무료 슬롯 게임 트윈이란 무엇입니까? 소프트웨어 트렌드와 구현 경로를 기반으로 CAE의 전략적 활용

1 무료 슬롯 게임 트윈이란 무엇인가요?

디지털 트윈은 디지털 공간에서 물리적 제품, 장비 또는 프로세스를 정밀하게 재현하는 가상 모델입니다(1) 디지털 트윈의 개념은 2002년 미시간 대학교의 Michael Greaves가 제안했으며, 2010년 NASA에서 추가로 개발되어 실무 정의를 내렸습니다 디지털 트윈은 물리적 공간, 디지털 공간, 둘 사이의 협업이라는 세 가지 요소로 구성됩니다 물리적 세계의 현상과 사물을 디지털 데이터로 표현하고, 그 데이터를 활용하여 시뮬레이션, 분석, 예측을 수행할 수 있습니다 이를 통해 설계부터 운영, 유지보수까지 제품 라이프사이클 전반에 걸쳐 실시간 데이터를 연결하고 새로운 통찰력과 통찰을 빠르게 제공할 수 있습니다

제조 산업의 DX에서 디지털 트윈은 제품 개발을 간소화하고 품질을 개선하며 시장 적응 속도를 높이는 데 중요한 요소입니다 디지털트윈을 활용하면 제품 설계 단계에서 문제점을 파악하고, 운영 중 성능을 최적화하며, 향후 고장을 예측하는 것이 가능해져 기업의 경쟁력이 크게 높아진다

무료 슬롯 게임 트윈의 응용 분야는 광범위합니다 예를 들어, 자동차 산업은 차량과 도시의 무료 슬롯 게임 트윈을 활용하여 안전성을 향상하고 새로운 기능을 빠르게 개발하고 있습니다(2) 또한, 스마트 팩토리에서는 제조 전 과정의 무료 슬롯 게임 트윈을 구축하고 AI를 활용한 공정 설계와 효율적인 생산 관리 및 품질 관리가 검증됐다(3)

디지털 트윈 기술은 계속 진화하고 있으며 IoT, CAE, AI, 통신 기술과 같은 디지털 기술의 통합을 통해 고급 응용이 기대됩니다 디지털 트윈 가상 모델을 활용해 다양한 검증을 신속하게 수행함으로써 기업은 시장 변화에 보다 유연하고 신속하게 대응할 수 있으며, 사회 변화에 탄력성이 높은 지속 가능한 제품 개발 및 운영 시스템을 개발할 수 있을 것으로 기대됩니다

2 무료 슬롯 게임 트윈과 메타버스의 차이점

무료 슬롯 게임 트윈과 메타버스는 모두 가상 공간과 무료 슬롯 게임 기술을 활용하지만 현실 세계의 물리적 객체와 상호 작용하는 방식에는 차이가 있습니다
무료 슬롯 게임 트윈은 실시간 모니터링 및 시뮬레이션에 사용할 수 있는 물리적 개체 또는 시스템의 무료 슬롯 게임 복사본을 생성합니다 주요 목적은 현장에서의 효율적인 운영과 의사결정을 지원하는 것입니다 구체적으로는 공장 설비, 차량, 건물 등의 가동 상태를 모니터링하여 문제의 조기 발견과 최적화를 목표로 합니다 가상공간과 현실세계를 동시에 염두에 두고 현장 활동을 지원하는 방법론이라 할 수 있다 이는 제조 및 유지 관리 작업과 같은 다운스트림 사용 사례에 적용되는 경우가 많습니다

반면에 메타버스는 특별히 제작된 가상 세계입니다 엔터테인먼트 분야에는 사용자와 경제 활동 간의 상호 작용을 지원하는 시스템의 예가 있습니다 최근에는 각 산업의 특성을 고려하여 구축된 산업 메타버스가 주목받고 있다 제조업에서는 시뮬레이션과 AI를 활용해 예측하고 분석한 결과를 공통의 가상공간에서 재현하는 것이 목표다 그러나 반드시 물리적 현실 세계와의 연계가 필요하지 않다는 점에서 무료 슬롯 게임 트윈과 다릅니다 적용 프로세스 측면에서는 기획, 설계 등 업스트림 프로세스에서의 활용이 고려되는 경우가 많습니다
이렇게 무료 슬롯 게임 트윈은 현실 세계와 협력하여 정밀한 재현과 최적화를 일차적으로 목표로 하는 기술적 접근 방식이며, 메타버스는 그 목적에 따라 콘텐츠로 구성된 가상 공간입니다

3 무료 슬롯 게임 트윈과 시뮬레이션의 차이점

무료 슬롯 게임 트윈은 물리적인 물체에 실시간으로 반복적으로 반응하고 반영하는 반면, 시뮬레이션은 시간이 좀 걸리더라도 미래 상태와 가상의 행동을 재현한다는 점에서 다른 행동 방식을 가지고 있습니다 무료 슬롯 게임 트윈은 실제 데이터와 장비를 사용하여 시스템 동작을 관찰하고 최적화하는 반면, 시뮬레이션은 가상 조건에서 작업 및 시나리오 테스트에 중점을 둡니다

무료 슬롯 게임 트윈은 센서와 데이터 수집 기술을 이용해 사물의 상태와 행동을 정확하게 반영하고, 가상 공간에서 작동하는 동안 실제 데이터를 관찰하고 분석합니다 이를 통해 현실 세계의 상태를 가상으로 이해하고 예측과 최적화를 수행할 수 있습니다 무료 슬롯 게임트윈은 진행 중인 정보를 실시간으로 반영하는 것이 특징이다 무료 슬롯 게임 트윈에 시뮬레이션과 AI를 활용하려면 실시간 대응이 필요합니다

시뮬레이션은 특정 조건 및 매개변수를 기반으로 시나리오를 가상으로 재현하는 방법입니다 시뮬레이션은 일반적으로 모델을 기반으로 가정을 하고 결과를 예측하는 것을 목표로 합니다 시뮬레이션은 반드시 실제 데이터를 실시간으로 통합하는 것은 아니지만 향후 동작을 예측하는 데 사용됩니다 또한, 예측에 소요되는 시간은 반드시 실시간일 필요는 없으며, 대부분의 경우 일정량의 계산 시간이 필요합니다

이렇게 무료 슬롯 게임 트윈에는 시뮬레이션이 포함될 수 있지만 일반적인 시뮬레이션 사용과 달리 실시간 응답을 구현해야 합니다

4 무료 슬롯 게임 트윈의 이점

제조 산업에서 디지털 트윈의 세 가지 주요 효과는 제품 개발 간소화, 품질 개선, 시장에 대한 신속한 적응입니다 이는 IoT, CAE(컴퓨터 지원 엔지니어링) 및 관련 소프트웨어의 진화와 적용에 의해 지원됩니다

CAE 활용

무료 슬롯 게임 트윈을 실현하려면 CAE의 사용이 특히 필수적입니다

품질 개선

제품개발부터 제조, 유지관리까지 모든 데이터를 중앙집중화하고 품질관리를 강화함으로써 품질개선을 위한 효율적이고 투명한 관리를 실현합니다 실시간 품질 모니터링을 통해 문제를 조기에 감지하고 신속하게 대응할 수 있습니다 또한, 제품 추적성을 향상시켜 품질 문제 발생 시 원인을 추적하고 효과적인 개선 조치를 취할 수 있습니다 이는 일관된 제품 품질을 보장하고 궁극적으로 고객 만족도를 높입니다

빠른 시장 적응

디지털 트윈을 사용하면 제품의 디지털 사본을 통해 실시간으로 시장 변화를 이해할 수 있습니다 이를 통해 소비자 반응과 경쟁사의 움직임을 즉시 인식하고 신속하게 전략을 변경할 수 있습니다 제품 디자인과 기능은 시뮬레이션을 통해 테스트하고 실제 시장 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다 또한 과거 데이터를 기반으로 수요 변동을 예측하고 생산 계획을 유연하게 조정할 수 있다 이를 통해 신제품을 더 빠르게 시장에 출시하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다

5 무료 슬롯 게임 트윈의 단점

디지털 트윈을 구현하는데 있어서 CAE 계산 시간의 길이와 데이터 및 설정된 물리적 모델의 관리 및 통합이 문제입니다 다음은 디지털 트윈의 주요 단점입니다

계산 시간의 길이

무료 슬롯 게임 트윈을 구현하는데 있어서 CAE의 긴 계산 시간은 중요한 문제입니다 계산에는 일반적으로 몇 시간 이상이 소요되며, 설계 리드타임을 단축하려면 보다 효율적인 계산 방법이 필요합니다 이를 위해서는 신속한 의사 결정을 지원하기 위해 향상된 계산 속도가 필요합니다

데이터 및 모델 관리 및 통합

무료 슬롯 게임 트윈은 물리적 공간과 무료 슬롯 게임 공간을 융합하기 위해 방대한 양의 데이터와 복잡한 물리적 모델의 관리 및 통합이 필요합니다 이러한 데이터는 급증하고 있으며, 이를 효율적으로 운영하기 위해서는 정밀한 데이터 조율과 관리 시스템이 필수적이다 의사결정 속도를 높이기 위해서는 각 분야의 CAE 분석 결과를 일정보다 앞서 협업하고 활용하는 것이 필요하다

복잡한 데이터 처리 및 리소스 부담

무료 슬롯 게임 트윈이 작동하려면 고급 인프라와 대규모 컴퓨팅 리소스가 필요합니다 복잡한 물리적 현상을 시뮬레이션하고 대량의 데이터를 처리하려면 컴퓨팅 성능과 저장 비용이 필요합니다 또한 데이터를 실시간으로 처리하고 업데이트해야 하므로 이러한 리소스에 대한 부담이 증가할 수 있습니다

데이터 무결성 및 호환성

데이터 및 모델 무결성을 유지하면서 서로 다른 시스템 간의 데이터 호환성을 보장하는 것이 주요 과제입니다 여러 시스템과 플랫폼 간에 데이터를 연결할 때 정보 불일치 및 업데이트 지연이 발생할 수 있습니다 이로 인해 전반적인 작업이 효율적이지 않을 수 있습니다

6 제조업에서 무료 슬롯 게임트윈이 주목받는 배경

최근 제조업의 무료 슬롯 게임화가 진전되면서 효율성과 생산성을 향상시키려는 움직임이 커지고 있습니다 이 중 무료 슬롯 게임트윈은 물리적 자산과 프로세스를 실시간으로 가상으로 재현하는 기술로 많은 주목을 받고 있다

1 효율성 및 비용절감 필요

제조 산업은 비용 절감과 생산성 향상을 위해 끊임없이 노력하고 있습니다 디지털트윈을 활용하면 제품과 장비의 상태를 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있어 고장 징후나 문제를 조기에 발견할 수 있다 이를 통해 유지 관리가 최적화되고 가동 중지 시간이 줄어들어 전체 운영 비용이 절감됩니다

2 데이터 활용의 진화

제조업에서는 IoT(사물 인터넷) 기술을 사용하여 다양한 장치 및 장비에서 방대한 양의 데이터가 수집되고 있습니다 이러한 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 디지털 트윈(Digital Twins)이 등장했습니다 실시간 데이터를 기반으로 가상 모델을 구축하고 시뮬레이션과 예측을 수행하여 의사결정을 가속화합니다 이를 통해 제품 개발 및 생산 프로세스를 보다 정확하게 조정할 수 있으며 시장 변화에 유연하게 대응할 수 있습니다

3 경쟁력 강화

제조업은 경쟁이 치열하여 빠른 제품 출시와 시장 요구에 대한 유연한 대응이 필요합니다 디지털 트윈은 설계 및 생산 프로세스의 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 신제품 개발 시간도 단축시킵니다 가상 공간에서의 테스트와 시뮬레이션을 통해 제품 개선 계획과 리스크를 사전에 파악할 수 있어 최적의 제품을 신속하게 시장에 출시할 수 있는 강력한 도구가 됩니다

4 지속 가능성 및 품질 개선

최근에는 환경에 대한 고려와 품질 관리가 제조 산업에서 중요한 주제가 되었습니다 디지털 트윈을 활용하면 제조 과정에서 낭비를 줄이고 에너지 소비와 자원을 최적화할 수 있습니다 또한, 제품 품질 향상을 위한 데이터 분석이 고도화되어 품질 관리가 보다 정확하고 효율적으로 이루어집니다 이와 같은 계획은 환경에 미치는 영향을 줄이고 지속 가능한 제조를 달성하는 데 중요한 역할을 합니다

5 미래 제조업에 대응

제조 산업은 점점 더 발전하는 기술과 함께 발전하고 있습니다 자동화와 AI(인공지능)와의 협업이 진전되면서 무료 슬롯 게임 트윈은 AI(인공지능)과의 자동화 및 협업의 기반을 이루는 중요한 기술로 자리매김하고 있다 제조의 미래를 위해 무료 슬롯 게임 트윈을 구현하면 점점 더 복잡해지는 제조 프로세스에 효율적이고 예측 가능한 대응이 가능해집니다

7 CAE의 진화와 AI 기술의 활용

CAE는 제품 설계, 분석, 제조 프로세스를 디지털 방식으로 지원하는 기술입니다 컴퓨터의 발전으로 CAE는 복잡한 시뮬레이션과 분석이 가능해졌습니다 초기 CAE 도구는 주로 구조 및 열유체 분석으로 제한되었지만 이제 그 응용 분야는 전자기학, 재료 과학 및 제조 공정 관련 분야를 포함하여 더 넓은 범위의 분야로 확장되고 있습니다

CAE의 발전은 기기의 계산 능력 증가, 알고리즘 개선 및 사용자 인터페이스 개선에 의해 주도되었습니다 특히, 고성능 컴퓨팅(HPC)의 발전으로 더 짧은 시간에 더 복잡한 시뮬레이션을 실행할 수 있게 되었습니다 또한, 클라우드 컴퓨팅의 확산으로 더 많은 사람들이 고급 CAE 도구를 쉽게 사용할 수 있는 환경이 조성되었습니다(4)

디지털 트윈 개념이 확산되면서 CAE는 디지털 트윈의 중요한 구성 요소가 되었습니다 CAE를 통해 얻은 상세한 결과는 디지털 트윈의 정확도를 높여줍니다 실제로 제품 내부의 시계열 변화, 장비 내부의 동작 등 물리적 공간만으로는 얻을 수 없는 정보를 얻을 수 있습니다

반면 CAE의 과제에는 긴 계산 시간, 데이터 모델 관리 및 통합이 포함됩니다 계산 시간은 무료 슬롯 게임 기술의 발달로 이전보다 더 빠르게 계산을 수행할 수 있게 되었지만, 여전히 각 계산에는 몇 시간에서 며칠이 걸립니다 따라서 CAE만으로는 무료 슬롯 게임 트윈이 요구하는 실시간 성능을 만족시키기 어렵습니다

또한 데이터 모델 관리 및 통합과 관련하여 CAE는 운영 및 파일 구조의 복잡성으로 인해 조직 전체의 협업을 어렵게 만듭니다 예를 들어, 사용자가 작성한 해석 모델을 그대로 저장하더라도 해당 정보는 CAE 소프트웨어에 잠겨 있어 외부에서 확인하려면 매번 CAE 소프트웨어를 시작해야 한다 또한, 환경의 차이로 인해 한 터미널에서 실행 가능한 일이 다른 터미널에서는 실행되지 않는 문제가 자주 발생합니다

최근에는 머신러닝, 최적화 등 AI 기술을 통합해 빠르게 결과를 얻을 수 있는 환경을 조성해 문제를 해결하려는 시도가 늘어나고 있습니다 CAE 등으로 얻은 현상을 보여주는 데이터와 AI 기술을 이용해 입력으로부터 출력을 예측하는 모델을 구축하면 단일 계산 시간을 몇 초로 단축하거나 최적의 솔루션 도출에 필요한 계산 횟수를 줄일 수 있다 이러한 종류의 모델을 대리모델(surrogate model)이라 하며, CAE와 실제 기계검증을 대체(대체)할 수 있는 방법으로 알려져 있다(5) 이를 통해 설계 프로세스가 더 빠르고 효율적으로 이루어지며, 결과적으로 제품 품질과 성능이 더 빠르게 향상됩니다

또한 AI로 구축된 대리 모델을 간단한 파일로 변환하여 배포함으로써 CAE 데이터를 그대로 사용하는 것보다 더 유연하게 개발할 수 있습니다 예를 들어 CAE 데이터를 활용해 개발할 경우 CAD 모델 정보와 분석 정보가 포함돼 있어 데이터 저장 용량과 제품 상세 정보 유출 우려가 있다 반면, 대리 모델은 모델 정보나 재료 정보를 포함하지 않고 배포할 수 있으므로 경량화 및 높은 기밀성을 유지하여 처리할 수 있습니다 많은 대리 모델 파일은 범용이며 모든 응용 프로그램이나 시스템에 통합될 수 있습니다 이를 통해 숙련된 사용자를 위해 CAE 데이터 자체를 배포하거나, 사용에 익숙하지 않은 사용자 또는 결과만 배포해야 하는 상황에서 대리 모델을 배포하는 등 유연한 배포가 가능합니다

8 CAE를 활용하여 무료 슬롯 게임 트윈 구현

디지털 트윈에 CAE 효과를 활용하려면 AI 기술 적용이 필수적입니다 본 장에서는 AI 기술 적용에 필요한 요소인 데이터의 '생성', '활용', '배포'에 대해 CAE 활용을 염두에 두고 설명한다

81 데이터 생성

제조 산업에서 무료 슬롯 게임 트윈을 실현하기 위해 CAE를 적용할 때 효율적인 데이터 생성이 필수적입니다 따라서 증명하고 싶은 가설에 대한 데이터를 필요한 만큼 여러 번 확보하는 것이 필요합니다 이러한 상황에서 실험 계획(DoE)은 데이터 생성 프로세스에서 핵심적인 역할을 합니다 여기서는 특정 기능을 예로 들어 DoE의 효과를 설명하겠습니다

(1) DoE 적용

DoE는 가능한 한 적은 계산과 시도를 통해 대상 디자인 공간을 조사하는 방법입니다 예를 들어, 한 가지 유형의 설계변수만 있는 경우 포괄적인 조사를 수행하는 것이 상대적으로 쉽습니다 그러나 변수의 수가 증가할수록 설계 공간의 복잡성이 증가하여 직관에 기반한 적절한 실험 설계를 구성하기가 어렵습니다 그림 2에 표시된 노이즈 함수를 예로 사용하여 무작위 설계와 DoE 방법(이 경우 라틴 하이퍼큐브 방법)을 적용하여 DoE 효과를 시각화하겠습니다 두 가지 접근법 모두 계산 횟수는 7입니다(7)

무작위 설계의 경우 원래 함수의 측정은 무작위로 선택된 지점에서 이루어지며 데이터는 대리 모델을 구축하는 데 사용됩니다 그림 3은 이 접근 방식으로는 원래 함수의 특성을 포착하기 어렵다는 것을 보여줍니다

DoE 방법의 경우 해당 방법을 사용하여 선택한 지점에서 원래 함수를 측정하여 대리 모델을 구성합니다 그림 4를 보면, 이 접근 방식이 동일한 계산 횟수에서도 원래 함수의 특성을 보다 정확하게 포착하는 것을 시각적으로 알 수 있습니다

이 비교는 데이터 품질이 AI 애플리케이션의 예측 정확성에 기여하는 중요한 요소임을 시사합니다 AI는 학습된 범위 내에 있으면 예측 정확도가 높지만, 범위를 벗어나면 예측하기 어려워집니다 또한, 학습 범위 내에서도 편향이 있으면 예측이 어려워집니다 실제로 앞서 Random Case에 대한 그래프를 보면 획득한 지점 근처에서는 상대적으로 예측 정확도가 높고, 해당 지점에서 먼 영역에서는 예측 정확도가 낮다는 것을 알 수 있습니다 따라서 고도화된 데이터 활용을 위해서는 효율적인 데이터 생성이 중요합니다 표본 크기가 크더라도 편향 등 데이터 품질에 문제가 있는 경우 AI의 정확도가 떨어질 수 있습니다 데이터를 미리 시각화하고, 데이터의 특성을 이해한 후, 추가적인 데이터 수집이 필요한지 충분한지를 판단하는 것이 필요합니다

82 데이터 활용

데이터 활용은 제품 개발 및 프로세스 최적화를 지원하며 설계 리드타임 단축에 크게 기여합니다 대리 모델은 제품 성능을 빠르게 시뮬레이션하여 계산 시간 병목 현상을 제거할 수 있습니다 예를 들어 대리모델을 사용하지 않고 여러 현상을 고려한 최적의 설계를 도출하려면 여러 CAE를 연결해 분석해야 합니다 이로 인해 CAE 계산 시간이 누적되어 단일 계산에 소요되는 시간이 길어질 우려가 제기됩니다 이로 인해 디자인을 철저하게 고려하지 못할 수도 있고, 디자인에 담고 싶은 요소가 차후 공정으로 넘어갈 수도 있습니다 반면, 대리모델을 이용하면 해당 위치의 현상에 대한 예측이 몇 초 안에 완료될 수 있어 계산 시간을 단축할 수 있고, 고려하고 싶은 현상을 설계에 반영할 수 있다

이 섹션에서는 "테이블 데이터를 활용하는 기계 학습 방법"과 "3D 모델 파일을 활용하는 기계 학습 방법"이라는 두 가지 유형의 대리 모델 구축 방법에 대해 논의하고 각각의 특징, 장단점을 요약합니다

(1) 테이블 데이터를 이용한 머신러닝 방법

이 방법은 테이블 형식 데이터를 사용하여 대리 모델을 구축합니다 테이블 데이터에는 온도, 압력, 재료 특성과 같은 매개변수가 포함되는 경우가 많습니다 모양의 차원 수준의 정보를 포함시켜 모양 정보를 예측에 활용하는 것도 가능하다

샘플 크기와 관련하여 설계를 위한 대리 모델을 구축할 때 테이블 데이터에서 처리되는 변수의 수가 작은 경우가 많습니다 특히 변수가 50개 미만이므로 상대적으로 작은 샘플 크기로 시작할 수 있습니다 CAE나 실제 장비에서 데이터를 획득하려면 시간과 비용이 필요하고 크기도 쉽게 늘릴 수 없습니다 시각화 도구와 통계 처리를 활용하고, 데이터 관계를 기반으로 불필요한 변수를 솎아내는 등 작은 표본 크기를 사용할 수 있도록 전처리를 고려하는 것이 중요합니다

이 방법의 단점은 데이터 품질에 크게 의존한다는 것입니다 작은 표본 크기로도 학습이 가능하지만 각 데이터의 내용이 대리 모델에 쉽게 반영됩니다 즉, 소량이라도 잘못된 데이터나 학습에 적합하지 않은 데이터가 있으면 예측 정확도를 높이기가 어렵습니다 해당 데이터가 목적에 부합하지 않는지 등 현장 지식을 포함한 종합적인 판단이 필요합니다

(2) 3D 모델 파일을 이용한 머신러닝 방법

이 방법에서는 3D 모델의 정보와 분석 결과를 직접 사용하여 대리 모델을 학습시킵니다(9) 이를 통해 차원화할 수 없는 형상 변화에 대한 정보를 학습할 수 있으며, 그림 5와 같이 CAE를 실행하여 얻은 것과 유사한 결과를 얻을 수도 있습니다 이는 형상 변화의 영향을 분포로 확인하려는 상황에서 특히 효과적인 방법입니다

단점은 이 방법이 모델 데이터를 사용하므로 필요한 샘플 크기가 증가한다는 것입니다 명확히 말하면 각 메쉬/노드 정보가 학습용 변수로 처리되기 때문에 입력 변수의 수가 엄청납니다 최근에는 3D 모델을 처리하는 상용 대리 모델 구축 소프트웨어의 수가 증가하고 있습니다(6) 많은 경우 공급업체는 사용자가 요구하는 샘플 크기를 상대적으로 작게 유지하면서 매우 정확한 모델을 구축할 수 있습니다

그러나 AI에 사용되는 데이터에는 모양 정보가 포함되어 있기 때문에 테이블 데이터보다 값 범위 및 포괄성을 확인하기가 어렵습니다 따라서 실제로 비즈니스에 활용하는 경우 '데이터 생성' 과정에서 데이터와 그 내용을 어떻게 늘릴 것인지 철저하게 조사하고 고려하는 것이 중요하다

83 모델 확장

제조 산업에서 디지털 트윈을 실현하기 위한 CAE의 전략적 사용에서는 데이터 생성 및 활용에 이어 데이터의 "배포"가 중요한 역할을 합니다 특히 제품 개발 프로세스를 간소화하고 최적화하려면 AI를 사용하여 구축된 대리 모델을 조직 전반에 걸쳐 사용하는 것이 필수적입니다

조직 전체에서 대리 모델을 공유하고 활용함으로써 여러 부서가 동일한 기준으로 결정을 내릴 수 있으므로 제품 설계부터 생산 및 유지 관리에 이르기까지 일관된 최적화가 가능합니다 특히 다음과 같은 세 가지 장점이 있습니다

・지식 공유 및 재사용: 대리 모델을 통해 특정 전문 지식과 분석 결과를 조직 내 여러 부서 간에 공유할 수 있습니다 이는 지식 재사용을 촉진하고 설계 및 분석 효율성을 향상시킵니다

・빠른 의사결정: 대리 모델을 활용하여 복잡한 시뮬레이션 결과를 빠르게 얻습니다 이를 통해 설계 변경의 영향을 신속하게 평가하고 더 빠른 결정을 내릴 수 있습니다

・조직 간 최적화: 여러 부서에서 동일한 대리 모델을 사용하여 제품 설계부터 제조, 운영까지 전체 프로세스를 최적화할 수 있습니다 이를 통해 제품 품질이 향상되고 비용이 절감됩니다

한편, 조직 전체에 대리 모델을 배포할 때 다음과 같은 문제가 발생합니다

・액세스 및 공유 관리: 조직 내에서 모델을 공유할 때는 적절한 액세스 권한 관리가 필요합니다 일부 조직에는 보기 권한을 부여하고 다른 조직에는 거부하는 등 조직 규칙 및 프로젝트 요구 사항에 따라 유연하게 변경할 수 있어야 합니다

・모델 업데이트 및 관리: 구축된 대리 모델 및 프로세스는 새로운 지식을 얻을 때마다 업데이트되어야 하며 항상 최신 상태여야 합니다 모델 버전 관리 및 업데이트 프로세스를 표준화해야 합니다

・사용자 수준에 따른 배포: 모든 사용자가 복잡한 CAE와 프로그래밍을 이해하고 활용하는 것이 이상적이지만 많은 회사에서는 이를 달성하기 어렵습니다 그림 6은 한 기업이 인터뷰를 바탕으로 작성한 제조업 무료 슬롯 게임 기술 수준별 인원수 비율의 예이다(10) 그림 6에 따르면 많은 사용자는 무료 슬롯 게임 트윈을 실현할 만큼 충분한 기술 세트를 갖추고 있지 않습니다 따라서 무료 슬롯 게임 도구에 익숙하지 않거나 상세한 결과가 필요하지 않은 사용자가 코드 없이 쉽게 계산을 수행할 수 있는 환경을 제공하고, 다른 사용자에게 어느 정도 자유롭게 아이디어를 개발할 수 있는 로우 코드 환경을 제공하는 등 각 목적과 수준에 적합한 도구의 개발이 필요합니다

최근에는 이러한 문제를 해결하면서 이점을 제공할 수 있는 제품이 제공되기 시작했습니다 실제로 한 회사는 이미 프로세스 자동화 및 모델 배포 플랫폼을 도입하여 대리 모델뿐만 아니라 DoE 및 최적화와 같은 프로세스는 물론 CAE와 같은 물리적 모델을 공통 플랫폼으로 통합하여 사용자 수준에 따라 조직 전체에 배포가 가능하도록 했습니다 그 결과, 기존 비즈니스 프로세스에 비해 생산성이 3배 향상되었습니다(11) 즉, 현재 CAE를 포함한 디지털 트윈 구현을 위한 기술적 요구사항을 충족할 수 있으며, 각 기업의 제품과 솔루션을 도입하고 협업하면 문제를 해결할 수 있는 상황에 있습니다 즉, 기술적 요구 사항을 위한 인프라와 도구가 마련되어 있으므로 비기술적 요구 사항을 해결하는 것이 이제 기업이 직면한 가장 중요한 과제입니다(12) 여기에는 조직 문화 변화, 부서 간 협업 강화 등 많은 기업이 직면하고 있는 딜레마가 포함됩니다 문제를 해결하려면 큰 이상을 구상하고, 그 목표를 달성하기 위해 필요한 노력을 세분화하고, 장기 프로젝트를 끈질기게 추진해야 합니다

최적화/머신러닝을 활용한 공간 탐색 소프트웨어 pSeven Desktop 설계

pSeven Desktop으로 모든 설계 리드타임을 단축하세요 지루한 작업을 줄이고 CAD, CAE, 데이터 및 프로세스를 자동화하세요 pSeven Desktop만의 AI와 강력한 자동화 엔진을 통해 최적의 설계 조건을 효율적으로 발견할 수 있습니다