개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 사용자 학습 데이터 기반의 AI로 후처리 과정에서 심층 인사이트 제공, 시스템 아키텍처 모델러에 SysML v2 지원 추가해 협업 촉진 및 제품 설계 최적화 가속, HPC 라이선스 없이 엔터프라이즈급 CFD 기능 제공하는 앤시스 CFD HPC 얼티메이트 출시 등   앤시스가 디지털 엔지니어링 혁신을 지원하는 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 설루션인 ‘앤시스 2025 R1(Ansys 2025 R1)’을 발표했다. 앤시스 2025 R1은 정교한 디지털 엔지니어링 기술을 통해 기존 인프라와 원활하게 연계될 뿐 아니라, 업무 중단을 최소화하면서 보다 혁신적인 제품 개발을 위한 협업을 지원한다. AI, 클라우드 컴퓨팅, GPU 및 HPC의 강력한 성능을 기반으로 한 이번 업데이트는 더욱 신속하고 협력적인 의사 결정을 가능케 하며, 설계 탐색 범위를 확장하고 제품 설계 기간 단축에 기여할 전망이다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2025 R1은 더욱 강력한 통합 기능을 제공해, 제품 전체 수명 주기에 걸쳐 디지털 프로세스를 구축하고 개발 전후 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 다양한 도구와 설루션을 제공할 것”이라면서, “하나의 데이터 기반의 환경에서 서로 단절된 팀도 원활하게 협업할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 비용 절감과 제품 출시 기간을 단축시켜 고객의 경쟁력 강화에 기여할 것”이라고 밝혔다. 제품이 점차 통합되고 복잡해짐에 따라 R&D 프로세스 또한 급변하는 시장 요구에 맞춰 지속적으로 발전해야 한다. 앤시스는 고객의 디지털 전환 과정을 원활하게 지원하며, 변화하는 시장 환경에 대응할 수 있도록 다양한 도구와 설루션을 제공할 예정이다.   ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처   향상된 물리 솔버 제품 성능을 보장하려면 구성 요소부터 시스템 전반에 이르는 멀티피직스(multi-physics)를 이해하는 것이 필수이다. 앤시스 2025 R1은 신속하고 정밀한 물리 기반 시뮬레이션 결과를 제공하는 신제품뿐만 아니라, 기존 제품의 강화된 기능을 통해 엔지니어링 팀이 설계 초기 단계에서 보다 신뢰성 높은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 전망이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어는 전열(electrothermal) 분석, 오소트로픽(orthotropic) 전도, 내부 팬(fans) 기능을 추가해 써멀 모델링 역량을 확장했으며 속도 및 사용 편의성을 개선했다. 구조 해석 설루션은 소음·진동·마찰(NVH)에 대한 통합 설루션을 제공하며, 주파수 응답 함수(FRF) 계산 속도가 10배 향상됐다. 또한 진동음향(vibro-acoustics) 매핑, 최적화된 메싱, 모드 기여도 분석 기능 등을 탑재했다. 앤시스 일렉트로닉스(Ansys Electronics)는 앤시스 소프트웨어 제품 간 연결성을 강화해 3D 집적 회로에 중요한 메싱을 개선하며 자동화된 워크플로우 기능, 향상된 시뮬레이션 성능 등을 제공한다. 새로운 폴리머 FEM(Polymer FEM) 제품은 높은 정확도의 모델을 적용해 실제 재료의 거동을 정밀하게 포착하며, 고객의 고급 재료 시뮬레이션 요구 사항을 충족한다.   클라우드/HPC/GPU 클라우드 컴퓨팅, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 GPU의 강력한 성능은 최신 제품의 엔지니어링 속도를 혁신적으로 변화시키고 있다. 이 과정에서 접근성, 상호 운용성, 확장성은 핵심 요소로 작용하며, 고객이 데스크톱 애플리케이션의 한계를 넘어서서 보다 혁신적인 제품을 협업하여 설계할 수 있도록 지원한다. 앤시스 2025 R1은 GPU 솔버의 성능을 한층 강화했으며, 다양한 애플리케이션에 웹 기반 온디맨드(on-demand) 기능을 추가 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)  멀티 GPU(multi-GPU) 유체 시뮬레이션 솔버는 자동차 외부 공기 역학과 같은 대규모 메시 셀(mesh cell)을 포함한 고해상도 해석을 지원한다. 또한, 전체 시뮬레이션 속도 저하 없이 매개변수 추가 및 정확도 개선을 설계자에게 제공한다. 앤시스 CFD HPC 얼티메이트(Ansys CFD HPC Ultimate)는 추가 HPC 라이선스 없이 단일 작업에서 여러 CPU 코어 또는 GPU를 활용할 수 있는 엔터프라이즈급 전산유체역학(CFD) 기능을 제공한다. 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)의 새로운 GPU 가속 3D 전자기 시뮬레이션은 기존 CPU 솔버 대비 메모리 사용량을 50% 절감하며 메싱 시간을 20% 줄인다. 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)의 GPU 직접 가속 구조 유한 요소 해석(FEA) 솔버는 기존 설루션 대비 최대 6배 빠른 성능을 제공하며, 반복 솔버(iterative solver)는 CPU 전용 솔버 대비 6배 빠른 속도를 구현한다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 클라우드 버스트 컴퓨팅(Cloud Burst Compute) 기능을 활용하면 1000개의 설계 변형을 10분 만에 해결할 수 있다. 엔비디아 GPU를 활용한 디스커버리의 매개변수 연구(parametric study) 속도는 100배 이상 향상된다. 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute) 기능은 앤시스 메카니컬 (Ansys Mechanical), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 및 앤시스 HFSS(Ansys HFSS) 고주파 전자기 시뮬레이션 소프트웨어를 위한 유연하고 확장 가능한 온디맨드(on-demand) HPC 성능을 제공한다.   인공지능 앤시스는 인공지능(AI) 기반 기술을 통해 포트폴리오를 지속적으로 확장하며, 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 산업에 혁신적인 속도와 접근성을 제공한다. 앤시스 AI는 신규 및 기존 데이터를 활용해 빠르게 설계를 분석하고 AI 모델을 신속하게 학습시켜 제품 출시 기간을 단축시키는 한편 비용 절감 효과를 극대화한다. 직관적인 인터페이스를 갖춘 데이터 처리 도구 지원을 통해 SimAI 모델링을 위한 데이터 준비 과정을 간소화한다. 앤시스 SimAI는 사용자가 모델 학습 데이터를 확장해 후처리 과정에서 더욱 정교한 분석을 수행할 수 있도록 지원한다. 앤시스 일렉트로닉스 AI+(Ansys Electronics AI+)는 AI 기반 기술을 활용해 앤시스 멕스웰(Ansys Maxwell) 전기기장(electromagnetic field) 해석 솔버, 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 전자기 냉각 시뮬레이션 소프트웨어, HFSS 등에서 수행되는 전자기 시뮬레이션의 필요 리소스 실행 시간을 정밀하게 예측한다. 앤시스 RF 채널 모델러(Ansys RF Channel Modeler)의 고급 합성 레이더 시뮬레이션 기능은 지상에서 AI를 활용한 표적 식별을 위해 폭넓은 학습 및 검증 데이터 세트를 제공하여, 디지털 미션 엔지니어링 분야를 지원한다.   ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처   연결된 에코시스템 최첨단 연구개발(R&D) 환경에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 및 자동화 설계를 도입하여 연구개발 워크플로를 원활하고 효율적으로 유지하는 것이 중요하다. 앤시스 엔지니어링 설루션은 기존 인프라에도 새로운 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 높은 호환성과 확장성을 갖춰 제품 설계의 혼선을 방지할 수 있다. 앤시스 2025 R1은 디지털 전환을 더욱 원활하게 지원할 수 있도록 MBSE 기능과 데이터 관리 기능이 강화되었다. 앤시스 모델센터(ModelCenter) MBSE 소프트웨어와 앤시스 시스템 아키텍처 모델러(System Architecture Modeler : SAM)는 SysML v2 지원을 강화해 엔지니어링 조직 전반에서 제품 요구 사항의 접근성과 확장성을 높이고, 팀 간 협업을 더욱 긴밀하게 연결하여 개발 시간 단축에 기여한다. 앤시스 모델센터(ModelCenter)는 MBSE 연결성이 향상되어 호환성을 높였고, 카펠라(Capella) 커넥터 기능이 강화되었으며, 앤시스 적으로 제공한다. SAM과의 더욱 긴밀한 통합을 통해 검색, 저장 및 수정 기능을 보다 직관적으로 제공한다. 앤시스 미네르바(Ansys Minerva) 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리 소프트웨어인 미네르바는 일반 커넥터 개선을 통해 외부 데이터 연동을 표준화하며, 업로드 전 문제점 검증을 가능케 하여 제품 생산 시간 및 비용 절감에 기여한다. 커넥터는 새로운 비동기 작업 실행 기능이 추가돼 엔지니어의 생산성을 개선한다.   기타 앤시스 2025 R1의 주요 특징 앤시스 옵티슬랭(Ansys optiSLang) 프로세스 통합 및 설계 최적화 소프트웨어로 인터페이스, 분산 컴퓨팅, 고급 알고리즘 등 전반적인 개선으로 설계 워크플로의 유연성과 성능을 강화한다. 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta Materials Intelligence) 제품군은 컴퓨터 이용 공학(CAE), 컴퓨터 지원 설계(CAD), 제품 수명주기 관리(PLM) 등의 소프트웨어와 공통 사용환경을 제공하여, 그란타(Granta) 최종 사용자 인터페이스와 통합 인터페이스 간 일관된 사용자 경험을 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)의 내결함성 메싱(FaultTolerant Meshing : FTM)과 수밀 메싱(watertight meshing)에 적용된 작업 기반 성능을 개선해 메싱 속도를 가속화한다.  전력 필드 효과 트랜지스터(FET) 및 전력 관리 집적회로(PMIC)의 분석, 시뮬레이션, 최적화를 위한 신규 도구로 앤시스 파워X(Ansys PowerX)를 제공한다.    ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

앤시스가 디지털 엔지니어링 혁신을 위한 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 설루션인 ‘앤시스 2025 R1(Ansys 2025 R1)’을 발표했다. 앤시스 2025 R1은 정교한 디지털 엔지니어링 기술을 통해 기존 인프라와 원활하게 연계될 뿐 아니라, 업무 중단을 최소화하면서 보다 혁신적인 제품 개발을 위한 협업을 지원한다. 앤시스는 “AI, 클라우드 컴퓨팅, GPU 및 HPC의 강력한 성능을 기반으로 한 이번 업데이트가 더욱 신속하고 협력적인 의사 결정을 가능케 하며, 설계 탐색 범위를 확장하고 제품 설계 기간 단축에 기여할 전망”이라고 전했다. 제품이 점차 통합되고 복잡해짐에 따라 R&D 프로세스 또한 급변하는 시장 요구에 맞춰 지속적으로 발전해야 한다. 앤시스는 고객의 디지털 전환으로의 과정을 원활하게 지원하며, 변화하는 시장 환경에 대응할 수 있도록 다양한 도구와 설루션을 제공할 예정이다.     제품 성능을 보장하려면 구성 요소부터 시스템 전반에 이르는 멀티피직스(Multi-Physics)를 이해하는 것이 필수이다. 앤시스 2025 R1은 신속하고 정밀한 물리 기반 시뮬레이션 결과를 제공하는 신제품뿐만 아니라, 기존 제품의 강화된 기능을 통해 엔지니어링 팀이 설계 초기 단계에서 보다 신뢰성 높은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 전망이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어는 전열(electrothermal) 분석, 오소트로픽(orthotropic) 전도, 내부 팬(fans) 기능을 추가해 서멀 모델링 역량을 확장했으며 속도 및 사용 편의성을 개선했다. 구조 해석 설루션은 소음·진동·마찰(NVH)에 대한 통합 설루션을 제공하며, 주파수 응답 함수(FRF) 계산 속도의 10배 향상, 진동-음향(vibro-acoustics) 매핑, 최적화된 메싱, 모드 기여도 분석 기능 등을 탑재했다. 앤시스 일렉트로닉스(Ansys Electronics)는 앤시스 소프트웨어 제품 간 연결성을 강화해 3D 집적 회로에 중요한 메싱 개선, 자동화된 워크플로 기능, 향상된 시뮬레이션 성능을 제공하며, 새로운 폴리머 FEM(Polymer FEM) 제품은 높은 정확도의 모델을 적용해 실제 재료의 거동을 정밀하게 포착 및 고객의 고급 재료 시뮬레이션 요구 사항을 충족한다. 클라우드 컴퓨팅, HPC 및 GPU의 강력한 성능은 최신 제품의 엔지니어링 속도를 혁신적으로 변화시키고 있다. 이 과정에서 접근성, 상호 운용성, 확장성은 핵심 요소로 작용하며 고객이 데스크톱 애플리케이션의 한계를 넘어서서 보다 혁신적인 제품을 협업하여 설계할 수 있도록 지원한다. 앤시스 2025 R1은 GPU 솔버의 성능을 한층 강화했으며, 다양한 애플리케이션에 웹 기반 온디맨드(on-demand) 기능을 추가 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)  멀티 GPU 유체 시뮬레이션 솔버는 자동차 외부 공기 역학과 같은 대규모 메시 셀(mesh cell)을 포함한 고해상도 해석을 지원. 전체 시뮬레이션 속도 저하 없이 매개변수 추가 및 정확도 개선을 설계자에게 제공한다. 앤시스 CFD HPC 얼티메이트(Ansys CFD HPC Ultimate)는 추가 HPC 라이선스 없이 단일 작업에서 여러 CPU 코어 또는 GPU를 활용할 수 있는 엔터프라이즈급 전산유체역학(CFD) 기능을 제공한다. 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)의 새로운 GPU 가속 3D 전자기 시뮬레이션은 기존 CPU 솔버 대비 메모리 사용량을 50% 절감 및 메싱 시간 20% 단축하며, 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)의 GPU 직접 가속 구조 유한 요소 해석(finite element analysis, FEA) 솔버는 기존 설루션 대비 최대 6배 빠른 성능을 제공한다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 클라우드 버스트 컴퓨팅(Cloud Burst Compute) 기능을 활용하면 1000개의 설계 변형을 10분 만에 해결할 수 있으며, 엔비디아 GPU를 활용한 디스커버리의 매개변수 연구(parametric study) 속도는 100배 이상 향상된다. 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute) 기능은 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 및 앤시스 HFSS(Ansys HFSS) 고주파 전자기 시뮬레이션 소프트웨어를 위한 유연하고 확장 가능한 온디맨드(on-demand) HPC 성능을 제공한다. 또한, 앤시스는 AI 기반 기술을 통해 포트폴리오를 지속적으로 확장하며 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 산업에 혁신적인 속도와 접근성을 제공한다고 소개했다. 앤시스 AI는 신규 및 기존 데이터를 활용해 빠르게 설계를 분석하고 AI 모델을 신속하게 학습시켜 제품 출시 기간을 단축시키는 한편 비용 절감 효과를 극대화한다. 앤시스는 직관적인 인터페이스를 갖춘 데이터 처리 도구를 지원해 심AI(SimAI) 모델링을 위한 데이터 준비 과정을 간소화할 수 있도록 한다. 앤시스 심AI는 사용자가 모델 학습 데이터를 확장해 후처리 과정에서 더욱 정교한 분석을 수행할 수 있도록 지원한다. 앤시스 일렉트로닉스 AI+(Ansys Electronics AI+)는 AI 기반 기술을 활용해 앤시스 멕스웰(Ansys Maxwell) 전기기장(electromagnetic field) 해석 솔버, 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 전자기 냉각 시뮬레이션 소프트웨어, HFSS 등에서 수행되는 전자기 시뮬레이션의 필요 리소스와 실행 시간을 정밀하게 예측할 수 있다. 앤시스 RF 채널 모델러(Ansys RF Channel Modeler)의 고급 합성 레이더 시뮬레이션 기능은 지상에서 AI를 활용한 표적 식별을 위해, 폭넓은 학습 및 검증 데이터 세트를 제공하여 디지털 미션 엔지니어링 분야를 지원한다. 한편, 앤시스는 자사의 엔지니어링 이루션이 기존 인프라에도 새로운 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 높은 호환성과 확장성을 갖춤으로써 제품 설계의 혼선을 방지할 수 있다고 덧붙였다. 앤시스 2025 R1은 디지털 전환을 더욱 원활하게 지원할 수 있도록 MBSE 기능과 데이터 관리 기능이 강화되었다. 이외에도 앤시스 2025 R1에는 프로세스 통합 및 설계 최적화 소프트웨어인 앤시스 옵티슬랭(Ansys optiSLang), CAE/CAD/PLM 등 소프트웨어와 공통 사용환경을 제공하는 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta Materials Intelligence) 제품군, 메싱 속도를 높인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 전력 필드 효과 트랜지스터(FET) 및 전력 관리 집적회로(PMIC)의 분석, 시뮬레이션, 최적화를 위한 신규 도구인 앤시스 파워X(Ansys PowerX) 등이 제공된다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2025 R1은 더욱 강력한 통합 기능을 제공해, 제품 전체 수명 주기에 걸쳐 디지털 프로세스를 구축하고 개발 전후 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 다양한 도구와 설루션을 제공할 것”이라며, “하나의 데이터 기반의 환경에서 서로 단절된 팀들도 원활하게 협업할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 비용 절감과 제품 출시 기간을 단축시켜 고객의 경쟁력 강화에 기여할 것”이라고 밝혔다.

로지텍이 리니어 스위치를 탑재한 프리미엄 무선 일루미네이티드 기계식 키보드 ‘MX 메커니컬(MX Mechanical)’을 국내 정식 출시한다고 밝혔다. 이번 MX 메커니컬은 로지텍 최고급 라인업인 MX 마스터 시리즈로, 기존 택타일 스위치 모델에 이어 리니어 스위치를 적용한 것이 특징이다. 기존 택타일 키보드는 55g의 키압으로 구분감이 느껴지는 독특한 타건감을 제공했다면, 리니어 키보드는 43g의 키압으로 빠른 반응성과 더욱 가볍고 부드러운 타건감을 제공한다. 로지텍은 이번 리니어 스위치 모델의 출시로 스위치 선택의 폭이 넓어지면서 전문 개발자, 작가, 디자이너 등 키보드 사용이 많은 프로페셔널 사용자가 MX 메커니컬을 리니어와 택타일 중 자신의 취향에 맞게 선택하여 더욱 만족스럽고 즐거운 타이핑 경험을 할 수 있을 것으로 기대하고 있다.     MX 메커니컬은 듀얼 컬러 키캡을 적용해 색상으로 키의 기능을 직관적으로 구분할 수 있으며, 중앙이 오목한 디자인으로 손끝의 편안함을 더했다. 또한 일체형 알루미늄 보디를 채택해 타건 시 흔들림을 줄여 안정감을 제공하며, 각도 조절 받침대를 통해 사용자 환경에 맞는 편리한 세팅이 가능하다. 여기에 스마트 백라이트 기능을 탑재해 근접 센서가 손의 움직임을 감지하고, 주변 환경에 따라 밝기가 자동 조절되며 6가지 다채로운 백라이트 효과 사용이 가능해 작업 몰입도를 높였다. 무선 연결성 및 호환성을 강화한 것도 특징이다. 블루투스 LE와 로지 볼트(Logi Bolt) USB 리시버를 통해 빠르고 안정적인 무선 연결 환경을 선사하며, 이지 스위치 기능을 통해 최대 3개의 기기와 페어링할 수 있어 더욱 간편한 멀티 디바이스 사용 환경을 제공한다. Logi Options+ 소프트웨어를 통해 로지텍 플로우(FLOW) 기능 또한 사용 가능해 기기 간에 자유롭게 넘나들며 유연한 작업이 가능하다. 로지텍 코리아의 조정훈 지사장은 “이번 MX 메커니컬 리니어는 가볍고 부드러운 타건감을 통해 전문 사용자들이 더욱 빠른 반응성으로 편안한 타이핑 경험을 누릴 수 있도록 설계됐다”며, “기존에 많은 사랑을 받아온 택타일 스위치 모델에 이어, MX 메커니컬에 리니어 모델을 추가함으로써 사용자들이 작업 스타일과 취향에 맞는 키보드 경험을 더욱 자유롭게 선택할 수 있길 기대한다”고 밝혔다. 한편, 로지텍은 1월 20일부터 로지텍 브랜드 스토어에서 이번 MX 메커니컬 리니어를 체험할 수 있다고 밝혔다. 더현대 서울점, 롯데백화점 부산 본점, 현대백화점 판교점, 송도 현대아울렛점 총 4개의 매장에서 리니어와 택타일의 타건감을 직접 비교해 보고 경험해 볼 수 있다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   앤시스 플루언트(Ansys Fluent)의 iFSI 기능은 구조 연성 해석에서 매우 유용한 기능이다. 이번 호에서는 Thermo-elasticity Model을 적용한 바이메탈 열변형 해석 사례를 통해, 플루언트 iFSI 기능의 장단점을 살펴보고자 한다.    ■ 정세훈 태성에스엔이 FBU-F5팀의 수석 매니저로 유동 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스에서 제공하는 FSI(Fluid-Structure Interaction : 유동-구조 연성 해석) 해석 방법은 크게 ‘extrinsic FSI’와 ‘intrinsic FSI’로 나뉜다. Extrinsic FSI는 CFD 및 메커니컬 솔버의 결과(유체-구조 상호작용 경계면에서의 압력, 열 및 변위)를 시스템 커플링 또는 External Data와 같은 별도의 프로그램을 통해 특정 반복(iteration)/시간(time)마다 주고받는 연성 해석 방법이다. 반면, ‘intrinsic FSI(iFSI)’는 별도의 커플링 프로그램 및 FEA 솔버 없이 앤시스 플루언트 솔버 단독으로 FSI 해석을 수행하는 방법으로, 앤시스 2019R1 버전에서 베타 기능으로 처음 소개되었으며 2020R1 버전에서 정식 기능으로 추가되었다. 2024R2 버전 기준으로, iFSI 해석 시에는 다음과 같은 제한 및 주의 사항이 있다. 다면체(polyhedral) 셀을 지원하지 않음 FSI 솔루션이 초기화 또는 시작된 경우 격자를 교체할 수 없음 유체와 고체 영역은 반드시 양면 벽(즉, wall/wall-shadow)에 의해 분리되어야 함 구조 모델을 활성화하려면 도메인에 적어도 하나의 고체 영역이 있어야 함 다음 동적 메시 옵션은 지원되지 않음 : in-cylinder, six DOF, 접촉 감지(contact detection)  Dynamic Mesh Zones 대화 상자에서 양면 벽(즉, 벽 또는 벽 그림자) 바로 옆의 유체 셀 영역(벽 대화 상자의 Adjacent Cell Zone 필드에 의해 표시됨)에 대해서만 선택 가능 DEFINE_PROFILE과 같은 다른 경계 조건 프로파일 또는 UDF는 사용할 수 없음 shell conduction, mesh adaption, mesh morpher, optimizer, adaptive time stepping 기능은 사용할 수 없음 구조 모델은 앤시스 워크벤치에서 앤시스 플루언트를 실행할 때 사용할 수 없음 선형 탄성(linear elasticity) 구조 모델은 고체 재료의 항복 강도를 초과하지 않는 응력 하중에 적합함   Thermal-elasticity Model thermal-elasticity model은 앤시스 플루언트 솔버에 탑재된 다음과 같은 구성 방정식을 통해 열하중에 의한 구조물의 변형을 예측하는 기능이다.   εt = total strain vector ∆T= T – Tref , Tref = Starting(reference) temperature  {α} = vector of coefficients of thermal expansion  {β} = vector of thermos elastic coefficients = [D]{α}  [D]  = elastic stiffness matrix <그림 1>에서 Energy Equation을 선택하고, <그림 2>와 같이 Structural Model에서 Thermal Effect 항목을 설정하면 해당 기능을 사용할 수 있다.   그림 1. Energy Equation 선택   그림 2. Structural Model 설정   바이메탈 열변형 해석 사례 <그림 3>은 유동장 내부의 바이메탈 변형량을 예측하기 위한 iFSI 해석 사례의 개략도이다.   그림 3. 바이메탈 연성 해석 개략도   이 사례에서 바이메탈 하부 재료(steel1)는 상부 재료(steel2)에 비해 더 높은 열팽창 계수를 가지고 있으며, 각 재료의 물성은 <표 1>과 같다. 유체는 이상기체로 가정했다. 바이메탈이 뜨거운 유체에 의해 가열되어 발생하는 열팽창과 굽힘 차이를 예측하기 위해 Thermal-elasticity Model을 적용한 iFSI 기법으로 해석을 진행했다.   표 1. 바이메탈 물성값     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   맥스웰(Ansys Maxwell)과 모터캐드(Ansys Motor-CAD)는 모터의 전자기장 해석에 자주 쓰이는 소프트웨어이다. 이번 호에서는 맥스웰과 모터캐드의 연성해석에 대해 2024년도 업그레이드 내용을 소개하겠다.   ■ 이상현  태성에스엔이 EBU-LF팀의 매니저로 전자기장 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   맥스웰과 모터캐드의 비교 소개 맥스웰은 유한요소해석으로 전기기기, 전력소자, 전자기기, 케이블, 버스바(busbar) 등의 전자기장 해석 솔루션을 제공한다. 모터캐드는 모터 설계를 위한 다양한 솔루션을 제공하며 전문적인 사용자 인터페이스를 갖추고 있다.  <그림 1>은 앤시스 제품을 이용한 모터의 해석 흐름을 보여준다. 모터캐드는 물리 기반의 전문 솔루션으로, 해석을 진행하기 이전에 모터의 개념 설계(concept design)에 사용하는 것을 추천한다. 다중물리 솔루션과 열전달 솔루션의 시너지 효과와 함께 모터의 성능을 정확하고 빠르게 예측할 수 있다. 그리고 앤시스의 모터캐드와 맥스웰 해석을 이용하여 모터 설계 환경 구축 및 전자기 특성 개선을 할 수 있다. 그리고 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)과 CFD를 이용하여 진동/소음, 응력, 방열 해석 등을 할 수 있고, 이는 시스템 전체 검증 및 통합 환경에 적용시킬 수 있다.   그림 1. 앤시스 제품을 이용한 모터 해석 흐름    맥스웰과 모터캐드는 모터의 전자기장 해석을 할 수 있다는 공통점이 있다. 차이점은 맥스웰은 전자기장 해석만 가능하고 모터캐드는 전자기장과 열, 구조 해석이 가능하여 다물리장을 고려한 모터 성능 예측이 가능하다. 그리고 맥스웰은 자유로운 모델링으로 모터뿐만 아니라 변압기, 인덕터, 센서, 액추에이터, 배터리 등의 다양한 제품을 해석할 수 있지만 모터캐드는 회전기기만 해석 가능하다. 추가로 모터캐드는 2D 기반의 형상을 지원하기 때문에 Radial Flux 모터만 해석이 가능하고 AFPM과 같은 Axial Flux 모터는 지원하지 않는다. 맥스웰은 2D, 3D 해석이 가능하기 때문에 모든 형태의 모터 해석이 가능하다. 대신에 모터캐드는 유한요소해석을 위한 세팅이 맥스웰에 비해서 자동으로 되어 있는 것이 많아서, 사용하기가 간편하고 해석 시간도 빠르다는 장점이 있다.   앤시스 모터캐드 2024의 업그레이드 내용 2024 업그레이드의 주된 내용은 모터 디자인과 해석 정확도, 해석 시간 단축이다. 디자인 부분에서는 파이썬(Python)을 이용하여 기존에 정해져 있던 형상을 사용자가 좀 더 자유롭게 변경 가능하고 회전자에 방사 방향으로 오일 스프레이 쿨링이 추가되었다. 해석 정확도 부분에서는 맥스웰의 자기장 해석 결과를 모터캐드의 랩 모듈(Lab Module)로 불러와서 효율맵 해석이 가능해졌다. 이 기능은 영구자석형 모터와 권선계자형 모터, SynRM 이 세 가지 모터만 현재까지 가능하다. 그리고 모달(Modal) 해석에서 강성, 고유 진동수, 댐핑 계수의 값을 튜닝할 수 있게 추가되어 실제 측정 데이터나 다른 해석 결과 데이터를 기반으로 튜닝할 수 있다. 마지막으로 해석 속도를 더 증가시키고자 멀티스레딩(multi-threading) 설정이 랩 모듈에도 추가되었다. 이 기능은 Emag 모듈에만 있었는데 랩 모듈에도 추가되면서 효율맵을 만들 때 좀 더 빠르게 계산이 가능하다. 맥스웰이나 앤시스의 다른 툴은 멀티 코어 해석 시 따로 HPC 라이선스가 필요하지만, 모터캐드는 기본으로 사용 가능하다. Thermal Transient 해석 솔버도 알고리즘을 업데이트하여 기본적인 해석 속도가 향상되었다. 이번 호에서는 해석 정확도에서 맥스웰과 모터캐드 연성해석 부분을 다룬다. <그림 2>는 모터캐드와 맥스웰의 연성해석으로 효율맵을 출력하는 흐름을 나타낸다. 가장 먼저 맥스웰에서 모터(Motor) 해석이 가능한 디자인을 먼저 만들어 놓고, 모터캐드에서 맥스웰 파일을 불러온다. 불러온 후 몇 가지 세팅을 한 다음에 ‘Build Model’을 누르면 자동으로 맥스웰 파일이 실행되면서 변수화 해석을 진행하게 된다. 변수화 해석이 종료되면 맥스웰 결과 데이터를 모터캐드로 자동으로 불러와서 효율맵을 출력해준다.   그림 2. 모터캐드와 맥스웰 연성해석 흐름     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   파이앤시스(PyAnsys)는 파이썬(Python)을 활용하여 앤시스(Ansys) 제품을 사용할 수 있는 라이브러리를 뜻한다. 파이앤시스는 구조해석과 관련한 PyMAPDL, PyMechanical과 전처리 및 후처리에 대한 PyDPF가 있다. 이와 같은 라이브러리를 이용하면 파이썬 내에 있는 패키지와 함께 다양한 작업이 가능해진다. 이번 호에서는 파이앤시스 중에서도 PyMAPDL에 대한 사용 방법과 활용 예시를 소개하고자 한다.   ■ 노은솔 태성에스엔이 구조 3팀 매니저로 구조해석 및 자동화 프로그램에 대한 기술 지원을 담당하고 있다. 이메일 | esnoh@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스에서 구조, 열, 음향 등 다양한 해석에 사용되는 유한요소 솔버 중 하나인 Mechanical APDL은 명령어를 기반으로 구동된다. 복잡한 연산이나 매개변수 설정 및 자동화 기능이 가능하기 때문에 여전히 많이 사용되고 있다. 하지만 앤시스 워크벤치(Ansys Workbench)의 제한적인 기능을 활용할 경우, 추가적으로 APDL 명령어를 사용해야 한다. 말하자면 APDL 명령어로 여러 기능을 구현할 수 있지만, 넓은 범위에서 적용하기에는 한계가 있는 것이다. 예로 머신러닝이나 딥러닝과 관련한 라이브러리인 텐서플로(TensorFlow)나 케라스(Keras) 등은 APDL 명령어 내에서는 사용할 수 없으며, 파이썬과 APDL 연동에도 한계가 있다.  이 때 PyMAPDL 라이브러리를 사용하면 파이썬 내에서 APDL을 사용하기 때문에 활용도가 넓어진다. 이번 호에서는 PyMAPDL의 사용 방법과 활용 예시를 다뤄보고자 한다.    PyMAPDL 사용 방법 PyMAPDL은 파이썬에서 사용될 때 gRPC(Google Remote Procedure Call)를 기반으로 파이썬 명령어를 APDL 명령어로 변환하여 MAPDL 인스턴스(Instance)에 전송하고, 결과를 파이썬으로 다시 반환한다. 이러한 작업 과정 때문에 파이썬과 MAPDL 간 원활한 데이터 통신이 가능해지며, 다수의 MAPDL 인스턴스를 생성하여 다른 명령으로 동시 작업 또한 가능하다.   그림 1. PyMAPDL gRPC   먼저 PyMAPDL을 사용하기 위해서 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)이 설치되어 있어야 하며, 관련 라이선스를 보유하고 있어야 한다. 현재 파이앤시스 홈페이지에 따르면 파이썬 3.8 이상 버전을 지원하고 있으며, gRPC 기반으로 사용하기 위해서 앤시스 2021 R1 이상을 권장한다. 파이썬과 앤시스 모두 설치되어 있는 환경이라면 추가적으로 PyMAPDL 라이브러리를 설치해야 한다. 터미널 창에 ‘pip install ansys-mapdl-core’ 한 줄의 입력으로 쉽게 설치되며, 버전을 따로 지정하지 않을 경우 최신 버전으로 설치된다. PyMAPDL은 <그림 2>와 같이 ‘launch_mapdl’ 함수를 호출하여 사용한다. 이는 Mechanical APDL Product Launcher를 실행하는 것과 유사하다. 해당 함수를 활용할 때 입력 가능한 주요 인자들을 입력하여 작업 폴더 위치나 파일 이름, 계산 방식 및 라이선스 등을 지정할 수 있다.    그림 2. PyMAPDL 실행 명령어   기존에 APDL에서 육면체 형상을 모델링하여 요소를 생성하는 과정은 <그림 3>과 같이 작성되고, 동일한 작업을 PyMAPDL로는 <그림 4>와 같이 구성할 수 있다. 작성된 APDL과 PyMAPDL 명령어를 비교하면 형태가 매우 유사한 것을 볼 수 있다. 이 때 PyMAPDL은 파이썬에서 두 가지 방식으로 사용된다. 첫 번째는 ‘run’ 명령어를 활용하여 APDL 명령어를 스트링(string)으로 입력해 직접 실행하는 방법이며, 두 번째는 파이썬 명령어로 변환해서 처리하는 방법이다.   그림 3. MAPDL 모델링 및 요소 생성 예시   그림 4. PyMAPDL 모델링 및 요소 생성 예시     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 아이온 모빌리티가 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 소프트웨어와 서비스 포트폴리오를 활용해 동남아시아 모빌리티 전동화를 가속할 ‘아이온 M1-S’ 전기 바이크를 출시했다고 발표했다. 동남아시아 지역에는 2억 대가 넘는 내연기관 이륜차가 있다. 인도네시아, 말레이시아, 태국, 베트남에서는 전체 가구의 80% 이상이 바이크를 소유하고 있는데, 이로 인한 도시 대기질과 환경 부담이 크다. 이 때문에 전기 오토바이로의 전환이 시급한 상황이다. 인도네시아 차량 기술 기업인 아이온 모빌리티는 저렴하고 지속 가능한 교통수단의 제작 및 제공을 목표로 한다. 최첨단 설계와 정밀 엔지니어링으로 제작된 M1-S 모터바이크는 4개국의 설계자, 엔지니어, 기술자가 팀을 이루어 3년에 걸쳐 만들어냈다. 이 제품은 4.3kWh 배터리를 기반으로 150km 주행이 가능하며, 3시간 미만으로 재충전이 가능하고, 최고 속도는 105km/h이다. 시트 아래의 수납공간은 26리터이며, 도심형 바이크에 요구되는 컴팩트함과 민첩성을 추구했다.     아이온 모빌리티는 지멘스 엑셀러레이터 포트폴리오의 NX 소프트웨어를 사용해 스타일링, 메커니컬 엔지니어링, 전기 배터리 팩 개발을 진행하며 콘셉트에서 엔지니어링을 거쳐 제조 준비 단계로 이어질 수 있도록 지원했다. 지멘스의 NX 소프트웨어와 제품 수명주기 관리(PLM)를 위한 팀센터(Teamcenter) 소프트웨어도 아이온 M1-S가 생산 가치 사슬로 전환됨에 따라 공급업체 협업의 기반이 될 예정이다. 이에 더해 와이어 하네스 설계와 제조를 위해 지멘스의 캐피탈(Capital) 소프트웨어도 도입했다.  아이온 모빌리티의 우 셴이(Wu Xianyi) 최고운영책임자(COO)는 “우리의 설계 팀은 M1-S의 생산 준비를 위해 24시간 전 세계에서 끊임없이 노력해 왔다. 지멘스의 NX, 팀센터, 캐피탈의 결합을 통해 스타일링, 메커니컬 엔지니어링, 와이어 하네스 설계 분야를 통합하고, 하나의 팀으로서 유기적으로 협력하여 멋진 제품의 외형을 제공할 뿐만 아니라, 고객의 까다로운 요구사항에 맞춰 성능을 발휘할 수 있게 되었다. 이 모든 것이 전 세계적인 팬데믹 속에서 이뤄낸 성과”라고 말했다. 아이온 모빌리티의 창립자 겸 CEO 제임스 찬(James Chan)은 "아이온 모빌리티는 고객을 위한 훌륭한 제품과 원활한 사용자 경험을 창출하기 위해 최선을 다하고 있다. 제품에 첨단 하드웨어, 소프트웨어 기술을 인간 중심 설계와 결합해 누구나 사용할 수 있는 스마트 전기 바이크와 에너지 저장 솔루션을 제공한다. 우리는 동남아시아 전역의 소비자를 위한 전기 모빌리티 제품으로 저탄소 경제 전환을 선도하는 것을 비전으로 삼고 있다. Siemens Xcelerator 포트폴리오를 통해 우리는 스타트업이 요구하는 기간 내에 컨셉에서 생산 가능한 제품으로 빠르게 이동할 수 있다. 이로써 시장에서 앞서 나가며 새로운 시장 카테고리를 정의할 수 있다"고 말했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 알렉스 테오(Alex Teo) 동남아시아 부사장 겸 전무이사는 “동남아시아의 모빌리티 문제를 해결하기 위한 아이온 모빌리티의 노력은 지멘스 심센터 포트폴리오가 어떻게 중소기업의 혁신가와 개척자들이 세계적 수준의 도구를 사용하여 아이디어를 개념에서 제품으로 전환할 수 있도록 지원하는지 보여준다. 아이온 모빌리티가 아이온 M1-S를 시장에 출시하는 과정과 함께 엑셀러레이터의 접근성을 바탕으로 다양한 산업 분야에서 진정한 혁신이 이루어지고 있음을 확인하게 됐다”고 말했다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 노르웨이의 자율 공장 자동화 스타트업인 ‘휠미(wheel.me)’가 다양한 사물을 자율주행 로봇으로 변환할 수 있는 차세대 자율 시스템의 개발을 위해 서비스형 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator) 산업용 소프트웨어 포트폴리오를 선택했다고 발표했다. 휠미는 사용하면 사람의 개입 없이도 공장 현장에서 상품을 효율적으로 운송해 물류 내 운영을 최적화하는 시스템을 개발하고 있다. 이를 활용하면 디자인이나 형태를 변경할 필요 없이 적은 노력을 통해 무엇이든 자율주행 로봇으로 변환할 수 있다. 서비스형 엑셀러레이터를 통해 설계 및 엔지니어링된 휠미의 지니어스 2(Genius 2)는 4개의 자율 주행 바퀴로 구성되며, 이 중 1개의 바퀴가 중앙 두뇌 역할을 한다. 휠미의 실내 내비게이션 기술, 데이터 분석과 연계돼 작동하며, 첨단 센서 기술 기반 장애물 감지와 동적 경로 계획 기능을 갖추고 있어 다양한 하중과 크기에 맞춰 조정할 수 있다. 또한, 함께 제공되는 소프트웨어를 통해 맞춤형 프로세스 흐름과 중앙 집중식 제어가 가능해 고객 시설 전체에서 효율적인 주행과 성공적인 운송이 가능한 것이 특징이다.     휠미는 다양한 엔지니어링 시스템과 기초적인 관리 솔루션으로 구성된 멀티 벤더 툴 세트에서 벗어나, 기계 설계를 포괄하며 수명 주기 관리 기능으로 팀과 데이터를 통합하는 단일 통합 플랫폼으로 전환해야 한다는 요구에 직면했다. “각기 다른 공급업체에서 여러 소프트웨어를 공급받게 되면 개발 속도가 늦어지기 때문에, 전체 패키지를 제공할 수 있는 통합 솔루션을 찾기로 했다”는 것이 휠미의 설명이다. 휠미는 제품 엔지니어링을 위해 NX 및 솔리드 엣지와 상호운용이 가능한 지멘스의 메커니컬 디자인(Mechanical Design) 번들 및 PLM 솔루션인 팀센터 소프트웨어를 도입했다. 이를 통해 제어되고 중앙 집중화된 데이터 관리 환경에서 선택한 설계 도구 간에 유연한 전환이 가능해졌다. 휠미의 캐스퍼 로드루드(Casper Rødsrud) 기계 엔지니어링 부문 총괄은 “NX와 솔리드 엣지에 모두 액세스할 수 있는 기능을 통해 유연성을 확보해 프로젝트 요구 사항에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있었다. 이를 통해 솔리드 엣지에서 빠른 개념 설계를 수행한 다음, 심층 설계를 위해 NX로 이동하고 필요한 시뮬레이션을 수행할 수 있다는 점이 핵심”이라고 말했다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 매츠 프리베르크(Mats Friberg) 북유럽 운영 부문 부사장 겸 총괄 디렉터는 “우리는 스타트업이 설계, 제조 산업 전반을 아우르는 혁신의 생명선이라고 믿는다. 엑셀러레이터 포트폴리오는 통제되고 관리되며 안전한 수명주기 관리 환경에서 높은 수준의 설계, 엔지니어링 기능을 제공하고 있다. 이는 다양한 규모의 선구적인 기업에서 활용되며 진정한 혁신과 미래 개척을 지원한다”고 전했다.