앤시스코리아가 글로벌 연례 행사인 ‘시뮬레이션 월드 코리아(Simulation World Korea) 2025’를 마쳤다고 밝혔다.   ‘시뮬레이션 월드 코리아’는 국내외 산학연 전문가와 고객들을 초청해 앤시스의 최신 설루션, 고객 사례 그리고 기술 트렌드를 소개하는 시뮬레이션 콘퍼런스다. 또한 앤시스 시뮬레이션 전문가 및 국내 시뮬레이션 공학자들이 교류하는 자리이기도 하다. 올해 행사는 ‘더 나은 미래를 위한 역량 강화(Empower Innovators to Drive Human Advancement)’를 주제로 9월 16일 롯데호텔월드에서 열렸다. 현장에는 다양한 산업군의 고객 및 업계 관계자 1400명이 참여했다.     ‘시뮬레이션 월드 코리아 2025’의 오전 세션에서는 앤시스코리아 박주일 대표의 환영사를 시작으로 ▲앤시스 월트 헌(Walt Hearn) 글로벌 세일즈 및 고객 담당 부사장의 ‘시뮬레이션을 통한 더 빠른 혁신’ ▲한국항공우주연구원(KARI) 이상률 박사의 ‘대한민국 우주개발 현황과 미래에 대한 통찰’ ▲삼성전자 이영웅 부사장의 ‘제조 산업에서의 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 적용 현황 및 향후 전망’ ▲앤시스 패드메쉬 맨들로이(Padmesh Mandloi) 고객지원 부문 아시아 부사장의 ‘실리콘에서 시스템으로 확장되는 미래’ 등의 기조연설이 이어졌다.   이어서 ▲현대자동차 노일주 파트장의 ‘버추얼개발 체계 구축을 위한 표준 구조 해석 솔버의 유효성 및 미래 확장성 연구’ ▲엘레트리 이남권 대표의 ‘프리미엄 전기자전거 배터리의 초급속 충전 및 열 안정성 혁신 기술 개발’ ▲스페이스앤빈 민경령 대표의 ‘고효율 무선 전력 전송 시스템용 경량 차폐 소재 개발 사례’ ▲유니컨 김영동 대표의 ‘60GHz 초근거리 In-band Full-duplex 통신 구현’ 등의 발표가 진행되며 최신 기술 트렌드와 사례에 대한 인사이트를 공유하는 시간을 가졌다. 그리고 앤시스코리아가 대학생·대학원생을 대상으로 시행한 시뮬레이션 경진대회 ‘앤시스 시뮬레이션 챌린지 2025’에서 대상을 수상한 성균관대학교 기계공학과 에너지공학연구실 SAVE팀이 ‘화력발전 암모니아 혼소를 위한 전산해석모델 개발 및 최적 연소 방안 연구’를 발표했다.   오후에는 전자, 반도체, 모빌리티, 항공우주·방위 및 우주, 산업기계&헬스케어 등 총 5개의 트랙이 동시에 진행되면서 현재 업계 내의 주요 화두에 대한 정보 공유와 네트워킹이 지속됐다. 이와 함께 디지털 세이프티 콘퍼런스 및 플랫폼 트랙이 별도로 마련되었다.   앤시스코리아 박주일 대표는 “시뮬레이션 월드 코리아 2025는 국내 최대 규모의 시뮬레이션 콘퍼런스로 앤시스의 고객 및 관계자를 한 자리에 모시고 업계가 당면한 도전과제를 조망하고, 앞으로의 비전과 인사이트를 공유하기 위해 마련한 자리”라면서, “작년에 이어 올해도 국내외를 대표하는 연사들의 기조연설과 전문가 발표를 통해 한 순간도 놓칠 수 없는 귀중한 시간을 보낼 수 있었다. 앞으로도 앤시스는 분야를 막론하고 모든 고객들께 최고의 기술력을 바탕으로 부족함 없는 지원군이 될 수 있도록 노력할 것”이라고 말했다.

아비바코리아는 EPC(엔지니어링·조달·건설) 산업 IT 설루션 전문 기업 3JCNS와 파트너십 계약을 맺었다고 밝혔다. 아비바코리아는 “이번 협력을 통해 국내 EPC 기업이 필요로 하는 디지털 엔지니어링 및 운영 최적화 설루션 공급을 한층 강화하게 됐다”면서, “특히 3JCNS의 EPC 특화 IT 역량과 아비바의 글로벌 플랫폼을 결합해 프로젝트 전 과정에서 고객의 생산성과 효율을 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다. 3JCNS는 EPC 산업 전반에 걸쳐 최적화된 IT 설루션과 전문 컨설팅 서비스를 제공하는 기업이다. 자체 보유한 다양한 플랜트 EPC 설루션과 아비바 플랫폼의 기능을 확장해 고객 프로젝트 요구사항에 유연하게 대응할 수 있도록 지원할 계획이다. 3JCNS 또한 3D 모델링, 설계 검증, 도면 자동화, 배관 시공관리 등에서 경쟁력을 보유하고 있다. 양 사는 프로젝트 기반의 경험과 기술력을 갖춘 전문 컨설팅 및 서비스 조직을 운영해, 설루션 도입 초기부터 안정적 운영까지 EPC 프로세스 전 과정을 지원에 나선다. 이를 통해 고객 맞춤형 IT 관리와 지속 가능한 성장을 위한 체계적 서비스를 제공할 예정이다. 아비바코리아와 3JCNS가 주력으로 공급할 제품은 ▲아비바 유니파이드 엔지니어링(AVEVA Unified Engineering) ▲아비바 E3D 디자인(AVEVA E3D Design) ▲아비바 자산정보 관리(AVEVA Asset Information Management) 등으로, EPC 기업들이 엔지니어링 데이터의 통합 관리, 3D 설계 및 검증, 자산 정보 관리 등 다양한 영역에서 디지털 혁신 효과를 경험할 수 있도록 지원에 나선다. 아비바 유니파이드 엔지니어링은 설계부터 조달, 시공까지 엔지니어링 데이터를 통합 관리해 프로젝트 효율과 협업을 강화하는 설루션이다. 아비바 E3D 디자인은 최신 3D 모델링 및 시뮬레이션 기능을 제공해 복잡한 플랜트 및 인프라 설계를 정확하고 신속하게 지원한다. 또한 아비바 자산 정보 관리 플랫폼은 설비 및 자산 데이터를 체계적으로 관리해 운영 신뢰성과 유지보수 효율성을 높여, 고객의 디지털 전환 기반을 강화한다.     아비바코리아의 김상건 대표는 “EPC 산업 고객이 점점 더 복잡해지는 프로젝트 환경에서 경쟁력을 유지하려면 디지털 엔지니어링 플랫폼 도입이 필수”라며, “3JCNS와의 협력을 통해 고객들이 한 단계 높은 생산성과 운영 효율성을 확보할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다. 3JCNS의 정성오 총괄대표는 “글로벌 시장에서 검증된 아비바의 전문성과 기술력을 3JCNS의 세분화된 현업 설루션과 결합해 세계 시장에 진출하고자 하는 EPC 고객들이 경쟁 우위 다질 수 있도록 하는데 집중할 계획”이라고 말했다.

 

제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (2)   PTC는 2025년 4월 크레오 파라메트릭(Creo Parametric) 12 버전을 새롭게 출시했다. 이번 버전은 현업 사용자들의 피드백을 반영하여 설계, 시뮬레이션, 제조, MBD(모델 기반 정의), 복합재 설계 등 다양한 영역에서 기능을 개선하여 생산성과 사용성이 향상되었다. 이번 호에서는 크레오 파라메트릭 12 버전에서 부품 모델링(part modeling) 부문의 주요 개선 사항을 살펴보자.   ■ 김성철 디지테크 기술지원팀의 이사로 Creo 전 제품의 기술지원 및 교육을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.digiteki.com   스케치 개선 크레오 파라메트릭 12에서는 스케치 선 중점 메뉴가 새롭게 추가되고 팔레트에 다양한 레이스트랙 형태가 포함되었다. 스케치에서 선 중점 기능으로 선택한 점을 중심으로 대칭 선을 쉽게 생성할 수 있다.스케치(Sketch) → 선(Line) → 선 중점(Line Mid-point)을 클릭하고 중심 점을 배치하며 점을 기준으로 대칭선을 빠르게 생성할 수 있다.     또한 스케치 팔레트에 다양한 치구 구조와 축 생성을 포함하는 추가 레이스트랙 형태를 지원하여, 필요한 단면을 더 빠르게 스케치할 수 있다.     스케처 투영 및 오프셋 기능 개선 스케치 투영 및 오프셋 도구의 복합 커브 작업 워크플로가 개선되어 보다 유연하게 스케치 작업을 진행할 수 있다. 생성된 복합 커브의 개별 세그먼트에 대한 선택과 편집 작업을 지원하며, 스케치 투영에서 다른 도구로 전환할 때 기존에 생성된 형상이 그대로 유지된 상태로 추가 작업을 진행할 수 있다.     스케처(Sketcher) → 투영(Project) 혹은 스케처(Sketcher) → 오프셋(Offset)을 클릭한다. 또한 복합 커브의 세그먼트 ID가 이전보다 더 안정적으로 관리된다. 체인 대체 및 재정의 작업 이후에도 해당 형상의 세그먼트가 그대로 유지되어 안정적으로 참조 편집을 진행할 수 있다.   서피스 근사화 크레오 파라메트릭 12 버전에는 다중 서피스를 하나의 근사화된 서피스로 통합하는 새로운 기능이 추가되었다.     이 기능을 활용하면 복수의 서피스 패치를 단일 서피스로 변환하여, 서피스 수를 줄이고 모델을 단순화할 수 있다. 특히 오프셋한 서피스와 같이 불규칙하거나 왜곡된 형상이나 모델링 과정에서 발생한 특이점을 효과적으로 보정하는 데 유용하다. 이를 통해 서피스 품질을 향상시키고 후속 모델링 작업의 안정성과 효율성을 높일 수 있다. 모델(Model) → 편집(Editing) → 서피스 근사화(Approximate Surfaces)를 클릭한다.     근사화할 서피스 참조로 개별 서피스를 다중 선택하고 부착, 연결, 연결 처리 등의 옵션을 선택하여 근사 서피스로 생성할 수 있다.     부착 유형에 따라 다음 세 가지 첨부 옵션 중에서 선택할 수 있다. 대체(Replace) : 참조 서피스를 새로 생성된 서피스로 교체, 위의 사용 사례를 가장 잘 지원하는 기본 첨부 복사 및 트림(Copy and Trim) : 근사화된 서피스를 새 퀼트로 생성, 원본 서피스는 유지 트림되지 않은 서피스 복사(Copy Untrimmed) : 경계에서 트림되지 않은 새 퀼트로 근사화된 서피스를 생성, 원본 서피스는 유지     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (6)   이번 호에서는 다쏘시스템의 소음·진동 설루션 웨이브6(Wave6)를 활용해 도심 항공 모빌리티와 수중 방사 소음에 적용한 사례를 살펴본다.   ■ 이현충 다쏘시스템코리아의 소음 진동 해석 담당 기술 컨설턴트이다. 자동차/항공/선박 산업을 포함한 다양한 산업군에 진동해석 설루션을 적용하여 고객에서 가치를 전달하는 역할을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   환경 소음 규제가 점차 강화됨에 따라 소음 저감 기술의 적용이 중요해지고 있다. 특히 차세대 교통 체계 산업인 도심 항공 모빌리티(UAM : Urban Air Mobility) 분야에서는 이착륙장 위치와 항로를 결정할 때 소음이 가장 중요한 고려 요소이다. 또한 해양 생태계 보호를 위해 국제해사기구(IMO)는 선박의 수중 방사 소음(URN : Underwater Radiated Noise) 저감을 위한 규제를 논의하고 있다. 이는 도심형 항공기와 선박 등 운송 수단의 설계 단계에서부터 시뮬레이션을 기반으로 한 정확한 예측을 요구한다. 웨이브6는 다쏘시스템의 소음·진동 설루션으로, 광대역 주파수에서 소음이 방사되는 현상을 시뮬레이션할 수 있다. 특히 환경 소음의 경우 넓은 영역으로 방사되는 소음을 예측해야 하는데, 이는 많은 해석 시간과 리소스를 필요로 한다. 효율적으로 환경 소음을 예측하기 위해 웨이브6의 공간 경사(Spatial Gradient) 통계 에너지 해석(SEA, Statistical Energy Analysis) 방법론을 적용할 수 있다. 이번 호에서는 항공기 프로펠러 소음 해석 예시와 수중 방사 소음 연구 사례를 통해 웨이브6의 활용법을 소개한다.   웨이브6 소음 해석 방법론 소음 해석 방법론을 설명하기 위해 차량 실내 소음을 예로 들어보자. <그림 1>과 같이 차량 실내 공간 내 다양한 위치에서 음압 레벨(SPL : Sound Pressure Level)을 예측하는 것이 목적이다. 투명한 흰색 표면은 내부 음장 공간의 경계이며, 회색 표면은 공간 내 음압 레벨을 시각화하기 위한 가시화용 표면이다. 마지막으로 파란색 표면은 공간 내 소리를 방사하는 사이드 글라스를 나타낸다. <그림 1-b>는 사이드 글라스가 진동에 의해 발생하는 실내 소음을 경계요소법(BEM : Boundary Element Method)과 공간 경사 통계 에너지 해석(SEA : Statistical Energy Analysis) 방법으로 예측한 결과이다. 가진원인 사이드 글라스 근처에서 높은 음압 레벨이 나타나는 것을 확인할 수 있다. 경계요소법의 경우 주파수가 높아짐에 따라 높은 자유도(DOF : Degree of Freedom)를 필요로 하므로 해석 시간과 메모리 사용량이 크게 증가한다. 반면, 웨이브6의 공간 경사 통계 에너지 해석 기법은 훨씬 적은 메모리를 요구하며, 더 빠르게 해석 결과를 얻을 수 있다. 특히 환경 소음처럼 넓은 영역을 경계 요소법이나 유한 요소법(FEM : Finite Element Method)으로 해석하기 어려운 경우, 공간 경사 통계 에너지 해석 기법을 활용해 예측할 수 있다.   (a) 자동차 내부 공간   (b) 경계요소 해석 결과   (c) 공간경사 통계 에너지 해석 결과 그림 1   ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례   포토닉스 소자와 시스템 설계 및 해석이 가능한 광학 및 포토닉스 소자 시뮬레이션 소프트웨어 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical)은 오늘날 통신, 반도체, 바이오포토닉스, 센서, 디스플레이 등 다양한 산업에서 활용되고 있다. 이번 호에서는 앤시스 루메리컬에 대한 간단한 소개부터 다양한 솔버에 대해 소개하고자 한다.   ■ 박건 태성에스엔이 SBU팀의 매니저로 포토닉스, 파동광학 해석 기술 지원 및 교육, 용역 업무를 담당하고 있다. 홈페이지 | www.tsne.co.kr   앤시스 루메리컬 앤시스 루메리컬은 포토닉스 소자, 프로세스 설계 및 재료 모델링을 위한 goldstandard 제품으로, 다양한 응용 분야에서 강력하고 신뢰할 수 있는 설루션을 제공한다. 또한 광학 소자와 시스템을 설계하고 분석하는데 있어 높은 성능을 보여준다. 앤시스 루메리컬은 <그림 1>과 같이 통신, 반도체, 바이오포토닉스, 센서, 디스플레이, 복잡한 포토닉스 소자 등 다양한 산업에서 활용되고 있다.   그림 1. 앤시스 루메리컬의 응용 분야   표 1. 앤시스 루메리컬 제품 및 솔버   앤시스 루메리컬 제품은 <표 1>과 같이 크게 디바이스 레벨(device level)과 시스템 레벨(system level)의 두 가지로 분류할 수 있다. 포토닉스 소자 설계 및 해석이 가능한 디바이스 레벨에는 광학적 해석을 하는 FDTD, 웨이브가이드(waveguide) 설계 및 해석에 특화된 모드(MODE), 전기적 특성 및 열적 특성 등 다양한 물리적 해석이 가능한 멀티피직스(Multiphysics)가 있으며, 설계한 포토닉스 소자를 회로 레벨에서 시뮬레이션 가능한 인터커넥트(INTERCONNECT)가 있다.   그림 2. 앤시스 루메리컬의 다양한 솔버를 사용한 설계 예시   <그림 2>처럼 앤시스 루메리컬의 다양한 솔버를 사용하여 소자를 설계하면 광학적 특성 해석 뿐만 아닌 광학적으로 생성된 전기, 열 특성 분석도 가능하다. 반대로 전기, 열, 양자적 특성으로 발생하는 광학적 특성도 해석이 가능하다.   앤시스 루메리컬 FDTD 앤시스 루메리컬 FDTD(Finite-Difference TimeDomain)는 시간 영역에서 맥스웰(Maxwell) 방정식을 직접 풀어 전자기파의 전파를 시뮬레이션한다. 이를 통해 전자기장의 시간적 변화를 정확하게 분석할 수 있다. FDTD를 통해 분석할 수 있는 결과는 근거리 전자기장, 원거리 전자기장, 반사 스펙트럼, 투과 스펙트럼, 흡수 스펙트럼, 포인팅(Poynting) 벡터 등이 있다. 앤시스 루메리컬 FDTD에는 FDTD, RCWA, STACK 등 총 세 가지의 솔버가 있다. FDTD는 RCWA와 STACK으로 수행하는 모든 해석이 가능하지만, 특정한 해석 구조와 조건에서 RCWA와 STACK 솔버를 사용한다면 FDTD보다 훨씬 빠른 속도로 해석이 가능하며 데이터 사용량도 줄일 수 있다.   그림 3. FDTD 솔버 선택 방법   <그림 3>처럼 서로 다른 굴절률을 가진 여러 층(다층 구조)에 평면파가 입사되는 조건에 대해 시뮬레이션할 때, 구조의 형태에 따라 적합한 솔버를 선택하면 해석 시간과 컴퓨터 자원을 효율적으로 쓸 수 있다. 다층박막 및 필름 같은 형태의 구조 : STACK 솔버 동일한 형태의 구조가 규칙성을 가지고, 반복적으로 배치된 와이어 그리드(wire grid) 및 창살(grating)같은 형태의 구조 : RCWA 솔버 주기성이 없는 랜덤한 형태의 구조 : FDTD 솔버     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (2)   지난 호에서는 로코드 분석 설루션이 필요한 이유에 대해 알아보았다. 또한 데이터 분석이 일반적으로 거치는 과정에 대해서도 살펴 보았는데, 이러한 과정에 파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어가 활용되는 상황 또한 정리해 보았다. 이번 호에서는 로코드 분석 설루션인 KNIME(나임)에 대해 알아보고, 전력 판매량 예측에 대한 분석 과제를 따라하기 과정을 통해 완성해 보도록 하겠다.   ■ 연재순서 제1회 데이터 분석에 로코드 설루션이 필요한 이유 제2회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅰ 제3회 데이터 분석 로코드 설루션을 배워보자 Ⅱ 제4회 로코드를 활용하여 시뮬레이션 데이터 분석을 따라해 보자 제5회 데이터 분석 로코드 설루션을 클라우드로 확장해 보자   ■ 윤경렬 현대자동차 연구개발본부 책임연구원   ■ 김도희 잘레시아 DX 프로   지난 호에서 살펴본 일반적인 데이터 분석 과정은 다음과 같다.   요청 접수 → 데이터 확보 → 데이터 검토(칼럼/누락/이상치 확인) → 분석 전략 수립 → 데이터 정제 및 가공 → 분석 수행 및 시각화 → 결과 공유   이전에 강조한 바와 같이, 아무리 쉬운 코딩 언어라고 할지라도 데이터 분석을 요청받은 데이터 과학자(data scientist)가 이를 실제 업무에 적용하여 원하는 결과를 빠르고 정확하게 구현해내는 것은 어려운 일이다. 또한 코딩에 능숙한 데이터 과학자라고 해도 깃허브(Github) 및 인터넷 상에 공유된 소스코드를 다운받아 재활용 및 가공하여 사용하는 경우가 많은데, 이때 악성 코드 등에 대한 보안 이슈도 문제가 될 소지가 있다. 사실 데이터 과학자는 수학 및 통계적 지식을 활용하여 빠르게 정확하게 데이터 분석을 하고 싶은 것이고, 이를 위해 효율적인 툴을 사용하고자 한다. 우리는 이러한 현상을 극복해 나가고자 로코드 분석 설루션(low code analytics solution)을 대안으로 검토하였고, 이를 활용하여 데이터 분석을 수행해 나가는 과정을 따라가 보고자 한다. 지난 호에서 유관부서로부터 전력 판매량(electric power sales) 예측에 대한 분석 과제를 요청 받은 상태이고, 언제나처럼 기한은 촉박한 상황의 시민 데이터 과학자(citizen data scientist)로 가정하여 주어진 과제 목표를 달성하였다. 우리에게 주어진 데이터는 발전소 데이터, 기상 정보 데이터, 날짜 및 요일 데이터 등 세 가지로 이를 처리하기 위해 파이썬으로 코드를 작성한 사례를 공유하였고, 동일한 내용을 로코드 분석 설루션인 KNIME을 활용하여 처리한 사례도 공유하였다.   그림 1   이번 호에서는 KNIME에 대해 알아보고 전력 판매량 예측에 대한 분석과제를 따라하기 과정을 통해 완성해 보도록 하겠다. 우선 구글 제미나이(Google Gemini)에게 KNIME에 대한 역사와 특징에 대해 알려 달라고 해보자.(그림 2~4)   그림 2   그림 3   그림 4   가트너(Gatner)의 피어 인사이트(Peer insight) 리뷰를 확인해 보았는데, 평점(rating)이 상당히 높은 편이고 사용자의 반응도 높다는 것을 확인하였다. 또한 오픈소스 기반 소프트웨어로서 기업에서도 무료로 자유롭게 설치하여 사용할 수 있다는 측면에서(KNIME Analytics Platform) 로코드 분석 설루션으로 선택하기에 부족함이 없다는 것을 확인하였다.   그림 5   현재 KNIME은 데이터 사이언스를 위한 최적의 설루션을 위해 세 가지 서비스를 제공하고 있다. 이번 호에서는 KNIME Analytics Platform을 활용하여 전력 판매량 예측에 대한 분석 과제를 따라해보고자 한다.   그림 6     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (25)   이번 호에서는 사용자가 피델리티 포인트와이즈(Fidelity Pointwise)와 피델리티 LES 솔버(Fidelity LES Solver, 이전 명칭 CharLES)를 사용하여 LES 워크플로의 이점을 누릴 수 있는 방법에 대해 설명한다.   ■ 자료 제공 : 나인플러스IT, www.vifs.co.kr   대규모 와류 시뮬레이션(LES)은 최근 전산 유체 역학(CFD)에서 그 중요성이 커지고 있다. 이러한 급증은 주로 제한된 설계 공간, 긴 실행 시간, 물리학 감소 등 기존의 레이놀즈 평균 나비에 스토크(RANS) 기반 CFD에 내재된 트레이드오프 때문이다. 코드 설계 및 컴퓨팅 아키텍처의 발전으로 경계층 분리, 항공 음향, 연소 등 복잡한 산업 문제에 대해 LES(Large-Eddy Simulation, 대형 와류 시뮬레이션)와 같은 고충실도 시뮬레이션을 구현할 수 있게 되었다. 이러한 발전은 시뮬레이션 결과에 대한 신뢰도를 높여줄 뿐만 아니라, GPU 컴퓨팅 아키텍처의 활용을 통해 LES 솔버의 성능을 크게 향상시켰다. 이러한 개선으로 이제 LES 워크플로를 실제 엔지니어링 작업에 적용하여 10시간 미만의 처리 시간을 달성할 수 있게 되었으며, 이를 통해 LES는 생산 수준의 CFD 환경에서 실용적인 선택이 될 수 있게 되었다.   ▲ CFD Prediction for High-Lift Aerodynamics(Slotnick, 2019)   피델리티 LES 솔버 피델리티 LES 솔버가 고충실도 LES 시뮬레이션에서 갖는 장점은 다음과 같이 네 가지로 볼 수 있다. 보로노이 다이어그램 기반 대규모 병렬 메시 환경 강력하고 비선형적으로 안정적인 수치 체계 및 고급 물리 모델 대규모 데이터 세트를 위한 신속한 시각화 및 심문 확장 가능한 GPU 상주 다중 물리 유동 솔버     전처리는 전체 정확도에 큰 영향을 미치고 일반적으로 전체 워크플로 시간의 약 75~80%를 차지하기 때문에 CFD 워크플로에서 매우 중요한 단계이다. 이 단계에서 CFD 사용자를 지원하기 위해 피델리티 LES는 피델리티 스티치(Fidelity Stitch)라는 고급 메시 툴을 개발했다. 이 툴은 정확도를 개선하고 메시 품질 지표를 향상하는 데 필요한 시간을 단축하여 전처리 워크플로를 훨씬 더 효율적으로 만들 수 있도록 설계되었다. 피델리티 스티치는 LES를 위한 보로노이 다이어그램 기반 볼륨 메시 툴이다. 보로노이 다이어그램은 유클리드 거리를 기반으로 한 고유한 파티션이다. 이 메시 프로세스에는 두 가지 입력이 있다. 첫 번째 입력은 피델리티 스티치가 다이어그램을 클립하는 데 사용할 수밀하고 매니폴드한 표면 메시를 가져오는 것이다. 두 번째 입력은 사이트 생성이다. 토폴로지는 사이트 배치와 해당 사이트 스텐실과 서피스 메시의 교차점을 생성한 결과물이다. 그러면 스티치가 임의의 다면체 셀을 직접 생성한다.     로이드 알고리즘은 반복적으로 메시를 평활화하는 데 사용된다. 이 스무딩 절차는 벽에 가까운 정렬을 유리하게 만들고 고해상도가 필수적인 인터페이스에서 셀 볼륨을 보다 균일하게 분배한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

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.

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.