더 빠르게 출시할 수 있도록 NPI 시간을 줄이는 방법

새로운 시장이 부상하고 기술이 수요를 확장하는 상황에서 NPI(신제품 소개) 속도를 높이고 출시 시간을 단축하는 일은 반도체 제조업체에 지속적인 과제를 제시합니다. IoT(사물인터넷), AI(인공지능), 자율주행차는 기술 산업 외부에서 새로운 시장 부문을 형성하고, 라이프사이클을 단축하며, 제품의 복잡성을 높이고 있습니다. AI와 IoT의 성장이 예상대로 지속된다면 반도체 기업은 혁신을 통해 고객이 제품을 한 단계 더 발전시킬 수 있도록 지원해야 합니다. 신제품을 빠르게 출시하지 못하고 요구에 대응할 수 없는 기업은 변화하는 시장 요구에 빠르게 적응하는 경쟁업체에 시장 점유율을 뺏길 위험이 커집니다.

반도체 기업이 누릴 수 있는 PLM(제품 라이프사이클 관리) 소프트웨어의 이점

PLM(제품 라이프사이클 관리) 소프트웨어를 사용하면 반도체 기업은 데이터 무결성을 확보할 수 있습니다. 오늘날 기업은 데이터 기반 의사결정에 의존하며, AI와 ML로 인해 체계적인 고품질 데이터의 중요성이 날로 높아지고 있습니다. EDA(전자 설계 자동화) 도구와 PLM 도구 간의 인터페이스가 없으면 제품 데이터는 부정확하고 비효율적이며 성능 오류를 초래할 수 있습니다. 데이터를 개념부터 제공에 이르기까지 하나의 통합되고 구조화된 방식으로 관리하면 의사결정자가 적시에 필요한 데이터를 활용해 현명하게 판단할 수 있습니다. 단일 정보 소스를 활용하면 모든 시스템 전반에 걸쳐 생산성이 유지됩니다. 기업은 EDA 설계 및 검증, 복잡한 패키징, 임베디드 소프트웨어, 문서화, BOI 데이터 등 제품 데이터와 프로세스를 제어해 모든 설계 및 제조 프로세스 정보를 제품 라이프사이클 전반에서 조율할 수 있습니다.

NPI 시간 단축 및 혁신 가속

NPI(신제품 소개) 시간이 단축되고 비용이 절감됩니다. 라이프사이클 관리를 통해 반도체 기업은 제조 프로세스와 데이터 관리를 연결해 제품 설계와 동시에 제조 계획을 공동으로 생성, 검증, 최적화함으로써 비즈니스 변화에 적응하고 제품 개발과 관련된 모든 과제를 관리하는 유연성을 확보합니다. NPI는 팀 간에 데이터를 전달하는 데 낭비하는 시간을 줄여 출시 시간을 단축하고 이를 통해 팀은 지속적인 혁신에 집중할 수 있습니다.

고객 요구를 충족하고 출시 시간을 단축하는 방법

IoT, 5G, 자율주행차, AI의 도입이 증가하면서 반도체 시장의 수요가 급증하고 있으며, 이러한 추세는 당분간 계속될 것으로 예상됩니다. 반도체 라이프사이클을 보다 효율적으로 관리해 차세대 생산성 개선을 통해 출시 목표를 달성하고 혁신을 통한 성장을 이끌어 낼 수 있습니다. 디지털화를 통해 비즈니스 기회를 더 빠르게 활용하고 변화하는 비즈니스 요구에 대한 적응 속도를 높일 수 있습니다.

제품 품질을 개선하고 NPI 시간 단축

NPI(신제품 소개)에 드는 시간과 비용을 줄이면서 매우 복잡하면서도 결함 없는 반도체를 제공하는 등 상충하는 우선순위 간에 균형을 유지하기란 쉽지 않습니다. 이러한 과제의 성공적인 해결은 설계 및 제조 시스템의 심화된 단편화를 줄이고 디지털화 수준을 높이는 데 달려 있습니다. 디지털화의 부재는 데이터 통합, 안전한 IP(지식재산권) 재사용, 엔드 투 엔드 추적 가능성을 저해하고 기업 내 기술 부채를 악화합니다.

PLM(제품 라이프사이클 관리)으로 반도체 NPI 프로세스를 개선하는 방법

유연하고 민첩한 시스템이 없으면 리소스의 효율이 떨어지고 기한을 맞추지 못하거나 품질 및 공급업체 문제와 지연이 발생하고 궁극적으로는 NPI가 감소하게 됩니다. 점점 정교해지는 제품과 프로세스를 보다 효과적으로 관리하여 이처럼 변화하는 시장에서 제품을 차별화하십시오.

NPI에 PLM(제품 라이프사이클 관리)을 활용할 경우 다음과 같은 이점이 있습니다.

• 변화하는 비즈니스 요구사항과 우선순위에 빠르게 적응하는 능력으로 NPI 제품 및 프로젝트 결과물을 원활하게 관리합니다.
• 강화된 계약 입찰 기능을 통해 수익 흐름을 높이고 더 많은 비즈니스 기회를 탐색합니다.
• 정확하고 시기적절한 예측을 도출하고 신규 또는 변화하는 주문을 이행할 수 있는 역량을 완벽하게 파악합니다.
• 제품에 AI/ML을 통합하는 기능이 포함된 적응형 머신 러닝 솔루션을 제공합니다.