더욱 빠르고 효율적인 제품 개발을 위한 AI 기술 본격화 추진   제조산업에서도 AI(인공지능)에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편으로 실질적인 AI 도입과 활용에 대한 제조업계의 고민도 커졌다. 알테어는 시뮬레이션, HPC, 클라우드, 데이터 애널리틱스 등 자사의 기술 역량을 바탕으로 제조산업을 위한 AI 기술 개발을 가속화하고 있으며, 향후 본격적으로 제조시장에 확산시킨다는 전략을 내세웠다. ■ 정수진 편집장   ▲ 한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장은 제품 개발에서 AI의 활용이 구체화되고 있다고 짚었다.   제조산업에서 AI에 대한 관심이 높아지고, 도입과 활용이 확산되는 배경은 무엇이라고 보는지 제품의 생산 방식이 다품종 소량 생산 방식이 확대되면서 제품의 개발 주기가 꾸준히 짧아지고 있다. 이에 따라 제품 개발과 관련한 예측과 의사결정은 더욱 빨라져야 한다는 요구도 높다. 이를 위해 프로토타입을 만들어 실험하는 방식에서 컴퓨터와 CAE 소프트웨어를 사용하는 시뮬레이션으로 변화해 왔는데, 시뮬레이션 역시 해결해야 하는 과제가 있다. 시뮬레이션을 활용하려면 전문적인 엔지니어링 지식이 필요하고, 시뮬레이션에 걸리는 시간이 더욱 빨라지는 제품 개발 주기에 맞추기 어려워졌다. 시뮬레이션이 제품의 초기 개발에서 생산까지 더욱 폭넓게 쓰이는 상황이 시뮬레이션 기반의 의사결정에 걸리는 시간을 늘리게 된 측면도 있다. AI는 이에 대한 해결책으로 관심을 모으고 있다. 제조업체에서 실험 데이터와 해석 데이터가 상당히 쌓여 있는 상황인데, 이를 AI 학습에 활용해서 빠르게 인사이트를 얻고 제품 개발에 반영할 수 있겠다는 아이디어가 이제 구체화되고 있는 시점이라고 볼 수 있겠다.   최근 AI와 관련한 제조산업의 동향이나 이슈가 있다면 제조업체에서 해석 데이터와 실험 데이터가 쌓여 있기는 한데, 이 데이터가 각 엔지니어의 PC에 흩어져 있는 것이 현실이다. 이에 따라 여러 곳에 저장된 데이터를 통합 관리하는 시스템에 대한 요구가 있다. 또한, 이 데이터를 AI에 활용하기 위한 추가 가공의 자동화에 대한 목소리도 있다. 엔지니어링 데이터를 AI에 활용하기 위해서는 AI에 맞는 데이터의 전처리(pre-processing)가 중요하다. 전처리란, 아무렇게나 쌓여 있는 데이터를 분류하고 AI에 적용하기 위해 적절한 포맷의 데이터로 변환하는 작업을 가리킨다. 이 부분에서 많은 제조기업 고객사들이 데이터를 어떻게 가공해야 할 지에 대한 고민을 갖고 있기도 하다. 이전에는 파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어를 배워서 데이터 변환 코드를 만들어야 했는데, 알테어는 데이터를 자동으로 변환할 수 있는 솔루션을 제공해 쌓여 있는 데이터의 분류와 정제 과정을 더 쉽게 할 수 있도록 돕는다. 이런 부분에서 LG전자의 사레를 소개할 만하다. LG전자는 알테어와 협업해서 해석 엔지니어가 퇴근한 후에 해석 데이터를 취합하고 변환과 AI 학습까지 수행하는 자동화 시스템을 구축했다. 학습된 AI는 웹 환경에서 설계 엔지니어에게 필요한 데이터를 제공하고, 설계 엔지니어는 제품에 대한 치수나 조건을 입력하면 시뮬레이션을 거치지 않고 빠르게 가상 시험 결과를 확인할 수 있게 됐다. AI는 제품의 초기 개발 단계뿐 아니라 전체 개발 과정에 적용할 수 있다. 초기 단계에서는 실험에서 나온 데이터가 존재한다면 이를 기반으로 어떤 결과가 나올지 쉽게 확인할 수 있다. 이후 단계에서도 다양한 데이터를 학습해 추가적인 예측을 할 수 있고, 대시보드 등을 통해 누구나 데이터 및 예측 결과를 확인하거나, 몇 가지 조건을 입력해 새로운 예측을 할 수 있는 단계로 나아갈 수도 있다. 최종 단계의 데이터는 후속 제품이나 다른 제품을 개발할 때 활용하는 것도 가능하다.   제품 개발 사이클의 단축이라는 점에서는 시뮬레이션이 가져다 줄 수 있는 이점과 비슷한 부분이 있어 보인다. AI의 역할은 시뮬레이션을 보완하는 것인가, 아니면 시뮬레이션을 대신할 수 있는 것인가 지금은 AI가 기존의 시뮬레이션을 완전히 대체할 수 있는 단계는 아니다. 하지만 AI를 통해 제품의 초기 개발 단계에서 데이터 기반의 예측 결과를 빠르게 얻을 수 있고, 향후 설계를 위한 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 의미가 있다. AI를 학습시키기 위한 데이터는 필요하기 때문에 시뮬레이션은 여전히 중요하다. 지금의 상황은 실험이나 해석 데이터를 기반으로 AI를 통해 인사이트를 얻는 단계라고 볼 수 있다. 시뮬레이션이 자리잡기까지의 과정을 살펴보면, 초기에는 실험과 시뮬레이션을 함께 사용하다가 시뮬레이션 부분이 강화되면서 실험의 비중을 줄여 왔다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전하고 데이터가 더 많이 쌓인다면 AI가 확대되고 시뮬레이션이 줄어들 수도 있을 것 같다. 이런 흐름은 단계적으로 일어날 수도 있고, 제품별로 변화의 속도가 달라질 수도 있다고 본다.   ▲ 알테어는 시뮬레이션과 연계해 제조 분야에서 활용할 수 있는 AI 솔루션을 내세운다.   제조산업의 AI 활용을 위한 알테어의 기술 차별점은 무엇인지 알테어는 멀티피직스 시뮬레이션뿐 아니라 복잡한 시뮬레이션을 활용하기 위한 고성능 컴퓨팅(HPC)과 클라우드, 데이터 애널리틱스와 AI 등 폭넓은 기술 역량을 갖추었다는 점에서 차별점이 있다고 본다. 이는 온프레미스와 클라우드, CPU 컴퓨팅과 GPU 컴퓨팅을 모두 지원해 시뮬레이션 및 AI를 유연하게 활용하도록 도울 수 있다는 뜻이다.  알테어는 지난 2022년 데이터 기반 AI를 위한 머신러닝 분석 플랫폼인 래피드마이너(RapidMiner)를 인수하면서 AI 분야 진출을 시작했다. 래피드마이너는 제조뿐 아니라 BFSI(은행.금융.서비스.보험) 등 다양한 산업에서 활용할 수 있는 솔루션이다. 예를 들어, 고객 지원이나 불만사항에 대한 다응, 주가 예측 등에도 래피드마이너가 유용하다. 또한, 2023년부터는 래피드마이너 등 기존 제품군으로 AI 시장에 대응하는 것 외에 제조산업을 타깃으로 하는 특화 기술을 개발했고, 올해는 이 부분을 본격적으로 선보이고자 한다. 제조산업을 위한 알테어의 AI 기술로는 설계 탐색과 최적화를 위한 디자인AI(DesignAI), 비슷한 형상을 자동 인식하고 분류하는 셰이프AI(shapeAI), 해석 결과를 학습해 물리현상을 빠르게 예측하는 피직스AI(physicsAI), 시스템 레벨에서 빠른 3D → 1D 변환을 위한 롬AI(romAI)가 있다.  이런 AI 기술은 적은 수의 데이터로도 학습이 가능하며, 알테어의 기존 시뮬레이션 솔루션 제품군에 들어가는 형태로 제공되어 익숙한 인터페이스로 사용할 수 있다. 하이퍼메시(HyperMesh)에는 이미 피직스AI와 셰이프AI가 포함되어 있고 향후 심랩(SimLab)과 인스파이어(Inspire)를 비롯해 다양한 솔루션에 AI가 추가될 예정이다. 알테어는 래피드마이너를 활용한 데이터 기반의 AI와 시뮬레이션 기반의 AI를 모두 지원한다. 그리고 타사 솔루션의 데이터를 활용할 수 있는 개방성과 유연한 라이선스 사용도 장점으로 내세우고 있다.    향후 제조 분야의 AI 전망과 알테어의 전략을 소개한다면 AI에 대한 고객들의 기대치가 높다고 느낀다. 알테어는 지난 4월 4일 ‘AI 워크숍’을 진행했는데, 기업의 의사결정권자부터 현업 엔지니어까지 예상보다 많은 분들이 참여해 높은 관심을 보였다. 관심이 높은 만큼 실제 활용 방향에 대한 고민이 많다는 것을 알 수 있었다. 사용자의 기대치와 실제로 할 수 있는 것 사이의 거리, 알테어와 같은 솔루션 기업과 사용자인 제조기업의 시각차도 어느 정도 확인할 수 있었다. 이런 부분은 고객들을 많이 만나고 의견을 나누면서 간극을 좁혀야 할 것 같다. 당장 AI가 시뮬레이션을 완벽하게 대체하기는 어렵겠지만, 클라우드 기반의 통합 환경에서 시뮬레이션과 AI를 통합해 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 삼고 있다. 클라우드는 데이터의 통합 관리와 공유 측면에서도 이점이 있다고 본다. 시뮬레이션과 AI를 위해 대규모 데이터를 관리하기 어려운 소규모 기업은 클라우드의 장점에 주목할 만하다고 본다. 한편으로 보안 등의 우려를 가진 기업에게는 프라이빗 클라우드 환경을 제공해 데이터 보안을 유지하면서 알테어 원 클라우드와 동일한 환경에서 작업할 수도 있다. 알테어는 AI 솔루션 제품군을 빠르게 업데이트하면서 사용자의 피드백을 반영하고 있다. 고객들이 AI에 대해 갖고 있는 기대치 또는 눈높이가 상당히 높은 것으로 보여서, 이에 대응해 경쟁 우위를 확보하고자 노력 중이다. 제조 분야에서도 AI에 대한 관심이 높지만, 어떻게 활용할지에 대한 고민이 큰 상황으로 보인다. 알테어는 이런 부분에서 도움을 줄 수 있도록 AI 기술 개발과 함께 커스터마이징과 컨설팅 등을 폭넓게 제공하고자 한다. 본사의 개발팀과도 활발히 소통하면서 사용성이나 적용 범위 등에 대한 고객의 어려움을 덜고, 최대한 빠르게 고객이 원하는 AI를 구현할 수 있도록 할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

로크웰 오토메이션이 지난 3월 열린 ‘2024 스마트공장·자동화산업전’에 참가해 생산 최적화부터 디지털 전환과 지속가능성을 위한 자사의 기술을 선보였다. 로크웰 오토메이션은 생산/제어 설비부터 클라우드 및 AI(인공지능) 소프트웨어까지 폭넓은 솔루션 포트폴리오를 바탕으로 제조기업의 빠른 디지털 전환을 지원한다는 비전을 소개했다. ■ 정수진 편집장   제조 혁신을 위해 클라우드와 AI에 대한 관심 증가 로크웰 오토메이션의 스콧 울드리지 아태지역 사장은 로크웰 오토메이션의 연례 스마트 제조 리포트 내용을 인용해 “에너지 비용, 물가, 인건비의 상승에 대응하기 위한 자동화와 최적화가 제조산업이 꼽은 주요 과제였다. 또한, 많은 기업이 기술 투자를 늘릴 계획을 갖고 있는데, 기술 투자 분야 중에서는 클라우드와 SaaS(서비스형 소프트웨어)가 몇 년간 각광을 받고 있다. 제조 플랫폼을 쉽고 일관된 방식으로 배포하는 데에 기업들이 관심을 가진 것으로 볼 수 있다”고 소개했다. 로크웰 오토메이션에 따르면, 물가 상승과 인력 부족 문제에 대응해 생산성을 높이기 위한 목적으로 기업들이 AI에 대한 투자를 확대하고 있는 것으로 나타났다. 특히 생성형 AI 및 인과추론 AI가 많은 관심을 받고 있으며, 이미 투자 성숙 단계에 접어든 기업도 적지 않은 상황이다. 로크웰 오토메이션의 설문조사에서는 응답 기업의 85%가 AI 도입 계획이 있다고 답했다. 제조산업에서 AI를 활용하는 목적으로는 품질 개선, 사이버 보안, 로보틱스, 경로 최적화, AMR(자율 이동 로봇) 등이 꼽히면서, AI는 산업 자동화의 핵심 기술로 자리매김할 전망이다.   ▲ 공장의 VR 시뮬레이션을 위한 로크웰 오토메이션의 에뮬레이트3D 플랫폼   스마트한 디지털 제조의 지향점은 자율 운영 공장 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표이사는 “전 세게 디지털 전환 시장은 작년 9372억 달러 규모이고, 오는 2032년에는 7조 33억 달러까지 성장할 것”이라면서, “특히 제조 시스템과 공장이 많은 아시아 태평양 지역은 시장 비중은 낮지만 가장 빠르게 성장할 전망”이라고 소개했다. 이런 성장세의 배경으로는 최신 기술의 발전과 함께 코로나19 이후 비즈니스 운영의 디지털화에 대한 요구가 늘어난 점이 꼽힌다. 로크웰 오토메이션이 제조 디지털 전환의 핵심으로 꼽은 것은 ‘스마트 제조’이다. 스마트 제조는 생산 최적화, 직원 역량 강화, 탄력성 구축, ,지속가능성 추진, 트랜스포메이션 가속화 등의 비즈니스 결과를 목표로 한다.  로크웰 오토메이션은 미래의 자동화 공장이 사람의 개입을 최소화하면서 스스로 학습하고 최적화하는 형태가 될 것으로 보고 있다. 또한, 자동화 역량의 개선과 적응형 기술의 결합을 통해 자율 운영 공장으로 진화할 것으로 전망한다. 울드리지 사장은 “로크웰 오토메이션은 산업 자동화 및 디지털 전환 분야의 전문 기업으로서 산업 트렌드를 이해하고 기술 전문성을 갖추고 있다. 이런 역량을 바탕으로 최근의 주요한 트렌드인 자율 운영 분야에 대응하고 있다”고 설명했다. 로크웰 오토메이션은 제조 엔지니어와 데이터 과학자의 참여를 통해 AI 기술을 내재화하고 있으며, 다양한 기술을 추가할 수 있는 비선형성과 알고리즘 기반의 최적화를 지원한다. 또한, 엔비디아와의 파트너십을 통해 AI 칩으로 제조 데이터를 분석하고 자율 운영 공장으로 발전시켜 나간다는 계획을 소개하기도 했다.   ▲ 로크웰 오토메이션은 스마트공장·자동화산업전에서 디지털 제조를 위한 자사의 기술을 소개했다.   디지털 제조를 위한 기술 포트폴리오 제공 로크웰 오토메이션은 디지털 제조를 위한 자사의 핵심 역량으로 신규 공장 설계, 자동화 및 제어, 생산 물류, 에지 컴퓨팅 및 클라우드 등 폭넓은 기술 포트폴리오를 소개했다. 공장 및 생산 라인의 설계를 위해서 로크웰 오토메이션은 시뮬레이션 기반으로 공장을 건설하기 전에 테스트와 최적화를 할 수 있는 에뮬레이트3D(Emulate3D) 플랫폼을 제공한다. 자동화/제어 영역에서는 챗GPT(ChatGPT)로 빠르게 제어 코드를 생성하고, 개별 제어기에 AI를 내장해 빠른 문제 해결을 지원한다. 생산 물류 분야에서는 AI를 활용해 AGV(무인 운반 차량)의 효율적인 이동 경로를 생성하거나 이동형 로봇, 독립 카트 등의 기술을 적용해 창고 . 생산 시설 . 창고의 사이클을 자동화할 수 있도록 돕는다. 에지/클라우드를 위해서는 드라이버/PLC/에지에 AI를 탑재해 다수의 현장을 한 곳에서 관리하거나 ERP와 연결하는 등의 이점을 제공한다. 또한 MES(제조 실행 시스템), 데이터 애널리틱스 및 시각화 등을 위한 제조 산업 클라우드를 지원한다. 사이버 보안도 클라우드와 AI의 도입 과정에서 중요한 요소인데, 로크웰 오토메이션은 고객사의 시스템 구축 및 운영을 위해 직접 모니터링을 지원하며 엔지니어링 서비스와 원격 모니터링을 연중 무휴로 제공하고 있다. 이용하 대표이사는 국내 스마트 공장의 시장 가능성에 대해서 긍정적으로 전망했다. 또한 “무엇보다 디지털 전환은 빠르게 시작하는 것이 중요하다. 로크웰 오토메이션은 공장의 설계와 운영, 사이버 보안, 유지보수를 위한 폭넓은 솔루션과 서비스를 제공한다. 또한 디지털 전환을 위한 기술, 인력, 경험, 사례를 갖고 있는 것도 강점이다. 이를 바탕으로 제조산업 고객의 디지털 전환을 효과적으로 지원할 것”이라고 전했다. 울드리지 사장은 “한국은 디지털 기술 도입의 선두주자라고 생각한다. AI, 클라우드, 에지 등의 기술 개발에 있어서도 한국이 글로벌 시장을 선도하면서 회복탄력성을 갖춘 제조 환경을 확산시키는 데에 기여할 것으로 기대한다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

레노버가 AI(인공지능) 도입에 대한 아시아태평양 지역의 인사이트를 소개하는 ‘CIO 플레이북 2024(CIO Playbook 2024 - It’s All About Smarter AI)’의 조사결과를 소개했다. 레노버는 이번 조사를 통해 AI 시장의 성장 전망을 소개하면서, 데이터가 있는 모든 곳에 AI 역량를 제공한다는 전략을 밝혔다. ■ 정수진 편집장   AI의 높은 열기와 함께 투자 본격화 기대 레노버 인프라스트럭처 솔루션 그룹(ISG)의 플린 맬로이(Flynn Maloy) 마케팅 부회장은 “전세계적으로 AI(인공지능)의 도입이 가속화되고 있으며, 앞으로 10~20년간 AI가 모든 IT 요소를 바꿔놓을 것이라는 기대가 높다”면서, “지금의 AI 시장은 클라우드가 확산되던 초기와 비슷한 열기를 보이고 있다”고 짚었다. 레노버의 의뢰로 IDC가 아시아태평양 및 일본 지역의 CIO를 대상으로 조사한 ‘CIO 플레이북 2024’에서는 기업 임원진이 비즈니스의 최우선 순위로 ‘AI 등 최신 기술의 활용’을 꼽았다. 그리고 ‘AI가 비즈니스의 변화를 가져올 게임 체인저가 될 것’이라는 응답이 46%로 높았다. 또한, 기술 투자의 우선순위에서는 인프라 관리의 자동화 및 보안이 1위였고, 생성형 AI(generative AI)가 4위를 차지했다. 많은 기업이 생성형 AI에 대해 투자하거나 투자 계획을 갖고 있다고 답했고, AI에 대한 투자를 늘리겠다는 응답이 전보다 늘어났다. 이런 흐름에서 레노버는 올해가 AI 투자 본격화의 원년이 될 것으로 보고 있다.   ▲ AI에 대한 관심이 늘면서 기업의 투자가 본격화될 것으로 보인다.(이미지 출처 : CIO Playbook 2024 - It’s All About Smarter AI)   더 빠른 AI 위한 에지 컴퓨팅에 주목 ‘CIO 플레이북 2024’에 따르면, 제조산업에서는 에지 컴퓨팅(edge computing)에 대한 투자가 올해 40% 늘어날 것으로 전망된다. 에지 컴퓨팅은 많은 데이터를 실시간으로 생성하고, 이 데이터를 AI 분석과 학습에 활용할 수 있게 한다는 점에서 중요하다. 대규모의 AI 모델 구축과 빠른 추론에 대한 요구가 높아짐에 따라서 실시간으로 데이터를 처리하고 응답속도를 높이는 것이 AI 분야에서 에지 컴퓨팅의 역할로 꼽힌다. 제조산업에서는 생산 현장의 자동화, IoT(사물인터넷) 장치 관리, 실시간 데이터 분석 및 인사이트 등을 위한 에지 컴퓨팅에 많은 관심을 보이고 있다. 레노버 ISG의 수미르 바티아(Sumir Bhatia) 아시아 태평양 사장은 “특히 BI(비즈니스 인텔리전스), 생산성, 대화형 AI 등의 활용분야에 대한 제조산업계의 관심이 높다”고 소개했다. BI는 스마트시티의 혼잡도 분석이나 군중 통제, 리테일 매장의 성과 분석이나 소비 예측 등에 쓰인다. AI의 생산성은 AI 개발자의 작업 효율을 높이고 부담을 줄이기 위해 중요하다. 대화형 AI는 가상 비서나 재고 관리, 고객 맞춤형 정보 제공 등에 유용하다. 레노버 ISG 코리아의 윤석준 부사장은 “우리나라는 아시아태평양 지역 내에서 에지 컴퓨팅 투자에 선두를 달리고 있다. 국내 에지 컴퓨팅 관련 투자가 급증하고 있으며, 생성형 AI에 대한 투자 또한 아시아태평양 최고 수준”이라고 전했다. 또한, “실시간 애널리틱스, 원격 모니터링, 자율주행 등에서 에지 컴퓨팅 사례가 나오고 있다”고 덧붙였다.   ▲ 제조산업에서는 자동화, IoT 장치 관리, 데이터 분석을 위한 에지 컴퓨팅에 주목하고 있다.(이미지 출처 : CIO Playbook 2024 - It’s All About Smarter AI)   데이터가 있는 모든 곳에 AI를 레노버는 작년 10억 달러 규모의 AI 투자 계획을 발표하는 등 향후 AI 투자를 확대할 예정이다. 또한 퍼스널, 프라이빗, 퍼블릭 환경을 혼합한 ‘하이브리드 AI’를 추구한다. 레노버는 서버뿐 아니라 PC, 스마트 디바이스, 에지 등에 걸쳐 다양한 규모의 AI 솔루션을 제공한다는 뜻에서 ‘포켓 투 클라우드’를 강조했다. 레노버가 특히 차별점으로 내세우는 것은 에지 포트폴리오이다. 맬로이 부회장은 “예를 들어, 리테일 상점에서 AI를 사용하기 위해 거대한 서버를 설치할 수는 없다. 대신 작고 소음이 적은 에지 서버를 활용하는 것이 현실적이다. 이처럼 레노버는 다양한 산업별로 맞춤화된 에지 AI 솔루션을 제공한다”고 설명했다. 바티아 사장은 “레노버는 50여 곳의 소프트웨어 파트너를 통해 금융 사기 방지, 제조 예방보전, 스마트시티의 비주얼 AI 등 산업별 요구에 대응하는165개 솔루션을 제공하고 있다”면서 소프트웨어 관련 투자 의지를 밝혔다. 레노버의 다음 목표는 ‘모든 곳으로 AI를 확산시키는 것’이다. 맬로이 부회장은 “데이터가 있는 곳에서 AI를 활용할 수 있는 솔루션을 제공하고자 한다. 에지에서 데이터를 빠르게 분석하고, 이를 통해 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 접근법을 추진할 것”이라고 전했다.   ▲ 레노버는 클라우드부터 에지까지 폭넓은 AI 포트폴리오를 내세운다.(이미지 출처 : CIO Playbook 2024 - It’s All About Smarter AI)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

로크웰 오토메이션이 3월 27일부터 29일까지 코엑스에서 열리는 ‘2024 스마트공장·자동화산업전’에 참가한다고 밝힜다. 이번 전시회에서 로크웰 오토메이션은 ‘Results Achieved’라는 슬로건을 내걸고, 자사의 하드웨어 제품과  소프트웨어 솔루션을 소개했다. 특히 새롭게 출시한 클라우드 소프트웨어 솔루션을 중심으로 생산 최적화, 제조 역량 강화, 디지털 전환 가속화, 지속가능성과 연관되는 다양한 제품과 솔루션을 선보였다. 로크웰 오토메이션은 생산 최적화 솔루션으로 ▲모터 설비 이상 감지 예측 보전 솔루션인 팩토리토크 애널리틱스 가디언AI(FactoryTalk Analytics GuardianAI) ▲신 클라이언트 관리 소프트웨어 신매니저(ThinManager) ▲제어 패널의 설계를 단순화하고 공간을 최적화하는 온 머신 솔루션(On-Machine Solution) 등을 선보인다. 신매니저는 중앙 집중식 제어 및 보안 관리 솔루션 역할을 하며, 관리 및 유지보수 비용을 줄이는 동시에 보안을 강화한다.     역량 강화 솔루션으로는 클라우드 기반 모듈형 공장 자동화 소프트웨어 팩토리토크(FactoryTalk)의 주요 소프트웨어 제품군과 디지털 트윈 솔루션 에뮬레이트3D(Emulate3D)를 선보인다. 새롭게 출시된 개방형 HMI(Human Machine Interface) 비주얼라이제이션 플랫폼인 팩토리토크 옵틱스(FactoryTalk Optix)는 최신 기술과 혁신적 설계, 확장 가능한 옵션 등을 통해 비전 달성을 가속화한다. 이 플랫폼은 접근하기 쉬운 하나의 도구로 프로세스를 개선하고 효율성을 높이며 결과물을 개선을 지원한다. 디지털 전환 가속화 솔루션으로는 새롭게 출시된 팩토리토크 데이터모자익스(FactoryTalk DataMosaix)를 중심으로 다양한 솔루션이 소개된다. 신제품인 팩토리토크 데이터모자익스는 클라우드 기술을 활용한 산업용 데이터옵스(DataOps) 솔루션으로, 데이터 사일로를 허물고 조직 전체의 산업 데이터 사용 방식을 최적화하여 생산성, 품질, 지속 가능성을 향상시킨다. 뿐만 아니라, ▲스마트 분산제어시스템(DCS) 플랜트팩스(PlantPax) ▲팩토리토크 애널리틱스 로직스AI(FactoryTalk Analytics LogixAI) ▲IIoT 플랫폼 씽웍스(ThingWorx) ▲AR 기술을 활용한 뷰포리아(Vuforia) 등 소프트웨어 솔루션도 전시된다. 이외에도 파트너존에서는 두산로보틱스와 협업하여 개발한 제품을 선보인다. 로크웰 오토메이션은 2023년 두산로보틱스와 전략적 파트너십을 체결하고 양사의 로봇 및 컨트롤러 자동화 설비 구축, 스마트 공장 구축, 애플리케이션에 필요한 로봇 및 관련 기술 개발 등에 합의했다. 또한 최근 전략적 파트너십을 체결한 국내 엔터프라이즈 AI 기업 마키나락스와 함께 생산 현장 데이터 기반 AI 분석 플랫폼을 소개한다. 로크웰 오토메이션의 스콧 울드리지 아태지역 사장은 “글로벌 산업 트렌드가 AI, VR/AR, 로봇 공학, 클라우드 등 새로운 주요 기술들이 급부상하면서 빠르게 변화하고 있다. 로크웰 오토메이션은 이러한 최신 기술들을 적용하여 산업 자동화에 대한 비전을 달성하기 위해 다양한 한국 기업들과 긴밀히 협력하고 있다”며, “한국 제조기업들은 특히 이러한 트렌드에 발맞춰 산업 자동화 솔루션을 도입하고 경쟁력을 강화하는 데 집중하고 있다. 이에 로크웰 오토메이션은 한국을 포함한 전 세계 제조기업의 스마트 제조 혁신에 기여할 것”이라고 밝혔다. 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표는 “국내 스마트 공장 시장은 2024년까지 약 20조 원 규모로 확대될 것으로 보인다”며, “제조 경쟁력 강화를 위해 전기차 및 배터리, 반도체, 생명공학 분야 등에서 스마트 공장 구축을 확대하고 있다. 디지털 전환은 국내 제조업계의 스마트 제조 혁신을 이루기 위한 필수 요소이고, 로크웰 오토메이션 코리아는 국내 제조기업이 디지털 트랜스포메이션을 실현하여, 유연하고 애자일하며 지속 가능한 생산 시스템을 구축할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.

HPE는 엔비디아 GTC에서 생성형 AI, 딥러닝, 머신러닝 애플리케이션의 운영 고급화를 위한 통합 AI 네이티브 포트폴리오를 새롭게 업데이트했다고 발표했다. 이번에 발표된 업데이트는 ▲HPE와 엔비디아가 공동 엔지니어링한 풀스택 생성형 AI 솔루션 ▲HPE 머신러닝 추론 소프트웨어 프리뷰 버전 ▲엔터프라이즈급 검생증강생성(RAG : Retrieval-augmented generation) 레퍼런스 아키텍처 ▲신규 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) 플랫폼 기반 제품 개발 지원 등을 포함한다. 대규모 AI 모델의 개발 및 훈련을 위해 사전 구성 및 테스트된 풀스택 솔루션을 원하는 기업을 위해 생성형 AI용 HPE 슈퍼컴퓨팅 솔루션도 출시됐다. 고객들이 생성형 AI 및 딥러닝 프로젝트 개발을 가속할 수 있도록 목적 기반의 턴키 솔루션은 엔비디아 칩으로 구동되며 최대 168개의 엔비디아 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩(GH Grace Hopper Superchip)이 제공된다. 이 솔루션은 대기업, 연구소 및 정부 기관들이 인공지능 및 머신러닝 소프트웨어 스택을 활용한 모델 개발 과정을 더욱 단순화할 수 있도록 지원한다. 이러한 소프트웨어 스택은 고객들이 대규모 언어 모델(LLM), 추천 시스템, 벡터 데이터 베이스 등 생성형 AI와 딥러닝 프로젝트를 더욱 빠르게 추진할 수 있도록 한다. 설치에서부터 모든 서비스가 제공되는 턴키 솔루션을 이용해 AI 연구 센터와 대기업은 가치 창출까지의 시간을 더욱 단축하고 훈련은 2~3배 더욱 신속히 진행할 수 있다.     HPE의 생성형 AI용 엔터프라이즈 컴퓨팅 솔루션은 유연하고 확장 가능한 사용량 기반 과금 모델을 제공하는 HPE 그린레이크(HPE GreenLake)를 통해 이용할 수 있다. 엔비디아와 공동 엔지니어링하여 사전 구성된 미세 조정(fine-tuning) 및 추론 솔루션은 생성형 AI 애플리케이션을 제작하기 위해 필요한 정확한 컴퓨팅, 스토리지, 소프트웨어, 네트워킹 및 컨설팅 서비스를 제공함으로써 소요 시간과 비용을 절감해 준다. 이러한 AI 네이티브 풀스택 솔루션은 프라이빗 데이터 기반의 파운데이셔널 모델을 제작하기 위해 필요한 속도, 규모, 관리 기능을 제공하고 하이브리드 클라우드 모델 내 생성형 AI 애플리케이션을 배포할 수 있도록 지원한다. HPE와 엔비디아의 고성능 AI 컴퓨팅 클러스터 및 소프트웨어를 기반으로 하는 이 솔루션은 경량 모델 미세조정, RAG, 대규모 추론 등에 이상적이다. 이 솔루션을 실행하는 700억 개의 파라미터를 가진 라마 2(Llama 2) 모델의 미세 조정 시간은 노드 수에 따라 선형적으로 감소하여 16노드 시스템에서는 6분이 소요된다. 이러한 속도와 성능 덕분에 고객은 버추얼 어시스턴트, 지능형 챗봇, 기업용 검색과 같은 AI 애플리케이션으로 비즈니스 생산성을 개선하여 가치 실현을 더욱 빠르게 달성할 수 있다. 또한, 해당 솔루션은 HPE 프로라이언트 DL380a Gen11 서버(HPE ProLiant DL380a Server)를 기반으로 엔비디아 GPU, 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷(NVIDIA Spectrum-X Ethernet) 네트워킹 플랫폼, 엔비디아 블루필드-3 DPU(NVIDIA BlueField-3 DPU)으로 사전 구성되어 있다. 이에 더해 HPE의 머신러닝 플랫폼과 애널리틱스 소프트웨어, 생성형 AI 모델 추론용으로 최적화된 엔디비아 NIM 마이크로서비스가 제공되는 엔비디아 AI 엔터프라이즈 5.0 소프트웨어뿐만 아니라 엔비디아 네모 리트리버(NeMo Retriever) 및 기타 데이터 사이언스와 AI 라이브러리를 이용할 수 있다. HPE의 안토니오 네리(Antonio Neri) CEO는 “생성형 AI의 미래를 실현하고 AI 생명주기 전반을 다루기 위한 솔루션은 설계부터 하이브리드로 제작되어야 한다. AI는 하이브리드 클라우드 환경이 필요한 워크로드로, 온프레미스나 코로케이션 시설, 퍼블릭 클라우드에서 AI 모델을 훈련하는 것부터 에지에서의 추론 작업까지 모든 환경에 걸쳐 진행된다”면서, “HPE와 엔비디아는 공동 설계한 AI 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션을 지속적으로 선보이며, 고객들이 기획에서부터 제작까지 생성형 AI를 가속해서 개발하고 배포할 수 있도록 도와줄 것”이라고 말했다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “생성형 AI는 커넥티드 디바이스, 데이터 센터 및 클라우드 내 데이터에서 인사이트를 도출해내며 전 산업의 혁신을 일으킬 수 있다. 엔비디아와 HPE의 협력 확대를 통해 기업들은 데이터를 활용하여 새로운 AI 애플리케이션을 개발 및 배포함으로써 전례 없는 생산성 향상을 경험하고 비즈니스를 새롭게 전환할 수 있을 것”이라고 말했다.

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.

레노버는 인공지능(AI) 도입에 대한 아시아·태평양 지역 전반에서의 포괄적인 인사이트를 제시하는 ‘CIO 플레이북 2024(CIO Playbook 2024) - It’s All About Smarter AI’ 조사 보고서를 발표했다. 레노버가 의뢰하고 IDC가 실행한 이 조사에는 100명의 한국 최고정보책임자(CIO)를 포함한 아시아·태평양 지역 내 900명 이상의 IT 및 비즈니스 의사결정자의 답변을 담았다.  이번 조사에 따르면, 아시아·태평양 기업들은 2024년 AI 관련 지출을 전년 대비 45%까지 늘릴 계획인 것으로 나타났다. 또한, AI와 같은 ‘신흥 기술 활용’이 아시아 태평양 지역 비즈니스 최우선순위에서 1위를 차지하며 작년과 크게 달라진 양상을 보였다. 특히, ‘매출 및 수익 성장’은 2023년 1위에서 2024년 3위로 하락, ‘고객 경험 및 만족’은 2위로 상승했다. 레노버는 “이러한 변화는 진화하는 비즈니스 환경에서 첨단 혁신 및 고객 중심적 접근 방식을 달성하기 위한 기업들의 전략적인 행보를 의미한다”고 짚었다.     한편, AI 기술에 대한 비즈니스 리더와 CIO 간의 인식에는 차이가 있는 것으로 드러났다. 비즈니스 리더들은 고객 경험 향상과 성과 창출을 위해 생성형 AI를 우선 순위에 두는 반면, CIO들은 조심스러운 낙관론을 표명했다. CIO들은 2024년 기술 투자 최우선순위 중 생성형 AI를 중 4위로 꼽으며, 디지털 인프라 관리 자동화 및 보안, 인력 문제를 다룰 수 있는 AI 기술을 훨씬 중요하게 여기는 것으로 나타났다.  레노버 인프라스트럭처 솔루션 그룹(ISG)의 플린 맬로이(Flynn Maloy) 마케팅 부회장은 “한국 CIO들은 AI에 대해 가장 많은 자신감을 가지고 있다. 한국 CIO들의 89%는 AI가 경쟁 우위를 창출할 것이라고 확신했으며, 이들 중 31%는 AI가 기업의 판도를 바꿀 게임 체인저라고 답변했다. 생성형 AI, 머신러닝 및 딥러닝에 대한 높은 투자는 운영 효율성, 보안, 의사 결정 과정 및 고객 경험을 개선하고자 하는 기업들의 의지를 나타낸다"고 밝혔다. 이번 조사에서는 아시아·태평양 국가 중 한국(33%)과 인도(28%)가 가장 높은 비율로 생성형 AI에 대해 투자하고 있으며, ASEAN+ 지역(11%), 호주 및 뉴질랜드(2%), 일본(2%)이 그 뒤를 이었다. 이 외에도 국내 CIO들 중 62%가 생성형 AI에 투자를 계획하고 있는 것으로 나타났다. 생성형 AI 도입에 대한 국내 CIO들의 우려 사항으로는 ▲모델 역량 한계(40%) ▲신뢰 가능한 데이터 플랫폼(36%)이 있으며, 주요 난제로는 ▲일자리 안정성(56%) ▲AI에 대한 사업 타당성 확립 문제(52%)가 있다. 또한, 69%의 아시아·태평양 지역 CIO들은 AI 워크로드를 퍼블릭 클라우드가 아닌 환경에서 처리하는 것을 선호하며, 79%의 국내 CIO는 이미 AI를 사용하여 보안 프레임워크를 강화하고 있었다. 한편, 국내 CIO의 21%는 관련 투자를 계획하고 있는 것으로 나타났다. 한편, 아시아·태평양 기업들은 AI 워크로드 배포에 있어 균형 잡힌 접근 방식을 채택할 것이라고 밝혔다. 평균적으로 AI 워크로드의 31%가 퍼블릭 클라우드에 배포되고, 28%는 프라이빗 클라우드, 28%는 하이브리드 클라우드 솔루션에 배포된다. 한편, 기존 데이터 센터에 배치된 AI 워크로드의 13%는 에지 컴퓨팅의 중요성에 대한 인식이 높아지면서 AI 역량이 데이터 생성 출처와 근접해지고 있음을 의미한다. 레노버 인프라스트럭처 솔루션 그룹의 수미르 바티아(Sumir Bhatia) 아시아 태평양 사장은 “레노버는 포켓-투-클라우드 솔루션 뿐만 아니라 50여 곳 이상의 ISV 파트너사 및 165개가 넘는 AI 솔루션으로 구성된 에코 시스템을 통해 ‘모든 곳에 있는 AI(AI everywhere)’를 추진하고 있다. 레노버는 도메인 전문가들과 더욱 스마트한 기술을 통해 ‘AI For All’ 비전을 실현하고 고객 경험을 변화시키는 데 집중하고 있다”고 전했다.      에지 컴퓨팅 관련 국내 지출은 전년 대비 55% 증가한 한편, 아시아·태평양 지역 내 에지 컴퓨팅 지출은 25% 증가했다. 에지 장치는 대량의 데이터를 실시간 생성함에 따라, AI 모델에 대한 다양한 신규 활용 사례도 등장할 것으로 예상된다. 국내 CIO들은 ▲실시간 애널리틱스 및 인사이트(42%) ▲원격 모니터링 및 원격 진료(39%)가 AI의 영향을 가장 크게 받는 에지 사용 사례라고 응답했다. 반면, 아시아·태평양 CIO들은 광범위한 데이터셋에 대한 생성형 AI 의존을 AI 관련 주요 난제로 응답한 한편, 비즈니스 리더들은 ▲일자리 안정성에 대한 직원들의 우려 ▲필수 IT 지원/자원/기량 부족을 꼽았다. 그리고, 45%의 아시아 태평양 기업과 30%의 국내 기업은 AI 관련 직무 고용에 여전히 어려움을 겪고 있으며, 이는 일반적인 고용 대비 두 배 이상의 노력이 드는 것으로 밝혀졌다.