산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (11)   제조업 전반에서 PCF(Product Carbon Footprint)에 대한 관심은 해마다 빠르게 높아지고 있다. 그 배경에는 EU를 중심으로 한 환경 규제 강화가 있으며, 특히 제품 단위의 탄소 배출량 산정을 규제 대응을 위한 산출물로 요구하고 있다는 점이 핵심이다. PCF는 LCA(Lifecycle Assessment : 전 과정 평가)의 하위 개념이다. LCA가 원재료 채굴부터 생산, 사용, 폐기까지 제품 전 생애주기의 환경 영향을 종합적으로 평가하는 반면, PCF는 그 중에서도 ‘온실 가스 배출량(GHG)’에 초점을 맞춘다는 차이가 있다.   ■ 정유선 다쏘시스템코리아의 ENOVIA 브랜드 기술 컨설턴트이다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   그동안 많은 OEM은 매년 ESG 보고서를 공시하기 위해, 전통적인 LCA 컨설팅 업체에 외주를 맡겨왔다. 이 과정에서 기업은 특정 공정에 대한 데이터를 엑셀 파일 형태로 제공하고, LCA 컨설팅 업체는 공정의 전력 및 에너지 소비량, 폐수 배출량 등을 분석하는 결과를 다시 엑셀 파일로 전달하는 방식이 일반적이었다. 하지만 이러한 전통적인 LCA 컨설팅은 결과와 데이터가 파일 단위로 관리되어 연속성과 추적성이 떨어질 뿐 아니라, 민감한 공정 정보를 외부에 공유해야 하는 구조적인 보안 한계를 안고 있다. 더 나아가 이는 본질적으로 공정을 개선하고 최적화하는데 목적을 두고 있기 때문에, 분석 단위가 제품이 아닌 공정으로 설정하는 경우가 대부분이다. 핵심은, 이러한 접근 방식만으로는 제품 단위의 환경 영향을 정량적으로 파악하기 어렵다는 점이다. 하나의 공정에는 여러 제품이 동시에 관여하며, 개별 제품에 영향을 미치는 환경 영향을 명확히 식별하여 영향도를 분배하기가 까다롭기 때문이다. 결과적으로 기존 방식은 제품 단위 PCF 산정과 이를 요구하는 최근의 규제 대응에는 구조적인 한계를 가질 수밖에 없다.     다쏘시스템의 LCA 설루션은 이러한 한계를 극복하기 위해 ‘설계 단계’부터 제품의 환경 영향을 체크하여 이를 사전에 줄이고자 하는 데 목적이 있다. 시스템의 분석 단위 역시 공정이 아닌 제품(Product/BOM) 이며, 설계 과정에서 빈번하게 일어나는 소재나 중량의 변경, BOM(Bill of Materials : 자재 명세서) 구조 변경 등을 즉각 반영하여 시뮬레이션할 수 있다. 이는 단순한 사후 보고를 넘어, 설계 의사결정 단계에서부터 환경 성과를 고려할 수 있게 해준다는 점에서 기존 LCA 접근 방식과 본질적인 차별98 · 성을 갖는다. 다만 제품 단위의 LCA와 PCF 산정이 실제 규제 대응과 비즈니스 의사결정에 활용되기 위해서는, 공급망 전반에 걸친 데이터 연계와 신뢰성 있는 정보 교환이 필수이다. 이러한 배경 속에서 최근에는 OEM–부품사–소재사–서비스사까지 하나의 생태계로 구성하여, 제품 및 공정 관련 데이터를 안전하게 교환할 수 있도록 만든 산업 협력 플랫폼이 등장하고 있다. 독일 정부 주도로 자동차 산업용 데이터 네트워크를 구성한 카테나-X(Catena-X)가 대표 사례다. 카테나-X에는 BMW, 메르세데스-벤츠, 폭스바겐 등 주요 OEM이 참여하고 있으며, 각 기업의 데이터를 표준 프로토콜 기반으로 중앙 데이터베이스 없이 안전하게 공유하는 구조를 갖는다. 또한 제품 및 자산 정보를 디지털 트윈 표준 구조로 표현하고, 이를 기반으로 DPP(Digital Product Passport : 디지털 제품 여권)를 표준화해 적용할 계획을 가지고 있다.     제품 단위 PCF를 요구하는 다가올 미래의 규제 환경은 제조업의 역할과 책임을 설계 단계로 앞당기고 있다. 이는 환경 성과가 더 이상 생산 이후에 사후적으로 계산되는 지표가 아니라, 설계 단계에서 의사 결정에 직접 반영되어야 함을 의미한다. PLM 기반 LCA와 공급망 데이터 플랫폼의 결합은 이러한 규제를 대응하기 위한 가장 효과적인 설루션이며, EU 시장으로 수출을 하고 있거나 이를 준비 중인 기업에게는 해당 역량을 얼마나 빠르게 설계 프로세스에 내재화하느냐가 중요한 요소가 될 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 11월 17일 ‘산업데이터스페이스 활성화를 위한 정책과 기술’을 주제로, 제조업의 데이터 연결 생태계를 구축하기 위한 정책 방향과 기술 표준, 그리고 신뢰 기반 데이터 교환 구조를 집중적으로 다뤘다. 이번 방송에서는 온톨로지 기반 상호 운용성, 산업별 협력 모델, AI 활용을 위한 데이터 생태계 조성 등 핵심 전략이 공유됐다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 디지털지식연구소 조형식 대표, KIAT 최태훈 PD, 포엠디엑스 김형국 대표   KMX로 본격화되는 한국형 산업데이터스페이스 구축 AI 시대 제조 경쟁력의 핵심은 설비 효율보다 데이터의 연결성과 상호 운용성이다. 유럽의 카테나-X 같은 산업 데이터 스페이스 사례가 확산되는 가운데, 한국도 ‘KMX(Korea Manufacturing X)’를 통해 산업 데이터 사일로 해소와 글로벌 표준 연계를 목표로 하는 국가 단위 제조 데이터 인프라를 구축하기 시작했다. KMX는 데이터를 중앙에 모으는 대신 기업이 데이터를 보유한 상태에서 필요할 때만 연결하는 분산형 구조를 기반으로 한다. 국내 제조업이 겪어온 데이터 고립, 기업 간 구조 차이, 상호 운용성 부족 문제를 해결하고, CBAM·DPP 등 글로벌 공급망 규범에 대응하기 위해서다. 따라서 KMX는 산업별 표준 데이터 모델과 커넥터, 카탈로그, 보안 인증 같은 공통 기술을 패키지 형태로 제공한다. 한국산업기술진흥원(KIAT) 최태훈 디지털전환 PD는 “기업이 데이터를 공유하지 않는 이유는 기술 유출보다 안심하고 연결할 구조가 없기 때문”이라고 강조했다. KMX는 4년간 플랫폼 기술, AI 기반 서비스, 국제 표준 연동, 산업 실증을 추진하며 자동차·전자·철강·섬유·바이오 등 12개 산업 협회와의 협력을 확대할 예정이다.   AI 활용을 위한 ‘데이터 고속도로’… 5대 제조 서비스 KMX는 AI가 활용할 수 있는 의미 있는 데이터 흐름을 만들기 위해 산업 온톨로지 기반 시맨틱 구조를 구축한다. 이를 바탕으로 ▲공급망 수요 관리 ▲디지털 트윈 연계 공정 모델 ▲예지보전 ▲품질 추적 ▲탄소·에너지 저감 등 5대 공통 AI 서비스를 우선 개발한다. 이 서비스는 SaaS 형태로 제공돼 중소기업도 인프라 부담 없이 AI를 도입할 수 있다. 클라우드 기반 자동 업데이트(MLOps)도 지원된다. 또한 KMX는 카테나-X, IDTA, IMX 등 글로벌 데이터 스페이스와의 상호 인증을 추진해 국제 표준과 연동 가능한 한국형 플랫폼을 만든다는 계획이다. 한국산업지능화협회 산업데이터스페이스위원회 강사를 맡고 있는 포엠디엑스 김형국 대표는 “AI가 아무리 발전해도 데이터의 의미 구조(온톨로지)가 없으면 쓰일 수 없다”며 데이터 스페이스가 AI의 핵심 토대임을 강조했다. 데이터 고속도로가 구축되면 품질 문제 추적, 납기 리스크 감소, 글로벌 규제 대응 등 공급망 전반의 ROI가 크게 개선될 것으로 전망된다. 향후 AI 에이전트 기술이 결합되면 공급망 자동 분석과 의사결정도 가능해져 제조업 패러다임이 소프트웨어 중심으로 이동할 것으로 보인다. KMX는 기술 프로젝트가 아니라 정부–기관–대기업–중소기업이 함께 만드는 생태계 기반의 국가 프로젝트다. 정부는 표준과 제도, 기관은 인증체계, 대기업은 공급망 연결, 중소기업은 SaaS AI 도입을 맡는 공동 구조다. 이는 기업 내부 DX에 머물던 기존 스마트 공장의 한계를 넘어 산업 전체를 연결하는 ‘연결 중심 제조’로의 본격적 전환을 의미한다. KMX가 구축하는 산업 데이터 스페이스는 앞으로 한국 제조업의 AI 혁신을 이끄는 핵심 인프라이자, 제조 생태계 경쟁력을 좌우54 · 할 중요한 기반이 될 전망이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

다쏘시스템이 바이오소재 스타트업인 마이셀과 함께 LCA(전과정평가)와 DPP(디지털 제품여권)를 코피니티엑스(Cofinity-X)와 연계하는 프로젝트를 공식 수주했다고 밝혔다. 이번 프로젝트는 국내 기업이 LCA·DPP·지속가능성(sustainability)을 선제적으로 도입한 사례로, 다쏘시스템은 “주도적 기술 파트너로 참여해 국제 표준 기반의 데이터 협업 체계를 구축했다는 점에서 큰 의미를 갖는다”고 설명했다. LCA는 제품의 전체 생명주기 동안 발생하는 온실가스 배출량을 계산하고 관리하는 기법이며, DPP는 모든 제조품이 다른 나라로 수출될 때 반드시 제출해야 하는 제품의 디지털 형태 여권이다. 두 제도는 유럽연합(EU)을 중심으로 확산 중이며, 특히 중소기업의 대응 여부가 완성품 기업의 DPP 완전성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 국가 산업 전반의 경쟁력과 직결되는 핵심 과제로 떠오르고 있다. 유럽연합은 이미 CBAM(탄소국경조정제도)과 디지털 제품 여권(DPP) 제도를 도입하며 공급망 전반의 데이터 투명성 강화를 추진하고 있다. 이에 따라 글로벌 시장에서는 소재 기업에게 LCA 기반의 탄소 배출량과 지속가능성 데이터 제공이 필수 요건으로 자리 잡고 있다. 이번 계약을 통해 마이셀은 월 단위로 LCA·DPP 데이터를 발행하고 코피니티엑스 데이터스페이스와 직접 연계하는 체계를 구축하게 되었다. 다쏘시스템은 “이는 한국 기업이 유럽 공식 LCA·DPP 네트워크에 연결된 첫 사례”라면서, 프로젝트 전 과정에서 데이터 수집과 분석, 국제 표준 인증을 담당하는 트레스웍스, 시스템 통합, 글로벌 네트워크 연계를 아우르는 IBCT와 함께 엔드 투 엔드 서비스 체계를 구현했다고 전했다. 다쏘시스템은 향후 다양한 산업 분야에서 한국 기업이 국제 시장 경쟁력을 강화할 수 있도록 협력과 지원을 확대해 나갈 계획이다.     다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 “이번 계약은 한국 기업들이 LCA와 DPP를 단순한 규제 대응이 아닌 전략적 경쟁력의 도구로 전환하는 중요한 계기가 될 것”이라며, “다쏘시스템은 데이터 기반 협업과 플랫폼을 통해 국내 산업이 지속가능성 측면에서 한 단계 도약할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다. 마이셀의 사성진 대표이사는 “이번 프로젝트는 단순한 데이터 보고 체계를 넘어, 소재 단계부터 투명한 ESG 데이터 생태계를 구현하는 새로운 산업 모델이다. 마이셀은 앞으로도 제품별 정밀한 탄소 및 지속가능성 데이터를 기반으로 글로벌 시장에서 신뢰받는 ESG 선도 소재 기업으로 성장할 것”이라고 전했다. 코피니티엑스의 토마스 뢴쉬(Thomas Rösch) 대표이사는 “이번 프로젝트는 한국과 유럽을 데이터로 연결하는 첫 사례이자, 글로벌 공급망에서 지속가능성을 실현하는 중요한 전환점”이라며, “코피니티엑스는 한국 기업이 LCA·DPP를 통해 새로운 사업 기회를 창출할 수 있도록 든든한 연결고리가 되겠다”고 덧붙였다.

다쏘시스템코리아는 탈중앙화 ID(DID) 및 DID 기반 데이터 플랫폼 전문 기술 기업인 아이비씨티(IBCT)와 글로벌 ESG 규제 대응을 위한 협력을 발표했다. 양사는 전략적 업무협약(MOU)을 통해 기업이 ESG 규제를 준수하고 탄소 배출량을 효과적으로 분석·관리·제공할 수 있도록 지원하는 데이터 기반 설루션을 제공할 계획이다. 최근 글로벌 시장에서는 탄소 중립 및 지속가능성에 대한 규제가 강화되고 있으며, 기업에게는 보다 정밀한 데이터 관리와 투명한 공급망 운영이 필수 요소로 자리 잡고 있다. 다쏘시스템과 IBCT의 협력은 이러한 시장의 요구에 부응하는 혁신적인 해결책을 제시하기 위한 것이다. 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼과 버추얼 트윈 기술을 통해 기업이 제품 설계부터 생산, 유통까지의 전 과정을 디지털화할 수 있도록 지원해왔다. IBCT는 DID(Decentralized Identifier) 기반의 데이터 스페이스(Data Space) 기술 및 디지털 제품 패스포트(DPP) SaaS 서비스를 통해 공급망 내 데이터 무결성과 추적 가능성을 강화하는 설루션을 제공하고 있다. 이번 협약을 통해 양사는 ▲디지털 제품 패스포트(DPP) 기반의 공급망 추적성 강화 ▲버추얼 트윈 기술을 활용한 ESG 데이터 최적화 ▲블록체인 기반 데이터 무결성 관리 ▲탄소중립 및 지속가능성 실현을 위한 디지털 솔루션 개발 등에 협력할 예정이다. ESG 규제가 강화됨에 따라 많은 기업들은 지속가능성 전략을 수립하고, 이를 위한 실질적인 도구를 찾고 있다. 다쏘시스템과 IBCT의 협력은 이러한 기업에게 ESG 규제 대응을 위한 구체적인 기술적 지원을 제공한다. 이번 MOU를 통해 다쏘시스템과 IBCT는 데이터 기반 지속가능성 혁신을 주도하며, 국내 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있도록 적극 지원할 예정이다. 디지털 기술을 활용한 ESG 대응 전략이 점점 더 중요해지는 상황에서, 양사는 새로운 비즈니스 모델과 지속가능한 성장의 초석을 제시할 것으로 기대하고 있다.     다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 “이번 협력을 통해 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼과 IBCT의 데이터 스페이스 기술을 결합하여 기업들이 보다 효과적으로 ESG 규제를 준수하고 지속가능한 제조 환경을 구축할 수 있도록 지원할 것”이라며, “데이터 기반의 접근 방식이 ESG 규제 대응에서 핵심이 될 것”이라고 강조했다. IBCT의 이정륜 대표이사는 “IBCT의 데이터 스페이스와 DPP 플랫폼이 다쏘시스템의 혁신적인 버추얼 트윈과 결합함으로써 글로벌 ESG 규제 대응이 필요한 기업에게 강력한 설루션을 제공할 수 있게 됐다”며, “이번 협력을 통해 대기업뿐만 아니라 중소·중견기업이 ESG 트렌드에 효과적으로 대응할 수 있도록 돕겠다”고 밝혔다.

제조 데이터 스페이스 플랫폼을 통한 AI 자율제조 생태계 조성   데이터 스페이스(Data Space)는 기업 원데이터가 중앙 플랫폼에 저장되지 않으며, 플랫폼은 데이터를 중계하는 통로 역할을 수행한다. 기존의 클라우드에 데이터를 저장하는 방식은 기업의 영업비밀이 보장받지 못할 가능성이 있는 반면, 데이터 스페이스 플랫폼은 개별 기업들이 영업비밀인 데이터 주권을 보장받는 방식으로 주목받고 있다. 산업부는 향후 전 업종·전 산업데이터를 포괄하는 플랫폼으로 확대·발전시킬 계획이다. 그리고 이러한 정부 전략에 기여하는 기업 중 하나가 제조 AI & 자율제조 전문기업 인터엑스이다.   ▲ 인터엑스 박정윤 대표   제조 데이터 표준화에 기여하는 인터엑스 인터엑스는 디지털 트윈 기반 AI 자율제조 솔루션과 제조 데이터 스페이스 플랫폼을 제공하며 빠르게 성장하고 있는 ‘제조 AI & 자율제조’ 전문기업이다. 2018년 UNIST 창업기업으로 시작하여 디지털 기술의 새로운 가치 창출이라는 목표 아래 제조 AI를 중심으로 다양한 프로젝트를 진행해왔다. 현재까지 150건 이상의 현장 적용 구축 실적을 보유하고 있고, 국내를 넘어 독일 프라운호퍼, 지멘스, 미국 IIC, 독일 IDTA, Catena-X 등 글로벌기업, 협회 등과의 네트워킹을 진행, USE CASE 발굴 및 데이터수집 표준 기술 기반 제조 데이터 표준화 관련 공동 협력을 이어가고 있다. 인터엑스는 제조업의 디지털 전환(DX) 및 AI 자율제조 생태계 조성을 위해 ▲생산조건 최적화 AI ▲품질 예측 및 최적화 AI ▲품질 검사 AI ▲산업 안전 AI 등의 ‘AI 자율제조 솔루션’을 제공하고 있다. 그리고 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 통해 각종 데이터를 연계하고 시각화하여 실시간 자동관제를 실현, 현실 세계를 디지털 가상 세계로 재현하고 정보, 시간, 공간, 비용, 안전의 한계를 극복할 수 있는 자율 공장 구축에 앞장서고 있다. 또한, 데이터 표준화 기반 ‘제조 Data Space 플랫폼’을 통해 제조 산업에서의 표준화된 데이터의 공유 및 다양한 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석하고 이를 통해 가치를 창출할 수 있는 환경을 제공한다.    데이터 산업 플랫폼 산업에 특화된 서비스 제공 인터엑스의 ‘제조 Data Space 플랫폼’은 제조 데이터 표준 기반 제품 데이터, 팩토리 데이터, 설비운영 데이터에 대한 ▲데이터 공유 ▲거버넌스(참여자들의 권리와 원활한 데이터 교환 보장) ▲데이터 주권 ▲개방성 ▲연합/상호운용성을 지원해주는 서비스 플랫폼이다. 제조 데이터 표준화는 Industry 4.0의 중요한 요소로서, 제조업의 디지털화와 데이터 활용을 촉진한다. 제조 데이터가 표준화되면, 서로 다른 시스템 간의 데이터 교환이 원활해져 생산 효율성이 극대화되고, 예측 모델 개발과 AI 알고리즘 활용이 가능해진다. 이는 제조 현장의 프로세스를 최적화하고 고장 예측을 통해 예방 유지보수를 가능하게 하기 때문에 제조업의 디지털 전환에 필수적이다. 인터엑스의 ‘제조 Data Space 플랫폼’은 제조 데이터 표준화부터 시작된다고 할 수 있다. 이러한 표준화된 데이터를 기반으로 제조업에서의 데이터를 안전하게 공유하고 활용할 수 있도록 지원한다. 제조업체들이 데이터 공유를 통해 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있게 하는데, 예를 들어, 기계 데이터를 공유하여 운영 효율성을 높이거나 고객의 요구에 맞춰 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다. 또한 산업 시스템 간의 실시간 데이터 교환을 지원하고 디지털 자산 표현을 통해 정보 일관성을 유지하며, 분산형 데이터베이스와 블록체인 기술로 데이터 안정성을 강화시킨다. 이는 제조 공정에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 빠르게 의사결정을 내릴 수 있게 한다. 특히 글로벌 환경규제에도 유연하게 대응할 수 있다는 장점이 있다. LCA(전과정평가), DPP(디지털 제품 여권), EU Data & AI Act, 플라스틱 규제 등에 대응할 수 있는 디지털 공급망 서비스를 통해 ‘지속 가능한 제조’를 실현할 수 있도록 돕는다.     데이터의 연결을 통한 산업혁신 가치생태계 조성 산업 데이터 스페이스가 바라보는 최종 목표는 데이터의 연결을 통한 산업혁신 가치생태계 조성인 만큼 쉬운 길은 아니지만, 인터엑스는 이러한 변화에 대응하기 위해 R&D 및 다양한 실증과제들을 진행하고 있다. 이를 위해 인터엑스는 크게 ▲모빌리티 산업의 부품 공급망 데이터 및 서비스 협업을 위한 데이터 스페이스 개발과 ▲글로벌 규제 대응을 위한 서비스 개발에 힘을 싣고 있으며, 세계적으로도 독일 Catena-X 및 Gaia-X와 지속적으로 협력하고 있다. 이러한 활동들을 통해 데이터 상호운용성을 확보하여 제조 데이터의 공유와 거래를 원활히 하여 제조업체들이 AI 도입과 자율제조를 현실화하는데 필요한 데이터를 효율적으로 수집하고 활용할 수 있도록 지원한다. 또한, 데이터가 표준화되어 AI가 보고 판독하고 학습할 수 있게 됨으로써 자율제조로의 전환을 가능하게 한다. 인터엑스의 ‘제조 Data Space 플랫폼’은 데이터 상호운용성 확보, 실시간 데이터 교환 지원, 디지털 공급망 서비스 제공을 통해 제조업체들의 효율성을 높이고, 생산성 향상, 비용 절감, 규제 준수 등 다양한 성과를 달성하고 있다. 그리고 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하며 발전할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 지원한다.   제조업의 디지털 전환 확장을 통한 자율제조의 실현 인터엑스의 최종 목표는 ‘제조업의 디지털 전환(DX) 확장을 통한 자율제조의 실현’이다. 많은 고객들과 미팅을 하다 보면 AI 도입과 자율제조가 필요한 사실에는 공감하지만, 현실적으로 자율제조를 구축하기 위한 데이터를 수집하는 부분에 있어서 어려움을 겪는다. 기존 데이터 관리 형태가 AI에 적합하지 않은 부분이다. 때문에 제조장비와 현장에 AI를 제대로 적용하기 위해서는 AI가 보고 판독하고 학습할 수 있는 데이터를 갖춰야 한다.  그리고 이러한 데이터들이 표준화되어 계층이나 장소에 구애받지 않고 자유롭게 데이터를 교환할 수 있게 되었을 때, Industry 4.0이 추구하는 스마트 제조로의 전환을 가능하게 한다. 결과적으로 AI의 적용에서부터 고도화, 제조 현장의 자율화와 흔히 말하는 스마트 제조 혁신, 자율제조 등을 이루기 위해서는 데이터 수집부터 저장, 관리까지 데이터 표준화가 필요하다. 인터엑스에서는 이러한 부분들을 해결하기 위해 제조 데이터 표준모델 기반 제조 데이터 표준화에 집중하고 있다.  인터엑스는 서둘러서 급하게 가기보단, 늦지는 않되, 하나씩 기반을 잘 다져서 제조 산업의 DX를 이루어가고자 한다. ‘천 리 길도 한 걸음부터’라는 말이 있듯이, AI 자율제조 및 제조 Data Space 플랫폼과 디지털 공급망을 위한 생태계가 전국 방방곡곡, 그리고 전 세계에 잘 구축될 수 있도록 최선을 다한다는 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국산업지능화협회는 제조 데이터 표준을 활용 촉진하기 위해 9월 25일 19개 산·학·연을 대표하는 전문가로 구성한 ‘제조데이터 표준화 위원회’ 출범식을 개최했다고 전했다. 제조기업은 생산성 및 품질을 개선하기 위해 AI 자율제조를 목표로 디지털 전환을 가속화하고 있으며, 유럽연합(EU) 주요국은 탄소 규제로 산업 공급망 탄소중립을 요구하고 있다. 이를 해결하기 위해 기업내·기업간 데이터 공유 체계 구현이 필요하고, 그 기반이 되는 제조 데이터 표준화는 선행되어야 할 과제이다.  이날 출범식에서는 LGCNS, 삼정KPMG, 더존비즈온, 엠아이큐브솔루션, 티라유텍 등 국내 대표 제조솔루션 기업들과 한국산업단지공단, 한국전자통신연구원, 한국전자기술연구원, 한국산업기술시험원 등 대표 기관들이 참석하여 향후 활동에 대한 내용을 공유하고 의견을 교류하였다.     ‘제조데이터 표준화 위원회’는 데이터 상호운용을 위한 현장 중심 제조 데이터 표준화 모델을 확립하고, 제조 현장 적용 및 역량 강화를 위한 민간 주도 생태계를 구축하는 활동을 할 예정이다. 표준화 모델은 제조 전 과정의 수평적·수직적 통합 및 제어를 위한 상호운용 표준화 모델로서 개발이 진행될 전망이다. 여기에는 제조업무 데이터 상호운용 표준(KS X 9101), AAS(Asset Administration Shell), 장비 상호운용 표준, 로트 데이터 상호 운용 표준, 디지털 LCA 데이터 상호운용 표준 등이 포함된다. 또한, 위원회는 제조 표준 생태계 조성을 위한 플랫폼 구축·운영 및 성과교류회 개최 등도 추진한다. 위원회가 구축할 MDIG(Manufacturing Data Interface Group) 플랫폼은 표준지원 도구, 표준 적용 가이드, 유스케이스, 교육, 컨설팅 등 다양한 서비스를 제공하는 것이 목표이다. 위원회의 활동 홍보, 성과 발표, 중장기 전략, 네트워킹 등을 위해 위원 및 생태계 관계사가 참여하는 ‘MDIG Connect 콘퍼런스(가칭)’은 오는 11월 개최 예정이다. 이외에도 기업 역량 강화를 위해 표준지원 도구, 표준 적용 가이드라인, 컨설팅 방법론 등 표준지원 솔루션 및 표준 인증을 개발하여 수요·공급기업간 성과를 극대화하는 방안도 마련한다. 한국산업지능화협회의 김태환 부회장은 “유럽연합에서 DPP, CBAM 등 탄소 규제가 현실화됨에 따라 제조 공급망에서 데이터 공유가 필요하다. 최근, 유럽에서 데이터 공유를 위한 데이터 스페이스가 부상하고 있어, 이를 위한 표준을 시급히 마련할 필요가 있다. 제조데이터 표준화 위원회에서 관련 표준을 적극적으로 주도하여 주기를 바란다”고 전했다.  국가기술표준원 이경희 과장은 “민간 주도로 제조데이터 표준화 위원회가 결성된 것을 축하하며, 한국을 대표하여 제조 현장에서 꼭 필요한 데이터 표준을 이끌어 주길 당부한다”면서, “국가기술표준원은 필요한 모든 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.

■ 개발 및 공급 : Carl Zeiss Optotechink Gmbh(구 Steinbichler), www.steinbichler.de, 황금에스티 메트롤로지 사업부, 02-850-9793, http://metro.hwangkum.co■ 주요 특징 : 뛰어난 성능, 사용 편의성, 경쟁력 있는 가격으로 3D 이동식 측정기의 새로운 기준 제시■ 가격 : 1억~2억 5천만원 자이스 옵토테크닉의 T-Scan CS+, T-Scan LV는 뛰어난 성능, 사용 편의성, 경쟁력 있는 가격으로 3차원 이동식 측정기의 새로운 기준을 제시한다. 제품 구성은 T-Track CS+/LV, 스탠드, T-Scan CS+/LV, T-Probe CS+/LV + 노트북 + 소프트웨어로 되어 있다. 주요특징다양한 응용분야에 사용 가능한 휴대용 레이저 스캐너, 광학 추적 장치와 터치 프루브로 이루어진 통합 시스템큰 물체에 대한 신속하고 효율적인 3D 디지털화 작업높은 측정 정밀도, 넓은 측정 영역소형 스캐너 디자인으로 측정 물체에 대한 최대 접근 가능성 제공조절 가능한 레이저 강도, 눈에 안전한 레이저 클래스 2M고품질, 내마모성/유지 보수가 적게 드는 구성 요소간편한 교정, 광학 거리 표시/음향 피드백스프레이 작업 등 대상물 표면에 대한 사전 준비가 필요 없음다른 표면/물체와 다양한 표면속성에서의 정확한 데이터 취득을 위한 높은 레이저 동적 범위쉽고 직관적이며 인체 공학적으로도 뛰어난 조작방법매크로 제어가 가능한 프로그램움직이는 물체를 측정하기 위한 동적 참조점 기사 상세 내용은 PDF로 보실 수 있습니다.

■ 개발 및 공급 : SHINING3D, http://en.shining3d.com■ 주요 특징 : 백색광 방식 데스크탑형 3D스캐너■ 가격 : 160만원(부가세 별도) SHINING3D(샤이닝3D)에서 개발한 아인스캔(EinScan)은 백색광 방식의 데스크톱형 3D 스캐너이다. 3D 프린터를 위한 3D 데이터는 만들기 어려운데 기존 3D 스캐너는 너무 가격이 높거나 저가 제품은측정 사이즈에 제한이 있고 속도가 너무 느려 활용도가 떨어졌다. 아인스캔은 Scan To 3D Print가 가능한 3D 스캐너로 개발됐다. 3D로스캔된 이후 빈 공간들은 자동으로 채워지고 거친 부분은 매끄럽게 보정해 3D 프린터로 출력할 수 있는 최적의 상태로 만들어 준다. 2015년 8월에 새롭게 출시된 아이스캔은 스캐너 본체, 자동 회전판,캘리브레이션 판, 삼각대(옵션), 보관 가방(옵션)으로 구성되어 있다. 주요 특징레이저 방식이 아닌 백색광 방식으로 0.1mm 이하의 높은 정밀도를 제공한다. 작은 물체(200x200x200mm 이하)는 자동회전 테이블에 올려 놓으면 자동으로 3D 스캔이 가능하다. 또한 스캔이 안 된 부분은 추가적으로 3D 스캔해 정렬할 수 있다. 큰 물체(700x700x700mm 이하)는 부분적으로 3D 스캔해 계속 정합하는 방식으로 스캔할 수 있다.(고가의 장비에서만 지원하는 기능으로 고가 3D 스캐너 활용 기술 습득 가능) 오토 스캔을 이용하면 전체 데이터 취득까지 4분 안에 완료된다. 기존 저가형 제품은 레이저 방식으로 속도가 느리지만 빔프로젝터를 내장한 광학 방식으로 약 4배 빠르다. 자동 회전테이블에 물체를 올려놓고 단순히 ‘클릭’만 하면, 모든 스캔 프로세스가 자동으로 진행된다. 또한 데이터 보정이 자동으로 진행되어 빈 공간을 메우고 3D 프린팅 가능한 최적 상태의 파일로 수정된다. 주요 기능3D 스캔 후 3D 프린터 출력 시 추가적인 데이터 편집이 필요없다. 3D 스캔 완료시 빈 공간이 자동으로 채워지고 또한 출력용으로 매끄럽게 보정된다. 일반 저가형은 추가 스캔에 대한 정렬기능이 없어 정확한 형상 취득이 불가능하다. 아인스캔은 추가 스캔에 대한 정렬 기능으로 움푹 파인 제품까지 3D 스캔이 가능하다. 내장된 빔프로젝터로 구조화된 광 펄스를 주사한 후, 2개(1.3M) CCD 카메라로 3D 스캔 데이터를 측정해 높은 정밀도(0.1mm 이하) 및 높은 정확도의 데이터 생성이 가능하다. 기존 보급형 3D 스캐너보다 고품질의 스캔 데이터를 제공하며, 고가 3D 스캐너와 비교해도 뒤지지 않는 3D 스캔 퀄리티를 제공한다. 기사 상세 내용은 PDF로 보실 수 있습니다.