원활하고 유연한 시뮬레이션 데이터 거버넌스 사례

혁신을 위한 경쟁에서 엔지니어링 및 과학 팀은 실제 데이터와 합성 데이터를 사용하고 있습니다. 머신러닝과 AI의 결합 과 물리 기반 시뮬레이션 혁신적인 개념을 더 빠르게 생성합니다. 그러나 제품 개발에는 규정 준수, 최종 제품의 품질에 대한 주의, 무엇보다도 사용자 안전이 필요합니다. 

속도, 품질 및 안전 사이의 균형을 유지하기 위해 기업은 시뮬레이션의 신뢰성을 보장하고 시뮬레이션 프로세스의 재현성을 개선하며 시뮬레이션 데이터의 추적성. 결과적으로 회사는 개념 혁신뿐만 아니라 전반적인 제품 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 

그러나 시뮬레이션 데이터 거버넌스 접근 방식이 성공하려면 엔지니어링 및 과학 컴퓨팅에 장애물을 만드는 대신 R&D 속도를 가속화해야 합니다. 조직에는 엔지니어링 및 과학 사용자의 경험에 맞는 원활하고 유연한 거버넌스가 필요합니다.

시뮬레이션 데이터는 중요한 제품 결정을 주도합니다

예를 들어, 혁신적인 전기자동차(EV)의 개발을 생각해 보십시오. 자동차 회사는 다양한 디자인과 재료를 평가하는 동시에 중요한 절충점을 찾아야 하는 복잡한 과제에 직면해 있습니다. 차량의 구조는 탑승자와 배터리 팩을 보호해야 할 뿐만 아니라 경제적으로 생산 가능해야 합니다.

오늘날의 최신 제품 설계 프로세스에서 엔지니어는 자신의 아이디어를 시뮬레이션하고 시뮬레이션된 제품 성능 데이터를 바탕으로 모든 균형 결정을 내립니다. EV 엔지니어는 탑승자 및 보행자 안전과 같은 특성을 시뮬레이션하고 평가해야 합니다. 시뮬레이션 중심 혁신을 위해서는 모범 사례를 준수해야 합니다. 모델링, 신뢰할 수 있는 시뮬레이션 결과를 바탕으로 설계 결정을 내릴 수 있습니다. 기업에서는 관련 표준을 준수하고 꼼꼼하게 문서화하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 차량이 유럽 시장을 겨냥한 경우 EURO NCAP 프로토콜을 준수하는 것이 필수적이며 명확하게 문서화되어야 합니다. 더욱이, 의사결정자가 주요 시뮬레이션 결과에 적시에 접근하는 것이 중요합니다. 이를 통해 안전 및 규제 요구 사항에 맞춰 정보에 기초한 결정을 내릴 수 있을 뿐만 아니라 정확하게 기록할 수도 있습니다.

시뮬레이션 데이터에는 독특한 복잡성이 있습니다

데이터의 다양성과 양

계산 모델과 알고리즘을 통해 생성된 시뮬레이션 데이터는 단순한 스칼라 값부터 공학, 과학 연구 및 산업 분야의 물리적 현상을 나타내는 복잡한 다차원 배열에 이르기까지 다양한 형식과 규모를 포괄합니다. 디지털 쌍둥이. 더욱 강력한 컴퓨팅 리소스의 출현과 시뮬레이션 소프트웨어의 정교함 증가로 인해 이 데이터의 양이 폭발적으로 증가하여 실제 시스템의 보다 상세하고 정확한 모델이 가능해졌습니다. 

데이터의 다양성과 양이 급증함에 따라 정보를 효율적으로 저장, 처리 및 분석하기 위한 고급 데이터 관리 전략이 필요합니다. 이러한 다양성과 규모의 데이터를 효과적으로 처리하는 것은 제품 개발, 프로세스 최적화 및 산업 전반의 혁신으로 이어질 수 있는 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 매우 중요합니다. 결과적으로, 클라우드 기술과 전문 데이터 플랫폼을 활용하는 것이 시뮬레이션 데이터의 기하급수적인 증가를 수용하는 데 필요한 확장성과 유연성을 제공하므로 점점 더 중요해지고 있습니다.

단편화되고 연결이 끊긴 데이터

시뮬레이션 기반 설계 및 분석에서는 여러 소프트웨어 도구, 시뮬레이션 환경 및 데이터 형식이 포함된 초기 설계 개념부터 최종 검증까지 다양한 단계에 걸쳐 데이터가 생성됩니다. 이러한 다양성은 본질적으로 단편화된 데이터 사일로로 이어집니다. 즉, 중요한 정보가 특정 부서, 도구 또는 제품 수명주기의 단계 내에서 격리되어 프로젝트에 대한 통합된 보기를 방해하고 팀 간의 원활한 협업을 방해합니다. 

이러한 데이터 사일로 간의 단절은 관련 정보에 대한 액세스를 지연시켜 의사 결정 프로세스를 방해할 뿐만 아니라 동일한 데이터가 팀 간에 독립적으로 수정되거나 다르게 해석될 수 있기 때문에 불일치 및 오류의 위험도 증가합니다. 더욱이, 다양한 시뮬레이션 도구와 데이터 관리 시스템 간의 호환성 부족으로 인해 이러한 문제가 더욱 악화되어 데이터 전송의 비효율성, 변환 오류가 발생하고 궁극적으로 혁신 주기가 느려집니다. 데이터 단편화 및 단절을 해결하려면 통합된 데이터 관리 접근 방식이 필요합니다.

데이터 보안 및 민감도

시뮬레이션 데이터에는 제품 설계에 대한 지적 재산(IP), 엔지니어링 통찰력, 복잡한 계산 모델 및 분석에서 파생된 경쟁 우위 등 광범위한 독점 정보와 민감한 정보가 포함됩니다. 이 데이터의 보안은 무단 액세스 및 도난 가능성으로부터 IP를 보호할 뿐만 아니라 다양한 부문의 데이터 개인 정보 보호 및 보호를 관리하는 규제 표준을 준수하는 데에도 중요합니다.

따라서 수명주기 전반에 걸쳐 시뮬레이션 데이터를 보호하려면 강력한 암호화 기술, 안전한 데이터 스토리지 솔루션 및 포괄적인 액세스 제어 정책이 필수적입니다. 또한, 시뮬레이션에서 향상된 계산 능력과 저장 기능을 위해 점점 더 클라우드 컴퓨팅을 활용함에 따라 클라우드 환경에서 전송 중인 데이터와 저장 중인 데이터의 보안을 보장하는 것이 중요해졌습니다. 여기에는 업계 최고의 보안 표준 및 관행을 준수하는 클라우드 서비스 채택과 함께 엔드투엔드 암호화 및 보안 데이터 전송 프로토콜을 구현하는 것이 포함됩니다.

관리되지 않는 시뮬레이션 데이터의 비즈니스 위험

일관되지 않은 시뮬레이션 결과

시뮬레이션 결과의 일관성 부족은 표준화되지 않은 시뮬레이션 프로세스 방법론, 표준화되지 않은 시뮬레이션 도구, 모든 팀에 대한 투명성이 부족한 팀 간 이질적인 스토리지 서비스 활용, 중앙 집중식 데이터 관리 시스템의 부재 등 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있습니다. 

이러한 불일치는 협력하는 엔지니어, 과학자 및 규제 기관의 신뢰를 약화시키고 출시 기간을 단축시키며 잠재적으로 잘못된 설계 선택으로 이어질 수 있으며 제품 개발 비용이 증가합니다.

규정 준수 부족

규정 준수로 인해 제품 안전, 성능 및 신뢰성에 대한 엄격한 표준이 요구되는 산업에서는 시뮬레이션 데이터의 거버넌스가 매우 중요합니다. 통제되지 않은 시뮬레이션 데이터는 제품이 권위 있는 기관에서 정한 규제 표준을 충족하지 못하는 비준수 문제로 이어질 수 있습니다. 이러한 실패는 법적 처벌, 의무적인 제품 리콜, 심한 경우 생산의 완전한 중단 등 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 이로 인해 상당한 재정적 손실과 회사의 평판이 손상될 수 있습니다. 

또한 제약, 항공우주, 자동차 등 규제 대상 산업에서 규정 준수는 단순히 외부 표준을 충족하는 문제가 아니라 실사를 입증하기 위해 시뮬레이션 프로세스와 결과를 꼼꼼하게 문서화하는 것도 포함됩니다. 시뮬레이션 데이터를 관리하고 통제하기 위한 구조화된 접근 방식이 없으면 조직은 불완전하거나 부정확하거나 검증할 수 없는 기록을 생성하여 감사 중에 규정 준수를 입증하지 못할 위험이 있습니다.

제품 품질 문제

제품 개발 및 엔지니어링의 맥락에서 시뮬레이션은 성능을 예측하고, 잠재적인 설계 결함을 식별하고, 제품 기능을 최적화하는 데 매우 중요합니다. 특히 조직이 프로토타입 제작을 줄이는 방법을 찾고 있기 때문입니다. 그러나 시뮬레이션 데이터에 대한 엄격한 거버넌스가 없으면 부정확하고 오래되었거나 일관되지 않은 시뮬레이션 결과를 기반으로 의사결정을 내릴 위험이 높아집니다. 이로 인해 개발 프로세스 초기에 설계 및 제조 오류가 식별되지 않아 원하는 품질 표준을 충족하지 못하는 제품이 발생할 수 있습니다.

엔지니어링 생산성 

시뮬레이션 데이터에 대한 표준화된 거버넌스가 없으면 종종 혼란이 발생하여 기존 데이터를 검색, 검증 또는 재생성하는 데 상당한 시간이 소비되어 개발 프로세스가 비효율적이고 지연될 수 있습니다. 중앙 집중식 데이터 저장소가 없으면 팀이 자신도 모르게 시뮬레이션 연구를 복제할 수 있으므로 이러한 체계화로 인해 팀 간의 중복 작업 가능성도 높아집니다. 또한, 통제되지 않은 데이터로 인해 시뮬레이션 결과가 일관되지 않으면 오류를 수정하기 위해 추가적인 시뮬레이션과 분석이 필요할 수 있으며 이는 생산성에 더욱 영향을 미칠 수 있습니다. 

관리되지 않는 데이터의 사일로화 특성은 혁신과 신속한 시장 대응에 중요한 기능 간 협업을 방해합니다.

시뮬레이션 데이터 거버넌스 구현

시뮬레이션 거버넌스에는 수치 시뮬레이션을 통해 이루어진 예측의 신뢰성을 강화하여 시뮬레이션 결과에 대한 신뢰도를 높이기 위해 설계된 정책 및 절차의 수립이 포함됩니다. 거버넌스 접근 방식은 시뮬레이션 프로세스 방법, 도구, 표준 및 데이터를 통합해야 합니다. 모두 강력한 데이터 플랫폼과 스토리지 패브릭과 같은 컴퓨팅 인프라로 지원됩니다.

시뮬레이션 데이터 거버넌스는 시뮬레이션 데이터의 품질과 의사결정에 사용되는 시뮬레이션 결과 데이터의 접근성, 정확성 및 신뢰성에 직접적인 영향을 미치는 메타데이터를 유지하는 데 중요합니다. 강력한 데이터 거버넌스 관행을 구현함으로써 조직은 시뮬레이션 데이터가 일관되고 추적 가능하며 규정 준수 표준과 일치하도록 보장하여 규정 준수 부족, 제품 품질 및 엔지니어링 생산성과 관련된 위험을 최소화할 수 있습니다.