엔지니어는 매일 수백만은 아니더라도 수천 명의 소비자가 사용하는 제품을 제작해야 한다는 전례 없는 압력을 받고 있다.
독일 공작 기계 제조업체인 Heller Group의 개발, 신규 비즈니스 및 기술 책임자인 Bernd Zapf는 오늘날의 조직이“엄격한 지침에 따라 제품을 개발하는 데 있어 설계, 엔지니어링, 제조, 운영 및 장인 정신 간의 균형을 유지해야한다.”고 말했다.
어려운 순서이지만 Zapf는 “인공지능(AI) 기술이 올바른 데이터를 캡처하고 제품 설계 및 개발을 통해 엔지니어를 안내함으로써 지원할 수 있다”고 말한다.
2020년 11월 McKinsey 설문조사에 따르면 조직의 절반 이상이 적어도 하나의 기능에 AI를 채택했으며 응답자의 22%가 회사 전체 수익의 5% 이상이 AI에 기인한다고 답했다. 그리고 제조 분야에서 응답자의 71%는 AI 채택으로 수익이 5% 이상 증가했다.
하지만 항상 그런 것은 아니다. 한때 "제품 개발에 드물게 사용 된"AI는 지난 몇 년 동안 진화를 경험했다”고 Zapf는 말한다. 오늘날 Google, IBM, Amazon과 같은 AI 혁신으로 유명한 기술 대기업은 엔지니어링과 같은 "다른 프로세스에서 AI 사용에 대한 새로운 표준을 설정"했다.
Siemens Industry Software의 산업 솔루션 이사인 Katrien Wyckaert는“AI는 설계 엔지니어를 위한 사용자 경험을 크게 개선할 수 있을 뿐만 아니라 특정 애플리케이션의 개발 프로세스에서 관련 데이터를 수집할 수 있는 유망하고 탐색적인 영역이다”고 말한다. 그 결과 복잡한 시스템을 단순화하고 제품을 더 빨리 시장에 출시하며 제품 혁신을 주도할 것을 약속하는 기술에 대한 인식이 높아지고 있다.
복잡한 시스템 단순화
제품 개발을 정밀 검사하는 AI의 힘의 완벽한 예는 르노이다. 증가하는 소비자 수요에 대응하여 프랑스 자동차 제조업체는 자동 변속기처럼 작동하지만 운전자가 푸시 버튼 명령을 사용하여 전자적으로 기어를 변속할 수 있는 시스템 인 자동 수동 변속기 (AMT)를 점점 더 많은 신차 모델에 장착하고 있다.
AMT는 소비자들 사이에서 인기가 있지만 설계하는 것은 엄청난 도전 과제를 안겨줄 수 있다. AMT의 성능은 기어를 변속하는 전자 기계식 액추에이터, 차량 상태를 모니터링하는 전자 센서, 엔진을 제어하는 변속기 제어 장치에 내장된 소프트웨어의 세 가지 하위 시스템의 작동에 의존하기 때문이다. 이러한 복잡성으로 인해 시스템의 기능 요구 사항을 정의하고, 액추에이터 메커니즘을 설계하고, 필요한 소프트웨어를 개발하고, 전체 시스템을 검증하는 데 최대 1년의 광범위한 시행 착오가 필요할 수 있다.
AMT 개발 프로세스를 간소화하기 위해 르노는 Siemens Digital Industries Software의 Simcenter Amesim 소프트웨어를 사용했다. 시뮬레이션 기술은 인공 신경망, 인간의 뇌에서 느슨하게 모델링 된 AI "학습"시스템에 의존한다. 엔지니어는 아이콘을 끌어서 놓기만 하면 모델을 그래픽으로 생성할 수 있다. 화면에 스케치로 표시될 때 모델은 AMT 시스템의 모든 다양한 요소 간의 관계를 보여준다. 결과적으로 엔지니어는 AMT의 동작과 성능을 예측하고 개발주기 초기에 필요한 수정을 수행하여 후반 단계의 문제와 지연을 방지할 수 있다. 실제로, 하드웨어를 개발하는 동안 가상 엔진과 변속기를 스탠드인으로 사용함으로써 르노는 AMT 개발 시간을 거의 절반으로 단축할 수 있었다.
품질 저하 없는 속도
또한 르노가 AI에 더 많이 의존하도록 하는 새로운 환경 표준도 있다. 새롭게 떠오르는 이산화탄소 배출 표준을 준수하기 위해 르노는 하이브리드 차량의 설계 및 개발 작업을 해왔다. 그러나 하이브리드 엔진은 기존 자동차와 같이 단일 에너지 원을 가진 차량에서 발견되는 것보다 개발하기가 훨씬 더 복잡하다. 하이브리드 엔진은 엔지니어가 여러 에너지 원에서 필요한 전력의 균형을 맞추고, 다양한 아키텍처에서 선택하고, 차량의 에너지 성능에 대한 변속기 및 냉각 시스템의 영향을 조사하는 등 복잡한 작업을 수행해야하기 때문이다.
르노의 시뮬레이션 책임자인 Vincent Talon은“하이브리드 엔진에 대한 새로운 환경 표준을 충족하려면 가솔린 엔진의 아키텍처를 완전히 재고해야 한다. 문제는“연료 소비 및 오염 물질 배출의 최종 결과에 영향을 미칠 수 있는 수십 개의 다른 액추에이터”를 신중하게 검토하는 것은 긴 시간과 복잡한 과정이며 엄격한 일정으로 인해 더 어려워진다는 것이다고 말한다.
Talon은“오늘날 우리는 다양한 하이브리드 파워 트레인 아키텍처를 힘들게 평가할 시간이 없다. "대신 우리는 이 새로운 복잡성을 관리하기 위해 고급 방법론을 사용해야했다."고 말했다.
