자동차 엔지니어링의 복잡성과 변종 관리: PLE와 디지털 트윈 활용

자동차 엔지니어링은 그 어느 때보다 복잡한 과제에 직면해 있다. 연간 수백만 대 차량 생산 자체가 벅찬 일이다. 자율주행을 위한 차세대 지능형 기능들이 추가되면서 이 복잡성은 기하급수적으로 증가한다. 제조사들은 안전성과 신뢰성 최고 수준을 유지하면서 이 복잡성을 다스리고, 변종을 관리하며, 혁신을 신속하고 효율적으로 시장에 출시해야 하는 수많은 도전에 직면해 있다.

자율주행, 첨단 안전 시스템, 어댑티브 크루즈 컨트롤, 차선 유지 보조 등 혁신이 전방위로 진행 중이다. 자율주행차는 레이더 센서, 3D 매핑, 이미지 인식, V2X 통신, 인공지능 등을 구현하기 위해 소프트웨어, 전기·기계 부품이 복잡하게 얽힌 거미줄 같은 구조를 필요로 한다. 완성차 업체와 부품사들은 역량의 한계에 다다랐다. 엔지니어링 팀은 갈수록 늘어나는 복잡성 관리의 반복적 업무에 매몰되고 있다.

제품 라인 엔지니어링(PLE)으로의 패러다임 전환

자동차 제품 라인을 엔지니어링하고 공급하며 진화시키는 방식에 근본적인 개선이 절실하다. 개별 제품을 별도로 설계·생산·유지보수하는 전통적인 '제품 중심' 접근법은 더 이상 유효하지 않다.

일부 제조사들은 특징 기반 제품 라인 엔지니어링(PLE, Product Line Engineering)으로 전환하고 있다. PLE는 제품 라인 전체와 엔지니어링·운영 수명주기 전반에 걸쳐 통합된 변종·복잡성 관리 방식을 제공하는 신흥 분야다.

이 접근법을 '특징 기반'이라 부르는 이유는 차량 엔지니어가 요구사항과 설계 프로세스를 '특징(Feature)'부터 고려해 시작할 수 있게 하기 때문이다. 특징 기반 PLE에서는 특징이 부품을 결정하며, 부품이 특징을 결정하는 것이 아니다. 이는 전사 공통의 언어를 제공한다.

PLE는 다양한 산업 분야에서 채택되고 있지만, 가장 선도적인 PLE 도입 사례는 자동차 분야에서 나오고 있다. PLE를 도입한 제조사들은 효율성, 시장 출시 속도, 제품 라인 확장성, 제품 품질에서 10배(주문 단위) 수준의 개선을 보고하고 있다.

디지털 트윈: 차량 출고 후 생명주기 관리

엔지니어링·제조 복잡성 증가에 더해, 완성차 업체는 공장을 떠난 차량의 유지보수와 진화라는 추가 복잡성에도 직면해 있다. 디지털 트윈 기술은 PLE와 더불어 이 문제를 해결하는 또 다른 혁신 영역이다. 가트너는 디지털 트윈을 2018년 10대 전략 기술 트렌드 중 하나로 꼽았으며, 포브스는 "디지털 트윈 기술 폭발 직전"이라고 전망했다.

자동차 분야에서 디지털 트윈(물리적 제품의 디지털 이미지 또는 가상 표현)은 각 차량이 현장에 나간 후에도 연결 고리를 유지하는 데 사용된다.

디지털 트윈은 특징 기반 PLE 프로세스의 부산물로, 특정 차량에 포함된 특징을 기반으로 디지털 표현을 자동 생성한다. 차량이 제조되어 공장 출고 준비가 완료되면 디지털 트윈도 완성된다. 제조사는 해당 차량에 포함된 구체적 특징을 기반으로 현장에서 차량을 효과적으로 모니터링, 유지보수, 진화시킬 수 있다. 예: 차량 정비나 부품 교체 시 해당 정보가 디지털 트윈에 반영돼 미러 이미지가 유지된다.

디지털 트윈을 통해 품질 이슈를 사전에 대응하기가 훨씬 수월해진다. 특정 특징에서 결함이 발견되면, 해당 특징을 포함하는 모든 제품을 신속히 식별해 일괄 조치할 수 있기 때문이다.