이 블로그에서는 이러한 변화의 과정에서 AI가 어떤 중요한 역할을 하고 있는지 깊이 탐구하고, 기존의 확립된 접근 방식에서부터 새로운 접근 방식에 이르기까지 그 영향을 검토하며, 우리의 지속적인 노력이 어떻게 미래의 발전을 위한 토대를 마련하고 여러분의 워크플로와 생산성에 크게 기여할 수 있는지 살펴볼 것입니다. AI가 제품 설계에 가장 잘 적용될 수 있는 방법을 이해하기 위해, 우리는 오늘날의 3D 중심 CAD 세계와 3D CAD 채택 초기의 몇 가지 주요 차이점을 알아볼 필요가 있습니다.
CAD 시대의 발전
제품 설계 부문에서 생산성 향상, 시장 출시 시간 단축, 품질 개선 및 혁신의 잠재력 촉진 등으로 인해 AI가 급부상하고 있습니다. CAD가 사용자 주도의 생산성 요구를 충족하도록 진화해온 반면, AI는 현대적 발전의 필수적인 부분으로써 우리가 제품 개발 수명 주기를 확고하게 형성해온 지난 시대를 되돌아보며 현재의 시대를 나아갈 수 있게 이끌어주고 있습니다.
2D 시대에서 3D 시대로
2D에서 3D 설계로의 전환은 혁신이었습니다. 이는 전례 없는 명확성과 정밀도로 설계를 시각화하고, 반복하며, 개선할 수 있게 하여 설계 엔지니어의 작업 방식을 혁신했습니다. 이 변화는 제품 기능에 대한 더 직관적이고 포괄적인 이해를 제공하여, 기업들이 더 빠르게 혁신하고 더 높은 품질의 제품을 더 빨리 시장에 출시할 수 있게 했습니다. 3D 설계로의 전환은 단순히 새로운 도구의 도입이 아닌 설계 프로세스에 대한 완전한 재고를 의미했습니다.
3D 설계 방식이 성숙해짐에 따라, 2D 도면과 연결된 3D CAD 데이터를 개발하고 출시하는 데 따른 복잡성의 증가를 관리하는 데 초점이 맞춰졌습니다. 설계 데이터를 제어하고 최적화하는 데 중점을 두면서 3D CAD 기반 설계 프로세스를 더욱 자동화하고 향상시키는 데 대한 관심이 줄어들었습니다. 많은 제조기업들은 3D 설계에서의 진전에 만족하며 제품 개발의 다른 측면에 우선순위를 두기 시작했습니다.
이로 인해 제조 공정 개발, 도구 설계 및 설계 시뮬레이션과 같은 작업에 대한 일련의 포인트 솔루션을 결정하게 되었고, 그 결과 완전히 상세하고 의미론적으로 정확한 3D 모델이 부족하게 되었습니다. 필수 설계 정보는 CAD 데이터, 2D 도면 및 엔지니어의 지식 사이에 분산되어 모델 내에 완전히 통합되지 않았습니다.
그 결과, 설계를 생산으로 전환하는 데 필요한 완전한 의미론적 데이터가 CAD 데이터, 2D 도면, 제조 시스템 등 여러 소스와 시스템에 분산되었습니다. 이러한 결정은 특정 작업을 최적화하기 위한 것이었지만, 제품 설계를 완전한 생산으로 전환하는 데 필요한 의미론적 데이터를 분산시켰을 뿐만 아니라 전체 프로세스를 분산시켜 혁신을 저해하고 개념 설계에서 시장 출시에 이르는 여정을 복잡하게 만들었습니다.
PDM 시대의 인공지능(AI)
AI가 제품 설계에서 유행어가 되기 전에, PDM 시대에서 Creo는 이미 지능형 자동화(Intelligent Automation) 또는 IA라고 부르는 자동화 도구를 개척하고 있었습니다. 이는 단순히 작업을 자동화하는 것이 아니라, 효율성을 진정으로 높이기 위해 자동화를 워크플로우에 스마트하게 통합하는 것이었습니다. 우리의 IA 도구는 AI가 제품 설계 장면에 등장하기 훨씬 전부터 복잡한 프로세스를 자동화하고, 워크플로우를 간소화하며, 설계 생산성을 향상시키는 역할을 해왔습니다.
IA를 통해 반복적인 작업을 자동화하고 전체 설계 프로세스를 가속화하여 진정으로 중요한 것, 즉 혁신과 제품을 더 빠르게 시장에 출시하는 데 집중할 수 있게 되어 더 스마트하게 작업할 수 있습니다.
Creo내 특정 기능들을 다른 방식으로 사용하기 시작하면 효율성과 생산성을 크게 향상시키는 다양한 IA 기능을 활용할 수 있습니다. Creo Parametric은 설계, 반복 및 혁신 방식을 획기적으로 변화시키도록 설계된 광범위한 IA 도구 모음을 제공합니다.
- Intent References: Creo의 Intent References는 설계에서 사용자의 기하학적 의도를 자동으로 캡처하여 모델이 견고하게 구축되고 변경 시 예측 가능하게 업데이트되도록 합니다. 이 기능은 관련 참조의 무결성을 지능적으로 유지함으로써 수동 조정의 필요성을 줄이고 오류를 방지하여 워크플로를 간소화하고 설계 프로세스 전반에 걸쳐 설계 정확성을 향상시킵니다.
- User-Defined Features (UDFs):UDF(사용자 정의 기능)는 사용자가 여러 프로젝트에서 사용자 정의 설계 요소를 생성하고 재사용할 수 있게 하여 설계 프로세스 속도를 높입니다. 복잡한 기능 그룹을 저장하고 재사용을 자동화함으로써 사용자는 처음부터 다시 생성할 필요가 없어 일관성과 효율성을 높일 수 있습니다. 이 기능으로 인해 사용자는 사용자 정의 요소가 균일하게 적용되도록 하여 설계 시간을 단축하고 생산성을 향상할 수 있습니다.
- GD&T Advisor:GD&T Advisor는 사용자가 기하학적 치수 및 공차를 적용하는 과정을 안내할 뿐만 아니라, 표준 공정 공차가 적용되는 구성 요소 표면을 자동으로 식별하고 제어하여 이를 지능적으로 자동화합니다. 이 도구는 주석 프로세스를 가속화하고, 산업 표준을 준수하며, 수작업을 최소화하여 사용자가 설계 혁신에 집중할 수 있도록 합니다. 일상적인 문서 작업을 간소화하고 정확성을 향상시킴으로써 GD&T Advisor는 설계에서 생산으로의 전환을 가속화합니다.
- Creo Behavioral Modeling Extension (BMX): BMX는 수동 반복 작업을 제거하여 설계 최적화 프로세스를 자동화합니다. 사용자가 매개변수 규칙과 제약 조건을 정의하여 자동으로 적용함으로써 설계 목표를 쉽게 달성할 수 있게 하여, 노력과 오류를 줄이고 더 신뢰할 수 있고 효율적인 설계 프로세스를 보장합니다.
이러한 IA 기능은 Creo에 내장된 강력한 도구 중 일부에 불과합니다. 이들은 워크플로우를 자동화하고 사용자 요구에 맞게 조정 가능하므로 제품 개발 프로세스 전반에 걸쳐 상당한 이점을 제공합니다. IA가 공상 과학 AI의 미래적 비전을 불러일으키지는 않지만, 그 영향은 상당합니다.
Creo를 최대한 활용하고 일상적인 작업에 소요되는 시간을 줄이며, 진정으로 중요한 것, 즉 혁신 및 제품의 시장 출시 시간 단축에 집중할 수 있게 합니다.
고객과 대화해보면 많은 사람들이 Creo의 IA 기능을 충분히 활용하지 못하고 있다는 것을 알 수 있습니다. 기업들이 팬데믹 이후 회복과 적응에 집중하면서 우선순위가 바뀌는 것은 이해할 수 있습니다. 그러나 IA로 효율성을 높이고 경쟁 우위를 제공할 수 있는 방법을 탐구하는 것은 가치 있는 기회입니다.
제품 수명 주기 관리 (PLM) 시대로 나아가면서도 Creo의 IA 기능을 향상시키려는 우리의 의지는 변함이 없습니다. 우리는 IA가 설계 프로세스를 최적화하고 효율적인 워크플로를 지원하는 데 중요한 역할을 한다는 점을 잘 인식하고 있습니다. 더 정교한 AI 기능을 통합하면서 우리는 IA 도구를 계속 구축하고 개선하여 IA와 AI가 Creo의 진화에 필수적인 요소가 되도록 할 것입니다.
제품 수명 주기 관리(PLM)의 시대
현대의 3D 제품 설계는 이제 PLM(제품 수명 주기 관리)시대에 확고히 자리 잡았습니다. 고객들이 요구 사항에서 설계, 제조, 운영, 서비스에 이르기까지 전체 가치 흐름에서 제품 데이터를 점점 더 많이 활용하려고 함에 따라 이러한 변화가 일어나고 있습니다.
이 목표를 달성하기 위해 기업들은 핵심 제품 데이터를 올바르게 구축하는 데 다시 초점을 맞춰야 한다는 것을 깨닫고 있습니다. 그래서 지금은 모델 기반 접근 방식에 대한 헌신을 다시 새로이 해야 하는 시점입니다.
다운스트림 이해관계자에게 릴리스되는 모든 제품 데이터가 완전하고 의미론적으로 정확하게 제공되도록 하면 기업들은 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
ePLM의 부상은 이러한 기능을 증폭시켜 제조를 포함한 기업 전반으로 PLM을 확장하고, 원활한 통합을 위한 모델 기반 접근 방식의 중요성을 강화합니다. 이 접근 방식은 모든 제품 데이터가 정확하고 포괄적이며 통합되도록 하여 협업과 의사 결정을 가능하게 합니다.
PLM 도구, 워크플로 및 데이터를 모든 이해관계자에게 확장함으로써, ePLM은 다중 기업 협업, 제조 엔지니어링, 폐쇄 루프 품질, 서비스 엔지니어링 및 공급망 계획이 상호 연결된 모델 기반 환경을 촉진합니다. 이러한 연결성은 기업이 더 효율적으로 작업하고 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
제너레이티브 설계 vs. 제너레이티브 AI
앞으로는 종종 혼동되는 두 용어인 제너레이티브 설계와 제너레이티브 AI를 구별하는 것이 중요합니다.
- 제너레이티브 설계: 수년간 Creo는 제너레이티브 토폴로지 최적화(Generative Topology Optimization, GTO) 및 제너레이티브 설계 확장(Generative Design Extension, GDX) 도구로 AI 지원 설계의 최전선에 있었습니다. GTO는 한 번에 하나의 최적화 문제를 해결하는 데 중점을 두어, 다음 문제로 넘어가기 전에 단일 쿼리에 대한 솔루션을 제공합니다. 반면에 GDX는 확장 가능한 클라우드 컴퓨팅 파워를 활용하여 수백 개의 설계 솔루션을 동시에 자동으로 탐색합니다. 두 도구 모두 AI 알고리즘을 사용하여 솔버를 구동하며, 특정 재료, 제조 및 성능 요구 사항을 기반으로 최적화된 설계를 자율적으로 생성하여 설계 프로세스를 향상시킵니다.
GTO는 Creo Parametric과 원활하게 통합되어 설계를 풍부한 B-rep 형상으로 변환하는 반면, GDX는 AI 기반 통찰력을 통해 여러 시나리오를 평가할 수 있는 기능을 확장합니다. 이 두 도구는 함께 엔지니어들이 더 혁신적이고, 고품질이며, 제조 가능한 설계를 더 효율적으로 탐색할 수 있도록 도와 비용을 절감하고 시장 출시 시간을 단축합니다.
- 제너레이티브(생성형) AI: 제너레이티브 AI는 텍스트, 이미지 및 3D 모델과 같은 콘텐츠를 생성하는 데 중점을 둔 분야입니다. 이 기술은 자연어 처리(NLP) 및 대형 언어 모델(LLM)과 같은 기법을 활용하여 상호 작용을 촉진하고 다양한 유형의 콘텐츠를 생성합니다. 제품 설계 분야에서 제너레이티브 AI는 NLP와 LLM을 활용하여 가이드를 제공하고, 질문에 답하며, 제안을 제공함으로써 공동 조종사 역할을 할 수 있습니다. 이러한 지원은 설계자가 복잡한 문제를 탐색하고 정보에 입각한 결정을 내리는데 도움이 됩니다.
제너레이티브 설계는 여전히 Creo의 핵심 부분인 반면, 제너레이티브 AI는 Creo에서 이미 중요한 IA 기능을 향상시키는데 필요한 다음 단계입니다. 제너레이티브 AI는 인간의 창의성을 대체하는 것이 아니라 증폭시키는 것으로, 엔지니어들이 작업에서 효율성과 효과를 향상시킬 수 있도록 돕는 것입니다.
PLM에서의 AI 및 IA의 미래
AI와 IA의 변혁적 힘을 PLM 시대에 받아들이면서, 우리는 현재의 설계 관행을 개선하는 것뿐만 아니라, 제품 개발에서 효율성과 혁신의 측면에서의 가능성을 재구상하고 있습니다. AI는 단순한 유행어가 아니라, 올바르게 활용될 때 설계 프로세스를 크게 향상시킬 수 있는 혁명적인 힘입니다.
그러나 많은 고객들이 AI 기반 솔루션을 찾는 과정에서 오늘날 Creo에서 이미 제공하고 있는 지능형 자동화 도구의 이점을 완전히 실현하지 못하고 있습니다. 우리는 팀들이 이러한 생산성 향상 기회를 탐색하고, 관리자는 팀이 효과적으로 이를 수행할 수 있도록 시간과 지원을 제공할 것을 권장합니다.
점점 더 깊게 PLM 시대에 들어가는 이 시점에서 핵심 목표는 전체 가치 흐름을 통해 의미론적으로 완전히 올바른 데이터가 흐르도록 하는 것임을 인식하는 것이 중요합니다. 풍부하고 정확한 데이터는 설계 및 제품 개발의 여러 단계에 AI를 보다 효과적으로 적용하기 위한 기초가 됩니다.
이러한 데이터의 존재는 현재의 자동화 기능을 향상시킬 뿐만 아니라, AI가 성숙해짐에 따라 그 잠재력을 강화합니다. 경영진은 오늘날 모델 기반 접근 방식을 채택하는 것이 워크플로를 간소화할 뿐만 아니라, 미래에 AI가 더 큰 혁신을 주도할 수 있는 길을 닦는다는 것을 이해해야 합니다.
제너레이티브 설계: 제품 개발 가능성을 여는 방법
신속하게 제품 개발을 혁신하는 동시에 품질을 향상하고, 비용을 절감하고, 신뢰도를 최적화할 수 있는 방법을 살펴보십시오.
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