디지털 지식 전문가 조형식의 지식마당

지난 몇 년은 PLM(제품 수명주기 관리)에게 가장 침체기일 것이다. 그것은 PLM이 필요 없기 때문이 아니라 PLM의 관심이 4차 산업혁명이나 인더스트리 4.0같은 마케팅 용어로 쏠렸기 때문이다. 그러나 2019년은 PLM의 변혁의 해가 될 것이다.

PLM은 지난 십 수년 동안 제품 개발에서 가장 핵심 시스템으로 성장해 왔다. 그러나 최근 PLM의 혁신 속도가 둔화되어 왔다. 그것은 PLM 커뮤니티의 안주와 PLM 벤더의 최신 기술발전에 대한 수용이 부족하기 때문이다. 이런 여러 가지 요인도 있지만 PLM의 근본적인 문제점이 해결되지 않았다. 기존의 PLM은 제품 개발에 있어서 대체할 수 없지만, 현재의 디지털 트랜스포메이션(digital transformation)이나 스마트 디지털 제품 개발 그리고 스마트 공장(smart factory)에 대한 연계 전략 등이 부족했다.

그림 1. 스마트 디지털 PLM과 제품 수명주기

첫 번째는 PLM의 구조적 문제점이다. PLM의 자체 데이터베이스가 관계형 데이터베이스(RDBS)에 의존하고 있다는 것이다. 관계형 데이터베이스는 정형화된 데이터를 사용하는데 최적화되어 있다. 현재와 미래 환경은 기존의 구조화된 데이터보다는 빅테이터(big data) 같은 비정형화된 데이터베이스를 적용할 필요가 있다.

두 번째 문제점은 디지털 트랜스포메이션의 핵심인 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)에 적극적으로 대응하지 않았다는 점이다. PLM의 주요 벤더들은 기존 PLM의 현실적인 여러 가지 문제 때문에 클라우드 환경으로 이동하는데에 대해서 소극적인 자세를 취해 왔다.
 
세 번째는 이전에 볼 수 없었던 새로운 형태의 제품에 대한 개발 프로세스와 데이터 관리와 제품수명관리에 대해서도 기존의 방법을 사용하고 있다. 디지털 경제와 4차 산업혁명의 진입으로 그전에 생각하지 못한 새로운 형태의 제품들이 출현하고 있지만, 그것을 기존의 PLM에 적용하는데 한계가 있다. 보다 유연한 PLM 환경이 필요하다.

그림 2. 스마트 디지털 제품의 진화

네 번째는 기존 PLM의 사용으로 PLM의 문제점들이 나타나고 있다. 예를 들어서 PLM 시스템이 무거워지고 불필요한 데이터들이 데이터 저장고(vault)에 쌓이고 있다. 기존의 프로세스는 이런 데이터를 충분히 검증하지 못하고 승인되어서 데이터 저장고에 저장된다. 현재 PLM의 데이터 저장고에 있는 데이터는 정형화된 프로세스로 생성된 것으로 PLM 자체는 데이터에 대한 검증(validation) 능력이 없다.

다섯 번째는 기존의 PLM은 현재 일반화되고 있는 파괴적 혁신에 대한 대응력의 부족이다. 현재의 PLM은 과거나 현재의 제품 정보로 지속적인 혁신에 대해서 최적화된 환경이지만, 미래예측이나 파괴적 혁신에 대해서는 대처 능력이 거의 없다. 이제는 정보(Information)를 생성하고 사용하는데 국한된 것이 아니라 분석은 물론 최상의 결정까지 자동화될 수 있어야 한다. 그것은 인공지능의 기계학습(machine learning) 기술 발전으로 가능해지고 있다.

여섯 번째는 PLM 가치의 진화이다. 기존의 PLM의 가치는 과거와 현재의 제품 데이터를 가지고 제품에 대한 모든 것을 결정했다. 그러나 새로운 스마트 디지털 PLM은 더 진화된 PLM 가치를 추구해야 한다. 기존의 PLM 가치인 조기 시장 출시(TTR: Time to Market)와 적정 제품 출시(RTM: Right to Market)에 혁신 제품 출시(ITM: Innovation to Market)를 주어야 한다.

그림 3. 제품 정보가치의 진화  

새로운 PLM은 스마트 디지털 PLM(Smart Digital PLM)이 될 것이다. 이 스마트 디지털 PLM 또는 SD PLM은 다음과 같은 기능을 가질 것으로 예측된다.

• 스마트 디지털 제품 대응: 스마트 디지털 제품들은 스마트 디지털 PLM 같은 지능형 시스템이 필요하다. 지능형 개발 시스템은 기계학습 모듈을 이용해서 불필요한 인간의 개입을 최소화해서 수행될 것으로 예측된다. 
• 지능형 의사 결정: 시스템은 데이터 기반의 결정을 내릴 수 있어야 한다. 이러한 도구는 인공 지능 및 예측 분석 기술을 사용하여 미래의 위험을 피하고 적절한 결정을 할 것으로 예측된다. 
• 지능형 데이터 처리: 현재의 PLM 시스템은 불필요한 데이터가 급격하게 증가되고 있다. 현재 입력된 데이터에 대한 검증도 거의 없다. 수평적으로 많은 조직에서는 구체적인 데이터 실시간으로 검증하여 불필요하고 오래된 데이터를 제외할 것으로 예측된다. 
• 자연 언어 처리 및 텍스트 마이닝: 오늘날 많은 유용한 데이터는 구조화되지 않은 형식으로 되어 있다. 더 혁신적인 스마트 디지털 제품을 위해 비 구조적 데이터를 활용할 필요가 커지고 있다. 
• 지능적이고 유연한 통합: 현재의 PLM 시스템은 실시간 소통이나 유연성이 부족하다. 앞으로 디지털 트윈 환경이나 디지털 스레드 연결과 디지털 태피스트리(digital tapestry) 환경을 구현하기 위해서 스마트 디지털 PLM이 필수적인 것으로 예측된다. 

PLM 시장에 이러한 새로운 형태의 PLM이 출현하기 시작했다. PLM 역시 인공지능과 클라우드 환경과 디지털 변혁의 파고를 피할 수 없을 것이다.

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