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Nikkei X-TECH_2024.6.27

설계 정보를 AI에 연결하여 통찰력을 얻다
Aras, PLM의 활용예(例)

PLM(제품 수명주기 관리) 시스템을 제공하는 미국의 Aras는 AI(인공지능)의 응용을 세 가지 방침에서 검토하고 있다고 밝혔다. 첫 번째는 유저의 조작을 보조하는 기능과 자연어에 의한 검색 기능의 실현, 두 번째는 대시보드의 알기 쉬운 정보 표시 구조 및 애플리케이션 제작, 세 번째는 데이터를 통해 보다 나은 통찰을 얻는 것이라고 한다.

기자는 지난 6월 14일, 이벤트에 참가하기 위해 일본을 방문한 Aras의 마틴 CEO와 매커베니 CTO(최고기술책임자)를 인터뷰했다.

세 가지 방침 중 첫 번째와 두 번째는 PLM에 있어서 AI의 이용 방법으로 특별한 것은 아니지만, 세 번째 방법은 Aras가 PLM의 특질이라고 설명하는 디지털 스레드(Digital thread) 구축에 사용하려는 것이다. 디지털 스레드는 요건 정의부터 기능 정의, 논리설계, 물리설계, 제조, 서비스와 같은 제품의 라이프 사이클 전반에 걸쳐 복수의 기술 분야에 관련된 데이터를 연결하는 것을 가리킨다. 이러한 연결을 통해 문제의 소재나 영향 범위 등을 특정할 수 있다.

예를 들면, 제품의 서비스 단계에서 문제가 발견되었을 때, 그 서비스 내용과 관련된 부품은 어느 것인가, 그 부품의 논리적인 사양 정의는 어떠했는가, 그 사양은 어떠한 요구에 근거한 것이었는가 등, 디지털 스레드를 통해 오류의 원인을 찾을 수 있다. PLM 툴 ‘Aras Innovator’의 특징 중 하나가 디지털 스레드 기능이며, 툴의 관리하에 있는 데이터 요소(기술 문서, 지시서, CAD 데이터 등) 간을 연결시켜 활용할 수 있다.

이 때, 디지털 스레드의 정의, 즉, 어느 데이터와 어느 데이터를 연결시킬지는 지금까지 관리자나 유저인 사람이 결정해왔다. 이 때문에 정의된 디지털 스레드가 반드시 최적이라고는 할 수 없었다. “디지털 스레드를 통해 오류의 원인을 찾았다고 해도, 그 밖에 또 다른 원인이 있었다는 것까지는 모르는 경우가 있다”(마틴 CEO).

이를 해결하기 위한 방편으로 기계학습 등을 응용해 데이터 요소간의 관련 패턴을 밝혀내는 등, 사람이 정의한 디지털 스레드에 누락 부분이 있다고 지적하는 기능 등을 생각할 수 있다. “사람의 힘으로는 좀처럼 인식하기 어려운 관계성을 AI가 찾아내, 보다 나은 통찰을 얻을 수 있는 디지털 스레드가 될 가능성이 있다”(마틴 CEO)라고 한다.

시간의 경과와 함께 새로운 데이터 요소 간의 관련성을 찾아내, 디지털 스레드를 변화시켜 나가는 것도 가능하게 된다.

이에 관련해 마틴 CEO는 Aras Innovator는 전 세계 매출 가운데, 일본의 비율이 30%로 높다는 것도 언급. 경쟁하는 PLM 벤더에서의 근무 경험도 가지고 있는 그는 “개인적인 의견이지만, 일본의 유저는 툴을 그대로 도입하는 것이 아니라, 그것을 지속적으로 개선해 나가는 경향이 있다고 생각한다. 타사의 툴은 형태를 확실히 정한 다음 제공하는 것인데 반해, Aras는 유저가 반드시 커스터마이징이나 조정을 한다는 것을 전제로 개발하고 있어, 그것이 일본에 통했다고 생각한다”라고 말했다.

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