전주기 AX 통합 플랫폼 ‘OCTOPUS’로 산업 AI 혁신 앞당긴다   AI는 이제 로봇의 몸을 빌려 물리적 제조 현장에서 움직이기 시작했다. 글로벌 제조업은 산업현장이 자동화되는 인더스트리 4.0을 넘어 인간과 기술이 공존하는 인더스트리 5.0 시대로 진입하고 있다. 특히 올해 글로벌 빅테크 기업들이 앞다퉈 제시한 ‘피지컬 AI’는 AI가 물리적 세계를 직접 제어하는 시대의 도래를 알렸다. 제조업 디지털화의 중심도 변하고 있다. 과거 스마트 팩토리가 ‘연결’과 ‘자동화’를 중심으로 했다면, 현재의 자율제조는 ‘지능화’와 ‘자율 판단’으로 무게중심이 이동하고 있다. 유비씨(UVC, www.uvc.co.kr)는 전주기 AX(AI Transformation) 통합 플랫폼 ‘OCTOPUS’(옥토퍼스)를 통해 이러한 변화를 이끌고 있다.   유비씨 조규종 대표 8개 개별 솔루션을 하나로 통합한 전주기 AX 플랫폼 ‘OCTOPUS’ 유비씨는 2010년 설립 당시 기계와 로봇 간 데이터 통신 기술에 집중했다. 이후 3D 렌더링 엔진 기술을 결합하며 스마트 팩토리와 디지털트윈 솔루션으로 사업영역을 확장했다. 최근에는 이러한 역량에 AI 기술을 융합하며 제조 현장의 디지털 전환(DX)을 넘어 AI 전환(AX)까지 아우르는 전주기 통합 솔루션 OCTOPUS를 완성했다. OCTOPUS는 엣지(Edge), 데이터 허브(Data Hub), 트윈(Twin), 시뮬레이터(Simulator), AI 허브(AI Hub), 에이전틱 AI(Agentic AI), 피지컬 AI(Physical AI), 로봇 허브(Robot Hub) 등 8개 솔루션으로 구성된다. 8개의 개별 솔루션을 하나의 전주기 AX 플랫폼에 통합한 OCTOPUS는 이름 그대로 문어의 특징을 닮았다. 글월 문(文)자를 쓰는 문어는 예부터 ‘바다의 선비’로 불리던 똑똑한 생명체다. 문어의 지능적 두뇌는 스스로 학습하는 AI를, ▲ 유비씨 조규종 대표 예리한 눈은 정밀 모니터링을, 독립적으로 움직이는 8개의 팔은 분산지능을, 민감한 피부는 이상 감지를 상징한다. OCTOPUS는 8개 솔루션이 유기적으로 연결되어 데이터 수집-통합-시각화-검증–학습–예측–제어의 전 과정을 수행한다. 나아가 이를 다시 생산 계획에 반영하는 완벽한 순환 구조를 구현했다. 작동 방식은 다음과 같다. 현장의 엣지가 이기종 설비에서 데이터를 수집하면, 데이터 허브가 이를 AI가 학습할 수 있는 형태로 정제한다. 트윈은 실시간 3D로 현장을 시각화하고, 시뮬레이터는 반복 실험을 통해 최적의 조건을 탐색한다. AI 허브는 공정을 학습하고, 학습된 데이터를 바탕으로 에이전틱 AI가 24시간 자율 의사결정을 수행한다. 피지컬 AI는 로봇과 설비를 정밀 제어하고, 로봇 허브가 다수의 로봇을 통합 관제한다. 기존의 제조 IT·시뮬레이션·AI 솔루션은 전문 인력이 아니면 접근 자체가 어려울 정도로 진입 장벽이 높았다. OCTOPUS는 이 문제를 플랫폼 설계 단계부터 완전히 다르게 접근했다. 데이터 수집, 시뮬레이션, AI 분석, 디지털 트윈, 로봇 제어 등 각기 다른 카테고리로 분리되어 있던 기능들을 하나의 흐름과 하나의 화면, 하나의 언어로 통합한 것이다. 특히 LLM 기반 자연어 인터페이스를 적용해 “생산 라인을 한 대 더 늘리면 어떻게 될까?”, “이 공정에서 병목이 생기는 이유가 뭐지?” 등의 질문만으로 시뮬레이션과 AI 분석, 가상 검증 결과를 제시한다. AI 예측을 실제 설비제어까지 연결하는 M.AX 시대 많은 AI 솔루션이 데이터를 분석하고 예측 결과를 보여주는데 그친다. 그러나 진정한 제조 A I전환, 즉 ‘M.AX(Manufacturing AX)’를 실현하려면 AI의 판단이 실제 설비나 로봇의 동작으로 직접 이어져야 한다. 문제는 현장에서 AI가 내린 결정을 설비 제어에 바로 적용하는 것을 극도로 꺼린다는 점이다. 안전 문제, 예상치 못한 오작동에 대한 우려, 그리고 책임 소재에 대한 불안감 때문이다. 유비씨는 디지털 트윈과 피지컬 AI를 결합한 독자적인 아키텍처로 문제 해결에 나섰다. 가상 환경에서 AI 모델을 충분히 학습시키고, 수천 번의 시뮬레이션을 통해 안전성과 효과를 검증한 후에만 실제 현장에 적용하도록 설계한 것이다. 이를 통해 환경 변화와 예외 상황에도 흔들리지 않는 안정적이고 신뢰할 수 있는 자율 운영을 실현해 나간다. 유비씨 조규종 대표는 “AI가 브레인이라면 DT는 AI의 명령을 실질적으로 수행하는 중추 신경계다. 유비씨는 디지털 트윈 기반의 피지컬 AI 기업을 향해 나아가고 있다”고 설명한다. 이어 “제조업에서 AI 기반 디지털 트윈이 지금 가장 큰 가치를 만드는 분야는 제조·생산·물류 현장의 ‘협업’을 지능화하는 영역이다. 로봇이 혼자 똑똑해지는 것보다 더 어려운 건 로봇이 제조 설비와 함께 상황을 이해하고, 여러 로봇이 스스로 역할을 나누며, 필요하면 작업자와도 안전하게 함께 일하도록 만드는 일이다”라고 덧붙였다. 유비씨가 정의하는 피지컬 AI는 인지-계획-실행으로 이어지는 구조를 기반으로 한다. 물리적 환경과 설비 상태를 실시간으로 인지하고, 운영 목표와 제약 조건을 반영해 행동을 계획한 뒤, 이를 실제 로봇과 설비의 동작으로 실행하는 전 과정을 설계하고 있다. 이 과정에서 디지털 트윈은 피지컬 AI가 학습할 수 있는 합성 데이터(Synthetic Data)를 제공하는 핵심 환경 역할을 담당한다. 나아가 OCTOPUS 피지컬 AI 솔루션을 중심으로 자율제조 영역에서 사업을 확장하는 모습이다. 조 대표는 “국내 탑티어 로봇 제조사 두 곳과 협업을 통해 실제 제조 현장 적용이 가능한 피지컬 AI 기술의 실증과 고도화를 진행하고 있다”면서, “이를 통해 제조 AX 분야의 선도 기업으로 입지를 공고히 해 나갈 것”이라고 밝혔다.   ■ 캐드앤그래픽스 최경화 국장 kwchoi@cadgraphics.co.kr

‘인텔리전트 제품 라이프사이클’로 국내 제조 AX 혁신 선도   ▲ PTC코리아 김도균 대표 제조업의 디지털화가 ‘연결’과 ‘자동화’를 넘어 ‘지능화’와 ‘자율 제조’가 중심이 되는 AX(AI Transformation) 시대로 빠르게 진입하고 있다. 1993년 설립 이후 국내 제조 산업의 혁신을 이끌어온 PTC코리아(www.ptc.com)는 AX 시대를 맞아 단순한 엔지니어링 소프트웨어 공급자를 넘어 기업의 창조 역량을 극대화하는 전략적 파트너로 도약하고 있으며, 엔지니어링 기술의 새로운 패러다임을 제시하고 있다. PTC 혁신의 역사 40년, ‘Power To Create’의 비전을 실현하다 PTC는 2026년 기준 전 세계 35개국에서 3만 5천 이상의 고객사를 보유하고 7,200명 이상의 직원이 함께하는 글로벌 엔지니어링 소프트웨어 기업이다. 1985년 혁신적인 3D 설계 방식으로 시장에 등장한 이후, PTC는 끊임없는 기술 개발과 전략적 인수를 통해 CAD, PLM을 넘어 ALM, SLM에 이르는 통합 포트폴리오를 완성해 왔다. PTC의 핵심 목표는 ‘Power To Create’, 즉 고객과 직원 모두에게 더 나은 세상을 구상하고 이를 현실로 만들 수 있는 창조적 역량을 제공하는 것이다. PTC코리아 김도균 대표는 "PTC의 목적은 단순히 더 좋은 세상을 구상하는 데서 그치지 않고, 고객이 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있도록 혁신적인 디지털 기술을 제공하는 것"이라며 기업의 비전과 사회적 책임의 조화를 강조했다. ‘선택과 집중’으로 강화되는 전통 비즈니스와 핵심 솔루션 PTC의 성장을 지탱하는 가장 큰 축은 여전히 전통적인 주력 분야인 CAD와 PLM이다. 매출 비중 면에서 CAD(크레오)와 PLM(윈칠)은 여전히 견고한 성장세를 보이고 있으며, 특히 PLM은 단순히 설계 데이터를 저장하는 PDM(제품 데이터 관리) 수준을 넘어 전사적 데이터 관리의 핵심 플랫폼으로 진화했다. 최근 PTC는 미래 성장을 위해 과감한 전략적 변화를 단행했다. IoT(사물인터넷) 사업 부문을 자산운용사 TPG에 매각하고 파트너십 형태로 전환하는 절차를 밟고 있는 것이다. 이에 대해 김도균 대표는 "이는 IoT 사업을 포기하는 것이 아니라, 핵심 역량인 CAD, PLM, ALM, SLM(서비스 수명주기 관리) 등 4대 핵심 솔루션에 투자를 집중하기 위한 '선택과 집중' 전략"이라고 설명했다. 이를 통해 IoT는 전문 파트너사를 통해 더 고도화된 지원을 제공하는 한편, PTC는 자체 핵심 솔루션의 경쟁력을 극대화한다는 계획이다. 실질적인 ‘엔지니어링 AI’로 제조 초격차 구현 PTC가 정의하는 ‘지능형 제품 라이프사이클’은 설계-개발-제조-운영 전 과정에 AI를 적용한 체계로, 엔터프라이즈 전반의 제품 데이터를 연결하는 통합 엔지니어링 환경을 지향한다. 김 대표는 현재 많은 기업이 표방하는 AI가 챗봇 형태의 요약 기능에 그치는 점을 지적하며, PTC는 '실질적인 엔지니어링 AI'를 추구한다고 강조했다. 그는 "PLM 내에서 AI가 수만 가지 부품을 분석해 중복을 찾고 표준 부품을 제안하여 원가를 절감하거나, ALM에서 요구사항의 오류를 자동으로 검증하는 기능 등은 이미 제품에 탑재되어 현장에서 활용되고 있다"고 설명했다. 다만, 안전과 윤리가 중요한 제조 현장인 만큼 "AI의 역할을 결정권자가 아닌 '조언자'로 정의하고, 최종 판단은 인간이 내리는 인간 중심의 AI 활용 철학이 PTC 의 기술 근간에 자리 잡고 있다"고 덧붙였다. SDx(소프트웨어 정의 제품) 시대의 통합 플랫폼 전략 최근 자동차 산업을 중심으로 확산되는 소프트웨어 정의 차량(SDV) 트렌드는 PTC의 ALM 솔루션인 ‘코드비머(Codebeamer)’의 비약적인 성장을 이끌었다. 김 대표는 "하드웨어와 소프트웨어를 통합 관리해야 하는 수요가 폭증하면서 요구사항 정의부터 코딩, 테스트, 배포까지 관리하는 ALM은 이제 필수"라고 진단했다. 여기에 최근 인수한 ‘퓨어시스템즈(Pure-systems)’ 의 변형 관리 기능이 더해지면서 PTC의 경쟁력은 더욱 강화되었다. 퓨어시스템즈의 ‘퓨어 베리언츠(Pure Variants)’는 수만 가지 파생 모델이 존재하는 복잡한 제조 환경에서 제품 라인 엔지니어링(PLE) 기능을 제공한 다. 이를 통해 기업들은 공통된 소프트웨어와 하드웨어 자산을 플랫폼화하고, 고객의 다양한 옵션 요구에 맞춰 변형된 부분만 효율적으로 관리함으로써 개발 비용과 시간을 획기적으로 줄일 수 있게 되었다.   에이전틱 AI가 제시하는 새로운 길 PTC코리아는 오는 3월 코엑스에서 개최되는 ‘2026 스마트공장 EXPO’에 참가하여 대한민국 제조업의 미래를 바꿀 차세대 AI 기술을 대거 선보일 예정이다. 이번 전시에서 PTC는 특정 제품의 기능을 나열하기보다 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)가 주도하는 지능형 제품개발: 데이터로 연결되는 엔지니어링의 새로운 패러다임’이라는 주제로 혁신적인 메시지를 전달하는 데 집중한다. 김도균 대표는 이번 전시의 핵심에 대해 “PTC는 에이전틱 AI를 중심으로 설계, 생산, 운영 전 과정의 제품 데이터를 지능적으로 연결하여 새로운 제품개발 패러다임을 제시할 것”이라고 밝혔다. 특히 이번 행사에서는 ‘지능형 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’과 ‘에이전틱-생성형 AI(Agentic-Generative AI)’의 결합을 통해 데이터 중심의 협업과 업무 자동화, 그리고 고도화된 의사결정을 어떻게 실질적으로 구현하는지 확인할 수 있다. 이는 시뮬레이션 및 클라우드와 통합된 데이터-커넥티드 엔지니어링 환경을 제공함으로써 기업들이 AI 기반의 제품개발 혁신과 디지털 제조 생태계를 가속화할 수 있는 이정표가 될 전망이다. 클라우드 기반의 AX 가속화와 2026년 미래 청사진 AI 전환의 성공은 데이터의 효율적 집약에 달려 있으며, PTC는 이를 위한 최적의 환경으로 클라우드 전환을 가속화하고 있다. 김 대표는 "과거 클라우드에 보수적이었던 제조사들도 AI 도입을 위해 클라우드 마이그레이션을 활발히 검토하고 있다"고 전했다. PTC는 100% SaaS 기반인 ‘온쉐이프(Onshape)’와 ‘아레나(Arena)’를 통해 스타트업부터 글로벌 기업까지 유연한 협업 환경을 제공하며, 엔비디아(NVIDIA)와의 파트너십을 통해 실시간 시뮬레이션과 시각화가 가능한 디지털 트윈 환경을 구축해 나가고 있다. 2026년, PTC코리아는 이러한 기술력을 바탕으로 K-방산과 항공우주, 정밀 의료기기 등 고부가가치 산업군으로 사업을 확장할 계획이다. 특히 부산·경남 지역 제조 벨트를 밀착 지원하기 위해 영남권 지사 개소를 준비하는 등 현장 중심의 고객 서비스를 강화하고 있다. 김 대표는 "단순한 솔루션 공급사를 넘어 대한민국 제조업의 지능형 혁신을 이끄는 동반자가 되겠다"는 포부와 함께, 국내 제조 현장에 필요한 AI 및 엔지니어링 인재 양성에도 지속적으로 기여하겠다는 의지를 밝혔다.   ▲ PTC코리아 직원들     ■ 캐드앤그래픽스 최경화 국장 kwchoi@cadgraphics.co.kr      

한국공작기계산업협회가 주최하고 캐드앤그래픽스가 주관하는 ‘피지컬 AI/디지털트윈 & 뿌리산업/소부장 컨퍼런스’가 4월 16일~17일 양일간 일산 킨텍스 제 2전시장 7/8홀 내 컨퍼런스룸 A에서 개최된다. 이번 행사는 국내 최대 생산제조기술 전문 전시회인 SIMTOS 2026(4월 13일~17일)의 핵심 부대행사인 ‘글로벌 제조/AX 혁신 컨퍼런스’의 일환으로 마련되었다. 캐드앤그래픽스가 주관하는 ‘피지컬 AI/디지털트윈 & 뿌리산업/소부장 컨퍼런스’는 SIMTOS 대표 컨퍼런스로서, 단순한 지능형 소프트웨어를 넘어 물리적 환경과 상호작용하는 ‘피지컬 AI(physical AI)’와 자율제조(autonomous manufacturing), 그리고 뿌리산업과 소부장에 대해 집중 조명한다. 각 분야 최고의 전문가를 초빙, 양일간 각 5개의 기조강연이 진행될 예정이다.   ▲ SIMTOS 2024 컨퍼런스 전경   4월 16일 진행되는 ‘피지컬 AI/디지털트윈’ 컨퍼런스에서는 AI 자율제조 실현을 위한 디지털 트윈과 피지컬 AI의 융합’을 주제로 각 분야 최고 전문가들의 기조강연이 이어진다. 한국로봇산업진흥원 제조로봇본부 전진우 수석연구원은 ‘피지컬 AI의 부상, 제조 강국의 길’을 주제로 피지컬 AI에 대한 이해와 국내외 동향을 살펴보고, 왜 제조분야에 도입이 필요한가에 대한 기술, 경제, 문화적 관점의 해석을 통해 한국이 제조 강국을 유지하기 위해 가야 할 길에 대해 모색한다. 현대자동차·기아 민정국 상무는 ‘Beyond Possibility, Autonomous Manufacturing Transformation - Physical AI와 디지털 트윈을 통한 자율제조혁신’을 주제로, 자동차 제조 산업의 변화를 비롯해 자율제조공장을 향한 새로운 여정과 자동화에서 진화하는 자율제조혁신에 대해 소개한다. HD현대 이태진 전무는 ‘조선 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼과 피지컬 AI’를 주제로 기조강연을 진행한다. 새로운 도약을 준비하고 있는 한국의 조선산업은 전통적인 노동 집약 산업에서 디지털 기술과 AI를 활용한 지능형 자율 운영 조선소의 비전을 실현하고자 노력 중이다. HD현대 그룹은 FOS(Future of Shipyard) 프로젝트의 일환으로 차세대 설계/생산 통합 플랫폼과 AI를 활용하여 선박 제조 밸류 체인의 가상화, 지능화, 자율화를 완성해 나갈 계획이다. 한국산업기술기획평가원(KEIT) 김성호 본부장은 ‘제조AX(M.AX) 얼라이언스 구성·성과 및 운영방향’을 주제로, 제조 AX(M.AX) 얼라이언스 추진 배경, 구성 및 목표, 주요 성과, 운영 방향 등에 대해 소개한다. KAIST 장영재 교수는 ‘제조 피지컬 AI & 제조 자동화’를 주제로, 제조 피지컬 AI와 소프트웨어 중심적 공장(SDF)에 대한 개념과 실제 사례를 소개한다. 소프트웨어 중심적 설계를 통해 공장을 하나의 거대한 AI 시스템으로 설계하고 이를 기반으로 자율운영을 가능하게 하는 것이 SDF의 본질이다. 실제 국내 사례를 통해 이들 개념 및 자율공장이 어떻게 구축되었는지 살펴볼 예정이다.     4월 17일 뿌리산업/소부장 컨퍼런스는 ‘AX로 재도약하는 뿌리산업과 소부장의 미래’를 주제로, 대한민국 산업의 근간인 뿌리산업과 소재·부품·장비(소부장) 산업이 AI를 만나 어떻게 진화하는지 살펴본다. 한국산업기술기획평가원 정민하 본부장은 ‘2026년 소부장 R&D 정책지원 방향’을 주제로, 소부장 및 공급망 현안과 소부장 관련 기업지원 정책 및 소부장 지원정책 활용 방법과 소부장 관련 기관 지원을 위한 사업 및 예산에 대해 소개한다. 성균관대 권석준 교수는 ‘제조 AX 기반 반도체 소부장 경쟁력 강화 전략’을 주제로, 소버린 AI가 국가 정책으로 부상하면서 AI 모델 자립은 물론, 향후 기존 산업으로의 확장을 염두에 둔 M.AX(제조업 AI 전환) 방향이 구체화되고 있는 점을 짚는다. 특히 한국 수출 산업 중 가장 큰 비중을 차지하는 반도체 산업에서 대기업뿐만 아니라 반도체 소부장의 경쟁력 강화를 위해 제조 AX 전략이 어떻게 합치될 수 있을지 논한다. DN솔루션즈 엄재홍 상무는 ‘공작기계에서 ‘지능형 제조 에이전트’로 : AX를 통한 제조 플랫폼의 진화’를 주제로, AI 산업 전환(AX)에 대해 기계 산업과 AI 관점에서 살펴보고 시사점을 논의한다. 화신 이기동 상무는 ‘AI 기반 자율제조 대응 방안 및 추진 전략’을 주제로, 최근 데이터 기반 중심 제조 환경 패러다임 변화를 비롯해 자율 제조 개념(자율 제조 정의 및 단계), 현재 제조 시스템 현황 및 한계, 그리고 AI 기반 자율 제조 전략 및 적용 사례에 대해 소개한다. 한화에어로스페이스 송덕용 수석연구원은 ‘항공엔진용 핵심 부품소재의 신뢰성 확보 및 기술개발 추진 전략’을 주제로, 항공엔진의 고온·고응력 운용환경 대응을 위한 핵심 부품소재의 설계–공정–시험·평가·인증 절차를 확립하고, 통계 데이터 기반의 신뢰성 확보 전략 및 산학연 협력 기술개발 방안을 제안한다. 이번 컨퍼런스를 주관하는 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 “이번 컨퍼런스는 제조산업의 디지털 전환(DX)을 넘어선 AI 전환(AX)의 실체를 보여주는 자리가 될 것”이라며, “국내 최고 기업들의 실전 사례를 통해 제조 생태계의 변화와 미래 혁신에 대한 통찰을 얻길 바란다”고 전했다. 한편, 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV에서는 SIMTOS 2026 프리뷰 방송으로 3월 23일 ‘피지컬 AI 가 바꿀 패러다임, 대한민국 제조업의 미래’를 주제로 피지컬 AI 트렌드에 대해 소개했다. 이번 방송에는 고영테크놀러지 고경철 전무와 인터엑스 김재성 CBO가 출연해 단순한 지능형 소프트웨어를 넘어, 물리적 환경과 상호작용하는 피지컬 AI의 개념과 최신 트렌드, 진화하는 과정과 그에 따른 산업 생태계의 변화에 대해 중점적으로 다루었다.

SIMTOS 2026  - 캐드앤그래픽스 주관 컨퍼런스 Day 1  4.16(목) - 피지컬 AI & 디지털트윈 컨퍼런스 발표자 및 발표 내용 소개 1. 피지컬AI의 부상, 제조 강국의 길 한국로봇산업진흥원 제조로봇본부 전진우 수석연구원 [강연 내용] 피지컬AI에 대한 이해와 국내외 동향을 살펴보고 왜 제조분야에 도입이 필요한 가에 대한 기술, 경제, 문화적 관점의 해석을 통해    한국이 제조 강국을 유지하기 위해 가야할 길을 모색해 보고자 한다. [약력] 공학박사(Ph.D) 한국로봇산업진흥원 로봇클러스터사업단장, 정책기획실장 로봇학회 이사, 재활로봇학회 이사, 인공지능윤리학회 이사 숭실대 스마트산업안전공학과 겸임교수(기계로봇 안전) 2. Beyond Possibility, Autonomous Manufacturing Transformation - Physical AI와 디지털 트윈을 통한 자율제조혁신) 현대자동차·기아 민정국 상무 [강연 내용] 1. 자동차 제조 산업의 변화 2. 새로운 여정 : 자율제조공장 3. 자동화의 진화 : 자율제조혁신 [약력] ■ 현대자동차·기아 제조SW개발실 상무 ■ LG 디스플레이 - CTO VD, VP / Technology Fellow ■ 삼성전자    . 혁신센터 - Principal Researcher   . 반도체 연구소 CAE팀 - Senior Researcher   . SSIT(삼성전자공과대학교) - Visiting Professor, Industrial AI/Advanced CMOS ■ IBM New York - Technology CAD Researcher ■ 공학박사 - 성균관대 반도체디스플레이 및 산업공학 (Industrial AI & Digital Twin)             - 삼성전자 Fellowship 3Yrs 조기졸업  ■ KAIST - Executive Course in Artificial Intelligence 수료   3. 조선 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼과 피지컬 AI HD현대 이태진 전무(CDO) [강연 내용] 한국의 조선산업은 새로운 도약을 준비하고 있다. 전통적인 노동 집약 산업에서 디지털 기술과 AI를 활용한 지능형 자율 운영 조선소의 비전을 실현하고자 한다. D현대 그룹은 FOS(Future of Shipyard)프로젝트의 일환으로 차세대 설계/생산 통합 플랫폼과 AI를 활용하여 선박 제조 밸류 체인의 가상화, 지능화, 자율화를 완성하고자 한다.    [약력] 현재 HD현대 그룹의 CDO(Chief Digital Officer)로 그룹 내 조선, 중장비, 에너지 산업의 디지털전환을 이끌고 있다. 과거 액센츄어 코리아의 제조 산업 부문 리드로서 다수의 중공업 및 기계 산업 고객의 프로세스 혁신 및 디지털 전환 프로젝트를 수행한 바 있다.   4. 제조AX(M.AX) 얼라이언스 구성·성과 및 운영방향 한국산업기술기획평가원(KEIT) 김성호 본부장 [강연 내용]  제조 AX(M.AX) 얼라이언스 추진 배경, 구성 및 목표, 주요 성과, 운영 방향 등에 대해 소개한다. [약력] 한국산업기술기획평가원 AI자율제조추진단장, 휴머노이드추진단장 한국산업기술기획평가원 주력산업본부장 5. 제조 피지컬 AI & 제조 자동화  KAIST 장영재 교수 [강연 내용] 제조 피지컬 AI와 소프트웨어 중심적 공장 (SDF)에 대한 개념과 실제 사례를 소개한다. AI의 물리적 요소를 고려한 시스템을 피지컬 AI라 정의하고 있다. 자율주행 자동차 및 로봇이 피지컬 AI의 대표적인 사례다. 그러나 제조 피지컬 AI는 거대 시스템과 다양한 복합 장비를 다룸으로 그 구성과 운영의 차별성이 필요하다. 이러한 차별점의 핵심이 바로 SDF이다. 소프트웨어 중심적 설계를 통해 공장을 하나의 거대한 AI 시스템으로 설계하고 이를 기반으로 자율운영을 가능하게하는 것이 SDF의 본질이다. 실제 국내 사례를 통해 이들 개념 및 자율공장이 어떻게 구축되었는지 살펴볼 것이다. [약력] 산업 및 시스템 공학과에서 "스마트 팩토리" 및 "지능형 물류 및 공급사슬망 시스템" 관련 연구를 진행하고 있다. 또한 2025년 12월에 설립된 <카이스트 제조 피지컬 AI 연구소> 소장을 역임하고 있다. 카이스트 부임 전 미국 반도체 메모리 제조사인 마이크론 테크놀로지 (Micron Technology)에서 4년간 현장에서 공장 자동화 및 운영 관련 업무를 수행하였다. MIT 공대 기계 공학과에서 박사학위를 취득했다. 2020년에는 연구실 박사 졸업생 4명과 함께 <다임리서치>를 창업했다. 현재 국제저널인 Computers and Industrial Engineering (SCIE:2.62) 의 부편집장 (Associate Editor)를 맡고 있으며 International Journal of Production Research, IEEE Power Electronics 등 국제 저널 특별호의 편집장 및 부 편집장과 반도체 운영 전문가들의 국제 학회인 (International Symposium on Semiconductor Intelligence) 및 Winter Simulatoin Conference MASM의 학회장을 역임했다.  SIMTOS 컨퍼런스 2026 상세 내용 보러가기 >>

한국공작기계산업협회가 주최하는 ‘제21회 서울국제생산제조기술전(SIMTOS 2026)’이 4월 13일~17일 일산 킨텍스(KINTEX) 제1, 2전시장에서 개최된다. 전체 전시 면적이 102,431㎡에 이르는 이번 행사는 ‘AI Autonomous Manufacturing Meets Talent(AI 자율제조, 인재와 연결하다)’를 주제로 내걸었다. 전 세계 35개국에서 1300개 기업이 참가하며 규모는 6000부스에 이른다. SIMTOS 사무국은 5일간 해외 방문객 5000명을 포함해 약 10만 명의 참관객이 전시장을 찾을 것으로 전망하고 있다. 한국공작기계산업협회의 박재현 사업본부장은 3월 10일 열린 기자간담회에서 “행사를 한 달 앞둔 시점에서 사전등록자가 전회 대비 20% 이상 늘어나 코로나19 이전 수준을 회복할 수 있을 것”이라고 기대감을 나타냈다.   ▲ 기자간담회에서 한국공작기계산업협회 박재현 사업본부장이 SIMTOS 2026에 대해 소개했다.   킨텍스 제1전시장에는 금속절삭 및 금형기술관, 소재부품 및 제어기술관, 툴링 및 측정기술관이 마련된다. 절삭가공 장비부터 핵심 부품과 제어기술, 공구 및 측정 설루션까지 생산제조 기술의 흐름을 한눈에 확인할 수 있다. ‘금속절삭 및 금형기술관’에는 DN솔루션즈, 스맥, 위아공작기계, 화천기계 등 국내 주요 기업과 화낙, 한국야마자키마작 등 글로벌 기업이 참가한다. 이들 기업은 머시닝센터, 터닝센터, CNC 자동선반, 복합가공기 등 최신 장비를 소개한다. 특히 CNC 국산화 기술개발을 위해 설립된 합작법인 ‘KCNC(케이씨엔씨)’가 참가해 국내 CNC 기술력을 선보일 예정이다. ‘소재부품 및 제어기술관’은 장비 성능을 결정하는 핵심 유닛과 지능화 제어기술을 집중적으로 다룬다. 공작기계 유닛, 이송 및 구동계, 모터와 센서, 제어시스템 등이 전시된다. 삼천리기계, 서암기계공업, 한성GT 등 국내 기업과 지멘스, NSK 등의 글로벌 기업이 참여한다. ‘툴링 및 측정기술관’에서는 정밀 절삭공구와 첨단 측정 설루션이 소개된다. 한국야금, 와이지-원, 한국OSG 등 국내 공구기업과 미쓰도요, 헥사곤, 칼자이스, 마르포스 등 글로벌 기업이 참여한다. 이들은 비접촉 품질관리 기술과 머신비전, 3차원 스캐닝 시스템 등을 선보인다. 제1전시장이 금속절삭가공 기반의 정밀 설루션 중심이라면 제2전시장 9~10홀은 판금과 소성가공 중심이다. 이곳은 대면적과 대출력 생산기술을 아우르는 공간으로 꾸며진다. ‘절단가공 및 용접기술관’과 ‘프레스 및 성형기술관’에서는 레이저, 워터젯, 로봇용접 등 고효율 기술이 전시된다. 에이치케이, 트럼프, 아마다 등 주요 기업이 디지털 기반의 자동화 기술을 선보인다. 프레스 및 성형 분야에서도 글로벌 기업과 국내 전문기업이 참여해 자동화 흐름을 제시한다. 킨텍스 제2전시장 7~8홀에서 운영되는 로봇 및 디지털제조기술 특별전(M.A.D.E. in SIMTOS)은 미래 제조 플랫폼을 보여준다. AI 자율제조 시대의 핵심 기술이 이곳에 집약된다. 인터엑스, 레인보우로보틱스, 뉴로메카 등 국내 기업과 글로벌 로봇 기업이 참여해 디지털 트윈, AI 공장, MES, 통합 자동화 설루션, 3D 프린팅, 엔지니어링 소프트웨어 등 제조 DX 전주기 기술을 선보인다. 특별전 내 ‘Machine on AI 테마관’에서는 글로벌 표준 기반의 AI 자율제조 실증 시연이 진행된다. 이를 통해 장비 중심의 전시를 넘어 데이터 기반 자율제조로 확장되는 기술 흐름을 현장에서 직접 확인할 수 있다. SIMTOS 2026 기간에는 다양한 부대행사가 열린다. 글로벌 제조 트렌드 공유부터 신제품 발표회, 첨단 기술 정보 교류까지 전문가와 실무자를 위한 프로그램이 운영된다. 글로벌 제조 AX 혁신 콘퍼런스는 ‘AI-Driven Next-Generation Manufacturing’이라는 주제로 열린다. 10개 세부 주제별로 60여 개의 세션이 발표된다. 피지컬 AI, 디지털 트윈, 다크팩토리 등 최신 트렌드와 수요산업의 혁신 전략을 공유한다. 생산제조 분야 여성 인재를 위한 ‘여성 엔지니어 네트워크 포럼’도 열린다. 산업계 여성 리더의 강연과 멘토링 프로그램이 진행된다. ‘오픈스테이지 세미나’에서는 참가업체의 혁신적인 신제품과 신기술이 발표된다. 이 밖에도 채용 플랫폼인 커리어커넥트가 온·오프라인으로 운영된다. 바이어 상담회(MatchMaking4U), 테크니컬 가이드 투어, 스마트 스탬프 투어 등 참관객을 위한 참여형 프로그램도 마련된다. SIMTOS 사무국은 “글로벌 제조업은 데이터 기반 의사결정과 AI 융합 기술이 경쟁력을 좌우하는 전환기에 놓여 있다”면서, “SIMTOS 2026은 대한민국 제조혁신의 방향을 가늠하는 전략적 플랫폼으로서, 글로벌 기술 트렌드를 분석하고 새로운 비즈니스 기회를 모색하는 자리가 될 것이다. 절삭가공부터 로봇과 디지털 제조까지 전 공정을 아우르는 통합 플랫폼 SIMTOS를 통해 제조업의 미래를 준비하길 바란다”고 전했다.

케이던스 디자인 시스템즈(Cadence Design Systems)의 일원이 된 MSC Software(구 Hexagon D&E)의 시뮬레이션 기술을 기반으로, 스마트 건설장비의 가상 개발(Virtual Development) 및 설계 검증 사례를 공유하는 자리가 마련된다. 최근 건설장비 산업은 탄소 저감, 소음 규제 등 강화되는 환경 규제와 AI·IoT 기술 발전에 따라 전동화 및 친환경 기술 도입이 가속화되고 있다. 특히 작업 현장의 안전과 생산성을 높이기 위한 자율주행 및 지능화 기술에 대한 요구가 커지면서, 설계 초기 단계부터 실제 작업 조건을 반영해 시스템 거동과 성능을 예측하는 CAE(Computer-Aided Engineering) 기반 검증 환경이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 3월 11일(수) 오후 2시 ~ 3시 30분까지 진행되는 이번 웨비나에서는 시뮬레이션 환경을 활용한 가상 개발 전략을 중심으로 ▲건설장비 시스템 동역학 ▲자율주행 기술 ▲전동화 구동계 설계 검증 ▲CFD 기반 열관리 해석 등 CAE 통합 적용 전략과 구체적인 설계 검증 사례를 상세히 소개할 예정이다. 온라인으로 진행되는 웨비나는 사전등록 후 무료 시청할 수 있다.

최근 AI에 대한 국내외적인 열풍은 산업화를 거쳐 정보화를 넘은 인류에게 미래 지능화 사회로 가는 길을 보여주고 있다. 2016년 세상의 모든 바둑 기보를 학습한 구글의 알파고로 세계 1등 AI 바둑 기사를 선보인 이후 2023년에 세계인들에게 소개된 챗GPT는 세상에 알려진 모든 상식을 학습한 AI 상식 전문가가 되었다. 이렇게 세상 모두에게 알려진 데이터를 학습한 AI를 범용AI라고 한다.  이제 인간의 완벽한 모방을 추구하는 인공지능 기술은 보다 세분화되고 있다. 대표적으로 버티컬AI는 특정 분야의 모든 전문데이터를 학습한 분야별 AI이다. 산업AI는 대표적인 버티컬AI이다. 제조, 의료 및 법률 등 다양한 산업분야에서 인간 전문가를 대체하도록 특화된 AI이다. 이러한 기술의 발전은 자연스럽게 개별기업의 모든 내부데이터를 학습하여 직원을 대신하여 회사 업무를 처리하는 프라이빗AI로 진화하고 있다. 데이터 접근성이 갈라놓은 인공지능의 발전 방향 AI가 적용되는 방향을 보면 한 가지 의미 있는 사실을 알 수 있다. 과거 산업화나 정보화 시대에서는 일반적으로 개별 회사에서 개발된 새로운 기술이나 서비스는 해당 분야나 지역에서 먼저 적용된 후 세계적으로 확대되는 방향이지만 AI의 발전은 반대 방향으로 적용되고 있다. 그 이유는 AI가 학습하는 대상 데이터의 접근성과 완결성이다. 알파고가 학습한 수십 년간의 많은 프로 바둑 기보 데이터는 공개되어 접근성이 높았고, 챗GPT는 개방된 인터넷에 잘 정리된 엄청난 양의 데이터를 학습하였다. 결국 범용AI가 먼저 성공한 이유는 학습시키고자 하는 지식을 갖는 많은 양의 데이터에 대한 접근성이 확보되었기 때문이다.  최근 전 세계적으로 범용AI 기술에 대한 경쟁이 치열하지만 AI의 승패는 결국 프라이빗AI의 주도권을 누가 먼저 확보하는가에 달려있다.  범용AI에 뒤진 우리나라가 현실적으로 잘할 수 있는 것이 산업AI이다. 우리나라는 산업화를 넘어 완벽한 정보사회를 실현하면서 기업별로 방대한 양의 업무 데이터를 보유하고 있고, 기업 간의 업무가 모두 정보화되어 있어 데이터 자원 측면에서 산업AI에 대한 엄청난 잠재력을 갖는다.  한국 산업 인공지능의 잠재력과 해결해야 할 난제 산업AI는 해당 산업에서 발생하는 다양한 데이터를 학습시켜 해당 산업의 인간 전문가를 대체하는 것이다. 예를 들면 의료산업AI는 병원, 약국, 의과대학, 의약품 유통회사 등 다양한 의료분야 회사들의 방대한 양의 데이터를 이용하여 하나의 AI모델로 학습시킨다. 하지만 우리가 산업AI의 주도권을 가지려면 2가지 난제를 해결해야 한다.  첫째는 기업 데이터에 대한 접근성 확보이다. 국가 차원에서는 엄격한 국내 개인정보보호법으로 원본데이터를 엄격하게 보호하는 현실에서 2020년 데이터3법 개정으로 공익목적으로 가명정보 결합 활용이 가능해졌다. 하지만 산업 목적 활용은 아직 불가능하고 물물교환 방식의 데이터 유통만 가능하다. 우리와 AI 경쟁국인 미국과 중국은 법 체계적으로 이 문제로부터 자유롭다. 또한 기업 차원에서는 업무 기밀정보의 보호가 필수적이다. 이러한 이유로 우리나라에서는 기업 데이터에 대한 외부 접근성이 엄격하게 차단되어 있다.  둘째는 얼어붙은 데이터 유통 시장의 현실이다. 산업화 시대에는 하드웨어 제품을, 정보화 시대에는 소프트웨어 제품을 생산하여 유통했다. 지능화 시대에는 데이터 제품을 생산하여 자유롭게 결합하여 부가가치가 높은 융합데이터 제품으로 유통할 수 있어야 한다. 하지만 우리나라에서는 이미 만들었던 데이터 유통 시장들도 폐쇄되고 있는 현실이다.  성숙한 정보사회에서 모든 내외부 업무가 정보화된 국내 기업이나 공공기관에서 엄청난 양의 업무데이터가 생산되고 있지만, 방대한 업무데이터는 내부 창고에 생산된 그대로로 저장만 하고 있다. 21세기 원유인 원시데이터를 뒷마당에 계속 쌓아만 놓는 것과 같다. 그 이유는 내부데이터를 외부로 유통할 때의 개인정보와 기밀정보의 유출로 인한 법적 책임과 경영 악화 등에 대해 강한 우려를 갖기 때문이다. 하지만 국가의 분야별 산업AI와 기업의 프라이빗AI 경쟁력 확보는 미래 지능화시대를 선도하기 위해 피할 수 없는 과업이다. 기업의 데이터에 대한 우려를 불식시키기 위해서는 기업에 있는 각 정보시스템에 어떤 데이터가 어디에 어떻게 저장 관리되고 있는지, 데이터 오류나 품질은 제대로 유지되는지, 동일 또는 유사 데이터가 어디에 얼마나 있는지, 외부 데이터와 결합하여 고활용성 융합데이터로 만들 수 있는 데이터가 어디에 있는지, 고활용성 데이터에 개인정보와 기밀정보가 어디에 얼마나 포함되어 있는지 등을 상세하게 파악하고 있어야 한다. 이러한 작업을 총칭해서 전사적 데이터거버넌스라고 한다.  그 결과물로 전체 데이터를 시각화하고 데이터의 흐름, 위치, 관계 등을 한눈에 파악할 수 있는 전사적 정밀 데이터지도를 가지고 있어야 한다. 이 지도를 보고 개별 AI 적용 업무 모델을 학습하기 위한 고활용성 원시데이터를 손쉽게 찾아 개인정보나 기업정보를 확실하게 제거하여 해당 목적의 학습용 데이터를 만들 수 있다. 동일한 방법으로 외부 유통용 원시데이터를 찾아 다른 데이터 제품과 결합 가능한 형태의 재현데이터로 가공해서 합법적으로 외부 유통이 가능한 익명데이터 제품으로 생산할 수 있기 때문이다. 결과적으로 기업이 프라이빗AI를 실현하거나 외부 유통용 데이터 제품을 생산하려면 자기 “데이터를 지배하고 있어야 한다”는 뜻이다.  전통적으로 데이터 거버넌스 영역은 엔터프라이즈 아키텍처(EA)와 같이 정형데이터만을 대상으로 수동적으로 관리하였다. 하지만 산업AI를 위한 정밀 데이터지도는 비정형데이터를 포함한 모든 데이터를 읽고 비교해서 데이터 요소들 간의 유사성 및 중복성, 분포성 그리고 변화성 등을 주기적으로 측정해서 정밀지도로 관리해야 하므로 자동화되어야 한다.  기업이 스스로 이런 작업을 진행하려면 많은 비용과 시간이 소요되는 작업이지만 프라이빗AI를 추구하는 기업이라면 반드시 수행해야 한다.  국가 차원으로는 많은 기업들이 프라이빗AI를 구축했을 때 산업AI를 보다 효과적으로 실현할 수 있다. 즉 기업에 AI를 적용하기 위해서 전사적 정밀데이터 지도를 구축한 기업이 외부 유통용 데이터 제품을 쉽게 만들 수 있기 때문이다. 결과적으로 모든 기업의 정밀 데이터 지도 구축은 우리나라의 프라이빗AI와 산업AI의 경쟁력을 동시에 확보하는 지름길이다.  개별 기업이 정밀 데이터지도 환경을 스스로 구축하려면 내부 데이터로 만든 자사 데이터 제품을 외부로 유통해서 수익을 낼 수 있어야 한다. 이 말은 기업이 판매한 데이터 제품이 구매자에게 가치가 있어야 한다는 뜻이다. 이를 위해서는 많은 기업이 참여하는 시장에서 데이터 제품의 객관적인 가치를 경쟁 체계로 평가하면서 이종 데이터 제품들을 결합하여 고부가가치 융합데이터로 재생산하는 데이터 수퍼마켓을 실현해야 한다. 즉 기업의 적극적인 데이터 제품 생산과 국내 데이터 유통 시장 활성화는 무엇이 먼저냐는 선후관계의 문제가 아니라 서로 밀접하게 연계된 문제이다. 따라서 현재의 척박한 우리 데이터 유통 환경을 개선하기 위해서는 정부 차원의 마중물이 절실하다. 기업이 전사적 정밀데이터 지도를 구축하는 비용을 적극적으로 지원해서 내부 프라이빗AI 기초를 만들게 하면서 기업에게 외부 유통용 데이터 제품을 생산하도록 하고 동시에 자유로운 데이터 유통 환경을 구축해야 한다. 지금은 정부가 다시 한 번 과감하고 선제적인 전략으로 AI 시대를 준비해야 할 시점이다. 산업AI와 프라이빗AI의 구현, 그리고 이를 기반으로 한 휴머노이드 로봇 기술의 발전은 단순한 기술 진보를 넘어, 우리 사회 전반의 지능화를 이끄는 핵심 동력이 될 것이다.  특히, 산업AI는 인구감소와 지역소멸이라는 국가적 위기에도 해법을 제시할 수 있다. 지능형 로봇과 자동화 시스템을 통해 노동력 부족 문제를 해소하고, 지역의 산업과 서비스를 유지·혁신할 수 있는 기반이 마련되기 때문이다. 정부의 현명한 정책과 민간의 혁신 역량이 결합된다면, 우리는 미래 지능화 사회의 주도국으로 도약할 수 있을 것이다.   이원석 / 연세대학교 인공지능융합대학 컴퓨터과학과 교수  

제조업 DX 전문 기업 두잇플래닛이 중소벤처기업부의 기술창업 투자 프로그램인 팁스(TIPS)에 최종 선정되었다. 두잇플래닛은 비정형 데이터를 지식 자산화하는 AI 문서 통합 관리 시스템 flocs.AI를 통해 제조 현장의 업무 혁신과 워크플로 자동화를 주도할 계획이다.   제조업 디지털 전환(DX) 솔루션 전문 기업 두잇플래닛이 중소벤처기업부의 기술창업 투자 프로그램인 팁스(TIPS)에 최종 선정되어 협약을 체결했다. 이번 선정은 팁스 운영사인 킹고스프링의 추천을 통해 이루어졌으며, 두잇플래닛은 향후 2년간 최대 5억원의 연구개발 자금과 사업화 및 해외 마케팅을 위한 추가 지원금을 확보하게 되었다. 팁스는 세계 시장을 선도할 기술력을 보유한 유망 스타트업을 민간 투자사가 발굴하여 육성하는 프로그램이다. 두잇플래닛은 이번 R&D 지원을 바탕으로 자사의 AI 기반 문서 지능화 및 워크플로 자동화 솔루션인 flocs.AI 고도화에 박차를 가할 예정이다.   비정형 데이터의 지능형 자산화와 업무 자동화 구현 두잇플래닛이 개발 중인 flocs.AI는 제조 현장에서 발생하는 도면, 시방서, 계약서 등 다양한 포맷의 비정형 데이터를 디지털 지식 자산으로 전환하는 시스템이다. 광학문자판독(OCR), 거대언어모델(LLM), 검색증강생성(RAG) 등 최신 AI 기술을 활용하여 종이 문서나 PDF 파일을 분석하고, 이를 바탕으로 백오피스 업무를 자동화하는 것이 핵심이다. 일반적으로 제조업은 숙련된 인력의 경험에 의존하는 경향이 크고 AI 도입률이 낮아, 인력 이탈 시 핵심 지식이 손실될 위험이 높다. 두잇플래닛은 이러한 문제를 해결하기 위해 기업 내부의 지식 데이터베이스를 구축하고, 맥락을 이해하는 AI 챗봇 플록시(Floxy)와 업무 자동화 에이전트를 통해 단순 반복 업무를 획기적으로 개선하는 솔루션을 제시했다. 글로벌 시장 진출 및 2032년 매출 684억원 목표 두잇플래닛은 이번 팁스 과제를 통해 비정형 데이터의 지능형 분석 기술 고도화, AI 추론 기반의 워크플로 자동화 모듈 개발, 그리고 ERP 및 MES 등 고객사의 기존 레거시 시스템과의 연동 API 개발에 집중할 방침이다. 유병기 대표는 대기업에서 13년 이상 DX 프로젝트를 수행한 전문가로, 문서 전자화 센터 운영을 통해 실데이터 처리 노하우를 쌓아왔다. 두잇플래닛은 이미 셀트리온제약, SK에코플랜트 등 130여 개 기업 및 기관과 협업하고 있으며, CES 2025 유레카파크 참가를 통해 글로벌 시장에서의 가능성도 확인했다. 유병기 대표는 이번 팁스 선정을 계기로 기술 개발을 가속화하여 중소 제조기업들이 합리적인 비용으로 AI 도입 효과를 누릴 수 있도록 돕겠다고 밝혔다. 또한 수기 문서 처리가 많은 동남아 시장 진출을 본격화하여 2032년 매출 684억원을 달성하고 글로벌 리딩 기업으로 도약하겠다는 포부를 덧붙였다.