■ 순서 ■

①지멘스 디지털 팩토리 디비전 CEO, Jan Mrosik 기조연설
②지멘스 PLM 소프트웨어 CEO, Tony Hammelgarn 기조연설
③고객사 인터뷰
④지멘스 PLM 소프트웨어 CEO Tony Hammelgarn 그룹 인터뷰
⑤지멘스 PLM 소프트웨어 Industry Strategy 수석 부사장 Kirk Gutmann 그룹 인터뷰

 

 

제조 자동화 업계의 거물, 지멘스(Siemens)의 행보가 제조분야 의 디지털화를 앞당기고 있다.

지멘스 PLM 소프트웨어는 지난 9월 5일부터 8일까지 미국 보스턴에서 미디어와 분석가를 대상으로 매년 개최하는 ‘Siemens Industry Analyst Conference’를 개최하고, 자사가 전개해 나가고 있는 디지털화(Digitalization)의 성공적인 행보를 소개했다.

이번 행사를 통해 지멘스 PLM은 제품개발 단계에서부터 제조, 활용단계를 모두 하나로 연결할 수 있는 자사의 역량을 재 강조 하는 한편, 캠스타(Camstar)를 비롯한 LMS, 씨디어댑코(CD-Adapco), 폴라리온 등의 업체인수에 이어, 최근 멘토(Mentor Graphics)와 TASS를 인수하면서 반도체 및 무인 자동차 분야의 역량까지 확보, 전 산업분야에 걸쳐 지멘스의 영향력을 확대 강화했다는 점을 역설했다.

특히 이번 ‘2017 Siemens Industry Analyst Conference’ 에서는 지멘스의 클라우드 기반 IoT 운영시스템인 ‘MindSphere(마인드스피어)’의 역할과 기술전개, 시뮬레이션 분야의 강화 된 역량, 인수된 기업 툴의 지멘스 툴로의 성공적인 통합이 중점적으로 소개가 됐다.

 

지멘스 PLM의 CEO인 토니 헤멀건(Tony Hammelgarn) 씨는 그룹 인터뷰를 통해, 현재, 마인 드스피어를 사용하는 고객이 300~400여 사에 이르며, 마인드스피어는 향후 오픈 모바일 플랫폼이 될 것이고, 지멘스는 현재 마인드스피어 상에서 구동되는 앱을 개발 하는데 박차를 가하고 있다고 말했다.

 

또, 마인드스피어에서 나온 데이터를 다시 PLM에 통합하는 작업을 진행하고 있으며, 이를 통해 closed-loop를 형성해 데이터를 제조 및 CAE, 설계 등에 활용할 수 있도록 하겠다는 전략을 밝혔다. 올 가을 아마존 플랫폼에 대응한 새로운 버전의 MindSphere가 출시될 예정.

행사 마지막 날에는 지멘스 PLM의 CAD 솔루션인 Solid Edge(솔리드 엣지) University Kickoff가 이어졌다.
 

취재 최교식 기자 cks@engnews.co.kr
 

 

⑤지멘스 PLM 소프트웨어 Industry Strategy 수석 부사장 Kirk Gutmann 그룹 인터뷰

 

“클라우드 환경에서, 애플리케이션을 관리하면서 맞춤형도 가능하게 하는 유형의 서비스가 현재 가장 성장세가 두드러져”

 

- 마인드스피어에 관한 질문이다. 지멘스가 8개 산업을 커버 하는 걸로 알고 있다.(지금은 반도체 포함해서 9개 산업이다.) 산업 측면에서 보면 어떤 산업이 마인드스피어를 적용하기에 가장 적절하다고 보나? 마인드스피어는 클라우드 기반 IoT 솔루션인데 대규모 기업만을 대상으로 하는 것 같다.

▲나는 그 반대라고 생각한다. 마인드스피어는 중소기업용에 더 가깝다. 산업 자체를 보면 플랫폼을 가졌다는 말은 곧 이를 축소하는 것이 가능하다는 뜻이다. 규모가 더 작은 산업이나 회사에 맞게 크기를 줄일 수 있다는 말이다. 자동차 산업을 보면 차량과 대화를 나누고 정보를 다운로드 하는 부분에서는 발전이 가장 두드러지게 이뤄졌다.

마인드스피어가 의도하는 건 사용자들이 자체 애플리케이션 을 구축할 수 있는 플랫폼을 제공하는 것이다. 우리든, 제 3자 이든, 누구든 그 플랫폼 상에 애플리케이션을 구축할 수 있다.

가장 앞서 나가고 있는 산업은 중장비 산업이라고 생각한다. 여러 농장용 차량에서 나온 센서 내의 closed-loop 피드백과 관련해 이룬 바를 보면, 농지 사용 계획, 수확 관리, 위치 설정 등부터 수질이나 관개까지 개선이 이뤄진 여러 가지를 감안하면, 애플리케이션 분야에서 가장 큰 진전을 이룬 업계가 어디인가 란 질문에 나는 건설용과 농업용이 포함된 중장비 산업이라고 본다.

 

건설 장비도 선전 중이다. 현재 자율주행 광산 트럭이 개발 중에 있다. 광산 업계도 워낙 방대하다 보니, 모든 차량을 연결하는 기술 역시 개발 중이다. 최근엔 패션까지도 포함하고 있다.

 

소비자 제품에도 센서를 내장하는 등 여러 산업 분야로 쓰임이 폭발적인 확장세를 보이는 상황이다. 마인드스피어와 관련해 사람들은 지멘스 제품이 산업용 IoT(IIoT) 플랫폼을 제공한다고 생각하는데, 지멘스 아키텍처는 사실 IoT 용으로 설계됐다. 따라서 산업용으로 쓸 수도 있고 비 산업용으로도 가능하다. 지금 이 분야에 뛰어든 사람들이 많다. 비즈니스 모델이 변화하고 있다. 가정용 온도조절장치든, 엔터테인먼트 시스템이든 무엇이든 앞으로 IoT로 연결되지 않는 것은 없을 것이다.

오는 11월경에 마인드스피어와 관련한 대대적인 발표가 있을 텐데, 새로운 버전은 기업 규모를 막론하고 더욱 더 포괄 적인 고객들을 겨냥할 수 있게 된다.

 

 

- 역시나 마인드스피어에 관한 질문이다. 마인드스피어 배포에 특정한 기술적 기반이 필요한가? 

▲딱히 그렇지는 않다. 마인드스피어를 통해 우리가 제공하고자 하는 것은 고객들이 조금 더 수월하게 애플리케이션을 구축할 수 있는 역량이다. 이것이 우리의 궁극적인 목적이고, 연결 부 분이 우리 것이든 아니든 구애 받지 않는 플랫폼을 제공하려는 노력을 기울이고 있다.

 

우리가 실제로 이루고자 하는 것은 정보 풀 전반에 걸쳐 이를 활용해 클라우드에서 나온 정보를 분석 및 수집해 하나의 애플리케이션에 통합시키는 것이다. 플랫폼이 진화해 나가는 과정에서 여러 다른 요소가 한데 섞이게 될 것이다. 우리가 선보이고자 하는 건 완전형 솔루션이다. 일부만 하는 업체들도 있고, 경쟁 솔루션도 있다. 앞으로는 이들 솔루션이 다 섞이게 될 것으로 본다.

 

 

- 지멘스가 인공지능에 대한 연구 비중을 늘려간다고 하는데, AI 기술이 적용될 특정 산업 영역이 있다면 어디인가?

▲사실상 제한이 없다고 생각한다. 내가 AI를 처음 접한 것이 약 28년 전인데, 내가 봤을 때 그때와 지금의 차이라면 접근법 이라고 생각한다.

AI를 대하는 접근법이 완전히 달라졌다. 지금은 전문가가 프로그래밍을 하는 것이 아니라 AI가 알아서 패턴을 발견하고, 알아서 스마트해지도록 놔두는 방법이 사용되고 있다. AI가 스스로 학습하고 또 학습하는 것이다. 바로 이런 점이 과거와는 현저히 달라진 점이다. 과거에는 우선 시작하려면 지식이 있어야 했고, 관련 전문가가 있어야 했다.

 

프로그래머까지 대동되는 상당히 복잡한 작업을 필요로 했는데, 이런 방식으로 안 될 것은 없었지만 유지하기가 힘든 방식이었다. 관련 룰은 계속 변하고, 전문가를 계속 작업에 투입시키는 것도 어려운 일이기 때문이다.

 

오늘날의 경우, 훨씬 간단해진 반면 기능은 더욱 정교해졌다. AI가 세상을 바라보는 방식이나 작동하는 방식은 간단해졌 지만, 그 이면에 있는 것은 달라졌고 바로 이 영역에서 진정한 변화가 일어났다. AI에 빅데이터 같은 뭔가를 투입시키면, 시간이 지남에 따라 AI가 스스로 패턴을 발견하고, 알아서 배우는 작업을 하게 되어 한층 스마트해진다. 거의 모든 분야에 적용될 것이라 생각하며, 사람들이 이에 대해 배울 시간이 필요할 것이다.

 

이와 관련한 문제라면 기계적 문제보다는 사람의 문제에 더 가깝다고 할 수 있는데, 제조업에 종사하는 이들이나 뱅킹에 종사하는 이들 등 다양한 분야에 걸친 인력이 AI를 적절히 사용하고 이해하고 활용하는 법을 알아야 할 것이다.

 

AI와 조화를 이루는 것뿐만 아니라, AI를 사용하는 목적과도 조화를 이뤄야 한다. 아시아에서는 이러한 노력이 조금 더 수월하게 이뤄질 것이라 생각한다. 내 경험에 따르면 아시아의 경우 제조업이 새로이 자리 잡은 영역이 많기 때문이며, 특히 중국이 그렇다. 이러한 점이 기회가 되고, 컴퓨터 과학자들이 공장에 자리하지 않아도 된다. 미국이나 유럽에서는 대대적인 패러다임 전환이 있다. 그러나 AI 분야에서 성공하기 위해서는 인력에 집중해야 하며, 인력과 여러 분야의 조화가 필요하다.

AI는 앞으로 여러 분야에서 사용될 것으로 보인다. 특히, 제조는 공정 제어, 재현성(Repeatability), 시스템 유지 및 제어, 절차 관리 등을 갖고 있어서, 앞으로 제조 분야에서 활발히 사용될 것으로 보인다.

 

 

 

- 지멘스에서 AI 기술을 적용한 사례가 있나?

▲일부 있다. 내부적으로 AI 기술을 사용한 파일럿 프로젝트가 다수 진행 중이다. 설계단으로도 확장되고 있으며, 설계를 넘어 서는 단계까지 AI 기술을 적용해 보고 있는 상황이다. 설계 소프트 웨어나 전문가 지원 등에도 사용 중이다.

 

그간 내가 지켜봐 온 AI 시스템도 지금의 수준에 이르기까지 상당한 수고를 필요로 했다. 제대로 작동하게 하는 것도 쉬운 일은 아니었으며, 새롭게 개발 되는 AI 역시 그런 수고를 거쳐 자리를 잡게 될 것으로 보인다.

 

 

- 향후 클라우드 비즈니스 관련 성장 전망이나 목표에 대해 알고 싶다.

▲나는 중소기업 시장에서 진정한 클라우드 성장세가 있을 것으로 본다. 대규모 IT 부서가 없거나 클라우드 솔루션을 자체적으로 통합할 역량이 없어서 턴키방식을 모색하는 기업들을 중심으로 클라우드가 확산될 것으로 생각된다.

지멘스의 산업별 카탈리스트(Catalyst)는 사전구성 (Preconfigured)된 인더스트리 솔루션이다. 즉시 사용이 가능한 인더스트리용 사전구성 솔루션이 있고, 이걸 클라우드용 으로 사용할 수 있다면 중소기업들에게는 대단히 매력적인 상품으로 비춰질 것이다.

 

대기업들의 경우 맞춤형 및 확장을 선호하는데 카탈리스트를 내부 시스템에 통합해 한층 통합을 강화할 수 있다. 대기업들이 통합을 선호하는 반면 중소기업 들은 그런 필요성을 느끼지 않는 편이며, 그러한 유형의 통합을 할 수 있는 역량도 가지고 있지 않은 경우가 많다.

지멘스 PLM의 팀센터는 기업 자체 시스템과 연결하여 사용 할 수 있기 때문에 데이터 관리의 백본으로 사용할 수 있다. 산업 분야별 문제 해결에 최적화된 인더스트리 솔루션도 있다. 우리가 보유한 카탈리스트 가운데 하나인 기계산업용 카탈리스트를 클라우드로 옮겼다. 초기 단계와 상위 단계, 최상위 단계로 기계용 카탈리스트를 세 단계로 구분했으며, 완전하게 통합되고 검증을 거쳐, 모든 확인이 완료됐다.

 

가장 간단한 버전의 클라우드 초기 단계를 미국에 우선 배포한 후 전 세계에 배포할 예정이며, 잘 될 것으로 보인다. 기계 시장은 상당히 세분화 되어 있어서 소규모 업체들이 많이 뛰어들어 있고, 기계를 제작하는 업체들은 수천여 개 사에 이른다. 클라우드 적용을 보여줄 가장 좋은 사례라고 할 수 있다.

얼마나 빨리 진행이 될지는 모르겠지만, 자동차 OEM이든 항공기 OEM이든 대규모 건설 장비 업체이든 아무튼 클라우드 가 보급이 될 것이다.

클라우드 보안에 대해서는 사람들이 그다지 불안함을 느끼지 않고 있으며, 이에 대한 장벽도 허물어지고 있는 듯하다. 따라서 향후 몇 년에 걸쳐 계속 확대될 것으로 보이고, 대기업보다는 중소기업 시장에서 클라우드 성장세가 더욱 두드러질 것으로 생각된다.

클라우드 환경에서 사람들의 애플리케이션을 관리하면서 맞춤형도 가능하게 하는 유형의 서비스가 현재 성장세가 두드러지는 영역이다. 거듭 말하지만 애플리케이션에 달렸다. 팀센터는 하나의 예일 뿐이다. 만일 CAD/CAM시스템이라고 한다면, 태블릿 내 그래픽 파워를 생각해 보자. 대기시간도 없고, 즉각적이고 매우 빠르다.

 

 

 

- 버티컬 산업전략과 관련해 한국의 경우에는 자동차나 하이 테크가 중요한 산업군인데, 이 분야에 특화된 전략이 있는지 궁금하다.

▲과거 지멘스는 자동차 분야에 상당히 집중을 해 왔고, 지난 4~5년간 진행했던 인수합병을 보면 항공우주 및 자동차 분야 를 상당히 강화해 왔음을 알 수 있다.

그러나 나는 개인적으로 성장 산업에 심혈을 기울여 왔다. 소비자 제품이나 유통, 에너지, 유틸리티, 해양 등이 성장 산업이다. 이들 산업을 보면 규모는 크지 않아도 매년 15~18% 성장세를 기록하고 있다. 다른 산업과 비교해 가장 빠른 성장세 를 보이고 있으며, 향후 트렌드로 자리매김 할 것이다.

한편, PLM을 사용해본 적이 없는 비전통적 산업의 성장세 가 상당히 기대된다. 글로벌화 덕분이라고 할 수 있다. 과거 사람들은 신발의 디지털화에 관심을 갖지 않았다. 비슷한 신발을 만들고 또 만들고 하기만 하면 됐다.

 

그러나 요즘에는 각자의 발 특성에 맞는 맞춤형 신발을 추구한다. 신발 산업 전체가 하루아침에 디지털화된 셈이다. 엄청난 변화이고, 상당한 속도로 그 변화가 진행 중이다. 또, 기존의 패션 산업이 대부분 수작업이었다면, 지금은 상당 부분 자동화되었고, 전보다 훨씬 신속하게 고객들의 니즈를 반영한 제품을 즉각 선보일 수 있게 됐다.

항공우주, 자동차 등은 계속해서 성장할 것이고, 성장률 면에서는 기존에 PLM 서비스를 사용하지 않았던 신규 산업 분야에서 두드러진 움직임을 보일 것으로 예상된다.

 

 

- 제조 분석 솔루션인 옴네오(Omneo)에 대한 질문이다. 지멘스의 제조분석솔루션인 옴네오는 어떤 산업에서 고객을 확보하고 있으며, 특별히 좋은 평가를 받고 있는 산업에는 어떠한 부분이 있는지 궁금하다.

▲이것도 일종의 여정이라고 할 수 있다. 분석을 먼저 도입한 대규모 산업들을 보면 슈퍼컴퓨터나 대형 컴퓨터를 사용해서 분석 문제 해결에 나섰다. 빅데이터는 이를 전혀 다른 방식으로 해냈다. 더욱더 확장 가능한 방식으로, 데이터 타입에 대해 일일이 알 필요가 없어 더 많은 공급망 연결이 가능하며, IT 관점에서 연결할 수 있다.

옴네오는 전자 분야에서 성장세를 보이고 있는 상황인데, 공급업체 수나 교차 요소 상에 변화가 있었다는 것이 주된 이유이다. 소스를 네다섯, 여섯 명으로부터 만들고 제품을 만드는데, 이 업체에게서 이 요소만 가져다 쓰고 다른 업체 에게서 다른 요소를 가져다 써서 혼합하고 바꾸게 된다. 이 절차를 관리하는 능력이 점점 더 커진다.

 

전자분야가 가장 큰 성장세를 보이는 분야이고, 사람들은 장비 성능을 주로 보지만 이제는 고객 피드백, 불만 사례 접수, 보증과 관련한 분석 데이터도 주의 깊게 보는 추세이다. 다시 이를 제품 개발 및 절차에 반영하기 위한 차원이다. 이는 지금 발전하고 있는 분야로 아직 성숙 단계는 아니다. 그러나 계속 발전하는 영역이며, 지멘스가 가진 소비자 피드백을 포착할 수 있는 솔루션이 무엇이냐는 문의도 최근 많이 받고 있다.

 

- 한국은 현재 반도체 산업이 호황인데, 반도체와 디스플레이 산업에 대한 지멘스 PLM의 시장 전략과 아시아 시장에서 시장 확대 전략이 어떠한지 궁금하다.

▲최근 우리가 멘토를 인수한 것이 반도체와 IC 시장으로 나아갈 수 있는 거대 도약판이 되어주었다고 할 수 있다. 지멘스 PLM의 몇 가지 새로운 솔루션 중에, 반도체 내 검증 시스템 설계와 더불어, MES 시스템을 반도체와 통합하고, 이를 다시 팀센터와 연결하는 것이 있다.

 

최근 들어, 대다수 반도체 업체들이 자체 솔루션을 개발하고 있음을 알 수 있다. 지멘스는 멘토와 팀센터 내 MES 시스템을 연결해 더 나은 관리 제어를 수행할 역량이 있으며, 설계 프로세스와 제조 사이에서 설계 제어를 할 수 있다. 우리로서는 상당한 투자인 셈이다.

 

반도체 성장의 상당 부분이 아시아 지역에서 이뤄지고 있기 때문에, 지멘스는 아시아 지역에 상당한 시간을 할애하고 있다. 개인적으로도 아시아 지역에 머무는 시간이 많다. 아직 까지 통합 작업이 진행 중으로, 완료되기까지는 9개월에서 1년 정도 더 소요될 것으로 보인다. 다음 주에 나는 미 서부를 방문해 멘토 측과 만남을 가질 예정이다. 반도체 산업을 위한 통합 일정을 논의하기 위해서다.

 

 

- 이 질문은 일부 다뤄졌던 것 같은데 자동차나 하이테크, 항공 및 방위 등 여러 산업에서 디지털화가 어느 정도 진행이 되었다고 보나.

▲산업별로 디지털화가 진행되는 속도나 양상, 특징이 다 다르다. 최근 몇 년간 가장 디지털화 된 분야는 역시 자동차 업계라고 할 수 있겠다. 로봇화, 자동화가 이미 이뤄지고 있는 분야이기도 하다.

 

현재는 커넥티드 카가 가장 화두로 떠오르고 있다. 자율주행차량과 커넥티드 카 부분에 지금 가장 많은 투자가 이뤄지고 있다. 멘토와 TASS 인수로 지멘스는 고성장이 기대되는 자동화를 이룰 만반의 준비를 갖췄다고 할 수 있다. 100% 전기차 분야도 유망하다. 기존 경유나 휘발유 차량에서 전기차로 전환하는 이들이 점차 늘어나고 있다.

앞서도 언급했듯이, 각 산업별로 디지털화 속도나 양상이 다 다르다. 앞서 신발과 패션 산업 등을 예로 들었었다. 현장 장치의 경우 이를 모니터링하고 유지하는데 IoT가 소요된다. 공장 부문에서는 자동화가 꾸준히 추진되고 있지만 모든 공장 에 IoT가 들어가게 될 것이다. 생산 부문에서는 모든 산업이 진화에 나서야 한다.

 

지난 며칠간 지멘스가 소개한 전략을 보면 지난 10~15년 간 많은 사람들이 많은 디지털 툴을 갖고 있었지만 우리가 ‘디지털 스레드’라고 부르는 것을 통해 이들을 연결해 낸 이들은 많지 않았다.

 

솔루션을 만들어 내기위해 우리는 엔지니어링 일부와 엔지니어링+제조 일부, 다시 제조 일부를 연결하고, 이를 현장과 연결하여 총체적 흐름을 만들어 내는데 이를 ‘디지털 스레드’ 라고 한다. 대기업의 경우 디지털 스레드를 이룰 역량이 있다고 본다.

 

궁극적으로 모든 기업이 이뤄야 하는 부분이기는 하지만, 대기업은 그렇고 중소기업의 경우 전략을 재검토해 디지털 화를 위한 적절한 공급업체와 적절한 공간이 갖춰졌는지를 확인할 필요가 있다.

 

 

- 멘토와의 통합과 관련해 상당히 만족한다는 입장을 표했고 팀센터와의 통합도 언급한 바 있다. 잘 되어 가고 있는지, 또한 향후 팀센터와 다른 부분의 통합 계획이 있는지 궁금하다.

▲팀센터에만 국한되는 것은 아니다. 멘토와 최초로 통합이 이뤄진 부분은 와이어 하네스 시스템인 캐피털과 NX였다. NX 통합은 멘토를 인수하기 약 1년 전부터 이뤄졌다. 이를 시작한 이유는 수익성이 높은 중장비, 항공우주 산업이 우리 핵심 사업이었기 때문이었고, 둘 다 고객층이 비슷했다. NX와 모든 제품 간에 이뤄질 작업이 많았다.

 

PCB 제품 설계용 엑스페디션 제품도 NX와의 통합이 필요하고, MES 관련 업체 인수도 이뤄졌으니 이 부분도 통합이 필요하다. 몇 년이 소요될 작업이라 아직 마무리를 논하기에는 한참 이르다.

 

그러나 시작이 상당히 좋은 편이 었고, 팀센터가 제공하는 것 중 하나는 관리를 변경하거나 버전 제어를 할 경우에도 연결이 이뤄진다는 점이며, 보다 조화로운 환경에서 전기와 기계, 소프트웨어 내 정보의 흐름이 이어진다는 점이다. 새로운 팀센터는 전기와 기계, 소프트웨어 요소를 하나로 이어줄 다리 역할을 할 것이며, 제품 간 통합이나 연결이 필요한 부분은 아직도 많다.