제조업의 핵심 인프라인 PLM(Product Lifecycle Management)은 제품 기획부터 설계, 제조, 유지보수, 폐기까지의 전 과정을 관리하는 시스템입니다. 최근 이 PLM 시스템에 인공지능(AI), 로컬 AI, AI 보안, Web3, 지속가능 AI 등의 기술이 빠르게 융합되며 새로운 산업 혁신이 일어나고 있습니다. 본 블로그 글에서는 이러한 흐름을 분석하고, 글로벌 및 한국의 현황과 미래 전망을 사례와 기술 진척도를 기반으로 알아보도록 하겠습니다.
1. PLM과 AI의 융합 활용과 기대 효과
| 적용 분야 | AI 활용 예시 | 기대 효과 |
|---|---|---|
| 제품 설계 | 생성형 AI를 통한 디자인 자동화 | 설계 시간 단축, 창의적 아이디어 도출 |
| 제조 공정 | 머신러닝 기반 예지보전 | 생산 중단 최소화, 품질 향상 |
| 품질 관리 | 비전 AI 기반 자동 검사 | 검사 정확도 향상, 인건비 절감 |
| 공급망 관리 | AI 기반 수요예측 | 낭비 감소, 재고 효율화 |
| BOM 최적화 | 유사 부품 추천 및 재고 최적화 | 부품 비용 절감, 납기 지연 최소화 |
로컬 AI와의 접목은 기업 내에서 데이터를 외부로 유출하지 않고 내부 서버나 엣지 디바이스에서 AI 분석을 수행하는 방식입니다. 삼성전자와 LG디스플레이는 내부 PLM 시스템에 로컬 AI 엔진을 결합하여 반도체 공정 오류 예측 및 디스플레이 불량분석을 실시간으로 수행하고 있으며, 주요 중소기업 대상 엣지 AI 솔루션도 산업부 R&D 과제로 추진되고 있습니다.
AI 보안(Security AI) 측면에서는 PLM 시스템을 대상으로 한 랜섬웨어, 내부자 위협, 데이터 무결성 침해 등의 위협을 탐지하고 대응하는 데 AI가 활용됩니다. 2023년 GE Aviation의 내부 PLM 시스템이 해킹되어 엔진 설계 데이터 일부가 유출된 사례는, 제조업의 PLM이 사이버보안의 새로운 타깃이 되고 있음을 보여줍니다. 이에 따라 OT 보안과 AI 기반 위협 탐지의 융합이 필수 과제로 떠올랐습니다.
Web3와 지속가능 AI의 접목도 주목할 만합니다. 블록체인을 기반으로 한 Web3 기술은 제품 이력의 위변조 방지, 부품의 진품 인증 등을 통해 PLM의 투명성을 높일 수 있으며, 지속가능 AI는 에너지 효율을 고려한 모델 학습과 데이터 처리로 탄소 배출을 줄이는 방향으로 활용됩니다. BMW는 자사 공급망 내 코발트 및 리튬 사용 이력을 블록체인으로 관리하고 있으며, 이 데이터를 PLM에 통합하여 ESG 대응에 활용 중입니다.
2. 주요 기업 및 활용 사례
| 기업명 | 기술 | 적용 사례 |
| Siemens | Teamcenter + Mendix 기반 AI | 자동 설계 제안, 부품 재활용 설계 추천 |
| Dassault Systèmes | 3DEXPERIENCE + AI | 지속가능 설계 시뮬레이션, 예측 유지보수 |
| PTC | Windchill + ThingWorx | 로컬 AI 기반 예지보전 및 증강현실 설계 협업 |
| 삼성전자 | 자체 PLM 시스템 + AI 기반 분석 | 반도체 공정 최적화, 자재 수급 예측 |
| 현대자동차 | 디지털 트윈 + AI 품질 분석 | EV 배터리 성능 시뮬레이션 및 제조 불량 감지 |
| BMW | 블록체인 + PLM 통합 | 공급망의 ESG 추적 및 지속가능 설계 연계 |
| Airbus | AI 기반 복합소재 부품 설계 최적화 | 가상 시뮬레이션으로 설계 오류 감소 |
3. 글로벌 및 한국의 기술 발전 비교
| 구분 | 글로벌 주요국 | 한국 |
| 기술 리더십 | 미국(Siemens, PTC), 프랑스(Dassault), 독일(Bosch) | 삼성전자, 현대차, LG전자 중심 자율 개발 |
| 로컬 AI 적용 | 미국·독일: Edge AI 상용화 확대 | 일부 대기업 중심 자체 구축 단계 |
| Web3 활용 | 블록체인으로 부품 인증 및 공급망 투명화 | 제한적 시범 사업 진행 중 |
| 지속가능성 | 유럽 중심으로 탄소 추적 및 ESG 연계 | 탄소중립법 기반 초기 도입 진행 |
| 정부 지원 | EU: GAIA-X, 독일: Catena-X | 한국: KAMP(클라우드 제조 플랫폼), 디지털 전환 바우처 |
4. AI와 통합된 스마트 제조 플랫폼 구성도
5. 미래 전망 및 루머
- AI 중심 PLM 플랫폼의 표준화: Siemens는 2025년부터 Teamcenter에 GenAI 기반 코드 자동 생성기를 도입할 예정이라는 루머가 업계에서 돌고 있습니다.
- Web3 기반 공급망 보안 강화: IBM과 Maersk의 공급망 블록체인 프로젝트 실패 이후, NFT 기반 공급망 증빙 방식이 새로운 대안으로 제시되고 있습니다.
- 지속가능 AI와 ESG 연계: 한국에서도 2026년부터 탄소 배출량을 기준으로 한 R&D 세액공제제도가 도입될 예정으로, 이에 대응한 PLM+AI 시뮬레이션 수요 증가 예상
- 산업 메타버스 + PLM 통합: NVIDIA Omniverse와 Siemens Xcelerator가 통합되어, 설계자와 생산자가 가상 공간에서 실시간 협업 가능한 플랫폼으로 발전 중
6. 결론: 제조업의 미래는 AI가 이끈다
PLM 시스템은 단순한 정보 관리에서 벗어나 이제는 AI를 중심으로 한 스마트 제조의 중추가 되고 있습니다. 로컬 AI, 보안 AI, Web3, 지속가능 AI 등의 융합 기술은 단순한 기술 트렌드를 넘어 제조업의 가치사슬을 근본적으로 변화시키고 있습니다.
한국 제조업이 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해선 AI 기반 PLM 전략의 내재화와 함께, 중소기업까지 확산 가능한 개방형, 확장형, 지속가능한 디지털 인프라 구축이 필수입니다. 정부 차원의 지원과 민간의 기술 내재화 전략이 맞물려야만 미래형 제조 패러다임을 선도할 수 있다고 예측됩니다.