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디지털 팩토리와 커넥티드 데이터는 제조업의 미래다

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4차 산업혁명은 제조 프로세스에 기술, 스마트 기계 및 인공지능(AI)을 도입하며 제조업을 한 단계 발전시켰다. 이러한 전환은 종종 개별적으로 발생하여 고립된 환경을 만들면서 디지털화의 보다 중요한 목적을 놓치게 한다. 하지만 기업이 사람, 프로그램, 프로세스 간의 데이터를 연결하면 그 합은 디지털 팩토리가 된다.

디지털 팩토리는 물건을 만드는 물리적 프로세스 그 이상을 의미한다. 공장 자체를 그 등식에 포함하는 개념이기 때문이다. 디지털 팩토리의 목표는 제조 프로세스와 이를 수용하는 환경을 최적화하는 것이다.

디지털 트랜스포메이션의 가속화에도 불구하고, 세계경제포럼에 따르면 제조업체의 62%(PDF, 10쪽)가 단 하나의 제품 라인만 디지털화했다. 이는 기업들이 4차 산업혁명으로부터 얻을 수 있는 데이터의 극히 일부만 확보했음을 의미한다.

디지털 팩토리를 향한 첫걸음을 내딛으려면 기업은 다음 사항을 실천해야 한다.

데이터 연결로 구동되는 디지털 팩토리는 기능 간 조정을 가능하게 하고, 변화하는 세계에 적응하는 데 필요한 민첩성을 높이며, 기업에 경쟁력을 가져다준다. 이는 제조업을 위한 디지털 트랜스포메이션의 정점이다.

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디지털 팩토리는 전체 수명 주기 동안 소유주에게 시설과 자산을 설계, 구축 및 관리하는 방법에 대한 통찰력을 제공한다.

디지털 팩토리란?

디지털 팩토리는 시설 및 운영상의 모든 디지털 네트워크 컨버전스를 표시하는 지오메트리, 동작, 성능 등 공장의 주요 특성들로 이루어진 공유된 가상 모델이다. 이 디지털 재현은 구조, 시스템, 자산 및 프로세스로부터 데이터를 컴파일한다. 이를 통해 소유주는 시설을 설계, 구축, 관리하고 재구성하는 방법, 모든 자산의 효율성과 생산성을 극대화하는 방법에 대한 통찰력을 얻을 수 있다. 이러한 고립 없는 생태계는 실시간 협업, 더 스마트한 의사 결정 및 더 나은 성과를 가능하게 한다.

디지털 팩토리의 특징은 다음과 같다.

디지털 팩토리는 사고 리더십, 시스템, 이론 및 방법과 같이 제품 개발 수명 주기를 최적화하는 데 사용하는 원칙을 공장 자체의 수명 주기에 똑같이 적용한다. 또한 기업은 가상 시나리오를 시뮬레이션하여 제조 환경의 기능을 향상할 기회를 파악할 수 있다.

디지털 팩토리를 만드는 일반적인 목표와 이유는 다음과 같다.

  • 더 나은 제품 생산
  • 더 많은 고객 유치
  • 운영 효율성 및 지속가능성 개선
  • 혁신 증대
  • 출시 시간 단축
  • 실행할 수 있는 통찰력 확보

디지털 팩토리는 데이터로 구동되고 인간의 독창성으로 강화되는 직관적인 생태계다. 변동성에 맞춰 적응이 가능하며 혼란에 직면한 상황에서는 탄력성을 발휘한다.

디지털 팩토리를 만드는 5단계

새로운 작업을 구축하든 기존 작업을 재구성하든 디지털 팩토리를 만드는 단계별 접근 방식을 따르는 것이 중요하다. 이 단계는 계획, 설계, 검증, 구축, 운영 순으로 진행된다.

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소유주는 시뮬레이션으로 사람, 기계 및 자재의 이동을 계획하여 공장 내의 모든 구성 요소에 대한 가장 효율적인 워크플로 및 공간 할당 계획을 얻을 수 있다.

1. 계획

디지털 팩토리 계획은 물류 및 작업 배치로 시작된다. 워크플로를 단계별로 세분화하여 각 작업장의 위치, 장비 배치, 생산성을 극대화할 수 있는 구성을 결정하는 것부터 시작하라. 디지털 트랜스포메이션이 진행 중이라면 기업은 이미 공장에 들어갈 수 있는 품목의 포괄적인 라이브러리를 보유하고 있을 것이다.

계획하는 동안 사람, 기계, 자재의 움직임을 시뮬레이션해보면 가장 효율적인 공간 할당 계획을 수립하여 출시 시간 단축에 방해가 되는 장애물을 제거하는 데 도움이 된다. 설계자는 공급자와 판매자 또한 공장의 디지털 조정에 포함할 것이다.

2. 설계

계획 단계가 끝나면 디지털 팩토리 설계를 시작하면서 제조 체계에 대한 감각을 얻게 될 것이다. 엔지니어는 계획한 방안을 물리적 공간에 배치할 방법을 결정한다. 이 단계에서 공장의 모든 이해 관계자가 동일한 계획을 각자의 특정 영역 설계에 가져온다. 여기에는 작업장을 평가하는 인체공학 팀이나 시설 전체의 공기 흐름을 측정하는 HVAC 팀이 포함될 수 있다.

이러한 공장은 대형 기계와 움직이는 부품이 많이 있는 거대한 건물이다. 디지털 설계를 통해 설치 문제를 조기에 확인할 수 있다. 즉, 건설 및 운영 단계에서 오류를 줄이고 각 단계를 더 빨리 시작하고 실행할 수 있는 것이다.

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엔지니어와 기타 이해 관계자는 실제 공장이 건설되기 전, 설계 단계에서 충돌사항을 조기 감지할 수 있다.

3. 검증

모든 이해 관계자는 설계를 검토하여 실행 가능성을 확인하고 배치 계획에 실효성이 있을지 평가한다. 가상 현실로 공장을 생생하게 구현하여 이해 관계자가 시각적으로 확인할 수 있고, 필요한 경우 수정하도록 돕는다. 이 단계에서 운영 의도에 따라 설계를 조정한다. 이를 통해 사전에 충돌사항을 감지하고 문제를 해결하여 작업에서 최상의 결과를 보장한다.

4. 구축

다음 단계는 디지털 팩토리를 구축하는 것이다. 이것은 BIM(Building Information Modeling, 빌딩 정보 모델링)과 같은 기술을 사용하여 건축가, 엔지니어 및 계약자 등 여러 팀을 조정하고, 비용 및 일정 초과의 위험을 줄이기 위해 디지털 방식으로 조직하는 프로세스다. 건설 클라우드 플랫폼은 모든 이해 관계자가 작업할 공통 데이터 환경과 단일 정보 소스를 생성한다.

자세한 시공 순서 계획을 통해 건설 프로세스를 구성하고 간소화할 수 있다. BIM 도구는 물류를 조정하고, 시각화는 계획을 시뮬레이션하여 공간과 워크플로 전체에서 움직임을 시험 및 재시험한다. 공장에 모든 것이 설치되면 모든 작업장을 함께 연결하고 작동시킨다. 그리고 필요한 산출량에 도달할 때까지 생산량을 늘린다. 디지털 팩토리는 실행할 수 있는 통찰력으로 피드백 회로를 생성하기 시작한다.

5. 운영

디지털 팩토리가 가동되어 사람, 프로그램 및 프로세스 간에 자유롭게 흐르는 데이터로 활기를 띤다. 물리적 자산 외에 디지털 트윈이 있어 모든 정보를 하나로 묶고, 다양한 프로그램과 네트워크가 통신할 수 있다. 이 가상 재현을 통해 전체 운영 개요와 모든 결정의 영향을 확인할 수 있다. 이 정보를 활용하면 특정 생산 실행을 조정하는 경우에도  전체 수명 주기 동안 시설을 지속해서 최적화할 수 있다. 예를 들어 어떤 고객의 주문에 10% 더 많은 제품이 필요한데 5% 초과분만 계산한 경우, 가상 모델을 참고하여 생산 라인을 재구성하고 산출량을 조정할 수 있다.

운영은 건물 경비의 약 80~90%를 차지한다. 디지털 팩토리는 깊은 통찰력을 제공하여 이러한 비용을 줄이도록 설계되었다. 예를 들어 머신 러닝 및 자동화는 예측 정비를 용이하게 하여 장비가 오작동하기 전에 작업자에게 문제를 경고한다. 이를 통해 제조업체에 연간 약 61조 9750억 원(500억 달러)의 비용을 일으키는 예기치 않은 가동 중지를 방지하고 생산을 중단 없이 계속 진행할 수 있다.

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공장이 가동되면 디지털 재현은 데이터를 수집하고 전체 작업에 대한 개요를 제공하므로, 소유주는 전체 수명 주기 동안 공장을 지속해서 최적화할 수 있다.

디지털 팩토리의 5가지 이점

세계적인 팬데믹 상황, 중단된 공급망, 극심한 수요 변동에 직면해 있는 제조업계는 보다 민첩하고 적응력이 있어야 한다는 압박을 받고 있다. 빠르게 선회하지 못하는 기업은 밀려나게 될 것이다. 디지털 트랜스포메이션은 기업이 제조 작업을 유연하게 하고 성장 기회를 창출할 수 있도록 산업 전반의 데이터를 수집할 수 있는 도구를 제공한다.

프라이스워터하우스쿠퍼스(PricewaterhouseCoopers)는 200곳의 독일 산업 기업을 대상으로 한 최근 설문 조사에서, 91%(PDF, 1쪽)가 디지털 팩토리에 투자하고 있지만 6%만이 완전한 연결성을 달성했다고 밝혔다. 디지털 트랜스포메이션에 있어서는 어떤 진전이든 도움이 되지만, 디지털 팩토리의 커넥티드 데이터로 얻을 수 있는 특정 이점이 있다.

1. 출시 시간 단축

제조 분야에서 기업은 종종 제품 수명 주기에 중점을 두지만, 공장 수명 주기도 생각해야 한다. 생산성을 극대화하려면 제조가 이루어지는 환경을 최적화해야 한다. 이것이 디지털화의 목적이다. 자동화와 연결된 생태계 덕분에 정보는 기존 제조 방식보다 디지털 팩토리에서 더 빠르게 이동한다. 제조업체는 더 빠른 설계 및 엔지니어링 프로세스에 대한 통찰력을 활용하고, 솔루션을 반복하며, 신속한 결정을 내릴 수 있다. 세계경제포럼(PDF, 13쪽)에 따르면, 디지털에서 가장 앞선 제조 회사는 글로벌 라이트하우스 네트워크(Global Lighthouse Network)라는 컨소시엄으로, 출시 속도를 89%까지 높였다.

2. 민첩성을 높이기 위한 유연한 제조

코로나19가 입증했듯이, 안정성은 절대 보장되지 않는다. 공급망은 무너졌고 아직 완전히 회복되지 않았다. 그러나 기업은 디지털 팩토리를 통해 경제 및 세계에서 일어나는 모든 일에 보다 민첩하게 대응할 수 있다.

디지털 팩토리는 유연한 제조를 가능하게 한다. 기업은 스마트 기계로 더 많은 자원을 확보할 수 있으며, 진행 상황을 바꾸거나 수정 작업을 하고, 새로운 상황에 적응하기 위한 대안 솔루션을 빠르게 찾을 수 있다. 제조업체가 공급망 문제로 인해 부품을 얻을 수 없는 경우, 자체 제작하거나 다른 제조업체와 연결할 수 있다. 이 유연한 모델을 통해 기업은 새로운 수익원과 더 많은 혁신을 보장하면서도 작업 중단 상황을 제한하는 솔루션을 만들 수 있다.

3. 변화하는 수요에 대한 맞춤화

올해 초 제조업은 수요가 급증하여 37년 만에 최고 수준에 도달했다. 사실 제조업은 팬데믹 이전 (PDF, 2쪽) 생산 수준을 능가하고 있다. 그러나 진화하는 것은 수요만이 아니다. 소비자가 원하는 것도 변하고 있다. 대량 맞춤화는 제조업체의 필수 기능이 되었다. 소비자는 자신의 개성을 나타낼 수 있는 제품에 더 많은 돈을 지불한다.

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제조업체는 디지털 팩토리의 데이터 통찰력을 사용하여 맞춤형 제품에 대한 소비자의 요구를 충족할 수 있다.

제조업체는 디지털 팩토리를 통해 소량 생산을 운영하거나 기존 제품에 기능을 추가하여 증가하는 맞춤형 제품에 대한 수요를 맞출 수 있다. 한 고객은 표준 펜 100만 개를 주문하고, 다른 고객은 티타늄 펜 1000개를 원할 수 있다. 또 다른 고객은 녹색 펜 1만 개를 원할 수도 있다. 제조업체는 디지털 팩토리를 통해 설계 및 제조에서 다양한 선택 사항으로 각 주문에 쉽게 맞춤화할 수 있다. 고객의 요구를 수용할 수 있는 회사는 경쟁 우위를 확보한다.

4. 지속가능성 및 비즈니스 목표 달성

제조업은 소비자가 원하고 필요로 하는 제품을 만들 수 있지만, 이러한 제품을 만드는 데는 환경 비용이 든다. 제조업은 전 세계 탄소 배출량의 20%를 배출하고, 전 세계 에너지 소비의 54%에 대한 책임이 있다.

기업은 데이터 기반 운영을 통해 산업 표준이나 주 또는 연방 정부, 혹은 제조업체 자체에서 정의한 지속가능성 목표 달성에 도움이 되는 통찰력을 갖게 된다. 일부 기업은 회사 임원진에 지속가능성 관련 역할을 추가하여 이러한 지표를 추적하고, 녹색 정책을 주도하며, 기업이 규정을 준수하도록 한다. 디지털 팩토리는 기술을 통해 보다 지속가능한 운영을 촉진한다.

  • 디지털 트윈은 실행할 수 있는 실시간 통찰력을 생성하여 소유주가 보다 지속가능한 선택을 할 수 있도록 한다.
  • 제너레이티브 디자인을 통해 엔지니어는 디지털 팩토리와 주변 인프라의 설계 및 건설에서 원자재와 같은 환경친화적인 옵션을 찾을 수 있다.
  • 자동화된 시스템과 AI는 공간 내에서 인간의 행동을 기반으로 열과 같은 에너지 사용 데이터를 추적한다.

탄소중립(넷제로)를 목표로 하는 기업은 디지털 팩토리를 지향해야 한다.

5. 운영 효율성 향상

제조 관련 폐기물의 7가지 공통 영역은 다음과 같다.

  • 운송
  • 재고
  • 이동
  • 대기
  • 과잉생산
  • 과잉공정
  • 결함

디지털 팩토리는 중복되는 작업을 없애고, 워크플로를 통합하며, 프로세스를 자동화하여 린 생산 운영(lean operations)을 지원한다. 이 모든 것이 비용 절감에 기여하고, 직원들이 부가가치 창출 작업에 할애할 수 있는 시간을 늘린다.

디지털 팩토리의 궁극적인 비전은 작업 현장, 건물, 인프라, 공급업체, 판매업체, 이해 관계자 등 모든 것을 모든 사람과 통합하여 연결된 데이터 흐름을 생성하는 것이다. 이를 통해 전체 운영에서 효율성을 극대화하도록 특정 인텔리전스를 자동화, 예측 및 생성할 수 있다. 소유주는 디지털 팩토리를 통해 목표를 달성하는 보다 효율적인 방법을 찾기 위한 대안을 시뮬레이션할 수 있다. 마치 포르쉐가 생산을 맞춤화하는 프리 휠링(free-wheeling) 자율주행 차량을 위해 기존 컨베이어 벨트를 교체하여 각 차량에 필요한 작업장으로만 이동함으로써 불필요한 단계를 제거한 것과 같다.

디지털 팩토리의 사례

토요타 생산 시스템(Toyota Production System, 이하 TPS)의 핵심 신조는 가치를 더하고, 낭비를 없애며, 생산성과 효율성을 개선하기 위해 운영을 지속해서 개선하는 것이다. 이는 토요타가 20세기 초반에 만들어낸 개념으로, 오늘날까지 이어지고 있다. 토요타는 작업자의 역량을 향상하고 기술을 활용하여 공장에 TPS를 적용한다. 디지털 팩토리는 이와 동일한 철학적 토대를 바탕으로 한다. 커넥티드 데이터와 디지털 팩토리의 이점을 실현하는 두 회사를 소개한다.

브리오슈 파스키에(Brioche Pasquier)

브리오슈 파스키에는 가족이 운영하는 소규모 베이커리에서, 시그니처 제품인 브리오슈 롤과 같이 프랑스 별미를 생산하는 국제적인 식품 제조업체로 성장하는 바람직한 궤도를 따랐다. 회사가 생산을 확장하고 분산할 때, 제품의 일관성을 보장하기 위해 공장을 디지털 작업(PDF)하여, 18곳의 국제적인 생산 현장에서 운영을 조정했다.

유럽에 있는 설비는 클라우드를 통해 연결되어 새로운 공장에 설계를 알릴 수 있다. 각 위치의 정보는 오토데스크 나비스웍스(Naviswork)를 통해 3D 디지털 재현으로 통합되고 회사 전체에서 공유되므로 다른 엔지니어가 이러한 디지털 모델을 참조할 수 있다. 이러한 디지털 팩토리 접근 방식은 일관성을 보장하고, 물리적인 제조 운영에서 회사의 비즈니스 측면에 이르기까지 모든 사람을 연결한다.

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무인 운송 시스템이 현대화된 조립 라인 역할을 하는 독일 슈투트가르트의 새로운 포르쉐 공장 내부 모습. 이미지 제공: 포르쉐 AG.

포르쉐

포르쉐는 오랜 혁신의 역사를 가지고 있다. 1948년 6월 8일, 최초의 상업용 고성능 스포츠카 356을 출시했다. 처음 52대의 자동차를 오스트리아에 있는 차고에서 수작업으로 제작한 이래 회사는 많은 진전을 이루었다. 현재로 가보자. 플렉스 라인(Flex-Line)이라 불리는 최신 공장 중 한 곳의 무인 운송 시스템은 자율 주행 차량이 각 작업장으로 자동차를 이동시켜 각각의 주문에 따라 맞춤화할 수 있도록 하는 현대화된 조립 라인이다.

회사는 탄소중립 공장의 모든 세부 사항을 디지털 방식으로 배치하는 통합 계획 모델을 만든 다음, 제곱피트당 약 279kg(615파운드)의 바닥 지지 하중과 같은 원하는 사양을 충족하도록 설계를 반복 작업했다. 공급업체 또한 모델에 접근할 수 있어서 포르쉐의 공장 안에 장비를 구성하여 충돌 없는 생산 라인을 보장할 수 있다. 오늘날 독일 슈투트가르트 공장은 운영 개선을 이끄는 가상 모델과 함께 한창 가동 중이다. 그 결과가 더 친환경적이고 스마트하며 군더더기 없는 디지털 팩토리, 즉 포르쉐 프로덕션 4.0(Porsche Production 4.0)이다.

디지털 팩토리의 미래는?

85%의 기업이 팬데믹 동안 디지털 트랜스포메이션을 가속화했지만, 디지털 팩토리는 여전히 표준이 되지 못했다. 그렇다면 디지털 팩토리와 함께하는 미래는 어떤 모습일까? 다음을 통해 간략히 들여다보자.

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커넥티드 데이터는 사람의 개입 없이 문제를 감지하고 작업 방향을 수정할 수 있는 기능을 제공하여 기계를 보다 지능적으로 만드는 데 도움이 될 수 있다.

지능형 제조

현재 디지털 팩토리의 개념은 기술, 기계, 도구 및 로봇을 중심으로 구축된다. 그러나 모든 것은 이 기계들이 제공하는 것, 즉 데이터에 달려 있다. 디지털 팩토리의 미래는 여러 소스의 데이터를 수렴하고 이 결합된 데이터가 무엇을 나타내는지 묻는다.  커넥티드 데이터는 스마트 제조에 그치지 않고 지능형 제조를 실현한다. 스마트 팩토리는 공장을 최적화하고 일정한 품질을 달성하는 구체적인 조치를 취할 수 있도록 정보를 제공한다. 지능형 제조를 통해 공장은 데이터를 사용하여 의사 결정을 내리게 된다. 마치 기계가 무언가 잘못되었을 때 이를 감지하고 독립적으로 올바른 방향을 결정할 수 있는 것과 같다.

플랫폼의 힘이 통합된 팩토리 모델링

이 모든 데이터는 어디에 저장될까? 이 라이브 액션 보기를 통해 작업에 대한 360도 가시성을 확보할 수 있는 클라우드상의 플랫폼이다. 단순히 고립된 틀을 무너뜨리는 것 외에도 플랫폼은 디지털 팩토리의 벽을 넘어, 통합 팩토리 모델링(integrated factory modeling, 이하 IFM)을 지원하도록 확장되며 더욱 강력해질 것이다.

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디지털 팩토리 기술을 사용하는 회사는 본질적으로 더 민첩하며, 경제 또는 공급망 문제를 피하기 위해 신속하게 선회할 수 있다.

IFM에는 건물과 그 내부에 있는 것보다 더 많은 것이 포함된다. 인프라, 주차장, 수자원 관리, 창고 및 사무실 건물과 같은 주변 환경을 아우르며 모든 것을 안팎으로 연결한다. 이 통합 팩토리 모델을 통해 제조업체는 공통 데이터 환경에서 공급업체, 판매업체, 계약업체 및 이해 관계자를 연결할 수도 있다. 이는 모두가 동시에 동일한 데이터로 작업하여 궁극적인 협업 수단을 만들 수 있음을 의미한다. 독일 전기 자동차 제조업체 이고(e.Go)는 IFM을 사용하여 스마트 팩토리를 구축했다. 단일 디지털 플랫폼을 보유하면 모든 계약자와 협력자가 원활하게 작업할 수 있다.

분산 제조 풍경

전미제조업협회(National Association of Manufacturers, NAM)에 따르면, 고립된 데이터는 여전히 기업이 공급망 문제를 겪는 가장 큰 이유다. 소규모 제조업체의 21%만이 공급망 네트워크의 가시성을 확신한다. 디지털 팩토리는 이러한 소규모 기업이 함께 일할 수 있도록 하여 이 문제를 해결한다. 미래에 디지털 팩토리는 기업이 장비를 공유하고, 자원을 공동 출자하고, 개별 기업과 산업을 위한 탄력성을 강화할 수 있도록 협력 네트워크를 활성화할 것이다.

분산 제조는 재료와 제작을 분산하고 소규모 기업이 디지털 연결성의 혜택을 누릴 수 있도록 한다. 전 세계적으로 제조 회사의 98%가 중소기업이다. 그러나 디지털화에 있어 중소기업은 더 큰 경쟁업체가 가진 속도와 규모만큼 4차 산업혁명에 투자할 자본이 부족한 경우가 많다. 분산 제조로 이러한 비즈니스가 가상으로 결합하여, 대규모 공장 기업과 동일한 능력을 갖춘 하나의 대규모 조직 역할을 할 수 있다.

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제조업체는 디지털 팩토리를 통해 최신 선진 기술을 사용하고자 열망하는 인재를 유치함으로써 숙련된 노동력의 격차를 줄이는 데 도움을 줄 수 있다.

숙련된 노동력

디지털 팩토리는 제조 공정과 제조업계 일자리의 특성을 변화시킬 것이다. 이는 긍정적인 일이다. 현재 상황은 다음과 같다.

  • 57만 개의 제조업 일자리가 인력을 구하고 있다.
  • 전체 제조업체의 77%가 충원 및 숙련된 근로자를 찾는 데 어려움을 겪고 있다.
  • 현재와 같은 추세라면, 2030년까지 210만 개의 제조업 일자리가 충원되지 않아 업계에 약1237조 (1조 달러)의 손실이 발생할 것이다.

왜 이런 일이 발생할까? 퇴직 연령의 근로자가 업계에 진입하는 근로자보다 많기 때문이다. 실제로 제조업은 구직자들의 취업 희망 순위에 있어서 7개 산업 중 끝에서 두 번째다. 다음 세대는 디지털 면에서 발전한 회사에서 일하길 희망하는데, 이는 제조업이 전통적으로 뒤처져 있는 영역이다.

디지털 팩토리는 업계의 브랜드 이미지를 쇄신하고 이 격차를 좁힐 수 있는 최고의 기회다. 제조업체는 최신 기술을 활용하여 기술에 목마른 인재를 유치할 수 있다. 로봇, AI 및 스마트 기계로 가득 찬 공장보다 더 흥미로운 것이 있을까?

소유주는 디지털 팩토리를 통해 정확히 필요한 정보에 필요한 때에 접근할 수 있다. 비즈니스 결정 사항을 알리고, 문제가 발생하기 전에 식별 및 대응하고, 예측할 수 없는 세상에서 더욱 탄력적으로 대처하기 위해 더 스마트한 방식으로 해당 데이터를 사용할 수 있다.

필자 소개

데틀레프 라이헤네더(Detlev Reicheneder)는 오토데스크의 산업 및 비즈니스 전략과 설계 및 제조 부문 수석 이사다. 독일에서 19년 동안 오토데스크에서 근무했고, 28년 동안 업계 경험을 쌓았다. 전 세계 설계 및 제조 산업 전략, 시장 개발, 업계 사고 리더십을 책임지고 있다. 드레스덴 공과대학에서 마이크로 공학 및 전자 기술 학위를 받았다.

Profile Photo of Detlev Reicheneder, Autodesk Sr. Director - KR