‘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     ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’의 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.   ■ 같이 보기 : [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025, 제조 혁신을 위한 PLM과 AI 전략을 짚다   기조연설에 이어 오후 시간에는 ▲베스트 프랙티스 ▲트렌드/신기술/설루션 ▲ SDM(MES/MOM) 등 세 개의 트랙에서 18편의 발표가 진행됐다. 발표자들은 불확실성의 시대에 제조 경쟁력을 확보하기 위해 PLM을 중심으로 한 전사적인 디지털 전환 및 AI 전환을 추진하고, 이를 위해 데이터 통합, 표준화, 그리고 업무 방식 및 조직 문화의 변화가 필수임을 강조했다.   PLM 기반의 디지털 전환 및 AI 활용 사례 소개 베스트 프랙티스 트랙에서 GM 테크니컬 센터 코리아(GM TCK) 김성진 부장은 ‘PLM 기반 싱글 BOM 구현을 통한 자동차 산업의 디지털 전환 가속화’를 주제로, PLM에 기반한 통합 엔지니어링 변경 관리를 통해 디지털 전환을 가속화하기 위한 GM TCK의 전략, 비전 및 베스트 프랙티스를 소개했다.   ▲ GM TCK 김성진 부장   아비바코리아 조영찬 프로는 ‘디지털 자산 수명주기의 혁신 : AVEVA와 Aras 기반의 통합 ALM 전략’ 발표에서 PLM 설루션인 아라스 이노베이터(Aras Innovator) 플랫폼과 협력해 자산 수명주기 관리(Asset Lifecycle Management : ALM)를 구현한 아비바의 설루션 기술에 대해 소개했다.   ▲ 아비바코리아 조영찬 프로   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 노은희 이사는 ‘PLM의 미래 - 디지털 스레드 기반의 지멘스 AI 전략’ 발표를 통해 AI, 디지털 트윈, 디지털 스레드를 기반으로 사람과 프로세스를 유기적으로 연결하는 지멘스의 PLM 미래 전략을 제시했고, 이를 통해 현재 직면한 복잡성을 혁신의 기회로 바꾸는 방안을 설명했다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 노은희 이사   퍼시스홀딩스 정연석 팀장은 ‘퍼시스그룹의 DX 전략 : 설계 데이터 기반 디지털 트윈 자동 생성 및 전사 활용’ 발표에서 퍼시스가 고민한 디지털 전환 전략과 함께 주문품의 Configure to Order를 위해 설계 및 BOM(Bill-of-Materials) 데이터를 기반으로 디지털 트윈을 자동으로 생성하고 전사적으로 활용한 사례에 대해 소개했다.   ▲ 퍼시스홀딩스 정연석 팀장   PTC코리아 이봉기 상무는 ‘AI 기반 차세대 인텔리전트 PLM 전략’ 발표를 통해 AI 기술 발전과 PLM의 접목을 통해 제조 기업이 제품 개발 속도 향상, 품질 개선, 데이터 기반 의사 결정 등 실질적인 비즈니스 성과를 도출할 수 있다고 강조했다. 또한 제품 개발의 전체 과정에서 에이전트 AI 기술을 활용하여 혁신을 이루기 위한 PTC의 전략을 소개했다.   ▲ PTC코리아 이봉기 상무   KAIST 윤희택 교수는 ‘AI 자율 제조를 위한 로봇 기술 동향과 사이버물리 시스템 적용 사례’ 발표를 통해 제조산업의 위기 상황에서 주목을 받고 있는 자율 제조를 위한 로봇, 인공지능, 디지털 트윈을 융합한 사이버 물리 동향과 함께 현재 진행 중인 연구 내용을 소개했다.   ▲ KAIST 윤희택 교수   AI, 디지털 트윈, 로코드를 활용한 제조 혁신 전략 트렌드/신기술/설루션 트랙에서 다쏘시스템코리아의 김병균 파트너는 ’생성형 경험과 AI 기반 PLM 혁신 : 제품 개발과 제조의 새로운 미래’ 발표를 통해 PLM에 생성형 경험(generative experience) 및 AI 기술을 적용하여 제품 개발, 설계, 생산 전 과정에서 업무 효율을 높이고, 데이터 분석을 통해 예측 및 최적화를 실현하는 방안을 소개했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 김병균 파트너   씨이랩 김건우 매니저는 ‘엔비디아 옴니버스만 가능한 디지털 트윈의 비즈니스 실현’ 발표에서, 인공지능과 XR(확장현실) 기술의 발전에 따라 다양한 영역에서 적용되는 디지털 트윈 가운데 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)가 구현할 수 있는 비즈니스 혁신 방안을 소개했다.   ▲ 씨이랩 김건우 매니저   아이지피넷 윤정두 차장은 ‘성공적인 PDM 라인 구축의 열쇠 3D-SUITE’ 발표에서 고도의 PDM(제품 데이터 관리)을 실현하기 위해 회사, 부서, 프로세스 간 원활한 정보 전달 및 여러 시스템 연동 환경이 필수라고 강조했다. 또한 3차원 데이터의 변환, 검증, 수정, 비교, 단순화 등 디지털 엔지니어링에 필요한 데이터 최적화를 지원하는 3D-스위트(3D-SUITE) 설루션을 소개했다.   ▲ 아이지피넷 윤정두 차장   세원에스텍 윤중근 이사는 ‘Fast Forward : 디지털 전환과 제품 개발’ 발표를 통해 불확실하고 혼란스러운 시대에 기업의 경쟁력과 회복탄력성 유지를 위한 디지털화의 중요성을 강조했다. 그리고, CONTACT Elements 기반 설루션과 엔지니어링 분야의 AI 활용을 통해 디지털 전환과 제품 개발을 가속화하는 방안을 소개했다.   ▲ 세원에스텍 윤중근 이사   팀솔루션 송희삼 상무는 ‘현장이 원하는 디지털 트윈 : 최소 인프라, 최대 효과를 위한 접근법’ 발표에서 3D CAD 데이터를 기반으로 한 3D 산업 콘텐츠를 제작하여 실제 제조 현장의 작업 매뉴얼 및 교육 콘텐츠로 적용한 사례를 공유하면서, 최소 인프라로 최대 효과를 얻기 위한 디지털 트윈 전략과 그 성과를 소개했다.   ▲ 팀솔루션 송희삼 상무   한화시스템 박성수 팀장은 ‘제조 영역에서의 로코드 및 AI 기반 개발 방식의 변화’ 발표를 통해 AI 기반의 로코드(low-code) 개발 방식이 제조 현장에 가져 올 수 있는 혁신을 소개했다. 그리고 OutSystems의 Mentor 기능을 활용하여 MVP(최소 기능 제품) 시스템을 단기간 내 구현하는 실질적인 접근 방법을 공유했다.   ▲ 한화시스템 박성수 팀장   소프트웨어 기반의 미래 제조와 스마트 공장 SDM(MES/MOM) 트랙에서는 인더스트리4.0협회 명예회장인 박한구 스마트엠앤에프그룹 대표가 ‘미래 제조 패러다임 전환, SDM 기반 자율제조 생산 체계 도입’ 발표에서 미래의 제조는 SDM(소프트웨어 정의 제조) 기반의 자율성 및 유연성을 핵심으로 하며, 데이터 중심의 통합·지능형 생산 체계로 전환될 것이라고 소개했다.   ▲ 스마트엠앤에프그룹 박한구 대표(인더스트리4.0협회 명예 회장)   다쏘시스템코리아 장희준 파트너는 ‘MES 도입과 진화 : 글로벌 트렌드와 국내 적용 전략’ 발표를 통해 글로벌 MES(제조 실행 시스템) 트렌드와 국내 활용 사례를 통해 성공적인 MES 구축을 위한 핵심 고려사항을 제시했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 장희준 파트너   에스에이치아이엔티 이종수 부장은 ‘자동차 부품 산업의 디지털 혁신을 위한 AI 기반 DX 플랫폼 개발 사례’ 발표에서 디지털 트윈, AI, 머신러닝 기반의 지능형 생산이 적용되는 중소기업 스마트 공장의 연구 및 실제 적용 사례가 부족한 현실을 언급하면서, 자동차 부품 중소기업의 디지털 전환을 위한 사전 준비, 연구 개발 및 공정 적용 사례를 AI 및 지능형 생산 시스템 기술 개발 산학연 과제와 함께 설명했다.   ▲ 에스에이치아이엔티 이종수 부장   슈나이더일렉트릭코리아 김건 매니저는 ‘Software-Defined Automation(소프트웨어 정의 자동화)’ 발표를 통해 산업 자동화 분산 제어를 위한 국제 표준인 IEC61499를 기반으로 하며, 자동화의 모듈화 및 애플리케이션 중심 설계를 가능케 하는 슈나이더 일렉트릭의 SDA(Software-Defined Automation)를 소개했다.   ▲ 슈나이더일렉트릭코리아 김건 매니저   호서대학교 산학협력단 디지털팩토리연구센터장인 김수영 교수는 ‘AI-DX-FOMs 기반 현장/실무 중심의 스마트팩토리 전략 : MES 연동부터 AI 챗봇, 자율 제조까지’ 발표에서 제조 기업이 보유한 레거시 시스템과 연계한 KPI(핵심 성과 지표) 다차원 분석 및 MES 연동부터 AI 챗봇, 자율 제조에 이르는 제조 현장 맞춤형 스마트 공장 구축 전략에 대해 소개했다.   ▲ 호서대학교 김수영 교수   첨단제조표준화포럼 차석근 운영위원장은 ‘AX, DX와 관련 제조 데이터 표준화 구현과 도전 분야’ 발표를 통해 최근 산업용 AI를 활용한 자율 제조 및 SDM 관련 요구사항이 늘어나고 있다고 지적했다. 또한, 생산 자원(4M2E) 제조 데이터의 표준화 없이는 이러한 혁신이 불가능하다고 강조하면서 표준화 구현 방안 및 도전 분야에 대해 설명했다.   ▲ 첨단제조표준화포럼 차석근 운영위원장

데이터 중심의 효율적인 협업 및 산업 디지털 전환 이끈다   아비바는 데이터 중심의 ‘유니파이드 엔지니어링’ 전략을 앞세워 엔지니어링 워크플로의 효율을 높이고 산업 현장의 애자일한 협업을 지원하는 데에 힘을 기울이고 있다. 아비바의 그레그 파다(Greg Pada) 엔지니어링 총괄 부사장은 산업 프로젝트의 납기/예산 문제를 해소하고, AI 기술 접목 및 사용자 경험 개선을 통해 산업 분야의 디지털 전환을 이끌고 시장을 넓힌다는 전략을 소개했다. ■ 정수진 편집장     엔지니어링 소프트웨어 기업으로서 아비바의 강점은 무엇인지 아비바는 처음부터 지금까지 데이터에 초점을 맞추고 있다. 데이터 중심 철학은 아비바의 시작인 3D CAD 시스템부터 P&ID(배관 및 계측 다이어그램), 스키매틱 드로잉, 3D 등에 이르기까지 모든 분야에서 유지된다. 이러한 접근 방식 덕분에 아비바는 엔지니어링 워크플로를 분석하고 경쟁사와 차별화된 방식으로 엔지니어들이 협업할 수 있도록 돕는다. 협업을 지원하는 과정에서 이런 아비바의 장점이 더욱 돋보인다. 아비바는 데이터를 한곳에 모아 모든 관계자가 쉽게 접근할 수 있도록 함으로써 협업을 가능하게 한다. 같은 회사에 속하지 않은 프로젝트 파트너나 오너, 외주사 등도 데이터를 투명하게 공유할 수 있게 된다. 많은 기업 프로젝트는 글로벌 전문가가 참여해 복잡성을 갖는데, 아비바는 이 과정에서 협업을 효과적으로 지원할 수 있다고 본다.   아비바가 내세우는 ‘유니파이드 엔지니어링’은 무엇이며, 이를 구상하게 된 배경을 소개한다면 ‘유니파이드 엔지니어링(Unified Engineering)’은 모든 엔지니어링 도구와 역량을 통합하여 가장 효율적인 방식으로 협업할 수 있도록 하는 개념이다. 개인적으로는 아비바 합류 전 캐나다에서 엔지니어링 사업을 운영하면서 다양한 규모의 프로젝트를 경험했는데, 이 과정에서 사일로(silo)화된 팀과 다양한 엔지니어링 툴의 사용으로 인한 엔지니어링 툴의 비효율을 체감했다. 예를 들어, P&ID에 정보를 추가해도 다음 단계에는 PDF 파일로 전달돼 정보의 가치가 손실되고, 워크플로의 진행이나 변경 관리가 어려워지는 경우도 있었다. 이런 문제는 협업의 범위가 넓어지면 상당히 복잡해진다. 유니파이드 엔지니어링은 회사원이라면 누구나 사용하는 마이크로소프트 오피스처럼 쉬운 협업 툴을 만들자는 데에서 출발했다. 유니파이드 엔지니어링은 데이터를 쉽게 변경하고 애플리케이션 간에 이동할 수 있는 방식을 엔지니어링 분야에 적용하고자 했다. 유니파이드 엔지니어링에서는 프로세스 엔지니어가 만든 P&ID 심벌을 3D 뷰로 변환해 파이프 설계자가 사용하거나 다른 분야에서도 활용할 수 있다. 또한, 관련 데이터를 유지하면서 3D나 메커니컬 등의 정보를 추가할 수도 있다. 결과적으로 유니파이드 엔지니어링은 프로세스 엔지니어, 기계 엔지니어, 전기 엔지니어, 계측 엔지니어 등 서로 다른 역할을 하는 팀원들이 거의 동시에 협업을 할 수 있도록 한다. PDF 문서로 변환해서 주고받는 대신 동일한 데이터를 보면서 각자 필요한 작업을 수행하며, 시스템이 누가 어떤 데이터를 변경할 수 있는지 제어함으로써 통제력을 유지한다. 이를 통해 워크플로가 애자일(agile)하게 움직일 수 있다. 유니파이드 엔지니어링은 기존의 툴을 연결하는 방식과 공통된 데이터 저장소 및 협업 플랫폼을 제공하는 방식을 모두 포함한다. 파이핑/기계/구조 설계자는 3D 디자인 툴을 사용하는데, 여기에 전기, 계측, P&ID 등을 위한 엔지니어링 모듈이 제공돼 동일한 데이터를 기반으로 각기 다른 용도로 사용하는 것도 가능하다. 유니파이드 엔지니어링의 목표는 프로젝트를 더 잘 수행하고, 예측 가능성을 높이며, 납기 기간을 줄이고, 궁극적으로 전반적인 경쟁력을 높이는 것이다. 전 세계에서 대규모로 진행되는 프로젝트 가운데 적지 않은 수가 납기 지연과 예산 초과 문제를 겪고 있는데, 유니파이드 엔지니어링은 이런 프로젝트를 효율적으로 수행하는 데에 역할을 할 것으로 본다.   ▲ 유니파이드 엔지니어링은 통합된 엔지니어링 환경에서 데이터 기반의 협업을 지원하는 아비바의 전략이다.   아비바는 조선/해양, 플랜트 산업을 중심으로 많이 알려져 있는데, 다양한 산업 분야로 확장하기 위한 전략은 무엇인지 아비바는 에너지 및 석유/가스 산업의 비즈니스 비중이 가장 높고 이어서 조선, 화학 산업에서 시장을 확보하고 있다. 기존의 주력 분야 외에도 발전, 제약, 반도체, 폐수 처리 등 다양한 산업으로 확장을 추진하고 있는 상황이다. 아비바의 소프트웨어는 여러 산업에서 큰 이점을 제공할 수 있다고 본다. 아비바는 유니파이드 엔지니어링 전략의 일환으로 가치 실현 기간을 단축한다는 이니셔티브를 제시하고 있으며, 소프트웨어를 더욱 단순하게 만들어 기업들이 아비바의 소프트웨어를 빠르게 테스트하고 가치를 체감할 수 있도록 돕고자 한다. 또한, 웹 브라우저를 통해 소프트웨어에 접근할 수 있도록 하여, IT 인력이나 데이터 모델링 리소스가 부족한 기업도 쉽게 배포하고 사용할 수 있게 한다. 아비바는 각 산업 분야별로 별도의 소프트웨어를 제공하기보다는, 하나의 소프트웨어를 다양한 산업의 작업 방식에 맞게 구성(configuration)하여 제공하는 방식을 지향한다. 예를 들어, 제약 산업의 펌프나 석유 및 가스 산업의 펌프는 산업마다 워크플로에 약간의 변화가 필요할 수 있지만, 기능이나 산출물 측면에서는 거의 동일하다.   산업 분야에서 디지털 전환이 꾸준한 관심사인 것 같다. 산업 디지털 전환에 관한 아비바의 비전과 전략을 소개한다면 많은 기업이 디지털 전환(DX)을 통해 효율을 높이고, 업무를 더 빠르게 처리하며, 리소스의 활용을 효율화하고자 한다. 그러나 이러한 목표를 달성하는 데 있어 조직의 업무 방식이나 조직 자체를 바꾸는 데 어려움을 겪는다. 디지털 전환은 기업이 과거의 방식을 바꿀 수 있는 기회이며, 아비바와 같은 기업이 제공하는 기술은 이를 가능하게 하는 수단(enabler)이다. 실제로 기술을 도입하더라도 일하는 방식과 기존 체계를 바꾸는 것은 기업이 해결해야 할 과제이다. 모든 조직에는 정보 공유를 꺼리는 사일로 문제가 존재하며, 이는 엔지니어링 분야에서도 마찬가지다. 아비바의 비전은 기술을 강요하는 것이 아니라, 기업 조직의 변화와 업무를 더 쉽게 만드는 도구가 되어야 한다는 것이다. 구글 지도가 보편화되면서 사람들이 종이 지도를 쓰지 않는 것처럼, 산업용 소프트웨어도 직관적이고 저항감 없이 쉽게 사용할 수 있어야 한다. 유니파이드 엔지니어링의 개발 과정에서도 이런 비전이 영향을 주었고, 지금도 꾸준히 개선하고 있다. 산업 디지털 전환을 위한 전략 및 기술 개발 방향은 단일 기술 플랫폼을 통해 AI와 같은 기술을 쉽게 도입할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 엔지니어링 및 운영 등 모든 데이터를 한곳에 통합하고 이를 쉽게 공유 및 사용할 때, 단절된 데이터로는 할 수 없었던 일을 수행하도록 하고 혜택을 제공하겠다는 것이다. 예를 들어, 온도나 재료 등 파이프와 관련된 모든 공정 정보가 엔지니어링 데이터베이스에 있으면, 3D 모델링 시 AI가 온도 변화에 따른 수축 및 팽창을 고려하여 파이프 레이아웃을 하거나 설계자가 더 빠르고 정확하게 설계할 수 있도록 도울 수 있다. 그리고 LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 툴의 사용법을 실시간으로 알려주고, 사용자가 작업을 수행하는 방법을 학습하도록 도울 수도 있다. 기술과 툴의 사용을 최대한 쉽게 만드는 것은 디지털 전환을 가속하고, 아비바가 시장을 넓히는 데에도 도움이 될 것이라고 본다.   엔지니어링 소프트웨어 기술 강화를 위해 최근 아비바가 진행한 파트너십 사례를 소개한다면 아비바의 가장 큰 전략적 파트너십 중 하나는 PLM 공급사인 아라스(Aras)와의 협력이다. 아비바는 주요 산업 시장에서 PLM의 개념을 활용하기 위해 아라스와 협력하여 ‘자산 수명 주기 관리(ALM)’ 개념을 구축하고 있다. 아라스의 데이터 중심 PLM 접근 방식은 아비바의 엔지니어링 데이터에 대한 데이터 중심 접근 방식과 잘 맞는다고 보고 있으며, 이를 통해 조선산업 및 중공업 등의 변경 관리, 리비전 제어, 산출물 제어, 구성 관리 등에서 기존 PLM 공급사보다 더욱 효과적인 설루션을 제공할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 아비바는 프로젝트 실행 측면에서 워크팩스(WorkPacks)와 전략적 파트너십을 맺고 프로젝트 워크 패키지(project work package) 개념을 한국의 엔지니어링 및 오너/운영사에 소개하고 있다. 소프트웨어 기업 외에 고객사와 파트너십을 맺고 소프트웨어 개발 및 개선을 진행한 사례도 있는데, 그 중 한 가지가 대규모 티어 원 EPC 기업인 사이펨(Saipem)과의 협력이다. 사이펨은 아비바의 AI 구현 방식을 활용하여 프로세스를 개선하고자 하며, 아비바는 사이펨과 AI 설루션 개발을 위해 협력하고 있다.   한국 시장에 대한 평가 및 향후 한국 시장 전략에 대해서 소개한다면 개인적으로 한국을 매우 좋아하며, 특히 컨슈머 기술 영역에서는 발전이 빠르고 얼리 어답터 성향이 강하다고 생각한다. 반면, 산업 분야에서는 때때로 신중한 접근 방식을 보이는 것 같다. 한국 고객들은 소프트웨어가 제공하는 가장 고도화된 산업 역량을 요구하지만, 클라우드나 IT 보안 등 최신 기술을 도입하는 과정에서 제약이 있기도 하다. 아비바는 한국 시장의 특징을 고려해, 아비바 기술의 사용을 강요하기보다는 고객의 니즈를 효과적으로 충족시킬 수 있는 절충점을 찾기 위해 노력하고 있다. HD현대중공업, 삼성중공업, 한화오션 등 한국의 주요 조선사와 오랜 기간 협력해 왔으며, 엔지니어링 분야에서도 삼성전자, GS건설, LG 등 다양한 기업과 협력하고 있다. 한국 산업이 직면한 인력 부족 등의 문제를 해결하는 데 아비바의 설루션이 큰 기회가 될 것으로 보고 있으며, 한국 시장에서 성장하고 입지를 넓힐 기회가 많다고 판단한다. 더 적은 인력으로도 효율적으로 더 많은 일을 할 수 있도록 지원하는 아비바의 설루션은 한국 기업들이 원하는 방향과 잘 맞는다고 보고 있으며, 한국 시장에서 성공적인 실행과 긴밀한 협력을 통해 성장을 이룰 기회가 충분하다고 생각한다.   같이 보기 : [포커스] 아비바코리아, 산업 지능 기반 디지털 트윈 전략과 미래 제시     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

AI, 디지털 전환(DX)의 가속화로 급변하는 제조 산업 환경 속에서, PLM을 중심으로 한 디지털과 AI의 융합 및 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 'PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025'가 이러한 트렌드를 반영하여 6월 20일(금), 코엑스 3층 컨퍼런스룸 E에서 개최된다. 올해로 21회째를 맞는 이번 행사는 한국산업지능화협회, 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스가 공동 주최하고, PLM 기술위원회가 주관하며, PLM 기반의 디지털 전환 및 제조 혁신 사례를 중심으로 DX, AX(AI Transformation)의 최신 트렌드를 집중 조망할 예정이다. 특히 신설된 SDM(MES/MOM) 트랙을 통해 자율 제조와 스마트 팩토리의 전략까지 아우르며 행사 범위를 한층 확장했다. 가천대학교 조영임 교수는 '제조 산업의 미래, 산업 AI 트렌드와 과제'를 주제로, AI 기술 발전과 함께 변화하는 제조 환경에 대응하기 위한 기술, 전략, 인프라, 인재 양성 방안을 발표한다. SAP코리아 고건 파트너는 'AI 혁신을 기회로! 제조 경쟁력을 높이는 통합형 PLM 전략'을 주제로, SAP PLM의 성공 사례와 기대 효과를 소개한다. HD현대 이태진 전무는 '조선업의 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼'을 발표하며, 3D 캐드(CAD)와 PLM을 기반으로 한 미래형 조선소 구현 방향을 제시한다. 또한 오후 세션에서는 PLM/DX 기반의 실질적 성과와 기술 동향을 확인할 수 있는 3개 전문 트랙이 마련된다. 각 트랙에서는 국내외 선도 기업과 연구자의 발표를 통해 디지털 혁신을 위한 인사이트를 제공할 예정이다. ▲ PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025 발표자 모음   베스트 프랙티스 트랙에서 GM Technical Center Korea 김성진 부장은 'PLM 기반 Single BOM 구현을 통한 자동차 산업 디지털 전환 가속화'를 주제로 PLM에 기반한 통합된 Engineering Change Management를 통해서 Digital Transformation 가속화에 대한 회사의 전략과 비전, 그리고 베스트 프랙티스를 소개한다. 아비바코리아 조영찬 프로는 '디지털 자산 수명주기의 혁신: 아비바(AVEVA)와 아라스(Aras) 기반의 통합 ALM 전략'을 주제로, Aras Innovator 플랫폼 기반의 AVEVA Asset Lifecycle Management 솔루션에 대해 소개한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 노은희 이사는 ‘PLM의 미래 - Digital Thread 기반의 Siemens AI 전략’을 주제로, 현재 직면한 복잡성을 혁신의 기회로 바꾸는 지멘스 PLM 의 미래 전략을 제시한다. 퍼시스홀딩스 정연석 팀장은 '퍼시스그룹의 DX 전략'을 주제로 퍼시스의 설계(CREO)·BOM 데이터 기반 디지털 트윈 자동 생성 및 전사 활용에 대해 소개한다. PTC 코리아 이봉기 상무는 'AI 기반 차세대 Intelligent PLM 전략'을 주제로 제품 개발의 전 과정에서 Agent AI 기술을 활용하여 제품 개발 혁신을 이룰 수 있는 PTC의 전략을 소개한다. KAIST 윤희택 교수는 'AI 자율 제조를 위한 로봇 기술 동향과 사이버물리 시스템 적용 사례'를 주제로, 제조업 위기 상황 속에서 주목받고 있는 자율 제조를 위한 로봇, 인공지능, 디지털 트윈을 융합한 사이버 물리 동향 및 진행 중인 연구 내용을 소개한다.   ▲ PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2023 행사장 모습 트렌드 및 신기술 트랙에서 다쏘시스템코리아 김병균 파트너는 'Generative Experience와 AI 기반 PLM 혁신: 제품 개발과 제조의 새로운 미래'를 주제로, PLM에 Generative Experience 및 AI 기술을 적용하여 제품 개발, 설계, 생산 전 과정에서 업무의 효율성을 높이고, 데이터 분석을 통해 예측 및 최적화를 실현할 수 있는 방안을 소개한다. 씨이랩 김건우 매니저는 '엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)만 가능한 디지털 트윈의 비즈니스 실현'을 주제로, AI, XR(확장현실)과 같은 기술의 발달과 함께 다양한 영역에서 적용되고 있는 디지털 트윈 가운데에서도 NVIDIA Omniverse에서만 가능한 디지털 트윈을 소개한다. 아이지피넷 윤정두 차장은 '성공적인 PDM 라인 구축의 열쇠, 3D-SUITE'를 주제로, 3차원 데이터의 변환, 검증, 수정, 비교, 단순화 등 디지털 엔지니어링에 필요한 데이터 최적화를 지원하는 3D-SUITE를 소개한다. 세원에스텍 윤중근 이사는 'Fast Forward : 디지털 전환과 제품 개발'을 주제로, CONTACT Elements 기반의 디지털화 솔루션과 함께 엔지니어링 분야의 AI 활용을 통해 디지털 전환과 제품 개발을 어떻게 가속화할 수 있는지를 소개한다. 팀솔루션 김지인 대표는 '현장이 원하는 디지털 트윈: 최소 인프라, 최대 효과를 위한 접근법'을 주제로, 3D CAD 데이터를 기반으로 한 3D 산업 콘텐츠를 제작하여 실제 제조 현장의 작업 매뉴얼과 교육 콘텐츠로 적용한 사례를 공유한다. 또한 최소한의 인프라로 최대 효과를 거두는 디지털 트윈 전략과 그 성과를 소개한다. 한화시스템 박성수 팀장은 '제조 영역에서의 로우코드 및 AI 기반 개발 방식의 변화'를 주제로, AI 기반의 로우코드 개발 방식이 제조 현장에 어떤 혁신을 가져오는지 소개하고, 아웃시스템즈(OutSystems)의 Mentor 기능을 활용하여 MVP 시스템을 단기간에 구현한 사례를 중심으로 실질적인 접근 방법을 공유한다. ▲ PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2023 행사장  ▲ PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2023 행사장 모습 ▲ PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2023 행사장 모습   SDM(MES/MOM) 트랙에서 인더스트리4.0협회 박한구 명예회장(스마트엠앤에프그룹 대표)은 '미래제조 패러다임 전환, SDM 기반 자율제조 생산 체계 도입'을 주제로, SDM 기반의 자율성과 유연성을 핵심으로 하는 미래제조 및 데이터 중심의 통합·지능형 생산 체계로의 전환에 대해 소개한다. 다쏘시스템코리아 장희준 파트너는 'MES 도입과 진화 : 글로벌 트렌드와 국내 적용 전략'을 주제로, 글로벌 MES 트렌드와 국내 활용 사례를 통해 성공적 구축을 위한 핵심 고려사항을 제시한다. 에스에이치아이엔티(SH-INT) 이종수 부장은 '자동차 부품 산업의 디지털 혁신을 위한 AI 기반 DX 플랫폼 개발 사례'를 주제로, 디지털 트윈, AI, 머신러닝 기반 지능형 생산이 적용되는 중간 수준 이상의 스마트 공장 연구에 대해 소개한다. 슈나이더 일렉트릭 김건 매니저는 'Software-Defined Automation(소프트웨어 정의 자동화)'을 주제로, 산업자동화 분산제어를 위한 국제 표준인 IEC61499를 기반으로 하는 슈나이더 일렉트릭의 SDA가 자동화의 모듈화 및 애플리케이션 중심 설계를 가능하게 한다는 점을 소개한다. 호서대학교 김수영 교수(센터장)는 'AI-DX-FOMs 기반 현장/실무 중심의 스마트 팩토리 전략 : MES 연동부터 AI 챗봇, 자율 제조'를 주제로, 제조기업이 보유하고 있는 레거시시스템 연계 KPI 다차원분석 MES 연동부터 AI 챗봇, 자율 제조 등 제조 현장 맞춤형 스마트 팩토리 구축 전략에 대해 소개한다. 첨단제조표준화포럼 차석근 운영위원장은 'AX, DX와 관련 제조데이터 표준화 구현과 도전 분야'를 주제로 최근 산업용 AI를 활용한 자율제조 및 SDM(Software Defined Manufacturing)의 요구사항이 증대되고 있는 점에 주목하고, 생산자원(4M2E) 제조데이터의 표준화 구현 방안과 도전 분야에 대하여 설명한다. 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 서효원 위원장(KAIST 명예교수)는 "올해 컨퍼런스는 '제조의 미래를 위한 PLM 혁신과 AX 전략'을 중심으로 제조 엔지니어링 분야의 디지털 트랜스포메이션을 위한 구체적인 실행 전략을 제시하고자 한다"며, "제조 산업의 경쟁력 강화와 혁신의 계기가 되기를 기대한다"고 밝혔다. 한편 이번 행사에서는 다쏘시스템코리아, SAP코리아, 아비바코리아, 씨이랩, 아이지피넷, 세원에스텍, PTC코리아, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 팀솔루션, 슈나이더일렉트릭, 마이링크, 쓰리피체인, 한화시스템, TopSolid/인코스 등 다양한 업체에서 발표와 부스로 참여해 새로운 제품과 기술, 트렌드에 대해 소개할 예정이다. PLM/DX 컨퍼런스 2025 사전등록은 6월 15일까지 PLM 컨퍼런스 홈페이지에서 가능하다.

오픈소스 PLM 소프트웨어. Aras Innovator  개발 : Aras(미국), www.aras.com 자료 제공 : 알씨케이, 02-575-0877, www.rckorea.net     1. 주요 특징 Aras Innovator (아라스 이노베이터)는 기업용 오픈 아키텍처 PLM으로, 소프트웨어 라이선스 비용을 없앰으로써 높은 초기 구축 비용을 절감시킬 수 있는 혁신적인 솔루션이다. 글로벌 제조 기업들의 연구개발(R&D) 역량을 향상시켜 제품 혁신(Product Innovation)이 가능하도록 지원하고 있다. Aras Innovator는 PDM(도면/문서관리), PMS(과제관리), QP(품질계획)은 물론 RM(Requirement Management), MPP(Manufacturing Process Planning) 등 PLM의 전 영역에 대한 솔루션을 제공한다. 2. 기대 효과 ■ Open-Source PLM ■ 시스템에 대한 컨트롤과 유연성을 제공 ■ 마이크로소프트가 인증한 유일한 기업용 PLM 솔루션 ■ Customization과 주기적인 업그레이드 ■ Global PLM 이 요구하는 시스템 성능을 제공 ■ 전세계 주요 기업에서 사용하는 엔터프라이즈 PLM 플랫폼의 모든 기능 확보 ■ 통합 DevOps 툴셋을 통해 관리되는 로우 코드의 툴로 완벽하게 사용자 커스텀 가능 ■ 새로운 버전에서도 모든 기존 사용 데이터 호환 가능 ** 3. 주요 장점 ■ 설계시간 단축            ■ 오류 방지 ■ 원가절감                   ■ 품질 이슈 관리 ■ 재작업 방지               ■ 제품 품질 향상   4. 파트너십 강화  최근 아비바는 아라스(Aras)와 산업용 ‘자산 라이프사이클 관리’ 솔루션 제공을 위한 전략적 OEM 파트너십을 체결했다. 아라스는 복잡한 제품의 설계, 구축 및 운영 애플리케이션으로 가장 강력한 로우코드 플랫폼을 제공하는 기업이다.  아비바는 아라스 이노베이터(Aras Innovator) 플랫폼에 라이선스를 부여하여 아라스의 개방적이고 유연한 애플리케이션 포트폴리오와 아비바 유니파이드 엔지니어링(AVEVA Unified Engineering) 및 아비바 자산 정보 관리(AVEVA Asset Information Management)를 통합한 확장 가능한 자산 라이프사이클 관리 솔루션 시리즈를 제공할 예정이다.   좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기 

개발 : SSI 주요 특징 : 기본 설계부터 세부 생산 설계까지 선박의 3D 설계 및 엔지니어링 지원, 2D 도면 기반으로 3D 구조 모델 세부 정보 작성, 엔지니어링 변경 사항 실행 및 관리, PLM/ERP/MRP 시스템 및 조선소 전체 데이터 소스 관리, 조선 CAD와 PLM이 통합된 플랫폼 지원 등 공급 : AMC   ShipConstructor(십컨스트럭터)는 1980년대 빅토리아 공대에서 R&D 프로젝트로 개발하여, 1990년에 SSI를 설립하고 상용화한 3D 선박 설계 설루션이다. SSI는 조선 설계, 유지, 유지보수를 위한 소프트웨어 시스템을 제공하고 기술을 지원해왔다. 이는 산업의 미래를 빠르게 예측하고, 진화하는 조선 산업 환경을 분석하며, 조선소를 위해 구체적인 대응 및 구현 방법을 제공하기 위한 것이다. ShipConstructor는 30년 이상 조선 프로젝트의 설계, 엔지니어링, 건조 및 유지 관리를 위한 특화 설루션으로 전 세계 사용자에게 인정을 받아 왔다.      조선 전용 디지털 플랫폼 ShipConstructor는 조선소의 성공을 위하여 설계된 CAD와 PLM이 긴밀하게 통합된 플랫폼을 기반으로 하는 업무 프로세스 및 도구를 국제 산업 표준에 맞춰 원활하게 연계 사용할 수 있도록 개방적이고 유연한 기술을 기반하고 있다. SSI는 ShipConstructor와 ShipbuildingPLM(십빌딩PLM)으로 구성된 개방형 디지털 조선 플랫폼을 제공한다. 이는 조선소 사용자의 요구에 따라서 수명 주기 전반에 걸친 선박 프로젝트 정보의 원천 역할을 하며, 조선소의 다른 플랫폼과 허브 통신을 위한 기반을 제공한다. 오토데스크 및 마이크로소프트 SQL 서버의 표준 기술을 기반으로 하고 있으므로, 소프트웨어 개발 및 인프라 발전 주기에 따른 안정성, 개발에 대한 지속성, 기술 방향성, 인프라의 협업성 등의 측면에서 안정적인 시스템을 제공한다.   디지털 조선 플랫폼의 지원 범위 MBSE, 요구 사항 관리, 기능 설계 선체, 구조 및 의장을 포함한 3D 제품 모델 2D 및 3D 클래스 승인 모델 기반 부품의 조달 빌드 프로세스 정의 및 모델 기반 프로젝트 및 생산 계획 설계, 작업의 변경 및 구성 관리 제작 및 작업 진도 관리 디지털 선박의 완성 인계 및 유지 관리   ShipConstructor 1990년에 상용화된 ShipConstructor는 기본 설계와 세부 생산 설계까지 확장되는 선박의 3D 설계, 엔지니어링을 위한 토털 설루션이다. ShipConstructor의 개방형 아키텍처는 통합의 기반을 제공한다. 설계 설루션은 선체, 구조, 기계, 의장 및 전기 시스템을 포함하는 설계 기능을 제공하며, 설계자의 지식 기반과 산업 표준에 준한 설계 사용자 환경에 자연스럽게 접목돼 시스템의 학습과 이해와 기능의 구조적 연계가 가능하다. ShipConstructor는 기존의 오토캐드 작업 환경에 기반하여 학교 및 조선소와 전문 설계 회사 및 장비업체의 설계 관련 업무에 친숙한 사용자 중심적 시스템으로, 현업 적용에 대한 이해와 방안을 설계자가 빠르게 빌드업할 수 있는 선박 설계 전용 설루션이다. Open Shipbuilding Platform의 일부인 ShipConstructor는 엔지니어링이 현업 업무와 동시에 효과적으로 작업할 수 있도록 하는 WIP(Work in Progress) 설루션이다.     ShipConstructor의 특징 기존의 설계 전문회사 및 장비 공급업체의 도면을 기반으로 설계 3D 모델링을 작업할 수 있다. 장비 배치, 구획 정의 및 3D 구조 모델 세부 정보를 오토캐드 2D 도면 기반으로 작업할 수 있다. 모델에서 직접 클래스 승인 도면을 생성하거나, 3D 클래스 승인을 위해 모델을 제출할 수 있다.  워크플로를 사용하여 엔지니어링 변경 사항을 실행하고 관리할 수 있다. 엔지니어링 변경 사항을 시리즈선에 원활하게 반영할 수 있다.  NC(수치 제어) 코드 및 제조 정보를 생산 장비에 연결하여 자동으로 전송한다.  BOM(자재 목록) 및 구매 목록을 구매 및 생산부서에 연결하여 자동으로 전송한다.  설계 엔지니어링 변경 사항을 작업 현장에 연결하여 자동으로 전송한다.  Nest 설정을 수행하고 철판 부품 및 프로파일을 생산 장비에 전송한다.  모델 도형 및 데이터를 재사용하여 구조 설계 또는 실시 설계를 위한 조양 및 운송 작업용 유한 요소 해석(FEA)과 같은 전문 분석을 수행한다.  미래 지향적인 오픈 포맷(산업 표준)으로 정보를 저장하여 유지 관리, 수리 및 정비 활동을 지원한다.  레이저 스캔을 기본적으로 지원한다.  제품과 연결되는 수명 주기 관리(PLM) 및 ERP(전사 자원 계획) 시스템, MRP(자재 소요 계획) 시스템 및 전체 조선소에 대한 단일 데이터 소스를 관리하고 생성하여 제공한다.  오토캐드 사용자에게 친숙한 환경이므로 사용자 이해가 빠르다.    ShipConstructor의 이점 산업 표준으로 자리한 오토캐드를 기반으로 하여 구동되는 선박 설계 CAD 설루션으로, 설계 및 제조 정보에 대한 단일 정보 소스 역할을 하는 플랫폼과 조선소의 이기종 시스템의 허브로 활용된다.  복잡한 납품물을 효과적으로 관리 건조 및 빌드 전략 자동화 수동 데이터 입력 및 전송에 대한 의존성 제거 모든 소스에서 정보 수집 레거시 데이터 지원 투자에 대한 빠른 수익 실현 빠르고 포괄적인 사용자 중심의 온보딩 교육 생산 효율성 및 자동화 향상   ShipbuildingPLM ShipbuildingPLM은 조선 전문 PLM 플랫폼으로, SSI가 개발한 디지털 조선 플랫폼의 중추이다. 엔지니어링, 생산, 조달 및 계획을 하나의 환경에서 연결하여, 신뢰할 수 있는 올바른 정보를 빠르고 쉽게 찾을 수 있다. ShipbuildingPLM은 디지털 스레드 설루션을 사용하는 PLM 시스템인 아라스 이노베이터(Aras Innovator)를 기반으로 구축되었으며, 데이터 분석과 AI에서 레버리지를 얻기 위한 기술을 기반한다. 따라서 ShipbuildingPLM은 한국의 조선업계가 범용 PLM을 기반으로 전용화하기 위한 개발 노력을 상당 부분 절약하며, 커스터마이징 및 ShipConstructor와의 연동을 위한 투자비용을 절감할 수 있다. ShipbuildingPLM 플랫폼은 조선 전용 데이터 모델, 워크플로 및 프로세스로 미리 구성되어 제공된다. 조선소는 기존 PLM 시스템에 비해 ShipbuildingPLM을 통해 PLM을 더 빠르게 적용하고 더 빠른 ROI를 달성할 수 있다. ShipbuildingPLM 내의 디지털 트윈을 통해 모든 자산 정보를 선박 수명 주기 전체에 걸쳐 관리할 수 있으며, 장기간에 걸쳐 관리할 수 있다. 조선소의 모든 사람이 선박이나 클래스에서 일관된 정보를 검색하고 시각화 할 수 있다. ERP/MRP, 계획 또는 소유자/운영자 플랫폼과 같이 다른 플랫폼을 연결하는 중앙 플랫폼으로 허브를 구성한다. 3D CAD/CAM 설루션인 ShipConstructor 및 오토데스크 설계 도구와 기본적으로 통합된 ShipbuildingPLM을 사용하면 조선소에서 수명주기 동안 조선 프로젝트를 관리하고 구성하고, 변화를 이해하고, 디지털 혁신을 위한 기반을 구축하고, MRO 활동을 지원할 수 있다. 기존 PLM 구현의 위험과 비용 없이 아라스 이노베이터로 구축된 버티컬 설루션으로, 즉시 사용 가능한 부품 중심 데이터 모델과 디지털 스레드를 제공한다.    ShipbuildingPLM의 특징 MBSE 및 요구 사항 관리 부품 카탈로그 및 공급업체에서 제공하는 정보 관리 조선에 특화된 변경 및 구성 관리 워크플로 다분야 및 다중 사이트 협업 설계 검토 및 개정 및 수정 추적 생산 모델 디지털 스레드 시각화 ERP, MRP 및 MES 설루션과 통합   ShipbuildingPLM의 이점 요구 사항, 기능 설계, 제품 모델 및 생산 설계를 위한 디지털 스레드 손쉬운 구성 및 추적과 변경 관리 선체 효율성을 높이고 시리즈선과의 쉬운 작업 조달을 위한 자재 수요의 정확도가 향상 엔지니어링, 계획 및 생산 팀 협업 정확하고 주문형 프로그램 관리 감독 정확한 디지털 트윈 제공을 위한 구성 및 직렬화된 부품     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   디지털 엔지니어링과 관련해 마케팅 측면에서 디지털 트윈(digital twin)이 최고라면, 제품 생산 측면에서는 디지털 스레드(digital thread)가 가장 가치가 있다. 디지털 트윈이 시각적이라면 디지털 스레드는 추상적인 개념이다. 그러므로 디지털 엔지니어링에서 디지털 스레드를 시각적으로 표현하는 방법은 시각적 그림을 사용한다. 전통적 엔지니어링의 순환구조에서 무한루프 구조로 진화했으며, <그림 1>에서 보여 주는 것처럼 무한루프는 무수한 디지털 스레드로 연결되어 있다. 마치 우리의 뇌와 신경이 하나처럼 연결되어 있는 것을 상상하면 된다.    그림 1. 디지털 엔지니어링 제품 개발 무한루프와 디지털 스레드   디지털 엔지니어링 이니셔티브의 1 단계는 무한루프이며, 디지털 영역과 물리적 영역으로 되어 있다. 이것은 기존의 순환 제품수명주기와 차별된다. 그리고 이 무한루프 안에서 무수한 디지털 스레드와 연결되어 있다. 2 단계는 디지털 트윈과 소프트웨어 정의 프로세스가 포함된 이니셔티브이다. 가장 간단한 디지털 제품 수명주기 구조는 디지털과 물리적으로 양분하는 것이다. 모든 디지털 엔지니어링에서 디지털 트윈이 필요한 것은 아니다. 현재 디지털 트윈이 필요 없거나 비용상 만들 필요가 없는 프로세스는 있지만, 디지털 스레드는 모든 디지털 엔지니어링에 중요한 요소이다.   그림 2. 단순한 디지털 제품 수명주기 프로세스(출처 : 조형식)   <그림 2>는 디지털 제품 수명주기 프로세스(Digital Product Lifecycle Process)를 나타내며, 이는 개념(concept)에서 폐기(disposal)까지 디지털 기술(digital technology)을 사용하여 제품을 설계, 개발 및 관리하는 방법을 설명한다. 이 과정은 무한루프로 표현되어 있으며, 이는 지속적이고 반복적인 특성을 나타낸다.   그림 3. 디지털 트윈과 디지털 스레드(출처 : 지멘스)   <그림 3>은 디지털 트윈에서 디지털 스레드에서의 데이터 흐름을 보여준다. 그러나 궁극적으로 디지털 스레드는 데이터의 스트림(data stream)뿐 아니라 지식의 흐름이 된다. 모든 제품 관련 지식과 프로세스의 연결과 흐름이 디지털 스레드의 최종 목적이다. 그러나 이 그림은 너무 추상적이고, 구체적으로 디지털 스레드에서 무엇을 해야 하며 어떤 자료 및 프로세스와 연결되는지에 대해서 불분명하다.   그림 4. 제품 수명주기와 디지털 스레드(출처 : Aras)   <그림 4>는 PLM 회사인 아라스(Aras)에서 오랫동안 주장하는 그림이다. 이 그림은 제품 수명주기에서 각 단계(phase)마다 기준 데이터의 항목을 연결하는 것을 보여 준다. 이전에도 엔터프라이즈 PLM에서는 추적성(traceability)이라는 특성으로 사용해 왔지만, 기존의 추적성과 디지털 스레드의 차이점은 양방향이라는 것이고 디지털 트윈에서는 실시간 양방향 연결이 필요하다.  그러나 이 자료는 자료의 추적성가 유사하며, 실제에서 디지털 스레드는 수많은 데이터, 지식, 정보와 메시 형태나 지식 그래프(knowledge graph)의 형태로 무수히 연결되어 있다. 이런 연결을 수작업으로 연결하기는 현실적으로 불가능하다.   그림 5. PLM과 디지털 스레드 로드맵(출처 : Prostep)   <그림 5>는 독일 프로스텝(Prostep)의 디지털 스레드 로드맵 자료이다. 몇 년 전부터 상용으로 사용할 수 있는 디지털 스레드이며, 장점은 기존의 다양한 CAD, CAE, PLM 등과 연결할 수 있다는 것이고, 단점은 이 회사의 인터페이스를 구입해서 연결해야 하는데 비용이 들 수 있다. 또한 이 모든 분야의 지식과 정보의 사일로 데이터를 누구가 어떻게 연결할 것인가 숙제이다.   <그림 4~5>는 기존의 PLM같은 선형 제품 수명주기를 전제로 발전한 것이기 때문에, 미래의 디지털 엔지니어링 수명주기에서는 발전이 필요해 보인다.  결론적으로 디지털 엔지니어링에서 디지털 스레드는 가장 중요한 자산이라고 할 수 있다. 현재 주목받고 있는 디지털 트윈도 디지털 스레드가 없다면 사상누각일 수 있다. 그러나 디지털 스레드는 눈에 보이는 것이 아니기 때문에, 일반인의 관심이나 기업이 거액을 투자하기는 쉽지 않다. 또한 CAD, PLM 공급사도 디지털 스레드의 중요성을 인지하지만 비용이 많이 들고, 표준화하기도 어렵고, 잘못하면 비즈니스 주도권에도 영향을 미치기 때문에 디지털 스레드를 관망하고 있다. 디지털 스레드에 대해 가장 큰 관심을 보이는 분야는 미국 국방성이나 방위산업과 항공산업이다. 그러나 미래에 소프트웨어 정의 제품과 디지털 트윈, 산업용 인공지능같은 디지털 엔지니어링의 발전은 디지털 스레드에 달려 있다. 또한 디지털 스레드와 소프트웨어 정의, 디지털 트윈 작업의 복잡성 때문에 챗GPT나 생성형 인공지능의 도움 없이는 불가능하다.    그림 6. 인생 디지털 스레드    요즘은 나의 개인 지식 관리에 디지털 스레드를 적용해 보고 있다. 이것을 ‘인생 디지털 스레드(Life Digital Thread : LDT)’라고 이름붙였다. 1년 365일 100년이면 3만 6500 개의 ‘오늘’이 있다. 이것을 연결해 주는 것이 인생 디지털 스레드이다. 우리는 그냥 살다가 무엇이 어떻게 연결되어 있는지 모르고 죽는다. 아무리 오래 살아도 오늘은 처음이다. 그러나 모든 오늘을 연결할 수 있으면 우리는 더 현명할 결정을 할 수 있고, 더 좋은 창조적인 삶을 살 수 있다. 디지털 스레드를 우리의 삶, 인생, 이벤트, 경험, 지식 관리, 시간 관리, 인간관계, 감정 같은 정보에 적용할 수 있는 몇 가지 흥미로운 방법이 있다. 이를 통해 개인의 삶에서 더욱 체계적이고 효율적으로 연관성을 관리할 수 있다. 지난 기록을 조사해 보니 나의 일이나 삶에서 80% 이상이 중복이었다. 디지털 스레드는 이런 중복을 제거하는 데에 매우 효과적이라는 것을 깨닫고 있다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’,  ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

레노버는 에지부터 클라우드까지 하이브리드 AI 혁신을 지원하기 위해 새로운 맞춤형 AI 인프라 시스템 및 솔루션 제품군을 발표했다. 레노버는 다양한 환경과 산업에서 컴퓨팅 집약적인 워크로드를 처리하기 위해 폭넓은 GPU 옵션과 높은 냉각 효율성을 지닌 솔루션을 선보인다.    ▲ 씽크시스템 SR685a V3 GPU 서버   레노버는 AMD와 협력하여 씽크시스템(ThinkSystem) SR685a V3 GPU 서버를 선보였다. 이 서버는 고객에게 생성형 AI 및 대규모 언어 모델(LLM)을 포함해 컴퓨팅 수요가 많은 AI 워크로드를 처리하는데 적합한 성능을 제공한다. 또, 금융 서비스, 의료, 에너지, 기후 과학 및 운송 업계 내 대규모 데이터 세트를 처리하기 위한 빠른 가속, 대용량 메모리 및 I/O 대역폭을 제공한다. 새로운 씽크시스템 SR685a V3은 엔터프라이즈 프라이빗 온프레미스 AI와 퍼블릭 AI 클라우드 서비스 제공자 모두에게 최적화된 솔루션이다. 씽크시스템 SR685a V3는 금융 서비스 분야에서 사기 탐지 및 예방, 고객확인정책(KYC) 이니셔티브, 리스크 관리, 신용 발행, 자산 관리, 규제 준수 및 예측을 지원하도록 설계되었다. 4세대 AMD 에픽(EPYC) 프로세서와 AMD 인스팅트 MI300X GPU을 탑재하고 있으며, AMD 인피니티 패브릭으로 상호연결되어 1.5TB의 고대역폭(HBM3) 메모리, 최대 총 1TB/s의 GPU I/O 대역폭 성능을 제공한다. 공기 냉각 기술로 최대 성능을 유지하고 엔비디아의 HGXTM GPU와 향후 AMD CPU 업그레이드를 지원하는 등 유연성도 높였다. 레노버는 AMD EPYC 8004 프로세서를 탑재한 새로운 레노버 씽크애자일(ThinkAgile) MX455 V3 에지 프리미어 솔루션으로 에지에서 AI 추론 및 실시간 데이터 분석을 제공한다. 이번 다목적 AI 최적화 플랫폼은 에지에서 새로운 수준의 AI, 컴퓨팅 및 스토리지 성능을 제공하며, 높은 전력 효율성을 제공한다. 온프레미스 및 애저 클라우드와의 원활한 통합을 지원하며, 고객이 간소화된 라이프사이클 관리를 통해 총소유비용(TCO)을 절감하고 향상된 고객 경험을 얻으며 소프트웨어 혁신을 보다 빠르게 채택하도록 돕는다. 리테일, 제조 및 의료 분야에 최적화된 해당 솔루션은 낮은 관리 오버헤드, 레노버 오픈 클라우드 자동화(LOC-A) 툴을 통한 신속한 배포, 애저 아크(Azure Arc) 지원 아키텍처을 통한 클라우드 기반 매니지먼트, 마이크로소프트와 레노버가 검증한 지속적인 테스트와 자동화된 소프트웨어 업데이트를 통한 보안, 신뢰성 향상 및 다운타임 절감 등을 주요 특징으로 한다.   ▲ 씽크시스템 SD535 V3 서버   레노버와 AMD는 열효율성이 뛰어난 다중 노드의 고성능 레노버 씽크시스템 SD535 V3 서버도 공개했다. 이 제품은 단일 4세대 AMD 에픽 프로세서로 구동되는 1S/1U 절반 너비 서버 노드로 집약적인 트랜잭션 처리를 위해 랙당 퍼포먼스를 극대화시켰다. 이는 모든 규모의 기업을 위한 클라우드 컴퓨팅, 대규모 가상화, 빅 데이터 분석, 고성능 컴퓨팅 및 실시간 전자 상거래 트랜잭션을 포함해 워크로드에 대한 처리 능력과 열 효율성을 극대화한다. 한편, 레노버는 기업이 AI 도입으로 역량을 강화하고 성공을 가속화할 수 있도록 레노버 AI 자문 및 프로페셔널 서비스를 발표했다. 이 서비스는 모든 규모의 기업이 AI 환경에서 효율적인 비용으로 신속하게 알맞는 솔루션을 도입하고 AI를 구현할 수 있도록 다양한 서비스, 솔루션 및 플랫폼을 제공한다. 이 과정은 5단계, ‘AI 발견, AI 자문, AI의 빠른시작, AI 배포 및 확장, AI 관리’로 정리할 수 있다. 레노버는 먼저 보안, 인력, 기술 및 프로세스 전반에 걸쳐 조직의 AI 준비도를 평가하고, 이를 기반으로 조직의 목표에 맞는 가장 효과적인 AI 채택 및 관리 계획을 제안한다. 그런 다음, 레노버 전문가들은 이에 필요한 AI 요소를 설계 및 구축하고, AI 구현을 위한 도구 및 프레임워크를 배포하며, AI 시스템을 유지, 관리 및 최적화할 수 있는 지침을 제공한다. 마지막으로 레노버는 고객과 협력하여 배포부터 시작해 IT 제품 라이프사이클 전반을 지원하고, AI 사용 사례와 AI 성숙도가 함께 성장할 수 있도록 AI 이노베이터 생태계를 지속적으로 관리 및 발전시키고 있다.  레노버 AI 자문 및 프로페셔널 서비스를 통해 고객은 전문적인 IT 팀의 지원을 받아 AI 구현의 복잡성은 완화하고 실질적인 비즈니스 성과를 빠르게 낼수 있다. 레노버는 엔드 투 엔드 서비스, 하드웨어, AI 애플리케이션 및 서비스를 총동원해 고객이 AI 여정의 모든 단계에서 성장하도록 돕는다. 이는 결국 AI 도입을 간소화하여 모든 규모의 조직을 대상으로 AI 접근성을 높이고 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 인텔리전스를 구현할 수 있도록 지원한다.  금융 서비스나 의료 업계 분야의 고객은 대량의 데이터 세트를 관리해야 하며 이는 높은 I/O 대역폭을 필요로 하는데, 레노버의 이번 신제품은 중요한 데이터 관리에 필수인 IT 인프라 솔루션에 초점을 맞추었다. 레노버 트루스케일 (Lenovo TruScale)은 고객이 까다로운 AI 워크로드를 서비스형 모델로 원활하게 통합할 수 있도록 유연성과 확장성을 지원한다. 또, 레노버 프로페셔널 서비스(Lenovo Professional Services)는 고객이 AI 환경에 쉽게 적응하고, AI 중심 기업들이 끊임없이 진화하는 요구사항과 기회를 충족할 수 있도록 돕는다. 레노버의 수미르 바티아(Sumir Bhatia) 아시아태평양 사장은 “레노버는 AMD와 함께 획기적인 MI300X 8-GPU 서버를 출시하며 AI 혁신에 앞장섰다. 레노버는 대규모 생성형 AI 및 LLM 워크로드를 처리할 수 있는 고성능을 제공함으로써 AI의 진화를 포용할 뿐만 아니라 더욱 전진시키고 있다. AMD의 최첨단 기술을 기반에 둔 우리의 최신 제품은 시장을 선도하겠다는 포부를 담고 있다. CIO의 AI 투자가 45% 증가할 것으로 예상됨에 따라, AMD MI300X 기반 솔루션의 포괄적인 제품군은 조직의 지능적인 혁신 여정에 힘을 실어줄 것”이라고 말했다.  레노버 글로벌 테크놀로지 코리아 윤석준 부사장은 “레노버는 하이브리드 AI 솔루션을 통해 국내에 다양한 기업을 지원하며 AI 혁신에 앞장서고 있다. 올해 한국 기업의 95% 이상이 생성형 AI에 투자할 계획을 갖고 있는 가운데, AI 도입이 증가하고 있다는 사실은 분명하다. 우리는 AI가 경쟁 우위를 확보하는 데 중추적인 역할을 한다는 점을 인지하고 AMD와 협력하여 포괄적인 AI 시스템 및 솔루션 제품군을 출시했다. 레노버는 금융 서비스 분야의 통찰력 가속화부터 의료산업 내 성능 강화까지 혁신적인 인텔리전스 분야를 선도하고 있다. AMD 기술로 구동되는 신규 씽크시스템 및 씽크애자일 제품은 에지 및 클라우드 환경 전반에 걸쳐 전례 없는 성능과 효율성을 제공하며 AI 배포를 혁신한다”고 전했다.