독일의 PLM(제품 수명주기 관리) 전문 기업인 콘택트 소프트웨어(CONTACT Software)가 오는 11월 13일 서울에서 ‘CONTACT Elements LIVE Tour 2025(CELT Korea)’ 행사를 개최한다고 전했다. 이번 세미나는 ‘Fast Forward - 디지털 전환(Digital Transformation)’을 주제로 제조 산업 전반의 디지털 혁신과 AI(인공지능) 기반의 업무 프로세스 자동화를 중점적으로 다룬다. 행사는 콘택트 소프트웨어가 주최하며, 국내 파트너사인 세원에스텍과 슬렉슨(SLEXN)이 함께 참여하는 이번 행사에서는 전기 레이싱카 제조사 사례를 통해 아이디어 창출부터 애프터서비스까지 AI가 제품 개발의 모든 단계를 어떻게 혁신할 수 있는지를 콘택트의 클라우드 기반 PLM 설루션을 통해 소개한다.     세션은 ‘Fast Forward’ 시리즈로 구성돼 있으며, ’경영부터 생산 현장까지의 AI 혁신’ 키노트를 비롯해 ▲제품 개발과 요구사항 관리의 자동화 ▲엔지니어링 변경 관리 및 생산 연계 워크플로 ▲AI 기반 의사결정 지원 및 지속가능한 혁신 전략 ▲제조·생산 프로세스의 실시간 추적 및 서비스 관리 등에 관한 프레젠테이션과 라이브 데모가 진행된다. 또한 콘택트 고객의 실제 사례 발표와 파트너사 프레젠테이션, 그리고 만찬 네트워킹이 이어진다. 참석자들은 디지털 전환을 고민하는 국내 제조업계 관계자, IT 및 PLM 담당자, 그리고 지속가능한 제품 개발을 모색하는 전문가들로 구성될 예정이다. 콘택트 소프트웨어 코리아의 이상훈 한국영업대표는 “이번 CELT Korea는 단순한 기술 세미나가 아니라 AI와 PLM이 결합해 만들어내는 미래 제조 혁신의 방향을 직접 체험할 수 있는 자리”라면서, “디지털 전환을 준비하는 모든 기업에 새로운 영감을 제공할 것”이라고 말했다.

앤시스 CAE 해석 소프트웨어 공급업체 리스트 입니다. 이미지 출처 : 앤시스 앤시스코리아(Ansys Korea) (04631) 20F State Tower Namsan 100, Toegye-ro, Jung-gu, Seoul Republic of Korea Phone: 6009-0500 Fax: 02-6020-5745~7 https://www.ansys.com/ko-kr 다우데이타(DAOU DATA CORP.) 5F&11F, 311, Dongmak-ro Mapo-gu, Seoul South Korea Phone: +82 2 6991 1221 Fax: +82 2 3411 1305 Website: members.daoudata.co.kr Email: team_ansys@daoudata.co.kr 케이씨이아이(KCEI) 15F KOLON Billant 1 Cha, 30 Digital-ro 32-gil Guro-gu, Seoul 08390 South Korea Phone: +82 2 2103 4000 Fax: +82 2 2103 4050 Website: kcei.com Email: sales@kcei.com 코스테크(KOSTECH) Namjung City Plaza 1th #804 760 Janghang-dong Ilsandong-gu Goyang-si Gyeonggi-do, 10410 Korea Phone: +82 31 903 2061 Fax: +82 31 903 2076 Website: kostech.co.kr Email: sales@kostech.co.kr Support: kostech.co.kr/support 로터스 (LOTUS Technologies, Inc.) 22, Bongeunsa-ro 37-gil Gangnam-gu, Seoul South Korea Phone: +82 2 543 3991 Website: lotustech.co.kr Email: lotustech@lotustech.co.kr MDS 인텔리전스(MDS Intelligence) 9 Fl, Pangyo Seven Venture Valley, 17 Pangyo-ro 228beon-gil, Bundang-gu Seongnam-si, Gyeonggi-do South Korea Phone: +82 31 601 4006 Fax: +82 31 601 4013 Website: mdsit.co.kr Email: medini@mdsit.co.kr 모아소프트(MOASOFT) 422 Ogeum-ro, Songpa-gu Seoul 05770 (Yeonam Building 4F-6F) South Korea Phone: +82 10 3603 8801 Fax: +82 2 407 3511 Website: www.moasoftware.co.kr Email: info@moasoftware.co.kr 래디언트 솔루션(Radiant Solution Co., Ltd.) B-802, 583 Yangcheon-ro Gangseo-gu, Seoul, 07547 South Korea Phone: +82 2 2065 0726 Fax: +82 2 2065 0728 Website: www.radiantsolution.co.kr Email: optical@radiantsolution.co.kr 태성에스엔이(TAE SUNG Software & Engineering Inc.) 10F, 27, Seongsui-ro 7-gil Seongdong-gu, Seoul, 04780 South Korea Phone: 82-2-3431-2442 Fax: 82-2-2117-0017 Website: www.tsne.co.kr Email: marketing@tsne.co.kr 지원: https://www.tsne.co.kr/contact 에이블맥스(ableMAX) 234, Teheran-ro Gangnam-gu, Seoul South Korea Phone: +82 2 539 5212 Fax: +82 2 539 5213 Website: ablemax.co.kr Email: info@ablemax.co.kr Support: blog.naver.com/able   앤시스 공급 제품 리스트 보러가기   출처 : 앤시스코리아 https://www.ansys.com/ko-kr/contact-us * abc순

제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (3)   크레오 시뮬레이션 라이브(Creo Simulation Live)는 설계자 중심의 실시간 통합 해석 설루션으로, 빠르고 쉽게 구조·열·모달·유체 해석을 수행할 수 있는 설루션이다. 크레오 12.0 크레오 시뮬레이션 라이브에서는 더욱 향상된 기능으로 제품 개발 효율과 품질을 동시에 높일 수 있다. 이번 호에서는 크레오 12.0에서 추가된 패스너(fastener) 추가 및 예비 하중(preload) 조건 적용, 자동 접촉(contact) 감지 및 생성을 기반으로 하여 구조 해석을 진행해보자.   ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   이번 호에서는 다음과 같은 어셈블리를 해석해보자. 해석하고자 하는 모든 부품에 필요한 재료를 지정한다.     해석을 하기 위해 메뉴에서 ‘라이브 시뮬레이션’을 선택한다.     ‘시뮬레이션 추가’에서 원하는 해석 유형을 선택한다. 이번 호에서는 구조해석을 하기 위해 ‘구조 시뮬레이션 검토’를 선택한다.     어셈블리를 모두 해석하지 않고 원하는 부품만 해석하기 위해 ‘범위’를 통해 부품을 지정한다. ‘B02482.prt’, ‘B02400.prt’ 이 두 부품을 제외하고 나머지 부품을 모두 선택한다.     다음으로 제약조건을 설정해 보자. ‘고정’ 아이콘을 선택한다.     고정하고자 하는 서피스 면을 선택한 후 확인한다. 예제에서는 그림과 같이 네 개의 구멍을 선택한다.     다음으로는 베어링 하중을 부여한다. 크레오 12.0 라이브 시뮬레이션에서는 베어링 하중을 부여할 수 있다. 베어링 하중을 부여하는 경우 힘이 핀/구멍 연결로 적용되며, 하중 분포는 지정된 방향으로 원통의 절반에 걸쳐 자동으로 적용된다. 베어링 하중은 완전 원통형에서만 지원되고, 강도 및 방향의 기준으로 정의되거나 방향 컴포넌트의 기준으로만 정의될 수 있다. 베어링 하중을 부여할 수 있게 되면서 핀/구멍 연결 하중을 좀 더 정확하게 시뮬레이션할 수 있게 되었다. 메뉴에서 ‘베어링 하중’을 선택한다.     그림과 같이 ‘B02521.prt’의 안쪽 면을 참조로 선택한 후 방향에 값을 입력한다. 이번 호에서는 X 방향으로 ‘-500N’, Z 방향으로 ‘-200N’을 입력한 후 확인한다.     다음으로 두 번째 베어링 하중을 입력한다. 베어링 하중 아이콘을 선택한 후 이번에는 ‘GB6LASTSN001228.prt’의 서피스 면을 참조면으로 선택한다. 하중의 값은 X 방향으로 ‘-200N’, Z 방향으로 ‘50N’의 힘을 입력한 후 확인한다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (8)   이번 호에서는 파이프 유로 형상 설계 최적화를 위해 NX CAD와 심센터 스타-CCM+(Simcenter STAR-CCM+)를 사용하여 CAD 치수 변수를 수정하며 유동해석의 자동화 워크플로를 구성하고 최적화를 진행하는 과정을 소개한다. ■ 연재순서 제1회 AI 학습 데이터 생성을 위한 어댑티브 샘플링과 SHERPA의 활용 제2회 근사모델 기반의 최적화 vs. 직접 검색 기반의 최적화 제3회 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 제4회 산포특성을 가지는 매개변수의 상관성 및 신뢰성 분석 제5회 실험 측정과 해석 결과 간의 오차 감소를 위한 캘리브레이션 분석 제6회 프로세스 자동화 Ⅰ – 구조 설계 최적화 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 히즈를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   이번에 사용할 심센터 스타-CCM+는 2006년에 첫 버전이 공개되었으며, 통합된 환경과 클라이언트-서버 접근 방식은 당시의 CFD 해석 방법에 새로운 패러다임을 제시했다. 첫 출시 이후 주요 기능이 빠르게 확장되었는데, 대표적으로 코드의 기반이 되는 ‘메시 파이프라인(mesh pipeline)’과, 산업용 CFD 최초로 다면체(polyhedral) 메시 기술을 도입한 점이 큰 변화였다. 2010년에는 컴퓨팅 하드웨어의 가격이 저렴해지는 반면, 라이선스 비용이 하드웨어 활용의 제약이 된다는 시장의 목소리를 반영해 ‘파워 세션(Power Session) 라이선스’를 도입하였고, 이를 통해 하나의 고정 비용으로 무제한 코어에서 대규모 병렬 해석을 수행할 수 있게 되어, 소프트웨어 사용 비용과 하드웨어 활용 간의 한계를 완전히 해소하는 사용 환경을 마련하였다. 2012년에는 업계 최초로 ‘오버셋 메시(overset meshes)’ 기능을 도입해 실제 현장에서 움직이는 격자 기반 해석을 더욱 직관적으로 구현할 수 있게 되었고, 2015년에는 산업용 CFD를 넘어 유체-구조 연성 등 진정한 다중물리 해석을 지원하기 위해 유한요소(finite elements) 해석 솔버를 통합했으며 전자기 해석까지 기능을 확장했다. 오늘날 스타-CCM+는 자동화 기능, 설계 탐색 도구, 포괄적인 다중물리 해석, 그리고 산업을 선도하는 데이터 분석 및 협업형 가상현실 환경까지 지원하며 그 성장을 지속하고 있다. 그 외에도 다양한 혁신적 진보를 이루었지만, 이 내용만으로도 지난 짧은 기간 내 스타-CCM+가 얼마나 빠르게 발전했는지 잘 보여준다고 할 수 있다.   그림 1   프로세스 자동화 다분야 설계 최적화(MDO : Multidisciplinary Design Optimization) 수행 시 설계 및 분석에서 효율적인 데이터 교환 및 프로세스 연동이 필수이므로, 데이터를 신속하고 정확하게 받기 위해서는 다이렉트 인터페이스 포털(Direct Interface Portal)이 필요하다. HEEDS(히즈)에서는 심센터 스타-CCM+를 위한 포털(Portal)을 제공하므로 빠른 설정이 가능하다. 그림 2는 HEEDS에서 제공하는 다양한 설루션의 다이렉트 인터페이스 포털 목록이다.   그림 2   <그림 3>은 파이프 유로 설계 최적화 자동화 워크플로의 주요 단계와 각 툴의 역할을 요약한다.   그림 3   첫째, NX_CAD 포털에서는 HEEDS가 NX CAD의 파트 파일(*.prt)을 NX Expressions를 활용하여 변수(치수 등)를 자동으로 수정한다. 수정된 파이프 형상이 파라솔리드(parasolid) 형식(*.x_t)으로 내보내지는데, 이 파일에는 해석에 필요한 Named Face(경계면) 정보를 포함한다. 둘째, STAR-CCM+ 포털에서는 스타-CCM+ 해석 파일(*. sim)이 전달받은 신규 형상(*.x_t)을 읽고, 메시 업데이트와 경계조건 수정이 자동으로 적용된다. 이후 유동 해석이 수행된 뒤, 결과값은 HEEDS가 자동 추출한다. <그림 3>은 NX CAD와 스타-CCM+ 간의 입력/출력 파일 흐름, 형상 전송, 변수-응답 데이터 매핑 관계를 시각적으로 정리한다. 이처럼 각 단계를 자동화로 설정하면 설계 변수 변경부터 해석 실행 및 결과 평가까지 전체 최적화 과정을 빠르고 효율적으로 반복할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

                 

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (5)   최근 다쏘시스템의 구조해석 소프트웨어인 아바쿠스(Abaqus)는 마모 현상을 보다 정밀하게 모델링하고 예측할 수 있도록 Contact Wear 기능을 도입하였다. 접촉해석에 Archard 마모 모델을 통합하여, 반복 접촉에 따른 재료 손실을 계산할 수 있는 환경을 제공한다. 이번 호에서는 아바쿠스의 Contact Wear 기능을 활용하여 반복 접촉과 마모가 주요 이슈인 타이어 트레드 및 브레이크 패드 부품을 대상으로 수행한 해석 사례를 소개한다.    ■ 강주연 다쏘시스템코리아의 구조해석 담당 기술 컨설턴트이다. 자동차/차량부품/전자기기 산업을 포함한 다양한 산업군에 구조해석 설루션을 적용하여 고객에게 가치를 전달하는 역할을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   ■ 임영빈 다쏘시스템의 SIMULIA support team에서 근무하고 있으며 서강대학교에서 기계공학 학부 및 석사과정을 마쳤다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   마모(wear)는 기계적 마찰이나 화학적 작용에 의해 접촉 표면의 재료가 점진적으로 손실되는 현상으로, 다양한 산업 분야에서 발생하는 대표적인 열화 메커니즘 중 하나이다. 특히, 반복적인 접촉을 통해 하중을 전달하거나 마찰을 견디는 부품에서는 마모 현상을 정량적으로 파악하고 예측하는 것이 제품의 수명과 성능을 유지하는 데 매우 중요하다. 제품의 성능을 사전에 예측하기 위해서는 수치해석적 접근이 활용되지만 마모는 재료의 물성, 온도, 접촉압력, 슬립속도 등의 다양한 변수에 의해 좌우되므로, 이러한 복합적인 영향을 고려한 정밀 해석을 수행하기란 쉽지 않다. 따라서, 실제 산업 현장에서는 마모 문제를 실험적 접근에 의존하거나, 수치해석을 활용하더라도 접촉압력이나 마찰 에너지를 마모 지표로 삼는 간접적인 평가 방식에 국한되는 경우가 많았다.   그림 1. 헬리컬 베벨 기어의 마모 해석   아바쿠스 Contact Wear 기능 소개 아바쿠스는 2024 FD01 버전부터 접촉 정의 시 Archard 마모 모델을 적용하여, 반복 접촉에 의해 누적되는 마모 현상을 수치적으로 예측할 수 있다. Archard 모델은 마모 속도(wear rate)가 접촉압력(contact pressure)과 슬립속도(sliding velocity)에 의해 결정된다는 물리적 특성을 기반으로 하며, 연속체 역학 수준에서 마모 현상을 표현하는 직관적이고 활용도 높은 모델이다. 아바쿠스는 <표 1>과 같이 Archard 모델의 다양한 변형식을 제공하며, 마모계수(wear coefficient)에 표면 마모거리, 접촉압력, 온도 등의 인자에 대한 의존성을 설정할 수 있다. 이를 통해 사용자는 시험 데이터를 기반으로 마모 거동을 정교하게 구현할 수 있으며, 복잡한 접촉 조건 하에서도 높은 예측 정밀도를 확보할 수 있다. <표 2>에는 아바쿠스의 버전 별 마모 기능 개발 이력이 요약되어 있으며, 지속적인 기능 개선을 통해 실무 적용성과 확장성을 강화하고 있다.   표 1. Variation of Archard’s model in Abaqus   그림 2. Surface wear property edit dialog   표 2. Development sequences of contact wear   Steady State Transport 해석을 활용한 마모 해석 사례 이번 호에서는 아바쿠스/스탠더드(Abaqus/Standard)의 Steady-State Transport(이하 SST) 해석을 통해 마모 속도를 산정하고, 이를 시간 증분으로 외삽하여 누적 마모량을 계산하였다. SST 해석은 회전체의 마찰 및 관성 효과를 고려하여 정상상태 롤링(rolling) 및 슬라이딩(sliding) 거동을 계산하는 기법으로, 해석 시간을 단축시키면서도 장기적인 반복 접촉에 따른 마모 거동을 효율적으로 평가할 수 있다는 장점이 있다.   타이어 트레드 마모 해석 사례 타이어 트레드(tread)의 마모는 주행 안정성, 제동 성능, 타이어 수명에 직접적인 영향을 미치는 핵심 요소 중 하나이다. 이번 호에서는 마모가 뚜렷하게 발생하는 조건인 제동(braking) 상화을 해석 조건으로 설정하였다. 제동 시 차량 속도가 타이어의 회전 속도보다 빠르기 때문에 타이어가 노면 위에서 끌리는(slipping) 현상이 발생하며, 이에 따라 마모가 빠르게 진행된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

  18　THEME . PLM과 AI로 가속화하는 제조 디지털 전환의 미래 Ⅰ   설계 데이터를 연결하다 : 퍼시스그룹의 디지털 트윈 기반 DX 전략 / 정연석 생성형 경험 기반 PLM을 통한 업무 혁신 : 다쏘시스템의 새로운 접근 / 김병균 현장이 원하는 디지털 트윈 : 최소 인프라, 최대 효과를 위한 접근법 / 송희삼 수주형 제조기업을 위한 PLM 연계 프로젝트형 생산 관리 DX / 김장순   Infoworld   Editorial 17　AI 에이전트와 함께 하는 제조업 혁신의 골든타임   Case Study 30　올림픽 금메달을 뒷받침한 3D 프린팅 혁신　금속 3D 프린팅으로 경기용 요트의 부품 제작 32　디지털 전환의 잠재력을 실현하는 메타버스 기술　성공적인 산업 메타버스 구현을 위한 필수 요소   New Product 36　2D CAD의 새로운 기준 제시하는 차세대 설계 플랫폼　ZWCAD 2026 42　디지털 휴먼의 제작 워크플로 향상 및 생태계 확장　메타휴먼 5.6 79　이달의 신제품   Focus 46　AI와 클라우드로 뻗어나가는 NX, 제품 개발의 혁신을 뒷받침한다 48　트림블 코리아, ‘파워팹’으로 철골 제작의 디지털화 및 효율 향상 지원 50　3D 콘텐츠 제작 시대, 어도비 서브스턴스가 펼치는 미래 52　3D 프린팅, 제조 혁신 이끌 생산 기술 될까…현실의 벽과 돌파구는? 54　SAP, 모든 설루션에 AI 탑재…“데이터 중심의 선순환 구조로 비즈니스 AI 혁신” 56　AWS, “다양한 기술로 국내 기업의 생성형 AI 활용 고도화 돕는다” 58　한국생산제조학회 2025 춘계학술대회, 생산제조 기술의 미래를 논의하다   On Air 60　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　자율주행의 미래 : AI와 데이터 통합을 통한 지멘스 ADAS 혁신 62　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　HP Z북 울트라, AI 워크스테이션의 새로운 기준 제시 63　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　창의적 디자인의 미래, AI와 3D 프린팅에서 찾는다 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　제조업을 바꾸는 양자 컴퓨팅의 힘 66　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　디지털 트윈 시대의 3D 자산 관리 혁신하는 유니티 애셋 매니저   Column 67　포괄적 디지털 트윈으로 제조 공장의 미래를 설계하다 / 오병준 70　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　스마트 디지털 트윈을 위한 디지털 온톨로지와 디지털 스레드 74　현장에서 얻은 것 No. 21 / 류용효　AI 시대 제조업 생존 전략 : ‘듀얼 브레인’을 장착하라   82　New Books   Directory 147　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 84　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (5) / 천벼리　온라인 CAD 아레스 쿠도의 주요 기능 88　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　오픈소스 LLM 모델 젬마 3 기반 AI 에이전트 개발해 보기 97　새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (9) / 최영석　유틸리티 기능 소개 Ⅶ 100　BIM 전문인력 양성을 위한 해법을 찾는다 / 함남혁　BIM 전문가 민간자격 국가공인 현황과 발전 방향   Visualization 104　AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (5) / 최석영　AI 기반 몰입형 사운드 디자인   Reverse Engineering 110　시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (8) / 유우식　확률과 통계   Mechanical 116　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (1) / 박수민　크레오 파라메트릭 12의 개선된 인터페이스 기능   Manufacturing 122　생산 계획부터 운영까지 혁신하는 스마트 제조 / 이노쏘비　PINOKIO가 선보이는 스마트 공장 기술과 사례   Analysis 107　로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (1) / 윤경렬, 김도희　데이터 분석에 로코드 설루션이 필요한 이유 128　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 이효행　바닥 충격음과 층간 소음 문제 해결을 위한 예측 모델 및 실험 분석 133　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (24) / 나인플러스IT　충실도 흐름 솔버로 항공 엔진의 시뮬레이션 정확도 업그레이드 136　최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (6) / 이종학　프로세스 자동화 | – 구조 설계 최적화 142　산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (5) / 강주연, 임영빈　아바쿠스의 Contact Wear 기능을 활용한 마모 해석과 응용     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

‘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

"글로벌 리더들이 선택한 프리미엄 설계 플랫폼, SIEMENS NX 최신 기술과 AI전략을 만나보세요!" 이번 행사에서는 협업, 다영역 설계, 몰입형 기술, AI, 원가 관리 등 다양한 분야에서 NX가 제공하는 최신 트렌드를 소개하며, 이를 통해 어떻게 비즈니스 가치를 극대화할 수 있는지 알아봅니다.  

AI, 디지털 전환(DX)의 가속화로 급변하는 제조 산업 환경 속에서, PLM을 중심으로 한 디지털과 AI의 융합 및 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 'PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025'가 이러한 트렌드를 반영하여 6월 20일(금), 코엑스 3층 컨퍼런스룸 E에서 개최된다. 올해로 21회째를 맞는 이번 행사는 한국산업지능화협회, 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스가 공동 주최하고, PLM 기술위원회가 주관하며, PLM 기반의 디지털 전환 및 제조 혁신 사례를 중심으로 DX, AX(AI Transformation)의 최신 트렌드를 집중 조망할 예정이다. 특히 신설된 SDM(MES/MOM) 트랙을 통해 자율 제조와 스마트 팩토리의 전략까지 아우르며 행사 범위를 한층 확장했다. 가천대학교 조영임 교수는 '제조 산업의 미래, 산업 AI 트렌드와 과제'를 주제로, AI 기술 발전과 함께 변화하는 제조 환경에 대응하기 위한 기술, 전략, 인프라, 인재 양성 방안을 발표한다. SAP코리아 고건 파트너는 'AI 혁신을 기회로! 제조 경쟁력을 높이는 통합형 PLM 전략'을 주제로, SAP PLM의 성공 사례와 기대 효과를 소개한다. HD현대 이태진 전무는 '조선업의 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼'을 발표하며, 3D 캐드(CAD)와 PLM을 기반으로 한 미래형 조선소 구현 방향을 제시한다. 또한 오후 세션에서는 PLM/DX 기반의 실질적 성과와 기술 동향을 확인할 수 있는 3개 전문 트랙이 마련된다. 각 트랙에서는 국내외 선도 기업과 연구자의 발표를 통해 디지털 혁신을 위한 인사이트를 제공할 예정이다. ▲ PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025 발표자 모음   베스트 프랙티스 트랙에서 GM Technical Center Korea 김성진 부장은 'PLM 기반 Single BOM 구현을 통한 자동차 산업 디지털 전환 가속화'를 주제로 PLM에 기반한 통합된 Engineering Change Management를 통해서 Digital Transformation 가속화에 대한 회사의 전략과 비전, 그리고 베스트 프랙티스를 소개한다. 아비바코리아 조영찬 프로는 '디지털 자산 수명주기의 혁신: 아비바(AVEVA)와 아라스(Aras) 기반의 통합 ALM 전략'을 주제로, Aras Innovator 플랫폼 기반의 AVEVA Asset Lifecycle Management 솔루션에 대해 소개한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 노은희 이사는 ‘PLM의 미래 - Digital Thread 기반의 Siemens AI 전략’을 주제로, 현재 직면한 복잡성을 혁신의 기회로 바꾸는 지멘스 PLM 의 미래 전략을 제시한다. 퍼시스홀딩스 정연석 팀장은 '퍼시스그룹의 DX 전략'을 주제로 퍼시스의 설계(CREO)·BOM 데이터 기반 디지털 트윈 자동 생성 및 전사 활용에 대해 소개한다. PTC 코리아 이봉기 상무는 'AI 기반 차세대 Intelligent PLM 전략'을 주제로 제품 개발의 전 과정에서 Agent AI 기술을 활용하여 제품 개발 혁신을 이룰 수 있는 PTC의 전략을 소개한다. KAIST 윤희택 교수는 'AI 자율 제조를 위한 로봇 기술 동향과 사이버물리 시스템 적용 사례'를 주제로, 제조업 위기 상황 속에서 주목받고 있는 자율 제조를 위한 로봇, 인공지능, 디지털 트윈을 융합한 사이버 물리 동향 및 진행 중인 연구 내용을 소개한다.   ▲ PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2023 행사장 모습 트렌드 및 신기술 트랙에서 다쏘시스템코리아 김병균 파트너는 'Generative Experience와 AI 기반 PLM 혁신: 제품 개발과 제조의 새로운 미래'를 주제로, PLM에 Generative Experience 및 AI 기술을 적용하여 제품 개발, 설계, 생산 전 과정에서 업무의 효율성을 높이고, 데이터 분석을 통해 예측 및 최적화를 실현할 수 있는 방안을 소개한다. 씨이랩 김건우 매니저는 '엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)만 가능한 디지털 트윈의 비즈니스 실현'을 주제로, AI, XR(확장현실)과 같은 기술의 발달과 함께 다양한 영역에서 적용되고 있는 디지털 트윈 가운데에서도 NVIDIA Omniverse에서만 가능한 디지털 트윈을 소개한다. 아이지피넷 윤정두 차장은 '성공적인 PDM 라인 구축의 열쇠, 3D-SUITE'를 주제로, 3차원 데이터의 변환, 검증, 수정, 비교, 단순화 등 디지털 엔지니어링에 필요한 데이터 최적화를 지원하는 3D-SUITE를 소개한다. 세원에스텍 윤중근 이사는 'Fast Forward : 디지털 전환과 제품 개발'을 주제로, CONTACT Elements 기반의 디지털화 솔루션과 함께 엔지니어링 분야의 AI 활용을 통해 디지털 전환과 제품 개발을 어떻게 가속화할 수 있는지를 소개한다. 팀솔루션 김지인 대표는 '현장이 원하는 디지털 트윈: 최소 인프라, 최대 효과를 위한 접근법'을 주제로, 3D CAD 데이터를 기반으로 한 3D 산업 콘텐츠를 제작하여 실제 제조 현장의 작업 매뉴얼과 교육 콘텐츠로 적용한 사례를 공유한다. 또한 최소한의 인프라로 최대 효과를 거두는 디지털 트윈 전략과 그 성과를 소개한다. 한화시스템 박성수 팀장은 '제조 영역에서의 로우코드 및 AI 기반 개발 방식의 변화'를 주제로, AI 기반의 로우코드 개발 방식이 제조 현장에 어떤 혁신을 가져오는지 소개하고, 아웃시스템즈(OutSystems)의 Mentor 기능을 활용하여 MVP 시스템을 단기간에 구현한 사례를 중심으로 실질적인 접근 방법을 공유한다. ▲ PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2023 행사장  ▲ PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2023 행사장 모습 ▲ PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2023 행사장 모습   SDM(MES/MOM) 트랙에서 인더스트리4.0협회 박한구 명예회장(스마트엠앤에프그룹 대표)은 '미래제조 패러다임 전환, SDM 기반 자율제조 생산 체계 도입'을 주제로, SDM 기반의 자율성과 유연성을 핵심으로 하는 미래제조 및 데이터 중심의 통합·지능형 생산 체계로의 전환에 대해 소개한다. 다쏘시스템코리아 장희준 파트너는 'MES 도입과 진화 : 글로벌 트렌드와 국내 적용 전략'을 주제로, 글로벌 MES 트렌드와 국내 활용 사례를 통해 성공적 구축을 위한 핵심 고려사항을 제시한다. 에스에이치아이엔티(SH-INT) 이종수 부장은 '자동차 부품 산업의 디지털 혁신을 위한 AI 기반 DX 플랫폼 개발 사례'를 주제로, 디지털 트윈, AI, 머신러닝 기반 지능형 생산이 적용되는 중간 수준 이상의 스마트 공장 연구에 대해 소개한다. 슈나이더 일렉트릭 김건 매니저는 'Software-Defined Automation(소프트웨어 정의 자동화)'을 주제로, 산업자동화 분산제어를 위한 국제 표준인 IEC61499를 기반으로 하는 슈나이더 일렉트릭의 SDA가 자동화의 모듈화 및 애플리케이션 중심 설계를 가능하게 한다는 점을 소개한다. 호서대학교 김수영 교수(센터장)는 'AI-DX-FOMs 기반 현장/실무 중심의 스마트 팩토리 전략 : MES 연동부터 AI 챗봇, 자율 제조'를 주제로, 제조기업이 보유하고 있는 레거시시스템 연계 KPI 다차원분석 MES 연동부터 AI 챗봇, 자율 제조 등 제조 현장 맞춤형 스마트 팩토리 구축 전략에 대해 소개한다. 첨단제조표준화포럼 차석근 운영위원장은 'AX, DX와 관련 제조데이터 표준화 구현과 도전 분야'를 주제로 최근 산업용 AI를 활용한 자율제조 및 SDM(Software Defined Manufacturing)의 요구사항이 증대되고 있는 점에 주목하고, 생산자원(4M2E) 제조데이터의 표준화 구현 방안과 도전 분야에 대하여 설명한다. 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 서효원 위원장(KAIST 명예교수)는 "올해 컨퍼런스는 '제조의 미래를 위한 PLM 혁신과 AX 전략'을 중심으로 제조 엔지니어링 분야의 디지털 트랜스포메이션을 위한 구체적인 실행 전략을 제시하고자 한다"며, "제조 산업의 경쟁력 강화와 혁신의 계기가 되기를 기대한다"고 밝혔다. 한편 이번 행사에서는 다쏘시스템코리아, SAP코리아, 아비바코리아, 씨이랩, 아이지피넷, 세원에스텍, PTC코리아, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 팀솔루션, 슈나이더일렉트릭, 마이링크, 쓰리피체인, 한화시스템, TopSolid/인코스 등 다양한 업체에서 발표와 부스로 참여해 새로운 제품과 기술, 트렌드에 대해 소개할 예정이다. PLM/DX 컨퍼런스 2025 사전등록은 6월 15일까지 PLM 컨퍼런스 홈페이지에서 가능하다.