01 AI는 PLM을 데이터 저장소에서 지능형 엔지니어링 지원으로 전환시키고 있습니다. 개별 제조 시장의 PLM(제품 수명주기 관리)은 AI 기반 관리로 전환되고 있습니다. 최신 PLM 플랫폼은 엔지니어가 기술 문서를 검색하고, 제품 기록을 이해하고, 관련 문제를 식별하고, 정보를 요약하고, 일상적인 워크플로를 자동화할 수 있도록 생성형 및 에이전트형 AI를 내장하고 있습니다. 이는 대규모 엔지니어링 데이터베이스를 수동으로 검색하는 데 소요되는 시간을 줄이고 제조업체가 기존 지식을 재사용할 수 있도록 지원합니다. AI는 또한 제조 계획, 품질 관리 및 변경 관리 프로세스로 확장되어 PLM을 더욱 능동적인 의사 결정 지원 환경으로 변화시키고 있습니다. 수천 개의 부품과 개정판을 관리하는 개별 제조 업체에게 이러한 발전은 엔지니어링 생산성을 향상시키고, 중복 작업을 줄이며, 설계, 제조, 품질 및 서비스 팀 간의 협업을 강화할 수 있습니다. 2026년 4월, PTC는 제조팀이 자연어 쿼리를 사용하여 PLM 제품 문서에 저장된 정보를 찾고 요약할 수 있도록 지원하는 Windchill AI Assistant를 출시했습니다.
01 제품 복잡성 증가에 대응하기 위해서는 하나의 연결된 디지털 기반이 필요합니다. 점점 더 많은 개별 제품이 기계 부품, 전자 장치, 임베디드 소프트웨어, 배터리, 센서 및 기타 상호 연결된 시스템을 결합하고 있습니다. 이러한 요소들을 서로 연결되지 않은 엔지니어링 도구로 관리하면 구성 제어 및 제품 변경이 더욱 어려워집니다. PLM(제품 수명주기 관리)은 자재 명세서, CAD 정보, 개정 내역, 품질 기록, 요구 사항 및 제조 데이터를 위한 공통 기반을 제공합니다. 이러한 정보를 연결함으로써 엔지니어링 및 생산 팀은 설계 변경이 구성 요소 및 후속 공정에 미치는 영향을 쉽게 이해할 수 있습니다. 이러한 복잡성은 차량에 소프트웨어 및 전자 장치가 점점 더 많이 탑재됨에 따라 자동차 제조 분야에서 특히 두드러집니다. 따라서 제조업체들은 추적성, 구성 관리, 영역 간 협업, 그리고 엔지니어링, MES(제조 실행 시스템), ERP(전사적 자원 관리) 및 품질 시스템 간의 연결을 강화하기 위해 PLM에 투자하고 있습니다.
01 기존 데이터와 사용자 정의 설정으로 인해 PLM 마이그레이션이 비용이 많이 들고 복잡해집니다. 기존의 개별 제조업체들은 수십 년 동안 축적된 CAD 파일, 자재 명세서, 제품 개정 내역, 맞춤형 워크플로, 통합 시스템, 엔지니어링 기록 등을 오래된 시스템에 저장하고 있을 수 있기 때문에 마이그레이션은 여전히 주요 제약 조건으로 남아 있습니다. 이러한 정보를 최신 클라우드 기반 PLM 시스템으로 이전하려면 단순히 파일을 전송하는 것 이상의 작업이 필요합니다. 기업은 데이터 품질을 평가하고, 구조를 매핑하고, 마이그레이션된 정보를 검증하고, 지원되지 않는 사용자 정의 기능을 수정하고, 통합을 테스트하고, 진행 중인 엔지니어링 프로그램을 중단하지 않고 운영 전환을 관리해야 합니다. PTC는 대규모 PLM 데이터 마이그레이션이 상당한 시간이 소요되는 프로세스일 수 있으며, 데이터 세트 규모가 큰 경우 구현 파트너를 활용할 것을 권장합니다. 이러한 요구 사항으로 인해 프로젝트 비용, 구현 시간 및 조직적 위험이 증가하여 일부 제조업체는 잠재적인 장기적 이점에도 불구하고 현대화를 미루고 있습니다.
01 디지털 제품 여권, 새로운 제품 수명주기 추적성 수요 창출 디지털 제품 여권(DPP)은 PLM(제품 수명주기 관리) 솔루션 제공업체에게 중요한 기회를 제공합니다. 제조업체들은 엔지니어링 및 생산 단계를 넘어선 구조화된 제품 정보에 대한 필요성이 점점 더 커지고 있기 때문입니다. DPP 시스템은 제품 수명주기 전반에 걸쳐 재료, 지속가능성, 수리 가능성, 재활용 가능성, 환경 영향, 유지보수 및 규정 준수에 대한 데이터를 포함할 수 있습니다. PLM은 이미 많은 제품 구조와 수명주기 기록을 관리하고 있으므로, 이러한 정보를 수집하고 유지 관리하는 데 있어 논리적인 기반이 됩니다. 특히 배터리, 전자제품, 기계, 차량 및 기타 규제 대상 제품 제조업체에게 이러한 기회는 매우 중요합니다. 공급업체는 지속가능성 데이터, 재료 추적성, 규정 준수 워크플로, API 및 DPP 연결 기능을 통해 PLM을 확장하여 설계부터 사용 및 폐기까지 전 과정에 걸친 광범위한 디지털 연결망을 구축할 수 있습니다.
01 부품 데이터의 부실은 기업 PLM의 가치를 떨어뜨릴 수 있습니다. 개별 제조업체들이 PLM을 부서 및 지역 전반에 걸쳐 확장함에 따라 정확하고 표준화된 제품 데이터를 유지하는 것은 여전히 주요 과제입니다. 서로 다른 엔지니어링 팀에서 중복 부품, 일관성 없는 명명 규칙, 불완전한 메타데이터 또는 유사 부품의 여러 버전을 생성할 수 있습니다. 이러한 문제는 재고 증가, 소싱 복잡성 증가, 불필요한 엔지니어링 작업 발생, 자동화된 워크플로의 신뢰성 저하로 이어집니다. 특히 기업들이 AI를 도입함에 따라 지능형 시스템이 유용한 결과를 도출하기 위해 신뢰할 수 있는 제품 수명주기 데이터에 의존하기 때문에 이 문제는 더욱 중요해집니다. 따라서 제조업체는 지속적인 데이터 거버넌스, 분류, 중복 탐지, 소유권 규칙 및 표준화된 제품 구조를 구축해야 합니다. 성공적인 PLM 전환은 단순히 소프트웨어를 설치하는 것뿐만 아니라 신뢰할 수 있는 기업 제품 데이터 기반을 유지하는 데 달려 있습니다.
2026년 1월에,지멘스는 ASTER Technologies를 인수하여 지멘스 Xcelerator 플랫폼 내에서 고급 설계 테스트 및 전자 제품 수명 주기 관리 기능을 통해 PLM 생태계를 강화했습니다.
2025년 9월SAP는 OpenAI와 파트너십을 체결하여 생성형 AI 기능을 기업 소프트웨어 시스템에 통합하고, AI 기반 데이터 처리 및 자동화를 통해 제품 수명주기 관리 워크플로우를 지원한다고 발표했습니다.
2025년 8월에,지멘스는 포레스터 웨이브 보고서에서 이산 제조 분야의 PLM 부문 리더로 선정되었으며, 이를 통해 PLM, CAD 및 제조 소프트웨어 통합 네트워크 전반에 걸친 파트너 생태계의 강점을 강화했습니다.