앤시스, ‘미래의 시뮬레이션 기반 구축’ 위한 클라우드 비즈니스 전략 소개 스티브 파이텔(Steve Pytel) 제품관리 및 마케팅 총괄 부사장 방한
최교식 2022-10-27 11:23:46

   

앤시스 시뮬레이션 코리아 월드 2022’1027일 오전 10시부터 롯데호텔월드 3층 전관에서 개최된다.

 

 

 

엔지니어링시뮬레이션  기업인 앤시스코리아(www.ansys.com/ko-kr, 대표 문석환)는 오늘, 첨단산업제조공정, 미래모빌리티, 지속가능성와 관련된 앤시스의 비전과 신기술, 최신 고객 사례 등을 소개하고 인사이트를 공유하는 연례 행사인 시뮬레이션 월드 코리아 (Simulation World Korea) 2022’1027() 오전 10시부터 오후 5시 반까지 롯데호텔월드 3층 전관에서 개최했다.

 

앤시스코리아의 ‘ 시뮬레이션코리아월드2022’ 에 맞춰 방한한 스티브 파이텔(Steve Pytel) 제품관리 및 마케팅 총괄 부사장(VP of Product Management and Marketing)미래의 시뮬레이션 기반 구축 (Building the Simulation Foundation of the Future)’을 주제로 기조 연설에 나섰다.

스티브 파이텔(Steve Pytel) 부사장은 앤시스는 지난 1970년에 설립한 엔지니어링 시뮬레이션 분야의 글로벌 리더 기업으로서 50년 이상 로켓, 비행기, 자동차, 건축, 컴퓨터 및 웨어러블 등 모바일 기기까지 다양한 기술과 제품 개발에 중요한 역할을 하고 있다라고 말하며, “특히 앤시스는 29개 관련 기업의 전략적 인수, 50억 달러이상의 투자를 통해, 구조, 유체, 전자기, 시스템/회로, 광학에 이르기까지 최고이자 가장 광범위한 솔루션 포트폴리오를 갖추었으며, 글로벌 50개사 이상의 기술 파트너와 함께 시뮬레이션 기술의 보편화(Pervasive Engineering Simulation Solution)’ 라는 비전 아래 기업 및 엔지니어들이 고성능 제품을 신속하고 효율적으로 개발하여 고객에게 제공할 수 있도록 혁신을 지속하고 있다라고 밝혔다.

 

엔시스는 제품 제조 프로세스의 특정 부분이나 전문가뿐만이 아닌 전 단계에서 모든 사용자가 사용할 수 있도록 확대 활용할 수 있는 단계별 '퍼베이시브 시뮬레이션(시뮬레이션 기술의 보편화, Pervasive Simulation)' 비전을 소개했다.

시뮬레이션 리더십(Simulation Leadership): 모든 전문 해석 엔지니어는 별도의 툴과 임시 온프레미스(내부구축형) 솔루션을 사용하여 여러 물리 시뮬레이션에서 얻은 통찰력을 기반으로 모든 제품 설계를 검증할 수 있다.

퍼베이시브 시뮬레이션(Pervasive Simulation): 모든 개발자 또는 엔지니어는 AI/ML로 자동화되고 클라우드 기반 HPC(고성능컴퓨팅)를 통해 확장되는 통합 다중물리 워크플로를 활용하여 제품 설계를 개선할 수 있다.

퍼베이시브 인사이트(Pervasive Insights): 멀티피직스(Multiphysics, 구조해석, 유동해석, 전자계해석 등 여러 CAE 제품을 연동해 포괄적으로 검증 작업을 수행해 문제 원인을 종합적으로 파악, 해결) 솔루션과 기타 시뮬레이션 솔루션, AI/ML, 클라우드의 기반 기술을 활용하는 산업별 애플리케이션을 통해 제공되는 통찰력을 기반으로 모든 사람이 더 나은 결정을 더 빨리 내릴 수 있다.

 

앤시스는 물리(피직스, physics), 시스템, 안전 및 임무 전반에 걸친 업계 최고의 시뮬레이션 제품 포트폴리오와 앤시스 포트폴리오의 가치를 높이고 확장시키는 지능적이고 개방적인 민첩한 플랫폼’, MS, AWS를 비롯한 광범위하고 강력한 파트너 에코시스템을 통해 모든 산업군의 사람들이 세상을 변화시킬 수 있는 방식으로 시뮬레이션을 재정의하고 있다.

이와 같이 시뮬레이션과 협업을 결합시키면 사용자 경험을 향상시켜 민첩성과 생산성을 높이고 궁극적으로는 혁신을 가속화할 수 있다. 예를 들어, 오픈 API를 기반으로 하는 개발 언어인 파이썬(Python)을 사용하는 생태계와 클라우드를 기반으로 서비스 방식으로 제공되는 엔지니어링 시뮬레이션 솔루션, AI/ML 기반 통찰력을 제공하는 플랫폼과 결합시킴으로써, 현대적이고 일관된 사용자 인터페이스를 기반으로 M365 데이터 등을 활용하여 실시간으로 여러 명이 참여하는 엔지니어링 시뮬레이션 작업 및 협업을 진행할 수 있다.

 

클라우드 기반 엔지니어링 애플리케이션 활용도 높아져

기업 고객들은 HPC(고성능컴퓨팅) 온디맨드, 하이브리드 워크로드, GPU 가속 분석 등에 클라우드를 사용하여 기존 워크로드를 확장하고 있다. 비전문가들을 위해 제공되는 주문형 시뮬레이션과 브라우저 기반 액세스, 맞춤형 시뮬레이션 가치도 인정받고 있다. 또한 보다 원활한 협업과 엔터프라이즈 데이터 관리의 용이성, AI/ML 최적화를 통해 전사 업무 생산성을 크게 높이고 있다. 실제로 64% 의 기업이 클라우드 기반 엔지니어링 애플리케이션 사용을 고려하거나 전환을 완료했다. *참고: 2022 Product Design on the Digital Transformation Agenda Study Lifecycle Insights


앤시스의 클라우드 비전

고객이 HPC(고성능컴퓨팅)를 기반으로 집약적 워크로드를 처리할 때 안정적으로 자체 라이선스를 자체 클라우드로 가져와 사용할 수 있도록 지원하는 것은 물론, 앤시스 솔버 제품 및 타사 솔버를 함께 사용하여 클라우드 상에서 완벽하게 시뮬레이션 업무를 진행할 수 있도록 클라우드-네이티브 경험을 제공하는데 주력하고 있다.

 

앤시스 개발자 에코시스템 육성 전략

개발자가 Ansys 제품을 더 쉽게 사용하여 새로운 시뮬레이션 애플리케이션을 구축할 수 있도록, 새로운 분야에서 앤시스 솔루션을 활용하는 것을 지원하고, 개발자 커뮤니티 활성화에 나서고 있다.

원격 기술: 기존 제품 또는 기본 지원 위에 어댑터 계층을 개발한다. 기본적으로 또는 어댑터를 통해 표준화되고 원격 호출 가능한 API(gRPC, REST)를 제공한다.

컨테이너화: 클라우드 및 온프레미스 배포를 위한 제품, 구성 요소 및 어댑터를 컨테이너화한다. 표준 패키징 및 배포 형식 채택하고 있다.

최상급 파이앤시스(PyAnsys) 제공: 전체 Ansys 기술에 대한 가장 대중적인 오픈 소스 Python 라이브러리를 제공한다. 향후 다른 개발 언어 활성화 및 다른 개발자 커뮤니티 참여(Java, C )도 고려하고 있다. 앤시스 파이앤시스(PyAnsys)는 개발자가 파이썬(Python) 개발 언어를 사용하여 Ansys 기술에 액세스할 수 있도록 하는 오픈 소스 라이브러리다. PyAnsys는 컴퓨터 비전, 인공 지능, 머신 러닝, 데이터 처리 및 시각화, 최적화에 적합하며, 이미 전세계 수천 명의 개발자가 사용 중이다. GitHub(github.com/pyansys)에서 바로 사용이 가능하다.

개발자 툴 제공 및 커뮤니티 활성화: 턴키 방식의 노트북 기반 개발 경험을 포함한 클라우드 네이티브 도구를 제공한다. Stack Overflow, GitHub 및 기타 온라인 커뮤니티에 적극적으로 참여한다. 시뮬레이션 전문 커뮤니티를 오픈할 예정이다.

 

앤시스 AI/ML의 시뮬레이션에서 접근법

AI/ML 기술을 사용하여 시뮬레이션을 개선하고, 또한 시뮬레이션 데이터를 사용하여 AI/ML를 개선한다. 이를 통해 생산성 향상, 증강(augmented) 시뮬레이션, 엔지니어링 설계 개선, 비즈니스 인텔리전스 제공 등이 가능하다.

특정 파직스에서 ML을 사용하여 솔버(10x-100x) 가속화 - 솔버/제품의 DNA에 매우 가까운 상향식 ML 이니셔티브(ML initiatives): 즉각적인 시뮬레이션을 제공할 수 있는 AI 솔버를 개발하고, 초기 메싱, 스마트 하위 모델링, UX 및 설정 자동 선택과 같은 핵심 역량의 다양한 단계에서 ML 어시스턴스를 제공한다. C++ 기반 배포 모델을 사용하여 공통 ML 서비스를 제공한다.

신속한 최적화, 교정 및 검증 - 제품 라인을 향상/확장하는 하향식 ML 이니셔티브: Optislang(CAE기반의 최적화 해석 및 확률적 분석 프로그램)Quorvo로 작업하는 최적화 문제를 해결하기 위해 ML 방법을 개발한다. 충실도가 높은 빠른 설계 탐색/최적화 개발한다. 클라우드의 시뮬레이션 데이터에 중점을 둔 클라우드 서비스를 사용하여 훈련된 ML 모델을 미세 조정한다. 저충실도 ML 모델을 사용하여 빠른 매개변수 설계 방법을 개발한다.

물리 기반의 데이터 기반 애플리케이션 - MLROMs(시뮬레이션 기반의 디지털 트윈을 빠르게 구축·활용하기 위한 차수축소모델)의 결합: 디지털 트윈과 하이브리드 디지털 트윈에 활용된다.

 

앤시스코리아 문석환 지사장은 물리적 프로토타이핑을 최소화하여 제품 개발에 드는 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수는 것이 앤시스의 핵심 사업이다. 오늘날의 매우 복잡한 R&D 과제를 해결하기 위해 시뮬레이션 전문가들이 고객과 협력하면서 다양한 시뮬레이션 작업들을 동시에 진행해야만 하는 상황이다라고 말하며, “이에 앤시스는 엔지니어링 전문가를 비롯하여, 외부의 모든 사용자들이 복잡한 멀티피직스(다중 물리: Multi-Physics) 문제를 해결하고 보다 심층적인 분석을 수행할 수 있도록 워크플로우를 연결함으로써, 제품을 구상, 설계하는 단계에서부터 최종 생산까지의 전 단계에 걸쳐 적용되는 퍼베이시브 시뮬레이션(Pervasive Simulation)을 구현했다라고 말했다.

 

 
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