수십 년 동안 CAD는 엔지니어링 혁신의 핵심 기반 역할을 해왔습니다. 하지만 오늘날 우리는 인공 지능이 단순히 CAD를 향상시키는 데 그치지 않고, 엔지니어가 CAD 시스템과 상호 작용하는 방식 자체를 변화시키는 새로운 시대에 접어들고 있습니다.
CAD 분야의 AI는 더 이상 실험적인 기능이나 먼 미래의 약속에 머물지 않습니다. AI는 오늘날 실질적이고 측정 가능한 생산성 향상을 제공하는 동시에, 더욱 긴밀하게 연결되고 지능화된 엔지니어링 미래를 위한 기반을 마련하고 있습니다.
AI가 CAD에 깊이 통합되고 있는 것은 우연이 아닙니다. 여러 요인이 맞물리면서 지금과 같은 변화가 가능해졌습니다.
첫째, 대규모 언어 모델, 클라우드 인프라, 그리고 컴퓨팅 성능의 발전으로 AI의 활용 범위가 크게 확장되었습니다. 둘째, 3D 모델의 생성과 활용은 AI에 유용한 디지털 정보 자산으로 자리 잡았습니다. 여기에는 형상 데이터뿐 아니라, 많은 경우 엔지니어링 의도와 제품 제조 정보(PMI)도 포함됩니다. (많은 기업이 다운스트림 제조 및 서비스 응용 프로그램에서 3D 모델을 활용하기 위한 모델 기반 이니셔티브를 지속적으로 추진하고 있지만, 상당수는 아직 발전 단계에 있습니다.)
이와 동시에 제조업체들은 점점 복잡해지는 제품 구조, 촉박한 시장 진입 시간, 그리고 지속적인 인재 부족 문제에 직면하고 있습니다. 엔지니어들은 제한된 자원으로 더 많은 성과를 내야 하는 상황입니다. AI는 팀의 전문성을 확장하고, 모범 사례를 일관되게 적용하며, 창의적 또는 전략적 가치를 더하지 않는 업무를 제거할 수 있는 실용적인 방법으로 부상하고 있습니다.
CAD에서의 AI에 대해 가장 중요하면서도 자주 오해되는 점 중 하나는 AI가 완전히 새로운 상태에서 시작되는 것이 아니라는 점입니다.
PTC의 사업부 부사장이자 CAD 부문 총괄 책임자인 Brian Thompson은 이 주제에 대해 중요한 시사점을 제공합니다. 생성형 AI가 본격적으로 주목받기 훨씬 이전부터 선도적인 CAD 시스템들은 지능형 자동화를 통해 엔지니어링 지식을 내재화해 왔습니다. 의도 참조, 사용자 정의 기능, 모델 기반 정의, 표준 기반 검사와 같은 규칙 기반 기능은 수년간 반복 작업을 줄이고 일관성을 확보하는 데 기여해 왔습니다.
CAD 시스템에 이러한 규칙 기반 기능이 포함되어 있다면 AI가 구조에 의존하기 때문에 이러한 기능은 그 어느 때보다 중요합니다. 의미 정보가 완전하게 포함된 고품질 데이터는 AI가 엔지니어를 안정적으로 지원할 수 있도록 하는 기반입니다. 그렇기 때문에 가장 효과적인 AI 전략은 검증된 CAD 형상 처리 및 시뮬레이션 엔진을 대체하는 것이 아니라 AI 에이전트를 이들과 직접 연결해 수십 년간 축적된 엔지니어링 검증과 전문성을 활용하는 것입니다.
PTC Creo의 지능형 자동화 사례는 아래 동영상 링크에서 확인할 수 있습니다.
시장에서는 생성형 설계와 생성형 AI를 혼동하는 경우가 많기 때문에, 두 기술이 서로 다른 문제를 해결한다는 점을 분명히 할 필요가 있습니다.
생성형 설계는 물리 기반 접근 방식입니다. 제약 조건, 하중, 재료, 그리고 제조 규칙을 활용해 최적화된 형상을 탐색합니다. 또한 "이러한 성능 목표를 충족하는 최적의 구조는 무엇인가?"와 같은 질문에 답하는 데 뛰어난 성능을 발휘합니다.
반면 생성형 AI는 상호 작용과 자동화에 강점을 가지고 있습니다. 생성형 AI는 의도를 해석하고, 자연어 요청을 실행 가능한 작업으로 변환하며, 설정 작업을 자동화하고, 엔지니어가 설계 문제에 직면했을 때 상황에 맞는 지침을 제공합니다.
이러한 접근 방식을 결합하면 각각의 장점이 더욱 강화됩니다. AI는 검토 작업 설정, 대안 탐색, 결과 해석에 필요한 노력을 크게 줄여주며, 물리 기반 해결자는 결과의 정확성과 제조 가능성, 그리고 신뢰성을 보장합니다.
AI는 갑작스러운 혁신이 아닙니다. AI는 시간이 지날수록 더욱 커지는 경쟁 우위이며, 이미 오늘날 실질적인 성과를 내고 있고 앞으로도 그 효과는 계속 확대될 것입니다.
이는 더 이상 이론에 머물지 않습니다. 최신 CAD 플랫폼에서는 이미 AI가 가시적인 효과를 만들어내고 있습니다.
이제 AI 기반 기능은 시뮬레이션 워크플로를 가속화하고, 기존에 수작업으로 수행되던 설정 과정을 자동화하며, 다중 물리 분석을 초기 설계 단계까지 확장하고 있습니다. 자동 접촉 생성, 열 및 다중 물리 최적화, AI 지원 생성형 설계와 같은 기능은 오류를 줄이고 설계 반복 주기를 단축하며 설계 품질을 향상시킵니다.
열 거동, 구조적 성능, 그리고 시스템 상호 작용이 중요한 전자, 자동차, 항공 우주 산업에서 이러한 기능은 개발 속도를 높이고 제품 품질을 향상시키는 데 직접적으로 기여합니다.
AI의 가장 즉각적인 이점 중 하나는 "비창의적 엔지니어링 업무"를 줄일 수 있다는 점입니다. 엔지니어들은 매개 변수 정의, 관계 관리, 문서 작성, 설정 문제 해결과 같은 반복 작업에 지나치게 많은 시간을 소비하고 있습니다. 이러한 작업은 반드시 필요하지만 제품 차별화나 혁신으로 직접 이어지지는 않습니다.
AI는 이러한 작업의 상당 부분을 자동화하여 수작업 부담을 최대 30~50%까지 줄이는 동시에 오류율을 낮추고 온보딩 속도를 높일 수 있습니다. 그 결과는 엔지니어 수의 감소가 아니라, 더욱 효과적으로 일하는 엔지니어의 증가입니다. 즉, 시스템 수준의 사고, 시뮬레이션 기반 의사 결정, 그리고 분야 간 협업에 더 많은 시간을 할애할 수 있는 엔지니어들입니다.
모든 조직이 동일한 방식으로 AI를 도입하는 것은 아닙니다.
대기업은 축적된 데이터 자산, 성숙한 프로세스, 그리고 전담 IT 팀을 보유한 경우가 많아 복잡한 제품 포트폴리오 전반에 표준을 적용할 수 있는 맞춤형 에이전트 기반 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다. 반면 중견 기업은 복잡한 사용자 지정 없이도 빠르게 가치를 제공하는 즉시 활용 가능한 AI 기능을 우선시하는 경향이 있습니다.
핵심은 유연성입니다. 실제 사용 사례를 기반으로 가치를 검증하고 조직의 준비 수준에 맞는 속도로 점진적으로 확장해 나가야 합니다.
CAD의 AI는 어시스턴트형 도구에서 조율된 에이전트 기반 시스템으로 진화하고 있습니다.
가까운 미래에는 대화형 인터페이스를 통해 CAD 사용이 더욱 쉬워지고, 자연스러운 상호 작용만으로도 많은 UI 기반 작업이 자동화될 것입니다. 시간이 지나면서 AI 에이전트는 디지털 스레드 전반의 워크플로를 연계해 요구 사항, 설계 변경, 시뮬레이션, 제조 가능성 검토, 그리고 문서화를 하나의 연속적이고 지능화된 프로세스로 연결하게 될 것입니다.
이러한 발전 과정에서도 엔지니어의 역할은 여전히 핵심적입니다. AI는 인간의 창의성과 판단력을 강화할 뿐, 이를 대체하지는 않습니다.
AI에 대해 여전히 신중한 조직이라면 작은 규모로 시작해 측정 가능한 가치에 집중해야 합니다. 이미 갖추고 있는 자동화 기능을 기반으로 데이터 기반을 강화하고 성과를 바탕으로 다음 단계를 추진해 나가야 합니다.
Brian Thompson이 전한 CAD-AI의 핵심 시사점은 다음과 같습니다. "AI는 갑작스러운 혁신이 아닙니다. AI는 시간이 지날수록 더욱 커지는 경쟁 우위이며, 이미 오늘날 실질적인 성과를 내고 있고 앞으로도 그 효과는 계속 확대될 것입니다."
Steve is PTC’s Creo Product Marketing Director. In this role, Steve is focused on communicating the competitive advantages of PTC’s award-winning Creo, Creo Elements/Direct and Mathcad solutions. His career spans the aerospace, consumer appliances, and consumer electronics industries.
Steve is a certified Lean Six Sigma Black Belt and holds degrees in Mechanical Engineering from Purdue University and Business Administration from UCLA.