엔비디아가 에이전트 기반 AI 플랫폼 개발을 가속화하고 기업의 생산성을 높이는 ‘엔비디아 네모 마이크로서비스(NVIDIA NeMo microservices)’를 정식 출시했다고 밝혔다. 이번에 정식 출시된 엔비디아 네모 마이크로서비스는 기업 IT 부서가 데이터 플라이휠(flywheel)을 활용해 직원 생산성을 높일 수 있는 AI 팀원을 빠르게 구축하도록 지원한다. 이 마이크로서비스는 엔드 투 엔드 개발자 플랫폼을 제공한다. 이 플랫폼은 최첨단 에이전틱 AI(Agentic AI) 시스템의 개발을 가능하게 하고, 추론 결과, 비즈니스 데이터, 사용자 선호도에 기반한 데이터 플라이휠을 통해 지속적인 최적화를 지원한다. 데이터 플라이휠을 통해 기업 IT 부서는 AI 에이전트를 디지털 팀원으로 온보딩할 수 있다. 이러한 에이전트는 사용자 상호작용과 AI 추론 과정에서 생성된 데이터를 활용해 모델 성능을 지속적으로 개선할 수 있다. 이를 통해 ‘사용’을 ‘인사이트’로, ‘인사이트’를 ‘실행’으로 전환할 수 있다.     데이터베이스, 사용자 상호작용, 현실 세계의 신호 등의 고품질 입력이 지속적으로 제공되지 않으면 에이전트의 이해력은 약화된다. 그 결과, 응답의 신뢰성은 떨어지고 에이전트의 생산성도 저하될 수 있다. 운영 환경에서 AI 에이전트를 구동하는 모델을 유지하고 개선하기 위해서는 세 가지 유형의 데이터가 필요하다. 인사이트를 수집하고 변화하는 데이터 패턴에 적응하기 위한 추론 데이터, 인텔리전스를 제공하기 위한 최신 비즈니스 데이터, 모델과 애플리케이션이 예상대로 작동하는지를 판단하기 위한 사용자 피드백 데이터가 그것이다. 네모 마이크로서비스는 개발자가 이 세 가지 유형의 데이터를 효율적으로 활용할 수 있도록 지원한다. 또한, 네모 마이크로서비스는 에이전트를 구동하는 모델을 선별하고, 맞춤화하며, 평가하고, 안전장치를 적용하는 데 필요한 엔드 투 엔드 툴을 제공함으로써 AI 에이전트 개발 속도를 높인다. 엔비디아 네모 마이크로서비스는 ▲대규모 언어 모델(LLM) 미세 조정을 가속화해 최대 1.8배 높은 훈련 처리량을 제공하는 네모 커스터마이저(Customizer) ▲개인과 산업 벤치마크에서 AI 모델과 워크플로의 평가를 단 5번의 API 호출로 간소화하는 네모 이밸류에이터(Evaluator) ▲ 0.5초의 추가 지연 시간만으로 규정 준수 보호 기능을 최대 1.4배까지 향상시키는 네모 가드레일(Guardrails)을 포함한다. 이는 네모 리트리버(Retreiver), 네모 큐레이터(Curator)와 함께 사용돼, 맞춤형 엔터프라이즈 데이터 플라이휠을 통해 AI 에이전트를 구축하고, 최적화하며, 확장하는 과정을 기업이 보다 수월하게 수행할 수 있도록 지원한다. 개발자는 네모 마이크로서비스를 통해 AI 에이전트의 정확성과 효율성을 높이는 데이터 플라이휠을 구축할 수 있다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈(Enterprise) 소프트웨어 플랫폼을 통해 배포되는 네모 마이크로서비스는 온프레미스 또는 클라우드의 모든 가속 컴퓨팅 인프라에서 엔터프라이즈급 보안, 안정성, 지원과 함께 손쉽게 운영할 수 있다. 이 마이크로서비스는 기업들이 수백 개의 전문화된 에이전트를 협업시키는 대규모 멀티 에이전트 시스템을 구축하고 있는 현재 정식 출시됐다. 각 에이전트는 고유의 목표와 워크플로를 가지고 있으며, 디지털 팀원으로서 복잡한 업무를 함께 해결하며 직원들의 업무를 보조하고, 강화하며, 가속화한다. 엔비디아 네모 마이크로서비스로 구축된 데이터 플라이휠은 사람의 개입을 최소화하고 자율성을 극대화하면서 데이터를 지속적으로 선별하고, 모델을 재훈련하며, 성능을 평가한다. 네모 마이크로서비스는 라마(Llama), 마이크로소프트 파이(Microsoft Phi) 소형 언어 모델 제품군, 구글 젬마(Google Gemma), 미스트랄 등 폭넓은 인기 오픈 모델을 지원한다. 또한, 기업은 엔비디아 가속 인프라, 네트워킹, 그리고 시스코, 델, HPE, 레노버(Lenovo) 등 주요 시스템 제공업체의 소프트웨어를 기반으로 AI 에이전트를 실행할 수 있다. 액센츄어(Accenture), 딜로이트(Deloitte), EY를 비롯한 거대 컨설팅 기업들 역시 네모 마이크로서비스를 기반으로 기업용 AI 에이전트 플랫폼을 구축하고 있다.

한국IBM이 4월 21일, 여의도 본사에서 기자간담회를 열고, 기업 비즈니스 환경에 최적화된 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 전략과 이를 구현하는 핵심 솔루션인 '왓슨x 오케스트레이트(watsonx Orchestrate)'를 소개하는 자리를 마련했다. 한국IBM 최고기술책임자(CTO) 이지은 전무는 에이전틱 AI를 "사용자나 시스템을 위해 자율적으로 과제를 수행하는 AI 에이전트들이 결합된 환경"으로 정의하며, "기존 AI 대비 사람의 개입을 최소화하고 다양한 시스템과 연계해 복합적인 업무를 자율적으로 수행할 수 있는 것이 특징"이라고 설명했다.​ ▲ 한국IBM 최고기술책임자(CTO) 이지은 전무 ▲ '기업을 위한 AI 에이전트'로 열린 한국IBM 기자간담회 현장    IBM은 자사의 AI 플랫폼인 왓슨x를 중심으로 ▲오픈소스 및 파트너 AI 기술을 유연하게 활용할 수 있는 개방성(Open) ▲영역별로 특화된 고성능 소형 LLM으로 90% 높은 비용효율성 ▲온프레미스와 클라우드를 포괄하는 유연성을 제공하는 하이브리드 기술 ▲산업 및 영역별 전문성을 토대로 한 IBM 컨설팅 서비스 등을 제공하는 기업향 AI 전략의 차별화 요소를 강조했다. 한국IBM 클라이언트 엔지니어링(Client Engineering) 총괄 김지관상무는 "왓슨x 오케스트레이트를 통해 자연어 기반의 직관적인 대화형 인터페이스를 제공한다"며, 이를 통해 "직원, 고객 등 최종 사용자의 요청을 수집하고, 다양한 비즈니스 애플리케이션과 연결해 자동화된 방식으로 처리한다"고 밝혔다.​ ▲ 한국IBM 클라이언트 엔지니어링 총괄 김지관 상무 또한, LLM 기반의 시스템을 통해 사용자의 요청을 지능적으로 분석하고 가장 적절한 경로로 연결하며, 단순한 질의응답을 넘어 특정 업무 수행, 지식 베이스 검색, 필요 시 사람의 개입까지 유연하게 확장되어 기존에 수 분에서 수 시간이 소요되던 업무를 수 초 또는 수 분 이내에 처리할 수 있도록 지원하고 있다고 설명했다.​ 한국IBM은 에이전틱 AI 전략의 차별화 요소로 ▲사전 구축된 AI 에이전트 컴포넌트와 스킬 기반의 빠른 구현 역량 ▲다양한 클라우드 또는 벤더에서 제공하는 AI와 앱에 대한 통합과 조정 ▲기업용 거버넌스 역량으로 신뢰할 수 있는 AI 구현 및 운영 ▲클라우드, 온프레미스 등 원하는 환경을 자유롭게 선택, 구축, 이동할 수 있는 하이브리드 기술 등을 강조했다.​ 한편, 한국IBM은 4월 22일 서울 드래곤시티 호텔 그랜드볼룸에서 'IBM 테크 이노베이션 서밋 2025(IBM Tech Innovation Summit 2025)'을 개최할 예정이다. 이번 행사는 AI 엔지니어, 데이터 사이언티스트, IT 아키텍트, 개발자 등 현업 IT 기술 전문가들을 대상으로 IBM의 최신 기술을 소개하고 직접 체험할 수 있는 자리로, 생성형 AI 도입부터 기술 심화 및 확장 단계, AI 에이전트, 생성형 AI를 위한 데이터, IT 자동화 등 기업의 AI 여정을 가속화할 수 있는 다양한 주제를 다룰 예정이다.

알테어가 자사의 클라우드 플랫폼인 ‘알테어원’에 엔비디아의 ‘옴니버스 블루프린트’를 통합했다고 밝혔다. 옴니버스 블루프린트는 엔비디아가 개발한 실시간 디지털 트윈 구축을 위한 참조 워크플로이다. 이번 통합으로 사용자는 복잡한 시뮬레이션과 디지털 트윈을 실시간으로 시각화하고 구축할 수 있으며, 별도의 설정 없이 다양한 사용자와 함께 협업할 수 있다.   이제 사용자는 알테어원 내에서 옴니버스 블루프린트를 즉시 활용할 수 있으며, 구축한 디지털 트윈은 클라우드와 온프레미스 환경 어디서든 손쉽게 배포할 수 있다. 알테어원은 모든 데이터를 메타데이터와 함께 체계적으로 관리해 설계 반복 시에도 유연하게 대응할 수 있도록 지원한다. 특히 알테어의 인공지능(AI) 기반 해석 설루션인 ‘알테어 피직스AI’를 함께 활용할 경우, 기존에 며칠씩 걸리던 물리 해석 작업을 수 초 내지는 수 분 내로 단축할 수 있다.   실시간 협업도 중요한 차별점이다. 사용자는 디지털 트윈 환경에서 여러 사용자와 동시에 설계를 진행하고, 가상 환경에서 실시간으로 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 특히 3D 설계, AI, 레이 트레이싱 기술이 결합된 몰입형 업무 환경을 제공하며, 클라우드 기반의 고품질 렌더링과 스트리밍 기능을 통해 복잡한 시스템 통합도 간소화된다. 알테어는 충돌 및 낙하 테스트 등 고난도 해석 작업에서도 시뮬레이션 속도와 협업 효율을 높일 수 있을 것으로 보고 있다.   이번 협업은 엔비디아의 GPU 가속, NIM 마이크로서비스, 옴니버스 플랫폼 등 최신 기술을 기반으로 하며, 알테어는 이를 바탕으로 시뮬레이션, AI, 데이터 분석, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 자사의 핵심 역량을 단일 플랫폼에 집약해 디지털 엔지니어링의 새로운 표준을 제시할 계획이다.     엔비디아의 티모시 코스타 CAE 및 CUDA-X 부문 수석 디렉터는 “디지털 트윈 기술은 산업을 재편하고 있다”면서, “알테어 사용자는 이제 엔비디아의 첨단 기술을 기반으로 더욱 효율적이고 실질적인 디지털 엔지니어링을 구현할 수 있을 것”이라고 말했다.   알테어의 샘 마할링엄 최고기술책임자(CTO)는 “엔비디아의 블랙웰 가속기, AI, 옴니버스 기술을 알테어원에 통합함으로써 고객은 디지털 트윈과 시뮬레이션을 보다 빠르고 직관적으로 운영할 수 있게 됐다”면서, “이번 통합은 데이터, AI, 시뮬레이션을 하나의 워크플로로 연결해 디지털 엔지니어링 혁신을 실현하는 중요한 전환점이 될 것”이라고 강조했다.   한편 알테어는 옴니버스 블루프린트 통합 외에도 주요 제품에 엔비디아 기술을 적용해 성능 향상을 지속하고 있다. 알테어의 구조해석 설루션인 ‘알테어 옵티스트럭트’는 GPU 가속 라이브러리 cuDSS를 도입해 CPU 및 GPU에서 해석 성능을 개선했다. 또한 알테어의 주요 전산유체해석(CFD) 소프트웨어가 블랙웰 플랫폼에서 최대 1.6배의 속도 향상을 기록했고, 입자 해석 시뮬레이션 소프트웨어인 ‘알테어 이뎀’은 기존 32코어 CPU 대비 최대 40배 빠른 시뮬레이션 속도를 달성한 바 있다.

한국오라클은 지난 2월 11일 연례 콘퍼런스인 ‘오라클 클라우드 서밋(Oracle Cloud Summit) 2025’를 그랜드 인터콘티넨탈 서울 파르나스에서 진행했다. 오라클 클라우드 서밋은 지난 2023년 시작해 올 해 세 번째를 맞았다. ‘데이터가 있는 곳에 AI를 제공함으로써 모든 비즈니스 상황에 필요한 설루션을 지원한다’는 주제로 진행된 올해 서밋에서 오라클은 자사의 클라우드 기술이 가진 장점과 최신 AI 기술의 통합 적용을 통한 경쟁력을 내세웠다. 또한, 클라우드·AI 서비스에 대한 전략 및 인사이트, 국내외 기업의 성공 사례 등도 소개했다. ■ 정수진 편집장     DB 기업에서 클라우드/AI 기업으로 변신한 오라클 AI는 이제 선택이 아니라 생존의 필수 요소로 꼽힌다. 이번 클라우드 서밋에서 한국오라클의 김성하 사장은 AI를 뒷받침하는 클라우드 인프라 및 데이터에 대한 오라클의 비전을 설명했다. 그는 “오라클은 데이터베이스 중심 기업에서 클라우드 및 AI 혁신을 선도하는 기업으로 변화해 왔다. 특히, 데이터를 새로운 방식으로 분석하고 인사이트를 발견함으로써 클라우드와 데이터를 통해 AI를 잘 구현할 수 있는 기업이 되고 있다”면서, “AI 시대에는 다양한 데이터를 통합 활용하는 것이 필수이며, 오라클은 이를 지원하는 완전한 IT 포트폴리오를 제공한다”고 전했다. 2024년에는 전 세계 기업의 80% 이상이 AI 예산을 확대했으며, AI가 2030년까지 전 세계 경제에 20조 달러 이상의 영향을 미칠 것으로 예상된다. 김성하 사장은 “오라클은 전 세계 100대 기업 중 96개 기업과 협력하며, AI 기반 혁신을 함께 실현하고 있다. 또한, 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)는 빠르고 안전하며 비용 효율적인 인프라로 AI 구현을 돕는다. 이외에도 오라클은 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 플랫폼(GCP), 마이크로소프트 애저(Azure) 등과 협력 및 멀티 클라우드 전략을 통해 유연한 데이터 환경을 구축할 수 있도록 지원한다”고 설명했다.   ▲ 한국오라클의 김성하 사장은 데이터베이스부터 클라우드 및 AI 혁신을 선도한다는 비전을 소개했다.   AI 시대에 맞춰 차별화된 클라우드 전략 추진 오라클의 크리스 첼리아(Chris Chelliah) 일본 및 아시아 태평양 지역 기술 및 고객 전략 부문 수석 부사장은 기조연설을 통해, AI 시대에서 오라클의 클라우드가 어떻게 차별화될 수 있는지에 대해 설명했다. 그는 “오라클의 설루션은 전 세계 주요 산업에서 미션 크리티컬 시스템을 운영하는 데에 쓰이고 있으며, 오라클은 단순한 데이터베이스 기업이 아니라 우리의 일상과 밀접하게 연결된 기술을 제공하는 기업으로 자리잡고 있다”면서, “글로벌 2000대 기업 중 90%가 오라클의 기술을 활용하고 있으며, 오라클은 전 세계 85개 및 한국에서 5개의 클라우드 리전(region)을 운영하고 있으며, 이들 리전에서 200개 이상의 인프라/플랫폼/SaaS 서비스를 제공한다. 또한 앞으로 77개의 리전을 추가할 계획”이라고 전했다. 오라클은 클라우드 인프라 시장에서 후발주자로 출발했다. 시작이 늦은 대신 기존과 다른 클라우드를 구축할 수 있었다는 것이 첼리아 수석 부사장의 설명이다. 오라클의 클라우드 인프라인 OCI는 소프트웨어 기반 하이퍼바이저를 통해 여러 사용자가 인프라를 공유하는 것이 아니라 독립적 환경을 제공한다는 점을 내세운다. 이를 통해 온프레미스 환경에서 사용하던 워크로드를 클라우드로 손쉽게 이동할 수 있으며 보안, 성능, 확장성을 유지하면서 혁신적인 AI 및 데이터 활용이 가능하는 것이 오라클의 설명이다.   포괄적이면서 유연한 클라우드 기술 내세워 첼리아 수석 부사장은 “오라클 클라우드는 고객 경험을 바탕으로 빠르게 성장하고 있다. 한 번 사용해 본 고객들이 지속적으로 워크로드를 확대하면서 성장 속도가 더욱 빨라지고 있다”고 전했다. 오라클이 내세우는 클라우드 인프라의 강점은 포괄적인 기술 스택, 데이터 중심의 AI 플랫폼, 고객 중심의 선택권 제공 등이다. 첼리아 수석 부사장은 오라클이 SaaS(클라우드 애플리케이션), 데이터 플랫폼, 인프라 등을 모두 갖춘 클라우드 제공업체이며, 강력한 데이터 관리 기술과 AI 모델을 결합하여 높은 성능을 제공한다고 밝혔다. 또한, 특정 하드웨어, OS(운영체제), 클라우드 환경에 종속되지 않으며 온프레미스, 오라클 클라우드, 타 클라우드 환경에서 유연하게 운영할 수 있다는 점도 강조했다. 또한, 첼리아 수석 부사장은 최근 폭발적으로 성장하고 있는 AI 분야를 뒷받침하는 인프라 구축도 강화하고 있다고 설명했다. 그는 “오라클은 고속 네트워크 및 GPU 클러스터 기반의 강력한 AI 인프라를 구축해, 대규모 AI 모델을 원활하게 학습 및 실행할 수 있도록 돕는다. 또한 특정한 AI 모델을 강요하지 않으며, 고객이 원하는 모델을 선택할 수 있도록 유연성을 보장한다”면서, “이를 통해 기업은 보안, 규정 준수, 비용 최적화를 고려한 AI 설루션을 자유롭게 활용할 수 있다. 실제로 바탐으로 메타, 오픈AI, xAI, 코히어 등 주요 글로벌 AI 기업들이 오라클 클라우드를 선택하고 있다”고 소개했다.   ▲ 오라클의 포괄적인 클라우드 기술을 소개한 크리스 첼리아 수석 부사장   클라우드로 기업의 AI 혁신 지원할 것 오라클은 단순히 여러 클라우드를 사용하는 멀티 클라우드가 아니라, 클라우드 간의 원활한 연결을 제공하는 전략을 추진 중이다. AWS, 애저, 구글 클라우드 내부에서 오라클 클라우드를 실행할 수 있도록 지원하며, 기존의 보안 구조를 유지하면서 고객이 원하는 클라우드를 자유롭게 선택하여 최적의 환경에서 운영하도록 지원한다는 것이다. 첼리아 수석 부사장은 “오라클은 AI 시대를 대비하여 데이터, 인프라, 클라우드의 유연성을 모두 갖춘 기업으로서 AI 시대를 위한 최적의 설루션을 제공할 수 있다. 오라클은 단순한 클라우드 제공업체가 아니라, 기업의 AI 혁신을 가속화하는 파트너로서 성공적인 AI 여정에 도움을 줄 것”이라고 밝혔다. 한편, 김성하 사장은 한국오라클의 올해 주요 전략에 대해 ▲데이터 중심의 AI 통합 플랫폼 사업 강화 ▲클라우드 사업의 체질 강화 및 질적 제고 ▲오라클 클라우드 생태계 강화 및 확장 등을 소개했다. 그는 “국내 주요 대기업들이 미션 크리티컬한 업무와 기간계 시스템에 오라클 클라우드를 활용하면서 그 성과가 가시화되고 있다. 한편으로 중소·중견기업 및 스타트업에서 클라우드 네이티브 기술의 도입도 활성화되고 있는 상황이다. 향후 클라우드 및 AI 생태계를 넓히기 위한 노력도 확대하고자 한다”고 전했다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 트윈/클라우드/AI 중심으로 DX의 실질적 가치 제공   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 2024년 어려운 경제 상황에서 제조산업의 변화를 뒷받침하며 시장 성과를 거두었다. 다양한 산업군에서 디지털 제조 혁신이 본격화될 것으로 보이는 가운데, 2025년에는 디지털 트윈과 클라우드 및 AI 기술을 중심으로 디지털 제조의 새로운 패러다임을 제시하며, 고객사의 비즈니스 가치를 극대화하는 전략을 강화할 예정이다. ■ 정수진 편집장     2024년 비즈니스 성과와 주요 동향에 대해 소개한다면 작년에는 전반적인 경제 상황의 어려움 속에서 기업들의 투자 비용에 대한 조정이 이뤄졌다고 보이는데, 이런 상황에서도 인공지능(AI) 등 새로운 기술 도입에 대한 평가/분석/도입이 꾸준히 진행됐다. 한편으로 산업별로 기술 투자 패턴이 변화하는 모습을 볼 수 있었다. 반도체 분야에서는 연구개발(R&D) 및 생산과 관련해 디지털 전환(Digital Transformation, DX) 투자가 본격화되었고, 조선 산업에서는 중국과의 경쟁 속에서 국내 주요 조선사를 중심으로 스마트 조선소(smart yard)와 관련한 이니셔티브가 꾸준히 추진됐다. 자동차 산업은 소프트웨어 정의 차량(SDV)을 중심으로 다양한 자동차 소프트웨어 개발을 위한 플랫폼의 검토 및 구축에 초점을 맞췄으며, 배터리 분야에서는 열폭주를 지연시키거나 안전한 배터리 개발을 위한 시뮬레이션과 EU의 ‘배터리 여권(Battery Passport)’ 규제에 대응하기 위한 플랫폼의 도입이 활발히 진행되었다. 전자 분야에서는 전사 프로젝트 관리 및 품질 관리 설루션이라든가 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링), SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리), 설계 자동화 등의 기업 프로젝트가 진행됐다. 중소기업 및 스타트업에서는 클라우드 기반 솔루션 도입이 빠르게 늘어난 것이 눈에 띤다. 지멘스는 NX X, 옵센터 X(Opcenter X), 심센터 X(Simcenter X), 팀센터 X 에센셜(Teamcenter X Essentials), 폴라리온 X(Polarion X) 등 클라우드 기반 솔루션을 묶어서 ‘서비스형 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator as a Service : XaaS)’로 부르고 있는데, 이런 퍼블릭 클라우드 제품을 사용하는 국내 고객이 전년 대비 5배 증가하는 성과를 보였다. 대기업과 비교하면 비용 규모는 작지만, 이러한 변화는 중소벤처기업부와 협력한 스타트업 지원 프로그램 및 대학교 라이선스 제공 프로그램 등 지멘스가 적극적으로 추진한 이니셔티브의 성과라고 볼 수 있다.   2024년 지멘스에서 중점적으로 추진한 화두는 무엇인지 크게 세 가지를 중점적으로 추진했다. 첫째는 디지털 트윈으로 제품, 생산, 성능의 포괄적인 디지털 트윈을 기반으로 한 효율화 프로젝트가 본격적으로 시작되었다. 둘째는 인공지능(AI)을 기반으로 한 생산 및 설계 자동화 기술 개발이다. 작년 하반기에 발표한 팀센터의 RAG(검색 증강 생성) 기반 생산 AI 기능이 이를 대표적으로 보여주는 사례이다. 셋째는 클라우드 솔루션의 활성화이다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 클라우드 기반의 플랫폼 도입과 고객사의 디지털 전환을 위한 컨설팅에 집중하였다. 최근 열린 CES 2025에서도 지멘스는 이러한 화두를 깊이 있게 소개했다. 특히 국내 제조산업에서는 대내외 환경의 변화에 대응하기 위해 디지털 전환이나 효율화 이니셔티브가 필요하다는 현실적인 인식이 강화되고 있다. 지멘스는 기업이 디지털 전환을 2025년의 최우선 과제로 추진할 것으로 전망하고 있으며, 이에 대응해 제품과 기술을 공급하는 것뿐만 아니라 전략적 가치를 제공하고자 드라이브를 강화하고 있다는 점을 CES에서 강조했다.   제품군별로 지난 해 비즈니스를 평가한다면 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 네 개의 브랜드를 중심으로 하는 설루션 제품군을 갖고 있다. 여기에는 ▲NX, 솔리드 엣지, 젤 X(Zel X) 등 설계 제품군을 포함하는 디자인센터(Designcenter) ▲시뮬레이션 및 테스트 제품군의 심센터(Simcenter) ▲PLM인 팀센터(Teamcenter) ▲생산 분야 설루션을 아우르는 옵센터(Opcenter) 등이 있다. 작년에는 특히 심센터의 성장세가 높았고, 엔터프라이즈용 CAD의 시장 평가가 좋은 가운데 디자인센터도 꾸준한 성장을 보였다. 팀센터는 지난 6년간 네 배 정도의 성장을 거두었으며, 최근에는 전사 플랫폼으로서 가치를 소개하면서 고객 투자도 늘어 시장에서 성과가 나오고 있다는 점이 고무적이다. 옵센터는 플랜트 시뮬레이션이나 프로세스 시뮬레이션, CAM 기반의 원가 관리 등에서 좋은 성과를 얻는 가운데 MES(생산 관리 시스템) 시장에서도 프로젝트를 진행하고 있다.   지멘스 인더스트리 소프트웨어 코리아의 조직 및 인원은 어떻게 구성되어 있으며, 최근 변화가 있다면 국내에서 영업, 제품 비즈니스, 기술 프리세일즈, 서비스 등에 걸쳐 300여명의 인력을 갖추고 있으며, 최근 테크니컬 아키텍트 사업부를 신설했다. 전기 전자 비즈니스를 진행하는 지멘스 EDA(구 멘토그래픽스)에 180여 명이 있으며, 작년에 인수를 발표한 알테어의 인력까지 포함하면 올해 말에는 650여 명까지 늘어날 것으로 보인다. 이는 국내 소프트웨어 기업으로서는 상위권의 규모이지 않을까 싶다. 알테어의 인수는 ‘디지털 엔터프라이즈 설루션’을 내걸고 있는 지멘스 그룹 전체에서 소프트웨어의 위상이 더욱 높아지고 있음을 보여준다. 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터 과학, 인공지능 분야에서 알테어가 가진 역량을 지멘스의 엑셀러레이터(Xcelerator) 포트폴리오와 결합함으로써 반도체 등에서 더욱 통합된 기술 포트폴리오를 제공하면서, 더욱 완전한 AI 기반 설계/시뮬레이션 포트폴리오를 구축할 수 있을 것으로 보인다. 알테어 인수를 통해 소프트웨어 비즈니스의 성장폭을 더욱 키울 수 있을 것으로 기대한다.   디지털 트윈 기술이 국내에서 어느 정도 활용되고 있다고 보는지 디지털 트윈의 발전 단계를 미러링(모사) – 모니터링(관제) – 시뮬레이션(모의) – 페더레이션(연합) – 오토노머스(자율) 등 다섯 단계로 볼 수 있다. 많은 기업에서 아직은 시뮬레이션을 중심에 두고 디지털 트윈을 활용하고 있지만, 페더레이션 단계로 발전하려는 시도를 보이고 있다. 예를 들어 LG에너지솔루션은 설비와 공장 및 프로세스를 연결해서 디지털 트윈 기반으로 제품을 설계하고 가상 생산을 진행하는 체계를 마련하고자 노력 중이다. 조선 산업에서는 중후장대형의 레거시 환경을 자율화 환경으로 과감하게 혁신하려는 시도를 하고 있다. 완전 자율화 공장을 지향하는 기업들이 국내서도 등장하고 있는데, 이런 흐름에서 지멘스가 내세우는 실행형 디지털 트윈(Executable Digital Twin, XDT)이 향후 시장에서 주요한 기술로 자리 잡을 것으로 기대한다. 지멘스의 실행형 디지털 트윈은 최적화된 동작 모델과 실제 제품의 동작 환경 사이에 상호작용을 구현함으로써 제품과 설비, 생산까지 디지털 트윈을 구현할 수 있도록 돕는다.   지멘스의 디지털 트윈 기술이 경쟁사와 차별화되는 점을 소개한다면 지멘스는 데이터의 일관된 흐름과 연결성을 지원하는 통합 플랫폼으로서 팀센터(Teamcenter)를 제공한다. 팀센터는 제조 데이터 관리 중심의 PLM에서 나아가 설계부터 제조, 서비스까지 모든 데이터를 통합 관리할 수 있는 유니파이드 BOM(Unified BOM) 구조를 제공하는 것이 경쟁사 대비 큰 강점이라고 할 수 있다. 또한, 지멘스는 고객의 디지털 전환을 위한 유니파이드 BOM 컨설팅 서비스를 제공하며, 효율적인 데이터 관리와 최적화된 디지털 트윈 구현을 돕고 있다.   AI와 관련해서는 어떻게 제조 시장에 접근하고 있는지 CAE를 시작으로 제조 분야에서 AI에 대한 요구가 빠르게 증가하고 있다고 보고 있다. 이에 따라 올해 AI 이니셔티브를 강화할 계획이다. 지멘스의 AI는 디자인센터, 심센터, 팀센터, 옵센터 포트폴리오 모두에 걸쳐 지원되는데, 자체 AI 엔진보다는 오픈AI(OpenAI)와 같은 외부 AI 엔진과 협업을 통해 설루션을 개발하는 방식이다. 이를 기반으로 생성형 설계(제너레이티브 디자인)나 최적화 등을 위한 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 탑재하고, 고객의 데이터를 분석해 업무에 활용할 수 있는 플랫폼을 제공하고자 한다. 예를 들어, 팀센터의 AI 기능은 고객 데이터의 대규모 분석을 지원하며, 설계와 제조 과정에서 인터랙티브한 작업 환경을 제공한다. 성공적인 AI 활용을 위해서는 데이터에 대한 고객의 인지도 및 데이터 축적/분류/관리 전문성을 키울 필요가 있다고 본다. 기업의 데이터 전문가를 양성하는 것도 중요하다. 이와 함께, 국내에서는 AI를 위한 데이터 가공 전문 업체와 협력하여 설계 데이터, 시뮬레이션 데이터, PLM 데이터를 최적화하고 생성형 AI 채팅 방식의 업무 환경을 구축하거나 제조 산업에 필요한 AI 설루션을 최적화하는 작업도 진행하고 있다.   2025년의 주요한 비즈니스 전략과 계획을 소개한다면 작년에 디지털 트윈과 디지털 전환을 중심으로 한 교육 프로그램을 진행했는데, 올해는 이를 더욱 확대해 국내 제조업 임원들의 디지털 혁신에 대한 이해도를 높이고자 한다. 그리고 기존 고객사에 대한 업셀링을 강화하여 AI 기반 추가 기능과 최신 버전으로의 업그레이드를 제안할 계획이다. 또한, 비즈니스 가치 셀링(Business Value Selling)을 통해 기술적 접근을 넘어, 고객사의 비즈니스 성과를 극대화할 수 있는 설루션을 제안할 예정이다. 기존 주요 고객을 대상으로 한 고도화 비즈니스를 꾸준히 이어가면서, 타사 설계 설루션을 사용하던 고객사의 윈백도 진행하고 있다. 심리스한 통합 제품 개발 툴체인이 제공하는 가치를 중시하는 분위기 속에 CAD부터 지멘스의  포트폴리오로 전환할 수 있도록 지원을 강화하고자 한다. 지멘스가 제공하는 ‘가치 기반 라이선싱’ 정책에 대한 시장의 반응도 좋은 편이다. 제품 가격 인상에 관한 계획은 현재로서는 없으며, 통상적인 인플레 반영 정도만 진행하고자 한다. 대신 SaaS로 전환하는 고객에 대해서는 더 큰 가격 메리트를 제공할 예정이다. 기존 온프레미스 설루션을 SaaS로 전환하면 고객은 인프라 투자 부담을 덜 수 있고, 처리 속도나 공급사의 지속적인 지원에서 이점을 얻을 수 있다는 점을 강조할 것이다. 이번 CES 2025에서 지멘스는 ‘팀센터 디지털 리얼리티 뷰어(Teamcenter Digital Reality Viewer)’와 ‘NX 이머시브 디자이너(NX Immersive Designer)’ 등 제품 개발 환경을 혁신할 수 있는 설루션을 소개했다. 이들 설루션은 올해 국내 시장에 공식 출시할 계획이다. 엔비디아 옴니버스를 기반으로 하는 팀센터 디지털 리얼리티 뷰어는 고성능 실시간 레이 트레이싱 기능을 팀센터에 탑재해, 사실적인 물리 기반의 제품 디지털 트윈을 원활하게 시각화하고 상호 작용할 수 있도록 한다. NX 이머시브 디자이너는 고품질 4K OLED 마이크로 디스플레이와 컨트롤러를 갖춘 소니의 XR 헤드 마운트 디스플레이를 NX와 결합해, 설계자가 3D 객체와 직관적으로 상호작용할 수 있도록 돕는다. 국내 제조업계는 디지털 전환과 관련한 투자에 여전히 신중한 태도를 보이고 있다. 특히 중소기업은 기술 도입에 대한 비용 부담이 크기 때문에, 정부와의 협력을 통해 지원을 강화할 필요가 있다. 또한, 데이터 관리 및 활용에 대한 고객사의 인식 향상과 전문가 양성이 시급하다고 보는데, 이러한 과제를 해결하기 위해 교육, 컨설팅, 기술 지원을 지속적으로 확대할 계획이다.     ■ ‘2024 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사’에서 더 많은 내용이 제공됩니다.

오라클이 최신 데이터베이스 플랫폼인 ‘엑사데이터 X11M(Oracle Exadata X11M)’을 공개하며 데이터 중심 워크로드에서 성능과 효율성을 극대화하는 설루션을 선보였다. 이번 발표는 엑사데이터의 13번째 세대에 해당하며, AI 분석, OLTP(온라인 트랜잭션 처리), 대규모 애널리틱스 등 다양한 기업 데이터베이스 애플리케이션에서 향상된 성능과 확장성을 이전 세대와 동일한 가격으로 제공하는 것이 특징이다. ■ 정수진 편집장   데이터에 최적화된 하드웨어와 혁신 소프트웨어의 결합 엑사데이터 X11M은 데이터베이스 워크로드를 위해 최적화된 하드웨어와 데이터 지능형 소프트웨어를 결합한 플랫폼이다. 오라클은 엑사데이터 X11M이 고성능과 효율을 동시에 제공할 수 있는 아키텍처로 개발됐다는 점을 내세운다. 이번 신제품은 데이터베이스 서버, 네트워크, 스토리지에 걸쳐 데이터에 최적화된 하드웨어 구성을 제공한다. 데이터베이스 서버는 수평 확장이 가능한 2소켓 서버로, 96코어의 최신 AMD 에픽(EPYC) 프로세서와 최신의 고속 메모리를 결합했다. 엑사데이터 X11M에 탑재된 100Gb/s의 RDMA(Remote Direct Memory Access) 네트워크는 데이터 서버와 스토리지 서버를 연결하는 초고속/저지연성 네트워크로 구성됐다. 스토리지 서버도 강화됐는데, 최신/초고속의 플래시 스토리지와 엑사데이터 RDMA 메모리 및 에픽 프로세서를 탑재했다. 오라클의 아쉬시 레이(Ashish Ray) 미션 크리티컬 데이터베이스 기술 부문 부사장은 “오라클의 독창적인 데이터 인텔리전트 소프트웨어는 하드웨어 성능을 최적화하면서 압도적인 성능을 제공할 수 있도록 기여한다”면서, 오라클 데이터베이스가 제공할 수 있는 세 가지 주요 워크로드인 AI 검색, OLTP, 데이터 분석 등에서 향상된 성능을 제공한다고 소개했다.     벡터 검색 기술로 AI 워크로드 성능 강화 엑사데이터 X11M은 AI 중심의 기업 데이터베이스 워크로드를 처리하는 데 있어 특히 강점을 보인다. AI 벡터 검색 기술은 정형 데이터와 비정형 데이터를 하나의 데이터베이스에 통합하고 검색 및 처리하는 데 최적화되어 있으며, 이를 통해 다른 플랫폼 대비 더욱 빠른 AI 쿼리 처리 속도를 제공한다. 레이 부사장은 “영구 벡터 인덱스(IVF) 검색 속도는 최대 55%, 인메모리 벡터 인덱스 쿼리(HNSW)는 최대 43% 더 빨라졌으며, 모든 엑사데이터 플랫폼에서 제공되는 새로운 소프트웨어 최적화 기능은 스토리지 서버에서 4.7배 향상된 데이터 필터링과 32배 빨라진 바이너리 벡터 검색을 통해 AI 검색 성능을 강화했다”면서, “이를 통해 기업은 더 많은 비즈니스 데이터를 결합하여 정교한 벡터 검색을 더욱 빠르게 수행할 수 있으며, 생성형 AI 모델의 정확성과 안정성을 향상시키는 동시에 전체 비용을 절감할 수 있다”고 설명했다.   OLTP와 애널리틱스에서의 향상된 성능 엑사데이터 X11M은 OLTP 및 데이터 분석 워크로드에서도 향상된 성능을 제공한다. 오라클에 따르면, OLTP의 경우 직렬 트랜잭션 처리 속도가 25%, 동시 처리량이 최대 25% 개선됐으며, SQL 8K I/O 읽기 지연시간이 최대 21% 감소하여 14마이크로초(us)로 단축됐다. “이런 성능 개선은 기업이 더 많은 트랜잭션을 보다 적은 데이터베이스 시스템으로 더 빠르게 처리하며 비용을 절감할 수 있다는 뜻”이라고 레이 부사장은 덧붙였다. 애널리틱스 영역에서는 분석 쿼리 처리 속도가 최대 25% 빨라지고, 스토리지 서버에서 분석 I/O(입출력) 속도가 최대 2.2배 향상되었으며, 데이터베이스 인메모리 스캔 속도가 최대 500GB/초 증가했다. 오라클은 대규모 데이터 처리에 최적화된 독자 기술을 통해 기업이 트랜잭션 데이터를 실시간으로 분석하고, 테라바이트에서 페타바이트에 이르는 규모의 데이터 웨어하우스를 보다 빠르게 스캔하여 중요한 비즈니스 인사이트를 확보할 수 있다고 전했다.   운영 효율과 비용 절감 지원 엑사데이터 X11M은 운영 효율을 높여 고객의 비용을 절감할 수 있도록 했다. 무엇보다 성능이 높아져서 더 적은 수의 시스템에서 데이터베이스 워크로드를 실행함으로써 인프라와 전력 및 냉각, 데이터센터 공간을 줄일 수 있다. 그리고, 더 많은 워크로드를 더 작은 규모의 시스템에 통합할 수 있어 활용 효율을 높인다. 엑사데이터 X11M에 내장된 지능형 전력 관리 기능은 사용하지 않는 CPU 코어를 비활성화하거나 전력 소비를 제한하고, 사용량이 적은 기간 동안 전력 활용을 최적화한다. 또한, 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database)에 내장된 자동화 기능은 수동 데이터베이스 관리 작업과 인적 오류 발생의 가능성을 제거할 수 있다. 한편, 오라클은 엑사데이터 X11M이 멀티 클라우드 지원을 강화해 고객의 배포 선택권을 넓힌다고 설명했다. 엑사데이터 X11M은 온프레미스, 하이브리드 클라우드(엑사데이터 클라우드앳커스터머), 퍼블릭 클라우드(OCI)를 모두 지원한다. 또한 구글 클라우드, AWS, 마이크로소프트 애저와 같은 멀티 클라우드 환경에서도 구축 및 운영이 가능하다. 레이 부사장은 “오라클 데이터베이스는 모든 배포 환경에서 100% 호환되기 때문에, 기업은 애플리케이션 변경 없이 필요한 곳 어디에서나 워크로드를 실행할 수 있다”고 덧붙였다.   ▲ 엑사데이터 X11M의 혁신을 소개한 오라클 아쉬시 레이 부사장   AI 시대를 위한 클라우드 데이터베이스 제시 오라클은 엑사데이터 X11M을 통해 클라우드 데이터베이스 시장에서 입지를 더욱 강화할 계획이다. 레이 부사장은 “오라클은 2008년 첫 출시 이후 하드웨어와 소프트웨어 모두에 걸쳐 엑사데이터의 데이터 인텔리전스 성능 및 효율을 혁신해 왔다. 엑사데이터 X11M은 성능 개선의 전통을 이어가면서 가격을 동일하게 유지함으로써, 고객은 가격 대비 성능의 향상 폭을 체감할 수 있을 것”이라고 전했다. 오라클은 기존 엑사데이터 고객이 다운타임 없이 X11M으로 업그레이드할 수 있으며, 애플리케이션 수정이 필요하지 않기 때문에 전환 과정에서의 부담을 최소화할 수 있다고 전했다. 오라클은 클라우드 기반의 엑사데이터 서비스를 통해 고객이 새로운 성능과 확장성을 체험하고 데이터 현대화 여정을 이어갈 수 있도록 지원할 예정이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  손쉽게 적용할 수 있는 실용적인 PLM 솔루션 , Autodesk Vault PLM    개발 및 자료 제공 : Autodesk, 02-3484-3400, www.autodesk.co.kr    Autodesk Vault PLM (이미지 출처: 오토데스크)   오토데스크(Autodesk)는 설계 솔루션을 시작으로 협업, 관리 솔루션에 이르기까지 제조분야에 토털 솔루션을 공급해오고 있다. 인벤터(Inventor)와 오토캐드(AutoCAD) 외에도 엔지니어링 데이터를 체계적으로 관리하고 협업하기 위한 PDM 솔루션과 전체적인 제품 개발 프로세스를 최적화해서 관리할 수 있는 PLM 솔루션도 지원하고 있다.  그 중에서 제품 개발 프로세스 관리를 목적으로 하는 PLM 솔루션은 제품 개발에 참여하는 모든 이해 관계자들이 사용해야 하는 시스템이므로 구성원 모두가 손쉽게 적용하고 활용할 수 있어야 한다. 이에 Autodesk의 PLM은 사용하기 쉽고 자동화된 프로세스를 적용해서 이해 당사자들에게 효율성을 제공하는 데에 초점을 맞추고 있다.  이러한 Autodesk의 PLM 솔루션은 Autodesk Vault PLM(오토데스크 볼트 피엘엠)으로 제품 데이터 관리를 위한 Vault(볼트)와 제품 개발 전반적인 과정에서의 제품 수명주기 관리를 위한 Fusion(퓨전) 360 Manage로 구성되어 있다.    1. 주요 특징 Autodesk PLM 솔루션이 추구하는 것은 ‘실용성’이다. Autodesk Vault PLM은 제품의 도입만으로 간단히 PLM을 구축할 수 있도록 개발되어 있다. 도입 결정과 함께 즉시 구현이 가능하고 사용자가 쉽게 접근해서 사용할 수 있는 특징을 가지고 있다. 이러한 실용성을 위하여 Autodesk Vault PLM은 온프레미스와 클라우드 시스템을 연계하여 적용하고 있다.  (1) 강력한 보안과 CAD 통합  Autodesk Vault PLM을 구성하고 있는 Vault는 사내에 설치되고 운영되는 온프레미스 방식의 협업시스템이다. 회사의 주요 자산인 설계 데이터와 제품 관련 정보 등은 사내 Vault Server에 저장되기 때문에 시스템 보안 관점에서 안심하고 사용할 수 있다. 또한 CAD와 데이터베이스 간의 원활한 데이터 교환이 시스템의 기초라고 할 수 있는데, Vault는 CAD와 밀접하게 연계되어 데이터를 쉽고 빠르게 교환할 수 있고, 특히 Autodesk의 설계 솔루션과는 완벽한 통합성을 가진다.  (2) 유연한 PLM 시스템  Autodesk가 추구하는 PLM 시스템의 핵심은 단순성, 접근성, 유연성이다. 이러한 핵심 항목을 구현하기 위해 Autodesk의 PLM 솔루션인 Fusion 360 Manage는 클라우드 기반으로 필요한 기술과 서비스를 제공하고 있다. 클라우드 기반에서 기본적으로 제공하는 사용자 환경을 이용하여 PLM의 핵심 기능을 빠른 시간내에 적용하고, 쉽고 편리한 관리자 환경으로 회사의 프로세스와 가치를 최소한의 개발로 구현 가능하도록 구성되어 있다.  언제 어디에서나 PLM 시스템에 접근하여 제품 개발과 관련된 업무를 끊김 없이 진행할 수 있고, 고객, 협력사 등과의 협업 과정을 필요한 보안 기능을 적용하여 통제할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이러한 Autodesk Vault PLM의 Architecture는 보안과 성능, 접근성과 유연성을 동시에 만족시키는 방안이라 할 수 있다.  2. 주요 기능과 도입 효과 Autodesk의 PLM 솔루션은 기본적으로 제조분야의 설계 솔루션인 Inventor와 AutoCAD의 CAD 시스템을 기초로 하고, ① Vault Professional이 CAD 시스템과 통합하여 제품 데이터를 관리한다. 이러한 온프레미스 방식의 Vault는 Fusion 360 Manage와 연계되고, ② Fusion 360 Manage는 클라우드 기반으로 전사 차원의 제품 수명주기 관리를 지원한다. Autodesk Vault PLM을 구성하고 있는 Vault와 Fusion 360 Manage의 주요 기능과 효과에 대해 소개한다. (1) Autodesk Vault Professional  설계 데이터와 제품 정보를 관리하는 Vault는 사내에서 안전하고 체계적인 협업이 가능하도록 하는 역할을 하고 있다. 몇 가지 주요 기능을 살펴보면 다음과 같다.  1) 효율적인 동시 설계  Vault는 Autodesk CAD 제품 내에 통합되어 설계프로세스의 변화 없이 서버에 데이터를 저장하고 서버 저장 데이터를 열어서 작업할 수 있다. 이러한 체크인/체크아웃 기능으로, CAD내에서 체크 아웃한 다른 사용자를 확인할 수 있고, 동시 수정을 방지하여 안전하고 효율적인 협업을 가능하게 한다.    2) BOM 관리 Vault에서는 CAD 설계 파일로부터 정확한 BOM을 추출하고 관리할 수 있다. CAD 부품 구조를 이용해서 자동으로 BOM을 생성하고, 설계 파일 속성을 이용해서 BOM 속성을 관리한다. 또한 유사 모델이나 리비전 간에 어떤 부분이 변경되었는지를 확인할 수 있는 비교 기능도 포함하고 있다.  3) 리비전 관리 릴리즈되서 양산 중인 도면의 수정을 막고, 이로 인한 오류를 방지하기 위하여 리비전 관리 기능을 제공한다. Vault에서는 저장된 설계 데이터와 문서에 각각 리비전 체계를 지정하고 릴리즈 되면 데이터가 잠기게 된다. 잠긴 데이터는 수정이 불가하고, 수정은 설계 변경 프로세스를 통해서 할 수 있다.  4) ECO   체계적이고 안전한 방법의 설계 변경을 위하여 Vault에서는 설계 변경 요청에 대한 프로세스를 지원하고 있다. 설계 변경 프로세스를 사전 정의할 수 있고, 이 라우팅에 따라서 릴리즈 된 데이터의 ECO(설계 변경 주문서)를 작성하면 관리자가 검토 후 승인 여부를 결정하게 된다.  이러한 Vault와 Fusion 360 Manage간에는 제품 개발 부서에서 만들고, 변화하며 관리하는 BOM 데이터가 연계된다. (2) Fusion 360 Manage Fusion 360 Manage는 제품개발에 관련되는 모든 구성원과 데이터, 프로세스 연결을 위한 클라우드 기반의 PLM 솔루션이다. 온프레미스 방식의 협업 시스템인 Vault를 이용하여 보안과 성능을 만족시키고, 클라우드 기반의 Fusion 360 Manage를 통하여 접근성과 유연성을 확보할 수 있다.  Autodesk는 이 두 가지 제품을 Vault PLM이라는 이름으로 제공하고 있고 신제품 개발 관리, 전사적 BOM 관리, 협업관리, 제품 변경 관리, 그리고 품질 관리의 5가지 주요 기능을 지원하고 있다.    1) 신제품 개발 관리 – NPI (New Product Introduction) NPI는 회사에서 진행되고 있는 제품 개발 과정의 전반적 프로세스를 통제하고 관리할 수 있는 기능이다. 새로운 제품을 적시에 예산에 맞게 출시하는 과정에서 비효율적 요소를 제거하기 위하여 표준화된 프로세스를 제공하고 있다. 그리고 제품 개발 단계별로 수행되어야 하는 작업을 사전 정의하고 그 산출물과 마일 스톤을 통해서 신제품 개발이 잘 진행되고 있는지 점검하고 추적할 수 있다. 제품 개발이 어느정도 진행되고 있는지, 무슨 일이 일어나고 있는지를 실시간으로 관찰할 수 있으며 각 단계별 책임자를 할당하고 메일로 통지하여 신제품이 예정된 일정에 출시될 수 있도록 도와준다.  2) 전사적 BOM 관리 기업 전체에서 구조화된 제품 BOM을 중앙 집중식으로 관리하고 공유하여 최신의 정확한 정보를 보장하도록 지원한다. BOM정보가 클라우드 PLM과 항상 동기화 되고, 신속하고 효율적인 리비전 제어를 통하여 사용자가 원하는 정보에 정확하게 접근할 수 있도록 해준다. 이러한 전사적 BOM 관리로 BOM 정보가 언제 어떻게 변경되는지 정확하게 추적하는 이력 관리가 가능하다.  3) 공급업체 협업 관리 24시간 온라인으로 연결되어 있는 클라우드 기반 PLM 시스템은 제품 개발에 관련된 모든 구성원에게 끊김 없는 협업 시스템을 제공한다. 시스템을 통해 견적, 조달 및 공급업체 관리에 필요한 정보에 언제 어디서나 접근할 수 있다. 그래서 공급 업체의 선정이나 정기 감사, 규정 준수 여부 등을 이 시스템의 최신 정보를 기반으로 진행할 수 있고, 그 이력을 관리할 수 있다.  4) 제품 변경 관리 제품 변경사항이 하나의 협업 환경에서 완전히 정의되고 검토, 승인, 구현되도록 지원하고 있다. 이를통해 시스템에서 변경 관련 정보에 바로 접근할 수 있고, 모든 사용자가 변경 요청과 변경 지시의 과정과 상황을 실시간으로 정확하게 알 수 있다. 또한 전사적으로 발생하고 있는 제품 변경 활동을 관찰하고 이력 관리를 통해 과거의 추적성 확보를 가능하게 해준다.  5) 품질 관리 워크플로우를 자동화하여 부적합 품목 식별 및 분석에서 RMA, CAPA 및 설계 변경까지의 품질 체인을 관리할 수 있도록 지원한다. 표준화되고 정규화 된 품질 관리 프로세스를 기본적으로 제공하고 있으며 사내에서 운영되고 있는 품질관리 프로세스를 반영할 수 있다. 또한 품질 이력관리를 통하여 추적성을 확보하고 변경관리와 연계된 품질 문제의 이력을 관리할 수 있다.   이와 같은 주요 기능 외에도 Autodesk PLM App Store에서 좀더 상세하고 효과적인 모듈을 무상으로 추가하고 확장하여 사용할 수 있다. 또한 기존 시스템과의 쉬운 연계성을 위하여 Rest API를 제공하고 있으며 3rd Party 연계 솔루션들도 제공되고 있다.  3. 클라우드 기반의 유연한 PLM Autodesk PLM 솔루션은 클라우드 기반의 유연한 PLM이기 때문에 도입 결정과 함께 즉시 사용해 볼 수 있고, 조직에서 필요한 요구사항을 유연하고 쉽게 현실화할 수 있다. 최근 PLM 시장에도 클라우드의 바람이 불고 있다. PLM 서버의 유지 보수 인력과 비용 확보, 백업 정책 수립, 대체 시스템 구축, 하드웨어와 네트워크 규모 결정 등 과거 온프레미스 방식의 전통적 PLM 구축 과정에서 겪었던 어려움을 클라우드에서는 더 이상 고민할 필요가 없어졌기 때문이다.  그러나 회사의 핵심 자산이라 할 수 있는 제품의 도면, 모델, 정보 등을 클라우드에 올리는 것은 아무리 강력한 보안기능이 적용되어 있다 하더라도 고객 입장에서는 망설일수 밖에 없는 이유가 될 것이다. Autodesk Vault PLM은 이러한 사용자의 고민을 해결할 수 있는 유일한 제품으로 데이터의 보안과 사용 성능을 확보하는 동시에 전사 차원의 제품 개발 프로세스를 24시간 끊김 없는 접근성과 구성 가능한 사용자 환경의 유연성을 통하여 지원하고 있다.     좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기 

오라클이 오라클 엑사데이터(Oracle Exadata) 플랫폼의 최신 세대인 오라클 엑사데이터 X11M(Oracle Exadata X11M)을 발표했다.  이전 세대와 동일한 가격으로 시작하는 엑사데이터 X11M은 AI, 분석, 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 전반에 걸쳐 향상된 성능을 제공한다. 지능형 전력 관리와 함께 기업의 미션 크리티컬 워크로드를 더 빠르고 적은 시스템에서 실행할 수 있는 기능을 결합해 에너지 효율성 및 지속가능성 목표를 달성할 수 있도록 지원한다. 또한, 퍼블릭 클라우드와 멀티 클라우드, 온프레미스 환경 전반에서 동일한 기능이 제공되어 기업은 애플리케이션 변경 없이 오라클 데이터베이스 워크로드를 어디에서나 배포 및 실행할 수 있는 유연성을 확보할 수 있다. 오라클은 최신 AMD 에픽(EPYC) 프로세서에 최적화된 엑사데이터 X11M이 경쟁사의 데이터베이스 시스템 대비 더 높은 수준의 성능을 제공한다고 전했다. 엑사데이터 X11M의 성능은 모든 워크로드 전반에서 개선되었으며, AI를 위한 더 빠른 벡터 검색과 트랜잭션 처리에서 더욱 빨라진 초당입출력속도(IOPS)와 짧은 지연 시간, 그리고 분석을 위한 더 빠른 데이터 스캔 및 쿼리 처리량을 제공한다. 엑사데이터 X11M은 플래시 및 엑사데이터 RDMA 메모리(XRMEM)에서 데이터를 스캔할 수 있는 기능을 통해 큰 규모의 분석 처리량을 달성할 수 있다. 이와 같이 향상된 성능이 이전 세대인 엑사데이터 X10M과 동일한 가격으로 제공되며, 기업이 동일한 규모의 플랫폼에서 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 지원하여 비용 절감을 가능하게 한다.     엑사데이터 X11M은 X10M 플랫폼 대비 AI 벡터 검색, OLTP, 분석 등에서 성능을 개선했다. 지능형 엑사데이터 스토리지로의 투명한 오프로딩을 통해 영구(persistent) 벡터 인덱스(IVF) 검색 속도가 최대 55% 향상됐다. 인메모리 벡터 인덱스 쿼리(HNSW)는 최대 43% 더 빨라졌으며, 모든 엑사데이터 플랫폼에서 제공되는 새로운 소프트웨어 최적화 기능은 스토리지 서버에서 4.7배 향상된 데이터 필터링과 32배 빨라진 바이너리 벡터 검색을 통해 AI 검색 성능을 강화했다. 이를 통해 기업은 더 많은 비즈니스 데이터를 결합하여 정교한 벡터 검색을 더욱 빠르게 수행할 수 있으며, 생성형 AI 모델의 정확성과 안정성을 향상시키는 동시에 전체 비용을 절감할 수 있다. 엑사데이터 X11M은 직렬 트랜잭션 처리 속도가 최대 25% 향상되고 동시 처리량이 최대 25% 개선됐으며, SQL 8K I/O 읽기 지연시간이 최대 21% 감소하여 14마이크로초(us)로 단축됐다. 이를 통해 기업은 더 많은 트랜잭션을 보다 적은 데이터베이스 시스템으로 더 빠르게 처리하며 비용을 절감할 수 있다. 또한 분석 쿼리 처리 속도가 최대 25% 빨라지고, 스토리지 서버에서 분석 I/O(입출력) 속도가 최대 2.2배 향상되었으며, 데이터베이스 인메모리 스캔 속도가 최대 500GB/초 증가했다. 이와 같은 개선 사항을 다른 엑사데이터 혁신 기술과 결합해 기업은 트랜잭션 데이터를 실시간으로 분석하고, 테라바이트에서 페타바이트에 이르는 규모의 데이터 웨어하우스를 보다 빠르게 스캔하여 중요한 비즈니스 인사이트를 확보할 수 있다. 오라클은 엑사데이터 X11M을 활용해 기업이 4가지 방식으로 전력 사용량 및 비용을 대폭 절감할 수 있다고 설명했다. 첫째, 엑사데이터 X11M은 높은 성능으로 기업이 데이터베이스 워크로드 포트폴리오를 더 적은 수의 시스템에서 실행할 수 있게 해 인프라와 전력 및 냉각, 데이터센터 공간을 절약할 수 있다. 둘째, 엑사데이터 X11M은 더 많은 워크로드를 더 작은 규모의 시스템에 통합할 수 있도록 해 활용 효율성이 향상된다. 셋째, 엑사데이터 X11M에는 지능형 전력 관리 기능이 내장되어 있어 기업은 사용하지 않는 CPU 코어를 비활성화하거나 전력 소비를 제한하고, 사용량이 적은 기간 동안 전력 활용을 최적화하여 에너지 효율성과 지속가능성 목표를 달성할 수 있다. 마지막으로 오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database)에 내장된 자동화 기능을 통해 수동 데이터베이스 관리 작업과 인적 오류 발생 가능성을 제거할 수 있다. 엑사데이터 X11M은 온프레미스, 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Exadata Cloud@Customer)의 엑사데이터 데이터베이스 서비스(Exadata Database Service) 및 자율운영 데이터베이스(Autonomous Database), OCI 및 멀티클라우드 환경에서 배포될 수 있다. 기업은 이러한 환경 전반에서 동일한 엑사데이터 아키텍처에서 실행되는 동일한 오라클 데이터베이스 및 기능을 사용할 수 있다. 오라클 데이터베이스는 모든 배포 환경에서 100% 호환되기 때문에 기업은 애플리케이션 변경 없이 필요한 곳 어디에서나 워크로드를 실행할 수 있다. 멀티클라우드 배포 환경에서 오라클 데이터베이스는 OCI, AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 데이터센터의 엑사데이터 X11M에서 실행된다. 이 옵션을 통해 기업은 오라클 리얼 애플리케이션 클러스터(Oracle Real Application Clusters)를 포함한 모든 오라클 데이터베이스 기능에 액세스할 수 있으며, 이는 계획된 다운타임과 계획되지 않은 다운타임 동안 확장성과 높은 가용성을 제공한다. 또한, 기업은 AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저의 애플리케이션, AI 모델 또는 분석 도구를 저지연 네트워크 연결을 통해 오라클 데이터베이스 내 데이터와 결합할 수 있다. 오라클의 코탄다 우마마지스와란(Kothanda Umamageswaran) 엑사데이터 및 수평 확장 기술 담당 수석 부사장은 “엑사데이터 X11M을 통해 오라클은 탁월한 확장성, 성능, 비즈니스 가치를 제공하며 퍼블릭 클라우드와 멀티 클라우드, 온프레미스 등 고객이 원하는 곳 어디에서나 배포할 수 있는 선택지와 유연성을 지속적으로 제공하고 있다. 실제로 OCI를 포함해 모든 주요 클라우드에서 엑사데이터 X11M이 실행될 예정”이라면서, “기존 시스템을 업그레이드하든 엑사데이터 X11M에 새로운 애플리케이션을 배포하든 기업은 하드웨어, 전력 및 냉각, 데이터센터 공간에서의 절감 효과와 함께 차별화된 가격 대비 성능과 통합성, 효율성의 이점을 누릴 수 있다”고 설명했다.

지멘스 디지털 인더스트리는 산업 환경에서 엔지니어링을 지원하는 생성형 AI 기반 어시스턴트 ‘지멘스 인더스트리얼 코파일럿(Siemens Industrial Copilot)’의 새로운 주요 기능을 소개하면서, 티센크루프 오토메이션 엔지니어링(thyssenkrupp Automation Engineering)을 글로벌 고객으로 확보했다고 밝혔다. 지멘스 인더스트리얼 코파일럿은 자동화 엔지니어링 코드를 작성할 수 있는 생성형 AI 기반 설루션으로, 멀티모달 기능과 에이전트 기반 접근 방식을 통해 엔지니어에게 더욱 강력한 지원을 제공할 계획이다. 또한 제조 현장에서 사용되는 오퍼레이션용 인더스트리얼 코파일럿은 데이터 보안을 강화하기 위해 온프레미스 하드웨어-소프트웨어 패키지 형태로도 제공한다. 현재 산업 현장은 경쟁 심화와 숙련 인력 부족이라는 과제에 직면해 있다. 생성형 AI를 산업 현장에 도입하면 이러한 문제를 해결하고 생산성을 높일 수 있다. 가트너의 최신 보고서에 따르면, 2028년까지 개발자의 75%가 생성형 AI를 활용해 정기적으로 코드를 작성할 것으로 전망되며, 이는 2023년 초 10% 미만에서 크게 증가한 수치다. 티센크루프 오토메이션 엔지니어링은 전기차 배터리 품질 검사 장비에 엔지니어링용 코파일럿을 통합했으며, 2025년부터 글로벌 단위로 이를 확대 도입할 계획이다. 이 코파일럿은 티센크루프 엔지니어들의 TIA 포털 프로젝트 개발 및 PLC(Programmable Logic Controller)를 위한 구조화된 제어 언어(SCL) 코드를 보다 신속하게 작성할 수 있도록 지원한다. 또한 WinCC Unified에서 기계에 대한 HMI 그래픽을 생성함으로써 반복적이고 단조로운 작업을 줄이고, 프로세스를 최적화하며 혁신을 촉진한다. 독일 에를랑겐에 위치한 지멘스 스마트 공장은 납땜 장비에 오퍼레이션용 코파일럿을 도입했다. 이 코파일럿은 오류 메시지를 자연어로 변환하고, 관련 문서, 매뉴얼, 예비 부품 목록을 분석해 설루션을 제안한다. 이를 통해 기계 가동 중단 시간을 단축하고, 생산 병목 현상을 신속히 해결하며, 교대 근무 간의 업무 인수인계 효율성을 높인다.     오퍼레이션용 코파일럿은 제조 현장에 있는 작업자들이 기계와 직접 상호작용하며 유지보수, 오류 처리, 성능 최적화를 실현할 수 있도록 지원한다. 멀티모달 기능은 이미지를 분석하고 해석하며, 에이전트 기반 자동화를 통해 다양한 작업에서 생산성을 높인다. 데이터 보안을 보장하기 위해 오퍼레이션용 코파일럿은 온프레미스 시매틱(Simatic) 산업용 PC(IPC 1047E)와 함께 제공될 계획이다. 이 시스템은 엔비디아의 AI 엔터프라이즈 플랫폼 기반의 소프트웨어를 활용해 실시간 데이터 질의와 신속한 의사결정을 지원하며, 인터넷 연결 없이도 모든 데이터를 로컬 하드웨어에서 처리한다. 이를 통해 데이터 보안을 강화하고 고객 데이터가 필요한 시점과 장소에서 안전하게 활용될 수 있도록 한다. 엔지니어링용 코파일럿은 전기 설계를 위한 ECAD 문서의 수동 변경 사항을 자동으로 감지, 변환, 주석을 추가하며, 이를 TIA 포털 프로젝트에 적용하는 멀티모달 입력을 지원할 예정이다. 에이전트 개념은 복잡한 자동화 프로젝트를 소규모 작업으로 나누어 처리하며, 다양한 출처에서 정보를 수집해 목표를 이해하고 실행한다. 엔지니어는 이러한 에이전트를 활용해 전체 생산 프로세스를 투명하게 관리하며 최적의 작업 단계를 파악할 수 있다. 지난 2024년 7월부터 지멘스 엑셀러레이터(Xcelerator) 마켓플레이스에서 제공된 엔지니어링용 코파일럿 TIA Essential은 지멘스가 자동화 요소를, 마이크로소프트의 애저 OpenAI 서비스가 자연어 처리를 수행하는 것이 특징이다. 이를 통해 기업을 위한 성능, 데이터 보호 및 신뢰성을 제공한다.  티센크루프 오토메이션 엔지니어링의 롤프 귄터 니베르딩(Rolf-Günther Nieberding) CEO는 “지멘스와 오랜 협력을 통해 복잡한 프로젝트를 더 짧은 시간 안에 구현할 수 있었다. 인더스트리얼 코파일럿을 전반적으로 도입함으로써 우리뿐만 아니라 고객들에게도 더 큰 가치를 제공할 수 있을 것이라 확신한다”고 전했다. 지멘스 디지털 인더스트리의 레이너 브렘(Rainer Brehm) 공장 자동화 부문 CEO는 “지멘스의 도메인 전문성을 바탕으로 생성형 AI를 누구나 쉽게 활용할 수 있는 산업 등급 설루션으로 전환하고 있다”면서, “인더스트리얼 코파일럿은 자동화 엔지니어링 분야의 혁신적인 파트너로, 고객의 혁신, 생산성, 그리고 경쟁력 강화를 가속화할 것”이라고 말했다.

개발 및 공급 : 태성에스엔이 주요 특징 : 확률적 머신러닝 알고리즘 접근 방식 사용, 기존 데이터 활용 또는 새로운 데이터 수집 계획으로 샘플과 자원의 효율적 관리, 전문가의 도움 없이도 확률적 머신러닝 작업 수행, 2D 및 3D FEM/CFD 등 다양한 형상과 데이터 형식 학습 가능, 실제 실험 데이터와 시뮬레이션 데이터의 유연한 처리 등   ▲ DIM-GP 알고리즘   Stochos(스토코스)는 딥러닝(DL)과 가우시안 프로세스(GP)를 독창적으로 결합하여 각 알고리즘의 장점을 최대화하고 단점을 최소화한 혁신적인 머신러닝 솔루션(DIM-GP : Deep infinite mixture of Gaussian Processes)을 제공한다. 기존 머신러닝 기업이 주로 딥러닝에 의존해 많은 하이퍼 파라미터 튜닝을 요구하는 것과 달리, 하이퍼 파라미터 훈련이 전혀 필요하지 않다. 또한 온프레미스(on-premise) 방식으로 학습 및 응용 시에 사내에서 안전하게 처리 및 보관할 수 있어 보안이 강화되며, 비용과 자원이 많이 드는 클라우드 컴퓨팅 솔루션이 요구되지 않는다.  낮은 하드웨어 요구 사항으로 빠른 AI 모델 구축 가능(클라우드 필요 없음) 하이퍼 파라미터 설정 불필요(AI 전문 지식 필요 없음) 다양한 형태의 데이터 사용 가능(1D/2D/3D, 이미지, 실험 데이터, 정해석, 과도해석 등) CAE 해석 프로그램의 종류에 무관하게 적용 가능 적은 데이터 수로 높은 정확도 구현 자동 노이즈 처리 데이터는 고객에게 보관됨 Stochos는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 세 가지 유형의 머신러닝을 모두 지원한다. 지도 학습에서는 시뮬레이션 솔버를 대체하고 최적화를 수행하는 데에 유용하다. 비지도 학습의 예로는 모델이 센서 데이터에서 이상을 분석하는 예측 유지보수 작업이 있다. 강화 학습 작업은 로봇 공학이나 자율주행과 같은 실시간 제어 작업을 모두 포괄한다. 이 소프트웨어는 CPU, GPU, 마이크로 컨트롤러 등 다양한 하드웨어 플랫폼에서 작동하여 실시간 응답을 제공할 수 있다.   2D 유동 과도 해석, 사용 샘플 5개 변수 : 받음각 엔비디아 4090 GPU, 학습 시간 14분 1 CPU(8 코어), 학습 시간 32분   3D 고주파 해석, 사용 샘플 37개 변수 : 안테나 위치 엔비디아 4090 GPU, 학습 시간 7초, CPU  학습 시간 10초   3D 과도 충돌 해석, 사용 샘플 32개 변수 : 판재 두께 엔비디아 4090 GPU, 학습 시간 21초   3D 열유동 해석, 사용 샘플 34개 변수 : 냉각채널 형상 엔비디아 4090 GPU, 학습 시간 6시간   또한, Stochos의 AI 라이브러를 이용해 업체 맞춤형 AI 제작 프로그램을 만들어, 해석 및 분석 작업의 효율을 최대화할 수 있다.    ▲ Stochos 라이브러리를 이용한 맞춤형 AI 프로그램 제작     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.