산업 소프트웨어에서의 AI 적용 기회
PTC는 10년 넘게 AI 기반 소프트웨어 기능을 출시해 왔습니다. 제품에 머신 러닝을 적용하든, 생성형 AI와 같은 최신 기술을 적용하든, 우리가 지키는 원칙은 바로 고객을 위해 책임감 있게 대규모 가치를 창출하자는 것입니다.
제조기업은 AI 혁신으로부터 엄청난 이익을 얻을 수 있습니다. 맥킨지 (2018) 는 AI가 세계 경제에 13조 달러를 추가하여 GDP를 16% 증가시킬 수 있다고 추정합니다. 가트너 (2023) 는 엔지니어링 리더들이 클라우드 컴퓨팅 다음으로 AI 투자를 우선시하고 있다고 보고합니다. 제조업의 경우, 맥킨지 (2023) 는 AI가 공장 자동화를 통해 잠재적으로 1.2~2.1조 달러의 가치를 추가할 수 있다고 보고하며, IDC (2023) 는 G2000 OEM의 70%가 AI를 적용하여 자동으로 서비스 권장 사항을 트리거하거나 제공할 것이라고 예측합니다s.
하지만 도전 과제도 있습니다. 기업 IT 환경을 보면, 제조기업은 복잡한 제품 개발 프로세스 내에서 여러 소프트웨어 시스템 전반에 걸쳐 분산되어 있는 데이터로 작업하고 있습니다. 또한 이런 기업은 규정 준수 요구 사항을 충족하고 비용 및 생산성과 같은 중요한 비즈니스 목표를 해결하는 솔루션이 필요합니다.
이러한 도전 과제는 대형 언어 모델(LLM)과 같은 새로운 AI 기술을 구현할 때 더욱 확연히 드러납니다. 아직은 익숙하지 않은 LLM과 기업 소프트웨어의 복잡성을 감안할 때, 생성형 AI(GenAI)에 대한 기대치가 과대 평가되어 있고 운영 솔루션을 출시한 기업이 사실상 10% 미만인 현실이 당연한 것일 수도 있습니다(가트너, 2024).
PTC가 가진 AI 강점
PTC는 AI 기회와 도전을 탐색하는 데 있어 확실한 장점을 제공합니다. PTC는 제조기업이 직면한 문제, 엔터프라이즈급 소프트웨어의 구축 방법 등에 대한 통찰력과 AI를 활용한 실용적인 애플리케이션 구현을 성공적으로 이끈 이력을 보유하고 있습니다.
예를 들어 PTC는 머신 러닝(ML)을 ThingWorx 에 적용하여 공장에서의 예측 유지보수 및 OEE 근본 원인 분석 을 지원하고 있습니다. 서비스 분야에서는 Servigistics 를 통해 예비 부품 재고 관리를, ServiceMax로 현장 서비스 제공에 있어서 원격 문제 해결을 가능하게 했습니다.
우리는 제품 전반에 걸쳐 AI 기반 기능을 계속 출시할 예정입니다. 이를 위해 분석 패턴을 여러 제품에 적용하여 AI 투자 확장 기회를 모색하고 있습니다. 예를 들어, 현재 Windchill에서 Vuforia 의 컴퓨터 비전 기능을 활용하여 3D 형상을 검색하는 솔루션을 개발 중입니다. 이를 통해 중복 부품 감지 또는 부품 ID 분류 지원과 같은 사용 사례를 지원할 수 있습니다.
제품 혁신 외에도 운영 실행을 개선할 방법을 지속적으로 모색하고 있습니다. 중점적으로 지원하는 분야의 예로 2023년에 설립된 AI Governance Program이 있습니다. 이는 PTC에서의 AI 사용을 모니터링하고 안내하는 교차 기능 그룹입니다. 여기에는 직원들이 AI를 사용하는 방법과 우리 제품에 AI를 구현하는 방법이 포함됩니다. IDC (2024), 에 따르면, AI 거버넌스 부문에서의 PTC 리더십이 상위 17%의 기업을 대표합니다. 이러한 거버넌스 활동은 AI의 윤리적 사용과 규정 준수를 강화했을 뿐만 아니라 팀 간의 협업을 증진했습니다.
제품 수명 주기 전반에 걸친 AI 기반의 가치 창출 요소
우리 제품에 대한 전략적 평가를 통해 AI의 혜택을 받는 주요 가치 창출 요소를 파악하였습니다. 평가를 엔지니어링, 제조 및 서비스 전반에 걸쳐 체계화하자 시장 출시 시간 단축, 비용 절감 및 인력 지원 등을 포함한 여러 주제가 부각되었습니다.
엔지니어링에서의 AI
제품 개발 가속화, 판매 원가 절감, 품질 및 규정 준수 관리가 AI의 혜택을 받는 엔지니어링 가치 창출 요소로 파악되었습니다. 이 평가에서 도출된 주요 트렌드는 다음과 같습니다.
생성형 AI를 이용한 소프트웨어 기반 혁신
Codebeamer와 같은 ALM 솔루션은 LLM 사용 사례에 이상적인 풍부한 비정형 데이터를 제공합니다. 예를 들어, INCOSE 표준에 대한 요구 사항을 신속하게 분석하거나 외부 문서의 수집을 통해 요구 사항 작성 자동화가 가능합니다. 이러한 AI 기능은 소프트웨어 기반 엔지니어링이나 복잡한 공급망 요구 사항복잡한 공급망 요구 사항과 같은 주제를 다루는 제조업체에게 매우 중요합니다. 이들은 경쟁이 치열하고 자원이 제한된 시장에서 품질을 저하시키지 않으면서 생산 속도는 높여야 하기 때문입니다.
Codebeamer에서 대형 언어 모델(LLM)을 사용하여 유사하거나 중복된 요구 사항 검색
PLM에서의 다각적인 AI 전략
PLM 소프트웨어는 디지털 스레드 전반에 걸쳐 다양한 사용 사례에 강점을 더할 수 있는 제품 데이터를 관리합니다. 이러한 다양성과 범위를 고려할 때, 제조업체는 AI를 구현할 때 다각적인 접근 방식을 취해야 합니다. 예를 들어, 병목 현상을 감지하거나 프로젝트 납기일을 예측하기 위해 변경 관리 데이터에 ML을 적용할 수 있습니다. 생성형 AI는 문서 검색이나 설계 검토 문서의 품질 평가와 같은 작업을 위해 제품 데이터 관리에 사용할 수 있습니다. 또한, 컴퓨터 비전 기술은 3D 부품을 검색하고 부품 재사용을 가능하게 하여, 제조기업 한 곳에서 연간 수백만 달러를 쓸 수도 있는 재고 유지비 문제를 해결할 수 있습니다.
CAD에서의 지능형 자동화
CAD에서의 AI 혁신은 지능형 자동화에 중점을 두며, 그 가치를 실현하기 위한 성숙 모델이 있습니다. 이 모델은 AI 기반 도구 팁과 교육 및 문제 해결을 지원하는 AI 코파일럿을 통해 설계자를 지원하는 것으로 시작합니다. 다음 단계는 재료 최적화 매개변수를 기반으로 새로운 3D 모델을 생성하는 것과 같이 사용자가 AI 기반 기능에 입력값을 제공하고 나면 해당 기능이 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 Creo 제너레이티브 설계 같은 도구로 설계자의 작업을 보강하는 것입니다. 최상위 단계는 완전 자동화입니다. 이 단계에서는 AI 모델이 인간의 최소한의 개입만 있으면 복잡한 문제 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 자동으로 메시와 포인트 클라우드를 솔리드 형상으로 변환하거나, 오늘날 문서와 2D 이미지를 생성하는 LLM과 같이 간단한 텍스트 프롬프트에서 새로운 CAD 부품을 생성하는 것입니다.
제조업에서의 AI
PTC가 수행한 제조 가치 창출 요소 평가에서는 제조를 위한 설계, 운영 효율성 향상, 그리고 인력의 기술 향상이 주요 요소로 파악되었습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.
엔터프라이즈 시스템 통합의 중요성
PLM, ERP 및 MES 소프트웨어를 통합하여 얻은 데이터를 활용하면 고 가치의 AI 사용 기회를 창출할 수 있습니다. 예를 들어, 제조를 위한 설계 사례의 경우, PLM은 제품 품질 및 프로세스 계획 데이터를 관리하고, ERP는 생산 주문 및 재고 데이터를 제공하며, MES 시스템은 성능 및 작업 지침 실행 데이터를 추적합니다. 이 데이터를 통해 AI는 공차 요구 사항에 따른 생산 품질을 벤치마킹하거나 재료 재고 수준에 대한 분석을 제공할 수 있습니다. 미래 지향적인 사용 사례에서는 생성형 AI가 PLM 프로세스 계획 및 ERP의 자원 기준을 기반으로 작업 지침을 자동으로 생성하고, 작업자를 위한 콘텐츠를 번역하거나 작업 지침 단계에 대한 참조 이미지를 생성하는 등과 같이 작업 지침을 특정 MES 사양에 맞게 최적화할 수 있습니다.
AR 및 IoT와 같은 지원 기술
증강 현실(AR) 및 IoT와 같은 지원 기술은 공장에서 AI 기반 기능을 제공하는 데 필수적입니다. 예를 들어, ThingWorx와 같은 IoT 소프트웨어는 공장 자산 및 Kepware와 같은 산업 소프트웨어에 연결되어 지속적인 개선 솔루션을 제공합니다. 머신 러닝을 통해 ThingWorx는 데이터를 신속하게 분석하고 생산 비효율성의 근본 원인을 파악하여 더 빠른 해결을 가능하게 합니다.
마찬가지로, 컴퓨터 비전 기술을 사용하는 Vuforia는 공간 데이터 스트림을 처리하고 이 물리적 매핑을 디지털 자산으로 증강합니다. 이를 통해 작업자는 도구, 제품, 기계 및 기타 콘텐츠의 디지털 표현을 실시간으로 물리적 공간에서 볼 수 있어 교육 및 작업 지침 절차를 지원할 수 있습니다. AR은 또한 컴퓨터 비전을 사용하여 최종 제품을 검사하거나 유지 보수 조립 절차를 검증하여 제조 품질을 확인할 수 있습니다.
컴퓨터 비전을 사용하는 Vuforia를 통해 조립 및 유지보수 절차를 검증
서비스에서의 AI
예비 부품 관리 최적화, 사전 서비스 제공, 그리고 서비스 제공 비용 절감은 서비스 도메인에 대한 전략적 평가에서 가장 중요한 가치 창출 요소였습니다. 이 분야에서의 주요 사항은 다음과 같습니다.
예비 부품 관리를 위한 전략적 주제로서의 지속 가능성
AI는 서비스 공급망 최적화에 중요한 역할을 합니다. PLM, ERP 및 서비스 데이터를 활용하여 Servigistics와 같은 산업 소프트웨어는 COVID와 같은 사건으로 인한 간헐적인 수요 또는 공급망 중단과 같은 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. ML과 독점 알고리즘을 이용하는 Servigistics는 장비와 관련 서비스 공급망의 예측 트윈을 생성하여 정확한 재고 최적화, 부품 수요 예측 및 서비스 컴포넌트의 가격 전략을 개선합니다.
이 분야에서 떠오르는 주제는 지속 가능성입니다. 예를 들어, AI를 사용하여 전체 서비스 수명 주기에 대한 통찰력을 제공하거나, 서비스 부품의 탄소 발자국을 파악하거나, 또는 실패 예측을 통해 재사용을 관리하고 사용 사례를 대체할 수 있습니다. 이러한 기능은 기업이 비용을 관리하는 데 유리할 뿐만 아니라 기업에게 제품 발자국을 보고하도록 요구하는 기업 지속 가능성 보고 지침(CSRD)과 같은 증가하는 규제 준수를 충족하는 데 도움이 됩니다 (European Commission, 2023).
Servigistics에서 머신러닝을 사용하여 예비 부품 공급망의 탄소 발자국을 분석
현장 서비스 분야에서 초기 진입자가 얻을 수 있는 이점
ServiceMax와 같은 현장 서비스 관리 소프트웨어는 생성형 AI의 혜택을 전략적으로 누릴 수 있는 위치에 있습니다. 이 혁신을 가속화하는 데는 여러 요인이 있습니다. ServiceMax는 텍스트가 풍부한 작업 지시 데이터를 저장하고 있어서 LLM 분석에 매우 적합합니다. 서비스 분야에서는 SaaS 제공이 이미 자리를 잡았기 때문에 LLM 모델 개선과 관련된 지속적인 업데이트를 제공할 수 있습니다. 또한, 서비스 기술자는 텍스트 및 채팅 상호작용이 일반적인 모바일 장치를 많이 사용하는데, 이는 코파일럿과 상호작용하는 주요 수단입니다. 이러한 시너지 효과 덕분에 서비스 조직은 이전 작업 지시를 요약하거나 일정 최적화에 대한 지원을 요청하는 등의 LLM 사용 사례에서 혜택을 누릴 수 있습니다. 이러한 기능은 조직 내 지식을 확장하고, 대규모 데이터 세트를 신속하게 스캔할 수 있는 LLM의 역량 덕분에 문의를 신속하게 처리할 수 있습니다.
코파일럿 기능을 사용하여 서비스 작업 지시 내역 및 일정에 대해 질문하기
PTC가 나아갈 길
제조기업에게는 흥미로운 시대입니다. 우리 앞에는 함께 해결할 수 있는 큰 기회와 중요한 도전 과제가 있습니다. 여기에는 AI 혁신뿐만 아니라 소프트웨어 기반 엔지니어링, 지속가능성 또는 서비스 최적화와 같은 시장 동향이 포함됩니다.
미래의 AI 애플리케이션을 제공하고 내부 운영을 최적화하면서, 우리는 고객을 위해 책임감 있게 대규모 가치를 창출하는 데 집중할 것입니다. PTC는 귀하와 함께 귀사의 비즈니스에 AI를 실질적으로 구현할 수 있는 방법을 함께 모색하기를 고대하고 있습니다. 우리가 평가할 AI 혁신 분야는 다음과 같습니다.
- 특정 제품 내의 새로운 기능뿐만 아니라 여러 소프트웨어 시스템에서 데이터를 소싱하는 기능까지 포함한 생성형 AI 애플리케이션
- PTC 및 외부 시스템 모두에서 디지털 스레드를 통해 데이터 오케스트레이션을 가능하게 하는 중요한 통합 구축
- 더 높은 가치의 결과를 도출하는 다중 모드 AI 시스템을 갖추기 위해 AI 모델을 결합
- 채팅 및 오디오 인터페이스를 통해 산업 데이터와 상호작용하는 새로운 방법 연구
- 데이터 보안 및 AI의 윤리적 사용을 보장하기 위해 관련 규제 및 규제 준수 분야의 발전 사항 모니터링
- 시장에서 AI 솔루션을 확장하기 위해 마이크로소프트와 같은 기업과의 전략적 파트너십 구축 및 심화
- AI 혁신에서 가치, 데이터, 기술 및 변화 관리 주제를 다루기 위해 함께 일할 수 있는 챔피언 커뮤니티 구축
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