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통합검색 "멀티피직스 해석"에 대한 통합 검색 내용이 225개 있습니다
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[피플 & 컴퍼니] 한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장
더욱 빠르고 효율적인 제품 개발을 위한 AI 기술 본격화 추진   제조산업에서도 AI(인공지능)에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편으로 실질적인 AI 도입과 활용에 대한 제조업계의 고민도 커졌다. 알테어는 시뮬레이션, HPC, 클라우드, 데이터 애널리틱스 등 자사의 기술 역량을 바탕으로 제조산업을 위한 AI 기술 개발을 가속화하고 있으며, 향후 본격적으로 제조시장에 확산시킨다는 전략을 내세웠다. ■ 정수진 편집장   ▲ 한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장은 제품 개발에서 AI의 활용이 구체화되고 있다고 짚었다.   제조산업에서 AI에 대한 관심이 높아지고, 도입과 활용이 확산되는 배경은 무엇이라고 보는지 제품의 생산 방식이 다품종 소량 생산 방식이 확대되면서 제품의 개발 주기가 꾸준히 짧아지고 있다. 이에 따라 제품 개발과 관련한 예측과 의사결정은 더욱 빨라져야 한다는 요구도 높다. 이를 위해 프로토타입을 만들어 실험하는 방식에서 컴퓨터와 CAE 소프트웨어를 사용하는 시뮬레이션으로 변화해 왔는데, 시뮬레이션 역시 해결해야 하는 과제가 있다. 시뮬레이션을 활용하려면 전문적인 엔지니어링 지식이 필요하고, 시뮬레이션에 걸리는 시간이 더욱 빨라지는 제품 개발 주기에 맞추기 어려워졌다. 시뮬레이션이 제품의 초기 개발에서 생산까지 더욱 폭넓게 쓰이는 상황이 시뮬레이션 기반의 의사결정에 걸리는 시간을 늘리게 된 측면도 있다. AI는 이에 대한 해결책으로 관심을 모으고 있다. 제조업체에서 실험 데이터와 해석 데이터가 상당히 쌓여 있는 상황인데, 이를 AI 학습에 활용해서 빠르게 인사이트를 얻고 제품 개발에 반영할 수 있겠다는 아이디어가 이제 구체화되고 있는 시점이라고 볼 수 있겠다.   최근 AI와 관련한 제조산업의 동향이나 이슈가 있다면 제조업체에서 해석 데이터와 실험 데이터가 쌓여 있기는 한데, 이 데이터가 각 엔지니어의 PC에 흩어져 있는 것이 현실이다. 이에 따라 여러 곳에 저장된 데이터를 통합 관리하는 시스템에 대한 요구가 있다. 또한, 이 데이터를 AI에 활용하기 위한 추가 가공의 자동화에 대한 목소리도 있다. 엔지니어링 데이터를 AI에 활용하기 위해서는 AI에 맞는 데이터의 전처리(pre-processing)가 중요하다. 전처리란, 아무렇게나 쌓여 있는 데이터를 분류하고 AI에 적용하기 위해 적절한 포맷의 데이터로 변환하는 작업을 가리킨다. 이 부분에서 많은 제조기업 고객사들이 데이터를 어떻게 가공해야 할 지에 대한 고민을 갖고 있기도 하다. 이전에는 파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어를 배워서 데이터 변환 코드를 만들어야 했는데, 알테어는 데이터를 자동으로 변환할 수 있는 솔루션을 제공해 쌓여 있는 데이터의 분류와 정제 과정을 더 쉽게 할 수 있도록 돕는다. 이런 부분에서 LG전자의 사레를 소개할 만하다. LG전자는 알테어와 협업해서 해석 엔지니어가 퇴근한 후에 해석 데이터를 취합하고 변환과 AI 학습까지 수행하는 자동화 시스템을 구축했다. 학습된 AI는 웹 환경에서 설계 엔지니어에게 필요한 데이터를 제공하고, 설계 엔지니어는 제품에 대한 치수나 조건을 입력하면 시뮬레이션을 거치지 않고 빠르게 가상 시험 결과를 확인할 수 있게 됐다. AI는 제품의 초기 개발 단계뿐 아니라 전체 개발 과정에 적용할 수 있다. 초기 단계에서는 실험에서 나온 데이터가 존재한다면 이를 기반으로 어떤 결과가 나올지 쉽게 확인할 수 있다. 이후 단계에서도 다양한 데이터를 학습해 추가적인 예측을 할 수 있고, 대시보드 등을 통해 누구나 데이터 및 예측 결과를 확인하거나, 몇 가지 조건을 입력해 새로운 예측을 할 수 있는 단계로 나아갈 수도 있다. 최종 단계의 데이터는 후속 제품이나 다른 제품을 개발할 때 활용하는 것도 가능하다.   제품 개발 사이클의 단축이라는 점에서는 시뮬레이션이 가져다 줄 수 있는 이점과 비슷한 부분이 있어 보인다. AI의 역할은 시뮬레이션을 보완하는 것인가, 아니면 시뮬레이션을 대신할 수 있는 것인가 지금은 AI가 기존의 시뮬레이션을 완전히 대체할 수 있는 단계는 아니다. 하지만 AI를 통해 제품의 초기 개발 단계에서 데이터 기반의 예측 결과를 빠르게 얻을 수 있고, 향후 설계를 위한 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 의미가 있다. AI를 학습시키기 위한 데이터는 필요하기 때문에 시뮬레이션은 여전히 중요하다. 지금의 상황은 실험이나 해석 데이터를 기반으로 AI를 통해 인사이트를 얻는 단계라고 볼 수 있다. 시뮬레이션이 자리잡기까지의 과정을 살펴보면, 초기에는 실험과 시뮬레이션을 함께 사용하다가 시뮬레이션 부분이 강화되면서 실험의 비중을 줄여 왔다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전하고 데이터가 더 많이 쌓인다면 AI가 확대되고 시뮬레이션이 줄어들 수도 있을 것 같다. 이런 흐름은 단계적으로 일어날 수도 있고, 제품별로 변화의 속도가 달라질 수도 있다고 본다.   ▲ 알테어는 시뮬레이션과 연계해 제조 분야에서 활용할 수 있는 AI 솔루션을 내세운다.   제조산업의 AI 활용을 위한 알테어의 기술 차별점은 무엇인지 알테어는 멀티피직스 시뮬레이션뿐 아니라 복잡한 시뮬레이션을 활용하기 위한 고성능 컴퓨팅(HPC)과 클라우드, 데이터 애널리틱스와 AI 등 폭넓은 기술 역량을 갖추었다는 점에서 차별점이 있다고 본다. 이는 온프레미스와 클라우드, CPU 컴퓨팅과 GPU 컴퓨팅을 모두 지원해 시뮬레이션 및 AI를 유연하게 활용하도록 도울 수 있다는 뜻이다.  알테어는 지난 2022년 데이터 기반 AI를 위한 머신러닝 분석 플랫폼인 래피드마이너(RapidMiner)를 인수하면서 AI 분야 진출을 시작했다. 래피드마이너는 제조뿐 아니라 BFSI(은행.금융.서비스.보험) 등 다양한 산업에서 활용할 수 있는 솔루션이다. 예를 들어, 고객 지원이나 불만사항에 대한 다응, 주가 예측 등에도 래피드마이너가 유용하다. 또한, 2023년부터는 래피드마이너 등 기존 제품군으로 AI 시장에 대응하는 것 외에 제조산업을 타깃으로 하는 특화 기술을 개발했고, 올해는 이 부분을 본격적으로 선보이고자 한다. 제조산업을 위한 알테어의 AI 기술로는 설계 탐색과 최적화를 위한 디자인AI(DesignAI), 비슷한 형상을 자동 인식하고 분류하는 셰이프AI(shapeAI), 해석 결과를 학습해 물리현상을 빠르게 예측하는 피직스AI(physicsAI), 시스템 레벨에서 빠른 3D → 1D 변환을 위한 롬AI(romAI)가 있다.  이런 AI 기술은 적은 수의 데이터로도 학습이 가능하며, 알테어의 기존 시뮬레이션 솔루션 제품군에 들어가는 형태로 제공되어 익숙한 인터페이스로 사용할 수 있다. 하이퍼메시(HyperMesh)에는 이미 피직스AI와 셰이프AI가 포함되어 있고 향후 심랩(SimLab)과 인스파이어(Inspire)를 비롯해 다양한 솔루션에 AI가 추가될 예정이다. 알테어는 래피드마이너를 활용한 데이터 기반의 AI와 시뮬레이션 기반의 AI를 모두 지원한다. 그리고 타사 솔루션의 데이터를 활용할 수 있는 개방성과 유연한 라이선스 사용도 장점으로 내세우고 있다.    향후 제조 분야의 AI 전망과 알테어의 전략을 소개한다면 AI에 대한 고객들의 기대치가 높다고 느낀다. 알테어는 지난 4월 4일 ‘AI 워크숍’을 진행했는데, 기업의 의사결정권자부터 현업 엔지니어까지 예상보다 많은 분들이 참여해 높은 관심을 보였다. 관심이 높은 만큼 실제 활용 방향에 대한 고민이 많다는 것을 알 수 있었다. 사용자의 기대치와 실제로 할 수 있는 것 사이의 거리, 알테어와 같은 솔루션 기업과 사용자인 제조기업의 시각차도 어느 정도 확인할 수 있었다. 이런 부분은 고객들을 많이 만나고 의견을 나누면서 간극을 좁혀야 할 것 같다. 당장 AI가 시뮬레이션을 완벽하게 대체하기는 어렵겠지만, 클라우드 기반의 통합 환경에서 시뮬레이션과 AI를 통합해 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 삼고 있다. 클라우드는 데이터의 통합 관리와 공유 측면에서도 이점이 있다고 본다. 시뮬레이션과 AI를 위해 대규모 데이터를 관리하기 어려운 소규모 기업은 클라우드의 장점에 주목할 만하다고 본다. 한편으로 보안 등의 우려를 가진 기업에게는 프라이빗 클라우드 환경을 제공해 데이터 보안을 유지하면서 알테어 원 클라우드와 동일한 환경에서 작업할 수도 있다. 알테어는 AI 솔루션 제품군을 빠르게 업데이트하면서 사용자의 피드백을 반영하고 있다. 고객들이 AI에 대해 갖고 있는 기대치 또는 눈높이가 상당히 높은 것으로 보여서, 이에 대응해 경쟁 우위를 확보하고자 노력 중이다. 제조 분야에서도 AI에 대한 관심이 높지만, 어떻게 활용할지에 대한 고민이 큰 상황으로 보인다. 알테어는 이런 부분에서 도움을 줄 수 있도록 AI 기술 개발과 함께 커스터마이징과 컨설팅 등을 폭넓게 제공하고자 한다. 본사의 개발팀과도 활발히 소통하면서 사용성이나 적용 범위 등에 대한 고객의 어려움을 덜고, 최대한 빠르게 고객이 원하는 AI를 구현할 수 있도록 할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-05-02
[포커스] 마이다스아이티, 제조산업을 위한 CAE 기술과 솔루션 로드맵 제시
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.
작성일 : 2024-05-02
케이던스, AI 시대의 데이터센터 설계를 위한 디지털 트윈 플랫폼 출시
케이던스 디자인 시스템즈는 지속 가능한 데이터센터 설계와 최신화를 촉진하는 종합 AI 기반 디지털 트윈 솔루션을 출시하면서, 데이터센터 에너지 효율과 운영 용량 최적화를 지원한다고 밝혔다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 미국 내 데이터센터가 전기 사용 총량에서 차지하는 비중이 2023년 기준으로 4%를 넘어섰으며, 향후 수십 년간 기하급수적으로 증가할 전망이다. 케이던스의 리얼리티 디지털 트윈 플랫폼은 데이터센터 설계자 및 운영자가 데이터센터의 복잡한 시스템을 탐색하고 데이터센터 컴퓨팅 및 냉각 리소스의 비효율적인 사용에 따른 용량 부족 문제를 해결함으로써, 전력 부족 시대에 AI 기반 워크로드 최적화로 환경에 미치는 영향을 완화하는데 도움을 줄 수 있다.  케이던스의 리얼리티 디지털 트윈 플랫폼(Cadence Reality Digital Twin Platform)은 전체 데이터센터를 가상화하고 AI, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 물리 기반 시뮬레이션을 사용하여 데이터센터의 에너지 효율을 개선해준다. 물리적 데이터센터의 포괄적인 디지털 트윈을 생성함으로써, 진화하는 비즈니스 및 환경 관련 요구사항에 발맞춰 정밀한 인프라 계획, 분석 및 관리 능력을 제공하는 것이다.      케이던스 리얼리티 디지털 트윈 플랫폼은 모델 생성 및 시뮬레이션에 AI를 사용하여 공기 흐름, 풍속, 공기 흡입을 막는 장애물, 내/외부 온도 변화 등 데이터센터 운영에 영향을 미치는 물리적인 외부 요인을 예측한다. 고급 모델링 기능을 통해 광범위한 설계 시나리오 및 운영 전략을 시뮬레이션하고, 각 데이터센터별로 에너지 효율이 가장 큰 솔루션을 찾아낸다. 그리고, 설계 프로세스에 외부 환경 요인을 통합하여 탄력적인 개발뿐 아니라 지속 가능한 데이터센터 운영을 가능하게 한다. 이 플랫폼은 각 프로젝트의 세부 요건에 맞는 자동화된 상세 리포트를 제공하여, 잠재적인 에너지 절감 및 효율성 향상에 대한 심층적인 이해를 지원한다. 또한, 여러 냉각 시스템이 에너지 소비에 미치는 영향을 평가하여 가장 효과적인 냉각 솔루션에 대한 통찰력을 제공한다. 이외에도 케이던스의 멀티피직스(multi-physics) 솔버에 통합되어 칩렛(chiplet)에서 기후에 이르기까지 동일한 정확성을 갖는 고용량 멀티 도메인 엔진을 구현할 수 있는 것이 특징이다. 케이던스는 이 플랫폼을 통해 모든 산업서 차세대 데이터센터 및 AI 공장의 개발을 가속화할 수 있으며, 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 개발 플랫폼과 통합되어 최대 30배 더 빠른 설계 및 시뮬레이션 워크플로를 구현할 수 있다고 설명했다. 케이던스의 톰 베클리(Tom Beckley) 커스텀 IC &PCB 그룹 수석 부사장 겸 총괄은 “데이터센터가 AI의 급속한 성장에 직면하여 지속가능성과 에너지 효율에 우선순위를 두어야 한다는 압박을 받고 있는 상황”이라면서, “리얼리티 디지털 트윈 플랫폼이 데이터센터 설계 및 운영의 모든 측면을 최적화하여 에너지 효율을 개선하고, 보다 더 효율적이고 탄력적이며 환경 친화적인 길을 열어줄 것”이라고 설명했다.
작성일 : 2024-04-02
앤시스 차지 플러스의 비접촉 정전기 방전 해석
앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공사례   앤시스 차지 플러스(Ansys Charge Plus)는 재료의 충전과 방전 현상을 분석하기 위한 시뮬레이션 프로그램으로, 2021년에 국내에 처음 도입되었다. 앤시스 차지 플러스를 이용하면 그동안 해석하기 어려웠던 Air ESD(비접촉 정전기 방전)를 쉽고 간단하게 해석할 수 있다. 이번 호에서는 Air ESD의 영향을 평가하고 방전을 방지하거나 줄이기 위한 앤시스 차지 플러스의 사용법에 대해 간단하게 소개하고자 한다.   ■ 김대현 태성에스엔이 EBU HF팀 매니저로 RF/Antenna 해석 및 Ansys EMC & Charge Plus에 대한 기술지원을 담당하고 있다. 이메일 | dhkim22@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스 차지 플러스는 EMA3D Charge의 후속 버전으로, 2021년 9월에 출시되었다. 앤시스 차지 플러스는 앤시스의 다른 전자기장, 유동 제품군과 연동이 용이하고, 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) GUI를 사용하여 프로그램 접근성이 뛰어나다. 앤시스 차지 플러스는 항공우주, 전기전자, 자동차 산업과 같은 다양한 분야에서 대전, 입자 이동, 아크(arc) 등의 문제를 예방하거나 해결할 수 있다. 또한, 멀티피직스 시뮬레이션을 통해 플라스마 및 ESD와 관련된 다양한 현상을 정확하고 빠르게 해석할 수 있고, Air ESD 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.   앤시스 차지 플러스 소개 앤시스 차지 플러스는 과거 ‘EMA3D Charge’라고 불리던 시뮬레이션 툴이 리뉴얼되어 ‘차지 플러스’로 이름이 바뀌었다. 간략하게 소개를 하자면 ‘앤시스 EMC 플러스(Ansys EMC Plus)’와 ‘앤시스 차지 플러스(Ansys Charge Plus)’로 구분된다. EMC 플러스의 경우 플랫폼 단위에서 Electromagnetic Cable을 모델링 혹은 EMC 해석을 진행할 때 유용한 시뮬레이션 소프트웨어이고, 차지 플러스는 다수의 솔버를 이용한 멀티피직스 해석이 가능한 시뮬레이션 솔루션이다. 앤시스 차지 플러스는 시간 도메인(time domain) 솔버를 사용하여 공기, 재료의 표면 및 내부 아크를 분석하고, FEM Electromagnetics, Fluid, Particle 솔버를 통해 플라스마 환경을 해석한다. 차지 플러스는 디스커버리 GUI를 사용하여 기존의 사용자들이 쉽고 빠르게 CAD 모델을 단순화하고, 시뮬레이션 환경의 정의 및 해석을 진행할 수 있다. <그림 1>은 앤시스 차지 플러스의 GUI를 나타낸 그림이다. 앤시스 차지 플러스의 GUI는 앤시스 디스커버리와 동일하게 구성되어 있고, 사용자의 편의를 위해 <그림 2>와 같이 어두운 테마(Dark Theme)와 밝은 테마(Light Theme)를 제공하여 사용자는 취향과 환경에 맞게 테마를 선택할 수 있다.   그림 1. 앤시스 차지 플러스 GUI   그림 2. 앤시스 차지 플러스 테마   ESD란 ESD(Electrostatic Discharge)는 정전기 방전이라고 하며 양극과 음극으로 대전된 물체가 접촉하여 일시적으로 전하의 이동이 발생하는 현상을 의미한다. 주로 건조한 환경에서 발생하며, 두 물체 사이의 전압 차이가 크면 공기 또는 다른 매질을 통해 전하가 이동하여 방전 현상이 생길 수 있다. 이 방전은 짧은 시간 동안 매우 높은 전류를 생성할 수 있어 전자 부품이나 회로에 손상을 입히고, 특히 반도체나 집적 회로와 같이 민감한 전자제품에 심각한 손상을 가할 수 있다. ESD는 접촉 방식과 비접촉 방식이 있다. 비접촉 방식 ESD는 물체에 직접적으로 접촉하지 않아도 정전기 방전이 발생할 수 있는 경우를 말하며, 주로 물체가 전하로 충전된 상태로 서로에게 근접할 때 발생한다. 예를 들어, 사람의 손이 전자 부품 근처에 오는 것만으로도 전자 부품 주변의 공기가 충분히 전하를 이동시키고 공기를 통해 정전기 방전이 발생할 수 있다. 비접촉식 ESD는 주로 공기나 다른 매질을 통해 전하가 이동하고 이로 인해 방전이 발생한다. 접촉식의 경우 앤시스 HFSS를 통한 해석이 가능하나, 비접촉식 즉 Air ESD의 경우는 HFSS를 통한 해석이 쉽지 않았다. 그러나 앤시스 차지 플러스가 출시되면서 <그림 3>과 같은 ESD 웨이브폼(Waveform)을 사용하여 Air ESD를 간단한 설정을 통해 해석이 가능하게 되었다.   그림 3. ESD 웨이브폼   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-03-05
앤시스 2024 R1 : 디지털 엔지니어링 생산성 높이는 AI 기반 시뮬레이션 솔루션
개발 : Ansys, www.ansys.com 주요 특징 : 최신 디자인 언어로 멀티피직스 포트폴리오 전반에서 사용자 경험 향상, 새로운 사용자 인터페이스로 접근성 강화, 소프트웨어의 통합 및 개방형 아키텍처/HPC/클라우드를 통한 확장성 지원, 엔지니어링 팀 간의 협업 워크스페이스 제공, AI 기능을 통해 고급 수치 연산 가속 및 예측 정확도 향상 등 공급 : 앤시스코리아, www.ansys.com/ko-kr     앤시스코리아는 디지털 엔지니어링 생산성 향상을 위해 보다 개선된 사용자 경험(UX)을 제공하는 인공지능(AI) 기반 엔지니어링 시뮬레이션 솔루션인 ‘앤시스 2024 R1(Ansys 2024 R1)’을 발표했다. 앤시스 2024 R1은 AI를 활용해 디지털 엔지니어링 생산성을 높이기 위한 향상된 사용자 경험을 제공한다. 개방형 아키텍처와 결합되어 엔지니어링 워크플로를 최적화하고, 강력한 협업을 촉진하는 것은 물론 실시간 상호작용을 장려해 최종 프로젝트 결과를 향상시킬 수 있다. 차세대 제품들은 통합 전자기기(integrated electronics), 임베디드 소프트웨어(embedded software), 유비쿼터스 커넥티비티(ubiquitous connectivity)를 포함하는 보다 복잡한 시스템(complex systems)으로 변모하고 있다. 이러한 시스템의 다양한 구성 요소가 함께 잘 작동하려면 열역학, 소음, 공기 흐름 등 다중 물리 현상을 분석하는 통합 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션의 정확한 예측 능력이 요구된다. 또한 다양한 도전 과제를 해결할 수 있는 강력한 공학 도구에 대한 접근은 고객의 고품질, 신뢰성 및 더욱 지속 가능한 제품 요구를 충족시키기 위해 쉽고 직관적일 필요가 있다. 앤시스 2024 R1은 사용자 정의가 가능한 새로운 인터페이스를 제공해 사용자의 접근성과 경험을 향상시킬 수 있다. 또한, 앤시스 2024 R1에 추가된 AI 기반 솔루션은 제품 개발과 창의적인 설계 탐구를 더욱 가속화할 전망이다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “소프트웨어 정의 전기 자동차(Software-Defined Electric Vehicles), 전동 수직 이착륙기(eVTOL : Electric Vertical Take-off and Landing Aircraft), 맞춤형 실리콘, 인실리코(In-Sillico) 헬스케어 실험 같은 산업군에서 엔지니어링의 복잡성이 증가하고 있으며, 이는 산업 전반에 걸쳐 직면하고 있는 도전 과제다. 앤시스 2024 R1은 디지털 엔지니어링에 대한 접근성을 개선함으로써 이러한 도전을 기회로 바꿀 수 있으며, 사용자들이 엔지니어링 복잡성을 이해하는 데 필요한 기술과 AI를 활용해 시뮬레이션을 보완하도록 기여할 것”이라고 밝혔다.   ▲ 앤시스 2024 R1이 제공하는 화면 모드   원활하고 직관적인 UX로 생산성과 협업 증진 앤시스 2024 R1은 앤시스의 소프트웨어 전반에 걸친 생산성 향상을 위해 룩앤필(look and feel)을 새롭게 정의하는 최신의 앤시스 디자인 언어를 기반으로 한다. 이 유연한 디자인 언어는 이전 버전과 동일한 룩앤필을 제공하는 클래식 모드, 가시성과 심미성을 개선한 라이트 모드, 어두운 조명 환경에서 눈의 피로를 감소시키는 다크 모드의 세 가지 옵션이 제공될 예정이다. 또한, 네이티브 통합 기능을 통해 한 번의 클릭으로 다른 앤시스 소프트웨어에 접근할 수 있게 됐다. 예를 들어, 임베디드 소프트웨어 개발을 지원하는 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One) 모델 기반 설계 환경은 새로운 디자인 언어를 참고해 구축되어서 학습과 사용이 간편하다. 이는 클라우드 컴퓨팅 모델과 시스템 및 소프트웨어 엔지니어들이 사용하는 각종 첨단 기술이 원활하게 통합되도록 설계되었다.   멀티피직스의 우수성과 컴퓨팅 성능 향상에 더해진 가시성 앤시스 2024 R1은 세계적 수준의 멀티피직스 모델 및 제반 기술이 포함된 진보된 솔버/메시의 수치기반(numerics-based) 솔루션에 쉽게 접근할 수 있게 하며, 이는 향상된 사용자 경험을 넘어 개선된 결과를 도출할 수 있도록 돕는다. 또한, 대규모 고성능 컴퓨팅(HPC) 확장성을 지원해 온프레미스 HPC, 클라우드 버스팅, 또는 클라우드 네이티브 애플리케이션을 통해 시간과 장소에 구애받지 않고 컴퓨팅 리소스에 접근할 수 있는 유연성을 제공하게 되었으며, 복잡한 제품 설계 및 개발 과제의 문제 해결에 기여할 수 있다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어의 새로운 기능 업데이트로, 디스커버리 UI에서 직접 클라우드에 연결된 버스트 컴퓨팅 기능을 제공한다. 새롭게 추가된 버스트 컴퓨팅 기능을 이용한 테스트 결과 10분 안에 1000개의 시뮬레이션을 실행할 수 있었다. 이는 로컬 워크스테이션을 점유하지 않고도 대규모로 설계 공간 탐색과 혁신을 가속화하며, 동시에 AI를 훈련시킬 수 있는 데이터 세트를 제공할 수 있게 되었다. 이러한 속도 개선은 AI 훈련과 결합되어 엔지니어들이 엔지니어링 프로세스 초기에 더 많은 제품 디자인 옵션을 시뮬레이션할 수 있도록 지원하게 되었다.   인공지능과 함께 향상된 최첨단 솔루션 앤시스 제품 및 서비스 전반에 걸친 AI 통합의 확대는 기능이 형태를 따르는 또 다른 사례다. 최근 앤시스는 앤시스 심AI(Ansys SimAI) 솔루션과 앤시스 GPT(Ansys GPT)의 베타 버전을 발표했다. 앤시스 심AI는 클라우드를 통해 제공되는 생성형 AI 솔루션으로, 이전의 시뮬레이션 결과를 사용하여 새로운 디자인의 성능을 신뢰성 있게 몇 분 안에 예측할 수 있다. 또한 앤시스 GPT는 생성형 AI를 기반으로 한 24시간 365일 고객 지원 서비스를 제공하는 AI 가상 지원(어시스턴트) 시스템이다. 앤시스 2024 R1에는 앤시스 AI+ 애드온을 제공하며, 애드온 AI 기능을 활용해 멀티피직스 시뮬레이션을 확장할 수 있도록 지원한다. 또한 앤시스 옵티스랭 AI+(optiSLang AI+), 그란타 MI AI+(Granta MI AI+) 및 CFD AI+ 솔루션이 출시되었으며, 사용자는 새로운 UI에서 AI+ 애드온 기능을 클릭 한 번으로 활성화할 수 있다.   통합과 사용자 경험 효율에 중점을 둔 앤시스 2024 R1의 개선 사항 소음·진동·마찰(NVH) 멀티피직스 시뮬레이션 워크플로에서 효율적인 메모리 사용, 빠른 해석 시간, 디스크 공간 최적화로 5~50배 향상된 성능을 제공 전용 어쿠스틱 메싱 워크플로를 이용하여 복잡한 기하학 시뮬레이션의 준비 시간을 최대 12배 단축 애플리케이션별 멀티피직스 개선으로 도심 항공 모빌리티 애플리케이션에서 중요한 가상 블레이드(virtual blade) 모델의 포스트 프로세싱 시간을 개선 단일 시뮬레이션 플랫폼 및 워크플로인 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 HFSS(Ansys HFSS), 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX), 앤시스 Q3D 익스트랙터(Ansys Q3D Extractor) 등의 솔버가 멀티피직스 기반 전자기 시뮬레이션 워크플로에 최적화 앤시스 메디니 애널라이즈(Ansys medini analyze)의 새로운 웹 애플리케이션인 앤시스 디지털 세이프티 매니저(Ansys Digital Safety Manager)는 안전 및 사이버 보안 프로젝트에 대한 중앙 집중화된 계획, 모니터링 및 검증을 지원   ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-03-05
[엔지니어링 소프트웨어 업계 신년 인터뷰] 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 오병준 한국지사장
디지털 스레드 사업 가속화… 다양한 산업으로 분야 확대   지난해 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 한국지사는 기존에 전기전자, 자동차 분야 위주의 사업 구조에서 조선, 항공, 국방 등 다양한 산업으로 분야를 확장하면서 사업을 확대했다. 지난해 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)와 인더스트리얼 메타버스 전략을 본격화한 데 이어 올해도 디지털 스레드 사업의 가속화, xDT 솔루션을 통한 심센터(Simcenter) 시장 확대, 클라우드 비즈니스 확대 등을 통해 고객들에게 엔드 투 엔드 솔루션과 아키텍처를 제공해 나간다는 계획이다. ■ 최경화 국장      지난해 국내 제조 시장에도 많은 변화가 있었다. 귀사에서는 어떤 변화가 있었는가 지난해 전반적으로는 제조 경기가 좋지는 않았던 것 같다. 특히 중소기업들이 어려웠는데 올해도 그럴 것으로 예상하고 있다. 대기업들은 그래도 글로벌 경쟁력을 유지하고 발전시켜야 하기 때문에 지속적인 투자가 이루어지고 있다. 특히 배터리 산업은 주력 산업으로 떠올라서 관련 분야에서 많은 투자가 일어났다. 자동차 산업이 전기자동차로 넘어가면서 이러한 변화에 성공한 기업들은 비즈니스가 성장하고 있는데 이에 대응하지 못하는 기업들은 어려움이 있는 것 같다. 지멘스의 변화라면 기존에 전기전자, 자동차 분야 위주의 사업 구조에서 조선, 항공, 국방 등 다양한 인더스트리 분야로 확장되고 있다는 것이다. 또한 의료기기 분야로도 사업이 확대되고 있다.   지난해 귀사의 주요 화두는 무엇이었는가 지난해 우리의 화두는 크게 보면 MBSE와 인더스트리얼 메타버스 전략의 본격화라고 볼 수 있다. 마이크로소프트와 전략적 협약을 통해서 AI 관련한 협업을 진행했다. 마이크로소프트 팀즈와 팀센터의 PLM 기능을 결합해서 협업을 강화할 수 있도록 한 것 등이 주목할 만한 변화이다. 또한 AWS 기반의 클라우드 사업은 재작년부터 강화를 시작했기 때문에 올해도 계속 진행해 나갈 예정이다.   지난해 귀사의 비즈니스는 어떠했다고 볼 수 있는가  지멘스는 매출 관련 비즈니스에서 여러 가지 핵심 성과 지표(KPI)를 관리하고 있다. 2023년은 지멘스가 모든 KPI에 대한 목표를 달성한 성공적인 한 해였다. 디지털 스레드 비즈니스 영역에서 지멘스는 가전, 자동차 회사와 함께 MBSE 프로젝트를 수행해 성공적인 결과를 도출했다. 특히 지멘스의 MBSE 플랫폼이 미국 국방부 공군의 무기체계 획득 표준 플랫폼으로 선정되면서 국내 고객사들도 비즈니스 프로세스 개선을 위해 MBSE 적용을 고려하는 계기가 됐다. 비즈니스 측면에서는 3년 연속 두 자릿수 성장을 계속하고 있다. 아태지역 전체로도 우리나라가 성장률이 상당히 좋은 편이다. 대기업들은 자체적인 R&D 혁신에 대한 투자를 계속하기 때문에 우리가 거기에 발빠르게 대응을 잘 하고 있다고 보고 있다. 중소기업 쪽은 신규 어카운트 발굴을 위한 조직을 강화하고 있는데 이 부분이 많은 도움을 받고 있는 것 같다.  제품 솔루션별로 보면 지난해는 CAD, PLM, CAE 등이 전반적으로 고르게 성장했다. 미드레인지 분야에서는 지난해 중소기업들이 어려운 만큼 가격에 민감해서 솔리드 엣지 프로모션 프로그램을 통해 10년 전 가격 캠페인 등을 통해 성과를 거두었고, 일렉트리컬 전장 CAD 쪽에서 솔리드 엣지가 좋은 성과가 있었다. 매출 비중을 CAD, PLM, CAE 분야로 나누어 보면 CAE가 45%를 차지하고, CAD PLM, MOM 분야의 솔루션이 55% 정도라고 할 수 있다.  판매 형태는 영구 버전 판매와 서브스크립션, 하이브리드 SaaS(Hybrid SaaS)라고 해서 기간제와 클라우드를 혼합한 형태의 판매도 하고 있는데 고객의 선호도에 맞추어 진행하고 있다. 현재는 영구 버전이 30%, 하이브리드 SaaS와 서브스크립션이 70% 정도로 늘어나는 추세이다.  제품도 이제 클라우드 베이스로 제품이 출시되고 있다. STAR-CCM CFD 솔루션 같은 경우는 AWS 전용으로 퍼블릭 클라우드 제품이 나와 있고, 팀센터 X의 경우에도 조금 더 저렴한 중소기업용 버전이 3월에 나올 계획이다. 영구버전을 써야겠다고 하는 고객은 계약을 하고 있지만, 회사 전체의 정책은 SaaS 정책을 주안점으로 가져가고 있다.    지난해 빅딜이나 성공 사례가 있었다면 소개 바린다 주목할 만한 성과로는 SK하이닉스의 폴라리온(Polarion) 솔루션 도입을 들 수 있다. 이를 통해 SK하이닉스는 제품 개발 프로세스를 표준화하여 협업 효율을 높였다. 그 결과 제품 개발 시간이 20% 단축되고 품질은 15% 향상됐다. 제일 컸던 부분은 LG에너지솔루션이라고 할 수 있다. 재작년에 전략적으로 스마트 공장 관련 사업을 시작했으며, 마더 팩토리, 글로벌 팩토리라는 개념으로 확대 적용해 나가고 있다. LG에너지솔루션은 지멘스 솔루션 기반으로 표준화하고, 이를 글로벌하게 복제해 나가는 비즈니스 모델을 통해 큰 비즈니스로 확대해 나가고 있다. 또한 그냥 스마트 공장만 하는 게 아니라 반도체 배터리에 들어가는 배터리 설비를 디지털 트윈화하고 그 설비들을 디지털 프로세스화하고 플랜트 레벨까지 디지털 트윈화해서 최적화하는 프로젝트를 진행하고 있다. 그 다음 큰 프로젝트는 LG그룹의 공상평 프로젝트라고 할 수 있다. ALM, 요구사항 관리, PLM, FMEA(Failure Mode and Effects Analysis)라고 해서 주로 품질 관리 쪽의 솔루션 부문에서 전사 그룹사 프로젝트를 진행하고 있다. S전자의 경우도 R&D 프로세스 혁신의 일환으로 가전사업부의 MBSE 기반 프로젝트를 지난해 진행한 바 있다. 모바일 사업부도 시뮬레이션 데이터 매니지먼트(SDM)라고 해서 해석 전문가들이 쓰는 다양한 툴의 데이터를 통합적으로 취합할 수 있는 플랫폼 사업을 수주했다.  HD현대와 조선 관련 차세대 CAD, PLM 프로젝트도 진행 중에 있다. 조선 분야에서는 오랫동안 타사의 CAD 플랫폼을 사용해 왔는데 더 나아가 십야드에서 배를 생산하는 현장을 디지털화하는 프로젝트를 진행 중에 있다. 그 일환으로 지난해 10월 현대중공업과 선박 설계부터 생산까지 모든 데이터를 관리하는 디지털 자동화 생산 시스템을 공동 개발하는 ‘공동 개발 프로젝트(JDP)’ 협약식을 진행했다. 프로세스 간 데이터 사일로로 인한 비효율을 줄이고 생산성 혁신을 달성하는 이 프로젝트가 완료되면 조선업계의 생산 패러다임을 바꿀 수 있는 디지털 혁신이 될 것으로 기대된다. 조선 분야 그 중에서도 상선 시장은 자동차만큼 큰 시장이다. 현대자동차가 300여개 협력업체가 있다면 조선 분야의 설계자와 엔지니어링 업체 수를 보면 거의 비슷한 수준이라고 생각된다. 전통적인 조선 CAD 솔루션은 CAD 중심으로 되어 있어 실제 생산 현장과 연계가 비효율적인 부분이 있었다. 생산현장의 인력 조달이 어려운 상황에서 중국과의 경쟁에서 살아남기 위해서는 설계에서 현장까지 심리스하게 자동화의 필요성이 제기되고 있고, 지멘스가 이에 강점이 있어 많은 변화가 예상된다.  현대자동차 비즈니스 관련해서는 예상대로 진행되지는 못했지만 지연되는 것으로 보고 있다. 리더십이 바뀌면서 투자 의사 결정이 번복되는 상황이 있었지만, 유지보수 계약이 끝나는 시점에서 또다른 기회가 있을 것으로 전망하고 있다.    귀사의 조직 및 인원 구성은 어떻게 되어 있고, 최근 변화가 있다면 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 한국에 두 개의 사업이 있다. 하나는 CAD, PLM을 하는 조직으로 관련 인원은 350여명이며, 멘토그래픽스를 인수한 EDA 사업부가 있는데 이 부문이 150명 정도 있어 합치면 500여명 정도 된다고 볼 수 있다. 내부적으로는 인더스트리 특화된 사업 구조를 강화하기 위해서 인더스트리 전문가를 좀 더 많이 영입했다. 과거에 주로 단품 위주로 영업을 했다면 이제는 디지털 스레드라는 개념 하에 특정 인더스트리의 엔드 투 엔드 프로세스를 통합할 수 있는 전문성을 가지고 고객의 디지털 전환을 돕고자 한다. 그래서 인더스트리에 특화된 사업 역량을 계속 강화하고 있다. 전기전자, 반도체, 자동차, 조선, 항공국방 등 5개 부문이 주력이라고 할 수 있는데 이에 집중해서 비즈니스를 개발하고 있다. 고객들도 과거에는 툴을 사서 특정 문제를 해결하고자 했다면 이제는 전사 효율화와 관련한 주문을 하고 있어서, 지멘스에서도 전사적인 솔루션의 아키텍처를 그려서 제안하는 형태로 발전하고 있다. 지멘스는 CAD부터 테스트 솔루션까지 엔드 투 엔드로 다양한 솔루션을 가지고 있기 때문에 전체적인 아키텍처를 그리는데 강점이 있다고 본다.   엔지니어링 솔루션과 관련해, 올해 귀사가 주목하고 있는 기술 트렌드나 시장 동향이 있다면 지멘스의 CAE 관련 솔루션은 다른 단품 업체들에 비하면 종합적으로 지원이 가능하다. 단품 위주의 솔빙보다는 시스템 퍼포먼스를 전체적으로 관리하고 해석을 하기 때문에, 복합적으로 해석을 활용하는 추세로 발전하고 있다. 엔지니어링 솔루션 영역에서는 심센터(Simcenter) 솔루션의 총체라고 할 수 있는 xDT(Executable Digital Twin) 기술에 집중하고 있다. xDT는 실제 제품이나 프로세스의 가상 복제본 역할을 하는 실행 가능한 디지털 트윈을 의미한다. 정적인 디지털 표현을 뛰어넘는 xDT에는 실시간 시뮬레이션 기능과 데이터 분석이 포함된다. 심센터는 1D, 3D, CFD, 전기전자, 컨트롤 등 다양한 멀티피직스 디지털 트윈 개발을 지원한다. 심센터가 지원하는 신경망과 AI 기술을 활용해 Dynamics ROM(차수 축소 모델)을 생성, xDT 개발을 실현한다. xDT는 IoT 솔루션, Insights Hub 및 멘딕스(Mendix)와 원활하게 통합돼 제조 공정의 다양한 장비와 자산을 모니터링하고 분석함으로써 최적의 운영을 가능하게 한다. 그 결과 제조 공정의 운영 효율성이 향상돼 비용 절감으로 이어진다. 결과적으로 디지털 기술을 통해 제조 혁신을 실현할 수 있다. 지멘스는 고객이 xDT 기술을 직접 체험할 수 있도록 혼합기(mixing machine)에 xDT를 적용한 데모 장치인 심센터 믹서(Simcenter Mixer)를 개발했는데, 혼합기는 화학, 제약, 식음료, 화장품, 배터리 등 다양한 제조 공정에서 활용되고 있다.    올해 제조 시장에 대해서는 어떻게 전망하고 있는지 지멘스는 올해도 소프트웨어 매출의 긍정적인 성장을 예상하고 있다. 코로나19 팬데믹의 여파로 지멘스는 보다 유연하고 효율적인 프로세스 및 운영 방법을 적극적으로 모색하고 있다. 이러한 시장 수요에 발맞춰 다양한 디지털 스레드 방법론을 도입해 왔으며, 올해 여러 산업 분야에서 긍정적인 성과를 거둘 것으로 기대하고 있다. 또한, 클라우드 시장의 확장도 예상된다. 다양한 클라우드 제품이 출시되면서 새로운 기회와 시장이 창출되고 있다. 클라우드 기술은 유연성, 확장성, 비용 절감, 보안 등 다양한 이점을 제공하며 비즈니스 프로세스를 개선하고 혁신할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이러한 시장 트렌드에 발맞춰 변화하는 환경을 반영하고 프로세스 개선과 혁신을 원하는 기업의 니즈를 충족하는 혁신적인 클라우드 솔루션을 고객에게 지속적으로 제공하기 위해 최선을 다할 계획이다.    올해 귀사의 비즈니스 계획에 대해 소개 부탁드린다 지멘스는 올해 디지털 스레드 사업을 가속화해 기존 제품과 서비스를 디지털화함으로써 고객에게 보다 효율적이고 유연한 솔루션을 제공해 비즈니스 프로세스를 혁신하고 생산성을 향상시킬 예정이다. 또한 xDT 솔루션을 통해 심센터 시장을 연구 개발에서 제조/공정 시장으로 확대해 나갈 계획이다. 이와 함께 클라우드 기반 비즈니스를 확대하여 고객이 디지털 플랫폼을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원해 나갈 계획이다. 또한 한국에 디지털 트윈 허브를 만들고 전국의 기관들과 연결해서 디지털 트윈 베이스로 최적화하는 서비스를 제공할 계획이다. 이를 통해 디지털 스레드 사업을 가속화하고, 고객의 성공을 위한 신뢰할 수 있는 파트너가 되는 것을 목표로 하고 있다.      ■ '2022 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사'에서 더 많은 내용이 제공됩니다.
작성일 : 2024-02-27
앤시스, 앤시스 2024 R1에서 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 지원
앤시스코리아는 디지털 엔지니어링 생산성 향상을 위해 보다 개선된 사용자 경험(UX)을 제공하는 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 솔루션인 ‘앤시스 2024 R1(Ansys 2024 R1)’을 발표했다. 앤시스 2024 R1은 AI를 활용해 디지털 엔지니어링 생산성을 높이기 위해 향상된 사용자 경험을 제공한다. 개방형 아키텍처와 결합되어 엔지니어링 워크플로를 최적화하고, 강력한 협업을 촉진하는 것은 물론 실시간 상호작용을 장려해 최종 프로젝트 결과를 향상시킬 수 있다. 차세대 제품들은 통합 전자기기, 임베디드 소프트웨어, 유비쿼터스 커넥티비티를 포함하는 보다 복잡한 시스템으로 변모하고 있다. 이러한 시스템의 다양한 구성 요소가 함께 잘 작동하려면 통합적인 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션의 정확한 예측 능력이 요구되고 있다. 또한 다양한 도전 과제를 해결할 수 있는 강력한 공학 도구에 대한 접근은 고객의 고품질, 신뢰성 및 더욱 지속 가능한 제품 요구를 충족시키기 위해 쉽고 직관적일 필요가 있다. 앤시스 2024 R1은 사용자 정의가 가능한 새로운 인터페이스를 제공해 사용자의 접근성과 경험을 향상시킬 수 있다.  앤시스 2024 R1에 추가된 AI 기반 솔루션은 제품 개발과 창의적인 설계 탐구를 더욱 가속화기 위한 것이다. 앤시스의 소프트웨어 전반에 걸친 생산성 향상을 위해 앤시스 2024 R1은 앤시스 소프트웨어의 룩앤필(look and feel)을 새롭게 정의하는 최신의 앤시스 디자인 언어를 기반으로 한다. 이 유연한 디자인 언어는 이전 버전과 동일한 룩앤필을 제공하는 클래식 모드, 가시성과 심미성을 개선한 라이트 모드, 어두운 조명 환경에서 눈의 피로를 감소시키는 다크 모드의 세 가지 옵션이 제공될 예정이다. 또한, 네이티브 통합 기능을 통해 한 번의 클릭으로 다른 앤시스 소프트웨어에 접근할 수 있게 됐다.     예를 들어, 임베디드 소프트웨어 개발을 지원하는 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One) 모델 기반 설계 환경은 새로운 디자인 언어를 참고해 구축되어 학습과 사용이 간편하다. 이는 클라우드 컴퓨팅 모델과 시스템 및 소프트웨어 엔지니어들이 사용하는 각종 첨단 기술이 원활하게 통합되도록 설계되었다. 앤시스 2024 R1은 멀티피직스 모델 및 제반 기술이 포함된 솔버/메시의 수치 기반(numerics-based) 솔루션에 쉽게 접근할 수 있게 하며, 이는 향상된 사용자 경험을 넘어 개선된 결과를 도출할 수 있도록 돕는다. 또한, 대규모 고성능 컴퓨팅(HPC) 확장성을 지원해 온프레미스 HPC, 클라우드 버스팅, 또는 클라우드 네이티브 애플리케이션을 통해 시간과 장소에 구애받지 않고 컴퓨팅 리소스에 접근할 수 있는 유연성을 제공하게 되었으며, 복잡한 제품 설계 및 개발 과제의 문제 해결에 기여할 것이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어의 새로운 기능 업데이트로, 디스커버리 UI에서 직접 클라우드에 연결된 버스트 컴퓨팅 기능을 제공한다. 새롭게 추가된 버스트 컴퓨팅 기능을 이용한 테스트 결과 10분 안에 1000개의 시뮬레이션을 실행할 수 있었다. 이는 로컬 워크스테이션을 점유하지 않고도 대규모로 설계 공간 탐색과 혁신을 가속화하며, 동시에 AI를 훈련시킬 수 있는 데이터 세트를 제공할 수 있게 되었다. 이러한 현저한 속도 개선은 AI 훈련과 결합되어 엔지니어들이 엔지니어링 프로세스 초기에 더 많은 제품 디자인 옵션을 시뮬레이션할 수 있도록 지원하게 되었다. 앤시스 제품 및 서비스 전반에 걸친 AI 통합의 확대는 기능이 형태를 따르는 또 다른 사례다. 최근 앤시스는 앤시스 심AI(Ansys SimAI) 솔루션과 앤시스 GPT(Ansys GPT)의 베타 버전을 발표했다. 앤시스 SimAI는 클라우드를 통해 제공되는 생성형 AI 솔루션으로, 이전의 시뮬레이션 결과를 사용하여 새로운 디자인의 성능을 신뢰성 있게 몇 분 안에 예측할 수 있다. 또한 앤시스 GPT는 생성형 AI를 기반으로 한 24시간 365일 고객 지원 서비스를 제공하는 AI 가상 지원(어시스턴트) 시스템이다. 앤시스 2024 R1에는 앤시스 AI+ 애드온(add-on)을 제공하며, 애드온 AI 기능을 활용해 멀티피직스 시뮬레이션을 풍부하게 확장할 수 있도록 지원한다. 또한 앤시스 옵티스랭 AI+(optiSLang AI+), 그란타 MI AI+(Granta MI AI+) 및 CFD AI+ 솔루션이 출시되었으며, 사용자는 새로운 UI에서 AI+ 애드온 기능을 클릭 한 번으로 활성화할 수 있다. 이외에도 앤시스 2024 R1은 통합과 사용자 경험 효율성에 중점을 둔 추가 개선 사항을 제공한다. 소음·진동·마찰(NVH) 멀티피직스 시뮬레이션 워크플로에서는 메모리를 효율적인 사용하고 빠른 해석 시간 및 디스크 공간 최적화로 5~50배 향상된 성능을 제공한다. 전용 어쿠스틱 메싱 워크플로를 이용하면 복잡한 기하학 시뮬레이션의 준비 시간을 최대 12배 단축할 수 있다. 어플리케이션별 멀티피직스가 개선되어, 도심 항공 모빌리티 애플리케이션에서 중요한 가상 블레이드(virtual blade) 모델의 포스트 프로세싱 시간을 개선한다. 그리고, 단일 시뮬레이션 플랫폼 및 워크플로인 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 HFSS (Ansys HFSS), 앤시스 랩터X(Ansys RaptorX), 앤시스 Q3D 익스트라액터(Ansys Q3D Extractor) 등의 솔버가 멀티피직스 기반 전자기 시뮬레이션 워크플로에 최적화되었다. 또한, 앤시스 메티니 애널라이즈(Ansys medini analyze)의 새로운 웹 애플리케이션인 앤시스 디지털 세이프티 매니저(Ansys Digital Safety Manager)는 안전 및 사이버 보안 프로젝트에 대한 중앙 집중화된 계획, 모니터링 및 검증을 지원한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “소프트웨어 정의 전기 자동차, 전동 수직 이착륙기(eVTOL), 맞춤형 실리콘, 인실리코(In-Sillico) 헬스케어 실험 같은 산업군에서 엔지니어링의 복잡성이 증가하고 있으며, 이는 산업 전반에 걸쳐 직면하고 있는 도전 과제”라면서, “앤시스 2024 R1은 디지털 엔지니어링에 대한 접근성을 개선함으로써 이러한 도전을 기회로 바꿀 수 있으며, 사용자들이 엔지니어링 복잡성을 이해하는데 필요한 기술과 AI를 활용해 시뮬레이션을 보완하도록 기여할 것”이라고 밝혔다.
작성일 : 2024-02-20