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AI 기반 클라우드 플랫폼이 꿈꾸는 제조의 미래

  •  제조업의 낡은 작업 방식으로 미래의 번영을 이룰 수는 없다. 오늘날의 복잡한 문제를 해소하려면 설계에서 제작, 그리고 생산 현장까지 원활하게 이어지는 데이터의 흐름이 필요하다.
  •  클라우드 기반 플랫폼, 고도로 연결된 워크플로우 및 AI를 통해 설계자와 제조업체는 동일한 인원으로 더 많은 프로젝트를 처리할 수 있으며, 그 과정에서 직원들은 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있다.
  •  Fusion 같은 산업용 클라우드에서 AI 인간의 역량을 강화하여 우리를 효율적이고 생산적일 뿐만 아니라 창의적이고 혁신적으로 만들 것이다.

팬데믹, 지정학적 요인, 인플레이션 상승은 공급망 확장과 제조 비용 절감이 더는 제조업의 목표가 될 수 없음을 보여줬다. 이 업계는 동일한 인원으로 더 많은 프로젝트를 진행하고 세상에 대한 부정적인 영향은 줄이기 위한 중요한 지점에 도달했다.

새로운 디지털 미래는 클라우드 기반 플랫폼, 원활하게 연결된 데이터, AI라는 세 가지 요소로 구성된다. 이들을 결합하면 제조 문제를 조기에 해결하고, 가장 창의적이고 혁신적이면서 성취감 있는 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있다.

오토데스크 사장 겸 CEO인 앤드류 아나그노스트, 제품 개발 및 제조 솔루션 담당 부사장 제프 킨더, 연구 담당 전무 마이크 할리가 출연한 이 동영상에서는 설계자와 제조업체가 협업을 개선하고 제조업계가 직면한 난제를 함께 해결할 수 있는 미래에 대해 이야기한다.

[동영상 대본]

앤드류 아나그노스트(Andrew Anagnost), 오토데스크 사장 겸 최고 경영자: 지난 3년 동안 전 세계 제조업의 기반이 크게 흔들렸습니다.

사람들은 지금까지 공급망을 최대한 확대하고 제조 비용을 가능한 한 낮추는 것이 제조 역량을 키우고 유지하는 방법이라고 생각했습니다. 팬데믹, 변화하는 지정학적 환경, 인플레이션 압력은 모든 사람의 관점을 바꿔 놓았습니다.

마이크 할리(Mike Haley), 오토데스크 선임 부사장: 기존의 디지털 작업 방식은 파일 기반이었는데, 즉 파일을 이리저리 옮기면서 적합한 제품을 적합한 프로그램에 사용하여 파일을 열고 작업하는 방식이었습니다. 클라우드 기반 플랫폼의 첫 번째 전제는 이 과정이 사라진다는 것입니다. 기존에는 파일에 들어있던 것을 저마다 처한 상황이 다른 사람들에게 유용한 여러 구성요소로 분해하여 클라우드에 넣는 것입니다. 클라우드는 보이지 않는 곳에서 필요할 때마다 필요한 데이터를 제공할 수 있습니다.

제프 킨더(Jeff Kinder), 오토데스크 제품 개발 및 제조 담당 부사장: 설계부터 제작, 심지어 작업 현장의 운영에 이르기까지 모든 것이 연결되어 데이터가 원활하게 흐릅니다. 이러한 데이터 사용 방식은 프로세스를 더욱 스마트하게 만들고, 효율화하고, 생산성을 높입니다.

수많은 데이터가 설계 및 제조 공정에서 생성됩니다. 80%, 어쩌면 그 이상의 데이터가 현장에 전달됩니다. 오토데스크는 포인트 솔루션 제품을 한데 모아 서로 데이터를 주고받으며 상호 운용이 가능한 산업 클라우드의 비전을 제시했습니다. 이를 통해 프로세스 전반에 걸쳐 인사이트를 얻을 수 있습니다.

Fusion은 오토데스크의 산업 클라우드 모델입니다. 오토데스크는 설계와 제작을 통합하고 이를 데이터와 연결하면 고객의 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있다는 사실을 알고 있었습니다.

할리: 클라우드 플랫폼은 고객의 요구에 따라 확장과 사용자화가 가능할 때 진가를 발휘합니다. 따라서 API가 필요하며, 확장 기능을 구축하도록 지원하여 누구나 이 기능을 스스로 구축하거나 아니면 마켓플레이스에서 구입해서 기존 워크플로에 바로 연결할 수 있게 해야 합니다.

아나그노스트: 지금은 뭔가를 설계한 다음에야 그걸 어떻게 제조할지 연구합니다. 하지만 고도로 연결된 데이터와 흐름을 확보하고 그 사이에 AI 기반 시뮬레이션과 증강 설계 역량을 갖추면 설계한 제품의 제조 가능성을 처음부터 확인할 수 있습니다. 설계자가 작업하는 동안 AI가 이를 어떻게 제조할지 알려주거나 제조상의 문제를 실시간으로 해결해 주기 때문입니다.

킨더: AI는 시뮬레이션 혁명을 더 진척시킬 것이며, 그러면 설계한 제품의 작동 여부를 확인하기 위한 대규모 실행이 필요 없게 됩니다. 건물의 구성요소를 생각해 보세요. 창문과 문이 있습니다. 각각의 부품은 엄격한 사양에 따라 제조되어야 합니다. 그렇게 하지 않으면 창문이나 문이 닫히지 않죠. 

제조 CAD 모델을 건축 CAD 모델과 결합하면 과거에는 단절되어 비효율적이었던 프로세스 단계를 통합하여 엮을 수 있습니다. 따라서 건설업자가 수백 가지 옵션을 살펴보고 가장 적합한 설계를 선택할 수 있습니다.

아나그노스트: 우리는 항상 더 적은 자원으로 더 많은 일을 하는 방법에 대해 이야기하는데, 기술 업계에선 진부한 이야기 같지만 우리는 동일한 인원으로 더 많은 프로젝트를 수행하면서 세상에 대한 부정적인 영향은 줄일 수 있는 중요한 지점에 도달했습니다.

이를 위한 모든 복잡성, 모든 분석, 모든 데이터 수집을 관리할 수 있기 때문입니다. 더 나은 설계 결정에 따르는 부담을 제거하고 더 나은 설계 결정을 내리는 데 집중하게 할 수 있습니다.

킨더: AI는 직원의 역량을 강화해 주는 엄청난 수단이 될 것입니다. AI가 직원을 대체할 수 있다고 생각하지는 않습니다. AI는 모든 사람의 생산성을 높이고 창의력과 효율을 향상할 수 있습니다.

할리: 이 모든 것이 합쳐져서 전 세계 사람들과 오토데스크 고객이 어려운 문제를 함께 해결하기 위한 플랫폼을 만들어 나가도록 우리가 도울 수 있다면, 해양 쓰레기, 기후 변화, 이주 문제, 도시화 등 이러한 것들은 일개 정부나 기업의 힘만으로는 해결할 수 없는 엄청나게 복잡한 문제이고 공동의 노력과 이를 가능하게 하는 도구 및 기술이 필요한데, 여기에 기여할 수 있다면 저는 정말 우리가 제 몫을 다했다고 느낄 것 같습니다.