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통합검색 "항공"에 대한 통합 검색 내용이 2,269개 있습니다
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지멘스, 포란 인수로 조선해양 설계 및 엔지니어링 역량 강화 추진
지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 엔지니어링 및 기술 기업인 세너(SENER)의 포란(FORAN) 소프트웨어 사업 부문을 인수한다고 발표했다. 1956년에 설립된 세너 그룹은 항공우주, 인프라, 에너지, 해양 등 분야의 엔지니어링 및 기술 솔루션을 제공하고 있다. 포란은 선박 및 해양 구조물의 설계, 건설 및 엔지니어링을 위한 CAD/CAE/CAM 소프트웨어이다. 지멘스는 포란 솔루션과 관련 조직 및 고객 포트폴리오를 추가함으로써 복잡한 상용 해양 프로젝트, 방위 산업 표준 및 규정 준수 전반에 걸친 경험과 노하우를 확보할 수 있을 것으로 보고 있다.     지멘스의 포란 인수는 2021년 4분기에 마감될 예정이며, 인수 이후 포란은 지멘스의 엑셀러레이터(Xcelerator) 포트폴리오에 추가된다. 지멘스는 개념 설계에서 생산, 운영 및 최적화된 서비스 관리까지 선박 라이프사이클의 모든 측면을 다루는 통합된 소프트웨어 및 서비스 포트폴리오를 제공할 수 있을 것으로 보고 있다.  지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 토니 헤멀건 CEO는 "포란의 인수로 선박 디지털 트윈을 강화하고, 선박 설계 및 엔지니어링을 위한 통합 디지털 스레드 솔루션 역량을 확대할 수 있게 되었다"고 밝혔다. 또한 "엑셀러레이터 포트폴리오에 포란의 광범위한 도구를 추가하고 포란 팀의 산업 전문성을 활용함으로써, 상업 및 해군의 조선분야 고객이 '조선소 4.0(Shipyard 4.0)'으로 전환할 때 선박 설계 및 제조 프로세스를 더욱 잘 제어할 수 있도록 도울 것"이라고 덧붙였다.
작성일 : 2021-07-26
엔지니어링 탐색∙협업 및 자동화 향상된 앤시스 2021 R2 출시
앤시스가 나노미터 규모의 칩 설계부터 항공 우주 및 방위 운영 환경 조정에 이르기까지 초기 단계의 제품 설계와 복잡한 시스템 엔지니어링 모두를 탐색할 수 있는 앤시스 2021 R2(Ansys 2021 R2)를 선보였다. 앤시스 2021 R2는 클라우드를 통해 간소화된 워크플로, 통합 데이터 관리 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 파워에 대한 손쉬운 액세스를 통해 엔지니어링을 간소화하는 개방형 환경을 제공한다. 시뮬레이션을 통한 엔지니어링 탐색을 이용하면 엔지니어는 많은 비용과 시간이 소요되는 프로토타입(시제품)-테스트-재설계 사이클에게 더 이상 얽매이지 않아도 된다. 새로운 설계 아이디어를 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 가상으로 평가할 수 있으므로, 최고의 설계 후보를 최적화하거나 시장을 재정의하는 획기적인 아이디어 개발이 가능해진다.  또한 앤시스 클라우드(Ansys Cloud)를 통해 하드웨어의 제약 없이 거의 무제한에 가까운 컴퓨팅 액세스가 가능하므로, 앤시스 2021 R2 제품을 사용하는 엔지니어는 보다 빠르고 유연하게 여러 케이스를 테스트해 볼 수 있으며, 경량 소재와 전기를 통해 자율주행 차량, 칩 설계, 미션 크리티컬 연결 솔루션 등 보다 지속 가능한 기술 개발을 지원한다. 앤시스 2021 R2에서는 최신 앤시스 제품 전반에 걸쳐 속도 향상이 이루어졌다. 생산성이 향상되어 엔지니어는 광학 시뮬레이션 메싱을 최대 20배, 로컬 메싱을 최대 100배 더 빠르게 수행할 수 있게 됐다.     앤시스 메커니컬 2021 R2(Ansys Mechanical 2021 R2)는 새로운 다단계 순환 대칭 기능을 사용하여 순환 모달 및 구조 해석을 간소화하며, 전체 360도 해석에 비해 실행 시간을 최대 50배까지 단축할 수 있다. 반도체 분야에서는 2021 R2는 3nm 지원 APA(Advanced Power Analytics)를 제공하며, 공격자 식별, 가정 분석 및 엔지니어링 변경 주문(ECO : Engineering Change Order) 도구와의 연결을 통해 전압 강하 고정 효율성을 3배 향상시킨다. 더불어, 반도체 시뮬레이션에 클라우드를 사용하면 앤시스 2021 R2를 통해 비용과 코어 시간 효율성을 4배 이상 개선할 수 있다. 유동 해석에 있어서도 고속 흐름의 속도를 최대 5배 증가시켜 마하 30 이상으로 높일 수 있으며, 밀도 기반 용해제의 반응 선원 처리 성능도 향상됐다. 그리고 앤시스 2021 R2 전체에 걸쳐 간소화되고 주문이 적은 워크플로를 선보여, 제품 설계 및 개발 문제에 대한 빠른 답변을 제공하고 엔지니어는 최고의 설계 후보에 컴퓨팅 성능을 집중할 수 있다. 새로운 Phi Plus 메셔(Phi Plus Mesher)는 본드 와이어 패키지 전자기 및 신호 무결성 분석을 위한 초기 메싱을 평균 6~10배 가속화하여 3D 집적 회로 패키지 과제를 해결할 수 있다. 또한 앤시스 2021 R2는 시뮬레이션 속도를 직접적으로 높일 뿐 아니라, 여러 툴셋을 통합하는 개방형 플랫폼을 통해 엔지니어가 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 지원한다. 예를 들어 앤시스 메커니컬 사용자는 파이썬 프로그래밍 언어 스크립트를 자신의 모델에 직접 포함시켜 업계 표준 오픈 소스 코딩을 사용하여 플로를 자동화할 수 있다. 한편, 앤시스 2021 R2는 초기 설계, 시뮬레이션, 시스템 통합 및 제조를 연결하는 생태계 내에서 효율적으로 작업할 수 있게 하기 위해 자동화와 협업에 주력했다. 새로운 릴리즈에서는 사용자가 시뮬레이션 활용 범위를 넓힐 수 있도록 클릭 한 번으로 자동 통합되는 기능이 포함되어 있다. 또한 제품 및 프로세스 통합을 통해 애플리케이션 간에 데이터를 원활하게 전송하여 사용 편의성과 생산성을 높이는 것도 가능하다. 대시보드 및 전용 라이브러리를 통한 데이터 가시성 및 재사용은 앤시스 2021 R2를 사용하는 엔지니어의 효율성을 더욱 향상시킨다. 디지털 트윈 컴포넌트, 전자 부품 및 재료에 대한 라이브러리를 통해 엔지니어는 신뢰할 수 있는 데이터에 빠르게 액세스할 수 있게 됐다. 예를 들어, 소재 정보 관리 솔루션을 통해 제한 물질을 사용하는 경우 최신 공급업체 데이터 시트(SDS : Supplier Data Sheets)에 액세스하여 제품이 글로벌 규정을 준수하는지 확인할 수 있다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 담당 부사장은 “시뮬레이션은 고급 다중 물리 설계 문제를 해결하는 것만이 아니라 고객의 성공을 지원하는 데 필요한 전 제품의 워크플로와 기능 모두를 고려해야 한다”고 강조하며, “앤시스는 자동차에서 산업, 항공 우주 및 첨단 전자 제품에 이르기까지 고객이 성공을 위해 제품과 시스템을 구축할 수 있도록 지원하는 미션 크리티컬 통합 솔루션의 선도 기업으로서 앞으로도 고객을 만족시키기 위해 최선을 다할 것”이라고 말했다.
작성일 : 2021-07-26
다쏘시스템-인터스텔라 랩, 우주에서 식량 생산을 위한 시스템을 3D익스피리언스 플랫폼으로 제작
다쏘시스템은 인터스텔라 랩이 ‘바이오팟(BioPod)’의 첫 시제품을 보다 효율적으로 설계 및 개발하기 위해 클라우드 기반의 3D익스피리언스 플랫폼을 활용했다고 밝혔다.  인터스텔라 랩은 폐루프(closed-loop)를 통해 식량, 물, 공기를 생성 및 재사용하는 서식지 및 생태계 재현 시스템을 연구하는 기업이다. 자급자족이 가능한 바이오팟 식량 생산 시스템은 지구, 달, 화성에서 인류의 지속가능한 삶을 위해 필요한 인프라와 자원을 지원하는 우주정거장을 구축하고자 하는 목표의 일부로 개발되었다.     바이오팟은 폭 6m, 넓이 10m, 높이 4.5m 크기의 팽창식 돔 형태로 되어 있다. 견고한 기반 구조는 복합재로, 외관은 부드러운 플라스틱 막으로 만들어졌다. 바이오팟은 첨단 작물 재배 기술와 예측가능한 모니터링 기술을 접목함으로써, 기존 실내 농업에서는 키우기 어려운 다양한 작물과 식물을 재배해 식량 생산에 혁신을 가져오기 위해 개발되었다. 인터스텔라 랩은 원활한 협업과 빠른 설계 최적화 및 검증을 위해 3D익스피리언스 플랫폼 기반의 ‘리인벤트 더 스카이(Reinvent the Sky)’ 산업 솔루션을 도입했다. 프랑스와 미국에 있는 팀원들은 언제 어디서나 단일 디지털 환경에서 최신 프로젝트 데이터에 실시간으로 안전하게 접근할 수 있게 되었으며, 전문지식을 공유할 수 있게 되었다. 또한, 버추얼 트윈을 통해 극한기후에서 바이오팟의 구조와 식물이 자랄 수 있는 최적의 산소 및 이산화탄소 농도와 광도 등과 같은 생물학적 시스템의 성능을 시뮬레이션하고 테스트할 수 있었다. 인터스텔라 랩은 바이오팟을 발전시키면서 돔의 작동 및 유지, 식량 생산 및 환경에 대한 데이터를 수집하기 위해 버추얼 트윈을 사용할 예정이다. 또한, 3D익스피리언스 플랫폼은 향후 모듈 설계와 제조 및 아웃소싱을 확대할 때 외부 협력업체들과 커뮤니케이션을 용이하게 하며, 바이오팟의 3D 모델의 사실적인 렌더링을 제작해 인터스텔라 랩의 비전을 세상에 전달할 수 있도록 지원할 예정이다.     인터스텔라 랩의 설립자이자 CEO인 바바라 벨비시(Barbara Belvisi)는 “기후변화는 지구가 당면한 시급한 문제이며, 인류가 긍정적인 변화를 불러일으키기에는 가능성이 크지 않다. 그러나 인터스텔라 랩은 지구에서 지속가능한 삶을 살 수 있도록 새로운 대책을 마련하고 있으며, 미래의 우주계획을 위한 테스트베드를 개발하고 있다”며, “3D익스피리언스 플랫폼 덕분에 가장 효율적인 작업 프로세스를 갖추어 설계 작업을 처음부터 반복할 필요가 없게 되었다. 회사가 다음 단계로 나아가고 있는 만큼, 플랫폼의 프로그램과 프로젝트 관리역량은 향후 설계 지식을 축적∙검색하고, 제품수명주기를 효과적으로 관리하는데 매우 유용해질 것”이라고 밝혔다. 다쏘시스템의 데이비드 지글러(David Ziegler) 항공우주 및 국방 산업 부문 부사장은 “오늘날 우주경쟁시대에 혁신가들이 새로운 개념과 함께 등장해 기존 항공우주 산업의 판도를 뒤흔들고 있다”며, “3D익스피리언스 플랫폼은 제품개발에 기술을 통합하고, 제품 기획부터 인증까지 전 제품수명주기를 가속화할 수 있도록 돕는다. 또한, 대기업에서 사용하는 툴과 동일한 툴이기 때문에 오버헤드가 발생하지 않는다. 버추얼 트윈 경험을 통해 아이디어를 최적화하고, 시장의 선점우위를 확보하며, 더욱 지속가능한 삶과 방법을 모색할 수 있다”라고 밝혔다.
작성일 : 2021-07-19
3D프린팅 전문인력 양성 무료 교육 실시
사진출처 : 3D-FAB 홈페이지   인텔리코리아가 산업 현장에  바로 투입 가능한 높은 수준의 3D프린팅 전문인력 양성교육을 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)으로부터 위임받아 수행에 나섰다. ​오토캐드 dwg파일 및 라이노3D 3dm파일과 호환되는 캐디안3D를 공급하고 있는 인텔리코리아에서는 2013년부터 3D모델링/프린팅 전문가양성 교육과 시제품 제작 서비스를 제공하여 왔다. ​한명기 본부장은 “지금까지 3D프린팅 교육은 인식 확산과 체험을 지향하여 3D프린팅 강사 배출 및 저변확대에 초점을 맞추어 왔다”면서, “올해부터는 3D프린팅 산업현장의 실수요자인 제조(기계, 항공, 자동차 등) 및 의료 산업에서 요구하는 수준 높은 전문가를 배출하는 과정으로 이번 교육과정은 3D프린팅 기술이 산업화에 적용되는 첫걸음이 될 것이다”고 말했다. 올해부터 3D프린팅 전문인력 양성교육은 산업 맞춤형 커리큘럼으로 산업용 3D프린팅 장비(SLS, SLA) 운용, 산업용 소프트웨어(DfAM, Magics, AVIEW, Mimics 등) 활용, 3D프린팅 현업 최고 강사 구성 등 모든 면에서 중·고급 이상으로 구성되어 있다. 기존 우리나라 산업용 장비(특히, 금속 3D프린터 등) 교육의 상당수는 3D프린터 전문가가 작동시키는 것을 구경하는 수준이었는데, 이번 교육부터는 50% 이상은 실습 위주로 편성함으로써 교육생이 직접 산업용 장비를 반복적으로 사용하여 전문적 기술을 체화할 수 있도록 한 것이 특정이다. ​이번 3D프린팅 전문인력 양성교육은 인텔리코리아, 3D프린팅연구조합(3DPRO), 3D프린팅융합산업협회(3DFIA) 등 국내 전문 교육기관, 협·단체가 운영을 맡아 진행하므로 우리나라 3D프린팅 산업의 경쟁력 강화 및 기술 경쟁력 강화에도 일조할 것으로 보인다. ​3D프린팅 전문인력 양성교육에 대한 수강 신청은 마포 3D-FAB 홈페이지 에서 가능하다.    사진출처 : 3D-FAB 홈페이지
작성일 : 2021-07-14
한국시뮬레이션기술, 미래 자동차 인재 양성을 위한 CAE 교육 진행
CAE 솔루션·서비스 기업인 한국시뮬레이션기술이 '2021년도 미래 자동차 혁신기술 청년인재 집중양성 교육 사업'을 진행한다고 밝혔다. 한국시뮬레이션기술은 "전기/수소/자율주행 등 미래 자동차의 기술 트렌드 변화에 맞춰 현대자동차는 2025년까지 전기자동차 판매 생산 글로벌 세계 2위 기업으로 성장하기 위해 많은 인재를 필요로 하고 있다"면서, "현대자동차의 CAE 협력 업체로서 이런 요구에 맞추어 청년 인재들이 특별한 포트폴리오를 보유하는 기회를 제공하며, 교육 이수 후에는 자동차 OEM사 및 협력 업체에 취업하는 데에 도움이 될 것"이라고 밝혔다.     한국시뮬레이션기술은 ▲차량 개발 프로세스의 이해 ▲자동차 산업 CAE 적용 사례 및 미래 트렌드 ▲자동차 모델의 이해 및 법규 해석 실습 등의 교육 커리큘럼을 마련하고, 지난 5월 참가 접수를 받았다. 100여명의 신청자 중에서 서류 심사를 통해 20명 청년 인재를 선발하고, 7월 5일부터 8월 31일까지 2개월간 한국산업기술대학교 기술혁신파크에서 교육을 주관할 예정이다. 한국시뮬레이션기술의 이형주 대표이사는 "자동차 기업의 기술 경쟁력 강화에 CAE가 큰 역할을 하고 있다. 이번 교육과정을 통해 CAE에 특화된 현장맞춤형 전문인력을 양성하여 기업 역량 향상에 기여하고, 장기적으로 VPD(가상제품개발) 핵심 인재 풀을 마련할 것으로 기대한다"고 전했다. 또한 "향후에는 CAE를 접목하는 조선, 국방, 항공 분야의 전문 인재를 지속적으로 양성하여 산업계 인프라 구축에 도움이 될 것으로 확신한다"고 밝혔다.
작성일 : 2021-07-05
Intel oneAPI 툴킷 : 다양한 아키텍처에서 신속한 애플리케이션 개발 지원
개발 및 공급 : 인텔 주요 특징 : CPU, GPU, FPGA 등을 위한 고성능, 교차 아키텍처 애플리케이션 개발 지원. 개방형, 표준 기반, 통일된 교차 아키텍처 프로그래밍 모델 제공. 가속화된 컴퓨팅을 위한 최적의 하드웨어 선택 가능     인텔은 지난 2020년 12월에 Intel oneAPI(원API) 툴킷의 출시를 발표했다. 인텔은 CPU, GPU, FPGA를 통틀어 XPU라고 부르는데, oneAPI 툴킷을 이용하여 개발자는 XPU를 활용한 고성능 교차 아키텍처 애플리케이션을 개발할 수 있다.  개방형 표준 기반의 통일된 교차 아키텍처 프로그래밍 모델인 oneAPI를 이용해 개발자는 가속화된 컴퓨팅을 위한 최적의 하드웨어를 자유롭게 선택할 수 있게 된다. 특히, oneAPI 툴킷은 인텔의 많은 검증된 툴 개발자들이 수십 년 동안 고품질, 고성능의 애플리케이션을 만들어 온 기술력을 기반으로 만들어졌다.   가속 컴퓨팅을 위한 생산적이고 스마트한 방법 오늘날의 데이터 워크로드는 전문화된 하드웨어 아키텍처를 통해 성능 상의 이득을 누릴 수 있다. 그러나 이러한 아키텍처에는 일반적으로 고유한 언어와 도구가 필요하므로 코드 재사용이 제한된다. 즉, 하드웨어 선택의 폭이 좁아지고 혁신적인 아키텍처의 채택이 어려워진다. oneAPI의 이기종 프로그래밍 모델은 독점적으로 특정 하드웨어만을 사용해야 하는 제한이 없으며, 동시에  C, C++, 포트란과 파이썬, 그리고 MPI와 OpenMP와 같은 익숙한 표준 언어로 작성된 코드와 상호 운용된다.  인텔 oneAPI 툴킷을 통해 개발자는 고유한 하드웨어 기능을 활용하고 소프트웨어의 개발 및 유지관리 비용을 낮출 수 있으며, XPU에서 단일 코드를 사용하여 교차 아키텍처 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있다. 즉, 각기 다른 아키텍처와 플랫폼을 위해 소프트웨어를 다시 작성할 필요 없이 특정 문제에 가장 적합한 아키텍처를 선택할 수 있게 된다.   인텔 oneAPI 툴킷 개요     인텔 oneAPI 툴킷은 C, C++, 포트란, 파이썬과 같은 친숙한 언어와 MPI, OpenMP와 같은 표준을 제공하여 기존 코드와의 완벽한 연속성을 제공한다. 또한 CPU에서 Intel AVX-512 및 Intel DL Boost와 같은 최첨단 하드웨어 기능과 지침을 지원하고 XPU 고유의 기능을 제공한다. 인텔oneAPI 툴킷은 개발자의 특정 요구에 맞게 다양한 패키지로 제공된다. Intel oneAPI Base Toolkit(Base Kit)은 개발을 바로 시작할 수 있는 기본 툴킷이다. 컴파일러, 고성능 라이브러리, 분석 및 디버그 툴, 그리고 CUDA에서 작성된 코드를 데이터 병렬 C++(DPC++)로 마이그레이션할 수 있는 호환성 툴이 포함되어 있다. 그 외 oneAPI HPC, AI, IoT 및 Rendering add-on 툴킷은 특수 워크로드를 위한 툴과 구성 요소를 제공한다.     아키텍처 전반에서 성능 극대화 기본 Base Kit 외에 다음과 같은 추가 oneAPI 툴킷을 제공하기 때문에, 특정 데이터 워크로드에 효율적으로 이용할 수 있다. Intel One API HPC 툴킷 : 개발자가 확장 가능한 빠른 포트란, OpenMP 및 MPI 애플리케이션을 제공할 수 있도록 지원한다. Intel OneAPI IoT 툴킷 : 개발자가 의료, 스마트 홈, 제조 산업, 소매, 항공우주 등에 사용되는 애플리케이션을 만들어, 글로벌 IoT 엣지 혁신을 가져올 수 있게 된다. Intel One API Rendering Toolkit : 엔터테인먼트, 과학 분야의 데이터 및 실험 시각화 등의 부문에서 사용되는 고성능이고, 확장 가능하며, 비용적으로 효율적인 시각화 애플리케이션 및 솔루션을 만들 수 있다. Intel One API AI Analytics Toolkit : 최적화된 딥러닝 프레임워크 및 고성능 파이썬 라이브러리들을 이용하여 머신러닝과 데이터 사이언스 애플리케이션들을 가속화할 수 있다. oneAPI DPC++와 고성능 라이브러리로 최적화된 프레임워크와 미들웨어를 포함한 Toolkit :  Intel Distribution of OpenVINO 툴킷은 개발자가 고성능 딥러닝 추론 및 컴퓨터 비전을 제공할 수 있도록 지원한다. 이외에도 다음과 같은 인텔 oneAPI 추가 참고 자료를 살펴보기를 권장한다. Toolkits : https://software.intel.com/oneapi 관련 문서 : https://software.intel.com/en-us/oneapi/documentation 코드 샘플 : https://github.com/oneapi-src/oneAPI-samples     기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2021-07-02
PrintRite3D : 3D 프린터 리얼타임 결함 모니터링 시스템
개발 : Sigma Labs 주요 특징 : 3D 프린터 멜트풀의 열측정값에서 이상값을 검출하여 결함을 예측. 제조공정에 리얼타임 조정 기능을 도입해 공정 품질 보증 및 제조 비용 절감 가능 공급 : Profitet     PrintRite3D는 파우더베드(PBF) 방식의 금속 3D 프린트 전용 멜트풀 온도 측정장치를 중심으로 3D 프린터의 결함을 리얼타임으로 모니터링할 수 있는 시스템이다. 개발사인 Sigma Labs는 미국 뉴멕시코에서 2010년 설립된 신생기업으로, 적층제조(AM) 내부 프로세스 품질 모니터링 기술을 가진 기업이다. 특히 분말소결방식(Laser Powder Bed Fusion)에 집중하여 관련 특허가 30여개에 이를 정도로 기술집약적 기업이다.   PrintRite3D의 주요 특징 항공우주 등 위험성이 높고 엄격한 관리를 요구하는 업계에 납품하는 부품을 제조하는 업체는 부품이 정확하게 제조되고 있는 것을 확인하면서 부품에 결함이 없다는 점을 확인할 필요가 있다. 적층제조를 사용해서 만들어진 부품이 품질보증기준을 만족시키고 있다는 것을 증명하는 방법은 2가지가 있다. 첫 번째는 파괴시험이고 두 번째는 컴퓨터 써모그래피(CT) 측정이다. 파괴시험에서는 테스트한 부품에 대해서는 품질 확인은 가능하지만, 모든 부품의 품질을 보증할 수는 없다. CT는 장비가 고가이면서 많은 시간이 소요된다. 또한 부품 내에 복잡한 기하학적 구조가 있는 경우에는 반드시 정확한 결과를 얻을 수 있다고 확신하기 어렵다.  PrintRite3D는 부품이 제조되는 도중에 실시간으로 적층된 금속재료의 열특성(IPQM-InProgress Quality Matrix)을 식별한다. 이 식별을 통해서 부품의 결함이 발생한 부분을 실시간으로 매핑한다. 이 IPQM 서멀 시그니처를 이용해서 부품 설계를 최적화할 수도 있다.    PrintRite3D의 제품 사양   PrintRite3D의 주요 기능 SPC-제조부품의 각 적층 레이어의 트렌드 2차원 온도 매핑 3차원 온도 매핑 자동 결함 감지 서포트 구조의 분리 실시간으로 각 적층 레이어간을 모니터링 AM 부품과 프로세스 설계 프로세스 후 분석 등     향후 지원 전략 현재 공급사인 Profitet은 일본을 중심으로 영업 활동을 하고 있으나, 향후 한국지사 설립 등 적극적인 영업을 전개해 나갈 예정이다. 또한, PrintRite3D는 트라이얼 프로그램을 제공하고 있다. 트라이얼 프로그램은 평가용 조형 디자인을 공급에 전달하면 디자인대로 조형하고 모니터링 데이터를 취득한다. 이후 보안 서버에 업로드된 모니터링 데이터를 14일간 액세스하고 분석할 수 있다.     기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2021-07-02
[케이스 스터디] 싸이아크, HP Z8을 통한 디지털 아카이빙 혁신
문화유산의 디지털 기록 작업에서 속도와 정확도 높이는 IT 인프라 구축   국제 비영리단체인 싸이아크(CyArk)는 자체 워크스테이션과 HP Z8 워크스테이션의 데이터 처리 속도 비교 테스트를 통해 HP 워크스테이션이 자체 워크스테이션보다 훨씬 빠르게 작업 처리가 가능하며, 상당한 시간을 단축시킬 수 있는 사실을 확인했다. ■ 자료 제공 : HP   ▲ 싸이아크는 문화유산을 디지털로 기록하고 보존하는 국제 비영리단체이다.   2003년에 설립된 국제 비영리단체인 싸이아크는 세계의 중요한 문화유산을 디지털로 기록 및 보존하고 공유하기 위해 노력하고 있다. 싸이아크는 문화유산이 불러 일으키는 경이로움과 호기심을 후세대도 누릴 수 있도록 문화유산을 기록, 보존하겠다는 목적으로 설립됐다. 지금까지 전세계 7개 대륙에서 200 곳 이상의 현장을 아카이브화했으며 문화유산의 보존을 지원하고, 현장에서 나오는 다양한 기록을 수집하고, 데이터를 공유해 문화유산의 중요성을 전하고 있다.   몰입감 있는 경험을 통한 문화 보존 현재 세계는 인위적인 위협과 더불어 자연적인 요소들로 인해 문화유산이 유실될 위험에 놓여 있다. 싸이아크는 중요한 역사 유적을 영구적으로 기록하는 것을 목표로 삼고 있으며, 이를 지키고 교육하기 위한 목적으로 문화유산 구조물의 디지털 복제본을 보존하기 위해 노력하고 있다. 또한 역사 유적 현장에 애니메이션 3D 모델, 엔지니어링 도면 및 세부 맵을 포함한 다양한 자료를 제공해 많은 양의 데이터를 처리하고 있다.  싸이아크는 업무의 효율성을 높이고 워크플로를 개선하기 위해 자체 워크스테이션인 타이탄(Titan)과 HP Z8 G4를 대상으로 비교 테스트를 실시했다. 두 워크스테이션 모두 대규모 프로젝트인 멕시코시티 메트로폴리탄 대성당의 데이터를 사용했으며, 테스트를 통해 HP Z8 G4의 연산 가능성과 성능을 검토할 수 있었다.   더욱 빠른 문화유산의 디지털화를 위한 노력 문화유산의 1:1 디지털 복제본을 생성하기 위해서는 상당한 양의 데이터가 수집되고 활용된다. 싸이아크는 보존, 복구 및 발견을 목표로 3D 모델, 건축 도면 등 현장에 대한 포괄적인 기록을 진행한다. 싸이아크는 구조물의 정확한 데이터를 얻기 위해 라이다(LiDAR) 또는 레이저 스캐닝을 배치해 물체까지의 거리를 측정하며, 위치 매핑 및 대량의 사진을 찍고 겹치는 기술인 포토그래메트리(photogrammetry) 기술을 사용해 3D 모델을 생성한다. 싸이아크의 스콧 리(Scott Lee) 리얼리티 캡처 디렉터는 “우리는 가능한 최고의 사진 복제 기능을 얻기 위해 여러 종류의 센서를 사용한다”면서, “라이다와 포토그래메트리라는 두 기술의 결합을 통해 가장 정확하게 사진 복제를 구현할 수 있다”고 말했다.   라이다를 통해 데이터를 수집하게 되면 수십억 개의 데이터 포인트가 생성된다. 이후 싸이아크 팀은 스캔 데이터를 등록하거나 연결해 데이터를 전처리한 후, 항공 및 지상 사진의 색상 보정을 진행한다. 이 과정에서부터 데이터 세트를 결합하며, 궁극적으로 현장의 3D 메시 모델을 재구성하는 포토그래메트리 소프트웨어인 리얼리티캡처(RealityCapture)를 사용해 작업을 진행한다.  이러한 과정을 거친 프로젝트 결과물을 기반으로, 게임 엔진 기술을 활용해 애니메이션이나 VR 콘텐츠를 생산하고 문화유산에 대한 새로운 경험을 구현한다. 또한, 보존을 위해 도면을 만들거나 데이터를 단순화해 플랫폼을 공개적으로 접근할 수 있도록 만든다.  한편, 데이터의 양이 방대하기 때문에, 하나의 프로젝트가 완료되기까지는 몇 시간씩 소요되기도 한다. 싸이아크는 지금까지 데이터를 여러 차례에 걸쳐 처리한 후에 함께 결합하는 방식을 택했다. 스콧 리 디렉터는 “그 동안은 데이터를 수동으로 결합하면서, 데이터를 유용하게 만들고 하나의 통합 데이터 세트로 만들 수 있는 자동화 및 알고리즘을 활용할 수 없었다”면서, “HP Z8 워크스테이션을 도입한 후에는 수동으로 데이터를 결합하는 것보다 더 나은 결과물을 얻을 수 있다는 점을 알게 되었다”고 전했다.   싸이아크의 비즈니스 목표 처리 시간 및 작업 시간 대폭 절감 모델 수동 조정 작업 필요 감축 모델 정확도 향상 고성능 워크스테이션을 향후 복잡한 대규모 프로젝트에 활용   ▲ 싸이아크가 기존 워크스테이션과 성능 비교 테스트를 진행한 HP Z8 G4 워크스테이션   성능 비교 테스트 싸이아크는 HP Z8 G4과 자사의 고성능 워크스테이션인 타이탄(Titan)을 비교해 어떤 워크스테이션에서 더 나은 결과를 얻을 수 있는지를 검증했다. 이 프로젝트에 활용된 HP Z8 G4는 다음과 같은 사양을 탑재했다. HP Z8 G4 1125W PSU 듀얼 인텔 제온 624 2.60GHz 18C CPU 듀얼 엔비디아 RTX 8000 그래픽스(128 프로세싱 코어) 최대 해상도로 질감을 살린 3D 모델 제작  4000만 폴리곤을 대상으로 하는 단순하고 질감을 살린 3D 모델 개발 384GB(12×32GB) DDR4 2933 ECC registered memory 타이탄은 인텔 제온 프로세서를 탑재했으며, 44개의 프로세싱 코어를 지닌 엔비디아 쿼드로 P600 GPU를 탑재했다. 싸이아크는 가장 복잡하고 방대한 데이터 세트를 필요로 하는 멕시코시티에 위치한 메트로폴리탄 대성당 데이터를 기반으로 비교 연구를 진행했다.  데이터 세트는 두 개의 워크스테이션에 각각 로드됐으며, 싸이아크가 3D 모델을 생성하기 위해 사용하는 것과 동일한 방식으로 처리됐다. 두 워크스테이션 모두 1만 3252 개의 입력과 796GB의 데이터, 295GB의 포인트 클라우드, 1257(100메가픽셀) 장의 중형 포맷 사진, 2219(36 메가픽셀) 장의 DSLR 사진, 6007(20 메가픽셀) 장의 드론 사진을 처리했다. 싸이아크 팀은 모든 데이터를 HP Z8에 입력할 수 있었으며, 워크스테이션 예상 성능을 바탕으로 관리할 수 있을 것으로 예측했다. 테스트 항목에는 데이터 정렬 불량 진단도 포함되었다. HP Z8은 타이탄(16시간)보다 70% 빠른 5시간 만에 입력을 가져오고 정렬을 완료했다. 디지털 복제본을 생성하는데 필요한 거의 모든 단계에서 HP Z8은 타이탄보다 뛰어난 성능을 선보였다. HP Z8의 경우, 데이터를 재구성을 하는데 1일 21시간이 소요돼, 타이탄의 16일 20시간과 비교했을 때 총 14일 33시간을 절약할 수 있었다. 이를 통해 싸이아크 팀은 더 적은 아티팩트를 포함하여 대성당의 최종 모델에 대한 더욱 깔끔하고 상세한 결과물을 얻을 수 있었다. VR과 같이 다른 시각화 형식을 채택할 경우,  이는 인력 소모 시간이 단축될 수 있음을 뜻한다. 데이터 세트 준비, 텍스처 설정, 정형 사진 생성과 같은 작업을 위해 프로젝트에 사용된 인력 소모 시간 측면에서 큰 절감 효과를 얻었다. HP Z8의 경우 13시간이 소요됐으며, 타이탄의 경우 220 시간이 소요돼 5주 이상의 인력 소모 시간을 절감할 수 있었다. 프로젝트 결과는 건물 외부, 내외부 및 컷스루에 대한 상호작용적 3D 모델과 3D 애니메이션을 포함했다.   스콧 리 디렉터는 “타이탄이 완벽하게 작동하지 않을 때마다 우리는 많은 재조정 작업을 진행해야 한다. 하지만 HP Z8을 통해 5시간만에 얻은 결과물은 놀라웠다. HP Z8은 모든 데이터를 한 번에 처리할 수 있었으며, 이후 육안 검사를 통해 더 나은 결과를 얻을 수 있었다”고 소개했다. 또한, “우리는 사후 처리 시간으로 인해 현장에서의 데이터 캡처를 제한하곤 했다. HP Z8은 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 되었으며, 이를 통해 훨씬 더 많은 현장 데이터를 캡처할 수 있게 되었다”고 덧붙였다.   ▲HP Z8 G4 워크스테이션은 대용량 데이터를 더욱 빠르고 정확하게 처리하는 성능을 보여줌으로써, 싸이아크의 문화유산 보존 노력을 뒷받침할 수 있다.   대용량 데이터를 더욱 손쉽게 처리 싸이아크 팀은 이번 비교 연구를 통해 더욱 쉽게 데이터를 처리할 수 있는 방법이 있음을 깨달았다. 평균적으로 연간 12개의 프로젝트를 운영하고 있는 싸이아크는 HP Z8을 통해 워크플로를 개선할 수 있게 되었다. 싸이아크 팀은 다른 컴퓨터를 사용해 사전 처리, 콘텐츠 작성 및 도면과 같은 작업을 수행하고 있으며, HP Z8를 활용해 실제 재구성 및 모델 제작을 진행하고 있다.  스콧 리 디렉터는 “HP Z8 워크스테이션을 도입하면서 인력이 많이 소모되는 단계에 인력을 분배할 수 있어 훨씬 효율적인 작업이 가능하고, 이러한 결과를 HP Z8에 적용함으로써 더욱 빠르고 정확하게 모델을 만들 수 있다. 그 후 다른 팀원에게 데이터를 보내 다른 결과물에 필요한 결과를 얻을 수 있다” 면서, “싸이아크는 작은 비영리 단체로서, 시간을 효율적으로 사용하는 것이 매우 중요하다. HP Z8 비교 테스트를 통해 더욱 쉬운 방법이 있음을 알 수 있었다”고 전했다.     기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2021-07-02
[포커스] 디지털 트랜스포메이션, 차세대 전투기 개발의 밑거름이 되다
한국항공우주산업(KAI)이 지난 6월 온라인으로 진행된 다쏘시스템코리아의 ‘3D익스피리언스 콘퍼런스 2021’에 참가해, 차세대 전투기를 개발하는 과정에서 추진한 디지털 트랜스포메이션의 내용과 성과를 소개했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 2021년 4월 진행된 KF-21 보라매의 출고식(출처 : 한국항공우주산업)   우리 공군의 차세대 전투기인 ‘KF-21 보라매’는 국내에서 자체 개발한 첫 번째 초음속 전투기로, 지난 2014년 개발이 시작되어 올해 4월 시제 1호기의 출고가 이뤄졌다. 이후 지상시험과 비행시험 등을 거쳐 오는 2026년에 도입이 이뤄질 예정이다. '3D익스피리언스 콘퍼런스 코리아 2021'에서 KAI의 유경열 CIO는 “전투기의 개발은 다른 항공기와 비교해도 요구 수준과 복잡도가 높다. 또한 국제공동사업으로 진행된 KF-21 보라매의 개발 일정이 그리 길지 않은 상황에서, 기존의 개발 인프라로는 빠르게 대응하기가 어렵다고 판단했다”고 설명했다. 그리고, “이에 따라 KAI는 디지털 연속성(digital continuity)에 바탕을 둔 최신의 개발 방법론을 도입하기로 했다. 또한, 고객의 다양한 요구와 공동개발 파트너까지 아우르면서 프로젝트의 효율을 높일 수 있도록 확장된 개발 시스템을 구축했다”고 소개했다.   단일 소스로 통합된 디지털 개발 플랫폼 KAI가 KF-21 보라매의 개발 과정에서 추구한 디지털 방법론은 크게 세 가지로 요약할 수 있다. 첫 번째는 단일 소스(single source) 및 단일 데이터베이스 기반의 플랫폼이다. 기존의 개발 환경은 기능별로 분리된 시스템과 설계/엔지니어링/제조 등으로 나누어진 BOM(Bill-of-Materials)으로 이뤄졌는데, KAI는 이런 구조 대신 수많은 데이터가 하나로 연결되는 디지털 환경을 구축했다.  유경열 CIO는 "하나의 시스템 안에서 요구도, 개념설계, 상세설계, BOM을 연결하고, 이 과정에서 파생되는 기술 데이터와 변경 이력을 연결해서 볼 수 있는 시스템을 구현했다"고 설명했다. 이에 따라 KAI는 전투기 개발 시스템을 단계적으로 구축하는 전략을 세웠다. 그리고, 향후 진행된 지상시험 및 비행시험을 위한 시스템까지 모든 데이터가 플랫폼 안에서 관리될 수 있도록 애자일(agile) 방식의 시스템을 구축하고 있다.   모델 기반 정의 프로세스 두 번째 디지털 방법론은 완전한 MBD(모델 기반 정의) 환경을 구축하는 것이다. 이전에는 3D CAD로 설계한 후에 다시 2D 도면을 작성하는 개발 프로세스를 사용했다. 반면, KF-21 보라매의 개발 과정에서 KAI는 2D 도면을 없애고 3D CAD의 형상 안에 치수나 공차 등 제품 제조 정보(PMI)를 포함하는 MBD 모델을 생성했다. 이 MBD 모델은 설계 과정뿐 아니라 생산 현장에서도 그대로 활용할 수 있도록 해서, 제작과 조립을 매끄럽게 연결할 수 있는 환경을 구현했다. 이를 통해 설계자는 생산 단계에 전달할 2D 도면을 따로 작성하는 시간을 줄이고, 3D 모델을 2D 도면으로 변환하는 과정에서 생길 수 있는 오류나 품질 저하 등의 문제도 줄일 수 있었다고 한다.   시각화 기술의 활용 세 번째는 가상현실(VR)이나 기능 디지털 목업(FDMU) 등의 신기술을 적용하는 것이다. 복잡한 전투기 내부의 배치를 설계하기 위해, KAI는 큰 화면에 3D VR로 구성된 설계 모델을 여러 명의 설계자가 모여서 검토할 수 있는 몰입형 디자인 센터를 구축·운영했다. 유경열 CIO는 "또한, 가상 디지털 트윈으로 나아가기 위한 전 단계로, KAI는 항공기의 각 계통별로 디지털 시스템 모델을 FDMU로 구현하고 통합하는 작업을 진행하고 있다"고 전했다.   ▲ 한국항공우주산업 유경열 CIO는 디지털 기술과 방법론에 바탕을 둔 제품 개발 프로세스 혁신 내용을 소개했다.('3D익스피리언스 콘퍼런스 코리아 2021' 발표영상 캡처)   항공산업의 디지털 혁신 위한 생태계 조성 노력 제품 개발 환경의 디지털화는 이전부터 꾸준히 진행되고 있지만, 최근 코로나19의 글로벌 확산은 클라우드 컴퓨팅이나 VDI(가상 데스크톱 인프라) 등의 확산세를 넓히면서 디지털 전환의 속도를 더욱 높이는 배경이 되었다. 국내외에서 많은 기업들이 미래 제품 개발 환경과 생태계를 구축하기 위한 노력을 강화하는 가운데, 경쟁 우위를 갖기 위해 핵심 디지털 기술과 이를 뒷받침하는 시스템 인프라 구축이 중요하다는 것이 유경열 CIO의 지적이다. 유경열 CIO는 "KAI는 향후 유사한 국방 기술의 개발에서 표준을 만들기 위해 디지털 트랜스포메이션을 꾸준히 준비해 왔다. 이런 준비 과정과 노력은 우리나라의 항공 산업을 선도하는 표준이 될 수 있을 것으로 확신한다"면서, "수많은 업체를 포함해 전체 생태계의 생산 능력이 항공 부문의 제조 경쟁력으로 이어진다는 믿음에 따라, KAI는 유관 중소기업에 기술을 전파하고 함께 성장하는 환경을 만드는 노력도 이어갈 것"이라고 전했다.   지속가능한 산업 혁신의 돌파구 찾는다 한편, 이번 ‘3D익스피리언스 콘퍼런스 2021’에서는 포스트 코로나 시대에 지속가능한 산업의 혁신과 성장 방안을 다양한 각도에서 살펴볼 수 있는 자리가 마련되었다.  키노트 세션에서는 KAI와 함께 중견/중소제조기업의 스마트화를 뒷받침하는 경남창원스마트그린산단사업단의 지원 노력과 성과, 스마트 해양 쓰레기 통합 관리 시스템을 개발하고 있는 포어시스의 버추얼 트윈 활용 등의 내용이 소개되었다.  그리고 카티아, 시뮬리아, 에노비아, 델미아, 넷바이브 등 다쏘시스템의 주요 솔루션 전반에 걸쳐 적용 사례가 3일간 소개됐다.     기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2021-07-01
[칼럼] 나는 왜 PLM을 하는가
나에게서 얻는 것 No.1   “열심히 일하는 것보다 더 중요한 것은 어떤 일을 잘 할 수 있는지를 열심히 찾는 일이다.” - 김영세 회장(이노디자인)    PLM 풀이 Puzzle Lake Mew(퍼즐, 호수, 갈매기), 퍼즐을 푸는 느낌이다. 마치 호수와 같고, 눈높이에 따라 보는 만큼 이해하고, 가장 높이 나는 갈매기가 가장 멀리 보는 것처럼 갈매기의 눈을 가진다면 더 크게 멀리 볼 것이다. 더 이상 PLM을 ‘Product Lifecycle Management’처럼 이론적인 뜻 풀이로 하기에는 시대가 너무 많은 스토리와 기술들을 쏟아내고 붙이고 재정의하고 발전해 나간다.  매일 아침 마주치는 강릉원주대 최재홍 교수님의 페이스북 담벼락에서 눈에 띄는 글을 발견했다.  “어디에도 커피를 더 많이 팔기 위한 방법이라는 이야기는 한마디로 없다.  오로지 고객과 파트너를 위한…” 스타벅스가 자동화된 커피 머신을 쓰게 된 이유는 다음과 같다고 한다. 행동을 규격화해서 파트너들의 부상을 최소화 커피 맛의 품질을 일정하게 유지할 필요성 수동기기를 사용함으로 손목에 가해지는 파트너들의 부담 제거 고객들의 대기 시간을 일정하게 감소 내지는 유지 일정 시간을 파트너들의 자율에 맞기기 위한 시간 절약 그렇다. 우리는 이제 PLM이란 것을 얘기할 때 PLM을 쓰게 된 이유에 대해서 곰곰이 생각해 볼 필요가 있다. 제품 데이터(커피)를 더 많이 만드는 방법 대신 비전과 전략을 얘기해야 하지 않을까. 제품 데이터로부터 생산될 제품을 사용할 고객과 파트너를 위한 그 무엇을 찾기 위한 여정을 시작해 보려고 한다.      필자가 생각하는 PLM을 쓰게 된 이유 PLM은 목적이지 목표가 아니다. 기업은 자신들의 목표(비전, 전략, 실행방안)를 위해 PLM을 활용할 뿐이다. PLM은 기업들의 목표를 이루기 위해 다양한 방법과 전략/비전을 제시한다.  PLM은 통제의 수단이며, 반복적으로 사용하며, 기업 구성원이 체계적으로 데이터를 쌓을 수 있도록 가이드하는 등대이다.   PLM은 기업의 심장이다. ERP가 전체 기업의 신경망으로서 회사의 생존을 돕는다면, PLM은 기업의 존재 이유를 책임지는 심장과도 같다. ERP는 시작과 끝을 담당한다. PLM은 시작점에서 피니시 라인에 도달하기 위한 여정을 담당한다. 심장은 신체의 모든 세포, 조직 및 장기에 혈액을 공급하는 정교한 펌프 역할을 하는데, 심장의 오른쪽은 폐를 통과하도록 혈액을 펌핑하며 폐에서 혈액은 산소를 공급받고 혈액의 이산화탄소는 제거된다. 기업의 심장 기능은 기업의 생존전략(제품개발, 기업의 비전)을 기업 전체 조직과 전산망을 통해 제품 데이터의 변경(품질 개선, 생산성 개선, 시장 경쟁력 개선)을 통제하며, 지구 어디에 있든 실시간으로 Common Language로 알림(release)하여, 잘못 이해하거나 목적과 다르게 적용하는 오류를 제거한다.  AI의 시작점은 PLM이다. PLM에 쌓여 있는 데이터를 기반으로 AI의 방법론과 다양한 용도의 AI 솔루션을 통해서 디지털 트랜스포메이션을 완성해 나갈 것이다. PLM 데이터가 편리성을 강조하여 정합성에 상처를 입는다면, 그 기업은 AI의 효과를 기대할 수 없을 것이다.       PLM의 미션은 임무를 완수하는 것이다 CAD와 PLM은 애증의 관계다. 서울대의대 정신 건강의학과 윤대현 교수님은 유튜브 강의에서 50이 되어야 사람 보는 눈이 생긴다고 했는데, 억지로라도 Just Do it 행동 → 생각 → 마음 나의 행동적 항우울제는 무엇일까? CAD와 PLM도 마찬가지인 것 같다. 최근 현대로템의 프로젝트는 굉장히 힘들었다고 들었다. 대부분 사람들은 프로젝트가 실패했나 성공했나에 관심이 있겠지만, 필자가 생각하는 프로젝트의 기준에는 성공과 실패는 없다. 미션은 임무를 완수하는 것이다. 발표 내용을 들고 있으니, 지금의 필자가 맡은 프로젝트와도 약간은 오버랩이 되어서 주의 깊게 들었다.  오래된 제품, 재사용, 신규 발주, 시스템은 오래전 그것도 몇십 년 전, 제품, 자동차 산업에 있는 분들은 이해를 못 할 것이다. 국방/항공분야 종사자는 금방 수긍이 갈 것이다. 항공회사 프로젝트를 하면서 CAD/PLM을 다시 생각하게 되었다. 오래된 시스템과 데이터를 접할 때는 감회가 새롭다. 그리고 그 데이터를 최신 버전으로 업그레이드하는 것은 엄청난 일이다. 연결관계를 보존하면서 말이다. 그들의 노고에 경의를 표한다.  실은 연결고리가 끊길 수 밖에 없을 것이다. CAD 기능도 PLM 기능도 업그레이드될뿐만 아니라 로직과 기술이 바뀌다 보니, 길을 잃을 수 있다. 어떤 부분은 수작업으로 끊어진 고리를 연결해 줘야 한다. 필자는 과거 카티아 V4/V5 사용자로서 그리고 PLM 벤더에서의 다양한 경험상 카타아 V6 에 대한 불신을 가지고 있었다. 적어도 KF-21의 현장을 보기 전까지는… 핵심은 이렇다. 사용자는 CAD 파일이 어디에 있는지 신경 쓸 필요가 없다. 즉, 파일 단위로 일하는 것이 아니라 시스템적으로 일하는 것이 중요하다. “일하는 방식의 전환이 필요하다” 시스템적으로… 그것이 디지털 트랜스포메이션의 시작이다. 그리고 부정적 시각보다는 긍정적 시각이 필요하다.  15년전 카티아 V4/V5로 설계된 탱크 엔진 데이터를 경량화 파일로 변환하는 제안 작업에 참여했었다. 한 개의 파일인데 열어보니 무려 700개 부품이 오밀조밀하게 조립되어 있었다. 변환 가능한 갯수로 분리해서 변환하고 다시 어셈블리시켜서 완성했는데, 최종 제안에서는 떨어졌다. 오늘은 Simulation Day… 그들의 이야기 속으로 빠져 볼 것이다.   나는 왜 PLM을 하는가 필자는 스스로를 ‘시대의 행운아’라 생각한다. 1993년 11월 4학년 2학기 중에 첫 회사생활을 시작해서 이듬해 2월 대학 졸업식 전까지 고참선배가 오토캐드로 그린 승인도를 이어 받아 수정사항을 반영하였고, 일본에서 받은 청도(암모니아 풀풀 나는)도면을 3D로 작업했는데, 실은 3D 방법론을 제대로 모르면서 Seat PAD를 3D로 그렸다. 졸업식에 갔다가 출근하니 승인도는 엉망이 되었고, 3D로 그린 것은 그야말로 예술품이었지 도면이 아니었다. 그것이 필자의 첫 PLM 시작점이었다.  모든 것을 다시 배우기 시작했다. 도면 하나 승인받는데 15번 NG를 내면서 설계과장님은 필자를 가르쳤다. 3D 작도법과 기준점을 알려주셨고, 스프링 하나를 양산에 잘못 적용해서 부사수와 퇴근시간부터 3시간동안 300개를 재작업하고 스프링 설계변경을 원위치시켰다. 실수투성이었다. IMF를 겪으면서, 설계 업무와 자동차회사의 게스트 엔지니어를 거치고, 자동차의 시트 시작/개발/QC/생기/생산 부서와 한솥밥을 먹으며 전체를 훑었다. 그때는 “내가 왜?”라고 생각했지만, 지금은 경험(생각)의 기준이 되었다. 한때는 ‘카티아=나’라는 인식이 들었다. 그런 자부심으로 일했다.  PDM, PLM이란 용어도 모르다가 어느날 지금은 모 벤더사의 부사장인 잘 생긴 형님으로부터 DynaPDM을 국내 두 번째로 도입했다. 2001년 1월에는 큰 꿈을 안고 서울의 IT 회사로 진출했다. 다행히 프로세스를 아는 사람들의 수요가 급증하면서, IT 지식의 부족은 프로세스로 메우고 갈만큼 충분했다. 설계를 천직으로 알던 엔지니어는 그후 16년 7개월동안 테헤란로에서 글로벌 회사인 SGI, 지멘스, 오라클, PTC 한국지사에서 다양한 경험을 하는 행운을 누렸다.  한때는 VR과 JT를 맘대로 주무르던 시절도 있었다. 고객사에서 한 개의 파일에 부품 700개가 포함된 1Gbyte의 CAD 파일을 변환하려고 덤비는 사람들도 있었다. 원리를 모르면 알려고 해야 하고, 불가능하다고 얘기해 주고, Personal Service로 작업해 주던 시절도 있었다.(지금은 고객 중에 그런 분이 없는데, 이상한 생각으로 무장하고 무조건 해달라고 한다면 잘 해주고 싶다. 내가 일을 대신 해 주겠노라고… 어느 순간 서비스를 끊고 서비스 비용을 요구할 수 있을 것 같다.) 코딩은 못하지만, 비주얼 베이직, 포트란의 기초는 알고 있고, 닷넷 개발자 교육도 받았다. 30대는 이쯤까지…   주문은 명확하다. 팔아야 한다. 너의 자리를 지키려면 40대부터는 제품 포장 기술을 필요로 하는 Business Development의 세계에서 화려하게 보냈다. 미션은 명확하다. 누군가를 아프게도 하고(내가 살려면), 누군가로부터 아픔을 당하고(적의 기습), 본의 아니게 정치(엔지니어 냄새가 거의 안 나는)를 하게 된다. 좌충우돌… 뭐 특별히 콕 집어서 잘하는 것은 없지만 잘 살았고, 많은 친구들과 고객들과 그리고 가족들과 유의미한 생활을 보냈다.    고객 속으로 50대부터는 고객 속으로 가기 위해서는 PLM 기능을 확인하기 위해 클릭을 수없이 반복했다.   그리고 개발자들과 동고동락, 젊은 친구들과 생각을 잘 나눠야 한다.  이쯤에서 ‘나는 왜 PLM을 하고 있을까’ 생각해 본다.  PLM은 생명줄이다. 우리도 그렇고 기업도 그렇고, PLM은 명품이다. 단지 우리가 어떻게 하느냐에 달린 듯. 세상에 싸면서 가성비 좋은 솔루션은 찾기 어렵다. 개인이 사용하는 솔루션과 기업이 사용하는 솔루션을 혼동할 필요는 없다. 개인은 자신의 취향에 맞춰 오픈된 솔루션을, 기업은 기업 비즈니스에 필요한 솔루션을 선택해야 한다.  이윤을 내기 위해서는 PLM도 일정 부분 비용을 지불할 각오를 해야 한다. 어쩌면 열정페이로 직원들을 힘들게 할 수도 있다. 필요한 만큼 꿈꾸는 만큼 사이징을 하는 것이 가장 현명하다고 하겠다. 또 무엇보다 서비스에 신경써야 한다. 기업에서 인력을 키워 어느 수준의 지식을 습득 유지하는 부분과 외부의 인력을 적절히 활용해서 하는 부분이 필요할 것이다.     가격, 성능, 기능, 편의성 등은 모두 비즈니스이다 영업은 잘 흥정해야 한다. 기술영업은 잘 제안해야 한다. 서비스는 잘 구축해야 한다. 정말 고민할 필요가 없을 듯한데, 고민이 아니라 생각을 많이 하고 협업하고 대안을 찾아가야 한다. 요즘 필자가 입버릇처럼 하는 말은 “제가 알바로 해 드릴까요?”이다. 내용은 잘 모르면서 편의성, 자동화를 주장하는 진상을 만나면, 필자도 스스로 놀랄 만큼, 복잡도 정리를 잘 한다.  정리의 달인으로 가는 길에 맵은 훌륭한 길동무이다. 시스템을 한 번에 완벽하게 하고 싶은 욕망은 있겠지만, 어쩌면 불가능할 것이다. 지속적으로 수리하고 고쳐나가야 한다. 기업의 생존전략도 마찬가지이다. 시장에서 살아남기 위해 해마다 전략을 수정, 재수립하면서 나아가야 하고, PLM도 거기에 보조를 맞춰야 하기 때문이다.    ▲ PLM 이니셔티브 맵(by 류용효)   한 장의 맵에 PLM을 담다 정답은 없다. 다만 자신의 비전을 한 장으로 어떻게 표현할 것인가이다.   PLM의 여정은 디지털 트랜스포메이션을 등에 업고, AI와 손을 잡아 미래의 비전과 전략을 향해 나아갈 것이다.   ■ 류용효 디원에서 상무로 근무하고 있다. EF소나타, XG그랜저 등 자동차 시트설계업무를 시작으로 16년 동안 SGI, 지멘스, 오라클, PTC 등 글로벌 IT 회사를 거치면서 글로벌 비즈니스를 수행했으며, 다시 현장 중심의 플랫폼 기반 엔지니어링 서비스를 수행하고 있다. (블로그)     기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2021-07-01