엔지니어링 기업의 디지털 전환, CAE 연동 플랫폼이 해답입니다
제조업과 엔지니어링 분야에서 CAE(Computer-Aided Engineering) 시뮬레이션은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 그러나 많은 기업들이 고가의 CAE 소프트웨어를 도입하고도 시뮬레이션 결과 데이터를 체계적으로 관리하지 못해 업무 효율성이 떨어지는 문제를 겪고 있습니다. 이번 포스트에서는 실제 엔지니어링 기업을 위해 구축한 CAE 연동 사내 플랫폼 사례를 통해 어떻게 이러한 문제를 해결할 수 있는지 공유하고자 합니다.
프로젝트 배경: 흩어진 데이터, 단절된 협업
해당 기업은 자동차 부품 설계를 전문으로 하는 중견 엔지니어링 회사로, 약 50명의 CAE 엔지니어가 ANSYS, Abaqus, HyperMesh 등 다양한 시뮬레이션 툴을 사용하고 있었습니다. 그러나 기존 업무 환경에서는 다음과 같은 문제점들이 지속적으로 발생했습니다.
- 결과 파일 관리의 어려움: 수백 GB에 달하는 시뮬레이션 결과 파일이 개인 PC와 공유 폴더에 산재
- 버전 추적 불가: 동일 프로젝트의 여러 해석 버전 중 최종본 식별이 어려움
- 지식 단절: 퇴사자의 해석 노하우와 이력이 함께 사라지는 문제
- 협업 비효율: 설계팀과 해석팀 간 결과 공유가 이메일과 메신저에 의존
- 재활용성 저하: 과거 유사 프로젝트 검색이 불가능해 매번 처음부터 해석 수행
이러한 문제들은 단순히 불편함을 넘어 프로젝트 지연, 품질 저하, 인력 비용 증가로 이어지고 있었습니다.
플랫폼 설계: 엔지니어링 워크플로우 중심의 접근
우리는 단순한 파일 저장소가 아닌, 엔지니어링 업무 흐름 전체를 아우르는 통합 플랫폼을 목표로 설계를 진행했습니다. 핵심 설계 원칙은 다음과 같았습니다.
CAE 소프트웨어와의 직접 연동
엔지니어들이 기존 작업 방식을 크게 바꾸지 않으면서도 자연스럽게 플랫폼을 활용할 수 있도록 주요 CAE 툴과의 API 연동을 구현했습니다. ANSYS Workbench와 Abaqus의 결과 파일을 자동으로 파싱하여 핵심 메타데이터를 추출하고, 해석 조건과 결과 요약을 데이터베이스에 저장하는 구조입니다.
프로젝트 기반 계층 구조
모든 데이터는 프로젝트, 해석 케이스, 버전이라는 3단계 계층으로 관리됩니다. 각 해석 케이스에는 입력 조건, 메시 정보, 경계 조건, 결과 데이터가 연결되어 전체 맥락을 한눈에 파악할 수 있습니다.
경량화된 결과 뷰어
고가의 CAE 라이선스 없이도 웹 브라우저에서 시뮬레이션 결과를 확인할 수 있는 3D 뷰어를 개발했습니다. 설계팀, 영업팀, 경영진도 별도 소프트웨어 설치 없이 결과를 검토하고 피드백을 남길 수 있게 되었습니다.
핵심 기능 구현 내용
자동화된 데이터 수집 파이프라인
해석 완료 시 결과 파일이 지정 폴더에 저장되면 자동으로 플랫폼에 업로드되고 메타데이터가 추출됩니다. 엔지니어는 추가 작업 없이 해석 업무에만 집중할 수 있습니다. 대용량 결과 파일은 원본과 경량화 버전을 분리 저장하여 스토리지를 효율적으로 관리합니다.
지능형 검색 및 유사 프로젝트 추천
재료, 하중 조건, 형상 특성 등 해석 조건을 기반으로 과거 프로젝트를 검색할 수 있습니다. 신규 프로젝트 생성 시 유사한 과거 해석 사례를 자동으로 추천하여 참고할 수 있게 했습니다. 이를 통해 해석 시간을 평균 30% 단축하는 효과를 얻었습니다.
실시간 협업 및 리뷰 시스템
결과물에 직접 코멘트를 남기고, 특정 영역을 지정하여 이슈를 등록할 수 있습니다. 승인 워크플로우를 통해 검토 완료된 해석만 다음 단계로 진행되도록 프로세스를 표준화했습니다.
대시보드 및 리포팅
팀별, 프로젝트별 해석 현황을 실시간으로 모니터링할 수 있는 대시보드를 제공합니다. 고객 보고용 리포트를 템플릿 기반으로 자동 생성하여 문서 작업 시간을 대폭 줄였습니다.
기술 스택 및 아키텍처
플랫폼은 확장성과 안정성을 고려하여 다음과 같은 기술 스택으로 구축되었습니다.
- 백엔드: Python FastAPI 기반 REST API, 비동기 처리로 대용량 파일 업로드 지원
- 프론트엔드: React 기반 SPA, Three.js를 활용한 3D 결과 뷰어
- 데이터베이스: PostgreSQL(메타데이터), MinIO(대용량 파일 스토리지)
- 인프라: Docker 컨테이너화, 사내 서버 온프레미스 배포
- 연동: CAE 소프트웨어 API, 사내 ERP 시스템, Active Directory 인증
특히 보안이 중요한 엔지니어링 데이터 특성상 클라우드가 아닌 사내 인프라에 배포하여 데이터 유출 우려를 해소했습니다.
도입 효과 및 정량적 성과
플랫폼 도입 6개월 후 측정한 주요 성과는 다음과 같습니다.
- 해석 데이터 검색 시간: 평균 2시간에서 5분으로 단축
- 유사 프로젝트 재활용률: 15%에서 65%로 증가
- 팀 간 커뮤니케이션 횟수: 이메일 기준 40% 감소
- 신규 인력 온보딩 기간: 3개월에서 1.5개월로 단축
- 리포트 작성 시간: 건당 4시간에서 30분으로 감소
정량적 성과 외에도 조직 내 해석 노하우가 체계적으로 축적되면서 기술 경쟁력이 강화되는 효과를 거두고 있습니다.
성공적인 구축을 위한 제언
유사한 플랫폼 도입을 고려하는 기업들에게 다음 사항을 권장합니다.
- 현장 엔지니어 참여: 설계 단계부터 실제 사용자의 의견을 적극 반영해야 합니다
- 점진적 확장: 핵심 기능부터 시작하여 사용자 피드백을 반영하며 기능을 추가하세요
- 기존 시스템 연동: 독립된 시스템이 아닌 기존 업무 환경과의 자연스러운 통합이 중요합니다
- 변화 관리: 새로운 시스템 도입에 따른 교육과 지원 체계를 충분히 준비해야 합니다
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