[SIMTOS 2024 디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스] 발표자료 다운로드 안내입니다. ‘SIMTOS 2024 디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’가 2024년 4월 4일~5일까지 일산 킨텍스에서 진행됐습니다. AI 제조 혁신과 디지털 트윈을 다룬 ‘디지털 제조 컨퍼런스(4월 4일)’와 스마트 공장 및 뿌리산업의 디지털 전환을 주제로 한 ‘뿌리산업 컨퍼런스(4월 5일)’을 통해 제조 분야 디지털 전환의 흐름을 짚고, 미래 혁신 전략과 사례를 살펴보는 자리가 마련됐습니다. 이번 행사에 참여해 주신 모든 분들께 감사드립니다. 한국공작기계산업협회의 김경동 선임본부장은 개회사에서 “최근 AI 기반 자율 제조와 디지털 전환의 가속화 등 트렌드가 제조산업의 변화와 혁신을 요구하고 있다. 이러한 변화와 혁신에 대응하기 위해서는 더욱 스마트하고 효율적인 생산 방식을 채택하여 산업 경쟁력을 강화하고, 지속 가능한 발전을 이룰 수 있도록 해야 한다”고 짚었다. 그리고 “이번 행사를 통해 변화에 대응하기 위한 해결책으로서 반도체, 자동차, 조선 등 수요산업과 절삭, 가공 산업의 AI 자율 제조 구현을 살펴보는 동시에, 제조업의 당면 과제 해결을 위한 다양한 솔루션과 방향성을 찾는 기회가 마련되길 바란다”고 전했습니다. [SIMTOS 2024 디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스 관련 기사]  [포커스] 디지털 제조 컨퍼런스, 제조산업 혁신 전략과 디지털 트윈의 활용 방안 소개 [아젠다] SIMTOS 2024 디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스 발표자료는 정보 제공에 동의한 자료만 제공됩니다. 아래 아젠다에 PDF 마크가 표시되어 있는 발표자료가 공개된 내용입니다.  참여하신 분께는 메일로 보내드렸습니다.  >> [SIMTOS 2024 디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스] 유료 결제완료 발표자료 요청 추가적으로 자료가 필요하신 분은 유료 결제 후에 발표자료를 다운로드 받으시기 바랍니다. 다만 홈페이지 다운로드 용량 제한으로 인하여 전체 자료를 다운로드 할 수 있게 하는데 제약이 있어 링크 주소에는 [SIMTOS 2024 디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스] 자료집 파일만 올려 두었습니다. 결제완료 후 메일(event@cadgraphics.co.kr)로 연락주시면 대용량 추가 자료를 별도로 보내드립니다. 홈페이지에서 직접 결제하는데 문제가 있다면 당사로 연락주시기 바랍니다.   메일 제목 :  [SIMTOS 2024 디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스] 유료 결제완료 발표자료 요청 내용 : 결제시 회원명 / 전화 / 이메일 메일 보낼 곳 : event@cadgraphics.co.kr 문의 : SIMTOS컨퍼런스사무국 (02-333-6900)

현대오토에버 신규 임원진(왼쪽부터 최원혁 보안총괄임원(CISO) 상무, 지두현 SW개발센터장 상무, 심민정 법무실장 상무)  현대오토에버가 네이버와 쏘카 등 주요 IT 기업에서 주목받는 리더급 핵심 임원 2명을 영입하며 사이버 보안·소프트웨어(SW) 사업 경쟁력 강화에 박차를 가한다. 현대오토에버는 네이버 클라우드 출신 최원혁 상무와 쏘카 지두현 상무를 영입해 각각 보안총괄임원(CISO)과 SW개발센터장에 임명했다. 심민정 법무실장은 상무로 승진하며 현대오토에버 최초의 여성 임원 자리에 올랐다. 보안총괄임원(CISO)에 선임된 최원혁 상무는 22년 동안 정보·데이터 보호 분야에서 혁신적인 시도로 수많은 ‘업계 최초’ 기록을 써내려 온 보안 전문가다. 국내 IT 기업이 글로벌 무대로 서비스를 확장할 때마다 보안 업무를 지휘하는 대표 선수 역할을 맡았다. 네이버의 퍼블릭 클라우드 사업이 시작될 단계부터 클라우드 보안 총괄 및 최고보안책임자(CPO), 데이터보호책임자(DPO) 등 핵심 직책을 역임했고, 라인(LINE)이 대만과 일본에서 선보인 ‘라인 뱅크’, ‘라인 페이’ 등 글로벌 금융 플랫폼의 보안도 책임졌다. 최 상무는 네이버 클라우드 재직 시절 국내 클라우드 제공사 중 처음으로 제로트러스트 기반 보안 서비스를 출시하며 업계의 주목을 받았다. 미국 연방정부와 구글 등이 채택 중인 제로트러스트 기반 서비스는 모든 사용자와 네트워크의 신뢰 수준을 확인하는 최상급 보안 시스템으로, 구현 난이도가 매우 높다. 또한 최 상무는 네이버 클라우드가 국내 최초로 루트CA(RootCA) 사업자 인증을 획득해 고객에 자체적인 암호화 기반 통신 서비스를 제공하는 데 기여하기도 했다. 현대오토에버는 현대자동차그룹에 보안 서비스를 제공하는 ‘데이터 파수꾼’ 역할을 맡은 만큼 괄목할 능력을 인정받은 최 상무가 보안 총괄에 적임자라고 판단했다. 차량의 SDV 전환으로 사이버 위협이 증가하는 상황에서 현대오토에버는 최 상무의 경험을 활용해 융합 보안 역량을 끌어올리고 정보 보호, 해킹 대응 등 그룹 전반의 데이터 보호 수준을 강화할 방침이다. 최 상무는 “모빌리티 혁신을 주도하는 현대오토에버의 사이버 보안을 담당하게 돼 영광”이라며 “보안 수준을 높여 회사의 사업 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 포부를 밝혔다. 지두현 쏘카 서비스 엔지니어링 본부장은 현대오토에버 SW개발센터장으로 임명됐다. 지 상무는 네이버, 라이엇게임즈 코리아, 쏘카 등 IT 기업에서 25년 이상 경력을 쌓으며 개발팀장과 본부장 등 주요 직책을 역임한 베테랑이다. 지 상무는 카이스트(KAIST) 컴퓨터공학부에서 학사, 석사를 거쳐 개발자 경력을 시작했다. 네이버에서 웹툰&웹소설 Cell 수석으로 재직하며 네이버웹툰을 콘텐츠 서비스 선도 기업으로 성장시키는 데 중요한 역할을 했고, 리그 오브 레전드(LOL)를 개발한 라이엇게임즈의 한국 법인에서도 다양한 프로젝트를 주도하며 신규 게임 출시를 성공적으로 이끌었다. 쏘카에서는 서비스 엔지니어링 본부장으로서 모빌리티 서비스 개발을 총괄했다. 현대오토에버는 이번 영입이 회사의 소프트웨어 개발 역량을 끌어올리는 계기가 될 것으로 기대하고 있다. 지 상무는 인공지능(AI), 빅데이터 분석, 클라우드 컴퓨팅 등 최신 기술 트렌드를 깊이 이해하고 있는 데다 백엔드부터 프론트엔드까지 아우르는 풀스택 설계와 구현 능력, 지속 가능한 소프트웨어 관리체계의 이해 등 기술적 역량을 겸비하고 있다. 또한 지 상무는 일하기 좋은 조직의 중요성을 강조해왔고, 실제로 쏘카에서 자율과 책임에 기반한 협업 문화를 조성한 경험이 있어 현대오토에버의 개발 문화 혁신에도 기여할 것으로 예상된다. 지 상무는 “지속 가능한 서비스와 플랫폼 전략을 현대오토에버 구성원들과 함께 실행하는 기회를 얻게 돼 기대되고 흥분된다”고 말했다. 심민정 법무실장은 상무로 승진하며 현대오토에버 최초의 여성 임원이 됐다. 검사(사법연수원 35기)로 일한 심 상무는 2015년 현대오토에버 법무지원팀에 합류해 10년 가까이 사내 법무 이슈 관리와 컴플라이언스(법규 준수·준법 감시·내부 통제) 활동을 수행한 전문가다. 특히 IT 산업에 대한 높은 이해도를 갖춘 것으로 평가받는다. 이번 인사로 현대오토에버는 ICT와 SW 산업에서의 지적재산권 관리, 글로벌 리스크 관리 역량을 강화하며 회사의 지속적인 성장과 발전을 위한 기반을 공고히 할 수 있을 것으로 전망된다. 현대오토에버는 최근 리더급 임원을 대거 영입하며 핵심인재 수혈과 조직 체질 개선에 속도를 내고 있다. 지난 3월 쏘카 최고기술책임자(CTO) 출신의 류석문 상무를 소프트웨어 개발 및 품질 부문 사업부장으로 영입한 데 이어 4월에는 삼성전자 출신 ERP 전문가 김선우 상무를 신설 ERP센터장으로 영입했다. 류 상무는 현대오토에버의 개발자 문화 혁신을 주도하고 있으며, 김 상무는 새롭게 설립된 ERP센터가 디지털 전환에 필요한 기능을 한데 모아 글로벌 최고 수준의 서비스를 제공할 수 있도록 힘쓰고 있다. 현대오토에버의 연이은 인재 영입은 김윤구 사장이 전략적으로 추진하고 있는 경쟁력 강화 작업의 일환이다. 앞서 김 사장은 현대오토에버가 최고의 기술을 기반으로 대체 불가능한 서비스와 상품을 제공하기 위해 조직 전반의 체질을 개선하고 핵심인재 확보에 나서겠다는 포부를 밝힌 바 있다. 김 사장은 현대자동차그룹 인사실장을 역임하며 IT 비즈니스를 포함한 그룹 전반의 사업에 대한 이해도가 높고 인재 등용 전략에도 정통하다. 현대오토에버가 SW, ERP, 보안업계의 저명한 리더급 전문가를 대거 영입한 성과 역시 김 사장의 추진력과 전략이 있었기에 가능했다는 평가가 나온다. 현대오토에버는 현대차그룹의 중장기 소프트웨어 전략 실현을 앞당기기 위해 디지털 전환(DX) 역량을 질적·양적 측면에서 강화할 계획이다. 향후에도 전략적 관점에서 우수한 인적 자원을 확보하며 ‘S급’ 리더 영입이 실무자급 핵심인재 영입으로 이어지는 선순환 구조를 구축할 방침이다. 동시에 회사의 지속 가능성을 높이기 위해 조직 개편, 오픈 이노베이션을 추진해 혁신의 고삐를 쥘 것으로 예상된다.  

#PTC #자동차트렌드 #모두솔루션

앤시스코리아는 클라우드 기반의 새로운 서비스형 소프트웨어(SaaS)인 앤시스 콘셉트EV(Ansys ConceptEV)를 출시했다고 밝혔다. 콘셉트EV는 부품 설계 담당자 및 시스템 엔지니어가 모델 기반 접근 방식을 통해 전기자동차(EV) 파워트레인 콘셉트 설계 과정에서 효율적으로 협업할 수 있도록 돕는 솔루션이다. 앤시스는 이 솔루션을 통해 전기차 주행 거리와 배터리 충전 시간을 개선하고 개발 비용을 절감해 시장에 출시되기까지 걸리는 시간을 단축하는 데에 기여할 것으로 보고 있다. 전기차 파워트레인은 배터리, 인버터, 모터, 변속기를 포함한 핵심 기능 요소로 구성된 복잡한 시스템이다. 효율적인 파워트레인을 개발하기 위해서는 구성 요소를 시스템의 일부로 설계하고 최적화할 필요성이 있다. 따라서 시스템 수준의 설계 접근 방식은 전기차 주행 거리와 효율성 향상 및 비용 절감에 필수이다. 콘셉트EV는 부품 설계를 시스템 수준의 요구 사항과 연결할 수 있도록 하는 통합 플랫폼으로, 사양 및 부품소 설계 변경 사항을 쉽게 구현 및 추적해 사용자가 최적의 파워트레인 설계를 위한 시스템 트레이드오프(trade-offs)를 신속하게 평가하고 정량화할 수 있도록 지원한다. 모델 기반 접근 방식은 요구 사항에 따라 전체 시스템을 빠르게 분석할 수 있게 도와 오류를 줄이고 시간, 비용을 절감하며 개발 과정 초기에 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 기여한다.     앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “콘셉트EV는 기존 전기차 파워트레인 워크플로의 틀을 깨고 고객이 더 견고하고 데이터 중심적인 결과를 추구할 수 있도록 지원한다”면서, “파워트레인은 차량 성능의 핵심이므로 더 가볍고 내구성이 뛰어나며 비용 효율적인 설계를 최적화할 수 있는 적절한 도구를 갖추는 것이 중요하다. 이 솔루션은 협업과 지식 공유를 장려하여 혁신을 촉진하는 개방형 환경에서 상관 부서 간의 협업을 도울 수 있다”고 전했다. 한편, 앤시스코리아는 자동차 산업 시장이 전기차로 전환하는 과정에서 새로운 기술과 비즈니스 모델이 요구되는 전환기를 맞이하고 있는 가운데, 최신 동향과 기술 트렌드에 대한 유용한 정보를 제공하기 위해 7월 11일 수원컨벤션센터에서 ‘오토모티브 컨퍼런스 2024’를 개최한다고 밝혔다.

자료 제공 : 에픽게임즈 주요 특징 : 애니메이션 시퀀스 미디어 유형 밈 액션캠 카메라 추가, 최대 5개의 렌더 레이어로 익스포트 지원, 사용자 애셋 임포트 및 신규 폴리지 마스터 머티리얼 적용 가능, 고품질의 신규 패브릭 마스터 머티리얼 제공, 신규 스캐터링 툴 지원, 루멘 및 패스 트레이서 향상 등   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   건축, 영화 & TV, 자동차, 제품 디자인 등 다양한 산업 분야의 디자이너를 위한 새로운 기능과 향상된 기능을 제공하는 트윈모션 2024.1(Twinmotion 2024.1)이 출시됐다. 다양한 기능이 추가 및 향상된 트윈모션 2024.1은 학생, 교육자, 개인 사용자 그리고 연간 총매출이 100만 달러 미만인 회사는 무료로 사용할 수 있으며, 홈페이지에서 30일 무료 체험판도 제공된다.   트윈모션 2024.1의 주요 신규 기능 애니메이션 시퀀스 툴 트윈모션 2023.2에서 애니메이션 파일 임포트 기능을 선보인 데 이어, 이번 버전에서는 새로운 시퀀스 미디어 유형과 액션캠 카메라를 제공하여 애니메이션 파일 작업을 훨씬 더 쉽게 할 수 있게 됐다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지(참고 영상)   이러한 툴을 함께 사용하면 애니메이션 파일을 활용해 복잡한 영상을 제작할 수 있다. 시간에 따라 카메라 위치 키프레임을 정확하게 추가할 수 있는데, 카메라의 이동을 일시정지하거나 이동 속도를 높이거나 낮출 수 있다. 그리고 일정한 카메라 속도를 위해 키프레임의 시간이 자동으로 조정된다. 또한 미디어 프리뷰 창에서 애니메이션 카메라의 경로를 확인할 수도 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지(참고 영상)   렌더 레이어 기존의 오프라인 렌더러는 다운스트림 컴포지팅(예 : 라이브 액션 영상 통합) 또는 포스트 프로세스의 향상을 위해서 신(scene)의 요소를 여러 레이어로 분리하는 기능을 오랫동안 지원해 왔다. 트윈모션 2024.1에서는 레이어 ID를 애셋에 할당하고, 뷰티 패스와 더불어 최대 5개의 별도 렌더 레이어로 익스포트할 수 있다. 또한 레이어를 투명도를 포함해 익스포트(PNG 또는 EXR)하거나 기본 흑백 마스크로 익스포트할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지(참고 영상)   임포트한 애셋의 스마트 폴리지 트윈모션의 라이브러리는 다양한 종류의 나무와 관목을 제공하고 있다. 이러한 모든 애셋에는 바람과 계절에 따른 색상 변화, 낙엽, 쌓인 눈 등 스마트 이펙트가 포함되어 있다. 이제는 나만의 애셋을 임포트하고 새로운 폴리지 마스터 머티리얼을 적용하여, 사실적인 반투명도는 물론 동일한 이펙트를 모두 적용할 수 있다. 머티리얼의 경우 계절에 따른 색상 변화와 낙엽 이펙트를 위해 그레이디언트를 선택할 수 있으며, 다양한 품종의 나무를 지원한다. 나뭇잎, 꽃, 열매 등에 별도의 머티리얼을 적용할 수 있어 이러한 요소의 색상 변화와 시기를 완전히 제어할 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   고퀄리티 패브릭 표준 및 얇은 패브릭을 렌더링할 때는 다른 방식이 필요하다. 신규 패브릭 마스터 머티리얼을 사용하면 업데이트된 두 가지 셰이딩 모델 중 하나를 선택하여 면, 린넨, 실크, 울, 폴리에스터, 벨벳 등의 다양한 직물을 고퀄리티로 시뮬레이션할 수 있다. 사용자들의 편의를 위해 트윈모션 라이브러리에 10가지 신규 패브릭이 추가됐다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지(참고 영상)   신규 스캐터링 툴 트윈모션은 이미 브러시로 신에 애셋을 페인팅하거나 전체 표면에 흩뿌리는 기능을 제공하고 있다. 이번 버전에서는 신에서 정의된 경로나 영역을 더 쉽게 채울 수 있으며, 완전히 자연스러워 보이게 만들거나 어느 정도 제한적으로 보이도록 만들 수 있다. 몇 번의 클릭으로 스페이싱 툴을 사용해 열린 경로를 생성하거나, 에어리어 툴로 닫힌 경로를 만들어 선택한 애셋을 경로에 자동으로 적용할 수 있다. 그런 다음 밀도, 기타 요소를 원하는 대로 조정하면 된다.    ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   필름백 옵션 이제 영화 제작자는 일반적인 실제 카메라의 센서 또는 필름 프레임 크기에 맞춰 카메라 뷰를 제한하는 것은 물론 높이 및 너비에 커스텀 값을 적용할 수 있다. 이를 통해 트윈모션에서 프레임한 샷을 실제 촬영에서도 구현할 수 있는데, 이는 정확한 프리비즈에 있어 필수적인 기능이다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   루멘 및 패스 트레이서 향상 이번 버전에서는 하드웨어 레이 트레이싱 성능이 개선되어, 루멘(Lumen)과 패스 트레이서(Path Tracer) 모두 향상되었다. 루멘의 경우 추가적인 글로벌 퍼포먼스 최적화가 이루어졌으며, 더 많은 라이트가 지원되고, 이제 리플렉션과 리프랙션에 캡처되는 반투명 메시를 통해 고퀄리티의 결과물을 제공한다. 한편 패스 트레이서의 경우 셰이더 컴파일과 데칼 및 볼류메트릭 포그 성능이 최적화되었다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   새로운 블룸 컨트롤 실제 카메라를 통해 밝은 빛을 보면 블룸이라는 이펙트를 볼 수 있다. 이번 버전에서는 블룸 강도를 조정하고 12가지 패턴 텍스처를 선택하여 스타버스트 이펙트를 만들 수 있는 새로운 컨트롤을 제공한다.   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   앰비언트 오클루전 텍스처  이제 머티리얼에 앰비언트 오클루전(Ambient Occlusion : AO) 텍스처를 추가할 수 있고, AO 텍스처를 퀵셀, 스케치팹, glTF 애셋에서 기본적으로 임포트할 수 있다. 이를 통해 표준 또는 루멘 모드에서 렌더링할 때 모델의 그림자 부분을 강화하여 대비 효과를 구현할 수 있다.   예측할 수 있는 애니메이션 경로에 따라 휴먼 및 캐릭터, 차량 등의 애니메이션에 ‘랜덤 시드’ 값을 추가하여 익스포트한 미디어에서 동일한 애니메이션 시퀀스를 생성하고 재생할 수 있다. 또한 랜덤 시드를 조정하여 결과물을 변경할 수도 있다.   정교한 애니메이션 신 그래프에서 하나의 애니메이터를 다른 애니메이터의 부모로 지정하여 애니메이터(로테이터 및 트랜슬레이터)를 결합하는 새로운 기능을 제공한다. 이를 활용해 회전하는 로터로 이륙하는 헬리콥터나 태양계와 같이 한층 정교한 애니메이션을 만들 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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.

매스웍스코리아가 6월 11일 연례 기술 콘퍼런스인 ‘매트랩 엑스포 2024 코리아’를 진행했다. 이번 행사에서는 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(SIMULINK) 등 자사 솔루션을 활용한 제품 개발 향상 방안과 활용사례가 소개됐는데, 매스웍스는 디지털 엔지니어링과 MBD(모델 기반 설계)가 향후 제품 개발의 핵심이 될 것이라고 강조했다. ■ 정수진 편집장   디지털 엔지니어링의 중심, MBD 매트랩 엑스포는 매스웍스의 고객과 기술 전문가들이 인공지능, 전동화, 무선 및 신호처리 등 주요 기술 트렌드에 대한 모범 사례와 인사이트를 공유하는 종합 기술 콘퍼런스이다. 작년에는 온 . 오프라인 하이브리드 행사로 진행됐는데, 올해는 오프라인 행사로 진행하면서 규모를 키웠다는 것이 매스웍스코리아의 설명이다. 매스웍스의 아룬 멀퍼(Arun Mulpur) 인더스트리 디렉터는 이번 행사에서 ‘디지털 엔지니어링을 위한 MBD의 영향력과 방향’에 대해 소개하면서, “디지털 엔지니어링의 핵심은 모델 중심, 데이터 통합, 팀 문화의 변혁이며 이런 디지털 엔지니어링의 근간에는 MBD가 있다”고 짚었다.   ▲ 디지털 엔지니어링과 MBD의 가치를 설명한 매스웍스 아룬 멀퍼 디렉터   통합된 MBD 플랫폼으로 제품 개발의 복잡성 해결 매스웍스가 바라보는 MBD는 설계 데이터뿐 아니라 제품에 관련된 다양한 데이터를 디지털 모델로 활용하는 것이다. 폭넓은 데이터의 복잡성을 처리하기 위해 모델링과 시뮬레이션(M&S)을 활용하고, 물리 모델링/신호 처리/소프트웨어 등 다양한 영역을 통합 처리하는 것이 매스웍스가 바라보는 MBD의 역할이다. 멀퍼 디렉터는 “디지털 엔지니어링의 개념을 많은 기업에서 도입하고 있으며, 이를 실현하기 위한 수단으로 MBD에 주목하고 있다”고 설명했다.  개발해야 하는 제품 시스템이 복잡해지면서 다양한 엔지니어링 기술이 투입되는데, 여러 엔지니어링 분야 사이에는 요구되는 전문지식이 달라서 커뮤니케이션과 협업이 어려운 경우가 생긴다. MBD는 엔지니어링의 상위 단계에서 가상 플랫폼으로 시스템을 검증할 수 있도록 해서 이를 해결할 수 있다는 것이 매스웍스의 설명이다. 가상 환경에서 제품을 개발하는 것뿐 아니라 현실 데이터를 기반으로 가상 모델의 파라미터를 튜닝할 수 있다는 것도 매스웍스가 내세우는 MBD의 이점이다. 멀퍼 디렉터는 “복잡성은 예상하지 못한 문제의 원인이 되는 경우도 많다. 매스웍스는 수백만 개의 시뮬레이션을 클라우드에서 동시에 수행해서 복잡성을 처리할 수 있도록 한다. 또한, 다양한 툴과 환경을 사용할 수 있는 플랫폼을 제공해 매스웍스뿐 아니라 더 넓은 생태계를 활용할 수 있도록 돕는다”고 전했다.   디지털 엔지니어링 위한 자율화, 연결성, 전동화에 대응 자율화(autonomous), 연결성(connectivity), 전동화(electrification) 등 산업 애플리케이션 트렌드는 엔지니어의 개발 업무에도 영향을 주고 있다. 이런 상황에서 매스웍스는 시스템 엔지니어링의 성장, 소프트웨어 중심 개발의 확대, 인공지능(AI)의 활용 등이 엔지니어링 업무의 주요한 흐름이 될 것으로 보고 있다. 멀퍼 디렉터는 디지털 엔지니어링을 성공시키기 위해 매스웍스가 제공하는 기술 요소를 다음과 같이 소개했다. 모든 것의 자동화 : 자동화는 MBD의 근간이 되어 왔다. 이제는 연산 기술과 소프트웨어를 결합해 라이프사이클 전체의 관리를 자동화해야 한다. 복잡한 시스템으로의 확장 : 컴포넌트/서브시스템에서 나아가 복잡한 시스템 아키텍처를 설계하기 위해 소프트웨어 중심의 아키텍처(Soffware-Oriated Architecture : SOA)가 필요하다. 코드 생성 자동화 : 이는 MBD의 장점 중 하나이다. 이미 수천에서 수백만 라인의 코드를 자동으로 생성해 만든 제품이 일상에서 쓰이고 있다. 매스웍스는 인피니온 등 반도체 기업과 파트너십을 통해 이를 지원한다. 결함의 조기 방지 : MBD의 핵심 가치 중 하나는 포괄적으로 결함을 빠르게 검증 및 제거하는 것이다. 매스웍스는 디자인/테스트/코드/인증 등 여러 단계서 결함 검증 툴을 제공하며, 이를 통해 더욱 초기 단계에서 결함을 수정하기 위한 투자를 진행할 수 있다. 앱 표준 소프트웨어 워크플로 : 국내서는 현대자동차, 국방과학연구소 등에서 이를 활용하고 있다. 컨티넨탈은 매트랩으로 산출물 처리, 요구사항 관리, 코드 제작 등을 수행하면서 워크플로를 향상시켰다. 클라우드 기반 설계 및 시뮬레이션 : 매스웍스는 시뮬링크에서의 코드 생성부터 시높시스 환경에서의 검증까지 AWS 클라우드에서 구동할 수 있도록 지원한다. 인공지능을 활용한 설계 : 코드 자동 생성에 인공지능과 ROM(축소 차수 모델)을 사용하거나, 제품 설계 후 인공지능을 칩이나 클라우드에 배포할 수 있다. 매스웍스는 단일 생태계를 통해 파이썬 . 매트랩 . 오픈소스 코드 배포의 자동화까지 지원한다.   ▲ 매스웍스가 제시하는 AI와 MBD의 결합   한편, 매스웍스코리아의 이종민 대표이사는 “한국 지사인 매스웍스코리아는 자동차, 통신, 국방 등 산업을 핵심 시장으로 삼아 지난 20년간 꾸준히 성장하면서, 매년 비즈니스 목표를 달성하고 있다”면서, “매스웍스는 새로운 기능을 꾸준히 추가하면서 타깃 산업을 넓히고 있다. 특히 최근에는 시뮬링크와 인공지능을 결합해 AI 시뮬레이션을 구현하는 데에 초점을 맞추고 있다”고 소개했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

자율이동로봇 제조업체인 미르(MiR)가 국내 첫 기자간담회를 진행하면서, 자사의 최신 자율이동로봇(AMR) 포트폴리오 및 이 분야의 최근 동향과 비전을 소개했다. 미르는 AMR이 노동력 부족 등 제조산업의 이슈에 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 보고 자동화와 통합 관리, 인공지능(AI), 5G 등 기술을 결합한 AMR 솔루션을 내놓는다는 전략을 선보이고 있다. ■ 정수진 편집장   생산 현장에 적용 가능한 자율이동로봇 자율이동로봇(AMR : Autonomous Mobile Robot)은 생산 현장의 내부 물류 관리를 자동화하고, 자재 관리를 최적화하는 데에 쓰이는 운송 로봇으로, 이름처럼 스스로 움직이고 작업을 할 수 있도록 한 것이 특징이다. 미르는 AMR이 팔레트나 박스 운반. 자재 카트 운반, 컨베이어 벨트 등의 워크플로를 개선할 수 있으며, AMR와 비슷하지만 경로가 고정되어 유연성이 낮은 AGV(Automated Guided Vehicle)를 대체할 수도 있다는 점을 내세운다. 미르는 소형 부품의 운송부터 무거운 하중의 이송까지 250~1350kg의 탑재량을 갖춘 AMR 제품군을 공급하는 기업으로, 창고나 생산라인 등에서 기업의 내부 워크플로를 혁신할 수 있는 AMR 개발에 주력하고 있다. 현재 반도체 테스트 장비 기업인 테라다인(Teradyne)의 자회사인데, 테라다인은 미르뿐 아니라 협동로봇 개발사 유니버설 로봇(Universal Robots), 고하중 AMR 개발사 오토가이드(AutoGuide), 모션 제어 소프트웨어 개발사 에너지드(Energid) 등을 인수하면서 산업용 로봇 산업을 강화하고 있다. 미르의 포이 퉁 탕(Poi Toong Tang) 아시아 태평양 세일즈 부사장은 “미르는 중소형 화물 운반용 AMR과 무거운 화물 및 팔레트 운반을 위한 AMR을 개발하고 있다. 또한 AMR의 상단에 결합해 다양한 고객 요구에 대응할 수 있는 모듈과 액세서리, 로봇의 작동에 필요한 충전/합동 운영 관리/상태 모니터링 등 소프트웨어도 제공한다”고 소개했다.   ▲ AI 기능을 탑재한 미르 1200 팔레트 잭   AI, 협동로봇, 플릿 운용 등 기술 강화 미르는 최근 출시한 ‘미르 1200 팔레트 잭(MiR 1200 Pallet Jack)’ 및 유니버설 로봇과 함께 개발한 ‘모바일 코봇(Mobile Cobot)’ 등의 신제품을 비중 있게 소개했다. 미르 1200 팔레트 잭은 엔비디아 젯슨 AGX 오린(NVIDIA Jetson AGX Orin)을 탑재해, AI 기반으로 팔레트를 자동 인식할 수 있는 것이 특징이다. 컨베이어 벨트에서 팔레트를 바로 들어올릴 수 있으며, 관리 소프트웨어를 통해 다른 로봇과 협업이 수월하다. 미르의 케빈 뒤마(Kevin Dumas) 제품 담당 부사장은 “AMR이 물체를 감지해 회피하는 것뿐 아니라 팔레트와 상호작용하는 데에도 AI를 적용해 가치를 높일 수 있다고 본다”면서, “향후 미르의 다른 제품에도 AI를 적용할 수 있을 것”이라고 전했다. 모바일 코봇은 미르의 AMR과 유니버설 로봇의 협동로봇(코봇)을 결합한 형태로, 다관절 로봇팔의 협업 기능과 AMR의 이동성을 결합했다. 한편, 미르는 대규모 AMR의 운용과 관리를 위한 소프트웨어 투자도 강화하고 있다. 2024년 말에 출시 예정인 ‘미르 플릿 엔터프라이즈(MiR Fleet Enterprise)’ 버전은 기존 관리 소프트웨어인 미르 플릿을 수백 대의 로봇을 운용할 수 있도록 확장한 제품이 될 전망이다. 뒤마 부사장은 “미르 플릿 엔터프라이즈는 다양한 인터페이스를 제공하면서, 사이버 보안에 대한 요구에도 대응하는 제품”이라고 설명했다.   ▲ AMR와 협동로봇을 결합한 모바일 코봇   AMR 시장 확대에 대응해 성장 폭 늘릴 계획 미르는 AMR 시장이 성숙되고 있으며, 무중단 작업에 로봇을 활용하려는 요구가 높아진다고 보고 있다. 이에 대응해 AMR의 신뢰성, 편의성, 유연성을 높이고 이를 통해 미션 크리티컬한 작업에 AMR을 적용할 수 있도록 지원한다는 전략을 밝혔다. 뒤마 부사장은 “5G 통신은 산업용으로는 아직 초기 단계지만 향후 시장의 판도를 바꿀 수 있늘 것으로 보고 있다. 이에 따라 어댑터로 5G에 대응할 수 있는 기술을 제공할 것”이라고 소개했다. 또한, 인공지능에 대해서는 로보틱스 전반의 성능을 높일 수 있는 중요한 요소로 보고 “클라우드에 연결된 로봇의 작동/환경 데이터를 수집하고, 이 데이터를 AI와 접목해 로봇의 최적 움직임과 예측 정비 등을 구현하는 기술 연구를 진행 중”이라고 전했다. 미르의 국내 비즈니스를 총괄하는 이주연 이사는 “전 세계뿐 아니라 우리나라에서도 노동력 부족에 대한 이슈는 커지고 있으며, 이는 코로나19 팬데믹 이후 더욱 가속화되고 있다. 노동 인구가 고령화되고 젊은 인력이 부족해지면서 생산 경쟁력을 위해 자동화를 고민하는 기업이 늘고 있는데, AMR은 이를 위한 좋은 대안이 될 것”이라고 설명했다. 미르는 글로벌 비즈니스에서 한국 시장의 비중이 높다면서 자동차, 전자 등 산업을 중심으로 다수의 고객을 확보하면서 두 자리 수의 성장을 거두고 있다고 소개했다. 이주연 이사는 “우리나라는 자동화 및 로봇의 사용률이 높은 시장으로 미르의 최우선 시장 중 하나”라면서, “유니버설 로봇과 미르의 제품을 함께 공급하는 대리점이 많아서 고객의 요구에 효과적으로 대응할 수 있다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

현장에서 얻은 것 No.17   “LLM 공부해야 소용없어… 대신 차세대 AI에 집중해야” - 얀 르쿤(메타 AI 수석과학자)  페친으로 커넥팅되어 시작된 인연은 인공지능 프로젝트를 통해서 책까지 출판하는 기회를 얻었다. 이번 호의 내용은 그 여정에 대한 기록이다. 기록의 중요성을 또 한 번 느끼며, 만남과 인연의 중요함도 느꼈다.  그 모든 것의 중심에는 ‘관심’ 그리고 ‘깊이와 Hungry’가 있었다. 또한 ‘호기심’은 두말하면 잔소리이다.  그리고 나의 여정을 두 단어로는 ‘리더십’과 ‘인플루언서’로 정했다.    챗GPT에게 PLM에 대해 묻다 2023년 4월호 칼럼으로 ‘챗GPT-PLM 활용의 모습’에 대해 썼다. 그리고 1년이 흐른 지금 다시 한번 챗GPT(ChatGPT)에게 길을 물었다.  1년 전인 2023년 3월에는 챗GPT의 버전이 3.5였고, 2024년 6월는 챗GPT 4o가 등장했다. 2023년 3월 당시에는 “AI가 아니라 AI를 쓰는 기업이 기업을 대체할 것”이라는 말이 유행했다. 1년이 흐른 지금… 통하는 기업이 있고, 여전히 AI가 어떤 결과를 낳을지 오리무중인 기업도 있다. 그동안 큰 변화는 글로벌 관심거리로 학습과 진보 속에서 ‘두려움’이 많이 사라졌다. 또한, 현실적인 장벽이 많이 있다는 것도 드러났다. 1년 전에 ‘챗GPT-PLM 활용의 모습’을 물었을 때 상당히 혁신적이었다. 마치 뭔가 큰일을 낼 것 같이 희망에 찬 답변이었다. 1년이 흐른 지금 같은 질문을 던졌더니, 그때보다는 상당히 현실적인 답변을 내 놓는다.  다음에서 챗GPT와의 대화 내용의 결과를 정리한 리포트 형식으로 풀어가겠다.  “인공지능은 실험실 조수, 최종 결정은 인간이 해야”  - 데미스 허사비스(구글 딥마인드 CEO)    PLM과 챗GPT의 활용 방안 - 프롬프트와 진단 주요 산업군 및 목표를 정했다. 주요 산업군은 자동차, 항공산업, 전기 전자 산업, 의료기기로 한정했다. 독자는 경영진, 임원, 마케팅 담당자로 정했다. 리포트의 주요 목표는 기업에 효과적인 PLM과 챗GPT 활용 방안을 제시하는 것으로, 이에 맞춰 프롬프트를 작성했다.  먼저, 챗GPT는 PLM의 주요 문제점에 대해서 다음과 같이 요약해 주었다.  “PLM 시스템은 복잡한 제품 개발 과정에서 다양한 문제를 안고 있습니다. 이러한 문제점들은 다음과 같습니다. ■ 프로젝트 관리 : 복잡한 프로젝트 관리는 다양한 팀과 부서 간의 협업을 필요로 하며, 실시간 상태 업데이트와 정보 공유가 어렵습니다. ■ 데이터 정합성 : 다양한 부서와 시스템에서 데이터를 관리하다 보면 데이터의 일관성을 유지하는 데 어려움이 있습니다. ■ BOM 관리 : 제품의 BOM(Bill of Materials) 데이터를 정확하게 관리하는 것은 중요하지만, 잘못된 데이터는 생산 오류를 유발합니다. ■ 품질 관리 : 품질 검사와 문제 해결에 많은 시간과 비용이 소요됩니다. ■ 제품 설계 : 설계 변경 요청이 빈번하게 발생하며, 이를 관리하기 어렵습니다. ■ 상품 기획 : 시장 트렌드를 정확히 예측하고 고객의 요구를 반영하기 어렵습니다. ■ 공급망 관리 : 공급망의 복잡성으로 인해 지연과 비용 증가가 발생합니다. ■ 고객 서비스 : 고객 문의와 지원 요청을 효율적으로 처리하기 어렵습니다. ■ 교육 및 훈련 : 직원 교육과 훈련에 많은 시간과 비용이 소요됩니다. ■ 사양 관리 : 제품 사양의 관리 및 업데이트 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다. ■ 디지털 제조 : 제조 과정의 디지털화와 스마트 제조 시스템 구현이 어렵습니다. ■ 데이터 보안 : PLM 시스템은 많은 기밀 데이터를 포함하고 있어 데이터 유출의 위험이 큽니다.”   각 문제에 대한 해결 방안 “PLM의 각 문제점에 대해 챗GPT를 활용한 해결 방안은 다음과 같습니다. ■ 프로젝트 관리 : 챗GPT를 통한 실시간 상태 업데이트, 자동 보고서 생성, 팀 간 의사소통 지원 ■ 데이터 정합성 : 챗GPT를 활용하여 데이터 입력 및 검증 자동화, 오류 감지 및 수정 제안 ■ BOM 관리 : 챗GPT를 통해 BOM 데이터의 정확성과 일관성을 유지하여 생산 오류를 줄임 ■ 품질 관리 : 챗GPT를 통해 품질 문제의 원인 분석, 해결책 제안, 품질 검사 자동화 지원 ■ 제품 설계 : 챗GPT를 사용하여 설계 변경 제안 및 피드백 수집, 팀 간 협업 지원 ■ 상품 기획 : 챗GPT를 통해 시장 트렌드 분석, 고객 피드백 수집 및 분석, 제품 기획 아이디어 제안 ■ 공급망 관리 : 챗GPT를 사용하여 공급망 데이터 분석, 공급업체와의 실시간 커뮤니케이션 지원, 문제 발생 시 빠른 대응 방안 제안 ■ 고객 서비스 : 챗GPT를 활용한 자동화된 고객 응대, 자주 묻는 질문(FAQ) 자동 응답, 고객 피드백 수집 및 분석 ■ 교육 및 훈련 : 챗GPT를 통한 맞춤형 교육 자료 제공, 훈련 프로그램 관리, 실시간 질문 응답 시스템 구축 ■ 사양 관리 : 챗GPT를 사용하여 사양 데이터의 자동 검증 및 업데이트, 사양 변경 내역 관리, 사양 관련 질문에 대한 실시간 응답 제공 ■ 디지털 제조 : 챗GPT를 활용하여 제조 데이터 분석, 예측 유지보수 시스템 구축, 제조 과정 최적화 및 문제 해결 지원 ■ 데이터 보안 : 챗GPT를 통해 데이터 보안 시스템 강화, 실시간 보안 모니터링, 보안 위협에 대한 빠른 대응 방안 마련”   PLM 데이터 학습 방안 “PLM 데이터는 폐쇄적이고 기밀 정보가 많기 때문에 챗GPT가 직접적으로 학습하는 것은 어렵습니다. 그러나 다음과 같은 방안을 통해 챗GPT가 PLM 데이터를 활용할 수 있습니다. ■ 프록시 데이터 사용 : 익명화된 데이터로 학습하여 민감한 정보를 보호합니다. ■ API 기반 접근 : API를 통해 실시간으로 데이터를 조회하고 분석할 수 있습니다. ■ 데이터 마스킹 및 샘플링 : 민감 정보를 제거한 샘플 데이터를 사용하여 학습합니다. ■ 온프레미스 학습 시스템 : 기업 내부에 AI 학습 시스템을 구축하여 폐쇄된 환경에서 안전하게 학습합니다. ■ 주기적인 데이터 피드백 루프 : 정기적으로 업데이트된 데이터를 반영하여 학습합니다.”   결론 “챗GPT는 PLM 시스템의 다양한 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구입니다. 데이터를 정확하게 관리하고 실시간으로 분석하며, 효율적인 의사소통을 지원함으로써 PLM 시스템의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 데이터를 안전하게 관리하고, AI 모델의 정확성을 유지하기 위해 적절한 학습 방법과 보안 조치를 취하는 것이 중요합니다. 챗GPT를 통해 PLM 시스템의 문제를 해결하고, 더 나은 제품 개발과 관리를 실현할 수 있을 것입니다.”   PLM의 핫 이슈는 정합성과 정보의 공개 시행착오에서 해답을 찾을 수 있으리라 생각한다. 갈 길은 정해졌다. PLM의 가장 큰 이슈는 정합성과 정보의 공개이다. 왜냐면 사람이 운영하기 때문에, PLM의 복잡성 그리고 추적성을 고려하면 사용자들이 체계적으로 잘 사용해야 가능하다. 챗GPT가 해 줄 일은 자명하다. 고자질을 잘 할 것 같다. 누가 어떤 것에 에러를 범했다. 설계 데이터, BOM 오류, 결재를 미룬 사람 등 기업 업무의 불편한 진실을 챗GPT와 같은 생성형 AI가 내부고발자 역할을 하지 않을까 생각된다. 즉, 생성형 AI는 나를 도와주는 비서일 뿐만 아니라 감시자 역할도 할 수 있을 거라 예상된다.  두려움의 대상이라고 생각해도 나쁘지 않다. 시스템으로 의도하지 않은 업무상 오류를 바로잡을 수 있는 절호의 기회이기 때문이다.  기업 내부의 이슈로는 부서간, 개인간의 이해관계가 있다. 각자 자기 일을 잘 하게 되면 무슨 문제가 있으랴.    ▲ PLM과 챗GPT의 활용방안(Map by 류용효) (클릭하시면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   ■ 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.