- PTC코리아 ‘PTC Innovation Exchange 2025’ 열고 PTC의 인텔리전트 제품 라이프사이클 비전 및 AI 전략 공개 

제조 및 제품 기업의 디지털 혁신을 이끄는 글로벌 산업 소프트웨어 선도 기업 PTC코리아가 12월 4일, 서울 조선팰리스에서 ‘PTC Innovation Exchange 2025’를 열었다. 행사에는 PTC 주요 고객사, 제조업계 관계자, 업계 전문가 등 250여 명이 참석한 가운데 국내 제조 솔루션 업계 인사이트와 교류의 장을 펼쳤다. 이날 행사에서 PTC코리아는 에티버스(ETEVERS)와 MOU를 체결하고, 항공우주·방위·의료기기 등 다양한 산업군을 공략했다. 별도로 열린 기자간담회에서는 PTC의 비즈니스 전략과 향후 방향성을 공유했다. 취재 이충훈 기자(lch1248@naver.com)

다음은 김도균 PTC코리아 대표와 이봉기 마스터,
프랑수아 라미(Francois Lamy) PTC 수석 부사장과의
일문일답이다.

Q. PTC는 CAD 업체로 인식되는데.
“예전에는 CAD(3D 설계)와 PLM이 중심이었다면, 지금의 PTC는 SaaS 기반 PLM·IIoT·AR·클라우드· 디지털 스레드(Digital thread)를 핵심으로 설계부터 서비스까지 제품의 전체 수명주기를 통합 관리하는 플랫폼으로 진화하고 있다. 단순히 ‘설계 툴을 쓰는 업체’가 아니라
‘스마트 팩토리’, ‘스마트 제품’, ‘디지털 트랜스포메이션’을 위한 전략 파트너’로서의 포지셔닝을 강화하고 있다.”

Q. PTC가 제시하는 ‘Intelligent Product
Lifecycle’의 핵심은.
“‘Intelligent Product Lifecycle’ 전략의 핵심은 ‘제품 데이터 중심의 통합된 파운데이션(Data Foundation)’을 구축(제품의 사양과 설계 정보, 공정과 품질 데이터, 운영·유지보수 데이터 등 제품 생애주기 전체 데이터를 구조적으로 모으고 관리)하는 것이다. 그렇게 모인 제품 데이터를 바탕으로 AI를 ‘설계 → 제조 → 운영 → 유지보수’ 등 제품 수명주기 전반에 걸쳐 내재화함으로써 의사결정 속도와 정확성을 높이고, 전체 프로세스를 최적화한다.”

Q. PTC AI 비전과 전략은.
“PTC는 기존의 CAD, PLM, ALM, SLM 등 자사의 솔루션 포트폴리오를 활용해 통합 전략을 실현한다. 단순히 내부 시스템에 한정하지 않고 ‘개방형 생태계(Open ecosystem)’와 클라우드/SaaS 형태 그리고 외부 시스템(ERP, MES)과의 상호 운용성(Interoperability)을 염두에 둔다. 인텔리전트 제품 라이프사이클을 통한 PTC AI 전략은 기술, 데이터, 프로세스를 통합함으로써 제조업의 품질, 속도, 효율, 서비스 등 여러 축에 의미 있는 혁신을 가져올 수 있는 매우 유효하고 실용적인 방향이다. 데이터 기반 정비, 조직 문화 변화, 보안/거버넌스, 인재 확보, 지속 운영 관리 등 여러 전제가 제대로 갖춰질 때만
‘실질적 효과’로 이어진다. AI는 ‘추가 기능’이 아니다. ‘기업 경쟁력 근간’으로 삼으려면 단순 도입이 아니라 전사적 변화와 성숙이 필요하다.”

Q. 한국 제조업에 AI 도입이 늦어지는 이유는.
“개인이 AI를 도입하는 것과 기업이 AI를 도입하는 것은 근본적으로 다르다. 개인은 필요할 때 즉시 AI를 도구처럼 활용할 수 있지만, 기업은 기술 도입과 동시에 발생할 수 있는 윤리적 이슈, 법적 책임, 데이터 보안 그리고 내부 정책과의 정합성을 모두 고려해야 한다. 즉, 기술이 가능하다는 이유만으로 AI를 도입할 수는 없다. 기업은 AI가 어느 범위까지 의사결정을 내릴 수 있는지, 어떤 업무에 활용 가능한지 그리고 오작동 시 책임을 어떻게 분담할 것인지에 대한 기본 원칙과 기준을 먼저 마련해야 한다. 기업의 규모가 클수록 조직 구조가 복잡하고 이해관계자가 많아지기 때문에 AI 도입 과정은 더욱 신중해질 수밖에 없다. 특히 제조업과 같이 안전이 중요한 산업에서는 AI의 오작동이 현장 사고로 이어질 수 있기 때문에 더욱 엄격한 기준과 절차가 필요하다. 예를 들어, 비상 상황에서 AI가 어떤 방식으로 우선순위를 판단해야 하는지 그리고 이러한 판단을 AI에 맡기는 것이 적절한지와 같은 정책적 결정은 기업이 먼저 정의해야 할 영역이다. 따라서 기업의 AI 도입은 단순한 기술 적용이나 비용 절감의 문제가 아니다. 조직 내부의 책임 구조, 윤리 기준, 사회적 수용성까지 포함한 종합적인 논의를 바탕으로 이루어져야 한다. 결국 AI 도입은 기업만의 문제가 아니라, 사회 전체가 함께 공감하고 고민해야 할 주제다.”

Q. 생성형 AI가 제조 산업의 핵심 기술로 떠오른다.
“제조업의 AI 활용이 새로운 전환점을 맞는다. AI 기술 자체는 오래전부터 존재했지만, 최근 각광받는 제너레이터 AI(Generator AI)와 생성형 AI가 제조 산업의 혁신을 이끌 핵심 기술로 떠오르고 있다. PTC는 이러한 흐름 속에서 글로벌 파트너들과 협력하며, 제조업 고객에게 최적화된 AI 기반 솔루션을 제공하고자 속도를 내고 있다. 제조 기업들은 예전부터 머신러닝 기술을 적용해 왔지만, 생성형 AI는 SaaS 기반 특성 때문에 성능 검토와 도입 과정이 더 복잡하고, 실제 현장 적용까지 시간이 더 소요될 수 있다. PTC의 가장 큰 강점은 제조업 전반에 걸친 깊은 도메인 전문성이다. 설계부터 제조, 특허 및 제품 특성까지 아우르는 영역에서 풍부한 경험을 보유하고 있어, 산업 현장의 복잡한 요구 사항을 반영한 AI 솔루션 개발이 가능하다. PTC는 고객이 AI 기반 솔루션으로 최대 효과를 얻을 수 있도록 돕고, AI 전문 기업들과의 협업을 통해 산업 AI의 완성도를 더욱 높이고 있다.”

Q. Microsoft·AWS·NVIDIA와의
협업 강화가 눈에 띄는데.
“PTC는 글로벌 기술 기업들과 적극적인 파트너십을 구축하고 있다. Microsoft는 AI 기술 전문성을, AWS는 클라우드 인프라 기술을, PTC는 산업 도메인 전문성을 내세운다. 이 세 요소를 결합해 제조업에 특화된(고도화된) AI 솔루션을 제공하는 구조다. 특히 NVIDIA와의 협력은 한 단계 더 진화하고 있다. NVIDIA는 ‘제품 제조의 미래를 열겠다’는 비전을 가지고 있으며, AI Factory 구축 과정에서 PTC 제품 활용을 확대하고, 디지털 트윈 기반의 빠른 시뮬레이션과 개발 속도 향상을 목표로 하고 있다. 물리적 현상을 디지털로 옮기고, 이를 트윈 기반 시뮬레이션으로 검증한 뒤 AI로 최적화하는 과정이 훨씬 가속화할 것이다.”

Q. 국내 자동차 및 부품 기업과의 협업 시 발생하는
문제점이나, 협업을 성공적으로 이끌기 위해 무엇이 필요한지.
“여러 지역(나라), 여러 조직, 다양한 고객 조건을 가진 글로벌 자동차 회사나 전자회사처럼 복잡한 구조일수록 나라별 법규나 규제, 언어, 요구 사항이 다르고, 같은 부품이라도 언어나 규정 때문에 사실상 동일한 요구 사항이 다르게 정의된다. 즉 ‘중복 요구 사항’이 생길 수 있다. 이런 경우 AI를 활용해 요구 사항 또는 설계 데이터를 분석함으로써, 어떤 요구 사항이 사실은 중복되거나 유사한지 식별하고, 이를 하나로 통일해서 정의함으로써 중복 개발, 중복 요구를 줄이고 효율화가 가능하다. 또 단순히 설계 데이터 관리만이 아니라, 제품군(전자제품, 가죽제품 등) 안에서 공통으로 사용하는 부품(나사, 규격 부품 등)을 AI로 분석해 찾아내고, 공통 부품을 대량 구매하거나 통합된 조달 체계를 구성하여 제품 전체의 구매비용, 재고관리, 자재관리 효율을 높일 수 있다. 즉, 설계 중심이 아니라 ‘전사적 관점’에서 데이터와 부품, 자재, 비용, 조달까지 포함한 통합 최적화를 꾀할 수 있다. 전사적 통합 관점에서 AI를 ERP(혹은 PLM, ALM 등) 시스템과 결합하면 규제 준수 Compliance, 비용 절감, 품질 통제, 개발 시간 단축, 자산 및 자원 관리 효율화 같은 다방면의 이점을 얻을 수 있다. 특히 여러 제품, 여러 시장, 여러 규격을 동시에 관리해야 하는 기업에게는 AI + 통합 시스템 기반의 ‘요구 사항 & 부품 & 자원 통합 관리’ 전략이 현실적이고 효과적이다.”

Q. 개방형 AI 생태계 구축이 핵심이다.
“PTC가 여러 기업과 협업에 집중하는 이유는 명확하다. AI의 가치는 다양한 시스템이 연결되고, 협업 가능한 생태계가 구성될 때 극대화되기 때문이다. 고객들도 PTC 제품만 사용하는 것이 아니라 다양한 솔루션을 결합해 쓰기 때문에, 외부 솔루션이나 에이전트 AI와의 연계가 매우 중요하다. 이를 위해 글로벌 SI 기업들과도 협업하며 개방형 생태계를 강화하고 있다.”

Q. PTC는 2026년 비즈니스 전략을
어떻게 가져가고, 달성 목표는.
“대한민국 정부는 제조 AI 중요하게 보고 있고, 많은 투자가 정부 차원에서 이루어지고 있다. PTC는 단순한 ‘사업 확장’이 아니라 ‘제조 현장의 복잡성(Complexity)을 경쟁력으로 전환’하고, AI·디지털 스레드를 통해 설계·제조·운영·서비스 전 과정을 연결하고 있다. PTC코리아가 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)’ 비전과 AI 전략을 한국 시장에 정식 공개한 것도 그런 이유이다. 이 전략 하에서 PTC는 CAD, PLM, ALM, SLM, 즉 설계부터 개발, 유지보수, 서비스까지 제품의 전체 라이프사이클을 커버하는 솔루션 포트폴리오를 중심으로 ‘AI 기능을 제공하는 어시스턴트’ 개발 및 탑재 계획을 갖고 있다. PTC코리아는 인공지능(AI) 분야에서의 인재 양성에 중요한 역할을 하고 있으며, 제조 AI 기술을 교육기관과 협력하여 더 많은 고객들이 빠르게 접할 수 있도록 솔루션을 확장하는 방향으로 나가고 있다. 궁극적으로는 ‘인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)로 기업의 성공을 지원할 것이다.”