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  • 작성자 사진kiarar9

[Rescale] 신제품 개발 혁신을 위한 디지털 전환 로드맵

최종 수정일: 2023년 7월 28일



이번 호에서는 신제품 개발을 위한 디지털 전환 3단계 로드맵에 대해 말해보고자 합니다.


지난 20년 동안 기업들은 가상화, 클라우드 서비스, 머신 러닝의 구현을 통해 업무 프로세스의 극적인 변화를 맞았습니다. 그러나 엔지니어링과 R&D를 주력으로 하는 기업들의 대다수는 여전히 제품 개발의 클라우드 기반 디지털 전환을 실현하지 못하고 있습니다.


오늘날, 선도적인 엔지니어링 중심 기업들은 클라우드 고성능 컴퓨팅(HPC)을 사용해 신제품 개발 프로세스를 디지털 전환하고 있으며, 새로운 디지털 엔지니어링 업무방식과 인공지능을 도입해 경쟁력을 높이고 있습니다. Rescale은 항공우주, 자동차, 생명과학 분야의 정점에 있는 대부분의 선도 기업들에게 바로 이러한 기술 협력을 제공하고 있습니다


본 내용에서는 그간 Rescale이 다양한 고객사의 R&D 디지털 전환을 지원하는 과정에서 발견한 일정한 패턴들을 소개하고자 합니다. 디지털 전환 로드맵은 크게 세 단계로 나뉩니다. 각 단계는 클라우드 기반, R&D 통합 관리, 디지털 전환으로 각 단계에서 기업들이 마주하는 핵심 과제 및 그 해결을 위해 정하는 목표 성과, 그리고 이를 지원하는 Rescale의 접근 전략을 상세히 살펴봅니다.


  1. 클라우드 기반

  2. R&D 통합 관리

  3. 디지털 관리

이어지는 내용에서는 각 단계에서 기업들이 마주하는 핵심 과제 및 그 해결을 위해 정하는 목표 성과, 그리고 이를 지원하는 Rescale의 접근 전략을 상세히 살펴봅니다.



컴퓨팅이 이끄는 신제품의 상용화

오늘날 신제품 혁신은 엔지니어링 중심 기업의 동력원과도 같습니다. 다양한 산업분야에 걸쳐 혁신 리더들은 맞춤형 신약부터 자율주행 시스템 개발에 이르기까지 신제품 개발의 각 단계마다 고도화된 컴퓨팅 기술을 투입, 통합하고 있습니다.


디지털 트윈, 인공지능, 클라우드 기반 협업 등과 같은 접근법은 데이터 중심의 AI 혁신을 통한 보다 나은 데이터 활용과 엔지니어 역량 강화로 이어져 제품 혁신의 새로운 흐름을 만들어내고 있습니다. 가트너가 실시한 설문조사(출처: R&D Leadership Council Survey 2021)에 답한 R&D 리더들의 90%는 “엔지니어링 혁신을 상품화 하는 것이 그 어느 때보다 어렵다”고 답하고 있습니다. 오늘날 R&D 기술에는 시뮬레이션 SW와 특화 컴퓨팅 아키텍처, 지원형 미들웨어 데이터 관리 및 워크플로우 도구 등을 폭넓게 아우르는 광범위한 컴퓨팅 도구들이 쓰이고 있습니다.


이제는 거의 모든 기업들이 CAD(컴퓨터 지원 설계)나 CAE(컴퓨터 지원 엔지니어링) 등 제품 개발을 위한 디지털 도구들을 도입해 사용하고 있지만, 그 이상의 R&D 프로세스 개선은 레거시 시스템과 데이터 사일로, 그리고 점점 높아지는 엔지니어링 문제들의 복잡성으로 인해 가로막히는 경우가 많습니다.


그림 1. 컴퓨터 사이언스 및 엔지니어링 분야

마켓 트랜드의 영향을 받는 엔지니어링과 R&D 의사 결정

HPC와 AI의 대중화에 따른 경쟁력 부담 가중

클라우드 HPC, 오픈 소스 애플리케이션 및 컨테이너 이동성의 확대는 최대 규모의 R&D 조직만이 사용할 수 있었던 각종 기술에 대한 접근 문턱을 낮췄습니다. 이로써 스타트업들도 얼마든지 더 큰 기업들과 경쟁하고 파괴적인 신제품을 상업화할 수 있는 문이 열렸습니다. 새롭게 뛰어드는 ‘디지털 네이티브’ 참여자들은 기존 혁신가들의 R&D 역량 전면 개선과 레거시 시스템 및 프로세스의 한계 극복에 시급성을 부여하고 있습니다. 디지털 성숙도를 높이고 데이터 기반 프로세스를 보다 확실히 구축하는 기업들은 새로운 차원의 운용 효율성을 달성함과 동시에 반복적이고 부가가치가 없는 엔지니어링 업무를 줄임으로써, 엔지니어들은 혁신에 집중하고 보다 빠르게 미래 기술을 선보일 수 있습니다.

그림 2. 클라우드 기반 특화 컴퓨팅 아키텍처로의 이전

컴퓨팅 아키텍처 급증으로 오히려 복잡해진 계획 수립

‘무어의 법칙’의 종말은 기업의 관점에서 컴퓨팅 하드웨어 또는 전력 소모의 비형평적 증가 없이는 더 이상 컴퓨팅 성능의 증가를 기대할 수 없음을 뜻합니다. 이러한 상황 변화는 특정 업무에 최적화된 특화형 컴퓨팅 아키텍처들의 소위 ‘캄브리아기적 폭증’으로 이어졌습니다. GPU, ASICs, 그리고 Arm과 같은 RISC 아키텍처들이 좋은 예로서, 이들 각각은 그래픽 렌더링, AI 트레이닝, 그리고 물리 시뮬레이션과 같은 작업에 특장점을 지니고 있습니다. 그러나 특화 아키텍처의 장점을 활용하는 전략에도 자체적인 문제는 있습니다. 기업 입장에서는 동종 하드웨어에 대해 몇 년에 걸친 장기 계약을 이행하기 어려우며, 어떤 종류의 특화된 하드웨어가 얼마나 필요할지 계획을 세운다는 것은 사실상 불가능하기 때문입니다. 따라서 ‘적시·적소’의 접근이 필요하며, 이는 오직 클라우드 컴퓨팅으로만 가능합니다. 최신 아키텍처에 대한 실수요가 발생했을 때 기업이 이를 지속적으로 이용할 수 있다면, 온프레미스 시스템과 비교해 월등히 뛰어난 성과를 거둘 수 있습니다.


엔지니어링과 R&D 분야의 클라우드 도입은 이미 대세

클라우드 HPC의 도입은 이미 본격적인 주류가 되었으며, 클라우드 HPC와 AI의 성장은 온프레미스 투자를 계속 추월할 전망입니다. 클라우드 관련 투자는 전년 대비 85% 성장한 반면, 온프레미스 투자는 한 자릿수 성장을 기록했습니다. 전체 기업의 78%는 연구 및 엔지니어링 업무에 클라우드를 사용한 적이 있으며, 절반이 넘는 53%는 클라우드를 꾸준히 사용 중인 것으로 나타났습니다. 퍼블릭 클라우드 인프라의 가격 경쟁력은 점점 높아지고 있으며, 비용 면에서 최고 사양의 데이터 센터와 거의 대등한 수준에 도달했습니다. 클라우드 사업자들은 이용량 기준 요금제뿐만 아니라 설비투자 예산에 맞춘 예약형 인스턴스도 제공하고 있습니다. 클라우드로의 이전은 큰 폭의 ROI를 달성하는 것으로 입증되었습니다. 시행 3년 안에 운영 비용은 37% 감소하고 투자수익은 391%증가했으며, 연매출은 기업당 약 1억 3,900만 달러가 증가했습니다.*** 이뿐만 아니라, 퍼블릭 클라우드를 사용하는 기업은 하드웨어를 갱신할 때까지 기다리지 않아도 최신 컴퓨팅 아키텍처를 가장 발빠르게 활용할 수 있습니다.


점점 복잡해지는 기술과 벌어지는 역량 격차 관리

기업 사용자들은 점점 확장되는 기술 스택에 언제 어디서나 접근할 수 있기를 기대합니다. IT 부서들은 흔히 이러한 수요를 충족하는 데 어려움을 겪으며, 하이브리드 및 멀티 클라우드 시대를 맞아 새로운 보안 과제들과도 씨름하고 있습니다. 빠르게 진화하는 오늘날의 생태계 속에서 맡은 바 업무를 해나가야 하는 IT 부서들은 팀원들의 역량을 계속 끌어올리고 자동화를 최대한으로 이용해야 합니다.


그림 3. 아키텍처 유연성에 따라 증대되는 비용 대비 성능

신제품 혁신의 디지털 전환 필요성

디지털 전환은 프로세스 향상을 이끌 디지털 기술이 있기에 가능합니다. 예컨대 CAD는 제조 분야의 협업과 정보관리를 원활하게 만들었고, CAE는 물리적 시험의 필요성을 줄이고 디자인 주기를 개선했습니다. 오늘날 선도 기업들은 클라우드 및 AI와 조합된 새로운 수준의 자동화 도입으로 다음 단계로 나아가고 있으며, 엔지니어와 연구원들에게 더 많은 힘을 실어주고 있습니다. 목표는 혁신의 가속도를 높이고, 위험을 관리하며, 비즈니스 경쟁력을 향상시키는 데 있습니다.

그림 4. 프로젝트 성공에 있어 컴퓨팅 도구가 미치는 영향

프로젝트 성공에 측정 가능한 영향을 주는 사용자 중심의 자동화

엔지니어와 연구원들은 컴퓨팅에 의존해 신제품의 설계를 평가하므로, 시뮬레이션 소프트웨어부터 데이터 해석 패키지, 대규모 HPC 하드웨어에 이르는 전방위적 R&D 기술 스택이 필요합니다. 신제품 혁신에 컴퓨팅이 미치는 결정적인 역할을 충분히 이해한 기업들은 대규모 컴퓨팅 자원의 목적 뿐만 아니라 더 낮은 비용에 성능을 극대화할 수 있다는 점에서 클라우드 컴퓨팅을 도입하고 있습니다. 또한 이러한 기업들은 프로젝트의 성공에 컴퓨팅 자원의 접근성이 갖는 중대한 역할을 고려해, 보다 쉬운 접근성 확보를 위한 기회로서도 클라우드를 활용합니다. 컴퓨팅 자원 사용이 어려운 기업들은 프로젝트에 실패할 확률이 2배 가까이 상승하며, 충분한 자원을 공급하지 못하는 기업의 프로젝트는 실패 확률이 3배 더 높아집니다.


컴퓨팅 파이프라인과 AI가 기업 경쟁력을 높인다

기업들은 일반적으로 데이터 추출, 전환 및 집계 프로세스의 자동화와 효율화에 데이터 파이프라인을 사용합니다. 컴퓨팅 파이프라인은 비교적 초기 단계에 속한 상태지만, 기업 경쟁력의 척도라는 관점에서 볼 때 데이터 파이프라인보다 훨씬 더 극적인 영향을 미칠 가능성이 있습니다. 기업은 하이브리드 및 멀티 클라우드 운용 목적의 클라우드 기반 컨트롤 플레인을 통해 컴퓨팅 파이프라인을 사용함으로써 제품 개발과정 전체를 정의하고 자동화할 뿐만 아니라 버전을 관리할 수도 있습니다. 이는 신제품 개발 속도를 극적으로 높일 뿐만 아니라 디지털 스레드를 지원함으로써, 콘셉트와 설계부터 제조 및 운용에 이르기까지 제품 수명주기의 모든 측면을 이어줄 지속적이고 통합적인 데이터 및 정보의 흐름을 제공하는 효과를 갖습니다. 데이터 중심 기업들은 고객 상호작용의 예측 모델링에 인공지능 사용 비중을 계속 늘리고 있는데, 최근에는 응용과학 및 엔지니어링 분야의 머신 러닝(ML)에 두드러지게 활용하고 있습니다. 보통 두 가지의 사용 사례로 나뉘는데, 첫째는 실제 시뮬레이션의 운용 대신 물리 정보 신경망(neural network)을 사용하는 것입니다. 여기에서의 목표는 시뮬레이션 비용 경감, 그리고 근사치 결과값의 빠른 확보입니다. 둘째는 각기 다른 제품 설계들이 조건별로 다른 성능을 내는 프로세스에 대한 ML 모델을 개발함으로써, 기업들이 최적의 설계를 빠르게 확인할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 컴퓨팅 파이프라인 자동화와 머신 러닝의 도입을 통해 기업들은 신제품 혁신을 가속화하고 비즈니스 경쟁력을 높이게 됩니다.


그림 5. 데이터 파이프라인 vs 컴퓨팅 파이프라인

신제품 개발 혁신을 위한 디지털 전환 로드맵

Rescale은 세계적인 엔지니어링 및 R&D 선도 기업들과 협업을 통해 기업의 R&D 디지털 전환 과정에서 나타나는 세 가지 공통 패턴을 아래와 같이 확인할 수 있었습니다. 클라우드 컴퓨팅이 전사적 R&D 디지털 전환의 성공에 선결 조건인 데는 세 가지 이유가 있습니다. 첫째, 사용자와 업무 중심의 R&D를 위해서는 SW, HW, 컴퓨팅 용량에 대한 온디맨드 액세스가 필요합니다. 둘째, R&D 프로세스 개선을 지원하려면 광범위한 생태계 기술들 가운데 느슨하게 연결된 툴체인 구성이 필요합니다. 셋째, 세계 모든 지역과 R&D 협업하려면 연결성이 반드시 필요합니다. 일부 경우, 데이터 센터 자원을 사용해 하이브리드 클라우드 운용 모델을 지원할 수도 있습니다.

그림 6. 신제품 개발을 위한 디지털 전화 로드맵

- 맺음말-

이번 호에서는 신제품 개발 혁신을 위한 디지털 전화 로드맵에 대해 알아보았습니다. 다음 호에서는 신제품 개발 혁신을 위한 디지털 전화 로드맵 3단계에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다.


** 본 내용 출처 : Rescale 신제품 개발 혁신을 위한 디지털 전화 로드맵 e-book

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