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통합검색 " 오토캐드 입문서"에 대한 통합 검색 내용이 1,374개 있습니다
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AI 기반 기능 및 성능이 향상된 오토캐드 2026
오토캐드 2026의 새로운 기능과 개선사항   이번 호에서는 지난 3월 출시된 오토캐드(AutoCAD)의 40번째 제품인 ‘오토캐드 2026(코드네임 Watt)’에서 새로 추가된 기능과 변경 및 개선된 사항을 살펴보도록 하자.   ■ 양승규 캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다. 홈페이지 | yangkoon.com    시작 오토캐드 2026의 스플래시 이미지(Splash image)는 이전 버전과 달리 완전히 새롭게 디자인되었다. 2026 버전은 오토데스크의 40주년을 기념하여 특별한 스플래시 이미지와 함께 시작된다.   그림 1   최초 실행 시 시작 탭이 활성화되며, 아래쪽의 메뉴를 선택하여 ‘학습(LEARN)’, ‘작업(CREATE)’ 화면으로 이동할 수 있다. 학습 화면에는 새로워진 사항에 대한 동영상 도움말, 시작하기 비디오, 기능 비디오, 학습 팁, 온라인 지원 메뉴가 표시되며, 작업 화면에서는 시작하기, 최근 문서, 알림, 오토데스크 독스(Autodesk Docs) 연결 메뉴가 표시된다.   그림 2   성능 향상 오토캐드 2026은 이전 버전에 비해 놀라운 성능 향상을 제공한다.  파일 열기 속도 : 최대 11배 향상 애플리케이션 시작 속도 : 4배 향상 대용량 도면 처리 : 50% 더 빠른 렌더링 및 처리 네트워크 환경 : LAN/네트워크 환경에서 DWG 파일 작업 시 특히 더 빠른 속도   DWG 파일 포맷 오토캐드 2026은 오토캐드 2025와 동일한 DWG 파일 포맷인 ‘AutoCAD 2018 Drawing’을 사용한다. DWG 버전 2018 이후에는 계속 같은 포맷을 유지 중이다.    DWG 버전 코드 AC1032 : AutoCAD 2018-2026  AC1027 : AutoCAD 2013/2014/2015/2016/2017  AC1024 : AutoCAD 2010/2011/2012  AC1021 : AutoCAD 2007/2008/2009  AC1018 : AutoCAD 2004/2005/2006  AC1015 : AutoCAD 2000/2000i/2002    AI 기반 기능 오토캐드 2026에는 설계 프로세스를 혁신적으로 변화시키는 여러 AI 기반 기능이 추가되었다.   오토데스크 어시스턴트   그림 3   그림 4   오토데스크 어시스턴트(Autodesk Assistant)는 대화형 AI 기반 디지털 어시스턴트로, 오토캐드 작업 중 발생하는 질문에 자연어로 응답한다. 이전 버전보다 더 정확하고 맥락을 이해하는 응답을 제공한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-05-02
[핫윈도] 디지털 트윈 기대 속에 실질적 도입과 확산 위한 노력 필요
캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석   디지털 트윈 기술에 대한 관심이 국내 제조 및 엔지니어링 업계를 중심으로 높아지고 있지만, 실제 산업 현장에서는 여전히 다양한 현실적 제약에 직면해 있는 것으로 나타났다. 캐드앤그래픽스는 국내 디지털 트윈 현황을 집대성한 ‘디지털 트윈 가이드’를 발간하고, 국내 제조 및 엔지니어링 업계 관계자를 대상으로 3월 13일부터 4월 14일까지 ‘국내 디지털 트윈 현황 설문조사’를 실시했다. 총 1212명이 참여한 이번 설문조사에서는 디지털 트윈의 이해도, 적용 분야, 도입 단계, 구축 시 어려움 등 다양한 관점에서 기술의 현주소를 조망했다. 특히 디지털 트윈을 실제로 사용 중인 기업과 종사자를 대상으로 진행한 심층 조사에서는 기술 도입 과정에서의 구체적인 어려움과 향후 투자 계획 등 실질적인 인사이트가 도출됐다. ■ 최경화 국장   설문조사 개요 및 참가자 현황 이번 설문조사는 국내 제조 엔지니어링 업계 관계자 1212명을 대상으로 진행되었다. 설문 참가자들의 배경은 다양한 산업 분야에 걸쳐 있었으며, 이는 디지털 트윈 기술이 단일 산업에 국한되지 않고 여러 분야에서 관심을 받고 있음을 시사한다. 참가자들의 직무 또한 연구개발, 설계, 생산, 관리 등 다양한 영역에 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 기업 내 여러 부서와 직무에 걸쳐 중요성을 인정받고 있음을 알 수 있었다. 디지털 트윈 관련 업무 분야에서도 다양한 응답이 나타나, 이 기술의 응용 범위가 넓어지고 있음을 확인할 수 있다.   주력 산업 분야 설문 응답자들의 주력 산업 분야는 ‘건축/건설/토목’(22.7%)과 ‘전기전자/하이테크/반도체’(17.9%), ‘시각화/그래픽/디자인’(14.2%) 등이 높은 비중을 차지했으며, 자동차, 플랜트 등 다양한 산업 분야가 분포되어 있음을 알 수 있다.   그림 1. 설문 응답자 현황 - 주력 산업 분야   직무 분야 설문 응답자들의 직무 분포는 ‘엔지니어’(41.2%)가 압도적으로 높은 비율을 보였고, ‘경영진/임원’(15.9%), ‘SW 개발’(14.3%) 순으로 나타나, 기술 및 관리 직무 종사자들의 높은 관심을 반영했다.   그림 2. 설문 응답자 현황 – 직무   디지털 트윈 관련 업무 분야 설문 응답자들의 디지털 트윈 관련 업무 분야에 대해서는 CAD/3D 모델링이 가장 높게 나타났고, AI/머신러닝, CAE/시뮬레이션 순으로 나타났다.    그림 3. 설문 참가자 현황 - 디지털 트윈 관련 업무 분야   국내 디지털 트윈 도입 현황 - 뜨거운 기대감과 더딘 현실 디지털 트윈 이해 수준 기술에 대한 이해 수준은 아직 부족한 것으로 나타났다. 디지털 트윈 이해 수준에 대해서는 ‘대체로 알고 있다’(36.8%)와 ‘조금 알고 있다’(37.2%)가 비슷한 비율을 보였으며, ‘매우 잘 알고 있다’ (10.4%)는 소수에 불과했다. ‘잘 모른다’(15.6%)는 응답도 상당수를 차지했다. 이는 기술에 대한 인지도는 높지만, 깊이 있는 이해와 활용 능력은 아직 부족하다는 점을 시사한다.   그림 4. 디지털 트윈에 대한 이해 수준   디지털 트윈 발전 전망 반면, 디지털 트윈의 미래에 대한 업계의 기대는 매우 컸다. 향후 디지털 트윈 발전 전망에 대한 응답에 따르면 ‘매우 중요하게 성장할 것’(66%)과 ‘다소 성장할 것’(30.5%)이라는 답변이 전체의 압도적인 대다수를 차지했다. 또한 전체 응답자의 96.5%가 기술의 중요성과 잠재력에 대해 폭넓은 공감대를 형성하고 있음을 확인시켜 주었다.   그림 5. 디지털 트윈 향후 발전 전망   디지털 트윈 사용 기업 및 도입 현황 디지털 트윈을 실제로 사용하고 있는 기업 및 유저를 대상으로 한 심층 조사에는 총 385명이 참여했다. 이들 기업의 규모는 매출액과 직원 수를 기준으로 다양하게 분포하고 있어, 디지털 트윈 기술이 대기업뿐 아니라 중소기업에서도 점차 도입되고 있음을 알 수 있다.   디지털 트윈 사용 기업 규모 디지털 트윈 사용 기업의 매출액은 5000억원 이상이 48.8%를 차지해 가장 높은 분포를 보였으며, 1000억원 이상~500억원 미만이 13.2%로 큰 기업들이 주로 관심을 가지고 있었음을 알 수 있었다. 직원 수도 5000명 이상이 32.2%로 가장 높은 수치를 차지했으며, 1000명~5000명 미만이 17.9%, 100명~500명 미만이 11.7% 순으로 나타났다.    그림 6. 디지털 트윈 사용 기업 매출액   디지털 트윈 사용 기업 적용 분야 디지털 트윈 적용 분야는 ‘제품 설계 및 시뮬레이션’(66.8%), ‘생산/제조 운영’(43.9%), 설비 모니터링 및 유지보수(39.2%) 순으로, 제품 개발과 생산 영역에 활용이 집중되는 경향을 보였다. 제조 분야에 비해서는 사용이 적지만 도시, 에너지, 교통, 물류, 의료 등 다양한 영역에서 활용되고 있음을 확인할 수 있다. 특히 제조업 분야에서는 생산 공정 최적화, 품질 관리, 설비 예지 보전 등의 목적으로 활용되고 있을 것으로 추정된다.   그림 7. 디지털 트윈 적용 분야   디지털 트윈 적용 목적 디지털 트윈을 적용하는 주요 목적은 ‘설계 최적화’(61.0%), ‘생산성 향상’(54.5%), ‘운영 효율화’(46.2%) 등 효율성 증대 관련 항목들이 우위를 점했다.   그림 8. 디지털 트윈 적용 목적   디지털 트윈 도입 단계 아직까지 디지털 트윈에 대한 관심은 높지만 실제 사용 보다는 검토 중인 기업이 많은 것으로 나타났다. 디지털 트윈 사용 기업의 도입 단계 관련 답변을 보면, ‘도입 검토 중’(43.6%)이 가장 큰 비중을 차지했다. 이어 ‘일부 시스템 도입 완료’(18.4%), ‘PoC(파일럿) 진행 중’(12.2%), ‘전사 확산 및 활용 중’은 4.2% 순으로, 본격적인 활용 단계에 진입한 기업은 소수임을 알 수 있었다. ‘도입 계획 없음’(17.9%)이라는 응답도 적지 않았다.    그림 9. 디지털 트윈 도입 단계   다양한 상용 디지털 트윈 툴 사용… 자체 개발·검토도 다수 디지털 트윈 기술의 확산과 함께, 국내 기업들이 활용 중인 디지털 트윈 소프트웨어 및 플랫폼은 매우 다양하며, 기업별로 도입 단계나 활용 수준에서도 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. ‘현재 사용 중인 디지털 트윈 툴’에 대한 주관식 응답 결과를 분석해 보면, 국내 산업계는 BIM 기반 플랫폼, CAE 시뮬레이션 도구, PLM 및 협업 플랫폼, 그리고 게임 엔진 기반 시각화 도구를 중심으로 디지털 트윈 기술을 도입하고 있는 것으로 나타났다. 아래 내용은 답변 내용을 중심으로 정리한 것이다.   BIM 및 설계 중심 소프트웨어의 강세 디지털 트윈 구축의 초기 단계에서 가장 두드러지는 분야는 설계 기반 모델링(BIM) 도구다. 응답자 중 상당수가 오토데스크의 레빗(Revit), 오토캐드, 시빌 3D(Civil 3D), 나비스웍스(Navisworks) 등을 사용하고 있다고 응답했다. 벤틀리 시스템즈의 아이트윈(iTwin), 트림블의 테클라(Tekla) 및 트림블 커넥트(Trimble Connect), 아비바의 아비바 E3D(AVEVA E3D) 등도 건설·플랜트 산업에서 활용하고 있다고 답변했다.   정밀 해석 기반의 시뮬레이션 툴 확산 앤시스(Ansys), 아바쿠스(Abaqus), 하이퍼웍스(HyperWorks), LS-DYNA, 시뮬링크(Simulink), 아담스(Adams), GT-스위트(GT-Suite), 플렉스심(FlexSim) 등 해석 전문 툴의 사용도 두드러졌다. 특히 제품 설계나 공정 시뮬레이션에서 정밀한 모델링이 필요한 제조업, 자동차, 중공업 분야에서는 다물리 해석 툴 기반의 디지털 트윈 구현이 주를 이뤘다.   PLM 기반 통합 디지털 플랫폼도 주목 설계-생산-운영 전 주기를 통합 관리하기 위한 PLM 기반 플랫폼도 활발히 사용되고 있다. 다쏘시스템즈의 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE), 카티아(CATIA), 에노비아(ENOVIA), 지멘스의 NX, 팀센터(Teamcenter), 플랜트 시뮬레이션(Plant Simulation), PTC의 크레오(Creo), 윈칠(Windchill), 씽웍스(ThingWorx) 외에도 전문 툴인 비주얼컴포넌트 등은 스마트 공정 및 운영 관리까지 연계된 디지털 트윈 구현에 활용되고 있는 것으로 보인다.   게임엔진 기반 실시간 시각화 기술 부상 유니티(Unity), 언리얼 엔진(Unreal Engine), 트윈모션(Twinmotion), 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 등 게임엔진 기반 시각화 도구는 실시간 협업과 현장 시뮬레이션에서 각광받고 있다. 특히 언리얼엔진, 유니티와 옴니버스 등은 다른 플랫폼과의 연동성을 강화해 디자인 협업 및 공정 검증에 널리 활용되고 있다.   자체 설루션 및 커스터마이징 비율도 높아 이밖에도 국산 설루션인 이에이트, 소프트힐스, 버넥트, 한국디지털트윈연구소 설루션을 이용하고 있다는 응답도 있었다. 흥미로운 점은 응답자의 상당수가 ‘인하우스 개발’ 또는 ‘자체 플랫폼’, ‘프로젝트마다 요구사항 수렴 방식’ 등의 형태로 독자적인 디지털 트윈 시스템을 운영하고 있다는 것이다. 이는 특정 상용 설루션만으로는 각기 다른 업무 흐름이나 도메인 지식을 완벽히 반영하기 어렵기 때문으로 분석된다. 또한 ‘아직 도입 예정’ 또는 ‘검토 단계’라는 응답도 적지 않아, 디지털 트윈 도입의 확산은 진행 중인 흐름임을 알 수 있다.   넘어야 할 장벽 : 현장의 목소리로 본 핵심 과제 디지털 트윈의 확산이 더딘 배경에는 공통적으로 지적된 여러 장애물이 존재했다. 특히 높은 비용과 불확실한 ROI는 가장 큰 걸림돌로 지목됐다.   디지털 트윈 시스템 구축의 어려움 디지털 트윈 사용 기업이 꼽은 구축 시 가장 큰 어려움으로 ‘초기 투자 비용’(24.4%)과 ‘전문 인력 부족’(20.5%)이 가장 높은 비율을 차지했다. 그 뒤를 이어 ‘ROI 분석의 어려움’(16.6%), ‘경영진의 이해 부족’(15.1%) 순으로 나타났다. 주관식 답변에서는 고비용의 소프트웨어, 외산 설루션 및 3D 프로그램의 높은 라이선스 비용, 디지털 전환(DX) 도입 및 유지보수 비용 과다 등 경제적 부담에 대한 토로가 많았다. 특히 기대효과가 명확해야 한다, 비용 대비 효율이 확보되지 않으면 불가능하다, 실질적인 경영 효과로 어떻게 연결되는지 의문이라며, 투자를 정당화할 명확한 성과 측정과 검증된 성공 사례 부족을 지적했다. 전문 인력 부족 문제는 교육 시스템의 부재와 연계돼 있으며, 현장에서는 관련 교육 기회가 부족하다는 지적이 많았다. 경영진의 이해 부족도 중요한 문제로 나타났다.   그림 10. 디지털 트윈 구축 시 어려움   디지털 트윈 시스템 구축 관련 투자 계획 이러한 어려움에도 불구하고, 향후 디지털 트윈에 대한 투자 의향은 비교적 긍정적이었다. 사용 기업의 향후 투자 계획을 보여주는 그래프를 보면, ‘2년 이내’(31.4%), ‘1년 이내’(19.0%), ‘6개월 이내’(11.4%) 등 2년 내 투자 계획이 있다는 응답이 전체의 61.8%를 차지했다. 반면에 ‘도입 계획 없음’(26.2%)도 상당수 있었다.   그림 11. 향후 투자 계획   미래 투자 방향과 나아갈 길 전체 응답자가 디지털 트윈 확산을 위해 가장 필요하다고 꼽은 요소를 가중치 순으로 나타낸 그래프를 보면, ‘경영진의 의지와 디지털 트윈에 대한 이해’가 다른 항목을 큰 차이로 앞서며 압도적인 1위를 차지하고 있음을 확인할 수 있다. 또한 실제 사용 기업이 겪는 어려움에서도 ‘경영진의 이해 부족’이 중요한 요인으로 드러났다. 주관식 답변에서는 ROI 증명의 어려움과 맞물려 경영진 설득의 어려움을 토로하거나, 심지어 “실제 시험을 안 해도 된다고 생각하는 경영진이 많다”는 언급까지 나와, 리더십의 인식 개선이 시급함을 알 수 있었다. 표준화의 부재 역시 반복적으로 지적되었다. 응답자들은 데이터 표준화, 3D CAD 포맷 변환, 시스템 간 호환성 부족 등을 구체적인 문제로 언급했다.   그림 12. 디지털 트윈 시스템 구축과 확대를 위해 가장 필요한 것   구체적 정보와 성공 사례의 부족 또한 큰 장벽이다. 응답자들은 산업별 사례, 성공 및 실패 경험 등을 통한 실질적 정보 공유를 절실히 요구하고 있다. 이 밖에도 데이터 확보의 어려움, 외산 소프트웨어 의존도, 기술 복잡성, 국산 소프트웨어 개발의 필요성 등이 복합적으로 언급되며, 생태계 전반에 대한 개선이 필요함을 시사했다. 따라서 성공적인 디지털 트윈 도입과 확산을 위해서는 산적한 과제를 해결하기 위한 다각적인 노력이 필요하다. 현장의 목소리와 설문 데이터는 다음과 같은 방향을 제시하고 있다. 정부의 적극적인 역할 : 중소기업 지원 확대 , R&D 지원 및 국산 소프트웨어 육성, 산업 표준화 주도, 선도적인 인프라 투자 및 정책 지원 등 정부의 체계적이고 일관성 있는 지원 정책이 요구된다. 실질적 가치 증명 및 정보 공유 : 명확한 ROI 산정 모델 개발, 산업별 성공/실패 사례 발굴 및 투명한 공유, 기술 효용성에 대한 적극적인 홍보와 교육 강화가 필요하다. 표준화 및 기술 개발 : 데이터 형식 통일, 호환성 확보 등 산업 표준을 조속히 마련하고, 사용자 편의성을 높인 기술 및 플랫폼 개발 노력이 필요하다. 인력 양성 및 생태계 조성 : 실무 중심의 교육 프로그램 개발발 및 전문가 양성 시스템 구축, 산학연관 협력 시스템 강화가 필요하다.   맺음말 : 잠재력 현실화 위한 협력과 실질적 노력 시급 이번 설문조사는 디지털 트윈에 대한 국내 산업계의 높은 관심과 함께, 도입을 가로막는 다양한 현실적 장애 요인을 통계와 목소리로 생생하게 보여준 것이라고 할 수 있다. 이 같은 결과는 국내 산업계에서 디지털 트윈 도입이 활발히 이루어지고 있으나, 여전히 도입 도구의 표준화, 조직 내 전사적 활용, 실제 업무 흐름과의 통합 등에서 과제가 많다는 점을 보여준다. 향후에는 상용 툴과 자체 개발 플랫폼 간의 융합 전략, 그리고 데이터 연동성과 유지관리 측면에서의 체계적인 접근이 더욱 중요해질 것으로 보인다. 또한 디지털 트윈이 제조업 혁신의 핵심 동력으로 자리매김하기 위해서는 산업계, 정부, 학계가 함께 협력해 실질적인 해결책을 모색하고, 지속 가능한 생태계를 조성하려는 노력이 절실하다고 할 것이다.     ■ 기사 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-05-02
CAD&Graphics 2025년 5월호 목차
  INFOWORLD   Editorial  17 로봇이 달리는 시대, 인간은 어디로 달려가는가?   Hot Window  18  캐드앤그래픽스 디지털 트윈 설문조사 분석 : 디지털 트윈에 대한 기대 속에 실질적 도입과 확산 위한 노력 필요   Case Study  24 노트르담 대성당의 영광스러운 복원을 선보인 언리얼 엔진 라이팅 리얼타임 3D 기술을 도입하여 한층 발전된 프로젝션 매핑 구현 27 미래 모빌리티를 위한 자율주행 시뮬레이터, 모라이 심 실시간 3D 엔진을 활용해 더욱 현실적인 시뮬레이션 구축   People & Company  30 AWS 황민선 파트너 세일즈 매니저, 에티버스 김준성 전무 AI와 산업 전문성 결합해 클라우드 기반 제조 혁신 도울 것   Focus  34 DN솔루션즈, 금속 3D 프린터 'DLX 시리즈'로 제조 혁신 선도한다 37 유니티, “게임을 넘어 다양한 산업으로, 3D 시각화와 AI 통해 혁신 지원” 40 델, ‘AI PC 시대’ 주도 선언… 통합 브랜드 제품 대거 출시   New Products  43 이달의 신제품   On Air 44 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 공기업 BIM 적용 지침에 따른 설계·시공 프로세스 변화와 대응 전략 46 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 디지털 공급망 관리로 산업 건설 프로젝트의 비효율 해소 47 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 의료 AI를 활용한 가상현실 기반 임상 실습 교육 소개   Column 48 트렌드에서 얻은 것 No. 23 / 류용효 실용형 AI, 제조의 미래를 바꾸다   54 New Books    Directory  131 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA    Visualization  84 AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (2) / 최석영 AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신   AEC 56 새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (6) / 최영석 유틸리티 기능 소개 Ⅳ 60 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 오픈마누스 AI 에이전트의 설치, 사용 및 구조 분석 68 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (2) / 천벼리 오토캐드 전환 지원과 AI 기반 생산성   범용 CAD  71 오토캐드 2026의 새로운 기능과 개선사항 / 양승규 AI 기반 기능 및 성능이 향상된 오토캐드 2026   Reverse Engineering  78 시점 - 사물이나 현상을 바라보는 눈 (5) / 유우식 변화와 흐름의 관찰   Mechanical  91 산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (2) / 최윤정 카티아 VMU를 활용한 설계 검증 혁신 94 제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (12) / 박수민 도면 기호 생성하기   Analysis  100 앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 김혜영 앤시스 LS-DYNA의 리스타트 기능 및 활용 방법 104 최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (3) / 이종학 수집 또는 측정된 외부 데이터의 시각화 및 데이터 분석 110 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (21) / 나인플러스IT 차세대 자동차 설계를 위한 DNS, LES, RANS 시뮬레이션 115 MBSE를 위한 아키텍처–1D 모델 연계의 중요성 및 적용 전략 (1) / 오재응 아키텍처 모델과 1D 모델의 전략적 연계   PLM  126 BPMN을 활용하여 제품 개발의 소통과 협업 극대화하기 (3) / 윤경렬, 가브리엘 데그라시 비즈니스 프로세스 모델링을 배워보자       캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기
작성일 : 2025-04-24
캐디안, ‘도쿄 춘계 IT 전시회’에서 AI 기반 CAD 소개
캐디안이 4월 23일~25일 일본 도쿄에서 열리는 ‘2025 일본 도쿄 춘계 IT 전시회(Japan IT Week Spring)’에 참가해 자사의 주요 CAD 설루션을 선보인다고 밝혔다. 캐디안은 이번 전시회에서 ▲전통 목조 건축 전용 설계 툴 ‘TW-Arch’ ▲DWG 기반 범용 설계 CAD ‘캐디안(CADian)’ ▲AI 기반 물량산출 솔루션 ‘AI-CE’ 등 자사의 대표 제품을 출품한다. 특히 캐디안은 국가유산청의 지원을 받아 ETRI(한국전자통신연구원), 고려대학교 건축문화유산연구실, 울산과학기술원(UNIST), 한국플랫폼서비스기술과 공동으로 개발한 ‘TWArch Pro(Traditional Wooden Architecture)’를 일본 시장에 본격적으로 소개할 계획이다.     TWArch Pro는 AAD(AI Aided Design) 기반 전통 목조 건축 설계 도구로, 설계가 까다로운 공포계(지붕 하중 지지 구조)를 포함한 전통 목조 건축물 전체를 빠르고 정확하게 설계할 수 있도록 지원한다. 손으로 그린 전통 목조 건축 도면 이미지를 AI가 자동 분석해 부재를 탐지하고, 위치와 관계를 추론하여 부재 목록을 생성하며, 2차원 도면을 2D·3D 디지털 모델로 자동 변환할 수 있는 것이 특징이다. 또한 TWArch는 CADian 위에서 구동되므로 오토캐드(AutoCAD) 사용자에게 익숙한 DWG 도면 파일의 열람과 편집은 물론 동일한 명령어와 단축키, 인터페이스를 지원해 별도의 학습 없이도 바로 사용 가능한 게 특징이다. 한글, 영어, 일본어, 중국어(간체/번체), 헝가리어 등 다양한 언어도 지원한다. 캐디안의 한명기 상무는 “이번 전시회를 통해 AI 기반 CAD 기술의 새로운 가능성을 일본 시장에 적극적으로 알릴 계획”이라며, “특히 전통 건축 분야에서의 TWArch는 일본 내 목조 건축 설계 시장에서도 높은 관심을 끌 것으로 기대한다.”고 밝혔다.
작성일 : 2025-04-22
아레스 캐드 2026의 새로운 기능
데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (1)   DWG 호환 CAD인 독일 그래버트(Graebert)의 아레스 캐드(ARES CAD)는 PC 기반의 아레스 커맨더(ARES Commander), 모바일 기반의 아레스 터치(ARES Touch), 클라우드 기반의 아레스 쿠도(ARES Kudo) 모듈로 구성되어 있다. 이 모듈은 상호 간에 동기화되므로 이를 삼위일체형(trinity) CAD라고 부른다. 이번 호에서는 오토캐드와 호환되는 데스크톱 PC 기반의 아레스 커맨더 2026 버전과 아레스 제품군의 향상된 기능을 간단하게 알아보도록 하겠다.   ■ 천벼리 캐디안 3D 솔루션 사업본부 대리로 기술영업 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.arescad.kr 블로그 | https://blog.naver.com/graebert 유튜브 | www.youtube.com/GraebertTV   아레스 커맨더 2026은 업데이트를 통해 오토캐드 호환성, 성능 개선, AI 기능 강화, BIM 자동화 및 다양한 파일 포맷 지원이 더욱 향상되었다.   오토캐드 호환성 - 새로운 시작 탭 및 UI 설정 기능     아레스 커맨더 2026은 더욱 직관적이고 사용자 친화적인 환경을 제공한다. 이번 버전에서는 새로운 시작(Start) 탭을 추가하여 작업 공간을 보다 쉽게 맞춤 설정할 수 있도록 개선되었다. 사용자는 리본 메뉴, 팔레트, 설정을 자신의 워크플로에 맞게 조정할 수 있다. 특히, 기본 활성화된 CAD General 작업 공간을 통해 오토캐드 사용자가 보다 쉽게 아레스 환경에 적응할 수 있도록 설계되었다.   CAD 기능 - 성능 및 안정성 향상     아레스 커맨더 2026은 성능과 안정성을 개선하여 더욱 부드러운 작업 환경을 제공한다. 파일 열기 속도가 10% 더 빨라졌으며, 줌 속도는 55% 향상, 패닝 속도는 38% 향상되었다. 또한, 충돌(crash) 발생률이 87% 감소하여 더욱 안정적인 작업이 가능하다. 이러한 최적화를 통해 대형 도면을 다룰 때도 보다 원활한 CAD 환경을 경험할 수 있다.    CAD 기능 - 다중 가시성 상태를 지원하는 커스텀 블록     아레스 커맨더 2026에서는 기존의 오토캐드 호환 동적 블록(Dynamic Blocks)뿐만 아니라 사용자 지정 블록(Custom Blocks) 기능이 더욱 강력해졌다. 이번 버전에서는 다중 가시성 상태(Multiple Visibility States)를 지원하여 커스텀 블록이 동적 블록과 동일한 기능을 수행할 수 있다. 지난 해 추가된 450개 이상의 다이나믹 블록을 포함한 Trinity 블록 라이브러리도 더욱 개선되었다. 이제 블록을 온라인 라이브러리에 손쉽게 추가할 수 있으며, 사용자 간 블록 공유가 더욱 간편해졌다.   인공지능 - 자연어 기반 선택 및 수정 기능     아레스 AI 어시스트(A3)는 이번 버전에서 자연어 명령을 활용한 객체 선택 및 속성 수정 기능을 지원한다. 사용자는 직접 명령어를 입력하지 않고, 다음과 같이 직관적인 문장을 입력하는 것만으로도 다양한 작업을 수행할 수 있다. 레이어 윈도에서 5보다 긴 모든 선을 선택 선택한 객체를 레이어 0으로 이동 모든 원(circle)의 색상을 빨간색으로 변경     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-04-02
캐디안, 법무복지공단 경남지부에 국산 CAD 소프트웨어 기증
CAD 프로그램 개발 기업인 캐디안은 한국법무보호복지공단 경남지부 기술교육원에 교육용 캐디안(CADian) 소프트웨어를 기증했다고 밝혔다. 한국법무보호복지공단은 형사처분이나 보호처분을 받은 사람 중, 자립을 위해 보호가 필요한 이들에게 맞춤형 기술교육을 제공하며, 보호 대상자들이 건전하게 사회에 복귀할 수 있도록 돕는 기관이다. 캐디안은 기술교육원 훈련생이 정품 CAD 소프트웨어로 안정적인 도면 설계 교육을 받을 수 있는 환경을 제공함으로써, 실습을 마친 훈련생들이 양질의 일자리 취업과 창업을 통해 안정적인 자립을 할 수 있도록 돕기 위해 이번 기부를 결정했다고 소개했다. 캐디안의 조병찬 상무는 “뜻깊은 일에 동참하게 되어 매우 기쁘다. 사회 복귀를 위해 노력하는 법무보호 대상자에게 실질적인 도움이 될 수 있도록 계속 지원하겠다”고 전했다. 한국법무보호복지공단의 문성관 경남지부장은 “이번 기증에 동참해 주신 조병찬 상무님과 김두호 대표님께 깊은 감사의 말씀을 드린다. 법무보호 대상자의 자립을 위한 지속적인 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.     한편, 오토캐드 DWG 기반 도면을 양방향으로 호환하는 국산 CAD 프로그램을 개발하여 공급하는 캐디안은 인공지능(Object Detection 및 Semantic Segmentation) 기술을 활용해 건축 평면도에서 벽, 창호, 싱크대, 욕조 등의 객체 정보를 추출하고, 이를 기반으로 적산, 검증, 개보수, 배선 및 배관, 인테리어, 소방·방범 등 다양한 분야에서 요구하는 BOM(자재명세서)과 새로운 CAD 도면 파일을 생성할 수 있는 AI 설루션인 ‘CADian AI-CE’를 개발한 바 있다. AI-CE 설루션은 건설 산업의 견적 수주용 적산, 플랜트 및 디스플레이 산업의 P&ID 도면 정산, 전기 포설 및 배선 작업을 위한 객체 인식 및 도면 재생성 등 다양한 분야에 적용될 수 있다.
작성일 : 2025-04-01
[칼럼] AI에 대한 NI(자연지능)의 첫인상
엔지니어링 분야의 AI 활용을 위한 제언   요즘 AI(인공지능)에 대한 관심과 활용법에 대한 세간의 논의가 다양하고 사용자의 수도 증가하고 있음은 확실한 대세이다. 그러나 현재 실용화되고 있는 AI에 대한 첫인상과 과거 컴퓨터 & 커뮤니케이션(computer & communication) 기술이 보편화되면서 세간에 도입되는 시점과 유사하지만 매우 다른 현상이 나고 있다는 인식을 받는데, 초기의 사이버 스페이스(cyber space)를 소개할 때가 좀 더 유사한 기억으로 필자에게 다가온다. 하지만 AI 역시 하나의 도구(tool)에 해당하고, 누군가가 자본을 투자해서 만들어진 인간의 작품이며 동시에 경제활동에 거래하는 상품이라는 것에서 복합적인 인상을 주고 있다. 이러한 복합적인 인상을 AI라는 용어에 대비되는 필자 자신의 신조어인 NI(Natural Intelligence, 자연지능)라는 용어로 비교해서 의견을 제시해 보고자 한다.   현재 시중에 소개된 AI의 종류로 드러난 AI 상품의 특징 AI 상품명과 기능을 일일이 소개하지는 않겠다. 그러나 이들의 공통점은 결국 동일한 과정을 거쳐서 상품으로서 완성도를 구현했다는 것이다. 즉 머신러닝 기법에 의해서 구현한 상품들이다. 여기서 정확하게 이해해야 하는 것은 세 가지다. 머신러닝을 수행할 수 있는 High Quality Low Data Base가 존재하는 경우 인문학을 통해서 품질(quality) 판정 기준이 명확하게 정의된 분야인 경우 이상의 두 가지가 기준 언어(영어)로 작성된 충분한 양의 텍스트 자료가 구비되어 있어서 머신러닝이 가능한 준비가 되어 있다. 현재 AI 기능을 사용한 경험이 있는 경우 이 세 가지 제시사항을 이해할 것이다. 그러면 왜 이러한 세 가지를 제시하는가? 지금 세간의 AI에 대한 평가는 수 년 내로 AI 사용자가 폭발적으로 증가하고, 현재보다 제공되는 기능도 매우 확장될 것으로 예상하고 있다. 필자는 이런 예상에 대해서 반대 의견을 갖지는 않지만, 앞에서 제시한 세 가지 의견을 기준으로 판단할 때 결국 웹 브라우저, 포털 서비스, 검색 서비스 내지 각종 SNS와 같이 유사한 기능의 AI 상품들이 시장에서 경쟁할 것이라는 예상을 지울 수 없다. 동시에 지금도 사회적으로 고급 인적자원의 공급이 이루어지지 않아서 사회 활동에 차질이 있는 부분의 경우는, 획기적인 투자가 없다면 지금 현실화되어 있는 경우와 같은 수준의 AI 기능을 사회적으로 제공될 수 없다는 것을 예상할 수 있다. 그 대표적인 예가 고도로 훈련된 전문 기술 인력이 있어야 사용과 운영 성과를 얻을 수 있는 CAD/CAM/CAE/CAT 시스템이다. 많은 사람이 CAD 시스템이다 또는 CAM 시스템이다라고 언어적인 표현을 하면 아직도 단일 기능·단일 목적의 수단으로 이해한다. 아주 쉽게 말해서, 구인·구직 사이트를 보면 경력자에 대한 구인·구직 내용에 ‘오토캐드 사용 가능자’, ‘카티아 사용 가능자’ 식으로 표현되고 있다. 구직자든 구인자든 이렇게 조금은 부정확한 측면이 있는 표현을 사용하는 것이 현재 우리의 여건인데, 정확한 표현은 ‘오토캐드 사용 XXX 설계 및 YYY 개발 프로세스 숙련자’가 될 것이다. 그래서 통상 ‘오토캐드 사용 가능 XXX 설계 유경험자’, ‘YYY 개발 유경험자’ 식으로 표현하고 있다. 그러나 실제로 구인자의 입장에서 필요한 인력은 정확히 표현해서, ‘오토캐드는 능숙하게 사용하고 필요 시 최적의 업무 환경에 부합하는 오토캐드 사용자 환경을 스스로 구성해 낼 수 있으면서 동시에 설계 업무 프로세스와 여기서 사용하는 모든 전문 용어와 특별한 문서양식 및 의사결정 기준을 정확히 이해하고 활용할 수 있는 훈련된 인력’이라는 것을 의미한다. 다시 말해서 이렇게 훈련된 전문 인력이 사실 우리 산업계에는 분야별로 매우 부족한 것이 현실이며, 동시에 이러한 부족 인력의 대안으로 손쉽게 AI를 사용하는 것을 생각하기 쉽고 나름 유의미한 AI의 확대 적용이라고 판단이 가능하다. 그러나 이렇게 유의미한 AI의 사용 확대 영역이 CAD/CAM/ CAE/CAT 시스템 사용 영역인데, 아쉽게도 AI를 적용하기 위한 개발 단계의 전제조건인 앞서 제시한 세 가지 사항에 있어서 어느 한 가지도 현실적으로 각각의 분야별로 준비되어 있는 것이 없다고 봐야 하는 것이 현실이다. 그러면 어떻게 해야 현실적으로 준비되어 있지 않은 세 가지 제시를 극복할 수 있는가 하는 몹시 어려운 과제를 제시해야 한다. 이에 대한 대답으로 필자는, 많은 평가자에게 현실적이지 않다고 평가될 수 있지만, 다음과 같이 제시하고자 한다.   1단계 정의 전문가 업무를 실행에 활용되는 AI는 요즘 유행어로 표현해 한 가지의 디지털 트윈(digital twin)이다.   2단계 정의 전문가용 디지털 트윈인 AI가 존재하고 작동한다고 할 때 반드시 그 원본이 반드시 있어야 하고, 동시에 그 원본은 현실 세계에 존재해야 한다. 따라서 그 원본을 인공지능(artificial intelligence)에 대응하는 표현인 자연지능(natural intelligence, NI)으로 표현하는 전문가 1명 내지 2명 이상으로 구성되는 위원회로 설정된다.   3단계 정의 NI의 AI화는 NI의 실제 활동과 지식 축적 방식 및 축적된 지식 자체를 모두 컴퓨터 시스템으로 이동 복제해야 하는 것이며, 지금까지의 상용화된 AI 제품의 개발 및 구현과는 다른 형태의 AI 개발 방법을 필요로 한다. 이를 실현하는 것은 AI 개발 전문가와 NI의 협동 작업으로만 가능하다. 그 이유는 앞서 제시한 세 가지 전제조건의 특징이 AI 개발에 필요한 기본 정보가 이미 개방된 자료에 해당하는 것을 사용한다는 것이기 때문이다. 하지만, 여기서 거론하고 있는 사례의 경우는 그렇지 못한 경우이고 기초 자료 축적부터 시작이 필요하기에 협업은 필수 조건인 것이다.   이렇게 3단계의 정의를 통해서 CAD/CAM/CAE/CAT 분야에 있어서 AI의 형태와 구현하는 방식을 간단하게 정의해 보았다. 이는 물론 지금도 그리고 앞으로도 현실성이 크게 없을 것이다. 그 이유는 AI도 상품인 이상 개발비를 회수해 상업적인 이익이 발생해야 하는데, 이를 현실화하는 것은 그 시장성에 있어서 충분한 개발비를 회수할 수 있는지 불투명한 경우에 해당하기 때문이다. 따라서 이 분야가 지속적으로 사회적으로 존속해야만 한다고 보면 반드시 성공해야 하는 경우이고, 동시에 이제는 국제적으로 모든 것이 경쟁해야 하는 것이 산업계의 현실인 이상 성공해서 그 유형 효과를 얻을 경우 지금 우리나라가 겪고 있는 중국으로 대표되는 추격을 뿌리칠 수 있는 한 차원 높은 수단으로 작용할 것이다.   맺음말 2025년이면 필자의 기술자 생활이 40년차에 들어간다. 그리고 본격적으로 CAD/CAM 시스템을 업무에 적용해 사용한 것도 1989년부터이니 36년차에 들어간다. 그 동안에 기술자 본연의 업무 영역에서 전문성도 갖추고자 노력했고, 컴퓨터 시스템 전문가로서의 영역도 상당한 깊이의 전문 기술을 습득하고자 노력했다. 그 결과 한때는 유닉스(UNIX) 시스템 및 MS-DOS 환경에서의 시스템 매니저 업무도 했다. 하지만 기술자 전문 영역의 활동이 주인 관계로 윈텔(WINTEL) 기반의 환경으로 단일화된 이후로는 전문적인 컴퓨터 시스템 매니저는 손을 놓았지만 파워 유저인 것은 변함이 없기에 이러한 의견을 문장으로 제시한다. 얼마나 유용한 의견 제시일지는 모르겠지만, 나름 수 십 년간 전문가로서 능력을 계발한 NI의 조언이라고 봐 주길 바란다.   ■ 김충섭 마스터엔지니어의 대표이며 금형기술사로, CAE 기술 지도와 활용 지원 활동을 하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-02-04
손쉽게 적용할 수 있는 실용적인 PLM 솔루션, Autodesk Vault PLM 
  손쉽게 적용할 수 있는 실용적인 PLM 솔루션 , Autodesk Vault PLM    개발 및 자료 제공 : Autodesk, 02-3484-3400, www.autodesk.co.kr    Autodesk Vault PLM (이미지 출처: 오토데스크)   오토데스크(Autodesk)는 설계 솔루션을 시작으로 협업, 관리 솔루션에 이르기까지 제조분야에 토털 솔루션을 공급해오고 있다. 인벤터(Inventor)와 오토캐드(AutoCAD) 외에도 엔지니어링 데이터를 체계적으로 관리하고 협업하기 위한 PDM 솔루션과 전체적인 제품 개발 프로세스를 최적화해서 관리할 수 있는 PLM 솔루션도 지원하고 있다.  그 중에서 제품 개발 프로세스 관리를 목적으로 하는 PLM 솔루션은 제품 개발에 참여하는 모든 이해 관계자들이 사용해야 하는 시스템이므로 구성원 모두가 손쉽게 적용하고 활용할 수 있어야 한다. 이에 Autodesk의 PLM은 사용하기 쉽고 자동화된 프로세스를 적용해서 이해 당사자들에게 효율성을 제공하는 데에 초점을 맞추고 있다.  이러한 Autodesk의 PLM 솔루션은 Autodesk Vault PLM(오토데스크 볼트 피엘엠)으로 제품 데이터 관리를 위한 Vault(볼트)와 제품 개발 전반적인 과정에서의 제품 수명주기 관리를 위한 Fusion(퓨전) 360 Manage로 구성되어 있다.    1. 주요 특징 Autodesk PLM 솔루션이 추구하는 것은 ‘실용성’이다. Autodesk Vault PLM은 제품의 도입만으로 간단히 PLM을 구축할 수 있도록 개발되어 있다. 도입 결정과 함께 즉시 구현이 가능하고 사용자가 쉽게 접근해서 사용할 수 있는 특징을 가지고 있다. 이러한 실용성을 위하여 Autodesk Vault PLM은 온프레미스와 클라우드 시스템을 연계하여 적용하고 있다.  (1) 강력한 보안과 CAD 통합  Autodesk Vault PLM을 구성하고 있는 Vault는 사내에 설치되고 운영되는 온프레미스 방식의 협업시스템이다. 회사의 주요 자산인 설계 데이터와 제품 관련 정보 등은 사내 Vault Server에 저장되기 때문에 시스템 보안 관점에서 안심하고 사용할 수 있다. 또한 CAD와 데이터베이스 간의 원활한 데이터 교환이 시스템의 기초라고 할 수 있는데, Vault는 CAD와 밀접하게 연계되어 데이터를 쉽고 빠르게 교환할 수 있고, 특히 Autodesk의 설계 솔루션과는 완벽한 통합성을 가진다.  (2) 유연한 PLM 시스템  Autodesk가 추구하는 PLM 시스템의 핵심은 단순성, 접근성, 유연성이다. 이러한 핵심 항목을 구현하기 위해 Autodesk의 PLM 솔루션인 Fusion 360 Manage는 클라우드 기반으로 필요한 기술과 서비스를 제공하고 있다. 클라우드 기반에서 기본적으로 제공하는 사용자 환경을 이용하여 PLM의 핵심 기능을 빠른 시간내에 적용하고, 쉽고 편리한 관리자 환경으로 회사의 프로세스와 가치를 최소한의 개발로 구현 가능하도록 구성되어 있다.  언제 어디에서나 PLM 시스템에 접근하여 제품 개발과 관련된 업무를 끊김 없이 진행할 수 있고, 고객, 협력사 등과의 협업 과정을 필요한 보안 기능을 적용하여 통제할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이러한 Autodesk Vault PLM의 Architecture는 보안과 성능, 접근성과 유연성을 동시에 만족시키는 방안이라 할 수 있다.  2. 주요 기능과 도입 효과 Autodesk의 PLM 솔루션은 기본적으로 제조분야의 설계 솔루션인 Inventor와 AutoCAD의 CAD 시스템을 기초로 하고, ① Vault Professional이 CAD 시스템과 통합하여 제품 데이터를 관리한다. 이러한 온프레미스 방식의 Vault는 Fusion 360 Manage와 연계되고, ② Fusion 360 Manage는 클라우드 기반으로 전사 차원의 제품 수명주기 관리를 지원한다. Autodesk Vault PLM을 구성하고 있는 Vault와 Fusion 360 Manage의 주요 기능과 효과에 대해 소개한다. (1) Autodesk Vault Professional  설계 데이터와 제품 정보를 관리하는 Vault는 사내에서 안전하고 체계적인 협업이 가능하도록 하는 역할을 하고 있다. 몇 가지 주요 기능을 살펴보면 다음과 같다.  1) 효율적인 동시 설계  Vault는 Autodesk CAD 제품 내에 통합되어 설계프로세스의 변화 없이 서버에 데이터를 저장하고 서버 저장 데이터를 열어서 작업할 수 있다. 이러한 체크인/체크아웃 기능으로, CAD내에서 체크 아웃한 다른 사용자를 확인할 수 있고, 동시 수정을 방지하여 안전하고 효율적인 협업을 가능하게 한다.    2) BOM 관리 Vault에서는 CAD 설계 파일로부터 정확한 BOM을 추출하고 관리할 수 있다. CAD 부품 구조를 이용해서 자동으로 BOM을 생성하고, 설계 파일 속성을 이용해서 BOM 속성을 관리한다. 또한 유사 모델이나 리비전 간에 어떤 부분이 변경되었는지를 확인할 수 있는 비교 기능도 포함하고 있다.  3) 리비전 관리 릴리즈되서 양산 중인 도면의 수정을 막고, 이로 인한 오류를 방지하기 위하여 리비전 관리 기능을 제공한다. Vault에서는 저장된 설계 데이터와 문서에 각각 리비전 체계를 지정하고 릴리즈 되면 데이터가 잠기게 된다. 잠긴 데이터는 수정이 불가하고, 수정은 설계 변경 프로세스를 통해서 할 수 있다.  4) ECO   체계적이고 안전한 방법의 설계 변경을 위하여 Vault에서는 설계 변경 요청에 대한 프로세스를 지원하고 있다. 설계 변경 프로세스를 사전 정의할 수 있고, 이 라우팅에 따라서 릴리즈 된 데이터의 ECO(설계 변경 주문서)를 작성하면 관리자가 검토 후 승인 여부를 결정하게 된다.  이러한 Vault와 Fusion 360 Manage간에는 제품 개발 부서에서 만들고, 변화하며 관리하는 BOM 데이터가 연계된다. (2) Fusion 360 Manage Fusion 360 Manage는 제품개발에 관련되는 모든 구성원과 데이터, 프로세스 연결을 위한 클라우드 기반의 PLM 솔루션이다. 온프레미스 방식의 협업 시스템인 Vault를 이용하여 보안과 성능을 만족시키고, 클라우드 기반의 Fusion 360 Manage를 통하여 접근성과 유연성을 확보할 수 있다.  Autodesk는 이 두 가지 제품을 Vault PLM이라는 이름으로 제공하고 있고 신제품 개발 관리, 전사적 BOM 관리, 협업관리, 제품 변경 관리, 그리고 품질 관리의 5가지 주요 기능을 지원하고 있다.    1) 신제품 개발 관리 – NPI (New Product Introduction) NPI는 회사에서 진행되고 있는 제품 개발 과정의 전반적 프로세스를 통제하고 관리할 수 있는 기능이다. 새로운 제품을 적시에 예산에 맞게 출시하는 과정에서 비효율적 요소를 제거하기 위하여 표준화된 프로세스를 제공하고 있다. 그리고 제품 개발 단계별로 수행되어야 하는 작업을 사전 정의하고 그 산출물과 마일 스톤을 통해서 신제품 개발이 잘 진행되고 있는지 점검하고 추적할 수 있다. 제품 개발이 어느정도 진행되고 있는지, 무슨 일이 일어나고 있는지를 실시간으로 관찰할 수 있으며 각 단계별 책임자를 할당하고 메일로 통지하여 신제품이 예정된 일정에 출시될 수 있도록 도와준다.  2) 전사적 BOM 관리 기업 전체에서 구조화된 제품 BOM을 중앙 집중식으로 관리하고 공유하여 최신의 정확한 정보를 보장하도록 지원한다. BOM정보가 클라우드 PLM과 항상 동기화 되고, 신속하고 효율적인 리비전 제어를 통하여 사용자가 원하는 정보에 정확하게 접근할 수 있도록 해준다. 이러한 전사적 BOM 관리로 BOM 정보가 언제 어떻게 변경되는지 정확하게 추적하는 이력 관리가 가능하다.  3) 공급업체 협업 관리 24시간 온라인으로 연결되어 있는 클라우드 기반 PLM 시스템은 제품 개발에 관련된 모든 구성원에게 끊김 없는 협업 시스템을 제공한다. 시스템을 통해 견적, 조달 및 공급업체 관리에 필요한 정보에 언제 어디서나 접근할 수 있다. 그래서 공급 업체의 선정이나 정기 감사, 규정 준수 여부 등을 이 시스템의 최신 정보를 기반으로 진행할 수 있고, 그 이력을 관리할 수 있다.  4) 제품 변경 관리 제품 변경사항이 하나의 협업 환경에서 완전히 정의되고 검토, 승인, 구현되도록 지원하고 있다. 이를통해 시스템에서 변경 관련 정보에 바로 접근할 수 있고, 모든 사용자가 변경 요청과 변경 지시의 과정과 상황을 실시간으로 정확하게 알 수 있다. 또한 전사적으로 발생하고 있는 제품 변경 활동을 관찰하고 이력 관리를 통해 과거의 추적성 확보를 가능하게 해준다.  5) 품질 관리 워크플로우를 자동화하여 부적합 품목 식별 및 분석에서 RMA, CAPA 및 설계 변경까지의 품질 체인을 관리할 수 있도록 지원한다. 표준화되고 정규화 된 품질 관리 프로세스를 기본적으로 제공하고 있으며 사내에서 운영되고 있는 품질관리 프로세스를 반영할 수 있다. 또한 품질 이력관리를 통하여 추적성을 확보하고 변경관리와 연계된 품질 문제의 이력을 관리할 수 있다.   이와 같은 주요 기능 외에도 Autodesk PLM App Store에서 좀더 상세하고 효과적인 모듈을 무상으로 추가하고 확장하여 사용할 수 있다. 또한 기존 시스템과의 쉬운 연계성을 위하여 Rest API를 제공하고 있으며 3rd Party 연계 솔루션들도 제공되고 있다.  3. 클라우드 기반의 유연한 PLM Autodesk PLM 솔루션은 클라우드 기반의 유연한 PLM이기 때문에 도입 결정과 함께 즉시 사용해 볼 수 있고, 조직에서 필요한 요구사항을 유연하고 쉽게 현실화할 수 있다. 최근 PLM 시장에도 클라우드의 바람이 불고 있다. PLM 서버의 유지 보수 인력과 비용 확보, 백업 정책 수립, 대체 시스템 구축, 하드웨어와 네트워크 규모 결정 등 과거 온프레미스 방식의 전통적 PLM 구축 과정에서 겪었던 어려움을 클라우드에서는 더 이상 고민할 필요가 없어졌기 때문이다.  그러나 회사의 핵심 자산이라 할 수 있는 제품의 도면, 모델, 정보 등을 클라우드에 올리는 것은 아무리 강력한 보안기능이 적용되어 있다 하더라도 고객 입장에서는 망설일수 밖에 없는 이유가 될 것이다. Autodesk Vault PLM은 이러한 사용자의 고민을 해결할 수 있는 유일한 제품으로 데이터의 보안과 사용 성능을 확보하는 동시에 전사 차원의 제품 개발 프로세스를 24시간 끊김 없는 접근성과 구성 가능한 사용자 환경의 유연성을 통하여 지원하고 있다.     좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기 
작성일 : 2025-01-17
이에이트, EPC 산업 겨냥한 디지털 트윈 팩토리 설루션 출시
이에이트가 자체 개발한 디지털 트윈 플랫폼 NDX PRO를 플랜트, 기계, 자동차 등 제조 분야에 특화한 EPC(설계・조달・시공) 설루션을 출시했다고 발표했다. 지난 CES 2025에서 엔비디아는 물리적 AI 시스템을 지원하는 차세대 AI 플랫폼 코스모스(Cosmos)를 발표하며 데이터 활용의 새로운 가능성을 제시했다. 코스모스는 방대한 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하는 플랫폼으로 자율주행, 로봇, 산업 IoT(사물인터넷) 등 다양한 분야에서의 활용 가능성을 입증하며 AI 기반 디지털 전환의 새로운 기준을 제시했다. 코스모스의 핵심은 물리적 디지털 전환에 있다. 코스모스는 실제 세계의 물리적 데이터를 디지털화하고 이를 분석하여 실시간으로 피드백을 제공함으로써 더 나은 의사결정을 가능하게 한다. 이에이트는 자사의 EPC 특화 디지털 트윈 설루션이 코스모스와 동일한 기술 철학을 바탕으로 제조 현장에서 물리적 객체의 데이터들을 효율적으로 수집하고, 변환 및 분석하여 디지털 트윈을 구축하는 데 중점을 둔다고 소개했다. 코스모스와 같은 물리 AI 플랫폼을 활용하기 위해서는 물리적 객체의 디지털 트윈 구축이 선행되는데, 여기에 이에이트의 EPC 설루션과 같은 제조 특화 디지털 트윈 기술이 활용된다는 것이다.     이에이트는 현재 조선해양, 중장비, 자동차 등 분야에서 파트너 기업과 제조 현장의 디지털 전환을 위한 프로젝트를 진행 중이며, 이 중에는 엔비디아 플랫폼 기반의 디지털 팩토리 프로젝트도 포함되어 있다. 이에이트의 EPC 설루션은 이러한 디지털 팩토리 프로젝트에 도입될 예정이다. 이에이트의 EPC 설루션은 설계, 조달, 시공의 전 과정을 포함하는 대규모 프로젝트 전반에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있고 수집된 데이터를 기반으로 한 디지털 트윈을 생성하여 다양한 제조 시뮬레이션에 활용할 수 있도록 한다. 또한 이 제품은 오토캐드, 레빗, 아비바등 다양한 CAD 포맷을 지원하며, 빠르고 정확하게 각기 다른 유형의 2D/3D 도면 변환이 가능하다. 웹 기반 뷰어로 개발되어 PC, 태블릿, 모바일 환경에서 실시간으로 데이터를 확인할 수 있다는 편의성 또한 갖고 있다. 이에이트는 “타사의 디지털 트윈은 기존 시스템 제거 및 신규 시스템 설치 등으로 구축까지 5~10년까지 걸리는 데 반해, 이에이트의 설루션은 기존 시스템을 유지한 채로 다양한 데이터 유형을 연동시킬 수 있기에 구축 기간을 6개월~1년으로 단축시킨다”고 설명했다. 이에이트의 김진현 대표는 “EPC 산업의 디지털 전환은 단순한 데이터 관리의 차원을 넘어 물리적 객체를 디지털화 하여 EPC 산업의 더 나은 의사결정, 빠른 실행, 리스크 예측을 가능하게 한다. 이에이트는 EPC를 시작으로 다양한 산업에 특화된 제품 출시를 통해 디지털 대전환 시대를 선도할 것”이라고 전했다.
작성일 : 2025-01-15