슈나이더 일렉트릭이 4월 20일~24일 독일 하노버에서 열리는 세계 최대 규모의 산업 박람회인 ‘하노버 메세 2026’에 참가한다고 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 전시에서 전기화와 개방형 소프트웨어 정의 자동화, 디지털 인텔리전스를 결합한 산업 현장의 해결 방안을 제시한다. 특히 마이크로소프트와 AWS, 인텔, HPE 등 주요 기술 기업과 협력해 기술 간 연계를 강화하고 산업 환경에서 측정 가능한 성과를 내는 데 집중할 계획이다.     슈나이더 일렉트릭의 전시 부스는 2026년 산업계의 주요 화두인 ▲운영 효율 향상과 ▲노후 시스템 개선 ▲인력 부족 및 숙련도 격차 해소 ▲데이터와 사이버 보안 ▲에너지 효율 및 전기화 등의 핵심 과제를 중심으로 운영한다. 각 전시 구역에서는 실제 고객 사례를 바탕으로 라이브 데모와 파트너 기술을 선보이며 산업 현장에서 즉시 활용할 수 있는 설루션을 제공한다. 첫 번째 구역에서는 처음으로 공개하는 폭스보로 SDA(Foxboro SDA)와 에이전틱 AI 등 소프트웨어 정의 자동화 기술을 통해 유연한 운영 환경을 보여준다. 에코스트럭처 오토메이션 엑스퍼트 인사이트 월(EcoStruxure Automation Expert (EAE) Insights Wall)을 활용해 수처리 관리 과정을 시연하고 제어와 데이터, AI를 통합한 운영 방식을 소개한다. 두 번째 구역에서는 ETAP(이탭)을 활용해 전력 운영을 최적화하는 방안을 설명한다. 세 번째 구역은 전력과 공정 데이터를 통합해 설계부터 운영까지 전 주기를 최적화하는 통합 데모를 전시한다. 네 번째 구역에서는 다중 로봇과 AI 기반 분석을 결합한 자동화 설루션을 선보이며, 마지막 다섯 번째 구역에서는 디지털 트윈을 이용한 공항 운영과 공조 제어 사례, 사이버 보안 아키텍처를 통한 산업 운영 전략을 공유한다. 박람회 기간 중에는 글로벌 리더들의 발표도 이어진다. 20일에는 장 파스칼 트리쿠아 슈나이더 일렉트릭 이사회 의장이 AI를 통한 유럽의 기회를 주제로 패널 토론에 참여해 디지털 및 에너지 전환 방향을 논의한다. 21일에는 아비바의 카스파 헤르츠버그 CEO가 데이터 기반의 산업 혁신과 비즈니스 가치 창출 방안에 대해 발표한다. 같은 날 글로벌 미디어와 산업 애널리스트를 대상으로 한 쇼케이스를 열어 산업 난제를 경쟁력으로 전환하는 구체적인 사례를 설명할 예정이다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 행사에서 고객이 겪는 실제 문제에 초점을 맞춰 파트너 혁신 사례와 적용 사례를 함께 보여준다고 설명했다. 슈나이더 일렉트릭 관계자는 “단순한 비전 제시에 그치지 않고 실질적인 성과로 이어지는 결과를 직접 확인할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

▲ 제공 : 옥타브   플랜트 및 조선 산업은 거대한 전환점을 마주하고 있다. 전통적인 설계와 시공 방식은 이제 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능 전환(AX)으로 빠르게 진화하고 있다. 또한, 디지털 기술과 인공지능은 이제 선택이 아닌 생존을 위한 필수 요소로 자리잡았다. 이번 호에서는 지난 2월 5일 ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2026’에서  발표된 내용을 중심으로, 플랜트 및 조선 산업의 지속 가능한 혁신을 위한 추진 전략부터 엔지니어링 데이터의 품질 확보 및 설계 자동화 등 실무적인 설루션을 통한 기술 변화의 흐름을 짚어보고, 우리 산업이 나아가야 할 재도약의 방향을 살펴보고자 한다.   글로벌 플랜트·조선 프로젝트의 새로운 경쟁력을 위한 실행 중심 DX 전략 / 남궁진 플랜트 DX/AX를 통한 산업 혁신 : 지속 가능하면서 효율적인 추진 전략 / 이현식 DX·AI 시대의 플랜트 토목 설계 자동화 / 최재득 디지털 건설 블록을 통한 EPC 산업의 AI/ML 기반 디지털 전환 전략 / 손창영 AI 스마트 선박 및 스마트 해운의 사이버 안전 대응 전략 / 공병철 플랜트·조선 산업을 위한 대용량 3D 시각화 설루션 적용 사례 / 이찬영 AI 기반 엔지니어링을 위한 CAD 데이터 품질 인프라 구축 / 아이지피넷   총 25 페이지     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 3월 23일 ‘피지컬 AI가 이끄는 제조 패러다임’을 주제로 SIMTOS 2026 전시회에서 진행되는 캐드앤그래픽스 주최 컨퍼런스를 앞두고 ‘피지컬 AI(physical AI)’ 트렌드에 대해 다루어 관심을 모았다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   피지컬 AI의 정의와 등장 배경 : 왜 지금인가? 디지털지식연구소 조형식 대표의 사회로 진행된 이번 방송에는 고영테크놀러지 고경철 전무와 인터엑스 사업총괄을 맡고 있는 김재성 CBO가 발표자로 참여했다. 이들은 피지컬 AI를 ‘물리 세계를 이해하고 인식하며, 판단을 거쳐 행동으로 옮기는 지능’으로 정의했다. 한국AI·로봇산업협회 부회장을 맡고 있는 고경철 전무는 피지컬 AI가 급부상한 이유로 4가지 핵심 동력을 꼽았다. 첫째, VLA(Vision-Language-Action) 모델과 같은 강력한 AI 두뇌의 진화이다. 둘째, 부품 기술 혁신을 통한 로봇 몸체의 경량화 및 저비용화이다. 셋째, 복잡한 동작 학습이 가능해진 방대한 데이터의 축적이다. 마지막으로 고령화에 따른 노동력 감소라는 시대적 요구다. 고 전무는 “이제 AI는 사이버 세계를 넘어 물리적 실체(physical entity)와 결합하여 제조 현장의 한계를 돌파하고 있다”고 분석했다.   ▲ 고영테크놀러지 고경철 전무   자율 제조의 실현 : 다크 팩토리로 가는 길 인터엑스 김재성 사업총괄은 피지컬 AI가 제조 현장에 적용되어 구현할 ‘자율 제조(autonomous manufacturing)’의 비전을 제시했다. 기존 스마트 공장(3.0)이 사람의 판단을 돕는 정보화 단계였다면, 레벨 4.0인 자율 제조는 사람의 개입 없이 공장 스스로 제어하는 단계다. 이는 불 꺼진 공장에서도 24시간 가동이 가능한 ‘다크 팩토리’를 가능케 한다. 인터엑스는 일반 LLM이 알지 못하는 현장 숙련공의 노하우와 도메인 지식을 학습시켜, 보고서 작성이나 설비 이상 징후 대응을 돕는 제조 전용 파운데이션 모델을 구축하고 있다. 또한 실제 장비와 똑같은 가상 모델을 만들어 시뮬레이션함으로써, 값비싼 장비를 멈추지 않고도 최적의 공정 조건을 찾아내는 기술을 상용화하고 있다.   ▲ 인터엑스 김재성 CBO     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  15　THEME. 지속 가능한 성장을 위한 플랜트·조선 산업의 디지털/AI 전환 글로벌 플랜트·조선 프로젝트의 새로운 경쟁력을 위한 실행 중심 DX 전략 플랜트 DX/AX를 통한 산업 혁신 : 지속 가능하면서 효율적인 추진 전략 DX·AI 시대의 플랜트 토목 설계 자동화 디지털 건설 블록을 통한 EPC 산업의 AI/ML 기반 디지털 전환 전략 AI 스마트 선박 및 스마트 해운의 사이버 안전 대응 전략 플랜트·조선 산업을 위한 대용량 3D 시각화 설루션 적용 사례 AI 기반 엔지니어링을 위한 CAD 데이터 품질 인프라 구축   INFOWORLD   Focus 40　SIMTOS 2026, “AI 자율제조로 나아가는 글로벌 제조 혁신을 한 눈에” 42　로크웰 오토메이션의 자율 제조 비전… “산업 전주기에 AI 내재화”   People&Company 44　아비바 스티브 르완 부사장, 에릭 첸 부사장　AI로 연결된 스마트 제조의 미래… 파트너 생태계로 혁신 가치 극대화   Case Study 46　 언리얼 엔진으로 새롭게 정의한 ‘케이팝 데몬 헌터스’　프리비즈와 레이아웃 혁신해 애니메이션 공정 효율 향상 50　2025년을 빛낸 유니티 고객 성공 사례　실시간 3D 기술로 산업 전반의 디지털 혁신 주도   New Products 53　통합 워크플로 및 생성형 AI 기능으로 엔지니어링 혁신 가속　앤시스 2026 R1 56　투사현실로 현장 레이아웃을 구현하는 스마트 건설 설루션　XR Projector Gen3   Column 59　트렌드에서 얻은 것 No. 29 / 류용효　나의 바이브 코딩 도전기 62　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 전환을 넘어 AI 전환으로 : 기업의 존재 방식을 재정의하는 시대   On Air 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　가상 엔지니어링 기반 스마트 건설 장비 개발 프로세스 66　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　 AI 시대, 인간의 전략적 진화… ‘슈퍼휴먼’으로 거듭나는 법 67　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　피지컬 AI가 이끄는 제조 패러다임의 변화 : 대한민국 제조업의 미래   68　New Books   Directory 107　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 69　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　월드랩과 오토데스크의 협업, 그리고 공간 AI 모델 패러다임 전환 72　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (5) / 최영석　스마트 옵셋 외 76　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (13) / 최하얀　분산 근무 시대의 새로운 CAD 라이선스 전략   Analysis 79　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (4) / 이종학　최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 84　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (9) / 김주현　크레오 플로 어낼리시스를 통한 유동해석 90　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 박장순　웨이브가이드의 열 & 열 변형 해석 96　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (2) / 고석원　차량 공력 성능 예측 고도화를 위한 CFD 전략 99　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　선박 운영 비용을 줄이는 파력 추진 시스템의 개발 102　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (6) / 오재응　SysML의 블록 정의 및 사용     2026-4-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

델 테크놀로지스는 차세대 사이버 위협에 대해 보호와 탐지 그리고 복구 측면에서 효과적으로 대응할 수 있도록 설계된 새로운 보안 설계와 사이버 복원력 기능을 발표했다. 이번 업데이트는 양자 컴퓨팅과 인공지능(AI)으로 인해 발생하는 새로운 보안 리스크에 대응하고자 디바이스 보안 기반을 강화하고 사고 발생 후의 복원력을 향상하는 데 중점을 두었다. 인공지능 시대에 진화한 사이버 공격이 늘어나는 가운데 양자 컴퓨팅 기술을 악용해 기존의 데이터 보호와 소프트웨어 무결성 검증에 사용되는 암호화 기술을 무력화하려는 위협이 가속화될 전망이다. 델에 따르면 이러한 환경에서는 미래 공격에 대응하도록 설계된 디바이스와 사고 영향을 최소화하기 위한 사이버 복원력이 필수적이다. 델은 PC부터 데이터센터에 이르는 기술 스택 전반에 걸쳐 계층형 방어 전략을 지원한다. 양자 컴퓨팅은 오늘날 디바이스 보안의 근간을 위협하고 있으며 이에 대응하기 위해 펌웨어 계층에서부터 보안을 내재화하는 방식이 요구된다. 델은 기업용 PC에 양자 대응 보안 기능을 도입해 기존 보안 도구로 탐지하기 어려운 공격이나 재부팅 이후에도 은폐되는 위협을 차단하도록 지원한다. 이번 업데이트를 통해 델은 핵심 하드웨어 보안 구성 요소인 임베디드 컨트롤러를 강화하고 양자 위협에 내성을 가진 서명으로 펌웨어 업데이트를 검증하는 방식을 지원한다. 암호 알고리즘으로 서명된 모든 펌웨어 이미지를 바이오스(BIOS)에서 1차로 검증한 뒤 임베디드 컨트롤러 자체에 내장된 공개키로 2차 검증하여 변조된 펌웨어가 실행되지 않도록 차단한다. 양자 내성 암호 표준에 부합하도록 강화된 델의 바이오스 검증 기능은 클라우드에 안전하게 저장된 신뢰 기준값과 바이오스를 비교해 변조 여부를 식별한다. 검증 결과가 일치하지 않을 경우 델의 검증 메커니즘이 해당 디바이스를 이상 상태로 인식하고 즉시 경고를 발송해 보안팀이 신속하게 대응할 수 있도록 한다.     사고 발생 시 영향을 최소화하기 위한 사이버 복원력 확보도 중요하다. 델이 조사한 보고서에 따르면 전 세계 기업 중 단 40%만이 실제 공격이나 모의 훈련에서 최소한의 영향으로 대응과 복구에 성공한 것으로 나타났다. 이에 델은 파워프로텍트 포트폴리오를 강화해 랜섬웨어와 같은 위협을 조기에 탐지하고 사고 이후 복구 시간을 단축할 수 있도록 지원한다. 업데이트된 파워프로텍트 데이터 매니저는 인공지능 기반 어시스턴트로 운영 상황을 반영한 가이드를 제공해 복구 작업을 돕는다. 또한 파워스토어 스냅샷을 스캔하는 이상 탐지 기능으로 랜섬웨어 위험을 조기에 식별하며 분산된 시스템들을 하나의 대시보드에서 관리할 수 있다. 파워프로텍트 데이터도메인은 소규모 사이트까지 보호 범위를 확대하고 데이터 전송 구간의 보안을 강화했다. 파워프로텍트 데이터도메인 DD3410 어플라이언스는 백업 속도를 최대 2배 그리고 데이터 복구 속도를 46% 향상해 보안 사고 이후 빠른 운영 정상화를 지원한다는 것이 델의 설명이다. 최신 데이터도메인 운영체제는 TLS 1.3을 지원해 시스템 간 데이터 이동 시 보안을 높이고 미국 국립표준기술연구소의 암호화 연결 요건에도 부합한다. 파워프로텍트 사이버 리커버리 및 사이버센스는 구축을 간소화해 가치 실현 시간을 단축하도록 개선됐다. 사이버 리커버리 에센셜은 사전 검증된 레퍼런스 아키텍처와 표준화된 구성을 제공해 신속한 구축이 가능하다. 데이터도메인 DD3410을 볼트 타깃으로 지원함으로써 소규모 환경에서도 엔터프라이즈급 사이버 복구 역량을 구현할 수 있다. 김경진 한국 델 테크놀로지스 총괄사장은 “양자 컴퓨팅 기술이나 에이전틱 인공지능의 부상이 현재의 데이터 암호화나 디지털 서명 체계를 무력화하는 시대가 도래할 수 있다”면서, “델 테크놀로지스는 지난 10년 가까이 포스트 양자 암호 기술과 사이버 복원력 및 설계 기반 보안에 투자하며 변화에 대비해 온 만큼 고객이 미래의 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 지원할 계획”이라고 밝혔다.

슈나이더 일렉트릭은 에너지 효율과 시스템 신뢰성을 강화한 새로운 알티바(Altivar) HVAC 드라이브 제품군을 발표했다. 이번 신제품은 스마트 빌딩의 운영 성능을 높이는 데 초점을 맞췄다. 알티바 HVAC 드라이브는 30% 이상의 에너지 절감 효과와 향상된 시스템 가동률을 제공한다. 최신 빌딩 관리 시스템(BMS)과 원활하게 통합하며, 까다로운 공조 시스템 환경에서도 높은 효율을 유지한다. 지능형 운영 기능과 내장된 보호 기능을 통해 안정적인 시스템 운영을 돕는 것이 특징이다. 슈나이더 일렉트릭은 이 제품이 상업용 건물부터 장비 제조업체가 제작하는 장비, 병원, 공항, 데이터센터와 같은 필수 시설까지 다양한 환경에서 활용할 수 있다고 소개했다. 또한, 스마트 연결 기능과 친환경 냉매 호환성 및 사이버 보안 대응 성능도 갖췄다.     이번에 공개된 모델은 ATH200과 ATH600 두 가지다. ATH200은 OEM 및 소형 HVAC 장비에 최적화된 모델이다. 엔지니어링 개발 기간을 단축하면서 새로운 지속가능성 기준을 충족하도록 지원한다. ATH600은 고급 제어 기능과 연속 운전이 필요한 환경에 적합하다. 필수 시설이나 고성능 건물에서 요구하는 깊이 있는 시스템 통합을 지원한다. HVAC 시스템은 건물 내 공기 흐름과 온도 안정성 등 건물 성능을 유지하는 핵심 인프라다. 알티바 HVAC 드라이브 제품군은 영하 10도에서 영상 60도 환경에서도 작동한다. 기계적, 열적, 전기적 스트레스를 견디도록 설계해 옥상 설치 장비부터 기계실, 실외 외함까지 다양한 곳에서 안정적인 성능을 유지한다. 설치 과정도 간편하다. 전자기 적합성(EMC) 필터와 모터 열 보호 기능을 내장했으며, 모드버스(Modbus)와 백넷(BACnet) 통신을 지원한다. 별도의 외부 접촉기 없이 시스템을 구성할 수 있어 배선 복잡도를 줄였다. 200mm로 통일된 캐비닛 규격과 유해물질 제한 지침(RoHS) 등을 준수하는 소재를 사용해 구축 속도를 높이고 지속가능한 빌딩 구축을 지원한다. 미래 지향적인 운용 환경을 위해 사이버 보안 인증(IEC 62443-4-2 보안 레벨 1)을 지원하며 펌웨어 무결성 검증 기능을 제공한다. 최대 25마력까지 A2L 인증과 A3 냉매 대응이 가능하다. 이를 통해 최신 칠러와 히트펌프 등에 사용하는 저지구온난화지수(GWP) 냉매와 차세대 냉매 환경에도 대응할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭은 알티바 HVAC 드라이브와 모디콘(Modicon) M172·M173 컨트롤러, 하모니(Harmony) HMI를 결합해 제공한다. 이를 통해 OEM과 시스템 통합업체가 지능적이고 에너지 효율적인 HVAC 장비를 빠르게 구축하도록 돕고 있다. 슈나이더 일렉트릭 산업 제어 및 드라이브 부문의 샤오 후 수석부사장은 “알티바 HVAC 드라이브는 현대 공조 인프라에서 요구하는 성능과 신뢰성, 보안 기준을 높인 제품”이라고 설명했다. 또한 “소재 선택부터 펌웨어 업그레이드까지 장기적인 지속가능성을 고려했으며, 고객이 장비를 보호하고 에너지 규제에 대응하도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

‘플랜트 조선 컨퍼런스 2026’이 지난 2월 5일 백범김구기념관에서 진행됐다. ‘DX와 AI로 재도약하는 플랜트·조선의 미래’를 주제로 한 이번 콘퍼런스는 플랜트 및 조선 산업의 지형을 바꾸는 기술의 진화와 혁신 방향을 집중 조명했다. 또한, 기술 융합을 통해 근본적인 산업 혁신과 미래 생존을 추구하기 위한 청사진을 제시했다. ■ 정수진 편집장     ■ 같이 보기 : [포커스] 플랜트 조선 컨퍼런스 2026, DX 및 AI가 이끄는 기술 진화와 산업 혁신 짚다   플랜트 조선 컨퍼런스 2026에서는 ‘디지털 엔지니어링 & 컨스트럭션’과 ‘스마트 선박 & 스마트 기술’을 주제로 한 두 개의 트랙에서 다양한 발표가 진행됐다.   플랜트 산업의 DX·AI 프로젝트 실행 전략과 사례 디지털 엔지니어링 & 컨스트럭션 트랙에서는 헥사곤ALI의 남궁진 전무가 ‘플랜트·조선 프로젝트 Execution 중심의 DX 전략’을 주제로, 디자인 및 엔지니어링 이후 프로젝트의 실행 단계에서 실제 성과를 만들어내는 디지털 전환 전략에 대해 발표했다. 남궁진 전무는 실행 데이터를 중심으로 한 시스템 아키텍처와 함께 디지털 트윈, 3D·4D, AI 기반 지능형 자동화 기술을 현장에 적용한 데모를 통해 프로젝트 실행 효율 개선 방안을 소개했다.   ▲ 헥사곤ALI 남궁진 전무   휴엔시스템의 최재득 대표는 ‘DX·AI 시대의 플랜트 토목 설계 자동화’ 발표에서 DX와 AI 관점에서 플랜트 토목 자동화를 정의하고, PEDAS 생태계 구성 요소와 설루션 개발 과정을 소개했다. 또한 성공적인 DX/AI 준비를 위해 데이터, 3D 그래픽, 상세 도면, 물량 산출 등을 포함하는 PEDAS-Cloud 통합 전략을 설명했다.   ▲ 휴엔시스템 최재득 대표   테크노빌트의 손창영 지사장은 ‘AI기반 E2E 대형 플랜트 건설 프로젝트 관리 기술 적용 사례’ 발표에서 대규모 LNG 플랜트 등의 건설 현장에서 테크노빌트의 ‘디지털 컨스트럭션 블록(Digital Construction Block)’ 개념이 AI 기술과 어떻게 접목되었는지에 대해 설명했다. 그리고, 이를 통해 EPC 전반의 계획 및 정보 공유 차원에서 가치 사슬의 효율화를 달성한 실제 사례를 공유했다.   ▲ 테크노빌트 손창영 지사장   LG CNS의 이봉헌 화학사업담당은 ‘플랜트 산업의 패러다임 전환 : AX 적용 사례 소개’를 주제로 한 발표에서 플랜트 산업에서 AI의 활용은 생산, 안전, 정비 전반의 구조적 전환을 요구한다는 점을 강조했다. 또한, 디지털 전환을 통해 현장 데이터를 안정적으로 수립 및 표준화하는 동시에, AX 로봇 기술을 통해 의사결정과 운영 효율을 고도화하는 구체적인 방법을 소개했다.   ▲ LG CNS 이봉헌 화학사업담당   HD현대오일뱅크의 정준의 팀장은 ‘정유 산업의 AI 도입과 활용’ 발표를 통해 팔란티어 파운드리를 기반으로 추진 중인 전사적 DX/AX 사례를 소개했다. 정준의 팀장은 플랜트 현장에 흩어진 수많은 데이터를 연결 및 공유하여 밸류체인 전체를 통합하고, 궁극적으로 최적화된 자동화를 이루기 위한 현장의 경험을 공유했다.   ▲ HD현대오일뱅크 정준의 팀장   조선/해운 AI 혁신과 DX 전략 및 트렌드 스마트 선박 & 스마트 기술 트랙에서 한국선급의 장화섭 센터장은 ‘조선해운분야 AI 에이전트 기술 개발’ 발표를 통해 조선/해운산업에서 디지털 전환 및 인공지능 전환의 개념을 소개했다. 또한 비전, 시그널, 디지털 트윈을 활용한 실제 적용 사례와 함께 생성형 AI를 기반으로 한 조선/해운 분야의 AI 에이전트 서비스 사례를 설명했다.   ▲ 한국선급 장화섭 센터장   소프트힐스의 이찬영 Core R&D 팀장은 ‘플랜트 조선 산업을 위한 대용량 3D 시각화 설루션 및 적용사례 소개’를 주제로 한 발표에서, 플랜트 및 조선 대형 프로젝트에서 신속한 의사소통과 협업을 돕는 3D 모델 시각화 설루션인 ‘VIZZARDX’의 차별화된 기능과 성능을 소개하고, 현장 중심의 성공적인 디지털 전환 사례를 공유했다.   ▲ 소프트힐스 이찬영 Core R&D 팀장   선박해양플랜트연구소의 임근태 센터장은 ‘AI 자율운항선박 기술 동향 : From Bridge to ROC’ 발표에서 자율운항선박 기술개발사업을 통해 울산 고늘지구에 구축되고 있는 자율운항선박 성능실증센터를 소개했다. 그리고, 선박의 실증 및 성능 평가를 위해 마련된 육상 및 해상 테스트베드 인프라의 현황을 전했다.   ▲ 선박해양플랜트연구소 임근태 센터장   현대엔지니어링의 김동원 책임은 ‘토목 건축 구조 설계 자동화 사례와 AI 물량 예측 시스템 연구 방향’에 대해 발표하면서, Piperack, Shelter, Module 등 규칙에 기반한 토목·건축 구조 설계 자동화 시스템 개발 사례를 소재했다. 나아가 설계 자동화를 넘어 구조 최적화로 가기 위한 AI 기반 구조 시스템 데이터 학습과 물량 예측에 대한 향후 연구 방향을 제안했다.   ▲ 현대엔지니어링 김동원 책임   국제사이버보안인증협회의 공병철 회장은 ‘AI 선박 및 스마트 해운의 사이버 안전 대응 전략’을 주제로 한 발표를 통해 2024년 7월부터 건조 계약된 신조선에 의무 적용되는 국제선급협회(IACS)의 사이버 복원력 공통규칙을 설명했다. 또한 ISO, IMO 등 국제기구가 요구하는 선박 사이버 복원력에 발맞춰, 해운 선사와 항만 기관이 해사 사이버 보안을 강화하고 사이버 안전관리체계를 효과적으로 구현하기 위한 전략을 제시했다.   ▲ 국제사이버보안인증협회 공병철 회장

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.

IBM이 에이전틱 AI(Agentic AI) 기술을 접목한 차세대 IBM 플래시시스템(FlashSystem) 포트폴리오를 공개하며 자율형 스토리지 시대를 선언했다. 이번에 발표된 신제품은 기존의 스토리지 역할을 넘어 스스로 위협을 분석하고 성능을 최적화하는 지능형 계층으로 진화한 것이 특징이다.   에이전틱 AI와 플래시시스템.ai로 실현하는 스토리지 자율 주행 2026년 2월 13일, IBM은 서울에서 차세대 IBM 플래시시스템 5600, 7600, 9600 등 신제품 3종을 선보였다. 이번 포트폴리오의 핵심은 지능형 운영 기술인 플래시시스템.ai(FlashSystem.ai)다. 이 기술은 AI 에이전트를 기반으로 한 공동 관리자 기능을 제공하여 스토리지 운영의 복잡성을 획기적으로 낮췄다. 플래시시스템.ai는 수년간 축적된 수십억 건의 데이터를 학습한 AI 모델을 통해 하루 수천 건의 운영 결정을 자동 수행한다. 이를 통해 기업은 스토리지 관리에 투입되던 수작업을 최대 90%까지 절감할 수 있으며, 감사 및 컴플라이언스 문서화에 소요되는 시간 또한 절반으로 줄일 수 있다. 특히 애플리케이션의 동작 변화를 실시간으로 파악해 최적의 성능 개선 방안을 제안하고 그 근거를 설명하는 등 관리자와의 유기적인 협력을 지원한다. 5세대 플래시코어 모듈 탑재로 랜섬웨어 대응력 강화 신규 제품군에는 하드웨어 기반의 보안 기능을 극대화한 5세대 플래시코어 모듈(FlashCore Module, FCM)이 적용됐다. 5세대 FCM은 모든 입출력(I/O) 처리 과정에서 고급 텔레메트리 정보를 활용하여 1분 이내에 랜섬웨어를 탐지할 수 있는 능력을 갖췄다. 이 모듈은 대규모 환경에서도 일관된 저지연 성능을 유지하면서 복잡한 통계 계산과 위협 신호 식별을 즉각적으로 수행한다. 또한 이전 세대 대비 최대 40% 향상된 데이터 효율성을 제공하여 성능과 용량, 보안이라는 세 가지 핵심 요소를 동시에 만족시켰다. 이를 통해 미션 크리티컬한 비즈니스 환경에서도 높은 신뢰도를 확보할 수 있게 됐다. 기업의 AI 워크플로우를 위한 전략적 파트너 IBM 기업가치연구소(IBV)의 조사에 따르면, 경영진의 76%가 자율형 AI 에이전트를 활용한 지능형 워크플로우 자동화를 추진 중인 것으로 나타났다. 급증하는 데이터량과 고도화되는 사이버 위협 속에서 IBM의 자율형 스토리지 솔루션은 IT 조직의 운영 부담을 덜어줄 핵심 대안으로 주목받고 있다. IBM 스토리지 총괄 샘 워너 사장은 차세대 플래시시스템이 성능, 보안, 비용을 자동으로 최적화하는 지능형 계층으로서 자율형 스토리지 시대의 시작을 의미한다고 강조했다. 그는 플래시시스템이 모든 워크로드의 안정적 운영을 보장하는 전략적 AI 파트너가 될 것이라고 덧붙였다. 이번에 발표된 IBM 플래시시스템 신규 포트폴리오는 오는 2026년 5월 한국 시장에 정식 출시될 예정이다.