요약

• AI기반PLM 은 기계 설계에서 펌웨어 및 전자 장치에 이르기까지 모든 제품 데이터를 연결하고 동기화하는 디지털 스레드 역할을 하여 복잡한 전기 기계 시스템의 조정 및 추적성을 향상시킨다.

•PLM 내의 AI 기능은 예측 변경 분석을 제공하고, 자연어를 사용하여 규칙을 검증하고, AI 기반 소싱을 제공하여 제어 엔지니어가 불안정한 공급망 속에서 영향을 신속하게 평가하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원한다.

•유연한 PLM 시스템은 제품 데이터를 중앙 집중화하고 CAD, ERP 및 MES와 같은 다른 필수 도구와 통합되어 공장 현장에 있는 팀을 포함한 모든 팀이 단일 실시간 정보 소스에서 작업할 수 있도록 한다.

 

 

우리는 4차 산업혁명의 한가운데에 있다. 클라우드 컴퓨팅, 적층 제조, 엣지 인공 지능(AI) 및 사물 인터넷(IoT)은 물리적 제품의 구상, 구축 및 제공 방식을 재정의했다. 그러나 하드웨어 팀은 엔지니어링 및 생산 전반에 걸쳐 고급 도구를 수용하지만 종종 뒤처지는 중요한 계층 중 하나는 PLM(제품 라이프사이클 관리)다.

 

PLM은 현대 하드웨어 개발의 신경계로, 제품 수명의 모든 단계에서 제품 데이터, 의사 결정 및 이해 관계자를 연결한다.

 

하드웨어 개발

팀은 기계 설계, 펌웨어, 전자 장치 및 소프트웨어를 병합하는 복잡한 전기 기계 시스템을 구축하고 있다. 경쟁력을 유지하려면 기능 전반에 걸친 긴밀한 조정, 엔지니어링, 소싱, 제조 간의 조정 및 모든 변경 사항에 대한 추적 가능성이 필요하다.

 

제조업과 공급망은 더 이상 안정적이지 않습니다. 관세는 예고 없이 변경되고, 자재 부족 현상은 전 세계적으로 파급되며, 공급업체의 리드 타임은 끊임없이 변동한다.

 

이러한 복잡성을 극복하기 위해 기업은 CAD(Computer-Aided Design) 파일 및 부품 번호에 대한 정적 기록 이상의 것이 필요하다. 그들은 진정한 디지털 스레드, 즉 설계 의도를 소싱 현실 및 제조 실행과 연결하는 지속적으로 업데이트되는 시스템이 필요하다.

 

AI와 PLM이 디지털 스레드를 지원하는 방법

 

제조업체는 설계, 엔지니어링 및 생산을 연결하는 실시간 연결 데이터 프레임워크인 디지털 스레드를 채택하여 디지털 트랜스포메이션을 가속화하고 있다. 이러한 시스템을 통해 팀은 문제를 조기에 파악하고, 공급망 중단에 신속하게 대응하며, 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있다.

 

디지털 스레드는 설계 및 소싱에서 제조 및 변경 관리에 이르기까지 제품 수명 주기의 모든 단계를 함께 엮어 지속적인 정보 흐름을 생성한다. AI 기반 PLM은 이러한 스레드에 생명을 불어넣어 정적인 제품 기록을 지능적이고 연결된 시스템으로 전환한다.

 

이러한 플랫폼은 팀이 구성 요소, 프로세스 및 의사 결정 간의 관계를 이해하고 혁신을 가속화하고 지연을 줄이는 통찰력을 제공하는 데 도움이 된다.

 

다음은 몇 가지 예이다.

 

예측 변경 분석: 설계 변경이 승인되기 전에 AI는 다운스트림 영향을 평가하여 영향을 받는 부품, 공급업체, 규정 준수 위험 또는 디지털 스레드 전반에 걸쳐 비용 영향을 표시할 수 있다.

자연어 검증 규칙: 부품 속성을 확인하기 위해 복잡한 스크립트를 작성하는 대신 사용자는 일상적인 언어를 사용하여 몇 초 만에 규칙을 생성하여 디지털 스레드를 정확하고 규정을 준수할 수 있다.

AI 기반 소싱: PLM은 이제 실시간 리드 타임, 비용 및 지역별 가용성을 기반으로 대체 공급업체를 추천할 수 있으므로 엔지니어가 공급망 현실을 고려하여 소싱 결정을 내릴 수 있다.

메타데이터 생성 및 정규화: AI는 CAD 파일에서 메타데이터를 추출하고, BOM(Bill of Materials)을 정리하고, 한때 온보딩 및 문서화 속도를 늦추었던 수동 작업을 줄여 디지털 스레드가 완전하고 최신 상태로 유지되도록 할 수 있다.

 

이러한 기능을 함께 사용하면 마찰을 줄이고 주기 시간을 단축하며 시장 출시 시간을 단축할 수 있으며, 이는 경쟁업체가 매년이 아닌 매주 반복할 때 중요한 이점이다.

 

커넥티드 테크 스택에서 PLM의 역할

 

어떤 플랫폼도 단독으로 설 수 없다. 하드웨어 회사는 CAD, 전사적 자원 관리(ERP), 제조 실행 시스템(MES) 및 요구 사항 관리 도구의 에코시스템 전반에 걸쳐 운영된다. PLM은 시스템 전반에 걸쳐 실시간 변경 사항을 동기화하고 설계 엔지니어부터 공장 현장 관리자에 이르기까지 모든 사람이 동일한 정보 소스에서 작업할 수 있도록 한다.

 

이러한 수준의 동기화는 비용이 많이 드는 오류를 줄이고 재작업을 제거하며 팀이 불안정한 환경에서도 신속하게 움직일 수 있는 자신감을 제공한다.

 

하드웨어 엔지니어는 속도와 복잡성을 위해 구축된 기술 스택이 필요하다. 유연한 PLM 시스템은 제품 데이터를 쌓고, 중앙 집중화하고, 실시간 업데이트를 가능하게 하고, BOM, 소싱, 변경 주문 및 개정 관리를 간소화한다.

 

PLM은 민첩한 워크플로우와 사전 구축된 통합을 제공해야 하므로 비용이 많이 드는 맞춤형 설정이 필요하지 않다. 제품이 점점 더 복잡해지고 혁신에 대한 압력이 증가함에 따라 강력하고 적응 가능한 PLM 플랫폼은 팀이 정렬되고 경쟁력을 유지하는 데 도움이 된다.

 

엔지니어는 PLM을 원하고 사용해야 한다.

하드웨어 엔지니어는 소프트웨어 개발자처럼 빠르게 진행되고 반복적이며 협업적으로 운영된. 따라서 그들은 자신의 속도에 맞는 도구를 기대한다.

 

플랫폼은 AI를 사용하여 사용자 경험(UX)에서 데이터 검증에 이르기까지 모든 것을 개선할 수 있다. 엔지니어는 코드를 한 줄도 작성하지 않고도 영향 분석을 실행하고, 메타데이터를 자동 생성하고, 자연어 규칙을 적용할 수 있다. AI는 반복적인 작업을 줄이고 팀과 시스템 간에 제품 데이터를 연결된 상태로 유지한다.

 

이러한 변화로 인해 PLM은 엔지니어가 일상 업무에서 사용하고 싶어하는 분야가 되었다. 직관적인 인터페이스, 더 빠른 온보딩 및 실시간 통찰력을 갖춘 AI 기반 플랫폼은 하드웨어 팀이 단절된 도구 사이를 이동하거나 전문가를 기다리지 않고도 더 나은 결정을 내릴 수 있는 도구를 제공한다.

 

AI 기반 PLM은 제조업의 미래다.

하드웨어 혁신의 속도는 그 어느 때보다 빠르고 까다롭다. 엔지니어는 복잡하고 상호 연결된 시스템을 구축하고 있으며, 공급망은 끊임없이 유동적이며, 제품 요구 사항은 매일 변화한다. AI 지원 PLM은 기존 프로세스를 디지털화하여 더 스마트하게 만든다. AI는 예측 변경 분석 및 BOM 최적화부터 자연어 검증 및 소싱 권장 사항에 이르기까지 제품 수명 주기의 모든 부분을 향상시킵니다. 이는 팀이 앞서 나가는 데 필요한 명확성과 속도를 제공한다.

 

웹 기반 버전 제어 및 협업 플랫폼이 소프트웨어 개발을 변화시킨 것처럼, 하드웨어도 이제 비슷한 도약을 요구한다. 엔지니어는 반복적이고 민첩하며 빠른 작업 방식을 반영하는 도구가 필요하다.

 

AI 기반 PLM을 수용하는 제조업체는 차세대 혁신의 물결을 주도할 것이다. 그들은 더 스마트한 제품을 만들고, 낭비를 줄이며, 급변하는 시장에서 경쟁력을 유지할 것이다. PLM은 더 이상 단순한 기록 시스템이 아니다. AI와 함께라면 유리한 시스템이 된다.