제조업체들이 엔지니어링 데이터를 위한 빌드 대 구매를 재고하는 이유
특수화된 소프트웨어가 필요한 모든 제조업체는 결국 같은 질문에 직면합니다: 이를 구축할 것인가, 또는 구매할 것인가.
이 질문이 대체로 해결된 많은 영역이 있습니다: 2026년에는 CRM 도구를 처음부터 구축하는 조직은 많지 않습니다. 엔지니어링, CAD, 제조를 포함한 많은 분야에서는 라이선스를 취득할지 맞춤 제작할지는 덜 "해결된" 결정을 내리는 것입니다.
이 시리즈에서는 엔지니어링 데이터가 전략적 자산이 된 이유, 엔지니어링 데이터 병목 현상의 비용, 그리고 CAD 시트가 정보를 필요로 하는 사람들에게 정보를 전달하는 잘못된 방법이 되는 이유를 다루었습니다. 마지막 질문은 다음과 같습니다: 제조업체가 이러한 문제를 해결하기로 결정했을 때, 이들이 해결책을 직접 구축하는 것인지, 아니면 외부 기술을 도입하는 것인지에 관한 것입니다. 이 글은 그 질문에 직접적으로 답합니다.
이 글은 당사의 원본 보고서를 미리보는 시리즈의 네 번째 글입니다 " 제조업체들이 늘어나는 엔지니어링 데이터 수요를 충족시키는 방법 ". 이 보고서는 현재 제공되고 있으며, 당신은 여기에서 접근할 수 있습니다.
이 블로그 시리즈의 처음 세 개의 게시물을 확인하십시오:
엔지니어링 데이터에 대해 이 결정이 다르게 보이는 이유
빌드 대 구매에 대한 질문은 기업 소프트웨어에서 새로운 것은 아니지만, CAD와 시뮬레이션 데이터는 자체적인 복잡성을 가져옵니다. 데이터는 수십 가지 형식으로 제공되며, 내재된 지적 재산권을 보유하고 있으며, 일반 용도의 소프트웨어가 처리할 수 없었던 파일 크기에 정기적으로 도달합니다. 고객 기록을 관리하는 시스템은 기하학, 공차, 또는 메시 구조의 복잡성을 이해할 필요가 없지만, 엔지니어링 데이터를 처리하는 시스템은 그럴 필요가 있습니다.
이 격차는 특정 제조업체의 필요에 꼭 맞는 선반 제품이 자주 없는 이유의 큰 부분입니다. 다른 경우에는 시스템이 너무 많이 수행하여, 특수 틈새 시장에서 운영하는 조직에게는 비싸게 합니다. 이러한 요소들은 제조업, 엔지니어링 그리고 다른 유사한 응용 분야에 대해 사용자 지정 개발이 일반적인 비즈니스 영역보다 훨씬 더 매력적인 제안이 되게 만듭니다.
구매에 대한 주장
맞춤형 제품을 갖는 것이 얼마나 좋든, 구매는 많은 조직에 있어서 의미가 있습니다. 구매는 구축과는 반대 방향에서 더 잘 이해되는 문제에 대해, 그리고 엔지니어링 프로세스를 독특하게 하는 것에 영향받지 않는 문제에 있어서 더 의미가 있습니다. CAD 형식을 올바르게 읽고 번역하거나, 대규모 조립품을 유용한 속도로 렌더링하거나, 메시를 후속 도구가 사용할 수 있는 것으로 변환하는 것은 모두 실제의 기술적 문제이며, 이는 벤더가 이미 해결한 경우가 많습니다.
구매는 다른 사람이 이미 학습한 교훈을 내부 엔지니어링 시간을 소비하여 다시 배우는 대신, 신뢰할 수 있고 이미 입증된 구성 요소를 제공합니다. 그렇게 함으로써 실제로 제품을 구별하게 하는 작업에 시간을 할애할 수 있습니다. 간단히 말해, 구매는 그들이 처음 겪는 문제가 아닌 문제를 해결하는 데 들어간 방대한 자원과 시장 테스트를 활용할 수 있게 해줍니다.
두 가지 경우: 정말 어느 한쪽만 선택하는 사람은 있는가?
"빌드 대 구매"라는 훌륭한 헤더이긴 하지만 (어쨌든 저희가 사용한 것), 충분히 많은 제조업체들과 대화하면 전사적 빌드 또는 구매 정책이 약간의 신화처럼 느껴지기 시작합니다. 더 흥미로운 질문은 이것이 실제로 어느 곳에서도 사실인지 아니면 외부에서는 대부분의 조직이 자신이 구축한 부분과 라이선스를 얻은 부분을 광고하지 않기 때문에 그렇게 보이는 것인지입니다.
"하나의 결정을 내리기보다는 더 복잡한 문제입니다. 진짜 질문은 팀이 이를 하나의 결정을 다루고 있는지, 아니면 진지하게 기능별로 저울질하고 있는지, 그리고 그 두 가지 접근 방식이 얼마나 자주 서로 다른 답에 도달하는지 여부입니다."
– Eric Vinchon, Tech Soft 3D 제품 전략 수석 이사
외부에서 듣기에는 답하기 어려운 질문이며, 제조업체에 직접 묻지 않고는 실제로 확인하기 어려운 유형의 패턴입니다.
AI가 이 방정식에 들어맞는 위치
2026년의 토론이기 때문에, AI 보조 개발이 빌드 또는 구매 결정에 어떻게 영향을 미칠지를 고려할 가치가 있습니다. AI 보조 개발은 엔지니어링 팀이 맞춤형 소프트웨어를 작성하는 것을 더 쉽게 만들고 있으며, 이는 빌드 대 구매 계산에서 수학이 근본적으로 변했는지에 대한 명확한 질문을 제기합니다.
CAD 양식을 이해하고 기하학을 정확하게 보존하며 시뮬레이션 결과를 해석하는 것은 여전히 항상 필요했던 동일한 전문 지식을 요구합니다. 코드가 빨라진 것만으로도 그 균형을 의미 있게 변화시킬 수 있는지 아니면 단지 평가해야 할 새로운 변수를 추가한 것인지 여부는 당연한 대답을 가정하기보다는 깊이 파헤칠 가치가 있습니다.
결정을 올바르게 내리기
이것 중 어느 것도 보편적인 답을 가리키지 않으며, 그것이 요점입니다. 이를 잘 탐색하는 제조업체는 하나의 결정을 하지 않으면 다시는 물어보지 않는 기본값으로 떨어지기보다는 진짜 결정을 내리고 필요가 변할 때마다 의도적으로 검토하는 경향이 있습니다.
그렇다면 제조업체는 실제로 언제 빌드하고 언제 구매하는지 어떻게 결정하고 있을까요? 배우는 가장 좋은 방법은 그 결정을 내리는 사람들에게 직접 듣는 것입니다. 전체 보고서, 제조업체들이 늘어나는 엔지니어링 데이터 수요를 충족시키는 방법, 현재 제공되고 있습니다.
