CAE 도입 실패의 이유

  CAE의 도입은 날이 갈수록 "필수" 로 느껴지고 있다. 

  그러나 그것은 느낌일뿐 현실은 험난한 장애물이 즐비한 실정이다. 

  필자의 선배이자 CAE에 몸담아 오신지 벌써 20년이 되어가시는 박사께서 하신 말씀을 인용하자면. 대기업에서 원하는 것은 ZERO MOCK-UP DESIGN이라고 한다. 즉 시제품을 아얘 만들지 않고 제품을 설계하고 검증해서 제안하라는 것이다. 당연히 이 과정에서 가장 중요한 것은 CAE가 되겠다. 아직은 꿈같은 이야기라고 말하고 있는 사업분야들도 있지만. 자동차 업계의 경우 이미 몇몇 업체들은 이것을 "시도" 하고 있다. 

  ZERO MOCK-UP DESIGN까지는 아니더라도 제조업의 제품 개발 및 금형 개발 과정에서 CAE의 필요성은 점차 커지고 있다. 그러나 CAE 전문 인력을 구하고 CAE 전문 소프트웨어를 갖추고 CAE를 위한 고가의 워크스테이션을 구매할 수 있는 업체는 많지 않다. 필요성에 비해 접근성은 현저히 떨어지고 있는 현실이다. 

  우선 전문 인력 수급에 대한 부분만해도... 

  CAE분야에서 경력직을 채용하기도 쉽지 않은 일이다. 그렇다고 신입사원을 CAE전문 인력으로 키우기도 만만치 않다. 고가의 장비와 소프트웨어를 사주고 결과물을 내놓으라고 닥달해봐야 부담만을 안겨줄 뿐이다. CAE전문 인력을 양성하기 위해 교육을 시키는 것도 어려운 일이다. 중소기업청과 같은 공공기관과 각종 소프트웨어 업체들이 교육을 하고 있다. 그나마 이런 교육들이 많이 생겨나고 있어서 다행이지만. 이 교육이라는 것이 소프트웨어의 사용방법 수준이라고 할 수 있어 실제 현장에서 유용하게 쓰일만한 노하우 습득은 불가능한 것이 실정이다. 

그도 그럴것이 노하우라는 것이 비싼 비용을 대가지불하고 얻은 것들이기 때문에 쉽게 전달할 수도 없고, CAE경험이 거의 없는 사람들에게 그런 교육을 해도 습득률은 보장할 수 없는 것이다. 

 

  전문인력들이 대기업에 편향되어 채용되는 이유는 그 외의 기업들이 갖고 있는 약점때문이다. 

    - 인프라구축이 미비한 점

    - CAE에 대한 인식이 미비한 점

    - 수도권이 아닌 지방에 주로 위치한 점

    - 연봉등의 처우가 약한 점

 

  중견기업들 같은 경우 위와 같은 문제점들을 어느정도 보완 하면서 CAE를 도입하고 있다. 그러나 또 하나의 문제점은 경영진의 오류이다. 큰 비용을 지출하여 구축한 인프라와 인력을 수급하여 도입하였으니 그에 상응하는 결과물을 '어서 빨리' 내 놓으라고 하는 것이다. 이것은 CAE를 '만능열쇠'로 생각하는 분들이 빠지기 쉬운 오류이다. 

 

  자주 '어떤 소프트웨어가 정확합니까?' 라는 자문을 요청 받곤 한다. 이 질문 자체가 잘못된 것이다. CAE소프트웨어는 각각의 특징이 있을뿐. 그 정확도 라는 것은 이미 평준화가 많이 이루어졌다. 소프트웨어간의 정확도 차이보다는 어떤 소프트웨어가 그 사업분야에 적합한지를 판단하는 것이 중요하고, 더 중요한 것은 어떤 사람이 그 소프트웨어를 이용하여 시뮬레이션을 할 것인가 이다. 

 

그리고 사내의 CAE 업무가 실효성을 거두기 위해 CAE 시스템 구축을 위한 기간과 투자가 뒤따라야한다. 

CAE시스템을 구축하기 위해서는 적어도 다음의 단계가 필요하다. 소프트웨어 사고 컴퓨터 사면 되는것이 아니란 얘기. 

 

1. CAE 데이터 베이스 구축

  CAE의 정확도는 어떤 정보를 입력하느냐에 달려 있다. 소프트웨어에 달려있는 것이 아니다. 이 정보들을 정확히 추출하여 정확히 입력하는 것이 CAE 엔지니어가 해야할 중요한 과업이다. 정보의 종류로는 제품의 구조, 특징, 재료의 성질, 작동 환경, 제품에 대한 규격 및 규정, 제조 공정에 이르기까지 다양하다. 이 정보들을 스터디하고 정리해서 데이터 베이스화 하는데 못해도 1-2년은 걸리게 되어 있다. 

  재료의 성질만 해도 탄성계수나 항복 응력 같은 간단한 물성치도 있지만. 경우에 따라서는 인장시험이나 굽힘 시험과 같은 재료 시험을 통한 데이터가 필요할 수도 있다. 또한 마찰계수, 용접강도, 판재성형성 등 특수한 다른 시험을 통해 얻어야하는 데이터들도 있다. 

 

  필자의 경험만 해도 "이거 10000번 이상 작동하면 어떻게 되는지 한번 시뮬레이션 해봐." 라는 단순해 보이는 요청에 피로해석 소프트웨어의 추가 구입과, 재료에 대한 피로 물성 테스트 비용에 대한 견적서를 첨부하여 이것이 얼마나 쉽지 않은 일인지를 "증명" 한 경험이 있다. 매우 일반적인 재료를 쓰지 않는한 재료의 특별한 물성 데이터는 인터넷을 아무리 뒤져도 나오지 않는다. 재료가 조금만 특이하기만 해도 시험 없이 데이터 얻기란 하늘의 별따기이다. 

 

2. CAE 정확도 향상을 위한 검증

  구축된 데이터 베이스로 부터 정보를 입력하여 시뮬레이션을 수행한다. 사실 시뮬레이션 수행이야 소프트웨어 사용법만 익히면 누구든지 할 수 있다. 그러나 정확도를 향상 시키는 작업은 그렇지 않다. 일명 '튜닝' 이라고 하는 이 작업은 CAE 엔지니어의 'ENGINEERING SENSE'에 의해 되는 것이다. 따라서 CAE 엔지니어가 센스를 갖출 수 있을 정도의 CAE 사례들을 겪어야 하고 이를 검증할만한 실험 데이터를 확보 해야한다. 

  이 과정에서 실험 데이터로 검증할 대상 모델은 가능한한 단순화 된 것이 좋다. 실험값과 시뮬레이션의 값 사이의 갭을 줄여 가는 것은 일종의 파라메터 스터디가 된다. 시뮬레이션 대상에 따라 파라메터를 조정하여 실험값과의 차이를 좁히거나. 실험값과 시뮬레이션 값사이의 관계식등을 구해 보정하는 방법이 있다. 

  이 단계가 바로 정확도를 향상 시키는 단계가된다. 소프트웨어를 잘 사봐야 이런 단계를 거치지 않으면 머지 않아 소프트웨어는 무용지물이 된다. 값비싼 CD한장에 불과하게 된다. 

 

3. 현업에서의 적극적인 CAE활용

  CAE팀에서는 위의 단계들을 거치면서 시스템을 구축했다고 해도 현업 엔지니어들이 나몰라라 한다면 아무 의미가 없어진다. 여전히 제품을 설계할때 자신이 갖고 있던 경험치와 데이터베이스를 기반으로 한다면, 이전에 했던 오류를 다시 반복할 가능성이 크다. CAE를 통한 검증을 신뢰하고 적극적으로 활용하는 엔지니어가 많아지지 않는다면 또 무용지물이 되어 버린다. 

  또 CAE팀은 초기에 많은 해석 사례를 가져야 튜닝을 제대로 할 수 있는데 데이터 부족으로 시스템 구축에 애로사항을 갖게 된다. 반대로 엔지니어들의 적극적인 CAE활용이 이루어지면 튜닝이 되는데 필요한 시간이 단축되고, 정확도 향상으로 인한 설계 시간 및 비용 절감효과가 나타나기 시작하게 된다. 

 

 

간단하게 CAE시스템 구축을 위한 3단계를 살펴 보았다. 

역으로 CAE도입 실패의 이유를 정리해본다면 

  - CAE전문인력 확보의 미비

  - CAE 인프라 구축시 비용절감으로 인한 

  - CAE 활성화의 급진적 추진

  - CAE에 대한 현업 엔지니어들의 소극적 활용

  - CAE의 특성에 대한 경영진의 인식 부족

정도가 될것 같다. 

 

영화 아이언맨에서 아이언맨을 만들때 처음에는 손으로 설계해서 초기 모델을 만드는 장면이 나온다. 

그러나 본사에 돌아와서 스타크는 본인의 슈퍼컴퓨터의 힘을 빌어 완벽한 설계후 제품을 단방에 만들어 버리는 만화같은 이야기가 나온다. CAE의 첨단을 보여주는 영상이었다고 생각한다. 특히 방대한 재료 데이터베이스를 이용해서 적합한 재료를 찾아내는 것이야 말로 CAE의 핵심 부분이다. 

언젠가는 완벽한 데이터베이스와 CAE툴을 갖춘 스타크 기업같은 모습이 우리 눈앞에 펼쳐질 수 있지 않을까 생각해본다.