INFOWORLD   Editorial  17　로봇이 달리는 시대, 인간은 어디로 달려가는가?   Hot Window  18 　캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석 : 디지털 트윈에 대한 기대 속에 실질적 도입과 확산 위한 노력 필요   Case Study  24　노트르담 대성당의 영광스러운 복원을 선보인 언리얼 엔진 라이팅　리얼타임 3D 기술을 도입하여 한층 발전된 프로젝션 매핑 구현 27　미래 모빌리티를 위한 자율주행 시뮬레이터, 모라이 심　실시간 3D 엔진을 활용해 더욱 현실적인 시뮬레이션 구축   People & Company  30　AWS 황민선 파트너 세일즈 매니저, 에티버스 김준성 전무　AI와 산업 전문성 결합해 클라우드 기반 제조 혁신 도울 것   Focus  34　DN솔루션즈, 금속 3D 프린터 'DLX 시리즈'로 제조 혁신 선도한다 37　유니티, “게임을 넘어 다양한 산업으로, 3D 시각화와 AI 통해 혁신 지원” 40　델, ‘AI PC 시대’ 주도 선언… 통합 브랜드 제품 대거 출시   New Products  43　이달의 신제품   On Air 44　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　공기업 BIM 적용 지침에 따른 설계·시공 프로세스 변화와 대응 전략 46　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　디지털 공급망 관리로 산업 건설 프로젝트의 비효율 해소 47　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　의료 AI를 활용한 가상현실 기반 임상 실습 교육 소개   Column 48　트렌드에서 얻은 것 No. 23 / 류용효　실용형 AI, 제조의 미래를 바꾸다   54　New Books    Directory  131　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA    Visualization  84　AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (2) / 최석영　AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신   AEC 56　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (6) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅳ 60　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈마누스 AI 에이전트의 설치, 사용 및 구조 분석 68　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (2) / 천벼리　오토캐드 전환 지원과 AI 기반 생산성   범용 CAD  71　오토캐드 2026의 새로운 기능과 개선사항 / 양승규　AI 기반 기능 및 성능이 향상된 오토캐드 2026   Reverse Engineering  78　시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (5) / 유우식　변화와 흐름의 관찰   Mechanical  91　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (2) / 최윤정　카티아 VMU를 활용한 설계 검증 혁신 94　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (12) / 박수민　도면 기호 생성하기   Analysis  100　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 김혜영　앤시스 LS-DYNA의 리스타트 기능 및 활용 방법 104　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (3) / 이종학　수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 110　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (21) / 나인플러스IT　차세대 자동차 설계를 위한 DNS, LES, RANS 시뮬레이션 115　MBSE를 위한 아키텍처–1D 모델 연계의 중요성 및 적용 전략 (1) / 오재응　아키텍처 모델과 1D 모델의 전략적 연계   PLM  126　BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (3) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시　비즈니스 프로세스 모델링을 배워보자

캐디안이 4월 23일~25일 일본 도쿄에서 열리는 ‘2025 일본 도쿄 춘계 IT 전시회(Japan IT Week Spring)’에 참가해 자사의 주요 CAD 설루션을 선보인다고 밝혔다. 캐디안은 이번 전시회에서 ▲전통 목조 건축 전용 설계 툴 ‘TW-Arch’ ▲DWG 기반 범용 설계 CAD ‘캐디안(CADian)’ ▲AI 기반 물량산출 솔루션 ‘AI-CE’ 등 자사의 대표 제품을 출품한다. 특히 캐디안은 국가유산청의 지원을 받아 ETRI(한국전자통신연구원), 고려대학교 건축문화유산연구실, 울산과학기술원(UNIST), 한국플랫폼서비스기술과 공동으로 개발한 ‘TWArch Pro(Traditional Wooden Architecture)’를 일본 시장에 본격적으로 소개할 계획이다.     TWArch Pro는 AAD(AI Aided Design) 기반 전통 목조 건축 설계 도구로, 설계가 까다로운 공포계(지붕 하중 지지 구조)를 포함한 전통 목조 건축물 전체를 빠르고 정확하게 설계할 수 있도록 지원한다. 손으로 그린 전통 목조 건축 도면 이미지를 AI가 자동 분석해 부재를 탐지하고, 위치와 관계를 추론하여 부재 목록을 생성하며, 2차원 도면을 2D·3D 디지털 모델로 자동 변환할 수 있는 것이 특징이다. 또한 TWArch는 CADian 위에서 구동되므로 오토캐드(AutoCAD) 사용자에게 익숙한 DWG 도면 파일의 열람과 편집은 물론 동일한 명령어와 단축키, 인터페이스를 지원해 별도의 학습 없이도 바로 사용 가능한 게 특징이다. 한글, 영어, 일본어, 중국어(간체/번체), 헝가리어 등 다양한 언어도 지원한다. 캐디안의 한명기 상무는 “이번 전시회를 통해 AI 기반 CAD 기술의 새로운 가능성을 일본 시장에 적극적으로 알릴 계획”이라며, “특히 전통 건축 분야에서의 TWArch는 일본 내 목조 건축 설계 시장에서도 높은 관심을 끌 것으로 기대한다.”고 밝혔다.

데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (1)   DWG 호환 CAD인 독일 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드(ARES CAD)는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있다. 이 모듈은 상호 간에 동기화되므로 이를 삼위일체형(trinity) CAD라고 부른다. 이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2026 버전과 아레스 제품군의 향상된 기능을 간단하게 알아보도록 하겠다.   ■ 천벼리 캐디안 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   아레스 커맨더 2026은 업데이트를 통해 오토캐드 호환성, 성능 개선, AI 기능 강화, BIM 자동화 및 다양한 파일 포맷 지원이 더욱 향상되었다.   오토캐드 호환성 - 새로운 시작 탭 및 UI 설정 기능     아레스 커맨더 2026은 더욱 직관적이고 사용자 친화적인 환경을 제공한다. 이번 버전에서는 새로운 시작(Start) 탭을 추가하여 작업 공간을 보다 쉽게 맞춤 설정할 수 있도록 개선되었다. 사용자는 리본 메뉴, 팔레트, 설정을 자신의 워크플로에 맞게 조정할 수 있다. 특히, 기본 활성화된 CAD General 작업 공간을 통해 오토캐드 사용자가 보다 쉽게 아레스 환경에 적응할 수 있도록 설계되었다.   CAD 기능 - 성능 및 안정성 향상     아레스 커맨더 2026은 성능과 안정성을 개선하여 더욱 부드러운 작업 환경을 제공한다. 파일 열기 속도가 10% 더 빨라졌으며, 줌 속도는 55% 향상, 패닝 속도는 38% 향상되었다. 또한, 충돌(crash) 발생률이 87% 감소하여 더욱 안정적인 작업이 가능하다. 이러한 최적화를 통해 대형 도면을 다룰 때도 보다 원활한 CAD 환경을 경험할 수 있다.    CAD 기능 - 다중 가시성 상태를 지원하는 커스텀 블록     아레스 커맨더 2026에서는 기존의 오토캐드 호환 동적 블록(Dynamic Blocks)뿐만 아니라 사용자 지정 블록(Custom Blocks) 기능이 더욱 강력해졌다. 이번 버전에서는 다중 가시성 상태(Multiple Visibility States)를 지원하여 커스텀 블록이 동적 블록과 동일한 기능을 수행할 수 있다. 지난 해 추가된 450개 이상의 다이나믹 블록을 포함한 Trinity 블록 라이브러리도 더욱 개선되었다. 이제 블록을 온라인 라이브러리에 손쉽게 추가할 수 있으며, 사용자 간 블록 공유가 더욱 간편해졌다.   인공지능 - 자연어 기반 선택 및 수정 기능     아레스 AI 어시스트(A3)는 이번 버전에서 자연어 명령을 활용한 객체 선택 및 속성 수정 기능을 지원한다. 사용자는 직접 명령어를 입력하지 않고, 다음과 같이 직관적인 문장을 입력하는 것만으로도 다양한 작업을 수행할 수 있다. 레이어 윈도에서 5보다 긴 모든 선을 선택 선택한 객체를 레이어 0으로 이동 모든 원(circle)의 색상을 빨간색으로 변경     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

CAD 프로그램 개발 기업인 캐디안은 한국법무보호복지공단 경남지부 기술교육원에 교육용 캐디안(CADian) 소프트웨어를 기증했다고 밝혔다. 한국법무보호복지공단은 형사처분이나 보호처분을 받은 사람 중, 자립을 위해 보호가 필요한 이들에게 맞춤형 기술교육을 제공하며, 보호 대상자들이 건전하게 사회에 복귀할 수 있도록 돕는 기관이다. 캐디안은 기술교육원 훈련생이 정품 CAD 소프트웨어로 안정적인 도면 설계 교육을 받을 수 있는 환경을 제공함으로써, 실습을 마친 훈련생들이 양질의 일자리 취업과 창업을 통해 안정적인 자립을 할 수 있도록 돕기 위해 이번 기부를 결정했다고 소개했다. 캐디안의 조병찬 상무는 “뜻깊은 일에 동참하게 되어 매우 기쁘다. 사회 복귀를 위해 노력하는 법무보호 대상자에게 실질적인 도움이 될 수 있도록 계속 지원하겠다”고 전했다. 한국법무보호복지공단의 문성관 경남지부장은 “이번 기증에 동참해 주신 조병찬 상무님과 김두호 대표님께 깊은 감사의 말씀을 드린다. 법무보호 대상자의 자립을 위한 지속적인 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.     한편, 오토캐드 DWG 기반 도면을 양방향으로 호환하는 국산 CAD 프로그램을 개발하여 공급하는 캐디안은 인공지능(Object Detection 및 Semantic Segmentation) 기술을 활용해 건축 평면도에서 벽, 창호, 싱크대, 욕조 등의 객체 정보를 추출하고, 이를 기반으로 적산, 검증, 개보수, 배선 및 배관, 인테리어, 소방·방범 등 다양한 분야에서 요구하는 BOM(자재명세서)과 새로운 CAD 도면 파일을 생성할 수 있는 AI 설루션인 ‘CADian AI-CE’를 개발한 바 있다. AI-CE 설루션은 건설 산업의 견적 수주용 적산, 플랜트 및 디스플레이 산업의 P&ID 도면 정산, 전기 포설 및 배선 작업을 위한 객체 인식 및 도면 재생성 등 다양한 분야에 적용될 수 있다.

엔지니어링 분야의 AI 활용을 위한 제언   요즘 AI(인공지능)에 대한 관심과 활용법에 대한 세간의 논의가 다양하고 사용자의 수도 증가하고 있음은 확실한 대세이다. 그러나 현재 실용화되고 있는 AI에 대한 첫인상과 과거 컴퓨터 & 커뮤니케이션(computer & communication) 기술이 보편화되면서 세간에 도입되는 시점과 유사하지만 매우 다른 현상이 나고 있다는 인식을 받는데, 초기의 사이버 스페이스(cyber space)를 소개할 때가 좀 더 유사한 기억으로 필자에게 다가온다. 하지만 AI 역시 하나의 도구(tool)에 해당하고, 누군가가 자본을 투자해서 만들어진 인간의 작품이며 동시에 경제활동에 거래하는 상품이라는 것에서 복합적인 인상을 주고 있다. 이러한 복합적인 인상을 AI라는 용어에 대비되는 필자 자신의 신조어인 NI(Natural Intelligence, 자연지능)라는 용어로 비교해서 의견을 제시해 보고자 한다.   현재 시중에 소개된 AI의 종류로 드러난 AI 상품의 특징 AI 상품명과 기능을 일일이 소개하지는 않겠다. 그러나 이들의 공통점은 결국 동일한 과정을 거쳐서 상품으로서 완성도를 구현했다는 것이다. 즉 머신러닝 기법에 의해서 구현한 상품들이다. 여기서 정확하게 이해해야 하는 것은 세 가지다. 머신러닝을 수행할 수 있는 High Quality Low Data Base가 존재하는 경우 인문학을 통해서 품질(quality) 판정 기준이 명확하게 정의된 분야인 경우 이상의 두 가지가 기준 언어(영어)로 작성된 충분한 양의 텍스트 자료가 구비되어 있어서 머신러닝이 가능한 준비가 되어 있다. 현재 AI 기능을 사용한 경험이 있는 경우 이 세 가지 제시사항을 이해할 것이다. 그러면 왜 이러한 세 가지를 제시하는가? 지금 세간의 AI에 대한 평가는 수 년 내로 AI 사용자가 폭발적으로 증가하고, 현재보다 제공되는 기능도 매우 확장될 것으로 예상하고 있다. 필자는 이런 예상에 대해서 반대 의견을 갖지는 않지만, 앞에서 제시한 세 가지 의견을 기준으로 판단할 때 결국 웹 브라우저, 포털 서비스, 검색 서비스 내지 각종 SNS와 같이 유사한 기능의 AI 상품들이 시장에서 경쟁할 것이라는 예상을 지울 수 없다. 동시에 지금도 사회적으로 고급 인적자원의 공급이 이루어지지 않아서 사회 활동에 차질이 있는 부분의 경우는, 획기적인 투자가 없다면 지금 현실화되어 있는 경우와 같은 수준의 AI 기능을 사회적으로 제공될 수 없다는 것을 예상할 수 있다. 그 대표적인 예가 고도로 훈련된 전문 기술 인력이 있어야 사용과 운영 성과를 얻을 수 있는 CAD/CAM/CAE/CAT 시스템이다. 많은 사람이 CAD 시스템이다 또는 CAM 시스템이다라고 언어적인 표현을 하면 아직도 단일 기능·단일 목적의 수단으로 이해한다. 아주 쉽게 말해서, 구인·구직 사이트를 보면 경력자에 대한 구인·구직 내용에 ‘오토캐드 사용 가능자’, ‘카티아 사용 가능자’ 식으로 표현되고 있다. 구직자든 구인자든 이렇게 조금은 부정확한 측면이 있는 표현을 사용하는 것이 현재 우리의 여건인데, 정확한 표현은 ‘오토캐드 사용 XXX 설계 및 YYY 개발 프로세스 숙련자’가 될 것이다. 그래서 통상 ‘오토캐드 사용 가능 XXX 설계 유경험자’, ‘YYY 개발 유경험자’ 식으로 표현하고 있다. 그러나 실제로 구인자의 입장에서 필요한 인력은 정확히 표현해서, ‘오토캐드는 능숙하게 사용하고 필요 시 최적의 업무 환경에 부합하는 오토캐드 사용자 환경을 스스로 구성해 낼 수 있으면서 동시에 설계 업무 프로세스와 여기서 사용하는 모든 전문 용어와 특별한 문서양식 및 의사결정 기준을 정확히 이해하고 활용할 수 있는 훈련된 인력’이라는 것을 의미한다. 다시 말해서 이렇게 훈련된 전문 인력이 사실 우리 산업계에는 분야별로 매우 부족한 것이 현실이며, 동시에 이러한 부족 인력의 대안으로 손쉽게 AI를 사용하는 것을 생각하기 쉽고 나름 유의미한 AI의 확대 적용이라고 판단이 가능하다. 그러나 이렇게 유의미한 AI의 사용 확대 영역이 CAD/CAM/ CAE/CAT 시스템 사용 영역인데, 아쉽게도 AI를 적용하기 위한 개발 단계의 전제조건인 앞서 제시한 세 가지 사항에 있어서 어느 한 가지도 현실적으로 각각의 분야별로 준비되어 있는 것이 없다고 봐야 하는 것이 현실이다. 그러면 어떻게 해야 현실적으로 준비되어 있지 않은 세 가지 제시를 극복할 수 있는가 하는 몹시 어려운 과제를 제시해야 한다. 이에 대한 대답으로 필자는, 많은 평가자에게 현실적이지 않다고 평가될 수 있지만, 다음과 같이 제시하고자 한다.   1단계 정의 전문가 업무를 실행에 활용되는 AI는 요즘 유행어로 표현해 한 가지의 디지털 트윈(digital twin)이다.   2단계 정의 전문가용 디지털 트윈인 AI가 존재하고 작동한다고 할 때 반드시 그 원본이 반드시 있어야 하고, 동시에 그 원본은 현실 세계에 존재해야 한다. 따라서 그 원본을 인공지능(artificial intelligence)에 대응하는 표현인 자연지능(natural intelligence, NI)으로 표현하는 전문가 1명 내지 2명 이상으로 구성되는 위원회로 설정된다.   3단계 정의 NI의 AI화는 NI의 실제 활동과 지식 축적 방식 및 축적된 지식 자체를 모두 컴퓨터 시스템으로 이동 복제해야 하는 것이며, 지금까지의 상용화된 AI 제품의 개발 및 구현과는 다른 형태의 AI 개발 방법을 필요로 한다. 이를 실현하는 것은 AI 개발 전문가와 NI의 협동 작업으로만 가능하다. 그 이유는 앞서 제시한 세 가지 전제조건의 특징이 AI 개발에 필요한 기본 정보가 이미 개방된 자료에 해당하는 것을 사용한다는 것이기 때문이다. 하지만, 여기서 거론하고 있는 사례의 경우는 그렇지 못한 경우이고 기초 자료 축적부터 시작이 필요하기에 협업은 필수 조건인 것이다.   이렇게 3단계의 정의를 통해서 CAD/CAM/CAE/CAT 분야에 있어서 AI의 형태와 구현하는 방식을 간단하게 정의해 보았다. 이는 물론 지금도 그리고 앞으로도 현실성이 크게 없을 것이다. 그 이유는 AI도 상품인 이상 개발비를 회수해 상업적인 이익이 발생해야 하는데, 이를 현실화하는 것은 그 시장성에 있어서 충분한 개발비를 회수할 수 있는지 불투명한 경우에 해당하기 때문이다. 따라서 이 분야가 지속적으로 사회적으로 존속해야만 한다고 보면 반드시 성공해야 하는 경우이고, 동시에 이제는 국제적으로 모든 것이 경쟁해야 하는 것이 산업계의 현실인 이상 성공해서 그 유형 효과를 얻을 경우 지금 우리나라가 겪고 있는 중국으로 대표되는 추격을 뿌리칠 수 있는 한 차원 높은 수단으로 작용할 것이다.   맺음말 2025년이면 필자의 기술자 생활이 40년차에 들어간다. 그리고 본격적으로 CAD/CAM 시스템을 업무에 적용해 사용한 것도 1989년부터이니 36년차에 들어간다. 그 동안에 기술자 본연의 업무 영역에서 전문성도 갖추고자 노력했고, 컴퓨터 시스템 전문가로서의 영역도 상당한 깊이의 전문 기술을 습득하고자 노력했다. 그 결과 한때는 유닉스(UNIX) 시스템 및 MS-DOS 환경에서의 시스템 매니저 업무도 했다. 하지만 기술자 전문 영역의 활동이 주인 관계로 윈텔(WINTEL) 기반의 환경으로 단일화된 이후로는 전문적인 컴퓨터 시스템 매니저는 손을 놓았지만 파워 유저인 것은 변함이 없기에 이러한 의견을 문장으로 제시한다. 얼마나 유용한 의견 제시일지는 모르겠지만, 나름 수 십 년간 전문가로서 능력을 계발한 NI의 조언이라고 봐 주길 바란다.   ■ 김충섭 마스터엔지니어의 대표이며 금형기술사로, CAE 기술 지도와 활용 지원 활동을 하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  손쉽게 적용할 수 있는 실용적인 PLM 솔루션 , Autodesk Vault PLM    개발 및 자료 제공 : Autodesk, 02-3484-3400, www.autodesk.co.kr    Autodesk Vault PLM (이미지 출처: 오토데스크)   오토데스크(Autodesk)는 설계 솔루션을 시작으로 협업, 관리 솔루션에 이르기까지 제조분야에 토털 솔루션을 공급해오고 있다. 인벤터(Inventor)와 오토캐드(AutoCAD) 외에도 엔지니어링 데이터를 체계적으로 관리하고 협업하기 위한 PDM 솔루션과 전체적인 제품 개발 프로세스를 최적화해서 관리할 수 있는 PLM 솔루션도 지원하고 있다.  그 중에서 제품 개발 프로세스 관리를 목적으로 하는 PLM 솔루션은 제품 개발에 참여하는 모든 이해 관계자들이 사용해야 하는 시스템이므로 구성원 모두가 손쉽게 적용하고 활용할 수 있어야 한다. 이에 Autodesk의 PLM은 사용하기 쉽고 자동화된 프로세스를 적용해서 이해 당사자들에게 효율성을 제공하는 데에 초점을 맞추고 있다.  이러한 Autodesk의 PLM 솔루션은 Autodesk Vault PLM(오토데스크 볼트 피엘엠)으로 제품 데이터 관리를 위한 Vault(볼트)와 제품 개발 전반적인 과정에서의 제품 수명주기 관리를 위한 Fusion(퓨전) 360 Manage로 구성되어 있다.    1. 주요 특징 Autodesk PLM 솔루션이 추구하는 것은 ‘실용성’이다. Autodesk Vault PLM은 제품의 도입만으로 간단히 PLM을 구축할 수 있도록 개발되어 있다. 도입 결정과 함께 즉시 구현이 가능하고 사용자가 쉽게 접근해서 사용할 수 있는 특징을 가지고 있다. 이러한 실용성을 위하여 Autodesk Vault PLM은 온프레미스와 클라우드 시스템을 연계하여 적용하고 있다.  (1) 강력한 보안과 CAD 통합  Autodesk Vault PLM을 구성하고 있는 Vault는 사내에 설치되고 운영되는 온프레미스 방식의 협업시스템이다. 회사의 주요 자산인 설계 데이터와 제품 관련 정보 등은 사내 Vault Server에 저장되기 때문에 시스템 보안 관점에서 안심하고 사용할 수 있다. 또한 CAD와 데이터베이스 간의 원활한 데이터 교환이 시스템의 기초라고 할 수 있는데, Vault는 CAD와 밀접하게 연계되어 데이터를 쉽고 빠르게 교환할 수 있고, 특히 Autodesk의 설계 솔루션과는 완벽한 통합성을 가진다.  (2) 유연한 PLM 시스템  Autodesk가 추구하는 PLM 시스템의 핵심은 단순성, 접근성, 유연성이다. 이러한 핵심 항목을 구현하기 위해 Autodesk의 PLM 솔루션인 Fusion 360 Manage는 클라우드 기반으로 필요한 기술과 서비스를 제공하고 있다. 클라우드 기반에서 기본적으로 제공하는 사용자 환경을 이용하여 PLM의 핵심 기능을 빠른 시간내에 적용하고, 쉽고 편리한 관리자 환경으로 회사의 프로세스와 가치를 최소한의 개발로 구현 가능하도록 구성되어 있다.  언제 어디에서나 PLM 시스템에 접근하여 제품 개발과 관련된 업무를 끊김 없이 진행할 수 있고, 고객, 협력사 등과의 협업 과정을 필요한 보안 기능을 적용하여 통제할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이러한 Autodesk Vault PLM의 Architecture는 보안과 성능, 접근성과 유연성을 동시에 만족시키는 방안이라 할 수 있다.  2. 주요 기능과 도입 효과 Autodesk의 PLM 솔루션은 기본적으로 제조분야의 설계 솔루션인 Inventor와 AutoCAD의 CAD 시스템을 기초로 하고, ① Vault Professional이 CAD 시스템과 통합하여 제품 데이터를 관리한다. 이러한 온프레미스 방식의 Vault는 Fusion 360 Manage와 연계되고, ② Fusion 360 Manage는 클라우드 기반으로 전사 차원의 제품 수명주기 관리를 지원한다. Autodesk Vault PLM을 구성하고 있는 Vault와 Fusion 360 Manage의 주요 기능과 효과에 대해 소개한다. (1) Autodesk Vault Professional  설계 데이터와 제품 정보를 관리하는 Vault는 사내에서 안전하고 체계적인 협업이 가능하도록 하는 역할을 하고 있다. 몇 가지 주요 기능을 살펴보면 다음과 같다.  1) 효율적인 동시 설계  Vault는 Autodesk CAD 제품 내에 통합되어 설계프로세스의 변화 없이 서버에 데이터를 저장하고 서버 저장 데이터를 열어서 작업할 수 있다. 이러한 체크인/체크아웃 기능으로, CAD내에서 체크 아웃한 다른 사용자를 확인할 수 있고, 동시 수정을 방지하여 안전하고 효율적인 협업을 가능하게 한다.    2) BOM 관리 Vault에서는 CAD 설계 파일로부터 정확한 BOM을 추출하고 관리할 수 있다. CAD 부품 구조를 이용해서 자동으로 BOM을 생성하고, 설계 파일 속성을 이용해서 BOM 속성을 관리한다. 또한 유사 모델이나 리비전 간에 어떤 부분이 변경되었는지를 확인할 수 있는 비교 기능도 포함하고 있다.  3) 리비전 관리 릴리즈되서 양산 중인 도면의 수정을 막고, 이로 인한 오류를 방지하기 위하여 리비전 관리 기능을 제공한다. Vault에서는 저장된 설계 데이터와 문서에 각각 리비전 체계를 지정하고 릴리즈 되면 데이터가 잠기게 된다. 잠긴 데이터는 수정이 불가하고, 수정은 설계 변경 프로세스를 통해서 할 수 있다.  4) ECO   체계적이고 안전한 방법의 설계 변경을 위하여 Vault에서는 설계 변경 요청에 대한 프로세스를 지원하고 있다. 설계 변경 프로세스를 사전 정의할 수 있고, 이 라우팅에 따라서 릴리즈 된 데이터의 ECO(설계 변경 주문서)를 작성하면 관리자가 검토 후 승인 여부를 결정하게 된다.  이러한 Vault와 Fusion 360 Manage간에는 제품 개발 부서에서 만들고, 변화하며 관리하는 BOM 데이터가 연계된다. (2) Fusion 360 Manage Fusion 360 Manage는 제품개발에 관련되는 모든 구성원과 데이터, 프로세스 연결을 위한 클라우드 기반의 PLM 솔루션이다. 온프레미스 방식의 협업 시스템인 Vault를 이용하여 보안과 성능을 만족시키고, 클라우드 기반의 Fusion 360 Manage를 통하여 접근성과 유연성을 확보할 수 있다.  Autodesk는 이 두 가지 제품을 Vault PLM이라는 이름으로 제공하고 있고 신제품 개발 관리, 전사적 BOM 관리, 협업관리, 제품 변경 관리, 그리고 품질 관리의 5가지 주요 기능을 지원하고 있다.    1) 신제품 개발 관리 – NPI (New Product Introduction) NPI는 회사에서 진행되고 있는 제품 개발 과정의 전반적 프로세스를 통제하고 관리할 수 있는 기능이다. 새로운 제품을 적시에 예산에 맞게 출시하는 과정에서 비효율적 요소를 제거하기 위하여 표준화된 프로세스를 제공하고 있다. 그리고 제품 개발 단계별로 수행되어야 하는 작업을 사전 정의하고 그 산출물과 마일 스톤을 통해서 신제품 개발이 잘 진행되고 있는지 점검하고 추적할 수 있다. 제품 개발이 어느정도 진행되고 있는지, 무슨 일이 일어나고 있는지를 실시간으로 관찰할 수 있으며 각 단계별 책임자를 할당하고 메일로 통지하여 신제품이 예정된 일정에 출시될 수 있도록 도와준다.  2) 전사적 BOM 관리 기업 전체에서 구조화된 제품 BOM을 중앙 집중식으로 관리하고 공유하여 최신의 정확한 정보를 보장하도록 지원한다. BOM정보가 클라우드 PLM과 항상 동기화 되고, 신속하고 효율적인 리비전 제어를 통하여 사용자가 원하는 정보에 정확하게 접근할 수 있도록 해준다. 이러한 전사적 BOM 관리로 BOM 정보가 언제 어떻게 변경되는지 정확하게 추적하는 이력 관리가 가능하다.  3) 공급업체 협업 관리 24시간 온라인으로 연결되어 있는 클라우드 기반 PLM 시스템은 제품 개발에 관련된 모든 구성원에게 끊김 없는 협업 시스템을 제공한다. 시스템을 통해 견적, 조달 및 공급업체 관리에 필요한 정보에 언제 어디서나 접근할 수 있다. 그래서 공급 업체의 선정이나 정기 감사, 규정 준수 여부 등을 이 시스템의 최신 정보를 기반으로 진행할 수 있고, 그 이력을 관리할 수 있다.  4) 제품 변경 관리 제품 변경사항이 하나의 협업 환경에서 완전히 정의되고 검토, 승인, 구현되도록 지원하고 있다. 이를통해 시스템에서 변경 관련 정보에 바로 접근할 수 있고, 모든 사용자가 변경 요청과 변경 지시의 과정과 상황을 실시간으로 정확하게 알 수 있다. 또한 전사적으로 발생하고 있는 제품 변경 활동을 관찰하고 이력 관리를 통해 과거의 추적성 확보를 가능하게 해준다.  5) 품질 관리 워크플로우를 자동화하여 부적합 품목 식별 및 분석에서 RMA, CAPA 및 설계 변경까지의 품질 체인을 관리할 수 있도록 지원한다. 표준화되고 정규화 된 품질 관리 프로세스를 기본적으로 제공하고 있으며 사내에서 운영되고 있는 품질관리 프로세스를 반영할 수 있다. 또한 품질 이력관리를 통하여 추적성을 확보하고 변경관리와 연계된 품질 문제의 이력을 관리할 수 있다.   이와 같은 주요 기능 외에도 Autodesk PLM App Store에서 좀더 상세하고 효과적인 모듈을 무상으로 추가하고 확장하여 사용할 수 있다. 또한 기존 시스템과의 쉬운 연계성을 위하여 Rest API를 제공하고 있으며 3rd Party 연계 솔루션들도 제공되고 있다.  3. 클라우드 기반의 유연한 PLM Autodesk PLM 솔루션은 클라우드 기반의 유연한 PLM이기 때문에 도입 결정과 함께 즉시 사용해 볼 수 있고, 조직에서 필요한 요구사항을 유연하고 쉽게 현실화할 수 있다. 최근 PLM 시장에도 클라우드의 바람이 불고 있다. PLM 서버의 유지 보수 인력과 비용 확보, 백업 정책 수립, 대체 시스템 구축, 하드웨어와 네트워크 규모 결정 등 과거 온프레미스 방식의 전통적 PLM 구축 과정에서 겪었던 어려움을 클라우드에서는 더 이상 고민할 필요가 없어졌기 때문이다.  그러나 회사의 핵심 자산이라 할 수 있는 제품의 도면, 모델, 정보 등을 클라우드에 올리는 것은 아무리 강력한 보안기능이 적용되어 있다 하더라도 고객 입장에서는 망설일수 밖에 없는 이유가 될 것이다. Autodesk Vault PLM은 이러한 사용자의 고민을 해결할 수 있는 유일한 제품으로 데이터의 보안과 사용 성능을 확보하는 동시에 전사 차원의 제품 개발 프로세스를 24시간 끊김 없는 접근성과 구성 가능한 사용자 환경의 유연성을 통하여 지원하고 있다.     좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기 

이에이트가 자체 개발한 디지털 트윈 플랫폼 NDX PRO를 플랜트, 기계, 자동차 등 제조 분야에 특화한 EPC(설계・조달・시공) 설루션을 출시했다고 발표했다. 지난 CES 2025에서 엔비디아는 물리적 AI 시스템을 지원하는 차세대 AI 플랫폼 코스모스(Cosmos)를 발표하며 데이터 활용의 새로운 가능성을 제시했다. 코스모스는 방대한 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하는 플랫폼으로 자율주행, 로봇, 산업 IoT(사물인터넷) 등 다양한 분야에서의 활용 가능성을 입증하며 AI 기반 디지털 전환의 새로운 기준을 제시했다. 코스모스의 핵심은 물리적 디지털 전환에 있다. 코스모스는 실제 세계의 물리적 데이터를 디지털화하고 이를 분석하여 실시간으로 피드백을 제공함으로써 더 나은 의사결정을 가능하게 한다. 이에이트는 자사의 EPC 특화 디지털 트윈 설루션이 코스모스와 동일한 기술 철학을 바탕으로 제조 현장에서 물리적 객체의 데이터들을 효율적으로 수집하고, 변환 및 분석하여 디지털 트윈을 구축하는 데 중점을 둔다고 소개했다. 코스모스와 같은 물리 AI 플랫폼을 활용하기 위해서는 물리적 객체의 디지털 트윈 구축이 선행되는데, 여기에 이에이트의 EPC 설루션과 같은 제조 특화 디지털 트윈 기술이 활용된다는 것이다.     이에이트는 현재 조선해양, 중장비, 자동차 등 분야에서 파트너 기업과 제조 현장의 디지털 전환을 위한 프로젝트를 진행 중이며, 이 중에는 엔비디아 플랫폼 기반의 디지털 팩토리 프로젝트도 포함되어 있다. 이에이트의 EPC 설루션은 이러한 디지털 팩토리 프로젝트에 도입될 예정이다. 이에이트의 EPC 설루션은 설계, 조달, 시공의 전 과정을 포함하는 대규모 프로젝트 전반에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있고 수집된 데이터를 기반으로 한 디지털 트윈을 생성하여 다양한 제조 시뮬레이션에 활용할 수 있도록 한다. 또한 이 제품은 오토캐드, 레빗, 아비바등 다양한 CAD 포맷을 지원하며, 빠르고 정확하게 각기 다른 유형의 2D/3D 도면 변환이 가능하다. 웹 기반 뷰어로 개발되어 PC, 태블릿, 모바일 환경에서 실시간으로 데이터를 확인할 수 있다는 편의성 또한 갖고 있다. 이에이트는 “타사의 디지털 트윈은 기존 시스템 제거 및 신규 시스템 설치 등으로 구축까지 5~10년까지 걸리는 데 반해, 이에이트의 설루션은 기존 시스템을 유지한 채로 다양한 데이터 유형을 연동시킬 수 있기에 구축 기간을 6개월~1년으로 단축시킨다”고 설명했다. 이에이트의 김진현 대표는 “EPC 산업의 디지털 전환은 단순한 데이터 관리의 차원을 넘어 물리적 객체를 디지털화 하여 EPC 산업의 더 나은 의사결정, 빠른 실행, 리스크 예측을 가능하게 한다. 이에이트는 EPC를 시작으로 다양한 산업에 특화된 제품 출시를 통해 디지털 대전환 시대를 선도할 것”이라고 전했다.

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.

오토데스크가 자사의 연례 행사인 ‘오토데스크 유니버시티(AU) 2024’을 열고 AECO(건축·엔지니어링·건설∙운영) 산업의 새 시대를 위한 BIM 데이터 연결과 강화된 AI 기술을 발표했다. 오토데스크는 “AECO 산업 전반에서 지속가능성과 성장을 위해 디지털 혁신과 전환이 매우 중요한 과제이며 성과 기반의 BIM이 이를 위한 솔루션이 될 수 있다”고 전했다. 또한 “성과 기반 BIM의 핵심은 데이터이며, 더 나은 데이터 연결을 기반으로 한 AI를 통해 생산성, 창의성 및 지속 가능성 향상은 물론 리스크 감소를 실현할 수 있다”고 설명했다.  오토데스크는 올해 초, 오토데스크 독스(Autodesk Docs) 사용자에게 세부 데이터를 제공하는 중요한 단계인 AEC 데이터 모델 API를 출시한 바 있다. 이에 더해 이제는 오토데스크 포마(Autodesk Forma)와 오토데스크 독스를 연결함으로써 더욱 강화된 워크플로와 협업 기회를 제공한다. 예를 들면, 오토데스크의 디지털 화이트보드 및 협업 도구인 포마 보드(Forma Board)는 오토데스크 독스에서 시각 자료를 가져온다. 이를 통해 건축가, 엔지니어 등 이해관계자들은 실시간으로 디지털 개념을 공유하고 쉽게 이해할 수 있다. 나아가 향후에는 오토데스크 독스뿐 아니라 레빗(Revit), 오토데스크 워크숍 XR(Autodesk Workshop XR) 등으로 확장 연결한다. 이를 통해 한층 강화된 레빗의 설계 및 문서화 기능, 오토데스크 워크숍 XR의 3D 모델 검토 기능을 활용할 수 있을 예정이다.     데이터를 정확하게 다루는 것은 성과 기반 BIM을 발전시키고, AI를 통해 고객의 워크플로를 개선하는 데 필수이다. 오토데스크 유니버시티에서는 생산성, 창의성, 지속 가능성을 높이는 오토데스크 AI(Autodesk AI)의 발전에 대해 논의했다. 포마의 탄소 발자국 분석 기능이 이 중 하나인데, 오토데스크는 설계 초기 과정에서 건축 자재의 탄소 발자국을 측정할 수 있는 기능을 베타 버전으로 출시했다. 이 기능은 AEC 컬렉션의 건축가를 위한 총 탄소 분석의 일환으로, 조명, HVAC, 건축 요소 및 건축 자재와 같은 요소로부터 탄소 영향을 측정해 성과 달성에 도움을 준다. 또한 오토데스크 AI는 방대한 데이터 속에서 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 지원한다. 오토데스크 컨스트럭션 클라우드(Autodesk Construction Cloud) 내 베타 버전으로 출시된 오토데스크 어시스턴트(Autodesk Assistant)는 자연어 프롬프트를 사용해 특정 질문에 답변하고, 항목 목록을 생성하거나, 프로젝트 커뮤니케이션을 위한 요약을 작성한다. 이를 통해 사용자는 시간을 절약하고 리스크를 줄일 수 있다. 더불어 오토데스크는 에스리(Esri)와의 전략적 제휴에 계속 투자하고 있으며 포마 내에서 에스리의 데이터 가용성을 확장하는 계획을 발표했다. 기존 에스리의 지형 데이터에 대한 접근 외에도 ArcGIS의 맥락 지리 데이터(건물, 구역, 도로, 재산 경계, 이미지 등)가 포함될 계획이다. 이러한 확장된 통합은 건축가와 계획자가 포마를 사용해 위치를 고려한 설계를 하고, 더 지속 가능하고 회복력 있으며 지역 사회를 더 잘 지원하는 프로젝트를 실현하는 데 도움이 될 것이다. 한편, 오토데스크는 AECO 산업의 전환 진행에 따라 고객의 비즈니스 회복력과 효율을 높이기 위해 오토데스크 독스와 연결된 핵심 제품 포트폴리오(레빗, 오토캐드, 시빌 3D 및 오토데스크 컨스트럭션 클라우드)에 대한 투자와 개선을 지속하고 있다고 밝혔다. 오토캐드 2025는 2024 버전보다 파일 열기가 두 배 정도 빨라진다. 오토데스크는 거의 실시간으로 정보를 제공할 수 있는 새로운 기능의 비공개 베타 버전을 출시할 예정이다. 시빌 3D 협업을 위한 오토데스크 콜라보레이션(Autodesk Collaboration)에서는 핵심 인프라 측정, 단면 작업, 3D 모델 통합 기능이 향상됐다. 또한, 웹용 시트 세트 매니저(Sheet Set Manager)가 데스크톱 버전과 더욱 일치하도록 업데이트됐다. 레빗 2025는 고객 피드백을 지속적으로 반영해 문서 세트를 관리하기 위한 시트 콜렉션(Sheet Colletion) 및 PDF 업그레이드, BIM에서 더 개방적인 워크플로를 위한 상호 운용성 개선, 생산성 향상을 위한 성능, 개인화 및 통찰력 업그레이드를 제공한다. 여기에 오토데스크는 최근 오토데스크 컨스트럭션 클라우드의 새로운 기능을 발표했다. 샘플 프로젝트 템플릿(Sample Project Templates), 예산 스냅샷(Budget Snapshots), 빌딩커넥티드 프로(BuildingConnected Pro), 오토데스크 빌드(Autodesk Build)의 비용 관리 기능 등을 통해 팀 전체 의사 결정 과정을 보다 효율적으로 개선한다. 새롭게 추가된 기능은 방대한 자료를 정리하고 불필요한 정보를 걸러내 사용자가 의사결정에 필요한 핵심 정보에 집중할 수 있도록 지원한다. 오토데스크는 “포마는 하나의 도구만으로 다양한 작업을 처리할 수 있도록 도와 설계 과제를 보다 창의적으로 수행할 수 있도록 지원한다”고 설명하며, ”데이터, AI, 그리고 포마는 혁신적으로 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구로, 이와 함께 설계부터 건설까지의 과정을 효율화하고 산업폐기물이나 지식 손실을 줄이는 등 지속 가능한 미래를 만들어 나갈 수 있을 것”이라고 전했다.

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