자동차 산업은 신기술의 등장, 규제 변화, 특히 중국을 중심으로 한 신규 플레이어의 압력으로 전례 없는 속도의 변혁을 겪고 있습니다. 수동 반복 작업과 후반 단계 시뮬레이션에 의존하는 기존 컨셉트 개발 방식은 이제 너무 느리고, 부서별로 단절되어 있으며, 비용도 너무 많이 드는 탓에 경쟁력을 유지하기 어렵습니다. 제조사는 컨셉트 단계에서 복잡성을 통제하고 의사결정을 가속화할 근본적으로 새로운 접근 방식이 시급히 필요합니다.
단축되는 개발 타임라인
시장 압박으로 인해 제조사들은 차량 컨셉트를 수년이 아닌 수주 또는 수개월 내에 검증하고 확정해야 합니다. 프로토타입과 순차적 시뮬레이션에 기반한 기존 워크플로우는 더 이상 혁신 속도를 따라갈 수 없습니다.
단절된 시스템 최적화
독립적으로 운영되는 엔지니어링 팀들은 종종 차량 전체 관점이 결여된 국소적 의사결정을 내립니다. 이는 비효율성을 초래하고 도메인 간 진정한 시스템 통합을 달성할 기회를 놓치게 만듭니다.
초기 단계의 데이터 부족
개발 초기 단계에는 상세한 물리 모델이나 측정 데이터가 충분하지 않은 경우가 대부분입니다. 이 때문에 기존 CAE 도구만으로는 한계가 있으며, 중요한 트레이드오프들이 너무 오랜 시간 해결되지 못한 채 남아 있게 됩니다.
고비용의 물리 프로토타입
프로토타입 제작과 테스트는 시간과 비용이 많이 듭니다. 특히 여러 아키텍처 변형을 탐색할 때 물리적 자산에 대한 의존도를 줄이는 것이 효율성 향상의 핵심입니다.
혁신과 브랜드 DNA의 균형
성능, 안전성, 효율성에 대한 차량 목표를 달성하면서도 브랜드 정체성을 유지하는 것이 점점 어려워지고 있습니다. 초기 의사결정에서 증가하는 상충되는 설계 요구사항들을 조율해야 합니다.
AVL Vehicle Composer는 차량 개발 초기 단계에서 속도, 정밀도, 시스템 이해도를 새로운 수준으로 끌어올립니다. AI 기반 예측 모델을 통해 제조사는 복잡하게 얽혀 있는 차량 속성 간 상호관계를 빠르고 신뢰성 있게 파악할 수 있으며, 그 결과 개발 기간을 단축하고 컨셉트 단계부터 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다.
더 빠른 컨셉트 정의
이 도구를 활용하면 차량 컨셉트 개발에 소요되던 시간이 수주에서 몇 시간 수준으로 단축됩니다. 이를 통해 초기 단계 설계 반복(iteration)을 훨씬 짧은 주기로 수행할 수 있으며, 전체 개발 프로세스가 가속화됩니다.
AI 기반 기술 평가
AI 예측을 통해 모든 차량 시스템에 걸친 기술 선택을 실시간으로 평가할 수 있습니다. 이를 통해 아키텍처 정의 단계에서 충분한 정보를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있으며, 선택한 기술이 사전에 정의된 성능 기준을 충족하는지 검증할 수 있습니다.
전체 차량 관점의 속성 균형
AVL Vehicle Composer는 효율성, 동역학, 비용, 안전성을 포함한 10개 이상의 핵심 차량 속성을 동시에 고려하고 균형을 맞춥니다. 도메인 간 영향은 자동으로 해결되어 트레이드오프가 투명하게 드러나고 시스템 레벨에서 목표가 달성되도록 보장합니다.
포괄적 시스템 커버리지
파워트레인과 섀시부터 HVAC 및 전기전자 시스템까지 모든 주요 차량 도메인을 포괄합니다. 초기 단계 시스템 레벨 최적화를 가능하게 하고 전체 차량 아키텍처에 걸쳐 일관된 성능을 보장합니다.
검증된 물리 기반 AI 모델
모든 예측은 AVL의 디지털 트윈 방법론에서 얻은 검증된 데이터로 학습되고 물리적 벤치마킹 차량에 대해 검증된 AI 모델을 기반으로 합니다. 이는 높은 모델 정확도를 보장하고 초기 컨셉트 단계에서도 결과에 대한 신뢰를 구축합니다.
차량 세그먼트 유연성
A-세그먼트부터 E-세그먼트까지 광범위한 차량 세그먼트에 적용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 차량 등급이나 애플리케이션에 관계없이 일관된 컨셉트 개발 프로세스를 가능하게 합니다.
통합 경쟁사 벤치마킹
이 솔루션은 AVL의 벤치마킹 데이터에 대한 접근을 포함하여 시장 관련 경쟁사를 참조하면서 컨셉트 의사결정을 내릴 수 있습니다. 전략적 포지셔닝을 지원하고 현재 산업 트렌드와의 정렬을 보장합니다.
AVL Vehicle Composer™ 소프트웨어 솔루션
AVL의 AI 기반 소프트웨어는 기존 시뮬레이션 모델에 의존하지 않고 실시간 대화형 컨셉트 평가를 가능하게 합니다. 에너지 관리, 성능, 차량 동역학, 차량 레이아웃, 충돌 등 다양한 속성에 대한 신경망을 통합하여 모든 핵심 시스템에 걸쳐 10개 이상의 차량 속성을 평가하고, 최적의 성능을 보장하며 상호 영향의 균형을 맞춥니다. 이 시스템은 목표 캐스케이딩 기능도 갖추고 있어 차량 레벨 목표를 세부 KPI와 정렬합니다. 이러한 간소화된 데이터 기반 접근 방식은 효율성을 향상시키고 비용을 절감하며 컨셉트 검증을 가속화합니다.
차량 컨셉트 개발 지원
AVL의 전문성은 체계적이고 효율적인 차량 개발 프로세스를 보장합니다. 벤치마킹, 시장 프로파일링, 기능 정의, 아키텍처 엔지니어링, 가상 컨셉트 개발을 제공하여 제조사가 초기 단계에서 데이터 기반 설계 선택을 할 수 있도록 지원합니다. AVL의 지원을 통해 팀은 워크플로우를 간소화하고 차량 아키텍처를 최적화하며 산업 요구사항에 부합하도록 의사결정을 가속화할 수 있습니다.
기존 시뮬레이션 방식으로는 특정 조건에서만, 그리고 개발이 상당히 진행된 뒤에야 비로소 균형 잡힌 의사결정을 내릴 수 있습니다. AI를 활용하면, 예를 들어 배터리와 같은 설계 선택이 주행거리나 안전성과 같은 핵심 속성에 어떤 영향을 미치는지 즉시 확인할 수 있습니다.
– 마리오 오스발트(Mario Oswald), AVL List 가상 차량 및 에너지 매니지먼트 스킬 팀 리더