IBM은 기업이 고품질, 고성능의 다양한 파운데이션 모델을 폭넓게 이용하고, 자사의 필요에 따라 맞춤형으로 배포할 수 있도록 하기 위한 노력의 일환으로 왓슨x.ai(watsonx.ai)에서 미스트랄 라지(Mistral Large) 모델을 제공한다고 발표했다. 인공지능(AI) 개발자를 위한 IBM의 기업용 AI 스튜디오인 왓슨x.ai는 IBM의 그래니트(Granite) 모델 외에도 다양한 오픈소스 및 상용 모델 선택이 가능하며, 이를 용도에 따라 변형하거나 비즈니스 솔루션 및 애플리케이션과 통합해 사용할 수 있다. IBM은 이미 왓슨x.ai 내에서 기업 환경에 적용할 수 있는 소규모 모델인 Mixtral-8x7B를 제공하고 있다. 이 모델은 IBM이 최적화한 모델로, 주어진 시간 동안 처리할 수 있는 데이터의 양이 기존 모델보다 50% 증가했다. 이번에 새롭게 추가된 미스트랄 라지는 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 먼저 제공된다. 이제 왓슨x 고객은 추론과 다국어 기능이 필요한 복잡한 전사적 작업을 처리하도록 최적화된 미스트랄 AI의 가장 강력한 모델을 활용할 수 있다. 검색증강생성(RAG) 전문화를 통해 더 장시간의 채팅 상호작용과 대용량 문서 처리가 가능하며, 사용자 정의 함수나 API와 같은 외부 도구에 연결할 수 있고, 뛰어난 코딩 성능으로 특정 용도에 맞는 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있다. 책임감 있는 AI 구축을 위해 안전장치로 사용할 수 있는 ‘가드레일(guardrail)’ 기능이 내장되어 있기도 하다.     아울러, 기업은 이제 왓슨x 플랫폼에서 미스트랄 라지를 통해 데이터 스토어, 프롬프트 랩, 모델 튜닝, 프로세스 모니터링 및 거버넌스 기능을 포함한 추가적인 엔터프라이즈 지원 제품을 활용할 수 있다. 왓슨x 고객은 특정 플랫폼에 종속되지 않고 온프레미스(사내 서버)나 퍼블릭 클라우드 제공업체 등 원하는 환경에서 왓슨x.ai 내 모델을 배포할 수 있다. 빠르게 변화하는 AI 분야에서 기업이 민첩하게 적응하고 인프라 및 개발에 대한 매몰 투자를 피하려면 유연성이 핵심이기 때문이다. IBM은 왓슨 플랫폼에 미스트랄 AI의 상용 모델을 제공함으로써 개방형 멀티 모델 전략을 더욱 확장하고 기업이 혁신, 변화, 확장할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 또, 책임감 있게 기업 혁신에 기여하고자 하는 IBM의 의지를 바탕으로, IBM은 한도형 지적 재산권 보상 제도를 통해 미스트랄 라지에 대한 고객 보호를 제공한다고 밝혔다. 이는 IBM이 자사의 AI 모델인 IBM 그래니트 모델에 대한 고객 보증 제도를 적용한 이래 제3자 파운데이션 모델까지 확대한 첫 번째 사례이다.

한국IBM은 SBS가 보도 및 제작 영상 데이터와 같은 대용량 데이터를 더욱 안정적인 환경에서 장기간 보관하고 필요 시 더욱 빠르게 데이터 수요에 대응해 확장할 수 있게 IBM TS4500 테이프 라이브러리를 도입했다고 밝혔다. 4K를 넘어 8K 화질이 대두되고 있는 오늘날, 방송 분야에서 데이터는 단 며칠만에 기하급수적으로 쌓일만큼 양 자체가 증가하고 있는 것은 물론 컴퓨터그래픽 등 최신 기술 활용으로 더욱 용량이 커지고 있다. 또, 환경·사회·지배구조(ESG) 경영 추진으로 인한 전기 소비와 탄소 배출 저감 필요성, 그리고 랜섬웨어와 같은 사이버 공격으로부터의 방어력을 갖춰야 하는 등 방송 업계를 둘러싼 대내외적 환경이 많이 변화하고 있다. 이에 자료를 안전하게 그러나 비용 효율적으로 보관할 수 있는 저장장치인 테이프 스토리지가 다시 각광받고 있다. IBM은 비즈니스 파트너인 정보통신기술(ICT) 서비스 기업 매사와 함께 SBS 스토리지 성능 개선 및 업그레이드를 위해 IBM TS4500을 공급했다. SBS는 기존 장비를 교체해 데이터 저장 집적도를 12배 높였으며, 신기술 도입으로 보도 및 제작의 영상 보관 시스템을 강화했다.     IBM TS4500은 데이터를 장기간 안전하게 보관하는 동시에 데이터 센터 공간 및 유틸리티 관련 비용을 절감할 수 있도록 설계된 고집적, 고확장성 테이프 라이브러리이다. 고가용성 및 직관적인 웹 그래픽 사용자인터페이스(GUI), 보안 및 아카이빙 솔루션 연계 등 다양한 신기술로 복잡한 업무 속에서도 기업의 유연한 대응을 지원한다. 또, IBM TS4500의 운영 비용은 회전식 디스크 스토리지나 퍼블릭 클라우드 아카이브 서비스 비용의 4분의 1 수준에 그친다. 주문형 방식으로 용량을 높일 수 있도록 설계돼 데이터 백업 및 아카이빙 수요량에 따라 유동적으로 확장할 수 있다. SBS 기술국 미디어IT팀의 임종근 부장은 “테이프 라이브러리가 제공하는 기술적 장점 외에도 본 사업에서의 IBM의 적극적인 의지와 오랜 기간 한국 시장에서 서비스를 지속한 신뢰성 측면에서 장기적인 파트너가 될 수 있다고 확신했다”고 설명하며, “IBM의 안정적인 지원을 바탕으로 변화하는 방송 환경속에서도 더욱 빠르게 대응할 수 있는 IT 환경을 구축하고자 한다”고 말했다. 한국IBM의 박대성 스토리지 사업총괄 상무는 “데이터는 항상 기업들의 예상보다 빨리 증가해 왔고, 기업들은 데이터 저장소의 다양화를 통해 비용 효율성을 추구한다”며, “테이프 라이브러리는 이러한 솔루션 구성에 빼 놓을 수 없는 중요한 요소로 IBM은 연구개발에 지속적으로 많은 투자를 해 오고 있다. 하이퍼스케일러와 같은 대형 인터넷데이터센터(IDC)를 운영하는 고객들의 요청을 직접 설계에 반영해 IBM 다이아몬드백 테이프 라이브러리리(IBM Diamondback Tape Library)를 작년에 출시한 것이 대표적인 사례”라고 말했다. IBM 다이아몬드백은 고집적률, 저탄소배출, 그리고 저전력이 특장점이다.

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.

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.  

PLM 업계 인터뷰 PLM의 역사와 발전을 위한 제언   서효원 KAIST 산업및시스템 공학과 명예교수/초빙교수 서효원 교수는 CAM/CAM, PLM 분야에 30여 년 몸담아 오고 있다. 한국CDE학회(구, 한국CAD/CAM학회) 창립에 참여하여, 현재는 고문으로 있으며, KAIST PLM Academy(KPA)를 설립 및 운영해 왔다. 현재는 힌국 산업지능화협회 PLM기술위원회와 디지털트윈 기술위원회 위원장을 맡고 있다. 최근 연구분야로는 PLM, EngNLP, Digital Twin 등의 연구 및 프로젝트를 진행하고 있다.   - 국내 PDM/PLM의 역사에 대해 소개한다면. 국내 PDM/PLM의 역사는 삼성전자가 첫 PDM 프로젝트를 시작한 1995년이 원년이 아닐까 싶다.(PDM/PLM 커뮤니티)  1995년 전후로 PDM연구회가 운영되었고, 한국CAD/CAM학회가 창립되면서 PDM/PLM에 대한 연구가 활발하게 이루어졌다. 또한 2005년 ‘PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스’가 처음으로 개최되면서 PLM에 대한 이슈 및 성공사례, 구축 사항 등에 관한 실질적인 정보를 제공, 해마다 좋은 반응을 이끌어내고 있다. 2006년 12월에는 현대차, 삼성전자, LG전자 등 기업들이 주도하는 ‘PLM 컨소시엄’이 창립되면서 PLM의 국내 기업에 보급도 활발해졌다. 초기에는 데이터 관리 중심 PDM의 이름으로 발전 하였고, CPC(PTC)의 개념, PLM(IBM)의 개념으로 발달하였다. 이때 국내에 BPR (Business Process Reengineering : 비즈니스 프로세스 혁신) 개념이 활발해지면서 제조 기업에 BPR/PLM이 하나의 쌍을 이루어 프로젝트가 진행되었다. 이러한 PLM은 2000년부터 2015년까지 대기업을 중심으로 본격적으로 도입되면서 국내 PLM의 최고의 성숙기를 맞이하였다. 2000년 국산 PDM 솔루션으로 DynaPDM이 개발되는 등 이후에는 중소기업에도 PLM 도입이 활발해지기 시작했으며 중소형 PLM은 국내 PLM이 어느 정도 역할을 하기 시작했다.  디지털 트윈(Digital Twin)은 2002년 미국 마이클 그리브스 박사가 제품생애주기관리(PLM)의 이상적 모델로 설명하면서 등장하였다. 이 개념에 대해 NASA의 존 비커스 박사가 디지털 트윈으로 명명하고, 2010년 NASA가 우주 탐사 기술 개발 로드맵에 디지털 트윈을 반영하면서 우주 산업에서 쓰여 온 것으로 알려지고 있다. 이러한 디지털 트윈의 개념이 보급되고 최근 디지털 트윈의 중요성이 산업현장에서 부각되면서 PLM의 역할이 중요해지고 있다.   - PLM 관련 진행해 왔던 일 중에서 의미 있는 일이나 에피소드가 있다면. 제품개발/PLM 관련 일들중 과목개발, 학생 배출, 논문(국내외, SCI 등), ASME Conf Best Paper Award (Product Ontology Framework), IEEE Best Paper Honorable Mention (Estimation of Product Cyclic Process) 등이 있었지만 가장 의미 있는 일은 KAIST PLM Academy (KAIST PLM 전문가과정/KPA) 설립하여 PLM 기업 전문가 250 여분을 배출했다는 것이 가장 의미 있는 일이었다고 생각한다. KPA를 통해 전문가 배출뿐만 아니라, 강의에 참여한 분들도 기업 전문가 분들이 대부분이셨기 때문에 PLM 산업 현장에서 마주 할 때 사전에 교감을 갖고 있어 일을 협력적으로 진행하게 되는 경우가 종종 있다는 말을 전해 들을 때 PLM 분야에 조금은 공헌한 것으로 보람을 느낀다.   - 최근 PLM 트렌드와 향후 PLM//DX 관련 전망은 어떠하다고 보는가? 최근에 GPT 및 디지털트윈이 큰 화두로 떠 오르고 있다. 디지털 트윈은 그동안 공장자동화, 컴퓨터통합생산, 인더스트리 4.0, CPS 시스템 등의 연장선 상에서 발전되고 있으며, 향후 물리-디지털 트윈간 양방향 커뮤니케이션에 기반한 보다 왼성된 디지털 트윈으로 발전하여 정확한 시뮬레이션 및 예측, 그에 따른 물리 트윈 운영 오페레이션 또는 가이드가 이루질 수 있다.  GPT는 인공지능에 의한 자연어 처리를 대중적으로 활용할 수 있는 수준으로 발전하였다. 이러한 GPT 기술은 제조기업 또는 엔지니어링 분야에서 핵심적인 역할을 할 것이다. 제품설계, 생산, 유지보수 및 고객서비스 등 모든 분야에서 엔지니어링 정보를 생성, 활용하고 있는데 GPT 가 훌륭한 협업자가 될 것이며, 나아가 단계적으로 전문가 작업을 대체해 나길 수도 있을 것이다. 제조 기업에 GPT가 효과적으로 활용되기 위해서는 ‘생성형’이 갖고 있는 이슈가 극복되어져야 할 것이다. GPT 기술은 PLM 기술의 혁신적 발전을 가져올 것이며, GPT-enabled PLM은 디지털 스레드 기술을 기반으로 하여 디지털트윈 발전의 핵심적인 역할을 할 것이다.   - PLM/DX 분야의 발전을 위한 제언이 있다면. 국내 PLM/DX 분야의 발전을 위해서 몇 가지 제언을 드립니다. PLM/DX 분야에서 활동하셨던 분들이 축적한 노하우를 디지털화 시켜 다음 세대에 물려줄 수 있어야 할 것이다. 이 안에는 '문제점(비식별화된)''도 포함되어야 할 것이다. 또한 국내 기업의 제품개발의 특성과 해외 솔루션의 GAP의 모니터링을 통해 국내 기업의 니즈가 솔루션을 리딩할 수 있도록 해야 할 것이다. 마지막으로 인공지능, GPT와 같은 기술을 빠르게 PLM/DX와 접목시켜야 하고, 이를 위해 Cross-Over 협력체계를 갖추는 것이 필요할 것이다.      

아비바코리아는 김상건 대표를 한국 지사장으로 선임했다고 밝혔다. 김상건 대표는 인더스트리얼 시장에서 폭넓은 영업 역량을 바탕으로, 아비바코리아의 새로운 수장으로서 국내 사업 전반을 진두지휘하며 전략 수립과 실행을 총괄한다. 아비바는 “김상건 대표는 24년 이상의 소프트웨어 및 제조 산업 경험을 바탕으로 급변하는 글로벌 경쟁 시대에 아비바의 디지털 트랜스포메이션 기술이 어떻게 산업 성과를 변화시키고 혁신할 수 있는지에 대한 깊고 폭넓은 이해를 보유하고 있다”고 전했다. 김상건 대표는 아비바에 합류하기 전 PTC코리아에서 지사장을 역임하며 2016년부터 주요 제조 고객사와 디지털 트랜스포메이션 전략을 수립했다. PTC 이전에는 IBM에서 10여년 이상 소프트웨어 솔루션 그룹, 데이터 분석 및 스마트 시티 사업부를 이끌었다.     아비바코리아는 조선, 화학, 에너지, 반도체, 바이오, 철강 등을 포함한 주요 인더스트리얼 기업의 디지털 전환에 필요한 3D 설계, 운영 데이터 관리와 클라우드를 위한 솔루션을 제공하고 있다. 산업 현장의 다양한 운영 데이터를 실시간으로 관리하여 수익성 및 규정 준수를 극대화하도록 돕는다. 디지털 전환을 통해 고객은 에너지 생산, 운송, 정제 등 모든 단계에서 운영 효율성을 향상시킬 수 있다. 아비바는 이러한 디지털 트윈 기술을 통해 지속가능한 혁신을 주도한다는 비전을 내세운다. 김상건 대표는 “연결된 정보 생태계에서 산업 환경의 인텔리전스를 확보하는 것은 가장 중요한 경쟁 우위 수단이라고 할 수 있다”면서, “전통적으로 강한 해양, 조선, 중공업, 오일, 가스를 비롯해서 EPC, 에너지, 전기차 배터리, 반도체, 항공 우주, 스마트시티에 이르기까지 다양한 시장에서의 전문성과 폭넓은 디지털 트윈 포트폴리오를 보유한 아비바의 강점을 적극 활용해, 고객들이 디지털 스레드를 구축해 빠르고 안전하게 지속 가능한 혁신을 실현할 수 있도록 지원할 계획”이라고 말했다.

IBM은 ‘2024 CEO 연구(2024 CEO Study)’ 결과를 인용해, 글로벌 CEO의 62%는 경쟁 우위를 유지하기 위해 경쟁사보다 더 많은 위험을 감수할 것이라고 전했다. IBM 기업가치연구소(IBV)는 옥스퍼드 이코노믹스와 협력해 2023년 12월부터 2024년 4월까지 26개 산업 분야, 30여개 국가에 걸친 2500명의 CEO를 대상으로 인터뷰를 실시했다. 인터뷰에서는 비즈니스 우선순위, 리더십, 기술, 인재, 파트너십, 규제, 업계 혁신 및 기업 혁신에 대한 이야기를 중점적으로 살펴보았다. 이 자료의 데이터는 11개국 550명 이상의 CEO를 대상으로 인공지능 관련 질문에 대해 심층적으로 알아보기 위해 실시한 펄스 설문조사를 기반으로 한다.     IBM의 조사에 따르면, CEO의 72%는 업계의 변화를 기회라기보다는 위험 요소로 인식하고 있다. 그럼에도 62%는 “미래에 성공하기 위해 기존의 강점을 살리기보다는 새로운 사업 전략을 세워야 할 것”이라고 답했다. 그 시작은 생성형 AI다. 생성형 AI는 한때 상상에 불과했던 기회를 현실로 실현할 수 있는 가능성이다. 그러나 현재 생성형 AI 시험 운영에 집중하고 있는 기업은 절반에도 미치지 못하며, 나머지 24%는 아무것도 하지 않고 있는 것으로 조사되었다. 그럼에도 불구하고 CEO의 49%는 2026년까지의 성장을 위해 생성형 AI를 활용할 것이라 응답했다. 문제는 비즈니스 모델 혁신을 위해서는 기업 내 모든 사람들이 함께 움직여야 하는데, 많은 직원이 생성형 AI를 자신을 도와줄 수 있는 도구가 아니라 자신에게 영향을 미칠 수 있는 것으로 인식하고 있다는 것이다. AI 기술이 어떻게 업무를 더 쉽고 보람 있게 만들 수 있는지 직원들이 이해한다면 기업의 AI 도입은 크게 증가할 것이다. 실제 대부분의 CEO는 생성형 AI를 최대한 활용하기 위해서는 기술과 사람을 함께 육성해야 한다고 생각하며, 약 2/3는 기술 자체보다 사람들의 수용도가 성공에 더 큰 영향을 미칠 것이라고 답했다. 생성형 AI 활용을 위해 필요한 또 다른 요소는 안전 장치인 것으로 나타났다. CEO의 68%는 생성형 AI 솔루션이 배포된 후가 아니라 솔루션을 설계하는 단계부터 거버넌스를 구축해야 한다는 데 동의했다. 프로세스와 정책만으로는 부족하며, 사람들이 안전한 프레임워크 내에서 자유롭게 혁신할 수 있도록 AI 솔루션 자체에 내장된 안전 장치를 만들어야 한다는 것이다. 무려 3/4의 CEO들이 기업 내 유효한 AI 거버넌스 없이는 신뢰할 수 있는 AI를 구현할 수 없다고 답했지만, 현재 제대로 된 AI 거버넌스를 갖추고 있다고 응답한 비율은 39%에 불과했다. 한국IBM 컨설팅의 김현정 대표는 “그 어떤 혁신적 기술보다 생성형 AI 기술에 대한 기업의 기대가 높은 것이 사실이며, CEO들은 AI가 이번에는 열풍에 그치지 않고 비즈니스에 실질적인 효과를 불러오기를 바란다”면서, “하지만 새로운 기술을 도입하는 데는 항상 위험이 수반된다. CEO들은 현재 자사의 기술과 운영 체계 수준, 시장 내 경쟁 입지뿐 아니라 역량과 문화 격차를 냉정하게 평가하고, 당분간 지속될 시장의 불확실성을 어떻게 차별적이고 적극적으로 대응할 수 있을지 결정해야만 생성형 AI를 통해 시장을 앞서 나갈 수 있을 것”이라고 말했다.

알테어가 기업 내 분산된 다양한 데이터를 통합하고 관리하는 ‘데이터 패브릭’ 솔루션과 데이터를 그래프 형태로 모델링하는 ‘그래프 데이터베이스’ 기술을 보유한 전문 기업 ‘케임브리지 시맨틱스(Cambridge Semantics)’를 인수했다고 발표했다. 케임브리지 시맨틱스는 2007년 IBM 첨단기술그룹 출신의 혁신/엔지니어링 팀이 설립한 기업이다. 이번 인수로 알테어는 IBM 네티자(IBM Netezza)와 아마존 레드시프트(Amazon Redshift) 데이터웨어하우스 개발에 핵심적인 역할을 한 케임브리지 시맨틱스의 기술 인력도 영입하게 됐다.  알테어의 샘 마할링감 최고기술책임자(CTO)는 “이번 인수로 알테어의 분석/데이터 사이언스 팀에 탁월한 데이터웨어하우징 전문성을 보유하게 됐다”면서, “데이터 생성에서 실제 비즈니스 영향까지, 전체 데이터 라이프사이클을 완벽히 이해하는 엔지니어링 그룹을 갖추게 됐다”고 설명했다. 케임브리지 시맨틱스의 지식 그래프, 데이터 거버넌스, 가상화, 검색 기술은 알테어의 데이터 분석 플랫폼인 ‘래피드마이너’에 통합돼 기존 데이터 준비, ETL, 데이터 사이언스, BI, MLOps, 워크로드 관리 등의 기능과 시너지를 낼 예정이다. 알테어의 짐 스카파 CEO는 “지식그래프는 데이터 패브릭의 핵심 요소로서 기업의 분산 데이터를 통합해 통찰력 있는 의사결정과 혁신적 데이터 활용을 가능케 한다”면서, “케임브리지 시맨틱스 인수로 대규모 데이터와 복잡한 질의 처리, 비즈니스 컨텍스트를 제공하여 AI의 단점인 할루시네이션(hallucination : 환각현상) 문제의 해결이 가능한 최고 수준의 지식 그래프 기술을 확보했다”고 밝혔다.