Simcenter의 엔지니어링 AI 포트폴리오는 조직이 기존 시뮬레이션 워크플로우를 넘어 물리 인식 실시간 인텔리전스로 전환할 수 있도록 도와줘요.팀들은 물리 기반 예측을 가속화하고, 엔지니어링 데이터의 가치를 발굴하고, 엔지니어링 AI 모델을 통제하고, 시뮬레이션 워크플로 전체에 AI 에이전트를 적용할 수 있어요.그 결과 인사이트를 더 빨리 얻고, 혁신을 가속화하고, 위험을 낮추고, 생산성을 향상할 수 있어요.
엔지니어링 코어를 엔터프라이즈 인텔리전스에 연결하는 통합 AI 스택을 기반으로 구축된 Simcenter의 전략은 엔지니어링 AI, 엔지니어링 인텔리전스, AI 에이전트라는 세 가지 기둥을 중심으로 구성돼요.
독점 전자책을 살펴보고 팀이 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하는 방법을 바꿔보세요.
물리학 기반 AI와 대리 모델을 활용하여 설계 통찰력을 가속화하고, 더 많은 설계 변형을 탐색하고, 시뮬레이션 주기를 몇 시간에서 몇 초로 단축하세요.
시뮬레이션 데이터, 엔지니어링 지식, 조직 IP를 모든 프로그램에서 가치를 강화하는 실시간 관리 인텔리전스 계층으로 변환하세요.
실행 오케스트레이션, 반복적인 오버헤드 자동화, 엔지니어링 디지털 스레드 전체에 지속적인 효율성 제공 등 시뮬레이션 워크플로 전체에 AI 에이전트를 배포하세요.
현대 엔지니어링은 전례 없는 규모와 복잡성에 이르렀고, 전통적인 설계와 시뮬레이션 방법으로는 오늘날 경쟁 구도의 속도, 정밀도, 제품 요구를 충족시키기에는 역부족이에요.
제품 디자인은 이제 여러 분야에 걸쳐 있고 시뮬레이션할 수 있는 변형을 수없이 많이 만들어요.수동 평가가 너무 느리네요.
구조, NVH, 충격, 유체 및 열 영역 전반에서 고충실도 시뮬레이션을 실행하려면 설계 반복마다 배가되는 상당한 시간과 리소스가 소모돼요.
고성능 컴퓨팅 리소스와 반복적인 물리적 프로토타입 반복은 엔지니어링 예산을 불균형하게 많이 소모해 설계 주기마다 비용이 가중돼요.
방대한 양의 시뮬레이션과 테스트 데이터가 부서별 사일로에 갇혀 있어 전사적 재사용과 AI 준비에 필요한 큐레이션, 추적성, 시맨틱 컨텍스트가 부족해요.
AI 모델과 연구에서 얻은 예측 통찰력을 생산 엔지니어링 워크플로로 변환하는 것은 도구 마찰, 통합 격차, 낮은 채택률로 인해 속도가 느려지고, 모델을 만든 후에도 오랫동안 가치를 남길 수 있어요.
일상적인 데이터 관리, 메시 설정, 보고서 생성은 엔지니어링 시간의 대부분을 소비하고, 부서 간 가시성이 낮으면 가장 중요한 순간에 시뮬레이션, 테스트, 제품 팀 사이에 마찰이 생깁니다.
설계 탐색부터 배포까지 시뮬레이션 워크플로 전반에 AI를 통합한 엔지니어링 조직은 달성 가능한 것을 재정의하고 이미 경쟁에서 앞서고 있어요.결과는 측정 가능해요.
AI 기반 시뮬레이션은 엔지니어링 팀이 더 나은 성능의 제품을 시장에 내놓는 데 도움이 돼요.
맥킨지 앤 컴퍼니와 NAFEMS
엔지니어링 단계에서 시뮬레이션을 가속화하기 위해 딥러닝 대리 모델을 배포한 조직은 시장 출시 시간을 최대 절반까지 단축했어요.
맥킨지 앤 컴퍼니와 NAFEMS
제너레이티브 AI 도구를 엔지니어링 설계 워크플로우에 통합하면 시뮬레이션 팀이 달성할 수 있는 것을 눈에 띄게 단계적으로 바꿀 수 있어요.
맥킨지 앤 컴퍼니와 NAFEMS
현대모비스는 Simcenter HEEDS를 활용하여 기어 마이크로지오메트리를 최적화하여 설계 시간을 14일에서 3일로 단축하고 전기차의 NVH 성능을 향상시켰어요.
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