PLE, 디지털 트윈을 통한 자동차 엔지니어링의 복잡성, 변형 길들이기

자동차 공학은 해결해야 할 복잡성이 그 어느 때보다 많습니다. 연간 수백만 대의 차량을 생산한다는 것은 엄청난 위업입니다. 이러한 복잡성은 자율 주행을 가능하게 하는 차세대 지능형 기능의 도입으로 기하급수적으로 증가합니다. 제조업체는 최고 수준의 안전성과 신뢰성을 제공하는 동시에 이러한 복잡성을 완화하고 변화를 관리하며 이러한 혁신을 신속하고 효율적으로 시장에 출시해야 하는 수많은 과제에 직면해 있습니다.

자율 주행 및 고급 안전 시스템에서 적응형 크루즈 컨트롤 및 차선 유지 지원에 이르기까지 혁신은 오버드라이브에 있습니다. 자율 주행 차량에는 레이더 기반 센서, 3D 매핑, 이미지 인식, 차량 대 차량 통신, 인공 지능 등을 가능하게 하는 상호 작용 소프트웨어와 전기 및 기계 부품의 복잡한 웹이 필요합니다. 자동차 제조업체와 공급업체는 한계에 다다르고 있습니다. 엔지니어링 팀은 이러한 증가하는 복잡성을 관리하는 일상적인 작업에 점점 더 많은 시간을 소비하고 있습니다.

자동차 제품 라인이 엔지니어링, 제공 및 진화하는 방식의 극적인 개선에 대한 특별한 필요와 기회가 있습니다. 제품 라인 내의 개별 제품을 별도로 설계, 생산 및 유지 관리하는 기존의 "제품 중심" 접근 방식은 더 이상 실행 가능하지 않습니다.

일부 제조업체는 현재 전체 제품 라인과 전체 엔지니어링 및 운영 수명 주기에 걸쳐 통합된 변형 및 복잡성 관리 접근 방식을 제공하는 새로운 분야인 기능 기반 PLE(제품 라인 엔지니어링)으로 전환하고 있습니다.

이 접근 방식은 차량 엔지니어가 기능을 먼저 고려하여 요구 사항 및 설계 프로세스를 시작할 수 있도록 하기 때문에 "기능 기반"이라고 합니다. 기능 기반 PLE을 사용하면 부품이 기능을 결정하는 것이 아니라 기능이 부품을 결정합니다. 이를 통해 기업 전체의 모든 사람이 공통 언어를 사용할 수 있습니다.

이 접근 방식은 산업 부문 전반에 걸쳐 채택되었지만 가장 최첨단의 PLE 배포는 자동차 부문에서 이루어지고 있습니다. PLE를 채택한 제조업체는 효율성, 시장 출시 시간, 제품 라인 확장성 및 제품 품질에서 상당한 개선을 보고하고 있습니다.

엔지니어링 및 제조 복잡성의 극적인 증가와 함께 자동차 제조업체는 이제 공장에서 출고된 차량을 유지 관리하고 발전시키는 복잡성이 증가하는 문제에 직면해 있습니다. 디지털 트윈 기술은 PLE 외에 이 문제를 해결하는 데 도움이 되는 또 다른 혁신 영역입니다. Gartner는 디지털 트윈을 2018년 10대 전략 기술 트렌드 중 하나로 선정했으며 Forbes의 기사에서는 "모든 징후는 우리가 디지털 트윈 기술 폭발의 정점에 서 있음을 예측하는 것 같습니다.

자동차에서 디지털 트윈(실제 제품의 디지털 이미지 또는 가상 표현)은 각 차량이 현장에 나갈 때 연결을 유지하는 데 사용됩니다.

디지털 트윈은 특정 차량에 포함된 기능을 기반으로 디지털 표현을 자동으로 생성하는 기능 기반 PLE 프로세스의 부산물입니다. 차량이 제조되고 공장을 떠날 준비가 되면 디지털 트윈도 완성됩니다. 제조업체는 해당 차량에 포함된 특정 기능을 기반으로 현장에서 차량을 효과적으로 모니터링, 유지 관리 및 발전시킬 수 있습니다. 예를 들어 차량을 수리하거나 특정 부품을 교체할 때 해당 정보가 디지털 트윈에 통합되어 미러 이미지가 유지됩니다.

디지털 트윈을 사용하면 회사에서 결함이 있는 특정 기능이 있는 제품을 빠르게 식별하고 해당 기능이 포함된 모든 제품에서 수정할 수 있으므로 품질 문제를 사전에 훨씬 쉽게 처리할 수 있습니다.