한국산업지능화협회는 제조 산업의 데이터 스페이스 분야에서 협력을 위해 프랑스 AFNeT 서비시즈(AFNeT Services)와 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. AFNeT은 프랑스에 본사를 두고 산업 경쟁력과 혁신을 촉진하기 위해 다양한 활동을 수행하는 단체로 ▲항공우주 및 국방 ▲자동차 ▲PLM 및 scm ▲데이터 스페이스 등 분야에서 산업 혁신을 위해 노력하고 있다. 또한 SM4RTENANCE 프로젝트를 바탕으로 산업 설비의 유지보수 효율성을 극대화하기 위해 노력 중이며, Gaia-X의 정회원으로서 유럽의 데이터 스페이스에 대한 실무 및 기술 콘퍼런스에 기여하고 있다. 이번 업무협약을 바탕으로 양 기관은 ▲제조 산업 데이터 스페이스 분야의 우수 사례 및 프레임워크 구축 ▲데이터 스페이스 분야의 공동 연구개발 프로젝트 추진 ▲콘퍼런스, 심포지엄, 워크숍 등을 통해 연구, 지식, 정책, 시장 및 글로벌 전문 네크워크에 대한 정보 교환을 위해 적극 협력하기로 했다. 한국산업지능화협회 김태환 부회장은 “이번 업무협약은 제조 산업의 데이터 스페이스 분야에서 양 기관의 협력을 강화하고, 디지털 전환을 가속화하는 중요한 발판이 될 것”이라면서, “이번 협약이 글로벌 산업 경쟁력 향상에 큰 기여를 할 것으로 기대하며, 앞으로도 지속적인 협업을 통해 상호 발전을 도모하겠다”고 밝혔다.  

캐드앤그래픽스는 SIMTOS 2024 행사 기간 중 4월 4일과 5일에 ‘디지털 제조 & 뿌리산업 컨퍼런스’를 진행했다. 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 마련됐다. ■ 정수진 편집장     4월 5일 ‘뿌리산업 컨퍼런스’에서는 ‘뿌리산업 대전환, DX와 스마트팩토리’를 테마로 5편의 발표가 진행됐다. 한국생산기술연구원의 최태훈 연구소장은 ‘미래 산업환경 대응 지능화 뿌리기술’에 대해 발표했다. 디지털화(digitalization) 및 디지털 전환(DX)은 대량의 데이터를 수집/분석할 수 있는 기술로 꼽힌다. 주요 선진국은 매스 커스터마이제이션(대량맞춤생산) 및 퍼스널라이제이션(개인화)으로 대표되는 경제 패러다임의 변화에 대응하기 위해 DX 기술을 기반으로 생산 제조 시스템 및 서비스 시스템의 변화를 추진하고 있다. 데이터의 활용을 기반으로 서비스를 개인화/자동화하며 프로세스를 혁신하는 인더스트리 4.0과 스마트 공장이 대표적이다. 스마트 공장의 구성 요소로 ▲공장 내 모든 장비의 소통 ▲공장 내 모든 구성요소의 역할 파악과 협업 ▲자율 운영 등을 꼽은 최태훈 연구소장은 “스마트 공장의 목적과 활용도 측면에서 생산성 향상에 아직 집중하고 있는 것이 국내 뿌리기업의 현실”이라면서, 공정 최적화를 넘어 유연생산과 자율제조를 추진해야 한다고 짚었다. 또한 중견/중소기업의 디지털 전환 확산을 위해서는 대기업의 상생 노력 및 정부의 정책 고민도 중요하다고 덧붙였다.   ▲ 한국생산기술연구원 최태훈 연구소장   LG전자의 송시용 상무는 ‘스마트 팩토리 구축 여정과 사례’ 발표에서 “스마트 공장의 목적을 명확히 하고 긴 여정을 짧게 가져가는 것이 경쟁력이 될 것”이라고 전했다. 송시용 상무가 바라보는 스마트 공장은 새로운 생산 시스템의 초기 기획부터 구축, 안정화, 양산 운영까지 전체 라이프사이클의 경쟁력을 확보하는 수단이다. 이를 위해 양산 운영 단계까지 빠르게 도달하는 것이 스마트 공장 성공의 열쇠라는 것이다. 또한, 송시용 상무는 LG전자가 구축한 스마트 공장인 ‘드림 팩토리’의 사례를 소개했다. 드림 팩토리는 양산 3년 전부터 초기 기획을 진행했고, 자동화를 위한 표준화와 공용화 등을 선결 과제로 추진했다. 이를 통해 제품 개발, 생산 시스템 및 scm(공급망 관리), 공법 및 장비 등의 영역에서 자동화와 운영 최적화, AI 기반의 성능 예측과 실시간 설비 데이터 기반 고장 예지 등의 기능을 구축했다. 송시용 상무는 “생산 현장의 직접 영역 외에 간접 영역의 디지털 전환도 함께 추진해야 효용을 높일 수 있다”고 덧붙였다.   ▲ LG전자 송시용 상무   현대자동차의 최영태 상무는 ‘현대자동차 HMGIS 스마트 팩토리 구축 사례 소개’에 대해 발표했다. 현대자동차는 미래 자동차 생산 기술을 연구 및 실증하기 위한 싱가포르 글로벌 혁신센터(HMGIS)를 구축했다. HMGIS는 현대자동차그룹의 스마트 공장 브랜드인 ‘이포레스트(E-FOREST)’를 실증하기 위한 테스트베드의 역할도 한다. 최영태 상무는 현대자동차가 추구하는 스마트 제조 플랫폼의 핵심 가치로 ▲휴머노이드 로봇 등을 활용한 자동화 ▲공장의 자율 운영 및 소프트웨어 정의 공장(SDF) ▲인체공학적인 스마트 공장 기술 ▲수소 에너지 기반의 넷제로 공장 등을 꼽았다. 또한, 스마트 공장 추진 사례로 ▲산업용 로봇/협동로봇, 머신비전, AI 기술을 활용한 조립 자동화 시스템 ▲자율주행, 통합 관제 기술 등을 활용한 경로 이송 물류작업의 자동화 시스템 ▲제조 현장의 데이터를 시각화/공유하는 IoT 기반의 팩토리 BI(비즈니스 인텔리전스) ▲데이터 분석/비전 품질 검사/생산 관련 정보 및 자동화 가이던스 제공 등을 위한 팩토리 AI를 소개했다.   ▲ 현대자동차 최영태 상무   에스엔에이치의 민태기 연구소장은 ‘공작기계의 역사와 제조업의 과거와 미래’에 대해 발표하면서 스마트 공장에 대한 큰 그림을 그리는 데에 도움이 될 만한 내용을 소개했다. 공작기계의 역사는 우리가 생각하는 것보다 오래 되어, 맷돌도 초보적인 공작기계로 볼 수 있을 정도이다. 이후 산업혁명 시기에는 증기기관 방적기가 등장하면서 의류의 생산성이 높아지고, 난방과 조리에 쓰고 남은 열을 활용할 수 있게 되면서 조리 기술이 발달하는 등 기계가 생활을 변화시키기도 했다. 특히 정밀가공 기술의 발전은 대포의 성능을 크게 높이면서 국제정세의 변화를 이끌었다. 비교적 최근에는 직렬 공정의 리스크에 대한 고민이 분산시스템과 CPS(사이버 물리 시스템) 등을 고민하게 했고, CNC 머신의 등장은 4차 산업혁명으로 이어지는 시작점이 되었다. 민태기 연구소장은 “이후에도 공작기계는 더 많은 산업과 우리 생활 가까이 자리잡고 있다”면서, “제조현장과 제품 생산의 미래는 성능과 생산성을 넘어 ‘우리의 삶을 어떻게 바꿀 것인가’라는 흥미와 관심이 주도할 것”이라고 전했다.   ▲ 에스엔에이치 민태기 연구소장   산업통상자원 R&D전략기획단의 임영목 MD는 ‘산업 R&D 정책 방향’에 대한 발표에서 “우리 정부는 자유무역 체제 하에서 기술 패권, 생산성 강화, 디지털 전환과 같은 글로벌 환경 변화에 대응해야 한다는 측면에서 R&D 및 정책 모델의 전환을 추진 중”이라면서, “첨단 전략 기술, 혁신 인재, 개방형 혁신, 산업 융합, 스케일업 등의 키워드를 정책에 반영할 필요성이 커졌다”고 전했다. 정부는 파편적인 과제 지원에 그치지 않고 전략적인 목표 아래 다양한 전문 분야를 연결해 산업 혁신으로 이어질 수 있는 정책 거버넌스에 대한 고민을 하고 있다. 임영목 MD는 이런 흐름에서 향후 정부 R&D 지원 정책의 주된 방향으로 ▲고위험 차세대 기술에 대한 R&D 투자 집중 ▲기업 등 민간의 기술 수요자 중심으로 프로세스 변화 ▲ 산업 단위의 공통 핵심기술에 대한 투자 확대 ▲기업 수요 기반으로 전략적 글로벌 공동 연구 추진 ▲민관 공동투자 대상 기업의 스케일업 지원 ▲선진 연구자의 참여 및 성장 지원 등을 꼽았다.   ▲ 산업통상자원 R&D전략기획단 임영목 MD   같이 보기 : [포커스] 디지털 제조 컨퍼런스, 제조산업 혁신 전략과 디지털 트윈의 활용 방안 소개

클라우드 시장 후발주자로 나선 오라클이 혁신 기술을 선보이며 시장 공략에 나섰다. 한국오라클은 연례 콘퍼런스 행사인 ‘오라클 클라우드 서밋’을 1월 25일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 호텔에서 개최하고, 멀티 클라우드 시대를 맞아 오라클의 통합 클라우드 및 생성형 AI 전략을 소개했다. 이와 함께 자사의 사업 성과와 새롭게 출시된 생성형 AI(generative AI) 서비스에 대해서도 밝혔다. ■ 최경화 국장   ▲ 한국오라클 탐 송 회장   한국오라클 탐 송 회장은 ‘오라클 클라우드 서밋 2024’ 기자간담회에서 한국오라클의 사업 주요 성과에 대해 발표했다. 탐 송 회장은 “한국오라클의 클라우드 사업은 2023년 6월~11월 기준 3배 이상 성장하고 있는데, 기업의 데이터 기반 디지털 혁신을 위한 클라우드 전환 및 신규 확산 수요가 성장을 견인하고 있다. 주요 대기업의 미션 크리티컬 부문에서 클라우드 성과는 4배 수준으로 성장했고, 중견/중소기업 및 스타트업 부문에서도 클라우드 성과가 60% 이상 성장했다”면서,.이처럼 오라클 클라우드가 성장하고 있는 이유는 “싸고, 빠르고, 안전하기 때문”이라고 밝혔다.     오라클은 클라우드 후발 주자로 나선 만큼 가격과 함께 제품 경쟁력의 차별화를 내세우면서 시장을 공략하고 있다..올해 한국오라클은 데이터-AI 통합 솔루션 제공을 가속화하여 기업 주요 시스템의 클라우드 전환 조력 및 가치를 극대화해 나갈 계획이다. 또한 국내 중소/스타트업 기업을 위한 지원과 협력 활동을 지속하고, 새로운 리더십과 조직 강화로 성장 모멘텀 지속 확장 및 매출 성장을 달성한다는 계획이다.   OCI 생성형 AI 서비스 출시 오라클은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에 생성형 AI 서비스를 정식 출시한다고 발표했다. 새로운 OCI 생성형 AI 서비스는 기업이 한층 진보한 최신 생성형 AI 기술을 보다 손쉬운 방식으로 활용할 수 있도록 지원하는 새로운 혁신 기술을 선보인다. OCI 생성형 AI 서비스는 다양한 비즈니스 사용 사례에 적용할 수 있도록 코히어(Cohere)의 대규모 언어 모델(LLM)과 메타(Meta)의 라마 2(Llama 2) LLM을 원활하게 통합하는 완전 관리형 서비스다. OCI 생성형 AI 서비스는 100개 이상의 다국어 기능과 개선된 GPU 클러스터 관리 경험, 유연한 미세조정 옵션 등을 제공한다. 고객은 OCI 생성형 AI 서비스를 오라클 클라우드 상에서 이용할 수 있으며, OCI 전용 리전(OCI Dedicated Region)을 통해 온프레미스 환경에서도 이용 가능하다.     생성형 AI 모델의 커스터마이징 간소화 오라클은 고객이 텍스트 생성과 요약, 의미론적(semantic) 유사성 작업을 중심으로 비즈니스 문제 해결을 지원하기 위해 코히어 및 메타 라마 2의 최신 LLM 모델을 API 호출을 통해 이용 가능한 관리형 서비스 방식으로 제공한다. 또한 고객은 오라클의 강력한 데이터 보안 및 거버넌스를 바탕으로 생성형 AI 모델을 자체 기술 스택에 손쉽고 안전한 방식으로 적용할 수 있다. 또한 오라클의 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation : RAG) 기술은 고객이 자체 데이터를 사용해 생성형 AI모델을 추가적으로 학습시킴으로써, 조직의 독특한 내부 운영 방식을 이해하도록 할 수 있다. 현재 베타 단계인 OCI 생성형 AI 에이전트(OCI Generative AI Agents) 서비스에는 RAG 에이전트가 포함돼 있다. OCI 생성형 AI 에이전트는 LLM과 OCI 오픈서치(OCI OpenSearch)를 기반으로 구축한 엔터프라이즈 검색 체계를 결합함으로써 엔터프라이즈 데이터로 보강된 맥락 기반의 검색 결과를 제공한다. 사용자는 해당 에이전트를 통해 전문 기술 없이도 자연어 기반 대화 방식으로 다양한 엔터프라이즈 데이터 소스와 상호작용할 수 있다. 또한 동적 데이터 저장소로부터 최신 정보를 검색하며, 검색 결과와 함께 원본 소스 데이터에 대한 참조 정보를 제공받을 수 있다. 현재 OCI 생성형 AI 에이전트의 베타 버전은 OCI 오픈서치 검색 서비스를 지원한다. 향후 버전에서는 보다 광범위한 데이터 검색 및 집계 도구를 지원하고, AI 벡터 검색(AI Vector Search) 기능을 탑재한 오라클 데이터베이스 23c와 벡터 스토어(Vector Store) 기능을 활용한 MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave)에 대한 액세스를 제공할 예정이다. 또한 오라클은 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션 스위트(Oracle Fusion Cloud Applications Suite), 오라클 넷스위트(Oracle NetSuite)를 비롯한 SaaS 애플리케이션 제품군 및 오라클 헬스(Oracle Health)를 비롯한 산업별 애플리케이션 전반에서 사전 구축된 에이전트 활동 기능을 제공할 예정이다.     오라클의 솔루션 포트폴리오 전반에 걸쳐 내장되는 생성형 AI 오라클은 “선도적인 AI 인프라스트럭처 및 포괄적인 클라우드 애플리케이션 포트폴리오가 고객의 두터운 신뢰를 얻고 있다”고 밝히고 있다. 오라클은 ERP, HCM, scm, CX를 비롯한 자사의 클라우드 애플리케이션 포트폴리오 전반에 생성형 AI를 통합해 기업이 기존 비즈니스에 최신 혁신 기술을 적용할 수 있도록 지원한다. 또한 오라클은 고객의 AI 기반 애플리케이션 구축을 지원하기 위해 생성형 AI 기능을 자체 데이터베이스 포트폴리오에 도입하고 있다. 고객은 자율운영 데이터베이스 셀렉트 AI(Autonomous Database Select AI) 기능을 사용해 자체 엔터프라이즈 데이터와 생성형 AI가 제공하는 생산성 및 창의성의 장점 모두를 활용함으로써 애플리케이션 개발을 가속화할 뿐만 아니라, 신규 비즈니스 솔루션 구축을 진행할 수 있다. 한편, 오라클은 고객이 허깅페이스(Hugging Face)의 트랜스포머(Transformers), 파이토치(PyTorch) 등의 오픈소스 라이브러리를 사용해 LLM을 구축, 학습, 배포, 관리하는 과정을 지원하고자 OCI 데이터 사이언스(OCI Data Science)의 기능을 확장해 나가고 있다..2월에 베타 버전이 출시된 OCI 데이터 사이언스 AI 퀵 액션(OCI Data Science AI Quick Actions) 기능은 메타 또는 미스트랄 AI(Mistral AI) 등의 주요 AI 공급업체를 비롯한 다양한 오픈소스 LLM에 노코드 액세스를 지원할 예정이다.   오라클은 어떤 회사? 오라클은 1977년 래리 엘리슨이 봅 마이너, 에드 오츠와 함께 미국 국방부의 프로젝트에 관계형 데이터베이스 관리 시스템(Relational Database Management System)을 개발, 상용화한 것을 시작으로 설립돼, 전 세계 클라우드 및 IT 시장에서 활약하는 기업으로 자리잡았다. 지난 2009년 4월에는 썬마이크로시스템즈를 인수하면서 기업용 소프트웨어에서 하드웨어 인프라에 이르기까지 통합된 시스템을 제공할 수 있는 기업으로 탈바꿈했다. 특히, 오라클은 클라우드 영역에서 ERP(전사적자원관리), HCM(인적자본관리), CX(고객경험솔루션), scm(공급망관리) 및 이와 연계된 퓨전 애널리틱스(Fusion Analytics) 등 클라우드 애플리케이션부터 서비스형 플랫폼(PaaS) 및 서비스형 인프라(IaaS)까지 광범위한 제품군을 미주, 유럽 및 아시아 전역의 44개 클라우드 리전에서 제공하고 있다. 오라클의 주요 사업 영역으로는 ▲오라클 DBMS 및 클라우드(PaaS/IaaS) ▲오라클 클라우드 애플리케이션(SaaS) ▲오라클 시스템(System) 등이 있다.   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

PLM, ERP, MES 등 기업 전반의 디지털 전환 추진   티와이엠(TYM)은 1951년 창사한 국내 최고의 기술력을 자랑하는 농기계 전문기업이다. 코로나 팬데믹을 기점으로 연 매출 1조를 달성하였고 현재는 새로운 도약을 위하여 ERP, PLM, MES, SRM, scm 등 기업 운영 전반에 대한 활발한 디지털 전환(DX)을 진행하고 있다.     귀사의 PLM 관련 시스템 구축 및 사용 현황에 대해 간단히 소개한다면. 현재 TYM은 윈칠(Windchill) 최신 버전인 11.2를 설치하여 운영 중이다. 2022년 하반기에 PI를 시작으로 2023년 9월 통합 서버 구축 완료 후 사양 BOM, 목적별 BOM을 구성하고 관련 프로세스 및 모듈을 개발 중에 있다.   PLM 시스템 구축으로 인한 성과가 있다면. TYM은 기존 사이트외 인수합병으로 인해 사이트가 추가되었다. 두 사이트 모두 동일한 PLM인 윈칠로 구성되어 있었으나 상이한 기준정보 및 프로세스로 인하여 통합 과정이 선행되어야 했다. 6개월의 PI 기간을 통하여 시스템 통합 기준과 프로세스를 통합하고 프로그램 및 기존 레거시 시스템과 연동을 위한 개발을 병행하여 진행함으로써 데이터 정비와 업무 효율을 증대하기 위한 프로세스 정비를 통하여 고도화된 시스템을 구축하였다.   PLM의 필요성과 혜택에 대한 견해는. 최근 농기계산업에서도 디지털 전환(DX)에 대한 다양한 요구가 발생하고 있다. 이러한 요구에 대해 거시적인 해결 방안을 마련하여야 한다. PLM은 가상 데이터를 넘어 현실 데이터를 관리하는 시스템으로 발전하였다. 이는 DX를 통한 가상과 현실의 연결을 위한 가장 확실하고 정확한 방법이라고 생각한다.     PLM/DX 프로젝트 성공을 위한 팁이 있다면. 모든 프로젝트는 경영진의 의지와 지원이 중요하다고 한다. 특히나 PLM과 같이 전사 시스템의 경우 그 더욱 그러하다. 그러기 위해서는 프로젝트 수행 전 경영진.PM.PMO 간의 목표 공유가 매우 중요하다. 이는 프로젝트가 흔들림 없이 진행할 수 있는 원동력이다. 프로젝트가 완료된 이후에는 실사용자에 대한 교육과 더불어 변화 관리를 할 수 있는 자원을 별도로 운영하는 것이 효과적이다. 또한 프로젝트 결과에 대한 오류가 발생하는 것은 필연적이다. 다만 리스크를 줄이기 위한 노력이 중요하며 발생한 오류는 장기적인 시각을 가지고 해결할 필요가 있다.   PLM/DX 관련 계획이 있다면. TYM은 2024년 NPD2.0(New Product Develop) 구축을 위하여 PLM 고도화를 진행할 예정이다. 이는 가상검증, 설계표준화 등 개발과 관련된 모듈과 프로세스를 구현하여 설계 효율성을 극대화할 계획이다.   최근 PLM 트렌드와 전망은 어떠하다고 보는가. 최근 PLM은 단순 업무 효율을 높이기 위한 도구로써 디지털의 발달로 고객 경험을 위한 중요한 역할이 강조되고 그를 위한 여러 가지 시도가 되고 있다. 특히 PTC의 경우 가상과 현실의 연결을 강조하고 PDCA(PLAN-DO-Check-Act)를 원활하게 진행하기 위한 노력을 하고 있다. 이는 농업기계산업이 나아가는 방향과도 일치한다.   PLM/DX 분야의 발전을 위한 제언이 있다면. 관련 국내 레퍼런스가 아직은 많지 않아 도입 검토 시 예상되는 리스크와 필요한 자원에 대한 정보가 부족하다. 또한 관련 전문가도 부족한 것이 현실이다. 시스템을 도입하더라도 운영할 자원이 부족하면 성공할 확률이 낮다. 이를 위해서 관련 정보와 자원 확보를 위한 고민과 지원이 필요하다.   ▲ 티와이엠 김승동 중앙기술연구소 연구관리팀장   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

클라우드 시장 후발주자로 나선 오라클이 혁신기술을 선보이며 시장공략에 나섰다. 한국오라클은 가장 큰 연례 컨퍼런스 행사인 오라클 클라우드 서밋을 1월 25일 그랜드 인터컨티넨털 서울 파르나스 호텔에서 개최하고, 멀티 클라우드 시대를 맞아 오라클의 통합 클라우드 및 생성형 AI 전략을 소개했다. 이와함께 기자간담회를 통해 한국오라클의 사업 성과와 새롭게 출시된 생성형 AI 서비스에 대해서도  밝혔다.    한국오라클 탐 송 회장 한국오라클 탐 송 회장은 1월 25일 서울 그랜드인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '오라클 클라우드 서밋 2024' 기자간담회에서 한국오라클의 사업 주요 성과에 대해 발표했다.  탐 송 회장은 “한국오라클의 클라우드 사업은 2023년 6월~11월 기준 3배 이상 성장하고 있는데 기업의 데이터 기반 디지털 혁신을 위한 클라우드 전환 및 신규 확산 수요가 견인하고 있다. 주요 대기업의 미션 크리티컬 부문에서 클라우드 성과는 4배 수준으로 성장했고, 중견, 중소, 스타트업 부문에서도 클라우드 성과가 60% 이상 성장했다”면서, 이처럼 오라클 클라우드가 성장하고 있는 이유는 “싸고, 빠르고, 안전하기 때문”이라고 밝혔다.     오라클은 클라우드 후발 주자로 나선 만큼 가격과 함께 차별화된 제품 경쟁력으로 시장을 공략하고 있다.  올해 한국오라클은 올해 데이터-AI 통합 솔루션 제공을 가속화하여 기업 주요 시스템의 클라우드 전환 조력 및 가치를 극대화해 나갈 계획이다. 또한 국내 중소/스타트업 기업을 위한 지원과 협력활동을 지속하고, 새로운 리더십과 조직 강화로 성장 모멘텀 지속 확장 및 매출 성장을 달성할 계획이다.   오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 생성형 AI 서비스 출시     오라클은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 생성형 AI(Oracle Cloud Infrastructure Generative AI) 서비스를 정식 출시한다고 발표했다. 새로운 OCI 생성형 AI 서비스는 기업이 한층 진보한 최신 생성형 AI 기술을 보다 손쉬운 방식으로 활용할 수 있도록 지원하는 새로운 혁신기술들을 선보인다. OCI 생성형 AI 서비스는 다양한 비즈니스 사용 사례에 적용할 수 있도록 코히어(Cohere)의 대규모 언어 모델(LLM)과 메타(Meta)의 라마 2(Llama 2) LLM을 원활하게 통합하는 완전 관리형 서비스다. OCI 생성형 AI 서비스는 100개 이상의 다국어 기능과 개선된 GPU 클러스터 관리 경험, 유연한 미세조정 옵션 등을 제공한다. 고객은   OCI 생성형 AI 서비스를 오라클 클라우드 상에서 이용할 수 있으며, OCI 전용 리전(OCI Dedicated Region)을 통해 온프레미스 환경에서도 이용 가능하다. 생성형 AI 모델의 커스터마이징 간소화 오라클은 고객이 텍스트 생성과 요약, 의미론적(semantic) 유사성 작업을 중심으로 비즈니스 문제 해결을 지원하기 위해 코히어 및 메타 라마 2의 최신 LLM 모델을 API 호출을 통해 이용가능한 관리형 서비스 방식으로 제공한다. 또한 고객은 오라클의 강력한 데이터 보안 및 거버넌스를 바탕으로 생성형 AI 모델을 자체 기술 스택에 손쉽고 안전한 방식으로 적용할 수 있다. 또한 오라클의 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 기술을 통해 고객은 자체 데이터를 사용해 생성형 AI모델을 추가적으로 학습시킴으로써 조직의 독특한 내부 운영방식을 이해하도록 할 수 있다. 현재 베타 단계인 OCI 생성형 AI 에이전트(OCI Generative AI Agents) 서비스에는 RAG 에이전트가 포함돼 있다. OCI 생성형 AI 에이전트는 LLM과 OCI 오픈서치(OCI OpenSearch)를 기반으로 구축한 엔터프라이즈 검색 체계를 결합함으로써 엔터프라이즈 데이터로 보강된 맥락 기반의 검색 결과를 제공한다. 사용자는 해당 에이전트를 통해 전문 기술 없이도 자연어 기반 대화 방식으로 다양한 엔터프라이즈 데이터 소스와 상호작용할 수 있다. 또한 동적 데이터 저장소로부터 최신 정보를 검색하며, 검색 결과와 함께 원본 소스 데이터에 대한 참조 정보를 제공받을 수 있다. 현재 OCI 생성형 AI 에이전트의 베타 버전은 OCI 오픈서치 검색 서비스를 지원한다. 향후 버전에서는 보다 광범위한 데이터 검색 및 집계 도구를 지원하고, AI 벡터 검색(AI Vector Search) 기능을 탑재한 오라클 데이터베이스 23c와 벡터 스토어(Vector Store) 기능을 활용한 MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave)에 대한 액세스를 제공할 예정이다. 또한 오라클은 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션 스위트(Oracle Fusion Cloud Applications Suite), 오라클 넷스위트(Oracle NetSuite)를 비롯한 SaaS 애플리케이션 제품군 및 오라클 헬스(Oracle Health)를 비롯한 산업별 애플리케이션 전반에서 사전 구축된 에이전트 활동 기능을 제공할 예정이다. 오라클의 솔루션 포트폴리오 전반에 걸쳐 내장되는 생성형 AI 오라클의 선도적인 AI 인프라스트럭처 및 포괄적인 클라우드 애플리케이션 포트폴리오는 고객의 두터운 신뢰를 얻고 있다. 오라클은 ERP, HCM, scm, CX를 비롯한 자사의 클라우드 애플리케이션 포트폴리오 전반에 생성형 AI를 통합해 기업이 기존 비즈니스에 최신 혁신 기술을 적용할 수 있도록 지원한다. 또한 오라클은 고객의 AI 기반 애플리케이션 구축을 지원하기 위해 생성형 AI 기능을 자체 데이터베이스 포트폴리오에 도입하고 있다. 고객은 자율운영 데이터베이스 셀렉트 AI(Autonomous Database Select AI) 기능을 사용해 자체 엔터프라이즈 데이터와 생성형 AI가 제공하는 생산성 및 창의성의 장점 모두를 활용함으로써 애플리케이션 개발을 가속화할 뿐만 아니라, 신규 비즈니스 솔루션 구축을 진행할 수 있다. 오라클은 고객이 허깅페이스(Hugging Face)의 트랜스포머(Transformers), 파이토치(PyTorch) 등의 오픈소스 라이브러리를 사용해 LLM을 구축, 학습, 배포, 관리하는 과정을 지원하고자 OCI 데이터 사이언스(OCI Data Science)의 기능을 확장해 나가고 있다.  2월에 베타 버전 출시가 예정된 OCI 데이터 사이언스 AI 퀵 액션(OCI Data Science AI Quick Actions) 기능은 메타 또는 미스트랄 AI(Mistral AI) 등의 주요 AI 공급업체를 비롯한 다양한 오픈소스 LLM에 노코드 액세스를 지원할 예정이다.  

제조기업의 미래를 위한 PLM 이야기 (8)   변화를 한다는 것은 바뀐다는 것이다. 새로운 규정을 만들어서 제약을 하는 것도 변화이고, 새마을 운동과 같이 사회적인 운동을 하는 것도 나와 조직의 변화를 꿈꾸는 것이다. PLM(제품 수명주기 관리)뿐만 아니라 ERP(전사 자원 계획), scm(공급망 관리), MRP(자재 소요량 계획) 등 새로운 시스템을 정의하고 구축하여 그랜드 오픈(grand open)한다고 함은, 새로운 프로세스를 적용하여 조직에 변화를 일으킴이 목적인 것이다. 우리는 PLM을 이야기 하는 사람이니, 이번 호에서는 PLM은 무슨 목적으로 구축하고 변화의 목표는 무엇인가를 생각해 보자.   ■ 연재순서 제1회 변화하는 시대 그리고 PLM의 변화 제2회 기업의 경영 의사결정에 도움이 되는 PLM 제3회 마케팅 요소와 제품 정보를 관리할 수 있는 PLM 제4회 상품 기획과 PLM 제5회 인재 관리를 강화할 수 있는 PLM 제6회 Agile Organization으로의 변화와 PLM 제7회 위기의 시대와 PLM 제8회 PLM과 변화 관리 제9회 클라우드 기반의 아키텍처를 고려한 PLM 시스템 제10회 PLM 시스템 구축의 긴 여정   ■ 김성희 VCIS의 대표이자 PLM 컨설턴트이다. 다양한 PLM 솔루션 및 자동차/기계/반도체/CPG 등 산업군의 PLM 컨설팅을 수행했다. 이메일 | pass829@naver.com 블로그 | https://blog.naver.com/pass829   PLM은 무엇을 변화해야 하는가 어떤 조직에서 PLM을 구축한다고 하면 결과로 얻을 수 있는 것이 무엇일까? 제/부품 채번 규칙, 문서 관리 방식, 설계 변경 프로세스, 프로젝트 관리 기준? 이것이 전부일까? 그럼 또 무엇이 있을까? 과거와 달리 PLM은 더 이상 R&D 데이터의 저장소 역할에만 만족해선 안 된다. 앞선 연재에서 이야기했던 대로, PLM은 기업의 문화를 바꾸기 위한 매개체의 역할을 해야 한다. 프로세스와 더불어 조직원의 변화에 대한 목표를 구체화하고, 그 구체화한 목표의 바로미터가 되어야 한다.   PLM은 어떻게 변화해야 하는가 무엇이 바뀌어야 할 지는 알았다. 그럼 어떻게 그것을 바꾸어야 하는가? 일부 멤버와 경영진의 주도로 변화를 드라이브하는 방식보다는, 전체의 참여를 기반으로 하여 변화를 이루어야 한다. 그 구체적인 방식의 효율성과 구체성에 대해서 질문을 하는 분들이 계실 것이다. 일단은, 애자일 조직(agile organization)으로의 변화 및 그 방법을 차용하고자 말씀드리고 싶다. 과거에는 변화의 속도가 우선시되었다면, 지금은 변화의 폭과 그 깊이가 더 중요하다.(변화를 통한 결과가 나와야 한다.) 과거 책에서 읽었던 변화 관리 전문가 데이먼 센톨라의 이야기를 후반부에 언급하려 하니, 참고하기를 바란다. 다시 한 번 정리하면, 전체의 조직이 자율성을 기반으로 변화에 대응해야 한다.     PLM은 언제 변화해야 하는가 이 질문은 가장 쉬운 질문인 것 같다. 더 이상 변화를 할 시간과 기존의 체제를 유지할 시간의 구분은 없다. 늘 변화해야 하고, 변화에 깨어 있어야 한다. 조직의 혁신을 추구하는 조직은 이젠 상시 조직으로서 역할을 해야 한다. 그들이 방향성을 제공하고 그 방향성에 맞는 구체화된 변화는 하위 점 조직들이 실행해야 한다. 그리고, 그 변화의 방향성에 대해 모니터링하고 제대로 목적에 부합하는 변화인지를 확인하고 가이드해 주는 조직이 존재해야 한다. 변화라는 말에는 두 가지 의미가 함축되어 있다. 지속성과 회복성이다. 지속적이지 않은 변화는 의미가 없다. 회복성은 늘 변화가 옳은 방향으로 가지만은 않는다는 것이다. 인간이기에 실수를 하듯이, 변화도 때론 시행착오를 겪을 때가 있다. 그때, 전체 집단지성의 힘으로 제대로 된 변화로 계속 이끌어 나가야 한다.   ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.