아비바가 산업 인텔리전스 플랫폼인 ‘커넥트(CONNECT)’를 공개했다. 기존에 ‘아비바 커넥트’에서 ‘커넥트’로 변경된 이 플랫폼은 슈나이더 일렉트릭, RIB, ETAP 및 광범위한 파트너 공급업체의 애플리케이션의 연동을 지원하여 고객이 운영하고 있는 산업 생태계 전반의 인사이트를 통합하고, 지능형 디지털 트윈을 구축할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 고객은 각 분야의 의사결정권자가 신뢰할 수 있고 실행 가능한 인사이트를 기반으로 성과를 높이고 효율성을 최적화하는 동시에 지속가능성을 극대화하여 ROI를 높일 수 있다. 새롭게 출시된 커넥트는 전체 산업 라이프사이클을 실시간으로 아우르는 개방적이고 중립적인 디지털 플랫폼으로, 기본 데이터 서비스, 시각화 서비스, 모델링 및 분석 기능, 애플리케이션 개발 서비스와 더불어 서비스 및 사용 관리 기능을 제공한다. 데이터, 디지털 트윈, 산업 인공지능, 심층적인 도메인 전문 지식을 단일 환경 내에 통합하며, 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 클라우드 기반으로 고객이 역량을 손쉽게 확장하고 향상된의 지속가능성을 경험할 수 있도록 지원한다. 커넥트는 원격 자산, 아비바의 애플리케이션, 타사 데이터 소스를 하나의 안전한 단일 플랫폼으로 결합하여 산업 기업이 클라우드에 대한 기술 투자를 최대한 활용할 수 있도록 지원함으로써 고유한 산업 생태계를 구축할 수 있도록 한다. 아비바에 따르면 현재 전 세계에서 수만 명의 월간 액티브 유저가 커넥트를 사용하고 있다. 커넥트에서 지원되는 주요 제품으로는 아비바 파이(AVEVA PI) 시스템, AVEVA Operations Control(운영 제어), AVEVA Unified Engineering(통합 엔지니어링), AVEVA Advanced Analytics(고급 분석), AVEVA Asset Information Managament(자산 정보 관리), RIB CostX 등이 있다.     한편, 아비바는 새로운 산업 애플리케이션 시장의 기반을 형성하기 위해 커넥트 중심의 다양한 파트너십을 확대하고 있다고 전했다. 예를 들어, 아비바와 마이크로소프트는 아비바의 산업 인텔리전스 플랫폼인 커넥트와 마이크로소프트의 제조업 클라우드(Microsoft Cloud for Manufacturing)를 사용하여 생산 실행 데이터와 공급망 생산 계획 데이터를 마이크로소프트 패브릭(Microsoft Fabric)에서 통합하고 컨텍스트화한다. 아비바의 캐스퍼 허즈버그(Caspar Herzberg) CEO는 “연결된 산업 경제 전략은 생태계 전반에서 글로벌 협업의 이점을 실현한다. 업계를 선도하는 산업 인텔리전스 플랫폼인 커넥트를 통해 산업 조직에서는 가치 사슬에 대한 총체적인 이해를 바탕으로 모든 단계에서 실시간 혁신을 촉진할 수 있다. 분석과 AI로 강화된 고유의 강력한 데이터 에코시스템은 마찰이 발생하지 않는 단일 환경에서 탁월한 효율성을 제공하여, 더 스마트하게 엔지니어링하고, 더 효율적으로 운영하며, 수익성을 높일 수 있도록 지원한다”고 말했다. 또한 “커넥트는 산업 디지털 트랜스포메이션의 다음 물결(Industrial DX 2.0)을 가속한다. 클라우드에서 서비스되는 AI 기반 플랫폼이 산업 정보를 공유하고 통합하여 기업, 파트너 및 고객의 효율성, 생산성 및 지속 가능성을 향상시킨다. 워크플로 간소화부터 실시간 모니터링 및 제어, 원격 협업 개선, 산업 자산의 엔드 투 엔드 수명 주기 성능 극대화에 이르기까지 업계의 디지털 트랜스포메이션 요구 사항을 해결한다”고 덧붙였다.

어도비가 어도비 익스프레스(Adobe Express) 모바일 애플리케이션을 공식 출시했다.  어도비 익스프레스는 쉽고 빠르게 소셜 미디어 콘텐츠, 동영상, 전단지, 로고 등을 구상 및 디자인하며 공유할 수 있는 올인원 AI 콘텐츠 제작 앱이다. 어도비는 “어도비 익스프레스로 제작된 콘텐츠 수가 지난해에만 두 배 이상 증가하는 등 전 세계 수백만 명의 사용자가 콘텐츠 제작을 위해 어도비 익스프레스를 사용하고 있다”고 설명했다.  새로운 어도비 익스프레스 모바일 앱은 무료로 사용 가능하며 다양한 언어와 대부분의 안드로이드 및 iOS 기기를 지원한다. 사진, 디자인, 동영상 및 생성형 AI 역량 등을 올인원 콘텐츠 편집기에 통합해 마케터, 중소기업, 학생, 크리에이터 전문가 등 누구나 웹과 모바일에서 고품질의 콘텐츠를 제작할 수 있도록 돕는 것이 특징이다. 또한, 어도비 익스프레스는 모든 스킬 수준의 사용자가 어도비 파이어플라이 생성형 AI 구동 기능을 통해 빠르고 간편하게 복잡한 작업을 해결할 수 있도록 지원한다. 크리에이터는 텍스트를 이미지로(Text to Image), 텍스트 효과(Text Effects), 생성형 채우기(Generative Fill), 텍스트를 템플릿으로(Text to Template) 등의 기능을 사용해 간단한 텍스트 프롬프트로 뛰어난 이미지와 디자인을 즉시 생성하고, 인물이나 개체를 삽입, 제거 및 교체하며 시선을 사로잡는 헤드라인을 만들 수 있다. 또한 오디오에서 애니메이션(Animate from Audio)과 비디오 자막(Caption Videos) 등 AI 기능을 통해 복잡한 작업을 클릭 한 번으로 자동화할 수 있다.     새로운 어도비 익스프레스 모바일 앱은 어디서나 쉽고 빠르게 아이디어를 구상하고, 콘텐츠를 생성 및 게시할 수 있도록 다양한 기능을 제공한다. 템플릿에 동영상 클립과 이미지, 음악을 결합할 수 있으며, 애니메이션을 추가하고 정확한 맞춤형 자막을 100개 이상의 언어로 실시간 생성 및 편집할 수 있다. 동영상 타임라인, 레이어 타이밍 및 4K 동영상 기능도 지원한다. 클릭 한 번으로 이미지 및 동영상 배경을 편집, 제거하거나 크기를 조정하고, QR 코드를 생성하거나 동영상을 자를 수 있다. 텍스트를 이미지로 생성할 수 있고, 간단한 텍스트 프롬프트로 인물, 개체 등을 삽입, 제거 및 교체할 수도 있다. 생성형 AI를 활용해 헤드라인, 카피 및 메세지를 만들거나 소셜 미디어 콘텐츠, 전단지, 포스터용 템플릿을 제작할 수도 있다. 사용자는 수천 개의 동영상 및 템플릿과 2만 8000개 이상의 어도비 글꼴, 수십만 개의 어도비 스톡 동영상, 음악 및 디자인 애셋을 이용할 수 있다.

산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (1)   이번 호부터 산업 분야에서 버추얼 트윈(virtual twin)을 구축하고 활용하기 위한 다쏘시스템의 솔루션을 살펴본다. 첫 번째로 소개하는 다이몰라(CATIA Dymola)는 모델 기반 시스템 설계와 시뮬레이션을 위한 툴이다. 다이몰라는 다양한 산업 분야에서 사용되며, 기계, 전기, 열, 유체, 제어 시스템 등 다양한 시스템의 거동(behavior)을 모델링 및 시뮬레이션할 수 있다. 다이몰라를 알기 위해서는 우선 모델리카(Modelica)에 대해 알아야 한다.   ■ 안치우 다쏘시스템코리아의 카티아 인더스트리 프로세스 컨설턴트로 CATIA Dymola를 활용한 1D 시뮬레이션을 담당하고 있다. 관심 분야는 Modelica, FMI, 1D~3D 코시뮬레이션, SysML 기반의 Modelica 모델 개발이며 LG전자, 삼성전자, SK하이닉스 등 다수의 프로젝트 및 제안을 수행하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   1D 시뮬레이션이란 시간의 흐름에 따라 지배 방정식을 1차원으로 한정지어 계산하는 방법을 의미한다. 예를 들어, 스프링-댐퍼 시스템에서 길이 방향인 하나의 차원에서 수학적 모델링을 통해 빠른 시간 내에 결과를 도출해 검토할 수 있다. 장점으로는 모델 구성 및 검토의 시간이 빠르고, 표현의 제약이 적으며, 시스템간 상호 작용을 효율적으로 검토 가능하다. 단점으로는 시스템의 기능을 수식화하기 위해 도메인(domain)에 대한 높은 이해도가 필요하고, 인풋(input) 정보의 품질에 따라 아웃풋(output)이 민감하게 반응한다.   모델리카는 시스템 모델링을 위한 언어이다. 모델리카(Modelica)는 1996년 모델리카 어소시에이션(Modelica Association)에 의해 개발된 시스템 모델링을 위한 언어이다. 무료로 사용할 수 있고, 여러 개발자 및 전문가에 의해 개발되고 있다. 모델리카는 시스템 모델링을 지원하며, 다쏘시스템에서는 시스템 모델링의 원활한 시뮬레이션을 위한 솔버 알고리즘을 개발하고 있다. 다이몰라에는 모델 시뮬레이션을 위한 다양한 솔버가 내장되어 있다. 사용자는 문제 해결을 위한 미분방정식에 대한 표현을 모델리카 문법에 맞게 표현함으로써 시뮬레이션을 위한 모델링은 끝났다고 볼 수 있으며, 이러한 이유 때문에 모델리카는 C, C++, 포트란(Fortran) 등 타 언어에 비해 코드량이 적다는 것을 알 수 있다. 모델리카의 모델링 방법에는 텍스트 타입으로 방정식을 정의할 수 있고, 또한 유저에게 친근한 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 활용한 객체 모델링 기반으로 모델을 구성할 수 있다.    모델리카는 비인과적/인과적 해석을 모두 지원한다. 인과적(causal) 모델링과 비인과적(acausal) 모델링은 둘 다 시스템이나 현상을 설명하고 예측하기 위한 방법론이다.   그림 1   비인과적 모델링은 원인과 결과 간의 인과 관계를 명확히 구분하지 않고 시스템의 구성요소 간의 관계를 모델링하는 방법이다. 이 방법은 일반적으로 동적 시스템의 거동을 설명하거나 예측할 때 사용하며, 시스템의 구성 요소와 그들 간의 관계를 수학적 방정식으로 표현하여 시스템의 동작을 설명한다. 각 요소가 다른 요소에 의해 어떻게 영향을 받는지를 보다 전체적으로 이해하는 데에 도움이 된다. 인과적 모델링은 원인과 결과 간의 인과관계를 중심으로 모델을 구성한다. 이 모델링 기법은 일반적으로 인과관계를 고려하여 시스템의 동작을 설명하고 예측한다. 예를 들면 A가 B에 어떻게 영향을 주는지, 또는 어떤 요인이 결과에 어떻게 기여하는지를 분석한다. 주로 원인과 결과 간의 관계를 나타내는 도표나 그래프를 사용해 시각화하며, 시간의 흐름을 고려하여 이전 사건이 이후 사건에 어떻게 영향을 미치는지를 이해한다.  비인과적 모델링은 물리적 시스템의 동작을 설명하는데 유용하다. 예를 들어, 열 전달, 유체 흐름, 전기 회로 등과 같은 시스템에서 원인과 결과 간의 명확한 인과 관계를 파악하기 어려운 경우가 있다. 이러한 시스템은 에너지, 질량 또는 정보의 흐름을 모델링하여 설명할 수 있다.    모델리카는 해석 솔버에 대한 개발이 필요 없다. 실제 모델링 후 유저는 소스코드를 볼 수 있고, 해석 결과를 확인 할 수 있다. 그렇지만 솔버에 대한 구현 방식은 확인할 수 없다. 다이몰라에 솔버가 내장되어 있어 유저는 미분방정식에 대한 표현을 모델리카 문법에 맞게 표현하면, 유저가 모델링한 시스템에 대한 해석 결과를 확인할 수 있다. 이러한 이유로 인해 모델리카의 코드량은 타 언어에 비해 적다. 솔버가 해석 결과를 보여주기 위해 <그림 2>를 참조하면, 모델리카 file(*.mo)를 C 언어로 변환하고 참조할 라이브러리와 함께 컴파일을 수행하기 때문에 유저는 이 과정을 인식하지 못하는 경우가 많다.   그림 2     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (9)   이번 호에서는 다양한 유형의 난류 모델과 사용 시기, 그리고 복잡한 형상을 위한 고충실도 난류 모델링에 있어 케이던스의 밀레니엄 M1 CFD 슈퍼컴퓨터가 어떻게 혁신을 가져오는지에 대해 소개한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   자동차 산업은 거의 매일 새로운 혁신과 개발이 등장하며 끊임없이 발전하고 있다. 자동차 업계는 전기 구동 차량과 대량 생산이 증가하는 추세에 발맞춰, 보다 지속 가능한 미래를 만들기 위해 노력하고 있다. 2022년 전 세계 자동차 생산량은 5.7% 증가하여 8540만 대를 생산할 것으로 예상된다. 그러나 업계는 여러 디자인 또는 새로운 헤드라이트, 스플리터, 사이드 스커트 추가와 같은 아주 작은 디자인 변경에 대해서도 풍동 테스트 또는 프로토타입 테스트를 수용하면서 연비 기준을 충족해야 하는 과제에 직면해 있다. 그 결과, 항력 계수 등 관심 있는 유동장 정보와 성능 관련 수치를 예측하여 필요한 실험 횟수를 크게 줄일 수 있는 시뮬레이션 기반 접근 방식이 점점 더 인기를 얻고 있다. 유체 흐름의 난류를 이해하고 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션을 통해 동일한 난류를 재현하려면 다양한 난류 모델을 사용해야 한다. 자동차 애플리케이션과 리소스 가용성에 따라 적합한 난류 모델을 선택하면 설계 주기를 단축하는 데 도움이 될 수 있다.      유체의 난류 모델링 난류는 압력과 속도의 혼란스러운 변화를 특징으로 하는 불규칙한 흐름을 일컫는 용어이다. 우리는 일상 생활에서 난류를 경험하며 공기 역학, 연소, 혼합, 열 전달 등과 같은 다양한 엔지니어링 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 하지만 유체 역학을 지배하는 나비에-스토크스 방정식은 매우 비선형적인 편미분 방정식이며 난류에 대한 이론적 해법은 존재하지 않는다. 난류는 광범위한 공간적, 시간적 규모를 포함하기 때문에 모델링과 시뮬레이션이 어려울 수 있다. 일반적으로 큰 와류는 난기류에 의해 생성된 에너지의 대부분을 전달하고 작은 와류는 이 에너지를 열로 발산한다. 이 현상을 ‘에너지 캐스케이드’라고 한다. 수년에 걸쳐 다양한 난기류 모델링 접근법이 개발되었으며, 가장 일반적인 세 가지 접근법을 간략히 설명하면 다음과 같다.   직접 수치 시뮬레이션(DNS) DNS에서는 모델이나 근사치 없이 미세한 그리드와 매우 작은 시간 단계를 사용하여 모든 규모에서 난기류를 해결한다. DNS의 계산 비용은 엄청나게 높지만 결과는 가장 정확하다. DNS 시뮬레이션은 난류장에 대한 포괄적인 정보를 제공하기 위한 ‘수치 실험’으로 사용된다.   대규모 와류 시뮬레이션(LES) 이름에서 알 수 있듯이 이 난류 모델링 기법은 큰 소용돌이를 해결하고 보편적인 특성을 가진 작은 소용돌이를 모델링한다. LES 시뮬레이션은 최소 길이 스케일을 건너뛰어 계산 비용을 줄이면서도, 시간에 따라 변화하는 난기류의 변동 요소를 자세히 보여준다.   레이놀즈-평균 나비에-스토크스 모델(RANS) RANS 방정식은 나비에-스토크스 방정식의 시간 평균을 취하여 도출되었다. 난기류 효과는 미지의 레이놀즈 응력 항을 추가로 모델링하여 시뮬레이션한다. RANS 시뮬레이션은 평균 흐름을 해결하고 난류 변동을 평균화하므로 다른 두 가지 접근 방식보다 훨씬 비용 효율적이다.   올바른 선택 - DNS, LES 또는 RANS 올바른 난류 모델을 선택하는 것은 모든 시뮬레이션의 중요한 측면이며, 이는 주로 시뮬레이션의 목적, 흐름의 레이놀즈 수, 기하학적 구조 및 사용 가능한 계산 리소스에 따라 달라진다. 학술 연구의 경우 DNS 시뮬레이션은 난류의 근본적인 메커니즘과 구조를 이해하는데 가장 적합한 결과를 제공한다. DNS는 레이놀즈 수가 낮은 경우에 적합하지만, 막대한 시간과 리소스가 필요하기 때문에 대부분의 산업 분야에서는 실용적인 선택이 아니다. 반면에 LES는 일반적으로 레이놀즈 수가 높은 복잡한 형상을 포함하는 산업용 사례를 처리하는데 적합한 옵션이다. LES가 생성하는 고충실도 결과물은 경쟁이 치열한 자동차 시장에서 중요한 한 차원 높은 성능 개선이 가능한 설계를 가능하게 한다. RANS 시뮬레이션은 LES에 비해 근사치의 범위가 넓기 때문에 정확도가 떨어진다. 그러나 정확도와 계산 비용 간의 균형으로 인해 RANS는 계산 리소스와 시뮬레이션 시간이 제한된 업계 사용자에게 일반적인 솔루션이다. 이 방법은 또한 짧은 시간 내에 여러 사례를 분석해야 할 때 널리 사용된다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

더욱 빠르고 효율적인 제품 개발을 위한 AI 기술 본격화 추진   제조산업에서도 AI(인공지능)에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편으로 실질적인 AI 도입과 활용에 대한 제조업계의 고민도 커졌다. 알테어는 시뮬레이션, HPC, 클라우드, 데이터 애널리틱스 등 자사의 기술 역량을 바탕으로 제조산업을 위한 AI 기술 개발을 가속화하고 있으며, 향후 본격적으로 제조시장에 확산시킨다는 전략을 내세웠다. ■ 정수진 편집장   ▲ 한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장은 제품 개발에서 AI의 활용이 구체화되고 있다고 짚었다.   제조산업에서 AI에 대한 관심이 높아지고, 도입과 활용이 확산되는 배경은 무엇이라고 보는지 제품의 생산 방식이 다품종 소량 생산 방식이 확대되면서 제품의 개발 주기가 꾸준히 짧아지고 있다. 이에 따라 제품 개발과 관련한 예측과 의사결정은 더욱 빨라져야 한다는 요구도 높다. 이를 위해 프로토타입을 만들어 실험하는 방식에서 컴퓨터와 CAE 소프트웨어를 사용하는 시뮬레이션으로 변화해 왔는데, 시뮬레이션 역시 해결해야 하는 과제가 있다. 시뮬레이션을 활용하려면 전문적인 엔지니어링 지식이 필요하고, 시뮬레이션에 걸리는 시간이 더욱 빨라지는 제품 개발 주기에 맞추기 어려워졌다. 시뮬레이션이 제품의 초기 개발에서 생산까지 더욱 폭넓게 쓰이는 상황이 시뮬레이션 기반의 의사결정에 걸리는 시간을 늘리게 된 측면도 있다. AI는 이에 대한 해결책으로 관심을 모으고 있다. 제조업체에서 실험 데이터와 해석 데이터가 상당히 쌓여 있는 상황인데, 이를 AI 학습에 활용해서 빠르게 인사이트를 얻고 제품 개발에 반영할 수 있겠다는 아이디어가 이제 구체화되고 있는 시점이라고 볼 수 있겠다.   최근 AI와 관련한 제조산업의 동향이나 이슈가 있다면 제조업체에서 해석 데이터와 실험 데이터가 쌓여 있기는 한데, 이 데이터가 각 엔지니어의 PC에 흩어져 있는 것이 현실이다. 이에 따라 여러 곳에 저장된 데이터를 통합 관리하는 시스템에 대한 요구가 있다. 또한, 이 데이터를 AI에 활용하기 위한 추가 가공의 자동화에 대한 목소리도 있다. 엔지니어링 데이터를 AI에 활용하기 위해서는 AI에 맞는 데이터의 전처리(pre-processing)가 중요하다. 전처리란, 아무렇게나 쌓여 있는 데이터를 분류하고 AI에 적용하기 위해 적절한 포맷의 데이터로 변환하는 작업을 가리킨다. 이 부분에서 많은 제조기업 고객사들이 데이터를 어떻게 가공해야 할 지에 대한 고민을 갖고 있기도 하다. 이전에는 파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어를 배워서 데이터 변환 코드를 만들어야 했는데, 알테어는 데이터를 자동으로 변환할 수 있는 솔루션을 제공해 쌓여 있는 데이터의 분류와 정제 과정을 더 쉽게 할 수 있도록 돕는다. 이런 부분에서 LG전자의 사레를 소개할 만하다. LG전자는 알테어와 협업해서 해석 엔지니어가 퇴근한 후에 해석 데이터를 취합하고 변환과 AI 학습까지 수행하는 자동화 시스템을 구축했다. 학습된 AI는 웹 환경에서 설계 엔지니어에게 필요한 데이터를 제공하고, 설계 엔지니어는 제품에 대한 치수나 조건을 입력하면 시뮬레이션을 거치지 않고 빠르게 가상 시험 결과를 확인할 수 있게 됐다. AI는 제품의 초기 개발 단계뿐 아니라 전체 개발 과정에 적용할 수 있다. 초기 단계에서는 실험에서 나온 데이터가 존재한다면 이를 기반으로 어떤 결과가 나올지 쉽게 확인할 수 있다. 이후 단계에서도 다양한 데이터를 학습해 추가적인 예측을 할 수 있고, 대시보드 등을 통해 누구나 데이터 및 예측 결과를 확인하거나, 몇 가지 조건을 입력해 새로운 예측을 할 수 있는 단계로 나아갈 수도 있다. 최종 단계의 데이터는 후속 제품이나 다른 제품을 개발할 때 활용하는 것도 가능하다.   제품 개발 사이클의 단축이라는 점에서는 시뮬레이션이 가져다 줄 수 있는 이점과 비슷한 부분이 있어 보인다. AI의 역할은 시뮬레이션을 보완하는 것인가, 아니면 시뮬레이션을 대신할 수 있는 것인가 지금은 AI가 기존의 시뮬레이션을 완전히 대체할 수 있는 단계는 아니다. 하지만 AI를 통해 제품의 초기 개발 단계에서 데이터 기반의 예측 결과를 빠르게 얻을 수 있고, 향후 설계를 위한 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 의미가 있다. AI를 학습시키기 위한 데이터는 필요하기 때문에 시뮬레이션은 여전히 중요하다. 지금의 상황은 실험이나 해석 데이터를 기반으로 AI를 통해 인사이트를 얻는 단계라고 볼 수 있다. 시뮬레이션이 자리잡기까지의 과정을 살펴보면, 초기에는 실험과 시뮬레이션을 함께 사용하다가 시뮬레이션 부분이 강화되면서 실험의 비중을 줄여 왔다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전하고 데이터가 더 많이 쌓인다면 AI가 확대되고 시뮬레이션이 줄어들 수도 있을 것 같다. 이런 흐름은 단계적으로 일어날 수도 있고, 제품별로 변화의 속도가 달라질 수도 있다고 본다.   ▲ 알테어는 시뮬레이션과 연계해 제조 분야에서 활용할 수 있는 AI 솔루션을 내세운다.   제조산업의 AI 활용을 위한 알테어의 기술 차별점은 무엇인지 알테어는 멀티피직스 시뮬레이션뿐 아니라 복잡한 시뮬레이션을 활용하기 위한 고성능 컴퓨팅(HPC)과 클라우드, 데이터 애널리틱스와 AI 등 폭넓은 기술 역량을 갖추었다는 점에서 차별점이 있다고 본다. 이는 온프레미스와 클라우드, CPU 컴퓨팅과 GPU 컴퓨팅을 모두 지원해 시뮬레이션 및 AI를 유연하게 활용하도록 도울 수 있다는 뜻이다.  알테어는 지난 2022년 데이터 기반 AI를 위한 머신러닝 분석 플랫폼인 래피드마이너(RapidMiner)를 인수하면서 AI 분야 진출을 시작했다. 래피드마이너는 제조뿐 아니라 BFSI(은행.금융.서비스.보험) 등 다양한 산업에서 활용할 수 있는 솔루션이다. 예를 들어, 고객 지원이나 불만사항에 대한 다응, 주가 예측 등에도 래피드마이너가 유용하다. 또한, 2023년부터는 래피드마이너 등 기존 제품군으로 AI 시장에 대응하는 것 외에 제조산업을 타깃으로 하는 특화 기술을 개발했고, 올해는 이 부분을 본격적으로 선보이고자 한다. 제조산업을 위한 알테어의 AI 기술로는 설계 탐색과 최적화를 위한 디자인AI(DesignAI), 비슷한 형상을 자동 인식하고 분류하는 셰이프AI(shapeAI), 해석 결과를 학습해 물리현상을 빠르게 예측하는 피직스AI(physicsAI), 시스템 레벨에서 빠른 3D → 1D 변환을 위한 롬AI(romAI)가 있다.  이런 AI 기술은 적은 수의 데이터로도 학습이 가능하며, 알테어의 기존 시뮬레이션 솔루션 제품군에 들어가는 형태로 제공되어 익숙한 인터페이스로 사용할 수 있다. 하이퍼메시(HyperMesh)에는 이미 피직스AI와 셰이프AI가 포함되어 있고 향후 심랩(SimLab)과 인스파이어(Inspire)를 비롯해 다양한 솔루션에 AI가 추가될 예정이다. 알테어는 래피드마이너를 활용한 데이터 기반의 AI와 시뮬레이션 기반의 AI를 모두 지원한다. 그리고 타사 솔루션의 데이터를 활용할 수 있는 개방성과 유연한 라이선스 사용도 장점으로 내세우고 있다.    향후 제조 분야의 AI 전망과 알테어의 전략을 소개한다면 AI에 대한 고객들의 기대치가 높다고 느낀다. 알테어는 지난 4월 4일 ‘AI 워크숍’을 진행했는데, 기업의 의사결정권자부터 현업 엔지니어까지 예상보다 많은 분들이 참여해 높은 관심을 보였다. 관심이 높은 만큼 실제 활용 방향에 대한 고민이 많다는 것을 알 수 있었다. 사용자의 기대치와 실제로 할 수 있는 것 사이의 거리, 알테어와 같은 솔루션 기업과 사용자인 제조기업의 시각차도 어느 정도 확인할 수 있었다. 이런 부분은 고객들을 많이 만나고 의견을 나누면서 간극을 좁혀야 할 것 같다. 당장 AI가 시뮬레이션을 완벽하게 대체하기는 어렵겠지만, 클라우드 기반의 통합 환경에서 시뮬레이션과 AI를 통합해 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 삼고 있다. 클라우드는 데이터의 통합 관리와 공유 측면에서도 이점이 있다고 본다. 시뮬레이션과 AI를 위해 대규모 데이터를 관리하기 어려운 소규모 기업은 클라우드의 장점에 주목할 만하다고 본다. 한편으로 보안 등의 우려를 가진 기업에게는 프라이빗 클라우드 환경을 제공해 데이터 보안을 유지하면서 알테어 원 클라우드와 동일한 환경에서 작업할 수도 있다. 알테어는 AI 솔루션 제품군을 빠르게 업데이트하면서 사용자의 피드백을 반영하고 있다. 고객들이 AI에 대해 갖고 있는 기대치 또는 눈높이가 상당히 높은 것으로 보여서, 이에 대응해 경쟁 우위를 확보하고자 노력 중이다. 제조 분야에서도 AI에 대한 관심이 높지만, 어떻게 활용할지에 대한 고민이 큰 상황으로 보인다. 알테어는 이런 부분에서 도움을 줄 수 있도록 AI 기술 개발과 함께 커스터마이징과 컨설팅 등을 폭넓게 제공하고자 한다. 본사의 개발팀과도 활발히 소통하면서 사용성이나 적용 범위 등에 대한 고객의 어려움을 덜고, 최대한 빠르게 고객이 원하는 AI를 구현할 수 있도록 할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

캐드앤그래픽스는 SIMTOS 2024 행사 기간 중 4월 4일과 5일에 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’를 진행했다. AI 제조 혁신과 디지털 트윈을 다룬 ‘디지털 제조 컨퍼런스(4월 4일)’와 스마트 공장 및 뿌리산업의 디지털 전환을 주제로 한 ‘뿌리산업 컨퍼런스(4월 5일)’을 통해 제조 분야 디지털 전환의 흐름을 짚고, 미래 혁신 전략과 사례를 살펴보는 자리가 마련됐다. ■ 정수진 편집장     한국공작기계산업협회의 김경동 선임본부장은 개회사에서 “최근 AI 기반 자율 제조와 디지털 전환의 가속화 등 트렌드가 제조산업의 변화와 혁신을 요구하고 있다. 이러한 변화와 혁신에 대응하기 위해서는 더욱 스마트하고 효율적인 생산 방식을 채택하여 산업 경쟁력을 강화하고, 지속 가능한 발전을 이룰 수 있도록 해야 한다”고 짚었다. 그리고 “이번 행사를 통해 변화에 대응하기 위한 해결책으로서 반도체, 자동차, 조선 등 수요산업과 절삭, 가공 산업의 AI 자율 제조 구현을 살펴보는 동시에, 제조업의 당면 과제 해결을 위한 다양한 솔루션과 방향성을 찾는 기회가 마련되길 바란다”고 전했다. 4월 4일 ‘디지털 제조 컨퍼런스’에서는 ‘AI 제조 혁신과 디지털 트윈’을 테마로 5편의 발표가 진행됐다. DN솔루션즈의 이병곤 부사장은 ‘절삭 가공 산업의 AI 기반 자율 제조’에 대해 소개하면서, 절삭 가공 등 공작기계 산업의 자율 제조 시스템 구축을 위한 모티베이션으로 반도체 산업과 자동차 산업의 사례를 들었다. 반도체 산업의 경우 지난 수십 년간의 노력을 통해 높은 수준의 무인 자동화를 이뤘으며, 2030년까지 공장 장비의 유지보수까지 무인화하는 자율제조 체계 구축을 추진하고 있다. 반면 공작기계 산업에서는 자동화의 진행이 상대적으로 느린 상황이다. 이병곤 부사장은 “자율주행자동차의 발전 단계외 비슷한 아키텍처를 공작기계 산업의 자율 제조에도 적용할 수 있을 것”이라고 짚었다. 이병곤 부사장은 다수 장비의 자율 운영을 위한 표준화 및 공장 전체의 엔지니어링 데이터와 운영 시스템을 통해 공장의 자율제조 구현이 가능할 것으로 보았다. 그리고 “DN솔루션즈는 데이터 플랫폼, 제조 실행 플랫폼, 의사결정 플랫폼 등 세 가지 플랫폼을 중심으로 공장의 디지털 트윈 및 표준 제어 솔루션 등 전체 아키텍처를 구성하고, 상향식(bottom-up)으로 필요한 기능을 갖추면서 AI 기반의 자율제조 비전을 실현해 나가고자 한다”고 전했다.   ▲ DN솔루션즈 이병곤 부사장   네이버 클라우드의 하정우 센터장은 ‘챗GPT 1년, 초거대 AI가 불러온 변화와 우리의 전략’을 주제로 발표를 진행했다. 발표에서는 올해 생성형 AI(generative AI)의 주요한 트렌드로 ▲글/그림/영상/오디오 등 다양한 AI 서비스의 본격화 ▲스마트폰이나 로봇 등에 탑재되는 온디바이스(on-device) AI ▲AI의 안전성과 책임을 강화하기 위한 노력 ▲실제 산업과 일상생활에서 의미 있는 성과 창출 ▲사람의 편향성이 투영된 합성 데이터의 문제 해결 등을 꼽았다. 하정우 센터장은 “제조산업은 생성형 AI의 도입이 상대적으로 늦을 것이라는 시각도 있지만, 결국 모든 산업이 생성형 AI의 영향을 받을 것”이라면서, “현장 전문가의 지식과 노하우를 AI가 학습함으로써 지속가능한 기술 공유 및 기업 능력 강화가 가능하며, 제조산업에 특화된 데이터를 활용해서 생성형 AI를 만들고 이를 로봇과 연계해 생산성을 높일 수 있다. 이처럼 아날로그 시대에 정의된 프로세스를 디지털화하는 것에 그치지 않고, 새로운 기술을 고려해 프로세스 자체를 새롭게 정의해야 디지털 전환의 효과를 크게 만들 수 있을 것”이라고 전했다.   ▲ 네이버 클라우드 하정우 센터장   HD현대미포의 김희원 상무는 ‘조선산업의 설계-생산이 일관화된 디지털 생산 플랫폼 구축 전략과 현황’에 대해 소개했다. 글로벌 환경규제, 경쟁국가와의 격차 감소, 고숙련 인력의 부족 등은 조선산업이 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 이에 따라 HD현대미포는 조선해양 산업의 미래 비전 수립하고 해양 모빌리티, 해양 디지털 솔루션, 해양 에너지 밸류체인의 구축 등을 추진하고 있다. 김희원 상무는 지능형 미래 조선소를 구현하기 위한 HD현대미포의 노력을 소개했다. HD현대미포는 네이버와 함께 대규모 AI 도입을 진행하는 한편, 지멘스와 협력해 4세대 조선 CAD 개발을 진행 중이다. 특히 디지털 조선소를 구현하기 위해 설계와 생산이 일관화된 디지털 제조 환경을 마련하는 데에 주력하고 있는데, 가상 공간에서 설계와 생산 검증을 진행하고 자동화 운영까지 단일 환경 기반으로 구현하는 것이 핵심이다. 또한, 김희원 상무는 BOM 자동 구축, 생산 공장의 시뮬레이션 기반 최적화, 시뮬레이션-생산 설비 연결, 생산 자동화 장비 개발 등 선박 블록 생산을 위한 디지털 매뉴팩처링 체계 구축 사례도 소개했다.   ▲ HD현대미포 김희원 상무   KAIST의 장영재 교수는 ‘AI 자율제조의 미래와 유연 공작셀 소개’를 주제로 한 발표에서 로봇이 자재를 갖고 필요한 공정으로 움직여 작업을 하는 셀(cell) 기반의 자동화 시스템이 전통적인 컨베이어 벨트 생산 시스템을 대체하고 있다고 전했다. 셀의 개념은 1980년대에 등장했지만 최근 기술의 발전에 힘입어 본격화되고 있다는 것이다. 장영재 교수는 “최근에는 자동화를 넘어서 자율화, 무인화로 패러다임이 바뀌고 있다”면서, “컨베이어 벨트를 대신하는 로봇, 인식과 판단을 위한 인공지능, 디지털 트윈 기반의 가상 검증, 소프트웨어의 원격 구축 및 업그레이드를 돕는 클라우드 등의 기술을 통해 변화하는 환경을 기계가 스스로 인식하고 자율적으로 판단, 행동하는 자율제조가 공장에 적용되고 있다”고 짚었다. 또한, 장영재 교수는 이런 자율제조 유연셀을 구현하기 위한 기술 개발 사례도 소개했다. 여기에는 ▲디지털 트윈을 통한 로봇의 가상 검증 및 로봇 동선 자동 설계 ▲외국인 작업자가 생산 스케줄을 수립/운영할 수 있는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 스케줄링 자율화 ▲이기종 로봇의 연결 및 단일 소프트웨어 기반 제어 등이 있다.   ▲ KAIST 장영재 교수   포스코DX의 김미영 상무는 ‘제조 혁신의 미래, 디지털 트윈 추진 사례’를 주제로, 제조산업의 생존과 경쟁력 강화를 위한 디지털화 전략을 제시했다. 김미영 상무가 꼽은 제조 디지털 전환 접근법은 ▲스마트한 현장의 센싱 ▲스마트한 현장 관찰 ▲스마트한 분석과 판단 ▲스마트한 시뮬레이션 ▲스마트한 제어 등 다섯 가지이다. “제조산업의 당면 과제 해결과 생존을 위해서는 기존 산업의 도메인 지식에 IT 기술을 접목해 디지털 전환을 추구해야 한다”고 짚은 김미영 상무는 “포스코는 세계 시장에서 경쟁력 있는 철강기업으로 자리매김하고자 지난 2015년부터 스마트화를 추진해 왔으며, 가상 환경에서 전체 가치사슬을 모니터링 및 시뮬레이션하고 실시간 원격 제어가 가능한 디지털 트윈 공장을 구축하고 있다”고 소개했다. 지능화 공장을 통해 제조 현장의 폭넓은 문제 해결 및 최적의 의사결정이 가능할 것으로 전망한 김미영 상무는 전체 공장에 걸쳐 연결과 협업을 중심으로 하는 ‘초연결 메타 팩토리’로 나아간다는 포스코의 비전을 소개했다.   ▲ 포스코DX 김미영 상무   같이 보기 : [포커스] 뿌리산업 컨퍼런스, 제조산업의 디지털 전환을 위한 노력 짚다     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

2024 스마트공장·자동화산업전이 3월 27일부터 29일까지 코엑스 전관에서 개최되었다. 이 전시회는 Smart Factory Expo(제9회 스마트공장엑스포), aimex(제34회 국제공장자동화전), Korean Vision Show(제12회 한국머신비전산업전) 등 3개의 전시회로 구성되었으며, 지속 가능한 공장(Make Your Factory More Sustainable)을 주제로 450개 업체, 2000여 부스, 6만여 명이 참가했다. ■ 최경화 국장     스마트공장엑스포 전시회 개최 한국산업지능화협회(이하 협회)와 코엑스가 공동 주최한 스마트공장엑스포는 코엑스 3층에서 개최되었으며, 산업 AI 기술을 적용하여 디지털 전환을 추진 중인 국내외 기업들의 수요·공급기업간 디지털 전환 협업사례, 산업현장 중심의 최신 기술 및 동향을 소개했다. 이번 전시회에는 LS 일렉트릭, 한국미쓰비시전기오토메이션, 한국지멘스, 로크웰오토메이션코리아, LG CNS, CJ올리브네트웍스, SK주식회사 C&C, 한화로보틱스 등 다양한 기업들이 참여했다. 한국지멘스에서는 “생산을 위한 혁신 가속화”를 주제로 디지털 트윈, 인더스트리 엣지, SIMATIC 로봇 통합솔루션을 선보였다. 한국미쓰비시전기오토메이션은 FA기술과 IT를 활용하여, 개발·생산·보수의 토탈 코스트를 절감하는 FA-IT 통합솔루션 ‘e-F@ctory’ 등 지속가능한 미쓰비시의 디지털 솔루션을 공개했다.  SK C&C는 고객과 사회의 통합 디지털 전환 파트너로서 AI/Cloud/Digital Manufacturing/Digital ESG 등 디지털 실행 가속화를 통한 SK의 미래전략을 선보였으며, 메가존 클라우드는 클라우드 도입시 컨설팅과 전략, 구축, 운영에 대한 라이프사이클의 체계적인 방법론을 바탕으로 고객의 니즈에 맞는 I.P.A.D (Infrastructure, Platform, Application, Data) 오퍼링 서비스 솔루션을 전시했다.   산업지능화 컨퍼런스, 제조분야 데이터 & AI 활용 소개 전시회 부대행사로 3월 28~29일에는 ’산업지능화 컨퍼런스‘가 ‘Sustainable DX, Discover Your Digital Potential’ 지속가능한 미래를 위한 제조산업의 디지털 혁신을 주제로 개최되었다. 이번 콘퍼런스에서는 ▲산업 AI 도입을 통한 생산성 향상 ▲인공지능 아키텍처 ▲ESG 및 탈탄소 실현 ▲데이터 금융 ▲밸류체인 지능·고도화 ▲자율제조화 등 혁신적 변화를 가속화하는 기술·솔루션, 적용 사례를 선보였다.  이번 콘퍼런스는 양일 각각 5개의 기조연설과 제조지능화, 데이터 플랫폼, 디지털 트윈 등 개별 기술 세션으로 진행되었다. 1일차 기조세션으로 한국지멘스 디지털 인더스트리 백광희 상무는 ‘지멘스가 제시하는 제조산업의 탈탄소화 미래’라는 제목으로 기조강연을 진행했다. 지속 가능성으로의 전환을 위해서는 제품 라이프사이클 전반에 걸친 디지털화가 필수적이라며, 지멘스의 탄탄소화를 선도하는 기술을 활용한 구체적인 사례를 소개했다. LG CNS 명창국 담당은 ‘로보틱스, AI 발전이 가져온 스마트 로지스틱스 확장’이라는 제목으로 발표했다. 퍼스트마일(FirstMile), 미들마일(MiddleMile) 그리고 라스트마일(LastMile)은 제품이 생산에서 최종 소비자에게 도달하기까지의 여정 단계를 나타낸다. 옴니마일(OmniMile)은 이 모든 단계, 개념을 포괄하며, 물류 과정의 모든 단계가 서로 연결되어 있으며, 통합적인 관점에서 AI와 로봇 기반으로 자동화되고 최적화되어야 함을 의미한다. 명창국 담당은 “코로나19 전후로 이커머스의 급성장에 따른 라스트마일에 대한 관심과 투자가 최근 생산공정에서의 무인화, 지능화, 자율화 즉 퍼스트마일로 빠르게 확대되고 있다”고 밝혔다. SK C&C 방수인 그룹장은 ‘Twin Transition, 제조업 ESG 실행 가속화를 위한 디지털 전략’이라는 제목으로 발표했다. 탄소배출량의 낮고 높음, 수출 기업의 여부와 상관없이 사실상 국내의 모든 기업 경영에 영향을 미치고 있는 ESG 대응과 준비에 대해, Twin Transition이라는 거대한 화두에서 디지털 전략을 활용하고 ESG를 가속화하기 위한 SK의 전략과 실행 노력에 대해 소개했다. 메가존클라우드 김영상 부사장은 Smart Workplace 구현을 위한 Smart Space 추진 전략 및 사례라는 제목으로 메가존의 스마트 스페이스 사업을 소개를 통해 스마트 빌딩 등 공간의 디지털화를 위한 비즈니스 접근 전략과 사례에 대해 소개했다. 스마트제조혁신추진단 안광현 단장은 ‘중소기업 디지털 제조혁신 전략’이라는 제목으로 정부가 중소제조업 디지털 제조혁신을 지속적으로 추진하기 위해 지난해 9월 발표한 ‘신 디지털 제조혁신 추진 전략에 대해 소개했다. 과거 2019년~2022년 1기 스마트공장 정책이 3만개 달성을 목표로 ‘양적 확대’를 통한 기반조성 집중해왔다면, 이번 2024년~2027년 2기 정책은 민간이 주도하고 정부가 지원하는 ‘스케일업’ 정책이다. 안 단장은 이를 구현하기 위한 현장 수요를 반영한 기업 DX역량 수준별(우수, 보통, 취약) 지원체계 구축, 제조데이터 기반 제조 혁신 생태계 조성, 민간·지역 주도의 협력 네트워크 강화, 기술력 있는 공급기업 육성이라는 총 4개의 핵심전략에 대해 소개했다. 대표적인 정책은 ‘자율형공장’으로, 2027년 20개의 자율형공장 구축을 목표로 하고 있다고 밝혔다.     2일차 기조세션에서 다쏘시스템코리아 양경란 총괄대표는 ‘지속가능한 제조체계를 완성하는 버추얼트윈 UniVeRse’에 대해 소개했다. 시스코 시스템즈 코리아 임근수 이사는 ‘제조업의 진화, 스마트 팩토리를 넘어 DX의 세계로’라는 제목으로 발표했고, 한국미쓰비시전기오토메이션 미즈시마 카즈야 부장은 ‘글로벌 경쟁에서 이기기 위한 제조현장 개혁: 성공적인 DX의 필수조건에 대해 소개했다.  델 테크놀로지스 최영복 상무는 제조 산업을 위한 생성형 AI 전략과 솔루션 및 활용 사례를, 인도네시아 국가개발기획부/바페나스 아말리아 아디닝가위디아산티 경제부 차관은 ‘블루 이코노미 혁신을 통한 인도네시아 경제 전환 추진’에 대해 소개했다. 또한, 협회는 이번 전시회에서 ‘KOIIA ENC 기업지원라운지’를 마련하여 대·중견·중소기업별로 참여가 가능한 지원사업 및 혜택 안내까지 패키지 상담을 지원했다. 한국산업지능화협회 김도훈 회장은 ”탄소중립과 디지털화에 따른 산업구조 전환은 기업의 사업전환을 촉발함에 따라 협회가 전문성을 보유한 디지털 전환을 바탕으로 기업이 맞닥뜨린 고충을 선제적으로 해결할 수 있도록 실효성 있는 컨설팅을 제공할 계획”이라며 “앞으로도 협회는 우리기업의 산업DX 및 사업전환에 필요한 기업 진단부터, 맞춤형 컨설팅, 인증 등 연계 지원을 통해 새로운 도약의 기회를 제공하는 역할을 수행할 것이다”라고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

로크웰 오토메이션이 지난 3월 열린 ‘2024 스마트공장·자동화산업전’에 참가해 생산 최적화부터 디지털 전환과 지속가능성을 위한 자사의 기술을 선보였다. 로크웰 오토메이션은 생산/제어 설비부터 클라우드 및 AI(인공지능) 소프트웨어까지 폭넓은 솔루션 포트폴리오를 바탕으로 제조기업의 빠른 디지털 전환을 지원한다는 비전을 소개했다. ■ 정수진 편집장   제조 혁신을 위해 클라우드와 AI에 대한 관심 증가 로크웰 오토메이션의 스콧 울드리지 아태지역 사장은 로크웰 오토메이션의 연례 스마트 제조 리포트 내용을 인용해 “에너지 비용, 물가, 인건비의 상승에 대응하기 위한 자동화와 최적화가 제조산업이 꼽은 주요 과제였다. 또한, 많은 기업이 기술 투자를 늘릴 계획을 갖고 있는데, 기술 투자 분야 중에서는 클라우드와 SaaS(서비스형 소프트웨어)가 몇 년간 각광을 받고 있다. 제조 플랫폼을 쉽고 일관된 방식으로 배포하는 데에 기업들이 관심을 가진 것으로 볼 수 있다”고 소개했다. 로크웰 오토메이션에 따르면, 물가 상승과 인력 부족 문제에 대응해 생산성을 높이기 위한 목적으로 기업들이 AI에 대한 투자를 확대하고 있는 것으로 나타났다. 특히 생성형 AI 및 인과추론 AI가 많은 관심을 받고 있으며, 이미 투자 성숙 단계에 접어든 기업도 적지 않은 상황이다. 로크웰 오토메이션의 설문조사에서는 응답 기업의 85%가 AI 도입 계획이 있다고 답했다. 제조산업에서 AI를 활용하는 목적으로는 품질 개선, 사이버 보안, 로보틱스, 경로 최적화, AMR(자율 이동 로봇) 등이 꼽히면서, AI는 산업 자동화의 핵심 기술로 자리매김할 전망이다.   ▲ 공장의 VR 시뮬레이션을 위한 로크웰 오토메이션의 에뮬레이트3D 플랫폼   스마트한 디지털 제조의 지향점은 자율 운영 공장 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표이사는 “전 세게 디지털 전환 시장은 작년 9372억 달러 규모이고, 오는 2032년에는 7조 33억 달러까지 성장할 것”이라면서, “특히 제조 시스템과 공장이 많은 아시아 태평양 지역은 시장 비중은 낮지만 가장 빠르게 성장할 전망”이라고 소개했다. 이런 성장세의 배경으로는 최신 기술의 발전과 함께 코로나19 이후 비즈니스 운영의 디지털화에 대한 요구가 늘어난 점이 꼽힌다. 로크웰 오토메이션이 제조 디지털 전환의 핵심으로 꼽은 것은 ‘스마트 제조’이다. 스마트 제조는 생산 최적화, 직원 역량 강화, 탄력성 구축, ,지속가능성 추진, 트랜스포메이션 가속화 등의 비즈니스 결과를 목표로 한다.  로크웰 오토메이션은 미래의 자동화 공장이 사람의 개입을 최소화하면서 스스로 학습하고 최적화하는 형태가 될 것으로 보고 있다. 또한, 자동화 역량의 개선과 적응형 기술의 결합을 통해 자율 운영 공장으로 진화할 것으로 전망한다. 울드리지 사장은 “로크웰 오토메이션은 산업 자동화 및 디지털 전환 분야의 전문 기업으로서 산업 트렌드를 이해하고 기술 전문성을 갖추고 있다. 이런 역량을 바탕으로 최근의 주요한 트렌드인 자율 운영 분야에 대응하고 있다”고 설명했다. 로크웰 오토메이션은 제조 엔지니어와 데이터 과학자의 참여를 통해 AI 기술을 내재화하고 있으며, 다양한 기술을 추가할 수 있는 비선형성과 알고리즘 기반의 최적화를 지원한다. 또한, 엔비디아와의 파트너십을 통해 AI 칩으로 제조 데이터를 분석하고 자율 운영 공장으로 발전시켜 나간다는 계획을 소개하기도 했다.   ▲ 로크웰 오토메이션은 스마트공장·자동화산업전에서 디지털 제조를 위한 자사의 기술을 소개했다.   디지털 제조를 위한 기술 포트폴리오 제공 로크웰 오토메이션은 디지털 제조를 위한 자사의 핵심 역량으로 신규 공장 설계, 자동화 및 제어, 생산 물류, 에지 컴퓨팅 및 클라우드 등 폭넓은 기술 포트폴리오를 소개했다. 공장 및 생산 라인의 설계를 위해서 로크웰 오토메이션은 시뮬레이션 기반으로 공장을 건설하기 전에 테스트와 최적화를 할 수 있는 에뮬레이트3D(Emulate3D) 플랫폼을 제공한다. 자동화/제어 영역에서는 챗GPT(ChatGPT)로 빠르게 제어 코드를 생성하고, 개별 제어기에 AI를 내장해 빠른 문제 해결을 지원한다. 생산 물류 분야에서는 AI를 활용해 AGV(무인 운반 차량)의 효율적인 이동 경로를 생성하거나 이동형 로봇, 독립 카트 등의 기술을 적용해 창고 . 생산 시설 . 창고의 사이클을 자동화할 수 있도록 돕는다. 에지/클라우드를 위해서는 드라이버/PLC/에지에 AI를 탑재해 다수의 현장을 한 곳에서 관리하거나 ERP와 연결하는 등의 이점을 제공한다. 또한 MES(제조 실행 시스템), 데이터 애널리틱스 및 시각화 등을 위한 제조 산업 클라우드를 지원한다. 사이버 보안도 클라우드와 AI의 도입 과정에서 중요한 요소인데, 로크웰 오토메이션은 고객사의 시스템 구축 및 운영을 위해 직접 모니터링을 지원하며 엔지니어링 서비스와 원격 모니터링을 연중 무휴로 제공하고 있다. 이용하 대표이사는 국내 스마트 공장의 시장 가능성에 대해서 긍정적으로 전망했다. 또한 “무엇보다 디지털 전환은 빠르게 시작하는 것이 중요하다. 로크웰 오토메이션은 공장의 설계와 운영, 사이버 보안, 유지보수를 위한 폭넓은 솔루션과 서비스를 제공한다. 또한 디지털 전환을 위한 기술, 인력, 경험, 사례를 갖고 있는 것도 강점이다. 이를 바탕으로 제조산업 고객의 디지털 전환을 효과적으로 지원할 것”이라고 전했다. 울드리지 사장은 “한국은 디지털 기술 도입의 선두주자라고 생각한다. AI, 클라우드, 에지 등의 기술 개발에 있어서도 한국이 글로벌 시장을 선도하면서 회복탄력성을 갖춘 제조 환경을 확산시키는 데에 기여할 것으로 기대한다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

마이다스아이티가 지난 4월 16일 CAE 기술 콘퍼런스인 ‘MTS SQUARE 24’를 개최했다. ‘사람을 위한 기술, 새로운 세상과 연결’을 테마로 한 이번 이벤트에서 마이다스아이티는 자사의 CAE 기술 로드맵을 소개하는 한편, CAE 기술 연구와 활용 사례 및 첨단 기술의 미래에 대한 인사이트 등을 소개했다. ■ 정수진 편집장     CAE의 진입장벽 낮추는 기술 개발 이번 행사에서 마이다스아이티 김종성 프로는 “시뮬레이션의 목적은 설계 단계에서 많은 문제점을 컴퓨터 소프트웨어를 통해 발견하고 해결하는 것”이라면서, 설계자가 손쉽게 활용할 수 있는 CAE 솔루션과 기술 개발 방향에 대해 소개했다. 디지털 전환, ESG(환경·사회적 책임·거버넌스) 등 시대 변화에 따라 시뮬레이션의 필요성이 늘고, 설계자의 시뮬레이션 활용도 확대되고 있다. 김종성 프로는 “한편으로 CAE가 발전하면서 CAE 소프트웨어가 공부해야 하는 학습의 대상이 되었다”고 짚었다. CAE를 효과적으로 수행하고 결과를 이해하기 위해서는 공학 지식을 바탕으로 해석을 위한 수치해석 모델을 만들어야 한다. 또한, 원활한 해석을 할 수 있도록 해석 대상을 작게 나누는 메시(mesh)를 만들어야 한다는 점도 CAE의 접근성을 떨어뜨리는 한계로 지적되어 왔다. 김종성 프로는 “이를 해소하기 위해 마이다스아이티는 메시프리(meshfree) 기술을 적용한 ‘마이다스 메시프리’를 개발했다”고 소개했다. 마이다스 메시프리는 형상을 불러오고 해석 조건을 설정한 후 해석을 진행해 결과를 분석하는 3단계 프로세스를 제공한다. 또한 설계 변경 내용을 빠르게 반영하는 오토 업데이트를 제공하면서 전반적인 해석 퍼포먼스를 높이는 데에 주력했다. 마이다스아이티는 향후 마이다스 메시프리에서 스폿 용접, 라인 용접, 볼트 정의 등을 자동 연결할 수 있는 연결성을 강화할 계획이다.     기업의 시뮬레이션 문화 정착에 기여할 것 또한, 마이다스아이티는 최적설계를 위한 다분야 통합 솔루션인 ‘마이다스 NFX’를 제공한다. 지난 2008년 공급을 시작한 마이다스 NFX는 유동해석 . 구조해석 . 위상최적화를 연계할 수 있고, 실무에서 많이 쓰이는 핵심 기능의 편의성을 높이는 방향으로 개발되고 있다. 김종성 프로가 소개한 마이다스 NFX의 개발 방향은 편의성, 연결성  기술지원 강화 등이다. 마이다스  NFX는 UI(사용자 인터페이스)와 워크플로를 더욱 직관적이면서 간결하게 만들 예정이다. 파트간 연결 기능이나 열유동 . 열응력 해석 연계 등 해석 분야간 연결성을 높이는 한편, 나스트란, 아바쿠스, 앤시스 등의 CAE 솔루션과의 호환성도 강화할 계획이다. 김종성 프로는 “마이다스 NFX는 지금까지 1000여 라이선스를 공급하면서, 연구자가 아닌 엔지니어 중심의 개발로 블루오션 시장을 공략하고 있다. 마이다스 NFX를 통해 기업의 시뮬레이션 문화 정착과 제품 개발 실무자의 역량 강화에 기여하고자 한다”고 전했다.   신규 패키지 및 AI 가술 지원 등 로드맵 소개 마이다스아이티는 기술지원을 강화할 계획인데, 여기에는 기술지원에 AI(인공지능)를 활용하는 것도 포함된다. 마이다스아이티가 축적한 기술자료와 다양한 분야의 해석 보고서, 기술지원 문건 등을 AI가 학습해 효과적인 고객 지원이 가능할 것이라는 설명이다. 김종성 프로는 “테스트 결과 사용자의 요구에 맞춰 기술문서, 보고서, 동영상 등 다양한 자료를 제공할 수 있어 AI의 가능성을 확인했다”면서, “향후 기존 소프트웨어에 AI 기술지원 기능을 결합할 계획도 있다”고 소개했다. 이외에, 김종성 프로는 마이다스 NFX와 마이다스 메시프리 및 기술 지원을 결합한 ‘마이다스 MTS’ 패키지도 소개했다. 마이다스 MTS는 실무에서 많이 쓰이는 해석 작업을 하나의 라이선스로 활용할 수 있다는 점을 내세운다.     사람을 위한 기술과 함께 살아가는 방법 고민 이번 MTS SQUARE 24 행사에서는 ‘사람과 AI’, ‘사람과 시뮬레이션’, ‘사람을 위한 기술’ 등의 주제로 국내 연구자들의 CAE 기술 개발 내용이 소개되었으며, 발전하는 기술을 어떻게 이해하고 활용해야 할 지에 대한 인사이트를 얻을 수 있는 기회가 마련됐다. 아주대학교의 이진우 교수는 생성적 설계(제너레이티브 디자인) 기법을 활용해 새로운 음향 특성을 가진 메타구조체를 개발한 내용을 소개했고, 영남대학교의 유기수 교수는 전기자동차 배터리의 열거동과 열폭주 현상을 CAE로 예측하기 위한 방법론을 소개했다. 건국대학교의 김창완 교수는 꾸준히 확대되고 있는 다중물리해석(멀티피직스 해석)이 발전하고 있는 방향에 대해 짚었다. 자동차부품산업진흥재단의 김명섭 전문위원은 국내 제조산업의 지속 성장을 위한 디지털 전환의 필요성과 추진 전략을 설명했다. 경희대학교의 김상욱 교수는 더 이상 피할 수 없는 AI와 사람의 ‘공존’을 위해 어떤 가치를 추구해야 할 지 짚고, UCLA의 데니스 홍 교수는 로봇 기술의 본질은 결국 사람을 위한 것이라고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

워크스테이션은 렌더링과 해석 등 전문 분야에 쓰이고 있으며, 최근에는 성장하는 인공지능 분야에도 대응하고 있다. 이런 분야에서 많은 양의 데이터를 빠르게 처리하기 위한 워크스테이션의 성능은 꾸준히 중요한 요구사항 중 하나로 여겨지고 있다. 특히 핵심 연산을 담당하는 CPU 코어의 수가 많을 수록 워크스테이션의 전반적인 성능도 높아진다. 한국레노버는 AMD CPU를 탑재한 씽크스테이션(thinkStation) 워크스테이션의 신제품을 발표하면서, 늘어난 CPU 코어로 더 높은 성능을 제공한다는 점을 강조했다. ■ 정수진 편집장     최대 96코어의 라이젠 스레드리퍼 프로 CPU 탑재 레노버는 2023년 6월 인텔 CPU 기반의 씽크스테이션 P5/P7/PX 라인업을 출시했는데, 이번에 발표된 씽크스테이션 P8은 큰 틀에서 이들 제품과 비슷한 특징을 갖고 있다. 가장 큰 차이점이라면 AMD의 라이젠 스레드리퍼 프로 7000WX(Ryzen Threadripper PRO 7000WX) 시리즈 CPU를 탑재했다는 것이다. 씽크스테이션 P8은 스레드리퍼 프로 7945WX부터 7995WX까지 CPU를 선택할 수 있는데, 가장 높은 사양의 7995WX는 96 코어 192 스레드를 제공한다. 씽크스테이션 PX에서 선택할 수 있는 최고 사양인 인텔 제온 플래티넘 8490H의 60 코어보다 많다.  AMD코리아의 김홍필 이사는 스레드리퍼 프로 7000WX 시리즈가 늘어난 코어 수를 바탕으로 더 높은 성능을 제공한다고 소개하면서. 특히 렌더링이나 시뮬레이션 등의 작업에서는 CPU 코어의 수가 작업 속도에 많은 영향을 준다고 짚었다. “2D CAD에서는 코어 수가 작업 속도에 주는 영향이 상대적으로 적지만, 최근에는 제조뿐 아니라 건설 설계에서도 2D에서 3D CAD로 전환이 일어나고 있다. 또한 시뮬레이션의 사용이 확대되면서 CPU 성능에 대한 요구가 늘고 있다”는 것이 김홍필 이사의 설명이다.   고성능 워크스테이션을 위한 구조 설계 및 성능 제공 또한 씽크스테이션 P8은 AMD 라데온 프로 W7900 등 하이엔드 GPU를 3개까지 탑재할 수 있고, PCIe Gen 5 슬롯, 8채널 메모리 아키텍처 등 고사양 워크스테이션을 위한 기능을 지원한다. 고성능의 하드웨어인만큼 열이 많이 발생하게 되는데, 씽크스테이션 P8은 P5/P7/PX과 마찬가지로 고성능 스포츠카 업체 애스턴마틴과 함께 설계한 섀시 디자인으로 이를 해결하고자 했다. 한국레노버의 이형우 상무는 “씽크스테이션 P8은 CPU, GPU, 저장장치 및 파워 섹터로 내부 공간을 나누고 각 섹터별로 냉각팬을 장착했다. CPU 팬과 서멀 장치를 이중으로 구성하고, CPU의 위아래에 4개씩 메모리 슬롯이 있어서 효율적인 열 관리가 가능하다. 전반적으로 공기 흐름이 원활하도록 내부를 디자인하면서, 내부 컴포넌트를 손쉽게 탈부착 및 교체할 수 있게 했다”고 설명했다. 씽크스테이션 P8은 타워형 데스크톱 워크스테이션이면서 데이터센터에도 유연하게 적용할 수 있도록 랙 구성에 최적화됐다. 밀스펙 테스트를 거쳐 내구성과 안정성을 확보하고, ISV 인증을 통해 산업별 전문 소프트웨어를 안정적으로 사용할 수 있도록 한다. 이외에 원격으로 워크스테이션을 사용하도록 돕는 TGX 솔루션을 통해 원격 업무에 대응할 수 있게 했다.   ▲ 레노버는 효율적인 열 관리를 위해 씽크스테이션 P8의 내부를 디자인했다.   AI 시장에 대응해 워크스테이션 비즈니스 성장 추진 한국레노버의 신규식 대표는 “워크스테이션은 시뮬레이션을 통해 자연세계의 새로운 지식을 얻고 이를 산업에 적용하는 데에 중요한 역할을 하고 있다”면서, “특히 챗GPT가 등장하면서 워크스테이션 시장에서도 생성형 AI가 주요한 이슈로 떠오르고, 이에 대응하려는 노력이 강화되고 있다. 생성형 AI와 LLM(대규모 언어 모델) 등을 중심으로 워크스테이션 시장이 성장할 것으로 보인다”고 전했다. AI는 빠르게 발전하고 있으며 모든 기업이 AI 관련 활동을 확대하고 있다. 컴퓨팅 성능이 발전하면서 AI가 본격적으로 구현되고 있는 상황인데, AI 서비스를 배포하기 전에 워크스테이션으로 테스트를 하거나 서버와 데이터센터가 아닌 워크스테이션에서 AI 환경을 구현하려는 움직임도 확산되는 것으로 보인다. 레노버는 이런 흐름이 워크스테이션 시장에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대하고 있다. 신규식 대표는 레노버의 강점으로 글로벌 공급망과 함께 비즈니스 전략의 실행 능력을 꼽았다. 비슷한 전략이라도 하드웨어/소프트웨어 파트너 및 워크스테이션 전문 파트너와 협력해 효과적으로 실행할 수 있는 것이 레노버의 차별점이라는 설명이다. 또한 신규식 대표는 레노버의 워크스테이션 비즈니스가 꾸준히 성장하고 있다면서, 전반적인 성장 모멘텀을 확보해 올해는 시장 평균보다 높은 성장률을 목표로 삼고 있다고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.