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목차

  • 1 시뮬레이션 추적성: 협업 및 의사결정 개선을 위한 데이터 활용
  • 2 증가하는 제품 복잡성과 혁신에 대한 경쟁 압력의 극복 
  • 3 엔지니어링 및 과학 시뮬레이션의 데이터 파편화 및 단절 문제의 해결 
  • 4 데이터 기반 엔지니어링 혁신을 위한 공유 액세스 및 강화된 컨텍스트
  • 5 현대 엔지니어링 팀의 표준인 모델 기반 설계 협업 지원
  • 6 Rescale 메타데이터 관리로 더 나은 제품 결정을 더욱 빠르게
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시뮬레이션 추적성: 제품 R&D 및 디지털 제조를 위한 전체적인 가시성 확보

데이터 기반 엔지니어링 팀이 더 빠르게, 더 나은 제품 결정을 내릴 수 있는 방법은?

By  산딥 우란카르개릿 밴리 2024 년 1 월 31 일2024 년 5 월 31 일

오늘날 엔지니어들은 시장에 출시할 수 있는 제품을 개발하기 위해 수많은 의사 결정을 내립니다. 개념에서 상용화에 이르는 여정에는 연구부터 제조까지 각자 전문성을 가진 다양한 팀의 협업이 필요합니다. 이 과정에서 여러 팀이 긴밀하게 협업하면 고객의 요구사항을 충족하며 비용 효율적일 뿐만 아니라, 무엇보다도 안전한 제품을 개발할 수 있습니다. 신제품의 출시 시점이 다가옴에 따라 엔지니어링 리더는 R&D 달성 목표들을 모니터링하고 꾸준한 진행 상황을 확인하며, 촉박한 기한 내에 중요한 결정을 내려야 합니다. 이러한 관리·감독에는 시뮬레이션 검증, 기존의 트레이드오프 선택, 유사한 프로젝트의 이전 시뮬레이션에서 도출한 정보 등을 포함한 다양한 팀 의견의 고려와 검토가 수반됩니다.

시뮬레이션 추적성: 협업 및 의사 결정 개선을 위한 데이터 활용

목차

  • 1 시뮬레이션 추적성: 협업 및 의사결정 개선을 위한 데이터 활용
  • 2 증가하는 제품 복잡성과 혁신에 대한 경쟁 압력의 극복 
  • 3 엔지니어링 및 과학 시뮬레이션의 데이터 파편화 및 단절 문제의 해결 
  • 4 데이터 기반 엔지니어링 혁신을 위한 공유 액세스 및 강화된 컨텍스트
  • 5 현대 엔지니어링 팀의 표준인 모델 기반 설계 협업 지원
  • 6 Rescale 메타데이터 관리로 더 나은 제품 결정을 더욱 빠르게
  • 7 저자

점차 많은 R&D 팀들이 시뮬레이션을 사용하고 시뮬레이션이 생성하는 데이터의 양이 급증함에 따라, 각각의 R&D 단계에서 더 나은 의사결정을 내릴 수 있는 새로운 기회가 생겼습니다. 또한 보증 또는 안전 문제가 있을 경우에는 과연 어떠한 설계, 소재, 검증, 의사 결정이 연관되어 있는지 추적하는 것이 매우 중요합니다. 항공우주 및 의료와 같이 규제가 엄격한 산업에서는 모든 사양에 대한 정확한 문서 제공이 제품 판매 인증을 위한 필수적 요소입니다. 팀이 모든 관련 데이터를 일상 업무 워크플로우 속에서 원활하게 관리하고 검색할 수 있는 기능을 제공하면, 그만큼 새로운 인사이트를 발견하고 중요한 답을 찾을 수 있는 기회도 늘어납니다.

Rescale은 다양한 산업 분야의 고객과 협력하여 복잡한 제품 R&D 프로세스 전반에 걸쳐 추적성을 갖춘 시뮬레이션 데이터를 효과적으로 관리함으로써 규제 마일스톤에 더 빨리 도달하고 더욱 경쟁력 있는 제품을 개발하며, 전반적인 협업 역량을 개선합니다. Rescale은 중대한 의사결정 과정에 고도의 신뢰도를 필요로 하는 엔지니어들과 협업함으로써, 특정 부품은 물론 원자재의 최초 채굴 위치에 이르기까지 설계에 대한 상세하고 명확한 정보를 얻을 수 있도록 돕고 있습니다.

증가하는 제품 복잡성과 혁신에 대한 경쟁 압력의 극복 

engineering.com의 한 연구에 따르면 지난 5년간 설계 및 엔지니어링 전문가의 대다수(92%)가 제품의 복잡성이 상승했다고 답했습니다. 이러한 복잡성은 더 복잡한 기계적 설계(57%), 더 많은 전자장치의 통합(47%), 다양한 소재 도입의 필요성(43%), 소프트웨어, 하드웨어, 전자 시스템의 통합 등 다양한 형태로 나타났습니다. 또한 응답자의 76%는 위 형태들 중 3가지 이상이 혼합된 방식으로 제품 복잡성이 높아졌다고 답했습니다. 이는 기계 설계, 전자, 소재, 소프트웨어 통합과 같은 측면을 포괄한 다차원적 복잡성 증가를 나타냅니다.

이와 동시에 기업들은 시장 점유율을 확보 또는 유지하기 위해 더 빠른 혁신을 추구해야 하는 부담을 받고 있습니다. 글로벌 시장과 정보에 대한 접근성이 높아지면서 소비자들은 새롭고 개선된 제품을 기대하기 때문에, 기업으로서는 혁신의 속도에 대한 압박이 가중되고 있습니다. 

엔지니어링 및 R&D 팀은 설계 프로세스에서 가속화된 시뮬레이션과 모델링을 사용해 증가하는 복잡성과 혁신에 대한 압박에 대응해 왔습니다.

엔지니어링 및 과학 시뮬레이션의 데이터 파편화 및 단절 문제의 해결 

시뮬레이션, 모델링, AI/ML에 사용되는 각종 데이터 유형 및 소스  

기존의 엔지니어링 접근 방식은 파편화와 단절로 인해 데이터 관리와 협업에 상당한 어려움을 겪는 경우가 빈번합니다. 이러한 접근 방식은 시뮬레이션 데이터의 저장이 사일로 형태로 이루어지는 파편화 구조 때문에 접근성이 떨어진다는 문제가 있습니다. 또한 이러한 방식은 시뮬레이션 목표를 제대로 포착하지 못하거나, 실제 수행 작업과 별개로 포착되는 등의 단절된 프로세스를 초래하는 경우가 많습니다.

이러한 파편화와 단절은 작업이 사일로화되고 수동 핸드오프가 주를 이루며, 중복 작업이 발생하고 데이터 사용의 효율성이 저하되는 이른바 「분석의 섬」이라 불리는 상태를 야기합니다. 교차 기능을 수행하는 팀은 데이터 접근성과 컨텍스트의 부족으로 인해 모든 제품 노력에 대한 종합적 시각을 확보하는 데 난관을 겪습니다. 또한 여러 팀이 같은 문제의 해답을 찾는 데 서로 다른 시뮬레이션 도구를 사용하는 경우가 발생하면 데이터 공유가 더 복잡해지고 효율적인 협업이 가로막힐 수 있습니다. 그러면 결국 유기적이고 통합된 방식이 아니라, 제품 결정의 개별적 측면에 대한 프레젠테이션과 즉흥 토론으로 결과를 공유하며 불완전한 가시성을 초래하게 됩니다.

그 결과, 제품 의사결정을 내림에 있어 과거와 현재의 전사적 시뮬레이션 데이터를 활용하지 못하게 됩니다. 제품 엔지니어가 내리는 미시적인 의사결정에는 컨텍스트가 부족합니다. 실제로는 가시성이 가장 낮은 「사일로 인터페이스」 수준에서 제품 설계에 발생한 오류가 잘못된 의사결정으로 이어지고, 이것이 관리 체인을 통해 전파되는 경우가 매우 많습니다.

데이터 기반 엔지니어링 혁신을 위한 공유 액세스 및 강화된 컨텍스트

따라서 현대의 R&D 환경에서는 데이터 기반 엔지니어링 혁신이 필수가 되고 있습니다. 데이터 기반 엔지니어링을 위해서는 데이터에 대한 액세스 공유와 컨텍스트가 반드시 필요하며, 이러한 접근 방식을 통해 조직은 엔지니어링 및 시뮬레이션 데이터를 효과적으로 관리할 수 있게 되고, 곧이어 R&D 프로세스의 디지털 혁신을 위한 기반을 마련할 수 있습니다. 이러한 혁신은 R&D의 가속화와 효율성 및 제품 품질의 향상으로 이어지며, 적시적소에 필요한 정보를 정확히 제공함으로써 엔지니어의 역량을 강화합니다.

다양한 제품 및 프로젝트 컨텍스트에 걸쳐 연결된 협업 환경에서는 데이터 위치나 저장 방식에 관계없이 모든 팀이 혁신에 필수적인 공유 인사이트에 접근할 수 있습니다. 이는 원활한 협업을 촉진해 훨씬 쉽고 빠르며 효율적으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 여러 팀들이 모든 시뮬레이션 활동에 대해 액세스 가능하고 컨텍스트에 맞는 단일 데이터 소스를 참조할 수 있게 되므로 신속한 의사결정를 내릴 수 있습니다. 오늘날의 제품들에는 점점 더 복잡한 요구사항과 여러 분야의 시스템이 필요하기 때문에 이는 더욱 중요합니다.

현대 엔지니어링 팀의 표준인 모델 기반 설계 협업 지원

모델 기반 설계 협업은 엔지니어링 데이터 공유를 촉진하고 작업을 가속화합니다. 모델 기반 협업의 핵심은 특정 조건에서의 동작과 더불어 완전한 제품 또는 그 구성 요소를 나타내는 상세하고 충실도가 높은 모델을 사용하는 것입니다. 여기에는 논리 모델, 상세한 물리 모델, CAD 모델, 공정 계획 모델, 그리고 실제 시나리오에서 제품 동작을 시뮬레이션하는 종합 테스트 모델이 포함됩니다.

오늘날 제품 설계에 쓰이는 다양한 모델

모델 기반 협업의 강점은 제품 개발 수명주기 전반에 걸쳐 데이터 공유를 통합하고 자동화하는 기능에 있습니다. 다양한 모델을 하나의 데이터 플랫폼에 일관된 방식으로 통합하면, 인가를 받은 모든 사용자가 데이터에 액세스할 수 있습니다. 사용자가 시뮬레이션에 답글을 달아 다른 작업자에게 컨텍스트를 남길 수 있게 되면 시뮬레이션 모델을 추적할 수 있는 의사결정 문서의 뼈대가 만들어집니다. 이러한 접근 방식은 근거가 불확실하고 임시적인 문서 공유에 대한 의존도를 줄여 워크플로우를 간소화하고 협업 효율성을 높여줍니다. 모든 시뮬레이션 리소스에 대한 포괄적인 메타데이터 관리는 데이터의 효과적인 정리, 그리고 모델 데이터와 모델링에서 이어지는 의사결정에 대한 추적성 제공의 토대를 이룹니다.

컨텍스트에 맞게 시뮬레이션 리소스에 태그를 지정하는 것으로 시작합니다.

Rescale 환경에서는 작업, 워크스테이션, 그리고 파일에 따라 태그를 지정해 시뮬레이션 데이터를 유연하게 보완하고 분류할 수 있습니다. 태그를 지정한 메타데이터는 프로젝트와 팀 간의 컴퓨팅 활동에 대한 컨텍스트 공유에 사용할 수 있습니다.

관련 시뮬레이션의 세부 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다.

Rescale을 사용하면 작업 공간 내의 여러 팀이 시뮬레이션 리소스를 정렬, 필터링 및 검색할 수 있어 의사결정 소요시간을 줄이고 의사결정의 품질을 개선할 수 있습니다.

Rescale 메타데이터 관리로 더 나은 제품 결정을 더욱 빠르게

제품 데이터에 대한 총체적 관점을 갖춘 조직은 더 나은 의사결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 데이터 사일로를 허물어 부서간 협업을 촉진하고, 모든 제품 노력에 대한 포괄적인 이해를 촉진합니다. 통합 데이터 플랫폼은 다양한 데이터 소스를 결합해 조직 전체의 모든 시뮬레이션 활동에 대한 단일 데이터 소스를 제공할 수 있습니다. 이와 같은 데이터 중앙 집중화를 통해 데이터를 더 쉽게 액세스하고 분석할 수 있으므로, 각 팀은 데이터 기반의 설계 트레이드오프에 보다 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 또한, 다양한 분야의 시뮬레이션 데이터를 통합하면 분석의 시야도 그만큼 넓어지면서 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 

시뮬레이션 추적성에 대한 보다 자세한 정보

Rescale이 제공하는 시뮬레이션 추적 기능의 실제 사례를 살펴보고, 데이터 기반 팀이 보다 빠르게 협업과 제품 의사결정을 진행할 수 있도록 지원하는 방법을 알아보세요. 리소스 태깅과 같은 Rescale 메타데이터 관리 기능은 각 시뮬레이션에 대한 중요한 세부 정보를 포착합니다. 더 자세히 알아보려면 Rescale 팀에 맞춤형 데모를 요청해주세요.

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저자

  • 산딥 우란카르
    산딥 우란카르

    Sandeep Urankar(산딥 우란카르)는 Rescale의 제품 마케팅 관리자입니다. 그는 엔지니어가 더 깊은 통찰력을 더 빨리 얻을 수 있도록 돕는 것을 목표로 디지털 엔지니어링 및 컴퓨팅 파이프라인에 중점을 두고 있습니다. Rescale에 합류하기 전에 Sandeep은 Dassault Systems 및 Hexagon Manufacturing Intelligence를 포함한 주요 시뮬레이션 소프트웨어 회사에서 여러 제품 관리 직책을 맡았습니다.

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  • 개릿 밴리
    개릿 밴리

    Garrett VanLee는 Rescale에서 제품 마케팅을 이끌며 업계 전반의 혁신의 최첨단에서 고객과 긴밀히 협력합니다. 그는 다른 조직을 돕기 위해 Rescale 엔지니어, 과학자 및 IT 전문가의 고객 성공 사례, 연구 혁신 및 모범 사례를 공유하는 것을 좋아합니다. Garrett은 현재 슈퍼컴퓨팅의 융합에 집중하고 있습니다. HPC예산 및 AI 시뮬레이션 모델의 융합과 해당 동향이 과학 및 산업 분야의 혁신적 발견을 어떻게 주도하고 있는지에 집중하고 있습니다.

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      재무 관리 및 비용 최적화

      컴퓨팅 비용을 추적, 관리 및 최적화하세요.

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