유니티가 ‘제16회 유니티 어워즈(Unity Awards)’의 후보작 모집을 진행한다고 밝혔다. 올해부터 유니티 엔진과 다양한 플랫폼을 통해 예술적, 기술적 우수성을 보여준 국내외 유니티 작품을 선정해 글로벌 규모로 시상하는 유니티 어워즈는 전 세계 유니티 크리에이터와 게임을 즐기는 유저의 추천을 바탕으로 후보작 모집이 진행된다. 특히 애셋스토어, 커뮤니티 콘텐츠 등의 새로운 카테고리가 추가되어 총 24개 부문의 상을 수여함으로써 유니티 크리에이터의 창의적이고, 완성도 높은 작품들을 널리 알릴 계획이다.     유니티 어워즈는 게임과 에셋스토어, 커뮤니티 콘텐츠, 인더스트리, 인스퍼레이셔널(Inspirational) 등 총 5개 분야로 나뉘어 진행되며, 이 중 게임과 애셋스토어, 커뮤니티 콘텐츠 부문은 크리에이터 및 유저들이 직접 후보작 추천이 가능하다. 게임 분야는 ▲베스트 데스크톱/콘솔 ▲베스트 모바일 ▲베스트 AR/VR ▲베스트 멀티플레이어 ▲베스트 2D 비주얼 ▲베스트 3D 비주얼 ▲베스트 기대작 등 총 7개 부문에 대한 공모를 받는다. 2023년 7월 1일부터 2024년 6월 30일 사이에 출시된 게임을 대상으로 하며, '베스트 기대작'의 경우 2024년 6월 30일 이후 출시 예정이거나 얼리 액세스 출시 중인 게임을 대상으로 한다. 모든 출품작은 유니티 내부 심사위원회에서 검토 및 평가되며, 각 카테고리 당 최대 8개의 후보가 유니티 어워즈 최종 후보작으로 선정된다. 해당 작품들은 9월 19일 유나이트 바르셀로나(Unite Barcelona)에서 최초 공개될 예정으로, 이후 공개 투표가 진행된다. 수상작은 올 가을에 열리는 유니티 어워즈 쇼케이스(Unity Awards Showcase)에서 발표될 예정으로, 입상작에게는 크리스탈 트로피와 온라인 상에서 활용 가능한 배지는 물론, 글로벌 및 국내에서의 마케팅·홍보 기회가 다양하게 제공된다. 특히 10월 국내에서 진행되는 ‘유니티 어워즈 세레모니(Unity Awards Ceremony)’에 참여할 수 있는 기회도 제공될 예정이다.

[PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024] 발표자료 다운로드 안내입니다. 올해 20회째를 맞은 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024(구 PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스’)’가 지난 6월 13일~14일까지 온라인으로 진행됐습니다. ‘DX를 위한 디지털 트윈, AI와 PLM’을 주제로 한 이번 PLM 컨퍼런스에서는 제조산업 전반의 혁신과 재도약을 위해 디지털 트윈과 AI 등 첨단 기술의 활용 방안을 모색하고, 디지털 전환(DX) 시대에 PLM의 새로운 가치를 발견할 수 있는 기회로 마련됐습니다. 이번 행사에 참여해 주신 모든 분들께 감사드립니다. [PLM/DX 컨퍼런스 2024 관련 기사]  한국산업지능화협회 PLM기술위원회 위원장인 KAIST 서효원 교수는 인사말에서 “과거에는 설계/제조 정보의 생성, 관리, 활용 등이 구조적이고 전형적인 방법에 의존해 왔다. 한편, 최근 생성형 AI 특히 GPT의 출현으로 인해 PLM의 역할이 재조명되고 있다”고 짚었다. GPT의 기반인 생성형 초거대 언어 모델(LLM) 등을 통하여 유연적이고 비정형적인 방법이 가능해지고, 자연어 기반의 대화형 인터페이스가 가능해져 설계/제조의 생산성을 높일 수 있다는 설명이다. 또한, 서효원 교수는 “LLM을 기반으로 설계/제조 현장의 핵심 이슈인 데이터의 연결, 하이퍼링크 통합 등의 자동화가 가능해지며, 이를 통해 과거 PLM 적용에 있어서 문제로 여겨졌던 부분을 해결할 수 있다는 기대가 커지고 있다”고 전했다. [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (1) [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (2) [아젠다] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024 발표자료는 정보 제공에 동의한 자료만 제공됩니다. 아래 아젠다에 PDF 마크가 표시되어 있는 발표자료가 공개된 내용입니다.  [PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024] 유료결제완료 발표자료 요청 이번 컨퍼런스에 참여하지 않았던 분들은 유료 결제 후에 발표자료를 다운로드 받으시기 바랍니다. 다만 홈페이지 다운로드 용량 제한으로 인하여 전체 자료를 다운로드 할 수 있게 하는데 제약이 있어 첨부한 파일에는' PLM/DX 컨퍼런스 2024' 가이드 파일만 올려 두었습니다. 결제완료 후 메일(plm@cadgraphics.co.kr)로 연락주시면 대용량 추가 자료를 별도로 보내드립니다. 홈페이지에서 직접 결제하는데 문제가 있다면 당사로 연락주시기 바랍니다.   메일 제목 :  [PLM/DX 컨퍼런스 2024] 유료결제완료 발표자료 요청 내용 : 결제시 회원명 / 전화 / 이메일 메일 보낼 곳 : plm@cadgraphics.co.kr 문의 : PLM컨퍼런스사무국 (02-333-6900) [PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024]  아젠다 1일차 [개회사] 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 서효원 위원장(카이스트 교수)  [기조연설] Automotive Industry의 새로운 지평선에서 / HL만도 배홍용 CTO 개발 · 양산 Lifecycle 품질 관리의 발전 방향 / LG CNS SINGLEX 정현길 위원 LS 일렉트릭 디지털 스레드 적용 사례 및 PTC AI 혁신 전략 / PTC코리아 이봉기 상무  프로세스 산업에서의 Digital Twin 적용 사례 / 아비바코리아 강창훈 상무 PLM/DX/디지털 트윈 사례 / TYM (티와이엠) 김대용 CDO AI 및 Cloud 기술을 활용한 Teamcenter의 미래 PLM: 디지털 쓰레드의 역할 / 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한석주 본부장 [기조연설] 모빌리티 혁명, UAM 현황과 미래 / 한국항공우주연구원 황창전 UAM연구부장 2일차 [격려사] 한국CDE학회 유병현 회장(한국과학기술연구원) [기조연설] AI를 품은 제조업의 서비스 혁신 / SK경영경제연구소 김지현 부사장 [기조연설] 다양한 산업에서 적용되는 Vision AI의 현재와 미래 / 씨이랩 이문규 책임리더  기업과 부서에서 3D 데이터 활용을 통한 3D 데이터 공유 및 디지털화 실현 / 아이지피넷 윤정두 차장 MULTI-CAD 환경에서의 협업방안 / 다쏘시스템코리아 에노비아 브랜드 세일즈 부문 정유선 대표 사례를 통해 알아보는 데이터 플랫폼 구축을 통한 비용 절감 및 비즈니스 성장 실현 방안 / 스노우플레이크 박경호 영업대표 디지털 트윈을 위한 지능형 경량화/최적화 모델 생성 방안 / 팀솔루션 서경진 상무 생성형 AI 동향과 제조엔지니어링 적용 방법 / 연세대학교 송경우 교수

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지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(지멘스 DISW)는 지난 6월 4일 ‘오토모티브 엔지니어링 이노베이션 데이’를 진행했다. 이번 행사에서 지멘스 DISW는 최근 자동차 산업의 주요 이슈인 전기자동차(EV), 자율주행 자동차(AV), 소프트웨어 정의 자동차(SDV), 인공지능(AI) 등에 대한 자사의 비전과 솔루션, 사례 등을 소개했다. ■ 정수진 편집장     포괄적인 기술로 디지털 엔지니어링 구현 지멘스 DISW 코리아의 오병준 지사장은 “지멘스는 ECU(전자 제어 유닛) 칩부터 스마트 시티까지 아우르는 토털 아키텍처 및 솔루션으로 우리의 삶은 윤택하게 만든다는 ‘칩 투 시티’ 비전을 지향한다”면서, “디지털 엔지니어링 환경은 데이터의 흐름으로 직결된다. 데이터 환경 없이는 디지털 전환이 불가능하다. 지멘스는 통합 개발 환경으로 자동차 산업의 타임 투 마켓을 줄이는 동시에, 인공지능/머신러닝을 통한 자율주행의 완성까지 지원하고 있다”고 덧붙였다. 또한, 오병준 지사장은 NX, 팀센터, 심센터, 테크노매틱스, 폴라리온, 캐피탈, 멘딕스 등 지멘스의 솔루션 포트폴리오를 도입해 BOM을 통합하고 설계부터 생산까지 일관 프로세스 구축을 추진 중인 BYD 및 폴라리온 ALM(애플리케이션 수명주기 관리)을 통해 AI/ML 및 ECU의 통합 개발을 추진하고 있는 니오 등 자동차 업체 사례를 소개했다. 그리고, 자사의 포괄적인 솔루션 포트폴리오와 글로벌 엔지니어링 서비스를 통해 SDV, AI 등 자동차 산업의 이슈에 대응할 수 있는 역량을 제공한다고 전했다.   자동차 개발을 위한 시뮬레이션과 디지털 스레드 지멘스 DISW의 스티븐 돔(Steven Dom) 오토모티브 인더스트리 솔루션즈 디렉터는 ‘EV/AV 시대의 심센터 디지털 스레드 전략’에 대해 소개했다. 전기자동차와 SDV는 자동차 엔지니어링의 복잡성을 크게 늘렸다. 컴포넌트가 통합되고 하드웨어와 소프트웨어가 통합되면서 개발에 더 많은 시간과 리소스가 필요해진 것이다. 돔 디렉터는 “디지털화는 이런 복잡성의 문제를 해결할 수 있는 유효한 수단이며, 엔지니어링의 총체적인 전환을 통해 복잡성을 경쟁력으로 바꿀 수 있다”고 짚었다. 지멘스는 CAD 모델이나 해석 모델 기반의 디지털 트윈에 그치지 않고, 디지털 데이터의 연결된 흐름을 구현하는 디지털 스레드가 이런 문제를 해결할 수 있는 수단이 될 것으로 보고 있다. 특히 지멘스의 포괄적인 솔루션 포트폴리오인 엑셀러레이터(Xcelerator) 가운데 심센터(Simcenter)는 시뮬레이션과 테스트의 통합 및 다분야 엔지니어링을 통해 제품 혁신에 도움을 주고, 산업 전문성 및 베스트 프랙티스를 제공하면서 전체 제품 수명주기에 통합돼 프로세스 효율 향상을 지원하는 솔루션 라인업이다. 돔 디렉터는 이런 심센터가 제품 개발과 엔지니어링에 관한 자동차 업계의 문제를 해결할 수 있다고 소개했다. “심센터는 효율적인 협업 엔지니어링을 지원해 디지털 트윈에서 수명주기 전반의 가치를 창출할 수 있게 돕는다. 심센터가 제공하는 MBD(모델 기반 설계) 접근법은 가상 프로토타입 어셈블리(VPA)를 통해 차량의 NVH(소음 진동) 퍼포먼스를 예측할 수 있도록 한다. 또한 지멘스의 ‘실행 가능한 디지털 트윈(xDT)’은 스마트 버추얼 센서, 모델 기반의 시스템 테스트, 인 서비스 데이터 주도의 설계 등을 가능하게 한다”는 것이 그의 설명이다. 한편, 돔 디렉터는 디지털 트윈과 머신러닝의 결합 방법에 대해서도 소개했다. 인공지능/머신러닝은 더 빠른 의사결정을 지원하고, 물리 데이터 및 시뮬레이션 데이터의 품질을 높일 수 있으며, 사용자 경험(UX) 개선에도 활용이 가능하다. 지멘스의 심센터 스튜디오(Simcenter Studio)는 생성형 엔지니어링을 통한 제품의 개념 평가를 지원하며, 히즈 AI 시뮬레이션 프레딕터(HEEDS AI Simulation Predictor)는 물리 기반 시뮬레이션과 AI/ML을 결합해 설계 대안에 대한 평가와 의사결정을 더욱 빠르게 만들 수 있다.   ▲ 전동 파워트레인의 디지털 스레드 개발 워크플로   자동차 산업에서 AI와 가상 제품 개발의 활용 사례 소개 현대자동차의 한용하 연구위원은 “멀티피직스/멀티스케일/멀티레벨을 고려한 모델 기반의 자동차 개발 요구가 늘고 있으며, AI와 데이터 과학의 연계도 화두가 되고 있다”면서, 자동차 CAE 영역에서 현대자동차가 AI를 적용하고 있는 사례를 소개했다. 현대자동차는 프로덕트 AI/엔터프라이즈 AI/엔지니어링 AI 등 R&D를 위한 AI를 추진하고 있다. 그리고 AI 활용을 활성화하기 위한 핵심 요소로 R&D 데이터 허브 마련, AI 역량 강화, AI 활용 인프라 구축 등을 설정했다. 한용하 연구위원은 CAE/성능 예측 영역에서 AI가 성공하기 위한 요소로 데이터 정의 및 준비, 워크플로 구축, 도메인 지식을 꼽았다. 특히 “AI에서는 데이터가 핵심이다. 데이터의 준비 작업부터 데이터 재정의, 활용 시나리오를 고려한 체계적인 수집 방법론 등 폭넓은 고민이 필요하다”고 전했다. GM테크니컬코리아의 김태헌 상무는 물리 기반의 자동차 개발에서 가상 개발 환경으로의 변화에 대해 소개했다. 자동차 산업에서 가상 제품 개발의 한 가지 사례로는 ADAS(첨단 운전 보조 시스템)를 들 수 있다. ADAS의 개발 과정에서 도로의 데이터를 입력하는 데에 VR(가상현실)을 활용함으로써 개발 시간을 줄이고, 다양한 조건을 생성해 학습할 수 있도록 해 준다. 또한, 기존 데스트의 데이터와 CAE를 결합하면 풍동 실험을 대체할 수도 있다. 김태헌 상무는 “시뮬레이션은 눈으로 확인하기 어려웠던 것을 볼 수 있게 해 줘서 제품에 대해 더 잘 이해할 수 있는 기회를 제공하기도 한다”면서, “이전에는 테스트에 참고하기 위한 CAE 및 테스트 기반의 개발을 진행했다면, 이제는 전체 가상 차량을 만들어 다양한 시뮬레이션으로 자동차를 개발함으로써 프로토타입을 1/10로 줄일 수 있게 되었다. 가까운 장래에는 ‘제로 프로토타입’이 실현될 것”이라고 소개했다. 또한, “가상화의 종착점은 판매 가능한 완성도를 실현하고, 실물 테스트를 완전히 제거하며, 철저하고 엄격한 엔지니어링을 실현하는 것이 될 것”이라고 전했다. 한편, 지멘스 DISW는 이번 ‘오토모티브 엔지니어링 이노베이션 데이’에서 통합 디지털 개발 프레임워크, EV 전자장비의 열 문제 해결을 위한 시뮬레이션 전략, 자율주행 차량/모터의 설계와 검증 및 NVH 해석을 위한 솔루션과 사례, 모델 기반 개발과 AI ROM(축소 차수 모델)의 활용, EV/AV 엔지니어링 서비스 등의 내용을 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024’가 지난 6월 13~14일 온라인으로 진행됐다. 한국산업지능화협회, 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스가 공동 주최하는 이번 행사는 20주년을 맞아 이름을 바꾸었으며, 제품/제조 데이터와 프로세스를 통합 관리하는 PLM(제품 수명주기 관리)과 함께 제조산업의 혁신을 위한 디지털 전환(DX)에 대해 폭넓게 짚어보는 기회가 되었다. ■ 정수진 편집장   ▲ 한국CDE학회 유병현 회장, SK경영경제연구소 김지현 부사장, 캐드앤그래픽스 최경화 국장   한국CDE학회 유병현 회장은 격려사를 통해 “지난 20년 동안 PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스는 국내 PLM 분야의 성공 사례를 공유하면서 제조업계의 경쟁력을 높이는 마중물 역할을 해왔다. 특히, 올해는 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스’로 명칭을 변경하고 제조업계의 화두인 디지털 전환과 디지털 트윈, 생성형 AI의 도입을 통해서 변화하는 트렌드에 주목하고자 한다”고 전했다. 그리고 “생성형 AI와 소프트웨어 주도의 변화는 제조업계를 한 단계 도약시키는 큰 기여를 하게 될 것이며, 이러한 변화는 우리가 미래를 준비하는데 필수적인 요소가 될 것”이라면서, “지난 20년 동안 PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스를 공동 주최하면서 함께 성장해 온 한국CDE학회는 CAD/CAM부터 인공지능과 디지털 전환, 생성형 AI에 이르기까지 다양한 기술의 융합을 통해서 디지털 혁신을 선도하고자 한다”고 덧붙였다.   ▲ 한국CDE학회 유병현 회장(한국과학기술연구원)   이번 행사에서는 ‘PLM 베스트 프랙티스 적용 사례 & DX 전략(6월 13일)’과 ‘디지털 전환을 위한 신기술과 솔루션(6월 14일)’이라는 두 개의 트랙에서 14편의 발표를 통해 다양한 내용이 소개됐다.   ■ 함께 읽기 : [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (1)   AI가 가져 올 제조산업의 새로운 가치 행사 둘째 날인 6월 14일에는 SK경영경제연구소의 김지현 부사장이 ‘AI를 품은 제조업의 서비스 혁신’이라는 주제의 기조연설을 통해 “챗GPT(ChatGPT)로 대표되는 생성형 AI가 제조 공정의 혁신을 가져다 줄 수 있으며, 각종 디지털 디바이스가 생성형 AI와 결합될 때 새로운 고객 가치와 사용자 경험을 만들어낼 수 있다”고 짚었다. 기존에도 빅데이터나 AI 기술을 접목한 로봇은 존재했다. 하지만 생성형 AI의 차이점은 LLM(대규모 언어 모델)으로 사람의 말을 이해해 대화가 가능하고, LMM(대규모 멀티 모달 모델)을 통해 주변 상황을 인지할 수 있다는 것이다. 김지현 부사장은 “사람처럼 눈과 귀가 달려서 상황의 변화를 인식하고 사람의 말을 명확하게 이해해서 이를 기반으로 공장에서 작동하는 로봇이 향후 몇 년 사이에 확산된다면 제조 공정의 혁신을 더욱 가속화할 것”이라고 전망했다. 이런 제조 공정 혁신과 함께 디바이스 즉 하드웨어의 변화도 본격화될 것으로 보인다. 기존의 하드웨어가 AI를 품으면서, 이를 기반으로 하드웨어의 성능과 기능이 더욱 향상된다는 것이다.  김지현 부사장은 “AI 칩과 SLM(소형 언어 모델)이 내장된 디바이스는 더욱 다양한 사용자 경험과 편의, 새로운 가치를 제공한다. 하드웨어를 만드는 제조업체로서는 새로운 기술 혁신과 제품 혁신의 기회를 얻는다는 부분에 주목할 필요가 있다”고 말했다. 또한, 김지현 부사장은 “지난 30년간의 디지털 전환에서 아날로그와 디지털이 따로 놀았다면 앞으로의 디지털 전환은 디지털에서 구현된 것이 아날로그에서도 구현되고, 아날로그에서 반영된 것이 디지털로도 구현되면서 양쪽이 긴밀하게 결합되는 세상으로 바뀌고 있다”고 짚으면서, “제조업의 향후 과제는 공장을 어떻게 디지털 트윈이나 스마트 팩토리로 만들 것인가, 그리고 AI를 활용을 해서 어떻게 제품을 온디바이스 AI화할 것인가가 되었다고 본다”고 전했다.   ▲ SK경영경제연구소 김지현 부사장   비전 AI 분야의 발전과 전망 소개 씨이랩의 이문규 책임리더는 ‘다양한 산업에서 적용되는 비전 AI의 현재와 미래’라는 주제의 기조연설에서 비전 AI의 현재와 미래, 그리고 제조 물류 분야에서 비전 AI 모델의 활용 방안에 대해 소개했다. 비전 AI(vision AI)는 컴퓨터가 시각적 세계를 해석하고 이해하는 부분에 관한 인공지능 분야이다. 비전 AI의 발전은 하드웨어, 빅데이터 알고리즘, 딥러닝 기술과 같이 진보했으며 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있다. 이문규 책임리더는 “비전 AI 시장은 연평균 21.5% 성장하고 있으며, 시장 규모는 457억 달러에 이를 것으로 추산된다. 비전 AI의 성장은 심층 학습, 딥페이크를 생성하는 대립 네트워크, 컴퓨터 비전의 자연어 처리 등의 기술 발전에 영향을 받고 있으며, 멀티 모달 AI 기술의 발전으로 새로운 응용 서비스가 꾸준히 나오고 있다”고 소개했다. 비전 AI 분야에서는 방대한 데이터셋, 광대규모의 데이터셋, 광범위한 데이터에 대한 증강, 모델 성능을 최적화하기 위한 훈련 체계 등의 기술이 꾸준히 발전하고 있다. 그리고, 대형 비전 모델의 발전은 이미지 객체의 탐지 및 인식뿐 아니라 복잡함 이미지를 인간 수준으로 이해할 수 있도록 가능성의 경계를 넓히는 도전을 하고 있다. 이런 기술 발전은 물류, 제조, 자율주행, 의료 이미지 분석, 감시 시스템 등 다양한 산업 분야로 비전 AI의 확장을 뒷받침하는 추세이다. 이문규 책임리더는 “씨이랩은 영상 분석을 전문으로 하는 회사로, AI 모델의 학습/추론 영역에서 GPU를 효율적으로 활용 및 관리하는 기술, 소량 또는 얻기 어려운 데이터에서 학습 데이터를 생성하는 기술을 활용해 비전 AI 모델을 만들고 실시간 영상 분석으로 인사이트를 만드는 연구에 집중하고 있다”고 소개했다.   ▲ 씨이랩 이문규 책임리더   디지털 트윈부터 AI까지 기술 활용 방안 짚다 아이지피넷의 윤정두 차장은 ‘기업과 부서에서 3D 데이터 활용을 통한 3D 데이터 공유 및 디지털화 실현’이라는 주제로 발표를 진행했다. 많은 기업이 한 가지의 CAD만 갖고 있는 것이 아니라 멀티 CAD를 기반으로 하고 있다. 이는 제품 설계, 금형 설계, 해석, 가공 시뮬레이션 등 각 부서에서 사용하는 툴이 다양하기 때문이다. 그리고 OEM과 다른 CAD 환경을 구축한 경우도 있다.  윤정두 차장은 “이런 멀티 CAD 환경에서 3D 데이터를 잘 활용하기 위해서는 일방적인 변환이 아니라 각 부서에 맞게 데이터를 최적화할 필요가 있다. 이를 위해서는 중립 포맷 대신 이기종 CAD 환경에 맞춰 설계 의도와 의미를 유지할 수 있도록 데이터를 변환해야 한다. 또한 3D 데이터를 작성하는 과정에서 생길 수 있는 에러를 효과적으로 해결해서 품질을 확보하면 다운스트림 공정에서 데이터를 더욱 잘 활용할 수 있다”면서, 데이터 준비 및 최적화 작업의 시간 소모를 줄일 수 있는 툴이 중요하다고 설명했다. 또한 데이터 품질 체크, 자동 데이터 힐링 및 최적화, 속성 및 PMI 정보의 변환, 데이터 비교 리포트 작성 등 데이터 변환 툴에 필요한 핵심 기능을 소개했다.   ▲ 아이지피넷 윤정두 차장   다쏘시스템코리아의 정유선 에노비아 브랜드 세일즈 부문 대표는 ‘멀티 CAD 환경에서의 협업 방안’에 대해 발표했다. 경쟁력 있는 제품을 만들기 위한 비용 절감뿐 아니라 새로운 소비자 경험을 제공하기 위한 혁신에 대한 요구가 늘면서, 제품 개발 환경의 어려움이 커지는 상황이다. 여기에 더해 최근에는 제품 개발에서 AI 적용에 대한 요구가 강화되고 있다. 기업이 제품을 개발할 때 AI 기술을 어떻게 적용할 것인지가 제품 개발의 새로운 이슈가 된 것이다. 정유선 대표는 “기업이 제품을 개발할 때 AI를 적용하기 위해서는 학습 모델이 필요하고, AI학습을 위한 양질의 데이터셋을 수집해야 한다”면서, “AI 학습을 위한 고품질의 데이터셋을 확보하기 위해 제품 개발 과정의 모든 데이터가 원활하게 연결되는 데이터 기반의 업무 환경을 조성하는 것이 중요해질 것으로 보인다”고 전했다. 다쏘시스템은 설계부터 검증/해석, 생산, 판매 이후 서비스 단계까지 모든 데이터를 연속성 있게 연결하는 플랫폼을 내세우고 있다. 정유선 대표는 “플랫폼 기반으로 협업을 하면 모든 데이터가 연결 구조를 갖기 때문에, 이슈를 빠르게 추적 및 조치할 수 있고 재사용도 쉬워진다. 결과적으로 개발 기간을 줄일뿐 아니라 인력이나 비용도 최소화할 수 있는 것이 장점”이라고 소개했다.   ▲ 다쏘시스템코리아 정유선 에노비아 브랜드 세일즈 부문 대표   스노우플레이크의 박경호 영업대표는 ‘사례를 통해 알아보는 데이터 플랫폼 구축을 통한 비용 절감 및 비즈니스 성장 실현 방안’을 주제로 발표를 진행했다. 공급망 관리의 복잡성과 예측이 어려운 글로벌 환경 변화 등이 기업의 비즈니스 과제로 여겨지면서, 많은 기업이 이에 대응하기 위해 디지털 전환 및 디지털 트윈을 통한 기술 혁신을 추진하고 있다. 하지만, 이를 위한 데이터가 여러 시스템에 분산되어 있고 외부 데이터를 받아오는 데에 많은 비용이 드는 등의 어려움도 커졌다. 박경호 영업대표는 “새로운 데이터 원본을 통합하는 데에는 시간이 걸리고, 하드웨어와 소프트웨어를 갖추기 위해서는 대규모의 투자가 필요하다. 변화에 대응하기 어려운 레거시 파이프라인을 관리 및 유지하는 데에도 꾸준히 비용이 발생한다”고 짚었다. 또한 “스노우플레이크는 이러한 제조기업의 변화에 맞춰 유기적인 데이터 연계를 통해 제조 프로세스의 문제를 해결할 수 있는 시스템을 제공한다. 이를 통해 전반적인 프로세스 데이터를 관리하면서, 변화하는 제조업의 환경에 알맞게 데이터를 관리할 수 있다”고 전했다.   ▲ 스노우플레이크 박경호 영업대표   팀솔루션의 서경진 상무는 ‘디지털 트윈을 위한 지능형 경량화/최적화 모델 생성 방안’에 대해 발표했다.  제조산업 및 엔지니어링 분야에서 디지털 트윈은 효율을 높이는 혁신적인 도구로 여겨지고 있으며, 이를 통해 기업은 제품 수명주기 전반에 걸쳐 더 나은 의사결정을 내릴 수 있다. 하지만, 기존의 수많은 3D CAD 모델을 디지털 트윈으로 변환하는 과정에서 많은 수작업과 개별 프로그래밍이 필요하기 때문에 비효율이 존재한다. 서경진 상무는 “3D 기반의 플랫폼에서 엔지니어링 및 제조 정보를 취합하고 활용 목적에 맞게 가공 및 전달하는 디지털 트윈을 가장 빠르게 구축하는 방법은 3D 캐드를 활용하는 것”이라면서, “이를 위해 3D 데이터를 경량화하고 묶어서 빠르게 사용자에게 보여주는 체계를 구축하는 것이 필요하다”고 짚었다. 또한, “경량화된 3D 데이터는 3D 엔진에서 가볍게 활용할 수 있도록 프레임을 높였으며, 웹과 VR/MR/XR 등 다양한 형태로 제공될 수 있다”고 덧붙였다.   ▲ 팀솔루션 서경진 상무   연세대학교의 송경우 교수는 ‘생성형 AI 동향과 제조 엔지니어링 적용 방법’에 대해 발표했다. GPT와 같은 대규모 언어 모델은 특정한 단어가 주어졌을 때 그 다음에 어떤 단어가 올 것인지를 예측하도록 학습된 모델이다. 이런 특성으로 번역을 하거나 이미지를 이해할 수 있지만, 정확한 답변을 요구하는 엔지니어링 영역에서도 이 언어 모델을 활용할 수 있을지에 대한 의문도 있다. 송경우 교수는 전문 용어가 많은 IT 개발 문서를 기반으로 GPT-4의 답변 테스트 내용을 소개하면서, “단순히 문서 내용을 기반으로 한 답변은 정확하지 않았지만, 여러 단계로 순차적인 질문을 할 때 답변의 신뢰도가 높아지는 알고리즘을 찾을 수 있었다”고 소개했다. 제조 엔지니어링이 특화된 언어 모델을 만들기 위해서 데이터 구축을 진행 중이라고 전한 송경우 교수는 “특정 작업에서 성능을 발휘할 수 있는 언어 모델을 만드는 데에는 생각보다 비용이 들지 않을 것으로 생각한다. 관건은 학습 데이터를 구축하는 것”이라고 전했다.   ▲ 연세대학교 송경우 교수   한편, 5월 30일에는 엘타워에서 PLM/DX 베스트 프랙티스 VIP 간담회가 개최되었다. 이날 간담회에는 PLM/DX 업계를 리드하는 업계 관계자들이 참석, PLM 기술의 발전과 현재 상황, 그리고 발전을 위한 협력과 지원 방안에 대해 논의하는 자리를 가졌다.  기업의 핵심 요소인 PLM은 DX, AI와 결합하여 새로운 도전과제를 받고 있으며, 각 기업들은 차세대 시스템과 새로운 기술의 접목과 방향에 대해 소개했다.       관련기사 함께 보기 [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (1)

‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024’가 지난 6월 13~14일 온라인으로 진행됐다. 한국산업지능화협회, 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스가 공동 주최하는 이번 행사는 20주년을 맞아 이름을 바꾸었으며, 제품/제조 데이터와 프로세스를 통합 관리하는 PLM(제품 수명주기 관리)과 함께 제조산업의 혁신을 위한 디지털 전환(DX)에 대해 폭넓게 짚어보는 기회가 되었다. ■ 정수진 편집장   ▲ HL만도 배홍용 CTO, 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 서효원 위원장, 캐드앤그래픽스 최경화 국장   한국산업지능화협회 PLM기술위원회 위원장인 KAIST 서효원 교수는 인사말에서 “과거에는 설계/제조 정보의 생성, 관리, 활용 등이 구조적이고 전형적인 방법에 의존해 왔다. 한편, 최근 생성형 AI 특히 GPT의 출현으로 인해 PLM의 역할이 재조명되고 있다”고 짚었다. GPT의 기반인 생성형 초거대 언어 모델(LLM) 등을 통하여 유연적이고 비정형적인 방법이 가능해지고, 자연어 기반의 대화형 인터페이스가 가능해져 설계/제조의 생산성을 높일 수 있다는 설명이다. 또한, 서효원 교수는 “LLM을 기반으로 설계/제조 현장의 핵심 이슈인 데이터의 연결, 하이퍼링크 통합 등의 자동화가 가능해지며, 이를 통해 과거 PLM 적용에 있어서 문제로 여겨졌던 부분을 해결할 수 있다는 기대가 커지고 있다”고 전했다.   ▲ 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 서효원 위원장(KAIST 교수)   이번 행사에서는 ‘PLM 베스트 프랙티스 적용 사례 & DX 전략(6월 13일)’과 ‘디지털 전환을 위한 신기술과 솔루션(6월 14일)’이라는 두 개의 트랙에서 14편의 발표를 통해 다양한 내용이 소개됐다.   ■ 함께 읽기 : [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (2)   변화에 대응하기 위한 자동차 산업의 혁신 노력 행사 첫째 날인 6월 13일 기조연설에서 HL만도의 배홍용 CTO는 ‘오토모티브 인더스트리의 새로운 지평선에서’라는 주제로, 자동차 산업이 최근 겪고 있는 변화와 대응 방향에 대해 소개했다. 전기자동차(EV)의 성장세는 분명해 보인다. 전기자동차의 성장에 따라 DC-DC 컨버터, 차저, 구동용 모터, 인버터 관련 기업은 호황을 기대하는 반면 전기자동차에는 쓰이지 않는 엔진, 트랜스미션, 스타터, 클러치, 토크 컨버터 관련 기업은 변화에 따른 충격에 대비할 필요성을 느끼고 있다. 자율주행에 대해서는 긍정적 전망과 부정적 전망이 뒤섞여 있지만, 장기적으로 변화의 물결은 피할 수 없을 전망이다. 높은 개발 비용과 생산 비용, 법규 마련의 지연, 그리고 낮은 기술적 성숙도로 인해 본격적인 자율주행의 도입은 당초 기대보다는 늦어질 것으로 보인다. 전통적인 자동차 외에 친환경 동력과 근거리 주행을 특징으로 하는 마이크로 모빌리티는 착실히 성장하면서 산업계에서도 대응을 강화하고 있으며, 소프트웨어 정의 차량(SDV)은 하드웨어 공급사인 OEM뿐 아니라 소프트웨어 공급사까지 참여하는 새로운 산업 생태계를 만들고 있다. HL만도에서도 ‘데이터 주도’와 ‘자동차의 통합 제어’라는 두 개의 축을 중심으로 개발 및 사업을 전개하고 있다. 배홍용 CTO는 “자동차 산업이 복잡해지고 변경 빈도가 높아지는 상황에서, 프로세스를 가볍게 만들고 신뢰성을 확보하는 것이 과제가 되고 있다”면서, “설계와 검증을 세분화하면서 효율적인 개발 방법을 마련할 필요성이 커지고 있다. 또한 AI의 도입, 디지털 전환(DX), 협업 및 자동화 플랫폼 등 다양한 영역에 걸친 산업 생태계의 노력이 요구된다”고 전했다.   ▲ HL만도 배홍용 CTO   UAM이 가져 올 생태계의 파괴적 혁신 한국항공우주연구원(KARI)의 황창전 UAM연구부장은 ‘모빌리티 혁명, UAM 현황과 미래’를 주제로 한 기조연설을 진행했다. UAM(도심 항공 모빌리티)은 수직이착륙이 가능한 전기 항공기(eVTOL)뿐 아니라 퍼스트 마일부터 라스트 마일까지 커버하는 모빌리티 서비스(MaaS), 도심내 이착륙장, 간편한 시큐리티 체크인, 자율주행 등 다양한 기술과 산업이 연관된 개념이다. 2019년에 약 200개의 UAM 비행체가 개발되었는데 현재는 1000개로 크게 늘었으며, 모건 스탠리는 2040년 UAM 시장 규모를 1조 5000억 달러로 전망하고 있다. 이처럼 UAM은 모빌리티 분야에서 파괴적인 변화(disruptive change)를 이끄는 ‘게임 체인저’가 되고 있다. 다양한 산업 분야를 포괄하는 만큼 eVTOL 개발, 비행 제어 소프트웨어, 교통 관리 체계, 버티포트 인프라, 통신망과 내비게이션 등에 걸친 산업계의 기술 확보 움직임과 함께 정부의 지원 로드맵도 진행 중이다. 황창전 부장은 “산업화에 성공하면 항공기, MRO(유지 . 보수 . 운영), 운항 관리 등 세 가지 기술을 토털 패키지화해서 수출도 가능하며, 이런 기술의 개발 과정에 PLM이나 디지털 전환을 적용할 수 있을 것”이라고 짚었다.   ▲ 한국항공우주연구원 황창전 UAM연구부장   제품 개발과 생산 분야의 디지털 혁신 노력 소개 LG CNS SINGLEX 정현길 위원은 ‘개발·양산 라이프사이클 품질 관리의 발전 방향’을 주제로 한 발표에서 LG 그룹의 품질 관리 프로세스 구축 과정과 향후 발전 방향에 대해 소개했다.  LG 그룹의 개발 품질 관리 솔루션 프로젝트를 통해 구축된 싱글렉스(SINGLEX) 플랫폼은 제품 기획부터 마케팅, 영업, 구매, 제조, 물류, R&D/품질, 고객 서비스, HR, 경영 관리, 보안, IT 관리 등 총 32개 영역의 서비스를 제공한다. 이 가운데 R&D/품질 영역은 ▲개발 프로젝트를 관리하는 PMS ▲양산 품질을 관리하는 QMS ▲위험 재발 방지 활동을 지원하는 FMA ▲소프트웨어 프로젝트를 관리하는 ALM ▲시스템의 범위 및 현황을 연계하여 전체 업무를 관리할 수 있는 SPM  등 5개의 주요 시스템으로 이루어져 있다. 정현길 위원은 “솔루션의 완성도를 위해서 약 28만 건의 품질 검증과 수많은 현업 전문가의 의견을 반영해서 1500건 이상의 업그레이드를 실시했다. 그 결과 현재 LG 그룹 계열사에서 완성도 높은 서비스를 이용하고 있고, 이를 기반으로 대외 사업으로 확대를 추진 중”이라고 전했다.   ▲ LG CNS SINGLEX 정현길 위원   PTC코리아의 이봉기 상무는 ‘LS 일렉트릭 디지털 스레드 적용 사례 및 PTC AI 혁신 전략’에 대해 발표했다.  디지털 스레드의 기본 개념은 가치사슬 전반에 걸쳐서 필요한 대상에게 필요한 시점에 필요한 맥락으로 정보를 제공하기 위해, 전체 라이프사이클에 걸쳐서 물리적 세계와 디지털 세계의 정보를 엮어주는 것이다. 디지털 스레드의 궁극적인 목표는 기업 전체 가치사슬의 최적화이다. 이런 관점에서 최근의 디지털 전환 프로젝트가 보이는 한계를 해소할 수 있는 대안으로 디지털 스레드가 주목받고 있다. 이봉기 상무는 “디지털 전환 프로젝트가 성공하기 위해서는 디지털 스레드의 개념을 잘 이해하고, 이를 기업 전체의 목표와 부합하도록 연계하는 것이 중요하다”면서, “이를 통해 엔지니어링 단계를 넘어 제조 효율성, 서비스 최적화, 제품 운영 관리 등 기업의 가치사슬 전반에 걸쳐 기업의 디지털 전환을 이룰 수 있을 것”이라고 전했다. 또한, “PTC는 SaaS(서비스형 소프트웨어)와 생성형 AI 등의 기술에 대해서도 디지털 스레드를 기반으로 기업의 비즈니스 목표 달성을 지원할 수 있는 방향으로 접근하고 있다”고 덧붙였다.   ▲ PTC코리아 이봉기 상무   아비바코리아의 강창훈 상무는 ‘프로세스 산업에서의 디지털 트윈 적용 사례’에 대해 발표했다. 정유, 화학 등 프로세스 산업은 긴 라이프사이클을 갖고 있으며, 많은 인원과 대형 설비가 투입되는 자본집약적 성격을 갖고 있다. 공정 자체도 물리화학적인 변화를 포함하고 있으며 복잡한 것이 특징이다. 프로세스 산업은 자동화와 플랫폼화를 거쳐 데이터 기반의 실시간 최적화 등의 방향으로 발전해 왔는데, 최근에는 IoT(사물인터넷), AI, 디지털 트윈이 활발히 도입되고 있는 상황이다. 강창훈 상무는 “특히 2D/3D 설계와 시공 데이터를 통합하고 조회할 수 있는 엔지니어링 디지털 트윈 플랫폼을 구축하고 있는 것이 주요한 흐름”이라고 전했다. 플랜트 사용자들은 실시간 모니터링과 분석을 통해 유기적으로 협업할 수 있으며, 궁극적으로 데이터 기반의 의사결정 환경을 구축할 수 있다. 또한 운영 데이터를 활용해 AI/머신러닝 기반의 설비 예측 분석을 통해 설비의 이상징후를 조기에 감지하며, AI를 활용하여 디지털 트윈에 구축된 다양한 정보에 신속하게 접근하는 챗봇을 활용할 수도 있다.   ▲ 아비바코리아 강창훈 상무   TYM의 김대용 CDO는 TYM의 ‘PLM/디지털 전환/디지털 트윈 구축 사례’를 소개했다.  트랙터, 콤바인, 이양기 등 농기계와 디젤엔진에 이르는 제품을 개발/생산하고 있는 TYM은 PLM으로 대표되는 제품 지능화, 스마트 공장과 관련된 공정 최적화, 고객 경험을 강화하는 스마트 서비스 등을 중심축으로 삼아 디지털 전환을 추진 중이다. TYM이 설정한 PLM의 목적은 ‘고객 가치를 창출하고 고객 맞춤형 제품 개발의 리드 타임을 줄이기 위해서 프론트로딩을 할 수 있는 통합 R&D 인프라를 구축하는 것’이다. 또한 TYM은 제품/부품의 형상과 공장 데이터를 유기적으로 연결하는 디지털 트윈을 구축하고 있다. 디지털 트윈을 기반으로 트랙터 조립 공정의 실시간 상태를 모니터링하고 현장 데이터를 수집할 수 있도록 했다. 김대용 CDO는 “이외에도 TYM은 RTLS를 이용해서 파트너사 및 협력사 사이에 공급망 현황이나 재고 현황 데이터를 실시간 수집/분석하고 시각화하는 AI 서비스의 연구개발을 진행 중”이라고 전했다.   ▲ TYM(티와이엠) 김대용 CDO   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 한석주 본부장은 ‘AI 및 클라우드 기술을 활용한 팀센터의 미래 PLM : 디지털 스레드의 역할’이라는 주제로 발표를 진행했다. PLM은 업무의 효율 향상에 중점을 두고 진화를 계속하고 있다. 제조산업에서 제품을 개발하는 라이프사이클의 속도를 높이는 것이 중요하게 여겨지고 있으며, 이에 맞춰 PLM은 과거의 CAD 데이터 관리를 넘어 디지털 스레드를 기반으로 해서 제품 개발 사이클을 가속화하는 형태로 발전하고 있다는 것이 한석주 본부장의 설명이다. 한석주 본부장은 “지멘스는 디지털 전환을 가속화하기 위한 포괄적인 솔루션 포트폴리오인 ‘엑셀레이터’를 통해 제품을 이제 디자인하고, 현실화하고, 최적화하는 전체 폐순환(closed-loop) 라이프사이클을 가속화할 수 있도록 지원한다”고 소개했다. 또한 “지멘스는 인더스트리 디지털 스레드, 클라우드, 인더스트리 메타버스를 통해서 PLM의 효율을 더욱 강화할 수 있게 돕고자 한다”고 덧붙였다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한석주 본부장   관련 기사 함께 보기 [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (2)   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  INFOWORLD   People&Company 17　머티리얼라이즈 윌프리드 반크란 의장　3D 프린팅에 대한 새로운 시각이 성장 기회를 만들 것 36　트림블 코리아 김동준 상무　설계부터 운영까지, AI로 건설산업 전반의 혁신 지원   Focus 20　PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 28　지멘스 DISW, “디지털 엔지니어링으로 자동차 개발을 혁신” 30　매스웍스, 디지털 제품 개발 위한 MBD 비전 제시 32　미르, 물류/자재 관리 혁신 위한 자율이동로봇 기술 소개 34　AWS-에티버스, “클라우드 ∙ AI ∙ 디지털 트윈이 제조 엔지니어링의 미래 이끈다”   New Products 39　게임 및 비주얼 콘텐츠 제작 전반의 기능과 편의성 강화　유니티 6 프리뷰 48　산업 디자이너를 위한 시각화 기능 향상　트윈모션 2024.1 52　기계/제조 분야의 활용성 높인 2D CAD　지더블유캐드 2025 54　HDD급 용량과 SSD 성능을 겸비한 스토리지 솔루션　샌디스크 데스크 드라이브 56　이달의 신제품   On Air 58　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　레빗을 활용한 배관설계 패러다임 전환 59　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　AI 시대의 로봇 기술 트렌드와 발전 방향   Column 60　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 엔지니어링의 히든 챔피언, 디지털 스레드 그리고 인생 디지털 스레드 63　현장에서 얻은 것 No.17 / 류용효　PLM과 챗GPT의 활용 방안   66　New Books   Directory 123　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA    AEC 68　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　랭체인 아키텍처 및 동작 메커니즘 분석 74　새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (7) / 최영석　캐디안 2024 SE의 시작 페이지 기능 77　복잡한 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (4) / 이소연　파일 비교 기능 80　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (3) / 천벼리　3D 비주얼 스타일 86　GPT 시대의 교육과 학습 / 양승규　GPT 시대의 슬기로운 AI 생활을 위해   Manufacturing 92　미래 공장을 위한 스마트 기계 르네상스 / 오병준　디지털 기반의 새로운 생산 환경과 제조 혁신   Analysis 96　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례 / 김재은　우주발사체 하우징의 금속 적층제조 공정 시 과열 영역 예측 및 해결 방안 101　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (11) / 나인플러스IT　혼합 오더 메시 커브 106　시뮤텐스 소프트웨어를 활용한 복합소재 해석 (4) / 씨투이에스코리아　고급 복합재 후변형 시뮬레이션을 위한 시뮤워프   Mechanical 109　제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (2) / 김주현　매스캐드 프라임 10.0 업데이트   Reverse Engineering 116　문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (7) / 유우식　필사본 고서 데이터베이스     캐드앤그래픽스 2024년 7월호 목차 from 캐드앤그래픽스  

PLM 업계 인터뷰 PLM의 역사와 발전을 위한 제언   서효원 KAIST 산업및시스템 공학과 명예교수/초빙교수 서효원 교수는 CAM/CAM, PLM 분야에 30여 년 몸담아 오고 있다. 한국CDE학회(구, 한국CAD/CAM학회) 창립에 참여하여, 현재는 고문으로 있으며, KAIST PLM Academy(KPA)를 설립 및 운영해 왔다. 현재는 힌국 산업지능화협회 PLM기술위원회와 디지털트윈 기술위원회 위원장을 맡고 있다. 최근 연구분야로는 PLM, EngNLP, Digital Twin 등의 연구 및 프로젝트를 진행하고 있다.   - 국내 PDM/PLM의 역사에 대해 소개한다면. 국내 PDM/PLM의 역사는 삼성전자가 첫 PDM 프로젝트를 시작한 1995년이 원년이 아닐까 싶다.(PDM/PLM 커뮤니티)  1995년 전후로 PDM연구회가 운영되었고, 한국CAD/CAM학회가 창립되면서 PDM/PLM에 대한 연구가 활발하게 이루어졌다. 또한 2005년 ‘PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스’가 처음으로 개최되면서 PLM에 대한 이슈 및 성공사례, 구축 사항 등에 관한 실질적인 정보를 제공, 해마다 좋은 반응을 이끌어내고 있다. 2006년 12월에는 현대차, 삼성전자, LG전자 등 기업들이 주도하는 ‘PLM 컨소시엄’이 창립되면서 PLM의 국내 기업에 보급도 활발해졌다. 초기에는 데이터 관리 중심 PDM의 이름으로 발전 하였고, CPC(PTC)의 개념, PLM(IBM)의 개념으로 발달하였다. 이때 국내에 BPR (Business Process Reengineering : 비즈니스 프로세스 혁신) 개념이 활발해지면서 제조 기업에 BPR/PLM이 하나의 쌍을 이루어 프로젝트가 진행되었다. 이러한 PLM은 2000년부터 2015년까지 대기업을 중심으로 본격적으로 도입되면서 국내 PLM의 최고의 성숙기를 맞이하였다. 2000년 국산 PDM 솔루션으로 DynaPDM이 개발되는 등 이후에는 중소기업에도 PLM 도입이 활발해지기 시작했으며 중소형 PLM은 국내 PLM이 어느 정도 역할을 하기 시작했다.  디지털 트윈(Digital Twin)은 2002년 미국 마이클 그리브스 박사가 제품생애주기관리(PLM)의 이상적 모델로 설명하면서 등장하였다. 이 개념에 대해 NASA의 존 비커스 박사가 디지털 트윈으로 명명하고, 2010년 NASA가 우주 탐사 기술 개발 로드맵에 디지털 트윈을 반영하면서 우주 산업에서 쓰여 온 것으로 알려지고 있다. 이러한 디지털 트윈의 개념이 보급되고 최근 디지털 트윈의 중요성이 산업현장에서 부각되면서 PLM의 역할이 중요해지고 있다.   - PLM 관련 진행해 왔던 일 중에서 의미 있는 일이나 에피소드가 있다면. 제품개발/PLM 관련 일들중 과목개발, 학생 배출, 논문(국내외, SCI 등), ASME Conf Best Paper Award (Product Ontology Framework), IEEE Best Paper Honorable Mention (Estimation of Product Cyclic Process) 등이 있었지만 가장 의미 있는 일은 KAIST PLM Academy (KAIST PLM 전문가과정/KPA) 설립하여 PLM 기업 전문가 250 여분을 배출했다는 것이 가장 의미 있는 일이었다고 생각한다. KPA를 통해 전문가 배출뿐만 아니라, 강의에 참여한 분들도 기업 전문가 분들이 대부분이셨기 때문에 PLM 산업 현장에서 마주 할 때 사전에 교감을 갖고 있어 일을 협력적으로 진행하게 되는 경우가 종종 있다는 말을 전해 들을 때 PLM 분야에 조금은 공헌한 것으로 보람을 느낀다.   - 최근 PLM 트렌드와 향후 PLM//DX 관련 전망은 어떠하다고 보는가? 최근에 GPT 및 디지털트윈이 큰 화두로 떠 오르고 있다. 디지털 트윈은 그동안 공장자동화, 컴퓨터통합생산, 인더스트리 4.0, CPS 시스템 등의 연장선 상에서 발전되고 있으며, 향후 물리-디지털 트윈간 양방향 커뮤니케이션에 기반한 보다 왼성된 디지털 트윈으로 발전하여 정확한 시뮬레이션 및 예측, 그에 따른 물리 트윈 운영 오페레이션 또는 가이드가 이루질 수 있다.  GPT는 인공지능에 의한 자연어 처리를 대중적으로 활용할 수 있는 수준으로 발전하였다. 이러한 GPT 기술은 제조기업 또는 엔지니어링 분야에서 핵심적인 역할을 할 것이다. 제품설계, 생산, 유지보수 및 고객서비스 등 모든 분야에서 엔지니어링 정보를 생성, 활용하고 있는데 GPT 가 훌륭한 협업자가 될 것이며, 나아가 단계적으로 전문가 작업을 대체해 나길 수도 있을 것이다. 제조 기업에 GPT가 효과적으로 활용되기 위해서는 ‘생성형’이 갖고 있는 이슈가 극복되어져야 할 것이다. GPT 기술은 PLM 기술의 혁신적 발전을 가져올 것이며, GPT-enabled PLM은 디지털 스레드 기술을 기반으로 하여 디지털트윈 발전의 핵심적인 역할을 할 것이다.   - PLM/DX 분야의 발전을 위한 제언이 있다면. 국내 PLM/DX 분야의 발전을 위해서 몇 가지 제언을 드립니다. PLM/DX 분야에서 활동하셨던 분들이 축적한 노하우를 디지털화 시켜 다음 세대에 물려줄 수 있어야 할 것이다. 이 안에는 '문제점(비식별화된)''도 포함되어야 할 것이다. 또한 국내 기업의 제품개발의 특성과 해외 솔루션의 GAP의 모니터링을 통해 국내 기업의 니즈가 솔루션을 리딩할 수 있도록 해야 할 것이다. 마지막으로 인공지능, GPT와 같은 기술을 빠르게 PLM/DX와 접목시켜야 하고, 이를 위해 Cross-Over 협력체계를 갖추는 것이 필요할 것이다.      

산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (2)   3D익스피리언스 카티아(3DEXPERIENCE CATIA)는 플랫폼 기반의 차세대 CAD로서, 버추얼 트윈(virtual twin)을 구축하고 활용하기 위해 필수적인 다쏘시스템의 솔루션이다. 최근 급변하는 자동차 산업의 시장 환경 변화는 지속적인 기업 성장의 도전 요소이며, 이에 따른 기업의 대응 전략 및 제품 개발 방향의 변화가 요구된다.  이번 호에서는 자동차 산업에서 당면한 과제를 살펴보고, 이를 해결하기 위한 3D익스피리언스 카티아의 신기술에 대해서 살펴본다.   ■ 최윤정 다쏘시스템코리아의 인더스트리 프로세스 컨설턴트로 디자인&엔지니어링 팀에서 3D익스피리언스 카티아 제품을 담당하고 있다. 자동차 산업을 위한 고급 서피스 모델링 및 가상 검증 영역에 관심을 가지고 있으며, 자동차 OEM 및 부품사와 프로젝트를 수행하며 현업의 어려움을 파악하고 3D익스피리언스 카티아 기반의 솔루션을 제안하고 있다.  홈페이지 | www.3ds.com/ko   자동차 산업의 당면 과제 전기/커넥티드/자율주행차 친환경차의 시장 비중이 확대됨에 따라 신규 플레이어와의 경쟁이 심화되고, 전장 및 소프트웨어의 고도화에 따른 개발 복잡성이 증가하고 있다. 이에 대응하기 위해서는 시스템간 통합 및 추적성이 요구된다.   새로운 고객 경험 새로운 비즈니스 모델 및 신규 시장/고객 세그먼트의 확장이 발생하고 있다. 또한 비대면 고객 서비스 및 채널이 증가하고 있다. 고객 경험에 대한 선행 검증이 요구된다.   품질/비용/규제 자동차 환경 규제 기준이 지속적으로 강화되고 있다. 전세계적으로 리콜 수가 급증하였으며 생존을 위한 수익성 확보가 필요하다.   디지털 전환(digital transformation) 디지털 역량에 대한 강화가 요구되며, 데이터 기반 의사결정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 조직의 유연한 개발 환경 및 업무 효율 향상을 위해 클라우드의 도입이 가속화되고 있다.      따라서 미래지향적인 제품 개발을 위해서 현재의 엔지니어링 환경의 혁신적인 변화가 요구되고 있으며, 카티아 또한 이러한 시장 요구사항의 해결을 위해 발맞추어 발전해오고 있다. 3D익스피리언스는 글로벌 OEM과의 경험을 통해 자동차 산업에 특화된 베스트 프랙티스를 축적하였으며, 이를 통해 프로세스 기반의 솔루션을 제공한다. 많은 OEM 및 공급사(supplier)에서 3D익스피리언스를 활용하고 있으며, 데 팍토(de facto, 사실상) 표준으로서 입지를 공고히 하고 있다. 특히 주목할 점은 많은 OEM 및 부품사에서 클라우드로의 전환을 통해 미래 기술의 기반을 마련하고 있다는 것이다.   카티아 모델링 기술의 발전 방향 과거 3D CAD 솔루션의 기능과 사용성은 스펙에 따라 정확히 모델링할 수 있고 설계 효율을 높이기 위한 템플릿(template) 기반 설계를 지원하는 정도에 그쳤다. 하지만, 현재는 설계자가 미쳐 고려하지 못했던 부분도 지원해 주기 위해 생성형 설계(generative design)라는 개념이 등장하여 급부상하고 있다. 이는 모델링과 시뮬레이션을 접목시킨 MODSIM(모드심)이라는 새로운 방법론 및 기능으로 발전했다. 곧 다가올 미래에는 설계자의 개발 의도를 파악하여 사전에 가이드를 제공하는 생성형 AI(generative AI) 기술이 본격적으로 상용화될 예정이다.     플랫폼 기반 설계 협업 효율성 향상 기존의 CAD는 데이터가 파일 형태로 저장되고, PLM(제품 수명주기 관리) 혹은 PDM(제품 데이터 관리)과 연계하여 관리되는 형태가 일반적이었다. 그러나 3D익스피리언스 카티아는 데이터를 서버에 중앙집중 관리하는 플랫폼 형태로 변화하였다. 플랫폼은 모든 유저를 단일 데이터에 디지털로 연결시켜주는 역할을 하기 때문에, 파일이라는 개념을 없애고 모든 데이터를 서버에 관리함으로써 모든 유저가 동일한 최신 모델을 참조할 수 있도록 한다. 또한 데이터 관리 체계가 단순화되어 설계자가 주의해서 관리해야 할 요소(링크, 파일 경로, 품번, 버전 관리 등)가 줄어들고, 휴먼 에러를 대폭 감소시킬 수 있다.  협업 측면에서는 설계 전체 기간을 크게 단축시킬 수 있다는 중요한 장점이 있다. ‘실시간 동시 협업 설계’라는 기존에 상상하지 못했던 작업 방식이 가능해지며, 빠르게 설계 완성도를 높일 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   지난 5월 20일 CNG TV는 ‘산업별 DX/PLM 전략과 생성형AI 혁신’을 주제로, PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024 프리뷰 방송으로 진행됐다. 이번 방송에서는 디지털 전환과 디지털 트윈, 생성형 AI로 이어지는 변화의 물결 속에서 최근 제조 업계의 DX/PLM과 당면 과제 등을 점검해 보는 시간이 마련됐다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 디지털지식연구소 조형식 대표, 나니아랩스 강남우 대표, SAP코리아 고건 파트너, 디엑스티 오민수 대표   디지털지식연구소 조형식 대표가 사회를 맡은 이번 방송에는 나니아랩스 강남우 대표(KAIST 교수), SAP코리아 고건 파트너, 디엑스티 오민수 대표가 발표자로 참여했다.  나니아랩스의 강남우 대표는 ‘생성형 AI가 제품 설계에 필요한 이유’를 주제로 발표했다. 나니아랩스는 제조업을 위한 AI 맞춤형 솔루션을 제공하는 업체로 최근 PLM 분야에서도 활발하게 비즈니스를 전개하고 있다. 강남우 대표는 “기존 설계 해석 기술과 지금의 AI 기술이 무엇이 다르길래 AI를 써야 하는가에 대해 생각해 달라”면서 “제품 개발 프로세스에서 시간과 비용 단축이 관건인데, AI는 두 가지 방법으로 활용할 수 있다”고 말했다. 첫 번째는 예측용 AI를 활용해서 설계와 시뮬레이션 중간 단계에 어떤 공학적인 성능을 실시간으로 예측할 수 있도록 사용하는 것이다. 두 번째는 생성형 AI를 쓰는 것으로 설계 앞 단계에서 공학적으로 의미 있는 설계안들을 대량으로 생산해서 설계자가 그 중에서 좋은 설계만 선택하고, 이것을 시뮬레이션하고 테스트하면 된다. 강남우 대표는 “설계를 위한 생성형 AI는 눈으로 봐서 그럴 듯한 결과물만 보여주는 것이 아니라, 공학적인 예측하고 성능에 맞게 최적화를 할 수 있어야 한다”고 말했다. SAP코리아 고건 파트너는 “생성형 AI 기반의 PLM 솔루션 혁신 방향’을 주제로 발표했다. 고건 파트너는 “SAP라는 회사로 보지 말고 일반적인 PLM 회사들이 AI 관련해서 어떻게 준비를 하고 있는지 생각해 주시면 될 것 같다”고 말했다.  고건 파트너는 “SAP의 첫 번째 기술의 발전 목표가 실시간으로 분석하는 비즈니스 프로세스나 성과물들을 분석하는 단계였다면, 2000년대와 2010년대는 플랫폼이라고 불리는 AI 머신러닝 기반으로 최적화하거나 비즈니스에 대한 예측을 해보자는 것이었다”고 말했다. 또한 “2020년대에 들어와서는 생성형 AI 기반으로 산출물을 만들어내는 등의 방식으로 기술이 발전하고 있다. 이것은 PLM도 마찬가지”라고 전했다. 디엑스티 오민수 대표는 “제조 기업의 PLM과 AI의 연계 방향’을 주제로 발표했다. 오민수 대표는 “한국산업지능화협회 PLM분과 간사를 맡고 있다 보니, PLM 입장에서 AI를 어떻게 바라봐야 하는지에 대한 질문을 많이 받고 있다”면서, “제품 개발에 참여하고 있는 설계자나 엔지니어가 설계 능력을 지금보다 더 키우고 설계 과정의 속도를 높이는데 목표를 두면 좋을 것 같다”고 이야기했다. 한편, 6월 13일~14일 온라인으로 진행되는 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024’에서 산업별 DX/PLM 전략과 생성형 AI 혁신에 대해 더욱 구체적이고 자세한 내용이 소개될 예정이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.