광범위한 엔지니어링 시장에 지능형 자동화 기술 도입

업계의 활발한 성장 속에서 PLM(제품 수명 주기 관리) 소프트웨어 개발자는 클라우드 및 기계 학습을 활용하여 데이터를 관리하고 사용자 경험을 향상시키고 있습니다. 업계 리더들은 또한 소프트웨어에서 분산 원장의 사용을 확대하거나 PLM 애플리케이션에서 가장 적합한 곳에 통합하기 위해 블록체인을 고려하고 있습니다.

CIMdata Inc의 리서치 부사장인 Stan Przybylinski는 지난해 PLM 시장이 9.4% 성장했으며 18개 제공업체가 5억 달러의 관련 수익을 창출했다고 말했습니다. 8.6%.

그는 "Siemens PLM Software의 Mentor Graphics 인수로 인해 기계, 전기/전자 및 소프트웨어를 아우르는 제품을 제공하는 유일한 공급업체가 되었습니다."라고 말했습니다. "이번 인수로 인해 CIMdata의 추정치는 Siemens가 Dassault Systèmes를 1억 달러 미만으로 제치고 전체 1위를 차지하게 되었습니다."

PLM을 위한 블록체인의 향상 및 고려로 인해 애플리케이션은 제조의 근본적인 발전을 반영하기 위해 부분적으로 재정의되고 있습니다.

Oracle의 제품 가치 사슬 전략 부사장인 John Kelley는 "큰 문제는 PLM이 더 이상 독립 실행형 애플리케이션이 아니라는 점입니다."라고 말했습니다. "통합 공급망 및 제조의 일부이며 인더스트리 4.0 및 스마트 커넥티드 장치로의 전환의 핵심 요소입니다."

PLM은 또한 예방 유지 관리, 자산 모니터링 및 생산 모니터링과 같은 유용한 애플리케이션을 구축하기 위해 디지털 트윈, 빅 데이터 및 분석 관리를 맡았습니다.
Siemens PLM Software CTO Jim Rusk는 Kelley의 의견에 동의할 것입니다. Rusk는 포괄적인 PLM 소프트웨어가 경쟁 우위를 제공한다고 말했습니다.

"우리는 제품 개발 방식에서 상당한 진전을 보았습니다."라고 그는 말했습니다. “역사적으로 기계는 엔지니어링 그룹에서 개발한 다음 다른 그룹에서 개발한 전자 제품과 일부 소프트웨어가 있을 수 있습니다. 복잡한 제품을 생산하는 기업의 영역 장벽은 더 이상 견딜 수 없습니다. 이러한 프로세스를 직렬화할 때 경쟁하기가 더 어렵습니다.”

머신 러닝에 가솔린 추가

Autodesk의 비즈니스 전략 수석 관리자인 Vikram Vedantham은 원래 작년에 도입되어 현재는 설계-제조 플랫폼인 Fusion 360에 통합된 회사의 제너레이티브 설계 기술이 지능형 자동화 기술을 가져오는 패러다임 전환의 리더라고 말했습니다. 광범위한 엔지니어링 시장에.

제너레이티브 설계는 문제의 정의와 치수, 재료, 하중 조건을 포함하여 사용자가 부과한 모든 제약을 고려하여 여러 실행 가능한 설계 솔루션 또는 엔지니어링 문제에 대한 답변을 생성합니다.

"우리는 설계에서 제조에 이르기까지 완벽한 엔드 투 엔드 디지털 경험을 통해 해당 데이터를 번역하는 부담을 떠맡음으로써 데이터가 한 사람과 프로세스에서 다른 사람으로 흐르는 방식에 현재 존재하는 병목 현상을 제거하는 데 열중하고 있습니다."라고 그는 말했습니다. . "그러면 수백 가지 결과에 노출시키는 대신 고객이 선호하는 응답을 선택적으로 제공할 수 있는 옵션을 찾을 수 있기 때문입니다."

Autodesk는 사용자가 "작업 공간" 페이지 간에 전환할 때 초기 단계 아이디어에서 제조 준비에 이르기까지 생성된 데이터가 워크플로 내에서 원활하게 이동할 수 있도록 하여 Fusion 360 사용자 경험을 향상시켰습니다.

"우리는 워크플로 내에서 데이터를 조작하는 부담을 확실히 하고 싶습니다."라고 Vedantham은 말했습니다. "우리의 고객 조사와 고객과의 관계는 이것이 시장에서 새롭게 대두되고 있는 필수 요구 사항임을 확실히 보여줍니다."

Autodesk가 기계 학습을 생성적 설계 프로세스에 통합하는 작업을 하는 동안 Oracle은 Oracle PLM Cloud 애플리케이션에서 예측 분석 및 품질 관리를 위해 인공 지능을 활용하고 있습니다.

“IoT 연결 장치는 설계 매개변수를 벗어난 진동을 감지할 수 있습니다. 바로 예측 분석과 머신 러닝을 활용하는 것입니다.”라고 Kelley는 말했습니다. “먼저, 자산이 언제 고장날지 또는 해당 기계에서 생산된 제품의 품질이 매개변수를 벗어날 때를 예측해야 합니다. 둘째, 장비나 제품 라인에 대해 예정된 작업 주문을 평가하고 공장 처리량에 미치는 영향을 최소화하기 위해 예측 유지 관리 작업 주문을 발행할 최적의 시간을 선택하기 위한 분석이 필요합니다. 그러나 이 문제가 다시 발생하지 않도록 방지하거나 줄이기 위해 제품 변경이 필요한지 여부를 결정하기 위해 이를 품질 애플리케이션에 다시 입력할 것입니다."

기업이 제품 판매에서 서비스로서의 제품으로 이동함에 따라 수익 흐름을 제어하기 위한 가동 시간을 보장하는 것이 중요합니다. 예측 유지 관리 및 예측 자산 관리는 이러한 새로운 비즈니스 모델에 매우 중요하며 이제 PLM 소프트웨어의 일부가 되었습니다.

디지털로 연결된 PLM은 더 이상 엔지니어링 분야에서도 사용되지 않습니다. 또한 제품 가치 사슬 전반에 걸쳐 공급망, 제조, 판매, 지원 및 기타 파트너가 사용하므로 각 사용자가 자신의 작업을 수행하는 데 필요한 유용한 역할별 정보를 얻을 수 있도록 역할별 사용자 인터페이스와 대시보드가 ​​필요합니다.

"그래서 우리는 역할에 따라 의미 있는 정보를 제공하는 데 집중해야 했습니다."라고 Kelley가 말했습니다. "그리고 이것이 핵심입니다. 원하는 디지털 스레드 또는 엔터프라이즈 제품 레코드를 생성하려면 제품에 대한 엄청난 양의 정보를 PLM에 저장해야 하기 때문입니다."

Oracle은 UI와 애플리케이션에 포함된 분석에서 직접 이를 수행합니다.

"업무를 수행하면서 용도와 역할에 맞게 구성 가능한 분석 및 대시보드를 볼 수 있습니다."라고 그는 말했습니다. "따라서 최종 사용자는 낮은 수준의 거래를 보고 관리자는 제품 상태에 대한 대시보드를 보게 됩니다."

Siemens에서 기계 학습은 설계, 시뮬레이션 및 제조를 위한 통합 NX 소프트웨어에 사용됩니다.

Rusk는 "사용자가 사용자의 컴퓨터에서 제품으로 작업하면서 데이터를 수집하고 있습니다. "하지만 우리는 기계 학습을 작동시키고 지난 몇 시간 이상을 감안할 때 우리가 인식하고 있는 패턴이 있다고 말합니다. 해당 사용자 또는 더 많은 사용자 그룹이 과거에 수행한 작업을 기반으로 작업을 완료하기 위해 다음에 수행해야 하는 작업을 예측할 수 있습니다."

그는 여전히 인간 공학적 판단과 결정이 필요하다고 덧붙였다. 그러나 인공 지능과 머신 러닝은 이러한 결정을 내리고 사용자가 필요로 하는 정보를 훨씬 더 빠르게 제공할 수 있습니다.

Rusk는 서버 기반 PLM 소프트웨어 Teamcenter와 Teamcenter의 브라우저 기반 엔트리 플랫폼인 Active Workspace에서 사용자 경험을 더 단순하게 만드는 것이 "정중앙"이라고 말했습니다. 함께 텍스트 또는 그래픽으로 표시할 수 있는 제품 정보에 대한 기본 액세스입니다. 사용자 그룹의 복잡성이 증가했기 때문입니다.

"우리 사용자들은 자동차, 비행기, 가전제품 등 세계에서 가장 복잡한 제품을 생산하고 있습니다."라고 그는 말했습니다. “무엇이든 간에 더 광범위하고 광범위한 청중이 필요합니다.

"기존의 데스크톱 환경을 넘어서 모바일 장치에서 액세스할 수 있다는 것을 상상할 수 있습니다."라고 그는 말했습니다. “소싱, 작업 현장, 엔지니어링 부서를 포함한 운영의 다른 부분에 대해 개방적입니다. 그 아이디어는 사용자 경험을 단순화하고 평면화하여 사용자가 매우 빠르게 검색을 수행하고 관심 있는 정보를 파악하고 다음 단계로 진행할 수 있도록 하는 것입니다."

블록체인은 어디에서 의미가 있나요?

또한 PLM의 일부는 항목 및 기타 정보의 모든 위치를 찾아내는 시스템인 추적 및 추적입니다.

Oracle은 올해 지능형 추적 및 추적, 로트 계보 및 출처(고유 장치 식별자 규정 준수에 도움), 지능형 콜드 체인(상하기 쉬운 식품에 대한 적절한 냉장 문서), 보증 및 사용 추적을 위한 블록체인 애플리케이션을 제공하기 시작했습니다.

Kelley는 "우리는 IoT와 블록체인을 전체 발자국의 일부로 통합할 수 있는 능력을 고려합니다."라고 말했습니다.

Oracle은 아웃소싱된 설계 및 제조 파트너와의 미래 BOM 및 변경 관리 협업을 위해 블록체인을 평가하고 있습니다.

Kelley는 전통적으로 OEM이 BOM(자재 명세서) 및 PLM 시스템의 엔지니어링 변경을 관리하여 공급업체 협업을 관리한 다음 해당 정보를 공급업체에 전달하여 시스템으로 가져올 것이라고 말했습니다. 그러나 그의 회사에서는 협업을 통해 블록체인 앱을 BOM 및 엔지니어링 변경 주문에 적합하게 만들고 Oracle은 이에 대한 계획을 수립하고 있습니다.

Kelley는 "그래서 그것이 우리가 블록체인을 목표로 삼을 영역입니다."라고 말했습니다. "아직 날짜나 시간이 정해지지 않았지만 파트너와 제품의 공급망 및 가치 사슬 간의 협업을 증가시키기 위해 블록체인을 활용하게 될 영역입니다."

Vedantham은 블록체인이 Autodesk의 "탐구 영역"이라고 말했습니다.

"우리는 또한 그것을 통합하는 최선의 방법을 알아내기 위해 전략적 파트너십 측면에서 그것을 살펴보고 있습니다."라고 그는 덧붙였습니다.

그리고 Siemens에서는 블록체인이 회사의 "활성 관심 영역"이지만 구현하기 위한 일정이 없다고 Rusk는 말했습니다.

그는 "디지털 공간 어딘가에서 수집된 위조 정보가 수집되어 OEM에 다시 전달될 수 있다는 우려가 있습니다."라고 말했습니다. “블록체인이 스스로를 삽입하고 이러한 시나리오에서 발생하는 것을 방지할 수 있는 가능성이 있습니다.

"따라서 적절한 유효성 검사, 위조, 공급업체 유효성 검사 및 사이버 공간에서 발생할 수 있는 기타 유형의 우려와 관련된 특정 문제를 추적할 수 있도록 하는 이러한 접근 방식이 블록체인에서 얻을 수 있는 주요 이점 중 하나라고 생각합니다."