지난해 지속가능성(Sustainability) 성과 담은 첫 번째 '임팩트 보고서' 공개해 버추얼 트윈(Virtual Twin) 활용을 통한 글로벌 고객사 온실가스 감축 및 비용 절감 입증 다쏘시스템이 자사 운영 및 사용자 전반에 걸쳐 추진해 온 지속가능성(Sustainability) 성과를 정량적으로 정리한 첫 번째 '임팩트 보고서(Impact Report)'를 발간했다. 이번 보고서는 탄소발자국(Footprint)·핸드프린트(Handprint)·인적자본(Human Capital) 등 3대 핵심 축을 중심으로 한다. 다쏘시스템 가상 환경 방법론 ‘버추얼 트윈(Virtual Twin)’ 기술이 자원 절감과 기후변화 완화에 기여한 사례를 조명했다. 보고서에 따르면, 글로벌 자사 기술 사용자 집단은 버추얼 트윈을 활용해 가시적 환경·경제적 성과를 거뒀다. 소비재 패키징 분야 고객은 플라스틱 사용량을 18% 절감하고 재활용 소재 비중을 76%까지 늘렸다. 또한 한 제조 업체는 체계적인 부품 재사용으로 폐기 부품의 50%를 재활용하며 4500만 달러(635억 원)의 비용을 아꼈다. 풍력 터빈 제조 현장에서는 7995톤의 이산화탄소 배출을 저감했고, 주택 건설 프로젝
‘가상 동반자(Virtual Companion)’ 아우라(AURA)·레오(LEO)·마리(MARIE) 공식 출범 “19가지 산업 역량 기반 설계·시뮬레이션·제조 전반서 엔지니어링 혁신 지원” 다쏘시스템이 자사 핵심 비전이자 차세대 인공지능(AI) 기술 체계 ‘가상 동반자(Virtual Companions)’를 출시했다. 이는 사측의 가상 환경 방법론인 버추얼 트윈(Virtual Twin) 플랫폼 ‘3D익스피리언스(3DEXPERIENCE)’에서 활용 가능하다. 이번에 론칭한 가상 동반자는 총 19가지의 전문 역량을 갖추고 있다. 비즈니스 기획, 제품 설계, 엔지니어링, 시뮬레이션, 제조·운영 등에 이르는 과정에서 사용자의 의도를 해석하고 지능적인 의사결정을 내리도록 설계된 에이전틱 AI(Agentic AI) 기능이다. 이는 프로그램 관리, 복합 엔지니어링, 바이오사이언스 등 신뢰성이 요구되는 분야를 지원한다. 이미 지난해 공개된 아우라(AURA)와 올해 초 공식화된 레오(LEO)·마리(MARIE) 등 기능별 3종으로 구성됐다. 사측은 프로세스 맥락을 조율하는 ‘아우라’ 엔지니어링 추론을 담당하는 ‘레오’ 과학 영역을 담당하는 ‘마리’가 산업의 노하우를 담아내는
오래된 업무를 AI에 옮겼더니...통합 관리 체계로 ‘연속적 맥락’ 완성해야 한 글로벌 업체는 새로운 디지털 환경을 구축하면서 기존 워크플로를 그대로 이관하려 했다. 오랜 기간 개선을 거쳐 완성한 업무 절차인 만큼, 새로운 기술 위에서도 충분히 작동할 것이라는 판단이었다. 예상은 빗나갔다. 초기 적용부터 기존 절차와 새로운 기술 사이에서 마찰이 발생했고, 기대한 효과도 나타나지 않았다. 기능을 추가하거나 일부 설정을 조정하는 방식으로는 문제가 풀리지 않았다. 이는 기술 도입이 우선이 아니라, 과거 환경에 맞춰진 업무 순서와 협업 구조를 다시 살펴야 한다는 시사점을 도출했다. 미셸 애시(Michelle Ash) 다쏘시스템 시뮬리아(SIMULIA) 최고경영책임자(CEO)는 이 사례를 인공지능(AI) 전환 과정에서 기업이 마주하는 대표적인 착시로 제시했다. 오랜 시간 다듬은 워크플로라도 이전 도구와 조직 체계 안에서 최적화된 결과일 뿐이라는 주장. 결국 새로운 기술의 장점까지 반영한 구조는 아닐 수 있다는 진단이다. 그는 “기존 워크플로가 과거 맥락에서는 최적화됐을 수 있다”며 “더 빠르고 협업적이며 많은 정보를 제공하는 기술을 도입했다면 일하는 방식도 함께 다시
통제된 시뮬레이션 환경에서 로봇 조작 기술의 성공률은 89.4%까지 올라갔다. 그러나 여러 단계의 이동·판단·조작이 이어지는 생활형 과제에서는 최고 성능조차 약 12%에 그쳤다. 미국 스탠퍼드대학교 인간중심AI연구소(Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence)가 발간한 ‘AI 인덱스 리포트 2026(The 2026 AI Index Report)’이 포착한 피지컬 AI(Physical AI)의 현주소다. 이는 예측 가능한 조건에서는 높은 성능을 내지만, 현실의 변동성이 개입하는 순간 로봇의 완성도는 급격히 떨어진다는 것을 시사한다. 이 같은 간극은 로봇이 새로운 작업을 익히는 과정에서도 나타난다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)도 이 같은 한계를 지적했다. 로봇을 새로운 조립 작업에 맞춰 재설정·프로그래밍하는 시간이 작업자가 직접 작업하는 시간보다 10배 이상 길어질 수 있다는 분석이다. 고정밀 로봇조차 부품마다 생긴 미세한 오차나 공장 환경 변화에 자동으로 적응하지 못하는 경우가 많다는 진단이다. 피지컬 AI의 완성도를 높이는 작업은 AI 모델을 고도화하거나, 로봇 기체 성능을 끌어올리는
제조업이 새로운 전환점에 들어섰다. 생산 데이터를 수집·분석하는 디지털 전환(DX) 시대에서 새 국면으로 들어서는 분위기다. 인공지능(AI)이 현장을 이해·판단하며 실행까지 담당하는 제조 인공지능 전환(AX) 시대가 본격화되고 있다는 뜻이다. 앞으로의 AI 트렌드는 불량을 검출하거나 설비 이상을 알려주는 기존 도구에서 더욱 발전할 것으로 보인다. 소리 청취, 영상 이해, 설비 상태 예측, 최적 의사결정 제안 등을 구현하는 제조 혁신 핵심 인프라로의 진화를 앞둔 것이다. 이번 특집에서는 사운드 AI, 자율제조(Autonomous Manufacturing), 피지컬 AI(Physical AI), 로봇 애플리케이션 등 제조 AX를 구성하는 핵심 기술과 실제 산업 현장 적용 사례를 조명한다. [SPECIAL REPORT] 제조 AX, 공장이 스스로 보고 듣고 판단하기 시작했다 - 사운드 AI - 보는 AI는 끝났다…이제 공장은 ‘소리’까지 듣는다 - 제조 시스템 진화 - ‘왜 고장 났나?’를 묻지 않는 공장…이제는 AI가 직접 결정한다 - 피지컬 AI - 화면 속 픽셀 탈출하는 지능…로봇 판도 바꾸는 ‘버티컬 애플리케이션’ - 3D CAD AI - 겉모습만 베끼는
제16회 아크루티 혁신 경진대회(The 16th AAKRUTI Innovation Competition) 참가 접수 로보틱스·모빌리티 등 글로벌 4대 허들 주제로 솔루션 발굴 노린다 다쏘시스템이 미래 기술 산업을 이끌 청년 공학 혁신가를 발굴하기 위한 활동에 나선다. 전 세계 학생을 대상으로, 실제 산업 역학 과제를 해결하는 디자인 공학 챌린지 ‘제16회 아크루티 혁신 경진대회(The 16th AAKRUTI Innovation Competition)’가 열렸다. 이 대회는 이달 13일 참가 접수를 시작으로 글로벌 대장정에 돌입한다. 전 세계 37개국 1000여 개 교육기관에 소속된 7만5000명 이상의 학생을 가상 시뮬레이션 생태계로 결집할 전망이다. 로보틱스·모빌리티 인프라의 당면 과제를 해결하는 혁신 아이디어를 실증하기 위한 목적으로 마련된다. 특히 최근 급변하는 산업계 동향을 수용해 ▲로보틱스 ▲지역사회 문제 해결 ▲헬스케어 혁신 ▲모빌리티 등 4대 독보적 부문을 중심으로 진행된다. 참가 학생은 다쏘시스템의 공인 기술 라이선스를 지원받아 가상 공장 및 설계 데이터 모델을 직접 구축하게 된다. 내년 2월 미국 테네시주 중부 소재 주도 내슈빌에서 개막이 예
데이터 가공 뛰넘는 ‘전사적 재편’으로...LLM이 가져온 제조 현장의 압박 제품 개발의 주기가 단축되면서 제조 연구개발(R&D) 현장에는 더 빠른 검증, 낮은 비용, 높은 품질이라는 과제가 동시에 부여됐다. 김용현 LG전자 연구위원은 이 과정에서 디지털 전환(DX)에서 인공지능 전환(AX)로 전환되는 속도를 짚었다. 불과 몇년 전까지만 해도 데이터 가공과 머신 러닝(Machine Learning) 기반 업무 효율화가 핵심 과제였지만, 지금은 거대언어모델(LLM)을 바탕으로 한 전사적 업무 재편이 제조업의 새로운 압박으로 부상했다는 진단이다. 그는 “AX 로드맵은 도구 도입이 아니라 워크플로 재설계”라고 말했다. 그에 따르면 개발 조직의 타임라인을 압박하는 요인은 전기차 수요 변동, 중국 제조사의 짧은 개발 주기, 글로벌 경쟁사의 인공지능(AI) 네이티브 전환이다. 이 가운데 김 위원은 데이터 거버넌스, 엔드투엔드(End-to-end) 연결성, 설계 지식 데이터 지도화 구축을 주요 과제로 꼽았다. 개별 업무에 AI를 파편적으로 붙이는 방식으로는 개발 공정의 병목을 줄이기 어렵다는 판단이다. 아울러 이 같은 제조 공정 재배치와 맞물려 엔지니어링 환경의
로봇도 늘었고 인공지능(AI)도 도입됐다. 그런데 생산 방식은 왜 그대로일까. 문제는 기술이 아니라 구조다. 제조 현장의 AI는 품질 검사와 예지보전에 쓰이지만 서로 연결되지 않는다. ‘두뇌’는 있지만 ‘몸’이 움직이지 않는 상태인 것. 자동차 공정에서는 로봇이 형상을 인식해 작업을 바꾸는 수준까지 왔다. 그럼에도 많은 공장은 여전히 2주 단위 계획에 묶여 있다. 기술은 준비됐지만 구조가 가로막는 구조. 해법은 소프트웨어 정의 자동화(SDA)다. 제어를 하드웨어에서 분리해 유연성을 확보하는 방식이다. 실제로 SDA 도입 기업은 엔지니어링 시간을 30% 줄이고 효율을 20% 높였다. 데이터도 마찬가지인데, 충분히 쌓였지만 쓰이지 않는다는 점이 지적 포인트다. 이때 성과 차이는 ‘연결성(Connectivity)’에서 발생했다. 이는 앞으로의 경쟁이 플랫폼 구조에서 벌어질 것이라는 예측을 뒷받침하고 있다. 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시대의 승자는 이 같은 구조를 바꾼 기업일 것이다. [SPECIAL REPORT] SDA 시대, 공장은 “플랫폼이 된다” AI·로보틱스·SDA 결합 ‘자율제조’ 현실화…제조업 판도 바뀐다 생성형 AI vs
운영기술(OT)·정보기술(IT) 통합 지능형 제조 솔루션 보급한다 다쏘시스템 기술 비전 ‘3D유니버스(3D UNIV+RSES)’, 오므론 자동화 통합 플랫폼 ‘시스맥(Sysmac)’ 연동 다쏘시스템 가상 환경 방법론 ‘버추얼 트윈(Virtual Twin)’에 생산 인프라 구현 다쏘시스템이 글로벌 산업·공장 자동화(FA) 기술 업체 오므론이 손잡는다. 이들은 운영기술(OT)·정보기술(IT) 간 격차를 해소하고, 가상·현실 통합 기반 제조 혁신을 가속화하기 위해 뜻을 함께했다. 이번 협력은 분절된 산업 인프라·시스템을 인공지능(AI) 기반 소프트웨어 정의 제조(SDM)로 전환하기 위해 추진됐다. 양사는 다쏘시스템의 가상 환경 방법론 ‘버추얼 트윈(Virtual Twin)’과 오므론의 첨단 자동화 기술을 결합해 ‘생산 시스템의 버추얼 트윈’을 구현한다. 이를 통해 사용자는 실제 설비를 구축하기 전 가상 환경에서 다양한 검증을 수행할 수 있다. 신규 생산 라인 테스트, 로봇 동작 검증, 물류 흐름 최적화 등을 전개하며 시행착오를 최소화하게 된다. 모토히로 야마니시(Motohiro YAMANISHI) 오므론 산업 자동화 컴퍼니 대표는 “양사 협력을 통해 OT·IT 영
생성형 AI(Generative AI), 버추얼 트윈(Virtual Twin) 결합한 차세대 생산 시스템 공개 현실·가상 동기화하는 자사 차세대 비전 ‘3D유니버스(3D UNIV+RSES)’ 기반 방법론 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 설계, 공장 물류 최적화, 사이버 보안 등 가상 환경 기반 미래형 공장 모델 선봬 다쏘시스템이 이달 20일(현지시간)부터 닷새간 독일 하노버에서 열리는 ‘제79회 하노버산업박람회(Hannover Messe 2026)’에 참전한다. 이 자리에서 자사 차세대 비전 기반 미래형 산업·공장 자동화(FA) 기법을 소개한다. 하노버메세는 매년 산업 기술을 전파하는 글로벌 전시회다. 지난 1947년 처음 시작된 이래 전 세계 제조·에너지·디지털 분야 최신 기술 트렌드를 제안하며 ‘산업계 올림픽’으로 불린다. 특히 인공지능(AI), 로보틱스, 탄소 중립 생산 등 차세대 제조 혁신 기술이 총망라되는 자리다. 매년 글로벌 테크 기업이 자사 핵심 기술과 미래 비전을 공표하는 최대 격전지로 꼽힌다. 다쏘시스템은 자사 가상 환경 방법론 ‘버추얼 트윈(Virtual Twin)과 AI이 주도하는 최신 기술 접근법을 공개한다. 핵심은 현실·가
다쏘시스템 가상 환경 방법론 ‘버추얼 트윈(Virtual Twin)’ 기반 화장품 연구개발(R&D) 혁신 체계 구축 생성형 AI(Generative AI), 3차원(3D) 시뮬레이션 결합...활성 성분, 피부 간 상호작용 예측 “평균 30회에 달하는 포뮬레이션 실험 횟수를 20% 이상↓ 기대” 다쏘시스템이 프랑스 소재 화장품 업체 로쉐(Rocher)와 손잡고, 자사 가상 환경 방법론 ‘버추얼 트윈(Virtual Twin)’ 기술을 통한 화장품 연구개발(R&D) 혁신에 나선다. 이번 협력은 가상 환경의 시뮬레이션을 통해 화장품 제조의 핵심인 배합(Formulation) 과정을 과학적으로 최적화하는 것이 골자다. 로쉐는 식물 유래 성분을 기반으로 한 제품 개발에 주력해 왔다. 기존 방식은 최적의 배합 비율을 찾기 위해 평균 30회 이상의 실제 실험이 필요했다는 게 사측 설명이다. 다쏘시스템 버추얼 트윈 플랫폼 ‘3D익스피리언스(3DEXPERIENCE)’를 도입함에 따라, 개발 효율이 획기적으로 개선될 전망이라고 덧붙였다. 베로니크 슈바르츠-부아슈(Veronique Schwartz-Boishu) 로쉐 최고과학책임자(CSO)는 “다쏘시스템의 인공지능(
공장은 더 이상 설비와 인력만으로 움직이는 공간이 아니다. 이제는 현실 공장을 가상 세계에 정밀하게 복제하고, 인공지능이 그 안에서 수많은 변수와 시나리오를 먼저 검토한 뒤 최적의 해답을 제시하는 시대가 열리고 있다. 다쏘시스템코리아의 목종수 인더스트리 비즈니스 컨설턴트가 소개한 ‘3D UNIV+RSES’ 전략은 이러한 변화의 방향을 압축적으로 보여준다. 그는 소프트웨어 정의 공장(SDF)의 핵심으로 기존의 디지털 트윈을 넘어, 과거 데이터와 수많은 가상 시나리오 검증을 통해 실제 공정 이전에 병목과 설비 간 간섭을 예측·차단하는 ‘버추얼 트윈’의 역할을 강조했다. 여기에 12개 산업군의 지식을 학습한 AI와 자연어 기반의 ‘가상 동반자’를 결합함으로써, 숙련자의 암묵지를 현장 의사결정에 실시간 반영하고 엔지니어링 업무의 진입장벽까지 낮출 수 있다고 설명했다. 제조 AX 시장의 폭발적 성장...‘SDF’는 필연적 선택? 글로벌 제조업이 인력 부족과 생산성 정체라는 암초에 부딪힌 가운데, 공장 효율을 결정짓는 패러다임이 하드웨어의 물리적 성능에서 소프트웨어의 지능적 통제력으로 이동하고 있다. 글로벌 시장조사기관 마켓앤마켓에 따르면, 전 세계 스마트 제조 시장
휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 시장에서의 주목 포인트는 더 이상 보행이 아니다. 사람처럼 걷고 균형을 잡는 장면만으로는 상용화 수준을 설명하기 어려워졌기 때문이다. 지금 산업계와 학계가 집중하는 부분은 따로 있다. 사람이 실제로 활동하는 공간에서 쓸 만한 가치를 발산하는가다. 자넷 보그(Jeannette Bohg) 스탠퍼드대학교(Stanford University) 컴퓨터과학과 교수는 로봇이 아직도 낮은 수준의 감각 운동 제어(Low-level sensorimotor control)를 충분히 확보하지 못했고, 문손잡이를 돌리는 정도의 세밀한 동작도 여전히 어려운 과제라고 짚었다. 이 지적은 휴머노이드의 평가 기준이 왜 이동에서 조작(Manipulation)·작업(Task)으로 옮겨가는지를 보여준다. 사람이 실제로 활동하는 공간은 걷기 위한 평지만 있는 곳이 아니다. 문을 열고, 물체를 집거나 위치를 바꾸고, 예상치 못한 환경 변화 속에서도 다음 동작으로 수행해야 한다. 다니엘라 러스(Daniela Rus) 매사추세츠공과대학교(MIT) 컴퓨터과학·인공지능연구소(CSAIL) 소장도 비슷한 문제 의식을 내놨다. 그는 공식 자료에서 “손재주는 정말 어
다쏘시스템, 아워홈 신제품 기획부터 품질 관리까지 데이터 기반 통합 연구개발(R&D) 운영 체계 지원한다 제품생애주기관리(PLM) 및 실험실 정보 관리 시스템(LIMS) 연동 “레시피 배합, 변경 이력, 식품 안전 데이터 등을 ‘3D익스피리언스(3DEXPERIENCE)’ 플랫폼에서” 다쏘시스템이 국내 식음료(F&B) 업체 아워홈에 연구개발(R&D) 전용 통합 플랫폼을 공급한다. 사측은 이번 프로젝트를 통해 아워홈의 신제품 개발과 품질 검증 전 과정을 데이터 중심으로 통합하는 운영 체계를 구축한다. 제품 기획부터 시험 분석, 결과 보고에 이르는 모든 단계를 자사 가상 환경 방법론 버추얼 트윈(Virtual Twin) 플랫폼 ‘3D익스피리언스(3DEXPERIENCE)’ 플랫폼에서 관리하도록 지원한다. 이로써 연구 데이터를 체계적으로 축적·활용하는 기반을 공급할 계획이다. 특히 이번 사업의 핵심은 제품생애주기관리(PLM)와 실험실 정보 관리 시스템(LIMS)의 결합이다. 아워홈은 F&B 개발의 핵심인 ▲제품 배합비 ▲자재명세서(BOM) ▲변경 이력 등을 PLM으로 추적하도록 지원한다. 동시에 자사 과학·화학·생물학 브랜드 '바이오니아(
자율제조는 더 이상 자동화의 연장선이 아니다. 인력난, 에너지 비용 상승, 공급망 변동성이라는 복합 위기 속에서 공장이 스스로 판단하고 회복하는 ‘운영 능력’이 경쟁력이 되는 시대다. 이번 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’ 특집은 이러한 제조 패러다임의 전환점을 조망한다. 연결 중심의 산업 지능화를 넘어, 데이터·소프트 웨어·비전·물류가 하나의 규칙 아래 통합 운영되는 구조가 어떻게 실질적 성과로 이어지는지를 짚는다. 특히 인공지능(AI)을 키워드가 아닌 실행 엔진으로 내재화한 현장 사례와, 휴머노이드 로봇등 차세대 로보틱스 흐름을 통해 자율제조의 현재와 다음 단계를 진단한다. 기술의 고도화보다 ‘시 스템 최적화’에 방점을 찍는 이번 기획은 제조 혁신의 해답이 단품 기술이 아닌 통합 운영 설계에 있음을 제시한다. [SPECIAL REPORT] 제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026) 특집 - AW 2026은? - “공장이 스스로 움직이기 시작했다”…AW 2026이 꺼내 든 ‘자율제조 실전 시나리오’ - 인터뷰 - 이길선 한국산업지능화협회 전무 “공장에 내려온 AI, 개념을 넘은 전환이 시작됐다” 지만영 데이터랩스 대표 “데이터 쌓이지
[SCM FAIR 2026] 탑차·윙바디·전기차까지…롯데오토리스, 물류 현장 맞춤 상용차 리스 라인업 공개
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