현대건설과 헥사곤 에셋 라이프사이클 인텔리전스가 양해각서(MOU)를 체결했다고 발표했다. 이번 협약은 플랜트 분야에서 인공지능(AI) 기반 엔지니어링 자동화를 발전시키고자 하는 양사의 공동 목표를 한층 강화하는 데 목적이 있다. 이번 MOU 체결은 초기 협약의 성공을 바탕으로 AI에 대한 새로운 초점을 추가해 협력의 방향성을 더욱 발전시켰다. 대한민국 정부는 AI 분야에서 글로벌 선도국가로 도약하기 위해 총 16조 원 규모의 투자 계획을 발표한 바 있다. 이번 협약은 대한민국 정부가 추진 중인 국가 AI 전략과 부합하며, 특히 스마트시티 계획, 디지털 트윈, 무인 건설 기술에 AI를 통합하려는 정부의 방향성과도 일치한다.     현대건설과 헥사곤의 협력은 특히 EPC(엔지니어링, 조달 및 시공) 분야에서 AI 기반 디지털 전환과 자동화를 선도하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 현대건설은 스마트 건설 기술 기업으로서 자재 운반 로봇, 디지털 트윈, BIM(건설 정보 모델링), IoT(사물인터넷) 기반 안전 관리, 건설 자동화 등 다양한 첨단 기술을 현업에 적극 도입해 건설 산업의 디지털 전환과 생산성 향상에 지속 기여하고 있다. 이번 MOU를 통해 엔지니어링 자동화 영역에 AI 기술을 도입하고 이를 현업에 적용하기 위한 연구를 시작할 계획이다. 헥사곤은 ▲데이터 맥락화(Data Contextualisation) ▲포스 멀티플라이어(Force Multipliers) ▲HxGN Alix라는 세 가지 핵심 영역에서 AI를 활용해 가치를 제공하고 있다. 여기에는 설계 검증 자동화, 엔지니어링 문서 디지털화, 품질 관리 향상이 포함된다. 또한 HxGN Alix는 대규모 언어 모델(LLM)을 통합하여 복잡한 데이터에 대한 접근을 간소화하고, 프로젝트 생애주기 전반에 걸쳐 더 빠르고 정보에 기반한 의사결정을 가능하게 한다. 이번 MOU의 일환으로 양사는 AI 세미나, AI 기술 공동 연구 및 교류를 통해 전략적 협력 관계를 더욱 강화할 예정이다. 헥사곤 에셋 라이프사이클 인텔리전스는 이번 협약이 건설 분야에서 AI의 미래를 주도하고, ‘스마트 디지털 리얼리티(Smart Digital Reality)’ 개념의 글로벌 확산을 본격화하는 전환점이 될 것으로 기대하고 있다. 헥사곤 에셋 라이프사이클 인텔리전스의 파비오 야다(Fabio Yada) 아시아 태평양(APAC) 지역 총괄 사장은 “헥사곤이 최근 발간한 디지털 트윈 산업 보고서에 따르면, 업계 리더의 80%가 AI 기술로 인해 디지털 트윈에 대한 관심이 높아졌다고 응답했다”고 밝혔다. 또한 “59%는 데이터 전처리에 AI를 활용하고 있으며, 56%는 사용자 경험 향상을 위해 AI를 적용하고 있다”고 덧붙였다. 그는 이어 “이번 양해각서(MOU)와 앞선 협약은 현대건설과 헥사곤이 AI 도입을 선도하고, 디지털 전환과 건설·엔지니어링 분야의 지속 가능성을 함께 이끌고 있음을 보여준다”고 강조했다.

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.

캐디안이 웹 브라우저 기반 CAD 뷰어인 ‘캐디안 뷰Q(CADian ViewQ)’를 출시했다고 밝혔다. 캐디안 뷰Q는 AEC(건축·토목·엔지니어링) 분야의 2D 도면 포맷인 DWG, DXF, DWF(이상 오토캐드 파일), DGN(마이크로스테이션 파일)과 더불어 BIM(건설 정보 모델링) 기반의 3D 파일 형식인 IFC, RVT(레빗 파일), 그리고 3D 모델링 파일 OBJ, STL 등 다양한 산업 포맷을 폭넓게 지원한다. 앞으로 현장에서 필요한 도면 파일 포맷이 계속 추가될 예정이다. 웹 브라우저 기반으로 작동해 별도의 프로그램 설치 없이 크롬, 엣지, 사파리 등 주요 브라우저에서 즉시 도면 열람이 가능하며, 장소나 디바이스의 제약 없이 도면 접근성과 협업을 강화한 것이 특징이다.      캐디안 뷰Q는 직관적인 UI와 함께 ▲도면 확대, 이동, 회전 ▲도면층의 리스트, 색상 확인 및 온/오프 설정 기능 ▲객체 속성 정보 확인 ▲거리 및 면적 측정 후 엑셀 파일로 내보내기 ▲도면을 PNG 또는 JPG 이미지로 변환해 빠른 뷰잉 지원 ▲텍스트 추가, 마크업(markup) 기능 ▲스크린 캡처 방지 등 보안 강화 ▲이메일로 첨부된 도면의 미리보기 ▲데스크톱 CAD 인 캐디안 프로(CADian Pro)와 연동으로 편집 가능 등 건설·설계·유지관리 분야의 실무자가 요구하는 핵심 기능을 반영하였다. 캐디안은 RESTful API 기반으로 개발된 뷰Q가 향후 BIM, GIS, PDM, PLM, ERP, FMS(시설물 관리), 스마트 공장, 스마트 건설, IoT(사물인터넷), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, AI(인공지능), 디지털 전환(DX), VR/AR 등 다양한 외부 시스템과의 연동도 유연하게 확장할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 또한, 캐디안 뷰Q 출시와 함께 캐디안은 동시 API 호출 10만 건 이상을 안정적으로 처리할 수 있는 로드 밸런싱 기반 서버 아키텍처를 구축했다고 전했다. 캐디안 뷰Q에 지능형 로드 밸런싱 기술을 적용함으로써 서버 풀 분산 처리, 자동 확장, 세션 유지, 캐싱·큐 기반 처리 등을 통해 트래픽 과부하 상황에서도 빠른 응답 속도와 무중단 CAD 협업을 지원한다는 것이 캐디안의 설명이다. 캐디안은 뷰Q를 앞세워 글로벌 SaaS형 웹 캐드 설루션 시장 진출을 본격화할 계획이다. 이를 통해 ▲대기업·공공기관의 대용량 CAD 협업 지원 ▲글로벌 사용자 간 CAD 파일 공유 및 접근성 향상 ▲오프라인 중심의 CAD 환경을 클라우드로 전환하는 것을 목표로 하고 있으며, B2B 대상의 공급 확대도 적극 추진 중이다. 캐디안은 현재 5000명 규모의 베타 사용자(PC, 스마트폰, 태블릿)에게 뷰Q 무료 체험 서비스를 제공하고 있다. 캐디안의 박승훈 대표는 “캐디안 뷰Q는 대규모 디지털 건설·설계 프로젝트에서 CAD 데이터를 신속하게 불러오고 공유할 수 있는 클라우드 기반 협업 툴로서 생산성 향상에 기여할 것”이라며, “로드 밸런싱 기술을 통해 병목 없이 다수 사용자의 실시간 CAD 협업이 가능해졌다”고 말했다. 

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.

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.

지멘스 스마트 인프라(Siemens Smart Infrastructure)는 마이크로소프트와 빌딩의 사물인터넷(IoT) 데이터 접근 방식을 혁신하기 위한 협력 계약을 맺었다고 발표했다. 이번 협력으로 지멘스의 디지털 빌딩 플랫폼인 빌딩 X(Building X)와 마이크로소프트의 멀티클라우드 관리 플랫폼인 애저 아크(Azure Arc) 기반의 마이크로소프트 애저 IoT 오퍼레이션(Microsoft Azure IoT Operations) 간의 상호운용성이 확보된다. 빌딩 X와 애저 IoT 오퍼레이션 간의 상호운용성은 2025년 하반기부터 시장에 출시될 예정이다. 빌딩 X는 고객이 빌딩 운영을 디지털화, 관리, 최적화하도록 지원하여 지속 가능하고 자율적이며 수익성 있는 애셋을 위한 길을 열어주는 디지털 빌딩 플랫폼이다. 이는 고객이 더 쉽고, 더 빠르고, 더 큰 규모로 디지털 전환을 가속할 수 있도록 지원하는 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)의 일부이다. 애저 IoT 오퍼레이션은 에지 디바이스를 연결하는 동시에 데이터를 통합하는 도구와 인프라를 제공해, 기업이 운영을 최적화하고 IoT 환경의 잠재력을 활용할 수 있도록 지원한다. 빌딩 X와 애저 IoT 오퍼레이션의 상호운용성은 상업용 빌딩, 데이터센터, 고등 교육 시설 전반에 걸친 기업 고객이 IoT 기반 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하고, 지속가능성과 운영을 강화하는 데 필요한 정보를 제공한다. 이는 대형 빌딩의 하위 시스템을 이루는 난방, 환기, 공조(HVAC) 시스템, 밸브, 액추에이터와 같은 애셋의 온도, 압력, 실내 공기질과 같은 데이터 포인트를 클라우드로 가져와 자동 온보딩 및 모니터링을 가능하게 한다. 또한 공급업체 전반에 걸쳐 개방형 표준에 기반한 IoT 데이터 통합 사례 중 하나로서, 고객이 에너지 모니터링 및 공간 최적화와 같은 자체 사용 사례를 직접 개발할 수 있도록 지원한다. 양사의 협력은 대규모의 복합 건물 자산을 운영하거나, 에너지 소비가 많고 중단 없는 운영이 필수인 분야에서 효과를 낼 수 있을 것으로 보인다. 지멘스는 “원클릭 디바이스 온보딩과 효율적인 데이터 교환은 고객에게 IoT 아키텍처를 설계할 수 있는 독보적인 자유를 제공할 것이다. 지멘스의 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소는 단일 공급업체 생태계에 국한되지 않고 원활하게 통합될 수 있다”고 소개했다.     이번 협력은 하드웨어 및 소프트웨어의 메타데이터와 인터페이스를 기술하는 월드 와이드 웹 컨소시엄(W3C)의 웹 오브 띵스(Web of Things : WoT), 그리고 클라우드로의 데이터 통신을 위한 OPC UA를 포함한 개방형 산업 표준을 활용한다. 지멘스와 마이크로소프트는 접근성, 상호운용성, 개인정보보호, 보안에 기반한 산업 구축을 돕는 표준과 가이드라인을 개발하는 W3C와 OPC 재단의 회원사이기도 하다. 지멘스의 수잔네 자이츠(Susanne Seitz) 스마트 인프라 빌딩 부문 CEO는 “마이크로소프트와의 이번 협력은 개방형 표준과 상호운용성을 통해 고객이 IoT의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 하자는 우리의 공동 비전을 반영한다”고 말했다. 그는 “개선된 데이터 접근성은 포트폴리오 관리자에게 에너지 효율성 및 소비량과 같은 중요 지표에 대한 세분화된 가시성을 제공할 것”이라면서, “IoT 데이터가 종종 단절되어 있는 상황에서, 이 정도 수준의 투명성은 빌딩 운영을 최적화하고 지속가능성 목표를 달성하려는 업계에 혁신적인 변화를 가져올 것”이라고 덧붙였다. 마이크로소프트의 에리히 반스테트(Erich Barnstedt) 기업 표준 그룹 수석 이사 겸 아키텍트는 “지멘스는 상호운용성과 개방형 IoT 표준에 대한 마이크로소프트의 중점 사항을 공유한다. 이번 협력은 IoT 데이터를 더욱 실행 가능하게 만드는 중요한 진전”이라면서, “마이크로소프트의 전략은 업계 리더와 협력해 고객에게 IoT 설루션에 대한 더 많은 선택권과 제어권을 부여하려는 우리의 약속을 강조한다”고 밝혔다.

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.

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.