‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026’이 6월 18~19일 온라인으로 진행됐다. ‘PLM을 넘어 AX, 피지컬 AI로의 진화’를 주제로 한 올해 행사에서는 AX(AI 전환) 시대를 맞아 제조업계의 핵심 화두로 떠오른 AI 에이전트, 디지털 스레드(digital thread), 온톨로지(ontology), 피지컬 AI(physical AI), 로봇 데이터 팩토리 등이 접목된 산업별 성공 사례와 최신 기술 트렌드를 다루었다. 또한 우리 제조 경쟁력을 한 단계 도약시킬 미래 지능형 제조 시대의 청사진을 제시했다. ■ 정수진 편집장     ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026’은 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스, 한국산업지능화협회가 주최하고, 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회가 주관했다. 후원사로는 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 다쏘시스템코리아, 아이지피넷, 피앤피어드바이저리, 이에이트, PTC코리아, 컨택트 소프트웨어, 알씨케이가 참가했다.   AX·피지컬 AI 시대의 PLM과 제조 데이터 연결의 과제 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 위원장인 서효원 KAIST 명예교수는 개회사에서 “생성형 AI, 에이전트 AI, 피지컬 AI 등 새로운 지능형 기술이 국내 산업과 PLM/DX 분야에 깊숙이 들어오고 있다”면서, “이런 기술 중 무엇이 우리에게 실질적인 도움이 되고, 반대로 무엇이 이슈나 병목 요인이 되는지 면밀히 살펴봐야 한다”고 전했다. 또한, “기업마다 초기부터 지금까지 유지해 온 고유의 PLM 사상과 시스템이 다르기 때문에, AI를 단순히 도입하는 것을 넘어 실질적인 효과를 거두기 위해서는 각 기업의 구체적인 상황과 맥락을 고려해 AI를 적용해야 한다”고 짚었다.   ▲ 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 서효원 위원장   한국CDE학회 회장인 정현 충남대학교 자율운항시스템공학과 교수는 격려사를 통해 “데이터 관리와 프로세스 연결을 넘어, 이제는 AI가 판단을 내리고 실제 제품·설비·로봇과 연결되어 현장의 실행까지 바꾸는 AX 및 피지컬 AI 시대로 나아가고 있다”고 짚었다. 그리고 “제조업의 핵심 과제는 흩어진 제조 데이터와 엔지니어링 지식을 AI가 이해할 수 있는 형태로 잘 연결하고, AI를 현장에 맞게 활용하는 역량에 달려있다”면서, “디지털 스레드, 온톨로지, AI 에이전트 등을 바탕으로 PLM이 단순한 시스템을 넘어 지능형 의사결정 플랫폼으로 발전해야 한다”고 덧붙였다.   ▲ 한국CDE학회 정현 회장   설계·제조 데이터의 애셋화와 산업별 AX 혁신 사례 행사의 첫째 날인 6월 18일에는 ‘PLM 베스트 프랙티스 적용 사례 & DX 전략’을 중심으로, 데이터 관리를 넘어 설계와 제조 데이터를 AI가 활용할 수 있는 자산으로 변환하는 DX 전략을 집중 조명했다. 7편의 발표에서는 기업이 분산된 지식을 디지털 스레드로 연결하고 지능형 플랫폼을 구축해 나가는 혁신 과정을 짚으면서, AI 에이전트와 통합 시스템을 현장에 적용해 업무의 파편화를 막고 생산성을 극대화한 산업별 사례를 소개했다.   ▲ 한국자동차연구원 전병욱 AI·자율주행기술연구소장   한국자동차연구원의 전병욱 AI·자율주행기술연구소장은 ‘디지털을 넘어 피지컬 AI로 : AI 모빌리티 시대 패러다임 전환’을 주제로 한 기조연설에서 모빌리티 산업이 디지털 시대에서 피지컬 AI라는 새로운 패러다임으로 전환하는 중이라고 짚었다. 육체노동이 지식 노동으로 대량 생산화되기까지 불과 100년의 시간이 걸렸는데, 지식 노동이 대량 생산되는 압축 성장의 한가운데에서 자동차 역시 단순한 이동 수단을 넘어 지능형 모빌리티로 발전하고 있다는 것이다. 전병욱 소장은 소프트웨어 중심 자동차(SDV)를 넘어 AI가 주도하는 시대로 가기 위한 핵심 열쇠로 피지컬 AI를 꼽으면서, “가상 공간에 머물던 AI가 현실 세계로 나와 사물을 인식하고 움직이기 위해서는 세상의 물리 법칙과 인과관계를 이해하는 ‘월드 모델’이 필수”라고 강조했다. 또한 로봇과 자동차의 경계가 모호해지는 미래에는 두 생태계를 아우르는 통합 구축이 필요하다고 설명했다. 그는 “예측 불가능한 돌발 상황에서도 안전한 행동을 보장하는 신뢰성을 확보하고 국내 산업의 다양한 현장 지식을 피지컬 AI 학습용 데이터로 이끌어내는 역량이 미래 산업의 최우선 경쟁력이 될 것”이라고 전망했다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 안지훈 수석본부장   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 안지훈 수석본부장은 ‘디지털 엔터프라이즈 실행을 위한 지멘스의 개발/제조 AI 전략’ 기조연설을 통해 디지털 엔터프라이즈를 실현하기 위한 구체적인 개발 및 제조 AI 전략을 제시했다. 그는 “현재 제조업계에서 AI가 필수적인 화두로 떠올랐지만, 환각 현상으로 인해 잘못된 치수나 공정 데이터가 현장에 흘러갈 경우 막대한 손실이 생길 수 있다”고 짚었다. 성공적인 AI 도입을 위해 분산된 데이터의 연결과 맥락 부여를 뜻하는 ‘데이터 인텔리전스’의 중요성을 강조한 안지훈 수석본부장은 “결국 AI 가치는 모델이 아니라 업무 방식의 변화와 운영체계의 혁신에서 만들어진다”고 전했다. 또한, 그 해답으로 방대한 산업 노하우가 담긴 기본 모델, 맞춤형 AI 에이전트를 만들 수 있는 산업용 앱, 그리고 흩어진 데이터의 맥락을 엮어내는 온톨로지 지식 그래프 구조를 제안했다. “부서나 시스템 간에 고립된 데이터의 장벽을 허물고 유기적으로 이어지는 디지털 스레드를 구축할 때 전사적으로 신뢰할 수 있는 지능형 의사결정 기반이 마련된다”고 전한 안지훈 수석본부장은 “지멘스는 설계부터 제조까지 다양한 영역의 AI 에이전트가 유기적으로 협력하는 생태계를 바탕으로, 미래 지능형 자동화 제조 시대를 유연하고 굳건하게 주도할 수 있다”고 소개했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 최현준 파트너   다쏘시스템코리아의 최현준 파트너는 ‘버추얼 컴패니언 AURA를 활용한 프로젝트 관리 혁신’을 주제로 발표를 진행했다. 그는 “최근 생성형 AI는 단순한 질의 응답 수준을 넘어서 실제 업무를 지원하고 수행하는 단계로 발전하고 있다”면서, 다쏘시스템의 가상 동반자(virtual companion)인 아우라(AURA)를 내세워 프로젝트 관리의 판도가 어떻게 뒤바뀌고 있는지 소개했다. 아우라는 기업 내부에 오랜 기간 축적된 방대한 지식 자산과 프로세스를 이해하고 적재적소에 최적의 정보를 제공하는 지능형 설루션이다. 기존의 프로젝트 시스템이 단순히 정보와 일정을 수동적으로 관리하는 데 그쳤다면, 아우라는 AI가 능동적으로 현황을 분석하고 일정 지연 가능성을 예측하여 대응 방안까지 제시한다. 나아가 복잡한 업무를 세분화해 담당자에게 할당하고, 수많은 시간이 소요되던 결과 보고서까지 스스로 작성하는 등 실행력을 갖춘 조력자로 활약할 수 있다. 최현준 파트너는 “이런 기술적 도약은 특정 전문가에게만 머물러 있던 귀중한 노하우를 임직원 누구나 쉽게 누릴 수 있도록 돕는다”면서, “미래의 제품 개발 과정은 사람이 모든 데이터를 직접 찾는 낡은 방식에서 벗어나, 지능적인 가상 동반자와 소통하며 빠르고 정확한 의사결정을 내리는 새로운 협업 생태계로 진화할 것”이라고 전망했다.   ▲ PTC코리아 엄형욱 총괄책임   PTC코리아의 엄형욱 총괄책임은 ‘제조기업은 왜 다시 PLM에 투자하는가 − AI·옴니버스·디지털 스레드 시대의 제조 데이터 혁신’ 발표를 통해, AI 시대에 제조 기업들이 PLM에 주목하고 투자를 늘리고 있는 배경을 분석했다. 그는 “현재 글로벌 선도 기업들은 AI 모델 자체를 넘어 현실 세계의 제품과 공정을 AI가 완벽하게 학습할 수 있도록 데이터 기반을 다지는 데 사활을 걸고 있다. 아무리 뛰어난 AI라도 흩어지고 파편화된 신뢰할 수 없는 데이터 위에서는 잘못된 결과를 내놓기 때문”이라고 짚으면서, 디지털 트윈을 시도하는 기업들이 겪는 현실적인 장벽을 극복하기 위해서는 연결된 데이터 구조가 필요하다고 전했다. 구체적인 해법으로 엄형욱 총괄책임이 제시한 것은 3D 모델 기반 정의, 자재 명세서 통합, 디지털 변경 관리 등을 통해 고립된 정보를 디지털 스레드로 엮어내는 지능형 PLM 전략이다. 그는 이러한 기반 위에서 PTC의 윈칠 AI(Windchill AI)가 제공하는 유사 부품 합리화와 자연어 기반 지식 탐색 에이전트가 의사결정 속도를 높이고 업무 생산성을 끌어올릴 수 있는 방안을 소개했다. 또한 데이터의 일관성과 연결성을 확보하는 것이 다가올 시대의 진정한 제조 경쟁력이 될 것이라고 덧붙였다.   ▲ 콘택트 소프트웨어 이상훈 한국지사장   콘택트 소프트웨어의 이상훈 한국지사장은 ‘자동차 전장기업 KOSTAL의 글로벌 디지털 전환’ 발표에서 코스탈(KOSTAL)의 성공 사례를 소개하면서 실용적이고 단계적인 디지털 전환 전략을 전달했다. “많은 제조 기업이 여전히 엑셀과 이메일에 의존하는 환경에 갖혀 있다. 이런 수작업 방식은 글로벌 협업을 가로막고 제품 변경 대응 속도를 늦추는 숨은 병목 현상으로 작용한다”고 짚은 이상훈 지사장은 낡은 방식을 버리고 단일 플랫폼 중심의 변화 관리를 시작할 것을 제안했다. 이상훈 지사장이 제안한 현실적인 접근법은 거대한 시스템을 한 번에 도입하기보다는 현업의 시급한 문제부터 해결하며 작은 성공을 확장해 나가는 것이다. 그는 “코스탈은 콘택트 소프트웨어의 CIM 데이터베이스(CIM Database) 기반 플랫폼을 활용해 엑셀 중심의 업무를 완전히 디지털화했고, 결과적으로 리드 타임을 줄이며 전 세계 조직의 투명성을 확보했다”고 소개했다. 코스탈의 이런 혁신 과정이 제조 기업 내부의 파편화된 프로세스를 촘촘하게 연결하는 강력한 디지털 백본의 필요성을 보여준다고 설명한 이상훈 지사장은 “기업 내 숨겨진 병목을 찾고 디지털화로 이를 해소하는 것이 다가올 미래 제조 경쟁력의 출발점”이라고 전했다.   ▲ HD한국조선해양 권오욱 책임   HD한국조선해양의 권오욱 책임은 ‘차세대 조선 생산 데이터 표준화 프로젝트 과정과 향후 방향’을 주제로 한 발표를 통해, 심각한 생산 인력 감소라는 현실 속에서 조선업계가 생존하기 위해 추진 중인 데이터 표준화 프로젝트의 과정을 소개했다. “낡은 아날로그 공정은 더 이상 지속 가능하지 않으며, 일하는 방식의 근본적인 변화가 필요하다”고 짚은 권오욱 책임은 설계와 생산의 단절된 데이터를 하나로 연결하는 디지털 스레드의 구축이 혁신의 핵심이라고 전했다. 과거의 종이 도면 중심에서 벗어나 3D 모델을 기반으로 설계하고, 이를 바탕으로 생산과 물류, 품질 관리까지 유기적으로 이어지는 지능형 통합 플랫폼이 필요하다는 것이다. 권오욱 책임은 HD한국조선해양이 이를 실현하기 위해 수많은 현장 담당자를 인터뷰하고 600여 개의 고질적인 이슈를 분석하여 설계와 생산 데이터를 일관화하는 혁신 과정을 진행했다고 소개했다. 그리고, 지멘스와 함께 진행한 파일럿 프로젝트를 통해 작업 목적물뿐만 아니라 작업 환경까지 디지털 공간에 구현한 작업 BOM 기반의 시뮬레이션 사례를 소개했다. 그는 오랜 관행을 과감히 깨뜨리고 피지컬 AI와 로봇이 주도하는 자율화 조선소 시대를 미래 비전으로 제시했다.   ▲ LG전자 김현우 선임연구원   제조산업의 연구개발 현장에는 핵심 업무 시스템이 흩어져 있고 데이터와 지식이 부서별로 단절되어 있는 사일로(silo) 현상이 여전하다. LG전자의 김현우 선임연구원은 ‘설계 데이터를 AI-레디 자산으로 : R&D 혁신과 AI 에이전트 사례’ 발표에서, 엔지니어들이 부품 하나를 찾기 위해 수많은 유관 부서에 반복적으로 문의하며 시간을 허비하는 고질적인 병목 현상을 지적했다. 그가 제시한 혁신의 돌파구는 산재한 설계 데이터를 AI가 곧바로 활용할 수 있는 자산으로 탈바꿈시키는 것이다. 김현우 선임연구원은 “과거에는 사람이 직접 도면과 모델링을 읽고 해석해야 했지만, 이제는 2D 도면의 문자와 좌표를 추출하고 3D 형상 정보를 벡터 공간에 군집화하는 변환 작업을 거친다. 이렇게 뼈대를 갖춘 AI-레디(AI-ready) 데이터는 고립되어 있던 지식의 유기적인 융합을 가능하게 만든다”고 설명했다. LG전자는 부품 탐색 AI 에이전트를 현장에 도입해서 며칠씩 걸리던 검색 업무가 단 1분 만에 해결되는 성과를 확보했다. AI가 과거의 개발 문서와 스펙, 형상 유사도까지 종합적으로 판단해 최적의 대체 부품을 추천함으로써, 불필요한 신규 금형 제작 비용을 절감하고 개발 일정까지 단축한 것이다. 김현우 선임연구원은 “설계 데이터의 AI-레디 자산화는 기존에 사람에게만 머물러 있던 설계 지식을 조직의 지식 흐름 안으로 가져오는 일”이라면서, 단절된 데이터를 촘촘히 엮어 엔지니어의 의사결정을 돕는 지능형 협업 생태계의 청사진을 제시했다.   지능형 에이전트와 피지컬 AI 기반의 제조 혁신 청사진 둘째 날인 6월 19일에는 AI 에이전트와 온톨로지를 활용해 제조 현장의 파편화된 데이터를 유기적으로 연결하는 ‘AI 전환을 위한 신기술과 설루션’이 소개됐다. 7편의 발표를 통해 복잡한 제품 사양 관리부터 3D 데이터 최적화, 피지컬 AI 기반의 로봇 데이터 팩토리 구축까지 지능형 의사결정을 실현하는 차세대 제조 혁신의 청사진을 제시했다.   ▲ 한국인공지능인재개발원 정종기 원장   한국인공지능인재개발원의 정종기 원장은 ‘기업에서 AI 에이전트 도입 및 활용 전략’ 기조연설에서 “생성형 AI를 넘어 스스로 업무를 수행하는 ‘실행하는 인공지능’으로 패러다임이 이동했다”면서, 산업 생태계에 찾아온 변화를 짚었다. 그는 “풍부한 데이터와 명확한 투자 대비 수익을 기대할 수 있는 제조 현장이야말로 AI 에이전트가 가장 빠르게 성과를 낼 수 있는 최적의 무대”라면서, “성공적인 인공지능 전환을 위해서는 단순히 기술을 도입하는 수준에 그쳐서는 안 된다. AX는 단순한 기술 프로젝트가 아니라 최고경영자가 직접 이끌어야 하는 핵심 경영 전략”이라고 전했다. 그리고 AX를 위해서는 작은 파일럿 프로젝트부터 시작해 검증과 확산을 거치는 단계적 방법론이 필수이며, 명확한 핵심 성과 지표를 설정하여 방향성을 잃지 않아야 한다고 설명했다. 아무리 뛰어난 AI 기술을 도입하더라도 조직의 변화 관리가 동반되지 않으면 현장에 제대로 뿌리내릴 수 없다고 지적한 정종기 원장은 “혁신의 성패를 가르는 열쇠는 기술 그 자체가 아니라 단계적 실행 전략과 거버넌스, 그리고 사람에게 달려 있다”고 전했다. 또한 “지금 당장 변화를 시작하지 않으면 불과 몇 년 뒤에는 경쟁사와의 격차를 결코 따라잡을 수 없을 것”이라면서, 기업들이 발 빠른 결단을 내려야 한다고 제안했다.   ▲ 피앤피어드바이저리 김진회 상무   피앤피어드바이저리의 김진회 상무는 ‘PALMA : PLM을 보완하는 제품 아키텍처 기반 컨피규레이션 플랫폼’ 발표에서, “수많은 제조 기업이 방대한 데이터를 축적하고 있지만 제품의 구조와 규칙을 체계적으로 관리하지 못해 중복 개발과 비용 증가라는 뼈아픈 결과에 직면하고 있다”고 짚었다. 그리고 팔마(PALMA)를 통해 기존 시스템의 한계를 극복할 해법을 제시했다. 김진회 상무는 팔마를 기반으로 제품 수명주기를 관리하는 기존 시스템을 넘어 제품 아키텍처 자체의 생애주기를 관리하는 새로운 접근법을 소개했다. 팔마는 공통 플랫폼과 모듈, 옵션 규칙을 하나의 거대한 로직으로 연결하는 뼈대 역할을 수행한다. 영업, 설계, 생산에 이르기까지 흩어져 있던 규칙을 하나로 통합함으로써, 고객의 요구에 빠르게 대응하고 파편화된 제조 현장의 복잡성을 통제 가능한 구조로 탈바꿈시킨다. 나아가 AI와의 결합을 통해 초기 구축 시간을 줄이고 모듈의 재사용성을 분석하는 미래 청사진을 제시한다. 김진회 상무는 “제품의 복잡도는 앞으로도 더욱 커질 것이다. 단순히 데이터를 더 많이 관리하고 시스템을 늘려가는 방식에서 벗어나, 제품이 구성되는 명확한 구조와 규칙을 운영하는 것이 다가올 제조업의 거센 변화를 주도할 생존 전략”이라고 전했다.   ▲ 이에이트 류제형 CTO   이에이트의 류제형 CTO(최고기술책임자)는 ‘넥스트 PLM의 핵심 − 온톨로지 AI’ 발표를 통해 제조업 개발 현장에 AI가 도입되었음에도 실질적인 경영 성과로 이어지는 사례는 부족하다고 짚었다. 그는 “현장의 엔지니어들이 개별적으로 소프트웨어 도구를 활용해 업무 효율을 높이고 있지만, 이것이 기업 전체의 비즈니스 모델 혁신으로 매끄럽게 전환되지 못하고 있다”면서, 이를 극복하기 위한 열쇠로 온톨로지 기반의 AI 에이전트를 제시했다. 류제형 CTO는 사용자가 복잡한 공정 불량의 원인이나 조치 방안을 질문하면, AI 에이전트가 스스로 의도를 파악하고 지식 그래프를 탐색해 최적의 도구를 실행하는 체계적인 작동 방식을 설명했다. 특히 답변을 생성할 때는 정확한 근거 데이터의 위치를 제공하며, 사용자가 직접 원본 데이터를 시각적으로 추적하고 검증할 수 있는 투명한 환경을 구현해 낸다. 이 시스템이 지닌 가장 강력한 무기로 류제형 CTO는 흔들림 없는 신뢰성을 꼽았다. 그는 “근거 데이터에서 원하는 데이터가 없으면 온톨로지 시스템은 답변이 제한되거나 답변할 수 없다고 있는 그대로 얘기한다”면서, AI의 고질적인 약점인 환각 현상을 제로에 가깝게 통제할 수 있다고 전했다. 그리고 “온톨로지와 지능형 에이전트의 결합이 단순한 제품 개발 부서를 넘어 기업 전반의 다양한 비즈니스 영역에서 확고한 의사결정을 지원하는 차세대 해법이 될 것”이라고 덧붙였다.   ▲ 아이지피넷 윤정두 차장   아이지피넷의 윤정두 차장은 ‘대규모 데이터 활용과 3D 데이터 최적화까지 생산성 향상을 위한 통합 엔지니어링 프로세스 전략’을 주제로 발표를 진행했다. 이 발표에서 그는 대규모 점군(포인트 클라우드) 데이터와 3D 데이터 최적화를 통해 제조 현장의 고질적인 병목 현상을 해결하는 실질적인 통합 엔지니어링 전략을 소개했다. 최근 산업에서는 디지털 전환이 더 이상 선택이 아닌 필수가 되고 있다고 짚은 윤정두 차장은 “한편으로 많은 기업이 설계와 현장 데이터의 단절 및 이기종 시스템 간의 호환 문제로 막대한 시간과 비용을 허비하는 현실도 존재한다”고 전했다. 그리고 현장을 스캔해서 얻은 방대한 점군 데이터를 다루는 설루션과 3D 데이터 최적화 설루션인 3D-스위트(3D-SUITE)를 소개했다. 윤정두 차장은 “3D 레이저 스캐너를 통해 현실 공간을 수십억 개의 점으로 기록하는 점군 데이터는 낡은 공장이나 도면이 없는 플랜트를 디지털 공간에 생생하게 재구성할 수 있다. 이를 통해 엔지니어는 현장에 직접 가지 않고도 컴퓨터 앞에서 현장 상황을 정확히 파악하게 된다”고 설명했다. 또한, 현장의 점군 데이터와 설계 모델을 직접 비교하여 시공 오차나 배관 간섭 등을 사전에 검토하는 과정을 소개했다. 이는 특정한 데이터를 세그먼트화해서 교체가 필요한 부분을 덜어내고 새로운 모델을 자연스럽게 얹어 시공 상태를 유연하게 공유하는 방식이다. 윤정두 차장은 흩어진 데이터의 장벽을 허물고 설계와 실제 시공의 간극을 좁혀내는 제조 혁신의 청사진을 제시했다.   ▲ 알씨케이 김창근 전무   알씨케이의 김창근 전무는 ‘아라스 PLM으로 구현하는 제품 다양성 및 복잡성 관리 전략’ 발표를 통해, 디지털 전환 시대에 제조업계가 직면한 제품 복잡성의 위기와 이를 극복할 관리 전략에 대해 소개했다. 현대의 제품은 하드웨어와 전자기기, 펌웨어, 소프트웨어가 유기적으로 결합된 거대한 복합 시스템으로 진화했다. 김창근 전무는 “제품 복잡성의 중심이 단순한 물리적 제조를 넘어 동작 아키텍처와 소프트웨어 순열로 이동했다”면서, 단절된 시스템 환경은 치명적인 위기로 이어질 수도 있다고 짚었다. “예를 들어 특정 부품이 단종되거나 물리적 위치가 변경될 경우, 흩어진 수많은 자재 명세서와 연관 소프트웨어를 일일이 찾아 수정해야 하는 막대한 업무 소모가 발생한다”는 것이다. 이러한 문제를 해결할 대안으로 김창근 전무는 아라스(Aras)의 배리언트 매니지먼트(Variant Management)와 지능형 가상 에이전트를 소개했다. 이 설루션의 특징은 숙련자 개인의 경험에 의존해 자재 명세서를 반복적으로 복제하는 것이 아니라, AI가 통합된 자재 명세서를 바탕으로 패턴을 자동 추출하고 후반부에 발생할 수 있는 오류를 사전에 검증하는 혁신적인 구조를 제공한다는 점이다. “아라스의 기술이 강력한 디지털 스레드를 통해 파편화된 정보의 온전한 추적성을 확보함으로써, 복잡한 제품 구성 오류를 차단하고 모듈 재사용성을 극대화한다”고 설명한 김창근 전무는 “PLM은 단순한 제품 정보 저장소가 아니라, 제조 의사결정의 핵심 플랫폼이다. 지식 기반의 변형 관리 모델을 적극 도입해서 커지는 제품의 복잡성을 완벽하게 통제하는 기업이 미래 시장의 주도권을 차지할 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ LS일렉트릭 이기호 매니저   LS일렉트릭의 이기호 매니저는 ‘PLM 설계 변경(ECO) 이력과 제조 E2E 데이터를 잇는 온톨로지 기반 제조 챗봇 구축 사례’ 발표를 통해, 파편화된 제조 데이터를 엮어서 실질적인 인사이트를 내는 온톨로지 기반의 제조 챗봇 구축 사례를 소개했다.그는 “현재 많은 제조 현장에서는 설계, 생산, 품질 데이터가 각기 다른 시스템에 흩어져 있으며, 끊어진 데이터의 맥락을 현장 실무자가 엑셀이나 구두 약속을 통해 수작업으로 이어 붙이고 있다”면서, “일반적인 AI 챗봇에 복잡한 설계 변경의 영향을 물어보면, 현장 고유의 암묵지와 규칙을 알지 못해 그럴듯한 환각을 만들어낼 수 있다”고 짚었다. 이를 극복하기 위해 이기호 매니저가 제시한 방안은 시스템 간의 도메인 지식과 현장의 노하우를 사전 형태의 지식으로 구조화하고 AI에 학습시키는 것이다. 복잡한 부품 코드의 의미나 설비별로 다른 검사 결과 매핑 규칙 등 핵심 맥락 정보를 촘촘하게 제공함으로써, AI가 환각 현상 없이 불량의 원인을 정확하게 역추적하고 품질 데이터를 분석할 수 있게 된다는 것이다. 이기호 매니저는 “PLM 데이터는 연결과 맥락 구조 없이는 답이 될 수 없다”면서, 시스템의 빈틈을 메울 도메인 지식은 매일 데이터를 다루는 현장 실무자만이 완성할 수 있다고 전했다. 기술 자체의 고도화보다 현장에 숨겨진 낡은 지식을 체계화하여 AI의 든든한 뼈대로 만드는 조직 차원의 노력이 다가올 지능형 제조 시대의 승패를 가른다는 것이다.   ▲ 마음에이아이 김지윤 팀장   마음에이아이의 김지윤 팀장은 ‘피지컬 AI의 진화와 로봇 데이터 팩토리’에 대해 발표하면서, 가상 공간을 넘어 현실 세계의 물리적 실체로 뻗어가는 피지컬 AI의 진화 흐름을 짚었다. 과거의 자동화 로봇이 수치화된 고정 시나리오대로만 움직였다면, 이제는 AI가 스스로 상황을 판단하고 예측 불가능한 변수에 적응하며 움직이는 지능형 시대로 진입했다. 김지윤 팀장은 이런 피지컬 AI의 성패가 숙련공의 섬세한 손의 감각같은 현장의 암묵지를 어떻게 데이터로 학습시키느냐에 달려 있다고 분석했다. 하지만 현실 세계에서 무수한 액션 데이터를 직접 수집하는 일은 많은 시간과 비용이 들고, 위험마저 동반한다. 그 해법으로 마음에이아이가 제시하는 것은 가상과 현실의 간극을 좁히는 ‘로봇 데이터 팩토리’이다. 로봇 데이터 팩토리는 정교한 물리 법칙이 구현된 시뮬레이션 환경에서 극한의 돌발 상황을 무한히 반복 학습시키고, 이를 현실의 로봇에 이식하여 실질적인 부가가치를 창출한다. 김지윤 팀장은 “대한민국은 제조와 반도체, 자동차와 로봇 산업이 촘촘히 밀집된 독보적인 가치 사슬을 온전히 쥐고 있어서 세계 시장을 주도할 잠재력이 충분하다”면서, “피지컬 AI는 단순히 새로운 기술 트렌드가 아니라, 대한민국 제조 경쟁력을 한 단계 더 도약시킬 수 있는 굉장히 중요한 기회”라고 강조했다. 그리고 가상의 지능이 현장의 물리적 혁신으로 이어지는 제조 강국의 비전을 마련할 필요가 있다고 덧붙였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

태성에스엔이는 지난 5월 14일 시뮬레이션 기술 콘퍼런스인 ‘태성에스엔이 테크 서밋 2026’ 을 개최하고, 시뮬레이션 기술과 AI(인공지능)를 활용한 산업별 공학 해석 사례를 소개했다. 오전에는 AI 기반 메모리 혁신과 레이더 설계 등을 주제로 기조연설이 진행되었고, 오후에는 반도체, 모빌리티, 헬스케어, 항공우주, 에너지 등 5개 영역으로 나뉘어 심도 있는 기술 세션이 진행됐다. 태성에스엔이는 이번 행사에서 디지털 트윈, 자동화 프로세스, 다물리 해석을 통해 실제 제조 및 설계 환경의 효율을 극대화하는 방안을 공유했다. ■ 정수진 편집장     태성에스엔이 박인규 대표이사는 환영사에서 “지금 우리는 기술의 변화가 아니라 제조 산업의 방식 자체가 바뀌는 전환점에 서 있다”면서, 제조 산업의 패러다임 변화를 짚었다. 제조 산업의 경쟁력이 단순한 속도와 정확성을 넘어 결과를 예측하고 의사 결정을 내리는 방향으로 이동하고 있으며, 그 변화의 중심에 시뮬레이션과 디지털 엔지니어링이 있다는 것이다. 이어서 이번 행사가 AI와 시뮬레이션 소프트웨어가 만나 현장에서 얼마나 효과적으로 활용되는지 확인하는 자리가 될 것이라고 덧붙였다. 또한, “1988년 설립 이후 고객과 함께 성장해 온 태성에스엔이는 소프트웨어 공급 기업을 넘어 고객의 엔지니어링 문제를 함께 해결하는 파트너로 진화했다. 앞으로도 고객의 빠른 의사 결정을 돕는 기술을 발굴하고 확실한 결과로 증명되는 가치를 제공하겠다”고 전했다.   에이전틱 AI 시대의 메모리 구조 혁신과 엔지니어의 역 할 변화 KAIST(카이스트) 김정호 교수는 ‘에이전틱 AI 인공지능을 위한 HBM−HBF 메모리 구조의 혁신’이라는 주제로 기조발표를 진행했다. 그는 AI가 향후 산업 전반을 이끌어갈 것이며, 기존의 설계 및 시뮬레이션 방법론의 상당수가 AI로 대체될 것이라고 짚었다. “과거의 AI가 정답을 찾는 사전 학습에 머물렀다면 이제는 방대한 개인화 데이터를 바탕으로 사용자 맞춤형 결론을 실시간으로 도출하는 추론의 시대로 진입했다”는 것이다. 이런 변화 속에서 연산을 담당하는 GPU(그래픽 처리 장치)의 독주 시대는 점차 저물고, 추론 중심의 에이전틱 AI가 고도화될수록 대규모 연산과 메모리 인프라에 대한 요구는 폭발적으로 증가할 수밖에 없다. 이를 해결하기 위해 등장한 고대역폭 메모리(HBM)는 단순한 저장 매체를 넘어 자체적인 연산 능력을 갖춘 시스템 반도체로 진화하고 있다. 김정호 교수는 차세대 HBM4 기술이 그래픽 처리 장치의 계산 기능을 일부 흡수하고, 메모리 간의 자율적인 네트워크를 통해 연산량을 효율적으로 분배할 것이라고 설명한다. 동시에 전력 소모와 그로 인한 발열 문제가 AI 하드웨어의 최대 난제로 떠오르고 있으며 이를 해결하기 위해 복잡한 열과 전력 공급 문제를 다루는 멀티피직스(다중 물리) 시뮬레이션이 필수라고 짚었다. 한편, AI의 진화는 엔지니어의 작업 방식과 기업의 성과 평가 기준까지 완전히 뒤바꿔 놓을 것으로 보인다. 김정호 교수는 단순한 챗봇을 넘어 스스로 계획을 수립하고 다양한 소프트웨어를 직접 구동하며 문제를 해결하는 에이전틱 AI 시대가 왔다면서, “기업의 핵심 평가 지표 역시 전통적인 투자 대비 수익률(ROI)에서 AI 토큰을 얼마나 효과적으로 활용하여 성과를 냈는지를 묻는 토큰 대비 수익률(ROT)로 변화하고 있다”고 전했다. 또한, 김정호 교수는 미래의 엔지니어는 직접 코드를 짜거나 수동적인 연산을 수행하는 대신 수많은 AI 에이전트를 평가하고 올바른 방향을 지시하는 총괄 관리자로 변모하게 될 것으로 보았다. 결국에는 단일 작업자가 수백 대의 자율형 AI를 동시에 통제하며 일하는 강력한 1인 기업의 형태로 진화할 것이라는 전망도 제시했다.   ▲ AI의 진화가 반도체 개발의 변화를 가져올 것으로 전망한 KAIST 김정호 교수   첨단 무기 체계 개발을 위한 시뮬레이션 활용과 검증 LIG D&A의 신동준 수석연구원은 최첨단 방위 산업 현장에서 시뮬레이션 기술이 어떻게 국방력을 끌어올리고 있는지에 대해 소개했다. 그는 현대전의 양상이 미사일과 스텔스기를 넘어 무인 드론과 사이버전으로 급격히 이동하고 있다고 소개했다. 특히 값싼 자폭 드론이 전장의 판도를 바꾸고 있으며, 미래 K-방산은 휴머노이드 같은 피지컬 AI와 유무인 복합 무기체계(MUM-T) 기술을 중심으로 발전할 것이라고 전망했다. 이렇게 고도화된 무기 체계를 개발하는 모든 과정에는 공기역학부터 구조 해석과 열 관리에 이르기까지 시뮬레이션 기술이 폭넓게 쓰이고 있다. 신동준 수석 연구원은 LIG D&A가 무기 체계 개발 과정에서 시뮬레이션을 활용한 사례를 소개했다. 함정의 최종 방어를 책임지는 근접방어무기체계 핵심 부품의 개발 과정에서는 드론이나 미사일을 정밀 탐지하는 레이더 내부의 고출력 반도체 소자를 식히는 수랭식 냉각판 설계가 필수이다. 냉각판 내부의 높은 압력을 버틸 수 있는 구조를 만들고, 열 변형을 최소화하는 접합 방식을 적용하는 것이 까다로운 기술적 난제로 꼽힌다. 신동준 수석연구원은 “이 문제를 극복하기 위해 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)을 활용한 구조 해석을 선제적으로 도입해, 냉각판의 변형과 응력을 미리 예측했다”면서, 시뮬레이션 예측에 더해 실제 프로토타입을 제작하여 광섬유 센서를 통한 변위 측정과 헬륨 기밀 시험으로 성능을 엄격하게 검증했다고 전했다. 이런 과정을 통해 예측 오차율을 5% 이내로 좁히는 데 성공했으며, 이 무기 체계는 양산을 앞두고 있다고 한다.   ▲ 앤시스와 시높시스의 AI 통합 방향을 소개한 태성에스엔이 윤진환 본부장   AI 기반 시뮬레이션의 진화와 현장 엔지니어의 통찰력 태성에스엔이 윤진환 기술본부장은 일상생활은 물론 CAE 분야에서도 AI가 뜨거운 화두로 떠올랐다고 짚었다. 과거 엔지니어들이 복잡한 수식을 직접 다루며 컴퓨터로 문제를 풀었던 것과 달리, 이제는 알 수 없는 블랙박스 형태의 AI가 결과값을 도출하는 시대가 열렸다는 것이다. 윤진환 본부장은 “새로운 도구로서의 AI를 적극 수용해야 한다”면서, “특히 멀티피직스 시뮬레이션의 선두 주자인 앤시스와 반도체 설계 분야 1위 기업인 시높시스의 AI 기술이 통합되면서 소프트웨어가 단순한 보조자를 넘어 처음부터 끝까지 문제를 해결하는 오토파일럿 단계로 진화하고 있다”고 전했다. 윤진환 기술본부장은 제품 설계와 최적화 관점에서 적용되고 있는 앤시스의 설루션을 소개했다. 클라우드에 형상 데이터를 입력하면 빠른 시간에 해석 결과를 예측해 내는 심AI(SimAI)와 새로운 모델링을 자동으로 생성하는 지옴AI(GeomAI)가 대표적이다. 윤 진환 본부장은 “이 두 가지 도구를 결합하면 무게나 공력 조건 등 엔지니어가 원하는 성능을 만족시키는 최적의 제품 형상을 실시간으로 도출해 낼 수 있다”고 설명했다. 또한 앤시스는 엔비디아의 옴니버스(Omniverse)와 협력하여 다양한 데이터를 바탕으로 시각적인 디지털 트윈을 구현하고 있으며, 메시 생성 중 발생하는 오류를 돕거나 입력값의 오류를 진단하는 지능형 어시스턴트 기능도 개발 중이다. 이러한 기술적 진보는 역설적으로 현장 엔지니어의 깊은 통찰력을 더욱 요구하도록 만든다. AI의 도입으로 문제 해결 속도와 제품 개발 주기가 기하급수적으로 빨라지면서, 엔지니어들은 한 차원 높은 난제를 마주하게 되었다. 윤진환 본부장은 “어떤 데이터를 입력하느냐에 따라 결과가 달라지기 때문에, 해석 대상에 대한 깊은 이해와 오랜 경험을 바탕으로 AI의 결과를 걸러내고 보완하는 작업이 필수”라고 짚었다. 또한, “태성에스엔이는 새롭게 구축한 AI 전문 조직을 통해 고객들이 정확하고 효율적인 모델을 생성할 수 있도록 이끄는 든든한 기술 파트너가 되겠다”고 덧붙였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

SIMTOS 2026 기간 중 캐드앤그래픽스 주관으로 4월 16일~17일 진행된 ‘피지컬 AI&디지털 트윈 컨퍼런스’와 ‘뿌리산업&소부장 컨퍼런스’에서는 디지털 트윈과 피지컬 AI(physical AI)를 중심으로 제조산업의 디지털 전환과 자율 제조의 비전을 공유했다. 이번 행사는 AI(인공지능) 기술을 융합하여 현장의 숙련된 노하우를 데이터화하며, 스스로 판단하고 실행하는 지능형 생산 체계를 향한 근본적인 체질 개선 방안을 집중적으로 논의했다. 또한 제조산업의 AX(인공지능 전환) 실행 전략과 소부장(소재·부품·장비) 산업의 생존을 위한 R&D 정책 방향이 제시되었다. ■ 정수진 편집장     한국공작기계산업협회의 김현무 선임본부장은 개회사를 통해 오늘날 제조업이 마주한 거대한 변화의 물결을 짚었다. “최근 제조업계는 디지털 트윈과 피지컬 AI를 중심으로 그 어느 때보다 빠르게 디지털 전환을 맞이하고 있다. 현실의 생산 환경을 가상 공간에 정밀하게 구현하고 AI가 스스로 판단해 최적화하는 자율 제조 시스템은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다”라고 전한 김현무 선임본부장은 “공작기계는 여전히 제조의 심장이다. 아무리 첨단 기술이 고도화되고 AI가 제조 분야의 의사결정을 주도하더라도, 이를 실제 현실에서 제품으로 구현해 내는 물리적인 바탕은 결국 공작기계”라고 역설했다. 또한, “앞으로 우리 제조업의 경쟁력은 이러한 디지털 기술과 공작 기술이 얼마나 높은 수준으로 융합되는지에 따라 판가름 날 것”이라고 전망했다.   ▲ 한국공작기계산업협회 김현무 선임본부장   피지컬 AI·디지털 트윈으로 실현하는 자율 제조의 미래 4월 16일에는 ‘피지컬 AI&디지털 트윈 컨퍼런스’가 진행됐다. 다섯 편의 발표에서는 단순한 자동화를 넘어 로봇이 인간의 숙련도를 학습하고 스스로 최적의 의사결정을 내리는 피지컬 AI와 이를 뒷받침하는 디지털 트윈 기술의 융합 사례가 다뤄졌다. 로봇, 자동차, 조선 등 각 분야의 전문가들은 파편화된 데이터를 통합하고 일하는 방식 자체를 혁신해야만 진정한 자율 제조 생태계를 구축할 수 있다고 입을 모았다.   ▲ 한국로봇산업진흥원 전진우 수석연구원   한국로봇산업진흥원 제조로봇본부의 전진우 수석연구원은 ‘피지컬 AI의 부상, 제조 강국의 길’을 주제로 한 발표에서, 피지컬 AI가 주도할 제조 산업의 미래를 조명했다. 그는 인공지능이 내린 똑똑한 판단을 실제 물리적인 행동으로 연결하는 것이 피지컬 AI의 핵심이라고 강조했다. “세상의 모든 제조 환경과 인프라가 인간을 기준으로 설계되어 있기 때문에, 사람의 형태를 한 휴머노이드 로봇이 가장 경제적이고 효율적인 실행 도구가 될 수밖에 없다”는 것이 전진우 수석연구원의 분석이다. 한편으로 그는 “제조 AX(인공지능 전환)는 로봇을 도입하는 것으로 그치지 않는다”면서, 눈앞에 보이는 로봇 하드웨어의 도입에만 집착해서는 안 된다는 충고도 전했다. 진정한 제조 혁신을 위해서는 일하는 방식 자체를 근본적으로 바꿔야 한다는 것이다. 구체적으로는 현장 장인들의 숙련된 솜씨와 암묵적인 노하우를 다중 감각 데이터로 변환하고 기록하여 로봇의 뇌를 구축하는 작업이 반드시 선행되어야 한다. 전진우 수석연구원은 “다가올 피지컬 AI 시대의 진정한 승부처는 단단한 기계 장비가 아니라, 로봇을 똑똑하게 움직이게 할 양질의 현장 데이터를 어떻게 수집하고 자산화할 것인지 치열하게 고민하는 데 달려 있다”고 조언했다.   ▲ 현대자동차·기아 이현우 팀장   현대자동차·기아의 이현우 팀장은 ‘피지컬 AI와 디지털 트윈을 통한 자율제조혁신’을 주제로 AI 기반 자율 제조를 향한 혁신의 여정을 소개했다. 그는 자율 제조 공장이라는 자동차 제조 산업의 새로운 변화와 함께, 피지컬 AI 및 디지털 트윈을 융합한 자율 제조 혁신이라는 비전을 소개했다.   ▲ HD한국조선해양 이태진 전무   HD한국조선해양의 이태진 전무는 ‘조선 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼과 피지컬 AI’를 주제로 발표를 진행했다. 인력난과 복잡해진 선박 건조 환경을 극복할 해법으로 미래형 조선소의 청사진을 제시한 이태진 전무는 “디지털 매뉴팩처링, 디지털 트윈, 피지컬 AI의 세 가지 키워드가 삼위일체되는 것이 지능형 자율운영 조선소의 핵심”이라고 강조했다. 가상 공간의 시뮬레이션 결과가 실제 현장에서 피지컬 AI의 행동으로 이어지고, 디지털 트윈이 두 세계를 빈틈없이 연결해야 진정한 자율 제조가 완성된다는 것이다. 이를 위한 우선 과제로는 파편화된 데이터의 통합이 꼽힌다. 이질적인 시스템의 언어를 온톨로지(ontology) 기술로 하나로 묶어내 단일한 진실의 원천(single source of truth)을 만들어야만 AI가 상황을 정확히 인지하고 올바른 의사결정을 내릴 수 있다는 것이 이태진 전무의 설명이다. 그는 “거대한 야드 위 수많은 로봇과 설비가 충돌 없이 조화롭게 일하는 완벽한 오케스트레이션(orchestration)을 구현하는 것이 대한민국 조선업의 압도적 경쟁력을 지켜낼 열쇠가 될 것”이라고 전했다.   ▲ 한국산업기술기획평가원 김성호 본부장   한국산업기술기획평가원(KEIT)의 김성호 본부장은 ‘제조 AX(M.AX) 얼라이언스 구성·성과 및 운영방향’에 대해 소개하면서, 대한민국 제조업의 강점을 결집하고 지능화된 산업 생태계를 구축하겠다는 비전을 제시했다. 1300개가 넘는 기관이 참여하는 M.AX 얼라이언스(맥스 얼라이언스)는 자동차, 로봇, 조선, 반도체 등 핵심 분야별로 특화된 AI 모델과 하드웨어 기술력을 확보하는 데 주력하고 있다. 김성호 본부장은 데이터 수집부터 기술 개발, 제품 실증에 이르는 전 주기의 로드맵을 설명했다. 특히 2026년에는 약 1조 1000억 원 규모의 예산이 투입되어 ‘AI 팩토리 선도 프로젝트’와 단기 상용화 사업인 ‘AI 스프린트’ 등이 가속화될 전망이다. 또한 민간 투자를 유도하기 위한 국민성장펀드 협력 체계와 GPU 등 필수 인프라 지원책을 병행하여 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있는 토양을 마련한다. 김성호 본부장은 “궁극적으로 맥스 얼라이언스는 개별 기업의 성공을 넘어 제조 AX 세계 최강국으로 도약하기 위한 핵심 거점 역할을 수행할 것”이라고 밝혔다.   ▲ KAIST 장영재 교수   KAIST의 장영재 교수는 ‘제조 피지컬 AI & 제조 자동화’를 주제로 한 발표에서, 다수의 이기종 로봇이 조화롭게 협업하는 무인 공장 통합 운영 시스템인 ‘카이로스’를 소개하면서 제조 피지컬 AI의 실질적인 적용 방안을 제시했다. 과거에는 개별 장비나 로봇 자체의 지능 고도화에만 집중했지만, 실제 생산 현장에서는 수많은 기계가 서로 얽히며 예상치 못한 충돌과 병목 현상이 발생할 수밖에 없다. 장영재 교수는 “이를 근본적으로 해결하기 위해 탄생한 카이로스는 공장 전체의 맥락을 조망하며, 인공지능이 스스로 상황을 판단하고 작업을 지시하는 거대한 ‘공장 운영체제’ 역할을 수행한다”고 설명했다. 또한, 장영재 교수는 “첨단 기술의 도입이 단순한 보여주기식에 그쳐서는 안 된다”면서, “결국 진정한 제조 혁신은 파편화된 AI 기술의 나열이 아니라 공장 전체의 운영 흐름을 통합적으로 통제하는 데서 시작한다”고 전했다. 또한, 스마트폰 앱을 내려받듯이 소프트웨어 업데이트만으로 기계의 성능이 끊임없이 진화하는 소프트웨어 중심의 아키텍처로 탈바꿈하는 근본적인 체질 개선을 거쳐야 제조 혁신이 완성될 수 있다고 덧붙였다.   ■ 같이 보기 : [포커스] 글로벌 공급망 위기 돌파구, 소부장 및 뿌리산업의 AX 전략     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

구글코리아가 ‘AI의 지난 10년과 미래 방향성’을 주제로 ‘구글 포 코리아 2026’ 행사를 개최했다. 올해로 6회째를 맞이한 이번 행사는 한국 사회와 함께하는 구글의 혁신 방향과 파트너십 사례를 공유하는 자리로 마련됐다. 특히 2016년 ‘알파고’와 이세돌 9단의 대국 10주년을 기념해 AI 기술이 한국 산업에 가져온 변화를 돌아보고 미래 비전을 논의했다. 행사에는 구글코리아 윤구 사장과 구글 딥마인드 공동 창업자인 데미스 하사비스 CEO, 이세돌 사범 등이 참석했다. 윤구 사장은 개막사에서 10년 전 알파고 대국을 “AI의 잠재력과 인간의 창의성이 조화를 이룬 역사적 이정표”라고 정의했다. 윤 사장에 따르면 한국은 아시아 태평양 지역에서 제미나이 이용량이 가장 빠르게 성장하는 시장이며, 이용자의 82%가 AI를 성장을 돕는 파트너로 인식하고 있는 국가다.     데미스 하사비스 CEO는 이세돌 사범과 진행한 대담에서 “10년 전 서울에서 알파고는 AI의 잠재력을 입증하며 과학적 난제를 해결할 기술적 토대를 알렸다”고 회고했다. 하사비스 CEO는 오늘날 과학의 거의 모든 영역에서 AI로 인한 변화가 목격되고 있다고 진단하며, 알파고를 통해 개척한 기술이 범용 인공지능(AGI)으로 나아가는 길을 열어 인류에게 새로운 발견의 황금기를 제공할 것이라고 전망했다. 또한, 하사비스 CEO는 한국을 차세대 로보틱스와 제조 자동화 분야의 글로벌 선도 국가로 꼽으며 물리적 AI 영역에서 한국이 보여줄 도약에 기대감을 드러냈다. 그는 향후 도래할 AGI 시대가 과거 산업혁명보다 10배 더 큰 규모로, 10배 더 빠르게 전개되는 혁신적 전환점이 될 것이라고 내다봤다. 이날 구글코리아는 청년과 개발자 등을 위한 통합 AI 교육 브랜드 ‘AI 올림’과 ‘구글 AI 캠퍼스’ 설립 계획도 발표했다. 구글 AI 캠퍼스는 대한민국 학계와 연구 기관이 구글의 AI 전문가들과 협력하는 중심지 역할을 하게 된다. 구글은 서울대학교, 한국과학기술원(KAIST) 등과 협력해 생명 과학, 에너지, 기상 등 분야에서 구글의 AI 모델을 활용할 계획이다. 기술 세션에서는 구글 딥마인드의 캐롤리나 파라다 로보틱스 시니어 디렉터가 추론 능력을 갖춘 ‘제미나이 로보틱스 1.6(Gemini Robotics 1.6)’을 소개했다. 파라다 디렉터는 보스턴 다이나믹스의 4족보행 로봇 ‘스팟’이 제미나이 지능을 탑재해 인간의 복잡한 명령을 이해하는 단계에 진입했다고 설명했다. 이어 최현정 시니어 엔지니어링 디렉터는 학습자가 스스로 답을 찾아가도록 돕는 교육 특화 AI 모델 ‘런LM(LearnLM)’을 소개하며 AI를 통한 교육 혁신 사례를 공유했다.

#태성에스엔이 #CAE #컨퍼런스 구조/유동/열 해석부터 AI 연계까지 | TSTS 2026 기술 컨퍼런스 안내    이 내용이 제대로 보이지 않으면 행사 상세 페이지에서 확인하시기 바랍니다. 엔지니어링 경쟁력은 더 이상 기술의 보유 여부가 아니라 얼마나 빠르고 효과적으로 활용하는가에 의해 결정됩니다. 특히 AI와 시뮬레이션의 결합은 제품 개발 속도와 의사결정 방식 전반에 의미 있는 변화를 만들어오고 있습니다. TSTS 2026에서는 다양한 산업의 실제 적용 사례를 통해 엔지니어링 혁신이 어떻게 개발 기간 단축, 비용 절감, 경쟁력 강화로 이어지는지를 확인하실 수 있습니다. - 개발 리드타임 단축 및 비용 절감 사례 - 데이터 기반 설계 의사결정 고도화 전략 - 기업 경쟁력 강화를 위한 기술 활용 방향 이번 행사를 통해 귀사의 엔지니어링 전략을 점검하고, 실질적인 성과로 이어질 수 있는 방향을 확인하시기 바랍니다. 출장공문 다운로드 ■ AGENDA 기조연설 : 10:00 ~ 11:20 르웨스트홀 A 10:00 – 10:30  |  #Ai 반도체 Agentic AI 인공지능을 위한 HBM-HBF 메모리 구조의 혁신 Physical AI 시대로의 진입에 따라 AI의 성능은 이제 GPU가 아닌 '메모리 대역폭과 용량'에 의해 결정됩니다. 본 강연에서는 초거대 AI 데이터 센터의 핵심 전략이 될 HBM-HBF 최적화 구조를 제안합니다. 차세대 기술인 HBDF와 3차원 통합 구조를 통해 미래 AI 서비스를 위한 메모리 기술 혁신의 방향성을 확인하시기 바랍니다. 김정호 교수  KAIST 10:30 – 11:00  |  #방산/구조해석 고밀도 AESA 레이더 시스템을 위한 구조해석 기반 수냉식 냉각판 설계와 검증: 내압 성능 예측부터 헬륨 기밀시험을 통한 프로토타입 검증까지 근접방어무기체계(CIWS)의 핵심인 AESA 레이더는 고밀도 발열 소자를 포함한 TRM의 안정적 냉각이 운용 신뢰성을 좌우합니다. 본 발표에서는 복잡한 냉각 유로를 내장한 수냉식 냉각판의 설계 단계에서 구조해석을 통해 내압 성능과 최대 변위를 사전 검증한 과정을 소개합니다. 제작 공정 안정화를 거쳐 완성된 프로토타입에 대한 헬륨 기체 내압시험 결과를 통해 설계 기준 충족 여부를 확인하시기 바랍니다. 신동준 수석연구원  LIG D&A 11:00 – 11:20  |  #Ai+Ansys From Physics to AI: The Evolution of Simulation with Ansys and Tae Sung S&E AI의 기능 확대에 따라, 공학 시뮬레이션 분야에서도 '정확한 물리 해석'을 유지하면서 '속도와 자동화'를 극대화할 수 있는 도구로서의 개발이 활발히 진행되고 있습니다. 본 세션에서는 Ansys의 AI의 기술개발 현황과 함께 이의 올바른 적용을 위한 태성에스엔이의 서비스를 설명합니다. 윤진환 본부장  태성에스엔이 Lunch Break 11:30 - 12:50 산업군 트랙 : 12:50 ~ 17:00 르웨스트홀 4F 각 세션장 전기/전자/ 반도체 자동차/ 모빌리티 항공우주/ 방산 에너지/중공업/ 플랜트 헬스케어  Agenda 한 눈에 보기 ■ 사전등록 안내 기간 : 2026.04.01.~05.08. 한정된 좌석으로 인하여 조기 마감 될 수 있습니다. 혜택 1 사전등록 후 현장참여 선착순 300분께 태성에스엔이의 키링을 제공합니다.   혜택 2 사전등록 후 현장참여 선착순 500분께 점심식사를 제공합니다.   ＊ 행사 종료 후 진행되는 설문조사에 참여해 주세요. 소중한 의견을 주신 분들께 깜짝 기념품을 드립니다. 사전신청 바로가기 Sponsor Platinum Gold Silver

SIMTOS 2026 ‘피지컬 AI·디지털트윈 및 뿌리산업·소부장 컨퍼런스 ’ 4월 16일~17일 개최 예정   SIMTOS 2026 캐드앤그래픽스 발표자   전진우(한국로봇산업진흥원) / 민정국(현대자동차·기아) / 이태진(HD현대) / 김성호(KEIT) / 장영재(KAIST)   정민하(KEIT) / 권석준(성균관대) / 엄재홍(DN솔루션즈) / 이기동(화신) / 송덕용(한화에어로스페이스)   국내 제조업의 미래를 결정지을 인공지능 전환(AX)과 자율제조 기술의 정수를 선보이는 자리가 마련된다.  한국공작기계산업협회가 주최하고 엔지니어링 솔루션 미디어 캐드앤그래픽스가 주관하는 SIMTOS 2026 피지컬 AI·디지털트윈 및 뿌리산업·소부장 컨퍼런스가 4월 16일부터 17일까지 양일간 일산 킨텍스 제2전시장 7홀 컨퍼런스룸 A에서 열린다. 이번 행사는 국내 최대 생산제조기술 전시회인 SIMTOS 2026의 핵심 부대행사인 글로벌 제조 AX 혁신 컨퍼런스의 일환으로 기획되었으며, 캐드앤그래픽스 주관 컨퍼런스는 업계 최고의 전문가와 석학이 발표하는 대표 컨퍼런스다. 특히 단순한 소프트웨어를 넘어 물리적 환경과 실시간으로 상호작용하는 피지컬 AI와 자율제조, 산업의 근간인 뿌리산업 및 소재·부품·장비(소부장) 산업의 미래 전략을 집중적으로 다룰 예정이다. 디지털 조선소에서 다크팩토리까지, 피지컬 AI와 디지털 트윈의 융합 행사 첫날인 4월 16일에는 피지컬 AI와 디지털트윈, 자율제조의 심장이 되다를 주제로 기조강연이 펼쳐진다. 한국로봇산업진흥원 전진우 수석연구원은 제조 강국 유지를 위한 피지컬 AI 도입의 필연성을 기술과 경제적 관점에서 분석한다. 현대자동차·기아 민정국 상무는 자동차 산업의 자율제조공장 혁신 사례를 소개하며, HD현대 이태진 전무는 차세대 설계·생산 통합 플랫폼을 통한 지능형 자율 운영 조선소의 비전을 공유한다. 이어 한국산업기술기획평가원 김성호 본부장은 제조 AX 얼라이언스의 운영 성과를, KAIST 장영재 교수는 소프트웨어 중심적 공장(SDF) 개념과 실제 구축 사례를 통해 제조 자동화의 미래를 제시한다. AI 전환으로 재도약하는 뿌리산업과 반도체 소부장 산업 둘째 날인 4월 17일에는 AX로 재도약하는 뿌리산업과 소부장의 미래를 주제로 논의가 이어진다. 한국산업기술기획평가원 정민하 본부장은 2026년 소부장 R&D 정책 지원 방향과 기업 활용 방안을 발표한다. 반도체의 석학 성균관대 권석준 교수는 반도체 소부장 경쟁력 강화를 위한 제조 AX 전략을 제언하며, DN솔루션즈 엄재홍 상무는 공작기계에서 지능형 제조 에이전트로 진화하는 제조 플랫폼의 현주소를 짚는다.  화신 이기동 상무는 데이터 기반 자율제조 대응 전략을, 한화에어로스페이스 송덕용 수석연구원은 항공엔진용 핵심 부품소재의 신뢰성 확보 및 산학연 협력 방안을 제안하며 산업계의 실질적인 대응책을 모색한다. 실전 사례 중심의 제조 생태계 혁신 통찰 제시 이번 컨퍼런스를 주관하는 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 “이번 행사가 디지털 전환을 넘어선 AI 전환의 실체를 보여주는 자리가 될 것이라며, 국내 대표 기업들의 실전 사례를 통해 제조 생태계의 변화와 미래 혁신에 대한 인사이트를 얻길 바란다”고 강조했다. 이번 행사에 대한 자세한 내용은 행사 안내 홈페이지 를 참조하기 바란다.   

한국공작기계산업협회가 주최하고 캐드앤그래픽스가 주관하는 ‘피지컬 AI/디지털트윈 & 뿌리산업/소부장 컨퍼런스’가 4월 16일~17일 양일간 일산 킨텍스 제 2전시장 7/8홀 내 컨퍼런스룸 A에서 개최된다. 이번 행사는 국내 최대 생산제조기술 전문 전시회인 SIMTOS 2026(4월 13일~17일)의 핵심 부대행사인 ‘글로벌 제조/AX 혁신 컨퍼런스’의 일환으로 마련되었다. 캐드앤그래픽스가 주관하는 ‘피지컬 AI/디지털트윈 & 뿌리산업/소부장 컨퍼런스’는 SIMTOS 대표 컨퍼런스로서, 단순한 지능형 소프트웨어를 넘어 물리적 환경과 상호작용하는 ‘피지컬 AI(physical AI)’와 자율제조(autonomous manufacturing), 그리고 뿌리산업과 소부장에 대해 집중 조명한다. 각 분야 최고의 전문가를 초빙, 양일간 각 5개의 기조강연이 진행될 예정이다.   ▲ SIMTOS 2024 컨퍼런스 전경   4월 16일 진행되는 ‘피지컬 AI/디지털트윈’ 컨퍼런스에서는 AI 자율제조 실현을 위한 디지털 트윈과 피지컬 AI의 융합’을 주제로 각 분야 최고 전문가들의 기조강연이 이어진다. 한국로봇산업진흥원 제조로봇본부 전진우 수석연구원은 ‘피지컬 AI의 부상, 제조 강국의 길’을 주제로 피지컬 AI에 대한 이해와 국내외 동향을 살펴보고, 왜 제조분야에 도입이 필요한가에 대한 기술, 경제, 문화적 관점의 해석을 통해 한국이 제조 강국을 유지하기 위해 가야 할 길에 대해 모색한다. 현대자동차·기아 민정국 상무는 ‘Beyond Possibility, Autonomous Manufacturing Transformation - Physical AI와 디지털 트윈을 통한 자율제조혁신’을 주제로, 자동차 제조 산업의 변화를 비롯해 자율제조공장을 향한 새로운 여정과 자동화에서 진화하는 자율제조혁신에 대해 소개한다. HD현대 이태진 전무는 ‘조선 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼과 피지컬 AI’를 주제로 기조강연을 진행한다. 새로운 도약을 준비하고 있는 한국의 조선산업은 전통적인 노동 집약 산업에서 디지털 기술과 AI를 활용한 지능형 자율 운영 조선소의 비전을 실현하고자 노력 중이다. HD현대 그룹은 FOS(Future of Shipyard) 프로젝트의 일환으로 차세대 설계/생산 통합 플랫폼과 AI를 활용하여 선박 제조 밸류 체인의 가상화, 지능화, 자율화를 완성해 나갈 계획이다. 한국산업기술기획평가원(KEIT) 김성호 본부장은 ‘제조AX(M.AX) 얼라이언스 구성·성과 및 운영방향’을 주제로, 제조 AX(M.AX) 얼라이언스 추진 배경, 구성 및 목표, 주요 성과, 운영 방향 등에 대해 소개한다. KAIST 장영재 교수는 ‘제조 피지컬 AI & 제조 자동화’를 주제로, 제조 피지컬 AI와 소프트웨어 중심적 공장(SDF)에 대한 개념과 실제 사례를 소개한다. 소프트웨어 중심적 설계를 통해 공장을 하나의 거대한 AI 시스템으로 설계하고 이를 기반으로 자율운영을 가능하게 하는 것이 SDF의 본질이다. 실제 국내 사례를 통해 이들 개념 및 자율공장이 어떻게 구축되었는지 살펴볼 예정이다.     4월 17일 뿌리산업/소부장 컨퍼런스는 ‘AX로 재도약하는 뿌리산업과 소부장의 미래’를 주제로, 대한민국 산업의 근간인 뿌리산업과 소재·부품·장비(소부장) 산업이 AI를 만나 어떻게 진화하는지 살펴본다. 한국산업기술기획평가원 정민하 본부장은 ‘2026년 소부장 R&D 정책지원 방향’을 주제로, 소부장 및 공급망 현안과 소부장 관련 기업지원 정책 및 소부장 지원정책 활용 방법과 소부장 관련 기관 지원을 위한 사업 및 예산에 대해 소개한다. 성균관대 권석준 교수는 ‘제조 AX 기반 반도체 소부장 경쟁력 강화 전략’을 주제로, 소버린 AI가 국가 정책으로 부상하면서 AI 모델 자립은 물론, 향후 기존 산업으로의 확장을 염두에 둔 M.AX(제조업 AI 전환) 방향이 구체화되고 있는 점을 짚는다. 특히 한국 수출 산업 중 가장 큰 비중을 차지하는 반도체 산업에서 대기업뿐만 아니라 반도체 소부장의 경쟁력 강화를 위해 제조 AX 전략이 어떻게 합치될 수 있을지 논한다. DN솔루션즈 엄재홍 상무는 ‘공작기계에서 ‘지능형 제조 에이전트’로 : AX를 통한 제조 플랫폼의 진화’를 주제로, AI 산업 전환(AX)에 대해 기계 산업과 AI 관점에서 살펴보고 시사점을 논의한다. 화신 이기동 상무는 ‘AI 기반 자율제조 대응 방안 및 추진 전략’을 주제로, 최근 데이터 기반 중심 제조 환경 패러다임 변화를 비롯해 자율 제조 개념(자율 제조 정의 및 단계), 현재 제조 시스템 현황 및 한계, 그리고 AI 기반 자율 제조 전략 및 적용 사례에 대해 소개한다. 한화에어로스페이스 송덕용 수석연구원은 ‘항공엔진용 핵심 부품소재의 신뢰성 확보 및 기술개발 추진 전략’을 주제로, 항공엔진의 고온·고응력 운용환경 대응을 위한 핵심 부품소재의 설계–공정–시험·평가·인증 절차를 확립하고, 통계 데이터 기반의 신뢰성 확보 전략 및 산학연 협력 기술개발 방안을 제안한다. 이번 컨퍼런스를 주관하는 캐드앤그래픽스 최경화 국장은 “이번 컨퍼런스는 제조산업의 디지털 전환(DX)을 넘어선 AI 전환(AX)의 실체를 보여주는 자리가 될 것”이라며, “국내 최고 기업들의 실전 사례를 통해 제조 생태계의 변화와 미래 혁신에 대한 통찰을 얻길 바란다”고 전했다. 한편, 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV에서는 SIMTOS 2026 프리뷰 방송으로 3월 23일 ‘피지컬 AI 가 바꿀 패러다임, 대한민국 제조업의 미래’를 주제로 피지컬 AI 트렌드에 대해 소개했다. 이번 방송에는 고영테크놀러지 고경철 전무와 인터엑스 김재성 CBO가 출연해 단순한 지능형 소프트웨어를 넘어, 물리적 환경과 상호작용하는 피지컬 AI의 개념과 최신 트렌드, 진화하는 과정과 그에 따른 산업 생태계의 변화에 대해 중점적으로 다루었다.

#SIMTOS2026 #캐드앤그래픽스_컨퍼런스 #피지컬AI #디지털트윈 #소부장 #뿌리산업 캐드앤그래픽스는 대한민국 최대 생산제조기술 전시회인 'SIMTOS 2026' 부대행사로 업계 최고의 전문가들과 함께 기술 혁신의 미래를 조망하는 '피지컬AI & 디지털 트윈' 및 '뿌리산업 & 소부장' 컨퍼런스에 여러분을 초대합니다.   아래 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!     SIMTOS 2026 캐드앤그래픽스 컨퍼런스 아젠다   1일차 (4월 16일, 목)     피지컬 AI & 디지털 트윈 컨퍼런스 - AI 자율제조 실현을 위한 디지털 트윈과 피지컬 AI의 융합 개회사 / 한국공작기계산업협회  피지컬 AI의 부상, 제조 강국의 길 / 한국로봇산업진흥원 전진우 수석연구원 Beyond Possibility, Autonomous Manufacturing Transformation (Physical AI와 디지털 트윈을 통한 자율제조혁신) 현대자동차·기아 민정국 상무 조선 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼과 피지컬 AI  - HD현대 이태진 전무(CDO) 제조 AX(M.AX) 얼라이언스 구성·성과 및 운영방향 /  한국산업기술기획평가원(KEIT) 김성호 본부장 제조 피지컬 AI & 제조 자동화  / KAIST 장영재 교수 2일차 (4월 17일, 금)     뿌리산업 & 소부장 컨퍼런스 – AX로 재도약하는 뿌리산업과 소부장의 미래 2026년 소부장 R&D 정책지원 방향 / 한국산업기술기획평가원(KEIT) 정민하 본부장 제조 AX 기반 반도체 소부장 경쟁력 강화전략 / 성균관대 권석준 교수(공과대학 부학장) 공작기계에서 ‘지능형 제조 에이전트’로: AX를 통한 제조 플랫폼의 진화 / DN솔루션즈 엄재홍 상무 AI(인공지능) 기반 자율제조 대응 방안 및 추진 전략  / 화신 이기동 상무 항공엔진용 핵심 부품소재의 신뢰성 확보 및 기술개발 추진 전략 / 한화에어로스페이스 송덕용 수석연구원 폐회사 & 경품추첨 /  캐드앤그래픽스 최경화 국장