제품 라이프사이클 관리: 전체 가이드 및 실제 사례

PLM (제품 라이프사이클 관리) 은 더 이상 단순한 엔지니어링 또는 제조 개념이 아닙니다.제품이 점점 더 디지털화되고 데이터 중심적이며 다기능화됨에 따라 PLM은 제품 전략, 실행 및 장기적 가치 창출을 연결하는 전략적 운영 체제로 발전했습니다.

동시에 AI는 조직이 라이프사이클 전반에 걸쳐 제품 지식, 의사 결정 및 워크플로를 관리하는 방식을 바꾸고 있습니다.팀은 정적인 문서와 연결이 끊긴 도구 대신 다음을 수행할 수 있는 시스템을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 이해, 구성, 및 재사용 제품 정보를 지속적으로 제공합니다.

이 가이드에서는 오늘날 제품 라이프사이클 관리가 실제로 무엇을 의미하는지, 주요 단계에서 어떻게 작동하는지, 어디에서 가치를 제공하는지, AI 지원 팀을 비롯한 현대 팀이 실제로 PLM을 적용하는 방법을 설명합니다.

제품 라이프사이클 관리 (PLM) 란?

제품 라이프사이클 관리란 초기 아이디어 및 설계부터 출시, 성장, 성숙도 및 최종 폐기까지 제품의 전체 과정을 관리하는 데 사용되는 프로세스, 시스템 및 도구를 말합니다.

에 따르면 수액 과 IBM, PLM은 단일 도구가 아니라 조직 전체의 사람, 데이터 및 프로세스를 통합하는 프레임워크입니다.이를 통해 제품 관련 지식이 라이프사이클 전반에 걸쳐 일관되고 액세스 가능하며 실행 가능한 상태로 유지됩니다.

실제로 PLM은 다음을 연결합니다.

• 제품 전략 및 요구 사항
• 설계 및 개발 아티팩트
• 시장 진출 및 운영 실행
• 지속적인 개선, 규정 준수 및 단종 결정

현대 PLM은 기존 제조를 넘어 물리적 설계만큼이나 문서, 사용자 피드백, 분석 및 반복이 중요한 소프트웨어, 디지털 제품 및 하이브리드 오퍼링으로 점점 더 확장되고 있습니다.

PLM이 그 어느 때보다 중요한 이유 (및 AI가 PLM을 재편하는 방법)

오늘날 제품 라이프사이클 관리가 더 중요한 이유는 기업이 프로세스를 갑자기 “발견”했기 때문이 아니라 제품 복잡성으로 인한 비용이 제품 제작 비용을 앞질렀기 때문입니다.

현대의 제품은 더 이상 선형적인 결과물이 아닙니다.이제는 단일 제품이 소프트웨어, 하드웨어, 서비스, 규정 준수, 데이터 인프라 및 출시 후 최적화를 포괄하며, 주로 지역과 시간대에 분산된 팀에서 관리합니다.제품이 확장됨에 따라 가장 큰 장애 요인이 되는 것은 기술적 무능력인 경우가 거의 없습니다.결정을 내린 이유, 절충안을 평가하는 방법, 당시에는 어떤 제약이 있었는지 등 맥락의 상실입니다.

바로 이 부분에서 PLM이 중요해집니다.PLM은 기본적으로 시간이 지나도 의사결정의 연속성을 유지하기 위해 존재합니다.이를 통해 아이디어, 요구 사항, 설계, 릴리스 및 출시 후 학습 내용이 툴과 팀 간에 단편화되지 않고 연결된 상태로 유지됩니다.

AI가 실제로 PLM을 재편하는 방법

AI는 단순히 “PLM 자동화”가 아닙니다.이로 인해 PLM 시스템의 기능이 근본적으로 바뀌고 있습니다.

전통적으로 PLM 플랫폼은 제품 데이터, 버전 기록 및 문서를 저장하는 기록 시스템인 구조화된 리포지토리로 기능했습니다.AI는 PLM을 수동적 기록 보관에서 능동적 감지 분석으로 전환합니다.

첫째, AI를 통해 PLM 시스템은 구조화되지 않은 입력을 대규모로 해석할 수 있습니다.제품 개발은 사용자 피드백, 회의 노트, 연구 요약, 설계 근거, 사고 보고서 등 엄청난 양의 텍스트를 생성합니다.PLM 시스템은 AI를 통해 이러한 정보를 읽고, 요약하고, 클러스터링하고, 연관지을 수 있으므로 질적 잡음을 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있습니다.

둘째, AI는 조정 역학을 변화시킵니다.복잡한 라이프사이클 단계에서 팀은 실행보다 조율에 더 많은 시간을 할애하는 경우가 많습니다.AI는 자동으로 종속성을 파악하고, 요구 사항 변경의 영향을 요약하고, 다운스트림 결과를 설명할 수 있으므로 반복적인 회의와 수동 조정의 필요성을 줄일 수 있습니다.

셋째, AI는 PLM에 미래 지향적 인텔리전스를 도입합니다.AI 기반 PLM은 단순히 발생한 상황을 문서화하는 데 그치지 않고 과거 출시 전반의 패턴을 식별하고 초기 위험 신호를 감지하며 시나리오 분석을 지원할 수 있습니다.이를 통해 팀은 장애가 발생한 후뿐만 아니라 작업이 진행 중인 동안에도 의사 결정을 최적화할 수 있습니다.

간단히 말해, AI는 PLM을 정적 백본에서 조직과 함께 학습하는 살아있는 시스템으로 전환합니다.

실제 PLM 사용 사례 (실제 사례 포함)

제품 라이프사이클 관리는 제품 라이프사이클 전반에 걸쳐 구체적이고 반복되는 문제에 적용될 때 가장 큰 가치를 제공합니다.아래에는 영향력이 큰 PLM 사용 사례가 각각 문제 컨텍스트, PLM 적용 방법, 팀이 실제로 얻는 이점에 따라 분류되어 있습니다.

1.기회 파악 및 제품 포트폴리오 우선 순위 지정

문제: 조직은 현실적으로 추구할 수 있는 것보다 더 많은 제품 아이디어를 창출합니다.구조화된 라이프사이클 뷰가 없다면 우선순위는 의견이 중심이 되거나, 단편화되거나, 가장 목소리가 큰 이해관계자가 주도하게 됩니다.

PLM이 어떻게 도움이 되는가: PLM은 리소스를 투입하기 전에 기회를 평가할 수 있는 체계적인 프레임워크를 제공합니다.

실제로 PLM을 통해 팀은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 시장 조사, 고객 피드백, 경쟁 분석, 전략적 목표와 같은 정보를 중앙 집중화합니다.
• 일관된 기준 (예: 시장 규모, 실현 가능성, 위험, 로드맵 조율) 을 사용하여 기회를 비교합니다.
• 특정 아이디어가 승인, 연기 또는 거부된 이유 추적
• 상황이 바뀌면 이전 결정을 전체 역사적 맥락과 함께 다시 살펴보세요.

결과: 보다 방어적인 로드맵 결정, 매몰 비용 투자 감소, 전략과 실행 간의 명확한 조정.

2.요구 사항 관리 및 추적성

문제: 요구 사항은 지속적으로 변경됩니다.추적성이 없으면 팀은 변경이 범위, 일정, 비용 및 다운스트림 작업에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 없어 재작업과 막바지 단계에서 예상치 못한 일이 발생할 수 있습니다.

PLM이 어떻게 도움이 되는가: PLM은 비즈니스 목표 → 요구 사항 → 설계 → 구현 → 검증 간의 종합적인 가시성을 제공합니다.

실제로 PLM은 다음을 지원합니다.

상위 목표와 세부 요구 사항 간의 명확한 연계

변화하는 사양에 대한 버전 제어 및 변경 기록

요구 사항 변경 시 영향 분석 (어떤 문제가 발생하는지, 누가 영향을 받는지)

규제 대상 산업의 감사 추적

결과: 오해가 적고, 변경 관리가 빨라지고, 구축된 내용이 원래 의도와 일치한다는 확신이 높아집니다.

3.설계-엔지니어링 협업

문제: 설계, 엔지니어링 및 제조 팀은 종종 병렬로 운영되지만 공유 컨텍스트가 제한적입니다.프로세스 후반의 설계 변경은 비용 초과와 지연으로 이어질 수 있습니다.

PLM이 어떻게 도움이 되는가: PLM은 설계 결정이 기술 및 운영상의 제약과 연계된 상태를 유지하는 공유 협업 계층 역할을 합니다.

실제로 PLM은 다음을 가능하게 합니다.

• 설계 결정에 엔지니어링 및 제조 팀의 조기 참여
• 설계 변경이 재료, 툴링, 소싱 및 일정에 미치는 영향에 대한 가시성
• 향후 반복 또는 확장을 위한 설계 근거 보존

결과: 재작업 감소, 원활한 핸드오프, 후기 단계 트레이드오프 감소

4.제품 출시 준비 및 시장 진출 조정

문제: 출시 활동은 제품, 마케팅, 영업, 지원 및 운영 전반으로 세분화되는 경우가 많습니다.정렬이 잘못되면 메시지 일관성이 떨어지고, 팀이 제대로 준비되지 않고, 기회를 놓칠 수 있습니다.

PLM이 어떻게 도움이 되는가: PLM은 출시 계획을 라이프사이클 초기에 내린 제품 결정에 직접 연결합니다.

실제로 PLM은 다음을 지원합니다.

• 최종 제품 정의, 포지셔닝 및 제약 조건에 대한 공유 액세스
• 기능 범위와 출시 약속 간의 조정
• 출시 결과물 및 준비 체크포인트에 대한 명확한 소유권
• 출시 후 즉시 피드백 캡처

결과: 보다 일관성 있는 출시, 예상치 못한 상황 감소, 실제 결과로부터 더 빠르게 학습할 수 있습니다.

5.출시 후 피드백, 최적화 및 지속적인 개선

문제: 출시 후에는 고객, 사용 데이터 및 지원 팀의 귀중한 통찰력이 고립된 상태로 남아 있는 경우가 많기 때문에 제품을 체계적으로 개선하기가 어렵습니다.

PLM이 어떻게 도움이 되는가: PLM은 출시 후 신호를 이전의 가정 및 결정에 다시 연결합니다.

실제로 PLM을 통해 팀은 다음을 수행할 수 있습니다.

여러 채널의 피드백을 구조화된 뷰로 집계합니다.

문제와 기회를 원래 요구 사항 또는 설계 선택에 다시 매핑합니다.

일화보다는 영향을 기반으로 개선의 우선 순위를 정하십시오.

실제 증거로 향후 제품 반복 작업에 정보 제공

결과: 지속적인 개선은 사후 개선이 아니라 의도적인 방향으로 진행됩니다.

6.단종 계획 및 제품 폐기

문제: 제품이 너무 늦거나 너무 갑자기 폐기되거나 다운스트림이 고객과 운영에 미치는 영향을 이해하지 못한 채 폐기되는 경우가 많습니다.

PLM이 어떻게 도움이 되는가: PLM은 출시 후에도 오랫동안 라이프사이클 가시성을 제공합니다.

실제로 PLM은 다음을 지원합니다.

• 유지 관리 비용, 사용량 감소 및 기술적 위험 추적
• 지원 중단에 앞서 고객 의존도 평가
• 마이그레이션 경로 또는 교체 계획
• 미래 제품을 위해 배운 교훈을 문서화

결과: 팀과 고객 모두의 제품 포트폴리오를 더 깔끔하게 만들고 더 원활하게 전환할 수 있습니다.

PLM 팀이 현재 사용하고 있는 도구

PLM 도구는 깊이, 유연성 및 대상 고객이 크게 다릅니다.다음은 주요 PLM 범주에 대한 구조화된 개요이며, 강점, 이상적인 사용자 및 시나리오별로 명확하게 구분되어 있습니다.

1.수액 팜

최적 대상: 대기업, 제조업 중심 조직, 규제 대상 산업

핵심 강점:

ERP, 공급망 및 제조 시스템과의 긴밀한 통합

강력한 거버넌스, 규정 준수 및 라이프사이클 제어

복잡한 제품 구조 및 글로벌 운영을 위한 강력한 지원

이상적인 시나리오:

하드웨어 제조

자동차, 항공우주, 산업 장비

유연성보다 제어 및 표준화를 우선시하는 조직

2.지멘스 팀센터

최적 대상: 엔지니어링 중심의 제품 조직

핵심 강점:

고급 엔지니어링 데이터 관리 (CAD, BOM, 구성)

강력한 설계-제조 워크플로우

버전 관리 및 기술 변경 제어의 높은 정밀도

이상적인 시나리오:

기계 및 산업 엔지니어링

개발 주기가 긴 복잡한 물리적 제품

엔지니어링이 주요 라이프사이클 드라이버인 조직

3.아틀라시안 에코시스템

최적 대상: 소프트웨어 우선 제품 팀

핵심 강점:

문제, 워크플로 및 문서를 통한 유연한 라이프사이클 모델링

강력한 협업 및 투명성

광범위한 통합 및 확장 에코시스템

제한 사항:

신중한 프로세스 설계 필요

전체 라이프사이클 거버넌스에 대한 의견이 적음

이상적인 시나리오:

SaaS 및 디지털 제품

민첩하고 반복적인 개발 환경

견고한 구조보다 적응성을 중시하는 팀

4.쿠세

최적 대상: 다양한 기능을 갖춘 지식 밀도가 높은 제품 팀

핵심 강점:

라이프사이클 전반에 걸쳐 문서, 연구, 토론 및 의사 결정을 집계합니다.

구조화되지 않은 입력 (PRD, 피드백, 연구, 회의 노트) 이해

구조화된 결과 생성: 요구 사항, 요약, 분석, 템플릿

시간이 지나도 의사 결정 컨텍스트를 보존합니다.

Kuse가 PLM에 적합한 방법: Kuse는 기존 PLM 시스템을 대체하지 않습니다.대신 인텔리전스 및 연속성 계층 역할을 하여 라이프사이클 지식을 팀 전체에서 사용, 재사용 및 설명할 수 있게 합니다.

이상적인 시나리오:

제품 전략 및 발견

팀 간 조정

프로세스 격차보다 컨텍스트 손실로 어려움을 겪고 있는 조직

5. 먼데이닷컴

최적 대상: 중소 규모의 팀, 빠르게 변화하는 조직

핵심 강점:

신속한 설정 및 시각적 라이프사이클 추적

복잡한 구성 없이 사용자 지정 가능한 워크플로

강력한 협업 기능

제한 사항:

복잡한 종속성 또는 규제 요구 사항에 대한 제한된 깊이

이상적인 시나리오:

초기 단계 제품

마케팅 또는 소프트웨어 주도 조직

속도와 가시성을 우선시하는 팀

제품 라이프사이클 관리에서의 AI 적용

제품 라이프사이클 관리에서 AI의 역할은 전체 라이프사이클에 걸쳐 작업 수준 자동화에서 전략적 보강으로 진화하고 있습니다.AI는 기존 PLM 시스템 또는 프로세스를 대체하는 대신 인텔리전스 계층 역할을 점점 더 많이 하고 있습니다. 이를 통해 팀은 복잡성을 해석하고 컨텍스트를 보존하며 제품 확장에 따라 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

다음은 팀이 이미 실제로 사용하고 있는 구체적인 시나리오와 함께 최신 PLM 전반에 AI를 적용하는 가장 영향력 있는 방법입니다.

1.초기 단계의 발견 및 기회 프레이밍을 위한 AI

제품 라이프사이클의 초기 단계에서 팀은 고객 인터뷰, 지원 티켓, 시장 보고서, 경쟁업체 출시, 내부 브레인스토밍, 이해 관계자 피드백 등 질적인 정보를 넘쳐납니다.일반적으로 이러한 정보를 일관된 기회 설명으로 종합하는 작업은 느리고 주관적입니다.

AI는 구조화되지 않은 발견 데이터를 대규모로 해석하여 이러한 상황을 변화시킵니다.자연어 모델은 피드백을 주제별로 클러스터링하고, 반복되는 문제점을 찾아내고, 개별 데이터 포인트에서 명확하지 않을 수 있는 충족되지 않은 요구 사항을 강조할 수 있습니다.팀에서는 수백 개의 노트에 수동으로 태그를 지정하는 대신 AI에 설명을 요청할 수 있습니다. 왜 패턴이 중요하고 방법 전략적 목표와 연결됩니다.

실제로 이를 통해 제품 팀은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 원시 검색 입력에서 기회 설명으로 더 빠르게 이동
• 집계된 신호의 접지 우선 순위를 지정하여 편향을 줄입니다.
• 초기 인사이트부터 이후 로드맵 결정까지 추적성 유지

이는 PLM에서 가장 취약한 단계 중 하나인 기회 식별과 우선 순위 지정을 직접적으로 지원합니다.

2.AI 지원 요구 사항 및 사양 개발

아이디어가 정의로 옮겨감에 따라 복잡성이 증가합니다.요구 사항은 고정적인 경우가 거의 없습니다. 제약 조건, 종속성 및 가정이 변경됨에 따라 요구 사항도 발전합니다.AI는 요구 사항을 맹목적으로 작성하는 것이 아니라 팀이 복잡성을 추론할 수 있도록 도와서 이 단계를 지원합니다.

AI는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 긴 PRD 또는 기술 문서를 역할별 보기 (예: 경영진, 엔지니어링, QA) 로 요약합니다.
• 사양 전반의 불일치 또는 누락된 가정 식별
• 새 요구 사항이 기존 요구 사항에 미치는 영향을 설명하십시오.
• 범위가 확장됨에 따라 요구 사항을 보다 명확한 구조로 재구성

이는 제품, 설계, 엔지니어링, 법률 및 운영이 요구 사항을 다르게 해석하는 다기능 환경에서 특히 유용합니다.AI는 공유 인터프리터 역할을 하므로 엄격한 템플릿을 강요하지 않고도 정렬 불량을 줄일 수 있습니다.

3.설계, 검증 및 위험 식별에서의 AI

설계 및 검증 과정에서 AI는 조기 위험 탐지를 점점 더 많이 지원합니다.AI는 과거의 결함, 변경 요청, 지연 및 실패와 같은 과거 라이프사이클 데이터를 분석하여 면밀한 주의가 필요한 영역을 표시할 수 있습니다.

효과적인 AI 애플리케이션은 블랙박스 방식으로 결과를 예측하는 대신 다음과 같이 설명합니다. 왜 설계 또는 계획은 과거의 문제 패턴과 유사합니다.이를 통해 팀은 사람이 판단할 수 있는 상태에서 조기에 개입할 수 있습니다.

일반적인 응용 분야는 다음과 같습니다.

• 과거에 품질 문제와 관련된 구성 요소 또는 기능 식별
• 종종 재작업으로 이어지는 요구 사항 변동성에 플래그 지정
• 제조 또는 운영상의 제약을 가중시킬 수 있는 설계 강조

이를 통해 실행뿐만 아니라 품질 보증 및 라이프사이클 학습에서 PLM의 역할이 강화됩니다.

4.AI로 강화된 제품 출시 및 시장 진출 준비

제품 출시는 고객에게 정렬 불일치가 가시화되는 라이프사이클 변곡점입니다.AI는 라이프사이클 초기에 축적한 지식이 실제로 사용되도록 하여 출시 준비를 지원합니다.

AI는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 출시 메시지를 최종 제품 정의 및 제약 조건에 맞게 조정
• 영업, 지원 및 마케팅을 위한 역할별 출시 브리프 생성
• 약속한 기능과 제공된 범위 간의 격차 파악
• 출시 결정을 내리기 전에 미해결 위험을 요약합니다.

이 애플리케이션은 PLM과 시장 진출 워크플로우를 연결하여 출시 활동이 시대에 뒤떨어진 가정이 아닌 현실을 반영하도록 합니다.

5.출시 후 피드백, 학습 및 반복을 위한 AI

출시 이후 AI는 라이프사이클 루프를 닫는 데 중요한 도구가 됩니다.AI는 격리된 시스템에 있는 피드백 대신 지원 티켓, 리뷰, 사용 분석 및 내부 회고 전반의 신호를 집계하고 해석할 수 있습니다.

출시 후 피드백을 초기 라이프사이클 결정에 매핑함으로써 AI는 팀이 심층적인 질문에 답할 수 있도록 도와줍니다.

• 어떤 가정이 유효했고 어떤 가정이 유효하지 않았습니까?
• 어떤 요구 사항이 다운스트림 마찰을 일으켰습니까?
• 다음 반복에서는 무엇을 변경해야 할까요?

이를 통해 PLM은 선형 프로세스에서 학습 시스템으로 전환되어 지속적인 개선과 향후 제품 계획을 직접 지원합니다.

6.PLM 지식을 위한 확장성 계층으로서의 AI

PLM에서 AI의 역할 중 가장 과소평가되고 있는 부분은 아마도 지식 연속성일 것입니다.

조직이 성장함에 따라 사람들의 역할이 바뀌고, 팀이 재조직되고, 기관 기억력이 약해집니다.AI는 아티팩트뿐만 아니라 보존에도 도움이 됩니다. 의사 결정 컨텍스트: 왜 선택을 했는지, 어떤 대안을 고려했는지, 어떤 절충안이 받아들여졌는지.

AI는 라이프사이클 지식을 지속적으로 종합함으로써 PLM 시스템이 복잡성에 영향을 받지 않고 확장할 수 있도록 지원하여 제품 및 세대 전반에 걸쳐 명확성, 연속성 및 재사용을 지원합니다.

결론: 정적 프로세스가 아닌 살아있는 시스템으로서의 PLM

제품 라이프사이클 관리는 더 이상 아티팩트를 제어하거나 엄격한 스테이지 게이트를 적용하는 것이 아닙니다.현대 조직에서 PLM은 시간이 지남에 따라 전략, 실행, 학습 및 장기적 가치 창출을 연결하는 살아있는 시스템처럼 기능합니다.

오늘날 효과적인 PLM을 구별하는 것은 사용된 도구의 수가 아니라 컨텍스트를 보존하는 능력, 즉 의사 결정이 내려진 이유, 절충점을 평가하는 방법, 결과를 좌우하는 가정이 무엇인지에 있습니다.제품이 점점 더 복잡해지고 팀이 더 분산됨에 따라 이러한 연속성은 운영상 유용한 것이 아니라 전략적 이점이 됩니다.

AI는 PLM을 기록 시스템에서 이해 시스템으로 전환하여 이러한 변화를 가속화합니다.AI는 비정형 정보를 해석하고, 부서 간 조정을 지원하고, 위험을 조기에 파악하고, 시작과 학습 사이의 루프를 좁힘으로써 명확성을 잃지 않고 PLM을 조직의 복잡성과 함께 확장할 수 있도록 합니다.

자주 묻는 질문

간단히 말해서 제품 라이프사이클 관리 (PLM) 란 무엇일까요?

제품 라이프사이클 관리 (PLM) 는 아이디어 및 설계부터 출시, 개선 및 폐기까지 제품과 관련된 모든 것을 연결되고 체계적인 방식으로 관리하는 방식입니다.이를 통해 제품 지식, 의사 결정 및 데이터를 제품 수명 기간 내내 일관되게 유지하고 액세스할 수 있습니다.

PLM은 제조 및 하드웨어 제품 전용입니까?

아니요.PLM은 제조 분야에서 시작되었지만 현재는 소프트웨어, 디지털 제품 및 하이브리드 제품에 널리 사용되고 있습니다.현대 PLM은 물리적 설계와 마찬가지로 요구 사항, 사용자 피드백, 문서화, 분석 및 반복에도 중점을 둡니다.

PLM은 제품 관리와 어떻게 다릅니까?

제품 관리는 무엇을 왜 구축해야 하는지에 초점을 맞추고, PLM은 시간이 지남에 따라 제품 지식과 의사 결정을 관리하는 방법에 중점을 둡니다.PLM은 개발 진행 중에만 국한되지 않고 전체 라이프사이클에 걸쳐 컨텍스트, 추적성 및 학습을 보존함으로써 제품 관리자를 지원합니다.

이제 PLM이 점점 더 중요해지고 있는 이유는 무엇일까요?

오늘날 PLM은 제품이 다음과 같은 이유로 더욱 중요합니다.

• 더 복잡하고 상호 연결됨
• 분산된 여러 부서의 팀에 의해 구축됨
• “완료”가 아닌 지속적으로 업데이트

PLM이 없으면 조직은 의사 결정 컨텍스트를 잃고 실수를 반복하며 제품 운영을 지속 가능한 방식으로 확장하는 데 어려움을 겪습니다.

AI는 제품 라이프사이클 관리를 어떻게 개선할까요?

AI는 다음과 같은 방법으로 PLM을 개선합니다.

• 피드백, 메모 및 연구와 같은 구조화되지 않은 입력 해석
• 요약, 영향 분석 및 종속성 매핑을 통한 조정 개선
• 과거 라이프사이클 데이터를 사용하여 위험 및 패턴을 조기에 식별
• 팀과 제품이 발전함에 따라 의사 결정 컨텍스트 보존

AI는 PLM 시스템을 대체하는 것이 아니라 라이프사이클 지식을 사용 가능하고 실행 가능하게 만드는 인텔리전스 계층 역할을 합니다.

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