일본산업뉴스요약

Nikkei X-TECH_2022.4.26

한계돌파 시뮬레이션
시뮬레이션이 바꾸는 제조업
새로운 도전으로 ‘한계 돌파’

제조업에 있어서 시뮬레이션이라는 말은 그다지 새로운 것은 아니다. 최근 약 20년 만에 시뮬레이션은 연구기관이나 대기업뿐만 아니라, 중소기업에도 폭넓게 취급하기 쉬운 툴이 되었다. 닛케이모노즈쿠리의 설문조사에서는 응답자의 65.8%가 ‘시뮬레이션 활용을 확대하고 있다’라고 답했다.

-- ‘시뮬레이션 활용 확대’가 70%, 인재의 육성이 과제로--
그 배경에 있는 것은 끊임없이 진화하는 컴퓨터의 처리능력이다. 규모에 따라 다르지만 응력해석이나 유체해석과 같은 툴을 시험할 경우, 반드시 큰 워크스테이션을 준비해야 할 필요는 없게 되었다. 클라우드를 통해 이용할 수 있는 툴도 등장하고 있다.

설계의 초기 단계로부터 시뮬레이션의 힘을 부담 없이 빌릴 수 있게 된다면, 지금까지 할 수 없었던 검토가 가능해지거나, 생각지도 못한 아이디어를 얻을 수 있거나, 공수를 큰 폭으로 단축할 수 있는 등, 새로운 부가가치를 제품이나 서비스에 포함시킬 수 있다. 기존의 제조 ‘한계’를 돌파하기 위한 툴이 될 수 있는 것이다.

-- 보다 고도의 시뮬레이션이 가능 --
시뮬레이션에 대한 장벽이 낮아져 간편해짐에 따라 보다 난도가 높은 시뮬레이션 과제에 도전하는 기업들이 꾸준히 늘어나고 있다 .예를 들면, 설계 조건에서 최적의 부품 형상 안(案)을 이끌어내는 ’토폴로지 최적화’. 방법 자체는 30년 정도 전부터 알려져 있지만, 최근 들어 제품 설계에 적용한 사례를 공표해 기술력을 어필하는 기업들이 눈에 띄고 있다.

베어링 대기업인 니혼세이코(日本精工, NSK)는 그러한 기업 중 하나이다. 2021년 3월, 니혼세이코는 토폴로지 최적화를 사용해 전동차용 베어링 제품을 개발했다고 발표했다. 니혼세이코가 토폴로지 최적화를 활용하게 된 것에는 “부품의 강성(剛性)을 높여 변형을 억제하는 방책에 한계를 느끼고 있었다”(니혼세이코 담당자)라는 배경이 있다.

탄소섬유강화플라스틱(CFRP)을 통한 경량화도 토폴로지 최적화를 활용하면 효과를 한층 더 높일 수 있다. 도요타 중앙연구소(아이치 현)는 탄소섬유의 배향(配向)과 부품 형상을 동시에 이끌어내는 ’이방성 토폴로지 최적화 기술’을 개발해 시작품을 공표하고 있다.

시뮬레이션의 목적은 제품 설계 시의 검토뿐만이 아니다. 이색적인 서비스를 제공하고 있는 곳은 공작기계 대기업인 DMG모리세이키(森精機). 절삭 가공의 테스트 컷을 시뮬레이션으로 대체하는 서비스를 2021년 2월에 개시했다.

하지만 아무리 컴퓨터 성능이 향상되었다고 해도 개별 기업이 보유할 수 있는 계산 자원이나 인적 자원에는 항상 한계가 존재한다. 보다 큰 규모의 고정밀 시뮬레이션에 대한 요구는 끝임 없이 계속되고 있다. 이를 해결하기 위해 정부가 보유하고 있는 슈퍼컴퓨터로 성과를 올리고 있는 프로젝트가 각지에서 시행되고 있다.

“최근에는 비현실적이라고 여겨져 온 과제에도 임할 수 있게 되었다”. 이화학연구소의 슈퍼컴퓨터 ‘후가쿠(富岳)’를 사용한 실증 프로젝트를 통괄하는 도쿄대학 생산기술연구소 혁신적시뮬레이션연구센터의 가토(加藤)씨는 이렇게 말한다. 가토 씨가 속한 연구팀은 약 5년 후의 실용화를 내다보고 압축기의 서지(Surge) 해석 등 대규모의 복잡한 시뮬레이션 과제에 임하고 있다.

시험적이기는 하지만, DMG모리세이키도 후가쿠를 사용해 테스트 컷의 시뮬레이션에 도전. 실제 가공으로 8시간 걸리는 것을 10분만에 시뮬레이션하는 성과를 올렸다.

-- 프로젝트 관리나 체제 수립도 중요 --
시뮬레이션을 통해 한계를 돌파한 제품 개발을 목표로 하는데 있어 필요한 것은 해석 기술의 향상과 계산 능력 확충만이 아니다. 툴을 잘 다룰 수 있는 인재와 뛰어난 프로젝트 관리, 타사와의 협조도 불가결하다.

최근 몇 년 간의 시뮬레이션 기술 개발 동향을 말하는데 있어 간과할 수 없는 것이 ‘모델 베이스 개발’에 대한 사고방식이다. 제품을 구성하는 부품이나 시스템을 컴퓨터 상의 ‘모델’로서 표현하고, 시뮬레이션을 통해 검증하는 것은 개발 효율 향상과 비용 절감을 기대할 수 있는 반면, 다수의 모델을 몇 번이나 작성해야 하는 번거로움이 있다. 자동차 관련 기업들은 공동으로 MBD추진센터를 설립해 각 기업들이 공통으로 사용할 수 있는 모델의 공통 룰을 확립해 협조 개발의 효율화를 추진하고 있다.

또한, 시뮬레이션의 활용을 확대해나가는데 있어 과제가 되는 것이 그 운용이다. 앞에서 소개한 설문조사에서도 활용의 확대에는 ‘능숙하게 다룰 수 있는 인재 육성’이 필요하다는 목소리가 많았다. 하지만, 툴을 이용하는 현장에서는 노하우가 속인화(属人化)되기 쉬우며, 해석 데이터 정비 등도 과제로 떠오르고 있다고 한다. “업무 프로세스를 표계산 소프트웨어로 관리하거나, 해석 데이터를 PC의 폴더로 관리하는 케이스가 적지 않다”(덴쓰 국제정보서비스의 CAE 담당).

향후, 시뮬레이션을 이용한 ‘한계 돌파’를 한층 더 추진하기 위해서는 해석 기술 향상 및 계산 능력 확충과 함께, 인재 확보와 데이터의 유효한 활용도 열쇠가 될 것으로 보인다.

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