지멘스, 엔지니어링 시뮬레이션 두 가지 신규 솔루션 출시, 예측 성능 혁신 AI 기반 시뮬레이션 추구, 시뮬레이션 기술의 한계 뛰어넘는 중요한 도약
최교식 2023-11-29 09:27:36

  - HEEDS AI Simulation Predictor, 정확도 인식 기능 내장된 고급 최첨단 AI로 제품 최적화 시 디지털 트윈 활용도 극대화

- 기존 시뮬레이션 연구 노하우 기반 빠르고 혁신적인 고성능 설계 생성

- Simcenter Reduced Order Modeling, 고충실 시뮬레이션과 테스트 데이터로 AI/ML 모델 훈련·검증해 순간 예측 수행

 

 

 HEEDS AI Simulation Predictor는 정확도 인식 기능이 내장된 최첨단 AI를 통해 제품 최적화 시 디지털 트윈 활용도를 극대화한다. (이미지 출처: 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어)

 

 

 

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(Siemens Digital Industries Software)가 두 가지 획기적인 솔루션을 출시해 엔지니어링시뮬레이션 분야의 혁신 기준을 제시했다. 새로 출시된 HEEDS AI Simulation Predictor 소프트웨어와 Simcenter Reduced Order Modeling 소프트웨어는 속도, 정확성, 효율성을 갖춘 예측 성능을 제공해 제조업체가 직면한 복잡한 과제를 해결할 수 있도록 지원한다.

 

지멘스의 HEEDS AI Simulation Predictor는 엔지니어링 팀이 고급 AI 기반 예측 모델링(predictive modeling)의 잠재력을 활용할 수 있도록 지원함으로써, 제조업체에게 새로운 가능성을 열어준다. Siemens Xcelerator 포트폴리오에 새롭게 추가된 이 제품은 설계 공간 탐색에 혁신을 가져올 수 있다.

 

주요 이점

정밀한 제품 최적화: HEEDS AI Simulation Predictor는 정확도 인식 기능이 내장된 최첨단 AI가 하이브리드 적응형 탐색 프레임워크의 일부로써 디지털 트윈 활용도를 극대화하여 탁월한 정밀도로 제품을 미세 조정하고 최적화할 수 있도록 지원한다.

빠르고 혁신적인 설계: 기존 시뮬레이션 연구와 축적된 노하우를 활용해 혁신적인 고성능 설계를 신속하게 생성해 출시 기간을 크게 단축할 수 있다.

 

AI 드리프트 문제 해결

AI 드리프트는 익숙치 않은 설계 공간에 직면했을 때 모델이 부정확한 추론을 하는 현상으로, AI 기반 시뮬레이션에서 가장 중요한 과제 중 하나다. 이 문제를 해결하기 위해 HEEDS AI Simulation Predictor에는 정확도를 인식하는 AI가 도입됐다. 예측을 능동적으로 자체 검증해 실제 산업 엔지니어링 애플리케이션의 맥락에서 정확하며 신뢰할 수 있는 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 지원한다.

 

지멘스 에너지(Siemens Energy)의 베넘 누리(Behnam Nouri) 엔지니어링 및 플랫폼 설계 팀장은 “HEEDS AI Simulation Predictor를 통해 가스터빈의 다양한 구성 요소를 크게 개선해 설계를 최적화하고 설계 주기를 단축할 수 있었다. -기계적 피로 예측(thermo-mechanical fatigue predictions)을 효과적으로 업그레이드해 단 24시간 만에 약 20,000개의 설계 부재를 처리할 수 있게 됐으며, 부품 수명도 20% 향상됐다. 이를 통해 고효율 터빈 엔진에 필요한 기존 설계 공간의 한계를 완전히 파악할 수 있었다. HEEDS AI Simulation Predictor 기술을 통해 15,000시간 이상의 계산 시간을 절약했다고 말했다.

 

지멘스는 더불어 높은 정확성의 시뮬레이션과 테스트 데이터를 활용해 AI/ML 모델을 학습하고 검증하는 새로운 Simcenter Reduced Order Modeling 소프트웨어를 출시했다. 이 모델을 통해 단 몇 초 만에 예측을 수행해 엔지니어의 시뮬레이션 접근 방식을 혁신할 수 있다.

 

주요 이점

속도와 정확성: Simcenter Reduced Order Modeling은 고정밀 데이터를 사용해 기존 방법보다 훨씬 짧은 시간 내에 신속하게 예측을 도출해 중요한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원한다.

예측 성능: 포괄적인 데이터 세트를 기반으로 AI/ML 모델을 학습시킴으로써 강력하고 안정적이며 신뢰할 수 있는 인사이트 확보를 지원해 잦은 AI 드리프트 현상을 방지한다.

 

플라스틱 옴니엄(Plastic Omnium)의 위르겐 드되르와에르데(Jurgen Dedeurwaerder) 시뮬레이션 엔지니어는 “Simcenter Reduced Order Modeling을 사용해 시뮬레이션 모델을 가속화할 수 있었다. 이때 정확도는 전체 시스템 모델과 동일하며, 세부 연료 전지 플랜트 모델은 리얼타임보다 빠르게 실행된다. 이를 통해 MIL(model-in-the-loop) 컨트롤러 개발 및 테스트와 같은 활동을 더 빠르게 수행해 전체 개발 주기를 약 25% 단축했다. 동시에, 이것은 모델을 안전하게 보호하고 효율적인 방식으로 팀 내부적으로나 외부의 고객에게 공유하는 신뢰성 있는 방법을 제공하여 그들의 제품과 프로세스를 보완함으로써 최종 사용자에게 품질이 향상되는 결과를 전달할 수 있다고 말했다.

 

지멘스디지털인더스트리소프트웨어 는 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI기반시뮬레이션 을 추구하며 시뮬레이션 기술의 한계를 뛰어넘는 중요한 도약을 이루고 있다

 

 

 
디지털여기에 news@yeogie.com <저작권자 @ 여기에. 무단전재 - 재배포금지>