올리비에 르퇴르트르(Olivier Leteurtre) 오토폼 CEO가 AI 기반 밸류체인 상생전략과 금형산업의 미래육성에 대한 발표를 진행했다.

 

 

디지털과는 거리가 먼 것으로 인식되고 있는 금형산업에도 디지털화가 확산되고 있다.

금형 엔지니어링 소프트웨어 기업인 오토폼 엔지니어링(AutoForm Engineering, 이하 오토폼)은 5월 8일 기자간담회를 개최하고, 한국 시장을 위한 기술 협력과 인재양성 전략을 발표했다. 이번 전략은 국내 고객과의 디지털 협업을 확대하고, 지역 기반 산학협력을 통해 디지털 금형 생태계를 구축하는 데 중점을 두고 있는 것이 특징이다.

특히, 이번 간담회에는 올리비에 르퇴르트르(Olivier Leteurtre) 오토폼 CEO가 처음으로 한국을 방문해, AI 기반 밸류체인 상생전략과 금형산업의 미래육성에 대해 발표를 했다. 올리비에 CEO는 이와 함께 오토폼에서는 버추얼 세계에 대한 투자를 하고 있고, 이를 통해 세 가지 측면에서 파라미터 효과를 내고 있으며, 궁극적으로는 수백만 톤에 달하는 CO2 배출량을 절감하는 데 도움을 주고 있다고 강조했다.

한편, 오토폼 코리아의 제조업 지원 전략에는 경일대학교 내 설립 예정인 ‘디지털 트라이아웃 랩(Digital Tryout Lab)’을 통해, 고가의 소프트웨어나 전문 인력 없이도 시뮬레이션 기반 공정 해석을 적용할 수 있도록 하는 기술을 보급함으로써, 기존에 디지털 전환에서 소외됐던 자동차 2차·3차 밴더들의 실질적인 디지털화를 위한 기술 내재화를 지원한다는 방침이 포함되어 있어, 향후의 결과에 귀추가 주목되고 있다.

 

 

오토폼은 박판 성형 및 차체(Body in White) 조립 공정을 위한 엔지니어링 소프트웨어 분야의 글로벌 리더로, 스위스에 본사를 두고 있으며 전 세계 50여 개국에서 1,000여 고객사와 협업하고 있다. 자동차, 전자, 항공, 백색가전 등이 오토폼의 주요 산업군이다.

이날 오토폼은 자사는 글로벌 금형엔지니어링소프트웨어 1위 기업으로서, 자동차 및 전자 OEM 등과 협력하여 국내 디지털 전환을 선도하는 기업으로 도약하고자 한다고 강조했다.

특히 이번 간담회에는 올리비에 르퇴르트르(Olivier Leteurtre) 오토폼 CEO가 처음으로 한국을 방문해, AI 기반 밸류체인 상생전략과 금형산업의 미래육성에 대해 발표했다.

오토폼은 국내 주요 자동차 및 전자 산업의 OEM 기업들과 협력하며, 금형 설계, 시뮬레이션, 공정 최적화 등 다양한 디지털 전환 프로젝트를 전개하고 있다. 특히 ‘디지털 프로세스 트윈’을 구현함으로써, 설계 초기부터 품질을 예측하고 리스크를 줄이는 시스템을 현실화해 불량률을 줄이며, 실제 제조 현장에서의 리드타임 단축과 생산성 향상에 기여하고 있다.

 

전기차 제조업체 포함해 전 세계 50개국에 1000개 이상의 기업을 고객으로 확보

 

발표에 나선 올리비에 CEO는 오토폼 소프트웨어의 강점과 오토폼 AI 플랫폼을 통한 차별화 전략, 고객의 탄소중립 달성을 지원하는 ESG 방침에 대해 자세하게 설명했다.

올리비에 설명에 의하면, 올해로 30주년을 맞이한 오토폼은 자동차 산업을 대상으로 한 성형해석 기술을 시작으로 해서 현재 이르고 있다.

항공우주, 자동차, 백색가전 등이 오토폼의 주요 시장으로, 전기차 제조업체를 포함한 50개 이상의 OEM을 포함해 전 세계 50개국에 1000개 이상의 기업을 고객으로 확보하고 있다. 글로벌하게는 BMW, 테슬라, 포드, 혼다 등이 오토폼의 고객이며, 한국에서는 자동차 제조업체인 현대기아와 가전업체인 LG전자, 삼성전자를 비롯해 현대스틸, 포스코를 포함해 약 100개의 기업이 오토폼의 기술을 사용하고 있다.

올리비에 CEO는 전 세계 어느 국가이든 어느 차량이든 오토폼의 소프트웨어가 탑재되어 있다고 역설하고, 오토폼은 60개 정도의 자동차 제조업체와 협력을 하고 있고, 그 뒤의 공급망 1000개의 기업과 협력하고 있다고 설명했다.

 

오토폼의 디지털 프로세스 트윈은 초기 컨셉 단계부터 생산현장까지, 박판성형과 차제(BiW) 조립의 모든 핵심요소를 완전한 Digital Continuity로 연결

 

자동차 제조는 제품개발 –초기 생산계획-금형 공정 & 제작-품질육성 & 제품생산의 단계를 거쳐 완성이 된다. 오토폼은 이 과정에서 자동차의 차체 모양을 만드는 작업에 참여하고 있다.

올리비에 CEO는 오토폼의 미션은 차량을 현실화하는 것. 즉, 설계가 차체에 반영이 되도록 돕는 것이라고 말했다.

이 과정에서 핵심은 모든 프로세스가 컴퓨터 즉, 버추얼 세계에서 소프트웨어를 통해 진행이 된다는 점이다.

오토폼의 디지털 프로세스 트윈은 초기 컨셉 단계부터 생산현장까지 전 공정을 포괄하여 박판성형과 차제(BiW) 조립의 모든 핵심요소를 완전한 Digital Continuity로 연결한다.

 

오토폼은 고객사에게 어떤 혜택을 줄 수 있을까?

 

오토폼의 미션은 모든 과정을 버추얼 환경에서 진행을 할 수 있도록 하는 것이다. 컴퓨터 상에서 계획을 수립하고, 비용을 산정하고, 엔지니어링 작업, 시뮬레이션 작업을 모두 하게 되고, 이를 통해 버추얼 월드에서 문제를 발견하고 파악한 다음, 이를 해결하고 솔루션을 도출하는 일련의 모든 과정이 가상환경에서 이루어지도록 하는 것이다.

버추얼 세계에 투자를 하게 되면 자연스럽게 물리적인 세계도 개선이 될 수 있다. 많은 시간과 비용을 절감할 수 있는 것이다. 이를 통해서 생산단계에서 문제가 파악될 확률이 크게 줄어들게 된다.

올리비에 CEO는 오토폼의 솔루션은 하나의 자동차 프로그램 즉, OEM을 대상으로 연간 5백만 유로를 절감하는 데 도움을 줄 수 있으며, 전 세계 자동차 산업을 대상으로 연간 50억 유로를 절감하는데 도움을 주고 있다고 피력했다.

이런 절감을 하기 위해서는 가상세계에 투자를 함으로써, 컴퓨터를 통해서 여러 가지 상황을 탐지하고, 최적화를 통해서 예측을 할 필요가 있다.

 

왜 AI가 필요한가?

 

두 가지 이유가 있다.

첫 번째는 전문가 부족이다. 자동화 산업에서는 현재 많은 인력이 퇴직연령에 달해 있고, 신입사원은 전문성이 부족하기 때문에 적정한 인재를 찾는 것이 어렵다.

두 번째 이유는 아무도 전무한 상황에서 신차를 만들지 않는다는 것이다. 이것을 캐리오버 또는 재사용이라고 부르고 있는데, 과거에 했던 프로젝트에서 동일한 플랫폼, 동일한 파트를 많이 사용하고 있다. AI는 과거의 방대한 데이터를 사용하기 위한 기술이다. 이 말은 AI는 곧 데이터이고 데이터는 곧 과거의 경험이라는 것이다.

AI를 통해서 자동차 제조업체 입장에서는 과거의 경험을 활용할 수가 있,고 과거의 프로젝트를 통한 방대한 데이터를 활용할 수 있다. 여기에 더해서, 시뮬레이션을 통해 미래의 기술을 활용할 수가 있다. 즉 AI를 통해 과거의 경험을 활용하면서, 새로운 기능과 조합을 할 수가 있고, 이것은 바로 수학기반의 시뮬레이션이다.

 

 

<그림 1> 고객이 오토폼 AI 플랫폼에서 기대할 수 있는 가치

 

 

다양한 AI 기술

 

AI 기술에는 여러 가지가 있다.

 

첫 번째, 생성형 AI는 뭔가를 생성해내는 것이다. 애플리케이션을 통해서 툴 디자인 관련된 지오메트리를 자동적으로 생성하는데 도움이 된다.

 

두 번째는 예측적인 AI가 있다. 예를 들어서 생산라인이 있다고 할 때, 차량 제조업체는 신차와 관련해서 어떤 것들을 과거에서 재사용할 수 있을지를 알기를 원한다. 그렇기 때문에 여러 제조 조건들에 대해서 예측을 하는데, 이 예측적인 AI가 도움이 될 수 있다.

세 번째는 비전문가를 위한 새로운 시뮬레이션 애플리케이션이다. 예를 들어서 신차작업 관련해서 카티아(CATIA)를 활용하는 제품설계자가 있다고 하면, 이 제품설계자가 이 차량 관련해서 어떤 의도를 가지고 설계를 하고 싶다는 아이디어를 오토폼을 사용하는 프로세스 엔지니어에게 전달하게 된다. 그러고 나서 이 설계가 타당한지에 대해서 프로세스 엔지니어게 물어보게 된다. 즉 실제적으로 생산해서 박판으로 만들 수 있는가를 물어보게 되는 것이다.

 

설계자가 프로세스 엔지니어게 이렇게 얘기를 했을 때, 오토폼을 사용하는 엔지니어는 그건 안 될 것 같다고 답을 할 수도 있다. 설계자와 엔지니어가 이렇게 왔다갔다 하면서 계속해서 커뮤니케이션을 하게 된다. 그런데 오토폼이 원하는 방식은 왔다갔다 하는 커뮤니케이션 방식이 아니라, 카티아 유저 즉 설계자 입장에서 이런 애플리케이션을 통해서 버튼 하나만 통해서 자동적으로 내가 묻는 질문이 타당한지에 대해서 Yes, No로 간단하게 답을 해주는 애플리케이션이 전달되기를 원한다. 즉 과거의 데이터를 기반으로 해서 성형해석 관련된 지식을 간단한 방식으로 비전문가를 통해서 구축을 하고자 하는 것이다.

 

마지막은 물리적인 AI다. 오토폼을 통해서 시뮬레이션을 위한 프로세스 셋업을 애플리케이션을 통해서 할 수 있고, 솔버를 통해서 시뮬레이션 결과를 계산하게 되는데, 실질적으로 수학을 다루다 보면 양보를 해야 될 때가 있다. 예를 들어서 완전히 정확하게 시뮬레이션하고 싶다고 할 때는 연산하는데 상당한 시간이 소요된다. 따라서 정확성과 속도 간에 어느 정도 양보를 하고 취사선택을 해야 되는 입장인데, 자동차 제조업체 입장에서는 차량개발에 있어서 항상 빠르게 움직이길 원한다. 시뮬레이션의 경우에도 몇초 안에 완료가 되기를 원한다. 따라서 정확도와 속도가 상당히 중요한 요소다.

 

그런데 오토폼은 이 두 가지 가운데 선택할 필요가 없게 만들어준다. AI를 통해서 속도와 정확도 두 마리 토끼를 잡는 데 도움이 되고, 오토폼 솔버를 통해서 작업 중의 95% 정도는 해결할 수 있다. 하지만 나머지 5%는 상당히 복잡한 작업이기 때문에 AI를 통해서 도움을 줄 수가 있다.

 

세 가지 파라미터로 탄소 중립 달성 지원

 

 

<그림2> 탄소 중립 달성을 위한 도전

 

오토폼은 자동차 산업의 3가지 주요부문에 대해 고객의 탄소중립 달성을 지원하고 있다.

 

첫 번째는 소재 수율이 증대가 된다. 박판으로 스탬핑 작업, 절단작업을 한 후에 본품을 만들고 어셈블리 과정을 거치기 때문에, 스크래치를 줄이기 위해서는 소재 수율을 최적화할 필요가 있다. 소재수율을 개선한다는 것은 차량이 스틸을 소재로 활용을 하게 되는데, 소재수율을 증대한다고 했을 때 1%만 향상이 된다고 해도 생산차량 한 대 당 20.5kg CO2를 절감할 수 있다. 연간 생산 자동차 대수 8천만 대에서 8천5백만 대에 20.5kg을 곱하면 절감량을 계산할 수 있다.

 

두 번째 파라미터는 스크랩 비율 감소다. 생산단계에서 많은 문제가 발생하고 있다, 그래서 오토폼에서는 향후 이런 부분에서 많은 도움을 줌으로써, 하나의 단일 차량 프로그램 당 500만 키로를 절감하는데 도움을 주겠다는 것이다. 하지만 여전히 생산단계에 있어서는 어떤 파트의 불량이 발생할 수 있고 그렇게 되면 폐기가 돼야 하는데, 그것을 스크랩이라고 부른다.

 

마지막 파라미터는 차체 경량화에 대한 것이다. 첫 번째 파라미터와 두 번째 파라미터는 절감효과가 비슷하다. 소재 생산에서는 20kg, 두 번째는 24kg의 생산차량 한 대 당 절감효과가 있다. 세 번째 파라미터는 차체무게를 줄일 수 있다는 것이다. 특히 전기차의 경우 배터리로 엔진을 교체하고 있는데, 그 배터리가 상당히 무게가 나간다. 따라서 자동차 제조업체 입장에서는 무게를 줄이는 데 상당한 관심을 가지고 있다. 그래서 신소재를 사용한다든지 다른 종류의 스틸을 사용한다든지 해서 차체 무게를 줄이려고 노력을 하고 있다. 무게를 몇 kg이라도 줄일 수 있다면 차량이 소모하는 에너지를 절감할 수 있고, 지금 길거리에서 돌아다니는 차량이 사용하는 에너지 소비량도 많이 줄일 수 있다.

 

이처럼, 오토폼에서는 버추얼 세계에 대한 투자를 하고 있고, 이를 통해 파라미터 효과를 내고 있고, 궁극적으로는 수백만 톤에 달하는 CO2 배출량을 절감하는 데 도움을 주고 있다. 오토폼은 <그림2>의 왼쪽 커브곡선이 앞으로 20년 동안 연속이 된다고 하면 효율적인 방법으로 신차를 개발하는 데 도움이 될 것으로 보고 있다. 프로세스를 최적화하는데도 많은 도움이 될 것이고, 이런 새로운 소재를 활용함으로써, 차량이 소비하는 에너지도 줄일 수 있을 것으로 예상하고 있다.

 

 

오토폼은 기술을 넘어, 생태계를 함께 만드는 파트너

 

오토폼 코리아 조영빈 대표가 한국제조업을 위한 오토폼의 비전과 인재양성 전략에 대한 발표를 하고 있다.

 

올리비에 CEO에 이어서 오토폼 엔지니어링 코리아(이하 오토폼 코리아) 조영빈 대표가 한국제조업을 위한 오토폼의 비전과 인재양성 전략에 대한 발표를 진행했다.

 

조 대표는 오토폼은 기술을 넘어, 생태계를 함께 만드는 파트너라는 말로 발표를 시작했다.

오토폼 코리아는 작년에 처음으로 성균관대학교와 MOU를 맺고 미래 자동차를 연구하는 프로젝트를 시작했고, 2차로 작년에 창원대학교에 600억 원 정도의 소프트웨어를 기증하면서, LG전자와 함께 진행하고 있는 프로젝트를 통해서, 그 지역에 있는 학생들이 OEM이나 티어 1 업체에 가서 일할 수 있는 환경을 조성하기 위해 노력하고 있다.

 

오토폼의 이러한 한국 제조업 지원 프로젝트는 지역별로 진행이 되고 있는 것이 특징이다. 오토폼이 세 번째로 기획하고 있는 것은 대구의 아진산업과 협력해서, 경일대학에 ‘디지털 트라이아웃 랩(Digital Tryout Lab)’ 센터를 만들어서 교육을 시키고, 교육받은 학생들이 그 지역에 있는 1차, 2차, 3차 업체에 가서 일할 수 있도록 만드는 것이다. 이 작업을 올해부터 시작했고, 조 대표는 이 목표가 아마 올해 말부터 결과가 나와서 학생들이 취업을 하게 될 것 같다고 말하면서, 그 학생들이 산업체에 들어가서 좋은 결과를 만들면 또 다른 선순환이 이루어질 것이라고 강조했다.

 

‘디지털 트라이아웃 랩은 고가의 소프트웨어나 전문 인력 없이도 시뮬레이션 기반 공정 해석을 적용할 수 있도록 돕는 기술 거점으로, 기존에 디지털 전환에서 소외됐던 2차·3차 밴더들의 실질적 변화와 기술 내재화를 지원한다.

 

이 디지털 트라이아웃 랩을 통해서 3차 밴더 업체들을 지원해서 그 업체들이 경쟁력을 갖고, 앞으로 많은 기업들과 일할 수 있는 환경을 만든다는 것이 오토폼 코리아의 목표다.

 

지금까지는 숙련된 엔지니어가 얼마나 많이 있느냐가 기업의 경쟁력이었다. 그런데 앞으로의 기업의 경쟁력은 얼마나 많은 스마트한 엔지니어가 있는가 하는 것이다. 스마트한 엔지니어란 새로운 기술을 빨리 습득하고 새로운 환경에 적응해서 새로운 프로세스에 맞춰서 일할 수 있는 인력이다. 또 산업이 AI 기반의 산업으로 바뀌기 때문에, 얼마나 기업들이 학습된 데이터를 가지고 있느냐 하는 것이 기업의 경쟁력이 되고 있다. 조 대표는 학습된 데이터를 갖고 있는 기업이 경쟁력이 있는 것이고, 스마트한 엔지니어와 학습된 데이터를 갖고 있는 기업이 앞으로는 살아남을 것이라고 믿고 있고, 그 부분을 지원하기 위해 오토폼은 계속 노력할 것이라고 역설했다.

 

마지막으로 조 대표는 지속가능한 생태계를 만들기 위해서는 OEM과 서플라이어가 어떻게 상생을 할 수 있느냐 하는 것이 중요하며, 상생에 가장 중요한 것은 디지털이라고 설명했다. 어떻게 디지털로 3차 업체에서부터 OEM까지 모두 연결하느냐? 조 대표는 디지털이 데이터와 처음부터 끝까지 연결돼서 생태계가 경쟁력을 갖게 하는 것이 오토폼의 목표이며, 앞으로 3~4년 후면 좋은 결과가 나올 것으로 확신한다는 말로 발표를 마무리했다.