믿을 수 있는 산업용 AI를 위한 디지털 토대를 구축하는 방법이에요.
작년에 Siemens는 차세대 디지털 및 데이터 기반 혁신에서 고객이 번창할 수 있도록 미국 소프트웨어 회사에 150억 달러를 투자했고, 관련 데이터 기반을 구축하는 데 수십 년을 투자했어요.
우리의 접근 방식은 고객 환경에서 모든 설계 개정, 엔지니어링 변경, 검증 결과를 캡처하고 보존하는 제품 라이프사이클 관리 시스템에서 시작해요.제도적 지식은 원래 있어야 할 곳, 제조업체에 남아 있어요.
통계 결과에만 의존하지 않고 실제 엔지니어링 모델을 기준으로 AI 권장 사항을 검증하는 물리 기반 시뮬레이션 기술과 결합해요.AI 제안을 물리 법칙에 따라 테스트할 수 있으면 제조업체는 결과에 따라 조치를 취할 수 있다는 확신을 갖게 돼요.
세 번째는 자동화예요.설계와 생산을 연결하는 Siemens 기술 덕분에 데이터는 엔지니어링 단계에서 멈추지 않아요.운영까지 확장해서 제품, 라인, 공장이 어떻게 운영되고 있는지 실시간으로 볼 수 있어요.이러한 기능이 합쳐지면 독립형 AI 플랫폼으로는 복제할 수 없는 무언가가 만들어져요. 바로 전체 라이프사이클에 걸쳐 연결된 상황에 맞는 데이터예요.
우리는 이것을 디지털 스레드라고 해요.설계 의도를 생산 현실과 연결하고 제품과 시스템이 진화함에 따라 조직의 지식을 보존해요.의미 있는 결과를 생성하는 데 필요한 컨텍스트를 AI에 제공해요.
그리고 그 구분이 중요해요.믿을 수 있는 산업용 AI는 부수적으로 도입할 수 없어요.제조업체는 도메인 인텔리전스를 아웃소싱해서 더 나은 결과를 기대할 수 없어요.산업용 AI가 격리된 사일로 내부가 아닌 기업 전체에서 작동할 수 있도록 제품, 프로세스, 생산을 연결하는 연결된 기반이 필요해요.
회사들이 어떻게 실천하고 있는지 보면 그 접근법의 가치가 분명해져요.
재산업화를 어떻게 실행해야 돼요?
미국은 경제를 재산업화하겠다는 야심찬 목표를 세웠어요.
미국 산업은 이미 자동화, 소프트웨어, 디지털 트윈 기술을 통해 엄청난 발전을 이뤘어요.이러한 혁신은 제조업체들이 더 생산적이고, 더 탄력적이며, 적응력을 높이는 데 도움이 됐어요.
하지만 우리 고객들은 새로운 단계에 접어들고 있어요.그들은 숙련된 노동력의 지속적인 부족에 직면하면서도 새로운 역량을 구축하고, 기존 운영을 현대화하고, 글로벌 경쟁력을 유지하려고 노력하고 있어요.
산업용 AI는 강력한 디지털 기반 위에 구축되어 고객이 직원의 능력을 확장할 수 있도록 도와줘요.엔지니어, 운영자, 기술자에게 생산성을 높이고 혁신을 가속화하고 더 많은 성과를 달성할 수 있는 새로운 도구를 제공해요.
이제 과제는 AI를 발명하는 게 아니에요.엔터프라이즈 규모로 AI를 배포하고 있어요.오늘날 운영 전반에 AI를 성공적으로 통합한 조직은 극히 일부예요.배포 격차를 줄이는 것이 향후 10년을 결정짓는 산업 과제이자 기회 중 하나예요.
그것이 바로 Siemens가 집중하는 일이에요. 고객이 AI 야망에서 AI 배포로 전환할 수 있도록 돕고 AI의 가능성을 미국 산업 전반의 실질적인 생산성 향상으로 전환하는 거예요.
PepsiCo가 디지털 트윈과 AI를 사용하여 제조 성과를 가속화하는 방법
고객 중 하나인 PepsiCo와 함께 우리는 Digital Twin 기술, 산업 AI, 커넥티드 IT/OT 아키텍처를 결합하여 제조, 창고업, 물류 운영 전반에서 개선을 확장하는 데 도움이 되는 복제 가능한 프레임워크를 구축했어요.
결과는 상당했어요.미국 게토레이 시설 한 곳에서 PepsiCo는 3개월 만에 처리량을 20% 늘렸어요.회사는 또한 물리적 투자를 하기 전에 가상 검증을 사용하여 숨겨진 용량을 찾아냄으로써 자본 지출을 10~ 15% 줄일 것으로 예상해요.
디지털 트윈은 시설 설계와 최적화 일정을 몇 달에서 며칠로 단축하는 데 도움이 됐어요.팀은 여러 시설의 실제 운영 데이터를 사용하여 물리 기반 모델을 만들어 성능 기준을 설정하고, 병목 현상을 식별하고, 재료 흐름을 이해하고, 에너지가 소비되는 위치와 이유를 정확히 찾아낼 수 있어요.
제작 문제의 90% 이상은 제작이 시작되기도 전에 파악할 수 있어요.
이게 펩시코가 활용하는 디지털 퍼스트 접근 방식의 힘이에요.엔지니어들이 장비를 옮기기 전에 레이아웃을 최적화해요.컨베이어를 만지기 전에 자재 흐름이 검증돼요.에너지 집약적 프로세스가 운영상의 문제를 일으키기 전에 식별돼요.결정은 가정이 아니라 데이터에 의해 좌우돼요.
제품 혁신, 프로세스 개발, 생산 실행이 연결되면 조직은 레거시 인프라를 현대화하는 데 필요한 속도와 자신감을 얻어요.이것이 바로 제조업체들이 시간과의 경쟁에서 승리하는 방법이에요.
재산업화는 확실히 기존 운영을 개선하는 것이고, 또 다른 핵심 요소는 생산을 위한 완전히 새로운 모델을 만드는 거예요.
하디가 분산 제조의 미래를 보여주는 방법
Siemens의 통합 소프트웨어, 하드웨어 및 자동화 포트폴리오를 활용하는 또 다른 회사의 예로는 AI 기반 로봇 3D 프린팅 회사인 Haddy가 있어요. Haddy는 제조 방식의 미래를 근본적으로 바꾸고 있어요.
하디의 마이크로팩토리 모델은 산업 생산 능력과 고효율 경제성을 결합하여 놀이 공원 장식부터 해군 보트까지 모든 것을 생산하는 것이 현실을 보여줘요.이 회사, 최근에 Siemens에서 우승한 회사 테크 셀런스 어워드, 상업 및 방위 요구 사항을 연결하여 기업 혁신과 국가 산업 준비를 연결하는 데 도움이 돼요.
Haddy가 사용하는 모델을 매력적으로 만드는 것은 폐쇄형 피드백 루프를 통해 AI가 제조 성능을 지속적으로 개선한다는 거예요.
1단계—파트에서 이야기해요: 사람이 알아차리기엔 거의 불가능에 가까운 작은 표면 움푹 들어간 곳을 카메라로 감지해요.
2단계—시스템이 수신 대기해요: 결함 나타나기 4분 전에 시스템이 압력 스파이크를 인식해요.AI가 그 신호들을 연결하고 관계를 식별해요.
3단계—근본 원인을 추적해요. 분석 결과 인쇄가 시작되기 전 건조 공정 상류에서 재료 분해가 일어난 것으로 나타났어요.
4단계—저절로 해결돼요. 건조기 온도가 자동으로 조정돼요.생산은 중단 없이 계속돼요.
5단계—검증: 다음 10개 레이어가 성공적으로 인쇄돼요.문제가 기록되고 해결된 것으로 기록돼요.
6단계—모든 기계가 더 똑똑해져요. 솔루션은 전 세계 모든 하디 프린터에서 공유돼요. 만들고 있어요 영구적이고 반복 가능해요.
자동화만으로는 이 루프가 불가능해요.산업 규모의 기관 학습을 촉진하는 하드웨어, 소프트웨어, 자동화가 결합된 스택이에요.
재산업화에는 혁신과 생산을 연결해야 해요.
미국 산업 전반의 재산업화 노력에 대한 좋은 소식은 제조업체들이 획기적인 결과를 얻기 위해 엔지니어링을 재발명할 필요가 없다는 거예요.검증된 엔지니어링 프레임워크와 시뮬레이션, 산업용 AI를 결합하면 효율성이 크게 향상돼요.
제조업의 다음 10년을 주도할 조직은 산업 AI의 가장 강력한 기반을 구축할 거예요.그들은 도메인 전문 지식과 연결된 설계 및 생산을 유지하고 모든 AI 기반 결정이 물리학에 맞서 검증될 수 있도록 보장하는 회사가 될 거예요.확률론적 AI 추천을 결정론적 결과로 바꾸기.
이것이 PepsiCo, Haddy, 그리고 이것이 경쟁 우위일 뿐만 아니라 미국 제조업을 가속화하는 길이라는 것을 깨달은 다른 많은 회사들에서 볼 수 있는 교훈이에요.
이미 재산업화에 전념하고 있는 미국 도시들과 기업들은 미래를 재건하기 시작하라는 신호를 기다리지 않았어요.미국 제조업도 기다릴 여유가 없어요.
기반을 구축하고, 인텔리전스를 소유하고, 혁신을 생산과 연결하는 방법을 이해하는 조직과 협력하면 미국 재산업화의 다음 시대를 가속화할 수 있어요.
게시 날짜: 2026년 8월 17일
