CAE 자동화에 대한 기대는 오래되었습니다. 모델 준비부터 메쉬 생성, 솔버 실행, 후처리까지 사람의 개입 없이 자동으로 돌아간다면 엔지니어는 더 많은 설계안을 더 빠르게 검토할 수 있을 것입니다. 많은 소프트웨어 회사가 이 방향으로 제품을 개발해 왔습니다.
그러나 현실에서 CAE 자동화는 기대만큼 성공하지 못했습니다. 자동화된 파이프라인은 존재하지만, 정작 그것을 믿고 의사결정에 사용하는 조직은 많지 않습니다. 왜 그럴까요? 대부분의 자동화가 워크플로의 표면만 건드리고, 실제 병목은 그대로 남겨두기 때문입니다.
자동화가 놓치는 것: 판단의 순간
CAE 워크플로에서 가장 시간이 오래 걸리는 단계는 솔버 실행이 아닙니다. 모델을 어떻게 단순화할지 결정하는 순간, 경계 조건을 어떻게 설정할지 고민하는 순간, 결과를 보고 이것이 충분히 정확한지 판단하는 순간입니다.
이 판단의 순간들은 자동화하기 어렵습니다. 그리고 이 순간을 건너뛰고 나머지를 자동화하면 위험한 결과가 나올 수 있습니다. 잘못된 단순화 가정 위에 자동 메쉬 생성, 자동 솔버 실행, 자동 보고서가 올라가면, 틀린 결과가 그럴듯한 보고서에 담겨 의사결정에 사용됩니다.
버튼을 줄이는 자동화 vs 판단을 돕는 자동화
기존 CAE 자동화의 접근은 주로 "클릭 수를 줄이는 것"이었습니다. 매크로, 스크립트, 템플릿을 통해 반복 작업을 줄이는 방식입니다. 이 접근은 동일한 유형의 해석을 반복하는 경우에는 효과적입니다. 예를 들어 같은 부품군에 대해 같은 하중 조건으로 반복 검증하는 경우입니다.
그러나 새로운 설계, 새로운 조건, 새로운 재료가 등장할 때는 이 자동화가 무력해집니다. 템플릿이 맞지 않고, 가정이 달라지고, 결과를 해석하는 기준이 바뀝니다. 진짜 필요한 것은 반복을 줄이는 자동화가 아니라 새로운 상황에서 올바른 판단을 더 빠르게 내리도록 돕는 자동화입니다.
워크플로를 먼저 이해해야 하는 이유
효과적인 자동화는 워크플로의 병목을 정확히 이해하는 것에서 시작합니다.
- 어디서 대기 시간이 발생하는가? 해석 요청 후 결과를 받기까지의 시간, 부서 간 커뮤니케이션 시간, 승인 대기 시간.
- 어디서 반복이 발생하는가? 같은 유형의 모델 준비, 동일한 후처리 작업, 유사한 보고서 작성.
- 어디서 오류가 발생하는가? 단위 변환 실수, 경계 조건 누락, 버전 불일치.
- 어디서 판단이 필요한가? 단순화 수준 결정, 결과 신뢰성 평가, 추가 검증 필요 여부.
이 분석 없이 모든 것을 자동화하면, 대기 시간은 줄어도 오류는 늘어나고, 반복은 줄어도 판단의 질은 떨어집니다.
AI가 바꾸는 자동화의 방향
AI 기반 접근은 전통적 자동화와 다른 가능성을 열어줍니다. 단순히 절차를 빠르게 실행하는 것이 아니라, 판단이 필요한 순간에 맥락 정보를 제공할 수 있습니다.
예를 들어 설계자가 새로운 형상을 만들었을 때, AI가 유사 해석 사례를 찾아 "이 형상은 보통 이런 경계 조건에서 해석되었고, 주의할 영역은 여기입니다"라고 안내할 수 있습니다. 결과가 나왔을 때 "이전 유사 케이스 대비 응력이 30% 높은데, 단순화 가정을 확인하세요"라고 제안할 수 있습니다.
이것은 절차의 자동화가 아니라 판단의 보조입니다. 설계자는 여전히 최종 결정을 내리지만, 더 많은 정보를 더 빠르게 확인할 수 있습니다.
RHXY가 지향하는 자동화
RHXY는 모든 것을 자동으로 돌려주는 블랙박스를 만들지 않습니다. 대신 설계자가 질문하고, 시스템이 조건을 정리하고, 빠른 결과와 함께 판단에 필요한 맥락을 제공하는 구조를 만들고 있습니다. 자동화의 범위는 설계자의 신뢰가 쌓이는 속도에 맞춰 점진적으로 넓어져야 합니다.
좋은 자동화는 사람을 빼는 것이 아니라 사람의 시간을 판단에 집중시키는 것입니다. CAE 자동화의 진짜 함정은 기술의 부족이 아니라 워크플로에 대한 이해의 부족입니다.