‘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
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
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
컴퓨터지원설계(CAD) 화면을 볼 때 가장 당황스러운 순간이 있다. 모델을 열었더니 경고와 에러가 이어지고 원인은 복잡한 용어로만 나열되는 상황이다. ‘하나 이상의 파일이 누락되었습니다’, ‘스케치가 초과 정의되었습니다’, ‘재생성 오류가 있습니다’ 등이다. 이러한 경고문은 원인도 아니고 해결책도 아니다. 이어 모델 목록에는 빨간 표시가 늘어나고, 부품들 사이 연결이 풀리면서 위치가 어긋난다. 한 군데를 고치면 다른 곳이 연쇄적으로 깨진다. 도면까지 연결돼 있으면 더욱 번거로워진다. 화면에서 보던 모양이 바뀌거나 치수가 틀어지고, 업데이트 한 번에 표기가 뒤집혀서 원인부터 다시 찾아야 한다. 그 순간 설계자는 ‘이걸 어디서부터 손대야 하지’가 아니라 ‘내가 이걸 손댈 자격이 있나’부터 우려된다. 설계가 멈추는 건 지식이 부족해서가 아니라, 문제를 풀 수 있는 형태로 문제가 주어지지 않아서다. 소프트웨어는 증상을 나열하지만, 작업자는 원인·우선순위·방향성을 원한다. 결국 CAD 분야의 숙련자와 초보를 가르는 것은 지식의 양이 아니라, 시스템이 던진 신호를 인간의 언어로 번역해 수정 가능한 절차로 바꾸는 능력이다. 이 장벽을 생성형 AI(Generative AI
[3D익스피리언스월드2025] 배재인 다쏘시스템코리아 CRE 본부장 인터뷰 컴퓨터지원설계(CAD)는 여전히 2차원(2D) 기반 제품이 시장을 점유하고 있는 것으로 알려져 있다. 지난해 국내 생산·제조 매거진 ‘엠에프지(MFG)’는 제조·건설 등 업계 종사자 500여 명을 대상으로 설문을 진행했다. 여기서 2D CAD를 주로 활용한다는 응답자는 85.83%로, 이는 3D CAD 이용자 46.46%의 두 배 가까운 수치다. 중복 응답이 가능한 설문이었지만 수치상 비교적 큰 차이를 보였다. 이 배경에서 다쏘시스템 3D CAD 솔루션 ‘솔리드웍스(SOLIDWORKS)’는 지난 1995년 출시 이후 ‘모두를 위한 3D CAD(3D CAD for Everybody)’를 슬로건으로, 지속적인 도전과 기회를 경험하고 있다. 지금까지 전 세계 36만5000개 업체, 850만 유저가 솔리드웍스를 선택했다. 국내에서 솔리드웍스 브랜드를 담당하는 배재인 다쏘시스템코리아 CRE 본부장은 “2D CAD는 오래전부터 다양한 산업에서 활용됐기 때문에 그러한 경험을 기반으로 여전히 많은 선택을 받고 있다”며 “솔리드웍스는 버추얼 트윈(Virtual Twin)과 인공지능(AI)을 융합해 C
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