PLM은 Product Lifecycle Management의 약자로
제품 기획부터, 설계, 생산, 폐기 까지의 라이프사이클 전반에 설쳐
데이터를 체계적으로 관리하는것을 말하는데요.
PLM과 AI 인공지능을 결합하면
제조업체 생산성을 크게 향상시킬수 있습니다.
AI는 PLM 시스템의 방대한 데이터를 효과적으로 통합하고 분석 가능합니다.
제품의 전체 수명주기에 걸친 데이터를 연결하는 디지털 스레드를 구축함으로써,
설계부터 서비스까지의 모든 단계에서 발생하는 문제점을 신속하게 파악할수 있습니다.
그 결과 제품 개발 과정에서 의사결정을 개선하고 문제 해결 시간을 단축할수 있습니다.
AI 기반 PLM 시스템은 제품 성능 데이터를 실시간으로 분석해서
잠재적인 문제를 예측하고 예방할수 있는데요.
장비의 가동 중단 시간을 최소화하고 유지보수 비용을 절감하는데 큰 도움이 됩니다.
또한 제조 과정에서 발생할수 있는 품질 문제를 사전에 감지해서
제품의 전반적인 품질을 향상시킬수 있습니다.
AI는 고객 데이터와 시장 트렌드를 분석해서
개별 고객의 요구사항에 맞는 제품을 설계하는데 도움을 줍니다.
이를 통해 기업들은 대량 맞춤화를 효율적으로 구현할수 있으며,
고객 만족도를 높일수 있습니다.
AI는 반복적인 작업을 자동화해서
엔지니어와 설계자가 더 가치있는 업무에 집중할수 있는 도와주는데요.
CAD 데이터를 자동으로 분류하고 관리하며,
설계 변경사항을 관련 부서에 자동으로 통지할수 있습니다.
또한 자연어 처리 기능을 통해 사용자가 필요한 정보를 쉽게 찾을수 있도록 지원합니다.
전기가 제조업체 테슬라는
PLM AI 에이전트를 활용해서 설계 주기를 대폭 단축시켰습니다.
이전 모델의 데이터, 고객 피드백, 시장 트렌드 등 방대한 양의 정보를 분석해서
엔지니어들이 놓칠수 있는 패턴을 식별합니다.
이를 통해 배터리 효율성과 공기역학 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌어 내고 있습니다.
항공기 제조업체 에어버스는
PLM AI 에이전트를 활용해서 항공기 모델의 개발 주기를 수년 단축했습니다.
비행 시뮬레이션, 재료 스트레스테스트, 실제 성능 지표 등 페타바이트 규모의 데이터를 분석해서
연료 효율성 향상, 소음 감소, 새로운 날개 설계 등
혁신을 이끌어 내고 있습니다.
신발 및 의류 제조업체 나이키는
PLM과 AI의 결합으로 제품 혁신, 생산 효율성 향상, 고객 만족도 증대 등
다양한 측면에서 기업에 실질적인 가치를 제공하고 있는데요.
이것은 제품 수명주기 관리의 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있습니다.
PLM과 AI를 통합함으로써 제조업체는 제품 개발 프로세스를 혁신하고
시장 경쟁력을 강화시키고 있습니다.
그리고 데이터 분석 및 의사결정 지원, 작업 오류 감소, 협업 개선 등
제조업체에서 다양한 효과를 볼수 있습니다.