수명예측 위해 GMㆍ테슬라 EV가 선택한 Sherlock

엑슬리트엣지 권 형 안 대표

글 │ 윤 범 진 기자_bjyun@autoelectronics.co.kr 사진│ 이 상 엽 실장_kontikistudio@gmail.comler
2015년 09월호 지면기사





Sherlock의 핵심적 차별성은 고장 메커니즘을 활용한 수명예측 기능이다. 수많은 해석도구들이 있지만 수명을 예측할 수 있는 상용도구로는 Sherlock이 유일하다. 업계는 자동차의 안전과 성능을 보장하는 핵심 모듈인 파워트레인 전기/전자 장치의 분석을 Sherlock에 맡기고 있고, Sherlock을 통해 OEM이 공급업체의 제품 검증을 의무화하는 추세다. 자동차 산업에 대한 Sherlock의 높은 기여도와 가능성을 엑슬리트엣지 권형안 대표에게 물어봤다.



Q. 전용 플랫폼의 전기차를 통해 전기차가 대중화되고 있다. 전기/전자 파트의 엔지니어들의 당면과제는.

A. 결론적으로 성능을 충족하면서도 가격을 맞추기 위한 최적화 기술, 복잡해지고 늘어난 전기/전자 부품에 대한 품질과 신뢰성 확보, 편리성과 지능성을 제공하면서도 보안성과 안전성의 통제, 그리고 새로운 기술적 패러다임에 대한 적응(기계적 장치에서 전기/전자-기계적 엔지니어링 환경)을 들겠습니다.

2017년 출시를 위해 경쟁하고 있는 “3만 달러, 20마일/충전” 목표의 소비자 시장에 가장 근접한 테슬라 모델 III와 GM 볼트를 기준으로 한 번 보겠습니다. 이 가격 목표를 달성하기 위해서는, 치열한 배터리 경쟁(WSJ의 2015년 8월 보도에 따르면, Lux Research의 예측 시장규모는 현재 50억 달러에서 5년 후 300억 달러, 파나소닉, LG화학, 삼성SDI가 시장의 80%를 주도할 것)에 더해, 차량의 상당 부분을 차지하는 전기/전자 모듈의 성능, 가격, 품질, 신뢰성이 갖춰져야 합니다. 또 다른 주요 가격요소인 마케팅 비용은 논외로 한다면, 이미 성숙도를 갖춘 전통적인 기계적 엔지니어링 기술보다는 전기/전자 분야의 모듈에 대한 최적화가 당면과제라는 것이 명확합니다. 즉 성능을 만족하면서도 가격을 맞춰야 하는 최적화가 첫 번째 과제라고 할 수 있습니다.

이전에는 없던 새로운 기술이 적용된 제품을 시장에 내놓게 되면서, 품질과 신뢰성 두 가지를 함께 달성해야 하는 것을 두 번째 과제로 생각합니다. 특히 신뢰성 분야는 소비자의 선택을 받기 위해 꼭 필요한 분야로, 기계적 모듈 중심의 가솔린 차량과는 근본적으로 다른 고려를 해야 합니다. 테슬라가 제품을 시장에 출시하면서 초기에 겪은 여러 시행착오를 새겨볼 필요가 있겠습니다.

세 번째는 차량이 디지털화되면서 필연적으로 감당해야 할 안전과 보안에 관한 것입니다. 고도로 디지털화된 자동차는 한편으로는 고객의 편의와 지능성을 높이기도 하지만, 원하지 않은 방법으로 차량에 대한 안전성과 보안성이 훼손당할 수 있습니다. 이에 대한 체계적이고 근본적인 기술적 해결책 없이는 소비자들이 구매하길 원하는 자동차가 될 수 없습니다.

마지막으로, 새로운 엔지니어링 문화와 환경에 적응해야 합니다. 기계적 개발/테스트/유지보수 환경에서 업무를 수행하던 것을, 전기/전자-기계적 개발/테스트/유지보수 환경으로 당장 바꾸어 적응해야 하고, 더 나아가 융합과학적인 제품과 프로세스에 어쩔 수 없이 따라야 합니다.


Q. 전기차는 어떤 면에서 내연기관차와 다르게 볼 수 있는지.

A. 하이브리드 카는 충전 인프라가 부족하고, 높은 가격에 대한 대안으로 전기차로 발전해 가는 과정에서 나타났지만 궁극적으로는 전기차로 전환해 갈 것으로 생각됩니다. 화석연료와 관련된 통상적인 명제와 이슈는 별개로 하더라도, 모든 운송수단의 동력원으로 전기(특히 저장된)의 사용은 시간의 문제로 필연적이라고 할 수 있습니다.

이 양자는 동력원이 서로 차이가 나며, 자동차를 제어하는 방법과 기술이 다르고, 운송수단을 구성하고 뒷받침하는 공급망(Supply Chain)과 에코시스템(Eco System)이 다릅니다. 이러한 차이는 그 안에 참여하는 기술자, 생산자, 판매자, 소비자, 정부 등 모든 이해 당사자들에게 새로운 도전과 역할을 주문합니다.


Q. 하이브리드 및 전기차 개발 엔지니어들에게 Sherlock은 어떤 측면에서 도움을 줄 수 있나.

A. Sherlock은 전기/전자 제품의 신뢰성을 예측하는 도구입니다. 전기/전자 모듈의 설계 자료를 기반으로 모델링 및 시뮬레이션을 통해 고장 메커니즘에 기초한 수명을 예측합니다. 제품 프로토타입이 만들어지지 않았더라도, 설계 자료만으로도 해당 제품이 테스트 동안이나 시장 판매 이후 수명기간 동안 맡겨진 미션을 제대로 수행할 수 있는지를 미리 평가해 볼 수 있습니다. 물론 이 평가는 PoF(Physics of Failure, 고장물리)라는 과학적이고 객관적인 방법을 사용해 이뤄집니다.

고장이력 데이터가 없기 때문에, 신제품, 신기술의 전기/전자 제품에서 제품개발자나 OEM이 느끼는 우려와 불확실성을 사전에 제거해 안전성과 신뢰성이 담보된 제품을 시장에 빠르게 출시할 수 있게 합니다. 하이브리드 및 전기차 개발 엔지니어들은 개발 초기부터 불충분한 고장이력 데이터를 보완할 시간과 도구를 가지게 되고, 자신이 개발한 제품에 대한 성능과 신뢰성에 보다 자신감을 가지고 가격적인 최적화에 적극적으로 대응할 수 있습니다.

기술적으로 바라본다면, 열적-기계적인 분석을 통해 수명을 예측함으로써, 언제부터 초기고장이 생기고, OEM이 원하는 신뢰성 목표 달성 여부와 여유치를 평가해보고, 어떤 부품이 테스트나 현장 고장에 취약한 지 알아낼 수 있습니다. 또 취약성을 보강하기 위해 어떤 기술적 대안들이 가능한지를 What-if 분석을 통해 해결할 수 있습니다.




Q. Sherlock이 쉐보레 볼트와 테슬라 모델S 양산에 기여한 것으로 아는데.

A. 테슬라의 경우 2013년 7월 첫 번째 라이선스를 구매한 이후(신뢰성 부서 책임자인 Georgious Sarakaki는 “Sherlock은 디자인 속에 신뢰성을 직접 반영할 수 있는 가장 강력한 도구”라고 증언) Space X(테슬라의 창업자인 앨론 머스크가 만든 우주왕복선 사업회사)에도 소개돼 활용되고 있습니다. 테슬라는 창업주가 “Physics(물리)”를 혁신의 핵심도구로 사용하고 있다고 공개적으로 소개할 정도의 기업문화를 가지고 있기 때문에 PoF(Physics of Failure) 도구인 Sherlock은 테슬라의 전기차 사업에서 가장 중요한 신뢰성 도구 중의 하나입니다.

GM의 경우에는, 특히 하이브리드 및 전기차 분야에서 Sherlock을 오랫동안 검증하고 사용해 오고 있습니다. 특히 2017년 볼트에 사용될 핵심 파워트레인 모듈에 대한 신뢰성 보증 도구로 제품개발 과정에서 다양한 방법으로 사용하고 있습니다. 주요 적용 제품들로는 온보드 차저, 인버터, 컨버터등이 있고, 현재 주요 공급업체의 부품에 대한 개발 검증도구로 사용하고 있습니다. 이런 목적으로 디자인 검증 단계마다 프로토타입을 만들어 테스트하고 이를 Sherlock 모델과 비교분석하고 있습니다. 특히 전기차만의 독특한 개발 및 테스트 환경에 Sherlock의 예측결과를 미리 감안함으로써 시행착오를 줄이고 개발 생산성(기간, 비용, 인력, 테스트장비 등)을 향상시키고 있습니다.


Q. 이미 다양한 산업에서 레퍼런스가 있는데 소개한다면.

A. 현재 자동차 분야가 가장 활발합니다. OEM과 티어1에서 사용하고 있고 국내에서도 구체적인 사례가 2013년 말부터 진행되고 있습니다. 그 다음으로 활발한 분야는 인공위성 분야입니다. 고 신뢰성이 필수적이면서도 테스트 환경을 만들거나 제작 샘플수에 제약이 많기 때문에, 엄청난 투자가 수반되는 인공위성 사업에서 Sherlock과 같은 수명예측 신뢰성 도구가 간접적인 보증수단으로 필수적입니다. 고가의 군사용 미사일과 같은 전기/전자 무기도 이와 유사한 이유로 미 국방성 및 관련 분야에서 사용되고 있습니다.

최근에는 차세대 장비인 드론이나 개인용 의료기기를 포함한 웨어러블 장치에도 활발하게 활용되고 있습니다. 우리나라가 가장 높은 경쟁력을 지닌 스마트폰이나 반도체와 같은 분야의 고객으로는 애플과 같은 컨슈머 제품을 만드는 기업이 Sherlock을 사용하고 있습니다.


Q. Sherlock은 오랜 현장 경험의 결과물라고 알고 있는데 지금도 진화하고 있나.

A. Sherlock은 2011년 처음으로 시장에 소개된 이후, 이제 4~5년된 최신 기술입니다. 그러나 Sherlock이 활용하고 있는 PoF라는 방법론은 이미 50년 전부터 국방 분야를 비롯한 다양한 산업 분야에서 꾸준히 연구되고 활용돼 왔습니다. 최근까지도 신뢰성 분야는 미국의 MIL-HBK-217로 대표되는 지침과 테스트 데이터를 통한 방법이 주도해 왔지만, 전기/전자 산업의 급격한 발전으로 이런 방법이 한계점에 달해 보완이 필요한 단계가 돼 좀 더 현실적인 도구가 필요하게 됐습니다.

Sherlock은 이런 시대적 과제에 대한 해결책을 제공하는 혁신도구입니다. 전 세계 최초로 PoF 상용도구인 Sherlock을 시장에 소개한 미국 DfR Solutions 사는 이미 10년여 전부터 1,000여개에 이르는 글로벌 기업고객들에게 신뢰성 이슈를 해결해온 경험과 능력을 가지고 있는 회사입니다. 이전에는 전문가의 영역으로만 존재했던 수명예측(제품 테스트를 통한 가속계수를 확인하는 것은 현재에도 활용중)을 CAE 방법론인 모델링 & 시뮬레이션 기법을 활용해 상용제품으로 만들었습니다.

2015년 초, 더 미세한 PCB 구조분석과 더 상세한 전자 보드 어셈블리에 대한 분석기능을 가진 버전 4.0을 출시한 이래, 현재 4.1버전까지 시장에 소개하고 있습니다. 보드레벨 분석을 기본 기능으로 하지만, Abaqus나 ANSYS 등의 CAE 해석도구와 연동하거나 FloTherm과 같은 열해석도구에 연동해 수명분석을 수행할 수 있습니다. 또 IC 레벨의 수명분석 모듈(현재 베타)을 가지고 있을 뿐 아니라, 기업 내 파이어월 내부에서도 구동할 수 있는 엔터프라이즈 버전도 있습니다.

Sherlock은 상용시장 유일의 수명예측 도구로서, 이제까지는 전문가나 테스트에만 의존했던 엔지니어링 환경을 새로이 바꾸어가고 있습니다. 시장 내에서 고객들에게 가장 우수한 제품으로 평가받는 제품들과도 인터페이스하고 통합해 수명예측이라는 차별적 가치를 제공하고 있습니다.


Q. Sherlock의 최대 차별점이 자동차산업에 어떻게 기여할 수 있을지.

A. Sherlock의 핵심적인 차별성은 고장 메커니즘을 활용한 수명예측 기능입니다.
수많은 해석도구들이 있지만 수명을 예측할 수 있는 상용도구로는 Sherlock이 유일합니다. 이러한 수명예측을 하기 위해서는 고객이 신뢰하는 정확하고 검증된 결과가 필수적인데, Sherlock은 이미 시장의 평가를 확인 받았습니다. 자동차의 안전과 성능을 보장하는 핵심 모듈인 파워트레인 전기/전자장치에 대한 분석을 Sherlock에게 맡기고 있으며, Sherlock을 통해 OEM이 공급업체의 제품 검증을 의무화하는 추세입니다. 또한 테스트 시 위험요소를 Sherlock을 통해 미리 찾아내 생산성과 비용을 크게 개선하는 고객이 늘어나고 있어, 자동차 산업에 대한 Sherlock의 높은 기여와 가능성이 고객으로부터 실증됐습니다.


Q. 테슬라가 전기차 개발 초기부터 Sherlock을 사용했다는데.

A. “Physics”를 기업문화에 적용한 결과라고 할 수 있습니다. 2013년도 도입 당시에는 Sherlock 제품의 PoF 기능이 현재보다는 부족했지만, 전기차를 한 번도 시장에 만들어 팔아보지 않았던 테슬라의 입장에서는 처음으로 제품을 산 고객으로부터 예상되는 품질과 신뢰성을 담보할 대안이 절대적으로 필요했다고 할 수 있습니다. 테슬라는 기업의 기술적인 업무환경을, 고장 메커니즘과 근본 원인에 집중한 기술, 프로세스를 제품 개발, 테스트, 생산, 유지보수 전반에 걸쳐 적용했습니다.

이는 2015년에 ARS(응용 신뢰성 심포지움)에서 테슬라모터스의 신뢰성 책임자인 Georgios Sarakakis의 세션 발표(“Swimming Upstream : The Road to Designing-in Reliability”)를 보면 잘 나타나 있습니다. 그는 PoF에 대한 기본적인 이해가 다른 여러 핵심적 스킬과 함께 신뢰성 엔지니어가 갖추어야 할 필수 능력으로 꼽고 있습니다.


Q. Sherlock 자체의 인증은 어떻게 받고 있나.

A. Sherlock은 상용으로 나온 유일한 수명예측 제품이기 때문에 제품 자체를 인증하는 제 3의 기관이 없습니다. Sherlock에서 사용하고 있는 고장 메커니즘 모델들은 기본적으로는 예측이기 때문에 오차를 가질 수밖에 없다는 점을 인정해야 하지만, 그동안 눈으로 고장이나 테스트 데이터를 확인해온 전통적인 신뢰성 커뮤니티에게는 다소 받아들이기 어려운 점도 있습니다. 그러나 Sherlock이 사용하고 있는 방법인 PoF는 이미 시장에서 OEM들이 제품신뢰성 보장의 대안적 도구로 서플라이어들에 적용해 활용하고 있다는 점을 감안한다면 Sherlock 정확성 수준과 현실성이 간접적으로 대변되었다고 할 수 있습니다.

Sherlock은 PoF 방법론을 적용한 제품 중 하나이기 때문에, 결국은 고객이 자신의 제품에 Sherlock을 적용해 보아야만 품질과 검증을 실제 확인할 수 있습니다. 이런 이유로 ‘엑슬리트엣지’는 아직 적용사례가 많지 않은 국내 잠재고객들을 상대로 성공사례를 만들기 위해 많은 노력을 기울이고 있습니다. 다른 경쟁자들보다도 먼저 성공적인 레퍼런스 사례를 만들어 보고자 하는 고객에 한해서 엑슬리트엣지는 신속한 기술지원을 우선적으로 제공하고 있습니다. 현재 이런 사례로는 수출용 기차 출입문 제어장치(Door Control Unit) 신뢰성 정부과제, 인공위성 탑재체 수명분석 등 자동차 이외의 시장에서도 나오고 있습니다.


Q. Sherlock을 통해 얻은 시뮬레이션 결과 값을 신뢰할 수 있다는 근거를 어디서 찾을 수 있을까.

A. 가장 간단한 방법은 저희가 제시하는 검증문서(Validation Documents)를 보면 알 수 있습니다. 이 안에는 Sherlock이 예측한 결과와 실제 테스트해 고장이 난 결과를 하나의 도식에 표시해 상관관계 정도를 확인하는 것입니다. 또 다른 방법 중의 하나는 Sherlock이 예측한 결과와 고객이 실물을 테스트한 결과를 비교하는 것입니다. 간접적인 비교는 될 수 있지만, 유의성을 가진 비교가 되기 위해서는 적정 수량의 샘플에서 추출된 값이어야 한다는 점을 주의해야 합니다. 물론 현장에 출시된 제품으로부터 고장이 발생한 이력을 통계적으로 정리할 수 있으면 정확성에 대한 비교를 할 수 있지만, 이는 시간적으로 상당히 경과된 이후라야 입증이 가능합니다.

또 다른 방법 중의 하나는 Sherlock을 도입해 자체적으로 평가를 수행해본 선발 고객들의 목소리를 관심 있게 듣는 것입니다. Sherlock 수명예측은 실제 상용제품의 설계에 기반하고 고장이나 수명과 같은 핵심적인 신뢰성 지표를 노출하는 속성이 있기 때문에, 제품 하자에 대한 공개 자체에 예민한 고객정보에 대해서는 검증수단으로 활용되기 어려운 점이 있습니다. 그러나 Sherlock의 검증 및 공급업체 적용을 수년간 진행해온 GM의 사례를 보면(Tier 1 제품 요구 사양서에 Sherlock 분석결과 제출을 명시적으로 언급) 객관성이 확보된 것으로 평가할 수 있기 때문에, 시장에서 고객들의 일반적인 수용은 시간의 문제라고 할 수 있습니다.


Q. Sherlock 자체의 사용 편리성과 관련 툴을 사용하기 위해서는 어떤 준비가 필요한가.

A. Sherlock은 PC 기반 Windows 환경에서 구동되는 프로그램이기 때문에 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다. 일반적인 Windows 사용자라면 전혀 어려움이 없을 것이지만, 실제 효과적인 생산도구(고 신뢰성 미션 크리티컬 전기/전자 시스템의 목적에 준하는 수명분석)로 사용되기 위해서는 PoF를 포함한 과학적 기초지식에 대한 이해와 효율적인 분석수행을 위한 교육훈련이 돼 있어야 합니다.

기초지식 분야로는 전기/기계/재료 엔지니어링 분야와 기본적인 테스트 및 신뢰성 교육훈련이 필요합니다. 특히 전통적인 데이터 기반의 신뢰성 업무환경에 익숙한 엔지니어들에게는 좀 더 체계적인 교육훈련이 필요합니다. 실제 업무경험을 가지고 있는 경우에는 OJT 분석(고객 샘플 보드를 모델링하고 시뮬레이션을 한 후 이를 공유하는 방식으로 훈련) 방법을 활용하게 되면 훨씬 효과적으로 업무 습득 및 적용이 가능합니다.


Q. Sherlock의 비즈니스 모델은 어떻게 되나.

A. 현재 국내영업은 Sherlock 라이선스를 판매하거나 Sherlock 기반 신뢰성 수명예측 분석 서비스를 제공하는 방법으로 합니다. 라이선스의 경우 연간 라이선스와 영구(Perpetual) 라이선스가 있습니다. 대학생의 활발한 연구와 논문 발표, 그리고 실습을 지원할 목적으로 학생(Student) 라이선스버전도 제공하고 있습니다.

 

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