전자 및 하이테크 산업 솔루션

반도체, 자동화 제어, 가전제품 등 제품의 외관은 다를 수 있지만 복잡한 제품 개발 프로세스, 치열한 경쟁, 역동적인 공급망 탐색을 관리하는 것은 공통적인 과제입니다.

설계부터 소싱, 제조에 이르기까지 유연성을 갖춘 제품 개발 프로세스를 구축하는 것이 중요합니다. 정확한 제품 데이터에 대한 적절한 가시성을 다른 부서, 공급업체 및 파트너에게 제공하는 것이 공급망 문제를 극복하는 데 중요합니다.

하이테크 기업은 여러 시스템의 사일로화된 제품 데이터와 같은 내부 문제로 어려움을 겪는 경우가 많으며, 이로 인해 정확한 정보를 준비하기 어렵고 그룹 및 외부 공급업체 간에 효과적으로 협업하기가 어렵습니다.

제품 데이터에 대한 단일 정보 소스가 있으면 협업 마찰을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 관련 팀이 동일한 정보를 사용하여 작업하면 자신의 역할에서 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

치열한 경쟁의 장과 최신 하이테크 제품에 대한 소비자 수요로 인해 시장 출시 시간을 단축하고 혁신을 가속화하기 위한 지속적인 노력이 필요합니다.

신뢰할 수 있는 정보 소스를 사용하여 효율적인 프로세스를 설정하면 협업을 최적화하고 재작업을 줄이며 제품 품질을 향상하는 데 도움이 됩니다. 최종 목표는 신제품과 새로운 변형 제품을 더 빠르게 시장에 출시하는 것입니다.

많은 전자 및 하이테크 제품이 자동차 및 의료 기기와 같은 규제 대상 제품에 포함됩니다. 이러한 제품 중 상당수는 규정 준수를 위해 공급업체가 재료 및 소싱, 소프트웨어 및 하드웨어에 대한 엔지니어링 관행에 대한 세부 정보를 제공해야 합니다. 기업은 제품 개발 프로세스의 일환으로 규정 준수에 필요한 데이터를 수집할 방법을 찾아야 합니다.

특히 유럽에서 새로운 규제가 도입됨에 따라 하이테크 기업은 전체 제품 수명 주기에 대한 가시성을 높여야 합니다. 제품 설치 면적 감소부터 디지털 제품 여권 생성에 이르기까지, 하이테크 기업은 그 어느 때보다 심층적인 추적 가능성을 제공해야 하는 과제에 직면해 있습니다.

커넥티드 제품은 더 이상 혁신이 아니라 대부분의 최신 제품에 필요한 속성입니다. 반도체, 칩 및 센서는 오늘날 소비자 제품, 공장 자동화 등의 혁신을 주도하는 데 필수적입니다.

최고 경영진의 대다수 (86%)는 2025년에 AI에 대한 투자를 늘릴 준비가 되어 있다고 생각합니다. 가장 큰 세 가지 이유는 기술 발전 활용(28%), 경쟁력 유지(20%), 관련 비즈니스 위험 관리에 대한 자신감 향상(20%)입니다.

생성형 AI 사용 사례를 최대한 활용하기 위해서는 디지털 혁신에 대한 투자, 특히 제품 데이터를 체계화하는 것이 중요합니다.

디지털 스레드 라고도 하는디지털 연속성은 수명 주기 전반에 걸쳐 제품을 정의하는 관련 데이터의 상호 연결된 흐름입니다. PLM 솔루션과 함께 사용되는 경우가 많은 디지털 스레드는 설계부터 제조, 서비스, 단종에 이르는 제품 여정을 종합적으로 보여줍니다.

디지털 스레드를 통해 조직은 사일로를 허물고, 효율적인 워크플로를 만들고, 부서, 기능 및 시스템 간 협업을 개선할 수 있습니다. 디지털 혁신을 위한 가장 효과적인 전략 중 하나인 디지털 스레드를 통해 조직은 가장 귀중한 리소스 중 하나인 제품 데이터에서 더 많은 가치를 얻을 수 있습니다.