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통합검색 "KPI"에 대한 통합 검색 내용이 179개 있습니다
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다쏘시스템코리아, 에너지 경영 시스템 국제 표준 ‘ISO 50001’ 인증 획득 
다쏘시스템은 한국 지사의 에너지 경영 시스템이 국제표준화기구(ISO)의 기준을 충족해 에너지 경영 시스템 국제표준 인증 ‘ISO 50001’을 획득했다고 밝혔다. 다쏘시스템은 “그동안 프랑스 본사가 추진해 온 글로벌 이니셔티브의 일환으로 각국 에너지 규제를 체계적으로 준수하며 에너지 효율을 극대화하는 지속가능성 전략을 꾸준히 추진해 온 결과에 힘입어, 다쏘시스템코리아가 글로벌 기준에 부합하는 에너지 관리 역량을 입증한 성과”라고 평가했다. ISO 50001은 국제표준화기구가 제정한 에너지 경영 시스템의 표준 규격이다. 전 세계적으로 대두되고 있는 기후 변화에 대해 조직이 얼마나 준비되어 있으며 어떻게 대응하고 있는지를 평가하는 기준으로, 에너지 사용 목표 수립을 비롯해 에너지 절감과 효율 향상을 위해 업무 프로세스를 구축하고 체계적으로 관리하는 기업에게 인증을 부여한다. 에너지 효율과 탄소 저감 노력은 기업 평가의 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 따라서 국제적으로 공인된 ISO 50001 인증을 취득한 기업은 에너지 관리에 체계적으로 접근하고, 탄소 배출 저감에 적극적으로 노력한다는 것을 의미한다. 다쏘시스템코리아는 “이번 ISO 50001 인증은 국제 수준의 에너지 경영 체계와 지속 가능성 실천 역량을 공식적으로 인정받은 것이며, 이는 단순한 비용 절감이나 환경 성과 향상을 넘어, 이해관계자 신뢰 확보와 글로벌 시장 경쟁력 강화 측면에서도 중요한 의미를 갖는다”고 전했다.     다쏘시스템은 버추얼 트윈 기술의 정수인 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE) 플랫폼을 통해 항공과 자동차, 제조, 생명과학 등 산업 전반의 디지털 전환을 지원하는 AI 기업이다. 특히 제품과 자연, 인간의 삶이 조화를 이루는 지속 가능한 미래를 설계할 수 있는 기술을 통해 생성형 경제 시대에 발맞춰 기업과 산업의 지속가능한 혁신을 지원하고 있다. 다쏘시스템은 전세계적인 지속가능성 흐름에 따라 그간 ▲전문적인 에너지 규제 모니터링 서비스 운영 ▲에너지 소비 모니터링을 위한 핵심 성과지표(KPI) 설정 ▲고효율 장비 및 서비스 구매 장려 ▲재생 가능 전력(green electricity) 도입 ▲운영 전반에 에너지 효율 개념 통합 등의 활동을 실천해왔다. 아울러 신규 사업장 확보 시에는 지역별 친환경 건축 인증을 획득한 건물을 우선적으로 고려하여 유럽 지역은 BREEAM, 미주 및 아시아는 LEED, 호주는 NABERS 기준을 적용해 에너지 효율과 친환경 요소를 반영하고 있다. 한편, 다쏘시스템은 다양한 활동을 통해 지속가능한 에너지 분야에 관한 노력을 이어가고 있다고 소개했다. 다쏘시스템은 올해 3월 ‘오직 사람이 만들어 나간다’ 이니셔티브의 분야로 에너지를 꼽았다. 이 이니셔티브는 버추얼 트윈 기술이 지속 가능한 에너지 설루션 개발과 에너지 전환 가속화에 어떤 역할을 하는지에 대한 인식을 높이고, 에너지 혁신에 대한 대중의 참여를 촉진하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 도시 환경에서 에너지 효율을 높이고, 청정 에너지 설루션을 탐색하며, 모든 사람이 에너지 혁신에 참여할 수 있도록 독려하고자 한다  다쏘시스템코리아 역시 이러한 글로벌 이니셔티브에 발맞춰 매년 에너지 교육 자료를 통해 임직원의 에너지 사용 인식을 높이고 있다. 또한 회의실 조명 소등, 미사용 공간의 에어컨 전원 차단 등 일상적인 실천을 통해 에너지 효율 개선과 탄소 저감에 참여하고 있다. 다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 “현재 에너지 효율과 탄소 저감 노력이 기업 평가의 중요한 요소로 자리 잡고 있는 만큼, 이번 다쏘시스템코리아의 ISO 50001 인증은 우리의 에너지 관리 체계가 국제적으로 인정받은 중요한 성과”라면서, “앞으로도 다쏘시스템은 보다 체계적이고 적극적인 탄소 저감 활동을 이어나가, 생성형 경제 시대에 발맞춰 지속가능한 미래와 산업을 선도하는데 최선을 다할 것”이라고 말했다.
작성일 : 2025-09-11
제조에 특화된 디지털 트윈 플랫폼, Smart Digital Twin
주요 디지털 트윈 소프트웨어 제조에 특화된 디지털 트윈 플랫폼, Smart Digital Twin 개발 및 공급 : 엠아이큐브솔루션, www.micube.co.kr    엠아이큐브솔루션은 제조 현장에서 생성, 수집되는 정보, 즉 데이터를 통합하고 지능화하는 스마트팩토리 및 자율제조 솔루션을 개발, 공급하고 있다. 당사는 제조실행시스템(MES) 구축을 주요 사업 영역으로 하여 2010년에 설립했다. 이후 전기∙전자, 반도체, 디스플레이, 이차전지, 기계∙설비, 자동차, 제철, 금속, 화학, 식품 등 주요 산업의 디지털 전환(DX)에 적용되는 설비 온라인 솔루션, 설비종합효율(OEE, Overall Equipment Effectiveness) 관리 솔루션, 제조 물류 자동화 솔루션, 제조 특화 AI 및 디지털 트윈 플랫폼을 차례로 자체 개발, 출시하였다. 1. 주요 특징 Smart Digital Twin(스마트 디지털 트윈)은 제조 데이터 통합 및 실시간 처리를 통해 자동화된 데이터 파이프라인을 구축하여 가상 제조 현장에서의 공정, 설비 운영 시뮬레이션을 지원하는 제조 특화 디지털 트윈 플랫폼이다. 자동화된 가상 운영 시나리오를 수립하고 검증, 최적화하여 강건한 제조 현장 운영 시스템을 구축하는데 활용하며, 디지털 트윈 모델의 효율적 생성과 배포, 운영을 지원하는 다양한 가상 모델 개발 및 운영 도구를 제공한다. 기간 시스템, 외부 솔루션과의 연계를 통해 신속하고 정확한 업무 실행 및 안정성을 확보하여 실제 공장 운영 및 모니터링, 검증과 진단, 예측 업무를 수행한다. 2. 주요 기능 실시간 데이터 기반의 3D 인터랙티브 뷰 계층 구조를 활용하여 공장 및 설비의 운영 현황을 모니터링하고, 이를 바탕으로 공정 설비의 안정적인 운영과 예지 보전을 위한 AI 플랫폼 연계 방안을 지원한다. 수립된 다양한 가상 시나리오를 통해 최적의 공장 운영 방식을 도출하고, 동적∙정적 변경 사항을 적용하며 What-If 시뮬레이션을 통해 도출된 여러 방안을 검증하고 적용한다. 제조 현장의 핵심 성과 지표(KPI) 분석을 위해 수요, 품질, 안전 등의 예측 분석 결과를 시각화하고, 제조 환경의 조건 변화를 반영하여 최적의 생산 지표를 도출하며 데이터 기반 의사결정을 지원하는 종합 대시보드를 제공한다. 3. 도입 효과 디지털 트윈 플랫폼의 현장 적용을 통해 공장 라인 증설, 설비 신규 투자 등에 앞서 최적의 운영 방안을 가상 시뮬레이션 기반으로 미리 검증해 볼 수 있어 불필요한 투자에 따른 낭비를 예방하고 구축 기간을 단축한다. 제조 데이터의 실시간 수집, 처리, 분석 기반의 신속한 문제 파악과 예측, 의사결정 지원 시스템을 제공하는 국제 표준(ISO 23247) 기반 자율형 공장 구축 및 운영의 핵심 플랫폼이다. 4. 주요 고객 사이트 2022년 출시 이후 삼성SDI, 삼성전자, HL만도, 현대아이에이치엘, 동서기공, 조선내화, 전남테크노파크 등 전기∙전자, 이차전지, 자동차, 세라믹 등 주요 산업 내 제조 대기업과 기관에 적용 및 확산 중이다.      상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기
작성일 : 2025-08-09
[포커스] 기술 트렌드부터 사례까지, PLM·DX의 현재와 미래 짚다
‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’가 지난 6월 20일 서울 코엑스에서 열렸다. ‘제조의 미래를 위한 PLM 혁신과 AX 전략’을 주제로 한 이번 행사에서는 제조산업에서 불확실한 외부 환경에 대응하고 기술 및 비용 경쟁력을 확보하기 위한 통합 PLM(제품 수명주기 관리) 설루션과 인공지능 전환(AX)의 중요성을 강조했다. ■ 정수진 편집장     ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’의 오전 시간에는 세 편의 기조연설이 진행됐다. 기조연설에서는 제조 산업의 미래를 위한 PLM 기반의 통합적 디지털/ AI 전환 전략을 통해 경쟁력을 강화하고 새로운 가치를 창출해야 한다는 메시지와 함께, 단순한 기술 도입을 넘어 데이터 통합과 표준화 그리고 궁극적으로 일하는 방식과 조직 문화의 근본적인 변화가 필요하다는 지적이 있었다.   ■ 같이 보기 : [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025, 제조 혁신을 위한 PLM과 AI 전략을 짚다   기조연설에 이어 오후 시간에는 ▲베스트 프랙티스 ▲트렌드/신기술/설루션 ▲ SDM(MES/MOM) 등 세 개의 트랙에서 18편의 발표가 진행됐다. 발표자들은 불확실성의 시대에 제조 경쟁력을 확보하기 위해 PLM을 중심으로 한 전사적인 디지털 전환 및 AI 전환을 추진하고, 이를 위해 데이터 통합, 표준화, 그리고 업무 방식 및 조직 문화의 변화가 필수임을 강조했다.   PLM 기반의 디지털 전환 및 AI 활용 사례 소개 베스트 프랙티스 트랙에서 GM 테크니컬 센터 코리아(GM TCK) 김성진 부장은 ‘PLM 기반 싱글 BOM 구현을 통한 자동차 산업의 디지털 전환 가속화’를 주제로, PLM에 기반한 통합 엔지니어링 변경 관리를 통해 디지털 전환을 가속화하기 위한 GM TCK의 전략, 비전 및 베스트 프랙티스를 소개했다.   ▲ GM TCK 김성진 부장   아비바코리아 조영찬 프로는 ‘디지털 자산 수명주기의 혁신 : AVEVA와 Aras 기반의 통합 ALM 전략’ 발표에서 PLM 설루션인 아라스 이노베이터(Aras Innovator) 플랫폼과 협력해 자산 수명주기 관리(Asset Lifecycle Management : ALM)를 구현한 아비바의 설루션 기술에 대해 소개했다.   ▲ 아비바코리아 조영찬 프로   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 노은희 이사는 ‘PLM의 미래 - 디지털 스레드 기반의 지멘스 AI 전략’ 발표를 통해 AI, 디지털 트윈, 디지털 스레드를 기반으로 사람과 프로세스를 유기적으로 연결하는 지멘스의 PLM 미래 전략을 제시했고, 이를 통해 현재 직면한 복잡성을 혁신의 기회로 바꾸는 방안을 설명했다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 노은희 이사   퍼시스홀딩스 정연석 팀장은 ‘퍼시스그룹의 DX 전략 : 설계 데이터 기반 디지털 트윈 자동 생성 및 전사 활용’ 발표에서 퍼시스가 고민한 디지털 전환 전략과 함께 주문품의 Configure to Order를 위해 설계 및 BOM(Bill-of-Materials) 데이터를 기반으로 디지털 트윈을 자동으로 생성하고 전사적으로 활용한 사례에 대해 소개했다.   ▲ 퍼시스홀딩스 정연석 팀장   PTC코리아 이봉기 상무는 ‘AI 기반 차세대 인텔리전트 PLM 전략’ 발표를 통해 AI 기술 발전과 PLM의 접목을 통해 제조 기업이 제품 개발 속도 향상, 품질 개선, 데이터 기반 의사 결정 등 실질적인 비즈니스 성과를 도출할 수 있다고 강조했다. 또한 제품 개발의 전체 과정에서 에이전트 AI 기술을 활용하여 혁신을 이루기 위한 PTC의 전략을 소개했다.   ▲ PTC코리아 이봉기 상무   KAIST 윤희택 교수는 ‘AI 자율 제조를 위한 로봇 기술 동향과 사이버물리 시스템 적용 사례’ 발표를 통해 제조산업의 위기 상황에서 주목을 받고 있는 자율 제조를 위한 로봇, 인공지능, 디지털 트윈을 융합한 사이버 물리 동향과 함께 현재 진행 중인 연구 내용을 소개했다.   ▲ KAIST 윤희택 교수   AI, 디지털 트윈, 로코드를 활용한 제조 혁신 전략 트렌드/신기술/설루션 트랙에서 다쏘시스템코리아의 김병균 파트너는 ’생성형 경험과 AI 기반 PLM 혁신 : 제품 개발과 제조의 새로운 미래’ 발표를 통해 PLM에 생성형 경험(generative experience) 및 AI 기술을 적용하여 제품 개발, 설계, 생산 전 과정에서 업무 효율을 높이고, 데이터 분석을 통해 예측 및 최적화를 실현하는 방안을 소개했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 김병균 파트너   씨이랩 김건우 매니저는 ‘엔비디아 옴니버스만 가능한 디지털 트윈의 비즈니스 실현’ 발표에서, 인공지능과 XR(확장현실) 기술의 발전에 따라 다양한 영역에서 적용되는 디지털 트윈 가운데 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)가 구현할 수 있는 비즈니스 혁신 방안을 소개했다.   ▲ 씨이랩 김건우 매니저   아이지피넷 윤정두 차장은 ‘성공적인 PDM 라인 구축의 열쇠 3D-SUITE’ 발표에서 고도의 PDM(제품 데이터 관리)을 실현하기 위해 회사, 부서, 프로세스 간 원활한 정보 전달 및 여러 시스템 연동 환경이 필수라고 강조했다. 또한 3차원 데이터의 변환, 검증, 수정, 비교, 단순화 등 디지털 엔지니어링에 필요한 데이터 최적화를 지원하는 3D-스위트(3D-SUITE) 설루션을 소개했다.   ▲ 아이지피넷 윤정두 차장   세원에스텍 윤중근 이사는 ‘Fast Forward : 디지털 전환과 제품 개발’ 발표를 통해 불확실하고 혼란스러운 시대에 기업의 경쟁력과 회복탄력성 유지를 위한 디지털화의 중요성을 강조했다. 그리고, CONTACT Elements 기반 설루션과 엔지니어링 분야의 AI 활용을 통해 디지털 전환과 제품 개발을 가속화하는 방안을 소개했다.   ▲ 세원에스텍 윤중근 이사   팀솔루션 송희삼 상무는 ‘현장이 원하는 디지털 트윈 : 최소 인프라, 최대 효과를 위한 접근법’ 발표에서 3D CAD 데이터를 기반으로 한 3D 산업 콘텐츠를 제작하여 실제 제조 현장의 작업 매뉴얼 및 교육 콘텐츠로 적용한 사례를 공유하면서, 최소 인프라로 최대 효과를 얻기 위한 디지털 트윈 전략과 그 성과를 소개했다.   ▲ 팀솔루션 송희삼 상무   한화시스템 박성수 팀장은 ‘제조 영역에서의 로코드 및 AI 기반 개발 방식의 변화’ 발표를 통해 AI 기반의 로코드(low-code) 개발 방식이 제조 현장에 가져 올 수 있는 혁신을 소개했다. 그리고 OutSystems의 Mentor 기능을 활용하여 MVP(최소 기능 제품) 시스템을 단기간 내 구현하는 실질적인 접근 방법을 공유했다.   ▲ 한화시스템 박성수 팀장   소프트웨어 기반의 미래 제조와 스마트 공장 SDM(MES/MOM) 트랙에서는 인더스트리4.0협회 명예회장인 박한구 스마트엠앤에프그룹 대표가 ‘미래 제조 패러다임 전환, SDM 기반 자율제조 생산 체계 도입’ 발표에서 미래의 제조는 SDM(소프트웨어 정의 제조) 기반의 자율성 및 유연성을 핵심으로 하며, 데이터 중심의 통합·지능형 생산 체계로 전환될 것이라고 소개했다.   ▲ 스마트엠앤에프그룹 박한구 대표(인더스트리4.0협회 명예 회장)   다쏘시스템코리아 장희준 파트너는 ‘MES 도입과 진화 : 글로벌 트렌드와 국내 적용 전략’ 발표를 통해 글로벌 MES(제조 실행 시스템) 트렌드와 국내 활용 사례를 통해 성공적인 MES 구축을 위한 핵심 고려사항을 제시했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 장희준 파트너   에스에이치아이엔티 이종수 부장은 ‘자동차 부품 산업의 디지털 혁신을 위한 AI 기반 DX 플랫폼 개발 사례’ 발표에서 디지털 트윈, AI, 머신러닝 기반의 지능형 생산이 적용되는 중소기업 스마트 공장의 연구 및 실제 적용 사례가 부족한 현실을 언급하면서, 자동차 부품 중소기업의 디지털 전환을 위한 사전 준비, 연구 개발 및 공정 적용 사례를 AI 및 지능형 생산 시스템 기술 개발 산학연 과제와 함께 설명했다.   ▲ 에스에이치아이엔티 이종수 부장   슈나이더일렉트릭코리아 김건 매니저는 ‘Software-Defined Automation(소프트웨어 정의 자동화)’ 발표를 통해 산업 자동화 분산 제어를 위한 국제 표준인 IEC61499를 기반으로 하며, 자동화의 모듈화 및 애플리케이션 중심 설계를 가능케 하는 슈나이더 일렉트릭의 SDA(Software-Defined Automation)를 소개했다.   ▲ 슈나이더일렉트릭코리아 김건 매니저   호서대학교 산학협력단 디지털팩토리연구센터장인 김수영 교수는 ‘AI-DX-FOMs 기반 현장/실무 중심의 스마트팩토리 전략 : MES 연동부터 AI 챗봇, 자율 제조까지’ 발표에서 제조 기업이 보유한 레거시 시스템과 연계한 KPI(핵심 성과 지표) 다차원 분석 및 MES 연동부터 AI 챗봇, 자율 제조에 이르는 제조 현장 맞춤형 스마트 공장 구축 전략에 대해 소개했다.   ▲ 호서대학교 김수영 교수   첨단제조표준화포럼 차석근 운영위원장은 ‘AX, DX와 관련 제조 데이터 표준화 구현과 도전 분야’ 발표를 통해 최근 산업용 AI를 활용한 자율 제조 및 SDM 관련 요구사항이 늘어나고 있다고 지적했다. 또한, 생산 자원(4M2E) 제조 데이터의 표준화 없이는 이러한 혁신이 불가능하다고 강조하면서 표준화 구현 방안 및 도전 분야에 대해 설명했다.   ▲ 첨단제조표준화포럼 차석근 운영위원장
작성일 : 2025-07-01
PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025, 6월 20일 코엑스에서 개최 예정
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.
작성일 : 2025-06-02
[신간] AX 100배의 법칙
황재선 지음 / 25,000원 / 좋은습관연구소 생성형 AI를 통해 이미 100배의 생산성 향상을 경험하고 있는 지금, 이러한 경험은 이제 개인을 넘어 조직으로 확대되어야 한다. 신간 'AX 100배의 법칙'은 나와 조직의 능력을 100배 높이는 AI 경영을 위한 5단계 프로세스를 제시해 주목받고 있다. AX 5단계, 기업 규모별 맞춤형 전략 제시 이 책에서는 1인 기업이나 소규모 회사부터 글로벌 대기업까지, 각 기업의 규모에 맞춰 AX(AI 트랜스포메이션)를 발전시킬 수 있는 구체적인 로드맵을 제공한다. 각 단계별로 필요한 자원, 유의사항, 조직의 준비 사항은 물론, 개인이 앞으로 어떤 역할로 자신을 포지셔닝하고 자기계발해야 하는지에 대한 방향성도 제시했다. SK 디스커버리 DX Lab의 황재선 부사장이 집필한 이 책은 DX(디지털 트랜스포메이션) 시절부터 현재의 AX에 이르기까지, 기업 현장에서 다양한 AI 프로젝트를 직접 지휘한 경험을 바탕으로 현실적이고 체계적인 내용을 담았다. 황재선 부사장은 앞서 "DX는 조직의 습관을 바꾸는 일"이라는 정의로 많은 경영자들에게 큰 영감을 주었으며, 이제 이 메시지는 "AX는 조직의 습관을 바꾸는 일"로 다시금 정의되고 있다. AI 에이전트 시대, 개인과 기업의 공존을 위한 5단계 접근 AI 기술은 기업 경영 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져오고 있으며, 특히 생성형 AI의 등장은 AI를 개인의 이슈로 확장시켰다. 'AX 100배의 법칙'은 이러한 변화를 총 5단계로 접근하여 AI 에이전트 시대에 개인과 이들의 공존을 모색한다. 1단계: 생성형 AI 활용  - 일상생활과 업무에 생성형 AI를 적극적으로 활용하는 단계다. 2단계: RAG 및 지능형 RPA 활용 - RAG(Retrieval-Augmented Generation; 검색 증강 생성)를 활용해 사내 DB나 문서 검색 결과를 실시간으로 생성형 AI에 제공함으로써 더 풍부하고 정확한 정보를 기반으로 답변을 생성하도록 한다. 또한, 생성형 AI와 결합된 '지능형 RPA(Robotic Process Automation; 로보틱 프로세스 자동화)'를 통해 단순 반복 업무의 자동화율을 더욱 높인다. 3단계: 분석형 AI와 생성형 AI 결합 - 머신러닝 및 딥러닝 기반의 기존 분석형 AI와 생성형 AI를 결합하여 데이터 전문가가 아닌 비전문가도 자유롭게 분석 데이터를 활용하고 체크할 수 있는 자율성을 확보한다. 4단계: AI 에이전트 등장 - AI가 스스로 목표를 설정하거나 사용자의 목표를 인식한 뒤 여러 서브 태스크를 분해해 직접 실행하는 단계다. 이는 AI 활용의 최종 단계로, 100배를 넘어 100명의 역할을 수행하는 AI를 통해 무인 상태에서 의사결정과 작업 수행이 가능한 시나리오를 구현한다. 5단계: 도메인 특화 AI 모델 판매 - 1단계부터 4단계를 거쳐 만들어진 기업 특화 LLM(Large Language Model)과 SLM(Small Language Model)을 새로운 비즈니스 모델로 판매하는 단계다. 이는 일반 제조 기업이 테크 기업으로 전환하는 효과를 가져온다. 각 단계의 현실화 시기는 달라질 수 있지만, 생성형 AI의 출현으로 급변하는 비즈니스 환경을 고려할 때 예상보다 빠르게 다가올 수 있다. 'AX 100배의 법칙'은 저자의 실전 경험을 바탕으로 AX 준비를 위한 조직, 인프라, 문화 점검 방법, CEO의 역할, 구성원들의 AX 전환 속도 격려를 위한 KPI 설정 방법 등을 상세히 다룬다. 또한, AX 실천을 성공적으로 이어가고 있는 기업 사례와 활발하게 준비 중인 산업 분야를 여러 사례를 통해 요약 정리했다. 나아가 개인이 AX 시대에 인공지능과 함께 일하기 위해 어떤 역할을 담당하고, 인공지능과의 관계 설정은 어떻게 해야 하는지, 인공지능의 오류와 편향을 어떻게 감시하고 체크할 수 있는지 등  'AI 매니저'라는 새로운 개념을 제시하며 개인의 자기계발 방향을 제시한다.
작성일 : 2025-05-20
유아이패스, 기업의 AI 도입 장벽 해소하는 에이전틱 자동화 플랫폼 출시
유아이패스는 AI 에이전트, 로봇 및 사람을 단일 지능형 시스템으로 통합하도록 설계된 플랫폼인 차세대 ‘에이전틱 자동화를 위한 유아이패스 플랫폼(UiPath Platform for agentic automation)’을 출시했다고 발표했다. 이 플랫폼은 개방형이면서도 안전한 오케스트레이션을 기반으로 신뢰도 높은 AI 에이전트, 로봇, 사람을 생성하고 배포하며 관리할 수 있도록 지원하며 높은 확장성과 유연성, 규정 준수 역량을 바탕으로 워크플로를 혁신한다. 에이전틱 자동화를 위한 유아이패스 플랫폼은 현재 무료로 제공되어 누구나 에이전트를 구축, 배포 및 관리할 수 있다. 일부 기능은 프리뷰 상태로 유지되며 5월 중 일반 공개될 예정이다. 대화형 AI와 에이전트 기반 어시스턴트가 특정 영역에서 가치를 보여주었지만, 기업 전체에 AI를 확장하는 것은 여전히 쉽지 않은 과제다. 주요 장애물로는 보안 및 규정 준수 위험, 신뢰성 부족, 중단된 파일럿 프로그램, 벤더 종속에 대한 우려 등이 있다. 새로운 유아이패스 플랫폼은 자동화 분야에서 쌓아 온 역량과 비즈니스 핵심 워크플로를 위해 설계된 새로운 에이전틱 아키텍처를 결합하여, 이러한 도전 과제를 직접적으로 해결하기 위해 개발됐다는 것이 유아이패스의 설명이다. 유아이패스의 다니엘 다인스(Daniel Dines) 창립자 겸 CEO는 “우리는 AI, RPA, 인간의 의사 결정을 통합한 플랫폼을 구축하여 기업이 복잡성을 증가시키지 않고도 더 스마트하고 탄력적인 워크플로를 제공할 수 있게 했다. 모델과 칩이 상품화됨에 따라 AI의 가치는 오케스트레이션과 인텔리전스로 이동하고 있으며, 유아이패스가 그 부분을 선도하고 있다. 또한 우리는 사람들이 더 창의적이고 생산적이며 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원하는 데 앞장서고 있다. 이것이 바로 유아이패스의 사명이 계속 이어지는 이유”라고 말했다. 에이전틱 자동화는 검증된 RPA, AI 모델 및 인간 전문 지식을 결합하여 사람, 로봇 및 AI 에이전트가 시너지를 발휘해 프로세스를 최적화하고 기업 효율을 높이는 통합 워크플로를 구현한다. 이러한 에이전틱 워크플로는 지능적이고, 적응력이 있으며, 관리 가능하여 강력하면서도 신뢰할 수 있는 자동화를 가능하게 한다. 유아이패스 마에스트로(UiPath Maestro)는 이 플랫폼의 중심부를 이루는 새로운 오케스트레이션 계층이다. 내장된 프로세스 인텔리전스와 KPI 모니터링을 통해 복잡한 비즈니스 프로세스를 엔드 투 엔드로 자동화, 모델링 및 최적화하여 지속적인 개선을 가능하게 한다. 마에스트로는 AI 기반 에이전트를 시스템과 팀 전체에 안전하게 확장하는 데 필요한 중앙 집중식 감독을 제공한다. 유아이패스는 통제된 에이전시 모델을 통해 AI 에이전트가 명확하게 정의된 가드레일 내에서 작동하도록 보장하여 보안, 예측 가능성 및 성능을 보장한다. 이 플랫폼은 기업 환경을 보호하기 위해 강력한 거버넌스, 실시간 취약성 평가 및 엄격한 데이터 액세스 제어 기능을 갖추고 있다. 에이전틱 자동화를 위한 유아이패스 플랫폼은 직관적인 로코드(low-code) 도구와 고급 코딩 환경을 통해 비즈니스 기술자와 경험 많은 개발자 모두가 활용할 수 있는 환경을 제공한다. 개발자는 유아이패스 스튜디오(UiPath Studio) 내 유아이패스 에이전트 빌더를 사용하여 신속하게 에이전트를 프로토타입화할 수 있으며, 필요한 경우 사용자 정의할 수 있는 기회도 제공된다. 이는 기술 지향적인 비즈니스 전문가와 경험 많은 프로그래머 모두가 복잡한 비즈니스 요구 사항과 진화하는 기업 요구에 적응할 수 있는 정교하고 확장 가능한 자동화를 쉽게 만들 수 있다는 것을 의미한다. 유아이패스는 랭체인(LangChain), 앤트로픽(Anthropic), 마이크로소프트(Microsoft) 등 타사 에이전트 프레임워크와 통합하여 복잡한 영역 간 워크플로에서 작동하는 정교한 멀티 에이전트 시스템을 지원한다. 유아이패스는 구글 클라우드(Google Cloud)와 협력하여 AI 에이전트가 서로 통신하고, 정보를 안전하게 교환하며, 다양한 엔터프라이즈 플랫폼이나 애플리케이션 위에서 조치를 조정할 수 있는 ‘에이전트투에이전트(Agent2Agent : A2A)’라는 새로운 개방형 프로토콜을 개발했다. 이러한 개방적 접근 방식은 장벽을 제거하고 기업 자동화 전략을 미래에 대비할 수 있도록 한다. 또한, 새로운 유아이패스 IXP(Intelligent Xtraction & Processing) 설루션은 비정형 데이터를 위한 멀티모달, AI 기반 분류 및 추출 기능을 도입했다. IXP는 보험금 조정, 대출 발행, 전자 배치 기록과 같은 복잡한 사용 사례를 위한 문서 처리에 엔터프라이즈급 규모를 제공한다. 유아이패스는 현재 비공개 프리뷰 중인 컴퓨터 사용을 위한 UI 에이전트(UI Agent for computer use)를 소개했다. 이 에이전트는 사용자 의도를 이해하고, 다단계 작업을 계획하며, 인터페이스 전반에서 자율적으로 작업을 실행하는 자연어 기반 설루션이다.
작성일 : 2025-05-15
[기업탐방] DX Accelerator 디엑셀, 지능형 공장 서비스로 제조업을 바꾸다
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.
작성일 : 2025-04-30
인텔, 소프트웨어 정의 차량 혁신 가속화 위한 차세대 SoC 및 파트너십 발표
인텔은 ‘상하이 모터쇼(Auto Shanghai)’에 처음 참가하면서, 멀티-공정 노드 칩렛 아키텍처 기반 차량용 2세대 인공지능(AI) 강화 소프트웨어 정의 차량(SDV : Software-Defined Vehicle) SoC(시스템온칩)을 공개했다. 이번 신형 SoC는 인텔리전트 커넥티드 차량에 대한 수요 증가에 발맞춰 설계되었으며, 완성차 업체에 확장 가능한 성능, 첨단 AI 기능 및 비용 효율을 제공한다. 또한, 인텔은 자동차 기술 기업인 모델베스트(ModelBest), 블랙세서미 테크놀로지(Black Sesame Technologies)와의 전략적 협업을 발표하며 자사의 자동차 생태계를 더욱 확장하고 있다고 소개했다. 이를 통해 인텔은 AI 기반 차량용 콕핏(CocKPIt), 통합 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 에너지 효율적인 차량 컴퓨팅 플랫폼 등에서의 혁신을 가속화할 계획이다. 2세대 인텔 SDV SoC는 멀티 노드 칩렛 아키텍처를 채택한 차량용 SoC로, 완성차 업체가 컴퓨팅, 그래픽, AI 기능을 필요에 따라 유연하게 구성할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 개발 비용을 절감하고 제품 출시 기간을 단축할 수 있으며, 기능별로 최적화된 최고 수준의 실리콘을 결합한 아키텍처에 기반한다. 인텔은 2세대 SDV SoC가 ▲생성형 및 멀티모달 AI를 위한 최대 10배 향상된 AI 성능 ▲더욱 풍부한 HMI(인간-기계 간 인터페이스) 경험을 위한 최대 3배 향상된 그래픽 성능 ▲카메라 입력 및 이미지 처리 기능 강화를 위한 12개 카메라 레인 지원 등의 특징을 갖추었다고 밝혔다. 또한, 유연하고 미래 지향적인 설계를 바탕으로 완성차 업체가 첨단 기능을 바탕으로 제품 차별화를 실현하고, 차세대 사용자 경험을 제공하는 동시에 전력 소비와 비용도 최적화할 수 있도록 지원한다고 전했다.     한편, 인텔은 상하이 모터쇼 2025에서 주요 파트너들과의 신규 협업을 발표했다. 인텔은 SDV SoC와 인텔 아크(Intel Arc) 그래픽 기반으로 구동되는 모델베스트의 GUI 인텔리전트 에이전트를 통해 기기 자체에서 대규모 언어 모델(LLM)의 구현을 현실화하고 있다. 이 에이전트는 네트워크 연결 없이도 작동하는 AI 기반 음성 제어 및 사용자 맞춤형 경험을 가능하게 하며, 복잡한 상황에서도 자연어를 정확히 이해해 직관적인 콕핏 경험을 제공한다. 이번 협업은 모델베스트가 인텔의 AI PC 가속화 프로그램에서 거둔 성공을 기반으로 하며, 인텔 차량 플랫폼에서 즉시 활용 가능한 AI 경험을 최적화한 결과다. 또한, 블랙세서미 테크놀로지스의 ADAS 기술에 인텔의 SDV SoC와 차량용 인텔 아크 그래픽을 결합해 ADAS와 몰입형 콕핏 경험을 하나의 에너지 효율적인 중앙 컴퓨팅 플랫폼으로 통합하고 있다. 고속·저지연의 안정적인 연결을 기반으로, 끊김 없는 차량 내 경험을 구현할 계획이다. 인텔 오토모티브 총괄인 잭 위스트(Jack Weast) 팰로우는 “인텔은 2세대 SDV SoC를 통해 자동차 컴퓨팅의 패러다임을 새롭게 정의하고 있다. 칩렛 기술의 유연성과 인텔의 검증된 총체적 차량 접근 방식을 결합해, SDV 혁신을 실현해 나가고 있다. 에너지 효율성부터 AI 기반 사용자 경험까지, 업계가 직면한 실질적인 과제를 파트너와과 함께 해결하며 SDV 시대를 모두를 위한 현실로 만들고자 한다”고 밝혔다.
작성일 : 2025-04-24
매스웍스-포어텔릭스, 마쓰다의 차세대 자율주행 개발 가속화 위한 툴체인 파트너십 체결
매스웍스가 데이터 기반 자율주행 개발 툴체인 기업인 포어텔릭스(Foretellix)와 전략적 기술 통합을 통해 자동차 기업 마쓰다(Mazda)의 차세대 자율주행 및 운전자 보조 시스템(AD/ADAS) 개발을 지원한다고 발표했다. 이번 협력은 더 안전하고 강력한 자율 시스템의 개발 및 배포 가속화를 목적으로 한다. 이번 파트너십을 통해 포어텔릭스의 포어티파이(Foretify) 플랫폼과 매스웍스의 시뮬링크(Simulink) 및 자율 주행 툴박스(Automated Driving Toolbox)가 통합되며, 이를 통해 개발자가 가상 환경에서 대규모 시나리오를 생성, 실행, 분석할 수 있게 지원할 계획이다. 또한, 포어텔릭스와 매스웍스의 기술 스택은 마쓰다가 실제 주행 데이터를 가상 시뮬레이션 환경으로 옮겨 시나리오를 테스트하고 확장할 수 있도록 한다. 이런 조합을 바탕으로 엔지니어링 팀은 에지 케이스 식별, 테스트 커버리지 부족 확인, 개발 프로세스 초기 단계에서의 성능 검증을 통해 시스템의 품질과 안전성을 높이는 동시에 시장 출시 시간을 줄일 수 있다. 마쓰다는 포어텔릭스와 매스웍스의 통합 설루션을 활용해 가상 환경에서 AD/ADAS 시스템을 테스트 및 검증하고 있으며, 이를 통해 엔지니어는 실제 주행 데이터를 실행 가능한 시뮬레이션 시나리오로 변환할 수 있다. 이러한 시나리오의 테스트 커버리지의 부족, 안전 성능 및 시스템 견고성을 자동으로 분석하는데 사용된다. 마쓰다의 야노 야스히데(Yasuhide Yano) 통합 제어 시스템 개발 부문 부장은 “점점 더 복잡해지는 차세대 AD/ADAS 시스템 개발에서 무사고를 달성하기 위해서는 개발 초기 단계에서 잠재적 위험을 식별하고 시스템 품질을 향상시키는 것이 매우 중요하다”면서, “포어티파이, 시뮬링크, 자율주행 툴박스를 사용함으로써 가상 환경에서 효율적이고 철저한 검증을 수행해 단기간에 목표를 달성할 수 있다. 또한 커버리지 맵을 활용하면 검증을 수행하면서도 제로 탄소 발자국이라는 지속가능성 목표에도 기여할 수 있다”고 말했다. 포어텔릭스 플랫폼은 매스웍스 자율주행 툴박스 시뮬레이션 환경 내에서 구체적이고 관련성 있으며 유효한 시나리오를 무한으로 자동 생성할 수 있다. 이에 개발자는 테스트 커버리지, 핵심 성과 지표(KPI), 안정성을 측정할 수 있다. 이 프로세스는 테스트 일정을 단축하고, 마쓰다와 같은 기업이 초기 단계에 가상 검증을 통해 운행설계영역(ODD)을 효율적으로 확장할 수 있게 한다. 포어텔릭스의 지브 빈야미니(Ziv Binyamini) CEO 및 공동 창업자는 “매스웍스와의 파트너십으로 통합 기술 스택을 출시하게 되어 기쁘다. 이 기술 스택으로 OEM, 1차 공급업체 및 AV 스택 제공업체의 개발자들은 완성도 높은 AD/ADAS 프로그램을 출시할 수 있게 됐다”면서, “포어텔릭스와 매스웍스 소프트웨어의 통합은 마쓰다의 안전한 자율주행 차량 개발 가속화, 테스트 효율성 향상, 개발 비용 절감을 지원할 것”이라고 말했다. 매스웍스의 나가 펨마라주(Naga Pemmaraju) 자율 시스템 제품 관리자는 “ADAS및 자율주행 시스템이 복잡해짐에 따라 개발자에게는 설계 초기 단계에서 효율성, 확장성, 포괄성을 갖춘 테스트 툴이 필수”라면서, “매트랩, 시뮬링크, 자율 주행 툴박스의 시뮬레이션 및 알고리즘 개발 기능을 포어텔릭스의 고급 시나리오 생성 및 검증 플랫폼과 결합함으로써, 엔지니어링 팀은 혁신을 가속화하고 개발 비용을 절감하며 시스템 안전성을 향상시킬 수 있다”고 말했다.
작성일 : 2025-04-17
[Q&A] 자율제조 핵심기술, SDM과 AI의 만남(박한구 명예회장)
CNG TV '자율제조 핵심기술, SDM과 AI의 만남' 방송 Q&A 내용 정리합니다. 일시 : 2025-02-17 16:00 ~ 17:00 출연자 : 박한구 명예회장(한국인더스트리4.0협회) 방송 다시보기 및 발표자료 다운로드  Q&A 정리 1. SDM(Software Defined Manufacturing)과 AI의 개념 및 핵심 기술 관련 질문 ✅ SDM이 기존의 제조 방식과 어떻게 다른가요?    공급기업 의존형해서 하드웨어 벤더와 관계없이 다양한 소프트웨어 도입 ✅ SDM을 적용하면 제조업에서 어떤 실질적인 변화가 생기나요?    종속성을 탈피하여 유연생산을 경제적으로 ✅ AI가 제조업에서 어떻게 활용되며, SDM과 결합될 때의 시너지는 무엇인가요?    사람대신 예측하여 협업하는 모습에서 동일한 설비로 다양한 제품을 소프트웨어로 변경으로  가능 ✅ SDM과 기존 스마트팩토리(Industry 4.0)와의 차이점은 무엇인가요?         H/W, SI 벤더 Free System 구축 ✅ 현재 SDM을 적극적으로 도입한 글로벌 기업의 사례가 있나요?         TESLA, SIEMENS, BOSCH 2. AI 기반 자율제조 트렌드 및 기술 적용 관련 질문 ✅ AI가 제조업에서 품질 관리, 예측 유지보수 등에 어떻게 적용될 수 있나요?            품질 좋은 데이터가 수집저장되고 글로벌 시장에서 검증된 솔루션을 적용해야 가능     스타트업과 Testbed 협업 개발 상호성장 ✅ 자율제조 시스템에서 AI가 결정하는 수준은 어느 정도인가요? (예: 완전 자동화 vs. 인간 보조)      인간보조에서 완전 자동화로 단계적발전 ✅ AI 기반 제조업이 노동시장에 미치는 영향은? (자동화로 인한 일자리 변화)         양질의 일자리 제공 - 운전, 징비 잘에게 분석,판단,조치를 가이드하고, 스스로 제어하도록 지속 협업 노력으로. 지식  근로자 전환 ✅ 디지털 트윈과 AI의 결합이 자율제조에 어떤 영향을 미치나요?     인간에게 보조에서 더 정확한 예측 정도향상으로 스스로 자율 공장 제어로 경제적 생산 ✅ 자율생산 공정에서 AI의 판단 오류를 방지하는 방법은 무엇인가요?     지속적인 다양한 시나리오로 학습 능력 3. SDM과 AI 도입의 실질적인 도전과 기회 관련 질문 ✅ SDM과 AI를 도입하려면 기존의 제조업체들은 어떤 준비가 필요할까요?     기존 설비의 소프트웨어를 해석하고 변경가능한 시스템으로 전환하고 디지털 트윈화해야. ✅ SDM과 AI 기술을 도입할 때 기업이 직면하는 가장 큰 도전 과제는 무엇인가요?      OT 운영자, 정비자,관리자, 경영자의 마인드 변화  - 수용성과 신속한 변화와 혁신 ✅ 한국 제조업체가 SDM과 AI 도입을 성공적으로 추진하기 위해 필요한 정부 지원 정책은?    국내 제조업에서 설비는 부품교체하나 제어시스템과 소프트웨어는 도입당시 고집할수ㅈ밖에 없는 상황으로 이분야에 스타트 업 육성하는 정책 필요.  미국 등 SDM 중시하나 우리는 SDA 에 중점 육성하는 틈새시장 공략 ✅ 기업 내 조직 문화와 사고방식은 어떻게 변화해야 하나요?    관료적 하드웨어적 사고에서 소프트웨어 사고 전화 ✅ AI 기반 제조 공장에서 데이터 보안과 사이버 보안은 어떻게 관리해야 하나요?   보안은 온 프러이스에서 퍼브립 클라우드로 전환 4. 실무 적용 및 ROI(투자 대비 효과) 관련 질문 ✅ SDM과 AI 도입 시 투자 비용 대비 효과(ROI)는 어떻게 측정할 수 있나요?     데이터 기반 자둥으로 KPI 모니터링 ✅ 자율제조 시스템이 기존 생산성과 품질에 미치는 긍정적인 효과는?      돌발 고장 최소화로 생산성 향상, 공정 이상을 사전 예측하여 품질불량 최소화. ✅ SDM과 AI를 도입한 기업의 성공 사례를 들어주실 수 있나요?     Tesla PC based SDA 시스템 ✅ SDM 도입을 고려하는 중소 제조업체들이 쉽게 접근할 수 있는 방법은?    정확한 이해로 투자사업시 정확한 요구사항을 담아 공급업처 선정 ✅ 기존의 제조 설비와 SDM 및 AI를 어떻게 통합할 수 있나요?     기존 설비를 자동화하고 센싱 데이터를 수집 저장하는 디지털화 부터 5. SDM과 AI의 미래 전망 관련 질문 ✅ 향후 10년간 SDM과 AI 기반 자율제조의 발전 방향은?          기업은 구하기 힘들고 고가의 인건비를 대체하는 로봇, 자동화 시스템 도입할 것임     이제 하드웨어에 관련 없는 소프트웨어 도입으로 전환 ✅ AI 자율제조 시스템이 글로벌 제조업 트렌드에서 차지하는 역할은?      단계적, 선두에 있는 기업이 시장 장악      통큰 투자가 이분야에 투자 필요 ✅ SDM과 AI를 기반으로 한 제조업이 ESG(환경·사회·지배구조) 및 지속 가능성(Sustainability)에 미치는 영향은?    저탄소 생산공장으로 저탄소 배출하는 친환경적인 제품을 자율생산과서비스 하는 기업이 지속성장할 것임 ✅ 자율제조 시대가 오면 인간의 역할은 어떻게 변화할까요?    지식 근로자로 AI 협업하여 더 풍요로운 살을 누리는 생산과 제품 개발에 집중 결론: 방송의 핵심 키포인트 정리 SDM과 AI의 결합이 어떻게 제조업을 혁신할 것인지에 대한 설명이 필요함. 기술 도입의 실질적인 이점과 도전 과제에 대한 명확한 사례 제시가 중요. 청중은 AI와 SDM이 실제 제조업에서 어떤 방식으로 적용되는지, 경제적 가치가 얼마나 되는지에 대해 궁금해할 가능성이 큼. 미래 제조업의 변화와 인간의 역할 변화에 대한 비전 제시가 필요.
작성일 : 2025-03-05