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[IT뉴스]지멘스, '심센터 테스트랩' 업데이트… AI 준비 데이터 및 가상 테스트 강화

온카뱅크관리자

2026-10-02 09:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">구조 동역학 효율 35% 향상…가상 프로토타이핑 결합, NVH 예측 속도 60% 단축</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="9NjWIgFYvg">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3eea876aa37c48ec0f01952e5e0d3f6db68c7cbf0541130bc1e4adf76efabb2c" dmcf-pid="2jAYCa3Glo" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/02/552796-pzfp7fF/20261002090516697gxot.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="KjAYCa3GTa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/02/552796-pzfp7fF/20261002090516697gxot.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="f88ecaef216cb6b953b303c81ea4a1bfbf868da27cdbb5b1fa17f3b4bbc55520" dmcf-pid="VWYKpTQ9TL" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 배태용기자] 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 엔지니어링 테스트 및 해석 소프트웨어 ‘심센터 테스트랩(Simcenter™ Testlab™)’의 대규모 기능 업데이트를 단행했다. 반복적인 수작업을 줄이고 인공지능(AI) 기반 데이터 분석을 지원해 개발 초기 단계 의사결정을 가속화한다는 구상이다.</p>
          <p contents-hash="903a7d9e07604b0e703cf65fed1ff197d3df2ca4b66da9f084875d5ecac1a1c3" dmcf-pid="fYG9Uyx2ln" dmcf-ptype="general">지멘스는 통합 테스트 워크플로우와 자동화, 향상된 데이터 관리 기능을 결합한 심센터 테스트랩 최신 업데이트를 발표했다고 2일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="594faa2a75c27b23c495edf8ebf7b33b423c78b70825b8dc168e09d5507b2de5" dmcf-pid="4GH2uWMVTi" dmcf-ptype="general">이번 업데이트의 핵심은 '심센터 테스트랩 네오(Simcenter Testlab Neo)'를 통한 차세대 워크플로우 전환이다. 엔드투엔드(End-to-End) 구조 동역학 워크플로우를 자동화해 전문 지식이 부족한 실무자도 일관된 방식으로 테스트를 설정하고 실행할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 구조 동역학 공정 전반에 걸쳐 최대 35%의 작업 효율성을 높였다.</p>
          <p contents-hash="031f046cc8b88c4f7641f3ee953b182dfe4001d69cbacb9044607bc6715a9647" dmcf-pid="8HXV7YRfyJ" dmcf-ptype="general">또한 부품 특성화와 가상 프로토타이핑을 통합한 신규 시스템 NVH(소음·진동·불쾌감) 예측 워크플로우를 적용했다. 실물 시제품을 제작하기 전에 부품의 성능을 최대 60% 더 빠르게 평가할 수 있으며 셰이커 데이터 수집과 실시간 시각적 설정 피드백, 하드웨어 연동을 일원화해 설정 오류를 대폭 줄였다.</p>
          <p contents-hash="df972a55d97e48f6d043be8c0c8d84567d7d9f82c36e76d8ab43bbc404639022" dmcf-pid="6XZfzGe4hd" dmcf-ptype="general">신뢰성 높은 AI 모델 도입을 위한 'AI 준비 데이터(AI-ready data)' 구축 기능도 마련됐다. 데이터 수집부터 분석, 관리까지 단일 플랫폼에서 처리할 수 있도록 지원하며 주석(Annotation) 기능과 자동화 툴을 통해 재사용 가능한 AI 데이터셋을 손쉽게 생성할 수 있다. 특히 실제 물리적 테스트 결과에 가상 시뮬레이션 데이터를 결합해 고정밀 AI 모델을 학습시키는 것이 가능하다.</p>
          <p contents-hash="bd43d43b3282490126b33e65f32df8c54de680d23dc36ea9627d592ee411a75c" dmcf-pid="PZ54qHd8Se" dmcf-ptype="general">고가의 부품 손상을 사전에 방지할 수 있는 가상 셰이커(Virtual Shaker) 기능도 새롭게 추가됐다. 항공우주 및 방위산업 분야 엔지니어는 전체 테스트 설정을 디지털 공간에 모델링하고 컨트롤러 세팅을 최적화할 수 있어 우주선이나 방산 장비의 인증·내구성 테스트 시 발생하는 위험과 불확실성을 최소화할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="e0a3f0e28cdd17d4c2779bdcbb9e57610351a1c0fe935a2860e5136f4d3d5629" dmcf-pid="Q518BXJ6TR" dmcf-ptype="general">아울러 국제표준화기구의 'ISO 20270' 기준에 맞춘 자동화 부품 모델 추출 솔루션을 통해 반복적인 부품 테스트의 일관성을 확보했다. 별도 라이선스나 동글(Dongle), 네트워크 제약 없이 사용할 수 있는 '심센터 테스트랩 고'와 '심센터 SCADAS 고'를 지원해 기존 측정 하드웨어 투자의 활용 가치도 극대화했다.</p>
          <p contents-hash="60e8de3caf324f12b14d5d7f3a1281875b41a633d64c77e0751f629f6aceb44c" dmcf-pid="x1t6bZiPyM" dmcf-ptype="general">브루노 마사 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 부사장은 "제품 구조가 고도화될수록 테스트 데이터를 신뢰할 수 있는 인사이트로 빠르게 전환하는 역량이 필수적"이라며 "이번 업데이트는 조직이 결과를 신속히 도출하고 조기 검증을 수행하며 AI 기반 엔지니어링 체계를 확립하는 데 기여할 것"이라고 전했다.</p>
         </section> 
        </div> 
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