SDV로 나아가는 과정에서 마주할 수 있는 어려움과 기회요소들

2024. 1. 7. 16:16Mobility +/Technology

SDV로 나아가는 과정에서 마주할 수 있는 어려움과 기회요소들

 

Software Defined Vehicle
Software Defined Vehicle /  Photo from : Bing AI Image Generator

 

본 포스팅은 SDV를 주제로 하는 연재물입니다.

SDV에 대한 전체적인 내용을 알고 싶다면 다음을 클릭해 내용을 추가로 확인해주세요

 

 

안녕하세요. 저번 포스팅에서는 SDV의 핵심 특징 중 하나인 OTA에 대해 다뤄보았는데요. SDV로 나아가는 과정이 기술적인 변화를 수반하기 때문에 어려운 내용을 다룰 수 밖에 없는 것 같아요. 하지만 이런 내용만 다루다보면, 너무 글이 어려워져 현재 자동차 산업의 트렌드인 SDV의 폭 넓은 이해와는 멀어지는 느낌이 있어, 다시 산업 전체적인 관점에서 이를 조망해보려 합니다. 포스팅 시작해볼게요.

 

 

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1. SDV의 고 부가가치에도 불구하고 현실적인 전환이 어려운 이유

Software Defined Vehicle
Software Defined Vehicle /  Photo from : Bing AI Image Generator

 

SDV는 많은 부가가치를 가져올 수 있습니다. 이전 포스팅에서 다뤘듯 고객 입장에서는 정기적인 차량 업데이트로 기능 개선의 기회를, 제조사에게는 리콜과 같은 쉬운 업데이트로 고객 로열티 확대를 얻을 수 있죠. 하지만 이런 장점에도 불구하고 SDV로 나아가는 여정은 수많은 어려움을 내포하고 있습니다. 그렇기 때문에 다수 기업에 도메인 기반 E/E 아키택처로 점진적인 개선을 추구하거나, 혹은 계속 차량의 제어기 버전을 업데이트 하며 천천히 단계적인 수정을 밟아갈 수 밖에 없는 것이죠. SDV로의 전환이 어려운 이유는 크게 아래와 같은 2가지 이유로 요악할 수 있습니다.

 

a. 기존 자동차 산업의 Value Chain과 상반된 체계

SDV 시대의 개발 방식은 지금의 복잡한 자동차 밸류체인과 상반된 형태를 갖고 있습니다. 현재는 자동차의 특정 기능과 ECU가 1:1 대응 방식을 유지하고 있으며, 제조사는 이를 각 부품사로부터 납품받는 형태를 유지하고 있죠. 기능개발에 드는 부담도 있어 Tier 1/2에 소프트웨어와 제어기를 함께 구매하는 경우도 대다수죠. 하지만 SDV의 미래인 조날 아키택처(Zonal Architecture)로 넘어갈수록 이런 제어기-기능 간 통합이 요구되기 때문에 밸류 체인을 통합하거나 혹은 코드 공용화 수준 향상, AUTOSAR와 같은 미들웨어 이용의 확대를 고려할 필요가 있습니다. 만약, 이런 과정이 선행되지 않는다면 복잡한 와이어링 구조로 인해 BOM(Bill of Materials)의 비용이 상승할 수 있어 반드시 개선 필요가 있다고 합니다.

 

b. 개발 프로젝트 방식의 전환 필요성

현재 자동차산업과 같은 거대 제조기업에서는 각종 프로젝트에 폭포수 모델(Waterfall Model)을 활용합니다. 폭포수 모델은 개발에 드는 전체적인 비용과 리스크를 사전에 통제할 수 있다는 장점이 있지만 변화에 즉시 대응하기 어렵다는 단점이 있는데요. 이는 빠른 대응과 업데이트가 가능한 SDV와는 상반된 입장이기에 장기적으로는 현재 많이 활용되는 애자일(Agile) 방식으로의 전환을 고려해볼 필요성이 있다고 합니다. 단, 자동차는 하드웨어와 소프트웨어가 함께 탑재되어야 하는 제품인만큼 테슬라와 같이 HW와 SW를 별도로 프로젝트를 진행해야 하는 방향이 긍정적일 것이라 하네요.

 

 

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2. SDV의 전환이 완성차 업체에 가져올 수 있는 이점

Software Defined Vehicle
Software Defined Vehicle /  Photo from : Bing AI Image Generator

 

 

이 내용은 바로 전 포스팅에서 간략하게 언급한 내용이기도 한데요. 글의 주제와의 일치성을 위해 간략해 요약해보도록 하겠습니다. SDV로의 전환이 완성차 업처에 가져올 수 있는 이점은 크게 품질적인 측면과 상품적인 측면 2가지로 요약할 수 있습니다. 품질적인 측면에서, SDV로의 전환이 이뤄진다면 현재의 리콜 프로세스에서 발생하는 불편함을 줄일 수 있습니다. 리콜 수리로 인해 발생하는 개별 정비소의 부담을 줄여 고객의 정비 리드타임을 줄일 수 있고, 리콜을 위한 비용 역시 획기적으로 줄일 수 있기에 SDV로의 전환은 완성차 업체에게 비용 효율적인 측면을 가져올 수 있습니다.

 

두 번째로는 상품적인 이점입니다. SDV로의 전환은 자동차 업체에게 주기적인 수익을 가져다 줄 수 있는 기회로 작용할 수 있습니다. 현재 자동차는 구매 시 1회성으로 수익이 잡히게 됩니다. 그렇기 때문에 차량의 상품 판매에 집중하고 매출을 조금이라도 확대하기 위해 불경기에는 프로모션을 확대하는 방법으로 전략을 세울 수 밖에 없어요. 하지만, SDV를 활용해 구독 상품이 활성화된다면 자동차 기업 입장에서도 지속적인 수익이 확보되는만큼, 장기적인 성장 동력을 확보할 수 있습니다. 그리고, 이를 통해 모델 주기를 늘림으로써 개발 기간동안 오류를 확실하게 다잡아 품질 역시 확대될 수 있는 선순환을 일으킬 수 있다는 것이 SDV가 완성차 기업에게 가져올 수 있는 이점으로 요약할 수 있습니다.

 

 

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3. SDV로의 전환이 Tier 1 ~ 2 기업에게 가져다 줄 수 있는 장점

Automotive semiconductor
Automotive semiconductor / Photo from : Bing AI Image Generator

 

 

SDV로의 전환은 완성차기업보다는 Tier1(완성차 OEM 직납품기업) ~ Tier 2 사이에서 더 큰 변화로 작용할 것으로 보입니다. 왜냐하면, 완성차 기업의 경우 어쨌든 차량의 구조를 바꾸고 이에 맞는 기업을 찾으면 되지만 Tier1~2는 직접 상품을 바꾸고 하드웨어&소프트웨어 간의 결합을 이뤄내야 하는 입장이기 때문이죠. 실제로 그래서 SDV 시대에 자동차 부품 산업은 큰 변화가 발생해 전통적인 산업 구조가 바뀔 수 있을 것이라는 주장이 강해지고 있습니다.

 

SDV 시대로 나아가며 가장 큰 수혜를 입을 수 있는 기업은 고성능 컴퓨팅과 관련된 Chip 제조사입니다. 물론 자동차 ECU가 확대되고, 몇년 전 발생했던 반도체 수급난으로 그 중요성을 인지할 수 있었는데 그 영향력이 더 확대된다는 것이죠. 자동차가 많은 코드를 처리해야 한다는 것은 결국, 자동차의 컴퓨팅 파워가 중요해진다는 것을 뜻하기에, 이제 이런 반도체 기업들이 완성차 기업과 직접적인 소통을 해야 하는 상황으로 산업이 변화하게 될 것이라 합니다. AI 역시 마찬가지에요. NVIDIA의 자율주행 플랫폼과 같이 직접적으로 SW 플랫폼을 제공하는 기업이라면 오히려 완성차 기업을 본인들의 플랫폼 하에 포함시켜 영향력을 확대할 수 있는만큼, 오히려 큰 기회가 될 수 있을 것이라 딜로이트는 언급하고 있었어요.

 

물론 SDV로 나아간다고 해서 항상 부품사에게 유리한 환경이 펼쳐질 것이라 장담할 수는 없어요. 결국 완성차 기업이 부품사와 밸류 체인을 형성한 것은 노력 투입 대비 돈이 되지 않는 것들을 위임한 것에 가깝다는 입장도 있기에, SDV에서도 결국 돈이 되는 것은 완성차기업이 직접 수행할 것이라는 리스크가 분명히 존재합니다. 그럼에도 불구하고 이런 큰 변화의 파도 속에서는 테슬라가 전동화의 변혁 속에서 새로운 대장으로 떠올랐듯이, 신생 부품사가 독보적인 입지를 바탕으로 ASML과 같은 슈퍼을의 위치를 차지할 수 있는 기회로 이어질 수 있을 것이라 생각합니다.

 

 

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긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 아래 요약을 통해 글을 함께 정리해볼게요

 

 

Summary

 

▶ SDV로의 전환은 Value Chain의 개선 및 SW 개발 프로세스의 변경이 필요하다는 어려움이 존재

▶ SDV는 완성차 기업에게는 품질과 상품성의 확대라는 2가지 장점을 가져올 수 있다.

▶ SDV는 Tier 1~2에게는 자신들의 입지를 올리고 슈퍼 을로 나아가는 미래를 제시할 수 있다

 

 

 

 

[참고 자료]

 

[1]  Deloitte / Software-Defined vehicle a forthcomign industrial evolution

 

 

 

 

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