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[IT뉴스]조선 강국 韓, AX는 생존 문제…"조선·제조 AI, 모델보다 데이터 연결이 승부처"

온카뱅크관리자

2026-07-07 06:07:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [인터뷰] 크리스 리 아비바 아태 총괄·시노이 자나르단 프리세일즈 부사장 
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 [디지털데일리 구아현기자] 한국 조선업의 인공지능(AI) 전환 경쟁이 단순한 모델 도입을 넘어 설계·생산·운영 데이터를 하나로 연결하는 단계로 이동하고 있다. 생성형 AI와 피지컬 AI를 조선 산업에 도입하려면 설계·생산·운영 데이터를 유기적으로 연결하는 역량이 중요하다는 지적이 나온다.
 크리스 리 아비바(AVEVA) 아태 총괄 수석부사장은 최근 디지털데일리와 만나 "한국 조선사들은 전환에 대한 열망이 매우 강하다"며 "AI 전환은 필요한 과정을 넘어 생존의 문제"라고 말했다.
 아비바는 영국 케임브리지에 본사를 둔 산업용 소프트웨어 기업이다. 에너지, 화학, 제약, 전력·유틸리티, 해양, 제조 등 산업 현장의 설계·운영 데이터를 연결하는 엔지니어링·운영 솔루션을 제공한다. 회사에 따르면 100개국 이상 2만개 이상 기업이 아비바 솔루션을 사용하고 있으며 해양 부문에서는 세계 10대 조선소를 고객으로 두고 있다. 국내에서는 한화오션, HD현대중공업, 삼성중공업 등 주요 조선사와 협력하고 있다.
 크리스 리 수석부사장은 한국·중국·일본을 세계 3대 조선 강국으로 꼽았다. 그는 "한국은 조선 산업 성공의 핵심 파트너"라며 "아비바 역시 한국 조선업에 상당한 관심을 가지고 있다"고 말했다.
 아비바는 오는 11월 해양 산업을 위한 차세대 '유니파이드 엔지니어링' 플랫폼을 공개할 예정이다. 크리스 리 수석부사장은 "이 플랫폼이 단순 설계·엔지니어링 도구를 넘어 제조, 운영, 최적화까지 연결하는 방향으로 진화하고 있다"며 "아비바의 전략도 설계와 엔지니어링에 머물지 않고 선박의 설계, 제조, 운영을 함께 연결하는 것"이라고 말했다.
 ◆ AI 경쟁 출발점은 모델 아닌 데이터
 AX 핵심은 데이터 연결성이다. 선박은 설계도면만으로 운영되지 않는다. 실제 운항 과정에서는 엔진, 연료 분사, 전력, 공조, 주요 설비 등 다양한 운영 데이터가 발생한다. 크리스 리 수석부사장은 선박 운영을 "하나의 건물을 운영하는 것과 같다"고 비유했다. 선박 안의 핵심 자산에서 발생하는 실시간 시계열 데이터를 포착해 설계·제조 데이터와 연결해야 전체 운항 최적화가 가능하다고 설명했다.
 시노이 자나르단 아비바 프리세일즈 부사장도 "AI를 구현하기 위해 필요한 근본적인 정보는 데이터"라며 "아비바가 다른 기업과 차별화되는 지점은 산업 도메인 지식을 보유하고 있다는 점"이라고 말했다. 이어 "일반적인 대화형 AI가 아니라 산업에 맞는 AI를 개발하려면 먼저 데이터 레이어가 필요하다"며 "올바른 구조의 데이터 레이어가 없으면 AI를 활용할 수 없다"고 설명했다.
 이는 최근 기업들이 챗GPT, 제미나이 등 생성형 AI 모델을 산업 현장에 도입하려는 흐름과 맞물린다. 다만 아비바는 특정 AI 모델 하나를 제공하는 대신, 고객이 각 산업과 보안 환경에 맞는 모델을 선택해 연결할 수 있도록 하는 전략을 택했다. 크리스 리 수석부사장은 "MCP 서버를 활용해 다양한 AI 모델에 대한 접근을 열어주고 있다"며 "고객은 제미나이나 챗GPT 같은 모델을 각자의 산업 도메인 요구사항에 따라 활용할 수 있다"고 말했다.
 이런 개방형 전략은 최근 파트너십으로도 이어지고 있다. 아비바는 지난 5월 밀라노에서 열린 연례 콘퍼런스 '아비바 월드 2026'에서 노코드 방식으로 산업 현장 모델의 AI 준비를 지원하는 기업 트윈스레드 인수 계약을 체결했다고 밝혔다. 규제 승인 절차가 남아 있다. 아울러 스노우플레이크와는 커넥트(CONNECT) 플랫폼과 데이터를 중복 없이 연결하는 협업을, AWS와는 CONNECT를 멀티클라우드 환경으로 확장하는 다년간 전략적 협업계약을 각각 체결했다. IFS와는 설계·구축·운영·최적화 전 주기의 운영기술(OT) 데이터를 통합하는 파트너십도 맺었다.
 시노이 자나르단 부사장은 아비바의 AI 전략이 챗GPT 등장 이후 갑자기 시작된 것이 아니라고 강조했다. 그는 "아비바의 AI 여정은 거의 20년에 걸쳐 이어져 왔다"며 "초기에는 단순한 머신러닝 모델과 선형 모델에서 시작했고, 이후 생성형 AI와 에이전틱 AI를 도입해 산업용 AI 플랫폼을 지원하고 있다"고 말했다.
 아비바가 조선업용 차세대 솔루션에서 강조하는 또 다른 축은 자산수명주기관리(ALM)다. 그는 "전통적인 제품수명주기관리(PLM)는 자동차, 컴퓨터, 휴대폰 같은 제품을 관리하기 위한 방식"이라며 "선박은 하나의 패널에서도 수천 개의 변경사항이 발생할 수 있어 전통적인 PLM으로는 이를 추적하기 어렵다"고 말했다. 이어 "아비바는 자산 기반 관리 개념을 도입해 변경사항과 사양 요구사항을 추적할 수 있도록 하고 있다"며 "11월 공개될 해양 솔루션은 CAD와 ALM, AI가 함께 접목된 형태"라고 설명했다.
 ◆ "AI 전환, SW처럼 즉각 이뤄지기 어려워"
 다만 크리스 리 수석부사장은 산업 현장의 AI 전환이 소프트웨어처럼 즉각적으로 이뤄지기는 어렵다고 봤다. 소프트웨어, 컴퓨팅 파워, 언어모델은 빠르게 발전하지만 조선·자동차·식품 제조 등 물리 산업은 설계, 제작, 시험, 납품에 시간이 걸리기 때문이다. 그는 "기술은 매우 빠르게 발전하겠지만 실제 구현과 투자에는 시간이 걸릴 것"이라며 "물리 세계와 기술 사이에는 격차가 존재할 수밖에 없다"고 말했다.
 데이터 주권도 주요 쟁점으로 떠올랐다. 제조업 데이터는 설계 노하우, 용접 기술, 생산 방식 등 기업의 핵심 지식재산을 담고 있어 외부 유출 우려가 크다. 시노이 자나르단 부사장은 "데이터는 지식재산권이며 누구에게나 무엇보다 중요한 자산"이라며 "아비바의 로드맵은 솔루션을 소버린 클라우드에 배포할 수 있도록 지원하는 것"이라고 말했다. 이어 "유럽 사이버복원력법(CRA) 준수도 추진하고 있다"며 "제품 개발 단계부터 사이버 보안을 내재화해 산업용 소프트웨어의 신뢰성을 높이겠다"고 밝혔다.
 디지털 트윈에 대한 정의도 달라지고 있다. 크리스 리 수석부사장은 "디지털 트윈은 고객이 어떤 사용 사례를 달성하려는지에 따라 다르게 해석될 수 있다"며 "아비바가 보는 디지털 트윈은 설계·엔지니어링 단계부터 실제 구축, 운영, 최적화까지 전체 가시성을 제공하는 능력"이라고 말했다.
 그는 특히 데이터센터를 새로운 적용 분야로 언급했다. AI 데이터센터는 전력과 냉각 수요가 큰 만큼, 랙별 전력 사용량과 서버 활용률, 냉각 상태, 공기 흐름 등을 실시간으로 파악해야 한다. 그는 "실시간 랙 데이터를 비즈니스 가치로 전환하는 것이 중요하다"며 "디지털 트윈은 3D 모델과 시각화에서 출발했지만 이제는 보유한 정보를 바탕으로 어떤 행동을 취할 수 있는지가 중요해졌다"고 말했다.
 한국 조선업이 AI 전환에 속도를 내야 하는 배경으로는 중국의 추격과 인력난을 꼽았다.시노이 자나르단 부사장은 한국 조선업이 중국과 차별화하기 위해 단순 자동화를 넘어 로봇 기계와의 연결을 강화하고 있다고 설명했다. 그는 "중국이 한국을 빠르게 따라잡고 있다"며 "한국은 자동화뿐 아니라 로봇 기계와의 연결을 통해 효율성을 높이려 하고 있다"고 말했다. 이어 "노동력이 부족한 상황에서 로봇을 활용하려는 움직임이 활발하다"고 덧붙였다.
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