심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (5)   심센터 HEEDS(Simcenter HEEDS) 2604 릴리스는 설계 파라미터와 시뮬레이션 워크플로를 유기적으로 연결하여 최적의 설계안을 자동으로 도출하는 역할을 더욱 공고히 하기 위해 계산 리소스의 효율적 관리, AI를 활용한 워크플로 가속화, 그리고 다목적 트레이드오프 스터디의 실시간 가시성 확보라는 세 가지 핵심 방향으로 혁신적인 기능을 담았다.이번 릴리스를 통해 복잡성 모델링(model the complexity), 가능성 탐색(explore the possibilities), 속도 향상(go faster), 통합 유지(stay integrated)라는 네 가지 기둥 아래 엔지니어링 시뮬레이션의 새로운 기준을 제시한다.   ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   전산 자원 관리의 재구상 : 새로운 리소스 카탈로그 기존 방식의 한계 엔지니어링 최적화 스터디는 단 한 번의 시뮬레이션으로 끝나는 작업이 아니다. 수십 번에서 수천 번의 반복 해석을 수행해야 하며, 이를 위해서는 로컬 워크스테이션, 사내 HPC 클러스터, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 등 다양한 전산 자원을 조합하여 활용해야 한다. 기존의 HEEDS(히즈)는 이러한 원격 실행 환경을 프로젝트별로 설정해야 했기 때문에, 팀 내의 여러 엔지니어가 동일한 클러스터를 사용하더라도 각자 동일한 설정 과정을 반복해야 하는 비효율이 존재했다. 특히 HPC 클러스터의 경로, 인증 정보, 작업 스케줄러 파라미터를 매번 수동으로 입력해야 하는 번거로움은 첫 번째 설계 최적화를 시작하기도 전에 엔지니어의 시간을 낭비하게 만들었다.   리소스 카탈로그의 등장 심센터 HEEDS 2604는 원격 실행 기능을 새로운 ‘리소스 카탈로그(Resource Catalog)’로 전면 개편하여 이 문제를 근본적으로 해결했다. 리소스 카탈로그는 전산 자원 정보를 프로젝트에 종속된 설정이 아닌, 전사적으로 공유 가능한 독립적 자산으로 관리하는 방식이다. 이제 로컬 머신, 원격 클러스터, 리스케일(Rescale)과 같은 HPC 클라우드 플랫폼, 또는 작업 스케줄러를 사용하는지의 여부와 관계 없이 프로젝트 전체에서 리소스 구성을 더 쉽게 설정하고 재사용할 수 있다.   그림 1. 리소스 카탈로그 설정 환경   그림 2. 작업 수행을 위해 미리 설정된 리소스 선택   주요 기능 및 이점 원클릭 리소스 생성 : 사용자가 리소스 유형을 선택하면, 해당 유형에 적합한 모든 설정 항목이 기본값으로 미리 채워진 상태로 나타난다. 처음 사용하는 엔지니어도 복잡한 설정 파라미터를 일일이 파악할 필요 없이 빠르게 시작할 수 있다. 관리형 카탈로그(Managed Catalogs) : 조직의 IT 관리자 또는 HEEDS 전문가가 심센터 HEEDS 커넥트(Simcenter HEEDS Connect)를 통해 표준 리소스 프로필을 미리 구성하면, 팀의 다른 구성원이 이를 즉시 다운로드하여 사용하거나 로컬 카탈로그로 복사하여 필요에 맞게 조정할 수 있다. 이는 조직 전체가 동일한 리소스 표준을 따르도록 하는 ‘단일 정보 소스(single source of truth)’ 역할을 수행하여 설정 오류와 불일치를 원천적으로 방지한다. 다중 제출 항목(Multiple Submission Items) : 하나의 물리적 서버에서도 PBS, LSF, SLURM, MSHPC, 또는 다이렉트 서브미션(Direct submission) 등 다양한 방식의 작업 스케줄러를 위한 복수의 제출 항목을 생성할 수 있다. 예를 들어, 빠른 소규모 해석을 위한 인터랙티브 대기열과 대규모 최적화를 위한 배치 대기열을 동일한 클러스터에서 각각 별도의 리소스 프로필로 관리할 수 있다. 리소스 구성 확인 기능 : 복잡한 네트워크 환경에서 원격 리소스가 실제로 접근 가능한지, 또는 올바르게 설정되었는지 확인하는 것은 종종 어려운 문제였다. 새로운 ‘Run test now’ 기능을 통해 사용자는 설정 완료 즉시 리소스의 접근 가능성과 동작 상태를 확인할 수 있다. 테스트 결과는 Not tested(미실행), Passed(성공), Error(오류)의 세 가지 상태로 직관적으로 표시되어 문제 발생 시 신속한 보정이 가능하다. 지속적 구성 : 매핑된 로컬 및 원격 드라이브 설정이 모든 프로젝트에 걸쳐 유지되므로, 프로젝트를 새로 만들 때마다 리소스를 재구성할 필요가 없다. 한 번 설정한 리소스 카탈로그는 이후 모든 프로젝트에서 즉시 재사용 가능하다.   비최적화 스터디를 위한 효율적 데이터 및 리소스 운용 디스크 공간의 숨겨진 병목 실험계획법(Design of Experiments : DOE), 강건성(robustness) 분석, 신뢰성(reliability) 분석, 또는 단순히 특정 설계 후보를 일괄 평가하는 ‘Evaluation Only’ 스터디는 최적화 알고리즘이 동반되지 않는 빠른 유형의 설계 탐색이다. 이러한 스터디는 개별 해석이 비교적 짧게 완료되기 때문에, HEEDS는 실행 스택을 가득 채워 최대한 많은 병렬 해석을 동시에 구동하려 한다.   그림 3. 프로세스의 병렬 해석 진행 상황 예시   그런데 여기서 예상치 못한 문제가 발생한다. 해석이 매우 빠르게 완료되기 때문에 각 해석의 임시 작업 디렉토리와 결과 파일이 시스템에 쌓이는 속도도 매우 빠르다. 짧은 시간 안에 수백 개의 해석 폴더가 생성되어 디스크 공간을 순식간에 소진할 수 있으며, 이는 특히 로컬 워크스테이션이나 디스크 할당량이 제한된 HPC 환경에서 심각한 장애 요인이 될 수 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

슈나이더 일렉트릭은 독일에서 열리는 ‘하노버 메세 2026’에서 마이크로소프트 애저 기반의 에이전틱 제조 설루션을 선보인다고 밝혔다. 이번 설루션은 마이크로소프트와의 전략적 협업을 통해 개발했다. 슈나이더 일렉트릭의 개방형 소프트웨어 정의 자동화 플랫폼인 ‘에코스트럭처 오토메이션 엑스퍼트(EAE)’를 기반으로 마이크로소프트의 애저 클라우드 및 AI 서비스를 결합한 것이 특징이다. 이를 통해 에이전틱 제조와 개방형 자동화, 엔드 투 엔드 지속가능성을 아우르는 통합 접근 방식을 구현했다. 플랫폼의 핵심인 EAE는 온프레미스, 에지, 하이브리드 환경 전반에서 일관되게 작동한다. 사용자는 자동화 로직을 한 번 작성해 시뮬레이션하고 검증과 배포를 거친 뒤, 별도의 재구성 없이 어디서든 실행할 수 있다. 슈나이더 일렉트릭은 제조업체들이 직면한 제품 다양성 증가와 공급망 불안정, 안전한 운영 환경 요구 등 복합적인 과제에 대응하기 위해 이번 설루션을 공개했다고 설명했다. 양사의 통합 플랫폼은 엔지니어링 의도와 실시간 운영 환경을 연결한다. 재사용 가능한 로직의 표준화와 시뮬레이션 기반 자동화 검증, 라이프사이클 전반의 추적성 확보를 지원하며 다양한 사이트와 하드웨어 간 상호운용이 가능한 운영 확장을 돕는다. 슈나이더 일렉트릭은 안전 규정 준수 및 통합형 자동화 산업 설루션에 대한 전문성을 바탕으로 규제가 엄격한 환경에서도 안정적인 운영이 가능하다고 강조했다. 이번 설루션은 제조 현장의 비효율을 구조적으로 해소하는 데 중점을 두었다. 기존 자동화 프로그램은 설계, 시뮬레이션, 시운전, 운영 등 각 단계마다 별도의 도구와 인수인계 과정이 필요했다. 통합 플랫폼은 이러한 과정을 하나의 추적 가능한 워크플로로 연결했다. 특히 AI 에이전트가 오케스트레이션 환경에서 설계 의사결정을 자동화하고 배포 전 로직을 검증해 리드 타임을 단축하고 초도 수율을 높인다. 슈나이더 일렉트릭에 따르면 애저 AI 기반의 산업용 코파일럿을 적용한 결과 제어 구성 및 문서화 작업 시간이 최대 50%가량 절감됐다.     마이크로소프트의 다얀 로드리게스 제조 및 모빌리티 부문 부사장은 “에이전틱 설계를 통해 설계 의도에서 운영 현실에 이르는 루프를 구현하고 있다”면서, “의사결정을 자동화하고 조기에 검증하면서 슈나이더 일렉트릭이 클라우드와 에지 전반에서 일관되게 시뮬레이션하고 배포할 수 있는 재사용 가능한 자동화 패키지를 인계하는 것이 핵심”이라고 말했다. 슈나이더 일렉트릭의 그웨나엘 휴에 산업 자동화 부문 총괄 사장은 “마이크로소프트와의 협업을 통해 에이전틱 설계부터 소프트웨어 중심 운영까지 전 과정을 연결하는 통합 자동화 워크플로를 구현하고 있다”면서, “클라우드와 에지 전반에서 자동화 로직을 일관되게 검증하고 시뮬레이션하며 배포할 수 있는 환경을 지속적으로 확대해 나갈 것”이라고 밝혔다.

슈나이더 일렉트릭이 4월 20일~24일 독일 하노버에서 열리는 세계 최대 규모의 산업 박람회인 ‘하노버 메세 2026’에 참가한다고 밝혔다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 전시에서 전기화와 개방형 소프트웨어 정의 자동화, 디지털 인텔리전스를 결합한 산업 현장의 해결 방안을 제시한다. 특히 마이크로소프트와 AWS, 인텔, HPE 등 주요 기술 기업과 협력해 기술 간 연계를 강화하고 산업 환경에서 측정 가능한 성과를 내는 데 집중할 계획이다.     슈나이더 일렉트릭의 전시 부스는 2026년 산업계의 주요 화두인 ▲운영 효율 향상과 ▲노후 시스템 개선 ▲인력 부족 및 숙련도 격차 해소 ▲데이터와 사이버 보안 ▲에너지 효율 및 전기화 등의 핵심 과제를 중심으로 운영한다. 각 전시 구역에서는 실제 고객 사례를 바탕으로 라이브 데모와 파트너 기술을 선보이며 산업 현장에서 즉시 활용할 수 있는 설루션을 제공한다. 첫 번째 구역에서는 처음으로 공개하는 폭스보로 SDA(Foxboro SDA)와 에이전틱 AI 등 소프트웨어 정의 자동화 기술을 통해 유연한 운영 환경을 보여준다. 에코스트럭처 오토메이션 엑스퍼트 인사이트 월(EcoStruxure Automation Expert (EAE) Insights Wall)을 활용해 수처리 관리 과정을 시연하고 제어와 데이터, AI를 통합한 운영 방식을 소개한다. 두 번째 구역에서는 ETAP(이탭)을 활용해 전력 운영을 최적화하는 방안을 설명한다. 세 번째 구역은 전력과 공정 데이터를 통합해 설계부터 운영까지 전 주기를 최적화하는 통합 데모를 전시한다. 네 번째 구역에서는 다중 로봇과 AI 기반 분석을 결합한 자동화 설루션을 선보이며, 마지막 다섯 번째 구역에서는 디지털 트윈을 이용한 공항 운영과 공조 제어 사례, 사이버 보안 아키텍처를 통한 산업 운영 전략을 공유한다. 박람회 기간 중에는 글로벌 리더들의 발표도 이어진다. 20일에는 장 파스칼 트리쿠아 슈나이더 일렉트릭 이사회 의장이 AI를 통한 유럽의 기회를 주제로 패널 토론에 참여해 디지털 및 에너지 전환 방향을 논의한다. 21일에는 아비바의 카스파 헤르츠버그 CEO가 데이터 기반의 산업 혁신과 비즈니스 가치 창출 방안에 대해 발표한다. 같은 날 글로벌 미디어와 산업 애널리스트를 대상으로 한 쇼케이스를 열어 산업 난제를 경쟁력으로 전환하는 구체적인 사례를 설명할 예정이다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 행사에서 고객이 겪는 실제 문제에 초점을 맞춰 파트너 혁신 사례와 적용 사례를 함께 보여준다고 설명했다. 슈나이더 일렉트릭 관계자는 “단순한 비전 제시에 그치지 않고 실질적인 성과로 이어지는 결과를 직접 확인할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (4)   이번 호에서는 심센터 HEEDS(Simcenter HEEDS)의 핵심 최적화 엔진인 SHERPA의 성능을 비약적으로 가속화시키는 AI 시뮬레이션 프레딕터(AI Simulation Predictor) 기술에 대해 자세히 살펴본다. 지난 호에서 다룬 SHERPA의 지능형 탐색 방식에 AI의 예측 통찰력을 결합하여, 어떻게 해석 시간의 병목을 해결하고 검색 효율을 극대화하는지 조명할 예정이다. 이를 통해 고비용 해석 모델에서도 실질적인 리드타임을 단축하고 더 우수한 설계안을 도출해 내는 원리를 알아보고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   최적화의 병목, 해석 시간과 비용의 문제 고충실도(High-Fidelity) 해석의 딜레마 현대 엔지니어링 설계의 정점은 전산유체역학(CFD)이나 비선형 구조해석과 같은 고성능 계산 과정을 필수로 한다. 이러한 고충실도 해석은 제품 성능을 가상 공간에서 정밀하게 모사할 수 있게 해 주지만, 치명적인 약점이 있다. 복잡한 모델의 경우 1회 해석에 수 시간에서 수 일이 소요되기도 하며, 수백 번의 반복 계산이 필요한 최적화 과정에서 이는 극복하기 어려운 시간적 병목(bottleneck)이 된다.   MDAO 과정에서 직면하는 실제 문제들 연재의 배경이 되는 다분야 설계 분석 및 최적화(MDAO : Multidisciplinary Design Analysis and Optimization) 환경에서는 다음과 같은 네 가지 핵심 문제에 직면한다. 시뮬레이션 시간 & 계산 비용 : 장기간의 CAE 실행은 컴퓨터 자원의 점유와 라이선스 비용 부담을 가중시킨다. 신뢰성 : 시간 제약으로 인해 충분한 설계안을 검토하지 못하면 결과의 신뢰성이 떨어진다. 지식의 재사용 : 이전 프로젝트의 방대한 시뮬레이션 데이터를 현재 최적화에 제대로 자산화하지 못하는 한계가 있다. 시프트 레프트(shift left) : 제품 개발 초기 단계에서 오류를 발견하지 못하면 이후 단계에서 대규모 수정 비용이 발생한다.   기존 대안 : 전통적 최적화 프로세스와 근사 모델의 한계 해석 시간을 줄이기 위해 전통적인 설계 공간 탐색(design space exploration) 과정에서는 반응표면법(RSM)이나 크리깅(kriging)과 같은 근사 모델(surrogate model)이 널리 사용되어 왔다. 하지만 이러한 전통적인 방식은 프로세스 측면에서의 번거로움과 기술적 모델 구축 측면에서의 한계를 동시에 안고 있다.   그림 1   첫째, 전문가 중심의 복잡한 다단계 프로세스로 인한 고충(pain points)이 크다. 목적 정의부터 모델 단순화, 알고리즘 선택 및 튜닝, 탐색 수행, 결과 해석으로 이어지는 과정은 매우 정교한 전문 지식을 요구하며 다음과 같은 문제를 일으킨다. 모델 단순화의 오류 가능성 : 변수 선별이나 응답면 모델을 수동으로 생성하는 과정은 오류가 개입되기 매우 쉽다.(too error-prone) 알고리즘 선택 및 튜닝의 고비용 구조 : 적절한 검색 알고리즘을 결정하기 위해 수많은 반복 시도가 필요하며, 파플레이션 크기나 변이율 등 세부 매개변수 설정에 고도의 전문성이 요구되어 시간과 비용이 많이 든다.(too costly & too difficult) 제한적인 혁신 : 이러한 난이도 탓에 최적화 기술이 일부 전문가에 의해 매우 한정적인 문제에만 적용되어, 결과적으로 설계 혁신의 폭이 좁아지는 결과를 초래한다. 둘째, 기술적으로 구축된 근사 모델 자체가 가진 결정적인 한계가 존재한다. 초기 데이터 확보의 높은 비용 : 신뢰할 수 있는 모델을 구축하기 위해서는 설계 공간 전체에 걸쳐 상당수의 초기 샘플 해석이 선행되어야 하며, 고성능 CAE 환경에서는 이 초기 샘플링 과정 자체가 막대한 병목이 된다. 정적 구조의 경직성 : 한 번 구축된 모델은 최적화가 진행되는 동안 설계 공간의 특성 변화나 새로운 유망 영역의 발견을 실시간으로 반영하여 스스로 업데이트되지 않는다. 전역적 경향성과 국부적 정밀도의 딜레마 : 전체적인 경향성은 파악하지만 최적해 주변의 미세한 비선형적 거동을 포착하는 데 한계가 있어, 최종 설계안이 실제 해석 결과와 괴리를 보이는 경우가 빈번하다.   그림 2   반면, 심센터 HEEDS는 이러한 복잡한 중간 단계를 ‘Automated Search’ 하나로 통합하여 엔지니어가 본연의 설계 업무인 목적 정의와 결과 분석에만 집중할 수 있는 환경을 제공한다. 이번 호에서 다룰 AI 프레딕터(AI Predictor)는 이 혁신적인 자동 탐색 과정을 한 단계 더 가속하여 기술적 한계를 극복하고 진정한 설계 디스커버리(discovery)를 실현하는 핵심 기술이다.   기술 혁신 : Boosting SHERPA의 정의와 전략적 가치 AI 시뮬레이션 프레딕터란 무엇인가? 심센터 HEEDS의 AI 시뮬레이션 프레딕터는 최적화 검색 과정을 가속시키는 퍼포먼스 부스터(Performance Booster)이다. 단순히 정해진 데이터를 학습하는 것을 넘어, SHERPA 검색 프레임워크 상단에서 작동하는 AI 오버레이(AI Overlay) 기술을 통해 실시간으로 데이터를 학습(on-the-fly)하여 해석이 필요한 위치(DOE)를 지능적으로 선별한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

로크웰 오토메이션은 지난 3월 4일~6일 열린 ‘오토메이션 월드 2026’에 참가해 산업 운영의 미래 비전과 자율 제조 전환 전략을 소개했다. 하드웨어 중심에서 소프트웨어 및 서비스 중심 기업으로 탈바꿈하고, 자동화를 넘어 AI와 데이터 중심의 자율 운영 단계로 진화하겠다는 비전을 밝힌 로크웰 오토메이션은 글로벌 파트너들과 함께 자율형 스마트 공장 생태계를 구축할 계획이다. ■ 정수진 편집장     AI 기반의 자율 제조 운영으로 산업 패러다임 전환 로크웰 오토메이션 코리아의 인더스트리 및 OEM 영업 본부장인 김낙현 상무는 “제조 산업이 하드웨어 중심 자동화에서 AI와 소프트웨어 기반의 자율 운영 단계로 진입하는 변곡점을 맞이했다”고 짚었다. 로크웰 오토메이션은 이러한 변화가 제조업의 복합적인 위기와 기술 진화가 맞물린 결과라고 보고 있다. 김 상무는 현재 제조업계가 에너지 비용 상승, 숙련 인력 부족, 공급망 리스크 등 거대한 위기에 직면했다고 진단하면서, “제조 기업은 전방위 압박 속에서도 지속 가능한 생산 능력을 키워야 하는 과제를 안고 있다”고 전했다. 기술 발전도 가속화되고 있다. AI와 로보틱스 등 생산 기술이 빠르게 발전하면서 적용 분야 또한 넓어지는 추세다. 김낙현 상무는 이에 따라 기존의 공장 운영 방식을 새롭게 재조명해야 한다면서, “하드웨어 통제 위주의 제조 환경이 AI와 데이터 기반으로 스스로 학습하고 최적화하는 자율 운영 체계로 넘어갈 것”이라고 전망했다. 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표는 “산업 현장의 AI는 더 이상 자동화를 보완하는 부가 기술이 아니다. 데이터 단절을 극복하고 공장 운영 전반의 의사결정 구조를 바꾸는 핵심 인프라로 자리 잡았다”면서, 제조 기업들이 자연스럽게 통합 데이터 기반의 자율 운영 단계로 전환해 나가고 있다고 밝혔다.     산업 생애주기 전반에 걸친 AI 통합 추진 로크웰 오토메이션 코리아의 마켓 액세스 영업 본부장인 이원석 상무는 산업용 AI의 특수성을 강조했다. 실시간 제어와 운영기술(OT) 데이터, 안전성이 중요한 산업 현장에서는 단순 분석형 AI보다 설계–운영–유지보수 전반에 내재된 특화 AI가 필요하다는 설명이다. 로크웰 오토메이션은 제품의 전체 생애주기에 AI를 결합하는 엔드 투 엔드 전략을 추진하고 있다. ▲설계 단계에서는 자연어 질의로 프로그램 코드를 자동 생성하고, 디지털 트윈 설루션으로 가상 공간에서 물리적 장비의 시뮬레이션을 수행한다. ▲운영 단계에서는 제어기 내부에 AI 모듈을 탑재해 장비가 머신러닝으로 제어 값을 조정하고 이상을 예측한다. 여기에 AMR(자율이동로봇) 설루션을 융합해 공장의 자율 최적화를 구현한다. ▲유지보수 단계에서는 설비의 에지(edge) 단에 AI를 적용해 실시간 모니터링을 진행하고, 유지보수 시스템과 연동해 선제적인 작업 지시를 내려 다운타임을 방지한다. 이원석 상무는 “수명주기 전반을 아우르는 파트너십을 바탕으로 모든 제품군에 AI 기술을 내재화해 시작부터 끝까지 책임지는 역량이 로크웰 오토메이션의 산업용 AI가 가진 차별점”이라고 강조했다.     중소기업을 위한 자율 공장 로드맵과 구축 전략 제시 로크웰 오토메이션은 디지털화 및 데이터 인프라가 상대적으로 부족한 중소·중견 기업을 위한 단계별 전략도 소개했다. 핵심은 중소·중견 기업이 자율형 스마트 공장으로 원활하게 나아갈 수 있도록 맞춤형 컨설팅과 기술의 자연스러운 내재화를 결합해 제공하는 것이다. 김낙현 상무는 “한국의 많은 중소·중견 기업이 아직 데이터 수집조차 제대로 되지 않는 기초적인 스마트 공장 단계에 머물러 있다”면서, “이를 해결하기 위해 로크웰 오토메이션은 전담 컨설팅 조직을 통해 고객의 상황을 분석하고, 자율형 공장으로 가기 위한 구체적인 AI 접목 플랜과 단계별 설루션 활용을 지원하고 있다”고 밝혔다. 로크웰 오토메이션 코리아의 라이프사이클 서비스 사업본부장인 최태능 상무는 “오랜 기간 공장 자동화를 수행해 온 전문성을 바탕으로, 기존 제조업 현장에서 친숙하게 사용되는 제어기(PLC)나 휴먼 머신 인터페이스(HMI) 등 기존 자동화 설루션에 AI 기능을 탑재하여 내재화하는 작업을 진행하고 있다”고 밝혔다. 또한, “기업들이 거부감 없이 AI를 도입하고 기존 시스템에 자연스럽게 스며들도록 유도하는 것이 핵심 방향”이라고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

  15　THEME. 지속 가능한 성장을 위한 플랜트·조선 산업의 디지털/AI 전환 글로벌 플랜트·조선 프로젝트의 새로운 경쟁력을 위한 실행 중심 DX 전략 플랜트 DX/AX를 통한 산업 혁신 : 지속 가능하면서 효율적인 추진 전략 DX·AI 시대의 플랜트 토목 설계 자동화 디지털 건설 블록을 통한 EPC 산업의 AI/ML 기반 디지털 전환 전략 AI 스마트 선박 및 스마트 해운의 사이버 안전 대응 전략 플랜트·조선 산업을 위한 대용량 3D 시각화 설루션 적용 사례 AI 기반 엔지니어링을 위한 CAD 데이터 품질 인프라 구축   INFOWORLD   Focus 40　SIMTOS 2026, “AI 자율제조로 나아가는 글로벌 제조 혁신을 한 눈에” 42　로크웰 오토메이션의 자율 제조 비전… “산업 전주기에 AI 내재화”   People&Company 44　아비바 스티브 르완 부사장, 에릭 첸 부사장　AI로 연결된 스마트 제조의 미래… 파트너 생태계로 혁신 가치 극대화   Case Study 46　 언리얼 엔진으로 새롭게 정의한 ‘케이팝 데몬 헌터스’　프리비즈와 레이아웃 혁신해 애니메이션 공정 효율 향상 50　2025년을 빛낸 유니티 고객 성공 사례　실시간 3D 기술로 산업 전반의 디지털 혁신 주도   New Products 53　통합 워크플로 및 생성형 AI 기능으로 엔지니어링 혁신 가속　앤시스 2026 R1 56　투사현실로 현장 레이아웃을 구현하는 스마트 건설 설루션　XR Projector Gen3   Column 59　트렌드에서 얻은 것 No. 29 / 류용효　나의 바이브 코딩 도전기 62　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　디지털 전환을 넘어 AI 전환으로 : 기업의 존재 방식을 재정의하는 시대   On Air 64　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　가상 엔지니어링 기반 스마트 건설 장비 개발 프로세스 66　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　 AI 시대, 인간의 전략적 진화… ‘슈퍼휴먼’으로 거듭나는 법 67　캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계　피지컬 AI가 이끄는 제조 패러다임의 변화 : 대한민국 제조업의 미래   68　New Books   Directory 107　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 69　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　월드랩과 오토데스크의 협업, 그리고 공간 AI 모델 패러다임 전환 72　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (5) / 최영석　스마트 옵셋 외 76　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (13) / 최하얀　분산 근무 시대의 새로운 CAD 라이선스 전략   Analysis 79　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (4) / 이종학　최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 84　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (9) / 김주현　크레오 플로 어낼리시스를 통한 유동해석 90　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 박장순　웨이브가이드의 열 & 열 변형 해석 96　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (2) / 고석원　차량 공력 성능 예측 고도화를 위한 CFD 전략 99　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT　선박 운영 비용을 줄이는 파력 추진 시스템의 개발 102　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (6) / 오재응　SysML의 블록 정의 및 사용     2026-4-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (3)   이번 호에서는 심센터 HEEDS(Simcenter HEEDS)의 핵심 최적화 엔진인 SHERPA Search Framework에 대해 자세히 살펴본다. 기존의 전통적인 최적화 알고리즘과 비교 분석하여, SHERPA(셰르파)만이 가지는 차별화된 탐색 방식과 뛰어난 성능을 조명할 예정이다. 이를 통해 복잡한 설계 공간에서 사용자의 개입을 최소화하고 가장 효율적으로 최적해를 도출해 내는 원리를 알아보고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 심센터 HEEDS 커넥트와 MBSE 방법론 제2회 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 제3회 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 제4회 최적 검색 가속화를 위한 AI 프레딕터 제5회 심센터 HEEDS 2604 업데이트 제6회 모두를 위한 제너럴 포털과 맞춤 설정 제7회 특별한 워크플로 구성 및 자동화 제8회 다양한 매개변수를 위한 태깅 모드 제9회 복잡한 설정을 한번에, 오토메이션 스크립트 제10회 파이썬 스케줄러와 HEEDS 연동 제11회 심센터 HEEDS 2610 업데이트 제12회 데이터 분석을 위한 HEEDSPy API   ■ 이종학 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어에서 심센터 HEEDS를 비롯하여 통합 설루션을 활용한 프로세스 자동화와 데이터 분석, 최적화에 대한 설루션을 담당하고 있다. 근사최적화 기법 연구를 전공하고 다양한 산업군에서 15년간 유한요소해석과 최적화 분야의 기술지원과 컨설팅을 수행하였다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR 링크드인 | www.linkedin.com/in/jonghaklee-odumokgol   최적화의 난제와 ‘No Free Lunch’ 이론 엔지니어링 최적화의 현실 현대의 엔지니어링 환경에서 ‘최적화(optimization)’는 선택이 아닌 필수가 되었다. 제품의 경량화, 성능 향상, 비용 절감이라는 상충되는 목표를 동시에 만족시켜야 하기 때문이다. 그러나 설계 변수가 증가함에 따라 설계 공간(design space)은 기하급수적으로 복잡해진다. 비선형성(non-linearity), 다봉성(multimodality), 그리고 수치적 노이즈(noise)가 뒤섞인 예측 불가능한 지형에서 최적해를 찾는 것은 매우 도전적인 과제이다. 엔지니어에게 중요한 것은 이론적으로 완벽한 ‘절대 최적해’를 찾는 것보다, 제한된 시간과 비용 내에서 ‘실현 가능한 더 나은 해(feasible better design)’를 발견하는 것이다.   No Free Lunch Theorem(NFL)의 시사점 최적화 이론에는 ‘공짜 점심은 없다(No Free Lunch Theorem)’라는 유명한 정리가 존재한다. 이는 ‘모든 종류의 문제에 대해 평균적으로 우수한 성능을 보이는 단일 최적화 알고리즘은 존재하지 않는다’는 것을 의미한다. 즉, 특정 문제(예 : 매끄러운 단봉형 함수)에 뛰어난 성능을 보이는 알고리즘이라도, 다른 문제(예 : 복잡한 다봉형 함수)에서는 성능이 현저히 떨어질 수 있다.   그림 1   그림 2   이 이론은 엔지니어에게 큰 부담을 안겨준다. 최적화 문제를 풀기 위해 엔지니어는 자신의 문제 특성을 정확히 파악해야 하며, 이에 적합한 알고리즘을 선정하고, 수많은 파라미터를 튜닝해야 하는 ‘최적화를 위한 최적화’ 과정에 매몰된다.   전통적 최적화 기법의 한계와 파라미터 튜닝의 딜레마 전통적인 최적화 기법들은 각자의 영역에서 훌륭한 성능을 발휘하지만, 비전문가가 다루기에는 ‘튜닝의 어려움(tuning difficulty)’이라는 명확한 진입장벽이 존재한다. <그림 3>과 같이 심센터 HEEDS(히즈)에서 제공하는 전통적인 최적화 기법의 설정 환경을 기반으로 설명하겠다.   그림 3   2차 계획법 2차 계획법(Quadratic Programming : QP)은 목적함수를 2차 함수로 근사하여 최적해를 탐색하는 구배(gradient) 기반 기법이다. 매끄러운 함수에서는 빠른 수렴 속도를 보이지만, 실제 엔지니어링 문제에서는 다음과 같은 튜닝의 어려움과 한계가 있다.   그림 4   튜닝의 복잡성 : 사용자는 ‘Maximum outer iterations(전체 반복 횟수)’, ‘Maximum line search iterations(탐색 방향 결정 후 반복 횟수)’, ‘Gradient step size(미소 변위량)’ 등을 직접 설정해야 한다. 특히 스텝 크기(step size)가 너무 작으면 노이즈에 민감해지고, 너무 크면 정확도가 떨어지는 딜레마가 있다. 조기 종료(Early Termination) 문제 : 예를 들어 최대 반복 횟수를 50회로 설정했더라도, 탐색 도중 국부 최적해(local optima)에 갇혀 기울기가 0에 가까워지면 알고리즘은 20~25회 만에 탐색을 종료해 버린다. 이는 전역 최적해를 찾지 못했음에도 불구하고 해석 기회를 스스로 포기하는 결과를 낳는다.   다중 시작 국부 탐색 다중 시작 국부 탐색(Multi-Start Local Search : MS)은 이러한 국부 탐색의 한계를 극복하기 위해, 여러 초기점에서 국부 탐색을 수행하여 전역해를 찾으려는 시도이다. 그러나 이 역시 사용자의 파라미터 설정 능력에 크게 의존한다.   그림 5   총 해석 횟수 계산의 번거로움 : SHERPA와 달리 총 해석 횟수(evaluation)를 직접 입력하는 것이 아니라, ‘Number of Starts(시작점 개수)’와 ‘Evaluations per Start(각 탐색별 반복 횟수)’를 곱하여 계산해야 한다. 200회 설정의 함정 : 만약 사용자가 총 200회의 해석 예산(evaluation budget)을 가지고 ‘Max Evaluations’를 200으로 설정하더라도, 기본값인 ‘Number of cycles(Starts)’를 100으로 둔다면 치명적인 문제가 발생한다. 각 시작점(cycle)에서 평균 2회(200/100)밖에 탐색하지 못하기 때문이다. 이는 수렴은커녕 수박 겉핥기식 탐색(shallow search)에 그치게 된다. 제대로 된 탐색을 위해서는 사용자가 사이클을 4~5회(각 40~50회 탐색) 수준으로 직접 대폭 줄여야 하는 번거로움이 있다.   전역 탐색 및 메타 휴리스틱 유전 알고리즘(GA)이나 입자 군집 최적화(PSO), 시뮬레이티드 어닐링(SA)과 같은 전역 탐색(global search) 기법은 국부해 탈출 능력은 뛰어나지만, 파라미터 설정의 난이도는 더욱 높다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

로크웰 오토메이션은 서울 코엑스에서 열린 ‘2026 스마트공장 ·자동화산업전(AW 2026)’ 현장에서 산업 운영의 미래에 대한 비전을 제시했다. 이번 발표는 ‘산업 운영의 미래 창조’를 주제로 진행됐으며, 제조 산업이 기존 자동화 중심 운영에서 AI와 데이터 기반의 자율 운영 단계로 전환되고 있는 흐름과 함께 산업용 AI의 역할 및 적용 방향이 중점적으로 소개됐다. 로크웰 오토메이션의 김낙현 인더스트리 & OEM 영업 본부장은 ‘산업 운영의 미래 창조’ 발표를 통해 산업 현장이 자동화에서 자율화로 이동하는 구조적 변곡점에 진입했다고 설명했다. 그는 공장 운영이 더 이상 개별 설비 자동화 수준에 머무르지 않고, AI와 데이터 기반으로 생산 계획, 물류 흐름, 공정 운영이 유기적으로 연결되는 통합 운영 체계로 진화하고 있다고 강조했다. 특히 디지털 트윈 기반 시뮬레이션, 자율 자재 흐름, 자가 학습형 운영 시스템을 통해 공장 전체가 지속적으로 스스로 최적화되는 구조가 미래 제조 경쟁력을 좌우할 것이라고 밝혔다. 또한 다수의 제조 기업이 여전히 데이터 단절과 제한적 자동화 단계에 머물러 있으며, 통합 데이터 기반의 지능형 공장으로 전환하는 것이 향후 핵심 과제가 될 것이라고 진단했다.     이어 이원석 Market Access 영업 본부장은 ‘로크웰 오토메이션의 산업용 AI 전략’ 발표에서 범용 AI와 산업용 AI의 차별성을 중심으로 설명을 이어갔다. 그는 산업 환경에서는 실시간 제어, OT 데이터, 안전성과 같은 요소가 핵심이기 때문에 단순 분석형 AI가 아닌 설계·운영·유지보수 전 과정에 내재된 산업 특화 AI 접근이 필요하다고 강조했다. 이어 AI가 설계 단계에서는 자동 생성 및 검증을 지원하고, 운영 단계에서는 생산 계획·자원·공정을 자율적으로 조정하며, 유지보수 단계에서는 설비 상태를 기반으로 이상을 예측하고 대응하는 방식으로 의사결정을 고도화한다고 설명했다. 또한 센서, 제어 시스템, 데이터 플랫폼이 통합된 엔드 투 엔드 아키텍처를 통해 산업 현장에서도 보다 안정적이고 신뢰 가능한 AI 적용이 가능하다고 덧붙였다. 로크웰 오토메이션은 이번 전시에서 AI가 설계, 운영, 유지보수 전 과정에 내재된 자율 생산 시스템을 중심으로 산업 운영의 미래 방향성을 제시하고 있으며, 산업용 데이터 플랫폼, 팩토리토크 애널리틱스(FactoryTalk Analytics), 비전 AI(VisionAI), MES(Manufacturing Execution Systems), 자율이동로봇(AMR), 예지 보전 설루션 등 실제 제조 환경 적용 사례를 함께 소개했다. 이를 통해 기업들이 생산성 향상뿐 아니라 에너지 효율, 다운타임 감소, 운영 유연성 확보 등 실질적인 운영 성과를 달성할 수 있는 AI 기반 제조 모델을 제시한다는 설명이다. 로크웰 오토메이션 코리아 이용하 대표는 “산업 현장의 AI는 단순 자동화를 보완하는 기술이 아니라 운영 전반의 의사결정 구조를 바꾸는 핵심 인프라로 자리잡고 있다”면서, “로크웰 오토메이션은 OT 전문성과 산업용 데이터 기반 역량을 바탕으로 제조 기업들이 자율 운영 단계로 전환할 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다.

로크웰 오토메이션은 오는 3월 4일~6일 서울 코엑스에서 열리는 ‘2026 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’에 참가한다고 밝혔다. 올해로 37회째를 맞은 스마트공장·자동화산업전은 ‘자율화, 지속가능성을 이끄는 힘(Autonomy, the Driver of Sustainability)’을 슬로건으로 스마트 제조 산업의 비전을 제시한다. 로크웰 오토메이션은 AW 2026서 ‘산업 운영의 미래 창조’라는 비전을 핵심 테마로 설계부터 운영, 유지보수까지 제조 전 라이프사이클에 인공지능(AI)이 내재된 자율 생산 시스템을 선보인다. 이를 통해 제조 시스템이 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 운영을 최적화하는 차세대 스마트 제조 환경을 선보일 예정이다. 이번 로크웰 오토메이션 부스는 ▲AI-Powered Design ▲AI-Powered Operations ▲AI-Powered Maintenance ▲Innovation ▲Industry 등 5개 존으로 구성된다. AI-Powered Design 존은 AI 기반 시뮬레이션·에뮬레이션을 통해 설계 환경을 구축하고 파라미터를 최적화하는 자율 설계 기술을 선보인다. 주요 설루션으로는 제조 공정 기반 3D 디지털 트윈 플랫폼 Emulate3D, Logix PLC 에뮬레이션 설루션인 FactoryTalk Logix Echo, Copilot이 내장된 클라우드 네이티브 설계 설루션 FactoryTalk Design Studio 등이 포함된다. AI-Powered Operations 존에선 AI가 생산 계획, 일정, 공정, 자원 운영을 통합적으로 최적화하는 자율 운영 모델을 중심으로 ▲산업용 통합 데이터 플랫폼 FactoryTalk DataMosaix ▲비전 AI 설루션 FactoryTalk Analytics VisionAI ▲스마트 제조실행시스템 Plex MES ▲자율주행로봇 OTTO AMR ▲통합 로봇 제어 플랫폼 Unified Robot Control ▲공정·데이터 통합 설루션 Smart Process 등을 선보인다. AI-Powered Maintenance 존에선 예측 정비 기반의 유지보수 전략을 통해 설비 다운타임을 최소화와 운영 효율 향상 방안을 제시한다. 주요 설루션으로는 FactoryTalk Analytics LogixAI와 GuardianAI가 소개될 예정이다. Innovation 존에서는 EtherNet/IP in-Cabinet Solution, ControlLogix 5590 PLC 및 PointMax I/O, OT 특화 사이버보안 플랫폼 SecureOT 등 최신 자동화 및 제어 기술을 전시하며, Industry 존에서는 Automotive/Tire/EV, Life Science/Food & Beverage, Chemical 산업의 적용 사례 중심 맞춤형 설루션을 확인할 수 있다.     전시 기간 동안 로크웰 오토메이션은 매일 오후 2시 부스 가이드 투어를 운영하며, AI기반 생산 시스템과 주요 포트폴리오를 현장에서 직접 소개할 예정이다. 또한 온 부스 세미나를 통해 산업 전반의 주요 이슈 및 관련 인사이트, 제품, 설루션 등을 제공한다. 아울러 3월 5일에는 장비제조업체(OEM)를 대상으로 한 ‘디지털 엔지니어링 세미나’를 별도로 개최해 실제 장비 적용 사례와 함께 장비 경쟁력 강화 전략을 제시할 예정이다. 부스 내 상담 공간에서는 전문가와의 1:1 설루션 컨설팅이 운영되며, 전시 현장에서는 카카오톡 채널 추가 이벤트 등 참관객 참여 프로그램도 함께 진행된다. 로크웰 오토메이션 코리아 이용하 대표는 “제조 산업은 자동화를 넘어 AI가 운영 전반을 판단하고 최적화하는 자율 운영 단계로 이동하고 있다”면서, “로크웰 오토메이션은 AI기반 생산 시스템을 통해 제조 기업들이 생산성, 유연성, 지속 가능성을 동시에 달성할 수 있도록 지원해 나갈 것”이라고 전했다.