제조 산업의 디지털 전환은 이제 단순한 자동화나 시스템 도입의 단계를 넘어섰다. 최근 산업 현장에서 화두가 되는 것은 AX(AI Transformation), 즉 인공지능이 실제 공정과 의사결정에 얼마나 깊이 관여하며 성과로 연결되는가에 대한 문제다. 이러한 변화의 중심에서 엘리스그룹 (https://elice.io) 은 교육 기업의 정체성을 넘어, AI 인프라·클라우드·산업별 솔루션을 아우르는 ‘AI 풀 스택 기업’으로 진화하며 제조 AX의 새로운 기준을 제시하고 있다. ▲ 엘리스그룹 김재원 대표 AI 교육 기업에서 AI 풀스택 기업으로 엘리스그룹은 가상화 실습 환경 기반의 AI 교육 실습 플랫폼 ‘엘리스LXP’를 통해 국내 AI 교육의 표준을 정립해 온 기업이다. 대학과 공공기관, 기업 교육 현장에서 축적한 실습 중심 교육 경험은 엘리스의 출발점이었다. 그러나 엘리스는 교육을 출발점으로 삼아, AI를 실제 현장에서 작동시키는 기술로 영역을 확장해 왔다. 기업의 DX를 넘어 AX 전환을 설계하는 핵심 파트너로 자리매김한 것이다. 김재원 대표는 이러한 변화에 대해 “AI는 교육만으로 완성되지도, 인프라만으로 작동하지도 않는다. 엘리스는 교육과 인프라, 그리고 산업 현장을 하나의 흐름으로 연결하는 구조를 만들고자 했다”고 설명한다. 엘리스그룹의 핵심 경쟁력은 교육과 인프라를 동시에 보유한 독특한 사업 구조에 있다. 엘리스는 현재 고성능 GPU 기반의 모듈형 데이터센터 ‘엘리스 AI PMDC(Portable Modular Data Center)’와 AI 특화 클라우드 솔루션 '엘리스클라우드'를 운영하며, 기업 맞춤형 AI 솔루션 개발과 인재 양성 교육을 병행 제공하고 있다. 특히 엘리스 AI PMDC는 데이터 주권과 보안이 중요한 제조 현장을 겨냥한 이동식 모듈형 데이터센터로, 짧은 시간 안에 프라이빗 클라우드 환경을 구축할 수 있는 것이 특징이다. 공장 내부 설치가 가능해 민감한 공정 데이터를 외부로 반출하지 않고도 AI를 운용할 수 있으며, 가상화된 환경에서 효율적인 인프라 운영이 가능하도록 설계됐다. 김 대표는 “제조 현장에서 AI를 도입하지 못하는 가장 큰 이유는 기술 부족이 아니라 데이터 주권과 보안에 대한 우려”라며, “PMDC는 이러한 현실적인 장벽을 해결하기 위한 엘리스의 해답”이라고 강조한다. 제조 AX의 A to Z를 제시하다 엘리스그룹은 ‘교육부터 인프라까지 아우르는 제조 AX의 A to Z’를 핵심 전략으로 내세운다. 단일 기술이나 제품이 아닌, 제조 AX 전 과정을 하나의 로드맵으로 제시하는 것이 엘리스의 전략이다. 엘리스는 임원을 위한 AX 전략 교육부터 실무 임직원을 위한 AI 활용 교육까지, 직급·산업별 맞춤형 AX 교육 커리큘럼을 운영한다. 데이터 및 인프라 진단을 시작으로, 임원 및 실무자 AX 교육, 맞춤형 PoC 진행, 엘리스클라우드 기반 AX 솔루션 개발, 전사 확산으로 이어지는 종합 AX 로드맵을 제안한다. 김 대표는 “인프라를 구축했지만 이를 운영할 인력이 없거나, 교육은 받았지만 실습할 환경이 없는 기업이 여전히 많다”며, “당사는 이 단절을 없애는 데 집중하고 있다”고 부연했다.  에이전틱 AI로 제조 현장의 판단을 자동화하다 최근 엘리스그룹이 주력하는 분야는 에이전틱 AI(Agentic AI) 기반 제조 AX다. 이는 단순히 데이터를 분석하는 수준을 넘어, AI가 스스로 문제를 인식하고 판단하며 공정을 최적화하는 자율적 시스템을 의미한다. 엘리스는 자체 개발한 VLM 기반 AI 문서 분석 솔루션을 비롯해, 제조 현장의 방대한 매뉴얼과 공정 기록을 학습하는 산업 맞춤형 AI 솔루션을 선보이고 있다. 이러한 솔루션은 숙련 인력의 경험에 의존하던 현장 업무를 AI가 신속하고 정확하게 지원하도록 돕는다. 김 대표는 “제조 현장의 경쟁력은 결국 얼마나 빠르고 정확하게 판단하느냐에 달려 있다”며, “에이전틱 AI는 사람의 의사결정을 보조하는 수준을 넘어, 공정 자체를 지능화하는 핵심 기술”이라고 강조한다. 데이터 주권과 보안, 그리고 검증된 AX 역량 제조 AX 시장은 현재 ‘도입’보다 ‘안착’이 더 큰 과제로 떠오르고 있다. 많은 기업이 생성형 AI와 에이전틱 AI 도입을 검토하고 있지만, 핵심 제조 데이터의 외부 유출 우려와 내부 인력 부족이라는 현실적인 문제에 직면해 있다. 엘리스그룹은 이러한 문제를 AI 풀 스택 역량으로 해결한다. 고객의 요구에 따라 온프레미스, 프라이빗 클라우드를 유연하게 구성하며, PMDC 기반 구조를 통해 물리적으로 격리된 폐쇄형 환경에서의 AI 운영을 가능케 한다. 특히 현대차 남양연구소와 제조 AI 솔루션을 공동 개발한 경험은 엘리스의 보안 신뢰도와 공정 이해도를 동시에 입증하는 사례로 평가받는다. 대규모 제조 기업의 복잡한 보안 요구사항을 아키텍처 설계 단계부터 반영할 수 있는 역량은 엘리스의 중요한 경쟁력이다. 김 대표는 “AX는 단기간에 끝나는 프로젝트가 아니다. 인프라, 보안, 인재가 함께 준비되지 않으면 결국 현장에서 멈추게 된다”고 강조하며, 엘리스가 인프라와 교육을 수직 계열화해 AX 상용화의 허들을 낮추고 있다고 설명했다. ▲ 엘리스 AI PMDC 모형 현장에서 완성되는 AX, 그리고 글로벌 확장 엘리스그룹의 궁극적인 목표는 기술이 현장에서 완성되는 선순환 구조를 만드는 것이다. 이를 위해 업종별 제조 AX 레퍼런스 아키텍처와 맞춤형 AX 교육 커리큘럼을 고도화할 계획이다. 자동차, 부품, 식음료 등 산업별로 요구되는 AI 역량을 정교하게 정의하고, PMDC와 에이전틱 AI를 결합해 공장 단위의 AI 생태계를 완성한다는 구상이다. 또한 국내에서 검증된 PMDC와 AX 솔루션을 기반으로 글로벌 제조 거점으로의 진출도 추진한다. 데이터 주권 걱정 없이 AI를 활용할 수 있는 인프라와 교육 패키지를 글로벌 시장에 확산시켜, 글로벌 AI 클라우드 시장에서의 영향력을 확대해 나갈 방침이다. 김 대표는 “제조 AX는 국가와 산업을 가리지 않는 공통 과제”라며, “국내에서 검증된 엘리스의 모델을 글로벌 제조 현장으로 확장해 나가겠다”고 밝혔다.  ‘현장에서 즉시 작동하는 AI’를 만나다 엘리스그룹이 시장에서 지향하는 바는 분명하다. 막연한 AI 기술이 아닌, 제조 현장에서 즉시 작동하는 AI의 실체를 보여주는 것이다. 엘리스는 이를 통해 데이터 주권과 보안, 인력 문제로 AX 도입을 망설이던 기업들에게 현실적인 해법을 제시하고자 한다. 현장의 실무자부터 경영진까지 엘리스의 AI 풀스택 솔루션을 통해 자사 AX의 청사진을 구체화할 수 있을 것으로 기대된다. 교육과 인프라, 그리고 산업 현장을 하나로 연결하는 엘리스그룹의 AX 전략이 제조 산업의 새로운 기준으로 자리 잡을지 주목된다.  

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.

#앤시스 #Ansys #오토모티브 #모빌리티   차세대 자동차 설계를 위한 해석 전략, 제조차 실무자가 직접 전합니다. 2025년 7월 16일(수), 수원컨벤션센터에서 열리는 Ansys Automotive Conference : BASE 2025에서는 현대자동차, 현대위아, HL만도의 실무자와 GM 출신 Ansys 전문가의 최신 해석 사례와 AI 기반 기술 적용 방법을 공유합니다. ✅관련 기사 보기: 앤시스, 현대차 구조 해석 솔루션 공급 우선협상대상자로 선정     ???? 놓치면 안 되는 세션! 현대차 유영민 책임: 전기차 배터리 하부 충돌 안전성 확보 해석 기법 적용 현대차 배근형 책임: 새로운 구조 해석 솔루션 검토 현대위아 박정훈 연구원:  기어박스 하우징 설계(해석) 최적화 대상 AI 적용 서울시립대 이승환 교수: AI 활용 자성체·전자기 시스템 해석 최적화 접근 Ansys 홍형주 박사 (前 GM 해석엔지니어) : 선진 차량 제조사 해석 업무 프로세스 *등록 시 Meet the Ansys Engineer를 사전에 신청하시면, 홍형주 박사님에게 궁금한 점을 직접 물어보실 수 있습니다.  Agenda ※ 행사 발표 자료들은 이후 별도로 제공되지 않습니다. 지금 등록하기 ▶ 아젠다 자세히 보기▶   Designed with Beefree

DN솔루션즈(DN Solutions)는 인도의 최대 금속 적층제조 장비·솔루션 공급업체인 인텍(INTECH Ad-ditive Solutions)사와 지분 투자 및 전략적 파트너십 계약을 체결했다고 밝혔다.   금속 적층 제조는 3차원 모델링 데이터를 기반으로 금속 소재를 층층이 쌓아 3차원 형상을 구현하는 기술로서 메탈 3D프린팅으로도 불린다. 이번 파트너십으로 DN솔루션즈의 금속 절삭 가공 분야의 전문성과 인텍의 금속 적층 제조를 위한 360° 종합 솔루션의 결합이 가능해졌다. 특히 DN솔루션즈는 금속 적층 분야에서 가장 활용도가 높고 발전된 기술인 레이저 파우더 베드 퓨전(Laser Powder Bed Fusion; LPBF) 기술을 추가하며 제품 포트폴리오를 확대할 수 있게 되었다. LPBF 기술은 금속 적층 제조 시장의 약 80%를 차지하며, 금속 분말을 얇게 도포한 후 레이저를 이용하여 금속 분말을 선택적으로 용융 및 융합하여 적층하는 방식으로 작동한다. 적층을 위한 플랫폼이 아래로 이동하면서, 추가 금속 분말이 도포되고 다시 용융(Melting) 및 융합(Fusion)하는 과정을 반복적으로 수행하여 점진적으로 최종 형상이 만들어지게 된다. 업계 전망에 따르면, 금속 적층제조 장비 시장은 2022년 약 1조 7,800억 원(11억 8,000만 유로)에서 연평균 26% 성장하여 2027년에는 약 5조 6,600억 원(37억 4,000만 유로) 규모로 성장할 것으로 예상된다. DN솔루션즈, 파트너십을 통한 성장과 전문성 강화 DN솔루션즈는 공작기계를 넘어, 제조 솔루션 제공자의 입지를 강화하기 위해 혁신 기술 기업에 대한 전략적 투자를 계속하고 있다. 제조 공정 전반의 오토메이션 플랫폼을 제공하고, 적층가공 등 다양한 가공 방식을 지원하기 위해서다.  앞서 DN솔루션즈는 2023년 독일의 공작기계용 CAD·CAM 소프트웨어 개발사 모듈웍스, 2024년 한국·미국 기반의 인공지능(AI) 플랫폼 기업 카본블랙, 지난 3월 17일 한국 로봇 자동화 기업 뉴로메카 등에 차례로 지분을 투자했고, 각각 긴밀하게 협력 중이다. 이번 인텍에 대한 투자도 그 연장선에 있는 전략적 결정이다. 김원종 DN솔루션즈 대표는 “DN솔루션즈는 인텍과의 이번 투자·협력을 통해, 금속 절삭 뿐만 아니라 금속 적층 제조까지 포함해 장비, 공정 기술, 소프트웨어 전반의 솔루션을 제공할 수 있게 되었다”면서, “자동차, 항공우주, 의료 기술, 전기·전자 등 시장에서 복잡한 형상과 내부 구조, 소재 효율성을 요구하는 분야나, 반도체 산업 공급 업체를 포함한 다양한 제조업 고객들의 성공을 지원할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 인텍 스리다르 발라람(Sridhar Balaram) 창립자·CEO는 “인텍의 디지털 지원을 기반으로 하는 360° 솔루션은 기존 시장의 표준을 넘어선다”며 “우리는 부품에서 시작해 개발 초기 단계부터 제조 안정화(Ramp-up) 및 생산 확대(Scaling)까지 고객과 함께한다”고 말했다. 한편, DN솔루션즈는 최근 인도의 풍부한 설계 역량 활용 계획을 잇따라 발표하며 첨단 제조 분야의 기술 리더십을 강화하고 있다. DN솔루션즈는 인도 벵갈루루 R&D센터를 올해 착공해, 조만간 한국·미국·유럽·중국 등으로 구성된 글로벌 엔지니어링 역량의 한 축을 맡길 예정이다. 인텍과의 파트너십은 이와 별도로 금속 적층이라는 새 분야에서 기술 역량을 강화할 전망이다.  경남 창원에 위치한 DN솔루션즈 R&D센터 KOTRA의 ‘2024 인도 진출전략’ 보고서에 따르면 인도는 매년 인도공과대학(IIT), 국립공과대학(NIT) 등 유수 공과대학에서 기계공학, 금속공학, 전기전자, 컴퓨터, 화학 분야 등의 엔지니어 150만명을 배출하는 기술 강국이다. 특히 DN솔루션즈 인도법인과 인텍이 자리잡고 있고, DN솔루션즈 신공장·R&D센터가 예정된 벵갈루루는 첨단제조·자동화·IT·소프트웨어·기초과학 분야의 최고급 인재가 풍부해 인도의 ‘실리콘밸리’로 불린다.  인도는 풍부한 엔지니어링 역량을 바탕으로 유니콘 기업 111개를 보유해, 세계 3위 규모의 스타트업 생태계를 이뤘다. 글로벌 기업들도 인도 내 대규모 연구개발 거점 확보에 열을 올리고 있다. 삼성전자, 현대차 등이 수천명 규모의 연구개발 인력이 근무중인 R&D 센터를 인도 현지에서 운영 중이다. GE, 지멘스, 보잉, 에어버스, ABB, 인텔, 퀄컴, 캐터필러 등 유수 글로벌 기업도 인도내 대규모 연구개발 거점을 운영 중이다.

SAP APAC(아시아 태평양)은 새롭게 개편된 아태 지역의 회장으로 사이먼 데이비스(Simon Davies)를 임명했다고 발표했다. 데이비스 회장은 싱가포르를 기반으로 한국, 호주, 뉴질랜드, 인도, 일본, 중화권과 동남아시아 등 아태 지역에서 SAP의 전략, 운영, 인사, 영업, 서비스, 파트너십, 수익성 등을 총괄하게 된다.  SAP는 아태 지역에서 78개 사무소에 걸쳐 3만 1000명 이상의 직원을 두고 있으며 현대차·기아, NEC 코퍼레이션, 콜스 그룹(Coles Group), 위프로(Wipro), 후지쯔(Fujitsu Limited), 시세이도, 히말라야, 코클리어(Cochlear), 일본항공을 비롯한 주요 고객에게 서비스를 제공하고 있다. 데이비스 회장은 지난 25년간 아태 지역에서 IT 설루션을 개발, 판매 및 구현하는 데 중요한 역할을 했으며, 마이크로소프트, 세일즈포스, 오라클 등 세계적인 소프트웨어 기업과 함께 일해 왔다. 가장 최근에는 스플렁크에서 아시아 태평양 및 일본 지역의 수석 부사장 겸 총괄 책임자로 3년 넘게 근무했다. 또한 그는 여러 상장 전(pre-IPO) 기술 기업의 이사회 일원이자, 호주법인이사협회(AICD) 회원으로 활동하고 있다. SAP의 아시아·태평양, 유럽·중동·아프리카(EMEA), 중부·동유럽(MEE) 지역 최고수익책임자(CRO)인 마노스 랩토폴로스(Manos Raptopoulos)는 “SAP는 목표, 인재, 그리고 파트너십을 기반으로 클라우드 및 AI 혁신을 가속화하고 있다”면서, “사이먼 데이비스 신임 회장은 혁신을 추구하며 빠르게 성장하는 아시아 시장에서 풍부한 경험을 쌓았으며, 다양성과 포용성을 갖추고 높은 성과를 내는 팀을 구축하는 데 뛰어난 전문성을 입증했다. SAP APAC은 데이비스 회장의 리더십 아래, 폴 매리엇 전 회장이 이끌어온 성과를 더욱 발전시키고 지속적인 혁신을 통해 고객 성공을 적극 지원할 것”이라고 말했다. 사이먼 데이비스 회장은 “새로운 여정을 시작하게 되어 매우 기대된다”고 밝혔다. 이어 “아시아 태평양 지역의 많은 선도 기업이 SAP와 함께 전략적 혁신을 가속화하고 있다”면서, “특히 성공적인 클라우드 기반을 구축하고 비즈니스 데이터를 효과적으로 활용하는 것은 AI, 데이터 분석, 지속가능성 등 새로운 성장 기회를 여는 핵심 열쇠가 될 것”이라고 전했다.  

PLM 업계 인터뷰    PLM의 역사와 발전을 위한 제언 한순흥 산업데이터표준협회 대표 PLM의 역사와 발전을 위한 제언 한순흥 교수는 카이스트 교수(기계공학, 해양시스템공학)를 역임하였으며, 2020년에 퇴임하고, 현재는 산업데이터표준협회(www.kstep.or.kr) 대표와 ISO TC184 SC4 JWG16(https://committee.iso.org/home/tc184sc4)의 컨비너로 활동하고 있다. - 국내 PDM/PLM의 역사에 대해 소개한다면. 1995년에 한국CAD/CAM학회가 만들어졌으며, 현재는 학회명이 한국CDE학회로 변경되면서 활동의 단초를 만들어 왔다. . 비슷한 시기에 STEP표준연구회가 만들어졌고, 2001년에 협회로 등록되었다. 1995년에 이수홍, 서효원 교수 중심으로 PDM연구회가 만들어졌고, 2006년 12월에는 현대차, 삼성전자, LG전자 등 기업들이 주도하는 ‘PLM 컨소시엄’이 창립되면서 국내 기업에 PLM의 보급도 활발해졌다.  PLM 컨소시엄이 모태가 되어 현재 한국산업지능화협회로 발전하게 되었고, 당시 활동해온 멤버들은 PLM  기술위원회로 활동하면서 현재에 이르고 있다. - PLM 관련 진행해 왔던 일 중에서 의미있는 일이나 에피소드가 있다면. STEP 표준은 CAD 데이터의 교환을 위한 국제 표준으로 출발하였으나, 그 기술의 발전과 함께, 산업계도 캐드캠에서 PDM, PLM으로 발전하여 오듯이 STEP 표준도 그 범위가 넓어져서, 현재는 PLM을 넘어 스마트 제조, 디지털 트윈으로 범위를 넓혀가고 있다. 저는 1995년부터 ISO TC184 SC4회의에 참석하여, 표준화 과정에 노출되는 CAD 기술의 내부를 배우려고 하였으며, 이제는 2018년부터 JWG16의 컨비너를 맡아, 직접 국제표준을 개발하고 있어서, 스마트 제조와 디지털 트윈에 대한 표준을 개발하며, 국제적인 전문가들과 대등하게 협력하고 있다. - 최근 PLM 트렌드는 어떠한가.  스마트 제조와 디지털 트윈으로 범위를 넓히면서, 특히 IoT, 6G 초고속 통신망 등으로 디지털 데이터에 대한 관심, 그 중에서도 산업데이터에 대한 수요와 관심이 확대되고 있다. PLM도 설계 개발 부문의 툴이라는 인식을 벗어나, 원래 단어가 뜻하는 생애주기에 걸쳐 중요한 역할을 하는 시스템으로 확장되어야 하며, 이를 위해 IoT, 6G 초고속 통신망, MES, ERP 등과 연결되는 것이 필요하다. - 향후 PLM//DX 관련 전망은 어떠하다고 보는가. 스마트 제조의 범위를 제조현장에 국한하고 보는 시각이 많지만, 이는 초연결사회에서 좁은 시각이라고 본다. 스마트 제조가 가능하려면, PLM, ERP, MES, IoT 등이 서로 긴밀히 연결되어야 하며, 데이터의 시발점인 PLM이 더 많은 역할을 해야 한다고 생각한다. - PLM/DX 분야의 발전을 위한 제언이 있다면. 인류의 기술 발전 속도가 가속되고, 이에 따라 인류의 데이터 보유량이 급격히 늘어나고 있다. 그 속도만큼 PLM이 다루는 범위도 같이 늘어나야, 현재의 위상을 유지하는 것이 가능하다고 본다. 물론 그 이상의 발전과 확산이 필요하며, PLM 기술의 전문집단이 힘을 모아 교류하고 발전시켜 나가야 할 것이다.     좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기 

엔비디아가 현대자동차그룹과 전략적 파트너십을 맺고, AI와 산업용 디지털 트윈으로 안전하고 보안이 강화된 차세대 모빌리티를 위해 협력할 예정이라고 밝혔다. 현대자동차그룹은 생산 시설 최적화와 함께 소프트웨어 중심 차량과 로봇을 비롯한 주요 모빌리티 제품에 광범위한 AI 이니셔티브를 도입하고 있다. CES 2025 전시회에서 발표된 이번 협력을 통해 현대자동차그룹의 스마트 모빌리티 혁신은 엔비디아 가속 컴퓨팅, 생성형 AI, 디지털 트윈, 물리 AI 기술을 만나 한층 더 강화될 예정이다. 현대자동차그룹은 엔비디아의 데이터센터급 컴퓨팅과 인프라를 활용할 계획이다. 이를 통해 첨단 AI 모델을 훈련하고, 강력한 자율주행차 소프트웨어 스택을 구축하는 데 필수인 방대한 데이터를 효율적으로 관리할 수 있다. 현대자동차그룹은 엔비디아 OVX 시스템에서 실행되는 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼을 통해 기존 소프트웨어 툴 전반에 디지털 스레드를 구축할 예정이다. 이를 통해 디지털 트윈 환경에서 정확한 차량 설계와 프로토타이핑을 달성할 수 있다. 현대자동차그룹과 엔비디아는 이를 통해 엔지니어링 효율을 높이고, 비용을 절감하며, 출시 기간을 단축시킬 것으로 기대하고 있다.     또한, 현대자동차그룹은 자율주행 시스템 개발과 자율주행 애플리케이션 검증을 위한 시뮬레이션 환경을 구축하기 위해 엔비디아와 협력할 예정이다. 자율주행차의 안전한 배포에 있어 시뮬레이션의 중요성은 점점 더 커지고 있다. 시뮬레이션은 모든 가능한 날씨, 교통 상황, 위치는 물론 드물거나 위험한 시나리오에서 자율주행 기술을 안전하게 테스트할 수 있는 방법을 제공한다. 현대자동차그룹은 옴니버스 기술을 활용해 디지털 트윈과 같은 애플리케이션을 개발해 기존과 미래 제조 라인을 시뮬레이션으로 최적화할 예정이다. 이러한 디지털 트윈은 생산 품질을 개선하고 비용을 절감하며 전반적인 제조 효율을 높일 수 있다. 그리고 현대자동차그룹은 옴니버스를 기반으로 구축된 로보틱스 시뮬레이션 프레임워크인 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)을 사용해 공장에 안전하게 배치할 산업용 로봇을 제작하고 훈련할 수 있다. 엔비디아는 자동화 제조를 위한 AI 툴과 라이브러리를 통해 로보틱스 인텔리전스의 발전을 돕고 있다. 그 결과 현대자동차그룹은 물리적으로 정확한 가상 환경에서 산업용 로봇 훈련을 실시해 제조를 최적화하고 품질을 향상시킬 수 있다. 이는 로봇과 실제 환경 간의 상호작용을 보다 직관적이고 효과적으로 구현하는 동시에 로봇이 인간과 함께 안전하게 작업할 수 있도록 보장하는 데 도움을 준다. 현대자동차그룹의 GSO(Global Strategy Office) 본부장인 김흥수 부사장은 “현대자동차그룹은 로봇, 자율주행, 스마트 공장 등 다양한 분야에서 AI 기술을 활용해 혁신적인 시도를 하고 있다. 엔비디아와의 협력을 통해 이러한 혁신을 내실화하고 가속화해, 미래 모빌리티를 선도하는 기업으로 도약할 것”이라고 말했다.