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통합검색 "CFD"에 대한 통합 검색 내용이 1,243개 있습니다
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앤시스 디스커버리의 소개 및 활용
설계부터 해석까지, 단일 환경에서 실시간 해석 진행   앤시스 디스커버리(Ansys Discovery, 이하 디스커버리)는 설계부터 해석까지 모든 과정을 하나의 환경에서 진행할 수 있는 시뮬레이션 툴이다. 해석 과정에서 격자를 생성하지 않고, 해석 전문 프로그램에 비해 경계 조건 설정 및 사용법이 간단하여 최근 해석에 익숙하지 않은 설계 엔지니어들이 많이 사용하고 있다. 이번 호에서는 디스커버리가 어떤 프로그램인지 소개하고 그 활용법에 대하여 소개하겠다. ■ 신주경 태성에스엔이 구조 2팀 매니저로 근무하고 있으며, 자동차의 구조 해석 및 Discovery를 담당하고 있다. 이메일 | jgshin@tsne.co.kr  홈페이지 | www.tsne.co.kr   최근에는 많은 기업들이 제품 개발 프로세스에 해석을 적용하여, 제품 개발에 드는 시간적/경제적 비용을 절감하고 있다. 하지만 대부분 설계 엔지니어에 비해 해석 엔지니어의 수가 현저히 적기 때문에, 해석을 사용한 설계 검증이 신속하게 이루어지지 못하는 경우가 많다.  <그림 1>은 제품 개발 프로세스를 간단하게 그래프로 나타낸 것으로, 현재는 해석이 전체 개발 프로세스 중반에 해당하는 상세 설계 부분에서 적용되고 있다. 그렇다면 만약 제품 개발 초기 단계에서 설계와 동시에 설계 검증한다면 어떨까?   그림 1. 제품 개발 프로세스   그 답은 <그림 2>에서 확인할 수 있다. 기존 제품 개발 프로세스에서는 제품 양산 단계 직전에 시험 평가를 통해 설계 검증을 진행했기 때문에 주로 제품 개발의 중간 단계에서 설계 변경이 많이 이루어졌고, 그에 따라 설계 변경 비용이 많이 들 수밖에 없었다. 디지털 엔지니어링, 즉 해석을 적용하여 설계 검증 단계를 전보다 앞으로 당김으로써 이러한 문제들이 조금 해결되긴 했지만 여전히 설계 변경에 많은 비용이 발생하고 있다. 하지만 <그림 2>를 보면, 개념 설계 단계에서 해석을 적용함으로써 적은 비용으로 좀 더 많은 설계 변경을 시도할 수 있고 결과적으로 제품 개발에 드는 비용을 줄일 수 있다. 이와 같이 개념 설계 단계에서 해석을 적용했을 때의 이점이 많기 때문에 최근에는 많은 기업들이 개념 설계 단계에 해석을 적용하고 있으며, 앤시스에서는 이를 위해 디스커버리라는 제품을 제공하고 있다.   그림 2. 해석 적용 시기에 따른 제품 성능 및 제조 원가 비교   1. 디스커버리의 특징 디스커버리를 활용하면 하나의 환경에서 모델 설계부터 해석을 통한 검증까지 모든 과정을 실시간으로 진행할 수 있다. 이를 위해 Model, Explore, Refine 이렇게 총 세 단계의 모드(작업 환경)를 지원하며, 목적에 따라 모드를 선택하여 작업을 수행하면 된다. Model 모드는 2D 또는 3D 모델을 만들기 위한 스케치 및 모델링 작업을 진행할 수 있는 단계이다. Explore 모드는 실제 해석을 진행할 수 있는 단계로, 하중 및 구속조건만 설정해 주면 따로 격자를 생성하지 않아도 해석이 가능하다. 그리고 해석을 수행한 후 설계, 하중 조건, 구속 조건을 변경하면 그 즉시 다시 해석이 진행되어 조건 변경에 따른 해석 결과를 실시간으로 확인할 수 있다. Refine 모드는 Pro 레벨(Mechanical, CFD, Electromagnetics)의 라이선스를 추가로 사용하여 격자를 생성해 좀 더 정확한 해석을 수행할 수 있는 단계이다.  디스커버리의 가장 큰 특징은 다음과 같다.  
작성일 : 2022-09-01
앤시스 2022 R2 : 차세대 혁신 제품의 효율적인 설계 및 개발 지원
개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 새로운 AI 기능 및 시뮬레이션 기술로 제품 설계 및 개발의 모든 단계에서 통찰력 중심의 혁신 주도, 개방형 워크플로를 통해 엔지니어링 분야 전반에서 협업 및 생산성 향상, GPU 솔버 향상으로 최대 4배의 전력 절감 효과 제공 등     앤시스코리아는 엔지니어링 조직이 복잡성을 해결하고 차세대 제품 혁신 제품을 효율적으로 설계할 수 있도록 지원하는 ‘앤시스 2022 R2(Ansys 2022 R2)’를 출시했다. 앤시스 2022 R2는 물리적인 환경, 엔지니어링 과제, 산업별 요구를 모두 아우르는 확장성과 호환성을 제공하여 최종 제품이 실제 환경에서 최적의 성능을 낼 수 있도록 지원한다. 오늘날 제품 설계 환경은 극도로 복잡해졌으며, 이에 따라 반도체 칩의 미세한 결함에서부터 우주 발사체에 실리는 글로벌 운영 환경에 이르기까지 모든 영역에 대한 통찰 역량을 확보해야 하는 상황이다. 발열, 빛, 소리, 구조적 하중, 전자파 및 임베디드 소프트웨어 시스템의 상호 작용을 이해하는 것이 성공적인 제품 개발을 좌우한다. 앤시스 2022 R2는 예측 가능 범위의 정확한 분석, 인공지능/머신러닝(AI/ML) 최적화 및 까다로운 엔지니어링 과제를 해결하는 데 필요한 확장형 플랫폼을 제공한다. 피닉스 컨택트(Phoenix Contact)의 크리스티안 뮬러(Christian Muller) 제품 개발 수석 전문가는 “우리의 프로젝트는 매우 기술 중심이었고, 고유의 연속 설계를 생산하는 데 내재된 어려움에도 불구하고 엔지니어링 팀이 매우 촉박한 시간 내에 이상적인 부품을 개발할 수 있었다”고 말하며, “시뮬레이션 및 디지털 트윈 기술이 없었다면 전체 디자인 프로젝트는 불가능했을 것이다. 특히 대단히 복잡하고 많은 비용이 소요되는 내구성 테스트의 경우 시뮬레이션을 통해 프로세스를 더욱 빠르게 진행할 수 있었다. 앤시스 시뮬레이션을 통해 엔지니어링 시간을 단축할 수 있는 정확한 수치 값을 확보할 수 있었다"고 전했다.   ▲ HPC 기능 및 GPU 기술을 활용해 복잡한 엔지니어링 문제를 해결할 수 있는 데이터 플랫폼을 제공한다.(이미지 출처 : 앤시스 웹사이트)   통찰 역량 기반의 혁신 앤시스 2022 R2는 다양한 산업군에서 목표를 달성하는데 필요한 통찰 역량을 제공한다. 예를 들어, 앤시스 그란타(Ansys Granta) 솔루션은 엔지니어가 설계 프로세스 초기에 재료의 지속 가능성을 고려하는 데 도움이 된다. 시뮬레이션 및 CAD 툴에 최신 지속 가능성 데이터를 표시함으로써 엔지니어들은 각자 속한 산업에 맞춰 친환경 설계 전략의 일환으로 재료 선택에 대한 최적의 관점을 확보할 수 있다. 이와 함께 광학 시뮬레이션 소프트웨어인 앤시스 스피오스(Ansys Speos)에는 렌즈 뒷면을 자동으로 생성하는 새로운 광학 기능이 추가되어 설계 시간을 단축할 수 있다. 자동차 조명 설계자의 경우 특정 빔 패턴을 생성하는 렌즈를 제작할 수 있으며, 일반적인 조명 산업에서도 맞춤형 패턴을 만들어 빛 공해를 제어하는 데도 도움이 된다. 모델 기반 시뮬레이션과 디지털 트윈은 기업에서 통찰 역량 바탕의 간소화된 비즈니스 모델을 구축하는데 중요한 역할을 한다. 앤시스 2022 R2의 전자 기계 해석 소프트웨어인 앤시스 맥스웰(Ansys Maxwell)은 유도 기기의 예측 정확도 향상을 위해 차수 축소 모델(ROM : Reduced Oorder Model)을 제공하며, 앤시스 트윈 빌더(Ansys Twin Builder)에서 전기 차량의 구동 시스템 시뮬레이션을 위해 사용될 수 있다. 도시바 일렉트로닉 디바이스 & 스토리지 코퍼레이션의 미야모리 다카시 디렉터는 “전기차 수요가 높아지는 동시에 복잡성도 증가함에 따라 모델 기반 시뮬레이션은 다양한 설계를 평가하고 검증하는 데 매우 중요한 역할을 한다”고 말하며, “도시바는 앤시스 트윈 빌더 시스템 시뮬레이션 기술을 통해 자동차 전기 시스템의 설계 및 검증을 위한 새로운 툴킷을 개발했다. 정확한 축소 모델링을 위한 애큐롬(Accu-ROM)은 전자 회로와 기계 부품 전체에 대한 정밀 고속 시스템 시뮬레이션을 가능하게 하여 자동차 반도체 검증 시간을 약 90% 단축한다”고 설명했다.   ▲ 앤시스 플루언트는 멀티 GPU 솔버로 더욱 가속화된 유동 해석을 지원한다.(이미지 출처 : 앤시스 웹사이트)   확장 가능한 개방형 워크플로 앤시스 2022 R2는 물리 해석과 다분야를 연결하는 확장성으로 기술 혁신을 지원한다. 앤시스 엘에스-다이나(Ansys LS-DYNA)는 자동차 충돌, 전자 장비 낙하 테스트, 에어백 전개 및 충격 해석 분야의 선두 기업들이 사용하는 솔루션이다. 이번에 출시된 최신 릴리스에는 엔지니어가 광범위한 매크로 스케일 드롭 테스트 내에서 인쇄 회로 기판(PCB)의 솔더볼(solder ball) 피로도를 예측하는 데 사용하는 특허 출원 기술인 멀티 스케일 연계 시뮬레이션 기능이 포함되어 있다. 예를 들어 수만개의 위성으로 구성된 인공군집위성 내 하나의 위성에 탑재된 PCB의 경우, 앤시스 STK 2022 R2를 사용하면 엔지니어들이 위성 수집 개체를 연쇄 계산 내에 포함시켜 지상 자산을 연결할 때 복잡한 라우팅 옵션을 더 잘 분석하고 이해할 수 있다. 앤시스 2022 R2는 업종별 애플리케이션에 대한 맞춤형 워크플로를 구축하는 동시에 조직의 성능을 향상시키는 폭넓은 범위의 사용 편의성 기능을 확장할 수 있다. 자기 래칭 커플링 워크플로는 앤시스 맥스웰(Maxwell) 및 앤시스 모션(Ansys Motion)을 활용하여 태블릿 및 전자 제품용 자기 부착 액세서리를 개선한다. 소음, 진동 및 가혹성을 위한 워크플로는 물리학 전반에 걸친 솔루션을 결합하여 전자기, 열, 기계적 응력, 소리 및 주행 사이클 분석과 함께 전기 기계의 시뮬레이션을 제공한다. 앤시스 루메리컬(Ansys Lumerical)은 반도체 공정 변형을 포함하여 집적 회로 레이아웃 및 제조를 위한 주요 설계 자동화 도구와 루머릭 인터커넥트 환경 사이를 포토닉스 집적 회로 설계자가 자유롭게 이동할 수 있도록 지원한다. 앤시스 HFSS(Ansys HFSS) Flex PCB 워크플로는 엔지니어가 유연한 PCB 인터커넥트 내에서 복잡한 벤딩을 설정하고 해결할 수 있도록 지원하고, 완전 충실도의 전자파 커플링 효과를 포함함으로써 효율성과 예측 정확도를 향상시킨다. 암호화된 HFSS 컴포넌트의 기능이 통합 회로 설계 흐름을 지원하도록 확장되어, 파운드리 기술 파일을 사용하는 엔지니어가 민감한 지적 재산을 보호할 수 있도록 지원한다. 파이썬(Python) 프로그래밍 언어를 통해 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)의 오픈 소스 액세스인 파이플루언트(PyFluent)를 사용해 프로세스를 자동화하고, 맞춤형 워크플로를 구축하며, 맞춤형 솔루션을 제작할 수 있다. 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)에 사용자 정의형 툴바를 추가해 다목적 워크플로에 빠르고 효율적으로 액세스할 수 있다. 전자제품 신뢰성을 위한 PCB 컴포넌트 수명 예측을 통해 항공우주, 첨단 기술 및 자동차 산업 고객지원을 강화했다.   ▲ 앤시스 2022 R2의 3D 디자인 도구는 시뮬레이션 기능과 사용 편의성을 높여서, 제품 개발 전반의 생산성 및 혁신에 기여한다.(이미지 출처 : 앤시스 웹사이트)   플랫폼 기반의 성능 시뮬레이션의 규모가 점점 더 커지고 복잡해짐에 따라, 앤시스 2022 R2는 GPU의 이점을 활용한 HPC와 솔버(solver) 알고리즘을 통해 하드웨어 용량 제한을 극복하고 대규모 작업을 실행할 수 있도록 지원한다. 앤시스 2022 R2의 유동(Fluids) 제품군은 CFD(전산유체역학) 시뮬레이션이 더 효율적이고 지속 가능하도록 지원한다. 플루언트(Fluent)의 Live-GX 솔버를 사용한 결과에 따르면 6개의 하이엔드 GPU가 2000개 이상의 CPU와 동일한 성능을 제공하는 것으로 나타났다. 스피오스(Speos) 광학 솔버는 다중 GPU, 다중 노드 배치를 활용한다. 단일 GPU는 32코어 CPU 머신보다 최대 8배 빠르며, 20개의 GPU는 5000개의 CPU 코어와 비슷한 성능을 제공한다. 스피오스의 새로운 기능을 통해 사용자는 광선의 수를 늘려 시뮬레이션 예측 정확도를 높이고, 센서 검증을 위해 야간 기상 조건을 고려하는 동시에 유광 효과를 시뮬레이션할 수 있다. 또한 앤시스 2022 R2에는 전력 무결성과 정전기 방전 신뢰성 승인을 위한 두 가지 새로운 반도체 제품인 앤시스 토템SC(Ansys Totem-SC)와 앤시스 패스파인더SC(Ansys PathFinder-SC)가 포함되어 있다. 클라우드에 최적화된 탄력적인 컴퓨팅 플랫폼인 앤시스 씨스케이프(Ansys SeaScape)를 사용하여 최대 규모의 디자인에도 최적의 속도와 용량을 제공한다. 내부 테스트 결과, 대규모 시뮬레이션을 더 작은 메모리 내에서 6배 빠르게 완료한 것으로 나타났다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Sheane Emswiler) 제품 담당 수석 부사장은 “앤시스 2022 R2는 엔지니어링 분야 전반에 걸쳐 서로 다른 관점을 결합하여 경쟁업체가 놓치고 있는 부분을 확인하고, 제품 성능을 재정의함으로써 새로운 혁신의 기회를 제공할 것”이라고 말하며, “다방면 엔지니어링 솔루션으로서 조직 내 모든 팀에서 차세대 제품에 담긴 각각의 차원을 잘 이해할 수 있도록 지원하고자 전례 없는 수준의 다양한 새로운 기능을 추가 및 성능 향상을 이루었다”고 덧붙였다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2022-09-01
[칼럼] 인공지능과 메타버스 지식 시대의 혁신적 PLM 환경
디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   많은 기업들이 현재도 제품을 개발할 때 PLM 시스템을 사용한다. 그리고 이전에도 오랫동안 제품을 개발할 때 PLM 시스템을 사용했다. 현재까지는 PLM 시스템은 그냥 제품을 개발하는 동안 사용하는 정보 기술 시스템이다. ‘현재의 PLM 시스템을 사용한다고 제품 개발에 대한 지식을 축적할 수 있을까’ 하는 의문이 든다. 그 오랫동안 제품을 개발하면서 축적된 지식이나 아이디어들은 다 어디에 있는 것일까? PLM 시스템을 오래 사용한다고 제품 개발 지식이 자동으로 축적되는 것이 아니라, 제품 관련 정보와 참조자료가 축적되는 것뿐이다. 이것을 활용하여 기업의 지식으로 축적하는 것은 기업의 또 다른 문제이다. 이제 제품의 성공은 단지 품질이나 가격과 개발 시간 단축이나 요구사항을 충족시킨다고 성공하는 것은 아니다. 디지털 전환(digital transformation) 그리고 디지털 트윈(digital twins) 같은 새로운 디지털 기술을 적용하는 것도 힘들지만, 점점 고객들의 니즈를 파악하기 힘들다. 소셜 네트워크와 유튜브 등이 확산되면서 고객들의 생각과 행동에 영향을 주는 제품 인플루언서(Influencer)도 많다.   그림 1. 인플루언서와 고객   고객들도 자신들이 원하는 것을 정확하게 모르지만, 지금 당장 그것을 원한다. 시장에서 1위를 하는 제품도 출시하고 나면 혁신이 부족하다고 한다. 그러면 혁신이 무엇이냐고 질문을 하면, 잘 모른다고 하거나 현실성 없는 기대치를 가지고 있다. 현재의 환경은 과거의 제품 개발에 대한 니즈(needs)와 요구사항(requirement)이 많이 변했지만, 이상하게 수십 년간 PLM 시스템의 패러다임은 그렇게 많이 변하지 않은 것 같다. 그래서 제품 개발 관리 시스템의 혁신적인 변신에 대해서 몇 가지 생각해 봤다. 첫 번째는 제품에 대한 기본 자료만 아니라 대안 데이터(alternative data), 소진 데이터(exhaust data), 디지털 그림자(digital shadow) 자료 등이다. 대안 데이터는 현재의 우리가 디지털 환경에서 사용하고 버리는 모든 데이터이다. 이런 자료는 제품에 대한 비즈니스 인텔리전스(product business intelligence)에 유용하다.   그림 2. 그래프 지식 관리와 디지털 스레드(이미지 출처: CONWEAVER)   두 번째는 PLM 시스템과 지식 그래프 관리(knowledge graph management)와의 연동이다. 현재의 PLM 시스템 관계형 데이터베이스는 작업의 효율성이 높을지는 모르지만, 작업의 효과성은 많이 부족하다. 국제표준기구(ISO)의 정의에 따르면, ‘효율성은(efficiency) 계획된 활동이 실현되고 계획된 결과가 달성되는 정도, 효과성(effectiveness)은 계획된 활동이 실현되는 범위와 계획된 결과가 달성되는 범위’라고 한다. 현재 PLM에서 사용하는 제품 정보는 효율적인지는 몰라도 효과적이지 않다. 빅데이터나 지식 그래프 데이터 같은 새로운 데이터 기술에 대해서 적용하지 않고 있다. 세 번째는 PLM과 산업용 메타버스(industrial metaverse)의 연동이다. 메타버스가 중요한 것은 개발자나 고객에 대해서 보다 직감적이라는 것이다. 산업용 메타버스는 기업 지식 그래프(enterprise knowledge graph)와 연동될 수 있다.   그림 3. 산업용 메타버스 생태계   현재의 기계 친화적인 IT 환경을 인간 친화적인 디지털 환경으로 변화시켜 줄 수 있다. 산업용 메타버스는 제품의 수명주기 전체를 통해서 영향을 줄 것으로 예상되며, 특히 제품 개발 환경에서 모든 엔지니어링 분야와 제품 유지보수(MRO) 분야와 제품의 운용(operation) 등에서 인공지능과 디지털 트윈과 함께 사용될 수 있다. 결국은 이런 시스템에서 가장 중요한 것은 기존의 디지털 자산을 가능한 많이 신속하게 재사용해서 최고의 제품을 개발하는 것이다. 이제는 PLM에서 관리하는 기존의  전통적인 제품 데이터만 사용하기에는 이 세상이 너무 많이 빠르게 변화하고 있다. 단순 제품 데이터 뿐 아니라 제품의 인텔리전스(product intelligence)도 적극적으로 사용해야 한다. 또한 현재의 트렌드인 인공지능(AI)과 메타버스 기술을 적극 도입해서 혁신적인 제품 개발 환경을 만들어야 한다. 이것이 진정한 산업 디지털 전환(industrial digital transformation)이라고 생각된다. “나의 최종 목표는 모든 것을 다 아는 사람이 아니라, 모든 것을 다 배우려는 사람이다.” (Be a Learn-it-All, not a Know-it-All.)   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.
작성일 : 2022-09-01
[칼럼] 탑건, 국산 전투기 개발, PLM 그리고 ‘결칠기삼’
디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   2022년 7월은 그동안 생각하지 못한 개인의 추억들을 소환했다. 우선 영화 ‘탑건(Top Gun)’의 후편이 36년만에 나왔다. 젊은 시절인 1986년 여름에 미국에서 ‘탑건’을 미국 대학교 항공과 친구들과 본 생각이 난다. 후편인 ‘탑건 : 매버릭’은 가족과 함께 봤는데, 1편보다 잘 만든 것 같다. 감동과 스토리가 지루하지 않다. 잘 보이지 않는 곳에 SR-72, 스컹크 프로젝트, 마크와 록히드 마틴의 로고를 보여 주었고, 아이스맨의 죽음에서 할리우드 감성까지 서비스해 주었다. 그러나 마지막에 F-14 전투기를 몰고 탈출할 때는 할리우드의 과장까지 그리고 미국의 흑역사인 이란과의 관계와 F-14에 대한 미국인의 미안함을 담은 것 같다. 영화에서 나온 항공기와 헬기의 사운드가 실제 항공기 소음과 달라서 약간 아쉬웠다. 이제 1986년 31살에 미국에서 본 탑건의 후편을 36년 후인 2022년 67살에 보는 감회가 새롭다. 소년은 늙기 쉽고 탑건의 후편은 나오기 힘들었다. 2022년 7월 19일에는 국산 전투기 KF-21의 첫 비행 시험이 성공했다. 이것은 2002년 8월 20일 T-50 고등 훈련기 첫 비행 시험이 성공한 기간에서 1개월 1일 모자라는 사건이었다. 그 때의 감동과 추억들이 다시 생생하게 기억되었다. 1998년 초기 T-50 개발 당시 IT 기술을 최대한으로 사용했다. 왜냐면 보통 전투기 개발처럼 국방개발계획은 10년 개발하고, 10년 생산하고, 20년 사용하기 때문에 현재 기술만 이용하면 곧 구식이 되어 버린다. 그래서 수십년을 예측하고 기술을 도입해야 한다.   그림 1. KF-21의 초도 비행(출처 : 대한민국 공군)   이 개발 사업의 가장 큰 특징은 그 당시의 미래 기술인 디지털 목업(digital mockup)과 제품 수명 관리(Product Lifecycle Management), 모든 설계 자료의 3D 모델링과 시뮬레이션이었다. 이전에는 항공기를 개발할 때 각 부분 별로 물리적 목업을 많이 만들었는데, T-50 개발에서는 완전히 3D 모델링으로 디지털 목업을 사용했다. 디지털 목업은 각 파트 개발자가 모델링을 하고 3D 모델 데이터의 3차원 위치를 데이터베이스에 저장해, 마치 가상의 컴퓨터 공간에서 레고처럼 조립해 보는 것이다. 동적 디지털 목업인 내비게이션 에니메이션 구현을 실제 사용한 것은 당시 세계 최초라고 생각된다. 이것은 개발 패러다임을 완전히 바꾸는 것으로 개발 기간 단축, 정확성, 신뢰성, 조립성, 동시공학, 생산성을 획기적으로 변화시켰다. 다들 처음 가는 길이지만 믿음과 자신감이 있었다. 가장 힘든 부분은 기술자와 관리자의 기존 패러다임을 바꾸는 것이다. 그것은 도면 대신 3D 모델이 기준 데이터가 되는 것이었다. 가장 중요한 것은 PLM 혁신 패러다임이다. T-50 개발 초기에는 PDM으로 불리다가 2000년 초 이후에는 개념이 확장되어서 PLM으로 불리고 있다. PLM의 주요 기능은 제품 개발 구조인 엔지니어링 BOM(E-BOM) 관리, 엔지니어링 변경 관리, 개발 문서, 도면 관리, CAD 모델링 관리, 도면 배포 관리 등의 프로세스를 전산으로 자동화한 것이다. TV의 부품 수는 1000개, 자동차는 2만~3만 개, 전투기의 부품 수는 30만 개 이상이다. 이들 부품의 개발 과정에서 이력 관리를 한다는 것은 엄청나게 힘들다. 또한 전투기 개발 시에는 시제작기 6대의 모든 개별 자료를 호기별로 관리해야 한다는 특성이 있다. 그래서 과거에는 항공기를 개발할 때 10년 이상 동안 제작한 도면이 수십 만 장에 달했으며, 실제 엔지니어보다 문서, 도면, 그림 등을 관리하는 사람들이 더 많았다. PLM의 단일 저장고(vault)에 모든 제품의 개발 자료를 구조적으로 관리하는 것이 PLM 패러다임이다. 이런 신기술이 현재는 당연히 사용하는 것처럼 생각하지만, 그 당시에는 사업 관계자와 회사의 99%가 반대했다. 1996년 당시는 PDM라는 개념이 초창기였기 때문에 리스크도 많았다. 그러나 만약 T-50 개발에 PDM과 디지털 목업 그리고 3D 모델링 기법을 사용하지 않았다면, 상상하기 싫지만, 아마도 사업이 실패했을 것이라고 생각된다. 초기에는 개발 부서가 PDM 사용 대신에 엑셀로 개발 데이터(E-BOM)를 관리한 적이 있다. 이 엑셀 자료는 각 부서의 여사원이 관리했다. 몇 개월 후 대 혼란이 일어나서 모두 폐기했다. 그때 PDM으로 끝까지 주장한 것이 신의 한 수였다. 역사에서 만약은 없다고 하지만, 가끔 나의 인생에 대해 이런 질문들을 한다. 만약 내가 미국에 가지 않았다면, 그리고 계속 미국에 있었다면 어떤 인생이 되었을까? 만약 내가 항공 전공을 하지 않았다면 무엇을 했을까? 요즘은 대학의 전공과 아주 다른 길을 가는 사람들도 많고, 대기업에서 사회 생활을 하거나 일생일대의 대형 프로젝트를 경험한 것도 행운일 수 있다. 그러나 우리가 행운이라고 생각하는 것에도 보이지 않는 수많은 고난과 좌절이 있다. 그래서 이런 모든 것이 ‘운칠기삼(運七技三)’이라고 생각하곤 했다. 우리는 사회생활을 하면서 노력을 하였지만 실망하거나 좌절하면서 농담처럼 운칠기삼이라는 말을 사용하곤 한다. 일반적으로 이 말의 의미는 사람이 살아가면서 일어나는 모든 일의 성공과 실패는 70%가 운에 달려 있는 것이지, 노력에 달려 있는 것이 아니라는 것이다. 운이 7할이고, 재주나 노력이 3할이라는 뜻은 곧 모든 일의 성패는 운이 7할을 차지하고 노력이 3할을 차지하는 것이어서, 결국 운이 따라주지 않으면 일을 이루기 어렵다는 뜻이다. 이 말의 유래에 대해서 현대인들이 농담 삼아서 만든 말인줄 알았는데, 조사를 해 보니 중국 괴이문학의 걸작으로 꼽히는 포송령(蒲松齡)의 ‘요재지이(聊齋志異)’에 이와 관련된 내용이 실려 있다고 한다. 그러나 운이라는 것을 분석해 보면 사람들의 결정이다. 그러므로 ‘운칠기삼(運七技三)’이 아니라 ‘결칠기삼(決七技三)’이다. 그러므로 결정이 제일 중요하다. 결정에 따라서 그 다음 일련의 사건들(sequence)가 달라지고, 결과도 크게 달라질 수 있다. 우리가 오랫동안 성공하기 위해서 준비하는 지식과 정보들도 현명한 결정을 위한 보조 수단에 불과하다. 비즈니스와 엔지니어링도 결국은 현명한 결정이 제일 중요하다. T-50의 개발 성공으로 나의 커다란 꿈을 이뤘지만, 우리의 인생에서 꿈을 이루면 또 다른 꿈이 기다린다. 최근의 나의 관심사는 의사결정(decision making), 인텔리전스(intelligence) , 불확실성(uncertainty)이다. 비즈니스나 우리의 인간사 결정에는 네 가지 유형이 있다. ▲확실한 상태에서 결정하는 것 ▲불확실한 상태에서 결정하는 것    ▲리스크를 가지고 결정하는 것 ▲무지에서 결정하는 것이다. 우리는 매년, 매일, 매시각마다 사소한 결정부터 일생에 중대한 결정을 한다. 이런 결정들은 미래와 연결되어 있다고 생각한다. 이번 KF-21의 성공은 1996년에 삼성항공우주연구소의 PDM 도입 결정과 연결이 있다고 확신한다. 우리 인생의 성공은 운이 아니라 현명한 결정에서 오는 것이다. 그리고 오늘 사소한 결정이 미래의 중대한 결과와 연결될 수 도 있다. 인생은 운칠기삼(運七技三)이 아니라 결칠기삼(決七技三)이다.   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.
작성일 : 2022-08-01
앤시스, AI 기능 강화 및 GPU 솔버 향상된 앤시스 2022 R2 출시
앤시스코리아는 엔지니어링 조직이 복잡성을 해결하고 차세대 제품 혁신 제품을 효율적으로 설계할 수 있도록 지원하는 ‘앤시스 2022 R2’를 출시했다고 밝혔다. 앤시스 2022 R2는 물리적인 환경, 엔지니어링 과제, 산업별 요구를 모두 아우르는 확장성과 호환성을 제공하여 최종 제품이 실제 환경에서 최적의 성능을 낼 수 있도록 지원한다.  오늘날 제품 설계 환경은 극도로 복잡해진 덕분에 반도체 칩의 미세한 결함에서부터, 우주 발사체에 실리는 글로벌 운영 환경에 이르기까지 모든 영역에 대한 통찰 역량을 확보해야 하는 상황이다. 발열, 빛, 소리, 구조적 하중, 전자파 및 임베디드 소프트웨어 시스템의 상호 작용을 이해하는 것이 성공적인 제품 개발을 좌우한다. 앤시스 2022 R2는 이를 위해 예측 가능 범위의 정확한 분석, 인공지능/머신 러닝(AI/ML) 최적화 및 까다로운 엔지니어링 과제를 해결하는 데 필요한 확장형 플랫폼을 제공한다.     앤시스 2022 R2는 다양한 산업군에서 목표를 달성하는데 필요한 통찰 역량을 제공한다. 예를 들어, 앤시스 그란타(Ansys Granta) 솔루션은 엔지니어가 설계 프로세스 초기에 재료의 지속 가능성을 고려하는 데 도움이 된다. 시뮬레이션 및 CAD 툴에 최신 지속 가능성 데이터를 표시함으로써 엔지니어들은 각자 속한 산업에 맞춰 친환경 설계 전략의 일환으로 재료 선택에 대한 최적의 관점을 확보할 수 있다. 이와 함께 광학 시뮬레이션 소프트웨어인 앤시스 스피오스(Ansys Speos)에는 렌즈 뒷면을 자동으로 생성하는 새로운 광학 기능이 추가되어 설계 시간을 단축할 수 있다. 자동차 조명 설계자의 경우 특정 빔 패턴을 생성하는 렌즈를 제작할 수 있으며, 일반적인 조명 산업에서도 맞춤형 패턴을 만들어 빛 공해를 제어하는 데도 도움이 된다. 모델 기반 시뮬레이션과 디지털 트윈은 기업에서 통찰 역량 바탕의 간소화된 비즈니스 모델을 구축하는데 중요한 역할을 한다. 전자 기계 해석 소프트웨어인 앤시스 맥스웰(Ansys Maxwell)은 유도 기기의 예측 정확도 향상을 위해 차수 축소 모델(ROM)을 제공하며, 앤시스 트윈 빌더(Ansys Twin Builder)에서 전기 차량의 구동 시스템 시뮬레이션을 위해 사용될 수 있다. 또한, 앤시스 2022 R2는 물리 해석과 다분야를 연결하는 확장성으로 기술 혁신을 지원한다. 앤시스 엘에스-다이나(Ansys LS-DYNA)는 자동차 충돌, 전자 장비 낙하 테스트, 에어백 전개 및 충격 해석 분야에서 사용하는 솔루션이다. 이번에 출시된 최신 릴리스에는 엔지니어가 광범위한 매크로 스케일 드롭 테스트 내에서 인쇄 회로 기판(PCB)의 솔더볼(solder ball) 피로도를 예측하는 데 사용하는 특허 출원 기술인 멀티 스케일 연계 시뮬레이션 기능이 포함되어 있다. 예를 들어 수만개의 위성으로 구성된 인공군집위성 내 하나의 위성에 탑재된 PCB의 경우, 앤시스 STK 2022 R2를 사용하면 엔지니어들이 위성 수집 개체를 연쇄 계산 내에 포함시켜 지상 자산을 연결할 때 복잡한 라우팅 옵션을 더 잘 분석하고 이해할 수 있다. 한편, 시뮬레이션 규모가 점점 더 커지고 복잡해짐에 따라 앤시스 2022 R2는 GPU의 이점을 활용한 HPC와 솔버(solver) 알고리즘을 통해 하드웨어 용량 제한을 극복하고 대규모 작업을 실행할 수 있도록 지원한다. 앤시스 2022 R2의 유동(Fluids) 제품군은 CFD(전산유체역학) 시뮬레이션이 더 효율적이고 지속 가능하도록 지원한다. 플루언트(Fluent)의 Live-GX 솔버를 사용한 결과에 따르면 6개의 하이엔드 GPU가 2000개 이상의 CPU와 동일한 성능을 제공하는 것으로 나타났다. 스피오스(Speos) 광학 솔버는 다중 GPU, 다중 노드 배치를 활용한다. 단일 GPU는 32코어 CPU 머신보다 최대 8배 빠르며, 20개의 GPU는 5000개의 CPU 코어와 비슷한 성능을 제공한다. 스피오스의 새로운 기능을 통해 사용자는 광선의 수를 늘려 시뮬레이션 예측 정확도를 높이고, 센서 검증을 위해 야간 기상 조건을 고려하는 동시에 유광 효과를 시뮬레이션할 수 있다. 또한 앤시스 2022 R2에는 전력 무결성과 정전기 방전 신뢰성 승인을 위한 두 가지 새로운 반도체 제품인 앤시스 토템SC(Ansys Totem-SC)와 앤시스 패스파인더SC(Ansys PathFinder-SC)가 포함되어 있다. 클라우드에 최적화된 탄력적인 컴퓨팅 플랫폼인 앤시스 씨스케이프(Ansys SeaScape)를 사용하여 최대 규모의 디자인에도 최적의 속도와 용량을 제공한다. 내부 테스트 결과, 대규모 시뮬레이션을 더 작은 메모리 내에서 6배 빠르게 완료한 것으로 나타났다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Sheane Emswiler) 제품 담당 수석 부사장은 "앤시스 2022 R2는 엔지니어링 분야 전반에 걸쳐 서로 다른 관점을 결합하여 경쟁업체가 놓치고 있는 부분을 확인하고, 제품 성능을 재정의함으로써 새로운 혁신의 기회를 제공할 것”이라고 말하며, “다방면 엔지니어링 솔루션으로서 조직내 모든 팀에서 차세대 제품에 담긴 각각의 차원을 완벽하게 이해할 수 있도록 지원하고자, 전례 없는 수준의 다양한 새로운 기능을 추가 및 성능 향상을 이루었다"고 덧붙였다.
작성일 : 2022-08-01
케이던스, 디지털 트윈으로 데이터센터의 성능 최적화 추구
케이던스 디자인 시스템즈(Cadence Design Systems)는 퓨처 퍼실리티(Future Facilities)를 인수하는 계약을 체결했다고 밝혔다. 퓨처 퍼실리티는 물리 기반의 3D 디지털 트윈을 사용하여 데이터센터의 설계 및 운영에서 전자 장비의 냉각 해석 및 에너지 성능 최적화를 위한 솔루션을 공급하고 있다. 퓨처 퍼실리티의 제품 포트폴리오에는 케이던스의 섭씨 열 솔버를 강화하는 전자 열 솔루션과 전력 소모가 많은 데이터센터의 성능 및 냉각 효율을 최적화하는 전산유체역학(CFD) 전자 냉각 시뮬레이션 기술이 포함되어 있다. 이 기술은 데이터센터를 가상화하고 3D 디지털 트윈을 구현해, 데이터센터의 구축 전이나 운영 도중에 다양한 변화의 영향을 예측, 시각화 및 정량화할 수 있도록 한다. 이를 통해 고객은 데이터센터 시설의 설계 및 운영 효율을 높이고 비즈니스 목표를 최적화할 수 있다.  데이터센터의 설계 및 운영에는 효율적인 도메인 특화 칩과 냉각을 위한 PCB의 설계뿐 아니라 건설, 서비스, IT 및 전자장치와 같은 복잡한 공급망이 연관되어 있다. 퓨처 퍼실리티는 CFD 기술을 광범위한 DCIM(데이터센터 인프라 관리) 도구나 전력 및 냉각 모듈과 통합함으로써 서버의 변경사항이 물리적 용량, 전력 인프라 및 냉각에 미치는 영향을 시뮬레이션한다. 이렇게 하면 핫스팟이 발생하기 전에 미리 예측하여 가동 시간 및 용량 활용도를 높이고, 중복 전력 소비를 제거하여 데이터센터의 전력 사용 효율(PUE)을 높일 수 있다.   ▲ 이미지 출처 : 퓨처 퍼실리티   퓨처 퍼실리티의 6Sigma Digital Twin 시뮬레이션 및 최적화 플랫폼은 공기 흐름, 열 전달, 냉각, 전력 및 용량을 면밀히 모니터링하여 데이터센터의 성능을 모델링하고 해석할 수 있다. CFD 시뮬레이션을 통해 비용 프로파일과 용량 및 모델 개선 옵션을 예측하는데 도움을 준다. 케이던스는 퓨처 퍼실리티의 인력과 기술을 추가함으로써 효율성 향상과 전력 절감 및 가동 중지 시간 최소화에 기여하는 칩, 패키지, PCB 및 시스템 레벨의 포괄적인 데이터센터 솔루션을 제공할 수 있게 됐다. 케이던스는 퓨처 퍼실리티의 기술과 전문역량을 추가함으로써 자사의 지능형 시스템 설계(Intelligent System Design) 전략을 강화하고, 기업이 탄소 발자국을 줄이는 데이터센터 설계, 운영 및 수명주기 관리에 대해 데이터에 기반한 비즈니스 결정을 내릴 수 있게 될 것으로 전망하고 있다. 케이던스의 톰 베클리(Tom Beckley) 커스텀 IC&PCB 그룹 수석 부사장은 "글로벌 데이터센터 시장은 디지털 세계를 주도하고 있으며 연간 2000 억 달러 이상의 투자를 하고 있다"면서, "퓨처 퍼실리티 인수는 전자 냉각 및 에너지 관리를 포함한 디지털 트윈 솔루션으로 케이던스의 피델리티(Fidelity) CFD 솔루션을 향상시켜, 기업이 용량을 극대화하고 에너지 효율성을 개선하며 비용을 절감하고 중요한 인프라 위험을 완화하는 데 도움을 줄 것"이라고 전했다. 퓨처 퍼실리티의 설립자인 하산 모에지(Hassan Moezzi) CEO는 "고급 CFD를 사용하면 데이터센터의 열 효율을 해석할 때 큰 이점을 얻을 수 있다"면서, "데이터센터 및 전자 기술 솔루션을 케이던스의 지능형 시스템 설계 전문 지식과 결합하여 칩 설계부터 데이터센터의 모든 요소, 데이터센터 설계 및 운영에 중요한 구성 요소인 냉각기까지 성능, 지속 가능성 및 에너지 효율성을 더욱 발전시킬 수 있기를 기대한다"고 밝혔다.
작성일 : 2022-07-19
현대오토에버, 2022년 지속가능경영보고서 발간
현대오토에버가 ESG(환경·사회·지배 구조) 경영 활동과 주요 성과를 담은 2022년 지속가능경영보고서를 발간했다. 지난해에 이어 두 번째로 발간한 이번 보고서는 현대자동차그룹의 비전인 ‘더 나은 미래를 향한 동행’을 기반으로 8대 중점 관리 분야에 대한 추진 현황 및 성과를 공개했다.  중대성 평가를 통해 선정한 8대 중점 관리 분야는 △탄소 중립&에너지 전환 △친환경 사업장 조성 △기업 문화 혁신 △인재 성장 경험 확장 △안전 보건 내재화 △사회공헌 임팩트 확산 △고객 경험 혁신 △지속 가능한 공급망 구축이다.     환경 부문에서는 기후 변화 관련 재무정보공개 협의체(Task Force on Climate-related Financial Disclosures, TCFD) 권고안에 따라 기후 변화에 관한 리스크를 파악하고 온실가스 감축과 데이터 센터 에너지 효율성 개선을 통한 기후 변화 대응 전략을 제시했다. 사회 부문에서는 협력사와의 동반 성장과 지역 사회에 대한 사회공헌을 바탕으로 사회적 가치 창출을 위한 다양한 사업 활동을 담았다. 현대오토에버는 가족친화제도를 운영하며 행복한 일터를 조성하고, ‘가족친화기업’ 인증을 통해 제도의 우수성을 검증받았다. 지배 구조 부문에서는 기업지배구조헌장을 근간으로 책임 경영을 실천하는 이사회와 내부 거래 투명성과 주주 권익 보호를 위한 투명경영위원회 운영 현황을 소개했다. 현대오토에버는 불확실한 경영 환경 속에 경제적·사회적·환경적 리스크에 유연하게 대처하기 위한 체계를 구축, 이해관계자의 신뢰를 높이기 위해 노력하고 있다. 한편, 이번 보고서는 국제 표준인 GRI (Global Reporting Initiative) 가이드라인과 미국 지속가능회계기준위원회(SASB) 기준에 맞춰 작성했다.
작성일 : 2022-07-05
유체기계 설계를 위한 토털 솔루션
TurboTides의 특징과 모듈 소개   이번 호에서는 사용자의 설계 방식 혹은 목표에 따라 워크플로를 구축할 수 있는 유체기계 설계 솔루션 TurboTides의 특징을 소개한다. ■ 조현욱 | 태성에스엔이 F1팀의 매니저로 전기전자반도체 산업군의 유동해석 기술지원을 담당하고 있다.  이메일 | hwjo@tsne.co.kr 홈페이지 | www.tsne.co.kr   그림 1. TurboTides의 모듈 구성 및 워크플로   TurboTides의 특징 오늘날 유체를 매개로 필요한 에너지를 전달하거나 받는 열유체 시스템에서 유체기계는 심장과 같은 역할을 하고 있다. 이러한 유체기계 설계 시 시스템에서 요구하는 실행 조건을 만족하면서, 이를 유지하기 위한 에너지를 가장 효율적으로 설계해야 한다. 하지만 유체기계의 형상은 운동 에너지 손실을 최소화하기 위해 자유곡선 형태의 설계를 갖고 있으며, 다양한 수력 부품으로 인한 설계 변수가 많아 설계자에게 있어서 TurboTides와 같은 유체기계 전용 설계 소프트웨어는 필수라고 볼 수 있다. TurboTides는 <그림 1>과 같이 유체기계 설계를 위해 필요한 보편적인 과정들을 모듈화하여 System, 1D, 2D, CAE까지 모델링 및 솔버(solver)를 제공한다. System 모듈은 열유체 시스템에 적합한 운전조건 분석이 가능하고, 1D와 2D 모듈에서 유체기계의 기초 및 상세 설계를 진행하ie, CFD와 FEA 모듈에서 3차원 해석을 통해 설계를 검증할 수 있다.. (1) 통합된 GUI 환경과 편의성 TurboTides는 System 모듈, 1D 모듈, 2D 모듈, CFD 모듈, FEA 모듈까지 크게 5개의 모듈로 구성되어 있다. 5개 모듈의 사용 방법이 각각 다르다면 반복 작업이 필수인 설계 과정에서 사용자는 피로감을 느낄 수 있다. 그러한 점에서 볼 때 TurboTides는 <그림 2>와 같이 모든 GUI가 심플하고 서로 다른 모듈 간에도 동일하게 구성되어 있으며, 사용방법 또한 일관성 있게 구성되어 있다는 장점이 있다.   그림 2. TurboTides의 GUI 구성   또한 TurboTides의 모든 모듈의 사용방법은 동일하다. 기본적인 방법은 ①번 위치에서 모듈을 선택하고, ②번 위치에서 필요한 기능들을 수행하며, ③번과 ④번에서 작업 과정과 결과를 확인하는 순서로 이루어져 있다.   (2) 심리스하며 유연한 워크플로 TurboTide의 기능들은 유체기계 설계 과정을 단계별로 모듈화하였다. 각각의 단계로 데이터를 전송하기 위해 이전 모듈에서 익스포트(export)하여 다른 모듈로 임포트(import)하지 않고, <그림 3>과 같이 클릭 한 번으로 쉽게 작업할 수 있게 심리스한 워크플로를 제공한다.  
작성일 : 2022-07-01
[칼럼] 디지털 트윈과 메타버스 시대의 PLM 싱킹
디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   지난 30년 동안 기존의 PLM 프로세스와 PLM 싱킹(PLM Thinking : PT)으로 많은 제품 개발의 문제를 해결하였다. 그러나 새로운 디지털 변혁(digital disruption)과 디지털 전환(digital transformation) 시대에서는 새로운 PLM 싱킹이 필요하다. 제품의 디지털 트윈(digital twins)과 메타버스(metaverse)의 개발은 새로운 PLM 사고 방식이 필요하다. PLM을 이용한 제품 개발에서 본질은 제품의 데이터를 저장하고 사용하는 것이 아니라, 제품 개발에서 새로운 가치를 창출하는 것이다. 디지털 시대에 필요한 PLM 싱킹의 본질에 대해서 생각해 본다. 새로운 PLM 싱킹이란 디지털 시대에 필요한 PLM 중심의 사고 방식이라고 할 수 있다. 새로운 PLM 싱킹은 5가지 사고의 융합 또는 결합이라고 할 수 있다. 첫 번째는 대상을 라이프사이클 관점에서 생각하는 라이프사이클 싱킹(Lifecycle Thinking : LT)이다. 두 번째는 대상을 시스템 관점에서 생각하는 시스템 싱킹(Systems Thinking : ST)이다. 세 번째는 대상을 디자인 관점에서 생각하는 디자인 싱킹(Design Thinking : DT)이다. 네 번째는 대상을 애자일 관점에서 생각하는 애자일 싱킹(Agile Thinking : AT)이다. 다섯 번째는 대상을 이노베이션 관점에서 생각하는 이노베이션 싱킹(Innovation Thinking : IT)이다.   그림 1. 제품 라이프사이클 싱킹(Product Lifecycle Thinking)(출처 : PLM지식)   PLM 시스템이 이전 시스템과 차별화되는 것은 대상(object)을 수명주기 관점에서 생각했다는 것이다. 그 대상은 제품과 서비스가 될 수도 있고, 시스템이나 기술이 될 수도 있다. 기존 PLM 싱킹의 단점은 일방적인 진행 순서를 가진다는 것이다. 요구사항을 도출하고 그 다음에 개념설계, 기본설계, 상세설계, 시제작, 양산, 서비스, 운용, 폐기 등이다. 그러나 빠르게 변환하는 현재의 디지털 환경에서 이러한 고정된 사고방식보다는 창조적이고유연하고 빠른 사고방식이 필요하다.   그림 2. 전통적 사고와 시스템 사고의 차이점   전통적인 사고방식은 <그림 2>처럼 한 방향이다. 그러나 시스템 싱킹은 각 블록이 서로 시스템적으로 상호 연동할 수 있다. 시스템 싱킹과 라이프사이클 싱킹이 융합되면 <그림 3>과 같은 디지털 태피스트리(digital tapestry) 싱킹이 될 수 있다. PLM 시스템이 제품 정보의 중앙집중화(centralization)라면 디지털 태피스트리는 제품 정보의 분산화(decentralization)라고 할 수 있다. 제품의 전체 수명주기인 개념단계, 설계, 확인, 생산과 유지보수 단계를 중간에 끊어짐이 없이 연결해서, 제품의 아이디어부터 실제 제품의 출시까지 개발자들이 제품에 대한 개념을 최대한으로 이해하고 개선하는데 그 목적이 있다.   그림 3. 디지털 태피스트리(출처 : 록히드 마틴)   시스템 싱킹은 보다 전체적인 입장에서 문제 해결을 하려는 사고이다. 디지털 변혁의 시대에는 서로 다양한 연관 관계를 가진다. 시스템 사고에서 일반적인 분석 단계는 문제의 구조화(problem structuring), 인과고리 모델링(causal looping modeling), 시나리오 계획 및 모델링(scenario planning and modeling), 구현 및 조직학습(implementation and organizational learning) 등이다. 요즘 가장 각광 받고 있는 것이 모델 기반 시스템 엔지니어링(Model Based Systems Engineering : MBSE)이다.   그림 4. 시스템 싱킹과 디자인 싱킹   캐나다 토론토 대학의 로저 마틴(Roger Martin) 교수는 자신의 책 ‘디자인 싱킹(Design Thinking)’에서 “디자인 사고는 직관적 사고나 분석적 사고의 한 쪽이 아니라 이에 대해 통합적으로 접근하는 사고법”이라고 하였다. 디자인 사고는 양자택일 방식 대신 두 아이디어의 요소를 포함하면서 더 나은 새로운 아이디어를 만드는 사고 방식이다. 디자인 사고의 장점은 미래의 사용자와 공감하는 것이다. 시스템 싱킹에서 트레이드 오프(trade off) 개념처럼 서로 대립되는 요구사항 사이의 균형이란 사고방식을 많이 사용하지만, 디자인싱킹은 모든 요구사항을 모두 충족시키는 사고방식이다. 복잡한 시스템에서 균형 있는 결정은 시스템 싱킹이 필요하지만, 창의적 문제 해결이 필요할 때는 디자인 싱킹이 유리하다. 디자인적 사고가 합성(synthesis)에 의한 새로운 창조성의 발견이라면, 시스템 싱킹은 분석(analysis)을 통한 통합적 사고방식이다. 디자인 싱킹은 신속한 시제작(rapid prototyping)에 유리하지만, 소프트웨어 개발 등 제품의 일부를 신속하게 해결하는 신속한 기능 배포(rapid feature release) 등은 애자일 싱킹이 필요하다. <그림 5>는 디자인 싱킹과 애자일 싱킹의 차이점을 보여준다.   그림 5. 디자인 싱킹과 애자일 싱킹   최근에는 애자일 싱킹이 각광을 받고 있다. 디자인 싱킹이 창조적인 문제 해결(creative problem solving)에 유리하다면, 애자일 싱킹은 빠른 해결책(rapid solution)을 배포할 수 있다. 예를 들어서, 스마트폰 OS의 보안 문제나 배터리 문제가 발생했을 때 애자일 싱킹이 필요하다. 그러나 새로운 제품의 개념 설계를 할 때는 디자인 싱킹이 필요하다. 그리고 기업이나 조직 전체가 혁신적의 환경이나 문화를 구축하기 위해서 이노베이션 싱킹을 장려해야 한다. 이노베이션 싱킹은 디자인 싱킹이나 애자일 싱킹보다는 그 구조가 시스템 싱킹처럼 보인다. 이노베이션 싱킹은 어떤 단계에서도 다른 단계로 이동할 수 있다. 이노베이션 사고방식은 새로운 제품 개발, 사업 모델 부터 사회 변화 그리고 문제 해결까지 다양하게 사용할 수 있다. 특히 이노베이션 싱킹이 기업에 필요한 것은 문제 해결보다 새로운 가치를 실현하는 사고방식이기 때문이다.   그림 6. 이노베이션 싱킹(출처 : ISO56000)   모든 사고방식(thinking)에는 장단점이 있다. 새로운 디지털 시대에 PLM 사고방식 역시 변화가 필요하다. 새로운 디지털 PLM 사고방식은 5가지 사고방식의 융합과 결합이라고 할 수 있다. 제품 개발 속도나 정도 그리고 환경과 목적에 따라서 유연한 사고방식을 사용해야 최대의 효율(efficiency)과 효과(effectiveness)를 얻을 수 있다. 현재는 대부분의 기업이 PLM 시스템을 도입해서 사용하고 있다. 과거에는 PLM 시스템을 도입해서 사용하는 것이 경쟁력이었다면, 이제는 PLM의 기능보다는 PLM을 어떠한 사고방식으로 사용할 것인지가 미래의 경쟁이 될 것이다. “아무것도 변하지 않을지라도 내가 변하면 모든 것이 변한다.” - 오노레 드 발자크   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.
작성일 : 2022-07-01