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1. 헥사곤 소개 헥사곤은 센서, 소프트웨어, 자율화 솔루션 분야의 글로벌 리더 기업입니다. 헥사곤은 데이터를
활용하여 산업, 제조, 인프라, 안전, 모빌리티 분야 전반에서 효율성, 생산성, 품질을 향상하고 있습니다.
전 세계 8,000명의 임직원이 제조 솔루션에 종사하고 있으며 이중 30%가 엔지니어와 개발자입니다. 또한 매년 매출의 10%는 R&D에 투자하여 계속해서 더 나은 솔루션을 제공하기
위해 개발에 매진하고 있습니다. 제조업 부문에서 성공의 핵심 요인은 생산성을 꼽을 수 있습니다. 더욱 복잡하고 치열해지는 현대산업 환경에서 경쟁에 앞서 나가기 위해서는 생산성을 지속적으로 개선하고 향상시켜야
합니다. 헥사곤은 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 최고의 품질을 유지하면서 고객과 협력을 통해 생산성을
개선하기 위한 기반을 제공합니다. CAE 시뮬레이션 솔루션에서 생산을 위한 CAD/CAM 및 CNC 시뮬레이션 소프트웨어, 측정 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션과 데이터 관리, 분석 도구까지
제조 전 단계에 걸쳐 고객이 원하는 품질을 확보할 수 있도록 해줍니다. 헥사곤의 독보적인 디지털 제조
기술 포트폴리오는 모든 기술 사용자가 공정 전반에 걸쳐 심층적인 인사이트를 기반으로 제품의 품질 개선과 생산성 극대화 목표 달성이 가능하도록 다양한
기능을 제공합니다. 제조 공정 전반에 걸쳐 소프트웨어 솔루션을 결합한 디지털 스레드를 생성할 수 있으며, 이를 통해 공장 내 모든 부서가 통합적인 관점에서 품질을 분석하고 신속하게 협업하여 원하는 성과를 성취할 수
있습니다. 하드웨어 관점에서는 측정 하드웨어를 통해 실제 구현하고자 하는 결과값을 디지털 특성으로 구현해
운영의 정확도를 개선합니다. 헥사곤은 ‘품질 개선’을 공정의 중심에 두고 이른바 스마트 공장이라 불리는 제조용
Autonomous Connected Ecosystem을 개발 중입니다.
2. 헥사곤의 주요 업무 소개 헥사곤 세 사업부 중 디자인 & 엔지니어링
사업부에서는 엔지니어가 가상 프로토타입을 사용하여 제조된 제품 또는 프로세스 설계를 검증하고 최적화할 수 있도록 하는 예측 시뮬레이션 소프트웨어
기술을 제공하고 있습니다. 헥사곤은 고객과 협력하여 설계 및 테스트와 관련된 품질 개선, 시간 절약 및 비용 절감을 지원합니다. 헥사곤의 솔루션은 실제 환경에서
제품의 작동 방식을 정확하고 신뢰성있게 예측하여 엔지니어가 보다 혁신적인 제품을 신속하고 비용 효율적으로, 처음부터
올바르게 설계할 수 있도록 지원하고 있습니다.
이 중 ODYSSEE시뮬레이션 소프트웨어는 포인트 솔루션 또는 멀티피직스 툴 체인으로 연결되는 독창적이고 매우 강력한
소프트웨어 플랫폼입니다. ODDYSEE는 최적화, 머신러닝
및 AI 도구를 사용하여 실시간 파라메트릭 시뮬레이션을 통해 제품 설계와 개발을 가속화합니다. 데이터 내에 포함된 정보의 가장 중요한 부분을 보존하면서 데이터의 볼륨을 줄이기 위해 대수적 또는 머신러닝
솔루션을 사용합니다. 이는 일반적으로 디컴포지션 또는 머신러닝 또는 다른 효율적인 데이터 융합 기술을
통해 이루어집니다. 이러한 기술을 통해 기존의 실험 또는 시뮬레이션 결과를 기반으로 온보드 및 실시간
애플리케이션을 만들 수 있습니다. 대표적인 애플리케이션으로는 최적화,
파라메터 민감도 분석 및 강건성이 있습니다. ODYSSEE는 강력한 모듈(Lunar, Quasar 및 Nova)의 포트폴리오입니다. 독특하고 강력한 CAE 중심의 혁신 플랫폼으로, 사용자가 머신러닝, 인공지능, 차수축소모델(Reduced Order Modeling) 및 디자인 최적화를 워크플로우에 적용할 수 있습니다. ODDYSEE는 모든 산업에서의 설계 문제에 적용 가능합니다. ODYSSEE을
사용하고 있는 주요 고객은 자동차, 항공우주, 에너지, 생체역학, 방위, 모터스포츠, 소프트웨어와 Physics에 관계없이 사용 가능하며, 구조, 열, CFD, 음향(MSC Nastran, Marc, Adams, Cradle CFD, Actran) 분야와 함께 사용할 수 있습니다. 
3. PHM 분야 연구 활동 소개 디지털 트윈 구축을 위한 머신러닝 기반 실시간 시뮬레이션 모델링 툴을 개발하고 판매하고 있습니다. CAE 결과 및 시험 결과를 기반으로 축차모델(ROM, Reduced
Order Modeling)을 구성하고, 이를 통해 빠른 결과 예측과 시스템 최적화 및
강건성 해석, 불확실성 정량화(Uncertainty
Quantification) 등을 할 수 있습니다. 자동차 OEM, 항공기 개발 회사 들과 협업하여 잔존수명 예측을 위한 실시간 응답 축차모델 기법 개발, 시스템 Integration 해석 시간 단축을 위한 서브시스템 축차모델
개발 등의 과제들을 수행하였습니다. 또한, 인공지능/머신러닝 기반 자동차 성능예측 플랫폼 구축 과제를 국내 자동차 OEM과
협업하여 수행하고 있습니다.
4. 앞으로의 계획 향후 이미지를 기반 머신러닝 결함 검출 툴을 개발하고 있으며,
프로토 버전이 출시되었습니다. 축차 모델링시 이산화 된 숫자로만 설계변수를 지정하는 것은
메타모델의 정확도를 떨어뜨릴 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 이미지를 PCA 방법으로 특성 추출하여 이를 설계변수로 입력하여 고정도 축차모델 구축을 도모하고 있습니다.
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