고객맞춤 제조 IT시스템 솔루션 코디네이션 전문기업 지능형 공장 서비스·DX Accelerator, 디엑셀   디지털 기술의 발전으로 글로벌 제조업계는 더 높은 효율성, 맞춤 생산, 그리고 지속 가능성 확대를 위한 혁신기술 개발에 대한 니즈를 키우고 있다. 이러한 트렌드에 맞춘 디지털 기술과 로보틱스를 활용한 제조 시스템이 구현되고 있으며, 개인화·맞춤화를 위한 기능과 프로세스의 진화 속도도 빨라지고 있다. 본지에서는 지능형 공장 서비스와 고객이 필요한 솔루션을 활용하여 기업의 시스템을 코디네이션 하는 ‘디엑셀(DXel, www.dxel.co.kr)을 만났다.   ▲ 디엑셀 김남웅 대표       고객이 필요로 하는 솔루션을 찾아주는 기업 2022년 4월 설립된 디엑셀은 회사명에서도 알 수 있듯 산업계의 디지털 전환을 돕는 ’Digital Transformation Accelerator‘ 기업이다. “당사는 고객이 필요한 솔루션을 코디네이션 하는 제조 시스템 전문기업”이라고 소개하는 김남웅 대표는 “당사 가장 큰 경쟁력은 20여 년간 다양한 산업별 제조 현장을 경험한 전문적인 노하우를 가지고 기업 맞춤 제조 서비스를 제공하고 있는 임직원”이라고 소개하며, 검증된 솔루션을 통해 고객의 업무 효율성을 높이고, 제조산업 시스템의 혁신을 이루고 있다고 부연했다. 2~3년 전의 제조 IT시스템은 생산량, 업무감시, 원가절감 등 관리직 위주로 구축되었다. 그러나 생산성 향상과 품질력 제고에 직접적으로 성과를 내기 위해서는 좀 더 직관적이고, 직원 참여가 가능한 시스템을 구축해야 한다. 이러한 환경 변화에 맞춰 디엑셀은 직원의 감시보다 직원의 참여를 확대할 수 있는 시스템, 제조 현장에 맞춘 MES와 UWB 기반의 실시간 제품 위치 추적시스템을 사업의 모토로 창업하게 되었다. “과거 제조 IT시스템이 ‘관리적 관점’에서 구축되었다면, 이제는 사람을 중심으로 사회적 가치까지 창출할 수 있는 역할로 확대되고 있다”라고 말하는 디엑셀 김남웅 대표는 “우리는 전 직원이 참여할 수 있는 ‘지속 가능한 실천적 제조 IT시스템’을 구축하고 있다”라고 소개한다. 제조산업에 특화된 스마트 플랫폼 서비스 제공 디엑셀은 제조산업에 특화된 스마트 플랫폼을 통해 제조 현장 시스템 개발, UI/UX 프로비저닝 및 대시보드를 구현하기 위한 다양한 레어어를 제공하고 있다. 이 회사 솔루션의 핵심적인 기능인 기준정보 구축과 환경정보 및 시스템을 컨트롤하는 파운데이션 레이어, 제조현장시스템인 공정 정보와 Lot 정보, BOM 정보 등 프로세스 전반을 관할하는 시스템인 프로세스 레이어가 있다. 이와 더불어 사용자 데이터 수집 및 편의성을 제공하는 UI/UX 오퍼레이션 레이어와 수집된 데이터를 각종 디바이스를 통해 사용자에게 제공하는 디스플레이 레이어를 통해 최적의 제조시스템을 제공하고 있다.  디엑셀 김남웅 대표는 “이러한 기술력을 토대로 스마트한 공장 운용을 위한 ‘디지털팩토리 서비스’, 협력사/딜러사 등의 파트너사들과의 ‘디지털 협업공장 공급망 벨류체인 서비스’, 그리고 초광대역통신(Ultra-Wideband, UWB) 기술을 활용한 ‘실시간 고정밀 측위 관리 서비스’ 등 3가지 영역에서 솔루션 코디네이션 서비스를 제공하고 있다”라고 부연했다.   (1) 디지털 팩토리 서비스 이중 디지털 팩토리는 다양한 설비 및 공장 내 장치와의 인터페이스를 통한 실시간 데이터 수집 및 모니터링을 적용하여 디지털 생산 공정 정보를 제공하고 있다. 휴먼 에러를 원천 차단하고, 품질 결과를 학습하여 피드백함으로써 선제 예방 품질 역량을 강화하고 있다. 또한 핵심 생산 및 유관 정보를 표준화하고 디지털화하여, 모든 제조 현장의 데이터 연계로 통합적인 디지털 관리를 실현하고 있다. 특히 생산 현장 정보의 디지털화와 실시간 가시성 확보로 경영 목표 관점의 새로운 영감을 제시하고 있으며, 데이터 분석 기반의 생산 및 품질을 위한 최적화된 제조 운영과 QCD 즉 품질, 원가, 납기의 가치를 극대화하여 최고의 생산 능력을 창출할 기회를 제공하고 있다. (2) 디지털 협업공장 공급망 벨류체인 서비스 디엑셀의 또 다른 서비스는 협력사와 제조 현장, 판매딜러 간의 공급망 디지털 협업공장을 구축하여 클라우드를 기반으로 고객사와 협력사, 그리고 판매딜러의 실시간 재고 데이터를 SaaS(서비스형 소프트웨어) 형태의 애플리케이션으로 제공하는 서비스이다. 이를 통해 고객의 주문을 받은 판매딜러는 제조 공장의 재고 수량 및 위치 데이터를, 제조 공장은 협력사의 재고 수량 및 위치 데이터를 실시간으로 확인할 수 있다. 이는 결과적으로, 불필요한 발주와 재고를 현저히 줄여 원가절감 및 협력사와의 상생을 도모할 수 있다. 이를 기반으로 디엑셀의 시스템은 고객사의 생산계획과 입고 검사, 공정관리를 지원하여 생산실적을 더욱 극대화해하고 있으며, 협력사에는 생산관리, 출하관리, 품질관리의 혁신을 이루어 나가고 있다.  (3) 실시간 고정밀 측위 관리 서비스 차세대 무선 통신 기술인 UWB의 정확한 위치감지 기술은 디지털 공장을 구축하는 데 많은 도움이 된다. 디엑셀의 스마트팩토리 고정밀 측위 관리 솔루션은 국제적인 첨단 UWB 기술을 바탕으로 제조현장의 제품, 부품 및 차량 등의 움직임을 센티미터 수준의 고정밀 측위 서비스로 제공한다. 0차원 존재 감지, 1차원 선형 궤적 측위 및 2차원 지역 평면 측위를 통합한 다차원 측위 모드를 채택하여 사람, 차량, 사물의 실시간 위치를 정확하게 파악할 수 있다. 이러한 기술은 궤적 추적, 작업 시간 통계, 면적 수, 전자 울타리 및 기타 서비스 기능과 결합하여 제조 운영의 효율성을 높이고 공장의 자재 관리 개선, 원가절감 및 공정 흐름 최적화를 제공한다. 김남웅 대표는 “위치 관리시스템과 결합된 저희 솔루션은 스마트팩토리의 관리 수준을 한 단계 높였다고 자부할 수 있다”라고 덧붙였다.  AI 제조 분야 앵커기업으로 부상 최근 디엑셀은 AI 자율제조 선도프로젝트의 일환으로 농기계 다품종 유연생산을 위한 AI 자율제조 국책과제의 공동연구기관으로 선정되어 참여하고 있다. 디엑셀의 실시간 고정밀 측위 관리 기술이 성공적인 AI 자율제조 실현에 필수적인 핵심기술임을 인정받았기 때문이다. “당사는 전라북도 농기계 산업 및 동종업계의 AI 자율제조 선도 표준모델을 구축하는데 무거운 책임감과 사명감을 느끼고 있다”라고 말하는 이 회사 김남웅 대표는 “디엑셀이 보유한 기술을 더욱 강화하고 발전시켜 AI 자율제조 분야의 앵커기업으로 성장하고자 한다”라고 프로젝트 참여에 대한 포부를 밝혔다. 사람이 기업 성장의 답 “아무리 기술이 뛰어나도 그 기술을 용도와 상황, 목적과 요구에 맞게 구현해 낼 사람이 없다면 그 기술은 가지고 있는 능력을 발휘할 수 없다”라고 말하는 디엑셀 김남웅 대표는 “앞서 소개한 바와 같이 우리의 가장 큰 장점은 고객이 요구하는 디지털 전환의 미션을 제대로 수행하기 위해 20년 넘게 많은 산업별 제조환경을 경험한 전문가들이 각자의 노하우를 기반으로 기업 맞춤 제조 서비스를 제공하며, 검증된 솔루션을 통해 업무 효율과 고객 서비스의 혁신을 높인다는 것”이라며, “특히 고객의 니즈를 먼저 파악하고, 선제적으로 솔루션을 제안할 수 있도록 임직원의 역량을 지속적으로 강화하고 있다”라고 부연했다. 이는 디엑셀이 인재 양성에 집중하고 우수한 경험을 가진 전문가를 끊임없이 발굴해 오는 이유기도 하다.  디지털과 인간이 상생하는 시스템을 만들다! 디엑셀은 제조물류산업의 다양한 고객을 만족시키기 위해 유연한 비즈니스 플랫폼을 선보이고 있다. 현재는 제조분야에서 전문역량을 발휘하고 있지만, 디지털 전환이 전 산업에서 일어나듯이 이 회사가 가진 지능형공장 서비스와 위치관리 기술 기반의 혁신 솔루션은 전 산업에 적용될 수 있다.  오늘보다 나은 내일을 꿈꾼다는 김남웅 대표는 “제조 현장에 특화된 디지털팩토리와 더불어 UWB 측위 기술을 기반으로 개발된 실내외 무선 위치 추적 장치, 이 두 개의 솔루션을 융합한 위치관리 기반 디지털팩토리 솔루션을 제공하여 시스템 인프라가 약한 중소기업, 관리의 단계를 높여야 하는 대기업들의 애로를 해결해 주는 것이 우리의 역할”이라며, “우리는 앞으로도 우리나라 산업의 디지털 역량 강화를 넘어 국가 기술 경쟁력 제고에 기여하고, 디지털과 인간이 상생하는 시스템, 새로운 기술이 인정받는 변화된 세상에서 저의 기술이 고객의 성공적인 비즈니스가 되도록 최선을 다하겠다”라고 덧붙였다.

‘2025 산업지능화 컨퍼런스’가 지난 3월 13일~14일 서울 코엑스 E홀에서 개최되었다. 이번 행사는 산업통상자원부가 주최하고 한국산업지능화협회가 주관했으며, AI 기반의 산업 생태계 조성과 AX(AI Transformation) 확산을 통해 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 것을 목표로 했다. ■ 이성숙 기자     ‘DX to AX – 산업 AX로 가는 여정’을 주제로 열린 이번 행사는 제조산업 혁신을 위한 AI 및 디지털 기술의 실제 적용 사례를 공유하고, 향후 산업 발전 방향을 모색하는 자리로 마련되었다. 다양한 국내외 기업이 참여해 디지털 전환(DX)과 인공지능 전환(AX)의 최신 트렌드와 기술을 소개했다. 행사는 기조세션과 함께 제조 OT 기술, 제조 IT 기술, 제조 AI, 산업 데이터 스페이스 등 네 개의 기술 세션으로 구성되었다.   글로벌 기업의 제조 혁신 사례 공유 행사 첫째 날인 3월 13일의 기조 세션은 ‘국내외 DX/AX 선도 사례’를 주제로 진행되었으며, 실제 제조 현장에서 적용된 AI 및 디지털 혁신 사례를 발표하고, 최신 제조기술과 산업 데이터를 활용한 고도화 방안을 논의했다. 첫 번째 연사인 LG CNS 박재원 화학사업 담당은 ‘AX를 통한 제조기업의 혁신적 경쟁력 확보 방안’을 주제로, 제조산업에서 AI를 활용한 혁신 사례를 소개했다. 그는 “AX 추진을 위해서는 AI를 활용해 전사적으로 능동적인 AX 가속화를 지원할 수 있는 시스템 기반의 운영 환경이 필요하다”고 강조하며, “최적화된 생성형 AI 서비스 구현을 위해서는 활용 목적에 맞는 서비스 발굴 및 검증이 선행되어야 한다”고 덧붙였다. 한국IBM 박정선 실장은 데이터 기반 디지털 제조 전환에 대해 발표했다. 그는 검사 자동화, 고장 예측 및 예지보전, 정비 노하우 관리 등 IBM의 실제 고객 사례를 소개하며, 제조업의 AI 적용 가능성을 강조했다. 다음으로 한국미쓰비시전기오토메이션 이노우에 나오타케 부장이 ‘산업 AIX(AI Transformation) - 산업 생산성 관점에서의 파괴적 혁신 가능성’을 주제로 발표했다. 마지막으로 원프레딕트 윤병동 대표는 중소 제조기업을 위한 산업 AX 전략을 공유하며, 중소기업이 AI 기반 생산성 혁신을 달성할 수 있는 방법을 설명했다. 기조 세션 이후에는 분야별 기술 및 활용 사례 소개가 이어졌다. 주한 스위스대사관 무역투자청, 아이투맥스, 인이지, 고성엔지니어링, 유비씨, 수퍼브에이아이, 비앤드알산업자동화, 로크웰 오토메이션, 아비바 코리아, 한국산업지능화협회, LG전자 생산기술원, 인터엑스 등 다양한 기업이 발표자로 참여했다.     AI 기반 자율 제조 및 디지털 트윈 기술 소개 둘째 날인 3월 14일의 기조 세션은 현대오토에버 장연세 상무의 발표로 시작됐다. 그는 ‘소프트웨어 정의 공장으로의 DI/DX 여정’를 주제로, 현대오토에버의 ‘소프트웨어 정의 공장(SDF : Software Defined Factory)’ 설루션을 소개했다. 장 상무는 “SDF는 하드웨어에 종속되지 않고, 소프트웨어로 제조 인프라를 정의하고 이를 제어 및 관제함으로써 유연성과 상호운영성을 제공하는 공장”이라고 설명했다. 이어 로크웰 오토메이션 앤드류 엘리스 부사장은 ‘AI를 통한 자율 제조 생태계 구축’을, 헥사곤 MI 홍석관 부사장은 ‘측정 데이터 기반 자산 관리 및 로봇 성능 향상’을 주제로 발표했다. 홍 부사장은 디지털 트윈 기술, 측정 데이터 기반 공간정보 DX화, 협업 기술 등을 소개하며, 제조산업에서 효율적인 자산 관리를 위한 헥사곤의 DX & DT 전략을 공유했다. 마지막 기조세션 발표자로 나선 다임리서치 장영재 대표이사는 ‘AI 디지털 트윈 기반 무인/자율 공장 구축 실증 사례’를 주제로 강연했다. 그는 자체 개발 설루션을 통한 신속한 디지털 트윈 검증 기술, 실제 시스템 연동 가상 커미셔닝(virtual commissioning) 기술, 하드웨어 및 로봇 시스템을 고려한 고밀도 AGV/AMR 설계 등 AI 자율공장 실현을 위한 핵심 기술을 소개했다. 이 날 기술 세션에서는 오토스토어시스템, 주식회사 마이링크, 인터엑스, 씨메스, 일루넥스, 아비바 코리아, 피티씨-캡웨어, 유진로봇, 시제, 엠아이큐브솔루션, 쿤텍, 넥스톰 등 기업이 발표자로 참여했다.     콘퍼런스를 통해 본 제조업의 미래 이번 콘퍼런스를 주관한 한국산업지능화협회는 “이번 행사를 통해 제조업의 디지털 혁신이 더욱 가속화될 것으로 기대한다”며, “기업 간 협력을 강화해 글로벌 경쟁력을 높이고, AI 및 디지털 기술을 활용한 산업 전환 가능성을 모색하는 계기가 될 것”이라고 밝혔다. 제조업계는 이번 콘퍼런스를 통해 AI 및 산업 데이터를 활용한 디지털 혁신 방향을 확인하고, 새로운 비즈니스 모델을 탐색할 기회를 얻었다. 앞으로도 AX 확산을 위한 지속적인 연구와 협력이 필요할 것으로 보인다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국산업지능화협회는 ‘2025 산업지능화 콘퍼런스’가 ’DX to AX – 산업 AX로 가는 여정’을 주제로 3월 13일~14일 코엑스에서 개최되었다고 전했다.   ‘2025 스마트공장 자동화산업전’과 동시 개최된 이번 콘퍼런스에는 국내외 DX/AX 선도기업 28개사가 참여하여, 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능 전환(AX)으로 나아가는 방향에서 새로운 비즈니스 모델과 기업의 생존 전략을 제시했다. 특히 올해는 8개 기조세션과 26개 기술세션을 통해 제조업 AX 확산을 위한 AI 기술 도입전략 및 활용 혁신사례를 선보였다. 콘퍼런스 1일차인 3월 13일에는 LG CNS, 한국IBM, 한국미쓰비시전기오토메이션, 원프레딕트의 기조세션 발표가 진행되었다. LG CNS 박재원 화학사업 담당은 ‘AX를 통한 제조기업의 혁신적 경쟁력 확보 방안’을 주제로, 제조기업이 AI 도입 시 사전에 고려해야 할 사항과 제조 현장에서의 AI 활용 관점 및 방안에 대해 제시했다. 한국IBM 박정선 실장은 AI를 통해 설비 자산 관리의 효율을 높이는 사례를 설명하며, 검사 자동화, 고장 예측 및 예지보전, 현장 작업 지원 등에서의 실제 유스 케이스를 소개했다. 한국미쓰비시전기오토메이션 주식회사의 이노우에 나오타케 FA엔지니어링사업부장은 미쓰비시전기가 추구하는 디지털 제조의 방향성을 제시하고, 디지털 제조 추진의 3요소로 ‘생산현장의 자동화’, ‘업무의 디지털화’ 및 ‘시스템 통합’을 소개했다. 원프레딕트의 윤병동 대표는 AI가 산업 생산성 관점에서 파괴적 혁신을 가져다 줄 수 있는가에 대해 화두를 던지며, 산업 AX를 기반으로 O&M 업무 프로세스를 파괴적으로 혁신하는 미래 방향성을 제언했다. 2일차인 14일에는 현대오토에버, 로크웰 오토메이션, 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스, 다임리서치의 기조세션 발표가 진행되었다. 현대오토에버 장연세 상무는 제조 혁신을 위한 소프트웨어 중심의 SDF(소프트웨어 정의 공장) 체계를 실현하기 위해 제조 산업에서 DI/DX의 이니셔티브에 대해 설명하고, 현대오토에버가 정의하고 만들어나가는 SDF에 대해 소개했다. 로크웰 오토메이션의 앤드류 엘리스 부사장은 AI를 활용한 자율 제조 생태계 구축을 위한 핵심 요소와 단계적 접근법을 제시했다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 홍석관 부사장은 제조산업의 효율성을 높이고 로봇의 활용 범위를 확대할 수 있는 방안을 제시하며, 제조산업 자산 DX, DR 및 데이터 관리 설루션과 효율적 로봇 성능 향상 기술을 소개했다. 다임리서치 장영재 대표이사는 중견기업/소기업의 무인·자율공장 도입 방안을 실증 사례를 통해 소개했다. 그는 신공장 설계에서 자동화 구축 시뮬레이션 검증 방식을 소개하고, 기존 공장이 디지털 공장으로 변화할 수 있는 방안을 다뤘다.     한편, 이틀에 걸쳐 DX/AX 혁신 기술·설루션과 유스케이스를 소개하는 기술 세션도 진행되었는데, 특히, 제조산업의 AI 기술 적용사례에 대해 참관객의 관심이 집중되었다. 생성형 AI 활용 방안, 로봇 AI 기술 및 로보타이제이션 등의 유스 케이스들이 소개되며, 제조업의 AI 혁신을 모색하는 기업 관계자들에게 실질적인 인사이트를 제공했다. 기술세션은 ▲제조 AI(아비바코리아, 인이지, 슈퍼브에이아이, 데이터디자인엔지니어링, 인터엑스, 엠아이큐브솔루션, 넥스톰) ▲산업 데이터 스페이스(인터엑스, 피티씨-켑웨어) ▲제조 OT 기술(주한스위스대사관 무역투자청, 로볼리전트, 오토스토어시스템, 씨메스, 비앤드알 산업자동화, 유진로봇) ▲제조 IT 기술(로크웰 오토메이션, 유비씨, 아이투맥스, 마이링크, 일루넥스, 시제, 쿤텍, LG전자 생산기술원) 등 4개의 트랙으로 구성되었다. 이 외에도 디지털 기반 제조산업 생태계 구현을 위한 필수요소로 중요성이 대두되고 있는 산업 데이터 스페이스(IDS)를 키워드로 포럼 및 세미나가 함께 열렸다. 1일차에는 ‘글로벌 제조 혁신의 새로운 언어 – 산업 데이터 스페이스’를 주제로 ‘2025 글로벌 첨단제조 표준화 포럼’이 진행되었다. 이번 포럼에서는 제조업 혁신을 실현하기 위한 필수요소로 표준의 중요성을 강조하며, 첨단 제조 기술의 표준화 추진 전략 및 주요 사례를 소개했다. 2일차에 열린 ‘산업 데이터 스페이스 기술위원회 세미나’에서는 산업 데이터 혁신 전략을 중심으로 제조기업과 IT 기업 간 협업 방안을 통한 생태계 조성과 AX 구현 방향을 제시했다. 이어지는 패널 토론에서는 ‘기업의 산업 데이터 기반 공급망 현황과 방향성’을 논의하는 자리가 마련되었다. 한국산업지능화협회의 김태환 부회장은 “생성형 AI는 4차 산업혁명 시대에 산업의 게임 체인저로 자리매김할 것이 확실시되고 있다”면서, “산업지능화 콘퍼런스를 AI, 빅테이터 등 첨단 기술을 활용한 혁신적인 비즈니스 모델과 기업의 생존 전략을 논의하는 장으로 지속 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다. 

디지털화 기반의 제조산업 혁신 전략   최근 디지털화가 화제가 되고 있지만 제조업의 디지털화는 1980년대 중반부터 이미 시작되었다. 예를 들어 2D 도면, BOM(Bill of Material), 서표 등의 디지털화는 상당한 효율 향상 효과를 가져왔다. 다음으로 1995년경부터 설계의 3D화가 시작되어, 21세기에 들어서는 3D 도면의 일반 보급이 전 세계에서 시작된다. 이 3D 도면에 의해 ‘도면대로의 제조’가 가능하게 되어, 세계적으로 형상 품질의 균등화와 표준화가 진행되고 우리나라의 제조 품질 우위가 사라지기 시작했다. 또한 형태 및 제어 알고리즘을 포함한 기능 성능을 디지털로 표현할 수 있는 가상 모델은 그 자체가 제품 자체의 현실적인 성능을 보여주기 때문에, 기존의 현실적인 제품과 같은 비즈니스 대상이 되었다. 제조 비즈니스 모델의 변화도 이미 시작되었다.   ■ 오재응 LG전자 기술고문, 한양대학교 명예교수   가상 엔지니어링 디지털화, 3D 도면화의 보급 후 2010년경부터는 자동차 산업을 중심으로 부품과 모듈의 형상을 표현하기 시작했다. 3D 모델과 기능을 표현하는 시뮬레이션 모델의 융합된 가상 (사실상) 모델을 기반으로 새로운 개발 및 제조 시스템의 보급 전개가 시작되었다.   기존의 개발·제조 흐름 제품 개발·제조에서는 기획/브랜드 단계, 구상 설계 단계, 상세 설계 단계를 거쳐 양산 검토, 세일즈 전개 검토의 흐름이 존재한다.(그림 1) 각 기술자, 전문가에 의해 단계마다 제품의 사양이 숙성 최종적으로 사양이 결정되고 양산된 후 각 고객에게 제품이 전달되었다. 기존에 초기 검토·설계 단계의 기획/브랜드, 구상 설계의 공정은 콘셉트나 목표 등을 정합하는 주요 목적으로 영업, 경영, 기획, 제품 개발 각 전문 분야의 리더 등을 중심으로 회의실에 모여 과거 데이터, 시장의 요망 등을 고려하여 기획/브랜드, 구상을 결정했다.   그림 1. 기존 제품 개발의 흐름   그 후 구체적인 형상이나 기능 설계를 실시하는 상세 설계로 옮겨, 프로토타입을 이용한 실험을 중심으로 한 검증을 반복한다. 이 단계에서는 CAE(Computer Aided Engineering) 기술도 이용하면서, 물건(실기) 베이스에서의 사양의 검증과 구조도 포함한 보증을 중심으로 행해진다. 이 때문에 큰 공수와 기간이 필요하지만, 이 상세 설계 단계가 없으면 제품의 설계·제조로 진행되지 않았다. 여기서는 제품 사양 숙성과 구조 현장과의 맞춤형이 행해져 구조의 효율화도 고려되어, 코스트 경쟁력이 높은 우리나라 품질의 제품이 태어나는 우리나라의 것 만들기의 기반이 되었다.   새로운 개발·제조의 흐름의 성립 제품을 시장화하는 방법과 흐름은 유럽에서 시작하여 세계의 제조업을 크게 변화시키고 있다. 종래는 회의실에서 이루어진 제품의 개념, 기본 기능 사양의 목표 등을 결정하는 초기 검토·설계 기획/브랜드, 구상 설계 단계에서 설계의 전 사양, 제조 검토 전 요건이 정해지는 기술과 환경이 움직이기 시작했다.(그림 2) 이것이 가상 엔지니어링이다.   그림 2. 가상 엔지니어링의 제품 개발    가상 엔지니어링에서는 부품 및 모듈의 형상을 표현하는 3D 모델과 기능을 표현하는 시뮬레이션 모델을 융합한 가상 모델이 기획/개발/제조/영업/마켓/서비스 및 공급업체 간에 공유되고, 설계 및 구조의 상세한 모든 사양과 모든 요건의 검증을 정확하게 실시하는 기술과 환경이 제공된다. 여기에서 이루어지는 것은 물건 대신 가상 모델을 이용한 정합의 일종이라고 생각하면 알기 쉽다. 이 가상 모델을 통해 개발하는 모습은 모델 기반 개발이라고도 불린다. 이 모델 기반 개발에 대해서는 우리나라의 모델 기반 개발과는 정의의 범위가 다르다고 생각되므로 그 상세에 대해서는 다음에 설명한다. 가상 모델을 연계한 개발 플랫폼은 기획/개발/제조/영업/마켓/서비스 등 각 분야의 기술과 콘셉트를 각 분야를 초월한 융합을 실시하는 개발·제조 기반의 개혁을 전 세계에 가져오기 시작했다.   새로운 엔지니어링 환경의 성립 CAE와 CAD/CAM의 연계 설계 및 제조 CAD/CAM과 실험 대신 해석하는 CAE는 21세기에 들어설 때까지 연계되지 않았으며, CAD/CAM 분야와 CAE 분야는 각각 다른 디지털 환경이 존재했다. 따라서 설계에서 CAE를 활용하는 설계 검토를 실시하기 위해서는 설계자 이외에 CAE 기술자가 대응하는 것이 주를 이루었다. 그러나 대부분의 설계 현장에서는 설계와 CAE에 의한 설계 사양 검토의 동기화가 어려운 상태가 계속되고 있었다. 21세기가 시작된 2001년에는 자동차 산업에서 범용 CAD 시스템 상에서 CAE 해석을 할 수 있게 되어, CAD 환경과 CAE 환경이 연계되었다. 이 때부터 분리된 CAE에서 CAD/CAM/CAE을 연계한 공통 디지털 환경/설계/분석/제조 협력 체제가 시작되었다.   데이터, 모델과 연계 CAE 해석은 당초 강도/강성/NV(소음·진동) 분야가 중심이었지만, 그 후 차량 전체의 거동, 차체 주위의 유체 해석 등 모든 CAE 분야를 설계 단계에서 해석할 수 있게 된다. 많은 분야에서 CAE 해석 기술이 넓어졌기 때문에 해석, 제조 등 모든 분야의 검토를 설계자가 실시하는 것이 아니라, 설계 단계에서 해석 부문이나 제조 부문 등의 엔지니어가 설계와 동기화된 검토를 가능하게 하는 환경 기술과 매니지먼트 기술의 연구가 시작되었다. 특유라고 불린 협업이 가상 환경에서 광범위하게 이루어지게 되었다고 말할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제조업 혁신 서비스와 수익모델 창출의 열쇠, ‘산업데이터스페이스’   제조산업이 폭발적으로 성장하려면 디지털 사회와 연결되어야 한다는 사실은 모두가 알고 있다. 이런 연결 수단 중 하나가 ‘데이터 스페이스’이다. 한국산업지능화협회 산업데이터스페이스(IDS, 이하 IDS) 기술위원회 위원장이자 고려대학교 디지털혁신연구센터장인 이영환 교수를 만나 국내 산업계의 데이터 서비스 경쟁력 강화 방안에 대해 들어보았다. ■ 최경화 국장     센터장을 맡고 계신 ‘고려대학교 디지털혁신연구센터’에 대해 소개 부탁드린다. ‘디지털혁신연구센터’는 고려대학교 융합연구원 산하기관으로 빅데이터, 인공지능, 블록체인 등의 최신 기술을 활용하여 제조산업 등에 활용할 수 있는 혁신 서비스와 사업 모델, 산업 기술 정책 등을 연구하고 있다. 주요 성과는 산업자원부의 제조산업 디지털전환 정책 연구, 과기부 AI·빅데이터 국가연구개발 과제, 지자체 빅데이터 분석 사업 등 최근 약 100여 건 이상의 과제를 수행했다. 즉, 제조산업 등 기술의 활용과 사업화에 대해 집중적으로 연구하고 있다.   산업데이터스페이스 기술위원회에 대한 소개한다면. 산업데이터스페이스(IDS : Industry Data Space) 기술위원회는 한국산업지능화협회 산하의 조직으로 제조산업의 디지털 전환을 통한 혁신 서비스와 새로운 수익모델의 개발을 목표하고 있다. 제조산업 업종별 기업들과 데이터스페이스를 기반으로 도전적이고 창의적인 과제를 기획하고 추진하는 것이 본 기술위원회의 핵심 가치이다. 특히 데이터 기반의 이종 산업 간 융합은 새로운 가치를 창출할 기회가 되기 때문에 경쟁이 심화되고 있는 제조산업의 새로운 돌파구라고 생각하며 이를 위한 혁신 프로젝트를 기획 및 추진하고자 한다.   IDS가 주목받는 배경은 무엇이며, 왜 중요한가? IDS는 말 그대로 산업데이터스페이스(Industry Data Space)의 약자이며, EU에서 활발하게 추진되고 있는 EU Data Space와 궤를 함께한다. 4차 산업혁명 이후 제조산업은 단위 공정 혹은 개별 기업 수준에서 빅데이터, AI, 디지털 트윈, 스마트공장, 로봇 등 다양한 시도가 있고 성공 사례가 나오고 있다. 그러나 제조산업이 더 폭발적으로 성장하려면 디지털 사회와 연결되어야 한다. 데이터를 통해서 의료 및 금융 등 이종 산업, 스마트폰을 매개로 하는 개인, 공공 기관 등과 데이터로 연결이 되어야 한다. 이런 연결을 위한 하나의 방법이자 수단이 데이터스페이스라고 생각한다.  기술적 측면만이 아니라 법 제도와 같은 사회 시스템까지 고려해야 디지털 기반의 제조산업 생태계가 구현될 수 있다. 하나의 예로서 자동차에서 운전자의 건강관리를 할 수 있는 기술은 이미 있다. 그러나 운전자의 건강데이터 등 개인정보를 연결하고 응급 상황 시 병원과 연결이 되어야 하는데, 아직 법 제도적인 부분이 따르지 못하고 있다. 이런 부분까지 고려하고 구현이 되어야 IDS 기반의 디지털 산업 생태계를 구축할 수 있다고 보다. 이미 EU뿐만 아니라 세계 각국에서 빠르게 추진하고 있기에 우리나라도 시급한 상황이다.   국내외 IDS 관련 주요 동향에 관해 소개한다면. 앞서 소개한 것처럼 EU는 데이터 기반 혁신과 디지털 단일 시장 강화를 위해 공통 유럽 데이터스페이스(Common European Data Spaces) 구축을 추진하고 있다. 공공, 산업(헬스, 농업, 에너지 등), 개인 부문 데이터의 공유와 활용을 촉진하며, 동시에 데이터 주권 확보와 보안 강화를 목표로 힌다. IDS 기술위원회가 관심이 많은 건강 분야인 유럽 헬스 데이터스페이스(EHDS : European Health Data Space)는 시민이 데이터를 통제하면서 연구자와 정책수립자들이 건강데이터를 활용할 수 있도록 지원한다. 또한 GAIA-X(가이아엑스) 프로젝트는 유럽의 데이터 주권을 강화하고 신뢰할 수 있는 데이터 인프라를 구축하기 위해 노력하고 있다. 이러한 노력은 EU의 데이터 경제를 활성화하고 안전한 데이터 공유 환경 조성에 기여하고 있다.    IDS 기술위원회와 관련해 향후 계획이 있다면. 우리 기술위원회는 진취적이고 역동적인 회원으로 구성되어 있고 이러한 기조를 바탕으로 가장 도전적이고 혁신적인 시도를 할 계획한다. 제조산업에서 이종 산업 간 융합 사례를 기획 및 발굴할 것이고, 국내외 산업데이터스페이스 기반 협력 네트워크를 구축하여 작지만 파괴적이고 혁신적 노력을 통해 거대한 비전을 천천히 실현하기 위해 노력할 것이다. 운전자의 헬스케어 데이터를 활용하여 자동차에서 구현할 수 있는 혁신 서비스를 개발할 것이고 국내 모빌리티 시장뿐만 아니라 EU 등 해외 시장에도 진출할 것이다. 법·제도적 제약, 기술적 한계, 개인의 참여 촉진 등은 우리 기술위원회가 극복해야 할 미션이기도 하다.    IDS 이외에도 교수님이 참여하신 활동이 있다면. 한국산업지능화협회의 ‘찾아가는 DX 캐러반’에 참여하면서, 제조산업 기업의 디지털 전환을 위한 정책 연구, 기술 사업화를 위해 노력했다. 서울, 경기, 인천, 강원, 대전충남, 광주전남, 부산, 울산, 강원 등 전국 시도를 순회하면서 지역 기업의 경영진과 실무진께 제조산업 디지털 전환의 사례와 방법을 소개했고 현장의 실질적인 애로사항을 듣고 조사하기도 했다. 현장의 상황은 이상적인 모습과 달랐으며 기업의 디지털 경쟁력은 오롯이 기업의 노력만으로는 한계가 있고, 정부, 대학, 연구소, 산업계 등 모든 주체의 협력이 필요함을 알게 되었다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

    18　THEME. 2024 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장 조사 Part 1. 2025년 경제 및 주력산업 전망 Part 2. MDA/PDM 분야 Part 3. CAE 분야 Part. 4 AEC 분야 Part 5. 엔지니어링 소프트웨어 업계 인터뷰 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 성브라이언 사장 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 코리아 오병준 대표이사   Infoworld   Editorial 17　트럼프 2기 시작, IT 업계의 지각 변동   On Air 53　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　2024 생성형 AI 트렌드 결산과 2025 전망 67　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　AI 시대, 디지털 전환으로 여는 플랜트·조선 산업의 미래 68　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　2025년 엔지니어링 기술과 산업을 전망하다   Case Study 54　건축 산업의 혁신 지원하는 지리 공간 플랫폼　복잡한 3D 지리 공간 모델링을 실시간 시각화하는 세슘 58　30년 역사의 캐릭터 제작 기업, 젠틀 자이언트 스튜디오　적층제조 기술로 품질·효율 높이고 창의적 혁신 실현   People&Company 60　산업데이터스페이스 기술위원회 이영환 위원장　제조업 혁신 서비스와 수익모델 창출의 열쇠, ‘산업데이터스페이스’   Culture 62　비트리 갤러리, 선물 그리고 현재를 주제로 ‘Present is PRESENT’ 개최   Focus 65　오라클, 엑사데이터 X11M 통해 AI 시대의 DB 성능 기준 제시   Column 70　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　물리적 디지털 트윈이란 무엇인가 72　엔지니어링 분야의 AI 활용을 위한 제언 / 김충섭　AI에 대한 NI(자연지능)의 첫인상 74　트렌드에서 얻은 것 No. 20 / 류용효　무르익은 AI 시대, 인간을 위한 에이전트의 탄생   New Products 82　이달의 신제품   85　New Books 86　News   Directory 131　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 88　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　전문 BIM 자료를 이해하는 대규모 언어 모델 파인튜닝하기 94　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (3) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅰ 97　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (10) / 천벼리　멀티뷰 블록   Reverse Engineering 100　시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (2) / 유우식　암중모색   Mechanical 107　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (9) / 박수민　크레오 11의 모델 기반 정의 개선사항 112　제조 산업의 설계 혁신을 위한 ZWCAD LM & ZWCAD MFG / 지더블유캐드코리아　전문적인 기계 설계 프로세스의 조합   Analysis 114　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (18) / 나인플러스IT　터보 기계 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅲ 118　전고체전지의 성능·품질 향상을 위한 CAE 활용 / 하효준　Multiscale.Sim을 활용한 전고체전지의 제조 공정 해석 방법 123　디지털화 기반의 제조산업 혁신 전략 / 오재응　가상 엔지니어링과 모델 기반 개발에 CAE를 활용하는 방법       캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

▲ 이미지 제공 : 피도텍   디지털 전환의 물결 속에서 제품의 개발과 제조를 위한 소프트웨어/하드웨어 기술은 발빠른 혁신을 추구하면서 새로운 가능성을 열고 있다. 특히 AI/머신러닝, 디지털 트윈, 3D 프린팅 기술을 활용한 자동화와 최적화는 제조산업 디지털 전환의 주요한 흐름으로 주목을 받고 있다.  이번 호에서는 2024년 11월 8일 진행된 ‘CAE 컨퍼런스 2024’에서 발표된 내용을 중심으로, 제품 개발과 제조를 위한 디지털 기술의 발전 방향을 소개한다.   혁신과 지속가능성을 위한 제조 기술로 진화하는 3D 프린팅 / 김태화 제품 개발 검증의 가속화를 위한 AI 시뮬레이션 프레딕터 / 이종학 최적설계의 대중화 : 더 쉽게 더 알차게 / 최병열 디지털 전환의 성공을 위한 CAE, AI/ML과 디지털 리얼리티 플랫폼 / 전완호   ■ 총 16 페이지     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다. 해당 기사는 한시적으로 무료 제공됩니다.

아마존웹서비스(AWS)는 11월 7일 열린 ‘AWS 인더스트리 위크 2024’에서 클라우드 기술과 디지털 전환이 산업 혁신에 어떻게 기여할 수 있는지 조명했다. 이번 인더스트리 위크에서는 6개 산업별 트랙 세션에서 40여 개의 강연을 통해 주요 기업의 혁신 사례와 클라우드/AI 전략이 발표됐으며, 30개 이상의 고객 사례 및 파트너사 데모를 포함해 다양한 디지털 혁신 사례를 공유했다. ■ 정수진 편집장     ‘AWS 인더스트리 위크 2024’는 리테일/소비재, 통신/미디어, 금융/핀테크, 제조/하이테크, 헬스케어/생명과학, 디지털 인더스트리 등 6개의 산업별로 트랙이 나뉘어 진행됐다. 이 가운데 제조/하이테크 트랙에서는 ▲LG에너지솔루션의 Amazon Datazone을 활용한 데이터와 ML 거버넌스 혁신 전략 ▲Amazon Bedrock 생성형 AI가 바꿔 나가는 HL만도의 제조 업무 혁신 ▲LG전자의 생성형 AI로 진화한 고객 데이터 플랫폼 구축 경험기 ▲AWS IoT Greengrass를 활용한 HD현대마린솔루션의 통합항해시스템 고도화 ▲삼성전자 반도체 제조 공장 설계를 위한 클라우드 건설 디자인 플랫폼 구축 ▲안랩 XDR이 그리는 AI를 적용한 보안의 미래 등의 발표가 진행됐다. 또한 전시 부스에서는 홀로그램 아바타를 활용한 대화형 컨시어지, AI 고객센터와 기업 메시지 서비스, CCTV와 생성형 AI를 적용한 위험 감시 시스템, 화가의 화풍을 재현하는 인공지능 로봇, 자율주행이 가능한 딜리버리 로봇 등 다양한 산업 분야에서 AWS의 클라우드 및 인공지능(AI) 기술을 활용한 사례가 소개됐다.    ▲ 홀로그램 아바타를 활용한 대화형 컨시어지   ▲ 인공지능으로 화가의 화풍을 학습해 재현하는 로봇   ▲ 자율주행이 가능한 딜리버리 로봇   ▲ 생성형 AI로 CCTV의 영상을 판별하는 위험 감시 시스템   클라우드/AI를 활용한 제조산업 디지털 전환 전략 AWS의 정승희 엔터프라이즈 제조 영업 팀장은 제조/하이테크 트랙의 기조 연설에서 클라우드 도입의 비즈니스 성과, 데이터 전략의 중요성, 생성형 AI 활용 사례 등을 발표하며 디지털 전환의 방향성을 제시했다. 매킨지의 연구에 따르면, 제조산업의 성공적인 디지털 전환은 생산 최적화, 에너지 절감, 납기 준수, 신제품 출시 기간 단축 등의 성과를 가져온다. 그러나 데이터의 통합, 실시간 의사결정, 데이터 보안 등은 해결해야 할 과제이기도 하다. AWS는 디지털 전환을 위해 산업 데이터 패브릭(Industry Data Fabric) 프레임워크를 제안하면서, 디지털 전환의 성공을 위한 현대적인 산업 데이터 전략을 마련할 수 있도록 지원한다. 정승희 팀장은 “산업 데이터 패브릭은 디지털 전환을 위한 종합 프레임워크로, AWS와 파트너의 기술을 통합해 디지털 전환 과정에서 복잡성을 해소하고 단계적으로 디지털 전환을 추진할 수 있도록 돕는다”고 설명했다. AWS는 제조산업에서 클라우드를 활용해 얻을 수 있는 이점으로 설계/검증 시간의 단축, 협업 강화, 글로벌 공급망 데이터에 대한 실시간 접근 및 추적, 더 빠른 진단과 문제 해결, 정밀한 분석과 예지보전, 지속 가능성 확보, 스마트 제품과 서비스 개발 등을 꼽았다. 한편으로 AWS는 제조업 혁신의 핵심 도구로 떠오르는 생성형 AI에서 가장 큰 차별화 요소인 데이터의 중요성에 주목한다. 정승희 팀장은 “생성형 AI의 가치를 실현하기 위해서는 현대적인 데이터 아키텍처가 필요하다. AWS는 3단계의 생성형 AI 서비스 스택을 제공한다”고 설명했다. 이 3단계 스택은 ▲AI 기반 모델(foundation model)의 학습 및 추론을 위한 컴퓨팅 인프라     ▲아마존 베드락(Amazon Bedrock) 서비스를 통해 맞춤화된 AI 모델 ▲LLM과 기반 모델을 활용해 개발된 아마존 Q(Amazon Q)와 같은 애플리케이션 등으로 이뤄진다. 정승희 팀장은 “AWS는 클라우드와 생성형 AI 기술을 통해 제조업체가 효율성과 품질을 높이고 경쟁력을 강화하도록 돕는다”면서, “AWS 클라우드 기반의 데이터 기술을 활용하면 제조업체가 디지털 혁신을 통해 더 높은 비즈니스 성과를 창출할 수 있을 것으로 믿으며, 이를 위한 고객의 디지털 전환 여정을 적극 지원하고자 한다”고 전했다.    ▲ 산업 디지털 전환을 위한 AWS의 산업 데이터 패브릭     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.