아비바코리아는 EPC(엔지니어링·조달·건설) 산업 IT 설루션 전문 기업 3JCNS와 파트너십 계약을 맺었다고 밝혔다. 아비바코리아는 “이번 협력을 통해 국내 EPC 기업이 필요로 하는 디지털 엔지니어링 및 운영 최적화 설루션 공급을 한층 강화하게 됐다”면서, “특히 3JCNS의 EPC 특화 IT 역량과 아비바의 글로벌 플랫폼을 결합해 프로젝트 전 과정에서 고객의 생산성과 효율을 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다. 3JCNS는 EPC 산업 전반에 걸쳐 최적화된 IT 설루션과 전문 컨설팅 서비스를 제공하는 기업이다. 자체 보유한 다양한 플랜트 EPC 설루션과 아비바 플랫폼의 기능을 확장해 고객 프로젝트 요구사항에 유연하게 대응할 수 있도록 지원할 계획이다. 3JCNS 또한 3D 모델링, 설계 검증, 도면 자동화, 배관 시공관리 등에서 경쟁력을 보유하고 있다. 양 사는 프로젝트 기반의 경험과 기술력을 갖춘 전문 컨설팅 및 서비스 조직을 운영해, 설루션 도입 초기부터 안정적 운영까지 EPC 프로세스 전 과정을 지원에 나선다. 이를 통해 고객 맞춤형 IT 관리와 지속 가능한 성장을 위한 체계적 서비스를 제공할 예정이다. 아비바코리아와 3JCNS가 주력으로 공급할 제품은 ▲아비바 유니파이드 엔지니어링(AVEVA Unified Engineering) ▲아비바 E3D 디자인(AVEVA E3D Design) ▲아비바 자산정보 관리(AVEVA Asset Information Management) 등으로, EPC 기업들이 엔지니어링 데이터의 통합 관리, 3D 설계 및 검증, 자산 정보 관리 등 다양한 영역에서 디지털 혁신 효과를 경험할 수 있도록 지원에 나선다. 아비바 유니파이드 엔지니어링은 설계부터 조달, 시공까지 엔지니어링 데이터를 통합 관리해 프로젝트 효율과 협업을 강화하는 설루션이다. 아비바 E3D 디자인은 최신 3D 모델링 및 시뮬레이션 기능을 제공해 복잡한 플랜트 및 인프라 설계를 정확하고 신속하게 지원한다. 또한 아비바 자산 정보 관리 플랫폼은 설비 및 자산 데이터를 체계적으로 관리해 운영 신뢰성과 유지보수 효율성을 높여, 고객의 디지털 전환 기반을 강화한다.     아비바코리아의 김상건 대표는 “EPC 산업 고객이 점점 더 복잡해지는 프로젝트 환경에서 경쟁력을 유지하려면 디지털 엔지니어링 플랫폼 도입이 필수”라며, “3JCNS와의 협력을 통해 고객들이 한 단계 높은 생산성과 운영 효율성을 확보할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다. 3JCNS의 정성오 총괄대표는 “글로벌 시장에서 검증된 아비바의 전문성과 기술력을 3JCNS의 세분화된 현업 설루션과 결합해 세계 시장에 진출하고자 하는 EPC 고객들이 경쟁 우위 다질 수 있도록 하는데 집중할 계획”이라고 말했다.

가트너가 ‘2025 신기술 하이프 사이클(2025 Hype Cycle for Emerging Technologies)’을 통해 주목해야 할 주요 혁신 기술로 ▲기계 고객 ▲AI 에이전트 ▲의사결정 인텔리전스 ▲프로그래머블 머니를 선정했다. 가트너 하이프 사이클은 기술 및 애플리케이션의 성숙도와 도입 현황을 시각적으로 표현하고, 실제 비즈니스 문제 해결 및 새로운 기회 창출과의 잠재적 연관성을 제시한다. 이 방법론은 시간 흐름에 따른 기술 또는 애플리케이션 발전 과정을 조망하고, 특정 비즈니스 목표의 맥락에서의 효과적인 도입 관리를 위한 신뢰 있는 인사이트를 제공한다. 가트너는 매년 프로파일링하는 2000개 이상의 기술 및 응용 프레임워크에서 핵심적인 인사이트를 도출해, 반드시 알아야 할 신기술을 정리해 제시하고 있다. 이들 기술은 향후 2년에서 10년간 혁신적인 이점을 제공할 잠재력을 갖춘 것으로 평가된다.     기계 고객(Machine Customers)이란 사람이나 기업을 대신해 상품, 서비스를 구매하는 비인간 경제 주체다. 가트너는 고객 역할을 수행할 수 있는 B2B 기기를 약 30억 개로 추산하며, 2030년까지 80억 개로 늘어날 것이라 전망했다. 가상 개인 비서, 스마트 가전, 커넥티드 카, 사물인터넷(IoT) 기반 공장 등이 이에 포함된다. 가트너는 기계 고객이 제조, 소매, 소비재 등 다양한 산업에서 새로운 수익과 효율성을 창출하는 핵심 동력이 될 것이라면서, “기업은 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 비즈니스 모델을 재정립하고 기회를 선제적으로 활용해야 한다”고 짚었다. AI 에이전트(AI Agents)는 디지털, 물리적 환경에서 인지, 의사결정, 행동을 수행해 기업의 목표 달성을 지원하는 자율 또는 반자율 AI 소프트웨어다. 기업은 대형 언어 모델(LLM)을 비롯한 AI 기술을 활용해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 개발, 배포하고 있으며, 이는 고객 서비스, 산업 운영, 데이터 분석, 콘텐츠 제작, 물류 등 여러 분야를 자동화해 산업 전반에 혁신을 가져올 잠재력을 갖고 있다. 예측과 실행 정확성에 대한 우려로 AI 에이전트에 대한 신뢰는 제한적이다. 이 기술은 인간의 감독 없이 중요한 결정을 신속히 내리며 독립성, 사용 편의성이 향상되고 있다. 가트너는 기업이 AI 에이전트를 효과적으로 활용하려면 기능과 적용 범위를 명확하게 이해하고, 전략적 계획에 반영할 것을 권장했다. 의사결정 인텔리전스(Decision Intelligence)는 의사결정을 고도화하는 실용적인 접근 방식으로, 의사결정 방식과 결과를 평가·관리·개선하는 과정을 이해하고 엔지니어링한다. 의사결정을 디지털 자산으로 전환하고 모델링하면, 통찰과 실행 사이의 간극을 줄이고 의사결정의 품질, 실행력, 결과를 개선할 수 있다. 가트너의 크리스티안 스테판(Christian Stephan) 시니어 디렉터 애널리스트는 “에이전틱 AI와 생성형 AI에 대한 과대광고, 의사결정 자동화 관련 규제 압박, 심화된 글로벌 불확실성은 기존 비즈니스 프로세스와 의사결정의 한계를 드러냈다. 이에 따라 기업은 속도와 품질을 넘어 일관성, 규정 준수, 비용 효율성, 적응력을 갖춘 새로운 의사결정 체계를 요구하고 있다”고 전했다. 프로그래머블 머니(Programmable Money)는 소프트웨어를 통해 프로그래밍할 수 있는 디지털 화폐를 의미한다. 알고리즘에 따라 작동 방식을 설정할 수 있어 블록체인 기반 토큰화와 스마트 계약을 활용하면 경제 주체의 참여를 확대하고 가치 교환을 자동화할 수 있다. 기업은 비즈니스 파트너, 직원, 기계 고객과 상호작용하기 위해 프로그래머블 머니를 전략적으로 활용해야 한다. 스테판 시니어 디렉터 애널리스트는 “프로그래머블 머니는 새로운 유형의 통화와 디지털 자산 시장을 열어 금융 서비스 분야에 변화를 가져올 것”이라며, “가치 창출, 자금 조달, M2M(Machine-To-Machine) 등 자산 교환의 혁신을 주도해 공급망과 금융 가치 사슬을 재편할 것”이라고 전망했다. 가트너의 마티 레스닉(Marty Resnick) VP 애널리스트는 “수년간의 디지털 혁신 이후, 기업은 AI와 자동화가 불러온 경쟁, 고객, 제품, 운영, 리더십 재편을 목도하고 있다”면서, “기업은 자율 비즈니스 시대라는 새로운 혁신 국면에 직면했으며, CIO는 신기술이 경쟁력 확보, 효율성 향상, 성장 기회 창출에 어떻게 기여할 수 있는지 평가해야 한다”고 말했다.

[자료] 2025 내역서 작성 실무 가이드 등록 : 2025. 5. 형식 : pdf 142 page 제작 : 조달청 건축설비과 2025 내역서 작성 실무가이드를 첨부하오니 원가작성시 활용하시기 바랍니다.   

주요 디지털 트윈 소프트웨어   디지털 트윈 플랫폼, mago3D   개발 및 자료 제공 : 가이아쓰리디, 042-330-0400, www.gaia3d.com   2000년에 설립한 가이아쓰리디는 전통적인 3차원 공간정보(3D GIS)를 기반으로 우주, 위성, 기상분야까지 적용분야를 확장해 온 공간정보기술 전문 소프트웨어 회사이다. mago3D(마고쓰리디)는 2023년 국토교통부와 조달청의 심의를 통과하여 우수연구개발 혁신제품으로 지정되었고, 총 8건의 국내외 특허가 등록되어 있다.   1. 주요 특징 mago3D는 대용량 3차원 데이터(BIM/AEC/GIS)를 독자적인 경량화 알고리즘으로 자동변환하여 웹에서 빠르게 가시화하고, 각종 센서 데이터를 실시간 연동하여 모니터링한다. 웹 기반의 디지털 트윈 솔루션으로 별도의 소프트웨어 설치 없이 누구나 웹 브라우저나 모바일 기기로 접근하여 단순한 객체 On/Off 에서부터 바람장이나 열섬현상, 오폐수/기름/화학물질 유출, 대기질 변화 등과 같이 현실에서 시각적으로 식별이 어려운 각종 현상까지도 가상공간에서 시뮬레이션할 수 있다.   2. 주요 기능 mago3D은 mago3D CMS를 중심으로 2D/3D데이터 변환과 관리, 시뮬레이션 관리, 대시보드와 환경설정, 사용자 관리 기능 등을 수행한다. 3DTiler 와3DTerrainer로 구성된 mago3D Converter를 통해 다양한 데이터를 웹서비스에 최적화된 데이터로 자동 변환하고, mago3D JS는 순수 웹 브라우저 기술 html, css, javascript만을 이용하여 3D 데이터와 시뮬레이션 결과를 3차원 가상공간에서 입체적으로 표시한다. 3. 도입 효과 mago3D는 기본에 충실하다. 다양한 3차원 데이터를 웹 가시화에 최적화된 포맷으로 변환하여 빠르게 가시화하고, IoT 센서데이터를 실시간으로 연계하여 현실과 결합된 디지털 트윈을 구축하며, 3차원 시각화, 각종 시뮬레이션, 머신러닝(AI), 빅데이터 분석을 통해 현실 문제에 대한 최적의 답을 찾아낸다.   4. 주요 고객 사이트 국토교통부, 환경부, 서울특별시, 전라남도, 울주군, 한국토지주택공사, 한국국토정보공사, 국립재난안전연구원, 국방과학연구소, 서울대학교, 경희대학교 등 정부부처 및 지자체, 산학연의 많은 고객과 협력하고 있다.     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’가 지난 6월 20일 서울 코엑스에서 열렸다. ‘제조의 미래를 위한 PLM 혁신과 AX 전략’을 주제로 한 이번 행사에서는 제조산업에서 불확실한 외부 환경에 대응하고 기술 및 비용 경쟁력을 확보하기 위한 통합 PLM(제품 수명주기 관리) 설루션과 인공지능 전환(AX)의 중요성을 강조했다. ■ 정수진 편집장     한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 위원장인 KAIST 서효원 명예교수는 개회사에서 AI와 결합하여 다시 중요해진 PLM의 미래를 강조했다. 그는 “AI 혁신이 전 세계를 휩쓰는 가운데 특히 제조 산업에서 GPT와 같은 LLM(대규모 언어 모델)을 어떻게 적용할지가 핵심 과제”라면서, “제조 특유의 반구조화된 데이터, 환각(hallucination) 문제, 막대한 학습 데이터 구축 비용 등의 난관을 극복하고 1~2년 내에 현업에서 성과를 내야 한다”고 강조했다. 또한, “이번 콘퍼런스가 PLM을 넘어 생성형 AI, 디지털 트윈 등 폭넓은 미래 지향적 주제를 다루며, 산업 전문가들이 디지털 혁신의 본질적 가치와 방향성을 논의하고 상호 인사이트를 얻는 교류의 장이 되기를 바란다”고 전했다.   ▲ 서효원 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 위원장   한국CDE학회의 회장인 충남대학교 정현 교수는 격려사를 통해 “이번 행사에서 PLM의 AI 전환을 위해 생성형 AI, 디지털 트윈 등 폭넓은 미래 지향적 논의가 이뤄지기를 바란다”면서, 다양한 산업 전문가들의 교류를 통해 디지털 혁신의 본질적 가치와 방향성을 점검하고 상호 인사이트를 얻는 것이 중요하다고 짚었다. 그는 또한 기술 확산을 넘어 회사의 전략, 내부 문화, 조직 혁신이 동반되어야 진정한 디지털 AI 전환이 완성될 것이라고 강조하면서, “이번 PLX/DX 베스트 프랙티스 콘퍼런스가 새로운 협업과 혁신의 출발점이 되기를 바라며, 한국CDE학회 또한 산학연 협력의 구심점 역할을 이어나갈 것”이라고 전했다.   ▲ 한국CDE학회 정현 회장   이번 행사의 오전 시간에는 세 편의 기조연설이 진행됐다. 기조연설에서는 제조 산업의 미래를 위한 PLM 기반의 통합적 디지털/ AI 전환 전략을 통해 경쟁력을 강화하고 새로운 가치를 창출해야 한다는 메시지와 함께, 단순한 기술 도입을 넘어 데이터 통합과 표준화 그리고 궁극적으로 일하는 방식과 조직 문화의 근본적인 변화가 필요하다는 지적이 있었다.   PLM과 산업 AI, 미래 제조 산업의 핵심 동력이 되다 가천대학교의 조영임 교수는 ‘제조 산업의 미래, 산업 AI 트렌드와 과제’를 주제로 한 기조연설에서 전 세계적으로 AI 기술 개발이 빠르게 추진되고 있으며, 제조 기업이 AI에 몰입하지 않으면 경쟁력을 유지하기 어렵다고 짚었다. 그리고 AI를 통한 제조 산업의 미래 활성화 방안을 제시하면서, AI 기술 발전과 함께 제조업이 갖춰야 할 기술/전략/인프라/인재 양성의 중요성을 언급했다. PLM은 제품의 전체 생애 주기에 걸친 프로세스와 데이터를 통합 관리하는 개념으로 설명된다. 최근에는 단순한 제품 관리를 넘어 순환 경제(circular economy)의 핵심 개념으로 정의되고 있으며, 데이터 중심의 관리 및 전략적 최적화를 추구하고 있다. 조영임 교수는 “최근 PLM이 다시 중요하게 부각되는 이유는 디지털 전환에 있어 PLM이 디지털 스레드(digital Thread)와 디지털 트윈(digital Twin)을 포괄하는 상위 관리 체계로서 중요한 역할을 하며, 디지털 전환에 AI가 결합되는 구조가 글로벌 제조 산업 AI의 기본 모델이기 때문”이라고 짚었다.   ▲ 가천대학교 조영임 교수   한편, AI 기술은 현재 클라우드 중심의 LLM(대규모 언어 모델)에서 미래에는 온디바이스 기반의 SLM(소규모 언어 모델)로 변화하며 효율성과 협업, 그리고 지속가능성을 강조할 것으로 보인다. 특히 에이전틱 AI(agentic AI)는 LLM을 넘어 사용자의 복잡한 작업을 스스로 처리하는 비서 역할을 수행할 것으로 기대를 모으고 있다. 조영임 교수는 “국내 제조업의 AI 도입률은 아직 낮고, 대기업이 중소기업보다 도입률이 높다. 또한, 한국 기업은 핵심 기술 영역보다는 재무 관리 등 주변 인프라에 AI를 집중하는 경향이 있다”고 지적했다. 향후 산업 AI의 과제로는 핵심 기술에 대한 고도화된 도입과 전략 및 데이터 연결의 표준화가 꼽힌다. 조영임 교수는 “산업 AI는 제조 디지털 전환의 핵심 기술로서, PLM과 AI의 공동 연계, 통합 패키지 개발, 산업 AI 표준 반영, 제조 DX 가이드라인 개발 및 공공 조달 지침 마련 등이 정부가 기업과 함께 추진해야 할 과제”라고 전했다.   AI 시대 제조 경쟁력 향상을 위한 통합형 PLM 전략 SAP 코리아의 고건 파트너는 ‘AI 혁신을 기회로! 제조 경쟁력을 높이는 통합형 PLM 전략’이라는 주제로 기조연설을 진행하면서, SAP의 PLM과 ERP(전사 자원 관리) 통합 전략을 소개했다. SAP는 예측 불가능한 외부 환경에 대응하고 내부 역량을 강화하기 위해 애플리케이션 레벨의 수평적 통합과 데이터 및 AI 레이어를 통한 수직적 통합을 동시에 추구하고 있다. SAP가 추진하는 수평적 PLM 통합은 디지털 스레드를 통해 데이터 사일로를 해소하고, 사내뿐 아니라 협력사 및 고객사를 포함한 전체 가치사슬(value chain)의 데이터를 실시간으로 통합하는 것을 목표로 한다. 고건 파트너는 “SAP는 이를 위해 별도의 비즈니스 네트워크를 운영하며, 설계 단계의 산출물이 제조 및 설비 관리까지 원활하게 연동되어 정보 재활용이 극대화되는 환경을 제공한다”고 소개했다.   ▲ SAP 코리아 고건 파트너   수직적 PLM 통합은 애플리케이션 위에 AI 레이어를 두어 정형 및 비정형 데이터를 활용하고 AI가 비즈니스를 이해하도록 하는 전략이다. 고건 파트너는 국내 기업의 AI 도입 시 가장 큰 문제점으로 데이터 부재와 품질 문제를 꼽으면서, AI와 함께 지식 그래프(knowledge graph)를 PLM에 적용하여 예지 정비 및 설계 변경 영향도 분석 등이 가능한 데이터 플랫폼을 제안했다. 고건 파트너는 “SAP는 PLM에 AI 코파일럿인 쥴(Joule)을 적용해 협업 및 문서 요약 기능을 제공하고 있으며, 오픈 AI, 엔비디아, 메타 등 30개 이상의 파운데이션 모델과 협력하여 제조 현장의 로봇 제어까지 확장하고 있다”고 전했다. 또한 “현재 기업들이 직면한 불확실성에 대응하기 위해서는 제품 정보 관리의 고도화가 필수이며, 통합형 PLM 전략이 그 해답이 될 것”이라고 강조했다.   조선산업의 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼 HD현대의 이태진 전무는 ‘조선업의 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼’을 주제로 한 기조연설에서 조선산업의 현황과 디지털 전환 전략의 필요성을 짚었다. 국내 조선산업은 탈탄소 정책, 에너지 무기화, 군사력 강화 등으로 호황을 맞고 있지만, 한편으로 중국 조선소의 추격, 높은 원가와 인건비, 친환경 선박 생산의 어려움, 숙련 인력의 이탈, 그리고 신사업 발굴 필요성 등으로 인해 위기감을 갖고 있기도 하다. 이태진 전무는 이러한 상황에서 디지털 전환은 조선산업의 미래를 위한 필수 요소라고 진단하면서, 2020년부터 2030년까지 10년간 디지털로 최적 운영되는 초일류 조선소 구현을 목표로 하는 HD현대의 디지털 전환 전략을 소개했다. HD현대의 ‘FOS(Future of Shipyard)’ 프로젝트는 조선소 데이터의 디지털화, 데이터 연결 및 최적화, 지능형 조선소 구축 등 세 3단계로 진행되며, 그 핵심은 차세대 CAD와 PLM을 근간으로 하는 차세대 설계/생산 통합 플랫폼 구축에 있다.   ▲ HD현대 이태진 전무   HD현대의 차세대 설계/생산 통합 플랫폼은 연결성, 일하는 방식의 변화, 전체 업무 효율 극대화, 디지털 제조 기반 구축 등 네 가지 핵심 목표를 지향한다. 이를 실현할 수 있는 차세대 CAD/PLM 구축을 위해 HD현대는 올해 말 최종 설루션을 선정하고 2026년부터 구축에 들어갈 예정이며, 설루션 선정뿐만 아니라 업무 프로세스 변화를 함께 추진할 계획이다. 이태진 전무는 “PLM/DX는 제조업 경쟁력 강화의 핵심 구현 수단이며, 디지털 스레드는 생산, SCM(공급망 관리), MRO(유지보수, 수리, 운영) 사업까지 연결하여 새로운 부가가치를 창출할 기회가 될 것”이라고 전망하면서, “이러한 설계/생산 디지털 전환이 장기적으로 제조산업의 경쟁력 강화에 크게 기여할 것이며, ERP, SCM, 데이터 플랫폼, AI 등 모든 연관 시스템과의 연결이 중요하다”고 덧붙였다.   기술 트렌드부터 사례까지, PLM·DX의 현재와 미래 짚다 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’의 기조연설에 이어 오후 시간에는 ▲베스트 프랙티스 ▲트렌드/신기술/설루션 ▲ SDM(MES/MOM) 등 세 개의 트랙에서 18편의 발표가 진행됐다.   ■ 같이 보기 : [포커스] 기술 트렌드부터 사례까지, PLM·DX의 현재와 미래 짚다   또한, 부스 전시에서는 제조 혁신을 실현하기 위한 디지털 전환 및 인공지능 전환 설루션 기술이 다양하게 소개되어 참가자들의 눈길을 끌었다.   ▲ 다쏘시스템 부스   ▲ 마이링크 부스   ▲ 세원에스텍 부스   ▲ 쓰리피체인 부스   ▲ 씨이랩 부스   ▲ 아이지피넷 부스   ▲ 인코스 부스   ▲ 한화시스템 부스     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

슈나이더 일렉트릭이 반도체 산업 고객 및 장비 제조사를 대상으로 ‘이노베이션 데이’ 행사를 오는 7월 8일 개최한다고 밝혔다. 최근 국내 반도체 산업은 첨단 공정 중심의 고도화는 물론, ESG 대응을 위한 에너지 전환과 생산 인프라의 디지털 최적화에 대한 요구가 빠르게 증가하고 있다. 특히 AI, HPC(고성능 컴퓨팅) 등 연산 집약형 수요 확대에 따라 팹(fab)의 전력 사용량은 폭증하고 있으며, 이에 따라 전력 운영의 안정성과 효율성 확보가 산업 전반의 핵심 과제로 부상하고 있다. 이러한 흐름 속에서 생산 현장의 실시간 에너지 모니터링, 지능형 예지 정비, 전력 인프라의 고효율화는 경쟁력 확보를 위한 필수 요소로 주목받고 있다. 이러한 산업 흐름에 맞춰, 슈나이더 일렉트릭은 최신 기술과 인사이트를 공유하는 오프라인 기술 세미나를 진행하여 반도체 산업 내 에너지 운영 효율 향상, 디지털화, 그리고 탈탄소 전환을 위한 전략과 설루션을 제시할 예정이다. 이번 이노베이션 데이에서는 총 7개의 기술 세션과 함께 슈나이더 일렉트릭의 최신 에너지 및 자동화 기술을 직접 만나볼 수 있는 이노베이션 허브 관람 등이 진행된다. 슈나이더 일렉트릭 코리아의 전문가들이 직접 진행하는 발표 세션에서는 ▲반도체 생산 공정의 효율을 높이기 위한 에너지 모니터링 설루션 ▲탈탄소 전환 수립 및 달성을 위한 반도체 산업 전략 제안 ▲머신러닝 기반 모터 실시간 분석과 EOCR 신제품 ▲고효율 모터 제어 기술 ▲디지털 원격 모니터링 및 화재 예방 설루션 ▲HMI 및 AI 기반 제어 기술 ▲가변속 전력 구동 시스템을 활용한 예지보전 기능 등 실제 산업 현장에 적용 가능한 고도화된 기술이 다뤄진다.     또한 행사장에는 반도체 업계를 위한 슈나이더 일렉트릭의 최신 기술을 직접 체험할 수 있는 ‘이노베이션 허브(Innovation Hub : Experience in Real)’ 전시존이 마련된다. 이 전시존은 지속가능성(sustainability), 에너지 효율성(efficiency), 공정 연속성 보장(resiliency) 등 총 3개의 테마존으로 구성되어 참관객들은 각 존에서 실제 산업 현장에 필요한 핵심 기술을 집중적으로 살펴보고, 자사 환경에 최적화된 설루션을 구체적으로 검토할 수 있다. 먼저, 지속가능성 존에서는 탄소 배출 감축을 위한 지속가능성 컨설팅, 재생에너지 및 에너지 효율 향상 프로그램, 그리고 탄소 중립 전략 수립을 위한 데이터 기반 통합 모니터링 설루션이 소개된다. 특히 친환경 조달 및 PPA 컨설팅 등 공급망 전반의 지속가능성 확보를 위한 방안이 함께 전시된다. 에너지 효율성 존은 반도체 생산 공정의 시스템 최적화와 머신러닝 기반 스마트 운영을 중심으로 구성된다. 생산 라인의 효율을 높이고, 에너지 사용의 가시성을 확보할 수 있도록 데이터 기반 에너지 모니터링 설루션과 부하 관리 기술이 시연될 예정이다. 마지막으로 공정 연속성 보장 존에서는 고품질 전력 보장을 통한 다운타임 최소화와 안전 확보를 위한 기술이 전시된다. AI 기반의 실시간 예지 정비 시스템, 열 및 화재 감지 기술을 통한 인력 및 인프라 보호, 인프라 네트워크 최적화 및 응답력 향상 설루션 등을 직접 경험할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 파워 프로덕트 사업부의 김은지 본부장은 “이번 세미나는 슈나이더 일렉트릭이 보유한 글로벌 에너지 기술과 디지털 혁신 역량을 바탕으로, 반도체 업계 고객이 당면한 에너지 수요, 생산 효율, 지속 가능성에 대한 고민을 함께 나누고 해결 방안을 제시하는 뜻깊은 자리”라며, “앞으로도 슈나이더 일렉트릭은 산업별 고객 니즈에 맞춘 맞춤형 기술 세미나와 지속 가능한 파트너십 프로그램을 통해, 에너지 혁신과 디지털 전환을 선도해 나갈 계획”이라고 전했다.

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.

이 내용은 한국생산성본부(KPC)가 수행한 제조업 디지털전환(DX,  Digital Transformation) 및 AI 활용도 관련 공식 조사 결과이다.   주요 조사 결과 요약 AI 실제 도입률 제조업 응답 기업의 약 90%가 실제로 AI를 도입하지 않은 것으로 나타났습니다. 이는 제조업 내 AI 도입률이 3.9%에 그치는 등, 타 산업(정보통신 25.7%)에 비해 현저히 낮은 수치입니다. AI 도입 저해 요인 AI 도입이 저조한 주요 원인으로는 다음이 꼽혔습니다. 인프라 부족: 고성능 컴퓨팅 환경, 네트워크 등 AI 활용에 필요한 인프라가 미흡함. 산업 데이터 확보의 어려움: 제조 현장에서 발생하는 데이터의 품질 및 통합 문제, 데이터 자체의 부족이 큰 장벽으로 작용함. 전문 인력 부족, 초기 투자비용 부담, 기존 시스템과의 연계성 문제 등도 복합적으로 영향을 미침. 추가 참고 AI 활용률이 낮은 배경에는 산업 데이터의 관리 및 공유가 어렵고, AI 도입에 따른 실질적 변화(생산성, 비용 등)가 아직 제한적이라는 현장 평가도 반영되어 있습니다. 기업들은 AI 도입 필요성은 인식하고 있으나, 실제 활용률은 30% 미만, 제조업은 20% 내외로 조사되었습니다. 결론 한국생산성본부(KPC)가 발표한 제조업 디지털전환 및 AI 활용 실태조사 결과는 KPC 공식 홈페이지 공지사항에서 확인할 수 있습니다. 제조업의 AI 도입률은 매우 낮으며, 인프라와 데이터 확보의 어려움이 핵심 저해 요인임이 명확히 드러났습니다 ----------------------------------- 1.    조사 배경    인공지능, 빅데이터 등 디지털 기술의 등장은 과거 전통적 산업 간의 경계를 희미하게 만드는 동시에, 경제 성장의 새로운 원동력으로 각광받고 있음     이들 기술을 활용한 디지털 전환(DX; Digital Transformation)은 공정의 최적화는 물론, 제품 지능화, 서비스 고도화를 통해 산업에 당면한 과제를 해결하고 새로운 가치를 창출한다는 점에서 의미가 매우 크나, 현실적으로 중견, 중소기업에서는 인력, 자금 등의 문제로 산업 디지털 전환이 필요함에도 추진하기에 어려운 부분이 존재함     이처럼 기업의 애로사항과 불확실성이 존재하는 상황에서 정부에서 의결한 ‘산업 디지털 전환 촉진법’은 디지털 전환과 관련된 법적 사각지대를 해소하고 법률적 기반을 마련하는 계기가 될 것임     향후 산업 디지털 전환과 관련된 종합계획이 수립되고 각종 세부 정책들이 본격적으로 추진되기 위해서는 디지털 전환 역량이나 준비도 등의 산업계 실태를 면밀하게 파악하는 것이 선행되어야 함. 특히,  산업 디지털 데이터의 공유와 협업을  통한 수익 창출과 관련된 규범이 새롭게 마련된 만큼 이를 위한 정책적 근거자료 마련이 필수적임   조사 근거 : 산업디지털전환촉진법 2.    조사 목적     규모별 디지털 전환(DX) 인식 수준, 산업의 데이터 활용률, 디지털 전환 역량 및 애로사항, 요구사항 등을 종합적으로 조사함으로써 DX 역량진단 및 기업 수준을 분석, 평가할 수 있는 기초자료를 수립하고자 함     또한, 각종 데이터 수집 현황,  분석 및 활용 역량,  데이터 협력·거래  등 산업 데이터 역량과 니즈를 확인함으로써  실제  사업 수행 시 기업 간 매칭 및 맞춤형 지원사업을 가능토록 하고자 함   산업데이터 생성ㆍ활용의 활성화와 지능정보기술의 산업 적용을 통하여 산업의 디지털 전환을 촉진함으로써, 산업 경쟁력을 확보하고 국민의 삶의 질 향상과 국가 경제발전에 이바지하기 위해 필요한 ‘산업 디지털전환 종합 계획’ 수립 및 시행을 위한 관련 현황, 통계 및 실태 파악   목차 제 1장. 서론    1 01.    조사  배경 및 목적    3 1.    조사 배경    3 2.    조사 목적    3 01.    표본설계    4 1.    조사 대상    4 2.    모집단  분포 및 표본틀    5 3.    표본설계    6 4.    가중치와 추정    8 02.    조사 개요    11 1.    조사 개요    11 2.    조사 항목    11 03.    응답자 특성    13 제 2장. 조사결과    14 01.    디지털 전환 인식    16 (1)    DX에    대한 임직원의 인지도    16 (2)    디지털    비전과 리더십 단계    17 (3)    디지털    전략 단계    18 (4)    디지털    기술과 솔루션 이해도    19 02.    산업 데이터 역량    20 1.    데이터 수집    20 (1)    시장 및 고객 데이터 수집 방법, 비중    20 (2)    공정  데이터  수집 방법, 비중    21 (3)    제품 및 서비스 데이터 수집 방법, 비중    22   (4)    데이터 인프라    23 (5)    데이터  품질관리 성숙도 단계    24 (6)    데이터 수집시 애로사항    25 2.    데이터 분석·활용    26 (1)    ‘데이터    사용/관리’ 변화 정도    26 (2)    데이터    분석·활용 역량 수준    27 (3)    데이터    관련 전문인력 현황, 필요 규모    28 (4)    데이터    분석·활용 시 장애요인    29 3.    데이터 협력·거래    30     (1) 데이터 협력, 거래 활동 여부    30 (1-1) 데이터 협력, 거래 활동 목적    31 (1-2) 데이터 협력, 거래 활동이 없는 이유    32 (2)    데이터    협력,    거래를 위한 정보 획득 경로    33 (3)    데이터    협력,    거래의 애로사항    34 (4)    데이터    협력,    거래 과정에서 경험한 부당한 대우, 침해행위    35 4.    인공지능(AI) 활용    36 (1)    인공지능(AI) 기술의 업무 활용 여부    36 (2)    인공지능 기술을 업무에 활용하는 목적    37 (3)    인공지능 기술을 업무에 활용 시, 가장 어려웠던 점    38 (4)    인공지능 기술을 업무에 활용하지 않는 이유    39 03.    디지털 기반 프로세스 혁신    40 1.    디지털  프로세스 혁신 활동    40 (1)    업무 프로세스에 적용하고 있는  디지털 기술    40 (1-1) 디지털 기술별 적용  업무 프로세스_빅데이터    41 (1-2) 디지털 기술별 적용  업무 프로세스_인공지능    42 (1-3) 디지털 기술별 적용  업무 프로세스_IoT    43 (1-4) 디지털 기술별 적용  업무 프로세스_클라우드    44 (1-5) 디지털 기술별 적용  업무 프로세스_AR/VR    45 (1-6) 디지털  기술별 적용 업무  프로세스_지능형 협동 로봇    46 (1-7) 디지털  기술별 적용  업무 프로세스_RPA    47   (1-8) 디지털 기술별 적용 업무 프로세스_디지털마케팅솔루션    48 (1-9) 디지털 기술별 적용 업무 프로세스_3D 프린팅    49 (1-10) 디지털 기술별 적용 업무 프로세스_모바일 기술    50 (1-11) 디지털 기술별 적용 업무 프로세스_5G 기술    51 (1-12) 디지털 기술별 적용 업무 프로세스_보안    52 (2)    각 디지털 기술별로 과거부터 현재까지 예상되는 투자 비중    53 (3)    지난 1년간 디지털 기술 관련 투자액    54 (4)    빅데이터 부문 투자 금액(최근 1년)    55 (5)    인공지능 부문 투자 금액(최근 1년)    56 (6)    도입한 디지털 기술/도입하지는 않았으나 도입 효과가 좋을 것으로 예상되는 기술 · 57 (7) 디지털 기술 도입에 있어 자체 도입 & 아웃소싱 비중    59 (8) 디지털 기술 도입 후,  사후 관리    60 2.    (8-1) 사후 활동이 잘 되지 않는 이유    61 (9)    ‘정보화  준비도’ 변화 정도    62 (10)    ‘정보화  기술  수준’ 변화 정도    63 디지털  기반  프로세스 혁신 성과    64 (1)    ‘업무 프로세스 개선’ 변화 정도    64 (2)    자동화를    통한 업무시간 단축 여부 및 단축된 시간    65 (3)    프로세스    자동화율    66 (4)    프로세스    지능화율    67 (5)    프로세스    통합 연계율    68 04. 디지털 신기회    창출    69 1.    비즈니스 모델 혁신 활동    69   (1)    ‘비즈니스 모델’ 변화 정도    69 (2)    최근 3년간 디지털 기반 비즈니스 모델 혁신 및 변경 시도 여부    70 (2-1) 비즈니스 모델 혁신을 위한  시도의 목적    71 (2-2) 디지털 기반 비즈니스 모델  혁신의 유형    72 (3)    ‘고객 관련 업무’ 변화 정도    73 2.    디지털 제품 및 서비스 창출    74 (1)    최근 3년 디지털 연구 성과  창출 경험    74 (2)    ‘신제품/서비스 개발’ 변화 정도    75 (3)    최근 3년간 디지털 기술 적용을 통한 획기적 개선, 새롭게 출시된 제품 및 서비스 · 76 (3-1) 제품 및 서비스 개선, 출시를 위해 적용한 디지털 기술    77 (3-2) 제품 및 서비스 혁신을 위해 적용된 디지털 기술 획득 경로    78 (3-3) 전체 매출액에서 디지털 혁신 제품 및 서비스 매출이 차지하는 비중    79 (3-4) 디지털 혁신 제품 및 서비스가 개선, 출시되지 않은 이유    80 05.    디지털 전환 역량    81 (1)    ‘정보화 비전과 전략’ 변화 정도    81 (2)    ‘디지털 전환 인식’ 변화 정도    82 (3)    ‘혁신 문화 수준’ 변화 정도    83 (4)    디지털 전환 추진 여부    84 (4-1) 디지털  전환 추진 주도 부서    85 (5)    디지털 부문 연구개발 투자 금액(최근 1년)    86 (6)    디지털 부문 연구개발 인력 수    87 (7)    ‘정보화 인력 수준’ 변화 정도    88 (8)    디지털 전환 추진계획 보유 여부    89 (8-1) 디지털 전환 추진 시기    90 (8-2) 디지털 전환 추진을 위한  자금 조달 방식    91 (9)    디지털 전환 관심 분야    92 (10)    디지털 전환 관련 인력 양성을 위한 직원 교육 프로그램 실시 여부    93 (11)    디지털 전환 추진을 위한 인력 양성 및 외부 충원 계획 여부    94 (11-1) 디지털 전환 추진을 위해 필요한  인력 유형    95 (12)    디지털 전환 관련 협업 여부    96 (12-1) 디지털 전환 관련 외부 협업  유형별 수요    97 (13)    ‘지식 공유 수준’ 변화 정도    98 (14)    디지털 전환 관련 수출 애로사항    99 06.    디지털 전환 애로사항 및 정책 수요    100 (1)    디지털 전환 추진 애로사항    100 (2)    정부 및 지자체의 디지털 전환 정책지원 수요    101 (2-1) 정책지원을 받지 않은 이유    102 (3)    필요로 하는 디지털 전환 관련 정부  정책 분야    103   (4)    ‘정부    DX 지원 및 규제 환경’ 변화 정도    104 (5)    ‘시장    환경’ 변화 정도    105 (6)    ‘기술    환경’ 변화 정도    106 (7)    ‘경쟁    환경’ 변화 정도    107 부록. 설문지    108 상세내용 보러가기

아비바코리아가 가 5월 14일 서울 용산 드래곤시티 호텔에서 ‘아비바 데이 코리아 2025’를 개최했다. 이번 행사는 ‘산업지능(Industrial Intelligence)’을 주제로 디지털 혁신의 최전선에 있는 다양한 산업 분야의 전문가와 고객사 500여명이 참석한 가운데 진행됐으며, 산업의 지속가능성과 디지털 전환을 위한 최신 기술 및 전략이 폭넓게 논의됐다. ■ 최경화 국장     이번 행사는 아비바코리아 김상건 대표의 환영사로 시작됐으며, 이어 하프릿 굴라티(Harpreet Gulati) 아비바 선임 부사장이 기조연설을 통해 디지털 트랜스포메이션이 산업의 미래 경쟁력에 미치는 영향과 비전에 대해 설명했다. 김상건 대표는 “시장 변동성과 지속 가능성에 대한 요구가 커지는 지금, 산업지능을 중심에 둔 전략이 필요하다”며 “연결된 에코시스템에서 도출되는 정보와 인사이트를 통해 운영 효율성 제고는 물론, 인력 변화와 새로운 사업 모델 창출 등 고차원적인 비즈니스 과제를 해결할 수 있다”고 강조했다. 이어진 세션에서 미래사회IT연구소 김덕진 소장은 ‘범용 기술로 진화하는 생성형 AI 트렌드’를 주제로 발표를 진행했다. 그는 생성형 AI 기술의 급격한 발전이 개인과 기업에 새로운 기회와 위기를 동시에 제공하고 있다고 분석했다. 또한 ▲2025년 생성형 AI 흐름 ▲비즈니스 변화 ▲멀티모달·에이전트·피지컬 AI로의 진화 ▲AI 프로젝트 성공을 위한 5가지 리더십 원칙 ▲생성형 AI 시대의 대응 전략 등을 제시했다. 아비바의 셰노이 자나르단(Shenoy Janardhan) 아태지역 프리세일즈 부사장은 ‘AI 임베디드 기술 업데이트’ 발표를 통해 디지털 트윈이 엔지니어링 및 운영의 탁월성을 위한 핵심 요소임을 강조했다. 그는 디지털 트윈이 자본 지출(CapEx) 단계에서 EPC와 오너 오퍼레이터 간 협업을 강화하고, 정보 표준 기반 데이터 활용으로 최적의 디지털 경험을 제공한다고 설명했다. 또한 세계 최대 에너지 기업 아람코(ARAMCO) PMT 사례를 공유하며, 디지털 트윈 요건을 FEED(기본설계) 계약 및 EPC 단계에 반영해 데이터 가치 극대화, 정보 이관 효율화, 운영 준비도 제고 등의 성과를 달성했다고 밝혔다. 아비바의 디지털 트윈 플랫폼은 3D 검토, 데이터 품질 검증을 비롯해 프로젝트 상태, 안전, 성과 추적 등 다차원적(4D~7D) 확장성을 통해 아람코의 20개 이상 프로젝트에 성공적으로 적용되었으며, 협업 효율화, 재작업 감소, 비용 절감, 리스크 완화에도 기여했다. 이번 행사에서는 이밖에도 아비바의 엔지니어링, 운영, 시뮬레이션 설루션을 활용해 디지털 전환을 성공적으로 실현한 고객 기업들의 사례 발표도 이어졌다.   ▲ 아비바코리아 김상건 대표   미래를 위한 설계, 운영 환경, 조선해양, 시뮬레이션 오후에는 ▲미래를 위한 설계 ▲운영 환경 ▲조선해양 산업 ▲시뮬레이션 등 4개 트랙의 24개 브레이크아웃 세션이 마련됐다. 설계 트랙에서는 유니파이드 엔지니어링(Unified Engineering)을 통한 아비바의 통합 설계 운영 최적화 전략과 유니파이드 엔지니어링 AI 활용 방안 등이 소개됐다. 운영 트랙에서는 생명공학 산업을 위한 커넥티드 에코시스템을 비롯해 유틸리티 및 에너지 관리 최적화 방안, 설비 공정 선제적 대응 전략 등의 내용이 다뤄졌다. 조선해양 트랙에서는 해양 설계 정보 시스템 적용 사례를 비롯해 디지털 선박 건조를 위한 플랫폼 활용 방안 등이 소개됐다. 시뮬레이션 트랙에서는 공정 개발 및 통합 분석을 비롯해 공정 시뮬레이션 사례 등이 발표됐다. 올해 행사에는 슈나이더 일렉트릭, 오픈컨트롤, 다우데이타, 3JCNS, 이삭엔지니어링, 이음정보통신기술, 콘웰, 엔시스템 등 주요 협력사들이 스폰서로 참여해 전시 부스 및 트랙 발표에 함께 했다. 과거 EPC(설계·조달·시공), 조선, 플랜트 운영 분야의 기업으로 인식되어 왔던 아비바는 하이테크, 자동차, CPG, 스마트 시티, 생명공학, 철강 등으로 산업 저변을 확대하고 있으며, 디지털 트윈 설루션을 중심으로 다양한 산업의 디지털 전환을 적극 지원하고 있다. 또한 아비바는 OT(운영기술), ET(엔지니어링기술), IT(정보기술) 등 데이터가 존재하는 모든 산업 분야에서 디지털 전환을 지원하고 있다. 이는 다양한 산업 분야의 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대되며, 비즈니스의 확대와 함께 아비바도 성장해 나갈 것으로 보인다.   ▲ 아비바 데이 코리아 2025에 참석한 아비바 직원들(아비바코리아 제공)    같이 보기 : [피플&컴퍼니] 아비바 그레그 파다 엔지니어링 총괄 부사장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.