CAE에 센서 더한 ‘디지털트윈’
기존 CAD·CAE서 AI로 옮겨가
제조업 경쟁력이 다양한 현실 자원에서 가상의 컴퓨팅으로 이동하고 있다. 시험분석장비, 시설, 인력 등에서 컴퓨터에 기반한 소프트웨어 운영능력으로 무게 중심이 급속히 옮겨가고 있는 것이다.
종전의 CAD(컴퓨터 지원 설계)·CAE(컴퓨터 기반 엔지니어링)에 이은 디지털트윈(Digital Twin), 인공지능(AI) 등이 그것이다.
현재 상당수 기업들이 CAE 활용에 눈을 뜨고 있다. 실제 물리적 제품 제작 및 실험활동을 가상의 제품 제작(모델링)과 공학해석(시뮬레이션)으로 대체할 수 있다. 이를 통해 시간단축·비용절감·품질향상 효과를 얻는다.
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| 스마트팩토리가 구축된 공장 |
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| HP의 CAE 기반 자동차설계 프로그램 |
여기서 더 나아간 게 디지털트윈이다. 디지털트윈은 CAE에 센서를 더해 실제와 가상의 통합으로 사물들이 자동, 지능적으로 제어되는 가상 물리시스템을 말한다. 국내 대기업들이 도입을 추진 중인 시스템이다.
디지털트윈을 신차 개발에 적용할 경우, 교통·노면·기상 등 환경정보와 수리정보(고장, 마모), 조작정보(감가속, 핸들링), 지역정보(행사, 교통통제, 운전)가 통합 제공된 상태에서 형상과 성능이 설계되고 부품과 완제품이 만들어진다.
이를 통해 사물인터넷(IoT)이나 빅데이터로 실주행 환경성능을 예측해보고, 고장률을 0(영)으로 만들며 고객 맞춤형 차량 제조가 가능해진다.
CAE와 디지털트윈의 차이점은 IoT를 통한 연결성이다. CAE는 측정된 데이터를 현장과 연결해 활용하지 않는데 비해 디지털트윈은 데이터 획득과 축적이 현장과 연결돼 있다. 이 축적된 데이터가 시뮬레이션에 활용되고 생산에 적용돼 고객 맞춤형 제품을 생산할 수 있게 한다.
즉, 공학설계의 큰 흐름이 CAE와 같은 시뮬레이션 기반 설계에서 디지털트윈 등 ‘데이터 주도 설계(Data Driven Design)’로 바뀌고 있는 것이다.
따라서 4차 산업혁명은 실험·CAE를 활용한 제품설계에서 빅데이터, 인공지능 기술을 활용한 설계와 생산, 유통이 되는 셈이다. 또한 이 데이터는 끊임없이 향상되고 축적돼 원료-부품-제품-물류 등 각 공급사슬 마디의 의사결정에도 활용된다.
최동훈 한양대 기계공학부 교수(피도텍 대표)는 “공학설계의 메가트렌드가 실험기반 설계에서 빅데이터 및 인공지능을 활용한 설계 시뮬레이션 기반 설계로, 다시 데이터 주도 설계로 바뀌고 있다. 여기에 새로 인공지능이 결합하는 추세”라고 밝혔다.
제조분야에서 CAE로 촉발된 혁신은 IoT를 통해 수집된 정보로 빅데이터화되고, 딥러닝을 통한 인공지능으로 완성된다는 게 전문가들의 분석이다.
현재 GE, 지멘스 등은 데이터 기반 스마트팩토리를 구축, 시장지배력 강화에 나서고 있다.
구재호 중소기업진흥공단 중소기업연수원장은 “현재는 IoT로 제품의 유통경로를 관찰하고 정보를 수집해 공장으로 되보내줄 수 있다. 또 딥러닝으로 그 데이터를 분석해 제품의 사용성이나 설계의 적합성 등을 알아내고 제조과정에 반영, 더 효율적인 공정을 실현할 수도 있다”며 “무엇보다 우리 중소기업들의 이런 기술에 대한 인식 전환과 빠른 적응이 요구된다”고 말했다.
조문술 기자/freiheit@heraldcorp.com
