안전은 전기자동차(EV)에서 가장 중요한 관심사이다. EV에 일반적으로 사용되는 리튬 이온 배터리는 높은 에너지 밀도로 인해, 배터리 설계 시 상정된 작동 조건에서 벗어날 경우 고장이 날 위험이 있다. 배터리 관리 시스템(BMS)은 배터리 파괴로 이어지는 통제할 수 없는 발열 반응인 열폭주를 비롯한 부정적인 결과를 방지하는 데에 핵심 역할을 한다. BMS의 주요 기능으로는 전류, 전압 및 온도 모니터링, 과충전 및 과방전 방지, 셀 간 전하 밸런싱, 배터리의 충전 상태(SOC) 및 성능 상태(SoH) 추정, 배터리팩의 온도 제어 등이 있다. 이러한 기능은 전기자동차의 성능, 안전성, 배터리 수명, 사용자 경험에 영향을 미치므로 매우 중요하다. 예를 들어, BMS는 전압 한계를 넘는 과충전 및 과방전을 방지함으로써 배터리의 조기 노화를 방지하고, 차량이 수명 기간 동안 성능을 유지할 수 있도록 한다.    그림 1. EV에 일반적으로 사용되는 리튬 이온 배터리의 높은 에너지 밀도는 배터리 설계 시 상정된 동작 조건에서 벗어나는 경우 고장이 날 위험이 있다.   BMS 개발에서 시뮬레이션의 이점 엔지니어는 거동 모델을 사용해 데스크톱 컴퓨터에서 배터리 플랜트 모델, 환경 및 BMS 알고리즘을 시뮬레이션한다. 그리고 하드웨어 프로토타입을 제작하기 전에 데스크톱 시뮬레이션을 통해 새로운 설계 아이디어를 탐색하고 여러 시스템 아키텍처를 테스트한다. 데스크톱 시뮬레이션을 통해 엔지니어는 BMS 설계의 기능적 측면을 검증할 수 있다. 예를 들어, 다양한 밸런싱 구성을 탐색해 적합성과 구성 간의 균형을 평가할 수 있다. 시뮬레이션은 요구사항 테스트에도 중요하게 작용한다. 엔지니어는 절연 이상이 있는 상황에서 올바른 접촉기의 거동을 검증할 수 있고, 하드웨어 테스트를 대체하기 위해 시뮬레이션을 통해 결함이 발생한 동안 시스템의 거동을 평가한다.    그림 2. 엔지니어는 거동 모델을 사용해 데스크톱 컴퓨터에서 배터리 플랜트 모델, 환경 및 BMS 알고리즘을 시뮬레이션한다.   데스크톱 시뮬레이션을 사용해 설계가 검증되면, 엔지니어는 신속 프로토타이핑(RP)이나 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트를 위해 자동으로 C 코드나 HDL 코드를 생성하고, 실시간으로 코드가 실행되는 BMS 알고리즘을 더욱 면밀히 검증할 수 있다. RP를 통해 BMS 알고리즘 모델에서 코드가 생성되며, 이는 프로덕션 마이크로컨트롤러의 기능을 수행하는 실시간 컴퓨터에 배포된다. 자동 코드 생성을 통해 모델에 적용된 알고리즘 변경 사항을 며칠이 아닌 몇 시간 안에 실시간 하드웨어에서 테스트할 수 있다. HIL 테스트의 경우 BMS 알고리즘 모델이 아닌 배터리 플랜트 모델에서 코드가 생성되어 배터리팩, 능동 및 수동 회로 소자, 부하, 충전기 및 기타 시스템 컴포넌트를 나타내는 가상의 실시간 환경이 제공된다. 이 가상 환경을 통해 엔지니어는 실제 하드웨어 프로토타입을 개발하기 전에 실시간으로 BMS 컨트롤러의 기능을 검증할 수 있다.  시뮬레이션을 통해 엔지니어는 설계부터 코드 생성까지의 시간을 획기적으로 단축하고, 향상된 속도와 효율로 다양한 기술을 빠르게 모델링할 수 있다. 알티그린 프로펄션 랩(Altigreen Propulsion Labs)의 엔지니어들은 칼만 필터링 및 전류 적산법 등의 SOC 추정을 위한 다양한 기술을 모델링하고 반복적으로 테스트하기 위해 시뮬레이션 기반 접근 방식을 사용했으며, 포괄적인 접근 방식을 설계했다.  알티그린의 제어 시스템 책임자인 프라타메시 파트키(Prathamesh Patki) 수석 엔지니어는 “임베디드 코더(Embedded Coder) 덕분에 개발 시간이 절반으로 단축되었다”면서, “그 어떤 것을 개념화하든, 실제 하드웨어에서 가장 짧은 시간 안에 그것을 실행할 수 있다”고 말했다.    BMS 개발에서 모델링 및 시뮬레이션 활용 사례 셀 특성화는 배터리 모델을 실험 데이터에 맞추는 과정이다. BMS 알고리즘은 배터리 모델을 사용해 SOC 추정을 위한 칼만 필터나 SOC에 따른 전력 제한, 과전압이나 저전압 조건을 피하기 위한 온도와 같은 제어 파라미터를 설정하기 때문에 정확한 셀 특성화가 필수이다. BMS 개발의 후반 단계에서는 엔지니어가 동일한 배터리 모델을 사용해 시스템 수준 폐순환(closed-loop) 데스크톱 및 실시간 시스템 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 심스케이프 배터리(Simscape Battery)와 같은 툴은 등가 회로, 전기화학 및 차수 축소 모델링(ROM : Reduced Order Modeling)을 비롯한 배터리 모델링에 대해 신경망을 사용한 다양한 접근 방식을 제공한다.  충전 속도는 EV 설계 및 도입에 있어서 핵심 성과 지표이다. 고속 충전의 높은 전력 수준은 배터리 재료에 스트레스를 주고 수명을 단축시키기 때문에, 최대 충전 속도와 배터리에 가해지는 스트레스를 최소화하기 위해 고속 충전 중 전력 프로필을 최적화하는 것이 필수이다. 이는 시뮬레이션과 최적화를 통해 달성되며, 이로써 충전 시간이 최소화되고 스트레스 요인을 허용 범위 내로 유지할 수 있다.  양산용 코드 생성은 자동차 산업의 인증 표준을 준수하는 BMS 설계 워크플로를 보완한다. 예를 들어, LG화학(현 LG에너지솔루션)이 볼보 XC90 플러그인 하이브리드 자동차의 BMS를 개발했을 때 오토사(AUTOSAR)가 필수 표준이었다. LG화학은 BMS 알고리즘 및 거동을 설계 워크플로의 필수적인 부분으로 모델링하고 시뮬레이션하기로 결정했다. 각 소프트웨어 릴리스에서 발견된 소프트웨어 문제의 수는 약 22개에서 9개 미만으로 줄어 프로젝트 목표를 크게 웃돌았다. LG화학이 오토사를 사용하여 볼보를 위해 개발한 BMS는 ASIL C(Automotive Safety Integrity Level C)에 대한 ISO 26262 기능 안전 기반 인증을 취득했다.    맺음말 BMS 설계에서의 모델링과 시뮬레이션은 개발 주기를 단축하고, 비용을 절감하며, 더 안전하고 효율적인 EV를 실현할 수 있도록 지원한다. 엔지니어는 모든 가능한 동작 및 결함 조건에 대해 BMS 알고리즘을 실행함으로써, BMS 소프트웨어가 실제 시스템에서 해당 조건을 처리할 수 있다는 확신을 높이고 고비용 테스트의 필요성을 줄인다. 결국, 이러한 접근방식은 최종 제품이 업계 표준과 소비자 기대치를 뛰어넘도록 한다.    ■ 이웅재 매스웍스코리아의 이사이다. 홈페이지 | https://kr.mathworks.com  

개발 : Ansys 주요 특징 : 워크플로 연동과 통합적인 AI 지원, 복잡한 엔지니어링 작업의 최적화를 바탕으로 협업 및 디지털 혁신을 촉진, 통합적이고 진일보한 멀티피직스 시뮬레이션 인사이트 제공을 통해 제품 설계 프로세스를 간소화 공급 : 앤시스코리아   새롭게 선보이는 ‘앤시스 2024 R2(Ansys 2024 R2)’는 오늘날 등장하고 있는 복잡한 제품에 대해, 제품 설계의 경계를 넘나들며 고객들이 다차원적인 인사이트를 얻도록 돕는 멀티피직스(multi-physics, 다중 물리 현상 분석) 시뮬레이션 솔루션이다. 앤시스 2024 R2는 해석 시간을 단축하고 해석 처리 용량을 확장하며, 디지털 혁신을 지원하고, 하드웨어 유연성을 제공하는 등 기존 버전보다 한층 쉽고 강력해졌다. 또한 보다 향상된 워크플로 연동성을 통해 사용자들은 협업 효율과 생산성을 다방면으로 향상시킬 수 있다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2024 R2는 앤시스의 시뮬레이션 포트폴리오를 그 어느 때보다 더 깊고 넓고 스마트하게 함과 동시에 연결성을 강화하는 솔루션이 될 것이다. 고객들은 앤시스 R2를 통해 시스템 시뮬레이션에서 디지털 트윈에 이르기까지 보다 넓은 범주에서 광범위한 지원을 받을 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이처럼 앤시스가 제공하는 시뮬레이션 인사이트와 고객만족 팀이 제공하는 전문성을 바탕으로 진정한 혁신을 이룰 수 있기를 바란다”고 전했다.   복잡한 문제에 필요한 종합 솔루션 앤시스 2024 R2는 멀티피직스 워크플로를 간소화해, 여러 도메인에서 서로 다른 다양한 소프트웨어 기술을 연결하는 복잡한 과정을 간편하게 만든다. 이번 업데이트는 사용자가 복잡한 반도체 칩부터 전기차 파워트레인에 이르기까지 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 비용과 성능을 종합적으로 평가할 수 있도록 지원한다. 차세대 IC의 핵심인 첨단 패키징 기술은 차세대 IC의 성능 향상은 보장하지만, 반대로 IC 설계의 복잡성을 증가시킨다. 새로운 앤시스 HFSS-IC(Ansys HFSS-IC) 솔버는 오늘날의 복잡한 첨단 IC 설계 및 어드밴스드 패키징 기술에 따르는 문제의 해결을 가능하게 한다. 앤시스의 전자 및 반도체 기술을 통합한 새로운 고급 솔버는 전력(PI) 및 신호 무결성(SI) 분석에 사용되며, 테이프아웃(tapeout) 전에 IC의 사인오프(signoff)를 위한 전자기 정밀 분석에 필요한 성능과 기술을 제공한다. 사용자는 설계와 사인오프 분석의 반복(iteration)을 통해 차세대 IC 및 전자 장치에서 요구되는 고성능과 안정성을 제공한다. 점점 더 복잡해지는 멀티피직스 설계에 대한 요구는 자동차를 포함한 거의 모든 산업에 영향을 미치고 있다. 기업들이 전기자동차(EV) 기술을 발전시키려고 노력하는 가운데, EV 모터의 소음·진동·마찰(NVH)의 최적화는 차량 성능과 안전에 매우 중요한 요소가 되고 있다. 전기 파워트레인(e-powertrain) 워크플로를 위한 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical) 구조 시뮬레이션 소프트웨어의 향상된 기능은 보다 정확한 음향 시뮬레이션과 테스트의 상관관계를 제공하며, 시뮬레이션 속도 개선을 통해 NVH 분석에 전반적인 생산성을 향상시킨다. 또한 앤시스 2024 R2에는 앤시스 지멕스(Ansys Zemax) 광학 시스템 설계 소프트웨어와 앤시스 스피오스(Ansys Speos) 광학 성능 분석 솔버 간의 원활한 데이터 호환 및 연동이 포함된다. 이를 통해 복잡한 필드와 파장이 있는 대규모 시스템의 광학 설계를 보다 효율적으로 평가하고 최적화할 수 있다. 예를 들어, 이 통합을 통해 광학 시스템의 미광 분석 워크플로를 간소화하여, 사용자가 광학 시스템의 렌즈 플레어, 빛 누출 및 광산란(light scattering)으로 인한 원치 않는 광효과를 분석하고 제거할 수 있다.   ▲ PCB 어셈블리의 패키지 내 인터포저를 활용해 종합적인 IC부터 시스템 레벨까지 시뮬레이션 및 분석이 가능하다.   다양한 영역에서 솔루션을 강화하는 앤시스 AI 앤시스는 앤시스 트윈AI(Ansys TwinAI) 소프트웨어를 포트폴리오에 추가해 AI(인공지능)에 대한 새로운 활용 사례를 제공하고 있다. 앤시스 트윈AI 소프트웨어는 최첨단 AI 기술을 기반으로, 실제 데이터에서 얻은 인사이트와 멀티도메인(multidomain) 모델을 결합하여 정확성을 높인다. 앤시스 2024 R2에는 클라우드 또는 에지로 확장 배포할 수 있도록 지원하는 개선사항이 포함되어 있어, 고객이 실제 데이터에서 추가적인 인사이트를 확보할 수 있도록 돕는다. 앤시스 미션 AI+(Ansys Missions AI+) 솔루션은 앤시스 디지털 미션 엔지니어링(Digital Mission Engineering : DME) 제품군의 성능 향상을 위한 알고리즘을 제공하는 신기술이다. 엔지니어는 제어 모델을 기반으로 궤도 솔루션의 품질을 자동으로 평가하여 전문가 수준으로 분석할 수 있으며, 비행 루틴의 안정성도 높일 수 있다. 앤시스 DME 솔루션이 AI를 도입함으로써, 다양한 시뮬레이션 전문 지식을 보유한 사용자가 쉽게 기술에 접근하고 배포할 수 있게 되었다. 또한, 앤시스 제품 및 서비스 전반에 걸친 AI 통합은 나노미터 규모의 반도체 애플리케이션을 위한 설계 효율성을 창출하고 있다. 전자기 모델링 소프트웨어 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX)는 아날로그 및 무선통신용 초고주파(Radio Frequency IC, RF IC) 설계에서 전자기 커플링 문제를 완화하는 AI 기반의 IC 플로어플랜 최적화 솔루션이 포함되었으며, 이상적인 IC 레이아웃을 도출할 수 있게 되었다. 앤시스 랩터X 솔버의 강력한 성능과 AI의 결합을 통해 사용자들은 회로 면적을 줄이고 설계 시간을 몇 주에서 며칠로 단축할 수 있다.   하드웨어 파트너와 개방형 생태계로 더욱 빠른 시뮬레이션 앤시스 2024 R2는 확장성이 높은 고성능 컴퓨팅(HPC)의 배포를 다양하고 쉽게 할 수 있는 것도 특징이다. 중앙처리장치(CPU)에서의 실행이 최적화되어 있는 첨단 솔버 기술 및 다양한 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어에 최적화되어 있는 솔루션도 지속적으로 늘어나고 있다. GPU에 최적화된 솔루션 중에 하나인 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors)는 자율주행차 센서 모델링 및 테스트용 소프트웨어로써, 장거리 물체 감지를 위한 적응형 그리드 샘플링 기능을 갖추었다. 적응형 그리드 샘플링을 통해 사용자는 가상 주행 시나리오 내에서 특정 객체에 초점을 맞춰, 보다 타기팅된 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 주행 시나리오 내에 모든 데이터를 수집해 과샘플링을 초래하는 글로벌 샘플링과 비교할 때, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서의 향상된 기능은 동일하거나 더 나은 수준의 객체 감지 및 예측 정확성을 유지한다. 또한 향상된 GPU 가속 기술은 3배 빠른 시뮬레이션 속도와 6.8배 적은 GPU 메모리 소비를 제공한다. 유체 시물레이션 소프트웨어인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)는 AMD GPU와의 새로운 하드웨어 호환성을 제공하며 보다 폭넓은 하드웨어 옵션을 지원한다. 음향, 반응 유동 또는 아음속/초음속(Subsonic/Transonic) 압축성 유동을 연구하는 사용자는 이제 다중 GPU 솔버를 활용해 물리 모델링 기능 확장과 함께 빠른 속도로 시뮬레이션을 실행할 수 있다. 내장형 파라메트릭 최적화를 통해 설계 옵션에 대한 추가 탐색을 지원하는 소프트웨어 플랫폼 앤시스 옵티스랭(Ansys optiSLang)을 통해 더 많은 설게 옵션을 탐색할 수 있도록 지원하기도 한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

언리얼 엔진으로 새로운 디스플레이 UI에 모험 정신을 구현   리비안(Rivian)의 전기자동차 오너들은 모험, 성능, 스타일에 타협하지 않으면서 보다 지속 가능한 미래를 추구한다. 리비안의 엔지니어들 역시 항상 기준을 높이고 고객을 만족시키는데 열정을 쏟고 있다. 세련된 인테리어와 대담한 디자인부터 유저 인터페이스의 미학적 측면까지, 리비안 경험의 모든 디테일은 세심하게 고려되었다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   리비안은 2세대 R1 차량을 선보이면서 운전석 디스플레이에서 이제 기존 차량의 전체 인포테인먼트 센터까지 언리얼 엔진 사용을 확장하고 있다.  리비안의 와심 벤사이드(Wassym Bensaid) 최고 소프트웨어 책임자(CSO)는 “이 흥미로운 신규 유저 인터페이스를 통해 리비안 오너들의 모험심을 반영하여 운전 경험을 개인화하고 있다. 주행 중인 차량의 정확한 사양을 반영해 실시간으로 렌더링되는 리비안의 역동적인 인터페이스를 통해 리비안 오너는 자동차 소프트웨어가 자신을 위해 맞춤 제작되었다고 느낄 것”이라고 말했다.  이 경험은 총 아홉 가지의 주행 모드를 통해 제공된다. 운전자는 산악 지대부터 사막 지형까지 주행 스타일을 선택할 수 있고, 업데이트된 캠프 모드에서는 리비안 텐트 및 부드럽게 점멸하는 캠프파이어 기능도 지원한다. 리비안의 제프 해머드(Jeff Hammoud) 최고 디자인 책임자는 “리비안은 언리얼 엔진으로 완전히 새로운 예술적 가능성을 열 수 있게 되면서, 사용자 경험을 맞춤형 일러스트 스타일로 다시 설계할 수 있었다. 이 정도 수준의 장인정신이 빛나는 룩 앤 필이 차량에서 실시간으로 구현될 수 있었던 것은 현재 언리얼 엔진만이 제공할 수 있는 툴과 성능 덕분”이라고 설명했다.  리비안의 안드레아스 포저(Andreas Poser) 시각화 리드는 “타이어부터 휠, 클래딩, 도색, 창문, 트림까지 차량의 모든 물리적인 부분이 정확한 방식으로 표현되어야 한다. 우리는 차량 라인, 차량에 배치되는 방식, 가중치를 적용하는 방식을 수없이 다양하게 시도했다. 라이팅의 경우 기존 방식의 라이팅이 아니었기 때문에 어려운 과제였지만, 결국 차량은 페인트와 유리로 덮여 있기 때문에 여전히 차량에 리플렉션을 만들어야 했다. 우리는 이를 실감 나게 구현하기 위해 많은 커스텀 셰이더를 사용했고, 언리얼 엔진 머티리얼로 빠르게 반복작업한 덕분에 최종 결과물을 완성할 수 있었다”고 전했다.    ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   엔터테인먼트 분야 최고 수준의 시각적 스토리텔링에서 영감을 받은 리비안의 디자이너들은 2021년 10월에 첫 차량인 R1T를 출시할 때부터 휴먼 머신 인터페이스(HMI) 디스플레이에 언리얼 엔진을 도입했다. 이번 최신 업데이트는 터치스크린 인터페이스를 통해 차량과 상호작용할 수 있는 생생한 신(scene)을 구현한 룩을 제공한다. 리비안 임베디드 소프트웨어 경험 팀의 에디 레예스(Edy Reyes) 시니어 매니저는 “언리얼 엔진 덕분에 아주 민첩하고 반복적인 방식으로 주행 모드를 구현할 수 있었을 뿐 아니라, 각 모드를 더욱 역동적으로 개발할 수 있었다. 예를 들어, 어떤 모드에서도 운전자가 선택하는 다른 모드로 원활하게 전환할 수 있다. 심지어 모드가 정해진 상태에서도 차량과 환경은 동적으로 유지된다. 화면에서 움직이는 구름과 잔디, 꽃과 나무를 볼 수 있고 두 손가락으로 차량을 터치해 회전시킬 수도 있으며, 주변 환경은 함께 3D로 움직인다”고 말했다.   디자인 팀과 엔지니어링 팀이 모두 언리얼 엔진으로 작업하여 새롭게 설계된 이 UI 경험은 단 6개월 만에 완성되었다. 팀은 반딧불부터 먼지구름까지 각 신의 마이크로 애니메이션에 많은 노력을 쏟았으며, 모든 요소가 여러 디자인 및 최적화를 거쳤다. 레예스 시니어 매니저는 “완전히 인터랙티브한 경험이며, 아무것도 미리 만들어지지 않는다. 예를 들어, 주행 모드 앱에서 아홉 가지 모드 중 무엇을 선택하든 즉시 전환할 수 있다. 수많은 애니메이션으로 인해 어떤 조합이 생길지 미리 계획할 수 없고, 확장성에 문제가 생길 수도 있다. 설령 운전자가 중간에 생각을 바꾼다고 하더라도 모드 전환 중에 월드를 동적으로 생성해야 한다. 이러한 규칙은 차량 주변의 월드를 생성하고 관리하는 방식에 영향을 주었다”고 덧붙였다.    ▲ 이미지 출처 : 언리얼 엔진 홈페이지   언리얼 엔진은 리비안의 디지털 전환에서 핵심 역할을 수행하며, 모든 부문에서 뛰어난 기능과 함께 언제나 즐겁고 매력적인 경험을 선사하는 디자인을 지원한다. 언리얼 엔진을 활용한 이 신규 UI 디자인은 새로운 OTA 업데이트를 빠르게 채택하는 리비안 오너들에게 시간의 흐름에 따라 차량 내 경험과 기능을 손쉽게 전환할 기회를 제공한다.  제조사들은 언리얼 엔진으로 애셋을 제작함으로써 다양한 기능에 걸쳐 사용할 수 있는 단일 소스를 구축할 수 있다. 리비안은 이처럼 동일한 룩 앤 필을 다른 차량에도 적용할 수 있는 가능성을 보고 있으며, 향후 주행의 가능성에 대한 기준을 계속 높여나갈 것이다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

시뮬레이션으로 동력계 개발을 더욱 쉽고 빠르게   헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(헥사곤 MI)의 로맥스(Romax)는 동력계 시스템의 해석과 개발을 위한 소프트웨어 제품군이다. 개방성과 사용자 경험에 중점을 두고 있으면서, 최근에는 전기자동차 시장의 확대에 따라 전기 기반의 동력계인 e드라이브(eDrive) 개발에도 대응하고 있다. 헥사곤 MI에서 로맥스 제품군의 개발을 총괄하는 사이먼 화이트(Simon White) 디렉터를 만나, 로맥스의 개발 방향과 시장 전략에 대해 들어보았다. ■ 정수진 편집장   ▲ 헥사곤 MI의 사이먼 화이트 로맥스 글로벌 제품 총괄 디렉터   현재 맡고 있는 역할 및 이번에 방한한 목적에 대해 소개한다면 현재 헥사곤 MI 제품 매니지먼트 팀의 개발 총괄 임원으로서 시장 동향의 조사, 기술 파악, 전략 방향의 설정 지원 등을 수행하면서, 헥사곤 제품간의 시너지를 탐구하는 역할을 맡고 있다. 지난 7월 수원에서 진행된 ‘기어트레인 테크데이’에도 참가해 헥사곤의 글로벌 미래 계획을 소개하고, 고객들의 피드백을 듣는 기회를 가졌다. 또한 한국 내 주요 고객과 만나 깊이 있는 논의와 함께 현업 엔지니어들의 목소리를 직접 들을 수 있었다.   로맥스 제품군의 주요한 타깃 시장과 핵심 전략은 어떤 것인지 로맥스 솔루션은 동력계(powertrain) 및 회전 계통의 전체 제품군을 타깃으로 한다. 자동차, 풍력 발전, 항공우주, 철도, 산업기계 등에서 많이 쓰이는 모터 동력계를 중심으로 지난 30년간 다양한 산업군의 고객을 확보해 왔다. 최근에는 시장의 확대를 추진하고 있으며 로봇, 의료기기, 플라스틱 기어 설계 등 분야에 진출할 계획이다. 헥사곤은 로맥스의 핵심 해석 역량을 강화하면서 고객에게 더 많은 부가가치를 제공하는 데에 주력한다. 특히 더 많은 해석 비전문가를 위해 소프트웨어의 사용성을 개선하는 등 ‘대중화(democratization)’를 위한 노력도 기울이고 있으며, 자동화와 확장성, 클라우드 등에도 꾸준히 집중하고 있다. 헥사곤의 개방형 디지털 리얼리티 플랫폼인 ‘넥서스(Nexus)’에 로맥스 제품군을 통합하는 작업도 진행하고 있다. 넥서스 플랫폼은 인공지능과 클라우드를 통해 속도와 확장성을 높임으로써 더욱 복잡한 해석을 지원할 수 있다. 그리고 가공 중에도 차량이나 기계의 시뮬레이션 정보 및 측정 정보를 활용해 예지보전이 가능하다. 시뮬레이션 정보와 인서비스 측정 정보를 함께 활용하면 트랜스미션의 잔여 수명을 더 정확하게 예측할 수 있게 된다.   ▲ 로맥스의 2D 사용자 인터페이스   헥사곤의 전체 기술 포트폴리오에서 로맥스 제품군의 포지션은 어떻게 되는지 로맥스는 헥사곤의 주요 CAE 솔루션 중 하나이면서, 디자인 및 엔지니어링(D&E) 포트폴리오 중 시스템 동역학 제품군에 포함된다. 복잡한 메커니즘, 회전계, 파워트레인의 해석에 초점을 맞추고 있다. 전체 동력계의 설계 및 해석에서 허브 역할을 추구하는 로맥스는 개방성과 사용자 인터페이스를 장점으로 내세운다. 헥사곤 솔루션 및 서드파티를 연결하는 허브 역할을 하면서 개발 프로세스의 단순화를 지원하고 있다. 향후에는 기존 파워트레인뿐 아니라 전기 동력계인 e드라이브의 설계 및 최적화를 위한 주요 제품군으로서, 차세대 동력계 개발을 위해 헥사곤 솔루션을 결합하는 중심 역할을 할 수 있을 것으로 전망한다.   로맥스 제품군의 최근 업데이트에 대해 소개한다면 로맥스 제품군은 매년 1회의 메이저 릴리스를 발표하며, 그 중간에 몇 차례의 마이너 릴리스를 공개하고 있다. 그리고 헥사곤의 토큰(token) 라이선스 체계인 ‘MSC원(MSCOne)’을 도입해 별도의 소프트웨어 라이선스 구매 없이도 사용이 가능하다. 로맥스의 개발에서 중심이 되는 것은 사용성 개선과 헥사곤의 시스템 동역학 솔루션의 연계이다. 로맥스 소프트웨어의 최근 업데이트에서는 많은 설계자에게 익숙한 2D 기반 사용자 인터페이스를 추가해 사용성을 높였고 복잡한 설계를 할 수 있도록 지원한다. 예를 들어, 2D 캔버스에서 드래그 앤 드롭을 통해 기어박스의 레이아웃을 빠르게 생성할 수 있다. 그리고 2D 캔버스와 3D 캔버스 중에서 인터페이스를 선택할 수도 있다. 핵심 물리 관련 모델의 업데이트를 통해 LTCA(Loaded Tooth Contact Analysis), 피로도 평가 등이 개선됐으며, 플라스틱 기어의 설계와 평가에 활용할 수 있는 플라스틱 물성 데이터베이스를 제공한다. 이외에 여타 헥사곤 제품군과의 시너지에 대해서도 꾸준히 고민해 왔는데, 최근에는 동역학 해석 솔루션인 아담스(Adams)와 해석 모델을 주고받을 수 있는 트랜스레이터 기능을 출시했다.    ▲ 로맥스는 전기자동차의 동력계 개발에 적극 대응하고 있다.   향후 성장이 전망되는 전기자동차의 개발에서 로맥스는 어떤 역할을 할 수 있을지 전기자동차의 동력계는 변속 특성을 갖고 있지 않으며 속도에 비례하는 성격을 가진다. 이에 맞춰 모터 토크의 다양한 레인지에 맞게 기어박스를 설계할 필요가 있으며, 기존 변속계통의 경험이 적용되지 않기 때문에 소프트웨어의 예측 기능에 더 의존하게 되는 경향이 있다.  또한, e드라이브는 소음과 진동을 잡기 위한 NVH 해석에서 모터 소음을 고려해야 하는 것도 차이점이다. 로맥스는 모터 및 기어의 내구/NVH/효율을 단일 환경에서 검토할 수 있는 기술을 제공해 왔다. 이에 더해, 향후 e드라이브의 또 다른 과제가 될 것으로 보이는 열 관리를 위해 기어박스의 열 성능을 검토할 수 있는 기능을 제공할 계획이다.   향후 로맥스 제품군의 개발 방향과 시장 전략에 대해 소개한다면 헥사곤은 고객의 피드백과 자문을 통해 크게 로맥스의 전략적 중심축을 크게 다섯 가지로 설정하고 있다. 첫 번째는 대중화이다. CAE가 이전에는 전문가 대상의 솔루션이었다면, 이제는 CAE 비전문가를 위한 솔루션이 확대되어야 한다고 생각한다. 로맥스의 사용성 개선, 2D 모델링 인터페이스, NVH 후처리기 등은 이를 위한 노력의 일부이다. 두 번째는 핵심 물리 역량의 강화이다. 고객들은 프로토타입을 줄이기 위해 시뮬레이션의 활용을 강화하고자 한다. 이에 맞춰 로맥스는 다양한 제품 개발에 시뮬레이션을 적극 활용할 수 있도록 핵심 물리 역량의 강화를 위한 소프트웨어 투자 및 멀티피직스 모델 제공을 강화하고자 한다. 세 번째는 자동화 및 통합이다. 고객들의 시뮬레이션에 대한 수요 및 비전문가의 CAE 활용에 대한 요구의 증가는 필연적으로 자동화의 필요성으로 이어진다고 본다. 네 번째는 클라우드 및 연결성이다. 이는 복잡한 시뮬레이션 계산의 확장성을 위해 필요한 요소이다. 로맥스는 대규모의 데이터 처리를 위한 연산 능력 강화 요구에 대응해 나갈 계획이다. 또한, 측정 데이터와 시뮬레이션 데이터의 결합에 기반한 디지털 트윈 역시 클라우드 기반에서 활용이 가능하다. 다섯 번째는 헥사곤과 로맥스 솔루션의 시너지를 강화하는 것이다. 예를 들어, 헥사곤의 3차원 측정 소프트웨어인 퀸도스(QUINDOS)와 로맥스를 연결하면, 측정 데이터를 로맥스에서 임포트해 접촉 해석을 할 수 있다. 또한, 제조 품질을 평가하는 데에 시뮬레이션 데이터를 활용하는 방법도 가능할 것이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스코리아는 클라우드 기반의 새로운 서비스형 소프트웨어(SaaS)인 앤시스 콘셉트EV(Ansys ConceptEV)를 출시했다고 밝혔다. 콘셉트EV는 부품 설계 담당자 및 시스템 엔지니어가 모델 기반 접근 방식을 통해 전기자동차(EV) 파워트레인 콘셉트 설계 과정에서 효율적으로 협업할 수 있도록 돕는 솔루션이다. 앤시스는 이 솔루션을 통해 전기차 주행 거리와 배터리 충전 시간을 개선하고 개발 비용을 절감해 시장에 출시되기까지 걸리는 시간을 단축하는 데에 기여할 것으로 보고 있다. 전기차 파워트레인은 배터리, 인버터, 모터, 변속기를 포함한 핵심 기능 요소로 구성된 복잡한 시스템이다. 효율적인 파워트레인을 개발하기 위해서는 구성 요소를 시스템의 일부로 설계하고 최적화할 필요성이 있다. 따라서 시스템 수준의 설계 접근 방식은 전기차 주행 거리와 효율성 향상 및 비용 절감에 필수이다. 콘셉트EV는 부품 설계를 시스템 수준의 요구 사항과 연결할 수 있도록 하는 통합 플랫폼으로, 사양 및 부품소 설계 변경 사항을 쉽게 구현 및 추적해 사용자가 최적의 파워트레인 설계를 위한 시스템 트레이드오프(trade-offs)를 신속하게 평가하고 정량화할 수 있도록 지원한다. 모델 기반 접근 방식은 요구 사항에 따라 전체 시스템을 빠르게 분석할 수 있게 도와 오류를 줄이고 시간, 비용을 절감하며 개발 과정 초기에 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 기여한다.     앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “콘셉트EV는 기존 전기차 파워트레인 워크플로의 틀을 깨고 고객이 더 견고하고 데이터 중심적인 결과를 추구할 수 있도록 지원한다”면서, “파워트레인은 차량 성능의 핵심이므로 더 가볍고 내구성이 뛰어나며 비용 효율적인 설계를 최적화할 수 있는 적절한 도구를 갖추는 것이 중요하다. 이 솔루션은 협업과 지식 공유를 장려하여 혁신을 촉진하는 개방형 환경에서 상관 부서 간의 협업을 도울 수 있다”고 전했다. 한편, 앤시스코리아는 자동차 산업 시장이 전기차로 전환하는 과정에서 새로운 기술과 비즈니스 모델이 요구되는 전환기를 맞이하고 있는 가운데, 최신 동향과 기술 트렌드에 대한 유용한 정보를 제공하기 위해 7월 11일 수원컨벤션센터에서 ‘오토모티브 컨퍼런스 2024’를 개최한다고 밝혔다.

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.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024’가 지난 6월 13~14일 온라인으로 진행됐다. 한국산업지능화협회, 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스가 공동 주최하는 이번 행사는 20주년을 맞아 이름을 바꾸었으며, 제품/제조 데이터와 프로세스를 통합 관리하는 PLM(제품 수명주기 관리)과 함께 제조산업의 혁신을 위한 디지털 전환(DX)에 대해 폭넓게 짚어보는 기회가 되었다. ■ 정수진 편집장   ▲ HL만도 배홍용 CTO, 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 서효원 위원장, 캐드앤그래픽스 최경화 국장   한국산업지능화협회 PLM기술위원회 위원장인 KAIST 서효원 교수는 인사말에서 “과거에는 설계/제조 정보의 생성, 관리, 활용 등이 구조적이고 전형적인 방법에 의존해 왔다. 한편, 최근 생성형 AI 특히 GPT의 출현으로 인해 PLM의 역할이 재조명되고 있다”고 짚었다. GPT의 기반인 생성형 초거대 언어 모델(LLM) 등을 통하여 유연적이고 비정형적인 방법이 가능해지고, 자연어 기반의 대화형 인터페이스가 가능해져 설계/제조의 생산성을 높일 수 있다는 설명이다. 또한, 서효원 교수는 “LLM을 기반으로 설계/제조 현장의 핵심 이슈인 데이터의 연결, 하이퍼링크 통합 등의 자동화가 가능해지며, 이를 통해 과거 PLM 적용에 있어서 문제로 여겨졌던 부분을 해결할 수 있다는 기대가 커지고 있다”고 전했다.   ▲ 한국산업지능화협회 PLM기술위원회 서효원 위원장(KAIST 교수)   이번 행사에서는 ‘PLM 베스트 프랙티스 적용 사례 & DX 전략(6월 13일)’과 ‘디지털 전환을 위한 신기술과 솔루션(6월 14일)’이라는 두 개의 트랙에서 14편의 발표를 통해 다양한 내용이 소개됐다.   ■ 함께 읽기 : [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (2)   변화에 대응하기 위한 자동차 산업의 혁신 노력 행사 첫째 날인 6월 13일 기조연설에서 HL만도의 배홍용 CTO는 ‘오토모티브 인더스트리의 새로운 지평선에서’라는 주제로, 자동차 산업이 최근 겪고 있는 변화와 대응 방향에 대해 소개했다. 전기자동차(EV)의 성장세는 분명해 보인다. 전기자동차의 성장에 따라 DC-DC 컨버터, 차저, 구동용 모터, 인버터 관련 기업은 호황을 기대하는 반면 전기자동차에는 쓰이지 않는 엔진, 트랜스미션, 스타터, 클러치, 토크 컨버터 관련 기업은 변화에 따른 충격에 대비할 필요성을 느끼고 있다. 자율주행에 대해서는 긍정적 전망과 부정적 전망이 뒤섞여 있지만, 장기적으로 변화의 물결은 피할 수 없을 전망이다. 높은 개발 비용과 생산 비용, 법규 마련의 지연, 그리고 낮은 기술적 성숙도로 인해 본격적인 자율주행의 도입은 당초 기대보다는 늦어질 것으로 보인다. 전통적인 자동차 외에 친환경 동력과 근거리 주행을 특징으로 하는 마이크로 모빌리티는 착실히 성장하면서 산업계에서도 대응을 강화하고 있으며, 소프트웨어 정의 차량(SDV)은 하드웨어 공급사인 OEM뿐 아니라 소프트웨어 공급사까지 참여하는 새로운 산업 생태계를 만들고 있다. HL만도에서도 ‘데이터 주도’와 ‘자동차의 통합 제어’라는 두 개의 축을 중심으로 개발 및 사업을 전개하고 있다. 배홍용 CTO는 “자동차 산업이 복잡해지고 변경 빈도가 높아지는 상황에서, 프로세스를 가볍게 만들고 신뢰성을 확보하는 것이 과제가 되고 있다”면서, “설계와 검증을 세분화하면서 효율적인 개발 방법을 마련할 필요성이 커지고 있다. 또한 AI의 도입, 디지털 전환(DX), 협업 및 자동화 플랫폼 등 다양한 영역에 걸친 산업 생태계의 노력이 요구된다”고 전했다.   ▲ HL만도 배홍용 CTO   UAM이 가져 올 생태계의 파괴적 혁신 한국항공우주연구원(KARI)의 황창전 UAM연구부장은 ‘모빌리티 혁명, UAM 현황과 미래’를 주제로 한 기조연설을 진행했다. UAM(도심 항공 모빌리티)은 수직이착륙이 가능한 전기 항공기(eVTOL)뿐 아니라 퍼스트 마일부터 라스트 마일까지 커버하는 모빌리티 서비스(MaaS), 도심내 이착륙장, 간편한 시큐리티 체크인, 자율주행 등 다양한 기술과 산업이 연관된 개념이다. 2019년에 약 200개의 UAM 비행체가 개발되었는데 현재는 1000개로 크게 늘었으며, 모건 스탠리는 2040년 UAM 시장 규모를 1조 5000억 달러로 전망하고 있다. 이처럼 UAM은 모빌리티 분야에서 파괴적인 변화(disruptive change)를 이끄는 ‘게임 체인저’가 되고 있다. 다양한 산업 분야를 포괄하는 만큼 eVTOL 개발, 비행 제어 소프트웨어, 교통 관리 체계, 버티포트 인프라, 통신망과 내비게이션 등에 걸친 산업계의 기술 확보 움직임과 함께 정부의 지원 로드맵도 진행 중이다. 황창전 부장은 “산업화에 성공하면 항공기, MRO(유지 . 보수 . 운영), 운항 관리 등 세 가지 기술을 토털 패키지화해서 수출도 가능하며, 이런 기술의 개발 과정에 PLM이나 디지털 전환을 적용할 수 있을 것”이라고 짚었다.   ▲ 한국항공우주연구원 황창전 UAM연구부장   제품 개발과 생산 분야의 디지털 혁신 노력 소개 LG CNS SINGLEX 정현길 위원은 ‘개발·양산 라이프사이클 품질 관리의 발전 방향’을 주제로 한 발표에서 LG 그룹의 품질 관리 프로세스 구축 과정과 향후 발전 방향에 대해 소개했다.  LG 그룹의 개발 품질 관리 솔루션 프로젝트를 통해 구축된 싱글렉스(SINGLEX) 플랫폼은 제품 기획부터 마케팅, 영업, 구매, 제조, 물류, R&D/품질, 고객 서비스, HR, 경영 관리, 보안, IT 관리 등 총 32개 영역의 서비스를 제공한다. 이 가운데 R&D/품질 영역은 ▲개발 프로젝트를 관리하는 PMS ▲양산 품질을 관리하는 QMS ▲위험 재발 방지 활동을 지원하는 FMA ▲소프트웨어 프로젝트를 관리하는 ALM ▲시스템의 범위 및 현황을 연계하여 전체 업무를 관리할 수 있는 SPM  등 5개의 주요 시스템으로 이루어져 있다. 정현길 위원은 “솔루션의 완성도를 위해서 약 28만 건의 품질 검증과 수많은 현업 전문가의 의견을 반영해서 1500건 이상의 업그레이드를 실시했다. 그 결과 현재 LG 그룹 계열사에서 완성도 높은 서비스를 이용하고 있고, 이를 기반으로 대외 사업으로 확대를 추진 중”이라고 전했다.   ▲ LG CNS SINGLEX 정현길 위원   PTC코리아의 이봉기 상무는 ‘LS 일렉트릭 디지털 스레드 적용 사례 및 PTC AI 혁신 전략’에 대해 발표했다.  디지털 스레드의 기본 개념은 가치사슬 전반에 걸쳐서 필요한 대상에게 필요한 시점에 필요한 맥락으로 정보를 제공하기 위해, 전체 라이프사이클에 걸쳐서 물리적 세계와 디지털 세계의 정보를 엮어주는 것이다. 디지털 스레드의 궁극적인 목표는 기업 전체 가치사슬의 최적화이다. 이런 관점에서 최근의 디지털 전환 프로젝트가 보이는 한계를 해소할 수 있는 대안으로 디지털 스레드가 주목받고 있다. 이봉기 상무는 “디지털 전환 프로젝트가 성공하기 위해서는 디지털 스레드의 개념을 잘 이해하고, 이를 기업 전체의 목표와 부합하도록 연계하는 것이 중요하다”면서, “이를 통해 엔지니어링 단계를 넘어 제조 효율성, 서비스 최적화, 제품 운영 관리 등 기업의 가치사슬 전반에 걸쳐 기업의 디지털 전환을 이룰 수 있을 것”이라고 전했다. 또한, “PTC는 SaaS(서비스형 소프트웨어)와 생성형 AI 등의 기술에 대해서도 디지털 스레드를 기반으로 기업의 비즈니스 목표 달성을 지원할 수 있는 방향으로 접근하고 있다”고 덧붙였다.   ▲ PTC코리아 이봉기 상무   아비바코리아의 강창훈 상무는 ‘프로세스 산업에서의 디지털 트윈 적용 사례’에 대해 발표했다. 정유, 화학 등 프로세스 산업은 긴 라이프사이클을 갖고 있으며, 많은 인원과 대형 설비가 투입되는 자본집약적 성격을 갖고 있다. 공정 자체도 물리화학적인 변화를 포함하고 있으며 복잡한 것이 특징이다. 프로세스 산업은 자동화와 플랫폼화를 거쳐 데이터 기반의 실시간 최적화 등의 방향으로 발전해 왔는데, 최근에는 IoT(사물인터넷), AI, 디지털 트윈이 활발히 도입되고 있는 상황이다. 강창훈 상무는 “특히 2D/3D 설계와 시공 데이터를 통합하고 조회할 수 있는 엔지니어링 디지털 트윈 플랫폼을 구축하고 있는 것이 주요한 흐름”이라고 전했다. 플랜트 사용자들은 실시간 모니터링과 분석을 통해 유기적으로 협업할 수 있으며, 궁극적으로 데이터 기반의 의사결정 환경을 구축할 수 있다. 또한 운영 데이터를 활용해 AI/머신러닝 기반의 설비 예측 분석을 통해 설비의 이상징후를 조기에 감지하며, AI를 활용하여 디지털 트윈에 구축된 다양한 정보에 신속하게 접근하는 챗봇을 활용할 수도 있다.   ▲ 아비바코리아 강창훈 상무   TYM의 김대용 CDO는 TYM의 ‘PLM/디지털 전환/디지털 트윈 구축 사례’를 소개했다.  트랙터, 콤바인, 이양기 등 농기계와 디젤엔진에 이르는 제품을 개발/생산하고 있는 TYM은 PLM으로 대표되는 제품 지능화, 스마트 공장과 관련된 공정 최적화, 고객 경험을 강화하는 스마트 서비스 등을 중심축으로 삼아 디지털 전환을 추진 중이다. TYM이 설정한 PLM의 목적은 ‘고객 가치를 창출하고 고객 맞춤형 제품 개발의 리드 타임을 줄이기 위해서 프론트로딩을 할 수 있는 통합 R&D 인프라를 구축하는 것’이다. 또한 TYM은 제품/부품의 형상과 공장 데이터를 유기적으로 연결하는 디지털 트윈을 구축하고 있다. 디지털 트윈을 기반으로 트랙터 조립 공정의 실시간 상태를 모니터링하고 현장 데이터를 수집할 수 있도록 했다. 김대용 CDO는 “이외에도 TYM은 RTLS를 이용해서 파트너사 및 협력사 사이에 공급망 현황이나 재고 현황 데이터를 실시간 수집/분석하고 시각화하는 AI 서비스의 연구개발을 진행 중”이라고 전했다.   ▲ TYM(티와이엠) 김대용 CDO   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 한석주 본부장은 ‘AI 및 클라우드 기술을 활용한 팀센터의 미래 PLM : 디지털 스레드의 역할’이라는 주제로 발표를 진행했다. PLM은 업무의 효율 향상에 중점을 두고 진화를 계속하고 있다. 제조산업에서 제품을 개발하는 라이프사이클의 속도를 높이는 것이 중요하게 여겨지고 있으며, 이에 맞춰 PLM은 과거의 CAD 데이터 관리를 넘어 디지털 스레드를 기반으로 해서 제품 개발 사이클을 가속화하는 형태로 발전하고 있다는 것이 한석주 본부장의 설명이다. 한석주 본부장은 “지멘스는 디지털 전환을 가속화하기 위한 포괄적인 솔루션 포트폴리오인 ‘엑셀레이터’를 통해 제품을 이제 디자인하고, 현실화하고, 최적화하는 전체 폐순환(closed-loop) 라이프사이클을 가속화할 수 있도록 지원한다”고 소개했다. 또한 “지멘스는 인더스트리 디지털 스레드, 클라우드, 인더스트리 메타버스를 통해서 PLM의 효율을 더욱 강화할 수 있게 돕고자 한다”고 덧붙였다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한석주 본부장   관련 기사 함께 보기 [포커스] PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024, 제조산업의 디지털 전환 전략과 사례 소개 (2)   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024’가 오는 6월 13일~14일 이틀 동안 온라인으로 개최된다. 한국산업지능화협회, 한국CDE학회, 캐드앤그래픽스가 공동 주최하는 ‘PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스’는 지난 2005년 시작된 이래 20회째를 맞아, 올해부터 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024’로 명칭을 바꾸고 내용도 확장하여 온라인으로 개최된다. 올해도 제조업계 화두인 디지털 전환(DX)과 디지털 트윈, 스마트 공장, 산업IoT, 인공지능(AI), 클라우드 등이 접목된 PLM/DX 기반의 산업별 베스트 프랙티스와 최신 엔지니어링 기술 트렌드 등이 발표될 예정이다. 특히 생성형AI와 소프트웨어 주도로 변화하는 트렌드에 주목하고자 한다. 올해 기조연설에는 HL 만도 배홍용 CTO가 ‘오토모티브 인더스트리의 새로운 지평선에서’를 주제로 자동차 산업을 재정의하는 한편 자동차에서 모빌리티로의 변화 과정에 대해 소개하고, 이러한 변화를 전기자동차(Electric Vehicle)를 중심으로 EV 확산과 기술 트렌드를 짚어보고자 한다. SK경영경제연구소 김지현 부사장은 ‘AI를 품은 제조업의 서비스 혁신’을 주제로, 생성형 AI의 등장으로 산업용 로봇과 공장의 자동화가 가속화됨으로써 제조 생산 공정의 효율화가 본격화됨에 따라 AI가 제조업에 어떤 혁신의 변화를 가져다줄 것인지 전망한다. 한국항공우주연구원(KARI) 황창전 UAM연구부장은 ‘모빌리티 혁명, UAM 현황과 미래’를 주제로, 전 세계적으로 모빌리티 혁신을 위해 도입, 개발 경쟁 중인 도심항공모빌리티(UAM)의 현황, 기술개발 이슈 및 미래에 대해 설명할 예정이다.     PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024에서는 엔비디아/한국인프라, 아이지피넷, 다쏘시스템코리아, 스노우플레이크, 아비바코리아, PTC코리아, LG CNS SINGLEX, 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 팀솔루션 등 다양한 업체에서 발표자로 참여해 새로운 제품과 기술, 트렌드에 대해 소개할 예정이다. 기조연설 외에도 두 개의 전문 트랙을 통해 다양한 내용이 소개된다. 첫째 날인 6월 13일에는 ‘PLM 베스트 프랙티스 적용 사례 및 DX 전략’ 트랙이 진행된다.  LG CNS SINGLEX 정현길 위원은 ‘개발·양산 라이프사이클 품질관리의 발전 방향’을 주제로, 제조 기업의 제품 라이프사이클뿐만 아니라 데이터 연계로 재순환하는 전체 프로세스의 품질을 확보하여 5개의 시스템 연계를 통한 Closed Loop Quality를 실현하는 통합 품질관리 플랫폼에 대해 소개한다.   PTC코리아 이봉기 상무는 ‘PTC 디지털 스레드 전략과 LS 일렉트릭 사례 소개’를 주제로, LS일렉트릭이 어떻게 디지털 스레드를 구축하고 고객 중심 애자일 비즈니스를 만들어가고 있는지, 그리고 궁극적으로 LS일렉트릭의 지속 가능 성장 비전 2030을 달성해 나가고 있는지 발표한다. 아비바코리아 강창훈 상무는 ‘프로세스 산업에서의 디지털 트윈 적용 사례’를 주제로, DX 요소 기술과 제조 솔루션을 통합하여 디지털 트윈을 구축한 사례로서 각각의 DX요소 기술 및 통합 아키텍처를 살펴보고 구축 과정에서의 시사점들과 고객들이 구축 이후 어떻게 활용하는지를 공유한다.  TYM 김대용 CDO는 ‘PLM/DX/디지털 트윈 사례’를 주제로, TYM의 차세대 통합 PLM 구축 결과 및 디지털 인프라 구성과 연계를 강화하여 제품 지능화 및 공정 최적화, 서비스 고도화를 통한 디지털 조직 문화 구축을 위한 로드맵에 대해 소개한다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한석주 본부장은 ‘AI 및 클라우드 기술을 활용한 팀센터의 미래 PLM : 디지털 스레드의 역할’을 주제로, 지멘스 팀센터의 미래 개발 트랜드를 통해 미래 PLM에 대한 방향성을 수립할 수 있는 기회를 만들고자 한다.   둘째 날인 6월 14일에는 ‘디지털 전환을 위한 신기술과 솔루션’ 트랙이 진행된다.  씨이랩 이문규 책임리더는 ‘다양한 산업에서 적용되는 비전 AI의 현재와 미래’를 주제로, 비전 AI 기술을 통한 다양한 분야의 혁신적인 변화와 앞으로의 발전 가능성에 대해 소개한다.  아이지피넷 윤정두 차장은 ‘기업과 부서에서 3D 데이터 활용을 통한 3D 데이터 공유 및 디지털화 실현’을 주제로 3DxSUITE에 대해 소개한다. 3DxSUITE 는 상호 운용성을 실현하기 위해 3차원 데이터의 변환, 검증, 수정, 비교, 단순화 등 디지털 엔지니어링에 필요한 데이터의 최적화를 종합적으로 지원한다. 다쏘시스템코리아의 정유선 에노비아 브랜드 세일즈 부문 대표는 ‘멀티 CAD 환경에서의 협업 방안’을 주제로, 멀티 CAD 환경에서 다양한 업무를 담당하는 사내외 사람들과의 협업 방안에 대해 사례들올 중심으로 전달할 예정이다. 스노우플레이크 박경호 영업대표는 ‘사례를 통해 알아보는 데이터 플랫폼 구축을 통한 비용 절감 및 비즈니스 성장 실현 방안’을 주제로, AI 시대에 글로벌 제조 기업들이 데이터 클라우드를 선택한 이유와 구축 여정, 구축 효과에 대해 소개한다. 팀솔루션 서경진 상무는 ‘디지털 트윈을 위한 지능형 경량화/최적화 모델 생성 방안’을 주제로, 3D CAD에서 디지털 트윈 모델로 변환하는 과정을 지능화/자동화하는 방법론 제안 및 사례를 소개하고, 이에 대한 효과 및 향후 산업의 PLM DX 방향성을 제시한다. 연세대학교 송경우 교수는 ‘생성형 AI 동향과 제조엔지니어링 적용 방법’을 주제로, 생성형 AI 동향과 함께 LLM(대규모 언어 모델) 기반의 신뢰 가능한 문서 기반 질문 답변(Document-based Question Answering)을 위한 최근 기술 트렌드와 적용 사례에 대해 소개한다. PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024는 제조업계의 경쟁력 강화와 관련 시장의 활성화를 위해 제조업체 및 관련 벤더, 학계 등 관련 업계가 함께 모여 업계 현안에 대해 정보를 교류하는 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회에서 주관하고 있다. 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 위원장을 맡고 있는 KAIST 서효원 교수는 “PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2024는 ‘산업별 DX/PLM 전략과 생성형AI 혁신’을 주제로, 제조 엔지니어링 분야의 디지털 트윈 및 디지털 전환을 위한 전략과 실천 방안에 대해서 짚어 보는 한편, 생성형 AI의 도입을 통해 제조산업의 경쟁력 강화 및 새로운 혁신의 계기가 마련되길 기대한다”고 말했다. PLM/DX 컨퍼런스 2024의 사전등록은 6월 5일까지 행사 홈페이지에서 가능하다.

마이다스아이티가 지난 4월 16일 CAE 기술 콘퍼런스인 ‘MTS SQUARE 24’를 개최했다. ‘사람을 위한 기술, 새로운 세상과 연결’을 테마로 한 이번 이벤트에서 마이다스아이티는 자사의 CAE 기술 로드맵을 소개하는 한편, CAE 기술 연구와 활용 사례 및 첨단 기술의 미래에 대한 인사이트 등을 소개했다. ■ 정수진 편집장     CAE의 진입장벽 낮추는 기술 개발 이번 행사에서 마이다스아이티 김종성 프로는 “시뮬레이션의 목적은 설계 단계에서 많은 문제점을 컴퓨터 소프트웨어를 통해 발견하고 해결하는 것”이라면서, 설계자가 손쉽게 활용할 수 있는 CAE 솔루션과 기술 개발 방향에 대해 소개했다. 디지털 전환, ESG(환경·사회적 책임·거버넌스) 등 시대 변화에 따라 시뮬레이션의 필요성이 늘고, 설계자의 시뮬레이션 활용도 확대되고 있다. 김종성 프로는 “한편으로 CAE가 발전하면서 CAE 소프트웨어가 공부해야 하는 학습의 대상이 되었다”고 짚었다. CAE를 효과적으로 수행하고 결과를 이해하기 위해서는 공학 지식을 바탕으로 해석을 위한 수치해석 모델을 만들어야 한다. 또한, 원활한 해석을 할 수 있도록 해석 대상을 작게 나누는 메시(mesh)를 만들어야 한다는 점도 CAE의 접근성을 떨어뜨리는 한계로 지적되어 왔다. 김종성 프로는 “이를 해소하기 위해 마이다스아이티는 메시프리(meshfree) 기술을 적용한 ‘마이다스 메시프리’를 개발했다”고 소개했다. 마이다스 메시프리는 형상을 불러오고 해석 조건을 설정한 후 해석을 진행해 결과를 분석하는 3단계 프로세스를 제공한다. 또한 설계 변경 내용을 빠르게 반영하는 오토 업데이트를 제공하면서 전반적인 해석 퍼포먼스를 높이는 데에 주력했다. 마이다스아이티는 향후 마이다스 메시프리에서 스폿 용접, 라인 용접, 볼트 정의 등을 자동 연결할 수 있는 연결성을 강화할 계획이다.     기업의 시뮬레이션 문화 정착에 기여할 것 또한, 마이다스아이티는 최적설계를 위한 다분야 통합 솔루션인 ‘마이다스 NFX’를 제공한다. 지난 2008년 공급을 시작한 마이다스 NFX는 유동해석 . 구조해석 . 위상최적화를 연계할 수 있고, 실무에서 많이 쓰이는 핵심 기능의 편의성을 높이는 방향으로 개발되고 있다. 김종성 프로가 소개한 마이다스 NFX의 개발 방향은 편의성, 연결성  기술지원 강화 등이다. 마이다스  NFX는 UI(사용자 인터페이스)와 워크플로를 더욱 직관적이면서 간결하게 만들 예정이다. 파트간 연결 기능이나 열유동 . 열응력 해석 연계 등 해석 분야간 연결성을 높이는 한편, 나스트란, 아바쿠스, 앤시스 등의 CAE 솔루션과의 호환성도 강화할 계획이다. 김종성 프로는 “마이다스 NFX는 지금까지 1000여 라이선스를 공급하면서, 연구자가 아닌 엔지니어 중심의 개발로 블루오션 시장을 공략하고 있다. 마이다스 NFX를 통해 기업의 시뮬레이션 문화 정착과 제품 개발 실무자의 역량 강화에 기여하고자 한다”고 전했다.   신규 패키지 및 AI 가술 지원 등 로드맵 소개 마이다스아이티는 기술지원을 강화할 계획인데, 여기에는 기술지원에 AI(인공지능)를 활용하는 것도 포함된다. 마이다스아이티가 축적한 기술자료와 다양한 분야의 해석 보고서, 기술지원 문건 등을 AI가 학습해 효과적인 고객 지원이 가능할 것이라는 설명이다. 김종성 프로는 “테스트 결과 사용자의 요구에 맞춰 기술문서, 보고서, 동영상 등 다양한 자료를 제공할 수 있어 AI의 가능성을 확인했다”면서, “향후 기존 소프트웨어에 AI 기술지원 기능을 결합할 계획도 있다”고 소개했다. 이외에, 김종성 프로는 마이다스 NFX와 마이다스 메시프리 및 기술 지원을 결합한 ‘마이다스 MTS’ 패키지도 소개했다. 마이다스 MTS는 실무에서 많이 쓰이는 해석 작업을 하나의 라이선스로 활용할 수 있다는 점을 내세운다.     사람을 위한 기술과 함께 살아가는 방법 고민 이번 MTS SQUARE 24 행사에서는 ‘사람과 AI’, ‘사람과 시뮬레이션’, ‘사람을 위한 기술’ 등의 주제로 국내 연구자들의 CAE 기술 개발 내용이 소개되었으며, 발전하는 기술을 어떻게 이해하고 활용해야 할 지에 대한 인사이트를 얻을 수 있는 기회가 마련됐다. 아주대학교의 이진우 교수는 생성적 설계(제너레이티브 디자인) 기법을 활용해 새로운 음향 특성을 가진 메타구조체를 개발한 내용을 소개했고, 영남대학교의 유기수 교수는 전기자동차 배터리의 열거동과 열폭주 현상을 CAE로 예측하기 위한 방법론을 소개했다. 건국대학교의 김창완 교수는 꾸준히 확대되고 있는 다중물리해석(멀티피직스 해석)이 발전하고 있는 방향에 대해 짚었다. 자동차부품산업진흥재단의 김명섭 전문위원은 국내 제조산업의 지속 성장을 위한 디지털 전환의 필요성과 추진 전략을 설명했다. 경희대학교의 김상욱 교수는 더 이상 피할 수 없는 AI와 사람의 ‘공존’을 위해 어떤 가치를 추구해야 할 지 짚고, UCLA의 데니스 홍 교수는 로봇 기술의 본질은 결국 사람을 위한 것이라고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국에이브이엘은 4월 23일∼26일 서울 코엑스에서 열리는 ‘제37회 세계 전기자동차 학술대회 및 전시회(EVS37)에 참가한다고 밝혔다. 세계전기자동차협회(WEVA)와 아시아태평양전기자동차협회(EVAAP)가 주최하고 한국자동차공학회(KSAE)가 주관하는 EVS37은 ‘전기차 분야의 올림픽’으로 불리는 행사로, 올해에는 40여 개국에서 155개 기업과 전문가 1500명이 참가해 완성차, 배터리, 충전, 부품, 소재, 장비 등 분야의 제품과 기술을 소개한다. 한국에이브이엘은 미래 모빌리티 산업 관련 연구개발, 시뮬레이션 및 시험평가 분야의 기술 전문기업으로서 자사의 핵심 기술력을 선보일 계획이다. 또한 AVL 본사의 연구진도 이번 학술대회에 참가해 ▲BMS(배터리 관리 시스템) 캘리브레이션 최적화를 위한 아키텍처 구축 방법론 ▲상용 전기차 전동화의 성공 요인 - 메가와트 충전과 같은 전동화 혁신 기술과 성과를 공유할 예정이다. 행사 기간 한국에이브이엘의 전시회 공간에서도 ▲AVL 인버터 테스트 솔루션 ▲충전 및 인버터 개발을 위한 AVL 엔지니어링 솔루션 ▲AVL 배터리 관리 시스템 ▲AVL E-모빌리티 시뮬레이션 솔루션을 소개할 예정이다. 한국에이브이엘의 게놋 그라서(Gernot Grasser) 대표는 “AVL은 아이디어 단계부터 양산 과정에 이르기까지 종합적인 접근 방식을 통해 새로운 동력 시스템 개발과 환경 개선 요구사항을 포함한 전반적인 차량 아키텍처 및 플랫폼 솔루션을 제공한다”면서, “이번 EVS37 학술대회 및 전시회 참가는 현재 고객이 당면한 전기차 관련 현안을 논의할 수 있는 소통의 장은 물론, 한국에이브이엘의 기술 경쟁력과 혁신을 선보이는 기회가 될 것”이라고 전했다.