생산성 향상 도구로 여기는 구시대적 관점을 벗어나, 인간의 지적 능력을 확장하고 협력하는 듀얼 브레인으로 장착해야 한다. 인간의 비판적 사고와 창의성, 그리고 AI의 방대한 처리 능력이 결합될 때 제조업은 새로운 차원의 혁신과 경쟁력을 확보할 수 있을 것이다. 이제 제조업은 단순히 물건을 만드는 것을 넘어, 지능형 시스템과 인간 지능이 함께 작동하는 ‘코인텔리전스 제조(co-intelligence manufacturing)’의 시대로 진입하고 있다. 듀얼 브레인을 장착하고, AI와 함께 배우고 실험하며, 인간 고유의 가치를 더욱 빛내 나간다면, AI 시대의 제조업은 더욱 강력하고 지속 가능한 미래를 향해 성공적으로 항해할 수 있을 것이다. 이는 선택이 아닌 필수 생존 전략이 될 것이다. 최재홍 교수는 2025년 7월 9일 미모세(미래모빌리티세미나) 2025 키노트에서 이런 말을 남겼다. “오너는 될 때까지 하기 때문에 실패가 없다.” 이 말은 강연장에 모인 스타트업 그리고 상장사 CEO들에게 큰 영감과 감동을 주었다.   ■ 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.

  트림블코리아가 7월 17일 서울 구로구 롯데시티호텔 구로에서 철골 제작사를 위한 테클라 파워팹(Tekla PowerFab) 론칭 세미나를 개최한다고 밝혔다. 이번 세미나는 철골 제작의 생산성과 수익성을 높이기 위한 통합 관리 설루션인 테클라 파워팹을 국내 제작사에 소개하는 자리다. 테클라 파워팹은 견적부터 설계, 제작, 설치에 이르는 철골 제작 전 과정을 하나의 시스템에서 통합 관리할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 실시간 재고 관리와 정확한 원가 분석으로 프로젝트의 효율과 수익을 높일 수 있다. 세미나에서는 트림블코리아와 파트너사의 전문가들이 파워팹의 실제 적용 사례와 함께 설계, 제작, 협업 전반의 워크플로 혁신 방안을 공유할 예정이다. 또한 트림블 커넥트(Trimble Connect) 등 제작사 중심의 실무 기능도 소개되며, 참석자 대상 경품 추첨도 함께 진행된다. 트림블코리아의 박완순 사장은 “테클라 파워팹은 철골 제작사의 디지털 전환을 가속화하고, 생산성 향상과 수익성 개선을 동시에 실현할 수 있는 강력한 도구이다. 이번 세미나를 통해 국내 제작사들이 새로운 도약의 기회를 발견할 수 있기를 기대한다”고 말했다.

SAP 코리아는 오는 7월 15일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 호텔에서 ‘SAP 나우 AI 투어 코리아(SAP NOW AI Tour Korea)’를 개최한다고 밝혔다. SAP 나우 AI 투어 코리아는 SAP 고객과 파트너, 업계 전문가들이 한자리에 모여 비즈니스 AI를 중심으로 업무 방식을 혁신하는 SAP의 인사이트를 공유하는 자리다. 빠르게 변화하는 AI 시대에 기업들이 직면한 다양한 과제를 해결하고 비즈니스 혁신을 지원하기 위해, 올해는 기존 연례행사인 ‘SAP 나우 코리아’를 비즈니스 AI에 중점을 둔 행사로 진행한다. 기조연설부터 최신 설루션 소개 및 데모 시연, 고객 사례 발표 등 다양한 프로그램이 준비됐으며, SAP 파트너들과 소통할 수 있는 기회도 마련된다.     이번 행사에서는 SAP의 지나 바르주-브로이어(Gina Vargiu-Breuer) 최고인사책임자와 이르판 칸(Irfan Khan) 데이터 및 애널리틱스 사장 겸 최고제품책임자가 ‘비즈니스 AI로 여는 미래의 잠재력’을 주제로 기조연설을 진행한다. 이어 SAP 주요 고객 및 파트너 기업들이 SAP 설루션 도입 사례와 효과에 대해 소개한다. 에쓰-오일 IT부문장인 임종인 전무가 라이즈 위드 SAP를 기반으로 한 클라우드 전환 여정을 소개하며, AWS의 커스틴 길버트슨(Kirsten Gilbertson) 아시아태평양 및 일본지역 SAP GTM 및 얼라이언스 총괄도 연사로 참여해 주요 협업 사례를 발표할 예정이다. 오후 세션에는 실무 중심의 총 4가지의 전문 트랙이 운영된다. 각각 ▲재무, 인사, 구매 ▲분석, 데이터, AI, 자동화, 개발, 통합 IT ▲영업, 고객 경험, 공급망, 제조 ▲SAP 설루션 구축 및 운영 등 각 영역별 담당자를 위한 맞춤형 세션이 준비되어, SAP 코리아의 구체적인 비즈니스 인사이트와 성공 사례를 공유한다. 이와 함께 제조 분야 고객들을 위한 ‘SAP 기반 제조 현장 쇼케이스’도 행사장에서 직접 시연된다. 파이프 패킹 등 다양한 제조 기업이 실제 사용하는 현장 환경을 바탕으로, SAP ERP와 연동된 공급망 관리 설루션, AI 기반 재고 및 생산 관리 기능을 엔드 투 엔드 프로세스로 구현한 것으로, 고객들은 제조 현장에서 SAP 설루션이 어떻게 적용되고 운영되는지를 확인할 수 있다. SAP 코리아 신은영 대표이사는 “혁신의 속도가 그 어느 때보다 빨라진 지금, AI는 기업 전반의 운영 방식을 근본적으로 바꾸는 핵심 역할을 하고 있다”며 “이러한 AI가 진정한 가치를 발휘하기 위해서는 AI 에이전트를 통해 애플리케이션, 데이터, AI가 유기적으로 연결돼야 한다”고 강조했다. 이어 “이번 행사를 통해 고객들이 그 가능성을 직접 확인하고 비즈니스의 잠재력을 실현할 수 있는 AI 활용 전략을 얻길 바란다”고 전했다.

카스퍼스키는 VDC 리서치와 함께 산업 부문 내 사이버보안 환경을 조사한 연구 보고서인 ‘Securing OT with Purpose-built Solutions’를 발표했다. 이번 조사는 에너지, 유틸리티, 제조, 운송 등 핵심 산업에 초점을 맞춰 250명 이상의 의사결정자를 대상으로 하였으며, 산업 환경을 사이버 위협으로부터 강화하기 위한 주요 동향과 과제를 제시했다. 보고서에 따르면 산업 기업의 7%는 필요할 때만 취약점을 관리하고 있어, 이로 인해 많은 기업들이 예기치 않은 가동 중단, 생산 손실, 그리고 잠재적 사이버 침해로 인한 평판 손상 및 재정적 피해에 노출되고 있다.     구체적으로 살펴보면, 상당수의 기업이 정기적인 침투 테스트나 취약점 평가를 시행하지 않고 있는 것으로 나타났다. 응답자의 27.1%만이 월간 기준으로 이러한 중요한 평가를 수행하는 반면, 다수인 48.4%는 몇 개월에 한 번씩 평가를 진행하고 있었다. 특히 16.7%가 연 1~2회만, 7.4%는 필요할 때만 취약점에 대응한다고 답했는데, 이러한 불규칙한 대응은 복잡해지는 위협 환경에서 기업을 취약하게 만들 수 있다. 강력한 사이버보안 전략은 기업 자산에 대한 완전한 가시성 확보에서 시작된다. 이는 리더들이 보호해야 할 자산이 무엇인지 이해하고, 위험도가 높은 영역을 평가할 수 있도록 한다. IT와 OT 시스템이 융합되는 환경에서는 단순한 자산 목록 이상의 것이 요구된다. 기업은 운영 현실에 맞는 위험 평가 방법론을 도입해야 한다. 명확한 자산 기준을 설정해야만 하며, 이를 통해 기업은 기업 위험 기준과 취약점이 발생할 수 있는 물리적 및 사이버 영향을 모두 반영하는 실질적 위험 평가를 수행할 수 있다. 모든 소프트웨어 플랫폼은 본질적으로 버그, 불안전한 코드, 그리고 악의적 행위자가 IT 환경을 침해할 수 있도록 악용할 수 있는 기타 약점에 노출된다. 따라서 산업체에 있어 효과적인 패치 관리는 이러한 위험을 완화하는 데 매우 중요하다. 그러나 연구에 따르면, 많은 기업이 패치 적용을 위한 운영 중단 시간 확보에 어려움을 겪으며, 효과적인 패치 관리에 상당한 도전을 받고 있다. 특히, 많은 기업이 OT 시스템에 대해 몇 개월에 한 번 혹은 그 이상 간격으로만 패치를 적용해 위험 노출이 크게 증가하고 있다. 구체적으로는 31.4%가 월 단위로 패치를 적용하며, 46.9%는 몇 개월에 한 번, 12.4%는 연 1~2회만 업데이트한다. 이러한 효과적인 패치 관리 유지의 어려움은 기기 가시성 제한, 공급업체별 불규칙한 패치 제공, 전문 기술 요구, 규제 준수 문제 등이 더해지는 OT 환경에서는 더욱 심화된다. IT와 OT 시스템의 융합이 점점 가속화됨에 따라, 전통적으로 독점 기술에 의존해왔던 이러한 이질적인 시스템을 조화롭게 통합할 필요가 있다. 이 과제는 자산 추적과 상태 모니터링을 위한 카메라, 스마트 센서, 고급 기후 제어 시스템 등 다양한 사물인터넷 장비가 급증함에 따라 더욱 복잡해지고 있다. 이러한 연결된 기기의 폭발적 증가는 산업 기업의 공격 표면을 넓혀, 강력한 사이버보안 대책이 필요한 시점이다. 이에 대해 카스퍼스키는 “산업 고객을 위해 전문 OT 등급 기술, 전문가 지식 그리고, 차별화된 전문성 등의 서비스를 원활하게 통합하는 강력한 생태계를 제공한다”고 소개했다. Kaspersky Industrial Cybersecurity(KICS)는 중요 인프라를 위한 네이티브 XDR 플랫폼으로, 중앙 집중식 자산 관리, 위험 관리, 감사를 지원하며, 단일 플랫폼을 통해 분산된 다양한 인프라 전반에 걸쳐 보안 확장성을 가능하게 하는 OT 생태계의 핵심이다. 또한, 카스퍼스키는 산업 기업이 신규 OT 장치 또는 시스템 도입 시 Secure by Design 이념을 채택할 것을 권장한다.  카스퍼스키의 아드리안 히아 아시아태평양 지역 총괄사장은 “극심한 경쟁이 펼쳐지는 비즈니스 환경에서 일관성과 연속성은 기업 성과의 핵심 기둥이다. 따라서 강력한 보안 시스템의 구축은, 예기치 않은 가동 중단, 장비 손상, 작업 중인 재고 손실 등 심각한 운영 중단을 초래할 수 있는 사이버 침해로부터 보호하기 위해 필수이다. 기업들은 사이버보안 시스템의 복원력을 강화하여, 단순히 운영을 보호하는 데 그치지 않고 디지털 중심 경제에서 경쟁력을 확보해야 한다”라고 말했다. 카스퍼스키 이효은 한국지사장은 “산업계의 디지털 전환 과정에서 OT 보안은 기업 생존에 매우 중요한 요소가 되었다. 많은 기업이 아직도 수동적 대응 모델에 머무르고 있으나, 진정한 해법은 선제적이고 적극적인 ‘Secure by Design’ 시스템 구축에 있다. 한국 기업들은 지능형 운영과 아키텍처적 복원력을 통합하여 복잡한 IT/OT 융합 환경에서 산업 사이버보안의 새로운 패러다임을 선도하고 있다”라고 말하며, “기업이 기존 취약점 패치 방식에서 벗어나, 점점 심각해지는 산업 사이버 위협에 대응하기 위해 전체 수명주기 보호를 제공하는 전문 OT 보안 설루션을 도입해야 한다”라고 말했다.