개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 원클릭으로 전문 지식에 접근 가능한 AI 기반 어시스턴트 지원, AI+ 기능이 탑재된 7종 제품을 통한 시뮬레이션 효율 및 접근성 향상, 데이터 관리 및 워크플로 자동화 강화를 통한 AI 통합 효과 향상 등   앤시스는 자사 전 제품에 AI 기반 시뮬레이션 기능을 확대 적용한 최신 릴리스 ‘앤시스 2025 R2(Ansys 2025 R2)’를 발표했다. 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션 속도와 접근성을 크게 향상시키는 동시에 강화된 솔버, 간소화된 워크플로, 파이썬(Python) 호환성 확대, 온디맨드 클라우드 컴퓨팅 지원 등을 통해 설계 유연성과 생산성을 높인다. 특히, 초기 설계 단계에서의 스마트한 의사결정을 가능하게 하여, 차세대 위성부터 데이터센터 설계에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 실질적인 가치를 제공한다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스의 시뮬레이션은 물리 기반 설계의 기준점이자 이론과 실험을 연결하는 가교 역할을 해왔다. 50년 이상의 고급 물리 해석 경험을 바탕으로, 앤시스 2025 R2는 더욱 스마트하고 빠르며 복잡한 시뮬레이션을 구현할 수 있도록 지원한다”면서, “모델·메타데이터·추적성·표준 기반의 데이터 활용을 통해 미래의 혁신적인 제품 개발을 위한 엔지니어링 역량을 강화할 것”이라고 강조했다. 앤시스 2025 R2는 AI 기반 다양한 도구와 기능을 통해 시뮬레이션 도입 장벽을 낮추고, 팀 간 협업을 촉진하며, 전사적인 생산성을 향상시켜 더 나은 결과를 창출할 수 있도록 지원한다.   ▲ 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션 워크플로 전반의 생산성, 정확성, 인사이트를 향상시키는 AI 기반 기술을 새롭게 선보인다.   물리 기반 AI로 직관적인 시뮬레이션 앤시스 2025 R2는 AI 기반 가상 어시스턴트인 ‘앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)’을 포함한 다양한 신기능을 통해 시뮬레이션의 접근성과 설계 효율, 정확도를 높인다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 GPT(Ansys GPT), 앤시스 웹사이트, 수천 개의 기술 문서, 800개 이상의 이노베이션 강의, 글로벌 포럼, 지원 케이스 생성/추적 기능에 바로 접근할 수 있다. 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)의 니디 체펠(Nidhi Chappell) AI 인프라 부문 부사장은 “마이크로소프트 애저 AI 파운드리와 앤시스 GPT의 통합을 통해 엔지니어들은 핵심 정보에 신속하게 접근하고, 앤시스의 깊이 있는 엔지니어링 전문성을 활용함으로써 생산성을 높이고 혁신을 가속화할 수 있다”고 전했다. 2025 R2는 앤시스 포트폴리오 전반에 AI 기능을 추가했다. 이를 통해 충실도가 높은 시뮬레이션을 자동으로 생성, 검증 및 최적화하여 모델 생성 속도를 높이고, 수동 작업을 줄이며 인적 오류를 줄일 수 있다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 앤시스 HFSS(Ansys HFSS), 앤시스 일렉트로닉 데스크톱(AEDT), 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One), 앤시스 스피오스(Speos), 앤시스 맥스웰(Maxwell), 앤시스 옵티스랭(optiSLang), 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical) 등 주요 설루션에 통합되어 있으며, 클릭 한 번으로 축적된 엔지니어링 전문 지식에 대한 즉각적 접근 가능 HFSS 기반 방사 패턴 시뮬레이션의 연산 속도는 17배 향상, 위상 배열 안테나의 빔 조향 정확도 개선으로 5G/6G, 레이더 센서, 위성통신 등 고주파 애플리케이션 최적화 이러한 기능을 향상된 데이터 처리 및 자동화와 결합함으로써, 기업은 새로운 효율을 확보하고 보다 간소화되고 확장 가능한 워크플로를 구축할 수 있다.   데이터 처리 및 자동화를 통한 AI 활용 극대화 앤시스 2025 R2는 복잡한 데이터 처리 및 관리 작업을 간소화함으로써 디지털 엔지니어링의 생산성과 협업 수준을 높인다. 견고한 데이터 관리 체계를 기반으로 제품 수명주기 전반에 걸쳐 데이터를 최대한 활용하고, AI 모델 학습 및 신뢰성 높은 합성 데이터 생성을 지원한다. 또한, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)의 기능이 한층 강화되어 팀 간 신뢰 기반 협업은 물론, 디지털 연속성과 조직 간 통합된 워크플로 체계를 안정적으로 유지할 수 있다. 파이썬 호환성 확장을 통해 워크플로 자동화와 데이터 관리 유연성이 강화되었으며, 반복 가능한 프로젝트 운영과 품질 향상에 기여하고 있다. 40개 이상의 파이썬(Python) 라이브러리를 포함한 파이앤시스(PyAnsys) 컬렉션은 신규 도구인 파이에스티케이(PySTK) 및 파이켐킨(PyChemkin)을 통해 앤시스 설루션과의 자동화 연동을 강화 및 다양한 산업 애플리케이션 내 생산성·효율성 강화 웹 기반 협업 플랫폼인 앤시스 메디니 사이버 보안(Ansys medini Cybersecurity) SE는 위협 분석 및 취약점 관리 자동화 통해 사이버 보안 리스크 최소화 SysML v2 기반 웹 플랫폼 앤시스 시스템 아키텍처 모델러(Ansys System Architecture Modeler : SAM)를 통한 소프트웨어·안전·시뮬레이션 통합, 포괄적 MBSE 구현 지원 스마트 자동화와 고도화된 데이터 관리 기술은, 조직 내 다양한 팀들 간의 유기적이고 효율적인 협업 환경을 구축하고, 고성능 연산 기반으로 도출된 인사이트는 실행 가능한 결과로 제안되어, 정확하고 신속한 의사결정을 지원한다. 대표 사례로, 에너지 효율형 모터 제어 설루션 분야의 글로벌 선도 기업인 댄포스 드라이브(Danfoss Drives)는 앤시스의 시뮬레이션을 활용해 복잡한 시스템 설계를 검증하고, 성능 최적화, 에너지 절감, 운영 신뢰성 향상 등 산업 전반의 지속 가능한 혁신적인 드라이브 기술을 구현하고 있다. 댄포스 드라이브의 가상 설계·테스트·최적화 총괄 책임자인 마이클 라우르센(Michael Laursen)은 “파이앤시스는 사용자 맞춤형 자동화, 시스템 통합, 확장성을 구현하는 핵심 도구이다. 개방형 생태계를 기반으로 다양한 툴을 유기적으로 연결하고 AI 기능을 접목함으로써 설계부터 최적화까지의 워크플로를 가속화할 수 있다”고 밝혔다. 또한 “앤시스 기술은 디지털 설계 프로세스를 고도화하는 동시에 빠르게 변화하는 산업 환경에 유연하게 대응할 수 있는 기반을 마련해줄 뿐만 아니라, 비용 절감과 제품 개발 기간 단축에도 실질적으로 기여하고 있다”고 전했다.   현실을 모사하는 고성능 물리 시뮬레이션 정교한 물리 모델과 시뮬레이션 기술은 복잡한 설계 과제를 해결하는 데 필수이다. 앤시스는 핵심 엔지니어링 역량을 지속적으로 고도화하며, 사용자가 보다 신속하게 시뮬레이션 결과를 도출하고 혁신 기회를 창출할 수 있도록 지원한다. 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical)의 신규 혼합 솔버는 대형 과도 모델의 연산 속도 향상 및 시간에 따른 열 변화 분석 지원 복잡한 적층형 전자 시스템 메싱 작업의 자동화 및 속도·정확도·사용성 향상, 신규 메싱 플로 기능을 통한 수작업 간소화 앤시스 록키(Ansys Rocky) 및 프리플로우(Ansys FreeFlow)를 통한 고급 다물리(multiphysics) 연성 해석 기능 제공, 열·유체-구조·전자기 결합을 포함한 상세 시뮬레이션 및 성능 최적화 지원 앤시스 파워X(Ansys PowerX) 디버깅 툴을 통한 반도체 전력 소자의 설계 시간 단축, 기생 성분 이슈의 신속한 식별, 설정 간소화 및 효율적인 2D 메싱 작업 지원 RF 전력 분야의 기업인 앰플리온은 앤시스의 고급 시뮬레이션 기술을 활용해 4G LTE 및 5G NR 인프라는 물론 산업, 과학, 의료, 방송, 항법, 안전 무선통신용으로 사용되는 고신뢰·고성능 GaN 및 LDMOS 설루션을 설계하고 있다. 앰플리온의 모델링 및 특성화 그룹 팀장인 비토리오 쿠오코(Vittorio Cuoco, Ampleon) 박사는 “전자기, 열, 기계 간의 복잡한 상호작용을 효과적으로 제어하며 RF 전력 제품을 설계하는 일은 매우 까다로운 과제”라며, “앤시스의 설루션은 이러한 복잡성을 정면으로 해결할 수 있는 정밀한 시뮬레이션을 제공해 설계 리스크를 줄이고 제품 신뢰성을 높이는 데 도움이 되며, 그 결과는 성능 향상, 에너지 절감, 그리고 더 높은 효율성이라는 측면에서 크다”라고 전했다. 이러한 가속화는 클라우드 기반 시뮬레이션의 유연성을 통해 한층 강화된다. 온디맨드 방식의 기술을 적극 활용함으로써, 기업은 디지털 전환을 보다 수월하게 실현할 수 있다.   클라우드 기반 시뮬레이션 통한 디지털 전환 가속 앤시스 2025 R2는 클라우드 기술, 고성능 컴퓨팅(HPC), GPU 최적화 인프라를 적극 활용하여 연산 효율과 시뮬레이션 확장성을 극대화한다. 이를 통해 고객은 더 많은 설계 가능성을 더 짧은 시간 안에 탐색할 수 있으며, 웹 기반 및 온디맨드 기능 확장을 통해 엔지니어는 필요한 툴에 손쉽게 접근할 수 있으며 데스크톱 환경을 넘어서는 개발 역량 확보가 가능해졌다. 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak) 및 플루언트 GPU 솔버(Fluent GPU Solver)를 통한 전자 냉각 시뮬레이션 연산 속도 최대 2.5배 향상, 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 웹 인터페이스에서는 제한적 GPU 솔버 기반의 실시간 모니터링 기능 제공 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 메싱 기능 개선을 통한 시뮬레이션 신뢰도 및 품질 향상, GPU 기반의 셋업 속도 개선으로 더 빠르고 안정적인 해석 환경 구현 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute)의 온디맨드(on-demand) HPC 성능이 앤시스 스피오스(Speos) 및 루메리컬 FDTD(Lumerical FDTD) 포함한 6종 제품에 적용, 별도 설치나 IT 지원 없이 고성능 클라우드 환경 활용 가능     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

▲ 이미지 제공 : 슈나이더 일렉트릭   제조산업의 디지털 전환에서 PLM(제품 수명주기 관리)은 제품의 전체 수명주기에 걸쳐 다양한 데이터를 연결하고 통합하는 중추 역할을 한다. 그리고 인공지능(AI)은 PLM을 통해 축적된 데이터를 학습하여 설계 최적화, 생산 공정 자동화, 품질 예측 등 지능적인 의사결정을 지원한다. 기업은 제품 기획부터 폐기까지 전 과정을 통합 관리하는 PLM을 기반으로 AI와 결합해 효율성을 극대화하고자 한다. 나아가 소프트웨어 정의 제조(SDM) 및 자동화를 도입하고, 디지털 트윈 기술을 활용하며 산업 패러다임을 혁신하고 있다. 지난 호에 이어 이번 호에서는 지난 6월 20일 진행된 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’의 발표 내용을 중심으로, 제조산업의 디지털 전환을 위한 PLM, AI, 디지털 트윈 등 기술 트렌드와 적용사례를 소개한다.   제조산업의 미래, 산업 AI 트렌드와 과제 / 조영임 AI 혁신을 기회로 : SAP의 통합형 PLM 전략 / 고건 미래 제조 패러다임의 전환 : SDM 기반 자율 제조의 도래 / 박한구 엔비디아 옴니버스만 가능한 디지털 트윈의 비즈니스 실현 / 김건우 패스트 포워드 디지털 전환과 제품 개발 / 윤중근 소프트웨어 정의 자동화가 바꾸는 산업의 미래 / 김건   총 21 페이지     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

개방형 커미셔닝과 협업 혁신으로 제조업을 재정의하다   스피라텍(SpiraTec) 그룹은 디지털 전환, 엔지니어링, 로봇 공학, 자동화 및 산업 IT를 전문으로 하는 공정 산업의 산업 공학 및 설루션 분야의 글로벌 플레이어이다. 스피라텍의 가상 커미셔닝 전문성은 제조사가 프로세스를 최적화하고 비용을 절감하며 전 세계적으로 디지털화를 가속화하는 데 도움을 준다. 이번 호에서는 스피라텍이 고객이 주요 산업 과제를 해결하도록 돕는 방법과 유니티(Unity)를 기반으로 가상 커미셔닝을 위한 협업적이고 접근 가능한 설루션을 목표로 하는 오픈 소스 이니셔티브인 ‘오픈 커미셔닝’의 배경과 여정을 소개한다. ■ 자료 제공 : 유니티 코리아   ▲ 생산 라인의 디지털 트윈 : PLC 및 로봇 컨트롤러 통합으로 물질 흐름 시뮬레이션   산업이 디지털 전환을 가속화함에 따라 제조사는 제품을 더 빠르게 시장에 출시하고 비용을 줄이며 지속 가능성 목표를 달성해야 한다는 압박을 받고 있다. 이 모든 과정에서 단편화된 데이터, 구식 방법론 및 제한된 표준화로 어려움을 겪고 있다. 이러한 도전 과제는 더 스마트하고 통합된 설루션을 요구한다. 그리고 여기서 디지털 트윈과 가상 커미셔닝이 등장한다. 글로벌 디지털 트윈 시장은 수요가 급증하고 있다. 2024년에는 177억 3000만 달러로 평가되며, 2025년에는 244억 8000만 달러에서 2032년에는 2593억 2000만 달러로 성장할 것으로 예상된다. 캡제미니 리서치 인스티튜트(Capgemini Research Institute)의 디지털 트윈 리포트에 따르면, 57%의 조직이 지속 가능성을 디지털 트윈 투자에 대한 주요 동력으로 언급하며, 51%는 이러한 기술이 환경 목표 달성에 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 디지털 트윈 기술의 주요 응용 프로그램인 가상 커미셔닝은 디지털화의 게임 체인저로, 제조사가 실제 배포 전에 프로세스를 시뮬레이션하고 최적화할 수 있게 하여 자원 소비를 줄이고 비용을 절감한다.   가상 커미셔닝 이해하기 전통적으로 자동화에서 커미셔닝은 새로운 시스템(장치, 기계, 공장 등)을 완전 작동 가능한 생산 준비 상태로 만드는 과정을 의미한다. 과거에는 대부분의 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 프로그래밍 및 시스템 테스트가 물리적 하드웨어가 제자리에 있어야 했으며, 이는 종종 비용이 많이 드는 지연과 막판 문제 해결을 초래했다. 가상 커미셔닝은 이 패러다임을 뒤집고 전체 커미셔닝 프로세스를 디지털 환경에서 복제한다. 실제 장치, 센서 및 액추에이터와 통신하는 대신, PLC는 디지털 트윈과 통신한다. 이는 실제 시스템의 동작을 정확하게 반영하는 에뮬레이션 모델이다. 중요하게도, 동일한 PLC 프로그램 코드는 가상 및 물리적 단계 모두에 사용되어, 물리적 하드웨어가 준비되면 코드 수정이나 막판 재작성 없이 원활한 인계를 보장한다.   ▲ 가상 커미셔닝 : 물리적 배포 전에 디지털 프로세스 시뮬레이션 및 최적화   가상 커미셔닝이 실제 가치를 제공하는 방법 효율성 향상 가상 커미셔닝은 현장 테스트와 물리적 프로토타입의 필요성을 줄여 시간과 비용을 절감한다. 또한 디지털 환경에서 팀이 신속하게 반복할 수 있도록 하여 개발 주기를 가속화하고 시장 출시 시간을 단축한다.   위험 감소 시뮬레이션을 통해 오류를 조기에 발견함으로써, 가상 커미셔닝은 비용이 많이 드는 실수의 위험을 줄인다. 더욱이, 팀이 위험한 작업을 디지털로 시뮬레이션할 수 있도록 하여 물리적 구현 전에 잠재적 위험을 제거함으로써 더 안전한 배포를 지원한다.   협업 및 혁신 현실적인 시뮬레이션은 교차 기능 팀 간의 더 나은 정렬을 촉진한다. 가상 공간에서 시스템을 시각화하고 상호작용함으로써 이해관계자는 더 깊은 통찰력을 얻고, 전반적인 커뮤니케이션을 향상시켜 창의성과 혁신을 촉진한다.   제약에서 능력으로 : 유니티로의 전환 스피라텍은 고객이 가상 커미셔닝을 운영에 원활하게 통합하도록 돕는 단일 목표를 추진해 왔다. 스피라텍은 제한된 확장성을 가진 폐쇄 시스템, 작은 사용자 커뮤니티 및 최소한의 응용 프로그래밍 인터페이스(API)에 직면했다. 이러한 조건은 공급업체 종속을 촉진하고 프로젝트 위험을 증가시켰다. 이러한 제한은 종종 시간 지연을 일으키고, 고객이 필요로 하는 접근 가능하고 확장 가능한 설루션의 가능성을 없앴다. 유니티는 스피라텍의 큰 장애물을 극복하는 열쇠가 된 실시간 3D 엔진이다. 유니티의 편집기의 힘을 활용함으로써 스피라텍은 최첨단 물리학 및 렌더링 기능을 얻었을 뿐만 아니라, 디지털 트윈 모델 개발에 대한 전체 접근 방식을 근본적으로 변화시켰다. 유니티의 다양한 기술 및 기능은 여러 문제를 해결하고 스피라텍의 디지털 트윈 개발 프로세스를 형성하는 데 도움이 되었다. 프리팹 시스템 : 객체 지향적 접근 방식을 통해 재사용 가능한 구성 요소 라이브러리를 활용하여 디지털 트윈을 생성할 수 있다. 이는 다양한 프로젝트에서 일관된 품질을 유지하면서 개발 속도를 크게 가속화한다. 픽시즈(Pixyz) : CAD 데이터를 원활하게 가져오고 특정 메타데이터 및 고객 기준에 따라 디지털 트윈을 생성하기 위한 규칙 기반 워크플로를 설정할 수 있다. 사용자 인터페이스(UI) 툴킷 : 편집기 및 런타임을 위한 UI 콘텐츠의 생성 및 향상을 가능하게 하여, 사용자 정의 도구 및 인터페이스에 대해 더 매끄러운 사용자 경험을 제공한다. 작업 시스템 : 복잡한 프로세스(예 : 유체 흐름, 대량 물질 이동 및 스트레스 모델링) 및 대규모 디지털 트윈 프로젝트의 효율적인 다중 스레드 시뮬레이션을 가능하게 한다. 분석기 및 저장 프로파일러 : 성능 병목 현상에 대한 자세한 통찰력을 제공하여 배포 전에 프로젝트 품질을 최적화하고 개선할 수 있게 하며, 궁극적으로 고객에게 더 신뢰할 수 있는 설루션을 제공한다.   대규모 디지털 트윈 내부 : 창고 커미셔닝의 재구상 물류 회사의 창고 시뮬레이션을 특징으로 하는 성공 사례에서 스피라텍은 12개의 가상 PLC를 완전한 디지털 환경에 통합했다. 모델은 필드버스 에뮬레이션과 드라이브, 안전 모듈 및 RFID 리더와 같은 산업 구성 요소의 시뮬레이션을 특징으로 했다. 사용성을 높이기 위해 대규모 시뮬레이션에 최적화된 경량의 강력한 독립 실행형 *.exe 애플리케이션을 제공하는 맞춤형 사용자 인터페이스가 개발되었다. 또한 시스템은 창고 관리 시스템(WMS)과 원활하게 통합되어, 안전한 가상 환경에서 실시간 제품 데이터 관리를 위한 네이티브 텔레그램 통신을 가능하게 했다. 이는 물리적 기계가 존재하기도 전에 포괄적인 소프트웨어 검증을 보장하여 품질을 크게 향상시키고 배포 위험을 줄였다. 이 이니셔티브는 커미셔닝 시간을 30% 줄였다, 프로젝트 일정을 가속화하면서 비용과 위험을 줄였다. 효율성 향상을 넘어, 이는 부서 간 협업을 강화하여 비용 효율적인 반복 개발과 더 빠른 개념 증명 검증을 가능하게 했다.   ▲ 개방형 커미셔닝으로 구축된 창고 운영 시뮬레이션   효율을 넘어 : 시뮬레이션을 통한 지속 가능성 추진 가상 커미셔닝에 대한 대화는 종종 단축된 커미셔닝 시간과 개선된 협업에 초점을 맞추지만, 이러한 이점은 지속 가능성과 관련하여 특히 실질적인 비즈니스 가치로 직접 전환된다. 스피라텍은 고객과 협력하여 후속 제품 수명주기 전반에 걸쳐 디지털 트윈의 사용을 확장하기 시작했으며, 지속 가능성과 비용 절감의 잠재력은 크다. 프로세스를 간소화하고 고충실도 시뮬레이션을 활용함으로써 기업은 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다. 장비 수명의 연장 : 시뮬레이션 데이터로 훈련된 예측 유지보수 알고리즘을 사용하여 조직은 마모를 최소화하고 비용이 많이 드는 교체 및 수리를 연기한다. 고장 감소는 유지보수 비용을 직접 낮추고 계획되지 않은 다운타임을 줄인다. 자원 소비의 절감 : 가상 환경에서 제어 논리와 워크플로를 검증함으로써, 팀은 에너지 사용을 줄이고 자재 낭비를 최소화하는 효율성 격차를 식별할 수 있다. 이러한 개선은 환경 목표를 달성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 운영 비용을 줄인다. 시장 출시 시간의 가속화 : 가상 커미셔닝은 물리적 프로토타입과 긴 현장 테스트의 필요성을 최소화한다. 결과적으로 기업은 제품을 더 빠르게 출시하고, 시장 점유율을 더 빨리 확보하며, R&D 투자에 대한 더 빠른 수익을 실현할 수 있다. 현장 면적의 축소 : 더 적은 문제 해결 방문과 짧은 설치 시간은 여행 관련 배출가스와 비용을 줄인다. 이 혜택은 여러 글로벌 시설을 가진 조직에 대해 크게 확장된다.   미래를 함께 형성하기 : 커뮤니티 주도 이니셔티브 협업과 개방성이 가상 커미셔닝의 가장 큰 혁신을 이끌어낼 것이며, 이는 계속 발전할 것이다. 개방형 커미셔닝(open commissioning)을 통해 스피라텍은 단순히 도구를 공유하는 것이 아니라, 혁신적인 아이디어가 다듬어지고 테스트되며 실제 문제를 해결하는 데 적용될 수 있는 커뮤니티 주도 생태계를 구축하고 있다. 가장 흥미로운 발전은 아직 오지 않았다. 스피라텍의 다음 진화는 생성형 AI와 실시간 클라우드 시뮬레이션을 통합하고, 데이터 표준을 설정하며, 산업 연결성을 확장하는 것이다. 제조의 미래는 협업적이고, 데이터 기반이며, 친환경적으로 더 스마트하고 지속 가능한 산업 환경을 만들어 나가는 데 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

PTC가 엔비디아와의 협력을 확대하며, 자사의 CAD 소프트웨어 '크레오(Creo)'와 PLM 솔루션 '윈칠(Windchill)'에 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 기술을 통합한다고 발표했다. 이번 통합으로 제조 및 제품 기업들은 고성능 AI 인프라 하드웨어와 같은 복잡한 제품을 더욱 효율적으로 설계, 시뮬레이션하고 협업할 수 있게 될 전망이다. PTC는 또한 OpenUSD 얼라이언스(AOUSD)에 가입하며, AI 개발을 위한 개방형 표준과 데이터 상호운용성 강화에 대한 의지를 보였다.    PTC, 엔비디아 옴니버스와 손잡고 AI 인프라·차세대 제품 혁신 가속화 PTC 크레오·윈칠에 엔비디아 옴니버스 기술 통합 이번 협력의 핵심은 PTC의 솔루션과 엔비디아의 '실시간 시뮬레이션 플랫폼'을 연결하는 것이다. 윈칠은 옴니버스의 OpenUSD 및 RTX 라이브러리를 통해 고품질의 실시간 시뮬레이션 뷰포트를 구현한다. 이를 통해 사용자는 PLM 환경을 벗어나지 않고도 설계 데이터를 몰입형 3D 환경에서 시각화하고 실시간 협업을 할 수 있게 된다. 제품 개발 과정에서 엔지니어링, 마케팅 등 여러 부서는 버전 관리가 된 제품 정보를 실시간으로 공유하며 의사결정 속도를 높이고 개발 리스크를 줄일 수 있다. 특히, 설계 엔지니어는 복합 어셈블리를 실시간으로 분석하고 실제 작동 환경을 시뮬레이션하여 제품 품질을 향상시킬 수 있다. 이러한 디지털 트윈 워크플로우는 개발 프로세스를 가속화하고, 복잡한 3D 설계 콘텐츠에 대한 접근성을 높여 더 많은 사용자가 손쉽게 활용할 수 있도록 돕는다. 닐 바루아 PTC 사장 겸 CEO는 "AI 하드웨어처럼 복잡한 첨단 제품 개발에 있어 엔비디아와의 협력 강화는 매우 중요하다"며, "옴니버스 기술 통합을 통해 고객들이 실시간 시뮬레이션 환경에서 설계 데이터를 활용하고, 제품 수명주기 전반에 걸쳐 협업을 강화할 수 있을 것"이라고 말했다. 엔비디아 하드웨어 설계 파트너로서 협력 확대 이번 통합은 PTC가 엔비디아의 AI 하드웨어 개발을 지원해온 오랜 파트너 관계에서 비롯되었다. 엔비디아는 PTC의 크레오 및 윈칠 솔루션을 활용하여 제품 개발 프로세스를 정밀하고 효율적으로 진행해 왔다. 이제 PTC의 솔루션이 엔비디아 옴니버스 개발 플랫폼에 통합되고, 윈칠에 옴니버스 뷰포트가 내장되면서 실시간 시뮬레이션과 시각화가 개발 워크플로의 핵심 요소로 자리 잡게 되었다. 레브 레바레디안 엔비디아 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 부문 부사장은 "PTC는 제조 설계 솔루션 분야의 글로벌 선도 기업으로, 옴니버스 기술을 통합함으로써 설계자와 제조 기업들이 개발 전 과정을 더욱 빠르고 정밀하게 수행할 수 있도록 지원할 것"이라며, "PTC의 OpenUSD 및 개방형 표준에 대한 노력은 글로벌 AI 인프라 산업의 연결과 통합을 가속화하는 데 기여할 것"이라고 강조했다.    

▲ 이미지 제공 : 퍼시스   제조산업의 디지털 전환에서 PLM(제품 수명주기 관리)은 제품의 전체 수명주기에 걸쳐 다양한 데이터를 연결하고 통합하는 중추 역할을 한다. 그리고 인공지능(AI)은 PLM을 통해 축적된 데이터를 학습하여 설계 최적화, 생산 공정 자동화, 품질 예측 등 지능적인 의사결정을 지원한다. PLM과 AI의 융합은 디지털 트윈, 자율 제조와 같은 미래 제조 패러다임을 실현하는 핵심 동력으로서 더욱 빠르고 유연하며 지속가능한 제품 개발 및 생산 혁신을 이끌 것으로 보인다. 이번 호와 다음 호에서는 지난 6월 20일 진행된 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’의 발표 내용을 중심으로, 제조산업의 디지털 전환을 위한 PLM 및 AI 기술 트렌드와 적용사례를 소개한다.   설계 데이터를 연결하다 : 퍼시스그룹의 디지털 트윈 기반 DX 전략 / 정연석 생성형 경험 기반 PLM을 통한 업무 혁신 : 다쏘시스템의 새로운 접근 / 김병균 현장이 원하는 디지털 트윈 : 최소 인프라, 최대 효과를 위한 접근법 / 송희삼 수주형 제조기업을 위한 PLM 연계 프로젝트형 생산 관리 DX / 김장순   총 12 페이지   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.  

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 7월 9일 ‘NX 데이(NX Day)’ 행사를 진행했다. 이 자리에서는 지멘스의 제품 개발 설루션인 NX 및 NX X의 최신 업데이트가 소개됐다. 특히 AI 코파일럿, 소니와 협력을 통한 몰입형 엔지니어링, 제조를 위한 설계 기술, CAD와 통합된 시뮬레이션 등 지난 7월에 발표된 주요 기능에 초점을 맞춰 디지털 트윈 구현을 위한 NX의 발전된 내용을 소개했다. 지멘스는 향상된 NX가 클라우드 기반의 협업과 지속 가능한 설계까지 지원하면서 제품 개발 전반의 효율과 품질을 높일 수 있게 돕는다고 전했다. ■ 정수진 편집장   제품 개발의 포괄적인 가치 제공을 추구 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 안지훈 본부장은 NX 데이의 환영사에서 “기술이 더욱 스마트해지고 연결성이 복잡해지는 시대적 변화에 발맞춰, 지멘스는 고객이 제품 개발 및 제조 전반에서 더 빠르고 효율적으로 혁신을 이룰 수 있도록 지원하는 방안을 끊임없이 고민하고 있다”고 전했다. 지멘스는 올해 설계 전문성을 강화하기 위해 NX와 솔리드 엣지(Solid Edge)를 ‘디자인센터(Designcenter)’라는 단일 브랜드 아래 묶었다. 디자인센터는 지멘스의 통합 제품 포트폴리오인 ‘엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)’의 일부로서, 시뮬레이션 및 테스트 설루션인 심센터(Simcenter), 제품 수명주기 관리(PLM) 설루션인 팀센터(Teamcenter), 운영 관리 설루션인 옵센터(Opcenter)에 이어 제품 설계 관련 기술을 아우르는 브랜드가 될 전망이다. 안지훈 본부장은 디자인센터가 제공하는 핵심 가치로 ▲합리적인 가격과 폭넓은 라인업을 통한 확장성 ▲설계, 해석(CAE), 제조(CAM)를 아우르는 포괄적인 기능 ▲히스토리 기반 및 동기식 기술 등 다양한 모델링 방식을 목적에 맞춰 제공하는 유연성을 꼽았다. NX는 인공지능(AI), 클라우드, 디지털 트윈, 디지털 스레드라는 네 가지 핵심 기술을 녹여 낸 엑셀러레이터의 일부로서, 단순한 3D 모델링을 넘어 AI 기반 자동화 등 시장이 요구하는 복합적인 기능을 갖춘 3D CAD를 지향한다는 것이 지멘스의 설명이다.    ▲ NX의 AI 기능 개발은 제품 개발을 위한 실용성에 초점을 맞추고 있다.   AI·클라우드·VR과 결합한 제품 개발의 미래 제시 NX는 6개월 단위로 새로운 버전을 출시하는 ‘지속적 릴리스(Continuous Release)’ 전략을 채택하고 있다. 핵심은 고객의 요구 사항을 빠르게 반영하면서, 과거의 데이터도 최신 버전에서 호환되도록 하여 안정성을 보장하는 것이다. 또한, 정식 출시 3개월 전 새로운 기능을 미리 체험하고 피드백을 제공할 수 있는 EAP(Early Adopter Program)를 운영하며 고객과의 소통을 강화하고 있다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 고창환 본부장은 “NX는 기구 설계의 효율이라는 기본에 충실한 MCAD 설루션”이라면서, 동시에 지멘스의 다양한 기술과 결합해 포괄적인 포트폴리오를 제공한다고 소개했다. 여기에는 팀센터 기반의 데이터 관리 및 협업, 멘토그래픽스(현 지멘스 EDA)의 기술을 반영한 MCADECAD 통합, AI 설계 자동화 및 클라우드 기반 설루션, 최근 지멘스가 인수한 알테어를 포함하는 심센터의 해석 기술 연동, 공장 자동화(PLC) 설루션과 연결한 가상 시운전 등이 포함된다. 또한, 고창환 본부장은 고객의 요구 사항을 반영해 NX에 탑재된 최신 기술을 다섯 가지로 나누어 소개했다. 협업 엔지니어링 : 클라우드 기반 설루션인 NX X는 사용자가 언제 어디서든 ID 로그인만으로 NX를 사용할 수 있는 환경을 제공한다. 특히 라이브 셰어(Live Share) 기능을 통해 여러 설계자가 하나의 부품에 대해 동시에 작업하면서 실시간으로 변경 사항을 공유하는 협업이 가능해졌다. 다분야 설계 : ‘시프트 레프트(Shift Left)’ 개념을 도입해 설계자가 해석 전문가의 도움 없이도 NX 내에서 직접 간단한 구조 및 유동 해석을 수행할 수 있다. 복셀(voxel) 방식을 이용해 메시가 필요 없는(meshless) 해석 기술로 설계 변경에 따른 영향을 즉시 평가하여 개발 초기에 완성도를 높일 수 있다. 몰입형 환경 : 지멘스와 소니가 협력해 개발한 VR 헤드셋과 NX를 연동하면, 복잡한 데이터 변환 없이 설계 데이터를 가상현실에서 체험할 수 있다. VR 환경에서 간섭 체크, 단면 보기, 마크업 등 설계 검토 작업을 수행할 수 있으며, 여러 사용자가 동시 접속하는 가상 회의도 지원한다. 나아가 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 기반의 팀센터 XR (Teamcenter XR)을 통해 더욱 사실적인 메타버스 환경을 제공한다. 인공지능 : NX의 AI는 ▲사용자 패턴을 학습해 다음 명령을 추천하는 적응형 AI(adaptive AI) ▲유사 형상을 자동 검색하거나 최적 설계를 제안하는 보조 AI(assistive AI) ▲자연어 명령에 기반한 모델링 추천과 요구 사양에 맞는 형상의 직접 생성을 지향하는 생성형 AI(additive AI) 등 3단계로 발전하고 있다. 지멘스는 제품 개발에서 직접 효과를 구현할 수 있는 실용적인 AI를 추구한다. 친환경 : 설계자가 재료, 형상, 제조 공정을 선택하면 예상되는 이산화탄소 배출량과 에너지 소비량, 재활용 효과 등을 리포트로 바로 확인할 수 있어 지속 가능한 제품 개발을 지원한다.   ▲ SaaS 설루션으로 제품 개발부터 협업까지 속도와 효율을 높인다는 것이 지멘스의 전략이다.   클라우드 기반의 SaaS(서비스형 소프트웨어)는 빠르게 변하는 기술 환경에서 제품 개발의 속도와 효율을 높이기 위한 새로운 기술로 여겨진다. 안지훈 본부장은 NX를 구독 기반의 SaaS 모델로 전환한 NX X는 인터넷만 연결되면 언제 어디서든 사용할 수 있으며, IT 인프라 투자나 복잡한 설치 과정에 대한 고민을 덜 수 있다고 전했다. NX X는 클라우드에서 NX의 핵심 기능을 제공하는 ‘NX X 에센셜(NX X Essential)’과 클라우드 저장/협업 공간인 ‘팀센터 셰어(Teamcenter Share)’의 결합으로 이뤄진다. NX X 에센셜은 CAD/CAE/CAM의 핵심 기능을 추린 웹 브라우저 기반 설루션이다. 동기식 기술이 적용된 다이렉트 모델링을 지원해 웹 환경에서 직관적인 형상 편집과 간단한 어셈블리 작업이 가능하다. 2.5축 CAM 프로그래밍과 G-코드 자동 생성 기능으로 웹에서 간단한 가공 경로를 생성 및 검증할 수 있으며, 응력, 처짐, 고유 진동수 등 단품에 대한 간단한 구조 해석을 태블릿이나 웹 브라우저에서 수행할 수 있다. 팀센터 셰어는 팀을 생성하고 내외부 관계자를 초대해 데이터를 안전하게 공유할 수 있는 클라우드 기반의 협업 허브이다. 사용자당 200GB의 보안 클라우드 저장소를 무료로 제공하고, 웹 기반 뷰어를 통해 다양한 포맷의 3D 모델을 별도의 프로그램 설치 없이 직접 확인하거나 마크업과 의견 교환을 통해 신속한 의사결정을 지원한다. 데이터는 권한 기반의 링크로 공유해 보안을 유지하며, 로컬 폴더나 파일 서버와 데이터를 동기화하여 항상 최신 정보를 클라우드에 보관할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   인공지능(AI)은 단순한 기술을 넘어 우리의 삶과 산업 전반을 재편하는 거대한 흐름이 되었고, 이 거대한 흐름 속에서 스마트 디지털 트윈(smart digital twin)과 디지털 스레드(digital thread)는 미래 혁신을 이끌 핵심 동력으로 될 것으로 생각된다. 이번 호 칼럼에서는 AI 시대에 이 두 가지 개념이 왜 필수인지 그 핵심 역할과 의미, 그리고 우리가 직면한 과제를 심층 조명하고자 한다. 미래 제품 개발의 최전선에는 스마트 디지털 트윈이 자리하고 있다. 이는 단순한 물리적 객체의 디지털 복제본을 넘어선다. 우리는 이를 ‘인공지능 중심 디지털 트윈 (AI defined digital twin)’이라고 부르며, 궁극적으로는 AI 에이전트 디지털 트윈으로 진화할 것으로 생각된다.   그림 1. 인공지능 중심의 디지털 트윈과 디지털 스레드의 통합(출처 : Lifecycle Insights)   스마트 디지털 트윈의 핵심은 미래 예측과 시뮬레이션 능력에 있다. 가상 환경과 인공지능 환경에서 미래 제품의 성능과 기능을 사전에 예측하고 다양한 시나리오를 시뮬레이션함으로써, 우리는 현실 세계에서 발생할 수 있는 시행착오를 최소화하고 최적의 설계를 도출할 수 있다. 예를 들어, 자율주행 자동차를 개발할 때 스마트 디지털 트윈은 수십만 가지의 주행 상황을 가상으로 재현하고 AI 모델을 훈련시켜 실제 도로에서의 안전성을 극대화할 수 있다. 이는 제품 개발의 시간과 비용을 획기적으로 절감할 뿐만 아니라, 혁신적인 제품의 출시를 가속화하는 핵심 역할을 수행한다. 그러나 스마트 디지털 트윈이 그 잠재력을 온전히 발휘하기 위해서는 거대한 양의 데이터가 끊김 없이 흐르고, 이 데이터가 의미 있는 정보로 변환되어 AI의 추론과 학습에 활용될 수 있는 환경이 조성되어야 한다. 바로 이 지점에서 디지털 스레드의 역할이 부각된다. 인공지능이 강화되는 스마트 디지털 트윈 환경에서 디지털 스레드는 단순한 연결을 넘어 혁신의 실핏줄과 같은 역할을 수행한다. 이는 정보의 단절, 즉 데이터 사일로(data silo)를 극복하고 정보의 흐름을 원활하게 하는 유일무이한 기술이다. 기존의 단절된 시스템과 프로세스 속에서는 데이터가 각자의 고립된 공간에 갇혀 효율적인 활용이 불가능했다. 디지털 스레드는 이러한 장벽을 허물고, 정보가 마치 혈액처럼 유기적으로 순환하며 지식으로 축적될 수 있도록 도와준다. 디지털 스레드의 핵심 기능은 크게 다섯 가지 유형의 단절된 데이터 사일로를 연결하는 데 있다. 첫째, 제품 수명주기(product lifecycle) 내 소통이다. 요구사항 정의에서부터 제품 스펙, 엔지니어링 BOM(Bill Of Materials), 제조 BOM, Bill of Process, 그리고 서비스 BOM에 이르기까지, 제품의 전 수명주기 단계에서 발생하는 모든 데이터가 디지털 스레드를 통해 끊김 없이 연결된다. 과거에는 각 단계별로 데이터가 사일로화되어 정보 흐름이 원활하지 못했고, 이는 곧 비효율적인 의사결정과 불필요한 재작업으로 이어졌다. 디지털 스레드는 이러한 문제점을 해결하여 제품 개발의 전 과정에서 일관된 정보와 최신 데이터를 공유할 수 있도록 한다. 둘째, 제품 수명주기 관리(PLM)와 인공지능 간의 소통이다. 제품 개발 환경에서 인간의 생각과 인공지능의 추론 기능 간에는 디지털 온톨로지(digital ontology)의 표준적 개념과 디지털 스레드를 통해 다양하고 복잡한 생각과 용어 등이 소통될 필요가 있다. 디지털 스레드는 복잡한 제품 구조, 기능, 요구사항 등을 AI가 이해하고 추론할 수 있도록 의미론적으로 연결하는 다리 역할을 한다. 이를 통해 AI는 단순한 데이터 분석을 넘어, 인간의 의도를 파악하고 창의적인 해결책을 제시하는 진정한 협력자가 될 수 있다. 셋째, 서로 다른 설루션 간의 소통이다. 소프트웨어 형상 관리 설루션, PLM, 요구사항 관리 설루션, 해석 데이터 관리 설루션 등 수많은 서로 다른 설루션이 존재하지만, 이들 간의 데이터 연동은 늘 골칫거리였다. 디지털 스레드는 이처럼 분리된 설루션을 메시(mesh) 관계로 연결하여 데이터가 원활하게 연동될 수 있도록 한다. 마치 거미줄처럼 촘촘하게 연결된 이 망은 각 설루션이 생성하는 데이터가 실시간으로 다른 설루션과 공유되고 활용될 수 있는 기반을 제공한다. 넷째, 서로 다른 조직 간의 소통이다. 마케팅 부서, 기본 설계 부서, 생산 부서, 그리고 최종 서비스 부서 등 각기 다른 용어와 문화를 가진 조직간의 소통은 늘 쉽지 않은 과제였다. 디지털 스레드는 이러한 소통 장벽을 허물고 협업을 원활하게 한다. 각 조직이 사용하는 용어와 개념을 디지털 스레드 위에서 표준화하고 연결함으로써, 오해를 줄이고 목표 지향적인 협업을 가능하게 하는 것이다. 이는 궁극적으로 조직 전체의 시너지를 극대화하고, 혁신적인 아이디어가 자유롭게 교환될 수 있는 환경을 조성한다. 다섯째는 세렌디피티(serendipity)이다. 이런 거미줄 같은 메시 관계에서 오는 네트워크된 지식(Networked Knowledge) 생태계는 이해당사자인 개발책임자, 엔지니어, 생산 엔지니어, 마케팅 전문가, 안전 전문가, 형상관리자 등에게 생각지 못한 발견과 창의적 환경을 제공하며, 자료를 찾는데 소모되는 엄청난 시간과 노력을 절감하게 하며 더 창조적인 작업에 투자할 수 있다.   그림 2. 제품 수명주기의 디지털 스레드 지식 그래프(knowledge graph)(출처 : Eigner Engineering Consult)   이처럼 디지털 스레드는 AI 시대, 특히 스마트 디지털 트윈 환경에서 데이터의 고립을 해소하고, 정보의 흐름을 최적화하며, 궁극적으로는 AI의 잠재력을 최대한으로 끌어내는 필수 기반 기술이라고 할 수 있다. 인공지능 시대에 디지털 스레드를 통한 창조성과 필연적 세렌디피티가 분야 전문가의 유일한 생존 전략이라고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 디지털 스레드는 여전히 많은 이에게 생소하고 도전적인 개념으로 여겨진다. 현장에서는 디지털 트윈 개발에 디지털 스레드가 필수임에도 불구하고 고객을 설득하기 쉽지 않다는 어려움을 토로한다. 심지어 일부 미국 전문가 사이에서는 ‘디지털 스레드 무용론’이 제기되기도 한다. 이러한 오해와 도전은 디지털 스레드가 가지는 혁신적인 속성 때문일 수 있다. 우리가 직면한 과제는 명확하다. 첫째, 설득의 어려움이다. 디지털 스레드의 필요성을 현장의 이해관계자에게 명확히 전달하고 공감대를 형성하는 것이 중요하다. 단기적인 효율 증대 뿐만 아니라 장기적인 관점에서 AI 시대의 경쟁 우위를 확보하는 핵심 요소임을 강조해야 한다. 둘째, 개념의 생소함과 도전적인 특성이다. 현재에도 디지털 스레드에 대해 정확하게 아는 사람이 드물며, 이는 비교적 생소하고 혁신적이며 도전적인 개념이기 때문이다. 따라서 이에 대한 지속적인 교육과 홍보, 그리고 성공 사례 발굴을 통해 이해의 폭을 넓혀야 한다. 그러나 이러한 도전에도 불구하고, 인공지능 시대에 스마트 디지털 트윈에서 디지털 스레드가 필요한 이유는 존재하는 것이 아니라 만드는 것이라는 관점에서 접근해야 한다. 이는 디지털 스레드가 단순히 현존하는 문제를 해결하는 도구를 넘어, 미래의 복잡한 인공지능 기반 시스템을 구축하고 그 잠재력을 최대한 발휘하기 위한 능동적이고 필수적인 기반임을 시사한다. 디지털 스레드는 이미 존재하는 데이터나 시스템을 연결하는 수동적인 도구가 아니다. 그것은 미래에 우리가 만들어낼 혁신 제품과 서비스를 위한 데이터와 정보의 연결고리를 능동적으로 구축하는 의미를 가진다. AI 시대의 복잡성은 끊임없이 새로운 데이터 유형과 상호작용 방식을 요구할 것이다. 디지털 스레드는 이러한 변화에 유연하게 대응하며 새로운 연결고리를 지속적으로 생성하고 발전시키는, 살아있는 유기체와 같다.   ■ 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.

앤시스는 자사의 모든 제품에 AI 기반 시뮬레이션 기능을 확대 적용한 최신 릴리스 ‘앤시스 2025 R2(Ansys 2025 R2)’를 발표했다. 앤시스 2025 R2는 시뮬레이션의 속도와 접근성을 높이는 동시에 강화된 솔버, 간소화된 워크플로, 파이썬(Python) 호환성 확대, 온디맨드 클라우드 컴퓨팅 지원 등을 통해 설계 유연성과 생산성을 높일 수 있게 했다. 또한, 초기 설계 단계에서 스마트한 의사결정을 가능하게 하여 차세대 위성부터 데이터센터 설계까지 다양한 산업 분야에서 실질적인 가치를 제공하는 데에 초점을 맞췄다. AI 기반의 도구와 기능을 통해 시뮬레이션 도입 장벽을 낮추고, 팀 간 협업을 촉진하며, 전사적인 생산성을 향상시켜 더 나은 결과를 창출할 수 있도록 지원하는 것도 특징이다. 앤시스 2025 R2는 AI 기반 가상 어시스턴트인 앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)을 포함한 다양한 신기능을 통해 시뮬레이션의 접근성과 설계 효율, 정확도를 높인다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 GPT(Ansys GPT), 앤시스 웹사이트, 수천 개의 기술 문서, 800개 이상의 이노베이션 강의, 글로벌 포럼, 지원 케이스 생성/추적 기능에 바로 접근할 수 있다. 앤시스는 마이크로소프트 애저 AI 파운드리와 앤시스 GPT의 통합으로 엔지니어가 핵심 정보에 신속하게 접근하고, 엔지니어링 전문성을 활용할 수 있게 했다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿은 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 앤시스 HFSS(Ansys HFSS), 앤시스 일렉트로닉 데스크톱(AEDT), 앤시스 스케이드 원(Ansys Scade One), 앤시스 스피오스(Speos), 앤시스 맥스웰(Maxwell), 앤시스 옵티스랭(optiSLang), 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical) 등 주요 설루션에 통합되어 있으며, 클릭 한 번으로 축적된 엔지니어링 전문 지식에 대한 즉각적 접근이 가능하다. 앤시스는 “AI 기반의 엔지니어링 코파일럿을 활용하면 HFSS 기반 방사 패턴 시뮬레이션의 연산 속도를 17배 높일 수 있다. 이외에도 위상 배열 안테나의 빔 조향 정확도를 개선해 5G/6G, 레이더 센서, 위성통신 등 고주파 애플리케이션을 최적화할 수 있다”면서, “이러한 기능을 향상된 데이터 처리 및 자동화와 결합함으로써, 기업은 새로운 효율성을 확보하고 보다 간소화되고 확장 가능한 워크플로를 구축할 수 있다”고 설명했다.     앤시스 2025 R2는 복잡한 데이터 처리 및 관리 작업을 간소화함으로써 디지털 엔지니어링의 생산성과 협업 수준을 높인다. 견고한 데이터 관리 체계를 기반으로, 제품 수명주기 전반에 걸쳐 데이터를 최대한 활용하고, AI 모델 학습 및 신뢰성 높은 합성 데이터 생성을 지원한다. 또한, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)의 기능이 한층 강화되어 팀 간 신뢰 기반 협업은 물론, 디지털 연속성과 조직 간 통합된 워크플로 체계를 안정적으로 유지할 수 있다. 파이썬 호환성 확장을 통해 워크플로 자동화와 데이터 관리 유연성이 강화되었으며, 반복 가능한 프로젝트 운영과 품질 향상에 기여하고 있다. 스마트 자동화와 고도화된 데이터 관리 기술은 조직 내 다양한 팀들 간의 유기적이고 효율적인 협업 환경을 구축하고, 고성능 연산 기반으로 도출된 인사이트는 실행 가능한 결과로 제안되어, 정확하고 신속한 의사결정을 지원한다. 뿐만 아니라, 앤시스는 핵심 엔지니어링 역량을 지속적으로 고도화하며, 사용자가 보다 신속하게 시뮬레이션 결과를 도출하고 혁신 기회를 창출할 수 있도록 지원한다고 소개했다.  이러한 가속화는 클라우드 기반 시뮬레이션의 유연성을 통해 한층 강화된다. 앤시스 2025 R2는 클라우드 기술, 고성능 컴퓨팅(HPC), GPU 최적화 인프라를 적극 활용하여 연산 효율과 시뮬레이션 확장성을 강화한다. 앤시스는 “이를 통해 고객은 더 많은 설계 가능성을 더 짧은 시간 안에 탐색할 수 있다. 웹 기반 및 온디맨드 기능 확장을 통해 엔지니어는 필요한 툴에 손쉽게 접근할 수 있으며, 데스크톱 환경을 넘어서는 개발 역량 확보가 가능해졌다”고 전했다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스의 시뮬레이션은 물리 기반 설계의 기준점이자 이론과 실험을 연결하는 가교 역할을 해 왔다. 50년 이상의 고급 물리 해석 경험을 바탕으로, 앤시스 2025 R2는 더욱 스마트하고 빠르며 복잡한 시뮬레이션을 구현할 수 있도록 지원한다”면서, “모델·메타데이터·추적성·표준 기반의 데이터 활용을 통해 미래의 혁신적인 제품 개발을 위한 엔지니어링 역량을 강화할 것”이라고 강조했다.

딜로이트(Deloitte)는 인더스트리 4.0을 직접 체험할 수 있는 스마트 공장의 모델 시설을 독일 뒤셀도르프에 열었다고 밝혔다. 이 스마트 공장은 사이버-물리 시스템(CPS)의 개발 및 생산에 관련된 모든 산업을 대상으로 하며, 여러 전문 부서 간의 협업을 조율하고 회사 내외부의 수많은 이해관계자를 통합해야 하는 기업을 위해 마련되었다. 딜로이트와 프로스텝(PROSTEP)은 이 공장에서 엔드 투 엔드 데이터 프로세스를 위한 실용적인 활용 사례를 구현했으며, 요구사항 공학, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 및 개발을 연결하는 디지털 프로세스 체인을 그 예로 들 수 있다. 이들 사용 사례는 엔드 투 엔드 추적성이 어떻게 작동하는지와 AI 지원 프로세스의 기반을 어떻게 마련할 수 있는지를 보여준다. 딜로이트와 프로스텝은엔드 투 엔드 엔지니어링 프로세스 체인 개발을 위해 긴밀히 협력했으며, 이 과정에서 딜로이트의 프로세스 노하우와 프로스텝의 PLM(제품 수명주기 관리) 통합 노하우가 결합되었다. 프로스텝의 설루션인 오픈PDM(OpenPDM)이 통합의 기반을 제공하며, 이는 프로스텝 디지털 스레드 플랫폼의 일부이다. 오픈PDM은 주요 PLM, ALM, ERP 시스템에 대한 표준 커넥터를 제공하여 통합 및 유지보수 비용을 최소화한다. 통합된 IT 시스템 환경은 시스템 개발에서 원활한 협업을 촉진하여, 다양한 전문 부서가 선호하는 전문 시스템에서 높은 수준의 품질과 효율성을 달성할 수 있도록 한다. 또한 개발 주기를 단축하고 A-SPICE, CSMS 표준, MDR(의료기기 규정) 등에서 요구하는 추적성 관련 규정 준수 요건을 충족하는 데 도움이 된다.     이런 사용 사례는 V-모델(V-model)을 따르는 일반적인 개발 프로세스를 기반으로 한다. 이해관계자의 요구사항은 먼저 PTC 코드비머(PTC Codebeamer)에 기록된 후, 다쏘시스템의 카티아 매직 사이버 시스템즈 엔지니어(Catia Magic Cyber Systems Engineer)로 전송되어 시스템 아키텍처를 모델링하고 추가적인 기능 및 시스템 요구사항을 도출하는 데 사용된다. 특정 성숙도에 도달하면 전체 요구사항 패키지는 추가 개발을 위해 지멘스 팀센터(Siemens Teamcenter)로 전달된다. 프로스텝의 피터 팔츠그라프(Peter Pfalzgraf) 파트너 매니저는 “이렇게 구현된 사용 사례의 주요 장점은 자동화된 데이터 인터페이스가 도메인 경계를 넘나드는 협업을 용이하게 한다는 점”이라면서, “이 설루션은 연결된 IT 시스템에서 일관된 데이터 상태를 보장하고 시스템 간 추적성을 지원한다. 이를 통해 여러 전문 부서 간의 협력이 필요한 복잡한 시스템의 개발 속도를 높이는 데 기여한다”고 밝혔다. 딜로이트의 티노 크루거(Tino Krüger) 제품 전략 및 수명 주기 관리 파트너는 “프로스텝이 규제 산업에서 이기종 시스템 환경을 통합한 수십 년의 경험을 가지고 있어 파트너로 선택했다”면서, “두 회사는 자동차, 방위, 항공우주, 의료 기술, 플랜트 엔지니어링, 조선 등 수많은 다양한 산업에서 사업을 운영하고 있다. 우리는 서로를 완벽하게 보완한다”고 전했다.

주요 디지털 트윈 소프트웨어 전자·전기·기구 통합 PLM 시스템, SynchroSpace   개발 및 자료 제공 : 이로젠, 032-351-1624, www.elozen.com     SynchroSpace(싱크로스페이스)는 워크플로 기반의 웹 애플리케이션으로 전자·전기·기구 CAD 툴 및 ERP 등 기간시스템과 연동되어 One DB에서 제품개발시작에서 완료까지 데이터와 프로세스를 관리하는 제품 수명주기 관리 시스템이다. 특히, 전자·전기 개발 데이터와 프로세스 관리에 특화되어 있다. 1. 주요 특징  중소기업의 경우 대기업과 다르게 개발업무 프로세스가 다양하고, 업무프로세스 변화가 자주 발생하고, 시스템 관리인력이 부족하기 때문에 PLM 시스템은 핵심기능 위주로 사용이 쉽고, 변화대응이 빨라야 한다. 국내 자체 기술, 최신 UI/UX 및 Workflow To-Do 기반으로 사용이 쉽고 고객의 니즈를 빠르게 적용할 수 있다. (1) 최신 UI/UX로 EASY-TO-USE  1시간 교육 후 바로 사용 가능 ■ 타사대비 직관적인 UI/UX로 필요한 정보만을 빠르고, 쉽게 접근  ■ To-Do 기반으로 사용이 쉽고 업무 효율성 강화 (2) 워크플로우 기반 One DB 웹 애플리케이션 ■ 모듈화로 확장이 용이한 워크플로우 기반 웹 애플리케이션 ■ 모듈화된 기능 및 전자·전기·기구 데이터 통합 관리 ■ 카드 방식 워크플로 제공 (3) Multi CAD 통합  다양한 EDA/ECAD/MCAD와 연계를 통한 자동화 구현 ■ 전자·전기 부품 라이브러리를 EDA/ECAD의 회로도에 삽입 ■ CAD BOM(Partlist·CAD Structure)및 산출물 자동 생성 및 등록 (4) 고객 맞춤형 솔루션 제공: 자체 솔루션으로 고객 요구사항 적용 용이 ■ 전자, 전기, 기구 각각 구축 가능 및 일괄 구축 가능 ■ 고객만의 특화된 기능 개발 및 Customization 용이 2. 주요 기능 (1) Item 관리 Item 대상은 전자(Component, PCB, PBA, Firmware, Board), 전기(Component, Wire/Cable, Assembly), 기구(Part, Assembly), Product 등으로 관리 대상이다. ■ Item별 분류, 채번, 속성, 첨부문서 관리 ■ Item별 Workflow 관리 (2) BOM 관리 BOM 대상은 전자(회로도 설계기준 Partlist, PCB설계기준 Partlist, PBA BOM, Board BOM), 전기(회로도 설계기준 Partlist, 3D배선 기준 Partlist, Wire/Cable List), 기구(Assembly CAD Structure), 제품(Engineering BOM, Preliminary BOM) 등으로 관리 대상이다. (3) 설계 데이터 관리 도면대상은 전자(전자회로 설계 데이터, PCB 설계 데이터, 거버 데이터, 조립 데이터), 전기(전기회로설계 데이터, 2D배선 설계 데이터, 3D배선 설계 데이터), 기구(3D파트 설계 데이터, 3D Assembly설계 데이터, 2D Drawing 도면) 등으로 관리 대상이다. (4) 배포 및 설계변경 관리 ■ 사내배포  ■ 설계변경요청(ECR), 설계변경주문(ECO)관리 ■ 설계변경실행 시 Where-Use 및 역전개를 통한 선택 또는 일괄변경 실행 ■ Item Status 및 Item Revision 관리 3. 도입 효과 매출 7,000억 원(2015년 기준) 자동차 전장부품 개발회사에 적용된 사례 분석 결과로 설계기간 및 재설계회수 30% 절감, 연간 22.5억 원의 개발비용 절감  ※ 2020년 기준으로 매출액 및 제품개발모델이 약 2배 이상 증가했음에도 개발 인원은 그대로 유지됨   4. 주요 고객 사이트 자동차 전장부품, 산업 부품, 디스플레이, 생활가전, 통신 장비, 2차전지, 조명, 카메라, 의료기기, 휴대폰 등을 개발하는 다양한 기업에서 사용 중이다. 상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기