캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계

CNG TV는 지난 2월 17일 ‘자율제조 핵심기술, SDM과 AI의 만남’을 주제로 자율 제조의 핵심 기술인 소프트웨어 정의 제조(Software Defined Manufacturing : SDM)와 인공지능(AI)의 융합에 대해 설명하는 시간을 마련했다. AI를 기반으로 변화하고 있는 자율제조 트렌드와 향후 나아갈 방향, 그리고 실제 사례에 대해 소개되었다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자 

▲ 왼쪽부터 디지털지식연구소 조형식 대표, 인더스트리4.0협회 박한구 명예회장

이날 웨비나는 디지털지식연구소 조형식 대표가 사회를 맡고 한국인더스트리4.0협회 박한구 명예회장이 발표자로 참여해, 자율 제조의 핵심 기술인 소프트웨어 정의 제조와 인공지능의 융합에 대해 설명했다.

자율 제조의 필요성

박한구 명예회장은 인더스트리 4.0의 성공 사례를 통해 자율 제조의 필요성에 대해 강조했다. “소프트웨어 정의 제조는 하드웨어와 소프트웨어의 분리를 통해 제조업체가 더 유연하게 대응할 수 있도록 한다”며, “AI 설루션의 도입이 제조 현장의 자동화와 효율성을 높이는데 중요하다”고 설명했다. 또한 중소기업의 스마트화 및 자동화를 위한 정부 지원 사업의 필요성을 언급하면서, 한국이 소프트웨어 중심의 제조 강국으로 성장하기 위해 필요한 변화와 교육의 중요성에 대해 강조했다.

디지털 혁신이 가속화되면서 제조업도 빠르게 변화하고 있다. 특히, 소프트웨어 정의 제조가 제조업의 새로운 패러다임으로 자리잡고 있다. 이는 기존의 하드웨어 중심 제조 방식에서 벗어나 소프트웨어를 핵심 요소로 활용하는 접근 방식으로, 스마트 공장과 인공지능 기반 자동화를 넘어서는 개념이다.

SDM의 등장과 발전

SDM은 기존의 제조업과 달리, 소프트웨어를 통해 공정을 유연하게 조정하고 최적화하는 방식이다. 이는 2018년 엔비디아의 젠슨 황이 발표한 ‘소프트웨어 정의 자동차(SDV)’ 개념에서 시작해, 이후 제조업으로 확장되었다. SDM은 제조 공정에서 하드웨어와 소프트웨어를 분리하여, 다양한 장비와 시스템이 플러그 앤 플레이 방식으로 운영될 수 있도록 하는 것을 목표로 한다.

전통적인 제조업에서는 특정 공급사의 장비를 도입하면 그 회사의 소프트웨어와 시스템을 계속 사용할 수밖에 없는 구조적 한계가 있었다. 그러나 SDM은 이러한 종속성을 줄이고, 제조업체가 원하는 방식으로 생산 시스템을 운영할 수 있도록 유연성을 제공한다. 또한, 인공지능과 데이터 분석 기술을 활용하여 예측 유지보수(predictive maintenance)를 구현하고, 생산성 향상과 비용 절감 효과를 극대화할 수 있다.

한국 제조업의 도전과 과제

현재 한국의 제조업 환경에서는 SDM의 도입이 더디게 진행되고 있다. 특히, 중소기업은 여전히 ERP(전사 자원 관리), MES(제조 실행 시스템), SCM(공급망 관리)과 같은 기존 IT 설루션 도입에도 어려움을 겪고 있으며, 소프트웨어 중심 제조로 전환하는데 필요한 인프라와 인력이 부족한 상황이다. 반면, 대기업은 자체 IT 인프라를 갖추고 있음에도 불구하고, 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있는 독자적인 소프트웨어 생태계를 구축하는 데 어려움을 겪고 있다.

박한구 명예회장은 “소프트웨어 정의 제조는 단순한 기술 변화가 아니라 제조업 패러다임의 전환을 의미한다”며, “하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심으로 이동하는 이 과정에서 한국 제조업이 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해서는 SDM의 도입을 서둘러야 한다”고 말했다.

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