- Simcenter Testlab Neo 워크플로우 전환 완료…NVH 예측 최대 60% 단축·AI 준비 데이터·가상 셰이커 테스트 지원

 

지멘스가 물리적 테스트 데이터의 수집·분석을 자동화하는 ‘심센터 테스트랩(Simcenter Testlab)’ 최신 업데이트를 공개했다. 구조 동역학 테스트의 처리 효율을 최대 35% 높였으며, 가상 프로토타이핑을 연계해 NVH 성능을 최대 60% 빠르게 평가한다. 아울러 테스트 데이터에 맥락과 주석을 더해 AI 학습용으로 활용하고, 엔지니어는 가상 셰이커 테스트를 통해 실제 항공우주 하드웨어를 시험하기 전에 인증 시나리오를 검증할 수 있다.

 

구조 동역학 테스트 효율 최대 35% 향상

심센터 테스트랩 네오(Simcenter Testlab Neo)는 차세대 워크플로우로 전환을 완료했다. 테스트 엔지니어가 설정부터 데이터 수집과 분석까지 하나의 환경에서 수행하도록 연결해 수작업을 줄이고, 숙련도가 다른 사용자도 일관된 절차로 테스트를 진행하도록 지원한다. 지멘스에 따르면 구조 동역학 프로세스 전반의 효율은 최대 35% 높아진다.

 

셰이커 데이터 수집과 실시간 시각적 설정 피드백, 심센터 SCADAS 하드웨어 지원도 같은 환경에서 제공한다. 테스트 과정에서 설정 상태를 바로 확인해 오류를 줄이고 데이터 품질을 관리하도록 했다. 시스템 NVH 예측은 부품 특성화와 가상 프로토타이핑을 연결해 실물 프로토타입 제작 전에 시스템 수준의 소음·진동·불쾌감(NVH) 성능을 평가한다. 기존 방식보다 예측 시간을 최대 60% 단축한다.

 

테스트 데이터에 맥락 더해 AI 학습에 활용

AI 모델 학습에 사용하는 물리적 테스트 데이터 관리 기능도 확대했다. 데이터 수집과 분석, 관리를 하나의 환경에 통합하고 주석과 자동화 기능을 적용해 구조화되고 추적할 수 있는 AI 학습용 데이터셋을 만든다. 물리적 테스트 데이터는 가상 데이터로 보완한다. 실제 시험에서 얻은 측정 데이터와 가상 데이터를 함께 사용해 신뢰도 높은 AI 모델을 학습하도록 지원한다.

 

지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 심센터 테스트 솔루션 부문 브루노 마사(Bruno Massa) 부사장은 “제품이 더욱 복잡해짐에 따라 엔지니어링 조직은 테스트 데이터를 신뢰할 수 있는 인사이트로 전환해야 한다”며 “최신 심센터 테스트랩 업데이트는 조직이 더욱 빠르게 결과를 도출하고, 조기 검증을 수행하며, AI 기반 테스트를 위한 강력한 기반을 구축할 수 있도록 지원한다”고 밝혔다.

 

가상 셰이커로 항공우주 인증 테스트 사전 검증

항공우주와 방위산업을 위한 가상 셰이커 테스트 기능도 추가했다. 엔지니어는 실제 하드웨어를 셰이커에 장착하기 전에 전체 테스트 설정을 모델링해 인증과 내구성 테스트 시나리오를 시뮬레이션으로 평가한다. 컨트롤러 설정도 실제 시험 전에 조정한다. 고가의 우주선이나 항공우주 하드웨어를 투입하기 전에 테스트 설정과 다양한 시나리오를 검증해 본시험에서 발생할 수 있는 불확실성과 위험을 줄인다.

 

NVH 부품 모델 추출 자동화

시스템 수준의 NVH 분석에 사용하는 부품 모델 생성 과정에는 자동화된 부품 모델 추출 솔루션을 적용했다. 측정부터 모델 추출까지 자동화해 수작업을 줄이고, 생성한 부품 모델을 시스템 수준의 NVH 분석에 재사용한다. 

 

 

ISO 20270에 따른 NVH 부품 특성화 과정에도 자동화된 측정·추출 워크플로우를 적용했다. 반복 가능한 부품 테스트의 처리량을 높이고, 테스트에서 얻은 데이터를 바탕으로 실물 시스템을 완성하기 전 NVH 성능을 평가한다.

 

라이선스 없이 SCADAS 데이터 수집

심센터 테스트랩 고(Simcenter Testlab Go)와 심센터 SCADAS 고(Simcenter SCADAS Go)는 별도 라이선스 없이 심센터 SCADAS 하드웨어를 이용한 시간 데이터 수집과 모니터링, 검증을 지원한다. 라이선스 관리와 동글, 네트워크 의존성을 없애 별도의 라이선스 설정 없이 기존 SCADAS 하드웨어에서 테스트 데이터를 수집하고 확인하도록 했다.

 

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