스트라타시스가 자사의 플래티넘 파트너인 프로토텍에 산업용 3D 프린터 F3300을 국내 최초로 공급했다고 밝혔다. 스트라타시스는 앞으로 프로토텍을 통해 다양한 산업군에 걸쳐 고품질의 대형 3D 프린팅 제작 서비스와 대량 부품 생산 설루션 제공에 박차를 가할 예정이다. FDM 방식의 산업용 3D 프린터인 스트라타시스 F3300은 대형 부품의 고속 제작이 가능하며, 정확도와 품질을 유지하면서 생산 효율을 높일 수 있도록 했다. 고속 생산과 높은 정밀도를 동시에 달성할 수 있는 특징을 지니고 있어, 고객이 대량 생산 및 복잡한 구조의 부품을 더 빠르고 효율적으로 생산할 수 있게 돕는다.     스트라타시스가 내세우는 F3300의 강점은 넓은 제작 공간과 재료 제어 기능이다. 제작 크기가 넉넉하여 대형 부품 제작에 유리하며, 재료의 사용량과 비용을 정밀하게 제어할 수 있어 연속적인 고품질 출력이 가능하다. 이를 통해 고객은 높은 품질의 부품을 일정한 품질로 대량 생산할 수 있으며, 제조 비용을 절감하고 생산 시간을 단축할 수 있다. 또한, 다양한 소재 호환성을 제공해 산업별 맞춤형 설루션을 제시한다. 프로토텍은 이번 스트라타시스의 F3300 제공을 통해 판매뿐만 아니라 대형 3D 프린팅 제작 서비스 및 3D 프린팅 파트 대량 제작 서비스를 제공하게 되어 고객의 다양한 제조 니즈를 충족시킬 수 있게 됐다. 이를 통해 고객은 복잡하고 정밀한 부품을 대량으로 제작할 수 있으며, 항공우주, 자동차, 의료, 제조 등 다양한 산업 분야에 걸쳐 최적화된 설루션을 제공받는다. 스트라타시스의 F3300은 2025년 1월 16일 프로토텍 오픈하우스를 통해 대중에게 공개될 예정이다. 오픈하우스 행사에서는 F3300의 성능과 장점을 직접 체험할 수 있는 기회가 제공되며, 고객에게 대형 부품 제작 및 대량 생산에 대한 구체적인 설루션을 소개할 예정이다. 또한, 오픈하우스에서는 3D 프린팅의 최신 동향과 함께 프로토텍이 스트라타시스와의 파트너십을 통해 제공하는 3D 프린팅 제작 서비스와 기술 지원을 종합적으로 안내한다. 스트라타시스의 문종윤 지사장은 “이번에 공개된 F3300은 스트라타시스의 뛰어난 성능과 경쟁력을 여과 없이 보여준다”면서, “스트라타시스는 앞으로 단국대 내에 위치한 스트라타시스-단국대 첨단 융합 제조 센터와 공식 파트너사인 프로토텍에 설치된 대형 FDM 프린터인 F3300을 비롯해 국내 주요 플래티넘 파트너사와 고객에게 독자적인 3D 프린터 라인업을 선보이는 것은 물론, 보다 전문적인 적층 제조 기술 및 서비스를 제공해 글로벌 3D 프린팅 산업의 발전을 선도할 것”이라고 밝혔다.

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.

    Asian Modelica Conference 2024에 다쏘시스템이 Platinum Sponsor로 참여합니다! 2024년 12월 12일(목) - 13일(금) 제주 ICC 호텔 Asian Modelica Conference 2024는 iVH(자동차공학연구소) 주관으로 올해 특별히 제주에서 개최됩니다.  특히, 자동차, 전자, 에너지, 항공방산 등 다양한 산업군에서 다쏘시스템의 Dymola 를 활용했던 연구와 프로젝트가 공유될 예정이니, Modelica 언어를 활용한 최신 기술에 대해 알아볼 수 있는 기회를 놓치지 마세요! 행사 자세히 보기 [개념 짚고가기 1] Modelica란? Modelica의 도구들은 효율적인 시뮬레이션 코드 생성을 위한 방정식을 통해 일을 처리하기 때문에, 분야에 국한되지 않습니다. 기계, 전기, 열 유동 분야의 다양한 애플리케이션을 다루도록 설계된 Modelica 라이브러리에 대해 알아보세요.  자세히 알아보기 [개념 짚고가기 2] 다쏘시스템 Dymola Dymola(Dynamic Modeling Laboratory)는 자동차, 항공우주, 로봇 공학, 프로세스 및 기타 응용 분야에서 사용할 수 있는 복잡한 통합 시스템의 모델링 및 시뮬레이션을 위한 완벽한 도구입니다. 복잡한 다분야 시스템 모델링과 분석 문제를 빠르게 해결할 수 있는 Dymola에 대해 알아보세요! 자세히 보기 다쏘시스템 솔루션에 대한 구매 문의 및 상담은 아래를 통해 자세히 안내해 드리겠습니다. 상담 문의하기

항공기 부품 제조 혁신에 기여하는 적층제조   오늘날 항공편을 이용하는 승객은 대부분 3D 프린팅된 항공기 부품과 함께 비행하고 있다. 과거에는 단순히 빠른 프로토타이핑을 위한 도구로만 여겨졌던 3D 프린팅이 이제는 더 똑똑하고, 저렴하며, 고성능의 최종 사용 파트를 생산하는 미래 지향적 기술로 자리매김했다. 이로 인해 다양한 산업 분야에서 3D 프린팅이 핵심적인 전략으로 떠오르고 있다. ■ 자료 제공 : 머티리얼라이즈   항공 산업에서 적층제조 기술 확장 항공우주 분야에서는 3D 프린팅 기술의 적용이 크게 다양해지고 있다. 예를 들어, GE의 리프(LEAP) 연료 노즐은 지름이 호두만한 작은 부품이지만 GE 역사상 가장 혁신적인 기술 중 하나로 꼽힌다. 또한, 에어버스(Airbus)의 항공기 객실 내부 부품처럼 기능적이면서도 미적으로 완벽해야 하는 구성 요소에도 3D 프린팅이 활용되고 있다.   GE 항공과 머티리얼라이즈의 협력 : LEAP 연료 노즐 혁신 약 8년 전, GE 항공(GE Aerospace)의 션 키스(Sean Keith) 엔지니어링 매니저는 적층제조(AM) 기술 도입을 설명하며, 리프 연료 노즐과 머티리얼라이즈 소프트웨어가 생산 전반에 걸쳐 디지털 스레드 역할을 했다고 밝혔다. 최근 GE 항공은 2024년 3분기 실적에서 6%의 매출 성장과 28%의 수주 증가를 발표했다. 특히, 3D 프린팅 기술이 적용된 CFM 리프 엔진에 대한 수요가 급증하면서 백로그(backlog)가 1만 대를 넘겼다. 이 엔진은 에어버스 A320 네오, 보잉(Boeing) 737 맥스, 코맥(COMAC) C919 항공기에 탑재된다.     AM의 성숙과 저비용 항공기 파트 제조 이러한 성공 사례는 적층제조가 제조 기술로서 상당히 성숙했음을 보여준다. 이제 항공기 제조업체와 유지보수 운영자(MRO)는 저위험 항공기 부품에 3D 프린팅 기술을 적용함으로써, 탈중앙화된 주문형 제조의 잠재력을 극대화하고 있다.   저위험 파트에서 시작하여 AM 가치 극대화 항공 산업은 적층제조가 가장 높은 가치를 제공하는 영역에 집중하고 있다. GE의 라프 연료 노즐과 같은 응용 사례는 가벼운 무게와 기능 통합 측면에서 중요한 이점을 제공하며, 기존 기술의 한계를 뛰어넘었다. 또한, 좌석 베젤, 하우징, 인테리어 트림, 덕트 등 금속으로 인쇄되는 다양한 부품도 3D 프린팅의 이점을 살려 긍정적인 비즈니스 사례를 만들어내고 있다.   디지털 인벤토리와 주문형 파트 생산 항공사는 필요한 부품을 필요한 시점에만 인쇄하여 재고 비용을 줄이고, 구형화 및 공급 지연 위험을 감소시킬 수 있다. 이 방법은 최소 주문 수량의 제한 없이 필요한 파트만 주문할 수 있어 비용 절감과 폐기물 감소에 기여한다.   수리로 비용 절감 항공기 부품 중 자주 손상되는 다도 패널(dado panel)과 같은 경우에는 부품을 교체하는 것보다 수리하는 것이 더 경제적이다. 이러한 수리 방식은 시간도 절약할 수 있어 항공기의 비싼 운행 중지 시간을 최소화할 수 있다.   적층제조의 최적화된 활용 방안 찾기 머티리얼라이즈와 같은 인증된 적층제조 공급업체가 비행 준비 완료된 부품을 지속적으로 제조하고 있으며, 이를 통해 항공 제조업체와 MRO는 3D 프린팅의 유연성과 민첩성을 극대화하고 있다. 하지만 처음 적층제조를 도입하는 기업은 어떤 응용 사례가 가장 효율적이고 비용 면에서 유리한지 알기 어려울 수 있다. 머티리얼라이즈는 항공기 제조업체가 적절한 적층제조 활용 방안을 찾아 효율성을 극대화할 수 있도록 돕는 파트너로 자리 잡고 있다.   항공기 부품 제조의 새로운 기준 설정 머티리얼라이즈와 GE 항공의 협력 사례는 3D 프린팅 기술이 항공기 제조에 미치는 긍정적인 영향을 보여준다. 이는 항공 부품 제조에서 적층제조 기술이 새로운 기준을 설정하고, 항공사의 공급망을 더욱 유연하고 효율적으로 만드는 데에 기여하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   이번 달 컬럼은 SAT 이노베이션 매니지먼트를 소개하기로 정했다. 각 SAT에는 세 가지의 방향성이 있고, 각 방향성은 세 가지 그룹을 가진다. 첫 번째인 S 그룹은 스마트(smart), 체계적인(systematic)이다. 이것은 체계적 접근을 의미한다. 그리고 소프트웨어 정의(software-defined)가 있다. 두 번째 A 그룹은 인공지능(artificial intelligence), 증강현실(augmented reality), 자동화(automation)이다. 마지막 T 그룹은 기술(technology), 트렌드(trends) 그리고 변환(transformation)이고, 세 개의 그룹은 혁신경영(innovation management)으로 관리된다.   그림 1. SAT 그룹과 혁신 관리   <그림 1>은 세 개의 그룹과 각 그룹의 세 가지 키워드를 보여준다. 이것은 혁신경영으로 통합되며, 각 키워드는 디지털 스레드(digital thread)로 연결된다. 이것을 가지고 2025년에는 자세하게 통합시켜 보려고 한다.    SAT 이노베이션 매니지먼트 S Group 스마트(Smart) 체계적인(Systematic) 소프트웨어 정의(Software-Defined) A Group 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 증강현실(Augmented Reality, AR) 자동화(Automation) T Group 기술(Technology) 트렌드(Trends) 변환(Transformation) 혁신경영(Innovation Management) 스마트(smart)라는 용어는 스마트 공장이나 스마트 건설 분야에서 기술을 활용해 더 효율적이고, 자동화되고, 데이터 중심적인 운영을 의미한다. 예를 들어, 스마트 공장(smart factory)에서는 IoT 센서와 인공지능을 활용해 생산 과정을 모니터링하고 최적화할 수 있다. 스마트건설(smart construction)도 건축 현장에 사용되는 기술과 데이터를 통해 건설 과정을 효율적으로 관리하고 개선한다. 이런 ‘스마트’한 접근 방식은 효율성(efficiency)을 높이고 비용을 절감하며 품질을 향상시키는 데에 도움이 된다. 스마트의 특징은 몇 가지로 요약할 수 있다. 먼저 연결성(connectivity)이다. IoT 기기와 센서로 모든 요소가 네트워크로 연결된다. 그 다음은 데이터 수집 및 분석이다. 이 연결성을 통해 실시간 데이터가 수집되고, 인공지능과 같은 기술로 분석되어 더 나은 결정을 내릴 수 있다. 자동화(automation)도 중요한 특징이다, 이를 통해 사람의 개입 없이도 많은 프로세스가 자동으로 실행된다. 마지막으로, 유연성과 적응성이다. 스마트 시스템은 환경 변화나 새로운 데이터를 바탕으로 빠르게 대응하고 최적화한다. 그러나 스마트의 궁극적인 목표는 우리가 추구하는 가치를 실현하는 데에 있다. 효율성, 생산성, 안전성, 지속 가능성 등 다양한 가치가 스마트 기술을 통해 충족될 때, 진정한 스마트함이 완성된다. 결국, 기술 자체가 목적이 아니라 우리가 원하는 결과를 얻는 것이 스마트의 진정한 의미라고 할 수 있다. 스마트 시스템(smart system)을 구축하거나 도입할 때에는 체계적인 접근이 중요하다. 먼저 명확한 목적과 목표를 설정해야 하며, 현재 프로세스와 기술을 파악하고, 필요한 개선점을 찾아야 한다. 그런 다음 단계별로 구현 계획을 세우고, 성과를 모니터링하며 지속적으로 개선해야 한다. 이러한 체계적 접근은 스마트 시스템이 실제로 기대하는 효과를 발휘하도록 보장해 준다. 최적화가 현존 시스템의 효율성을 극대화하는 데에 초점을 두는 반면, 혁신(innovation)은 완전히 새로운 아이디어나 방법을 추구하는 것이다. 하지만 스마트 시스템에서의 최적화는 혁신의 중요한 부분이 될 수 있다. 왜냐면, 데이터를 분석하고 자동화하는 과정에서 새로운 통찰력과 가능성이 발견되기 때문이다. 따라서 스마트 시스템의 최적화는 혁신과 상반되는 것이 아니라, 오히려 혁신을 위한 발판이 된다. 그러나 스마트에서 가장 핵심 가치 중에 하나인 최적화는 혁신을 방해할 수도 있다. 혁신의 방해 요소 중에 하나가 정설(orthodoxy)이다. 이것은 그 분야에서 모든 사람이 의심하지 않고 믿는 신념적 지식이다. 이것은 혁신의 방해가 될 수도 있다. 예를 들어서 항공우주 분야에서 혁신적 사업가인 라이트 형제와 일론 머스크는 기존의 정설을 깨고 새로운 발상을 하였다. 라이트 형제는 공기보다 무거운 금속인 알루미늄을 최초로 사용해서 인류 최초의 비행에 성공하였고, 일론 머스크는 기존의 정설인 더 강력한 로켓 엔진을 연구하는 대신에 혁신적인 로켓 재사용으로 발사 비용을 획기적으로 낮추었다. 그러나 모든 기업에게 이러한 혁신적 접근이 필요한 것은 아니다. 혁신의 특성은 불확실성(uncertainty)과 리스크(risk)이다. 혁신 관리는 이런 위험 요소를 관리를 통해서 최대한 줄여나가는 것이다. 소프트웨어 정의(software-defined) 또는 소프트웨어 중심 접근 역시 혁신적인 방법론이다. 이것은 미래를 향하는 트렌드(trends)라고 할 수 있다. 소프트웨어 정의 시스템(software-defined system)은 하드웨어의 고정된 기능을 소프트웨어를 통해 유연하게 제어하고 관리하는 시스템을 의미한다. 예를 들어, 스마트폰이나 스마트 TV처럼 다양한 기능을 소프트웨어 업데이트로 추가하거나 변경할 수 있는 시스템이 이에 해당한다. 이런 시스템은 하드웨어의 수명을 늘리고, 사용자의 요구에 빠르게 대응할 수 있다. 그리고 이것은 우리의 물리적 세계의 물리적 실체(entity)를 디지털 세상의 디지털 실체로 가상화(virtualization)할 것이다. 최근에 유행하는 디지털 트윈(digital twin)은 소프트웨어 정의 시스템이 통합해서 본격적으로 디지털 가상화의 방향으로 발전될 것으로 보이고, 수년 후에는 메타버스의 개념과 다시 만날 것이다.   그림 2. 소프트웨어 정의와 가상화의 예시   소프트웨어 정의된 모든 것은 기존의 제한된 하드웨어에 종속되지 않고 소프트웨어로서 모든 기술을 획기적으로 변화시킨다. 가상화와 소프트웨어 정의의 시작은 네트워크였지만, 이제는 자동차와 이 세상의 모든 하드웨어를 가상화하려고 한다. 현재 가장 큰 관심사 중에 하나는 자동차의 가상화이다. 가상화의 최고 기업은 애플이고, 가상화의 선구자는 스티브 잡스이다. 아이폰, 아이팟, 애플 뮤직, 애플 스토어, 애플 워치 등은 가상화의 산물이다. 우리는 오랫동안 하드웨어 중심의 생각에서 새로운 소프트웨어 중심의 패러다임을 가지게 될 것이다. 그렇다고 우리가 물리적 세계를 무시할 수는 없다. 우리의 삶과 신체가 물리적이기 때문이다. 역설적이지만, 우리의 모든 생각이 추상적이면서도 결국 물리적인 뇌에 근간을 두고 있다는 것이다. 그러므로 디지털 기술이 점점 발전할 수록 스마트의 핵심은 디지털이나 최적화나 자동화가 아닌 물리적이고, 불확실성과 리스크를 관리하는 혁신 관리가 더 중요해질 것이다.   그림 3. 소프트웨어 정의   인공지능은 이미 모든 디지털 전환(digital transformation)과 우리의 일상에 막대한 영향을 미치고 있다. 최근 챗GPT의 가능성은 이전의 인공지능의 역할보다 흥미롭다. 이제는 개인의 인공지능을 사용하는 역량에 따라서 결과의 차이가 클 수 있다.  증강현실(augmented reality)에서는 가상현실과 달리 현실세계와 가상현실(virtual reality)을 모두 동시에 보여주기 때문에 우리는 아주 직관적으로 접근할 수 있다. 그러나 이 기술은 앞으로 지속적으로 발전할 것으로 예상된다. 자동화(automation) 역시 수 십 년 동안 지속되고 있지만, 자동화를 단순하게 최적화(optimization)의 개념으로 적용해서 노동자를 줄인다면, 기업이나 국가는 장기적으로는 소비를 죽이는 결과를 가져 올 수 있다. 이것에 대해서 한 세기 전에 조지프 슘페터가 주장하였다. 그는 “시장의 비즈니스 모델을 모방해서 최적화는 사람은 사업가(businessman)이고, 혁신으로 새로운 비즈니스 모델을 시작하는 사람은 기업가(entrepreneur)”라고 했다. 마지막 T 그룹은 기술(technology), 트렌드(trends), 변환(transformation)이다. 현재 진행되고 있으나 통합적으로 관리되지 못하고 있다. 이 세 가지의 특징은 과거보다는 미래 진행이라는 것이다. 어떻게 보면 4차 산업혁명의 진행형이기도 하고 새로운 형태이기도 하다. 이것을 과거의 경험과 지식으로 관리하기에는 불확실성과 리스크가 존재한다. 이런 것들은 기존의 관리보다는 혁신 경영이 더 적합할 수 있다.   그림 4. 기술, 트렌드, 변환   결론적으로 현재는 뷰카(VUCA), 즉 변동적이고 복잡하며 불확실하고 모호한 사회 환경을 말한다. 변동성(volatility), 불확실성(uncertainty), 복잡성(complexity), 모호성(ambiguity)이 복합된 환경에서 점진적인 개선이나 최적화보다는 혁신적인 생각을 보다 비중 있게 해야 한다. 미래 산업은 항상 안주하지 않고 안 가본 길을 가야 한다. 강한 자보다는 새로운 환경의 게임 체인저가 돼야 한다. 기존의 브랜드보다는 새로운 카테고리를 만들어야 한다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’,  ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  한국시뮬레이션기술(코스텍)이 지난 11월 21일 서울 FKI 컨퍼런스센터에서 ‘2024 코스텍 컨퍼런스(2024 KOSTECH Conference)’를 진행했다고 전했다. 이번 행사는 ‘디지털 혁신, 시뮬레이션을 통해 미래를 설계하다’를 주제로, 첨단 시뮬레이션 기술의 실무 활용 사례와 미래 혁신을 위한 접근법을 소개하는 세션으로 구성되었다. 콘퍼런스에는 국내 자동차, 전자, 항공우주, 에너지 등 주요 산업 분야의 전문가 및 관계자 약 400명이 참석했다. 이번 콘퍼런스에서는 앤시스코리아의 박주일 대표가 ‘The Future of Simulation-Driven Product Innovation(시뮬레이션 주도의 제품 혁신)’을 주제로 기조연설을 했고 이후 GMTCK, 에이럽(Arup), 디스리뷰(d3VIEW), JSOL, 소프트인웨이(SoftInWay), 현대자동차, 포스코, 국방과학연구소, 한국원자력안전기술원, 한화에어로스페이스 등 국내외 기업이 CAE 기술 활용 성공 사례를 발표했다. 오후 세션에서는 제조업, 첨단 전자, 자동차 산업 등 다양한 분야에서 시뮬레이션 기술의 구체적 활용 사례가 공유됐다. 이번 행사에서는 4a 엔지니어링의 IMPETUS가 소개되었는데, 데모 세션을 통해 다양한 재료의 동적 하중 특성을 신속하고 정확하게 분석하는 기술을 선보였다. 특히, 사용 편의성과 자동화된 평가 프로세스를 통해 시간과 비용 효율성을 극대화하며 다양한 분야에서의 활용 가능성을 시연했다. 또한 터보기계 설계 및 최적화 기술을 다룬 AxSTREAM 기술 세미나도 진행되었으며, 참석자들은 최신 해외 엔지니어링 트렌드와 산업별 적용 사례를 접하면서 실무 활용 방안을 논의했다. 이외에 자동차, 반도체, 항공우주 등 여러 산업 분야의 전문가가 경험과 지식을 공유하고 협력 가능성을 논의하는 네트워킹 기회도 마련되었다.  코스텍의 이형주 대표는 “이번 콘퍼런스를 통해 고객들과 직접 소통하며 우리의 비전과 기술력을 공유할 수 있어 매우 뜻깊었다”면서, “앞으로도 지속적인 혁신과 기술로 업계를 선도하겠다”고 전했다.

앤시스가 엔비디아의 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩(Grace Hopper Superchips)을 적용한 대규모의 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션 결과를 소개하면서, “CFD 시뮬레이션 속도를 기존 대비 110배 높이고, 전체 실행 기간을 4주에서 6시간으로 단축하는 등 성과를 거두었다”고 전했다.  대규모 CFD 시뮬레이션은 다중물리 상호작용, 복잡한 기하학적 설계 및 실제 데이터를 반영한 고해상도 결과물을 필요로 하기 때문에 작업 과정이 복잡하며 많은 시간을 필요로 한다. 전통적인 CPU 기반 시뮬레이션의 경우 최소 며칠에서 몇 주까지 소요되며 모델 정밀도를 높일수록 추가적인 처리 시간과 연산 자원이 요구되는 것이 특징이다. 앤시스는 “GPU 기술을 도입한 앤시스 플루언트는 대규모 모델에서도 적은 자원으로 높은 예측 정확도를 유지하며 핵심적인 인사이트를 도출할 수 있다”고 밝혔다. 앤시스는 엔비디아와의 협력을 통해 텍사스 첨단 컴퓨팅 센터(TACC)의 고성능 컴퓨팅(HPC) 역량을 활용, 24억 셀 규모의 자동차 외부 공기역학 시뮬레이션을 수행했다. 작업 과정에서 예측 정확도를 유지하면서 시뮬레이션 속도를 단축했으며, 전체 시뮬레이션 속도를 떨어뜨리지 않으면서 매개변수를 추가해 정확도를 개선할 수 있도록 했다.     엔비디아의 퀀텀-2 인피니트밴드(Quantum-2 InfiniBand)를 통해 멀티 노드 확장된 320개의 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩은 2048개의 CPU 코어를 사용할 때보다 110배 빠른 속도를 제공하며, 약 22만 5390개의 CPU 코어에 맞먹는 성능을 구현한다. 또한, 일반적인 GPU 환경에서 실행한 벤치마크 결과에 따르면 32개의 GPU를 사용할 경우 엔비디아의 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩 한 대가 약 1408개의 CPU 코어와 동일한 성능을 제공하는 것으로 나타났다. 한편, 앤시스는 엔비디아의 가속 라이브러리, AI 프레임워크, 옴니버스 테크놀로지를 통합한 레퍼런스 워크플로인 ‘옴니버스 블루프린트(Omniverse Blueprin)’를 최초로 도입한 바 있다. 이를 통해 앤시스의 애플리케이션은 실시간으로 상호작용 가능한 물리 시각화 기능을 구현, 사용자가 복잡한 물리적 현상을 직관적으로 이해하고 즉각적으로 조정할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스는 고객들에게 더욱 높은 수준의 시뮬레이션 정밀도와 인사이트를 제공할 수 있도록 역량 강화에 총력을 기울이고 있다”면서, “제품의 시장 출시 속도가 중요해진 만큼, 최신 GPU 기술로의 업그레이드가 개발 과정 전반에서 에너지 소비를 크게 줄여 고객들에게 비용 절감과 자원 효율화라는 두 가지 혜택을 동시에 제공하는 것에 주안점을 두고 있다”라고 말했다. 엔비디아의 팀 코스타(Tim Costa) HPC 및 양자 컴퓨팅 부문 이사는 “엔비디아의 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩은 고객들이 시뮬레이션 모델의 한계를 넘어설 수 있도록 돕는다”면서, “엔비디아 HPC와 앤시스 설루션의 결합은 사용자들에게 자동차, 항공우주, 제조 등의 산업 전반에서 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하고 출시 기간을 단축하는 강력한 시뮬레이션 툴을 제공하게 될 것”이라고 말했다.

한국산업지능화협회와 코엑스는 지난 11월 22일 부산 및 창원에서 진행된 ‘2024 산업지능화 선도기업 현장 견학 프로그램’을 마무리했다고 밝혔다. 이번 행사는 2025년 3월 12일~14일 진행되는’2025 스마트공장·자동화산업전’의 부스 신청 조기마감에 따라, 박람회를 공동 주최하는 협회와 코엑스에서 참가사 및 참관객 대상으로 디지털 전환(DX) 선도기업 현장 방문 기회를 제공하고자 마련하였다. 이번 프로그램에는 DX 수요·공급기업, 유관기관 및 학계 관계자 30여 명이 참여하였으며, DX 전문지식, 기술 노하우, 도입 효과 등을 직접 확인할 수 있는 기회를 제공하였다. 오전에는 부산의 글로벌 친환경 설비 전문기업인 파나시아 본사를 방문하여, 협동로봇을 도입하여 공정 자동화를 구현한 사례 및 AI 기반 스마트 안전관리 시스템 구축 현황을 살펴보았다. 파나시아는 대기·수질·수소 사업 분야의 선도기업으로, 부산시 최초로 스마트 팩토리 시범공장으로 선정된 바 있다. 오후에는 공작기계 기업인 DN솔루션즈 창원 남산공장에서 가공 생산, UNIT 생산 및 TC 조립라인 현장 투어를 진행했다. DN솔루션즈는 절삭가공 산업의 디지털 트윈 및 제조혁신 사례를 소개하고, AI 자율제조 공장 구축을 목표로 나아가고 있음을 밝혔다. DN솔루션즈는 66개국 141개 세일즈 네트워크를 기반으로 자동차, IT, 반도체, 항공우주, 에너지 등 산업별 제조 기술 및 엔지니어링 솔루션을 제공하고 있다.     이번 프로그램에 참여한 업계 관계자는 “이번 현장 방문을 통해 DX 기술 도입이 기업 관계자의 의지와 역량에 크게 좌우되며, 각 산업 현장의 특성에 따라 다양하게 적용될 수 있음을 실감했다”고 전했다.   한국산업지능화협회 혁신기획센터의 김태희 센터장은 “앞으로도 AI, 디지털 트윈, 스마트 공장 등 첨단 기술 분야의 선도기업과 협력하여 현장 중심의 혁신 사례를 교류할 수 있는 견학 프로그램을 마련할 계획”이라고 밝혔다.

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.

알테어가 유럽우주국(European Space Agency : ESA)과 협약을 맺고 유럽 전역의 항공우주 스타트업과 기관에 인공지능(AI) 기반 시뮬레이션 및 데이터 분석 기술을 제공한다고 밝혔다.  이번 협약은 유럽우주국의 상업화 파트너십 프로그램(European Space Agency Partnership Initiative for Commercialisation : EPIC)의 일환으로, 알테어는 향후 유럽의 항공우주 스타트업과 연구소, 대학, 기업이 자사의 첨단 항공우주 설루션을 활용할 수 있도록 지원할 예정이다. 이번 협약을 통해 유럽우주국의 지원을 받는 스타트업은 알테어의 AI 기반 엔지니어링 기술을 활용해 빠르고 효율적으로 최소 기능 제품(MVP)을 제작할 수 있어 초기 자금 확보와 상용화 단계에 한층 빠르게 도달할 수 있게 되었다. 또한 알테어는 기술 멘토링 서비스를 통해 제품 개발 전반에 걸친 전문적인 지원을 제공함으로써 스타트업들의 성장이 가속화될 것으로 기대하고 있다. 유럽우주국의 상업화 파트너십 프로그램을 이끄는 조아나 카메노바는 “알테어는 40여 년의 폭넓은 기술 경험을 바탕으로 항공우주 산업에서 중요한 역할을 하고 있다”면서, “이번 협력을 통해 유럽의 다양한 조직들이 세계적 수준의 기술을 활용해 우주 산업 발전을 이끌어 나가기를 기대한다”고 전했다. 알테어의 피에트로 체르벨레라 항공우주 및 방위 산업 수석 부사장은 “항공우주 산업을 선도하는 두 기업이 하나로 모이는 뜻깊은 협력”이라면서, “이번 파트너십을 통해 알테어의 AI 및 데이터 분석 설루션이 항공우주 산업의 혁신을 촉진하고, 지속 가능한 성장을 지원할 것”이라고 밝혔다.