디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   인공지능(AI)은 단순한 기술을 넘어 우리의 삶과 산업 전반을 재편하는 거대한 흐름이 되었고, 이 거대한 흐름 속에서 스마트 디지털 트윈(smart digital twin)과 디지털 스레드(digital thread)는 미래 혁신을 이끌 핵심 동력으로 될 것으로 생각된다. 이번 호 칼럼에서는 AI 시대에 이 두 가지 개념이 왜 필수인지 그 핵심 역할과 의미, 그리고 우리가 직면한 과제를 심층 조명하고자 한다. 미래 제품 개발의 최전선에는 스마트 디지털 트윈이 자리하고 있다. 이는 단순한 물리적 객체의 디지털 복제본을 넘어선다. 우리는 이를 ‘인공지능 중심 디지털 트윈 (AI defined digital twin)’이라고 부르며, 궁극적으로는 AI 에이전트 디지털 트윈으로 진화할 것으로 생각된다.   그림 1. 인공지능 중심의 디지털 트윈과 디지털 스레드의 통합(출처 : Lifecycle Insights)   스마트 디지털 트윈의 핵심은 미래 예측과 시뮬레이션 능력에 있다. 가상 환경과 인공지능 환경에서 미래 제품의 성능과 기능을 사전에 예측하고 다양한 시나리오를 시뮬레이션함으로써, 우리는 현실 세계에서 발생할 수 있는 시행착오를 최소화하고 최적의 설계를 도출할 수 있다. 예를 들어, 자율주행 자동차를 개발할 때 스마트 디지털 트윈은 수십만 가지의 주행 상황을 가상으로 재현하고 AI 모델을 훈련시켜 실제 도로에서의 안전성을 극대화할 수 있다. 이는 제품 개발의 시간과 비용을 획기적으로 절감할 뿐만 아니라, 혁신적인 제품의 출시를 가속화하는 핵심 역할을 수행한다. 그러나 스마트 디지털 트윈이 그 잠재력을 온전히 발휘하기 위해서는 거대한 양의 데이터가 끊김 없이 흐르고, 이 데이터가 의미 있는 정보로 변환되어 AI의 추론과 학습에 활용될 수 있는 환경이 조성되어야 한다. 바로 이 지점에서 디지털 스레드의 역할이 부각된다. 인공지능이 강화되는 스마트 디지털 트윈 환경에서 디지털 스레드는 단순한 연결을 넘어 혁신의 실핏줄과 같은 역할을 수행한다. 이는 정보의 단절, 즉 데이터 사일로(data silo)를 극복하고 정보의 흐름을 원활하게 하는 유일무이한 기술이다. 기존의 단절된 시스템과 프로세스 속에서는 데이터가 각자의 고립된 공간에 갇혀 효율적인 활용이 불가능했다. 디지털 스레드는 이러한 장벽을 허물고, 정보가 마치 혈액처럼 유기적으로 순환하며 지식으로 축적될 수 있도록 도와준다. 디지털 스레드의 핵심 기능은 크게 다섯 가지 유형의 단절된 데이터 사일로를 연결하는 데 있다. 첫째, 제품 수명주기(product lifecycle) 내 소통이다. 요구사항 정의에서부터 제품 스펙, 엔지니어링 BOM(Bill Of Materials), 제조 BOM, Bill of Process, 그리고 서비스 BOM에 이르기까지, 제품의 전 수명주기 단계에서 발생하는 모든 데이터가 디지털 스레드를 통해 끊김 없이 연결된다. 과거에는 각 단계별로 데이터가 사일로화되어 정보 흐름이 원활하지 못했고, 이는 곧 비효율적인 의사결정과 불필요한 재작업으로 이어졌다. 디지털 스레드는 이러한 문제점을 해결하여 제품 개발의 전 과정에서 일관된 정보와 최신 데이터를 공유할 수 있도록 한다. 둘째, 제품 수명주기 관리(PLM)와 인공지능 간의 소통이다. 제품 개발 환경에서 인간의 생각과 인공지능의 추론 기능 간에는 디지털 온톨로지(digital ontology)의 표준적 개념과 디지털 스레드를 통해 다양하고 복잡한 생각과 용어 등이 소통될 필요가 있다. 디지털 스레드는 복잡한 제품 구조, 기능, 요구사항 등을 AI가 이해하고 추론할 수 있도록 의미론적으로 연결하는 다리 역할을 한다. 이를 통해 AI는 단순한 데이터 분석을 넘어, 인간의 의도를 파악하고 창의적인 해결책을 제시하는 진정한 협력자가 될 수 있다. 셋째, 서로 다른 설루션 간의 소통이다. 소프트웨어 형상 관리 설루션, PLM, 요구사항 관리 설루션, 해석 데이터 관리 설루션 등 수많은 서로 다른 설루션이 존재하지만, 이들 간의 데이터 연동은 늘 골칫거리였다. 디지털 스레드는 이처럼 분리된 설루션을 메시(mesh) 관계로 연결하여 데이터가 원활하게 연동될 수 있도록 한다. 마치 거미줄처럼 촘촘하게 연결된 이 망은 각 설루션이 생성하는 데이터가 실시간으로 다른 설루션과 공유되고 활용될 수 있는 기반을 제공한다. 넷째, 서로 다른 조직 간의 소통이다. 마케팅 부서, 기본 설계 부서, 생산 부서, 그리고 최종 서비스 부서 등 각기 다른 용어와 문화를 가진 조직간의 소통은 늘 쉽지 않은 과제였다. 디지털 스레드는 이러한 소통 장벽을 허물고 협업을 원활하게 한다. 각 조직이 사용하는 용어와 개념을 디지털 스레드 위에서 표준화하고 연결함으로써, 오해를 줄이고 목표 지향적인 협업을 가능하게 하는 것이다. 이는 궁극적으로 조직 전체의 시너지를 극대화하고, 혁신적인 아이디어가 자유롭게 교환될 수 있는 환경을 조성한다. 다섯째는 세렌디피티(serendipity)이다. 이런 거미줄 같은 메시 관계에서 오는 네트워크된 지식(Networked Knowledge) 생태계는 이해당사자인 개발책임자, 엔지니어, 생산 엔지니어, 마케팅 전문가, 안전 전문가, 형상관리자 등에게 생각지 못한 발견과 창의적 환경을 제공하며, 자료를 찾는데 소모되는 엄청난 시간과 노력을 절감하게 하며 더 창조적인 작업에 투자할 수 있다.   그림 2. 제품 수명주기의 디지털 스레드 지식 그래프(knowledge graph)(출처 : Eigner Engineering Consult)   이처럼 디지털 스레드는 AI 시대, 특히 스마트 디지털 트윈 환경에서 데이터의 고립을 해소하고, 정보의 흐름을 최적화하며, 궁극적으로는 AI의 잠재력을 최대한으로 끌어내는 필수 기반 기술이라고 할 수 있다. 인공지능 시대에 디지털 스레드를 통한 창조성과 필연적 세렌디피티가 분야 전문가의 유일한 생존 전략이라고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 디지털 스레드는 여전히 많은 이에게 생소하고 도전적인 개념으로 여겨진다. 현장에서는 디지털 트윈 개발에 디지털 스레드가 필수임에도 불구하고 고객을 설득하기 쉽지 않다는 어려움을 토로한다. 심지어 일부 미국 전문가 사이에서는 ‘디지털 스레드 무용론’이 제기되기도 한다. 이러한 오해와 도전은 디지털 스레드가 가지는 혁신적인 속성 때문일 수 있다. 우리가 직면한 과제는 명확하다. 첫째, 설득의 어려움이다. 디지털 스레드의 필요성을 현장의 이해관계자에게 명확히 전달하고 공감대를 형성하는 것이 중요하다. 단기적인 효율 증대 뿐만 아니라 장기적인 관점에서 AI 시대의 경쟁 우위를 확보하는 핵심 요소임을 강조해야 한다. 둘째, 개념의 생소함과 도전적인 특성이다. 현재에도 디지털 스레드에 대해 정확하게 아는 사람이 드물며, 이는 비교적 생소하고 혁신적이며 도전적인 개념이기 때문이다. 따라서 이에 대한 지속적인 교육과 홍보, 그리고 성공 사례 발굴을 통해 이해의 폭을 넓혀야 한다. 그러나 이러한 도전에도 불구하고, 인공지능 시대에 스마트 디지털 트윈에서 디지털 스레드가 필요한 이유는 존재하는 것이 아니라 만드는 것이라는 관점에서 접근해야 한다. 이는 디지털 스레드가 단순히 현존하는 문제를 해결하는 도구를 넘어, 미래의 복잡한 인공지능 기반 시스템을 구축하고 그 잠재력을 최대한 발휘하기 위한 능동적이고 필수적인 기반임을 시사한다. 디지털 스레드는 이미 존재하는 데이터나 시스템을 연결하는 수동적인 도구가 아니다. 그것은 미래에 우리가 만들어낼 혁신 제품과 서비스를 위한 데이터와 정보의 연결고리를 능동적으로 구축하는 의미를 가진다. AI 시대의 복잡성은 끊임없이 새로운 데이터 유형과 상호작용 방식을 요구할 것이다. 디지털 스레드는 이러한 변화에 유연하게 대응하며 새로운 연결고리를 지속적으로 생성하고 발전시키는, 살아있는 유기체와 같다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

AMD는 연례 행사인 ‘2025 어드밴싱 AI(2025 Advancing AI)’에서 종합적이고 통합된 AI 플랫폼 비전을 발표하고, 업계 표준 기반의 개방적이고 확장 가능한 랙-스케일 AI 인프라를 공개했다. AMD는 인스팅트 MI350 시리즈 GPU를 공개하며, 생성형 AI 및 고성능 컴퓨팅 분야에서 성능, 효율성 및 확장성을 위한 새로운 기준을 내세웠다. 인스팅트 MI350X 및 MI355X GPU 및 플랫폼으로 구성된 MI350 시리즈는 세대 간 AI 컴퓨팅 성능은 4배, 추론 성능은 35배 높아져 산업 전반에 걸친 혁신적인 AI 설루션의 물꼬를 텄다. AMD는 MI355X가 높은 가격 대비 성능을 제공하며, 경쟁 설루션 대비 최대 40% 더 많은 달러당 토큰을 생성할 수 있다고 설명했다.     이번 어드밴싱 AI 행사에서 AMD는 인스팅트 MI350 시리즈 가속기, 5세대 AMD 에픽(AMD EPYC) 프로세서, AMD 펜산도 폴라라 NIC(Pensando Pollara NIC)를 활용한 엔드투엔드 오픈 스탠다드 랙 스케일 AI 인프라를 시연했다. 이는 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 등 하이퍼스케일러에서 이미 운영되고 있고, 2025년 하반기부터 광범위하게 출시할 예정이다. AMD는 이전 세대 대비 MoE(Mixture of Experts) 모델 추론에서 최대 10배 더 높은 성능을 제공하는 MI400 시리즈 GPU를 기반으로 한 차세대 AI 랙 ‘헬리오스(Helios)’도 선공개했다. 이 시스템은 젠 6(Zen 6) 아키텍처 기반의 에픽 ‘베니스(Venice)’ CPU 및 펜산도 ‘불카노(VuLCAno)’ NIC를 탑재했다. AMD는 최신 오픈소스 AI 소프트웨어 스택인 ROCm 7도 발표했다. ROCm 7은 생성형 AI와 HPC 워크로드를 충족하도록 설계되어 전반적인 개발자 경험을 끌어 올린다. ROCm 7은 업계 표준 프레임워크에 대한 지원을 높이고 하드웨어 호환성 확대, 개발 도구 및 드라이버, API, 라이브러리 등을 특징으로 내세운다. AMD AI 소프트웨어 개발 부문 부사장 공식 블로그 포스트) 인스팅트 MI350 시리즈는 AI 트레이닝 및 HPC 노드의 에너지 효율을 5년간 30배 개선한다는 AMD의 목표를 초과 달성해 결과적으로 38배라는 개선을 이뤄냈다. AMD는 2030년까지 2024년 기준 대비 랙 스케일 에너지 효율을 20배 향상시키겠다는 새로운 목표도 발표했다. 이는 2030년까지 전력 소비를 95% 줄이는 것인데, 현재 275개 이상의 랙이 필요한 일반적인 AI 모델을 학습시키는 데에 완전히 채워진 랙 1개, 혹은 그 이하의 시스템으로 처리할 수 있다는 것을 의미한다. 이외에도 AMD는 전 세계 개발자 및 오픈소스 커뮤니티를 위한 AMD 개발자 클라우드의 광범위한 출시를 발표했다. 이 클라우드는 고성능 AI 개발을 위해 설계된 완전 관리형 환경으로, 개발자가 AI 프로젝트를 빠르게 시작할 수 있도록 다양한 도구와 유연한 확장성을 제공한다. AMD는 ROCm 7과 AMD 개발자 클라우드를 통해 차세대 컴퓨팅에 대한 장벽을 낮추고 접근성을 넓힐 계획이다. 최근, 세계 10대 AI 및 모델 구축 기업 중 7곳이 AMD 인스팅트 가속기를 기반으로 프로덕션 워크로드를 운영하고 있는 가운데, 메타, 오픈AI, 마이크로소프트, xAI 등 7개 기업은 어드밴싱 AI행사에 참석해 선도적인 AI 모델 학습, 강력한 대규모 추론, AI 탐색과 개발 가속화 등 다양한 분야에서 AMD 설루션을 활용한 사례를 공유했다. 메타는 라마 3(Llama 3) 및 라마 4(Llama 4) 모델 추론에 인스팅트 MI300X를 활용 중이며, MI350의 연산 성능, TCO 대비 성능, 차세대 메모리에 대해 기대감을 나타냈다. 오픈AI의 샘 올트먼(Sam Altman) CEO는 하드웨어, 소프트웨어, 알고리즘 전반에 걸친 최적화의 중요성에 대해 설명하고, AI 인프라 분야에서 AMD와 오픈AI의 긴밀한 파트너십, MI300X 기반 애저(Azure)의 연구 및 GPT 모델, MI400 시리즈 플랫폼에서의 심층적인 설계 참여 등에 대해 논의했다. AMD의 개방형 랙 스케일 AI 인프라를 도입한 OCI는 최대 13만 1072개의 MI355X GPU로 가속화되는 제타스케일 AI 클러스터를 통해 고객들이 대규모 AI 모델을 구축, 학습, 추론할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 그리고 마이크로소프트는 인스팅트 MI300X가 애저 내의 독점 모델과 오픈소스 모델 모두에 사용되고 있다고 발표했다.  AMD의 리사 수(Lisa Su) CEO는 “AMD는 전례 없는 속도로 AI 혁신을 주도하고 있으며, 이는 AMD 인스팅트 MI350 시리즈 가속기 출시, 차세대 AMD ‘헬리오스’ 랙-스케일 설루션의 발전, 그리고 ROCm 개방형 소프트웨어 스택의 성장 모멘텀을 통해 더욱 부각되고 있다”면서, “우리는 개방형 표준, 공동 혁신, 그리고 AI의 미래를 정의하고자 협력하는 광범위한 하드웨어 및 소프트웨어 파트너 생태계 전반에 걸쳐 AMD의 리더십을 확대하고 있으며, 이를 통해 AI의 다음 단계로 진입하고 있다.”고 밝혔다.

슈나이더 일렉트릭이 AI 기반 지속가능성 플랫폼 및 설루션을 제공하는 원 클릭 LCA(One Click LCA)와 파트너십을 맺었다고 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 파트너십을 통해 전력 제품 5만여종에 대한 타입 III 환경 제품 선언서(EPD)를 원 클릭 LCA 플랫폼에서 공개한다. 이를 통해 건축, 엔지니어링 및 건설(AEC) 업계 전문가들은 프로젝트 수명 주기 평가(LCA)를 수행할 때 환경 영향을 보다 명확히 파악할 수 있다. MEP(기계, 전기 및 배관) 구성 요소는 그동안 포괄적인 환경 데이터를 확보하지 못해 AEC 업계의 전문가들은 프로젝트의 탄소 평가에 지속적인 어려움을 겪었다. 슈나이더 일렉트릭과 원 클릭 LCA의 파트너십은 이러한 문제를 해결하여 MEP 분야의 탄소 배출을 줄이기 위한 데이터 기반의 접근 방식을 제시한다. 이번 파트너십을 통해 원 클릭 LCA 플랫폼에서는 슈나이더 일렉트릭 전기 제품의 환경성적지표(EPD)를 광범위하게 제공하여, AEC 전문가들이 전기화 선택의 환경 영향을 프로젝트 수명 주기 평가에 반영할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 지속가능한 설계 결정을 더욱 효과적으로 내릴 수 있으며, MEP 탄소 배출 저감에도 기여할 수 있다.     원 클릭 LCA의 파누 파사넨(Panu Pasanen) CEO 겸 창립자는 “MEP 산업에서 슈나이더 일렉트릭은 제품의 EPD 데이터를 대규모로 공개함으로써 지속가능한 건축을 실현하려는 계약자와 엔지니어에게 중요한 정보를 제공한다”면서, “슈나이더 일렉트릭의 이번 혁신이 다른 기업에게도 EPD 데이터를 더 폭넓게 공유하도록 영감을 줄 것이라 기대한다”고 전했다. 슈나이더 일렉트릭의 소루치 케라드만드(Sorouch Kheradmand) 글로벌 지속가능성 파트너십 책임자는 “이번 파트너십을 통해 원 클릭 LCA 플랫폼에 전력 제품의 방대한 EPD 데이터를 공개함으로써, AEC 업계 전문가들이 가장 지속가능한 제품을 선택할 수 있도록 지원하게 됐다. 이는 MEP 산업의 탈탄소화를 가속화할 수 있는 중요한 요소 중 하나”라면서, “슈나이더 일렉트릭은 앞으로도 지속가능한 혁신을 통해 AEC 산업 전반의 탈탄소화를 선도할 계획”이라고 밝혔다. 

산업통상자원부(이하 산업부)는 지난해 우리 기업이 해외에서 플랜트를 수주한 금액이 총 340.7억 달러(약 50조 원)라고 밝혔다. 이는2023년 총 수주 금액인 302.3억 달러 대비 12.7% 증가한 것으로, 2015년 364.7억 달러 이후 9년 만의 최대 기록이다.   이번 성과에는 우리 기업이 전통적으로 강세를 보이는 중동 지역에서의 초대형 프로젝트 수주가 크게 기여하였다. 지난해 수주 금액 340.7억 달러 중 155.2억 달러(약 46%)가 중동에서 수주한 금액으로, 2022년 11월 이후 중동 국가와의 고위급 경제 외교 성과가 대형 프로젝트들의 실제 계약으로까지 이어진 것으로 평가된다.   대표적으로 지난해 4월 삼성E&A와 GS건설이 수주한 사우디 파딜리 가스 플랜트 증설 프로그램*(73억 달러)은 우리 기업이 수주한 역대 해외 프로젝트 중 2009년 아랍에미리트(UAE) 바라카 원전(191억 달러), 2012년 이라크 비스마야 신도시 건설(77억 달러)에 이어 세 번째로 큰 규모의 초대형 계약에 해당한다.   * 패키지 1, 4 : 삼성E&A(60.8억 달러) / 패키지 2 : GS건설(12.2억 달러) ** 원전을 제외한 ‘단일 플랜트 프로젝트’ 중에서는 역대 1위 규모 또한 작년 11월 삼성물산이 수주한 카타르 Facility E 담수 복합 발전소(28.4억 달러)는 국내 컨소시엄이 사업 초기 단계부터 참여*하여 국내 기업의 EPC(설계·조달·시공) 수주로까지 이어진 대표적인 사례이다.   * 한국남부발전 6%, 한국해외인프라도시개발지원공사(KIND) 6% (각 39백만 달러) 지분 투자 → 삼성물산 28.4억 달러 EPC 수주, 향후 국산 기자재 및 시공사 동반 진출 전망   한편 지난해 우리 기업은 동유럽과 동남아 지역에서도 여러 대규모 프로젝트를 수주하면서 중동 중심의 수주에서 벗어나 플랜트 진출 시장을 한층 다변화하였다. 현대엔지니어링의 세르비아 태양광 발전소(16.8억 달러, '24.10월) 수주 등 동유럽 지역에서만 총 47.1억 달러를 수주*하면서 유럽에서의 수주 금액은 2023년 대비 250.6% 증가한 65.8억 달러를 기록하였으며, 삼성E&A의 말레이시아 피닉스 바이오(SAF, 지속가능항공유) 정유 시설(9.5억 달러, '24.12월) 수주 등에 힘입어 동남아 지역에서도 2023년 대비 79.1% 증가한 33.9억 달러를 수주하였다.   플랜트는 기계·장비 등 하드웨어와 그 설치에 필요한 설계, 시공, 유지·보수가 포함된 융합 산업으로, 기자재 생산, 엔지니어링, 컨설팅, 파이낸싱, 인력 진출 등 사업 수주에 따른 전후방 효과가 큰 분야이다.   산업부는 지난해 2월 안덕근 장관이 주재한 제3차 「민관합동 수출확대 대책회의」에서 2024년 해외 플랜트 수주 목표를 330억 달러로 제시하면서,지역별·분야별 맞춤형 지원, 해외 플랜트 수주 경쟁력 강화 지원 등이 포함된 플랜트 수주 확대 지원 방안을 발표하였다.   이에 산업부는 ▲국내 플랜트 EPC 기업 간담회('24.2월)를 개최하여 업계 건의 사항을 듣고 민관이 함께 향후 수주 전략 방안에 대해 논의하였으며, ▲「대외경제장관회의」('24.2월, 7월) 등 범부처 회의체에서 핵심 프로젝트를 중심으로 집중 지원하는 등 우리 기업의 해외 수주 기반을 확대해왔다.   또한 ▲반기별로 해외 공관을 통해 해외 플랜트 프로젝트 발주 현황을 파악하여 고위급 회담 계기 발주국 정부 차원의 관심과 지원을 요청하고, ▲해외 플랜트 진출 확대 사업을 통해 우리 기업들의 해외 진출을 꾸준히 지원해왔다.   정인교 통상교섭본부장은 “생산설비 수출의 경우에는 해외 플랜트 수주가 선도적 역할을 할 수 있다”면서 “앞으로도 수주 상승 기조를 이어갈 수 있도록 정부 차원에서도 아낌없이 지원하겠다”고 밝혔다.   참고 - 해외 플랜트 산업 개요 및 수주 실적  

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 한국산업단지경영자연합회(KIBA), 글로벌선도기업협회(GLCA), 에릭슨엘지, KT와 함께 국내 산업단지 디지털 전환 협력을 위한 MOU(양해각서)를 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 한국 산업단지의 디지털 대전환을 도모하는 것을 주요 목적으로 한다. 협약 참여 기관들은 이번 MOU를 통해 국내 중소·중견 제조기업의 경쟁력 강화, 산업단지의 탄소중립 달성, 스웨덴 등 유럽 시장 진출을 위한 판로 마련, 그리고 산업단지 내 우수 기업과 스웨덴 현지 기업 간의 비즈니스 네트워크 구축 등의 효과를 기대하고 있다. 협약의 주요 내용은 ▲산업단지 디지털 전환 및 탄소중립 실현 ▲산업단지 공간 및 설비에 디지털 트윈, 5G 등 혁신 기술 실증 지원 ▲디지털 트윈, 로봇, 5G, AI 적용 기술을 포함한 제조 공장의 디지털 전환(DX) 및 기술 협력 제공 ▲산업단지 내 국내 ICT 및 디지털 트윈 분야 중소·중견기업의 기술 육성 및 성장 지원 등이다. 헥사곤은 이를 위해 산업단지 내 적용 가능한 디지털 전환 도입 사례를 발굴하고, 국내 제조업의 디지털 혁신을 이끈다는 계획이다. 헥사곤은 특히 자사의 디지털 리얼리티 플랫폼인 ‘넥서스(Nexus)’를 통해 설계부터 품질 검사까지 제조 프로세스 전 과정에 적용할 수 있는 토털 설루션을 갖추고 있다는 점을 내세우면서, 국내 제조 기업의 데이터 활용 극대화를 통한 자원 최적화, 생산성 향상, 품질 개선을 지원할 전망이라고 밝혔다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 코리아의 성 브라이언 사장은 “이번 MOU를 통해 헥사곤은 국내 제조업의 디지털 혁신을 선도하고 산업단지의 경쟁력을 높이는 데에 적극 기여할 것”이라면서, “중소·중견기업이 첨단 디지털 기술을 통해 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있도록 헥사곤의 디지털 리얼리티 기술과 경험을 적극 공유하겠다”고 전했다.  

  한국시뮬레이션기술(코스텍)이 지난 11월 21일 서울 FKI 컨퍼런스센터에서 ‘2024 코스텍 컨퍼런스(2024 KOSTECH Conference)’를 진행했다고 전했다. 이번 행사는 ‘디지털 혁신, 시뮬레이션을 통해 미래를 설계하다’를 주제로, 첨단 시뮬레이션 기술의 실무 활용 사례와 미래 혁신을 위한 접근법을 소개하는 세션으로 구성되었다. 콘퍼런스에는 국내 자동차, 전자, 항공우주, 에너지 등 주요 산업 분야의 전문가 및 관계자 약 400명이 참석했다. 이번 콘퍼런스에서는 앤시스코리아의 박주일 대표가 ‘The Future of Simulation-Driven Product Innovation(시뮬레이션 주도의 제품 혁신)’을 주제로 기조연설을 했고 이후 GMTCK, 에이럽(Arup), 디스리뷰(d3VIEW), JSOL, 소프트인웨이(SoftInWay), 현대자동차, 포스코, 국방과학연구소, 한국원자력안전기술원, 한화에어로스페이스 등 국내외 기업이 CAE 기술 활용 성공 사례를 발표했다. 오후 세션에서는 제조업, 첨단 전자, 자동차 산업 등 다양한 분야에서 시뮬레이션 기술의 구체적 활용 사례가 공유됐다. 이번 행사에서는 4a 엔지니어링의 IMPETUS가 소개되었는데, 데모 세션을 통해 다양한 재료의 동적 하중 특성을 신속하고 정확하게 분석하는 기술을 선보였다. 특히, 사용 편의성과 자동화된 평가 프로세스를 통해 시간과 비용 효율성을 극대화하며 다양한 분야에서의 활용 가능성을 시연했다. 또한 터보기계 설계 및 최적화 기술을 다룬 AxSTREAM 기술 세미나도 진행되었으며, 참석자들은 최신 해외 엔지니어링 트렌드와 산업별 적용 사례를 접하면서 실무 활용 방안을 논의했다. 이외에 자동차, 반도체, 항공우주 등 여러 산업 분야의 전문가가 경험과 지식을 공유하고 협력 가능성을 논의하는 네트워킹 기회도 마련되었다.  코스텍의 이형주 대표는 “이번 콘퍼런스를 통해 고객들과 직접 소통하며 우리의 비전과 기술력을 공유할 수 있어 매우 뜻깊었다”면서, “앞으로도 지속적인 혁신과 기술로 업계를 선도하겠다”고 전했다.

건축 및 다분야 설계를 위한 건축 정보 모델링(BIM) 소프트웨어 솔루션을 개발하는 그라피소프트는 아키캐드(Archicad), 빔클라우드(BIMcloud), 빔엑스(BIMx), 디디에스캐드(DDScad)의 주요 기능 업데이트를 포함한 최신 제품 라인업을 발표했다. 새로운 버전은 건축가와 엔지니어가 보다 지속 가능하고 성능이 우수한 건물 설계 및 분야별 협업을 지원한다. 아키캐드는 강력한 내장 도구와 사용자 친화적인 인터페이스를 갖춘 BIM 소프트웨어로, 높은 효율과 직관성을 내세운다. 즉시 사용이 가능한 설계 문서화, 원클릭 출판, 극사실적 렌더링, 동급 최고의 분석 기능을 제공하여 건축가는 본연의 업무인 건물 설계에 집중할 수 있다. 이번 버전에는 ‘키노트(Keynotes)’ 기능이 새로 추가됐다. 이는 사양과 범례를 통합해 주는 자동화된 데이터베이스 기반 문서 및 주석 시스템으로, 문서 워크플로의 효율성을 한층 강화시키는 기능이다. 이를 통해 전체 문서 세트에 일관된 주석을 달아야 할 때 우회적 방법을 찾을 필요가 없다.  라이노-그라스호퍼-아키캐드의 연결 기능도 개선됐다. 파라메트릭 설계 워크플로를 강화하고 내장된 핫링크 모듈과 확장된 보 및 기둥 지원으로 설계 변경 사항을 보다 신속히 평가할 수 있다. ‘아키캐드 AI 비주얼라이저(Archicad AI Visualizer)’는 클라우드 기반으로 전환됐다. 데스크톱에 별도의 설치 없이 즉각적인 액세스가 가능해졌으며 렌더링 시간도 훨씬 빨라졌다. ‘원클릭 LCA(One-Click LCA)’와 결합된 아키캐드의 생애 주기 평가(Lifecycle Assessment) 도구는 건축가가 더 나은 정보에 기반해 의사 결정을 내리고 보다 지속 가능한 설계를 할 수 있도록 돕는다. 빔엠툴(BIMmTool)의 향상된 포인트 클라우드 기능은 개보수 및 리노베이션 프로젝트 수행을 한층 수월하게 만든다. 건축가는 대규모 데이터 세트를 보다 빠르게 관리해 워크플로를 최적화할 수 있다.     빔클라우드는 다분야 설계 협업을 위한 견고한 플랫폼으로 건축가와 엔지니어들이 신뢰할 수 있는 도구다. 사용자는 빔클라우드를 통해 시장을 선도하는 글로벌 클라우드 플랫폼 제공 업체들이 지원하는 안전하고 접근성이 뛰어난 협업을 경험할 수 있다. 빔클라우드를 사용하면 설계 프로젝트의 규모나 사무실 위치, 인터넷 연결 속도에 관계 없이 프로젝트 팀원들이 안전하게 실시간으로 협업할 수 있다. 표준 하드웨어의 개인 및 공용 클라우드 구성과 서비스형 소프트웨어(SaaS) 덕분에 소규모 사무실에서도 공유 프로젝트에 빠르고 안전하게, 효율적으로 실시간 액세스할 수 있다. 빔엑스는 협업 및 프레젠테이션 플랫폼으로, 다양한 플랫폼과 기기에서 몰입감 있는 사용자 경험을 제공한다. 단순한 3D 뷰어를 넘어 생산적인 작업 공간이자 모바일 협업 솔루션 으로서 기능을 발휘한다. 빔엑스의 새 기능인 '3D 내 안티엘리어싱(Anti-aliasing in 3D)'은 3D 모델의 시각화 성능을 향상시켜 모서리를 보다 매끄럽고 세련되게 표현해 줌으로써 전체적인 디자인 품질을 높여준다.  빔엑스 3D 모델의 상호 작용성도 더욱 향상되어 클라이언트와 보다 원활히 소통할 수 있다. 사용자는 요소를 개별 또는 그룹으로 보여주거나 숨길 수 있으며 요소들의 가시성을 간편히 조정할 수 있다. 또 상황에 따라 디자인 옵션, 리노베이션, 구조 표시와 같은 다른 3D 모델로 쉽게 전환할 수 있어 설계 검토 프로세스를 간소화할 수 있다. 특히 빔엑스는 애플의 비전 프로도 지원해 이해관계자들이 프로젝트에 참여하는 방식을 혁신하는 몰입형 3D 환경을 제공한다. 아키캐드 콜라보레이트는 직관적인 3D 설계, 오픈빔 협업, 고품질의 문서화를 통해 향상된 가치를 제공하는 데에 초점을 맞추었다. 강화된 협업 기능과 클라우드 안전성, 몰입형 프레젠테이션 기능을 제공한다.  일부 시장에서 그라피소프트 스토어를 통해 제공되는 디디에스캐드는 다양한 건물 시스템을 위한 지능형 MEP(기계∙전기∙배관) 설계 도구와 통합 계산, 종합 문서화 솔루션을 통해 향상된 설계와 최적의 건물 성능을 구현할 수 있도록 뒷받침한다. 사용자는 BIM 프로젝트 이해관계자와 원활하게 협업하는 가운데 고품질의 MEP 프로젝트를 정해진 예산 범위 안에서 적시에 설계하고 제공할 수 있다. 디디에스캐드의 최신 버전은 향상된 협업 옵션을 제공하는데, 이를 통해 엔지니어는 MEP 전문가를 위한 맞춤형 워크플로를 사용해 지속 가능한 빌딩 시스템을 설계할 수 있다. 업데이트된 ‘디알룩스 에보 디디에스캐드 전기(DIALux evo-DDScad Electrical)’ 연동 기능을 통해 엔지니어는 최첨단 조명 시스템을 설계할 수 있다. 또한 전기 엔지니어들은 혁신적이고 계획하기 용이하며 유연한 버스바 트렁킹 시스템(busbar trunking systems)'을 모델링해 설계 수준을 높일 수 있다. 그라피소프트는 파라메트릭 디자인 분야에서 맥닐(McNeel)의 ‘라이노 그라스호퍼(Rhino Grasshopper)’ 솔루션과 오랜 기간 협력해 왔으며 이번에 더욱 개선된 워크플로를 새롭게 선보였다. 네메첵 그룹(Nemetschek Group) 안에서는 긴밀한 통합을 통해 일상적인 설계 및 시공 프로젝트를 지원하는 도구 세트를 제공한다. 여기에는 디자인 검토를 위한 ‘솔리브리 인사이드(Solibri Inside)’나 PDF 기반의 협업을 지원하는 ‘블루빔 커넥션(Bluebeam Connection)’ 등이 포함된다. 한편, 그라피소프트는 새로운 기술 파트너십을 통해 오픈빔(OPEN BIM)을 더욱 강화했다고 전했다. 그라피소프트는 올 초 빔엠툴(BIMmTool)과 파트너십을 맺고 ‘스캔 투 BIM(Scan-to-BIM)’ 및 포인트 클라우드(점군) 워크플로를 개선해, 아키캐드를 통한 리노베이션과 재사용 프로젝트 수행이 한층 원활해졌다. 또한, 카오스 그룹(Chaos Group)의 엔스케이프(Enscape) 솔루션과 통합을 통해 맥OS와 윈도우 OS에서 실시간 시각화 워크플로를 제공하며, 아키캐드와 엔스케이프 간의 통합을 더욱 강화했다. 그라피소프트의 마르톤 키쉬(Márton Kiss) 최고제품책임자는 “그라피소프트는 지난 2년간 공개 로드맵에 따라 주요 기능을 꾸준히 업데이트해 왔으며, 사용자 경험 개선을 위해 기술 파트너십도 강화했다”면서, 새롭게 도입된 ‘기술 프리뷰 프로그램(Technology Preview Program)’을 통해 사용자들에게 아키캐드의 향상된 기능을 테스트하고 평가할 기회를 가졌으며, 다양한 피드백을 반영한 기능이 새 버전에 포함되었다고 소개했다.

제조 데이터 스페이스 플랫폼을 통한 AI 자율제조 생태계 조성   데이터 스페이스(Data Space)는 기업 원데이터가 중앙 플랫폼에 저장되지 않으며, 플랫폼은 데이터를 중계하는 통로 역할을 수행한다. 기존의 클라우드에 데이터를 저장하는 방식은 기업의 영업비밀이 보장받지 못할 가능성이 있는 반면, 데이터 스페이스 플랫폼은 개별 기업들이 영업비밀인 데이터 주권을 보장받는 방식으로 주목받고 있다. 산업부는 향후 전 업종·전 산업데이터를 포괄하는 플랫폼으로 확대·발전시킬 계획이다. 그리고 이러한 정부 전략에 기여하는 기업 중 하나가 제조 AI & 자율제조 전문기업 인터엑스이다.   ▲ 인터엑스 박정윤 대표   제조 데이터 표준화에 기여하는 인터엑스 인터엑스는 디지털 트윈 기반 AI 자율제조 솔루션과 제조 데이터 스페이스 플랫폼을 제공하며 빠르게 성장하고 있는 ‘제조 AI & 자율제조’ 전문기업이다. 2018년 UNIST 창업기업으로 시작하여 디지털 기술의 새로운 가치 창출이라는 목표 아래 제조 AI를 중심으로 다양한 프로젝트를 진행해왔다. 현재까지 150건 이상의 현장 적용 구축 실적을 보유하고 있고, 국내를 넘어 독일 프라운호퍼, 지멘스, 미국 IIC, 독일 IDTA, Catena-X 등 글로벌기업, 협회 등과의 네트워킹을 진행, USE CASE 발굴 및 데이터수집 표준 기술 기반 제조 데이터 표준화 관련 공동 협력을 이어가고 있다. 인터엑스는 제조업의 디지털 전환(DX) 및 AI 자율제조 생태계 조성을 위해 ▲생산조건 최적화 AI ▲품질 예측 및 최적화 AI ▲품질 검사 AI ▲산업 안전 AI 등의 ‘AI 자율제조 솔루션’을 제공하고 있다. 그리고 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 통해 각종 데이터를 연계하고 시각화하여 실시간 자동관제를 실현, 현실 세계를 디지털 가상 세계로 재현하고 정보, 시간, 공간, 비용, 안전의 한계를 극복할 수 있는 자율 공장 구축에 앞장서고 있다. 또한, 데이터 표준화 기반 ‘제조 Data Space 플랫폼’을 통해 제조 산업에서의 표준화된 데이터의 공유 및 다양한 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석하고 이를 통해 가치를 창출할 수 있는 환경을 제공한다.    데이터 산업 플랫폼 산업에 특화된 서비스 제공 인터엑스의 ‘제조 Data Space 플랫폼’은 제조 데이터 표준 기반 제품 데이터, 팩토리 데이터, 설비운영 데이터에 대한 ▲데이터 공유 ▲거버넌스(참여자들의 권리와 원활한 데이터 교환 보장) ▲데이터 주권 ▲개방성 ▲연합/상호운용성을 지원해주는 서비스 플랫폼이다. 제조 데이터 표준화는 Industry 4.0의 중요한 요소로서, 제조업의 디지털화와 데이터 활용을 촉진한다. 제조 데이터가 표준화되면, 서로 다른 시스템 간의 데이터 교환이 원활해져 생산 효율성이 극대화되고, 예측 모델 개발과 AI 알고리즘 활용이 가능해진다. 이는 제조 현장의 프로세스를 최적화하고 고장 예측을 통해 예방 유지보수를 가능하게 하기 때문에 제조업의 디지털 전환에 필수적이다. 인터엑스의 ‘제조 Data Space 플랫폼’은 제조 데이터 표준화부터 시작된다고 할 수 있다. 이러한 표준화된 데이터를 기반으로 제조업에서의 데이터를 안전하게 공유하고 활용할 수 있도록 지원한다. 제조업체들이 데이터 공유를 통해 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있게 하는데, 예를 들어, 기계 데이터를 공유하여 운영 효율성을 높이거나 고객의 요구에 맞춰 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다. 또한 산업 시스템 간의 실시간 데이터 교환을 지원하고 디지털 자산 표현을 통해 정보 일관성을 유지하며, 분산형 데이터베이스와 블록체인 기술로 데이터 안정성을 강화시킨다. 이는 제조 공정에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 빠르게 의사결정을 내릴 수 있게 한다. 특히 글로벌 환경규제에도 유연하게 대응할 수 있다는 장점이 있다. LCA(전과정평가), DPP(디지털 제품 여권), EU Data & AI Act, 플라스틱 규제 등에 대응할 수 있는 디지털 공급망 서비스를 통해 ‘지속 가능한 제조’를 실현할 수 있도록 돕는다.     데이터의 연결을 통한 산업혁신 가치생태계 조성 산업 데이터 스페이스가 바라보는 최종 목표는 데이터의 연결을 통한 산업혁신 가치생태계 조성인 만큼 쉬운 길은 아니지만, 인터엑스는 이러한 변화에 대응하기 위해 R&D 및 다양한 실증과제들을 진행하고 있다. 이를 위해 인터엑스는 크게 ▲모빌리티 산업의 부품 공급망 데이터 및 서비스 협업을 위한 데이터 스페이스 개발과 ▲글로벌 규제 대응을 위한 서비스 개발에 힘을 싣고 있으며, 세계적으로도 독일 Catena-X 및 Gaia-X와 지속적으로 협력하고 있다. 이러한 활동들을 통해 데이터 상호운용성을 확보하여 제조 데이터의 공유와 거래를 원활히 하여 제조업체들이 AI 도입과 자율제조를 현실화하는데 필요한 데이터를 효율적으로 수집하고 활용할 수 있도록 지원한다. 또한, 데이터가 표준화되어 AI가 보고 판독하고 학습할 수 있게 됨으로써 자율제조로의 전환을 가능하게 한다. 인터엑스의 ‘제조 Data Space 플랫폼’은 데이터 상호운용성 확보, 실시간 데이터 교환 지원, 디지털 공급망 서비스 제공을 통해 제조업체들의 효율성을 높이고, 생산성 향상, 비용 절감, 규제 준수 등 다양한 성과를 달성하고 있다. 그리고 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하며 발전할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 지원한다.   제조업의 디지털 전환 확장을 통한 자율제조의 실현 인터엑스의 최종 목표는 ‘제조업의 디지털 전환(DX) 확장을 통한 자율제조의 실현’이다. 많은 고객들과 미팅을 하다 보면 AI 도입과 자율제조가 필요한 사실에는 공감하지만, 현실적으로 자율제조를 구축하기 위한 데이터를 수집하는 부분에 있어서 어려움을 겪는다. 기존 데이터 관리 형태가 AI에 적합하지 않은 부분이다. 때문에 제조장비와 현장에 AI를 제대로 적용하기 위해서는 AI가 보고 판독하고 학습할 수 있는 데이터를 갖춰야 한다.  그리고 이러한 데이터들이 표준화되어 계층이나 장소에 구애받지 않고 자유롭게 데이터를 교환할 수 있게 되었을 때, Industry 4.0이 추구하는 스마트 제조로의 전환을 가능하게 한다. 결과적으로 AI의 적용에서부터 고도화, 제조 현장의 자율화와 흔히 말하는 스마트 제조 혁신, 자율제조 등을 이루기 위해서는 데이터 수집부터 저장, 관리까지 데이터 표준화가 필요하다. 인터엑스에서는 이러한 부분들을 해결하기 위해 제조 데이터 표준모델 기반 제조 데이터 표준화에 집중하고 있다.  인터엑스는 서둘러서 급하게 가기보단, 늦지는 않되, 하나씩 기반을 잘 다져서 제조 산업의 DX를 이루어가고자 한다. ‘천 리 길도 한 걸음부터’라는 말이 있듯이, AI 자율제조 및 제조 Data Space 플랫폼과 디지털 공급망을 위한 생태계가 전국 방방곡곡, 그리고 전 세계에 잘 구축될 수 있도록 최선을 다한다는 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국산업지능화협회는 제조 데이터 표준을 활용 촉진하기 위해 9월 25일 19개 산·학·연을 대표하는 전문가로 구성한 ‘제조데이터 표준화 위원회’ 출범식을 개최했다고 전했다. 제조기업은 생산성 및 품질을 개선하기 위해 AI 자율제조를 목표로 디지털 전환을 가속화하고 있으며, 유럽연합(EU) 주요국은 탄소 규제로 산업 공급망 탄소중립을 요구하고 있다. 이를 해결하기 위해 기업내·기업간 데이터 공유 체계 구현이 필요하고, 그 기반이 되는 제조 데이터 표준화는 선행되어야 할 과제이다.  이날 출범식에서는 LGCNS, 삼정KPMG, 더존비즈온, 엠아이큐브솔루션, 티라유텍 등 국내 대표 제조솔루션 기업들과 한국산업단지공단, 한국전자통신연구원, 한국전자기술연구원, 한국산업기술시험원 등 대표 기관들이 참석하여 향후 활동에 대한 내용을 공유하고 의견을 교류하였다.     ‘제조데이터 표준화 위원회’는 데이터 상호운용을 위한 현장 중심 제조 데이터 표준화 모델을 확립하고, 제조 현장 적용 및 역량 강화를 위한 민간 주도 생태계를 구축하는 활동을 할 예정이다. 표준화 모델은 제조 전 과정의 수평적·수직적 통합 및 제어를 위한 상호운용 표준화 모델로서 개발이 진행될 전망이다. 여기에는 제조업무 데이터 상호운용 표준(KS X 9101), AAS(Asset Administration Shell), 장비 상호운용 표준, 로트 데이터 상호 운용 표준, 디지털 LCA 데이터 상호운용 표준 등이 포함된다. 또한, 위원회는 제조 표준 생태계 조성을 위한 플랫폼 구축·운영 및 성과교류회 개최 등도 추진한다. 위원회가 구축할 MDIG(Manufacturing Data Interface Group) 플랫폼은 표준지원 도구, 표준 적용 가이드, 유스케이스, 교육, 컨설팅 등 다양한 서비스를 제공하는 것이 목표이다. 위원회의 활동 홍보, 성과 발표, 중장기 전략, 네트워킹 등을 위해 위원 및 생태계 관계사가 참여하는 ‘MDIG Connect 콘퍼런스(가칭)’은 오는 11월 개최 예정이다. 이외에도 기업 역량 강화를 위해 표준지원 도구, 표준 적용 가이드라인, 컨설팅 방법론 등 표준지원 솔루션 및 표준 인증을 개발하여 수요·공급기업간 성과를 극대화하는 방안도 마련한다. 한국산업지능화협회의 김태환 부회장은 “유럽연합에서 DPP, CBAM 등 탄소 규제가 현실화됨에 따라 제조 공급망에서 데이터 공유가 필요하다. 최근, 유럽에서 데이터 공유를 위한 데이터 스페이스가 부상하고 있어, 이를 위한 표준을 시급히 마련할 필요가 있다. 제조데이터 표준화 위원회에서 관련 표준을 적극적으로 주도하여 주기를 바란다”고 전했다.  국가기술표준원 이경희 과장은 “민간 주도로 제조데이터 표준화 위원회가 결성된 것을 축하하며, 한국을 대표하여 제조 현장에서 꼭 필요한 데이터 표준을 이끌어 주길 당부한다”면서, “국가기술표준원은 필요한 모든 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 제조 기업의 데이터, 협업 및 자동화 전략을 담은 자사의 분기 매거진 ‘엔지니어링 리얼리티(Engineering Reality)’에서 ‘지속가능성’을 주제로 설계, 생산, 품질관리 등 전체 제조 과정의 경쟁력 확보에 필수적인 글로벌 ESG 혁신 사례를 공유했다고 발표했다. 헥사곤은 세계 각지에 위치한 헥사곤 스마트 공장에 자사 솔루션 및 장비를 적용해 지속 가능한 제조 환경을 구축했다. 독일 베츨라어(Wetzlar)에 위치한 헥사곤의 스마트 공장은 태양광 패널 설치와 배터리 저장 시스템을 도입해 연간 탄소 배출량을 60~70% 줄이고 외부 에너지 의존 없이 운영한다. 또한 중국 칭다오에 위치한 홍다오(Hongdao) 공장은 2020년에 탄소 중립을 인증받아 전체 에너지 요구량의 80%를 현지 패널을 통해 충당하고, 빗물 재활용 시스템을 도입해 물자원의 순환 이용을 촉진했다. 미국의 헌츠빌(Huntsville) 공장은 지난 한 해간 전기 소비량의 100%를 재생 에너지 크레딧으로 충당한 바 있으며, 태양광 프로젝트를 추진하고 있다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 모회사인 헥사곤AB의 자회사 알에볼루션(R-evolution)은 이산화탄소 배출 감소, 재생 에너지원 도입, 자연 서식지 보호, 생물다양성 보전 및 폐기물 제거 등 다양한 지속가능성 과제를 해결하는 그린테크 사업을 성장시키고 있다. 알에볼루션은 최근 태양광 정수기 데솔레네이터(Desolenator)와의 파트너십을 기반으로 태양열 담수화 기술을 개발하고, 구글 클라우드와의 협업을 통해 스페인 태양광 발전소의 데이터를 디지털화해 재생 에너지 생산을 효율화하고 탄소 배출을 줄이는 등 지속 가능한 변화를 위한 혁신적인 파트너십을 지속적으로 추진 중이다.     헥사곤은 글로벌 제조기업이 기후 변화에 대응하고 제조 프로세스의 지속가능성을 높일 수 있도록 제품 개발, 규제 준수, 공급망 관리 등에 LCA(Life Cycle Assessment : 전과정평가) 방법을 채택했다. LCA는 제품의 환경적 영향을 정량화하고 이를 통해 설계, 생산, 품질 관리 등의 모든 단계에서 지속가능성을 개선하는 데 기여한다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 조쉬 와이즈(Josh Weiss) 글로벌 총괄 사장은 “지속가능성은 설계부터 생산, 품질 관리, 보고에 이르는 모든 단계에서 통합되어야 한다”면서, “헥사곤은 제조기업이 미래지향적인 친환경 목표를 달성할 수 있도록 설계 단계에서부터 수명 주기 영향을 시각화해 자원 사용을 줄이고 효율성을 극대화할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.