데이터 연결을 넘어 산업 AI로: SIMACRO의 RUSH Amsterdam 참가 후기

SIMACRO는 최근 암스테르담에서 열린 RUSH 컨퍼런스에 참가했습니다. 이번 행사에서는 산업 데이터와 상호운용성, 인공지능의 미래를 주제로 다양한 산업 리더들의 논의가 이어졌습니다.

행사 전반에서 일관되게 강조된 메시지는 명확했습니다. 산업 AI는 소프트웨어만으로 확장될 수 없습니다. 신뢰할 수 있는 데이터와 공유된 의미 체계, 개방형 아키텍처, 그리고 각 기업의 지식재산을 보호할 수 있는 보안이 함께 뒷받침되어야 합니다.

RUSH 컨퍼런스에 참석한 Mike Purcell(SVP of Sales), Angela Park(Director of Global Business & Product Management), Mohamed Barakat(Intern). SIMACRO는 이번 행사에 Bronze Sponsor로 참여했습니다.

RUSH 2026은 Shell Energy Transition Campus Amsterdam(ETCA)에서 개최되었습니다.

소프트웨어는 변하지만 데이터는 남습니다

ExxonMobil의 Global Operations, Innovation & Strategy Manager인 Michel Teughels는 디지털 투자에 대한 중요한 관점을 공유했습니다.

단기적인 투자는 주로 소프트웨어와 시스템 간의 개별적인 연결에 집중됩니다. 이러한 방식은 당장의 문제를 해결할 수 있지만, 소프트웨어는 시간이 지나면서 변경되고 시스템 간 연결을 유지하는 데에도 많은 비용이 발생합니다. 반면 데이터는 지속적으로 남습니다. 따라서 장기적인 투자는 데이터 품질과 공통된 의미 체계, 데이터 맥락화에 초점을 맞춰야 합니다. 산업 데이터의 가치를 극대화하고, AI를 안전하면서도 반복적으로 대규모 환경에 배포할 수 있는 기반을 구축하는 것이 중요합니다.

Michel은 솔루션이 실제로 대규모 환경에 배포된 이후에야 성공 여부를 판단할 수 있다는 점도 강조했습니다. 성공적인 파일럿은 의미가 있지만, 그것만으로 해당 기술이 여러 자산과 팀, 환경에서 운영될 수 있다는 사실을 입증하지는 못합니다. 기술을 확장하려면 자산 소유·운영사가 데이터와 공정 지식, 지식재산을 보호하면서도 이를 활용할 수 있도록 지원하는 보안 모델이 필요합니다.

데이터와 도메인 지식은 고객이 보유한 가장 중요한 자산입니다. ProcessModel V™(PMV™)는 고객이 이러한 자산에 대한 통제권을 유지하면서 모델링과 분석, AI 워크플로우 전반에서 안전하게 활용할 수 있도록 설계되었습니다.

상호운용성에는 맥락이 필요합니다

ExxonMobil의 Michel Teughels, DEXPI의 Dr. Michael Wiedau, VEERUM의 Meaghan Snethlage가 참여한 패널에서는 상호운용성의 중요성을 심도 있게 다뤘습니다.

데이터를 연결하는 것은 첫 번째 단계일 뿐입니다. 데이터가 신뢰할 수 있는 의사결정에 활용되려면 실제 운영 상황을 기준으로 검증되고 올바른 맥락 안에 배치되어야 합니다.

이번 논의에서는 다음과 같은 실질적인 발전 단계가 제시되었습니다:

데이터를 축적하고 연결한다.
실제 운영 상황을 기준으로 데이터를 검증한다.
데이터에 맥락과 관계를 추가한다.
구축된 지식을 여러 환경에서 재사용할 수 있도록 한다.

지식 그래프는 서로 다른 출처의 정보를 연결하면서 설비와 공정, 모델, 운영 데이터 사이의 관계를 유지합니다. 이러한 관계가 없다면 AI가 많은 양의 데이터에 접근하더라도 이를 올바르게 해석하는 데 필요한 산업적 맥락이 부족할 수 있습니다.

DEXPI와 같은 표준은 엔지니어링 정보를 교환하고 해석하기 위한 공통 구조를 제공합니다. 표준화는 상호운용성과 데이터 맥락화에 필수적입니다. SIMACRO는 DEXPI 회원사로서 개방적이고 구조화된 엔지니어링 데이터에 대한 DEXPI의 비전을 지지하고 있습니다.

개방형 아키텍처와 디지털 회복탄력성

개방형 아키텍처는 기술의 배포 속도를 높이고 중복 작업을 줄이며 특정 공급업체에 대한 종속을 방지하고 기업이 보유한 데이터를 여러 기술 환경에서 재사용할 수 있도록 합니다.

아키텍처 변경이 여러 후속 애플리케이션에 영향을 미치면 시스템을 다시 구성하는 비용이 크게 증가합니다. 표준과 개방형 인터페이스는 기술과 공급업체, 운영 요구사항이 변화하는 상황에서도 조직이 유연하게 대응할 수 있도록 지원합니다.

디지털 회복탄력성을 확보하려면 서로 다른 환경에서 데이터가 어떻게 관리되는지 신뢰할 수 있어야 합니다. 디지털 생태계가 복잡해지더라도 조직은 자신의 정보를 통제하고 판단하며 필요한 조치를 취할 수 있어야 합니다.

이는 PMV™의 핵심적인 강점 중 하나입니다. PMV™는 처음부터 장기적인 지속가능성과 상호운용성 및 엔터프라이즈 환경에서의 도입을 고려한 개방형 플랫폼으로 개발되었습니다.

RUSH의 논의가 PMV에 의미하는 것

RUSH에서 다뤄진 내용은 ProcessModel V™의 접근 방식과 밀접하게 맞닿아 있었습니다.

산업 조직은 이미 가치 있는 운영 데이터와 엔지니어링 파일, 공정 모델, 도메인 지식을 보유하고 있습니다. 핵심 과제는 이러한 자원을 연결하고 실제 운영 상황을 기준으로 검증한 뒤 시뮬레이션과 디지털 트윈, 분석 및 AI 워크플로우 전반에서 재사용할 수 있도록 만드는 것입니다.

산업 AI는 기술만의 과제가 아닙니다. 자산 소유·운영사와 기술 공급업체와 표준화 기관 그리고 도메인 전문가 사이의 긴밀한 협력이 필요합니다. 산업 정보를 확장 가능한 인텔리전스로 전환하려면 데이터를 연결하고 지식을 보호하며, 개방형 표준을 도입하고 참여 조직 간에 충분히 긴밀한 협력 체계를 구축해야 합니다.

PMV™는 이러한 핵심 역량을 하나의 개방형 플랫폼에서 연결합니다. 이를 통해 ModelOps를 위한 기반을 제공하고, 산업 조직이 모델과 AI를 신뢰할 수 있는 방식으로 배포하고 관리하며 확장할 수 있도록 지원합니다.