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[칼럼] PLM 세렌디피티와 데이터 댐
2020-07-31 5,886 22

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당

 

세렌디피티(serendipity)는 ‘뜻밖의 발견 또는 그것을 하는 능력, 의도하지 않은 발견, 운 좋게 발견한 것’을 뜻한다. 영국 작가 호러스 월폴(Horace Walpole, 1717~1797)이 1754년에 쓴 ‘The Three Princes of Serendip’이라는 우화에 근거하여 만든 말이다. 최고 엔지니어의 능력은 PLM에서 설계 정보의 세렌디피티를 발견하는 것이다. 지난 30년 간의 성공 PLM인 고전(Classical) PLM부터 현재 시작하고 있는 디지털(Digital) PLM 그리고 새로운 패러다임의 제품수명지능(PLI: Product Lifecycle Intelligence) 시스템까지 진화하고 있다.

PLM(Product Lifecycle Management)은 기업의 제품을 수명주기 전반에 걸쳐 가장 효과적으로 관리하는 비즈니스 활동이다. 제품에 대한 첫 번째 아이디어에서 폐기될 때까지 모든 방법을 통해 기업은 혁신을 개선하고, 신제품 출시 기간을 단축하며, 기존 제품에 대한 최상의 서비스를 제공함으로써 수익을 늘릴 수 있다. PLM은 특정 제품 하나를 관리하는 것이 아니다.  통합된 방식으로 모든 부품과 제품 및 제품 포트폴리오를 관리한다. PLM은 개발 부품부터 개별 제품, 전체 제품 포트폴리오에 이르기까지 모든 범위를 관리한다.

 


그림 1. CAD 이전의 제품 설계(인터넷 자료)

 

CAD 이전인 2D 도면(drafting) 시절에는 제품설계는 엔지니얼가 원본 도면 보관실(vault)을 방문해서 원본 도면을 체크아웃했다. 그리고 새로운 도면으로 복사해서 작성한 후 변경된 부분을 완성하고, 확정되면 두 도면을 원본 도면 보관실에 다시 보관했다. 이 시절에는 설계 관련 정보를 도면에 기록했다. 종이 도면에 기록할 수 없는 정보는 개발 문서로 첨부했다.

CAD 이후 제품개발 분야에서 전산화가 급속히 진행되었다. 현재의 PLM은 과거의 2D 도면부터 지속으로 50년간 제품개발의 핵심 도구로 진화해 왔다.

 


그림 2. 제품수명주기의 진화(가트너 자료)

 

PDM의 핵심개념지식은 다음과 같이 6가지로 집약할 수 있다. 제품(product), 제품 수명주기(product lifecycle), 제품 구조(product structure), 정보개체(items), 정보저장고(vault), 제품 프로세스(product process)이다.

현재 PLM 또는 고전 PLM(Classical PLM)은 기존의 IT 기술과 PLM 패러다임이 적용된 2001년부터 현재까지의 PLM으로, PDM의 핵심기능과 수명주기 확장 기능 솔루션으로 구성되어 있다. 핵심 기능은 개발 문서 관리(engineering document management), 제품 구조 관리(product structure management), 부품 정보 관리(part information management), 프로세스 관리(process and workflow management), 변경 관리(change management), 형상 관리(configuration management), 기술지원 기능(output, integration, interface) 등이 있다.

또한 다음과 같은 확장 기능을 가지고 있다. 설계 검증(digital mockup/digital validation), 요구 관리(requirement management), 사업 관리/일정 관리(program/project management), 전략 구매(sourcing), 상품 전략 관리(portfolio management), 제품 사양 관리(configurator), 디지털 생산(digital manufacturing), 서비스 공학(service engineering), 협업(collaboration), 자료 시각화(visualization)이다.

그 동안 기업은 다양한 PLM 시스템의 통합을 시도해 왔다. 그러나 각 벤더들의 폐쇄적인 시장 전략으로 대부분은 실패하였다. 심지어 같은 벤더의 제품과의 통합도 복잡하고 비용 대비 효과도 매우 낮았다. 현재의 연결 PLM(Connected PLM) 개념은 이전에 나온 시스템과 시스템의 통합(integration)이나 연동(interface)보다 더 적극적이고 합리적이며 스마트한 전략이다.

그 통합 PLM를 위해서 오픈 PLM이라는 개념도 있지만 그렇게 간단하지 않다. 그래서 연결 PLM(Connected PLM) 패러다임을 생각할 때 7가지의 티어(tier)를 생각해 볼 필요가 있다. 영역(domain), 전문분야(discipline), 시스템(system), 벤더(vendor), 장소(location), 협력사(partner), 서비스(service)이다. 미래에는 디지털 스레드를 이용한 연결 PLM이 완성될 것으로 예상된다.

 


그림 3. 제품수명주기 종류와 PLM 세렌디피티 영역

 

스마트 PLM은 스마트 엔지니어링과 시스템 엔지니어링을 적용하는 PLM으로, 기존의 PLM보다 혁신적이고 스마트한 프로세스를 적용하는 PLM이다. 디지털 목업과 초기에는 개발과 생산기술 중심의 엔지니어링 자료와 엔지니어링 활용을 관리하기 위한 정보 시스템과 대형 항공/방위산업에서 엔지니어링 생산(ETO) 중심의 엔터프라이즈 PDM으로 출발하여서 일반적 생산 중심의 PDM이 탄생하였다. 엔지니어링 전략 분야의 이슈는 동시공학(CE)과 프론트 로딩으로, 이것 역시 항공/방위산업에서는 오래 전부터 시스템 공학에서 주장해 온 것이다.

디지털 PLM은 새로운 IT 또는 디지털 변환을 적용한 PLM이다.새로운 IT 또는 디지털 기술은 빅데이터, AR/VR, 3D 프린팅, 클라우드 환경, IoT, 스마트 공장, 블록체인, 모바일, 인공지능 등이다. 클래식 PLM 시스템이 제품 정보의 중앙집중화(centralization)라면 디지털 PLM은 제품 정보의 분산화(decentralization)라고 할 수 있다. 제품의 전체 수명주기인 개념단계, 설계, 확인, 생산과 유지보수 단계를 중간에 끊어짐이 없이 연결해서, 제품의 아이디어에서 실제 제품의 출시까지 개발자들이 제품에 대한 개념을 최대한으로 이해하고 개선하는데 그 목적이 있다.

최근에 정부가 SOC의 디지털화 전략인 ‘디지털 뉴딜’ 정책에서 ‘데이터 댐’이란 용어를 사용하고 있다. 세계적으로 통용되는 용어는 데이터 호수(data lake)이다. 데이터 댐(data dam)이란 어떤 값을 포함하고 있는 가공되지 않은 1차 자료를 모아 놓은 것이다. 4차 산업혁명의 디지털 경쟁력 확보를 위해 모든 산업의 데이터를 데이터 댐에 쌓는다는 의미이다.

제품 수명주기 정보(PLI: Product Lifecycle Intelligence) 시스템은 제품의 정형 데이터인 기존의 데이터베이스 데이터는 물론 모든 비정형 데이터를 제품 수명주기에 사용할 것으로 예상된다. 이런 데이터는 정형의 데이터 웨어하우스(data warehouse)와 데이터 호수(data lake)의 데이터를 동시에 사용할 것이다.

 


그림 4. IBM 데이터 호수(data lake)의 구조 (IBM 2014년 자료)

 

PLM의 시작인 PDM은 엔지니어들이 설계 정보를 찾는데 너무 많은 시간을 소비하고 있다는 데에 착안했다. 엔지니어들이 현업에서 제품을 개발하다 보면, 아마 일반직도 동일하겠지만, 자기가 만든 자료는 물론 팀 자료와 회사 자료를 찾는데 아주 많은 시간을 소비하고 있다. 심지어 못 찾아서 다시 만들고 있는 자신을 보고 있을 것이다. 이것은 세렌디피티와 반대의 패러다임이라고 할 수 있다.

PLM 세렌디피티 패러다임은 PLM 사용자의 능력을 최대로 높이는 것이다. 우연처럼 보이지만, 탄탄한 정보와 경험에서 오는 신선한 개발 인사이트를 발견하는 것이다. 현재의 PLM 솔루션과 패러다임은 이미 30년 전에 나왔다. 패러다임은 사고방식(mindset)이다. 현재 진행형인 PLM 패러다임은 디지털 PLM이다. 미래의 PLM 패러다임은 통합 인공지능 PLM이라고 생각한다.

PLM 세렌디피티 패러다임은 데이터 댐의 시대에 특히 유용하다. 디지털 기술이 발달해서 개발자가 너무 많은 정보에 접근할 수 있지만, 정작 제한된 시간에 필요한 정보를 얻기 쉽지 않다. 디지털 호수(digital lake) 환경에서 머신러닝 기술과 디지털 스레드, 디지털 태그, 메타 데이터 기술을 이용하고, PLM 환경 속에서 제한된 짧은 시간에 생각하지 못한 정보나 구조화 또는 비구조화 데이터 정보와 지식을 제품 개발자를 포함한 모든 사용자에게 최대한으로 알려 줄 수 있다.

 


그림 5. 데이터 댐과 PLM의 제품수명주기지능 데이터(딜로이트 2018년 자료)

 

■ 조형식

항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.

 

 

기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

조형식 hyongsikcho@gmail.com


출처 : 캐드앤그래픽스 2020년 8월호

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