AI 기반 산업 자동화

AI는 산업 자동화를 포함한 미래 엔지니어링에 혁명을 일으킬 것입니다. EPLAN은 이러한 발전을 단순히 지원하는 데 그치지 않고, 파트너와 함께 적극적으로 발전시켜 미래 엔지니어링의 새로운 기준을 제시합니다. EPLAN은 이미 이러한 기술을 활용하여 기술적으로 진보되었을 뿐만 아니라 실무에서 검증되고 고객의 니즈에 진정으로 초점을 맞춘 솔루션을 개발하고 있습니다.

산업 자동화의 미래는 인간과 기계, 전문성과 혁신 간의 협업을 기반으로 구축됩니다.

EPLAN의 AI 접근 방식

우리의 목표는 엔지니어에게 전장 설비 엔지니어링에 필수적인 창의성, 전문성, 문제 해결 능력을 유지하면서도 특정 요구 사항을 수용하면서 지속 가능한 AI 기반 솔루션을 제공하는 것입니다. 이러한 기술 개발은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 각 분야에 대한 심층적인 지식과 고객의 환경에 대한 정확한 이해가 필요합니다. 바로 이 부분에서 EPLAN이 탁월한 역량을 발휘합니다.

EPLAN은 수년간 혁신적인 솔루션, 데이터, 그리고 방법을 통해 엔지니어의 일상 업무를 효율화하고 단순화하는 데 집중해 왔습니다. AI는 이러한 노력을 한 단계 더 발전시켜 수동 작업을 줄이고, 반복적인 프로세스를 자동화하며, 엔지니어링 워크플로우를 그 어느 때보다 효율적으로 만드는 도구를 개발할 수 있도록 지원합니다.

EPLAN은 윤리적이고 투명한 AI 개발 및 활용을 위해 최선을 다하며, 다양한 보안 표준 및 인증을 충족합니다. (EPLAN 안심센터). 

“AI 시스템이 전체적으로 그리고 독립적으로 서로 상호 작용할 수 있다면, 고객에게 제공하는 이점을 완전히 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있을 것입니다. 예를 들어 자동화 기술에서는 비용이 많이 드는 설계 및 계획 시간을 단축하는 등 상당한 효율성 향상을 얻을 수 있습니다. AI 지원 도구를 사용하면 개발자는 다양한 시나리오를 단 몇 분 만에 시뮬레이션할 수 있습니다. 이전에는 며칠 또는 몇 주가 걸렸을 것입니다. 이는 시간을 절약할 뿐만 아니라 결과물의 품질을 획기적이고 지속적으로 향상시킵니다.”

Sebastian Seitz, EPLAN CEO

“AI 리더십과 소프트웨어 전문성, 그리고 깊이있는 산업 지식은 산업 기업의 새로운 성장 곡선과 국제 경쟁력을 위한 핵심 동력입니다. 미래는 AI, 특히 플랜트 계획, 설계 및 엔지니어링 분야에서 주도될 것입니다. EPLAN과 Rittal은 AI를 통해 산업 자동화를 선도하고 발전시켜 나가고 있으며, 이 기술이 미래의 기계, 전기, 공정 및 플랜트 엔지니어링을 어떻게 향상시킬지 보여주고 있습니다.”

Friedhelm Loh 그룹 이사회 멤버이자 Rittal International 및 Rittal Software Systems의 CEO인 Niko Mohr 교수

산업 자동화의 미래를 위한 선도적인 AI 전문성

데이터를 기반으로 한 엔지니어링 자동화 분야에서 확장 가능한 솔루션을 개발하는 숙련된 AI 전문가로 구성된 강력한 팀을 보유하고 있습니다. 소프트웨어 통합 및 클라우드 기술에 대한 심층적인 전문 지식을 바탕으로 기존 시스템에 완벽하게 통합되는 지능형 애플리케이션을 개발합니다. 설계 및 개발 프로세스 자동화의 선구자로서, 실용적이고 미래 지향적이며 효율적인 발전을 적극적으로 추진해 왔습니다.

2018년부터 AIDA(인공지능 및 데이터 분석) 부서는 자동화 기술을 위한 엔지니어링 솔루션 분야에서 엔지니어링 데이터 분석 및 검증, 머신 러닝, 그리고 AI 모델 활용을 연구해 왔습니다.

또한 생성적 AI 시스템의 첨단 가능성을 적극적으로 모색하고 있습니다.

동시에 EPLAN Cloud 개발 및 이를 통해 제공되는 기회를 통해 AI 기반 솔루션을 성공적으로 구현하고 고객에게 제공하는 데 필요한 환경을 조성하고 있습니다. 

그 결과, 우리는 현재 기술적으로 진보된 것뿐만 아니라 고객에게 실질적인 이점을 제공하는 솔루션을 개발하고 있습니다. 
 

AI 애플리케이션의 기반이 되는 일관된 데이터

모든 것은 데이터에 달려 있습니다. 우리는 협업 및 데이터 일관성을 위한 실용적인 솔루션을 포트폴리오에 통합하여 이미 상당한 가치를 창출했습니다. 일관된 데이터는 핵심이며, 이를 통해 전사적인 원활한 프로세스를 구축할 수 있습니다.

전기 공학 분야에서 AI를 활용하려면 일관된 데이터가 필수적입니다. 저희는 이러한 책임을 인지하고 있으며, 새로운 표준을 제품에 통합하여 파트너사와 함께 전기 공학 분야의 AI 발전을 촉진할 것입니다.

모든 것은 데이터에 달려 있습니다. 우리는 협업 및 데이터 일관성을 위한 실용적인 솔루션을 포트폴리오에 통합하여 이미 상당한 가치를 창출했습니다. 일관된 데이터는 핵심이며, 이를 통해 전사적인 원활한 프로세스를 구축할 수 있습니다.

전기 공학 분야에서 AI를 활용하려면 일관된 데이터가 필수적입니다. 저희는 이러한 책임을 인지하고 있으며, 새로운 표준을 제품에 통합하여 파트너사와 함께 전기 공학 분야의 AI 발전을 촉진할 것입니다.

EPLAN AI 사용 사례를 자세히 살펴보세요

뉘른베르크에서 열린 SPS 2024에서 우리는 AI 기반 지식 습득(AI-Copilot), 자동화된 3D 패널 레이아웃, AI를 활용한 품질 관리 등 주요 주제에 대한 연구를 발표했습니다.

또한 원활한 레거시 통합을 위한 프로젝트 데이터 인터프리터의 지속적인 개발도 선보였습니다. 저희의 인공지능 및 데이터 분석 전문가들이 현장에서 사용자들과 긴밀한 소통을 나누었습니다.

뉘른베르크에서 열린 SPS 2024에서 우리는 AI 기반 지식 습득(AI-Copilot), 자동화된 3D 패널 레이아웃, AI를 활용한 품질 관리 등 주요 주제에 대한 연구를 발표했습니다.

또한 원활한 레거시 통합을 위한 프로젝트 데이터 인터프리터의 지속적인 개발도 선보였습니다. 저희의 인공지능 및 데이터 분석 전문가들이 현장에서 사용자들과 긴밀한 소통을 나누었습니다.

하노버 메세 2025의 기술 진보

하노버 메세 2025에서 파트너사인 지멘스와 협력하여 엔지니어링 분야에서 생성적 AI 기반 코파일럿을 활용하는 최신 개발 사례를 발표했습니다. 이번 협업의 목표는 향후 전체 엔지니어링 프로세스를 디지털화하고 자동화할 포괄적인 End-to-end 통합입니다.

지멘스 엔지니어링 코파일럿은 이미 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)용 TIA 코드 블록의 자동 생성을 지원합니다. 이번 박람회에서는 산업용 코파일럿이 EPLAN 프로젝트 내에서 독립적으로 변경 작업을 수행하는 방식을 시연했으며, 이는 시작에 불과합니다. 우리의 공동 목표는 고객의 엔지니어링 프로세스를 한 단계 더 발전시키는 맞춤형 솔루션을 제공하는 것입니다. 이를 위해 EPLAN 플랫폼과 지멘스 TIA 포털 간의 통합을 추진하고 있습니다.

또한, 이번 협업의 또 다른 목표는 구성 요소 데이터 동기화 및 디지털 트윈을 통해 상호 운용성과 원활한 데이터 흐름을 개선하기 위한 데이터 모델 표준화입니다. 엔지니어링 코파일럿이 엔지니어링의 미래에서 중추적인 역할을 할 것이라고 확신합니다. 반복적인 작업을 대신 수행함으로써 수동 작업을 줄이고 개발 프로세스를 크게 가속화할 수 있습니다.

하노버 메세 2025의 기술 진보

하노버 메세 2025에서 파트너사인 지멘스와 협력하여 엔지니어링 분야에서 생성적 AI 기반 코파일럿을 활용하는 최신 개발 사례를 발표했습니다. 이번 협업의 목표는 향후 전체 엔지니어링 프로세스를 디지털화하고 자동화할 포괄적인 End-to-end 통합입니다.

지멘스 엔지니어링 코파일럿은 이미 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)용 TIA 코드 블록의 자동 생성을 지원합니다. 이번 박람회에서는 산업용 코파일럿이 EPLAN 프로젝트 내에서 독립적으로 변경 작업을 수행하는 방식을 시연했으며, 이는 시작에 불과합니다. 우리의 공동 목표는 고객의 엔지니어링 프로세스를 한 단계 더 발전시키는 맞춤형 솔루션을 제공하는 것입니다. 이를 위해 EPLAN 플랫폼과 지멘스 TIA 포털 간의 통합을 추진하고 있습니다.

또한, 이번 협업의 또 다른 목표는 구성 요소 데이터 동기화 및 디지털 트윈을 통해 상호 운용성과 원활한 데이터 흐름을 개선하기 위한 데이터 모델 표준화입니다. 엔지니어링 코파일럿이 엔지니어링의 미래에서 중추적인 역할을 할 것이라고 확신합니다. 반복적인 작업을 대신 수행함으로써 수동 작업을 줄이고 개발 프로세스를 크게 가속화할 수 있습니다.

"자율공학"을 향한 걸음

하노버 메세 2025에서 Microsoft Azure OpenAI 서비스를 활용하여 개발한 사례를 통해 인공지능이 미래의 엔지니어링을 어떻게 지원할 수 있는지 시연했습니다. 이 쇼케이스에서는 AI를 사용하여 장착 플레이트 레이아웃을 완전 자동으로 생성하는 방법을 보여주었습니다. 적절한 제어 캐비닛 및/또는 조립 플레이트는 물론 케이블 덕트, DIN 레일 및 기타 구성 요소를 선택하는 것 또한 프로세스의 일부입니다. AI는 버튼 하나만 누르면 적절한 레이아웃을 생성하며, 사용자는 어떤 제어 캐비닛이 어떤 프로젝트에 적합한지 즉시 파악할 수 있습니다. EPLAN 전문가들은 이를 통해 계획 및 설계 시간을 최대 40%까지 단축할 수 있을 것으로 예상합니다.

이는 현재 컨셉 단계에 있는 잠재적인 응용 분야로, 유망한 방향이지만 반드시 시장에 출시될 제품으로 이어지는 것은 아닙니다.

(출처: Microsoft LinkedIn Post)

"자율공학"을 향한 걸음

하노버 메세 2025에서 Microsoft Azure OpenAI 서비스를 활용하여 개발한 사례를 통해 인공지능이 미래의 엔지니어링을 어떻게 지원할 수 있는지 시연했습니다. 이 쇼케이스에서는 AI를 사용하여 장착 플레이트 레이아웃을 완전 자동으로 생성하는 방법을 보여주었습니다. 적절한 제어 캐비닛 및/또는 조립 플레이트는 물론 케이블 덕트, DIN 레일 및 기타 구성 요소를 선택하는 것 또한 프로세스의 일부입니다. AI는 버튼 하나만 누르면 적절한 레이아웃을 생성하며, 사용자는 어떤 제어 캐비닛이 어떤 프로젝트에 적합한지 즉시 파악할 수 있습니다. EPLAN 전문가들은 이를 통해 계획 및 설계 시간을 최대 40%까지 단축할 수 있을 것으로 예상합니다.

이는 현재 컨셉 단계에 있는 잠재적인 응용 분야로, 유망한 방향이지만 반드시 시장에 출시될 제품으로 이어지는 것은 아닙니다.

(출처: Microsoft LinkedIn Post)

우리는 산업 자동화에서 AI 활용에 대한 미래 담론을 적극적으로 형성합니다.

세바스찬 자이츠는 뮌헨에서 열린 DLD 컨퍼런스 2025에서 "AI 프론티어: 산업 자동화 재정의" 패널 토론에서 업계의 선구자들과 함께 인공지능이 산업 자동화를 어떻게 변화시키고 있는지에 대해 논의했습니다. 토론은 복잡한 프로세스 간소화, 엔지니어링 워크플로우 가속화, 그리고 지능적이고 사용자 친화적인 자동화 솔루션 개발에 중점을 두었습니다.

EPLAN은 장기적으로 인간 지능과 인공지능을 결합한 강력한 공동 지능(co-intelligence) 개발에 집중하고 있습니다.

세바스찬 자이츠는 뮌헨에서 열린 DLD 컨퍼런스 2025에서 "AI 프론티어: 산업 자동화 재정의" 패널 토론에서 업계의 선구자들과 함께 인공지능이 산업 자동화를 어떻게 변화시키고 있는지에 대해 논의했습니다. 토론은 복잡한 프로세스 간소화, 엔지니어링 워크플로우 가속화, 그리고 지능적이고 사용자 친화적인 자동화 솔루션 개발에 중점을 두었습니다.

EPLAN은 장기적으로 인간 지능과 인공지능을 결합한 강력한 공동 지능(co-intelligence) 개발에 집중하고 있습니다.