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지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 포뮬러 1(Formula 1)에서 오랜 기술 파트너십을 이어온 오라클 레드불 레이싱(Oracle Red Bull Racing)과의 협력 20주년을 맞았다고 밝혔다. 지멘스와의 협력을 통해 오라클 레드불 레이싱은 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)를 기반으로 한 엔지니어링 인프라를 구축하고, 차량 설계와 제조를 최적화하면서, 설계 시간을 단축해 왔다. 오라클 레드불 레이싱은 2004년부터 지멘스 엑셀러레이터의 산업용 소프트웨어 포트폴리오를 기반으로 엔지니어링 인프라를 구축했다. 이후 물류 과제, 설계 복잡성 증가, 부품 수 증가, 연간 수천 건의 엔지니어링 변경 사항을 효과적으로 관리하고 제조 반복성을 개선했다. 레드불 테크놀로지(Red Bull Technology)는 지멘스 엑셀러레이터와 포괄적인 디지털 트윈 기술을 사용해 포뮬러 1 레이싱 시즌의 극심한 압박 속에서도 레이싱 차량을 설계, 반복, 제조해 경기에서 팀의 성공을 지속적으로 견인하고 있다. 오라클 레드불 레이싱 팀은 지멘스 엑셀러레이터를 통해 프로세스를 디지털 방식으로 변환했다. 그 범위는 엔지니어링 변경을 신속하게 실행하고 관리하는 방법을 재창조하는 것부터 신속한 부품 설계, 복합 부품 개발, 와이어 하네스 엔지니어링을 지원하는 최신 제품 엔지니어링 기술 채택에 이르기까지 포괄적이다. 레드불 레이싱 팀은 테크니컬 센터와 레이싱 경기 사이의 트랙사이드에서 지속적으로 부품을 설계, 제조하고 나아가 적층제조까지 진행하고 있다.     구체적으로 살펴보면, 오라클 레드불 레이싱은 지멘스의 포괄적인 디지털 트윈 기술을 활용해 포뮬러 1이 요구하는 빠른 속도의 챔피언십 위닝 카(winning car)를 설계, 테스트, 검증, 제조하고 있다. NX 소프트웨어를 사용해 부품 설계 주기 시간을 300% 단축했고, 복잡한 형상 모델링 기능을 통해 차체 설계를 위한 반복 작업당 처리 속도가 1000% 빨라졌다. NX의 생성형 설계 기능을 사용해 구조적 지지와 냉각 부품에 최적화된 설계를 생성함으로써, 설계 시간을 2주에서 2일로 단축한 것도 눈에 띈다. 오라클 레드불 레이싱의 엔지니어링 팀은 팀센터(Teamcenter) 소프트웨어를 사용해 경기 시즌마다 수천 건의 설계 변경을 수행하고 모두 관리하고 릴리스하며, 차량당 약 1만 개의 고유 부품을 추적한다. 또한, 전 세계 각 트랙에서 요구하는 다양하고 구체적인 차량 구성을 관리하며, 설계 변경에 대한 승인 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축했다. 또한, 지멘스의 파이버심(Fibersim) 포트폴리오가 지원하는 복합재 설계와 제조를 통해 설계에서 납품까지 걸리는 시간을 30% 단축했다. 엔지니어링 팀은 심센터(Simcenter) 소프트웨어, NX, 파이버심을 결합해 각 드라이버를 최적의 위치에서 지원하는 맞춤형 시트를 제작했다. 이를 통해 경기 중 피로를 줄이고 제어력을 향상시켰다. 와이어 하네스 설계와 개발에는 지멘스의 캐피털(Capital) 소프트웨어를 사용해, 물리적 프로토타입이 없는 작업 방식으로 전환했다. 이를 통해 초기 개발 속도를 300% 높이고, 변경 주문 해결을 500% 개선하면서, 품질과 통합 가시성을 향상시킬 수 있었다. 레드불 포드 파워트레인 팀은 2026년 사양의 지속 가능한 고속 동력 장치를 개발하고 있다. 이때 설계와 검증을 지원하기 위해 지멘스의 심센터 스타-CCM+(Simcenter STAR-CCM+) 소프트웨어의 시뮬레이션과 테스트 기능을 활용하고 있다. 오라클 레드불 레이싱의 크리스천 호너(Christian Horner) CEO 겸 단장은 “우리는 지멘스와 함께 그 아이디어를 어느 때보다 빠르게 현실화할 수 있는 디지털 백본(backbone)을 갖췄다. 지멘스의 툴은 엔지니어가 자유롭게 혁신하고 적응하며 민첩성을 유지할 수 있도록 지원한다. 이는 포뮬러 1에서 승패를 가를 수 있는 요소이다. 지멘스와의 파트너십은 매 시즌 우리를 새로운 차원으로 끌어올려 준다”고 전했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 벤 시스(Ben Sheath) 영국과 아일랜드 지역 부사장 겸 매니징 디렉터는 “처음부터 레드불 레이싱과 함께 일한 것은 개인적으로나 회사적으로 놀라운 여정이었다. 레드불 레이싱이 포뮬러 1의 강자로 성장하는 과정을 지켜보면서 지멘스의 기술이 핵심적인 역할을 했다는 사실에 큰 자부심을 느낀다. 양사는 한계를 뛰어넘는 파트너십을 구축해 왔으며, 그 모든 과정을 함께 할 수 있어 기쁘다”고 말했다.

[CAE 컨퍼런스 2024] 발표자료 다운로드 안내입니다. CAE 컨퍼런스 2024이 지난 11월 8일(금) 수원컨벤션센터에서 성황리에 개최됐습니다. 올해로 14회를 맞은 ‘CAE 컨퍼런스 2024’은 CAE 수요-공급업계 관계자를 위한 정보 교류의 장으로, ‘제6회 스마트 공장 구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024)’과 동시 개최되었습니다. 이번 컨퍼런스에서는 현대오토에버, 금호타이어, 현대자동차, 현대모비스, LG전자, 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스, 지멘스 디지털 인더스트리소프트웨어, 나니아랩스, 피도텍, 케이더블유티솔루션, HP 등 CAE 수요-공급기업이 대거 참여한 가운데, 국내 제조산업의 경쟁력 강화를 위한 CAE 활용 사례와 최신 CAE 관련 기술 트렌드, 그리고 CAE 기반의 스마트 공장 솔루션이 소개되어 많은 관심을 모았습니다.  CAE 컨퍼런스 2024 준비위원회 위원장을 맡은 KAIST 강남우 교수는 개회사를 통해 “사전 학습된 대규모 모델의 활용이 활발해지면서, AI로 할 수 있는 일이 무궁무진해지고 있는 것 같다. 한편으로 CAE와 제조 분야에서는 어떻게 AI를 활용해야 할 것인지에 대해 아직 의문점이 많다”면서, “최고 전문가들이 현장의 소리를 전하는 CAE 컨퍼런스 2024에서 이런 의문을 풀고 AI와 제조 혁신을 위한 인사이트와 아이디어를 얻을 수 있기를 바란다”고 전했습니다. [관련 기사]  [포커스] CAE 컨퍼런스 2024, 제조 혁신을 위한 CAE와 AI의 융합 전략 소개 [포커스] CAE 컨퍼런스 2024 발표 내용 정리   [아젠다] CAE 컨퍼런스 2024 발표자료는 정보 제공에 동의한 자료만 제공됩니다. 아래 아젠다에 PDF 마크가 표시되어 있는 발표자료가 공개된 내용입니다.    [CAE 컨퍼런스 2024] 유료결제 완료 후, 발표자료 요청 이번 컨퍼런스에 참여하지 않았던 분들은 유료 결제 후에 발표자료를 다운로드 받으시기 바랍니다. 다만 홈페이지 다운로드 용량 제한으로 인하여 전체 자료를 다운로드 할 수 있게 하는데 제약이 있어 첨부한 파일에는 CAE 컨퍼런스 2024 가이드 파일만 올려 두었습니다. 결제완료 후 메일(cae@cadgraphics.co.kr)로 연락주시면 대용량 추가 자료를 별도로 보내드립니다. 홈페이지에서 직접 결제하는데 문제가 있다면 당사로 연락주시기 바랍니다.   메일 제목 :  [CAE 컨퍼런스 2024] 유료결제완료 발표자료 요청 내용 : 결제시 회원명 / 전화 / 이메일 메일 보낼 곳 : cae@cadgraphics.co.kr 문의 : CAE컨퍼런스사무국 (02-333-6900) [CAE 컨퍼런스 2024] 발표 제목 및 발표자 소개   00. [개회사] CAE 컨퍼런스 준비위원회 강남우 위원장(KAIST 교수) 01. [기조연설] 기술독립과 통섭에서 배우는 CAE 엔지니어를 위한 ‘판타레이’ / 에스엔에이치 민태기 연구소장 02. [기조연설] AI/ML과 Digital Reality Platform을 통한 CAE 혁신 전략 / 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스 전완호 본부장 휴식 03. [기조연설] SDV 체계 전환 및 차량SW 품질 경쟁력 강화 방안 / 현대오토에버 박경훈 실장 04. Low-code AI 플랫폼을 이용한 설계 생성/예측/최적화 방법 및 사례 / 나니아랩스 강남우 대표 05. HP 3D 프린팅 자동화 솔루션이 주도하는 산업의 디지털 트랜스포메이션 / HP P3D 김태화 Manager 06. 최적설계 대중화를 위한 AADO 기술 소개 / 피도텍 최병열 연구위원 07. CAD(NX)와 CFD 융합을 통한 제품 설계 혁신 / 케이더블유티솔루션 변성준 이사 08. 가전 개발에서 CAE와 AI 활용 / LG전자 박우철 책임연구원 09. 휴식 제품개발과 검증의 가속화를 위한 Simcenter AI Solutions / 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 이종학 프로 10. [기조연설] 타이어 개발 프로세스에 대한 디지털 트윈 시스템 구축 / 금호타이어 김기운 전무 11. 모빌리티 아키텍처 단계 타이어 시스템의 버추얼개발 프레임워크 / 현대자동차 김용대 글로벌R&D마스터 12. NVH 해석 분야에서의 고전적 방법론과 디지털 기술 융합 사례 / 현대모비스 정원태 책임연구원

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 지멘스 EDA 사업부는 차세대 집적 회로(IC)의 설계 단계에서 칩의 공정상 결함이 있는지 체크하는 테스트 용이화 설계(Design-for-Test : DFT) 설루션인 ‘테센트 인시스템 테스트(Tessent In-System Test)’ 소프트웨어를 출시했다. 노후화 및 환경 요인으로 유발되는 Silent Data Corruption/Errors(SDC/SDE)와 같은 중요한 문제를 해결하기 위해 설계된 테센트 인시스템 테스트는 지멘스의 테센트 스트리밍 스캔 네트워크(Tessent Streaming Scan Network) 소프트웨어와 함께 작동하도록 설계된 인시스템 테스트 컨트롤러이다. 이러한 호환성을 통해 고객은 제품 수명주기 동안 시스템 내에서 임베디드 결정론적 테스트 패턴을 적용할 수 있으며, 이를 통해 IC와 이를 구동하는 애플리케이션의 안정성과 보안, 완전한 기능을 유지할 수 있다. 지멘스의 테센트 미션모드(Tessent MissionMode)와 테센트 스트리밍 스캔 네트워크 소프트웨어의 성공을 기반으로, 테센트 인시스템 테스트는 지멘스의 테센트 테스트컴프레스(TestKompress) 소프트웨어로 생성된 결정론적 테스트 패턴의 원활한 통합을 가능하게 한다. 이를 통해 고객은 시스템 내 애플리케이션에 기존 IJTAG 및 SSN 기반 패턴을 재사용하는 동시에 전반적인 칩 구조 설계를 개선하고 테스트 시간을 단축할 수 있다. 지멘스의 테센트 인시스템 테스트 소프트웨어를 사용하면 고객은 테센트 테스트컴프레스와 SSN을 사용하여 생성된 임베디드 결정론적 테스트 패턴을 업계 표준 APB 또는 AXI 버스 인터페이스를 통해 인시스템 테스트 컨트롤러에 직접 적용할 수 있다. 시스템 내에서 적용되는 결정론적 테스트 패턴은 사전 정의된 테스트 기간 내에서 최고 수준의 테스트 품질을 제공할 뿐만 아니라, 디바이스의 수명주기에 따라 테스트 내용을 변경할 수 있는 기능을 제공한다. 또한 결정론적 패턴이 내장된 인시스템 테스트는 기존 테스트 인프라의 재사용을 지원하고 있다. 이러한 기능은 자동차, 항공우주, 의료 기기 등 안전이 중요한 애플리케이션에 중점을 둔 산업에 특히 중요하다.     지멘스 디지털 산업 소프트웨어의 앤커 굽타(Ankur Gupta) 디지털 설계 생성 플랫폼 담당 수석 부사장 겸 총괄 매니저는 “테센트 인시스템 테스트는 고객이 실리콘 수명주기 관리 목표를 달성하는 데 있어 중요한 진전”이라고 말하며, “노후화 및 환경적 요인이 설계에 큰 영향을 미치고 있다. 테센트 인시스템 테스트는 이러한 문제를 해결하는 스마트 설루션을 제공하여 궁극적으로 고객에게 향상된 성능, 보안 및 생산성을 제공한다”고 말했다. 아마존웹서비스(AWS)의 댄 트록(Dan Trock) 수석 DFT 매니저는 “테센트 인시스템 테스트 기술을 통해 테스트 공정에서 이미 활용하고 있는 광범위한 테스트 인프라와 패턴을 데이터 센터 제품군에 재사용할 수 있다”면서, “테센트 인시스템 테스트 기술을 통해 데이터 센터에 대한 고품질 필드 테스트가 가능해졌다. AWS 고객은 이제 수명주기 동안 실리콘 디바이스를 지속적으로 모니터링하여 최고의 품질과 안정성을 갖춘 인프라와 서비스의 혜택을 누릴 수 있다”고 말했다.

지멘스 디지털 인더스트리는 산업 환경에서 엔지니어링을 지원하는 생성형 AI 기반 어시스턴트 ‘지멘스 인더스트리얼 코파일럿(Siemens Industrial Copilot)’의 새로운 주요 기능을 소개하면서, 티센크루프 오토메이션 엔지니어링(thyssenkrupp Automation Engineering)을 글로벌 고객으로 확보했다고 밝혔다. 지멘스 인더스트리얼 코파일럿은 자동화 엔지니어링 코드를 작성할 수 있는 생성형 AI 기반 설루션으로, 멀티모달 기능과 에이전트 기반 접근 방식을 통해 엔지니어에게 더욱 강력한 지원을 제공할 계획이다. 또한 제조 현장에서 사용되는 오퍼레이션용 인더스트리얼 코파일럿은 데이터 보안을 강화하기 위해 온프레미스 하드웨어-소프트웨어 패키지 형태로도 제공한다. 현재 산업 현장은 경쟁 심화와 숙련 인력 부족이라는 과제에 직면해 있다. 생성형 AI를 산업 현장에 도입하면 이러한 문제를 해결하고 생산성을 높일 수 있다. 가트너의 최신 보고서에 따르면, 2028년까지 개발자의 75%가 생성형 AI를 활용해 정기적으로 코드를 작성할 것으로 전망되며, 이는 2023년 초 10% 미만에서 크게 증가한 수치다. 티센크루프 오토메이션 엔지니어링은 전기차 배터리 품질 검사 장비에 엔지니어링용 코파일럿을 통합했으며, 2025년부터 글로벌 단위로 이를 확대 도입할 계획이다. 이 코파일럿은 티센크루프 엔지니어들의 TIA 포털 프로젝트 개발 및 PLC(Programmable Logic Controller)를 위한 구조화된 제어 언어(SCL) 코드를 보다 신속하게 작성할 수 있도록 지원한다. 또한 WinCC Unified에서 기계에 대한 HMI 그래픽을 생성함으로써 반복적이고 단조로운 작업을 줄이고, 프로세스를 최적화하며 혁신을 촉진한다. 독일 에를랑겐에 위치한 지멘스 스마트 공장은 납땜 장비에 오퍼레이션용 코파일럿을 도입했다. 이 코파일럿은 오류 메시지를 자연어로 변환하고, 관련 문서, 매뉴얼, 예비 부품 목록을 분석해 설루션을 제안한다. 이를 통해 기계 가동 중단 시간을 단축하고, 생산 병목 현상을 신속히 해결하며, 교대 근무 간의 업무 인수인계 효율성을 높인다.     오퍼레이션용 코파일럿은 제조 현장에 있는 작업자들이 기계와 직접 상호작용하며 유지보수, 오류 처리, 성능 최적화를 실현할 수 있도록 지원한다. 멀티모달 기능은 이미지를 분석하고 해석하며, 에이전트 기반 자동화를 통해 다양한 작업에서 생산성을 높인다. 데이터 보안을 보장하기 위해 오퍼레이션용 코파일럿은 온프레미스 시매틱(Simatic) 산업용 PC(IPC 1047E)와 함께 제공될 계획이다. 이 시스템은 엔비디아의 AI 엔터프라이즈 플랫폼 기반의 소프트웨어를 활용해 실시간 데이터 질의와 신속한 의사결정을 지원하며, 인터넷 연결 없이도 모든 데이터를 로컬 하드웨어에서 처리한다. 이를 통해 데이터 보안을 강화하고 고객 데이터가 필요한 시점과 장소에서 안전하게 활용될 수 있도록 한다. 엔지니어링용 코파일럿은 전기 설계를 위한 ECAD 문서의 수동 변경 사항을 자동으로 감지, 변환, 주석을 추가하며, 이를 TIA 포털 프로젝트에 적용하는 멀티모달 입력을 지원할 예정이다. 에이전트 개념은 복잡한 자동화 프로젝트를 소규모 작업으로 나누어 처리하며, 다양한 출처에서 정보를 수집해 목표를 이해하고 실행한다. 엔지니어는 이러한 에이전트를 활용해 전체 생산 프로세스를 투명하게 관리하며 최적의 작업 단계를 파악할 수 있다. 지난 2024년 7월부터 지멘스 엑셀러레이터(Xcelerator) 마켓플레이스에서 제공된 엔지니어링용 코파일럿 TIA Essential은 지멘스가 자동화 요소를, 마이크로소프트의 애저 OpenAI 서비스가 자연어 처리를 수행하는 것이 특징이다. 이를 통해 기업을 위한 성능, 데이터 보호 및 신뢰성을 제공한다.  티센크루프 오토메이션 엔지니어링의 롤프 귄터 니베르딩(Rolf-Günther Nieberding) CEO는 “지멘스와 오랜 협력을 통해 복잡한 프로젝트를 더 짧은 시간 안에 구현할 수 있었다. 인더스트리얼 코파일럿을 전반적으로 도입함으로써 우리뿐만 아니라 고객들에게도 더 큰 가치를 제공할 수 있을 것이라 확신한다”고 전했다. 지멘스 디지털 인더스트리의 레이너 브렘(Rainer Brehm) 공장 자동화 부문 CEO는 “지멘스의 도메인 전문성을 바탕으로 생성형 AI를 누구나 쉽게 활용할 수 있는 산업 등급 설루션으로 전환하고 있다”면서, “인더스트리얼 코파일럿은 자동화 엔지니어링 분야의 혁신적인 파트너로, 고객의 혁신, 생산성, 그리고 경쟁력 강화를 가속화할 것”이라고 말했다.

산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (7)   이번 호에서는 다물체 동역학 해석(MBS) 소프트웨어인 심팩(Simpack)의 전반적인 기능과 성능 및 주요 적용 분야를 소개하고자 한다.  심팩은 이미 일본/미국/유럽과 같은 선진국 및 전 세계적으로 자동차, 철도, 풍력 등 핵심 산업에서 널리 사용되고 있으며, 국내에서도 점차 도입되면서 다물체 동역학계를 선도하려는 움직임을 보이고 있다. 심팩은 기존의 다물체 동역학 해석 프로그램이 수행할 수 없었던 복잡한 시스템에 대한 접근성을 높이고, 개념 설계부터 최종 제품까지 일관된 해석을 제공함으로써 비용 절감, 성능 예측, 제품 성능 향상 등의 다양한 가치를 제공할 수 있게 되었다.    ■ 임상혁 다쏘시스템코리아 시뮬리아 브랜드팀에서 다물체 동역학 해석 기술을 담당하고 있는 인더스트리 프로세스 컨설턴트이다. 한국항공대학교 학사와 석사 과정을 마쳤다.  홈페이지 | www.3ds.com/ko   다물체 동역학 해석(MBS : Multi-body Simulation)이란 자동차, 철도, 풍력 터빈 등 기계 시스템의 거동 및 하중을 구현, 예측 및 최적화하는데 사용하는 해석을 말한다. 보통 하나의 시스템은 여러 개의 단품으로 이루어지는데, 각각의 단품은 시스템의 일부가 될 때 단품 자체일 때와는 다른 거동 및 다양한 하중을 받는다. 전체 시스템의 거동 및 하중을 예측하기 위해서, 그리고 각 단품에 작용하는 하중을 예측하고 이를 최소화하기 위해서 시스템 전체에 대한 해석은 반드시 필요하다. 심팩은 1987년도에 독일 우주항공센터(DLR)와 MAN Technology에 의해 처음 개발이 시작되어 1993년도에 상용화를 개시하였다. 이후로 BMW, 다임러, JLR, 지멘스, 알스톰, 베스타스 등 자동차, 레일, 풍력 터빈 산업 관련 기업에 의해 선택을 받아왔으며 2014년도에 다쏘시스템의 일원이 되었다.   그림 1   심팩의 특징 실시간 시뮬레이션 심팩의 가장 큰 특징은 실시간(real-time) 시뮬레이션 능력이 탁월하며, 고유의 빠르고 강인한 솔버로 인해 경쟁 제품이 따라올 수 없을 정도의 실시간 시뮬레이션 수행 능력을 보여준다는 것이다. 심팩은 기존의 많은 제품들이 사용하는 사전 정의된(predefined) 템플릿 모델 방식이 아닌 3D로 구현된 상세 모델을 그대로 사용한다. 따라서, 실시간 구현을 위한 선형화와 같은 별도의 모델 단순화가 불필요하다. 실시간 시뮬레이션에는 유연체를 포함한 고주파 및 고자유도 모델도 사용 가능하며, 비선형 또는 주파수에 의존하는 부싱(bushing)이나 고무 마운트까지도 별도의 선형화와 같은 단순화 없이 사용이 가능하다. 이는 단순화 작업 시간을 줄여줄뿐만 아니라, 시뮬레이션 모델 검증 시 흔히 발생하는 모델 변수 외의 다른 경우의 수를 줄여주어 모델 검증을 용이하게 해 준다. 또한, 단순한 해석부터 전혀 다른 성격의 해석, 그리고 복잡한 해석까지 동일한 단일 모델을 이용하여 해석할 수 있게 되어 결과의 일관성을 보장한다.    그림 2    NVH 해석 심팩은 상세 드라이브트레인 모델링(기어, 베어링, 샤프트 등) 요소를 바탕으로 구동 시스템의 내부에서 발생하는 가진력 해석을 수행할 수 있다. 이와 더불어 고주파 영역에서의 정확한 해석이 가능한 솔버 및 다양한 라이브러리로 제공되는 분석 기법(주파수 분석, Campbell diagram 등)을 바탕으로 NVH 해석이 가능하다.    그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

‘AI와 CAE 융합을 통한 차세대 제조 혁신 전략’을 주제로 한 ‘CAE 컨퍼런스 2024’가 지난 11월 8일 수원컨벤션센터에서 진행됐다. 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2024) 전시회와 함께 치러진 이번 행사에서는 제품 개발 과정에서 필수로 여겨지는 CAE 기술의 발전과 함께, 제조산업에서 AI(인공지능)의 방향성을 짚는 기회가 마련됐다. ■ 정수진 편집장      ■ 같이 보기 : [포커스] CAE 컨퍼런스 2024, 제조 혁신을 위한 CAE와 AI의 융합 전략 소개   이번 ‘CAE 컨퍼런스 2024’에서는 최신 CAE 기술 및 인공지능 기술의 흐름, 산업에서의 적용 사례 등이 소개됐다. 나니아랩스의 강남우 대표는 ‘로코드 AI 플랫폼을 이용한 설계 생성/예측/최적화 방법 및 사례’ 발표를 통해, 제조 도메인 전문가가 설계안을 효과적으로 생성하고 예측하며 최적화하는 데에 도움을 줄 수 있는 로코드(low-code) AI 플랫폼인 AslanX에 대해 설명했다. AslanX는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 비전문가도 쉽게 활용할 수 있다는 점을 특징으로 내세운다. 실제 사례를 통해 AslanX의 유용성을 소개한 강남우 대표는 “로코드 AI 플랫폼은 복잡한 설계 과정을 간소화하여 제조업체가 빠르게 효율적인 설계안을 생산할 수 있도록 지원하고, 데이터 기반 예측 기능을 통해 기업이 설계 효율을 높이면서 잠재적인 위험 요소를 미리 발견해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는다”고 전했다.   ▲ 나니아랩스 강남우 대표   HP의 김태화 P3D 매니저는 ‘HP 3D 프린팅 자동화 설루션이 주도하는 산업의 디지털 트랜스포메이션’이라는 주제 발표를 통해 “과거 3D 프린팅 기술은 주로 시제품 제작에 쓰였지만, 지금은 최종 부품 생산에도 점점 더 많이 활용되고 있으며 앞으로 그 비중이 더욱 커질 것”이라고 전망했다. 김태화 매니저는 이러한 변화에 대응하기 위해 HP의 젯 퓨전 5600(Jet Fusion 5600) 3D 프린터와 자동화 시스템을 소개했다. 젯 퓨전 5600은 생산 속도와 품질을 동시에 향상시키고, 고객 맞춤형 파라미터 조정 기능을 통해 다양한 요구를 충족시킬 수 있도록 설계되었다. 김태화 매니저는 “젯 퓨전 3D 프린터를 중심으로 한 자동화 시스템은 비용 절감과 생산성 향상을 지원하며, 고객 요구에 맞는 맞춤형 제조 환경을 제공한다”고 전했다.   ▲ HP 김태화 P3D 매니저   피도텍의 최병열 연구위원은 ‘최적설계 대중화를 위한 AADO 기술’을 소개했다. 최적설계의 개념을 ‘최소한의 자원으로 최대의 결과를 도출하는 과정’으로 설명한 최병열 연구위원은 최적 설계 기술의 필요성이 늘면서 많은 기업이 최적화 도구에 대한 필요성을 느끼고 있지만, 접근성을 높이는 것이 해결 과제라고 짚었다. 최병열 연구위원은 “기존 최적설계 기술의 복잡한 접근 방식을 간소화해 모든 엔지니어가 접근할 수 있도록 할 방법을 고민했다”면서, “그 결과 탄생한 AADO(AI Aided Design Optimization)는 AI와 데이터 분석, 비주얼라이제이션 기술을 결합해 최적 설계 도구의 혁신 방안을 제시하고, 이를 통해 엔지니어가 더 효율적으로 설계 문제를 해결할 수 있도록 돕는다”고 전했다.   ▲ 피도텍 최병열 연구위원   케이더블유티솔루션의 변성준 이사는 ‘CAD와 CFD 융합을 통한 제품 설계 혁신’ 발표에서 “CFD(전산 유체 역학)가 제품 설계 과정에서 필수 요소로 자리잡고 있으며, CAD와 CFD의 통합은 설계 시간 절약과 데이터 분석의 정확성을 높여 기업 경쟁력에 기여한다”고 설명했다. 변성준 이사가 소개한 SimericsMP for NX는 NX CAD에 통합된 유한 체적법(FVM) 기반의 CFD 소프트웨어로, CAD 환경에서 직접 CFD 해석을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는다. 변성준 이사는 “SimericsMP for NX는 격자 생성 시간을 줄이고 정확도를 높이면서, 복잡한 형상에서 해석의 일관성을 유지하는 것이 특징”이라고 소개했다.   ▲ 케이더블유티솔루션 변성준 이사   LG전자의 박우철 책임연구원은 ‘가전 개발에서 CAE와 AI 활용’에 대해 발표를 진행했다. LG전자는 제품 개발 프로세스에서 동역학 해석과 진동 해석을 통해 제품의 품질을 확보하고, 극한 시나리오에 품질을 검증하는 등에 CAE를 활용하고 있다. “머신러닝은 이점과 함께 실행 과정의 복잡성도 갖고 있다”고 짚은 박우철 책임연구원은 “AI의 적용 가능성을 높이기 위해 설계와 생산 과정에서 신뢰성 있는 데이터를 확보하고, 해석 결과의 일관성을 확보할 방법을 고민해야 한다”고 전했다. 또한 AI를 도입하는 과정에서 초기 투자 비용, 데이터 확장성, 전문 인력의 확보 등을 고려할 필요가 있다고 덧붙였다.   ▲ LG전자 박우철 책임연구원   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 이종학 프로는 ‘제품 개발과 검증의 가속화를 위한 심센터 AI 설루션’에 대해 발표했다. 이종학 프로는 “AI 기술을 활용한 자동화 설루션은 제품 설계와 실험 과정에서 시간을 단축하고 효율성을 높일 수 있다”고 전했다. 지멘스의 시뮬레이션 포트폴리오인 심센터(Simcenter) 내에 탑재된 AI 기능을 소개한 이종학 프로는 “반복적인 작업의 자동화를 구현하기 위해서는 제품 개발 프로세스의 단계에서 사용할 데이터의 수집 및 흐름을 체계적으로 구성해야 한다. 또한 AI 모델을 활용해 최적의 디자인을 찾는 과정에서 최적화 알고리즘을 적용해 반복 작업을 효율적으로 관리하고, 그 결과에서 유의미한 인사이트를 도출하는 과정이 중요하다”고 전했다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 이종학 프로   현대자동차의 김용대 글로벌R&D마스터는 ‘모빌리티 아키텍처 단계 타이어 시스템의 버추얼 개발 프레임워크’에 대해 소개했다. 전기차 타이어의 경우, 배터리와 차량의 무게가 늘어남에 따라 스트레스 및 성능에 있어 새로운 요구사항이 발생한다. 이에 대응해 타이어의 재설계가 필요한데, 김용대 마스터는 “초기 개발 단계에서 가상 모델을 기반으로 하는 새로운 방식이 필요하며, 이를 통해 실물 타이어에 의존하는 전통적인 접근에서 벗어나는 것도 고민해야 한다”고 말했다. 김용대 마스터는 “다양한 미래 모빌리티 환경에 적응하기 위해 시스템 엔지니어링 관점을 통합할 필요성이 있다”면서, “데이터 기반 의사결정을 통해 협력사와의 관계를 더욱 견고히 하고, 통합된 시스템으로 전환해 타이어 및 완성차 개발의 완성도를 높여야 할 것”이라고 덧붙였다.   ▲ 현대자동차 김용대 글로벌R&D마스터   현대모비스의 정원태 책임연구원은 ‘NVH 해석 분야에서의 고전적 방법론과 디지털 기술 융합 사례’ 발표를 통해 “기술의 발전이 CAE의 변화와 새로운 접근 방식을 요구하고 있다”면서, 데이터 중심의 AI 및 머신러닝의 활용 가능성과 함께 도전 과제를 극복하기 위한 방법론을 소개했다. 전기차의 복합 시스템 모델링 방법과 자유도 문제 해결, 모달 모델을 통한 복잡한 시스템의 간소화, 머신러닝 기법을 활용한 모터의 품질 예측 등 사례를 소개한 정원태 책임연구원은 “고전적 방법론과 AI, 머신러닝 기술의 결합은 더 빠르고 정확한 모델링을 가능케 하며, 디지털 트윈 기술은 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하는 데에 도움을 준다”면서, 모델링과 데이터에 대한 깊은 이해를 바탕으로 효과적인 문제 해결을 위해 꾸준히 고민할 것을 당부했다.   ▲ 현대모비스 정원태 책임연구원

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지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 인피니언과 협력을 통해 지멘스의 임베디드 차량용 소프트웨어 플랫폼인 오토사 클래식(AUTOSAR Classic) 플랫폼 R20-11과 인피니언의 오릭스(AURIX) TC4x 마이크로컨트롤러(MCU)를 결합한다고 발표했다. 지멘스는 이를 통해 자동차 제조기업이 소프트웨어 정의 차량(SDV)에 필요한 차세대 기능을 제공할 수 있는 생산 준비 상태를 달성할 수 있을 것으로 보고 있다. 자동차 산업에서 자율 주행, ADAS, 전기화, 승객 편의, 엔터테인먼트에 대한 수요가 증가함에 따라 더 많은 컴퓨팅 성능, 기능 안전, 사이버 보안이 요구된다. 이를 달성하기 위해 시스템 개발 흐름에 맞는 지능형 소프트웨어 플랫폼 및 오릭스 TC4x와 같은 고급 MCU가 필수 요소로 자리잡고 있다. 지멘스의 캐피탈 임베디드 AR 클래식(Capital Embedded AR Classic) 소프트웨어는 고성능 MCU를 지원하는 오토사 소프트웨어 플랫폼이다. 이 소프트웨어는 오릭스 TC4x의 멀티코어, 기능 안전, 사이버 보안 기능을 구현한다. 또한 기능 안전과 사이버 보안에 대한 사전 검증된 증거와 함께 풍부한 기능을 갖춘 소프트웨어를 제공해 OEM의 승인 프로세스를 간소화한다. 오릭스 TC4x와 같은 MCU는 자동차 산업의 핵심 부품으로 전기 파워트레인, 배터리 관리, ADAS, 레이더와 섀시 등 자동차 내 다양한 시스템을 제어하고 모니터링한다. 인피니언의 오릭스 TC4x MCU는 가상화, AI 기반 모델링, 기능 안전, 사이버 보안, 네트워크 기능 분야의 최신 트렌드와 전력, 성능 향상을 결합한다. 이를 통해 새로운 E/E 아키텍처와 차세대 SDV를 위한 길을 개척한다.     지멘스의 임베디드 소프트웨어 팀과 인피니언은 주요 고객인 BMW와 협력해 임베디드 ECU(Electronic Control Unit) 소프트웨어를 개발했다. 또한 지멘스와 OEM은 지멘스의 임베디드 소프트웨어 개발 툴을 사용해 SDV를 위한 클라우드 기반 소프트웨어 개발 프로세스를 구현하기 위해 협력했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 프랜시스 에반스(Frances Evans) 라이프사이클 협업 소프트웨어 부문 수석 부사장은 “인피니언과의 협력은 오랜 기간 동안 매우 성공적으로 진행돼 왔다. 선도적인 자동차 고객에게 오토사 기반 임베디드 소프트웨어를 실행하는 고급 MCU를 제공해 SDV 산업의 미래를 주도할 수 있도록 지원했다.  최초의 오릭스 TC4x 구현은 보다 통합된 전체론적 접근 방식이 SDV 업계가 고객이 요구하는 고급 기능을 제공을 어떻게 지원하는지 보여준다”고 말했다. 인피니언의 토마스 슈나이드(Thomas Schneid) 소프트웨어/파트너/에코시스템 관리 담당 디렉터는 “인피니언은 2004년부터 오토사 표준에 기여해 왔으며, 오릭스 TC4x와 같은 MCU 포트폴리오에 오토사 솔루션을 제공하고 있다. 지멘스와의 협력은 오토사 기반 임베디드 소프트웨어를 탑재한 첨단 MCU를 제공하는 데 중점을 두고 있다. 이를 통해 OEM이 SDV의 미래를 주도할 수 있는 역량을 강화한다”고 말했다.

엔비디아가 ‘슈퍼컴퓨팅 2024(SC24)’ 콘퍼런스에서 ‘엔비디아 옴니버스 블루프린트(NVIDIA Omniverse Blueprint)’를 발표했다. 이는 소프트웨어 개발업체가 항공우주, 자동차, 제조, 에너지, 기타 산업의 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 고객들이 실시간 상호작용이 가능한 디지털 트윈을 제작할 수 있도록 지원한다. 알테어, 앤시스, 케이던스, 지멘스와 같은 소프트웨어 개발업체는 실시간 CAE 디지털 트윈을 위한 엔비디아 옴니버스 블루프린트를 사용해 고객이 개발 비용과 에너지 사용량을 절감하면서 시장 출시 기간을 단축할 수 있도록 지원한다. 엔비디아는 이 블루프린트가 1200배 빠른 시뮬레이션과 실시간 시각화를 달성하기 위한 엔비디아 가속 라이브러리, 물리-AI 프레임워크, 대화형 물리 기반 렌더링을 포함하는 레퍼런스 워크플로라고 설명했다. 블루프린트의 첫 번째 적용 분야 중 하나는 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션이다. 이는 자동차, 비행기, 선박 등 여러 제품의 설계를 가상으로 탐색하고 테스트하며 개선하는데 있어 중요한 단계이다. 기존의 엔지니어링 워크플로는 물리 시뮬레이션부터 시각화와 설계 최적화에 이르기까지 완료하는 데 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있다. 실시간 물리 디지털 트윈을 구축하려면 실시간 물리 솔버(solver) 성능과 대규모 데이터 세트의 실시간 시각화라는 2가지 기본 기능이 필요하다. 옴니버스 블루프린트는 이러한 기능을 달성하기 위해 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리를 활용해 솔버 성능을 가속화한다. 또한, 엔비디아 모듈러스(Modulus) 물리-AI 프레임워크를 사용해 플로 필드를 생성하기 위한 모델을 훈련하고 배포한다. 마지막으로, 엔비디아 옴니버스 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 통해 3D 데이터 상호운용성과 실시간 RTX 지원 시각화를 제공한다.      앤시스는 옴니버스 블루프린트를 채택해 유체 시뮬레이션 소프트웨어인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)에 적용해 전산 유체 역학 시뮬레이션을 가속화했다. 앤시스는 텍사스 첨단 컴퓨팅센터에서 320개의 엔비디아 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩(Grace Hopper Superchip)으로 플루언트를 실행했다. 2,048개의 x86 CPU 코어에서는 거의 한 달이 걸리던 25억 셀의 자동차 시뮬레이션을 6시간 만에 완료했다. 이를 통해 밤새 고충실도 CFD 분석을 수행할 수 있는 실현 가능성을 향상시키고 새로운 업계 벤치마크를 수립했다. 루미너리 클라우드 또한 블루프린트를 채택하고 있다. 엔비디아 모듈러스를 기반으로 구축된 이 회사의 새로운 시뮬레이션 AI 모델은 GPU 가속 CFD 솔버에서 생성된 훈련 데이터를 기반으로 기류장과 자동차 형상 간의 관계를 학습한다. 이 모델은 솔버 자체보다 훨씬 빠른 속도로 시뮬레이션을 실행해 옴니버스 API를 사용해 시각화된 실시간 공기 역학 흐름 시뮬레이션을 가능하게 한다. 엔비디아와 루미너리 클라우드는 SC24에서 가상 풍동을 시연했다. 이는 터널 내부에서 차량 모델을 변경하더라도 실시간으로 상호작용하는 속도로 유체 역학을 시뮬레이션하고 시각화할 수 있다. 엔비디아는 알테어, 비욘드 매스, 케이던스, 헥사곤, 뉴럴 컨셉, 지멘스, 심스케일, 트레인 테크놀로지스 등이 자체 애플리케이션에 옴니버스 블루프린트 도입을 검토하고 있다고 밝혔다. 옴니버스 블루프린트는 아마존 웹 서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저를 비롯한 주요 클라우드 플랫폼에서 실행할 수 있다. 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud)에서도 사용할 수 있다.  리스케일은 엔비디아 옴니버스 블루프린트를 사용해 단 몇 번의 클릭만으로 맞춤형 AI 모델을 훈련하고 배포할 수 있도록 지원한다. 리스케일 플랫폼은 전체 애플리케이션-하드웨어 스택을 자동화하며, 모든 클라우드 서비스 제공업체에서 실행될 수 있다. 조직은 어떤 시뮬레이션 솔버를 사용해도 훈련 데이터를 생성하고, AI 모델을 준비, 훈련, 배포하며, 추론 예측을 실행하고, 모델을 시각화하고 최적화할 수 있다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “우리는 모든 사물이 디지털 트윈을 가질 수 있도록 옴니버스를 구축했다. 옴니버스 블루프린트는 엔비디아 옴니버스와 AI 기술을 연결하는 레퍼런스 파이프라인이다. 이는 선도적인 CAE 소프트웨어 개발자가 설계, 제조부터 운영에 이르기까지 세계 최대 산업을 위해 산업 디지털화를 혁신할 획기적인 디지털 트윈 워크플로를 구축할 수 있도록 지원한다”고 말했다.