• 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 " 표준화"에 대한 통합 검색 내용이 659개 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
[피플&컴퍼니] 한국기계가공학회 안동규 회장 
뿌리기술로 미래 제조 혁신 이끈다   한국기계가공학회는 1988년 창립 이후 기계가공 및 제조공정 분야의 학문적·기술적 발전을 선도하며, 산업계와 학계를 연결하는 핵심 역할을 수행해 왔다. 안동규 회장(조선대학교 교수)은 젊고 역동적인 리더십을 바탕으로 학회의 국제화와 기술 융합 대응에 앞장서고 있다. 스마트 제조, AI, 디지털 트윈 등 새로운 패러다임 속에서 학회가 지향하는 미래 비전과 역할에 대해 들어본다. ■ 최경화 국장     한국기계가공학회에 대해 소개한다면 한국기계가공학회는 1988년 설립 이래 기계가공 및 제조공정 분야의 학문적·기술적 발전을 선도하며, 산·학·연 간의 유기적인 협력을 통해 국가 제조 산업의 경쟁력 강화에 기여해 온 전문 학술단체이다. 현재 약 4000명의 회원이 활동하고 있으며, 국내외 학술대회 개최, 학술지 발간, 기술 세미나 및 교류 프로그램 등 다양한 학술 및 산업 연계 활동을 활발히 추진하고 있다. 앞으로도 학회는 최신 연구성과의 공유와 기술 확산을 위한 장을 지속적으로 마련함으로써, 기계가공 분야의 지속가능한 발전과 글로벌 경쟁력 확보에 중추적 역할을 수행해 나갈 것이다.   올해 학회의 주요 사업 계획과 일정에 대해 소개한다면 2025년에도 한국기계가공학회는 지속적인 학술 활동을 통해 국내 제조기술의 혁신과 지식 확산을 선도해 나갈 계획이다. 주요 일정으로는 지난 6월 여수 소노캄호텔에서 춘계학술대회를 성공적으로 개최하였으며, 오는 11월에는 제주 그랜드하얏트호텔에서 추계학술대회를 개최할 예정이다. 이와 함께 학회는 국제화 전략의 일환으로 제7회 ICMPT 2026을 말레이시아 코타키나발루에서 준비하고 있으며, 글로벌 학술 교류를 강화하기 위한 기반을 착실히 다지고 있다. 아울러 학술지의 SCOPUS 및 ESCI 등재를 목표로 학문적 신뢰성과 영향력을 높이기 위한 질적 성장에도 힘을 쏟고 있다. 이러한 다양한 활동을 통해 학회는 국내외 학술 네트워크를 확대하고, 기계가공 분야의 지속가능한 발전을 위한 중심축으로서의 역할을 강화해 나갈 것이다.   다른 기관과 차별화 포인트나 강점이 있다면 한국기계가공학회는 젊고 역동적인 운영을 지향하며, 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 유연한 조직문화를 갖추고 있다. 특히 임원진의 62%가 40대로 구성되어 있어, 새로운 기술 트렌드와 산업 환경 변화에 대한 민감도와 실행력이 높다는 점이 큰 강점이다. 또한, 기존에 영남권에 집중되어 있던 임원 구성을 수도권과 호남권 등 전국으로 확대함으로써, 지역 간 균형을 도모하고 학회의 저변을 더욱 넓혀가고 있다. 이러한 변화는 학회의 전국적 위상 제고뿐 아니라 다양한 지역의 연구자 및 산업계와의 유기적인 협력 기반을 강화하는 데 긍정적으로 작용하고 있다. 더 나아가, 학회는 국제적 경쟁력 확보를 위해 해외 학술대회 개최와 같은 글로벌 학술 네트워크 확대에도 힘쓰고 있다. 이를 통해 국내외 연구자 간의 활발한 교류를 촉진하고, 한국 기계가공 기술의 우수성을 세계에 알리는 데에도 기여하고 있다.     최근 학회에서 주목하고 있는 기술 트렌드나 업계의 변화가 있다면 최근 생산기술 분야에서는 자율제조와 스마트 제조의 발전이 두드러진다. 단순 자동화 단계를 넘어, AI와 디지털 트윈 기술이 접목되면서 생산설비가 데이터를 기반으로 스스로 판단하고 최적의 공정을 수행하는 방향으로 전환되고 있다. 이러한 변화는 디지털 전환의 흐름과 맞물려 제조업 전반의 운영 방식에 큰 영향을 미치고 있다. 특히 정밀 가공이 요구되는 자동차, 항공, 반도체 산업 등에서 실시간 데이터 기반의 예측 및 공정 최적화와 함께 설계-가공검사에 이르는 제조 전주기에서 실제 성과로 이어지고 있다. 아울러, 친환경 제조에 대한 관심도 높아지고 있어 에너지 효율 향상과 탄소배출 저감 기술 개발이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 최근에는 기계가공 기술이 IT, 센서, 소재 기술 등과 융합되며 기술 간 경계가 빠르게 허물어지고 있다. 학회 역시 이러한 변화에 대응하여 다학제적 연구와 산학협력을 강화하고 있다. 전반적으로, 지속가능성, 자율성, 그리고 디지털 기반의 지능화가 향후 생산기술의 핵심 키워드가 될 것으로 전망된다.   과학기술과 제조강국의 미래를 위한 제언이나 정부에 대한 바람 등이 있다면 우리나라가 과학기술 기반의 제조강국으로 지속 성장하기 위해서는 기술 개발을 넘어서, 실제 산업 현장에서의 적용과 확산을 촉진할 수 있는 정책적 기반 마련이 중요하다. 특히 AI, 디지털 트윈, 자율제조 등 신기술은 중소·중견 제조기업에게 진입 장벽이 높기 때문에, 정부 차원의 기술 이전, 표준화, 실증 인프라 지원이 병행되어야 한다. 탄소중립과 지속가능성을 고려한 친환경 제조 전환이 산업 전반의 과제로 떠오르고 있는 만큼, 이에 대응할 수 있는 중장기 전략과 체계적인 투자도 필요하다. 연구개발은 단기 성과에 집중하기보다는 기술의 연속성과 현장 적용 가능성을 고려한 구조로 개편되어야 하며, 이를 위해 학계, 산업계, 연구기관 간의 유기적인 연계와 협력이 강화되어야 한다. 아울러 제조 산업의 미래 경쟁력은 결국 사람에 의해 좌우되는 만큼, 기술 융합 역량과 실무 중심의 전문성을 갖춘 인재를 양성하기 위한 교육 시스템 개선과 현장 연계 프로그램 확대가 시급하다. 이러한 요소들이 유기적으로 작동할 때, 우리 제조업은 기술혁신과 지속가능성이라는 두 축을 동시에 달성할 수 있을 것이다.   회장으로서의 포부 및 기타 하고 싶은 이야기가 있다면 저는 오랜 시간 동안 정밀 가공 및 제조공정 연구에 매진해 왔으며, 현재 학회 회장으로서 막중한 책임감을 느끼고 있다. 앞으로도 학회의 내실을 더욱 견고히 다지고, 회원 여러분이 소속감을 넘어 자부심을 느낄 수 있는 학회로 발전시키기 위해 최선을 다할 것이다. 변화하는 시대 속에서도 ‘기계가공’이라는 뿌리기술이 우리 산업의 핵심 기반으로 자리매김할 수 있도록 학회가 든든한 지지대가 되겠다. 아울러, 학회의 국제화를 적극 추진하여 국내 연구자들이 세계 무대에서 활발히 교류하고 역량을 발휘할 수 있도록 지원할 것이다. 동시에, 기계가공기술의 최신 연구 성과가 학회를 중심으로 지속적으로 공유·확산되고, 산업계와 학계 모두에 실질적인 도움이 될 수 있도록 그 가교 역할을 성실히 수행할 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-09-03
[칼럼] 2025년 하노버 산업박람회가 던진 시사점과 교훈
세계는 지금 기술패권 시대다. 국가와 기업의 명운이 기술에 달려 있다고 해도 과언이 아니다. 인류 사회를 총체적으로 혁신하고 있는 디지털·그린·문명 대전환도 기술 혁신이 핵심이다. 한편으로 위협받고 있는 인류의 지속가능성을 확보하고 인류의 비전을 실현하기 위한 수단으로서, 다른 한편으로 국가의 명운을 좌우하는 패권의 핵심으로서 과학기술의 중요성이 국가 최우선 이슈로 자리 잡고 있다. AI를 비롯한 기술 트렌드를 따라잡지 못하면 기업 경영은 물론 국가 경영도 어렵다. 기술의 미래 트렌드를 제시하는 양대 기술 전시회인 매년 1월초 미국 라스베이거스 CES(소비자전자쇼)와 4월초 독일 하노버 산업박람회에 세계인의 관심이 쏠리는 이유다.    주영섭 / 서울대학교 공학전문대학원 특임교수 전 중소기업청장 하노버 산업박람회, 왜 우리에게 중요한가 미국 CES와 함께 우리나라가 특히 많은 관심을 가져야 할 세계적 기술 전시회가 매년 4월 독일의 북부 도시 하노버에서 열리는 산업박람회다. 세계 산업계의최신 기술과 트렌드를 선보이는 글로벌 산업 기술의 메카로 주목받고 있는 하노버 산업박람회가 우리에 중요한 이유는 대한민국 경제의 중추를 이루고 있는 주력 및 미래 산업의 기술 트렌드를 제시하는 핵심 전시회이기 때문이다. 우리 경제의 근간인 수출의 대부분을 반도체, 자동차, 철강·화학, 선박, 기계 등 제조업이주도하고 있기 때문에 산업 기술 트렌드를 보여주는 하노버 산업박람회는 우리나라에 특히 중요한 기술 전시회라 할 수 있다. 지대한 중요성에도 불구하고 미국CES 대비하여 국내 기업 및 정부의 관심이 상대적으로 낮은 것은 속히 개선해야할 점이다. 산업 AI 대전환, 지속가능성의 열쇠 올해로 78회를 맞은 하노버 산업박람회는 우리 산업의 전략적 방향에 많은 시사점을 제시하여 우리 기업은 물론 정부, 대학 및 연구기관의 많은 관심과 연구가 요구된다. 올해는 지난 3월 31일부터 4월 4일까지 5일간 60개 국가에서 약 4000개 전시업체, 150개 국가에서 12만 7천명의 관람객이 참가해 성황리에 개최되었다. 전시와 컨퍼런스 프로그램에 온라인으로 참가한 관람객을 합치면 수십만에 이를 것으로 추산된다.  하노버 산업박람회는 올해 슬로건으로 “기술로 미래를 만들자”를 내세웠다. 그리고 지난 해 슬로건 “지속가능한 산업에 활력을 불어넣자”에서 강조한 지속가능성을 확보하기 위한 수단으로 기술 혁신을 강조했다. 그 중에서도 올해 최고 화두는 단연 산업 AI 대전환이었다. 사실상 모든 전시업체가 제시한 제품이나 솔루션에 AI를 활용하지 않은 사례가 없을 만큼 이제 산업 AI 대전환은 기본이 되고 있다. 작년부터 CES와 하노버 산업박람회가 공히 제시하기 시작한 ‘디지털 및 AI 대전환을 통한 인류의 지속가능성 확보’가 새로운 패러다임이자 시대정신으로 자리매김하고 있다. 심각한 위험에 처한 환경·사회 및 인류의 지속가능성 확보와 같은 난제 해결과 인류 비전 실현을 위해서는 AI 활용 및 대전환을 통한 인류의 지적·신체적 역량의 확장이 필수적이라는 의미다.  올해 하노버 산업박람회는 산업 AI 대전환에 의한 에너지 효율화, 탄소배출 감축, 자원 최적화를 통해 환경의 지속가능성에 크게 기여하고, 산업의 효율성 및 생산성 향상과 새로운 비즈니스 모델 창출, 산업 인력의 교육 및 지식 관리로 경제적 및 사회적 지속가능성에 획기적 기여를 할 수 있는 많은 가능성을 제시했다.  이러한 맥락에서 하노버 산업박람회가 우리 산업에 던진 가장 중요한 교훈은 무엇보다도 산업 AI 대전환에 민관 협력의 국가적 총력을 경주해야 한다는 것이다. 한 시도 지체할 수 없이 시급한 국가 최우선 과제다. 이를 위해서는 산업 AI 대전환을 위한 미국과 유럽의 불꽃 튀는 경쟁과 협력 구도를 잘 이해하고 대비해야 한다. 세계 AI 및 클라우드 분야를 선도하는 마이크로소프트, 아마존(AWS), 구글 등 미국의 빅테크 기업과 지멘스, SAP, 슈나이더 일렉트릭, 보쉬 등 유럽의 제조 솔루션 기업 간에 피나는 경쟁을 하는 동시에 서로 협력하는 이중적 관계를 가지고 있다. 액센추어, EY, 딜로이트, KPMG 등 세계적 컨설팅 기업들도 AI 역량을 바탕으로 이 경쟁구도에 뛰어들고 있다.  산업 AI 주도권 경쟁과 글로벌 전략 산업 AI 대전환 분야에서 이처럼 독보적 기업이 나타나지 않고 군웅할거의 전국시대가 전개되는 이유는어느 누구도 산업 AI 대전환의 핵심 성공 요인인 AI 역량과 데이터 및 도메인 노하우를 다 가지고 있지 못하기 때문이다.  미국은 세계 최고의 AI 및 클라우드 역량을 가지고 있는 반면에 제조업 등 산업 현장의 해외 이전 심화로 산업 데이터 및 도메인 노하우는 열세를 면치 못하고 있다. 독일이 주도하는 유럽은 상황이 정반대다. 산업 데이터 및 도메인 노하우는 강세를 보이고 있는 반면 AI 및 클라우드 역량은 열세다. 비유하자면 미국은 짜장면 그릇은 잘 만드는데 담을 짜장면이 시원치 않고 유럽은 그 반대인 셈이다. 이번 박람회에서 미국과 유럽의 세계적 기업들이 서로 약속이나 한 듯 하나같이 타 기업들과의 협력 및 연합을 통한 공동 전시에 나선 배경으로 분석된다.  미국 빅테크 기업들은 미국 및 유럽의 대·중소 솔루션 기업들과 함께, 유럽의 메이저 기업들도 미국의 빅테크 기업 및 미국·유럽의 소프트웨어·컨설팅 기업과 함께 전시장을 꾸미고 운영하는 협력 사례가 대종을 이루었다. 미국의 마이크로소프트가 영국의 항공기 엔진 기업 롤스로이스와 협력하여 개발한 AI 기반의 항공기 엔진 검사 솔루션을 제시한 것이 좋은 사례다. 마이크로소프트 전시장에 AI 검사 솔루션을 장착한 롤스로이스 항공기 엔진을 최초로 공개해 참관객의 눈길을 사로잡았다. 내시경 형태의 LED 조명의 검사 시스템과 AI 기반 실시간 영상 분석을 통한 솔루션 개발로 엔진 검사 시간을 기존 12시간에서 5~6시간으로 대폭 단축하여 엔진 가동시간 확대와 수익성 제고에 기여하고 있다. 아울러 롤스로이스는 항공기 엔진 가격이 아니라 항공기 운행시간에 따라 엔진 사용 요금을 청구하는 서비스형 제품(PaaS)을 신규 비즈니스 모델로 추진하여 사업 확대에도 기여하고 있다.  현재로서는 이렇듯 시너지가 큰 협력에 주력하지만 서로의 속내는 오월동주처럼 달라 향후 귀추가 주목된다. 내재적 성장만이 아니라 M&A(인수·합병)를 통한 주도권 쟁탈전이 커질 것으로 전망된다.  올해 박람회 직전 발표된 대로 유럽의 메이저 제조 솔루션 기업인 지멘스가 미국의 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 및 데이터 분석 기업인 알테어를 무려 15조원에 인수한 것이 좋은 사례다. 알테어는 이번 박람회에서 통상 20~30시간 걸리던 자동차 공조시스템 시뮬레이션을 20분으로줄이고 판금 성형 작업의 재료 손실을 15% 이상 줄이는획기적 기술을 제시해 주목을 받았다. 대한민국의 전략 : 경쟁과 협력의 균형 하노버 산업박람회가 보여준 협력과 경쟁 사례는 글로벌 협력이 상대적으로 약한 우리 기업 생태계가 잘 유념하여 참고해야 할 대목이다. 우리의 기회이기도 하다. 산업 AI 대전환의 핵심 성공요소 중 하나인 AI 및 클라우드 역량은 미국보다는 열세이나 유럽 대비 강세로 볼 수 있어 민관이 합심하여 네이버, LG 등 국내 기업의 AI 역량 강화에 주력하는 한편 미국의 빅테크 기업과의 전략적 제휴 및 협력을 모색하면 훌륭한 시너지를 기대할 수 있다.  다른 성공요소인 산업 데이터 및 도메인 노하우에서 미국 대비 강점을 가지고 있기 때문이다. 이 점에서 우리와 유사한 상황에 있는 유럽과는 AI 및 클라우드 역량을 공동 개발하고 산업 데이터 및 도메인 노하우 측면에서 시장 지배력을 확보할 수 있는 데이터 표준화 및 생태계 구축의 협력에 적극 나서야 한다.  특히, 독일이 제조 데이터 생태계 구축을 통한 디지털 주권 및 세계 산업 주도권 확보를 위해 강력히 추진하고 있는 매뉴팩처링-X 프로젝트에 적극 참여하여 협력할 필요가 있다. 자동차 산업의 Catena-X, 화학 산업의 Chem-X, 항공 산업의 Aerospace-X 등 추진 중인 10여개의 산업 특화 데이터 생태계 구축 프로젝트에 대한 개별 또는 전체 참여 및 협력이 대상이다.  우리가 AI 대전환의 핵심인 산업 데이터와 도메인 노하우의 구조화 및 표준화를 국내외로 주도할 수 있으면 산업 AI 대전환 최강국이 될 수 있다는 점도 올해 하노버 산업박람회가 남긴 중요한 교훈이다. AI는 늦었지만 AI 대전환은 앞서 가자!    
작성일 : 2025-08-08
아이비스, 로봇 서비스를 위한 데이터 기반 성능 평가 기술 개발
차량용 모빌리티 소프트웨어 기업인 아이비스는 산업통상자원부가 추진하는 ‘데이터 기반 로봇 서비스 실증 평가 기술 개발’ 과제에 참여한다고 밝혔다. 이 과제는 로봇 서비스의 완성도를 높이기 위해 가상의 국가로봇테스트필드 실증 환경에서 로봇 서비스 기술의 성능을 과학적·정량적으로 검증하고, 가상환경 기반 테스트 기법을 통해 실증 비용 및 시간 부담을 줄일 수 있는 평가 인프라를 구축하는 것이 목표다. 국가로봇테스트필드는 산업통상자원부와 한국로봇산업진흥원이 주관하는 대규모 실증 기반 인프라로, 실내외 복합 환경에서 다양한 로봇 서비스의 성능을 과학적·정량적으로 검증할 수 있도록 설계된 테스트베드이다. 로봇 서비스는 환경, 운용 조건, 사용 목적에 따라 성능이 달라질 수 있기 때문에, 상용화 전 단계에서의 객관적이고 표준화된 검증 체계가 필수이다. 특히 공공안전, 물류, 의료 등 고신뢰성이 요구되는 분야에서 로봇 서비스의 정량적 성능 검증은 실제 도입 및 확산을 결정짓는 핵심 기준이 되며, 실증 비용과 시간을 절감할 수 있는 가상환경 기반 평가 기법의 중요성 또한 커지고 있다. 아이비스는 이번 과제에서 로봇 서비스 실증을 위한 데이터 수집·전송·시각화·분석 기술을 개발하는 역할을 수행한다. 특히, 다양한 로봇 시스템에서 발생하는 운용 데이터를 수집하고 이를 기반으로 실시간 상태 모니터링, 데이터 표준화 인터페이스, 성능 평가 기준에 따른 분석 환경을 구현하는 소프트웨어를 개발할 계획이다. 또한 데이터 전송을 위한 통신 프로토콜 정의, 가상환경 연동을 위한 시간 가속·감속 처리 기술 등도 아이비스의 주요 개발 항목에 포함된다.     그동안 로봇 서비스 성능 검증은 표준화된 절차나 객관적인 지표가 부족해, 개별 기업의 자체 기준에 의존해 왔다. 아이비스는 이번 과제를 통해 이러한 한계를 극복하고, 데이터 기반 평가 방식으로 전환함으로써 평가의 효율성과 정확성을 동시에 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 아이비스는 클라우드 기반 차량 통합 관제 시스템, 자율주행 로봇 실증 서비스, 디지털 클러스터 및 인포테인먼트 소프트웨어 개발 등에서 축적해 온 실증형 소프트웨어 개발 경험을 바탕으로 이번 과제의 핵심 기능 개발을 담당하며, 로봇 서비스 성능의 객관적 평가와 검증 체계 고도화에 기여할 계획이다. 또한 실외 자율주행, 스마트시티, 무인이동체 통합관제 등 다양한 실증 환경과 연계해, 데이터 기반 평가 기술의 상용화를 위한 역량을 강화해 나가고 있다. 아이비스의 남기모 대표는 “로봇 서비스가 상용화되기 위해서는 다양한 환경에서 신뢰할 수 있는 평가 체계가 뒷받침되어야 한다. 이번 과제를 통해 아이비스는 데이터 수집부터 시각화, 분석, 검증에 이르는 전 과정을 통합할 수 있는 기술을 개발하고, 실증 기반의 소프트웨어 역량을 로봇 서비스 분야로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다. 이어 “앞으로도 아이비스는 차량 및 모빌리티 소프트웨어 분야에서 쌓아온 경험을 바탕으로, 스마트 모빌리티와 로보틱스가 융합되는 미래 서비스 환경에서 핵심적인 기술 기반을 제공해 나가겠다”고 덧붙였다.
작성일 : 2025-08-04
[인터뷰] 산업통상자원부 산업인공지능혁신과 고상미 과장
산업 AI 확산 가속 페달… 활용 정책, 데이터 인프라 구축 지원   산업통상자원부 산업인공지능혁신과 고상미 과장      산업 대전환을 주도하는 인공지능(AI) 활용을 본격적으로 지원하기 위해 산업통상자원부(이하 산업부)는 최근 산업 AI 정책을 주도적으로 추진하는 부서인 ‘산업인공지능혁신과’를 신설했다. 기존에 여러 부서로 분산되어 있던 산업AI 관련 정책과 업무를 통합해 전담 조직을 마련한 것으로, 조직 신설의 배경과 향후 산업AI 정책 추진 방향에 대해 해당 부서를 이끄는 산업인공지능혁신과 고상미 과장을 만나 이야기를 들어 보았다.   산업부 산업인공지능혁신과 신설의 배경은 무엇인가?   AI는 데이터 및 컴퓨팅 기술의 발전과 산업 자동화 수요 확대 등에 힘입어 다양한 산업에 빠르게 적용되고 있다. 산업 현장에서 AI의 중요성이 높아지면서, 산업부 내에서도 AI 정책을 체계적으로 수립하고 지원할 전담 조직의 필요성이 대두됐다. 이에 2024년 상반기부터 조직 신설을 준비해 2024년 12월 30일에 ‘산업인공지능혁신과’ 를 공식 출범시켰다. 산업 AI 확산과 기업지원 효과를 극대화하기 위해 산업정책과와 산업기술시장혁신과의 일부 업무인 ‘AI 산업정책 민관협의체 운영, 산업디지털전환 관련 법령, R&D 사업, 데이터 구축·관리’ 등을 산업인공지능혁신과로 이관했다. 산업인공지능혁신과의 주요 업무는 무엇인가? 산업인공지능혁신과는 제조업과 서비스업 전반에 걸쳐 인공지능(AI)과 산업데이터 활용을 촉진하기 위한 정책을 수립하고 제도를 정비하는 업무를 총괄하고 있다. 현재는 「산업디지털전환촉진법」을 개정해 「산업디지털 전환 및 인공지능활용촉진법(가칭)」으로 개편하는 방안 을 추진 중이며, 이를 통해 기존의 디지털 전환 중심 정책에 산업 AI 활용을 명시적으로 포함하고, 산업현장의 AI 확산을 위한 법·제도적 기반을 강화하고자 한다. 아울러, ‘AI 산업정책 위원회’와 ‘산업디지털전환 위원회’는 그 기능과 역할을 확대·통합해 ‘산업인공지능 위원회’로 개편하는 등 관련 위원회 체계도 정비 중이다. 산업 AI 기술의 확산과 현장 적용을 위해 산업별 맞춤 형 AI 기술개발과 기반구축, 산업현장에 필요한 AI 전문 인력 양성 등을 추진하고 있다. 또한, 산업데이터의 수집, 표준화, 연계, 품질관리 체계 마련은 물론, 데이터 플랫폼 구축 등 민간 활용 활성화를 위한 정책도 총괄한다. 민관 협력도 활발히 운영 중이다. 산업계와 학계, 전문가 그룹과 연계한 협의체와 자문단을 구성해 현장 중심의 정책 수립에 반영하고 있으며, 수요‧공급 기업 간 매칭 지 원, 산업 AI 컨설팅, 현장 실증 등의 사업도 확대할 예정이다. 이와 함께 한국산업지능화협회 등 유관기관과 협력해 산업 AI 세미나, 전시회, 컨퍼런스 등 교류 행사도 개최하고 있다. 산업부 내 타 부서와의 차별점은 무엇인가?  산업부 내 여러 부서가 산업 디지털전환 및 AI 활용 관 련 업무를 수행하고 있으나, 산업인공지능혁신과는 ‘산업 데이터’ 업무를 전담한다는 점에서 차별화된다. 「 산업디지털전환촉진법」에서도 산업데이터 지원 근거가 별도 장(章)으로 명시될 만큼 그 중요성이 커지고 있다. 그러나 현장에서는 산업데이터의 확보가 어렵고, 활용 수준 또한 낮은 것이 현실이다. 이를 개선하기 위해 산업 부는 2024년 R&D 사업으로 ‘데이터 전처리(산업AI용 데이터 전처리 자동화 기술개발)’, ‘탄소데이터 플랫폼 구축(제조데이터 표준 인공지능 활용 제품 전주기 탄소중립 지원 기술개발)’ 사업을 새롭게 추진하였으며, 산업데이터의 생성·가공·활용 전 주기를 촉진하기 위한 ‘데이터 스페이스(한국형 Manufacturing-X 플랫폼 표준모델 개발 및 실증)’ 사업도 기획 중이다. AI 확산이 기업에 실질적으로 영향을 미치기 위해 필요한 노력은 무엇이라고 보는가?  AI 확산이 기업에 실질적인 영향을 미치기 위해서는 산업 현장의 수요에 기반한 전략적 접근이 필요하다. 현장을 살펴보면, 많은 기업들이 AI 도입에 관심은 있으나 산업데이터 부족, 기술 검증 부담, 초기 투자 리스크 등 현실적 한계에 부딪히고 있다. 특히 제조업의 AI 적용을 위해서는 양질의 산업데이터 확보와 이를 기반으로 한 문제 정의 과정이 선행되어야 하며, 이를 위해 산업부는 기업 현장 문제 해결을 위한 산업데이터 기반 AI 기술개발을 추진하고 있다. 또한 산업 전반의 AI 확산이 실제 기업의 생산성과 경쟁력 향상으로 이어지기 위해서는 수요기업 중심의 실질적 확산 기반 마련이 중요하다. 이에 산업부는 권역별 거점으로 ‘산업AI 혁신센터’를 지정하고, 산업AI 수요기업(제조기업)과 공급기업(솔루션기업) 간 파트너십을 통해 AI 솔루션 공동 실증을 지원하여, 산업 전반에 걸친 전국적 산업 AI 확산을 추진하고자 한다.  ‘산업 AI 10대 과제’의 선정 배경과 중요성에 대해 소개한다면?  ‘산업 AI 10대 과제’는 2024년 5월부터 민관 합동으로 ‘AI산업정책위원회’를 출범한 이래, 한국공학한림원 회원 들을 비롯한 200여명의 민간 전문가들이 심도 있게 논의해 도출한 결과다. 민간 전문가 그룹이 산업 현장의 수요와 기술 변화를 반영해 과제를 선정했다는 점에서 의미가 크다. 10대 과제에는 ▲산업AI 선도 프로젝트 ▲AI 에이전트 와 피지컬 AI ▲산업 AI 컴퓨팅 인프라 ▲산업 데이터 ▲ AI 반도체 ▲AI 인재 ▲전력 인프라 ▲산업 AI 자본 ▲AI 생태계 ▲산업 AI 제도 등이 포함된다. 일부 선도 과제는 기존 사업과 연계해 조기 성과 도출을 지원하고, 산업데이터 스페이스 구축, AI 인재 양성 등 신규 과제도 추진 중이다.   최근 진행했던 ‘산업 AI 전략(M.A.P)’ 세미나의 성과와 향후 계획은 무엇인가? 최근 진행한 ‘산업 AI 전략(M.A.P, Manufacturing AI Policy)’ 세미나는 제조기업의 AI 도입을 실질적으로 지원하기 위한 소통의 장으로 의미 있는 성과를 거두었다. 많은 제조기업들이 AI 도입의 필요성에는 공감하지만, 실 제 도입 과정에서 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 산업인공지능혁신과는 기업들이 AI 전문가와 직접 소통하고 실질적인 해법을 모색할 수 있도록 ‘M.A.P 세미나’를 기획하였다. 해당 세미나는 서울, 광주, 창원 등에서 개최되었으며, 매 행사마다 높은 관심을 받았다. 세미나 이후 질의응답에서는 고난이도 기술 질문이 이어져 산업 현장의 실질적 수요를 확인할 수 있었다. 앞으로도 M.A.P와 현장 밀착형 프로그램을 지속 확대해 기업들의 AI 도입을 실질적으로 지원하고, 산업계의 요구를 정책에 적극 반영해 나갈 계획이다. 국내 산업 AI·DX 도입 수준은 어떠하고, 확산을 위해 필요한 선결 과제는 무엇인가?  국내 산업계의 AI·DX 도입 수준은 여전히 초기 단계에 머물러 있으며, 실질적 확산을 위해 해결해야 할 과제가 적지 않다. 2024년도 한국생산성본부(KPC) 조사에 따르면, 국내 제조업체의 약 90%가 아직 AI를 실제로 도입하지 않았으며, 그 주요 원인으로 산업데이터 확보의 어려 움과 인프라 부족이 지목되었다. 또한, ‘AI 기술을 어떻게 활용해야 할지 모른다’는 점도 도입 저해 요인으로 나타났다. 산업 현장에 특화된 AI 솔루션에 대한 정보와 접근성이 낮기 때문이다. 산업 AI 확산을 위해서는 국가 차원의 전략도 중요하지만, 현장에서 필요한 AI 기술을 신속히 개발하고, 기업들이 쉽게 접근할 수 있도록 기술과 현장을 연결하는 실질적인 ‘연결고리’의 구축이 무엇보다 중요하다.   산업인공지능혁신과의 올해 및 중장기 계획에 대해 소개한다면? 산업인공지능혁신과는 AI 기술의 빠른 발전과 산업 전 반에 미치는 영향력을 고려해, 중장기 로드맵보다는 현장 수요와 단기 실현 가능성이 높은 과제 중심으로 지원 방향을 유연하게 설정하려 한다. ‘산업 AI 10대 과제’ 발표 이후, 실행력 있는 세부 실행 계획을 단계적으로 추진하고 있으며, 산업 현장에서 실질적인 효과를 낼 수 있도록 정책의 실행력을 높이는 데 중점을 두고 있다. 앞으로는 산업부 전체 차원의 중장기 전략을 재정립하고, 기업들이 실제로 필요로 하는 기술·데이터·인프라 요건을 면밀히 검토해 정책 대응을 강화할 계획이다. 산업 AI 활용 수혜기업과 한국산업지능화협회에 전하고 싶은 말이 있다면?  산업 AI 확산을 위해 여러 기관이 적극적으로 사업을 기획·발굴하고 있다. 현장의 수요를 신속하게 전달하는 것이 무엇보다 중요하며, 이를 통해 실질적으로 도움이 되는 정책과 사업이 만들어질 수 있다. 특히 한국산업지능화협회는 ‘산업AI 얼라이언스’ 운영, ‘산업AI 엑스포’ 개최 등 현장 중심 활동을 통해 정보 교류와 성공사례 확산에 앞장서고 있다. 앞으로도 수요기업과 공급기업의 현장 목소리가 정확히 전달되고, 산업계의 적극적인 참여와 소통이 실효성 높은 정책으로 연결될 수 있도록 협회의 적극적인 협력을 당부한다. ■    캐드앤그래픽스 최경화 국장 mail@cadgraphics.co.kr  
작성일 : 2025-07-22
아이비스–에스엠솔루션즈, AI 기반 차량 소프트웨어 기술 개발 위해 협력
차량용 모빌리티 소프트웨어 기업 아이비스가 사이버 보안 및 AI 기술 기업 에스엠솔루션즈와 함께 자동차 및 모빌리티 분야의 AI 기반 기술 공동 개발을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 전했다. 양사는 이번 협력을 통해 차량 내 온디바이스 AI 기술과 보안 AI 기술을 융합한 미래형 SDV(소프트웨어 정의 차량) 플랫폼 구축에 나설 예정이다. 아이비스는 차량 내 디지털 클러스터와 인포테인먼트 시스템, 차량 제어기에 적용되는 임베디드 소프트웨어를 개발해 온 기업으로, SDV 환경에서 요구되는 실시간성, 확장성, 표준화 기반 기술을 갖추고 있다. 특히, 차량 실시간 데이터 추상화 기술과 통합 관제 설루션 등 데이터 기반 소프트웨어 플랫폼을 바탕으로, 최근에는 차량 내 AI 소프트웨어 기술 개발에도 집중하고 있다. 에스엠솔루션즈는 사이버 보안, 소프트웨어 품질 검증, AI 기반 위협 탐지 및 보안 자동화 기술을 전문으로 하는 IT 설루션 기업이다. 이번 협약을 통해 양사는 ▲온디바이스 AI 기반 차량용 소프트웨어 및 서비스 기술 공동 개발 ▲SDV 환경에서 AI 적용의 신뢰성 확보를 위한 테스트 및 검증 기술 협력 ▲AI 기반 보안 취약점 분석 및 침투 테스트 기술 공동 연구 ▲AI-보안 융합 기반의 차량 내 소프트웨어 보호 체계 구축 등을 포함한 다양한 협력을 추진할 계획이다. 세부적으로, 양사는 차량 내 온디바이스 AI 시스템과 SDV 플랫폼 상의 AI 기능 확장을 목표로 AI 기반 핵심 기술을 공동 연구한다. AI/ML 기반 위협 탐지, 생성형 AI를 활용한 보안 취약점 자동 검증, 제로데이 공격 대응 기술 등의 개발을 포함해, 차량 네트워크 및 ECU 대상 침투 테스트 기술도 함께 고도화할 예정이다. 이를 위해 아이비스는 차량 내 데이터 처리 및 AI 추론 기능을 수행하는 소프트웨어 프레임워크 개발을 주도하고, 실제 차량과 에지 컴퓨팅 환경에서의 적용을 위한 엔지니어링 기술을 제공한다. 특히 자사의 차량 데이터 추상화 기술 및 차량 서비스 프레임워크를 중심으로 한 실시간 AI 데이터 운영 기술을 강화하여, 차량 내부 AI 시스템의 신뢰성과 확장성을 확보해 나갈 방침이다. 에스엠솔루션즈는 생성형 AI와 대규모 언어 모델(RAG 포함) 기반의 AI 학습 기술을 바탕으로 차량용 소프트웨어 보안 강화를 지원한다. 퍼징 테스트 및 보안 취약점 탐지 기술, 오픈소스 보안 취약점 점검, 정적 분석 및 시큐어 코딩 설루션 등 폭넓은 보안 역량을 보유하고 있으며, 이번 협력을 통해 차량 내 온디바이스 AI 모델의 보안 내재화와 실차 환경에 특화된 보안 기술의 실증 적용을 추진할 계획이다. 아이비스 남기모 대표는 “최근 SDV 시대에 맞춰 차량 내 소프트웨어 구조가 AI 중심으로 전환되고 있으며, 이는 AI가 차량 소프트웨어 아키텍처를 정의하는 ADV(AI-Defined Vehicle) 패러다임으로 확장되고 있다. 아이비스는 SDV 기반 소프트웨어 기술에 AI를 접목한 차량 내 AI 활용을 위한 소프트웨어 프레임워크 고도화에 집중하고 있으며, 이번 협력을 계기로 ADV 전환을 뒷받침할 수 있는 온디바이스 AI 기술과 보안 체계의 기반을 구축해 나가겠다”고 말했다. 에스엠솔루션즈 김상모 대표는 “아이비스와의 이번 협력은 차량용 소프트웨어의 보안성과 AI 기술의 융합을 통해 SDV 및 ADV 시대를 선도할 수 있는 중요한 기회이다. 에스엠솔루션즈는 생성형 AI와 보안 자동화 기술을 바탕으로 차량 내 온디바이스 AI 시스템의 신뢰성과 안전성을 확보하는 데 기여할 계획이다. 양사의 기술 역량을 결합해 글로벌 모빌리티 시장에서 혁신적인 보안 설루션을 제공해 나가겠다”고 말했다.
작성일 : 2025-07-09
[포커스] 기술 트렌드부터 사례까지, PLM·DX의 현재와 미래 짚다
‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’가 지난 6월 20일 서울 코엑스에서 열렸다. ‘제조의 미래를 위한 PLM 혁신과 AX 전략’을 주제로 한 이번 행사에서는 제조산업에서 불확실한 외부 환경에 대응하고 기술 및 비용 경쟁력을 확보하기 위한 통합 PLM(제품 수명주기 관리) 설루션과 인공지능 전환(AX)의 중요성을 강조했다. ■ 정수진 편집장     ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’의 오전 시간에는 세 편의 기조연설이 진행됐다. 기조연설에서는 제조 산업의 미래를 위한 PLM 기반의 통합적 디지털/ AI 전환 전략을 통해 경쟁력을 강화하고 새로운 가치를 창출해야 한다는 메시지와 함께, 단순한 기술 도입을 넘어 데이터 통합과 표준화 그리고 궁극적으로 일하는 방식과 조직 문화의 근본적인 변화가 필요하다는 지적이 있었다.   ■ 같이 보기 : [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025, 제조 혁신을 위한 PLM과 AI 전략을 짚다   기조연설에 이어 오후 시간에는 ▲베스트 프랙티스 ▲트렌드/신기술/설루션 ▲ SDM(MES/MOM) 등 세 개의 트랙에서 18편의 발표가 진행됐다. 발표자들은 불확실성의 시대에 제조 경쟁력을 확보하기 위해 PLM을 중심으로 한 전사적인 디지털 전환 및 AI 전환을 추진하고, 이를 위해 데이터 통합, 표준화, 그리고 업무 방식 및 조직 문화의 변화가 필수임을 강조했다.   PLM 기반의 디지털 전환 및 AI 활용 사례 소개 베스트 프랙티스 트랙에서 GM 테크니컬 센터 코리아(GM TCK) 김성진 부장은 ‘PLM 기반 싱글 BOM 구현을 통한 자동차 산업의 디지털 전환 가속화’를 주제로, PLM에 기반한 통합 엔지니어링 변경 관리를 통해 디지털 전환을 가속화하기 위한 GM TCK의 전략, 비전 및 베스트 프랙티스를 소개했다.   ▲ GM TCK 김성진 부장   아비바코리아 조영찬 프로는 ‘디지털 자산 수명주기의 혁신 : AVEVA와 Aras 기반의 통합 ALM 전략’ 발표에서 PLM 설루션인 아라스 이노베이터(Aras Innovator) 플랫폼과 협력해 자산 수명주기 관리(Asset Lifecycle Management : ALM)를 구현한 아비바의 설루션 기술에 대해 소개했다.   ▲ 아비바코리아 조영찬 프로   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 노은희 이사는 ‘PLM의 미래 - 디지털 스레드 기반의 지멘스 AI 전략’ 발표를 통해 AI, 디지털 트윈, 디지털 스레드를 기반으로 사람과 프로세스를 유기적으로 연결하는 지멘스의 PLM 미래 전략을 제시했고, 이를 통해 현재 직면한 복잡성을 혁신의 기회로 바꾸는 방안을 설명했다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 노은희 이사   퍼시스홀딩스 정연석 팀장은 ‘퍼시스그룹의 DX 전략 : 설계 데이터 기반 디지털 트윈 자동 생성 및 전사 활용’ 발표에서 퍼시스가 고민한 디지털 전환 전략과 함께 주문품의 Configure to Order를 위해 설계 및 BOM(Bill-of-Materials) 데이터를 기반으로 디지털 트윈을 자동으로 생성하고 전사적으로 활용한 사례에 대해 소개했다.   ▲ 퍼시스홀딩스 정연석 팀장   PTC코리아 이봉기 상무는 ‘AI 기반 차세대 인텔리전트 PLM 전략’ 발표를 통해 AI 기술 발전과 PLM의 접목을 통해 제조 기업이 제품 개발 속도 향상, 품질 개선, 데이터 기반 의사 결정 등 실질적인 비즈니스 성과를 도출할 수 있다고 강조했다. 또한 제품 개발의 전체 과정에서 에이전트 AI 기술을 활용하여 혁신을 이루기 위한 PTC의 전략을 소개했다.   ▲ PTC코리아 이봉기 상무   KAIST 윤희택 교수는 ‘AI 자율 제조를 위한 로봇 기술 동향과 사이버물리 시스템 적용 사례’ 발표를 통해 제조산업의 위기 상황에서 주목을 받고 있는 자율 제조를 위한 로봇, 인공지능, 디지털 트윈을 융합한 사이버 물리 동향과 함께 현재 진행 중인 연구 내용을 소개했다.   ▲ KAIST 윤희택 교수   AI, 디지털 트윈, 로코드를 활용한 제조 혁신 전략 트렌드/신기술/설루션 트랙에서 다쏘시스템코리아의 김병균 파트너는 ’생성형 경험과 AI 기반 PLM 혁신 : 제품 개발과 제조의 새로운 미래’ 발표를 통해 PLM에 생성형 경험(generative experience) 및 AI 기술을 적용하여 제품 개발, 설계, 생산 전 과정에서 업무 효율을 높이고, 데이터 분석을 통해 예측 및 최적화를 실현하는 방안을 소개했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 김병균 파트너   씨이랩 김건우 매니저는 ‘엔비디아 옴니버스만 가능한 디지털 트윈의 비즈니스 실현’ 발표에서, 인공지능과 XR(확장현실) 기술의 발전에 따라 다양한 영역에서 적용되는 디지털 트윈 가운데 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)가 구현할 수 있는 비즈니스 혁신 방안을 소개했다.   ▲ 씨이랩 김건우 매니저   아이지피넷 윤정두 차장은 ‘성공적인 PDM 라인 구축의 열쇠 3D-SUITE’ 발표에서 고도의 PDM(제품 데이터 관리)을 실현하기 위해 회사, 부서, 프로세스 간 원활한 정보 전달 및 여러 시스템 연동 환경이 필수라고 강조했다. 또한 3차원 데이터의 변환, 검증, 수정, 비교, 단순화 등 디지털 엔지니어링에 필요한 데이터 최적화를 지원하는 3D-스위트(3D-SUITE) 설루션을 소개했다.   ▲ 아이지피넷 윤정두 차장   세원에스텍 윤중근 이사는 ‘Fast Forward : 디지털 전환과 제품 개발’ 발표를 통해 불확실하고 혼란스러운 시대에 기업의 경쟁력과 회복탄력성 유지를 위한 디지털화의 중요성을 강조했다. 그리고, CONTACT Elements 기반 설루션과 엔지니어링 분야의 AI 활용을 통해 디지털 전환과 제품 개발을 가속화하는 방안을 소개했다.   ▲ 세원에스텍 윤중근 이사   팀솔루션 송희삼 상무는 ‘현장이 원하는 디지털 트윈 : 최소 인프라, 최대 효과를 위한 접근법’ 발표에서 3D CAD 데이터를 기반으로 한 3D 산업 콘텐츠를 제작하여 실제 제조 현장의 작업 매뉴얼 및 교육 콘텐츠로 적용한 사례를 공유하면서, 최소 인프라로 최대 효과를 얻기 위한 디지털 트윈 전략과 그 성과를 소개했다.   ▲ 팀솔루션 송희삼 상무   한화시스템 박성수 팀장은 ‘제조 영역에서의 로코드 및 AI 기반 개발 방식의 변화’ 발표를 통해 AI 기반의 로코드(low-code) 개발 방식이 제조 현장에 가져 올 수 있는 혁신을 소개했다. 그리고 OutSystems의 Mentor 기능을 활용하여 MVP(최소 기능 제품) 시스템을 단기간 내 구현하는 실질적인 접근 방법을 공유했다.   ▲ 한화시스템 박성수 팀장   소프트웨어 기반의 미래 제조와 스마트 공장 SDM(MES/MOM) 트랙에서는 인더스트리4.0협회 명예회장인 박한구 스마트엠앤에프그룹 대표가 ‘미래 제조 패러다임 전환, SDM 기반 자율제조 생산 체계 도입’ 발표에서 미래의 제조는 SDM(소프트웨어 정의 제조) 기반의 자율성 및 유연성을 핵심으로 하며, 데이터 중심의 통합·지능형 생산 체계로 전환될 것이라고 소개했다.   ▲ 스마트엠앤에프그룹 박한구 대표(인더스트리4.0협회 명예 회장)   다쏘시스템코리아 장희준 파트너는 ‘MES 도입과 진화 : 글로벌 트렌드와 국내 적용 전략’ 발표를 통해 글로벌 MES(제조 실행 시스템) 트렌드와 국내 활용 사례를 통해 성공적인 MES 구축을 위한 핵심 고려사항을 제시했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 장희준 파트너   에스에이치아이엔티 이종수 부장은 ‘자동차 부품 산업의 디지털 혁신을 위한 AI 기반 DX 플랫폼 개발 사례’ 발표에서 디지털 트윈, AI, 머신러닝 기반의 지능형 생산이 적용되는 중소기업 스마트 공장의 연구 및 실제 적용 사례가 부족한 현실을 언급하면서, 자동차 부품 중소기업의 디지털 전환을 위한 사전 준비, 연구 개발 및 공정 적용 사례를 AI 및 지능형 생산 시스템 기술 개발 산학연 과제와 함께 설명했다.   ▲ 에스에이치아이엔티 이종수 부장   슈나이더일렉트릭코리아 김건 매니저는 ‘Software-Defined Automation(소프트웨어 정의 자동화)’ 발표를 통해 산업 자동화 분산 제어를 위한 국제 표준인 IEC61499를 기반으로 하며, 자동화의 모듈화 및 애플리케이션 중심 설계를 가능케 하는 슈나이더 일렉트릭의 SDA(Software-Defined Automation)를 소개했다.   ▲ 슈나이더일렉트릭코리아 김건 매니저   호서대학교 산학협력단 디지털팩토리연구센터장인 김수영 교수는 ‘AI-DX-FOMs 기반 현장/실무 중심의 스마트팩토리 전략 : MES 연동부터 AI 챗봇, 자율 제조까지’ 발표에서 제조 기업이 보유한 레거시 시스템과 연계한 KPI(핵심 성과 지표) 다차원 분석 및 MES 연동부터 AI 챗봇, 자율 제조에 이르는 제조 현장 맞춤형 스마트 공장 구축 전략에 대해 소개했다.   ▲ 호서대학교 김수영 교수   첨단제조표준화포럼 차석근 운영위원장은 ‘AX, DX와 관련 제조 데이터 표준화 구현과 도전 분야’ 발표를 통해 최근 산업용 AI를 활용한 자율 제조 및 SDM 관련 요구사항이 늘어나고 있다고 지적했다. 또한, 생산 자원(4M2E) 제조 데이터의 표준화 없이는 이러한 혁신이 불가능하다고 강조하면서 표준화 구현 방안 및 도전 분야에 대해 설명했다.   ▲ 첨단제조표준화포럼 차석근 운영위원장
작성일 : 2025-07-01
[포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025, 제조 혁신을 위한 PLM과 AI 전략을 짚다
‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’가 지난 6월 20일 서울 코엑스에서 열렸다. ‘제조의 미래를 위한 PLM 혁신과 AX 전략’을 주제로 한 이번 행사에서는 제조산업에서 불확실한 외부 환경에 대응하고 기술 및 비용 경쟁력을 확보하기 위한 통합 PLM(제품 수명주기 관리) 설루션과 인공지능 전환(AX)의 중요성을 강조했다. ■ 정수진 편집장     한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 위원장인 KAIST 서효원 명예교수는 개회사에서 AI와 결합하여 다시 중요해진 PLM의 미래를 강조했다. 그는 “AI 혁신이 전 세계를 휩쓰는 가운데 특히 제조 산업에서 GPT와 같은 LLM(대규모 언어 모델)을 어떻게 적용할지가 핵심 과제”라면서, “제조 특유의 반구조화된 데이터, 환각(hallucination) 문제, 막대한 학습 데이터 구축 비용 등의 난관을 극복하고 1~2년 내에 현업에서 성과를 내야 한다”고 강조했다. 또한, “이번 콘퍼런스가 PLM을 넘어 생성형 AI, 디지털 트윈 등 폭넓은 미래 지향적 주제를 다루며, 산업 전문가들이 디지털 혁신의 본질적 가치와 방향성을 논의하고 상호 인사이트를 얻는 교류의 장이 되기를 바란다”고 전했다.   ▲ 서효원 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 위원장   한국CDE학회의 회장인 충남대학교 정현 교수는 격려사를 통해 “이번 행사에서 PLM의 AI 전환을 위해 생성형 AI, 디지털 트윈 등 폭넓은 미래 지향적 논의가 이뤄지기를 바란다”면서, 다양한 산업 전문가들의 교류를 통해 디지털 혁신의 본질적 가치와 방향성을 점검하고 상호 인사이트를 얻는 것이 중요하다고 짚었다. 그는 또한 기술 확산을 넘어 회사의 전략, 내부 문화, 조직 혁신이 동반되어야 진정한 디지털 AI 전환이 완성될 것이라고 강조하면서, “이번 PLX/DX 베스트 프랙티스 콘퍼런스가 새로운 협업과 혁신의 출발점이 되기를 바라며, 한국CDE학회 또한 산학연 협력의 구심점 역할을 이어나갈 것”이라고 전했다.   ▲ 한국CDE학회 정현 회장   이번 행사의 오전 시간에는 세 편의 기조연설이 진행됐다. 기조연설에서는 제조 산업의 미래를 위한 PLM 기반의 통합적 디지털/ AI 전환 전략을 통해 경쟁력을 강화하고 새로운 가치를 창출해야 한다는 메시지와 함께, 단순한 기술 도입을 넘어 데이터 통합과 표준화 그리고 궁극적으로 일하는 방식과 조직 문화의 근본적인 변화가 필요하다는 지적이 있었다.   PLM과 산업 AI, 미래 제조 산업의 핵심 동력이 되다 가천대학교의 조영임 교수는 ‘제조 산업의 미래, 산업 AI 트렌드와 과제’를 주제로 한 기조연설에서 전 세계적으로 AI 기술 개발이 빠르게 추진되고 있으며, 제조 기업이 AI에 몰입하지 않으면 경쟁력을 유지하기 어렵다고 짚었다. 그리고 AI를 통한 제조 산업의 미래 활성화 방안을 제시하면서, AI 기술 발전과 함께 제조업이 갖춰야 할 기술/전략/인프라/인재 양성의 중요성을 언급했다. PLM은 제품의 전체 생애 주기에 걸친 프로세스와 데이터를 통합 관리하는 개념으로 설명된다. 최근에는 단순한 제품 관리를 넘어 순환 경제(circular economy)의 핵심 개념으로 정의되고 있으며, 데이터 중심의 관리 및 전략적 최적화를 추구하고 있다. 조영임 교수는 “최근 PLM이 다시 중요하게 부각되는 이유는 디지털 전환에 있어 PLM이 디지털 스레드(digital Thread)와 디지털 트윈(digital Twin)을 포괄하는 상위 관리 체계로서 중요한 역할을 하며, 디지털 전환에 AI가 결합되는 구조가 글로벌 제조 산업 AI의 기본 모델이기 때문”이라고 짚었다.   ▲ 가천대학교 조영임 교수   한편, AI 기술은 현재 클라우드 중심의 LLM(대규모 언어 모델)에서 미래에는 온디바이스 기반의 SLM(소규모 언어 모델)로 변화하며 효율성과 협업, 그리고 지속가능성을 강조할 것으로 보인다. 특히 에이전틱 AI(agentic AI)는 LLM을 넘어 사용자의 복잡한 작업을 스스로 처리하는 비서 역할을 수행할 것으로 기대를 모으고 있다. 조영임 교수는 “국내 제조업의 AI 도입률은 아직 낮고, 대기업이 중소기업보다 도입률이 높다. 또한, 한국 기업은 핵심 기술 영역보다는 재무 관리 등 주변 인프라에 AI를 집중하는 경향이 있다”고 지적했다. 향후 산업 AI의 과제로는 핵심 기술에 대한 고도화된 도입과 전략 및 데이터 연결의 표준화가 꼽힌다. 조영임 교수는 “산업 AI는 제조 디지털 전환의 핵심 기술로서, PLM과 AI의 공동 연계, 통합 패키지 개발, 산업 AI 표준 반영, 제조 DX 가이드라인 개발 및 공공 조달 지침 마련 등이 정부가 기업과 함께 추진해야 할 과제”라고 전했다.   AI 시대 제조 경쟁력 향상을 위한 통합형 PLM 전략 SAP 코리아의 고건 파트너는 ‘AI 혁신을 기회로! 제조 경쟁력을 높이는 통합형 PLM 전략’이라는 주제로 기조연설을 진행하면서, SAP의 PLM과 ERP(전사 자원 관리) 통합 전략을 소개했다. SAP는 예측 불가능한 외부 환경에 대응하고 내부 역량을 강화하기 위해 애플리케이션 레벨의 수평적 통합과 데이터 및 AI 레이어를 통한 수직적 통합을 동시에 추구하고 있다. SAP가 추진하는 수평적 PLM 통합은 디지털 스레드를 통해 데이터 사일로를 해소하고, 사내뿐 아니라 협력사 및 고객사를 포함한 전체 가치사슬(value chain)의 데이터를 실시간으로 통합하는 것을 목표로 한다. 고건 파트너는 “SAP는 이를 위해 별도의 비즈니스 네트워크를 운영하며, 설계 단계의 산출물이 제조 및 설비 관리까지 원활하게 연동되어 정보 재활용이 극대화되는 환경을 제공한다”고 소개했다.   ▲ SAP 코리아 고건 파트너   수직적 PLM 통합은 애플리케이션 위에 AI 레이어를 두어 정형 및 비정형 데이터를 활용하고 AI가 비즈니스를 이해하도록 하는 전략이다. 고건 파트너는 국내 기업의 AI 도입 시 가장 큰 문제점으로 데이터 부재와 품질 문제를 꼽으면서, AI와 함께 지식 그래프(knowledge graph)를 PLM에 적용하여 예지 정비 및 설계 변경 영향도 분석 등이 가능한 데이터 플랫폼을 제안했다. 고건 파트너는 “SAP는 PLM에 AI 코파일럿인 쥴(Joule)을 적용해 협업 및 문서 요약 기능을 제공하고 있으며, 오픈 AI, 엔비디아, 메타 등 30개 이상의 파운데이션 모델과 협력하여 제조 현장의 로봇 제어까지 확장하고 있다”고 전했다. 또한 “현재 기업들이 직면한 불확실성에 대응하기 위해서는 제품 정보 관리의 고도화가 필수이며, 통합형 PLM 전략이 그 해답이 될 것”이라고 강조했다.   조선산업의 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼 HD현대의 이태진 전무는 ‘조선업의 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼’을 주제로 한 기조연설에서 조선산업의 현황과 디지털 전환 전략의 필요성을 짚었다. 국내 조선산업은 탈탄소 정책, 에너지 무기화, 군사력 강화 등으로 호황을 맞고 있지만, 한편으로 중국 조선소의 추격, 높은 원가와 인건비, 친환경 선박 생산의 어려움, 숙련 인력의 이탈, 그리고 신사업 발굴 필요성 등으로 인해 위기감을 갖고 있기도 하다. 이태진 전무는 이러한 상황에서 디지털 전환은 조선산업의 미래를 위한 필수 요소라고 진단하면서, 2020년부터 2030년까지 10년간 디지털로 최적 운영되는 초일류 조선소 구현을 목표로 하는 HD현대의 디지털 전환 전략을 소개했다. HD현대의 ‘FOS(Future of Shipyard)’ 프로젝트는 조선소 데이터의 디지털화, 데이터 연결 및 최적화, 지능형 조선소 구축 등 세 3단계로 진행되며, 그 핵심은 차세대 CAD와 PLM을 근간으로 하는 차세대 설계/생산 통합 플랫폼 구축에 있다.   ▲ HD현대 이태진 전무   HD현대의 차세대 설계/생산 통합 플랫폼은 연결성, 일하는 방식의 변화, 전체 업무 효율 극대화, 디지털 제조 기반 구축 등 네 가지 핵심 목표를 지향한다. 이를 실현할 수 있는 차세대 CAD/PLM 구축을 위해 HD현대는 올해 말 최종 설루션을 선정하고 2026년부터 구축에 들어갈 예정이며, 설루션 선정뿐만 아니라 업무 프로세스 변화를 함께 추진할 계획이다. 이태진 전무는 “PLM/DX는 제조업 경쟁력 강화의 핵심 구현 수단이며, 디지털 스레드는 생산, SCM(공급망 관리), MRO(유지보수, 수리, 운영) 사업까지 연결하여 새로운 부가가치를 창출할 기회가 될 것”이라고 전망하면서, “이러한 설계/생산 디지털 전환이 장기적으로 제조산업의 경쟁력 강화에 크게 기여할 것이며, ERP, SCM, 데이터 플랫폼, AI 등 모든 연관 시스템과의 연결이 중요하다”고 덧붙였다.   기술 트렌드부터 사례까지, PLM·DX의 현재와 미래 짚다 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’의 기조연설에 이어 오후 시간에는 ▲베스트 프랙티스 ▲트렌드/신기술/설루션 ▲ SDM(MES/MOM) 등 세 개의 트랙에서 18편의 발표가 진행됐다.   ■ 같이 보기 : [포커스] 기술 트렌드부터 사례까지, PLM·DX의 현재와 미래 짚다   또한, 부스 전시에서는 제조 혁신을 실현하기 위한 디지털 전환 및 인공지능 전환 설루션 기술이 다양하게 소개되어 참가자들의 눈길을 끌었다.   ▲ 다쏘시스템 부스   ▲ 마이링크 부스   ▲ 세원에스텍 부스   ▲ 쓰리피체인 부스   ▲ 씨이랩 부스   ▲ 아이지피넷 부스   ▲ 인코스 부스   ▲ 한화시스템 부스     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-07-01
실시간 데이터 수집 및 분석, 2D/3D 가상화 솔루션, OCTOPUS Hub
주요 디지털 트윈 소프트웨어   실시간 데이터 수집 및 분석, 2D/3D 가상화 솔루션, OCTOPUS Hub(옥토퍼스 허브)   개발 및 자료 제공 : UVC, 031-346-3366, www.uvc.co.kr   유비씨는 고객의 디지털 전환을 위해 데이터 수집부터 분석, 가상화까지 스마트 팩토리에 필요한 전 주기 솔루션을 개발하는 디지털 트윈 전문기업이다. 국제 산업 표준(OPC UA) 인증으로 이기종의 기계/설비/센서 등을 한 번에 연결하고 노코딩(No-coding) 방식으로 사용자가 쉽게 데이터를 관리 및 활용할 수 있으며, 다수의 공장을 중앙에서 관리하고 협업함으로써 즉각적인 장애 대처, 현장 작업자 교육, 유지보수, 비용 절감을 가능하게 한다.   1. 주요 특징  유비씨의 주력 솔루션인 OCTOPUS Hub는 OPC UA 기반으로 설계되어 공장 내 다양한 설비와 기계를 유연하게 연결하고, 실시간 데이터 수집 및 분석, 2D/3D 가상화를 통해 공장의 운영 효율성을 높인다. 2. 주요 기능 (1) 물리적 시스템과 디지털 시스템의 통합 • 데이터 수집: 센서, PLC, IoT 디바이스 등 물리적 시스템으로부터 데이터를 실시간으로 수집 • 상호 연결성: 물리적 시스템과 디지털 시스템 간 상호운용성 보장 • 디지털 트윈 지원: 물리적 시스템의 디지털 표현을 생성하여 시뮬레이션, 예측 분석, 설계 검증에 활용 (2) OPC UA 모델러 • 사용자들이 공장 내 모든 데이터 포인트 및 인스턴스를 OPC UA로 모델링 할 수 있도록 하는 드롭 앤 드랍 방식의 툴 (3) 스마트 커넥터 • 엣지 컴퓨팅 환경에서 동작하며, 다양한 산업용 디바이스(PLC, 센서)로부터 데이터를 실시간으로 수집·제어하는 동시에, PC의 상태 정보까지 제공하는 전문 프로그램 (4) 캡캐처 • 다양한 설비 프로토콜을 내장해 폭넓은 설비를 지원하며, 실시간 메모리 변화 감지·리포팅, 특정 데이터 검색, 그리고 메모리 녹화를 통한 분석 기능을 제공함으로써 쉽고 효율적인 메모리 스캔을 가능케 하는 전문 툴 (5) 엣지 컴퓨팅 역할 엣지는 실시간 데이터 처리와 물리적 시스템과의 직접 연동을 담당한다. 1) 엣지 컴퓨팅 주요 기능 • 스마트 커넥터 Shop Floor 설비의 Plug & Play  • 데이터 수집 및 전처리 Shop Floor 설비, 센서, PLC와 직접 연결해 데이터를 수집 및 전처리 이기종 프로토콜 변환 및 OPC UA 서버 내장으로 데이터 표준화 • 실시간 처리 및 제어 클라우드로 전송 전 데이터 분석 및 로컬 제어 수행. 낮은 대기 시간을 요구하는 애플리케이션 지원(예: 로봇 제어, 제조 장비 운영). • 컨테이너 기반 서비스 관리 컨테이너 기술(Docker, Kubernetes)을 활용한 서비스 배포 및 업데이트 용이 시스템 확장성 강화 및 장애 시 복구 지원 • 클러스터링 및 안정성 장애 발생 시 단일 실패 지점 방지 및 부하 분산 수행 클러스터 기반 인프라를 통해 안정적 운영 가능 2) 엣지와 CPS 서버 간 협력 • 엣지에서 처리된 데이터를 CPS 서버로 전달하여 고급 분석 및 집계 수행. • CPS 서버는 엣지에서 발생한 데이터를 통합 관리하며, 공장 내 설비와 CPS 간 실시간 연결 유지 (6) 데이터 처리 및 분석 • 분산 데이터 처리 엣지, Fog, Cloud 간 데이터 처리 분담으로 효율성 향상 • 고급 분석 및 의사결정 AI/ML 기반의 데이터 분석 및 예측 기술을 활용해 효율성 극대화 이상 감지 및 사전 예방적 유지보수 수행 (7) 제어 및 피드백 • 실시간 피드백 루프 물리적 시스템 상태를 모니터링하고 분석 결과를 실시간으로 제어에 반영 • 로컬 제어 및 중앙 집중 제어 엣지에서 로컬 제어를 수행하고 CPS 서버에서 중앙 집중적 관리 수행      (8) 네트워크 통신 및 표준 준수 • 산업용 IoT 표준 준수 OPC UA, MQTT 등 국제 표준 프로토콜 기반으로 상호운용성 보장 • 데이터 통신 최적화 엣지에서 데이터를 필터링하고 필수 데이터만 클라우드로 전송하여 네트워크 부하 감소 (9) 시스템 확장성 및 안정성 • 분산 인프라 엣지와 CPS 서버 간 분산 구조를 통해 시스템 확장성과 안정성 확보 클러스터 기반 아키텍처로 확장성 지원 • 단일 실패 지점 방지 장애 복구 및 자동 재구성을 통해 시스템 신뢰성 강화 (10) 보안 및 신뢰성 • 데이터 암호화 및 인증 센서에서 CPS 서버에 이르기까지 모든 데이터의 안전한 통신 보장 • 공격 탐지 및 복구 보안 위협 탐지 및 복구 메커니즘 내장 (11) 사용성과 인터페이스 • 사용자 대시보드 실시간 데이터 모니터링, 경고 및 알림 제공 • 직관적인 인터페이스 AR/VR 및 시각화 기술을 활용한 직관적 운영   3. 도입 효과 (1) 생산성 향상 실시간 데이터 분석과 자동 제어를 통해 생산 공정의 속도와 효율성을 극대화 (2) 운영 효율성 증가 실시간 모니터링과 분석을 통해 공정 병목현상을 제거하고, 자원 활용을 최적화 (3) 데이터 기반 의사결정 실시간 데이터와 분석 결과를 기반으로 신속하고 정확한 경영 및 운영 의사결정 지원 (4) 작업자 안전 강화 위험 요소를 실시간으로 감지하고 경고하여 작업자 안전을 확보 (5) 스마트 공장 구현 디지털 트윈과 엣지 컴퓨팅 기술을 활용하여 공장의 디지털화 및 자동화 추진 (6) 생산 라인의 신속한 전환 가능 데이터 중심의 유연한 제어 및 소프트웨어 중심의 설정 변경 (7) 지속 가능성 증대 생산 공정에서의 에너지 사용과 자원 소모를 실시간으로 모니터링하고 최적화함으로써 환경 영향을 최소화 (8) 데이터 기반 생산 공정 최적화 생산의 전 과정에서 제품, 공정, 설비, 공장 등 모든 개체를 연결, 감시하고 모아진 제조 빅데이터를 관리, 정제, 분석하여 자율, 능동적으로 설계, 운영 최적화를 달성 4. 주요 고객 사이트 현대, 기아, 현대모비스, 현대오토에버, 삼성SDI, 삼성바이오로직스, HL만도, SGC 에너지, 국방기술품질원, 콤텍시스템, 이안, 효성 ITX, LG U+, 유진 로봇(Yujin ROBOT)     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
작성일 : 2025-06-29
다쏘시스템, 우주 기술 기업의 개발/제조 프로세스 위한 3D익스피리언스 플랫폼 지원
다쏘시스템은 이탈리아의 우주발사체 추진 기술 기업인 아비오(Avio)가 자사의 모든 프로그램 관리를 디지털로 전환하기 위해 3D익스피리언스 플랫폼을 도입했다고 발표했다. 우주 산업 내 지속 가능성 강화를 핵심 과제로 삼고 있는 아비오는 이번 플랫폼 도입을 통해 자동화되고 지능적이며 데이터 기반의 엔지니어링 및 제조 프로세스를 구축하게 됐다. 이를 통해 기술적으로 진보된 우주 설루션 개발을 보다 신속하고 효율적으로 추진할 수 있게 됐다.     아비오와 협력사 등 공급망 전반에 걸쳐 사용자들은 주요 유럽 우주 프로그램에 사용되는 발사체, 추진 시스템, 페이로드 어댑터 등의 설계 및 제작 과정에 필요한 효율성, 표준화, 품질 및 규제 준수 수준을 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있게 됐다. 아비오는 3D익스피리언스 플랫폼 기반의 다쏘시스템 산업 특화 설루션인 ▲ 위닝 컨셉(Winning Concept : 경쟁력 있는 콘셉트 창출) ▲ 코-디자인 투 타깃(Co-Design to Target : 목표 지향형 공동 설계) ▲ 레디 포 레이트(Ready for Rate : 양산 준비) ▲ 빌드 투 오퍼레이트(Build to Operate : 운영 중심 구축)를 도입해 팀과 공급업체, 협력사 간 협업을 강화할 계획이다. 실시간 데이터가 적용되는 가상 환경을 통해 보다 정밀하고 긴밀한 협력이 가능해질 전망이다. 아비오는 이번 디지털 전환을 통해 개발 기간 단축과 운영 비용 절감을 통한 생산성 향상, 설계 및 제조 프로세스의 정밀도 제고를 통한 품질 개선, 신기술·신제품의 빠른 시장 출시를 위한 혁신 가속화, 그리고 통합된 가상 생태계 기반의 효율적인 프로젝트 관리 등을 기대하고 있다. 다쏘시스템의 데이비드 지글러(David Ziegler) 항공우주 및 국방 산업 부문 부사장은 “항공우주 분야의 국제적인 혼란은 기업들에게 더 빠르고 지속가능한 혁신에 대한 압력을 가하고 있다”면서, “이는 아비오와 같은 기업들이 업계 유일의 비즈니스 경험 플랫폼을 채택하여 사업을 변화시킬 새로운 기회를 의미한다”고 전했다. 그는 이어 “다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼은 차세대 제품과 서비스를 신속하고 효율적으로 개발하고 생산하기 위한 역량을 통합한다”고 덧붙였다.
작성일 : 2025-06-18