가트너가 ‘2025 신기술 하이프 사이클(2025 Hype Cycle for Emerging Technologies)’을 통해 주목해야 할 주요 혁신 기술로 ▲기계 고객 ▲AI 에이전트 ▲의사결정 인텔리전스 ▲프로그래머블 머니를 선정했다. 가트너 하이프 사이클은 기술 및 애플리케이션의 성숙도와 도입 현황을 시각적으로 표현하고, 실제 비즈니스 문제 해결 및 새로운 기회 창출과의 잠재적 연관성을 제시한다. 이 방법론은 시간 흐름에 따른 기술 또는 애플리케이션 발전 과정을 조망하고, 특정 비즈니스 목표의 맥락에서의 효과적인 도입 관리를 위한 신뢰 있는 인사이트를 제공한다. 가트너는 매년 프로파일링하는 2000개 이상의 기술 및 응용 프레임워크에서 핵심적인 인사이트를 도출해, 반드시 알아야 할 신기술을 정리해 제시하고 있다. 이들 기술은 향후 2년에서 10년간 혁신적인 이점을 제공할 잠재력을 갖춘 것으로 평가된다.     기계 고객(Machine Customers)이란 사람이나 기업을 대신해 상품, 서비스를 구매하는 비인간 경제 주체다. 가트너는 고객 역할을 수행할 수 있는 B2B 기기를 약 30억 개로 추산하며, 2030년까지 80억 개로 늘어날 것이라 전망했다. 가상 개인 비서, 스마트 가전, 커넥티드 카, 사물인터넷(IoT) 기반 공장 등이 이에 포함된다. 가트너는 기계 고객이 제조, 소매, 소비재 등 다양한 산업에서 새로운 수익과 효율성을 창출하는 핵심 동력이 될 것이라면서, “기업은 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 비즈니스 모델을 재정립하고 기회를 선제적으로 활용해야 한다”고 짚었다. AI 에이전트(AI Agents)는 디지털, 물리적 환경에서 인지, 의사결정, 행동을 수행해 기업의 목표 달성을 지원하는 자율 또는 반자율 AI 소프트웨어다. 기업은 대형 언어 모델(LLM)을 비롯한 AI 기술을 활용해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 개발, 배포하고 있으며, 이는 고객 서비스, 산업 운영, 데이터 분석, 콘텐츠 제작, 물류 등 여러 분야를 자동화해 산업 전반에 혁신을 가져올 잠재력을 갖고 있다. 예측과 실행 정확성에 대한 우려로 AI 에이전트에 대한 신뢰는 제한적이다. 이 기술은 인간의 감독 없이 중요한 결정을 신속히 내리며 독립성, 사용 편의성이 향상되고 있다. 가트너는 기업이 AI 에이전트를 효과적으로 활용하려면 기능과 적용 범위를 명확하게 이해하고, 전략적 계획에 반영할 것을 권장했다. 의사결정 인텔리전스(Decision Intelligence)는 의사결정을 고도화하는 실용적인 접근 방식으로, 의사결정 방식과 결과를 평가·관리·개선하는 과정을 이해하고 엔지니어링한다. 의사결정을 디지털 자산으로 전환하고 모델링하면, 통찰과 실행 사이의 간극을 줄이고 의사결정의 품질, 실행력, 결과를 개선할 수 있다. 가트너의 크리스티안 스테판(Christian Stephan) 시니어 디렉터 애널리스트는 “에이전틱 AI와 생성형 AI에 대한 과대광고, 의사결정 자동화 관련 규제 압박, 심화된 글로벌 불확실성은 기존 비즈니스 프로세스와 의사결정의 한계를 드러냈다. 이에 따라 기업은 속도와 품질을 넘어 일관성, 규정 준수, 비용 효율성, 적응력을 갖춘 새로운 의사결정 체계를 요구하고 있다”고 전했다. 프로그래머블 머니(Programmable Money)는 소프트웨어를 통해 프로그래밍할 수 있는 디지털 화폐를 의미한다. 알고리즘에 따라 작동 방식을 설정할 수 있어 블록체인 기반 토큰화와 스마트 계약을 활용하면 경제 주체의 참여를 확대하고 가치 교환을 자동화할 수 있다. 기업은 비즈니스 파트너, 직원, 기계 고객과 상호작용하기 위해 프로그래머블 머니를 전략적으로 활용해야 한다. 스테판 시니어 디렉터 애널리스트는 “프로그래머블 머니는 새로운 유형의 통화와 디지털 자산 시장을 열어 금융 서비스 분야에 변화를 가져올 것”이라며, “가치 창출, 자금 조달, M2M(Machine-To-Machine) 등 자산 교환의 혁신을 주도해 공급망과 금융 가치 사슬을 재편할 것”이라고 전망했다. 가트너의 마티 레스닉(Marty Resnick) VP 애널리스트는 “수년간의 디지털 혁신 이후, 기업은 AI와 자동화가 불러온 경쟁, 고객, 제품, 운영, 리더십 재편을 목도하고 있다”면서, “기업은 자율 비즈니스 시대라는 새로운 혁신 국면에 직면했으며, CIO는 신기술이 경쟁력 확보, 효율성 향상, 성장 기회 창출에 어떻게 기여할 수 있는지 평가해야 한다”고 말했다.

유니버설 로봇이 새로운 협동로봇 ‘UR8 Long’을 공개했다. UR8 Long은 8kg 이내의 가벼운 물건을 다루면서 긴 팔을 보유한 애플리케이션을 필요로 하는 고객이 자동화 과제를 해결하도록 설계되었다. UR8 Long은 이름에서 알 수 있듯이 8kg의 적재하중을 지원하면서, UR20과 동일한 1750mm(68.9인치)의 작업 반경 내에서 견고하고 컴팩트하며 가벼운 형태로 안정성 및 정밀성을 구현했다. 이는 복잡한 용접작업, 정밀한 완충재 피킹, 유연한 다중 지점 검사 등 공간 제약이 있는 설비 및 산업 작업에 적합하다.     UR8 Long은 유니버설 로봇의 소프트웨어 플랫폼인 폴리스코프5(PolyScope 5) 및 폴리스코프X(PolyScope X)와 함께 작동하며, 모션플러스(MotionPlus)로 확장 가능하다. 모션플러스는 선형 축, 회전 위치 조정기 및 회전 턴테이블과의 손쉬운 통합을 가능하게 하는 유니버설 로봇의 새로운 고급 모션 제어 기술로 정밀한 제어, 더 부드러운 궤적 및 일관된 정확도를 제공한다. 유니버설 로봇의 업그레이드된 프리드라이브(Freedrive : 빠른 협동로봇 위치 잡기 기능)와 결합하면 사용자는 손쉽게 로봇 팔을 수동으로 정밀하게 조절할 수 있다. 이를 통해 리드-투-티치(lead-to-teach) 프로그래밍이 더욱 직관적으로 이루어지며, 복잡한 부품도 빠르고 인체공학적인 설정이 가능하다. 모든 작업은 계층적 인터페이스나 외부 도구 없이 수행되는 것이 특징이다. UR8 Long은 UR20보다 30% 가벼운 질량과 컴팩트한 손목 디자인으로 갠트리, 레일 또는 오버헤드 시스템에 장착하기에 적합하며, 외부 축을 더 효율적으로 작동시킬 수 있다. UR8 Long의 컴팩트한 공구 플랜지와 빠른 손목 관절이 결합된 긴 도달 거리는 더 많은 피킹 위치를 가능하게 하며, 로봇이 빈 구석 깊숙이 쉽게 접근할 수 있게 돕는다. 이러한 기능은 자동차 산업 등 공간 제약이 심한 셀에 통합되어, 보관함당 더 많은 피킹과 중단 없는 작업 흐름을 제공한다. 개선된 관절 구조는 이전 세대 협동로봇 대비 최대 30% 빠른 사이클 타임을 구현했다. 또한, 유니버설 로봇은 “UR8 Long은 UR20과 동일한 긴 작업 반경, 정교한 모션 제어, 높은 정밀도와 반복성을 갖추고 있어 용접 작업에도 적합하다”고 소개했다. 유니버설 로봇은 미국 시카고에서 열리는 ‘북미 국제가공용접전시회(FABTECH 2025)’에서 UR8 Long을 처음 선보이는데, 전시회에서는 THG 오토메이션, 하이어보틱스, 벡티스 오토메이션 등의 유니버설 로봇 파트너 부스에서 UR8 Long의 용접 기능을 체험할 수 있다. UR8 Long은 10월부터 출하가 시작되며, 국내에서는 11월 18일 공개될 예정이다. 유니버설로봇의 장-피에르 하스우트(Jean-Pierre Hathout) 대표는 “UR8 Long은 그 어느 때보다 더 멀리 닿고 더 많은 작업을 수행할 수 있는 협동로봇으로, 작업 속도를 높이고 안전성을 강화하며 육체적 부담을 줄이도록 설계됐다”면서, ”우리의 새로운 협동로봇은 반복적이거나 신체에 무리를 주는 작업, 들어 올리기, 이동시키기, 취급하기 등 산업 현장에서 활용되는 모든 작업을 더욱 쉽게 만들어 줄 것이다. 더욱 긴 작업 반경으로 더욱 넓은 공간을 커버할 수 있는 것은 물론, 새롭게 장착된 기능들은 기존에 수작업으로 수행되던 작업을 자동화하는 새로운 길을 열어줄 것”이라고 말했다.

가트너(Gartner)가 ‘2025 AI 하이프 사이클(2025 Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence)’ 보고서를 통해 주목해야 할 주요 AI 혁신 기술을 발표했다. 가트너는 2025년 가장 빠르게 발전하는 기술로 ‘AI 에이전트(AI Agents)’와 ‘AI 레디(AI-Ready) 데이터’를 꼽았다. 이들 기술은 올해 높은 관심을 받고 있으며, 낙관적인 전망 및 투기적인 약속이 이어지면서 부풀려진 기대의 정점에 도달한 것으로 나타났다. 가트너 하이프 사이클은 기술 및 애플리케이션의 성숙도와 도입 현황을 시각적으로 표현하고, 실제 비즈니스 문제 해결 및 새로운 기회 창출과의 잠재적 연관성을 제시한다. 이 방법론은 시간 흐름에 따른 기술 또는 애플리케이션 발전 과정을 조망하고, 특정 비즈니스 목표의 맥락에서의 효과적인 도입 관리를 위한 신뢰 있는 인사이트를 제공한다.     AI 에이전트는 AI 기술을 활용해 디지털, 물리 환경에서 인지하고, 의사결정을 내리며, 행동을 수행하고 목표를 달성하는 자율 또는 반자율 소프트웨어다. 기업은 대형 언어 모델(LLM)을 비롯한 다양한 AI 기술과 사용 사례를 활용해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 개발 및 배포하고 있다. AI 레디 데이터는 데이터 세트가 AI 애플리케이션에 최적화되도록 보장해 정확성과 효율성을 향상시킨다. 데이터의 준비 상태는 특정 AI 사용 사례에 대해 얼마나 적합한 데이터인지로 결정되며, 이는 해당 사용 사례와 AI 기술 맥락에서 결정될 수 있다. 이는 데이터 관리에 대한 새로운 접근 방식을 요구한다. 가트너는 AI에 대규모로 투자하는 기업이 데이터 관리 관행과 역량을 AI 환경에 맞게 발전시켜야 한다고 조언했다. 이를 통해 기존 및 향후 비즈니스 요구사항 충족, 신뢰 확보, 위험 및 준수 문제 방지, 지적 재산 보호, 편향과 환각 감소를 달성할 수 있다고 전했다. 또한, 가트너는 ‘멀티모달(Multimodal) AI’와 ‘AI 신뢰, 위험, 보안 관리(TRiSM)’가 향후 5년 내 AI 혁신 기술의 주류가 될 것이며 부풀려진 기대의 정점을 주도하고 있다고 분석했다. 이러한 기술 발전은 보다 강력하고 혁신적이며 책임감 있는 AI 애플리케이션을 구현해 기업의 운영 방식을 변화시킬 것으로 전망된다. 멀티모달 AI는 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등 여러 유형의 데이터를 동시에 학습하는 모델이다. 다양한 데이터 소스를 통합하고 분석함으로써 단일 유형의 데이터만 사용하는 모델보다 복잡한 상황을 더 효과적으로 이해할 수 있다. 이를 통해 사용자에게 더 명확한 정보를 제공하고 AI 애플리케이션의 새로운 가능성을 열 수 있다. 가트너는 멀티모달 AI가 향후 5년 동안 모든 산업 분야의 애플리케이션과 소프트웨어 제품의 성능 향상에 점점 더 필수 요소로 자리 잡을 것으로 전망했다. AI TRiSM은 윤리적이고 안전한 AI 도입을 위한 핵심 기술 프레임워크이다. 이는 모든 AI 사용 사례에 대한 기업 정책을 지원하고, AI 거버넌스, 신뢰성, 공정성, 안전성, 보안, 개인정보 보호, 데이터 보호를 보장하는 기술 계층으로 구성되어 있다. 가트너의 하리타 칸다바투(Haritha Khandabattu) 시니어 디렉터 애널리스트는 “올해도 AI에 대한 투자가 활발하게 이어지는 가운데 운영 확장성, 실시간 인텔리전스를 위한 AI 활용이 주목받고 있다”며, “생성형 AI 중심에서 AI 에이전트, AI 레디 데이터와 같은 지속 가능한 AI 제공을 지원하는 기반 기술로 이동하는 추세”라고 전했다. 이어서 칸다바투 시니어 디렉터 애널리스트는 “AI는 막대한 비즈니스 잠재력을 가지고 있지만 이는 저절로 실현되지 않는다. 목표 달성을 위한 핵심은 비즈니스와 연계된 파일럿 프로젝트, 인프라 벤치마킹, 가치 창출을 위한 AI와 비즈니스 팀 간 협력”이라고 강조했다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 제품 엔지니어링 소프트웨어인 디자인센터(Designcenter) 제품군의 NX 및 NX X 소프트웨어의 최신 업데이트를 발표했다. 이번 업데이트는 현실 설계와 가상 세계에서의 협업을 위한 몰입형 엔지니어링, 제조를 위한 설계(design for manufacturing)의 새로운 기능, CAD 통합 유체 유동 시뮬레이션, 새로운 AI 설계용 코파일럿(Copilot) 도입 등을 포함한다. 최신 업데이트와 함께 제공되는 새로운 디자인 코파일럿 NX(Design Copilot NX)는 지멘스의 학습 리소스를 활용하고 AI 기반 자연어 인터페이스를 제공한다. 따라서 소프트웨어 초심자부터 새로운 기능을 탐색하며 지식을 확장하려는 숙련자까지 모두 학습 속도를 높일 수 있도록 지원한다. 사용자는 자연어 입력과 쿼리를 활용하는 NX 코파일럿 기능을 통해 기술적 질문, 모범 사례, 문서에 대한 답변을 빠르고 효율적으로 찾을 수 있다.     CES 2024에서 지멘스는 소니와 협력해 혼합현실(MR) 헤드셋을 기반으로 몰입형 엔지니어링 기능을 제공한다는 계획을 발표한 바 있다. 최신 NX 업데이트에서는 여러 제품 출시에 걸쳐 이러한 기능을 제공해 왔다. NX는 설계자와 엔지니어가 가상 현실 또는 증강 현실에서 3D CAD 설계를 생성, 확인, 편집할 수 있도록 NX 이머시브 디자이너(NX Immersive Designer)의 기능을 제공한다. 최신 업데이트에서는 동료, 파트너, 기타 이해관계자가 동일한 가상 현실 공간에서 협업할 수 있는 NX 이머시브 컬래버레이터(NX Immersive Collaborator)가 추가로 도입됐다. VR 협업에서 일반적으로 요구되는 복잡한 사전 작업 없이도 NX 인터페이스에서 직접 협업 세션을 시작할 수 있으며, 개별 부품 또는 전체 어셈블리를 측정, 평가하고 주석을 달 수 있는 설계 검토 도구를 제공한다. 최신 업데이트를 통해 도입된 새로운 NX 인스펙터(NX Inspector)는 디지털 트윈에 모델 기반 특성을 추가하는 기능으로, MBD(모델 기반 설계) 사용을 확장해 다운스트림 품질과 제조 프로세스를 정의한다. 이 기능은 디지털 계측 표준 컨소시엄의 모델 기반 특성(Model-Based Characteristics) 표준을 기반으로 하며, 설계자와 엔지니어가 제조 PMI를 정의할 수 있도록 지원한다. 이때 제조 PMI는 팀센터(Teamcenter) 및 팀센터 퀄리티(Teamcenter Quality)와의 통합을 통해 실시간 관리 데이터를 기반으로 검사와 계측 프로세스 생성을 촉진하는 데 재사용될 수 있다. 새로운 Design for Manufacture(DFM) Advisor는 부품 형상을 분석하고, 드릴링, 밀링, 어셈블리, 몰딩 등 다양한 제조 공정에서 발생할 수 있는 잠재적인 문제를 식별한다. 이를 통해 초기 제조 가능성 평가를 자동화하고 인터페이스 내에서 직접 실행 가능한 피드백을 제공한다. 더불어 팀센터에서 시각적 보고서를 생성하고 관리해 동료나 파트너와 공유하는 동시에, 인사이트를 활용해 추가 워크플로를 구축할 수 있다. 마지막으로 DFM 향상을 위해 NX 몰드 마법사(NX Mold Wizard)가 확장됐다. 이는 구성 변경에 따라 실시간으로 업데이트되는 표준 부품을 도입할 수 있다. 더불어 향상된 냉각 채널 시뮬레이션 도구를 제공해 냉각 시스템 반복으로 최상의 부품 품질을 달성하고, 사이클 시간을 최적화할 수 있도록 지원한다. 지멘스는 최신 업데이트를 통해 심센터 플로EFD(Simcenter FLOEFD) 소프트웨어 기술을 기반으로 하는 새로운 CAD 통합 설계 시뮬레이션 도구인 NX CFD 디자이너(NX CFD Designer) 소프트웨어도 선보인다. CFD 디자이너는 설계자가 NX CAD 작업 공간 내에서 직접 유체 흐름과 열 시뮬레이션 기능에 액세스해 시뮬레이션 기반 의사 결정을 할 수 있도록 지원한다. CFD 경험이 없는 사용자도 쉽게 사용할 수 있도록 설계된 이 소프트웨어는 자동화 기능을 통해 유체 체적 감지, 메싱과 같은 복잡한 작업을 설계자를 대신해 자동으로 처리한다. 이를 통해 다양한 작동 시나리오, 가정 분석, 지오메트리 변형을 신속하게 평가하고 결과를 비교할 수 있다. 지멘스는 새로운 CFD 디자이너와 함께 퍼포먼스 프레딕터(Performance Predictor)의 기능도 확장해 설계자와 엔지니어가 전체 어셈블리에 대한 응력(mechanical stress) 해석을 실행할 수 있도록 했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 밥 호브록(Bob Haubrock) 수석 부사장은 “디자인센터 브랜드로 제품 엔지니어링 설루션을 통합하는 작업이 빠르게 진행되고 있다. NX의 최신 업데이트는 다운스트림 품질과 제조를 위해 새로운 AI 기반 코파일럿 기능과 Characteristics 주도 MBD를 도입하고, 오랫동안 업계를 선도해 온 제품 엔지니어링 툴셋에서 혁신을 위한 새로운 영역을 개척하려는 지멘스의 노력을 명확히 보여준다”고 말했다.

개발 및 공급 : 이노쏘비 주요 특징 : 제조 물류 전반에 걸친 시뮬레이터/디지털 트윈/AI 에이전시의 통합 플랫폼, 설계~운영 과정의 최적화 지원, 다양한 제조 운영 시스템과 실시간 연동으로 대용량 데이터를 수집 및 처리, LLM/sLLM을 활용해 직관적인 데이터 분석 및 의사결정 지원 등 사용 환경(OS) : 윈도우 10/11(64비트) 시스템 권장 사양 : 인텔 i5 10세대 이상 또는 AMD 라이젠 5 이상 CPU, 최소 16GB RAM(32GB 권장), 엔비디아 RTX 4060 이상 GPU(AI 기능 사용 시 필요), 30GB 이상 여유 저장공간   최근 제조 기업들은 디지털 트윈 기반의 스마트 공장 도입과 더불어 급속한 디지털 전환(DX)을 위해 노력하고 있다. 불과 몇 해전만 하더라도 그 실체와 사례에 대해 의문이 있었지만, 다양한 도입 사례와 성과가 공개되면서 이제는 DX에서 나아가 AI 기술 도입과 AI로의 전환(AX : AI Transformation)을 활발히 검토하고 있고, 적극적인 도입 의사를 밝히고 있다. ‘PINOKIO(피노키오)’는 최신 기술 흐름을 반영해 탄생한 차세대 물류 디지털 트윈 설루션으로, 기존 상용 시스템의 한계를 극복하고 제조 산업의 스마트화를 가속화하는데 최적화된 해답을 제시한다. 기술 대전환의 시대를 맞아 기존의 전통적인 DX 설루션 기업들은 3D 모델링 및 시뮬레이션 등 낮은 단계의 디지털 트윈 기술을 기반으로 DX 설루션으로 개선 및 확장하고 있다. 이와 달리, PINOKIO는 초기부터 현장의 대용량 데이터 기반 실시간 물류 모니터링 및 실시간 시뮬레이션을 제공하는 디지털 트윈 기반의 운영 시스템을 목적으로 출발하였다. 그 결과 SK 하이닉스, LG전자 등 대량의 혼류 생산 제조 현장에서 디지털 트윈의 정합성과 예측의 정확도 등을 검증받았고 도입 효과를 증명했다. 이를 바탕으로 최근에는 기존 상용 설루션보다 높은 성능의 시뮬레이터까지 라인업하여 다양한 요구를 충족시킬 수 있게 되었다. 기존 상용 물류 시뮬레이션 설루션은 대부분 20~30년 전 개발된 구조를 가지고 있어, 최신 IT/OT 시스템과의 연동과 AI 기술을 적용하기 어렵다. 이로 인해 대용량 데이터 처리에 한계가 있으며, 사용자 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 미제공으로 커스터마이징과 타 시스템 연계, 현장 실시간 운영에 필요한 유연성과 확장성에서도 제약이 있다. PINOKIO는 이러한 기존 설루션의 문제점을 개선해 제조 물류 관련 다양한 AI 모델을 지원하며, 기존 설루션 대비 높은 모델링 속도를 구현할 수 있다. 그리고 멀티 스레드, GPU 기반의 고속 시뮬레이션 연산 기능과 2차전지, AMR(자율이동로봇), OHT(오버헤드 트랜스퍼), 자동창고 등 다양한 제조 환경에 맞는 특화 라이브러리를 제공한다. 특히, 생산 현장에서 발생하는 실시간 빅데이터를 효과적으로 처리하고, 대화형 어시스턴트(assistant) 방식의 직관적인 사용자 인터페이스(UI)를 통해 사용자 편의성을 높였다. 또한, 사용자 API를 통한 고도화된 커스터마이징이 가능하며, MES(제조 실행 시스템), 센서, PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러), IoT(사물인터넷) 등 다양한 운영 시스템과의 실시간 연동 기능도 갖췄다. 나아가, 전력 사용량 분석과 탄소세 예측 기능까지 탑재돼 지속 가능한 제조 환경 구축을 위한 의사결정도 지원한다. PINOKIO는 AI 기반 제조 혁신의 길을 여는 실질적인 도구로, 앞으로 제조업계의 디지털 전환을 선도할 핵심 설루션으로 자리매김할 전망이다.   주요 기능 소개 PINOKIO는 시뮬레이터, 디지털 트윈, AI 에이전시(agancy)를 통합한 차세대 DES(이산 이벤트 시뮬레이션) 기반 플랫폼으로, 제조 물류 전반에 걸친 통합 설루션을 제공한다. PINOKIO는 세 가지 핵심 모듈로 구성된다. 첫 번째는 ‘Pino SIM’으로, 공정 흐름 설계부터 시뮬레이션, 분석까지 수행하는 시뮬레이터다. Pino SIM은 도면 편집과 레이아웃 설계를 위한 Pino Editor를 내장하고 있어, 단순한 시뮬레이션을 넘어 제조 기준정보 입력, 물류 시나리오 구성, 시뮬레이션 실행 및 시각화 분석까지 다양한 기능을 제공한다. 이를 통해 설계 초기 단계부터 실제 운영에 이르기까지 전 과정의 최적화를 효과적으로 지원한다. 두 번째는 실시간 디지털 트윈 모듈인 ‘Pino DT’다. MES, IoT, PLC, 센서 등 다양한 제조 운영 시스템과의 실시간 연동을 통해 대용량 데이터를 실시간으로 수집하고 처리하며, 이를 바탕으로 실시간 모니터링은 물론 미래 상황 예측, 예지 보전 기반의 시뮬레이션이 가능하다. 이는 생산 현장의 가시성과 민첩성을 높이는 데 기여한다. 세 번째는 인공지능 기반의 ‘Pino AI’다. LLM(대규모 언어 모델)과 sLLM(전문 도메인 특화 언어 모델)을 활용한 대화형 UI를 통해 사용자가 직관적으로 데이터를 분석하고 의사결정에 활용할 수 있다. 또한 목적에 따라 강화학습, 파라미터 최적화 등 다양한 AI 기법을 적용할 수 있어 생산성과 품질 향상을 동시에 도모할 수 있다. PINOKIO는 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)와 같은 고급 시각화 플랫폼과 연동 가능하며, 파이썬(Python) 개발 환경 확장도 지원함으로써 사용자 맞춤형 라이브러리 개발이 가능하다. 이를 통해 제조 기업은 사전 공정 및 물류 최적화는 물론 실시간 생산 모니터링, 미래 예측, AI 기반 정확도 향상 등 다양한 지능형 서비스를 구현할 수 있다. 제조업의 디지털 전환이 본격화되는 시대에 PINOKIO는 스마트 공장을 넘어 AI 전환을 실현하는 핵심 파트너로 부상하고 있다.   PINOKIO의 특징 PINOKIO는 고도화된 시뮬레이션 엔진과 AI 통합 기능을 바탕으로 대규모 데이터 처리 및 실시간 예측 분석을 지원하며 스마트 제조 시대의 경쟁력을 강화하고 있다. PINOKIO는 이벤트 처리 기법 최적화 및 단순화된 시뮬레이션 엔진 설계로 빠른 연산 속도를 제공한다. 특히, 초당 60프레임(FPS) 기준으로 500만 개 수준의 대규모 3D 데이터를 안정적으로 처리할 수 있으며, 선택적 컴파일 방식(C# 기반 네이티브 코드)을 활용한 별도 계산 도구를 통해 집약적인 연산 작업도 고속으로 수행할 수 있다. 디지털 트윈 구축에서도 PINOKIO는 강력한 성능을 발휘한다. MES, ACS, MCS 등 다양한 제조 운영 시스템과 연동과 IoT, 센서, PLC 등 생산 현장에서 수집되는 대용량 데이터를 실시간으로 처리한다. 이를 통해 실시간 모니터링과 동시에 백그라운드 시뮬레이션을 수행하고, 타임 호라이즌(Time Horizon) 방식의 미래 예측 기술을 통해 병목, 이상 징후 탐지 및 알람 기능도 제공된다. 또한, AI를 활용하기 위한 정상/이상 데이터 제공과 파라미터 최적화 및 시나리오별 분석 기능이 포함되어 있으며, LLM과 sLLM, 챗GPT(ChatGPT), 메타 라마(Meta LLaMA) 등 다양한 AI 모델을 통합한 AI 에이전시 기능을 통해 대화형 데이터 분석, 자동 의사결정 지원, 데이터 해석 및 운영 최적화를 구현한다. 시뮬레이션 설계 및 모델링 측면에서도 사용자 편의성이 강화됐다. Pino Editor를 활용해 레이아웃 도면을 직관적으로 확인 및 편집할 수 있으며, 제조 기준 정보 입력 및 템플릿 매칭 기능을 통해 모델링 작업 시간을 획기적으로 단축시킨다. 또한, 2차전지 및 반도체 공정에 특화된 전용 라이브러리도 제공되며, 고객 맞춤형 커스터마이징 시뮬레이터를 통해 사용자의 목적에 따라 분석 및 최적화가 가능한 유연한 개발 환경을 지원한다. 이처럼 PINOKIO는 고속 시뮬레이션, 실시간 예측, AI 기반 의사결정, 그리고 유연한 모델링 기능을 종합적으로 제공하며, 제조업의 지능화·자동화를 실현하는 설루션이다.   그림 1. PINOKIO UI 화면 – 반도체 FAB   사전 레이아웃 및 물류 검토를 위한 설루션 : Pino SIM 디지털 트윈 구축 시 미래 예측을 위한 시뮬레이터 역할과 기존 상용 설루션과 같이 공장 신축 또는 생산 라인 변경 등 제조 현장의 변화가 요구된다. 이런 상황에서 Pino SIM은 사전에 최적의 물류 계획과 레이아웃 구성을 지원하고 공정의 효율성과 안정성을 미리 확보할 수 있는 디지털 전환 핵심 도구이자 가상 공장 구현 설루션이다. Pino SIM은 제조 기준 정보(제품, 공정, 레이아웃, 물류 흐름, 작업 순서, 스케줄링 등)를 기반으로 공정을 시뮬레이션하며, 그 결과를 차트, 그래프 등 다양한 시각화 도구를 통해 분석할 수 있다. 이를 통해 레이아웃 검증 및 최적화, 생산성 향상 등 공장 운용 전반의 효율화를 실현할 수 있다. 특히, OHT, AMR 등 신 산업군을 위한 특화 라이브러리를 제공하며, 이송 설비 구현을 위한 이동, 충돌 방지, 회피 제어를 위한 OCS, ACS 기능도 탑재되어 있다. 이를 통해 코드 작성 오류를 줄이고 디버깅 시간을 줄일 수 있으며, 보다 쉽고 효율적으로 시뮬레이션 모델을 구축할 수 있다. 또한, 자동창고 모델링에 필요한 Stocker(Crane, Rack, Rail)를 그룹화 형태로 제공하여 빠른 모델링이 가능하다. 환경과 에너지 측면에서도 전력 사용량 및 탄소 배출량(탄소세) 분석 기능을 통해 지속 가능한 생산 전략 수립에 도움을 주며, 제조업의 친환경화와 ESG 경영 대응에도 기여할 수 있다. 이처럼 Pino SIM은 공장 설계 단계에서의 의사결정 품질을 높이고, 새로운 제조 환경에 유연하게 대응할 수 있는 설루션이다.   그림 2. 라이브러리 제공 – Stocker   그림 3. 개발(코딩) 없이 기능 구현   그림 4. 시뮬레이션 결과 리포트 예제   디지털 트윈 설루션 : Pino DT 제조 현장에서 물류는 제품의 사이클 타임을 결정하는 요소 중에 하나이다. 물류 정체가 발생할 경우 제품의 사이클 타임이 길어지거나 라인이 정지되는 등 심각한 손실이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션을 통한 최적화된 운영 방식을 시스템에 적용하려는 노력이 이어져왔다. 기존의 물류 설루션은 현장에서 발생하는 대용량의 데이터를 시뮬레이션에 반영하여 실시간으로 의사결정하는 과정에서 다양한 제약으로 인해 어려움이 있었다. 또한, 현장 작업자의 개입과 같은 인간적 오류는 시스템이 예측할 수 없는 데이터를 발생시키기 때문에 생산 계획 단계에서의 사전 분석 및 검증만으로는 시뮬레이션 정합성을 높이는데 한계가 있다. Pino DT는 최적화된 자체 개발 시뮬레이션과 모니터링 엔진을 탑재하여 이를 해결하였다. 시뮬레이션의 이벤트 횟수를 최적화하여 최소한의 이벤트로 시뮬레이션이 가능하도록 설계했다. 또한 계산 속도에 이점이 있는 C, C++ 언어로 물류 경로를 최적화하는 알고리즘을 구현하여 기존 설루션 대비 약 2만평 규모의 공장에서 약 70배의 향상된 성능을 검증하였다.   그림 5. Pino DT의 UI 화면   대용량 데이터 처리 및 실시간 모니터링 Pino DT는 시뮬레이션에 최적화된 알고리즘을 사용함으로써 대용량 데이터 처리가 가능하고, 현장 데이터를 실시간으로 시뮬레이션에 반영할 수 있다. 기존 물류 시뮬레이션 설루션에 비해 60~700배 뛰어난 가속 성능을 제공하는 시뮬레이션 도구이다. 제조 현장과 동일한 상황을 시뮬레이션하기 위해 현장과 연동 후 데이터를 가공하여 디지털 트윈 모델로 표현하여 가시화하고, 사용자가 설정한 시간 주기마다 미래를 예측하는 시뮬레이션(proactive simulation)을 백그라운드로 수행한다. 이는 제품의 공정 시간보다 짧은 시간 안에 결과를 확인할 수 있고, AI를 통해 보다 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다.   그림 6. Pino DT의 모니터링 화면   디지털 트윈 실시간 시뮬레이션 : 미래 예측 실시간 현장 상황을 반영하여 미래를 예측하는 시뮬레이션(proactive simulation)은 제품의 택트 타임(tact time)보다 짧은 시간 내에 결과를 도출해내지 못하면 현장에서 선제 대응하지 못하는 결과를 초래할 수 있다. 모니터링 엔진으로부터 라인 상황에 대한 데이터를 수집하고, 현재로부터 예측하고자 하는 시간 동안 발생하는 이상상황에 대해 피드백을 준다. 예를 들어 조립 라인의 경우에는 부품이 5분 뒤에 부족하다는 알람을 작업자에게 즉시 전달하여 선제적 대응을 가능케 함으로써, 라인 정지 등 비상 상황을 사전에 방지할 수 있다. PINOKIO 디지털 트윈 시뮬레이션은 이러한 역할이 가능하도록 가속화한 고속 시뮬레이션 엔진을 보유하고 있다.   그림 7. 현장 FAB(왼쪽)과 PINOKIO에서 생성된 디지털 트윈(오른쪽)   제조 물류 현장에 특화된 AI 플랫폼 : Pino AI AI를 이용한 설루션을 만들기 위해서는 다양한 상황에 대한 데이터가 필요하다. 하지만 제조 현장의 특성 상 여러 상황에 대한 데이터를 획득하기 어렵다. PINOKIO에서는 현장에서 획득하기 어려운 데이터를 시뮬레이션을 통해 데이터를 확보할 수 있다. 즉, Pino DT 모델이 AI를 위한 데이터를 생성하고, 이를 AI가 최적 값을 도출하여 시뮬레이션에 반영한다. Pino DT에서 획득한 데이터를 파이썬, C, 자바(JAVA) 등 다양한 언어로 구현한 로직을 적용할 수 있도록 개발 환경을 제공하고 있다. 이를 통해 예측 정확도 향상, 데이터 기반 의사 결정, Scheduling, Routing, Dispatching 등 목적에 따라 AI 활용이 가능하다. 또한 LLM, sLLM, 챗GPT(ChatGPT), 메타 라마(Meta Llama) 등과 결합한 대화형 UI를 통해 사용자가 직관적으로 데이터를 분석하고 의사결정에 활용할 수 있다.   그림 8. 대화형 UI 및 결과 리포트   그림 9. Pino DT와 AI 모델 활용 원리   Pino DT와 현장 데이터 인터페이스 디지털 트윈에 가장 중요한 요소는 현장과의 연결이다. 대부분의 물류 전문 설루션이 현장과의 연결을 위한 인터페이스를 지원하지만, 많은 양의 데이터를 처리하면서 실시간으로 시뮬레이션하는데 어려움이 있다. Pino DT는 대용량 데이터 처리와 시뮬레이션 가속 성능이 뛰어나 실시간 모니터링 시스템까지 가능하다. <그림 10>은 현장에 있는 MES와 Pino DT가 인터페이스되는 과정이다. 현장에 있는 PLC가 MES에 데이터를 전달하고, MES는 그 데이터를 데이터베이스에 저장한다. 이를 Pino DT에서 외부 통신(IP)을 통해 데이터베이스에 접근하여 데이터를 시뮬레이션에 반영한다. 이 과정에서 현장 데이터의 상태가 중요하다. 불필요한 데이터가 있거나 로스 또는 시간 순서가 맞지 않은 경우가 대부분이다. Pino DT에서는 현장 데이터를 올바르게 정제하는 작업을 거쳐 현장과 동일한 디지털 트윈 모델을 만든다.   그림 10. 현장 데이터 인터페이스 과정   PINOKIO의 기대 효과 PINOKIO는 현장 운영 데이터를 실시간으로 디지털 트윈과 연동함으로써 모니터링이 가능하며, 전체 공장을 PC, 웹, 모바일 등 다양한 형태로 여러 사용자와 함께 직관적으로 확인하면서 공유하고 협업할 수 있다. 또한 현장과 연결된 디지털 트윈 모델을 이용하여, 미래에 발생 가능한 문제점을 예지(predictive)하고, 이러한 문제점을 사전에 해결하기 위한 선제대응(proactive) 의사결정을 가능하게 한다. 이 때 디지털 트윈을 이용한 사전예지는 온라인 시뮬레이션 기술에 기반하고, 선제대응은 AI 기술에 기반한다고 볼 수 있다. 디지털 트윈 기반 사전예지의 시간적 범위(time horizon)는 현장의 특성에 따라서 0.1시간~10시간으로 달라질 수 있으며, 문제점의 종류는 주로 생산 손실(loss), 부품의 혼류 비율 불균형, 설비 고장예지 및 물류 정체 등을 포함한다. 문제점이 예지되면 이를 해결하기 위한 즉각적인 의사결정 AI 기술을 활용하여 최적 운영을 달성함으로써 생산성, 경제성, 안정성 및 경쟁력 향상 효과가 있다.   맺음말 생산 계획 단계에서 Pino SIM을 통해 레이아웃 검증과 물류를 최적화하고, Pino SIM 모델 데이터를 생산 운영 단계에서 PINOKIO와 연계하여 현장 데이터 기반 실시간 모니터링과 미래 상황 예측 및 선제 대응함으로써 현실적이고 실제 활용 가능한 스마트한 디지털 트윈을 구축할 수 있다. 다음 호부터는 Pino SIM, Pino DT, Pino AI 등 각 제품별 소개 및 적용 사례를 소개하고자 한다.   그림 11. 디지털 트윈을 위한 플랜트 시뮬레이션과 PINOKIO     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다. 

유니버설 로봇이 온라인 협동로봇 시뮬레이션 도구인 ‘유니버설 로봇 스튜디오(UR Studio)’를 공개했다. 유니버설 로봇 스튜디오는 개방형 AI 기반 소프트웨어 플랫폼인 폴리스코프 X(PolyScope X)를 기반으로 개발됐다. 유니버설 로봇의 고객, 파트너 및 유관기업은 유니버설 로봇 스튜디오를 통해 작업 셀의 1:1 온라인 시뮬레이션을 구축하고 설정의 모든 핵심 요소를 시뮬레이션할 수 있다. 이를 통해 온라인 상에서 로봇 움직임을 테스트하고 도달 범위, 속도 및 워크플로를 시뮬레이션하는 것은 물론, 사이클 시간을 계산할 수 있어 배포 전에도 투자 수익을 높일 수 있는 최적화된 셀을 간단한 방법으로 구성할 수 있다. 유니버설 로봇 스튜디오는 사용자가 유니버설 로봇의 협동로봇 포트폴리오와 팔레트, 기계, 작업물 등 다양한 구성 요소 및 표준 그리퍼를 포함한 엔드 이펙터와 상호작용할 수 있도록 돕는다. 사용자는 작업 공간을 모방하기 위해 요소를 수입하는 옵션을 포함해 사용자의 선호도에 따라 항목을 구성할 수 있다. 이는 최종 설루션이 실제 환경에 적합하도록 보장해 더 원활한 배포와 빠른 투자 수익을 실현한다. 아울러 전 프로세스의 잠재적 문제를 조기에 식별해 가동 중단 시간을 줄이고 비용이 많이 드는 조정 위험을 피할 수 있도록 지원한다.     이 시뮬레이션 툴은 무료로 제공되며, 데스크톱 웹 브라우저에서 직접 실행되므로 설치가 필요 없이 유니버설 로봇 웹사이트에서 바로 사용 가능하다. 직관적인 인터페이스를 통해 시뮬레이션 환경 탐색이 간편하며 기계 관리, 나사 조립, 팔레트화, 피킹 앤 플레이스 등 가장 일반적인 응용 프로그램용 사전 제작된 템플릿을 통해 가상 작업 셀의 구축 및 구성이 신속하게 진행되는 것이 강점이다. 유니버설 로봇 스튜디오는 폴리스코프 X 소프트웨어 플랫폼과 함께 작동하도록 설계됐다. 이 플랫폼은 시뮬레이션을 기본부터 지원하도록 구축되어 개념과 운영 사이의 간극을 줄일 수 있게 돕는다. 향후 새로운 응용 프로그램 템플릿이 지속적으로 추가되며, 초기 언어는 영어로 제공되며, 곧 독일어, 스페인어, 중국어(간체), 일본어로 출시될 예정이다. 테로 톨로넨(Tero Tolonen) 유니버설 로봇 최고 제품 책임자는 “자동화를 처음 접하는 사용자나 복잡한 셀을 최적화하는 경험이 풍부한 고객 모두 최종 설루션을 결정하기 전에는 항상 확실성과 신뢰를 필요로 한다”면서, “유니버설 로봇 스튜디오를 통해 최종 사용자의 설정을 시뮬레이션하고 시각화하며 셀과 그 기능을 철저히 테스트할 수 있는 직관적이고 접근하기 쉬운 도구를 제공할 수 있게 됐다. 이는 최대 효율성과 성능을 위해 세부 사항을 계획하는 데 도움을 줄 것으로 생각한다”고 전했다.

앤시스는 자율주행차 시대에 요구되는 안전성과 성능을 충족하는 전자식 파워 스티어링 시스템(EPS : Electronic Power Steering system) 개발을 위해 폭스바겐과 협력하고 있다고 소개했다. 자율주행차, 차량 공유 및 배송 서비스가 머지않아 일상 속에서 주류 기술로 자리잡을 것으로 전망된다. 맥킨지 미래 모빌리티 센터는 자율주행 기술이 오는 2035년까지 3000억~4000억 달러의 수익을 창출할 수 있을 것으로 내다봤다. 이는 자율주행차 개발에 투자하고 있는 완성차 제조업체(OEM) 및 티어 공급업체에게 긍정적인 신호로 해석된다. 다만 이러한 기술이 본격적으로 상용화되기 위해서는 새로운 기술 역량의 확보는 물론, 안정성과 관련된 다양한 우려를 해소할 수 있는 능력이 성공의 핵심으로 작용할 것이다. 폭스바겐은 EPS를 개발하면서 급변하는 자동차 산업 환경과 자율주행 기술의 진화에 발맞춰 혁신을 추진하고 있다. 특히, EPS의 성능과 안전성을 빠르게 개선해 관련 요구 사항의 임계값을 충족시키는 동시에, 자사 브랜드 고유의 정확하고 반응성이 뛰어난 핸들링 성능을 강화하기 위해 앤시스의 시뮬레이션 소프트웨어를 적극 도입하고 있다. EPS는 다양한 주행 시나리오에서 스티어링 프로세스를 정밀하게 제어할 수 있는 복잡한 기능을 갖추고 있다. 이러한 진화 덕분에 최신 자동차는 차선 유지 보조 시스템, 고속도로 주행 시나리오의 일시적 자율주행, 자동 주차 그리고 무인 호출 기능까지 다양한 자동화 기술을 탑재하고 있다. 앞으로의 발전 방향은 ‘스티어-바이-와이어(Steer-by-wire)’ 시스템으로 나아갈 것으로 예상된다. 이 시스템은 운전자와 앞바퀴 간의 기계적 연결 없이도 차량을 제어할 수 있도록 하며, SAE 레벨 3 이상의 고도 자율주행을 실현하는 핵심 기술로 주목받고 있다.   ▲ 폭스바겐 프리미엄 플랫폼용 전자식 스티어링 시스템의 주요 사양   승차감과 핸들링을 좌우하는 스티어링 시스템 개발은 폭스바겐의 차량 설계에서 핵심적인 역할을 담당한다. 차량 주행 중의 변화는 대부분 소프트웨어 기능에 의해 밀리초 단위로 정밀하게 조정되며, 운전자가 무의식적으로 감지하는 미세한 차이가 성능에 대한 인식으로 이어지는 경우가 많다. 특히, 운전자의 직접적인 입력이 제한되는 자율주행차에서는 더욱 복잡하게 작용한다. 현재 폭스바겐은 프리미엄 플랫폼 전기차에 적용 가능한 첨단 모듈형 스티어링 시스템을 개발 중이다. 이러한 시스템은 스티어링 보조 기능의 갑작스러운 상실이나 예기치 못한 스티어링을 포함한 자율주행 관련 위험을 효과적으로 완화한다. 또한, 자율주행 환경에서 요구되는 EPS 시스템의 복잡성에 대응하기 위해 폭스바겐은 다양한 물리 영역을 아우르는 테스트를 수행하고 있다. 이는 약 150명의 엔지니어가 75만 줄의 코드를 기반으로 8000개 이상의 요구 사항을 만족시키는 소형 전자 제어 장치(ECU)에 대한 테스트, 유효성 검토 및 검증 작업을 책임지고 있다. 이러한 작업은 고성능이면서도 비용 효율적인 ECU의 개발을 가능케 한다. 특히 폭스바겐은 테스트 시나리오 전반에 걸친 시간 및 비용 부담을 최소화하고 개발 속도와 효율성을 동시에 확보하기 위해 제품과 프로세스 전반의 간소화를 적극적으로 추진하고 있다. 앤시스의 쇠렌 슈라이너(Soeren Schreiner) 수석 애플리케이션 엔지니어는 “자율주행 기술처럼 복잡성과 변동성이 높은 분야에서는 적응력이 뛰어난 설루션이 필수이다. 동시에 비용 효율성과 안전성 또한 충족되어야 한다. 특히 안전은 전체 개발 비용에서 가장 큰 비중을 차지하는 요소 중 하나”라고 강조했다. 자율주행 기술의 복잡한 시스템의 안전성을 보장하기 위해, 폭스바겐 엔지니어들은 국제적 안전 표준을 충족하는 방식으로 시스템 소프트웨어를 개발했음을 적극적으로 입증해야 한다. 이를 위해 폭스바겐은 차량용 전기·전자(E/E) 시스템의 기능적 안전을 규정한 국제 표준 ISO 26262를 기반으로, 가장 높은 수준의 안전 등급인 ASIL-D를 준수하고 있다. ASIL-D는 EPS와 같은 안전 필수 시스템의 설계·개발 시 적용되는 핵심 프레임워크다. 또한, 폭스바겐의 스티어링 시스템은 자동차 임베디드 소프트웨어 개발의 글로벌 품질 기준인 ASPICE(Automotive SPICE)의 레벨 2(L2) 요구 사항을 충족해야 한다. ASPICE L2는 차량 소프트웨어 개발 표준의 이행 여부를 평가해, 신뢰 가능한 결과물을 일관되게 제공할 수 있는지를 검증하는 체계다. 이러한 표준을 만족시키기 위해 폭스바겐은 앤시스의 시스템 및 소프트웨어 아키텍처 설계(SCADE Architect), 주요 임베디드 소프트웨어를 위한 모델 기반 개발 환경(SCADE Suite), 임베디드 소프트웨어 테스트(SCADE Test) 및 소프트웨어 라이프 사이클 관리(SCADE LifeCycle) 등 다양한 개발 도구를 활용해 엔드 투 엔드 모델 기반 시스템 및 소프트웨어 설계 툴체인을 구축했다. 이 새로운 툴체인은 소프트웨어 개발 및 배포 효율성을 높이는 동시에, 고난도 안전 제약 기준을 충족해야 하는 시스템 내에서 ISO 26262 ASIL-D 및 ASPICE L2를 준수할 수 있도록 지원한다. 앤시스의 쇠렌 슈라이너 수석 애플리케이션 엔지니어는 “폭스바겐과 함께 개발한 이번 워크플로는 효율성과 유연성을 모두 갖춘 것이 특징이다. 이 프로세스를 통해 복잡한 다단계 소프트웨어 아키텍처 모델을 정의하고 유지하면서도 설계 모델과 기능 테스트 간의 자동 동기화, 전체 개발 과정에 걸친 요구사항 추적성 확보가 가능해졌다”라고 설명했다.

유니버설 로봇이 미국 디트로이트에서 열린 자동화 산업 박람회 ‘오토메이트 2025(AUTOMATE 2025)’에서 새로운 협동로봇 ‘UR15’를 발표했다. 향상된 모션 성능과 최대 5m/s의 TCP 속도를 제공하는 UR15는 역대 가장 빠른 유니버설 로봇의 협동로봇으로, 다양한 애플리케이션과 산업 분야에서 사이클 시간을 단축하고 생산성을 높이며 비용을 절감할 수 있도록 지원한다. 유니버설 로봇은 “‘픽 앤 플레이스 애플리케이션’의 경우 다른 협동로봇 모델에 비해 사이클 시간이 최대 30% 개선됐다. 동시에 유니버설 로봇의 협동로봇 고유한 특징인 경량 설계와 작은 설치 공간을 유지해, 좁은 작업 공간에 통합할 수 있는 높은 유연성을 제공한다”고 설명했다.     유니버설 로봇의 새로운 모션 제어 기술인 옵티무브(OptiMove)와 결합하면, 협동로봇의 성능은 더욱 향상되어 고속 및 고하중 애플리케이션에서도 궤적의 부드러움을 개선하고 일관되게 정확한 움직임이 가능하다. ‘UR15’는 유니버설 로봇의 소프트웨어 플랫폼인 폴리스코프 5(PolyScope 5)와 폴리스코프 X(PolyScope X) 모두에서 실행되며, 인공지능 기반으로 강화되어 높은 사용성을 제공한다. ‘UR15’는 AI 기반 애플리케이션 개발을 위한 유니버설 로봇의 툴킷인 UR AI 엑셀러레이터(UR AI Accelerator)와 함께 쉽게 사용할 수 있다. UR AI 액셀러레이터는 엔비디아와 협력하여 개발된 유니버설 로봇의 인공지능 설루션으로, 엔비디아 아이작 쿠다(NVIDIA Isaac CUDA) 가속 라이브러리 및 모델을 사용하여 엔비디아 젯슨 AGX 오린(NVIDIA Jetson AGX Orin) 시스템 온 모듈에서 실행된다.   ‘UR15’의 페이로드는 15kg이며, 팔레트화와 같이 손목을 아래로 향하게 하는 애플리케이션의 경우 17.5kg까지 늘릴 수 있다. ‘UR15’는 유연성, 효율성, 신뢰성이 중요한 여러 애플리케이션과 산업에서 각각 고유한 과제를 해결할 수 있도록 설계된 다목적 협동로봇이다. 유니버설 로봇은 ‘UR15’가 ▲협소한 공간에서도 유연성이 중요한 자동차 산업 ▲환경이 열악한 금속 및 기계 가공 분야 ▲정밀하고 컴팩트한 설계가 필요한 전자 및 기술 분야를 비롯한 여러 산업 분야에서 ‘UR15’가 효과적으로 쓰일 수 있다고 설명했다. ‘UR15’는 더 높은 페이로드, 고급 기능 및 까다로운 환경에 대한 인증이 필요한 사람들을 위해 설계된 UR의 새로운 고성능 시리즈인 UR20과 UR30에 합류한다. 유니버설 로봇은 ‘UR15’가 6월부터 배송이 시작될 예정이라고 전했다. 유니버설 로봇의 테로 톨로넨(Tero Tolonen) 최고 제품 책임자는 “지난 20년간 우리는 협업 자동화의 한계를 뛰어넘어 전 세계 기업이 더 쉽고, 더 안전하고, 더 강력하게 협업할 수 있도록 지원해 왔다”며, "‘UR15’는 오늘날 로봇 공학에서 가장 부드러운 성능으로 더 빠른 속도로 작동하도록 특별히 설계됐다. 앞으로 ‘UR15’를 통해 누구나, 언제나, 어디서나, 다양한 생산 환경에 완벽하게 적응할 수 있을 것이며, 이는 광범위한 유니버설 로봇 파트너 에코시스템에 더해 기존 애플리케이션을 강화하고 협업 자동화를 한 단계 끌어올릴 수 있는 새롭고 혁신적인 설루션을 개발할 수 있는 기회를 제공할 것”이라고 말했다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   해석을 하다 보면 사용자의 실수나 다른 외부 문제로 진행 중이던 해석이 중단되는 경우가 발생한다. 이러한 경우, 앤시스 LS-DYNA(엘에스 다이나)의 ‘리스타트(Restart)’ 기능을 활용하면 해석 시뮬레이션을 처음부터 다시 수행하지 않고 해석이 중단된 특정 시점부터 재시작할 수 있다. 또한 이미 완료된 해석에 대해 조건을 변경하여 해석 시뮬레이션을 이어서 진행할 수도 있다. 이번 호에서는 LS-DYNA의 리스타트 기능에 대해 소개하고, 예제를 통해 LS-PrePost(엘에스 프리포스트)와 워크벤치(Workbench) 환경에서 활용하는 방법을 알아본다.   ■ 김혜영 태성에스엔이 MBU팀에서 수석매니저로 근무하고 있으며, LS-DYNA 해석 기술지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   리스타트 해석의 수행 조건 리스타트 해석을 사용하기 위해서는 다음과 같은 조건이 필요하다.  동일한 실행 솔버(Executable)를 사용하는가?(예 : lsdyna_sp.exe)  동일한 CPU 개수인가?  Dump 파일이 생성되었는가? 덤프(Dump) 파일은 리스타트를 위한 바이너리 아웃풋(Binary Output) 파일로 특정 시점의 응력, 변형률, 변형량 등 해석 결과를 완전히 기록한다. LS-DYNA에는 두 가지 유형의 덤프 파일이 있다. 그 중 한 유형인 D3DUMP 파일은 특별히 설정하지 않아도 해석이 정상 종료되면 d3dump01 파일이 생성된다. 이 파일에 대하여 *DATABASE_BINERY_ D3DUMP 키워드를 통해 사용자가 정의한 간격에 따라 D3DUMP 파일을 주기적으로 생성할 수 있고, 생성된 파일 뒤에 숫자가 붙어 주기마다 증가하고 해석 폴더 내에서 d3dump01, d3dump02 등으로 확인할 수 있다. 다른 유형의 덤프 파일은 RUNRSF로 *DATABASE_BINERY_RUNRSF 키워드를 통해 사용자가 정의한 간격에 따라 파일을 생성하지만, NR 매개변수가 사용되지 않는 한 동일한 파일에 덮어씌워져서 생성된다. 이 두 가지 덤프 파일은 함께 사용할 수 있다. <그림 1>은 D3DUMP 파일을 주기적으로 저장하기 위한 *DATABASE_BINARY_D3DUMP 키워드 예시이다.   그림 1. D3DUMP 저장 간격 키워드 예시   리스타트 타입 LS-DYNA의 리스타트 타입(Restart Type)은 이전 해석에 이어서 수행하는 기능으로, 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 심플 리스타트(Simple Restart) 스몰 리스타트(Small Restart) 풀 리스타트(Full Restart) 그러면, 이전 해석에 이어서 진행해야 하는 몇 가지 상황에 따라 어떤 타입의 리스타트 기능을 사용하는지 알아보자.    실수로 해석창을 닫았어요! – 심플 리스타트 심플 리스타트는 종료시간(Termination Time) 이전에 해석이 중단된 경우에, 사용자가 설정한 주기마다 저장된 d3dump 파일을 사용하여 특정 시점부터 해석을 다시 시작하는 기능이다. 따라서 변경 사항이 없어 입력 파일(Keyword Input Deck)이 필요하지 않고 d3dump 파일만 활용한다.    그림 2. 일반적인 해석 실행 화면(LS-RUN)   그림 3. 일반적인 해석 실행 화면(CMD 창)   <그림 2>와 같이 LS-RUN을 사용하여 해석을 수행한 경우 <그림 3>과 같은 CMD 창이 팝업되고, 해석 진행에 따른 메시지를 바로 확인할 수 있다. <그림 1>의 키워드 예시처럼 사용자가 덤프 파일의 저장 주기를 미리 설정하였다면, CMD 창에 나타난 메시지처럼 지정된 주기인 5000 사이클마다 덤프 파일이 저장되고 있음을 알 수 있다.  만약 1만 사이클 이후 실수로 해석 CMD 창을 닫아 해석이 중단되었다면, d3dump02를 사용하여 리스타트 해석을 수행할 수 있다. <그림 4>처럼 LS-RUN의 Expression 설정에서 i=$INPUT 대신 r=d3dump02로 명령어를 수정하면 덤프 파일을 사용하여 해석을 이어갈 수 있다.   그림 4. 심플 리스타트 해석 실행 화면(LS-RUN)   그림 5. 심플 리스타트 해석 실행 화면(CMD창)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

주요 PLM 소프트웨어 소개 도면 및 기술정보관리 솔루션, TeamPlus(팀플러스)  개발 및 자료 제공 : 에스더블류에스, 02-6954-4700, www.sws.co.kr 1. 주요 특징 ■ 웹 표준 개발 : 웹 표준으로 개발 된 TeamPlus는 다양한 브라우저(Internet Explorer, Microsoft Edge, Chrome 등)를 지원하여 국내 및 해외의 어떤 지사에서도 빠르게 접근할 수 있으며 보안에 취약한ActiveX를 사용하지 않아 웹 보안취약점을 사전에 방지한다.   ■ 보안 강화 : 자체 보안 기능을 통해 도면 및 문서의 보안성을 강화한다. 시스템 접근제어 및 사용자/조직별 권한제어, 이력 추적 등의 보안기능을 통해 도면 및 기술문서를 안전하게 관리하고 보관할 수 있다.  ■ 시스템 연동 및 확장성 : 기업 內 엔터프라이즈 시스템(ERP, FMS, ALM 등)과 연동이 가능하며, 연동을 통해 다양한 도면 및 기술문서의 활용성과 업무 효율성을 증대 시킬 수 있다. ■ 영구 라이선스 : 영구라이선스를 제공하여 시스템에 대한 지속적인 고정비용이 발생하지 않아서 도입기업의 비용적인 부담을 최소화 할 수 있다.   2. 주요 기능 (1) 자료 관리 ■ 자료 라이프 사이클 관리 : 도면 및 기술문서의 생성부터 폐기까지의 전반적인 라이프사이클을 관리하며, 버전이력 및 작업이력을 자동으로 관리한다.  ■ 검색 : 자료가 가지고 있는 모든 정보를 검색조건으로 활용하여 검색이 가능하며 필터링 방식의 결과내 검색을 통해서 원하는 자료는 손쉽게 찾아 확인할 수 있다.  ■ 도면 유형 및 속성 관리 : 도면의 유형을 분류하고 유형별 속성정보를 구성할 수 있으며, 관리자 기능을 통해 유형 및 속성을 관리할 수 있다. ■ 일괄 등록 : 다량의 도면 및 문서를 개인 PC나 파일 서버에서 편리하게 시스템에 등록할 수 있는 일괄 등록 프로그램을 제공한다. 이를 통해 빠르고 효율적으로 대량의 데이터를 등록할 수 있다. ■ 응용프로그램 연동 : TeamPlus 내에 제공하는 Add-in을 통해 사용자PC에 설치되어 있는 응용프로그램과 연동하여 자동으로 실행되도록 하며 응용프로그램에서 수정한 파일을 간편하게 시스템에 업로드 할 수 있다. (2) BOM 관리 BOM 구조를 생성하고 계층 구조 확인이 가능하며, CAD연계 및 ERP 연동을 통하여 BOM 정보를 추출하고 관리할 수 있으며, 관리되고 있는BOM정보로 목적에 따라 E-BOM, M-BOM, P-BOM 등 다양한 방식으로 변환이 가능하며 타 시스템과의 연동을 통해서 일원화된 BOM 정보 관리가 가능하다. (3) 프로젝트 관리 ■ 프로젝트 일정 관리 : 프로젝트 일정을 등록하고 관리하여 프로젝트의 전반적인 일정과 단계를 계획할 수 있다. 또한, 일정 휴일과 공휴일을 지정하여 작업 진척도를 산출할 수 있다.  ■ Task 및 업무 관리 : 프로젝트의 주요 일정을 설정하고 관리할 수 있으며, Task별 업무 성과를 환경에 맞게 최적화하여 프로젝트 진행을 조율할 수 있다. 또한 프로젝트 진행중 이슈 발생시 처리과정을 추적하고 기록하여 이슈에 대한 정보 공유 및 관리를 할 수 있으며 임원, PM, 작업자 등의 구분에 따라 대시보드의 타입을 다양하게 구성이 가능하다.  ■ 산출물 및 프로세스 관리 : Task별 산출물 을 지정 및 관리하고 산출물 등록에 따른 프로젝트 진척률이 자동 산정되도록 설정할 수 있으며, 프로젝트 특징을 정의하고 가중치를 적용하여 정확한 작업의 진척도를 산출할 수 있다. (4) 전장정보 관리 Operator와 협력사 간의 전장 표준 배포, 도면 승인, 도면 관리 등을 시스템 표준 프로세스 기능을 제공하며, 전장 도면 검도 및 오류체크, 설비 운영 및 보전 파트 Data 공유를 구축하여 Operator 내부 시스템과 I/F 통해 설비 운영 및 보전에 활용할 수 있다. (5) 배포 관리 도면 배포 및 반입/반출 관리를 통해 결재 및 최종 승인된 도면을 업체에 배포 가능하며, 협력사 접속 시 배포한 자료만 접근할 수 있도록 구성하여 보안 및 외부 업체가 중요 정보에 접근하는 것을 통제할 수 있다. 배포 받은 자료를 선택하여 배포권한에 따라 뷰어, 출력, 다운로드 등 활용이 가능하며 모든 활용내역은 작업이력으로 자동 이력이 생성된다. 전문 보안 모듈을 탑재하여 2차 재배포에 대한 보안을 강화할 수 있다. (6) Viewer 뷰어를 통해 시스템에 등록되어 있는 자료에 대한 실시간 확인이 가능하며, 사용자PC에 저장되지 않아서 원본 자료의 유출없이 자료를 활용하도록 구성할 수 있다. 또한 자료 확인용도로 프로그램을 사용하는 사용자의 비중을 감소시켜 프로그램의 라이선스 절감 효과도 가져올 수 있다. (7) 도면 링크 뷰어에서 2D 도면 내 정보를 통해 관련된 다른 도면목록을 조회하고 뷰어로 확인 할 수 있다. P&ID 도면과 같이 연관된 도면을 계속 확인하며 업무수행이 필요한 경우 유용하게 사용할 수 있으며, 뷰어 내 텍스트 검색 조회, 도면에 대한 객체, 형상 비교, 마크업 등록 수정 및 이력관리 기능을 통해 의사 소통 및 명확한 업무 파악이 용이하다. (8) CAD 연계 CAD 내 도면관리 메뉴를 생성하여 편리하게 도면관리 업무를 수행할 수 있다. 또한 도면 내 정보를 자동으로 추출하여 도면을 기준으로 하여 도면과 데이터의 정합성을 확보할 수 있으며, 반대로 외부데이터를 도면에 삽입하여 양방향 관리가 되도록 구성할 수 있다. 3. 도입 효과 급격하게 변화하는 환경에 대응하기 위해 제품 개발에 관련된 모든 정보와 프로세스를 통합함으로써 신속하게 변화에 대응할 수 있으며, 효율적인 협업을 도모하여 의사소통과 협업을 강화할 수 있다. 데이터의 효율적인 관리를 통해 중복 및 오류를 줄이고 일관성을 유지하며 프로젝트 관리를 통해 업무의 효율성 및 개발 기간을 단축하며 제품의 정확성 및 품질을 확보할 수 있고 프로젝트 및 제품의 개발 과정을 체계적으로 관리하며 노하우 축적하여 업무 효율 및 생산성 향상을 증대시킬 수 있다. 4. 주요 고객 사이트 LG에너지솔루션, 코닝정밀소재, SKC, 동국제강, 서울교통공사, 한국가스기술공사, 우진산전, 우정사업본부 등 약 50여 개의 업체에 자체 개발 솔루션인 TeamPlus를 성공적으로 구축하였고, 지속적인 유지관리를 통해 활용성을 확장해가고 있다.     좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기