지능형 자동화로 엔지니어링 혁신: PLM에서의 클라우드, ML, 블록체인

자사 산업의 활발한 성장 속에서 제품 수명 주기 관리(PLM) 소프트웨어 개발사들은 클라우드와 머신러닝을 활용해 데이터를 관리하고 사용자 경험을 향상시키고 있습니다. 업계 리더들은 또한 블록체인을 자사 소프트웨어 내 분산 원장 사용 확대나 PLM 애플리케이션에서 가장 적절한 곳에 통합하는 방안을 검토하고 있습니다.

지난해 PLM 시장은 9.4% 성장했으며, 18개 제공업체가 5억 달러의 관련 매출을 올렸다고 심데이터(CIMdata Inc.) 연구 부사장 스탠 프르지빌린스키(Stan Przybylinski)는 말했습니다. 2023년을 향하여 심데이터는 PLM 시장이 연평균 8.6% 성장하여 거의 724억 달러에 이를 것으로 전망합니다.

"지멘스 PLM 소프트웨어의 멘토 그래픽스 인수로 기계, 전기/전자, 소프트웨어를 아우르는 제품을 제공하는 유일한 공급업체가 되었습니다."라고 그는 말했습니다. "그 인수 덕분에 심데이터의 추산에 따르면 지멘스가 다쏘시스템을 1억 달러 미만으로 앞지르며 전체 1위 자리에 올랐습니다."

블록체인에 대한 개선과 고려로 PLM 애플리케이션은 제조업의 근본적 발전을 부분적으로 반영하여 재정의되고 있습니다.

"큰 이슈는 PLM이 더 이상 독립형 애플리케이션이 아니라는 점입니다."라고 오라클(Oracle)의 제품 가치 사슬 전략 부사장 존 켈리(John Kelley)는 말했습니다. "그것은 통합 공급망과 제조의 일부이며, 인더스트리 4.0과 스마트 커넥티드 기기로의 전환에서 핵심 요소입니다."

PLM은 또한 디지털 트윈, 빅데이터, 분석 관리를 맡아 예방 정비, 자산 모니터링, 생산 모니터링 같은 유용한 애플리케이션을 구축한다고 그는 말했습니다.
지멘스 PLM 소프트웨어 CTO 짐 러스크(Jim Rusk)는 켈리의 말에 동의할 수 있습니다. 러스크는 포괄적인 PLM 소프트웨어가 경쟁 우위를 제공한다고 말했습니다.

"제품 개발 방식이 상당히 크게 진화하는 것을 보았습니다."라고 그는 말했습니다. "역사적으로 기계는 엔지니어링 그룹이 개발하고, 전자는 다른 그룹이, 소프트웨어는 또 다른 그룹이 개발했을 수 있습니다. 복잡한 제품을 생산하는 기업에서 이러한 도메인 장벽은 더 이상 설 수 없습니다. 이들이 이러한 프로세스를 직렬화하면 경쟁하기가 더 어렵습니다."

머신러닝에 가솔린 붓기

오토데스크(Autodesk)의 비즈니스 전략 선임 매니저 비크람 베단탐(Vikram Vedantham)은 자사의 생성 설계(generative design) 기술이 작년 처음 소개되어 이제 설계-제조 플랫폼 퓨전 360(Fusion 360)에 통합되면서, 지능형 자동화 기술을 광범위한 엔지니어링 시장에 가져오는 패러다임 전환의 선두주자였다고 말했습니다.

생성 설계는 사용자가 부과한 문제 정의와 제약 조건(치수, 재료, 하중 조건 포함)을 고려하여 엔지니어링 문제에 대한 여러 실행 가능한 설계 솔루션이나 답을 생성합니다.

"우리는 한 사람과 프로세스에서 다른 사람과 프로세스로 데이터가 흐르는 방식에 존재하는 병목 현상을 제거하기 위해, 설계부터 제조까지 원활한 엔드투엔드 디지털화 경험을 통해 데이터 변환의 부담을 떠안고자 합니다."라고 그는 말했습니다. "그렇게 하면 고객이 선호하는 응답을 선택적으로 제공하는 옵션을 보기 시작할 수 있습니다. 수백 가지 결과를 노출하는 대신 말입니다."

오토데스크는 초기 아이데이션부터 제조 준비까지 생성된 데이터가 사용자가 '작업공간(workspace)' 페이지 간 전환하며 워크플로 내에서 원활하게 이동할 수 있도록 퓨전 360 사용자 경험을 향상시켰습니다.

"우리는 워크플로 내에서 데이터를 조작하는 부담을 우리가 지는 것을 확실히 하고 싶습니다."라고 베단탐은 말했습니다. "우리의 고객 연구와 고객과의 교류는 이것이 시장에서 새롭게 부상하는 필수적인 니즈임을 분명히 보여줍니다."

오토데스크가 생성 설계 프로세스에 머신러닝 통합을 진행하는 동안, 오라클은 오라클 PLM 클라우드 애플리케이션에서 예측 분석과 품질 관리를 위해 인공지능을 활용하고 있습니다.

"IoT 연결 장치가 설계 파라미터를 벗어난 진동을 감지할 수 있습니다. 그곳에서 예측 분석과 머신러닝 활용이 들어옵니다."라고 켈리는 말했습니다. "첫째, 해당 자산이 언제 고장 날지, 또는 해당 기계에서 생산된 제품 품질이 파라미터 밖으로 나갈 때를 예측해야 합니다. 둘째, 분석으로 해당 장비나 제품 라인에 예정된 작업 지시를 평가하고 예측 정비 작업 지시를 발행할 최적의 시기를 골라 공장 처리량에 미치는 영향을 최소화해야 합니다. 하지만 또한 그것을 품질 애플리케이션에 피드백하여 제품 변경이 이 문제 재발 방지나 가능성 축소에 필요한지 판단할 것입니다."

기업들이 제품 판매에서 제품-서비스(Products-as-a-Service)로 이동함에 따라, 수익 흐름 통제를 위한 가동 시간 보장이 필수적입니다. 예측 정비와 예측 자산 관리는 이러한 새로운 비즈니스 모델에 필수적이며 이제 PLM 소프트웨어의 일부입니다.

디지털로 연결된 PLM은 엔지니어링뿐만 아니라 공급망, 제조, 영업, 지원 및 제품 가치 사슬 전반의 기타 파트너들도 사용합니다. 따라서 각 사용자가 자신의 일을 하는 데 필요한 유용한 역할별 정보를 얻을 수 있도록 역할별 사용자 인터페이스와 대시보드가 필요합니다.

"그래서 우리는 역할을 기반으로 의미 있는 정보를 제시하는 데 집중해야 했습니다."라고 켈리는 말했습니다. "그리고 그것이 핵심입니다. 당신이 원하는 디지털 스레드나 엔터프라이즈 제품 레코드를 만들려면 PLM에 제품에 대한 엄청난 양의 정보를 저장해야 하기 때문입니다."

오라클은 UI와 애플리케이션에 임베디드된 분석에서 직접 이를 수행합니다.

"당신이 일을 할 때 당신의 사용과 역할에 맞게 매우 구성 가능한 분석과 대시보드를 볼 수 있습니다."라고 그는 말했습니다. "그래서 최종 사용자는 하위 레벨 트랜잭션을 보고, 관리자는 제품 건전성에 대한 대시보드를 볼 것입니다."

지멘스에서는 설계, 시뮬레이션, 제조를 위한 통합 NX 소프트웨어에 머신러닝이 사용됩니다.

"우리는 사용자가 자신의 기계에서 제품으로 작업할 때 데이터를 수집합니다."라고 러스크는 말했습니다. "하지만 거기에 머신러닝을 적용하여, 지난 몇 시간 또는 더 긴 기간 동안 우리가 인식하는 패턴이 무엇인지 말합니다. 그 사용자 또는 더 큰 사용자 그룹이 과거에 했던 것을 기반으로, 그들이 작업을 완료하기 위해 다음에 무엇을 해야 할지 예측할 수 있습니다."

여전히 인간의 엔지니어링 판단과 의사결정의 필요성은 있다고 그는 덧붙였습니다. 하지만 인공지능과 머신러닝은 그 결정에 더 빨리 도달하고 사용자가 필요로 하는 정보를 훨씬 더 빠르게 제공할 수 있습니다.

러스크는 사용자 경험 단순화를 서버 기반 PLM 소프트웨어 팀센터(Teamcenter)와 팀센터의 브라우저 기반 진입 플랫폼 액티브 워크스페이스(Active Workspace)의 "최우선 과제(front and center)"로 삼았습니다. 함께 이들은 텍스트나 그래픽으로 제시될 수 있는 제품 정보에 대한 주요 접근 수단입니다. 그 이유는 사용자 그룹의 복잡성이 증가했기 때문입니다.

"우리의 사용자들은 세계에서 가장 복잡한 제품들을 생산합니다. 자동차, 비행기, 가전제품 등 무엇이든 말이죠."라고 그는 말했습니다. "그것이 무엇이든 더 넓고 넓은 청중을 필요로 합니다.

"전통적인 데스크톱 환경을 넘어선다는 것은 모바일 기기에서의 접근을 열어준다는 것을 상상할 수 있습니다."라고 그는 말했습니다. "조달, 현장, 엔지니어링 부서 등 운영의 다른 부분도 열립니다. 그곳의 아이디어는 사용자 경험을 단순화하고 평평하게 만들어 사용자가 매우 빠르게 검색을 수행하고 관심 정보를 가져와 다음 단계로 진행할 수 있게 하는 것입니다."

블록체인이 의미 있는 곳은 어디인가?

PLM의 일부는 또한 추적 및 추적(track and trace)입니다. 항목의 모든 위치와 기타 정보를 정확히 찾아내는 시스템입니다.

오라클은 올해 지능형 추적 및 추적, 로트 계보(lineage) 및 출처(고유 장치 식별자 준수 지원), 지능형 콜드 체인(신선식품 적정 냉장 문서화), 보증 및 사용 추적을 위한 블록체인 애플리케이션 제공을 시작했습니다.

"우리는 IoT와 블록체인 통합 능력을 우리 전체 발자국의 일부로 간주합니다."라고 켈리는 말했습니다.

오라클은 향후 BOM(자재 명세서)과 외부 위탁 설계 및 제조 파트너와의 변경 관리 협업을 위해 블록체인을 평가하고 있습니다.

켈리는 전통적으로 OEM이 PLM 시스템에서 BOM과 엔지니어링 변경을 관리하여 공급업체 협업을 관리하고, 정보를 공급업체에게 보내 그들이 자사 시스템으로 가져가게 했다고 말했습니다. 하지만 그의 회사에는 협업이 BOM과 엔지니어링 변경 주문에 블록체인 앱을 적합하게 만들고, 오라클은 이를 위한 계획을 수립 중입니다.

"그래서 그게 우리가 블록체인으로 타겟팅할 영역입니다."라고 켈리는 말했습니다. "아직 날짜나 시간은 없지만, 파트너 간 협업과 제품의 공급망 및 가치 사슬을 증진하기 위해 블록체인을 확실히 활용할 영역입니다."

블록체인은 오토데스크에 "탐색 영역(area of exploration)"이라고 베단탐은 말했습니다.

"우리는 또한 전략적 파트너십 측면에서 그것을 어떻게 가장 잘 통합할지 파악하려 보고 있습니다."라고 그는 덧붙였습니다.

지멘스에서도 블록체인 구현 일정은 없지만 회사에 "활발한 관심 영역(active area of interest)"이라고 러스크는 말했습니다.

"디지털 공간 어딘가에서 픽업되었을 수 있는 위조 정보가 수집되어 OEM으로 다시 전달되는 것에 대한 우려가 있습니다."라고 그는 말했습니다. "블록체인이 그런 시나리오에서 자신을 삽입하여 그것이 발생하는 것을 방지할 잠재력이 있습니다.

"그래서 적절한 검증, 위조 방지, 공급업체 검증, 사이버 공간에서 마주칠 수 있는 기타 유형의 우려를 쫓아가게 하는 이 접근법이 블록체인에서 얻는 주요 이점 중 하나라고 생각합니다."