)
ODYSSEE – 엔지니어링 및 전문 지식을 위한 최적 의사결정 지원 시스템
두 달이 걸리던 업무를 단 일주일로 줄이고 싶으신가요?
- CAE 시뮬레이션과 생산에 AI/ML을 적용했을 때 가능한 변화입니다.
- Hexagon의 ODYSSEE는 엔지니어를 위해 설계된 AI/ML 솔루션입니다.
- 기존 머신러닝 대비 약 10% 수준의 소규모 데이터셋에서도 유효하게 작동하는 예측 기법을 활용합니다.
- 대량 데이터 생성(시뮬레이션/시험) 부담을 줄입니다.
- 데이터 확보 자체가 병목이 되는 문제를 완화합니다.
- 새로운 기법이 학습 모델에 지속적으로 통합됩니다.
- 시간이 지날수록 성능과 적용 범위가 개선되는 “진화형 AI/ML 플랫폼”입니다.
AI/ML로 해결하는 주요 엔지니어링 과제
- 엔지니어링 조직이 현장에서 겪는 병목은 “데이터 부족 / 시간 부족 / 비용 부담 / 확장성 제약”으로 수렴합니다.
- ODYSSEE는 아래 6가지 대표 문제를 예측·최적화 기반으로 해소하는 데 초점을 둡니다.
-
비효율적인 프로세스
- 시뮬레이션 실행 → 후처리 → 보고 → 재실행이 수작업으로 반복되면 작은 변경에도 리드타임이 과도하게 증가
- 반복 업무 자동화 및 결과 예측/생성으로 개발 루프 단축 -
높은 비용(시뮬레이션·시험 반복)
- DOE/최적화·검증을 위해 수십~수백 회 반복 수행 시 비용 급증
- 소규모 데이터로도 성립 가능한 예측 기법으로 시행착오량 자체를 감소 -
확장성의 한계(데이터·모델·업무량 증가)
- 프로젝트/데이터 증가에 따라 운영 복잡도 및 인력 부담이 기하급수적으로 확대
- 데이터와 워크플로우가 커져도 일관된 분석·학습·예측이 가능한 구조를 지향 -
입력 품질 문제(불완전/부정확/불균일 데이터)
- 데이터가 부족하거나 노이즈가 큰 경우 의사결정 품질이 흔들림
- 전처리/분석 체계를 통해 “쓸 수 있는 데이터”로 만들고, 작은 데이터에서도 유효 신호를 추출 -
부정확한 의사결정(판단 근거 부족)
- 결과 산출이 늦거나 비교 가능한 대안이 부족하면 경험/감에 의존
- 예측 모델과 최적화로 대안 비교를 가능하게 하고 정량 근거 확보 -
품질 저하(변동성·불량·리스크)
- 변동성 탐색 부족 시 예기치 못한 불량/성능 편차 발생 가능
- 설계 공간 탐색 및 예측 기반 평가로 품질 리스크를 사전 가시화 및 안정화
ODYSSEE 솔루션으로 과제를 해결하세요
- ODYSSEE는 예측 분석과 최적화를 통해 반복 시행착오를 줄이고, 데이터에서 의미 있는 신호를 빠르게 추출하여 의사결정을 지원합니다.
- 아래는 ODYSSEE가 제공하는 6가지 핵심 해결 포인트입니다.
-
비용 절감
- 동일 목표 달성에 필요한 시뮬레이션/시험 횟수 감소
- 재설계·재검증·재시험 등 불필요 반복을 줄여 총 개발 비용 절감 -
더 빠르고 정확한 의사결정
- 결과 대기 시간 감소로 업무 정체 구간 최소화
- 다양한 대안을 빠르게 비교하여 신속하고 합리적인 결정 가능 -
패턴 및 트렌드 자동 식별
- 상관관계/민감도/영향 요인을 자동으로 도출
- 개선 방향을 정량적으로 제시하여 의사결정 속도와 품질 향상 -
적응형 학습(지속적인 성능 향상)
- 데이터가 추가될수록 모델이 자동 개선되는 구조
- 시간이 지날수록 예측 정확도 및 활용 범위 확대 -
확장 가능한 운영(대규모 워크플로우 대응)
- 프로젝트/데이터 증가에도 동일한 방식으로 적용 및 확장 가능
- 팀/부서/사업장 단위 표준화와 확산에 유리 -
리스크 저감 및 품질 안정화
- 불량·성능 저하로 이어질 조건을 사전에 탐지 및 예방
- 품질 편차를 줄이고 안정적인 제품/공정 성능 확보
ODYSSEE 솔루션
1 ODYSSEE CAE CAE 설계 공간 탐색을 통해 더 넓은 가능성을 확보하세요
ODYSSEE CAE는 머신러닝, 인공지능, 축소 차수 모델(ROM), 설계 최적화 기법을 엔지니어링 워크플로우에 통합한 플랫폼입니다.
CAE 시뮬레이션과 물리 시험 데이터를 활용하여, 실시간 예측 모델링 및 최적화 기반의 비용 효율적인 디지털 트윈 구축을 지원합니다.
많은 사전 시뮬레이션 없이도 변형, 응력 등 주요 결과와 전체 시간 이력(Time history) 결과를 빠르고 정확하게 생성할 수 있습니다.
2 ODYSSEE A-EYE 이미지 기반 학습 및 예측
ODYSSEE A-Eye는 이미지와 CAD 데이터를 활용해 제품 설계 및 개발을 가속화하는 머신러닝 기반 솔루션입니다.
이미지, CAD, 센서 데이터를 입력값으로 사용해 출력 응답과 실제 현장 데이터를 예측하는 맞춤형 AI 애플리케이션을 생성합니다.
이를 통해 설계자와 생산 기술자는 과도한 계산 시간이나 비용 부담 없이 설계 공간을 충분히 탐색하고 차세대 제품을 효율적으로 개발할 수 있습니다.
3 ODYSSEE Solver 강력한 AI 엔진
ODYSSEE Solver는 AI 엔진 Quasar와 최적화 엔진 Nova를 포함합니다.
Quasar는 객체지향 프로그래밍 언어로, 데이터 마이닝, 예측, 보간, 분류, 이미지 처리, 행렬 연산 등 다양한 계산을 유연하게 구성할 수 있습니다.
Quasar는 ODYSSEE 제품군의 핵심 AI 엔진이며, Cradle, MSC Nastran(스마트 서브모델링), Adams(FMU 연계) 등 다양한 Hexagon 솔루션과 통합되어 활용됩니다.
- - Cradle 연계
- - MSC Nastran(스마트 서브모델링) 연계
- - Adams(FMU 연계) 연계
- - 기타 다양한 제품으로 확장 가능
4 ODYSSEE Explore 대화형 대시보드를 통한 데이터 분석 및 마이닝
ODYSSEE Explore는 탐색적 데이터 분석과 데이터 시각화를 위한 애플리케이션입니다.
- - ML 적용 전 데이터 전처리 및 피처 엔지니어링 지원
- - 출력 결과 및 이상치(Outlier) 시각화
이를 통해 데이터의 특성을 직관적으로 이해하고, 모델링 품질을 사전에 개선할 수 있습니다.
ODYSSEE 기능(역량)
1실시간 문제 해결 및 제품 설계 최적화
ODYSSEE CAE는 응력, 변형 등 모든 노드/요소에서의 필드 데이터를 데이터 기반·솔버 독립 방식으로 예측할 수 있습니다.
- - 머신러닝/ROM 기법으로 핵심 특징을 추출하고 고정밀 대체모델(Surrogate Model) 생성
- - ROM 기반 최적화기로 실시간 최적화 수행 가능
- - 다목적·다제약 조건 최적화 연구를 손쉽게 정의
2파서(Parser): 데이터 기반·솔버 독립 워크플로우
- - MSC Nastran, Adams, LS-DYNA 전용 파서 제공
- - 어떤 소프트웨어에도 적용 가능한 범용 파서 제공
- - Marc, Cradle CFD, MSC Apex용 파서는 각각 Mentat, ScFlow, MSC Apex 환경에 통합
3적응형 DOE(실험계획법) 기법
- - 다양한 DOE 샘플링 알고리즘 제공
- - 설계 공간 커버리지(space-filling) 강화를 위한 샘플 추가 지원
- - 대규모 데이터셋 효율 처리를 위한 샘플 축소 지원
- - 신규 샘플 포인트 추가 시 결과를 실시간 생성하는 적응형 샘플링 가능
4FMU 및 스마트 슈퍼엘리먼트로 CAE에 ODYSSEE 모델 내장
- - MSC Nastran 또는 Marc용 파라메트릭 슈퍼엘리먼트 생성
- - Adams 및 전자 시스템 등에서 활용 가능한 파라메트릭 FMU 생성
- - 복잡한 전체 모델을 ODYSSEE 대표 요소로 대체
- - 빠른 파라메트릭 스터디 및 계산 시간 단축 구현
5이미지 및 CAD(step, stl) 파일을 직접 활용한 모델링/설계/품질 적용
- - JPG/PNG 이미지와 STEP/STL CAD 파일을 직접 처리
- - 스칼라(단일 값), 곡선, 라벨 데이터와 쉽게 연계
- - 이미지 데이터는 형상 설계 뷰/제조 부품 사진/시뮬레이션 필드 등 다양한 형태 가능
- - 품질 검사, 결함 탐지, 이상 패턴 예측, 공정 예측 등으로 확장 가능
6Quasar 또는 Python 기반 스크립팅
- - Quasar(객체지향 언어) 기반 + Python 지원
- - 내부 소프트웨어 연계 및 자동화 구현 용이
- - AI/ML, ROM, 통계, 최적화, 신뢰성, 예측, 공정 모니터링 라이브러리 내장
- - 매우 적은 스크립팅(몇 줄 수준)만으로 활용 가능한 구성 제공
