어도비가 기업에서 AI 생성 콘텐츠로 더 큰 가치를 창출하고 비즈니스 기여를 입증할 수 있도록 지원하는 어도비 익스피리언스 클라우드(Adobe Experience Cloud)의 혁신을 발표했다.  기업들이 아이디어를 구상하고 마케팅 애셋을 정교화하기 위해 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly), 어도비 익스피리언스 매니저(Adobe Experience Manager)와 같은 이미지 및 카피 생성 툴을 도입함에 따라, ROI 입증에 대한 요구도 높아지고 있다. 브랜드는 고객 선호도에 맞춘 AI 생성 콘텐츠를 제공해 이러한 문제를 해결하는 동시에, 실행 가능한 인사이트를 통해 피드백 루프를 만들 수 있다. 이러한 AI 혁신은 캠페인을 실시간으로 조정하고 최적화할 수 있도록 지원함으로써 기업의 콘텐츠 공급망 주요 과제를 해소한다. 어도비 익스피리언스 클라우드의 새로운 기능은 팀이 AI 생성 콘텐츠를 개인화, 테스트 및 측정하도록 지원한다. 어도비 콘텐츠 애널리틱스(Adobe Content Analytics)는 실행 가능한 인사이트를 제공해 타깃의 공감을 불러일으키는 특정 콘텐츠 속성을 파악하며, 향후 제작할 콘텐츠에 대한 정보를 제공한다. 어도비 익스피리언스 매니저는 웹 상의 실시간 실험(real-time experimentation) 역량을 통해 높은 전환율을 이끌어내는 AI 생성 콘텐츠를 여러 버전을 통해 실험하며 방문 고객을 유도할 수 있다. 또 어도비 저니 옵티마이저(Adobe Journey Optimizer)를 활용하면, 성과 목표에 따라 즉각적으로 다양한 버전의 마케팅 콘텐츠를 생성하며 테스트와 최적화를 자동화할 수 있다.     커스터머 저니 애널리틱스(Customer Journey Analytics) 내에서 제공되는 어도비 콘텐츠 애널리틱스는 웹, 모바일 등 플랫폼에 걸쳐 속성 수준까지 콘텐츠에 대한 인사이트를 제공한다. 사용자는 이러한 인사이트를 콘텐츠 저니 애널리틱스에 직접 가져와 모든 접점에 걸친 전 고객 여정을 종합적으로 살펴볼 수 있다.  정식 출시된 어도비 저니 옵티마이저의 AI 어시스턴트 콘텐츠 액셀러레이터(AI Assistant Content Accelerator)를 통해 마케터는 이메일, 문자메시지 등의 채널용 마케팅 애셋을 브랜드 가이드라인에 맞게 생성할 수 있다. 더불어 언어, 어조, 콘텐츠 유형에 따라 특정 타깃 고객에게 최적화하는 것도 가능하다. 어도비 익스피리언스 매니저의 에지 딜리버리 서비스(Edge Delivery Services)를 활용하면 웹 페이지의 이미지 같은 AI 생성 콘텐츠 변형을 실시간 실험을 진행할 수 있다. 소비자에게 가장 성과 높은 콘텐츠가 소비자에게 자동 제공되므로, 마케터는 타깃 고객이 가장 많이 공감하는 애셋을 더 잘 파악할 수 있다.  어도비의 아미트 아후자(Amit Ahuja) 디지털 경험 사업 부문 수석 부사장은 “오늘날 고객 경험을 개인화하기 위해서는 마케팅 채널과 지역에 따라 수천 가지의 변형이 필요한데, 생성형 AI는 이러한 문제를 완화하는 데 도움을 주고 있다”면서, “마케터들은 AI로 생성된 변형이 고객의 공감을 얻어야 한다는 과제를 안고 있다. 어도비의 최신 혁신은 실시간 실험과 실행 가능한 인사이트를 통해 브랜드가 이러한 과제를 해결할 수 있도록 지원한다”고 말했다.

어도비가 ‘어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트(Adobe Experience Platform AI Assistant)’를 출시했다. 이 기능은 생성형 AI를 통해 실무자의 생산성을 높이고, 더욱 많은 팀원이 콘텐츠 제작 및 인사이트 워크플로에 참여하도록 지원해 기업용 애플리케이션에 대한 접근을 한층 확대한다. 어도비 익스피리언스 플랫폼은 기업 고객에 대한 통합 인사이트를 구축하고 모든 채널에서 고객 참여를 유도하는 솔루션으로, 코카콜라 컴퍼니, 메이저리그베이스볼, 메리어트 인터내셔널, 제너럴 모터스, TSB은행, 레알 마드리드를 비롯한 다양한 업체가 사용하고 있다. 이제부터 기업은 어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트를 통해 대화형 인터페이스에서 데이터를 더욱 심층적으로 파악하고 워크플로를 간소화하며 조직에 가치를 제공할 수 있다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트는 어도비 실시간 고객 데이터 플랫폼(Adobe Real-Time CDP), 저니 옵티마이저(Adobe Journey Optimizer), 커스터머 저니 애널리틱스(Adobe Customer Journey Analytics) 등 어도비 익스피리언스 클라우드 애플리케이션에 내장돼, 기술 질문에 대한 답변을 제공할 뿐만 아니라 작업 자동화, 결과 시뮬레이션, 신규 타깃 및 여정 생성 등을 지원한다. 이 같은 역량은 기업 고유 데이터, 캠페인, 타깃 청중, 비즈니스 목표 등에 대한 인사이트와 어도비 제품에 대한 지식을 바탕으로 한 생성형 경험 모델을 통해 구현되며, 모두 개인정보 보호를 최우선으로 고려해 안전하게 제공된다.     어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트는 다양한 배경과 경험을 가진 사용자가 문제를 빠르게 탐색하고 해결할 수 있는 인사이트를 제공한다. 가령 사용자는 ‘잠재 고객 세그먼트 구축 방법’이나 ‘아이덴티티 맵에 대한 정의’와 같은 제품 관련 질문에 대해 신속한 답변을 얻고, 익숙하지 않은 시나리오를 해결할 수 있다. 또한 ‘내 세그먼트 사용 빈도’와 같은 질문을 통해 SQL 쿼리를 실행하지 않고도 데이터셋, 타깃 및 여정에 대한 운영 인사이트를 확보하는 것도 가능하다.   어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트는 잠재 고객 경험부터 개인화 캠페인을 위한 타깃, 데이터 분석 시각화까지 다양한 요소 생성을 추후 지원할 예정이다. 브랜드는 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly)를 활용해 이메일 및 웹 페이지에 사용할 카피, 디자인, 이미지 등 마케팅 애셋을 생성하고, 결과를 상시 실험할 수 있다. 또한 어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트는 PDF, 발표자료, 워드 문서 등 기존 애셋으로 크리에이티브 제작 브리프를 자동 생성해, 콘텐츠 제작을 가속화한다. 이를 통해 브랜드는 데이터 세그먼트별 폴더 구성이나 AI 생성 콘텐츠의 브랜드 기준 부합 여부를 확인하는 것과 같은 번거로운 작업을 생략할 수 있다.   사용자는 어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트에 추후 추가될 역량을 통해 결과를 시뮬레이션하고 마케팅 활동을 최적화하며 더욱 정확한 결과를 빠르게 얻을 수 있다. 특히 ‘해당 세그먼트의 예상 전환 수’나 ‘세그먼트 필터 추가 적용 시 결과’ 등 복잡한 질문에도 몇 초안에 예측 인사이트를 받을 수 있다. 이 밖에도 특정 고객 그룹을 위한 맞춤형 프로모션 제안 등 차선책을 제공해 전환율을 높일 수 있는 기능도 추가될 예정이다. 어도비의 안줄 밤브리(Anjul Bhambhri) 어도비 익스피리언스 클라우드 수석 부사장은 “AI 어시스턴트는 새로운 사용 사례와 초기 사용자의 진입장벽을 대폭 낮추면서 기업용 소프트웨어에 획기적인 변화를 가져오고 있다”며, “매일 40페타바이트(PB)에 달하는 데이터와 50억 건의 사용자 인터랙션을 비롯해 어도비 익스피리언스 플랫폼에서 처리되는 인터랙션, 캠페인 및 프로필 규모를 감안하면, 어도비는 데이터 기반으로 인사이트를 제공하고 자동화할 수 있는 솔루션을 선보이는 독보적인 입지를 가지고 있다”고 설명했다.

오라클이 2024 가트너 매직 쿼드런트(2024 Gartner Magic Quadrant)에서 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 부문의 리더로 선정되었다고 밝혔다. 오라클은 실행 능력 및 비전 완성도 항목에서 높은 평가를 받았다.  데이터 분석 분야의 미래 기술로는 AI가 접목된 솔루션과 향상된 자동화 등이 있으며, 특히 맥락에 부합하는 인사이트를 제공하는 기술이 크게 주목받고 있다. 오라클은 데이터 탐색, 대시보드, 스토리텔링을 지원하는 퓨전 데이터 인텔리전스(Fusion Data Intelligence) 등과 같은 새로운 솔루션과 오라클 애널리틱스 클라우드의 업데이트를 통해 데이터 분석 분야에서의 혁신을 지속해 나가고 있다.     오라클 퓨전 데이터 인텔리전스는 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database), OCI 생성형 AI(OCI Generative AI), 오라클 애널리틱스 클라우드와 같은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 서비스를 활용하는 차세대 데이터 관리 및 분석 솔루션이자 AI 솔루션이다. 오라클 퓨전 데이터 인텔리전스의 AI 및 머신러닝 기능은 일상적인 트랜잭션 보고를 능가하는 고도화된 데이터 분석에 기반한 인사이트를 제공하고, 재무, 공급망, HR, 고객 서비스 등의 다양한 분야와 관련된 구체적인 질문에 대한 답변을 도출하는 데 기여한다. 오라클은 이미지에서 얼굴을 감지하는 OCI 비전(OCI Vision), 문서에서 정보를 추출하는 OCI 도큐먼트 언더스탠딩(OCI Document Understanding) 등의 OCI AI 서비스를 통합하여 애널리틱스 클라우드를 지속적으로 개선하고 있다. 또한 애널리틱스 어시스턴트(Analytics Assistant)는 데이터 스토리텔링을 혁신하여 모든 사용자가 본인의 기술적 수준과 상관없이 인사이트 중심의 내러티브를 구성하고 수정할 수 있도록 지원한다. 오라클 애널리틱스 클라우드는 타사 클라우드 서비스를 함께 사용하여 다양한 AI 결과물을 생성할 수 있다. 예를 들어, 타사의 AI 아바타 기능을 사용하여 데이터 스토리를 흥미로운 뉴스캐스트 형식으로 제시함으로써 자연스러운 정보 활용을 촉진할 수 있다. 오라클의 T.K. 아난드 애널리틱스 담당 총괄 부사장은 “데이터의 양은 끊임없이 증가하고 있으며, 그로 인한 데이터 및 AI 기반 의사 결정에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. AI 기반 오라클 애널리틱스 클라우드(Oracle Analytics Cloud)는 고객이 단순한 데이터 분석으로부터 보다 효과적인 의사 결정을 수행하고 보다 효율적인 조치를 취하는 단계까지 나아갈 수 있도록 지원한다”면서, “이번 가트너 리더 선정은 고객의 직관적인 의사 결정에 기여하는 동급 최고의 분석 플랫폼을 제공해 온 오라클의 역량을 인정받은 중요한 성과라고 생각한다”고 전했다.

AWS(아마존웹서비스)와 국내 AWS 총판인 에티버스(ETEVERS)는 6월 21일 제조 산업의 디지털 혁신을 주제로 ‘AWS 파트너 클라우드 솔루션 콘퍼런스’를 진행했다. 이번 행사에는 엔비디아, 메가존클라우드 외에도 KT, LG CNS, GS네오텍, LS ITC, LS 일렉트릭 등의 대기업 SI 계열사와 지멘스, 앤시스, 두산, 스노우플레이크 등 각 산업 분야 대표 기업들도 참여, 클라우드 사례를 소개하고 관련 제품을 전시했다. ■ 최경화 국장     이번 콘퍼런스에서는 AWS 파트너사의 전문성과 경험을 바탕으로 제조 산업의 중요 워크로드 혁신과 디지털 전환 사례들이 공유되었으며, AWS 클라우드 기반의 첨단 기술과 성공 사례, 제조 산업 혁신을 위한 노하우 등이 소개되었다. 행사의 첫 번째 기조연설에서는 AWS가 ‘제조 경쟁력 강화를 위한 클라우드 기반 제조 혁신 사례’와 ‘디지털 제조 혁신을 가속화하는 AWS 파트너 솔루션’에 대해 소개했다.  AWS의 정승희 제조 헤드(Head of Manufacturing)는 “빅데이터 분석, 인공지능, 사물인터넷(IoT), 생성형 AI 등 다양한 클라우드 기술이 제품 설계, 공정 최적화, 수요 예측, 공급망 최적화, 새로운 비즈니스 모델에 적용되고 있다”면서, 제조업체 혁신 사례를 통해 얻은 비용 절감, 신제품 개발 주기 단축, 품질 향상 등의 구체적인 성과에 대해 소개했다. AWS의 김상현 제조 세일즈 수석 파트너(Senior Partner Sales for Manufacturing)는 “AWS는 고객의 신속한 클라우드 도입과 디지털 전환을 지원하기 위해 전 세계 수천 개의 파트너사와 협력하여 클라우드 기반의 제조 특화 솔루션을 제공하고 있다. 이를 통해 고객은 별도의 개발이나 인프라 구축 없이도 원하는 솔루션을 즉시 사용할 수 있으며, 기존의 온프레미스 솔루션도 클라우드로 이전하여 유연하게 운영할 수 있다”고 밝혔다. 에티버스의 김준성 전무는 ‘제조 고객을 위한 클라우드 전환 전략’에 대해 발표하면서 “지금 전 세계는 디지털 전환을 넘어서 현대화(Modernization) 및 생성형 AI(Gen AI)가 새로운 화두로 등장하고 있다. 제조 분야도 이러한 변화에서 예외일 수 없으며, 생존을 위해서는 클라우드를 기반으로 한 혁신적이고 획기적인 변화가 동반되어야 한다. 하지만, 우리는 아직도 클라우드로의 전환을 망설이고 있거나 효과적인 방법을 몰라 제대로 실행하지 못하고 있다”고 말했다. 또한, “에티버스는 1993년 설립된 이래 지난 해 1조 5000억원의 매출을 올렸으며, 5500여 협력 파트너를 가지고 있다”면서, 각 특화 분야별 전문 클라우드 파트너를 통한 클라우드 전환 방법 및 성공 사례를 통해 안정적이고 확실한 클라우드 전환 여정에 대해 소개하고, 파트너 비즈니스 효율을 높이는 디지털 전환 컨설팅을 제안했다.     메가존클라우드는 ‘작고 빠르게 시작하는 제조업의 생성형 AI 도입 전략’에 대해 소개했다. 메가존클라우드의 공성배 전무는 “생성형 AI는 정보 유출 또는 거버넌스 통제력 약화 등의 부작용이 우려되지만, 업무 생산성과 효율을 높이는 긍정적인 효과를 무시할 수 없는 단계에 진입했다. 생성형 AI 기술을 문화적으로 안착시키려면 조직 차원의 수용이 필요하고, 작은 영역부터 적용해 보는 것이 중요하다”면서, 그간의 경험 및 고객들과의 만남을 바탕으로 ‘작게 시작하여 점차 넓혀가는 방식’으로 기업을 위한 생성형 AI 도입을 제안했다. 엔비디아의 정구형 팀장은 ‘엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)를 활용한 제조 산업 디지털 트원 프로젝트 사례’에 대해 발표했다. 정구형 팀장은 “피지컬 AI로의 진화를 통해 AI가 현실 세계에서 우리와 상호 작용하는 미래가 다가오고 있다. 옴니버스는 기존 3D 툴을 대체하는 것이 아니라 하나로 연결하는 플랫폼으로, USD라는 공통 파일 포맷으로 3D 툴 간의 작업을 원활하게 연결하고, 실시간 협업을 도울 것”이라면서 옴니버스는 상황에 따라 무료 또는 유료로 제공된다고 밝혔다. 이후에는 스마트 매뉴팩처링, 엔지니어링 및 클라우드 HPC, 데이터 애널리틱스 및 생성형 AI 등 세 개 트랙이 진행되었다. 각 트랙에서는 위존, 미라콤, LG CNS, GS네오텍, LS ITC/LS 일렉트릭, IBM, 헥사곤, 지멘스, 앤시스, 비에스지파트너스, KT/KOSTECH, 넷앱, 두산디지털이노베이션, NDS, SDT, 오나인솔루션즈(09 Solutions), 디에스이트레이드, 스노우플레이크 등 다양한 업체에서 클라우드 관련 최신 기술과 제조 혁신 전략, 사례 등을 소개하고, 관련 제품을 전시했다. 이날 행사에 참석한 디원의 류용효 상무는 “비즈니스의 지형이 바뀌고 있는 것 같다. 이제 더 이상 클라우드를 논하지 않고 전통적인 제조 엔지니어링 비즈니스를 고집하는 시기는 지난 것 같다. 각 사의 기술 소개와 사례를 통해 구체적인 적용 방안에 대해 인사이트를 얻었다”고 말했다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

아마존웹서비스(AWS)와 국내 AWS 총판인 에티버스가 6월 21일 제조 산업의 디지털 혁신을 주제로 ‘AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스’를 진행한다고 밝혔다. 인터컨티넨탈 서울 코엑스에서 열리는 이번 컨퍼런스에서는 AWS 파트너사의 전문성과 경험을 바탕으로 제조 산업의 중요 워크로드 혁신과 디지털 전환 사례를 공유할 예정이다. AWS 클라우드 기반의 첨단 기술과 성공 사례, 제조 산업 혁신을 위한 노하우를 소개하는 내용으로 진행된다. 행사의 기조연설에서는 AWS가 ‘제조 경쟁력 강화를 위한 클라우드 기반 제조 혁신 사례’와 ‘디지털 제조 혁신을 가속화하는 AWS 파트너 솔루션’을 소개한다. 에티버스는 ‘제조 고객을 위한 클라우드 전환 전략’을 발표하고, 메가존클라우드가 ‘작고 빠르게 시작하는 제조업의 생성형 AI 도입 전략’에 대해 소개한다. 또한, 엔비디아에서 ‘엔비디아 옴니버스를 활용한 제조 산업 디지털 트원 프로젝트 사례’를 발표한다. 이후에는 스마트 매뉴팩처링, 엔지니어링 및 클라우드 HPC, 데이터 애널리틱스 및 생성형 AI 등 세 개 트랙이 진행된다. 위존, 미라콤, LG CNS, GS네오텍, LS ITC/LS 일렉트릭, IBM, 헥사곤, 지멘스, 앤시스, 비에스지파트너스, KT/KOSTECH, 넷앱, 두산디지털이노베이션, NDS, SDT, 오나인솔루션즈, 디에스이트레이드, 스노우플레이크 등 다양한 업체에서 클라우드 관련 최신 기술과 제조 혁신 전략, 사례 등을 소개할 예정이다.  

SAP가 미국 올랜도에서 열린 연례 콘퍼런스 ‘SAP 사파이어(SAP Sapphire)’에서 AI 시대에 비즈니스를 한 단계 더 발전시키는 방법을 보여주는 혁신적인 AI 혁신과 파트너십을 공개했다. SAP는 미션 크리티컬한 프로세스를 지원하는 엔터프라이즈 클라우드 포트폴리오에 비즈니스 AI(Business AI)를 도입하고 AI의 한계를 뛰어넘는 기업들과 협력함으로써, 글로벌 비즈니스에 새로운 인사이트와 독창성을 불어넣는다는 비전을 소개했다. SAP는 엔터프라이즈 솔루션 전반에 비즈니스 AI를 탑재해 사용자에게 풍부한 인사이트를 제공함으로써, 더 나은 결과를 제공하고 창의적인 문제 해결력을 높일 수 있도록 지원한다. ▲보상 추천 기능으로 인사 관리자를 지원하는 SAP 석세스팩터스(SAP SuccessFactors)의 AI 생성 보고서 ▲판매가 가장 높을 것으로 예측되는 영업사원과 제품의 조합을 예측하는 SAP 세일즈 클라우드(SAP Sales Cloud)의 예측 기능 등이 대표적인 사례이다. 한편, SAP 비즈니스 테크놀로지 플랫폼(SAP BTP)은 아마존웹서비스(AWS), 메타 및 미스트랄 AI의 대규모 언어 모델을 생성형 AI 허브에 추가하고 있다. SAP AI 코어(AI Core)의 이 기능을 통해 SAP 애플리케이션용 생성형 AI 사용 사례를 더 쉽게 구축할 수 있다. SAP의 자연어 생성형 AI 코파일럿 솔루션인 ‘쥴(Joule)‘도 SAP 솔루션 포트폴리오 전반으로 확장하고 있다. 쥴은 여러 시스템의 데이터를 신속하게 정렬하고 맥락화하여 스마트한 통찰력을 제공하는 생성형 AI다. 2023년 가을 SAP 석세스팩터스 솔루션에 도입되었으며, 현재 SAP S/4HANA 클라우드 솔루션과 SAP 빌드, SAP 통합 스위트(SAP Integration Suite) 등에도 내장돼 있다. 오는 연말까지 SAP 아리바(SAP Ariba)와 SAP 애널리틱스 클라우드(SAP Analytics Cloud) 솔루션에도 적용될 예정이다. 또한 SAP는 쥴을 마이크로소프트 365의 코파일럿(Copilot)과 통합해 쥴의 활용 범위를 확장할 계획도 발표했다. 이 통합은 사용자에게 워크플로에 내장된 통합 환경을 제공하고, SAP와 마이크로소프트 365의 비즈니스 애플리케이션이 상호작용하면서 사용자가 정보에 원활하게 접근할 수 있게 해준다.   ▲ 사파이어 2024에서 기조연설을 진행한 SAP 크리스찬 클라인 CEO   SAP의 크리스찬 클라인(Christian Klein) CEO는 “사파이어 2024에서 발표한 혁신적인 비즈니스 AI가 업무 방식 전반에 변화를 가져올 것”이라면서, “SAP는 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 고객이 민첩함과 독창성을 발휘할 수 있도록 실제 성과에 기여하는 혁신 기술을 제공하겠다“고 말했다. 한편, SAP는 업계 기술 기업과 파트너십을 맺고 생성형 AI가 엔터프라이즈 수준에서 구현할 수 있는 한계를 뛰어넘기 위해 노력하고 있다고 소개했다. SAP는 “AWS 및 마이크로소프트와의 협력 확대와 더불어 구글 클라우드, 메타, 미스트랄 AI, 엔비디아와의 파트너십을 통해 AI 지원 기술의 힘을 활용하여 빠른 속도로 혁신하고 더욱 풍부한 실제 결과를 제공할 수 있을 것”이라고 전했다. SAP와 구글 클라우드는 쥴 및 SAP 공급망용 통합 비즈니스 플래닝(SAP Integrated Business Planning for Supply Chain)에 구글 클라우드의 제미나이(Gemini) 모델 AI 어시스턴트 및 구글 클라우드 코텍스(Google Cloud Cortex) 프레임워크의 데이터 기반을 통합할 예정이다. SAP는 메타의 라마 3(Llama 3)를 활용해 SAP 애널리틱스 클라우드에서 고도로 맞춤화된 분석 애플리케이션을 렌더링하는 스크립트를 생성할 예정이다. 메타의 차세대 AI 모델은 언어의 뉘앙스와 문맥 이해에 강점을 갖고 있어, 기업의 비즈니스 요구 사항을 가시적인 성과로 전환하는 데에 적합하다. 그리고 SAP는 미스트랄 AI의 새로운 대규모 언어 모델도 SAP AI 코어의 생성형 AI 허브에 추가할 예정이다. 또한, SAP는 엔터프라이즈급 비즈니스 애플리케이션에 최첨단 기술을 탑재하기 위해 엔비디아와 제품 간 파트너십을 강화할 계획이다. SAP는 쥴을 라이즈 위드 SAP(RISE with SAP) 구현을 위한 AI 어시스턴트 역할을 하도록 훈련시키면, 엔비디아의 최첨단 AI 모델이 SAP 컨설팅 자산을 선별하여 구현 관련 질문에 대한 관련성 있고 정확한 답변을 제공할 수 있다고 밝혔다. 이외에도 SAP 인텔리전트 제품 추천 솔루션에 생성형 AI를 도입함에 따라, 엔비디아 옴니버스 클라우드 API(NVIDIA Omniverse Cloud API)는 복잡한 제조 제품 및 구성을 산업용 디지털 트윈으로 시뮬레이션할 수 있도록 지원한다.

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.

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.