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
제조 현장에 생성형 AI(Generative AI)를 도입하고도 변화가 체감되지 않는 대목이 있다. 질문에 대한 답은 매끄럽게 돌아오지만, ▲설계 변경 ▲검증 ▲제조 검토 등으로 이어지는 실제 프로젝트를 최종 종결(Sign-off) 짓는 힘이 없기 때문이다. 다쏘시스템이 올해 ‘3D익스피리언스 월드 2026(3DEXPERIENCE World 2026 이하 3DXW 2026)’에서 정조준한 영역 중 하나도 여기다. 실제로 설계, 검증, 수정·승인, 생산 연계 주기를 맡는 ‘제품 개발 기술(Engineering)’ 조직은 실질적인 실행력 있는 AI를 갈망한다는 것. 쉽게 말해, 문장을 수려하게 다듬는 인공지능(AI) 작가가 아니라, 요구 조건에서 실행까지의 프로세스를 끝까지 매듭짓는 AI 해결사가 필요하다는 것이다. 현장이 마주한 병목은 '결정'과 '실행'의 단절에서 발생한다. 거대언어모델(LLM)이 텍스트의 확률적 조합에 능숙할지라도, 물리적 제약 조건을 통과해야 하는 엔지니어링의 연쇄 공정을 가동하기에는 한계가 명확하기 때문이다. 요구 사항 정리부터 모델 수정, 시뮬레이션 준비를 거쳐 의사결정과 제조 가능성 재확인으로 이어지는 이 과정을 줄여야만 생산성의 속
산업 특화 전문 지식·노하우와 물리 법칙 연결하는 에이전틱 인공지능(Agentic AI) 3종 최초 공개 지난해 지식·영감 동반자 ‘아우라(AURA)’ 공개 이어, 정합성 동반자 ‘레오(LEO)’, 검증 동반자 ‘마리(MARIE)’ 라인업 추가 “사용자 의도 파악 및 물리적 결과 시뮬레이션 지원하는 산업 월드 모델 구축” 다쏘시스템이 자사 가상 환경 방법론인 버추얼 트윈(Virtual Twin) 기반 플랫폼 ‘3D익스피리언스(3DEXPERIENCE)’상에서 산업 혁신과 운영 방식을 재정의하는 인공지능(AI) 기반 전문가 조수(Assistance) ‘가상 동반자(Virtual Companions)’를 선보였다. 가상 동반자는 설계 화면 안에서 사용자와 대화하며 정보를 찾고, 컴퓨터지원설계(CAD) 모델과 같은 설계도를 수정·변경하며, 시뮬레이션을 준비해 주는 AI 기술 접근법이다. '아우라'는 프로젝트 맥락과 요구 사항을 정리하고, '레오'는 형상·시뮬레이션·제조를 잇는 작업 순서를 제안하며, '마리'는 소재·규제·지속가능성 같은 과학 기반 의사결정을 돕는 역할을 맡는다. 구체적으로, 아우라는 내부·외부 지식을 모두 아우르는 설계 비서다. 사용자가 특정 조건에
생성형 AI(Generative AI)가 산업 현장으로 스며드는 속도는 빨라지고 있다. 하지만 정작 그 인공지능(AI) 방법론의 성패를 가르는 기준은 여전히 과거의 관행에 머물러 있는 것으로 분석된다. 현시점 산업 내 경쟁력의 핵심은 똑똑한 AI 모델 차용보다 더 높은 가치를 요구하고 있다. 현장 내 노하우를 어떤 방식으로 기록하고, AI 사용료를 어떤 예산으로 결재하며, 한 번 만든 결과물을 어떻게 복기해 활용할지가 관건이다. 이 가운데 설계·제조의 실질적인 생산성은 AI 알고리즘의 신묘함보다 ▲데이터 거버넌스 ▲학습 곡선 ▲과금 구조 등 현장 변수에서 먼저 결정된다. 이렇게 조직 경영의 새로운 접근법으로 떠오른 AI는 조직을 운영하는 데 핵심 시스템으로 거듭난 모양새다. 이 같은 전환점에서 업무 시스템을 새로 설계하지 못하는 조직은 똑똑한 AI를 도입하더라도, 실제 현장에서는 조금의 변화도 일으키지 못하는 정체 상태에 머물게 된다. 결국 AI 트렌드에서의 혁신점은 신기술 도입을 가로막는 조직 내의 구시대적 규칙을 얼마나 현실적으로 개선하느냐에 있다. 가상 동반자, 지식 자산을 실시간 의사결정 동력으로 바꾸는 전략 이달 1일(현지시간) 미국 텍사스주 휴스턴
제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)은 제조 인공지능 전환(AX) 시대를 관통하는 산업·공장 자동화(FA) 및 스마트 팩토리(Smart Factory) 기술의 현재와 미래를 집약적으로 보여주는 아시아 최대 산업자동화 전시회다. 내년 전시 현장에서는 제조 경쟁력을 좌우할 솔루션이 등판했고, 이를 기반으로 한 전시회는 각종 산업의 전략이 교차하는 바로미터 역할을 해왔다. 그동안 AW에서 소개된 수많은 기술과 제품은 국내 제조기업의 체질을 강화하고 글로벌 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보하는 토대가 됐다. 이번 특집에서는 내년 3월 열리는 AW 2026에 참가한 기업들 가운데, 제조 AX 시대를 이끌 주목할 만한 제품과 솔루션을 조명한다. [특집] AW 2026 주목할 베스트 솔루션 (2편) [스마트 물류] 공장은 이미 자동화됐다, 문제는 ‘물류의 뇌’ [스마트 제조 SW] 데이터 끊김 없는 공장…“ERP·MES 유기적 결합이 지능형 공장 이끌어” [로보틱스] 중국서 검증된 로봇 하드웨어 파워, 국내 로봇 제조 시장의 ‘메기 효과’ 될까 [스마트 물류] 바퀴 달린 모든 것을 AMR로…업계가 ‘맞춤형 자율주행’에 주목하는 이유 [제조 AI] 제조 AI 성공
프로젝트를 새로 시작하는 순간은 즐겁다. 특히 설계단에서 새로운 제품을 구상하고 성능 목표와 디자인 콘셉트를 기획하며 기대감에 부푼다. 하지만 현실의 변수가 등장하는 순간 상황은 반전된다. 일정·예산, 규격·인증, 제조 가능성· 원가 구조 등이 한데 얽히면, 설계자는 도면과 형상 대신 각종 문서 파일에 함몰될 수 있다. 수많은 프로젝트가 이 지점에서 동력을 상실하는 이유다. 캐나다 출신의 엔지니어 겸 크리에이터 제이 보글러(Jay Vogler)는 이 흐름을 5단계의 곡선으로 정의한다. 프로젝트는 ‘설렘(Idea hits)’에서 출발해 ‘복잡함(Problems begin)’과 ‘좌절(Pit of despair)’의 구간을 거치고, 다시 ‘몰입(Flow)’을 지나 ‘사후 확신(Finish)’에 도달한다. 핵심은 이 곡선의 완주 빈도와 끝맺음, 그리고 그 경험이 개인의 기억을 넘어 조직의 자산으로 치환되는지 여부다. 프랑스 소재 시뮬레이션 및 3차원(3D) 설계 솔루션 업체 다쏘시스템(Dassault Systèmes)의 에노비아(ENOVIA)·시뮬리아(SIMULIA)·델미아웍스(DELMIAWorks)는 이 곡선의 복잡한 과정을 이어주는 연결 고리다. 프로젝트를 끝
지난 1일부터(현지시간) 나흘간 미국 텍사스주 휴스턴에 있는 조지 R. 브라운 컨벤션 센터(George R. Brown Convention Center)에서 ‘다쏘시스템 3D익스피리언스 월드 2026(Dassault Systèmes 3DEXPERIENCE World 2026 이하 3DXW 2026)’이 전개됐다. 본 행사는 키노트, 라이브 데모, 대규모 전시장 등으로 이어지는 전형적인 글로벌 컨퍼런스의 아키텍처를 갖추며 막을 올렸다. 그러나 무대 뒤를 관통하는 어젠다는 명료했다. 피지컬 AI(Physical AI), 산업용 월드 모델(Industrial World Model), 버추얼 동반자(Virtual Companions), 그리고 글로벌 경진대회까지. 미래형 제조 생태계를 위한 기술 설계도였다. “인공지능(AI)과 가상 공장을 어디까지 신뢰하고, 어떤 영역을 인간의 고유한 판단으로 남겨둘 것인가” 피지컬 AI, 공장을 통째로 가상 환경에 집약하는 新 성장동력 사측이 올해 내세운 피지컬 AI는 현실의 설비를 그대로 옮겨 놓은 ‘버추얼 트윈 공장(Virtual Twin Factory)’이 주요 콘셉트였다. 이는 공정·품질·운영 데이터를 실시간으로 학습하는
“인공지능(AI)은 그저 엔진일 뿐이고, 운전자는 여러분입니다(AI is just an engine. You’re the driver)” 올해 ‘다쏘시스템 3D익스피리언스 월드(Dassault Systèmes 3DEXPERIENCE World)’에서 등장한 메타포(Metaphor)다. 행사는 이 메시지와 물리 세계(Physical World)를 겨냥한 인공지능(AI), 이른바 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 올해 핵심 어젠다 중 하나로 채택했다. 이는 AI라는 동력을 어디에 배치하고, 그 출력값을 어떻게 제어할 것인지에 대한 다쏘시스템의 설계 프로세스를 함축한 것이다. 기술이 고도화될수록 설계자의 의사결정이 핵심적인 조종간이 돼야 한다는 원칙인데, 행사가 내세운 다양한 맥락을 실질적인 구현 단계로 연결하는 가이드라인으로 배치됐다. 이 가운데 다쏘시스템은 자사 가상 환경 방법론 ‘버추얼 트윈(Virtual Twin)’을 물리 기반 AI와 결합한 ‘산업용 월드 모델(Industrial World Model)’을 엔비디아(NVIDIA)와의 파트너십으로 공식 선언했다. 이 선언과 함께 ‘피지컬 AI’의 키워드는 행사 전반을 관통하는 개념으로 비전을 제시했다
다쏘시스템은 올해 자사 연례 커뮤니티 행사 ‘3D익스피리언스 월드(3DEXPERIENCE World 이하 3DXW)’에서 지난해 대비 더욱 강화된 인공지능(AI) 기동 체계를 앞세웠다. 이 같은 기술 그 자체와 함께 사람을 강조하기도 했다. 자사 기술 생태계 내 사용자가 아이디어를 중간에 포기하지 않고 실제 결과물로 끝까지 만들어 내도록 돕는 실무적인 지원 시스템을 대폭 늘리겠다고 선언했다. 실제로 사측은 지금까지 ‘프로젝트를 끝까지 해내는 인재’를 키우는 데 모든 역량을 쏟고 있다. 수칫 제인(Suchit JAIN) 다쏘시스템 전략 및 비즈니스 개발 부사장은 ‘AI가 사람의 창의성을 대신할 수 있느냐’는 세간의 질문에 단호하게 선을 그었다. 질문의 방향부터가 틀렸다는 지적이다. 그는 “독창적인 영감은 어디까지나 사람의 몫이며, AI는 그 아이디어가 더 빠르고 정확하게 현실이 되도록 돕는 도구일 뿐”이라고 설명했다. 결국 새로운 생각의 '불꽃(Spark)'을 일으키는 것은 사람이며, AI는 그 불꽃이 꺼지지 않고 큰 불로 번지도록 바람을 불어넣고 화력을 조절해주는 보조 장치라는 개념이다. 인간의 불꽃을 점화하는 거시적 설계, ‘혁신의 발자국’ 수칫 제인 부사
‘레오’의 정체는? “작업 순서를 만드는 설계 동반자” 다쏘시스템은 올해 ‘3D익스피리언스 월드(3DEXPERIENCE World 이하 3DXW)’에서 핵심 비전이자 차세대 기술 방법론 ‘가상 동반자(Virtual Companions)’를 구체화했다. 여기에는 아우라(AURA)·레오(LEO)·마리(MARIE)가 있다. 다쏘시스템의 이 인공지능(AI) 라인업은 역할을 세분화해 산업 내 업무 흐름에 배치한 것이 특징이다. 이들의 유기적인 협업 구조는 흡사 승률을 극대화하기 위해 짜인 축구의 지능형 포메이션과 같다. 가장 후방의 수비수 역할인 마리는 소재 물성, 물리적 한계, 각종 산업 규정 등을 끝까지 마킹한다. 설계가 현실의 제약에서 무너지지 않도록 ‘데이터의 빗장’을 걸어 잠그는 검증 엔진 역할을 수행한다. 그 앞단의 미드필더 레오는 경기에 해당하는 ‘설계 전체’를 조율하는 그라운드의 사령관 격이다. 사용자의 발밑에 최적의 작업 경로를 패스하고, 꼬인 공정을 풀어 공격(실행)으로 연결하는 ‘설계 캔버스의 플레이메이커’라 할 수 있다. 최전방에 배치된 공격수 아우라는 찬스를 만드는 크리에이터다. 방대한 산업 지식을 바탕으로 새로운 영감과 방향을 연다. 설계가
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