Interview: RPA 자동차 품질 신뢰성의 표준으로

연말 SAE J3168 RPA 표준화, OEM 요구 급증할 터

2018년 09월호 지면기사  /  글│윤 범 진 기자 _ bjyun@autoelectronics.co.kr



디에프알 솔루션스(DfR Solutions) 최고경영자(CEO) 크레이그 힐맨(Craig Hillman) 박사는 지난 13년간 CAE/EDA 시장에 최초의 상용 신뢰성물리학분석(Reliability Physics Analysis, RPA) 소프트웨어 ‘Sherlock’을 확산시키는 데 앞장서온 인물이다.
전자 공급망에서 고객이 요구하는 품질, 신뢰성, 내구성을 보장할 수 있도록 엔지니어링 서비스와 도구를 제공하는 디에프알 솔루션스는 북미 지역을 중심으로 세계 시장에 1,300여개 기업고객을 보유하고 있다.
힐만 박사는 자동차 및 항공 분야 공급망 전체에 신뢰성물리학 기반의 분석 요구사항을 전파하는 데 앞장섰으며 조만간 릴리즈 될 SAE J3168 표준 제정에 기여했다. 그의 전문성은 기존 자원을 최적화하는 최고의 제품 개발 프로세스를 개발하고 통합함으로써 고객만족도를 높이는 데 있다. 힐만 박사는 두 건의 특허와 100편이 넘는 논문을 발표하며 전 세계 기업과 조직에 다양한 품질 및 신뢰성 이슈를 제시했으며 경험을 입증하는 인정받는 전문가이기도 하다. 그는 카네기멜론대학에서 금속공학 및 재료과학을 전공했으며, 산타바바라 캘리포니아 주립대에서 재료과학 박사학위를 받았다.
13년 전, 힐만 박사는 교수의 길이 아닌 사업가의 길을 택했다. 초기에는 주로 컨설팅 일을 했다. 그가 컨설팅을 하면서 발견한 사실은 현장에서 시뮬레이션 도구와 디자인 도구가 연동되지 않는다는 점이었다. 그는 이 부분을 연결시켜 결과물을 내는 것에 대한 수요가 있다고 판단했다. 그 결과물이 2011년 4월 출시한 Sherlock Automated Design Analysis™이다.
지난 8월 23일 엑슬리트엣지 주최로 열린 ‘Sherlock ADA™ Seminar’ 초청강사로 방한한 힐만 박사를 만나 인터뷰를 진행했다. 다음은 강연 후 그와의 일문일답.



Q1. 신뢰성물리학 모델링 및 시뮬레이션 소프트웨어 Sherlock의 독보적인 특징을 꼽으라면 어떤 것을 꼽겠습니까?
Craig Hillman: 다음과 같이 크게 세 가지를 꼽을 수 있습니다.
사용 용이성(Ease of use): 다른 도구들과 달리 Sherlock은 하드웨어 설계 및 검증(Qualification)에 관여하고 있는 다양한 엔지니어들이 사용할 수 있도록 설계됐습니다. 여기에는 전통적인 시뮬레이션이나 기계적인 해석 팀뿐만 아니라 설계 엔지니어, 부품 엔지니어, 테스트 및 검증(Validation) 엔지니어, 신뢰성 엔지니어 등이 포함됩니다. 일례로 최고의 Sherlock 사용자 중에는 전기공학 배경의 엔지니어들이 있는데, 이들은 Sherlock으로 기계적인 분석을 포함한 RPA를 수행하고 있습니다.

정확성(Accuracy): 기존 도구가 제공하는 대부분의 RPA 기법에는 Ownership이 없습니다. 따라서 RPA를 지원하는 실험적 근거는 제한적이며 RPA와 관련된 모든 오류나 문제는 해결되지 않을 수 있습니다. DfR은 Sherlock RPA 예측을 적극적으로 지원하고 있습니다. 여기에는 고객의 예측과 결과를 지속적으로 검토하는 대규모 팀과 함께 RPA 예측 검증에 광범위한 테스트 데이터를 제공하고 새로운 RPA 기능을 지속적으로 개발하는 실험실 기반시설이 포함됩니다.

수용성(Acceptance): Sherlock은 유럽, 중동, 남아시아와 동아시아, 남미와 북미를 포함한 전 세계 150개 이상의 조직과 기업에서 사용하고 있습니다. 특히 자동차와 항공분야에서는 서플라이어들이 고객에게 물리적인 테스트 전에 전자 하드웨어 설계가 충분히 신뢰할 수 있고 최소의 변경으로 승인을 신속하게 받을 수 있도록 보장하는 언어가 되었습니다.

Q2. 그럼, Sherlock 사용의 구체적인 이점은 무엇인가요?
Craig Hillman: Sherlock 사용의 이점은 즉각적이며 측정 가능합니다. 실제로 설계 변경 횟수와 테스트 오류 감소, 출시 시간 단축, 보증비용 절감, 최적화된 설계, 내부 팀들 간이나 고객 및 서플라이어 간 의사소통 개선 등의 이점이 있습니다. 솔리드스테이트드라이브(Solid State Drive, SSD) 기술 선도업체 중 하나인 저희 고객만큼 좋은 예가 없다고 생각합니다. SSD는 두 가지 도전을 받고 있습니다.

SSD 제품은 최첨단 기술로 끊임없이 성능의 한계를 뛰어넘어야 하고, 상대적으로 열악한 환경조건에서도 견뎌야 합니다. 이 고객은 환경 테스트 결과에 대한 통찰이 없었기 때문에 값비싼 테스트 오류와 다수의 설계 반복을 경험했습니다. 그러나 설계 프로세스에 Sherlock을 도입함으로써 첫해 약 1,000만 달러(120억 원)의 비용절감 효과를 보았으며 시장출시를 6개월 단축했습니다.

Q3. EDA 업체와 협업하고 있는 것으로 알고 있습니다. 협업의 구체적인 내용을 소개해 주시겠습니까?
Craig Hillman: 우리는 Mentor/Siemens, Abaqus/Dassault, Ansys, Nastran, Altair, Solidworks와 긴밀한 협력관계를 맺고 있습니다. Mentor와는 업계 선도 제품인 FloTHERM이 연결된 견고한 워크플로를 개발했습니다. 이를 통해 FloTHERM과 Sherlock 사용자는 ‘얼마나 열이 나는 지’, ‘얼마만한 열이 정말 심한 상태인지’를 결정할 수 있습니다. 이 워크플로는 최신 LiDAR 기술로 시연했으며 다른 분야에서도 더 많은 사례가 나오기를 희망합니다.

Abaqus, Ansys, Nastran과는 Sherlock이 전자 제품의 RPA를 위한 강력한 전처리 및 후처리 도구가 됐습니다. 이 도구 사용자들은 모델 설계 속도를 최대 90%까지 높이고, 내부와 외부 고객들에게 더 많은 양적 결과를 제공할 수 있습니다. 최근에는 시뮬레이션이나 기계적인 분석을 수행하지 않는 고객들이 3D 객체를 자동적으로 메싱(meshing)하거나, 이들을 Sherlock으로 불러들여 박스수준(Box-level) RPA를 수행할 수 있는 Solidworks 플러그인을 출시했습니다.

Q4. Sherlock의 신뢰성, 내구성, 수명 예측 능력을 신뢰할 수 있는 근거는 무엇인가요?
Craig Hillman: 그 근거는 우리가 가진 투명성과 철저한 지원, 업계 수용성에 있습니다. Sherlock이 수행한 모든 RPA에 대해, 그 기능을 Sherlock에 반영하기 전에 항상 공식 검증 프로세스를 거칩니다. 이 프로세스의 마지막 단계에는 검증 문서(Validation Document)가 생성되는데, 이 문서에는 RPA에 사용된 알고리즘과 접근법, 예측결과를 검증하는 데 사용된 데이터가 상세하게 나와 있습니다. 이 검증 문서는 기존 고객과 잠재 고객 모두가 쉽게 접근할 수 있도록 공개됩니다. 우리는 수행되는 분석과 그 정확성에 대해 완전 투명합니다.

하나의 RPA가 Sherlock에 이미 릴리즈 되었다 할지라도, 우리는 Sherlock의 예측 기능과 관련하여 고객과 지속적으로 소통하는 매우 적극적인 팀을 내부에 운영하고 있습니다. 모든 상호 불일치는 필요한 경우, 디에프알 솔루션스의 물리적 특성화와 테스트를 포함해 근본 원인이 확인될 때까지 응용 팀으로부터 충분한 지원이 이루어집니다. 이러한 모든 지원과 투명성은 전 세계 산업계로부터 인정받고 있습니다. 그러나 이러한 업계의 수용 때문에 경험을 도구로 대체해서는 안 됩니다.

우리는 Sherlock을 신뢰하는 최선의 방법은 Sherlock을 사용해 보는 것임을 알았습니다. 초기 단계는 설계 최적화, 부품 선정 또는 고장분석과 같이 최고의 정확성을 요구하지 않는 곳에 먼저 사용하는 것입니다. 이후 단계는 물리적 테스트 전에 통과를 검증하는 것입니다. 최종 단계에서 일부 물리적 테스트는 결국 제거됩니다. 그러나 이 과정은 시간이 필요하다는 것을 알고 있습니다.

Q5. 전 세계적으로 1,300개 이상의 고객이 있다고 알고 있습니다. 그러나 한국에서는 고객층이 얇은 것으로 알고 있습니다.
Craig Hillman: 소프트웨어 구매가 특정 기업환경에서는 매우 어려울 수 있음을 잘 알고 있습니다. 우리는 고객이 Sherlock 구입을 미루지 말고 지금이라도 구입할 것을 강력히 권합니다. 이는 두 가지 이유 때문입니다. 앞서 언급했듯이, Sherlock을 고객 프로세스에 통합하고 나서 도구에서 최대 가치를 끌어내는 데는 시간이 걸립니다. 두 번째는 자동차와 같은 대규모 전자산업에서 지금 이 순간 Sherlock이 사용되고 있다는 점입니다. 따라서 경쟁자들이 여러분보다 더 유리한 위치에 있거나, 현재 또는 가까운 미래에 여러분의 고객이 설계 검증 프로세스의 일부로써 Sherlock 분석을 원하는 상황이 올 것입니다.

Q6. 조만간 공표될 SAE J3168 제정에 깊이 관여하셨다고 들었습니다. 어떤 내용을 담고 있으며, 자동차 산업에 어떤 영향을 미칠 것으로 예상하시나요?
Craig Hillman: 표준에 대한 동력은 항공 및 자동차 분야 OEM들이 자신의 공급망에 RPA를 점점 더 요구하고 있다는 데서 확인할 수 있지만, 이 프로세스는 완전히 표준화되지 않았으므로 Tier 1에게 일부 혼돈을 주었습니다. 단순히 합격/불합격을 가르는 물리적 테스트와 달리, RPA는 고장 확률로 귀결됩니다.

또한 RPA와 관련하여 하나 이상의 옵션이 있을 수 있습니다. 이런 이유로 프로세스를 정리하고 표준화하기 위해, SAE J3168 위원회가 구성됐습니다. 목적은 RPA를 요구하거나 받기 위한 높은 수준의 프로세스 흐름을 제공하는 것인데, 각 표준 부록은 특정 고장 메커니즘(솔더 피로, IC 마모 등)에 대한 RPA 가이드라인을 제공합니다. 일단 2018년 말 표준이 릴리즈 되면, 서플라이어들에게 어떤 형태로든 RPA를 요구하는 항공 및 자동차 OEM의 수가 급격히 증가할 것으로 예상합니다.

Q7. 자율주행차와 전기차가 집중 조명을 받고 있습니다. Sherlock의 역할이 있을 것 같습니다.
Craig Hillman: 이러한 모든 기술 노력은 자동차를 포스트 스마트폰으로 자리잡게 했습니다. 자동차에는 어떤 다른 애플리케이션(통신, 컴퓨터, 비디오 게임 등)보다 훨씬 많은 전자 하드웨어가 탑재됩니다. 결과적으로, 신차 설계의 전반적인 신뢰성은 전장품의 신뢰성에 점점 더 의존합니다. 모든 전장품은 고객의 요구를 충족시키기 위해서 최신 기술을 사용하지만, 이 기술들은 제한된 수명(이는 자율주행차나 전기차 기능 모두에 해당)을 가지고 있습니다.

제한된 수명은 디레이팅(Derating) 또는 유사성에 기초한 신뢰성(Reliability by Similarity, RBS)과 같은 전통적인 신뢰성설계(Design for Reliability, DfR)를 통해 해결할 수 없습니다. 이러한 제한된 수명은 냉각 전략(Cooling Strategy)을 평가할 때와 같이 설계 초기 단계부터 고려되어야 합니다. Sherlock은 이러한 기술을 평가하고 수명을 예측할 수 있는 현재 유일한 소프트웨어 도구로, 자동차 공급망에서 널리 채택되고 있습니다.

Q8. 그럼에도 Sherlock 도입을 주저하는 고객을 어떻게 설득하시겠습니까?
Craig Hillman: 두 가지를 제안합니다. 하나는 우리 영업팀을 통해서 Sherlock 도입의 적합성을 판단하는 것입니다. 우리는 모든 회사에 Sherlock을 판매하지는 않습니다. 모든 Sherlock 고객에게는 광범위한 지원이 제공되기 때문에, 우리는 잠재 고객이 장기 고객이 될 수 있도록 동기를 부여합니다. 만일 충분한 설계 작업을 하지 않았거나 충분한 자원이 없기 때문에 Sherlock이 맞지 않다면, 우리는 고객의 조직을 지원하는 데 도움이 되는 다른 서비스를 제시합니다.

만일 Sherlock이 자산이 될 것이라는 상호 판단이 서면, Sherlock 도입을 권장합니다. Sherlock을 사용해본 거의 모든 엔지니어들은 그 가치를 느낍니다. 이는 단지 설계 및 검증 프로세스의 어느 부분에 Sherlock이 위치해야하는지를 판단하는 문제일 뿐입니다.

Q9. Sherlock의 기능을 완벽하게 활용하기 위해서는 어떤 능력을 갖춰야 하나요?
Craig Hillman: Sherlock은 매우 민주적인 도구라서 다양한 배경과 훈련을 받은 엔지니어들이 이 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 사용자는 최소한 전자 하드웨어 설계에서 사용되는 기본 용어(ODB, 거버, 콘덴서, BGA, 비아 등)에 익숙해야합니다. 이런 최소 요구사항이 충족되면, DfR은 온라인 비디오, 현장 교육 및 데모 프로젝트를 포함한 다양한 교육을 제공합니다. 사용자 유형에 관계없이 학습곡선(Learning Curve)은 매우 빠르다는 것을 잘 알고 있지만, CAE/FEA 배경이 있다면 더 유용할 것입니다.

Q10.Sherlock 6.0 버전에서 가장 강력한 기능은 무엇이며, 왜 그렇게 생각하나요?
Craig Hillman: Sherlock 6.0의 가장 강력한 기능은 Solidworks와의 호환성이 추가된 것입니다. 이전 버전에서는 고객이 하우징(Housing), 섀시(Chassis) 또는 다른 복잡한 3D 기계적 구조물을 Sherlock에 통합하려면 Ansys, Abaqus, Nastran 등 제 3자 FEA 도구를 함께 사용해야 했습니다. 이제는 이러한 복잡한 FEA 도구 라이선스가 없거나 사용할 줄 모르는 사용자라도 Solidworks 플러그인을 통해 3D CAD 지오메트리를 Sherlock에 적용할 수 있습니다. 배우기도 쉽고 사용하기도 쉬워서, 고객들은 모든 시뮬레이션과 모델링을 Sherlock 환경에서 할 수 있습니다. 이 안에는 하우징, 커넥터, 보강재(Stiffener) 등이 포함됩니다.

Q11. Sherlock은 계속해서 진화해 갈 것으로 생각합니다. 앞으로 어떤 모습을 기대해 볼 수 있을까요?
Craig Hillman: Sherlock의 개발 첫 단계는 열 사이클링, 진동, 기계적인 충격으로 인한 상호연결부(솔더 접합, 비아, 와이어본드 등) 고장을 예측하는 것이었습니다. 우리는 이 기능을 거의 턴키에 준하는 솔루션으로 제공합니다. 우리는 이 초기 노력에서 얻은 지식과 기존 고객과의 논의를 통해서 두 가지 추가 기능을 출시할 예정입니다. 첫 번째 기능은 신뢰성물리학을 사용해 제조고려설계(Design for Manufacturing, DFM)를 지원하는 것입니다. 시장에 DFM 도구가 존재하지만, 모두 이전의 경험을 바탕으로 한 디자인 룰(Design Rule, DR)이 전부입니다.

이러한 접근법은 설계가 새로운 아키텍처나 기술을 포함하는 경우, (통찰력 부족으로) 너무 많은 마진을 갖는 설계나 또는 치명적인 고장을 초래합니다. 우리의 DFM 도구는 디자인 룰이 아닌 물리학을 기반으로 하기 때문에, 리플로(Reflow) 중 휘어짐, 리플로 중 비아 불량, 솔더접합 끊어짐, 그리고 1차 시도 수율(First Pass Yield, FPY)을 정확하게 예측할 수 있습니다. 두 번째 기능은 디바이스 수준(Device-level)에서 RPA를 사용하는 것입니다.

DFM과 마찬가지로, 경험적 예측과 디레이팅(Derating)을 통해 부품 신뢰성을 다루는 현재의 접근법은 통찰력이 없는 후진적인 방식이며 너무 많은 마진을 초래할 수 있고 새로운 기술 도입을 제한합니다. Sherlock은 이미 RPA를 집적회로(IC)와 전해콘덴서에 적용할 수 있게 했습니다. 가까운 장래에 모든 수동부품과 디스크리트 부품을 포함해 모든 유형의 디바이스가 추가될 것입니다.

Q12. 디바이스가 점점 더 소형화되고 고성능화되고 있습니다. 소재도 많은 변화가 있습니다. 이로 인해 결함 양상도 변하고 있지 않나요?
Craig Hillman: 대체로 지오메트리가 작아지더라도 전자제품에서 동일한 고장 메커니즘을 관찰할 수 있습니다. 고장률은 변할 수 있지만, 이는 크기와 재료 특성의 변화에 기인하는 경향이 있습니다. 고객을 돕기 위해서 DfR 직원들은 이러한 변화에 능동적으로 대처하여 부품, 패키지, 재료 라이브러리 정보를 지속적으로 업데이트하고 있습니다. 또한 특정 부품이나 패키지 유형의 측정 및 특성화를 위해 실제 실험실을 활용할 수 있도록 서비스를 제공합니다. 이를 통해 기술이 발전하더라도 우리는 정확한 예측을 제공할 수 있습니다.

Q13. Sherlock의 방대한 소재 물성 정보 DB도 중요한 기술 중 하나라는 생각이 듭니다.
Craig Hillman: DB 측면의 장점도 있습니다. 차이가 있다면 다른 업체의 경우는 DB를 빌드하는데 아주 오랜 시간이 걸린다는 것입니다. 다른 업체는 각자 자체 DB를 빌드하는데 비해, Sherlock은 Out-of-box입니다. DB가 빌드 되면 바로 사용할 수 있기 때문에 빠르게 모델링 할 수 있습니다. 지원 형식도, DB에 없는 새로운 부품이 있으면 직접 무료로 해당 부품을 DB에 추가할 수 있습니다. 그 결과는 누구나 공유할 수 있습니다.

Q14. 오염 인자로 인한 신뢰성 평가나 수명 예측도 가능한가요?
Craig Hillman: 아직 지원되지 않습니다. Sherlock은 상호연결 및 패키징이라는 가장 기본적인 영역에 집중하고 있습니다. 특히 최근 자율주행차에 많이 사용되는 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, 메모리의 신뢰성 예측에 집중하고 있습니다. 앞으로 습기나 침식, 오염과 같은 요소들을 추가할 예정입니다. 현재는 이러한 요소들에 의한 위험을 회피하거나 완화할 수 있도록 가이드라인을 제시하는 것으로 대응하고 있습니다.

Q15. 몇 년 후의 Sherlock의 모습은 어떻게 바뀌어 있을까요?
Craig Hillman: 전자제품의 어떤 형태의 고장이든 모두 예측할 수 있는 도구를 만드는 게 최종 바램입니다. 특히 디자인이 있으면 환경이 달라지더라도 결과를 바로바로 쉽게 얻을 수 있고, 엔지니어링 기술이나 전문지식이 없는 일반인들도 쉽게 사용해 결과를 얻을 수 있는 도구를 만들고 싶습니다. 지금은 설계가 있어야 시뮬레이션을 할 수 있는 구조입니다. 향후에는 미리 시뮬레이션해서 그 결과를 가지고 설계를 하고 최적화할 수 있는 형태의 제품을 선보이고자 합니다.<끝>
       News Digest  
    
지난 8월 23일 엑슬리트엣지 주최로 더 스테이트(The State) 선유 호텔에서 열린 ‘Sherlock ADA™ Seminar’가 성황리에 막을 내렸다. 디에프알 솔루션스(DfR Solutions) 최고경영자(CEO) 크레이그 힐맨(Craig Hillman) 박사는 신뢰성 물리학을 활용한 전기차 및 자율차의 성능 예측 방법과 웨어러블 및 IoT의 신뢰성 설계에 대한 노하우와 통찰을 제시했다.<>

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