정보 사일로에서 가치 극대화로
인공지능, 클라우드 서비스 및 자동화는 엔지니어링 생산성을 높이기 위한 수단이다. 그러나 Eplan 고객 여정 담당 부사장 얀 플레밍(Jan Fleming)이 지적하듯, 이는 과제의 일부에 불과하다. 진정으로 중요한 것은 초기 계획 단계부터 운영에 이르기까지 전체 프로세스에서 데이터를 활용할 수 있도록 만드는 것이다. AI, 엔지니어링 소프트웨어, 네트워킹 및 AAS(Asset Administration Shell)와 같은 개방형 표준이 함께 작동하면 개별 도구를 엔드투엔드 가치 창출 체계로 전환할 수 있다.
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Eplan Next26은 지난 5월 뮌헨에서 개최된 글로벌 엔지니어링 행사로, 36개국에서 약 1,500명이 참석해 신제품과 Future Lab, Partner Plaza 등을 선보였다. 그러나 누구나 즐길 수 있는 음악 페스티벌과 같은 새로운 형식 외에도, 이 행사는 얀 플레밍에게 보다 큰 메시지를 전달할 수 있는 플랫폼을 제공했다. “Eplan은 부품 제조업체부터 기계 및 플랜트 시스템 제조업체, 운영업체에 이르기까지 산업의 다양한 주체를 연결하는 역할을 한다고 생각합니다.” 그리고 앞으로 이러한 연결은 조직적인 측면뿐만 아니라 디지털 측면에서도 더욱 긴밀해질 전망이다. 목표는 계획부터 운영에 이르는 원활한 엔드투엔드 프로세스를 구현하는 것이다.
직접 통합된 지능형 엔지니어링 어시스턴트 Eplan Copilot은 Eplan Platform 2027에서 검증된 정보를 보다 신속하게 제공하고 구체적인 실행 권고를 제시한다.
코파일럿에서 점차 파일럿으로
가장 눈에 띄는 출발점은 Eplan Copilot의 출시였다. Eplan Copilot은 자연어를 활용해 엔지니어링 지식, 플랫폼 기능 및 구체적인 작업을 하나로 연결한다. 예를 들어 엔지니어가 특정 부품이 어떤 프로젝트에서 사용됐는지 알고 싶다면 부품 번호만 입력하면 된다. AI가 클라우드에 저장된 모든 프로젝트를 검색해 결과를 제공한다. 플레밍은 이러한 접근 방식에 대해 “사용자가 Eplan 소프트웨어에서 빠르게 방향을 파악하고 필요한 순간에 정확히 필요한 정보와 기능을 제공받을 수 있도록 하는 것이 우리의 목표입니다.”라고 설명했다.
그러나 Eplan은 지원과 자율적인 업무 수행 사이에 명확한 선을 긋고 있다. Copilot은 우선 검증된 Eplan 전문 지식을 기반으로 작동한다. 향후에는 파트너사, 고객 및 표준에서 얻은 지식도 통합될 예정이다. 플레밍은 “엔지니어링에서는 결과를 재현할 수 있고 신뢰할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 아키텍처가 올바르게 설계돼야 합니다.”라고 강조했다. 따라서 Copilot은 인터넷에서 무작위로 수집한 정보를 기반으로 작동하지 않는다. “99% 정확하게 설계된 기계라도 결정적인 순간에 제대로 작동하지 않는다면 아무 소용이 없습니다.” 그럼에도 비전은 야심차다. 지식 기반이 확대되고 추가 기능이 더해지면서, 현재 코파일럿으로 시작한 시스템이 점차 자율적인 파일럿으로 발전하는 것이 목표다.
뮌헨에서 열린 Eplan Next26에 참석한 얀 플레밍: “Eplan은 부품 제조업체부터 기계 및 플랜트 시스템 제조업체, 운영업체에 이르기까지 산업의 다양한 주체를 연결하는 역할을 한다고 생각합니다.”
플랫폼이 데이터의 기반이 되다
다음 단계는 9월 초부터 제공된 Eplan Platform 2027이다. 회사 측에 따르면 개발 과정에 약 500건의 고객 요구사항이 반영됐다. 플레밍은 이를 “조건 없는 사용자 편의성”이라고 표현한다. Eplan Preplanning, Eplan Electric P8 및 Eplan Pro Panel의 새로운 기능은 초기 계획과 3D 프로젝트 생성 등을 포함해 계획 프로세스의 단계를 단순화하고 더욱 자동화하도록 설계됐다. 따라서 플레밍은 이번 버전을 단순한 기존 소프트웨어 업데이트 이상의 의미로 평가한다. “Eplan이 기업에 제공하는 핵심적인 이점은 확장성입니다. 즉, 현재 가용한 자원으로 더 많은 프로젝트와 더 많은 변형 모델을 완성하는 일을 관리할 수 있도록 하는 것입니다.”
여기에는 재사용을 체계적으로 구성하는 것도 포함된다. 규칙 기반 프로젝트 생성은 현재 AI를 반드시 사용하지 않더라도 이미 상당한 생산성 향상을 가져올 수 있다. 플레밍은 “확장성은 인공지능에서만 시작되는 것이 아닙니다.”라고 지적한다. “표준화하고 재사용하며 기능을 자동으로 조합하면 속도와 품질을 높이는 동시에 숙련 인력 부족 문제에도 대응할 수 있습니다.” 이러한 작업의 상당 부분은 이미 규칙 기반으로 작동한다. “Eplan에서는 표준화되고 재사용 가능한 회로 기능을 프로젝트별 솔루션으로 조합합니다. 여기서 AI의 역할은 아직 크지 않습니다.” 하지만 그럼에도 상당한 규모의 생산성 향상이 가능하다.
동시에 전략적 관점에서 클라우드의 데이터 관리 역시 더욱 중요해지고 있다. 프로젝트 데이터, 마스터 데이터 및 디바이스 데이터를 더 이상 서로 분리된 개체로 취급할 수 없다. Eplan Platform 2027에서는 Eplan Cloud를 통한 마스터 데이터와 디바이스 데이터의 동기화가 워크플로의 더욱 핵심적인 부분으로 자리 잡을 전망이다. 플레밍은 “우리에게 엔드투엔드란 데이터가 하나의 애플리케이션 경계에서 멈추지 않는다는 것을 의미합니다.”라고 설명한다. 따라서 목표는 단순히 더욱 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하는 데 있지 않다. 플랫폼은 이후 프로세스 단계에서 활용할 수 있는 일관되고 포괄적인 데이터 기반으로 발전하게 된다.
Eplan Next26에서 제조업체 Eaton은 이러한 데이터 기반이 다운스트림 프로세스로 얼마나 깊숙이 확장될 수 있는지를 보여줬다. 중국의 한 배전반 생산 공장에서 Eplan Platform은 Eaton의 전기 엔지니어링을 위한 백본 역할을 하며, 휴머노이드 로봇이 카메라를 사용해 배선 상태를 검사하고 라벨이 엔지니어링 문서와 일치하는지 확인한다. 플레밍은 이를 단순히 눈길을 끄는 AI 활용 사례 이상의 의미로 평가한다. “로봇이 배전반을 스캔하고 라벨을 회로도와 비교해 잘못된 라벨이나 잘못 배선된 연결을 식별합니다. 이는 정제된 엔지니어링 데이터가 품질 보증에 이르기까지 어떤 이점을 제공하는지를 보여줍니다.”
표준이 데이터를 프로세스 체인으로 전환한다
Next26에서 처음 공개된 Eplan Smart Sourcing은 이러한 프로세스가 얼마나 효과적으로 작동할 수 있는지를 보여준다. 이 솔루션은 전기 엔지니어링과 조달을 연결한다. 계획 단계에서 엔지니어는 시스템에 연결된 제조업체 및 유통업체에서 필요한 부품을 구할 수 있는지 확인하고, 언제 납품받을 수 있는지도 확인할 수 있다. 중요 부품은 프로세스 초기 단계에서 교체할 수 있으며, 검증된 자재명세서(BOM)를 조달 부서로 전달할 수 있다. 플레밍은 “Smart Sourcing은 엔드투엔드 프로세스에서 우리가 어떻게 간극을 메우고 있는지를 보여주는 훌륭한 사례입니다. 엔지니어링에서 내려진 기술적 결정과 실제 공급망의 가용성을 직접 연결합니다.”라고 설명한다.
물론 이러한 연결은 참여하는 시스템이 동일한 언어를 사용할 때만 가능하다. 이것이 Eplan 전략에서 개방형 표준이 중심적인 역할을 하는 이유다. 플레밍은 “깨끗하고 표준화된 데이터가 없다면 AI의 가치는 크지 않습니다.”라고 말한다. Asset Administration Shell(AAS)은 제조업체와 관계없이 데이터를 구조화된 방식으로 전송할 수 있도록 설계됐다. ECLASS Advanced는 이를 위한 중요한 시맨틱 기반을 제공한다. Industrial Digital Twin Association(IDTA)은 AAS를 활용해 표준화된 디지털 트윈의 구조, 인터페이스 및 의미 체계를 정의한다.
Eplan이 추구하는 것은 단순한 표준화가 아니다. 현재 Data Portal에는 550개 이상의 제조업체가 제공하는 400만 개 이상의 정적 및 구성 가능한 디바이스 사양이 포함돼 있다. 이러한 데이터가 표준화된 형식으로 제공되면 회로도뿐만 아니라 추가적인 프로세스 단계에서도 사용, 재사용 및 자동 처리가 가능하다. 플레밍은 “데이터가 모호하지 않고 번역이나 형식 변경 없이 재사용될 수 있을 때에만 진정한 생산성 향상의 동력이 될 수 있습니다.”라고 강조한다. 그의 관점에서 클라우드, AI 및 AAS는 서로 별개의 기술 트렌드가 아니라 동일한 엔드투엔드 아키텍처를 구성하는 요소다.
플레밍은 Asset Administration Shell이 수년간 논의돼 왔다는 사실을 솔직하게 인정한다. 특히 독일에서는 개념 정립과 학술적 분석이 활발하지만, 이를 시장성 있는 솔루션으로 실용적으로 구현하는 작업은 충분히 빠르게 진행되지 않는 경우가 많다는 설명이다. 그러나 이번에는 필요한 임계 질량을 확보할 기회가 있다고 본다. “단순히 표준을 채택하는 것만으로는 아무것도 달성할 수 없습니다. 핵심적인 질문은 사람들이 쉽게 사용할 수 있는 솔루션을 만들 수 있느냐입니다.” 대형 산업 기업들은 AAS를 말로만 지지하는 데 그치지 않고 실제 현장에서 활용할 수 있는 애플리케이션을 구축해야 한다.
제조업체가 부품을 변경하면 사용자는 프로젝트별로 자동 알림을 받게 된다. 표준화된 Product Change Notification은 변경 관리 프로세스의 추가 자동화를 가능하게 한다.
변경 사항이 사용자에게 전달될 때
Product Change Notification(PCN)은 이러한 접근 방식이 얼마나 구체적으로 구현될 수 있는지를 보여준다. 부품 제조업체의 관점에서 문제를 설명하며 플레밍은 다음과 같이 말한다. “부품이 제어반 제조업체에 납품되고, 제어반이 기계에 설치된 후 운영업체에 전달됩니다. 결국 부품 제조업체인 저는 제 부품이 어디에 설치됐는지도 모르는 상황에서 어떻게 그 부품의 사용자에게 도달할 수 있을까요?” 데이터 관점에서는 AAS와 Eplan Projects를 통해 이러한 연결고리를 구축할 수 있다.
Eplan과 Phoenix Contact는 AAS를 기반으로 이에 대한 활용 사례를 개발했다. 제조업체가 부품을 변경하거나 단종하거나 안전과 관련된 업데이트를 발표하면 해당 정보를 구조화된 방식으로 전송해 Eplan Data Portal에서 처리할 수 있다. 엔지니어는 알림을 받고 영향을 받는 항목이 사용된 프로젝트 또는 기존 시스템을 식별할 수 있다. 플레밍은 “표준이 실제 부가가치를 창출하는지를 확인할 수 있는 사례가 바로 이러한 애플리케이션입니다. 정보가 어딘가에 방치된 채 사용되지 않아서는 안 됩니다. 의사결정을 촉발하는 장소로 정보가 자동으로 전달돼야 합니다. Eplan과 Phoenix Contact는 11월 SPS 전시회에서 새로운 PCN 솔루션을 선보일 예정입니다. 독일에서 정말 좋은 아이디어를 실제 시장에서 활용할 수 있는 실용적인 솔루션으로 구현할 수 있다는 것을 보여주는 것입니다.”라고 설명한다.
이러한 변화는 Eplan의 역할도 바꾸고 있다. Eplan은 점차 엔지니어링 플랫폼 공급업체에서 벗어나 부품 제조업체, 기계 및 플랜트 시스템 제조업체, 제어반 제조업체, 유통업체 및 운영업체를 연결하는 디지털 생태계의 핵심 주체로 역할을 확대하고 있다. 가장 중요한 것은 소프트웨어가 어떤 기능을 제공하는지만이 아니라, 서로 다른 기업과 프로세스 전반에서 데이터를 계속 활용할 수 있는지 여부다.
Connected Industry 패널 토론에서 Eplan이 Asset Administration Shell을 활용하는 솔루션을 개발할 계획이라고 발표했다. 이 솔루션은 11월 SPS 전시회에서 Phoenix Contact와 함께 공개될 예정이다.
Eplan Next27, 성과를 입증하는 자리로
그리고 여기서 다시 Eplan Next로 돌아온다. 지난 5월 Eplan Next26의 Connected Industry 패널 토론에서 Eplan은 Asset Administration Shell을 활용한 구체적인 솔루션을 개발하겠다고 약속했다. SPS 전시회는 다음 이정표가 될 예정이다. Eplan과 Phoenix Contact는 첫 번째 솔루션을 공개하며 이 약속을 이행할 계획이다. 다음 Eplan Next는 2027년 6월 9일과 10일 독일 쾰른에서 개최될 예정이다. 플레밍은 추가적인 제품 혁신과 더욱 확대된 전시 규모뿐만 아니라 무엇보다 데이터 기반 주제에서 눈에 보이는 진전을 약속한다. “Eplan Next27은 우리에게 성과를 입증하는 자리가 될 것입니다. AAS와 엔드투엔드 프로세스에서 상당한 진전을 이뤘는지, 아니면 1년이 지난 뒤에도 여전히 ‘정말 그렇게 해야 하는데’라고 말하고 있을지를 보여주는 자리입니다.”
플레밍은 여기서 두 가지 발전 방향이 하나로 수렴하고 있다고 본다. 한편으로 AI, 자동화 및 향상된 사용 편의성은 사용자가 “최상의 엔지니어”가 될 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다. 다른 한편으로 표준화된 데이터와 개방형 인터페이스는 조직 간 경계를 넘어 프로세스 체인을 연결하는 것을 목표로 한다. 자율 엔지니어링은 이러한 변화의 출발점이 아니라, 잘 구조화된 데이터 및 프로세스 아키텍처가 만들어낸 최종 결과가 될 것이다. 플레밍의 표현을 빌리면 다음과 같다. “데이터가 전반적으로 일관성을 갖춰야만 인공지능을 일관되게 활용할 수 있습니다.”
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Eplan Next27에 직접 등록하려면 다음 링크를 이용하면 된다: Eplan Next27
저자: Ronald Heinze/ Chief Editor Open Automation, Germany
