델 테크놀로지스가 아시아 태평양 지역 기업의 인공지능(AI) 도입 동향을 분석한 보고서의 내용을 소개했다. 이번 보고서에서는 아태지역에서 AI 도입이 빠르게 확산하고 있지만, 전문 인력 부족과 데이터 관련 문제는 여전한 과제라고 분석했다. 델 테크놀로지스와 엔비디아의 후원으로 진행된 IDC 인포브리프 ‘AI 구현을 위한 전략적 계획 수립’ 보고서는 2023년 8월부터 2024년 8월까지 아태지역의 여러 산업에 걸쳐 최대 919명의 응답자를 대상으로 한 IDC의 여러 데이터 소스 및 설문조사를 기반으로 작성됐다. 이 조사는 AI, 생성형 AI 및 ML 도입 동향, 과제 및 구현에 대한 전략적 접근 방식을 평가했다. 보고서에 따르면 아태지역에서 AI, 생성형 AI, 머신러닝 기술의 채택이 빠르게 확산되며 비즈니스 혁신을 이끌고 있다. AI를 위한 서버 시장은 2025년까지 239억 달러(약 32조 5000억 원) 규모에 이를 전망이다. 생성형 AI에 대한 투자도 늘고 있다. 올해 아태지역 기업의 84%는 생성형 AI에 100만 달러에서 200만 달러(약 13억 원~27억원)를 투자할 계획이다. 아태지역 기업들은 AI 예산의 38%를 생성형 AI에 할당하는 것으로 나타났는데, 이는 전 세계 기업의 33%에 비해 높은 수치이다.  특히 한국은 AI 도입에 더욱 적극적인 것으로 나타났다. 국내 기업 32%가 이미 AI를 직무에 도입했거나 경쟁우위의 핵심으로 인식하고 있었다. 이는 아태지역 평균인 24%를 웃도는 수치다. 반면 자사의 AI 역량이 초기 단계에 머물러 있다고 답한 비율은 26%로, 아태지역 평균(31%)보다 낮았다. 보고서는 아태지역의 빠른 AI 성장세에도 불구하고 인재 부족, 데이터 준비 현황, 복잡한 시스템 구성 등의 문제가 남아있다고 짚었다. 숙련된 AI 인재 부족은 시장 경쟁을 심화시키고 비용 상승을 유발하고 있다. AI 숙련도 격차는 디지털 전환 속도를 늦추고, 제품 개발을 더디게 하는 한편 품질 결과에 영향을 미칠 수 있다. 이 외에도 증가하는 IT 비용, 정부 규제, 데이터 보안 문제 등이 AI 도입을 가로막는 주요 원인으로 꼽혔다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 기업이 외부 전문가와 협력하고 있었다. 아태지역 응답자의 60%는 외부 개발자에 의존해 AI 애플리케이션을 개발하고 있다. 자체 개발하는 경우는 30%에 그쳤고, 약 10%는 상용 AI 설루션을 사용하고 있는 것으로 나타났다. 여러 어려움에도 불구하고, 응답 기업들은 생성형 AI가 운영 효율 향상, 고객 만족도 개선, 새로운 비즈니스 모델 창출을 이끌 수 있기 때문에 투자할 가치가 있다고 판단했다.  아태지역 기업들은 영향력이 높고 도입 효과를 측정하기 용이한 사용 사례들를 우선적으로 도입하며 단계적 접근 방식을 취하고 있다. 또한, AI가 산업 전반에 빠르게 스며들고 있는 것으로 나타났다. 금융, 제조, 에너지, 헬스케어, 소매 등 다양한 분야에서 AI를 활용한 혁신이 진행 중이다. 특히 제조산업에서는 공급망 최적화와 예측 유지보수, 품질 관리 등에 AI를 사용하고 있다. AI 기반의 수요 예측 및 실시간 생산 모니터링은 다운타임을 줄이고, 낭비를 최소화하며, 운영 정밀도를 높일 수 있도록 돕는다. 보고서에 따르면 제조업체 응답자의 52%는 생성형 AI가 18개월 내에 이 부분을 혁신할 것이라고 답했다. 자동화된 생산, 예측 리드 스코어링 및 디지털 트윈 모델을 가속화하여 스마트 제조와 민첩하고 고정밀 생산 라인을 발전시킬 것이라는 전망이다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “한국을 포함한 아태지역은 AI 도입과 혁신을 선도할 엄청난 잠재력을 보유하고 있다. 이제 기업들은 개념 검증(POC)을 넘어 측정 가능한 투자 수익률(ROI) 달성에 집중해야 할 때”라고 말했다. 그리고 “일관된 ROI를 달성하는 과정은 복잡하며, 전략, 사용 사례 개발, 데이터 준비, 거버넌스, 최적화, AI 구현 확장 등 모든 단계에서 포괄적인 지원이 필요하다. 델 테크놀로지스와 같은 전문 파트너의 지원을 통해 기업들은 도입 장애물을 극복하고 AI 성과를 달성하는 길을 가속화할 수 있다”고 덧붙였다.  

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.

제조산업의 경쟁력 강화를 위한 디지털화 전략   경제 불확실성이 커지는 가운데, 국내 제조업계는 디지털 전환과 AI 도입을 통해 위기를 극복해야 할 필요성에 직면했다. 디지털 트윈과 디지털 스레드 같은 신기술은 제품 개발부터 생산까지 전 과정의 효율을 높이고 비용을 절감하여 경쟁력을 강화하는 핵심 역량으로 주목을 받고 있다.   ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 코리아의 한국지사장이다. 30여년 이상 여러 글로벌 IT 기업을 거치며 비즈니스 및 기술 전문성을 구축해 왔다.SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원으로 재직한 바 있다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   한국은 세계 12위 규모의 경제 대국으로 자동차, 전자, 철강, 미용, 퍼스널 케어 제품 등 주요 산업을 중심으로 대외무역부(Foreign Trade Department : FTD)에서 가장 빠르게 성장하고 있는 국가 중 하나다. 또한 한국은 미국의 여섯 번째로 큰 무역 파트너로, 수출 품목의 대다수가 가공된 공산품이다. 그러나 최근 미국의 자동차와 철강에 대한 25% 관세 부과로 인해 한국의 수출이 5.2% 감소했다.¹) 대한상공회의소의 최근 조사에 따르면, 국내 제조업체 2107개 중 60.3%가 미국발 관세 정책으로 영향을 받고 있다고 응답했다. 뿐만 아니라 반도체, 의료 장비, 전기 장비, 기계, 통신, 전자 산업을 영위하는 기업의 65% 이상도 영향을 받을 것으로 예상하고 있다.²) 이러한 경제적 불확실성 속에서 한국의 제조업체들은 어떻게 관세의 영향을 최소화할 수 있을까? AI(인공지능), 디지털 트윈 등 신기술을 도입하는 디지털 전환이 그 해답이 될 수 있다. 제조업체들은 품질 보증, 비용 절감, 낭비 최소화와 같은 목표를 설정하고, 이를 달성하기 위한 현대적인 접근 방식으로 디지털화를 지목하고 있다. 스마트 공장 구축을 위해 시뮬레이션 소프트웨어를 적용하는 것이 가장 대표적이며, 많은 제조업체가 IoT(사물인터넷), 첨단 로보틱스와 같은 기술을 쉽게 수용하고 있다. 나아가, 제조업체들은 포괄적인 디지털 트윈을 활용해 업계의 도전 과제를 관리하면서 경쟁력을 유지해야 할 것이다.   그림 1. 소프트웨어와 자동화를 포함한 제품, 생산의 원활한 통합을 통해 제조업체는 포괄적인 디지털 트윈으로 제품을 설계, 시뮬레이션, 테스트, 검증할 수 있다. 동시에 설계 주기를 단축하며 제품과 프로세스 품질을 최적화할 수 있다.(이미지 출처 : 지멘스)   포괄적인 디지털 트윈의 가치 디지털 트윈은 제품 최적화와 생산 시스템 증강을 모두 향상시킬 수 있는 혁신 기술이다. 확장 가능한 포괄적인 디지털 트윈을 통해 제품과 생산 수명 주기를 원활하게 통합할 수 있으며, 여기에는 소프트웨어와 자동화가 포함된다. 물리 기반 디지털 트윈이 ‘포괄적’이려면 기계, 전자, 전기 시스템, 소프트웨어 등 모든 제품 도메인을 통합하고 제조와 연결해 오늘날 스마트 제품과 프로세스를 완벽하게 파악할 수 있어야 한다. 포괄적인 디지털 트윈은 일관된 디지털 모델 세트로 구성되며, 이 디지털 모델 세트는 전체 제품, 생산 수명 주기 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 다양한 측면을 나타낸다. 디지털 트윈은 실물 제품과 함께 업데이트된다. 덕분에 제조업체는 생산 라인과 공급망 등의 활성 요소에 대응할 수 있다. 제조업체는 디지털 트윈을 통해 제품, 생산, 프로세스를 설계, 시뮬레이션, 테스트, 개선, 검증할 수 있다. 따라서 물리적 프로토타입에 소요되는 시간과 비용을 절감해 귀중한 자원을 절약할 수 있다. 실시간 시뮬레이션은 개선이 가능한 프로세스를 식별하고, 잠재적인 변경 사항을 테스트하며, 전체 시스템을 모니터링하는 데 도움을 준다. 포괄적인 디지털 트윈은 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 일관성을 보장하고 이를 생성, 유지하는 데 드는 노력을 최소화한다. 제조업체는 디지털 트윈을 도입해 신제품, 제조 시스템, 서비스 제공 또는 프로세스의 개발 수명 주기 초기에서부터 주요 활동을 전환할 수 있다. 이를 ‘시프트 레프트(shift-left)’ 방법론이라고 한다. 엔지니어링, 설계, 원가 계산, 기타 분석 활동에 시프트 레프트를 도입하면 수명 주기 초기에 귀중한 정보와 인사이트가 생성된다. 제조업체는 이를 이용해 즉시 품질을 개선할 수 있다. 즉, 포괄적인 디지털 트윈은 운영 비용을 절감하고, 예지보전을 촉진해 생산 중단 시간을 최소화하며, 처리량을 최적화한다. 동시에 제품과 성능의 전반적인 품질과 문제 해결을 개선할 수 있다. 이러한 시간, 비용 절감으로 제조업체는 시장 출시에 필요한 시간을 단축시킬 수 있다. 또한 포괄적인 디지털 트윈을 사용해 가상으로 새로운 제품 설계 구성을 탐색할 수 있어 경쟁 우위 달성이 가능하다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

로크웰 오토메이션이 제10차 스마트 제조 현황 보고서의 일환으로 ‘2025 스마트 제조 현황 보고서 : 자동차 산업 에디션’을 발표했다. 이번 보고서는 자동차 및 타이어 제조업체, 장비 제조업체(OEM), 엔지니어링 조달업체(EPC), 시스템 통합업체 등 15개국 130명의 업계 리더를 대상으로 실시되었으며, 급변하는 시장 환경 속 경쟁력을 유지하기 위한 자동차 산업 내 기술 도입과 인력 전략의 변화를 집중 조명했고 ▲장기 인력 과제와 전략 ▲기술 투자 지속 및 AI 도입 가속화 등의 이슈를 다뤘다.     이번 조사에서는 ‘인력 확보 및 유지’가 자동차 업계의 가장 시급한 과제로 떠올랐다. 지난 해와 비교해 인력 관련 도전 과제의 비중이 높아졌으며, 자동차 및 타이어 제조업체 응답자의 37%는 ‘조직이 새로운 기술과 프로세스를 효과적으로 수용할 수 있도록 돕는 변화 관리’를 향후 12개월간 가장 중요한 과제로 꼽았다. 이어서 숙련 인력 확보(31%), 유지(33%), 인건비 상승(36%) 등도 주요 이슈로 나타났다. 기술 투자는 여전히 강세를 보이고 있다. 자동차 및 타이어 제조업체들은 AI, 생산 모니터링, 사이버보안 분야에 꾸준히 투자하고 있으며, 응답자의 62%는 기술 투자의 가장 큰 이유로 ‘장기적인 비즈니스 영향’을 꼽았고, ‘생산 능력 확대(58%)’ 또한 중요한 투자 동기로 드러났다. 이는 전체 제조업계의 2025년 전망과도 일치한다. 특히, 자동차 제조업체들은 생성형 AI, 로봇 프로세스 자동화(RPA), 디지털 도구 등 신기술에 대한 투자도 선도하고 있다. 기술 도입의 주요 목적은 안전성 향상, 사이버보안 강화, 규정 준수 확보, 비용 절감과 리스크 최소화 등으로, 이러한 방향성은 변함없이 유지되고 있음을 보여줬다. AI 도입에 대한 인식도 긍정적으로 변화하고 있다. 품질 관리, 로보틱스, 공정 최적화는 AI 기술의 대표적인 활용 사례로 나타났으며, 자동차 업계는 생성형 AI, 로봇 프로세스 자동화(RPA), 디지털 툴 분야에서도 타 산업보다 높은 투자 계획을 보였다. 특히, AI를 ‘위험 요소’로 인식한 응답자 비율은 2023년 24%에서 올해 14%로 줄어들어, 기술 채택에 대한 거부감이 줄고 실질적인 활용에 대한 기대감은 높아진 것으로 보인다. 기술 도입의 핵심 목표는 여전히 일관되게 유지되고 있다. 안전, 사이버보안, 규정 준수에 기반한 품질 향상, 비용 절감, 리스크 감소가 기술 투자 목적의 상위를 차지했다. 한편, 2030년까지 약 790만 명의 제조 인력 부족이 예상되는 가운데, 제조업체들은 자동화 투자와 더불어 AI 이해도와 커뮤니케이션, 분석적 사고, 적응력 등 소프트 스킬을 갖춘 인재 확보에 박차를 가하고 있다. 로크웰 오토메이션의 제임스 글래슨(James Glasson) 글로벌 산업 담당 부사장은 “AI와 자동화가 공장 현장을 재편하는 시대에, 자동차 제조의 미래와 성공은 기술뿐만 아니라 인재 혁신과 사람에 대한 투자에 달려 있다”며, “기술 역량 강화와 혁신은 이제 성장을 이끄는 핵심 동력이 되었다”고 말했다.

별에서 영감을 받은 지리 갤럭시 E8의 스마트 콕핏   갈릴레오 갈릴레이부터 에드윈 허블과 미국 항공우주국의(NASA)에 이르기까지 수많은 천문학의 선구자들을 매료시킨 밤하늘의 상상력을 담은 자동차가 있다. 갤럭시 E8(Galaxy E8)은 지리(Geely)의 플래그십 모델이자 브랜드 최초의 순수 전기차로, 인류의 우주에 대한 열정과 문명, 기술 혁신을 하나의 차체 안에 담아내고 있다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto   갤럭시 E8은 차량의 내/외부를 통해 유저 중심의 프리미엄 경험을 제공하도록 설계되었다. 공기역학적인 실루엣은 별빛을 연상시키는 반짝임으로 표현되며, 실내에는 경계 없는 8K 해상도를 지원하는 45인치 대형 스마트 스크린이 탑재된 디지털 콕핏 시스템을 갖추고 있다. 또한 퀄컴 스냅드래곤(Qualcomm Snapdragon) 8295 플래그십 콕핏 칩과 언리얼 엔진(Unreal Engine)을 기반으로 2D 및 3D 그래픽이 구현된다.   언리얼 엔진 기반 경험 언리얼 엔진은 이 차량의 인터페이스와 시각적 몰입감을 극대화하는 데 핵심 역할을 수행했다. 예를 들어, 시간의 흐름에 따라 앰비언트 조명이 자연스럽게 변화하도록 설계되었으며, 비가 오거나 눈이 내리는 날 사용자가 문을 열면 시뮬레이션된 별빛이 한쪽에서 다른 쪽으로 흐르며 몰입감 있고 분위기 있는 효과를 연출한다. 디지털 트윈 경험에서는 데스크톱을 통해 갤럭시 E8의 인터랙티브 3D 모델을 확인할 수 있으며, 이를 통해 헤드라이트, 도어, 창문, 트렁크 등의 기능을 직접 제어할 수 있다. 에어컨의 공기 흐름과 같은 세부적인 제어 기능 역시 언리얼 엔진 기반으로 설계되어 실시간 상호작용이 가능하다. 미니멀한 UI 디자인은 사용 편의성과 연속적이고 부드러운 인터랙티브 경험을 완성하며, 몰입감 있는 시청각 경험까지 제공한다.  지리 자동차 연구소(Geely Automobile Research Institute, 이하 GARI)의 스마트 콕핏 팀은 언리얼 엔진을 사용하여 몰입감 있고 지능적이며 안전한 콕핏 경험을 개발할 수 있었다.   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto   지리 HMI의 도전 과제와 설루션 갤럭시 E8의 8K 디스플레이를 개발하는 과정에서 GARI 팀이 직면한 주요 도전 과제는 시스템 리소스를 최소화하면서도 실시간 성능과 뛰어난 비주얼 퀄리티를 동시에 구현하는 휴먼-머신 인터페이스(HMI)를 설계하는 것이었다. 이를 해결하기 위해 GARI 팀은 복합적인 전략을 마련하고 단계적으로 적용했다. 먼저, 다이내믹 프레임 전략을 도입하여 시각적 요소와 인터랙션 유형에 따라 프레임 레이트를 유동적으로 적용했다. 원활한 인터랙션을 위해 전경 요소는 25fps(초당 프레임)로 고정해 부드러운 반응성을 확보했으며, 상대적으로 우선순위가 낮은 시나리오에는 15fps, 5fps, 동결 모드로 구성된 3단계 프레임 전략을 적용함으로써 시스템 리소스를 효율적으로 분배했다. 다음으로 계층적 리소스 관리를 통해 8K 화면의 리소스에 2D 및 3D 애셋을 1:9 비율로 포함했다. 부드럽게 전환되고 지연 없는 경험을 만들기 위해 3D 자동차 모델만 메모리에 저장하고, 다른 모든 애셋은 백그라운드에서 조용히 로드되도록 했다. 마지막으로 인터랙티브 전략을 통해 시스템 반응성과 데이터 흐름의 안정성을 강화했다. HMI 시스템에서 발생하는 신호 소스는 HMI 내부 신호와 터치 입력으로 제한하고, 실시간으로 처리해야 할 신호와 사전에 저장된 데이터 링크를 명확히 구분했다. 또한 신호가 순서대로 도착하지 않거나 반복적으로 입력되는 경우에는 L2 캐싱 및 분류 시스템을 활용해 이를 체계적으로 관리함으로써, 인터페이스의 안정성과 효율을 높였다.   지리가 HMI 제작에 언리얼 엔진을 선택한 이유 지리의 HMI 프로젝트에서는 코드 수준에서의 광범위한 통합이 가능한 커스텀 운영 체제(Galaxy N-OS)의 개발이 필요했다. 이에 따라 GARI 팀은 기존 개발 툴보다 더 향상된 기능과 확장성을 제공할 수 있는 게임 엔진의 가능성에 주목하고, 다양한 상용 엔진을 면밀히 평가했다. 최종적으로 GARI 팀은 언리얼 엔진을 선택했다. 그 결정의 핵심에는 언리얼 엔진의 리얼타임 렌더링 성능과 커스터마이징 가능성이 있었다. 특히 언리얼 엔진이 오픈소스로 제공된다는 점은 팀원들이 다양한 기능을 직접 개발하고 효과적으로 커스터마이징할 수 있도록 해 주었으며, 성능 최적화 측면에서도 높은 유연성을 확보할 수 있게 했다. 여러 리얼타임 렌더링 엔진을 검토한 결과, GARI 팀은 언리얼 엔진이 통합된 개발 도구 생태계와 렌더링 품질, 그리고 기본 DCC 작업부터 레벨 임포트까지의 과정을 간소화해주는 레벨 디자인 툴 등 포괄적인 개발 환경을 갖추고 있다는 점에서 가장 적합하다고 판단했다. GARI 팀이 특히 주목한 언리얼 엔진의 기능 중 하나는 블루프린트 비주얼 스크립팅 시스템이다. 이를 활용한 비주얼 프로그래밍으로 복잡한 인터랙션 로직을 시각적으로 설계하고 구현할 수 있게 하여, HMI 시스템 개발을 보다 직관적으로 수행할 수 있도록 돕는다. 레벨, 노멀, 게임플레이, 머티리얼 블루프린트를 포함되어 있으며, 블루프린트 노드를 통해 로직, 머티리얼, 트랜지션 등을 빠르게 구현할 수 있어 POC(개념 검증) 단계는 물론 이후 프로젝트 엔지니어링의 효율성도 크게 향상된다. 또한 언리얼 엔진의 고급 렌더링 기능은 사실적인 사용자 인터페이스와 몰입감 있는 비주얼 효과 구현을 가능하게 하여 고퀄리티의 그래픽을 안정적으로 제공한다. 피직스 시뮬레이션 시스템은 현실의 물리 효과를 정밀하게 재현하여 차량 본체와의 인터랙션을 더욱 사실감 있게 구현하고, 몰입도를 높여준다. 여기에 더해, 언리얼 엔진은 PC, 게임 콘솔, 모바일 디바이스 등 다양한 플랫폼에 폭넓게 대응할 수 있어 개발된 HMI 시스템의 배포와 실행이 용이하다는 장점도 있다. 결론적으로 GARI 팀은 언리얼 엔진의 도입이 HMI 경험의 혁신을 이끌었다고 평가하고 있다.   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto    HMI 개발을 위한 언리얼 엔진의 핵심 기능 HMI 개발을 위한 언리얼 엔진의 핵심 기능은 지리의 고유한 커스터마이징 프로세스 전반에 걸쳐 적용되었다. 이 프로세스는 콘셉트 제안, 요구사항 분석, 인터페이스 콘셉트 디자인, 3D 엔진 아트 복원, 엔진 소프트웨어 개발, 차량 기능 통합, 엔진 및 시스템 통합, 온보드 테스트 및 납품 등 여러 단계로 구성되어 있다. 지리는 전체 개발 과정에서 언리얼 엔진의 다양한 기능과 툴을 적극적으로 활용했다. 레벨(Level) 은 신(scene) 간의 매끄러운 전환과 원 테이크 기반의 연속적인 사용자 경험을 지원하며, 베리언트(Variant)는 런타임 중 애셋 관리를 간소화하고 처리 속도를 높이는 데 기여했다. 시퀀서(Sequencer)는 레벨 시퀀스와 함께 활용되어 트랜지션을 효율적으로 제어하고 애니메이션 제작을 보다 간편하게 수행할 수 있도록 도왔다. 또한 애니메이션과 머티리얼 개발에는 블루프린트를 폭넓게 사용했으며, 라이트맵과 포스트 프로세스 이펙트 등 다양한 기능을 통해 완성도 높은 HMI를 구현했다. 특히 8K 디스플레이 환경에서 고해상도 인터페이스를 안정적으로 구현하기 위해 최적화 작업이 중요했다. 초기 구동 시점과 실시간 사용자 인터랙션 중에도 시스템이 원활하게 작동하도록 하기 위해 지리는 언리얼 엔진의 여러 최적화 툴을 함께 사용했다. 언리얼 인사이트(Unreal Insights)를 통해 시작 시간을 단축하고, 언리얼 프론트엔드(Unreal Frontend)를 통해 전반적인 성능을 최적화했으며, 명령줄 기반의 디버깅 툴인 통계 시스템과 Memreport를 활용하여 세부적인 성능 데이터를 분석했다. 또한, 언리얼 엔진의 기본 툴 외에도 스냅드래곤 프로파일러(Snapdragon Profiler)를 병행해 사용함으로써 개발 효율성과 분석 정확도를 높였다. 이와 함께 안드로이드 스튜디오 프로파일러(Android Studio Profiler), 안드로이드 디버그 브리지(Android Debug Bridge, ADB), 렌더독(RenderDoc), 부트차트(Bootchart), 비지박스(BusyBox) 등 Android 및 Linux 기반의 전문 툴도 적재적소에 활용했다.   ▲ 이미지 제공 : Geely Auto   앞으로의 계획 지리는 이번 프로젝트를 성공적으로 완료한 이후, 새로운 기술을 수용하고 HMI 혁신을 지속적으로 발전시키는 데 더욱 집중하고 있다. 앞으로 지리의 차세대 스마트 드라이빙 시스템에는 갤럭시 어시스트 드라이빙(Galaxy Assisted Driving), 자동 주차, 홈존 주차 지원 등 새로운 기능이 추가될 예정인데, 지리는 이를 통해 사용자 편의성과 주행 안전성을 한층 더 끌어올릴 수 있을 것으로 기대하고 있다. 장기적으로는 대형 AI 모델과 3D 엔진이 통합된 HMI 시스템이 운전 경험을 근본적으로 변화시킬 것으로 전망된다. 이러한 기술 혁신을 실현하기 위해서는 3D 엔진 개발자와 자동차 제조업체 간의 더욱 긴밀한 협업이 필수이다. 언리얼 엔진은 첨단 주행 기능을 시각적으로 구현하는 가상 뷰를 구축하는 데 핵심 역할을 수행하며, 커스텀 운영 체제 시스템의 거의 모든 요소에 긴밀하게 통합되어 HMI의 기능성과 사용자 경험을 동시에 향상시키고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스는 자율주행차 시대에 요구되는 안전성과 성능을 충족하는 전자식 파워 스티어링 시스템(EPS : Electronic Power Steering system) 개발을 위해 폭스바겐과 협력하고 있다고 소개했다. 자율주행차, 차량 공유 및 배송 서비스가 머지않아 일상 속에서 주류 기술로 자리잡을 것으로 전망된다. 맥킨지 미래 모빌리티 센터는 자율주행 기술이 오는 2035년까지 3000억~4000억 달러의 수익을 창출할 수 있을 것으로 내다봤다. 이는 자율주행차 개발에 투자하고 있는 완성차 제조업체(OEM) 및 티어 공급업체에게 긍정적인 신호로 해석된다. 다만 이러한 기술이 본격적으로 상용화되기 위해서는 새로운 기술 역량의 확보는 물론, 안정성과 관련된 다양한 우려를 해소할 수 있는 능력이 성공의 핵심으로 작용할 것이다. 폭스바겐은 EPS를 개발하면서 급변하는 자동차 산업 환경과 자율주행 기술의 진화에 발맞춰 혁신을 추진하고 있다. 특히, EPS의 성능과 안전성을 빠르게 개선해 관련 요구 사항의 임계값을 충족시키는 동시에, 자사 브랜드 고유의 정확하고 반응성이 뛰어난 핸들링 성능을 강화하기 위해 앤시스의 시뮬레이션 소프트웨어를 적극 도입하고 있다. EPS는 다양한 주행 시나리오에서 스티어링 프로세스를 정밀하게 제어할 수 있는 복잡한 기능을 갖추고 있다. 이러한 진화 덕분에 최신 자동차는 차선 유지 보조 시스템, 고속도로 주행 시나리오의 일시적 자율주행, 자동 주차 그리고 무인 호출 기능까지 다양한 자동화 기술을 탑재하고 있다. 앞으로의 발전 방향은 ‘스티어-바이-와이어(Steer-by-wire)’ 시스템으로 나아갈 것으로 예상된다. 이 시스템은 운전자와 앞바퀴 간의 기계적 연결 없이도 차량을 제어할 수 있도록 하며, SAE 레벨 3 이상의 고도 자율주행을 실현하는 핵심 기술로 주목받고 있다.   ▲ 폭스바겐 프리미엄 플랫폼용 전자식 스티어링 시스템의 주요 사양   승차감과 핸들링을 좌우하는 스티어링 시스템 개발은 폭스바겐의 차량 설계에서 핵심적인 역할을 담당한다. 차량 주행 중의 변화는 대부분 소프트웨어 기능에 의해 밀리초 단위로 정밀하게 조정되며, 운전자가 무의식적으로 감지하는 미세한 차이가 성능에 대한 인식으로 이어지는 경우가 많다. 특히, 운전자의 직접적인 입력이 제한되는 자율주행차에서는 더욱 복잡하게 작용한다. 현재 폭스바겐은 프리미엄 플랫폼 전기차에 적용 가능한 첨단 모듈형 스티어링 시스템을 개발 중이다. 이러한 시스템은 스티어링 보조 기능의 갑작스러운 상실이나 예기치 못한 스티어링을 포함한 자율주행 관련 위험을 효과적으로 완화한다. 또한, 자율주행 환경에서 요구되는 EPS 시스템의 복잡성에 대응하기 위해 폭스바겐은 다양한 물리 영역을 아우르는 테스트를 수행하고 있다. 이는 약 150명의 엔지니어가 75만 줄의 코드를 기반으로 8000개 이상의 요구 사항을 만족시키는 소형 전자 제어 장치(ECU)에 대한 테스트, 유효성 검토 및 검증 작업을 책임지고 있다. 이러한 작업은 고성능이면서도 비용 효율적인 ECU의 개발을 가능케 한다. 특히 폭스바겐은 테스트 시나리오 전반에 걸친 시간 및 비용 부담을 최소화하고 개발 속도와 효율성을 동시에 확보하기 위해 제품과 프로세스 전반의 간소화를 적극적으로 추진하고 있다. 앤시스의 쇠렌 슈라이너(Soeren Schreiner) 수석 애플리케이션 엔지니어는 “자율주행 기술처럼 복잡성과 변동성이 높은 분야에서는 적응력이 뛰어난 설루션이 필수이다. 동시에 비용 효율성과 안전성 또한 충족되어야 한다. 특히 안전은 전체 개발 비용에서 가장 큰 비중을 차지하는 요소 중 하나”라고 강조했다. 자율주행 기술의 복잡한 시스템의 안전성을 보장하기 위해, 폭스바겐 엔지니어들은 국제적 안전 표준을 충족하는 방식으로 시스템 소프트웨어를 개발했음을 적극적으로 입증해야 한다. 이를 위해 폭스바겐은 차량용 전기·전자(E/E) 시스템의 기능적 안전을 규정한 국제 표준 ISO 26262를 기반으로, 가장 높은 수준의 안전 등급인 ASIL-D를 준수하고 있다. ASIL-D는 EPS와 같은 안전 필수 시스템의 설계·개발 시 적용되는 핵심 프레임워크다. 또한, 폭스바겐의 스티어링 시스템은 자동차 임베디드 소프트웨어 개발의 글로벌 품질 기준인 ASPICE(Automotive SPICE)의 레벨 2(L2) 요구 사항을 충족해야 한다. ASPICE L2는 차량 소프트웨어 개발 표준의 이행 여부를 평가해, 신뢰 가능한 결과물을 일관되게 제공할 수 있는지를 검증하는 체계다. 이러한 표준을 만족시키기 위해 폭스바겐은 앤시스의 시스템 및 소프트웨어 아키텍처 설계(SCADE Architect), 주요 임베디드 소프트웨어를 위한 모델 기반 개발 환경(SCADE Suite), 임베디드 소프트웨어 테스트(SCADE Test) 및 소프트웨어 라이프 사이클 관리(SCADE LifeCycle) 등 다양한 개발 도구를 활용해 엔드 투 엔드 모델 기반 시스템 및 소프트웨어 설계 툴체인을 구축했다. 이 새로운 툴체인은 소프트웨어 개발 및 배포 효율성을 높이는 동시에, 고난도 안전 제약 기준을 충족해야 하는 시스템 내에서 ISO 26262 ASIL-D 및 ASPICE L2를 준수할 수 있도록 지원한다. 앤시스의 쇠렌 슈라이너 수석 애플리케이션 엔지니어는 “폭스바겐과 함께 개발한 이번 워크플로는 효율성과 유연성을 모두 갖춘 것이 특징이다. 이 프로세스를 통해 복잡한 다단계 소프트웨어 아키텍처 모델을 정의하고 유지하면서도 설계 모델과 기능 테스트 간의 자동 동기화, 전체 개발 과정에 걸친 요구사항 추적성 확보가 가능해졌다”라고 설명했다.

스노우플레이크는 자사의 ‘제조 산업을 위한 AI 데이터 클라우드(AI Data Cloud for Manufacturing)’가 자동차 산업에 특화된 설루션을 중심으로 확장하며 높은 성장세를 보이고 있다고 발표했다. 스노우플레이크에 따르면, 2023년 4월을 기준으로 2년간 전 세계 제조 산업군에서 데이터 애플리케이션 및 협업을 위해 스노우플레이크의 플랫폼을 도입한 비율은 416% 증가했고, 데이터 분석을 위해서는 185%, 고급 예측 모델링 및 AI 앱과 같은 데이터 사이언스 목적으로는 188% 늘었다.  이와 같은 제조업체의 데이터 기반 비즈니스 인사이트 확보에 대한 높은 수요에 따라, 스노우플레이크는 AI 데이터 클라우드를 자동차 산업의 특수한 요구사항을 충족할 수 있도록 정밀하게 조정하며 글로벌 제조업체의 디지털 전환 및 AI 혁신을 뒷받침하고 있다고 전했다. 커넥티드 및 소프트웨어 정의 차량(Software Defined Vehicle : SDV), 자율주행, 전기차, 인더스트리 4.0 등 자동차 산업 트렌드에 맞춰 스노우플레이크는 데이터 공유 및 AI 지원 기능으로 완성차 제조업체(OEM), 부품업체, 유통 및 서비스업체 전반의 협업과 생산 공정을 최적화하고 있다.     특히 스노우플레이크를 활용하는 자동차 관련 기업은 차량 설계부터 생산, 서비스, 보증에 이르는 전체 라이프사이클 데이터를 통합하고 사일로를 제거할 수 있게 된다. 이를 통해 운영 효율을 높이고 고객 경험을 향상시킨다. 또한 스노우플레이크 아키텍처로 SDV와 자율주행차에서 생성되는 방대한 커넥티드 데이터를 안정적으로 활용하고 확장할 수도 있다. 누적된 데이터는 스노우플레이크 마켓플레이스에서 판매할 수 있어 신규 수익원이 되기도 한다. 스노우플레이크 데이터 플랫폼은 조직 전반에서 AI·ML 기능을 손쉽게 활용할 수 있도록 해, 예측 모델 개발시간을 단축하고 차량 설계 및 유지보수의 새로운 패러다임을 주도할 수 있다. 공급망 전반의 실시간 가시성도 제공한다. 수요 예측의 정확도를 높이고 재고 관리와 비용 효율성을 높여 데이터 기반의 의사결정을 현실화할 수 있다. 스노우플레이크의 팀 롱(Tim Long) 제조 산업 부문 글로벌 총괄은 “커넥티드 및 자율주행 등 최신 차량은 방대한 데이터를 생성하고 있으며, 자동차 업계는 이를 효과적으로 처리하면서도 신뢰할 수 있는 AI 설루션이 필요해졌다”면서, “스노우플레이크의 자동차 산업 설루션은 제조 전문성을 바탕으로 자동차 기업이 데이터를 통합하고 커넥티드 차량 개발 계획을 확장하며, 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있도록 지원한다”고 말했다. 지멘스와 같은 글로벌 기술 및 제조 기업은 스노우플레이크를 활용해 AI와 고급 분석으로 전사적 운영을 혁신하는 동시에 엄격한 보안 및 거버넌스 기준을 유지하고 있다. 전 세계 주요 완성차 제조업체(OEM)의 약 80%가 스노우플레이크 플랫폼을 활용 중이며, 닛산, 카맥스(CarMax), 콕스 오토모티브(Cox Automotive), 펜스케 로지스틱스(Penske Logistics) 등은 실시간 커넥티드 차량의 인사이트와 안전한 데이터 협업으로 운영 효율을 높이고 있다. 스노우플레이크는 이외에도 액센츄어, 아마존웹서비스, 딜로이트, EY 등 글로벌 파트너와 함께 자동차 산업에 특화된 AI 및 데이터 설루션을 확장하고 있으며, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 블루욘더(Blue Yonder), 랜딩AI(LandingAI), 멘딕스(Mendix), 시그마(Sigma) 등 다양한 파트너사가 스노우플레이크 플랫폼에서 SDV 개발, AI 기반 품질 관리, 공급망 최적화 등 전문 설루션을 개발하며 생태계를 확장하고 있다고 밝혔다.

젠하이저가 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 방송장비 전시회 ‘NAB 2025’에 참가한다고 밝혔다. 이번 전시에서 젠하이저는 자회사인 방송·음향 장비 기업 노이만 및 디지털 오디오 시스템 제조업체 머징 테크놀로지와 함께 최신 오디오 기술을 선보인다. 젠하이저는 NAB 2025에서 새로운 방송용 마이크를 최초로 선보인다. 신제품은 선명한 음질과 내구성을 갖춘 고성능 마이크로, 방송국과 스튜디오에서 요구하는 정밀한 사운드를 제공한다. 이와 함께, 차세대 디지털 무선 오디오 시스템 ‘WMAS(Wireless Multichannel Audio System)’도 공개된다. WMAS는 넓은 주파수 대역을 활용해 여러 개의 무선 마이크 및 인이어 모니터(IEM)를 동시에 전송할 수 있는 기술로, 주파수 간섭을 최소화하면서 대규모 환경에서도 안정적인 오디오 운영을 지원한다. 또한, 젠하이저는 모든 주요 브랜드의 무선 오디오 시스템을 하나의 플랫폼에서 통합 관리할 수 있는 RF 관리 소프트웨어 ‘사운드베이스(SoundBase)’를 소개한다. 기존에는 방송 및 라이브 환경에서 다양한 브랜드의 무선 장비를 사용할 경우 각각의 전용 주파수 관리 도구를 따로 사용해야 했다. 하지만 사운드베이스는 브랜드에 관계없이 모든 주요 무선 시스템을 지원해, 사용자가 보다 직관적이고 효율적으로 주파수를 조정하고 실시간으로 장비 상태를 모니터링할 수 있도록 지원한다.   ▲ 노이만의 DAW 플러그인 RIME   노이만은 새로운 디지털 오디오 워크스테이션(DAW) 플러그인 ‘RIME(Reference Immersive Monitoring Environment)’를 선보인다. RIME는 젠하이저의 몰입형 오디오 브랜드 ‘앰비오(AMBEO)’의 독자적인 알고리즘을 적용해, 돌비 애트모스(Dolby Atmos) 7.1.4 등 최신 공간 음향 포맷을 헤드폰에서 정밀하게 모니터링할 수 있도록 지원하는 설루션이다. 이를 통해 음향 엔지니어와 콘텐츠 크리에이터는 별도의 스피커 없이도 몰입형 오디오 믹싱을 보다 정확하게 수행할 수 있다. 또한, 방송용 마이크 ‘BCM 104’ 및 ‘BCM 705’의 새로운 블랙 색상 모델도 공개될 예정이다. 머징 테크놀로지는 차세대 오디오 재생 및 쇼 컨트롤 시스템 ‘오베이션(Ovation) 11’을 선보인다. 오베이션은 방송, 라이브 이벤트, 박물관, 몰입형 전시 등 다양한 환경에서 정밀한 오디오 동기화 및 자동화된 재생을 제공하는 전문 설루션으로, 최신 버전에서는 더욱 직관적인 UX/UI와 향상된 믹서 기능을 지원한다. 또한, 머징은 ‘하피 Mk III’, ‘아누비스’, ‘MT 48’ 등의 오디오 인터페이스를 활용한 네트워크 기반의 오디오 제작 환경도 시연할 예정이다. 젠하이저 그룹 관계자는 “이번 NAB 2025에서 혁신적인 무선 오디오 시스템과 몰입형 사운드 설루션을 선보이게 되어 기대가 크다”면서, “특히 WMAS 기술과 사운드베이스의 RF 관리 설루션이 방송 및 오디오 전문가에게 많은 관심을 받을 것으로 기대된다”고 말했다.

알테어가 3월 21일 서울 과학기술회관에서 ‘2025 AI 워크숍’을 진행했다고 전했다. 이번 워크숍에는 300여 명의 제조업체 실무진과 산업 전문가가 참석해 AI 기반 시뮬레이션과 생성형 AI, AI 에이전트 등 최신 기술의 실무 적용 방안을 공유했다.   행사는 한국알테어 김도하 지사장의 개회사로 시작됐다. 이어 알테어의 우즈왈 파트나익 글로벌 전략 시니어 디렉터가 ‘AI 중심 엔지니어링에서의 엔지니어 역할 변화’를 주제로, AI가 엔지니어링 혁신의 핵심 요소로 자리매김하는 과정과 미래 대응 전략을 소개했다.   국내 제조업체의 구체적인 AI 활용 사례도 공유됐다. HD현대사이트솔루션은 ‘구조해석 결과 예측을 위한 피직스 AI와 AI 스튜디오의 활용 사례’를 발표하며, AI를 활용한 구조 해석 정확도 개선 방법을 설명했다. LG이노텍은 ‘인스파이어 폴리폼과 피직스 AI를 적용한 선형, 비선형, 접착제 도포 공정 해석 사례’를 통해, 디스플레이 제조 과정에서 중요한 접착제 도포 공정의 방대한 해석 데이터를 효과적으로 처리한 사례를 소개했다. 일진글로벌은 ‘휠 베어링 성능 예측을 위한 AI 스튜디오와 피직스 AI의 비교 검토’를 통해 AI 기반 예측 모델의 정확성과 효율성을 분석했다.   이어서 자동차, 제조, 전자 등 다양한 산업 분야의 적용 사례가 발표됐다. ▲현업 담당자를 위한 생성형 AI -sLLM(소형 언어 모델) 실전 사례 ▲지식 그래프와 생성형 AI를 활용한 차량 안전을 위한 그래프 지원 엔지니어링 ▲설계, 테스트, CAE 엔지니어를 위한 AI 기반 기술 대중화 ▲AI 기반 E-모터 전자기 해석 프로세스 제안 ▲ 제조업 AI를 위한 HPC 운영 전략 : 알테어원과 데이터 분석의 시너지 등이 포함됐다.   한국알테어의 김도하 지사장은 “AI는 이제 현장에서 필수적인 핵심 기술이며, 효과적인 도입을 위해서는 산업별 맞춤형 전략이 필요하다”라며, “알테어는 국내 제조업체의 AI 도입과 경쟁력 강화를 지원하기 위해 세 번째 AI 워크숍을 개최했으며, 앞으로도 다양한 AI 설루션을 제공해 산업 혁신을 지속적으로 선도하겠다”고 전했다.  

ESI 그룹이 새로운 스탬핑 시뮬레이션 도구인 BM-Stamp를 출시한다고 발표했다. 이 도구는 엔지니어가 전문적인 유한요소해석(FEM)이나 메시 생성에 대한 지식 없이도 고강도 강철이나 알루미늄과 같은 소재의 스탬핑 작업에 대해 초기 타당성 검토부터 예측 시뮬레이션까지 실행할 수 있도록 지원한다. BM-Stamp는 자동차 제조업체가 비용을 절감하고 정확도를 높일 수 있도록 도와주며, 생산 시간과 비용 절감 압박이 커지는 상황에서 더욱 신속하고 신뢰할 수 있는 시뮬레이션이 필요하다는 요구를 충족시킨다.   BM-Stamp는 직관적이고 프로세스 중심적인 경험을 제공하여 초기 학습 곡선을 줄이는 데에 초점을 맞추었다. 이를 통해 엔지니어는 원하는 효율 목표를 빠르게 달성할 수 있다. 기존 도구와 동일한 수준의 생산성을 유지하면서도 더욱 정밀한 결과를 제공하여, 소재 비용을 절감하고 물리적 테스트 횟수를 줄일 수 있다는 점을 내세운다. BM-Stamp는 단일 부품 제조에서 조립 및 최종 제품의 구조적 성능 평가까지 이어지는 ESI의 가상 제조 및 성능 체인과 원활하게 통합된다. 이를 통해 제조업체는 결함의 원인을 추적하고, 프로세스 체인의 중요한 단계를 식별하며, 핵심 매개변수와 절차에 집중함으로써 과도한 엔지니어링을 방지할 수 있다. 이 통합 프로세스는 오류를 줄이고 제품 출시 시간을 단축하는 데 기여한다.   ▲ 이미지 출처 : ESI 그룹 웹사이트 캡처   스텔란티스의 기슬렌 쿠튀리에(Ghislaine Couturier) 스탬핑 혁신 매니저는 “BM-Stamp를 통해 시트 메탈 성형 시뮬레이션의 정확도가 크게 향상되었으며, 특히 차량 전체에 적용되는 알루미늄과 같은 까다로운 소재에서 더욱 두드러진 개선을 보였다. 이 도구는 변형과 표면 결함을 신뢰성 있게 예측할 수 있어 물리적 테스트 단계에서 조정해야 하는 요소를 크게 줄일 수 있었으며, 이에 따라 비용과 생산 일정 최적화에 큰 도움이 되었다”고 전했다. ESI 그룹의 마틸드 차뱅(Mathilde Chabin) 가상 제조 제품 디렉터는 “ESI는 25년 이상의 스탬핑 시뮬레이션 전문성과 높은 정밀도를 입증한 경험을 바탕으로, 산업 파트너들과 협력하여 인체공학적 소프트웨어 도구를 개발하는 데 집중해왔다. BM-Stamp는 모든 제품 개발 단계에서 쉽게 배포할 수 있도록 설계되었으며, 최근 OEM(완성차 제조업체)의 생산 도입 사례는 기존 방식보다 높은 부가가치를 제공한다는 점을 입증한다”면서, “BM-Stamp는 스탬핑부터 조립까지 이어지는 자동차 차체 제조 과정의 문제를 해결하고자 하는 ESI의 전략적 목표에 부합한다. BM-Stamp는 효율, 생산성 및 최고 수준의 정확성을 결합한 새로운 소프트웨어 제품군의 첫 번째 설루션”이라고 설명했다.