마이크로소프트는 자사의 싱크탱크인 AI 이코노미 인스티튜트를 통해 ‘AI 확산 보고서 2026년 1분기 트렌드와 인사이트’를 발표했다. 이번 보고서는 디지털 격차와 소프트웨어 개발을 중심으로 한 산업 변화를 분석한 결과를 담고 있다. 분석 결과, 2026년 1분기 동안 전 세계 근로 연령 인구 중 생성형 AI를 사용한 비율은 16.3%에서 17.8%로 1.5%포인트 증가했다. AI 확산 수준이 높은 경제권에서는 사용 강도도 함께 높아지는 경향을 보였다. 현재 26개 경제권에서 근로 연령 인구의 30% 이상이 AI를 사용하는 것으로 집계됐다. 생성형 AI 사용률이 30% 기준선을 넘어선 국가는 전 분기 18개국에서 26개국으로 늘어났다. 국가별로는 아랍에미리트가 70.1%로 처음으로 70%를 돌파하며 선두에 섰다. 싱가포르, 노르웨이, 아일랜드, 프랑스 등이 뒤를 이었다. 한국은 전 분기 대비 6.4%포인트 상승한 37.1%를 기록하며 가장 가파른 성장세를 보였다. 글로벌 순위도 18위에서 16위로 두 계단 올라섰다. 보고서는 이러한 모멘텀이 아시아 전반의 확산 패턴을 보여주는 대표적인 사례라고 설명한다. 실제로 성장 속도가 가장 빠른 15개 시장 중 12개가 아시아에 위치한 것으로 나타났다. 마이크로소프트는 아시아의 성장 배경으로 디지털 인프라에 대한 장기 투자와 국가 차원의 AI 전략, 높은 소비자 수용도를 꼽았다. 아시아 현지 언어에서의 주요 모델 성능 개선과 신기술을 일상 및 경제 활동에 빠르게 통합하는 역량도 주요 요인으로 제시됐다.     하지만 지역 간 불균형은 더욱 심화되는 양상을 보였다. 보고서는 선진국 중심의 글로벌 노스와 신흥국 중심의 글로벌 사우스 사이의 사용 격차가 지속적으로 확대되고 있다고 진단했다. 2026년 1분기 글로벌 노스의 생성형 AI 사용률은 27.5%로 지난 하반기보다 2.8%포인트 증가했으나, 글로벌 사우스는 1.3%포인트 증가한 15.4%에 그쳤다. 이러한 격차는 전력 공급과 인터넷 연결성, 디지털 역량 부족 등 글로벌 사우스의 구조적인 인프라 한계에서 비롯된 것으로 분석된다. 기술적으로는 현지 언어 지원 강화와 멀티모달 상호작용 역량의 확대가 확산을 이끈 핵심 동력이 됐다. 14개 언어로 지식 과제를 평가하는 다국어 벤치마크 등에서 비영어권 성능이 개선되면서, AI 도구가 다국어 작업을 더 효과적으로 처리하게 됐다. 그 결과 메시징과 검색, 학습, 콘텐츠 제작 등 일상적인 사례에서 접근성이 높아졌다. 이는 스마트폰의 보급과 높은 디지털 참여도가 맞물려 아시아 지역 전반에서 빠른 확산을 가능하게 했다. 소프트웨어 개발 분야에서도 AI의 영향력은 뚜렷하게 나타났다. 앤트로픽과 오픈AI 등 주요 기업의 코딩 특화 시스템은 복잡한 엔지니어링 작업을 처리하는 역량을 입증했다. 특히 GPT-5.3-코덱스는 주요 에이전트 역량 평가에서 강력한 성능을 기록했다. 깃허브 코파일럿은 단순한 코드 추천 도구를 넘어 AI 네이티브 개발 플랫폼으로 진화하며 개발 수명주기 전반으로 역할을 넓히고 있다. 최소한의 인간 개입으로 코드 작성과 디버깅, 테스트 등을 수행하는 에이전트 기능이 통합되면서 개발 방식의 변화가 가속화되는 추세다.

“디지털 트윈을 넘어 AX(AI 전환)의 실무 가이드까지, 한 번에 마스터하세요!” 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회가 국내 제조 엔지니어링 산업의 발전을 위해 매년 진행해온 전문가 교육이 올해로 4회를 맞이했습니다. 이번 교육은 최신 산업 트렌드를 반영하여 <디지털 트윈 전문가 교육>에 AX(AI Transformation) 핵심 내용을 전격 추가, 더욱 강력해진 커리큘럼으로 업그레이드되었습니다. 일시: 2026년 7월 9일(목), 온라인 생중계 주요 내용: 디지털 트윈의 개념 정립부터 최신 AX 트렌드, 실무 구축 전략까지 대상: 디지털 전환과 실질적인 구축 방안을 고민하는 현업 실무자 및 관계자 막연했던 디지털 트윈과 AX의 방향성을 잡고, 실제 업무에 적용할 수 있는 통찰력을 얻으시길 바랍니다.   디지털 트윈 전문가 기본 교육 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하십시오.

주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 설계 생산성과 품질을 혁신하는 지능형 설계 플랫폼, AutoCAD 개발 :  Autodesk, www.autodesk.com 자료 제공 에쓰씨케이, 02-2187-0114, https://sckcenter.co.kr    AutoCAD(오토캐드)는 지난 40년 동안 전 세계 건설∙건축∙토목 산업의 표준으로 자리 잡은 설계 솔루션이다. 아파트와 같은 건축물부터 대규모 플랜트, 토목 인프라까지 모든 프로젝트의 기초가 되는 2D/3D 도면 작업의 핵심 도구다. 최근 AutoCAD는 최신 인공지능(AI) 기술과 머신러닝(Machine Learning)을 탑재하여 단순한 제도 도구에서 지능형 설계 파트너로 진화했다. 설계자의 의도를 파악하여 반복 작업을 자동화하고, 클라우드 기반의 Autodesk Docs와 연동하여 시공간의 제약 없는 협업 환경을 제공한다. 이를 통해 스마트 건설 DX 시대를 선도하며 설계 생산성과 품질을 동시에 향상시키고 있다. 1. 주요 특징  AutoCAD는 수십 년간 축적된 데이터를 학습한 AI 엔진을 통해 설계자의 작업 패턴을 분석하고 최적의 워크플로우를 지원한다. ■ 지능형 자동화 : 머신러닝 기반의 객체 인식 기술이 반복적인 제도 업무를 자동으로 처리하여 작업 시간을 획기적으로 단축한다. ■ 실시간 협업 : 사무실과 현장, 그리고 해외 협력사 간의 설계 데이터를 클라우드로 실시간 동기화하여 하나의 팀처럼 움직일 수 있다. ■ 맞춤형 인사이트 : 사용자의 작업 습관을 분석하여 개인에게 최적화된 명령어와 자동화 루틴(Macro)을 제안한다. 2. 주요 기능 (1) Smart Blocks – AI 기반 블록 관리 도면 내에 산재된 수백 개의 반복 객체(창문, 밸브, 가구 등)를 AI가 자동으로 식별합니다. '검색 및 변환(Search and Convert)' 기능은 선택한 객체와 유사한 형상을 도면 전체에서 찾아내어 클릭 한 번으로 표준 블록으로 일괄 변환해 준다. 수작업으로 인한 누락을 방지하고 도면의 표준화를 손쉽게 달성할 수 있다. (2) Markup Import & Markup Assist – 도면 수정 워크플로우 자동화 현장에서 빨간 펜으로 수정한 도면이나 PDF 파일을 사진 찍어 업로드하면, 원본 도면 위에 트레이싱지처럼 오버레이(Overlay) 된다. AI가 이 이미지 속의 손글씨와 수정 기호를 정확하게 인식하여, 클릭 한 번으로 CAD 문자(Mtext)나 구름 마크(Revcloud)로 변환한다. 수정 사항을 일일이 타이핑하거나 다시 그리는 번거로움을 없애고, 설계 변경 사항을 즉각적으로 반영할 수 있다. (3) Activity Insights – 데이터 기반의 개인화된 작업 가이드 초기에는 도면의 변경 이력과 작업 흐름을 시각화하여 보여주며, 작업 데이터가 축적될수록 AI가 사용자의 반복적인 패턴을 학습한다. 마치 신입 엔지니어가 업무를 익혀 베테랑 동료로 성장하듯, AI가 사용자가 자주 쓰는 기능을 분석하여 "이 작업은 매크로로 자동화할 수 있습니다"라고 최적의 방법을 제안한다. (4) Autodesk Assistant – 신속한 문제 해결 지원 작업 중 발생하는 오류나 기능에 대한 궁금증을 해결하기 위해 외부 검색 포털을 헤맬 필요가 없다. AutoCAD 내 탑재된 어시스턴트가 방대한 기술 문서와 솔루션 데이터베이스를 검색하여, 현재 겪고 있는 문제의 해결책(LISP, 명령어 등)을 즉시 제시한다(생성형 AI 기반의 대화형 기능은 영어 버전을 시작으로 점차 확대 지원될 예정이다).   3. 도입 효과 (1) 고부가가치 업무 집중 (생산성 극대화) 단순 반복 작업과 도면 정리는 AI에게 맡기고, 엔지니어는 창의적인 설계와 엔지니어링 문제 해결 등 더 가치 있는 핵심 업무에 집중할 수 있습니다. (2) 휴먼 에러 제로화 (품질 향상) Smart Blocks가 놓치기 쉬운 객체를 빠짐없이 찾아내고, Markup Assist가 수정 지시를 정확하게 변환함으로써, 수작업으로 인한 누락과 오기입을 원천 차단하여 도면의 무결성을 보장합니다. (3) Seamless한 소통 (협업 효율성) 현장과 사무실 간의 데이터가 실시간으로 연결되어 불필요한 대기 시간이 사라지고, 정확한 도면 공유로 재시공 리스크를 최소화합니다. 4. 주요 고객 사이트 전 세계 건설·건축·토목 산업의 전문가들이 사용하는 표준 플랫폼이다. 국내외 주요 건설사(EPC), 건축 설계 사무소, 엔지니어링 기업은 물론, 공공기관의 SOC 프로젝트와 스마트 시티 개발 현장 등 정밀한 도면과 효율적인 협업이 필수적인 모든 산업 현장에서 AutoCAD를 도입하여 설계 경쟁력을 강화하고 있다.     상세 내용은 <스마트 건설 DX 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기  

스노우플레이크가 지난 4월 29일 스노우플레이크 플랫폼을 활용해 혁신적인 아이디어를 실현하는 스노우플레이크 AI 및 데이터 해커톤 2026 결선 라운드를 성공적으로 마무리했다. 이번 행사는 지난 3월 17일 시작되어 한 달간의 치열한 개발 및 기획 과정을 거쳤다. 특히 올해는 기술적 구현뿐만 아니라 비즈니스 관점에서의 가치 창출을 중점적으로 평가하기 위해 비즈니스와 테크 듀얼 트랙으로 운영되었다. 이를 통해 데이터 사이언티스트와 엔지니어는 물론, 앱 개발 경험이 없는 현업 담당자와 기획자까지 총 500명 이상의 인원이 참여하며 뜨거운 관심을 입증했다. 비즈니스 및 테크 듀얼 트랙 운영으로 참여 외연 확대 참가자들은 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 플랫폼을 기반으로 마켓플레이스에서 제공되는 넥스트레이드, 리치고, SPH, 아정당 등 다양한 기업의 데이터 세트를 활용했다. 테크 트랙은 실제 데이터를 활용한 AI 애플리케이션 개발에 집중했으며, 신설된 비즈니스 트랙은 데이터 기반의 사업 아이디어와 문제 해결 방안 제시에 초점을 맞췄다. 결선 라운드 심사는 임진식 스노우플레이크 코리아 솔루션 엔지니어링 총괄을 비롯해 LG유플러스, 네이버 웹툰 등 업계 전문가들이 맡았다. 심사위원들은 기술 활용도, 데이터와 AI의 결합 완성도, 보안 및 데이터 거버넌스 준수 여부를 종합적으로 평가했다. 팀 케이오스 및 너의 모든 순간 팀, 각 트랙 1위 영예 비즈니스 트랙 1위는 팀 케이오스(BGF네트웍스 임창석, RXC 문성우, 카카오뱅크 황진성)가 차지했다. 이들은 유동인구와 카드 매출 등 파편화된 상권 데이터를 통합하고 머신러닝 모델을 적용해 미래 부상 상권을 예측하는 AI 서비스 상권을 선보여 높은 점수를 받았다. 테크 트랙 1위는 너의 모든 순간(현대퓨처넷 김대원) 팀에게 돌아갔다. 스노우플레이크 코텍스의 검색증강생성 기술 기반 멀티 에이전트를 활용해 실시간으로 영업 전략을 개선하는 AI 플랫폼 정정당당을 개발하며 기술력을 인정받았다. 테크 트랙 1위에게는 스폰서인 넥스트레이드가 후원하는 맥북 프로 14가 부상으로 수여됐다. 실제 비즈니스 적용 가능한 수준 높은 결과물 잇따라 이외에도 비즈니스 트랙에서는 대체 데이터 기반 리츠 추천 앱을 구현한 MVPY 팀과 투자 테마 추출 데이터 파이프라인을 소개한 ARI 팀이 각각 2, 3위에 올랐다. 테크 트랙에서는 최적 상권 추천 플랫폼을 만든 WIGTN 팀과 업무 퍼널 분석 시스템을 구축한 우승하고싶은맘이커졌어막공룡만해 팀이 수상의 기쁨을 누렸다. 전병기 LG유플러스 AI R&D 센터장은 심사평을 통해 참가자들이 보안과 데이터 거버넌스가 확보된 환경에서 실제 비즈니스에 즉시 적용 가능한 수준의 결과물을 보여주었다고 평가했다. 이수현 스노우플레이크 테크 에반젤리스트는 이번 참가팀들이 공통적으로 현장의 문제를 해결하는 AI 애플리케이션을 구현해냈다고 언급하며, 향후에도 국내 데이터 및 AI 생태계 확장을 위해 다양한 지원 프로그램을 지속할 계획이라고 밝혔다.  

PTC는 윈칠(Windchill) PLM 설루션에 구축된 새로운 인공지능(AI) 기능인 ‘윈칠 AI 어시스턴트(Windchill AI Assistant)’를 출시했다. 이 기능은 자연어 채팅 인터페이스를 통해 윈칠에 생성형 AI를 도입한 것이다. 사용자는 플랫폼에 저장된 중요한 제품 정보를 더 쉽게 찾고 이해하며 활용할 수 있다. 이를 통해 검색 시간을 줄이고 팀 생산성을 높일 수 있다는 것이 PTC의 설명이다. 제품 데이터의 복잡성이 계속 증가함에 따라 엔지니어링 및 제조 팀은 방대한 문서 세트에서 특정 정보를 찾는 데 어려움을 겪는 경우가 많다. 윈칠 AI 어시스턴트는 사용자가 일상적인 언어로 질문하고 윈칠 문서 내용을 바탕으로 맥락에 맞는 답변이나 요약을 받을 수 있도록 지원하여 이러한 과제를 해결한다. 사용자는 긴 파일을 빠르게 검토하고 관련 세부 정보를 파악할 수 있다. 그리고 기존의 보고서나 표준 탐색 방식으로는 찾기 어려운 수년간의 엔지니어링 테스트, 리뷰, 기술 문서에 포함된 통찰력에 접근 가능하다. 모든 응답은 정보의 출처를 명확히 참조하며 액세스 제어 규칙을 준수한다. 이는 설루션에 대한 투명성, 보안 및 신뢰를 제공한다. 이 기능은 플러그인 형태로 배포되어 고객이 운영 중단 없이 신속하게 새로운 AI 기능을 도입할 수 있도록 돕는다.     PTC는 사용자가 윈칠 데이터와 상호 작용하는 방식을 확장하여 윈칠 AI 어시스턴트를 지속적으로 발전시킬 계획이다. 향후 개선 사항으로는 부품 및 변경 관리를 포함한 추가 제품 영역에 AI 에이전트를 추가하고 문서 정보에 대한 통찰력을 심화하며 AI 기반 작업을 워크플로에 직접 포함하는 것이 포함된다. 또한 사용자가 윈칠에서 작업을 완료할 때 안내를 돕기 위해 광범위한 프로세스 및 도메인 지식을 통합할 예정이다. PTC는 이러한 기능 강화를 통해 고객이 점점 더 복잡해지는 제품 데이터를 관리하는 과정에서 효율, 사용성 및 신뢰도를 더욱 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 윈칠은 PTC의 다른 포트폴리오와 함께 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클’ 비전을 지원한다. 이는 제조업체가 엔지니어링에서 강력한 제품 데이터 기반을 구축하고 데이터의 가치를 전사적으로 확장하며 AI 기반 혁신을 추진하도록 돕는다. 윈칠 AI는 크레오(Creo) AI, 코드비머(Codebeamer) AI, 서비스맥스(ServiceMax) AI, 온쉐이프(Onshape) AI, 아레나(Arena) AI 등 PTC의 다른 AI 설루션과 함께 기업이 AI 도입을 확장할 수 있도록 지원한다. PTC의 존 할러(John Haller) 윈칠 부문 제너럴 매니저는 “많은 고객에게 과제는 제품 데이터의 부족이 아니라 과거 엔지니어링 작업에서 학습한 내용을 찾고 재사용하기 어렵다는 점”이라고 설명했다. 그는 이어서 “윈칠 AI 어시스턴트를 통해 팀이 윈칠의 신뢰할 수 있는 정보에 더 빠르게 접근하도록 AI를 실용적으로 적용했다”면서, “이를 통해 답변을 찾는 데 드는 시간을 줄이고 통찰력을 업무에 적용하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있다”고 덧붙였다.

앤시스를 인수한 시높시스는 지난 3월 미국 새너제이에서 열린 ‘엔비디아 GTC 2026’에서 아날로그 디바이스(ADI)와 협력해 데이터센터 케이블 관리용 산업 로봇의 피지컬 AI 시뮬레이션 기술을 공개했다. 이번 기술은 로봇의 학습과 성능 검증을 목표로 한다. AI 수요가 폭발하며 전 세계 데이터센터 건설이 급격히 늘어나는 가운데 수만 개의 케이블을 관리하는 로봇이 차세대 과제로 떠오르고 있다. 하이퍼스케일 데이터센터는 방대한 연산과 저장 수요를 처리하는 수천 대의 서버를 갖춘 시설로, 수만 평방피트의 공간과 수 킬로미터에 이르는 연결 케이블로 구성된다. 이러한 규모에서는 작은 비효율도 큰 손실로 이어진다. 이에 따라 산업용 로봇이 도입되고 있지만, 케이블은 다루기 까다로운 대상으로 꼽힌다. 인간에게는 당연한 이더넷 케이블 연결 동작도 로봇을 학습시키는 과정에서는 매우 복잡한 작업이 된다. 앤시스의 키쇼르 라마스와미 애플리케이션 엔지니어링 디렉터는 “로봇에게 당연한 것이란 없다. 어떤 포트에 꽂아야 하는지, 케이블을 얼마나 단단히 쥐고 커넥터를 얼마나 세게 눌러야 부러지지 않고 연결되는지 등을 모두 고려해야 한다”고 설명했다. 데이터센터의 급증은 시뮬레이션 기반의 빠른 해결책을 요구한다. 현실 세계에서 로봇을 직접 학습시키거나 물리적 시제품을 여러 번 제작할 시간적 여유가 부족하기 때문이다. 로봇은 성능 평가를 위한 표준 벤치마크를 기반으로 합성 데이터를 통해 학습해야 한다. 이러한 방식은 고품질 제품을 적기에 시장에 출시하는 데 기여한다.     ADI는 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical) 유한요소해석 소프트웨어를 활용해 케이블과 커넥터 모델의 물리적 정밀도를 높이고 있다. 이는 엔비디아 아이작 심(NVIDIA Isaac Sim) 환경에서 로봇 정책의 학습과 검증에 사용된다. 아이작 심은 물리 기반 가상 환경에서 AI 로보틱스 설루션을 시뮬레이션하고 테스트하는 오픈소스 프레임워크다. 앤시스 메카니컬은 고정밀 물리 해석을 제공해 가상과 현실의 격차를 줄인다. 연결 동작에 필요한 각도 제한과 파단력, 탄성 등 물리 엔진 파라미터를 산출하며 이는 오픈USD 애셋으로 패키징되어 ADI의 아이작 심 환경에 통합된다. 구조 시뮬레이션 외에도 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors)를 이용해 3D 인식 시스템의 정확도와 성능을 높일 수 있다. 한편, ADI는 고정밀 디지털 트윈을 제공하여 고객이 엔비디아 아이작 랩(NVIDIA Isaac Lab)에서 AI 설루션 개발을 즉시 시작할 수 있도록 지원한다. 아이작 랩은 모방 학습과 강화 학습을 지원하는 통합 로봇 학습 프레임워크다. 가와사키 중공업을 포함한 초기 도입 기업들은 ADI의 플랫폼을 통해 로봇 성능 시뮬레이션과 합성 데이터 생성을 진행하며 혁신을 가속하고 있다. ADI는 시뮬레이션 결과를 바탕으로 자사의 로보틱스 설루션을 발전시킬 계획이다. 습득한 지식은 산업 전반의 발전을 위해 벤치마크로 공유한다. ADI의 폴 골딩 에지 AI 부문 부사장은 “시높시스의 다중물리 시뮬레이션은 현실적인 로봇 테스트 벤치를 구현하는 핵심 요소다. 엔비디아와 함께 산업용 정밀 작업에 적용할 수 있는 디지털 트윈을 만들어가고 있다”고 밝혔다.

산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (3)   이번 호에서는 AX 시대를 맞아 제조 기업이 축적한 방대한 도메인 지식과 3D 설계 데이터를 AI가 이해하고 실무에 즉시 활용할 수 있는 ‘자산’으로 전환하는 방안을 제시한다. 그리고, 다쏘시스템의 시맨틱 3D(Semantic 3D) 기술과 데이터 온톨로지(data ontology)를 활용해 중복 설계를 방지하고, 파편화된 정보를 비즈니스 맥락과 연결된 지식 개체로 지능화하는 기술적 원리를 살펴본다. ■ 이종혁 다쏘시스템코리아의 인더스트리 프로세스 컨설턴트로, 3DEXPERIENCE(구 NETVIBES) 테크 세일즈를 맡고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   AX 시대, 제조 데이터의 새로운 정의 글로벌 제조 산업은 바야흐로 ‘디지털 전환(digital transformation)’의 단계를 넘어 ‘인공지능 전환(AI transformation : AX)’의 시대로 진입하고 있다. 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)이 비즈니스 프로세스 전반을 혁신하고 있는 현재, 엔지니어링 도메인에서의 핵심 과제는 명확하다. “어떻게 우리 기업이 지난 수십 년간 축적해 온 방대한 도메인 지식과 엔지니어링 노하우를 AI가 이해하고 실무에 즉시 활용할 수 있는 형태의 자산으로 바꿀 것인가?”이다. 대부분의 제조 기업은 수만, 수십만 장의 2D 도면과 3D 모델을 보유하고 있다. 그러나 역설적으로 엔지니어는 필요한 부품을 찾는 데 수많은 시간을 허비하거나, 이미 존재하는 설계를 중복으로 수행하는 ‘디지털 피로(digital fatigue)’에 시달리고 있다. 데이터가 존재함에도 불구하고 그 데이터가 가진 ‘의미(semantics)’와 ‘관계(relationship)’가 구조화되어 있지 않기 때문이다. 이러한 데이터의 파편화는 단순히 설계 효율을 떨어뜨리는 것에 그치지 않는다. 이는 부품 가짓수의 기하급수적 증가로 이어져 구매 단가 상승, 재고 관리 비용 증가, 그리고 급변하는 글로벌 공급망 리스크에 대한 대응력 약화라는 전사적 위기를 초래한다. 이번 호에서는 3D 모델링의 진화가 형상의 정밀함을 구현하는 단계를 넘어, 비즈니스 맥락과 지능이 결합된 ‘시맨틱 3D (semantic 3D)’로 나아가야 함을 제언한다. 다쏘시스템의 원파트(OnePart), 서플리멘탈 커넥터(Supplemental Connector), 그리고 데이터 사이언스 익스피리언스(Data Science Experiences : DSE)를 필두로 한 하이브리드 지능형 플랫폼이 어떻게 데이터 온톨로지를 통해 설계 자산을 지능화하고, 기업의 공급망 회복탄력성(resilience)을 극대화하는지 상세히 고찰해보고자 한다.   그림 1. The Transition to ‘Semantic 3D’ in the AX Era   하이브리드 아키텍처 : 데이터 주권과 클라우드 지능의 공존 국내 제조 기업이 클라우드 기반 AI 설루션 도입을 주저하는 가장 큰 이유는 ‘데이터 보안’과 ‘데이터 주권(data sovereignty)’에 대한 우려다. 핵심 설계 자산인 3D CAD 데이터는 기업의 기밀 중의 기밀로 간주되며, 이것이 외부 서버로 나가는 것에 대한 거부감은 기술적인 문제를 넘어 기업 생존의 문제로 인식된다. 하지만 클라우드가 제공하는 강력한 분산 연산 능력과 실시간 업데이트되는 AI 분석 엔진을 포기하는 것은 기술 경쟁력 측면에서 매우 위험한 선택이다. 이러한 딜레마를 해결하는 핵심 아키텍처가 바로 서플리멘탈 커넥터를 활용한 하이브리드 모델이다. 이 모델의 핵심은 데이터의 물리적 위치를 ‘통제된 온프레미스’와 ‘고성능 클라우드’로 이원화하는 데 있다. 이 아키텍처의 중심에는 ‘에지 에이전트(Edge Agent)’라는 전용 미들웨어가 존재한다. 에지 에이전트는 기업 내부의 로컬 파일 서버, CSV 기반의 레거시 데이터베이스, 그리고 솔리드웍스 PDM 프로페셔널(SOLIDWORKS PDM Professional)과 같은 엔터프라이즈 시스템과 직접 연동된다. 여기서 중요한 기술적 포인트는 에지 에이전트가 원본 CAD 파일(source file)을 클라우드로 전송하는 것이 아니라는 점이다. 대신, 설계에 포함된 메타데이터와 형상의 특징을 수치화한 ‘3D 서명(signature)’, 그리고 시각적 확인을 위한 가벼운 썸네일(thumbnail)과 CGR 데이터만을 추출하여 클라우드의 ‘시맨틱 그래프 인덱스(Semantic Graph Index : SGI)’로 전송한다. 이러한 하이브리드 접근법은 두 가지 결정적인 이점을 제공한다. 첫째, 데이터 주권은 기업이 완벽하게 통제한다. 원본 설계 데이터는 사내 보안망 내부에 머무르기 때문에 유출 우려가 없다. 둘째, 클라우드는 오직 ‘지능형 인덱스’와 ‘분석 엔진’의 역할만을 수행한다. 클라우드의 Data Science Experience(DSE)는 이 SGI에 축적된 정보를 바탕으로 전사적인 부품 사용 현황을 360도 뷰로 관찰하고, AI 기반의 의사결정 지원 기능을 제공한다. 이는 특히 카티아 V5(CATIA V5)와 같은 온프레미스 기반의 강력한 설계 환경을 유지하면서도, 최신 클라우드 기술의 혜택을 즉시 누릴 수 있는 현실적이고 안전한 가교 역할을 한다.   그림 2. Hybrid Architecture and Edge Agent   원파트와 AI 형상 지능 : 중복 설계의 늪에서 벗어나는 방법 엔지니어링 현장에서 가장 흔히 발생하는 보이지 않는 낭비는 이미 사내에 존재하는 부품을 찾지 못해 다시 설계하는 ‘중복 설계’다. 다쏘시스템의 연구 결과에 따르면, 시장 표준 부품(예 : 단순 브래킷이나 고정용 볼트 등) 하나를 불필요하게 신규 생성할 때 발생하는 전사적 비용은 부품당 약 1만 1000유로(한화 약 1600만 원)에 이른다. 이 비용에는 설계자의 시간뿐만 아니라 부품을 위한 테스트 및 시뮬레이션 비용, 금형 제작 등 제조 공정 셋업 비용, 신규 구매처 등록 및 관리 비용, 그리고 물류 및 창고 재고 유지 비용이 누적된 결과다. 원파트는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 기반의 ‘형상 유사도 검색(AI-Powered Component Signature)’ 기능을 제공한다. 이는 전통적인 키워드 기반 검색의 한계를 뛰어넘는다. AI는 3D 모델을 기하학적 특징(shape), 단면 형상(section), 구멍 배치 패턴(hole pattern), 그리고 외곽선(silhouette)이라는 네 가지 핵심 기준을 바탕으로 분석하여 부품별로 고유한 ‘디지털 지문’을 생성한다. 설계자가 새로운 프로젝트를 시작할 때, 백지 상태에서 모델링을 시작하는 대신 간단한 형상 아이디어를 스케치하여 업로드하면 AI가 수초 내에 사내 라이브러리 및 외부 공급업체 카탈로그에서 가장 유사한 부품을 찾아 제안한다. 또한 지능형 클러스터링(clustering) 엔진은 방대한 부품 데이터베이스를 기하학적 유사성에 따라 자동으로 군집화한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.