이번에도 저희는 라파엘로 레프라티(Raffaello Lepratti) 글로벌 산업 제조 부문 부사장과 질의응답 시간을 가졌습니다. Mendix과장된 홍보를 걷어내고 오늘날 공장 현장에서 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 이야기해 보겠습니다.

라파엘로는 발전하는 제조 기술에 대해 해박한 지식을 가지고 있습니다. 그는 25년간 제조 업계에 몸담으며 자동차 제조, 제조 운영 관리, 사업 개발 등 다양한 분야에서 경력을 쌓았습니다. 그는 전기 공학 학사 학위와 첨단 인간-기계 협업 분야 박사 학위를 보유하고 있습니다.

산업 가치 사슬 전반에 걸쳐 GenAI 활용

산업 가치 사슬 전반에 걸쳐 생성형 AI가 가장 널리 보급되거나 가장 많이 활용될 것으로 예상되는 분야는 어디입니까?

라파엘로 레프라티(RL): 그게 바로 핵심이자 1만 달러짜리 질문입니다.

지금 저는 보고 있습니다. GenAI 문서를 만들거나 요약하는 데 많이 사용됩니다. 작업자나 운영자가 따라야 하고 완료해야 하는 지침을 생각해 보세요. 이러한 지침은 일반적으로 고정되어 있으며 모든 작업이 시작되기 전에 생성됩니다. 즉, 정적입니다.

하지만 공장이나 생산 라인의 상황은 빠르게 변할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 도구가 도입되면 작업자를 위한 최신 안전 고려 사항이 필요합니다.

GenAI는 문서화를 더욱 역동적으로 만들어줍니다. 예를 들어, 새로운 도구를 고려한 변경 사항을 적용하거나 새로운 상황에 맞춰 조정할 수 있습니다. GenAI를 사용하면 문서에 새로운 업데이트를 더 빠르게 삽입하거나 새 문서를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 제조 애플리케이션을 정적이고 미리 계획된 방식에서 역동적인 방식으로 전환할 수 있습니다.

GenAI가 활용되는 또 다른 분야는 다음과 같습니다. B2B2C와 고객 서비스. 기업은 일반적으로 고객의 제품 문제 해결에 소요되는 시간을 KPI로 측정합니다. 고객이 제품 작동 방식에 대한 설명을 제공하면, 해당 정보는 기업을 통해 제조업체에 전달되어 기록으로 남게 됩니다. 이러한 과정은 해결까지 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.

GenAI는 해당 기록을 분석하여 조직이 문제 해결 시간을 단축하는 데 필요한 일련의 지침을 즉시 생성함으로써 도움을 줄 수 있습니다. 즉, 청구를 분석하고 해결 프로토콜을 제시하는 것입니다.

또한 GenAI가 운영 데이터를 해석하여 추세, 이상 징후 또는 사건을 이해하기 쉬운 언어로 요약하여 더 빠른 의사 결정을 지원하는 초기 도입 사례도 나타나고 있습니다.

GenAI는 즉각적인 지침을 제공하며, 최종 결정은 담당자가 계속해서 상황을 파악합니다.

실제 사용 사례 Mendix, Siemens, 그리고 AWS

조직에서 이 기술을 활용하는 사례에는 어떤 것들이 있을까요? Mendix, Siemens그리고 GenAI는요?

라파엘로 레프라티(RL): 제가 드린 첫 번째 예시는 실제로 일어나고 있는 일이기 때문에 쉽게 떠올릴 수 있었습니다. Mendix Opcenter를 사용하는 고객.

이 고객들은 Opcenter를 사용합니다. Siemens'생산 실행 시스템(MES)은 작업자에게 요청 사항에 대한 지침을 안내하여 생산을 실행합니다. 이를 통해 작업이나 작업에 필요한 모든 문서를 기반으로 지침을 동적으로 생성하는 기능을 구현했습니다.

Mendix 다양한 인프라와 연동하여 작동합니다. 저희 고객 중 한 곳은 다음과 같은 용도로 사용합니다. AWS 서비스 AWS가 그들의 클라우드 제공업체이기 때문입니다. 우리는 AWS를 Opcenter에 연결하는 방법을 생각해냈고, 그 결과물이 바로 그것입니다. Mendix 이 기능이 도입되었습니다. 이를 통해 고객은 AWS Bedrock 서비스를 해당 지침을 생성하는 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.

이는 Azure와 같은 다른 인프라에도 적용될 수 있습니다. 이것이 바로 장점입니다. Mendix 서로 다른 하이퍼스케일러의 서비스에 연결할 수 있는 유연성이 있습니다.

다른 관점에서 보면 머신러닝을 활용할 수 있습니다. 통계적 공정 관리(SPC) 과정에서 결과를 분석할 때, 요구 사항, 결과, 추세 등 품질 편차를 예측하는 데 필요한 모든 요소를 ​​고려합니다. 머신러닝은 이러한 데이터를 학습하여 제조업체에게 올바른 방향을 제시하거나 경보를 생성할 수 있습니다.

이는 GenAI의 다른 수준이지만, 머신러닝을 통해 생성된 것입니다. 이는 중요한 기능 중 하나입니다. Mendix저희 머신러닝 키트를 사용하면 외부 서비스를 이용하지 않고도 애플리케이션에서 활용할 수 있습니다.

Opcenter는 이 모든 것의 기반이 되는 핵심 시스템입니다. 왜냐하면 Opcenter가 모든 상황에 대한 맥락을 제공하기 때문입니다. MES는 제품에 필요한 모든 정보를 제공하고, 생산 공정에서 다음 단계가 무엇인지 알려줍니다. 또한 작업을 수행하는 데 필요한 도구, 관련 규정 및 기타 세부 사항에 대한 조건도 제공합니다.

이는 모든 중요한 데이터와 노하우를 포함하며, 서비스를 연결하고 GenAI 서비스를 학습시키거나 자체 ML 키트를 사용하여 MES의 모든 데이터를 활용하면 고객은 즉각적인 효과를 창출할 수 있습니다.

여기서 중요한 것은 바로 이것입니다. Mendix 단순히 AI 서비스를 호출하는 것이 아니라, 의사 결정이 이루어지는 운영 워크플로에 지능을 직접 통합하는 것입니다.

의 조합 Mendix 그리고 Opcenter 또는 그 외의 Siemens 엑셀레이터 제품의 핵심은 단순히 여러 시스템을 항상 연결하는 능력만이 아닙니다. 고객이 이미 보유한 인프라에 원하는 또는 필요로 하는 모든 서비스를 내장하여 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록 하는 것입니다.