지멘스, ‘심센터’ 중심 엔지니어링 AI 확대…설계·검증 자동화로 시뮬레이션 시간 단축

by newsit posted May 22, 2026
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참조#1 https://www.siemens.com/en-us/products/s...hatgpt.com
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- AI 에이전트·물리 기반 AI·HPC 결합해 설계부터 검증·최적화까지 연결

 

지멘스, ‘심센터’ 중심 엔지니어링 AI 확대…설계·검증 자동화로 시뮬레이션 시간 단축.jpg

지멘스 디지털 인더스트리가 엔지니어링 시뮬레이션과 인공지능(AI)을 설계·검증 과정에 연결해 반복 해석 시간을 줄이는 산업용 엔지니어링 AI 전략을 공개했다. 디지털 스레드 기반 심센터(Simcenter)를 중심으로 설계 데이터와 해석 모델을 연결하고, AI 에이전트가 메싱(Meshing)·솔버(Solver)·최적화 단계를 나눠 처리해 엔지니어가 설계 판단과 성능 검토에 집중하도록 했다. 고성능컴퓨팅(HPC) 자원은 개별 해석 워크로드에 맞춰 배분되며, 디지털 트윈 데이터와 결합해 반복 시뮬레이션 계산 시간을 단축한다.

 

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 시뮬레이션·HPC·AI 부문 샘 마할링엄(Sam Mahalingam) 부사장은 ‘산업 인텔리전스(Industrial Intelligence)’ 전략을 소개하며 ‘더 빠른 엔진(Faster Engines)’, ‘더 빠른 엔지니어(Faster Engineers)’, ‘엔지니어링 인텔리전스(Engineering Intelligence)’를 중심으로 반복 해석 시간을 줄이고 엔지니어링 작업을 자동화하는 방향을 제시했다.

 

시뮬레이션 계산 시간을 줄이는 AI 엔진

지멘스는 심센터에 물리 기반 AI(Physics AI), ROM AI, 전문가 AI, 코파일럿(Copilot)을 연결해 설계 변경 이후 반복되는 해석 시간을 줄이고 있다. 기존 엔지니어링 환경에서는 설계가 바뀔 때마다 구조·유동·전자기 해석을 다시 수행해야 했지만, 수치 해석 과정에 신경망 기반 계산을 함께 적용해 반복 계산을 줄이고 결과 예측 속도를 높이는 방식이다. 엔지니어는 계산 반복보다 설계 변수 조정과 성능 검토에 집중하고, 시스템은 물리 모델과 이전 해석 데이터를 함께 활용해 계산 시간을 줄이면서 결과 정확도를 높인다.

 

에어버스(Airbus)는 구조 해석 시간을 최대 100배 줄였고 외부 공기역학 계산은 최대 250배 빠르게 처리했다. 차량 시험 분야 모달 해석은 최대 7배 빠르게 수행했으며 전자기 시뮬레이션에서는 시스템 수준 안테나 패턴 예측 시간을 최대 60배 줄였다. ROM AI 기반 시스템 시뮬레이션은 최대 34배 빠르게 실행해 설계 변경 이후 반복 검증 시간을 단축하는 데 적용하고 있다.

 

AI 에이전트가 설계·검증 작업 분담

엔지니어링 반복 작업은 여러 AI 에이전트가 나눠 처리한다. 디지털 스레드(Digital Thread)를 따라 CAD 에이전트가 설계 모델을 다루고 CAE 메싱 에이전트는 해석용 격자를 생성한다. 솔버 에이전트는 계산을 실행하며 멀티피직스(Multiphysics) 에이전트는 열·유동·구조 데이터를 함께 반영해 복합 시뮬레이션을 수행한다. 자가학습(Self-learning) 에이전트는 이전 계산 결과를 반복 학습해 최적화 과정에 반영하고, 엔지니어는 반복 계산보다 결과 검토와 설계 판단에 집중하도록 했다.

 

지멘스는 이런 실행 환경을 ‘지멘스 AI 패브릭(Siemens AI Fabric)’으로 연결한다. 팀센터(Teamcenter), 심센터(Simcenter), 캘리버(Calibre), 테센트(Tessent), 멘딕스(Mendix), 래피드마이너(RapidMiner)와 외부 데이터 플랫폼을 연결해 설계·제조·운영 데이터를 함께 활용하고, 지식 그래프와 온톨로지를 기반으로 AI 애플리케이션과 에이전트가 데이터 맥락을 반영해 작업을 수행하도록 했다. 기업은 분산된 데이터를 개별 시스템에서 관리하는 대신 연결된 데이터 환경에서 분석과 자동화를 함께 실행하고 설계·운영 데이터를 연계해 의사결정 시간을 줄일 수 있다.

 

HPC 자원을 AI와 연결해 엔지니어링 계산 분산

지멘스는 HPCWorks를 통해 AI와 고성능컴퓨팅(HPC)을 함께 연결한다. 엔지니어와 AI 에이전트가 필요한 시점에 맞춰 적절한 컴퓨팅 자원을 배정하고, 클라우드 종류와 워크로드 환경에 관계없이 대규모 계산을 실행한다. AI 학습에는 HPC 자원을 활용하고 대규모 시뮬레이션 계산에는 AI를 적용해 연산 시간과 비용을 함께 조정하는 방식이다. 기업은 설계·검증 과정에서 필요한 연산 자원을 상황에 따라 배분하며 계산 병목을 줄인다.

 

샘 마할링엄(Sam Mahalingam) 부사장은 “산업 환경에서는 설계·시뮬레이션·운영 데이터가 함께 연결돼야 빠른 판단이 가능하다”며 “현실과 디지털 환경을 함께 활용해 엔지니어링 의사결정을 지원하는 방향으로 기술을 발전시키고 있다”고 밝혔다.

 

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