제품 개발 과정에서 기업은 단순히 빠른 설계뿐만 아니라, 양산 전에 제품의 내구성, 안정성 및 운용 능력을 검증해야 합니다. 이러한 이유로 CAE(Computer Aided Engineering) 소프트웨어는 기계 제조, 자동차, 전자, 에너지 및 보조 산업 분야에서 점점 표준이 되고 있습니다.
적합한 CAE 소프트웨어는 단순히 “계산 성능이 뛰어난” 것에 그치지 않고, 기술적 요구사항, 프로세스, 구현 가능성, 투자 효율성을 동시에 충족해야 합니다. 아래 7가지 핵심 기준은 기업과 엔지니어가 장기적인 개발 목표에 맞는 CAE 소프트웨어를 선택하는 데 도움을 줍니다.
양산 전 CAE 소프트웨어 평가 기준
1. 분석 능력 (Analysis Capability)
CAE 소프트웨어 평가의 첫 번째 기준은 분석 범위와 깊이입니다. 효과적인 CAE 솔루션은 다음과 같은 일반적인 제품 개발 문제를 잘 지원해야 합니다:
구조 분석: 응력, 변형, 처짐, 안정성
열 분석: 전도, 대류, 복사, 복합 열 전달
동역학 분석: 진동, 고유 진동수, 주파수 응답, 메커니즘 동역학
유동 해석(CFD): 공기역학, 수력학, 유체 냉각
고급 문제: 충돌, 피로, 비선형 재료, 다중 물리 연계
분석 능력이 풍부할수록 기업은 물리적 시험 횟수를 줄이고 R&D 사이클을 단축하며 의사 결정을 가속화할 수 있습니다.
2. 정확성과 신뢰성 (Accuracy & Reliability)
기술 시뮬레이션에서 정확성은 선택이 아니라 필수입니다. 우수한 CAE 소프트웨어는 다음을 보장해야 합니다:
검증된 강력한 솔버와 널리 사용되는 알고리즘
메쉬, 접촉 또는 경계 조건으로 인한 오차 최소화 및 안정적 수렴
실험 데이터와의 높은 상관성 및 검증 가능 결과
소프트웨어의 신뢰성은 제품 품질과 생산 단계에서의 기술 리스크에 직접적인 영향을 미칩니다. 이는 단순 시각화용 시뮬레이션과 결정 기반 시뮬레이션을 구분하는 핵심입니다.
3. 모델 처리 능력 (Pre & Post Processing)
CAE 솔루션은 솔버뿐만 아니라 사전/사후 처리 능력에 따라 달라집니다. 주요 요소는 다음과 같습니다:
유연한 메쉬 생성과 품질 관리
명확하고 검증 가능한 경계 조건 및 하중 설정
직관적인 결과 시각화 및 기술 데이터 추출 지원
기업 환경에서 문제 설정 속도와 결과 확인 속도는 엔지니어 팀의 생산성을 결정합니다. Pre/Post-processing이 최적화될수록 반복 작업 시간을 줄이고 분석에 집중할 수 있습니다.
4. 사용 편의성과 학습 곡선 (Usability & Learning Curve)
CAE는 전문 기술 도구이지만, 실제 사용 가능 여부가 성공적인 도입을 좌우합니다. 적합한 CAE 소프트웨어는 다음을 갖추어야 합니다:
친숙한 인터페이스와 명확한 조작 논리
간결한 시뮬레이션 설정 프로세스, 조작 오류 최소화
재료 라이브러리, 샘플 예제, 학습 자료 제공
초보자와 전문가 모두에 적합
학습이 어렵다면, 기업은 교육 비용과 도입 시간을 증가시키고 시뮬레이션 프로세스 표준화가 어렵습니다.
5. 통합 및 확장성 (Integration & Scalability)
설계가 지속적으로 변경되며 시뮬레이션이 설계를 따라야 하는 현실에서, 우수한 CAE 소프트웨어는 다음을 지원해야 합니다:
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