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[PLM/DX 2026 Q&A] 자동차 전장기업 KOSTAL의 글로벌 디지털 전환 CONTACT Software 이상훈 한국지사장

관리자 — Mon, 06 Jul 2026 13:18:40 +0900

[PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026] 발표시간에 올라온 질문에 대한 답변을 전달드립니다.
답변은 회신 온 순서대로 업로드 됩니다.

4. 자동차 전장기업 KOSTAL의 글로벌 디지털 전환

CONTACT Software 이상훈 한국지사장

[질문 1] 하드웨어 중심 PLM 데이터와 소프트웨어 소스코드/버전 관리를 어떻게 하나의 디지털 스레드(Digital Thread)로 통합하셨는지 궁금합니다.

[답변 1] 'Software-as-a-Part(SaaP)' 패러다임을 통해 하드웨어와 소프트웨어 수명주기를 연결합니다. 개발자는 기존의 ALM 도구(Jira, GitLab 등)를 유지하고, 검증된 마일스톤만 CIM Database PLM에 등록합니다. OSLC 및 REST API를 사용하여 요구사항, 소스코드, ECU, 하드웨어를 연결하는 디지털 스레드를 구축하였습니다.

[질문 2] 디지털 전환 전략, 아키텍처, 성과, 신기술 활용, 변화관리 및 로드맵에 대한 문의.

[답변 3] 아키텍처: 웹 기반 아키텍처와 로컬 에지 캐시(Workspaces)를 결합하여 글로벌 네트워크 지연과 데이터 동기화 문제를 해결하였습니다.

o 성과: 엔지니어링 변경 리드타임 30~50% 단축 및 품질 향상을 달성하였습니다.

o 신기술: 3D 기하학적 유사성 검색(AI), IoT 연동(디지털 트윈), 보안 SaaS(클라우드)를 활용합니다.

o 변화관리: 'Configure, Don't Code' 전략과 MVP 방식의 단계적 도입을 통해 현장 저항을 극복하였습니다.

o 로드맵: 향후 3~5년간 부품 재사용과 자동화된 변경 영향 분석에 집중할 계획입니다.

[질문 4] 자동차 산업과 하이테크 산업의 요구사항 차이 및 대응 전략.

[답변 4] 자동차 산업은 ISO 26262 등 표준과 변형 관리(150% MaxBOMs)가 중요하며, 하이테크는 빠른 ECAD/MCAD 협업이 핵심입니다. CONTACT는 모듈형 템플릿을 통해 산업별 필요에 맞춰 기능을 유연하게 전환할 수 있도록 지원합니다.

[질문 5] 실제 구현 관점의 아키텍처 문의.

[답변 5] 파이썬(Python)과 REST API 기반의 오픈 아키텍처를 사용합니다. 작업 중인 데이터는 로컬 작업 공간에 보관하고, 릴리스된 데이터만 PLM으로 동기화하며, Catalyst 미들웨어로 ERP와 실시간 연동합니다.

[질문 6] 도입 전 준비사항 및 제한 조건.

[답변 6] 준비사항: 프로세스 단순화(표준화), 데이터 정제, 강력한 프로젝트 책임자 선정, 명확한 MVP 범위 정의가 필수적입니다.

o 제한 조건: 표준화되지 않은 프로세스, 오염된 레거시 데이터, 표준 워크플로우 도입 거부 시 구현 성과가 제한될 수 있습니다.

[질문 6] 경쟁 제품 대비 차별화된 점.

[답변 6] 개방형 표준(Python/REST)을 통한 벤더 종속 탈피, 코드 수정 없는 쉬운 업그레이드, PLM과 프로젝트 관리의 완전 통합이 차별점입니다.

[질문 7] 타 사 CAD/ERP 데이터와의 실시간 인터페이스 및 SSOT 보장 여부.

[답변 7] 설계 데이터는 릴리스 시점에만 중앙 PLM으로 체크인되며, Catalyst를 통해 ERP와 실시간 동기화되어 불완전한 데이터의 제조 DB 유입을 방지하고 SSOT를 보장합니다.

[질문 8] 디지털 전환의 결과물 형태.

[답변 8] 커스텀 소프트웨어가 아닌, 자동화된 워크플로우, 실시간 변경 알림, 자동 BOM 비교 등이 포함된 즉시 사용 가능한 디지털 시스템으로 구현됩니다.

[질문 9] 담당자 필요 역량 및 자동차 부품업체 대상 전략.

[답변 9] 담당자는 시스템 엔지니어링 이해와 변화관리 능력이 필요합니다. 자동차 업체에는 CAD/문서 관리부터 시작해 BOM, 변경 관리, ALM/ERP 연동으로 이어지는 단계적 롤아웃 전략을 추천합니다.

[질문 10] CAD/CAE/CAM 및 레거시 데이터 연결 가능 여부.

[답변 11] 다양한 엔지니어링 데이터와 중앙 집중식 마스터 데이터 간의 유연한 통합이 가능합니다.

[질문 12] 적용 가능한 AI 기능.

[답변 12] 3D 기하학적 유사성 검색, 자동 분류, 요구사항 분석을 위한 생성형 AI, 그리고 프로젝트/변경 관리를 위한 AI 기반 보고 기능 등을 제공합니다.

PLM/DX 컨퍼런스 2026 이벤트 당첨안내

관리자 — Thu, 02 Jul 2026 14:02:14 +0900

이벤트 당첨자 공지 드립니다.

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룸앤티비	김민*	010-3705-617*
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[PLM/DX 2026 Q&A] Next PLM의 핵심 - 온톨로지(Ontology) AI E8(이에이트) 류제형 CTO

관리자 — Thu, 02 Jul 2026 13:49:25 +0900

[PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026] 발표시간에 올라온 질문에 대한 답변을 전달드립니다.
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3. Next PLM의 핵심 - 온톨로지(Ontology) AI E8(이에이트) 류제형 CTO

[질문 1] R&D에서 기구/전자(회로)영역에서 Agentic AI의 가능성을 얼마나 보고 계실지요? SW코드작성/검증 등은 여러 빅테크의 플랫폼을 받아 가장 앞서나가는 분야이나, 기구/회로 영역은 답보 상태 수준으로 보입니다. 본 사항 의견 여쭙습니다.

[답변 1] (기구·회로 영역 Agentic AI 가능성)

SW가 앞서가는 건 코드가 이미 구조화된 텍스트이고 검증(컴파일·테스트)이 자동화돼 있어서입니다. 기구·회로가 답보로 보이는 건 모델 성능이 아니라, 설계도·BOM·해석·시험 데이터가 흩어져 있고 의미·관계가 구조화되지 않아 에이전트가 추론할 기반이 없기 때문입니다.

가능성도 여기에 있습니다. 기구·회로 데이터를 온톨로지로 구조화해 SSoT를 만들면 "이 부품 사양을 바꾸면 어디까지 영향받는지"를 관계 기반으로 추적하는 영역부터 에이전트가 역할을 합니다(발표의 Digital Thread·CAE 자동화).

즉 가능성이 낮은 게 아니라 데이터 인프라가 먼저 깔려야 열리는 분야이고, 검증 루프가 자동화되면 빠르게 따라올 영역으로 봅니다. 구체적 적용 단계는 메일로 주시면 이어서 답변드리겠습니다. 감사합니다.

[질문 2] Ontology AI가 기존 PLM의 데이터 모델(BOM, Part, Document, Change Management 등)과 가장 크게 다른 점은 무엇이고, 실제 현업에서는 어떤 비즈니스 가치를 창출할 수 있는지요?

[답변 2] (기존 PLM 데이터 모델과 차이·비즈니스 가치)

기존 PLM은 BOM·Part·Document를 정해진 테이블·관계로 "저장·관리"합니다. Ontology AI는 그 위에 의미·관계·맥락을 부여해 AI가 데이터를 읽고 추론할 수 있게 만듭니다. 핵심 차이는 "구조에 데이터를 맞추는 것"이 아니라 "관계를 따라 근거를 찾는 것"입니다. 현업 가치는 변경 영향도 즉시 분석, 근거 기반 의사결정, 검토 시간 단축으로 나타납니다.

[질문 3] 제조기업이 보유한 설계, 생산, 품질, 서비스 데이터가 서로 다른 시스템에 분산되어 있는 상황에서, Ontology 기반 PLM은 데이터 통합과 디지털 스레드(Digital Thread)를 어떻게 구현하는지요?

[답변 3] (분산 데이터 통합·Digital Thread 구현)

흩어진 설계·생산·품질·서비스 데이터를 파이프라인으로 수집·정제하고, 온톨로지로 의미를 입혀 단일 SSoT로 만듭니다. 이후 부품·BOM·해석·이력을 관계로 연결하면, 사양 변경이 연관 문서·공정까지 자동 전파되는 Digital Thread가 구현됩니다. 문서를 덮어쓰지 않고 관계만 연결해 출처·이력 추적이 가능합니다.

[질문 4] 생성형 AI 및 AI 에이전트와 Ontology를 결합할 경우, 단순 검색이나 RAG를 넘어 어떤 수준의 추론(Reasoning)과 의사결정 지원이 가능해지는지요?

[답변 4] (생성형 AI·Agent 결합 시 추론 수준)

RAG는 "검색해 답하는" 방식이라 데이터가 안 올라와 있으면 한계가 있습니다. 온톨로지와 결합하면 단순 검색을 넘어, 정의된 개념·관계를 따라 근거를 추적하고 규칙으로 검증하는 추론이 가능합니다. "원인이 뭐고 어떤 조치를 해야 하나"처럼 다단계 판단·영향 범위 분석·근거 기반 권고까지 지원합니다.

[질문 5] Ontology AI 기반 차세대 PLM을 구축할 때 가장 큰 기술적·조직적 장애요인은 무엇이고, 성공적인 도입을 위해 반드시 선행되어야 할 데이터 거버넌스 전략은 무엇인지요?

[답변 5] (기술적·조직적 장애요인·데이터 거버넌스)

가장 큰 장애는 기술보다 조직입니다. 데이터를 모으는 단계부터 부서 반대에 부딪히고, 부서마다 용어·기준이 다릅니다. 선행 과제는 공통 용어집과 기준 온톨로지(TBox) 확정, 출처·버전 관리 체계, 부서 간 SSoT 합의입니다. 한 번에 완성이 아니라 기본 체계를 먼저 세우고 단계적으로 확장하는 거버넌스가 핵심입니다.

[질문 6] 향후 3~5년 내 PLM 시장에서 Ontology AI가 핵심 경쟁력이 될 것으로 보시는지요?

[답변 6] (3~5년 내 핵심 경쟁력 여부)
AI·에이전트를 산업에 적용하려면 결국 데이터가 AI가 쓸 수 있는 구조로 준비돼야 하고, 그 기반이 온톨로지입니다. "제대로 된 AI는 제대로 된 데이터 위에서만 작동한다"는 게 저희 관점이고, 차세대 PLM의 핵심 경쟁력이 될 것으로 보고 있습니다.

[질문 7] AI 에이전트 도입 후 사용량과 호출량이 증가하면서 LLM 비용이 빠르게 늘어날 수 있습니다. 효과적인 비용 관리를 위해 호출 캐싱, 모델 선택 자동화, 토큰 사용량 통제 같은 전략은 어떻게 운영하면 좋을까요?

[답변 7] (LLM 비용 관리 전략)

비용은 모든 질의를 고성능 모델로 처리할 때 급증합니다. 핵심은 Orchestration이 난이도에 따라 모델을 분배하는 것입니다. 단순 조회·분류는 경량 모델, 복잡 추론만 고성능 모델로 보냅니다.

여기에 ①캐싱(반복 질의·시스템 프롬프트·KG 조회 결과 재사용) ②토큰 통제(온톨로지로 구조화돼 있어 전체 문서가 아닌 필요한 근거만 추려 입력) ③사용량 모니터링을 더합니다.

결국 데이터가 구조화돼 있어 필요한 근거만 정확히 넣는 것이 비용 절감의 출발점입니다.

[질문 8] 기존의 그래프 데이터베이스 기반 지식 그래프 방식과 비교했을 때 이에이트가 정의하는 온톨로지 AI의 의미론적 데이터 모델링은 어떤 차별화된 아키텍처적 특징을 가집니까?

[답변 8] (기존 그래프 DB 지식그래프와의 차별점)

그래프 DB는 노드·엣지를 저장·탐색하는 "저장 계층"입니다. 저희 온톨로지 AI는 그 위에 ①규칙·제약 기반 추론(클래스·속성·규칙으로 근거 검증) ②검증 게이트(규칙 위반 점검으로 환각 차단, 근거 경로 제공) ③AI Agent 결합(엔티티→관계로 근거 추적, 다단계 판단)을 더합니다.

즉 그래프를 저장·조회하는 DB가 아니라, 의미·규칙으로 검증·추론하는 SSoT 위에서 에이전트가 작동하는 구조가 차별점입니다.

[질문 9] AI 에이전트가 늘어날수록 부서별로 비슷한 기능이 중복 개발되거나, 동일 데이터를 서로 다른 방식으로 처리하는 문제가 발생할 수 있습니다. 재사용 가능한 에이전트 자산을 어떻게 관리하고 표준화해야 할까요?

[답변 9] (에이전트 자산 재사용·표준화)

중복의 근본 원인은 부서마다 데이터를 다르게 정의·처리하기 때문입니다. 표준화의 출발점은 에이전트가 아니라 공통 기반입니다. 전사 SSoT와 기준 온톨로지를 먼저 세우면 모든 에이전트가 같은 데이터·의미 위에서 작동합니다.

그 위에 조회·실행 도구와 수행 정책을 공통 자산으로 등록·재사용하고, 레지스트리로 관리하면 중복 개발을 막을 수 있습니다.

[질문 10] AI 에이전트와 사람 사이의 협업이 잘 이루어지려면 단순한 결과 제공이 아니라, 판단 과정과 한계를 자연스럽게 보여주는 사용자 경험이 필요할 것 같습니다. 신뢰를 얻기 위한 UX 설계 원칙은 무엇이 있을까요?

[답변 10] (에이전트-사람 협업을 위한 신뢰 UX 원칙)

에이전트와 사람의 협업에서 신뢰를 얻는 UX의 핵심은 답만 보여주는 것이 아니라 근거와 한계를 함께 보여주는 것입니다.

먼저 결과와 함께 어떤 데이터·관계를 따라 도출했는지 근거 경로를 보여줘 사람이 검증할 수 있게 합니다. 확신이 낮거나 근거가 부족할 때는 단정하지 않고 신뢰도와 불확실성을 함께 노출합니다. 또 리스크가 큰 결정은 자동 실행이 아니라 사람이 확인·승인하는 흐름으로 설계합니다.

즉 신뢰는 화려한 답이 아니라 추적 가능성과 검증 가능성에서 나옵니다.

[질문 11] 제조 현장의 설비 변경이나 공정 변동으로 인해 데이터의 인과관계가 실시간으로 변할 때 온톨로지 스키마를 동적으로 업데이트하고 유지보수하기 위한 자동화 알고리즘은 어떻게 작동합니까?

[답변 11] (실시간 인과관계 변화 시 온톨로지 스키마 동적 업데이트·유지보수)

먼저 구분이 필요합니다. 실시간으로 변하는 건 대부분 데이터(인스턴스)이고, 스키마(개념·관계 정의) 자체는 자주 바뀌지 않습니다. 그래서 신규 데이터가 늘어나는 것은 추가 공수 없이 자동 적재·검증으로 흡수되고, 스키마는 정말 구조가 바뀔 때만 갱신하는 구조입니다.

작동 방식은 이렇습니다. 설비·공정 변동으로 새 데이터가 들어오면 기존 스키마 기준으로 자동 적재·검증되고, 규칙 위반이나 기존 개념에 안 맞는 경우만 검출해 후보로 분리합니다. 이 후보(새 개념·관계)는 곧바로 스키마에 반영하지 않고 사람이 검토·승인한 뒤 반영합니다. 즉 완전 자동 변경이 아니라, 자동 검출 + 사람 확정의 결합입니다.

이렇게 하면 데이터는 실시간으로 따라가면서도, 스키마 무결성은 사람 통제 아래 유지됩니다.

[질문 12]온톨로지 이전에 데이터가 중요한데 기존의 문서들을 데이터화 하는 방안이 있을까요? 다양한 문서형식으로 작성된 데이터가 존재합니다.

[답변 12] (다양한 형식의 기존 문서를 데이터화하는 방안)

가능합니다. 발표에서 다룬 데이터 파이프라인이 바로 이 과정을 자동화합니다. CAD·PDF·엑셀·이미지 등 형식이 제각각이어도 단계적으로 데이터로 전환합니다.

먼저 여러 원천에서 문서를 자동 수집하고, 형식별로 파싱해 본문·표·메타데이터를 추출합니다. 이후 중복·오류를 정제하고 단위·코드·형식을 표준화한 뒤, 부품·관계·속성 후보를 뽑아 온톨로지 규칙으로 검사해 적재합니다.

초기엔 직접 업로드로 시작하지만, 안정화되면 에이전트가 신규 문서를 스스로 발견해 분류·추출·연결까지 수행합니다. 핵심은 한 번에 다 바꾸는 게 아니라, 우선순위 높은 문서부터 단계적으로 데이터화하는 것입니다.

[질문 13] 넥시스가 구축한 의미론적 온톨로지 데이터가 물리적 역학을 시뮬레이션하는 엔플로우 에이아이 엔진의 연산 속도나 정확도를 향상시키는 데 구체적으로 어떤 피드백 루프를 제공합니까?

[답변 13] (NAXiS 온톨로지 데이터가 NFLOW Ai 시뮬레이션에 제공하는 피드백 루프)

두 제품은 역할이 다릅니다. NFLOW Ai는 물리 예측을 담당하고, NAXiS는 의미·관계 기반 데이터 지능을 담당합니다. 결합 시 NAXiS의 온톨로지 데이터가 시뮬레이션의 "맥락"을 제공하는 구조입니다.

피드백 루프는 이렇게 작동합니다. NAXiS가 설계·해석·시험·이력 데이터를 관계로 구조화해두면, NFLOW Ai는 매번 처음부터가 아니라 연관된 과거 해석 결과·부분부하 성능·조건값을 근거로 받아 초기값·경계조건을 더 정확하게 설정할 수 있습니다. 반대로 시뮬레이션 결과는 다시 온톨로지에 이력으로 적재되어, 다음 예측의 근거 데이터로 축적됩니다.

즉 "구조화된 맥락 → 정확한 초기조건 → 결과 재적재 → 다음 예측 개선""의 순환입니다. 다만 구체적인 연동 방식은 적용 환경에 따라 달라져, 자세한 부분은 메일로 주시면 이어서 답변드리겠습니다.

[질문 14] 이에이트의 온톨로이 AI가 기존 보유한 Soultion 또는 Legacy 융합은 어떤식으로 진행되는지요?

[답변 14] (온톨로지 AI와 기존 솔루션·레거시 융합 방식)

기존 시스템을 걷어내고 새로 까는 방식이 아닙니다. 레거시는 그대로 두고, 그 위에 의미·관계 계층을 얹는 구조입니다.

진행 방식은 이렇습니다. 먼저 ERP·PLM·MES·엑셀 등 기존 시스템의 데이터를 레거시 어댑터로 연동해 자동 수집합니다. 이후 온톨로지로 의미를 입혀 단일 SSoT를 만들고, 그 위에서 AI 에이전트가 작동합니다. 기존 데이터를 덮어쓰지 않고 관계만 연결하므로, 출처·이력 추적이 유지되고 기존 업무에 미치는 영향이 적습니다.

즉 레거시 교체가 아니라 레거시를 살리면서 그 위에 AI가 읽을 수 있는 구조를 더하는 방식입니다. 구체적인 연동 범위는 보유 시스템에 따라 달라져, 자세한 부분은 메일로 주시면 이어서 답변드리겠습니다.

[질문 15] 물리적 법칙을 따르는 시뮬레이션 데이터와 현장의 이기종 설비에서 발생하는 정형 비정형 시계열 데이터를 온톨로지 상에서 결합할 때 발생하는 데이터 시차와 노이즈 문제는 어떻게 해결합니까?

[답변 15] (시뮬레이션 데이터와 현장 시계열 데이터 결합 시 시차·노이즈 문제)

두 데이터는 성격이 달라 그대로 합치면 시차·노이즈가 생깁니다. 그래서 온톨로지에 결합하기 전에 데이터 파이프라인의 정제·표준화 단계에서 먼저 정렬합니다.

해결은 단계별로 이뤄집니다. 수집 단계에서 이기종 설비 데이터는 스트림·배치로 시점 정보와 함께 받고, 정제 단계에서 중복·결측·오류를 제거하고 단위·형식·타임스탬프를 표준화해 시차를 보정합니다. 노이즈는 라벨링·검증 과정에서 걸러내고, 온톨로지 규칙으로 비정상값을 검출합니다. 이렇게 정렬·검증된 데이터만 관계로 연결되어 적재됩니다.

즉 온톨로지가 노이즈를 직접 거르는 게 아니라, 적재 전 파이프라인에서 시점·단위를 맞추고 규칙으로 검증한 데이터만 결합하는 구조입니다.

[질문 16] 3D 데이터 최적화 과정에서 형상 정확도와 파일 경량화 사이의 균형을 어떻게 맞추나요?

[답변 16] (3D 데이터 최적화 시 형상 정확도와 경량화의 균형)

이 부분은 이번 발표 주제(온톨로지 AI)와는 결이 조금 달라, 이 자리에서 충분히 답변드리기 어려운 점 양해 부탁드립니다.

간단히만 말씀드리면, 정확도와 경량화의 균형은 용도에 맞춰 잡는 것이 일반적입니다. 정밀 해석용은 정확도를, 실시간 가시화·운영용은 경량화를 우선하는 식입니다.

자세한 내용은 메일로 주시면 담당 부서를 통해 정확히 답변드리겠습니다."

[질문 17] 온톨로지 AI 적용 사례를 효과적으로 적용/활용하기 위해 담당자에게 필요한 특별한 전문기술, 능력 또는 업무 경험이 뭐가 있을까요? 추가로, 자동차 부품 업체에 특화하여 제시해 줄 수 있는 적용 전략이나 기대효과가 무엇이 있을지 궁금합니다.

[답변 17] (담당자에게 필요한 전문기술·능력·경험)

의외로 고급 AI 개발 역량보다 현업 도메인 이해가 더 중요합니다. 온톨로지 설계의 핵심은 ""무엇을 객체로 보고 어떻게 관계를 정의할지""인데, 이건 현장 업무·데이터 흐름을 아는 사람이 가장 잘합니다. 구체적으로는 자사 데이터·업무 프로세스에 대한 이해, 부서 간 용어·기준을 조율하는 커뮤니케이션 능력, 데이터 품질·거버넌스에 대한 감각이 핵심입니다. 기술 구현은 에이전트가 자동화하므로, 담당자는 ""무엇을 구조화할지""를 정의하는 역할이 중요합니다."

[추가 답변] (자동차 부품 업체 특화 적용 전략·기대효과)

자동차 부품은 설계·해석·BOM·품질·공급망이 긴밀히 얽혀 있어 온톨로지 효과가 큰 분야입니다. 부품 사양·BOM·공급사·인증·품질이력을 단일 온톨로지로 연결하면, "이 부품 사양을 바꾸면 어디까지 영향받는지"를 관계 기반으로 즉시 추적할 수 있습니다. 기대효과는 설계 변경 반영 시간 단축, 변경 이력 100% 추적, 리콜·품질이슈 발생 시 연관 모델·인증까지 즉시 영향도 분석입니다.

[질문 18]각 에이전트를 통해 업무 자동화 산출물에 대한 정확도와 신뢰도 관련 높이는 방안과 도메인 영역에 확장 시, 추진 방안은 어떻게 세워야 하는지요?

[답변 18] (산출물 정확도·신뢰도를 높이는 방안)

핵심은 산출물에 근거를 붙이고 검증을 거치는 것입니다. 모든 결과는 어떤 데이터·관계를 따라 도출됐는지 근거 경로를 함께 남기고, 온톨로지 규칙 검증을 거쳐 위반 시 자동 차단·재추론합니다. 또 규칙 위반은 자동 검출하되 예외만 사람이 확인하게 해 신뢰도를 유지합니다. 즉 정확도는 ""더 똑똑한 모델""이 아니라 구조화된 데이터(SSoT) + 근거 추적 + 검증 게이트에서 나옵니다.

(도메인 영역 확장 시 추진 방안)

한 번에 전 영역으로 넓히지 않고 단계적으로 확장하는 것이 핵심입니다. 먼저 효과가 명확한 영역에서 기반(SSoT·온톨로지)을 구축하고, 그 위에서 운영하며 검증한 뒤 새로운 업무가 생길 때만 일부 단계를 보강해 확장합니다. 기본 체계는 그대로 재사용되므로, 데이터가 늘어도 추가 공수가 크지 않습니다.

[질문 19] 제조 데이터의 특성상 각 기업마다 보안과 사일로 현상이 심한데 이에이트의 Next PLM을 도입하려는 기업들이 자사의 고유한 도메인 지식을 유출하지 않고 온톨로지를 학습시킬 수 있는 연합학습이나 보안 솔루션이 준비되어 있습니까?

[답변 19] (도메인 지식 유출 없이 온톨로지를 학습시키는 보안 방안)

중요한 전제부터 말씀드리면, 온톨로지 구축은 외부에 데이터를 보내 모델을 학습시키는 방식이 아닙니다. 기업 내부 데이터를 내부에서 구조화하는 작업이라, 데이터가 사외로 나가지 않는 것이 기본입니다.

보안은 환경에 맞춰 적용합니다. 폐쇄망·고보안 환경은 모델·데이터·로그·인프라가 모두 내부 통제 범위에 있는 온프레미스로 구축하고, 민감 문서는 내부 모델에서, 일반 업무는 효율적으로 처리하는 등급별 분배가 가능합니다. 특정 외부 모델 하나에 종속되지 않는 구조라 보안 요건에 맞춰 배치를 조정할 수 있습니다.

즉 고유 도메인 지식은 사외 유출 없이 내부에서 온톨로지로 구조화되며, 보안 등급에 따라 통제 범위를 설계합니다. 연합학습 등 구체적 방식은 도입 환경에 따라 달라져, 자세한 부분은 메일로 주시면 이어서 답변드리겠습니다."

[질문 20] 다양한 제조사의 설비 스펙이나 BACnet 포인트 데이터를 통합할 때, 특정 벤더에 종속되지 않는 범용적인 온톨로지 모델을 어떻게 정의하고 계신가요? 표준화된 스키마 구축 전략이 있을까요?

[답변 20] (벤더 비종속 범용 온톨로지 모델 정의·표준화 스키마 전략)

핵심은 벤더별 표기가 아니라 "기능·의미" 기준으로 개념을 정의하는 것입니다. 제조사마다 포인트명·스펙 표기가 달라도, 그것이 실제로 무엇을 의미하는지(예: 온도·유량·압력 등)를 기준 개념으로 정의하면 벤더 종속성을 끊을 수 있습니다.

먼저 공통 기준 온톨로지(개념·관계·속성)를 표준으로 세우고, 각 벤더의 설비 스펙·포인트 데이터는 매핑 규칙으로 이 기준에 연결합니다. 새로운 제조사가 들어와도 기준 스키마는 그대로 두고 매핑만 추가하면 되므로, 확장 시 추가 공수가 적습니다. 가능한 경우 국제표준(NGSI-LD 등)을 기반으로 해 상호운용성도 확보합니다.

즉 벤더별로 스키마를 새로 만드는 게 아니라, 의미 기준의 표준 온톨로지에 각 벤더를 매핑하는 구조입니다.

[질문 21] 형상 정확도를 3D 데이터 최적화를 어떻게 하는지 궁금합니다.

[답변 21] (3D 데이터 최적화 시 형상 정확도 확보 방법)

3D 형상 최적화 부분은 이번 발표 주제(온톨로지 AI)와는 결이 조금 달라, 이 자리에서 충분히 답변드리기 어려운 점 양해 부탁드립니다.

간단히만 말씀드리면, 형상 정확도는 용도에 맞는 수준을 기준으로 잡는 것이 일반적입니다. 정밀 해석용은 정확도를, 실시간 가시화·운영용은 경량화를 우선하는 식으로 목적별로 다르게 적용합니다.

[질문 22] 수많은 부품과 문서, 요구사항, 테스트 케이스가 온톨로지 그래프로 엮이게 되면 복잡한 Multi-hop Query 수행 시 심각한 성능 저하가 발생할 수 있고 특히 실시간 변경 영향도 분석을 수행할 때 추론 엔진의 부하를 줄이고 엔터프라이즈급 대규모 확장성을 확보하기 위한 그래프 파티셔닝이나 캐싱 전략은 어떻게 되는지 궁금합니다.

[답변 22] (대규모 그래프의 Multi-hop 쿼리 성능·확장성 확보 전략)

좋은 질문입니다. 핵심은 매번 전체 그래프를 탐색하지 않도록 구조와 캐싱으로 부하를 분산하는 것입니다.

먼저 영향도 분석은 무한정 전체를 도는 게 아니라, 정의된 관계·규칙을 따라 연관 범위만 추적하므로 탐색 경로가 제한됩니다. 여기에 자주 조회되는 경로·결과를 캐싱해 반복 연산을 줄이고, 도메인·영역 단위로 그래프를 분할해 변경 영향이 미치는 부분만 연산합니다. 또 LLM 추론과 그래프 조회를 분리해, 추론 엔진이 매번 무거운 탐색을 직접 하지 않도록 합니다.

즉 확장성은 ""관계 기반으로 탐색 범위를 좁히고 + 파티셔닝·캐싱으로 부하를 분산하는" 구조에서 나옵니다. 다만 구체적인 파티셔닝·캐싱 설계는 데이터 규모·쿼리 패턴에 따라 달라져, 자세한 부분은 메일로 주시면 이어서 답변드리겠습니다.

[질문 21] 이에이트 온톨로지 AI와 타 데이터 관리/처리 하는 기업(Dataiku, Datadog 등)과의 차이점/강점은 무엇인가요?

[답변 22] (Dataiku, Datadog 등 데이터 관리·처리 기업과의 차이점·강점)

결론부터 말씀드리면, 영역이 다릅니다. Dataiku는 데이터 분석·머신러닝 워크플로우, Datadog은 시스템 모니터링·관측에 강점이 있는 도구입니다. 데이터를 처리·분석·감시하는 계층이라고 볼 수 있습니다.

저희 온톨로지 AI는 그 이전 단계, 즉 흩어진 산업 데이터에 의미·관계·맥락을 부여해 AI가 읽고 추론할 수 있는 구조(SSoT)로 만드는 데 초점이 있습니다. 단순 분석이나 모니터링이 아니라, 정의된 개념·관계를 따라 근거를 추적하고 규칙으로 검증하는 추론, 그 위에서 AI 에이전트가 작동하는 것이 차별점입니다.

또 하나의 강점은 시뮬레이션·디지털 트윈부터 온톨로지·자율운영까지 산업 데이터를 이해하고 스스로 운영하는 풀스택을 제공한다는 점입니다. 즉 범용 데이터 도구가 아니라 산업 현장 특화 운영 플랫폼입니다.

[질문 23] ALM, 전기/전자, 기계는 각자 사용하는 용어와 데이터 모델이 완전히 다른데 온톨로지 AI가 이 다중 도메인을 통합할 때, 서로 다른 시스템에서 올라온 동일 단어/이의어 또는 이단어/동의어를 정렬하는 상위 레벨의 메타 온톨로지 정렬 알고리즘은 어떻게 작동하나요?

[답변 23] (다중 도메인 통합 시 동음이의어·동의어 정렬 메타 온톨로지 작동 방식)

핵심은 단어 표기가 아니라 그 용어가 어떤 맥락에서 무엇을 의미하는지를 기준으로 정렬하는 것입니다. 같은 단어라도 도메인마다 뜻이 다르고, 다른 단어라도 같은 개념일 수 있어, 표기 매칭이 아니라 의미·관계 기준으로 연결합니다.

작동은 이렇습니다. 먼저 상위 기준 온톨로지(공통 개념·관계)를 두고, 각 도메인의 용어를 사내 용어집·매핑 규칙으로 이 기준에 연결합니다. 동음이의어는 소속 도메인·관계 맥락으로 구분하고, 동의어는 같은 기준 개념에 매핑합니다. 자동 매핑으로 후보를 잡되, 모호한 경우는 바로 반영하지 않고 후보로 분리해 전문가가 확인한 뒤 확정합니다.

즉 완전 자동 정렬이 아니라, 의미·맥락 기반 자동 매핑 + 사람 검증의 결합으로 무결성을 유지합니다.

[질문 24] 스마트시티나 스마트빌딩 같은 초거대 인프라 디지털 트윈에 온톨로지 AI를 적용할 때 단일 제조 공정 대비 데이터의 복잡도가 기하급수적으로 증가하는 문제를 해결하기 위한 분산 컴퓨팅 및 스케일아웃 전략은 무엇입니까?

[답변 24] (초거대 인프라 디지털 트윈 적용 시 분산 컴퓨팅·스케일아웃 전략)

초거대 인프라는 데이터 복잡도가 급증하므로, 모든 걸 한 덩어리로 처리하지 않고 계층화·분할로 부하를 나누는 것이 핵심입니다.

먼저 공간·도메인 단위로 그래프를 분할(파티셔닝)해, 변경이나 분석이 영향을 미치는 부분만 연산합니다. 또 LLM 추론과 그래프 조회를 분리하고, 자주 쓰는 경로·결과를 캐싱해 반복 연산을 줄입니다. 발표에서 다룬 시티/빌딩 사례처럼 공간 위상 그래프와 시공간 그래프 신경망을 활용하면, 전체가 아니라 노드·구역 단위로 나눠 병렬 처리할 수 있습니다.

즉 확장성은 단일 대형 연산이 아니라, 도메인·공간 단위 분할 + 병렬 처리 + 캐싱으로 확보합니다.

발표 들어주셔서 감사합니다.

댓글로 다 담지 못한 부분이나 자사 환경에 맞는 적용 방안이 궁금하시면 아래 메일로 문의해 주세요.
이어서 답변드리겠습니다.

consulting@e8ight.co.kr

감사합니다.

[PLM/DX 2026 Q&A] PLM으로 구현하는 제품 다양성 및 복잡성 관리 전략 알씨케이 김창근 전무

관리자 — Thu, 02 Jul 2026 13:26:54 +0900

[PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026] 발표시간에 올라온 질문에 대한 답변을 전달드립니다.
답변은 회신 온 순서대로 업로드 됩니다.

2. PLM으로 구현하는 제품 다양성 및 복잡성 관리 전략

알씨케이 김창근 전무

[질문 1] 다양성 및 복잡성 관리 전략 적용사례를 효과적으로 적용/활용하기 위해 담당자에게 필요한 특별한 전문기술, 능력 또는 업무 경험이 뭐가 있을까요? 추가로, 자동차 부품 업체에 특화하여 제시해 줄 수 있는 적용 전략이나 기대효과가 무엇이 있을지 궁금합니다.

[답변 1] 전통적인 PLM 관리자가 '부품과 BOM 구조를 등록하고 변경하는 수준'에 머물렀다면, ARAS Option Variant 기반의 복잡성 관리를 주도하는 담당자(Product Architect 또는 Configuration Manager)는 다음과 같은 융합형 역량이 필요합니다.

시스템 아키텍처 및 논리적 사고 역량 (가장 중요):

제품을 단순히 도면이나 물리적 조립체로 보지 않고, '기능 모듈'과 '옵션 규칙(Boolean Logic: AND/OR/NOT)'의 논리 구조로 추상화하여 모델링할 수 있는 능력이 필수적입니다.

수많은 가변 조건(Usage Condition)이 꼬이지 않도록 규칙 간의 종속성(Inclusion) 및 상충성(Exclusion)을 매트릭스로 설계할 수 있어야 합니다.

추가 답변입니다.

크로스 도메인(Cross-Domain) 조율 및 소통 능력:

가변성 관리는 마케팅(판매 옵션), 엔지니어링(설계 모듈), 제조(생산 사양), 구매(공급망)의 데이터가 맞물리는 영역입니다.

부서별로 다르게 사용하는 제품 언어(예: 마케팅의 '프리미엄 패키지' ↔ 설계의 '특정 와이어링 및 제어기 사양')를 조율하여 전사 공통의 '옵션 카탈로그(Feature Pool)'로 통합할 수 있는 커뮤니케이션 경험이 필요합니다.

추가 답변입니다.

ARAS Innovator는 태생적으로 웹 기반 서비스 지향 아키텍처(SOA)로 설계되어 있습니다.

부하 분산: 대규모 글로벌 사용자가 동시에 복잡한 제품 구성을 조회하고 룰 엔진을 호출하더라도, 애플리케이션 서버(Application Server)를 수평적으로 확장(Scale-out)하기 매우 쉽습니다.

룰 연산 요청이 폭증하면 애플리케이션 서버 라우팅을 통해 부하를 분산시키고, 데이터베이스에는 오직 필터링된 최종 결과(100% BOM Meta-data) 위주로 쿼리가 도달하도록 설계되어 DB 병목 현상을 원천적으로 방지합니다.

추가 답변입니다.

BOM(E-BOM/M-BOM) 및 변경 관리(Change Management) 프로세스에 대한 전문 지식:

150% BOM 구조를 설계하고 변경 사안이 발생했을 때 하위 파생 제품(100% BOM)들에 미치는 영향을 역추적(Where-Used)할 수 있는 깊이 있는 BOM 프로세스 이해도가 필요합니다.

ARAS 로우코드 플랫폼 역량 (우대 기술):

ARAS Innovator의 장점인 아이템 타입(ItemType) 변경, 관계성(Relationship) 설정 등 로우코드 기반의 데이터 모델링 개념을 이해하면 가변성 규칙 아키텍처를 시스템에 훨씬 유연하고 빠르게 반영할 수 있습니다.

[질문 2] 제품 다양성 확대와 운영 복잡성 증가 사이의 균형을 맞추기 위해 PLM에서 가장 중요하게 관리해야 할 데이터와 프로세스는 무엇인지요?

[답변 2] 관리되어야 하는 프로세스는 Configurator Matrix Management (구성 매트릭스 관리 프로세스): 시장 요구사항 변화에 따라 옵션 규칙을 유연하게 변경하고, 이것이 제품 구조에 미치는 영향을 평가하는 프로세스입니다.

Engineering Change Management (가변성 연계 설계변경 프로세스): 단순 파트 변경이 아닌, '특정 옵션 규칙'의 변경이 150% BOM 및 하위 파생 제품(100% BOM)에 미치는 영향을 추적(Where-Used Analysis)하고 통제하는 프로세스입니다.

[질문 3] 제품 라인업이 지속적으로 증가하는 환경에서 모듈화(Modularization)와 플랫폼 전략을 PLM에 효과적으로 반영한 실제 사례가 있는지요?

모듈화 플랫폼 전략 관련 답변입니다.

실제 활용 사례 (글로벌 고부가가치 장비 및 방산 기업):

과제: 과거에는 고객 요구사항마다 CAD를 새로 설계하고 새로운 BOM을 생성하여(Clone & Modify 방식), 수만 개의 유사 파트와 관리 불가능한 BOM 파생이 발생했습니다.

ARAS PLM 적용 방식: 제품 아키텍처를 기능별 '모듈(Module)' 단위로 재정의하고, 모듈 간의 인터페이스(Interface) 규격을 ARAS 내에 데이터화했습니다. CAD나 물리적 부품 구조가 생성되기 전, 선행 기획 단계부터 ARAS Option Variant를 활용해 플랫폼의 가변성 규칙을 먼저 정의했습니다.

결과: ARAS 내에서 공용 플랫폼(Core Platform)과 선택형 모듈을 조합하는 CTO(Configure-to-Order) 체계를 정착시켰습니다. 이를 통해 신제품 개발 시 기존 설계 자산의 재사용률(Reusability)을 70% 이상으로 끌어올렸고 부품SKU 증가율억제

[질문 4] 제품 옵션 및 파생 제품(Variant) 관리 과정에서 발생하는 BOM 복잡성을 줄이기 위해 어떤 Configuration Management 체계를 적용하는 것이 가장 효과적인지요?

[답변 4] 가장 효과적인 체계: 150% 마스터 BOM + 독립적 가변성 논리 레이어(Separation of Variability Logic)

ARAS Option Variant의 가장 큰 장점은 BOM 구조(Breakdown Structure)와 가변성 논리(Variability Logic)를 완전히 분리하여 관리할 수 있다는 점입니다.

작동 방식: 엔지니어는 하나의 거대한 150% BOM만 관리합니다. 그리고 각 파트 및 서브시스템에 "이 부품은 [국가=유럽] AND [엔진=2.0L]일 때만 사용된다"와 같은 가변성 조건을 부여합니다.

효과: 설계 변경이 발생하면 150% BOM의 해당 파트 하나만 수정하면 됩니다. 시스템(Configurator API)이 사용자가 선택한 세부 옵션 조합에 따라 실시간으로 유효성을 검증하고, 그 자리에서 100% 정합성을 가진 특정 변이 BOM(Resolved 100% BOM)을 동적으로 필터링 생성해 줍니다.

[질문 5] AI 및 데이터 분석 기술을 활용하여 제품 다양성으로 인한 비용 증가, 품질 리스크, 공급망 복잡성을 사전에 예측하거나 최적화한 사례가 있는지요?

[답변 5] 비용 및 품질 리스크 사전 예측 사례:

생산 및 공급망 최적화: AI 엔진이 과거 주문 데이터와 시장 트렌드를 분석하여 향후 어떤 옵션 조합(Variant)의 수요가 높을지 예측합니다. ARAS PLM은 이 예측 데이터를 기반으로 150% BOM에서 향후 수요가 높은 모듈과 부품을 식별하여, 공급망(SCM) 팀에 선행 조달 알림을 보냄으로써 리드타임을 단축합니다.

품질 리스크 및 설계 오류 필터링: 수백만 가지의 옵션 조합 중, 엔지니어가 미처 발견하지 못한 '품질 리스크가 있는 조합'이나 '물리적으로 간섭이 발생할 수 있는 규칙 오류'를 AI 패턴 매칭을 통해 설계 단계에서 사전에 모니터링하고 차단(Error-proofing)한 사례가 존재합니다.
[질문 6] 향후 Digital Thread 및 Digital Twin 환경에서 제품 다양성 관리는 어떻게 진화할 것으로 보고 있고, 기존 PLM 시스템은 어떤 방향으로 발전해야 한다고 생각하시는지요?

[답변 6] End to End Digital Thread

앞으로는 가변성 관리가 단순히 '설계(E-BOM)' 영역에 머무르지 않고, 생산(M-BOM), 서비스(S-BOM), 그리고 실제 현장에서 가동 중인 개별 제품의 Digital Twin까지 끊김 없이 연결(Digital Thread)될 것입니다.

과거에는 "A 모델의 일반적인 Twin"을 모니터링했다면, 앞으로는 "A 모델에 옵션 X, Y, Z가 장착되어 출고된 시리얼 번호 1002번 제품만을 위한 맞춤형 100% 고유 Digital Twin"이 실시간으로 생성되고 운영되어야 합니다.

추가 답변입니다.

로우코드 기반의 유연성 확보: 제품 트렌드가 하드웨어 중심에서 소프트웨어 정의 제품(Software-Defined Vehicle/Product)으로 변화함에 따라, SW 옵션과 HW 옵션의 결합 관계를 유연하게 모델링할 수 있는 플랫폼형 PLM이 되어야 합니다.

통합 가변성 서비스(Cross-Lifecycle Variant Service): PLM 내부의 BOM뿐만 아니라 ALM(소프트웨어 관리), ERP(제조), MES(생산 Execution), CRM(영업 주문) 시스템까지 동일한 옵션 규칙(Single Source of Truth for Variability)을 실시간으로 API 형태로 배포하고 통제할 수 있는 '오케스트레이터' 역할을 수행하는 방향으로 발전해야 합니다. ARAS Innovator는 이러한 웹 기반 서비스 지향 아키텍처(SOA)를 이미 갖추고 있어 이 변화에 가장 유리한 고지를 점하고 있습니다.

[질문7] 기계 전자 소프트웨어가 결합된 융복합 제품에서 소프트웨어 버전 변경 주기가 하드웨어보다 훨씬 빠른데 이를 디지털 스레드 상에서 동기화 오류 없이 관리할 수 있는 아키텍처적 대안은 무엇인가요?

[답변 7] ARAS의 Option Variant Management(OVM) 솔루션은 일반적인 PLM 데이터 크롤링 엔진과 복잡한 가변성 논리 연산 엔진을 분리하여 처리할 수 있는 구조를 가집니다.

비즈니스 로직과 연산의 분리: BOM의 계층 구조를 탐색하는 물리적 DB I/O 작업과 Boolean Logic(AND, OR, NOT) 매트릭스를 연산하는 논리 엔진을 독립적으로 가동합니다. 이를 통해 수만 개의 규칙이 얽혀 있어도 메인 PLM 커널(Kernel)에 직접적인 과부하를 주지 않고, 메모리 상에서 가변성 규칙을 빠르게 연산할 수 있는 전용 메모리 캐싱 및 컴파일 기법을 활용합니다.

추가 답변입니다.

이진 결정 다이어그램 (BDD, Binary Decision Diagram) 알고리즘 활용대규모 가변성 규칙을 검증할 때, 매번 모든 규칙을 처음부터 끝까지 Full-scan 하면 성능이 저하됩니다.효율적 룰 처리: ARAS의 옵션 구성 엔진은 복잡한 Boolean 논리식들을 최적화된 BDD(Binary Decision Diagram) 또는 유사한 그래프 기반 구조로 내부적으로 변환(Compile)하여 처리합니다.수백 가지 옵션 조건이 결합되어 있더라도 연산 속도가 무작위로 늘어나지 않고, 수식의 깊이에 비례하는 고정된 시간($O(N)$ 수준) 안에 True/False를 판단하여 150% BOM에서 유효하지 않은 파트들을 빛의 속도로 솎아냅니다.

추가 답변입니다.

증분 업데이트: ARAS는 옵션 사전(Feature Pool)이나 규칙 매트릭스가 변경되면, 변경된 서브시스템이나 모듈의 룰 그룹만 부분적으로 다시 계산하여 캐싱하는 Incremental 빌드 방식을 취합니다.

[질문 8] 제품 다양성 관리가 현업 설계자들에게는 또 다른 프로세스 규제나 데이터 입력의 부담으로 다가올 수 있는데 현업의 저항을 최소화하고 데이터 입력 정합성을 높이기 위한 변화관리 전략은 무엇인가?

[답변 8] 현업 설계자들에게 150% BOM 관리나 가변성 규칙(Usage Condition) 입력은 초기에는 ""일을 두 번 하게 만드는 귀찮은 규제""나 ""추가적인 데이터 입력 노동""으로 느껴지기 쉽습니다. 이러한 현업의 심리적 저항을 깨고 데이터 정합성을 확보하려면, ""입력은 편하게, 혜택은 즉시(Input is Less, Benefit is Instant)"" 체감할 수 있는 변화관리(Change Management) 전략이 필수적입니다.

ARAS PLM의 강점을 극대화하면서 현업의 저항을 최소화할 수 있는 4가지 핵심 전략을 제시합니다.

구체적인 답변이 필요하시면 sjpark@rckorea.net ckkim@rckorea.net으로 메일 주세요. ^^ 답변을 작성 글자수가 제안이 되어 있어서요

[질문 9] 제품 복잡성이 증가함에 따라 기계, 전자, 소프트웨어가 융합된 복합 옵션 제약 조건이 기하급수적으로 늘어납니다. PLM 내에서 이러한 다차원 룰 간의 상호 충돌이나 논리적 모순을 실시간으로 디버깅하고 검증할 수 있는 가상 검증 체계가 구체적으로 구현되어 있나요?"

[답변 9] ARAS Innovator는 기계(Mechanical), 전자(Electrical), 소프트웨어(Software)가 복합적으로 융합된 메카트로닉스 제품의 다차원 복잡성 제약 조건을 검증하고 디버깅하기 위한 실시간 가상 검증 체계를 구체적으로 지원하고 있습니다.

단순히 "이 부품과 저 부품은 같이 쓸 수 없다"는 수준을 넘어, 하드웨어 사양에 따른 소프트웨어 매칭, 전자 회로 사양에 따른 기계적 간섭 리스크 등 복잡한 다차원 논리 모순을 해결하기 위해 내장 기능과 메커니즘을 제공합니다.

[질문 10] 수많은 제품 변형 중에서 실제로 수익성이 높거나 생산 효율이 좋은 최적의 옵션 조합을 스크리닝하고 사양을 일몰 또는 단종시키는 라이프사이클 관리 기준을 Aras 내에서 어떻게 구현할 수 있는가요?

[답변 10] ARAS Innovator에서 수많은 제품 변형(Variant) 중 수익성과 효율성을 기준으로 최적의 조합을 스크리닝(Rationalization)하고, 비효율적인 사양을 일몰(Phase-out) 또는 단종(Decommission)시키는 라이프사이클 관리 체계는 ARAS의 최대 강점인 ‘개방형 데이터 모델링’과 ‘Digital Thread 연동성’을 통해 구체적으로 구현할 수 있습니다.

[질문 11] PLM의 설계변경 이력과 제조 전반의 E2E 데이터를 온톨로지로 연결할 때, 두 이종 시스템 간의 데이터 스키마 불일치와 레거시 데이터의 노이즈를 해결하기 위해 적용한 데이터 정제 및 매핑 자동화 파이프라인의 아키텍처는 어떻게 구성되어 있습니까?

[답변 11] PLM의 설계변경(ECO) 이력 데이터와 제조 현장(MES/ERP)의 E2E 실적 데이터를 그래프 기반의 온톨로지(Ontology) 체계로 가시화·연결할 때, 가장 큰 걸림돌은 시스템 간 스키마 불일치와 레거시 데이터에 포함된 무수한 노이즈(오기입, 결측치, 형식 불일치)입니다.

이 문제를 해결하기 위해 Aras Innovator의 개방형 Integration 아키텍처와 LLM/Graph ML 기반의 AI 파이프라인을 결합한 ‘지능형 데이터 정제 및 매핑 자동화 파이프라인(Automated Data Cleansing & Semantic Mapping Pipeline)' 4단계 레이어로 구성됩니다.

[PLM/DX 2026 Q&A] 제조기업은 왜 다시 PLM에 투자하는가 - AI·Omniverse·Digital Thread 시대의 제조 데이터 혁신 PTC코리아 엄형욱 총괄책임

관리자 — Thu, 02 Jul 2026 11:47:05 +0900

[PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026] 발표시간에 올라온 질문에 대한 답변을 전달드립니다.
답변은 회신 온 순서대로 업로드 됩니다.

2. 제조기업은 왜 다시 PLM에 투자하는가 - AI·Omniverse·Digital Thread 시대의 제조 데이터 혁신

PTC코리아 엄형욱 총괄책임

[질문 1] PLM/DX에서 협력사 데이터 연계는 항상 어려운 주제인데요. 2, 3차 협력사까지 포함한 공급망 데이터 협업을 안전하면서도 효율적으로 운영하기 위한 베스트 프랙티스가 궁금합니다.

[답변 1] 협업은 하나의 방식이 아니라 협력사 성숙도에 따라 다층 구조로 설계해야 합니다. PLM 접속이 가능한 협력사는 공동 작업공간(예: ProjectLink)을 통해 직접 데이터 등록, 수정을 수행하고, 접속이 어려운 협력사는 솔루션이 제공하는 다른 방식으로 오프라인 협업을 진행한 뒤 다시 PLM으로 반입하는 방식이 효과적입니다. 안정성을 위해서는 권한 기반 접근제어와 보안 레이블 체계가 필수입니다. 프로젝트, 폴더, 객체 단위로 권한을 세분화하고, IP 보호 및 접근 범위를 명확히 제한해야 안전한 협업이 가능합니다

[질문 2] SSOT 원칙을 적용해 자료 상태와 변경을 중앙에서 관리하면 버전 혼선과 데이터 품질 문제를 줄일수 있나요?

[답변 2] 단일 데이터 소스 기반의 PLM 환경에서는 다양한 시스템과 조직의 데이터를 통합하여 중복 데이터를 제거하고, 이를 통해 데이터 정합성과 활용성이 크게 향상 시킬 수 있습니다.

[질문 2] 기존 PLM 시스템과 PALMA의 역할을 어떻게 구분하고 연계할 수 있나요?[질문]1.PALMA가 기존 PLM의 어떤 한계를 보완하기 위해 개발되었고, 기존 PLM과의 역할 분담은 어떻게 정의해야 하는지요?

[답변 2] 발표 시에도 언급드렸던 것처럼 PLM은 그 범위만 보면 전사 시스템에 가깝지만, 현실은 R&D 중심으로 사용되고 있습니다. 그러다 보니 특히 사양 관리 영역은 영역 별로 각기 다른 기준으로 운영되는 측면이 있고, PLM에 있는 사양관리 모듈을 쓰기 위해선 다양한 부서에게 라이선스를 발급해서 활용해서 하는데 비용 측면에서 불리한 측면이 있습니다. 즉, 가성비가 안좋은 것이죠. 이 부분은 사양관리 측면에서만 바라본 것이고 모듈러 디자인 활동으로 바라보면 기존 PLM에서 모듈러 디자인 활동을 지원하려면 상당한 커스터마이징 개발을 해야 하는데 이 부분 때문에 별도로 솔루션이 개발된 측면이 있습니다.

[질문 3] AI·Omniverse·Digital Thread 시대의 제조 데이터 혁신 사례를 효과적으로 적용/활용하기 위해 담당자에게 필요한 특별한 전문기술, 능력 또는 업무 경험이 뭐가 있을까요? 추가로, 자동차 부품 업체에 특화하여 제시해 줄 수 있는 적용 전략이나 기대효과가 무엇이 있을지 궁금합니다.

[답변 3] 말씀하신 제조 환경에서는 단순 시스템 운영을 넘어서, 제품 데이터 구조와 흐름을 종합적으로 이해하는 역량이 중요합니다. 특히 BOM, Part, Change 기반 데이터 모델과 변경 추적성을 설계할 수 있는 능력이 필수이며, 이를 통해 전 lifecycle 데이터를 연결해야 합니다. 또한 AI 활용을 위해 데이터 품질과 의미를 해석하는 능력과 함께, 설계,제조,서비스를 통합적으로 이해하는 엔지니어링 경험이 요구됩니다. 결국 이러한 환경에서는 데이터를 기반으로 의사결정을 이끄는 통합형 엔지니어 역량이 핵심입니다.

[질문 4] 많은 제조기업이 이미 PLM을 도입했음에도 다시 PLM에 투자하는 흐름이 나타나고 있는데요. 기존 PLM 시스템의 어떤 한계 때문에 재투자나 재구축을 결심하게 되는지, 가장 큰 트리거가 무엇인가요?

[답변 4] 많은 제조기업이 기존에 PLM을 도입했음에도 재투자를 결정하는 가장 큰 이유는 데이터 단절과 협업 비효율, 그리고 변화 대응 한계에 있습니다. 과거 PLM은 설계 중심으로 구축되어 다른 시스템과 충분히 연결되지 못했고, 수작업 기반 데이터 전달과 중복 관리가 지속되었습니다. 또한 제품 복잡도 증가와 SW, HW 통합 요구에 대응하지 못해 변경 영향 분석, 전사 협업, 글로벌 확장 측면에서 한계를 드러냈습니다. 결국 기업들은 단순 관리 시스템이 아닌 Digital Thread 기반의 연결-자동화-지능화를 위해 PLM 현대화를 추진하고 있습니다.

[질문 5] AI와 Omniverse, Digital Thread가 결합되는 시대에 PLM의 역할은 단순한 데이터 관리에서 어떻게 확장되어야 한다고 보시나요? 기존 PLM과 차세대 PLM의 가장 큰 차이는 어디에 있나요?

[답변 5] PLM의 역할은 단순한 데이터 관리에서 데이터 연결-의미화-지능화까지 확장되어야 합니다. 기존에는 CAD와 BOM을 관리하는 저장소의 성격이 강했다면, 이제 PLM은 제품 수명주기 전반의 데이터를 연결하고, 그 흐름을 통합적으로 관리하며, AI와 시뮬레이션이 활용할 수 있는 디지털 백본으로 작동해야 합니다. 기존 PLM과 차세대 PLM의 가장 큰 차이는 바로 이 역할의 수준과 범위에 있습니다. 기존 PLM은 정적 데이터 관리 중심으로, 설계 조직 내부에서 활용되는 경우가 많았고 시스템 간 연계가 제한적이었습니다. 반면 차세대 PLM은 요구사항, 설계, SW, 제조, 서비스까지 연결하는 Digital Thread 기반의 통합 플랫폼으로 진화하고 있습니다.

[질문 5] AI 기반 제조 혁신이 확산되는 상황에서, 기존 PLM 시스템이 다시 주목받는 가장 핵심적인 이유는 무엇이고, 과거의 PLM과 현재의 PLM은 어떤 점이 달라졌는지요?

[답변 5] AI 기반 제조 혁신이 확산되면서 기업들이 다시 PLM(Product Lifecycle Management)에 주목하는 가장 근본적인 이유는, AI가 제대로 작동하기 위해서는 신뢰할 수 있는 제품 데이터 기반이 필수적이기 때문입니다. 많은 기업들이 AI를 도입하려고 시도하지만, 실제로는 데이터가 부서별로 분산되어 있고 서로 다른 시스템에 중복되거나 불일치한 형태로 존재하는 경우가 많습니다. 이러한 상태에서는 AI가 아무리 발전하더라도 정확한 분석이나 자동화를 수행하기 어렵습니다.

[질문 6] Digital Thread 구현을 위해서는 설계, 생산, 품질, 서비스 데이터를 연결해야 하는데, 실제 제조 현장에서 가장 큰 데이터 통합 장애요인은 무엇이며 이를 어떻게 해결할 수 있는지요?

[답변 6] Digital Thread를 구현하기 위해서는 설계, 생산, 품질, 서비스에 걸친 데이터 흐름을 연결해야 하지만, 실제 제조 현장에서는 여러 가지 구조적인 장애요인이 존재합니다. 가장 큰 문제는 시스템이 아니라 데이터 구조 자체의 분절(Silo)입니다.

대부분의 기업에서는 CAD, PLM, ERP, MES, QMS 등 시스템이 각각 독립적으로 운영되고 있으며, 동일한 제품 정보가 여러 시스템에 서로 다른 형태로 존재합니다. 이로 인해 데이터 불일치가 발생하고, 어느 정보가 기준인지 판단하기 어려워지는 문제가 발생합니다. 또한 eBOM, mBOM, 서비스 BOM 등 각각의 BOM이 존재하지만, 이를 연결하는 단일 기준이 없는 경우가 많아 변경이 발생했을 때 전체 영향도를 파악하기가 매우 어렵습니다.

[질문 7] NVIDIA Omniverse 기반 디지털 트윈 구축 시 PLM은 어떤 역할을 수행하고, 실시간 시뮬레이션과 운영 데이터 연계를 위해 필요한 핵심 아키텍처는 무엇인지요?

[답변 7] NVIDIA Omniverse 기반의 Digital Twin 환경에서 PLM은 단순한 데이터 공급자가 아니라, 디지털 환경에서의 기준 데이터를 제공하는 핵심 시스템으로 작동합니다. Digital Twin은 설계 상태와 실제 운영 상태를 연결하는 개념이며, 이 중 설계 기준에 해당하는 데이터는 PLM이 담당합니다.

PLM은 제품의 CAD, BOM, 구성(Configuration), 변경 이력 등을 관리하며, Digital Twin이 현실을 정확하게 반영할 수 있도록 하는 디지털 마스터 역할을 수행합니다. 반면 IoT 시스템은 센서 데이터를 통해 실제 운영 상태를 수집하며, Digital Twin은 이 두 데이터를 연결하여 현실과 가상의 일치를 유지합니다

[질문 8] 생성형 AI와 Agentic AI가 제조 환경에 적용될 때, PLM에 축적된 제품 데이터와 엔지니어링 지식은 어떤 방식으로 활용되며 실제 업무 생산성 향상 사례가 있다면 소개 부탁드립니다.

[답변 8] 이 부분은 PTC로 직접 문의 주시면 답변 드리도록 하겠습니다.

[질문 9] AI가 PLM에 도입되면 설계 변경 영향도 분석, 부품 추천, BOM 최적화, 품질 이슈 원인 분석까지 자동화될 수 있을 것 같은데요. 실제 운영 환경에서 가장 빠르게 효과가 나타나는 AI 활용 영역은 어디인가요?

[답변 9] 실제 운영 환경에서 가장 빠르게 효과가 나타나는 AI 활용 영역은 부품 재사용(유사 부품 추천)과 변경 영향 분석입니다. 그 이유는 이 두 영역이 기존 PLM 데이터를 그대로 활용할 수 있어, 추가 데이터 구축이나 프로세스 변경 없이도 즉시 적용 가능 합니다.

[PLM/DX 2026 Q&A] PALMA: PLM을 보완하는 Product Architecture 기반 Configuration 플랫폼 / 피앤피어드바이저리(P&P Advisory) 김진회 상무

관리자 — Tue, 30 Jun 2026 17:35:24 +0900

[PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026] 발표시간에 올라온 질문에 대한 답변을 전달드립니다.
답변은 회신 온 순서대로 업로드 됩니다.

1. PALMA: PLM을 보완하는 Product Architecture 기반 Configuration 플랫폼
피앤피어드바이저리(P&P Advisory) 김진회 상무

[질문 1] 기존 PLM 시스템과 PALMA의 역할을 어떻게 구분하고 연계할 수 있나요?

[답변 1] 좋은 질문 감사드립니다. 기본적으로 현업 관점에서 보면, PALMA는 제품군 또는 제품 아키텍처를 기획하고, 사양·옵션·모듈 구조를 정의하는 의사결정 단계에서 활용되는 시스템이라고 이해하시면 됩니다.

PALMA에서 정의된 제품 구조, 사양 체계, 옵션 조합 Rule, 모듈 구성 정보는 이후 PLM과 연계되어, 구체적인 Part, BOM, 도면, 설계 변경 등 상세 제품 데이터는 PLM에서 관리하게 됩니다.

즉, PALMA는 제품이 어떤 구조와 논리로 구성될 수 있는지를 정의하고, PLM은 그 결과를 바탕으로 실제 설계 데이터와 변경 이력을 관리하는 역할을 합니다.

[질문 3] Product Architecture 기반 Configuration 관리가 다품종·고객 맞춤형 제품 개발 환경에서 BOM 복잡성을 얼마나 효과적으로 줄일 수 있는지요?

[답변 3] Product Architecture 기반 Configuration 관리는 다품종·고객 맞춤형 제품 환경에서 BOM 복잡성을 줄이는 데 매우 효과적입니다. 기존에는 고객별, 프로젝트별, 모델별로 BOM이 개별적으로 생성되면서 유사한 부품과 구조가 반복되고, 옵션 조합의 기준이 사람의 경험이나 엑셀에 의존하는 경우가 많습니다. PALMA는 제품군을 기능, 사양, 모듈, 인터페이스, 옵션 Rule 중심으로 구조화하여 공통 영역과 차별 영역을 명확히 구분할 수 있게 합니다. 이를 통해 불필요한 BOM 중복을 줄이고, 150% BOM 또는 Modular BOM에서 고객 조건에 맞는 유효한 Configuration을 도출할 수 있습니다. 결과적으로 BOM 수 자체를 단순히 줄이는 것뿐만 아니라, BOM이 생성되는 논리와 기준을 명확히 하여 복잡성을 통제 가능한 수준으로 낮추는 데 의미가 있습니다.

[질문 4] PALMA를 도입할 경우 설계, 생산기술, 구매, 제조 등 여러 부서 간 데이터 정합성과 변경관리(Change Management)는 어떤 방식으로 보장되는지요?

[답변 4] PALMA를 도입하면 설계, 생산기술, 구매, 제조 등 여러 부서가 서로 다른 기준으로 제품 정보를 해석하는 문제를 줄일 수 있습니다. PALMA는 제품 사양, 옵션, 모듈, 인터페이스, Configuration Rule을 하나의 기준 정보로 관리하기 때문에, 각 부서는 동일한 제품 구성 논리를 기준으로 업무를 수행할 수 있습니다. 또한 사양이나 옵션이 변경될 경우, 해당 변경이 어떤 모듈, 인터페이스, BOM, 제조 조건에 영향을 주는지를 추적할 수 있어 변경 영향 분석의 출발점으로 활용할 수 있습니다. 실제 변경 승인, 도면 개정, BOM 배포와 같은 공식 Change Management 프로세스는 기존 PLM에서 수행하되, PALMA는 변경의 원인과 영향 범위를 사양 및 제품 아키텍처 관점에서 사전에 검토하는 역할을 담당하는 방식이 바람직합니다. 발표 시에도 말씀드렸지만, PALMA가 PLM을 대체하지 않는 것이 설계 변경과 같은 코어 프로세스는 PLM 영역을 침범하지 않습니다. 다만, 실행 하기 전 사전 검토에 필요한 정보를 제공하여 올바른 변경이 일으키도록 지원할 수 있습니다.

[질문 5] 디지털 스레드(Digital Thread) 및 디지털 트윈(Digital Twin) 전략과 연계할 때 PALMA가 제공하는 차별화된 가치와 향후 발전 방향은 무엇인지요?

[답변 5] 좋은 질문입니다. Digital Thread와 Digital Twin 전략에서 PALMA의 차별화된 가치는 제품 데이터를 단순한 Part와 BOM 중심이 아니라, 사양, 기능, 모듈, 옵션 Rule, 인터페이스 관계까지 포함한 구조화된 제품 지식으로 연결한다는 점입니다. Digital Thread가 제품의 기획, 설계, 제조, 운영 데이터를 끊김 없이 연결하는 전략이라면, PALMA는 그 시작점에서 “왜 이런 제품 구조와 Configuration이 만들어졌는가”를 설명할 수 있는 논리적 기준을 제공합니다. 또한 Digital Twin이 실제 제품이나 설비의 디지털 표현을 만든다면, PALMA는 다양한 제품 Variant와 고객별 Configuration을 일관된 구조로 정의하여 Twin 생성의 기준 정보를 제공할 수 있습니다. 향후에는 PLM, ERP, MES, CRM, CAD 등과의 연계를 통해 제품 구성 정보가 영업, 설계, 제조, 서비스까지 이어지는 Configuration 중심의 Digital Thread로 발전할 수 있습니다.

[질문 6] AI 기반 제품 개발이 확대되는 상황에서 PALMA가 제품 구성(Configuration) 자동화, 설계 추천, 영향도 분석 등의 영역에 AI를 어떻게 접목할 계획인지 궁금합니다.

[답변 6] 현재 PALMA에서 두 가지 방향으로 AI를 접목하고자 합니다. 첫 번째는 PALMA 내부의 데이터를 Product Ontology로 활용한 R&D Agent를 개발하는 방향입니다. AI가 제품 구성 자동화, 설계 추천, 변경 영향 분석을 수행하려면 단순한 문서나 BOM 데이터만으로는 한계가 있고, 제품 사양, 모듈, 옵션, 인터페이스, Rule 간의 관계가 구조화되어 있어야 합니다. PALMA는 이러한 제품 구성 지식을 체계적으로 관리하기 때문에, AI가 활용할 수 있는 Product Ontology 또는 Configuration Knowledge Base의 기반이 될 수 있습니다. 예를 들어 고객 요구사항을 입력하면 가능한 사양 조합을 추천하거나, 특정 옵션 변경 시 영향을 받는 모듈과 BOM을 분석하거나, 과거 Configuration 사례를 바탕으로 설계 대안을 제안하는 방식으로 확장할 수 있습니다. 다만 AI가 모든 의사결정을 자동화하기보다는, PALMA에 축적된 구조화된 제품 지식을 바탕으로 현업의 검토와 의사결정을 지원하는 방향이 현실적이고 효과적인 접근이라고 볼 수 있습니다. 두번째는 Front-End 단에서 PALMA의 데이터를 활용한 애플리케이션을 로코드 기반으로 AI가 구성해주는 것도 지원 예정입니다. 즉, 한번 구축이 되면 고치기 어려운 솔루션이 아닌, 고객 필요에 따라서 PALMA의 데이터를 활용하여 원하는 애플리케이션을 만드는 데 AI를 활용하고자 합니다.

[질문 7] 기존 PLM 중심의 엔지니어링 봄 구조에 익숙한 연구소 인력들이 자사의 설계 기득권을 내려놓고 전사적 사양 관점의 모듈러 아키텍처 체계로 전환하도록 유도할 변화 관리 전략은 무엇입니까?

[답변 7] 좋은 질문입니다. PALMA에 대한 질문일 뿐만 아니라, 모듈러 아키텍처 전환에 대한 폭넓은 질문으로 이해했습니다. 모듈러 아키텍처 전환은 연구소의 설계 기득권을 약화시키는 활동이 아니라, 연구소의 설계 지식을 전사적으로 재사용 가능한 제품 아키텍처 자산으로 전환하는 활동입니다. 따라서 변화 관리는 연구소를 통제 대상이 아니라 아키텍처 오너로 세우는 방향으로 추진해야 합니다. Pilot을 통해 효과를 입증하고, 연구소 중심의 Architecture Governance를 운영하며, 재사용률·변경 영향 분석 시간·BOM 오류 감소 등 새로운 성과 지표를 함께 적용할 때 전사적 사양 관점의 모듈러 체계로 자연스럽게 전환할 수 있습니다.

[질문 8] 마케팅이 요구하는 시장 다양성과 공장이 요구하는 생산 단순성 사이의 고질적인 충돌을 Configuration 플랫폼 내의 영업 사양 룰과 기술 사양 룰 간의 매핑을 통해 어떻게 기하학적으로 중재할 수 있는가요?

[답변 8] 좋은 질문입니다. PALMA가 지향하는 Configuration 플랫폼은 마케팅의 영업 사양과 공장의 기술 사양을 직접 충돌시키지 않고, 두 사양 체계 사이에 Rule 기반 매핑 계층을 둡니다. 고객의 언어와 기술의 언어 간의 Rule을 기반으로 한 매핑을 합니다. 영업 사양 Rule은 고객이 선택할 수 있는 시장 언어의 다양성을 정의하고, 기술 사양 Rule은 그 선택이 어떤 모듈, 부품, 인터페이스, 제조 조건으로 구현 가능한지를 정의합니다. 이 매핑을 통해 고객 요구는 검증된 제품 아키텍처의 유효 조합 영역으로 변환되며, 시장 다양성은 유지하면서도 생산 복잡도는 통제 가능한 수준으로 제한할 수 있습니다. 결국 PALMA의 역할은 “더 많은 옵션을 허용하는 것”이 아니라, “허용 가능한 다양성의 경계를 정의하고, 그 다양성을 표준 모듈 조합으로 수렴시키는 것”입니다.

[질문 9] 기존 PLM과 통합 시 발생 예상되는 문제점 및 그 해결방안에 대해 궁금합니다.

[답변 9] 좋은 질문이자, 핵심적인 질문입니다. 기존 PLM과 PALMA를 통합할 때 가장 큰 이슈는 기능 중복, 데이터 모델 차이, BOM 구조 충돌, 변경관리 이원화입니다. 이를 해결하기 위해서는 PALMA를 PLM의 대체 시스템이 아니라 제품 아키텍처와 Configuration Rule을 관리하는 상위 Layer로 정의하고, PLM은 Part, BOM, CAD, 변경관리의 기준 시스템으로 유지하는 것이 중요합니다. 이미 PALMA가 PLM을 대체하지 않는다고 말씀드렸듯이, PLM의 위치를 흔들지 않습니다. PALMA에서 검증된 사양과 Configuration 정보를 PLM으로 전달하고, PLM에서는 이를 기반으로 실제 Part, EBOM, 도면, ECO를 관리하는 방식으로 역할을 분리하면 통합 리스크를 줄일 수 있습니다. 특히 초기에는 전체 통합보다 사양-옵션-모듈-Part-BOM 매핑과 변경 영향 분석부터 적용해 단계적으로 확장하는 것이 바람직합니다.

[질문 10] PLM 데이터에 온톨로지를 적용할 때 데이터 품질이나 정합성 문제는 어떻게 해결하나요?

[답변 10] 좋은 질문입니다. PLM 데이터에 온톨로지를 적용할 때는 기존 데이터의 중복, 누락, 속성 불일치, BOM 구조 오류, 사양-Part 간 단절을 먼저 진단해야 합니다. 이후 제품군, 사양, 기능, 모듈, Part, BOM, 변경 요청 간의 공통 의미 모델을 정의하고, PLM과 PALMA 등 각 시스템의 Master Data Ownership을 명확히 나눕니다. 온톨로지는 모든 데이터를 대체 관리하는 시스템이 아니라, 기존 PLM 데이터를 의미적으로 연결하고 검증하는 Layer로 활용하는 것이 적절합니다. 처음부터 전사 데이터를 모두 정비하기보다 특정 제품군이나 핵심 모듈부터 적용해 점진적으로 품질을 개선하는 것이 현실적인 접근입니다.

[질문 11] 제품 아키텍처 기반 Configuration 플랫폼을 도입하는 과정에서 기존에 수십 년간 축적되어 온 레거시 PLM의 이 봄 데이터와 ERP의 엠 봄 데이터를 데이터의 단절 없이 실시간 동기화할 수 있는 데이터 아키텍처적 대안은 무엇인가요?

[답변 11] 중요한 질문입니다. 레거시 PLM의 EBOM과 ERP의 MBOM을 데이터 단절 없이 연결하기 위해서는 두 BOM을 하나의 구조로 강제 통합하기보다, 각 시스템의 기준 역할을 유지한 상태에서 제품 아키텍처 기반 Configuration Layer를 두는 방식이 적절합니다. 저희가 주로 추진하는 방안이고도 합니다. PLM은 Part, CAD, EBOM, ECO의 기준 시스템으로, ERP는 Material, MBOM, Routing, Cost의 기준 시스템으로 유지하고, PALMA는 사양, 옵션, 모듈, Configuration Rule의 기준 시스템 역할을 수행합니다. 이들 사이에는 공통 식별자, EBOM-MBOM 매핑 모델, API 및 이벤트 기반 연계, Baseline 통제 체계를 두어 변경이 발생할 때 실시간으로 영향 범위를 파악하고, 승인된 변경만 ERP와 제조 데이터에 반영되도록 해야 합니다. 시스템 구조가 복잡해보일 수 있으나, 시스템을 복잡하게 만들되, 실제 업무를 단순화하는 것이 지금까지 가장 부작용이 줄일 수 있는 현실적인 어프로치이 아닐까 합니다.

[질문 12] PLM의 EBOM은 파트 중심의 계층 구조이고 PALMA는 기능과 모듈 중심의 아키텍처를 다루는데, 설계 변경이 일어날 때 PALMA의 아키텍처 매트릭스와 PLM의 100% Variant BOM 간의 동기화 갭을 어떻게 실시간으로 해결해야 하는지죠? 또한 이 두 시스템 간의 Single Source of Truth 권한은 어느 쪽에 두는 것이 맞는지요?

[답변 12] 좋은 질문이자 실제 도입 과정에서 가장 중요하게 다뤄야 할 질문입니다. 여기서는 하나의 정답을 단정하기보다, 현재까지 가장 부작용이 적은 운영 원칙을 말씀드리겠습니다.

PALMA의 최소 관리 단위는 모듈입니다. 따라서 PLM 상에서 모듈을 구성하는 하위 Part, 도면, 상세 설계 데이터의 변경은 기존 PLM 프로세스에 따라 그대로 관리되는 것이 바람직합니다. 즉, Part, CAD, EBOM, 도면, 설계 변경 이력과 같은 기본 설계 데이터의 Single Source of Truth는 PLM에 두는 것이 맞습니다.

다만 변경이 단순한 Part 수정 수준을 넘어, 동일 사양 모듈의 코드나 식별 체계가 변경되거나, 새로운 사양·옵션·모듈이 추가되거나, 기존 모듈 간 인터페이스와 조합 Rule에 영향을 주는 경우에는 PALMA의 이벤트 또는 변경 검토 절차를 먼저 거치도록 설계하는 것이 좋습니다. 그 이후 승인된 Configuration 변경 사항이 PLM의 공식 설계 변경 프로세스와 연결되도록 합니다.

정리하면, 상세 설계 데이터와 BOM 변경의 공식 관리는 PLM이 담당하고, 사양·모듈·옵션·Configuration Rule에 영향을 주는 변경은 PALMA에서 먼저 영향도를 검토한 뒤 PLM 프로세스로 연계하는 구조가 가장 현실적입니다. 이렇게 하면 기존 PLM의 안정성을 유지하면서도, 제품 아키텍처와 Configuration 기준이 무너지는 것을 방지할 수 있습니다.

[질문 13] 기존 PLM 시스템의 변형 관리나 옵션 처리 기능과 비교했을 때 PALMA 플랫폼이 가지는 차별화된 아키텍처적 강점은 무엇인가요?

[답변 13] 두 가지 측면에서 말씀드릴 수 있습니다.

첫 번째는 아키텍처와 운영 유연성입니다. 기존 PLM의 사양 관리 기능은 대체로 데이터 중심으로 구성되는 경우가 많습니다. 즉, 사양 데이터와 Configuration 로직이 충분히 분리되지 않은 상태에서 운영되기 때문에, 사양이나 Rule이 변경될 때 데이터 구조와 운영 프로세스가 함께 복잡해지는 문제가 발생할 수 있습니다.

반면 PALMA는 기본적으로 데이터와 로직을 분리하여 관리하는 구조를 지향합니다. 제품 사양, 옵션, 모듈, 조합 Rule을 별도의 논리 체계로 관리할 수 있기 때문에, 제품군이 확장되거나 고객별 Variant가 증가하더라도 보다 유연하게 사양 체계를 운영할 수 있습니다.

두 번째는 전사 활용성과 비용 효율성입니다. 일부 PLM도 사양 관리나 Variant 관리 기능을 제공하지만, PLM 라이선스를 영업, 마케팅, 생산, 구매 등 전사 사용자에게 넓게 배포하기는 현실적으로 부담이 큽니다. 그러나 실제 사양 관리는 연구소만의 업무가 아니라, 영업의 고객 요구 정의, 마케팅의 제품 라인업 기획, 생산의 제조 가능성 검토, 구매의 부품 공용화 판단과 모두 연결되는 전사 업무입니다.

PALMA는 이러한 전사적 Configuration 업무를 보다 넓은 사용자층이 활용할 수 있도록 설계된 플랫폼으로 볼 수 있습니다. 영업 사양과 기술 사양, 설계 로직과 판매 로직을 분리해 관리하면서도 서로 연결할 수 있고, 사용자를 연구소 중심으로만 제한하지 않아도 됩니다. 따라서 PALMA는 기존 PLM을 대체하기보다는, PLM이 상대적으로 무겁게 다루는 사양·옵션·모듈·Configuration Rule 영역을 더 유연하고 확장성 있게 보완하는 역할을 합니다.

[질문 14] 다품종 소량 생산 체제에서 설계 변경이 빈번하게 일어날 수밖에 없는데 PALMA 플랫폼 상에서 제품 아키텍처의 유연성과 복잡성 관리의 균형을 어떻게 유지하는지 궁금합니다.

[답변 14] 좋은 질문입니다. 다품종 소량 생산 환경에서 PALMA는 설계 변경을 억제하는 플랫폼이 아니라, 변경을 제품 아키텍처 안에서 통제 가능하게 만드는 플랫폼입니다. 고객 요구에 따른 유연성은 모듈과 옵션 조합을 통해 확보하고, 복잡성은 인터페이스 기준, Configuration Rule, 변경 영향 분석을 통해 관리합니다. 기존 모듈 내부의 상세 설계 변경은 PLM에서 처리하되, 사양, 모듈, 인터페이스, 옵션 Rule에 영향을 주는 변경은 PALMA에서 먼저 검토하도록 운영하면 제품 아키텍처의 유연성과 복잡성 관리 사이의 균형을 유지할 수 있습니다.

[질문 15] 기존 BOM 기반 관리와 Product Architecture 기반 관리의 가장 큰 차이는 무엇인지요?

[답변 15] 이번 발표의 핵심을 다룬 질문입니다. BOM 기반 관리는 제품을 구성하는 Part와 Assembly를 관리하는 방식입니다. 반면 Product Architecture 기반 관리는 제품이 어떤 사양, 기능, 모듈, 인터페이스 구조로 구성되어야 하는지를 먼저 정의하고, 그 결과를 BOM과 연결하는 방식입니다. 따라서 BOM은 “무엇으로 만들어졌는가”를 보여주고, Product Architecture는 “왜 그렇게 구성되어야 하는가”와 “어떤 조합이 가능한가”를 설명합니다. PALMA는 바로 이 제품 구성 논리를 관리함으로써 기존 BOM 중심 관리가 놓치기 쉬운 사양, 옵션, 모듈, 변경 영향 관계를 체계적으로 다룰 수 있게 합니다.

[질문 16] 고객 맞춤형 옵션 조합으로 인해 발생하는 복잡성 비용과 모듈 표준화로 얻는 제조 원가 절감 효과를 실시간으로 비교 분석하여 한계 이익을 극대화할 수 있는 최적의 사양 조합 기준을 어떻게 수리적으로 정립해야 할까요?

[답변 16] 좋은 질문이자, 어려운 질문입니다.시간 관계상 발표에서는 PALMA의 Reporting 기능을 자세히 다루지 못했지만, PALMA는 모듈 기반 또는 사양 기반으로 비용과 수익성을 분석할 수 있는 Reporting 기능을 제공합니다.

물론 실제 원가, 매출, 구매 단가, 생산 실적과 같은 재무·운영 데이터는 기존 ERP, PLM, MES 등 기간계 시스템과 연계해 가져와야 합니다. 다만 PALMA는 이미 정의된 제품 아키텍처, 사양 체계, 옵션 구조, 모듈 관계를 기준으로 데이터를 해석할 수 있기 때문에, 단순한 원가 조회가 아니라 제품 구조 관점의 비용·수익·계획 분석을 지원할 수 있습니다.

예를 들어 특정 옵션 조합이 기존 모듈로 대응 가능한지, 신규 모듈이나 신규 부품을 발생시키는지, 예외 Rule이나 인터페이스 변경을 유발하는지 분석할 수 있습니다. 이를 기반으로 해당 Configuration의 복잡성 비용과 예상 공헌이익을 비교하고, 한계이익이 양수인 조합은 허용하되 복잡성 비용이 공헌이익을 초과하는 조합은 제한하거나 표준 모듈로 재설계하는 의사결정을 지원할 수 있습니다.

즉, PALMA의 Reporting은 단순히 “얼마가 드는가”를 보여주는 기능이 아니라, 어떤 사양과 옵션 조합이 제품 아키텍처와 수익성 측면에서 바람직한가를 판단할 수 있도록 돕는 분석 기능이라고 볼 수 있습니다.

[질문 17] 구축 시 가장 어려운 단계는 어디 인가요? 그리고 국내 제조기업에서 성공 사례가 가장 많은 산업은 어디인지 궁금합니다.

[답변 17] 구축에서 가장 어려운 단계는 솔루션 설치나 인터페이스 개발보다, 제품군 아키텍처와 사양·옵션·모듈 체계를 정의하는 초기 단계입니다. 주로 컨설팅이 필요한 영역들이죠. 특히 기존 BOM과 설계 데이터에 익숙한 조직이 제품을 Part 중심이 아니라 사양, 기능, 모듈, 인터페이스 관점으로 재해석해야 하기 때문에 이에 대한 변화 관리 또한 중요합니다. 국내에서는 반도체 장비, 이차전지 장비, 자동화 설비처럼 고객별 사양과 옵션 조합이 많고 BOM 파생이 빈번한 산업에서 적용 효과가 가장 클 것으로 보고 있습니다.

[질문 18] Configuration 플랫폼 적용 사례를 효과적으로 적용/활용하기 위해 담당자에게 필요한 특별한 전문기술, 능력 또는 업무 경험이 뭐가 있을까요? 추가로, 자동차 부품 업체에 특화하여 제시해 줄 수 있는 적용 전략이나 기대효과가 무엇이 있을지 궁금합니다.

[답변 18] 좋은 질문입니다. Configuration 플랫폼 담당자에게 가장 필요한 역량은 IT 개발 능력보다 제품 구조, BOM, 옵션, 변경관리 업무를 이해하고 이를 사양-모듈-Part-BOM 관계로 구조화하는 능력입니다. 자동차 부품 업체의 경우 완성차 고객사, 차종, 플랫폼, 지역, 트림별 Variant가 많기 때문에 차종별 BOM 중심 관리에서 제품군·모듈·옵션 Rule 중심 관리로 전환하는 것이 핵심입니다. 이를 통해 공용 모듈 재사용률을 높이고, 설계 변경 영향 분석을 빠르게 수행하며, RFQ 대응과 원가/수익성 분석의 정확도를 높일 수 있습니다.

[질문 19] 제품의 기획 단계부터 서비스 종결 단계까지 디지털 스레드를 연결하는 과정에서 Configuration 플랫폼이 단순한 사양 선택기를 넘어 비즈니스 모델 변화에 대응하는 핵심 디지털 자산으로 기능하기 위한 단계별 마일스톤은 무엇입니까?

[답변 19] 제가 말씀드린 Product Ontology에 대해서 생각하시고 질문하신 것 같습니다. 좋은 질문입니다. Configuration 플랫폼이 핵심 디지털 자산이 되기 위해서는 먼저 사양과 옵션 언어를 표준화하고, 이를 기능·모듈·인터페이스·Rule 중심의 제품 아키텍처로 모델링해야 합니다. 이후 PLM, ERP, CRM, 서비스 시스템과 연계하여 Configuration 정보가 기획, 설계, 견적, 제조, 서비스까지 이어지도록 해야 합니다. 그 다음 단계에서는 변경 영향 분석, 복잡성 비용과 수익성 분석, 서비스 이력 피드백을 통해 제품 포트폴리오와 비즈니스 모델 의사결정에 활용해야 합니다. 최종적으로는 이 구조화된 Configuration 데이터를 기반으로 AI가 사양 추천, 설계 대안 제안, 영향도 분석, 포트폴리오 최적화를 지원하는 방향으로 발전할 수 있습니다.

[질문 20] 플랫폼 기반 콘피규레이션은 룰을 엄격하게 통제할수록 정해진 모듈 외의 신규 변형 설계를 억제하여 엔지니어의 혁신을 저해하는 역효과를 가져오기도 하는데, PALMA 환경에서 표준 아키텍처 룰을 깨지 않으면서도 고객 맞춤형 Engineer-to-Order를 유연하게 수용할 수 있는 예외 처리 프로세스는 어떻게 설계되어 있는지요?

[답변 20] 좋은 질문이자, 가장 많이 받는 질문이기도 합니다. PALMA에서 표준 아키텍처 Rule은 기본적으로 유지하되, 고객 맞춤형 ETO 요구는 별도의 예외 처리 프로세스로 관리하는 것이 바람직합니다. 표준 Rule로 대응할 수 없는 요구가 발생하면 먼저 기존 모듈과 인터페이스 안에서 해결 가능한지 검토하고, 불가능한 경우 신규 모듈, 신규 Part, 인터페이스 변경, BOM 파생, 원가, 납기, 품질 영향을 분석합니다. 이후 연구소, 제품기획, 생산기술, 구매, 품질이 참여하는 승인 절차를 거쳐 특정 고객이나 프로젝트에 한정된 예외로 허용할지, 새로운 표준 모듈 또는 옵션 Rule로 승격할지 결정합니다. 핵심은 예외를 막는 것이 아니라, 예외가 제품 아키텍처에 미치는 영향을 가시화하고, 반복 가능한 예외는 표준 자산으로 전환하며, 반복성이 낮은 예외는 한시적으로 통제하는 것입니다. 이를 위해서는 기준 뿐만 아니라, 그것을 제대로 실행할 수 있는 운영 인원이 필요합니다.

[참가업체소개] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026

관리자 — Wed, 20 May 2026 17:03:51 +0900

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어

■ 전화 : 02-3016-2000

■ 홈페이지 : www.siemens.com/ko-kr
지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 엔지니어링, 제조 및 전기/전자 설계 분야에서 미래 기술을 적용한 디지털 엔터프라이즈 구현을 위한 디지털 혁신을 주도하고 있다.

Siemens Xcelerator 포트폴리오는 모든 규모의 기업들이 혁신을 추진할 수 있는 새로운 통찰력과 기회, 높은 자동화 수준을 가능하게 하는 디지털 트윈을 생성하고 활용할 수 있도록 돕는다.

Siemens Xcelerator는 가장 최신 기술들을 수용함으로써 완벽한 디지털 트윈 및 모던하고 사용자 중심의 인터페이스, 그리고 여러 외부 환경과 유연하게 연결이 되도록 오픈 에코 시스템 환경을 제공한다.

Siemens의 다양한 산업 솔루션들은 Teamcenter 기반으로 데이터가 통합 및 관리되며 IoT 플랫폼인 MindSphere, Low Code 개발 플랫폼인Mendix, Siemens Cloud Solutions 들과 결합함으로써, 기업들이 다양한 환경들을 쉽게 통합, 구축 및 확장할 수 있도록 지원한다.

다쏘시스템코리아

■ 전화 : 02-3270-8505

■ 홈페이지 : www.3ds.com/ko

다쏘시스템은 1981년 설립되었으며 프랑스 파리에 본사를 두고 있는 세계적인 소프트웨어 선도 기업으로, 기업과 사람들에게 지속 가능한 혁신을 지원하는 가상 협업 환경을 제공한다.

자동차, 항공우주, 조선해양, 산업용 장비, 생명과학/헬스케어 등 다양한 산업에 솔루션을 제공하고 있으며 삼성전자, 현대자동차, LG전자, 두산인프라코어, 현대중공업, 한국항공우주산업 (KAI) 등 국내 22,000여 유수 혁신 기업들을 고객사로 보유하고 있다.

아이지피넷

■ 전화 : 02-2026-5100

■ 홈페이지 : www.igpnet.co.kr

아이지피넷은 금형 및 제조업 분야를 중심으로 CAD/CAM 소프트웨어 공급과 전문적인 기술 지원을 제공하는 제조 소프트웨어 전문 공급 기업으로 제조 현장의 디지털 전환에 따른 생산성 향상에 필요한 다양한 솔루션을 제공합니다.
3D-SUITE : 3D CAD 데이터의 품질 검증 및 자동 힐링 솔루션으로 주요 CAD 포맷 간의 정밀한 변환과 PMI 정보 처리를 통해 CAD시스템 간 호환성과 도면 없는 생산 환경을 지원.
InfiPoints : 대용량 3D 점군 데이터 처리 시스템으로 플랜트 및 제조 설비의 교체, 보수에 필요한 계측과 CAD 모델링을 배치하여 간섭 체크 및 레이아웃 시뮬레이션 기능을 제공.
eSmart-DX : 스케줄링 기능에 특화된 제조 및 생산 관리 시스템.
EXCESS-HYBRIDⅡ : 정밀 프레스 금형에 최적화된 하이브리드 설계, CAD/CAM 시스템.
CAM-TOOL : 고품질, 고효율 가공 데이터 작성 및 최적화 기능을 탑재한 5축 CAM 시스템.

피앤피어드바이저리 (P&P Advisory)

■ 전화 : 02-597-3262
■ P&P Advisory 홈페이지 : www.pnpadvisory.com

■ PALMA 홈페이지 : www.modularmanagement.com/en/palma-software

피앤피어드바이저리(P&P Advisory)는 R&D 혁신, PLM 컨설팅, 모듈러 디자인 및 제품 아키텍처 전략을 전문으로 하는 컨설팅 기업이다. 다양한 제조 산업에서 제품 복잡도 해소와 개발 효율 향상을 위한 실행 중심의 컨설팅을 제공하고 있다.

다쏘시스템, 지멘스, PTC 등 글로벌 PLM 솔루션 기업과의 협력을 통해 고객 환경에 최적화된 시스템 구축과 프로세스 혁신을 지원하고 있으며, AI 전문 기업과의 협업을 기반으로 R&D·설계·품질·생산·서비스 영역의 다양한 AI 과제를 수행하는 AX Orchestrator 역할을 확대하고 있다.

또한 스웨덴 Modular Management사와 전략적 파트너십을 맺고, 모듈화 및 Configuration 관리 소프트웨어인 PALMA를 라이센싱하여 제품 아키텍처와 옵션·모듈 구성 관리 체계 구현을 지원하고 있다.

피앤피어드바이저리는 제품 아키텍처 기반의 플랫폼 전략과 모듈러 설계를 통해 확장 가능한 제품 구조를 구축하고, PLM·AI·PALMA를 연결하여 개발·영업·공급망 전반의 통합 운영 환경을 제공한다.

이를 통해 고객의 제품 경쟁력과 R&D 생산성을 동시에 향상시키고, 복잡도 절감과 실행 성과 창출에 집중하고 있다.

이에이트 / E8

■ 전화 : 02-6410-2800

■ 홈페이지 : www.e8ight.co.kr

E8(이에이트)는 온톨로지 기반 AI 디지털 트윈 전문기업으로 복잡한 산업 데이터를 구조화하고 연결해 현장의 운영 판단과 실행을 뒷받침하는 기술을 보유하고 있다. AI 분석 결과가 단순한 정보 제공에 머무르지 않도록 데이터의 맥락과 관계를 반영한 디지털 트윈 기술로 실제 산업 현장에서 활용 가능한 운영 기반을 만든다. 이를 통해 다양한 산업 현장에 대한 이해도를 높이고 잠재 리스크를 선제적으로 관리하며 데이터에 근거한 운영 혁신을 지원한다. 대표 기술로는 물리 기반 시뮬레이션과 AI 가속 예측을 수행하는 NFLOW Ai, 3D 디지털 트윈 기반의 운영 환경 이해를 지원하는 NDX Pro, 온톨로지 기반 데이터 구조화와 맥락화를 수행하는 NAXiS, 그리고 이를 바탕으로 운영 판단과 실행을 지원하는 NAX Ops를 보유하고 있다.

PTC코리아

■ 전화 : 02-3484-8000

■ 홈페이지 : www.ptc.com/ko

PTC는 전 세계 35개국 이상에서 40년 넘게 산업별 전문성과 기술 리더십을 축적해 온 글로벌 기업으로, 고객의 디지털 전환과 지능형 제품 개발을 지원한다.
설계·소프트웨어·데이터·프로세스를 하나로 연결하는 SaaS, 하이브리드, 온프레미스 기반 솔루션을 통해, 복잡한 엔지니어링 환경에서도 더 빠른 의사결정과 지속적인 혁신을 가능하게 한다.
최근 PTC는 디지털 엔지니어링과 Agentic AI를 바탕으로, 단순한 설계 관리를 넘어, 변경과 검증까지 포함한 제품 개발 전 과정을 연결해 개발 리스크를 줄이고 제품 출시 속도를 높이는 데 집중하고 있다.

CONTACT Software

■ 전화 : 010-9266-3883

■ 홈페이지 : www.contact-software.com

CONTACT Software는 독일에 본사를 둔 글로벌 PLM 선도 기업으로, 제품 개발부터 엔지니어링·제조·서비스까지 전 과정의 디지털 혁신을 지원한다. 개방형 플랫폼을 기반으로 데이터 통합, 협업, 프로젝트 관리를 가능하게 하며 기업의 지속 가능한 성장을 돕는다.

주요 솔루션인 CONTACT Elements는 PLM, IoT, 프로젝트 관리 기능을 통합 제공하며, CIM Database는 제품 데이터 관리와 협업의 강력한 기반을 제공한다. 또한 Project Office는 복잡한 프로젝트를 효율적으로 운영할 수 있도록 지원한다.

CONTACT Software는 최근 AI 기반 데이터 분석과 자동화 기술을 접목하여 제품 개발 과정의 의사결정 품질을 높이고, 예측적 유지보수와 지능형 워크플로우를 통해 고객의 경쟁력을 강화하고 있다.

자동차, 조선, 항공, 전자 등 다양한 산업에서 혁신 사례를 창출해왔으며, 고객은 CONTACT 솔루션을 통해 ROI 개선, 시장 출시 기간 단축, 품질 향상을 경험하고 있습니다. 파트너와의 긴밀한 협력을 통해 현지 맞춤형 지원을 강화하며, CONTACT Software는 AI와 디지털 혁신을 통한 고객 성공을 최우선 가치로 삼는다.

알씨케이

■ 전화 : 02-575-0877

■ 홈페이지 : www.rckorea.net

알씨케이는 Digital Twin 분야 소프트웨어 제공 및 솔루션 Provider로써 스마트 팩토리, 스마트 시티, 스마트 팜, 설비관리, BIM 등 다양한 분야에서 Digital Twin 기술 적용의 선도자로 고객과 함께 성장해 나가고 있다. 당사는 기업 내 3D 데이터를 활용한 컨텐츠 제작에 대한 전문 컨설팅 서비스를 제공하며, 제작 비용 절감과 품질 향상을 실현하고 있다.
특히 당사가 제공하는 ARAS Innovator PLM은 소스 코드 기반의 개방형 아키텍처로 기업의 고유 프로세스에 자유롭게 커스터마이징 가능하며, 구독 기반 라이선스로 초기 비용을 절감하고 사용자 수 제한 없이 확장할 수 있다. 모델 기반의 유연한 데이터 구조와 기존 시스템의 seamless한 연동성으로 대규모 제조기업의 변경 관리(ECM/ECR)를 효율적으로 지원하며, 웹 기반 플랫폼으로 글로벌 협업을 즉시 실현할 수 있다.

PLM/DX 컨퍼런스 2026 상세 내용 보기

[사전등록] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026(6.18~19, 온라인)

관리자 — Tue, 19 May 2026 18:57:37 +0900

PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026 사전등록 오픈되었습니다.

아래 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!

[발표내용 상세보기] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026

관리자 — Tue, 19 May 2026 10:19:17 +0900

PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026 주요 발표 내용 소개 및 발표자 소개

[기조연설] 디지털을 넘어 피지컬 AI로: AI 모빌리티 시대 패러다임 전환

■ 한국자동차연구원 전병욱 AI·자율주행기술연구소장

Physical AI 기술이 미래 모빌리티 산업과 자동차 개발 패러다임을 어떻게 변화시키는지 살펴보고, SDV 이후 AI-Defined Mobility 시대로의 전환 과정과 온디바이스 지능, 자율주행 및 AI 반도체 등 핵심 기술의 진화 방향, 그리고 AI 중심으로 재편되는 미래 자동차 산업의 새로운 패러다임을 공유한다.

발표자 소개

2026.03 ~ 현재: 한국자동차연구원 AI·자율주행기술연구소장

2016.01 ~ 2025.12: 현대자동차 연구위원

2024.01 ~ 2024.12: 한국자동차공학회 회장

2024.01 ~ 2024.12: 한국과학기술단체총연합회 이사

2024.01 ~ 2024.12: 한국자동차모빌리산업연합회 이사

2011.06 ~ 2011.12: University of Michigan 방문과학자

1992.07: 현대자동차 마북연구소 입사

[기조연설] 기업에서 AI 에이전트 도입 및 활용 전략

■ 한국인공지능인재개발원 정종기 원장

발표자 소개

정종기 경영학박사(Ph.D)는 컴퓨터공학과 경영학을 전공하고, 35년 이상 삼성, 한국오라클, 얼라이언스코리아에서 500개 이상 기업 및 정부기관을 대상으로 DX·AX 컨설팅과 고객 맞춤형AI 솔루션 구축 프로젝트를 다수 수행하였음.

국내 최초 ‘생성형 AI 활용 역량 과정’을 개설하여 현재 누적 수강생 3,500명, AX.AI 활용 관련 저서 12권 출간(세종도서 5권 선정)

1992.07: 현대자동차 마북연구소 입사

[기조연설] Digital Enterprise 실행을 위한 Siemens의 개발/제조 AI 전략

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 안지훈 수석본부장

Digital Thread와 Digital Twin으로 개발/제조 현장을 고도화하기 위한 Industrial AI 실행 구조를 제시한다.

PALMA: PLM을 보완하는 Product Architecture 기반 Configuration 플랫폼

■ 피앤피어드바이저리(P&P Advisory) 김진회 상무

제품 아키텍처를 정보 백본으로 활용하여 PLM의 한계를 보완하고, 구성 관리와 모듈화를 통해 개발·영업·공급망을 연결하는 혁신 방안을 제시한다.

발표자 소개

피앤피어드바이저리 소속 R&D·PLM 컨설턴트로, 제품 아키텍처와 모듈러 설계를 기반으로 제품 복잡도를 관리가 아닌 구조적으로 설계하는 접근을 수행하고 있다. R&D 전략, PLM 기반 프로세스 혁신, 모듈러 제품 플랫폼 구축을 통해 개발 속도와 유연성, 재사용성을 동시에 향상시키며, 다양한 산업에서 실행 중심의 컨설팅 경험을 바탕으로 실질적인 성과 창출을 지원한다.

Virtual Companion ‘AURA’를 활용한 프로젝트 관리 혁신

■ 다쏘시스템코리아 최현준 파트너

생성형 AI 기반의 가상 비서 ‘AURA’가 프로젝트 계획 자동화 및 리스크 관리 효율을 극대화하는 차세대 DX 전략을 소개한다.

발표자 소개

다쏘시스템코리아 Customer Process Tech팀 파트너
(Platform & ENOVIA 기술 담당)

Next PLM의 핵심 - 온톨로지(Ontology) AI

■ E8(이에이트) 류제형 CTO

제조업 개발 단계 의사결정을 위한 온톨로지 AI 기반 지식그래프 구축 및 활용 사례에 대해 소개한다.

발표자 소개

이에이트 AX 개발본부장 겸 CTO.

전 삼성전자 생산기술연구소·무선사업부 임원

제조기업은 왜 다시 PLM에 투자하는가 - AI·Omniverse·Digital Thread 시대의 제조 데이터 혁신

■ PTC코리아 엄형욱 총괄책임

AI와 Digital Twin, Omniverse 기반의 제조 혁신이 가속화되면서 제품 데이터를 연결하고 관리하는 PLM의 중

요성이 다시 커지고 있다. 본 세션에서는 AI 시대 제조기업이 왜 Digital Thread에 주목하는지, 그리고 PTC가 이를

어떻게 현실적인 제조 환경에 적용하고 있는지를 소개한다.

발표자 소개
현 PTC 솔루션 컨설팅팀 PLM 부문 총괄책임 (2024- )

HP PDM팀 CAD/PLM 기획 (2016-2024)

삼성전자 프린팅사업부 개발기획그룹 CAD/PLM 기획 (2006-2016)

대규모 데이터 활용과 3D 데이터 최적화까지 생산성 향상을 위한 통합 엔지니어링 프로세스 전략

■ 아이지피넷 윤정두 차장

InfiPoints는 3D 레이저 스캐너로 취득한 점군 데이터 활용의 토털 소프트웨어이다. 3D-SUITE(CADdoctor)는 3D-SUITE의 ‘연결’ 기술이 3D 데이터의 최적 활용을 지원하며, 제조 DX에 필수적인 3D 데이터 처리 기술로 회사간·부서간·프로세스 간에 원활하게 전달되어 여러 시스템으로 연동이 가능하다. 생산성 향상을 위한 전략에 대해 소개한다.

발표자 소개
기업의 얼라이언스에서 3D 데이터 연계 시스템을 구축하여 기업과 부서의 3D 데이터 유통이 원활하게 이루어질 수 있도록 지원하고 있다.

자동차 전장기업 KOSTAL의 글로벌 디지털 전환

■ CONTACT Software 이상훈 한국지사장

KOSTAL, 글로벌 변경 관리 혁신 사례에 대해 발표하고, CIM Database 기반 솔루션으로 리드타임 단축과 글로벌 협업을 실현하는 과정을 소개한다.

발표자 소개

CONTACT Software 한국 지사장
CONTACT Software사는 30년 이상 PLM 관련제품만을 개발 공급하는 독일 소재의 기술전문 기업이다.

자동차 전장기업 KOSTAL의 사례를 통해 CIM Database 기반 혁신적 변화 관리 성과를 공유자 한다.

Aras PLM으로 구현하는 제품 다양성 및 복잡성 관리 전략

■ 알씨케이 김창근 전무

마이크로소프트의 Aras PLM 도입 사례를 통한 소프트웨어·하드웨어 융합 제품의 시스템 엔지니어링 및 사양 관리

(Variant Configuration) 기반 제품 다양성과 복잡성에 대응하는 Best Practice에 대해 소개한다.

발표자 소개

PLM 솔루션 전문가

30 여 년간 자동차/전기전자/산업장비/조선 등 다양한 산업 분야의 PLM 솔루션 구축 및 컨설팅 경력

차세대 조선 생산 데이터 표준화 프로젝트 과정과 향후 방향

■ HD한국조선해양 권오욱 책임

제조산업의 Digital Thread는 AI 및 Cloud 기술을 활용하여 생산성과 협업을 향상시키는 역할을 기대하고 있다. SIEMENS Teamcenter의 미래 개발 트렌드를 통해 Future of PLM에 대한 방향성을 수립할 수 있는 기회를 만들고자 한다.

발표자 소개

HD한국조선해양 디지털생산혁신부 부서장

- Digital Manufacturing 담당

PLM 설계변경(ECO) 이력과 제조 E2E 데이터를 잇는 온톨로지 기반 제조 챗봇 구축 사례

■ LS ELECTRIC 이기호 Manager

PLM 설계변경(ECO) 이력과 제조 E2E 데이터를 온톨로지로 연결, 현장 질문에 답하는 챗봇 구축 사례에 대해 소

개한다.

발표자 소개
삼성전자·삼성디스플레이·LS일렉트릭 등에서 16년간 제조 IT(MES, PLC, 설비·품질 데이터)와 AI·데이터 분석을 함께 다뤄왔다. 현재 LS일렉트릭 천안사업장 생산본부에서 제조 AX(AI 전환)·DX 과제를 직접 설계·구현하고 있다. KAIST 기술경영전문대학원(MoT) 석사.

설계(CAD) 데이터를 AI-ready 자산으로: R&D 혁신과 AI 에이전트 사례

■ LG전자 김현우 선임연구원

CAD, BOM, 도면, 품질 데이터를 통합해 AI가 부품을 탐색·비교·추천함으로써 설계 의사결정을 지원하고 개발 병

목을 해소하는 R&D AI 플랫폼이다. 설계 데이터와 기업에 축적된 데이터를 AI가 활용 가능한 형태로 연결해 업무 생

산성을 혁신한 과정을 공유한다.

발표자 소개
LG전자 HS사업본부 키친솔루션데이터인사이트 Project 소속으로, CAD·BOM·도면·품질·시험 등 R&D 데이터를 AI로 연결·활용하여 현업의 데이터 기반 의사결정을 지원하고, 비효율적인 업무의 생산성 혁신을 이끄는 다양한 AX 과제를 기획·추진하고 있다.

Physical AI의 진화와 로봇 데이터 팩토리

■ 마음에이아이 김지윤 팀장

데이터 팩토리로 양질의 데이터를 확보하여 모든 기계에 지능을 부여하는 Physical AI 시대를 선도하는 기업, 마음에이아이에서 피지컬 AI의 진화와 로봇 데이터 팩토리에 대해 소개한다.

발표자 소개

- ㈜마음에이아이 TPM팀 팀장

- AI컨설턴트

PLM/DX 컨퍼런스 2026 상세 내용 보기

[이벤트 안내] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026

관리자 — Tue, 19 May 2026 10:12:30 +0900

1. SNS 이벤트 참여 방법 안내

* SNS 등 참여시 전체 공개 필수

* 이벤트 참여 내용을 이메일로 보내주세요(plm@cadgraphics.co.kr)

제목 : [PLM/DX 컨퍼런스 2026] SNS 이벤트 참여

내용 : 이벤트 링크와 함께 이름, 소속, 전화, 이메일 기재

* 참여하신 분중 선정하여 선물을 드립니다.

1) 행사 참여 후기 및 인증샷, 사진 등을 올려주세요.

- 본인 SNS나 블로그 등

- 게시물 올릴 때 헤시태그를 적어주세요.

- 자신의 소감, 느낌, 발표 내용 등을 함께 적어서 전체 공개로 올려주세요

- 참여일 6월 21일(일) 까지

- 페북 그룹 - 4차 산업혁명시대, 스마트제조혁신

https://www.facebook.com/groups/plmcafe/ 공유해 주시면 당첨 확률 업!!

예) #PLM_DX베스트프랙티스컨퍼런스2026 #PLM #PLM_DX컨퍼런스2026

PLM/DX 컨퍼런스 2026 상세 내용 보기

[사전공지] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026(6.18~19) - 발표 추천

관리자 — Fri, 08 May 2026 19:59:13 +0900

PLM/DX 베스트프랙티스 컨퍼런스 2026(제22회) 은 6월 18일부터 19일까지 온라인으로 진행될 예정입니다.
발표 추천 및 모집 중이오니 많은 참여 바랍니다.

사전등록은 5월 20일부터 진행할 예정입니다.

주제 : PLM을 넘어 AX, 피지컬 AI로의 진화

#PLM/DX베스트프랙티스컨퍼런스2026

#한국산업지능화협회 #PLM기술위원회 #한국CDE학회 #캐드앤그래픽스

PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하세요!

제4회 디지털 트윈 / AX 전문가 기본 교육 (7/9, 온라인)

관리자 — Fri, 08 May 2026 19:55:15 +0900

한국산업지능화협회 PLM 기술위원회가 국내 제조 엔지니어링 산업의 발전을 위해 매년 진행해온 전문가 교육이 올해로 4회를 맞이했습니다.

이번 교육은 최신 산업 트렌드를 반영하여 <디지털 트윈 전문가 교육>에 AX(AI Transformation) 핵심 내용을 전격 추가, 더욱 강력해진 커리큘럼으로 업그레이드되었습니다.

일시: 2026년 7월 9일(목), 온라인

주요 내용: 디지털 트윈의 개념 정립부터 최신 AX 트렌드, 실무 구축 전략까지

대상: 디지털 전환과 실질적인 구축 방안을 고민하는 현업 실무자 및 관계자

막연했던 디지털 트윈과 AX의 방향성을 잡고, 실제 업무에 적용할 수 있는 통찰력을 얻으시길 바랍니다.

디지털 트윈 전문가 기본 교육 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하십시오.

[공문/품의용] 제4회 디지털 트윈 / AX 전문가 기본 교육(2026년 7월 9일, 온라인)

관리자 — Fri, 08 May 2026 19:15:25 +0900

디지털 트윈 / AX 교육은 연 1회 진행됩니다.

한국산업지능화협회 PLM 기술위원회는 관련 업계 전문가들이 다양한 활동을 통해 관련 업계의 발전과 성장을 위해 노력하고 있으며, 그 일환으로 <디지털 트윈 /AX 전문가 기본 교육>을 온라인으로 개설하였습니다.
올해는 교육 내용에 AX 부문을 추가하여 확장하였습니다.

교육 품의를 위한 공문을 첨부합니다.
참고하시기 바랍니다.

교육 내용 상세 보기

PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026(6.18~19, 온라인)

관리자 — Mon, 09 Feb 2026 14:03:42 +0900

PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2026은

6월 18일(목)~19일(금)까지 온라인으로

진행할 예정입니다.

상세한 내용은 추후 공지됩니다.

궁금한 사항은 연락주시기 바랍니다.

문의 : 02-333-6900

plm@cadgraphics.co.kr

[교육] 제4회 스마트 엔지니어링을 위한 DX/PLM 원데이 교육(2/26, 온라인) _ 공문 첨부

관리자 — Mon, 29 Dec 2025 12:30:05 +0900

한국산업지능화협회 PLM기술위원회와 캐드앤그래픽스에서 2026 PLM/DX 교육을 실시합니다.
최신트렌드를 반영, 업데이트된 교육에 많은 관심과 신청 바랍니다.

DX/PLM 교육 내용이 보이지 않으면 여기를 클릭하십시오.