[포커스] 지멘스 DISW, “디지털 엔지니어링으로 자동차 개발을 혁신”
지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(지멘스 DISW)는 지난 6월 4일 ‘오토모티브 엔지니어링 이노베이션 데이’를 진행했다. 이번 행사에서 지멘스 DISW는 최근 자동차 산업의 주요 이슈인 전기자동차(EV), 자율주행 자동차(AV), 소프트웨어 정의 자동차(SDV), 인공지능(AI) 등에 대한 자사의 비전과 솔루션, 사례 등을 소개했다. ■ 정수진 편집장
포괄적인 기술로 디지털 엔지니어링 구현
지멘스 DISW 코리아의 오병준 지사장은 “지멘스는 ECU(전자 제어 유닛) 칩부터 스마트 시티까지 아우르는 토털 아키텍처 및 솔루션으로 우리의 삶은 윤택하게 만든다는 ‘칩 투 시티’ 비전을 지향한다”면서, “디지털 엔지니어링 환경은 데이터의 흐름으로 직결된다. 데이터 환경 없이는 디지털 전환이 불가능하다. 지멘스는 통합 개발 환경으로 자동차 산업의 타임 투 마켓을 줄이는 동시에, 인공지능/머신러닝을 통한 자율주행의 완성까지 지원하고 있다”고 덧붙였다.
또한, 오병준 지사장은 NX, 팀센터, 심센터, 테크노매틱스, 폴라리온, 캐피탈, 멘딕스 등 지멘스의 솔루션 포트폴리오를 도입해 BOM을 통합하고 설계부터 생산까지 일관 프로세스 구축을 추진 중인 BYD 및 폴라리온 ALM(애플리케이션 수명주기 관리)을 통해 AI/ML 및 ECU의 통합 개발을 추진하고 있는 니오 등 자동차 업체 사례를 소개했다. 그리고, 자사의 포괄적인 솔루션 포트폴리오와 글로벌 엔지니어링 서비스를 통해 SDV, AI 등 자동차 산업의 이슈에 대응할 수 있는 역량을 제공한다고 전했다.
자동차 개발을 위한 시뮬레이션과 디지털 스레드
지멘스 DISW의 스티븐 돔(Steven Dom) 오토모티브 인더스트리 솔루션즈 디렉터는 ‘EV/AV 시대의 심센터 디지털 스레드 전략’에 대해 소개했다.
전기자동차와 SDV는 자동차 엔지니어링의 복잡성을 크게 늘렸다. 컴포넌트가 통합되고 하드웨어와 소프트웨어가 통합되면서 개발에 더 많은 시간과 리소스가 필요해진 것이다. 돔 디렉터는 “디지털화는 이런 복잡성의 문제를 해결할 수 있는 유효한 수단이며, 엔지니어링의 총체적인 전환을 통해 복잡성을 경쟁력으로 바꿀 수 있다”고 짚었다.
지멘스는 CAD 모델이나 해석 모델 기반의 디지털 트윈에 그치지 않고, 디지털 데이터의 연결된 흐름을 구현하는 디지털 스레드가 이런 문제를 해결할 수 있는 수단이 될 것으로 보고 있다. 특히 지멘스의 포괄적인 솔루션 포트폴리오인 엑셀러레이터(Xcelerator) 가운데 심센터(Simcenter)는 시뮬레이션과 테스트의 통합 및 다분야 엔지니어링을 통해 제품 혁신에 도움을 주고, 산업 전문성 및 베스트 프랙티스를 제공하면서 전체 제품 수명주기에 통합돼 프로세스 효율 향상을 지원하는 솔루션 라인업이다.
돔 디렉터는 이런 심센터가 제품 개발과 엔지니어링에 관한 자동차 업계의 문제를 해결할 수 있다고 소개했다. “심센터는 효율적인 협업 엔지니어링을 지원해 디지털 트윈에서 수명주기 전반의 가치를 창출할 수 있게 돕는다. 심센터가 제공하는 MBD(모델 기반 설계) 접근법은 가상 프로토타입 어셈블리(VPA)를 통해 차량의 NVH(소음 진동) 퍼포먼스를 예측할 수 있도록 한다. 또한 지멘스의 ‘실행 가능한 디지털 트윈(xDT)’은 스마트 버추얼 센서, 모델 기반의 시스템 테스트, 인 서비스 데이터 주도의 설계 등을 가능하게 한다”는 것이 그의 설명이다.
한편, 돔 디렉터는 디지털 트윈과 머신러닝의 결합 방법에 대해서도 소개했다. 인공지능/머신러닝은 더 빠른 의사결정을 지원하고, 물리 데이터 및 시뮬레이션 데이터의 품질을 높일 수 있으며, 사용자 경험(UX) 개선에도 활용이 가능하다. 지멘스의 심센터 스튜디오(Simcenter Studio)는 생성형 엔지니어링을 통한 제품의 개념 평가를 지원하며, 히즈 AI 시뮬레이션 프레딕터(HEEDS AI Simulation Predictor)는 물리 기반 시뮬레이션과 AI/ML을 결합해 설계 대안에 대한 평가와 의사결정을 더욱 빠르게 만들 수 있다.
▲ 전동 파워트레인의 디지털 스레드 개발 워크플로
자동차 산업에서 AI와 가상 제품 개발의 활용 사례 소개
현대자동차의 한용하 연구위원은 “멀티피직스/멀티스케일/멀티레벨을 고려한 모델 기반의 자동차 개발 요구가 늘고 있으며, AI와 데이터 과학의 연계도 화두가 되고 있다”면서, 자동차 CAE 영역에서 현대자동차가 AI를 적용하고 있는 사례를 소개했다.
현대자동차는 프로덕트 AI/엔터프라이즈 AI/엔지니어링 AI 등 R&D를 위한 AI를 추진하고 있다. 그리고 AI 활용을 활성화하기 위한 핵심 요소로 R&D 데이터 허브 마련, AI 역량 강화, AI 활용 인프라 구축 등을 설정했다.
한용하 연구위원은 CAE/성능 예측 영역에서 AI가 성공하기 위한 요소로 데이터 정의 및 준비, 워크플로 구축, 도메인 지식을 꼽았다. 특히 “AI에서는 데이터가 핵심이다. 데이터의 준비 작업부터 데이터 재정의, 활용 시나리오를 고려한 체계적인 수집 방법론 등 폭넓은 고민이 필요하다”고 전했다.
GM테크니컬코리아의 김태헌 상무는 물리 기반의 자동차 개발에서 가상 개발 환경으로의 변화에 대해 소개했다. 자동차 산업에서 가상 제품 개발의 한 가지 사례로는 ADAS(첨단 운전 보조 시스템)를 들 수 있다. ADAS의 개발 과정에서 도로의 데이터를 입력하는 데에 VR(가상현실)을 활용함으로써 개발 시간을 줄이고, 다양한 조건을 생성해 학습할 수 있도록 해 준다. 또한, 기존 데스트의 데이터와 CAE를 결합하면 풍동 실험을 대체할 수도 있다.
김태헌 상무는 “시뮬레이션은 눈으로 확인하기 어려웠던 것을 볼 수 있게 해 줘서 제품에 대해 더 잘 이해할 수 있는 기회를 제공하기도 한다”면서, “이전에는 테스트에 참고하기 위한 CAE 및 테스트 기반의 개발을 진행했다면, 이제는 전체 가상 차량을 만들어 다양한 시뮬레이션으로 자동차를 개발함으로써 프로토타입을 1/10로 줄일 수 있게 되었다. 가까운 장래에는 ‘제로 프로토타입’이 실현될 것”이라고 소개했다. 또한, “가상화의 종착점은 판매 가능한 완성도를 실현하고, 실물 테스트를 완전히 제거하며, 철저하고 엄격한 엔지니어링을 실현하는 것이 될 것”이라고 전했다.
한편, 지멘스 DISW는 이번 ‘오토모티브 엔지니어링 이노베이션 데이’에서 통합 디지털 개발 프레임워크, EV 전자장비의 열 문제 해결을 위한 시뮬레이션 전략, 자율주행 차량/모터의 설계와 검증 및 NVH 해석을 위한 솔루션과 사례, 모델 기반 개발과 AI ROM(축소 차수 모델)의 활용, EV/AV 엔지니어링 서비스 등의 내용을 소개했다.
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작성일 : 2024-07-03
