신제품 개발을 개선하는 10가지 방법
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신제품 개발을 개선하는 10가지 방법
  • 입력 2020-07-13 14:37
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AI(인공지능) 기반 신제품 개발에 사활을 거는 스타트업이 많다. PwC/CB인사이츠의 1분기 머니트리 보고서에 따르면 지난해 AI 기반 신제품 관련해서는 695건의 계약과 165억달러 규모 투자가 진행됐다.

MMC벤처스에 따르면 10개 기업 가운데 1개 기업이 10개 이상의 AI 애플리케이션을 사용하고 있다. 챗봇, 프로세스 최적화, 부정행위 분석 등 신규 앱과 관련 제품 시장이 확대되고 있다. AI 전문 개발자 채용을 위해 현재 채용 사이트 몬스터(7800여개)와 링크드인 (3400여개)에 광고가 많이 올라와 있다.

AI 기반 앱, 제품, 서비스의 급속한 진전으로 IoT 플랫폼 시장도 통합될 수밖에 없다. 수직 시장에서 비즈니스 과제에 집중하는 IoT 플랫폼 제공업체들은 다가올 IoT 플랫폼 개편에서 살아남을 수 있는 최고의 기회를 맞고 있다. AI와 ML이 신제품 개발에 더욱 깊이 자리 잡으면서 IoT 플랫폼과 생태계가 더욱 스마트하고 연결성이 높은 제품을 지원하게 됐다. 포브스가 최근 AI가 신제품 개발을 향상시키고 있는 10가지 방법을 정리했다.

1. 매출 확대

신제품 개발에 AI(인공지능)와 ML(머신러닝)을 가장 많이 사용하는 기업의 14%가 100% 디지털 제품이나 서비스로 매출의 30% 이상을 벌어들인다. 이들 기업은 9가지 핵심기술과 툴을 성공적으로 사용하고 있다. PwC는 디지털 챔피언들이 신제품과 서비스로부터 수익을 창출하는 데 있어 크게 앞서 있고, 이들의 29%가 정보 제공 후 2년 이내에 신규 제품으로부터 매출의 30% 이상을 얻는다고 밝혔다. 디지털 챔피언은 개인화에서 더 큰 혜택을 얻으려는 기대도 크다.

2. 제품 수명 주기 관리(PLM) 시스템 활용

현재 AI/ML을 사용하지 않는 조직은 12%에 불과한 데 비해, AI와 ML을 사용하는 기업은 61%로 완전 통합 PLM(제품 라이프사이클 관리) 시스템을 사용하고 있다. 제품 개발 팀은 AL & ML 사용에서 가장 진보된 팀으로 더 큰 규모의 경제, 효율성, 속도 향상을 달성한다. 디지털 챔피언들은 디지털 시제품, PLM, 고객과의 신제품 공동 제작, 제품 포트폴리오 관리 및 데이터 분석, AI 채택 분야에서 시장 출시 기간 및 속도 이점을 얻는 데 주력한다.

3. 제품 구성 최적화를 위한 AI 기반 논리 해결기

AI는 연동 철도 장비 제품군과 시스템의 계획 · 구현 · 세부 조정에 적극적으로 활용되고 있다. 엔지니어는 기하급수적으로 늘어난 제품 , 서비스, 네트워크 떄문에 주문 제품 전략을 잘 세워야 한다. 제품 구성을 최적화하려면 모든 제약을 고려해서 지식 그래프를 만들어 배치를 안내할 수 있는 AI 기반 논리 해결기가 필요하다. 1090가지 가능한 조합 중 최적의 구성을 찾기 위해 AI를 활용하는 지멘스의 접근방식은 AI가 대규모 신제품 개발에 어떤 도움을 줄 수 있는지에 대한 통찰력을 제공한다.

4. 수요예측 정확도 향상

신제품을 출시하기 위한 장애물 제거는 AI를 활용해 수요예측 정확도를 높이는 것부터 시작된다. 허니웰은 AI를 활용해 가격탄력성, 가격 민감도 등을 추적·분석해 에너지 비용 절감과 마이너스 가격 변동을 줄이고 있다. 허니웰은 AI와 머신러닝 알고리즘을 조달, 전략적 소싱, 비용 관리에 통합해 신제품 개발 과정에서 확실한 수익을 얻고 있다.

5. 고객 성향 모델 생성

제품 라인, 고객군, 타겟 고객 개인별로 수익성이 가장 높은 교차 판매와 상향 판매 기회를 제공하는 제품군 확장과 부가(add-on) 제품을 정의하는 고객 성향 모델을 생성 및 미세 조정하기 데 AI 기반 기법을 적용한다.

 

사진=셔터스톡
사진=셔터스톡

6. 차세대 신제품 개발 프레임워크

AI는 모든 고객 주문에 대한 고유한 사용자 지정 요구 사항을 충족하면서 제품 품질과 유연성을 향상시키는 동시에 출시 시간을 단축하는 차세대 프레임워크를 활성화하고 있다. AI는 신제품의 시장 성공 가능성을 높이기 위해 더 나은 공급업체, 엔지니어링, 제품 관리, 마케팅, 가격, 판매 및 서비스를 동기화할 수 있도록 하고 있다. 이 분야의 리더로는 BMC의 자율 디지털 엔터프라이즈(ADE)가 있다.

7. 제품 사용성의 지속적인 개선

AI를 이용해 제품 사용성을 지속적으로 개선할 수 있는 방법에 대한 분석 및 권장사항을 제공한다. 엔지니어링과 제품 관리에서는 A/B 테스트와 다변량 테스트를 실행해 고객이 선호하는 가용성 특징, 워크플로우와 앱 & 서비스 응답을 식별하는 것이 일반적이다. 개인적 경험을 바탕으로 신제품 개발의 가장 어려운 측면 중 하나는 유용성을 제품의 강점으로 바꾸는 효과적이고 매력적이며 직관적인 사용자 경험을 설계하는 것이다. AI 기법이 핵심 신제품 개발 주기의 일부인 사용성, 즐거운 고객 경험 제공 등이 가능해진다. AI는 직관적이고 심지어 재미까지 느낄 수 있는 통찰력을 제공할 수 있다.

8. 신규 판매 촉진

오늘날에도 강력한 성과를 거두고 있는 AI 분야는 신상품의 수요를 예측해 신규 판매를 촉진하는 것이다. 채널 파트너, 간접 및 직접 판매 팀에게 얼마나 많은 신제품을 판매할 것인지 물어보는 실용주의적인 접근법부터 선진 통계 모델을 활용한 기업까지 차세대 제품에 대한 수요를 예측하는 방법에는 큰 차이가 있다. AI와 ML은 기존에 알려지지 않았던 수요에 영향을 미치는 인과관계를 고려한 가치로 입증되고 있다.

9. 디자인 효율성 제고

AI를 활용한 차세대 닛산 차량을 설계하는 것은 신차 개발 일정을 몇 주 단축하는 등 신제품 개발을 효율화하고 있다. 닛산이 AI를 이용해 신차 디자인을 빠르게 추적하는 시범 프로그램을 '드라이브스파크'라고 한다. 2016년 실험프로그램으로 출시됐으며 이후 준수와 규제요건이 충족되도록 하면서 신차 개발을 가속화하는 데 가치가 입증됐다. 기존 모델의 수명주기 연장에도 AI를 활용했다.

10. 최적 설계 솔루션 제공

기계학습 기법에 의존하는 생성설계 알고리즘을 사용해 설계 제약요인을 고려한 최적화된 제품 설계를 제공한다. CAD 설계 환경 내에서 제약 조건 최적화 논리를 갖추면 GM이 신속한 시제품 제작 목표를 달성하는 데 도움이 된다. 설계자는 기능 요구사항, 재료, 제조방법 및 기타 제약조건에 대한 정의를 제공한다. 2018년 5월 제너럴 모터스는 적층 제조에 성공하기 위해 설계되는 부품의 무게 및 기타 핵심 제품 기준에 맞게 최적화하기 위해 오토데스크 생성 설계 소프트웨어를 채택했다. 이 솔루션은 최근 안전 벨트 브래킷 부품을 시제품으로 제작해 테스트한 결과, 기존의 8개 구성품 디자인보다 40% 가볍고 20% 강한 싱글피스 디자인이 나왔다.

 

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