지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 포트폴리오의 하나이자 신규 기능으로 강화된 주력 제품 엔지니어링 소프트웨어인 NX의 최신 업데이트를 발표했다. 이를 통해 모든 산업 분야의 설계자와 제조업체가 보다 우수하고 최적화된 제품을 빠르게 시장에 출시할 수 있도록 지원하는 것이 지멘스의 목표다. NX X 소프트웨어는 업계에서 수년 동안 사용해 온 NX 소프트웨어와 동일한 제품으로 클라우드에서 제공되며, 제품 수명주기 관리(PLM)를 위한 팀센터(Teamcenter) 포트폴리오 기반 내장형 데이터 관리 기능으로 더욱 강화된 제품이다. 지멘스의 서비스형 클라우드 소프트웨어 인프라에 정보가 저장돼 더 높은 유연성, 확장성, 협업을 제공하는 NX를 활용할 수 있다. NX X는 강화된 클라우드 기반 제품 엔지니어링으로, 원활한 협업을 위한 안전한 데이터 관리와 함께 데스크톱 설치 또는 아마존 웹 서비스(AWS)를 통한 브라우저 스트리밍을 지원한다. 또한 팀센터 X(Teamcenter X) 소프트웨어가 NX에 빌트인돼 데이터 관리 기능을 강화해 사용자에게 향상된 유연성과 기본 협업 기능을 제공하고 IT 관리에 낭비되는 시간을 줄여준다. 또한 유연하고 확장 가능한 라이선스를 통해 고객이 NX 기본 기능 외 애드온(Add-on) 모듈과 고급 NX 기능에 액세스할 수 있는 탄력적이고 비용 효율적인 방법도 제공한다. 110개 이상의 제품을 사용할 수 있으므로 고객의 워크플로에 가장 적합한 애드온을 탐색해 프로젝트의 요구 사항에 따라 유연하게 맞춤화할 수 있다. NX X는 새로 발표된 젤 X(Zel X) 소프트웨어와 연동해 사용할 수 있다. NX와 동일한 아키텍처를 기반으로 하는 젤 X는 지멘스의 차세대 브라우저 기반 엔지니어링 앱으로, NX 등 기타 엑셀러레이터 솔루션과 통합돼 제조 공정과 현장 운영을 간소화한다.     NX 이머시브 익스플로러(NX Immersive Explorer)는 데스크톱과 가상 현실 모두에서 높은 사실감으로 설계 검토, 가상 커미셔닝, 이해관계자 승인에 게이밍 수준의 환경을 제공한다. 2024년 12월에 출시되는 NX 이머시브 익스플로러는 주요 HMD 하드웨어 옵션을 지원하며, 사용자는 상호 작용 가능한 몰입형 포토리얼리즘으로 설계 프로세스 초기에 귀중한 인사이트를 얻을 수 있어 실제 프로토타입 제작에 드는 비용을 절감할 수 있다. 전체 어셈블리 관점에서 특정 부품에 집중하고, 개별 구성 요소를 검토하고, 마크업과 메모를 추가해 설계 검토 결과를 문서화할 수 있는 기능을 통해 완전히 새로운 관점에서 설계 프로세스를 수행할 수 있다. 한편, 지멘스는 NX의 AI 지원 설계 도구로 프로세스를 개선하고 가속할 수 있다고 소개했다. 토폴로지 최적화, 퍼포먼스 프레딕터(Performance Predictor), 자이로이드 모델링을 비롯한 새로운 AI 지원 도구가 명령 예측, 선택 예측 등 기존 도구와 결합돼 효율성을 높인다. 퍼포먼스 프레딕터는 개별 부품의 재질 선택에 의한 구조적 해석 결과에 중점을 둔 AI 기반 설계 시뮬레이션 도구이다. 설계자의 설계 변경에 의한 실시간 해석 결과를 통해 설계를 검증해 비용이 많이 드는 오류를 사전에 제거함으로써 혁신 프로세스의 속도를 높일 수 있도록 지원한다. AI 기반 토폴로지 최적화, 새로운 자이로이드 격자 기능을 활용한 내부 채우기 설계 기능과 2023년 도입된 디자인 스페이스 익스플로러(Design Space Explorer) 기능을 결합하면 설계자는 필요에 따라 성능을 발휘하는 최적의 부품을 만들 수 있다. 더불어 경량화 연구를 수행하고 적절한 경우 적층 제조를 활용할 수 있다. 이외에도 지멘스는 ▲정밀한 공구 경로 제어를 제공해 최적화된 가공과 우수한 표면 마감을 지원하는 고급 홀메이킹(holemaking)을 비롯해 부품 제조 속도와 제어 극대화를 위한 NX CAM 및 NX 에디티브 매뉴팩처링(AM) ▲NX, 캐피탈(Capital), 익스페디션(Xpedition), 팀센터를 통합해 전자와 기구 설계 팀 간 원활한 데이터 흐름과 협업을 가능케 하는 Managed Environment for Electronics Design을 비롯해 전기, 반도체 산업을 위한 향상된 기능 ▲건축, 엔지니어링, 건설(AEC) 워크플로를 위한 단일 다분야 플랫폼을 지원하는 종합적인 건설 정보 모델링(BIM) 도구 세트를 제공하는 NX BIM 기능 등의 업데이트를 소개했다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 집적회로(IC) 설계 팀이 대상 공정 기술에 관계없이 차세대 IC 설계의 복잡성 증가로 인해 발생하는 정전기 방전(ESD) 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있는 자동화 솔루션을 발표했다. 지멘스는 Calibre PERC 소프트웨어의 성능과 AI 기반 지능형 IC 설계 검증 플랫폼인 솔리도 시뮬레이션 제품군(Solido Simulation Suite)의 SPICE 정확도를 결합하여 IC 설계의 모든 단계에 걸쳐 파운드리 룰 이행 여부를 빠르고 정확하게 확인할 수 있는 방법을 제공한다. 전체 칩 레벨 검증을 지원하는 이 솔루션은 엔지니어링 팀이 기존 및 신규 공정 노드 모두에서 설계 및 제조 과제를 더 잘 관리할 수 있도록 지원한다. 상황인지형 검사(context-aware checks)를 통해 결과의 정확성을 개선하는 동시에 물리적, 회로, 전기 및 신뢰성 IC 설계 검증에 소요되는 시간을 단축할 수 있다. 이 솔루션의 상황인지 검사 기능을 통해 설계 팀은 ESD 경로를 신속하게 검증하여 파운드리 룰 면제를 확보함으로써 다이 크기를 줄이고 설계를 최적화할 수 있으며, 궁극적으로 설계 팀이 기존 방식보다 8배 더 빠르게 데이터 기반 의사 결정에 도달할 수 있도록 지원한다.     파운드리 ESD 룰은 전 세계 팹리스 기업의 다양한 설계 스타일을 수용하면서 ESD 오류를 방지하도록 설계되었다. 그러나 이러한 룰은 특정 설계 스타일과 미션 프로파일에 대해 지나치게 보수적일 수 있다. 지멘스의 새로운 소프트웨어는 상세한 트랜지스터 수준 고장 모델을 통해 파운드리 룰에 위배될 수 있는 ESD 경로를 신속하게 식별하고 시뮬레이션함으로써, 위험 경로를 SPICE 수준의 정밀도로 식별하여 신속하고 타깃화된 자동 수정을 가능하게 한다. 지멘스는 자동화된 상황인지 IC 설계 검증이 모범 사례가 됨으로써 안정적이고 시기적절한 IC 칩을 신속하게 시장에 출시할 수 있다고 설명했다. 자동 전압 전파, 전압 인식(Voltage-aware) DRC, 로직 기반 레이아웃 프레임워크 내 물리적 및 전기적 정보 통합과 같은 기능을 갖추고 있어 촉박한 일정에 맞춰 작업하는 설계 팀에 도움이 된다는 것이다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 마이클 뷜러-가르시아(Michael Buehler-Garcia) 캘리버 제품 관리 담당 부사장은 “이 통합은 솔리도의 동적 시뮬레이션과 Calibre PERC의 사인 오프 레벨 ESD 검증의 강점을 결합한 것이다. 이 통합 솔루션은 검증 프로세스의 속도를 높이는 동시에 IC 설계의 신뢰성을 보장하여 고객이 보다 효율적으로 목표를 달성할 수 있도록 지원한다. 이 솔루션은 전체 설계 주기 시간을 단축하기 위해 소프트웨어 포트폴리오의 다양한 요소에서 제공하는 제품을 활용하여 지멘스가 제공할 계획인 일련의 솔루션 중 첫 번째 솔루션”이라고 전했다.

이 메일이 보이지 않으면 링크를 클릭하시기 바랍니다. 7.30(화)까지 관람예약 시 정가 20,000원 → 무료관람 무료 관람신청 →  전시회 같이 갈래? 친구초대 기능 OPEN! 무료 친구초대 →   About ‘NextCon 2024’ 국내 최대 건설∙건축 전문 전시회 코리아빌드 건설 융복합 혁신 기술 특별전 행사명 : 코리아빌드-NextCon 2024 기간 : 2024. 7. 31(수)-8.3(토), 4일간 장소 : 코엑스(COEX) 주최 : ㈜메쎄이상, 서울신문 ✅ 주관 : (주)메쎄이상 전시품목 : 스마트건설&OSC, 스마트안전, 스마트홈&빌딩, 탄소중립&건설신기술∙신공법, 전기차 충전 인프라 홈페이지 바로가기 →   Line-up Preview ‘건설 융복합 혁신 기술의 장‘ ‘건설 전 과정에 적용되는 디지털&탄소중립 혁신 기술 스마트빌딩&홈을 위한 생활 혁신 솔루션 전체 참가기업 정보 → 2024 NextCon Conference 01. 건설 드론&로봇 컨퍼런스 건설 전 과정에 적용되는 드론 및 로봇 기술 활용 사례와 성과 공유를 통한 미래 건설 산업 발전 방향 모색 명칭 건설 드론&로봇 컨퍼런스 일시 2024. 7. 31(수) 10:40-13:50 장소 코엑스 B홀 내 NextCon Stage 주최 ㈜메쎄이상 분야 건설 드론 및 로봇 요소 적용사례 및 기술 컨퍼런스 건설 드론 : 3D 매핑 드론, 아전 모니터링 드론, 항공 측량 및 점검 드론 등 건설 로봇 : 로봇 관제 및 제어, 건설 현장 모니터링 로봇, 자율주행 로봇, 설계 자동화 및 측정 로봇 등 컨퍼런스 사전등록은 선착순 마감입니다. 프로그램 일정은 주최측 사정으로 변경될 수 있습니다. 컨퍼런스 무료참석 신청 →   02. 건설 데이터&플랫폼 컨퍼런스 효율적인 건설 현장 및 작업자 관리를 위한 지능형 건설 데이터&플랫폼 디지털 솔루션 소개 명칭 건설 데이터&플랫폼 컨퍼런스 일시 2024. 7. 31(수) 14:00-16:00 장소 코엑스 B홀 내 NextCon Stage 주최 ㈜메쎄이상 분야 건설 데이터 및 플랫폼 적용사례 및 기술 발표 건설 데이터 : BIM, 디지털트윈, GIS, 레이저 및 3D 스캐닝 등 건설 플랫폼 : 프로젝트 관리 도구, 협업툴, 문서 및 도면 관리 시스템, 작업자 안전관리, 리스크 관리 및 분석 도구 등 컨퍼런스 사전등록은 선착순 마감입니다. 프로그램 일정은 주최측 사정으로 변경될 수 있습니다. 컨퍼런스 무료참석 신청 →   건설 신기술 컨퍼런스 : Smart-Con 건설∙건축&생활 혁신을 위한 스마트 건설 기술 컨퍼런스 일시 : 2024. 8. 1(목) - 8. 2(금) 장소 : 코엑스 B홀 내 Next Stage 주최 : 서울신문, ㈜메쎄이상 무료참석신청 →  중대재해리스크 컨설팅&세미나 중대재해처벌법 대응을 위한 전략 컨설팅&세미나 일시 : 2024. 8. 1(목) 10:50-13:30 장소 : 코엑스 B홀 내 Next Stage 주최 : 한국인증센터, ㈜메쎄이상 무료참석신청 → Edu-Con : 중대재해처벌법 실무교육 소규모 사업장 중대재해 예방 및 관리체계 구축을 위한 실무교육 세미나 일시 : 2024. 8. 2(금) 10:30-12:10 장소 : 코엑스 3층 회의실 주최 : 건설기술교육원, ㈜메쎄이상 무료참석신청 →  Next SS[Start-Smart] Con 스마트 건설기술 동향을 통한 창업경험 공유 일시 : 2024. 8. 2(금) 13:00-17:20 장소 : 코엑스 B홀 내 Next Stage 주최 : 건설기술교육원, ㈜메쎄이상 무료참석신청 → 모든 프로그램의 신청은 선착순 마감입니다. 상세 일정은 주최측 사정으로 변경될 수 있습니다.   NextCon 2024 사무국 (주)메쎄이상 서울시 마포구 월드컵북로 58길 9 ES타워 (03922) H https://nextcon.kr/        F 02-6121-6439 E nextcon@esgroup.net  

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.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (7)   지난 호에서는 우리나라의 인쇄문화와 인쇄기술사를 이해하는데 고서 자형(字型) 데이터베이스가 얼마나 중요한지에 관해서 살펴보았다. 1448년에 인쇄된 ‘동국정운’, 1377년에 인쇄된 ‘직지’, 1239년에 인쇄된 ‘남명천화상송증도가’의 금속활자 인쇄본과 16세기에 목판으로 번각된 목판인쇄본의 글자의 크기와 모양도 비교해 보았다. 지난 십 수년간 이어진 금속활자를 둘러싼 각종 논란에 관해서도 간단하게 살펴보았다. 고서 자형, 활자의 크기, 모양, 특징 등에 관한 종합적 데이터베이스 구축의 중요성과 문화유산, 역사, 기술사, 인문학 분야에서의 활용 사례 및 활용 가능성에 관하여 살펴 보았다.  이번 호에서는 필사본 고서에 나타난 서체와 필사본 고서에 관한 데이터베이스의 중요성과 인문학 및 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴보도록 한다. 한글의 창제와 반포에 사용된 판본체를 시작으로 한글 서체의 변화, 15세기부터 19세기까지의 다양한 한글 글자체를 소개하고 현대 한글 서체의 형성에 이르기까지의 변화를 살펴본다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스  제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스  제8회 목판본 고서 데이터베이스  제9회 금속활자본 고서 데이터베이스  제10회 근대 서지 데이터베이스  제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 월인석보 권1에 수록된 ‘훈민정음언해’의 판본체(국립한글박물관 소장)   판본체 지난 호에서 소개한 바와 같이, 인쇄술의 발명은 대량의 정보 공유와 지식의 보급을 가능하게 하여 인류 문화사 및 기술사적 측면에서 가히 혁명적인 사건이라고 할 수 있다. <그림 1>에 국립한글박물관이 소장하고 있는 ‘월인석보’ 권1에 수록된 ‘훈민정음언해’의 이미지를 소개하였다. 인쇄 기술로 인쇄하여 기성품처럼 동일한 글자 크기, 모양, 패턴으로 인쇄된 것으로 이러한 글자를 판본체(版本體/板本體)라고 하며, 손으로 쓰거나 이미 쓰여진 글을 손으로 옮겨 적은 필사본(筆寫本)과 구별된다. 한글 판본체는 한자의 전서(篆書)나 예서(隸書)의 획을 본으로 삼아서 쓴 것으로 획의 굵기가 일정하고 사각형에 가까운 틀을 가지고 있으며, 문자의 중심을 가운데에 두고 좌우가 비슷한 특징을 가지고 있다. 개인적인 의견이지만, 훈민정음 반포 당시의 15세기부터 나타난 글자체이지만 시각적으로 무게감과 안정감을 가지고 있다. 한글 판본체는 초성에 사용되는 자음과 함께 쓰는 모음에 따라 자음의 폭이 넓거나 좁게 변하고 받침의 유무에 따라서 초성과 중성의 크기가 달라진다.  ‘판본체’라는 이름은 목판인쇄와 활판인쇄에서 많이 사용하였다고 하여 붙여졌으며, 고체 또는 반포체라고 부르기도 한다. 훈민정음이 고안되고 반포될 당시의 서적에서 많이 사용되었다. 글자가 반듯하고 획이 굵은 서체로, 가독성도 좋고 비석이나 활자를 조각할 때에도 유리한 점이 많으나 붓글씨로 쓰기에는 불편한 점이 있다. 훈민정음 반포 후에 여인들이 붓글씨를 많이 쓰면서 궁서체가 확립되어 갔다.    한글 서체의 변화 지난 2019년 4월 30일부터 두 달간 문화재청 궁능유적본부 세종대왕유적관리소가 세종대왕역사문화관 기획전시실에서 세종대왕 탄신 622돌을 기념하여 ‘조선시대 한글서체의 아름다움’ 기획전을 개최했다. 한글 서체의 변화를 살펴볼 수 있도록 조선 전기·중기·후기로 나누어 시기별 대표 유물을 선보였다. 조선 전기 서체는 판본체 혹은 판각체(板刻體)라고 불리는 정사각형에 가까운 틀 속에서 동일한 두께와 각진 획의 모습으로, 필기보다는 인쇄를 전제로 한 것이었다. 한글 창제 당시 한글의 형태는 당시 일반적인 필기도구인 붓으로 쉽게 쓰기 어려운 기하학적 모양을 가지고 있었다. ‘용비어천가’와 지난 호에 소개한 ‘동국정운’ 등의 고서에는 당시 한글 서체의 특징이 잘 나타나 있다.  조선 중기 한글 서체의 특징은 보물로 지정된 17세기의 편지를 모아 놓은 ‘숙명신한첩’을 통해 알 수 있다. ‘숙명신한첩’의 글씨는 다음 절에서 시대순으로 정리한 한글 문서의 그림에서 볼 수 있다. 임진왜란(1592~1598)과 병자호란(1536~1537)을 거치면서 한글 서체는 궁체를 중심으로 자리잡게 된다. 조선 초기의 판본이나 활자본의 기본 형태에 붓으로 쓴 느낌이 가미되기 시작하여, 17세기 후반에서 18세기 초에는 궁체의 전형(典型)이 만들어지게 된다. 궁체는 주로 왕실의 필사본 서적에서 빼어난 모습을 볼 수 있다. 정조의 부인 효의왕후가 필사한 한글 소설 ‘곽자의전’과 ‘만석군전’의 이미지도 그림으로 소개한다. 붓의 꺾임과 부드러운 흐름이 매우 조화롭게 구현되어 있다.  한글 서체는 조선 후기에 들어서면서 국문학의 융성으로 필사가 늘어나던 영조와 정조 대를 거치며 정제되었고, 이후 순조부터 고종 대에 이르기까지 발전을 거듭하게 된다. 정조의 원손, 세손 시절부터 재위기간에 쓴 한글 편지글, 순조 비인 순원왕후, 순조의 셋째 딸 덕온공주의 글씨, 명성황후의 편지 글은 조선 왕실의 한글 문화를 보여주는 대표적인 자료이다. 이 밖에도 사대부가 아내에게 보낸 편지와 궁체로 거침없이 쓴 글, 민간에서 베껴 쓴 필사본 소설 등에서 획의 변화와 강약이 느껴지는 선을 엿볼 수 있다.   16세기의 한글 손글씨 1998년 경상북도 안동시 정상동에서는 택지 개발이 한창이었다. 이 때 개발 구역 내에 있는 선산의 대대적인 묘지 이전이 이루어지고 있었다. 안동대학교에서도 만일의 발견에 대비해 관련 유물 조사에 나섰다. 그런데 한 문중이 조상의 묘를 찾기 위해 돌아다니던 중 한 무연고 묘지를 발견하게 되었다. 이 무덤이 고성 이씨 집안의 묘라는 것이 확인되어 고성 이씨 문중에게 이를 알리게 된다. 묘지의 이장과 함께 안동대학교 인문과학연구소 발굴팀도 발굴에 들어갔다. 해당 무덤의 피장자는 이응태로 밝혀졌으며 그의 신장은 185cm로 추정되는 거구였다. 1998년 4월 25일, 이 무덤의 발굴에서 75점의 유물과 함께 한글 편지가 출토되었다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

디지털 기반의 새로운 생산 환경과 제조 혁신   제조산업을 둘러싼 환경의 변화와 과제에 대응할 필요성이 높아지는 가운데, 기술의 발전이 제조업계에 새로운 기회를 제공하고 있다. 제조산업의 혁신은 제조 생산기계와 설비를 포함한 생산 과정의 전체 수명주기를 디지털화하는 것을 필요로 한다.    ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 코리아의 한국지사장이다. SAS 코리아 대표이사를 지냈으며 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원으로 재직하면서 엔지니어링, 영업, 채널 관리, 마케팅 등 다양한 관련 분야 전문성을 보유하고 있다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   그림 1. 미래 공장을 위한 스마트 기계 르네상스(이미지 출처 : 지멘스)   오늘날 기계 제조업체들은 불안정한 시장 환경에 직면하고 있으며, 차세대 제품 개발을 위해 새로운 접근 방식을 채택해야 하는 압박을 받고 있다. 예상대로 품질, 비용, 성능에 대한 부담은 여전히 존재한다. 이 가운데 지속가능성에 대한 요구사항이 이제 화두로 떠오르고 있다. 핵심은 에너지 사용량 감소, 탄소 배출 절감, 폐기물 최소화에 초점이 맞춰져 있다.  이러한 글로벌 트렌드가 전 세계 제조업체에 영향을 미치고 있으며, 정치 사회적 변화가 비즈니스 모델의 변화를 이끌고 있다. 이는 리쇼어링, 서비스화, 신규 시장 진입 등 비즈니스 모델의 변화로 이어지고 있다. 제조업체들은 기존 영역에서 인접 시장이나 새로운 시장으로 이동하면서 신흥 영역에서 기회를 포착하고 있다. 일례로, 제지기계 제조업체들은 전기차 수요의 급증을 충족하기 위해 배터리 기계 제조로 사업을 확장하고 있으며, 유리 산업의 기계 제조업체들도 마찬가지다. 한편, 기계 제조와 제조 운영 측면에서 인력부족 현상은 자동화에 대한 필요성을 증가시키고 있다. 미래 공장은 이제 지속가능성, 유연성, 미래 인력의 패러다임 중심으로 개발되고 있다. 산업계가 해결해야 할 많은 과제 속에서 기술의 발전은 제조업체에 번영의 기회를 제공하고 있다. 이는 디지털화로부터 생성된 인텔리전스와 풍부한 데이터에 의해 가능해졌다. 또한 디지털 도구, 시스템, IoT(사물인터넷) 데이터를 통합해 디자인, 엔지니어링, 생산 및 서비스 전반에 걸쳐 이전에 격리되었던 정보의 연결을 가능하게 하고 있다.    그림 2. 디지털화를 통해 필요할 때, 필요한 곳에서 중요한 데이터에 액세스할 수 있게 됐다.(이미지 출처 : 게티이미지/Cravetiger)   제조업체는 디지털화를 통해 자동화를 넘어서 예측 가능하고 적응적인 생산 환경으로 나아갈 수 있다. 적응형 제조(adaptive manufacturing)는 시장과 고객 요구사항이 변화함에 따라 생산을 손쉽게 전환할 수 있는 유연성을 제공한다. 더욱이, 이는 공정 시스템을 간소화해 제조업체가 동일한 인력으로 더 많은 일을 할 수 있게 한다. 이러한 이점 때문에 국내에서도 기계 제조의 디지털화를 촉진하기 위한 다양한 노력이 진행되고 있다. 최근 산업통상자원부는 ‘AI 자율제조 전략 1.0’을 발표하면서, 5년 동안 1조 원 이상을 R&D에 투자해 기계 분야를 포함한 핵심 제조업의 디지털 전환을 지원함으로써 자율제조 보급률을 30% 이상 높이고 제조업 생산성을 20% 이상 향상시킬 것이라고 발표했다. 또한 경상남도는 ‘기계·방산 제조분야 디지털전환(DX) 지원센터 구축과 운영사업’을 추진해 기술 지원과 인력 양성 등을 포함한 디지털 전환 생태계를 확장하고 지속 가능한 미래를 선도할 것이라고 발표했다. 디지털화는 보다 유연한 프로세스를 만들고, 여러 엔지니어링과 생산 분야에 걸쳐 중요한 디지털 데이터를 활용함으로써 제조 리스크를 줄일 수 있다. 이전에 사일로(silo)화되어 있던 다양한 분야의 데이터를 통합하기 위해서는 기계 설계, 시뮬레이션, 공장 자동화, 제품 수명주기 관리(PLM)에 대한 깊은 이해를 바탕으로 한 솔루션이 필요하다.   디지털화의 핵심, 디지털 트윈 제조업의 혁신은 제조 생산기계와 설비를 포함한 생산 과정의 전체 수명주기를 디지털화하는 것을 필요로 한다. 이는 설계 단계에서 생산 장비의 디지털 트윈을 생성함으로써 시작된다. 디지털 트윈은 설계 프로세스 전반에 걸쳐 기계 역학, 소프트웨어, 전기, 자동화 시스템을 아우르는 다분야 엔지니어링을 기반으로 개발된다. 이러한 디지털 트윈은 가상 프로토타이핑에서 설계 탐색과 평가에 사용된다. 생산 장비의 배치가 준비되면 디지털 트윈은 생산 설비가 실제로 설치되기 전에 가상의 커미셔닝(commissioning)을 가능하게 하고, 장비에 대한 사전 운영자 교육을 제공해 배치에 필요한 시간과 위험을 크게 줄일 수 있다.   그림 3. 디지털 트윈은 초기에 설계 탐색과 가상 프로토타이핑에 사용되며, 설치 전 가상 커미셔닝에도 활용돼 운영 데이터로 실제와 디지털 사이의 루프를 연결할 수 있다.(이미지 출처 : 지멘스)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개발 : ZWSOFT 주요 특징 : 2D CAD 전용 소프트웨어, 대용량 도면 파일 처리 속도 개선, STEP 파일 호환 지원, PDF 불러오기 편의성 강화, 플롯 기능 개선, 기계 설계 특화 모듈 출시 등 공급 : 지더블유캐드코리아   지더블유캐드코리아가 기계/제조 분야에서 다방면으로 활용할 수 있는 2D CAD 전용 소프트웨어 지더블유캐드 2025(ZWCAD 2025)를 출시했다. ZWCAD는 지더블유소프트(ZWSOFT)에서 지속적으로 개발 및 업데이트를 진행하고 있으며, 국내 공급 및 지원을 담당하고 있는 지더블유캐드코리아는 제조 분야에서 2D CAD, 3D CAD/CAE/CAM 라인업을 확장시키고 있다. 특히 모든 제품군이 영구 라이선스로 보급되어, 타 소프트웨어의 라이선스 정책 및 고가의 소프트웨어를 대체할 수 있는 제품군으로 주목받고 있다. 이번에 출시된 ZWCAD 2025는 본격적으로 3D 기능에 대한 퍼포먼스가 향상됐다. STEP 파일에 대한 호환이 가능해지면서, 기계 부품 및 전기/전자, 장비를 포함한 플랜트 설비까지 대용량 데이터에 대한 불러오기 기능이 강화되었다. 또한 PDF 불러오기 기능에 대한 편의성 강화와 플롯(Plot) 기능이 개선되었다. 기계 설계 특화 모듈인 ZWCAD MFG 2025가 함께 출시됐다. 범용적인 2D 설계 기능 뿐만 아니라 특화 제품에 대한 신기능으로 템플릿 설정을 위한 프레임 셋업, 레이아웃, 그리고 조립도를 위한 BOM 및 기계기호 설정 등 다양한 설계 기능이 향상됐다. 그리고 국제 규격에 알맞은 부품 라이브러리 뿐만 아니라 KS규격을 추가적으로 선보인다. 이를 통해 기존 대비 효율성을 약 40% 이상 확보할 수 있다.   ZWCAD 2025의 신기능 ZWCAD 2025는 2D/3D 기능, 인터페이스, API, 인더스트리 모듈 등 여러 개선된 내용을 포함한다. 2025 버전부터는 32비트 환경에 대한 업데이트가 더 이상 지원되지 않고, 64비트 환경의 제품만 업데이트 및 지원한다. 앞으로 ZWCAD는 2~3개월마다 새로운 업데이트 패키지가 출시되며, 관련 패치는 자동 업데이트로 처리할 수 있다. 신규 버전의 주요 업데이트 사항은 다음과 같다.   향상된 2D/3D 기능 PDF 파일을 ZWCAD 상에서 첨부하거나 삽입하여 사용할 수 있다. 또한 PDF 언더레이가 포함된 도면의 이동, 확대/축소, 가져오기 속도, PDF에서 문자 가져오기의 최적화 등 다양한 기능의 효율이 개선되었다. 이 부분에 대해 타 소프트웨어와 비교한 사항은 다음과 같다.   ▲ 도면의 PDF 언더레이를 이용한 이동 속도 비교   출력(Plot)의 경우, PDF 및 물리적 프린터를 사용하는 부분에서 효율성을 향상시키고, 출력된 PDF 파일의 크기를 대폭 감소시킨다.  연관 배열 생성 및 편집에서 일부 오류가 있는 경우, 별도의 ZRX 도구가 제공된다. 이 도구를 사용하려면 ‘AuditArray.zrx’ 파일을 첨부 파일로 로드하고, AUDITARY 명령을 실행할 수 있다.  도면 검토를 위해 구름 수정 기호를 편리하게 사용할 수 있도록 별도 객체가 추가되었다. 사용자는 해당 그립을 드래그하여 모양을 편집하고 길이를 수정할 수 있다.   ▲ 그립을 통한 구름 수정 기호 편집   표준 LISP(리스프) 파일을 FAS 및 VLX 형식으로 직접 로드할 수 있도록 지원하고, LISP 호환성을 향상시키고 포맷 변환을 제거하여 개발 효율성을 높일 수 있다.   ▲ FAS/VLX 애플리케이션 로드   기계 부품 및 다양한 3D 데이터를 가져오기 위한 STEP 파일 가져오기 기능과 더불어 객체에 대한 시각화 스타일 등 여러 부가 옵션이 추가되었다. 지원되는 STEP 형식은 AP203과 AP214이며, 일반적인 설계 데이터뿐만 아니라 설비 및 플랜트에서 사용되는 대용량 데이터도 가져올 수 있는 디스플레이 최적화를 탑재했다. 이 밖에도 3D 모델링의 작업 공간과 편의 기능이 강화되었다.   ▲ ZWCAD 2025에서 불러온 플랜트 설비 데이터   ▲ 새로운 3D 객체 시각화 스타일   인터페이스 최적화 전반적인 리본 메뉴에서 슬라이드 아웃, 드래그, 플로팅과 같은 추가 패널 기능을 제공한다. CUI와 결합된 인터페이스는 사용자의 커스터마이징 수준을 향상시킬 수 있어, 더욱 빠른 드로잉을 가능하게 한다.    ▲ 슬라이드 아웃 패널   또한 특성, 도면층 관리자, 외부 참조, 디자인 센터, 도구 팔레트, 계산기 등 사용자가 자유롭게 개별 패널을 자동으로 병합하고 숨길 수 있어, 설계를 위한 작업 공간을 확장하도록 지원한다. 여러 도면을 열 때 다른 모니터에 참조 도면으로 표시하도록, 개별적인 탭을 프로그램 밖으로 드래그할 수 있는 기능도 추가된다.   ▲ 특정 도면을 새 창으로 이동     ■ 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.

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.