산업통상부는 10월 1일 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스 전략 회의를 개최하고, 대한민국 제조업의 인공지능 전환(M.AX)을 통한 2030 제조 AI 최강국 도약을 위한 성과와 전략을 점검했다. 삼성전자, 현대자동차, LG엔솔, 삼성중공업 등 국내 대표 제조 기업들이 한자리에 모여 제조 혁신의 의지를 다졌다. 김정관 장관은 "AI 시대는 속도와의 전쟁이다. AI 팩토리는 빠르게 세계 1위를 도전할 수 있는 분야"라며, "정책과 자원을 집중해 순풍을 만들겠다"고 밝혔다.   AI 팩토리 선도사업, 2030년까지 500개로 대폭 확대 AI 팩토리 선도사업은 제조 공정에 AI를 접목해 생산성을 획기적으로 높이고 제조 비용과 탄소 배출 등을 감축하는 핵심 프로젝트이다. 이날 회의를 계기로 삼성전자, 현대자동차, LG전자, LG엔솔, SK에너지, HD현대중공업, 농심 등 업종 대표 기업들이 신규 참여를 확정했다. 이에 따라 현재 102개인 AI 팩토리 선도 사업은 2030년까지 500개 이상으로 확대될 계획이다. 주요 기업들은 AI 팩토리를 통해 혁신적인 성과를 목표로 했다. 삼성전자는 AI를 통해 HBM(고대역폭메모리반도체)의 품질을 개선한다. HBM은 ’28년까지 연평균 100% 이상 급성장이 기대될 정도로 각광받는 AI 반도체이다. 삼성전자는 현재 전반적으로 사람이 수행중인 HBM 불량 식별 공정에 AI를 도입할 계획이다. AI가 발열검사 영상, CT 이미지 등을 분석해 품질검사의 정확도를 99% 이상 높이고, 영상·이미지 등의 비파괴 검사를 통해 검사시간도 25% 이상 단축할 것으로 기대된다. HD현대중공업은 함정 MRO용(Maintain 유지보수, Repair 수리, Overhaul 정비) 로봇 개발을 추진한다. 보통 선체의 10% 면적에 따개비·해조류 등의 오염물질이 부착되면 연료소비가 최대 40%까지 증가한다. HD현대중공업은 숙련공에 의존하던 해양생물 제거, 재도장 등의 작업을 AI 로봇에 맡겨, MRO효율을 80% 이상 향상시키고 작업자 안전사고 등을 방지할 계획이다. 현대자동차는 셀방식 생산방식에 핵심이 되는 AI 다기능 로봇팔을 개발한다. 자동차산업은 소품종 대량생산의 컨베이어벨트 방식에서, 제품별로 공정을 다르게 적용해 유연생산이 가능한 셀기반 방식으로 전환되고 있다. 현대차는 힌지·도어 조립, 용접품질 검사 등 다양한 공정을 자율적으로 수행가능한 AI 로봇팔을 공정에 도입하여, 시장수요 변화에 신속히 대응하고 생산성을 30% 이상 높일 계획이다. 농심은 라면 제조설비에 AI 기반 자율정비 시스템을 도입한다. 원료공급, 제면, 포장 등의 라면 제조공정은 연속작동 설비가 많아 한 부분의 예기치 못한 고장으로 생산라인 전체가 중단될 수 있다. 이에 각 공정별로 다양한 이상 징후를 조기에 탐지하는 자율정비 시스템을 도입해 설비 효율성을 10% 이상 제고하고, 유지보수 비용은 10% 이상 절감할 계획이다. 현재까지 AI 팩토리 선도사업에 참여중인 업종별 주요기업 자동차 반도체 전자(가전 등) 철강 조선 현대차, LG이노텍, 한국타이어, 기아 삼성전자, 케이씨텍, 이수페타시스 LG전자, 쿠첸, LS전선 포스코, KG스틸, 대한제강 삼성중공업, HD현대삼호 항공·방산 식품·바이오 이차전지 석유화학·섬유 기계·건설 대한항공, KAI. 한화시스템 농심, 삼양식품, 한국콜마 LG에너지솔루션, 삼성SDI SK에너지, GS칼텍스, 코오롱 HD현대건설기계, 코넥 휴머노이드 로봇, 금년부터 제조 현장 실증 본격 투입 AI 팩토리 전략의 한 축으로, 제조 현장 휴머노이드 로봇 투입을 위한 실증 계획도 공개되었다. 금년에는 디스플레이, 조선, 물류 등 6개 현장에 휴머노이드가 투입된다. 분야 수요기업 공급기업 휴머노이드 주요 과업 디플 삼성디스플레이 레인보우로보틱스 레이저 장비내 렌즈교체, 검사 JIG 교체 작업 등 조선 HD현대미포 에이로봇 각종 상황과 이음 형태에 맞는 용접 작업 수행 　 삼성중공업 에이로봇 다양한 장애물, 협소 공간, 비평탄면 등 극복을 통해 자율 이동하며 용접·청소 등 가전 LG전자 로브로스 인간 수준 핸들링 작업 및 보행을 바탕으로 가전제품 공장 내 조립·운송 화학 SK에너지 홀리데이로보틱스 석유화학 제품 검사, 유압/가스 밸브 등 조작, 시료 제조, 검사 시료 운송 등 수행 유통 CJ대한통운 레인보우로보틱스 피킹·분류·검수·포장 등 복잡한 물류 작업 동작을 다양한 상품에 맞게 자율적으로 수행 산업부는 올해부터 2027년까지 100개 이상 휴머노이드 실증 사업을 통해 핵심 데이터와 기술을 확보하고, 2028년부터는 본격적인 양산 체계에 돌입할 계획이다. 선도사업 성과 가시화, 세계 최고 업종별 제조 AI 모델 개발 착수 현재까지 진행된 AI 팩토리 선도 사업에서는 이미 가시적인 성과가 도출되고 있다. GS칼텍스는 AI를 통해 정유 공정 데이터를 분석해 연료 비용을 20%가량 감축했으며, 온실가스 배출 저감 효과도 달성했다. HD현대미포는 AI 로봇을 투입해 용접 검사·조립 작업시간을 12.5% 단축했다. 반도체 기업인 대덕전자와 신한다이아몬드는 AI 도입으로 기존 육안 품질 검사 시간을 각각 90%, 30% 단축하는 성과를 보였다. 이러한 성과를 바탕으로 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스는 세계 최고 수준을 목표로 하는 업종별 특화 제조 AI 모델 개발에 착수했다. 제조 AI에 특화된 전문가를 비롯해 뉴욕대 조경현 교수, 멜버른대 한소연 교수 등 초거대 AI 모델 전문가 23명이 공동으로 참여한다. 개발된 모델은 2028년 완료를 목표로 하며, 제조 현장 배포 시 기업들은 개발 비용 50%, 개발 시간 40%를 줄일 수 있을 것으로 기대했다. '다크 팩토리' 구현 위한 AI 팩토리 사업 확대 전략 산업부는 AI 팩토리 사업을 확대·개편해 내년부터 완전 자율형 AI 공장인 AI 팩토리(다크 팩토리) 건설에 필요한 기술 개발과 실증 사업을 추진한다. 제조 공정뿐 아니라 공장 설계, 시생산, 공급망 관리, 물류, A/S 등 제조 전 단계를 아우르는 AI 모델을 개발·확산할 계획이다. 특히 엔비디아 CEO 젠슨 황이 강조한 디지털 트윈을 활용한 '가상공장(Virtual Factory)' 구현을 전략의 한 축으로 삼았다. 가상공장을 통해 기업은 시스템 변경, 설비 고장, 공급망 변동 등 다양한 상황에서 공정 가동을 미리 테스트하고, 실제 공장과 연동해 모니터링, 예지 보전, 원격 제어 등에 활용할 수 있게 된다. 이러한 기술을 바탕으로 2030년까지 우리나라가 세계 최고의 AI 팩토리 수출국으로 발돋움하는 것을 목표로 관련 전략을 수립했다.

 OpenAI 코리아 개소식 행사장에 배치된 RNGD 서버와 시연용 워크스테이션[사진=퓨리오사AI]   퓨리오사AI가 9월 12일 열린 OpenAI 코리아 개소식에서 자사의 기술력을 선보이며 AI 업계의 주목을 받았다. 이번 행사에서 퓨리오사AI는 자사 2세대 반도체 'RNGD' 2장만으로 오픈AI의 대규모 언어 모델 'gpt-oss 120B' 기반 챗봇을 실시간으로 구동하는 시연을 진행했다. 이번 시연은 퓨리오사AI가 글로벌 AI 인프라 시장에서 중요한 역할을 할 수 있는 잠재력을 증명하는 계기가 됐다. 오픈AI가 공개한 최고 수준의 오픈 소스 기반 모델인 gpt-oss 120B는 MoE(Mixture-of-Experts) 구조를 적용하여 성능과 효율성을 동시에 갖췄다고 평가받는다. 퓨리오사AI의 RNGD는 이러한 초거대 언어 모델을 기존보다 훨씬 효율적인 전력으로 구동할 수 있어, 고질적인 인공지능의 전력 및 비용 문제를 해결할 수 있다는 점에서 큰 의미를 가진다. 퓨리오사AI의 백준호 대표는 “'AGI(범용인공지능)가 인류 전체에 이롭도록 한다'는 OpenAI의 미션과 'AI를 지속 가능하고 접근 가능하게 한다'는 퓨리오사의 미션은 서로 통한다"며, "RNGD와 gpt-oss의 결합은 전 세계 오픈 소스 기반 AI 생태계를 더욱 빠르게 확산시킬 것"이라고 말했다. 이번 시연을 통해 퓨리오사AI는 초거대 AI 모델 구동에 최적화된 하드웨어 솔루션을 제공하며, AI 기술 대중화에 기여할 것으로 기대된다.    

AI의 비약적인 발전은 제조업을 비롯한 산업 전반의 디지털 전환을 가속화하고 있다. 지난 4월 8일, 한국공작기계산업협회와 한국산업지능화협회가 공동 주관한 ‘공작기계 산업의 AI 자율제조 세미나’에서도 AI 기술이 이끄는 제조업 패러다임의 전환을 확인할 수 있었다. 이번 세미나는 공작기계 산업의 디지털 전환 전략을 공유하기 위해 마련되었으며, ▲생성AI가 촉발시킨 AX 혁명 ▲AI기술 동향:공작기계 적용과 SDM 기반 기술 동향 ▲AI 자율제조 핵심기술과 구축 사례 ▲AI 자율제조 추진정책 및 정부지원 프로그램을 주제로, 업계 전문가들의 발표와 사례 중심 강연으로 진행되었다.   1.  생성AI가 촉발한 AX 혁명 첫 번째 세션에서는 한국생성AI파운데이션 송세경 회장이 ‘생성AI가 촉발한 AX(Autonomous Transformation) 혁명’을 주제로 강연을 펼쳤다. 송 회장은 “딥시크(DeepSeek)와 같은 초거대 AI의 등장이 미국 중심의 AI 기술 패권을 흔들고 있으며, 이는 글로벌 공급망(GVC)과 제조 생태계 전반에 큰 변화를 예고하고 있다”며, “제조업은 이제 생성AI를 통해 새로운 성장과 확장의 전환점을 맞이하고 있다”고 강조했다. 2.  AI 기술 동향 : 공작기계 적용과 SDM 기반 기술 동향 이어진 발표에서 DN솔루션즈 엄재홍 상무는 ‘AI 기술 동향 : 공작기계 적용과 SDM(Software Defined Manufacturing) 기반 기술 동향’을 주제로 제조업의 디지털 혁신 흐름을 소개했다. 엄 상무는 공작기계 산업 내 AI 활용 흐름을 스마트 디지털 제조(SDM: Smart Digital Manufacturing)로 설명하며, 이를 스마트팩토리(Smart Factory), 라이트하우스팩토리(Lighthouse Factory), 다크팩토리(Dark Factory)로 구분했다. 이 중 다크팩토리는 사람 없이 인공지능과 로봇만으로 운영되는 완전 무인화 공장이라고 부연했다. 또한 그는 “AI가 인간의 지능을 초월하는 단계까지 발전하고 있으며, 이를 제조업에 적용할 경우 암흑공장(Dark Factory) 실현도 가능하다”며, “오픈소스 생태계의 확산을 통해 산업 전반에 공유와 협업의 기반이 강화되어야 한다”고 강조했다. 3.  AI 자율제조 핵심기술과 구축 사례: 공작기계 중심으로 인터엑스 박정윤 대표는 'AI 자율제조 핵심기술과 구축 사례: 공작기계 중심으로'를 주제로 발표를 이어갔다. 박 대표는 프레스, 사출, 정밀가공 등 생산제조 현장에 AI를 적용하는 트렌드를 소개하며, 기존 하드웨어 중심 운영 방식에서 소프트웨어 기반 맞춤형 디지털 서비스 제공으로 진화하는 자율제조 시스템을 설명했다. 특히 그는 자율제조 시스템의 진화가 모든 요소를 소프트웨어로 정의하고 제어하는 SDX(Software Defined Anything) 개념으로 확장되고 있다고 강조했다. 이와 함께 박 대표는 “지능 자율화 기반 제조 경쟁력을 확보하기 위해서는 고성능 AI 인프라, 즉 SDX 개념이 필수적”이라며, 실제 사출공정, 프레스머신, CNC 가공라인 등에 적용된 다양한 사례를 소개했다. 이와 함께 제조 데이터 표준화, 스마트센서 활용 등 구체적인 도입 전략을 통해 자율제조의 실현 가능성을 제시했다. 4. AI 자율제조 추진정책과 지원 프로그램 마지막 세션에서는 한국산업지능화협회 노성록 센터장이 정부의 AI 자율제조 추진정책과 지원 프로그램에 대해 발표했다. 노 센터장은 산업통상자원부가 추진하는 10대 과제를 중심으로 한 AI 자율제조 선도 프로젝트 진행 현황을 공유하고, 관련 기업들이 정책 지원을 적극 활용할 것을 당부했다. 이를 통해 단순한 자동화를 넘어, 산업 전반의 혁신을 견인하는 전략적 도구로 부상한 AI 기반 자율제조의 효과적인 도입 방안을 제시했다. 이번 세미나는 AI 기술이 실제 제조현장에 본격적으로 확산되고 있음을 확인하는 의미 있는 자리였다. 특히 AI 기반 가공 최적화, 예지보전(Predictive Maintenance), 디지털 트윈(Digital Twin) 등 디지털 혁신 기술의 현장 적용 사례가 참석자들의 높은 관심을 끌었다.  

한국 델 테크놀로지스와 LG CNS가 AI 인프라 비즈니스 활성화를 위해 협력에 나선다고 밝혔다. 양사는 이를 위해 1월 22일에 MoU(업무협력 양해각서)를 체결하고, 공동의 사업 발굴과 AI 기술 역량 육성에 대한 포괄적 협력에 합의했다. 델 테크놀로지스와 LG CNS는 공동으로 AI 인프라 사업을 발굴 및 수행하기 위해 AI 기술력 및 사업 수행 능력에 걸쳐 양사의 핵심 역량을 결합할 계획이다. 이를 위한 노력의 일환으로 ‘AI 인프라 협의체’를 꾸려 향후 추진 일정 및 계획을 수립하고, 정기적 미팅을 통하여 상호 협력에 나선다. 델 테크놀로지스는 LG CNS가 육성하고자 하는 AI 전문 기술인력 양성을 위해 관련 교육 프로그램을 제공하고, LG CNS는 델의 AI 인프라 관련 역량을 확보하는 동시에 인력풀을 지속적으로 확대해 나갈 예정이다. 한편 LG CNS는 이번 협약을 통해 ‘델 AI 팩토리(Dell AI Factory)’를 활용해 고객의 AI 혁신 가속화를 지원할 계획이다. 델 AI 팩토리는 델의 서버, 스토리지, 클라이언트 디바이스, 소프트웨어 및 서비스와 개방형 에코시스템을 결합해, AI 데이터의 규모나 위치에 관계없이 다양한 AI 사용 사례를 구현할 수 있도록 지원하는 델 테크놀로지스의 엔드-투-엔드 AI 포트폴리오다. 양사는 또한 AI 인프라 사업 협력의 성과를 바탕으로 추후 LG CNS가 가진 AI 설루션/서비스 분야로도 상호 협력을 확대할 계획이다. 특히, LG CNS의 생성형 AI 기술인 ‘DAP GenAI 플랫폼’ 및 LG AI 연구원의 초거대 AI ‘엑사원(EXAONE)’을 델 AI 팩토리와 결합하는 방안을 적극 논의할 예정이다. 한편, LG CNS는 엔터프라이즈 AI 전문 조직인 ‘AI센터’를 바탕으로 생성형 AI 서비스 사업을 전개하고 있으며, 금융, 제조, 서비스 등 다양한 분야에서 생성형 AI 플랫폼 기반 AI 에이전트 서비스를 진행하고 있다.     LG CNS의 CEO인 현신균 사장은 “2025년부터 금융, 제조, 유통, 통신 등 다양한 산업 분야에서 생성형 AI를 통한 고객가치 혁신을 본격화하겠다”며, “AI 인프라는 이를 위한 중요한 기반으로 글로벌 선도 기업인 델 테크놀로지스와 긴밀한 협력을 통해 가장 강력한 기술 역량을 확보하는데 집중할 것”이라고 밝혔다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “델 테크놀로지스는 엔터프라이즈 AI의 핵심이 되는 데이터와 인프라 솔루션의 모든 영역을 이끌어온 전문 기업이자 광범위한 개방형 생태계를 운영하고 있다. 델의 글로벌 역량과 LG CNS의 AX 전문성이 만나 양사 공동의 고객에게 혁신의 기폭제가 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.

스노우플레이크는 기업이 강력한 AI 애플리케이션을 대규모로 쉽게 활용 및 구축할 수 있도록 스노우플레이크 코텍스 AI(Snowflake Cortex AI)에서 메타의 라마 3.1에 대한 호스팅을 개시한다고 발표했다. 라마 3.1은 다중 언어 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM)의 컬렉션이다. 이번에 출시한 서비스에는 메타에서 가장 큰 규모이자 강력한 성능의 오픈소스 LLM인 라마 3.1 405B가 제공된다. 스노우플레이크는 실시간의 고처리량 추론을 구현함은 물론 강력한 자연어 처리 및 생성 애플리케이션의 보편화를 증진하는 추론 시스템 스택을 개발하고 오픈 소싱한다. 스노우플레이크의 AI 리서치팀은 추론 및 파인튜닝에 대해 라마 3.1 405B를 최적화함으로써 서비스 개시 첫날부터 거대한 128K 컨텍스트 윈도를 지원한다. 동시에 기존 오픈소스 솔루션에 비해 엔드 투 엔드 지연시간은 최대 3분의 1로 낮아지고 처리량은 1.4배 높아진 실시간 추론을 구현한다. 또한, 코텍스 AI에서 하나의 GPU 노드만을 사용해 거대 모델을 미세 조정할 수 있어 개발자와 사용자 모두에게 비용과 복잡성을 완화해준다. 메타와 협력을 통해 스노우플레이크 고객은 AI 데이터 클라우드에서 메타의 최신 모델에 원활하게 액세스하고 파인튜닝하여 배포할 수 있다. 스노우플레이크는 사용이 간편하고 효율성 및 신뢰도 높은 방법은 물론, 기본적으로 내장된 신뢰도 및 안전성에 대한 포괄적인 접근방식을 제공한다.     스노우플레이크 AI 리서치팀은 AI 커뮤니티에 정기적으로 기여하고 최첨단 LLM 기술 구축 방식에 대한 투명성을 높여 오픈소스 혁신의 한계를 넓혀가고 있다. 또한, 라마 3.1 405B의 출시와 더불어 딥스피드(DeepSpeed), 허깅페이스(HuggingFace), vLLM 및 보다 폭넓은 AI 커뮤니티와의 협업을 통해 자사의 초거대 LLM 추론 및 파인튜닝 시스템 최적화 스택을 오픈 소스화하고 있다. 이러한 혁신을 통해 수천억 개의 매개변수 모델에 대한 오픈소스 추론 및 파인튜닝 시스템에 필요한 새로운 최첨단 솔루션을 구축한다. 초거대 모델의 규모 및 메모리에 대한 요구사항은 실시간 유스케이스에 요구되는 저지연성 추론과 비용 효율을 위한 높은 처리량, 그리고 다양한 엔터프라이즈급 생성형 AI 유스케이스에 필요한 긴 컨텍스트 지원을 실현하고자 하는 사용자에게 있어 상당한 도전 과제다. 모델 및 활성 상태 저장에 대한 메모리 요구사항도 파인튜닝을 어렵게 하며, 훈련을 위한 모델의 상태에 맞춰야 하는 대규모 GPU 클러스터에 데이터 과학자가 액세스할 수 없는 경우도 빈번하다. 스노우플레이크는 초거대 LLM 추론 및 파인튜닝 시스템 최적화 스택은 고급 병렬화 기술과 메모리 최적화를 통해 복잡하고 고비용의 인프라가 없어도 효율적인 AI 처리가 가능하다고 설명했다. 라마 3.1 405B의 경우 스노우플레이크의 시스템 스택은 단일 GPU 노드 하나로도 실시간의 고처리량 성능을 발휘하고 다중 노드 설정 전반에 걸쳐 128k 개의 거대한 컨텍스트 윈도를 지원한다. 이러한 유연성은 차세대 하드웨어와 레거시 하드웨어 모두에 유효해, 보다 광범위한 기업들이 이용할 수 있다. 또한 데이터 과학자들이 전보다 적은 개수의 GPU 상에서 복합 정밀 기술을 사용해 라마 3.1 405B를 파인튜닝할 수 있으므로 대규모 GPU 클러스터에 대한 필요성이 사라진다. 이에 따라 기업들은 강력한 엔터프라이즈급 생성형 AI 애플리케이션을 보다 편리하고 효율적이며 안전하게 채택하고 배포할 수 있다. 스노우플레이크의 AI 리서치팀은 기업들이 이러한 유스케이스를 코텍스 AI에서 쉽게 적용할 수 있도록 모델 증류, 안전 가드레일, 검색 증강 생성(RAG), 합성 데이터 생성 등 파인튜닝에 최적화된 인프라도 개발했다. 한편, 스노우플레이크는 코텍스 AI에 구축된 모든 LLM 애플리케이션 및 자산을 유해한 콘텐츠로부터 더욱 강도 높게 보호하기 위해 업계 선도 기업과 협업하고 있다고 전했다. 메타의 모델 또는 AI21 랩스(AI21 Labs), 구글, 미스트랄 AI(Mistral AI), 레카(Reka) 및 스노우플레이크 등이 제공하는 LLM을 통해 스노우플레이크 코텍스 가드를 일반인들이 이용할 수 있도록 공개하고 있다는 것이다. 스노우플레이크의 비벡 라구나단(Vivek Raghunathan) AI 엔지니어링 부사장은 “스노우플레이크의 AI 리서치팀은 기업과 오픈 소스 커뮤니티가 라마 3.1 405B 등의 최첨단 오픈 모델을 적극 활용해 효율 극대화를 위한 추론 및 파인튜닝을 가능하게 한다”면서, “스노우플레이크는 메타의 첨단 모델을 스노우플레이크 코텍스 AI를 통해 고객에게 직접 제공할 뿐만 아니라, 더 폭넓은 생태계에서 AI를 고도화하기 위해 128K 컨텍스트 윈도와 다중노드 추론, 파이프라인 병렬화, 8비트 부동 소수점 양자화 등을 지원하는 새로운 연구 및 오픈소스 코드로 기업과 AI 커뮤니티의 역량을 강화하고 있다”고 말했다.

[PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024] 발표자료 다운로드 안내입니다. 올해 20회째를 맞은 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024(구 PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스’)’가 지난 6월 13일~14일까지 온라인으로 진행됐습니다. ‘DX를 위한 디지털 트윈, AI와 PLM’을 주제로 한 이번 PLM 컨퍼런스에서는 제조산업 전반의 혁신과 재도약을 위해 디지털 트윈과 AI 등 첨단 기술의 활용 방안을 모색하고, 디지털 전환(DX) 시대에 PLM의 새로운 가치를 발견할 수 있는 기회로 마련됐습니다. 이번 행사에 참여해 주신 모든 분들께 감사드립니다. [PLM/DX 컨퍼런스 2024 관련 기사]  한국산업지능화협회 PLM기술위원회 위원장인 KAIST 서효원 교수는 인사말에서 “과거에는 설계/제조 정보의 생성, 관리, 활용 등이 구조적이고 전형적인 방법에 의존해 왔다. 한편, 최근 생성형 AI 특히 GPT의 출현으로 인해 PLM의 역할이 재조명되고 있다”고 짚었다. GPT의 기반인 생성형 초거대 언어 모델(LLM) 등을 통하여 유연적이고 비정형적인 방법이 가능해지고, 자연어 기반의 대화형 인터페이스가 가능해져 설계/제조의 생산성을 높일 수 있다는 설명이다. 또한, 서효원 교수는 “LLM을 기반으로 설계/제조 현장의 핵심 이슈인 데이터의 연결, 하이퍼링크 통합 등의 자동화가 가능해지며, 이를 통해 과거 PLM 적용에 있어서 문제로 여겨졌던 부분을 해결할 수 있다는 기대가 커지고 있다”고 전했다. [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (1) [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (2) [아젠다] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024 발표자료는 정보 제공에 동의한 자료만 제공됩니다. 아래 아젠다에 PDF 마크가 표시되어 있는 발표자료가 공개된 내용입니다.  [PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024] 유료결제완료 발표자료 요청 이번 컨퍼런스에 참여하지 않았던 분들은 유료 결제 후에 발표자료를 다운로드 받으시기 바랍니다. 다만 홈페이지 다운로드 용량 제한으로 인하여 전체 자료를 다운로드 할 수 있게 하는데 제약이 있어 첨부한 파일에는' PLM/DX 컨퍼런스 2024' 가이드 파일만 올려 두었습니다. 결제완료 후 메일(plm@cadgraphics.co.kr)로 연락주시면 대용량 추가 자료를 별도로 보내드립니다. 홈페이지에서 직접 결제하는데 문제가 있다면 당사로 연락주시기 바랍니다.   메일 제목 :  [PLM/DX 컨퍼런스 2024] 유료결제완료 발표자료 요청 내용 : 결제시 회원명 / 전화 / 이메일 메일 보낼 곳 : plm@cadgraphics.co.kr 문의 : PLM컨퍼런스사무국 (02-333-6900) [PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024]  아젠다 1일차 [개회사] 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 서효원 위원장(카이스트 교수)  [기조연설] Automotive Industry의 새로운 지평선에서 / HL만도 배홍용 CTO 개발 · 양산 Lifecycle 품질 관리의 발전 방향 / LG CNS SINGLEX 정현길 위원 LS 일렉트릭 디지털 스레드 적용 사례 및 PTC AI 혁신 전략 / PTC코리아 이봉기 상무  프로세스 산업에서의 Digital Twin 적용 사례 / 아비바코리아 강창훈 상무 PLM/DX/디지털 트윈 사례 / TYM (티와이엠) 김대용 CDO AI 및 Cloud 기술을 활용한 Teamcenter의 미래 PLM: 디지털 쓰레드의 역할 / 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한석주 본부장 [기조연설] 모빌리티 혁명, UAM 현황과 미래 / 한국항공우주연구원 황창전 UAM연구부장 2일차 [격려사] 한국CDE학회 유병현 회장(한국과학기술연구원) [기조연설] AI를 품은 제조업의 서비스 혁신 / SK경영경제연구소 김지현 부사장 [기조연설] 다양한 산업에서 적용되는 Vision AI의 현재와 미래 / 씨이랩 이문규 책임리더  기업과 부서에서 3D 데이터 활용을 통한 3D 데이터 공유 및 디지털화 실현 / 아이지피넷 윤정두 차장 MULTI-CAD 환경에서의 협업방안 / 다쏘시스템코리아 에노비아 브랜드 세일즈 부문 정유선 대표 사례를 통해 알아보는 데이터 플랫폼 구축을 통한 비용 절감 및 비즈니스 성장 실현 방안 / 스노우플레이크 박경호 영업대표 디지털 트윈을 위한 지능형 경량화/최적화 모델 생성 방안 / 팀솔루션 서경진 상무 생성형 AI 동향과 제조엔지니어링 적용 방법 / 연세대학교 송경우 교수     PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024 영상보기

‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024’가 지난 6월 13~14일 온라인으로 진행됐다. 한국산업지능화협회, 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스가 공동 주최하는 이번 행사는 20주년을 맞아 이름을 바꾸었으며, 제품/제조 데이터와 프로세스를 통합 관리하는 PLM(제품 수명주기 관리)과 함께 제조산업의 혁신을 위한 디지털 전환(DX)에 대해 폭넓게 짚어보는 기회가 되었다. ■ 정수진 편집장   ▲ HL만도 배홍용 CTO, 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 서효원 위원장, 캐드앤그래픽스 최경화 국장   한국산업지능화협회 PLM기술위원회 위원장인 KAIST 서효원 교수는 인사말에서 “과거에는 설계/제조 정보의 생성, 관리, 활용 등이 구조적이고 전형적인 방법에 의존해 왔다. 한편, 최근 생성형 AI 특히 GPT의 출현으로 인해 PLM의 역할이 재조명되고 있다”고 짚었다. GPT의 기반인 생성형 초거대 언어 모델(LLM) 등을 통하여 유연적이고 비정형적인 방법이 가능해지고, 자연어 기반의 대화형 인터페이스가 가능해져 설계/제조의 생산성을 높일 수 있다는 설명이다. 또한, 서효원 교수는 “LLM을 기반으로 설계/제조 현장의 핵심 이슈인 데이터의 연결, 하이퍼링크 통합 등의 자동화가 가능해지며, 이를 통해 과거 PLM 적용에 있어서 문제로 여겨졌던 부분을 해결할 수 있다는 기대가 커지고 있다”고 전했다.   ▲ 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 서효원 위원장(KAIST 교수)   이번 행사에서는 ‘PLM 베스트 프랙티스 적용 사례 & DX 전략(6월 13일)’과 ‘디지털 전환을 위한 신기술과 솔루션(6월 14일)’이라는 두 개의 트랙에서 14편의 발표를 통해 다양한 내용이 소개됐다.   ■ 함께 읽기 : [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (2)   변화에 대응하기 위한 자동차 산업의 혁신 노력 행사 첫째 날인 6월 13일 기조연설에서 HL만도의 배홍용 CTO는 ‘오토모티브 인더스트리의 새로운 지평선에서’라는 주제로, 자동차 산업이 최근 겪고 있는 변화와 대응 방향에 대해 소개했다. 전기자동차(EV)의 성장세는 분명해 보인다. 전기자동차의 성장에 따라 DC-DC 컨버터, 차저, 구동용 모터, 인버터 관련 기업은 호황을 기대하는 반면 전기자동차에는 쓰이지 않는 엔진, 트랜스미션, 스타터, 클러치, 토크 컨버터 관련 기업은 변화에 따른 충격에 대비할 필요성을 느끼고 있다. 자율주행에 대해서는 긍정적 전망과 부정적 전망이 뒤섞여 있지만, 장기적으로 변화의 물결은 피할 수 없을 전망이다. 높은 개발 비용과 생산 비용, 법규 마련의 지연, 그리고 낮은 기술적 성숙도로 인해 본격적인 자율주행의 도입은 당초 기대보다는 늦어질 것으로 보인다. 전통적인 자동차 외에 친환경 동력과 근거리 주행을 특징으로 하는 마이크로 모빌리티는 착실히 성장하면서 산업계에서도 대응을 강화하고 있으며, 소프트웨어 정의 차량(SDV)은 하드웨어 공급사인 OEM뿐 아니라 소프트웨어 공급사까지 참여하는 새로운 산업 생태계를 만들고 있다. HL만도에서도 ‘데이터 주도’와 ‘자동차의 통합 제어’라는 두 개의 축을 중심으로 개발 및 사업을 전개하고 있다. 배홍용 CTO는 “자동차 산업이 복잡해지고 변경 빈도가 높아지는 상황에서, 프로세스를 가볍게 만들고 신뢰성을 확보하는 것이 과제가 되고 있다”면서, “설계와 검증을 세분화하면서 효율적인 개발 방법을 마련할 필요성이 커지고 있다. 또한 AI의 도입, 디지털 전환(DX), 협업 및 자동화 플랫폼 등 다양한 영역에 걸친 산업 생태계의 노력이 요구된다”고 전했다.   ▲ HL만도 배홍용 CTO   UAM이 가져 올 생태계의 파괴적 혁신 한국항공우주연구원(KARI)의 황창전 UAM연구부장은 ‘모빌리티 혁명, UAM 현황과 미래’를 주제로 한 기조연설을 진행했다. UAM(도심 항공 모빌리티)은 수직이착륙이 가능한 전기 항공기(eVTOL)뿐 아니라 퍼스트 마일부터 라스트 마일까지 커버하는 모빌리티 서비스(MaaS), 도심내 이착륙장, 간편한 시큐리티 체크인, 자율주행 등 다양한 기술과 산업이 연관된 개념이다. 2019년에 약 200개의 UAM 비행체가 개발되었는데 현재는 1000개로 크게 늘었으며, 모건 스탠리는 2040년 UAM 시장 규모를 1조 5000억 달러로 전망하고 있다. 이처럼 UAM은 모빌리티 분야에서 파괴적인 변화(disruptive change)를 이끄는 ‘게임 체인저’가 되고 있다. 다양한 산업 분야를 포괄하는 만큼 eVTOL 개발, 비행 제어 소프트웨어, 교통 관리 체계, 버티포트 인프라, 통신망과 내비게이션 등에 걸친 산업계의 기술 확보 움직임과 함께 정부의 지원 로드맵도 진행 중이다. 황창전 부장은 “산업화에 성공하면 항공기, MRO(유지 . 보수 . 운영), 운항 관리 등 세 가지 기술을 토털 패키지화해서 수출도 가능하며, 이런 기술의 개발 과정에 PLM이나 디지털 전환을 적용할 수 있을 것”이라고 짚었다.   ▲ 한국항공우주연구원 황창전 UAM연구부장   제품 개발과 생산 분야의 디지털 혁신 노력 소개 LG CNS SINGLEX 정현길 위원은 ‘개발·양산 라이프사이클 품질 관리의 발전 방향’을 주제로 한 발표에서 LG 그룹의 품질 관리 프로세스 구축 과정과 향후 발전 방향에 대해 소개했다.  LG 그룹의 개발 품질 관리 솔루션 프로젝트를 통해 구축된 싱글렉스(SINGLEX) 플랫폼은 제품 기획부터 마케팅, 영업, 구매, 제조, 물류, R&D/품질, 고객 서비스, HR, 경영 관리, 보안, IT 관리 등 총 32개 영역의 서비스를 제공한다. 이 가운데 R&D/품질 영역은 ▲개발 프로젝트를 관리하는 PMS ▲양산 품질을 관리하는 QMS ▲위험 재발 방지 활동을 지원하는 FMA ▲소프트웨어 프로젝트를 관리하는 ALM ▲시스템의 범위 및 현황을 연계하여 전체 업무를 관리할 수 있는 SPM  등 5개의 주요 시스템으로 이루어져 있다. 정현길 위원은 “솔루션의 완성도를 위해서 약 28만 건의 품질 검증과 수많은 현업 전문가의 의견을 반영해서 1500건 이상의 업그레이드를 실시했다. 그 결과 현재 LG 그룹 계열사에서 완성도 높은 서비스를 이용하고 있고, 이를 기반으로 대외 사업으로 확대를 추진 중”이라고 전했다.   ▲ LG CNS SINGLEX 정현길 위원   PTC코리아의 이봉기 상무는 ‘LS 일렉트릭 디지털 스레드 적용 사례 및 PTC AI 혁신 전략’에 대해 발표했다.  디지털 스레드의 기본 개념은 가치사슬 전반에 걸쳐서 필요한 대상에게 필요한 시점에 필요한 맥락으로 정보를 제공하기 위해, 전체 라이프사이클에 걸쳐서 물리적 세계와 디지털 세계의 정보를 엮어주는 것이다. 디지털 스레드의 궁극적인 목표는 기업 전체 가치사슬의 최적화이다. 이런 관점에서 최근의 디지털 전환 프로젝트가 보이는 한계를 해소할 수 있는 대안으로 디지털 스레드가 주목받고 있다. 이봉기 상무는 “디지털 전환 프로젝트가 성공하기 위해서는 디지털 스레드의 개념을 잘 이해하고, 이를 기업 전체의 목표와 부합하도록 연계하는 것이 중요하다”면서, “이를 통해 엔지니어링 단계를 넘어 제조 효율성, 서비스 최적화, 제품 운영 관리 등 기업의 가치사슬 전반에 걸쳐 기업의 디지털 전환을 이룰 수 있을 것”이라고 전했다. 또한, “PTC는 SaaS(서비스형 소프트웨어)와 생성형 AI 등의 기술에 대해서도 디지털 스레드를 기반으로 기업의 비즈니스 목표 달성을 지원할 수 있는 방향으로 접근하고 있다”고 덧붙였다.   ▲ PTC코리아 이봉기 상무   아비바코리아의 강창훈 상무는 ‘프로세스 산업에서의 디지털 트윈 적용 사례’에 대해 발표했다. 정유, 화학 등 프로세스 산업은 긴 라이프사이클을 갖고 있으며, 많은 인원과 대형 설비가 투입되는 자본집약적 성격을 갖고 있다. 공정 자체도 물리화학적인 변화를 포함하고 있으며 복잡한 것이 특징이다. 프로세스 산업은 자동화와 플랫폼화를 거쳐 데이터 기반의 실시간 최적화 등의 방향으로 발전해 왔는데, 최근에는 IoT(사물인터넷), AI, 디지털 트윈이 활발히 도입되고 있는 상황이다. 강창훈 상무는 “특히 2D/3D 설계와 시공 데이터를 통합하고 조회할 수 있는 엔지니어링 디지털 트윈 플랫폼을 구축하고 있는 것이 주요한 흐름”이라고 전했다. 플랜트 사용자들은 실시간 모니터링과 분석을 통해 유기적으로 협업할 수 있으며, 궁극적으로 데이터 기반의 의사결정 환경을 구축할 수 있다. 또한 운영 데이터를 활용해 AI/머신러닝 기반의 설비 예측 분석을 통해 설비의 이상징후를 조기에 감지하며, AI를 활용하여 디지털 트윈에 구축된 다양한 정보에 신속하게 접근하는 챗봇을 활용할 수도 있다.   ▲ 아비바코리아 강창훈 상무   TYM의 김대용 CDO는 TYM의 ‘PLM/디지털 전환/디지털 트윈 구축 사례’를 소개했다.  트랙터, 콤바인, 이양기 등 농기계와 디젤엔진에 이르는 제품을 개발/생산하고 있는 TYM은 PLM으로 대표되는 제품 지능화, 스마트 공장과 관련된 공정 최적화, 고객 경험을 강화하는 스마트 서비스 등을 중심축으로 삼아 디지털 전환을 추진 중이다. TYM이 설정한 PLM의 목적은 ‘고객 가치를 창출하고 고객 맞춤형 제품 개발의 리드 타임을 줄이기 위해서 프론트로딩을 할 수 있는 통합 R&D 인프라를 구축하는 것’이다. 또한 TYM은 제품/부품의 형상과 공장 데이터를 유기적으로 연결하는 디지털 트윈을 구축하고 있다. 디지털 트윈을 기반으로 트랙터 조립 공정의 실시간 상태를 모니터링하고 현장 데이터를 수집할 수 있도록 했다. 김대용 CDO는 “이외에도 TYM은 RTLS를 이용해서 파트너사 및 협력사 사이에 공급망 현황이나 재고 현황 데이터를 실시간 수집/분석하고 시각화하는 AI 서비스의 연구개발을 진행 중”이라고 전했다.   ▲ TYM(티와이엠) 김대용 CDO   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 한석주 본부장은 ‘AI 및 클라우드 기술을 활용한 팀센터의 미래 PLM : 디지털 스레드의 역할’이라는 주제로 발표를 진행했다. PLM은 업무의 효율 향상에 중점을 두고 진화를 계속하고 있다. 제조산업에서 제품을 개발하는 라이프사이클의 속도를 높이는 것이 중요하게 여겨지고 있으며, 이에 맞춰 PLM은 과거의 CAD 데이터 관리를 넘어 디지털 스레드를 기반으로 해서 제품 개발 사이클을 가속화하는 형태로 발전하고 있다는 것이 한석주 본부장의 설명이다. 한석주 본부장은 “지멘스는 디지털 전환을 가속화하기 위한 포괄적인 솔루션 포트폴리오인 ‘엑셀레이터’를 통해 제품을 이제 디자인하고, 현실화하고, 최적화하는 전체 폐순환(closed-loop) 라이프사이클을 가속화할 수 있도록 지원한다”고 소개했다. 또한 “지멘스는 인더스트리 디지털 스레드, 클라우드, 인더스트리 메타버스를 통해서 PLM의 효율을 더욱 강화할 수 있게 돕고자 한다”고 덧붙였다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한석주 본부장   관련 기사 함께 보기 [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (2)   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

AI 영상 분석 전문기업인 씨이랩은 5월 1일~3일 서울 코엑스에서 열리는 ‘2024 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2024)’을 통해 영상분야에 특화된 AI 제품을 선보였다고 전했다. 씨이랩은 이번 전시회에서 ▲AI 영상 분석 서비스 ‘비디고(VidiGo)’ ▲합성 데이터 생성 솔루션 ‘엑스젠(X-GEN)’ ▲쿠버네티스 기반 AI 플랫폼 ‘아스트라고(astrago)’ 등 자사의 비전 AI 기술이 적용된 주요 제품을 출품했다. 특히 씨이랩은 클라우드 기반 AI 영상분석 서비스 비디고의 신규 버전인 ‘비디고 서치엔진(VidiGo Search Engine)’을 공개했다. 비디고 서치엔진은 영상을 시청하지 않고도 검색을 통해 특정 객체나 장면을 AI가 빠르게 찾아낸다. 영상을 요약하거나 숏폼을 제작하는 ‘비디고 하이라이트(VidiGo Highlight)’의 후속 제품이다. 씨이랩의 최원준 리더는 “비디고 하이라이트는 누구나 쉽게 AI 영상 분석을 진행할 수 있도록 카카오톡 채널을 통해 출시한 반면, 비디고 서치엔진은 대규모의 영상을 보유한 기업을 타기팅하고 있다. 이번 행사에서 비디고의 주요 타깃인 미디어 산업 분야의 참관객들에게 높은 관심을 받았다”고 말했다.     한편, 씨이랩은 AI 엑스포의 부대행사로 ‘비전 AI의 현재와 미래’라는 주제의 세미나를 진행했다. 세미나에서 씨이랩의 채정환 부사장은 “현재의 AI 시장은 초거대 언어 모델(LLM) 중심으로 발전해왔고, 머지않아 초거대 비전 모델(LVM : Large Vision Model) 중심으로 확대될 것으로 전망한다”고 밝히며, 엔비디아 옴니버스 플랫폼과의 협력을 통한 LVM 구성 전략을 제시했다.