생성형 AI가 엔지니어링 의사 결정 방식을 어떻게 바꾸고 있는가: 복잡한 맥락에서 즉각적인 통찰력까지

물리적 제품을 개발하는 엔지니어들은 반복되는 역설에 직면합니다. 이전보다 훨씬 더 많은 시뮬레이션 데이터를 생성하지만, 그 안에서 특정 통찰력을 찾는 데 매일 몇 시간씩 허비합니다. 생성형 AI(GenAI)는 자연어 질문을 과거 시뮬레이션 작업 및 기타 비정형 데이터 소스에서 즉각적인 답변으로 변환함으로써 이 문제를 해결합니다.

모델링 및 시뮬레이션 팀은 매일 수천 건의 분석을 수행하여 복잡한 요구 사항에 대한 설계를 검증하기 위해 테라바이트 규모의 데이터를 생성합니다. 제품 개발의 시뮬레이션 및 모델링 단계는 혁신과 경쟁 우위를 확보하는 데 매우 중요합니다. 그러나 이러한 방대한 데이터 세트에 숨겨진 가치를 활용하는 것은 쉽지 않습니다. 엔지니어는 맥락을 재구성하고, 서로 연결되지 않은 시스템에서 정보를 추적하고, 흩어진 의사 결정 자료를 모으는 데 시간을 소비합니다. 업계 연구에 따르면 엔지니어의 87%가 단 하나의 설계 결정에 필요한 정보를 찾는 데 매일 몇 시간씩 소비하는 것으로 나타났습니다.콜라생성형 AI는 시뮬레이션 기록을 자연어로 즉시 검색할 수 있도록 함으로써 이러한 현실을 변화시키고, 엔지니어링 시간과 노력을 데이터 분석에 낭비하지 않고 실제 혁신에 집중할 수 있도록 합니다. 

생성형 AI를 엄격한 정확성과 업계 표준 준수가 요구되는 엔지니어링 워크플로에 통합하는 것은 아직 초기 단계입니다. 엔지니어들은 제약 조건과 목표에 따라 AI가 새로운 형상을 제안하는 생성형 설계와 자율적인 워크플로 자동화를 위해 생성형 AI를 연구하고 있지만, 가장 확실한 가치는 데이터 인텔리전스, 즉 기존 지식을 즉시 활용 가능하고 실행 가능한 정보로 만드는 데 있습니다.

AI 엔지니어링 생산성 향상 비결

데이터 마찰을 제거하면 그 효과는 빠르게 증폭됩니다. 엔지니어들이 정보 검색 및 증거 수집에 소요하는 시간이 60~80% 줄어들면, 그 시간을 실제 분석 및 혁신에 활용할 수 있습니다. 팀이 기존 작업을 즉시 파악할 수 있게 되면 검증된 분석의 재사용률이 세 배로 늘어나고 중복 작업이 줄어듭니다. 도메인 지식이 개인의 기억 속에 갇혀 있는 것이 아니라 검색 가능하게 되면, 새로운 팀 구성원의 생산성이 향상되고 전문성이 조직 전체로 확산됩니다.

인공지능을 활용하여 시뮬레이션 데이터를 처리하는 기업들은 제품 출시 기간을 10~20% 단축하고 연구 개발 비용을 최대 20%까지 절감한다고 보고했습니다.보스턴 컨설팅 그룹이는 사소한 개선이 아니라 엔지니어링 조직 운영 방식의 근본적인 변화를 의미합니다.

엔지니어링 맥락을 이해하는 AI

시뮬레이션 데이터에 특화된 생성형 AI 비서는 자연어 질문을 분석하고, 엔지니어링 용어를 이해하며, 분산된 데이터 소스 전반에 걸쳐 의도를 정확한 데이터 쿼리로 변환할 수 있습니다. 항공우주 엔지니어가 "고아음속 조건에서의 외부 공기역학 결과"에 대해 질문하면, 시스템은 이 질문이 마하 0.75~0.95 사이의 값을 필터링하고, 항력 계수와 압력 분포를 추출하며, 관련 CFD 실행 결과를 보여주는 것을 의미한다는 것을 이해합니다. 이러한 데이터는 로컬 워크스테이션, 클라우드 스토리지, PLM 시스템, 그리고 서로 연결되지 않은 스프레드시트 등 다양한 소스에 흩어져 있을 수 있습니다.

인공지능을 활용하여 이득을 얻다 진정으로 유용하고 시의적절한 인사이트를 얻으려면 별도의 브라우저 탭에서 사용하는 임시방편적인 AI 도구로는 부족합니다. 생성형 AI가 시뮬레이션 데이터가 생성되고 저장되는 엔지니어링 환경 및 워크플로에 직접 통합되고, 특히 엔지니어가 이미 사용하고 있는 관련 시스템(예: PLM, PDM, SPDM 등)과 연결될 때 진정한 가치를 제공합니다. 이러한 통합이 없으면 엔지니어는 컨텍스트 전환, 데이터 내보내기의 어려움, 보안 및 규정 준수 위험과 같은 문제에 직면하게 됩니다.

생성형 AI의 기능은 단순 검색을 넘어섭니다. 이러한 AI 시스템은 설계 매개변수와 성능 결과 간의 관계를 이해하고, 성공적인 솔루션과 실패한 실행을 구분하며, 기존 파일 탐색기가 일반 문서로 처리하는 메타데이터를 자동으로 캡처할 수 있습니다. 엔지니어가 "이 설계 구성을 이전에 테스트한 적이 있습니까?"라고 질문하면, AI는 단순히 파일을 찾는 데 그치지 않고 부품 번호, 테스트 매개변수, 결과 및 방법론과 같은 R&D 의사 결정에 중요한 엔지니어링 맥락을 이해합니다.

복잡한 엔지니어링 질문에 단 몇 초 만에 답변

생성형 AI를 통해 엔지니어는 자연어로 매우 전문적인 질문을 하고 시뮬레이션 데이터에서 즉각적이고 정확한 답변을 얻을 수 있습니다. 정보를 재구성하거나 기존 연구를 검색하는 데 몇 시간을 소비하는 대신, 엔지니어는 필요한 정보를 직접 질문할 수 있습니다.

• 공기역학적 성능: “마하 0.8 이상에서 시험된 날개 설계 중 양력 대 항력 비율이 15를 초과한 모든 설계를 보여주십시오.”
• 솔버 효율성 그래프: "지난 1년간의 모든 CFD 사례에 걸쳐 메쉬 밀도와 솔버 수렴 시간 간의 관계를 보여주는 산점도를 생성하십시오."
• 변화의 영향: "XYZ 변경 주문의 영향을 받은 부품을 사용한 시뮬레이션은 무엇이며, 해당 결과 중 새로운 사양에 따라 재검증이 필요한 결과가 있습니까?"
• 안전 기준: “B필러 변형이 안전 기준치를 초과한 이전 충돌 시뮬레이션을 찾으십시오.”
• 디자인 영향 시각화: "어떤 설계 매개변수가 충돌 테스트 안전 점수에 가장 큰 영향을 미치는지 보여주는 상관 행렬을 작성하십시오."
• 매개변수 상관관계: "고속도로 주행 시 배터리 냉각 효율과 상관관계가 있는 설계 매개변수는 무엇입니까?"
• 이상 탐지: "경계 조건이나 재료 특성이 해당 부품 유형에 대한 표준 관행과 크게 다른 시뮬레이션을 보여주십시오."
• 계산 성능: "유사한 메쉬 밀도를 가진 외부 CFD 사례에서 가장 빠른 해결 시간을 달성한 솔버 설정 및 하드웨어 구성은 무엇입니까?"

이러한 질문들은 맥락, 관계, 그리고 도메인별 의미를 이해하는 것을 요구합니다. 하드웨어 구성과 솔버 설정, 그리고 성능 결과를 연결해야 합니다. 무엇보다 중요한 것은 엔지니어가 데이터베이스 전문가가 될 필요 없이 엔지니어링 의도를 데이터 쿼리로 변환해야 한다는 점입니다. 바로 이 지점에서 생성형 AI가 모든 것을 바꿔놓습니다.

엔지니어링과 소통하는 AI

엔지니어링 데이터에 특화된 생성형 AI 비서는 모든 관련 데이터 소스의 쿼리를 분석하고, 엔지니어링 용어를 이해하며, 의도를 정확한 데이터 쿼리로 변환할 수 있습니다. 이러한 기능은 다양한 엔지니어링 분야와 질문 유형에서 작동합니다. 예를 들어 항공우주 엔지니어가 "고아음속 조건에서의 외부 공기역학 결과"에 대해 질문하면, 시스템은 이를 특정 마하수로 필터링하고, 항력 계수와 압력 분포를 추출하며, 관련 CFD 실행 결과를 보여주는 것으로 이해합니다. 이는 서로 다른 팀에서 서로 다른 명명 규칙을 사용했더라도 마찬가지입니다.

제약 연구팀이 신약 표적을 발굴할 때, 이 보조 도구는 "지정된 데이터 세트만을 사용하여 새로운 표적을 식별하고 검증하세요"라는 지시를 해석하고 단백질 시뮬레이션 실행, 화합물 데이터베이스 상호 참조, 잠재적 상호작용 표시, 분자 동역학 연구 시작, 검증 보고서 작성 등 전체 워크플로우를 조율할 수 있습니다. 수개월이 걸리던 수작업이 이제 며칠 만에 완료되어, 표적 발굴부터 선도 물질 발굴까지 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다.

이 기능은 검색을 넘어섭니다. 반도체 엔지니어가 "지난 스프린트에서 수렴 문제가 있었던 작업"에 대해 문의하면, AI는 실패한 실행 목록만 보여주는 것이 아니라 로그 파일을 분석하여 특정 수치적 불안정성 또는 메시 품질 문제를 식별하고, 이전 작업에서 성공적으로 적용된 구성 중 어떤 것이 문제를 해결할 수 있는지 제안합니다. 이 시스템은 조직의 시뮬레이션 이력을 통해 학습합니다.

산업 분야는 다르지만, 문제는 동일합니다.

물리적 원리와 측정 기준은 산업별로 다를 수 있지만, 근본적인 문제점은 공통적입니다. 기본적인 엔지니어링 질문에 대한 답을 찾는 데 몇 시간씩 수동으로 파일을 검색하고, 스프레드시트를 조작하고, 동료에게 해석을 구하는 과정이 필요해서는 안 됩니다. 리스케일 어시스턴트 생성형 AI를 활용하여 모든 영역에 걸쳐 즉각적인 쿼리 결과를 제공합니다. 실제 엔지니어링 시나리오의 예는 다음과 같습니다.

항공 우주 : 엔지니어들은 수백 가지 설계 반복에 걸쳐 성능을 비교해야 하는 경우가 빈번합니다. 파일을 수동으로 열고 수치를 추출하는 대신, "2분기에 테스트된 모든 동체 변형에 대한 항력 계수를 흡입구 설계별로 색상으로 표시해 주세요."와 같은 요청을 합니다. Rescale Assistant는 몇 초 만에 시각화를 생성하여 특정 흡입구 형상이 여러 구성에서 항력을 8% 감소시킨다는 사실을 보여줍니다. 이는 기술적으로는 데이터에 존재했지만 실제로는 파악하기 어려웠던 중요한 정보입니다.

자동차 : 전기차 배터리 팩 개발 과정에서 열 관리는 매우 중요합니다. 한 엔지니어가 "고속 충전 시 셀 간격과 최대 온도 상승 사이의 관계를 보여주세요."라고 요청합니다. Rescale Assistant는 수백 건의 열 시뮬레이션을 분석하고 상관 관계 그래프를 생성하여 최적의 4.5mm 간격이 실제로 6개월 전에 다른 팀에서 이미 테스트되었다는 사실을 알려줍니다. 이를 통해 몇 주간의 중복 분석을 방지할 수 있습니다.

반도체 : 공정 엔지니어는 제조 변동성을 이해해야 합니다. "어떤 에칭 챔버 설정에서 웨이퍼 내 변동률이 2% 미만이 되었는가?"라는 질문은 수천 건의 공정 시뮬레이션 실행 결과를 즉시 걸러내고 최적의 매개변수 지점을 찾아내며, 겉보기에는 서로 다른 세 가지 레시피가 실제로는 동일한 결과를 도출한다는 것을 보여줌으로써 공정 공간을 통합하고 수율을 향상시킵니다.

생명 과학: 제형을 검증할 때 과학자는 배치 일관성 요인에 대해 질문합니다. Rescale Assistant는 수십 개의 배치 시뮬레이션을 통해 용해 속도와 혼합 매개변수 간의 상관관계를 분석하고, 임펠러 속도가 300RPM 이상에서 비선형적인 영향을 미친다는 사실을 파악하며, 이러한 결과가 현재 프로토콜의 가정과 모순된다는 점을 지적하여 가치 있는 공정 검토를 유도합니다.

앞서 언급한 예시 외에도, 고객 여러분께서는 통합된 리스케일 어시스턴트 기능을 활용하여 시뮬레이션 데이터를 조회하고 분석하는 무수한 방법을 사용하고 계십니다. 

영향력 측정을 위한 AI: 비용 및 성과 데이터 이해

엔지니어링 팀 관리자는 다양한 질문에 직면합니다. 최적의 해답은 종종 기술 데이터와 비즈니스 데이터를 연관시켜 찾는 데 있습니다. 예를 들어, "설계 반복당 평균 시뮬레이션 비용은 얼마인가?", "일반적인 CFD 실행에 있어 어떤 하드웨어 구성이 최고의 성능 대비 비용 효율을 제공하는가?", "팀 간에 업무가 중복되고 있는가?"와 같은 질문입니다.

생성형 AI는 지출 패턴을 분석하고, 예방 가능한 구성 오류로 인해 예산이 낭비되는 시점을 파악하며, 비용을 절감할 수 있는 하드웨어 구성으로 전환할 기회를 제안할 수 있습니다. 또한 여러 팀이 거의 동일한 연구를 진행하는 경우를 표시하고, 낭비되는 비용을 정량화하며, 협업 지점을 제시할 수 있습니다.

인프라를 관리하는 IT 리더라면 "지난 분기 프로젝트별 컴퓨팅 사용량 그래프를 그려주세요" 또는 "비용 대비 성능 향상을 위해 최적화할 수 있는 워크로드 목록을 작성해 주세요"와 같은 질문에 즉시 답을 찾을 수 있습니다. 생성형 AI는 단순히 수치를 보고하는 것을 넘어, 놓칠 수 있는 패턴, 이상 징후, 그리고 기회를 식별할 수 있습니다.

인식에서 행동으로

공학 데이터 분석 분야에서 생성형 인공지능의 활용 가능성은 이론적인 이야기가 아닙니다. 해당 기술은 이미 존재하며, 새로운 응용 분야가 계속해서 등장하고 있습니다. 

엔지니어는 쉬운 언어로 질문하고 몇 초 만에 정보에 입각한 맥락적 답변을 받을 수 있습니다. 조직은 자동으로 내부 지식을 캡처하여 개발 및 발전하는 전문 지식을 보존합니다. 팀은 실행된 모든 시뮬레이션에서 학습하고 집단적 통찰력을 바탕으로 발전해 나갑니다.

이러한 혁신은 전체 워크플로를 재구상하거나 기존 도구를 교체할 필요가 없습니다. Rescale의 통합 접근 방식 덕분에 AI는 엔지니어가 이미 사용하고 있는 시뮬레이션 환경 내에서 직접 작동합니다. 데이터 내보내기, 별도의 플랫폼, 컨텍스트 전환이 필요 없습니다. AI 어시스턴트는 작업이 이루어지는 환경에 상주하기 때문에 시뮬레이션의 기술적 매개변수와 프로젝트의 비즈니스 맥락을 모두 이해합니다. 이러한 네이티브 통합 덕분에 즉각적이고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.

엔지니어링 팀이 AI를 활용하여 시뮬레이션 데이터의 잠재력을 극대화하는 방법을 확인해 보시겠습니까? 대화형 데이터 분석에 대해 자세히 알아보고, 기업들이 검색 시간을 60~80% 단축하고 연구 개발 주기를 가속화하는 방법을 살펴보세요. 대화형 시뮬레이션 데이터 분석을 위한 Rescale Assistant.