팀뷰어는 IT 환경 최적화를 위한 엔터프라이즈급 설루션인 팀뷰어 DEX(디지털 직원 경험)에 인공지능(AI) 기반 신규 기능인 ‘티아 스크립팅(Tia Scripting)’을 추가했다. 티아 스크립팅은 IT 팀이 해결하려는 문제나 원하는 결과를 자연어로 입력하면, 전문적인 코딩 지식이 없어도 검토와 배포가 바로 가능한 디바이스 자동화 스크립트를 생성하는 기능이다. 기존의 IT 자동화 설루션은 미리 정의된 템플릿이나 표준 운영 절차를 기반으로 작동했다. 이 때문에 IT 팀이 매번 겪는 설정 문제나 컴플라이언스 요건, 반복되는 장애 패턴에 대응하는 데 한계가 있었다. 팀뷰어에 따르면 티아 스크립팅은 각 조직의 고유한 IT 환경과 운영 조건을 반영한 맞춤형 자동화를 지원한다. IT팀이 원하는 내용을 입력해 상황에 최적화된 스크립트를 만들고, 이를 검토한 뒤 지정된 디바이스나 그룹에 안전하게 배포하는 방식이다. 티아 스크립팅은 다양한 IT 운영 및 관리 업무를 자동화한다. 보안 인증서 적용 여부를 확인하거나 핵심 애플리케이션의 작동 상태를 점검할 수 있다. 무단 소프트웨어 변경을 막고, 보안 설루션이 제거되었을 때 자동으로 복구 작업을 수행하도록 구성하는 것도 가능하다. 네트워크 설정으로 인한 연결 문제나 조직별 디바이스 운영 정책, 규제 준수 요건을 점검하는 맞춤형 스크립트도 쉽게 작성할 수 있다. 또한, 디바이스의 문제를 하나씩 처리하는 대신 검증된 해결 방안을 플랫폼 내에 축적하고 재활용한다. 이를 통해 동일한 문제 해결에 드는 시간을 줄이고 운영 효율을 높일 수 있다. 검증된 자동화 자산을 반복 활용하는 기능은 팀뷰어가 DEX 전반에 AI를 적용하는 전략의 하나다.     팀뷰어의 세바스찬 슈뢰텔 제품 관리 부문 수석부사장은 “모든 조직의 IT 환경과 문제가 저마다 달라 획일적인 자동화 방식으로는 한계가 있다”면서, “티아 스크립팅을 활용하면 스크립트 전문 지식이 없어도 맞춤형 자동화 시스템을 구축할 수 있으며, 이는 IT 운영을 자율형 엔드포인트 관리(AEM)로 진화시키는 계기가 될 것”이라고 설명했다. 팀뷰어코리아 이혜영 대표이사는 “한국은 빠른 디지털 전환으로 다양한 워크플레이스 형태와 디바이스를 운영하고 있어 장애 대응 속도와 효율에 대한 요구가 높다”면서, “티아 스크립팅이 반복적인 업무를 자동화해 IT 담당자의 부담을 줄이고 전략적인 업무에 집중하도록 도울 것”이라고 밝혔다.

PTC가 설계된 제품과 유지보수 상태의 자산 간 격차를 좁혀주는 클라우드 네이티브 자산 인텔리전스 설루션 ‘PTC 오빗(PTC Orbit)’을 발표했다. PTC 오빗은 PLM(제품 수명주기 관리), ERP(전사적 자원 관리), CRM(고객 관계 관리), IoT(사물인터넷), EAM(전사 자산 관리), FSM(현장 서비스 관리) 시스템을 단일 자산 기록으로 통합한다. 이후 엔지니어링, 품질, 서비스 팀이 자산 정보에 쉽게 접근하고 탐색하며 조치를 취할 수 있도록 AI를 적용해 지능형 제품 수명 주기의 가치를 확장한다. 제조업체는 설계부터 제조까지 제품 수명주기를 관리하기 위해 많은 투자를 진행하며, 모든 수정과 구성 및 변경 사항을 PLM에서 추적한다. 그러나 제품이 출고되면 구조화된 시각화가 중단되고 각 자산의 유지보수 상태는 서로 단절된 시스템으로 파열된다. PTC 오빗은 유지보수 관점의 자산 인텔리전스 시스템 역할을 수행해 이 격차를 메운다. 이를 통해 모든 팀이 정확하고 최신의 동일한 자산 정보를 바탕으로 작업할 수 있도록 지원하며, 폐쇄 루프 기반의 제품 신뢰성 향상과 선제적인 서비스 준비 및 애프터마켓 수익 프로그램 확대를 견인한다.     PTC 오빗은 자산 데이터 통합, AI 기반 수명주기 인텔리전스, AI 지원 접근 및 상호작용 등의 주요 기능을 지원한다. PTC 오빗은 기업 내 다양한 시스템의 자산 데이터를 연결하고 조정한다. 이를 통해 각 자산의 통합된 유지보수 상태 뷰를 생성하고, 제품 출고 시 발생하는 시각적 공백을 제거한다. 그리고 AI를 적용해 서비스 패턴과 고장 트렌드를 감지한다. 자산 그룹, 고객 계정, 지역별로 자산 건전성 점수를 계산하고 서비스 및 유지보수 수요를 예측한다. 또한 정적 대시보드를 넘어 사용자의 상황에 따라 동적으로 인사이트를 제공하는 AI 캔버스를 구축한다. 이를 통해 기업 내 모든 팀이 자산 데이터와 상호작용하고 필요에 따라 관련 정보에 접근할 수 있도록 돕는다. PTC의 조셉 준 서비스 수명주기 관리(SLM) 및 AI 전략 부문 총괄은 “자산 데이터는 언제나 도처에 존재했지만 어디에서도 진정으로 활용되지 못했다. “PTC 오빗은 자산 인텔리전스의 기록 시스템이 될 수 있도록 기초부터 완전히 새롭게 구축한 AI 우선 설루션이다, 이번 설루션을 통해 자산 데이터를 사후에 관리하는 대상에서 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 선제적으로 활용할 수 있는 자산으로 전환하고 있다”고 전했다. PTC는 오빗을 비롯한 전체 포트폴리오를 통해 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클’에 대한 비전을 실현하고 있다. 제조업체와 제품 기업이 제품 데이터의 기반을 구축하고 기업 전반으로 데이터의 가치를 확장하며, AI 기반의 디지털 전환을 가속화할 수 있도록 지원한다. 제품 데이터를 광범위하게 활용하는 기업은 더 높은 품질의 제품을 시장에 빠르게 출시하고, 제품의 복잡성을 효과적으로 관리하며, 규제 및 컴플라이언스 기준을 보다 수월하게 충족할 수 있다.

팀뷰어는 마이크로소프트와 파트너십을 맺고, 산업 및 현장 환경에 특화된 원격 지원 설루션인 ‘어시스트 AR’에 온디바이스 AI 기능을 도입했다고 밝혔다. 이로써 현장 기술자가 불안정한 모바일 네트워크 환경에 있더라도 원격 지원 담당자는 보다 선명한 영상을 확보할 수 있게 됐다는 것이 팀뷰어의 설명이다. 현장 엔지니어가 산업 장비 수리를 위해 원격 지원을 받을 때는 신속하고 정밀한 대응이 중요하다. 하지만 공장 내부나 외딴 작업장, 야외 현장 등 모바일 통신 환경이 좋지 않은 곳이 많다. 영상이 흐릿하거나 끊기면 문제 해결이 늦어져 장비가 긴 시간 멈추게 될 수도 있다. 팀뷰어 어시스트 AR은 마이크로소프트 이그나이트 2025에서 공개된 ‘비디오 슈퍼 해상도(VSR) 윈도우 AI API’를 새롭게 적용했다. 어시스트 AR은 이 기술을 활용해 불안정한 네트워크 환경에서도 영상 품질을 높이고, 영상 오류와 왜곡을 줄여 대역폭 사용을 최적화한다. VSR은 수신 기기에서 실행되는 모델을 통해 영상을 실시간으로 복원하고 선명하게 처리하는 방식이며, 강력한 CPU를 탑재한 더 많은 윈도우 PC에서 작동한다. 제조, 유틸리티, 현장 서비스 등 원격 전문 지원이 필요한 기업은 이번 기술을 통해 문제 해결 시간을 줄이고, 불필요한 현장 방문을 줄여 운영 비용을 아낄 수 있다. 작업자의 위치나 네트워크 환경에 상관없이 팀 간 협업 효율도 높아질 것으로 보인다. VSR이 적용된 어시스트 AR은 현재 비공개 베타로 제공되고 있으며, 수주 안에 정식 출시된다. 팀뷰어는 이 기능을 자사 제품 포트폴리오 전반으로 확대 적용할 계획이다.     팀뷰어에서 글로벌 파트너십 및 채널을 총괄하는 알프레도 패트론 수석 부사장은 “팀뷰어는 현장 근무자 업무 지원 및 원격 지원 분야의 글로벌 리더로서, 마이크로소프트와 협력해 까다로운 네트워크 환경에서도 고객에게 고화질 영상을 제공할 수 있게 되어 매우 기쁘다”면서, “현장을 지키는 작업자들이 겪는 실질적인 문제를 해결하고자 하는 팀뷰어의 비전을 보여주는 사례”라고 강조했다. 마이크로소프트의 믹 체르노모르디코프 윈도우 개발자 관계 및 파트너십 총괄은 “마이크로소프트는 앱 개발자를 위한 온디바이스 AI 기능 지원에 지속적으로 투자하고 있다”면서, “VSR 윈도우 AI API를 활용하여 고객의 원격 지원 경험을 향상시키기 위해 팀뷰어와 파트너십을 맺게 되어 기쁘다”고 덧붙였다.

지능형 공장을 위한 AI 전기 도면 및 데이터 자산화 전략   제조 현장의 디지털 전환이 가속화되면서, 전기 도면은 스마트 공장의 ‘디지털 유전자’로 재정의되고 있다. 국제 표준 기반의 AI 전기 도면은 파편화된 데이터를 구조화하여 설비 고장을 스스로 추론하는 고해상도 디지털 트윈을 가능하게 한다. 이번 호에서는 제조 애셋의 가치를 높이고 자기 진화형 제조 시스템을 구축하기 위한 4단계 로드맵을 살펴본다.   ■ 구형서 AI 기반 전기 CAD 공급사 WS코리아의 대표이다. 이플랜코리아 대표를 지냈고 지멘스, PTC 등에서 엔지니어 및 사업개발을 담당했다. 홈페이지 | www.wscad.co.kr     전략적 배경 : 전기 도면의 ‘디지털 유전자’화 제조 현장의 디지털 전환(DX)이 가속화되면서 전기 도면은 단순한 설계 산출물을 넘어 설비의 모든 정보를 관통하는 ‘디지털 유전자(digital DNA)’로 재정의되어야 한다. 현재 많은 기업이 예지보전(PdM)이나 에너지 관리 시스템(EMS)을 도입하고 있으나, 그 토대가 되는 도면 정보가 PDF나 CAD와 같은 비정형 데이터로 파편화되어 있어 지능화의 병목 현상이 발생하고 있다. 지능형 공장의 4단계 계층 구조(현장 데이터 − 설계 데이터 엔진 − 응용 서비스 − 전사 관리)에서 ‘설계 데이터 엔진’은 현장의 실시간 데이터와 AI 엔진 사이를 잇는 핵심 아키텍처이다. 이 엔진이 결여된 AI 모델은 단순히 계측값의 임계치를 감시하는 ‘저해상도(low-resolution)’ 알람 수준에 머물 수밖에 없다. 반면, 구조화된 AI 전기 도면이 뒷받침되면 특정 차단기 고장 시 영향을 받는 부하 리스트나 복잡한 인터록(interlock) 체인의 영향도를 스스로 추론하는 ‘고해상도(high-resolution) 구조적 추론 역량’을 확보하게 된다. 이는 결국 ERP, MES, SCADA를 하나의 데이터 흐름으로 묶는 ‘디지털 스레드(digital thread)’를 완성하여 자기 진화형 폐루프(closed-loop) 제조 시스템을 구현하는 필수 인프라가 된다. 이러한 전략적 필요성을 바탕으로, AI가 해석 가능한 도면 체계의 핵심 구성 요소를 먼저 정의한다.   AI 전기 도면의 3대 핵심 기반 요소 분석 AI 전기 도면은 ‘보는 문서’에서 ‘해석하는 데이터’로의 패러다임 전환을 의미하며, 이를 위해 표준화, 일원화, DB화라는 세 가지 기술적 토대가 필요하다.   데이터 인프라(표준화) : AI 해석의 정밀도 및 학습 효율 극대화 AI 비전(AI vision)의 인식률과 추론 정확도를 확보하기 위해 국제 표준을 준수하는 데이터 인프라 구축이 선행되어야 한다.   표 1   지식 및 추론 데이터(일원화) : 단일 데이터 모델 구축 설계-제작-운영 전 과정이 단일 데이터 모델(SSOT : single source of truth)로 통합되어야 한다. 단순한 도형의 집합이 아닌 제조사, 모델명, 전기적 특성(전압, 전류), MTBF(평균 고장 간격) 등의 메타데이터를 내장한 객체 기반 심벌을 사용해야 한다. 이를 통해 배선 정보(wiring schedule)와 케이블 스케줄을 데이터로 관리함으로써, 설계 변경 시 모든 리포트가 동기화되는 정합성을 보장하고 AI가 고장 원인을 논리적으로 추론할 수 있는 지식 베이스를 형성한다.   설계 및 운영 지원(DB 기반) : 디지털 트윈의 신뢰성 및 계통 통합 도면 정보를 SQL DB 구조로 전환하는 것은 데이터 본질의 변화를 의미한다. 파일 중심 관리에서 벗어나 데이터베이스화된 설계 정보는 실시간 PLC/센서 데이터와 연계되어 디지털 트윈의 해상도를 결정한다. 이는 설계 버전 오류를 원천 차단하고, 장애 발생 시 원인 분석 시간을 단축(MTTR 감소)하여 전사적 자산 관리(EAM) 시스템의 신뢰도를 높이는 비즈니스 성과로 직결된다. 확립된 기술 요소를 실제 현장에 적용하기 위해 단계별 실행 로드맵으로 진입한다.   ▲ AI를 위한 전기 도면 데이터 방안     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (4)   이번 호에서는 다쏘시스템의 3D익스피리언스 카티아(3DEXPERIENCE CATIA)에 인공지능을 통합해 설계자의 업무를 지원하는 가상 동반자 설루션을 소개한다. 아우라, 레오, 마리로 구성된 가상 동반자는 자연어로 소통하며 제품 구조 설계와 데이터 관리를 도와 엔지니어링 효율을 극대화한다. 또한, 카티아에 생성형 경험을 접목해 복잡한 스케치나 설계 이력이 없는 부품을 자동으로 재구성하고 반복 작업을 줄일 수 있다.   ■ 오은정 다쏘시스템 코리아의 Industry Process Consult TEAM에서 카티아 기술 분야를 담당하고 있다. 항공, 자동차, 조선해양, 산업장비 등 다양한 산업 분야에서 카티아의 실무 적용을 위한 프로젝트를 수행하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   실무 현장에 찾아온 AI 설계와 제조 현장에 인공지능(AI)은 더 이상 미래가 아닌 현장의 생산성과 효율을 결정짓는 필수 요소가 되었다. 다쏘시스템은 사용자의 경험을 향상시키고 업무 효율을 높이며, 신뢰할 수 있는 혁신을 지원하기 위해 제품 전반에 AI 기술을 깊숙이 통합하고 있다. 특히 카티아(CATIA)에서의 AI는 단순한 기능적 자동화를 넘어, 설계자의 의도를 이해하고 공학적 판단을 보조하는 지능형 가상 동반자로서 그 역할을 확장하고 있다. 이제 엔지니어링의 핵심은 AI를 어떻게 활용하여 인간의 창의성을 극대화할 것인가로 이동하고 있다.   카티아에 AI가 녹아드는 혁신 방식 설계자와 엔지니어의 업무를 지원하기 위한 AI는 카티아에 다양한 형태로 접목되었다. 그 핵심축은 가상 동반자(Virtual Companion)와 생성형 경험(Generative Experience)으로 대표된다.   가상 동반자 2026년 2월, 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼(3DEXPERIENCE platform)에서 설계자의 가상 동반자로 ‘새로운 범주의 AI 기반 전문가’를 공식 소개했다. 이 가상 동반자는 과학적 지식과 수십 년간 축적된 업계 수준의 지식에 기반을 두고 있다. 산업계가 혁신과 운영을 창출, 테스트 및 검증하는 방식을 혁신하도록 설계되었으며, 아우라(AURA), 레오(LEO), 마리(MARIE)의 세 가지 동반자로 구성된다. 세 동반자는 미스트랄(Mistral) AI 기반 모델을 토대로 구축되었으며, 다쏘시스템의 아웃스케일(OUTSCALE) 클라우드 인프라에서 운영된다.   그림 1. 가상 동반자   아우라 아우라는 요구사항, 프로젝트 관리, 제품 데이터 변경 사항 전반에 걸쳐 제품 개발 및 생산과 관련된 지식과 노하우를 통합 관리한다. 프로젝트 관리자, 컴플라이언스 담당자, 비즈니스 애널리스트, 리스크 매니저 등 다양한 역할의 업무를 지원하며, 엔터프라이즈 및 웹 기반 지식을 활용하여 모든 사용자가 역량을 발휘할 수 있도록 돕는 역할을 수행한다.   레오 레오는 설계부터 생산까지 엔지니어링 전반의 문제를 해결한다. 레오나르도 다 빈치의 이름을 따서 명명되었으며, 3D익스피리언스 카티아(3DEXPERIENCE CATIA) 2026년 버전에 출시되었다. 사용자와 자연어로 소통하고, 사용자의 지침을 해석하여 3D익스피리언스 플랫폼에서 추출한 설계 데이터를 기반으로 추론하며, 부품, 제품 또는 형상에 대한 작업을 수행한다.   마리 마리는 소재, 화학, 제형 및 치료 방법 분야에서 깊이 있는 과학적 전문성을 보유하고 있다. 마리 퀴리의 이름을 따서 명명되었으며 연구소 분석가, 의약 화학자, 소재 과학자 등 과학 연구 분야 전문가를 위한 가상 동반자로 2026년 출시 예정이다.   레오 메커니컬 엔지니어링 카티아 사용자가 실무에서 가장 유용하게 사용할 수 있는 가상 동반자는 단연 레오이다. 레오는 기계 공학 분야의 역량을 갖추고 있어, 기계 설계자와 엔지니어가 자연어를 사용하여 3D 설계 데이터와 직접 상호 작용할 수 있도록 지원한다. 레오는 설계 환경과 맥락을 분석 및 종합하고, 제품 구조의 생성 및 수정, 제품 구조 및 설계와 상호 작용 등 광범위한 업무를 수행할 수 있다.  레오와의 대화를 통해 찾기 어려운 설계 정보를 신속히 파악하고, 설계 기능과 목적을 명확히 하는데 도움을 받을 수 있다. 레오가 시간이 오래 걸리거나 반복적인 작업을 처리하는 동안, 설계자는 보다 고부가가치가 있는 업무에 집중할 수 있다. 참고로 한글 명령어 입력도 지원한다. <그림 2~5>는 설계자가 카티아 화면에서 레오와 상호 작용하며 업무를 수행하는 예시이다. 레오는 역할과 전문 분야에 따라 세분화된 기능을 제공한다. 앞서 소개한 레오 메커니컬 엔지니어링(LEO Mechanical Engineering)은 기계 공학 역량을 갖춘 가상 업무 동반자로 설계자를 지원한다. 출시 예정인 레오 널리지 베이스드 엔지니어링(LEO Knowledge-based Engineering)은 회사내 지식 자산에 대한 인사이트를 식별하고 설계 파라미터, 규칙, 템플릿을 생성하거나 또는 적용하는 역할을 담당한다.   그림 2. 레오 메커니컬 엔지니어링 예시 1 − 제품, 단품 구조 탐색, 신규 제품/단품 생성, 수정, 제거 및 제품 구조 재구성 등     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (6)   최근 제조 산업의 제품 개발 프로세스는 다학제간 최적화(MDO)를 필수로 요구하고 있다. 하지만 엔지니어링 현장에는 전용 인터페이스가 없는 사내 자체 개발 코드나 레거시 솔버가 여전히 핵심 역할을 수행하며 자동화의 단절을 가져 오고 있다. 이번 호에서는 이러한 ‘도구의 파편화’를 극복하고 진정한 엔지니어링 민주화를 실현하기 위한 핵심 도구인 HEEDS 제너럴 포털(HEEDS General Portal)의 기술적 작동 원리부터, 이를 활용해 지능형 샘플링(adaptive sampling)과 피직스AI(PhysicsAI)를 연계한 엔드 투 엔드 AI 자동 학습 파이프라인을 구축하는 전략까지 살펴본다. 이를 통해 독자들 이 도구의 한계에 갇히지 않고 프로세스 중심의 혁신적인 최적화 환경을 구축하는 데 실무적인 통찰을 얻기를 기대한다. ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 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 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   다학제간 최적화의 병목 현상, ‘도구의 파편화’ 현대의 제품 개발 프로세스는 구조, 유체, 열, 전자기장 등 상호 연관된 다양한 물리 현상을 동시에 고려해야 하는 다학제간 최적화(MDO : multi-disciplinary optimization) 시대로 완전히 진입했다. 설계의 목표는 이제 단일 부품의 강성을 높이는 수준을 넘어, 시스템 전체의 에너지 효율을 극대화하고 중량을 최소화하며 제조 비용까지 동시에 만족시키는 복합적인 최적점을 찾는 데 있다. 하지만 이러한 이상적인 설계 탐색 과정을 가로막는 가장 큰 실질적 장벽은 바로 ‘엔지니어링 도구의 파편화’이다. 글로벌 주요 CAE 툴들은 각기 다른 데이터 구조와 실행 환경을 가지고 있으며, 심지어 동일한 기업 내에서도 부서마다 선호하는 툴이나 버전이 상이한 경우가 허다하다. 더욱이 기업이 수십 년간 현장에서 검증하며 축적해 온 사내 자체 개발 코드(in-house code)나 특정 공정에 특화된 레거시 시스템은 상용 최적화 도구들이 제공하는 표준적인 ‘전용 포털(direct portal)’만으로는 포섭하기 어려운 영역이다. 이러한 ‘연결의 공백’은 엔지니어가 수작업으로 데이터를 옮기고 인풋 파일을 수정하며 솔버를 구동하는 반복적인 수동 프로세스를 야기한다. 이는 단순히 시간의 낭비를 넘어, 최적화 루프의 흐름을 끊고 데이터의 누락이나 인적 오류를 발생시키는 치명적인 병목 현상이 된다. 결국 아무리 뛰어난 최적화 알고리즘을 보유하고 있더라도, 도구 간의 끊김 없는 연결(sEAMless integration)이 전제되지 않는다면 진정한 의미의 프로세스 자동화와 설계 혁신은 불가능하다. 이번 호에서는 이러한 도구의 제약을 뛰어넘어 엔지니어가 가진 모든 전문 지식과 소프트웨어 자산을 하나의 유기적인 파이프라인으로 통합해 주는 HEEDS 제너럴 포털의 기술적 가치를 살펴보고, 이를 통해 구축할 수 있는 차세대 AI 기반 엔지니어링 환경에 대해 논의하고자 한다.   HEEDS 제너럴 포털의 기술적 상세 설명 HEEDS(히즈)의 제너럴 포털은 특정 소프트웨어 제조사의 생태계에 종속되지 않는 범용 인터페이스이다. 이는 ‘텍스트 기반의 입출력이 가능하고 명령행(command line) 실행이 가능한 모든 프로그램’을 최적화 루프의 일원으로 수용한다.   전용 포털 vs. 범용 포털의 상세 비교 상용 최적화 도구는 일반적으로 주요 CAE 소프트웨어와의 직접적인 연동을 지원하는 전용 포털(direct portal)을 제공한다. 하지만 실무 환경은 상용 툴뿐만 아니라 기업 고유의 로직이 복잡하게 얽혀 있는 생태계이기에, 각 포털의 특성을 정확히 이해하고 선택하는 것이 중요하다.   그림 1. 심센터 HEEDS에서 제공하는 전용 포털 목록 중 일부   표 1   <그림 1>의 전용 포털은 ‘설계 생산성’에 초점을 맞춘다. 소프트웨어 내부 아키텍처에 직접 접근하여 설계 변수를 자동으로 추출해 주기 때문에, 사용자는 기술적 구현보다 최적화 전략 수립에 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 하지만 소프트웨어가 버전업될 때마다 포털의 호환성을 체크해야 하는 단점이 있다. 반면, 범용 포털(general portal)은 ‘엔지니어링 자유도’에 그 가치를 둔다. 특정 툴의 API에 의존하지 않고 텍스트 파일이라는 보편적인 언어로 통신하기 때문에, 툴의 버전 변화에 거의 영향을 받지 않는 강건한 자동화 환경을 구축할 수 있다. 특히 해석 전후로 파이썬(Python) 등을 활용한 사용자 정의 로직을 자유롭게 삽입할 수 있어, 단순히 툴을 실행하는 단계를 넘어 기업 고유의 설계 노하우가 집약된 ‘맞춤형 프로세스’를 완성할 수 있게 한다. 결국 성공적인 자동화 환경은 이 두 가지 포털을 적재적소에 배치하는 하이브리드 전략에서 시작된다. 표준적인 해석은 전용 포털로 빠르게 구축하고, 기업만의 특화된 핵심 로직은 범용 포털로 유연하게 포섭하는 것이 이상적인 형태이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

제22회 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026’(www.plm.or.kr)이 오는 6월 18일(목)부터 19일(금)까지 이틀간 온라인으로 개최된다. 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회가 주관하고, 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스, 한국산업지능화협회가 공동 주최하는 이번 행사는 ‘PLM을 넘어 AX, 피지컬 AI로의 진화’를 주제로 진행된다. AX(인공지능 전환) 시대를 맞아 제조업계의 핵심 화두인 온톨로지, AI 에이전트, 디지털 스레드, 피지컬 AI 및 로봇 데이터 팩토리 등이 접목된 산업별 베스트 프랙티스와 최신 엔지니어링 기술 트렌드가 소개될 예정이다.  PLM/DX컨퍼런스는 온오프 격년제로 실시되고 있으며, 매년 천여명이 넘는 관련 업계 관계자들이 참여하는 제조 엔지니어링 IT 분야 대표 컨퍼런스로서 올해는 온라인으로 개최될 예정이다.   1. 양일간 진행되는 핵심 기조연설 라인업 컨퍼런스 첫날인 6월 18일(목)에는 ‘PLM/AX 베스트 프랙티스 적용 사례 & 전략’을 주제로 한 트랙이 진행된다.  한국자동차연구원 전병욱 AI·자율주행기술연구소장은 ‘디지털을 넘어 피지컬 AI로: AI 모빌리티 시대 패러다임 전환’을 주제로 기조연설을 진행한다. 미래 모빌리티 산업과 자동차 개발 패러다임의 변화, SDV(소프트웨어 정의 차량) 이후 AI 정의 모빌리티(AI-Defined Mobility) 시대로의 전환 과정과 온디바이스 지능 등 핵심 기술의 진화 방향을 공유할 예정이다.  지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 안지훈 수석본부장은 ‘Digital Enterprise 실행을 위한 Siemens의 개발/제조 AI 전략’을 주제로, 디지털 스레드와 디지털 트윈으로 개발/제조 현장을 고도화하기 위한 인더스트리얼 AI(Industrial AI) 실행 전략을 소개한다. 둘째 날인 6월 19일(금)에는 ‘AI 전환(AX)을 위한 신기술과 솔루션’ 트랙이 이어진다.  한국인공지능인재개발원 정종기 원장은 ‘기업에서 AI 에이전트 도입 및 활용 전략’을 주제로, AI 에이전트 단계로 진화 중인 생성형 AI 트렌드와 제조기업의 도입 전략, 성공 사례 및 실행 로드맵 등을 제시할 예정이다.  2. 산업별 적용 사례 및 전문 세션 기조연설 외에도 양일간 2개의 전문 트랙에서 국내외 제조 혁신 기업들의 다양한 고도화 사례가 발표된다.  첫째 날인 6월 18일에는 다쏘시스템코리아 최현준 파트너가 ‘Virtual Companion ‘AURA(아우라)’를 활용한 프로젝트 관리 혁신’을 주제로, 생성형 AI 기반 가상 비서를 활용한 프로젝트 계획 자동화 및 리스크 관리 효율을 극대화하는 차세대 DX 전략을 소개한다.  PTC코리아 엄형욱 총괄책임은 ‘제조기업은 왜 다시 PLM에 투자하는가 - AI·Omniverse·Digital Thread 시대의 제조 데이터 혁신’을 주제로, AI 시대 제조기업이 왜 디지털 스레드에 주목하는지, 그리고 PTC가 이를 어떻게 현실적인 제조 환경에 적용하고 있는지를 소개한다.  컨택트 소프트웨어 이상훈 한국지사장은 ‘자동차 전장기업 KOSTAL의 글로벌 디지털 전환’을 주제로 코스탈(KOSTAL)의 글로벌 변경 관리 혁신 사례에 대해 발표하고, CIM 데이터베이스 기반 솔루션으로 리드타임 단축과 글로벌 협업을 실현하는 과정을 소개한다.  HD한국조선해양 권오욱 책임은 ‘차세대 조선 생산 데이터 표준화 프로젝트 과정과 향후 방향’을 주제로 지멘스와 함께 진행한 팀센터(TEAMcenter) - Manufacturing 내의 조선 생산 데이터 구축 파일럿 결과에 대해 설명한다.  LG전자 김현우 선임연구원은 ‘설계(CAD) 데이터를 AI-ready 자산으로: R&D 혁신과 AI 에이전트 사례’를 주제로, 설계 데이터와 기업에 축적된 데이터를 AI 활용 가능한 형태로 연결해 업무 생산성을 혁신한 과정을 공유한다. 둘째 날인 6월 19일에는 피앤피어드바이저리(P&P Advisory) 김진회 상무가 ‘PALMA: PLM을 보완하는 Product Architecture 기반 Configuration 플랫폼’을 주제로, 제품 아키텍처를 정보 백본으로 활용하여 PLM의 한계를 보완하고, 구성 관리와 모듈화를 통해 개발·영업·공급망을 연결하는 혁신 방안을 제시한다.  E8(이에이트) 류제형 CTO는 'Next PLM의 핵심 - 온톨로지(Ontology) AI'를 주제로 제조업 개발 단계의 의사결정을 위한 온톨로지 AI 기반 지식그래프 구축 및 활용 사례에 대해 소개한다. 아이지피넷 윤정두 차장은 ‘대규모 데이터 활용과 3D 데이터 최적화까지 생산성 향상을 위한 통합 엔지니어링 프로세스 전략’을 주제로, 생산성 향상을 위한 통합 엔지니어링 전략에 대해 발표한다.  알씨케이 김창근 전무는 'Aras PLM으로 구현하는 제품 다양성 및 복잡성 관리 전략'을 주제로, 마이크로소프트의 아라스(Aras) PLM 도입 사례를 소개할 예정이다. LS ELECTRIC 이기호 매니저는 ‘PLM 설계변경(ECO) 이력과 제조 E2E 데이터를 잇는 온톨로지 기반 제조 챗봇 구축 사례’를 주제로, PLM 설계변경 이력과 제조 데이터를 온톨로지로 연결하는 제조AI 챗봇 구축 사례에 대해 소개한다.  마음에이아이 김지윤 팀장은 ‘Physical AI의 진화와 로봇 데이터 팩토리’를 주제로, 피지컬 AI 기술의 발전 방향과 로봇 데이터 팩토리에 대해 소개한다. 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 서효원 위원장은 “PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026은 ‘PLM을 넘어 AX, 피지컬 AI로의 진화’를 주제로, 제조 엔지니어링 분야의 디지털 전환 전략과 실천 방안을 공유하는 자리다. 최근 제조산업이 생성형 AI를 넘어 AX와 피지컬 AI로 전환하고 있는 만큼 새로운 혁신 방향을 제시할 것으로 기대한다”고 말했다. 한편 PLM/DX 컨퍼런스 2026에는 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 다쏘시스템코리아, 아이지피넷, 피앤피어드바이저리, E8(이에이트), PTC코리아, 컨택트 소프트웨어, 알씨케이 등 다양한 솔루션 업체에서 발표자로 참여해 새로운 제품과 기술, 트렌드에 대해 소개할 예정이다. PLM/DX 컨퍼런스 2026은 온라인 플랫폼으로 진행되며, PLM 홈페이지(www.plm.or.kr)에서 사전등록시 선착순 무료로 참여 가능하다.

모두솔루션은 CAD 플러그인 전문 개발사인 드림데브와 공급 계약을 맺고, 지스타캐드(GstarCAD) 환경에서 사용할 수 있는 CAD 플러그인 설루션 ‘드림플러스’의 공식 공급 및 판매를 시작한다고 전했다. 드림플러스(DrEAM Plus)는 국내 CAD 실무 환경에서 반복되는 작업을 최소화하고 설계 생산성을 높이기 위해 개발된 CAD 전용 플러그인이다. 토목, 건축, 전기, 설비, 기계 등 다양한 분야의 설계 업무에 특화된 명령어와 자동화 기능을 제공하며 복잡한 작업도 간편하게 처리할 수 있도록 구성됐다. 지속적인 사용자 피드백을 바탕으로 실무자가 체감할 수 있는 기능 개선에 초점을 맞췄으며, 설계 효율 향상과 실무 자동화를 동시에 지원하는 실무 중심의 플러그인이라는 점을 내세운다. 이번 공급 계약을 통해 모두솔루션은 자사의 CAD 설루션 공급 역량과 기술 지원 경험을 기반으로 지스타캐드용 드림플러스를 국내 시장에 본격 공급하며, 보다 효율적인 CAD 업무 환경 구축을 지원할 계획이다.     드림데브 관계자는 “드림플러스는 실제 설계 현장에서 반복적으로 발생하는 작업을 줄이고 생산성을 높이기 위해 개발된 실무형 플러그인”이라면서, “이번 협력을 통해 보다 많은 지스타캐드 사용자들이 드림플러스를 활용해 설계 작업의 효율을 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다. 모두솔루션 관계자는 “그동안 드림플러스를 사용하기 위해 고가의 CAD 제품을 선택할 수밖에 없었던 사용자도 이제는 합리적인 라이선스 정책과 우수한 성능을 제공하는 지스타캐드와 함께 드림플러스를 사용할 수 있게 됐다”면서, “기업과 실무자 모두 유지비용 부담을 줄이면서도 높은 작업 효율을 경험할 수 있을 것으로 기대한다”고 전했다. 모두솔루션은 드림플러스 공식 공급을 기념해 6월 한 달간 프로모션도 진행한다. 이 기간 동안 드림플러스를 도입하는 고객에게 커피 쿠폰을 증정하며, 추가 이벤트도 순차적으로 진행할 예정이다. 또한 향후에도 드림데브와의 협력을 바탕으로 지속적인 기능 개선과 사용자 피드백 반영을 통해 지스타캐드 기반 CAD 실무 환경의 활용성을 높이고, 국내 CAD 실무 환경에 최적화된 설루션 공급을 확대해 나갈 방침이다. 지스타캐드와 드림플러스 평가판은 지스타캐드 홈페이지에서 다운로드할 수 있으며, 설치 후 30일간 무료로 사용할 수 있다.