SAP가 10월 6일부터 3일간 미국 라스베이거스에서 새롭게 선보인 연례행사 ‘SAP 커넥트(SAP Connect)’를 개최했다고 밝혔다. SAP는 이번 행사에서 AI, 데이터 및 애플리케이션의 통합이 어떻게 비즈니스 가치를 창출하는지를 선보였다. 특히 이번 발표에서 ▲인간과 협력해 성과를 높이는 쥴(Joule)의 역할 기반 AI 어시스턴트 네트워크 ▲더 깊은 인사이트를 제공하는 확장형 데이터 생태계 ▲공급망 리스크를 사전에 예측하는 소프트웨어 등의 설루션을 공개하며, 비즈니스 운영 방식에 대한 새로운 혁신을 제시했다.     SAP는 비즈니스 스위트의 가치 창출 중심에 있는 핵심 AI 엔진으로서 쥴의 차세대 단계를 공개했다. SAP 비즈니스 스위트 전반의 애플리케이션과 데이터를 기반으로, SAP는 쥴에 새로운 세대의 역할 인식형 어시스턴트를 도입했다. 각 어시스턴트는 특정 비즈니스 역할을 수행하는 사람과 함께 협업하도록 설계됐으며, 쥴의 어시스턴트는 업무에 적합한 에이전트를 활용해 이를 구성, 조율 및 관리함으로써 인간이 보다 높은 수준의 인사이트와 생산성을 발휘하는 데 집중할 수 있도록 한다. 특히 전문화된 쥴 에이전트(Joule Agent) 라이브러리는 특정 기능 내에서 복잡한 워크플로를 수행하도록 설계되어 쥴의 어시스턴트를 지원한다. 피플 매니저 어시스턴트(People Manager Assistant)는 보상 이상 징후와 같은 문제를 발견하고 해결하는 데 도움을 주는 새로운 피플 인텔리전스 에이전트(People Intelligence Agent)를 포함한 전문 에이전트 팀을 조율해 관리자가 성과를 이끌 수 있도록 지원한다. 또한 새롭게 선보이는 재무 계획 어시스턴트(Financial Planning Assistant)는 현금 흐름을 최적화하고 이자 수익을 높이는 새로운 현금 관리 에이전트(Cash Management Agent)를 포함한 전문 에이전트 그룹의 도움을 받아 재무 담당자가 효율성을 높일 수 있도록 돕는다. 이처럼 새로운 역할 인식형 AI 어시스턴트는 개별 비즈니스 영역에서 성과를 향상시키기 위해 사람과 협력할 뿐 아니라, 복잡한 전사적 문제를 해결하기 위해 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 함께 해결한다. 데이터는 AI 혁신의 원동력이지만, 여전히 여러 시스템에 분산되어 있는 경우가 적지 않다. SAP는 이번 행사에서 이러한 장벽을 없애기 위해 SAP 비즈니스 데이터 클라우드 커넥트(SAP Business Data Cloud Connect : SAP BDC 커넥트)를 선보였다. SAP BDC 커넥트는 SAP BDC를 파트너 플랫폼과 안전하게 연결해, 조직과 기술의 경계를 넘어 비즈니스 데이터 제품이 양방향으로 오갈 수 있도록 지원한다. 아울러 제로 카피 공유(zero-copy sharing) 방식으로 데이터는 SAP 시스템 내에 안전하게 보관되면서도 고객의 기존 데이터 플랫폼에서 즉시 액세스할 수 있으며, 비용이 많이 드는 복제 없이도 비즈니스 맥락을 그대로 유지할 수 있다. 그 결과, 사일로는 줄어들고, 데이터 파이프라인은 단순해지며, 중복은 사라지고, 필요한 시점과 장소에 신뢰할 수 있는 데이터 제품을 제공할 수 있다. 또한 SAP는 데이터브릭스(Databricks)와 구글 클라우드(Google Cloud)가 SAP BDC 커넥트를 지원하는 첫 공식 파트너이며, 향후 더 많은 파트너가 추가될 예정이라고 밝혔다. SAP 데이터브릭스(SAP Databricks)는 지난 2월 SAP BDC 내의 데이터 서비스로 유지될 것이라고 발표한 바 있으며, SAP BDC 커넥트는 개방형 데이터 생태계 전반에 걸쳐 이러한 혜택을 확장했다. 이번 파트너십은 고객에게 분석 및 AI를 위한 데이터 제품에 대해 더욱 신속하게 접근할 수 있고, 원천 데이터에서 실시간 비즈니스 성과로 전환하는 과정을 한층 빠르고 간단하게 수행할 수 있도록 지원한다. SAP의 차별화된 가치 제안의 핵심은 데이터가 생성되고 AI 기반 인사이트를 경험하는 엔터프라이즈 애플리케이션이다. SAP 공급망 오케스트레이션(SAP Supply Chain Orchestration)은 쥴의 역량과 실시간 지식 그래프를 결합한 새로운 AI 네이티브 설루션으로, 여러 단계의 공급업체까지 실시간 위험을 감지하고 이에 대한 대응을 효과적으로 조율한다. 이를 통해 고객은 비용을 절감하고 공급망을 원활하게 유지할 수 있다. SAP 인게이지먼트 클라우드(SAP Engagement Cloud)는 새로운 고객 경험 설루션으로, 비즈니스에 중요한 맥락을 활용하여 고객, 공급 업체 및 기타 이해관계자 전반에 걸쳐 상호작용을 개인화한다. 또한 이번 행사에서는 차세대 SAP 아리바(SAP Ariba) 조달 제품군이 조달부터 공급업체 관리에 이르기까지 지출 관리의 모든 단계에 인텔리전스를 제공하는 AI 네이티브 설루션으로 주목받기도 했다. SAP의 무하마드 알람(Muhammad Alam) 제품 엔지니어링 총괄 및 이사회 임원은 “불확실성이 일상이 된 시대에 기업이 성장하기 위해서는 최고의 애플리케이션을 단순히 조합하는 것 이상의 접근 방식이 필요하다”면서, “이번 행사에서 발표한 내용은 AI, 데이터 및 애플리케이션이 하나로 결합되어 더 나은 의사결정, 더 빠른 실행, 그리고 확장할 수 있는 혁신을 주도하는 SAP 비즈니스 스위트(SAP Business Suite)의 강력한 힘을 보여준다”고 말했다.

포지FX가 VR 훈련 설루션을 만드는 방법   콘크리트 레벨링 기술 기업인 소메로 엔터프라이즈(Somero Enterprises)는 포지FX(ForgeFX)와 파트너십을 맺고 S-22EZ 레이저 스크리드 장비용 몰입형 가상 현실(VR) 설루션으로 작업자 교육에 혁신을 가져왔다. 콘크리트 전문가를 위한 이 몰입형 교육 설루션은 높은 교육 비용과 물류 문제를 줄이는 동시에 작업자에게 안전하고 참여도가 높은 실습 학습 환경을 제공한다. 소메로와 같은 제조업체는 유니티(Unity)의 기술 및 XR 인터랙션 툴킷(XR Interaction Toolkit)과 같은 툴을 활용하여 교육 프로세스를 간소화하고, 운영자의 숙련도를 개선하며, 운영상의 제약을 줄일 수 있다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     오늘날 건설 업계에서 숙련된 인재를 찾는 것은 인력 부족으로 인해 프로젝트가 중단될 위기에 처한 것과 마찬가지로 벅찬 일이다. 2024년 미국 건설업협회에 따르면, 현재 건설업체의 79%가 숙련된 인력을 구하기 어려워 프로젝트 일정과 비용에 영향을 받고 있다고 한다. 전미 주택 건설업자 협회에 따르면 2031년까지 인력의 41%가 은퇴할 것으로 예상되는 등 인력 고령화도 이러한 격차의 원인 중 하나이다. 건설업계의 기술 인력 부족에 대한 스마트 설루션의 필요성이 그 어느 때보다 커졌다.   기존 교육의 과제 소메로는 고품질의 평탄한 콘크리트 바닥을 만들기 위한 핵심 도구인 S-22EZ 레이저 스크리드 기계를 비롯한 레이저 유도 콘크리트 스크리드 장비 전문 업체이다. 이들의 목표는 높은 출장 비용, 장비의 마모, 물류의 한계 등 글로벌 수용 능력의 제약을 해결하면서, 안전하고 효율적으로 운영자를 교육할 수 있는 VR 시뮬레이터를 개발하는 것이었다. 교육생들은 물리적 기계 없이도 컨트롤을 다루고 공간 역학을 이해하는 경험이 필요했다. 콘크리트 평탄화 기술을 마스터하려면 단순한 도구가 아니라 수년간의 신체적 연습을 통해 연마한 기술을 전수받아야 한다. 소메로의 데이브 라사카(Dave Raasakka) 글로벌 고객 지원 담당 부사장은 “콘크리트는 부패하기 쉬운 제품이다. 일단 땅에 떨어지면 한 시간 내에 완료해야 한다. 그렇지 않으면 문제가 생길 수 있다”고 설명했다. S-22EZ 레이저 스크리드 장비와 같은 중장비 교육에는 일반적으로 기계 자체, 레이저 트랜스미터와 같은 특수 장비, 적절한 콘크리트 형태와 타설 조건을 갖춘 전용 교육 공간 등 광범위한 물리적 자원이 필요하다. 이러한 실제 시나리오는 종종 기계의 마모를 포함하여 높은 비용을 수반하며 장비 가용성, 악천후, 높은 부품에 접근하는 동안의 미끄러짐 및 추락과 같은 위험과 같은 요인으로 인해 방해를 받을 수 있다. 6개의 글로벌 서비스 센터와 연간 수백 명의 교육생을 보유한 소메로 콘크리트 인스티튜트(Somero Concrete Institute)는 이러한 물류, 재무 및 안전 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 확장 가능한 설루션이 필요했다. 소메로는 그들의 요구 사항을 충족하고 제약 조건을 해결하는 일관된 고품질 학습 경험을 제공하기 위해 대체 교육 설루션으로 포지FX 시뮬레이션(ForgeFX Simulations)을 선택했다. 실제 기계로 작업하는 경험을 모방하는 데 필요한 촉각적 피드백과 시각적 사실감을 포착하는 등 레이저 스크리드의 작동을 정확하게 재현하는 몰입형 교육 시뮬레이터를 설계해야 하는 복잡한 과제에 직면했다. 유니티 기반의 이 설루션은 S-22EZ의 복잡한 컨트롤을 복제하여 교육생에게 가상 환경에서 실제와 같은 실습 경험을 제공하므로 학습 과정에서 물리적 장비가 필요하지 않다.     사실감을 높여주는 기술/기능 유니티의 XR(확장현실) 툴은 S-22EZ 레이저 스크리드 VR 시뮬레이터를 구동하여 사실적인 몰입형 3D 환경에서 장비 동작을 정밀하게 재현할 수 있다. 유니티 클라우드(Unity Cloud)의 예외 보고 기능은 실행 가능한 스택 추적을 제공하여 최소한의 수동 개입으로 QA 및 이슈 추적을 지원한다. 성능의 경우, 유니티의 CPU 및 GPU 프로파일러를 사용하여 병목 현상을 진단하고 프레임 속도를 최적화하여 원활하고 반응이 빠른 VR 경험을 보장한다. 이러한 도구는 특히 물리 계산에서 비효율적인 부분을 파악하고 해결하여, 원활한 상호 작용과 안정적인 시뮬레이션을 유지하도록 안내한다. XR 인터랙션 툴킷(XRITK)은 가상 상호작용을 간소화하는 직관적인 크로스 플랫폼 설루션으로, 소메로 트레이닝 시뮬레이터의 몰입도와 운영 효율을 높인다. 유니티는 XRITK를 사용하여 VR 릭을 관리함으로써 메타 퀘스트 3에서 컨트롤러와 고급 핸드 트래킹 기능을 지원하여 교육생의 몰입도를 극대화하는 원활하고 반응이 빠른 교육 환경을 만들 수 있었다. 이 설정은 스냅 회전, 순간 이동, 오브젝트 조작과 같은 인터랙션 구성 요소를 표준화하여 개발 시간을 최소화하고 향후 하드웨어 및 소프트웨어 업데이트에도 시뮬레이터가 적응력을 유지할 수 있도록 한다.   ▲ 충돌기가 작동하는 모습을 보여주는 개발자 화면   유니티의 잡 시스템을 사용하면 메인 스레드의 성능에 영향을 주지 않고 보조 스레드에서 콘크리트를 사실적으로 시뮬레이션할 수 있다. 트리거 충돌기를 바운딩 박스로 사용하여 의도적이든 비의도적이든 콘크리트에 영향을 줄 수 있는 요소(예 : 스크리드 헤드 또는 기계 타이어로 인한 요소)를 정의했다. 여기에는 강체(rigid body)가 없고 충돌(collision)에 대한 레이어 마스크가 아무것도 포함하지 않도록 설정되어 있으므로, 메인 스레드에서 최소한의 작업이 수행되고 있다. 작업 시스템을 사용하면 메인 스레드 성능에 영향을 주지 않고 독립형 퀘스트 헤드셋에서 최대 4개의 스레드를 동시에 실행할 수 있다.(메인 스레드에서는 콘크리트에 영향을 줄 수 있는 기계 조각을 나타내는 바운딩 박스의 위치를 추적한다.)   ▲ 핸드 트래킹을 통해 기계 컨트롤과 현실감 있게 상호작용할 수 있다.   유니티는 다음을 활용한다. 유니티 터레인(Unity Terrain)을 활용하여 콘크리트 표면을 사실적으로 렌더링하고 텍스처를 블렌딩하여 타설 전반에 걸쳐 다양한 마감과 일관성을 반영한다. 유니티 잡(Unity Job)은 커스텀 콘크리트 시뮬레이션의 계산을 오프로드하여 쟁기나 진동기와 같은 콘크리트 충돌기가 콘크리트의 매끄러움이나 거칠기에 미치는 영향과 표면에서 콘크리트를 밀고 당기는 방식을 결정하는 커스텀 콘크리트 시뮬레이션에 배포된다. ‘러프’ 및 ‘스무스’ 텍스처가 있으며, 기본값은 러프이다. 지형 높이 맵의 각 지점에서 얼마나 부드러운 텍스처를 표시할지에 대한 알파 값을 설정한다. 메인 스레드에는 작업에 쓰이는 하이트맵 및 알파 맵 데이터와 일치하도록 지형을 업데이트하는 두 가지 빠른 함수가 있다. 이러한 시스템은 사용자가 콘크리트 작업의 시각적, 촉각적 뉘앙스를 경험할 수 있는 몰입형 가상 환경을 강화하여 복잡한 건설 활동을 충실하게 재현함으로써 교육 효과와 사용자 참여를 높인다.   ▲ 워크어라운드 검사 강의 시연하기   고객 피드백 파일럿 단계가 끝날 무렵, 소메로는 VR 교육을 마친 후 22EZ 레이저 스크리드에서 작업자 기술이 향상되었음을 보여주는 두 가지 사례 연구를 수행했다. 사례 1 : 비사용자 직원이 VR 교육을 받고 성공적으로 기계 사용법을 시연할 수 있었다. 사례 2 : 교육을 받은 비사용자를 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 기계 작동에 자신감이 생겼다고 응답했다.   시뮬레이터의 향후 계획 보다 효과적인 교육 소메로 S-22EZ 고급 레이저 스크리드 VR 교육 시뮬레이터는 건설 교육 기술의 도약을 상징한다. 이 몰입형 교육 플랫폼은 기존 교육 방법의 문제를 해결함으로써 전 세계 운영자에게 높아진 정확성, 접근성 및 참여도를 제공한다. 복잡한 실제 시나리오를 시뮬레이션하고 환경에 미치는 영향을 줄이며 기술 유지를 강화하는 기능을 갖춘 이 시뮬레이터는 작업자가 최적의 성과를 낼 수 있도록 준비할 뿐만 아니라 소메로가 더 높은 효율과 ROI를 달성할 수 있도록 지원한다.   시장 도달 범위 확대 이 시뮬레이터는 유통업체가 대규모 기계를 원격으로 대화형으로 시연할 수 있는 기능을 제공함으로써, 소메로의 글로벌 시장 진출에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보인다. 소메로는 판매 주기를 가속화하고, 고객의 의사 결정을 개선하며, 글로벌 입지를 확장하는 동시에 기존 장비 쇼케이스와 관련된 물류 비용과 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.   체계적인 수업 그 이상 소메로는 시뮬레이터 2단계에 대한 추가 테스트를 진행하면서 3단계 로드맵을 구상하고 있다. 다양한 슬럼프 수준이나 건조 단계와 같은 요소를 재현하는 고급 콘크리트 시뮬레이션, 구조화된 수업 단계를 넘어, 교육생이 가상 기계와 자유롭게 상호작용할 수 있는 샌드박스 스타일의 수업 등이 잠재적인 집중 분야이다. 포지FX와 소메로는 유니티 플랫폼에서 혁신을 거듭하면서, 제조 업계에서 혁신적인 교육 경험을 제공할 수 있는 가능성을 높이고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

알테어는 9월 5일 ‘2025 추계 AI 워크숍’을 진행했다. ‘엔지니어를 위한 AI’를 주제로 진행된 이번 워크숍에서 알테어는 AI를 활용해 제품 개발 프로세스를 가속화하고 의사결정의 정확성을 높이며, 지능형 디지털 트윈을 완성한다는 비전을 선보였다. 또한 AI 기반 시뮬레이션, 생성형 AI, AI 에이전트, 지식 그래프 등 최신 AI 기술의 실제 적용 사례와 활용 방안을 소개했다. ■ 정수진 편집장     한국알테어의 김도하 지사장은 개회사를 통해 AI 기술이 산업 고객의 현장에서 빠르게 내재화되며 동반 성장하고 있다면서, “이는 고객들이 명확한 비전과 단계별 로드맵을 가지고 각자의 환경에 맞춰 AI를 접목하고 있기 때문”이라고 설명했다. 또한, 국가 AI 프로젝트가 시작되어 1만 4000 장의 GPU가 1차 도입되는 등 정부가 주도하는 ‘소버린 AI’ 시대가 열리고 있는 점에 주목하면서, “AI를 통한 제조 산업의 르네상스가 도래하고 있으며, 알테어 또한 시장과 함께 성장하기 위해 준비하고 있다”고 전했다.   엔지니어링 언어를 학습하는 AI 알테어의 케샤브 선다레시(Keshav Sundaresh) 디지털 전환 총괄 시니어 디렉터는 “AI는 더 이상 개념이 아니라 실제 현장의 핵심 기술”이라면서, 엔지니어링 수명주기 전반에 걸친 로코드·고효율 AI 접근법을 구현해야 한다고 짚었다. MIT의 연구에 따르면, 기업의 생성형 AI 파일럿 프로젝트 가운데 95%가 실질적인 재무 성과를 내는 데 실패하고 있는 것으로 나타났다. 그 원인으로는 ▲특정 결과에 편중된 데이터 ▲단편적이고 사일로화된 데이터 ▲값비싼 컴퓨팅 자원 ▲도메인 지식과 AI 기술 간 격차 ▲기존 시스템과의 통합 및 신뢰성 문제 등이 꼽힌다. 선다레시 시니어 디렉터는 이런 현실적 장벽을 극복할 수 있도록 알테어와 지멘스의 기술 역량을 결합해 AI 기반의 통합 설루션 포트폴리오를 제공할 수 있다는 점을 강조했다. “제품의 요구사항 정의부터 폐기에 이르는 모든 과정에서 AI를 활용하고, 단절된 디지털 스레드를 통합하여 데이터 기반의 신속한 의사결정을 지원하겠다”는 것이다. 이를 위한 핵심 전략은 ‘AI에게 엔지니어링 및 제조의 언어’를 가르치는 것이다. 기존의 LLM(대규모 언어 모델)이 텍스트나 이미지 등 일반 데이터에 강점을 보인다면, 지멘스와 알테어는 기계 설계, 전기/전자, BOM(Bill-of-Materials), 시뮬레이션 데이터 등 산업 특화 데이터를 학습시켜 신뢰도 높은 ‘산업용 파운데이션 모델(Industrial Foundation Model)’을 구축하고 있다는 것이 선다레시 시니어 디렉터의 설명이다.   AI 확산으로 제조 혁신의 속도 높인다 AI 비전을 구체화하는 방법론으로 알테어는 ‘라이프사이클 인텔리전스(Lifecycle Intelligence)’ 프레임워크를 제시했다. 이 프레임워크는 AI 도입의 장벽을 낮추고 모든 엔지니어가 AI를 손쉽게 활용해 혁신을 가속화할 수 있도록 하는 데에 중점을 두고 있다. 선다레시 시니어 디렉터는 ▲반복 작업의 자동화 및 대규모 데이터 분석으로 인간 전문가의 역량을 강화하고 ▲기존 워크플로와 도구에 AI 기능을 통합하여, 학습 부담 없이 자연스러운 AI 활용을 도우며 ▲코딩 지식과 관계 없이 모든 사용자가 AI를 구축하고 배포할 수 있는 환경을 제공하는 세 가지 접근법을 통해 AI 도입을 가속화한다는 로드맵을 소개했다. 이 프레임워크를 활용하면 전처리 영역에서는 형상 인식 AI 기술로 부품 분류 및 군집화를 자동화하거나, 자연어 처리(NLP) 기반 코파일럿을 통해 모델 정리부터 전체 해석 설정까지 대화형으로 수행할 수 있다. 솔빙 영역에서는 기존의 시뮬레이션 데이터를 학습해 CAD 또는 메시 단계에서 물리 현상을 빠르게 예측할 수 있고, 시스템 레벨의 시뮬레이션 속도를 높일 수 있다. 후처리 영역에서는 AI가 핫스폿이나 파손 영역을 자동 식별해 결과 분석을 돕는다. 이 프레임워크의 기술적 기반은 분산된 데이터를 연결하는 ‘데이터 패브릭’과 AI 모델을 개발·운영하는 ‘AI 팩토리’의 결합이다. 선다레시 시니어 디렉터는 알테어의 데이터 분석/AI 플랫폼인 래피드마이너(RapidMiner)와 로코드 앱 개발을 지원하는 지멘스 멘딕스(Mendix)를 통해 라이프사이클 인텔리전스를 구현할 수 있다고 설명했다.     엔지니어링 AI의 혁신 동력 에이전틱 AI(Agentic AI), 지식 그래프(Knowledge Graph), 생성형 AI 등 최신 AI 기술이 R&D부터 설계와 제조까지 엔지니어링 전반의 혁신을 가속화하고 있다. 알테어는 이들 기술이 개별적으로도 강력하지만, 서로 결합하면서 데이터 기반의 신속한 의사결정을 지원하고 기존 워크플로를 지능적으로 전환하는 핵심 동력으로 작용한다고 소개했다. AI 에이전트는 사용자를 대신해 특정 목표를 이해하고 자율적으로 판단 및 실행하는 ‘지능형 디지털 대리인’이다. 단순 반복 작업을 자동화하는 것을 넘어서, 여러 에이전트가 협업하는 다중 에이전트 구조를 통해 복잡한 과업을 수행하는 것이 최근의 흐름이다. 엔지니어링 현장에도 공정 상 발생한 문제에 대해 자연어로 질문하면 해결 방법을 제시하거나, 생산 라인의 다운타임 원인을 분석하고 관련 데이터를 종합해 보고하는 등의 AI 에이전트가 도입되고 있다. 알테어는 시각적 워크플로 설계 도구를 통해 이러한 AI 에이전트를 쉽게 구축하고 AI 클라우드 프로세스와 원활하게 연결하는 방법을 제시했다. 지식 그래프는 다양한 출처(소스)에 분산된 데이터를 하나의 의미 계층(semantic layer)으로 통합해서 데이터 간의 숨겨진 관계를 파악하게 하는 기술이다. 이는 AI 모델의 가장 큰 문제점으로 꼽히는 환각(hallucination) 현상을 최소화하고, 장기적인 맥락을 이해하는 메모리로 기능하면서 신뢰성 높은 AI 에이전트를 구현할 수 있게 돕는다. 엔지니어링 분야에서 지식 그래프는 여러 AI 에이전트가 일관된 지식 베이스를 공유하게 해서 협업의 효율을 높이고, 공장 문제 해결 시 여러 데이터베이스에 동적으로 접근하여 질문에 답하는 아키텍처를 구현하는 데 쓰인다.   PLM과 AI의 시너지로 더 큰 혁신도 가능 알테어는 지난 3월 지멘스와의 합병을 완료했다. 제조 기술에 강점을 가진 지멘스와 엔지니어링 및 AI 기술에 집중해 온 알테어의 시너지에 대해, 이번 워크숍에서 한 가지 실마리를 발견할 수 있었다. 알테어는 AI와 PLM(제품 수명주기 관리)의 결합이 제조업의 패러다임을 바꿀 것으로 보았다. 한국알테어 최병희 본부장은 “많은 기업이 PLM 시스템에 제품의 설계부터 생산, 운영까지 대량의 데이터를 축적하고 있지만, 이를 제대로 활용하지 못하고 있다. 이 PLM 데이터를 AI로 분석해 기업의 핵심 자산으로 만들고, 경험에 의존하던 사후 대응 방식의 업무 환경을 미래가 예측하고 문제를 예방하는 예측 기반의 업무 환경으로 혁신할 수 있다”고 소개했다. 지멘스의 PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter)가 제품의 모든 역사를 기록한 단일 진실 공급원(single source of truth)이라면, 알테어의 래피드마이너는 코딩 지식이 없이도 AI 모델을 개발할 수 있는 ‘똑똑한 AI 분석가’라고 할 수 있다. 두 설루션을 통합하면 래피드마이너가 팀센터의 데이터를 분석해 숨겨진 패턴과 인사이트를 찾아내고, 이를 바탕으로 미래 예측 모델을 생성할 수 있다. 그리고 이 예측 결과를 다시 팀센터에 전달해 시스템 전체가 똑똑해지는 선순환 구조를 만든다. 최종적으로는 현실을 명확히 이해하고 미래를 예측하는 ‘지능형 디지털 트윈’을 완성할 수 있다는 것이 최병희 본부장의 설명이다. 이 외에 공급망 최적화, 품질 이상의 조기 탐지, 고객 피드백의 반영 등 다양한 분야로 시너지를 확장할 수 있는 가능성도 점칠 수 있다. 최병희 본부장은 “PLM 데이터를 시작으로 ERP, MES, CRM 등 분산된 기업 데이터를 통합하면 더 큰 범위의 업무 혁신이 가능하다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

세일즈포스는 전 세계 CFO(최고재무책임자)들이 AI 에이전트 투자 확대를 통해 비용 절감과 매출 성장을 동시에 추진하고 있다고 밝혔다.  세일즈포스는 모닝컨설트와 함께 한국을 포함한 24개국 CFO 261명을 대상으로, AI 에이전트가 기업의 비용 절감, 매출 성장, 전략적 의사결정에 미치는 영향을 파악하기 위한 조사를 진행했다. 조사에 참여한 전 세계 CFO의 78%는 의사결정 과정에서 AI 활용을 점차 확대하고 있으며, 72%는 AI가 기업의 비즈니스 모델을 근본적으로 변화시킬 것이라고 응답했다.     이번 조사에서 CFO들은 AI 예산의 약 25%를 에이전틱 AI에 할애하고 있으며, 74%는 AI 에이전트가 비용 절감뿐만 아니라 매출 성장에도 기여할 것으로 기대한다고 응답했다. 또한 64%는 AI 에이전트가 기업의 지출 방식을 근본적으로 변화시키고 있다고 답했으며, AI 에이전트를 도입한 기업은 평균 매출이 약 20% 증가할 것으로 전망됐다. 또한, 전 세계 CFO들은 AI를 단순 반복 업무 자동화 도구가 아닌 전략적 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 특히 CFO의 역할과 기업 비즈니스 모델이 빠르게 변화하고 있으며, 에이전틱 AI가 새로운 성장 기회를 창출하고 있는 것으로 조사됐다. 전 세계 CFO 중 55%는 AI 에이전트가 단순 업무보다 전략적 업무를 더 많이 수행할 것이라고 예측했다. 실제로 CFO들은 위험 평가(74%), 재무 예측(58%), 비용 관리(54%) 등의 핵심 재무 업무를 AI 에이전트에게 일임하면서 업무 효율을 높이고 있다고 응답했다. CFO들의 AI 투자 전략에 대한 자신감도 높게 나타났다. 전체 CFO의 56%가 투자 전략에 대해 자신감을 보였으며, AI 도입에 대한 ROI 평가 시에는 ‘비용 절감, 리스크 및 규정 준수 개선, 매출 성장’을 가장 중요한 기준으로 꼽았다. 이어 ‘생산성 및 효율성 향상’과 ‘의사결정 개선’이 뒤를 이었다. 한편, CFO들은 AI 전략과 관련해 ‘보안 및 개인정보 위협(66%)’과 ‘ROI 실현 기간(56%)’에도 주의를 기울이고 있는 것으로 나타났다. 한국을 포함한 아시아태평양(APAC) 지역의 경우, 83%가 AI를 활용한 비즈니스 의사결정을 확대하고 있다고 답해 글로벌 평균(78%)을 웃돌았다. 주요 활용 분야는 ▲위험 평가(85%) ▲재무 예측(65%) ▲수익성 평가(58%) 순으로 나타났다. 또한 아태지역 CFO의 52%는 자신의 AI 투자 전략에 대해 자신감을 보이는 것으로 조사돼, 글로벌 수준과 유사한 결과를 보였다. 세일즈포스 코리아 박세진 대표는 “이번 연구조사를 통해 AI 에이전트 활용이 기업의 매출과 운영 성과에 직접적인 영향력을 미치고 있다는 사실을 확인할 수 있었다”면서, “오늘날 AI는 재무팀이 단순한 재무 관리 역할을 넘어 보다 과학적이고 전략적인 의사결정을 수행하도록 지원하며, 기업 성과와 성장 기회를 창출할 수 있도록 돕고 있다. 세일즈포스는 앞으로도 CFO들이 AI 에이전트와 함께 미래 경쟁력을 확보하고, 지속 가능한 성장의 길을 개척할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다.

SAP코리아는 오는 9월 11일 윈덤그랜드부산 그랜드볼룸에서 ‘AI 기반 생산성과 수익성의 균형을 통한 혁신’을 주제로 ‘SAP 이노베이션 데이(SAP Innovation Day)’를 개최한다고 밝혔다. 급변하는 글로벌 비즈니스 환경과 치열한 시장 경쟁 속에서, 많은 기업이 비용 효율화와 수익성 제고라는 과제에 직면하고 있다. SAP코리아는 이러한 환경 속에서 영남 지역 기업들이 효과적인 대응 전략을 모색할 수 있도록 지원하기 위해 이번 행사를 마련했다. 올해 더 확대된 규모로 진행되는 SAP 이노베이션 데이는 ▲통합 재무 플랫폼 ▲AI 기반 공급망 혁신 전략 ▲스마트 제조 솔루션 등 SAP의 최신 기술을 중심으로 실제 고객 사례를 함께 공유하며 실질적인 해결 방안을 제시할 예정이다. SAP코리아는 “특히 올해 행사는 비즈니스 환경의 복잡성에 능동적으로 대응할 수 있는 혁신 기술과 실행 전략을 중점적으로 다루며, 참가 기업들이 새로운 가치를 창출할 기회를 제공할 것으로 기대된다”고 전했다. 오전 세션에서는 유튜브 채널 ‘경제 읽어주는 남자’를 운영하는 김광석 한국경제산업연구원 연구실장을 초청해, 신정부 정책과 관세전쟁을 중심으로 2026년 경제 전망과 기업의 전략적 대응 방향을 제시하는 강연을 진행할 예정이다. 이번 강연은 영남 지역 기업들이 거시 경제 흐름을 정확히 이해하고, 변화에 유연하게 대응할 수 있는 전략적 사고를 확립하는 데 도움이 되는 인사이트를 제공할 계획이다. 이어 안상원 SAP코리아 최고재무책임자(CFO), 아밋 베르나(Amit Verna) SAP 아태지역 CFO 오피스 설루션 자문 총괄, 아담 피아나(Adam Peanna) SAP 아태지역 공급망 고객 자문 총괄이 ‘생산성과 수익성의 균형을 통한 혁신’을 주제로 패널 토의에 참여한다. 이어지는 세션에서는 정대영 SAP 코리아 제조 산업 영업 총괄이 AI 기술을 통해 진화하는 공급망 관리 전략을 발표하고, 박승범 SAP 코리아 파트너가 SAP 비즈니스 스위트(SAP Business Suite) 관련 주요 내용을 소개한다. 오후 세션은 생산 및 제조 트랙과 재무 및 구매 트랙으로 나뉘어, 분야별 비즈니스 AI의 활용 사례와 인사이트를 공유할 예정이다. 이번 행사에서는 다양한 현장 프로그램도 마련된다. 행사 당일에는 SAP ERP 기반으로 운영되는 제조 현장을 구현한 쇼케이스 부스가 부산에서도 재연되며, 제품 기획부터 생산까지의 전 과정을 전문가의 설명과 함께 실시간으로 체험할 기회를 제공한다. 또한 행사 전날인 9월 10일 저녁에는 영남 지역 SAP 행사 최초로 주요 기업의 리더를 초청한 네트워킹 디너가 진행되어, 각 기업의 현업 과제를 공유하고 실질적인 사례를 논의하는 교류의 장도 마련할 예정이다. SAP코리아 신은영 대표는 “전 세계적으로 공급망 재편과 기술 패러다임 전환이 가속화되는 가운데, 국내 기업들이 AI 기반의 민첩한 대응 전략을 마련하는 것이 무엇보다 중요해지고 있다”면서, “비즈니스 AI를 포함한 혁신 기술을 통해 고객의 생산성과 수익성 모두를 향상시키고, 지속 가능한 성장을 실현할 수 있도록 돕는 신뢰받는 파트너가 될 것”이라고 말했다.  

디지털 전환의 잠재력을 실현하는 메타버스 기술   이번 호에서는 산업 분야 메타버스의 발전을 이끄는 요인과 그 잠재력에 대해 알아보고, 디지털 전환의 중요성과 이를 실현하는 기술을 살펴보고자 한다. 또한, 실제 성공 사례를 통해 산업 분야 메타버스를 즉시 시작해야 하는 세 가지 이유를 제시한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아     메타버스는 주로 게임, 엔터테인먼트, 소셜 네트워크, 가상 경제 같은 소비자 지향적 활동을 위해 구상되었으며, 현재 로블록스(Roblox), 디센트럴랜드(Decentraland), 호라이즌 월즈(Horizon Worlds) 등의 플랫폼에서 관련 콘텐츠를 찾아볼 수 있다. 반면에 제조, 자동차, 물류 등의 산업 분야에서는 효율과 생산성, 혁신 등에 메타버스를 응용하는 방안을 주목한다. 산업 분야의 메타버스는 디지털 트윈, 시뮬레이션, 실시간 협업 등의 툴을 통합하여 운영과 설계, 교육을 개선한다. 유니티의 헤닝 린(Henning Linn) 인더스트리 고객 성공 담당 시니어 디렉터는 “산업 분야 메타버스는 데이터 연결성과 접근성을 새로운 차원으로 인도하며, 가속화된 연결을 통해 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 전송하는 방식을 개선한다”고 전했다.   든든한 토대를 마련하는 산업 분야 메타버스 산업 분야 메타버스는 몰입형 3D 기술과 실제 기업용 애플리케이션을 혼합하는 방법이다. 주된 용도는 비즈니스의 내부 프로세스에 사용하거나 고객의 참여를 유도하는 것이다. 산업 분야 메타버스는 기업에게 디지털 작업 공간이 되며, 현실 공간에서 써야 할 시간이나 비용을 절약하면서 테스트와 디자인을 거쳐 운용 방안을 개선할 수 있다. 공장, 기계 또는 시스템의 첨단 디지털 시뮬레이션, 즉 가상의 모형이 생긴다고 생각해 보자. 디지털 3D 공간에서 여러 팀이 협력하여 문제를 해결하고 작업자를 교육하거나 프로세스를 최적화할 수 있다. 산업 분야 메타버스는 형태나 규모의 제약에서 벗어나 제품을 선보일 수 있는 가상 쇼케이스가 되기도 하며, 한층 새로운 수준으로 고객의 참여를 유도하는 수단이 되기도 한다. 고객이 어디서나 가상 환경을 통해 제품을 체험할 수 있는 몰입형 플랫폼을 제공할 수 있으므로 참여도와 구매 가능성이 높아진다. 산업 분야 메타버스에서는 VR(가상현실), AR(증강현실), XR(확장현실) 같은 툴을 사용하여 이러한 가상 세계에 몰입할 수 있는 환경을 제공한다. 그 기반이 되는 실시간 3D 기술을 활용해 센서, IoT(사물인터넷), 글로벌 제품 카탈로그, 소재 정보를 비롯한 현실 세계의 데이터를 연동할 수 있다. 이 모든 것을 하나로 엮으면 실시간으로 가상 세계에서 환경이나 제품을 정확하게 표현할 수 있다. 산업 분야 메타버스를 통해 몰입형 3D 기술을 실제 정보와 결합하면 더 스마트하게 작업하고, 비용을 절감하며, 고객 참여를 유도하고, 보다 안전하고 신속하게 의사 결정을 내리는 데 도움이 된다.   산업 분야 메타버스에 대한 주목도가 높아지는 이유 PwC의 2024년 운영 디지털 트렌드 설문 조사에 따르면, 운영 및 공급망을 담당하는 임원 10명 중 거의 7명(69%)은 기술 투자가 전반적으로 기대치를 충족하지 못한다고 답했다. 산업 분야의 기업들은 다음과 같은 과제에 직면하고 있다.  빠르게 변화하는 시장에 대응 : 기술과 비즈니스 모델은 빠르게 발전하고 있으며, 산업 분야의 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 미래를 향한 비전을 제시하고 새로운 기술에 투자해야 한다. 분산된 조직 간 협업 및 전략적 의사 결정 지원 : 인력은 다양한 지역과 시간대에 흩어져 있으며, 직원과 임원 모두 저마다 시간대가 달라 협업하기가 쉽지 않다. 전사적 차원에서 단절된 데이터 파악 : 그 어느 때보다 많은 데이터가 디지털화되고 클라우드에 저장되어 접근성이 높아졌지만, 대부분의 조직에서 데이터는 여전히 상당 부분 고립되어 있다. 사용자가 데이터와 상호 작용하고 데이터를 이해할 수 있도록 지원 : 복잡한 데이터 세트를 다른 데이터 세트와 통합하고, 사람들이 그 안에 담긴 맥락과 의미를 파악할 수 있도록 데이터를 시각화해야 한다.   산업 분야 메타버스가 지닌 혁신적인 잠재력 산업 분야 메타버스가 다양한 유형의 비즈니스에 적합한 이유는 무엇일까? 교육, 고객 경험, 협업 툴, 영업 및 마케팅 실무와 같은 실질적인 응용 사례에 집중하면 그 가능성은 무궁무진하다. 몇 가지 가능한 사례를 살펴보겠다.   운영 프로세스 간소화 목표 : 기존 프로세스, 워크플로, 시스템을 진단한다. 응용 사례 : 정유소에서 공장 전체의 디지털 트윈을 제작한다. 유지 관리 담당자는 가상 환경에서 디지털 트윈을 탐색하고, 그 구성 요소와 상호 작용하고, 유지 관리 작업을 시뮬레이션할 수 있다. 여기에는 마모된 부분이 있는지 파악하고, 수리 절차를 계획하고, 모든 안전 프로토콜이 준수되었는지 확인하는 작업이 포함된다. 장점 : 더 효과적으로 계획을 수립하고 휴먼 에러를 줄일 수 있으므로 유지 관리 다운타임 및 비용이 대폭 감소한다.   비즈니스 모델 전환 목표 : 기존 비즈니스 모델에서 더 혁신적인 모델로 전환 응용 사례 : 중장비 제조업체가 PaaS(Product-as-a-Service) 모델로 전환한다. PaaS 모델을 도입하면 고객은 제품 사용 비용을 한 번에 전부 지불하는 대신 사용한 만큼만 지불하면 된다. 기업은 장비의 디지털 트윈을 구축하고 실제 기계의 IoT 센서와 동기화함으로써 성능, 사용량, 마모 관련 데이터에 액세스할 수 있다. 고객은 장비를 구매하지 않고 사용량(예 : 작동 시간, 생산 산출량)을 기준으로 요금을 납부할 수 있다. 장점 : 제조업체는 PaaS 모델을 통해 반복적인 수입이 발생하는 새로운 수익원을 창출하여 재무적 예측 가능성을 높일 수 있다.   업종 전환 목표 : 새로운 지역, 업종 또는 프로젝트 모색 응용 사례 : 건설 회사가 디지털 기술을 사용해 건물의 설계, 건축, 관리 방식을 혁신하는 3D 프로젝트 모델을 구축함으로써 효율성과 지속 가능성, 비용 절감을 전체적으로 개선한다. 장점 : 실제 건설을 시작하기 전에 잠재적인 문제를 탐지하면 비용을 절감하고, 오류를 최소화하며, 프로젝트 일정을 줄일 수 있다.   인력과 조직 문화의 변화 목표 : 직원의 협업과 혁신을 촉진하고 민첩성 강화 응용 사례 : 다양한 지역에 떨어져 있는 여러 팀이 마치 같은 현장에 있는 것처럼 서로 보고 들을 수 있는 가상 3D 회의실에서 실시간으로 협업하고, 다 함께 제품의 3D 디지털 버전을 검토한다. 장점 : 직원 간의 커뮤니케이션을 개선하고, 더욱 빠르게 의사 결정을 내리고, 프로젝트를 완료하는 데 걸리는 시간을 단축한다.   고객과 파트너의 경험 혁신 목표 : 고객에게 더 흥미로운 경험 제공 응용 사례 : 자동차 제조업체가 고객에게 집에서 차량을 자세히 살펴보고 원하는 대로 커스터마이즈해 볼 수 있는 3D 가상 쇼룸을 제공한다. 고객은 실시간으로 차량의 기능을 사용해 보고, 차량의 색상, 인테리어 옵션, 액세서리를 변경하고, 모든 각도에서 변경에 따른 차이를 확인할 수 있다. 장점 : 자동차 제조업체는 고객이 더욱 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와주며, 고객 만족도와 참여 수준이 높아진다.   디지털 전환이 중요한 이유 기업이 소프트웨어와 전자 제품을 통해 기능과 사용자 경험을 개선할 방안을 모색하는 한편 지속 가능한 설루션에 대한 관심이 증가함에 따라, 많은 산업 분야에서 스마트 제품과 커넥티드 제품이 점점 더 다양하게 보급되고 있다. 공급망 관리, 인력 역학, 지속 가능한 혁신을 둘러싼 과제들로 인해 불확실성이 늘어나지만, 동시에 창의적인 솔루션을 통해 기업이 경쟁 우위를 확보할 기회가 생겨나기도 한다. 이러한 압박과 어려움으로 인해 기업은 운영 방식뿐 아니라 시장에 출시하는 제품과 서비스도 혁신해야 하는 상황에 놓였다. 실시간 3D 렌더링, AI, 클라우드 컴퓨팅이 발전하면서 산업 분야 메타버스에는 새로운 길이 열렸다. 미래의 성공을 위해 기업은 더 탄력적이고 민첩해져야 하며, 역동적으로 변하는 환경에 대한 적응력을 높여야 한다. 그러려면 디지털 전환과 산업 분야 메타버스를 핵심 요소로 채택해야 한다. 린 시니어 디렉터는 “데이터가 디지털화되었다고 해서 연동되었다는 것은 아니다. 예를 들면 제품의 동작을 설명하는 데이터라고 하더라도 제품 데이터와는 연동되지 않을 수 있다. 동작을 시뮬레이션하려면 수동으로 데이터를 연결해야 한다. 산업 분야 메타버스는 데이터 사일로(silo)를 연결하며, 이는 디지털 전환을 통해 실현할 수 있다”고 짚었다.   실시간 3D : 산업 분야 메타버스의 기반 기술 현재 디지털 전환을 시작하는 조직에 중요한 혁신 중 하나는 바로 실시간 3D이다. 실시간 3D는 컴퓨터로 생성되어 단순히 보는 것에 그치지 않고, 직접 체험할 수 있는 3D 이미지를 만들고 표시하는 기술이다. 그 이름에서 알 수 있듯이 이 이미지는 실시간으로 업데이트된다. 즉, 사용자의 행동에 따라 바로 바뀌는 것이다. 실시간 3D는 원래 비디오 게임을 제작하기 위해 개발되었지만 이제는 산업 분야에서도 널리 응용되고 있으며, 가상 세계가 사용자 행동에 즉각적으로 반응하는 몰입형 인터랙티브 경험의 근간이 된다.   검증된 실시간 3D 응용 사례 고도로 발전한 고성능 실시간 3D 기술은 이미 존재한다. 제조업체, 사치품 소매 업체, 자동차 제조 업체 등 다양한 기업들이 이미 실시간 3D 기술을 활용하고 있다. 다음은 몇 가지 예시이다.   단일 에셋 라이브러리로 XR 제작 과정을 간소화 글로벌 과학 및 임상 연구 회사인 써모피셔사이언티픽(Thermo Fisher Scientific)은 디지털 트윈, 영업 지원, 교육, 기능성 게임 같은 설루션을 제공하기 위해 단일 소스의 3D 애셋을 활용하는 XR 기반 플랫폼을 구축했다. 이 XR 플랫폼의 성과는 다음과 같다. 애셋 파이프라인 효율 250% 향상 로코드/노코드 비주얼 스크립팅을 통한 개발 시간 단축   ▲ 이미지 출처 : 써모피셔사이언티픽   사이버 공간에 오프라인 매장 경험을 구현 파리의 럭셔리 가죽 제품 브랜드 카뮤포네(Camille Fournet)는 섬세한 디자인과 장인 정신으로 잘 알려져 있지만, 실시간 3D를 사용하여 고객의 경험을 향상하는 데 앞장선 브랜드이기도 하다. 이 기업에서는 고객이 매장에서 누리는 럭셔리한 경험을 온라인에도 똑같이 제공하고자 했다. 유니티를 기반으로 스마트픽셀(SmartPixels)에서 제작한 실시간 3D 제품 컨피규레이터 덕분에 카뮤포네는 다음과 같은 성과를 거뒀다. 탐색에서 구매로 이어지는 전환 수 5배 증가 고객 참여도 66% 상승   ▲ 이미지 출처 : 스마트픽셀   교육 비용을 절감 칼스 주니어(Carl’s Jr.)는 미국에 뿌리를 둔 패스트푸드 체인으로, 30개국에서 1100개가 넘는 식당을 운영한다. 만 명에 달하는 직원 대부분이 서로 멀리 떨어져 다양한 지역에서 근무하고 있다. 안전, 위생 및 고객 서비스에 대한 높은 기준을 유지하려면 지속적이고 일관된 신입 직원 교육이 필수이다. 칼스주니어는 AR 기반의 자기 주도형 인력 교육을 통해 다음과 같은 성과를 달성했다. 교육 비용 73% 절감 고객 만족도 43% 증가   ▲ 이미지 출처 : 비저너리스 777(Visionaries 777)   지금 산업 분야 메타버스를 시작해야 하는 세 가지 이유 디지털 기술은 빠르게 발전하고 있다. 산업 분야의 기업이 뒤처지지 않으려면 더 전략적으로, 더 장기적인 관점에서 변화를 예측해야 한다. 경쟁력 확보 : 경쟁 업체는 이미 실시간 3D를 활용할 방법을 모색하고 있고, 움직임이 더딘 조직을 빠르게 앞지를 것이다. 실시간 3D에 대한 고객의 수요와 기대치가 모두 증가하고 있으며, 고객이 원하는 것을 제공하지 않는 조직은 고객 이탈을 겪게 될 것이다. 인재 확보 : 최고의 인재, 특히 기술 인력은 늘 부족하며 수요가 많다. 새로운 기술을 도입하여 디지털 전환을 추진하는 기업은 기술 커뮤니티의 이목을 끌 수 있다. 혁신 실현 : 복잡한 3D 데이터에 대한 보편적인 액세스 권한을 제공하고 전 세계의 관계자가 협업할 수 있도록 지원하면 작업자가 더욱 생산적이고 효과적인 동시에 보다 빠르게 작업할 수 있다.   향후 전망 살펴보기 기술의 융합 그 자체인 산업 분야 메타버스의 목표는 가상 세계와 증강현실을 서로 연결하는 것이다. 유연함이라는 본질 덕분에 기술과 활용 사례가 발전함에 따라 그 정의도 계속 변화할 것이다. 기업은 IoT, AI, XR 같은 디지털 전환 툴을 연동하여 공장, 공급망, 제품을 세밀한 부분까지 그대로 재현함으로써 몰입도 높은 산업 분야 메타버스 애플리케이션을 제작할 수 있다. 이 가상 모형은 실시간 모니터링, 예측형 유지 관리, 시나리오 테스트, 교육, 협업 등을 가능케 한다. 결론적으로, 산업 분야 메타버스는 기존 프로세스를 개선하는 것을 넘어서 더욱 민첩하고 지속 가능하며 혁신적인 산업으로 향하는 혁신의 기틀이 되고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.