■ AX & Robotics-Driven Manufacturing R&D  · Safety Congress with LG Leaders and Global Experts  ■   ● 장소 : LG사이언스파크 E9동 B1층 프런티어홀 (마곡중앙 8로 71) - 발산역 도보 5분, 마곡나루역 도보 7분, 김포공항역 택시 15분   ● 일시 : 9월 18일 (목) 12시  30분 참석등록 시작 (1:00세션 시작 ~ 4:30 종료)   ● 참가료 : 600 명 한정 무료   ● 참가 신청 링크 :  [참가 신청하기]   ● 참가 신청 URL : https://forms.gle/3ywdEZeSJa7sRM4G9   ● 아젠다 상세 :   ① [ Track Keynote ] 고장·충돌·사고를 넘어: System Thinking과 Digital Thread로 보는 로봇 공정의 숨은 리스크   -  경희대학교 임성수 교수   · 세션 상세:  많은 기업이 로봇·AI를 도입해 스마트팩토리의 생산성과 품질 향상을 기대하지만, 실제 운영에서는 고장·충돌·안전사고가 잦습니다. 이는 설계–생산–운영 전 과정의 데이터 단절과 의사결정 구조 분절에서 비롯됩니다. 본 세션에서는 System Thinking 과 Digital Thread를 통해 전사 차원의 리스크를 사전에 식별하고, 설계–생산–운영 데이터를 유기적으로 연결해 문제를 예방하는 구체적 접근법을 제시합니다.   · 연사 소개:  임성수 교수는 경희대 기계공학과 교수이자 대한기계학회 부회장으로, 로봇 안전 분야 권위자다. 산업용 로봇 ISO 국제표준 한국 대표 전문가이자 ISO 15066-3 프로젝트 리더를 맡아왔으며, 대통령 표창 (2024)과 산업부 장관 표창 등 다수의 수상 경력이 있다. 학계·산업계·정부를 아우르는 국제 표준화와 산업 발전의 가교 역할을 수행하고 있다.   ②  Collision-Free Human-Robot Collaboration – AI Safety Simulation and Global Compliance Cases   - 세이프틱스 김휘연 CSO   · 세션 상세: 로봇은 이제 일부 업종의 선택이 아니라 모든 제조 현장의 기본 인프라이며,  그 핵심은 안전성입니다. 안전 없는 자동화는 생산성·품질 모두를 보장할 수 없습니다. 본 세션에서는 Biomechanical Injury Threshold Model과 Digital Twin Safety Simulation을 활용해 자동화 설비의 실제 공정 안전성을 데이터로 분석하고 잠재 위험을 정량화하는 방법을 소개합니다. ISO 10218, ISO/TS 15066  등 국제 안전 규격 대응 사례를 통해 사고 예방을 넘어 리드타임 단축, 품질 보증, 글로벌 납품 승인 및 파트너십 강화로 이어지는 실제 경험을 공유하며, 로봇 안전성이 스마트팩토리의 Next Standard임을 제시합니다.   · 연사 소개 : 김휘연 CSO는 Safetics 전략총괄로, 공학 시뮬레이션 분야의 전문가다. 두산·한화·뉴로메카 등 국내 및 UR ·FANUC·KUKA 등 글로벌 기업과 협력해 왔고, 삼성·현대·GM·P&G 등 세계 유수 기업에 안전 솔루션을 적용한 경험이 있다. 인간-로봇 협업 (HRC) 분야에서 차세대 안전 기술을 선도하는 글로벌 전략가로 알려져 있다.   ③ 위험성 평가는 이제 ‘공정 설계 도구’다 – Front Loading Engineering과  MBSD로 여는 로봇 스마트 팩토리 품질/안전 혁신 - 세이프틱스 임정호 박사   · 세션 상세 : 기존 스마트팩토리 안전 평가는 설비 설치 후 뒤늦게 이뤄져 설계 변경·추가 비용, 일정 지연, 품질 저하로 이어지는 구조적 한계가 있었습니다. 본 세션에서는 이를 극복하기 위해 Front Loading Engineering 과 Model-Based Safety Design(MBSD)을 적용한 사례를 소개합니다. 설계 단계에서 선제적으로 위험성을 평가하고 안전 대책을 반영해 안전을 사후 점검이 아닌 설계의 일부로 통합한 접근법입니다. 이를 통해 설비 변경 비용 절감, 리드타임 단축, 안전·품질 동시 향상이라는 성과를 달성하며 , 위험성 평가가 스마트팩토리 경쟁력의 필수 설계 도구임을 보여드립니다.   · 연사 소개: 임정호 박사는 경희대 기계공학과 연구교수, 산업 자동화·물류 설비 기업과  KOTITI 시험연구원 경력을 바탕으로 수백 개 기업에 로봇 안전 컨설팅을 수행해 온 전문가이다. ISO 10218-2, ISO 13482 국제 표준 전문가로 산업 현장 요구를 깊이 이해하며, 한국로봇산업협회 전문위원과 산업부 소재부품기술개발사업 기획위원으로도 활동하고 있다.   ④ 지능형 로봇 기술혁신과 스마트물류의 확산 - LG CNS  손명운 팀장   · 세션 상세: 지능형 로봇 기술은 AI 수준에 따라  1세대 고정형 로봇에서 센서 기반 2세대, 학습형 3세대를 거쳐, 물리 환경과 상호작용하며 스스로 판단·학습하는 4세대 Physical AI 로봇으로 진화하고 있습니다 . 특히 휴머노이드 로봇은 범용지능을 갖추어 물류·제조 현장의 복잡한 부가가치 작업까지 수행할 수 있는 잠재력을 보여주고 있으며, Amazon과 BMW 등은 이미 현장 실증을 진행 중입니다. 이러한 변화의 핵심은 Robot Foundation Model(RFM)로,  방대한 시뮬레이션·원격제어 데이터 학습과 현장 파인튜닝을 통해 정교한 자율 동작을 구현합니다. Teleoperation 기반 원격작업으로 실시간 대응과 학습데이터 축적이 가능해 지속적 성능 향상이 이루어지며, 이는 단순 자동화를 넘어 완전 무인화 스마트물류센터로의 전환을 가속화합니다. 본 세션에서는 Physical AI와 휴머노이드가 제공하는 혁신과 이를 활용한 물류·제조 경쟁력 강화 방안을 제시합니다.   · 연사 소개: 손명운 팀장은 LG CNS에서 20년 이상 근무하며 북미 의료솔루션 개발과 C 사 자동유도차량 자동화 등 다수의 글로벌·국내 프로젝트를 수행해 온 디지털 혁신 전문가이다. 사용자 편의성 제고를 위한 여러 DX 과제부터 미국 유수의 회사들의 솔루션 사업, 자동화 설비 구축까지 폭넓은 현장 경험을 보유하고 있으며, AX, RX 기술을 활용한 물류자동화를 구현하고 차별화된 고객 가치를 개발하고 있다.    ● 참가 신청 링크 :  [참가 신청하기]   ● 참가 신청 URL :  https://forms.gle/3ywdEZeSJa7sRM4G9   ● 참가 신청 QR코드:    ● 장소 : LG사이언스파크  E9동 B1층 프런티어홀 (마곡중앙8로 71) - 발산역 도보 5분, 마곡나루역 도보 7분, 김포공항역 택시  15분   ● 일시 : 9월  18일 (목) 12시 30분 참석등록 시작 (1:00세션 시작 ~ 4:30 종료)   ● 참가료 : 600명 한정 무료   ● 문의  : Safetics   dblee0803@safetics.io 

HPE는 기업이 AI를 도입하고 개발 및 운영하는 과정을 폭넓게 지원하는 ‘HPE 기반 엔비디아 AI 컴퓨팅(NVIDIA AI Computing by HPE)’ 포트폴리오의 주요 혁신 사항을 공개했다. HPE는 엔비디아 AI 엔터프라이즈(NVIDIA AI Enterprise)와의 통합을 한층 강화하고, 최신 엔비디아 AI 모델 및 엔비디아 블루프린트(NVIDIA Blueprints)를 HPE 프라이빗 클라우드 AI(HPE Private Cloud AI)에 탑재함으로써 개발자들이 AI 애플리케이션을 보다 간편하게 구축하고 운영할 수 있도록 지원하게 되었다고 전했다. 또한 HPE는 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) 기반 가속 컴퓨팅을 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트(HPE ProLiant Compute) 서버를 출하할 예정이며, 이를 통해 생성형 AI, 에이전틱 AI 및 피지컬 AI 워크로드를 향상된 성능으로 지원할 수 있을 것으로 보고 있다. 엔비디아 블랙웰 아키텍처를 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트 서버는 두 종류의 엔비디아 RTX PRO 서버 구성을 포함한다. HPE 프로라이언트 DL385 Gen11 서버는 신규 2U RTX PRO 서버 폼팩터의 공랭식 서버로, 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 GPU를 최대 2개까지 지원한다. 이 제품은 기업의 증가하는 AI 수요를 충족해야 하는 데이터센터 환경에 최적화된 설계를 지향한다. HPE 프로라이언트 컴퓨트 DL380a Gen12 서버는 4U 폼팩터 기반으로, 엔비디아 RTX PRO 6000 GPU를 최대 8개까지 지원하며 2025년 9월 출시될 예정이다.   특히 HPE 프로라이언트 컴퓨트 Gen12 서버는 HPE iLO(Integrated Lights Out) 7의 실리콘 RoT(Root of Trust) 및 시큐어 인클레이브(Secure Enclave) 기반으로 한 다층 보안 기능을 갖추고 있으며, 위조 및 변조 방지 보호와 양자 내성 펌웨어 서명(quantum-resistant firmware signing) 기능을 통해 한층 강화된 보안 환경을 제공한다.   ▲ HPE 프로라이언트 DL380a Gen12 서버   또한, HPE 컴퓨트 옵스 매니지먼트(HPE Compute Ops Management)으로 지원되는 중앙 집중형 클라우드 네이티브 방식의 라이프사이클 자동화 기능은 서버 관리에 소요되는 IT 업무 시간을 최대 75%까지 줄이고, 서버당 연간 평균 4.8시간의 다운타임 감소 효과를 제공한다. 대상 워크로드에는 생성형 및 에이전틱 AI을 비롯해 로보틱스 및 산업용 사례 등 피지컬 AI, 품질 관리(QC) 모니터링 및 자율주행과 같은 비주얼 컴퓨팅, 시뮬레이션, 3D 모델링, 디지털 트윈, 그리고 각종 엔터프라이즈 애플리케이션이 포함된다. 한편, HPE는 올해 말 출시 예정인 차세대 ‘HPE 프라이빗 클라우드 AI’를 발표했다. 이 설루션은 엔비디아 RTX PRO 6000 GPU를 탑재한 HPE 프로라이언트 컴퓨트 Gen12 서버를 지원하며, GPU 세대 간의 원활한 확장성, 폐쇠망(air-gapped) 관리 및 엔터프라이즈 멀티 테넌시(multi-tenancy) 기능 등을 제공할 예정이다. HPE와 엔비디아가 공동 개발한 엔터프라이즈 턴키 AI 팩토리 설루션인 HPE 프라이빗 클라우드 AI는 에이전틱 AI를 위한 최신 버전의 엔비디아 네모트론(NVIDIA Llama Nemotron) 모델, 피지컬 AI 및 로보틱스를 위한 코스모스 리즌(Cosmos Reason) VLM(vision language model), 엔비디아 블루프린트 VSS 2.4 (NVIDIA Blueprint for Video Search and Summarization)를 지원하여 대규모 영상 데이터에서 인사이트를 추출하는 영상 분석 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 또한, HPE 프라이빗 클라우드 AI는 최신 AI 모델을 위한 엔비디아 NIM 마이크로서비스, 엔비디아 블루프린트를 빠르게 배포할 수 있도록 맞춤형 설계되어, 고객들은 HPE AI 에센셜(HPE AI Essentials)를 통해 이를 간편하게 활용할 수 있다. 이와 함께 HPE 프라이빗 클라우드 AI는 엔비디아 AI 가속화 컴퓨팅, 네트워킹, 소프트웨어와의 깊은 통합을 바탕으로, 기업들이 데이터 통제를 유지하면서도 AI의 가치를 보다 신속하게 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 고객은 급증하는 AI 추론 수요를 효과적으로 관리하고 AI 생산 속도를 가속화할 수 있다. HPE 셰리 윌리엄스(Cheri Williams) 프라이빗 클라우드 및 플렉스 설루션 부문 수석 부사장 겸 총괄은 “HPE는 AI 시대를 맞아 기업들이 성공을 이룰 수 있도록 필요한 툴과 기술을 제공하는 데 전념하고 있다”면서, “엔비디아와의 협업을 통해 기술 혁신의 경계를 지속적으로 넓혀가며, 생성형 AI, 에이전틱 AI, 피지컬AI의 가치 실현을 포함해 엔터프라이즈 환경의 복잡하고 다양한 요구를 충족하는 설루션을 제공하고 있다. HPE 프로라이언트 서버와 HPE 프라이빗 클라우드 AI의 확장된 역량을 결합함으로써, 기업들이 AI 혁신의 다음 단계를 더욱 신속하고 신뢰 있게 수용할 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다. 엔비디아의 저스틴 보이타노(Justin Boitano) 엔터프라이즈 AI 부사장은 “기업은 최신 AI 요구사항에 맞추기 위해 유연하고 효율적인 인프라가 필요하다”면서, “엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 GPU를 탑재한 HPE 2U 프로라이언트 서버는 단일 통합형 기업용 플랫폼에서 거의 모든 워크로드를 가속화할 수 있도록 해줄 것”이라고 밝혔다.

제조업계는 품질 보장, 비용 절감, 폐기물 감소와 같은 과제에 직면하면서 디지털 전환을 가속화하고 있다. 이에 따라 많은 기업이 IoT(사물인터넷), 첨단 로보틱스 등 다양한 기술을 적극 도입하고 있으며, 그 중에서도 시뮬레이션 기술은 스마트 공장 구현의 핵심 요소로 주목받고 있다. 특히 디지털 트윈 기술은 업계의 복잡한 도전 과제를 효과적으로 관리하고, 기업의 경쟁력을 유지하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 디지털 트윈은 제품 설계의 최적화와 생산 시스템의 강화를 모두 지원한다. 기업은 디지털 트윈을 활용해 물리적 프로토타입에 대한 의존도를 줄이고, 자원을 효율적으로 절약할 수 있다. 또한 디지털 트윈은 실제 물리적 대상과 동기화되어 지속적으로 업데이트되므로, 제조업체는 생산 라인과 공급망 등과 같은 동적인 요소에 민첩하게 대응할 수 있다. 실시간 시뮬레이션 기능은 개선이 필요한 프로세스를 식별하고, 잠재적인 변경 사항을 사전에 테스트하며, 전체 시스템을 지속적으로 모니터링하는 데 기여한다. 지멘스의 포괄적 디지털 트윈은 물리 기반의 디지털 모델 세트로 구성되어 있으며, 제품과 생산의 전체 수명 주기와 공급망 전반에 걸쳐 다양한 측면을 일관되게 표현한다. 이 모델에는 전기, 기계, 제조 분야의 소프트웨어가 포함되어 있으며, 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 일관성을 유지하면서도 생성과 관리에 필요한 부담을 최소화할 수 있다.   제품과 생산 전반을 아우르는 디지털 트윈의 통합 효과 제조업체는 포괄적 디지털 트윈을 활용함으로써 제품과 생산의 수명 주기를 각각 ‘제품용 디지털 트윈(digital twin for products)’과 ‘생산용 디지털 트윈(digital twin for production)’으로 원활하게 통합할 수 있다. 제품 측면에서는 제품용 디지털 트윈의 강력한 시뮬레이션 기능이 설계 주기를 단축하고, 프로토타이핑을 지원하며, 최종 제품의 품질을 향상시키는 데 기여한다. 한편, 생산용 디지털 트윈은 전체 공장의 설계와 최적화를 촉진해, 기계와 생산 라인을 보다 빠르고 효율적이며 친환경적으로 구축할 수 있도록 지원한다. 이는 생산 시스템 내에서 작업을 실행하는 가장 효율적인 방법을 결정함으로써 생산 일정을 최적화하는 데 도움을 준다. 이처럼 디지털 트윈의 두 가지 측면은 모두 기업의 운용 비용 절감을 지원한다. 제조업체는 제품용/생산용 디지털 트윈을 활용해 공장을 가상 환경에서 재현할 수 있으며, 이를 통해 실제 세계에서 많은 비용이 소요되는 재설계 작업을 수행하기 전에 기계와 시스템을 미리 최적화할 수 있다. 또한 기업은 시뮬레이션 기술을 활용해 고객과 함께 설계를 검토하고, 물리적 시스템의 전체 기능을 구체화할 수 있다. 국내에서도 많은 기업이 제품용/생산용 디지털 트윈을 도입해 제조 현장의 디지털 전환을 선도하고 있다. 예를 들어, LG이노텍은 자사 구미 사업장에 디지털 트윈 기술을 적용한 ‘드림 팩토리’를 구축했다. 이를 통해 가상 환경에서 반도체 기판 공정을 수백만 회 반복하며, 높은 수율과 품질을 단시간에 달성했다. 또한 디지털 트윈 기반의 라인 모니터링 시스템(LMS)을 통해 생산 라인, 제품 이동 경로, 재고 현황, 설비 이상 유무 등 전체 공장 상황을 실시간으로 모니터링하고 있다. GS칼텍스는 공장 건설 단계에서 확보한 3D 모델에 공정별 장치 설계도와 공정 도면 등 설비 정보를 적용해 자사 여수 공장의 디지털 트윈을 구축했다. 이를 통해 원유 입고부터 제품 출하까지의 생산 과정을 가상 공장에서 구현하고, 공정 단계별로 발생하는 비효율을 줄였다. 그 결과, 설비 관련 데이터를 찾는 시간이 기존 대비 약 30% 감소했으며, 현장 구조물 설치 등 공간 확인이 필요한 작업의 소요 시간도 약 70% 줄어든 것으로 나타났다.     산업 전반에서 확산되는 디지털 트윈의 가치 여러 산업 분야의 기업이 포괄적 디지털 트윈의 이점을 직접 경험하고 있다. 제품 설계업체부터 기계 제조업체에 이르기까지, 많은 고객이 디지털 트윈을 구현해 실질적인 가치를 창출하고 있다. 실제 사용 사례는 다음과 같다. 저비용 냉각 공기 흐름 최적화 AVG 경로 탐지 공장 레이아웃 증강 AI 기반 제품 개선 폐순환(closed-loop) 디지털 트윈 생성과 차세대 설계 최적화 지멘스의 포괄적 디지털 트윈은 제조업체가 많은 비용과 시간이 소요되는 설비 재작업을 방지할 수 있도록 지원한다. 디지털 트윈을 활용하면 물리적 프로토타입 기계를 배송하는 데 드는 추가 시간과 비용은 물론, 기계가 기대 성능에 미치지 못할 경우 발생하는 개조 비용까지 대폭 절감할 수 있다. 국내 제조업계에서도 지멘스의 기술을 기반으로 디지털 트윈을 적극적으로 구현하고 있다. DL모터스는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 포트폴리오의 다양한 설루션을 도입한 대표 사례다. AI 지원 설계 설루션인 NX를 통해 기존 2D 설계를 3D로 전환했으며, PLM 설루션인 팀센터(Teamcenter)를 활용해 설계 데이터와 자재 명세서(BOM)의 열람, 배포, 관리가 가능한 환경을 구축했다. 이를 통해 시스템 응답 속도를 15~50배 가속화하고, 제품 설계를 혁신하며 제조 공정을 최적화했다. DL모터스는 지멘스와의 협력을 통해 디지털 전환을 앞당기며, 이륜차 업계의 디지털 트윈 구현을 선도하고 있다. 또한 HD현대는 공장 시뮬레이션을 위한 테크노매틱스(Tecnomatix)와 팀센터를 활용해 선박 생산의 전체 수명 주기를 아우르는 스마트 조선소 구축에 힘쓰고 있다. 지멘스와의 협력을 통해 설계와 생산 작업을 가시화하고, 건조 과정을 사전에 시뮬레이션하는 ‘인더스트리 메타버스’를 개발하고 있다. 양사는 2023년에 체결한 ‘설계-생산 일관화 제조혁신 플랫폼 공동개발을 위한 업무협약’을 바탕으로, 선박 제조 과정의 모든 데이터를 하나의 플랫폼에서 관리하는 디지털 자동화 생산 체계 구축을 위해 협력하고 있다.   산업 혁신을 이끄는 디지털 트윈의 미래 가치 포괄적 디지털 트윈은 제조 공장의 잠재력을 극대화하는 핵심 기술로 자리매김하고 있다. 디지털 전환과 디지털 트윈을 통한 지속적이고 적극적인 최적화는 비용을 효과적으로 관리하면서 제품과 생산의 효율성을 향상시키는 데 기여한다. 디지털 트윈의 장점은 여기에 그치지 않는다. 시뮬레이션 기술은 소프트웨어 정의 자동화와 생산 시스템을 기반으로 산업계가 산업용 메타버스를 구축하도록 이끌고 있다. 산업용 메타버스는 사용자가 물리적 자산의 가상 표현과 실시간으로 상호작용할 수 있는 디지털 환경으로, 기업은 이를 통해 거리의 제약을 극복하고 협업을 촉진할 수 있으며, 문제와 프로세스를 보다 깊이 이해하고 최적의 설루션을 도출할 수 있다. 이러한 흐름에 발맞춰 정부의 산업 디지털화 정책도 국내 산업의 디지털 트윈 도입을 적극 지원하고 있다. 산업통상자원부는 지난 5월, 산업단지 입주기업의 AI와 디지털 설루션 활용을 지원하는 현장 방문 프로그램인 ‘산업단지 AX 카라반’을 출범했다. 올해에는 10개의 인공지능 전환 실증 산업단지가 선정될 예정이며, 디지털 트윈 기반 스마트 공장 구축을 위한 실증 사업이 본격화될 전망이다. 지역 차원에서도 디지털 트윈 도입을 위한 움직임이 활발하게 전개되고 있다. 2023년에 지멘스는 경상북도, 김천시와 함께 경북 제조산업에 디지털 트윈 기술을 지원하는 업무협약을 체결했다. 지멘스는 지역 산업 현장에 디지털 설루션을 제공해 산업 생태계를 혁신하고, 디지털 트윈 분야의 신규 사업을 발굴하며, 전문 인재를 양성하는 다양한 사업에 협력하고 있다. 이처럼 디지털 트윈은 민간과 공공을 막론하고 차세대 산업 혁신을 이끌 중추 기술로 주목받고 있다. 포괄적 디지털 트윈은 향후 제조업 경쟁력을 좌우할 핵심 동력으로서, 산업 생태계 내부의 협력을 촉진하고 지속 가능한 혁신을 실현하는 데 중요한 역할을 하게 될 것이다.    ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장이다. 30여년 이상 한국의 여러 글로벌 IT 기업을 거치며 성공적 비즈니스 및 기술 전문성을 구축해 왔다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사장으로 선임되기 전 SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원으로 재직한 바 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

오라클은 포스코가 전사 데이터 관리 간소화, 인사이트 확보 및 운영 비용 절감을 위해 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database : ADB)를 도입 및 구축했다고 밝혔다. 포스코는 오라클 자율운영 데이터 웨어하우스(Oracle Autonomous Data Warehouse : ADW)를 도입해 대용량 데이터를 저장·관리하는 데이터 레이크 내의 구조화된 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 환경을 구축했다. ADW는 분석 워크로드에 최적화된 자율운영 데이터베이스 설루션이다. 또한 ADB와 ADW 환경을 통합함으로써 전사 데이터를 일원화하여 관리하는 글로벌 수준의 데이터 관리 체계를 마련했다. 오라클은 “포스코가 일관된 데이터 거버넌스 체계를 도입하여 분석 업무를 이전보다 2.4배 빠르게 수행할 수 있게 되었으며, 첨단 분석과 자동화를 기반으로 스마트 제조 혁신을 더욱 가속화할 수 있게 됐다”고 평가했다. ADW는 내장형 머신러닝 기반의 자동 조정과 확장, 패치, 암호화 기능을 제공하여 수동으로 데이터베이스를 관리해야 하는 번거로움을 줄인다. 포스코는 이와 같은 자율운영 관리를 활용하여 분산 저장/운영되던 분석계 데이터베이스를 최소한의 수동 개입만으로 효율적으로 운영하며, 안전한 고가용성 데이터 웨어하우스를 안정적으로 구축했다. 또한, 유지보수 부담이 적은 인프라 환경을 기반으로 고급 분석업무를 더욱 빠르고 효율적으로 수행하고 비용 효율적인 방식으로 운영을 확장하며, 전사적 의사결정 역량 또한 강화할 수 있게 됐다. 포스코는 경쟁력 있는 IT 비용 구조 확보와 급변하는 글로벌 비즈니스 환경에 따른 대응력 강화를 목표로 클라우드 기반의 디지털 전환을 추진해 왔다. 또한 통합 데이터 분석 시스템을 정립하여 다양한 소스에서 수집되는 데이터의 전사적 활용을 극대화하고자 했다. 이에 맞춰 포스코는 오라클 ADB 기반의 안정적인 고성능, 고효율 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 구축하여 데이터 혁신의 기반을 마련했다.     포스코 DX전략실의 한석희 리더는 “포스코는 인텔리전트 팩토리 전략의 일환으로, 단순 자동화를 넘어 데이터 기반의 의사결정을 구현하는 지능형 제조 시스템을 구축하고 있다. 이러한 혁신을 통해 주문부터 생산, 영업 및 마케팅에 이르는 전 프로세스에서 효율성과 제품 품질, 운영 안전성을 모두 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다”면서, “오라클의 검증된 AI 기반 클라우드 및 데이터 관리 설루션을 활용함으로써 혁신을 가속화하고 글로벌 경쟁력을 한층 강화할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다. 한국오라클 김성하 사장은 “역동하는 국제 시장 환경에서 철강 산업이 유연하게 대응하고자 하는 가운데, 포스코는 데이터 기반의 제조 혁신으로 미래 경쟁력을 강화하고 있다”면서, “글로벌 철강 산업을 선도하는 포스코와의 협력은 ADB의 뛰어난 성능과 확장성 및 안정성을 입증하는 중요한 사례다. 오라클은 앞으로도 더 많은 제조업 선도 기업이 IT 혁신을 통해 비즈니스 성과를 극대화할 수 있도록 지속적으로 지원할 것”이라고 전했다.

미래 모빌리티 전문가 그룹 미모셀(미래 모빌리티 셀럽)이 주최한 '미모셀 2025 세미나'가 지난 7월 9일 마곡 이노시뮬레이션에서 성황리에 개최됐다. 이번 세미나는 자율주행과 'AI 시대'를 대비하는 미래 전략에 대한 깊이 있는 통찰을 제공했다. 이번 세미나에서는 최재홍 교수의 '디지털 AI 경제', 류용효 소장의 '컨셉맵, AI, 기업 혁신', 최지수 변호사의 'AI 시대, 회사와 경영자를 지키는 법', 류평수 부사장의 '글로벌 AI 데이터센터 동향과 NVIDIA AI 팩토리 전략', 조준희 대표의 '25년차 모빌리티 XR 기업의 고민' 등 다채로운 주제의 강연이 이어졌다.   최재홍 교수 -  AI, 한국 경제 310조 원 생산성 향상 잠재력 강조 최재홍 교수(가천대)는 AI를 '더 광범위하고 빠른 디지털 혁신'으로 정의하며, 한국이 AI 활용을 통해 2030년까지 연간 310조 원의 생산성 향상을 기대할 수 있으며, 전 세계적으로는 약 4경 원(22.3조 달러)의 경제적 가치를 창출할 잠재력이 있다고 설명했다. 또한, 데이터의 가치는 양이 아닌 가공과 활용에 달려 있으며, AI가 방대한 데이터를 가치 있는 서비스로 전환하는 핵심 기술임을 강조했다. 최 교수는 "앞으로 1~2년이 'AI 시대'의 주도권을 잡을 '마지막 골든 타임'이라며, 완벽한 계획보다 빠른 실행과 지속적인 피드백을 통한 개선이 중요하다고 역설했다. 류용효 소장 - 컨셉맵과 AI, 기업 혁신의 핵심 제시 류용효 소장(컨셉맵연구소, 디원 상무)은 복잡한 정보와 업무 절차를 시각화하는 컨셉맵이 불필요한 대화를 줄이고 업무 효율성과 투명성을 높이는 데 기여한다고 설명했다. 또한 대기업 프로젝트에서 컨셉맵을 활용하여 효율적인 의사소통과 문제 해결을 이끌어낸 사례를 소개했다. 류 소장은 AI 시대에는 혼자 모든 것을 해결하기보다 전문가와의 협업이 중요하며, "AI에게 일을 잘 시키는 사람이 능력 있는 사람"으로 평가받는 새로운 관점이 대두된다고 강조했다. 최지수 변호사 - AI 시대, 내부 정보 유출 리스크 관리 중요 최지수 변호사(법무법인 린)는 기술이나 정보 유출이 외부 해킹보다 내부 사람에 의해 발생하는 경우가 훨씬 빈번하다고 지적하며, NDA(비밀유지협약)만으로는 부족하고 문화, 시스템, 법률 장치가 함께 작동해야 함을 강조했다. 변호사가 문제가 발생한 후 수습하는 존재가 아니라 계약 검토, 인사/해고/징계 전 자문 등을 통해 수천만 원 규모의 리스크를 미리 막을 수 있는 '경영자의 동반자' 역할을 한다고 설명하고, "법을 잘 쓰는 리더가 회사를 지킨다"는 메시지를 전했다. 4. 류평수 부사장 -  AI 데이터센터, 'AI 팩토리'로 진화 류평수 부사장(슈퍼솔루션)은 AI 시대에 데이터센터가 단순한 저장소를 넘어 'AI 팩토리'로 변화하며, 토큰을 생성하여 수익을 창출하는 핵심 공간이 된다고 설명했다. AI 시대에서는 토큰이 돈이다. 또한, AI가 로봇, 자율주행차와 같은 피지컬 AI 시대로 빠르게 진화하고 있으며, 이를 대비하기 위해 데이터센터의 전력, 쿨링 등 고성능 인프라 고도화가 필수적임을 강조했다. NVIDIA는 AI 팩토리 개념으로 서버, 인프라, 클라우드를 통합 공급하며 시장을 주도하고 있다고 밝혔다. 조준희 대표 - 이노시뮬레이션, 제품 기반 사업으로 전환 모색  25년차 모빌리티 XR 기업인 조준희 대표(이노시뮬레이션)는 2017년 300억 매출 정점 이후 자율주행차 등장과 'AI 기술'  발전으로 그동안 겪었던 어려움에 대해서도 공유했다. 조 대표는 "이제 생존이 시작되는 시기다"라고 언급하며, 기존 프로젝트 중심의 사업에서 '카피 앤 페이스트' 방식의 대량 생산을 목표로 하는 제품 기반 사업으로의 전환을 모색 중이라고 밝혔다. 그는 "시장을 혼자 다 독식할 수 없다"는 철학 아래, 글로벌 파트너는 물론 경쟁사와도 협력하여 신규 시장에 진입하는 전략의 중요성을 강조했다. 세미나 후 이어진 네트워킹 시간에는 미래 모빌리티와 AI를 주제로 열띤 토론과 교류가 이어졌다. 이번 ‘미모셀 2025 세미나’는 AI가 경제, 일하는 방식, 협업 구조, 법률 이슈까지 전방위적으로 변화를 이끌고 있는 다양한 사례를 통해 나아갈 방향에 대한 비전을 제시해주었다.    미래 모빌리티 셀럽들의 첫번째 세미나, 2025 미모셀  

3D 모델링 기반 작업 절차서 지원,  디지털 작업절차서 통합 시스템  개발 및 자료 제공   아이티언, 070-4055-1000, www.itian.co.kr 블로그   https://blog.naver.com/itian-dx  유튜브   www.youtube.com/@itiandxstudio 기업의 가장 중요한 자산은 현장 직원이라고 한다. 공장의 자동화를 추구하지만 글로벌 통계에 따르면 직원의 75%가 현장 근무직이다. 모두가 DX(디지털 전환)를 이야기하지만 현장 근무직의 대부분(약 73%)이 최신 디지털 기술의 도움을 받지 못하고 있다. 디지털 작업지시서 통합 시스템을 통해 이러한 현장 근무자에게 보다 효율적인 디지털 기술을 제공한다. 1. 주요 특징  디지털 작업지시서 통합 시스템은 MES와 PLM(CAD) 등 기반 시스템 데이터를 활용/연계하여 3D 모델링 기반 작업 절차서를 쉽게 제작할 수 있는 기능을 제공한다. 이렇게 생성된 작업 절차서는 3D 뷰어를 통해 현장 작업자에게 직관적으로 전달되며, 필요시 모델 인식 기술을 활용해 실제 제품 위에 AR로 작업 절차서를 표시할 수 있다. 이를 통해 조립 업무의 효율성과 신뢰도를 높이고, 생산성 향상과 품질 안정화를 실현한다. 직관적이고 실시간으로 활용 가능한 디지털 작업지시서는 제조 현장의 디지털 전환을 가속화한다. 2. 주요 기능 1) 매뉴얼 제작 도구(Creo Illustrate)  정비 및 생산 매뉴얼, 사용자 매뉴얼 삽입용 일러스트 제작 도구 3D 모델을 기반으로 손쉽게 정비 매뉴얼 애니메이션 제작 및 단계별 작업 절차서 제작이 가능하다. 2) 작업 절차 Web뷰어(+AR 뷰어)  만들어진 작업 절차서는 웹(Web) 뷰어를 통해 단계별 작업 절차를 확인하며 작업을 진행할 수 있다. 더 나아가 필요시 해당 제품의 형상을 인식하여 모델 인식 기반 AR 기술로 정확한 조립 위치에 대한 안내 및 작업 가이드가 가능하다. 3) 품질검수 AR 솔루션(Smart Inspector) : 웹 기반 품질 검수 저작 도구를 통해 품질 검수 항목을 쉽게 제작하고 제품 인식(모델 인식)을 통해 AR로 품질 검수의 정확한 위치 안내 및 설계 3D 모델과 비교를 통해 보다 정확하게 품질 검수를 수행할 수 있고, 검수 결과는 자동으로 시스템에 저장하고 결과 리포트 및 이력을 관리할 수 있다. 4) 공간인식, 모델 인식 기반 AR원격 협업(iCOLAR)  기존의 원격 협업을 넘어서 작업 공간 인식 또는 제품 형상 인식을 통한 AR기반 원격 협업 솔루션이다. iCOLAR는 영상 미팅, 텍스트 채팅 및 화면/문서 공유와 같은 기본 기능은 물론 실제 3D모델을 활용하여 기존 협업 도구와 차별화를 제공한다.  또한 솔루션의 다각적인 활용을 위해 작업 가이드 및 품질 검수 가이드 템플릿을 제공하여 보다 효율적인 원격 협업을 도와 준다. 5) 기반 시스템 연계 실시간 모니터링(iDT Viewer)  기반 시스템(ERP, PLM, MES등) 연계 생산 현황, 작업 현황 실시간 모니터링 3D 뷰어를 제공한다. 6) 디지털 작업 절차서 관리 시스템을 통한 업데이트 배포 관리 : 설계 변경 등 작업 절차서 업데이트 발생 시 기존의 작업 절차서를 일일이 수정할 필요 없이 업데이트를 반영하여 배포 가능하다. 3. 도입 효과 설계/생산 연결로 작업 시간 단축, 생산/서비스 작업 효율 향상, 제품에 대한 전사적 초기 이해도 증가, 조립 업무 효율 및 신뢰도 향상을 통한 품질 안정화, PDM 및 POP 시스템을 연계하여 편의성 및 작업 효율성 개선, 스마트 팩토리 구축 시 디지털 혁신 기술 활용(상태 모니터링 및 디지털 AR 작업 절차서로 활용), 공간 인식/제품 형상 인식 기술을 활용한 AR 원격 협업으로 보다 효율적이고 정확한 원격 협업이 가능하다. 4. 주요 고객 한화에어로스페이스, SK에너지, 현대자동차, 메가존, LS일렉트릭, 한온시스템, SK온, 현대모비스, HL클레무브, 보스 반도체, 아이모스 시스템 등.     상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

슈나이더 일렉트릭이 엔비디아와 협력을 통해 대규모 AI 팩토리 구축을 위한 인프라 개발을 가속화한다고 밝혔다. 이번 파트너십은 유럽연합(EU)의 AI 인프라 비전과 ‘인베스트(Invest) AI 이니셔티브’에 부응하는 전략적 협력으로, 양사는 전력, 냉각, 제어 시스템, 고밀도 랙 인프라 등 AI 데이터센터 핵심 요소에 대한 공동 연구개발(R&D)을 본격 추진한다. 슈나이더 일렉트릭와 엔비디아는 특히, EU 집행위원회의 ‘AI 대륙 액션 플랜(AI Continent Action Plan)’ 실현을 위해 긴밀히 협력하고 있다. 이 플랜은 유럽 전역에 최소 13개의 AI 팩토리와 최대 5개의 AI 기가팩토리를 설립하는 것을 목표로 하며, 양사는 지속 가능한 AI 인프라 설계 및 구축을 통해 이를 뒷받침하고 있다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 협력 발표와 함께, AI 인프라를 위한 새로운 설루션 라인업을 공개했다. 대표적으로 ‘EcoStruxure Pod 및 랙 인프라’가 있으며, 이 중 모듈형 구조의 마이크로 데이터센터 솔루션은 AI 데이터센터를 빠르게 구축할 수 있는 확장형 아키텍처로 주목받고 있다. 또한 슈나이더 일렉트릭은 엔비디아의 GB200 NVL72 플랫폼을 지원하는 새로운 OCP(Open Compute Project) 기반 랙(Rack) 시스템도 함께 선보였다. 이로써 슈나이더 일렉트릭은 엔비디아의 HGX 및 MGX 생태계에 통합되며, AI 컴퓨팅 생태계와의 협력을 한층 강화했다.     슈나이더 일렉트릭의 올리비에 블룸(Olivier Blum) CEO는 “슈나이더 일렉트릭과 엔비디아는 단순한 협력 그 이상으로, 차세대 AI 팩토리를 위한 인프라를 공동 개발하며 글로벌 시장을 선도하고 있다”며, “양사가 함께 구축한 전력 및 액체 냉각 기반의 차세대 데이터센터 솔루션은 AI 워크로드에 최적화된 지속 가능한 인프라의 새로운 기준을 제시할 것”이라고 말했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “AI는 지금 이 시대를 정의하는 기술이며, 산업과 사회 전반을 변화시키고 있다”며, “슈나이더 일렉트릭과 함께 우리는 AI가 실현될 수 있는 기반이 되는 AI 팩토리를 만들고 있다”고 밝혔다.

델 테크놀로지스가 AI 모델의 전력 소비를 줄이고 데이터센터 운영을 최적화할 수 있는 ‘컨셉 아스트로(Concept Astro)’ 플랫폼을 선보였다. AI 워크로드가 늘어나며 데이터센터의 에너지 사용량, 비용 및 탄소 배출량이 급격히 증가하고 있다. 일부에서는 2030년까지 데이터센터의 에너지 소비량이 두 배로 증가할 수 있다고 예측하며, 이는 이미 과부하 상태인 전력망에 추가적인 부담을 줄 것이라고 진단했다. 데이터센터를 탄력적이며 안정적으로 운영하는 동시에 비용 효율적인 에너지 사용을 추구하는 것이 최우선 과제로 부상하고 있는 상황이다. 델 테크놀로지스가 새롭게 공개한 ‘컨셉 아스트로’는 에이전틱 AI, 디지털 트윈, 운영 자동화 기술을 결합한 IT 인프라 최적화 설루션이다. 이 설루션은 IT 업무, 특히 AI 워크로드가 소비하는 에너지를 실시간으로 측정하고, 전력 비용과 탄소 배출량을 정보를 바탕으로 데이터센터 운영을 위한 의사결정을 돕는다. 특히 디지털 트윈 기술을 이용해 워크로드가 어느 시점, 어느 장소에서 실행되는 것이 가장 효율적인지 가늠할 수 있는데, 예를 들어 대시보드를 통해 데이터센터 내 사용 가능한 전력을 시각적으로 제공해 더 효율적인 전력을 분배할 수 있다. 또한 에이전틱 AI 기술을 이용해 인간의 개입 없이도 해당 작업이 마무리되는 시간을 예측하고, 전력망에서 제공되는 에너지 단가 및 탄소 배출량을 고려해 실행 시점을 결정할 수 있다.     컨셉 아스트로는 연구원이나 설비 관리자, 데이터센터 운영자는 물론 CFO나 CIO까지 다양한 역할에 맞춰 보고서를 제공한다. 실시간 인사이트를 수집하여 데이터 센터 전반에 대한 포괄적인 관점을 제공하기 때문에, 비즈니스 성과를 저해하지 않으면서도 에너지 비용을 절감하는 최적의 방안을 도출할 수 있다. 델 테크놀로지스는 현재 컨셉 아스트로를 활용해 대규모 구현을 위해 연구를 지속하고 있다. 이번 버전에서는 디지털 트윈을 활용해 워크로드를 시뮬레이션하여 인사이트를 추출하고, 전력망 데이터에 기반해 데이터 센터의 전력을 더 효율적으로 활용하는 방법을 식별한다. 컨셉 아스트로는 모니터링 스위트 제품인 ‘델 AI옵스(Dell AIOps)’를 기반으로 하며, ‘AI옵스 어시스턴트(AIOps Assistant)’를 통해 제공되는 기능을 포함하고 있다. 델 테크놀로지스는 컨셉 아스트로의 구현 범위를 테스트하기 위해 캘리포니아 대학교 샌디에고 캠퍼스(University of California San Diego)의 스크립스 해양학 연구소(Scripps Institution of Oceanography)와 협력해 산호초 연구를 고도화시키고 있다. 연구팀은 ‘엔비디아 기반 델 AI 팩토리(Dell AI Factory with NVIDIA)’를 사용해 수중 이미지 수백만 장을 고해상도 3D 모델로 변환해 전 세계 산호초의 상태를 확인하고 있다. 한 번의 다이빙에서 약 350GB의 이미지를 수집하며, 연간 300~400회의 입수를 실시하고 있으며, 이러한 이미지를 처리하려면 상당한 컴퓨팅 및 저장 용량이 요구된다. 최근 시행된 시범 운영에서 ‘컨셉 아스트로’는 비용, 속도, 배출량 등의 요소들을 조합하여 워크로드를 실행하는 최적의 시간과 위치를 스크립스 연구소에 제안했다. 연구 팀은 제안에 따라 최적의 에너지 사용 시간대에 워크로드를 일정화함으로써 전력망 부담을 최소화하고, 연구 연속성을 유지함으로써 비용을 20% 절감하고 배출량을 32% 감소시켰다.2) 또한, 기존 데이터 센터 장비를 ‘엔비디아 기반 델 AI 팩토리’로 업그레이드하며 델의 최신 세대 서버에서 기존보다 시간당 두 배 더 많은 이미지를 처리할 수 있게 됐다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “AI로 촉발된 데이터센터 에너지 비용 급증은 점진적인 개선만으로 충분하지 않다. 보다 혁신적인 접근 방식이 필요하기 때문에 델은 AI 기반 워크로드 스케줄링과 같은 미래지향적인 개념을 도입하고, 데이터센터 전력에 대한 수요와 공급을 최적화하고자 한다. 전력망 탄력성을 강화함으로써 의미 있는 진일보를 이뤄낼 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

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.