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통합검색 "MBSE"에 대한 통합 검색 내용이 133개 있습니다
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앤시스 2025 R1 : 클라우드·AI·데이터 혁신 가속화를 위한 디지털 엔지니어링 설루션
개발 및 공급 : 앤시스코리아 주요 특징 : 사용자 학습 데이터 기반의 AI로 후처리 과정에서 심층 인사이트 제공, 시스템 아키텍처 모델러에 SysML v2 지원 추가해 협업 촉진 및 제품 설계 최적화 가속, HPC 라이선스 없이 엔터프라이즈급 CFD 기능 제공하는 앤시스 CFD HPC 얼티메이트 출시 등   앤시스가 디지털 엔지니어링 혁신을 지원하는 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 설루션인 ‘앤시스 2025 R1(Ansys 2025 R1)’을 발표했다. 앤시스 2025 R1은 정교한 디지털 엔지니어링 기술을 통해 기존 인프라와 원활하게 연계될 뿐 아니라, 업무 중단을 최소화하면서 보다 혁신적인 제품 개발을 위한 협업을 지원한다. AI, 클라우드 컴퓨팅, GPU 및 HPC의 강력한 성능을 기반으로 한 이번 업데이트는 더욱 신속하고 협력적인 의사 결정을 가능케 하며, 설계 탐색 범위를 확장하고 제품 설계 기간 단축에 기여할 전망이다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2025 R1은 더욱 강력한 통합 기능을 제공해, 제품 전체 수명 주기에 걸쳐 디지털 프로세스를 구축하고 개발 전후 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 다양한 도구와 설루션을 제공할 것”이라면서, “하나의 데이터 기반의 환경에서 서로 단절된 팀도 원활하게 협업할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 비용 절감과 제품 출시 기간을 단축시켜 고객의 경쟁력 강화에 기여할 것”이라고 밝혔다. 제품이 점차 통합되고 복잡해짐에 따라 R&D 프로세스 또한 급변하는 시장 요구에 맞춰 지속적으로 발전해야 한다. 앤시스는 고객의 디지털 전환 과정을 원활하게 지원하며, 변화하는 시장 환경에 대응할 수 있도록 다양한 도구와 설루션을 제공할 예정이다.   ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처   향상된 물리 솔버 제품 성능을 보장하려면 구성 요소부터 시스템 전반에 이르는 멀티피직스(multi-physics)를 이해하는 것이 필수이다. 앤시스 2025 R1은 신속하고 정밀한 물리 기반 시뮬레이션 결과를 제공하는 신제품뿐만 아니라, 기존 제품의 강화된 기능을 통해 엔지니어링 팀이 설계 초기 단계에서 보다 신뢰성 높은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 전망이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어는 전열(electrothermal) 분석, 오소트로픽(orthotropic) 전도, 내부 팬(fans) 기능을 추가해 써멀 모델링 역량을 확장했으며 속도 및 사용 편의성을 개선했다. 구조 해석 설루션은 소음·진동·마찰(NVH)에 대한 통합 설루션을 제공하며, 주파수 응답 함수(FRF) 계산 속도가 10배 향상됐다. 또한 진동음향(vibro-acoustics) 매핑, 최적화된 메싱, 모드 기여도 분석 기능 등을 탑재했다. 앤시스 일렉트로닉스(Ansys Electronics)는 앤시스 소프트웨어 제품 간 연결성을 강화해 3D 집적 회로에 중요한 메싱을 개선하며 자동화된 워크플로우 기능, 향상된 시뮬레이션 성능 등을 제공한다. 새로운 폴리머 FEM(Polymer FEM) 제품은 높은 정확도의 모델을 적용해 실제 재료의 거동을 정밀하게 포착하며, 고객의 고급 재료 시뮬레이션 요구 사항을 충족한다.   클라우드/HPC/GPU 클라우드 컴퓨팅, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 GPU의 강력한 성능은 최신 제품의 엔지니어링 속도를 혁신적으로 변화시키고 있다. 이 과정에서 접근성, 상호 운용성, 확장성은 핵심 요소로 작용하며, 고객이 데스크톱 애플리케이션의 한계를 넘어서서 보다 혁신적인 제품을 협업하여 설계할 수 있도록 지원한다. 앤시스 2025 R1은 GPU 솔버의 성능을 한층 강화했으며, 다양한 애플리케이션에 웹 기반 온디맨드(on-demand) 기능을 추가 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)  멀티 GPU(multi-GPU) 유체 시뮬레이션 솔버는 자동차 외부 공기 역학과 같은 대규모 메시 셀(mesh cell)을 포함한 고해상도 해석을 지원한다. 또한, 전체 시뮬레이션 속도 저하 없이 매개변수 추가 및 정확도 개선을 설계자에게 제공한다. 앤시스 CFD HPC 얼티메이트(Ansys CFD HPC Ultimate)는 추가 HPC 라이선스 없이 단일 작업에서 여러 CPU 코어 또는 GPU를 활용할 수 있는 엔터프라이즈급 전산유체역학(CFD) 기능을 제공한다. 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)의 새로운 GPU 가속 3D 전자기 시뮬레이션은 기존 CPU 솔버 대비 메모리 사용량을 50% 절감하며 메싱 시간을 20% 줄인다. 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)의 GPU 직접 가속 구조 유한 요소 해석(FEA) 솔버는 기존 설루션 대비 최대 6배 빠른 성능을 제공하며, 반복 솔버(iterative solver)는 CPU 전용 솔버 대비 6배 빠른 속도를 구현한다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 클라우드 버스트 컴퓨팅(Cloud Burst Compute) 기능을 활용하면 1000개의 설계 변형을 10분 만에 해결할 수 있다. 엔비디아 GPU를 활용한 디스커버리의 매개변수 연구(parametric study) 속도는 100배 이상 향상된다. 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute) 기능은 앤시스 메카니컬 (Ansys Mechanical), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 및 앤시스 HFSS(Ansys HFSS) 고주파 전자기 시뮬레이션 소프트웨어를 위한 유연하고 확장 가능한 온디맨드(on-demand) HPC 성능을 제공한다.   인공지능 앤시스는 인공지능(AI) 기반 기술을 통해 포트폴리오를 지속적으로 확장하며, 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 산업에 혁신적인 속도와 접근성을 제공한다. 앤시스 AI는 신규 및 기존 데이터를 활용해 빠르게 설계를 분석하고 AI 모델을 신속하게 학습시켜 제품 출시 기간을 단축시키는 한편 비용 절감 효과를 극대화한다. 직관적인 인터페이스를 갖춘 데이터 처리 도구 지원을 통해 SimAI 모델링을 위한 데이터 준비 과정을 간소화한다. 앤시스 SimAI는 사용자가 모델 학습 데이터를 확장해 후처리 과정에서 더욱 정교한 분석을 수행할 수 있도록 지원한다. 앤시스 일렉트로닉스 AI+(Ansys Electronics AI+)는 AI 기반 기술을 활용해 앤시스 멕스웰(Ansys Maxwell) 전기기장(electromagnetic field) 해석 솔버, 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 전자기 냉각 시뮬레이션 소프트웨어, HFSS 등에서 수행되는 전자기 시뮬레이션의 필요 리소스 실행 시간을 정밀하게 예측한다. 앤시스 RF 채널 모델러(Ansys RF Channel Modeler)의 고급 합성 레이더 시뮬레이션 기능은 지상에서 AI를 활용한 표적 식별을 위해 폭넓은 학습 및 검증 데이터 세트를 제공하여, 디지털 미션 엔지니어링 분야를 지원한다.   ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처   연결된 에코시스템 최첨단 연구개발(R&D) 환경에서는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 및 자동화 설계를 도입하여 연구개발 워크플로를 원활하고 효율적으로 유지하는 것이 중요하다. 앤시스 엔지니어링 설루션은 기존 인프라에도 새로운 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 높은 호환성과 확장성을 갖춰 제품 설계의 혼선을 방지할 수 있다. 앤시스 2025 R1은 디지털 전환을 더욱 원활하게 지원할 수 있도록 MBSE 기능과 데이터 관리 기능이 강화되었다. 앤시스 모델센터(ModelCenter) MBSE 소프트웨어와 앤시스 시스템 아키텍처 모델러(System Architecture Modeler : SAM)는 SysML v2 지원을 강화해 엔지니어링 조직 전반에서 제품 요구 사항의 접근성과 확장성을 높이고, 팀 간 협업을 더욱 긴밀하게 연결하여 개발 시간 단축에 기여한다. 앤시스 모델센터(ModelCenter)는 MBSE 연결성이 향상되어 호환성을 높였고, 카펠라(Capella) 커넥터 기능이 강화되었으며, 앤시스 적으로 제공한다. SAM과의 더욱 긴밀한 통합을 통해 검색, 저장 및 수정 기능을 보다 직관적으로 제공한다. 앤시스 미네르바(Ansys Minerva) 시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리 소프트웨어인 미네르바는 일반 커넥터 개선을 통해 외부 데이터 연동을 표준화하며, 업로드 전 문제점 검증을 가능케 하여 제품 생산 시간 및 비용 절감에 기여한다. 커넥터는 새로운 비동기 작업 실행 기능이 추가돼 엔지니어의 생산성을 개선한다.   기타 앤시스 2025 R1의 주요 특징 앤시스 옵티슬랭(Ansys optiSLang) 프로세스 통합 및 설계 최적화 소프트웨어로 인터페이스, 분산 컴퓨팅, 고급 알고리즘 등 전반적인 개선으로 설계 워크플로의 유연성과 성능을 강화한다. 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta Materials Intelligence) 제품군은 컴퓨터 이용 공학(CAE), 컴퓨터 지원 설계(CAD), 제품 수명주기 관리(PLM) 등의 소프트웨어와 공통 사용환경을 제공하여, 그란타(Granta) 최종 사용자 인터페이스와 통합 인터페이스 간 일관된 사용자 경험을 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)의 내결함성 메싱(FaultTolerant Meshing : FTM)과 수밀 메싱(watertight meshing)에 적용된 작업 기반 성능을 개선해 메싱 속도를 가속화한다.  전력 필드 효과 트랜지스터(FET) 및 전력 관리 집적회로(PMIC)의 분석, 시뮬레이션, 최적화를 위한 신규 도구로 앤시스 파워X(Ansys PowerX)를 제공한다.    ▲ 이미지 출처 : 앤시스 웹사이트 캡처     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-03-06
[엔지니어링 소프트웨어 업계 신년 인터뷰] 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 오병준 한국지사장
디지털 트윈/클라우드/AI 중심으로 DX의 실질적 가치 제공   지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 2024년 어려운 경제 상황에서 제조산업의 변화를 뒷받침하며 시장 성과를 거두었다. 다양한 산업군에서 디지털 제조 혁신이 본격화될 것으로 보이는 가운데, 2025년에는 디지털 트윈과 클라우드 및 AI 기술을 중심으로 디지털 제조의 새로운 패러다임을 제시하며, 고객사의 비즈니스 가치를 극대화하는 전략을 강화할 예정이다. ■ 정수진 편집장     2024년 비즈니스 성과와 주요 동향에 대해 소개한다면 작년에는 전반적인 경제 상황의 어려움 속에서 기업들의 투자 비용에 대한 조정이 이뤄졌다고 보이는데, 이런 상황에서도 인공지능(AI) 등 새로운 기술 도입에 대한 평가/분석/도입이 꾸준히 진행됐다. 한편으로 산업별로 기술 투자 패턴이 변화하는 모습을 볼 수 있었다. 반도체 분야에서는 연구개발(R&D) 및 생산과 관련해 디지털 전환(Digital Transformation, DX) 투자가 본격화되었고, 조선 산업에서는 중국과의 경쟁 속에서 국내 주요 조선사를 중심으로 스마트 조선소(smart yard)와 관련한 이니셔티브가 꾸준히 추진됐다. 자동차 산업은 소프트웨어 정의 차량(SDV)을 중심으로 다양한 자동차 소프트웨어 개발을 위한 플랫폼의 검토 및 구축에 초점을 맞췄으며, 배터리 분야에서는 열폭주를 지연시키거나 안전한 배터리 개발을 위한 시뮬레이션과 EU의 ‘배터리 여권(Battery Passport)’ 규제에 대응하기 위한 플랫폼의 도입이 활발히 진행되었다. 전자 분야에서는 전사 프로젝트 관리 및 품질 관리 설루션이라든가 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링), SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리), 설계 자동화 등의 기업 프로젝트가 진행됐다. 중소기업 및 스타트업에서는 클라우드 기반 솔루션 도입이 빠르게 늘어난 것이 눈에 띤다. 지멘스는 NX X, 옵센터 X(Opcenter X), 심센터 X(Simcenter X), 팀센터 X 에센셜(Teamcenter X Essentials), 폴라리온 X(Polarion X) 등 클라우드 기반 솔루션을 묶어서 ‘서비스형 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator as a Service : XaaS)’로 부르고 있는데, 이런 퍼블릭 클라우드 제품을 사용하는 국내 고객이 전년 대비 5배 증가하는 성과를 보였다. 대기업과 비교하면 비용 규모는 작지만, 이러한 변화는 중소벤처기업부와 협력한 스타트업 지원 프로그램 및 대학교 라이선스 제공 프로그램 등 지멘스가 적극적으로 추진한 이니셔티브의 성과라고 볼 수 있다.   2024년 지멘스에서 중점적으로 추진한 화두는 무엇인지 크게 세 가지를 중점적으로 추진했다. 첫째는 디지털 트윈으로 제품, 생산, 성능의 포괄적인 디지털 트윈을 기반으로 한 효율화 프로젝트가 본격적으로 시작되었다. 둘째는 인공지능(AI)을 기반으로 한 생산 및 설계 자동화 기술 개발이다. 작년 하반기에 발표한 팀센터의 RAG(검색 증강 생성) 기반 생산 AI 기능이 이를 대표적으로 보여주는 사례이다. 셋째는 클라우드 솔루션의 활성화이다. 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 클라우드 기반의 플랫폼 도입과 고객사의 디지털 전환을 위한 컨설팅에 집중하였다. 최근 열린 CES 2025에서도 지멘스는 이러한 화두를 깊이 있게 소개했다. 특히 국내 제조산업에서는 대내외 환경의 변화에 대응하기 위해 디지털 전환이나 효율화 이니셔티브가 필요하다는 현실적인 인식이 강화되고 있다. 지멘스는 기업이 디지털 전환을 2025년의 최우선 과제로 추진할 것으로 전망하고 있으며, 이에 대응해 제품과 기술을 공급하는 것뿐만 아니라 전략적 가치를 제공하고자 드라이브를 강화하고 있다는 점을 CES에서 강조했다.   제품군별로 지난 해 비즈니스를 평가한다면 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어는 네 개의 브랜드를 중심으로 하는 설루션 제품군을 갖고 있다. 여기에는 ▲NX, 솔리드 엣지, 젤 X(Zel X) 등 설계 제품군을 포함하는 디자인센터(Designcenter) ▲시뮬레이션 및 테스트 제품군의 심센터(Simcenter) ▲PLM인 팀센터(Teamcenter) ▲생산 분야 설루션을 아우르는 옵센터(Opcenter) 등이 있다. 작년에는 특히 심센터의 성장세가 높았고, 엔터프라이즈용 CAD의 시장 평가가 좋은 가운데 디자인센터도 꾸준한 성장을 보였다. 팀센터는 지난 6년간 네 배 정도의 성장을 거두었으며, 최근에는 전사 플랫폼으로서 가치를 소개하면서 고객 투자도 늘어 시장에서 성과가 나오고 있다는 점이 고무적이다. 옵센터는 플랜트 시뮬레이션이나 프로세스 시뮬레이션, CAM 기반의 원가 관리 등에서 좋은 성과를 얻는 가운데 MES(생산 관리 시스템) 시장에서도 프로젝트를 진행하고 있다.   지멘스 인더스트리 소프트웨어 코리아의 조직 및 인원은 어떻게 구성되어 있으며, 최근 변화가 있다면 국내에서 영업, 제품 비즈니스, 기술 프리세일즈, 서비스 등에 걸쳐 300여명의 인력을 갖추고 있으며, 최근 테크니컬 아키텍트 사업부를 신설했다. 전기 전자 비즈니스를 진행하는 지멘스 EDA(구 멘토그래픽스)에 180여 명이 있으며, 작년에 인수를 발표한 알테어의 인력까지 포함하면 올해 말에는 650여 명까지 늘어날 것으로 보인다. 이는 국내 소프트웨어 기업으로서는 상위권의 규모이지 않을까 싶다. 알테어의 인수는 ‘디지털 엔터프라이즈 설루션’을 내걸고 있는 지멘스 그룹 전체에서 소프트웨어의 위상이 더욱 높아지고 있음을 보여준다. 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터 과학, 인공지능 분야에서 알테어가 가진 역량을 지멘스의 엑셀러레이터(Xcelerator) 포트폴리오와 결합함으로써 반도체 등에서 더욱 통합된 기술 포트폴리오를 제공하면서, 더욱 완전한 AI 기반 설계/시뮬레이션 포트폴리오를 구축할 수 있을 것으로 보인다. 알테어 인수를 통해 소프트웨어 비즈니스의 성장폭을 더욱 키울 수 있을 것으로 기대한다.   디지털 트윈 기술이 국내에서 어느 정도 활용되고 있다고 보는지 디지털 트윈의 발전 단계를 미러링(모사) – 모니터링(관제) – 시뮬레이션(모의) – 페더레이션(연합) – 오토노머스(자율) 등 다섯 단계로 볼 수 있다. 많은 기업에서 아직은 시뮬레이션을 중심에 두고 디지털 트윈을 활용하고 있지만, 페더레이션 단계로 발전하려는 시도를 보이고 있다. 예를 들어 LG에너지솔루션은 설비와 공장 및 프로세스를 연결해서 디지털 트윈 기반으로 제품을 설계하고 가상 생산을 진행하는 체계를 마련하고자 노력 중이다. 조선 산업에서는 중후장대형의 레거시 환경을 자율화 환경으로 과감하게 혁신하려는 시도를 하고 있다. 완전 자율화 공장을 지향하는 기업들이 국내서도 등장하고 있는데, 이런 흐름에서 지멘스가 내세우는 실행형 디지털 트윈(Executable Digital Twin, XDT)이 향후 시장에서 주요한 기술로 자리 잡을 것으로 기대한다. 지멘스의 실행형 디지털 트윈은 최적화된 동작 모델과 실제 제품의 동작 환경 사이에 상호작용을 구현함으로써 제품과 설비, 생산까지 디지털 트윈을 구현할 수 있도록 돕는다.   지멘스의 디지털 트윈 기술이 경쟁사와 차별화되는 점을 소개한다면 지멘스는 데이터의 일관된 흐름과 연결성을 지원하는 통합 플랫폼으로서 팀센터(Teamcenter)를 제공한다. 팀센터는 제조 데이터 관리 중심의 PLM에서 나아가 설계부터 제조, 서비스까지 모든 데이터를 통합 관리할 수 있는 유니파이드 BOM(Unified BOM) 구조를 제공하는 것이 경쟁사 대비 큰 강점이라고 할 수 있다. 또한, 지멘스는 고객의 디지털 전환을 위한 유니파이드 BOM 컨설팅 서비스를 제공하며, 효율적인 데이터 관리와 최적화된 디지털 트윈 구현을 돕고 있다.   AI와 관련해서는 어떻게 제조 시장에 접근하고 있는지 CAE를 시작으로 제조 분야에서 AI에 대한 요구가 빠르게 증가하고 있다고 보고 있다. 이에 따라 올해 AI 이니셔티브를 강화할 계획이다. 지멘스의 AI는 디자인센터, 심센터, 팀센터, 옵센터 포트폴리오 모두에 걸쳐 지원되는데, 자체 AI 엔진보다는 오픈AI(OpenAI)와 같은 외부 AI 엔진과 협업을 통해 설루션을 개발하는 방식이다. 이를 기반으로 생성형 설계(제너레이티브 디자인)나 최적화 등을 위한 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 탑재하고, 고객의 데이터를 분석해 업무에 활용할 수 있는 플랫폼을 제공하고자 한다. 예를 들어, 팀센터의 AI 기능은 고객 데이터의 대규모 분석을 지원하며, 설계와 제조 과정에서 인터랙티브한 작업 환경을 제공한다. 성공적인 AI 활용을 위해서는 데이터에 대한 고객의 인지도 및 데이터 축적/분류/관리 전문성을 키울 필요가 있다고 본다. 기업의 데이터 전문가를 양성하는 것도 중요하다. 이와 함께, 국내에서는 AI를 위한 데이터 가공 전문 업체와 협력하여 설계 데이터, 시뮬레이션 데이터, PLM 데이터를 최적화하고 생성형 AI 채팅 방식의 업무 환경을 구축하거나 제조 산업에 필요한 AI 설루션을 최적화하는 작업도 진행하고 있다.   2025년의 주요한 비즈니스 전략과 계획을 소개한다면 작년에 디지털 트윈과 디지털 전환을 중심으로 한 교육 프로그램을 진행했는데, 올해는 이를 더욱 확대해 국내 제조업 임원들의 디지털 혁신에 대한 이해도를 높이고자 한다. 그리고 기존 고객사에 대한 업셀링을 강화하여 AI 기반 추가 기능과 최신 버전으로의 업그레이드를 제안할 계획이다. 또한, 비즈니스 가치 셀링(Business Value Selling)을 통해 기술적 접근을 넘어, 고객사의 비즈니스 성과를 극대화할 수 있는 설루션을 제안할 예정이다. 기존 주요 고객을 대상으로 한 고도화 비즈니스를 꾸준히 이어가면서, 타사 설계 설루션을 사용하던 고객사의 윈백도 진행하고 있다. 심리스한 통합 제품 개발 툴체인이 제공하는 가치를 중시하는 분위기 속에 CAD부터 지멘스의  포트폴리오로 전환할 수 있도록 지원을 강화하고자 한다. 지멘스가 제공하는 ‘가치 기반 라이선싱’ 정책에 대한 시장의 반응도 좋은 편이다. 제품 가격 인상에 관한 계획은 현재로서는 없으며, 통상적인 인플레 반영 정도만 진행하고자 한다. 대신 SaaS로 전환하는 고객에 대해서는 더 큰 가격 메리트를 제공할 예정이다. 기존 온프레미스 설루션을 SaaS로 전환하면 고객은 인프라 투자 부담을 덜 수 있고, 처리 속도나 공급사의 지속적인 지원에서 이점을 얻을 수 있다는 점을 강조할 것이다. 이번 CES 2025에서 지멘스는 ‘팀센터 디지털 리얼리티 뷰어(Teamcenter Digital Reality Viewer)’와 ‘NX 이머시브 디자이너(NX Immersive Designer)’ 등 제품 개발 환경을 혁신할 수 있는 설루션을 소개했다. 이들 설루션은 올해 국내 시장에 공식 출시할 계획이다. 엔비디아 옴니버스를 기반으로 하는 팀센터 디지털 리얼리티 뷰어는 고성능 실시간 레이 트레이싱 기능을 팀센터에 탑재해, 사실적인 물리 기반의 제품 디지털 트윈을 원활하게 시각화하고 상호 작용할 수 있도록 한다. NX 이머시브 디자이너는 고품질 4K OLED 마이크로 디스플레이와 컨트롤러를 갖춘 소니의 XR 헤드 마운트 디스플레이를 NX와 결합해, 설계자가 3D 객체와 직관적으로 상호작용할 수 있도록 돕는다. 국내 제조업계는 디지털 전환과 관련한 투자에 여전히 신중한 태도를 보이고 있다. 특히 중소기업은 기술 도입에 대한 비용 부담이 크기 때문에, 정부와의 협력을 통해 지원을 강화할 필요가 있다. 또한, 데이터 관리 및 활용에 대한 고객사의 인식 향상과 전문가 양성이 시급하다고 보는데, 이러한 과제를 해결하기 위해 교육, 컨설팅, 기술 지원을 지속적으로 확대할 계획이다.     ■ ‘2024 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사’에서 더 많은 내용이 제공됩니다.
작성일 : 2025-02-26
다쏘시스템-피앤피어드바이저리, PLM 컨설팅 서비스 및 제조 경쟁력 강화 위한 설루션 제공 협력
다쏘시스템은 제품 수명주기 관리(PLM) 전문 컨설팅 기업인 피앤피어드바이저리와 C&SI(Consulting & Service Integration) 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 제조업을 중심으로 연구 개발 및 제품 데이터 관리 등의 분야에서 협력해왔으며, 이번 협약을 통해 양사의 기술을 결합하여 새로운 산업 분야로 비즈니스 영역을 확장할 계획이다. 이번 파트너십을 통해 다쏘시스템의 버추얼 트윈 기반 제품 수명 관리 설루션, 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE), 스마트 제조, 스마트 시티 등의 설루션과 피앤피어드바이저리의 PLM, 기준정보 관리 체계 등 컨설팅 역량이 만나 시너지를 극대화할 계획이다. 양사는 앞으로 자동차, 방산, 조선, 전자 등 제조업 분야의 제품 수명주기 관리, 기준정보 관리 체계 구축 등의 영역에 컨설팅과 설루션을 결합해 기술 혁신을 지원할 예정이다. 양사는 다쏘시스템의 3D익스피리언스 플랫폼 기반 버추얼 트윈과 피앤피어드바이저리의 컨설팅 역량 및 시스템 구축 노하우를 기반으로 디지털 전환을 추진하는 고객사를 위한 지원을 강화할 수 있을 것으로 예상하고 있다. 다쏘시스템이 디지털 전환(DX)의 결과를 실체화할 수 있는 글로벌 레퍼런스를 갖춘 설루션을 제공하면, 피앤피어드바이저리는 전문성과 컨설팅 역량을 바탕으로 디지털 전환 전략과 시스템 구축을 지원하는 방식이다.     다쏘시스템코리아의 정운성 대표이사는 “제품 개발, 시뮬레이션, 제조, 마케팅 등 모든 과정이 통합적으로 관리되어야 하는 시대”라면서, “피앤피어드바이저리의 컨설팅 역량과 자사의 3D익스피리언스 플랫폼을 통해 제조업계의 생산 공정을 최적화하고 효율을 높일 수 있도록 노력할 것”이라고 말했다. 피앤피어드바이저리의 유영진 CEO는 “세계적인 소프트웨어 선도기업 다쏘시스템의 파트너로서 협력할 수 있는 기회를 갖게 되어 기쁘다”면서, “피앤피어드바이저리가 가진 전문성을 바탕으로 국내 제조사가 빠르게 변화하는 환경에 대응하는 역량을 갖출 수 있도록 최선을 다할 것이며, 특히 국내에서 독보적인 하드웨어 및 소프트웨어 분야의 모듈러 디자인 컨설팅 전문성을 바탕으로 MBSE 체계를 확대해 나가는데 기여할 것”이라고 말했다.
작성일 : 2025-02-13
앤시스, 클라우드·AI·데이터 혁신 가속화를 위한 ‘앤시스 2025 R1’ 발표
앤시스가 디지털 엔지니어링 혁신을 위한 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 설루션인 ‘앤시스 2025 R1(Ansys 2025 R1)’을 발표했다. 앤시스 2025 R1은 정교한 디지털 엔지니어링 기술을 통해 기존 인프라와 원활하게 연계될 뿐 아니라, 업무 중단을 최소화하면서 보다 혁신적인 제품 개발을 위한 협업을 지원한다. 앤시스는 “AI, 클라우드 컴퓨팅, GPU 및 HPC의 강력한 성능을 기반으로 한 이번 업데이트가 더욱 신속하고 협력적인 의사 결정을 가능케 하며, 설계 탐색 범위를 확장하고 제품 설계 기간 단축에 기여할 전망”이라고 전했다. 제품이 점차 통합되고 복잡해짐에 따라 R&D 프로세스 또한 급변하는 시장 요구에 맞춰 지속적으로 발전해야 한다. 앤시스는 고객의 디지털 전환으로의 과정을 원활하게 지원하며, 변화하는 시장 환경에 대응할 수 있도록 다양한 도구와 설루션을 제공할 예정이다.     제품 성능을 보장하려면 구성 요소부터 시스템 전반에 이르는 멀티피직스(Multi-Physics)를 이해하는 것이 필수이다. 앤시스 2025 R1은 신속하고 정밀한 물리 기반 시뮬레이션 결과를 제공하는 신제품뿐만 아니라, 기존 제품의 강화된 기능을 통해 엔지니어링 팀이 설계 초기 단계에서 보다 신뢰성 높은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 전망이다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery) 3D 시뮬레이션 소프트웨어는 전열(electrothermal) 분석, 오소트로픽(orthotropic) 전도, 내부 팬(fans) 기능을 추가해 서멀 모델링 역량을 확장했으며 속도 및 사용 편의성을 개선했다. 구조 해석 설루션은 소음·진동·마찰(NVH)에 대한 통합 설루션을 제공하며, 주파수 응답 함수(FRF) 계산 속도의 10배 향상, 진동-음향(vibro-acoustics) 매핑, 최적화된 메싱, 모드 기여도 분석 기능 등을 탑재했다. 앤시스 일렉트로닉스(Ansys Electronics)는 앤시스 소프트웨어 제품 간 연결성을 강화해 3D 집적 회로에 중요한 메싱 개선, 자동화된 워크플로 기능, 향상된 시뮬레이션 성능을 제공하며, 새로운 폴리머 FEM(Polymer FEM) 제품은 높은 정확도의 모델을 적용해 실제 재료의 거동을 정밀하게 포착 및 고객의 고급 재료 시뮬레이션 요구 사항을 충족한다. 클라우드 컴퓨팅, HPC 및 GPU의 강력한 성능은 최신 제품의 엔지니어링 속도를 혁신적으로 변화시키고 있다. 이 과정에서 접근성, 상호 운용성, 확장성은 핵심 요소로 작용하며 고객이 데스크톱 애플리케이션의 한계를 넘어서서 보다 혁신적인 제품을 협업하여 설계할 수 있도록 지원한다. 앤시스 2025 R1은 GPU 솔버의 성능을 한층 강화했으며, 다양한 애플리케이션에 웹 기반 온디맨드(on-demand) 기능을 추가 제공한다. 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)  멀티 GPU 유체 시뮬레이션 솔버는 자동차 외부 공기 역학과 같은 대규모 메시 셀(mesh cell)을 포함한 고해상도 해석을 지원. 전체 시뮬레이션 속도 저하 없이 매개변수 추가 및 정확도 개선을 설계자에게 제공한다. 앤시스 CFD HPC 얼티메이트(Ansys CFD HPC Ultimate)는 추가 HPC 라이선스 없이 단일 작업에서 여러 CPU 코어 또는 GPU를 활용할 수 있는 엔터프라이즈급 전산유체역학(CFD) 기능을 제공한다. 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)의 새로운 GPU 가속 3D 전자기 시뮬레이션은 기존 CPU 솔버 대비 메모리 사용량을 50% 절감 및 메싱 시간 20% 단축하며, 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical)의 GPU 직접 가속 구조 유한 요소 해석(finite element analysis, FEA) 솔버는 기존 설루션 대비 최대 6배 빠른 성능을 제공한다. 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)의 클라우드 버스트 컴퓨팅(Cloud Burst Compute) 기능을 활용하면 1000개의 설계 변형을 10분 만에 해결할 수 있으며, 엔비디아 GPU를 활용한 디스커버리의 매개변수 연구(parametric study) 속도는 100배 이상 향상된다. 앤시스 클라우드 버스트 컴퓨팅(Ansys Cloud Burst Compute) 기능은 앤시스 메커니컬(Ansys Mechanical), 앤시스 플루언트(Ansys Fluent) 및 앤시스 HFSS(Ansys HFSS) 고주파 전자기 시뮬레이션 소프트웨어를 위한 유연하고 확장 가능한 온디맨드(on-demand) HPC 성능을 제공한다. 또한, 앤시스는 AI 기반 기술을 통해 포트폴리오를 지속적으로 확장하며 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 산업에 혁신적인 속도와 접근성을 제공한다고 소개했다. 앤시스 AI는 신규 및 기존 데이터를 활용해 빠르게 설계를 분석하고 AI 모델을 신속하게 학습시켜 제품 출시 기간을 단축시키는 한편 비용 절감 효과를 극대화한다. 앤시스는 직관적인 인터페이스를 갖춘 데이터 처리 도구를 지원해 심AI(SimAI) 모델링을 위한 데이터 준비 과정을 간소화할 수 있도록 한다. 앤시스 심AI는 사용자가 모델 학습 데이터를 확장해 후처리 과정에서 더욱 정교한 분석을 수행할 수 있도록 지원한다. 앤시스 일렉트로닉스 AI+(Ansys Electronics AI+)는 AI 기반 기술을 활용해 앤시스 멕스웰(Ansys Maxwell) 전기기장(electromagnetic field) 해석 솔버, 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak), 전자기 냉각 시뮬레이션 소프트웨어, HFSS 등에서 수행되는 전자기 시뮬레이션의 필요 리소스와 실행 시간을 정밀하게 예측할 수 있다. 앤시스 RF 채널 모델러(Ansys RF Channel Modeler)의 고급 합성 레이더 시뮬레이션 기능은 지상에서 AI를 활용한 표적 식별을 위해, 폭넓은 학습 및 검증 데이터 세트를 제공하여 디지털 미션 엔지니어링 분야를 지원한다. 한편, 앤시스는 자사의 엔지니어링 이루션이 기존 인프라에도 새로운 기술을 쉽게 통합할 수 있도록 높은 호환성과 확장성을 갖춤으로써 제품 설계의 혼선을 방지할 수 있다고 덧붙였다. 앤시스 2025 R1은 디지털 전환을 더욱 원활하게 지원할 수 있도록 MBSE 기능과 데이터 관리 기능이 강화되었다. 이외에도 앤시스 2025 R1에는 프로세스 통합 및 설계 최적화 소프트웨어인 앤시스 옵티슬랭(Ansys optiSLang), CAE/CAD/PLM 등 소프트웨어와 공통 사용환경을 제공하는 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta Materials Intelligence) 제품군, 메싱 속도를 높인 앤시스 플루언트(Ansys Fluent), 전력 필드 효과 트랜지스터(FET) 및 전력 관리 집적회로(PMIC)의 분석, 시뮬레이션, 최적화를 위한 신규 도구인 앤시스 파워X(Ansys PowerX) 등이 제공된다. 앤시스의 셰인 엠스윌러(Shane Emswiler) 제품 총괄 수석 부사장은 “앤시스 2025 R1은 더욱 강력한 통합 기능을 제공해, 제품 전체 수명 주기에 걸쳐 디지털 프로세스를 구축하고 개발 전후 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 다양한 도구와 설루션을 제공할 것”이라며, “하나의 데이터 기반의 환경에서 서로 단절된 팀들도 원활하게 협업할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 비용 절감과 제품 출시 기간을 단축시켜 고객의 경쟁력 강화에 기여할 것”이라고 밝혔다.
작성일 : 2025-02-10
PLM 소프트웨어, Teamcenter
주요 PLM 소프트웨어 소개 PLM 소프트웨어, Teamcenter 개발 및 자료 제공 : 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어, 02-3016-2000, www.plm.automation.siemens.com/global/ko  1. 지멘스 플랫폼 전략 지멘스 디지털 혁신 플랫폼인 Xcelerator의 Collaboration 영역의 Teamcenter Platform을 통해 제품 개발 혁신을 위한 기반 환경을 제공한다. Teamcenter는 Plan, Develop, Deliver, Foundation 제품개발 주기를 지원한다. Teamcenter는 Siemens Xcelerator의 Collaboration 영역으로 모든 규모의 기업은 이러한 솔루션을 사용하여 칩 수준에서 전체 시스템에 이르기까지 광범위한 산업 분야에서 제품을 설계, 엔지니어링, 제조 및 최적화한다. 이 포트폴리오는 기계, 임베디드 소프트웨어, 협업, 전자, 시뮬레이션, 제조, 운영, 앱 개발 플랫폼 및 IoT에 이르는 통합 기술, 솔루션 및 서비스를 포괄한다. 세계에서 가장 혁신적인 제품 중 더 많은 제품이 Teamcenter를 통해 만들어지고 있다. 하루를 시작하는 커피 머신부터 출근길에 운전하는 차, 사랑하는 사람의 심장을 튼튼하게 유지하는 심박 조율기, 좋아하는 휴가지로 가는 비행기까지. 지금 보고 있는 기기나 그 뒤에 숨겨진 기술조차도 Teamcenter를 통해 기업은 혁신의 힘을 발휘하여 새로운 경험을 제공하고 있다.  일상 생활에서 생활용품부터 자동차, 선박, 항공기 및 우리를 안전하게 지키는 등의 제품을 만들 수 있다. 계획부터 개발 및 제공에 이르기까지 Teamcenter는 전체 제품 라이프사이클을 지원한다. 또한, 제품의 전체 수명 주기에 걸쳐 제품 데이터를 접근하는 모든 사용자에게 언제, 어디서나, 접속하는 기기에 상관없이 효율적이고 직관적인 방법으로 데이터를 제공한다. 2. 주요 기능 Teamcenter는 Data backbone으로써 Plan, Develop, Deliver에 이르는 모든 데이터를 저장 관리하며 최적의 Collaboration을 통한 제품 개발을 지원한다. Active workspace client를 통한 정보의 접근을 통해 사용자에게 최대한의 작업환경을 제공하고 있다. Active workspace client를 통한 CAD관리, 사양관리, BOM관리, 설계변경관리, 요구사항관리, MBOM, BOP, Service BOM에 이르는 Enterprise BOM관리 뿐만 아니라 해석 데이터 관리, 프로젝트 관리, MBSE 지원 등 모든 제조업의 기반 활동을 지원하도록 구조화 되어 최적의 Collaboration data backbone으로써의 역할을 수행할 수 있다. Active workspace는 사용자 중심의 UI 기능을 통해 개인화 UX(User Experience)와 업무 관심사 중심의 데이터 조회 및 참조를 제공한다. 다양한 검색을 통한 PLM정보의 확인 및 뛰어난 BOM관리, 여러 CAD Integration을 통한 도면관리, 대시보드 기능 등을 통해 설계와 관련된 많은 정보를 종합적으로 조회 및 활용할 수 있다. 3. SaaS Teamcenter X SaaS를 사용하면 빠르게 시작할 수 있을 뿐만 아니라 IT 부담도 크게 줄일 수 있다. TeamcenterX 표준 오퍼링은 CAD를 제어하고, 문서를 구성하고, 시각화를 통해 협업하고, 변경 프로세스를 자동화하고, BOM을 관리하는 데 도움이 되는 핵심 Teamcenter 기능을 제공한다. Teamcenter X는 클라우드 기반이기 때문에 사용자가 집, 사무실 등 전 세계 어디에 있든 PLM 정보에 액세스할 수 있다.   좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기 
작성일 : 2025-01-26
MBD의 기능에 기반한 플랜트와 제어 모델 연계 개발
모델 기반 개발의 추진 방법과 적용 사례   모델 기반 개발(MBD)이란 컴퓨터에 의한 시뮬레이션을 적극적으로 도입한 제품 개발의 수법이다. 이는 기존에 실물의 시제품 등에서 행해지던 동작이나 성능의 검증을 컴퓨터상에서 모델화해 시뮬레이션을 실시하는 것으로, 실기 검증의 횟수 삭감이 가능하게 되어, 제품 개발에 있어서의 기간 단축, 코스트 삭감, 품질 향상을 도모할 수 있다. 특히 자동차 분야와 항공 우주 분야를 중심으로 도입이 확산되고 있지만, 최근 가전·조선·산업기계 등의 각종 제조업에서도 도입이 진행되고 있다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문   MBD 도입과 추진의 어려움 여러 제조 기업에서는 개발의 효율화를 주 목적으로 모델 베이스 개발(MBD)을 도입하고 있다. 한편으로 MBD 도입 추진 과정에서 툴의 도입이나 조직 체제의 정비를 실시했지만, 생각대로 추진할 수 없다고 하는 제조사의 어려움도 나타난다. MBD 도입 추진의 어려움은 어떤 곳에 있을까?  MBD 도입의 목적이 정해져 있지 않다 : 개발 기간의 단축, 비용·피드백의 삭감이라고 하는 MBD 도입 효과만을 목적화하고 있다. 수치화하기 쉬운 모델의 목표를 설정하고 그 효과를 검증해야 하는 중요성이 결여되어 있다. 어떤 제품을 개발하고 싶은지가 분명하지 않다. MBD가 무엇을 하는 것인지가 결정되지 않음 : MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링) 또는 MBD라는 단어는 널리 알려져 있지만, 정확한 이해가 부족하다. MBD에서의 플랜트와 제어 모델의 연계가 어렵다 : MBD는 제어 개발에 적용(제어 로직 및 제어 대상 모델링)하는 것으로 시작한다. 플랜트 설계자에게는 1D-CAE 모델 제작에 있어서 ‘형상을 생각하지 않고 기능을 생각한다’는 것이 어렵다. 이 글에서는 세 번째의 포인트인 MBD, 그 중에서도 1D-CAE 영역에 있어서 플랜트와 제어의 연계 어려움을 해결하기 위한 사고방식을 에어컨의 설계 사례를 통해 소개하고자 한다.   제조기업에서 MBD를 도입하는 이유 플랜트와 제어 모델의 연계성은 제조기업에서 MBD의 도입과 추진을 어렵게 하는 포인트이다. 특히 1D-CAE 영역에서는 플랜트와 제어의 연계의 어려움을 해결하기 위한 사고방식을 도입하는 것이 핵심이다. 설계의 상류로 플랜트의 사양을 결정하고, 그 플랜트의 사양을 전제로 제어의 사양을 결정하는 이른바 ‘플랜트의 사양 존재의 제어 설계’가 되고 있는 현상이다. 또한 개발 후기에 플랜트의 사양 변경을 수반하는 피드백을 피하기 위해, 비교적 비용과 시간이 걸리지 않는 제어의 사양 변경을 강요하는 경우도 많다. 플랜트에 비해 제어의 자유도는 높을지 모르지만, ‘제어라면 무엇이든 할 수 있다’는 것은 아니고 한계가 있다. 그 한계를 고려하고 플랜트와 동등하게 제어의 목표를 배분함으로써 문제의 해결에 가까워지면, 제어 설계자에게도 MBD에 있어서 플랜트 설계자와 제휴하는 것의 장점은 크다고 생각한다.    MBD의 에어컨 설계 적용 사례 에어컨 설계의 사례를 이용한 MBD는 다음과 같은 진행 방식으로 실천하는 것을 염두에 두어야 한다.  어떤 모델을 만들면 좋을까(요구)를 생각한다.  요구사항을 충족하는 기능을 생각하고 기능을 모델링한다. 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해 요구를 만족시키기 위한 시나리오(설계 구상)를 구축한다.  특히 기존 제품의 형상에 갇히지 않고 제품에 요구되는 기능을 생각하고 그 기능을 모델화한다는 생각이 중요하다. 앞에서 소개한 진행 방법에 따라 먼저 제품에 대한 요구 사항을 명확히 한다. 사용자의 다양한 목소리를 바탕으로 요구 사항을 정리해 나간다.(그림 1)   그림 1. 사용자의 다양한 목소리를 바탕으로 요구 사항을 정리   기능을 고려한 개발 기능 엔지니어링 ‘기능으로 생각하는 개발’이란, 기존과 같이 ‘목표 성능’을 기점으로 하는 것이 아니라 목표로 하는 ‘원 기능(있어야 할 모습, 본질적인 기능)’에 주목한 개발 수법이다. 제품 개발에 착수하기 전 ‘기능 개발’의 단계에서 물건의 형태에 얽매이지 않고 물리의 원리 원칙에 근거하는 모델의 작성·검증을 반복함으로써, 시스템·부품의 요구 기능을 실현하는 근거 있는 기술 시나리오(성공 시나리오)를 구축한다. 제품 개발 단계에서는 그 시나리오에 따라 시스템·부품의 형상·특성을 만들어낸다.(그림 2)   그림 2. 기능 엔지니어링 프로세스   기능 개발에서는 <그림 3>에 나타낸 요구조건의 문서를 작성하고 기능을 정의하여 기능에 대한 가설을 특정화하여 물리 특성〮상태량의 파악(해석실험〮시뮬레이션)을 실시한다. 이후에 기능을 검증한다. 또한 배분된 기능에 대해 타당성을 평가한다. 결과를 문서화하는 과정을 반복해서 검토한다. 즉 이 과정은 제품의 구체적인 형상이 없는 단계에서 근거가 있는 목표를 결정하는 구상설계를 반복하는 것에 해당한다.  한편 제품 개발에서는 시스템 요건을 명확히 하고 기구〮전기〮소프트웨어에 대한 시스템을 설계하여 프로토타입을 제작함으로써 기구·전기·소프트웨어 기능 수준의 달성을 확인한다. 또한 시스템 기능 수준 달성 여부를 확인하며 동시에 시스템 요건의 달성을 확인한다. 이렇게 실시함에 따라 제품의 목표를 달성할 수 있는 시나리오를 따라서 피드백 없이 개발을 추진한다.   그림 3. 기능을 고려한 개발 프로세스     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-01-06
ShipConstructor : 산업 표준에 기반한 차세대 선박 설계 설루션
개발 : SSI 주요 특징 : 기본 설계부터 세부 생산 설계까지 선박의 3D 설계 및 엔지니어링 지원, 2D 도면 기반으로 3D 구조 모델 세부 정보 작성, 엔지니어링 변경 사항 실행 및 관리, PLM/ERP/MRP 시스템 및 조선소 전체 데이터 소스 관리, 조선 CAD와 PLM이 통합된 플랫폼 지원 등 공급 : AMC   ShipConstructor(십컨스트럭터)는 1980년대 빅토리아 공대에서 R&D 프로젝트로 개발하여, 1990년에 SSI를 설립하고 상용화한 3D 선박 설계 설루션이다. SSI는 조선 설계, 유지, 유지보수를 위한 소프트웨어 시스템을 제공하고 기술을 지원해왔다. 이는 산업의 미래를 빠르게 예측하고, 진화하는 조선 산업 환경을 분석하며, 조선소를 위해 구체적인 대응 및 구현 방법을 제공하기 위한 것이다. ShipConstructor는 30년 이상 조선 프로젝트의 설계, 엔지니어링, 건조 및 유지 관리를 위한 특화 설루션으로 전 세계 사용자에게 인정을 받아 왔다.      조선 전용 디지털 플랫폼 ShipConstructor는 조선소의 성공을 위하여 설계된 CAD와 PLM이 긴밀하게 통합된 플랫폼을 기반으로 하는 업무 프로세스 및 도구를 국제 산업 표준에 맞춰 원활하게 연계 사용할 수 있도록 개방적이고 유연한 기술을 기반하고 있다. SSI는 ShipConstructor와 ShipbuildingPLM(십빌딩PLM)으로 구성된 개방형 디지털 조선 플랫폼을 제공한다. 이는 조선소 사용자의 요구에 따라서 수명 주기 전반에 걸친 선박 프로젝트 정보의 원천 역할을 하며, 조선소의 다른 플랫폼과 허브 통신을 위한 기반을 제공한다. 오토데스크 및 마이크로소프트 SQL 서버의 표준 기술을 기반으로 하고 있으므로, 소프트웨어 개발 및 인프라 발전 주기에 따른 안정성, 개발에 대한 지속성, 기술 방향성, 인프라의 협업성 등의 측면에서 안정적인 시스템을 제공한다.   디지털 조선 플랫폼의 지원 범위 MBSE, 요구 사항 관리, 기능 설계 선체, 구조 및 의장을 포함한 3D 제품 모델 2D 및 3D 클래스 승인 모델 기반 부품의 조달 빌드 프로세스 정의 및 모델 기반 프로젝트 및 생산 계획 설계, 작업의 변경 및 구성 관리 제작 및 작업 진도 관리 디지털 선박의 완성 인계 및 유지 관리   ShipConstructor 1990년에 상용화된 ShipConstructor는 기본 설계와 세부 생산 설계까지 확장되는 선박의 3D 설계, 엔지니어링을 위한 토털 설루션이다. ShipConstructor의 개방형 아키텍처는 통합의 기반을 제공한다. 설계 설루션은 선체, 구조, 기계, 의장 및 전기 시스템을 포함하는 설계 기능을 제공하며, 설계자의 지식 기반과 산업 표준에 준한 설계 사용자 환경에 자연스럽게 접목돼 시스템의 학습과 이해와 기능의 구조적 연계가 가능하다. ShipConstructor는 기존의 오토캐드 작업 환경에 기반하여 학교 및 조선소와 전문 설계 회사 및 장비업체의 설계 관련 업무에 친숙한 사용자 중심적 시스템으로, 현업 적용에 대한 이해와 방안을 설계자가 빠르게 빌드업할 수 있는 선박 설계 전용 설루션이다. Open Shipbuilding Platform의 일부인 ShipConstructor는 엔지니어링이 현업 업무와 동시에 효과적으로 작업할 수 있도록 하는 WIP(Work in Progress) 설루션이다.     ShipConstructor의 특징 기존의 설계 전문회사 및 장비 공급업체의 도면을 기반으로 설계 3D 모델링을 작업할 수 있다. 장비 배치, 구획 정의 및 3D 구조 모델 세부 정보를 오토캐드 2D 도면 기반으로 작업할 수 있다. 모델에서 직접 클래스 승인 도면을 생성하거나, 3D 클래스 승인을 위해 모델을 제출할 수 있다.  워크플로를 사용하여 엔지니어링 변경 사항을 실행하고 관리할 수 있다. 엔지니어링 변경 사항을 시리즈선에 원활하게 반영할 수 있다.  NC(수치 제어) 코드 및 제조 정보를 생산 장비에 연결하여 자동으로 전송한다.  BOM(자재 목록) 및 구매 목록을 구매 및 생산부서에 연결하여 자동으로 전송한다.  설계 엔지니어링 변경 사항을 작업 현장에 연결하여 자동으로 전송한다.  Nest 설정을 수행하고 철판 부품 및 프로파일을 생산 장비에 전송한다.  모델 도형 및 데이터를 재사용하여 구조 설계 또는 실시 설계를 위한 조양 및 운송 작업용 유한 요소 해석(FEA)과 같은 전문 분석을 수행한다.  미래 지향적인 오픈 포맷(산업 표준)으로 정보를 저장하여 유지 관리, 수리 및 정비 활동을 지원한다.  레이저 스캔을 기본적으로 지원한다.  제품과 연결되는 수명 주기 관리(PLM) 및 ERP(전사 자원 계획) 시스템, MRP(자재 소요 계획) 시스템 및 전체 조선소에 대한 단일 데이터 소스를 관리하고 생성하여 제공한다.  오토캐드 사용자에게 친숙한 환경이므로 사용자 이해가 빠르다.    ShipConstructor의 이점 산업 표준으로 자리한 오토캐드를 기반으로 하여 구동되는 선박 설계 CAD 설루션으로, 설계 및 제조 정보에 대한 단일 정보 소스 역할을 하는 플랫폼과 조선소의 이기종 시스템의 허브로 활용된다.  복잡한 납품물을 효과적으로 관리 건조 및 빌드 전략 자동화 수동 데이터 입력 및 전송에 대한 의존성 제거 모든 소스에서 정보 수집 레거시 데이터 지원 투자에 대한 빠른 수익 실현 빠르고 포괄적인 사용자 중심의 온보딩 교육 생산 효율성 및 자동화 향상   ShipbuildingPLM ShipbuildingPLM은 조선 전문 PLM 플랫폼으로, SSI가 개발한 디지털 조선 플랫폼의 중추이다. 엔지니어링, 생산, 조달 및 계획을 하나의 환경에서 연결하여, 신뢰할 수 있는 올바른 정보를 빠르고 쉽게 찾을 수 있다. ShipbuildingPLM은 디지털 스레드 설루션을 사용하는 PLM 시스템인 아라스 이노베이터(Aras Innovator)를 기반으로 구축되었으며, 데이터 분석과 AI에서 레버리지를 얻기 위한 기술을 기반한다. 따라서 ShipbuildingPLM은 한국의 조선업계가 범용 PLM을 기반으로 전용화하기 위한 개발 노력을 상당 부분 절약하며, 커스터마이징 및 ShipConstructor와의 연동을 위한 투자비용을 절감할 수 있다. ShipbuildingPLM 플랫폼은 조선 전용 데이터 모델, 워크플로 및 프로세스로 미리 구성되어 제공된다. 조선소는 기존 PLM 시스템에 비해 ShipbuildingPLM을 통해 PLM을 더 빠르게 적용하고 더 빠른 ROI를 달성할 수 있다. ShipbuildingPLM 내의 디지털 트윈을 통해 모든 자산 정보를 선박 수명 주기 전체에 걸쳐 관리할 수 있으며, 장기간에 걸쳐 관리할 수 있다. 조선소의 모든 사람이 선박이나 클래스에서 일관된 정보를 검색하고 시각화 할 수 있다. ERP/MRP, 계획 또는 소유자/운영자 플랫폼과 같이 다른 플랫폼을 연결하는 중앙 플랫폼으로 허브를 구성한다. 3D CAD/CAM 설루션인 ShipConstructor 및 오토데스크 설계 도구와 기본적으로 통합된 ShipbuildingPLM을 사용하면 조선소에서 수명주기 동안 조선 프로젝트를 관리하고 구성하고, 변화를 이해하고, 디지털 혁신을 위한 기반을 구축하고, MRO 활동을 지원할 수 있다. 기존 PLM 구현의 위험과 비용 없이 아라스 이노베이터로 구축된 버티컬 설루션으로, 즉시 사용 가능한 부품 중심 데이터 모델과 디지털 스레드를 제공한다.    ShipbuildingPLM의 특징 MBSE 및 요구 사항 관리 부품 카탈로그 및 공급업체에서 제공하는 정보 관리 조선에 특화된 변경 및 구성 관리 워크플로 다분야 및 다중 사이트 협업 설계 검토 및 개정 및 수정 추적 생산 모델 디지털 스레드 시각화 ERP, MRP 및 MES 설루션과 통합   ShipbuildingPLM의 이점 요구 사항, 기능 설계, 제품 모델 및 생산 설계를 위한 디지털 스레드 손쉬운 구성 및 추적과 변경 관리 선체 효율성을 높이고 시리즈선과의 쉬운 작업 조달을 위한 자재 수요의 정확도가 향상 엔지니어링, 계획 및 생산 팀 협업 정확하고 주문형 프로그램 관리 감독 정확한 디지털 트윈 제공을 위한 구성 및 직렬화된 부품     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-01-06
[포커스] 앤시스, “시뮬레이션과 AI의 결합 및 접근장벽 낮추는 기술 개발 강화할 것”
앤시스코리아가 지난 11월 12일 연례 이벤트인 ‘시뮬레이션 월드 코리아 2024’를 통해 시뮬레이션 기반의 제품 혁신을 위한 기술과 사례를 소개했다. 이와 함께 진행된 미디어 그룹 인터뷰에는 앤시스의 앤소니 더슨(Anthony Dawson) 고객 지원 부문 부사장과 앤시스코리아의 박주일 대표가 자사의 시뮬레이션 및 인공지능(AI) 비전과 전략을 설명했다. ■ 정수진 편집장   시뮬레이션 혁신의 역사와 미래 비전 앤소니 더슨 부사장은 “앤시스는 50년 이상의 역사를 가진 소프트웨어 기업으로 업계에서 독보적인 위치를 확립해 왔다. 이를 가능케 한 원동력은 기술 혁신과 지속적인 성장”이라면서, “지난 몇 년간 빠르게 성장하면서 현재 직원 수가 6200명에 이른다. 15년 전에 1000명이 되지 않았던 것을 감안하면, 이는 놀라운 성과”라고 소개했다. 엔지니어링 시뮬레이션을 중심으로 다양한 기술과 포트폴리오를 제공하는 앤시스는 물리, 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 사용성, 디지털 엔지니어링 등 다섯 가지 주요 분야에 연구개발 투자를 집중하고 있다. 이런 투자를 통해 고객에게 최첨단 기술을 제공하면서 시장의 요구를 빠르게 충족시키겠다는 것이 더슨 부사장이 소개한 앤시스의 중심 전략이다. 더슨 부사장은 시뮬레이션에 대한 수요는 꾸준히 늘고 있지만 실제로는 적은 수의 엔지니어만 시뮬레이션을 사용하는 경향이 여전하다면서, “시뮬레이션 사용자를 늘리기 위해서는 보이지 않는 뒷단에서 시뮬레이션을 구동하면서 엔지니어링 워크플로를 간소화하는 것이 효과적”이라고 짚었다. 이를 위해 앤시스는 비전문가도 사용할 수 있는 간소화된 엔지니어링 워크플로와 시뮬레이션 결과의 평가를 지원하는 도구를 개발하고 있다. “이러한 접근법이 더 많은 사용자가 복잡한 기술을 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들고, 고객 만족도와 참여도를 높일 수 있다”는 것이 더슨 부사장의 시각이다.   ▲ 앤시스 앤소니 더슨 고객 지원 부문 부사장   시뮬레이션과 AI 결합한 설루션 다양하게 선보여 특히 앤시스는 최근 인공지능 관련 투자를 크게 늘리고 있으며 ‘앤시스 AI+(Ansys AI+)’, ‘앤시스 심AI(Ansys SimAI)’, ‘앤시스GPT(AnsysGPT)’ 등 세 가지의 주요한 성과를 내놓았다. 앤시스 AI+는 앤시스의 기존 제품에 AI 기능을 추가하여 더 강력한 성능을 제공하는 애드온(add-on) 모듈로 제공되며, 다양한 산업군과 엔지니어링 분야에서 멀티피직스 시뮬레이션을 확장할 수 있도록 지원한다. 앤시스 심AI는 인공지능 기반의 새로운 시뮬레이션 설루션으로, 머신러닝을 활용해 기존 데이터로부터 물리적 예측을 더 빠르게 수행하며, 복잡한 시뮬레이션 작업을 효율적으로 해결하는 것이 목표이다. 앤시스GPT는 앤시스 소프트웨어를 더 쉽게 사용하기 위해 필요한 지식을 빠르게 찾도록 돕는 자연어 기반의 생성형 AI 어시스턴트이다.  더슨 부사장은 “심 AI는 기업이 축적한 시뮬레이션 데이터로 인공지능을 훈련시켜, 시뮬레이션을 진행하지 않고 결과를 예측할 수 있게 한다. 이 과정을 단순화해서 사용자의 이해도를 높일 수 있다”고 설명했다. 그리고 “앤시스GPT는 채팅을 통해 자연어로 질문하면 다양한 앤시스 제품의 사용에 관한 정보를 제공한다. 사용자의 데이터와 상호작용이 비공개로 보호되어 안전한 환경을 마련했으며, 장기적으로는 앤시스의 여러 제품에 자연어 인터페이스 환경을 구축하는 것이 목표”라고 전했다. 환각 현상이나 정확한 답변을 제시하지 못하는 등 AI 기술의 안정성에 대한 우려는 기업 시장에서 더욱 비중 있게 제기된다. 이에 대해서 더슨 부사장은 “앤시스는 점진적으로 AI 개발 속도와 범위를 늘리는 접근법으로 느리지만 확실한 진전을 추구한다. 이를 바탕으로 현재까지는 앤시스의 AI 관련 제품에서 오류가 발생하지 않았다”고 밝혔다.   ▲ 앤시스는 시뮬레이션 기술의 가능성을 넓히는 AI 기술을 개발하고 있다.   혁신적 변화로 시장에서 성장 지속할 것 박주일 대표는 앤시스코리아가 지난 10년 동안 두 자릿수의 성장을 이어왔다면서 올해 역시 긍정적인 전망을 제시했는데, 그 배경으로는 제품 개발 방식의 변화를 꼽았다. 제품 개발 프로세스 전반에서 비선형적인 협업 구조가 자리잡으면서, 시뮬레이션이 엔지니어링 도구의 하나에 그치지 않고 제품 개발의 초기에서 검증하는 역할을 강화하고 있다. 이런 변화가 시뮬레이션에 대한 수요를 크게 늘리고 있다는 것이 박주일 대표의 설명이다. 이외에, 국내 제조기업들이 기술 리더십을 빠르게 강화하기 위한 경쟁 속에서 디지털 기술에 대한 요구가 높다는 점도 앤시스의 성장 가능성을 뒷받침하는 배경으로 꼽았다. 박주일 대표는 “시뮬레이션 기술이 산업의 경쟁력을 높이고 혁신을 가속화하는 핵심 도구이며, 최신의 시뮬레이션 기술을 적시에 더 나은 설루션으로 제공하는 것이 앤시스의 과제”라고 밝혔다. 그리고 “앤시스는 인공지능과 디지털 전환 영역에 장기간 많은 투자를 했고, 기업 현장에서 이를 적용하기 위한 기반을 착실히 다져왔다. 이를 바탕으로 2025년에도 탄탄한 성장을 이어가고자 한다”고 밝혔다. 내년의 핵심 비즈니스 전략에 관해서 박주일 대표는 “디지털 전환과 인공지능이 주요한 트렌드로, 이와 관련한 시뮬레이션 적용 사례를 늘리는 것이 중요하다고 본다”면서, 주요 산업분야에 대한 지원과 함께 항공/방위 등 새롭게 강화하려는 산업군에도 힘을 기울일 것이라고 전했다. 또한 자동화, 오픈 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스), MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링), SPDM(시뮬레이션 프로세스 및 데이터 관리) 등의 기술을 확대해 전문지식이 없어도 시뮬레이션에 더 쉽게 접근할 수 있게 지원할 계획이라고 덧붙였다.    ▲ 앤시스코리아 박주일 대표     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2024-12-04
[무료다운로드] MBSE 적용을 위한 디지털 트윈과 가상 제품 개발
가상 엔지니어링을 통한 디지털 R&D   가상 엔지니어링(VE)은 컴퓨터 환경에서 분석, 시뮬레이션, 최적화 및 의사 결정 도구 등과 같은 기하학적 모델 및 관련 엔지니어링 도구를 통합하는 것으로, 다양한 분야의 협업 제품 개발을 용이하게 한다. 이번 호에서는 가상 엔지니어링의 시스템 구성 요소를 살펴보고, 디지털 트윈과 가상 제품 개발 프로세스로 전환되어야 하는 이유를 짚어본다.   ■ 오재응 한양대학교 명예교수, LG전자 기술고문   가상 엔지니어링 및 시뮬레이션을 위해서 가상 엔지니어링은 다양한 분야의 협업 제품 개발을 용이하게 하는 컴퓨터 생성 환경 내에서 분석, 시뮬레이션, 최적화 및 의사 결정 도구 등과 같은 기하학적 모델 및 관련 엔지니어링 도구를 통합하는 것으로 정의된다.(그림 1)   그림 1. 가상 엔지니어링의 정의   가상 엔지니어링은 다양한 분야의 협업 제품 개발을 용이하게 하는 컴퓨터 생성 환경 내에서 분석, 시뮬레이션, 최적화 및 의사 결정 도구 등과 같은 기하학적 모델 및 관련 엔지니어링 도구를 통합하는 것으로 정의한다. 또한 가상 엔지니어링은 가상 개발의 일부인 예측 R&D 프로세스이며, 가상 개발 프로세스(가상 엔지니어링)의 장점은 다음과 같다. 보다 빠르고 고품질의 개발 프로세스와 낮은 R&D 비용  중요하고 약점이 있는 부분이나 기술적인 제한 사항을 조기에 발견함으로써 상당한 품질 개선 제품 개발이 완료되기 전 기본 노하우 달성(기술적 특성 예측) 개발 프로세스를 체계화 다양한 엔지니어링 솔루션 비교 및 다양한 구성 평가 사전에 적절한 시기에 대체 개발 단계 활성화 테스트 기간 및 시운전 절차 최소화(테스트 품질 향상과 동시에 테스트 시리즈 축소) 디지털 CAE 모델 및 그에 따른 결과 제공 시 효율적인 팀워크 제공 획득한 경험(측정, 현장 테스트, 계산, 관찰 및 주관적 평가)에 대한 더 나은 이해 및 결과에 대한 객관적인 접근 시스템 동작의 객관적 등급을 위한 특수 평가 기능 생성(OSE : 객관적 시스템 평가) 제품 개발 과정에서 전략적 결정을 위한 합리적인 근거 모델 복잡성을 제한하면서 강력한 시뮬레이션 도구를 적용(과거 경험을 통해 배우고, 미래 프로젝트를 위한 확실한 계획) 협업·통합 제품 및 프로세스 개발에 대한 가상 엔지니어링 시스템 구성 요소는 다음과 같다. 엔지니어링 활동의 통합을 실현하기 위해 고급 컴퓨터 기반 기술의 발전은 물리적 객체와 그에 대한 작업 대신 디지털 모델과 시뮬레이션을 사용하기 때문에, 상호 연결된 가상 엔지니어링 환경에 더 나은 기회를 제공한다. 물리적 객체에 비해 가상/디지털 모델은 서로 다른 위치에 있는 엔지니어 및 기타 이해관계자 간의 의사소통과 협업을 더 쉽게 한다.  따라서 통합 가상 엔지니어링 환경을 통해 지리적 위치에 관계 없이 단일 설계에 대한 작업 협업이 가능하다. 협업 가상 엔지니어링의 통합 제품 및 프로세스 개발에 대한 가상 엔지니어링 시스템 구성 요소 이 단순화된 개요에서 가상 모델은 상호 작용의 기초이며, 제품 수명 주기와 관련된 엔지니어링 기능을 통합하는 데에 중심 역할을 한다.(그림 2) 한편 CAD 모델은 완전한 제품 설명을 디지털 형식으로 가상 모델에 제공하며, 이러한 디지털 데이터는 가상 엔지니어링 기술의 다른 모든 구성 요소에 전달 및 배포된다. 또한 CAD 데이터를 기반으로 한 이러한 형태의 상호관계는 데이터 흐름을 원활하게 하고 정보 교환을 단순화할 것으로 기대된다.(그림 3)   그림 2. 가상 엔지니어링과 가상 모델의 관계   그림 3. 가상 엔지니어링 및 시뮬레이션 프로세스   개발 디지털 전환(DX) 및 디지털 트윈 기술 관점에서 디지털 트윈의 개념은 더 빠르고 더 정확하게 개발/검증/생산/유지/보수 전 단계에서 디지털 기반의 의사결정 툴을 제공하는 것이다. 가상 엔지니어링은 고도화된 디지털 기술을 활용하여 R&D 업무를 효율화하는 것이며, 디지털 기술 기반의 ‘업무 방식 변화’를 가져온다. 대표적인 대상은 인공지능(AI), 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷(IoT), C4(CAD/CAE/CAM/CAT), 가상 엔지니어링(VE), 가상 제품 개발(VPD), 디지털 트윈이다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2024-09-03
CAD&Graphics 2024년 9월호 목차
  Infoworld   Editorial 17 인맥 다이어트 시대, 당신의 인맥은 안녕하신가?   Focus 18 AWS, 앱 개발부터 비즈니스 창출까지 돕는 생성형 AI 서비스 소개   People&Company 21 PTC코리아 이봉기 상무 제조산업의 성공적인 혁신 위한 디지털 스레드 기술과 전략 제공 24 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수 디자인 방식을 바꾸는 게임 체인저, 생성형 AI와 발전방향 26 비트리 갤러리 정유선 대표 마음 맞는 좋은 작가, 컬렉터들과 함께 성장하고 싶다   New Product 29 AI 기반의 시뮬레이션 기능 및 워크플로 강화 하이퍼웍스 2024 30 AI 기반 멀티피직스 시뮬레이션 솔루션 앤시스 2024 R2 32 BIM 수량산출 작성 위한 엑셀 애드인 셀빔 35 500개 이상의 무료 캐릭터 애니메이션 제공 게임 애니메이션 샘플 프로젝트 52 이달의 신제품   On-Air 38 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 테클라와 스케치업으로 건설 프로세스 혁신 39 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 생성형 AI와 제조/건축 시각화 기술 및 트렌드 40 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 산업 프로젝트를 위한 디지털 공급망 솔루션 구현   Column 41 프로토타입을 넘어선 3D 프린팅 / 요르겐 로더스 적층제조 채택을 가속화하는 것은 산업 전반의 책임 44 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식 스마트 엔지니어링과 스마트 기술 46 책에서 얻은 것 No. 22 / 류용효 부를 창출하는 ChatGPT 활용전략   50 New Books   Directory 115 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   Reverse Engineering 53 문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (9) / 유우식 금속활자본 고서 데이터베이스   AEC 66 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 공간정보 GIS 기반 IoT 데이터 분석 스타일 대시보드 만들고 서비스해보기 71 새로워진 캐디안 2024 살펴보기 (9) / 최영석 가져오기 기능 소개 74 모델에서 인사이트를 얻고 설계 의사결정을 돕는 직스캐드 (6) / 이소연 정북 일조권 사선제한 기능의 소개 77 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2025 (5) / 천벼리 협업 및 공유를 개선하기 위한 DWG 도면의 QR 코드   Analysis 82 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (13) / 나인플러스IT 항공 음향 시뮬레이션을 위한 엔지니어 가이드 Ⅱ 86 가상 엔지니어링을 통한 디지털 R&D / 오재응 MBSE 적용을 위한 디지털 트윈과 가상 제품 개발 92 복잡한 구조물의 안전성 및 성능 검증 / 권순재 효율적인 구조 설계를 위한 SDC 베리파이어   Mechanical 99 제품 개발 혁신을 가속화하는 크레오 파라메트릭 11.0 (4) / 김성철 판금 기능 소개 107 디지털 전환을 위한 전기 설계 발전 모델 / 구형서 제조 경쟁력을 높이는 설계 발전 모델, ROI, 전기 CAD 도입 방안   Manufacturing 104 산업 디지털 전환을 위한 버추얼 트윈 (4) / 황성수 델미아 오르템즈 : 효율적이고 정확한 생산 계획 및 스케줄 관리       캐드앤그래픽스 2024년 9월호 목차 from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기  
작성일 : 2024-08-27