[포커스] 앤시스, 제조산업의 디지털화를 위한 시뮬레이션의 역할 강조
앤시스코리아가 10월 13~14일 ‘앤시스 이노베이션 콘퍼런스 2021’을 온라인으로 진행했다. 이 행사에서 앤시스는 제품 수명주기 전반으로 시뮬레이션을 확장하기 위한 자사의 비전과 기술 개발 전략을 소개했는데, 특히 제조기업의 디지털 스레드를 위해 플랫폼 레벨에서 시뮬레이션을 연결해야 한다고 밝혔다. ■ 정수진 편집장
혁신 트렌드에 대응하는 시뮬레이션 역량 제공
코로나19의 영향으로 작년은 전세계 산업이 위축된 한 해였다. 한편 올해는 조금씩 분위기가 풀리면서 작년의 위축세를 벗어날 수 있을지에 대한 기대가 커지는 것처럼 보인다. 이런 산업계의 움직임은 제품 개발을 위한 솔루션 특히 시뮬레이션 분야에도 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것이다.
앤시스코리아의 문석환 지사장은 “산업 전반의 위기대처 능력에 힘입어 앤시스는 올해도 두 자리수 성장을 이어갈 수 있었다”면서, “코로나19가 가져온 정중동(靜中動) 시대를 벗어나 고객들과 더욱 다이내믹한 시너지를 기대하고 있다”고 전했다.
앤시스는 지난 몇 년간 5G, 사물인터넷(IoT), 스마트 공장, 디지털 트윈, 인공지능(AI), 전기/수소자동차, 자율주행 등의 ‘메가트렌드’에 주목해왔는데, 이런 메가트렌드가 전문가 영역뿐 아니라 일상에서도 확산되고 있다고 보고 있다. 또한 특정 산업에서 개발된 제품이나 비즈니스 모델이 모든 산업에 파괴적인 영향을 주는 혁신의 형태가 더 빠른 시간에 비용 효율적인 방법으로 엔지니어링 문제를 해결해야 하는 과제를 안겨준다고 짚고 있다.
앤시스는 이런 도전과제에 전략적으로 대응하면서, 효율적으로 디자인하고 미래를 빠르게 엔지니어링하는 기술 역량의 핵심으로 ‘3A’를 내세웠다. 3A는 ▲기술을 활용해 수천 가지 경우의 복잡성을 빠르고(agility) 전략적으로 해결하고 ▲기술을 통해 올바른 결과를 얻을 수 있는 정확성(accuracy)을 확보하는 동시에 ▲더 많은 사람의 역량을 투입할 수 있도록 기술에 대한 접근성(accessibility)을 보장해야 한다는 것이다.
▲ 앤시스는 시뮬레이션 중심의 폭넓은 기술 포트폴리오를 강점으로 내세우고 있다.
디지털 스레드를 위한 시뮬레이션 플랫폼
앤시스는 시뮬레이션을 해석 전문가의 전유물이 아닌, 제품 수명주기의 전체 과정에서 활용할 수 있는 보편적인(pervasive) 툴로 만들어야 한다고 주장해 왔는데, 이를 위해서 정확한 멀티피직스 시뮬레이션의 통합이 중요하다고 보고 있다.
현재 앤시스의 시뮬레이션 포트폴리오는 ▲수치해석 방법론을 사용하는 피직스 시뮬레이션 ▲디지털 트윈, 시스템 엔지니어링, 임베디드 소프트웨어 엔지니어링 ▲재료, 최적화, 프로세스 관리 등을 위한 시뮬레이션 플랫폼 ▲산업별 특성에 맞춘 애플리케이션 및 수직(vertical) 솔루션 등에 걸쳐 있다.
이 가운데 시뮬레이션 플랫폼은 멀티피직스, 멀티 도메인, 멀티 스케일 시뮬레이션의 프로세스를 통합하고 최적화하는 역할을 한다. 앤시스 시스템&플랫폼 비즈니스 유닛의 나빈 부드히라자(Navin Budhiraja) 부사장은 “제품이 복잡해지면서 더욱 커지는 출시기간 단축과 비용 절감, 규제 준수 등의 어려움을 해결하기 위해서, 제품 수명주기 전반에서 다양한 엔지니어링 시스템을 디지털 방식으로 연결하는 디지털 스레드(digital thread)가 중요해지고 있다”고 보았다.
제품의 수명주기 전반을 디지털 프로세스화해 관리할 수 있는 솔루션으로 PLM(제품 수명주기 관리)이 꼽히고 있다. 그런데, 시뮬레이션 및 CAE의 툴과 환경은 PLM과 다르게 복잡하다는 것이 앤시스가 가진 문제인식이다. 여러 분야에서 여러 공급업체가 수십 개의 CAE 소프트웨어를 사용할뿐 아니라, 컴퓨터에 저장하고 파일을 공유하는 식으로 해석 데이터를 관리하면 시뮬레이션 결과의 재사용이나 협업에 문제가 생겨 엔지니어의 생산성이 낮아진다는 것이다.
앤시스는 시뮬레이션 자산을 관리하고 전체 디지털 스레드와 연결하는 데에 중점을 둔 시뮬레이션 플랫폼으로서 SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리)와 MIM(재료 정보 관리) 시스템을 내세우고 있다. 이 시스템은 재료 데이터와 시뮬레이션 프로세스 등 지적자산(IP)을 제어하고, 중요한 해석 프로세스를 캡처해 자동화·최적화하거나 벤치마크하는 기능을 제공한다. 그리고 PLM 및 ERP(전사 자원계획 관리) 시스템과 연결할 수 있는 구조를 갖는다.
부드히라자 부사장은 “시뮬레이션이 확산된다는 것은 해석 전문가가 아닌 다양한 사람들이 시뮬레이션을 활용한다는 의미이다. 이런 관점에서 앤시스의 시뮬레이션 플랫폼은 API(응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스), 맞춤형 웹 UI(사용자 인터페이스), 다중물리 툴 체인 생성 등을 통해 비전문가의 시뮬레이션 접근성을 높일 수 있도록 돕는다”고 소개했다.
▲ 앤시스는 시뮬레이션 플랫폼이 제조기업의 디지털 스레드를 완성할뿐 아니라, 시뮬레이션의 대중화에도 기여할 것으로 보고 있다.
머신러닝, MBSE 등 기술 개발도 지속
앤시스는 정확한 솔버를 기반으로 엔지니어링 과정의 다양한 문제를 해결할 수 있는 통합 솔루션 제공을 강점으로 내세우고 있다. 앤시스의 데이브 퍼스(Dave Firth) 일본 및 한국 지역 수석부사장은 “앤시스는 지속적인 변화와 혁신뿐 아니라 오픈 솔루션과 글로벌 파트너십을 바탕으로, 기업의 시스템을 교체하지 않고도 높은 통합성을 제공한다”면서, “이를 통해 제품 출시기간과 프로토타입을 줄여 기업이 비용을 절감할 수 있게 돕고, 시장에서의 성공과 수익의 증가를 지원하는 시뮬레이션의 핵심 가치를 실현한다”고 소개했다.
이런 비전을 위해 앤시스는 FEM(유한요소법)과 CFD(전산유체역학) 등 핵심이 되는 시뮬레이션 기법을 개선해 나가는 동시에, 장기적인 관점에서 다양한 기술 개발 전략을 진행한다고 설명했다.
인공지능과 머신러닝은 다양한 업계에서 주목하고 있는 혁신기술이며 시뮬레이션 분야에도 이를 적용하기 위한 기술 개발 속도가 빨라지고 있다. 앤시스는 ‘하이브리드 머신러닝 솔버’의 개발 내용을 소개했는데, 이는 해석하려는 영역을 작은 3차원 단위인 복셀(voxel)로 나누어 해석한 결과를 머신러닝 모델의 훈련에 사용한다. 훈련을 통해 다양한 해석 솔루션을 생성하고 이를 다시 머신러닝 신경망을 강화하는데 사용할 수도 있다. 앤시스의 프리스 배너지(Prith Banerjee) CTO는 “유체 흐름의 모델링에 머신러닝을 적용할 경우, 기존에 플루언트(Ansys Fluent)로 해석하는 것보다 해석 시간을 크게 줄일 수 있다”고 전했다.
▲ 앤시스는 유체 해석 시간을 줄일 수 있는 머신러닝 솔버의 개발에 대해 소개했다.
MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)도 시뮬레이션 분야에서 도입이 본격화되기 시작한 기술 중 하나다. 제품을 설계하는 초기 단계에서 충실도(fidelity)가 낮은 간략한 시스템 모델을 만들고, 이후 물리적인 프로토타입을 만들어 테스트하는 방법을 많이 쓰고 있다. 그런데, 이런 프로세스에서는 물리 프로토타입에서 나온 문제를 해결하기 위해 다시 설계를 수정하는 것이 어려운 작업이다. 한편 시스템 레벨의 모델을 3D 시뮬레이션과 연결하면, 시스템 엔지니어링에서 가상 프로토타입을 활용할 수 있다. 정확한 물리 기반의 시뮬레이션으로 빠르게 가상의 3D 프로토타입을 만들어 테스트할 수 있고, 디자인 수정도 더 원활해진다는 것이 앤시스의 설명이다.
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작성일 : 2021-10-29
