#태성에스엔이 #CAE #컨퍼런스 구조/유동/열 해석부터 AI 연계까지 | TSTS 2026 기술 컨퍼런스 안내      이 내용이 제대로 보이지 않으면 행사 상세 페이지에서 확인하시기 바랍니다. 엔지니어링 경쟁력은 더 이상 기술의 보유 여부가 아니라 얼마나 빠르고 효과적으로 활용하는가에 의해 결정됩니다. 특히 AI와 시뮬레이션의 결합은 제품 개발 속도와 의사결정 방식 전반에 의미 있는 변화를 만들어오고 있습니다. TSTS 2026에서는 다양한 산업의 실제 적용 사례를 통해 엔지니어링 혁신이 어떻게 개발 기간 단축, 비용 절감, 경쟁력 강화로 이어지는지를 확인하실 수 있습니다. - 개발 리드타임 단축 및 비용 절감 사례 - 데이터 기반 설계 의사결정 고도화 전략 - 기업 경쟁력 강화를 위한 기술 활용 방향 이번 행사를 통해 귀사의 엔지니어링 전략을 점검하고, 실질적인 성과로 이어질 수 있는 방향을 확인하시기 바랍니다. 출장공문 다운로드 ■ AGENDA 기조연설 : 10:00 ~ 11:20 르웨스트홀 A 10:00 – 10:30  |  #Ai 반도체 Agentic AI 인공지능을 위한 HBM-HBF 메모리 구조의 혁신 Physical AI 시대로의 진입에 따라 AI의 성능은 이제 GPU가 아닌 '메모리 대역폭과 용량'에 의해 결정됩니다. 본 강연에서는 초거대 AI 데이터 센터의 핵심 전략이 될 HBM-HBF 최적화 구조를 제안합니다. 차세대 기술인 HBDF와 3차원 통합 구조를 통해 미래 AI 서비스를 위한 메모리 기술 혁신의 방향성을 확인하시기 바랍니다. 김정호 교수  KAIST 10:30 – 11:00  |  #방산/구조해석 고밀도 AESA 레이더 시스템을 위한 구조해석 기반 수냉식 냉각판 설계와 검증: 내압 성능 예측부터 헬륨 기밀시험을 통한 프로토타입 검증까지 근접방어무기체계(CIWS)의 핵심인 AESA 레이더는 고밀도 발열 소자를 포함한 TRM의 안정적 냉각이 운용 신뢰성을 좌우합니다. 본 발표에서는 복잡한 냉각 유로를 내장한 수냉식 냉각판의 설계 단계에서 구조해석을 통해 내압 성능과 최대 변위를 사전 검증한 과정을 소개합니다. 제작 공정 안정화를 거쳐 완성된 프로토타입에 대한 헬륨 기체 내압시험 결과를 통해 설계 기준 충족 여부를 확인하시기 바랍니다. 신동준 수석연구원  LIG D&A 11:00 – 11:20  |  #Ai+Ansys From Physics to AI: The Evolution of Simulation with Ansys and Tae Sung S&E AI의 기능 확대에 따라, 공학 시뮬레이션 분야에서도 '정확한 물리 해석'을 유지하면서 '속도와 자동화'를 극대화할 수 있는 도구로서의 개발이 활발히 진행되고 있습니다. 본 세션에서는 Ansys의 AI의 기술개발 현황과 함께 이의 올바른 적용을 위한 태성에스엔이의 서비스를 설명합니다. 윤진환 본부장  태성에스엔이 Lunch Break 11:30 - 12:50 산업군 트랙 : 12:50 ~ 17:00 르웨스트홀 4F 각 세션장 전기/전자/ 반도체 자동차/ 모빌리티 항공우주/ 방산 에너지/중공업/ 플랜트 헬스케어  Agenda 한 눈에 보기 ■ 사전등록 안내 기간 : 2026.04.01.~05.08. 한정된 좌석으로 인하여 조기 마감 될 수 있습니다. 혜택 1 사전등록 후 현장참여 선착순 300분께 태성에스엔이의 키링을 제공합니다.   혜택 2 사전등록 후 현장참여 선착순 500분께 점심식사를 제공합니다.   ＊ 행사 종료 후 진행되는 설문조사에 참여해 주세요. 소중한 의견을 주신 분들께 깜짝 기념품을 드립니다. 사전신청 바로가기 Sponsor Platinum Gold Silver

이에이트가 물리 해석 시뮬레이션 기술을 고도화하고 인공지능(AI) 기반 시뮬레이션의 산업 활용 범위를 넓히고 있다고 밝혔다. 물리 해석 시뮬레이션은 열, 유체, 구조, 전자기 등 여러 분야에서 제품 설계와 성능 검증의 핵심 도구로 쓰여 왔다. 하지만 전문가 의존도가 높고 반복 작업에 많은 시간이 걸리는 한계가 있었다. 이에 따라 산업 현장에서는 더 빠르고 유연하게 활용할 수 있는 AI 기반 자동화 기술에 대한 수요가 늘고 있다. 최근 주목받는 기술은 ‘AI 대리 모델(AI surrogate)’이다. 이 기술은 반복적인 물리 시뮬레이션 결과를 학습해 근사치를 빠르게 도출하는 방식이다. 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리는 시뮬레이션을 보완하면서 다양한 조건을 현실적으로 비교하고 검토할 수 있어 산업계의 관심이 높다. 이에이트의 ‘NFLOW Ai(엔플로우 Ai)’는 웹 환경에서 물리 시뮬레이션을 실행하고 GNN U-Net 기반의 AI 대리 모델을 활용해 해석 주기를 단축하는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 플랫폼이다. 별도의 장비 설치 없이 웹 브라우저에서 시뮬레이션을 수행할 수 있어 현장 활용성이 좋다. 이에이트는 NFLOW Ai를 데이터 지능 플랫폼 ‘NAXiS(넥시스)’, 운영 의사결정 시스템 ‘NAX Ops(넥스옵스)’와 연계하고 있다. 시뮬레이션 결과가 실제 운영 판단과 의사결정으로 이어지는 통합 구조를 구축하겠다는 취지다. 이에이트는 시뮬레이션이 전문가 중심의 영역에서 실무 도구로 역할이 변화하고 있다고 설명했다. 이어 NFLOW Ai를 통해 많은 현장에서 시뮬레이션을 쉽게 활용하는 환경을 만들고, AI 기술과의 결합을 통해 실질적인 가치를 만드는 개발을 이어가겠다고 밝혔다. 또한 제조, 에너지, 인프라 등 주요 산업에서 AI 기반 시뮬레이션의 활용이 시나리오 검토와 의사결정 지원으로 확대되는 추세에 따라, 기술 고도화와 제품 연계를 통해 시장 입지를 넓힌다는 계획이다.  

산업 특화 AI와 클라우드 플랫폼 통해제조·건설 경쟁력 강화 지원   오토데스크코리아는 플랫폼과 AI를 결합한 ‘디자인 & 메이크(Design & Make)’ 전략을 통해 설계·시공·제조 전 과정의 데이터 단절을 해소하고, 현장 중심의 실질적인 성과 창출에 주력했다. 특히 BIM, 클라우드, 시뮬레이션, 생성형 AI를 기반으로 고객 사례를 확대하며 AX 실행 단계로의 전환을 가속화했다. 올해 오토데스크는 산업 특화 AI와 클라우드 플랫폼을 통해 국내 제조·건설 기업의 경쟁력 강화를 꾸준히 지원할 계획이다. ■ 최경화 국장     지난해 국내 제조/건축 시장에 대해 평가한다면? 지난해 국내 제조 및 건축 시장은 투자 위축, 원자재 비용 부담 등 복합적인 외부 환경 속에서 전반적으로 보수적인 기조를 유지한 한 해였다. 특히 건설 시장은 기존 자산의 효율적 운영과 비용 관리에 초점이 맞춰졌고, 제조 산업 역시 대규모 설비 투자보다는 생산성 개선과 공정 최적화 중심의 전략이 두드러졌다. 다만 이러한 환경 속에서도 대형 건설사를 중심으로 디지털 전환을 통해 사업 경쟁력을 강화하려는 움직임이 가시화되었다. 단순한 툴 도입을 넘어 데이터 기반의 의사결정 체계를 구축하려는 시도가 늘어난 한 해였다고 평가한다.   지난해 오토데스크의 주요 화두와 이로 인해 기대하는 변화는? 지난해 오토데스크의 핵심 화두는 ‘플랫폼’과 ‘AI’였다. 오토데스크는 개별 소프트웨어 공급을 넘어 설계부터 시공, 제조, 운영에 이르는 전 과정을 데이터로 연결하는 ‘디자인 & 메이크’ 플랫폼 기업으로 도약하기 위해 전략을 강화하고 있다. 산업 현장에서는 그동안 데이터가 단절되어 비효율이 발생하곤 했다. 하지만 오토데스크의 플랫폼 전략과 AI 기술이 결합되면서, 고객들은 단순 반복 작업에서 벗어나 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있게 되었다. 특히 데이터와 자동화를 통해 단절된 워크플로를 연결함으로써 생산성을 획기적으로 높이는 변화가 현장에서 실제로 일어나고 있다.   지난해 주요한 비즈니스 성과 및 고객 성공사례를 소개한다면? 지난해 오토데스크는 단순 라이선스 공급을 넘어, 고객사가 명확한 비즈니스 목표를 달성할 수 있도록 돕는 ‘컨설팅 파트너’의 역할을 강화했다. 기술은 수단일 뿐이며 고객이 해결하고자 하는 품질, 안전, 원가 등의 문제를 정의하고 이를 해결하는 설루션을 함께 설계하는 데 집중했다. 대표적인 성공 사례로 GS건설과의 협업을 꼽을 수 있다. GS건설은 오토데스크 컨스트럭션 클라우드(ACC)를 도입하여 현장 검측 프로세스를 디지털화했다. 이를 통해 기존에 수작업으로 진행되던 검측 업무 준비 시간을 73% 단축했고, 태블릿과 웹을 통해 최신 BIM 모델을 실시간으로 확인하면서 연간 약 20만 장의 종이 문서를 절감하는 성과도 거두었다. 무엇보다 단순한 문서 관리를 넘어, 현장의 모든 데이터가 플랫폼에 축적되어 향후 자산으로 활용될 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 디지털 전환의 모범 사례라고 할 수 있다. 또 다른 사례로는 행림종합건축사사무소가 있다. 행림종합건축사사무소는 오토데스크 포마(Autodesk Forma)의 생성형 AI 기능을 실무에 적극 도입하여 초기 설계 단계의 효율을 극대화했다. 지형, 일조, 소음, 바람 등 복잡한 환경 변수를 자동으로 분석하고, 수십 가지의 설계 대안을 생성·비교함으로써 최적의 결과물을 신속하게 도출해냈다. 이를 통해 초기 설계 검토 시간을 대폭 줄이고 정확도를 높였을 뿐만 아니라, 관련 데이터를 향후 프로젝트에서 활용 가능한 디지털 자산으로 축적한다는 점에서 AI 기반 설계 혁신의 좋은 사례라 할 수 있다.   최근 인수한 회사 및 이로 인한 변화, 전망에 대해 소개한다면? 오토데스크는 디자인 & 메이크 플랫폼의 완성을 위해 핵심 기술을 보유한 기업을 전략적으로 인수해왔다. 이는 각 분야별 전문성을 플랫폼에 통합하여 고객에게 끊김 없는 워크플로 환경을 제공하기 위한 것이다. 먼저 오토데스크 포마(Autodesk Forma)는 2020년 인수한 스페이스메이커(Spacemaker)를 기반으로 발전한 AI 네이티브 플랫폼으로, 설계 초기 단계에서 환경 분석과 대안 검토를 자동화해 보다 나은 의사결정을 지원한다. 최근에는 오토데스크 컨스트럭션 클라우드와의 통합을 통해 기획–설계–시공–운영을 하나의 연속된 흐름으로 연결하는 기반을 마련했다. 또한, 2021년 물 인프라 데이터 분석 및 시뮬레이션 전문 설루션 이노바이즈(Innovyze) 인수를 통해 상하수도 및 배수 시스템의 설계부터 운영까지 아우르는 디지털 트윈 설루션을 확보했다. 기후 변화로 인한 물 관리 중요성이 커지는 가운데, 이노바이즈의 시뮬레이션 기술은 지속 가능한 도시 인프라 구축에 핵심적인 역할을 하고 있다. 2023년 인수한 플렉스심(FlexSim)은 공장 및 물류 센터 시뮬레이션 설루션이다. 이를 통해 오토데스크는 공장 설계뿐만 아니라, 실제 공장 운영 시의 물류 흐름과 병목 현상을 디지털 환경에서 미리 검증할 수 있게 되었다. 제조 프로세스의 최적화를 지원하여 스마트 공장 구현을 가속화할 수 있는 기반을 마련했다.   엔지니어링 소프트웨어 분야에서 AI 대응을 위한 전략은? 오토데스크의 AI 전략은 보여주기 식이 아닌, 현장에서 바로 활용 가능한 실용성에 초점을 두고 있다. 데이터와 자동화를 통해 설계–제작–운영 전 과정의 단절된 워크플로를 연결하고 생산성을 높일 수 있는 고도화된 AI 기능을 제공한다. 오토데스크 AI(Autodesk AI)는 반복 작업 자동화, 축적된 데이터 기반 인사이트 제공, 기존 작업 성능 개선이라는 세 가지 축을 중심으로 발전하고 있다. 이러한 접근은 설계 정확도 향상, 일정 단축, 리스크 예측 등으로 이어지며, 실제 프로젝트 성과로 연결되고 있다. 다만 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 BIM과 같은 디지털 기반 데이터 축적이 선행돼야 한다. 오토데스크는 고객이 이러한 기반을 단계적으로 구축할 수 있도록 기술 컨설팅과 플랫폼을 함께 제공하고 있다.   올해 제조/건축 시장에 대한 전망은? 올해는 AI 전환(AX)이 본격 확산되는 해가 될 것이다. 지난해 오토데스크가 발표한 2025 디자인 & 메이크 글로벌 보고서에 따르면, 조사 대상 기업의 약 61%가 AX를 통해 상당히 의미 있는 생산성 향상을 경험했으며, 디지털 성숙도가 높은 기업일수록 AI 투자를 통해 의미 있는 생산성 향상과 ROI를 거두고 있다고 답했다. 올해는 많은 기업이 AI에 대한 관심을 넘어, 실제 업무 프로세스에 AI를 어떻게 적용할지 구체적으로 실행하는 단계로 진입할 것으로 전망한다. 특히 제조 분야에서는 스마트 공장 고도화와 함께 설계-제조 데이터의 통합이 가속화될 것이며, 건설 분야에서도 BIM 의무화 흐름과 맞물려 데이터 기반의 협업이 필수 생존 전략으로 자리 잡을 것이다.   올해 주목하는 시장 흐름이나 기술 이슈가 있다면? 최근 많은 기업이 AX를 얘기하지만, 이를 성공적으로 추진하는 데 있어 가장 경계해야 할 것은 ‘고립된 AI(siloed AI)’다. 전사적인 데이터 통합 없이 부서별로 파편화된 AI를 도입하면 오히려 데이터의 단절을 초래하여 큰 효과를 보기 어렵다. 따라서 올해의 핵심 이슈는 ‘데이터의 연결(connected data)’이 될 것이다. 설계, 시공, 운영 등 각 단계에서 생성되는 데이터가 하나의 클라우드 플랫폼에 축적되고, 이것이 산업 특화 AI와 연결될 때 비로소 진정한 AX가 실현될 수 있다. 오토데스크는 고객이 파편화된 데이터를 클라우드 상에서 통합 관리할 수 있도록 지원하는 데 주력할 것이다.   올해 신제품 출시나 기술 포트폴리오 확장 계획은? 올해는 AI 기반의 혁신적인 기능들이 제품 전반에 대거 탑재된다. 대표적으로 오토데스크 어시스턴트(Autodesk Assistant)는 자연어 대화를 통해 사용자가 필요한 정보를 찾거나 작업을 자동화할 수 있도록 지원한다. 또한 뉴럴 캐드(Neural CAD)와 같은 차세대 기술을 통해 복잡한 설계 형상을 AI가 이해하고 생성을 지원하는 기능도 선보일 예정이다. 한국 시장을 위한 특별한 라인업 확장도 있다. 국내 사용자들의 다양한 니즈를 반영하여 오토캐드 포트폴리오를 전문 툴셋을 포함한 오토캐드 플러스, 오토캐드, 오토캐드 LT, 오토캐드 웹 등으로 세분화하여 선택의 폭을 넓혔다. 이를 통해 고객은 프로젝트 규모와 예산에 맞춰 최적의 설루션을 선택할 수 있게 되었다.   올해 국내 비즈니스 계획은? 올해 오토데스크코리아는 고객 및 파트너와의 동반 성장을 최우선 목표로 삼고 있다. 첫째, SMB(중소·중견기업) 지원 강화이다. 공공 BIM 확산에 발맞춰 중소기업이 비용 부담 없이 BIM을 도입할 수 있도록 교육 프로그램과 공동 구매 프로모션 등을 관련 협회와 준비하고 있다. 둘째, 오토캐드 시장 확대이다. 확장된 오토캐드 라인업을 바탕으로 2D 도면부터 3D 설계, 현장 협업까지 아우르는 유연한 작업 환경을 제공하여 국내 설계 생산성을 높이는 데 기여할 것이다. 셋째, 미래 인재 양성이다. 정부 산하 기관 및 민간 교육 기관과 협력해 관련 교육 과정을 개설하고 있으며, 교육기관에 오토데스크 소프트웨어를 무상으로 제공하고 있다. ‘숙련된 인재를 확보하고 유지하는 것’이 디지털 전환의 핵심이라고 보고 있는 만큼, 이 부분에 중장기 투자를 이어갈 계획이다.   이외에 전하고 싶은 이야기가 있다면? 오토데스크의 미션은 ‘더 나은 세상을 함께 설계하고 제작하는 것(Design and Make a Better World Together)’이다. 기술은 그 자체로 목적이 아니라, 우리가 사는 세상을 더 안전하고, 편리하고, 지속 가능하게 만들기 위한 도구이다. 한국은 글로벌 시장에서도 혁신을 가장 빠르게 수용하고 실험하는 ‘혁신의 아이콘’이다. 오토데스크코리아는 한국의 기업들이 글로벌 경쟁력을 갖추고 성공적인 디지털 전환을 이룰 수 있도록, 가장 신뢰할 수 있는 파트너로서 늘 함께 할 것이다.     ■ '2025 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사'에서 더 많은 내용이 제공됩니다.

데이터와 AI로 연결된 스마트 제조의 미래… 파트너 생태계로 혁신 가치 극대화   전 세계 제조 산업은 급변하는 환경에서 복잡한 과제를 안고 있다. 이에 대해 아비바는 데이터 통합과 글로벌 파트너 생태계를 기반으로 한 ‘집단 대응’을 핵심 전략으로 제시한다. 아비바의 스티브 르완(Steve Lewarne) 채널 프로그램 총괄 부사장과 에릭 첸(Eric Chen) APAC 파트너 비즈니스 총괄 부사장은 공장과 공급망을 관통하는 데이터를 하나로 모으고 AI(인공지능) 기술을 결합해 의사결정의 질을 높이는 스마트 제조 전략을 소개했다. 또한, 개방형의 파트너 생태계를 통해 국내 제조산업의 디지털 전환(DX)을 뒷받침하겠다고 전했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 아비바 스티브 르완 부사장(왼쪽)과 에릭 첸 부사장(오른쪽)   스마트 제조를 위해 아비바가 제시하는 핵심 기술 스택은 무엇인지? 아비바 기술의 핵심은 개방적이고 중립적인 커넥트(CONNECT) 플랫폼이다. 이 플랫폼은 다양한 데이터와 시스템을 하나로 통합하는 기반 역할을 수행한다. 플랫폼 내부에는 플랜트 설계 및 설비 구축 정보를 저장하는 엔지니어링 데이터베이스와, 현장의 에지 환경 데이터를 실시간 스트리밍하는 아비바 파이 시스템(AVEVA PI System)이 연계되어 있다. 공장 운영 단계에서는 HMI SCADA(스카다) 시스템과 공정 성능을 최적화하는 디지털 트윈 설루션이 활용된다. 설계부터 운영, 최적화에 이르는 전 과정의 워크플로에는 생성형 AI와 에이전틱 AI가 내재화된다. 이를 통해 사용자는 새로운 방식으로 공장 운영에 대한 통찰력을 얻고, 문제의 신속한 해결은 물론 예측 분석과 프로세스 시뮬레이션 등의 지원을 받을 수 있다.   아비바가 플랫폼 기술을 통해 추구하는 혁신 가치는 어떤 것인지? 협업을 바탕으로 가치 사슬 전반의 효율을 극대화하는 것이 핵심이다. 복잡한 과제에 대응하기 위해 공장 내부 데이터뿐만 아니라 공급망 정보를 한곳에 모아 집단적으로 대응하는 것이 중요하다. 이를 통해 특정 설비에 문제가 발생했을 때 외부 협력사와 데이터를 즉각적이고 안전하게 공유해 문제를 신속히 해결하도록 지원할 수 있다. 운영 기술과 전사적 IT 데이터의 통합을 통한 의사결정 역량 강화도 중요한 가치다. 파트너 기술을 연계해 재무, 인사, 시장 정보 등 폭넓은 맥락을 생산 데이터와 통합하며 시스템 복잡성을 추상화해 사용자가 직관적인 인사이트를 얻도록 돕는다. 특히 워크플로에 내재된 AI 기술은 신규 인력이 가치를 창출하는 시간을 줄이고 은퇴하는 숙련자의 지식을 시스템에 자산화하여 인력 부족 및 고령화 문제에 대응하게 해준다. 운영 측면에서는 프로세스와 장비 운영을 최적화해 에너지 사용량과 폐기물을 줄이고 환경적 영향을 최소화해 규제 준수를 돕는다. 마지막으로 ‘진화적 접근(evolutionary approach)’을 통해 고객이 기존 시스템을 전면 교체하지 않고도 혁신을 이룰 수 있는 유연성을 제공하며, 특정 벤더에 종속되지 않는 생태계를 조성하고 있다.   아비바의 기술 스택에 적용된 AI에 대해 소개한다면? 아비바의 AI 기술은 단순한 단일 애플리케이션 형태가 아니라 설계부터 최적화까지 전체 프로세스와 워크플로 전반에 깊숙이 녹아 있다. 아비바는 상황과 목적에 맞춘 다중 모드 AI를 지원하며 생성형 AI나 에이전틱 AI 등 적합한 방식을 제공한다. 현장에서는 생성형 AI 어시스턴트를 통해 의사결정권자나 운영자가 자동화 시스템과 대화하듯 소통하며 정보를 파악할 수 있다. AI는 맥락에 맞춰 공정 데이터를 알기 쉽게 제공해, 사용자가 새로운 방식으로 운영 인사이트를 얻고 문제의 근본 원인을 빠르게 해결하도록 돕는다. 또한, 에이전틱 AI는 공장 상황을 지속적으로 모니터링하다가 편차가 발생하면 사전에 알림을 제공하며, 프로세스 시뮬레이션이나 설비 예지보전 등에도 쓰인다.   아비바의 글로벌 파트너 생태계 및 파트너 전략에 대해서 소개한다면? 아비바는 전 세계 5000개 이상의 글로벌 파트너와 협력하고 있다. 파트너 유형은 세 가지로 구분된다. ▲현지 시장에서 설루션을 판매하고 기술 지원을 제공하는 세일즈 및 서포트 파트너 ▲애플리케이션 개발 및 시스템 통합(SI)을 제공하는 SI 파트너 ▲기술을 자사 설루션에 내재화해 판매하는 OEM 및 MSP 파트너 등이다. 아비바가 파트너 중심 성장 전략을 강화하는 이유는 산업계의 복잡성에 대응하기 위해서다. 플랫폼을 현장에 최적화하기 위해서는 특정 산업 분야의 전문성과 현지 실행 역량을 갖춘 파트너의 역할이 필수이다. 아비바 혼자 모든 역량을 제공할 수 없기 때문에, 개방적인 커넥트 플랫폼을 통해 파트너들이 맞춤형 앱을 구축하게 함으로써 고객의 선택권을 넓힌다. 결과적으로, 파트너 생태계와의 협력은 고객의 디지털 전환(DX) 여정을 단축시키는 강력한 원동력이 된다.   한국 시장에서 아비바의 파트너 전략은 어떻게 전개할 계획인지? 과거 한국 시장은 미국이나 유럽 등 선진 시장의 성공 사례를 수입하여 도입하는 입장이었지만, 한국 파트너들의 역량이 크게 높아져 현재는 훌륭한 성공 사례를 다수 구축하는 단계로 발전했다. 대표적인 성과로, 국내 대형 반도체 고객사가 아비바의 포트폴리오를 활용해 리버스 엔지니어링으로 디지털 모델을 구축하고 성공적인 전환을 이룬 사례가 있다. 한국 내 파트너 생태계를 더욱 탄탄히 다지기 위해 아비바는 다각적인 전략을 추진 중이다. 파트너가 맞춤형 설루션을 더 잘 제공하도록 기술 교육, 공동 피오씨(개념 증명), 기술 인증 등 지원 서비스를 제공한다. 한국에서 검증된 성공 사례를 아시아태평양 지역으로 전파하고, 해외 사례를 한국에 소개하며 상호 시너지를 내고자 한다.   향후 한국의 제조 시장에 대한 전망과 비즈니스 계획에 대해 소개한다면? 아비바는 한국의 스마트 제조 시장이 급성장하는 전환점을 맞이했다고 보며 제조업 분야에서 큰 폭의 성장이 일어날 것으로 전망한다. 이에 따라 반도체, 자동차, 전기차(EV) 배터리 산업을 중점 공략 산업으로 정하고 파트너십과 설루션 적용을 집중 확대하고 있다. 한국 반도체 시장은 자본 투자가 활발하고 여전히 엄청난 잠재력을 가진 시장이라고 본다. 연간 약 8%의 성장이 예측될 만큼 최우선 순위 공략 대상이다. 자동차와 EV 배터리 분야 역시 대규모 투자가 집중되고 있어 강력한 성장세가 기대되는 핵심 분야다. 아비바는 이러한 주요 산업의 까다로운 요구사항을 충족할 수 있는 검증된 맞춤형 설루션을 보유하고 있다. 실제로 한국과 대만의 대형 반도체 기업과 한·일 양국의 대형 자동차·EV 배터리 기업들이 설계부터 운영까지 전 과정에 아비바 설루션을 도입해 성공적으로 디지털 전환을 추진 중이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

로크웰 오토메이션은 지난 3월 4일~6일 열린 ‘오토메이션 월드 2026’에 참가해 산업 운영의 미래 비전과 자율 제조 전환 전략을 소개했다. 하드웨어 중심에서 소프트웨어 및 서비스 중심 기업으로 탈바꿈하고, 자동화를 넘어 AI와 데이터 중심의 자율 운영 단계로 진화하겠다는 비전을 밝힌 로크웰 오토메이션은 글로벌 파트너들과 함께 자율형 스마트 공장 생태계를 구축할 계획이다. ■ 정수진 편집장     AI 기반의 자율 제조 운영으로 산업 패러다임 전환 로크웰 오토메이션 코리아의 인더스트리 및 OEM 영업 본부장인 김낙현 상무는 “제조 산업이 하드웨어 중심 자동화에서 AI와 소프트웨어 기반의 자율 운영 단계로 진입하는 변곡점을 맞이했다”고 짚었다. 로크웰 오토메이션은 이러한 변화가 제조업의 복합적인 위기와 기술 진화가 맞물린 결과라고 보고 있다. 김 상무는 현재 제조업계가 에너지 비용 상승, 숙련 인력 부족, 공급망 리스크 등 거대한 위기에 직면했다고 진단하면서, “제조 기업은 전방위 압박 속에서도 지속 가능한 생산 능력을 키워야 하는 과제를 안고 있다”고 전했다. 기술 발전도 가속화되고 있다. AI와 로보틱스 등 생산 기술이 빠르게 발전하면서 적용 분야 또한 넓어지는 추세다. 김낙현 상무는 이에 따라 기존의 공장 운영 방식을 새롭게 재조명해야 한다면서, “하드웨어 통제 위주의 제조 환경이 AI와 데이터 기반으로 스스로 학습하고 최적화하는 자율 운영 체계로 넘어갈 것”이라고 전망했다. 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표는 “산업 현장의 AI는 더 이상 자동화를 보완하는 부가 기술이 아니다. 데이터 단절을 극복하고 공장 운영 전반의 의사결정 구조를 바꾸는 핵심 인프라로 자리 잡았다”면서, 제조 기업들이 자연스럽게 통합 데이터 기반의 자율 운영 단계로 전환해 나가고 있다고 밝혔다.     산업 생애주기 전반에 걸친 AI 통합 추진 로크웰 오토메이션 코리아의 마켓 액세스 영업 본부장인 이원석 상무는 산업용 AI의 특수성을 강조했다. 실시간 제어와 운영기술(OT) 데이터, 안전성이 중요한 산업 현장에서는 단순 분석형 AI보다 설계–운영–유지보수 전반에 내재된 특화 AI가 필요하다는 설명이다. 로크웰 오토메이션은 제품의 전체 생애주기에 AI를 결합하는 엔드 투 엔드 전략을 추진하고 있다. ▲설계 단계에서는 자연어 질의로 프로그램 코드를 자동 생성하고, 디지털 트윈 설루션으로 가상 공간에서 물리적 장비의 시뮬레이션을 수행한다. ▲운영 단계에서는 제어기 내부에 AI 모듈을 탑재해 장비가 머신러닝으로 제어 값을 조정하고 이상을 예측한다. 여기에 AMR(자율이동로봇) 설루션을 융합해 공장의 자율 최적화를 구현한다. ▲유지보수 단계에서는 설비의 에지(edge) 단에 AI를 적용해 실시간 모니터링을 진행하고, 유지보수 시스템과 연동해 선제적인 작업 지시를 내려 다운타임을 방지한다. 이원석 상무는 “수명주기 전반을 아우르는 파트너십을 바탕으로 모든 제품군에 AI 기술을 내재화해 시작부터 끝까지 책임지는 역량이 로크웰 오토메이션의 산업용 AI가 가진 차별점”이라고 강조했다.     중소기업을 위한 자율 공장 로드맵과 구축 전략 제시 로크웰 오토메이션은 디지털화 및 데이터 인프라가 상대적으로 부족한 중소·중견 기업을 위한 단계별 전략도 소개했다. 핵심은 중소·중견 기업이 자율형 스마트 공장으로 원활하게 나아갈 수 있도록 맞춤형 컨설팅과 기술의 자연스러운 내재화를 결합해 제공하는 것이다. 김낙현 상무는 “한국의 많은 중소·중견 기업이 아직 데이터 수집조차 제대로 되지 않는 기초적인 스마트 공장 단계에 머물러 있다”면서, “이를 해결하기 위해 로크웰 오토메이션은 전담 컨설팅 조직을 통해 고객의 상황을 분석하고, 자율형 공장으로 가기 위한 구체적인 AI 접목 플랜과 단계별 설루션 활용을 지원하고 있다”고 밝혔다. 로크웰 오토메이션 코리아의 라이프사이클 서비스 사업본부장인 최태능 상무는 “오랜 기간 공장 자동화를 수행해 온 전문성을 바탕으로, 기존 제조업 현장에서 친숙하게 사용되는 제어기(PLC)나 휴먼 머신 인터페이스(HMI) 등 기존 자동화 설루션에 AI 기능을 탑재하여 내재화하는 작업을 진행하고 있다”고 밝혔다. 또한, “기업들이 거부감 없이 AI를 도입하고 기존 시스템에 자연스럽게 스며들도록 유도하는 것이 핵심 방향”이라고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

팀뷰어는 미국 샌디에이고에서 열린 ‘가트너 디지털 워크플레이스 서밋’에서 새로운 대화형 인공지능(AI) 기능인 ‘티아 리포팅(Tia Reporting)’을 발표했다. 이 기능은 복잡한 IT 환경을 최적화하는 엔터프라이즈 설루션인 팀뷰어 DEX(디지털 직원 경험)에 탑재된다. 사용자가 간단한 자연어로 명령하면 실시간 대시보드를 생성해 IT 의사결정 속도를 높이는 것이 특징이다. 티아 리포팅은 IT 팀이 문제를 신속하게 해결하고 디지털 임직원 경험을 개선하며 운영 효율을 높이는 데 필요한 통찰력을 즉시 제공한다. 기존의 수작업 중심 데이터 분석 방식에서 발생하는 지연을 없애고, 자연어 명령어를 AI 기반 실시간 대시보드로 변환한다. 이를 통해 IT 조직 전반이 실시간으로 정보를 공유하도록 가시성을 높인다. 기업은 사후 대응 방식에서 벗어나 선제적이고 예방 중심적인 운영 체계로 전환해 업무 생산성을 높일 수 있다. 이 기능은 기기에서 수집하는 실시간 운영 데이터와 애플리케이션 성능, 임직원 경험 지표를 포괄하는 팀뷰어의 독점 데이터를 기반으로 구축했다. 관리자는 직관적인 노코드 AI 인터페이스를 활용해 필터와 기간, 시각화 방식을 조정하며 실시간으로 문제를 심층 분석한다.     팀뷰어의 아드리안 토드 제품 관리 부문 부사장은 “그동안 IT 팀은 속도와 신뢰를 갖고 측정하기 어려운 성과에 대해 책임을 져야 하는 상황에 있었다”면서, “티아 리포팅은 데이터 분석 전문가의 도움 없이도 필요한 순간에 즉시 활용할 수 있는 인사이트를 제공해 이러한 구조를 근본적으로 바꿀 것”이라고 설명했다. 또한 이번 발표가 올해 여름 예정된 자율형 엔드포인트 관리(AEM) 출시를 앞둔 팀뷰어 AI 로드맵의 성과라고 덧붙였다. 팀뷰어코리아 이혜영 대표이사는 “기업 경쟁력은 임직원 경험과 생산성을 얼마나 빠르게 개선할 수 있는지에 달려 있다”면서, “팀뷰어는 DEX와 AEM을 통해 디지털 워크플레이스의 새로운 기준을 만들고 있으며, 티아 리포팅을 통해 고객이 선제적이고 자율적인 IT 운영 환경을 구축하도록 지원하겠다”고 강조했다.

오라클이 기업의 업무 방식을 재정의하는 퓨전 에이전틱 애플리케이션(Fusion Agentic Applications)을 발표했다. 이 애플리케이션은 성과 지향적이며 추론에 기반해 선제적으로 작동하는 AI 에이전트 팀이 서로 협업하는 새로운 엔터프라이즈 소프트웨어 제품군이다. 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션에 내장된 이 서비스는 기업 내부의 데이터와 워크플로, 승인 체계 등에 안전하게 접근해 비즈니스 프로세스 안에서 직접 의사결정을 내리고 실행한다. 기존의 AI 어시스턴트와 달리 트랜잭션 시스템에서 기본으로 제공되어 기업 규모의 실시간 작업이 가능하다는 점을 특징으로 내세운다. 오라클은 퓨전 에이전틱 애플리케이션이 단순한 기록 시스템을 넘어 설정된 비즈니스 목표를 달성하기 위해 직접 판단하고 행동하는 단계로 발전했다고 설명했다. 오라클의 스티브 미란다 부사장은 “기존의 업무 방식은 프로세스 관리에 너무 많은 시간이 소모되어 오늘날의 비즈니스 속도에 부합하지 않는다”면서,  “이번 애플리케이션은 기업이 더 빠르게 성과를 창출하고 전략적 활동에 집중하도록 도울 것”이라고 밝혔다.     이 애플리케이션은 구체적인 역할과 전문성을 가진 AI 에이전트 그룹으로 구성된다. 에이전트들은 목표 달성을 위해 어떤 업무를 언제 수행해야 하는지 스스로 판단하며 기존 보안 프레임워크 내에서 자율적으로 움직인다. 사람은 결과가 크게 달라질 수 있는 예외 사항이나 중요한 의사결정 단계에만 관여하게 된다. 이를 통해 기업은 업무 진행 과정에서 사용자가 상황을 반복해서 설명할 필요 없이 지속적인 맥락을 유지하며 업무를 추진할 수 있다. 현재 오라클은 재무, 인사(HR), 공급망, 고객 경험 분야에서 활용 가능한 22개의 신규 에이전틱 애플리케이션을 제공하고 있다. 워크포스 오퍼레이션즈(Workforce Operations) 에이전틱 애플리케이션은 인사 관리자가 데이터 수집 시간을 줄이고 급여 관련 문제를 예방하도록 돕는다. 공급망 분야에서는 디자인 투 소스 워크스페이스(Design-to-Source Workspace) 에이전틱 애플리케이션을 통해 제품 비용과 규제 준수 위험을 낮출 수 있다. 영업 팀을 위한 크로스셀 프로그램 워크스페이스(Cross-Sell Program Workspace) 에이전틱 애플리케이션은 성장 기회를 선제적으로 파악해 고객 유치 비용을 절감하며, 재무 팀용 콜렉터스 워크스페이스(Collectors Workspace) 에이전틱 애플리케이션은 대금 회수를 가속화해 현금 흐름을 개선한다. 이러한 서비스는 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에서 거대 언어 모델(LLM)을 기반으로 구동된다. 오라클은 기업이 직접 AI 자동화 시스템을 구축할 수 있도록 오라클 AI 에이전트 스튜디오(Oracle AI Agent Studio)도 함께 지원한다. 기업은 에이전틱 애플리케이션 빌더(Agentic Applications Builder)를 활용해 복잡한 개발 과정 없이도 오라클이나 파트너사의 에이전트를 연결해 사용할 수 있다. 오라클은 가시성과 투자 대비 효과 측정, 안전 제어 기능을 통해 에이전트가 대규모 환경에서도 안전하게 가치를 창출할 수 있다고 덧붙였다.

슈나이더 일렉트릭은 공항의 에너지와 자산 및 운영을 하나의 실시간 환경으로 통합하는 지능형 플랫폼인 IPOC를 출시했다. 세계 항공 여객 수요가 2040년까지 두 배 이상 증가할 것으로 예상되는 가운데, 대다수 공항은 30개 이상의 시스템을 분산 운영하며 효율적인 의사결정에 어려움을 겪고 있다. 슈나이더 일렉트릭은 공항 운영 비용의 최대 15%를 차지하는 에너지 비용 상승과 탄소 중립 목표 달성 요구에 대응하기 위해 공항 인프라 전반을 통합하는 설루션을 선보였다. 아비바 소프트웨어를 기반으로 구축한 IPOC는 에너지 관리와 자동화 및 산업 데이터 분석 기능을 단일 운영 플랫폼으로 결합한다. 이 플랫폼은 공항 전반의 시스템과 이해관계자 그리고 핵심 운영 프로세스를 하나로 연결하는 역할을 한다. 슈나이더 일렉트릭에 따르면 IPOC는 공항 전 구역에 대한 통합된 시각을 제공해 실시간 의사결정 체계를 구축하며, 맥락화된 데이터를 바탕으로 장애 발생 시 신속한 탐지와 대응을 지원해 승객 경험을 개선한다. IPOC는 실시간 에너지 데이터와 운영 데이터를 통합 분석하여 수요에 맞춰 에너지 소비를 최적화하고 탄소 배출을 줄이는 특징이 있다. 템플릿 기반의 객체 지향 아키텍처를 적용해 자산 모델을 표준화하고 재사용할 수 있어 공항 내 여러 터미널 간 운영 표준을 효율적으로 확장하는 것이 가능하다.     슈나이더 일렉트릭에 따르면, 바르셀로나 엘프라트 공항은 아비바 시스템 플랫폼을 도입해 기존 20개의 분산 시스템을 통합하고 모니터링 신호를 3만 5000 개에서 70만 개 이상으로 확대했다. 이를 통해 터미널과 수하물 처리 및 공조와 발전 설비 운영 등을 하나의 통합 화면에서 관리하게 되었으며 에너지 낭비를 줄이고 운영 효율을 높였다. 이 공항은 신규 터미널과 활주로 및 위성 건물 확장 프로젝트를 지원하며 2900만 명 이상의 승객에게 향상된 이용 경험을 제공하는 성과를 거두었다. 슈나이더 일렉트릭은 IPOC를 기반으로 공항 운영의 디지털 전환을 가속화할 방침이다. 에너지와 운영을 아우르는 통합 인프라 전략을 확대하며 에너지 테크놀로지 파트너로서의 역할을 강화한다는 계획이다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 자사의 스마트 검증 소프트웨어 포트폴리오인 퀘스타 원에 에이전틱 AI 워크플로를 적용한 ‘퀘스타 원 에이전틱 툴킷(Questa One Agentic Toolkit)’을 발표했다. 이번 툴킷은 반도체 설계 검증의 전 과정을 가속해 신뢰할 수 있는 레지스터 전송 수준(RTL) 최종 승인을 빠르게 달성하도록 돕는다. 최근 3D 집적회로와 칩렛 기반 아키텍처 등 설계 복잡성이 커지면서 검증 생산성 격차가 벌어지고 있다. 지멘스에 따르면 퀘스타 원 에이전틱 툴킷은 기존의 개별 툴 중심 상호작용을 에이전틱 AI 기반의 지능형 다단계 워크플로로 전환한다. 이 시스템은 복잡한 작업을 추론하고 실행하면서도 중요한 의사결정 단계마다 엔지니어의 감독을 유지하는 것이 특징이다. 퀘스타 원 에이전틱 툴킷은 지멘스의 에이전틱 및 생성형 프레임워크인 퓨즈 EDA(Fuse EDA) AI 시스템과 원활하게 연동된다. 지멘스 환경을 원하는 고객에게 최적화된 성능을 제공하는 동시에, 개방형 아키텍처를 채택해 다른 에이전틱 플랫폼과도 통합할 수 있다. 표준화된 인터페이스를 통해 다양한 플랫폼에서 일관되게 작동하며 기존 투자 자산을 보호한다.     지멘스는 검증 엔진 전문성과 심층 AI 통합, 고객 선택권 세 가지 요소를 차별점으로 내세웠다. 자체 개발한 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 툴을 에이전틱 프레임워크에 노출하며, 엔비디아의 라마 네모트론(NVIDIA Llama Nemotron) 등을 활용해 실시간으로 검증 상태를 이해한다. 또한 깃허브 코파일럿이나 클로드 코드 등 주요 AI 코딩 애플리케이션과 함께 사용할 수 있는 유연성을 갖췄다. 툴킷에 포함된 주요 에이전트는 설계와 검증의 효율을 높인다. RTL 코드 에이전트는 자연어 설명으로 합성 가능한 코드를 생성하고 규칙 위반을 점검한다. 린트 에이전트(Lint Agent)와 CDC 에이전트는 각각 설계 오류와 클록 도메인 크로싱(Clock Domain Crossing) 검증을 최적화하며, AI 기반의 자동 수정 제안을 통해 품질을 확보한다. 이외에도 검증 계획 에이전트(Verification Planning Agent)는 설계 사양을 분석해 검증 계획을 자동으로 생성하며, 디버그 에이전트는 파형과 로그 파일을 분석해 근본 원인 파악을 돕는다. 이러한 에이전트들은 전문가가 개발한 프롬프트 라이브러리를 기반으로 퀘스타 원의 다양한 툴과 MCP를 활용해 직접 연동된다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 아비 콜펙워 수석 부사장은 “퀘스타 원 에이전틱 툴킷은 연결성과 데이터 기반 원칙을 바탕으로 고객이 AI 가속을 통해 설계 및 검증 클로저를 달성하도록 지원한다”면서, “인간의 전문성과 판단을 유지하면서도 지능형 에이전틱 AI 워크플로로 강화된 포괄적인 검증 설루션을 제공한다”고 밝혔다.