[포커스] PTC, “제조 산업의 라이프사이클을 AI로 혁신한다”

PTC가 한국 지사 설립 33주년을 맞아 제조 산업의 미래를 선도하기 위한 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’ 비전과 AI(인공지능) 전략을 발표했다. 이 전략의 핵심은 설계부터 유지보수에 이르는 제품 수명주기 전반의 데이터를 유기적으로 연결하고, 이를 기반으로 제조산업에서 AI의 효율을 극대화하겠다는 것이다. PTC는 신뢰도 높은 제품 데이터 기반과 주력 설루션에 내재화된 AI 기술로 제조 경쟁력 강화를 돕겠다고 전했다. ■ 정수진 편집장

신뢰도 높은 제품 데이터 기반으로 AI 접목

PTC 코리아의 김도균 대표 겸 본사 부사장은 “PTC는 단순히 CAD나 PLM 설루션을 제공하는 기업을 넘어, ‘인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’을 구현하는 기업으로 진화하고 있다”고 소개했다. ‘인텔리전트 제품 라이프사이클’ 비전의 핵심은, 복잡해지는 제조 환경에서 데이터를 체계적으로 관리하고 AI를 적용하여 기업의 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 것이다. 김도균 대표는 “성공적인 AI의 도입과 활용을 위해서는 먼저 ‘신뢰할 수 있는 제품 데이터 파운데이션(Product Data Foundation)’을 구축해야 한다”고 설명했다.

제조산업에서는 AI가 잘못된 정보를 생성(hallucination)하거나 일관성이 부족한 답변을 내놓는 것이 특히 치명적일 수 있다. 이를 막기 위해서 PTC는 설계(CAD), 제품 수명주기 관리(PLM), 애플리케이션 수명주기 관리(ALM), 서비스 수명주기 관리(SLM) 등에서 발생하는 데이터를 구조화하고, 이를 통해 AI가 일관되고 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있는 기반을 만드는 것이 최우선 과제라고 보고 있다.

PTC 코리아의 이봉기 사업개발담당 마스터는 “제품의 복잡성 증가를 관리하는 것뿐 아니라 이를 경쟁우위로 전환하기 위해서는, 다양한 시스템에 파편화된 채로 존재하는 정형 및 비정형 데이터를 온톨로지(ontology)와 시맨틱(semantic) 모델로 유기적으로 연결해야 한다. 이를 통해서 데이터의 맥락(context)을 확보하고, 유의미한 정보를 얻을 수 있게 된다”고 설명했다.

▲ 국내 사업 전략을 설명한 PTC 코리아 김도균 대표

제품 수명주기 전반에 걸친 AI 에이전트

이런 비전에 따라 PTC는 제품 데이터 파운데이션 위에 AI 기술을 탑재하여 제품 기획부터 폐기까지 전 과정을 혁신하겠다는 전략을 제시했다. CAD, PLM, ALM, SLM 등 자사의 주요 설루션 라인업에 에이전트의 형식으로 AI 기능을 도입한다는 로드맵도 소개했다. 일부 AI 에이전트는 이미 제공되고 있으며, 올해부터는 여러 AI 에이전트가 본격 추가될 전망이다.

ALM

코드비머(Codebeamer)를 중심으로 하는 ALM 영역에서는 복잡한 요구사항을 관리하고, 소프트웨어의 안전성을 검증하는 데에 생성형 AI를 활용한다.

요구사항 분석 및 규제 검증 : AI가 사용자가 작성한 요구사항을 분석하여 국제 시스템 엔지니어링 표준 위반 여부를 자동으로 판별한다. 규칙을 위반한 경우, AI가 수정 제안을 하거나 예시를 제공하여 규제 대응 시간을 줄일 수 있게 한다.
테스트 케이스 자동 생성 : 요구사항을 선택하면 AI가 이를 검증하기 위한 테스트 조건과 단계를 자동으로 생성해 준다. 또한 기존 테스트 케이스와의 중복 여부를 분석해서 효율적인 테스트 시나리오를 작성할 수 있도록 돕는다.

CAD

PTC의 제품 설계 설루션인 크레오(Creo)에는 설계자의 창의성을 돕고 반복 작업을 줄여주는 AI 기능이 탑재되고 있다.

자연어 기반 생성형 설계 : “표면적이나 볼륨을 최적화한 컵을 만들어줘”와 같이 자연어로 명령하면, AI가 최적의 형상을 자동으로 모델링한다. 설계자가 구체적인 치수나 조건을 추가하면 이에 맞춰 형상을 수정한다.
소재 추천 및 심미성 평가 : AI가 설계된 모델의 물성치를 분석하여 적합한 재질을 추천하거나, 인터넷상의 이미지 데이터와 비교해서 디자인 평가 피드백을 제공하고 설계자의 의사결정을 지원한다.

PLM

방대한 엔지니어링 데이터를 관리하는 윈칠(Windchill) PLM에서는 데이터의 재활용성을 높이고 업무 효율을 높이는 데에 AI가 쓰인다.

유사 형상 검색 및 중복 부품 제거 : 단순 텍스트 검색이 아니라, AI가 3D 형상 기반으로 유사한 부품을 찾아내서 비교 테이블을 제공한다. 이를 통해 설계자는 기존 부품을 재활용하여 설계를 변경하거나, 구매 부서에서는 중복 구매를 방지하여 비용을 줄일 수 있다.
문서 인사이트 및 요약 : 챗GPT(ChatGPT)와 비슷한 대화형 인터페이스를 통해 PLM 내부의 방대한 기술 문서를 검색하고 요약할 수 있다. AI는 답변과 함께 근거가 되는 원본 문서의 링크를 함께 제공함으로써 정보의 신뢰성을 보장한다.

제조 데이터 보안 및 개방성 강화

한편, 제조 데이터는 기업의 민감한 기술 정보를 포함하고 있다. 이에 대해 이봉기 마스터는 “보안 및 권한 관리를 위해 역할 기반 정보 필터링을 지원하면서, 중복 제거를 통한 비용 절감, 규제 준수 및 추적성 확보 등 실질적인 비즈니스 가치 창출을 도울 수 있다”고 설명했다.

제조 데이터는 ERP, MES 등 다양한 설루션과의 유기적인 연결이 필수이기도 하다. PTC는 개방성을 중시하면서, 마이크로소프트, AWS, 엔비디아 등 클라우드 기업과의 파트너십을 통해 고객이 SaaS(서비스형 소프트웨어) 환경에서 보안과 성능이 보장된 AI 서비스를 활용하도록 지원할 것이라고 전했다. 이런 전략을 통해 제조 기업이 궁극적으로 제품 출시 기간 단축, 품질 향상, 비용 절감과 같은 실질적인 경영 목표를 달성하도록 돕겠다는 것이다.

국내 사업 확장 및 생태계 확대 전략

PTC 코리아는 33년간 축적한 국내 비즈니스 경험을 바탕으로, 새로운 고부가가치 산업까지 사업 영역을 확장할 계획이라고 전했다. 김도균 대표는 “기존에 강세를 보인 자동차, 전자/하이테크, 산업 기계 분야에서 입지를 굳히는 동시에, 의료 기술, 우주 항공 및 방위 산업으로 시장을 적극 확대할 예정”이라고 밝혔다.

파트너 생태계 강화도 PTC가 중점을 두는 부분이다. 전문 파트너사와 MOU를 체결하여 복잡성이 높은 항공우주, 방위, 의료기기 등 산업군에 특화된 엔지니어링 서비스를 제공하는 한편, 글로벌 SI 기업 및 국내 로컬 파트너와 협력을 통해 한국 제조 기업의 AI 도입 진입 장벽을 낮추고 생태계 전반을 지원하겠다는 것이다.

김도균 대표는 “PTC는 한국 시장의 중요성을 인지하고 영업 및 기술 인력을 지속해서 확충하고 있다. 이외에 대학 및 교육 기관과 협력하여 AI 및 제조 소프트웨어 전문 인재를 양성하는 데에도 투자하고 있다”고 덧붙였다.

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