• 회원가입
  • |
  • 로그인
  • |
  • 장바구니
  • News
    뉴스 신제품 신간 Culture & Life
  • 강좌/특집
    특집 강좌 자료창고 갤러리
  • 리뷰
    리뷰
  • 매거진
    목차 및 부록보기 잡지 세션별 성격 뉴스레터 정기구독안내 정기구독하기 단행본 및 기타 구입
  • 행사/이벤트
    행사 전체보기 캐드앤그래픽스 행사
  • CNG TV
    방송리스트 방송 다시보기 공지사항
  • 커뮤니티
    업체홍보 공지사항 설문조사 자유게시판 Q&A게시판 구인구직/학원소식
  • 디렉토리
    디렉토리 전체보기 소프트웨어 공급업체 하드웨어 공급업체 기계관련 서비스 건축관련 업체 및 서비스 교육기관/학원 관련DB 추천 사이트
  • 회사소개
    회사소개 회사연혁 출판사업부 광고안내 제휴 및 협력제안 회사조직 및 연락처 오시는길
  • 고객지원센터
    고객지원 Q&A 이메일 문의 기사제보 및 기고 개인정보 취급방침 기타 결제 업체등록결제
  • 쇼핑몰
통합검색 " 인공지능 이미지 편집"에 대한 통합 검색 내용이 4,787개 있습니다
원하시는 검색 결과가 잘 나타나지 않을 때는 홈페이지의 해당 게시판 하단의 검색을 이용하시거나 구글 사이트 맞춤 검색 을 이용해 보시기 바랍니다.
CNG TV 방송 내용은 검색 속도 관계로 캐드앤그래픽스 전체 검색에서는 지원되지 않으므로 해당 게시판에서 직접 검색하시기 바랍니다
이에이트, “물리 시뮬레이션에 AI 입혔다”… 산업 현장 맞춤형 플랫폼으로 활용 확대
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.  
작성일 : 2026-04-17
신약 설계부터 검증까지 한 번에... AWS, 아마존 바이오 디스커버리 출시
아마존웹서비스(AWS)는 과학자들이 신약을 더 빠르고 체계적으로 설계하고 검증할 수 있도록 돕는 인공지능(AI) 기반 애플리케이션인 ‘아마존 바이오 디스커버리(Amazon Bio Discovery)’를 출시했다. 아마존 바이오 디스커버리는 방대한 생물학 데이터를 학습한 전문 AI 모델인 생물학 파운데이션 모델 카탈로그에 과학자들이 직접 접근할 수 있도록 지원한다. 이들 모델은 신약 후보 물질을 생성하고 평가하며, 신약 발굴 초기 단계에서 항체 치료제 연구를 앞당기는 역할을 한다. 과학자들은 아마존 바이오 디스커버리의 AI 에이전트를 통해 일상적인 언어로 연구 목표에 맞는 모델을 선택하고 입력 변수를 최적화할 수 있다. 기존 실험 데이터를 활용해 모델을 추가로 학습시켜 예측의 정확도를 높이는 것도 가능하다. 선정된 후보 물질은 실제 실험실로 보내져 합성하고 테스트하는 과정을 거치며, 그 결과는 다시 애플리케이션으로 전달된다. AWS는 이러한 방식을 통해 실험실과 연계한 지속적인 반복 실험 구조를 구현했다.     그동안 신약 발굴 분야에 AI를 도입하는 데는 어려움이 많았다. 생성형 AI의 발전으로 머신러닝 모델이 늘어났지만, 이를 다루려면 코딩 능력과 복잡한 인프라 관리 기술이 필요했기 때문이다. 수십 개의 모델 성능을 직접 비교하는 것도 쉽지 않았고, 이를 지원할 전산 생물학자도 부족한 실정이었다. 물리적 실험을 위해 데이터를 주고받는 과정 역시 여러 시스템에 흩어져 있어 관리가 까다로웠다. 아마존 바이오 디스커버리는 AI 모델과 분석 패키지를 비교 평가하는 벤치마크 라이브러리와 실험 설계를 돕는 AI 에이전트, 통합 실험실 파트너 네트워크를 제공해 이런 문제를 해결하고자 했다. 이를 통해 얻은 피드백은 다음 설계 단계를 개선하는 밑거름이 된다. 이 서비스는 제약사와 바이오테크, 학계 연구기관이 필요로 하는 데이터 보호와 보안 환경을 갖추고 있다. 데이터는 완전히 격리되어 보호되며, 고객은 모든 지식재산과 데이터에 대한 소유권을 가진다. 아마존 바이오 디스커버리는 아페리스와 볼츠 등 파트너사의 오픈소스 및 상업용 모델을 포함해 폭넓은 생물학 특화 AI 모델 카탈로그를 제공한다. 앞으로 바이오허브와 프로플루언트의 모델도 추가될 예정이다. 과학자들은 코딩 대신 자연어를 사용해 단계별 실험 과정을 구성할 수 있으며, 제조 용이성이나 온도 안정성 같은 항체 후보 물질의 특성을 평가하는 데이터셋을 활용해 최적의 모델을 고를 수 있다. 실제로 메모리얼 슬론 케터링 암센터(MSK)는 아마존 바이오 디스커버리의 AI 에이전트를 활용해 약 30만 개의 새로운 항체 분자를 설계했다. 이 가운데 유망한 후보 물질을 테스트하는 데까지 걸린 시간은 몇 주에 불과했다. 기존 방식으로 1년 가까이 걸리던 작업을 대폭 단축한 것이다. 현재 MSK를 비롯해 바이엘, 브로드 인스티튜트, 프레드허치 암센터 등이 이 서비스를 초기 도입해 활용하고 있다. AWS의 라지브 초프라 헬스케어 AI 및 생명과학 부문 부사장은 “AI 에이전트는 컴퓨터 전문 지식이 없는 연구자들도 고도화된 과학 역량을 활용할 수 있게 한다”면서, “첨단 AI와 보안 인프라의 결합은 이전에는 불가능했던 방식으로 항체 발굴을 가속화할 것”이라고 설명했다.
작성일 : 2026-04-16
어도비, 생성형 AI 비서 ‘파이어플라이 AI 어시스턴트’ 공개
어도비가 크리에이티브 에이전트 기반의 ‘파이어플라이 AI 어시스턴트(Firefly AI Assistant)’를 공개하며 생성형 AI 기술의 새로운 혁신을 선보였다. 파이어플라이 AI 어시스턴트는 어도비의 다양한 창작 도구를 하나의 대화형 인터페이스로 통합한 것이 특징이다. 이 서비스는 어도비 파이어플라이에서 곧 사용할 수 있다. 크리에이터가 일상적인 언어로 원하는 결과물을 설명하면 파이어플라이를 비롯해 포토샵, 프리미어, 라이트룸, 익스프레스, 일러스트레이터 등 크리에이티브 클라우드 앱 전반의 복잡한 작업을 조율하고 실행한다. 어도비는 이번 발표가 크리에이티브 작업 방식의 근본적인 변화를 의미한다고 설명했다. 크리에이터가 비전과 방향성을 제시하면 어시스턴트가 작업을 수행하는 구조로, 창작 과정에 드는 시간과 노력을 줄이면서도 제작자의 주도권을 유지하도록 설계했다.     영상 및 이미지 편집 기능도 강화했다. 파이어플라이 비디오 에디터에는 노이즈를 줄이고 음질을 개선하는 음성 강화 기능과 정밀한 색상 조정 기능이 추가됐다. 또한 8억 개 이상의 라이선스 애셋을 보유한 어도비 스톡을 워크플로 내에서 바로 활용할 수 있다. 이미지 편집에서는 ‘정밀도 흐름’과 ‘AI 마크업’ 기능을 도입했다. 정밀도 흐름은 슬라이더를 이용해 이미지의 변형 정도를 세밀하게 탐색할 수 있는 기능이다. AI 마크업은 브러시나 사각형 도구로 편집 위치를 직접 지정해 사물을 배치하거나 조명을 조정하는 정밀 제어를 지원한다. 어도비는 자체 모델 외에도 외부 AI 모델과의 협력을 확대했다. 클링 3.0과 클링 3.0 옴니를 비롯해 구글의 나노 바나나 2, 비오 3.1, 런웨이의 젠-4.5 등 30개 이상의 AI 모델을 파이어플라이에서 제공한다. 이를 통해 크리에이터는 작업 목적에 맞는 최적의 모델을 선택할 수 있는 유연성을 갖게 됐다. 협업 툴인 프레임닷아이오와의 통합도 이루어진다. 어시스턴트에게 작업물 공유를 요청하면 이해관계자의 피드백을 해석해 최적의 도구로 변경 사항을 자동 적용한다. 아울러 앤트로픽의 클로드와 같은 외부 모델에서도 어도비의 기능을 호출해 사용할 수 있도록 지원할 계획이다. 어도비의 데이비드 와드와니 사장은 “크리에이터의 관점과 취향이 가장 강력한 도구가 되는 시대를 이끌고 있다”면서, “파이어플라이는 모든 어도비 앱의 성능을 하나로 통합해 새로운 창작 방식을 제시한다고 밝혔다. 파이어플라이 AI 어시스턴트는 몇 주 안에 공개 베타 버전으로 제공될 예정이다. 새로운 영상 및 이미지 편집 기능과 신규 파트너 모델은 파이어플라이 플랜 이용자를 대상으로 현재 서비스 중이다.
작성일 : 2026-04-16
다쏘시스템, 버추얼 트윈으로 그룹 로쉐의 천연 화장품 개발 속도 높인다
다쏘시스템은 프랑스의 천연 화장품 기업인 그룹 로쉐와 협력해 화장품 연구 개발 역량을 강화한다고 밝혔다. 양사는 과학 기반의 버추얼 트윈 기술을 활용해 화장품 성분을 분석하고 제품 개발 효율을 높이는 데 집중할 계획이다. 1959년 설립된 그룹 로쉐(Groupe Rocher)는 이브 로쉐, 사봉, 아르본 등 다수의 브랜드를 운영하며 자연 유래 원료 기반의 뷰티 제품을 개발해 왔다. 이 회사의 과학 전문가들은 식물 성분의 작용 기전을 분석하고 독자적인 활성 성분을 활용한 포뮬레이션을 연구하고 있다. 일반적으로 화장품의 적절한 배합 비율인 포뮬레이션을 완성하기까지는 평균 30회 정도의 실험이 필요하다. 그룹 로쉐는 다쏘시스템의 생성형 인공지능(AI)과 화학 모델링, 시뮬레이션 기술을 도입해 이 과정을 최적화할 방침이다. 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼 기반의 ‘서비스형 버추얼 트윈’을 통해 그룹 로쉐의 활성 성분과 피부를 모델링한다. 버추얼 트윈을 활용하면 성분 사이의 상호작용을 분석하고 피부 침투 여부를 미리 테스트할 수 있다. 개발 초기 단계부터 과학적 정확도를 높여 효능을 예측하고 강화하는 방식이다. 다쏘시스템은 이를 통해 실험 횟수를 20% 줄이고 제품 출시 기간을 단축할 수 있다고 설명했다.     그룹 로쉐의 베로니크 슈바르츠 부아슈 최고과학책임자는 “다쏘시스템의 기술을 통해 활성 성분의 효능을 정밀하게 예측하고 자연 친화적인 제품을 더 신속하게 개발할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 다쏘시스템의 앨리사 프리스너 산업, 마케팅 및 지속가능성 수석부사장은 “과학 기반의 인공지능 버추얼 트윈은 클라우드 환경에서 포뮬레이션을 시뮬레이션하고 최적화하도록 지원한다”면서, “그룹 로쉐가 식물 과학에 기반한 혁신 체계를 구축해 제품 경쟁력을 확보하도록 돕겠다”고 전했다. 양사의 협력은 극한 환경에서 적응하는 식물인 ‘아이스 플랜트’ 연구부터 시작한다. 아이스 플랜트는 그룹 로쉐의 안티에이징 라인인 ‘이브 로쉐 리프트 프로 콜라겐’ 개발에 영감을 준 성분이다. 양사는 향후 다양한 활성 성분으로 기술 적용 범위를 넓혀갈 예정이다.
작성일 : 2026-04-15
슈나이더 일렉트릭, AI로 공급망 혁신 이끌며 혁신 기업으로 선정
슈나이더 일렉트릭은 패스트 컴퍼니가 발표한 ‘2026년 가장 혁신적인 기업’ 비즈니스 서비스 부문 6위에 올랐다고 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭은 인공지능(AI)을 실질적인 실행력으로 전환한 사례로 주목받았다. 패스트 컴퍼니의 가장 혁신적인 기업 리스트는 매년 전 세계 산업 전반에서 혁신적인 성과를 이끈 기업을 선정한다. 올해 비즈니스 서비스 부문은 AI를 기반으로 비즈니스 혁신을 실현한 기업들이 중심이 되었다. 슈나이더 일렉트릭은 AI를 통해 공급망 전반의 운영 구조를 데이터 중심으로 재편하고 의사결정과 실행을 연결하는 체계를 구축했다는 점에서 차별성을 인정받았다. 슈나이더 일렉트릭은 지난 5년 동안 주요 공급업체 1000곳을 대상으로 온실가스 배출 저감 프로그램을 추진했다. 그 결과 2025년 3분기 기준 당초 목표인 50%를 넘어 53% 감축을 달성했다. 또한 에이전틱 AI를 활용한 ‘자이고 허브(Zeigo Hub)’를 통해 추가 비용 없이 2700개 이상의 공급업체로 확장할 수 있는 구조를 갖췄다. 자이고 허브는 공급업체의 배출 데이터 입력을 자동화하고 탈탄소화 프로그램 운영과 공시 대응을 지원하는 설루션이다. 이 서비스는 올해 1월 ‘리소스 어드바이저 플러스(Resource Advisor+)’ 플랫폼에 통합되며 기능이 더욱 고도화되었다. 공급망 전반의 탄소 저감을 지원하는 ‘탄소 제로 프로젝트’는 스코프 3 배출까지 관리 범위를 확대했다. 슈나이더 일렉트릭에 따르면 2025년 4분기 기준 총 8억 6200만 톤의 이산화탄소 배출 절감 및 회피 성과를 기록했다. 이는 기존 목표인 8억 톤을 초과 달성한 수치다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 수상이 190년에 걸쳐 축적한 기술 혁신을 기반으로 AI를 실제 산업 운영에 적용하고 성과를 냈음을 보여준다고 전했다. 슈나이더 일렉트릭은 델 테크놀로지스, 허브스팟 등 글로벌 기술 기업과 함께 선정되며 에너지 기술 파트너로서 위상을 강화했다. 또한, 슈나이더 일렉트릭은 AI를 핵심 전략으로 삼아 기술 혁신을 지속하고 있다. 이번 선정은 AI를 공급망 운영 전반에 적용해 데이터 기반 의사결정과 실행력을 동시에 확보한 사례라는 것이 슈나이더 일렉트릭의 평가이다. 슈나이더 일렉트릭의 올리비에 블룸 CEO는 “AI 수요 급증으로 에너지 시스템에 대한 부담이 커지는 상황에서 데이터와 AI를 결합해 공급망 탄소 관리의 새로운 기준을 제시하고 있다”면서, “앞으로도 에너지 전문성과 기술 혁신을 바탕으로 지속가능한 미래를 만들어 나가는 데 앞장서겠다”고 밝혔다.
작성일 : 2026-04-14
SIMTOS 2026 개막, AI 자율제조와 생산기술의 미래 한자리에
제21회 서울국제생산제조기술전(SIMTOS 2026)이 4월 13일 킨텍스 제1전시장에서 개막식을 갖고 5일간의 일정에 들어갔다. 한국공작기계산업협회가 주최하는 이번 전시회는 ‘AI 자율제조, 인재와 연결하다’를 주제로 오는 4월 17일까지 킨텍스 제1·2전시장 전관에서 진행된다. 올해 전시회는 35개국에서 1315개 기업이 참여해 6059부스 규모로 꾸려졌다. 이는 국내 최대 규모의 생산제조기술 전시회로, 전체 참가 기업 중 해외 기업 비중이 53.1%를 차지한다. 독일, 이탈리아, 스위스, 일본, 대만, 중국 등 6개국은 별도의 국가관을 운영하며 자국의 대표 제조기술을 선보인다. 또한 12개국 20개 협단체가 참가해 국제 협력과 산업 네트워크를 확대한다.     개막식에는 김원종 한국공작기계산업협회장을 비롯해 허성무 국회의원, 김성열 산업통상자원부 산업성장실장, 신희동 한국전자기술연구원장 등 국내외 주요 인사가 참석했다. 김원종 회장은 개회사를 통해 “인공지능 전환과 제조 데이터, 자동화 기술이 결합한 지능형 제조 시스템이 확산하면서 공작기계 산업은 제조혁신을 이끄는 핵심 기반 산업으로 역할이 확대되고 있다”고 강조했다. 이어 “이번 전시회가 기업에는 새로운 시장 창출의 기회를, 참관객에게는 제조혁신의 방향을 제시하는 계기가 되기를 기대한다”고 덧붙였다. 정부와 국회 관계자들도 공작기계 산업의 중요성을 역설했다. 허성무 국회의원은 공작기계 산업을 전통 제조업의 핵심으로 꼽으며 국회 차원의 지원을 약속했다. 김성열 산업성장실장은 대한민국이 글로벌 산업 강국으로 도약하는 데 전시회 참가 기업들의 역할이 컸다고 평가했다. 정부는 인공지능 기반 자율제조 기술 중심의 산업 육성과 연구개발 지원, 수출 경쟁력 제고 등 세 가지 정책 방향을 제시하며 기계 산업의 경쟁력 확보를 지원할 방침이다. 전시 현장은 금속절삭 및 금형기술관, 소재부품 및 제어기술관, 툴링 및 측정기술관, 절단가공 및 용접기술관, 프레스 및 성형기술관 등 5개 전문관으로 구성됐다. 특히 ‘로봇 및 디지털제조기술 특별전’을 통해 제조 AX(인공지능 전환) 시대의 산업 구조 변화를 보여준다. 제2전시장 7홀에 마련된 ‘AI 팩토리 테마관’에서는 장비와 데이터, 인공지능이 결합한 미래 제조 시스템을 직접 확인할 수 있다. 이번 행사는 기술 정보를 교류하는 것을 넘어 산업 생태계 전반을 연결하는 플랫폼 역할을 수행한다. 글로벌 제조 AX 혁신 콘퍼런스를 비롯해 여성 엔지니어 네트워크 포럼, 채용박람회인 커리어커넥트 등 다양한 프로그램이 함께 열린다. 캐드앤그래픽스가 주관하는 ‘피지컬 AI·디지털트윈 및 뿌리산업·소부장 컨퍼런스’는 4월 16일~17일 킨텍스 제2전시장 7홀 컨퍼런스룸 A에서 진행된다. 이외에 참관객의 이해를 돕기 위한 테크니컬 가이드 투어와 스탬프 투어 등 체험 이벤트도 마련됐다. 협회는 5일간의 전시 기간에 약 10만 명의 참관객이 방문할 것으로 예상하고 있다.
작성일 : 2026-04-13
피지컬 AI와 반도체 소부장의 만남, SIMTOS 2026 캐드앤그래픽스 컨퍼런스에서 제조 AX 실체 확인
SIMTOS 2026 ‘피지컬 AI·디지털트윈 및 뿌리산업·소부장 컨퍼런스 ’ 4월 16일~17일 개최 예정   SIMTOS 2026 캐드앤그래픽스 발표자   전진우(한국로봇산업진흥원) / 민정국(현대자동차·기아) / 이태진(HD현대) / 김성호(KEIT) / 장영재(KAIST)   정민하(KEIT) / 권석준(성균관대) / 엄재홍(DN솔루션즈) / 이기동(화신) / 송덕용(한화에어로스페이스)   국내 제조업의 미래를 결정지을 인공지능 전환(AX)과 자율제조 기술의 정수를 선보이는 자리가 마련된다.  한국공작기계산업협회가 주최하고 엔지니어링 솔루션 미디어 캐드앤그래픽스가 주관하는 SIMTOS 2026 피지컬 AI·디지털트윈 및 뿌리산업·소부장 컨퍼런스가 4월 16일부터 17일까지 양일간 일산 킨텍스 제2전시장 7홀 컨퍼런스룸 A에서 열린다. 이번 행사는 국내 최대 생산제조기술 전시회인 SIMTOS 2026의 핵심 부대행사인 글로벌 제조 AX 혁신 컨퍼런스의 일환으로 기획되었으며, 캐드앤그래픽스 주관 컨퍼런스는 업계 최고의 전문가와 석학이 발표하는 대표 컨퍼런스다. 특히 단순한 소프트웨어를 넘어 물리적 환경과 실시간으로 상호작용하는 피지컬 AI와 자율제조, 산업의 근간인 뿌리산업 및 소재·부품·장비(소부장) 산업의 미래 전략을 집중적으로 다룰 예정이다. 디지털 조선소에서 다크팩토리까지, 피지컬 AI와 디지털 트윈의 융합 행사 첫날인 4월 16일에는 피지컬 AI와 디지털트윈, 자율제조의 심장이 되다를 주제로 기조강연이 펼쳐진다. 한국로봇산업진흥원 전진우 수석연구원은 제조 강국 유지를 위한 피지컬 AI 도입의 필연성을 기술과 경제적 관점에서 분석한다. 현대자동차·기아 민정국 상무는 자동차 산업의 자율제조공장 혁신 사례를 소개하며, HD현대 이태진 전무는 차세대 설계·생산 통합 플랫폼을 통한 지능형 자율 운영 조선소의 비전을 공유한다. 이어 한국산업기술기획평가원 김성호 본부장은 제조 AX 얼라이언스의 운영 성과를, KAIST 장영재 교수는 소프트웨어 중심적 공장(SDF) 개념과 실제 구축 사례를 통해 제조 자동화의 미래를 제시한다. AI 전환으로 재도약하는 뿌리산업과 반도체 소부장 산업 둘째 날인 4월 17일에는 AX로 재도약하는 뿌리산업과 소부장의 미래를 주제로 논의가 이어진다. 한국산업기술기획평가원 정민하 본부장은 2026년 소부장 R&D 정책 지원 방향과 기업 활용 방안을 발표한다. 반도체의 석학 성균관대 권석준 교수는 반도체 소부장 경쟁력 강화를 위한 제조 AX 전략을 제언하며, DN솔루션즈 엄재홍 상무는 공작기계에서 지능형 제조 에이전트로 진화하는 제조 플랫폼의 현주소를 짚는다.  화신 이기동 상무는 데이터 기반 자율제조 대응 전략을, 한화에어로스페이스 송덕용 수석연구원은 항공엔진용 핵심 부품소재의 신뢰성 확보 및 산학연 협력 방안을 제안하며 산업계의 실질적인 대응책을 모색한다. 실전 사례 중심의 제조 생태계 혁신 통찰 제시 이번 컨퍼런스를 주관하는 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 “이번 행사가 디지털 전환을 넘어선 AI 전환의 실체를 보여주는 자리가 될 것이라며, 국내 대표 기업들의 실전 사례를 통해 제조 생태계의 변화와 미래 혁신에 대한 인사이트를 얻길 바란다”고 강조했다. 이번 행사에 대한 자세한 내용은 행사 안내 홈페이지 를 참조하기 바란다.   
작성일 : 2026-04-11
인텔–구글, 차세대 AI 및 클라우드 인프라 협력 확대
인텔과 구글은 차세대 AI와 클라우드 인프라 발전을 위해 다년간 협력하기로 했다. 양사는 이번 협력을 통해 최신 이기종 AI 시스템을 대규모로 구현하는 과정에서 중앙처리장치(CPU)와 주문형 인프라 처리 장치(IPU)의 역할을 강화한다는 계획이다. 최근 인공지능 도입이 빨라지면서 인프라는 더욱 복잡한 이기종 구조로 변하고 있다. 이에 따라 데이터 처리와 시스템 성능을 관리하기 위한 CPU 의존도가 높아지는 추세다. 인텔과 구글은 인텔 제온 프로세서의 여러 세대에 걸쳐 협력하며 구글의 글로벌 인프라 전반에서 성능과 에너지 효율, 총 소유 비용을 개선할 예정이다. 구글 클라우드는 최신 인텔 제온 6 프로세서를 탑재한 C4와 N4 인스턴스를 포함해 워크로드에 최적화된 인스턴스에 인텔 제온 프로세서를 도입해 왔다. 이러한 플랫폼은 대규모 AI 학습 조정부터 지연 시간에 민감한 추론과 범용 컴퓨팅까지 넓은 범위의 워크로드를 지원한다. 동시에 인텔과 구글은 주문형 반도체(ASIC) 기반 IPU의 공동 개발을 확대하고 있다. 프로그래밍이 가능한 이 가속기는 호스트 CPU가 맡던 네트워킹, 스토리지, 보안 기능을 분담한다. 이를 통해 자원 활용도를 높이고 효율성을 개선하며 하이퍼스케일 AI 환경에서 더욱 예측 가능한 성능을 구현할 수 있다. IPU는 최신 데이터 센터 아키텍처의 핵심 요소로 꼽힌다. 기존 CPU가 담당하던 인프라 작업을 처리해 효율적인 컴퓨팅 성능을 제공하기 때문이다. 클라우드 서비스 제공업체는 이를 활용해 시스템 복잡성을 높이지 않고도 인프라를 확장할 수 있다. 제온 CPU와 IPU는 긴밀하게 통합된 플랫폼을 구성해 범용 컴퓨팅과 특정 목적에 특화된 가속 기능을 균형 있게 제공한다. 이번 협력 확대는 AI 시대에 필요한 개방적이고 확장 가능한 인프라를 발전시키려는 양사의 노력을 담고 있다. 인텔과 구글은 범용 컴퓨팅과 AI 시스템 설계에 특화된 가속 기능을 결합해 복잡성을 줄이고 효율적인 확장이 가능한 AI 시스템 설계 방식을 구현해 나갈 계획이다. 인텔의 립 부 탄 CEO는 “AI는 인프라 구축과 확장 방식을 재편하고 있다”면서, “AI 확장을 위해서는 가속기 이상의 균형 잡힌 시스템이 필수이며 CPU와 IPU는 최신 AI 워크로드가 요구하는 성능과 유연성을 제공하는 핵심 역할을 한다”고 설명했다. 구글 AI 인프라 부문의 아민 바흐다트 수석 부사장 겸 최고 기술 책임자는 “CPU와 인프라 가속은 학습부터 배포까지 AI 시스템의 핵심 요소로 남아 있다”면서, “인텔은 20년 가까이 신뢰해 온 파트너로 인텔의 제온 로드맵을 통해 워크로드의 성능과 효율 요구 사항을 지속적으로 충족할 수 있을 것으로 확신한다”고 전했다.
작성일 : 2026-04-10
삼성전기, SAP S/4HANA로 ERP 전환하고 AI 혁신 체계 가동
삼성전기가 차세대 전사 자원 관리(ERP) 시스템으로 SAP S/4HANA의 구축을 마무리하고 인공지능 기반의 업무 혁신 체계를 본격적으로 시작했다. SAP코리아는 이번 프로젝트가 데이터 중심의 경영 환경을 고도화하고 미래 인공지능 시대에 대응하기 위한 IT 인프라를 마련하고자 추진되었다고 설명했다. 삼성전기는 그동안 재무와 물류를 담당하던 ERP 시스템을 비롯해 제조 실행 시스템(MES), 공급망 관리 시스템(SCM) 등으로 흩어져 있던 주요 데이터를 단일 데이터베이스로 통합했다. 실시간 정보 분석이 가능한 환경을 구현함으로써 데이터의 일관성과 신뢰도를 확보했으며, 정확한 의사결정을 지원하는 데이터 분석 역량을 강화했다. 이번 프로젝트에는 SAP 프리미엄 서플라이어(SAP Premium Supplier)를 기반으로 S/4HANA Cloud가 적용되었다. 기업의 높은 보안 요구 수준을 충족하면서 SAP의 글로벌 품질 수준과 삼성SDS의 국내 운영 자원을 결합해 시스템 품질과 안정성을 동시에 확보했다는 것이 SAP의 설명이다. 특히 삼성SDS의 국내 데이터센터를 활용한 장거리 재해복구 옵션을 통해 시스템 운영의 안전성을 높였다. 전환 과정에서는 다운타임 최적화 전환 기술을 도입했다. 이를 통해 시스템 비가동 시간을 예상보다 75% 이상 줄였으며, 제조 라인 운영 등 비즈니스 중단 없이 안정적으로 시스템을 전환했다. 또한 재무, 구매, 생산, 물류 등 핵심 업무 프로세스를 사전에 통합하고 표준화한 후 구축을 진행해 개발 규모를 최소화했다. 전 법인에 동시에 시스템을 적용하는 전략을 통해 리스크와 구축 기간, 비용도 함께 절감했다. 삼성전기는 이번 전환으로 인공지능 기반의 업무 혁신 기반도 갖췄다. SAP의 인공지능 기능을 활용해 데이터 기반의 의사결정과 업무 자동화 환경을 구축했으며, 프로젝트 수행 과정에서는 생성형 인공지능 코파일럿인 쥴(Joule)을 도입해 이슈 해결 효율을 높였다. 시스템 오픈 이후에는 주요 장애 없이 안정적인 운영 성과를 내고 있다. SAP코리아 원영선 영업부문장은 “삼성전기의 이번 전환은 단순한 시스템 업그레이드를 넘어 데이터와 인공지능을 기반으로 한 디지털 전환의 대표 사례”라면서, “고객이 비즈니스 혁신을 가속화하고 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다. 박준호 삼성전기 그룹장은 “주요 데이터를 단일 플랫폼으로 통합해 데이터의 일관성을 확보했다”면서, “강력한 인공지능 기능을 활용해 데이터 기반의 의사결정을 지원하고 업무 자동화 기반을 마련함으로써 기업 경쟁력이 강화됐다”고 말했다.
작성일 : 2026-04-08