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

한국오라클이 지난 4월 16일 ‘모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략’을 주제로 기자간담회를 열고, 융합형 데이터베이스(Converged DB)를 중심으로 한 오라클의 포괄적인 기업 데이터 관리 기술의 현재와 미래에 대해 소개했다.  ■ 박경수 기자   기자간담회에는 ‘DB의 아버지’라 불리는 오라클의 앤디 멘델손(Andy Mendelsohn) DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장이 참석해 ‘데이터, AI 및 앱 개발의 미래’를 주제로 발표하고, 오라클 DB 솔루션이 향후 AI 시대를 주도할 데이터 플랫폼의 미래 시장에서 어떤 가치를 갖고 있는지 설명했다.   오라클 모던 데이터 플랫폼 오라클 모던 데이터 플랫폼(Oracle Modern Data Platform)은 전체 라이프사이클을 간소화하고 더 빠른 속도로 통찰력을 제공한다는 점이 특징이다. 단일 플랫폼 상에서 모든 트랜잭션, 웨어하우스, 분석 및 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 자산에 대한 수집, 선별(curation) 및 관리를 통해 기업이 데이터에 대한 더 큰 통제 권한을 얻을 수 있다. 오라클은 온프레미스, 하이브리드, 규제, 퍼블릭 클라우드 솔루션 등 원하는 형식이 무엇이든 지원할 수 있다고 강조했다. 모던 데이터 플랫폼은 기업 조직에 데이터 저장, 처리 및 분석을 위한 통합 환경을 제공하는 중앙 집중형 인프라로, 일반적으로 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인 및 분석 도구 등의 기술들을 포함하고 있다.  모던 데이터 플랫폼은 표준화 및 통합된 데이터 관리 접근방식을 확립해 기업 조직이 귀중한 통찰력을 얻고, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 지원하는 것을 주된 목표로 삼는다. 단일 통합 저장소에서 데이터 자산을 중앙 집중형으로 관리해 데이터에 대한 더 쉬운 액세스, 협업 및 통제를 가능케 한다.   ▲ 오라클 모던 데이터 플랫폼 기자간담회 모습   융합형 데이터베이스 중심의 기업 데이터관리 앤디 멘델손 부사장은 “오라클의 데이터베이스 비전은 기업 앱 및 분석 개발 운영을 어떠한 활용 사례 및 규모에서든 수월하게 만드는 것”이라며, “전략적 핵심은 기업의 개발뿐만 아니라, 생성형 AI 및 LLM 결합을 통해 생성까지 쉽게 만드는 것”이라고 말했다. 이러한 비전 달성을 지원하는 두 가지 핵심 축은 ‘융합형 DB’ 및 ‘자율운영 DB’이다. 오라클의 융합형 DB는 23c 버전을 클라우드 환경으로 정식 출시됐고, 곧 사내구축형 환경으로도 출시될 예정이다. 멘델손 부사장은 오라클이 2023년 9월에 발표한 차세대 융합형 DB인 오라클 DB 23c가 기존 관계형 모델과 JSON 및 그래프 모델 간의 통합을 구현하는 혁신을 이뤘다고 소개했다. 또한 최근의 앱은 관계형뿐만 아니라 JSON, 그래프 등 다양한 데이터 유형이 혼합 운영되는 가운데, 개발자는 오라클 DB 23c를 통해 3가지 유형의 데이터 장점을 모두 활용하는 앱을 개발, 운영하고 있으며 그 과정에서 데이터의 일관성을 손쉽게 유지할 수 있다고 설명했다. 융합형 DB는 멀티 모델, 멀티 테넌트 및 멀티 워크로드 DB로, 각 개발팀이 원하는 데이터 모델과 액세스 방법을 지원하면서 불필요한 기능으로 방해받지 않도록 한다. 또한 각 개발 팀이 필요로 하는 모든 워크로드(OLTP, 분석, IoT 등)를 탁월한 성능으로 지원한다.  한편 오라클은 지난해 9월 오라클 데이터베이스23c(Oracle Database 23c)에 AI 벡터를 사용하는 시맨틱 검색 기능을 추가할 계획이라고 발표했다. AI 벡터 검색(AI Vector Search)이라는 기능 모음에는 새로운 벡터 데이터 유형, 벡터 인덱스, 벡터 검색 SQL 연산자 등이 포함되어 있다.   ▲ 오라클의 앤디 멘델손 DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장   생성형 AI 기술과 데이터베이스 접목 멘델손 부사장은 또 오라클 DB 비전과 관련해 생성형 AI를 접목한 융합형 DB(Converged Database)와 이를 구동하는 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database)를 통해 모던 앱 및 분석을 생성 및 운영하는 작업이 간소화될 것이라고 강조했다. 이를 통해 융합 개방형 SQL DB가 기존 단일목적 상용 DB를 대체함으로써, 기업 개발자와 IT 전문가가 데이터 통합 시간을 줄이고 혁신에 더 집중하도록 돕는다는 전략이다. 오라클은 생성형 AI 기능을 자사 DB 포트폴리오에 내장하고 있는데, 기업이 오라클의 AI 기반 애플리케이션을 구축하도록 지원하기 위함이다. 대표적인 예로, 기업은 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. 또한 오라클은 OCI 데이터 사이언스(OCI Data Science)의 기능도 확장하고 있으며, 이를 통해 기업이 허깅페이스(Hugging Face)의 트랜스포머(Transformers) 또는 파이토치(PyTorch)와 같은 오픈소스 라이브러리를 사용해 복수의 LLM을 구축, 훈련, 배포 및 관리하도록 지원한다.   ▲ 차세대 융합형 데이터베이스, 오라클 DB 23c   오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스 오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스(Oracle Globally Distributed Autonomous Database)는 기업이 데이터 레지던시 요건을 충족시키고, 비즈니스 크리티컬 애플리케이션에 생존성을 제공하며, 클라우드급 DB 성능을 제공하도록 지원하는 완전 자동화된 분산형 클라우드 DB다.  또한 Oracle DB 샤드 세트로 분산된 단일 논리적 오라클 DB로, 각 샤드는 논리적 DB 데이터의 하위 집합을 호스팅하는 독립적인 오라클 DB 인스턴스다. 다수 샤드를 하나의 OCI 가용성 도메인, 여러 OCI 가용성 도메인 또는 리전, 또는 상이한 지역의 OCI 리전에서 실행해 각각 성능 극대화, 최상의 가용성 확보 및 데이터 레지던시 요건을 지원할 수 있다. 이 밖에도 기업의 핵심 워크로드 구동에 최적화된 고성능 및 고안정성을 제공하는 동시에, 데이터 주권 및 보안 강화를 지원하는 오라클의 서비스로는 오라클 융합형 DB(Oracle Converged Database), 오라클 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database), 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer), MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave) 등이 있다. 또한 오라클은 기업 요구사항을 충족시킬 수 있는 DB 및 분석 서비스에 지속적으로 투자하고 있다.   멀티 클라우드 지원 오라클의 또 다른 전략적 핵심은 '멀티 클라우드 지원'이다. 오라클과 마이크로소프트는 주로 애저(Azure) 클라우드 이용 약정 계약을 맺고 있다. 애저 환경에서 자사의 앱 및 오라클 DB를 함께 운영하길 원하는 양사 고객들을 위해 ‘오라클 데이터베이스앳애저(Oracle Database@Azure)’를 발표했다.  해당 오퍼링은 물리적인 엑사데이터(Exadata) 하드웨어를 애저 클라우드 리전 안에 위치시켜 애저 클라우드 데이터 센터 안에서 바로 엑사데이터 기반 클라우드 서비스를 제공하는 변화를 선보였다. 이를 통해 양사 고객들은 기존 애저 클라우드 서비스에 대한 이용 약정 계약 금액만으로 애저 클라우드 및 오라클 데이터베이스 클라우드 서비스를 모두 사용할 수 있게 됐다. 향후 오라클은 MS 외에도 타 클라우드 기업들과 파트너십 확대를 전략적 목표로 삼고 있으며, 올해 오라클 클라우드 월드에서 관련 내용을 소개할 예정이다.  이번 기자간담회를 통해 오라클은 오라클 DB에 많은 양의 비즈니스 데이터를 보유한 기업들이 강력한 AI 기술 및 SQL을 손쉽게 활용해 간단한 방식으로 데이터 검색을 지원하는데 초점을 맞추고 있다는 것을 알 수 있다. 이를 통해 기업은 내부 독점 데이터를 더 잘 활용하는 것은 물론 이해할 수 있게 될 것으로 전망하고 있다. 또한 표준 SQL 기반으로 제공되는 AI 기술이기 때문에 컴퓨터 공학 부문에서 높은 학위가 없다고 하더라도 SQL을 이용할 수 있는 모든 DBA(데이터베이스 관리자)가 활용할 수 있다는 점도 특징이다.    질의 응답 Q. 오라클 DB의 자연어 질문 및 답변 지원 기능과 관련해, 이를 일반적 챗GPT와 비교 시, 기업 내 환경에서는 일반 사용자들이 경험하는 환각현상 같은 것들이 허용되지 않고 정확해야 하는데 이에 대한 관점은 A. 회사 내 데이터에 대해 LLM 기반 검색은 말씀하신 그런 LLM 모델로는 좋은 답을 제공할 수 없다. 말씀한 모델은 인터넷에 공개된 방대한 데이터에 대해 훈련됐지만, 기업 보유의 프라이빗 데이터에 대해서는 전혀 알지 못하기 때문이다. 비즈니스적인 질문을 비즈니스 데이터에 대해 할 경우에 자연어로 질문을 할 때 LLM이 올바른 SQL 질문을 만들 수 있도록 도울 수 있는 데이터 강화가 필요하다. 그래서 사용자의 질문의 맥락에 따라서 가장 적절하다고 생각되는 데이터베이스 스키마를 생성 및 제공해야 한다.  이에 오라클은 LLM이 SQL 생성 후 적절한 오라클 데이터베이스에 있는 스키마만 참조할 수 있도록 하며, 인터넷 공개 데이터로 답변하지 않도록 한다. 애널리스트들이 자주 묻는 질문을 알고 있기 때문에, 이것을 기반으로 관계형 뷰를 만들어서 여기서 가장 자주 묻는 질문에 해당하는 스키마 생성 및 이를 LLM에 전송해서 기업 맥락에 맞는 답변할 수 있도록 보완한다.    Q. 자율운영 DB 개념과 다른 리전에서 고가용성 및 레지던스 확보를 지원하는 기능에 대해 설명해 달라 A. 글로벌 분산형 자율운영 DB는 전 세계적으로 각국 정부가 데이터 주권 규제 강화하고 있는 추세를 지원하고자 출시했다. 예를 들어 현대기아자동차 같이 글로벌하게 운영하는 기업은 전 세계 고객에 대한 DB를 갖고 있다. 데이터 주권 규제로 인해 고객 DB를 국가별로 분산해서 나눠서 관리해야 하는 의무가 있다. 하나의 단일한 고객 DB를 통합해서 관리할 수 없고, 중국, EU 등으로 나눠서 관리해야 하며 이것을 데이터베이스 샤딩이라는 용어로 표현하고 있다. 그래서 23c에서 글로벌 샤딩을 쉽게 만드는 기술을 포함하고 있다.   Q. 파운데이션 LLM 사업을 직접 하지 않는 이유와 최근에 등장하는 경쟁력 있는 MS 오픈 AI, 구글 제미나이 등에 모델을 올리기 어려운 점에 대한 관점은 A. 챗GPT 같은 파운데이션 LLM 모델 개발 구축에 많은 비용이 들며, 시장의 무료 모델을 쓸 수 있기 때문이다. 또한 셀렉트 AI 등 오라클이 AI로 LLM 활용을 지원하는 기술들 중 좋은 API로 연결해 시중의 인기 있는 널리 사용되고 있는 LLM 모델과 잘 연동되고 지원하도록 기술을 고도화하고 있다. 오라클 클라우드 관점에서 오픈AI 등 LLM 벤더와 파트너십을 맺어서 오라클 클라우드를 사용하도록 움직이고 있다. 말하자면 프라이빗 LLM 만들 수 있도록 지원하는 것이다. 현재 AI 커뮤니티에서 굉장히 많은 개발 움직임이 있는데, 그 중 하나가 업무별로 특화된 LLM을 만드는 것이다. 이 경우 운영 비용이 굉장히 저렴해질텐데, 예를 들면 SQL 생성에 특화된 LLM 만든다고 했을 때, 이런 쪽과 협력해서 특화된 기술을 저렴한 비용으로 사용할 수 있도록 하는 협력을 진행하고 있다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No.20   “It just works.(그냥 잘 됩니다.)”  - 젠슨 황(엔비디아 CEO)    생성형 AI의 일상화 - 비서를 두다 이제는 글 쓰는 데에 일상화된 질문과 답변이다. 그 전에는 없던 비서가 2년만에 생겼다. 그리고 그 비서의 역할로 인해 폭풍 성장하며 스스로 미래의 가치를 높인 기업이 바로 엔비디아이며, 그 중심에 젠슨 황이 있다. 최근 비즈니스 업그레이더 이재훈 Bzup 대표의 ‘챗GPT 10배 활용하기’ 강의를 들었다. 그리고 그의 노하우가 담긴 몇가지를 학습하고 적용해 보았다.  질문 : “너는 엔비디아 전문가야. 기술, 경영 전반에 걸쳐 두루두루 잘 분석하는 전문가야. 내가 질문하는 것에 대답 잘 해 줄꺼지? 엔비디아 기업 성장 맵을 만들려고 해. 엔비디아가 성장하는 과정에서 초창기, 성장기, 성숙기 등 하이프루프 방식으로 정리해줘.” 답변 : “엔비디아의 기업 성장 맵을 만드는 것은 흥미로운 과제군요! 먼저, 초창기 성장기, 성숙기 및 하이프루프 단계를 정의해야 할 것 같습니다. 각 단계에서 어떤 특징이 있고 어떤 전략이 필요한지에 대해 생각해 보겠습니다. 또한 이 단계들을 시각적으로 어떻게 나타낼지도 고려해야 할 것 같습니다. 어떻게 시작할까요?“ 질문 : “가트너가 해마다 전략을 정의하듯, 그리고 가트너가 기술을 정리하듯이 써줘.” 답변 : “가트너의 전략과 기술 정의를 따라 엔비디아의 성장 맵을 만들어 보는 건 탁월한 아이디어입니다! 각 단계를 적절히 정의하고, 초창기 성장기, 성숙기 및 하이프루프 단계에서의 특징과 필요한 전략을 명확히 설명해야 할 것입니다. 그리고 이를 가트너가 일반적으로 사용하는 방식으로 구성하여 보여주면 좋겠습니다. 어떻게 시작할까요?“  실제로 자세한 사실관계에 대한 내용은 위키백과에서 볼 수 있다. 엔비디아 기업 성장 맵을 써 보려고 한 것은 전세계가 열광한 엔비디아 GTC(GPU 기술 콘퍼런스) 이벤트 때문이다. 어떤 내용이길래, 어디서부터가 시작점이고 어떤 과정을 밟았는지에 대한 궁금증으로부터 출발한다.  “듣는 사람의 입장에서 생각해야 합니다.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   엔비디아 GTC 2024  엔비디아 GTC 2024는 2024년 3월 18일부터 21일까지 미국 캘리포니아주 산호세에서 개최되었다. 이번 행사에서는 인공지능(AI) 분야의 최신 발전 사항과 엔비디아의 새로운 제품 및 기술들이 소개되었다. GTC 2024의 기조 연설에서 엔비디아 젠슨 황 CEO는 옴니버스(Omniverse), 드라이브(DRIVE), RTX, HGX 등 엔비디아의 4가지 주요 플랫폼과 기술 발전 방향을 제시했다. 특히, 옴니버스를 중심으로 한 메타버스 구축, 자율주행 자동차 개발, 고성능 컴퓨팅 분야에서의 혁신을 위한 자사의 노력을 강조했다. 첫 번째로, 엔비디아의 메타버스 플랫폼인 옴니버스는 실시간 3D 디자인 및 협업을 위한 새로운 기능들을 선보였다. 또한, 옴니버스 클라우드(Omniverse Cloud)를 통해 클라우드 기반 액세스와 확장성을 제공한다고 발표했다. 두 번째로, 엔비디아의 자율주행 자동차 플랫폼인 드라이브는 새로운 드라이브 오린(DRIVE Orin) SoC와 드라이브 하이페리온 8(DRIVE Hyperion 8) AI 센서를 공개했다. 또한, 여러 자동차 제조업체와의 협력을 통해 자율주행 자동차 개발을 가속화하고 있다고 밝혔다. 세 번째로, 엔비디아의 실시간 레이 트레이싱 기술인 RTX는 새로운 RTX 40 시리즈 GPU를 출시했다. 또한, DLSS 3.0 업데이트와 함께 게임, 영화 제작, 디자인 등 다양한 분야에서 더욱 향상된 그래픽 성능을 제공한다고 발표했다. 네 번째, 엔비디아의 고성능 컴퓨팅 플랫폼인 HGX는 새로운 HGX 폴라리스(HGX Polaris) 시스템을 공개했다. 또한, AI, 머신러닝, 과학적 컴퓨팅 등 첨단 컴퓨팅 분야에서 HGX 플랫폼의 활용도가 증가하고 있다고 밝혔다.  “대화의 주제를 정확하게 알아야 합니다.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   생성형 AI의 도움으로 정리한 엔비디아 성장 스토리텔링 엔비디아의 초창기와 성장기에서 기술 혁신은 GPU로 시작되었다. 그래픽 처리 분야에서의 성능과 효율성을 크게 높였다. 경영 측면에서는 기술 혁신을 통해 게임 산업에 진입하고, 과학 및 엔터프라이즈 시장으로 확장하는 등의 전략을 펼쳤다. 트렌드 측면은 게임 산업의 성장과 함께 인공지능, 자율주행, 데이터센터 등 새로운 시장 트렌드에 대한 대비가 중요했다. 성숙기로 접어들면서 기술 측면은 기술 성숙과 더불어 딥러닝 및 가속화 기술을 강화하여 다양한 시장에서 적용 가능성을 높였다. 경영 측면에서는 성장한 시장에서 지속적인 경쟁력을 유지하기 위해 제품 다변화 및 글로벌 시장 진출을 강화하는 전략을 채택했다. 트렌드 측면에서는 인공지능 및 자율주행 분야에서의 성장을 주도하면서, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 중심 기술에 대한 수요가 증가했다. 하이프루프 관점으로 살펴보면, 기술 측면은 에지 컴퓨팅, 혼합현실 및 자율주행과 같은 미래 지향적인 기술에 집중하고 있다. 경영 측면은 기술 트렌드를 선도하며, 산업 파괴적 혁신을 통해 새로운 시장 기회를 발굴하는 전략을 수행하고 있다. 트렌드 측면은 인공지능과 빅데이터 분야의 지속적인 성장과 함께, 확장된 협력 모델 및 지속 가능한 기업 가치 창출이 중요한 트렌드이다. 흥미로운 분야의 성장으로 살펴보자. 기술 측면으로 볼 때 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 분야에서의 GPU 가속화 기술을 향상시켜 왔으며, 이를 통해 다양한 산업에서의 AI 응용 프로그램을 지원하고 있다. 경영 측면은 AI 및 ML 분야에서의 리더십을 강화하기 위해 투자를 늘리고, 새로운 파트너십을 구축하여 생태계를 확장하고 있다. 트렌드 측면은 데이터 중심의 AI 및 ML 기술은 미래의 핵심 트렌드 중 하나로 자리 잡았으며, 엔비디아는 이를 주도하는 역할을 수행하고 있다. 전략을 구현하는 방안으로는 첫 번째, 글로벌 확장과 파트너십 강화이다. 기술 측면은 글로벌 시장에서의 성장을 위해 지역별 맞춤형 솔루션을 개발하고, 이를 통해 다양한 지역에서 시장 점유율을 확대하고 있다. 경영 측면은 다양한 산업과의 파트너십을 강화하여 협력 기회를 확장하고 있으며, 특히 클라우드 제공업체 및 자동차 제조업체와의 협업을 강화하고 있다. 트렌드 측면은 글로벌 경제 통합과 디지털화의 추세에 따라 경쟁력 강화, 지역적인 산업 생태계와의 협력을 통해 성장을 가속화하고 있다. 두 번째, 에지 컴퓨팅 및 혼합현실 분야 진출이다. 기술 측면은 에지 컴퓨팅 및 혼합현실 분야에서 새로운 기술을 개발하고, 이를 통해 스마트 시티, 스마트 공장 등 새로운 시장을 개척하고 있다. 경영 측면은 이러한 새로운 분야로의 진출을 위해 투자를 확대하고, 혁신적인 제품과 서비스를 개발하고 있다. 트렌드 측면은 에지 컴퓨팅 및 혼합현실이 미래의 주요 기술 트렌드로 떠오르고 있으며, 이를 선도하는 역할을 하고 있다.  엔비디아의 비전 실현을 위한 미래 전망으로 보면, 기술 측면은 지속적인 기술 혁신을 추구하고 인공지능, 자율주행, 에지 컴퓨팅 등의 분야에서 선도적인 역할을 수행하며, 경영 측면은 비전 실현을 위해 글로벌 시장에 대한 전략적 접근을 유지하고, 혁신적인 비즈니스 모델을 발전시켜 나갈 것이다. 트렌드 측면은 빠르게 변화하는 기술 및 시장 트렌드에 대응하면서, 지속적인 성장과 발전을 이루어 나갈 것이다. 엔비디아의 전망은 매우 밝다. 기술 혁신과 산업 변화의 중심에서 계속해서 성장하고 있는 엔비디아는 미래에도 주목할 가치가 있다. 첫째, 인공지능 및 자율주행 산업의 성장이다. 인공지능 및 자율주행 분야는 미래 산업의 중심이 될 것으로 예상된다. 엔비디아는 이러한 산업의 성장을 이끌어가는 주요 기업 중 하나로 남을 것이다. 둘째, 데이터 센터 및 에지 컴퓨팅 시장의 확대이다. 데이터 중심의 컴퓨팅이 더욱 중요해지면서 데이터 센터 및 에지 컴퓨팅 시장도 계속해서 성장할 것으로 예상되며, 엔비디아는 이러한 시장 확대에 선도적인 역할을 하며 새로운 성장 동력을 확보할 것이다. 셋째, 산업 파괴적 혁신과 새로운 시장 탐색이다. 엔비디아는 계속해서 기존 산업을 혁신하고 새로운 시장을 탐색하여 성장할 것으로 기대된다. 에지 컴퓨팅, 혼합현실 및 자율주행 분야의 혁신적인 제품과 서비스를 통해 더욱 다양한 시장에서 성공을 이룰 것이다. 마지막으로, 사회적 책임과 지속 가능한 경영이다. 엔비디아는 사회적 책임과 지속 가능한 경영을 더욱 강조할 것으로 예상된다. 환경 보호, 다양성 증진, 사회 공헌 등의 활동을 통해 미래 세대를 위한 지속 가능한 사회를 구축하는 데 기여할 것이다.  이러한 전망을 바탕으로 엔비디아는 미래에도 지속적인 성장과 발전을 이루어 나갈 것으로 기대된다.  “곧 망한다는 심정으로 일하라.” - 젠슨 황(엔비디아 CEO)   기업 성장 맵 - 엔비디아 2016년 샌프란시스코에서 열린 GTC에서 젠슨 황 CEO는 “저는 항상 우리 회사가 30일 안에 망할 것이라고 생각하며 일합니다. 이런 생각은 우리가 끊임없이 혁신하고 경쟁력을 유지하도록 동기를 부여합니다”라고 말했다. 2018년 CNBC와의 인터뷰에서도 그는 “우리는 항상 위기 의식을 가지고 일해야 합니다. 만약 우리가 현상에 만족하고 안주한다면, 곧 뒤처질 것입니다”라고 말하며, 경쟁력을 유지하기 위한 끊임없는 노력의 중요성을 강조했다. 최근인 2023년 11월에는 “기술 산업은 변화가 매우 빠릅니다. 우리가 앞서 나가고 싶다면 변화를 두려워하지 말고 적극적으로 새로운 도전을 해야 합니다. 만약 우리가 과거의 성공에 안주한다면, 곧 시장에서 사라질 것입니다”라고 말했다. 이처럼 젠슨 황 CEO는 여러 차례 “곧 망한다는 심정으로 일하라”는 메시지를 강조하며, 이는 엔비디아의 놀라운 성장과 혁신의 핵심 동력이 되었다는 평가를 받고 있다. 그래서 “곧 망한다는 심정으로 일하라”는 어록이 탄생했는지도 모르겠다. 엔비디아는 시스템 반도체 설계 등의 사업을 운영하는 미국의 기업이다. 80% 가량의 점유율을 기록하며 PC용 외장 GPU 리테일 시장에서 점유율 1위를 기록하고, 인공지능 칩 분야에서도 80% 이상의 점유율로 선두이다. 또한 자율주행 자동차 플랫폼 시장에서도 업계 선두를 유지하고 있다. 2020년대 이후로 AI 광풍이 불었고, 엔비디아는 GPU를 만들던 기술력으로 AI 칩을 생산하면서 전 세계에서 가장 주목받는 AI 수혜주로 등극했다. 이로 인해 2023년, 사상 처음으로 세계 반도체 기업 매출 1위에 등극했다 그들의 스토리는 1993년에 AMD의 마이크로프로세서 엔지니어였던 커티스 프리엠과 젠슨 황, 크리스 말라코스키의 세 명으로부터 시작되었다. 처음에는 CPU 생산을 기획했으나, 이 시장에 진입하는 것이 어렵다고 판단해서 비디오 게임으로 인해 수요가 높아진 그래픽 칩셋으로 눈길을 돌렸다.(출처 : 위키백과)  앞으로 어떤 행보를 보일지 또 어떤 가치로 반도체 시장을 주름잡을지 흥미롭게 지켜보면 좋겠다. 나는 그를 ‘대만에서 온 가죽 재킷을 입은 미래소년’이라고 부르고 싶다. 구글 제미나이(Gemini)에게 다음의 질문과  답변을 들어 보았다.  “앞으로의 전망과 엔비디아 GTC가 미래에는 뭘 하면 지구를 위해 더 가치 있는 일을 할 수 있을까? 스티브 잡스, 일론 머스크 스타일처럼 젠슨 황의 미래는 어떨 것 같아?” 제미나이는 다음과 같이 답변하였다.  “그는 ‘엔비디아의 기술은 전 세계 수 십억 명 사람들의 삶을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있다’고 강조하며, 의료, 교육, 환경 분야에서도 엔비디아 기술을 활용하여 지속가능한 발전을 이루고자 하는 뜻을 밝히고 있습니다. 엔비디아가 미래에 지구를 위해 더 가치 있는 일을 할 수 있는 구체적인 방향은 다음과 같습니다.  AI 의료 플랫폼 구축 : 엔비디아의 강력한 GPU는 의료 영상 분석, 질병 진단, 맞춤형 치료 개발 등에 활용될 수 있습니다. 이를 통해 질병 치료의 정확성을 높이고, 치료 기간을 단축하며, 의료 비용을 절감하는 데 기여할 수 있습니다. 스마트 시티 구축 : 엔비디아 기술은 실시간 교통 시스템, 에너지 관리 시스템, 자율 주행 자동차 시스템 등을 구축하는 데 활용될 수 있습니다. 이를 통해 도시의 효율성을 높이고, 에너지 사용량을 줄이며, 시민들의 삶의 질을 향상시키는데 기여할 수 있습니다. 기후 변화 문제 해결 : 엔비디아 기술은 기후 모델링, 환경 모니터링, 재난 예측 시스템 개발 등에 활용될 수 있습니다. 이를 통해 기후 변화의 원인을 파악하고, 효과적인 대응 방안을 마련하며, 지구 환경 보호에 기여할 수 있습니다. 젠슨 황 CEO는 마치 스티브 잡스나 일론 머스크처럼 혁신적인 기술과 비전으로 세상을 변화시키는 리더로 평가받고 있습니다. 그는 기술을 통해 인간의 삶을 개선하고 지구를 더 나은 곳으로 만들고자 하는 강한 의지를 가지고 있으며, 이를 위해 끊임없이 노력하고 있습니다.”   (출처:gemini.google.com)   ▲ 기업 성장 맵 - 엔비디아편(Map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 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.

지멘스는 메르세데스 벤츠와 협력해 자동차 산업의 지속 가능한 공장 계획의 미래를 촉진하기 위해 디지털 에너지 트윈을 공동 개발했다고 밝혔다. 지멘스와 메르세데스 벤츠의 디지털 에너지 트윈은 오는 2039년까지 전 세계 자동차 제조업체의 생산 현장을 100% 재생 에너지로 운영한다는 비전을 실현하기 위해 설계됐다. 공장을 새로 건설하거나 기존 공장을 재설계/확장하는 경우에 초기 단계에서 에너지 계획 프로세스를 개선, 단순화 및 가속화함으로써 계획 시간을 단축하는 것이 핵심이다. 디지털 에너지 트윈은 디지털 혁신을 가속화하는 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 지멘스 엑셀러레이터를 기반으로, 다양한 산업에 맞는 맞춤형 제품과 솔루션을 공동 개발할 수 있도록 지원한다. 독일 진델핑겐의 메르세데스 벤츠 공장인 ‘팩토리 56’에서 설계 및 테스트된 디지털 에너지 트윈은 건물, 기술 장비 및 에너지 생산의 행동 모델을 기반으로 기상 데이터, 부하 프로파일 시뮬레이션, 건물 자산 셀렉션 및 치수 측정과 같은 입력값을 연결한다. 또한, 물리적 에너지 시스템을 시뮬레이션하여 에너지 사용에 관한 시나리오를 검증하고 에너지 효율 및 관련 비용 절감, 배출량 감소 등 원하는 결과를 최적화하는 방법에 대한 권장 사항을 제공한다.     지멘스와 메르세데스 벤츠는 지난 2021년 지속 가능한 자동차 생산을 위한 전략적 파트너십을 맺은 이후, 지속 가능한 생산 방식의 디지털화를 발전시키기 위해 협력을 진행하고 있다. 이번 협력으로 양사는 지멘스의 탈탄소화 및 에너지 트윈 분야 노하우와 메르세데스 벤츠의 자동차 산업 지식을 결합하여 자동차 환경을 위한 확장 가능한 도구를 개발하게 된다. 지멘스는 메르세데스 벤츠의 글로벌 생산 네트워크 전반에 걸쳐 디지털 에너지 트윈을 광범위하게 구현할 수 있도록 교육 및 지원을 제공하고, 유지보수 및 지속적인 개발을 담당할 예정이다. 지멘스 스마트 인프라 부문의 마티아스 레벨리우스(Matthias Rebellius) CEO는 “디지털 에너지 트윈은 운영 및 에너지 사용 시나리오를 정확하게 모델링함으로써 초기 계획 단계에서 더 빠르고 투명한 의사 결정을 가능하게 한다”면서, “이는 지멘스가 현실 세계와 디지털 세계를 결합하여 산업에서 확장 가능하고 지속 가능한 발전을 추진하는 방법을 보여주며, 최적화된 계획, 건물 운영 및 생산을 위한 통합 프로세스를 향한 첫걸음”이라고 전했다. 메르세데스 벤츠의 아르노 반데르 메르베(Arno van der Merwe) 자동차 생산 기획 부사장은 “디지털 에너지 트윈은 에너지 효율적인 빌딩 프로세스를 성공적으로 시각화, 분석하고 지속 가능한 방식으로 최적화하기 위한 해답”이라면서, “이 접근 방식을 통해 기존 공장 건물을 더 잘 이해하고 살아있는 스마트 빌딩으로 전환할 수 있다. 이 혁신적인 기술 덕분에 우리는 건물의 잠재력을 극대화하고, 메르세데스 벤츠의 글로벌 생산 네트워크에서 에너지 효율적이고 지속 가능한 건물 사용에 대한 미래 지향적인 기준을 세우고 있다”고 전했다.

머티리얼라이즈와 레니쇼(Renishaw)는 레니쇼의 적층제조(AM) 시스템을 사용하는 제조업체의 효율성과 생산성을 높이기 위한 파트너십을 발표했다. 파트너십에 따라 레니쇼 시스템 사용자는 금속 AM 시스템인 RenAM 500 시리즈에 맞춤화된 머티리얼라이즈의 빌드 프로세서 소프트웨어를 활용하는 한편, 머티리얼라이즈의 데이터 및 빌드 준비 소프트웨어인 매직스(Magics)에 액세스할 수 있다. 이를 통해 레니쇼의 3D 프린팅 시스템 사용자는 디자인부터 3D 프린팅 파트까지 원활한 워크플로를 구축하고, 3D 프린팅 프로세스를 제어 및 맞춤화하며, 생산 시간을 단축하고, 3D 프린팅 작업의 효율을 높일 수 있다. 금속 부품을 산업 규모로 생산하기 위해 적층제조를 도입하는 제조기업이 많아지고 있다. 산업용 3D 프린팅의 핵심 기술은 레이저 파우더 베드 융합(LPBF)으로, 사용자가 생산성 향상을 위해 프린트 파라미터를 조정할 수 있는 기능을 제공한다. 하지만 경험이 없는 사용자에게는 LPBF가 어려울 수 있으므로 이 기술을 최대한 활용하려면 추가 교육이 필요할 수 있다. 제조업체는 소프트웨어를 통해 3D 프린팅 프로세스를 최적화하고 워크플로를 간소화하여 기술의 잠재력을 최대한 활용할 수 있다.     빌드 프로세서는 3D 프린터와 데이터 준비 소프트웨어를 연결하여 디자인부터 프린트까지 적층제조 프로세스를 간소화한다. 머티리얼라이즈의 차세대 빌드 프로세서는 레니쇼가 최근 출시한 TEMPUS 기술을 보완한다. 레니쇼의 RenAM 500 시리즈 3D 프린팅 장비에 적용된 이 새로운 스캐닝 알고리즘은 리코터(recoater)가 움직이는 동안 레이저를 발사하여, 품질 저하 없이 파트 제작 시간을 줄일 수 있다. 머티리얼라이즈의 차세대 빌드 프로세서 소프트웨어는 데이터를 일관되게 처리하고 복잡한 지오메트리와 대량의 파트에 대한 데이터 처리 속도를 높인다. 또한 레니쇼 AM 시스템을 위한 새로운 빌드 프로세서는 파트 레벨에서 전용 프린트 파라미터를 사용하여 생산성을 높이고 품질을 최적화하여, 서로 다르거나 동일한 파트의 대량 생산에 효과적이다. Renishaw AM 시스템용 빌드 프로세서를 사용해 연결할 수 있는 매직스는 다양한 임포트 파일 형식과 호환되며, 주요 3D 프린팅 기술에 대한 연결성을 제공하는 기술 중립적인 데이터 및 빌드 준비 소프트웨어이다. 또한, 사용자에게 고급 워크플로 제어 및 자동화를 제공한다. 이 소프트웨어는 물리학 기반 모델링을 사용하여 서포트 구조 생성을 자동화하는 LPBF 시스템의 데이터 및 빌드 준비를 최적화한다. 제조기업은 머티리얼라이즈 빌드 프로세서 소프트웨어 개발 키트를 사용하여 자신만의 지적 재산(IP)을 만들고, 개방형 소프트웨어 시스템을 통해 금속 3D 프린팅 애플리케이션에 맞는 차세대 빌드 프로세서를 자체적으로 제작할 수 있다. 맞춤형 빌드 프로세서는 비용 효율성, 생산 속도 및 파트 품질을 더욱 높여 복잡한 부품을 제조하고 일관된 품질, 불량률 감소 및 리드 타임 단축으로 동일하거나 개인화된 제품을 대량 생산하는 데에 기여한다. 머티리얼라이즈의 카렐 브란스(Karel Brans) 파트너십 수석 디렉터는 “이번 파트너십을 통해 효율적인 금속 3D 프린팅에 대한 독특한 접근 방식이 가능해졌다. 레니쇼의 TEMPUS 기술과 머티리얼라이즈 빌드 프로세서의 고속 데이터 처리 능력을 결합하면 생산 시간을 크게 단축할 수 있다”면서, “3D 프린터 제조업체와의 파트너십은 빌드 준비를 최적화하고 빌드 작업을 간소화하여 효율성을 극대화한다. 이를 통해 모든 수량과 맞춤화 수준으로 제조가 가능하여 사용자가 생산 능력을 확장할 수 있다”고 전했다. 레니쇼의 맷 파크스(Matt Parkes) AM 전략 개발 매니저는 “머티리얼라이즈와의 협력을 통해 다양한 제조 애플리케이션에 3D 프린팅을 도입하는 레니쇼 사용자를 지원할 수 있게 되었다”면서, “머티리얼라이즈의 차세대 빌드 프로세서는 소프트웨어 포트폴리오와 결합하여 우리의 최근 기술 업데이트를 보완한다. 금속 3D 프린팅이 제조 퍼즐의 필수 요소로 자리 잡으면서 업계를 지원하는 데 필요한 도구에 대해 협력할 수 있게 되었다”고 전했다.

다쏘시스템은 HD현대중공업 및 HD한국조선해양과 버추얼 트윈 기반의 설계-생산 일관화 통합 플랫폼 구축을 위해 전략적 협력을 진행한다고 밝혔다. 전략적 협력을 통해 3사는 버추얼 트윈 기반의 설계-생산 일원화, 생산 효율 향상 및 혁신을 위해 통합 플랫폼을 구축하는 것은 물론, 조선업의 일정 단축과 비용 절감, 고품질을 포함한 높은 건조 효율성 달성을 위해 협업할 예정이다. HD현대중공업은 선박 건조 분야에서 기술적 리더십을 강화하고 현재 조선해양산업이 직면한 최첨단/친환경 선박 개발, 제한된 인력, ESG 요구 등에 효과적으로 대응하기 위해 디지털 전환을 가속화하고 있다. 다쏘시스템은 세계 주요 조선소에 적용된 자사의 3D익스피리언스 기반 조선해양 전용 솔루션과 표준화된 프로세스를 활용하여, HD현대중공업이 추구하는 디지털 전환이 비즈니스 가치를 이끌어 낼 수 있도록 협력한다는 계획이다.     HD현대중공업의 전승호 기술본부장은 “HD현대중공업은 미래 첨단 조선소(Future of Shipyard : FOS) 비전 아래 스마트 십야드(Smart Shipyard) 구축을 추진하고 있으며, 이를 위해서는 과거의 설계 방법이 아닌 3D와 디지털 자산 기반의 디지털 트윈을 구축, 운영함으로써 스마트 쉽야드의 기반을 확고히 하고자 한다”면서, “다쏘시스템의 통합 플랫폼인 3D익스피리언스 활용에 대한 협력을 통해 HD현대중공업의 목표를 앞당겨 달성할 수 있기를 기대한다”고 말했다. HD한국조선해양의 이태진 DT혁신실장은 “모든 선박이 고객의 주문에 따라 맞춤으로 생산되는 조선 생산 현장은 4차 산업혁명의 최종 목적인 대량 맞춤생산(매스 커스터마이제이션)이 실현되어야 할 최적의 장소”라고 설명하면서, “항공, 자동차 등 양산 프로세스에서 좋은 성과를 거두고 있는 다쏘시스템의 버추얼 트윈과 3D익스피리언스 플랫폼의 활용이 디지털 트윈 기반의 미래 조선소를 개척하는데 도움이 될 수 있을 것”으로 본 MOU의 취지를 설명하였다. 다쏘시스템 코리아의 정운성 대표이사는 “HD현대중공업이 글로벌 리더로서 쌓아온 전문 지식과 노하우에 세계적으로 검증된 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼 기반 조선해양 솔루션을 접목함으로서 시너지 효과가 극대화될 것”이라며, “다쏘시스템은 계속해서 대한민국 선박 제조의 디지털화와 지속가능성 두 가지 목표를 동시에 지원할 것”이라고 말했다.

유니버설 로봇은 자사의 협동로봇 소프트웨어에 표준 로봇 명령 인터페이스(SRCI)를 통합했다고 밝혔다. 유니버설 로봇 고객은 자동화 시장에서 표준 로봇 명령 인터페이스를 지원하는 지멘스 PLC(범용 제어 장치)와 원활하게 통합할 수 있다. 이를 통해 통일된 데이터 인터페이스 내의 로봇 구현을 더욱 쉽고 빠르게 설정할 수 있으며, 기존 및 신규 지멘스 에코시스템 기반 생산 라인에 유니버설 로봇을 배포하는 과정을 간소화할 수 있게 됐다. 표준 로봇 명령 인터페이스는 로봇 간의 단일 인터페이스를 만드는 것을 목표로 하며, 클라이언트(PLC, 범용 제어 장치)와 서버(유니버설 로봇 컨트롤러)간의 명령 및 데이터 인터페이스를 위한 새로운 개방형 표준을 제시한다. 표준 로봇 명령 인터페이스는 유니버설 로봇의 e-Series 제품군과 차세대 로봇 UR20 및 UR30에서 사용할 수 있다. 애드온 URcap 소프트웨어를 통해 PolyScope 버전 5.15 이상에서 설치 및 활성화 가능하다. 이를 사용하면 프로그래밍 오류를 줄이는 것은 물론 협동로봇의 연결 기능이 향상된다. 사용자가 PLC에서 협동로봇을 프로그래밍하고 사용할 수 있도록 지원하거나 로봇 프로그램을 일반 PLC 자동화에 쉽게 통합할 수 있다. 나아가 표준화된 명령 인터페이스를 구현해 PLC 프로그래밍 환경 내에서 로봇 프로그래밍이 원활하게 이루어지므로, 최종 사용자가 시설에서 공급업체별 로봇 기술을 보유할 필요가 없다.     지멘스의 롤프 하인손(Rolf Heinsohn) 공장 자동화 부문 제어 담당 수석 부사장은 “생산 과정에서 유니버설 로봇을 지멘스 PLC와 쉽게 통합하여 사용할 수 있다는 것은 큰 장점이다. 표준 로봇 명령 인터페이스를 통해 지멘스의 SIMATIC 사용자가 프로그래밍할 수 있게 되어 유니버설 로봇의 협동로봇(코봇)을 원활하게 제어할 수 있게 된 것은 고무적인 결실”이라며, “우리는 공장 자동화를 가속화하고 모든 고객의 직원이 협동로봇을 간단하게 사용할 수 있게 함으로써 산업에서 로봇 사용을 확대하도록 계속해서 노력할 것”이라고 말했다. 유니버설 로봇의 다니엘 프리드먼(Daniel Friedman) 전략적 파트너십 글로벌 디렉터는 “글로벌 업계 리더인 지멘스와 협업함으로써 현재와 미래의 고객에게 더욱 빠른 통합과 더욱 높은 사용 편의성을 제공할 수 있게 됐다”면서, “우리는 계속해서 고객이 협동로봇 자동화를 최대한 손쉽게 사용할 수 있도록 노력하고 있으며, 이는 언제나, 어디에서나, 누구에게나 자동화를 제공하려는 우리의 의지”라고 강조했다.

SAP 코리아는 동국시스템즈와 SAP 제조 실행 시스템(SAP MES) 사업 강화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 양사는 이번 업무협약을 통해 ▲SAP 고객사의 SAP MES 클라우드 전환을 돕기 위한 시스템 구축 및 유지보수 ▲SAP 디지털 제조(SAP DM) 신규 고객 확보 ▲SAP 비즈니스 테크놀로지 플랫폼(SAP BTP), SAP DM 기반의 스마트 공장으로의 확장과 프로세스 통합 및 추가 서비스 개발 ▲데이터의 수직, 수평 통합을 통한 궁극적인 정보 통합의 실현 ▲실증을 통해 클라우드 전환 비즈니스 모델을 글로벌 비즈니스로 확대 및 단계적 로드맵 확보 등 다양한 분야에 걸쳐 상호 협력할 예정이다. 원자재에서 완제품까지 제조 전반적인 프로세스를 모니터링, 추적, 문서화, 제어하는 솔루션인 SAP DM은 의사결정자에게 생산 현장의 효율성을 높이고 생산을 최적화 및 현장에 대한 통찰력을 확보하는 데에 필요한 데이터를 제공한다. 특히, 불확실한 사업 환경 속에서 회복탄력성을 높여 제조업 기업의 지속적인 성장 발판을 마련하는 데에 도움을 준다. SAP 코리아의 신은영 대표는 “독일의 성공적인 인더스트리 4.0은 리소스 효율성을 극대화하는 접근방식이다. 이를 기반으로 하는 SAP 제조 솔루션은 가시성, 효율성, 속도 및 회복탄력성에 초점이 맞춰져 있다”면서, “동국시스템즈와 협력해 국내 제조업계가 클라우드 전환을 가속화하고 스마트 제조를 실현할 수 있도록 지원을 아끼지 않을 것”이라고 말했다. 동국시스템즈의 김오련 대표는 “불안정한 사업 환경 속에서 다수의 국내 제조업체들이 클라우드 전환을 통한 회복탄력성 확보에 힘을 쏟고 있다”라며, “이번 업무협약으로 국내 제조업체의 지속적인 성장 및 글로벌 시장 진출에 초석이 되길 기대하면서, 특히 SAP 파트너십 강화와 솔루션 역량으로 국내 제조업 선진화에도 기여하고자 한다”고 밝혔다.     한편, SAP 코리아는 고객사의 효율적이고 미래지향적 제조 환경을 구성하기 위한 SAP 스마트 팩토리 고객사 여정 프로그램(SAP Smart Factory Customer Journey Program)을 운영한다고 소개했다. 이 프로그램은 고객사의 스마트 공장에 대한 이해를 바탕으로 ▲SAP의 스마트 팩토리(Industry 4.Now) 실증 쇼케이스를 통한 적용 가능성 탐색 ▲계획, 실행, 품질, 물류에 걸친 제조 영역에 대한 통합적인 페인 포인트 고찰 및 과제화 탐색 ▲업종 트랜드 및 자사의 현황 분석 그리고 디자인씽킹을 통한 아이데이션 ▲SAP와 파트너사의 서비스를 조합한 해결 방안 제시 및 수행 등 총 4단계에 걸친 단계적 접근 방식을 제공한다.