기업에 진정 필요한 PLM & AI (2)
지난 호의 테마기획에서 미래 제조 혁신을 위한 각국의 움직임과 함께, 기업에서 어떻게 제조 혁신에 접근해야 하는지를 살펴보았다.
이번 호에서는 CAD/PLM 데이터를 활용하되, AI(인공지능) 기술과 오픈소스를 이용하여 기업 내부에서 직접 프로그램하거나 일부만 외부 전문 기업에 개발 의뢰하여 사용할 수 있는 개념을 소개하고자 한다.
여기서 언급된 것들은 제조기업 입장에서 항상 문제가 되거나 이슈가 될 수 있는 항목을 중심으로, 조그만 노력으로 기업 내부에서 처리 가능하거나 상당 부분을 정리한 후에 외부 전문업체에 최종 필요한 프로그램을 의뢰할 수 있는 개념이다. 실제 사용 가능한 프로그램 소스도 소개해 두었으니 다운로드받아서 활용하길 바란다.
■ 서귀현
전 두산중공업 상무이며, 현재는 중소기업 COO로 ERP, IATF 도입과 Global operation 강화 및 기업과의 협업 프로젝트를 진행하고 있다. 또한 한국인더스트리4.0 협회의 운영이사를 맡고 있다.
1. 단위 업무 혁신
(1) 아이템 표준화
아이템(item) 표준화에 AI를 활용하면 기존 방식보다 훨씬 효과적으로 운영할 수 있다.
표준 아이템을 사용함으로써 우리가 얻는 효과는 말할 수 없이 크고 중요하다. 이것을 언급하기보다는 일반적인 표준화 개념을 보면, <그림 1>과 같이 동일한 품목임에도 실무자가 마음대로 아이템 코드(code)를 사용하는 경우와 표준 아이템으로 정리가 된 후의 정리된 데이터베이스의 모양을 보여 준다.
그림 1. 아이템 표준화 전후
기존 방식은 기업에서 사용할 아이템을 표준화하여 데이터베이스화하고, 표준 아이템에 대한 원칙을 만들어 활용 시에 해당 기준에 따라 사용하도록 하는 것이다.
기존 방식의 문제는 일단 내가 사용할 아이템의 표준 코드를 외우지 않는 경우라면 데이터베이스에서 검색해야 하는데, 이것이 실무자에게 귀찮을 수 있다. 특히 신규로 표준 아이템을 생성해야 하는 경우라면 표준 아이템의 생성 규칙을 따라야 하는데, 이것 또한 실무자 입장에서 귀찮고 번거로운 일이 될 수 있다.
실무자가 귀찮아하게 되면 반드시 대표 아이템이니 하면서 편법을 생각하게 되고, 그러면서 표준 아이템 데이터베이스는 점차 쓰레기로 차게 된다.
AI는 이러한 부분에서 업무에 도움을 줄 수 있다. 특히 설계의 경우 PLM을 사용하면 해당 품목에 대한 이미지 정보와 품목 특성에 대한 속성 정보를 가지고 있으니, 이러한 정보를 이용해 AI가 표준 아이템을 자동 생성하거나 기존 표준 아이템 데이터베이스에서 쉽게 찾을 수 있다.