트렌드에서 얻은 것 No. 28   ▲ 클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.   21세기 제조 산업은 기계적 자동화를 넘어 데이터와 인공지능(AI)이 설계, 생산, 운영의 전 과정을 주도하는 지능형 시대로 진입하고 있다. 2025년을 기점으로 인공지능은 생산성을 보조하는 도구의 단계에서 벗어나, 엔지니어링의 근간을 재정의하는 ‘AI 네이티브(AI-native)’ 환경의 핵심 인프라로 자리 잡았다. 과거의 제조 방식이 숙련공의 경험과 직관에 의존하는 결정론적(deterministic) 방식이었다면, 미래의 스마트 엔지니어링은 방대한 산업 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 자율 수행하는 확률론적(probabilistic) 방식으로 전환되고 있다. 이번호 칼럼에서는 글로벌 선도 기업의 실무 적용 사례를 통해 2026년 제조업이 나아가야 할 방향을 알아보고자 한다.   스마트 엔지니어링의 역사적 진화와 패러다임의 전환 스마트 엔지니어링의 역사는 물리적 모델을 디지털 공간으로 옮기려는 지속적인 노력의 산물이다. 1990년대 초반, 보잉은 777 기종의 개발 과정에서 CAD를 활용한 디지털 목업(DMU) 기술을 도입하며 설계 혁신을 시작했다. 이는 종이 도면 없이 항공기 전체를 3D 상에서 검증한 최초의 사례로 기록된다. 이후 2010년대에 들어서며 에어버스 A350의 사례와 같이 설계 리뷰 전 과정이 디지털화되었고, 2020년대에 이르러서는 복제를 넘어 물리적 대상과 실시간으로 데이터를 주고받는 디지털 트윈(digital twin) 기술이 성숙기에 접어들었다. 2025년부터 2026년 사이의 기술적 전향점은 이러한 디지털 트윈이 AI 네이티브 지능을 탑재하기 시작했다는 점이다. 이제 엔지니어링 업무의 30%를 차지하던 과거 데이터 검색 및 비부가가치 활동은 구체적인 사례가 공개되고 있지는 않지만, 시대의 흐름에 따라 서서히 생성형 AI와 검색 증강 생성(RAG) 기술로 대체되어 갈 것으로 보인다. 또한, 글로벌 기업의 끊임없는 연구로 인해 엔지니어는 반복적인 분석 대신 창의적인 문제 해결과 맥락적 의사결정에 집중하는 ‘코파일럿(co-pilot)’ 시대도 곧 맞이할 것으로 예상된다.     이러한 패러다임의 전환은 한국 제조업에도 시급한 과제다. 미국, 독일, 일본 등 주요 제조 강국과 비교할 때 한국의 제조업 부가가치율은 여전히 상대적으로 낮은 수준에 머물러 있으며, 대기업과 중소기업 간의 생산성 격차는 약 4배에 이른다. 고령화와 저출산으로 인한 노동력 감소, 근로시간 단축 등 제약 사항이 증가하는 상황에서 AI를 통한 제조 지능화는 선택이 아닌 생존을 위한 필수 전략으로 부상하고 있다.   제조 지능화를 위한 AI 핵심 활용 방안 및 기술 분석 제조 현장에서 AI를 실무에 적용하는 방식은 정보 추출부터 복잡한 공정 시뮬레이션 및 자율 제어에 이르기까지 넓은 영역을 포괄한다. 지능형 지식 검색 및 데이터 파이프라인 최적화는 엔지니어링 업무의 상당 부분은 과거의 기술 문서, 도면, 실험 데이터를 찾는 데 소요된다. 최근의 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술은 수십 년간 축적된 비정형 데이터(PDF, 엑셀, 문서)를 벡터 데이터베이스(vector DB)로 변환하여 자연어 질문에 답변하고 근거가 되는 출처를 명확히 제시함으로써 환각(hallucination) 문제를 해결하고 있다. 이는 글로벌 프로젝트에서 기술 문서의 실시간 번역과 용어 표준화를 지원하여 협업 효율을 극대화한다. 또한, 연구 프로세스 개선을 위해 데이터 파이프라인 중심의 자동화가 추진되고 있다. 기존의 실험 연구자가 수기로 기록하던 방식에서 벗어나 디지털화된 시료 분석과 제어 데이터를 클라우드 협업 환경에 통합함으로써, 연구 산출물의 재현성을 높이고 멘토링의 질을 개선하는 것이 핵심이다. 생성형 설계(generative design)와 제조 공법 인지는 엔지니어의 상상력을 정교한 설계안으로 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 설계자가 경량화, 강성 등 목표 조건과 재료, 제조 공법 등의 제약 조건을 입력하면 AI는 수백 가지의 대안을 생성한다. 특히 ‘제조 공법 인지(manufacturing-aware)’ 기능은 주조 공법 시 금형에서 제품이 빠져나올 수 있는 구배 각도를 자동 고려하거나 3축/5축 가공 시 공구가 접근할 수 없는 언더컷 형상을 배제하는 수준까지 진화했다. 일본의 니프코(Nifco)는 이를 활용해 전통적인 육각형 허니콤 구조를 넘어선 비정형 유기적 패턴을 설계함으로써 강성을 유지하면서도 재료 사용량을 획기적으로 절감하는 성과를 거두었다. 에이전틱 AI(agentic AI)와 자율적 프로세스 제어 부분을 살펴보면, 2026년의 주요 트렌드인 에이전틱 AI는 분석을 넘어 독립적으로 과업을 계획하고 실행하는 능력을 갖출 것이다. 기존의 AI가 ‘무엇이 잘못되었는가’를 알려주는 예측 도구였다면, 에이전틱 AI는 ‘어떻게 해결할 것인가’를 결정하고 실행한다.     인과관계 AI(causal AI)와 지식 조립 공장은 전통적인 머신러닝 모델은 데이터 간의 상관관계에 의존하기 때문에 ‘왜’라는 질문에 답하기 어렵고, 공정 환경이 변하면 모델이 붕괴되는 한계를 가진다. 이를 극복하기 위해 2026년에는 인과관계 AI가 제조업의 핵심 기술로 부상하고 있다. 인과관계 AI는 데이터 패턴 학습을 넘어 원인과 결과의 사슬을 규명한다. 예를 들어, 공장 내 배관의 결로 현상과 습도 데이터 사이에는 강한 상관관계가 존재하지만, 습도가 결로의 원인인지 혹은 그 반대인지를 명확히 정의하지 못하면 잘못된 설비 투자가 이루어질 수 있다. 인과관계 AI는 주다 펄(Judea Pearl)의 수학적 기초를 바탕으로 개입(intervention) 분석을 수행하여 ‘만약을 변경한다면은 어떻게 변할 것인가’라는 질문에 명확한 수치를 제공한다. 인하대학교 이창선 교수가 제시한 KAMG AI(Knowledge Assembly Factory) 개념은 AI가 스스로 모든 것을 만드는 것이 아니라, 인간 전문가가 설계한 ‘인과 지식 설계도(blueprint)’를 기반으로 AI가 지식을 조립하는 방식을 취한다. 이는 존재(entity), 속성(attribute), 관계(relation) 프레임워크를 통해 지식을 해부하고 표준화된 조립 공정을 거쳐 인과 예측 모델을 산출한다. 이 과정에서 엔지니어는 프로그래머가 아닌 시스템의 의미와 변수의 역할을 결정하는 ‘지식 설계자(architect)’로 거듭나게 된다. 데이터 거버넌스와 팔란티어 온톨로지(ontology) 전략의 핵심은, 제조 AI가 진정한 가치를 창출하기 위해서는 현장의 모든 데이터가 실시간으로 연결되는 ‘디지털 스레드(digital thread)’가 전제되어야 한다는 것이다. 팔란티어의 온톨로지 기술은 데이터 사일로(silo) 문제를 해결하고 기업의 전체 데이터 유니버스를 비즈니스 맥락으로 재구성하는 핵심 아키텍처를 제공한다. 온톨로지는 데이터를 분류하는 것을 넘어 업무, 조직, IT 시스템 간의 공통 언어를 제공한다. 팔란티어 파운드리는 기존 레거시 시스템(ERP, PLM, MES 등)의 데이터를 물리적으로 옮기지 않고 연결하며, 이를 객체(object)와 관계(link)로 모델링한다. 객체(entity) : 차량 모델, 부품, 공정, 설비, 고객 등 핵심 요소를 개체화한다. 속성(attribute) : 개체의 특징(온도, 압력, 재질, 작업 시간)을 정의한다. 관계(relationship) : ‘부품은 공정에서 사용된다’, ‘설계 변경은 생산에 영향을 준다’와 같은 업무적 연결을 구조화한다. 구축된 온톨로지 위에서 팔란티어의 AIP(Artificial Intelligence Platform)는 자연어 인터페이스를 통해 현장의 복잡한 상황을 분석하고 대응한다. 예를 들어, ‘5월 출하 지연 리스크를 요약해달라’는 명령에 대해 AI는 공급망, 재고, 생산 실적 데이터를 온톨로지 상에서 실시간으로 탐색하여 리스크의 원인을 파악하고, 대체 시나리오의 비용 효율을 시뮬레이션한 뒤 실행 승인을 요청한다. HD현대(전 현대중공업그룹)의 FOS(Future of Shipyard, 미래 첨단 조선소) 프로젝트는 2030년까지 세계 최초의 자율 운영 스마트 조선소를 구현하기 위해 팔란티어의 빅데이터 플랫폼인 ‘파운드리(Foundry)’를 도입하는 핵심적인 디지털 전환 사업이다. BMW는 팔란티어의 데이터 플랫폼인 파운드리를 도입하여 생산, 공급망 관리 및 품질 관리 시스템을 고도화하고 있다. 특히 팔란티어의 QMOS(Quality Management Operating System) 설루션을 통해 데이터 기반의 ‘제로 디펙트(zero defect, 무결점)’ 생산 환경을 구축하는 것이 핵심이다. 에어버스는 팔란티어의 파운드리 기술을 도입하여 항공기 제조 및 운항 데이터를 통합 관리하는 ‘스카이와이즈(Skywise)’ 플랫폼을 구축했다. 이를 통해 A350 인도 속도를 33% 향상시키고 운영 효율을 극대화하며, 데이터 기반의 의사결정 시스템을 혁신했다.   품질, 예지보전 및 에너지 최적화의 기술적 심화 AI가 제조 현장에 가져온 가장 직접적인 성과는 품질 비용 절감과 비가동 시간(downtime)의 최소화다. 현대트랜시스는 자체 개발한 AI 기반 품질 검사 시스템인 TADA(Transys Advanced Data Analytics) 스마트 설루션을 생산 현장에 적용하여, 기존 93% 수준이던 불량 검사 정확도를 99.9%까지 끌어올렸다. LG에너지솔루션은 AI 및 빅데이터 기술을 활용해 전 세계 생산 공장을 ‘지능형 스마트 팩토리’로 전환하고, 배터리 제조 품질과 생산 효율을 극대화하는 것을 AI 비전으로 삼고 있다. 특히, CDO 직속 AI 기술팀을 통해 공정 데이터를 분석하여 배터리 수명을 예측하고, 스마트 공장 기술을 적용하여 글로벌 생산 기지의 경쟁력을 강화하는 중책을 맡고 있다. 기존의 예지보전이 단일 센서의 임계치 모니터링에 의존했다면, 예지보전 2.0은 진동, 전류 파형, 소음, 온도를 동시에 분석하는 멀티모달(multi-modal) 방식을 취한다. AI는 고장 징후를 발견할 뿐만 아니라, ‘최근 3개월간의 패턴 분석 결과 내륜 손상이 의심되니 메뉴얼 45페이지의 베어링 교체 절차를 따르라’는 처방적 가이드를 생성형 AI를 통해 현장 작업자에게 즉시 전달한다. 포스코 광양제철소는 이를 연속 주조 설비에 적용하여 고장 예지 시스템을 성공적으로 구축했다. 탄소 배출 규제가 강화되는 가운데 AI는 에너지 사용량 예측과 최적화에 결정적인 역할을 한다. 슈나이더 일렉트릭은 예측 AI를 활용하여 산업 시설의 에너지 효율을 높이고 운영비를 절감하는 설루션을 제공하고 있으며, 한국그린데이터 등 국내 기업들도 AI 챗봇이 탑재된 운영 체제를 통해 제조업의 에너지 피크 관리와 전력 최적화를 지원하고 있다.   2026 글로벌 기술 트렌드 및 리더십의 우선순위 2026년은 AI가 ‘생산성 향상 도구’에서 ‘책임과 신뢰의 기반’으로 진화하는 해가 될 것이다. 딜로이트와 가트너 등의 보고서에 따르면 기업 리더들은 다음의 네 가지 영역에 집중해야 한다. 첫째, 에이전틱 리얼리티 체크(agentic reality check)이다. 챗봇 도입을 넘어 비즈니스 프로세스 자체를 재설계해야 한다. 보고서에 따르면 40%의 에이전틱 AI 프로젝트가 2027년까지 실패할 것으로 예상되는데, 이는 기술적 문제보다는 기존의 망가진 프로세스를 단순히 자동화하는 ‘자동화 함정’ 때문이라고 분석된다. 성공하는 기업은 엔드 투 엔드 프로세스 전체를 혁신하며 인간과 에이전트 팀을 오케스트레이션하는 모델을 채택하고 있다. 두 번째, 소버린 AI(sovereign AI)와 보안 거버넌스이다. 데이터 주권과 국가별 규제 대응이 중요해짐에 따라 소버린 AI 전략이 필수이다. 2026년에는 기업의 77%가 공급업체 선택 시 설루션의 원산지를 고려하며, 로컬 벤더를 중심으로 한 독립적인 AI 스택 구축이 확산될 것이다. 또한, 데이터 모델 오염(poisoning) 리스크에 대응하기 위한 예측적 OT 사이버 보안 체계 구축이 가속화될 전망이다. 세 번째, 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇의 확산이다. 제조, 물류, 국방 분야를 중심으로 피지컬 AI의 도입이 급증하고 있다. 2026년에는 아시아-태평양 지역을 중심으로 피지컬 AI 채택률이 80%에 도달할 것으로 보이며, 이는 공장 내 정적인 자동화 설비를 대체하여 비정형 환경에서도 유연하게 대응하는 자율 운영 공장의 핵심 요소가 될 것이다. 네 번째, 지능형 컴플라이언스 및 표준화이다. 규제 당국 역시 AI를 활용하여 기업의 데이터를 실시간 모니터링하는 시대가 오고 있다. 이제 정기 감사에 대비하는 수준을 넘어, 시스템이 스스로 규정 위반 리스크를 예측하고 보고하는 ‘예측적 컴플라이언스’가 표준으로 자리 잡을 것이다.   실무자를 위한 실행 로드맵 스마트 엔지니어링을 위한 AI 활용은 더 이상 미래의 담론이 아닌 2026년 현재의 경영 핵심 과제다. 2026년은 지식 소유 자체가 무의미해지는 시점이며, AI가 생성한 결과물을 편집하고 맥락화하는 ‘아키텍트(architect)’ 능력이 엔지니어의 몸값을 결정짓게 될 것이다. 기업은 성공적인 AI 전환을 위해 다음의 3단계 로드맵을 고려해야 한다. 첫째, 지능형 설계 및 시뮬레이션 단계를 통해 아이디어를 가장 빠르게 현실화할 수 있는 데이터 환경을 구축해야 한다. 둘째, 스마트 생산 및 운영 단계를 통해 물리적 세계를 정밀하게 제어하고 최적화하는 디지털 스레드와 온톨로지 체계를 완성해야 한다. 셋째, 제품, 공장, 도시를 하나의 유기체로 연결하는 생태계 통합 단계로 나아가야 한다. AI는 도구가 아니라 설계–생산–운영 전반을 학습하고 최적화하는 ‘지능형 플라이휠(intelligent flywheel)’이다. 지금 이 순간에도 데이터는 쌓이고 있으며, 이를 인과관계로 해석하고 에이전틱 AI로 실행에 옮기는 기업만이 2026년 이후의 제조업 패러다임 변화에서 승리자가 될 수 있을 것이다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

지멘스는 HD현대의 중간 지주회사인 HD한국조선해양이 통합 플랫폼 구축을 위한 우선 협력사로 지멘스를 선정했다고 밝혔다. 이 플랫폼은 조선 전 공정을 단일 데이터 흐름으로 관리함으로써, 전 세계 HD현대 조선소 전반의 일관성 확보를 지원할 예정이다. 이번 통합 플랫폼은 HD현대가 2030년 완공을 목표로 추진 중인 미래 지향적 조선소 구축 프로젝트 ‘미래 첨단 조선소(Future of Shipyard)’의 핵심 기반이 될 예정이다. 이 프로젝트는 선박 설계와 생산 공정 전반에 걸쳐 존재해 온 데이터 단절 문제를 해결하고, 보다 체계적이고 디지털 기반의 조선 환경을 구축하기 위한 HD현대의 지속적인 노력의 일환이다. HD현대는 통합 플랫폼을 통해 엔지니어링과 제조 부문 간 협업을 강화하고, 점차 복잡해지는 조선 프로젝트를 안정적으로 수행할 수 있는 기반을 마련하고자 한다.   ▲ HD현대중공업 울산 조선소(출처 : HD현대)   지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼을 기반으로 한 HD현대의 ‘선박 설계-생산 일관화 통합 플랫폼’ 프로젝트는 설계부터 생산에 이르는 핵심 데이터를 일관되게 연결하는 디지털 스레드를 구현할 예정이다. 지멘스는 “설계와 생산이 통합된 데이터 백본을 통해 실시간으로 연결되며, 공정 간 데이터 단절로 인해 발생하던 비효율과 오류를 줄일 수 있을 것”으로 기대하고 있다. 통합 디지털 환경에서는 표준화된 데이터 흐름과 시스템 상호운용성을 바탕으로 CAD, PLM, 디지털 제조, 자동화, 시뮬레이션 등 주요 영역이 연결된다. 이를 통해 계획, 건조, 확장, 개조 등 주요 조선소 작업을 실제 현장 적용에 앞서 가상 환경에서 검토할 수 있게 된다. 또한 HD현대는 모델 기반 엔지니어링 기법의 적용 범위를 확대하고, 조직 및 기능 부서 간 협업 효율성을 강화할 계획이다. 특히 블록 조립, 용접 정보, 배관, 전기 데이터 등을 통합 3D 모델로 관리함으로써 설계 정확도를 높이고, 생산 계획을 최적화하며, 현장 작업의 표준화를 추진할 예정이다. 통합 디지털 플랫폼의 적용 범위는 상선과 특수선을 포함한 다양한 선종으로 확대될 것으로 예상된다. 주요 적용 분야로는 장비 및 부품 데이터의 체계적 관리, 디지털 모델 기반 성능 분석, 수명주기 중심의 유지보수 엔지니어링, 해외 조선 프로젝트를 위한 기술 지원 프레임워크 등이 포함된다. 아울러 HD현대는 선박과 조선소 현장을 디지털로 구현한 산업 메타버스(Industrial Metaverse) 기반 환경을 구축하고 있다. 이는 지멘스의 디지털 트윈 기술로 구축된 가상 학습 환경에서 합성 데이터와 산업 인텔리전스 기반 강화 학습을 적용해, 복잡한 생산 환경에서도 활용 가능한 ‘피지컬 AI’ 기술 구현을 지원한다. 양사는 2026년부터 단계적 구축에 착수해 2028년부터 실제 운항 중인 선박에 적용하는 것을 목표로 하고 있다. HD현대의 이태진 디지털혁신실 전무는 “지멘스 엑셀러레이터의 도입은 HD한국조선해양의 디지털 조선 전략을 한 단계 도약시키는 중요한 이정표“라며, “설계부터 생산까지 일관성을 보장하는 통합 디지털 플랫폼을 구축함으로써 장기간 지속돼 온 데이터 단절 문제를 극복하고, 보다 체계적이고 협업 중심의 조선 환경을 조성하고자 한다. 이를 통해 전 세계 조선소 전반의 운영 효율, 품질, 경쟁력을 강화하는 동시에 복잡도가 높은 프로젝트 수행 역량을 제고할 것”이라고 말했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 토니 헤멀건 사장 겸 CEO는 “2022년부터 지멘스는 HD현대와 협력해 조선업의 미래와 차세대 디지털 설계, 생산 플랫폼 개발에 주력해 왔다“며, “지멘스 엑셀러레이터와 지멘스의 포괄적 디지털 트윈 기술은 설계, 엔지니어링, 생산 전반을 아우르는 통합 디지털 스레드를 지원하는 데 최적화돼 있다. 지멘스는 HD현대가 지속 가능한 성장과 운영 우수성을 지원하는 확장 가능하고 개방적인 미래 대응형 제조 혁신 플랫폼을 구축할 수 있도록 지원하게 돼 기쁘다”라고 말했다.

  산업통상자원부와 해양수산부는 조선 및 해운업계와 함께 자율운항선박 M.AX 얼라이언스를 출범하고 본격 가동에 나섰다. AI 기반 자율운항 기술 확보와 데이터 공유를 통해 글로벌 시장 선점을 목표로 민관 협력을 강화한다. 대한민국 조선 및 해운 산업의 미래 경쟁력을 확보하기 위한 민관 합동의 협력 체계가 본격적으로 가동된다. 산업통상자원부와 해양수산부는 12월 29일 서울 롯데호텔에서 자율운항선박 M.AX 얼라이언스 전략 회의를 개최하고, K조선과 K해운의 상생 발전을 위한 구체적인 전략을 발표했다. 이날 행사에는 산업부 장관, 해수부 장관 직무대행을 비롯해 조선, 해운, AI 기업 및 연구기관 등 약 50개 기관에서 100여 명의 대표 인사가 참석했다. 조선업계와 해운업계의 핵심 인사들이 한자리에 모여 미래 산업 비전을 공유한 것은 이번이 처음으로, 산업 간 경계를 허문 협력의 장이 마련되었다는 점에서 큰 의의가 있다. 민관 합동 자율운항선박 M.AX 얼라이언스 본격 가동 글로벌 조선 및 해운 산업은 현재 탄소중립 규제 강화와 해상 안전기준의 고도화, 그리고 선원 인력 구조 변화라는 구조적 전환기에 직면해 있다. 이에 정부는 차세대 핵심 기술로 부상한 자율운항선박 시장을 선점하기 위해 M.AX 얼라이언스를 출범했다. 이번 얼라이언스는 속도(Speed), 연결(Engagement), 상생(Alliance)을 3대 축으로 하는 S.E.A. 전략을 기반으로 운영된다. 그간 자율운항선박 기술개발 1단계를 통해 국제 항로 실증을 성공적으로 마친 성과를 바탕으로, 2단계에서는 실증 데이터의 확보와 공유를 최우선 과제로 추진할 계획이다. 조선과 해운의 2+2 동행, 상생 발전 협약 체결 전략 회의와 함께 한국조선해양플랜트협회와 한국해운협회는 조선-해운 상생 발전을 위한 업무 협약을 체결했다. 양 협회는 내년 1분기 중으로 조선해운 상생발전 전략협의회를 구성하고 자율운항선박 및 친환경 선박 기술개발, 해사 클러스터 발전, 전문 인력 양성 등에 힘을 모으기로 했다. 특히 국적 선사와 국내 조선소 간의 선박 건조 협력을 강화함으로써 국가 경제와 공급망 안정성을 뒷받침할 방침이다. 정부는 협의회에서 제안된 내용을 바탕으로 제도 개선과 예산 지원 등 정책적인 뒷받침을 우선적으로 시행할 예정이다. AI 파도를 넘는 K조선의 미래 경쟁력 강화 김정관 산업부 장관은 우리 조선 및 해운 산업이 과거의 위기를 슬기롭게 극복해온 것처럼, AI라는 거대한 변화의 파도 또한 새로운 추진 동력으로 삼아야 한다고 강조했다. 세계 최고의 조선 기술에 AI를 결합한다면 차세대 시장을 선도할 수 있다는 분석이다. 김성범 해수부 장관 직무대행 역시 자율운항선박을 글로벌 해운 및 조선 산업의 패러다임을 바꿀 게임 체인저로 정의하며, 산업부와의 긴밀한 협력을 통해 가시적인 성과를 조기에 창출할 수 있도록 적극 지원하겠다고 밝혔다. 정부와 업계는 이번 M.AX 얼라이언스를 통해 기술 개발과 데이터 활용, 산업 생태계를 유기적으로 연결하여 자율운항선박을 미래 핵심 먹거리로 육성할 계획이다.   K조선과 K해운의 상생 발전을 위한 자율운항선박 M.AX 얼라이언스 전략 발표  

아비바가 HD한국조선해양과의 파트너십을 강화하고 디지털 기반의 안정적인 설계 환경 운영 및 고도화 지원에 나선다고 밝혔다. 아비바와 HD한국조선해양은 이를 위해 ‘아비바 마린(AVEVA Marine)’ 및 ‘아비바 자산 정보 관리(AVEVA Asset Information Management, 이하 AIM)’ 설루션에 대하여 HD현대 조선 부문 3사(HD한국조선해양·HD현대중공업·HD현대삼호)와 통합 공급계약을 체결했다. HD현대 조선 부문 3사는 디지털 기반의 설계 및 생산 시수 절감과 글로벌 조선소 간 협업을 강화하기 위해, 아비바와의 전략적 기술지원 계약 체결을 지난해 말 완료했다. 아비바는 이번 계약을 바탕으로 HD현대 산하의 조선사들에 대해서 기존 설계 시스템에 대한 지속적인 고도화 작업을 수행해 나갈 계획이다. 아비바는 2022년 부산에 개소한 조선·해양기술 연구소(AVEVA Marine Center of Excellence) 조직을 기반으로, HD한국조선해양의 현장 요구사항을 반영한 최신 설계 환경을 개발하고 있으며, 이를 단계적으로 제공할 예정이다. HD한국조선해양은 이러한 협력을 통해 기존의 설계 효율과 안정성을 개선하고, 향후 미래 비즈니스에 대한 적극적 대응전략의 일환으로 설계 환경 고도화 가능성에 대한 기술적 검토를 실시할 계획이라고 밝혔다. 조선·해양 전문 설계 기술을 기반으로 한 통합 설계 환경은 기존에 분리되어 있던 조선 설계 각 단계를 하나의 환경에 연계함으로써 설계 품질과 협업 효율을 높이는 것을 최우선 목표로 한다. HD현대와 오랜 파트너십을 유지하며 디지털 설계 환경조성에 협력해온 아비바는 엔지니어링, 운영, IT 전반의 데이터 사일로를 제거하고 원활하게 협업하게끔 하는데 조력한다. 이를 통해 고객은 자산 라이프사이클 전반에서 성과 향상, 탄소 효율성 제고, 실행 가능한 산업 인텔리전스를 실현할 수 있다.     HD한국조선해양의 유영웅 상무는 “설루션 적용으로 설계 환경 고도화와 전체 프로세스 혁신이 기대된다”며, “양사간 파트너십을 통해 조선·해양 산업의 새로운 패러다임을 제시할 것”이라고 말했다. 아비바의 크리스 리(Chris Lee) 아시아태평양 총괄 수석부사장은 “아비바와 HD한국조선해양은 업계를 선도하는 설계 시스템을 공동 개발하며 20년 이상 디지털 조선 혁신의 최전선에서 협력해 왔다”면서, “아비바의 설계 시스템을 기반으로 한 이 협력은 조선 및 해양 분야의 전체 가치 사슬을 지원함으로써 고객이 자산의 전체 수명 주기에 걸쳐 더 큰 효율과 지속 가능성을 달성하는데 중요한 역할을 담당한다”고 말했다.

HD한국조선해양이 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 ‘선박 설계-생산 일관화 통합 플랫폼’ 구축의 우선협상대상자로 선정하고, 선박 설계에서 생산까지 하나의 데이터 흐름으로 이어지는 디지털 전환에 속도를 낸다고 밝혔다. HD한국조선해양은 2026년부터 지멘스와 함께 플랫폼 상세 개발을 시작해 2028년 HD현대중공업, HD현대삼호 등 국내 사업장에 순차 적용하고, 향후 해외 사업장까지 확대해 나갈 계획이다.   이미지 제작 : 제미나이   현재 선박 설계와 생산에는 선박의 3D 모델을 설계하는 CAD, 선박의 전체 생애주기를 관리하는 PLM, 디지털 기술을 활용해 제조 과정을 계획 및 분석해 최적화하고 실제 생산에 반영하는 디지털 매뉴팩처링(DM) 등 다양한 시스템이 사용되고 있다. 통합 플랫폼은 기존에 분리돼 운영되던 시스템을 하나로 합쳐, 설계 변경이 생산 현장에 즉시 반영되도록 하는 것이 핵심이다. 쉽게 말해, 선박 제작 정보를 실시간으로 연동되는 하나의 설계도로 관리하는 방식이다. 기존에는 설계 변경 시 생산 시스템에 별도 입력하는 과정이 필요했지만, 통합 플랫폼이 구축되면 설계와 생산을 하나의 데이터로 실시간 연결해 공정 간 데이터 단절로 인한 비효율과 오류를 줄일 수 있다는 것이 HD한국조선해양의 설명이다. 특히 블록 조립, 용접 정보, 배관·전장 데이터까지 3D 모델로 통합 관리가 가능해 설계 정확도 향상, 생산 계획 최적화, 작업 공정 표준화에 기여할 것으로 기대하고 있다. 이에 더해 HD한국조선해양은 선박과 조선소 현장을 3D 기반으로 정밀하게 구현한 디지털 환경을 토대로 산업용 메타버스 구축에도 나선다. 이를 활용한 가상 학습환경에서 합성 데이터(synthetic data) 기반의 강화 학습을 적용함으로써, 비정형성이 높은 생산 환경에서도 활용이 가능한 물리 AI(physical AI) 기술을 구현하겠다는 계획이다. HD한국조선해양은 2030년 완료를 목표로 미래형 조선소 ‘FOS(Future of Shipyard)’를 추진하고 있다. 이번에 구축되는 통합 플랫폼은 FOS의 디지털 제조 환경 조성에서 핵심 역할을 할 전망이다. HD한국조선해양은 “설계와 생산을 하나로 연결하는 통합 플랫폼은 미래형 스마트 조선소 구현을 위한 핵심 기반이며 디지털 제조 환경 구축을 통해 조선 현장의 업무 방식을 근본적으로 변화시키는 것은 물론, 조선산업의 패러다임 변화를 이끌어 나갈 것”이라고 밝혔다. HD현대의 조선 부문 계열사들은 2021년부터 스마트 조선소로의 전환을 위해 FOS 프로젝트를 추진하고 있다. 2023년 FOS의 1단계인 ‘눈에 보이는 조선소’ 구축을 마무리했으며, 2026년까지 2단계 ‘연결과 예측이 최적화된 조선소’, 2030년까지 3단계로 ‘지능형 자율 운영 조선소’ 구현을 추진 중이다.  

로봇 전문기업인 레인보우로보틱스가 자동화 설루션 전문기업 제이씨티와 협력해 HD현대중공업 중형선사업본부로부터 협동로봇 용접 시스템 총 35세트를 수주했다고 밝혔다. 이번 계약에는 협동로봇 30대로 구성된 용접시스템 35세트가 공급된다. 이번 계약은 레인보우로보틱스의 로봇통합시스템(SI) 파트너사인 제이씨티가 조선소 현장용 ‘포터블 타입 협동로봇 용접 시스템’을 상용화하며 축적한 노하우와, 레인보우로보틱스 협동로봇의 정밀 제어 기술이 결합된 결과다. 제이씨티는 협소 공간, 고열·고습 등 조선소 특수 환경에 최적화된 운영 경험을 바탕으로 시스템을 지속적으로 개선해 왔으며, 다수의 선박 제조 현장에서 실증을 통해 안정성을 검증해왔다. 발주처인 HD현대중공업 중형선사업본부는 설계–생산 일관화를 위한 조선 특화 디지털 제조(digital manufacturing)를 추진하고 있다. 이번 사업에서는 HD한국조선해양(KSOE)이 개발한 ‘공통 운영 소프트웨어(Common Operating Software)’를 적용해 설계 도면 정보를 협동로봇에 자동 연동하도록 구현했다. 이로써 별도의 치수 입력 없이 각장 조건에 맞는 최적의 용접 작업을 즉시 수행할 수 있으며, 기구부 설계 검토를 통해 경제형 타입으로 시스템을 적용해 비용 효율도 확보했다는 것이 레인보우로보틱스의 설명이다.     이번 시스템의 핵심 로봇인 레인보우로보틱스 RB3-730은 콤팩트한 크기와 11kg 경량 설계로 이동·설치가 용이해 조선소 내 협소한 블록 내부나 다양한 곡면 형상에서도 안정적으로 운용이 가능하다는 점을 내세운다. 특히 아크센싱(Arc Sensing), 터치센싱(Touch Sensing), 다양한 위빙(Weaving) 프로파일 등 다양한 내장 용접 기능을 기본 제공해 별도의 옵션 구매 없이도 고품질 용접을 구현할 수 있다. 레인보우로보틱스의 이정호 대표이사는 “RB 시리즈 협동로봇은 별도 코딩 없이, MIG·TIG 용접 등 다양한 방식으로 적용될 수 있어 조선소와 같은 복잡한 환경에서도 빠르게 자동화를 구현할 수 있다”면서, “이번 시스템은 HD현대중공업 중형선사업본부의 디지털 제조 전략과 결합돼 조선업의 인력난 해소, 생산성 증대, 그리고 품질 일관성 확보에 실질적인 기여를 하게 될 것”이라고 밝혔다. 이어 “협소 공간이나 복잡한 구조물 용접처럼 난도가 높은 작업에서도 안정적인 결과를 제공해 조선업 자동화의 새로운 기준을 제시할 것”이라고 덧붙였다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 HD현대와 ‘미국 조선산업의 활성화 및 현대화를 추진하기 위한 전략적 업무협약’을 맺었다고 발표했다. 지멘스는 이번 협력을 통해 자사의 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)가 미국 조선산업 부흥의 디지털 중추 역할을 수행하게 될 것이라고 전했다. 지멘스는 디지털 트윈, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 제품 수명주기 관리(PLM) 기술을 활용해 미국 전역의 조선소 운영과 선박 생산 방식을 혁신할 예정이다. HD현대(HD한국조선해양, HD현대중공업, HD현대삼호, HD현대미포)는 선박 건조 분야의 글로벌 리더로서 첨단 엔지니어링과 조선소 자동화 분야에서 전문성을 보유하고 있다. 지멘스와 HD현대의 협력 방향은 ▲인력 개발과 교육 프로그램을 통해 미국 조선 산업 분야의 엔지니어링 역량 회복과 지속 가능한 인재 기반 재구축 협력 ▲시범 사업을 통해 디지털 워크플로와 플랫폼 구성을 검증함으로써 미국 조선소의 디지털 전환과 자동화 공동 추진 ▲미국 해양 산업 기반 강화와 신규 비즈니스 기회 창출을 위한 투자·기술 개발 기회 모색 ▲미국 법률 및 전략적 우선순위에 부합하도록 공동 거버넌스 및 작업 그룹을 구축하여 상호 신뢰에 기반한 장기적인 협력 관계 강화 ▲미국 외 동맹국 조선소로의 협력 모델 확대를 통한 글로벌 기술 경쟁력 강화 등이다.     지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 로버트 존스(Robert Jones) CRO는 “이번 협약은 HD현대의 글로벌 조선 기술의 우수성과 지멘스의 검증된 디지털 혁신 기술을 결합해 미국 조선소가 더 스마트하고 빠르게 선박을 건조하며 회복탄력성을 강화할 수 있도록 지원한다. 지멘스의 디지털 백본과 HD현대의 첨단 엔지니어링을 결합함으로써, 미국 조선 산업의 재도약을 실현하고 지속가능하며 준비된 인력 양성을 뒷받침할 예정”이라고 말했다. HD현대의 문상민 글로벌전략부문장은 “디지털과 자동화 기술을 통한 생산 효율 극대화는 미국 조선 산업 재건의 핵심이다. HD현대의 축적된 조선 기술과 지멘스의 디지털 역량은 미국 조선 산업에 새로운 기회를 창출하는 데 기여할 것”이라고 말했다. 이번 협약은 미국 해운 경쟁력 강화와 향후 협력 기회 확대를 위한 전략적 협력 관계도 반영하고 있다. HD현대와 지멘스는 엑셀러레이터 플랫폼을 미국 내 비즈니스 파트너 전반에 걸쳐 촉진하는 한편, 해외 시장에서의 디지털 조선소 전환 확대 기회도 모색할 예정이다. 미국 해운 정책 목표에 따라, 양사는 인력 양성, 사이버 보안, 산업 기반 회복탄력성 구축을 공동 지원함으로써 차세대 조선업 종사자들이 디지털 미래에 대비할 수 있도록 할 것이다.

캐드앤그래픽스 지식방송CNG TV 지상 중계   제조 현장이 빠르게 디지털화되면서 보안의 무게중심이 '장비'에서 '프로세스'로 이동하고 있다. CNG TV는 '제조 산업에서의 사이버 보안과 위기 대응'을 주제로 9월 29일 웨비나를 열고, 코어시큐리티 한근희 부사장(연구소장)을 초청해 산업제어(OT/ICS) 보안의 실제 쟁점과 글로벌 규제 흐름, 그리고 기업이 당장 취해야 할 실행 전략을 짚었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자    ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표, 코어시큐리티 한근희 부사장 겸 연구소장   보안의 중심, 장비에서 ‘프로세스’로 제조 산업의 디지털 전환이 가속화되면서 보안의 개념이 바뀌고 있다. 이제는 방화벽이나 장비를 추가하는 수준이 아니라, 설계부터 폐기까지 전 수명주기(SDLC/TPLC) 속에 보안을 내재화하는 것이 핵심이다. 이날 웨비나에 발표자로 참여한 코어시큐리티 한근희 부사장 겸 연구소장은 "보안은 제품이 아니라 프로세스"라고 강조하며, 기업이 단계별로 구축해야 할 보안 전략에 대해 설명했다. 코어시큐리티는 사이버 레인지(공격·방어 실전훈련), 산업제어(OT/ICS) 보안 컨설팅, 가상자산 추적 솔루션, 공공기관 실태조사 대응 등 4개 사업을 주축으로 운영 중이다. 특히 KISA(한국인터넷진흥원)와 해군 사이버훈련장 구축 사례를 통해, 단순한 장비 투자가 아니라 실전형 보안훈련과 프로세스 체계화가 중요함을 보여줬다. 한근희 부사장은 "이제 모든 제어 기기가 네트워크에 연결되어 있다. 연결은 곧 위험이다. 제어시스템의 보안은 선택이 아니라 생존이다"라고 설명했다. 최근 국가정보자원관리원의 화재 사고를 비롯해 조선소 도면 유출 등 연쇄적인 보안사고는 경고 신호다. 과거에는 사고가 터지면 보안팀장을 문책했지만, 지금은 CEO의 의사결정과 예산 배분이 핵심 변수로 떠오르고 있다. '보안은 이제 보안팀의 일이 아니라 CEO의 일'이라는 인식 전환이 절실하다.   보안은 제품이 아닌 프로세스다 한근희 부사장은 보안을 '연결된 공정'으로 설명했다. 첫째, 교육과 인식 강화를 프로젝트 발족 초기 단계의 최우선 예산으로 설정해야 한다. 둘째, 법·규격 요구를 기반으로 한 보안 요구사항(SRS)을 문서화한다. 셋째, Security by Design 원칙 아래 설계 단계에서 보안을 내재화해야 한다. 패스워드리스 구조, 3요소 이상 MFA(다중 인증) 설계 등이 대표적인 예다. 넷째, 설계 요구를 충실히 코드에 반영해 보안 코딩을 수행하고, 다섯째, 퍼징 테스트·모의침투(V&V)로 검증한다. 여섯째, 악성 주입 방지와 안전한 릴리즈 프로세스를 마련하고, 마지막으로 사고 대응(IR) 절차를 통해 회복력을 확보해야 한다. 한근희 부사장은 "해킹은 막을 수 없다는 전제를 인정해야 한다. 하지만 신속히 복구되는 프로세스를 갖추면 피해를 통제할 수 있다"고 강조했다. 국제 표준 준수는 더 이상 선택이 아니다. 경영회의에 보안 KPI를 상정하고, 자사 제품을 NIS2·CRA·SSDF·IEC 62443 등과 교차 매핑하며, SRS–설계 가이드–테스트 플랜–사고 대응 매뉴얼을 주기적으로 갱신해야 한다. 벤더 계약에는 SBOM(소프트웨어 자재 명세서) 제출 및 취약점 24시간 통보 의무를 삽입하고, 연 1회 이상 레드팀/블루팀 실전훈련으로 회복탄력성을 점검해야 한다. 이번 웨비나를 통해 '보안의 답은 거창한 장비가 아니라, 잘 설계된 프로세스다'라는 점이 좀 더 명확해졌다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

제조업계는 품질 보장, 비용 절감, 폐기물 감소와 같은 과제에 직면하면서 디지털 전환을 가속화하고 있다. 이에 따라 많은 기업이 IoT(사물인터넷), 첨단 로보틱스 등 다양한 기술을 적극 도입하고 있으며, 그 중에서도 시뮬레이션 기술은 스마트 공장 구현의 핵심 요소로 주목받고 있다. 특히 디지털 트윈 기술은 업계의 복잡한 도전 과제를 효과적으로 관리하고, 기업의 경쟁력을 유지하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 디지털 트윈은 제품 설계의 최적화와 생산 시스템의 강화를 모두 지원한다. 기업은 디지털 트윈을 활용해 물리적 프로토타입에 대한 의존도를 줄이고, 자원을 효율적으로 절약할 수 있다. 또한 디지털 트윈은 실제 물리적 대상과 동기화되어 지속적으로 업데이트되므로, 제조업체는 생산 라인과 공급망 등과 같은 동적인 요소에 민첩하게 대응할 수 있다. 실시간 시뮬레이션 기능은 개선이 필요한 프로세스를 식별하고, 잠재적인 변경 사항을 사전에 테스트하며, 전체 시스템을 지속적으로 모니터링하는 데 기여한다. 지멘스의 포괄적 디지털 트윈은 물리 기반의 디지털 모델 세트로 구성되어 있으며, 제품과 생산의 전체 수명 주기와 공급망 전반에 걸쳐 다양한 측면을 일관되게 표현한다. 이 모델에는 전기, 기계, 제조 분야의 소프트웨어가 포함되어 있으며, 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 일관성을 유지하면서도 생성과 관리에 필요한 부담을 최소화할 수 있다.   제품과 생산 전반을 아우르는 디지털 트윈의 통합 효과 제조업체는 포괄적 디지털 트윈을 활용함으로써 제품과 생산의 수명 주기를 각각 ‘제품용 디지털 트윈(digital twin for products)’과 ‘생산용 디지털 트윈(digital twin for production)’으로 원활하게 통합할 수 있다. 제품 측면에서는 제품용 디지털 트윈의 강력한 시뮬레이션 기능이 설계 주기를 단축하고, 프로토타이핑을 지원하며, 최종 제품의 품질을 향상시키는 데 기여한다. 한편, 생산용 디지털 트윈은 전체 공장의 설계와 최적화를 촉진해, 기계와 생산 라인을 보다 빠르고 효율적이며 친환경적으로 구축할 수 있도록 지원한다. 이는 생산 시스템 내에서 작업을 실행하는 가장 효율적인 방법을 결정함으로써 생산 일정을 최적화하는 데 도움을 준다. 이처럼 디지털 트윈의 두 가지 측면은 모두 기업의 운용 비용 절감을 지원한다. 제조업체는 제품용/생산용 디지털 트윈을 활용해 공장을 가상 환경에서 재현할 수 있으며, 이를 통해 실제 세계에서 많은 비용이 소요되는 재설계 작업을 수행하기 전에 기계와 시스템을 미리 최적화할 수 있다. 또한 기업은 시뮬레이션 기술을 활용해 고객과 함께 설계를 검토하고, 물리적 시스템의 전체 기능을 구체화할 수 있다. 국내에서도 많은 기업이 제품용/생산용 디지털 트윈을 도입해 제조 현장의 디지털 전환을 선도하고 있다. 예를 들어, LG이노텍은 자사 구미 사업장에 디지털 트윈 기술을 적용한 ‘드림 팩토리’를 구축했다. 이를 통해 가상 환경에서 반도체 기판 공정을 수백만 회 반복하며, 높은 수율과 품질을 단시간에 달성했다. 또한 디지털 트윈 기반의 라인 모니터링 시스템(LMS)을 통해 생산 라인, 제품 이동 경로, 재고 현황, 설비 이상 유무 등 전체 공장 상황을 실시간으로 모니터링하고 있다. GS칼텍스는 공장 건설 단계에서 확보한 3D 모델에 공정별 장치 설계도와 공정 도면 등 설비 정보를 적용해 자사 여수 공장의 디지털 트윈을 구축했다. 이를 통해 원유 입고부터 제품 출하까지의 생산 과정을 가상 공장에서 구현하고, 공정 단계별로 발생하는 비효율을 줄였다. 그 결과, 설비 관련 데이터를 찾는 시간이 기존 대비 약 30% 감소했으며, 현장 구조물 설치 등 공간 확인이 필요한 작업의 소요 시간도 약 70% 줄어든 것으로 나타났다.     산업 전반에서 확산되는 디지털 트윈의 가치 여러 산업 분야의 기업이 포괄적 디지털 트윈의 이점을 직접 경험하고 있다. 제품 설계업체부터 기계 제조업체에 이르기까지, 많은 고객이 디지털 트윈을 구현해 실질적인 가치를 창출하고 있다. 실제 사용 사례는 다음과 같다. 저비용 냉각 공기 흐름 최적화 AVG 경로 탐지 공장 레이아웃 증강 AI 기반 제품 개선 폐순환(closed-loop) 디지털 트윈 생성과 차세대 설계 최적화 지멘스의 포괄적 디지털 트윈은 제조업체가 많은 비용과 시간이 소요되는 설비 재작업을 방지할 수 있도록 지원한다. 디지털 트윈을 활용하면 물리적 프로토타입 기계를 배송하는 데 드는 추가 시간과 비용은 물론, 기계가 기대 성능에 미치지 못할 경우 발생하는 개조 비용까지 대폭 절감할 수 있다. 국내 제조업계에서도 지멘스의 기술을 기반으로 디지털 트윈을 적극적으로 구현하고 있다. DL모터스는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 포트폴리오의 다양한 설루션을 도입한 대표 사례다. AI 지원 설계 설루션인 NX를 통해 기존 2D 설계를 3D로 전환했으며, PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter)를 활용해 설계 데이터와 자재 명세서(BOM)의 열람, 배포, 관리가 가능한 환경을 구축했다. 이를 통해 시스템 응답 속도를 15~50배 가속화하고, 제품 설계를 혁신하며 제조 공정을 최적화했다. DL모터스는 지멘스와의 협력을 통해 디지털 전환을 앞당기며, 이륜차 업계의 디지털 트윈 구현을 선도하고 있다. 또한 HD현대는 공장 시뮬레이션을 위한 테크노매틱스(Tecnomatix)와 팀센터를 활용해 선박 생산의 전체 수명 주기를 아우르는 스마트 조선소 구축에 힘쓰고 있다. 지멘스와의 협력을 통해 설계와 생산 작업을 가시화하고, 건조 과정을 사전에 시뮬레이션하는 ‘인더스트리 메타버스’를 개발하고 있다. 양사는 2023년에 체결한 ‘설계-생산 일관화 제조혁신 플랫폼 공동개발을 위한 업무협약’을 바탕으로, 선박 제조 과정의 모든 데이터를 하나의 플랫폼에서 관리하는 디지털 자동화 생산 체계 구축을 위해 협력하고 있다.   산업 혁신을 이끄는 디지털 트윈의 미래 가치 포괄적 디지털 트윈은 제조 공장의 잠재력을 극대화하는 핵심 기술로 자리매김하고 있다. 디지털 전환과 디지털 트윈을 통한 지속적이고 적극적인 최적화는 비용을 효과적으로 관리하면서 제품과 생산의 효율성을 향상시키는 데 기여한다. 디지털 트윈의 장점은 여기에 그치지 않는다. 시뮬레이션 기술은 소프트웨어 정의 자동화와 생산 시스템을 기반으로 산업계가 산업용 메타버스를 구축하도록 이끌고 있다. 산업용 메타버스는 사용자가 물리적 자산의 가상 표현과 실시간으로 상호작용할 수 있는 디지털 환경으로, 기업은 이를 통해 거리의 제약을 극복하고 협업을 촉진할 수 있으며, 문제와 프로세스를 보다 깊이 이해하고 최적의 설루션을 도출할 수 있다. 이러한 흐름에 발맞춰 정부의 산업 디지털화 정책도 국내 산업의 디지털 트윈 도입을 적극 지원하고 있다. 산업통상자원부는 지난 5월, 산업단지 입주기업의 AI와 디지털 설루션 활용을 지원하는 현장 방문 프로그램인 ‘산업단지 AX 카라반’을 출범했다. 올해에는 10개의 인공지능 전환 실증 산업단지가 선정될 예정이며, 디지털 트윈 기반 스마트 공장 구축을 위한 실증 사업이 본격화될 전망이다. 지역 차원에서도 디지털 트윈 도입을 위한 움직임이 활발하게 전개되고 있다. 2023년에 지멘스는 경상북도, 김천시와 함께 경북 제조산업에 디지털 트윈 기술을 지원하는 업무협약을 체결했다. 지멘스는 지역 산업 현장에 디지털 설루션을 제공해 산업 생태계를 혁신하고, 디지털 트윈 분야의 신규 사업을 발굴하며, 전문 인재를 양성하는 다양한 사업에 협력하고 있다. 이처럼 디지털 트윈은 민간과 공공을 막론하고 차세대 산업 혁신을 이끌 중추 기술로 주목받고 있다. 포괄적 디지털 트윈은 향후 제조업 경쟁력을 좌우할 핵심 동력으로서, 산업 생태계 내부의 협력을 촉진하고 지속 가능한 혁신을 실현하는 데 중요한 역할을 하게 될 것이다.    ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장이다. 30여년 이상 한국의 여러 글로벌 IT 기업을 거치며 성공적 비즈니스 및 기술 전문성을 구축해 왔다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장으로 선임되기 전 SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원으로 재직한 바 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

‘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.