슈나이더 일렉트릭이 4월 20일~24일 독일 하노버에서 열리는 세계 최대 규모의 산업 박람회인 ‘하노버 메세 2026’에 참가한다고 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 전시에서 전기화와 개방형 소프트웨어 정의 자동화, 디지털 인텔리전스를 결합한 산업 현장의 해결 방안을 제시한다. 특히 마이크로소프트와 AWS, 인텔, HPE 등 주요 기술 기업과 협력해 기술 간 연계를 강화하고 산업 환경에서 측정 가능한 성과를 내는 데 집중할 계획이다.     슈나이더 일렉트릭의 전시 부스는 2026년 산업계의 주요 화두인 ▲운영 효율 향상과 ▲노후 시스템 개선 ▲인력 부족 및 숙련도 격차 해소 ▲데이터와 사이버 보안 ▲에너지 효율 및 전기화 등의 핵심 과제를 중심으로 운영한다. 각 전시 구역에서는 실제 고객 사례를 바탕으로 라이브 데모와 파트너 기술을 선보이며 산업 현장에서 즉시 활용할 수 있는 설루션을 제공한다. 첫 번째 구역에서는 처음으로 공개하는 폭스보로 SDA(Foxboro SDA)와 에이전틱 AI 등 소프트웨어 정의 자동화 기술을 통해 유연한 운영 환경을 보여준다. 에코스트럭처 오토메이션 엑스퍼트 인사이트 월(EcoStruxure Automation Expert (EAE) Insights Wall)을 활용해 수처리 관리 과정을 시연하고 제어와 데이터, AI를 통합한 운영 방식을 소개한다. 두 번째 구역에서는 ETAP(이탭)을 활용해 전력 운영을 최적화하는 방안을 설명한다. 세 번째 구역은 전력과 공정 데이터를 통합해 설계부터 운영까지 전 주기를 최적화하는 통합 데모를 전시한다. 네 번째 구역에서는 다중 로봇과 AI 기반 분석을 결합한 자동화 설루션을 선보이며, 마지막 다섯 번째 구역에서는 디지털 트윈을 이용한 공항 운영과 공조 제어 사례, 사이버 보안 아키텍처를 통한 산업 운영 전략을 공유한다. 박람회 기간 중에는 글로벌 리더들의 발표도 이어진다. 20일에는 장 파스칼 트리쿠아 슈나이더 일렉트릭 이사회 의장이 AI를 통한 유럽의 기회를 주제로 패널 토론에 참여해 디지털 및 에너지 전환 방향을 논의한다. 21일에는 아비바의 카스파 헤르츠버그 CEO가 데이터 기반의 산업 혁신과 비즈니스 가치 창출 방안에 대해 발표한다. 같은 날 글로벌 미디어와 산업 애널리스트를 대상으로 한 쇼케이스를 열어 산업 난제를 경쟁력으로 전환하는 구체적인 사례를 설명할 예정이다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 행사에서 고객이 겪는 실제 문제에 초점을 맞춰 파트너 혁신 사례와 적용 사례를 함께 보여준다고 설명했다. 슈나이더 일렉트릭 관계자는 “단순한 비전 제시에 그치지 않고 실질적인 성과로 이어지는 결과를 직접 확인할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

슈나이더 일렉트릭은 에너지 효율과 시스템 신뢰성을 강화한 새로운 알티바(Altivar) HVAC 드라이브 제품군을 발표했다. 이번 신제품은 스마트 빌딩의 운영 성능을 높이는 데 초점을 맞췄다. 알티바 HVAC 드라이브는 30% 이상의 에너지 절감 효과와 향상된 시스템 가동률을 제공한다. 최신 빌딩 관리 시스템(BMS)과 원활하게 통합하며, 까다로운 공조 시스템 환경에서도 높은 효율을 유지한다. 지능형 운영 기능과 내장된 보호 기능을 통해 안정적인 시스템 운영을 돕는 것이 특징이다. 슈나이더 일렉트릭은 이 제품이 상업용 건물부터 장비 제조업체가 제작하는 장비, 병원, 공항, 데이터센터와 같은 필수 시설까지 다양한 환경에서 활용할 수 있다고 소개했다. 또한, 스마트 연결 기능과 친환경 냉매 호환성 및 사이버 보안 대응 성능도 갖췄다.     이번에 공개된 모델은 ATH200과 ATH600 두 가지다. ATH200은 OEM 및 소형 HVAC 장비에 최적화된 모델이다. 엔지니어링 개발 기간을 단축하면서 새로운 지속가능성 기준을 충족하도록 지원한다. ATH600은 고급 제어 기능과 연속 운전이 필요한 환경에 적합하다. 필수 시설이나 고성능 건물에서 요구하는 깊이 있는 시스템 통합을 지원한다. HVAC 시스템은 건물 내 공기 흐름과 온도 안정성 등 건물 성능을 유지하는 핵심 인프라다. 알티바 HVAC 드라이브 제품군은 영하 10도에서 영상 60도 환경에서도 작동한다. 기계적, 열적, 전기적 스트레스를 견디도록 설계해 옥상 설치 장비부터 기계실, 실외 외함까지 다양한 곳에서 안정적인 성능을 유지한다. 설치 과정도 간편하다. 전자기 적합성(EMC) 필터와 모터 열 보호 기능을 내장했으며, 모드버스(Modbus)와 백넷(BACnet) 통신을 지원한다. 별도의 외부 접촉기 없이 시스템을 구성할 수 있어 배선 복잡도를 줄였다. 200mm로 통일된 캐비닛 규격과 유해물질 제한 지침(RoHS) 등을 준수하는 소재를 사용해 구축 속도를 높이고 지속가능한 빌딩 구축을 지원한다. 미래 지향적인 운용 환경을 위해 사이버 보안 인증(IEC 62443-4-2 보안 레벨 1)을 지원하며 펌웨어 무결성 검증 기능을 제공한다. 최대 25마력까지 A2L 인증과 A3 냉매 대응이 가능하다. 이를 통해 최신 칠러와 히트펌프 등에 사용하는 저지구온난화지수(GWP) 냉매와 차세대 냉매 환경에도 대응할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭은 알티바 HVAC 드라이브와 모디콘(Modicon) M172·M173 컨트롤러, 하모니(Harmony) HMI를 결합해 제공한다. 이를 통해 OEM과 시스템 통합업체가 지능적이고 에너지 효율적인 HVAC 장비를 빠르게 구축하도록 돕고 있다. 슈나이더 일렉트릭 산업 제어 및 드라이브 부문의 샤오 후 수석부사장은 “알티바 HVAC 드라이브는 현대 공조 인프라에서 요구하는 성능과 신뢰성, 보안 기준을 높인 제품”이라고 설명했다. 또한 “소재 선택부터 펌웨어 업그레이드까지 장기적인 지속가능성을 고려했으며, 고객이 장비를 보호하고 에너지 규제에 대응하도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

슈나이더 일렉트릭은 공항의 에너지와 자산 및 운영을 하나의 실시간 환경으로 통합하는 지능형 플랫폼인 IPOC를 출시했다. 세계 항공 여객 수요가 2040년까지 두 배 이상 증가할 것으로 예상되는 가운데, 대다수 공항은 30개 이상의 시스템을 분산 운영하며 효율적인 의사결정에 어려움을 겪고 있다. 슈나이더 일렉트릭은 공항 운영 비용의 최대 15%를 차지하는 에너지 비용 상승과 탄소 중립 목표 달성 요구에 대응하기 위해 공항 인프라 전반을 통합하는 설루션을 선보였다. 아비바 소프트웨어를 기반으로 구축한 IPOC는 에너지 관리와 자동화 및 산업 데이터 분석 기능을 단일 운영 플랫폼으로 결합한다. 이 플랫폼은 공항 전반의 시스템과 이해관계자 그리고 핵심 운영 프로세스를 하나로 연결하는 역할을 한다. 슈나이더 일렉트릭에 따르면 IPOC는 공항 전 구역에 대한 통합된 시각을 제공해 실시간 의사결정 체계를 구축하며, 맥락화된 데이터를 바탕으로 장애 발생 시 신속한 탐지와 대응을 지원해 승객 경험을 개선한다. IPOC는 실시간 에너지 데이터와 운영 데이터를 통합 분석하여 수요에 맞춰 에너지 소비를 최적화하고 탄소 배출을 줄이는 특징이 있다. 템플릿 기반의 객체 지향 아키텍처를 적용해 자산 모델을 표준화하고 재사용할 수 있어 공항 내 여러 터미널 간 운영 표준을 효율적으로 확장하는 것이 가능하다.     슈나이더 일렉트릭에 따르면, 바르셀로나 엘프라트 공항은 아비바 시스템 플랫폼을 도입해 기존 20개의 분산 시스템을 통합하고 모니터링 신호를 3만 5000 개에서 70만 개 이상으로 확대했다. 이를 통해 터미널과 수하물 처리 및 공조와 발전 설비 운영 등을 하나의 통합 화면에서 관리하게 되었으며 에너지 낭비를 줄이고 운영 효율을 높였다. 이 공항은 신규 터미널과 활주로 및 위성 건물 확장 프로젝트를 지원하며 2900만 명 이상의 승객에게 향상된 이용 경험을 제공하는 성과를 거두었다. 슈나이더 일렉트릭은 IPOC를 기반으로 공항 운영의 디지털 전환을 가속화할 방침이다. 에너지와 운영을 아우르는 통합 인프라 전략을 확대하며 에너지 테크놀로지 파트너로서의 역할을 강화한다는 계획이다.

아비바는 엔비디아와 협력해 자사의 엔지니어링 및 운영 소프트웨어를 엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트(NVIDIA Omniverse DSX Blueprint)에 통합했다고 밝혔다. 이를 통해 기가와트급 AI 팩토리를 위한 새로운 라이프사이클 디지털 트윈 아키텍처를 선보였다. 양사는 대규모 데이터센터에 적용할 수 있는 물리적·디지털 모듈을 공동 개발하고 이를 AI 팩토리 형태로 구현한다. 이 방식은 기존 AEC(엔지니어링·조달·시공) 프로젝트에서 검증된 방법론을 기반으로 삼았다. 이번 협력은 아비바의 산업 인텔리전스 플랫폼 커넥트와 산업용 디지털 트윈 기술 포트폴리오를 중심으로 진행한다. 기업은 도메인 특화 시뮬레이션과 디지털 시각화, 협업 설계 도구를 통해 GPU 활용 효율을 높일 수 있다. 아비바에 따르면 AI의 토큰 생성에 걸리는 시간을 줄여 AI 팩토리 구축 속도와 확장성을  높일 수 있다. 아비바는 슈나이더 일렉트릭, 이탭(ETAP)과 맺은 전략적 파트너십을 이번 협력과 연계한다. 세 기업은 엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트 기반 AI 팩토리의 설계부터 시뮬레이션, 구축, 운영, 최적화 전 과정을 공동으로 고도화하고 있다. 이를 통해 아비바가 보유한 산업 전문성을 AI 인프라 영역으로 확장한다는 전략이다.     아비바는 설루션 통합을 통해 AI 팩토리의 전체 생애주기에 걸쳐 디지털 트윈의 가치를 제공한다는 비전을 내세웠다. 우선 오픈USD 기반 심레디(SimReady) 자산을 아비바 유니파이드 엔지니어링(AVEVA Unified Engineering)으로 가져올 수 있는 신규 컨버터를 제공한다. 이를 통해 기존 자산 재사용과 고정밀 시뮬레이션 환경 활용이 가능해진다. 아비바 자산 정보 관리(AVEVA Asset Information Management)를 활용하면 단일 데이터 소스를 바탕으로 설계부터 운영까지 장비와 시스템을 일관되게 관리할 수 있다. 아비바 프로세스 시뮬레이션(AVEVA Process Simulation)은 AI 팩토리의 고급 액체 냉각 네트워크를 모델링하고 시뮬레이션하여 설계를 최적화하고 냉각 효율을 높이는 데 쓰인다. 아비바 PI 시스템(AVEVA PI System)은 엔비디아 옴니버스 DSX 익스체인지 전반에서 IT와 OT 데이터를 통합 수집하고 분석한다. 향후 엔비디아 NV-태서랙트(NVIDIA NV-Tesseract) 모델을 적용해 이상 탐지와 예측 기능까지 확대할 계획이다. 이를 통해 냉각 시스템과 서버 랙 등에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석할 수 있다. 아비바 오퍼레이션 컨트롤(AVEVA Operations Control)과 유니파이드 오퍼레이션 센터(Unified Operations Center)는 전력과 기계, 안전 시스템을 하나의 통합 플랫폼으로 관리한다. 상황 인식 기반 템플릿을 통해 장애 원인 분석과 대응 권고, 성능 저하 추세 파악 등이 가능하다. 고객은 고밀도 AI 팩토리 환경에서도 안정적인 운영을 구현하고 차세대 AI 인프라 구축을 앞당길 수 있다. 아비바의 롭 맥그리비 최고제품책임자는 “AI 팩토리는 글로벌 디지털 경제를 견인하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다”면서, “아비바와 엔비디아는 전문성과 소프트웨어, 운영 역량을 결합해 새로운 디지털 트윈 구축 방식을 제시하고 있다”고 전했다. 엔비디아의 블라디미르 트로이 AI 인프라 부문 부사장은 “기가와트급 AI 팩토리의 확산은 설계부터 운영까지 전체 생애주기를 최적화할 수 있는 산업 지능을 요구한다”면서, “아비바의 소프트웨어를 엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트에 통합함으로써 개발자들이 AI 인프라를 더 빠르고 효율적으로 구축할 수 있게 됐다”고 밝혔다.

트렌드에서 얻은 것 No. 28   ▲ 클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.   21세기 제조 산업은 기계적 자동화를 넘어 데이터와 인공지능(AI)이 설계, 생산, 운영의 전 과정을 주도하는 지능형 시대로 진입하고 있다. 2025년을 기점으로 인공지능은 생산성을 보조하는 도구의 단계에서 벗어나, 엔지니어링의 근간을 재정의하는 ‘AI 네이티브(AI-native)’ 환경의 핵심 인프라로 자리 잡았다. 과거의 제조 방식이 숙련공의 경험과 직관에 의존하는 결정론적(deterministic) 방식이었다면, 미래의 스마트 엔지니어링은 방대한 산업 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 자율 수행하는 확률론적(probabilistic) 방식으로 전환되고 있다. 이번호 칼럼에서는 글로벌 선도 기업의 실무 적용 사례를 통해 2026년 제조업이 나아가야 할 방향을 알아보고자 한다.   스마트 엔지니어링의 역사적 진화와 패러다임의 전환 스마트 엔지니어링의 역사는 물리적 모델을 디지털 공간으로 옮기려는 지속적인 노력의 산물이다. 1990년대 초반, 보잉은 777 기종의 개발 과정에서 CAD를 활용한 디지털 목업(DMU) 기술을 도입하며 설계 혁신을 시작했다. 이는 종이 도면 없이 항공기 전체를 3D 상에서 검증한 최초의 사례로 기록된다. 이후 2010년대에 들어서며 에어버스 A350의 사례와 같이 설계 리뷰 전 과정이 디지털화되었고, 2020년대에 이르러서는 복제를 넘어 물리적 대상과 실시간으로 데이터를 주고받는 디지털 트윈(digital twin) 기술이 성숙기에 접어들었다. 2025년부터 2026년 사이의 기술적 전향점은 이러한 디지털 트윈이 AI 네이티브 지능을 탑재하기 시작했다는 점이다. 이제 엔지니어링 업무의 30%를 차지하던 과거 데이터 검색 및 비부가가치 활동은 구체적인 사례가 공개되고 있지는 않지만, 시대의 흐름에 따라 서서히 생성형 AI와 검색 증강 생성(RAG) 기술로 대체되어 갈 것으로 보인다. 또한, 글로벌 기업의 끊임없는 연구로 인해 엔지니어는 반복적인 분석 대신 창의적인 문제 해결과 맥락적 의사결정에 집중하는 ‘코파일럿(co-pilot)’ 시대도 곧 맞이할 것으로 예상된다.     이러한 패러다임의 전환은 한국 제조업에도 시급한 과제다. 미국, 독일, 일본 등 주요 제조 강국과 비교할 때 한국의 제조업 부가가치율은 여전히 상대적으로 낮은 수준에 머물러 있으며, 대기업과 중소기업 간의 생산성 격차는 약 4배에 이른다. 고령화와 저출산으로 인한 노동력 감소, 근로시간 단축 등 제약 사항이 증가하는 상황에서 AI를 통한 제조 지능화는 선택이 아닌 생존을 위한 필수 전략으로 부상하고 있다.   제조 지능화를 위한 AI 핵심 활용 방안 및 기술 분석 제조 현장에서 AI를 실무에 적용하는 방식은 정보 추출부터 복잡한 공정 시뮬레이션 및 자율 제어에 이르기까지 넓은 영역을 포괄한다. 지능형 지식 검색 및 데이터 파이프라인 최적화는 엔지니어링 업무의 상당 부분은 과거의 기술 문서, 도면, 실험 데이터를 찾는 데 소요된다. 최근의 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술은 수십 년간 축적된 비정형 데이터(PDF, 엑셀, 문서)를 벡터 데이터베이스(vector DB)로 변환하여 자연어 질문에 답변하고 근거가 되는 출처를 명확히 제시함으로써 환각(hallucination) 문제를 해결하고 있다. 이는 글로벌 프로젝트에서 기술 문서의 실시간 번역과 용어 표준화를 지원하여 협업 효율을 극대화한다. 또한, 연구 프로세스 개선을 위해 데이터 파이프라인 중심의 자동화가 추진되고 있다. 기존의 실험 연구자가 수기로 기록하던 방식에서 벗어나 디지털화된 시료 분석과 제어 데이터를 클라우드 협업 환경에 통합함으로써, 연구 산출물의 재현성을 높이고 멘토링의 질을 개선하는 것이 핵심이다. 생성형 설계(generative design)와 제조 공법 인지는 엔지니어의 상상력을 정교한 설계안으로 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 설계자가 경량화, 강성 등 목표 조건과 재료, 제조 공법 등의 제약 조건을 입력하면 AI는 수백 가지의 대안을 생성한다. 특히 ‘제조 공법 인지(manufacturing-aware)’ 기능은 주조 공법 시 금형에서 제품이 빠져나올 수 있는 구배 각도를 자동 고려하거나 3축/5축 가공 시 공구가 접근할 수 없는 언더컷 형상을 배제하는 수준까지 진화했다. 일본의 니프코(Nifco)는 이를 활용해 전통적인 육각형 허니콤 구조를 넘어선 비정형 유기적 패턴을 설계함으로써 강성을 유지하면서도 재료 사용량을 획기적으로 절감하는 성과를 거두었다. 에이전틱 AI(agentic AI)와 자율적 프로세스 제어 부분을 살펴보면, 2026년의 주요 트렌드인 에이전틱 AI는 분석을 넘어 독립적으로 과업을 계획하고 실행하는 능력을 갖출 것이다. 기존의 AI가 ‘무엇이 잘못되었는가’를 알려주는 예측 도구였다면, 에이전틱 AI는 ‘어떻게 해결할 것인가’를 결정하고 실행한다.     인과관계 AI(causal AI)와 지식 조립 공장은 전통적인 머신러닝 모델은 데이터 간의 상관관계에 의존하기 때문에 ‘왜’라는 질문에 답하기 어렵고, 공정 환경이 변하면 모델이 붕괴되는 한계를 가진다. 이를 극복하기 위해 2026년에는 인과관계 AI가 제조업의 핵심 기술로 부상하고 있다. 인과관계 AI는 데이터 패턴 학습을 넘어 원인과 결과의 사슬을 규명한다. 예를 들어, 공장 내 배관의 결로 현상과 습도 데이터 사이에는 강한 상관관계가 존재하지만, 습도가 결로의 원인인지 혹은 그 반대인지를 명확히 정의하지 못하면 잘못된 설비 투자가 이루어질 수 있다. 인과관계 AI는 주다 펄(Judea Pearl)의 수학적 기초를 바탕으로 개입(intervention) 분석을 수행하여 ‘만약을 변경한다면은 어떻게 변할 것인가’라는 질문에 명확한 수치를 제공한다. 인하대학교 이창선 교수가 제시한 KAMG AI(Knowledge Assembly Factory) 개념은 AI가 스스로 모든 것을 만드는 것이 아니라, 인간 전문가가 설계한 ‘인과 지식 설계도(blueprint)’를 기반으로 AI가 지식을 조립하는 방식을 취한다. 이는 존재(entity), 속성(attribute), 관계(relation) 프레임워크를 통해 지식을 해부하고 표준화된 조립 공정을 거쳐 인과 예측 모델을 산출한다. 이 과정에서 엔지니어는 프로그래머가 아닌 시스템의 의미와 변수의 역할을 결정하는 ‘지식 설계자(architect)’로 거듭나게 된다. 데이터 거버넌스와 팔란티어 온톨로지(ontology) 전략의 핵심은, 제조 AI가 진정한 가치를 창출하기 위해서는 현장의 모든 데이터가 실시간으로 연결되는 ‘디지털 스레드(digital thread)’가 전제되어야 한다는 것이다. 팔란티어의 온톨로지 기술은 데이터 사일로(silo) 문제를 해결하고 기업의 전체 데이터 유니버스를 비즈니스 맥락으로 재구성하는 핵심 아키텍처를 제공한다. 온톨로지는 데이터를 분류하는 것을 넘어 업무, 조직, IT 시스템 간의 공통 언어를 제공한다. 팔란티어 파운드리는 기존 레거시 시스템(ERP, PLM, MES 등)의 데이터를 물리적으로 옮기지 않고 연결하며, 이를 객체(object)와 관계(link)로 모델링한다. 객체(entity) : 차량 모델, 부품, 공정, 설비, 고객 등 핵심 요소를 개체화한다. 속성(attribute) : 개체의 특징(온도, 압력, 재질, 작업 시간)을 정의한다. 관계(relationship) : ‘부품은 공정에서 사용된다’, ‘설계 변경은 생산에 영향을 준다’와 같은 업무적 연결을 구조화한다. 구축된 온톨로지 위에서 팔란티어의 AIP(Artificial Intelligence Platform)는 자연어 인터페이스를 통해 현장의 복잡한 상황을 분석하고 대응한다. 예를 들어, ‘5월 출하 지연 리스크를 요약해달라’는 명령에 대해 AI는 공급망, 재고, 생산 실적 데이터를 온톨로지 상에서 실시간으로 탐색하여 리스크의 원인을 파악하고, 대체 시나리오의 비용 효율을 시뮬레이션한 뒤 실행 승인을 요청한다. HD현대(전 현대중공업그룹)의 FOS(Future of Shipyard, 미래 첨단 조선소) 프로젝트는 2030년까지 세계 최초의 자율 운영 스마트 조선소를 구현하기 위해 팔란티어의 빅데이터 플랫폼인 ‘파운드리(Foundry)’를 도입하는 핵심적인 디지털 전환 사업이다. BMW는 팔란티어의 데이터 플랫폼인 파운드리를 도입하여 생산, 공급망 관리 및 품질 관리 시스템을 고도화하고 있다. 특히 팔란티어의 QMOS(Quality Management Operating System) 설루션을 통해 데이터 기반의 ‘제로 디펙트(zero defect, 무결점)’ 생산 환경을 구축하는 것이 핵심이다. 에어버스는 팔란티어의 파운드리 기술을 도입하여 항공기 제조 및 운항 데이터를 통합 관리하는 ‘스카이와이즈(Skywise)’ 플랫폼을 구축했다. 이를 통해 A350 인도 속도를 33% 향상시키고 운영 효율을 극대화하며, 데이터 기반의 의사결정 시스템을 혁신했다.   품질, 예지보전 및 에너지 최적화의 기술적 심화 AI가 제조 현장에 가져온 가장 직접적인 성과는 품질 비용 절감과 비가동 시간(downtime)의 최소화다. 현대트랜시스는 자체 개발한 AI 기반 품질 검사 시스템인 TADA(Transys Advanced Data Analytics) 스마트 설루션을 생산 현장에 적용하여, 기존 93% 수준이던 불량 검사 정확도를 99.9%까지 끌어올렸다. LG에너지솔루션은 AI 및 빅데이터 기술을 활용해 전 세계 생산 공장을 ‘지능형 스마트 팩토리’로 전환하고, 배터리 제조 품질과 생산 효율을 극대화하는 것을 AI 비전으로 삼고 있다. 특히, CDO 직속 AI 기술팀을 통해 공정 데이터를 분석하여 배터리 수명을 예측하고, 스마트 공장 기술을 적용하여 글로벌 생산 기지의 경쟁력을 강화하는 중책을 맡고 있다. 기존의 예지보전이 단일 센서의 임계치 모니터링에 의존했다면, 예지보전 2.0은 진동, 전류 파형, 소음, 온도를 동시에 분석하는 멀티모달(multi-modal) 방식을 취한다. AI는 고장 징후를 발견할 뿐만 아니라, ‘최근 3개월간의 패턴 분석 결과 내륜 손상이 의심되니 메뉴얼 45페이지의 베어링 교체 절차를 따르라’는 처방적 가이드를 생성형 AI를 통해 현장 작업자에게 즉시 전달한다. 포스코 광양제철소는 이를 연속 주조 설비에 적용하여 고장 예지 시스템을 성공적으로 구축했다. 탄소 배출 규제가 강화되는 가운데 AI는 에너지 사용량 예측과 최적화에 결정적인 역할을 한다. 슈나이더 일렉트릭은 예측 AI를 활용하여 산업 시설의 에너지 효율을 높이고 운영비를 절감하는 설루션을 제공하고 있으며, 한국그린데이터 등 국내 기업들도 AI 챗봇이 탑재된 운영 체제를 통해 제조업의 에너지 피크 관리와 전력 최적화를 지원하고 있다.   2026 글로벌 기술 트렌드 및 리더십의 우선순위 2026년은 AI가 ‘생산성 향상 도구’에서 ‘책임과 신뢰의 기반’으로 진화하는 해가 될 것이다. 딜로이트와 가트너 등의 보고서에 따르면 기업 리더들은 다음의 네 가지 영역에 집중해야 한다. 첫째, 에이전틱 리얼리티 체크(agentic reality check)이다. 챗봇 도입을 넘어 비즈니스 프로세스 자체를 재설계해야 한다. 보고서에 따르면 40%의 에이전틱 AI 프로젝트가 2027년까지 실패할 것으로 예상되는데, 이는 기술적 문제보다는 기존의 망가진 프로세스를 단순히 자동화하는 ‘자동화 함정’ 때문이라고 분석된다. 성공하는 기업은 엔드 투 엔드 프로세스 전체를 혁신하며 인간과 에이전트 팀을 오케스트레이션하는 모델을 채택하고 있다. 두 번째, 소버린 AI(sovereign AI)와 보안 거버넌스이다. 데이터 주권과 국가별 규제 대응이 중요해짐에 따라 소버린 AI 전략이 필수이다. 2026년에는 기업의 77%가 공급업체 선택 시 설루션의 원산지를 고려하며, 로컬 벤더를 중심으로 한 독립적인 AI 스택 구축이 확산될 것이다. 또한, 데이터 모델 오염(poisoning) 리스크에 대응하기 위한 예측적 OT 사이버 보안 체계 구축이 가속화될 전망이다. 세 번째, 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇의 확산이다. 제조, 물류, 국방 분야를 중심으로 피지컬 AI의 도입이 급증하고 있다. 2026년에는 아시아-태평양 지역을 중심으로 피지컬 AI 채택률이 80%에 도달할 것으로 보이며, 이는 공장 내 정적인 자동화 설비를 대체하여 비정형 환경에서도 유연하게 대응하는 자율 운영 공장의 핵심 요소가 될 것이다. 네 번째, 지능형 컴플라이언스 및 표준화이다. 규제 당국 역시 AI를 활용하여 기업의 데이터를 실시간 모니터링하는 시대가 오고 있다. 이제 정기 감사에 대비하는 수준을 넘어, 시스템이 스스로 규정 위반 리스크를 예측하고 보고하는 ‘예측적 컴플라이언스’가 표준으로 자리 잡을 것이다.   실무자를 위한 실행 로드맵 스마트 엔지니어링을 위한 AI 활용은 더 이상 미래의 담론이 아닌 2026년 현재의 경영 핵심 과제다. 2026년은 지식 소유 자체가 무의미해지는 시점이며, AI가 생성한 결과물을 편집하고 맥락화하는 ‘아키텍트(architect)’ 능력이 엔지니어의 몸값을 결정짓게 될 것이다. 기업은 성공적인 AI 전환을 위해 다음의 3단계 로드맵을 고려해야 한다. 첫째, 지능형 설계 및 시뮬레이션 단계를 통해 아이디어를 가장 빠르게 현실화할 수 있는 데이터 환경을 구축해야 한다. 둘째, 스마트 생산 및 운영 단계를 통해 물리적 세계를 정밀하게 제어하고 최적화하는 디지털 스레드와 온톨로지 체계를 완성해야 한다. 셋째, 제품, 공장, 도시를 하나의 유기체로 연결하는 생태계 통합 단계로 나아가야 한다. AI는 도구가 아니라 설계–생산–운영 전반을 학습하고 최적화하는 ‘지능형 플라이휠(intelligent flywheel)’이다. 지금 이 순간에도 데이터는 쌓이고 있으며, 이를 인과관계로 해석하고 에이전틱 AI로 실행에 옮기는 기업만이 2026년 이후의 제조업 패러다임 변화에서 승리자가 될 수 있을 것이다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

슈나이더 일렉트릭 코리아가 산업 자동화·스마트 에너지·BESS 설루션을 아우르는 현장 지능형 통합 인프라 포트폴리오를 공개했다. 최근 AI 설비 확산과 재생에너지 연계로 산업 현장의 전력 밀도와 운영 복잡도가 빠르게 높아지면서, 설비 제어와 전력 인프라를 개별적으로 운영하던 기존 구조의 한계도 함께 드러나고 있다. 이에 슈나이더 일렉트릭은 현장에서 전력과 설비를 직접 감지·제어·보호하는 지능형 디바이스를 기반으로 자동화와 전력 인프라를 하나의 체계로 연결하는 방향을 제시한다. 이러한 구조는 산업 자동화, 스마트 에너지, BESS 설루션을 아우르며, 설비 제어부터 전력 보호·분배·에너지 저장까지 현장 하드웨어 기반에서 통합적으로 구현하는 것이 특징이다. 산업 자동화 영역에서는 고정밀 설비 제어와 현장 가시성 확보가 핵심이다. ▲Lexium Servo 시스템은 반도체 및 배터리 제조 공정에서 요구되는 고속·고정밀 위치 제어를 지원하며, 반복 정밀도와 응답성을 동시에 확보한다. 여기에 ▲Pro-face GP6000 HMI는 설비 상태와 공정 데이터를 직관적으로 시각화해 작업자의 신속한 의사결정을 돕는다. 이를 통해 설비 제어의 정확성과 현장 운영 안정성을 동시에 강화한다. 스마트 에너지 영역에서는 전력 분배와 보호 기능을 통합적으로 구현한다. ▲Smart Panel은 IoT 기반 전력 계측 및 차단 장치를 통합한 스마트 배전반 구조로, 실시간 전력 데이터 수집과 모니터링을 통해 전력 품질과 설비 상태를 동시에 관리할 수 있다. 또한 친환경 고압 배전반 ▲SM AirSeT은 탄소 저감과 안정적인 절연 성능을 동시에 확보해, 고밀도 전력 환경에서도 신뢰성 높은 배전 인프라를 구축한다. 에너지 저장과 전력 가용성을 담당하는 BESS 영역에서는 보호와 무정전 운영 체계가 중요하다. 1500V DC 환경에 대응하는 ▲EasyPact MVS DA1은 높은 단시간 내전류 내량(Icw)을 기반으로 사고 초기의 대전류 상황에서도 안정적인 격리와 보호 기능을 수행한다. 이중화 설계를 적용한 ▲ESS UPS 설루션은 부하 변동이나 순간 정전 상황에서도 전력 품질을 유지하며, AI 설비 및 재생에너지 연계 환경에서 연속적인 운영을 지원한다. 두 설루션은 BESS 인프라의 보호·저장·백업 기능을 현장에서 직접 구현함으로써 전력 가용성을 구조적으로 강화한다.     이러한 기능 간 연결과 운영 최적화는 슈나이더 일렉트릭의 개방형 IoT 아키텍처인 에코스트럭처(EcoStruxure)를 기반으로 구현된다. 에코스트럭처는 PLC 중심의 설비 제어를 넘어 자동화와 전력, 에너지 데이터를 하나의 디지털 운영 체계로 연결하며, 아비바 및 이탭(ETAP) 기반의 데이터 시각화와 디지털 트윈 기술을 통해 설계부터 운영까지 이어지는 전 주기 가시성을 제공한다. 이를 통해 설비 상태와 전력 흐름을 분석·예측함으로써 안정성과 효율을 동시에 강화하고, 기존 설비와의 유연한 연계를 가능하게 한다. 나아가 에너지 사용 데이터 분석과 전력 최적화를 통해 탄소 배출 관리 체계를 고도화하고 탄소 중립 실현을 지원한다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 산업 자동화 사업부의 채교문 본부장은 “AI 설비 확산과 재생에너지 연계로 산업 현장의 전력 구조가 빠르게 변화하는 가운데, 설비 제어와 전력 보호, 에너지 저장을 현장에서 하나의 체계로 구현하는 인프라 전략이 무엇보다 중요해지고 있다”면서, “이를 개별 시스템이 아닌 에코스트럭처를 통한 하나의 운영 체계로 작동시키는 것이 슈나이더 일렉트릭의 차별화된 경쟁력이며, 이를 통해 진정한 One Solution Provider로서 고객의 산업 운영 전반을 지원하고 있다”고 말했다. 한편 슈나이더 일렉트릭 코리아는 오는 3월 4일부터 서울 코엑스에서 열리는 ‘스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’에 참가한다. 이번 전시에서는 ‘Welcome to Industrial Automazing - Your Energy Technology Partner’를 메인 테마로, 설계 단계부터 운영 최적화까지 하나의 흐름으로 유기적으로 연결되는 통합 데모를 선보일 예정이다.

슈나이더 일렉트릭 코리아가 AI 및 소프트웨어 기반의 산업 자동화 설루션을 통해 산업 전반의 통합 운영 혁신에 나선다고 전했다. 최근 산업 현장은 AI 확산과 설비 고도화, 에너지 비용 상승 등 복합적인 변화 속에서 생산·전력·운영 데이터를 개별적으로 관리하는 구조를 넘어, 전 주기를 아우르는 통합 운영 체계를 요구받고 있다. 이에 슈나이더 일렉트릭은 설계, 자동화, 전력, 운영을 단절된 기술이 아닌 하나의 흐름으로 연결하는 통합 포트폴리오 전략을 강화하고 있다. 슈나이더 일렉트릭이 제시하는 전략의 핵심은 공정, 자동화, 전력 시스템을 최적화(optimize)–운영(operate)–온보드(onboard) 레이어로 구성해 분산된 운영 데이터를 AI 기반으로 실시간 통합·분석하고, 운영 전반의 가시성과 효율을 동시에 높이는 데 있다. 슈나이더 일렉트릭은 이러한 통합 구조를 기반으로 고객의 산업 환경 전반을 함께 설계하고 운영하는 ‘에너지 테크놀로지 파트너’로서의 비전을 구체화하고자 한다. 먼저 최상위의 최적화 영역에서는 아비바가 핵심 역할을 수행한다. 아비바 UOC(Unified Operations Center)와 인더스트리얼 AI(Industrial AI)는 공정, 자산, 운영 데이터를 통합 관리하고, 이를 기반으로 실시간 인사이트를 제공한다. 이를 통해 기업은 단순 모니터링을 넘어 비용 절감과 생산성 향상으로 이어지는 고도화된 의사결정을 수행할 수 있다. 또한 아비바는 통합된 데이터를 기반으로 산업 전반의 디지털 트윈을 구현함으로써, 운영 환경을 가상 공간에서 시뮬레이션하고 전략적 운영 계획을 수립할 수 있도록 지원한다. 운영 영역에서는 실행 및 제어, 전력 운영을 담당하는 설루션이 각각의 기능에 맞게 구성된다. 그중 EAE(EcoStruxure Automation Expert)는 IEC 61499 기반의 개방형 소프트웨어 정의 자동화 플랫폼으로, 하드웨어 종속성을 최소화하고 애플리케이션 중심의 제어 구조를 구현한다. 기능 블록 기반 설계를 통해 생산 라인의 확장성과 재구성을 유연하게 지원하며, 변화하는 생산 요구에 신속히 대응할 수 있는 자동화 환경을 제공한다. 전력 분야에서는 이탭(ETAP)이 전력 시스템 전용 디지털 트윈 및 시뮬레이션 설루션으로 활용된다. 이탭은 부하 흐름 분석, 단락 계산, 보호 협조, 전력 품질 분석 등 다양한 전력 시나리오를 설계 단계에서 검증할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 실제 운영 이전 단계에서 잠재적 리스크를 사전에 예측하고, 보다 안정적이고 신뢰성 높은 전력 인프라 설계를 가능하게 한다. 또한 이탭과 에코스트럭처 파워 모니터링 엑스퍼트(EcoStruxure Power Monitoring Expert : PME)의 연계는 전력 디지털 트윈의 시뮬레이션 정밀도를 고도화하는 데 초점을 둔다. PME는 디지털 트윈을 위한 실시간 전력 및 에너지 데이터 관리 설루션으로, 현장에서 발생하는 전력 사용 및 품질 데이터를 지속적으로 수집·분석한다. 이렇게 확보된 데이터는 이탭 모델에 반영되어, 설계 기반 시뮬레이션을 실제 운영 조건에 맞춰 동적으로 보정할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 산업 자동화 사업부 채교문 본부장은 “슈나이더 일렉트릭은 단일 제품을 공급하는 기업이 아니라, 고객의 산업 전 주기를 아우르는 ‘원 설루션 프로바이더’로서 통합 포트폴리오 기반의 운영 혁신을 지원하고 있다. 앞으로도 생산성과 에너지 효율, 지속가능성을 동시에 달성할 수 있는 통합 설루션을 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 한편, 슈나이더 일렉트릭 코리아는 오는 3월 4일부터 서울 코엑스에서 열리는 ‘스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’에 참가한다. 이번 전시에서 슈나이더 일렉트릭은 ‘Welcome to Industrial Automazing – Your Energy Technology Partner’를 메인 테마로, 설계 단계부터 운영 최적화까지 하나의 흐름으로 유기적으로 연결되는 통합 데모를 선보일 예정이다.  

슈나이더 일렉트릭이 레이싱 팀 ‘맥라렌 레이싱(McLaren Racing)’의 공식 에너지 테크놀로지 파트너로 선정됐다고 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭과 맥라렌 레이싱은 이번 협업을 통해 전 세계 레이싱 서킷 현장의 트랙사이드 전력 인프라부터 영국 워킹에 위치한 맥라렌 테크놀로지 센터(MTC) 본사의 에너지 인프라까지, 가장 극한의 환경에서도 최고의 성능을 구현할 수 있는 에너지 설루션을 공동 개발·적용할 계획이다. 이번 파트너십은 맥라렌 마스터카드 포뮬러1 팀을 시작으로 애로우 맥라렌 인디카 팀, 맥라렌 F1 아카데미, 그리고 맥라렌 유나이티드 오토스포츠 WEC 하이퍼카 팀 등 맥라렌 레이싱 산하 모든 주요 팀을 포괄하는 협업이다. 핵심은 데이터 인텔리전스, 혁신의 가속화, 엔지니어링 전문성이라는 공통의 가치에 기반하고 있다. 양사는 20년 이상 이어져 온 기존 공급업체 파트너십을 토대로, 성능과 안정성이 무엇보다 중요한 레이싱 환경에서 에너지 기술 혁신을 공동으로 추진한다. 구체적으로는 풍동, 제조 시설, IT 데이터센터 등 핵심 인프라 자산 전반에 걸쳐 에너지 운영을 최적화하고, 고신뢰 전력 시스템 구축을 통해 에너지 소비를 절감하는 한편, 첨단 에너지 기술을 기반으로 전기화(electrification)를 가속화할 방침이다. 또한 디지털 트윈 기술을 활용한 데이터 기반 인사이트를 확보함으로써 운영 효율과 지속가능성을 동시에 강화해 나갈 예정이다.     슈나이더 일렉트릭의 올리비에 블룸(Olivier Blum) CEO는 “레이싱은 첨단 에너지 및 디지털 기술의 가치를 증명하기에 가장 도전적인 환경이다. 맥라렌 레이싱은 모든 시스템을 극한까지 밀어붙이며, 바로 이 지점에서 슈나이더 일렉트릭의 성능, 신뢰성, 효율이 차이를 만든다. 맥라렌이 트랙 안팎에서 의지할 수 있는 ‘에너지 인텔리전스’를 제공하게 되어 자랑스럽다”고 전했다. 맥라렌 레이싱의 잭 브라운(Zak Brown) CEO는 “오랜 시간 쌓아온 신뢰를 바탕으로 슈나이더 일렉트릭을 공식 에너지 테크놀로지 파트너로 맞이하게 되어 기쁘다. 앞으로 슈나이더의 에너지 기술 전문성과 맥라렌의 퍼포먼스 철학을 결합시켜 운영 전반을 더욱 스마트하고 효율적으로 진화시켜 나갈 것”이라고 밝혔다.