품질 개발 도구가 제공하는 핵심적인 역할을 강조하도록 설계 IAR은 개발 도구에 투자하는 것에 대한 기업과 의사결정자의 인식을 바꿔놓을 수 있는 혁신적인 도구를 출시했다. IAR이 새롭게 선보인 총 소유 비용(TCO) 계산기는 사용자가 자유롭게 활용하며, 임베디드 엔지니어링에서 품질 개발 도구가 제공하는 핵심적인 역할을 강조하도록 설계됐다. 이 TCO 계산기는 도구에 대한 세부 사항을 비롯해 팀 규모, 프로젝트 복잡성, 조직 목표와 같은 요소를 모두 아우른다. 이처럼 포괄적인 접근방식을 통해 이 계산기는 사용자가 도구 선택 및 유지관리에 관한 의사결정을 정보에 입각해 내릴 수 있도록 하는데, 이는 임베디드 소프트웨어 도구에서 TCO를 효과적으로 관리하는 데 있어서 중요하다. 통상적으로, 무료로 제공되는 도구에는 겉으로 드러나지 않는 비용 요소가 수반되는 경우가 많다. 이들은 주로 시스템 관리 및 통합 시간 증가, 광범위한 문제 해결에 따른 공식적인 지원 부족, 추가적인 교육의 필요성 등으로 인해 발생한다. 여기에, 이들 도구의 기능이 부족하면 예상치 못한 비용이 누적될 수 있으며, 명확한 기술 로드맵의 결여 및 일관성 없는 커뮤니티 지원으로 인해 비용은 가중
응답자의 86% "설계 위한 부품 선택에서 일부 역할 AI에 의지할 것" 최근 설문 조사의 새로운 데이터에 따르면, 대다수 엔지니어는 AI가 새로운 설계를 위한 부품 선택에 도움을 줄 것이라고 믿는 것으로 나타났다. 엘리먼트14가 최근에 실시한 설문 조사 결과에 따르면, 응답자의 86%가 설계를 위한 부품 선택에 있어 최소한 일부 역할을 AI에 의지하며, 이들 중 1/4 이상(23%)은 부품 선택을 AI에 '전적으로' 맡길 것이라고 답했다. 전반적으로 이 설문 조사 결과는 엔지니어가 부품 선택에 있어 AI가 지원하는 역할이 커질 것이라고 긍정적인 전망을 보이는 한편, AI 시스템의 의도적 또는 비의도적 편향성에 대한 우려도 제기된다. 일부 설계자는 선택에 있어 AI가 제한적인 역할을 하겠지만 검토와 확인은 설계자가 직접 해야 할 것이라고 말했다. 응답자 대부분이 보완적 수준의 AI 역할을 환영하지만, 특히 안전이 중요한 시스템과 혁신적 설계를 위해서는 선택 과정에서 항상 인간이 필요할 것이라고 생각하는 것으로 보여졌다. 은퇴한 한 시스템 엔지니어는 “AI는 양질의 엔지니어링 업무를 대체할 수 없다. 나는 40년 이상 AI를 지켜봤지만, 지금은 어느 때보다 A
영림원소프트랩이 한글과컴퓨터(이하 한컴)에 통합 경영정보시스템(ERP) 구축 프로젝트를 완료했다고 밝혔다. 이번 프로젝트로 한컴은 경영환경 변화에 빠르게 대응할 수 있는 인프라를 확충하게 됐다. 한컴에 구축된 ERP는 영림원소프트랩의 맞춤형 ERP ‘K-시스템 에이스’를 기반으로 하고 있다. 여기에 그룹사 통합 경영정보를 시각화할 수 있는 K-System BI 시스템을 함께 구축해 그룹웨어를 비롯한 CRM, 쇼핑몰 등 기업 내·외부 운영 시스템과의 통합연계가 기능해졌다. 이번 ERP 도입을 통해 한컴은 ▲제품군별 수익성 분석 ▲매출 관리 ▲SCM 구매발주 ▲인사정보 관리 ▲연구개발 프로젝트관리 부문 등 전반적인 그룹경영정보 관리 업무의 편의성과 효율성을 높였다. 특히, 제품군별 수익성 분석과 연구개발 프로젝트 관리 부문의 업무개선이 돋보인다. 제품군별로 매출액, 매출원가, 매출총이익, 영업이익 등을 조회하고 수익성까지 분석할 수 있게 되었으며, 프로젝트 유형별로 공수를 관리할 수 있도록 프로세스를 대폭 개선해 프로젝트별로 원가관리가 기능해졌다는 평이다. 영림원소프트랩은 한컴의 ERP 시스템을 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 온·오프라인 사용자 교육 프로그램
예지보전의 첫 걸음은 데이터를 통해 의사결정할 수 있는 시스템을 마련하는 데부터 시작된다. 그리고 예지보전 목표를 향해서 구축 단계 및 프로세스 정립을 해나가는 것이 반드시 필요하다. 하지만 최종 목표를 향해가는 여정의 단계는 결코 쉽지만 않다. 예지보전을 목표로 중소·중견기업의 단계별 추진 방안과 설비 데이터를 활용한 통합 모니터링 및 분석 플랫폼 도입 사례를 소개한다. 예지보전의 첫 걸음은 데이터를 통해 의사결정할 수 있는 시스템을 마련하는 것이 가장 중요한 포인트이다. 그 단계를 보면, 먼저 제조 현장에는 설비나 로봇, 센서에서 다양한 데이터가 발생한다. 이러한 하위 레벨의 데이터들은 ERP, MES, CMMS, SCM 등 제조 인프라 시스템과 연동하여 모니터링 및 분석을 통해 생산과 품질에 영향을 미치는 문제점을 파악할 수 있다. 그리고 이렇게 도출된 데이터들은 생산, 품질뿐만 아니라 설비, 에너지에 대한 부분까지 정확한 의사결정을 돕는다. 최근엔 데이터 기반의 스마트공장들이 구축되면서, 근무환경 개선 및 불필요한 업무를 제거해 생산성과 업무 효율성이 증가하고 있다. 또한, 관리자가 문제 원인을 파악하고 구체적인 개선 계획을 수립해 데이터를 통한 관리
디비전 네트워크가 프로젝트 참여자의 자발적인 참여 및 합의에 따라 주요 의사를 결정하는 자치기구 DAO(다오)를 출범한다고 밝혔다. 다오는 블록체인 탈중앙화 체계의 핵심 중 하나로서 프로젝트에 관한 중요한 결정을 협의 및 집행하는 자율 조직이다. 다양한 사업을 통해 얻은 이익을 참여자들과 사전 계약에 따라 분배하기도 한다. 디비전 네트워크는 다오 출범으로 디비전 사용자 의사결정권 강화에 나선다. DVI 코인 혹은 랜드를 소지한 이용자는 투표권을 획득하여 주요 안건에 대한 의사 결정에 자발적으로 참여할 수 있게 된다. 추후에는 건물 소유 또는 전투력 등에 따라 추가적인 투표권을 획득할 수 있게 될 예정이라고 디비전 측은 설명했다. 디비전 네트워크의 엄정현 대표는 "이번 DAO의 출범으로 디비전 메타버스 이용자들은 거버넌스 주체로서 크고 작은 안건에 대한 의사 결정에 자유롭게 참여하게 될 것"이라며 "블록체인 생태계를 더욱 건강하게 만들어 갈 수 있도록 많은 참여자들이 주요 현안에 적극적으로 목소리를 내주길 기대한다”고 밝혔다. 헬로티 함수미 기자 |
[헬로티] 2020년 10월, 아나로그디바이스(Analog Devices)는 네트워크 신뢰성 향상을 위한 노력 등을 포함한 산업계의 현대화 현황에 대한 조사를 포레스터 컨설팅(Forrester Consulting)에 의뢰했다. 이에 포레스터는 기업에서 산업용 연결성 전략을 담당하고 있는 312명의 임원들을 대상으로 온라인 설문조사를 실시했다. 응답자들의 답변을 토대로 기업의 성숙도를 낮은 수준, 중간 수준, 높은 수준으로 분류했다. 분류의 기준은 해당 기업이 비즈니스를 디지털 중심으로 추진하기 위해 전략적 혁신 노력을 얼마나 중시하는가로 삼았다. 누구나 예상할 수 있듯이, 성숙도가 높은 기업일수록 혁신의 여정에서 더욱 앞서 나가고 있으며, 연결성을 위한 투자도 이미 상당 수준 진행해 온 것으로 나타났다. 여기에는 연결된 자산과 기술에 대한 투자와 5G 등을 지원하기 위한 유·무선 네트워크에 대한 투자도 포함된다. 본 조사보고서는 3회에 걸쳐 연재한다. 요약 열악하고 복잡하며, 때로는 멀리 떨어져 있기도 한 제조 환경에서 신뢰할 수 있는 네트워크 연결성 요구가 커지고 있다. 데이터에서 유용한 통찰을 끌어내고, 효과적인 의사결정을 통해 생산성을 높이기 위해서는
[헬로티] 오나인솔루션즈는 수학적 소프트웨어 솔루션을 제공하기 위해 그로비와 파트너십을 체결했다고 밝혔다. ▲게티이미지뱅크 오나인솔루션즈는 제조, 소매, 물류를 포함한 다양한 산업에 적용 가능한 수학적 최적화 소프트웨어 솔루션을 위해 그로비의 수학적 소프트웨어를 제공하기로 한 것이다. 수학적 최적화란 의사결정 상황에서 수학적 해석으로 많은 선택지 중 최고의 해답을 결정하는 과정이다. 그로비는 수학적 최적화 소프트웨어인 ‘그로비 옵티마이저(Gurobi Optimizer)를 제공하고 있다. 오나인솔루션즈는 자사의 AI 기반 플랫폼의 한 구성요소로 그로비 옵티마이저를 통합해 기업들이 데이터 기반의 처방적인 분석 기술로 복잡한 비즈니스 과제 해결, 리소스 활용도 제고, 운영 비용 최소화 및 생산성 극대화를 효과적인 의사결정으로 내릴 계획이다. 오나인솔려션즈의 클라우드 네이티브 기반 통합 계획 소프트웨어 플랫폼은 사용자들이 머신 러닝, 신경망, 랜덤 포레스트(random forests), 휴리스틱(heuristics)을 비롯한 다양한 AI 도구를 활용해 즉시 사용 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 도와준다. 구체적으로 살펴보면 대규모 비즈니스 과제에
[헬로티] 우리는 경영 혁명의 초기 단계를 지나고 있습니다. 혁명의 대변동은, 특히 IoT를 통해 데이터 세트를 미세하게 조정함으로써 인간과 시스템 활동에 대한 정보를 수집 및 측정한 후 디지털 형식으로 기록할 수 있는 능력이 유례를 찾아볼 수 없을 정도로 커지면서 가능해졌습니다. 이러한 신기원의 특징 중 하나는 기업 내 데이터 중심 의사결정의 가속화입니다. 하지만 점차 디지털 시대로 접어들면서 예상되는 진보적 변화를 수용하는 일은 사회 전반적으로 어려운 과제이자 더욱 광범위한 문제가 될 것입니다. 특히 기업이 대용량의 IoT 데이터 세트를 기계 학습 알고리즘 시스템에 적용하기 시작하면 예측과 의사결정이 대규모로 점차 자동화되면서 이러한 문제는 더욱 극명하게 드러납니다. 기계학습과 인공지능(AI) 기술은 최근 몇 년간 놀라운 발전을 거듭하였습니다. 이러한 기술의 진정한 의미는 복잡한 의사결정을 자동화하여 효율을 높일 수 있는 능력에서 나타납니다. IoT 및 AI 기반 의사결정이 소매업계에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 생각해보십시오. 대형 소매업체들은 매장 진열대, 재고 및 고객 구매 등을 통해 정보를 바로 수집하여 분석함으로써 예측 및 의사결정 속도가 매우
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