레노버가 독일 베를린에서 ‘레노버 이노베이션 월드 2025(Lenovo Innovation World 2025)’를 열고, 자사의 AI 기반 혁신 포트폴리오를 공개했다. 고성능 PC부터 지능형 태블릿, 몰입형 게이밍 디바이스, 모토로라 스마트폰까지 아우르는 이번 신제품 라인업은 레노버의 ‘모두를 위한 더 스마트한 AI(Smarter AI for All)’ 비전을 반영한다. 이를 통해 생성형 AI와 하이브리드 인텔리전스를 일상 속 업무, 크리에이티브, 엔터테인먼트 전반으로 확장한다는 것이 레노버가 제시한 비전이다.   ▲ 씽크북 버티플렉스 콘셉트   레노버는 AI 기반 콘셉트를 통해 전문가들이 디바이스와 상호작용하는 방식을 새롭게 정의하고자 한다고 밝혔다. 레노버가 이번에 소개한 ‘씽크북 버티플렉스(ThinkBook VertiFlex)’ 콘셉트는 회전 가능한 14인치 화면과 AI 적응형 UI를 탑재해 가로 및 세로 모드를 자유롭게 전환할 수 있다. 레노버 스마트 모션 콘셉트는 제스처 제어, 음성 명령, 건강 중심의 인체공학을 지원하는 다방향 노트북 스탠드를 제시한다. 고성능 사용자를 위해서는 AI 활용에 최적화된 워크스테이션 포트폴리오를 확장했다. 새롭게 디자인된 ‘씽크패드 P16 3세대’를 비롯해 업그레이드된 ▲씽크패드 P1 8세대 ▲ 씽크패드 P16v 3세대 ▲ 씽크패드 P16s i 4세대 ▲ 씽크패드 P14s i 6세대가 포함된다. 고성능 옵션으로 구성 가능한 새로운 모바일 워크스테이션은 AI 개발부터 고난도 크리에이티브 워크플로까지 폭넓은 작업을 지원한다. 레노버의 코파일럿+ PC 중 하나인 ‘씽크패드 X9 아우라 에디션’에는 ‘글레이셔 화이트(Glacier White)’ 색상이 새롭게 추가됐다. 14인치와 15인치 모델로 한정 출시된다. 또한 레노버는 멀티태스킹과 몰입형 생산성을 지원하기 위해 ‘씽크비전 P40WD-40’를 선보였다. 이 제품은 39.7인치 커브드 울트라와이드 모니터로 5120×2160 해상도, 썬더볼트 4 원케이블 도킹, 전력 소비를 줄이는 에너지 효율적 설계를 갖췄다. 새로운 ‘씽크패드 스마트 독 포트폴리오’는 디스플레이 경험을 보완한다. 이 중 ‘썬더볼트 5 스마트 독 7500’은 초고속 성능과 클라우드 기반 디바이스 관리 기능을 제공하며, 최대 4대의 고주사율 디스플레이 연결을 지원한다. 올해 초 ‘티코 프로(Tiko Pro)’ 콘셉트로 처음 선보였던 씽크북용 ‘매직 베이(Magic Bay) HUD’도 곧 일부 시장에서 출시될 예정이다. 레노버는 고객의 실제 AI 도입을 가속화하하기 위해 인텔의 AI 어시스턴트 빌더를 활용한 AI 패스트 스타트 서비스 프로그램을 통해 디바이스 내 AI 어시스턴트 개발을 시범 운영하고 있다고 전했다. 레노버는 이번 파일럿이 자사의 서비스 중심 접근 방식이 출판, 의료, 금융 등 다양한 산업에서 맞춤형·개인정보 보호 중심의 AI 설루션을 신속하게 도입하는 데 어떤 역할을 할 수 있는지 보여준다고 설명했다.   ▲ 리전 고 2세대   한편, 레노버는 PC 게이머를 위해 리전(Legion) 포트폴리오를 확장하며 8.8인치 휴대용 게이밍 PC ‘레노버 리전 고 2세대’를 공개했다. 리전 고 2세대는 향상된 트루스트라이크(TrueStrike) 컨트롤러, OLED 디스플레이, 확장된 배터리 수명을 제공한다. 레노버는 이와 함께 ▲16인치 리전 프로 7 ▲LOQ 타워 26ADR10 ▲리전 프로 OLED 게이밍 모니터 3종(32UD-10, 27UD-10, 27Q-10)도 함께 발표했다. 새로운 모니터는 초고속 주사율과 생생한 퓨어사이트(PureSight) 비주얼을 결합한 것이 특징이다. 콘텐츠 제작을 단순화하기 위한 레노버의 ‘플릭리프트(FlickLift)’는 요가(Yoga)와 아이디어패드(IdeaPad) 디바이스용 스마트 이미지 편집 오버레이로, AI를 활용해 배경 제거, 피사체 선명화, 애플리케이션 간 이미지 작업 간소화를 지원한다. 레노버는 크리에이티브 전문가와 디지털 네이티브를 위해 설계된 새로운 ‘요가 탭’과 초경량 디자인에 AI 도구를 담아 휴대성과 활용성을 높인 ‘아이디어 탭 플러스’ 등 AI 기반 태블릿과 액세서리도 공개했다.  이와 함께 지능적인 경험, 개성 있는 디자인, 강력한 성능을 제공하는 다양한 가격대의 새로운 스마트폰 라인업도 공개됐다. 대표 제품인 ‘모토로라 엣지 60 네오’는 컴팩트하고 스타일리시한 디자인에 모토 AI를 탑재해 사진 촬영, 생산성, 일상 활용성을 향상시킨다. 소니 LYTIA 센서와 전용 망원 렌즈가 포함된 프리미엄 트리플 카메라 시스템과 결합해 촬영부터 대화까지 개인화되고 직관적인 경험을 제공한다. 모토로라는 합리적인 가격대의 핵심 기능을 강화한 ‘모토 g06’과 ‘모토 g06 파워’ 또한 선보였다. 두 모델 모두 6.88인치 대화면 디스플레이, AI 기반 5천만 화소 카메라 시스템, 몰입형 돌비 애트모스(Dolby Atmos) 오디오, 구글의 서클 투 서치 기능을 지원한다. 레노버 인텔리전트 디바이스 그룹(IDG) 루카 로시(Luca Rossi) 사장은 “적응형 폼팩터와 AI 지원 워크스테이션에서부터 휴대용 게이밍 디바이스, 크리에이터를 위한 태블릿, 모토 AI 기반 스마트폰에 이르기까지 레노버는 AI 시대에 기술이 사람과 비즈니스를 위해 무엇을 할 수 있는지 끊임없이 새롭게 정의하고 있다”면서, “이는 미래 가능성이 아니라 지금 이 순간, 초개인화와 생산성, 창의성, 데이터 보호를 위한 실질적이고 일상적인 AI 경험을 제공하는 것”이라고 말했다. 또한 “레노버는 모든 사람이 더 스마트하고 유용하며 힘이 되는 기술, 스마트한 AI를 누릴 수 있어야 한다는 믿음을 바탕으로 이러한 혁신을 실현하고 있다”고 강조했다.

개방형 커미셔닝과 협업 혁신으로 제조업을 재정의하다   스피라텍(SpiraTec) 그룹은 디지털 전환, 엔지니어링, 로봇 공학, 자동화 및 산업 IT를 전문으로 하는 공정 산업의 산업 공학 및 설루션 분야의 글로벌 플레이어이다. 스피라텍의 가상 커미셔닝 전문성은 제조사가 프로세스를 최적화하고 비용을 절감하며 전 세계적으로 디지털화를 가속화하는 데 도움을 준다. 이번 호에서는 스피라텍이 고객이 주요 산업 과제를 해결하도록 돕는 방법과 유니티(Unity)를 기반으로 가상 커미셔닝을 위한 협업적이고 접근 가능한 설루션을 목표로 하는 오픈 소스 이니셔티브인 ‘오픈 커미셔닝’의 배경과 여정을 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   ▲ 생산 라인의 디지털 트윈 : PLC 및 로봇 컨트롤러 통합으로 물질 흐름 시뮬레이션   산업이 디지털 전환을 가속화함에 따라 제조사는 제품을 더 빠르게 시장에 출시하고 비용을 줄이며 지속 가능성 목표를 달성해야 한다는 압박을 받고 있다. 이 모든 과정에서 단편화된 데이터, 구식 방법론 및 제한된 표준화로 어려움을 겪고 있다. 이러한 도전 과제는 더 스마트하고 통합된 설루션을 요구한다. 그리고 여기서 디지털 트윈과 가상 커미셔닝이 등장한다. 글로벌 디지털 트윈 시장은 수요가 급증하고 있다. 2024년에는 177억 3000만 달러로 평가되며, 2025년에는 244억 8000만 달러에서 2032년에는 2593억 2000만 달러로 성장할 것으로 예상된다. 캡제미니 리서치 인스티튜트(Capgemini Research Institute)의 디지털 트윈 리포트에 따르면, 57%의 조직이 지속 가능성을 디지털 트윈 투자에 대한 주요 동력으로 언급하며, 51%는 이러한 기술이 환경 목표 달성에 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 디지털 트윈 기술의 주요 응용 프로그램인 가상 커미셔닝은 디지털화의 게임 체인저로, 제조사가 실제 배포 전에 프로세스를 시뮬레이션하고 최적화할 수 있게 하여 자원 소비를 줄이고 비용을 절감한다.   가상 커미셔닝 이해하기 전통적으로 자동화에서 커미셔닝은 새로운 시스템(장치, 기계, 공장 등)을 완전 작동 가능한 생산 준비 상태로 만드는 과정을 의미한다. 과거에는 대부분의 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 프로그래밍 및 시스템 테스트가 물리적 하드웨어가 제자리에 있어야 했으며, 이는 종종 비용이 많이 드는 지연과 막판 문제 해결을 초래했다. 가상 커미셔닝은 이 패러다임을 뒤집고 전체 커미셔닝 프로세스를 디지털 환경에서 복제한다. 실제 장치, 센서 및 액추에이터와 통신하는 대신, PLC는 디지털 트윈과 통신한다. 이는 실제 시스템의 동작을 정확하게 반영하는 에뮬레이션 모델이다. 중요하게도, 동일한 PLC 프로그램 코드는 가상 및 물리적 단계 모두에 사용되어, 물리적 하드웨어가 준비되면 코드 수정이나 막판 재작성 없이 원활한 인계를 보장한다.   ▲ 가상 커미셔닝 : 물리적 배포 전에 디지털 프로세스 시뮬레이션 및 최적화   가상 커미셔닝이 실제 가치를 제공하는 방법 효율성 향상 가상 커미셔닝은 현장 테스트와 물리적 프로토타입의 필요성을 줄여 시간과 비용을 절감한다. 또한 디지털 환경에서 팀이 신속하게 반복할 수 있도록 하여 개발 주기를 가속화하고 시장 출시 시간을 단축한다.   위험 감소 시뮬레이션을 통해 오류를 조기에 발견함으로써, 가상 커미셔닝은 비용이 많이 드는 실수의 위험을 줄인다. 더욱이, 팀이 위험한 작업을 디지털로 시뮬레이션할 수 있도록 하여 물리적 구현 전에 잠재적 위험을 제거함으로써 더 안전한 배포를 지원한다.   협업 및 혁신 현실적인 시뮬레이션은 교차 기능 팀 간의 더 나은 정렬을 촉진한다. 가상 공간에서 시스템을 시각화하고 상호작용함으로써 이해관계자는 더 깊은 통찰력을 얻고, 전반적인 커뮤니케이션을 향상시켜 창의성과 혁신을 촉진한다.   제약에서 능력으로 : 유니티로의 전환 스피라텍은 고객이 가상 커미셔닝을 운영에 원활하게 통합하도록 돕는 단일 목표를 추진해 왔다. 스피라텍은 제한된 확장성을 가진 폐쇄 시스템, 작은 사용자 커뮤니티 및 최소한의 응용 프로그래밍 인터페이스(API)에 직면했다. 이러한 조건은 공급업체 종속을 촉진하고 프로젝트 위험을 증가시켰다. 이러한 제한은 종종 시간 지연을 일으키고, 고객이 필요로 하는 접근 가능하고 확장 가능한 설루션의 가능성을 없앴다. 유니티는 스피라텍의 큰 장애물을 극복하는 열쇠가 된 실시간 3D 엔진이다. 유니티의 편집기의 힘을 활용함으로써 스피라텍은 최첨단 물리학 및 렌더링 기능을 얻었을 뿐만 아니라, 디지털 트윈 모델 개발에 대한 전체 접근 방식을 근본적으로 변화시켰다. 유니티의 다양한 기술 및 기능은 여러 문제를 해결하고 스피라텍의 디지털 트윈 개발 프로세스를 형성하는 데 도움이 되었다. 프리팹 시스템 : 객체 지향적 접근 방식을 통해 재사용 가능한 구성 요소 라이브러리를 활용하여 디지털 트윈을 생성할 수 있다. 이는 다양한 프로젝트에서 일관된 품질을 유지하면서 개발 속도를 크게 가속화한다. 픽시즈(Pixyz) : CAD 데이터를 원활하게 가져오고 특정 메타데이터 및 고객 기준에 따라 디지털 트윈을 생성하기 위한 규칙 기반 워크플로를 설정할 수 있다. 사용자 인터페이스(UI) 툴킷 : 편집기 및 런타임을 위한 UI 콘텐츠의 생성 및 향상을 가능하게 하여, 사용자 정의 도구 및 인터페이스에 대해 더 매끄러운 사용자 경험을 제공한다. 작업 시스템 : 복잡한 프로세스(예 : 유체 흐름, 대량 물질 이동 및 스트레스 모델링) 및 대규모 디지털 트윈 프로젝트의 효율적인 다중 스레드 시뮬레이션을 가능하게 한다. 분석기 및 저장 프로파일러 : 성능 병목 현상에 대한 자세한 통찰력을 제공하여 배포 전에 프로젝트 품질을 최적화하고 개선할 수 있게 하며, 궁극적으로 고객에게 더 신뢰할 수 있는 설루션을 제공한다.   대규모 디지털 트윈 내부 : 창고 커미셔닝의 재구상 물류 회사의 창고 시뮬레이션을 특징으로 하는 성공 사례에서 스피라텍은 12개의 가상 PLC를 완전한 디지털 환경에 통합했다. 모델은 필드버스 에뮬레이션과 드라이브, 안전 모듈 및 RFID 리더와 같은 산업 구성 요소의 시뮬레이션을 특징으로 했다. 사용성을 높이기 위해 대규모 시뮬레이션에 최적화된 경량의 강력한 독립 실행형 *.exe 애플리케이션을 제공하는 맞춤형 사용자 인터페이스가 개발되었다. 또한 시스템은 창고 관리 시스템(WMS)과 원활하게 통합되어, 안전한 가상 환경에서 실시간 제품 데이터 관리를 위한 네이티브 텔레그램 통신을 가능하게 했다. 이는 물리적 기계가 존재하기도 전에 포괄적인 소프트웨어 검증을 보장하여 품질을 크게 향상시키고 배포 위험을 줄였다. 이 이니셔티브는 커미셔닝 시간을 30% 줄였다, 프로젝트 일정을 가속화하면서 비용과 위험을 줄였다. 효율성 향상을 넘어, 이는 부서 간 협업을 강화하여 비용 효율적인 반복 개발과 더 빠른 개념 증명 검증을 가능하게 했다.   ▲ 개방형 커미셔닝으로 구축된 창고 운영 시뮬레이션   효율을 넘어 : 시뮬레이션을 통한 지속 가능성 추진 가상 커미셔닝에 대한 대화는 종종 단축된 커미셔닝 시간과 개선된 협업에 초점을 맞추지만, 이러한 이점은 지속 가능성과 관련하여 특히 실질적인 비즈니스 가치로 직접 전환된다. 스피라텍은 고객과 협력하여 후속 제품 수명주기 전반에 걸쳐 디지털 트윈의 사용을 확장하기 시작했으며, 지속 가능성과 비용 절감의 잠재력은 크다. 프로세스를 간소화하고 고충실도 시뮬레이션을 활용함으로써 기업은 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다. 장비 수명의 연장 : 시뮬레이션 데이터로 훈련된 예측 유지보수 알고리즘을 사용하여 조직은 마모를 최소화하고 비용이 많이 드는 교체 및 수리를 연기한다. 고장 감소는 유지보수 비용을 직접 낮추고 계획되지 않은 다운타임을 줄인다. 자원 소비의 절감 : 가상 환경에서 제어 논리와 워크플로를 검증함으로써, 팀은 에너지 사용을 줄이고 자재 낭비를 최소화하는 효율성 격차를 식별할 수 있다. 이러한 개선은 환경 목표를 달성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 운영 비용을 줄인다. 시장 출시 시간의 가속화 : 가상 커미셔닝은 물리적 프로토타입과 긴 현장 테스트의 필요성을 최소화한다. 결과적으로 기업은 제품을 더 빠르게 출시하고, 시장 점유율을 더 빨리 확보하며, R&D 투자에 대한 더 빠른 수익을 실현할 수 있다. 현장 면적의 축소 : 더 적은 문제 해결 방문과 짧은 설치 시간은 여행 관련 배출가스와 비용을 줄인다. 이 혜택은 여러 글로벌 시설을 가진 조직에 대해 크게 확장된다.   미래를 함께 형성하기 : 커뮤니티 주도 이니셔티브 협업과 개방성이 가상 커미셔닝의 가장 큰 혁신을 이끌어낼 것이며, 이는 계속 발전할 것이다. 개방형 커미셔닝(open commissioning)을 통해 스피라텍은 단순히 도구를 공유하는 것이 아니라, 혁신적인 아이디어가 다듬어지고 테스트되며 실제 문제를 해결하는 데 적용될 수 있는 커뮤니티 주도 생태계를 구축하고 있다. 가장 흥미로운 발전은 아직 오지 않았다. 스피라텍의 다음 진화는 생성형 AI와 실시간 클라우드 시뮬레이션을 통합하고, 데이터 표준을 설정하며, 산업 연결성을 확장하는 것이다. 제조의 미래는 협업적이고, 데이터 기반이며, 친환경적으로 더 스마트하고 지속 가능한 산업 환경을 만들어 나가는 데 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

샌디스크가 ‘플래시 메모리 서밋(FMS) 2025’에서 새로운 엔터프라이즈급 UltraQLC 플랫폼을 통해 스토리지 용량, 성능, 전력 효율을 높인 고성능 256TB NVMe SSD를 선보였다. UltraQLC 플랫폼은 BiCS8 QLC CBA 낸드와 커스텀 컨트롤러, 고급 시스템 최적화 기술을 결합해 대용량을 제공한다. AI 시대의 워크로드와 비즈니스 요구 사항이 고도화됨에 따라, 플래시 스토리지는 더욱 복잡한 작업 환경에 유연하게 대응할 수 있어야 한다. UltraQLC 플랫폼을 기반으로 한 샌디스크 256TB NVMe SSD는 AI 기반의 데이터 중심 워크로드에 최적화된 제품으로, 데이터 수집, 전처리, 고속 AI 데이터 레이크 구축 등 복잡한 작업을 초고속 성능과 전력 효율을 바탕으로 처리할 수 있도록 설계됐다. 특히 하이퍼스케일 클라우드 환경에서의 고용량 애플리케이션을 대상으로 총소유비용(TCO) 절감에도 기여한다.     샌디스크 UltraQLC 256TB NVMe SSD는 대규모 AI 환경을 위한 고속·지능형 데이터 레이크에 최적화된 설계로, 하이퍼스케일 플래시 스토리지의 새로운 기준을 제시한다. 낮은 지연 시간, 더 넓은 대역폭, 높은 신뢰성을 바탕으로 복잡하고 까다로운 최신 AI 워크로드를 처리하는 데 필요한 성능을 제공한다. 새로운 샌디스크 UltraQLC 256TB NVMe SSD는 전원 차단 시에도 안전하게 데이터를 기록할 수 있으며, SLC 버퍼링 없이 QLC에 곧바로 데이터를 저장할 수 있다는 점을 내세운다. BiCS8 2Tb QLC 다이는 크기를 키우지 않으면서 저장 밀도를 두 배로 향상시켰으며, 주어진 전력 수준에서 최대 10% 성능 향상을 실현하는 동적 주파수 조절(Dynamic Frequency Scaling) 기술 및 초고용량 환경에서도 높은 처리 속도와 내구성을 보장하는 확장형 멀티코어 컨트롤러를 탑재했다. 데이터 보존(DR) 프로파일은 DR 순환 횟수를 최대 33%까지 줄여 드라이브의 안정성, 복원력, 연속 데이터 접근성을 높이고 전력 소비를 줄일 수 있도록 했다. 샌디스크의 쿠람 이스마일(Khurram Ismail) 제품 부문 최고책임자(CPO)는 “AI 시대의 다음 단계로 접어들면서 플래시 스토리지는 지능형 고성능 워크로드를 구현하는 핵심 요소로 자리잡고 있다”면서, “UltraQLC 플랫폼은 유연하고 견고한 아키텍처 위에 수년간의 연구와 경험을 집약해 완성한 결과물로, 탁월한 용량과 최고 수준의 성능을 효율적으로 구현한다. 이를 통해 샌디스크는 대규모 AI 수요에 대응하는 포트폴리오 확장은 물론, 고객이 더 빠르게 데이터 처리와 분석을 수행해 실질적인 혁신을 이끌 수 있도록 지원한다”고 밝혔다. 샌디스크 SN670 128TB NVMe SSD와 샌디스크 UltraQLC 256TB NVMe SSD는 2026년 상반기 U.2 폼팩터로 출시되며, 연내 추가 폼팩터도 선보일 예정이다. 

대원씨티에스가 마이크론 크루셜 T710 Gen5 NVMe 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)를 한국 시장에 정식 출시했다. Ai 애플리케이션과 고부하 작업을 매끄럽게 처리할 수 있도록 설계된 이번 신제품은 용도와 목적에 따라 선택할 수 있게 1TB, 2TB, 4TB의 세 가지 용량으로 나뉜다. 신제품 마이크론 크루셜 T710 Gen5 NVMe SSD은 PCIe 5.0 인터페이스와 실리콘모션 SM2508 컨트롤러, 마이크론 G9 TLC NAND 조합으로 초고속 전송 과정에서도 일관된 지연시간을 유지한다. 특히 순차 읽기 1만 4900MB/s, 쓰기 1만 3800MB/s, 랜덤 4KB 작업시 쓰기 기준 최대 2.3M IOPS를 구현해 소비자용 스토리지의 성능 한계를 끌어올렸다.     또한 Microsoft DirectStorage 최적화를 갖춰 AAA 타이틀 게임의 오픈월드 스트리밍, 실시간 레이트레이싱, 대규모 AI 모델 호출 같은 고부하 상황에서 시스템 병목을 줄이고, 8K RAW 영상이나 초대형 디자인 파일도 빠르게 캐시·편집할 수 있다. 전력 회로와 열 설계도 개선됐다. 이전 세대 Gen5 SSD 대비 IOPS당 전력 효율은 67% 향상됐고 소비 전력은 약 25% 낮췄다. 기본 부착된 구리 코팅 라벨이 컨트롤러와 낸드 발열을 방열판으로 빠르게 전달하며, 연속 부하 환경을 겨냥한 통합 히트싱크 모델도 마련돼 노트북·데스크톱·워크스테이션 등 다양한 사용 환경에서 안정된 온도를 유지한다. 내구성은 4TB 제품 기준 최대 2400TBW에 달한다. 이외에도 다단계 데이터 무결성 알고리즘, ECC 오류 수정, TCG Opal 2.01 암호화, SMART 자가 진단, TRIM, 동적 쓰기 가속, 디바이스 슬립 모드 등 고급 기능도 기본 탑재해 대용량 프로젝트 파일과 민감한 업무 데이터도 안전하게 보호한다. 1TB·2TB·4TB로 나뉘는 각각의 제품은 구형 PCIe 3.0과 4.0 플랫폼에서도 동작하기에 업그레이드 주기를 앞둔 사용자는 물론 게이머, 크리에이터, AI 연구·개발 환경까지 포괄적으로 대응할 수 있다. 대원씨티에스는 자사가 공급하는 마이크론 제품에 대해 자체 운영하는 직영 서비스 센터를 통해 최대 5년간 프리미엄 기술지원 및 차별화된 A/S 서비스를 제공한다고 밝혔다. 제품 구분은 패키지 겉면에 부착된 대원씨티에스 정품 스티커 유/무로 확인할 수 있다.  대원씨티에스의 남혁민 본부장은 “AI 시대에는 데이터 처리 속도가 곧 경쟁력이다. 초고속 스토리지는 시스템 전체 응답성을 좌우하는 핵심 부품이며, 마이크론 크루셜 T710은 업계의 요구를 충족하는 차세대 저장 장치”라면서, “PCIe 5.0의 잠재력을 온전히 발휘하면서도 전력 효율과 발열 제어까지 만족시킨 T710은 게이머와 크리에이터, AI 연구자 모두에게 안정적인 설루션이 될 것”이라고 밝혔다.

로크웰 오토메이션은 기아 슬로바키아 법인의 차체 공장에 최신 서보(servo) 기술을 구현해 핵심 생산 설비인 리프터(lifter)의 안정성과 디지털 운영 역량을 강화할 것이라고 밝혔다. 이번 프로젝트는 차량 조립 공정에서 차체 부품을 들어 올리고 정밀하게 위치를 제어하는 리프터 시스템의 노후 장비를 로크웰 오토메이션의 Allen-Bradley Kinetix 5700 서보 드라이브와 MPL 서보 모터로 업그레이드하는 것이 핵심이다. 서보 시스템은 로크웰 오토메이션의 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 및 네트워크 아키텍처와 통합돼 설정 변경, 부품 교체, 소프트웨어 마이그레이션, 버전 관리 등 반복적이고 복잡한 유지보수 작업을 간소화한다. 이번에 업그레이드되는 차체 공장 리프터는 서보 모터와 드라이브를 기반으로 작동하며, 기아의 유럽 전략 모델인 씨드와 스포티지 생산 라인에 적용된다. 기아 슬로바키아 법인은 이를 통해 가동 시간의 탄력성은 물론 최신 통신 네트워크 기반의 디지털 하드웨어를 도입함으로써, 운영 효율과 안정성을 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다.     기아 슬로바키아 법인의 차체 정비 담당 부관리자인 피터 홀루부치크(Peter Holubčík)는 “리프터는 생산 공정에서 매우 중요한 설비인 만큼, 공정 중단 없이 정밀성과 더불어 안정성이 높은 작업수행이 요구된다”면서, “설정 변경이나 정비를 위한 일시적인 가동 중단 시에도 빠른 작업 복귀가 가능해야 하는데, 로크웰 오토메이션의 새로운 서보 및 PLC 시스템은 이를 가능하게 해 유지보수 시간이 줄고, 프로그래밍 및 제어 안정성은 더욱 강화하게 해줄 것”이라고 밝혔다. 로크웰 오토메이션의 EMEA(유럽·중동·아프리카) 지역 전략 고객 및 영업 부문 부사장인 마크 보텀리(Mark Bottomley)는 “제조 환경에서 수명이 다한 설비나 구형 부품은 예기치 않은 고장과 생산 중단의 위험을 높이며, 자동차 산업처럼 린(lean) 생산, 적시생산(JIT : Just-In-Time) 환경의 기업에는 특히 심각한 리스크가 될 수 있다”며, “이번 현대화 프로젝트는 단순한 교체를 넘어, 디지털 기반 생산체계 전환이라는 더 큰 가치를 제공하게 될 것”이라고 강조했다.

파이썬 활용 강화 및 p-h 선도 업그레이드   최근 차량 전문 1D 열 관리(thermal management) 소프트웨어인 KULI(쿨리)의 기능이 업데이트되었다. 더 범용적으로 활용 가능하도록 파이썬(Python)을 활용할 수 있는 파이썬 컨트롤러(Python controller)가 추가되었으며, A/C 시스템의 해석 결과를 볼 수 있는 p-h 선도 또한 시인성 및 그래픽 기능이 향상되었다. 이번 호에서는 KULI의 신규 기능에 대해 알아보도록 하겠다.   ■ 이대형 태성에스엔이 FBU-F2팀의 매니저로, 1D CFD인 KULI와 3D CFD인 앤시스 플루언트 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr    신규 기능 - 파이썬 컨트롤러 현재 가장 대중적이고 범용으로 사용되는 프로그램 언어는 파이썬일 것이다. 파이썬은 간결하고 읽기 쉬운 문법이 특징으로 데이터 분석, 웹 개발, AI등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 많은 오픈 소스 라이브러리 및 깃허브(GitHub)와 같은 다양한 커뮤니티를 가지고 있는 프로그램 언어다. 이러한 파이썬을 활용할 수 있는 파이썬 컨트롤러 기능은 KULI 17.1 버전에서 처음 도입되었다.(최신 버전 19.1, 2025 5월 릴리스) 기존에 KULI에서 지원하고 있는 COM object, Calculation controller 등 다양한 컨트롤러 컴포넌트의 조합으로 시스템 제어 로직을 작성하거나 써멀 매니지먼트(Thermal management) 최적화를 사용할 수 있었으나, 이번에 도입된 파이썬 컨트롤러를 이용하면 좀 더 적은 노력으로 더욱 확장된 기능을 이용할 수 있다.(그림 1)   그림 1. 파이썬 컨트롤러 사용 예시   파이썬 컨트롤러를 사용하기 위해서는 KULI advanced 모듈이 필요하며, 미리 구성되어 있는 ‘*.py’ 스크립트가 필요하다. 정상적인 구동을 위해서는 파이썬 설치가 되어 있어야 하며 KULI 버전에 따른 지원 가능한 파이썬 버전이 다르므로, 메뉴에서 Help → about KULI를 이용하여 지원되는 파이썬을 사용자가 직접 설치하여야 한다.(그림 2)   그림 2. KULI에서 지원하는 파이썬 버전 확인   사용하는 환경 상 여러 버전의 파이썬을 사용할 경우, KULI에서는 PATH 환경 변수에서 발견되는 첫 번째 파이썬을 기준으로 구동된다. 따라서 원활한 사용을 위해서는 PATH 환경 변수에서 다른 모든 버전을 제거하거나, KULI가 지원하는 파이썬 버전을 PATH의 첫 번째 위치에 두어야 한다. 파이썬 컨트롤러는 KULI thermal system circuit 상의 Signal path의 일부이므로 기존에 지원하고 있던 Calculation controller, PID controller, Characteristic curve 등과 동일한 방식으로 사용이 가능하다. 최소 1개 이상의 Input을 취하며 다양한 Output을 제공하게 된다. 파이썬 컨트롤러는 KULI의 해석 Iteration마다 반복적으로 스크립트(Script)를 호출하므로 Time step과 Iteration을 구분해야 하는 경우에는 스크립트 자체에서 정의해야 한다.(그림 3)   그림 3. 파이썬 스크립트 작동 순서   파이썬 컨트롤러를 사용하기 위해서는 파이썬 스크립트(Python script)가 반드시 필요하며, 이 스크립트는 KULI가 확인 가능한 경로에 존재해야 한다. 일반적으로는 현재 사용 중인 프로젝트 디렉토리 내에 있는 ‘PythonScripts’ 폴더에 저장하게 된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 및 공급 : 이노쏘비 주요 특징 : 제조 물류 전반에 걸친 시뮬레이터/디지털 트윈/AI 에이전시의 통합 플랫폼, 설계~운영 과정의 최적화 지원, 다양한 제조 운영 시스템과 실시간 연동으로 대용량 데이터를 수집 및 처리, LLM/sLLM을 활용해 직관적인 데이터 분석 및 의사결정 지원 등 사용 환경(OS) : 윈도우 10/11(64비트) 시스템 권장 사양 : 인텔 i5 10세대 이상 또는 AMD 라이젠 5 이상 CPU, 최소 16GB RAM(32GB 권장), 엔비디아 RTX 4060 이상 GPU(AI 기능 사용 시 필요), 30GB 이상 여유 저장공간   최근 제조 기업들은 디지털 트윈 기반의 스마트 공장 도입과 더불어 급속한 디지털 전환(DX)을 위해 노력하고 있다. 불과 몇 해전만 하더라도 그 실체와 사례에 대해 의문이 있었지만, 다양한 도입 사례와 성과가 공개되면서 이제는 DX에서 나아가 AI 기술 도입과 AI로의 전환(AX : AI Transformation)을 활발히 검토하고 있고, 적극적인 도입 의사를 밝히고 있다. ‘PINOKIO(피노키오)’는 최신 기술 흐름을 반영해 탄생한 차세대 물류 디지털 트윈 설루션으로, 기존 상용 시스템의 한계를 극복하고 제조 산업의 스마트화를 가속화하는데 최적화된 해답을 제시한다. 기술 대전환의 시대를 맞아 기존의 전통적인 DX 설루션 기업들은 3D 모델링 및 시뮬레이션 등 낮은 단계의 디지털 트윈 기술을 기반으로 DX 설루션으로 개선 및 확장하고 있다. 이와 달리, PINOKIO는 초기부터 현장의 대용량 데이터 기반 실시간 물류 모니터링 및 실시간 시뮬레이션을 제공하는 디지털 트윈 기반의 운영 시스템을 목적으로 출발하였다. 그 결과 SK 하이닉스, LG전자 등 대량의 혼류 생산 제조 현장에서 디지털 트윈의 정합성과 예측의 정확도 등을 검증받았고 도입 효과를 증명했다. 이를 바탕으로 최근에는 기존 상용 설루션보다 높은 성능의 시뮬레이터까지 라인업하여 다양한 요구를 충족시킬 수 있게 되었다. 기존 상용 물류 시뮬레이션 설루션은 대부분 20~30년 전 개발된 구조를 가지고 있어, 최신 IT/OT 시스템과의 연동과 AI 기술을 적용하기 어렵다. 이로 인해 대용량 데이터 처리에 한계가 있으며, 사용자 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 미제공으로 커스터마이징과 타 시스템 연계, 현장 실시간 운영에 필요한 유연성과 확장성에서도 제약이 있다. PINOKIO는 이러한 기존 설루션의 문제점을 개선해 제조 물류 관련 다양한 AI 모델을 지원하며, 기존 설루션 대비 높은 모델링 속도를 구현할 수 있다. 그리고 멀티 스레드, GPU 기반의 고속 시뮬레이션 연산 기능과 2차전지, AMR(자율이동로봇), OHT(오버헤드 트랜스퍼), 자동창고 등 다양한 제조 환경에 맞는 특화 라이브러리를 제공한다. 특히, 생산 현장에서 발생하는 실시간 빅데이터를 효과적으로 처리하고, 대화형 어시스턴트(assistant) 방식의 직관적인 사용자 인터페이스(UI)를 통해 사용자 편의성을 높였다. 또한, 사용자 API를 통한 고도화된 커스터마이징이 가능하며, MES(제조 실행 시스템), 센서, PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러), IoT(사물인터넷) 등 다양한 운영 시스템과의 실시간 연동 기능도 갖췄다. 나아가, 전력 사용량 분석과 탄소세 예측 기능까지 탑재돼 지속 가능한 제조 환경 구축을 위한 의사결정도 지원한다. PINOKIO는 AI 기반 제조 혁신의 길을 여는 실질적인 도구로, 앞으로 제조업계의 디지털 전환을 선도할 핵심 설루션으로 자리매김할 전망이다.   주요 기능 소개 PINOKIO는 시뮬레이터, 디지털 트윈, AI 에이전시(agancy)를 통합한 차세대 DES(이산 이벤트 시뮬레이션) 기반 플랫폼으로, 제조 물류 전반에 걸친 통합 설루션을 제공한다. PINOKIO는 세 가지 핵심 모듈로 구성된다. 첫 번째는 ‘Pino SIM’으로, 공정 흐름 설계부터 시뮬레이션, 분석까지 수행하는 시뮬레이터다. Pino SIM은 도면 편집과 레이아웃 설계를 위한 Pino Editor를 내장하고 있어, 단순한 시뮬레이션을 넘어 제조 기준정보 입력, 물류 시나리오 구성, 시뮬레이션 실행 및 시각화 분석까지 다양한 기능을 제공한다. 이를 통해 설계 초기 단계부터 실제 운영에 이르기까지 전 과정의 최적화를 효과적으로 지원한다. 두 번째는 실시간 디지털 트윈 모듈인 ‘Pino DT’다. MES, IoT, PLC, 센서 등 다양한 제조 운영 시스템과의 실시간 연동을 통해 대용량 데이터를 실시간으로 수집하고 처리하며, 이를 바탕으로 실시간 모니터링은 물론 미래 상황 예측, 예지 보전 기반의 시뮬레이션이 가능하다. 이는 생산 현장의 가시성과 민첩성을 높이는 데 기여한다. 세 번째는 인공지능 기반의 ‘Pino AI’다. LLM(대규모 언어 모델)과 sLLM(전문 도메인 특화 언어 모델)을 활용한 대화형 UI를 통해 사용자가 직관적으로 데이터를 분석하고 의사결정에 활용할 수 있다. 또한 목적에 따라 강화학습, 파라미터 최적화 등 다양한 AI 기법을 적용할 수 있어 생산성과 품질 향상을 동시에 도모할 수 있다. PINOKIO는 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)와 같은 고급 시각화 플랫폼과 연동 가능하며, 파이썬(Python) 개발 환경 확장도 지원함으로써 사용자 맞춤형 라이브러리 개발이 가능하다. 이를 통해 제조 기업은 사전 공정 및 물류 최적화는 물론 실시간 생산 모니터링, 미래 예측, AI 기반 정확도 향상 등 다양한 지능형 서비스를 구현할 수 있다. 제조업의 디지털 전환이 본격화되는 시대에 PINOKIO는 스마트 공장을 넘어 AI 전환을 실현하는 핵심 파트너로 부상하고 있다.   PINOKIO의 특징 PINOKIO는 고도화된 시뮬레이션 엔진과 AI 통합 기능을 바탕으로 대규모 데이터 처리 및 실시간 예측 분석을 지원하며 스마트 제조 시대의 경쟁력을 강화하고 있다. PINOKIO는 이벤트 처리 기법 최적화 및 단순화된 시뮬레이션 엔진 설계로 빠른 연산 속도를 제공한다. 특히, 초당 60프레임(FPS) 기준으로 500만 개 수준의 대규모 3D 데이터를 안정적으로 처리할 수 있으며, 선택적 컴파일 방식(C# 기반 네이티브 코드)을 활용한 별도 계산 도구를 통해 집약적인 연산 작업도 고속으로 수행할 수 있다. 디지털 트윈 구축에서도 PINOKIO는 강력한 성능을 발휘한다. MES, ACS, MCS 등 다양한 제조 운영 시스템과 연동과 IoT, 센서, PLC 등 생산 현장에서 수집되는 대용량 데이터를 실시간으로 처리한다. 이를 통해 실시간 모니터링과 동시에 백그라운드 시뮬레이션을 수행하고, 타임 호라이즌(Time Horizon) 방식의 미래 예측 기술을 통해 병목, 이상 징후 탐지 및 알람 기능도 제공된다. 또한, AI를 활용하기 위한 정상/이상 데이터 제공과 파라미터 최적화 및 시나리오별 분석 기능이 포함되어 있으며, LLM과 sLLM, 챗GPT(ChatGPT), 메타 라마(Meta LLaMA) 등 다양한 AI 모델을 통합한 AI 에이전시 기능을 통해 대화형 데이터 분석, 자동 의사결정 지원, 데이터 해석 및 운영 최적화를 구현한다. 시뮬레이션 설계 및 모델링 측면에서도 사용자 편의성이 강화됐다. Pino Editor를 활용해 레이아웃 도면을 직관적으로 확인 및 편집할 수 있으며, 제조 기준 정보 입력 및 템플릿 매칭 기능을 통해 모델링 작업 시간을 획기적으로 단축시킨다. 또한, 2차전지 및 반도체 공정에 특화된 전용 라이브러리도 제공되며, 고객 맞춤형 커스터마이징 시뮬레이터를 통해 사용자의 목적에 따라 분석 및 최적화가 가능한 유연한 개발 환경을 지원한다. 이처럼 PINOKIO는 고속 시뮬레이션, 실시간 예측, AI 기반 의사결정, 그리고 유연한 모델링 기능을 종합적으로 제공하며, 제조업의 지능화·자동화를 실현하는 설루션이다.   그림 1. PINOKIO UI 화면 – 반도체 FAB   사전 레이아웃 및 물류 검토를 위한 설루션 : Pino SIM 디지털 트윈 구축 시 미래 예측을 위한 시뮬레이터 역할과 기존 상용 설루션과 같이 공장 신축 또는 생산 라인 변경 등 제조 현장의 변화가 요구된다. 이런 상황에서 Pino SIM은 사전에 최적의 물류 계획과 레이아웃 구성을 지원하고 공정의 효율성과 안정성을 미리 확보할 수 있는 디지털 전환 핵심 도구이자 가상 공장 구현 설루션이다. Pino SIM은 제조 기준 정보(제품, 공정, 레이아웃, 물류 흐름, 작업 순서, 스케줄링 등)를 기반으로 공정을 시뮬레이션하며, 그 결과를 차트, 그래프 등 다양한 시각화 도구를 통해 분석할 수 있다. 이를 통해 레이아웃 검증 및 최적화, 생산성 향상 등 공장 운용 전반의 효율화를 실현할 수 있다. 특히, OHT, AMR 등 신 산업군을 위한 특화 라이브러리를 제공하며, 이송 설비 구현을 위한 이동, 충돌 방지, 회피 제어를 위한 OCS, ACS 기능도 탑재되어 있다. 이를 통해 코드 작성 오류를 줄이고 디버깅 시간을 줄일 수 있으며, 보다 쉽고 효율적으로 시뮬레이션 모델을 구축할 수 있다. 또한, 자동창고 모델링에 필요한 Stocker(Crane, Rack, Rail)를 그룹화 형태로 제공하여 빠른 모델링이 가능하다. 환경과 에너지 측면에서도 전력 사용량 및 탄소 배출량(탄소세) 분석 기능을 통해 지속 가능한 생산 전략 수립에 도움을 주며, 제조업의 친환경화와 ESG 경영 대응에도 기여할 수 있다. 이처럼 Pino SIM은 공장 설계 단계에서의 의사결정 품질을 높이고, 새로운 제조 환경에 유연하게 대응할 수 있는 설루션이다.   그림 2. 라이브러리 제공 – Stocker   그림 3. 개발(코딩) 없이 기능 구현   그림 4. 시뮬레이션 결과 리포트 예제   디지털 트윈 설루션 : Pino DT 제조 현장에서 물류는 제품의 사이클 타임을 결정하는 요소 중에 하나이다. 물류 정체가 발생할 경우 제품의 사이클 타임이 길어지거나 라인이 정지되는 등 심각한 손실이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션을 통한 최적화된 운영 방식을 시스템에 적용하려는 노력이 이어져왔다. 기존의 물류 설루션은 현장에서 발생하는 대용량의 데이터를 시뮬레이션에 반영하여 실시간으로 의사결정하는 과정에서 다양한 제약으로 인해 어려움이 있었다. 또한, 현장 작업자의 개입과 같은 인간적 오류는 시스템이 예측할 수 없는 데이터를 발생시키기 때문에 생산 계획 단계에서의 사전 분석 및 검증만으로는 시뮬레이션 정합성을 높이는데 한계가 있다. Pino DT는 최적화된 자체 개발 시뮬레이션과 모니터링 엔진을 탑재하여 이를 해결하였다. 시뮬레이션의 이벤트 횟수를 최적화하여 최소한의 이벤트로 시뮬레이션이 가능하도록 설계했다. 또한 계산 속도에 이점이 있는 C, C++ 언어로 물류 경로를 최적화하는 알고리즘을 구현하여 기존 설루션 대비 약 2만평 규모의 공장에서 약 70배의 향상된 성능을 검증하였다.   그림 5. Pino DT의 UI 화면   대용량 데이터 처리 및 실시간 모니터링 Pino DT는 시뮬레이션에 최적화된 알고리즘을 사용함으로써 대용량 데이터 처리가 가능하고, 현장 데이터를 실시간으로 시뮬레이션에 반영할 수 있다. 기존 물류 시뮬레이션 설루션에 비해 60~700배 뛰어난 가속 성능을 제공하는 시뮬레이션 도구이다. 제조 현장과 동일한 상황을 시뮬레이션하기 위해 현장과 연동 후 데이터를 가공하여 디지털 트윈 모델로 표현하여 가시화하고, 사용자가 설정한 시간 주기마다 미래를 예측하는 시뮬레이션(proactive simulation)을 백그라운드로 수행한다. 이는 제품의 공정 시간보다 짧은 시간 안에 결과를 확인할 수 있고, AI를 통해 보다 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다.   그림 6. Pino DT의 모니터링 화면   디지털 트윈 실시간 시뮬레이션 : 미래 예측 실시간 현장 상황을 반영하여 미래를 예측하는 시뮬레이션(proactive simulation)은 제품의 택트 타임(tact time)보다 짧은 시간 내에 결과를 도출해내지 못하면 현장에서 선제 대응하지 못하는 결과를 초래할 수 있다. 모니터링 엔진으로부터 라인 상황에 대한 데이터를 수집하고, 현재로부터 예측하고자 하는 시간 동안 발생하는 이상상황에 대해 피드백을 준다. 예를 들어 조립 라인의 경우에는 부품이 5분 뒤에 부족하다는 알람을 작업자에게 즉시 전달하여 선제적 대응을 가능케 함으로써, 라인 정지 등 비상 상황을 사전에 방지할 수 있다. PINOKIO 디지털 트윈 시뮬레이션은 이러한 역할이 가능하도록 가속화한 고속 시뮬레이션 엔진을 보유하고 있다.   그림 7. 현장 FAB(왼쪽)과 PINOKIO에서 생성된 디지털 트윈(오른쪽)   제조 물류 현장에 특화된 AI 플랫폼 : Pino AI AI를 이용한 설루션을 만들기 위해서는 다양한 상황에 대한 데이터가 필요하다. 하지만 제조 현장의 특성 상 여러 상황에 대한 데이터를 획득하기 어렵다. PINOKIO에서는 현장에서 획득하기 어려운 데이터를 시뮬레이션을 통해 데이터를 확보할 수 있다. 즉, Pino DT 모델이 AI를 위한 데이터를 생성하고, 이를 AI가 최적 값을 도출하여 시뮬레이션에 반영한다. Pino DT에서 획득한 데이터를 파이썬, C, 자바(JAVA) 등 다양한 언어로 구현한 로직을 적용할 수 있도록 개발 환경을 제공하고 있다. 이를 통해 예측 정확도 향상, 데이터 기반 의사 결정, Scheduling, Routing, Dispatching 등 목적에 따라 AI 활용이 가능하다. 또한 LLM, sLLM, 챗GPT(ChatGPT), 메타 라마(Meta Llama) 등과 결합한 대화형 UI를 통해 사용자가 직관적으로 데이터를 분석하고 의사결정에 활용할 수 있다.   그림 8. 대화형 UI 및 결과 리포트   그림 9. Pino DT와 AI 모델 활용 원리   Pino DT와 현장 데이터 인터페이스 디지털 트윈에 가장 중요한 요소는 현장과의 연결이다. 대부분의 물류 전문 설루션이 현장과의 연결을 위한 인터페이스를 지원하지만, 많은 양의 데이터를 처리하면서 실시간으로 시뮬레이션하는데 어려움이 있다. Pino DT는 대용량 데이터 처리와 시뮬레이션 가속 성능이 뛰어나 실시간 모니터링 시스템까지 가능하다. <그림 10>은 현장에 있는 MES와 Pino DT가 인터페이스되는 과정이다. 현장에 있는 PLC가 MES에 데이터를 전달하고, MES는 그 데이터를 데이터베이스에 저장한다. 이를 Pino DT에서 외부 통신(IP)을 통해 데이터베이스에 접근하여 데이터를 시뮬레이션에 반영한다. 이 과정에서 현장 데이터의 상태가 중요하다. 불필요한 데이터가 있거나 로스 또는 시간 순서가 맞지 않은 경우가 대부분이다. Pino DT에서는 현장 데이터를 올바르게 정제하는 작업을 거쳐 현장과 동일한 디지털 트윈 모델을 만든다.   그림 10. 현장 데이터 인터페이스 과정   PINOKIO의 기대 효과 PINOKIO는 현장 운영 데이터를 실시간으로 디지털 트윈과 연동함으로써 모니터링이 가능하며, 전체 공장을 PC, 웹, 모바일 등 다양한 형태로 여러 사용자와 함께 직관적으로 확인하면서 공유하고 협업할 수 있다. 또한 현장과 연결된 디지털 트윈 모델을 이용하여, 미래에 발생 가능한 문제점을 예지(predictive)하고, 이러한 문제점을 사전에 해결하기 위한 선제대응(proactive) 의사결정을 가능하게 한다. 이 때 디지털 트윈을 이용한 사전예지는 온라인 시뮬레이션 기술에 기반하고, 선제대응은 AI 기술에 기반한다고 볼 수 있다. 디지털 트윈 기반 사전예지의 시간적 범위(time horizon)는 현장의 특성에 따라서 0.1시간~10시간으로 달라질 수 있으며, 문제점의 종류는 주로 생산 손실(loss), 부품의 혼류 비율 불균형, 설비 고장예지 및 물류 정체 등을 포함한다. 문제점이 예지되면 이를 해결하기 위한 즉각적인 의사결정 AI 기술을 활용하여 최적 운영을 달성함으로써 생산성, 경제성, 안정성 및 경쟁력 향상 효과가 있다.   맺음말 생산 계획 단계에서 Pino SIM을 통해 레이아웃 검증과 물류를 최적화하고, Pino SIM 모델 데이터를 생산 운영 단계에서 PINOKIO와 연계하여 현장 데이터 기반 실시간 모니터링과 미래 상황 예측 및 선제 대응함으로써 현실적이고 실제 활용 가능한 스마트한 디지털 트윈을 구축할 수 있다. 다음 호부터는 Pino SIM, Pino DT, Pino AI 등 각 제품별 소개 및 적용 사례를 소개하고자 한다.   그림 11. 디지털 트윈을 위한 플랜트 시뮬레이션과 PINOKIO     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스가 초고속 디지털 3차원 측정기(Coordinate Measuring Machine : CMM)인 마에스트로(MAESTRO)를 출시했다고 밝혔다. 마에스트로는 현대 제조업의 증가하는 생산성 요구를 충족하기 위해 완전히 새롭게 설계되어, 전 세계적인 기술 인력 부족 문제와 높아지는 품질 요구에 대응하여 계측 분야에서 속도, 간소화, 디지털 통합의 새로운 기준을 제시한다는 것이 헥사곤의 설명이다. 마에스트로는 헥사곤의 계측 기술을 바탕으로 빠른 속도, 쉬운 사용, 연결성, 확장 가능성이라는 네 가지 원칙에 따라 구축되었다. 이러한 디지털 중심 아키텍처는 업계에 빠른 측정 루틴, 직관적인 사용자 경험, 원활한 데이터 통합 기능을 제공한다. 또한, 모듈형 소프트웨어와 하드웨어를 채택해 생산 환경의 변화에 따라 유연하게 확장할 수 있도록 설계되었으며, 이는 높은 정밀도가 요구되는 항공우주, 자동차, 고정밀 제조 분야에 적합하다. 또한 마에스트로는 헥사곤의 디지털 센서, 단일 케이블 시스템, 새로운 펌웨어 기반의 전용 컨트롤러 등 새롭게 개발된 디지털 아키텍처를 적용했다. 이를 통해 측정 작업 전반의 효율성을 높이고 처리 속도를 향상시키며, 현대 제조 환경에 최적화된 미래형 연결성을 제공한다.     헥사곤은 마에스트로를 통해 측정의 속도와 정밀성, 프로그래밍 등 사용의 간소화, 엔드 투 엔드 연결, 플랫폼 확장성과 같은 이점을 얻을 수 있다고 설명했다. 마에스트로는 새롭게 설계된 기계 구조와 단일 케이블 기반 디지털 플랫폼, 고성능 센서를 통해 산업 표준을 충족하는 서브 미크론 수준의 정밀 측정을 빠르게 수행할 수 있다. 이를 통해 고객은 주요 품질 관리에 대한 반복적이고 인증된 측정 결과에 대해 신뢰할 수 있으며, 복잡한 형상이나 까다로운 환경에서도 안정적인 결과를 얻을 수 있다. 마에스트로는 높은 정밀도를 유지하면서 초고속 모션을 통해 업계 최고 수준의 처리량을 제공한다. 동기화된 축 이동, 빠른 보정 및 클라우드 연결 소프트웨어는 설정, 프로그래밍, 실행 및 보고를 가속화한다. 마에스트로는 3차원 측정기(CMM) 프로그래밍을 간소화하고 워크플로를 효율화함으로써 품질 검사를 한층 정교하게 구현한다. 헥사곤의 넥서스(Nexus) 플랫폼 기반 차세대 클라우드 메트롤로지 애플리케이션과 직관적인 사용자 인터페이스를 통해, 전문 계측 인력은 물론 비전문 인력도 코딩 없이 손쉽게 반복 가능하고 표준에 부합하는 측정 결과를 도출할 수 있다. 마에스트로는 산업용 사물인터넷(IIoT) 기반으로 설계된 측정 장비로서, 헥사곤의 넥서스 시스템과 통합되어 설계, 생산, 품질 부서 간 실시간 데이터를 공유한다. 이를 통해 데이터 기반의 의사결정을 지원하고, 설비가동률(Overall Equipment Effectiveness : OEE)을 향상시킨다. 또한 자동화 시스템과의 인라인 및 니어라인(near-line) 연동도 자연스럽게 구현할 수 있다. 마에스트로는 모듈형 설계와 향후 업그레이드를 위한 견고한 로드맵을 바탕으로 높은 확장성을 제공한다. 제조업체는 소프트웨어, 센서, 기능을 손쉽게 업데이트할 수 있어, 변화하는 생산 환경에 유연하게 대응하면서도 투자 자산을 지속적으로 활용할 수 있다. 헥사곤의 요르크 델러(Jörg Deller) 정밀 측정 장비 총괄은 “제조업체는 품질 기준이 높아지고 기술 인력이 부족한 상황에서 이러한 문제를 해결할 수 있는 차세대 시스템을 요구하고 있다”면서, “기존 시스템 개선하는 대신 하드웨어와 소프트웨어를 완전히 재설계함으로써 전문가부터 신규 인력까지 누구나 생산적으로 활용할 수 있는 고정밀 검사 설루션을 구현할 수 있었다”고 말했다. 또한 “마에스트로는 디지털 기반 설계를 통해 스마트 공장 환경에 손쉽게 통합될 수 있어, 현장의 품질 수준을 빠르고 확실하게 끌어올릴 수 있다”고 덧붙였다. 헥사곤은 마에스트로와 함께 PC-DMIS, 메트롤로지 멘토(Metrology Mentor), 메트롤로지 자산 관리자(Metrology Asset Manager), 메트롤로지 리포팅 넥서스 앱(Metrology Reporting Nexus Apps) 등 다양한 소프트웨어 도구와 서비스를 함께 개발해 통합된 시스템으로 제공한다. 이를 통해 부품 로딩부터 분석까지 전 과정의 생산성을 개별 구성 요소 기반 설루션보다 크게 높일 수 있다. 최종 목표는 프로그래밍, 실행, 사용, 보고부터 설계 및 제조 부문과의 협업에 이르기까지, 사용 편의성과 빠른 워크플로를 제공하는 것이다. 마에스트로는 접촉식 프로브와 레이저 스캐닝 프로브를 활용한 자동화된 멀티 센서 워크플로에 최적화된 형태로 제공된다. 새로운 ‘디지털 랙(digital rack)’을 통해 센서 점유 상태, 공급 상태, 작동 상태를 데스크톱과 같은 장비와 클라우드 기반 애플리케이션에서도 실시간으로 확인할 수 있다. 향후에도 동일한 통합 플랫폼을 기반으로 한 확장 모델과 기능이 추가될 예정이다.

웨스턴디지털(WDC)은 컴퓨텍스 2025에서 클라우드 서비스 제공업체(CSP), 엔터프라이즈, 서비스형 스토리지(STaaS) 기업을 위한 AI/ML, 분산형 스토리지, 소프트웨어 정의 스토리지(SDS) 기반의 차세대 스토리지 인프라 비전을 제시했다. 웨스턴디지털 플랫폼 사업부는 고신뢰성의 대용량 JBOD(Just a Bunch of Disks)부터 AI 워크로드에 최적화된 초고속 EBOF(Ethernet Bunch of Flash) NVMe-oF 기반 분산형 스토리지 설루션까지, HDD 및 SSD를 기반으로 한 스토리지 설루션을 통해 높은 수준의 처리 성능을 요구하는 워크로드를 지원하고 있다. 웨스턴디지털은 고객의 인프라 확장을 용이하게 만들고 파트너 의존도를 줄이기 위해 ▲ 오픈 컴포저블 컴패터빌리티 랩(Open Composable Compatibility Lab, 이하 OCCL) 확장 ▲신규 울트라스타 데이터102 ORv3 JBOD(Ultrastar Data102 ORv3 JBOD) ▲단일 포트 SSD 기반 오픈플렉스 데이터24 4100(OpenFlex Data24 4100) ▲오픈플렉스 데이터24 NVMe-oF 스토리지 플랫폼(OpenFlex Data24 NVMe-oF storage platform)에 대한 SSD 인증도 확대했다고 밝혔다. 미국 콜로라도 스프링스에 위치한 웨스턴디지털의 OCCL은 패브릭 연결 기기 및 소프트웨어 정의 스토리지(SDS)의 업계 전반 상호운용성을 향상시키기 위한 테스트 환경을 제공한다. 클라우드 서비스 제공업체와 엔터프라이즈 고객을 위해 설립된 OCCL은 실제 환경과 유사한 워크로드를 시뮬레이션할 수 있는 벤더 중립 테스트 공간으로, 시스템 호환성, 상호운용성, 에너지 효율성, 성능 최적화에 대한 핵심 인사이트를 제공한다. OCCL 2.0은 컴포저블 분리형 인프라의 효율적인 구축 및 운영을 위한 세부 설루션 아키텍처를 제공하며, 기업이 효율과 확장성을 극대화할 수 있도록 분산형 스토리지 운영에 대한 모범 사례를 제시한다. 또한, OCCL 2.0은 컴포저블 인프라 분야에서 전략적 인사이트와 기술 혁신을 지속적으로 제공하며, SSD 파트너의 성능을 평가한 종합적인 벤치마크 결과를 제공해 고객이 최적의 스토리지 설루션을 채택하도록 지원한다. 웨스턴디지털은 “이러한 개선을 통해 OCCL은 고객 및 공급업체와의 협업을 더욱 강화하고, 아키텍처 설계의 핵심 기준을 마련하기 위한 벤치마킹 역할을 수행하게 된다. 또한, 독점적 구조를 대체할 수 있는 새로운 개방형 생태계의 도입과 확산을 주도하는 업계 선도 테스트 랩으로서의 입지를 더욱 공고히 할 것”이라고 전했다.   ▲ 오픈플렉스 데이터24 4000 시리즈   웨스턴디지털은 컴퓨텍스에서 자사의 ‘Data24 4200’ 시리즈를 확장한 신제품인 ‘오픈플렉스 데이터24 4100 EBOF(OpenFlex Data24 4100 EBOF)’를 선보인다. 이번 신규 제품은 기존에 출시된 데이터24 4200 듀얼 포트 SSD 모델을 보완하는 구성으로, 고가용성이 필수적이지 않은 클라우드 환경 등을 위해 설계되었다. 데이터24 4100은 단일 포트 SSD를 사용해 각 SSD에 단일 연결을 통해 성능을 최적화하며, 스토리지 시스템 미러링을 통해 이중화도 구현한다. 이를 통해 고객은 스토리지 인프라를 최적화할 수 있는 다양한 선택지를 확보할 수 있다. 이 제품은 2025년 3분기에 출시될 예정이다. 웨스턴디지털은 증가하는 클라우드 데이터센터 수요를 충족시키기 위해 ‘울트라스타 데이터102 3000 Orv3 JBOD(Ultrastar Data102 3000 ORv3 JBOD)’를 출시할 예정이다. 이번 신제품은 글로벌 오픈 컴퓨트 프로젝트(Open Compute Project, OCP) 이니셔티브에 부합하도록 Open Rack v3(ORv3) 사양을 충족하며, 특히 랙 설계와 전원 공급 규제를 중심으로 설계되었다. 또한 데이터102 3000 ORv3는 동일 시리즈의 컨트롤러, 인클로저, CRU(고객 교체용 부품) 등 핵심 부품을 공통으로 사용해 설계 효율을 높였으며, FIPS 140-3 Level 3 및 TAA 인증을 모두 충족해 신뢰성과 안정성을 제공한다. 이 제품은 올해 4분기 출시 예정이다.   ▲ 울트라스타 데이터102 ORv3   웨스턴디지털 플랫폼 사업부는 고객이 스토리지 인프라를 구축할 때 더욱 유연하고 폭 넓은 선택이 가능하도록 지원한다. 멀티 SSD 벤더 전략을 통해 다푸스토어, 키옥시아, 파이슨, 샌디스크, 스케일플럭스 등 주요 업체들의 SSD를 공식 인증했으며, 추가 벤더에 대한 인증 절차도 진행 중이다. 이를 통해 고객은 다양한 SSD 브랜드를 선택해 최적의 성능과 비용 효율성을 갖춘 스토리지 시스템을 구성할 수 있다.  웨스턴디지털의 커트 챈(Kurt Chan) 플랫폼사업부 부사장 겸 총괄은 “워크로드가 점점 더 복잡해지고 AI가 인프라 수요를 가속화하는 지금, 더 스마트하게 확장하고 더 빠르게 대응하며 자신 있게 구축할 수 있는 역량이 미래를 좌우할 것”이라면서, “웨스턴디지털은 OCCL 2.0과 최신 플랫폼 혁신을 통해 변화에 대응하는 것을 넘어, 분산형·소프트웨어 정의 데이터센터의 새로운 기준을 제시한다”고 말했다. 이어 그는 “앞으로도 변화하는 데이터 환경에 맞춰 고객이 유연하게 확장 가능한 인프라를 구축할 수 있도록, 개방적이고 유연한 아키텍처 제공에 최선을 다하겠다”고 덧붙였다.