아키텍처 비교
| 구분 | 3대 메이커 전용 AI | 통합 인과 그래프 기반 플랫폼 |
|---|---|---|
| 모델링 방식 | 자연어 → 코드 직접 변환 | 그래프 모델 → 다중 타겟 코드 |
| 인과 관계 | 암묵적 (코드 내 내재) | 명시적 (Arrow, Work 연결) |
| 벤더 독립성 | 자사 PLC 전용 | 멀티 벤더 지원 |
| 시뮬레이션 | 벤더별 개별 에뮬레이터 | 통합 시뮬레이션 + Co-sim |
| 디지털 트윈 | 벤더 독자 포맷 | AAS 표준 지원 |
| 코드 재사용 | 플랫폼 간 불가 | 모델 기반 자동 변환 |
기대 효과
| 지표 | 기존 방식 (전용 AI 개별) | DS 적용 후 |
|---|---|---|
| 설계 시간 | 100% | 40-50% (50-60% 절감) |
| 통합 테스트 시간 | 100% | 20-30% (70-80% 절감) |
| 코드 재사용률 | 0% | 80-90% |
| 벤더 전환 비용 | 전면 재개발 | 재생성만 (90%+ 절감) |
AI 활용 레벨의 차별화
3개 전용 AI
| AI 역할 | 코드·설정·문서 생성 보완 |
| 학습 대상 | 벤더 매뉴얼, 코드 패턴 |
| 제안 내용 | "이 코드를 이렇게 고쳐라" |
| 포지셔닝 | 엔지니어링 도우미 |
통합 인과 그래프 언어
| AI 역할 | 모델링 오토파일럿 |
| 학습 대상 | 세그먼트 라이브러리, 기존 프로젝트 |
| 제안 내용 | "이런 공정이면 이런 Task/Segment" |
| 포지셔닝 | 통합 AI 플랫폼 |
전략적 포지셔닝
통합 인과 그래프 플랫폼은 벤더 IDE/전용 AI를 대체하는 것이 아니라,
그 위에서 라인 전체를 오케스트레이션하는 상위 레이어로 포지셔닝됩니다.
- 3개 메이커 전용 AI: 자사 PLC/HMI 환경에 깊이 통합된 코드·문서 생성 도우미
- 통합 인과 그래프 언어: 멀티 벤더·멀티 컨트롤러 라인 전체를 하나의 인과 모델로 표현
- 시너지: 인과 그래프 기반으로 생성된 코드를 벤더 전용 AI로 후편집/최적화