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통합검색 " Creo"에 대한 통합 검색 내용이 456개 있습니다
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크레오 EZ 톨러런스 어낼리시스 알아보기
제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (5)   크레오 EZ 톨러런스 어낼리시스(Creo EZ Tolerance Analysis)는 크레오(Creo) 설계 환경에 통합된 공차 스택-업 및 갭 분석 솔루션이다. 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)는 사용자가 쉽게 익히고 사용할 수 있게 되어 있다. 스프레드시트 분석 없이 제품 설계의 실현 가능성에 관한 공차 및 치수 체계의 영향을 평가할 수 있으며, 설계 변경 시 설계 변환 오류 위험 없이 변경 사항이 모든 다운스트림 결과물에 자동으로 반영된다.    ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com     지금부터 예제를 통해 크레오 EZ 톨러런스 어낼리시스에 대해 알아보자. 모델을 열어 공차 분석을 원하는 단면으로 활성화한다.      이번 호에서는 모터의 베어링과 와셔 부분에 대한 간격을 지정하면서 공차 분석을 진행하도록 한다. EZ 톨러런스 어낼리시스를 통해 실제 사용자가 원하는 허용범위에 충족되는지 지금부터 확인해 보자.     메뉴에서 응용 프로그램 → EZ Tolerance Analysis를 클릭한다.     ‘새 누적’을 클릭한다.     새 누적 옵션 창이 뜨면 간격을 지정하고자 하는 두 면을 차례로 선택한다. 먼저 시작면은 베어링 면을 선택한다.     다음 면으로는 캡 부품의 면을 선택한다.     다음으로 두 면의 갭 치수를 표시할 평면을 선택한다. 이번 호에서는 ‘EZ’ 평면을 선택한다. 간격 치수가 표시되면 적당한 위치에 배치한다. 치수의 위치는 추후 변경할 수 있다.     치수를 배치하면 어셈블리 조건을 기준으로 그림과 같이 경로를 자동으로 찾을 수 있다.     ‘확인’을 클릭하여 새 누적 창을 닫으면 조건에 맞춰 그림과 같이 누적 테이블이 생성된다. 누적 테이블이 생성되면서 필요한 모든 치수들이 수집되는 것을 볼 수 있다. 누적 테이블에서 관련된 치수를 확인한다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-10-07
[칼럼] PLM에 AI를 품다
현장에서 얻은 것 No.18   “미래의 성공은 데이터와 그 데이터를 활용하는 능력에 달려 있다.”  - 챗GPT   PLM에 AI 도입 본격화 지난 2022년 11월 챗GPT(ChatGPT)가 시장에 출시되고 난 후, 지멘스 인더스트리 소프트웨어는 2023년 4월 하노버 메세에서 마이크로소프트와 함께 생성형 AI 기반의 소프트웨어 개발, 문제 보고, 시각적 품질 검사를 통해 공장 자동화 AI 활용을 시장에 내놓았다. 그리고 생성형 설계(Generative Design)에 AI를 접목하는 것은 이미 상당히 현실화되었다. SAP는 2024년 6월 자사 AI 솔루션인 쥴(Joule)을 통해 클라우드 포트폴리오 전반에 비즈니스 AI를 도입한다고 발표했다. 그리고 2024년 7월 다쏘시스템은 미스트랄 AI(Mistral AI)를 AI 파트너로 선정하여 PLM에 본격적인 AI 도입을 진행 중이다.(표 1)   표 1. PLM에 AI 도입 본격화, 요약 정리(Gemini)    그리고 엔지니어링 분야에서 AI를 어떻게 활용할 수 있을지 기대되는 영역에 대해서 정리해 보았다.(표 2)   표 2. 엔지니어링 분야에서 AI 활용, 요약 정리(Gemini)    “기술이 발전할수록 인간의 창의성이 더 중요한 자산이 된다.” - 챗GPT   글로벌 PLM,ERP 기업의 AI 도입 전략 다쏘시스템은 미스트랄 AI와의 협업을 통해 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE) 플랫폼에 생성형 AI를 도입하여, 자연어 명령만으로도 3D 모델을 생성하거나 설계를 수정할 수 있는 방안을 모색하고 있다. 버추얼 트윈 기술과 연계하여 실제 제품과 동일한 가상 모델을 구축하고, 이를 통해 제품 개발 전 과정을 시뮬레이션 하는데 AI가 큰 도움을 주리라 예상된다. 지멘스는 마이크로소프트와의 협업을 통해 애저 AI(Azure AI)를 활용하여 엑셀러레이터(Xcelerator) 포트폴리오의 예측 유지보수 기능을 고도화하고, 품질 관리 시스템을 강화한다. 오픈AI(OpenAI)의 GPT 모델을 활용하여 자연어 처리 기반의 사용자 인터페이스를 구현하고, 사용자 편의성을 높인다. 디지털 트윈 기반의 운영 효율성을 향상시키고, 지속 가능한 생산 시스템 구축을 목표로 한다. SAP는 쥴(Joule)을 통해 제품 전체에 AI를 확장하여 엔터프라이즈 레벨의 AI 플랫폼을 구축하려고 한다. 머신러닝, 딥러닝 등을 활용하여 비즈니스 프로세스를 자동화하고, 예측 분석을 통해 의사 결정을 지원하며, S/4HANA와의 긴밀한 통합을 통해 기업의 모든 데이터를 활용하여 더욱 정확한 예측과 분석을 가능하게 한다. PTC는 크레오(Creo)에 제너레이티브 디자인 기능을 추가하여 엔지니어들이 디자인 초기 단계에서 다양한 설계 옵션을 빠르게 생성하고 평가할 수 있도록 지원한다. AR(증강현실) 기술과 결합하여 엔지니어가 실제 제품을 보듯이 설계를 검토하고 수정할 수 있도록 지원하며, 다양한 파트너와 협력하여 사물인터넷(IoT) 데이터를 활용한 예측 유지보수, 품질 관리 등의 기능을 제공한다. 주요 차이점 및 시사점을 살펴보면, 각 기업은 자사의 강점과 비즈니스 목표에 맞는 AI 파트너를 선택하여 협력하고 있다. 주요 기술은 생성형 AI, 디지털 트윈, AR, 머신러닝 등 다양한 AI 기술을 활용하여 차별화된 기능을 제공하며, 차별화 포인트는 각 기업은 자사의 플랫폼과 강점을 기반으로 차별화된 가치를 제공한다. 다쏘시스템은 버추얼 트윈, 지멘스는 디지털 트윈, SAP는 ERP와의 통합, PTC는 제너레이티브 디자인과 AR에 중점을 두고 있다. 기대 효과로는 모든 기업의 공통적인 목표는 AI를 활용하여 제품 개발 기간을 단축하고, 품질을 향상시키며, 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 것이다. 요약하면, 주요 PLM 기업들은 AI를 활용하여 제품 개발 과정을 혁신하고, 제조업의 디지털 전환을 가속화하고 있다. 각 기업은 자사의 강점과 시장 환경에 맞는 AI 전략을 추진하며, 경쟁적으로 AI 기술을 발전시켜 나갈 것으로 예상된다. 이러한 변화는 제조업의 미래를 변화시키고, 더욱 스마트하고 효율적인 생산 시스템 구축에 기여할 것이다. “AI는 단순한 기술이 아니라, 우리가 세상을 바라보는 방식을 바꾸는 도구다.” - 챗GPT   미래를 설계하는 AI : 다쏘시스템의 PLM 혁신 전략 다쏘시스템의 AI 전략은 산업계 전반에서 디지털 전환을 가속화하고, 혁신적인 제품 및 서비스 개발을 가능하게 하는 중요한 전환점에 있다. PLM(제품 수명주기 관리) 솔루션과 인공지능(AI)의 접목은 기업이 제품 개발, 제조, 공급망 관리, 그리고 고객 경험 등을 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 2024년 7월 ‘다쏘시스템-미스트랄AI와 파트너십 체결… 3D익스피리언스에 LLM 제공해 고성능 생성형 AI 경험 제공’이라는 소식이 알려졌다. 미스트랄 AI는 프랑스의 언어 모델 개발 및 관련 서비스 제공 기업이다. 양적은 물론 질적인 면에서도 유럽권을 선도하고 있는 인공지능 업체이며, 아파치 라이선스 기반의 오픈소스 정책을 통한 확장 정책을 펼치고 있다. 활성 매개변수를 통한 높은 효율성을 위주로 홍보하고 있다. 2023년 4월, 구글 딥마인드와 메타의 파리 연구소에서 근무하던 임직원들이 설립했다. 2023년 6월, 에릭 슈밋 등의 투자자들로부터 2억 4000만 유로의 기업 가치를 평가받으며 1억 500만 유로 투자를 조달했다는 소식이 알려졌다. 다쏘시스템과 미스트랄 AI 두 회사가 어떤 전략을 시장에 내어 놓을지 알아보고자, 전략과 주요 내용을 홈페이지 등에서 찾아서 기업 성장 맵으로 만들어 보았다.    그림 1. 기업 성장 맵 ‘다쏘시스템의 AI 협업 전략’(Map by 류용효) (클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.)   다쏘시스템과 미스트랄 AI의 협업 전략 : LLM 기반의 혁신 미스트랄 AI는 LLM(대규모 언어 모델) 기술을 중심으로 하는 AI 솔루션을 제공하며, 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼과 결합하여 PLM 솔루션의 기능을 대폭 강화할 계획이다. 이 협업을 통해 다쏘시스템은 PLM 솔루션 내에서 AI를 활용한 예측 분석, 데이터 통합, 그리고 사용자 정의 경험을 가능하게 하여, 제조 및 설계 프로세스 전반에 걸친 혁신을 도모하고 있다. 미스트랄 AI의 LLM은 대규모 언어 모델링 기술을 기반으로 하여, 자연어 처리 및 생성에 뛰어난 성능을 발휘한다. 이를 통해 다쏘시스템의 고객들은 제품 설계와 개발 단계에서 더욱 직관적이고 효율적인 방법으로 데이터를 관리하고 활용할 수 있게 된다. 예를 들어, AI는 방대한 설계 데이터를 분석하여 최적의 설계 방안을 제시하거나, 공급망의 위험 요소를 사전에 식별하여 대응 방안을 마련하는 데 도움을 줄 수 있다. 다쏘시스템은 자체 클라우드 서비스인 아웃스케일(OUTSCALE)을 통해 AI 솔루션을 안전하게 운영할 수 있는 인프라를 제공하고 있다. 특히 아웃스케일은 미스트랄 AI와의 결합을 통해 데이터 보안과 시스템 성능을 극대화하는 역할을 하게 된다. 이로 인해 다쏘시스템은 고객들에게 고도의 데이터 보호와 동시에 신속한 처리 능력을 보장할 수 있게 되었다. 예를 들어, 아웃스케일의 보안 클라우드 환경에서 AI 모델을 훈련시키고 배포할 수 있는 능력은 민감한 데이터를 다루는 산업군에서 특히 중요하다. 이는 생명 과학, 헬스케어, 금융 등과 같은 분야에서 AI의 활용을 촉진하는데 중요한 요소로 작용할 것이다. 아웃스케일의 성능 최적화와 더불어, 다쏘시스템의 고객들은 다양한 AI 응용 프로그램을 유연하게 운영하고 관리할 수 있게 된다.    AI와 PLM의 결합 : 미래 산업의 핵심 기술로 자리매김 AI와 PLM의 결합은 미래 산업의 디지털 전환을 이끄는 핵심 기술로 자리매김할 것이다. 다쏘시스템의 전략은 이 두 기술의 강점을 최대한 활용하여, 산업 전반에 걸쳐 혁신을 가속화하는 것이다. 예를 들어, AI는 제품의 수명주기 전반에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 통해 제품 개발과 생산 효율성을 극대화하는데 기여할 수 있다. 이와 같은 데이터 중심의 접근 방식은 특히 복잡한 공급망 관리, 고객 맞춤형 제품 개발, 그리고 지속 가능성 목표 달성에 있어 중요한 역할을 한다. AI는 다양한 데이터를 통합하고 분석하여, 기업이 보다 신속하고 정확한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 또한, AI는 다양한 시나리오 분석을 통해 기업이 미래의 변화에 대비할 수 있는 능력을 향상시킨다.   상업적 적용과 라이선스 문제 : 새로운 비즈니스 모델의 필요성 다쏘시스템의 AI 전략은 상업적 적용 및 라이선스 문제에 있어서도 중요한 변화를 예고하고 있다. 특히, 미스트랄 AI의 기술을 상업적으로 활용하기 위해서는 적절한 라이선스 계약이 필요하다는 점에서, 새로운 비즈니스 모델의 도입이 필요할 것으로 보인다. 이는 AI 기술의 상용화와 관련된 법적, 윤리적 문제를 해결하기 위한 중요한 단계로, 다쏘시스템이 미래의 비즈니스 환경에서 경쟁력을 유지하는 데에 있어 필수 요소이다. 예를 들어, AI 기술을 활용한 제품 개발이 증가함에 따라, 기업들은 AI 기술에 대한 라이선스 비용과 사용 조건을 명확히 이해하고, 이를 기반으로 한 비즈니스 전략을 수립할 필요가 있다. 다쏘시스템은 이러한 변화에 발맞추어 고객들에게 명확하고 투명한 라이선스 정책을 제공함으로써, AI 기술의 도입과 확산을 지원하고 있다.   디지털 혁신의 촉매제로서의 AI 다쏘시스템의 AI 전략은 단순한 기술 도입을 넘어, 디지털 혁신의 촉매제로서 작용하고 있다. PLM 솔루션과 AI의 결합은 제조업 및 설계 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 열어주고 있으며, 기업들이 경쟁력을 강화하고 시장에서의 입지를 공고히 하는데 중요한 역할을 할 것이다. 다쏘시스템은 이러한 전략을 통해 고객들에게 더욱 강력한 도구와 솔루션을 제공함으로써, 미래 산업의 디지털 전환을 선도하고자 한다. “변화에 대한 저항이 아닌, 변화에 대한 준비가 기업을 성공으로 이끈다.” - 챗GPT   마무리하면서 이 글을 쓰면서 또 한 번 씁쓸하지는 마음이 있다. 생성형 AI가 나왔을 때, 한국에서는 지구 어느 나라보다도 뜨겁게 이슈가 되었다. 하지만, 2년의 시간이 흘러 우리는 여전히 어디로 가야 할 지 모르는 미궁 상태로 보인다. 기업이든 솔루션 회사든 결단이 필요하고, 새로운 시장을 개척하는 용기가 필요해 보인다. 정부 지원이나 작은 스케일로 접근하는 우리나라의 접근 방식이 글로벌 시대의 변화에 맞는가 하는 의문은 계속 생긴다. 생성형 AI 역시 외국 기업에서 또 다시 큰 비중을 차지해 나가며, 만들어지는 솔루션을 또 다시 우리나라 기업에서는 도입해야만 할 것 같아 보인다. 뭐가 문제일까? 세계 속에서 주목할 만한 우리의 소프트웨어는 게임 외에는 없을까? 여전히 따라가야만 할까? 하지만 우리나라 기업의 저력은 디테일함에서 온다고 믿는다. 떄론 무모한 질문 때문에 한국을 ‘도깨비 나라’라고 부르던 외국인도 있었지만, 지금은 사정이 달라질 것 같다. 지금은 질문을 많이 그리고 디테일하고 창의적인 방향으로 하는 시대임에는 분명하다. 변화의 준비, 그리고 무모함이 우리를 또 한 번 크게 변화시키지 않을까 생각해 본다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-10-04
크레오 파라메트릭 11.0의 판금 기능 소개
제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (4)   크레오 파라메트릭 11.0(Creo Parametric 11.0)은 판금 설계 환경에서 다중 보디를 완벽하게 지원하여 설계 생산성과 효율성이 향상되었다. 하나 이상의 판금 보디와 솔리드 보디를 다중으로 생성하고 부울 연산, 분할/트림, 복사/패턴과 대칭복사 등의 일반적인 보디 작업을 모두 진행할 수 있다. 판금 보디에 서로 다른 두께도 정의할 수 있어, 더 다양한 형태의 판금 모델을 생성할 수 있도록 개선되었다.  이번 호에서는 크레오 파라메트릭 11.0의 향상된 판금 기능을 알아보자.   ■ 김성철 디지테크 기술지원팀의 이사로 크레오 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   판금 다중 보디 지원 및 워크플로 개선 크레오 파라메트릭 11.0은 판금 설계에서 다중 보디를 구성하여 더욱 다양한 형태의 판금 모델을 빠르게 생성할 수 있다. 다중 보디로 구성된 판금 부품은 각 보디의 두께를 다르게 지정하거나 플랫 상태를 개별로 생성하고 시각화할 수 있으며 보디 간의 부울 연산, 분할, 트림, 제거, 복사 패턴과 대칭복사 등의 일반적인 보디 작업을 모두 지원한다.     보디 그룹에서 ‘새 보디’를 클릭하여 보디를 추가하고 보디 유형을 ‘솔리드’ 혹은 ‘판금’으로 선택하여 생성할 수 있다.     새 보디 생성 대화상자에서 보디 유형을 선택하고 부품에 연결 옵션으로 두께, 벤드 여유와 릴리프 등의 판금 기본 설정을 부품과 동일하게 설정하거나 보디 개별로 정의할 수 있다. 판금 벽 생성에서 밀어내기, 평면, 경계 블렌드 등의 첨부되지 않은 벽을 생성할 때 보디 옵션에서 ‘새 보디 만들기’를 선택하여 새로운 보디를 직접 추가할 수도 있다.     모델 트리나 설계 트리에서 보디를 선택하고 ‘기본 설정’을 클릭하여 판금 부품과 보디에 설정된 판금 설정을 빠르게 확인하고 정의할 수 있다.     판금 기본 설정에는 부품과 구성된 보디가 목록으로 표시되며, 최상위 부품을 선택하고 부품에 설정된 두께, 설계 규칙과 밴드 여유 등의 판금 설정을 확인하고 변경할 수 있다.     목록에서 각 보디를 선택하고 ‘부품에서 연결 해제’를 클릭하면, 부품과 다른 두께를 지정하거나 개별 보디에 대한 설정 값을 변경할 수도 있다.     생성된 다중 판금 보디에서 솔리드 보디는 필요에 따라 빠르게 판금 보디로 변환할 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-09-03
[피플&컴퍼니] PTC코리아 이봉기 상무
제조산업의 성공적인 혁신 위한 디지털 스레드 기술과 전략 제공   PTC는 CAD를 시작으로 PLM(제품 수명주기 관리), SLM(서비스 수명주기 관리), IoT(사물인터넷), ALM(애플리케이션 수명주기 관리) 등 포트폴리오를 확장해 왔다. 최근에는 솔루션 기업을 넘어 ‘제조산업을 위한 디지털 스레드(digital thread) 기업’으로 지향점을 설정하고, 디지털 스레드 역량과 기술을 제공하는 데에 중점을 두고 있다. PTC코리아에서 사업 개발을 담당하고 있는 이봉기 상무는 디지털 스레드 전략의 핵심으로 연결성, 개방성, 가치 로드맵을 내세웠다. 또한 국내 제조기업의 디지털 전환을 지원하면서 시장 입지를 강화할 계획이라고 밝혔다. ■ 정수진 편집장   ▲ PTC코리아 이봉기 상무   PTC에서는 디지털 스레드를 어떻게 정의하고 있는지 제조업체와 협력을 진행하는 과정에서 체감한 한계는, 상당수의 디지털 전환(DX) 프로젝트가 제한적인 성공을 거둔다는 점이었다. 프로젝트가 메커니컬 데이터의 관리나 BOM에 치중하면서 개발부서나 R&D센터를 중심으로 진행되다 보니, 경영진의 시각에서는 매출 성과나 프로세스/납기 단축, 비즈니스 기여도 등 기업 전체의 디지털 전환 목표와 괴리를 발견하게 되었다는 것이다. PTC는 디지털 스레드를 특정 부서나 단위에 한정된 프로젝트가 아닌, 기업 전체에 걸친 가치사슬(value chain)을 유기적으로 연결하는 것으로 보고 있다. 기존의 PLM 시스템은 정보를 한 곳에 모으는 데에 중점을 두었다. 하지만 이런 접근 방식은 정보가 유기적으로 흐르지 않기 때문에, 필요한 사람이 직접 정보를 찾아내는 데에 한계가 있다. 디지털 스레드는 정보가 단순히 모이는 것에 그치지 않고 사용자가 필요한 시점에 필요한 정보를 자동으로 제공받을 수 있도록 함으로써, 궁극적으로 전사적인 디지털 전환을 가능하게 하는 핵심 요소라고 할 수 있다. PTC는 이런 디지털 스레드를 통해 기업의 목표를 효과적으로 달성할 수 있으며, 디지털 기반의 혁신을 이룰 수 있다고 믿는다.   PTC의 디지털 스레드 전략은 어떻게 차별화되는지 최근에는 많은 제품이 하드웨어와 소프트웨어의 융합으로 만들어지고 있다. 모든 것이 소프트웨어로 정의된다는 SDx(software-defined x)의 개념이 이를 잘 설명한다. 그런데, 하드웨어와 소프트웨어의 개발 주기가 서로 다르다는 점이 제조산업에서는 한계로 작용한다.  하드웨어는 개발 주기가 길고 불규칙한 반면, 소프트웨어는 애자일(agile) 개발 방법론을 적용해 짧을 주기로 개발되며 긴밀한 협력이 요구된다. 이런 개발 주기의 차이 때문에 하드웨어와 소프트웨어 간의 협업이 어렵고, 전체 개발 기간이 길어지며, 내부 협업이 복잡해지는 문제가 생긴다. 이러한 문제를 해결하기 위해 하드웨어도 소프트웨어처럼 짧은 개발 주기로 유연하게 개발할 수 있도록 지원하며, 두 영역의 유기적인 협업 개발 체계를 만드는 것이 화두가 되고 있다. 디지털 스레드는 이 부분에서 제조산업을 지원할 수 있다고 본다. PTC의 디지털 스레드는 ALM과 PLM에 중점을 두고 있으며, IoT를 통한 도메인 간의 연결을 강조한다. IoT의 핵심은 공장의 설비와 시스템 그리고 제품의 정보를 연결하는 것이다. PTC는 IoT의 콘셉트에 기반해 도메인 간의 연결 및 하드웨어-소프트웨어의 연결을 중시하면서, 기업 내 부문간의 협업 체계를 구축하는 것을 디지털 스레드에 녹여내고 있다. 이는 경쟁사들이 제공하지 않는 차별화된 접근 방식이라고 생각한다.   ▲ 디지털 스레드의 핵심은 유기적인 정보의 연결이다.   PTC의 디지털 스레드 전략을 소개한다면 PTC는 디지털 스레드를 중심으로 다양한 솔루션을 조합하여 제공하고 있다. PTC의 솔루션 포트폴리오는 PLM, ALM, IoT 등의 솔루션을 통해 제품의 수명주기 전반을 지원하며, IoT 플랫폼인 씽웍스(ThingWorx)가 중간에서 조율하는 역할을 하면서 솔루션들을 연결한다. 이 과정에서 개방성이 중요하다. 솔루션 기업 한 곳이 디지털 스레드를 위한 모든 기술을 제공한다는 것은 불가능하다. PTC는 오픈 API와 표준 기술을 기반으로 자사의 솔루션뿐만 아니라 타사의 솔루션 그리고 고객사의 레거시 솔루션까지 유기적으로 연결될 수 있도록 개방된 시스템을 지향한다. 고객이 최적의 솔루션을 선택하고 통합할 수 있도록 돕는 PTC의 오픈 시스템 접근 방식은 다른 경쟁사와 차별화된 부분이라고 생각한다. 특히 SLM은 PTC의 디지털 스레드에서 강조되는 가치 중 하나이다. 제품의 전체 수명주기에서 제품이 개발되고 고객에게 인도된 후 서비스의 수명주기는 특히 길다. 제품에 따라서는 수십 년에 걸쳐 서비스가 이뤄지기도 한다. 이를 위해 PTC는 SLM 영역에 대한 투자를 강화하면서 차별화되는 강점으로 내세우고 있다. 여기에는 필드 서비스 최적화를 위한 서비스맥스(ServiceMax), 서비스 문서 최적화를 위한 아보텍스트(Arbortext), 서비스 BOM 관리를 위한 윈칠(Windchill), 서비스 부품 최적화를 위한 서비지스틱스(Servigistics) 등의 솔루션이 포함된다.   제조기업의 디지털 스레드 도입을 어떻게 지원하고 있는지 PTC는 ‘디지털 전환 가치 로드맵’이라는 프레임워크를 통해 디지털 스레드 도입 전략과 단계별 가이드를 제시한다. 이 접근방식은 고객사의 비즈니스 과제를 분석하고, 그 과제를 해결하기 위한 비즈니스 이니셔티브와 KPI(핵심 성과 지표)를 설정하며, 이를 통해 고객사가 디지털 스레드 역량을 단계적으로 도입하도록 돕는 것이다. 고객사 임원들과의 인터뷰를 통해 비즈니스 목표와 과제를 파악하고, 비즈니스 프로세스와 디지털 스레드 역량의 연관성을 확인한 후에, 이를 바탕으로 디지털 스레드 기술 도입의 우선순위를 결정한다. 단순한 솔루션 공급에 그치지 않고 디지털 스레드 도입에 관한 포괄적인 로드맵을 제공함으로써, 궁극적으로 비즈니스 가치를 극대화할 수 있도록 돕는다. PTC는 국내외의 다양한 제조업체와 함께 디지털 스레드를 도입하고 있다. 국내에서는 반도체 장비와 중공업 기업에서 성공적으로 디지털 스레드를 도입했으며, 자동차 부품 및 전기전자 부품 공급사에서도 디지털 스레드 도입을 추진 중이다. 이와 같은 사례를 통해 PTC는 고객의 비즈니스 가치를 높이고 있으며, 디지털 전환을 위한 전략적 기술 도입 방법을 제시하고 있다.   ▲ 전체 제품 수명주기의 최적화를 위한 디지털 스레드 기술과 로드맵을 제공한다는 것이 PTC의 전략이다.   클라우드와 AI 등 최근 주목받는 기술은 디지털 스레드에서 어떤 역할을 하는지 디지털 스레드는 AI나 클라우드같은 기술을 활용하여 각 업무에 필요한 형태로 정보가 사용자에게 도달하도록 함으로써, 업무 효율과 비즈니스 성과를 극대화할 수 있다. PTC는 AI 기술을 활용하여 디지털 스레드의 연결성과 분석력을 강화하고 있으며, 고객의 비즈니스 효율을 높이는 데에도 노력을 기울이고 있다. 또한, 디지털 스레드의 궁극적인 모습은 클라우드를 기반으로 연결되는 것이지 않을까 생각한다. PTC는 온쉐이프(Onshape) 및 아레나 솔루션즈(Arena Solutions)와 같은 SaaS 솔루션을 인수하면서 클라우드 플랫폼을 확장하고 있으며 크레오 플러스(Creo+), 윈칠 플러스(Windchill+) 등의 SaaS 솔루션으로 구체화하는 작업을 진행 중이다.   향후 PTC의 디지털 스레드 비즈니스 전망에 대해 소개한다면 PTC는 디지털 스레드를 별도의 비즈니스 영역이 아니라, 기존 솔루션 비즈니스의 확장으로 보고 있다. CAD, PLM, ALM, SLM, IoT 등 다양한 솔루션과 가치 로드맵을 통해 고객사의 디지털 스레드 도입을 지원하며, 고객의 비즈니스 가치를 극대화하는 동시에 새로운 시장 기회를 창출하고자 한다. 앞서 소개한 것처럼, 디지털 스레드는 고객의 비즈니스 프로세스와 기술 역량을 유기적으로 연결하여, 더 빠르고 효율적인 제품 개발, 제조, 서비스가 가능하도록 한다. PTC는 디지털 스레드 전략을 통해 제조업체가 디지털 전환을 실현하고 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원하고 있다. PTC는 이러한 전략을 통해 디지털 스레드 시장에서의 리더십을 강화할 계획이다. 2024년 하반기에도 많은 고객사가 디지털 스레드를 도입할 것으로 예상하며, 이를 통해 PTC 또한 비즈니스 확산과 성장을 거둘 것으로 기대한다. 올해 두 자리수의 매출 성장을 목표로 하고 있으며, 시장에서의 입지를 더욱 강화할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-09-03
크레오 파라메트릭 11.0에서 개선된 부품 모델링
제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (3)   이번 호에서는 크레오 파라메트릭 11.0(Creo Parametric 11.0)의 개선된 부품 모델링 기능에 대해 알아보자.   ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   크레오 파라메트릭 11.0에서는 부품 모델링 작업이 크게 개선되었다. 새로운 외삽 옵션을 포함하여 서피스를 더욱 정교하게 확장할 수 있으며, 피처 치수 핸들이 개선되어 치수 조정이 쉬워졌다. 명령을 빠르게 검색하여 도구 모음에 추가할 수 있고, 참조 유형 제어와 피처 진단 보고 기능이 향상되어 더 빠르고 정확한 모델링이 가능하다. 롤링 볼 옵션, 점 패턴 기능, 바디 제거 기능 등의 추가된 기능들이 모델링 작업을 더욱 효율적으로 만들었다.   추가된 확장 기능 : 외삽 옵션 크레오 파라메트릭 11에는 확장(Extend) 피처에 외삽(Extrapolate)이라는 새로운 옵션이 추가되었다. 새로운 외삽 방법을 통해 사용자는 원하는 형상을 생성할 수 있는 유연성이 크게 향상된다. 이는 특히 변곡이나 접기와 같은 문제를 일으키는 경우에 유용하다. 또한, 다양한 서피스 확장 방법을 통해 더 나은 결과를 얻을 수 있어 생산선을 높일 수 있다. 옵션의 위치는 다음과 같다. 모델 → 편집 → 확장 → 옵션 탭으로 이동하여 추가된 외삽 옵션을 확인할 수 있다.     외삽 옵션을 사용하면 평면을 제외한 모든 서피스 유형이 외삽되어 B-스플라인 또는 스플라인 서피스가 된다. 원본 서피스의 유형이 스플라인 또는 B-스플라인이 아니면 외삽된 서피스는 원래 도메인 내에서 원본 서피스의 근접 근사화가 되고 평면은 평면으로 남게 된다. 확장 옵션 ‘동일(Same)’을 사용하여 다른 분석 서피스가 분석 상태를 유지하도록 확장한다.     외삽 옵션은 동일 서피스 확장 방법이 변곡이나 접기와 같은 원치 않는 결과를 생성하거나 실패할 때 더 나은 결과를 얻는 데에 도움이 될 수 있다. 이렇게 광범위한 형상 확장 방법을 사용하면 유연성과 생산성이 향상되어 원하는 형상을 생성할 수 있다.   드래그 핸들 현대화 크레오 파라메트릭 11.0에서는 피처 치수의 끌기 핸들이 현대화되었다. 이는 일반 부품 모드와 판금 모드 모두에서 적용된다. 핸들이 개선되어 피처의 다양한 치수 유형과 상호 작용 가능성을 쉽게 구분할 수 있게 되었다. 특히 복합 피처에서 컨트롤을 쉽게 식별할 수 있다. 이 새로운 핸들은 3D 공간에서 자체 방향을 설정하여 모델 작업을 수행할 때 디스플레이를 자동으로 조정한다.     새로운 피처 치수 핸들 개선으로 모델 작업의 효율성과 정확성이 향상되었고, 작업자의 시각적 피로를 줄이며 작업 속도를 높이고 오류를 줄였다. 현대화된 디자인으로 사용자 경험이 향상되었으며, 복잡한 피처에서도 정확한 치수 조절이 가능해져 설계 품질도 향상되었다. 이로써 크레오 파라메트릭 11.0에서 피처 치수 핸들을 더 효율적으로 사용할 수 있게 되었다.   명령 검색 내에서 빠른 액세스 도구 모음에 명령 지정 이제 명령을 빠르게 검색하고 찾아서 빠른 액세스 도구 모음에 쉽게 추가할 수 있다. 명령어를 검색하고 마우스를 우클릭하여 ‘빠른 액세스 도구 모음에 추가(Add to Quick Access Toolbar)’ 옵션을 사용할 수 있다. 이렇게 하면 다른 사용자 인터페이스 사용자 정의 대화 상자 및 단계를 거칠 필요 없이 빠른 액세스 도구 모음에 바로 추가할 수 있다.     오른쪽 상단의 명령 검색 기능을 통해 명령을 빠르게 찾고, 바로 빠른 액세스 도구 모음에 추가할 수 있게 되어 사용자 정의 워크플로가 더 빨라졌다. 이로 인해 작업 흐름이 개선되고 생산성이 향상되었다.   시드 및 경계 서피스 선택에서 참조 유형 제어 개선 크레오 파라메트릭 11에서는 시드 및 경계 서피스 선택에서 경계 서피스 참조에 대한 참조 유형을 제어할 수 있다. 서피스 컬렉션 정의의 경계 참조를 고정 참조로 표시하려면 새 옵션인 ‘고정 참조로 간주(Consider as strong references)’를 선택한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-08-05
매스캐드 프라임 10.0 업데이트
제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (2)   PTC 매스캐드 프라임(Mathcad Prime)은 엔지니어링 계산을 수행하고 분석 및 공유하는 엔지니어링 수학 소프트웨어이다. 매스캐드 프라임은 수학적인 표기법, 호환 기능 그리고 개방적인 구조로 사용하기 쉽고, 엔지니어링 설계와 공학 프로세스에 최적화할 수 있도록 구성되었다. 이번 호에서는 2024년 4월 출시된 PTC 매스캐드 프라임 10.0에서 업데이트된 기능에 대해 살펴보고자 한다.    ■ 김주현 디지테크 기술지원팀의 차장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com     매스캐드 프라임은 7.0을 시작으로 매년 새롭게 출시되고 있다. 각 버전 별로 어떤 기능들의 차이가 있는지에 대해서는 표를 통해 소개한다.     응용 프로그램 업데이트 매스캐드 프라임 10.0은 기존 제품 사용자와 새로운 사용자 모두에게 유용한 응용 프로그램이 업데이트되었다. 매스캐드 프라임 10.0에서는 이제 워크시트에 고급 컨트롤을 삽입하고 사용할 수 있게 되었다. 고급 컨트롤은 워크시트에 삽입하여 매스캐드 워크시트와 상호 작용할 수 있도록 하는 컨트롤 구조이다. 고급 컨트롤 유형은 여섯 가지이다. 목록 상자, 확인란, 텍스트 상자, 라디오 버튼, 슬라이더 및 버튼이다.     고급 컨트롤 유형을 워크시트에 삽입해 보자.  입력/출력 탭으로 이동하고 ‘고급’을 클릭한 후 원하는 컨트롤 유형을 선택한다. 예제에서는 먼저 목록 상자를 클릭한다. 워크시트에 그림과 같이 항목이 나오면 정의 값 ‘a’를 입력한다.     빈 공간에 ‘a=’을 입력하면 ‘1’이 자동 입력된다. 텍스트 상자에서 ‘Two’, ‘Three’를 선택하면 a의 값도 변경되는 것을 볼 수 있다.     필요한 경우 텍스트 상자의 내용도 편집할 수 있다. 텍스트 상자를 선택한 후 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 ‘편집’을 클릭한다.     스크립트 편집기에서 ListBox 부분의 값을 변경한다.     변경 후 ‘적용’을 클릭하면 그림과 같이 텍스트 상자의 표시 값이 변경된다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-07-04
크레오 11.0에서 향상된 주요 기능 소개
제품 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (1)   ■ 김성철 디지테크 기술지원팀의 이사로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   PTC는 사용자가 작업을 더욱 쉽고 빠르게 완료할 수 있도록 사용자 요구 사항을 반영하여 매년 크레오의 새 릴리스를 출시하고 있다. 지난 4월 출시된 크레오 파라메트릭 11.0(Creo Parametric 11.0)은 설계 엔지니어가 자주 사용하는 사용성 및 생산성 기능을 포함하여 CAD 모델 관리/조작/이해용 도구를 개선하고 전자화, 복합소재, 모델 기반 정의(MBD), 시뮬레이션 기반 설계, 제조 기능 등 다양한 부분의 기능이 향상되었다. 이번 호에서는 크레오 파라메트릭 11.0의 주요 기능 향상 내용을 알아보자.   생산성 및 유용성 개선 크레오 파라메트릭 11.0은 작업을 간소화하고 설계를 더 빨리 생성할 수 있도록 다중 보디 설계, 서피싱, 모델 트리 관리 기능이 개선되었다. 판금 설계에서 다중 보디를 지원하여 더욱 다양한 형태의 판금 모델을 빠르게 생성할 수 있도록 설계 워크플로가 향상되었다.     다중 보디로 구성된 판금 부품은 각 보디의 두께를 다르게 지정하거나 플랫 상태를 개별로 생성 및 시각화할 수 있고 부울 연산, 분할, 트림, 제거, 복사 패턴, 대칭복사 등의 일반적인 보디 작업을 지원한다.     새 보디를 추가하고 유형을 솔리드 혹은 판금으로 선택하여 생성할 수 있고 첨부되지 않은 벽을 생성할 때 보디 옵션을 사용하여 새 보디를 추가할 수도 있다.     용접 피처에 새 용접 및 조인트 트리가 추가되어 모델의 모든 용접 피처를 모델 트리에서 쉽게 확인 및 편집할 수 있고, 스폿 용접에서 스케치, 투영, 커브 위, 오프셋 등 모든 기준점을 사용하여 스폿 용접을 정의할 수 있도록 개선되어 스폿 용접 생성의 효율성이 향상되었다.     새 영역 선택 기능으로 올가미 선택 및 추적 선택이 추가되어, 부품 및 어셈블리에서 여러 서피스를 더 다양한 방법으로 간편하고 빠르게 선택할 수 있도록 개선되었다.     추가된 선택 기능을 이용하여 모델 서피스에 색상을 지정하거나 3차원 주석에 대한 의미 참조를 더 빠르게 선택하고 정의할 수 있다. 새로운 슈링크랩 옵션을 사용하여 참조된 원본 어셈블리에서 보디를 수집하여 부품에 추가할 수 있다. 모든 솔리드 형상 자동 수집 옵션을 사용하여 솔리드 보디를 결과 형상 유형으로 수집하고, 원본 부품의 모든 보디를 대상 부품에 별개의 객체로 복사하고 유지하거나 병합하여 하나의 솔리드 형상으로 처리할 수 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-06-03
크레오 파라메트릭 10.0에서 사용자 정의 피처의 생성 및 활용
제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 10.0 (12)   이번 호에서는 자주 사용되는 형상을 사용자 정의 피처(UDF)로 생성하고 손쉽게 재사용하는 방법에 대해 알아보자. UDF는 중복되는 형상을 매번 모델링하지 않고 라이브러리의 형태로 생성하여, 설계 시간을 단축하고 편의성을 향상시키기 위해 사용된다.   ■ 박수민 디지테크 기술지원팀의 과장으로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 이메일 | smpark@digiteki.com 홈페이지 | www.digiteki.com     UDF로 사용할 모델 생성하기 UDF로 만들기 위한 새 부품을 생성한다.     ‘밀어내기’를 이용하여 UDF 형상의 참조로 사용할 아래 부분의 형상을 생성한다.     다음으로는 UDF를 사용자가 원하는 위치에 쉽게 배치하기 위해 좌표계를 기반으로 모델을 생성한다. 먼저 좌표계를 생성한다.     좌표계 생성 시 사전에 생성한 형상의 위 서피스를 선택하고, 거리를 이용하여 배치 조건을 선정한다. 이때 생성하는 좌표계의 참조 조건이 UDF를 생성한 이후 배치할 때 참조하게 되는 조건이 된다.     새롭게 생성한 좌표계를 기준으로 X, Y, Z 방향의 데이텀 평면을 새롭게 생성한다.     모델 트리에 새롭게 좌표계와 데이텀 평면이 생성된 것을 확인한다.     새로 생성한 좌표계와 데이텀 평면을 참조하여 UDF로 생성하고 싶은 형태를 모델링한다. 이때 기본 참조면(SIDE, TOP, FRONT)과 밀어내기1을 참조하지 않아야 한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-05-02