알테어가 지난 5월 23일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 '알테어 테크놀로지 컨퍼런스 코리아 2025(ATC 2025)'를 성공적으로 개최했다. 이번 행사에는 삼성전자, 현대자동차, LG전자, 현대모비스, HD현대중공업, 한국항공우주산업(KAI), LG이노텍, HD현대미포조선 등 전자, 자동차, 항공우주, 조선 등 각 산업을 대표하는 기업들의 엔지니어 및 오피니언 리더 1천여 명이 참석해 첨단 기술과 실제 혁신 사례를 공유했다. 올해로 23회를 맞은 ATC 2025에서는 ▲인공지능(AI) 기반 엔지니어링 ▲데이터 분석 및 AI ▲구조 ▲시뮬레이션 기반 설계 ▲전기화 및 전자 시스템 설계 ▲기업 솔루션 ▲유체 역학 ▲다중 물리학 등 총 8개 트랙에서 61개의 발표가 진행되며, 엔지니어링 및 설계 과정에서의 혁신과 최적화 방안이 소개되었다. 한국알테어 김도하 지사장은 환영사에서 "ATC 2025는 알테어의 AI 기술이 다양한 산업 현장에서 실질적으로 활용되고 있다는 점을 보여주는 자리였으며, 특히 올해는 실제 적용 사례와 인사이트를 폭넓게 공유할 수 있어 더욱 뜻깊었다"며, "앞으로도 고객의 기술적 도전 과제를 함께 해결하며, 더 큰 가치를 창출해 나가기를 기대한다"고 말했다. 한편, 최근 알테어는 산업용 소프트웨어 글로벌 선도기업 지멘스(Siemens)에 인수되며, 시뮬레이션 및 산업용 AI 분야의 기술력을 더욱 확장하게 되었다. 알테어의 기술은 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 포트폴리오에 통합되고 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 오병준 한국 지사장은 기조연설을 통해 "지멘스와 알테어의 전략적 통합은 디지털 전환을 가속화하는 데 있어 매우 중요한 이정표"라며, "양사의 협업을 통해 전 제품 수명주기를 하나의 데이터 흐름으로 연결하는 AI 기반 디지털 트윈을 실현하고, 모든 산업에 실질적인 가치를 제공할 수 있을 것"이라고 말했다. 알테어 샘 마할링엄 최고기술책임자(CTO)는 "디지털 엔터프라이즈는 더 이상 미래의 개념이 아닌 지금 당장의 필수 전략이며, 이러한 기술들이 제품 개발을 가속화하고 운영 효율성을 높이는 핵심 동력이 되고 있다"며, "알테어의 시뮬레이션, 인공지능(AI), 고성능컴퓨팅(HPC) 기술이 지멘스 엑셀러레이터 플랫폼에 통합되면서, 시뮬레이션과 산업용 AI 분야에서의 리더십을 한층 강화하게 될 것"이라고 강조했다. 이번 ATC 2025는 산업별 디지털 전환과 AI 기반 엔지니어링 혁신의 실제 적용 사례를 공유하는 장으로, 알테어와 지멘스의 협업이 가져올 산업 전반의 변화에 대한 기대감을 높여 주었다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 일본의 하드웨어 보안 전문 기업인 세카피(Secafy)가 차세대 하드웨어 보안 대규모 집적 회로(LSI) 장치 개발을 위해 지멘스의 디지털 IC의 물리 기반 합성 및 배치 및 배선 구현을 위한 아프리사(Aprisa) 소프트웨어를 포함한 EDA(전자 설계 자동화) 툴 포트폴리오 전반을 도입했다고 밝혔다. 세카피는 2023년 고베대학교 대학원생의 기술 및 창업 성과를 바탕으로 설립된 스타트업으로, 반도체 보안과 암호 기술을 결합해 하드웨어 노이즈 평가(hardware noise evaluation) 및 하드웨어 보안 분석을 전문으로 하는 하드웨어 보안 기술의 상용화를 목표로 하고 있다. 세카피는 지멘스의 디지털 구현 설루션인 아프리사뿐만 아니라, 전사적 집적 회로(IC) 설계를 위한 지멘스 EDA의 종합 툴 체인도 함께 사용하고 있다. 여기에는 캘리버(Calibre) 소프트웨어, 솔리도 시뮬레이션 스위트(Solido Simulation Suite software) 솔리도 디자인 인바이런먼트(Solido Design Environment software), 그리고 커스텀 IC 디자인(Custom IC Design) 소프트웨어 등이 포함되며, 180nm부터 16nm 공정 노드까지 다양한 공정을 기반으로 LSI 장치를 설계하고 있다.     세카피의 몬타 카즈키(Kazuki Monta) 공동 창립자 겸 CEO는 “세카피의 미션은 하드웨어 노이즈 평가 기술과 하드웨어 보안을 위한 회로 설계 및 구현 기술을 활용해 보안 문제를 해결하고 보다 안전한 정보 사회 실현에 기여하는 것”이라면서, “지멘스의 종합 EDA 포트폴리오는 우리가 혁신적인 하드웨어 보안 연구를 진전시키는 데 필요한 툴을 제공한다”고 말했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 츠치다 유키오(Yukio Tsuchida) 일본 지역 EDA 부문 부사장은 “세카피가 자사의 전체 IC 설계 플로를 위해 지멘스 소프트웨어 포트폴리오를 선택한 것은 당사에 중요한 성과이며, 일본 내 혁신적인 IC 설계에 매진하는 선도 기업에게 최첨단 설계 플로를 제공하는 우리의 리더십을 입증한다”면서,  “세카피는 당사의 종합적인 설루션을 채택함으로써, 보안 중심의 LSI 설계 작업에서 당사 툴의 뛰어난 성능과 기능을 충분히 활용할 수 있게 되었다”고 말했다.

제21회 PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025에 초대합니다! 제조, 엔지니어링 분야의 디지털 전환(DX)이 가속화되는 시점에서 4차 산업혁명의 중심에 있는 스마트공장, 산업IoT, 인더스트리 4.0, 디지털 트윈, 디지털 트랜스포메이션, 인공지능(AI) 등을 기반으로 한 PLM과 제조를 융합하고자 하는 시도가 계속되고 있습니다.  이번 컨퍼런스는 규모를 확대하여 기존 트랙외에 SDM(MES/MOM) 트랙을 추가하고, 최신 PLM, DX, MES, AI, AX 관련 기술 트렌드와 업계 현황, 성공사례 등이 발표될 예정입니다.  2년 만에 오프라인으로 찾아온 이번 컨퍼런스는 온오프 격년제로 치러질 예정입니다. 네트워킹의 기회 놓치지 마세요!!     아래 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!     PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025 아젠다  주제 : 제조의 미래를 위한 PLM 혁신과 AX 전략 [개회사] 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 서효원 위원장(카이스트 명예교수)          [격려사] 한국CDE학회 정현 회장(충남대학교 교수)         [기조연설] 제조 산업의 미래, 산업AI 트렌드와 과제 / 가천대학교 조영임 교수          [기조연설] 조선업의 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼 / HD현대 이태진 전무         [기조연설] AI 혁신을 기회로! 제조 경쟁력을 높이는 통합형 PLM 전략 / SAP코리아 고건 파트너(Solution Advisor)         Track A - 베스트 프랙티스 PLM 기반 Single BOM 구현을 통한 자동차 산업의 디지털 전환 가속화 / GM TCK 김성진 부장     디지털 자산 수명주기의 혁신: AVEVA와 Aras 기반의 통합 ALM 전략 / 아비바코리아 조영찬 프로 디지털 트윈과 AI 기반 디지털 스레드: 스마트 제조의 미래 / 지멘스 퍼시스그룹의 DX 전략 / 퍼시스홀딩스 정연석 팀장 AI 기반 차세대 Intelligent PLM 전략 / PTC 코리아 이봉기 상무 AI 자율 제조를 위한 로봇 기술 동향과 사이버물리 시스템 적용 사례 /  카이스트 윤희택 교수 Track B - 트렌드/신기술/솔루션 Generative Experience와 AI 기반 PLM 혁신: 제품 개발과 제조의 새로운 미래 / 다쏘시스템코리아 김병균 파트너 NVIDIA Omniverse만 가능한 디지털트윈의 비즈니스 실현 / 씨이랩 김건우 매니저 성공적인 PDM 라인 구축의 열쇠 '3D-SUITE' / 아이지피넷 윤정두 차장 Fast Forward : 디지털 전환과 제품 개발 / 세원에스텍 윤중근 이사  현장이 원하는 디지털 트윈: 최소 인프라, 최대 효과를 위한 접근법 / 팀솔루션 김지인 대표 제조 영역에서의 로우코드 및 AI 기반 개발 방식의 변화 / 한화시스템 박성수 팀장 Track C - SDM(MES/MOM) [기조연설] 미래제조 패러다임 전환, SDM 기반 자율제조 생산 체계 도입 / 인더스트리4.0협회 박한구 명예회장(스마트M&F그룹 대표) MES 도입과 진화 : 글로벌 트렌드와 국내 적용 전략 / 다쏘시스템코리아 장희준 파트너 자동차 부품 산업의 디지털 혁신을 위한 AI 기반 DX 플랫폼 개발 사례 / 에스에이치아이엔티 이종수 부장 Software-Defined Automation(소프트웨어 정의 자동화) / 슈나이더일렉트릭 김건 매니저 AI-DX-FOMs 기반 현장/실무 중심의 스마트팩토리 전략 : MES 연동부터 AI 챗봇, 자율 제조까지 / 호서대학교 김수영 교수(센터장) [기조연설] SDM 구현을 위한 생산자원 제조 데이터 표준화 / 첨단제조표준화포럼 차석근 운영위원장   #PLM #DX #AX #산업AI #디지털트윈 #AI자율제조 #CAD_CAM_CAE #스마트제조 #스마트팩토리 #SDM #MES #MOM #XR #베스트프랙티스 #제조IT #엔지니어링IT #ESG #생성형AI #SDV #ALM #모빌리티 #AI에이젠틱 #피지컬AI #클라우드 #가상화

스노우플레이크는 자사의 ‘제조 산업을 위한 AI 데이터 클라우드(AI Data Cloud for Manufacturing)’가 자동차 산업에 특화된 설루션을 중심으로 확장하며 높은 성장세를 보이고 있다고 발표했다. 스노우플레이크에 따르면, 2023년 4월을 기준으로 2년간 전 세계 제조 산업군에서 데이터 애플리케이션 및 협업을 위해 스노우플레이크의 플랫폼을 도입한 비율은 416% 증가했고, 데이터 분석을 위해서는 185%, 고급 예측 모델링 및 AI 앱과 같은 데이터 사이언스 목적으로는 188% 늘었다.  이와 같은 제조업체의 데이터 기반 비즈니스 인사이트 확보에 대한 높은 수요에 따라, 스노우플레이크는 AI 데이터 클라우드를 자동차 산업의 특수한 요구사항을 충족할 수 있도록 정밀하게 조정하며 글로벌 제조업체의 디지털 전환 및 AI 혁신을 뒷받침하고 있다고 전했다. 커넥티드 및 소프트웨어 정의 차량(Software Defined Vehicle : SDV), 자율주행, 전기차, 인더스트리 4.0 등 자동차 산업 트렌드에 맞춰 스노우플레이크는 데이터 공유 및 AI 지원 기능으로 완성차 제조업체(OEM), 부품업체, 유통 및 서비스업체 전반의 협업과 생산 공정을 최적화하고 있다.     특히 스노우플레이크를 활용하는 자동차 관련 기업은 차량 설계부터 생산, 서비스, 보증에 이르는 전체 라이프사이클 데이터를 통합하고 사일로를 제거할 수 있게 된다. 이를 통해 운영 효율을 높이고 고객 경험을 향상시킨다. 또한 스노우플레이크 아키텍처로 SDV와 자율주행차에서 생성되는 방대한 커넥티드 데이터를 안정적으로 활용하고 확장할 수도 있다. 누적된 데이터는 스노우플레이크 마켓플레이스에서 판매할 수 있어 신규 수익원이 되기도 한다. 스노우플레이크 데이터 플랫폼은 조직 전반에서 AI·ML 기능을 손쉽게 활용할 수 있도록 해, 예측 모델 개발시간을 단축하고 차량 설계 및 유지보수의 새로운 패러다임을 주도할 수 있다. 공급망 전반의 실시간 가시성도 제공한다. 수요 예측의 정확도를 높이고 재고 관리와 비용 효율성을 높여 데이터 기반의 의사결정을 현실화할 수 있다. 스노우플레이크의 팀 롱(Tim Long) 제조 산업 부문 글로벌 총괄은 “커넥티드 및 자율주행 등 최신 차량은 방대한 데이터를 생성하고 있으며, 자동차 업계는 이를 효과적으로 처리하면서도 신뢰할 수 있는 AI 설루션이 필요해졌다”면서, “스노우플레이크의 자동차 산업 설루션은 제조 전문성을 바탕으로 자동차 기업이 데이터를 통합하고 커넥티드 차량 개발 계획을 확장하며, 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있도록 지원한다”고 말했다. 지멘스와 같은 글로벌 기술 및 제조 기업은 스노우플레이크를 활용해 AI와 고급 분석으로 전사적 운영을 혁신하는 동시에 엄격한 보안 및 거버넌스 기준을 유지하고 있다. 전 세계 주요 완성차 제조업체(OEM)의 약 80%가 스노우플레이크 플랫폼을 활용 중이며, 닛산, 카맥스(CarMax), 콕스 오토모티브(Cox Automotive), 펜스케 로지스틱스(Penske Logistics) 등은 실시간 커넥티드 차량의 인사이트와 안전한 데이터 협업으로 운영 효율을 높이고 있다. 스노우플레이크는 이외에도 액센츄어, 아마존웹서비스, 딜로이트, EY 등 글로벌 파트너와 함께 자동차 산업에 특화된 AI 및 데이터 설루션을 확장하고 있으며, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 블루욘더(Blue Yonder), 랜딩AI(LandingAI), 멘딕스(Mendix), 시그마(Sigma) 등 다양한 파트너사가 스노우플레이크 플랫폼에서 SDV 개발, AI 기반 품질 관리, 공급망 최적화 등 전문 설루션을 개발하며 생태계를 확장하고 있다고 밝혔다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 모든 규모의 조직이 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반 PLM(제품 수명주기 관리)을 활용하여 제조 산업 전반의 디지털 전환과 혁신을 촉진할 수 있도록 팀센터 X(Teamcenter X) 소프트웨어의 새로운 버전을 출시한다고 발표했다. 새로운 팀센터 X 제품군은 기계, 전기, 전자 개발을 아우르는 프로세스 관리 및 크로스 도메인 기능 등 다양한 고급 기능을 사전 구성된 형태로 제공한다. 팀센터 X는 기존 두 종류의 버전에 새롭게 두 가지를 추가해, 총 네 가지 버전으로 제공된다.     팀센터 X 에센셜즈(Teamcenter X Essentials)는 간편한 배포와 낮은 운영 비용을 고려하여 설계되었으며, 기계 설계에 집중하는 기업을 위한 데이터 관리 기능을 제공한다. CAD 데이터 관리, 제품 구조 및 리비전 관리, 사용 위치 검색, 체크인/체크아웃, 3D 보기 및 마크업 기능이 포함되어 있으며, 기업의 성장에 따라 확장성을 지원한다. 새롭게 출시된 팀센터 X 스탠더드(Teamcenter X Standard)는 에센셜즈 버전을 기반으로 단순 변경 관리, 프로젝트 일정 관리, 문서 관리, 보고서 생성 등 추가적인 PLM 기능을 포함한다. 모든 기능은 사전 구성된 형태로 제공되며, 고객의 요구에 맞게 조정할 수 있다. 역시 새롭게 출시된 팀센터 X 어드밴스드(Teamcenter X Advanced)는 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 기계, 전자 및 전기 설계 간의 크로스 도메인 협업이 필요한 기업을 지원한다. 전기 및 전자 설계 통합 및 분류를 위한 데이터 관리 기능이 추가되었으며, 마찬가지로 사전 구성된 상태로 제공되고 필요 시 맞춤화할 수 있다. 팀센터 X 프리미엄(Teamcenter X Premium)은 클라우드 공급자를 선택할 수 있으며, 팀센터의 전체 기능을 활용하고자 하는 기업을 위한 포괄적 PLM 설루션이다. 엔터프라이즈 BOM, 비즈니스 시스템 통합, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 제조 계획, 품질 및 컴플라이언스 관리, 제품 비용 및 서비스 수명 주기 관리까지 포함한다. 또한 산업용 기계, 의료기기, 반도체 등 특정 산업군을 위한 사전 구성 설루션도 제공된다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 프랜시스 에반스(Frances Evans) 라이프사이클 협업 소프트웨어 수석 부사장은 “팀센터 X의 이번 확장은 SaaS PLM을 모든 규모의 기업이 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하려는 지멘스의 사명을 이어가는 것”이라면서, “새로운 팀센터 X의 기능은 더 많은 고객이 빠르게 PLM 도입을 시작하고, 이후 팀센터 포트폴리오 전반을 통해 비즈니스 과제를 확장해 나갈 수 있도록 돕는다”고 말했다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (3)   이번 호에서는 심센터 히즈(Simcenter HEEDS)를 사용하여 수집된 외부 데이터를 시각화하고 분석하는 데 초점을 맞추고, 데이터 시각화의 중요성과 분석 기법의 활용 방안을 살펴본다.   ■ 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 및 사례 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 및 사례 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 및 사례 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 및 사례 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화 및 사례   ■ 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   데이터 분석의 중요성 오늘날 데이터는 우리의 일상과 비즈니스 운영에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있다. 수집되고 측정된 데이터의 양이 증가하면서 이를 효과적으로 처리하고 분석하는 방법은 더욱 필요해지고 있다. 이러한 변화 속에서, 지멘스의 심센터 히즈는 강력한 데이터 분석 및 시각화 기능을 제공하여 다양한 산업 분야에서 최적의 해결책을 찾는 데 기여하고 있다. 이번 호에서는 히즈의 기능을 효과적으로 활용하여 어떻게 복잡한 데이터를 이해하고 의미 있는 인사이트를 얻을 수 있는지 살펴볼 것이다.   히즈의 데이터 분석 기능 히즈의 Discover(디스커버) 탭은 사용자가 데이터 사이의 관계 및 최적화 가능성을 탐구할 수 있도록 다양한 도구를 제공한다. Discover 기능은 주요한 데이터 분석 및 이해를 도와주는 여러 방법을 포함하고 있다.    그림 1   다음은 각각의 기능에 대한 설명이다.  Closest : 특정 데이터 포인트에 가장 가까운 변화를 식별한다. 이를 통해 최적화 과정에서의 데이터 민감성을 이해하고 결정에 도움을 줄 수 있다.  Similar : 사용자가 선택한 기준에 따라 유사한 데이터 집합을 찾는 기능이다. 이는 집합의 규칙 또는 모델을 파악하는 데 유용하다. Clusters : 데이터 세트를 서로 연관된 그룹으로 분류한다. 군집화 기법을 통해 데이터의 패턴을 식별하고 알고리즘에 의한 데이터 이해를 개선할 수 있다.  Trade-offs : 다수의 설계 목표 간의 상충 관계를 분석한다. 이를 통해 각각의 설계 대안이 어떻게 특정 목표를 달성하는지에 대해 명확하게 이해할 수 있다.  Patterns : 데이터 내의 반복되는 경향이나 구조를 발견하여 예측 및 모델링에 도움을 주는 기능이다. 패턴 인식은 정보의 신뢰도를 높이는 데 중요하다.  Preview History : 사용자가 수행한 변경이나 실행의 기록을 미리 보면서 데이터 분석의 이력을 관리할 수 있다.  Design Set : 여러 디자인 시나리오를 만들고 비교하여 최적의 설계를 도출하는 데 도움을 준다.  Performance & Plot : 데이터의 성능을 평가하고 시각적으로 플롯하여 분석 결과를 명확하게 표현한다.  Discover 탭의 이러한 기능은 히즈 사용자가 데이터를 깊이 이해하고 시뮬레이션 최적화 과정에서 효과적인 의사 결정을 내리도록 돕는다. 이를 바탕으로 보다 정확하고 신뢰성 있는 설계와 분석 결과를 도출할 수 있다.   데이터 분석을 위한 예제   그림 2    목적함수 외팔보 H빔의 체적을 최소화 제약 조건 최대 굽힘 응력(σ) ≤ 200 MPa  최대 끝단 처짐(δ) ≤ 2 mm  설계 변수 Length : 5,000 mm  Load P : 6,500 N  E : 200 MPa  H : 50 mm ≤ H ≤ 100 mm  h1 : 5 mm ≤ h1 ≤ 30 mm  b1 : 50 mm ≤ b1 ≤ 100 mm  b2 : 5 mm ≤ b2 ≤ 50 mm 히즈의 Discovery Method를 사용하여 분석할 데이터는 우리가 지금까지 계속 예제로 사용한 외팔보의 처짐 문제를 기반으로 Adaptive Sampling Study(어댑티브 샘플링 스터디)에서 500개의 데이터를 생성하여 사용할 것이다. 아니면 독자들이 가지고 있는 데이터를 사용해도 괜찮다.   그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

클라우드와 AI가 이끄는 제조 혁신의 현장, AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스 개최   ‘2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스’가 3월 25일, 서울 잠실 롯데호텔월드에서 성황리에 개최됐다. 이번 행사는 통합 IT 솔루션 기업 에티버스(ETEVERS)와 AWS(아마존웹서비스)가 공동 주최한 행사로, 제조 산업의 디지털 전환과 클라우드 기반 혁신 전략을 공유하는 뜻깊은 자리였다. 올해로 두 번째를 맞은 이번 컨퍼런스에는 SK C&C, 메가존클라우드, LG CNS 등 디지털 트랜스포메이션을 이끄는 주요 기업들이 대거 참여해 클라우드와 AI 기반 제조 혁신의 현재와 미래를 조망했다.   ■ 최경화 캐드앤그래픽스 국장 kwchoi@cadgraphics.co.kr 제조 산업, 클라우드로 날개를 달다 이번 컨퍼런스는 ‘AI 기반 스마트팩토리 혁신’, ‘데이터 기반 제조업 혁신’, ‘생성형 AI가 이끄는 제조 혁신’ 등 세 가지 주요 트랙으로 구성되어 참가자들이 각자의 관심사에 맞춰 깊이 있는 세션을 선택할 수 있도록 기획됐다. 오프닝을 맡은 AWS 김윤식 한국 엔터프라이즈 총괄은 디지털 전환이 더 이상 선택이 아닌, 생존을 위한 전략이라고 강조했다.  첫 번째 키노트를 진행한 AWS 정승희 제조 부문 총괄은 클라우드 기반 제조 기술이 어떻게 제품 설계, 수요 예측, 공급망 최적화 등 제조 전반의 효율성과 유연성을 높이고 있는지를 소개했다. 실제 사례를 통해 빅데이터, AI, IoT, 생성형 AI의 적용 효과가 증명되고 있음을 제시했다. 제조 현장에 스며든 생성형 AI와 실용적 혁신 전략 LG CNS 박재원 화학사업담당은 생성형 AI를 중심으로 한 AX(AI Transformation)를 통해 제조기업이 경쟁력을 확보해 나가는 전략을 설명했다. 그는 데이터 기반 의사결정, 품질 예측, 설비 진단 등에서 이미 다양한 실증 사례가 존재하며, 향후 이러한 AI 도입이 더욱 가속화될 것이라고 내다봤다. 에티버스 김준성 전무는 "클라우드와 AI, 그리고 파트너의 역할"이라는 주제로 강연을 펼치며, 제조 기업들이 클라우드로 진입할 수 있도록 파트너가 제공할 수 있는 지원 방안과 생태계 확장의 중요성을 역설했다. 에티버스는 2021년 AWS와 국내 최초 총판 계약을 체결한 이후 300개 이상의 파트너를 보유하며 국내 AWS 클라우드 확산에 핵심 역할을 하고 있다. SK C&C 허민회 본부장은 AI Cloud Infra Provider로서 SK C&C의 전략과 서비스를 소개했다. GPUaaS, AI 관리 플랫폼 등 실제 적용 가능한 인프라 기반 서비스를 통해 제조업의 AI 도입을 현실화하고 있다는 점에서 많은 관심을 끌었다.  이어 메가존클라우드 공혁 그룹장은 ‘2025 제조업 혁신 전략’을 발표하며 생성형 AI 기반의 비용 절감 및 생산성 향상 사례를 공개했다. 이날 행사장에는 기술 전시 부스도 함께 마련되어 각 파트너사들이 자사의 첨단 솔루션을 직접 소개하고, 방문자들과 1:1 컨설팅을 진행하는 시간도 있었다. 플래티넘 스폰서로 참가한 에티버스는 고객 맞춤형 파트너 매칭 및 솔루션 추천 이벤트를 통해 현장 분위기를 한층 뜨겁게 만들었다. 디지털 전환, 제조업의 새로운 기회 이번 컨퍼런스는 디지털 전환이 단순한 IT 이슈가 아닌 제조업 경쟁력의 핵심 전략임을 다시 한번 확인시켜주는 자리였다. 클라우드와 AI, 그리고 이를 연결하는 파트너들의 생태계가 더욱 조밀해질수록, 제조업의 혁신 속도도 함께 가속화될 것으로 기대된다. 에티버스 김준성 전무는 “제조 기업들이 지속적으로 성장할 수 있도록 혁신적인 솔루션을 제안하고, 다양한 지원 프로그램을 통해 성공적인 디지털 전환을 돕겠다”고 밝혔다.     2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스(파트너 부스 - 에티버스)  / 사진 제공 : 에티버스 2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스(파트너 부스 : 씨이랩)   / 사진제공 : 씨이랩   2025 제조 고객을 위한 AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스(파트너 부스 : 지멘스)    

한국지멘스는 지멘스그룹이 3월 31일부터 4월 4일 독일에서 열린 ‘2025 하노버 산업 박람회(하노버 메세)’에 참가해 산업 전반의 디지털 전환과 지속 가능한 미래를 가속화하는 혁신 기술을 선보이고, 강력한 에코시스템 파트너들과의 성공적인 협업 현황을 공유했다고 밝혔다. 지멘스는 이번 하노버 메세를 통해 공장의 두뇌 역할을 하는 가상 프로그램 로직 제어기(vPLC)를 아우디의 뵐링거 회페 공장에 도입한 사례를 소개했다. 이 공장에서는 기존처럼 기계나 로봇 근처에 하드웨어 기반 컨트롤러를 설치하는 대신 수 킬로미터 떨어진 데이터 센터에서 작동하는 가상 컨트롤러가 공장 전체의 생산을 제어함으로써 현장의 안전성을 강화하고, 생산 프로세스를 간소화하며, 제조 공정의 효율화를 이끌고 있다. 이와 관련해 지멘스는 독일기술검사협회(TÜV)로부터 vPLC에 대한 안전 인증을 획득했다. 지멘스는 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼을 지향하는 ‘지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)’를 통해 파트너가 보유한 최첨단 기술을 산업 생태계에 원활하게 통합시킨다는 전략을 추진하고 있다. 지멘스의 핵심 역량과 글로벌 파트너 에코시스템이 결합된 지멘스 엑셀러레이터로 첨단 기술의 확장과 차세대 산업 혁신을 주도하는 핵심 동력을 만들겠다는 것이다.     이번 하노버 메세에서 지멘스와 액센츄어는 전 세계 7000여명의 전문가로 구성된 ‘액센츄어 지멘스 비즈니스 그룹’을 출범한다고 발표했다. 이 조직은 지멘스 엑셀러레이터 포트폴리오의 산업용 AI 및 소프트웨어, 자동화 기술과 액센츄어의 데이터 및 AI 역량을 결합한 설루션을 공동 개발하고 판매할 예정이다. 또한, 지멘스는 하노버 메세에서 엔비디아와의 파트너십을 통한 산업용 메타버스 기술을 시연하면서, 지멘스 엑셀러레이터와 엔비디아 옴니버스(Omniverse)를 통합한 ‘팀센터 디지털 리얼리티 뷰어(Teamcenter Digital Reality Viewer)’를 처음 공개했다. 시각화 및 시뮬레이션 기능이 향상된 팀센터 디지털 리얼리티 뷰어는 극사실적인 몰입형 디지털 트윈을 구현하여 사용자에게 설계 및 운영 워크플로에 대한 중요한 인사이트를 제공한다. 이 밖에도 양사는 지멘스의 산업용 소프트웨어 및 자동화 포트폴리오와 엔비디아의 AI 및 가속 컴퓨팅 기술을 결합해 산업 전반의 효율 및 생산성을 높이고자 한다.  지멘스는 마이크로소프트와 함께 '산업용 파운데이션 모델(IFM)'을 개발했다. 마이크로소프트 애저(Azure) 플랫폼을 기반으로 산업 특화 데이터를 활용하는 이 모델은 AI에게 엔지니어링 언어를 학습시킴으로써, 3D 모델과 2D 도면은 물론 산업에 특화된 복잡한 데이터와 기술 사양을 처리하고 맥락화할 수 있다. 지멘스는 IFM이 인간과 기계의 협업을 한 단계 끌어올려 산업 현장의 AI 설루션 도입을 앞당기고, 숙련 인력 부족 문제를 해소하며, 가치 사슬 전반에 걸쳐 생산성과 효율성, 품질을 향상시킬 것으로 기대하고 있다. 또한, 지멘스와 마이크로소프트는 지멘스의 실시간 데이터 수집 툴인 인더스트리얼 엣지(Industrial Edge)와 마이크로소프트 애저의 클라우드 플랫폼을 통합하는 산업 운영 효율화를 위한 파트너십을 강화하고 있다. 지멘스와 아마존웹서비스(AWS)는 지속 가능한 스마트 인프라를 발전시키기 위한 전략적 파트너십을 발표했다. 양사는 하노버 메세에서 지멘스의 디지털 빌딩 플랫폼 ‘빌딩 X(Building X)’와 아마존 노바(Amazon Nova), 아마존 베드록(Amazon Bedrock) 등 AWS의 클라우드 서비스 및 AI 역량을 결합한 성과를 선보였다. 이를 통해 효율성 증대, 비용 절감, 프로세스 자동화와 함께 에너지 소비 및 탄소 배출 데이터에 대한 실시간 인사이트를 기반으로 에너지 절감 효과까지 거둘 수 있음을 보여줬다. 지멘스그룹의 롤랜드 부시(Dr. Roland Busch) 회장 및 최고경영자는 하노버 메세의 개막 연설에서 전 세계의 중대한 산업 변화를 이끌 핵심 기술로 ‘산업용 AI’를 꼽았다. 롤랜드 부시 회장은 “올해 하노버 메세는 산업계가 역동적인 기술 및 시장 환경 변화에 직면해 있는 대변혁의 시기임을 보여준다. 지멘스는 산업용 AI, 포괄적인 디지털 트윈, 소프트웨어 정의 자동화(SDA) 분야를 선도하는 기업으로서 고객이 경쟁력과 회복 탄력성, 지속 가능성을 높이고 변화를 이끌어 나갈 수 있도록 지원한다”고 전했다. 이어 롤랜드 부시 회장은 “지멘스는 산업 현장에 대한 전문성과 깊은 이해, 충분한 데이터를 보유하고 있으며, 이러한 지멘스의 역량과 AI를 결합함으로써 엄청난 시너지 효과를 낼 것”이라고 전망했다.

팀뷰어가 3월 31일~4월 4일 열리는 ‘하노버 산업박람회 2025(하노버 메세 2025)’에서 효율적인 산업 교육 및 온보딩 프로세스를 위한 첨단 공간 컴퓨팅(spatial computing) 설루션 ‘팀뷰어 프론트라인 스페이셜(TeamViewer Frontline Spatial)’을 발표했다. 산업용 증강현실(AR)을 포함한 디지털 워크플레이스 설루션을 제공하는 팀뷰어는 올해 하노버 산업박람회에서 항공우주, 자동차, 기계공학 등 다양한 산업 고객이 공간 컴퓨팅을 어떻게 교육 프로그램을 혁신하고 있는지 시연을 통해 소개했다. 대표적인 사례로, 항공기 엔진 기업인 GE 에어로스페이스는 팀뷰어와 기술 파트너인 지멘스의 공동 고객사로, 팀뷰어 프론트라인 스페이셜을 도입해 자사 상업용 엔진의 인터랙티브 디지털 트윈을 AR 기술로 구현해 항공기 기술자들에게 제공함으로써, 전 세계 수백 개 지역에서 비용 효율적으로 고품질의 원격 교육을 운영하고 있다. 이번 박람회에서는 팀뷰어의 올리버 스테일(Oliver Steil) CEO가 GE 에어로스페이스의 자스윈더 왈리아(Jaswinder Walia) CIO 및 지멘스 디지털 인더스트리의 토니 헤멀건(Tony Hemmelgarn) CEO와 함께 패널 토론에 참여해 공간 컴퓨팅의 이점과 GE의 실제 활용 사례를 소개했다. 또한, 올리버 스테일 CEO는 제조 분야 애프터서비스를 주제로 한 기조연설에서도 공간 컴퓨팅을 비중 있게 소개했다.     이밖에도 팀뷰어는 포뮬러 원 레이스카 엔진과 산업 현장에서 이용되는 3D 모델을 활용한 공간 컴퓨팅을 직접 시연하고 주요 포트폴리오의 향상된 기술도 선보였다. 팀뷰어는 실제 생산 환경에서 제로 트러스트(zero-trust) 기반의 원격 액세스 및 원격 지원 설루션이 어떻게 운영되는지 시연했다. 그리고 팀뷰어는 AR 기반 워크플로와 원격 지원 설루션을 통해 기술 현장 서비스와 창고 피킹(picking) 작업을 보다 스마트하고 효율적으로 구현하는 방법을 소개했다. 또한, AI 및 DEX(디지털 직원 경험) 관리 도구의 최신 기술에 팀뷰어의 원격 연결 기능을 연계해 미래의 디지털 워크플레이스 지원 방식이 어떻게 구현될지도 선보였다.  한편, 팀뷰어는 글로벌 기술 파트너인 SAP, 마이크로소프트, 지멘스 부스에서 협업 및 공동 설루션을 선보였다. 특히, 마이크로소프트 부스에서는 팀뷰어의 아터스 루팔라(Artus Rupalla) 제품관리 이사와 사스차 발웨그(Sascha Ballweg) 시니어 제품 관리자가 ‘AI 기반의 스마트 서비스와 원활한 IT/OT 연결을 통한 현장 근로자 및 비즈니스 인력의 역량 강화’라는 주제로 발표를 진행했다. 올리버 스테일 CEO는 “공간 컴퓨팅은 엔지니어링 분야에 전례 없는 기회를 제공한다. 디지털화된 원격 및 현장 학습을 통해 기업은 자원을 보다 효율적으로 배치하고 숙련된 인력의 부족 문제를 완화하며 출장과 비용을 절감할 수 있다”면서, “팀뷰어는 파트너사들과 함께 3D 기반의 몰입형 사용자 경험을 제공해 전 세계 기술자와 현장 근로자들이 엔지니어링 데이터를 보다 직관적이고 생생하게 구현할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.

최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (2)   연재를 통해 제품 설계 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해서 최적화 방법론을 적용하고 올바른 결과를 도출하는 과정에서 심센터 히즈(Simcenter HEEDS)를 활용하는 방법에 대해 살펴보고자 한다. 이번 호에서는 최적화 기법 중에서 근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화에 대해 짚어보고, 심센터 히즈를 사용하여 근사 및 직접 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 및 사례 제7회 프로세스 자동화 Ⅱ – 모터 설계 최적화 및 사례 제8회 프로세스 자동화 Ⅲ – 유로 형상 설계 최적화 및 사례 제9회 프로세스 자동화 Ⅳ – 다물리 시스템 최적화 및 사례 제10회 프로세스 자동화 Ⅴ – 제조 공정 효율성 최적화 및 사례   ■ 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   최적화 기법의 중요성 최적화는 다양한 산업 분야에서 설계의 성능을 개선하고 자원을 효율적으로 활용하는 데 있어 필수 과정이다. 특히, 복잡한 공학 문제나 다목적 설계에서 최적화는 품질 향상과 비용 절감을 동시에 달성하는 핵심 도구로 활용된다. 현대 산업에서는 제품 개발 주기의 단축과 고성능 요구가 증가함에 따라, 신뢰성 있는 최적화 기법의 선택이 더욱 중요해지고 있다. 근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화는 이러한 요구를 충족하기 위해 자주 사용되며, 각 접근법은 문제의 특성과 목표에 따라 상이한 성능을 보인다.   근사모델 기반 최적화와 직접 검색 기반 최적화의 개요 근사모델 기반 최적화는 복잡한 시뮬레이션이나 계산 비용이 큰 문제에서 실험 데이터를 바탕으로 근사함수를 생성한 후, 해당 함수를 활용해 최적해를 탐색하는 방법이다. 근사함수를 생성하기 위해서는 주로 반응표면법(RSM), 머신러닝 모델 등이 사용되며, 계산 자원을 절감하고 빠른 최적해 도출이 가능하다는 장점이 있다. 반면, 모델 정확도에 따라 해의 품질이 좌우되고, 고차원 문제에서 모델링이 어려울 수 있다. 직접 검색 기반 최적화는 목적 함수의 수학적 형태를 몰라도 입력과 출력 간 관계를 직접 탐색하며 최적해를 구하는 방법이다. 비선형성이나 불연속성이 있는 문제에도 적용할 수 있는 장점이 있지만, 계산 비용이 크고 수렴 속도가 느릴 수 있어서 고비용 시뮬레이션 환경에서는 활용에 한계가 있을 수 있다.   최적화를 위한 예제 지난 호에서 사용한 외팔보의 처짐 문제를 사용하겠다. 외팔보의 체적을 최소화하는 최적화 문제를 다음과 같이 정의하였다. 빠른 계산을 위해 파이썬(Python)으로 계산한다.   그림 1   목적함수 외팔보 H빔의 체적을 최소화 제약 조건 최대 굽힘 응력(σ) ≤ 200 Mpa 최대 끝단 처짐(δ) ≤ 2 mm 설계 변수 Length : 5,000 mm Load P : 6,500 N E : 200 Mpa H : 50 mm ≤ H ≤ 100 mm h1 : 5 mm ≤ h1 ≤ 30 mm b1 : 50 mm ≤ b1 ≤ 100 mm b2 : 5 mm ≤ b2 ≤ 50 mm 외팔보의 체적, 응력, 처짐량은 다음의 관계식으로 계산한다. Volume = [2*h1*b1 + (H – 2*h1)*b2]*L Stress = P*L*H/(2*I) Deflection = P*L3/(3*E*I) where : I = 1/12*b2*(H-2*h1)^3 + 2*[1/12*b1*h13 + b1*h1*(H-h1) 2/4]   히즈 기본 설정 파이썬 포털(Python portal)을 사용하여 예제의 Input/Output file을 등록하였다.    그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.