에스엘즈가 8월 27일 오후 4시부터 1시간 동안 CNG TV 웨비나를 통해 '로보틱스(Robotics)를 활용한 초고용량 BIM 데이터 자동생성 및 증강 기술'을 주제로 소개할 예정이다.  이번 웨비나에서 에스엘즈 정재헌 대표는 로보틱스(Robotics)와 인공지능(AI)을 이용해 초고용량 BIM 데이터 자동생성 및 운용 효율을 혁신하는 기술, 그리고 산업플랜트 데이터 기반 공간지능(Physical AI) 적용 성과를 소개할 예정이다. 이 기술은 방대한 구조 데이터를 로봇으로 빠르게 수집하고, 이를 BIM 형식으로 실시간 변환·최적화해 건설·플랜트 분야 고정밀 3D 모델링과 디지털 트윈 구현을 앞당길 전망이다. 이번 발표는 국내 건설·제조·엔지니어링 업계의 디지털 전환 흐름과 맞물려 많은 관심을 받고 있다. 이번 웨비나는 사전등록을 통해 무료로 참관할 수 있다.

인텔은 LG이노텍이 자사의 기술을 활용해 인공지능(AI) 기반의 자동화 시스템을 구축하고 있다고 소개했다. 소재·부품 전문 기업인 LG이노텍은 휴대폰, 자동차 디스플레이, 스마트 기기 등에 들어가는 수십만 개의 초소형 부품을 완벽한 정확도와 무결점으로 복제하는 것을 목표로 삼고 있으며, 혁신 기술을 통해 이러한 목표를 달성하고자 한다.  LG이노텍의 구미 공장에서는 인텔 코어(Intel Core) 프로세서, 인텔 제온(Intel Xeon) 프로세서 및 인텔 아크(Intel Arc) 내장형 그래픽처리장치(GPU)가 조화를 이루며 작동한다. 이들 기술은 오픈비노(OpenVINO) 소프트웨어 툴킷으로 통합된다. LG이노텍은 생산 라인의 특정 단말기에서 규칙 기반 검사 및 딥러닝 기반 시스템을 사용해 제품 품질을 높여왔다. 여기서 나아가, LG이노텍은 제조 공정 전반에 걸쳐 AI를 광범위하게 적용하여 성능 저하 없이 완전 자동화된 시스템을 구축하고자 했다. 인텔은 지난 2024년 인텔 코어 및 제온 프로세서와 아크 외장형 GPU를 기반으로 하는 AI 기반 검사 시스템에 대한 구축 지원을 위해 LG이노텍과 논의를 시작했다. 핵심은 생산 공정에서 발생하는 데이터가 인텔 코어 CPU를 탑재한 PC로 스트리밍되며, 내장 GPU는 결함 데이터를 분석하는 데 비용 효율을 제공하는 것이다. 고해상도 이미지에서 다중 알고리즘을 실행하는 등 부하가 큰 워크로드는 인텔 아크 외장 GPU가 처리하게끔 했다. 시간이 지남에 따라 축적된 데이터셋은 인텔 제온 기반의 사전 학습 서버로 전송된다.      양사는 향후 협업을 통해 인텔 가우디 AI 가속기가 탑재된 서버를 활용한 사전 학습 워크로드 관리를 검토하고 있다. 이처럼 CPU를 기반으로 내장 및 외장 GPU로 가속화된 인텔 기반 기술 조합을 활용하여 AI 검사 시스템 구축 비용을 절감할 수 있었다는 것이 인텔의 설명이다. 인텔은 “아크 기반 외장 GPU를 도입하면서, 동급 성능의 타사 하드웨어 대비 성능에 비해 높은 비용 효율성을 달성했다. 이러한 비용 절감 효과는 규모의 경제를 더욱 극대화할 수 있는 기반이 되고 있다”고 전했다.  LG이노텍은 2024년 모바일 카메라 모듈 생산 라인에 인텔의 AI 비전 검사 설루션을 처음 적용했으며, 올해는 FC-BGA(flip-chip ball grid array)를 생산하는 구미4공장 등 국내 주요 생산 거점과 해외 생산라인에 단계적으로 확대 적용할 계획이다.  시스템 도입 당시에는 기존 딥러닝 환경이 특정 외장 그래픽 카드를 기반으로 구축되어 있어, 처음에는 통합 GPU 도입에 대한 우려가 있었다. 특히, 신규 GPU에 맞춰 기존 코드를 재작성하고 다시 매핑하는 것이 매우 어려울 것이라는 걱정이 있었만, 오픈비노(OpenVINO) 소프트웨어 툴킷을 활용해 우려를 해소할 수 있었다. 2018년 오픈비노 출시 이후, 인텔은 전 세계 개발자가 AI 기반 개발을 가속화할 수 있도록 지원해왔다. 오픈비노는 개발자가 한 번의 코드 작성으로 다양한 환경에 AI 모델을 배포할 수 있도록 돕는 오픈소스 AI 툴킷이다. LG 이노텍의 엔지니어들은 대량 생산 과정에서 공정이 변경되거나 원자재가 바뀔 때, 딥러닝 모델을 재학습하기 위해 AI 기반 워크로드에 최적화된 AI 가속기가 탑재된 인텔 제온 CPU 활용도 고려하고 있다. 제온 CPU는 병렬 연산 속도를 높이고, 인텔 AMX(Intel Advanced Matrix Extensions)라는 특수 내장 가속기를 지원해 제온 CPU에서 딥러닝 학습 및 추론 성능을 향상시킨다. 인텔은 제온 CPU와 별도 서드파티 GPU를 함께 사용하는 기존 방식에 비해 AI 기반 파인튜닝(Fine Tuning) 작업을 CPU로 처리함으로써 시스템 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

캐디안이 웹 브라우저 기반 CAD 뷰어인 ‘캐디안 뷰Q(CADian ViewQ)’를 출시했다고 밝혔다. 캐디안 뷰Q는 AEC(건축·토목·엔지니어링) 분야의 2D 도면 포맷인 DWG, DXF, DWF(이상 오토캐드 파일), DGN(마이크로스테이션 파일)과 더불어 BIM(건설 정보 모델링) 기반의 3D 파일 형식인 IFC, RVT(레빗 파일), 그리고 3D 모델링 파일 OBJ, STL 등 다양한 산업 포맷을 폭넓게 지원한다. 앞으로 현장에서 필요한 도면 파일 포맷이 계속 추가될 예정이다. 웹 브라우저 기반으로 작동해 별도의 프로그램 설치 없이 크롬, 엣지, 사파리 등 주요 브라우저에서 즉시 도면 열람이 가능하며, 장소나 디바이스의 제약 없이 도면 접근성과 협업을 강화한 것이 특징이다.      캐디안 뷰Q는 직관적인 UI와 함께 ▲도면 확대, 이동, 회전 ▲도면층의 리스트, 색상 확인 및 온/오프 설정 기능 ▲객체 속성 정보 확인 ▲거리 및 면적 측정 후 엑셀 파일로 내보내기 ▲도면을 PNG 또는 JPG 이미지로 변환해 빠른 뷰잉 지원 ▲텍스트 추가, 마크업(markup) 기능 ▲스크린 캡처 방지 등 보안 강화 ▲이메일로 첨부된 도면의 미리보기 ▲데스크톱 CAD 인 캐디안 프로(CADian Pro)와 연동으로 편집 가능 등 건설·설계·유지관리 분야의 실무자가 요구하는 핵심 기능을 반영하였다. 캐디안은 RESTful API 기반으로 개발된 뷰Q가 향후 BIM, GIS, PDM, PLM, ERP, FMS(시설물 관리), 스마트 공장, 스마트 건설, IoT(사물인터넷), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, AI(인공지능), 디지털 전환(DX), VR/AR 등 다양한 외부 시스템과의 연동도 유연하게 확장할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 또한, 캐디안 뷰Q 출시와 함께 캐디안은 동시 API 호출 10만 건 이상을 안정적으로 처리할 수 있는 로드 밸런싱 기반 서버 아키텍처를 구축했다고 전했다. 캐디안 뷰Q에 지능형 로드 밸런싱 기술을 적용함으로써 서버 풀 분산 처리, 자동 확장, 세션 유지, 캐싱·큐 기반 처리 등을 통해 트래픽 과부하 상황에서도 빠른 응답 속도와 무중단 CAD 협업을 지원한다는 것이 캐디안의 설명이다. 캐디안은 뷰Q를 앞세워 글로벌 SaaS형 웹 캐드 설루션 시장 진출을 본격화할 계획이다. 이를 통해 ▲대기업·공공기관의 대용량 CAD 협업 지원 ▲글로벌 사용자 간 CAD 파일 공유 및 접근성 향상 ▲오프라인 중심의 CAD 환경을 클라우드로 전환하는 것을 목표로 하고 있으며, B2B 대상의 공급 확대도 적극 추진 중이다. 캐디안은 현재 5000명 규모의 베타 사용자(PC, 스마트폰, 태블릿)에게 뷰Q 무료 체험 서비스를 제공하고 있다. 캐디안의 박승훈 대표는 “캐디안 뷰Q는 대규모 디지털 건설·설계 프로젝트에서 CAD 데이터를 신속하게 불러오고 공유할 수 있는 클라우드 기반 협업 툴로서 생산성 향상에 기여할 것”이라며, “로드 밸런싱 기술을 통해 병목 없이 다수 사용자의 실시간 CAD 협업이 가능해졌다”고 말했다. 

인텔은 클라우드 환경에서 동급 인텔 프로세서 중 가장 높은 성능과 가장 빠른 메모리 대역폭을 제공하는 P-코어를 탑재한 인텔 제온 6 프로세서(Intel Xeon 6 processors with P-cores) 기반의 신규 EC2(Amazon Elastic Compute Cloud) R8i 및 R8I-플렉스 인스턴스를 아마존웹서비스(AWS)에서 출시한다고 밝혔다. 이번 새로운 인스턴스는 인텔과 AWS 간 수년간 협력을 바탕으로, 확장성, 비용 효율성 및 고성능 클라우드 인프라를 추구하는 고객에게 최신 실리콘 혁신과 밀접하게 통합된 소프트웨어 최적화를 제공한다. 기업의 실시간 데이터 처리, 인공지능(AI), 컴플라이언스 집약적인 워크로드 활용이 점점 늘어남에 따라, 유연한 고성능 클라우드 인프라에 대한 필요도가 더 높아졌다. 인텔은 제온 6 프로세서가 전문적인 가속기에 대한 의존도를 최소화하면서 유연한 다목적 컴퓨팅 플랫폼을 제공하며, 다양한 활용 사례에 대한 배포 및 관리를 간소화해준다고 설명했다.     새로운 제온 6 기반 인스턴스의 주요 특징은 ▲고집적도 컴퓨팅 ▲ 클라우드 상에서 가장 빠른 DDR5 지원 ▲ 내장형 AI 가속 ▲인텔 QAT(QuickAssist Technology) 등이다. 제온 6는 재설계된 코어 아키텍처와 향상된 파이프라인, 더 많은 코어 수를 통해 성능과 스레드 확장성을 향상시켰다. 이를 통해 AWS는 최대 96xlarge와 같은 대규모 인스턴스 크기를 제공해 고객이 워크로드에 필요한 컴퓨팅 자원을 더욱 높은 집적도로 활용할 수 있도록 지원한다. 신규 인스턴스는 DDR5 메모리 속도 최대 7200 MT/s를 지원하며 분석, 머신러닝(ML), 인메모리 데이터베이스에 적합한 고대역폭 메모리 및 낮은 지연 시간을 제공한다. 또한, 인텔 AMX(Intel Advanced Matrix Extensions)를 통합해 AI 추론 및 머신러닝 성능을 최대 2배 향상시키며, 외부 가속기 사용 필요성을 줄이고 배포를 간편하게 한다. 이외에도 하드웨어 가속화된 암호화 및 압축을 지원하여 CPU 리소스를 절감하고, 금융, 의료, 공공 애플리케이션 등 보안에 민감하거나 규제 대상인 워크로드 성능을 향상시킨다. 인텔은 프로세서 마이크로아키텍처와 펌웨어 튜닝부터 하이퍼바이저 튜닝, 가상화, 소프트웨어 프레임워크에 이르기까지 스택(stack)의 모든 계층을 아우르는 최적화를 진행했다. 고객들은 이러한 통합을 통해 AWS의 글로벌 인프라 전역에서 제온 6의 성능을 최대한 활용할 수 있다. 인텔은 이번 협력으로 AWS 및 더 광범위한 클라우드 생태계에서 핵심 기술 제공 기업으로서의 입지를 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 개발자, 데이터 사이언티스트, IT 리더들이 보다 빠르고 효율적으로 혁신하고, 규모를 확장하며, 서비스를 배포할 수 있도록 지원하겠다는 것이다. AWS의 니샨트 메타(Nishant Mehta) EC2 제품 관리 부사장은 “고객들은 가장 요구도가 높은 워크로드 속도에 맞춘 인프라가 필요하다”면서, “인텔과의 협력을 통해 새로운 아마존 EC2 R8i 및 R8i-플렉스 인스턴스는 전 세대 대비 메모리 대역폭은 2.5배 더 향상되었고 가격 대비 성능은 15% 더 우수하다. 이는 고객이 성능을 극대화하면서 비용을 절감할 수 있도록 지원하는 혁신”이라고 말했다. 인텔의 로낙 싱할(Ronak Singhal) 선임 펠로우는 “인텔 제온 6 프로세서로 구동되는 8세대 EC2 인스턴스 출시는 AWS와의 협업에서 중요한 이정표”라며, “인텔과 AWS는 AI 가속화, 메모리 성능 향상, 쉬운 배포를 통해 고객이 인사이트를 빠르게 얻고 강력한 투자수익률(ROI)을 달성할 수 있도록 지원하는 인프라를 함께 구축했다”고 밝혔다.

PLM 전략 경영 컨설팅 및 리서치 기업인 심데이터(CIMdata)는 ‘심데이터 시뮬레이션 및 해석(S&A) 시장 분석 보고서’를 발표한다고 밝혔다. ‘심데이터 2025 PLM 시장 분석 보고서 시리즈’의 일부로 수행된 S&A 시장 분석을 확장한 이 보고서는 전 세계 S&A 시장을 다양한 차원에서 상세히 설명한다. 또한 심데이터의 S&A 시장 세분화에 대한 업데이트, S&A 산업의 동향에 대한 논의, 상위 S&A 설루션 공급업체에 대한 최신 정보를 포함한다. 심데이터 보고서에 따르면, 2024년 전 세계 시뮬레이션 및 해석 시장 매출은 2023년의 100억 달러(약 13조 9000억 원)에서 8.8% 증가한 109억 달러(약 15조 1510억 원) 규모로 나타났다.  심데이터는 PLM 시장 전체가 강력한 성장을 지속할 것으로 보았는데, 이 중 S&A 부문은 2025년에 10.7% 성장하여 매출 규모가 120억 달러(약 16조 6800억 원)를 약간 넘을 것으로 전망했다.     또한, 이번 보고서에서는 2024년 업계를 근본적으로 재편한 세 가지 핵심 동향으로 ▲EDA(전자 설계 자동화)와 S&A의 통합 ▲인공지능(AI)/머신러닝(ML) 통합의 부상 ▲ 디지털 트윈의 성숙 등을 꼽았다. 전자 및 반도체 시스템은 더 이상 특정 산업 영역이나 응용 분야에 국한되지 않고, 모든 신제품 및 프로세스 개발의 중심 부분이 되고 있다. 이러한 핵심적인 산업 수요에 따라, EDA 설루션 공급업체들은 ‘실리콘에서 시스템까지’ 아우르는 소프트웨어 스택 비전을 실현하기 위해 빠르게 움직이고 있다. 물리 기반 시뮬레이션 기술은 이들 제품의 핵심적인 부분으로 자리 잡고 있다. AI와 머신러닝 기능은 오랫동안 시뮬레이션 워크플로에 내장되어 주로 배경적인 역할을 수행해 왔다. 그러나 GPU 컴퓨팅 발전과 생성형 AI가 불러일으킨 큰 관심에 힘입어, 신생 스타트업과 기존 설루션 공급업체 모두 시뮬레이션 워크플로를 재창조하고 있다. 여기에는 과거의 시뮬레이션 및 테스트 데이터를 사용한 모델 개발(핵심 머신러닝), 훈련 시간 및 데이터 요구사항을 줄이기 위한 물리 정보 AI 훈련 방법 사용, 기하학적 딥러닝을 기본 구성 요소로 활용하는 것 등이 포함된다. 많은 기업이 ‘파운데이션 모델’을 개발하려 시도하고 있으며, 이를 통해 완전히 훈련된 모델을 사용한 추론으로 시뮬레이션의 패러다임을 전환하고 있다. 디지털 트윈 기술은 개념적 아이디어에서 여러 산업에 걸친 실질적인 구현 단계로 발전했다. 시뮬레이션 및 해석은 디지털 트윈의 기본 요소로서, 예측 통찰력에 필요한 물리 기반 모델링을 제공한다. 기업은 예측 유지보수 및 가상 시운전과 같은 응용 분야에 디지털 트윈을 활용하여 제품 운영과 설계 간의 폐순환(closed-loop) 시스템을 구축하고 있다.

인공지능 기반 CAD 개발사 캐디안이 오피스 소프트웨어 기업인 폴라리스오피스와 손잡고, 도면과 문서 시장의 AI 전환(AX)을 본격화한다고 밝혔다. 캐디안은 폴라리스오피스와 함께 ‘AI 기반 CAD 디지털 문서 혁신을 위한 전략적 업무협약’을 체결했다. 이번 협약은 양사의 기술력과 노하우를 바탕으로 도면 중심의 버티컬 AI(vertical AI) 기술을 공동 개발하고, 산업 맞춤형 AI 서비스를 확대하기 위한 협력의 일환이다. 폴라리스오피스는 클라우드 기반의 문서 작성, 편집, 공유 기능을 제공하는 글로벌 오피스 소프트웨어 기업으로, 전 세계 1억 3500만 명 이상의 사용자를 보유하고 있다. AI 기술과 협업 기능을 접목해 더욱 효율적인 업무 환경을 구현하고 있다. 캐디안은 지난 1998년 오토캐드를 대체하는 대안 CAD를 출시한 이후 기술력과 시장 경쟁력을 키워왔다. 최근에는 객체 인지(object detection)와 의미 분할(semantic segmentation) 등 AI 기반 설계 기술 개발에 주력하고 있다. 이번 협약을 통해 양사는 ▲산업별 맞춤형 설계·문서 워크플로 구축 ▲AI 기반 도면 및 문서 자동화 기술 개발 ▲오피스와 CAD 통합 서비스 공동 기획 ▲해외 시장 공동 진출 및 확대 등 다양한 협력을 추진할 계획이다. 특히 제조, 건설 등 도면과 문서가 유기적으로 연결되는 산업을 중심으로, 고객 맞춤형 AI 설루션을 제공할 계획이다. 캐디안 관계자는 “이번 협력을 통해 AI 기술이 CAD 실무에 실질적으로 기여할 수 있는 기반을 마련할 것”이라며, “기술 협업과 공동 마케팅을 강화해 공공 및 산업 전반에서 업무 효율을 높이는 실용적인 AI 설루션을 제공하겠다”고 밝혔다.  

델 테크놀로지스가 아시아 태평양 지역 기업의 인공지능(AI) 도입 동향을 분석한 보고서의 내용을 소개했다. 이번 보고서에서는 아태지역에서 AI 도입이 빠르게 확산하고 있지만, 전문 인력 부족과 데이터 관련 문제는 여전한 과제라고 분석했다. 델 테크놀로지스와 엔비디아의 후원으로 진행된 IDC 인포브리프 ‘AI 구현을 위한 전략적 계획 수립’ 보고서는 2023년 8월부터 2024년 8월까지 아태지역의 여러 산업에 걸쳐 최대 919명의 응답자를 대상으로 한 IDC의 여러 데이터 소스 및 설문조사를 기반으로 작성됐다. 이 조사는 AI, 생성형 AI 및 ML 도입 동향, 과제 및 구현에 대한 전략적 접근 방식을 평가했다. 보고서에 따르면 아태지역에서 AI, 생성형 AI, 머신러닝 기술의 채택이 빠르게 확산되며 비즈니스 혁신을 이끌고 있다. AI를 위한 서버 시장은 2025년까지 239억 달러(약 32조 5000억 원) 규모에 이를 전망이다. 생성형 AI에 대한 투자도 늘고 있다. 올해 아태지역 기업의 84%는 생성형 AI에 100만 달러에서 200만 달러(약 13억 원~27억원)를 투자할 계획이다. 아태지역 기업들은 AI 예산의 38%를 생성형 AI에 할당하는 것으로 나타났는데, 이는 전 세계 기업의 33%에 비해 높은 수치이다.  특히 한국은 AI 도입에 더욱 적극적인 것으로 나타났다. 국내 기업 32%가 이미 AI를 직무에 도입했거나 경쟁우위의 핵심으로 인식하고 있었다. 이는 아태지역 평균인 24%를 웃도는 수치다. 반면 자사의 AI 역량이 초기 단계에 머물러 있다고 답한 비율은 26%로, 아태지역 평균(31%)보다 낮았다. 보고서는 아태지역의 빠른 AI 성장세에도 불구하고 인재 부족, 데이터 준비 현황, 복잡한 시스템 구성 등의 문제가 남아있다고 짚었다. 숙련된 AI 인재 부족은 시장 경쟁을 심화시키고 비용 상승을 유발하고 있다. AI 숙련도 격차는 디지털 전환 속도를 늦추고, 제품 개발을 더디게 하는 한편 품질 결과에 영향을 미칠 수 있다. 이 외에도 증가하는 IT 비용, 정부 규제, 데이터 보안 문제 등이 AI 도입을 가로막는 주요 원인으로 꼽혔다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 기업이 외부 전문가와 협력하고 있었다. 아태지역 응답자의 60%는 외부 개발자에 의존해 AI 애플리케이션을 개발하고 있다. 자체 개발하는 경우는 30%에 그쳤고, 약 10%는 상용 AI 설루션을 사용하고 있는 것으로 나타났다. 여러 어려움에도 불구하고, 응답 기업들은 생성형 AI가 운영 효율 향상, 고객 만족도 개선, 새로운 비즈니스 모델 창출을 이끌 수 있기 때문에 투자할 가치가 있다고 판단했다.  아태지역 기업들은 영향력이 높고 도입 효과를 측정하기 용이한 사용 사례들를 우선적으로 도입하며 단계적 접근 방식을 취하고 있다. 또한, AI가 산업 전반에 빠르게 스며들고 있는 것으로 나타났다. 금융, 제조, 에너지, 헬스케어, 소매 등 다양한 분야에서 AI를 활용한 혁신이 진행 중이다. 특히 제조산업에서는 공급망 최적화와 예측 유지보수, 품질 관리 등에 AI를 사용하고 있다. AI 기반의 수요 예측 및 실시간 생산 모니터링은 다운타임을 줄이고, 낭비를 최소화하며, 운영 정밀도를 높일 수 있도록 돕는다. 보고서에 따르면 제조업체 응답자의 52%는 생성형 AI가 18개월 내에 이 부분을 혁신할 것이라고 답했다. 자동화된 생산, 예측 리드 스코어링 및 디지털 트윈 모델을 가속화하여 스마트 제조와 민첩하고 고정밀 생산 라인을 발전시킬 것이라는 전망이다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “한국을 포함한 아태지역은 AI 도입과 혁신을 선도할 엄청난 잠재력을 보유하고 있다. 이제 기업들은 개념 검증(POC)을 넘어 측정 가능한 투자 수익률(ROI) 달성에 집중해야 할 때”라고 말했다. 그리고 “일관된 ROI를 달성하는 과정은 복잡하며, 전략, 사용 사례 개발, 데이터 준비, 거버넌스, 최적화, AI 구현 확장 등 모든 단계에서 포괄적인 지원이 필요하다. 델 테크놀로지스와 같은 전문 파트너의 지원을 통해 기업들은 도입 장애물을 극복하고 AI 성과를 달성하는 길을 가속화할 수 있다”고 덧붙였다.  

제조 산업 공정 최적화 솔루션 기업인 인이지(INEEJI) 는 설명가능 인공지능(Explainable AI, XAI)과 AI 예측 기술력을 바탕으로 제조업 및 다양한 산업의 생산성과 효율성을 향상시켜 공정 수율을 개선하는 데 중점을 두고 있다. 주요 기술로는 세계 최고 수준의 설명가능 인공지능 기술력과 예측 정확도를 집약한 AI 예측 솔루션 INFINITE OPTIMAL SERIES(인피니트 옵티멀 시리즈)와 원자재, 환율, 날씨, 소비자 행동 등 주요 경제 지표를 바탕으로 비즈니스 전반에 활용 가능한 클라우드 기반 AI 예측 서비스인 Cloud AI EEJI(이:지)가 있다.   인이지(INEEJI)는 2019년 설립되어, 세계적 수준의 AI 예측 솔루션을 통해 제조 산업 공정의 최적화를 실현하는 기업이다. 별도의 하드웨어 설치 없이 소프트웨어만으로 적용 가능한 AI 예측·제어 가이던스 솔루션을 제공하며 제조업의 디지털 전환과 공정 효율화에 앞장서고 있다.  (1) INFINITE OPTIMAL SERIES 인이지의 대표 AI 예측 솔루션인 INFINITE OPTIMAL SERIES(인피니트 옵티멀 시리즈)는 공정의 문제를 정확하게 예측하고, 작업자가 쉽게 이해할 수 있도록 가이던스를 제공하여 공정을 최적의 상태로 운영할 수 있도록 지원한다. 주요 고객사는 철강, 시멘트, 화학, 정유 등 다양한 제조 산업에 걸쳐 있으며, 주요 핵심 공정에 적용되어 제조 공정의 품질 개선, 생산성 향상, 에너지 절감을 돕고 있다. 일본을 포함한 글로벌 시장에서 성공적인 프로젝트 사례를 확보하며 입지를 다지고 있다. INFINITE OPTIMAL SERIES는 제조 공정 데이터를 기반으로 품질과 생산성을 개선하고 에너지를 절감할 수 있는 AI 예측 기반 공정최적화 솔루션이다. 이 솔루션은 시계열 데이터 분석과 설명가능 AI 기술을 활용하여 예측 결과와 근거를 명확히 전달하며 철강, 시멘트, 화학 등 다양한 제조 산업에서 생산성과 품질 개선 효과를 실현하고 있다.  세계적인 인공지능 학술대회인 ICML, AAAI, KDD등을 통해 기술력을 인정받으며, 최근에는 AI 모델이 어떤 원리로 작동하는지, 어떤 변수가 현재의 의사 결정에 중요한 영향을 미치는지 그 기여도를 선별하고 예측 정확도를 산출하는 딥러닝 설명 과정 입력 기여도 측정 기술(NeurIPS 2022)로 세계 최고 수준의 기술력으로 인정받았다. (2) Cloud AI EEJI Cloud AI EEJI[이:지]는 기업이 보유한 데이터 기반 인사이트 도출 및 주요 지표 예측을 통한 폭넓은 활용을 지원하며, 다양한 경제적·환경적 요인을 통합적으로 분석하는 강점을 갖추고 있다. 인이지의 기술력은 산업별 맞춤형 AI 솔루션 설계, 데이터 수집, 모델 개발, 현장 적용 및 통합 운영까지 아우르는 end-to-end 서비스로 제공되며, 고객의 디지털 전환과 공정 혁신을 효과적으로 지원한다. EEJI는 경제 지표, 수요 예측, 원자재 가격 분석 등 비즈니스 데이터에 가장 적합한 최적의 예측 모델을 제공한다. EEJI는 API를 통해 손쉽게 연동되며, 고객사가 데이터 활용도를 극대화할 수 있도록 지원한다. 두 솔루션 모두 사용자의 비즈니스와 제조 공정의 효율성을 극대화하는 데 중점을 두고 설계되었다. 관련 트렌드 및 전망 (1) 산업 AI 기술 및 지속가능성 글로벌 기술 패권 시대에 제조업이 국가 경쟁력의 중심으로 떠오르고 있으며, 미국은 제조 기술의 약점인 생산성을 첨단 기술로 극복하고 첨단 제조업으로의 전환을 준비하고 있다. AI는 제조업에서 생산성 향상, 에너지 효율 증대, 인력 운용 최적화, 제품 품질 개선 등 주요 과제를 해결하는 핵심 기술로 부상하고 있다. 산업 AI 기술은 제조업에서 실시간 데이터 분석을 통해 공정을 최적화하고 설비의 유지보수를 사전에 예측하는 방향으로 발전하고 있다. 특히 석유화학, 시멘트, 제철 등 대규모 공정을 보유한 산업에서는 에너지 효율 향상과 운영 비용 절감을 위한 AI 활용이 필수적이다. 기업들은 산업별 맞춤형 모델과 거버넌스 전략을 통해 AI를 도입하고 있으며, 기존 AI/ML 기법과의 조합을 통해 한계점을 보완하고 있다. 또한, AI 기술을 활용해 에너지 절감과 탄소 배출 저감을 실현하는 솔루션은 제조업계에서 중요한 과제로 자리 잡고 있으며, 관련 기술 수요는 꾸준히 증가하고 있다. (2) 설명가능 AI의 중요성 설명가능 AI(Explainable AI)는 AI의 의사결정 과정을 명확히 드러내 신뢰를 구축하는 핵심 기술로, 제조업 등 산업 분야에서 중요성이 높아지고 있다. 주요 정부와 규제 기관은 책임감 있는 AI 활용을 위해 투명성과 신뢰성을 강화하는 정책을 추진하고 있으며, 이를 통해 사용자와 이해관계자가 쉽게 이해하고 모니터링할 수 있는 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있다. 인이지는 설명가능 AI 기술을 활용해 산업 현장에서 AI 의사결정 과정을 투명하게 제시하며, 신뢰와 책임감을 강화하고 있다. 이로써 윤리적이고 책임감 있는 AI 활용을 지원하며, 산업계의 지속가능한 디지털 전환에 기여하고 있다. 비즈니스 전개 방향 인이지는 ‘인간(人)을 이(利)롭게 하는 인공지능(知)’이라는 기업 비전 아래 철강, 시멘트, 정유, 화학, 발전, 유리 제조 등 주요 제조 공정에서 AI 예측 가이던스의 실효성을 입증하며 국내 레퍼런스를 확대하는 동시에 산업 현장에서 제조 품질을 향상시키고 기업 성장 촉진에 매진하고 있다. 2025년 코스닥 상장을 목표로 하고 있지만, 궁극적인 목표는 Siemens와 같은 세계적인 기술 기업으로 도약하는 것이다. 최근 인이지는 국내 제조 기업들과의 협력 경험을 바탕으로 일본 시장 진출 1년 만에 주요 제조사들과 실증 프로젝트를 성공적으로 진행하며 글로벌 확장을 가속화하고 있다. 일본의 지요다 강철 공업과의 AI 공정 실증 실험을 시작으로, 제강, 시멘트, 생활가전 제조사 네 곳에 AI 예측 솔루션을 도입하고 운영을 확정했다. 일본을 시작으로 독일, 대만 등 글로벌 제조 강국으로 시장을 확대해 나가며 글로벌 시장에서 AI 예측 기술의 혁신성과 실효성을 입증하며 세계적인 AI 예측 전문 기업으로 자리매김하고자 한다.