디지털 변혁 전략:유행어를 넘어서

보스톤 — 올해 LiveWorx 디지털 변혁 이벤트가 보스턴에서 개최되었습니다. PTC CEO Jim Heppelmann이 기조 연설에서 지적했듯이 "디지털 혁신"이라는 주제는 목적지보다 여정을 의미합니다. 그리고 이 용어는 다양한 기술 세트를 포함합니다. X Prize Foundation의 설립자이자 회장인 Peter Diamandis는 LiveWorx의 다른 기조 연설에서 "계산, 센서, 네트워크, AI, 로봇 공학, 3D 프린팅, 합성 생물학, AR/VR, 블록체인"이라고 말했습니다. 디지털 혁신 루브릭에 맞는 용어.

그러나 회사가 성공적으로 변모하려면 명확한 형태의 ROI가 있어야 합니다. 예를 들어 Netflix는 수익의 대부분을 실제 상품 기반 구독에서 주로 스트리밍 콘텐츠 기반 구독으로 전환할 정도로 비즈니스를 디지털 방식으로 변환했습니다. 1997년 우편으로 DVD를 배송하는 온라인 비디오 상점으로 설립된 이 회사는 10년 후 스트리밍 서비스를 공개했습니다. 2007년 연간 매출은 12억 달러였습니다. 11년 후, 그것은 158억 달러였습니다. 디아만디스는 넷플릭스 설립자 리드 헤이스팅스가 "우체국에서 광대역으로" 이동하면서 "기하급수적인 성장 곡선으로 [사업]을 도약할 수 있었다"고 말했다. 이 회사는 또한 사용자 피드백을 기반으로 콘텐츠를 추천하기 위한 스트리밍 서비스용 분석 엔진을 배포하여 머신 러닝의 선구자가 되었습니다.

그러나 산업 부문에서 디지털 혁신을 측정하는 방법에 대한 질문은 다른 문제입니다. 우선 제조에만 엄청난 변동성이 있습니다. 또 다른 예로, 수십 년 동안의 인프라와 비즈니스 관계를 가진 제조업체는 소프트웨어를 중심으로 제품을 생산하는 소비자 중심 회사보다 스스로를 재창조할 자유가 적습니다. 불과 10년 만에 수익이 거의 15배 증가할 것으로 예상하는 회사는 거의 없습니다.

그 외에도 가동 시간, 효율성, 안전 등과 같은 다른 벤치마크가 제조업체에 우선 적용되는 경우가 많습니다.

Heppelmann은 LiveWorx의 Q&A 세션에서 "오늘날 디지털 혁신은 모든 회사에 약간의 사용자 지정이 되므로 측정 기준과 로드맵이 다릅니다."라고 말했습니다.

현재 많은 산업체에서 맞춤형 디지털 혁신 이니셔티브를 만드는 데 도움을 줄 수 있는 컨설턴트에게 의존하고 있습니다.

PTC는 이러한 유형의 변형을 표준화하는 것을 목표로 디지털 변환 솔루션이라는 새로운 사업부를 만드는 것을 목표로 합니다. Heppelmann은 "우리는 이것을 좀 더 패키지화하려고 노력하고 있지만 실제로는 가치 제안부터 시작합니다."라고 말했습니다. PTC는 몇 가지 기술에 대해 설명하는 대신 가장 큰 문제가 무엇이며 이러한 장애물이 해결될 경우 가치가 무엇인지 묻는 것으로 산업 고객과 대화를 시작할 것입니다. 그런 다음 PTC는 처음부터 IoT, AR 또는 AI와 같은 포괄적인 기술 주제를 권장하는 대신 해당 문제를 해결하도록 설계된 일련의 기술을 권장하는 것을 목표로 합니다.

경영 컨설팅이 제공할 수 있는 서비스처럼 들린다면 그것은 우연이 아닙니다. PTC는 새로운 Digital Transformation Solutions 비즈니스를 이끌기 위해 저명한 컨설팅 회사에 파트너를 고용했습니다.

그러나 이러한 전환이 회사에 완전히 새로운 것은 아닙니다. “2~3년 전만 해도 ThingWorx는 주로 사람들이 앱을 빌드할 수 있는 개발 플랫폼이었습니다. 우리는 특정 경제적 가치를 목표로 하는 맞춤형 솔루션을 향해 점점 더 나아가고 있습니다.

회사는 ThingWorx와 고객과의 작업 경험을 대부분의 디지털 변환 기술을 제공하는 데 도움이 되는 수단으로 포지셔닝하고 있습니다. "그리고 우리는 고객에게 '처음 80%를 구축하자. 여러분 각자는 처음 80%를 똑같이 만들고 있습니다. 그러니 시간을 낭비하지 마세요.'" Michel이 말했습니다. 그런 다음 고객은 나머지 프로젝트를 구축할 수 있습니다. "당신은 당신이나 당신의 산업을 위한 특별한 소스가 되는 최종 마일을 구축하거나 경쟁력 있는 차별화 요소로 만들 수 있습니다."라고 Michel이 말했습니다. "그래서 80%의 재사용 가능성과 20%의 맞춤형을 얻을 수 있지만 개별 고객에게는 완전히 맞춤형으로 느껴집니다."

인공 지능의 개념이 디지털 트랜스포메이션에서 어디에 해당하는지에 관해서는 도구 상자에서 흔히 볼 수 있는 도구입니다. "그리고 우리는 [AI와 함께] 초기 단계라고 생각하고 그것이 유행어가 되었을 때 모두가 '글쎄요, AI를 해야 합니다'라고 말했습니다."라고 Michel이 말했습니다. “그리고 다양한 사람들이 AI 프로젝트에 파견되었습니다. 그러나 AI는 목적 자체가 아니라 목적을 위한 수단입니다.”

예를 들어 PTC는 AI 기반 기술을 사용하여 물체를 인식하고 패턴 인식이 가능한 유지 관리 애플리케이션에 사용하고 있습니다.

"기계에서 AI의 문제는 OEM이나 공장 주변에 있는 여러 유사한 유형의 장비에서 충분한 데이터를 얻을 수 없다면 일이 제대로 진행되지 않는다는 것입니다. 자주 틀립니다.”라고 Michel이 말했습니다.

시스템이 미래의 결함을 예측할 수 있도록 기계 학습 모델을 훈련하여 이상을 발견하는 것은 느린 프로세스가 될 수 있습니다. Michel은 "종종 몇 년 분량의 데이터와 예측 가능한 몇 가지 오류 이벤트가 필요합니다.

여기에서 연결된 기계를 사용하는 OEM은 고객이 현장에서 장비를 사용하는 방식에 대해 더 넓은 시야를 갖고 잠재적으로 장애 이벤트가 어떻게 생겼는지 인식하고 미래에 이러한 이벤트를 예측할 수 있는 충분한 데이터를 가지고 있다는 이점이 있습니다.

"서비스 세계에서 이 예측적 유지보수 아이디어는 확실히 성배입니다."라고 Michel이 말했습니다.

그러나 일부 조직에서는 이상 징후를 예측하는 것보다 이상적인 운영 조건에 집중하는 데 더 많은 성공을 거둘 수 있습니다. Michel은 "장비에 대한 올바른 작동 조건이 무엇인지 알면 아주 먼 길을 갈 수 있습니다."라고 말했습니다. “그런 다음 최대 작동 조건에서 벗어나면 '이봐, 어떤 이유에서든 최적의 범위에서 작동하지 않는 것 같아. 가서 봐.' 그래서 그렇게 하는 고객들이 많다"고 말했다.

AI와 같은 큰 기술 주제와 관련된 또 다른 차원은 공급업체 파트너의 광범위한 생태계라고 PTC의 디지털 혁신 이사인 Justin Hester는 말했습니다. “사실 팀 스포츠다. [산업 기업]이 'AI/ML을 원합니다'라는 말에서 벗어나 '이봐, 나에게 도전이 있다. 여기 내가 원하는 결과가 있습니다. 저를 거기에 데려다 줄 파트너와 솔루션을 찾으러 가자.'라고 회사에 입사하기 전에 PTC 고객이었던 Hester가 말했습니다. 많은 디지털 기술을 무작정 배치하는 것은 이치에 맞지 않지만 핵심 문제 설명을 식별한 후 디지털 혁신의 요구 사항을 충족하는 데 도움이 되는 "대규모 도구 상자"를 제공할 수 있는 파트너 에코시스템을 찾는 것이 좋습니다. 시간이 지남에 따라 진화하는 전략.

“AI/ML은 미래입니다. 놀랍습니다.”라고 Hester가 말했습니다. “하지만 나는 그것을 위해 AI/ML을 하는 것을 제안하지 않습니다. 현재 상황과 원하는 결과가 있습니다. 그리고 여기에는 오늘 또는 내일 해당 솔루션이 포함될 수도 있고 포함되지 않을 수도 있습니다. 그렇죠?”