# 산업용 AI로 여는 시뮬레이션의 미래

머신러닝 기반 AI 성능 중심 설계로 시뮬레이션의 가치는 높이고, 업무는 더 효율적으로

## (SIMULIA AI Rich text) 시뮬레이션을 위한 산업용 AI

설계자와 엔지니어에게 필요한 것은 현장을 이해하는 AI, 과학에 기반해 믿고 쓸 수 있는 **산업용 AI**입니다. SIMULIA는 **생성형 경험(Generative Experiences)** 및 **버추얼 컴패니언(Virtual Companions)**으로 산업용 AI를 실무에 바로 활용할 수 있게 합니다.

버추얼 컴패니언은 현장의 실제 문제를 푸는 데 필요한 산업 지식과 기업 노하우를 갖춘 전문 AI 에이전트입니다. SIMULIA의 생성형 경험은 **인공지능(AI)**과 **머신러닝(ML)**으로 트레이드오프 분석과 최적화를 앞당깁니다. 여기에 버추얼 트윈 **물리 거동**을 더해 설계 공간 탐색, 자동화, 트레이드오프 분석을 훨씬 빠르고 간단하게 만듭니다.

### 산업용 AI 솔루션

다쏘시스템 산업용 AI는 **3D**EXPERIENCE 플랫폼을 기반으로 구축되며, 기존 설계 및 엔지니어링 워크플로에 직접 통합됩니다. 이는 산업용 AI를 위한 강력한 기반을 제공하며, 그동안 쌓아 온 엔지니어링 데이터를 토대로 믿을 수 있고 바로 실행 가능한 인사이트를 제공하고, 실무 작업을 자동화합니다.

## (SIMULIA)버추얼 트윈 + 정밀 시뮬레이션

[3D UNIV+RSES](/ko/industrial-ai/design-and-engineering "산업용 AI를 통해 핵심 IP를 설계 및 엔지니어링의 중심에 두세요")의 버추얼 트윈은 사실적이고 신뢰할 수 있는 다물리 시뮬레이션으로 학습한 산업용 AI를 활용하여 새로운 인사이트를 제공하고 제품 개발 속도를 높입니다.

[SIMULIA 3DUNIVERSES](/ko/media/23870)

## SIMULIA AI의 핵심 강점

## (AI &amp; ML in Simulation)시뮬레이션은 더 빠르게

 ![](https://www.3ds.com/assets/invest/2022-08/icon-008-accelerate.png)

## (AI &amp; ML in Simulation) 설계 최적화

 ![](https://www.3ds.com/assets/invest/2024-09/icon-002-improve.png)

## (AI 7 ML in Simulation) 리소스 효율성 극대화

 ![](https://www.3ds.com/assets/invest/2020-12/icon-074-reduce-cost.png)

## (AI &amp; ML in Simulation) 혁신에 더 많은 시간을

 ![](https://www.3ds.com/assets/invest/2021-04/icon-431-creative-engineer.png)

## (SIMULIA AI) 시뮬레이션을 위한 버추얼 컴패니언

**버추얼 컴패니언(Virtual Companion)**은 사용자 곁에서 함께 일하는 산업용 AI 에이전트입니다. 혁신을 돕고, 반복 업무를 자동화하고, 제품 개발을 앞당깁니다. 다쏘시스템의 버추얼 컴패니언은 **3D**EXPERIENCE 플랫폼을 기반으로 하며 실제 산업 설계 문제를 해결하는 데 필요한 데이터와 컨텍스트를 갖추고 있습니다.

다쏘시스템은 비즈니스 과제에 따라 세 가지 버추얼 컴패니언을 제공합니다. **레오(LEO)**는 엔지니어로 설계, 시뮬레이션, 공정 엔지니어링 등 기술 문제 해결에 특화되어 복잡한 엔지니어링 과제를 풀어냅니다. 시뮬레이션 사용자의 질문에 답하고 문제 해결을 돕는 것은 물론, 시나리오에 맞춰 해석 조건을 설정하고 모델링·시뮬레이션 통합(MODSIM) 워크플로를 자동화합니다.

[버추얼 컴패니언](/ko/media/25817)

[레오(LEO)와 함께 일하는 방법 알아보기 ](https://r1132100503382-eu1-3dswym.3dexperience.3ds.com/community/swym:prd:R1132100503382:community:39?content=swym:prd:R1132100503382:wikitree:TOQIdX4qRNufakAMi8fSJw&section=virtual_companion_competencies)

## (SIMULIA AI H2) 버추얼 트윈의 물리 거동

버추얼 트윈 물리적 거동(Physics Behavior)은 **AI 기반 생성형 경험**으로 만들어집니다. 첨단 머신러닝 기법으로 시스템의 거동을 모델링하고, 설계 변경이 어떤 영향을 주는지 파악합니다. SIMULIA 도구의 시뮬레이션 데이터를 바탕으로, 상세 해석에 드는 시간의 극히 일부만으로 KPI와 3D 결과를 보여 줍니다. 많은 경우 결과를 거의 실시간으로, 인터랙티브하게 예측할 수 있습니다. 특히 설계 초기 단계에서 진가를 발휘합니다. 설계자는 설계 변경의 효과를 바로 확인하고, 전체 파라미터 공간을 탐색해 최적의 트레이드오프를 찾을 수 있습니다.

[버추얼 트윈 물리 거동(Physics Behavior)](/ko/media/25819)

[버추얼 트윈 물리 거동 자세히 알아보기](https://r1132100503382-eu1-3dswym.3dexperience.3ds.com/community/swym:prd:R1132100503382:community:39?content=swym:prd:R1132100503382:wikitree:TOQIdX4qRNufakAMi8fSJw&section=moment_1_generative_physics_be)

## (SIMULIA Industrial AI Panel of bricks) 산업별 SIMULIA AI

## (SIMULIA Industry AI H1) 항공우주/국방

AI와 ML은 설계 프로세스를 앞당기고 실물 시험 비용을 줄이며 항공우주·방산 산업의 판도를 바꾸고 있습니다. 정확한 시뮬레이션으로 엄격한 안전 기준을 충족하면서 효율까지 확보할 수 있습니다.

[항공우주/국방 분야의 산업용 AI](/ko/media/25837)

[항공우주/국방 시뮬레이션 알아보기](/ko/products/simulia/aerospace-defense)

## (SIMULIA Industrial AI H2) 자동차/모빌리티

자동차/모빌리티 산업에서는 AI 기반 시뮬레이션이 혁신을 이끌고 있습니다. 제조사는 버추얼 트윈으로 차량을 더 빠르게 설계하고, 새로운 아이디어를 가상으로 검증할 수 있습니다. AI·ML 솔루션은 비용과 리스크를 줄이는 동시에 제품 성능은 높이고 에너지 소비는 낮춥니다.

[자동차/모빌리티 분야 산업용 AI 활용](/ko/media/25838)

[자동차/모빌리티 시뮬레이션 알아보기](/ko/products/simulia/transportation-mobility)

## (SIMULIA Industrial AI H4) 산업장비

산업장비 제조사에게 AI와 ML은 엔지니어가 복잡한 설계 과제를 풀 수 있게 돕는 도구입니다. 다양한 조건에서 제품이 어떻게 작동할지 미리 시험해, 출시 전에 모든 것이 효율적이고 안정적으로 돌아가는지 확인할 수 있습니다.

[ 산업장비 분야 산업용 AI 활용](/ko/media/25840)

[산업장비 시뮬레이션 알아보기](/ko/products/simulia/industrial-equipment)

## (SIMULIA Industrial AI H3) 소비재

AI를 활용하면 유통업체, 소매업체, 소비자가 요구하는 강도와 내구성은 지키면서도 더 저렴하고 가볍고 지속 가능한 포장을 설계할 수 있습니다. 이미지는 AI로 분석한 병 변형 결과입니다.

[소비재 산업 분야의 산업용 AI 활용](/ko/media/25839)

[소비재 산업 시뮬레이션 알아보기](/ko/node/7308)

## (SIMULIA Industrial AI H5) 생명과학/헬스케어

생명과학/헬스케어 분야에서 AI 및 ML은 인체 상호작용, 의료 기기, 수술 장비 시뮬레이션을 지원합니다. 이러한 기술을 통해 엔지니어는 다양한 소재와 시스템의 거동을 예측해 치료 성과를 높이고 혁신적인 헬스케어 솔루션을 만들 수 있습니다. 이미지는 버추얼 트윈 물리 거동으로 주사기 성능을 예측한 사례입니다. AI가 상세 해석 대비 계산 시간을 99.6% 단축했습니다.

[생명과학 및 헬스케어 분야의 산업용 AI 활용](/ko/media/25842)

[생명과학/헬스케어 시뮬레이션 알아보기](/ko/node/7157)

## (SIMULIA AI and ML Highlight 1) 시뮬레이션의 모든 잠재력을 끝까지 활용하세요

가진 리소스를 최대한 활용하세요. 버추얼 트윈 물리 거동(Virtual Twins Physics Behavior)은 **설계 및 시뮬레이션 데이터를 학습**하여 시스템의 실제 거동을 재현하는 AI 모델을 생성합니다. 이러한 기술은 **향후 설계의 모델링과 최적화를 가속화**합니다. AI 기반 설계 최적화로 설계 공간을 즉각적으로 탐색할 수 있어, 복잡한 작업도 효율적으로 처리하고 정말 중요한 일에 집중할 수 있습니다.

[SIMULIA 포트폴리오 개요](/ko/media/18930)

[AI에 대한 SIMULIA의 접근 방식이 독보적인 이유](https://blog.3ds.com/brands/simulia/what-makes-simulia-approach-ai-unique/)

## (AI and ML Highlight 3) AI 기반 MODSIM으로 누구나 시뮬레이션을 활용할 수 있도록

모델링·시뮬레이션 통합(MODSIM)은 시뮬레이션을 설계자와 엔지니어의 손에 쥐여 줍니다. 개발 단계와 관계없이 시뮬레이션 데이터를 설계에 바로 반영할 수 있습니다. 기업이 MODSIM을 도입할 때 중요한 단계 중 하나는 **시뮬레이션 활용의 저변을 넓히는 것**입니다. 즉, 비전문가도 유한 요소 해석(FEA), 전산 유체 역학(CFD), 전자기 시뮬레이션 등의 엔지니어링 시뮬레이션 기술을 효과적으로 활용할 수 있도록 하는데 필요한 역량을 제공합니다.

**LEO**, *엔지니어링 버추얼 컴패니언*으로, 광범위한 시뮬레이션 애플리케이션의 **워크플로를 구성**하는 전문성을 갖추고 있어 **업무 부담은 줄이고** 필요한 결과는 더 빨리 얻게 해 줍니다. 복잡한 해석 조건 설정도, 머신러닝 경험도 필요 없습니다. 전문 지식은 AI가 자동화 안에 담아 두었고, 모델 설정도 미리 정의되어 있습니다. MODSIM은 버추얼 트윈 물리 거동(Virtual Twins Physics Behavior)의 기반이 되어, 설계자가 설계 초기부터 근거 있는 판단을 내릴 수 있게 합니다.

[MODSIM으로 강화된 SIMULIA AI/ML](/ko/media/18873)

[MODSIM 자세히 알아보기](/ko/products/simulia/modsim)

## (SIMULIA AI and ML Highlight 2) 클라우드 기반 AI를 사용하여 하드웨어 비용 절감

대량의 물리 시뮬레이션을 돌리려면 컴퓨팅 하드웨어에 상당한 투자가 필요합니다. 클라우드 기반 **3D**EXPERIENCE 플랫폼은 대체 접근 방식을 제공하지만, 기업은 사용 중인 클라우드 오퍼링을 통해 데이터를 보호할 수 있어야 합니다. 다쏘시스템 [OUTSCALE](/products/outscale "OUTSCALE ")의 클라우드는 보안과 데이터 주권을 보장하며, **고객 데이터는 다른 AI 모델의 학습에 절대 사용되지 않습니다**. 클라우드 기반 **3D**EXPERIENCE 플랫폼에서 AI를 활용하면, 상세 해석으로는 전체 시뮬레이션을 수행하기에는 계산 비용이 너무 큰 개념 설계 단계에서도 **물리 기반 설계를 구현**할 수 있습니다.

[SIMULIA 클라우드 시뮬레이션](/ko/media/18872)

[3DEXPERIENCE 클라우드 시뮬레이션 자세히 알아보기](/ko/products/simulia/3dexperience-cloud-simulation)

## ## (AI &amp; ML in Simulation) 지금 바로 시작하기

시뮬레이션 기술은 끊임없이 진화합니다. AI 및 머신러닝을 통해 한발 앞서 나가는 방법을 알아보세요.

## FAQ: 시뮬레이션과 AI·머신러닝

## 산업용 AI란 무엇인가요?

다쏘시스템에서 산업용 AI는 실제 산업 시스템을 이해하고 시뮬레이션하며 최적화하는 일종의 인공지능을 말합니다. SIMULIA의 물리 시뮬레이션 역량을 바탕으로, 물리 기반 과학 모델과 AI 추론, 그리고 40년 넘게 쌓아 온 산업 경험을 하나로 결합합니다.

## 다쏘시스템은 NVIDIA와 어떻게 협업하고 있습니까?

실험계획법(DoE)과 트레이드오프 연구, 최적화를 수행하려면 다양한 설계 변형을 시뮬레이션해야 합니다. 이 모든 설계 변형에 대해 전체 물리 시뮬레이션을 실행하면 시간이 오래 걸리고 컴퓨팅 리소스를 비효율적으로 사용하게 될 수 있습니다. 설계 공간을 포괄하는 소수의 시뮬레이션을 실행하고 그 결과로 신경망 머신러닝 모델을 교육시키면 프로세스에 필요한 시간을 단축할 수 있습니다. 신경망은 설계의 세부 요소가 물리적 거동에 미치는 영향을 학습하며, 어떤 설계 변형에 대해서든 순식간에 결과를 계산할 수 있습니다. 이를 통해 프로세스가 크게 가속화되고 설계를 바꿀 때마다 즉각적인 피드백을 받을 수 있습니다.

## 내 시뮬레이션에서 AI 기술과 ML 모델을 어떻게 사용할 수 있습니까?

소규모 회사부터 대기업에 이르기까지, 모든 유형의 사용자를 위한 솔루션이 있습니다. 다쏘시스템 SIMULIA는 시뮬레이션과 머신러닝 분야의 경험을 바탕으로 AI 경험을 제공하므로 사용자는 데이터 과학 전문가가 아니더라도 인공지능과 머신러닝의 힘을 활용할 수 있습니다.

시뮬레이션 워크플로에서 AI/ML 기술을 구현하려는 경우 [SIMULIA 커뮤니티 머신러닝 위키](https://r1132100503382-eu1-3dswym.3dexperience.3ds.com/community/swym:prd:R1132100503382:community:39?content=swym:prd:R1132100503382:wikitree:pm_-XzoFRX6JhP2Cr1sKQA)에 가입하고 SIMULIA 전문가와 함께 요구 사항을 논의하세요.

## 시뮬레이션을 가속화하기 위해 대리 모델을 학습시키려면 어떻게 해야 하나요?

실험계획법(DoE)과 트레이드오프 연구, 최적화를 수행하려면 다양한 설계 변형을 시뮬레이션해야 합니다. 이 모든 설계 변형에 대해 전체 물리 시뮬레이션을 실행하면 시간이 오래 걸리고 컴퓨팅 리소스를 비효율적으로 사용하게 될 수 있습니다. 설계 공간을 포괄하는 소수의 시뮬레이션을 실행하고 그 결과로 신경망 머신러닝 모델을 교육시키면 프로세스에 필요한 시간을 단축할 수 있습니다. 신경망은 설계의 세부 요소가 물리적 거동에 미치는 영향을 학습하며, 어떤 설계 변형에 대해서든 순식간에 결과를 계산할 수 있습니다. 이를 통해 프로세스가 크게 가속화되고 설계를 바꿀 때마다 즉각적인 피드백을 받을 수 있습니다.

## AI 기반 시뮬레이션 소프트웨어, 믿을 수 있나요?

머신러닝 모델의 품질은 학습한 데이터의 품질에 달려 있습니다. 다쏘시스템 SIMULIA 브랜드의 물리 시뮬레이션 도구는 오랜 기간 산업 현장에서 검증되고 사용자에게 신뢰받아 온 업계 최고 수준의 제품입니다. 이 도구로 만든 고품질 시뮬레이션 데이터로 머신러닝 모델을 학습시키기 때문에, 사용자는 모델을 믿고 쓸 수 있습니다. 출력 결과의 품질을 보장하는 안전장치도 마련되어 있습니다. 예측 결과를 시뮬레이션 데이터나 측정 데이터와 비교 검증할 수 있어, 학습 결과에 확신을 가질 수 있습니다.

## (SIMULIA AI-ML)함께 보면 좋은 콘텐츠

[SIMULIA 포트폴리오](/ko/products/simulia/all-products)

[MODSIM 통합 모델링 및 시뮬레이션](/ko/products/simulia/modsim)

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