금형 시뮬레이션 소프트웨어 기업인 오토폼엔지니어링이 한국 시장에 대한 지속적인 투자와 파트너십 강화 의지를 밝혔다. 그리고 금형 산업의 디지털 전환, 인공지능(AI) 기반 혁신, 그리고 미래 인재 육성에 대한 비전과 전략을 소개했다. 오토폼은 AI 기술을 활용하여 고객사의 목표 달성을 지원하는 한편, 한국에서 산학 협력 모델을 성공시키고 글로벌로 확산하겠다고 밝혔다. ■ 정수진 편집장   오토폼엔지니어링은 지난 30년간 자동차 산업의 박판 성형 기술을 시작으로 현재 전 세계 60개 이상의 카 메이커를 포함해 1000개 이상의 기업과 협력하며 성장해 왔는데, 최근에는 자동차 산업을 넘어 항공, 백색가전 등 다양한 산업으로 영역을 확장하고 있다. 오토폼엔지니어링은 5월 8일 기자간담회를 통해 한국 제조업의 경쟁력 강화를 위한 국내 대기업 및 협력사와 협업 사례, 지역 기반 협력 및 인재 양성 계획 등을 발표했다. 이날 간담회에는 오토폼엔지니어링의 올리비에 르퇴르트르(Olivier Leteurtre) 최고경영자(CEO)와 오토폼엔지니어링코리아 조영빈 대표이사가 참석했다.   ▲ 오토폼엔지니어링 올리비에 르퇴르트르 CEO   가상 세계에서 구현하는 제조산업의 미래 물리적인 실제 세계에서 문제가 발생하면 이를 해결하기 위한 수리, 재건축, 툴이나 장비 변경 등의 작업에 많은 비용이 발생한다. 이를 해결하기 위해 오토폼은 계획 수립, 비용 산정, 엔지니어링, 시운전 등 차량 설계부터 생산까지 모든 과정을 소프트웨어 기반의 ‘가상 세계(virtual world)’에서 수행함으로써 고객사의 시간과 비용을 줄일 수 있도록 지원한다는 비전을 소개했다. 올리비에 르퇴르트르 CEO는 “제조산업의 미래는 디지털 협업 생태계 위에서 결정된다”면서, “오토폼은 금형 산업의 복잡한 공정과 데이터를 정밀하게 연결해 ‘경험’이 아닌 ‘데이터’로 예측하고 판단하는 환경을 만들어가고 있다”고 전했다. 르퇴르트르 CEO가 소개한 바에 따르면, 오토폼의 설루션은 차량 개발 프로젝트당 연간 500만 유로의 비용을 줄일 수 있도록 기여하며, 이는 전 세계 자동차 산업 전체로 봤을 때 연간 50억 유로의 절감 효과를 가져올 수 있다. 특히, 초기 콘셉트 단계부터 생산 현장까지 전 공정을 포괄하는 ‘디지털 프로세스 트윈(Digital Process Twin)’을 구현해 박판 성형과 차체 골격(BiW) 조립의 모든 핵심 요소를 디지털 연속성(digital continuity)으로 연결하여 불량률 감소, 리드 타임 단축, 생산성 향상에 기여하고 있다. 르퇴르트르 CEO는 ESG(환경·사회·지배구조) 경영에도 적극 나서고 있다고 밝혔다. 차체 경량화, 소재 수율 증대, 스크랩 비율 감소 등을 통해 고객사의 탄소 중립 달성을 지원한다는 것이다. 그는 “소재 수율을 1% 높일 때 생산 차량 1대당 20.5kg의 이산화탄소를 절감할 수 있으며, 스크랩 비율 1% 감소 시 1대당 24.6kg, BiW 중량 1kg 감소 시 차량 수명 주기 동안 9.1kg의 이산화탄소를 줄일 수 있다”고 설명했다.   AI, 금형 산업의 새로운 가능성을 열다 오토폼은 금형 산업의 숙련 전문가 부족과 신차 개발 시 플랫폼/부품 재사용 증가로 인해 과거 데이터와 경험을 활용하기 위한 AI 기술의 필요성이 커지고 있다고 밝혔다. 르퇴르트르 CEO는 “AI는 방대한 과거 데이터와 경험을 활용하기 위한 기술이다. 포밍이나 어셈블리 등에서 축적된 전문 지식을 AI로 포착하고 활용할 수 있는 것이 오토폼의 강점”이라면서, AI가 가능케 하는 새로운 기능을 시뮬레이션과 결합할 수 있다고 설명했다. 오토폼은 AI 기술을 활용한 금형 산업의 혁신에 주목하고, 크게 네 가지 영역에서 AI 접목을 추진하고 있다. 여기에는 ▲툴 디자인 관련 형상의 자동 생성을 위한 생성형 AI(Generative AI) ▲생산 라인의 조건 예측을 위한 예측 AI(Predictive AI) ▲비전문가를 위한 설계 검증 애플리케이션 개발에 도움을 주는 서로게이트 AI(Surrogate AI) ▲시뮬레이션의 속도와 정확도를 함께 높이는 물리 AI(Physical AI) 등이 있다. 조영빈 대표이사는 “AI는 목표가 아니다. 고객사의 목표를 달성하는 데에 AI가 도움될 수 있도록 고민하고 있다. 산업별 매뉴얼을 제작하는 것도 한 가지 방법이 될 것”이라고 전했다.   ▲ 오토폼엔지니어링코리아 조영빈 대표이사   한국 시장 투자 및 미래 인재 육성 전략 발표 르퇴르트르 CEO는 “한국은 자동차 산업의 글로벌 중심지이자, 디지털 제조 혁신이 가장 빠르게 진화하는 시장으로, 이 전환의 최전선에 서 있다”면서, “오토폼은 한국 시장에서 디지털 트윈과 시뮬레이션을 통해 제조 방식의 새로운 기준을 제시하고, 산업의 미래를 주도해 나가겠다”고 밝혔다. 오토폼은 국내 제조산업의 디지털 역량 강화를 위해 중소 협력업체 지원에 적극 나서면서, 제조 가치사슬 전반의 디지털 전환을 추진한다는 계획이다. 조영빈 대표이사는 “디지털 전환은 더 이상 대기업만의 과제가 아니며, 금형 산업의 디지털화는 선택이 아닌 생존의 문제”라며, “중소 협력사를 포함한 가치사슬 전반을 디지털 협업 구조로 연결해, 제조 생태계 전체의 경쟁력을 함께 끌어올리고자 한다”고 말했다. 특히, 오토폼은 한국 시장의 지역 기반 인재 양성 및 협력에 공을 들이고 있으며, 이 협력 모델을 글로벌로 확장할 계획이다. 오토폼은 고가의 소프트웨어 및 전문 인력이 없이도 시뮬레이션 기반 공정 해석을 할 수 있도록 지원하는 기술 거점으로 ‘디지털 트라이아웃 랩(Digital Tryout Lab)’을 대구 경일대학교에 설립하고, 아진산업 등 지역 기업과 연계하여 실무 중심의 시범 프로젝트를 수행할 예정이다. 국립창원대학교에는 600억 원 규모의 소프트웨어 기증과 함께 오토폼 글로컬 산업기술거점센터를 설립해 지역 기업 연계 실무 교육 및 취업 연계 프로그램을 운영한다. 경북기계공업고등학교와 양해각서(MOU)를 체결하고 디지털 금형 분야 인재 양성을 위한 통합형 프로그램을 운영하며, 성균관대학교와는 복합재료 기반 공동 연구 및 실무형 교육을 통해 차세대 제조 인재 양성을 추진한다. 조영빈 대표이사는 “기업의 경쟁력은 숙련된 인력을 확보하는 데에서 스마트한 인력을 확보하는 것으로 바뀌고 있다”면서, AI 기반 산업 변화에 맞춰 학습된 데이터를 가진 기업이 경쟁력을 가질 것이라고 강조했다. 또한, "한국에서 개발한 산학연 연계 모델을 성공시키고, 해외로 확산시켜 글로벌 표준으로 만들겠다”고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

새로운 제품을 개발하는 과정에서 CAE는 설계 변경에 따른 영향을 신속하게 분석하고, 효율적인 생산 시뮬레이션도 가능케 한다. 특히 디지털 트윈, 스마트 공장, 디지털 제조 환경에 있어서 CAE는 ‘최적화’를 실현하기 위해 빼놓을 수 없는 중요한 요소로 자리매김하고 있다. 지난 11월 10일, 수원컨벤션센터에서는 이러한 트렌드에 맞춰 최신 CAE 기술 및 솔루션 공유를 위한 ‘CAE 컨퍼런스 2023’이 열렸다. ■ 이성숙 기자     산업 디지털 전환 위한 CAE의 역할 짚다 올해로 13회를 맞은 ‘CAE 컨퍼런스 2023’은 CAE 수요-공급업계 관계자를 위한 정보 교류의 장으로, ‘제5회 스마트 공장 구축 및 생산자동화전(SMATEC 2023)’과 동시 개최되었다. 이번 컨퍼런스에서는 HD한국조선해양, 지멘스, 나니아랩스, 마이다스아이티, 앤시스코리아, 이에이트, LS일렉트릭, 페이스, LG전자 등 CAE 수요-공급기업이 대거 참여한 가운데, 국내 제조산업의 경쟁력 강화를 위한 CAE 활용 사례와 최신 CAE 관련 기술 트렌드, 그리고 CAE 기반의 스마트 공장 솔루션이 소개되었다.  CAE 컨퍼런스 2023 준비위원회 위원장을 맡은 KAIST 강남우 교수는 개회사를 통해 생성형 AI 기반의 산업 디지털 전환과 스마트 공장 구축에 있어서 중요한 역할을 해 온 CAE에 관해 소개하며, “이번 컨퍼런스가 디지털 트윈과 CAE의 미래를 연결하는 행사가 될 수 있도록 ‘CAE 분야의 AI 혁신과 디지털 트윈’을 주제로 잡았다”고 전했다.   디지털 트윈을 구현하는 CAE 전략과 사례 소개 이번 컨퍼런스는 2개의 기조연설과 9개의 구축사례 및 최신 CAE 기술 트렌드 소개로 진행됐다. 첫 번째 기조연설에는 HD한국조선해양 류승협 상무가 연사로 나서 ‘자율운항선박을 위한 디지털 트윈 전략’을 주제로 발표를 진행했다. 류승협 상무는 이번 발표를 통해 차세대 선박을 위한 기상 시운전 기술을 소개하고, 가상 물리 모델의 온라인화와 선박 데이터 연결을 통해 선원 훈련 및 선박 운영까지 확장하는 디지털 트윈 생태계 변화를 참석자들과 공유했다. 두 번째 기조연설자로 나선 KAIST 김탁곤 명예교수는 ‘디지털 트윈 기반 CAE 발전 방안’을 주제로, 디지털 트윈을 통해 얻은 다양한 실 체계 정보를 CAE 모델에 도입하는 방안과 이를 통한 CAE 해석의 다양성과 확장성에 관해 소개했다.    ▲ 조선 분야의 디지털 트윈 생태계 기술을 소개한 HD한국조선해양 류승협 상무   ▲ 디지털 트윈 정보와 CAE 모델의 연계를 설명한 KAIST 김탁곤 명예교수   다양한 분야의 CAE 성공사례 발표 CAE 응용 및 성공사례 발표는 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 김현준 본부장이 첫 주자로 나섰다. ‘AI 기반의 화학 공정 디지털 트윈 엔드 투 엔드 솔루션 소개’를 주제로 한 김현준 본부장의 발표에서는, 화학 공정에서 많이 사용되는 교반기를 주제로 지멘스 솔루션의 엔드 투 엔드 연계를 통해 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기법이 어떻게 공정 운영 환경을 변화시킬 수 있는지를 보여주었다.  CAE 컨퍼런스 준비위원회 위원장이자 나니아랩스 대표인 강남우 교수는 ‘생성형 AI 기반 제품 설계 및 성능 예측 혁신’을 주제로 제조업 분야에 적용 가능성이 큰 다양한 딥러닝 활용 방안에 관해 소개했다. 이와 함께 생성형 AI를 활용한 3D 데이터 설계부터 성능 예측과 최적 설계까지 포괄적인 사례를 공유했다. 마이다스아이티의 김종성 프로는 ‘메시프리 기술을 활용한 설계 단계 CAE 구축 방안 및 주요 기업 적용 사례’ 발표를 통해, 요소망(메시) 없이 해석할 수 있는 메시프리(MeshFree) 기술과 이 기술을 기계 분야 설계 단계에 어떻게 적용하고 운영할 수 있는지를 주요 기업 적용 사례를 통해 소개했다. 앤시스코리아의 이정원 매니저는 ‘엔지니어링 시뮬레이션을 위한 AI/ML’을 주제로, 앤시스 제품군을 통해 활용할 수 있는 엔지니어링 시뮬레이션에서 인공지능/머신러닝 기법에 관한 사례 소개와 함께 미래 기술 개발 방향도 공유했다.    ▲ 화학 공정의 디지털 트윈 활용 사례를 소개한 지멘스 김현준 본부장   ▲ 생성형 AI 기반의 최적 설계 기술을 선보인 나니아랩스 강남우 대표   ▲ 기계 설계를 위한 메시프리 기술을 소개한 마이다스아이티 김종성 프로   ▲ 엔지니어링 시뮬레이션을 위한 AI/ML 기술을 소개한 앤시스코리아 이정원 매니저   AI 접목해 CAE의 가능성 넓힌다 이번 컨퍼런스에서는 CAE 활용 사례뿐만 아니라 산업 디지털 전환을 위한 다양한 AI 기반의 신기술이 대거 소개되었다. 이에이트의 김광원 솔루션연구기획그룹장은 ‘NFLOW + AI의 디지털 트윈 적용’을 주제로, 기존 CFD 해석의 시간적 한계를 극복할 수 있는 CFD + AI 기술의 디지털 트윈 적용 사례를 소개했다. LS일렉트릭의 유성열 매니저는 ‘LS일렉트릭의 클라우드 전략과 DX, AI 시뮬레이션 적용 사례’ 소개를 통해 디지털 전환에 빠르게 대응하기 위해 클라우드 컴퓨팅 기반의 개발 환경을 구축하여 CAx, IoT(사물인터넷), AI 등 다양한 디지털 기술을 융합하여 제품 경쟁력을 높이고 있는 LS일렉트릭의 변화를 소개했다. 페이스의 한우주 부사장은 ‘시뮬레이션 기반 디지털 트윈 구축 솔루션 및 적용 사례 소개’라는 주제로 시뮬레이션 기반의 디지털 트윈 구축 솔루션인 페이스 트윈(PACE Twin)과 페이스 ROM(PACE ROM)에 관해 소개했다. KAIST의 이승철 교수는 ‘산업 현장에서의 AI 성공 전략과 물리 지식 기반 차수 축소 모델’을 주제로, 산업 AI 기술이 현장에서 성공하기 위한 핵심 전략과 CAE 계산 가속화를 위한 인공지능 기반 차수 축소 모델(ROM)을 소개했다. 마지막 발표를 맡은 LG전자의 김완수 책임연구원은 ‘열유동 서로게이트 모델을 이용한 건조기 성능 예측’을 주제로, 물리적 해석이 어려운 드럼 내부의 유동 및 수분 증발 현상을 모델링하기 위해 AI를 활용한 서로게이트 모델을 구성한 사례를 소개했다.   ▲ CFD와 AI를 결합한 디지털 트윈 활용범을 소개한 이에이트 김광원 솔루션연구기획그룹장   ▲ 클라우드 기반의 CAx 및 디지털 제품 개발 로드맵을 소개한 LS일렉트릭 유성열 매니저   ▲ 시뮬레이션 기반의 디지털 트윈 구축 기술을 소개한 페이스 한우주 부사장   ▲ 빠른 CAE를 위한 AI 기반 모델링 기술에 대해 발표한 KAIST 이승철 교수   ▲ 건조기의 열유동 해석을 위한 AI 모델 구축 사례를 소개한 LG전자 김완수 책임연구원     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

국내 제조업계 경쟁력 강화를 위해 힘써온 CAE 컨퍼런스가 올해 13회째를 맞아 'CAE 분야의 AI 혁신과 디지털 트윈’을 주제로, 11월 10일(금) 수원컨벤션센터에서 개최될 예정이다.    컴퓨터를 활용한 시뮬레이션 기법을 의미하는 ‘CAE(Computer Aided Engineering)’는 제품 개발에서 빼놓을 수 없는 중요한 요소로 자리매김하고 있다. 13회째를 맞은 이번 행사는 캐드앤그래픽스가 주최하고, CAE 컨퍼런스 준비위원회(위원장 강남우)가 주관을 맡았다.    제조 분야에서 디지털 전환과 디지털 트윈은 꾸준히 확산되고 있으며, 특히 CAE를 기반으로 한 시뮬레이션 기술은 디지털 트윈의 구현 및 디지털 전환에서 중요한 역할을 하고 있다. 이에 더해, 빠르게 발전하고 있는 AI(인공지능) 기술이 시뮬레이션과 결합해 새로운 가능성을 제시하고 있다.    올해 행사 기조발표에 나서는 HD한국조선해양 류승협 상무는 ‘자율운항선박을 위한 디지털 트윈 전략’을 주제로, 차세대 선박을 위한 가상 시운전 기술을 비롯해 가상 물리 모델의 온라인화, 선박 데이터 연결을 통한 디지털 트윈 생태계의 확장 등을 소개한다.    KAIST 전기 및 전자공학부 김탁곤 명예교수는 또 다른 기조발표에서 ‘디지털 트윈 기반 CAE 발전 방안’을 주제로, 디지털 트윈을 통해 얻은 정보를 CAE 모델에 도입하는 방안 및 이를 통한 CAE 해석의 다양성과 확장성에 대해 논의할 예정이다.   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 김현준 본부장은 ‘AI 기반의 화학 공정 디지털 트윈 엔드 투 엔드 솔루션’을 주제로, 화학 공정에서 많이 사용되는 교반기를 주제로 지멘스 솔루션의 End-to-End 연계를 통해 AI/ML 기법이 어떻게 공정 운영 환경을 변화시킬 수 있는지를 보여줄 예정이다.   나니아랩스 강남우 대표는 ‘생성형 AI 기반 제품 설계 및 성능 예측 혁신’을 주제로, 제조업 분야에서의 다양한 딥러닝 활용 방안을 비롯해 생성형 AI를 활용한 3D 데이터 설계부터 성능 예측과 최적 설계까지 포괄적인 사례에 대해 공유한다.   마이다스아이티 김종성 프로는 ‘MeshFree 기술을 활용한 설계 단계 CAE 구축 방안 및 주요 기업 적용 사례’를 주제로, MeshFree 기술을 기계분야 설계단계에서 어떻게 적용하여 운영하는지에 대해 주요 기업 적용 사례를 통해 알아본다.   앤시스코리아 이정원 매니저는 ‘AI/ML in Engineering Simulations at Ansys’를 주제로, 앤시스 제품군을 통해 활용할 수 있는 엔지니어링 시뮬레이션에서 AI/ML 기법에 대한 사례와 미래 기술에 대한 개발 방향에 대해 소개한다.   이에이트 김광원 솔루션연구기획그룹장은 ‘NFLOW + AI의 디지털 트윈 적용’을 주제로, AI를 통한 기존 CFD 해석의 시간적 한계를 극복하고, 새로운 CFD + AI 기술의 디지털 트윈 적용 사례에 대해 발표한다.   LS일렉트릭 유성열 매니저는 ‘LS일렉트릭의 클라우드 전략과 DX, AI 시뮬레이션 적용 사례’를 주제로, DX를 가속화하고 비즈니스 프로세스 혁신 및 최적화하기 위해 추진된 사례를 공유한다.   페이스 한우주 부사장은 ‘시뮬레이션 기반 디지털 트윈 구축 솔루션 및 적용 사례’를 주제로, 시뮬레이션 기반 디지털 트윈 구축 솔루션인 PACE Twin과 PACE ROM을 소개한다.   KAIST 이승철 교수는 ‘산업현장에서의 AI 성공 전략과 물리지식기반 차수축소모델’를 주제로, 산업인공지능기술이 현장에서 성공하기 위한 핵심전략과 CAE 계산가속화를 위한 인공지능 기반 차수축소모델에 대해 발표한다.   LG전자 김완수 책임연구원은 ‘열유동 서로게이트 모델을 이용한 건조기 성능 예측’을 주제로, 물리적 해석이 어려운 드럼 내부의 유동 및 수분증발 현상을 모델링 하기 위해 AI를 활용한 써로게이트 모델을 구성한 사례에 대해 소개한다.   CAE 컨퍼런스 준비위원회 강남우 위원장(KAIST 교수)은 “포스트 코로나 시대를 맞아 제조산업은 대내외의 어려움을 극복하고 재도약하기 위한 노력을 활발히 기울이고 있다. 디지털 트윈과 디지털 전환에 대한 산업계의 관심과 활용 노력이 꾸준히 늘고 있는 상황은 이를 반영한다”며, “특히 다양한 산업에서 더 많은 주목을 받고 있는 인공지능(AI) 기술이 CAE 및 시뮬레이션 분야에도 점차 활발히 접목되면서 새로운 가능성을 제시하고 있다. 올해 CAE 컨퍼런스에서는 국내 제조산업의 도약을 위한 CAE 기술 트렌드 및 솔루션 활용법, 활용 사례 등이 다양하게 소개될 예정이므로 많은 관심과 참여를 바란다”고 전했다.   이번 컨퍼런스에는 HD한국조선해양, LS일렉트릭, LG전자 등 CAE를 활용하는 제조업체를 비롯해 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 나니아랩스, 마이다스아이티, 앤시스코리아, 이에이트, 페이스 등 CAE 솔루션 제공 업체들이 참여해 CAE 분야의 기술 개발 현황과 트렌드 변화에 대해서 소개할 예정이다.  CAE 컨퍼런스 2023은 ‘제5회 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2023)’ 전시회와 동시에 개최될 예정이다. 이번 컨퍼런스와 연계해 전시회를 통해서도 다양한 CAE 관련 솔루션들을 접할 수 있을 것으로 기대된다.    CAE 컨퍼런스 2023 사전등록은 CAE 컨퍼런스 홈페이지에서 신청할 수 있다.   한편, 지난 10월 16일(월) 오후 4시에는 캐드앤그래픽스 지식방송 ‘CNG TV’에서는 ‘CAE 컨퍼런스 2023 프리뷰’ 방송을 진행했다. 이번 프리뷰 행사에는 연세대학교 이종수 교수, 씨투이에스코리아 이승찬 대표, 한국알테어 이승훈 본부장이 출연하여 CAE 소프트웨어의 방향성과 글로벌 트렌드, 디지털 트윈과 AI의 접목 등에 대해 사전에 조망해 볼 수 있는 자리를 마련했다.

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 자사의 CFD 시뮬레이션 소프트웨어인 심센터 STAR-CCM+(Simcenter STAR-CCM+)의 최신 버전을 출시하면서, 아마존 웹 서비스(AWS)의 고성능 컴퓨팅 컴피턴시(HPC Competency)를 획득했다고 밝혔다. AWS는 파트너사의 기술 전문성을 입증하고 고객 성공을 지원할 수 있는 컴피턴시 프로그램을 운영하고 있다. AWS는 전문 영역, 사용 사례 및 워크로드에 대한 기술을 갖춘 파트너사에 대해 컴피턴시 자격을 부여하고 있다. 지멘스에 따르면, "AWS HPC 컴피턴시는 AWS의 탄력적이고 확장 가능한 클라우드 인프라를 사용하여 성능과 효율성을 위해 HPC 워크로드를 최적화할 수 있다"는 것을 뜻한다.  지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 데릴 스나이더(Deryl Snyder) 부사장은 "지멘스는 AWS HPC 컴피턴시 자격을 획득한 AWS의 첫 번째 파트너 중 하나가 된 것을 자랑스럽게 생각한다. 우리 팀은 AWS가 제공하는 민첩성, 광범위한 서비스 및 혁신 속도를 활용하여 기업이 비즈니스 혁신 목표를 달성하도록 돕는 데 역량을 기울이고 있다"고 전했다.     지멘스는 심센터 STAR-CCM+의 최신 릴리스에서 터보기계 관련 기능을 더욱 확장하면서, 더 나은 엔지니어링 결정을 위해 생산성을 높이고 성능에 대한 통찰력을 높일 수 있다는 점을 내세웠다. 산업 및 응용 분야에서 CFD 엔지니어는 베스트 프랙티스를 활용해 설계 가능성을 빠르게 탐색하고, 생산성을 높일 수 있다. 또한, 사용자가 라이선스를 사용하지 않고 읽기 전용 모드로 시뮬레이션 파일을 열 수 있게 되어, 복수의 시뮬레이션에 걸쳐 설정 확인과 비교 및 모범 사례 활용이 가능하다.   디자인 매니저(Design Manager)의 서로게이트 모델(Surrogate Models)을 사용하면 수천 가지 변형에 대해 성능을 예측하고 실패 확률을 분석할 수 있다. 또한, 설계 영역 전체에서 시뮬레이션을 통해 성능 결과 데이터베이스를 빠르게 생성할 수 있다. 또한 심센터 STAR-CCM+는 전자기 시뮬레이션을 통해 제품의 복잡성을 더욱 잘 모델링할 수 있게 한다. 새로운 전기 회로 편집기는 전기 기계, 회로 차단기 및 배터리 등 전기 회로가 있는 모든 응용 분야에서 해석 시간을 절약할 수 있다. 사용하기 쉽고 직관적인 그래픽 인터페이스로 정교한 회로를 쉽게 스케치할 수 있어 회로 모델의 유용성을 높이면서 엔지니어링 시간을 줄일 수 있다.