AI가 엔지니어링에 혁명을 일으키는 방식
독일, 몬하임, 2025년 3월 31일
인공 지능에 내재된 잠재력은 엄청나며 산업에서 시급히 필요한 성장 증가에 효과적일 수 있습니다. 그러나 AI는 산업용 애플리케이션에 적절하게 활용되어야 합니다. EPLAN과 Rittal이 하노버 메세에서 방향을 제시할 것입니다. AI 기반 산업 자동화는 기계 엔지니어링 및 플랜트 시스템 엔지니어링을 포함하여 프로세스를 더욱 효율적으로 만들어서 회사가 생산성을 높이는 데 도움이 될 것입니다. 계열사는 Siemens Industrial Copilot 및 Microsoft Azure OpenAI Service를 기반으로 파트너 Siemens와 함께 산업 및 소프트웨어 전문 지식을 사용 사례로 결합할 때 AI가 회사가 앞서 나가는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 시연할 것입니다.
세바스찬 자이츠: "AI를 사용하면 수동 작업량을 줄이고 반복적인 프로세스를 자동화하며 엔지니어의 워크플로를 그 어느 때보다 효율적으로 만들 수 있는 도구를 개발할 수 있습니다."
EPLAN CEO Sebastian Seitz는 "인공지능은 자동화를 포함한 미래의 엔지니어링에 혁명을 일으킬 것입니다."라고 말했습니다. "우리는 이를 발전시키는 데 적극적으로 참여하고 있으며 엔지니어링의 데이터 표준과 결합하여 고객에게 전체 프로세스를 가속화하는 실질적인 이점을 제공하고 있습니다." EPLAN은 하노버 메세에서 Microsoft Azure OpenAI 서비스 기반의 사용 사례를 발표할 예정이며, 이를 통해 AI를 사용하여 완전 자동으로 장착 플레이트 레이아웃을 생성할 수 있습니다. 올바른 제어 캐비닛 및/또는 조립 플레이트와 케이블 덕트, DIN 레일 및 기타 구성 요소를 선택하는 것도 프로세스의 일부입니다. AI는 버튼을 누르면 적절한 레이아웃을 생성하고 사용자는 어떤 제어 캐비닛이 어떤 프로젝트에 적합한지 즉시 알 수 있습니다. EPLAN의 전문가들은 계획 및 설계 시간을 최대 40%까지 절약할 수 있는 잠재력이 있다고 추정합니다. 자세한 내용을 알고 싶은 분은 홀 11의 EPLAN/Rittal 스탠드 E06과 홀 17의 Microsoft 스탠드 G06을 방문하세요.
End-to-end 통합에 집중
EPLAN은 Siemens와 협력하여 미래에 전체 엔지니어링 프로세스를 디지털화하고 자동화할 광범위한 엔드투엔드 통합을 추진하고 있습니다.Siemens Engineering Copilot TIA는 이미 프로그래머블 로직 컨트롤러용 코드 블록을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.이 두 회사는 하노버 메세에서 Industrial Copilot을 사용하여 EPLAN 프로젝트를 변경할 수 있는 쇼케이스를 선보일 예정이지만, 이는 가능한 일의 시작에 불과합니다.궁극적인 목표는 고객의 프로세스를 한 단계 업그레이드하는 맞춤형 솔루션을 만드는 것입니다.이를 달성하기 위해 EPLAN Platform과 Siemens TIA Portal 간의 통합이 더욱 강화되고 있습니다.또한 두 파트너는 상호 운용성과 데이터 일관성을 더욱 개선하기 위해 데이터 모델의 표준화를 추진하고 있습니다.여기에는 관리 셸과 디지털 트윈의 사용이 포함됩니다.
세바스찬 자이츠는 "AI를 사용하면 수동 작업량을 줄이고 반복적인 프로세스를 자동화하며 엔지니어의 워크플로를 그 어느 때보다 효율적으로 만드는 도구를 개발할 수 있습니다."라고 말합니다. 그는 계속해서 "AI 시스템이 독립적으로 그리고 전반적으로 서로 상호 작용할 수 있게 되면 더욱 흥미로워질 것입니다. 그 시점에서 우리는 공동 고객에게 제공하는 이점을 완전히 새로운 수준으로 끌어올릴 것입니다."라고 강조합니다. 그러나 먼저 장벽을 제거하고 클라우드 간 연결을 만들어야 합니다. 시스템의 상호 연결성을 높이기 위해서는 올바른 사고방식이 필요합니다.
AI 기반 산업 자동화: EPLAN과 Rittal은 전기 엔지니어와 설계자가 일상 업무에서 새로운 방식으로 어떻게 지원을 받을 수 있는지에 대한 구체적인 답변과 사례를 제공합니다.
EPLAN은 Microsoft Azure OpenAI 서비스를 기반으로 AI를 사용하여 완전 자동으로 장착 플레이트 레이아웃을 생성할 수 있는 사용 사례를 제시합니다.
시간 절약 – 품질 향상
EPLAN과 Siemens는 특히 자동화 기술 분야에서 상당한 효율성 향상을 기대하고 있습니다. 여기에는 계획 및 설계에 필요한 시간이 단축되는 것이 포함됩니다. AI 지원 소프트웨어 도구와 시스템을 사용하면 개발자는 이전에는 며칠 또는 몇 주가 걸렸을 다양한 시나리오를 단 몇 분 만에 시뮬레이션할 수 있습니다. 시간 절약 외에도 결과의 품질도 상당히 향상됩니다. 그리고 목표는 야심적입니다. 한 가지 아이디어는 AI 에이전트라고 알려진 산업용 조종사가 디지털 보조 역할을 하여 엔지니어가 보다 효율적이고 정확하게 작업할 수 있도록 돕는 것입니다. 이들은 시간이 많이 걸리는 일상적인 작업을 대신하여 개발 부서가 창의적이고 전략적인 과제에 집중할 수 있도록 합니다.
AI에는 데이터가 필요합니다. 표준화된 데이터
일류 데이터는 AI 사용을 포함한 모든 자동화의 기반입니다. 이러한 과제는 EPLAN이 수년 전 EPLAN Data Standard(EDS)로 수립한 요구 사항, 즉 포괄적으로 정의되고 표준화된 장치 데이터로 충족할 수 있습니다. 분명한 것은 우수한 데이터 기반 없이는 아무것도 작동하지 않는다는 것입니다. 이는 자동화를 위한 표준화와 궁극적으로 AI 사용에 적용됩니다. Asset Administrator Shell 및 ECLASS 표준과 같은 표준화 이니셔티브는 균일한 데이터베이스를 만드는 기반을 제공합니다. 또한 인공 지능에 대한 의사 결정 프로세스는 투명하고 이해하기 쉬워야 합니다. Sebastian Seitz는 "우리는 AI 모델을 '블랙박스'로 인식되지 않고 제안과 의사 결정을 정당화할 수 있도록 설계하기 위해 노력하고 있습니다."라고 말합니다.
