SAP Supply Chain Management​ 에서 제조의 End-to-End 기능 설명

소개: 대화형 AI는 사용자가 제조 시스템과 상호작용할 수 있는 새로운 방식을 도입합니다. 메뉴를 탐색하거나 문서를 검색하는 대신 자연 언어를 통해 가이드에 액세스하고 태스크를 수행할 수 있습니다.

보조 도구는 어플리케이션 환경 내에 직접 임베드됩니다. 시스템 컨텍스트를 이해하고 사용자의 현재 액티비티를 기반으로 관련 지원을 제공합니다.

사용자가 보조 도구와 상호 작용하는 방법: 사용자는 여러 화면을 탐색하지 않고 자연 언어로 질문을 할 수 있습니다. 도우미는 의도를 해석하고 타겟 응답을 제공합니다.

• 시스템 태스크를 위한 방법 질문에 대한 답변 제공
• 사용자를 올바른 응용 프로그램 또는 기능으로 안내합니다.
• 현재 화면에 따라 상황에 맞는 도움말 제공
• 외부 문서에 대한 의존도를 줄입니다.

이렇게 하면 사용자가 정보에 액세스하고 작업을 완료하는 방법이 간소화됩니다.

시스템 인식 및 컨텍스트: 보조 도구는 사용자의 환경과 시스템 구성을 알고 있습니다. 응답은 특정 테넌트 및 운영 컨텍스트에 맞게 조정됩니다.

• 시스템 데이터 및 구성에 연결합니다.
• 사용 가능한 기능에 맞게 응답 조정
• 사용자의 역할 및 권한을 반영합니다.
• 실제 시스템 조건에 지침 적용

이렇게 하면 일반 도움말 시스템에 비해 관련성이 향상됩니다.

AI 및 지식 소스와의 통합: 보조 도구는 시스템 데이터와 문서 및 AI 기능을 결합합니다.

• 자연 언어 처리를 사용하여 요청 해석
• 문서와 지식 베이스에 연결
• 필요할 때 단계별 지침 제공
• 학습과 실행을 모두 지원

이를 통해 지원 및 정보에 대한 통합 액세스 지점이 생성됩니다.

• 정보 검색에 소요되는 시간 단축
• 복잡한 어플리케이션 간 탐색 간소화
• 태스크 실행 정확도 향상
• 기본 태스크 교육에 대한 의존도 감소

사용자는 실행 및 의사결정에 더 집중할 수 있습니다.

• 대화형 AI를 통해 자연어와 시스템 간의 상호작용 지원
• 사용자에게 상황에 맞는 시스템 인식 가이드 제공
• 문서 및 데이터와의 통합으로 정확성 향상
• 탐색 및 태스크 실행 효율성 향상
• 제조 애플리케이션 전반에서 사용자 경험 간소화

생성형 AI는 제조 애플리케이션의 확장 및 커스터마이징 방식을 변화시키고 있습니다. 개발자와 고급 사용자는 수동으로 구성 요소를 만드는 대신 프롬프트 및 컨텍스트 입력을 사용하여 기능 요소를 빠르게 생성할 수 있습니다.

작업자 지침용 플러그인은 전통적인 개발이 아닌 대규모 언어 모델을 사용하여 생성할 수 있습니다. 사용자가 컨텍스트와 지시를 제공하고 시스템에서 필요한 구조와 인터페이스를 생성합니다.

프롬프트에서 기능 플러그인으로 — 자연어로 요구사항을 정의하는 것으로 프로세스가 시작됩니다. 이러한 입력은 작업 구성품목으로 변환됩니다.

• 컨텍스트, 구조 및 원하는 기능 제공
• 탭, 가이드 단계 등의 UI 요소 생성
• 데이터 캡처 및 워크플로우를 위한 로직 생성
• 초기 화면을 즉시 사용할 수 있도록 렌더링

따라서 초기 개발 중에 수동 코딩이 필요하지 않습니다.

개발 시간의 가속화 — 전통적인 플러그인 개발은 복잡성에 따라 며칠이 걸릴 수 있습니다. LLM 지원을 통해 몇 분 안에 초기 버전을 생성할 수 있습니다.

• 프로토타입 인터페이스 빠른 생성
• 설계 및 기능에 대한 더 빠른 반복
• 반복적인 구성 작업에 드는 노력 감소
• 결과를 즉시 시각화

이를 통해 더 빠른 실험과 정제가 가능해집니다.

커스터마이징 및 확장 — 생성 후 생성된 플러그인을 조정하고 확장할 수 있습니다. 사용자는 특정 운영 요구사항에 맞게 출력을 조정할 수 있습니다.

• 생성된 구성요소를 필요에 따라 수정합니다.
• 추가 로직 또는 유효성 확인 규칙 추가
• 워크플로우를 특정 사용 케이스에 맞게 조정
• 처음부터 시작하지 않고 생성된 구조 작성

이를 통해 속도와 유연성이 균형을 맞출 수 있습니다.

• 사용자 정의 기능 생성에 대한 장벽 감소
• 실험 및 신속한 프로토타이핑 장려
• 사용자 대면 개선사항의 제공 속도 향상
• 제조 어플리케이션의 적응성 향상

AI는 개발 효율성과 사용자 경험 개선을 모두 지원합니다.

• LLM을 사용하면 프롬프트에서 어플리케이션 플러그인을 빠르게 생성할 수 있습니다.
• 개발 시간 대폭 단축
• 생성된 컴포넌트를 통해 커스터마이징 시작 지점 제공
• 사용자는 심층 코딩 작업 없이 기능을 확장할 수 있음
• AI는 제조 애플리케이션 설계 혁신을 가속화합니다.

개요: 생산 이슈는 상호 연결된 시스템 전반의 변경사항, 특히 OT와 IT 계층 사이에서 발생하는 경우가 많습니다. 안정적인 운영을 유지하려면 근본 원인을 빨리 파악해야 합니다.

생산 실패는 시스템 동작의 미묘한 변화로 이어질 수 있습니다. 이러한 변경은 여러 시스템이 상호작용할 때 추적하기 어려운 경우가 많습니다.

문제의 출처 이해: OT 계층의 변경 사항은 명확한 가시성 없이 IT 시스템으로 전파될 수 있습니다. 값 또는 구성이 변경되면 예기치 않은 조건이 발생할 수 있습니다.

• 태그 값이 예상 범위를 벗어나서 변경될 수 있습니다.
• 펌웨어 업데이트로 시스템 동작 변경 가능
• 구성 또는 매핑 변경으로 인해 불일치가 발생합니다.
• 알 수 없는 상태 코드로 인해 프로세스 오류가 발생할 수 있습니다.

이러한 이슈가 항상 표준 모니터링 툴에 즉시 표시되지는 않습니다.

로그에서 근본 원인까지: 기존의 문제 해결을 위해서는 시스템 간 로그를 검토해야 합니다. 이 프로세스는 시간이 오래 걸릴 수 있으며 전문가 지식에 따라 달라질 수 있습니다. AI 지원 분석은 시스템 데이터를 해석하여 이 프로세스를 가속화합니다.

• 로그 및 프로세스 정보 집계
• 이상 상황 및 실패 지점 식별
• 가장 가능성이 높은 근본 원인 강조 표시
• 이슈에 대한 상황에 맞는 설명을 제공합니다.

이렇게 하면 복잡한 문제를 진단하는 데 필요한 수고를 덜 수 있습니다.

업스트림 및 다운스트림 영향 연결: 단일 이슈는 프로세스의 여러 단계에 영향을 미칠 수 있습니다.

• 일시 중지되거나 잘못된 오더로 인해 다운스트림 실행이 중단될 수 있습니다.
• 시스템을 통해 업스트림 불일치가 전파됩니다.
• 프로세스 간의 의존성으로 인해 영향이 증폭됨
• 출처를 식별하면 오류가 반복되지 않습니다.

이러한 관계를 이해하는 것이 효과적인 해결의 핵심입니다.

신속한 문제 해결 및 해결: AI는 문제를 식별하고 해결하는 데 필요한 시간을 단축합니다.

• 수동 로그 분석 감소
• 고장에 대한 즉각적인 인사이트 제공
• 신속한 수정 조치 지원
• 시스템 안정성 및 신뢰성 향상

이를 통해 팀은 운영 중단에 신속하게 대응할 수 있습니다.

• 프로세스 이슈는 종종 OT 및 IT 계층의 변경으로 인해 발생합니다.
• 로그 간 수동 문제 해결은 시간이 많이 소요됨
• AI는 근본 원인을 신속하게 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 업스트림 및 다운스트림 영향에 대한 이해는 매우 중요합니다.
• 더 빠른 진단으로 운영 안정성과 응답 시간 개선

대화형 가치 여정은 엔드 투 엔드 제조 프로세스를 탐색할 수 있는 실용적인 방법을 제공합니다. 사용자가 솔루션이 실제 상황에서 작동하는 방식을 이해하는 데 도움이 되는 데모 가능한 시나리오로 개념을 변환합니다.

이러한 여정은 분리된 기능이 아닌 전체 프로세스 시나리오를 제시합니다. 이를 통해 사용자는 제조 수명 주기 동안 다양한 기능이 어떻게 연결되는지 확인할 수 있습니다.

대화형 가치 여정(IVJ)

1. 설치 및 구성: 제조 환경
2. 실시간 모니터링: 운영 및 성능
3. AI 기반 검사: 품질 프로세스
4. 부적합 처리: 이슈 해결
5. 인사이트 및 분석: 제조 프로세스 전반

각 여정은 특정 측면에 초점을 맞추는 동시에 더 광범위한 프로세스에 연결됩니다.

데모와 학습의 가치: 대화형 여정은 교육과 고객 참여를 모두 지원하도록 설계되었습니다. 쉽게 제시할 수 있는 체계적이고 반복 가능한 시나리오를 제공합니다.

• 명확하고 안내가 제공되는 형식으로 기능 시연
• 시스템 전반에서 프로세스가 작동하는 방식 표시
• 일대일 토론 및 대규모 세션 지원
• 사용자가 비즈니스 및 기술 가치를 이해할 수 있도록 지원

이렇게 하면 복잡한 프로세스를 보다 쉽게 통신할 수 있습니다.

지속적인 업데이트 및 관련성: 컨텐트가 활발하게 유지되고 확장됩니다. 시간이 지남에 따라 새로운 시나리오와 개선사항이 추가됩니다.

• 현재 기능과 혁신을 반영합니다.
• 제조 사용 케이스 전반에 걸쳐 적용 범위 확장
• 현장 및 고객의 피드백 통합
• 진화하는 솔루션과 일치하는 데모 유지

이를 통해 지속적인 유용성과 정확성을 보장할 수 있습니다.

• 솔루션 논의 중 명확성 향상
• 프로세스 실행의 구체적인 예 제공
• 제안된 솔루션에 대한 신뢰도 향상
• 엔드 투 엔드 가치에 대한 전반적인 이해 향상

예: 고객은 운영 모니터링에서 품질 문제 해결에 이르는 전체 프로세스를 따라 시스템이 상호 작용하는 방식을 명확하게 파악할 수 있습니다.

• 대화형 가치 여정은 엔드 투 엔드 제조 프로세스를 나타냄
• 여러 기능을 일관된 시나리오에 연결
• 학습 및 고객 데모에 모두 유용함
• 현재 솔루션을 반영하도록 지속적으로 업데이트
• 비즈니스 및 기술 가치의 커뮤니케이션 개선

생산 엔지니어링에서의 자동화에는 작지만 중요한 스크립팅 태스크가 필요한 경우가 많습니다. AI 지원 스크립트 생성은 정확도를 개선하는 동시에 이러한 컴포넌트를 생성하는 데 필요한 노력과 시간을 줄입니다.

스크립팅은 일반적으로 생산 프로세스 내의 로직을 처리하는 데 사용됩니다. 이러한 태스크에는 실행을 지원하는 데이터 구문 분석, 계산 및 업데이트가 포함됩니다.

전통적으로 스크립트는 수동으로 작성하고 테스트해야 합니다. 이렇게 하려면 구문에 대한 시간, 반복 및 친숙성이 필요합니다. AI 지원을 통해 설명에서 직접 스크립트를 생성할 수 있습니다.

1. 자연어로 태스크 정의: 스크립트에서 수행해야 하는 내용을 설명합니다.
2. 필요한 로직에 대한 코드 생성: AI는 내역을 기반으로 기능 코드를 생성합니다.
3. 매개변수 및 변수 자동 삽입: 필수 입력이 식별되어 적용됩니다.
4. 동일한 인터페이스 내에서 테스트 및 세부 조정: 유효성 확인은 동일한 환경에서 발생합니다.

따라서 수동 코딩 작업이 필요하지 않습니다.

스크립트를 수동으로 생성하는 데 몇 분 이상 소요될 수 있습니다. AI는 일관성을 개선하는 동시에 이를 몇 초로 줄입니다.

• 기능 코드의 즉시 생성
• 수동 입력에 비해 오류 감소
• 개발 중 시험 및 오류 감소
• 더 빠른 반복 및 배포

이를 통해 생산 프로세스 설계 내 개발을 가속화할 수 있습니다.

• 데이터 구문 분석 및 변환
• 타임스탬프 또는 계산된 값 업데이트
• 워크플로우 조건 관리
• 프로세스 내에서 시스템 고유 로직 처리

이러한 태스크는 자동화 및 프로세스 일관성을 지원합니다.

AI 지원 스크립팅은 엔지니어가 프로세스를 구축하고 관리하는 방법을 변경합니다. 구문에 초점을 맞추는 대신 의도와 논리에 초점을 맞춘다.

• 사용자 정의 로직 생성에 대한 장벽 감소
• 프로세스 개선의 신속한 개발
• 생성된 스크립트의 신뢰성 개선
• 상위 레벨 설계에 더 많은 시간 사용 가능

예: 수동으로 쓰기 위해 여러 번 반복할 수 있는 시간 계산 스크립트는 즉시 생성되어 워크플로우 내에 적용될 수 있습니다.

• AI를 통해 프로세스 태스크를 위한 빠른 스크립트 생성 가능
• 개발 시간이 분에서 초로 감소합니다.
• 수동 오류 감소 및 정확도 향상
• 일반적인 스크립팅 태스크 간소화
• 엔지니어는 코딩 세부사항보다는 프로세스 설계에 집중할 수 있음