한국후지필름비즈니스이노베이션(이하 한국후지필름BI)은 5월 13일부터 전국 5개 도시에서 ‘레보리아 프레스(Revoria Press)’ 신제품 2종 로드쇼를 개최한다고 밝혔다. 이번 행사는 디지털 인쇄기 신제품과 함께, 인쇄 산업의 디지털 전환(DX)을 지원하는 다양한 솔루션을 소개할 예정이다.   한국후지필름BI는 부산(5월 13일)을 시작으로 대구(5월 14일), 대전(5월 15일), 서울(5월 16일), 광주(5월 20일) 순으로 로드쇼를 개최할 예정으로, 빠르게 변화하는 인쇄 시장 환경 속에서 고객이 직면한 과제를 진단하고 한국후지필름BI의 자동화 기반 솔루션을 직접 체험할 수 있는 기회를 제공한다.   첫번째 세션에서는 상업용부터 소형 오피스 환경에 이르기까지 폭넓은 활용이 가능한 디지털 인쇄기 ‘레보리아 프레스’ 신제품 2종이 소개된다. 해당 신제품은 고화질 LED 프린트 헤드와 특수 토너로 선명한 색상 구현이 가능하며, AI 기반 프린트 서버와 ‘스마트 모니터링 게이트(Smart Monitoring Gate)’ 기능을 탑재해 출력 품질과 작업 효율을 동시에 향상시킨 것이 특징이다. 이번 신제품을 통해 중소형 상업 인쇄 시장에서도 특수 토너를 활용해 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있다.   이어지는 세션에서는 고객의 니즈에 따라 인쇄 프로세스별 ▲업무 자동화(RPA) 솔루션 ▲클라우드 기반 협업 플랫폼 ‘FUJIFILM IWpro(Integrated Working Process)’, ▲원스톱 IT 운영 관리 서비스 ‘IT 엑스퍼트 서비스(ITESs)’ ▲디지털 프린트 워크플로우 소프트웨어 ‘레보리아 XMF 프레스레디’ 등 다양한 DX 솔루션을 제안한다.   이번 서울 로드쇼는 서울 중구에 위치한 한국후지필름BI ‘CHX 라이브 오피스’에서 진행된다. 대전은 KW컨벤션, 대구는 대구인터불고호텔, 광주는 라마다호텔에서 개최된다. 부산 로드쇼는 한국후지필름BI의 쇼룸 ‘라이브 오피스 부산’에서 열린다.   한국후지필름BI 하토가이 준 대표는 ”한국후지필름BI는 고객의 CHX(Customer Happiness Experience) 실현을 위해 업종별 맞춤형 디지털 전환을 적극 지원하고 있다”며, “이번 로드쇼와 신제품을 통해 인건비 및 인력 부족 문제를 해결하고, 생산성과 수익성 향상이라는 고객의 핵심 과제에 기여할 수 있기를 기대한다”고 말했다.

디지털 트윈과 산업용 메타버스 트렌드   데이터 기반 서비스 관점에서의 디지털 트윈의 역할은 실 체계에서 수집한 실제 데이터와 디지털 트윈 시뮬레이션으로 얻어진 가상 데이터의 융합을 통하여 실제 시스템 관련 문제 해결에 유용한 빅 데이터 생성이라 할 수 있다.  디지털 트윈 활용은 안정성에 부담이 적고 신속/가시적 성공사례 확보가 가능한 스마트시티, 스마트 팩토리, 스마트SOC(도로, 철도, 항만, 공항, 등) 등이 대상이지만 기술성숙도가 높아지고 안정성이 보장됨에 따라 자율주행, 의료/인공장기, 식물공장 등으로 확대될 전망이다.   ▲ 철도 네트워크의 디지털 트윈 구축하는 독일 디지털 철도(이미지 출처 : 엔비디아)   1. 디지털 전환과 디지털 트윈 디지털 전환(Digital Transformation: DX)은 비즈니스 전 과정에 ICT 기술을 도입하여 전사적 업무, 생산 기술, 제품 등을 디지털화 한 후 이를 기반으로 가상 실험이 가능한 디지털 환경을 구축하는 것이다.  디지털 전환의 궁극적 목적은 기업 이윤 극대화에 필요한 업부/생산 효율성 및 제품 부가 가치 증대를 위한 다양한 창의적 대안들을 가상 실험을 통해 평가한 후 그 결과를 비즈니스 전 과정에 활용하는 것이다. 예를 들어, 스마트 팩토리의 디지털 전환은 조달 시스템, 생산 시스템, 물류 시스템 등 스마트 팩토리 구성요소들의 자원 할당 및 운용에 대한 다양한 대안들을 가상 실험을 통해 평가할 수 있는 환경을 구축하여야 한다. 그렇다면, 비즈니스 전 과정을 가상 실험하기 위해서는 무엇이 필요할까?  가상 실험을 하기 위해서는 먼저 가상 실험 대상(예: 제조 공장)을 선정하고, 다음으로, 가상 실험 시나리오(예:새로운 제조 장비 도입)가 필요하며 시나리오를 수행할 모델(예: 제조 공정 시뮬레이션 모델)이 필요하다. 이러한 가상 실험을 위한 모델이 디지털 트윈이며 이런 이유로 많은 사람들이 디지털 트윈을 DX의 Key(Richard Marchall, 2017), DX의 Enablers(Reterto Saracco, 2019), DX의 Central(Vijay Ragjumathan, 2019), DX의 Steppingstone(Harry Forbes, 2020), DX의 Pillar(Fransesco Belloni, 2020)라고 지적하였다.   2. 디지털 트윈의 정의 디지털 트윈은 물리적 자산, 프로세스 및 시스템에 대한 복제본으로 정의[Wiki 사전]되며, 복제본이란 대상 체계의 운용 데이터, 지형/공간/형상 정보 및 동작/운용 법(규)칙을 컴퓨터 속에 디지털화 해 놓은 것을 의미한다. 예를 들면, 제조 공장의 디지털 트윈은 제조 공장의 운용 데이터, 제조 공장의 공간/형상 정보, 그리고 제조 장비 동작 및 공정 모델이 컴퓨터 속에 복제된 것이 될 것이다. 디지털 트윈과 대상 체계가 쌍둥이기 때문에 쌍둥이 중 누가 먼저 태어났느냐에 따라 디지털 트윈의 이름을 다르게 붙이기도 한다. 대상 체계가 존재하기 전에 만들어진 디지털 트윈을 디지털 트윈 프로토타입(Prototype) 그리고 대상 체계가 만들어진 후 복제된 디지털 트윈을 디지털 트윈 인스턴스(Instance)라고 부른다. 디지털 트윈 프로토타입은 대상 체계 설계 단계에서 활용되며 디지털 트윈 인스턴스는 대상 체계의 운용 분석에 활용되는 것이 일반적이다. 디지털 트윈 인스턴스(실 체계의 복제본)와 디지털 트윈 프로토타입(실 체계의 설계 모델)이 모두 존재할 수도 있지만 디지털 트윈 프로토타입 없이 디지털 트윈 인스턴스만 존재할 수도 있다. 디지털 트윈 프로토타입과 인스턴스가 모두 존재한다면 인스턴스는 프로토타입에 실 체계 운용 정보가 반영되어 진화(성장)된 트윈으로 볼 수 있다. 3. 디지털 트윈 구축 목적 디지털 트윈의 구축 목적은 대상 실 체계와 디지털 트윈을 연동 운용함으로써 실 체계 관련 이해 당사자에게 지혜 수준의 혁신적 서비스를 제공할 수 있는 핵심 도구/수단으로 활용하기 위함이다. 데이터 기반 서비스 관점에서의 디지털 트윈의 역할은 실 체계에서 수집한 실제 데이터와 디지털 트윈 시뮬레이션으로 얻어진 가상 데이터의 융합을 통하여 실제 시스템 관련 문제 해결에 유용한 빅 데이터 생성이라 할 수 있다. 융합 빅 데이터는 AI-통계/공학 분석도구들을 이용하여 실 세계의 구성요소인 자산, 사람, 운용 프로세스들의 다양한 결합에 대한 분석/예측 및 체계 운용 최적 대안(최적화)을 찾는데 활용될 수 있다. 아울러, 융합 빅 데이터는 실 세계를 가상 환경에서 현실감 있게 표출할 수 있는 다양한 장비/장치와 VR/AR/XR/메타버스 관련 ICT 기술과의 융합 인터페이스를 통해 오락, 관광, 교육 훈련, 체험 등에 활용될 수 있다.     디지털 트윈의 복제 대상은 실 체계의 운용 데이터, 공간/형상 정보 및 실 체계에 포함된 객체들의 행위 모델 등 3가지이다. 운용 데이터는 실 체계에 설치된 IoT 장비로부터 획득이 가능하다. 공간/형상 정보는 서비스 목적에 따라 GIS, BIM 혹은 3D CAD 중 한 가지 이상을 결합하여 사용한다. 객체 행위 모델은 다양한 시나리오를 가상 실험하기 위한 시뮬레이션 모델을 사용하지만 서비스 목적에 따라서는 운용 데이터를 학습한 데이터 모델을 사용할 수도 있다. 구성요소 중 일부만을 사용한 디지털 트윈은 나머지 구성요소를 사용하지 않음으로 인한 한계점에 봉착하게 된다. 예를 들면, 실 체계 운용 데이터 복제만으로 구성된 IoT 기반 디지털 트윈은 수집된 데이터를 분석할 수는 있지만, 실 체계를 시각화한 지형/공간 상에 데이터를 표출할 수 없을 뿐만 아니라 실 체계와는 다른 가상 데이터를 입력한 시뮬레이션을 수행할 수 없다. 마찬가지로, 지형/공간 정보 만으로 구성된 디지털 트윈은 실 체계에서 일어나는 지형/공간 정보의 변화를 실 시간으로 반영할 수 없으며 시뮬레이션을 통한 실 체계의 현상 분석 및 미래 예측이 불가능 하다.      디지털 트윈의 효율적인 활용을 위해서는 위의 세 가지 구성요소 모두를 개발 및 운용할 수 있는 통합 플랫폼이 바람직하지만 국내외적으로 표준화된 디지털 트윈 플랫폼은 존재하지 않는다. 디지털 트윈의 특성 상 3가지의 디지털 트윈 구성요소 각각을 개발하는 독립적인 플랫폼을 사용하여 구성요소를 개발한 후 이들을 연동하여 운용하는 것이 효율적이다.  구체적으로는, 먼저, 디지털 트윈 개발 목적에 맞게 운용 데이터를 수집하는 IoT 플랫폼, 지형/공간 정보를 구축하는 지형/공간정보 플랫폼 및 모델링 시뮬레이션 플랫폼들을 이용하여 각 구성요소를 개발한다. 다음으로, 개발된 세 가지 구성요소를 실행하는 플랫폼들을 연동 운용하는 PoP(Platform of Platforms) 구조를 사용할 수 있다. PoP 구조는 디지털트윈의 목적에 부합되는 모든 디지털트윈을 개발/운용할 수 있는 플랫폼으로써 신뢰성 및 경제성(개발 기간 및 비용) 면에서 효율적인 구조이다. PoP 구조를 사용할 경우 플랫폼들 사이의 연동을 위한 데이터 모델과 API의 국제적인 표준화가 요구되며 데이터 모델의 표준은 대상 시스템에 따라 달라질 수 있다.  디지털 트윈을 실제 시스템에 대한 문제 해결 목적으로 사용하기 위해서는 대상 시스템에 대한 다양한 질문의 답을 디지털 트윈을 통해서 얻을 수 있는 서비스가 제공되어야 한다. OR 이론의 창시자 중 한 명으로 경영 과학 이론가인 R.L.Ackoff 교수는 사람이 생각하는 내용을 데이터, 정보. 지식, 지혜 등 4가지로 분류하였다. 데이터는 단순한 심벌(숫자나 문자)을 말하지만 정보는 ‘who’, ‘what’, ‘where’, ‘when’을 답할 수 있고, 지식은 ‘how’를 답할 수 있고, 지혜는 ‘why’를 답할 수 있어야 한다고 정의하였다. 디지털 트윈의 서비스 수준을 Ackhoff 교수의 분류법에 매핑 시킨다면 정보 수준 서비스는 시스템 분석(현상, 기능 등), 지식 수준 서비스는 시스템 예측(행위, 성능 등) 그리고 지혜 수준 서비스는 시스템 최적화(운용 최적화 등) 및 진단(수명 진단 등)에 해당한다. 예를 들어, 교통 시스템에 대한 다양한 질문을 답하기 위해 교통 디지털 트윈을 만들었다고 하자. 정보 서비스의 예는 현재 교통 시스템의 현상을 분석하는 것으로 어느 위치의 현재 시간대에 단위 시간당 교차로 통과 차량 대수가 얼마인지에 대한 답을 하는 서비스이다. 지식 서비스의 예는 현재 출발지에서 목적지까지의 소요 시간이 얼마가 되는지를 예측하는 질문에 대한 답을 하는 서비스이다. 지혜 서비스의 예는 현재 출발지에서 목적지까지의 소요 시간이 최소가 되는 최적화된 경로가 어떤 것인지의 질문에 대한 답을 하는 서비스이다.    4. 디지털 트윈의 구성요소 디지털 트윈의 3 가지 구성요소 중 행위 모델은 목적에 따라 데이터 모델과 시뮬레이션 모델로 대별된다. 데이터 모델은 실 체계에서 수집된 데이터들 사이의 상관관계를 기계학습하여 얻어진 모델(예: 인공신경망)로서 지식 서비스를 위한 시스템 행위 예측에 한계점을 가지고 있다. 구체적으로, 데이터 모델은 학습된 데이터 영역에서는 미래 예측이 가능하지만 학습된 영역 밖의 데이터에 대한 예측은 불가능 하다. 뿐만 아니라 학습 시와 예측 시의 시스템 운용 조건이 달라질 경우에도 예측이 불가능하다. 앞서 예시한 교통 디지털 트윈으로 데이터 모델을 사용할 경우 학습 시 도로 상황(운행 시간, 사고 발생 유무 등)이 예측 시 도로 상황과 동일하지 않으면 소요 시간 예측의 정확도가 보장되지 않는다. 더욱이, 시스템 변수 사이의 상관 관계로 표현된 데이터 모델은 변수 사이의 인과 관계가 필요한 시스템의 최적화 및 고장 진단 등에는 활용할 수 없다. 이러한 데이터 모델의 서비스 한계를 극복하기 위해서는 시뮬레이션 모델을 사용할 수 있다. 시뮬레이션 모델은 구축은 대상 시스템에 대한 도메인 지식과 이를 표현하는 지배 법칙에 대한 수학적/논리적 표현 방법을 이해해야 하므로 데이터 모델에 비해 고 비용이 요구된다. 따라서, 디지털 트윈의 행위 모델은 대상 시스템의 서비스 목적과 수준에 따라 다르게 선택될 수 있다.    5. 디지털 트윈의 발전 전망  디지털 트윈의 향후 발전 전망은 문제 해결과 가상 체험 및 빅 데이터 분야로 대별할 수 있다. 문제 해결 분야에서 디지털 트윈의 대상은 분석, 예측, 최적화/진단 대상이 되는 모든 시스템 분야로서 산업(제조, 생산, 물류, 식물공장 등), 공공(교통, 환경, 금융 등), 의료(진단, 인공장기, 가상수술 등), 재난안전(안전점검, 피해분석, 대피훈련 등), 국방(군사훈련, 국방분석, 무기체계 획득 등)등을 포함한다.  현재 디지털 트윈 활용은 안정성에 부담이 적고 신속/가시적 성공사례 확보가 가능한 스마트시티, 스마트 팩토리, 스마트SOC(도로, 철도, 항만, 공항, 등) 등이 대상이지만 기술성숙도가 높아지고 안정성이 보장됨에 따라 자율주행, 의료/인공장기, 식물공장 등으로 확대될 전망이다.  가상 체험 분야는 디지털 트윈이 실 세계 혹은 가상 세계를 움직이는 다양한 시나리오를 정형화한 지배 법칙(모델)을 실행(시뮬레이션)하는 수단으로 활용될 전망이다. 이러한 지배법칙 실행은 실제 세계와 가상 세계의 구별 없는 가상 체험을 목표로 하는 메타버스의 서비스 콘텐츠를 제공한다. 따라서, 메타버스 발전을 위해서 메타버스의 서비스 컨텐츠를 제공하는 디지털 트윈 발전이 필수적으로 향후 메타버스와 디지털 트윈은 동시에 발전할 전망이다.  빅 데이터 분야에서는 디지털 트윈의 가상 실험을 통해 실 체계에서는 물리적/경제적 이유로 수집 불가능한 다양한 빅 데이터를 생성하는데 활용될 전망이다. 유의미한 빅 데이터 생성을 위해서는 실 체계에서 수집 가능한 데이터를 사용하여 디지털 트윈 모델의 검증이 선행된 후 실 체계에서 수집 불가능한 데이터 생성을 위한 가상 실험이 설계되어야 한다. 디지털 트윈을 사용한 빅 데이터 생성은 시스템 기능 검증, 예지 진단 및 기계학습 등과 같은 부가가치가 높은 데이터 생성에 집중되어 미래 데이터 구독 시장 활성화에 기여할 전망이다.   김탁곤 명예교수  KAIST 전기전자공학부  

고객맞춤 제조 IT시스템 솔루션 코디네이션 전문기업 지능형 공장 서비스·DX Accelerator, 디엑셀   디지털 기술의 발전으로 글로벌 제조업계는 더 높은 효율성, 맞춤 생산, 그리고 지속 가능성 확대를 위한 혁신기술 개발에 대한 니즈를 키우고 있다. 이러한 트렌드에 맞춘 디지털 기술과 로보틱스를 활용한 제조 시스템이 구현되고 있으며, 개인화·맞춤화를 위한 기능과 프로세스의 진화 속도도 빨라지고 있다. 본지에서는 지능형 공장 서비스와 고객이 필요한 솔루션을 활용하여 기업의 시스템을 코디네이션 하는 ‘디엑셀(DXel, www.dxel.co.kr)을 만났다.   ▲ 디엑셀 김남웅 대표       고객이 필요로 하는 솔루션을 찾아주는 기업 2022년 4월 설립된 디엑셀은 회사명에서도 알 수 있듯 산업계의 디지털 전환을 돕는 ’Digital Transformation Accelerator‘ 기업이다. “당사는 고객이 필요한 솔루션을 코디네이션 하는 제조 시스템 전문기업”이라고 소개하는 김남웅 대표는 “당사 가장 큰 경쟁력은 20여 년간 다양한 산업별 제조 현장을 경험한 전문적인 노하우를 가지고 기업 맞춤 제조 서비스를 제공하고 있는 임직원”이라고 소개하며, 검증된 솔루션을 통해 고객의 업무 효율성을 높이고, 제조산업 시스템의 혁신을 이루고 있다고 부연했다. 2~3년 전의 제조 IT시스템은 생산량, 업무감시, 원가절감 등 관리직 위주로 구축되었다. 그러나 생산성 향상과 품질력 제고에 직접적으로 성과를 내기 위해서는 좀 더 직관적이고, 직원 참여가 가능한 시스템을 구축해야 한다. 이러한 환경 변화에 맞춰 디엑셀은 직원의 감시보다 직원의 참여를 확대할 수 있는 시스템, 제조 현장에 맞춘 MES와 UWB 기반의 실시간 제품 위치 추적시스템을 사업의 모토로 창업하게 되었다. “과거 제조 IT시스템이 ‘관리적 관점’에서 구축되었다면, 이제는 사람을 중심으로 사회적 가치까지 창출할 수 있는 역할로 확대되고 있다”라고 말하는 디엑셀 김남웅 대표는 “우리는 전 직원이 참여할 수 있는 ‘지속 가능한 실천적 제조 IT시스템’을 구축하고 있다”라고 소개한다. 제조산업에 특화된 스마트 플랫폼 서비스 제공 디엑셀은 제조산업에 특화된 스마트 플랫폼을 통해 제조 현장 시스템 개발, UI/UX 프로비저닝 및 대시보드를 구현하기 위한 다양한 레어어를 제공하고 있다. 이 회사 솔루션의 핵심적인 기능인 기준정보 구축과 환경정보 및 시스템을 컨트롤하는 파운데이션 레이어, 제조현장시스템인 공정 정보와 Lot 정보, BOM 정보 등 프로세스 전반을 관할하는 시스템인 프로세스 레이어가 있다. 이와 더불어 사용자 데이터 수집 및 편의성을 제공하는 UI/UX 오퍼레이션 레이어와 수집된 데이터를 각종 디바이스를 통해 사용자에게 제공하는 디스플레이 레이어를 통해 최적의 제조시스템을 제공하고 있다.  디엑셀 김남웅 대표는 “이러한 기술력을 토대로 스마트한 공장 운용을 위한 ‘디지털팩토리 서비스’, 협력사/딜러사 등의 파트너사들과의 ‘디지털 협업공장 공급망 벨류체인 서비스’, 그리고 초광대역통신(Ultra-Wideband, UWB) 기술을 활용한 ‘실시간 고정밀 측위 관리 서비스’ 등 3가지 영역에서 솔루션 코디네이션 서비스를 제공하고 있다”라고 부연했다.   (1) 디지털 팩토리 서비스 이중 디지털 팩토리는 다양한 설비 및 공장 내 장치와의 인터페이스를 통한 실시간 데이터 수집 및 모니터링을 적용하여 디지털 생산 공정 정보를 제공하고 있다. 휴먼 에러를 원천 차단하고, 품질 결과를 학습하여 피드백함으로써 선제 예방 품질 역량을 강화하고 있다. 또한 핵심 생산 및 유관 정보를 표준화하고 디지털화하여, 모든 제조 현장의 데이터 연계로 통합적인 디지털 관리를 실현하고 있다. 특히 생산 현장 정보의 디지털화와 실시간 가시성 확보로 경영 목표 관점의 새로운 영감을 제시하고 있으며, 데이터 분석 기반의 생산 및 품질을 위한 최적화된 제조 운영과 QCD 즉 품질, 원가, 납기의 가치를 극대화하여 최고의 생산 능력을 창출할 기회를 제공하고 있다. (2) 디지털 협업공장 공급망 벨류체인 서비스 디엑셀의 또 다른 서비스는 협력사와 제조 현장, 판매딜러 간의 공급망 디지털 협업공장을 구축하여 클라우드를 기반으로 고객사와 협력사, 그리고 판매딜러의 실시간 재고 데이터를 SaaS(서비스형 소프트웨어) 형태의 애플리케이션으로 제공하는 서비스이다. 이를 통해 고객의 주문을 받은 판매딜러는 제조 공장의 재고 수량 및 위치 데이터를, 제조 공장은 협력사의 재고 수량 및 위치 데이터를 실시간으로 확인할 수 있다. 이는 결과적으로, 불필요한 발주와 재고를 현저히 줄여 원가절감 및 협력사와의 상생을 도모할 수 있다. 이를 기반으로 디엑셀의 시스템은 고객사의 생산계획과 입고 검사, 공정관리를 지원하여 생산실적을 더욱 극대화해하고 있으며, 협력사에는 생산관리, 출하관리, 품질관리의 혁신을 이루어 나가고 있다.  (3) 실시간 고정밀 측위 관리 서비스 차세대 무선 통신 기술인 UWB의 정확한 위치감지 기술은 디지털 공장을 구축하는 데 많은 도움이 된다. 디엑셀의 스마트팩토리 고정밀 측위 관리 솔루션은 국제적인 첨단 UWB 기술을 바탕으로 제조현장의 제품, 부품 및 차량 등의 움직임을 센티미터 수준의 고정밀 측위 서비스로 제공한다. 0차원 존재 감지, 1차원 선형 궤적 측위 및 2차원 지역 평면 측위를 통합한 다차원 측위 모드를 채택하여 사람, 차량, 사물의 실시간 위치를 정확하게 파악할 수 있다. 이러한 기술은 궤적 추적, 작업 시간 통계, 면적 수, 전자 울타리 및 기타 서비스 기능과 결합하여 제조 운영의 효율성을 높이고 공장의 자재 관리 개선, 원가절감 및 공정 흐름 최적화를 제공한다. 김남웅 대표는 “위치 관리시스템과 결합된 저희 솔루션은 스마트팩토리의 관리 수준을 한 단계 높였다고 자부할 수 있다”라고 덧붙였다.  AI 제조 분야 앵커기업으로 부상 최근 디엑셀은 AI 자율제조 선도프로젝트의 일환으로 농기계 다품종 유연생산을 위한 AI 자율제조 국책과제의 공동연구기관으로 선정되어 참여하고 있다. 디엑셀의 실시간 고정밀 측위 관리 기술이 성공적인 AI 자율제조 실현에 필수적인 핵심기술임을 인정받았기 때문이다. “당사는 전라북도 농기계 산업 및 동종업계의 AI 자율제조 선도 표준모델을 구축하는데 무거운 책임감과 사명감을 느끼고 있다”라고 말하는 이 회사 김남웅 대표는 “디엑셀이 보유한 기술을 더욱 강화하고 발전시켜 AI 자율제조 분야의 앵커기업으로 성장하고자 한다”라고 프로젝트 참여에 대한 포부를 밝혔다. 사람이 기업 성장의 답 “아무리 기술이 뛰어나도 그 기술을 용도와 상황, 목적과 요구에 맞게 구현해 낼 사람이 없다면 그 기술은 가지고 있는 능력을 발휘할 수 없다”라고 말하는 디엑셀 김남웅 대표는 “앞서 소개한 바와 같이 우리의 가장 큰 장점은 고객이 요구하는 디지털 전환의 미션을 제대로 수행하기 위해 20년 넘게 많은 산업별 제조환경을 경험한 전문가들이 각자의 노하우를 기반으로 기업 맞춤 제조 서비스를 제공하며, 검증된 솔루션을 통해 업무 효율과 고객 서비스의 혁신을 높인다는 것”이라며, “특히 고객의 니즈를 먼저 파악하고, 선제적으로 솔루션을 제안할 수 있도록 임직원의 역량을 지속적으로 강화하고 있다”라고 부연했다. 이는 디엑셀이 인재 양성에 집중하고 우수한 경험을 가진 전문가를 끊임없이 발굴해 오는 이유기도 하다.  디지털과 인간이 상생하는 시스템을 만들다! 디엑셀은 제조물류산업의 다양한 고객을 만족시키기 위해 유연한 비즈니스 플랫폼을 선보이고 있다. 현재는 제조분야에서 전문역량을 발휘하고 있지만, 디지털 전환이 전 산업에서 일어나듯이 이 회사가 가진 지능형공장 서비스와 위치관리 기술 기반의 혁신 솔루션은 전 산업에 적용될 수 있다.  오늘보다 나은 내일을 꿈꾼다는 김남웅 대표는 “제조 현장에 특화된 디지털팩토리와 더불어 UWB 측위 기술을 기반으로 개발된 실내외 무선 위치 추적 장치, 이 두 개의 솔루션을 융합한 위치관리 기반 디지털팩토리 솔루션을 제공하여 시스템 인프라가 약한 중소기업, 관리의 단계를 높여야 하는 대기업들의 애로를 해결해 주는 것이 우리의 역할”이라며, “우리는 앞으로도 우리나라 산업의 디지털 역량 강화를 넘어 국가 기술 경쟁력 제고에 기여하고, 디지털과 인간이 상생하는 시스템, 새로운 기술이 인정받는 변화된 세상에서 저의 기술이 고객의 성공적인 비즈니스가 되도록 최선을 다하겠다”라고 덧붙였다.

시놀로지는 고성능과 안정적인 데이터 관리를 필요로 하는 전문가 및 기업을 위해 새로운 NAS 제품 디스크스테이션(DiskStation) DS925+를 출시했다. 시놀로지의 제프리 황(Jeffery Huang) 제품 매니저는 “4베이 플러스(Plus) 시리즈는 지금까지 100만 대 이상 설치되며 가장 널리 사용되는 제품군 중 하나로 자리 잡았다”면서, “전문가뿐 아니라 원격지나 지사 환경에서 에지 서버로 활용하려는 기업들 사이에서도 선호되고 있다. 이러한 점을 반영하여, DS925+는 비즈니스급 성능과 신뢰성을 제공할 수 있도록 설계했다”고 전했다. DS925+는 높은 처리 성능이 요구되는 워크로드를 소화할 수 있도록 설계됐다. 듀얼 2.5GbE 포트와 함께, 올플래시 스토리지 풀 또는 캐시 구성을 위한 M.2 슬롯 2개를 탑재해 전작 대비 큰 폭의 성능 향상을 제공한다. 예를 들어, SMB 프로토콜을 통한 다운로드 속도는 146%, 업로드는 40%, 읽기 속도는 131%, 쓰기 속도는 150% 향상되었다.     또한, DS925+는 높은 용량과 유연한 확장성을 지원한다. 새롭게 출시된 DX525 확장 유닛을 활용하면 드라이브 베이를 최대 9개까지 확장할 수 있으며, 최대 180TB의 원시 스토리지 용량을 제공해 급증하는 데이터 수요에도 유연하게 대응할 수 있다. DS925+는 시놀로지의 운영체제인 디스크스테이션 매니저(DSM) 기반으로 작동하며, 다양한 비즈니스 요구를 충족하는 풍부한 기능을 제공한다. 시놀로지 드라이브(Synology Drive)는 시스템을 개인 클라우드로 전환해 다양한 플랫폼 간 파일 접근과 원격지 간 동기화를 지원한다. 액티브 백업 스위트(Active Backup Suite)는 윈도우,리눅스, 맥OS 기기뿐 아니라 가상 머신과 클라우드 계정까지 통합 백업 및 복구를 제공하며, 오프사이트 백업 옵션도 유연하게 구성할 수 있다. 서베일런스 스테이션(Surveillance Station)은 실시간 지능형 분석 기능을 갖춘 확장형 영상 관리 설루션으로, 물리적 자산 보호에 효과적이다. DS925+는 시놀로지 하드 드라이브와 함께 최적의 호환성과 안정성을 제공하도록 설계된 올인원 시스템이다. 7000시간 이상 엄격한 테스트를 거쳐 검증된 드라이브 호환성 프레임워크를 기반으로 하며, 설치 시에는 DSM에서 지원하는 호환 드라이브 사용이 요구된다. 시놀로지는 DS925+와 DX525 확장 유닛이 4월 23일부터 국내 시놀로지 파트너 및 리셀러를 통해 출시된다고 전했다.

#일본 #자동차 #트럼프 #모빌리티 #전기차 목차 제1장 일본 자동차 산업의 최근 실적      제1절 일본 자동차 산업의 생산 및 판매 실적 제2절 일본 자동차 산업의 기업이익과 수출 실적          제2장 트럼프 2.0 시대, 일본 자동차 산업의 대응 전략 제1절 트럼프의 관세 부과에 대한 일본 자동차 산업의 대응 전략 제2절 트럼프의 EV 정책과 일본 자동차 산업의 대응 전략 제3장 디지털 전환 시대, 일본의 모빌리티 DX 전환 전략 제1절 일본 정부의 모빌리티 DX 전략      제2절 일본 자동차 산업의 모빌리티 DX 전환 전략 제4장 결론 및 시사점 ◈ ‘24년 일본 자동차 산업의 생산·판매 실적은 감소세로 전환, 트럼프의 관세 부과는 일본 자동차 산업의 대미 수출에 직격탄으로 작용 ㅇ (생산) 일본 자동차 산업의 글로벌 생산 실적은 코로나19 이후 회복세를 지속했으나, ‘24년 전년대비 6.6% 감소한 2,410만 대를 기록 ㅇ (판매) 일본 자동차 산업의 글로벌 판매 실적은 ‘24년 전년대비 1.1% 감소한 2,453만 대를 기록. 이 중 해외 판매 비중이 83.5%를 차지 ㅇ (영향) 트럼프 신정부가 자동차에 25% 관세를 부과할 경우, 일본의 실질 수출은 2년간 0.22%, 실질 GDP는 0.08% 하락할 전망(NRI) ◈ 일본 자동차 제조업체들은 트럼프 신정부의 자동차 관세 부과와 EV 의무화 폐지에 따른 부정적 영향을 최소화하기 위한 대응책을 강화 ㅇ (관세 부과) 트럼프 정부의 관세 부과는 일본 자동차 제조업체의 대미 수출에 직격탄으로 작용, 일본 기업의 글로벌 공급망 재편 대응을 강화 - 일본 자동차 제조업체들은 대멕시코 투자 연기·생산 축소를 추진하는 한편, ’미국 우선주의‘ 정책을 지원하며 관세 회피를 위해 현지 생산을 확대 - 장기적으로 생산지와 판매지를 조정하면서 단기적으로 비용 증가를 억제하는 대응을 강화 ㅇ (EV 정책) 일본 자동차 제조업체들은 단기적으로 HEV 강점을 활용하여 수익을 확보하면서 중장기 EV 정책 전환을 추진 - 도요타는 수익력을 확보하기 위해 HEV 생산을 확대함과 동시에 EV 생산 목표를 하향 조정하며 단계적 전환을 추진 - 일본 자동차 제조업체들은 ’기가 캐스트‘ 신기술을 도입하여 차량 경량화와 원가절감을 달성하여 뒤쳐졌던 EV 경쟁력 확보 전략을 강화 ◈ 자동차 산업이 모빌리티 산업으로 전환되는 과정에서 일본 자동차 제조업체들은 자체 플랫폼 개발과 다양한 협력을 통해 경쟁력을 확대 ㅇ (정부 주도) 일본 정부 주도로 SDV 시장 점유율 목표를 제시하며, 차세대 자동차 산업의 경쟁력 제고를 위해 공동 연구와 협업을 주도 ㅇ (파트너십) 일본 자동차 제조업체들은 자체 플랫폼 개발하면서도 새로운 가치를 창출하기 위해 디지털 분야에서 파트너십을 구축 ㅇ (미·중 분리) 미·중 갈등이 가속화되는 가운데 일본 자동차 제조업체들은 미국과 중국을 분리하여, 대중 경쟁력을 강화하기 위해 중국 기업과의 협업을 추진 ◈ 대전환 시대, 한일 자동차 업체 간 경쟁과 협력 구조가 복합적으로 전개될 것으로 전망되는 가운데, 우리 기업에 대한 대응 전략을 제시 ㅇ (트럼프 2.0시대) 관세 부과에 따른 수출 위기를 극복하기 위해 전략적으로 대미 현지 생산을 확대하면서, 부품 조달을 미국내 거점으로 전환 - 미국 시장과 별도로 중국, 인도 등 신흥국에서 경쟁력을 제고하기 위한 맞춤형 현지화 전략을 강화 ㅇ (모빌리티 DX 전환) 미래 성장동력을 확보하기 위해 자동차 업체간 협력뿐만 아니라 타 산업과의 전략적 파트너십을 구축하여 새로운 비즈니스 영역을 개척 ㅇ (경쟁력 제고) EV 및 신흥국 자동차 시장에서 한일 간 경쟁이 가속화될 것으로 예상되는 가운데, 우리 기업들은 신흥국 맞춤형 제품개발과 마케팅 전략을 통해 경쟁우위를 확보해야 할 것임. ㅇ (협력 기회) 모빌리티 서비스 관련 소프트웨어 분야에서는 한국과 일본의 강점을 결합한 새로운 제휴 가능성이 높을 것으로 기대   게시일: 2025-04-01 페이지  : 45

▲ 이미지 제공 : 팀솔루션   글로벌 경쟁 심화에 따른 수주 경쟁, 고부가가치화를 위한 기술 확보 필요성, 숙련된 기술 인력의 부족, 환율과 원자재 가격 상승 등은 플랜트 및 조선 산업의 경쟁력을 떨어뜨릴 수 있는 요인으로 꼽힌다. 이런 환경적 어려움을 극복하고 산업의 글로벌 경쟁력을 높일 수 있는 돌파구로서 디지털 전환에 대한 관심은 꾸준히 높아지고 있다. 3D 설계와 공정 자동화 등 이전부터 언급되어 온 기술뿐 아니라 디지털 트윈이나 인공지능(AI)까지 보다 폭 넓은 디지털 기술을 활용하고, 전통적인 산업의 프로세스를 근본적으로 혁신해야 한다는 목소리가 커지고 있다. 이번 호에서는 지난 2월 14일 열린 ‘플랜트 조선 컨퍼런스 2025’의 발표 내용을 중심으로, 디지털 트윈, 인공지능 등 기술 현황과 추진 사례를 통해 플랜트/조선 산업의 디지털 전환을 위한 실마리를 찾아보고자 한다.   EPC 엔지니어링의 혁신을 위한 AI 기술 / 김민규 효율적 작업 환경과 미래 인력 운용 설루션으로서의 디지털 트윈 / 송희삼 산업현장의 성공적인 DX를 위한 인사이트 공유 / 박혜준 디지털 전환 생산 혁신의 마지막 퍼즐, 성과제 / 장용진   ■ 총 13 페이지   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

‘2025 산업지능화 컨퍼런스’가 지난 3월 13일~14일 서울 코엑스 E홀에서 개최되었다. 이번 행사는 산업통상자원부가 주최하고 한국산업지능화협회가 주관했으며, AI 기반의 산업 생태계 조성과 AX(AI Transformation) 확산을 통해 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 것을 목표로 했다. ■ 이성숙 기자     ‘DX to AX – 산업 AX로 가는 여정’을 주제로 열린 이번 행사는 제조산업 혁신을 위한 AI 및 디지털 기술의 실제 적용 사례를 공유하고, 향후 산업 발전 방향을 모색하는 자리로 마련되었다. 다양한 국내외 기업이 참여해 디지털 전환(DX)과 인공지능 전환(AX)의 최신 트렌드와 기술을 소개했다. 행사는 기조세션과 함께 제조 OT 기술, 제조 IT 기술, 제조 AI, 산업 데이터 스페이스 등 네 개의 기술 세션으로 구성되었다.   글로벌 기업의 제조 혁신 사례 공유 행사 첫째 날인 3월 13일의 기조 세션은 ‘국내외 DX/AX 선도 사례’를 주제로 진행되었으며, 실제 제조 현장에서 적용된 AI 및 디지털 혁신 사례를 발표하고, 최신 제조기술과 산업 데이터를 활용한 고도화 방안을 논의했다. 첫 번째 연사인 LG CNS 박재원 화학사업 담당은 ‘AX를 통한 제조기업의 혁신적 경쟁력 확보 방안’을 주제로, 제조산업에서 AI를 활용한 혁신 사례를 소개했다. 그는 “AX 추진을 위해서는 AI를 활용해 전사적으로 능동적인 AX 가속화를 지원할 수 있는 시스템 기반의 운영 환경이 필요하다”고 강조하며, “최적화된 생성형 AI 서비스 구현을 위해서는 활용 목적에 맞는 서비스 발굴 및 검증이 선행되어야 한다”고 덧붙였다. 한국IBM 박정선 실장은 데이터 기반 디지털 제조 전환에 대해 발표했다. 그는 검사 자동화, 고장 예측 및 예지보전, 정비 노하우 관리 등 IBM의 실제 고객 사례를 소개하며, 제조업의 AI 적용 가능성을 강조했다. 다음으로 한국미쓰비시전기오토메이션 이노우에 나오타케 부장이 ‘산업 AIX(AI Transformation) - 산업 생산성 관점에서의 파괴적 혁신 가능성’을 주제로 발표했다. 마지막으로 원프레딕트 윤병동 대표는 중소 제조기업을 위한 산업 AX 전략을 공유하며, 중소기업이 AI 기반 생산성 혁신을 달성할 수 있는 방법을 설명했다. 기조 세션 이후에는 분야별 기술 및 활용 사례 소개가 이어졌다. 주한 스위스대사관 무역투자청, 아이투맥스, 인이지, 고성엔지니어링, 유비씨, 수퍼브에이아이, 비앤드알산업자동화, 로크웰 오토메이션, 아비바 코리아, 한국산업지능화협회, LG전자 생산기술원, 인터엑스 등 다양한 기업이 발표자로 참여했다.     AI 기반 자율 제조 및 디지털 트윈 기술 소개 둘째 날인 3월 14일의 기조 세션은 현대오토에버 장연세 상무의 발표로 시작됐다. 그는 ‘소프트웨어 정의 공장으로의 DI/DX 여정’를 주제로, 현대오토에버의 ‘소프트웨어 정의 공장(SDF : Software Defined Factory)’ 설루션을 소개했다. 장 상무는 “SDF는 하드웨어에 종속되지 않고, 소프트웨어로 제조 인프라를 정의하고 이를 제어 및 관제함으로써 유연성과 상호운영성을 제공하는 공장”이라고 설명했다. 이어 로크웰 오토메이션 앤드류 엘리스 부사장은 ‘AI를 통한 자율 제조 생태계 구축’을, 헥사곤 MI 홍석관 부사장은 ‘측정 데이터 기반 자산 관리 및 로봇 성능 향상’을 주제로 발표했다. 홍 부사장은 디지털 트윈 기술, 측정 데이터 기반 공간정보 DX화, 협업 기술 등을 소개하며, 제조산업에서 효율적인 자산 관리를 위한 헥사곤의 DX & DT 전략을 공유했다. 마지막 기조세션 발표자로 나선 다임리서치 장영재 대표이사는 ‘AI 디지털 트윈 기반 무인/자율 공장 구축 실증 사례’를 주제로 강연했다. 그는 자체 개발 설루션을 통한 신속한 디지털 트윈 검증 기술, 실제 시스템 연동 가상 커미셔닝(virtual commissioning) 기술, 하드웨어 및 로봇 시스템을 고려한 고밀도 AGV/AMR 설계 등 AI 자율공장 실현을 위한 핵심 기술을 소개했다. 이 날 기술 세션에서는 오토스토어시스템, 주식회사 마이링크, 인터엑스, 씨메스, 일루넥스, 아비바 코리아, 피티씨-캡웨어, 유진로봇, 시제, 엠아이큐브솔루션, 쿤텍, 넥스톰 등 기업이 발표자로 참여했다.     콘퍼런스를 통해 본 제조업의 미래 이번 콘퍼런스를 주관한 한국산업지능화협회는 “이번 행사를 통해 제조업의 디지털 혁신이 더욱 가속화될 것으로 기대한다”며, “기업 간 협력을 강화해 글로벌 경쟁력을 높이고, AI 및 디지털 기술을 활용한 산업 전환 가능성을 모색하는 계기가 될 것”이라고 밝혔다. 제조업계는 이번 콘퍼런스를 통해 AI 및 산업 데이터를 활용한 디지털 혁신 방향을 확인하고, 새로운 비즈니스 모델을 탐색할 기회를 얻었다. 앞으로도 AX 확산을 위한 지속적인 연구와 협력이 필요할 것으로 보인다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.